Kết Quả Ước Lượng Mô Hình Tác Động Của Tỷ Lệ Thu Nhập Từ Mua Bán Chứng

Kết quả kiểm định Hausman có giá trị p-value là 0.9473 lớn hơn mức ý nghĩa 10%, cho thấy mô hình ước lượng bằng phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) tốt hơn so với mô hình ước lượng bằng phương pháp tác động cố định (FEM). Tuy nhiên, mô hình ước lượng bằng phương pháp tác động ngẫu nhiên lại có hiện tượng phương sai thay đổi.

Kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier có giá trị p-value là 0.0000 < 5% cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.

Bên cạnh đó, mô hình còn có hiện tượng nội sinh, do có biến trễ của biến phụ thuộc được xem như biến độc lập.

Xuất phát từ các lý do trên, tác giả sử dụng phương pháp SGMM để khắc phục các khuyết tật của mô hình.

Tác giả tiếp tục ước lượng mô hình bằng phương pháp SGMM, kết quả ước lượng ở bảng 4.9 cho thấy giá trị p-value của kiểm định AR (1) nhỏ hơn mức ý nghĩa 10% và giá trị p-value của kiểm định AR (2) lớn hơn mức ý nghĩa 10%. Do đó mô hình có sự tự tương quan bậc 1 nhưng không có sự tự tương quan bậc 2 của phần dư. Đồng thời, kiểm định Hansen của mô hình có giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa 10%, tức là các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là phù hợp. Mặt khác, giá trị p-value của kiểm định F cũng nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mô hình là phù hợp. Bảng 4.9 cũng cho thấy một ràng buộc khác khi sử dụng phương pháp SGMM cũng được thỏa mãn là số biến công cụ không được vượt quá số nhóm quan sát. Như vậy, mô hình đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích.

Kết quả ước lượng ở bảng 4.10 cho thấy hệ số hồi quy của biến FOREX là 0.6889 mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Như vậy, tỷ lệ thu nhập từ kinh doanh ngoại hối trên tổng thu nhập (FOREX) có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng cụ thể, khi tỷ lệ thu nhập từ kinh doanh ngoại hối tăng 1% thì hiệu quả hoạt động của ngân hàng sẽ tăng 0.69%. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Akhigbe & Stevenson (2010). Kết quả này cũng cho thấy các NHTMNY Việt Nam cần quan tâm hơn đến hoạt động kinh doanh ngoại hối để có thể nâng cao hơn nữa nguồn thu nhập phi lãi từ hoạt động này.

Kết quả ước lượng mô hình tác động của tỷ lệ thu nhập từ mua bán chứng khoán trên tổng thu nhập (SEC) đến hiệu quả hoạt động ngân hàng theo các phương pháp tác động cố định (FEM), tác động ngẫu nhiên (REM), và GMM hệ thống (SGMM) được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4.10 Kết quả ước lượng mô hình tác động của tỷ lệ thu nhập từ mua bán chứng khoán trên tổng thu nhập (SEC) đến hiệu quả ngân hàng

TE	FEM	REM	SGMM
TE(t-1)			.8097687**
ETA	.3706384	.3902589	.1890155
ROA	2.299063**	1.974135**	-5.597943
LTA	-.1344044*	-.1765107**	-.2411292
GDP	-.9852082	-.7601545	1.202098
INF	-.039737	-.0882755	-1.211005*
SIZE	.0288494	.0276139**	.0377643*
SEC	-.5615198**	-.3919349*	3.005379*
_CONS	.4879007	.5234436	-.445838
Breusch and Pagan
Lagrangian	0.0000
multiplier p-value
Wooldridge p-	0.1256
value
Hausman p-value	0.9999
AR (1) p-value		0.064
AR (2) p-value		0.875
Hansen p-value		0.144
Number of groups		13
Number of

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 199 trang tài liệu này.

instruments

Second stage F-test 0.000

p-value

Kết quả ước lượng mô hình được thực hiện với phương pháp FEM, REM và SGMM. Breusch and Pagan Lagrangian multiplier, Wooldridge, Hausman p-value là giá trị p-value của các kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier, Wooldridge, Hausman. AR (1), AR (2) p-value là giá trị p-value của kiểm định sự tương quan bậc 1 và bậc 2 của phần dư. Hansen p-value là giá trị p-value của kiểm định Hansen về sự phù hợp của các biến công cụ trong mô hình. Second stage F-test p-value là giá trị p-value của kiểm định F về sự phù hợp của mô hình.

*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

* có ý nghĩa thống kê ở mức 10%

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 16.0

Kết quả kiểm định Hausman có giá trị p-value là 0.9999 lớn hơn mức ý nghĩa 10%, cho thấy mô hình ước lượng bằng phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) tốt hơn so với mô hình ước lượng bằng phương pháp tác động cố định (FEM). Kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier có giá trị p-value là 0.0000 < 5% cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi. Bên cạnh đó, mô hình còn có hiện tượng nội sinh, do có biến trễ của biến phụ thuộc được xem như biến độc lập.

Xuất phát từ các lý do trên, tác giả sử dụng phương pháp SGMM để khắc phục các khuyết tật của mô hình.

Tác giả tiếp tục ước lượng mô hình bằng phương pháp SGMM, kết quả ước lượng ở bảng 4.11 cho thấy giá trị p-value của kiểm định AR (1) nhỏ hơn mức ý nghĩa 10% và giá trị p-value của kiểm định AR (2) lớn hơn mức ý nghĩa 10%. Do đó mô hình có sự tự tương quan bậc 1 nhưng không có sự tự tương quan bậc 2 của phần dư. Đồng thời, kiểm định Hansen của mô hình có giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa 10%, tức là các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là phù hợp. Mặt khác, giá trị p-value của kiểm định F cũng nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mô hình là phù hợp. Bảng 4.11 cũng cho thấy một ràng buộc khác khi sử dụng phương pháp SGMM cũng được thỏa mãn là số biến công cụ không được vượt quá số nhóm quan sát. Như vậy, mô hình đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích.

Kết quả ước lượng ở bảng 4.11 cho thấy hệ số hồi quy của biến SEC là 3.0054 mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Như vậy, tỷ lệ thu nhập từ mua bán chứng khoán trên tổng thu nhập (SEC) có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng,

cụ thể khi tỷ lệ thu nhập từ mua bán chứng khoán tăng 1% thì hiệu quả hoạt động của ngân hàng sẽ tăng 3.0054%. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Akhigbe & Stevenson (2010). Kết quả này cho thấy thu nhập từ mua bán và kinh doanh chứng khoán đã là hoạt động NHPTT có đóng góp nguồn thu nhập phi lãi rất lớn, giúp tăng hiệu quả cho các NHTMNY trong giai đoạn 2011 – 2019. Kết quả này có được là do sự phát triển ngày càng ổn định của thị trường chứng khoán Việt Nam, sự xuất hiện ngày càng nhiều những cổ phiếu của các doanh nghiệp lớn, có uy tín, hoạt động kinh doanh tốt đã thu hút được sự quan tâm của đông đảo nhà đầu tư trong và ngoài nước. Dĩ nhiên, trong đó không thể không kể đến sự xuất hiện của chính các ngân hàng này trên 2 sàn giao dịch chính thức HOSE và HNX. Trong tương lại, khi các NHTM Việt Nam đều phải niêm yết chính thức hết theo quy định của NHNN thì đây sẽ có thể vẫn là hoạt động NHPTT mang lại nguồn thu nhập phi lãi cao cho, giúp gia tăng hiệu quả của các ngân hàng.

Kết quả ước lượng mô hình tác động của tỷ lệ thu nhập từ dịch vụ khác trên tổng thu nhập (OTHER) đến hiệu quả hoạt động ngân hàng theo các phương pháp tác động cố định (FEM), tác động ngẫu nhiên (REM), và GMM hệ thống (SGMM) được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4.11. Kết quả ước lượng mô hình tác động của tỷ lệ thu nhập khác trên tổng thu nhập (OTHER) đến hiệu quả ngân hàng

FEM	REM	SGMM
TE(t-1)			-.0622898
ETA	-.0041444	.0019204	-.4462043
ROA	2.657551**	2.663918***	-.7590632
LTA	-.1038434	-.1198513*	-.8363086
GDP	-.8932659	-.9616096*	3.012647
INF	-.0317707	-.0207409	-2.342594
SIZE	.0120043	.0161529	.0615963
OTHER	.4533009***	.4615036***	1.489636**
_CONS	.7956127	.7281435	.1821625

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier p-value Wooldridge p-

0.0000

value
Hausman p-value	0.3151
AR (1) p-value		0.080
AR (2) p-value		0.929
Hansen p-value		0.790
Number of groups		13

0.1114

Number of instruments Second stage F-test p-value

0.000

*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

* có ý nghĩa thống kê ở mức 10%

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 16.0

Kết quả kiểm định Hausman có giá trị p-value là 0.3151 lớn hơn mức ý nghĩa 10%, cho thấy mô hình ước lượng bằng phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) tốt hơn so với mô hình ước lượng bằng phương pháp tác động cố định (FEM). Kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier có giá trị p-value là 0.0000 < 5% cho thấy mô hình có hiện

tượng phương sai thay đổi. Bên cạnh đó, mô hình còn có hiện tượng nội sinh, do có biến trễ của biến phụ thuộc được xem như biến độc lập.

Xuất phát từ các lý do trên, tác giả sử dụng phương pháp SGMM để khắc phục các khuyết tật của mô hình.

Tác giả tiếp tục ước lượng mô hình bằng phương pháp SGMM, kết quả ước lượng ở bảng 4.12 cho thấy giá trị p-value của kiểm định AR (1) nhỏ hơn mức ý nghĩa 10% và giá trị p-value của kiểm định AR (2) lớn hơn mức ý nghĩa 10%. Do đó mô hình có sự tự tương quan bậc 1 nhưng không có sự tự tương quan bậc 2 của phần dư. Đồng thời, kiểm định Hansen của mô hình có giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa 10%, tức là các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là phù hợp. Mặt khác, giá trị p-value của kiểm định F cũng nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mô hình là phù hợp. Bảng 4.12 cũng cho thấy một ràng buộc khác khi sử dụng phương pháp SGMM cũng được thỏa mãn là số biến công cụ không được vượt quá số nhóm quan sát. Như vậy, mô hình đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích.

Kết quả ước lượng ở bảng 4.12 cho thấy hệ số hồi quy của biến OTHER là 1.4896 mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Như vậy, tỷ lệ thu nhập khác trên tổng thu nhập (OTHER) có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng, cụ thể khi tỷ lệ thu nhập khác tăng 1% thì hiệu quả hoạt động của ngân hàng sẽ tăng 1.4896%. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Akhigbe & Stevenson (2010) và cũng phù hợp với thực tế hoạt động của các NHTMNY trong giai đoạn nghiên cứu. Cụ thể, thu nhập khác của các ngân hàng bao gồm thu từ các khoản nợ đã xử lý bằng quỹ dự phòng rủi ro (bao gồm cả các khoản nợ đã được xóa nay đòi được); thu từ các công cụ tài chính phái sinh khác; thu từ nghiệp vụ mua bán nợ; thu từ chuyển nhượng, thanh lý tài sản; thu từ hoàn nhập dự phòng giảm giá đầu tư dài hạn và những khoản thu nhập khác của ngân hàng ngoài các khoản thu nhập nói trên, kể cả thu nhập bất thường. Và trong giai đoạn 2011 – 2019, thực hiện 2 đề án tái cơ cấu, các NHTMNY đã giải quyết được lượng nợ xấu rất lớn cũng như các tài sản đảm bảo của các khoản nợ này. Điều này đã giúp các ngân hàng có được nguồn thu nhập phi lãi để cải thiện hiệu quả.

4.3.2. Kết quả ước lượng mô hình các yếu tố tác động đến hoạt động ngân hàng phi truyền thống

Sử dụng phần mềm STATA 16.0 với dữ liệu bảng cân bằng của 13 NHTMNY giai đoạn từ 2011 - 2019 để ước lượng mô hình các yếu tố tác động đến hoạt động NHPTT theo các phương pháp tác động cố định (FEM), tác động ngẫu nhiên (REM), và GMM hệ thống

(SGMM). Kết quả được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4.12. Kết quả ước lượng mô hình các yếu tố tác động đến hoạt động ngân hàng phi truyền thống

instruments Second stage F-test p-value

NII	FEM	REM	SGMM
NII(t-1)			.3311027***
NIM	.137164	.279615	-1.036749
DEP	.0468617	.0544679	.0248673
ETA	.5369683***	.4996856***	1.096811***
LLP	4.246266*	4.274285**	-31.55979**
BRANCH	.035653	.005384	.0599226**
_CONS	-.2215493	-.0571346	-.1002407
Breusch and Pagan
Lagrangian	0.0000
multiplier p-value
Wooldridge p-	0.0002
value
Hausman p-value	0.3422
AR (1) p-value		0.057
AR (2) p-value		0.196
Hansen p-value		0.232
Number of groups		13
Number of

0.000

Kết quả ước lượng mô hình được thực hiện với phương pháp FEM, REM và SGMM. Breusch and Pagan Lagrangian multiplier, Wooldridge, Hausman p-value là giá trị p-value

của các kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier, Wooldridge, Hausman. AR (1), AR (2) p-value là giá trị p-value của kiểm định sự tương quan bậc 1 và bậc 2 của phần dư. Hansen p-value là giá trị p-value của kiểm định Hansen về sự phù hợp của các biến công cụ trong mô hình. Second stage F-test p-value là giá trị p-value của kiểm định F về sự phù hợp của mô hình.

*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

* có ý nghĩa thống kê ở mức 10%

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 16.0

Kết quả kiểm định Hausman có giá trị p-value là 0.3422 lớn hơn mức ý nghĩa 10%, cho thấy mô hình ước lượng bằng phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) tốt hơn so với mô hình ước lượng bằng phương pháp tác động cố định (FEM).

Kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier có giá trị p-value là 0.0000 < 5% cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.

Kết quả kiểm định Wooldridge có p-value là 0.0002 < 10% cho thấy mô hình có hiện tượng tự tương quan.

Bên cạnh đó, mô hình còn có hiện tượng nội sinh, do có biến trễ của biến phụ thuộc được xem như biến độc lập.

Xuất phát từ các lý do trên, tác giả sử dụng phương pháp SGMM để khắc phục các khuyết tật của mô hình.

Tác giả tiếp tục ước lượng mô hình bằng phương pháp SGMM, kết quả ước lượng ở bảng 4.7 cho thấy giá trị p-value của kiểm định AR (1) nhỏ hơn mức ý nghĩa 10% và giá trị p-value của kiểm định AR (2) lớn hơn mức ý nghĩa 10%. Do đó mô hình có sự tự tương quan bậc 1 nhưng không có sự tự tương quan bậc 2 của phần dư. Đồng thời, kiểm định Hansen của mô hình có giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa 10%, tức là các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là phù hợp. Mặt khác, giá trị p-value của kiểm định F cũng nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mô hình là phù hợp. Bảng 4.7 cũng cho thấy một ràng buộc khác khi sử dụng phương pháp SGMM cũng được thỏa mãn là số biến công cụ không được vượt quá số nhóm quan sát. Như vậy, mô hình đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích.

Nhìn chung, kết quả ước lượng ở bảng 4.7 cho thấy hệ số hồi quy của các biến NII(t- 1), ETA, LLP, BRANCH là 0.3311, 1.0968, -31.5597, 0.0599 đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Như vậy, NII(t-1), ETA, BRANCH đều có tác động tích cực đến NII, trong khi