Kết quả tương quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam ngoại trừ biến LOANTAit.
Bảng 4.3. Tương quan giữa các biến trong mô hình phân tích 1
ROA | TCTR | LOANTA | ETA | PROVILOAN | GDP | |
ROA | 1.0000 | |||||
TCTR | -0.6891 | 1.0000 | ||||
LOANTA | -0.5139 | 0.4057 | 1.0000 | |||
ETA | 0.3932 | -0.2389 | -0.2759 | 1.0000 | ||
PROVILOAN | -0.3286 | -0.0331 | 0.2716 | -0.3106 | 1.0000 | |
GDP | 0.4151 | -0.4178 | -0.2225 | 0.1830 | -0.1665 | 1.0000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Các Nhân Tố Tác Động Đến Lợi Nhuận Của Các Nhtm Việt Nam -
Roa Trung Bình Các Ngân Hàng Từ 2007-2010 Và 2011-2014 -
Mối Quan Hệ Giữa Tỷ Lệ Cho Vay Trên Tổng Tài Sản Với Tỷ Suất Lợi Nhuận -
Biến Tỷ Lệ Dự Phòng Rủi Ro Tín Dụng Trên Tổng Dư Nợ -
Giải Pháp Để Gia Tăng Lợi Nhuận Cho Các Nhtm Tại Việt Nam -
Các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ tiêu lợi nhuận của các ngân hàng thương mại Việt Nam - 10
Xem toàn bộ 97 trang tài liệu này.
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
4.5.1.2. Kết quả hồi qui OLS với ROA
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy OLS với biến ROA
Hệ số hồi quy | Giá trị t | Mức ý nghĩa | |
TCTR | -.0286037 | -5.91 | 0.000 |
LOANTA | -.0089929 | -1.79 | 0.078 |
ETA | .01847 | 1.38 | 0.174 |
PROVILOAN | -.2055111 | -2.88 | 0.006 |
GDP | .0441909 | 0.86 | 0.393 |
_cons | .0287333 | 5.42 | 0.000 |
R2 điều chỉnh = 60.8% | |||
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Kết quả chạy hồi quy các biến độc lập với biến phụ thuộc là ROA được thể hiện trong bảng 4.4. Theo đó, ở mức ý nghĩa 10% có ba biến tác động có ý nghĩa đến ROA đó là tỷ lệ chi phí trên doanh thu, tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ. Hai biến vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và GDP tác động không có ý nghĩa thống kê lên ROAit.
Hệ số R2 điều chỉnh tương đối cao và bằng 60.8% cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì các biến độc lập có trong mô hình giải thích được 60.8% sự biến thiên về mặt trung bình của ROA. Đây là kết quả tương đối tốt. Tuy nhiên ta cần kiểm định lại mô hình hồi quy để xem các kết quả thu được có tuyến tính, ko chệch và hiệu quả hay không.
4.5.1.3. Kiểm định các giả thuyết hồi quy
+ Đa cộng tuyến:
Hệ số VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 5 (theo bảng 4.5) nên hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng hay không có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo trong mô hình hồi qui OLS.
Bảng 4.5. Hệ số VIF của mô hình 1
VIF | 1/VIF | |
TCTR | 1.50 | 0.667752 |
LOANTA | 1.34 | 0.744808 |
GDP | 1.26 | 0.792110 |
PROVILOAN | 1.24 | 0.803737 |
ETA | 1.20 | 0.830254 |
Mean VIF | 1.31 |
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
+ Phương sai của sai số không đổi:
Để kiểm định hiện tượng phương sai sai số không đổi ta sử dụng kiểm định White. Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định White cho kết quả là: Prob = 0.0113 (Bảng 4.6). Do, Prob < 5% nên ta bác bỏ giả thuyết H0 hay có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.6. Kiểm định White của mô hình 1
White’s test for Ho: against Ha:
Chi2 (20) =
Prob > chi2 =
Homoskedasticity unrestricted heteroskedasticity 37.14
0.0113
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
+ Kiểm định hiện tượng tự tương quan:
Sử dụng kiểm định Wooldridge cho kết quả là: Prob = 0.2029. Với mức ý nghĩa alpha = 10% do Prob > 10% nên chấp nhận giả thuyết H0 hay không có sự tự tương quan (Bảng 4.7).
Bảng 4.7. Kiểm định Wooldridge của mô hình 1.
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F (1, 7) =
Prob > F =
1.973
0.2029
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Tổng hợp kết quả kiểm định:
Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng và không có sự tự tương quan. Tuy vậy, mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi. Hiện tượng này sẽ làm cho các ước
lượng thu được bằng các phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Do vậy, tác giả dùng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
4.5.1.4. Kết quả hồi quy FGLS với ROA
Kết quả hồi quy ROA theo phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi được thể hiện trong bảng 4.8.
Bảng 4.8. Kết quả hồi quy FGLS với ROA
Hệ số hồi quy | Độ lệch chuẩn | Z | P > │z│ | Khoảng tin cậy (95%) | ||
TCTR | -.0300117 | .0041818 | -7.18 | 0.000 | -.0382079 | -.0218155 |
LOANTA | -.0133418 | .0041109 | -3.25 | 0.001 | -.0213991 | -.0052845 |
ETA | .0151939 | .0110289 | 1.38 | 0.168 | -.0064223 | .03681 |
PROVILOAN | -.1779302 | .0633819 | -2.81 | 0.005 | -.3021565 | -.053704 |
GDP | .0457361 | .0403249 | 1.13 | 0.257 | -.0332992 | .1247715 |
_cons | .0314462 | .0040313 | 7.80 | 0.000 | .0235451 | .0393473 |
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Như vậy, với biến phụ thuộc là ROAit, sau khi dùng phương pháp FGLS thì kết quả thu được như sau:
ROAit = 0.0314 - 0.03 TCTRit - 0.0133 LOANTAit - 0.1779 PROVILOANit
+ εit
+ Nhân tố chi phí trên doanh thu có tác động ngược chiều với ROA với hệ số ước lượng là -0.03 ở mức ý nghĩa 1%. Điều này phù hợp với kì vọng của tác giả cũng như các nghiên cứu trước đó. Có thể thấy chi phí là một yếu tố quan trọng trong việc thúc đẩy lợi nhuận ngân hàng. Muốn đạt lợi nhuận càng cao thì càng phải tiết giảm chi phí trên mỗi một đồng doanh thu thu được.
+ Nhân tố dư nợ trên tổng tài sản cũng xác định có ảnh hưởng ngược chiều đến ROA ở mức ý nghĩa 1%. Điều này ngược lại với dự đoán của tác giả có nghĩa rằng cho vay nợ nhiều đem lại lợi nhuận cao. Mặc dù hoạt động cho vay là hoạt động chính đem lại thu nhập cho các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Tuy nhiên nếu cho vay tràn lan, không kiểm soát mức độ rủi ro của khoản vay thì những khoản vay này có thể biến thành nợ xấu và làm sụt giảm lợi nhuận của đơn vị cho vay.
+ Nhân tố dự phòng trên tổng dư nợ có tác động ngược chiều lên ROA ở mức ý nghĩa 1%. Điều này phù hợp với kì vọng của tác giả và các kết quả nghiên cứu trước đó. Hay với các khoản vay càng rủi ro, trích dự phòng càng nhiều thì ROA càng giảm.
+ Với bộ dữ liệu thu thập được, các nhân tố vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và GDP tác động không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
4.5.2. Mô hình 2: Hồi quy với ROE
4.5.2.1. Phân tích tương quan
Dựa trên bộ dữ liệu gồm 64 quan sát trong khoảng thời gian từ 2007 đến 2014 cho kết quả tương quan giữa các biến (theo bảng 4.9) như sau:
+ Biến độc lập GDPt tác động cùng chiều đến ROEit.
+ Các biến độc lập còn lại tác động ngược chiều đến ROEit.
+ Không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình) do các hệ số tương quan có giá trị khá thấp (cao nhất là 0.4178, chuẩn so sánh theo Farrar & Glauber (1967) là 0.8).
Bảng 4.9. Tương quan giữa các biến trong mô hình phân tích 2
ROE | TCTR | LOANTA | ETA | PROVILOAN | GDP | |
ROE | 1.0000 | |||||
TCTR | -0.5372 | 1.0000 | ||||
LOANTA | -0.3180 | 0.4057 | 1.0000 | |||
ETA | -0.2759 | -0.2389 | -0.2759 | 1.0000 | ||
PROVILOAN | -0.0749 | -0.0331 | 0.2716 | -0.3106 | 1.0000 | |
GDP | 0.3179 | -0.4178 | -0.2225 | 0.1830 | -0.1665 | 1.0000 |
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
4.5.2.2. Kết quả hồi qui OLS với ROE
Bảng 4.10. Kết quả hồi qui OLS với ROE
Hệ số hồi quy | Giá trị t | Mức ý nghĩa | |
TCTR | -.3491663 | -5.19 | 0.000 |
LOANTA | -.1094935 | -1.57 | 0.122 |
ETA | -1.035375 | -5.54 | 0.000 |
PROVILOAN | -1.994425 | -2.01 | 0.049 |
GDP | .8224481 | 1.15 | 0.255 |
_cons | .4350511 | 5.90 | 0.000 |
R2 điều chỉnh = 51.12% | |||
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Kết quả chạy hồi quy OLS các biến độc lập với biến phụ thuộc ROEit được thể hiện trong bảng 4.10. Theo đó, ở mức ý nghĩa 10% có ba biến tác động có ý nghĩa đến ROE đó là tỷ lệ chi phí trên doanh thu, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và tỷ lệ
dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ. Hai biến tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và GDP tác động không có ý nghĩa thống kê lên ROE.
Hệ số R2 điều chỉnh tương đối cao và bằng 51.12% cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì các biến độc lập có trong mô hình giải thích được 51.12% sự biến thiên về mặt trung bình của ROE.
4.5.2.3. Kiểm định các giả thuyết hồi quy
+ Đa cộng tuyến:
Bảng 4.11. Hệ số VIF của mô hình 2
VIF | 1/VIF | |
TCTR | 1.50 | 0.667752 |
LOANTA | 1.34 | 0.744808 |
GDP | 1.26 | 0.792110 |
PROVILOAN | 1.24 | 0.803737 |
ETA | 1.20 | 0.830254 |
Mean VIF | 1.31 |
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Bảng 4.11 thể hiện hệ số VIF trong mô hình hồi quy OLS của biến phụ thuộc ROE. Theo đó, VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng (Gujrati, 2003) hay không có đa cộng tuyến hoàn hảo trong mô hình hồi quy OLS với biến phụ thuộc là ROE.
+ Phương sai của sai số không đổi:
Để kiểm định hiện tượng phương sai sai số không đổi ta tiếp tục sử dụng kiểm định White. Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định White cho kết quả là: Prob = 0.0008 (theo Bảng 4.12)
Vậy, Prob < 1% nên ta bác bỏ giả thuyết H0 hay đồng nghĩa với việc có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.12. Kiểm định White của mô hình 2
White’s test for Ho: against Ha:
Chi2 (20) =
Prob > chi2 =
Homoskedasticity unrestricted heteroskedasticity 46.16
0.0008
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
+ Kiểm định hiện tượng tự tương quan:
Tác giả tiếp tục sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy OLS. Kết quả thu được thể hiện trong bảng 4.13.
Bảng 4.13. Kiểm định Wooldridge của mô hình 2
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F (1, 7) =
Prob > F =
7.958
0.0257
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0.0257
Vậy, Prob < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 hay đồng nghĩa với việc mô hình có sự tự tương quan giữa các sai số.
Tổng hợp kết quả kiểm định: