Kết Quả Phân Tích Hồi Quy 4 Nhân Tố Với 27 Nhtmcpvn Đối Với Đòn Bẩy Tài

Cách tính này được sử dụng các công trình nghiên cứu của Gropp & Heider (2009), Monica Octavia & Rayna Brown (2008), và Ebru Çağlayan (2010). Vậy giả thuyết H6 được xây dựng như sau: rủi ro có mối tương quan âm (-) với đòn bẩy tài chính.

Bảng 2.1: Bảng tóm tắt các nhân tố tác động lên CTV NHTMCPVN

Giả thiết

Các nhân tố tác động đến đòn bẩy tài chính	Ký hiệu	Lý thuyết	Thực nghiệm	Kỳ vọng tương quan (+/-)
H1	Market to book	MTB	+/-	+/-	-
H2	Quy mô	SIZE	+	+/-	+
H3	Lợi nhuận (ROA)	PRO	+/-	+/-	-
H4	Tài sản thế chấp	COLL	+	+	+
H5	Cổ tức	DIV	+/-	-	-
H6	Rủi ro	RISK	-	-	-

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 64 trang tài liệu này.

3.2. Mô hình nghiên cứu

3.2.1 Mẫu quan sát

Dữ liệu được thu thập là các ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam. Tác giả thu thập mẫu từ số liệu trên báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn từ năm 2007 đến 2012. Kết hợp nghị định số 141/2006/NĐ-CP của thủ tướng chính phủ yêu cầu vốn điều lệ tối thiểu của các NHTM là 3.000 tỷ đồng, đến hết ngày 31/12/2011 (sau khi sửa đổi, bổ sung nghị đinh 141). Nên mẫu tác giả thu thập được là 27 Ngân hàng thương mại cổ phần thỏa các điều kiện sau:

- Có thời gian hoạt động bắt đầu trước ngày 01/01/2007 cho đến nay (kể cả thời gian đổi tên ngân hàng)

- Vốn điều lệ tính đến hết ngày 31/12/2011, vốn điều lệ phải tối thiểu đạt

3.000 tỷ đồng theo nghị định 141.

Nguồn dữ liệu được tác giả thu thập thông qua báo cáo tài chính đã kiểm toán được công bố trên website của các ngân hàng công bố, và trên các phương tiện thông tin đại chúng khác. Về kích thước mẫu nghiên cứu của mô hình, tác giả sử dụng 27 trong tổng số 38 ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam (34 Ngân hàng

thương mại cổ phần, 4 Ngân hàng thương mại nhà nước theo website ngân hàng nhà nước tính đến ngày 30/06/2013). Vậy mẫu chiếm 71,05% số lượng tổng ngân hàng thương mại cổ phần, đủ tiêu chí đại diện thống kê. Thông tin các ngân hàng được thể hiện chi tiết ở phụ lục 1.

3.2.2 Giới thiệu mô hình nghiên cứu

Các nghiên cứu thực nghiệm trong nước trước đây, cũng như trên thế giới về các nhân tố tác động đến CTV của DN, bao gồm cả những nghiên cứu về CTV của các NH được giới thiệu trong đề tài này đều sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để kiểm nghiệm các giả thiết về mối tương quan giữa đòn bẩy tài chính và các nhân tố được cho là có tác động đến đòn bẩy tài chính, mô hình hồi quy có dạng như sau:

Y=αi+βnXn+εi

Trong đó:

Y: Biến phụ thuộc αi: Hệ số tự do

βn: Hệ số hồi quy

Xn: Biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc εi: Sai số ngẫu nhiên

Để kiểm định các giả thiết về sự tác động của các nhân tố đến CTV của các NHTMCPVN trong giai đoạn 2007-2012, tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu (OLS - Ordinary Least Squares). Để có thể phân tích rò hơn tác động của các nhân tố theo dữ liệu bảng (data panel) với sự kết hợp của biến thời gian (năm) và biến cá nhân hay đơn vị chéo (ngân hàng) thì tác giả sử dụng thêm mô hình hiệu ứng tác động cố định (Fixed Effect Model - FEM) trong mô hình hồi quy. Số liệu được xử lý trên phần mềm EVIEW6. Lúc này, mô hình nghiên cứu thực nghiệm được viết lại theo các biến độc lập đã giới thiệu ở phần trên như sau:

Lit= β0+β1MTBit-1+ β2SIZEit-1+β3PROit-1+β4COLLit-1+β5DIVit+β6RISKit-1 Trong đó: i là cá nhân (ngân hàng), t là thời gian (năm).

Theo Reint Gropp và Florian Heider (2009), Monica Octavia & Rayna Brown (2008), các biến MTB, SIZE, PRO, COLL, RISK được tính với độ trễ 1 năm, với giả thiết là ảnh hưởng của các biến này lên năm tiếp theo của đòn bẩy tài chính. Biến DIV được tính là cổ tức năm hiện tại (gồm cổ tức chia trong năm và cổ tức chia bổ sung ở năm sau) cùng với đòn bẩy tài chính.

Vì trong thực tế hiện nay ở Việt Nam chỉ có 8 NHTMCP niêm yết (ACB, CTG, EIB, MBB, NVB, SHB, STB, VCB) nên chỉ có thể lấy được giá trị thị trường và biến động giá của 8 NH đã niêm yết, các ngân hàng còn lại không thể lấy được giá thị trường. Do đó, mô hình trên sẽ được thực hiện như sau:

- Đầu tiên để có cái nhìn tổng quát hơn cho các NHTMCPVN thì tác giả sử dụng 27 NHTM đã qua lọc dữ liệu ở phần trên, nhưng chỉ kiểm định 4 nhân tố còn lại (SIZE, PRO, COLL, DIV) mà không kiểm định nhân tố MTB và RISK vì không thể lấy được số liệu.

- Sau đó, tác giả chỉ sử dụng dữ liệu của 8 NHTMCP đã niêm yết (ACB, CTG, EIB, MBB, NVB, SHB, STB, VCB) để chạy mô hình như các bài nghiên cứu của Reint Gropp và Florian Heider (2009), Monica Octavia & Rayna Brown (2008). Vì thời gian niêm yết của các NH trên chưa lâu nên tác giả sử dụng số liệu thống kê theo quý kể từ lúc bắt đầu niêm yết cho đến nay để sử dụng cho mô hình hồi quy đầy đủ 6 nhân tố.

4. Kết quả nghiên cứu

4.1 Kết quả phân tích hồi quy 4 nhân tố với 27 NHTMCPVN đối với đòn bẩy tài chính.

Phân tích hồi quy với 27 NHTMCP trong thời gian từ năm 2007 đến năm 2012 với biến phụ thuộc là đòn bẩy tài chính (L) và các biến độc lập là quy mô (SIZE), lợi nhuận (PRO), tài sản thế chấp (COLL), và cổ tức (DIV). Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy bình phương tối thiểu OLS (Ordinary Least Squares) để ước lượng các tham số của mô hình hồi quy với giả định rằng đối tượng đặc biệt hay thời gian đặc biệt nào ảnh hưởng đến các hệ số của mô hình. Mô hình dự kiến là:

L1= β0+ β1SIZEit-1+β2PROit-1+β3COLLit-1+β4DIVit (1)

4.1.1 Kết quả mô hình hồi quy đối với đòn bẩy tài chính

Trước khi sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu (OLS - Ordinary Least Squares), chúng ta cần kiểm tra ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình của các biến để xem có hiện tượng đa cộng tuyến không.

Từ kết quả tính toán của chương trình EVIEWS, ta có ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình.

Bảng 4.1: Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và 4 biến độc lập

Correlation


Probability	L	SIZE	PRO	COLL	DIV
L	1.000000
	-----
SIZE	0.747792	1.000000
	0.0000	-----
PRO	-0.536272	-0.342733	1.000000
	0.0000	0.0000	-----
COLL	0.103855	0.076037	-0.108535	1.000000
	0.1884	0.3362	0.1692	-----
DIV	-0.010386	-0.115026	0.085163	0.056644	1.000000
	0.8956	0.1450	0.2813	0.4740	-----

Với kết quả trên ta nhận thấy không có hiện tượng tương quan giữa các cặp biến độc lập trong mô hình, hệ số tương quan lớn nhất giữa các biến độc lập là

0.342. Điều này cho thấy các biến trong mô hình là phù hợp và không có hiện tượng đa cộng tuyến. Và sau đây, chúng ta sẽ tiến hành kiểm định mô hình hồi quy các nhân tố tác động lên đòn bẩy tài chính của NHTMCPVN.

Từ kết quả của mô hình, ta có hệ số R2=0.6564, và 2 biến độc lập là PRO,

SIZE trong mô hình ước lượng đều có mức ý nghĩa Prob<0.01, tức là các biến này đưa vào mô hình là phù hợp và có ý nghĩa ở mức 1%; biến DIV có mức ý nghĩa Prob<0.1, biến DIV đưa vào mô hình phù hợp và có ý nghĩa ở mức 10%. Hệ số

R2=0.6564 cho thấy độ tương thích của mô hình là 65,64% hay nói cách khác 65,64% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Đồng thời, qua chỉ số kiểm nghiệm F ta có hệ số hồi quy F=75.00 với mức ý nghĩa rất nhỏ hơn 1%, do đó mô hình này là phù hợp. Hệ số Durbin-Watson = 1.23 (13 cho thấy không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình trên.

Bảng 4.2: Kết quả hồi quy đòn bẩy tài chính của 27 NHTMCP

Dependent Variable: L


Method: Panel Least Squares
Date: 07/24/13 Time: 17:41
Sample: 2007 2012
Periods included: 6
Cross-sections included: 27
Total panel (balanced) observations: 162
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.138788	0.062617	2.216439	0.0281
SIZE	0.043518	0.003366	12.92874	0.0000
PRO	-3.824461	0.597273	-6.403205	0.0000
COLL	0.001893	0.006070	0.311837	0.7556
DIV	0.020340	0.010619	1.915368	0.0573
R-squared	0.656481	Mean dependent var		0.867000
Adjusted R-squared	0.647728	S.D. dependent var		0.091778
S.E. of regression	0.054473	Akaike info criterion		-2.951860
Sum squared resid	0.465860	Schwarz criterion		-2.856564
Log likelihood	244.1007	Hannan-Quinn criter.		-2.913169
F-statistic	75.00845	Durbin-Watson stat		1.233884
Prob(F-statistic)	0.000000

Từ kết quả của mô hình, ta có hệ số R2=0.6564, và 2 biến độc lập là PRO, SIZE trong mô hình ước lượng đều có mức ý nghĩa Prob<0.01, tức là các biến này đưa vào mô hình là phù hợp và có ý nghĩa ở mức 1%; biến DIV có mức ý nghĩa Prob<0.1, biến DIV đưa vào mô hình phù hợp và có ý nghĩa ở mức 10%. Hệ số R2=0.6564 cho thấy độ tương thích của mô hình là 65,64% hay nói cách khác 65,64% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô

3 Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2007. Giáo trình Kinh tế lượng. Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, trang 193.

hình. Đồng thời, qua chỉ số kiểm nghiệm F ta có hệ số hồi quy F=75.00 với mức ý nghĩa rất nhỏ hơn 1%, do đó mô hình này là phù hợp. Hệ số Durbin-Watson = 1.23 (14 cho thấy không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình trên.

Tuy nhiên, đối với mô hình hồi quy tuyến tính mà dữ liệu dạng bảng (data panel) thì để tăng sự phù hợp của mô hình và đánh giá được tác động chéo của các biến thời gian và ngân hàng thì ta cần sử dụng phân tích hồi quy sử dụng hiệu ứng cố định (Xinh Xinh, 2010), và điều này đã được minh chứng rò ràng trong nghiên cứu thực nghiệm của Reint Gropp và Florian Heider (2009), và được áp dụng trong nghiên cứu của Monica Octavia & Rayna Brown (2008), Ebru Çağlayan (2010). Vì vậy, trong phần tiếp theo ta tiến hành kiểm định mô hình hồi quy trên với các hiệu ứng cố định.

4.1.2 Kết quả mô hình hồi quy 4 biến với 27NHTMCPVN đối với đòn bẩy tài chính kết hợp hiệu ứng biến cố định.

Để khắc phục nhược điểm của mô hình L1 trên cũng như nghiên cứu rò hơn tác động của các nhân tố đối tượng (ngân hàng) và thời gian (năm) liệu có ảnh hưởng như thế nào đến cấu trúc vốn của ngân hàng thương mại cổ phần, chúng ta sử dụng mô hình hiệu ứng tác động cố định (FEM). Tuy nhiên bên cạnh đó, thay vì sử dụng mô hình FEM thì cũng có thể sử dụng mô hình hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM) để giải quyết vấn đề trên.

Việc lựa chọn giữa mô hình FEM và REM, chúng ta sẽ căn cứ vào kiểm định Hausman. Trong kiểm định Hausman giả thiết H0 là các hệ số ước lượng của hai mô hình trên không có sự khác biệt căn bản. Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ (với P-value

<0.1) thì mô hình FEM sẽ phù hợp hơn. Đầu tiên chúng ta thực hiện kiểm định

Hausman để xác định mô hình nào sẽ phù hợp hơn.

Kết quả kiểm định Hausman cho lần lượt biến đối tượng (ngân hàng) và biến thời gian (năm) như sau:

4 Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2007. Giáo trình Kinh tế lượng. Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, trang 193.

Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: RANDOM_BA	K
Test cross-section random effects
Test Summary	Chi-Sq. Statistic	Chi-Sq. d.f.	Prob.
Cross-section random	17.629743	4	0.0015

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định Hausman Test

Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: RANDOM_YE	R
Test period random effect	s
Test Summary	Chi-Sq. Statistic	Chi-Sq. d.f.	Prob.
Period random	24.585671	4	0.0001

Với mức ý nghĩa Prob của 2 kiểm định lần lượt là 0.0015 và 0.0001 đều nhỏ hơn 0.01, điều này cho thấy việc sử dụng mô hình FEM là phù hợp hơn mô hình REM. Và điều này cũng giống với cách nghiên cứu thực nghiệm của Reint Gropp và Florian Heider (2009).

Tổng hợp kết quả của việc sử dụng mô hình FEM lần lượt cho biến đối tượng, biến thời gian và đồng thời cả 2 biến trên, ta có kết quả như sau:

Bảng 4.4: Tổng hợp kết quả sử dụng hiệu ứng cố định trên mô hình 4 biến

Dependent Variable

Coefficient
L1 (1)	L1 (2)	L1 (3)
C	0.061037	0.076861	-1.024277***
Prob	0.5860	0.2235	0.0000
SIZE	0.045893***	0.047511***	0.108554***
Prob	0.0000	0.0000	0.0000
PRO	-1.479076**	-4.286917***	-1.304408**
Prob	0.0323	0.0000	0.0292
COLL	0.004769	0.004916	0.001240
Prob	0.4094	0.3962	0.7969
DIV	0.029338**	0.015988	0.023149**
Prob	0.0153	0.1241	0.0266
Bank Fixed Effect	Yes	No	Yes
Time Fixed Effect	No	Yes	Yes
R2	0.792585	0.705575	0.867183
F-statistic	16.68608	40.47343	23.50490
Prob(F-statistic)	0.000000	0.000000	0.000000
Durbin-Watson stat	1.972672	1.218891	1.938985

(Chi tiết kết quả xem phụ lục 3)

Nhìn vào kết quả bảng trên ta thấy, hệ số R2 được cải thiện đáng kể so với mô hình ban đầu (65%), cụ thể kết quả lần lượt là 79%, 70%, 86%. Điều này cho thấy mức độ biến thiên của đòn bẩy tài chính ngày càng bị ảnh hưởng nhiều bởi các biến độc lập. Bên cạnh đó, các mức ý Prob của kiểm định F đều gần như bằng 0, và hệ số Durbin-Watson của cả 3 mô hình đều phù hợp (10: βi=0 và H1 βi≠0, sử dụng kết quả mức ý nghĩa Prob của mô hình ta có kết quả sau: