4.2.2.1 Kiểm định các giả thiết định lượng mô hình
Các hậu quả có thể dẫn đến nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi như sau: ước lượng phương sai chệch làm mất hiệu lực của các kiểm định của hệ số hồi quy, ước lượng OLS không chệch nhưng không hiệu quả.Bài luận văn sử dụng phương pháp Greene (2000) kiểm tra mô hình có vi phạm các giả thiết hồi quy - hiện tượng phương sai thay đổi hay chưa.
Tự tương quan là quan hệ tương quan giữa các thành viên của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thời gian.Các hậu quả có thể dẫn đến nếu xảy ra hiện tượng tự tương quan như sau: uớc lượng OLS là ước lượng tuyến tính không chệch nhưng không hiệu quả. Bài luận văn sử dụngphương pháp kiểm định bởi Wooldrige (2002) và Drukker (2003).
Khi hai hoặc nhiều biến giải thích cho biểu thức hồi quy trong đó có quan hệ tuyến tính chính là hiện tượng đa cộng tuyến. Các hậu quả có thể dẫn đến như phương sai, hiệp phương sai ước lượng OLS lớn, khoảng tin cậy lớn, tỷ số t không còn ý nghĩa. Bài luận văn sử dụng hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập cùng với hệ số khuếch đại phương sai (VIF).
Giả thiết sự không tương quan giữa biến độc lập với sai số bị vi phạm sẽ xảy ra hiện tượng nội sinh.Trong mô hình biến độc lập vừa là biến ngoại sinh (sẽ tác động đến biến Y) cũng vừa là biến nội sinh (do tác động của sai số). Bài luận văn sẽ dùng phương pháp Hansen, Sargan nhằm kiểm tra, đánh giá sự phù hợp việc thay thế biến nội sinh bởi biến công cụ nhằm phát hiện các sai phạm về giả thuyết hồi quy - hiện tượng nội sinh.
4.2.2.2 Thảo luận lựa chọn ước lượng GMM
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng GMM trong ước lượng dữ liệu bảng. Dựa trên nghiên cứu của Bond (1991) và Bover (1995).
Uớc lượng theo phương pháp OLS (Pooled Regress Model thường sẽ không xảy ra các vi phạm như phương sai thay đổi, tự tương quan và biến nội sinh, không chệch. Hiện nay, phương pháp đang được dùng rộng rãi trong kinh tế lượng là phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (OLS), nó không quá khó khăn phức tạp mà lại đem lại hiệu quả.Do đó, phương pháp này dễ xác định giá trị các ước lượng hiệu quả, không chệch và vững với các giả thiết đưa ra ban đầu.
Tuy nhiên, một, vài hoặc nhiều giả định sẽ có các chuỗi vi phạm của OLS. Vì vậy, các ước lượng cũng sẽ bị chệch và mất đi tính vững dẫn đến sai lệch nếu dùng để phân tích trong đó phổ biến nhất chính là hiện tượng nội sinh- xảy ra khi hệ số ước lượng (hoặc biến) có tương quan với phần dư. Do đó, ước lượng theo phương pháp OLS cho kết quả không đáng tin cậy và đạt được hiệu quả nhất.
Mẫu nghiên cứu của luận văn tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và nghi ngờ tồn tại hiện tượng nội sinh khi biến phụ thuộc trong mô hình có khả năng tác động tới các biến độc lập. Theo Bond (1991), mô hình GMM khắc phục được các giả thuyết định lượng trong đó bao gồm cả phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan và hiện tượng nội sinh, cho ước lượng tin cậy. Do đó, kết quả sẽ cho các giá trị ước lượng theo phân phối chuẩn- đây chính là cơ sở để xây dựng giá trị dự đoán ở các độ tin cậy (confidence bands) dựa vào đó để làm các kiểm định khác. Phương pháp GMM giúp cho ra các kết quả đó chính là các giá trị ước lượng hiệu quả- giá trị phương sai trong mô hình chính là ước lượng nhỏ nhất.
4.3 Kết quả nghiên cứu
4.3.1 Phân tích thông kê mô tả
Việc kiểm tra liên quan đến những đặc tính các biến được gọi là mô tả thống kê.Để giúp cho bài luận văn cho kết quả tổng quan về các dữ liệu, thước đo tổng quả phản ánh đối với đối tượng nghiên cứu, mẫu dữ liệu, sự đồng đều của các dữ liệu trong các biến được thu thập ở các nghiên cứu thực nghiệm thì thống kê mô tả giúp ích cho việc này.Thông qua đó,phát hiện những giá trị dao động gây sai lệch cỡ mẫu. Kết quả được thực hiện bằng phần mềm Stata nhằm chỉ ra phạm trong khoảng giá trị, giá trị trung bình,độ lệch chuẩn các biến được sử dụng trong nghiên cứu của các biến độc lập và của các biến phụ thuộc.
Bảng 4.2: Thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình
Cỡ mẫu | Trung bình | Độ lệch chuẩn | GT nhỏ nhất | GT lớn nhất | |
NIM | 261 | 3.018 | 2.003 | 0.369 | 28.798 |
NNIM | 264 | -2.141 | 2.026 | -28.798 | 0.799 |
PTT | 261 | 0.005 | 0.004 | 0.000 | 0.025 |
ROA | 221 | 1.007 | 0.625 | 0.008 | 4.745 |
STRATE | 264 | 8.426 | 3.389 | 4.385 | 14.331 |
SYIEDC | 264 | 1.848 | 1.293 | 0.100 | 4.531 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Ảnh Hưởng Của Chính Sách Tiền Tệ Thông Qua Lãi Suất Và Độ Dốc Trái Phiếu Đến Khả Năng Sinh Lời Của Nhtm Việt Nam. -
Phân Tích Ảnh Hưởng Chính Sách Tiền Tệ Thông Qua Lãi Suất Và Độ Dốc Trái Phiếu Đến Tỷ Lệ Sinh Lời Trên Tỗng Tài Sản Roa -
Các Yếu Tố Đại Diện Cho Biến Nghiên Cứu Và Kỳ Vọng Dấu: -
Kết Quả Kiểm Tra Đa Cộng Tuyến Với Nhân Tử Phóng Đại Phương Sai -
Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo -
Ảnh hưởng của chính sách tiền tệ thông qua lãi suất và độ dốc trái phiếu đến khả năng sinh lời của Ngân hàng thương mại Việt Nam - 11
Xem toàn bộ 96 trang tài liệu này.
216 | 2.393 | 1.227 | 0.239 | 3.998 | |
SIZE | 261 | 17.744 | 1.403 | 13.572 | 20.730 |
ETTA | 261 | 0.114 | 0.069 | 0.027 | 0.518 |
LIQ | 260 | 0.249 | 0.116 | 0.056 | 0.642 |
EFF | 261 | 6.259 | 21.734 | 0.204 | 299.178 |
GDP | 264 | 6.125 | 0.618 | 5.247 | 7.130 |
STOCK | 264 | -1.414 | 27.367 | -68.176 | 46.933 |
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 (Phụ lục 1)
NIM: đo lường cho tỷ lệ thu nhập lãi thuần của Ngân hàng, có giá trị trong khoảng từ 0.37-28.8, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 3.02, độ lệch chuẩn là 2. Độ lệch chuẩn có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Do đó,biên độ dao động của dữ liệu đươc ổn định qua từng năm.
NNIM: đo lường cho tỷ lệ thu nhập ngoài lãi của Ngân hàng, có giá trị trong khoảng từ
( -28.8)-0.8, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 2.14, độ lệch chuẩn là 2.03. Độ lệch chuẩn có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Do đó,biên độ dao động của dữ liệu đươc ổn định qua từng năm.
PPT: đo lường cho tỷ lệ dự phòng các khoản rủi ro tín dụng trên tổng tài sản của Ngân hàng, có giá trị trong khoảng từ 0-0.03, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 0.01, độ lệch chuẩn là 0. Độ lệch chuẩn có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Do đó,biên độ dao động của dữ liệu đươc ổn định qua từng năm.
ROA: đo lường cho tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của Ngân hàng, có giá trị trong khoảng từ 0.01-4.74, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 1.01, độ lệch chuẩn là
0.63. Độ lệch chuẩn có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Do đó,biên độ dao động của dữ liệu đươc ổn định qua từng năm.
STRATE: đo lường cho thông số lãi suất trung bình liên ngân hàng 3 tháng, có giá trị trong khoảng từ 4.39-14.33, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 8.43, độ lệch chuẩn là 3.39. Độ lệch chuẩn có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Do đó,biên độ dao động của dữ liệu đươc ổn định qua từng năm.
SYIEDC: đo lường cho thông số độ dốc lợi suất trái phiếu 10 năm, có giá trị trong khoảng từ 0.1-4.53, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 1.85, độ lệch chuẩn là 1.29. Độ lệch chuẩn có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Do đó,biên độ dao động của dữ liệu đươc ổn định qua từng năm
VSTRATE: đo lường cho thông số biến động lãi suất 3 tháng thể hiện độ ổn định của chính sách tiền tệ, có giá trị trong khoảng từ 0.1-4.53, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 1.85, độ lệch chuẩn là 1.29. Độ lệch chuẩn có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Do đó,biên độ dao động của dữ liệu đươc ổn định qua từng năm
SIZE: đo lường cho thông số logaric của tổng tài sản, có giá trị trong khoảng từ 13.57-20.73, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 17.74, độ lệch chuẩn là 1.4. Độ lệch chuẩn có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Do đó,biên độ dao động của dữ liệu đươc ổn định qua từng năm
ETTA: đo lường cho tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của Ngân hàng, có giá trị trong khoảng từ 0.03-0.52, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 0.11, độ lệch chuẩn là 0.07. Độ lệch chuẩn có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Do đó,biên độ dao động của dữ liệu đươc ổn định qua từng năm
LIQ: đo lường cho tính thanh khoản của Ngân hàng, có giá trị trong khoảng từ 0.06-0.64, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 0.25, độ lệch chuẩn là 0.12. Độ lệch chuẩn có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Do đó,biên độ dao động của dữ liệu đươc ổn định qua từng năm
EFF: đo lường cho không hiệu quả của Ngân hàng, có giá trị trong khoảng từ 0.2-299.18, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 6.26, độ lệch chuẩn là 21.73. Độ lệch chuẩn có giá trị lớn hơn giá trị trung bình. Do đó,sẽ có xuất hiện của một số các quan sát có biên độ dao động lớn hơn mặt bằng của các năm còn lại.
GDP: đo lường cho tốc độ tăng trưởng GDP, có giá trị trong khoảng từ 5.25- 7.13, cỡ mẫu có giá trị trung bình là 6.12, độ lệch chuẩn là 0.62. Độ lệch chuẩn có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Do đó,biên độ dao động của dữ liệu đươc ổn định qua từng năm
STOCK: đo lường cho chỉ số giá chứng khoán, có giá trị trong khoảng từ (- 68.18)-46.93, cỡ mẫu có giá trị trung bình là -1.41, độ lệch chuẩn là 27.37. Độ lệch chuẩn có giá trị lớn hơn giá trị trung bình. Do đó,sẽ có xuất hiện của một số các quan sát có biên độ dao động lớn hơn mặt bằng của các năm còn lại.
Bảng 4.1 thể hiện các biến xuất hiện trong phần thống kê mô tả chung, các biến được thu thập có độ dao động tương đối ổn định vì đa số các biến đều có giá trị trung bình lớn hơn độ lệch chuẩn. Với mẫu nghiên cứu bao gồm 264 các quan sát
cho từng biến, có thể nhận định đây là lượng quan sát chấp nhận được đề kiểm định và thực hiện hồi quy.
4.3.2 Tương quan và đa cộng tuyến
4.3.2.1 Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến Pearson
Quan hệ các biến trong mô hình được thể hiện qua hệ số tương quan thông qua kết quả của ma trận tương quan. Dựa vào đó, bài luận văn sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc, đồng thời đánh giá mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau.
56
Bảng 4.3: Ma trận tương quan tuyến tính đơn giữa các cặp biến
NIM | NNIM | PTT | ROA | STRATE | SYIEDC | VSTRATE | SIZE | ETTA | LIQ | EFF | GDP | STOCK | |
NIM | 1 | ||||||||||||
NNIM | -0.85 | 1 | |||||||||||
PTT | 0.38 | -0.43 | 1 | ||||||||||
ROA | 0.43 | 0.11 | -0.01 | 1 | |||||||||
STRATE | 0.12 | 0.1 | -0.25 | 0.4 | 1 | ||||||||
SYIEDC | -0.15 | 0.06 | 0.02 | -0.17 | -0.08 | 1 | |||||||
VSTRATE | -0.16 | 0.19 | -0.11 | 0.03 | -0.01 | 0.65 | 1 | ||||||
SIZE | -0.11 | 0.07 | 0.28 | -0.1 | -0.25 | -0.14 | -0.18 | 1 | |||||
ETTA | 0.29 | -0.2 | -0.09 | 0.21 | 0.21 | 0.12 | 0.12 | -0.73 | 1 | ||||
LIQ | -0.39 | 0.47 | -0.36 | 0.07 | 0.3 | 0 | 0.08 | -0.08 | -0.01 | 1 | |||
EFF | -0.01 | -0.15 | -0.02 | -0.27 | -0.13 | -0.03 | -0.08 | -0.05 | 0.01 | -0.14 | 1 | ||
GDP | -0.05 | 0.12 | -0.12 | 0.11 | 0.24 | -0.3 | -0.44 | 0.07 | -0.07 | 0.02 | -0.11 | 1 | |
STOCK | -0.01 | -0.02 | 0.08 | -0.04 | -0.61 | -0.49 | -0.11 | 0.15 | -0.17 | -0.13 | 0.07 | -0.32 | 1 |
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 (Phụ lục 2)