Giá trị trung bình của tăng trưởng kinh tế GDP là 6.133, độ lệch chuẩn 0.620, có nghĩa là giá trị trung bình của GDP dao động từ 5.513 đến 6.753. Giá trị lớn nhất là 7.130 (năm 2007), giá trị nhỏ nhất là 5.247 (năm 2012).
Giá trị trung bình của lạm phát là 8.968, độ lệch chuẩn 6.171, có nghĩa là giá trị trung bình của lạm phát dao động từ 2.797 đến 15.140 . Giá trị lớn nhất là 23.12 (năm 2008), giá trị nhỏ nhất là 0.63 (năm 2015).
4.5 Phân tích tương quan
Ma trận hệ số tương quan nhằm xác định được tác động cũng như mức độ tác động của các biến độc lập theo từng cặp. Điều này giúp ta nhận ra các biến độc lập nào có tương quan với nhau, tức là ảnh hưởng đến nhau trong mô hình.
Xét tương quan giữa các biến độc lập, có thể thấy rằng tất cả các biến độc lập đều có tương quan ở các mức độ khác nhau. Chi tiết trong Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập như sau:
Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập
SIZE | CAP | ROA | NIM | NPL | TATSA | CEA | GDP | INF | Ficyes | |
SIZE | 1.00 | |||||||||
CAP | -0.72 | 1.00 | ||||||||
ROA | -0.37 | 0.42 | 1.00 | |||||||
NIM | -0.09 | 0.32 | 0.28 | 1.00 | ||||||
NPL | 0.08 | 0.01 | -0.30 | -0.01 | 1.00 | |||||
TATSA | 0.74 | -0.45 | -0.08 | -0.07 | 0.03 | 1.00 | ||||
CEA | 0.02 | 0.21 | -0.18 | 0.66 | 0.16 | -0.16 | 1.00 | |||
GDP | -0.20 | 0.07 | 0.25 | -0.12 | -0.29 | 0.01 | -0.37 | 1.00 | ||
INF | -0.19 | 0.14 | 0.19 | 0.08 | 0.05 | -0.03 | -0.04 | -0.21 | 1.00 | |
ficyes | -0.18 | 0.10 | 0.13 | -0.08 | -0.06 | -0.02 | -0.06 | -0.46 | 0.46 | 1.00 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tỷ Lệ Tài Sản Thanh Khoản/tổng Tài Sản 20 Nhtm Việt Nam Từ 2006- 2015 -
Khả Năng Thanh Khoản Và Tỷ Lệ Thu Nhập Lãi Cận Biên -
Mô Tả Biến Phụ Thuộc, Biến Độc Lập Và Kỳ Vọng Dấu -
Tổng Hợp Kết Quả Từ 4 Mô Hình Hồi Quy -
Quy Định Về Các Tỷ Lệ Đảm Bảo An Toàn Trong Hoạt Động Của Các Tổ Chức Tín Dụng -
Danh Sách 20 Nhtm Việt Nam Được Sử Dụng Trong Luận Văn
Xem toàn bộ 120 trang tài liệu này.
Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm STATA. Theo dữ liệu thu được thì hệ số tương quan giữa các cặp biến có khoảng từ 0.0147 đến 0.7353. Theo lý thuyết tương quan và Hồi quy, Hệ số tương quan cho biết độ mạnh của mối tương quan tuyến tính giữa hai biến. Hệ số tương quan dương trong trường hợp có tương quan tuyến tính đồng biến và âm khi tương quan tuyến tính nghịch biến. Theo lý thuyết tương quan và Hồi quy thì hệ số tương quan cặp
giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8 là tương quan mạnh, nếu nằm trong khoảng 0.4 –
0.8 thì tương quan trung bình và nhỏ hơn 0.4 là tương quan yếu.
Hệ số tương quan của các biến độc lập < 0.8 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến với các biến.
4.6 Kiểm định các giả thuyết của mô hình hồi quy
Kiểm định phương sai thay đổi
Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định số hồi quy không còn đáng tin cậy. Kiểm định phương sai thay đổi bằng kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg thu được kết quả như sau:
Bảng 4.4: Kiểm định phương sai thay đổi
Chi-Square | 49.45 | Prob Chi-Square | 0.000 |
Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm STATA
Kết quả Prob.Chi-Square < 0.05 nên ta kết luận bác bỏ giả thuyết H0, có hiện tượng phương sai thay đổi.
Kiểm định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF.
Bảng 4.5: Kiểm định đa cộng tuyến
VIF | 1/VIF | |
SIZE | 5.73 | 0.17 |
TATSA | 3.09 | 0.32 |
CEA | 2.99 | 0.33 |
CAP | 2.79 | 0.36 |
NIM | 2.70 | 0.37 |
GDP | 2.32 | 0.43 |
ficyes | 2.10 | 0.48 |
ROA | 2.01 | 0.50 |
INF | 1.37 | 0.73 |
NPL | 1.28 | 0.78 |
Mean VIF | 2.64 |
Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm STATA
VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định tự tương quan
Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui không còn đáng tin cậy. Kiểm định tự tương quan bằng Kiểm định Wooldridge test cho được kết quả sau:
Bảng 4.6: Kiểm định tự tương quan
Thống kê F | 37.653 | Prob Chi-Square | 0.000 |
Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm STATA
Kết quả Prob.Chi-Square < 0.05 nên ta kết luận bác bỏ giả thuyết H0, có hiện tượng tự tương quan.
Tổng hợp các kết quả kiểm định trên cho thấy mô hình OLS có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, không có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.7 Kiểm định việc lựa chọn mô hình:
Bảng 4.7 trình bày các kiểm định về việc lựa chọn mô hình:
Bảng 4.7: Kiểm định về việc lựa chọn các mô hình
Thống kê F | 22.02 | Prob Chi-Square | 0.0000 |
Kiểm định Hausman | |||
Chi-Square | 29.44 | Prob Chi-Square | 0.0011 |
Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian | |||
Chi-Square | 22.8 | Prob Chi-Square | 0.0000 |
Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm STATA.
Kiểm định F cho việc lựa chọn mô hình giữa mô hình Pooled OLS và FEM, kết quả giá trị F là 22.02 với P-value = 0.0000 < 𝛼 = 5% nên ta kết luận bác bỏ giả thuyết H0 (H0: nên chọn mô hình hồi quy Pooled). Như vậy, phương pháp ước lượng FEM sẽ tốt hơn so với Pooled cho mô hình ước lượng.
Kiểm định Hausman cho việc lựa chọn giữa mô hình FEM và REM. Kết quả chỉ số Prob.Chi-Square ở bảng B = 0.0011< 𝛼 = 5% nên ta kết luận bác bỏ giả thuyết H0 ,chấp nhận giả thiết H1(H0: nên chọn mô hình REM). Như vậy, phương pháp ước lượng FEM sẽ phù hợp hơn so với REM.
Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian cho việc lựa chọn giữa mô hình Pooled và REM. Kết quả chỉ số Prob.Chi-Square ở bảng C = 0.0000 < 𝛼 = 5% nên kết luận bác bỏ giả thuyết H0 (H0: nên chọn mô hình Pooled). Như vậy, phương pháp ước lượng REM sẽ phù hợp hơn so với Pooled.
Tổng hợp các kiểm định ở bảng 4.7 cho thấy, phương pháp ước lượng phù hợp là phương pháp FEM. Điều này có nghĩa là mô hình Fixed effects là mô hình phù hợp hơn trong nghiên cứu.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi của FEM (Kiểm định Wald)
Mô hình tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi vẫn cho các hệ số ước lượng tin cậy nhưng các sai số chuẩn của hệ số không còn là nhỏ nhất. Kéo theo các sai số chuẩn này là các giá trị thống kê t (được tính bằng tỷ số của các hệ số ước lượng và sai số chuẩn tương ứng) giảm hoặc mất ý nghĩa thống kê. Sử dụng Kiểm định Wald để kiểm định phương sai sai số thay đổi của FEM.
Bảng 4.8: Kiểm định phương sai sai số thay đổi của FEM
Chi-Square | 234.54 | Prob Chi-Square | 0.000 |
Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm STATA. P-value = 0.000 < α = 0.05, do đó bác bỏ Ho, chấp nhận H1, nghĩa là mô hình bị phương sai thay đổi.
Để kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi việc nới lỏng sai số tối thiểu, sẽ giúp ước lượng cho kết quả tốt hơn về sai số chuẩn. Ý nghĩa của Robust standard errors là nhằm để cởi bỏ ràng buộc “tối thiểu sai số” và đưa các sai số về giá trị thật của nó. Phương pháp này phù hợp với mẫu đủ lớn. Do đó ta sử dụng mô hình FEM robust để ước lượng lại mô hình.
4.8 Kết quả nghiên cứu:
Kết quả mô hình FEM robust được lựa chọn là kết quả của bài nghiên cứu. Kết quả hồi quy được thể hiện như sau:
Bảng 4.9: Kết quả mô hình FEM robust
Hệ số hồi quy | Sai số chuẩn | Kiểm định F | Mức ý nghĩa | |
SIZE | -0.065 | 0.014 | -4.50 | 0.000*** |
CAP | -0.157 | 0.211 | -0.75 | 0.465 |
ROA | 0.035 | 0.014 | 2.51 | 0.021** |
NIM | 2.067 | 1.389 | 1.49 | 0.153 |
NPL | -0.004 | 0.005 | -0.69 | 0.501 |
TATSA | 0.007 | 0.005 | 1.55 | 0.138 |
CEA | -9.497 | 2.027 | -4.69 | 0.000*** |
GDP | -0.015 | 0.010 | -1.51 | 0.147 |
INF | 0.003 | 0.001 | 2.52 | 0.021** |
ficyes | -0.033 | 0.017 | -1.90 | 0.072* |
Hằng số | 1.040 | 0.139 | 7.51 | 0.000 |
R2 | 0.5502 |
Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm STATA. Ghi chú: *, **, *** có ý nghĩa thống kê lần lượt tại 10%, 5% và 1%
Phương trình hồi quy có dạng như sau:
LIQit = 1.040 -0.065SIZE i,t -0.157CAPi,t + 0.035ROAi,t + 2.067NIMi,t -0.004NPLi,t
+ 0.007TATSAi,t - 9.497.CEAi,t- 0.015GDPi,t + 0.003.INFi,t -0.033ficyes
Hệ số xác định R2 thể hiện tỉ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng sự biến thiên của biến độc lập. R-squared của mô hình là 0.5502, cho thấy mô hình giải thích 55.02% biến thiên của Biến Khả năng thanh khoản LIQ.
Các biến SIZE ,CEA có ý nghĩa thống kê trong mô hình ở mức ý nghĩa 1%, cụ thể như sau : P-value(SIZE)= 0.000 < 0.01, P-value(CEA) =0.000< 0.01. Biến ROA, INF có ý nghĩa thống kê trong mô hình ở mức ý nghĩa 5%, cụ thể như : P- value(ROA)= 0.021 < 0.05, P-value(INF)= 0.021 < 0.05. Biến ficyes có ý nghĩa thống kê trong mô hình ở mức ý nghĩa 10%, cụ thể như sau: P-value(ficyes)= 0.072
< 0.1 Điều này cho thấy các biến độc lập SIZE, ROA, CEA, INF, ficyes trong mô hình giải thích cho sự thay đổi của biến LIQ. Quy mô ngân hàng, tỷ suất sinh lợi
trên tài sản, hiệu quả chi phí hoạt động, tỷ lệ lạm phát, khủng hoảng tài chính có tác động đến khả năng thanh khoản các ngân hàng thương mại.
Quy mô ngân hàng (SIZE) ảnh hưởng ngược chiều (-) lên khả năng thanh khoản (vì b < 0) trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Khi quy mô ngân hàng tăng thêm thì khả năng thanh khoản của ngân hàng giảm đi. Điều này phù hợp với lý thuyết “Too big to fail”, các ngân hàng có quy mô vốn lớn đầu tư vào các tài sản có rủi ro hơn và làm giảm khả năng thanh khoản . Điều này cũng giống với kết quả nghiên cứu của của Bunda và Desquilbet (2008), Vodová (2012), Singh và Sharmar (2016). Điều này có thể giải thích là các ngân hàng có thể tận dụng lợi thế về quy mô để đầu tư vào các tài sản của rủi ro cao hơn, thay vì đầu tư vào tài sản thanh khoản có mức sinh lợi thấp. Điều này thể hiện rõ năm 2007 là thời điểm tăng trưởng mạnh của ngân hàng, các ngân hàng có quy mô vốn lớn như BID, CTG, VCB, STB, EIB đều duy trì tỷ lệ tài sản thanh khoản rất thấp.
Tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA) ảnh hưởng cùng chiều (+) lên khả năng thanh khoản (vì b > 0) trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Khi tỷ suất sinh lợi trên tài sản tăng thêm thì khả năng thanh khoản của ngân hàng tăng. Điều này phù hợp với kỳ vọng dấu của nghiên cứu là tương quan thuận chiều. Kết quả cũng phù hợp với kết quả của Akhtar và cộng sự (2011), Singh và Sharmar (2016) cũng tìm thấy có mối tương quan dương giữa chỉ số này với khả năng thanh khoản của các ngân hàng. Điều này cho thấy một ngân hàng có chỉ tiêu hiệu quả sử dụng tài sản cao và ổn định sẽ cho thấy khả năng điều hành kinh doanh kết hợp với vấn đề quản trị các rủi ro trong ngân hàng, bao gồm cả quản trị thanh khoản được điều hành tốt, có thể tăng dự trữ các tài sản thanh khoản.
Hiệu quả chi phí hoạt động (CEA) ảnh hưởng ngược chiều (-) lên khả năng thanh khoản (vì b < 0) trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Khi tỷ lệ Chi phí hoạt động/Tổng tài sản ngân hàng càng giảm, tức là đạt hiệu quả quản lý chi phí hoạt động cao thì làm cho khả năng thanh khoản của ngân hàng tăng. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Moussa (2015).
Tỷ lệ lạm phát (INF) có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến khả năng thanh khoản các ngân hàng thương mại. (vì b > 0) trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Khi tỷ lệ lạm phát (INF) tăng thêm thì khả năng thanh khoản của ngân hàng tăng, phù hợp với kết quả các nghiên cứu của Vodová (2012), Chagwiza (2014), Singh và Sharmar (2016). Khi lạm phát quốc gia gia tăng thì các ngân hàng sẽ giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn để giảm tác động của lạm phát đối với nền kinh tế. Đối với tình hình lạm phát tăng cao, các ngân hàng thường gặp khó khăn trong tình hình huy động vốn. Để huy động được vốn, hoặc không muốn vốn từ ngân hàng mình chạy sang các ngân hàng khác, thì phải nâng lãi suất huy động sát với diễn biến của thị trường vốn, cuộc cạnh tranh đẩy lãi suất huy động lên, có ngân hàng đưa lãi suất huy động gần sát lãi suất tín dụng, kinh doanh ngân hàng lỗ lớn nhưng vẫn thực hiện, gây ảnh hưởng bất ổn cho cả hệ thống NHTM và đòi hỏi các ngân hàng phải có tăng dự trữ nguồn thanh khoản để kịp thời giải quyết các nhu cầu thanh khoản khi cần thiết.
Khủng hoảng kinh tế (ficyes) ảnh hưởng ảnh hưởng ngược chiều (-) lên khả năng thanh khoản (vì b < 0) Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, trong những năm có ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế thì khả năng thanh khoản của ngân hàng thấp hơn so với những năm bình thường. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Vodová (2012). Khủng hoảng kinh tế có tác động xấu lên môi trường kinh doanh ngân hàng. Ngoài ra còn ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng, khả năng hoàn trả nợ của khách hàng và làm thiếu hụt dữ trự thanh khoản của các ngân hàng.
Các biến còn lại thuộc về nội tại ngân hàng như CAP (tỷ lệ Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản), STATA (thị phần ngân hàng), NIM (thu nhập lãi cận biên), NPL (tỷ lệ nợ xấu) không có ý nghĩa thống kê. Tương tự biến vĩ mô như GDP (tỷ lệ tăng trưởng GDP), cũng không có ý nghĩa thống kê do P-value > 0.1.
Biến tỷ lệ Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản (CAP) ngược kỳ vọng về dấu. Kết quả thu được là tỷ lệ Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản có ảnh hưởng ngược chiều với khả năng thanh khoản. Biến thị phần ngân hàng (STATA) thì thỏa kỳ vọng về dấu.
Thị phần ngân hàng có tác động cùng chiều với tỷ lệ thanh khoản. Điều này phù hợp với nghiên cứu Roman và Sargu (2015) các ngân hàng có quy mô tài sản lớn so với ngành có sức chịu đựng thanh khoản cao hơn. Biến thu nhập lãi cận biên (NIM) ngược kỳ vọng về dấu. Kết quả cho thấy thu nhập lãi cận biên có tác động cùng chiều với tỷ lệ thanh khoản. Biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) thì thỏa mãn kỳ vọng về dấu. Tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều với tỷ lệ thanh khoản, phù hợp với nghiên cứu của Munteanu (2012). Tuy nhiên các biến này đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Biến tỷ lệ tăng trưởng (GDP) cũng thỏa mãn kỳ vọng về dấu là ngược chiều với khả năng thanh khoản, phù hợp kết quả của Bunda và Desquilbet (2008), Singh và Sharmar (2016). Tuy nhiên biến này cũng không có ý nghĩa thống kê.
Ngoài ra, để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan của mô hình OLS, ta sử dụng thêm phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS).Ý nghĩa của phương pháp này là tối thiểu hóa phần dư của mô hình có trọng số, gán các trọng số nhỏ nhất cho các phần dư lớn nhất. Trong điều kiện phương sai thay đổi, phương pháp này cho kết quả tin cậy và hiệu quả hơn. Kết quả của mô hình FGLS được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4.10: Kết quả mô hình FGLS
Hệ số hồi quy | Sai số chuẩn | Kiểm định Z | Mức ý nghĩa | |
SIZE | -0.031 | 0.012 | -2.62 | 0.009** |
CAP | -0.031 | 0.171 | -0.59 | 0.555 |
ROA | 0.033 | 0.013 | 2.63 | 0.009** |
NIM | -1.509 | 1.062 | -1.42 | 0.155 |
NPL | -0.004 | 0.006 | -0.62 | 0.537 |
TATSA | 0.000 | 0.002 | -0.15 | 0.884 |
CEA | -9.264 | 2.113 | -4.38 | 0.000*** |
GDP | 0.002 | 0.016 | 0.15 | 0.88 |
INF | 0.004 | 0.001 | 3.56 | 0.000*** |
ficyes | -0.021 | 0.025 | -0.85 | 0.395 |
Hằng số | 0.664 | 0.204 | 3.26 | 0.001 |
Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm STATA. Ghi chú: *, **, *** có ý nghĩa thống kê lần lượt tại 10%, 5% và 1%