Kiểm Định Hiện Tượng Đa Cộng Tuyến Trong Mô Hình

quan hay không, đồng thời lựa chọn ra mô hình phù hợp với dữ liệu nhất trong ba mô hình đã đưa ra.

4.5 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình

Để phát hiện trường hợp một số biến có tương quan tuyến tính với các biến còn lại trong mô hình, hay nói cách khác có xảy ra dhiện tượng đa cộng tuyến hay không, nghiên cứu sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor). Bằng cách chạy các mô hình phụ, nghiên cứu đã tính được hệ số VIF cho mỗi biến giải thích. Dựa vào kết quả đó, nếu có ít nhất một biến có hệ số VIF lớn hơn 10 thì ta kết luận mô hình Pooled OLS có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả các giá trị VIF của các biến được thể hiện qua bảng 4.3 như sau:

Bảng 4.8: Kết quả tính toán giá trị VIF cho các biến giải thích

Biến giải thích

VIF	1/VIF	Biến giải thích	VIF	1/VIF
SIZE	2.101	0.476	FC	0.257	0.743
LA	1.382	0.724	CIR	0.544	0.456
NLP	0.095	0.905	DL	0.394	0.606
EA	0.575	0.424	GDP	0.113	0.887
NIIR	0.177	0.823	INF	0.326	0.674
Giá trị trung bình của VIF: 1.596

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 104 trang tài liệu này.

Nhìn vào bảng kết quả bảng 4.8 và ý nghĩa của hệ số VIF đã được nêu ở phần 3.4.2 trước đó, ta thấy tất cả các biến giải thích đều có giá trị VIF nhỏ hơn 10. Như vậy, ta hoàn toàn có thể bỏ qua vấn đề đa cộng tuyến trong mô hình. Dữ liệu nghiên cứu không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Để có thêm cơ sở để kết luận về hiện tượng đa cộng tuyến, nghiên cứu trình bày thêm kết quả từ ma trận hệ số tự tương quan của các biến trong mô hình, kết quả được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.9: Ma trận hệ số tương quan của các biến độc lập trong mô hình

SIZE	LA	NLP	EA	NIIR	FC	CIR	DL	GDP	INF
SIZE	1.0000
LA	-0.079	1.0000
NLP	-0.015	0.0305	1.000
EA	-0.661	0.1199	0.129	1.0000
NIIR	0.180	-0.052	0.1440	-0.087	1.0000
FC	-0.129	0.090	0.0230	0.202	-0.065	1.0000
CIR	0.059	-0.050	-0.017	-0.027	-0.287	0.076	1.0000
DL	0.043	0.440	0.111	0.212	0.028	-0.165	0.1172	1.0000
GDP	-0.101	- 0.0002	0.075	-0.015	-0.176	-0.145	0.0456	0.0508 17	1.0000
INF	-0.108	-0.177	-0.038	0.095	0.048	0.3559	-0.265	-0.335	-0.209	1.0000

Trong bảng 4.9 về ma trận tương quan cho các biến giải thích trong mô hình, các hệ số tự tương quan sẽ có giá trị chạy từ -1 đến 1. Các hệ số này nếu càng gần giá trị 1 nghĩa là tự tương quan càng mạnh. Thông thường, giá trị hệ số tương quan lớn hơn 0.8 giữa các biến phụ thuộc cho thấy tồn tại vấn đề tương quan lẫn nhau giữa các biến trong mô hình. Tuy nhiên, trong kết quả của bảng ma trận tương quan ở phụ lục, tất cả các hệ số tương quan đều thấp hơn 0.8, kết luận rằng không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.

4.6 Kiểm định Dunbin - Watson về sự tự tương quan trong mô hình

Sau khi kiểm định về đa cộng tuyến được thực hiện, bước tiếp theo nghiên cứu sẽ kiểm tra có hay không về tự tương quan giữa các biến giải thích thông qua giá trị thống kê Dubin Watson. Thông qua kết quả mô hình Pooled OLS ở bảng 4.6 và 4.7, giá trị thống kê d Dubin - Watson cho các mô hình có biến phụ thuộc ROE và ROA trung bình từ 1.22 đến 1.81. Chính vì vậy, có thể kết luận hiện tượng tự tương quan không xảy ra trong mô hình.

4.7 Kiểm định Hausman cho việc lựa chọn giữa mô hình FEM và REM

Câu hỏi đặt ra là mô hình nào sẽ là mô hình phù hợp: Pooled OLS, FEM hay REM. Mô hình tác động cố định FEM và REM đều có những ưu điểm hơn Pooled OLS. Chính vì vậy, nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman trước để xem xét có hay không sự khác biệt giữa hai mô hình FEM và REM trong trường hợp mẫu nghiên cứu này. Sau đó, sẽ so sánh mô hình được chọn với mô hình Pooled OLS.

Bảng 4.10: Kết quả kiểm định Hausman

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary	Chi-Sq. Statistic	Chi-Sq. d.f.	Prob.
Cross-section random	0.000000	10	1.0000

Kết quả kiểm định trong bảng cho thấy: giá trị p_value bằng 1, lớn hơn mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận giữa ước lượng của mô hình REM và FEM không khác nhau đáng kể. Như vậy, nghiên cứu sẽ chọn mô hình nào? Ta thấy, số đơn vị chéo (số quan sát N) của dữ liệu nghiên cứu lớn nhưng số dữ liệu của chuỗi thời gian

nhỏ, và các đơn vị chéo trong mẫu không được lấy mẫu ngẫu nhiên, nên mô hình tác động cố định FEM là lựa chọn tốt hơn so với mô hình REM.

4.8 Kiểm định F_Test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM

Như phần kiểm định Hausman trên đã lựa chọn mô hình tác động cố định FEM là thích hợp hơn nên nghiên cứu sẽ dùng kiểm định F_Test để đánh giá giữa mô hình Pooled OLS và FEM và không cần sử dụng thêm kiểm định LM test nữa.

Với giả thuyết được đặt ra cho kiểm định như sau:

- H0: không có sự khác biệt giữa tung độ gốc của các quan sát theo thời gian, tức là mô hình Pooled OLS phù hợp hơn.

- H1: có sự khác biệt giữa tung độ gốc của các quan sát theo thời gian, mô hình FEM sẽ thể hiện sự phù hợp hơn.

Sử dụng công thức để tính toán giá trị thống kê F, ta được:

𝑈𝑅

(𝑅2𝑅 − 𝑅2 )/𝑚

𝐹 =

𝑈𝑅

(1 − 𝑅2 )/(𝑛 − 𝑘)

(0,701912 − 0.59293)/19

(1 − 0,701912)/200

= 3,8485

(Với α= 0,05, ta có giá trị tới hạn của 𝐹0,05(19,200) < 2,00)

Như vậy giá trị thống kê F lớn hơn giá trị F tới hạn nên có ý nghĩa cao, vì vậy đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Ta kết luận rằng, dữ liệu có sự khác biệt về tung độ gốc của các quan sát theo thời gian, hay nói cách khác mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) sẽ phù hợp hơn mô hình bình phương bé nhất (Pooled OLS)

4.9 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Qua kết luận từ các kiểm định ở phần 4.6, nghiên cứu sẽ sử dụng kết quả mô hình hồi quy tác động cố định FEM ở bảng 4.6 và bảng 4.7 lần lượt cho hai biến phụ thuộc ROA và ROE để đưa ra một số nhận xét sau:

- Về giả thuyết H1: về tác động của quy mô tài sản của NHTM đến khả năng sinh lợi của ngân hàng. Trong kỳ vọng của nghiên cứu, biến quy mô có thể tác động âm hoặc dương đến khả năng sinh lợi của ngân hàng do hiện tượng kinh tế và phi kinh tế theo quy mô. Và qua kết quả hồi quy của nghiên cứu, hệ số hồi quy của biến quy mô tổng tài sản đã thể hiện tương quan âm với cả ROE và ROA, có ý nghĩa thống kê cao với mức ý nghĩa 1% trong trường hợp biến phụ thuộc là ROE. Tác động âm có thể được giải thích bằng tính phi kinh tế từ quy mô đã đề cập đến ở chương 1. Quy mô lớn sẽ làm tăng khả năng sinh lợi của ngân hàng nhưng xét trong dài hạn, lợi nhuận có thể giảm do chi phí dài hạn gia tăng. Nghiên cứu chưa tìm được tương quan giữa quy mô tổng tài sản và khả năng sinh lợi của ngân hàng. Kết quả này phần nào quan trọng trong giai đoạn hiện nay, khi các ngân hàng tiến hành hoạt động tái cấu trúc, sáp nhập với mong muốn tăng tiềm lực kinh tế và giải quyết thanh khoản chứ chưa phải vì mục tiêu tăng khả năng sinh lợi

- Về giả thuyết H2: hệ số hồi quy thể hiện mối tương quan ngược chiều của tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản đối với khả năng sinh lợi của ngân hàng, cả trong hai trường hợp biến phụ thuộc là ROA và ROE. Như đã đề cập, tác động của biến này đến khả năng sinh lợi là khó dự đoán trước được. Bởi vì, tỷ lệ này vừa có thể làm tăng tổng tài sản của ngân hàng, từ đó làm tăng khả năng sinh lợi. Mặt khác, một tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản cao chưa thể kết luận về chất lượng của khối tài sản đó. Nếu chất lượng tài sản xấu, sẽ làm tăng rủi ro tín dụng và tăng chi phí dự phòng. Điều này kéo theo khả năng sinh lợi ngân hàng bị giảm. Lập luận này có thể giải thích cho kết quả của nghiên cứu, trong những năm gần đây, khủng hoảng kinh tế trong những năm 2008 - 2009 đã kéo theo hệ quả là xiết chặt tín dụng, nợ xấu ngân hàng tăng trong những năm sau đó cũng tăng theo, khiến lợi nhuận có khả năng giảm. Như vậy, kết quả của nghiên cứu chưa giải thích được mối tương quan giữa tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản và khả năng sinh lợi của ngân hàng

- Về giả thuyết H3: chất lượng tài sản và khả năng sinh lợi có mối liên hệ với nhau hay không? Đúng như kỳ vọng ban đầu, nghiên cứu đã tìm ra mối liên hệ trực

tiếp giữa tỷ lệ nợ xấu và khả năng sinh lợi. Hệ số hồi quy mang dấu âm đồng thời cũng có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% trong mô hình ROE là biến phụ thuộc. Kết luận cho thấy nếu tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay càng cao thì khả năng sinh lợi của ngân hàng càng thấp. Như đã phân tích thì trong giai đoạn bùng nổ tín dụng ở những năm 2008, ngân hàng ồ ạt cho vay và hậu quả là tỷ lệ nợ xấu gia tăng. Tỷ lệ này gia tăng khiến cho lợi nhuận của ngân hàng sụt giảm nghiêm trọng.

- Về Giả thuyết H4: giả thuyết về tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản càng cao thì khả năng sinh lợi càng giảm. Kết quả mô hình thể hiện mối tương quan ngược chiều khá rõ nét giữa tỷ lệ này đến khả năng sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) với độ tin cậy khá cao. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu, tức là có sự đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận. Ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao tuy an toàn nhưng lợi nhuận cũng sẽ bị giảm. Ngoài ra, ta có thể hiểu là các NHTM có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao có thể vẫn chưa tận dụng hiệu quả nguồn vốn tăng thêm.

- Về giả thuyết H5: sự đa dạng hóa thu nhập có thực sự làm tăng khả năng sinh lợi của ngân hàng hay không? Qua kết quả hồi quy, khi đa dạng hóa thu nhập tăng, tức là các thu nhập ngoài hoạt động tín dụng tăng sẽ dẫn đến sự gia tăng ROE và ROA, điều này là phù hợp với kỳ vọng ban đầu của nghiên cứu cũng như thực tế, vì càng gia tăng nguồn thu từ nhiều hoạt động càng góp phần tăng lên tổng thu nhập hoạt động và dẫn đến khả năng tăng lợi nhuận. Tuy nhiên, mối quan hệ này lại không có ý nghĩa thống kê cao trong mô hình, vì theo kết quả ước lượng, khi hệ số đa dạng hóa thu nhập tăng lên 1 đơn vị thì khả năng sinh lợi của ngân hàng ROE chỉ tăng thêm 0.026713 đơn vị. Tuy nhiên, đây là tín hiệu cho thấy ngân hàng cần chú trọng hơn đến các hoạt động đem lại thu nhập cho ngân hàng ngoài hoạt động tín dụng truyền thống.

- Với giả thuyết H6: nghiên cứu tìm thấy mối tương quan âm giữa tỷ lệ chi phí huy động vốn trên tổng vốn huy động và khả năng sinh lợi của ngân hàng, trong cả hai trường hợp biến phụ thuộc là ROA và ROE. Biến giải thích này cho thấy

đúng như kỳ vọng ban đầu, có ý nghĩa thống kê trong trường hợp ROA với mức ý nghĩa 5%. Kết quả giống với các nghiên cứu trước đây của Dietrich và Wanzenried (2010), Angela Roman và Adina E Danuleti (2013). Như vậy, tỷ lệ chi trả lãi tiền gửi càng cao thì lợi nhuận của ngân hàng có xu hướng giảm.

- Với giả thuyết H7: Mô hình cũng chỉ ra rằng tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động càng cao thì thì khả năng sinh lợi càng thấp, thể hiện qua hệ số hồi quy mang dấu âm với mức ý nghĩa thống kê 1% trong cả hai phương trình hồi quy của ROA và ROE. Kết quả này phù hợp với đa phần các nghiên cứu trước đây như Alexious và Sofoklis (2009), Trujillo-Ponce (2013). Như vậy hiệu quả hoạt động của ngân hàng được cải thiện, kiểm soát được chi phí hoạt động của mình thì khả năng sinh lởi của ngân hàng càng tăng.

- Về giả thuyết H8: quan hệ cấu trúc nợ phải trả với khả năng sinh lợi của ngân hàng, mô hình FEM đưa ra kết quả như sau: tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nợ phải trả đã thể hiện mối tương quan âm với khả năng sinh lợi trong cả hai mô hình, tức là tỷ lệ tiền gửi của khách hàng trong tổng nợ phải trả chiếm tỷ trọng cao thì có thể làm giảm khả năng sinh lợi của ngân hàng. Kết quả này mô hình chưa lý giải được. Nghiên cứu không tìm thấy mối liên hệ giữa cấu trúc nợ phải trả với khả năng sinh lợi.

- Về giả thuyết H9 và H10: Nghiên cứu không tìm ra mối tương quan giữa tăng trưởng kinh tế và khả năng sinh lợi. Tức là chu kỳ kinh tế không tác động hiều đến khả năng sinh lợi của các ngân hàng. Tuy nhiên, nhân tố lạm phát lại thể hiện tác động cùng chiều đến khả năng sinh lợi trong cả hai trường hợp biến phụ thuộc là ROA và ROE. Điều này chỉ ra việc các nhà quản trị ngân hàng có thể dự đoán được lạm phát kỳ vọng và điều chỉnh lãi suất phù hợp để đạt lợi nhuận cao hơn.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương 4 trình bày cụ thể kết quả nghiên cứu, từ việc chạy mô hình hồi quy đến việc thực hiện các kiểm định nhằm phát hiện các hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan. Nghiên cứu chọn mô hình tác động cố định để kết luận về các nhân tố tác động. Kết quả mô hình ước lượng tác động cố định cho ra kết quả các biến liên quan đến nội tại ngân hàng như chất lượng tài sản, mức độ an toàn vốn, hiệu quả hoạt động, mức độ đa dạng hóa thu nhập, lạm phát có tác động đến khả năng sinh lợi của ngân hàng. Tuy nhiên, kết quả lại chưa tìm ra mối liên hệ giữa quy mô tài sản ngân hàng, cấu trúc tài sản, tỷ lệ tiền gửi của khách hàng trên tổng nợ phải trả và tốc độ tăng trưởng kinh tế đến khả năng sinh lợi của ngân hàng

Xem tất cả 104 trang.

Ngày đăng: 03/02/2024