Trang chủ / Tài liệu miễn phí / Luận Án Tiến Sĩ Kế Toán

Ma Trận Hệ Số Tương Quan Giữa Các Biến Dưới Dạng Logarit Hóa



Giả thuyết nghiên cứu


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!

Xem toàn bộ 203 trang tài liệu này.

Nghiên cứu hệ thống chỉ tiêu tài chính nhằm đánh giá năng lực tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam - 16


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

LNCAR

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

-----


LNL

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.


C

-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


NGAN_HANG

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


NGAN_HANG

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



Biến độc lập


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%

Xem tất cả 203 trang.

Ngày đăng: 28/03/2024
Trang chủ Tài liệu miễn phí