Kết quả kiểm định tự tương quan được trình bày ở Bảng 4.4 cho thấy mô hình có p-value <0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có nghĩa là các mô hình đều có tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Ngoài ra, kết quả kiểm định tự tương quan bằng phương pháp Wooldridge test (Breusch- Godfrey) cho các mô hình được trình bày chi tiết trong Phụ lục 2 bên dưới.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan
Kết quả | ||
Chi2 | Prob > Chi2 | |
Giả thuyết H0 | Không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình | |
Mô hình (1) | 40.279 | 0.0000 |
Mô hình (2) | 39.791 | 0.0000 |
Mô hình (3) | 27.981 | 0.0000 |
Mô hình (4) | 39.776 | 0.0000 |
Mô hình (5) | 34.916 | 0.0000 |
Mô hình (6) | 39.549 | 0.0000 |
Mô hình (7) | 41.125 | 0.0000 |
Mô hình (8) | 32.341 | 0.0000 |
Mô hình (09) | 9.098 | 0.0026 |
Mô hình (10) | 15.235 | 0.0001 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tổng Quan Các Nghiên Cứu Trước Và Đề Xuất Lý Thuyết Nghiên Cứu Của Tác Giả -
Phương Pháp Đo Lường Hiệu Quả Hoạt Động Của Ngân Hàng -
Ma Trận Hệ Số Tương Quan Giữa Các Biến Nghiên Cứu Được Trình Bày Bên Dưới -
Kết Quả Hồi Quy Các Mô Hình Mối Quan Hệ Giữa Các Đặc Tính Hđqt Và Lần Lượt Là Các Biến Roe, Preprovision Profit Ratio, Npl Ratio, Stock -
Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu Thực Nghiệm So Với Dấu Dự Đoán -
Các đặc tính của Hội đồng quản trị và hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại Việt Nam - 9
Xem toàn bộ 113 trang tài liệu này.
(Nguồn: tác giả tổng hợp dựa trên kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm Stata 13)
4.3.3 Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi được trình bày ở Bảng 4.5 cho thấy, có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (do p-value <0.05) ở mô hình (1) đến mô hình (7), mô hình (9). Và không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (do p-value > 0.05) ở mô hình (8), mô hình (10).
Kết quả kiểm định phương sai thay đổi cho các mô hình được trình bày chi tiết trong Phụ lục 3 bên dưới.
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kết quả | ||
Chi2 | Prob> Chi | |
Giả thuyết H0 | Không có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình | |
Mô hình (1) | 6.63 | 0.0101 |
Mô hình (2) | 4.97 | 0.0258 |
Mô hình (3) | 4.19 | 0.0406 |
Mô hình (4) | 7.39 | 0.0066 |
Mô hình (5) | 5.54 | 0.0186 |
Mô hình (6) | 6.34 | 0.0118 |
Mô hình (7) | 36.68 | 0.0000 |
Mô hình (8) | 2.81 | 0.0938 |
Mô hình (9) | 9.65 | 0.0019 |
Mô hình (10) | 0.44 | 0.5085 |
(Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm Stata 13)
4.4 Kết quả hồi quy ước lượng bằng phương pháp mô men tổng quát GMM:
Mục tiêu chính của bài nghiên cứu là nghiên cứu một cách thực nghiệm tác động của các đặc tính HĐQT khác nhau vào hiệu quả hoạt động cũng như chất lượng tài sản của ngân hàng. Tuy nhiên, kết quả kiểm định các khuyết tật của mô hình đã trình bày ở trên cho thấy mô hình nghiên cứu có tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Ngoài ra, có thể xảy ra hiện tượng nội sinh giữa các biến trong mô hình. Do đó, để khắc phục các vấn đề này, tác giả thực hiện hồi quy ước lượng GMM để có được kết quả với độ tin cậy cao hơn. Đồng thời, GMM sẽ giúp khắc phục hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và vấn đề nội sinh trong mô hình. Hồi quy ước lượng bằng phương pháp GMM được Lars Peter
Hansen trình bày lần đầu tiên vào năm 1982, sau đó được giới thiệu và phát triển bởi Holtz- Eakin, Newey và Rosen (1988); Arellano và Bond (1991), Arellano và Bover (1995), Blondell và Bond (1998). Sự phù hợp của mô hình GMM thông qua hai kiểm định là kiểm định về nội sinh trong mô hình của Sargan (1958) với giả thuyết H0 biến công cụ là ngoại sinh (không có tương quan với sai số) và kiểm định về tự tương quan trong mô hình của Arellano- Bond (1991) với giả thuyết H0 không tự tương quan với sai số sai phân.
Trong nghiên cứu của mình, tác giả thực hiện hồi quy ước lượng GMM với biến công cụ là độ trễ một giai đoạn của các biến ROA, biến Meetings, biến Duality, các biến bị nội sinh là biến BoardSize, biến IndepDirector, biến PoliticalDirector và các biến kiểm soát còn lại trong mô hình (BankSize, LoanRatio, Capital Ratio……). Ngoài ra, tác giả thêm vào tùy chọn robust để hạn chế vấn đề tự tương quan và phương sai sai số thay đổi trong mô hình ước lượng dạng tổng quát.
Kết quả hồi quy các mô hình bằng phương pháp GMM được trình bày trong Bảng 4.6, Bảng 4.7 dưới đây.
Bảng 4.6- Kết quả hồi quy các mô hình mối quan hệ giữa các đặc tính Hội đồng quản trị và ROA bằng phương pháp GMM
Hồi quy ước lượng GMM | ||||||
ROA | ROA | ROA | ROA | ROA | ROA | |
Mô hình (1) | Mô hình (2) | Mô hình (3) | Mô hình (4) | Mô hình (5) | Mô hình (6) | |
L1.ROA | 55.87433*** (4.40) | 60.05453*** (5.37) | 46.87767*** (3.19) | 62.73329*** (4.72) | 58.31996*** (5.57) | 55.41924*** (4.45) |
L1.BoardSiz e | -0.0783** (-1.97) | -0.07511** (-1.86) | -0.02263 (-0.31) | -0.09048** (-2.32) | -0.08638** (-2.42) | -0.07283** (-2.04) |
L1.Meetings | -0.03088*** (-3.56) | -0.02547*** (-2.78) | -0.02607*** (-2.69) | -0.02842** (-2.20) | -0.02798*** (-2.74) | -0.03268*** (-3.48) |
L1.Duality | -0.35945 (-1.62) | -0.24417 (-0.66) | -0.28167 (-1.24) | -0.48939** (-2.43) | -0.4112 (-1.61) | -0.37492* (-1.73) |
L1.IndepDir ector | -1.06215 (-0.74) | -1.82736 (-0.65) | 0.7009 (0.22) | -1.95447 (-1.11) | -1.63058 (-1.11) | -0.78515 (-0.51) |
L1.PoliticalD irector | -0.4039 (-0.76) | |||||
L1.BusyDire ctor | -0.52681 (-0.73) | |||||
L1.ForeignD irector | 0.02162 (0.02) | |||||
L1.OldDirect or | -0.03197* (-0.07) | |||||
L1.FemaleDi rector | -0.25697 (-0.41) | |||||
BankSize | 0.0047 (0.03) | 0.03354 (0.28) | 0.08959 (0.63) | -0.04795 (-0.44) | -0.03607 (-0.22) | 0.01099 (0.06) |
LoanRatio | 0.36994 | 0.35317 | -0.20519 | 0.73064 | 0.47085 | 0.26626 |
Hồi quy ước lượng GMM | ||||||
ROA | ROA | ROA | ROA | ROA | ROA | |
Mô hình (1) | Mô hình (2) | Mô hình (3) | Mô hình (4) | Mô hình (5) | Mô hình (6) | |
(0.41) | (0.77) | (-0.27) | (1.13) | (0.62) | (0.31) | |
CapitalRatio | 1.03227 (0.25) | 1.96858 (0.67) | 2.35097 (0.82) | 0.03088 (0.01) | 0.43302 (0.12) | 1.04852 (0.26) |
List | 0.14783 (1.07) | 0.04773 (0.20) | 0.21219 (1.02) | 0.08033 (0.50) | 0.10691 (0.59) | 0.16945 (0.99) |
ForStgInvest or | 0.04183 (0.40) | -0.04432 (-0.39) | 0.12272 (0.82) | 0.03929 (0.29) | 0.04505 (0.45) | 0.03595 (0.32) |
PLGState | -0.1167 (-0.57) | 0.17737 (0.48) | -0.40125 (-1.05) | -0.04726 (-0.19) | -0.07801 (-0.39) | -0.06141 (-0.29) |
PLGForeign | 0.42643 (0.35) | 0.49147 (0.52) | -0.35376 (-0.30) | 0.31846 (0.27) | 0.47126 (0.43) | 0.23434 (0.17) |
PLGPrivate | -1.32905 (-1.43) | -1.66812** (-1.93) | -1.23994 (-1.42) | -.86925 (-1.09) | -1.36401 (-1.44) | -1.21457 (-1.27) |
N | 96 | 96 | 96 | 96 | 96 | 96 |
AR (1) | 0.034 | 0.035 | 0.091 | 0.019 | 0.027 | 0.040 |
AR (2) | 0.328 | 0.405 | 0.259 | 0.476 | 0.406 | 0.262 |
Sargan test | 0.372 | 0.386 | 0.400 | 0.422 | 0.285 | 0.364 |
Hansen test | 0.998 | 0.998 | 0.998 | 1.000 | 0.994 | 0.997 |
Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm Stata 13
(Ghi chú:
Thống kê t (t- Statistic) được trình bày trong ngoặc đơn “()”, với *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.)
Biến công cụ cho phương trình:
Tiêu chuẩn:
Mô hình (1): L2.BoardSize L2.IndepDirector BankSize LoanRatio CapitalRatio Listed ForStgInvestor PLGState PLGForeign PLGPrivate.
Mô hình (2): Giống mô hình (1) nhưng thêm vào biến L2.PoliticalDirector Mô hình (3): Giống mô hình (1) nhưng thêm vào biến L2.BusyDirector Mô hình (4): Giống mô hình (1) nhưng thêm vào biến L2.ForeignDirector Mô hình (5): Giống mô hình (1) nhưng thêm vào biến L2.OldDirector
Mô hình (6): Giống mô hình (1) nhưng thêm vào biến L2.FemaleDirector
GMM-loại (Số biến bị mất=0, biến công cụ riêng biệt cho từng giai đoạn: L2.ROE L2.Meetings L2.Duality)
Đối với biến ROA, kết quả hồi quy ở Bảng 4.6 cho thấy các cuộc họp của HĐQT có mối quan hệ rò rệt với hiệu quả hoạt động của ngân hàng nhất do có ý nghĩa thống kê ở cả 6 mô hình. Ở mô hình (1), hệ số coef là -0.03088***, khi thêm vào đặc tính thành viên HĐQT có kết nối chính trị ở mô hình (2) thì hệ số coef là - 0.02547***. Lần lượt thay thế đặc tính thành viên HĐQT có kết nối chính trị với các đặc tính là thành viên HĐQT bận rộn ở mô hình (3) thì hệ số coef là -0.02607***, đặc tính thành viên HĐQT là người nước ngoài ở mô hình (4) thì hệ số coef là - 0.02842**, đặc tính thành viên HĐQT lớn tuổi ở mô hình (5) thì hệ số coef là - 0.02798***, đặc tính thành viên HĐQT là nữ ở mô hình (6) thì hệ số coef là - 0.03268***. Như vậy, tất cả 6 mô hình hồi quy, các cuộc họp của HĐQT trong quá khứ đều có mối quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa thống kê 1% (ngoại trừ ở mô hình 4 ý nghĩa thống kê là 5%). Điều này có nghĩa là các cuộc họp HĐQT càng thường xuyên trong quá khứ sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Kế đến, quy mô HĐQT cũng có mối quan hệ rò rệt với hiệu quả hoạt động của ngân hàng nhưng không rò rệt như các cuộc họp của HĐQT. Do ở mô hình (3), khi thay thế đặc tính thành viên HĐQT có kết nối chính trị bằng đặc tính thành viên HĐQT bận rộn thì quy mô HĐQT không có ý nghĩa thống kê. Ở mô hình (1), quy
mô HĐQT có hệ số coef là -0.0783**, khi thêm vào đặc tính thành viên HĐQT có kết nối chính trị ở mô hình (2) thì hệ số coef là -0.07511** thể hiện ở cột 2, Bảng
4.6. Lần lượt thay thế đặc tính thành viên HĐQT có kết nối chính trị với các đặc tính là thành viên HĐQT là người nước ngoài ở mô hình (4) thì hệ số coef là - 0.09048**, đặc tính thành viên HĐQT lớn tuổi ở mô hình (5) thì hệ số coef là 0.08638**, đặc tính thành viên HĐQT là nữ ở mô hình (6) thì hệ số coef là - 0.07283**. Như vậy, qua năm mô hình hồi quy, quy mô HĐQT có mối quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa thống kê 5% (ngoại trừ mô hình 3 là không có ý nghĩa thống kê). Điều này có nghĩa là quy mô HĐQT trong quá khứ càng lớn sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm chức danh TGĐ cũng có mối quan hệ với hiệu quả hoạt động của ngân hàng nhưng không rò rệt như các cuộc họp HĐQT và quy mô HĐQT do chỉ có ý nghĩa thống kê ở mô hình (4) và mô hình (6). Ở mô hình (4), khi thay thế đặc tính thành viên HĐQT có kết nối chính trị với đặc tính là thành viên HĐQT là người nước ngoài thì hệ số coef là -0.48939**, đặc tính thành viên HĐQT là nữ ở mô hình (6) thì hệ số coef là -0.37492*. Như vậy, Chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm chức danh TGĐ có mối quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa thống kê 5% ở mô hình (4) và ở mức ý nghĩa thống kê là 10% ở mô hình (6). Điều này có nghĩa là chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm chức danh TGĐ sẽ dồn lợi ích cho các
công ty sân sau vốn là nơi họ có cổ phần chi phối làm giảm hoạt động của ngân hàng. Thực tiễn ở Việt Nam, việc Chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm chức danh TGĐ hiện còn khá phổ biến như ở ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội, NHTMCP An Bình, NHTMCP Tiên Phong….Điều này dễ dẫn đến việc các ông chủ ngân hàng dễ dàng bơm vốn cho công ty con như trường hợp của NHTMCP Xây Dựng gây hậu quả xấu cho ngân hàng và làm mất niềm tin của công chúng vào hệ thống ngân hàng.
Thành viên HĐQT lớn tuổi cũng có mối quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa thống kê 10% ở mô hình (5) (khi thay thế đặc tính thành viên HĐQT có kết nối chính trị bằng đặc tính là thành viên HĐQT lớn tuổi). Điều này nghĩa là
HĐQT mà càng có nhiều thành viên lớn tuổi trước đó sẽ làm hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Ngoài ra, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều với chính độ trễ thứ nhất của nó ở mức ý nghĩa thống kê 1% ở cả sáu mô hình (mô hình 1- mô hình 6), thể hiện xu hướng phụ thuộc rất lớn vào tiềm năng tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản sẵn có năm trước của mỗi ngân hàng. Điều này giải thích cho việc ngân hàng làm ăn càng hiệu quả trong quá khứ sẽ dẫn đến sự tăng lên của tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng trong tương lai.
Đối với các biến kiểm soát, chỉ có tỷ lệ sở hữu cổ phần của cổ đông lớn nhất là tư nhân có mối quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa thống kê 10% trong mô hình hồi quy (2) (Hồi quy ROA với các biến đặc tính BoardSize, Meetings, Duality, IndepDirector, PoliticalDirector). Điều này có nghĩa là tỷ lệ cổ phần được nắm giữ bởi cổ đông chi phối là tư nhân có tác động ngược chiều (-) lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Điều này trái với kết quả nghiên cứu của Qi Liang, Pisun Xu, Pornsit Jirapon (2013) và các nghiên cứu trước đây (như Berger và cộng sự 2009, Jia, 2009, Lin và Zhang, 2009). Nhưng lại phù hợp với thực tế Việt Nam hiện nay, điển hình như vụ NHTMCP Sài Gòn Thương Tín, việc các cổ đông hoặc nhóm cổ đông là tư nhân liên kết với nhau, lách luật để thâu tóm ngân hàng là có thật.
Thêm vào đó, kiểm định Sargan test và kiểm định Hansen test cho thấy giá trị p> 0.1 , nghĩa là chấp nhận giả thuyết H0 của hai kiểm định trên, nghĩa là biến công cụ là ngoại sinh và mô hình có tính hiệu lực.
Ngoài ra, kiểm định Arellano- Bond về tự tương quan đều có AR (1) cho giá trị p-value <0.1 nên bác bỏ giả thuyết H0 và AR (2) cho giá trị p-value> 0.1 nên chấp nhận giả thuyết H0 (với giả thuyết H0: không tự tương quan và được áp dụng cho số dư sai phân). Qua đó, ta thấy kiểm định tự tương quan trong mô hình là phù hợp.