CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Kết quả nghiên cứu
4.2.3 Kết quả hồi quy và kiểm định lựa chọn mô hình
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy với ROAA
Biến độc lập
ROAA POOLED
OLS FEM REM
size -0.0016 -0.001 -0.0021
(0.0007)** -0.0014 (0.0009)**
adequacy 0.0307 0.0189 0.0217
(0.0060)*** (0.0061)*** (0.0059)***
crisk -0.1192 -0.0113 -0.0508
(0.0422)*** -0.0457 -0.0432 efficiency -0.0312 -0.0311 -0.0307
(0.0019)*** (0.0022)*** (0.0020)***
lrisk 0.0009 0.0031 0.0022
-0.001 (0.0011)*** (0.0010)**
busmix 0.3331 0.3776 0.3642
(0.0429)*** (0.0415)*** (0.0409)***
hhi -0.0467 -0.0224 -0.042
(0.0162)*** -0.022 (0.0163)**
Biến độc lập
ROAA POOLED
OLS FEM REM
inflation 0.0001 0.0001 0.0001
0.0000 (0.0000)* 0.0000
growth -0.0001 -0.0002 -0.0001
-0.0005 -0.0004 -0.0004
_cons 0.048 0.0352 0.053
(0.0110)*** -0.022 (0.0135)***
R2 0.74 0.77 0.77
N 276 276 276
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy với ROAE
Biến độc lập
ROAE POOLED
OLS FEM REM
size 0.0113 0.0159 0.0097
-0.0076 -0.0159 -0.0103
adequacy -0.3709 -0.4165 -0.4123
(0.0674)*** (0.0672)*** (0.0646)***
crisk -1.5991 -0.5985 -0.8446
(0.4762)*** -0.5044 (0.4791)*
efficiency -0.3163 -0.2987 -0.3005 (0.0219)*** (0.0238)*** (0.0221)***
lrisk -0.0047 0.0257 0.0177
-0.0111 (0.0121)** -0.0114
busmix 2.7638 2.9979 2.9541
(0.4843)*** (0.4581)*** (0.4491)***
hhi 0.0422 0.2416 0.1307
-0.1827 -0.2427 -0.1861
inflation 0.0019 0.0018 0.0018
(0.0005)*** (0.0004)*** (0.0004)***
growth -0.0019 -0.0016 -0.0014
-0.0053 -0.0046 -0.0046
_cons 0.1399 0.0074 0.1149
-0.1246 -0.2426 -0.1613
Biến độc lập
ROAE POOLED
OLS FEM REM
R2 0.66 0.66 0.66
N 276 276 276
Nguồn: Kết quả phân tích mẫu dữ liệu nghiên cứu từ phần mềm Stata 12 (phụ lục 4) Ghi chú: Các số trong ngoặc chỉ sai số chuẩn của từng hệ số, các dấu *, ** và ***
chỉ hệ số có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5% và 1%.
Bảng 4.5 và bảng 4.6 thể hiện kết quả hồi quy theo 3 mô hình POOLED OLS, FEM và REM với biến phụ thuộc lần lượt là ROAA và ROAE, phần tiếp theo tác giả sẽ thực hiện các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp nhất.
Kiểm định lựa chọn giữa mô hình POOLED OLS và FEM
Tác giả dùng kiểm định F-Test có sẵn khi hồi quy với mô hình FEM, với giả định không có sự khác biệt về các quan sát giữa các NHTM qua các năm, tức mô hình POOLED OLS phù hợp với mẫu dữ liệu nghiên cứu.
Giả thuyết H0: Mô hình POOLED OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu Giả thuyết H1: Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định lựa chọn giữa POOLED OLS và FEM
Mô hình Giá trị thống kê F P-value
(1) – ROAA là biến phụ thuộc 5.28 0.0000
(2) – ROAE là biến phụ thuộc 6.04 0.0000
Nguồn: Kết quả phân tích mẫu dữ liệu nghiên cứu từ phần mềm Stata 12 (phụ lục 5) Kết quả kiểm định F có giá trị p-value nhỏ hơn 0.01 đối với cả hai trường hợp biến phụ thuộc là ROAA và ROAE, do đó bác bỏ giả thuyết Ho, tức mô hình FEM phù hợp với mẫu dữ liệu nghiên cứu hơn mô hình POOLED OLS.
Kiểm định lựa chọn giữa mô hình POOLED OLS và REM
Tác giả dùng kiểm định Breusch and Pagan về phương sai sai số thay đổi trong mô hình REM với giả định phương sai sai số không đổi qua các quan sát giữa các ngân hàng qua các năm để lựa chọn giữa mô hình POOLED OLS và REM.
Giả thuyết H0: Mô hình POOLED OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn REM Giả thuyết H1: Mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn POOLED OLS Bảng 4.9: Kết quả kiểm định lựa chọn giữa POOLED OLS và REM
Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value
(1) – ROAA là biến phụ thuộc 72.30 0.0000 (2) – ROAE là biến phụ thuộc 103.64 0.0000
Nguồn: Kết quả phân tích mẫu dữ liệu nghiên cứu từ phần mềm Stata 12 (phụ lục 5) Kết quả kiểm định có giá trị p-value nhỏ hơn 0.01 đối với cả hai trường hợp biến phụ thuộc là ROAA và ROAE, do đó bác bỏ giả thuyết Ho, tức mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn mô hình POOLED OLS.
Kiểm định lựa chọn mô hình giữa FEM và REM
Tác giả dùng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM với giả định không có sự tương quan giữa biến độc lập và thành phần sai số (giá trị ngẫu nhiên) theo các ngân hàng.
Giả thuyết H0: Mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn FEM Giả thuyết H1: Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn REM Bảng 4.10: Kết quả kiểm định lựa chọn giữa FEM và REM
Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value
(1) – ROAA là biến phụ thuộc 35.26 0.0001
(2) – ROAE là biến phụ thuộc 10.32 0.3252
Nguồn: Kết quả phân tích mẫu dữ liệu nghiên cứu từ phần mềm Stata 12 (phụ lục 5) Kết quả kiểm định có giá trị p-value nhỏ hơn 0.01 đối với trường hợp biến phụ thuộc là ROAA, do đó bác bỏ giả thuyết Ho, tức mô hình FEM phù hợp với mẫu
nghiên cứu hơn mô hình REM. Đối với trường hợp biến phụ thuộc là ROAE, giá trị p-value lớn hơn 0.1 nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0, do đó mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn mô hình FEM.
Như vậy, sau khi kiểm định lựa chọn mô hình, đối với trường hợp biến phụ thuộc là ROAA, tác giả lựa chọn hồi quy theo mô hình FEM, còn với trường hợp biến phụ thuộc là ROAE, tác giả lựa chọn hồi quy theo mô hình REM.
Trong phần tiếp theo, tác giả thực hiện kiểm định các vi phạm giả thuyết hồi quy như phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan của sai số.
Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Đối với trường hợp biến phụ thuộc là ROAA được hồi quy theo mô hình FEM, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Wald, còn đối với trường hợp biến phụ thuộc là ROAE được hồi quy theo mô hình REM, tác giả sử dụng kiểm định LM – Breusch and pagan Lagrangian Multiplier, các giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value
(1) – ROAA là biến phụ thuộc 312.75 0.0000 (2) – ROAE là biến phụ thuộc 103.64 0.0000
Nguồn: Kết quả phân tích mẫu dữ liệu nghiên cứu từ phần mềm Stata 12 (phụ lục 6) Kết quả kiểm định có giá trị p-value nhỏ hơn 0.01 đối với cả hai trường hợp biến phụ thuộc là ROAA và ROAE, do đó bác bỏ giả thuyết Ho, tức có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình nghiên cứu.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tác giả dùng phương pháp của Wooldridge (2002) với các giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Không có hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình Giả thuyết H1: Có hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan
Mô hình Giá trị thống kê F P-value
(1) – ROAA là biến phụ thuộc 22.074 0.0001 (2) – ROAE là biến phụ thuộc 87.392 0.0000
Nguồn: Kết quả phân tích mẫu dữ liệu nghiên cứu từ phần mềm Stata 12 (phụ lục 7) Kết quả kiểm định có giá trị p-value nhỏ hơn 0.01 đối với cả hai trường hợp biến phụ thuộc là ROAA và ROAE, do đó bác bỏ giả thuyết Ho, tức có hiện tượng tự tương quan trong mô hình nghiên cứu.
Như vậy, mô hình nghiên cứu có hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng, nhưng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và có hiện tượng tự tương quan, do đó các ước lượng thu được không còn hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không đáng tin cậy. Để khắc phục vấn đề này, tác giả sử dụng phương pháp Robust standard errors của Driscoll and Kraay’s (1998) cho mô hình hồi quy FEM với biến phụ thuộc ROAA và mô hình REM với biến phụ thuộc ROAE.
Bảng 4.13: So sánh hồi quy FEM, REM thông thường và FEM, REM theo phương pháp Robust standard errors
Các giá trị b, se, t đại diện cho mỗi biến theo thứ tự từ trên xuống dưới lần lượt là hệ số hồi quy, độ lệch chuẩn tương ứng và giá trị thống kê t.
Kết quả hồi quy khi so sánh giữa mô hình FEM, REM ban đầu (ký hiệu lần lượt là FEM và REM) và mô hình FEM, REM khi áp dụng phương pháp Robust standard errors (ký hiệu lần lượt là FEM_SCC và REM_SCC) thể hiện ở bảng 4.13.
Từ bảng 4.13, ta có thể thấy khi sử dụng phương pháp Robust standard errors, các hệ số hồi quy của mô hình FEM và REM không thay đổi so với phương pháp thông thường nhưng các giá trị sai số chuẩn và giá trị thống kê t tương ứng với mỗi biến độc lập đã thay đổi. Như ta đã biết, khi mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan thì ước lượng các hệ số hồi quy thu được vẫn là tuyến tính, không chệch, điều này thể hiện ở việc hệ số hồi quy không thay đổi khi áp dụng phương pháp Robust standard errors để khắc phục các khuyết tật này. Như vậy với việc áp dụng phương pháp Robust standard errors để khắc phục các khuyết tật của mô hình, các ước lượng thu được thỏa mãn là ước lượng tuyến tính, không chệch đồng thời là ước lượng hiệu quả và đáng tin cậy.
Kết quả hồi quy cho từng biến phụ thuộc theo các mô hình như sau:
Bảng 4.14: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc ROAA bao gồm FEM_SCC
Biến độc lập
ROAA POOLED
OLS FEM REM FEM_SCC
size -0.0016 -0.001 -0.0021 -0.001
(0.0007)** -0.0014 (0.0009)** -0.0018
adequacy 0.0307 0.0189 0.0217 0.0189
(0.0060)*** (0.0061)*** (0.0059)*** (0.0078)**
crisk -0.1192 -0.0113 -0.0508 -0.0113
(0.0422)*** -0.0457 -0.0432 -0.04 efficiency -0.0312 -0.0311 -0.0307 -0.0311
(0.0019)*** (0.0022)*** (0.0020)*** (0.0020)***
lrisk 0.0009 0.0031 0.0022 0.0031
-0.001 (0.0011)*** (0.0010)** (0.0010)**
Biến độc lập
ROAA POOLED
OLS FEM REM FEM_SCC
busmix 0.3331 0.3776 0.3642 0.3776
(0.0429)*** (0.0415)*** (0.0409)*** (0.0805)***
hhi -0.0467 -0.0224 -0.042 -0.0224
(0.0162)*** -0.022 (0.0163)** -0.0323
inflation 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001
0.0000 (0.0000)* 0.0000 -0.0001
growth -0.0001 -0.0002 -0.0001 -0.0002
-0.0005 -0.0004 -0.0004 -0.0002
_cons 0.048 0.0352 0.053 0.0352
(0.0110)*** -0.022 (0.0135)*** -0.0285
R2 0.74 0.77 0.77 0.77
N 276 276 276 276
Nguồn: Kết quả phân tích mẫu dữ liệu nghiên cứu từ phần mềm Stata 12 (phụ lục 8) Ghi chú: Các số trong ngoặc chỉ sai số chuẩn của từng hệ số, các dấu *, ** và ***
chỉ hệ số có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5% và 1%.
Kết quả của mô hình FEM_SCC cho thấy các biến adequacy, efficiency, lrisk, busmix có tác động đến ROAA như mô hình FEM nhưng với mức ý nghĩa đã thay đổi, trong khi biến inflation chưa tìm thấy bằng chứng có tác động đến ROAA như mô hình FEM.
Bảng 4.15: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc ROAE bao gồm REM_SCC
Biến độc lập
ROAE POOLED
OLS FEM REM REM_SCC
size 0.0113 0.0159 0.0097 0.0097
-0.0076 -0.0159 -0.0103 -0.0099 adequacy -0.3709 -0.4165 -0.4123 -0.4123
(0.0674)*** (0.0672)*** (0.0646)*** (0.0472)***
crisk -1.5991 -0.5985 -0.8446 -0.8446
(0.4762)*** -0.5044 (0.4791)* (0.3384)**
Biến độc lập
ROAE POOLED
OLS FEM REM REM_SCC
efficiency -0.3163 -0.2987 -0.3005 -0.3005 (0.0219)*** (0.0238)*** (0.0221)*** (0.0254)***
lrisk -0.0047 0.0257 0.0177 0.0177
-0.0111 (0.0121)** -0.0114 -0.0149
busmix 2.7638 2.9979 2.9541 2.9541
(0.4843)*** (0.4581)*** (0.4491)*** (0.4595)***
hhi 0.0422 0.2416 0.1307 0.1307
-0.1827 -0.2427 -0.1861 -0.2289
inflation 0.0019 0.0018 0.0018 0.0018
(0.0005)*** (0.0004)*** (0.0004)*** (0.0007)**
growth -0.0019 -0.0016 -0.0014 -0.0014
-0.0053 -0.0046 -0.0046 -0.0023
_cons 0.1399 0.0074 0.1149 0.1149
-0.1246 -0.2426 -0.1613 -0.1333
R2 0.66 0.66 0.66 0.66
N 276 276 276 276
Nguồn: Kết quả phân tích mẫu dữ liệu nghiên cứu từ phần mềm Stata 12 (phụ lục 8) Ghi chú: Các số trong ngoặc chỉ sai số chuẩn của từng hệ số, các dấu *, ** và ***
chỉ hệ số có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5% và 1%.
Kết quả của mô hình REM_SCC và REM khá tương đồng khi các biến adequacy, crisk, efficiency, busmix và inflation đều tìm thấy bằng chứng có ảnh hưởng đến ROAE nhưng với mức ý nghĩa đã thay đổi.
Tác giả lần lượt hồi quy với các mô hình POOLED OLS, FEM, REM với biến phụ thuộc ROAA, ROAE, tiếp đó thực hiện các kiểm định để lựa chọn mô hình và khắc phục các vi phạm giả thuyết hồi quy của mô hình. Kết quả là mô hình FEM_SCC cho biến phụ thuộc ROAA và mô hình REM_SCC cho biến phụ thuộc ROAE đã khắc phục được phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan, do đó tác giả chọn làm mô hình phân tích kết quả thực nghiệm.