Kiểm Định Hiện Tượng Phương Sai Thay Đổi Phần Dư Trên Dữ Liệu Bảng -

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn FEM và REM

Chi bình phương (χ2)

P-value

17.73

0.0070

Có thể bạn quan tâm!

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 4)

Kiểm định cho p-value cho từng mô hình (1), (2) đều nhỏ hơn 0.05, nên đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Vậy mô hình FEM hiệu ứng tác động cố định phù hợp với dữ liệu mẫu hơn mô hình REM.

Từ kết quả phân tích lựa chọn kiểm định mô hình, tác giả lựa chọn mô hình hiệu ứng tác Như vậy, mô hình phù hợp để phân tích hồi quy là mô hình trên dữ liệu bảng. Các phần

4.7 KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THIẾT ĐỊNH LƯỢNG

4.7.1 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư trên dữ liệu bảng - Greene (2000)

Hiện tượng phương sai thay đổi có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mô hình, mất tính tin cậy của kiểm định hệ số. Tác giả tiến hành kiểm định phương sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định Greene (2000) với giả thuyết như sau:

Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi

Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi

Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi của các mô hình

Chi bình phương (χ2)

P-value
21.44	0.0032

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 5)

Từ bảng 4.7, kết quả kiểm định Greene (2000) cho thấy kết quả với p-value đều bằng 0.0000 < α = 0.05. Suy ra đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%, cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình dữ liệu nghiên cứu. Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình ở mức ý nghĩa 5%.

4.7.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư trên dữ liệu bảng– Wooldridge (2002) và Drukker (2003)

Hiện tượng tự tương quan phần dư trong chuỗi dữ liệu có thể ảnh hưởng đến sự hiệu quả của ước lượng mô hình, làm mất đi độ tin cậy kiểm định hệ số của hàm ước lượng hồi quy tuyến tính. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng phương pháp Wooldridge (2002) và Drukker (2003) và đặt giả thuyết kiểm định như sau:

Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Bảng 4.8: Kết quả kiểm tra tự tương quan phần dư các mô hình

Thống kê F

P-value
120.484	0.0001

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 6)

Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata cho kết quả ở bảng 4.8 cho kết quả với p-value có giá trị nhỏ hơn α = 0.05. Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong các mô hình với mức ý nghĩa 5%.

Sau khi thực hiện các phương pháp kiểm tra tính tương quan, đa cộng tuyến, phương sai của nhiễu và tự tương quan trong mô hình, tác giả tiến hành phân tích kết quả hồi quy thực nghiệm. Với cỡ mẫu số công ty lớn hơn nhiều so với số năm, kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh (khi sai số mô hình tương quan với các biến độc lập trong mô hình). Tác giả hương pháp hồi quy khác như Arellano và Bover (1995) GMM nhằm đảm bảo ước lượng vững và hiệu quả trong trường hợp cỡ mẫu tác giả.

4.8 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

4.8.1 Kết quả hổi quy

Phương pháp tiếp theo là Arellano và Bover (1995) GMM tiếp cận trên dữ liệu bảng là dạng dữ liệu của tác giả. Dựa trên kết quả kiểm định Greene (2000),

Wooldridge (2002) và Drukker (2003) cho kết quả tồn tại phương pháp kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect – FEM), hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect – REM), Pooled OLS trên dữ liệu bảng là những hồi quy phổ biến. Tuy nhiên OLS, FEM và REM không kiểm soát được hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan và nội sinh. Tác giả dựa trên kết quả nghiên cứu của Arellano và Bover (1995), phương pháp hồi quy tuyến tính dữ liệu bảng GMM là một giải pháp hữu hiệu để ước lượng hồi quy trong mô hình trong trường hợp mô hình vừa có hiện tượng phương sai thay đổi, tượng tương quan và nội sinh.

Kết quả hồi quy mô hình như sau:

Bảng 4.9: Kết quả hồi quy

Pooled OLS	FEM	REM	GMM
	(1)	(2)	(3)	(4)
	L	L	L	L
LROA	0.00384	0.00813	0.00384	0.0306***
	(0.49)	(1.21)	(0.49)	(3.56)
LSIZE	0.0117**	0.00230	0.0117**	0.0185***
	(2.30)	(0.29)	(2.30)	(2.58)
LRISK	0.0186	0.0162	0.0186	0.0366**
	(0.83)	(0.78)	(0.83)	(2.43)
LGDP	0.00404	0.00588	0.00404	0.00473
	(0.72)	(1.20)	(0.72)	(1.10)
LINF	0.0000524	-0.000338	0.0000524	-0.00131***
	(0.09)	(-0.70)	(0.09)	(-2.67)
LTANG	0.0000104	-0.0000275	0.0000104	0.0000567
	(0.13)	(-0.35)	(0.13)	(0.63)
LMTB	-0.0000240	-0.0000164	-0.0000240	0.0000229**
	(-1.47)	(-1.06)	(-1.47)	(2.08)
LDIV	-0.00993	-0.00969	-0.00993	0.00895*
	(-1.03)	(-1.09)	(-1.03)	(1.65)
_cons	0.667***	0.838***	0.667***	0.503***
	(6.17)	(5.64)	(6.17)	(3.58)
AR(2)				0.719
Hansen				1.000

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Kết quả kiểm định Hansen của mô hình lớn hơn 0.05 cho thấy số biến công cụ trong mô hình GMM là vừa đủ và phù hợp. Kiểm định ràng buộc chuỗi nhiễu sai số của mô hình GMM với giá trị p-value AR(2) > 0.1 cho kết quả hợp lệ. Do đó các

kết quả mô hình GMM là tin cậy. Đảm bảo tính tin cậy trong đóng góp bằng chứng thực nghiệm.

Kết quả hồi quy ở phương pháp GMM sau khi đã khắc phụ phương sai thay đổi, tự tươ ROA, SIZE, RISK, MTB, DIV có tác động cùng chiều , trong khi INF tác động

ngược chiều tới L. Bài nghiên cứu chưa tìm thấy bằng chứng thực nghiệm giữa GDP đến L tại thực nghiệm Việt Nam.

4.8.2 Phân tích kết quả thực nghiệm

4.8.2.1 Nhân tố tỷ số lợi nhuận trên tài sản (ROA)

Thực nghiệm tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu chỉ ra tồn tại quan hệ cùng chiều lợi nhuận (ROA) tới đòn bẩy tài chính (L) ở mức ý nghĩa 1% Khả năng sinh lời của ngân hàng được đánh giá qua nhiều yếu tố, trong đó, được sử dụng nhiều nhất là ROA, ROE. Nếu như ROA đánh giá mức sinh lời từ việc đầu tư tài sản mà ngân hàng có thì ROE lại xem xét đến khả năng tạo lợi nhuận từ một đồng vốn mà chủ ngân hàng bỏ ra. Khả năng sinh lời của ngân hàng là một trong những yếu tố then chốt giúp ngân hàng có thể thanh toán các khoản nợ khổng lồ vốn mang đặc thù của ngành. Nếu như mức độ sinh lời của ngân hàng quá thấp, thậm chí nhỏ hơn cả chi phí lãi vay mà mình phải bỏ ra để có quyền sử dụng vốn, chắc hẳn các ngân hàng sẽ chỉ sử dụng vốn chủ sở hữu của mình.

Theo Midiglinani và Miller (1963), các doanh nghiệp có khả năng sinh lời lớn thường có xu hướng sử dụng nợ nhiều hơn. Đòn bẩy sẽ cao hơn ở những ngân hàng có tỷ lệ sinh lời cao, bởi lẽ, họ coi lãi phải trả như một rào chắn thuế thu nhập doanh nghiệp. Tuy nhiên, lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking order theory) lại cho rằng, nhà quản trị bao giờ cũng có thông tin về giá trị doanh nghiệp tốt hơn các nhà đầu tư bên ngoài, do vậy mà chi phí huy động vốn bên ngoài sẽ cao, nhà quản trị vì vậy mà sẽ phân hạng ưu tiên sử dụng vốn tự có (lợi nhuận giữ lại) hơn là huy động từ bên ngoài. Nghiên cứu thực nghiệm của Huang & Song (2002), Pandey (2001) ở các nước có nền kinh tế chuyển đổi cũng làm rõ hơn quan điểm này. Các tác giả phát hiện rằng, hiệu quả kinh doanh có mối tương quan tỷ lệ nghịch với tỷ suất nợ.

Hiệu quả hoạt động của ngân hàng càng cao, ngân hàng càng có xu hướng sử dụng nhiều vốn chủ hơn để tài trợ cho các hoạt động của mình.

Kết quả này phù hợp với lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn lý thuyết này cho rằng nhân tố lợi nhuận (ROA) có tồn tại quan hệ cùng chiều với độ nghiêng của đòn bẩy tài chính (L). Ngoài ra, kết quả này còn cùng chiều với các nghiên cứu của Bufferna và công sự (2005) và Caglayan và Sak (2010).

4.8.2.2 Nhân tố Quy mô ngân hàng (SIZE)

Nghiên cứu thực nghiệm cũng chỉ ra rằng trong giai đoạn nghiên cứu quy mô ngân hàng (Size) quan hệ cùng chiều với đòn bẩy tài chính (L) ở mức ý nghĩa 1%. Một ngân hàng có tài sản càng cao, tức quy mô hoạt động càng lớn cho thấy rủi ro phá sản thấp, chi phí kiệt quệ tài chính đã được kiểm soát tốt, chi phí đại diện của nợ vay thấp (do đảm bảo khả năng chi trả), dòng tiền ít biến động và tình trạng bất cân xứng thông tin cũng trở nên ít hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ. Không những thế, khi ngân hàng đạt được tài sản cao hơn thì dường như khả năng gia tăng lợi nhuận hoạt động cũng sẽ cao. Thật vậy, vì khi sử dụng nhiều nợ hơn trong cấu trúc vốn thì phần tài sản tăng thêm lúc đó dùng để bù đắp phần chi phí biến đổi gia tăng tương ứng và phần còn lại thì được dùng để khuếch trương lợi nhuận kỳ vọng. Với quy mô lớn, ngân hàng cũng sẽ tạo được vùng đệm an toàn tốt hơn, rủi ro kinh doanh thấp hơn. Do đó, khách hàng sẽ tin tưởng hơn, thị trường sẽ tín nhiệm hơn. Kết quả là khả năng huy động vốn cũng sẽ cao hơn, kinh doanh hiệu quả hơn. Điều này có vẻ như đã phù hợp với các lý thuyết về cấu trúc vốn và các nghiên cứu thực nghiệm đã được kiểm định.

Bên cạnh đó, nếu xét theo từng năm, kết quả chỉ ra rằng biến Quy mô của các ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu tăng trưởng rất mạnh mẽ. Đồng thời, như phần trên đã phân tích, Đòn bẩy tài chính qua các năm cũng có vẻ tăng dần lên. Chính vì thế, ta có thêm bằng chứng cho thấy rằng: biến SIZE có mối quan hệ tích cực đến biến L (phù hợp với giả thuyết kỳ vọng ban đầu). Trong các nghiên cứu của mình, Harris và Raviv (1990), Wiwattnakantang (1999), Chen (2004) nhận thấy, quy mô doanh nghiệp và đòn bẩy tài chính có mối quan hệ thuận chiều. Điều này

hàm ý rằng, các ngân hàng lớn thường có tỷ lệ nợ cao hơn, hay đòn bẩy tài chính lớn hơn các ngân hàng nhỏ do mức độ chấp nhận và quản trị rủi ro tốt hơn. Nghiên cứu của Beven & Danbolt (2002) cho thấy quy mô công ty có quan hệ tỷ lệ nghịch với nợ ngắn hạn và tỷ lệ thuận với nợ dài hạn của doanh nghiệp càng cho thấy lập luận này là có cơ sở. Cùng với đó, khả năng huy động vốn từ tiền gửi của công chúng và đi vay các tổ chức khác của các NHTM lớn cũng dễ dàng hơn so với các ngân hàng nhỏ do mức độ tín nhiệm cao hơn. Có thể thấy, với quy mô lớn, các ngân hàng có tiềm lực mạnh hơn cả về tài chính và về nhân lực nên có khả năng đa dạng hóa lĩnh vực kinh doanh, đa dạng trong việc cung cấp các sản phẩm tín dụng và phi tín dụng. Các ngân hàng này có dòng tiền ổn định, và đặc biệt, khả năng phá sản là nhỏ hơn các ngân hàng có quy mô nhỏ.

Có cùng quan điểm, lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information) cho rằng quy mô của doanh nghiệp có ảnh hưởng cùng chiều với tỷ suất nợ. Điều này cũng đã được chứng minh qua nghiên cứu của Antoniou et al. (2002) trên cơ sở số liệu điều tra của những công ty Pháp, Đức và Anh. Nghiên cứu trong nước của Trần Hùng Sơn (2013) khi phân tích các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán tại Việt Nam cũng minh chứng rõ hơn cho nhận định này.

Các phát hiện được kiểm tra lại bằng cách xem xét liệu các biến giải thích có thể được giải thích theo cách cho thấy các ngân hàng có vốn vượt mức để bảo đảm không tăng vốn chủ sở hữu trong một thời gian ngắn với mức giá thấp hơn.

4.8.2.3 Nhân tố Rủi ro tài sản (RISK)

Nghiên cứu thực nghiệm cũng chỉ ra rằng rủi ro (RISK) có mối tương quan thuận với đòn bẩy tài chính trong giai đoạn nghiên cứu ở mức ý nghĩa 5%. Điều này trái ngược với nghiên cứu của Gropp & Heider (2009) khi cho rằng rủi ro có mối tương quan nghịch với đòn bẩy tài chính. Điều này có thể được giải thích là trong số tất cả các nguồn tài trợ vốn có thể tài trợ được từ bên ngoài, nguồn vốn được tài trợ từ nợ vay là một nguồn tài trợ được ưu tiên sử dụng của các doanh nghiệp vì những nguyên nhân sau. Đầu tiên, chi phí sử dụng vốn vay thường rẻ hơn so với chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu bởi: thứ nhất, các khoản vay nợ này thường được đảm bảo bởi

các tài sản của doanh nghiệp và chi phí đi vay phải trả cho các khoản vay này sẽ được khấu trừ thuế. Hơn nữa, lãi suất trả các khoản vay nợ này sẽ thường được các chủ nợ giữ ổn định cho đến khi các khoản nợ vay này đáo hạn. Thứ hai, các chủ nợ này còn có quyền kiểm soát về dòng tiền của doanh nghiệp và được ưu tiên thanh toán các khoản nợ vay hơn so với các cổ đông trong trường hợp doanh nghiệp phá sản. Thứ ba, các chủ nợ không có quyển biểu quyết trong các vẫn đề của doanh nghiệp như các cổ đông, các bên cho vay sẽ không có quyền biểu quyết trong công ty trừ khi có những điều kiện ràng buộc đặc biệt trong hợp đồng đã ký kết.

Tuy vậy, việc gia tăng vay nợ lại làm tăng nguy cơ phá sản, trường hợp khi bên đi vay nợ lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính và mất khả năng chi trả các khoản vốn vay và chi phí sử dụng vốn đi kèm. Ví dụ như khi một doanh nghiệp bị mất khả năng chi trả lãi vay của khoản vay, bên cho vay có quyền bắt buộc doanh nghiệp này đi tới phá sản, và tiến hành thanh lý các tài sản thế chấp để thu hồi nguồn vốn vay của mình hoặc chuyển quyền sở hữu của các tài sản thế chấp cho mình. Chính vì vậy, khi doanh nghiệp tiến hành huy động vốn từ nguồn vay nợ, điều này có nghĩa là sẽ làm gia tăng nguy cơ vỡ nợ cho các cổ đông của doanh nghiệp.

Tuy vậy, các cổ đông sở hữu trong doanh nghiệp có thể chấp nhận được điều này hay không là tùy thuộc hầu hết vào kết quả hoạt động kinh doanh và cấu trúc vốn hiện có của Ngân hàng. Như đã nêu ở các chương trước, khi đã đạt được cấu trúc vốn tối ưu có liên quan đến việc chọn lựa tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu và vốn vay, các doanh nghiệp sẽ có thể tối đa hóa được giá trị của mình. Việc này có tác động đến thị giá cổ phiểu của công ty tăng và chính các cổ đông của doanh nghiệp là người được lợi và ngược lại. Chính vì vậy, cấu trúc vốn tối ưu cũng liên quan đến việc xác định sự cân bằng giữa rủi ro và lợi nhuận.