Bảng 4.3 – Kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF
VIF | Variable | VIF | Variable | VIF | Variable | VIF | Variable | VIF | Variable | VIF | |
EA | 595,92 | NIMTA | 24,68 | BIR | 11,93 | INVESTTA | 11,45 | INTEXEQ | 10,59 | LOGTA | 4,16 |
FL | 594,48 | OPEXTA | 18 | INVESTTA | 11,45 | NIITI | 10,62 | FL | 9,15 | FL | 3,58 |
NIMTA | 27,34 | OPEXTI | 12,44 | INTEXEQ | 10,66 | INTEXEQ | 10,61 | IETA | 8,49 | CPI | 3,57 |
OPEXTA | 18,81 | INVESTTA | 12,3 | NIITI | 10,64 | FL | 9,15 | LOGTA | 4,2 | LA | 3,39 |
OPEXTI | 12,89 | BIR | 12,15 | CPI | 10 | IETA | 8,57 | CPI | 3,63 | OPEXTA | 3,01 |
INVESTTA | 12,52 | NIITI | 11,63 | FL | 9,15 | LOGTA | 4,21 | LA | 3,39 | IETA | 2,71 |
BIR | 12,18 | INTEXEQ | 10,66 | IETA | 8,63 | OPEXTA | 3,85 | OPEXTA | 3,02 | DEPTA | 2,68 |
NIITI | 11,66 | CPI | 10,45 | LOGTA | 4,25 | CPI | 3,63 | DEPTA | 2,72 | OPEXTI | 2,56 |
INTEXEQ | 10,84 | FL | 9,19 | OPEXTA | 3,85 | LA | 3,41 | OPEXTI | 2,56 | LLIFE | 2,32 |
CPI | 10,53 | IETA | 8,65 | OPEXTI | 3,48 | OPEXTI | 3,25 | LLIFE | 2,34 | LLPTL | 1,79 |
IETA | 8,88 | LOGTA | 4,26 | LA | 3,44 | DEPTA | 2,72 | LLPTL | 1,79 | NIITI | 1,51 |
LOGTA | 4,26 | LA | 3,46 | DEPTA | 2,83 | LLIFE | 2,36 | NIITI | 1,53 | GDP | 1,31 |
LA | 3,53 | DEPTA | 2,84 | LLIFE | 2,38 | LLPTL | 1,81 | GDP | 1,32 | ||
DEPTA | 2,84 | LLIFE | 2,39 | LLPTL | 1,84 | GDP | 1,34 | ||||
LLIFE | 2,4 | LLPTL | 1,9 | GDP | 1,51 | ||||||
LLPTL | 1,9 | GDP | 1,51 | ||||||||
GDP | 1,54 | ||||||||||
Mean VIF | 78,38 | Mean VIF | 9,16 | Mean VIF | 6,4 | Mean VIF | 5,5 | Mean VIF | 4,21 | Mean VIF | 2,72 |
Loại biến EA | Loại biến NIMTA | Loại Biến BIR | Loại Biến INVESTTA | Loại Biến INTEXEQ | Mô hình phù hợp | ||||||
Có thể bạn quan tâm!
-
Tình Hình Cân Đối Giữa Huy Động Tiền Gửi Và Dư Nợ Cho Vay Bảng 3.4 – Tốc Độ Tăng Trưởng Huy Động Và Dư Nợ Cho Vay Của 20 Nhtm -
Bảng Tổng Hợp Các Biến Trong Mô Hình Nghiên Cứu -
Kết Quả Ước Lượng Mô Hình Hồi Quy -
Giải Pháp 2: Tăng Mức Chi Phí Trích Lập Dự Phòng Rủi Ro Tín Dụng -
Giải Pháp 4: Nâng Cao Chất Lượng Quản Lý Chi Phí Hoạt Động -
Hạn Chế Của Đề Tài Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo
Xem toàn bộ 113 trang tài liệu này.
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata
Sau khi loại bỏ năm biến EA, NIMTA, BIR, INVESTTA và INTEXEQ thì giá trị VIF trung bình bằng 2,72 và hệ số của tất cả các biến còn lại đều nhỏ hơn 10. Do đó, dữ liệu của mô hình nghiên đã khắc phục hoàn toàn hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.2. Hồi quy OLS tổng thể
Bảng 4.4 – Kết quả hồi quy OLS cho ROA và ROE
Coef. | T | ROE | Coef. | t | |
LA | -0,6042476 | -2,50 | LA | -6,967932 | -2,23 |
LLPTL | 0.2603183 | 8,48 | LLPTL | 2,862003 | 7,22 |
LOGTA | 0.0628604 | 1,92 | LOGTA | 0,8825151 | 2,09 |
DEPTA | 0.0027182 | 1,24 | DEPTA | 0,0088877 | 0,32 |
IETA | 0.0014715 | 0,10 | IETA | 0,0726512 | 0,38 |
NIITI | 0,0002799 | 0,19 | NIITI | 0,0173881 | 0,92 |
FL | -0,0211633 | -2,33 | FL | 0,7448775 | 6,36 |
OPEXTA | -0,4617116 | -8,18 | OPEXTA | -6,046267 | -8,30 |
OPEXTI | 0,0325882 | 16,68 | OPEXTI | 0,3719206 | 14,75 |
LLIFE | -0,1002499 | -1,95 | LLIFE | -0,4383009 | -0,66 |
GDP | 0,0055394 | 0,27 | GDP | 0,3348887 | 1,24 |
CPI | 0,0129857 | 2,44 | CPI | 0,1665391 | 2,42 |
cons | 3,131515 | 5,74 | cons | -60,32145 | -8,57 |
Prob > F = 0,0000 | Prob > F = 0,0000 | ||||
R-squared = 0,8836 | R-squared = 0,8628 | ||||
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata
Đầu tiên, hồi quy OLS tổng thể được thực hiện để phân tích mối quan hệ giữa ROA, ROE và các biến độc lập. Kết quả hồi quy OLS (bảng 4.4) cho thấy kiểm định F với giá trị p của cả 2 mô hình (Prob > F = 0.0000) đều dưới mức ý nghĩa 5% cho thấy mô hình sử dụng cho ROA và ROE là phù hợp. Xét về mức độ ảnh hưởng của các biến đến mô hình, các biến độc lập trong mô hình có ảnh hưởng đến 88,36% tới biến ROA (R-squared = 0,8836) và 86,28% tới biến ROE (R- squared = 0,8628). Giá trị R-squared của mô hình khá cao là một dấu hiệu cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Điểm cần lưu ý về sự ảnh hưởng của các biến độc lập, ngoại trừ các biến LOGTA, DEPTA, IETA,NIITI, LLIFE và GDP không có ý nghĩa thống kê (t thuộc (-2;2)) thì các biến còn lại đều tác động lên biến ROA. Tương tự đối với mô hình hồi quy cho ROE, chỉ có các biến LA, LLPTL, LOGTA, FL,OPEXTA, OPEXTI và CPI là có ý nghĩa thống kê, tác động đến ROE.
4.3.3. Lựa chọn mô hình thích hợp
Bảng 4.5 – Kết quả kiểm định Hausman
FEM | REM | ROE | FEM | REM | |
LA | -0,7163826 | -0,6207227 | LA | -10,93729 | -8,575134 |
LLPTL | 0,2515491 | 0,2630541 | LLPTL | 2,766521 | 2,894107 |
LOGTA | 0,1696086 | 0,0648239 | LOGTA | 2,474347 | 1,133316 |
DEPTA | 0,0024165 | 0,0018787 | DEPTA | -0,0222813 | -0,0110148 |
IETA | -0,0214432 | -0,0036178 | IETA | -0,0234918 | 0,0946373 |
NIITI | 0,0039316 | 0,0016 | NIITI | 0,0542347 | 0,0314918 |
FL | -0,0068955 | -0,0162532 | FL | 0,764428 | 0,7450839 |
OPEXTA | -0,5375628 | -0,5030443 | OPEXTA | -6,844209 | -6,585408 |
OPEXTI | 0,0313441 | 0,0324717 | OPEXTI | 0,3489021 | 0,361708 |
LLIFE | -0,4510678 | -0,1236491 | LLIFE | -1,695427 | -0,5471273 |
GDP | 0,313346 | 0,01371 | GDP | 0,645928 | 0,4588662 |
CPI | 0,0099794 | 0,0118225 | CPI | 0,1555172 | 0,1601612 |
cons | 0,4968879 | 2,621185 | cons | -89,18113 | -64,79761 |
Observations | 120 | 120 | Observations | 120 | 120 |
R-squared | 0,8805 | 0,8707 | R-squared | 0,8445 | 0,8370 |
Number of group | 20 | 20 | Number of group | 20 | 20 |
Hausman test | 0,1024 | Hausman test | 0,2081 | ||
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata
Tác giả cần lưu ý độ vững và tính hiệu quả của các hệ số trong phân tích dữ liệu bảng dựa trên phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng thể (OLS tổng thể) có thể bị nghi ngờ, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Do đó, tác giả thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp (FEM hoặc REM) cho nghiên cứu này.
Khi thực hiện phân tích hồi quy cho cả hai biến phụ thuộc ROA và ROE, kết quả bảng 4.5 cho thấy mô hình REM là phù hợp với kiểm định Hausman có giá trị Prob lần lượt là 0,1024 và 0,2081 đều lớn hơn 0,05.
Như vậy, trong ba mô hình OLS, FEM và REM khi hồi quy dữ liệu bảng thì mô hình REM phù hợp nhất với tổng thể số liệu nghiên cứu các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.
4.3.4. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan của mô hình
Nhằm đảm bảo các giá trị thống kê của các hệ số hồi quy là đáng tin cậy, tác giả kiểm tra sự tồn tại của hiện tượng TTQ trong mô hình bằng kiểm định Wooldridge (bảng 4.6) và nhận thấy giả thiết H0 được chấp nhận, nghĩa là tồn tại hiện tượng TTQ. Trong mô hình biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE, tác giả xét giá trị Prob ở mức ý nghĩa 5%, cả hai mô hình đều có p-giá trị lớn hơn 0,05. Việc lựa chọn tiêu chuẩn so sánh theo những mức ý nghĩa khác nhau sẽ làm thay đổi độ tin cậy của mô hình, mức ý nghĩa càng thấp thì độ tin cậy càng cao, mô hình sẽ tốt hơn. Bên cạnh đó, việc lựa chọn mô hình REM là mô hình cuối cùng để phân tích và ước lượng cho mục tiêu tiếp theo. Bản thân mô hình REM đã triệt tiêu được hiện PSSSTĐ vì phần dư của mỗi thực thể không có mối quan hệ với biến giải thích
Bảng 4.6 – Kết quả kiểm định Wooldridge
Kiểm định Wooldridge Prb>F | Tự tương quan | |
Biến phụ thuộc ROA | 0,0963 | Không |
Biến phụ thuộc ROE | 0,1215 | Không |
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata
4.3.5. Kết quả mô hình REM
Vì mô hình REM đã triệt tiêu được hiện tượng PSSSTĐ, cộng với việc không tồn tại hiện tượng TTQ, tác giả quyết định dừng ở mô hình REM để phân tích, đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
Bảng 4.7 – Kết quả mô hình REM cho biến phụ thuộc ROA và ROE
REM | |||||||
ROA | Coef. | Z | P>|z| | ROE | Coef. | z | P>|z| |
LA | -0,6207227 | -2,24 | 0,025 | LA | -8,575134 | -2,35 | 0,019 |
LLPTL | 0,2630541 | 8,22 | 0,000 | LLPTL | 2,894107 | 7,09 | 0,000 |
LOGTA | 0,0648239 | 1,70 | 0,088 | LOGTA | 1,133316 | 2,24 | 0,025 |
DEPTA | 0,0018787 | 0,76 | 0,447 | DEPTA | -0,0110148 | -0,34 | 0,733 |
IETA | -0,0036178 | -0,24 | 0,807 | IETA | 0,0946373 | 0,51 | 0,613 |
NIITI | 0,0016 | 1,04 | 0,299 | NIITI | 0,0314918 | 1,60 | 0,109 |
FL | -0,0162532 | -1,71 | 0,088 | FL | 0,7450839 | 6,13 | 0,000 |
OPEXTA | -0,5030443 | -8,55 | 0,000 | OPEXTA | -6,585408 | -8,79 | 0,000 |
OPEXTI | 0,0324717 | 16,00 | 0,000 | OPEXTI | 0,361708 | 13,97 | 0,000 |
LLIFE | -0,1236491 | -1,93 | 0,053 | LLIFE | -0,5471273 | -0,63 | 0,531 |
GDP | 0,01371 | 0,69 | 0,493 | GDP | 0,4588662 | 1,83 | 0,067 |
CPI | 0,0118225 | 2,22 | 0,026 | CPI | 0,1601612 | 2,39 | 0,017 |
Cons | 2,621185 | 4,13 | 0,000 | cons | -64,79761 | -7,69 | 0,000 |
R-square | 0,8707 | R-square | 0,8370 | ||||
Prob>chi2 | 0,000 | Prob>chi2 | 0,000 | ||||
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata
Đánh giá kết quả mô hình hồi quy ROA (bảng 4.7):
Ước lượng mô hình hồi quy cho kết quả giá trị p bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05 nên mô hình phù hợp. Và R-square = 0,8707; tức các biến độc lập trong mô hình có ảnh hưởng đến 87,07% tới biến ROA, đây là mức ảnh hưởng khá cao. Do đó, tất cả các kết quả trong REM đều có ý nghĩa.
Kết quả mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:
ROAi,t = 2,621185 - 0,6207227 LAi,t + 0,2630541 LLPTLi,t + 0,0648239 LOGTAi,t
+ 0,0018787 DEPTAi,t - 0,0036178 IETAi,t + 0,0016 NIITIi,t - 0,0162532 FLi,t -
0,5030443 OPEXTAi,t + 0,0324717 OPEXTIi,t - 0,1236491 LLIFEi,t + 0,01371 GDP
+ 0,0118225 CPI + εi,t
Mô hình đưa ra yếu tố LLPTL, OPEXTI và CPI có tác động cùng chiều lên ROA và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (p-value nhỏ hơn 0.05 và hệ số beta dương). Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ làm cho ROA có xu hướng tăng theo và ngược lại nếu giảm đi sẽ kéo ROA giảm theo.
Yếu tố LA, OPEXTA có tác động ngược chiều lên ROA (p-value nhỏ hơn 0.05 và hệ số beta âm). Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ làm cho ROA có xu hướng giảm và ngược lại nếu giảm đi sẽ làm cho ROA tăng lên.
Các yếu tố còn lại đều không tác động lên ROA (p-value đều lớn hơn 0,05 và 0,1 - mức ý nghĩa ở 5% và 10% đều được chấp nhận).
Đánh giá kết quả mô hình hồi quy ROE (bảng 4.7):
Kết quả nghiên cứu cho ROE cũng giống như với ROA: Giá trị p của mô hình hồi quy nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Kết quả mô hình phù hợp và sử dụng được. Mô hình cũng nói lên được sự tác động của các biến độc lập đến biến ROE tương đối cao là 83,70% (R-square = 0,8370).
Kết quả mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:
ROEi,t = - 64,79761 - 8,575134 LAi,t + 2,894107 LLPTLi,t + 1,133316 LOGTAi,t - 0,0110148 DEPTAi,t + 0,0946373 IETAi,t + 0,0314918 NIITIi,t + 0,7450839 FLi,t -
6,585408 OPEXTAi,t + 0,361708 OPEXTIi,t - 0,5471273 LLIFEi,t + 0,4588662 GDP + 0,1601612 CPI + εi,t
Mô hình hồi quy có biến phụ thuộc ROE đưa ra yếu tố LLPTL, LOGTA, FL, OPEXTI và CPI có tác động cùng chiều lên ROE và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Còn nhân tố LA và OPEXTA lại tác động ngược chiều lên ROE (p-value nhỏ hơn 0.05 và hệ số beta âm). Các nhân tố còn lại không thể hiện mối quan hệ nào có ý nghĩa thống kê lên ROE.
4.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Nhìn chung, cả hai mô hình các biến liên quan đến rủi ro tín dụng (LLPTL), chất lượng quản lý đối với biến OPEXTI và biến vĩ mô tỷ lệ lạm phát (CPI) có tương quan thuận với hiệu quả hoạt động các NHTM Việt Nam, riêng nhân tố quy mô tài sản (LOGTA) và đòn bẩy tài chính cũng có tác động tích cực nhưng chỉ thể hiện tương quan thuận đối với ROE. Còn về tương quan nghịch thì cả mô hình có biến phụ thuộc ROA và ROE đều do hai nhân tố: cấu trúc tài sản (LA) và chất lượng quản lý đối với biến OPEXTA có ảnh hưởng đối với hiệu quả hoạt động ngân hàng. Nghiên cứu không tìm ra được tương quan giữa các nhân tố còn lại tác động lên hiệu quả hoạt động ngân hàng, tức là các giả thuyết H2, H5, H6, H7, H8, H11, H12, H14 không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu hoặc là bị loại bỏ ngay từ bước kiểm định đa cộng tuyến.
Liên quan đến (H1) tức là tác động của cấu trúc tài sản (LA) đến hiệu quả hoạt động của các NHTM. Hệ số hồi quy mang dấu âm có ý nghĩa ở mức 5% đối với ROA và ROE. Điều này cho thấy tỷ lệ dư nợ cho vay/tổng tài sản càng cao thì hiệu quả hoạt động càng giảm, cụ thể là khả năng sinh lời của ngân hàng thấp. Kết quả này trái ngược với kỳ vọng của tác giả. Đồng thời, kết quả của mô hình cũng khác biệt so với những nghiên cứu trước đây (Abreu và Mendes, 2002; Deyong và Rice, 2004) khi họ nhận định rằng tỷ lệ này càng cao thì khả năng sinh lời cao. Dễ dàng nhận thấy rằng, mô hình nghiên cứu có tính chất mới so với những nghiên cứu trước và cũng phù hợp với thực trạng các NHTM ở Việt Nam trong những năm gần đây khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao, mà cấu trúc tài sản lại tập trung chủ yếu là dư nợ cho vay, đồng nghĩa với việc hiệu quả ngân hàng bị giảm sút vì lý do tăng trưởng tín dụng nhanh nhưng chất lượng tín dụng kém.
Về rủi ro tín dụng (H3), kết quả thực nghiệm trong cả hai mô hình kiểm định tìm ra mối liên hệ có tác động cùng chiều và mạnh nhất (giá trị tuyệt đối của hệ số hồi quy lớn nhất) lên khả năng sinh lời ROA và ROE của các NHTM (ở mức ý nghĩa 5%), tức chi phí dự phòng rủi ro tín dụng tăng sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động
ngân hàng (với yếu tố tổng nợ không thay đổi). Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả. Mức độ phù hợp của biến cũng được Syafri (2012) chứng minh kết quả tương tự. Thông thường việc tăng thêm trong trích lập chi phí sẽ làm giảm lợi nhuận của doanh nghiệp. Tuy nhiên, tình hình thực tế trong hệ thống NHTM hiện nay, nợ xấu đang tăng cao đến mức báo động, hiệu quả hoạt động tín dụng có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động của cả ngân hàng vì tín dụng mang lại nguồn thu rất lớn cho ngân hàng. Do vậy, việc tăng thêm nguồn chi phí trong công tác dự phòng rủi ro tín dụng là điều cần thiết nhằm đảm bảo hoạt động tín dụng diễn ra an toàn và hiệu quả, góp phần tích cực đẩy mạnh hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Xét giả thuyết (H4), quy mô tài sản (LOGTA) càng cao thì hiệu quả hoạt động ngân hàng càng tốt. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng tương quan thuận ban đầu với mức ý nghĩa 5%. Gul, Irshad và Zaman (2011) cũng có nhận định tương tự như nghiên cứu của tác giả. Hiện nay, tình trạng yếu kém trong hệ thống ngân hàng Việt Nam đang sôi sục cảnh báo sự trì trệ của ngành tài chính nói riêng và nền kinh tế nói chung. Động thái tăng quy mô tài sản hoặc sát nhập giữa những ngân hàng nhỏ, kém phát triển góp phần mở rộng mạng lưới giao dịch, đa dạng hóa kênh phân phối sản phẩm dịch vụ, thúc đẩy gia tăng lợi nhuận, đảm bảo hiệu quả hoạt động ngân hàng tốt hơn.
Nhân tố đòn bẩy tài chính FL là công cụ quan trọng để dự kiến lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (giả thuyết H9). Thật vậy, kết quả mô hình cho thấy FL chỉ tác động cùng chiều lên ROE (ở mức ý nghĩa 5%), còn trong mô hình ROA, FL không có ý nghĩa thống kê. Đòn bẩy tài chính tăng ám chỉ việc sử dụng chi phí cố định để làm tăng khả năng sinh lời của ngân hàng. Tuy nhiên, đòn bẩy tài chính cũng là con dao hai lưỡi làm tăng tính rủi ro trong lợi nhuận. Tác giả cần lưu ý trong việc ra quyết định khi sử dụng đòn bẩy tài chính.
Tương tự, nhân tố chất lượng quản lý (giả thuyết H10) cũng thể hiện kết quả khác thường, OPEXTI tác động cùng chiều lên ROA và ROE nhưng OPEXTA lại