Hệ số tương quan | P-value | Ảnh hưởng | Kết quả kiểm định | ||
Cùng chiều (+) | Ngược chiều (-) | ||||
H2.6. Chỉ số chi phí hoạt động càng cao sẽ làm cho ROE càng thấp H2.7. Hệ số đảm bảo tiền gửi có tác động tích cực đến ROE H2.8. Hệ số thanh khoản ngắn hạn có tác động tích cực đến ROE | -0.225 0.847 0.863 | 0.0020 0.0006 0.0000 | + + | - | Chấp nhận Chấp nhận Chấp nhận |
H3- Nhóm giả thuyết các nhân tố tác động đến NIM | |||||
H3.1. Quy mô vốn chủ sở hữu có tác động tích cực đến NIM | 0.420 | 0.0005 | + | Chấp nhận | |
H3.2. Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu càng cao sẽ làm cho NIM càng cao | 0.189 | 0.0354 | + | Chấp nhận | |
H3.3. Hệ số đòn bẩy tài chính có tác động tích cực đến NIM | 0.247 | 0.0196 | + | Chấp nhận | |
H3.4. Tỷ lệ cho vay trên tài sản ảnh hưởng tích cực đến NIM | 0.367 | 0.0010 | + | Chấp nhận | |
H3.5. Tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ càng thấp sẽ làm cho NIM càng cao | -0.562 | 0.0010 | - | Chấp nhận | |
H3.6. Chỉ số chi phí hoạt động càng cao sẽ làm cho NIM càng thấp | -0.374 | 0.0001 | - | Chấp nhận | |
H3.7. Tỷ lệ thanh khoản của tài sản có tác động tích cực đến NIM | 0.834 | 0.0000 | + | Chấp nhận | |
H3.8. Hệ số đảm bảo tiền gửi có tác động tích cực đến NIM | 0.810 | 0.0000 | + | Chấp nhận | |
H3.9. Hệ số thanh khoản ngắn hạn có tác động tích cực đến NIM | 0.627 | 0.0000 | + | Chấp nhận | |
H3.10. Tỷ lệ dư nợ cho vay và tiền gửi có tác động tích cực đến NIM | 0.157 | 0.0415 | Chấp nhận |
Có thể bạn quan tâm!
- Thực Trạng Hệ Thống Chỉ Tiêu Phân Tích Tình Hình Cổ Phiếu
- Quy Mô Và Tốc Độ Tăng Trưởng Tổng Tài Sản Của Hệ Thống Nhtmcp Giai Đoạn 2013-2018. (Đv: Tỷ Vnd)
- Tỷ Lệ Thu Nhập Lãi Thuần/ Tổng Tài Sản Có Sinh Lợi (Nim).
- Bảng Kết Quả Các Ảnh Hưởng Chéo Ngẫu Nhiên Của Roe
- Đánh Giá Chung Về Năng Lực Tài Chính Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam
- Định Hướng Phát Triển Ngành Ngân Hàng Việt Nam Và Quan Điểm Hoàn Thiện Hệ Thống Chỉ Tiêu Tài Chính Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam
Xem toàn bộ 203 trang tài liệu này.
Như vậy, theo kết quả kiểm định tương quan giữa các biến, tổng cộng có 26 giả thuyết được kiểm định. Tất cả các giả thuyết
đều được chấp nhận.
Tiếp theo, tác giả luận án sẽ kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến. Theo Gujarati (1995), phương trình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng khi hệ số tương quan cặp >=0.8. Hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập đều <0.8 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến, các biến độc lập này có thể sử dụng cho mô hình hồi quy đa biến. (Bảng 3.39)
Bảng 3.39. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến dưới dạng logarit hóa
Covariance Analysis: Ordinary Date: 10/15/19 Time: 22:04 Sample: 2013 2018
Included observations: 186
Correlation
Probability LNCAR LNCSCPHDLNHSDBTGLNHSTKNG LNL LNNIM LNROA LNROE LNTLCVLNTLDNCVLNTLNXLNVCSHLNTLTKTS
1.000000 ----- | ||||
LNCSCPHD | -0.066467 | 1.000000 | ||
0.3674 | ----- | |||
LNHSDBTG | -0.080246 | 0.516659 | 1.000000 | |
0.2762 | 0.0000 | ----- | ||
LNHSTKNG | -0.079097 | 0.514817 | 0.688422 | 1.000000 |
0.2832 | 0.0000 | 0.0000 | ----- |
0.120814 | -0.058796 | -0.361473 | -0.356402 | 1.000000 | |||||
0.1005 | 0.4254 | 0.0000 | 0.0000 | ----- | |||||
LNNIM | -0.089319 | -0.674966 | 0.430474 | 0.427290 | -0.047516 | 1.000000 | |||
0.2254 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.5196 | ----- | ||||
LNROA | -0.071811 | -0.211335 | 0.167364 | 0.110441 | -0.151115 | 0.500216 | 1.000000 | ||
0.3300 | 0.0038 | 0.0224 | 0.1334 | 0.0395 | 0.0000 | ----- | |||
LNROE | 0.019285 | -0.225371 | -0.247924 | -0.303766 | 0.009844 | 0.061221 | 0.828120 1.000000 | ||
0.7939 | 0.0020 | 0.0006 | 0.0000 | 0.8939 | 0.4065 | 0.0000 ----- | |||
LNTLCV | -0.063630 | 0.535033 | 0.376498 | 0.389949 | 0.064752 | 0.477975 | 0.186455 -0.123289 1.000000 | ||
0.3882 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.3799 | 0.0000 | 0.0108 0.0936 ----- | |||
LNTLDNCV | 0.072500 | -0.300729 | -0.064904 | -0.085895 | 0.019477 | -0.157751 | 0.099271 0.249573-0.119032 | 1.000000 | |
0.3254 | 0.0000 | 0.3788 | 0.2437 | 0.7919 | 0.0315 | 0.1776 0.0006 0.1056 | ----- | ||
LNTLNX | 0.147970 | -0.092312 | -0.035810 | -0.050390 | -0.049548 | -0.062057 | -0.077836 -0.126466 0.011443 | 0.135529 1.000000 | |
0.0438 | 0.2101 | 0.6275 | 0.4946 | 0.5018 | 0.4001 | 0.2910 0.0854 0.8768 | 0.0651 ----- | ||
LNVCSH | -0.032162 | 0.029933 | -0.695465 | -0.672442 | 0.246273 | 0.120819 | -0.041578 -0.043424 0.011158 | -0.189736-0.052238 1.000000 | |
0.6630 | 0.6851 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0007 | 0.1005 | 0.5731 0.5562 0.8799 | 0.0095 0.4789 ----- | ||
LNTLTKTS | -0.073016 | 0.635152 | 0.448913 | 0.478032 | 0.068489 | 0.734891 | 0.216695 -0.244678 0.679618 | -0.151693-0.039072 0.175301 | 1.000000 |
0.3220 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.3530 | 0.0000 | 0.0030 0.0008 0.0000 | 0.0387 0.5965 0.0167 | ----- |
Như vậy, hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập đều <0.8 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Vì vậy, các biến này có thể sử dụng cho mô hình hồi quy đa biến.
b. Mô hình các nhân tố tác động đến ROA
Trước tiên, tác giả đi kiểm định mô hình dạng Pool OLS. Theo phương pháp này gần như tất cả các hệ số đều có ý nghĩa thống kê một cách riêng lẻ (trừ LnTLNX); giá trị R2 lớn tuy nhiên giá trị thống kê Durbin Watson ước lượng khá thấp, cho thấy rằng có hiện tượng tự tương quan trong dữ liệu (d<dL), đặc biệt mô hình dạng pool không kiểm soát được đặc điểm riêng của từng ngân hàng, nên tác giả đã ước lượng dữ liệu với mô hình tác động cố định – FEM như trình bày ở phụ lục 5 cuả luận án. Tiếp theo, để xác định xem liệu có cần thiết đưa vào các tác động cố định trong ước lượng tác động cố định so với ước lượng Pooled OLS hay không, tác giả sử dụng kiểm định Redundant Fixed Effects để kiểm định sự cần thiết của các ràng buộc liên quan đến các đơn vị bảng và các điểm thời gian trong ước lượng tác động cố định.
Giả thiết
Ho: Không có sự khác nhau trong các tác động cố định cuả các đơn vị chéo có nghĩa là có thể sử dụng mô hình Pooled OLS để phân tích dữ liệu
H1: Có sự khác nhau trong các tác động cố định cuả các đơn vị chéo nên sử dụng mô hình FEM để phân tích dữ liệu
Theo kết quả kiểm định (Phụ lục 6), Pvalue của thống kê F và thống kê Chi bình phương đều <0.05 nên bác bỏ giả thiết Ho, hay không thể dùng mô hình Pooles OLS để ước lượng kết quả hồi quy của dữ liệu nghiên cứu.
Tiếp theo, để xem xét lựa chọn giữa Fixed Effects và Random Effects trong việc phân tích ảnh hưởng của các biến độc lập đến hiệu quả hoạt động tài chính của các ngân hàng, tác giả kiểm tra sự tương quan giữa các ảnh hưởng cố định với các biến giải thích bằng Kiểm định Hausman với giả thuyết H0: không có sự tương quan giữa các ảnh hưởng cố định với các biến giải thích, nghĩa là nếu chấp nhận H0 thì ước lượng Random Effects là phù hợp hơn so với Fixed Effects. Ngược lại, bác bỏ H0 thì giả định của Random Effects bị vi phạm và chỉ có ước lượng Fixed Effects là phù hợp. (Phụ lục 7)
Kết quả kiểm định cho thấy, giá trị P value = 0.3014 >0.05 nên tác giả sử dụng mô hình REM với ROA. (Bảng 3.40)
Bảng 3.40. Kết quả kiểm định mô hình dạng REM
Dependent Variable: LNROA
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 10/14/19 Time: 16:01
Sample: 2013 2018
Periods included: 6
Cross-sections included: 31
Total panel (balanced) observations: 186
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
-5.052651 | 2.975621 | -1.698016 | 0.0913 | |
LNVCSH | 0.596012 | 0.207444 | 2.873127 | 0.0000 |
LNTLNX | -0.533839 | 0.316385 | -1.687309 | 0.0928 |
LNHSDBTG | 3.364041 | 0.596054 | 5.643855 | 0.0000 |
LNHSTKNG | 3.412003 | 0.560571 | 6.086651 | 0.0000 |
LNL | 0.316320 | 0.137176 | 2.305948 | 0.0223 |
LNCAR | 1.021402 | 0.507027 | 2.014494 | 0.0434 |
LNTLCV | 0.328083 | 0.151914 | 2.159658 | 0.0321 |
LNCSCPHD | -0.327313 | 0.154157 | -2.154596 | 0.0396 |
Effects Specification | S.D. | Rho | ||
Cross-section random | 0.498119 | 0.1668 | ||
Idiosyncratic random | 1.113352 | 0.8332 | ||
Weighted Statistics | ||||
R-squared | 0.748185 | Mean dependent var | -3.416012 | |
Adjusted R-squared | 0.714205 | S.D. dependent var | 1.261299 | |
S.E. of regression | 1.118080 | Sum squared resid | 221.2681 | |
F-statistic | 65.73712 | Durbin-Watson stat | 1.724013 | |
Prob(F-statistic) | 0.000000 | |||
Unweighted Statistics | ||||
R-squared | 0.720613 | Mean dependent var | -5.067946 | |
Sum squared resid | 263.0280 | Durbin-Watson stat | 1.501079 |
Mô hình ước lượng như sau:
LNROA = C(1) + C(2)*LNVCSH + C(3)*LNTLNX + C(4)*LNHSDBTG + C(5)*LNHSTKNG + C(6)*LNL + C(7)*LNCAR + C(8)*LNTLCV + C(9)*LNCSCPHD + [CX=R]
Thay số vào ta có:
LNROA = -5.052651 + 0.596012*LNVCSH - 0.533839*LNTLNX + 3.364041*LNHSDBTG + 3.412003*LNHSTKNG +0.316320*LNL
+1.021402*LNCAR + 0.328083*LNTLCV - 0.327313*LNCSCPHD + [CX=R]
Ngoài ra, kết quả phân tích hồi qui còn cho thấy sự khác nhau của các tác động ngẫu nhiên được thể hiện như sau:
Giá trị trung bình của hệ số chặn (Trung bình chung của tất cả các ngân hàng) là -5.052651 đơn vị, thì dưới đây là các sai lệch ngẫu nhiên của các hệ số chặn tương ứng với từng ngân hàng so với giá trị trung bình ở trên hay chính là sai số thành phần của các ngân hàng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng ngân hàng). (Bảng 3.41)
Bảng 3.41. Bảng mô tả sự khác nhau của các tác động ngẫu nhiên
Ảnh hưởng | |
Ðầu tư và phát triển Việt Nam | 0.423956 |
Á Châu | 0.216547 |
An Bình | -0.076917 |
Bắc Á | 0.240743 |
Bản Việt | 0.168403 |
Bảo Việt | 0.150267 |
Buu Ðiện Liên Việt | 0.301265 |
Công Thương Việt Nam | 0.213428 |
Ðại chúng | -0.780283 |
Ðông Á | 0.071230 |
Ðông Nam Á | -0.488331 |
Hàng Hải | -0.159957 |
Ảnh hưởng | |
Ki Thuong Việt Nam | 0.283531 |
Kiên Long | 0.319002 |
Nam Á | -0.100240 |
Ngoại Thuong Việt Nam | 0.195274 |
Phát triển nhà TPHCM | -0.026260 |
Phuong Ðông | 0.136172 |
Quân đội | 0.569697 |
Quốc dân | -0.232256 |
Quốc tế | -0.174952 |
Sài Gòn | -1.147810 |
Sài Gòn- Công Thuong | 0.032753 |
Sài Gòn- Hà Nội | 0.150172 |
Sài Gòn Thuong Tín | -0.069273 |
Tiền Phong | -0.082229 |
Việt Á | -0.430140 |
Việt Nam Thịnh Vượng | 0.458019 |
Việt Nam Thương Tín | 0.032887 |
Xăng dầu Petrolimex | -0.186657 |
Xuất nhập khẩu | -0.008041 |
Từ bảng trên ta có thể thấy, giá trị logarit của ROA của ngân hàng Đầu tư và phát triển khác biệt (cao hơn) so với tổng thể chung của các ngân hàng là là 0,423 đơn vị, trong khi đó giá trị logarit của ROA của ngân hàng An Bình khác biệt (thấp hơn) so với tổng thể chung của các ngân hàng là 0.0769 đơn vị. Ngân hàng Quân đội có giá trị logarit của ROA khác biệt cao nhất so với tổng thể chung của các ngân hàng (cao hơn
0.569 đơn vị), trong khi đó ngân hàng Sài Gòn giá trị này thấp hơn so với trung bình chung của các ngân hàng là 1.1478 đơn vị). Ngân hàng nào có giá trị khác biệt càng cao thì hoạt động càng hiệu quả.
Từ kết quả hồi quy, luận án tổng hợp mức độ tác động của các biến độc lập đến ROA như bảng sau:
Bảng 3.42. Bảng tác động của các biến độc lập đến ROA
Hệ số ảnh hưởng | Giá trị xác suất của thống kê | Biến độc lập có ảnh hưởng đến ROA hay không/ Chiều tác động | Mức độ tác động | Ý nghĩa của hệ số hồi quy | |
LNVCSH | 0.596012 | 0.0000 | Có/Cùng chiều | 4 | Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu VCSH tăng lên 1% thì giá trị trung bình của ROA tăng lên 0.596012% |
LNTLNX | -0.533839 | 0.0928 | Không tác động ở mức ý nghĩa 5% nhưng có tác động ở mức ý nghĩa 10%/ ngược chiều | ||
LNHSDBTG | 3.364041 | 0.0000 | Có/Cùng chiều | 2 | Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu HSDBTG tăng lên 1% thì giá trị trung bình của ROA tăng lên 3.364041% |
LNHSTKNG | 3.412003 | 0.0000 | Có/Cùng chiều | 1 | Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu HSTKNG tăng lên 1% thì giá trị trung bình của ROA tăng lên 3.412003% |