Kết Quả Kiểm Định Bằng Phương Pháp Bình Phương Bé Nhất Tổng Quát Khả Thi -

– FGLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai số nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả (theo Wooldridge (2002)).

4.5.3. Kết quả kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS trong mô hình nghiên cứu 01

Bài nghiên cứu khắc phục hiện tượng tự tương quan bằng phương pháp bình FGLS.

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS - mô hình 01

Cross-sectional time-series FGLS regression

				Prob > chi2		= 0,0000
Với biến phụ thuộc ROAit, sau khi sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục tự tương quan, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0,0000) nên kết quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng được.
ROA	Coef.	Std. Err.	z	P>\|z\|	[95% Conf. Interval]
SIZE	0,0007951	0,000559	1,42	0,155	(0,0003005)	0,0018908
LOAN	0,0060635	0,0044304	1,37	0,171	(0,00262)	0,0147469
CAP	0,0379697	0,0113741	3,34	0,001	0,0156768	0,0602626
LLR	0,1102007	0,0590187	1,87	0,062	(0,0054738)	0,2258752
COSR	(0,0053643)	0,0012825	(4,18)	0,000	(0,0078779)	(0,0028507)
LIQ	0,0109482	0,0053046	2,06	0,039	0,0005514	0,0213451
INF	0,0078743	0,0052062	1,51	0,130	(0,0023297)	0,0180783
_cons	(0,0249036)	0,0190442	(1,31)	0,191	(0,0622295)	0,0124223

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 123 trang tài liệu này.

Vậy kết quả mô hình nghiên cứu 01 có phương trình như sau

ROAit = 0,03797 CAPit + 0,11020 LLRit – 0,00536 COSRit + 0,01095 LIQ + εit

Biến COSRit tác động ngược chiều đến ROAit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% (P>|z|=0,000 <1%). Điều đó có nghĩa là khi biến chi phí hoạt động COSR tăng lên 1% sẽ làm tỷ suất sinh lợi ROA giảm 0,536%.

Biến CAPit tác động cùng chiều đến ROAit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% (P>|z|=0,001<1%). Điều đó có nghĩa là khi biến quy mô vốn chủ sở hữu CAP tăng lên 1% sẽ làm tỷ suất sinh lợi ROA tăng 3,797%.

Biến LLRit tác động cùng chiều đến ROAit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% (P>|z|=0,062<10%). Điều đó có nghĩa là khi biến dự phòng rủi ro tín dụng LLR tăng lên 1% sẽ làm tỷ suất sinh lợi ROA tăng 11,020%.

Biến LIQit tác động cùng chiều đến ROAit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (P>|z|=0,039<5%). Điều đó có nghĩa là khi biến tính thanh khoản LIQ tăng lên 1% sẽ làm tỷ suất sinh lợi ROA tăng 1,095%.

Với bộ dữ liệu thu thập được, biến SIZEit, LOANit và INFit không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% (giá trị P>|z| lớn hơn 10%).

4.6. Kết quả của mô hình nghiên cứu 02

4.6.1. So sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM, REM của mô hình nghiên cứu 02

Bảng 4.9: Hệ số hồi quy và giá trị p–value của 3 mô hình ước lượng cơ bản-mô hình 2

Mô hình

Biến độc lập

Pool OLS	FEM	REM
SIZE	β1	0,0162461	(0,0054344)	0,0124606
SIZE	P – value	0.001***	0.576	0.028**
LOAN	β2	0,0732758	0,006708	0,0729404
LOAN	P – value	0.062*	0.893	0.076*
CAP	β3	(0,262179)	(0,2690535)	(0,2555068)
CAP	P – value	0.016**	0.022**	0.020**
LLR	β4	1.061553	1,842123	1.476894
LLR	P – value	0.063*	0.004***	0.012**
COSR	β5	(0,0650788)	(0,0556168)	(0,062715)
COSR	P - value	0.000***	0.000***	0.000***
LIQ	β6	0,0739576	0,201555	0,1501093
LIQ	P - value	0.151	0.000***	0.004***
INF	β7	0,2576942	0,1035419	0,2110515
INF	P - value	0.000***	0.096*	0.000***
Hệ số tự do	β0	(0,4457907)	0,247043	(0,3467305)
Hệ số tự do	P - value	0.006***	0.459	0.074*

ROEit = β0 + β1SIZEit + β2LOANit + β3CAPit + β4LLRit + β5COSRit + β6LIQit + β7INFt + ε it

Sau khi so sánh ba mô hình, ta chọn mô hình FEM2. 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.

4.6.2. Kiểm định các giả thiết hồi quy của mô hình nghiên cứu 02

4.6.2.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.10: Kiểm định đa cộng tuyến - mô hình 02

ROE	SIZE	LOAN	CAP	LLR	COSR	LIQ	INF
ROE	1
SIZE	0,4127	1
LOAN	0,0098	(0,0334)	1
CAP	(0,3538)	(0,6986)	0,2439	1
LLR	0,2268	0,3776	(0,0708)	(0,2446)	1
COSR	(0,3450)	0,0063	(0,1172)	(0,0836)	0,0846	1
LIQ	0,1787	(0,0428)	(0,6499)	(0,1622)	0,0745	(0,1216)	1
INF	0,2069	(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.

4.6.2.2. Kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi

Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thiết phương sai của sai số thay đổi bằng kiểm định White với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.

2 Xem giải thích tại phụ lục 3

Bảng 4.11: Kiểm định phương sai của sai số thay đổi - mô hình 02

Giả thiết

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) = 987.95

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.

4.6.2.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan

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 4.12: Kiểm định tự tương quan - mô hình 02

Giả thiết

Diễn giải
Wooldridge test for autocorrelation in panel data		Kiểm định tự tương quan trong dữ liệu bảng
H0	no first order autocorrelation	Không có hiện tượng tự tương quan
Kết quả	F(1, 21) = 17,694 Prob > F = 0,0004	Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0,0004. 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 hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng tuy nhiên mô hình có sự tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Hiện tượng này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng các phương pháp hồi quy thông trường trên dữ liệu bảng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui không còn đáng tin cậy. Do vậy, tác giả dùng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và sự tự tương quan giữa các sai số nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả (theo Wooldridge (2002)).

4.6.3. Kết quả kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS trong mô hình nghiên cứu 02

Bài nghiên cứu khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi – FGLS.

Bảng 4.13 Kết quả kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS - mô hình 02

Cross-sectional time-series FGLS regression

				Prob > chi2		= 0,0000
Với biến phụ thuộc là ROEit, sau khi sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0,0000) nên kết quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng được.
ROE	Coef.	Std. Err.	z	P>\|z\|	[95% Conf. Interval]
SIZE	0,0161715	0,0041238	3,92	0,000	0,008089	0,024254
LOAN	0,0627371	0,0315184	1,99	0,047	0,0009621	0,1245121
CAP	(0,0919388)	0,0704283	(1,31)	0,192	(0,2299757)	0,0460981
LLR	1,604738	0,4645756	3,45	0,001	0,694187	2,51529
COSR	(0,0399808)	0,0085918	(4,65)	0,000	(0,0568205)	(0,0231411)
LIQ	0,1396716	0,0396736	3,52	0,000	0,0619127	0,2174305
INF	0,073091	0,0367082	1,99	0,046	0,0011443	0,1450378
_cons	(0,4821339)	0,1385811	(3,48)	0,001	(0,7537478)	(0,21052)

Vậy kết quả mô hình nghiên cứu 02 có phương trình như sau

ROEit = -0,48213 + 0,01617 SIZEit + 0,06273 LOANit + 1,60474 LLRit – 0,03998 COSRit + 0,13967 LIQit + 0,07309 INFit + εit

Biến SIZEit, LIQit tác động cùng chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% (P>|z|=0,000 < 1%). Điều đó có nghĩa là khi biến quy mô tài sản SIZE và tính thanh khoản LIQ tăng lên 1% sẽ làm tỷ suất sinh lợi ROE tăng lần lượt là 1,617% và 13,967%.

Biến LOANit, INFit tác động cùng chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (P>|z|=0,047; 0,046 <5%). Điều đó có nghĩa là khi biến dư nợ cho vay LOAN và tỷ lệ lạm phát INF tăng lên 1% sẽ làm tỷ suất sinh lợi ROE tăng lần lượt là 6,273% và 7,309%.

Biến COSRit tác động ngược chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% (P>|z|=0,000 < 1%). Điều đó có nghĩa là khi biến chi phí hoạt động COSR tăng lên 1% sẽ làm tỷ suất sinh lợi ROE giảm 3,998%.

Biến LLRit tác động cùng chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% (P>|z|=0,001 < 1%). Điều đó có nghĩa là khi biến dự phòng rủi ro tín dụng LLR tăng lên 1% sẽ làm tỷ suất sinh lợi ROE tăng 160,474%.

Với bộ dữ liệu thu thập được, biến CAPit không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% (giá trị P>|z| lớn hơn 10%).

4.7. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Dựa vào kết quả nghiên cứu trên, tác giả tổng hợp được những yếu tố tác động cũng như mối quan hệ cùng chiều hay ngược chiều đến TSSL của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam.

Bảng 4.14: Tổng hợp các kết quả kiểm định

Biến độc lập

Giả thiết H0	Kết quả
Giả thiết H0	ROA	ROE
SIZE	Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+)	Không có ý nghĩa thống kê	+
CAP	Quy mô vốn chủ sở hữu có tác động hai chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+)	+	Không có ý nghĩa thống kê
LOAN	Dư nợ cho vay có tác động hai chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+)	Không có ý nghĩa thống kê	+
LLR	Dự phòng rủi ro tín dụng có tác động hai chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+/-)	+	+
COSR	Chi phí hoạt động có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (-)	-	-
LIQ	Tính thanh khoản có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+)	+	+
INF	Tỷ lệ lạm phát có tác động hai chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+/-)	Không có ý nghĩa thống kê	+

Quy mô ngân hàng (SIZE)

SIZE - biến quy mô ngân hàng có mối tương quan dương với TSSL của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam tuy nhiên nó chỉ có ý nghĩa thống kê đối với ROE. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu quy mô ngân hàng tăng 1% thì tỷ suất sinh lợi ROE sẽ tăng 1,617%. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Alper và Anbar (2011), Pasiouras và Kosmidou (2007) khi cho rằng lợi nhuận sẽ gia tăng từ tính hiệu quả kinh tế theo quy mô. Điều này rất phù hợp với tình hình thực tế của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam hiện nay khi các ngân hàng đang cố gắng mở rộng mạng lưới để khách hàng nhận diện được thương hiệu, thuận

tiện giao dịch tại nhiều địa điểm đồng thời tiếp cận được những sản phẩm, dịch vụ điện tử giúp giảm thiểu chi phí hoạt động cho ngân hàng, từ đó góp phần làm gia tăng TSSL. Thực tế hiện nay các ngân hàng có quy mô lớn đều có tỷ suất sinh lợi cao đặc biệt là khối ngân hàng TMCP có vốn nhà nước chiếm đa số như VCB, CTG và BIDV.

Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP)

CAP - biến quy mô vốn chủ sở hữu mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê đối với ROA ở mức ý nghĩa 1% nhưng lại không có ý nghĩa thống kê đối với ROE. Cụ thể, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi khi quy mô vốn chủ sở hữu tăng 1% thì ROA sẽ tăng 3,797%. Kết quả này phù hợp với hầu hết các nghiên cứu của Molyneux và Thornton (1992), Pasiouras và Kosmidou (2007), Syfari (2012), Short (1979) và cấu trúc vốn mạnh – yếu tố cần thiết cho các nền kinh tế đang phát triển, nó chống đỡ các cuộc khủng hoảng tài chính, làm tăng sự an toàn cho các khoản tiền gửi trong điều kiện nền kinh tế vĩ mô không ổn định đồng thời gia tăng sự tin tưởng của khách hàng trong quá trình huy động vốn trên thị trường. Điều này cũng phù hợp với tình hình thực tế của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam hiện nay khi những lợi thế của vốn chủ sở hữu được phát huy. Ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản lớn có thể tiếp cận được nguồn vốn với chi phí thấp, cộng với việc quản trị vốn tốt và đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn theo Basel II nhằm tăng tính an toàn trong hoạt động tín dụng, điều này sẽ giúp ngân hàng tạo ra tỷ suất sinh lợi cao hơn so với những ngân hàng khác.

Dư nợ cho vay (LOAN)

LOAN - Biến dư nợ cho vay mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê đối với ROE ở mức ý nghĩa 5% nhưng lại không có ý nghĩa thống kê đối với ROA. Nếu các yếu tố khác không đổi thì khi dư nợ cho vay tăng 1% thì ROE tăng 6,274%. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Gul, Irshad và Zaman (2011), Sufian và Habibullah (2009), Athanasoglou và các cộng sự (2006). Kết quả nghiên cứu đã phản ánh được tình hình thực tế của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam hiện nay, ngân hàng tăng cho vay góp phần làm tăng thu nhập từ lãi cộng với công tác thẩm định chất lượng tín dụng tốt cũng như kiểm soát chặt chẽ quá trình sử dụng vốn giúp tăng TSSL cho ngân hàng. Hiện nay, cơ cấu dòng vốn tín dụng những tháng đầu năm là rất tích cực, được tập trung cho các lĩnh vực ưu tiên. Bên cạnh đó, định

hướng của Chính phủ và của NHNN là tiếp tục kiểm soát chặt chẽ tăng trưởng tín dụng để đảm bảo an toàn tín dụng và an toàn hệ thống.

Rủi ro tín dụng (LLR)

LLR - Biến rủi ro tín dụng có hệ số hồi quy dương và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% đối với ROE và 10% đối với ROA. Nếu các yếu tố khác không đổi thì khi rủi ro tín dụng tăng 1% thì ROE tăng 160,474% và ROA tăng 11,020%. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Heffernan and Fu (2008), tuy nhiên lại không phù hợp với hầu hết các nghiên cứu khác như Athanasoglou và các cộng sự (2005), Davydenko (2011), Miller và Noulas (1997), Duca và MC Laughlin (1990). Việc biến rủi ro tín dụng có quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam có thể hiểu là nếu ngân hàng muốn đạt TSSL cao thì đồng thời phải chấp nhận rủi ro cao nhưng phải tăng chất lượng tài sản và kiểm soát chặt chẽ quá trình sử dụng vốn để hạn chế rủi ro thấp nhất có thể xảy ra. Bên cạnh đó, biến rủi ro tín dụng tác động rất mạnh đến tỷ suất sinh lợi, ủng hộ cho quan điểm đo lường khác với các nghiên cứu trước của tác giả, bằng cách lấy tỷ lệ giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng năm t chia cho tổng dư nợ cho vay năm t-1. Tức khách hàng vay thông thường không phát sinh rủi ro tín dụng ngay trong năm vay vốn nên việc trích lập dự phòng là trích lập cho các năm trước (theo nghiên cứu của Foos và các tác giả (2010)). Điều này cũng mở ra một góc nhìn mới để các ngân hàng có thể dự phòng một cách chính xác rủi ro phát sinh của mình nhằm tránh ảnh hưởng đến kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng.

Chi phí hoạt động (COSR)

COSR - Biến chi phí hoạt động có hệ số hồi quy âm và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% đối với cả hai biến phụ thuộc ROE và ROA. Nếu các yếu tố khác không đổi thì khi chi phí hoạt động tăng 1% thì ROE giảm 3,998% và ROA giảm 0,536%. Kết quả này phù hợp với hầu hết các nghiên cứu của Pasiouras và Kosmidou (2007), Bourke (1989) và Syfari (2012) cho rằng nếu ngân hàng biết cắt giảm và quản lý chi phí một cách hiệu quả sẽ mang lại TSSL cao. Điều này hoàn toàn có ý nghĩa đối với tình hình hoạt động của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam hiện nay khi ngân hàng không những cố gắng kiểm soát tốt chi phí hoạt động của mình mà còn đưa ra những sản phẩm, dịch vụ điện tử – phương thức thanh toán không dùng tiền mặt nhằm tăng nguồn thu nhập phi lãi cũng như tiết giảm được chi phí