Ở phần trình bày trên, luận văn đã đưa ra mô hình nghiên cứu thực nghiệm chính thức (Mô hình 3.1 và 3.2). Tiếp đến, vì dữ liệu được sử dụng trong bài luận văn này là dữ liệu bảng (Data Panel) - sự kết hợp của dữ liệu chéo (cross-section) và dữ
33Số liệu được tác giả lấy từ báo cáo tài chính năm 2016, tính toán bằng cách tính tỉ trọng giá trị tổng tài sản của các NHTM cổ phần được nghiên cứu so với tất cả NHTM cổ phần nội địa trong toàn hệ thống.
liệu thời gian (time series) nên tác giả tiếp tục đưa ra các kiểm định nhằm lựa chọn loại mô hình nào là phù hợp nhất đối với dữ liệu bảng của bài luận văn này. Theo phương pháp hồi quy dữ liệu bảng, ba mô hình hồi quy phổ biến là mô hình hồi quy OLS thô (Pooled OLS), mô hình hồi quy tác động cố định (Fixed effects model - FEM) và hồi quy tác động ngẫu nhiên (Random effects model – REM). Để thu thập dữ liệu bảng, cần phải thu thập nhiều đối tượng (units) giống nhau trong cùng một hoặc nhiều thời điểm. Sử dụng dữ liệu bảng có hai ưu điểm lớn như: i) Dữ liệu bảng cho các kết quả ước lượng của các tham số trong mô hình đáng tin cậy hơn; ii) Dữ liệu bảng cho phép chúng ta xác định và đo lường tác động mà những tác động này không thể được xác định và đo lường khi sử dụng sử dụng dữ liệu chéo hoặc dữ liệu thời gian.
Thông thường để lựa chọn được mô hình phù hợp nhất, người ta hay sử dụng kiểm định F-statictis và Hausman (Sufian và Habibullah (2009)).
Kiểm định F-statistic (Redundant fixed effect – Likelihood ratio)
Đối với dữ liệu bảng, kiểm định F nhằm giúp đưa ra lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM. Sự khác biệt của hai mô hình này là: Đối với Pooled OLS, tất cả hệ số tung độ gốc và hệ số độ dốc không thay đổi giữa các đối tượng và theo thời gian; còn trong mô hình FEM, có các hệ số độ dốc không đổi nhưng hệ số tung độ gốc thay đổi giữa các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian. Bản chất của kiểm định trên là phân tích các đặc điểm riêng của đối tượng mà không quan sát được trong mô hình có giải thích được giá trị biến phụ thuộc không. Giả thuyết của kiểm định F:
H0:Các đặc điểm riêng không giải thích được biến phụ thuộc nên Pooled OLS phù hợp hơn.
H1:Biến phụ thuộc chịu ảnh hưởng bởi các đặc điểm riêng biệt của đối tượng nên FEM phù hợp hơn.
Kiểm định Hausman được đặt theo tên của chính tác giả Jerry A. Hausman (1987), được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM. Bản chất của kiểm định trên là phân tích mối tương quan giữa phần dư với các biến giải thích Xitrong mô hình nghiên cứu. Nếu phần dư có tương quan với giá trị các biến độc lập tức là kết luận các đặc điểm riêng của đối tượng được phản ánh trong phần dư có tác động đến biến độc lập và ngược lại phủ nhận kết luận trên khi phần dư ko có tương quan. Giả thuyết của kiểm định:
H0: Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích Xitrong mô hình, nên REM phù hợp hơn FEM.
H1 : Có tự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích Xittrong mô hình, nên FEM phù hợp hơn REM.
Thống kê này kiểm định phân phối theo Chi bình phương. Nếu giá trị thống kê quá lớn thì giả thuyết H0sẽ bị bác bỏ.