tác giả đánh giá được mối tương quan của các yếu tố tác động đến TSSL của ngân hàng, từ đó có cái nhìn tổng quát hơn trong phân tích và là cơ sở để thảo luận kết quả mô hình nghiên cứu.
- Bước 3: So sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM và REM.
Từ kết quả của các mô hình nghiên cứu, tác giả sẽ thực hiện các kiểm định như F – Test (để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM), kiểm định Hausman Test (để lựa chọn giữa REM và FEM) và cuối cùng lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp. Tuy nhiên sau khi kiểm định nếu mô hình bị vi phạm các giả thiết như hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì các phương pháp này đều không tối ưu mà phải dùng phương pháp khác tốt hơn đó là phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi – FGLS để khắc phục hiện tượng trên nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả (theo Wooldridge (2002)).
- Bước 4: Kiểm định các giả thiết hồi quy của mô hình nghiên cứu
Thực hiện kiểm tra sự phù hợp và các khuyết tật của mô hình hồi quy bao gồm kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp: Để kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy nhằm đưa ra biến phù hợp và có ý nghĩa thống kê của mô hình, tác giả sử dụng phương pháp giá trị p-value.
H0: Các biến độc lập không ảnh hưởng hay tác động lên biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) hoặc tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE).
H1: Một trong các biến độc lập ảnh hưởng hay tác động lên biến phụ thuộc.
Nếu P-value = P(|t| > t0) < α = 10%: bác bỏ giả thuyết H0. Ngược lại sẽ chấp nhận giả thuyết H0 tức những biến này không có ý nghĩa thống kê hay tác động đến biến phụ thuộc.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau. Nghĩa là mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng về biến phụ thuộc và thông tin đó lại có trong biến độc lập khác. Hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình sẽ được kiểm tra bằng hệ số tương
quan cặp giữa các biến độc lập và nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập lớn hơn 0,8 (chuẩn so sánh theo Farrar & Glauber (1967) là 0,8) sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên tiêu chuẩn này thường không chính xác và có những trường hợp hệ số tương quan khá thấp nhưng vẫn xảy ra đa cộng tuyến. Do đó, để hạn chế sai sót cũng như đảm bảo tính vững cho mô hình, bài nghiên cứu sẽ kiểm định thêm bằng cách phân tích chỉ tiêu nhân tử phóng đại phương sai (VIF).
Kiểm định phương sai của sai số 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 hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy và từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa. Khi đó kiểm định hệ số hồi quy và R2 (R bình phương) không dùng được vì phương sai của sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ước lượng nên cần thiết phải tiến hành kiểm định White để kiểm tra phương sai của sai số thay đổi với giả thuyết
H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi H1: Có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Nếu kết quả kiểm định bác bỏ giả thiết H0 tức mô hình ước lượng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và ngược lại.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo). Nghĩa là trong mô hình hồi quy cổ điển OLS ta giả thiết rằng không có tương quan giữa các Ui, Cov (Ui, Uj) = 0 (j ≠ i), sai số ứng với quan sát này không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với quan sát khác. Nếu mô hình ước lượng xảy ra hiện tượng tự tương quan tức 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 quy không còn đáng tin cậy. Vì vậy, nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan trên dữ liệu bảng với giả thuyết
H0: không có hiện tượng tự tương quan
H1: có hiện tượng tự tương quan.
Nếu kết quả kiểm định bác bỏ giả thiết H0 tức mô hình ước lượng có hiện tự tương quan và ngược lại.
- Bước 5: Thảo luận kết quả nghiên cứu
Từ kết quả thực nghiệm của mô hình nghiên cứu, tác giả sẽ thảo luận và đưa ra nhận xét về sự tác động của các yếu tố đến TSSL của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam trên cơ sở lý thuyết, quan điểm của những bài nghiên cứu trước được đề cập ở chương 2 và thực trạng của các yếu tố tác động tại Việt Nam ở chương 3.
4.3. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
Phân tích thống kê mô tả được thực hiện nhằm mục đích tóm tắt đặc điểm của dữ liệu. Bảng
4.2 mô tả giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và số mẫu quan sát dùng trong nghiên cứu như sau:
Bảng 4.2. Thống kê mô tả các biến
ROA | ROE | SIZE | LOAN | CAP | LLR | COSR | LIQ | INF | |
Số quan sát | 176 | 176 | 176 | 176 | 176 | 176 | 176 | 176 | 176 |
Gía trị trung bình | 0,009268 | 0,096572 | 31,82371 | 0,522524 | 0,107535 | 0,016444 | 0,674095 | 0,223213 | 0,097638 |
Độ lệch chuẩn | 0,005916 | 0,062698 | 1,192597 | 0,131144 | 0,051062 | 0,00712 | 0,292141 | 0,104449 | 0,070219 |
Gía trị nhỏ nhất | 0,000111 | 0,000753 | 28,7091 | 0,194288 | 0,010888 | 0,004495 | 0,30871 | 0,045544 | 0,0063 |
Gía trị lớn nhất | 0,047289 | 0,284644 | 34,3727 | 0,851683 | 0,356339 | 0,042879 | 3,266068 | 0,610376 | 0,2312 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Dư Nợ Tín Dụng Và Dự Phòng Rủi Ro Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Tmcp Tại Việt Nam Giai Đoạn 2008-2015 -
Thực Trạng Yếu Tố Vĩ Mô Tác Động Đến Tỷ Suất Sinh Lợi Của Các Ngân Hàng Tmcp Tại Việt Nam -
Phương Pháp, Dữ Liệu Và Kết Quả Nghiên Cứu Các Yếu Tố Tác Động Đến Tỷ Suất Sinh Lợi Của Các Ngân Hàng Tmcp Tại Việt Nam -
Kết Quả Kiểm Định Bằng Phương Pháp Bình Phương Bé Nhất Tổng Quát Khả Thi - Fgls Trong Mô Hình Nghiên Cứu 01 -
Giải Pháp Và Khuyến Nghị Góp Phần Nâng Cao Tỷ Suất Sinh Lợi Của Các Ngân Hàng Tmcp Tại Việt Nam -
Một Số Khuyến Nghị Đối Với Chính Phủ Và Ngân Hàng Nhà Nước
Xem toàn bộ 123 trang tài liệu này.
Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12 Dựa trên kết quả thống kê mô tả từ bảng 4.2 ta thấy giá trị trung bình của ROA là 0,93 % trong khi độ lệch chuẩn là khá nhỏ chỉ 0,59%. Điều này cho thấy mức độ tương đồng cao trong tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản giữa các ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2008-2015.
ROE có giá trị trung bình là 9,66 % với độ lệch chuẩn là 6,27%. Điều này cho thấy có sự khác biệt không lớn trong tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu giữa các ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên cứu. Với mức biến động giữa giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của ROE lần
lượt là 0,075% và 28,464% cho thấy sự cạnh tranh khốc liệt trong nền kinh tế toàn cầu hóa khi các ngân hàng luôn tìm mọi cách để tạo ra lợi nhuận cao nhất trên mỗi đồng vốn từ nhà đầu tư của mình.
SIZE – biến thể hiện quy mô ngân hàng có giá trị trung bình là 31,82371 tỷ VND, dữ liệu được tác giả thống kê theo giá trị tuyệt đối để thấy rõ hơn quy mô tài sản của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam hiện nay. Với độ lệch chuẩn là 119,26% cho thấy sự không tương đồng cao về quy mô giữa các ngân hàng, đó cũng là lý do vì sao các ngân hàng hiện nay ngày càng mở rộng quy mô hoạt động, thay đổi hình ảnh để khách hàng dễ dàng nhận diện thương hiệu, từ đó có thể nâng cao khả năng cạnh tranh và tăng hiệu quả hoạt động.
LOAN – biến dư nợ cho vay khách hàng có giá trị trung bình 52,25% và độ lệch chuẩn là 13,11% cho thấy không có sự khác biệt lớn giữa dư nợ cho vay trên tổng tài sản của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam. Điều đó cũng cho thấy tuy các ngân hàng đang ngày càng hướng đến những sản phẩm, dịch vụ hiện đại nhưng hình thức hoạt động truyền thống vẫn còn khá phổ biến và chiếm tỷ trọng cao.
CAP – quy mô vốn chủ sở hữu có giá trị trung bình 10,75% với độ lệch chuẩn là 5,11% cho thấy mức độ tương đồng trong quy mô vốn chủ sở giữa các ngân hàng TMCP tại Việt Nam, đây cũng là một lợi thế trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng vì nếu có sự chênh lệch quá lớn sẽ gây bất lợi trong việc thu hút vốn trên thị trường.
LLR – biến dự phòng rủi ro tín dụng có giá trị trung bình là 1,64% với độ lệch chuẩn 0,71% cho thấy mức độ tương đồng cao về giá trị dự phòng rủi ro trên tổng dư nợ cho vay giữa các ngân hàng TMCP. Điều này cho thấy các ngân hàng luôn cố gắng nâng cao chất lượng cho vay và tiên đoán rủi ro để đảm bảo an toàn vốn trong hoạt động kinh doanh của mình.
COSR – biến chi phí hoạt động có giá trị trung bình là 67,41% với độ lệch chuẩn 29,21% cho thấy mức độ tương đồng trong chi phí hoạt động giữa các ngân hàng TMCP Việt Nam. Thực tế, các ngân hàng đều cố gắng cắt giảm chi phí và nâng cao năng suất lao động của nhân viên nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động trong môi trường cạnh tranh gay gắt hiện nay. LIQ – tính thanh khoản có giá trị trung bình là 22,32% với độ lệch chuẩn 10,44% cho thấy mức độ tương đồng trong việc đảm bảo khả năng thanh khoản của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam.
INF – tỷ lệ lạm phát có giá trị giá trị trung bình là 9,76%, độ lệch chuẩn 7,02% với giá trị lớn nhất 23,12% vào năm 2008 và giá trị nhỏ nhất 0,63% vào năm 2015 – mức thấp nhất trong vòng 14 năm qua.
4.4. Phân tích sự tương quan của các biến
Nghiên cứu kiểm tra khả năng có thể xuất hiện tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình hay còn gọi là hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách thiết lập ma trận hệ số tương quan được trình bày trong bảng 4.3
Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
ROA | ROE | SIZE | LOAN | CAP | LLR | COSR | LIQ | INF | |
ROA | 1 | ||||||||
ROE | 1 | ||||||||
SIZE | (0,1030) | 0,4127 | 1 | ||||||
LOAN | 0,1661 | 0,0098 | (0,0334) | 1 | |||||
CAP | 0,2969 | (0,3538) | (0,6986) | 0,2439 | 1 | ||||
LLR | 0,0710 | 0,2268 | 0,3776 | (0,0708) | (0,2446) | 1 | |||
COSR | (0,3983) | (0,3450) | 0,0063 | (0,1172) | (0,0836) | 0,0846 | 1 | ||
LIQ | 0,0703 | 0,1787 | (0,0428) | (0,6499) | (0,1622) | 0,0745 | (0,1216) | 1 | |
INF | 0,2858 | 0,2069 | (0,2725) | (0,0971) | 0,2160 | (0,1224) | (0,1346) | 0,3045 | 1 |
Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12 Dựa vào bảng phân tích tương quan trên ta thấy các biến độc lập SIZE, COSR tác động ngược chiều trong khi các biến độc lập còn lại tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi ROA. Với ROE thì bị tác động ngược chiều bởi CAP, CORS và các biến độc lập còn lại thì tác động cùng chiều.
4.5. Kết quả nghiên cứu của mô hình 01
4.5.1. So sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM, REM của mô hình nghiên cứu 01
ROAit = β0 + β1SIZEit + β2LOANit + β3CAPit + β4LLRit + β5COSRit + β6LIQit + β7INFt + εit
Bảng 4.4: Hệ số hồi quy và giá trị p–value của 3 mô hình ước lượng cơ bản–mô hình 1
Pool OLS | FEM | REM | ||
SIZE | β1 | 0,0007603 | (0,0002634) | 0,0004856 |
P – value | 0,117 | 0,799 | 0,397 | |
LOAN | β2 | 0,0072053 | 0,0007999 | 0,0063274 |
P – value | 0,072* | 0,881 | 0,134 | |
CAP | β3 | 0,0407522 | 0,0303466 | 0,0359564 |
P – value | 0,000*** | 0,016** | 0,001*** | |
LLR | β4 | 0,1273962 | 0,2125718 | 0,1656952 |
P – value | 0,029** | 0,002*** | 0,006*** | |
COSR | β5 | (0,0065099) | (0,0056043) | (0,0063194) |
P - value | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | |
LIQ | β6 | 0,0070781 | 0,0165525 | 0,0116479 |
P - value | 0,177 | 0,006*** | 0,029** | |
INF | β7 | 0,0172314 | 0,0102392 | 0,0150665 |
P - value | 0,004*** | 0,123 | 0,008*** | |
Hệ số tự do | β0 | (0,0240421) | 0,0095559 | (0,0158938) |
P - value | 0,146 | 0,788 | 0,418 |
Các ký hiệu ***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê Stata
Sau khi so sánh ba mô hình, ta chọn mô hình REM1. Tuy nhiên, nếu mô hình này có hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi thì đây chưa phải là mô hình ước lượng đáng tin cậy mà phải khắc phục các hiện tượng này nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
1 Xem chi tiết tại phụ lục 2
4.5.2. Kiểm định các giả thiết hồi quy của mô hình nghiên cứu 01
4.5.2.1. Kiểm định hiện tượng 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 - mô hình 01
ROA | SIZE | LOAN | CAP | LLR | COSR | LIQ | INF | |
ROA | 1 | |||||||
SIZE | (0,1030) | 1 | ||||||
LOAN | 0,1661 | (0,0334) | 1 | |||||
CAP | 0,2969 | (0,6986) | 0,2439 | 1 | ||||
LLR | 0,0710 | 0,3776 | (0,0708) | (0,2446) | 1 | |||
COSR | (0,3983) | 0,0063 | (0,1172) | (0,0836) | 0,0846 | 1 | ||
LIQ | 0,0703 | (0,0428) | (0,6499) | (0,1622) | 0,0745 | (0,1216) | 1 | |
INF | 0,2858 | (0,2725) | (0,0971) | 0,2160 | (0,1224) | (0,1346) | 0,3045 | 1 |
Tất cả các hệ số tương quan đều có giá trị nhỏ hơn 0,8 (chuẩn so sánh theo nghiên cứu của Farrar & Glauber (1967) là 0,8) thể hiện rằng không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình hoặc hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng. Điều đó cho thấy các biến độc lập có thể được sử dụng để ước lượng và bước đầu đánh giá được các dự báo của mô hình.
4.5.2.2. Kiểm định hiện tượng phương sai của sai số 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 hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R2 không dùng được. Bởi vì phương sai của sai số thay đổi làm
mất tính hiệu quả của ước lượng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định Wald, với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.6: Kiểm định phương sai của sai số thay đổi - mô hình 01
Diễn giải | ||
Wald test for | sigma(i)^2= sigma^2 for all i homoskedasticity | Không có hiện tượng phương sai thay đổi |
against Ha: | unrestricted heteroskedasticity | Có hiện tượng phương sai thay đổi |
Kết quả | chi2 (22) = 320.36 Prob>chi2 = 0.0000 | Với mức ý nghĩa alpha (α) = 1%, kiểm định Wald cho kết quả là: Prob = 0.0000. Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0. Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi. |
4.5.2.3. Kiểm định hiện tượng 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. Nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan trên dữ liệu bảng với giả thiết H0: không có sự tự tương quan.
Bảng 4.7: Kiểm định tự tương quan - mô hình 01
Diễn giải | ||
Wooldridge test for autocorrelation in panel data | Kiểm định tự tương quan trên dữ liệu bảng | |
H0 | no first order autocorrelation | Không có hiện tượng tự tương quan |
Kết quả | F(1, 21) = 8,300 Prob > F = 0,0089 | Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0,0089. Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 Có sự tự tương quan. |
Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy mô hình có đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy vậy, mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai sai số thay đổi, điều này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng không hiệu quả và các kiểm định không còn đáng tin cậy. Do vậy, tác giả dùng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi