Trang chủ / Tín Dụng

Kết Quả Kiểm Định Hiện Tượng Đa Cộng Tuyến Bằng Với Nhân Tử Phóg Đại Phương Sai


Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến đo lường



Biến

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

NLPi,t

248

0.0233

0.0207

0.0008

0.2446

NPLi,t-1

248

0.0224

0.0212

0.0004

0.2446

LLPi,t

248

0.0065

0.0035

0.0000

0.0192

LEVi,t

248

0.8903

0.0766

0.0670

0.9825

SIZEi,t

248

7.7967

0.5431

6.3089

9.0028

ROAi,t-1

248

0.0097

0.0075

-0.0551

0.0473

LGi,t

248

0.4790

1.1624

-0.5581

11.3173

INFt

248

0.0902

0.0666

0.0060

0.4397

GDPt

248

0.0604

0.0058

0.0525

0.0713

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 113 trang tài liệu này.

Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam - 8

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập


Sau khi thực hiện thống kê mô tả cho các biến trong mô hình ta được kết quả theo bảng 4.2. Kết quả thể hiện dữ liệu có sự dao động ổn định, đa phần các giá trị có độ lệch chuẩn của mẫu nghiên cứu đều nhỏ hơn so với giá trị trung bình. Tuy nhiên, biến LG có sự dao động tương đối mạnh so do trong giai đoạn nghiên cứu các NHTM Việt Nam đang trong thời kỳ phát triển nóng, khi gặp khủng hoảng tài chính dẫn đến tốc độ tăng trưởng tín dụng biến động mạnh.

Dữ liệu nghiên cứu gồm 248 quan sát cho mỗi biến (trong đó dữ liệu thu thập của NHTMCP Tiên Phong là từ năm 2009 đến năm 2016). Kích thước mẫu này đủ lớn để kết quả hồi quy đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính đa biến

Như vậy, dữ liệu đầu vào là hợp lệ để thực hiện hồi quy và các kiểm định thống kê.

4.2.2. Kết quả phân tích hệ số tương quan


Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan


Tên

biến

NLPi,t

NPLi,t-1

LLPi,t

LEVi,t

SIZEi,t

ROAi,t-1

LGi,t

INFt

GDPt

NLPi,t

1.00









NPLi,t-1

0.29

1.00








LLPi,t

0.39

0.31

1.00







LEVi,t

-0.02

0.08

0.15

1.00






SIZEi,t

0.06

0.16

0.45

0.61

1.00





ROAi,t-1

-0.07

-0.13

-0.02

-0.14

-0.18

1.00




LGi,t

-0.17

-0.11

-0.29

-0.05

-0.24

0.18

1.00



INFt

-0.06

-0.23

-0.09

-0.11

-0.25

0.34

0.05

1.00


GDPt

-0.24

-0.12

-0.22

0.07

-0.04

0.01

0.21

0.11

1.00

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập


Để đo lường mối tương quam tuyến tính giữa hai biến, tác giải sử dụng hệ số tương quan Pearson. Kết quả phân tích ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình được thể hiện trong bảng 4.3 cho thấy hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.8. Vì thế mô hình sẽ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng

4.2.3. Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến


Bảng 4.4: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng với nhân tử phóg đại phương sai

Biến

VIF

1/VIF

NPLi,t-1

2.20

0.46

LLPi,t

1.68

0.59

LEVi,t

1.51

0.66

SIZEi,t

1.25

0.80



ROAi,t-1

1.20

0.83

LGi,t

1.19

0.84

INFt

1.16

0.86

GDPt

1.11

0.90

Trung bình VIF

1.41


Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập


Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai cho giá trị VIF trung bình VIF là 1.41 (nhỏ hơn 10) và tất cả các giá trị VIF của các biến độc lập không vượt quá 10. Do đó, với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF thì mô hình nghiên cứu không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

4.2.4. Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS – FEM – REM


Tác giả thực hiện hồi quy dữ liệu bảng theo ba mô hình là Pooled OLS – FEM

– REM, thu được kết quả hồi quy sau:


Bảng 4.5: Kết quả phân tích hồi quy mô hình Pooled OLS – FEM – REM


NPLi,t

OLS

FEM

REM

NPLi,t-1

0.176***

0.064

0.176***


(0.06)

(0.062)

(0.06)

LLPi,t

2.125***

3.720***

2.125***


(0.411)

(0.557)

(0.411)

LEVi,t

0.002

0.004

0.002


(0.02)

(0.023)

(0.02)

SIZEi,t

-0.006*

0.001

-0.006*


(0.003)

(0.006)

(0.003)

ROAi,t-1

-0.181

-0.197

-0.181




(0.171)

(0.196)

(0.171)

LGi,t

-0.001

0.000

-0.001


(0.001)

(0.001)

(0.001)

INFt

0.005

0.029

0.005


(0.02)

(0.023)

(0.02)

GDPt

-0.487**

-0.359*

-0.487**


(0.214)

(0.215)

(0.214)

_cons

0.081***

0.003

0.081***


(0.023)

(0.043)

(0.023)

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập


Sau khi thực hiện hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định để lựa chọn mô hình hồi quy tốt nhất

Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM

Để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM, tác giả sử dụng kiểm định với giả thuyết như sau:

+ Giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn.

+ Giả thuyết H1: Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn.

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình FEM


Kiểm định F với tất cả giá trị u_i=0: F(24, 215) = 1.57

P-value > F = 0.0497

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập


Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata (phụ lục 5) cho giá trị p-value = 0.0497 < α = 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa 5%

Kết luận: Mô hình FEM sẽ phù hợp hơn mô hình Pooled OLS


Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình REM


Tác giả thực hiện kiểm định Breusch, T. S. và A. R. Pagan (1980) để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình dữ liệu bảng REM với giả thuyết như sau:

+ Giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn.

+ Giả thuyết H1: Mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn.


Bảng 4.7: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM



Phương sai

Độ lệch chuẩn

NPLt

0.0004

0.2067

e

0.0003

0.0180

u

0.0000

0.0000

Kết quả kiểm định: Var(u) = 0

chibar2(01) = 0.00

P-value > chibar2 = 1.0000

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập


Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata (phụ lục 5) cho giá trị p-value = 1.0000 > α = 0.05. Suy ra, chấp nhận giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%.

Kết luận: Mô hình hồi quy Pooled OLS sẽ phù hợp hơn REM.


Lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình REM

Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa hai mô hình FEM và REM với giả thuyết như sau:

+ Giả thuyết H0: Không có sự khác biệt giữa mô hình FEM và REM.


+ Giả thuyết H1: Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn.


Bảng 4.8: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM



(b)

(B)

(b-B)






Độ lệch chuẩn


FEM

REM

Chênh lệch


NPLi,t-1

0.0640

0.1756

-0.1116

0.0165

LLPi,t

3.7199

2.1246

1.5954

0.3760



LEVi,t

0.0040

0.0015

0.0024

0.0114

SIZEi,t

0.0015

-0.0059

0.0074

0.0051

ROAi,t-1

-0.1965

-0.1815

-0.0151

0.0948

LGi,t

0.0000

-0.0008

0.0008

0.0005

INFt

0.0289

0.0049

0.0239

0.0117

GDPt

-0.3592

-0.4873

0.1281

0.0231

Kết quả kiểm định:

Chi bình phương (2) = 57.51

P-value> Chi bình phương (2) = 0.0000


Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập


Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata (Phụ lục 5) cho giá trị p-value = 0.0000 < α = 0.05. Suy ra, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%.

Kết luận: Mô hình hồi quy FEM sẽ phù hợp hơn mô hình REM.


4.2.5. Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Hiện tượng phương sai thay đổi có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mô hình và mất đi tính tin cậy của kiểm định hệ số. Tác giả tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định Wald với giả thuyết kiểm định như sau:

+ Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi.

+ Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi


Chi bình phương (χ2)

p-value

11672.29

0.0000

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập


Kết quả kiểm định Wald bằng phần mềm Stata (phụ lục 6) cho thấy kết quả với giá trị p-value=0.0000<α= 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%.

Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình nghiên

cứu.


4.2.6. Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan


Hiện tượng tự tương quan phần dư có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mô hình cũng như làm mất đi độ tin cậy của kiểm định hệ số. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định được đề xuất bởi Wooldridge (2002) & Drukker (2003) và đặt giả thuyết kiểm định như sau:

+ Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan (bậc 1).

+ Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan (bậc 1).


Bảng 4.10: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình


Chi bình phương (χ2)

p-value

12.967

0.0014

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập


Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata (phụ lục 7) cho thấy kết quả với giá trị p-value = 0.0014 < α = 0.05. Suy ra, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%.

Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan (bậc 1) trong mô hình nghiên cứu.


4.2.7. Kết quả phân tích hồi quy


Để xác định mức độ tác động của các yếu tố bên trong và bên ngoài ngân hàng đến RRTD, tác giả đã lần lượt thực hiện cả ba mô hình hồi quy dữ liệu bảng là: Pooled OLS, FEM và REM. Tuy nhiên, việc mô hình có xảy ra cả hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan phần dư mà các ước lượng hồi quy như: Pooled OLS, FEM và REM đều không thể kiểm soát được nên tác giả tiến hành hồi quy thêm phương pháp ước lượng GMM.


Bảng 4.11: Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp GMM


GMM


NLPi,t

NPLi,t-1

0.1984***


(0.0132)

LLPi,t

2.5858***


(0.2064)

LEVi,t

-0.0053*


(0.0026)

SIZEi,t

-0.0052***


(0.0012)

ROAi,t-1

-0.1725***


(0.0228)

LGi,t

-0.0007**


(0.0003)

INFt

0.0161**


(0.0064)

GDPt

-0.2845***


(0.0417)

_cons

0.0639***


(0.0102)

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập


Theo kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp GMM (phụ lục 9), ta thấy số lượng các biến công cụ là 24 gần bằng số lượng đối tượng quan sát, đồng thời giá trị Sargan trong mô hình là: 0.039 (nhỏ hơn 0.05) cho thấy các biến công cụ đại

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 11/12/2023