CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ
4.5 Kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy
Có nhiều kỹ thuật ước lượng hồi quy dữ liệu bảng, nổi bật là mô hình hồi quy theo phương pháp các tác động cố định (Fixed Effect Model) và mô hình hồi quy theo phương pháp các tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model). Để lựa chọn phương pháp hồi quy nào phù hợp với bộ dữ liệu nghiên cứu, tác giả đã thực hiện kiểm định kiểm định Hausman khi lựa chọn mô hình hồi quy. Với giả thuyết sau:
H0: Không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (Chọn mô hình hồi quy Random Effect Model (REM).
H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (Chọn mô hình hồi quy Fixed Effect Model (FEM).
Nếu P_value (Hausman) > 0.05 Chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là chọn REM.
Nếu P_value (Hausman) < 0.05 Chấp nhận giả thuyết H1, nghĩa là chọn FEM.
Bảng 4.9: Kết quả của kiểm định Hausman cho mô hình Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 17.840290 5 0.0032
(Nguồn: nghiên cứu của tác giả)
Với kết quả ở bảng trên, ta thấy P-value (Prob.) của kiểm định trên so với mức ý nghĩa
α = 0.05 (Prob. = 0.0032), bác bỏ H0, chấp nhận H1 nên sử dụng mô hình tác động cố định (FEM).
Như vậy trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp hồi quy theo FEM và kết quả thu được như sau:
LIQ = 0.76950045111 + 5.45807728239*ROA - 0.33411747358*CAP - 0.0304936257366*LLR - 0.360463351076*TLA
4.6 6 Kiểm định mô hình.
4.6.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến.
Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong các mô hình hồi quy xây dựng, tác giả tiến hành chạy mô hình hồi quy phụ và tính chỉ số VIF (Hệ số phóng đại phương sai).
Đối với mô hình hồi quy 1 ta có kết quả sau:
Bảng 4.10: Hệ số VIF mô hình hồi quy phụ
Mô hình hồi quy phụ
Biến phụ thuộc Biến độc lập R-squared VIF
1 ROA CAP, LLR, TLA 0.147571 1.17311823
2 CAP ROA, LLR, TLA 0.33581
1.505593279
3 LLR ROA, CAP, TLA 0.271697 1.373054896
4 TLA ROA, CAP,LLR 0.025229 1.025881976
(Nguồn: nghiên cứu của tác giả) Trong bảng trên nhân tử phóng đại phương sai VIF được tính bằng công thức:
𝑽𝑰𝑭 = 𝟏 𝟏 − 𝑹𝒑𝒉ụ 𝒊𝟐
Với kết quả ở bảng trên, ta thấy hệ số VIF ở các mô hình phụ đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến ở mô hình.
4.6.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan.
Để kiểm định hiện tượng tự tương quan có xảy ra trong mô hình khi nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của các NHTMCP tại Việt Nam, chúng ta sử dụng kiểm định dựa trên chỉ số Durbin-Watson. Bảng kết quả như sau:
Bảng 4.11: Kết quả Durbin – Watson mô hình theo FEM
Chỉ số Mô hình theo FEM
Durbin-Watson 1.494258
(Nguồn: nghiên cứu của tác giả)
Tác giả dựa vào chỉ số Durbin-Watson để phát hiện hiện tượng tự tương quan. Kết quả hồi quy của mô hình có 1 < Durbin-Watson < 3 cho thấy không có sự tự tương quan trong mô hình.
4.6.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình.
Tác giả căn cứ vào R2 làm thông số đo lường độ thích hợp của đường hồi quy theo quy tắc R2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 mô hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu phân tích. Trong mô hình hồi quy nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khaorn của các NHTM tại Việt Nam, tác giả thu được kết quả R2 điều chỉnh như sau:
Bảng 4.12: Kết quả Adjusted R-squared mô hình
(Nguồn: nghiên cứu của tác giả) Theo bảng trên, tính toán và tổng hợp của tác giả từ phần mềm Eviews 8.1, ta thấy R2 của mô hình đều lớn hơn 0 cho thấy mô hình đã xây dựng phù hợp với dữ liệu mẫu nghiên cứu.
Để chắc chắn các mô hình trên có phù hợp hay không, tác giả tiến hành kiểm định F để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết hệ số R-squared tổng thể của mô hình hằng 0. Giá trị F-statistic hoặc Prob (F-statistic) được sử dụng. Nếu Prob (F-statistic) nhỏ hơn 5% (Mức ý nghĩa α) thì bác bỏ giả thuyết R-squared = 0.
Ta có bảng kết quả sau:
Bảng 4.13: Kết quả F-statistic và Prob (F-statistic)
Chỉ số Mô hình hồi quy theo FEM
F-statistic 45.10766
Prob(F-statistic) 0.000000
(Nguồn: nghiên cứu của tác giả) Đặt giả thuyết:
Chỉ số Mô hình theo FEM
R-squared 0.831891
H0: R-squared = 0 H1: R-squared ≠ 0
Giá trị F thể hiện trong các mô hình đã hồi quy tương ứng với mức ý nghĩa quan sát Prob. (F-statistic) được là 0.0000. Ta hoàn toàn bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1 và kết luận các mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng được phù hợp với tổng thể nghiên cứu.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương này đã đưa ra một vài sơ nét về tình hình các ngân hàng TMCP tại Việt Nam hiện nay. Tác giả đã trình bày về kết quả và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam. Khả năng thanh khoản được đo thông qua tỷ lệ tiền mặt, tiền gửi tại NHNN, tiền và vàng gửi tại các TCTD trên tổng tài sản ngân hàng (LIQ). Thông qua việc thu thập dữ liệu của 22 ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2005 – 2016 tương ứng 264 quan sát, tác giả thực hiện thống kê mô tả dữ liệu, xây dựng ma trận tương quan, chạy mô hình hồi quy theo POOL, REM, FEM, kiểm định liên quan. Với mô hình đạt được tác giả đã đi sâu phân tích các biến, và đưa ra những lý giải nhằm giải thích kết quả của mô hình trong thực trạng tại Việt Nam.