Kiểm Định Vi Phạm Các Giả Định Hồi Quy

định FEM (Fixed Effect Model), phương pháp tác động ngẫu nhiên REM (Random Effect Model) để thực hiện hồi quy. Để lựa chọn mô hình tối ưu, tác giả dùng công cụ kiểm định F - test để lựa chọn giữa phương pháp Pooled OLS và FEM, iểm định Hausman để lựa chọn nên sử dụng mô hình tác động cố định (FEM) hay là mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Kết quả hồi quy được trình bày dưới đây:

Bảng 4.4 Kết quả hồi quy theo L1

iến

Pool OLS	Fix Effect	Random Effect
CAP	-0.1574045**	-0.1133719	-0.122249**
NPL	-1.246979**	-1.707346***	-1.639494***
ROE	0.0932373**	0.1585879**	0.149992**
TOA	-0.0135327**	-0.0147613*	-0.0147028**
GDP	-2.415594**	-2.567123**	-2.544181**
MIR	1.360746***	1.323747***	1.328771***
_cons	0.4328807***	0.4584307***	0.4562048***
Adj R-squared	0.1826	0.1984	0.1997
Thống ê F	9.6800	19.0100
Prob (F-statistic)	0.0000	0.0000
F test	F(25, 202) = 7.98 Prob > F = 0.0000
Hausman test		Prob>chi2 = 0.8873

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 95 trang tài liệu này.

*có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Nguồn: Tác giả xử lý bằng Stata 13

**có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

Bảng 4.5 Kết quả hồi quy theo L2

iến

Pool OLS	Fix Effect	Random Effect
CAP	0.3426365**	0.4777865***	0.4499393***
NPL	-2.094013***	-2.418151***	-2.365211***
ROE	0.1383944**	0.2408883**	0.2255552**
TOA	-0.0094827**	-0.0127725	-0.0115033**
GDP	-1.62143**	-1.498051	-1.551057**
MIR	2.262981***	2.13785***	2.168702***
_cons	0.2845068**	0.3080785*	0.2976684**
Adj R-squared	0.2853	0.2980	0.3000
Thống ê F	16.5000	27.4700
Prob (F-statistic)	-	-
F test	F(25, 202) = 6.36 Prob > F = 0.0000
Hausman test		Prob>chi2 = 0.8176

*có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Nguồn: Tác giả xử lý bằng Stata 13

**có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

Bảng 4.6 Kết quả hồi quy theo L3

iến

Pool OLS	Fix Effect	Random Effect
CAP	0.3750097**	0.1782048	0.199314**
NPL	1.183496**	0.4143958	0.459672**
ROE	0.2281253**	0.0156434	0.0409049
TOA	0.0142889**	-0.0000632	0.003482
GDP	-0.0627535	-0.2865151	-0.3501687
MIR	-1.33461***	-1.281094***	-1.264346***
_cons	0.3817849**	0.6063261***	0.5638247***
Adj R-squared	0.0779	0.0648	0.3000
Thống ê F	4.2800	5.7700
Prob (F-statistic)	0.0004	-
F test	F(25, 202) = 12.83 Prob > F = 0.0000
Hausman test		Prob>chi2 = 0.3233

*có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Nguồn: Tác giả xử lý bằng Stata 13

**có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

Bảng 4.7 Kết quả hồi quy theo L4

iến

Pool OLS	Fix Effect	Random Effect
CAP	1.165061***	0.9533545***	0.9769671***
NPL	1.239809**	0.6512734	0.6580931**
ROE	0.3604252**	0.1061424	0.1384669**
TOA	0.0251285**	0.0008097	0.0068517
GDP	0.1036653	0.292373	0.1274603
MIR	-0.7097228**	-0.7501403**	-0.7083918**
_cons	0.2296651**	0.5497763***	0.4833583***
Adj R-squared	0.1140	0.0747	0.3000
Thống ê F	4.8700	5.4900
Prob (F-statistic)	0.0001	-
F test	F(25, 202) = 12.47 Prob > F = 0.0000
Hausman test		Prob>chi2 = 0.7171

*có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Nguồn: Tác giả xử lý bằng Stata 13

**có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

4.5.4 Kiểm định vi phạm các giả định hồi quy

4.5.4.1 Kiểm định đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Bảng 4.8, kết quả kiểm định đa cộng tuyến theo phương pháp hệ số phóng đại phương sai VIF, sử dụng mô hình hồi quy phụ của các biến giải thích của 3 mô hình L1, L2, L3,L4. Kết quả như sau:

Bảng 4.8 Hệ số phóng đại phương sai VIF

Hồi qu phụ

Giá trị VIF	R-Squared	Kết quả
CAP	1.89	0.4706	Không có đa cộng tuyến
NPL	1.13	0.1140	Không có đa cộng tuyến
ROE	1.18	0.1490	Không có đa cộng tuyến
TOA	2.03	0.5068	Không có đa cộng tuyến
GDP	1.17	0.1460	Không có đa cộng tuyến
MIR	1.23	0.1838	Không có đa cộng tuyến

Nguồn: Tác giả xử lý bằng Stata 13

Nhìn vào bảng 4.8 hệ số phóng đại phương sai VIF cho thấy tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10, cho thấy mô hình L1, L2, L3, L4 không có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

4.5.4.2 Kiểm định tự tương quan (Autocorrelation)

Để xem xét hiện tượng tự tương quan trong mô hình tác giả sử dụng phương pháp Wooldridge là kết quả kiểm định phần dư của 3 mô hình L1, L2, L3, L4 (mô hình tác động ngẫu nhiên REM). Với giả thuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan, giả thuyết H1: có hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định như sau:

Bảng 4.9 Kết quả kiểm định tự tương quan

Mô hình

Wooldridge test
Thống ê F	Prob > F	Kết quả iểm định
L1	18.914	0.00	Có hiện tượng tự tương quan
L2	12.457	0.00	Có hiện tượng tự tương quan
L3	62.055	0.00	Có hiện tượng tự tương quan
L4	16.194	0.00	Có hiện tượng tự tương quan

Nguồn: Tác giả xử lý bằng Stata 13

Giá trị Wooldridge của 3 mô hình L1, L2, L3, L4 của kiểm định Wooldridge đều nằm trong khoản từ 1 đến 3 nên chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.

4.5.4.3 Kiểm định phương sai tha đổi (Heteroscedasticity)

Bảng 4.10 Kết quả kiểm định phương sai tha đổi

Mô hình Random Effect

Breusch and Pagan Lagrangian
Chibar2(01)	Prob > F	Kết quả iểm định
L1	169.58	-	Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
L2	121.67	-	Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
L3	273.4	-	Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
L4	270.29	-	Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

4.5.4.4 Phương pháp bình phương tổng quát (GLS)

Bảng 4.11 Kết quả hồi qu phương pháp GLS

iến

L1	L2	L3	L4
CAP	-0.1336	0.2195	0.4458***	0.9822***
NPL	-1.0484**	-1.6321***	0.888*	1.0297
ROE	0.0855	0.1645	0.1591**	0.2161***
TOA	-0.0095***	-0.0131*	0.0146*	0.0226***
GDP	-3.4285***	-3.7023	-0.1597	0.0168
MIR	1.513***	2.632***	-1.1483***	-0.5775*
_cons	0.4278***	0.4146*	0.3725***	0.2906**

*có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Nguồn: tác giả xử lý bằng Stata 13

**có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Mô hình được viết lại như sau:

Mô hình 1:

L1 = 0.4278 – 1.0484*NPL - 0.0095*TOA – 3.4285*GDP + 1.513 *MIR

Mô hình 2:

L2 = 0.4146 – 1.6321*NPL – 0.0131*TOA + 2.632 *MIR

Mô hình 3:

L3 = 0.3725 + 0.4458*CAP + 0.888*NPL + 0.1591*ROE + 0.0146*TOA – 1.1483*MIR

Mô hình 4:

L4 = 0.2906 + 0.9822*CAP + 0.2161*ROE + 0.0226*TOA - 0.5775 *MIR

Mô hình L1 cho thấy tài sản thanh khoản chia tổng tài sản (L1) được giải thích bởi tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (TOA), tăng tưởng kinh tế (GDP) và công cụ chính sách tiền tệ (MIR). Kết quả chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (TOA), tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động ngược chiều đến tài sản thanh khoản chia tổng tài sản (L1). Khi tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (TOA), tăng trưởng kinh tế tăng/giảm 1% thì tài sản thanh khoản chia tổng tài sản (L1) giảm/tăng lần lượt là 1.0484%, 0.0095%, 3.4285% ở mức ý nghĩa là 5%, 1% và 1%. Và khi công cụ chính sách tiền tệ tăng/giảm 1% thì tài sản thanh khoản chia tổng tài sản (L1) tăng/giảm 1.513% ở mức ý nghĩa 1%.

Mô hình L2 cho thấy tài sản thanh khoản chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L2) được giải thích tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (TOA) và công cụ chính sách tiền tệ (MIR). Kết quả chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (TOA) và tăng trưởng kinh tế tác động ngược chiều với tài sản thanh khoản chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L2). Ngược lại, công cụ chính sách tiền tệ tác động cùng chiều với tài sản thanh khoản chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L2). Khi tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (TOA) tăng/giảm 1% thì tài sản thanh khoản chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L2) giảm/tăng lần lượt là 1.6321%, 0.0131% với mức ý nghĩa 1% và 5%. Và khi công cụ chính sách tiền tệ tăng/giảm 1% thì tài sản thanh khoản chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn tăng/giảm là 2.632% ở mức ý nghĩa 1%.

Mô hình L3 cho thấy dư nợ chia tổng tài sản (L3) được giải thích bởi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ suất sinh lợi (ROE), quy mô ngân hàng (TOA) và công cụ chính sách tiền tệ (MIR). Kết quả chỉ ra rằng công cụ chính sách tiền tệ (MIR) tác động ngược chiều với dư nợ chia tổng tài sản (L3). Và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ suất sinh lợi (ROE), quy mô ngân hàng (TOA) tác động cùng chiều với dư nợ chia tổng tài sản (L3). Khi công cụ chính sách tiền tệ (MIR) tăng/giảm 1% thì dư nợ chia tổng tài sản (L3) giảm/tăng 1.1483% ở mức ý nghĩa 1%. Và ngược lại, khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ suất sinh lợi (ROE), quy mô ngân hàng (TOA) tăng giảm 1% thì dư nợ chia tổng tài sản (L3) tăng/giảm lần lượt là 0.4458%, 0.888%, 0.1591%, 0.0146% ở mức ý nghĩa là 1%, 10%, 5% và 10%.

Mô hình L4 cho thấy dư nợ chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L4) được giải thích bởi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), tỷ suất sinh lợi (ROE), quy mô ngân hàng (TOA) và công cụ chính sách tiền tệ (MIR). Kết quả chỉ ra rằng công cụ chính sách tiền tệ (MIR) tác động ngược chiều với dư nợ chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L4). Và ngược lại, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), tỷ suất sinh lợi (ROE), quy mô ngân hàng (TOA) tác động cùng chiều với dư nợ chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L4). Khi công cụ chính sách tiền tệ (MIR) tăng/giảm 1% thì dư nợ chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L4) giảm/tăng 0.5775% ở mức ý nghĩa 10%. Khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), tỷ suất sinh lợi (ROE), quy mô ngân hàng (TOA) tăng/giảm 1% thì dư nợ chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L4) tăng/giảm lần lượt là 0.9822%, 0.2161%, 0.0226% ở mức ý nghĩa 1%, 1% và 1%.

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) tác động cùng chiều đến dư nợ chia tổng tài sản (L3) và dư nợ chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L4). Ngoài ra, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) tác động ngược chiều đến tài sản thanh khoản chia tổng tài sản (L1) và cùng chiều đến tài sản thanh khoản chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L2), nhưng hông có ý nghĩa thống ê. Như vậy tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động ngược chiều đến thanh khoản ngân hàng. Và kết quả này cùng với kết quả nghiên cứu của Lucchetta, M. (2007); Nguyễn Thị Mỹ Linh (2016); Deléchat, C. et al (2012); Cucineli, D. (2013); Moussa,

M. A. . (2015); Vodová, P., (2011b); Trương Quang Thông và Phạm Minh Tiến (2014); Trần Hoàng Ngân và Phạm Quốc Việt (2016). Trong khi Teixeira, D. (2013) thì tìm thấy tác động không rõ ràng của tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) đến thanh khoản. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) tác động ngược chiều đến thanh khoản ngân hàng có thể được giải thích như sau: theo Nguyễn Thị Mỹ Linh (2016) thì những ngân hàng có tỷ lệ vốn thấp là những ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản cao hơn, có thể hiểu là do các NHTMCPVN có vốn chủ sử hữu thấp, dưới áp lực của Basel III phải duy trì một tỷ lệ thanh khoản cao để đảm bảo an toàn trong thanh toán. Khi nguồn vốn tăng cao, vô hình chung làm tăng hệ số CAR cho các ngân hàng, giúp các ngân hàng thương mại mạnh dạn cung ứng vốn ra thị trường hơn. Thực tế trong

giai đoạn 2008 – 2016, nhiều ngân hàng cho vay nhiều hơn huy động như: CTG, EI , OCB, SCB, VCAP, nhất là giai đoạn 2008 – 2010, khi các ngân hàng ồ ạt cho vay, dẫn đến tình hình nợ xấu tăng cao, và do đó làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Khi đó sẽ buộc ngân hàng phải giảm tiền mặt dự trữ và giảm các tài sản thanh khoản hoặc đi vay bổ sung trên thị trường tiền tệ để bù đắp thanh khoản. Do đó mà khi nguồn vốn chủ sở hữu tăng cao, đẩy tăng trưởng tín dụng tăng cao, đồng thời làm thanh khoản của ngân hàng giảm xuống.

Tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu (NPL) tác động ngược chiều đến tài sản thanh khoản chia tổng tài sản (L1) và tài sản thanh khoản chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L2) và ngược chiều với dư nợ nợ chia tổng tài sản (L3). Ngoài ra, tỷ lệ nợ xấu tác động cùng chiều đến dư nợ chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L4) nhưng hông có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả này giống với giả thuyết đặt ra và giống với những nghiên cứu gần đây Vodová, P., 2011a; Deléchat, C. et al, 2012; Vodová, P., 2012; Trương Quang Thông và Phạm Minh Tiến, 2014. Kết quả nghiên cứu phù hợp với thực tế thời gian qua tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, tỷ lệ nợ xấu cao làm cho uy tín, niềm tin và tiềm lực tài chính của ngân hàng bị suy giảm, dẫn đến làm giảm khả năng huy động vốn của ngân hàng. Những ngân hàng có tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu cao, thường là những ngân hàng gặp hó hăn trong thanh toán. Kết quả nghiên cứu này ngược lại với nghiên cứu của Malik, M. F. et al, 2013; Trần Hoàng Ngân và Phạm Quốc Việt, 2016.

Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) tác động ngược chiều dư nợ chia tổng tài sản (L3), dư nợ chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L4). Mô hình hồi quy L3 và L4 cho kết quả ngược với giả thuyết kỳ vọng và có cùng kết quả với các nghiên cứu của Aspachs, O., et al, 2005; Nguyễn Thị Mỹ Linh, 2016; Vodová, P., 2012; Vodová, P., 2011b; Trần Hoàng Ngân và Phạm Quốc Việt, 2016. Theo Nguyễn Thị Mỹ Linh (2016) thì thường những ngân hàng có khả năng sinh lời cao phải đối mặt với các rủi ro cao mà trong đó bao gồm cả rủi ro thanh khoản, có nghĩa là tỷ lệ thanh khoản thấp do ngân hàng chấp nhận những khoản đầu tư mạo

hiểm, hoặc những món vay có độ rủi ro cao nhưng lại đem về khả năng sinh lời cao, dẫn đến tài sản thanh khoản giảm.

Quy mô ngân hàng (TOA)

Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng (TOA) tác động ngược đến tài sản thanh khoản chia tổng tài sản (L1), tài sản thanh khoản chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (L2). Và tác động cùng chiều với dư nợ chia tổng tài sản (L3), dư nợ chia tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn. Như vậy quy mô ngân hàng (TOA) tác động ngược chiều đến thanh khoản ngân hàng, kết quả này ngược với giả thuyết đặt ra và ngược lại với nghiên cứu của Malik, M. F. et al, 2013; Deléchat, C. et al, 2012; Cucineli, D., 2013; Trương Quang Thông và Phạm Minh Tiến, 2014 nhưng lại giống với nghiên cứu của Lucchetta, M., 2007; Vodová, P., 2013; Nguyễn Thị Mỹ Linh, 2016; Diana Teixeira 2013; Vodová, P., 2012; Vodová, P., 2011b. Quy mô ngân hàng càng lớn thì tỷ lệ thanh khoản càng thấp, tại Việt Nam, những ngân hàng có quy mô nhỏ thường chịu sức ép lớn về thanh khoản hơn những ngân hàng có quy mô lớn, do đó những ngân hàng có quy mô nhỏ chủ động duy trì một tỷ lệ thanh khoản cao để đáp ứng yêu cầu thanh toán cũng như đối phó với những biến động của thị trường. Theo Vodová, P., 2013 thì cho rằng quá lớn để sụp đổ “too big to fail”, các ngân hàng lớn dựa vào lợi thế thương hiệu, huy động vốn thấp hơn và đầu tư vào tài sản rủi ro nhiều hơn nên thanh hoản thấp, theo Nguyễn Thị Mỹ Linh, 2016 thì có cũng có những lập luận cho rằng, những ngân hàng có quy mô nhỏ sẽ hó hăn hơn trong việc tiếp cận vốn từ thị trường, ngược lại những ngân hàng có quy mô lớn thì khả năng huy động vốn sẽ dễ dàng hơn nhờ vào uy tín ngân hàng cũng như mạng lưới chi nhánh rộng khắp, nên chỉ cần duy trì một tỷ lệ thanh khoản thấp.

T ng trưởng kinh tế (GDP)

Kết quả nghiên cứu cho thấy tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến tài sản thanh khoản chia tổng tài sản (L1). Như vậy, tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động ngược chiều đến thanh khoản ngân hàng, kết quả này phù hợp với giả thuyết và phù hợp với kết quả nghiên cứu gần đây (Aspachs, O., et al, 2005; Deléchat, C. et al, 2012; Cucineli, D., 2013; Vodová, P., 2011b; Trương Quang Thông và Phạm Minh Tiến, 2014). Trong giai đoạn kinh tế phát triển các doanh nghiệp mở rộng quy mô, gia tăng

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ