The impact of the banking sector development on the financial performance of the communication sector in sierra leone

5.7.1 CUSUM and CUSUMSQ Test for Stability Results 
Figure 2: CUSUM and CUSUMSQ test for Stability 
-12
-8
-4
0
4
8
12
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
CUS UM
5% S ignific anc e
-0.4
0.0
0.4
0.8
1.2
1.6
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
CUSUM of Squares
5% Signific anc e
The above figures shows the stability test of the selected ARDL model. The 
CUSUM and CUSUMSQ lines are within the lower and upper 5% confidence 
level bounds indicating that the model is stable and the results shows that both 
the short-run and long-run coefficients are stable. 
5.7.2 ARDL Serial Correlation Test Results 
Table 10: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 
F-statistic 
0.220920 Prob. F(2,13) 
0.8047 
Obs*R-squared 
0.620960 Prob. Chi-Square(2) 
0.7331 
Variable 
Coefficient 
Std. Error 
t-Statistic 
Prob.
ROA(-1) 
-0.058530 
0.219943 
-0.266113 
0.7943 

---

70 
Table 10 (Continued) 
LOAN_VOLUME 
0.062506 
0.296709 
0.210663 
0.8364 
INT_RATE 
0.014256 
0.443184 
0.032167 
0.9748 
DEBT 
-0.002381 
0.052547 
-0.045309 
0.9645 
RESID(-1) 
0.191776 
0.381098 
0.503219 
0.6232 
RESID(-2) 
-0.130006 
0.316937 
-0.410197 
0.6883 
Source: EViews 9 Computation of Research Data 
The above table shows values of serial correlation of the selected model and 
result reveals that, no serial correlation exist among the variable as all the P-
values are above the 5% significant level indicating that the model is free from 
serial correlation. However, we fail to reject the null hypothesis.