Trang chủ / Tài Chính

Phân Tích Tác Động Của Cấu Trúc Tài Chính Đến Hiệu Quả Hoạt Động Các Nhtm Việt Nam Nghiên Cứu.


20

18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

ROE

ROA


Hình 4.17: ROA, ROE trung bình của các NHTMNC

Nguồn: tính toán của tác giả.

4.3. Phân tích tác động của cấu trúc tài chính đến hiệu quả hoạt động các NHTM Việt Nam nghiên cứu.

4.3.1.Thống kê mô tả dữ liệu

Thống kê mô tả các biến nghiên cứu khái quát bằng các chỉ số thống kê như số quan sát số trung bình, số lớn nhất, nhỏ nhất, độ lệch chuẩn như bảng 4.20 sau:

Bảng 4.20: Mô tả các biến nghiên cứu


Tên biến

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Nhỏ nhất

Lớn nhất

ROA

0,9985

1,0154

-5,99

7,94

ROE

10,63169

8,729012

-56,33

32,14

NIM

3,452

1,3487

0,85

9,75

CIN

49,432

13,684

25,17

93,14

EQA

9,5191

5,6907

4,13

46,25

EQL

22,607

30,786

5,49

370,72

EQS

11,869

9,7912

4,61

90,68

EQD

11,122

9,4238

4,35

86,03

GROWTH

35,492

76,967

-39,24

779

NPL

2,3632

1,6308

0,02

9

LTD

84,136

23,437

23,51

252

CDE

131.251,3

164.480,8

1.171

866.004

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 176 trang tài liệu này.

Tác động của cấu trúc tài chính tới hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại - 13

Nguồn: tác giả xử lý bằng Stata.


Bảng thống kê mô tả chỉ ra các giá trị thống kê các biến nghiên cứu trong mô hình nghiên cứu của tác giả. Ngoài các biến đã được phân tích và mô tả ở phần chương 3, kết quả ở bảng trên cho thấy giá trị trung bình của NIM đạt 3,452% trong đó lớn nhất là 0,85%, nhỏ nhất là 9,75%, tỷ lệ chi phí/thu nhập (CIN) đạt giá trị trung bình là 49,432% trong đó nhỏ nhất và lớn nhất lần lượt là 25,17% và 93,14%; Tốc độ tăng trưởng tài sản (Growth) cũng đạt giá trị trung bình 35,492% trong đó giá trị nhỏ nhất là -39,24% thuộc về Tienphongbank năm 2012 và lớn nhất là 779% thuộc về NVB năm 2008. Tỷ lệ nợ xấu (NPL) cũng đạt giá trị trung bình là 2,3632%. Tỷ lệ cho vay/tiền gửi (LTD) đạt giá trị trung bình là 252% và tổng tiền gửi trung bình của khách hàng là 131.251 nghìn tỷ đồng.

4.3.2. Ma trận hệ số tương quan

Hệ số tương quan chỉ ra mối quan hệ hai chiều giữa từng cặp biến với nhau. Hệ số tương quan càng lớn cho thấy mối quan hệ giữa hai biến càng chặt và ngược lại khi hệ số tương quan thấp diễn tả mối quan hệ giữa hai biến không chặt. Đồng thời với hệ số dương chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa các cặp biến, hệ số âm cho thấy quan hệ ngược chiều giữa hai biến. Kết quả cho thấy biến ROA có tương quan mạnh nhất với CIN (-0.73) và tương quan yếu nhất với LTD (0.08). ROE có tương quan mạnh nhất với CIN (-0.72) và tương quan yếu nhất với LTD (0.107). Tuy nhiên hệ số tương quan chỉ đánh giá quan hệ hai chiều mà không đánh giá được tác động một chiều các biến lên ROE và ROA.Do vậy, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích hồi quy để kiểm tra khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

90


Bảng 4.21: Hệ số tương quan các biến có trong mô hình



ROA

ROE

NIM

CIN

EQA

EQL

EQS

EQD

GROWTH

NPL

LTD

CDE

ROA

1












ROE

0,851

1











NIM

0,4783

0,3748

1










CIN

-0,7327

-0,72

-0,393

1









EQA

0,3902

0,2827

0,1085

-0,1925

1








EQL

0,3331

0,2345

-0,0669

-0,1023

0,8087

1







EQS

0,3959

0,3041

0,127

-0,2205

0,9911

0,8008

1






EQD

0,3806

0,284

0,1102

-0,193

0,9966

0,8059

0,994

1





GROWTH

0,2897

0,2454

-0,1059

-0,2041

-0,0164

0,0625

-0,011

-0,0141

1




NPL

-0,3449

-0,2304

-0,062

0,3178

-0,1043

-0,0752

-0,1127

-0,0857

-0,0857

1



LTD

0,083

0,1078

0,2543

-0,2137

-0,1039

-0,4323

-0,065

-0,0965

-0,0965

-0,1555

1


CDE

-0,2861

-0,1334

0,1334

0,0492

-0,4122

-0,5133

-0,3917

-0,3889

-0,3889

0,3122

0,3361

1

Nguồn: tác giả xử lý bằng Stata.


4.3.3.Lựa chọn mô hình hồi quy

4.3.3.1. Kiểm tra đa cộng tuyến

Trước tiên tác giả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình có quan hệ với nhau. Đa cộng tuyến có hai trường hợp đó là hoàn hảo và không hoàn hảo, hoàn hảo là làm cho mô hình không ước lượng được còn không hoàn hảo là làm cho các biến độc lập mất đi ý nghĩa trong mô hình hoặc làm sai dấu của hệ số hồi quy.


Tên biến

VIF

LTD

18,14

CIN

11,13

NIM

11,05

EQA

7,39

NPL

4,6

CDE

3,12

GROWTH

1,27

Giá trị VIF của LTD lớn hơn 10. Do vậy, tác giả loại biến LTD và kiểm tra lại:


Tên biến

VIF

CIN

8,45

NIM

8,14

EQA

6,9

NPL

4,41

CDE

2,58

GROWTH

1,22


Kết quả cho thấy các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10 nên các biến độc lập liên quan tới cấu trúc vốn và biến kiểm soát còn lại cho cùng vào một mô hình là phù hợp.

4.3.3.2. Kết quả ước lượng và kiểm định mô hình hồi quy tuyến tính tác động của cấutrúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam

Phân tích cho ROA

Tác giả tiến hành lựa chọn mô hình phù hợp nhất trong hai mô hình Fixed effect và Random effect. Sau đó tác giả tiến hành kiểm định Hausman để tìm ra mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu của tác giả. Sau khi tìm ra mô hình phù hợp bằng Hausman, tác giả tiến hành các kiểm định tính vững của mô hình: (1) kiểm định tự tương quan; (2) kiểm định phương sai thay đổi; (3) kiểm định đa cộng tuyến.

- Ban đầu mô hình tác động cố định (FEM) được tác giả sử dụng và thu được kết quả như sau:

Bảng 4.22: Kết quả mô hình FEM cho ROA


ROA

Coef.

Std. Err.

t

P>t

NIM

0,103

0,046

2,220

0,029

CIN

-0,027

0,004

-7,030

0,000

EQA

0,036

0,011

3,160

0,002

GROWTH

0,002

0,000

3,410

0,001

NPL

-0,014

0,030

-0,470

0,636

CDE

-1,309

0,546

-2,400

0,018

_cons

1,882

0,314

6,000

0,000

Nguồn: tác giả xử lý bằng STATA

R-sq:: = 0,7109

Số quan sát = 119 Số nhóm = 19

Số quan sát một nhóm min = 3

avg = 6.3

max = 8


F(6,94) = 35,53 Prob > F = 0,0000

Kết quả ước lượng ở bảng 4.22 cho thấy:

+ Kết quả hồi quy tuyến tính có hệ số xác định R2 là 0,7109 Kết quả này hàm ý rằng, các biến độc lập đã đưa vào mô hình giải thích được 71,09% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA.

+ Thống kê F(6,94) = 35,53 và Prob > F = 0,0000. Kết quả này hàm ý rằng giả thiết về các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ với mức ý nghĩa 1%. Nghĩa là mô hình này phù hợp và có ý nghĩa thống kê.

+ Coef là hệ số tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc ROA. P>|t| cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập trong mối quan hệ với biến phụ thuộc ROA. Trong đó biến CIN, EQA, GROWTH có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; Biến NIM, CDE có ý nghĩa thống kê ở mức 5%: Biến NPL không có ý nghĩa thống kê.

-Tác giả tiếp tục sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và kiểm định Hausman để tìm ra mô hình phù hợp

Bảng 4.23:Kết quả mô hình REM cho ROA


ROA

Coef.

Std. Err.

z

P>z

NIM

0,143

0,037

3,900

0,000

CIN

-0,026

0,003

-8,300

0,000

EQA

0,036

0,010

3,640

0,000

GROWTH

0,001

0,000

3,280

0,001

NPL

-0,030

0,025

-1,200

0,231

CDE

-0,870

0,342

-2,540

0,011

_cons

1,707

0,267

6,390

0,000

R-sq: 0,7331 Nguồn: tác giả xử lý bằng STATA

Wald chi2(7) = 280,3 Prob > chi2 = 0,0000 Số quan sát = 119

Số nhóm = 19


Số quan sát một nhóm: min = 4

TB = 6,5

max = 8

Kết quả ước lượng ở bảng 4.23 cho thấy

+Kết quả hồi quy tuyến tính có hệ số xác định R2 là 0,7331. Kết quả này hàm ý rằng, các biến độc lập đã đưa vào mô hình giải thích được 73,31% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA.

+ Thống kê prob>chi2 = 0.0000. Kết quả này hàm ý rằng giả thiết về các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ với mức ý nghĩa 1%. Nghĩa là mô hình này phù hợp và có ý nghĩa thống kê.

+ Coef là hệ số tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc ROA. P>|t| cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập trong mối quan hệ với biến phụ thuộc ROA. Trong đó biến NIM, CIN, EQA, GROWTH có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; Biến CDE có ý nghĩa thống kê ở mức 5%: Biến NPL không có ý nghĩa thống kê.

- Sau khi có kết quả mô hình Fixed effect và Random effect, tác giả tiến hành kiểm định Hausman test để tìm ra mô hình phù hợp.

Kết quả kiểm định Hausman

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

Chi2 (6) = (b-B) ' [(V_b-V_B) ˆ (-1)] (b-B)

=

Prob>chi 2 =

4,95

0,5500

Theo kết quả này trình bày ở bảng trên , giá trị p bằng 0.5500 lớn hơn 0.05 cho thấy kết quả hồi quy theo mô hình REM phù hợp hơn FEM

- Kiểm định tự tương quan:

Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation

F(1, 18) = 7,924

Prob >F 0,0115

Với p-value bằng 0,0115 nhỏ hơn 0,05 cho thấy mô hình REM tồn tại tự tương quan Để khắc phục hiện tượng này tác giả sử dụng hiệu chỉnh sai số bằng lệnh

xtragar


Bảng 4.24: Kết quả hiệu chỉnh cho ROA


ROA

Coef.

Std. Err.

z

P>z

NIM

0,149

0,037

4,000

0,000

CIN

-0,025

0,003

-7,580

0,000

EQA

0,043

0,011

4,050

0,000

GROWTH

0,001

0,000

3,220

0,001

NPL

-0,017

0,023

-0,710

0,480

CDE

-0,720

0,390

-1,850

0,065

_cons

1,496

0,277

5,400

0,000

Nguồn: tác giả xử lý bằng STATA

Sau khi chạy hồi quy lần lượt các mô hình, tác giả thu được mô hình hiệu chỉnh robust làm mô hình phân tích cuối cùng cho bài nghiên cứu. Các kết quả mô hình được thể hiện qua bảng 4.25.

Bảng 4.25 Tổng hợp các kết quả mô hình hồi quy biến phụ thuộc ROA


VARIABLES

ROA

ROA

ROA

ROA


NIM

0,149***

0,168***

0,149***

0,149***

-0,0373

-0,0372

-0,0376

-0,0374


CIN

-0,0249***

-0,0248***

-0,0247***

-0,0250***

-0,00329

-0,00328

-0,00332

-0,00329


GROWTH

0,00141***

0,00128***

0,00137***

0,00138***

-0,00044

-0,00043

-0,00044

-0,00044


NPL

-0,0165

-0,0178

-0,016

-0,0174

-0,0234

-0,0235

-0,0236

-0,0235


CDE

-0,720*

-0,61*

-0,786**

-0,767**

-0,39

-0,396

-0,388

-0,387


EQA

0,0426***




-0,0105





EQL


0,0140***




-0,00346




EQS



0,0285***




-0,00747



EQD




0,0305***




-0,00768


Constant

1,496***

1,523***

1,567***

1,582***

-0,277

-0,274

-0,274

-0,269

Observations

119

119

119

119

Number of i

19

19

19

19

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Nguồn: tác giả xử lý bằng STATA

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 05/12/2022