CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Kết quả mô hình hồi quy
4.4.1. Mô hình bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS):
Bài nghiên cứu bước đầu tiên sẽ áp dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng Pooled OLS đối với biến phụ thuộc là mức biến động thị giá của các ngân hàng TMCP trên TTCK trong khoảng thời gian từ 2011 - 2020. Theo bảng 4.4, mức ý nghĩa (P-value)
31
của kiểm định F trong mô hình OLS có giá trị là 0.0245 ( nhỏ hơn 5%) nên các hệ số hồi quy không đồng thời bằng 0. Từ đó giả thuyết H0 (giá trị ước lượng của các hệ số hồi quy = 0) bị bác bỏ, có nghĩa rằng có sự xuất hiện mối quan hệ tuyến tính giữa giá trị thị trường cổ phiếu của các ngân hàng TMCP với ít nhất một trong các nhân tố cơ bản là biến độc lập.
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy theo mô hình Pooled OLS
Biến độc lập
Pooled OLS Hệ số
Giá trị thống kê
t
Giá trị xác suất (P-value)
ROE -6.881423 -0.52 0.603
P/E 0.0009517 0.43 0.668
BVPS 0.8064294 2.10 0.039**
CAP 64.33707 0.50 0.617
SIZE 1.160535 0.90 0.369
Số quan sát 84
Hệ số R2 0.1497
Giá trị F 2.75
Kiểm định F 0.0245
Ghi chú: ***, **,* có ý nghĩa thống kê lần lượt ở các mức 1%, 5%, 10%
Nguồn: Kết quả hồi quy tổng hợp từ Stata Mô hình OLS có hệ số xác định R2 là 14.97%, hệ số này cho thấy các biến độc lập là các nhân tố vi mô giải thích được khoảng 14.97% sự biến thiên của biến phụ thuộc là mức biến động thị giá của các ngân hàng TMCP trên TTCK. Ở mức ý nghĩa thống kê 5% (P- value) trong 5 biến độc lập được đưa vào mô hình thì có 1 biến giải thích được mối quan hệ tác động với biến phụ thuộc MP đó là: giá trị sổ sách trên cổ phiếu (BVPS).
32 Đánh giá độ phù hợp của mô hình:
Bảng 4.5. Kiểm định đánh giá độ phù hợp mô hình Pooled OLS Kiểm định phương sai sai số thay đổi Kiểm định tự tương quan
White test Wooldridge test
Chi2 (20) = 36.18 F ( 1, 12 ) = 0.715
Prob > chi2 = 0.0146** Prob > F = 0.4143
Ghi chú: ***, **,* có ý nghĩa thống kê lần lượt ở các mức 1%, 5%, 10%
Nguồn: Kết quả ước lượng từ Stata - Tác giả sử dụng kiểm định White (White’s test) để kiểm tra phương sai sai số
thay đổi. Với P-value = 0.0146 < 5% thì bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1
tức là mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
- Sử dụng kiểm định Wooldridge để phát hiện mô hình có gặp hiện tượng tự tương quan. Với P-value = 0.4143 > 5%, bác bỏ giả thuyết H1 và chấp nhận H0 tức là mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
ð Vậy mô hình hồi quy có khuyết tật là phương sai sai số thay đổi.
Mô hình bình phương nhỏ nhất (hay Pooled OLS) thường không phù hợp khi áp dụng trong việc phân tích dữ liệu mảng vì đây là phương pháp kết hợp tất cả các quan sát và các hệ số đều không đổi theo không và thời gian, bao gồm sự khác nhau giữa các đơn vị chéo. Mô hình xem xét ảnh hưởng của mỗi quan sát và dữ liệu là như nhau, không có phân biệt, từ đó mô hình có thể đưa ra những tín hiệu làm sai lệch những tác động thực sự của biến độc lập đến biến phụ thuộc khiến kết quả hồi quy của mô hình không còn phù hợp với điều kiện thực tế.
33
4.4.2. Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) và ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) Bảng 4.6. Kết quả hồi quy theo mô hình FEM và REM
Biến độc lập
FEM REM
Hệ số Giá trị thống
kê t
Giá trị xác suất (P-value
Hệ số Giá trị thống
kê t
Giá trị xác suất (P-value) ROE 2.889312 0.12 0.901 -6.881423 -0.52 0.602
P/E 0. .0000703 0.03 0.977 0.0009517 0.43 0.667
BVPS 1.17767 2.50 0.015** 0.8064294 2.10 0.036**
CAP 218.8962 1.22 0.229 64.33707 0.50 0.615
SIZE 0.3261733 0.08 0.933 1.160535 0.90 0.366
Số quan
sát 84 84
Hệ số R2
0.1748 0.1550
Ghi chú: ***, **,* có ý nghĩa thống kê lần lượt ở các mức 1%, 5%, 10%
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Stata Dựa vào kết quả hồi quy của 2 mô hình FEM và REM trong bảng 4.6, hệ số xác định R2 lần lượt là 17.48% và 15.50% cho thấy các biến độc lập có giá trị ước lượng đối với các tham số tương ứng có ý nghĩa thống kê tương đối lớn. Ở mức ý nghĩa thống kê 5% có 1 biến độc lập giải thích được mối quan hệ với biến phụ thuộc là: giá trị sổ sách trên cổ phiếu (BVPS).