6. Cấu trúc đề tài
2.3.3. Kết quả mô hình hồi quy
Từ kết quả phân tích ở mục 2.4.2.2, tác giả tiến hành điều chỉnh mô hình của
nghiên cứu như sau:
Nguồn: kết quả phân tích của tác giả
Hình 2.4: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Nhằm xác định các nhân tố tác động đến quản trị rủi ro thanh khoản nói chung
bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinary least square – OLS), với biến phụ
thuộc là Quản trị rủi ro thanh khoản của ngân hàng, và 07 biến độc lập nêu trên.
Theo Hoàng Trọng và Mộng Ngọc (2008), ta có phương trình hồi quy tuyến
tính bội như sau:
Trong đó:
Yi là giá trị dự đoán
Xpi là biểu hiện giá trị độc lập thứ p của quan sát thứ i βp là hệ số hồi quy riêng phần.
ei được gọi là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung
bình là 0 và phương sai không đổi σ2.
2.3.3.1. Ma trận hệ số tương quan
Kết quả kiểm định mối tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập
cho thấy tất cả các biến độc lập đều có quan hệ tương quan tuyến tính với biến phụ
thuộc, trong đó, mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc Quản trị rủi ro thanh khoản
nói chung với biến Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô là lớn nhất, với hệ số bằng
0,720; còn mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc với biến Chính sách huy động và sử dụng vốn là thấp nhất, với hệ số bằng 0,501.
Bảng 2.16: Ma trận hệ số tương quan
Các nhân tố Tiêu chí đánh giá CSPT_ KSRR CS_H DSD DB_M TVM DB_M TNG SMUT _NH NLTT _NH QTKS _NH Y_KS RR Hệ số tương quan 1 0,482** 0,718** 0,669** 0,565** 0,552** 0,555** 0,671** CSPT_KSRR Chính sách phát
triển và kiểm soát rủi ro Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Hệ số tương quan 0,482** 1 0,450** 0,606** 0,534** 0,358** 0,329** 0,501** CS_HDSD Chính sách huy động và sử dụng vốn Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 Hệ số tương quan 0,718** 0,450** 1 0,588** 0,569** 0,492** 0,445** 0,720** DB_MTVM Diễn môi trường
kinh tế vĩ mô Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Hệ số tương quan 0,669** 0,606** 0,588** 1 0,611** 0,556** 0,434** 0,670** DB_MTNG Diễn biến môi
trường ngành Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Hệ số tương quan 0,565** 0,534** 0,569** 0,611** 1 0,464** 0,424** 0,582** SMUT_NH Sức mạnh và uy tín
của ngân hàng Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Hệ số tương quan 0,552** 0,358** 0,492** 0,556** 0,464** 1 0,580** 0,686**
NLTT_NH Năng lực thị trường
của ngân hàng Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Hệ số tương quan 0,555** 0,329** 0,445** 0,434** 0,424** 0,580** 1 0,565** QTKS_NH Quy trình quyđịnh
kiểm soát của ngân hàng Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Hệ số tương quan 0,671**
0,501** 0,720** 0,670** 0,582** 0,686** 0,565** 1 Y_KSRR Quản trị rủi ro thanh
khoản nói chung của ngân hàng Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
**. Mối tương quan cóý nghĩa ở mức 0,01. Số quan sát: 210
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau là khá chặt chẽ, cụ thể là (i) hệ số tương quan giữa biến Chính sách phát triển và kiểm soát rủi ro với biến Diễn
biến môi trường kinh tế vĩ mô là 0,718; (ii) hệ số tương quan giữa biến Chính sách huy động và sử dụng vốn với biến Diễn biến môi trường ngành là 0,606; (iii) hệ số tương quan giữa biến Diễn biến môi trường ngành với biến Sức mạnh và uy tín của
ngân hàng là 0,611. Tuy nhiên, tác giả chưa thể kết luận được rằng có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu này hay không.
2.3.3.2. Kết quả phân tích mô hình hồi quy theo phương pháp Enter
Với mức ý nghĩa của mô hình tổng thể Sig. = 0,000 cho thấy mô hình hồi quy
là phù hợp. Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,698 cho biết 69,8% sự thay đổi về Quản trị
rủi ro thanh khoản nói chung được giải thích bởi sự thay đổi của 07 biến trong mô
hình, còn 30,2% sự thay đổi về Quản trị rủi ro thanh khoản được giải thích bởi các
biến khác chưa đưa vào mô hình.
Bảng 2.17: Kiểm định tính phù hợp của mô hình – phương pháp Enter
R R2 R2 hiệu chỉnh Mức ý nghĩa Sig.
0,841 0,708 0,698 0,000
Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả.
Trong 7 nhân tố tác động đến Quản trị rủi ro thanh khoản có 02 nhân tố có ý
nghĩa thống kê ở mức 1% là Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô và Năng lực thị trường của ngân hàng, 02 nhân tố có ý nghĩa ở mức 5% là Diễn biến môi trường
ngành và Quy trình kiểm soát của ngân hàng, còn lại 03 nhân tố không có ý nghĩa
thống kê.
Bảng 2.18: Kiểm định mức ý nghĩa của các biến độc lập – phương pháp Enter Các biến độc lập Giá trị B Sai số chuẩn Mức ý nghĩa
Sig.
Hằng số -0,397 0,195 0,043
CSPT_KSRR Chính sách phát triển và kiểm soát rủi ro 0,025 0,070 0,726
CS_HDSD Chính sách huy động và sử dụng vốn 0,061 0,051 0,232
DB_MTVM Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô 0,388 0,063 0,000
DB_MTNG Diễn biến môi trường ngành 0,163 0,059 0,006
SMUT_NH Sức mạnh và uy tín của Ngân hàng 0,048 0,054 0,375
NLTT_NH Năng lực thị trường của Ngân hàng 0,301 0,052 0,000
QTKS_NH Quy trình kiểm soát của Ngân hàng 0,128 0,060 0,034
2.3.3.3. Kết quả phân tích mô hình hồi quy theo phương pháp Stepwise
Kết quả kiểm định bằng phương pháp Stepwise cho thấy, mô hình 4 là phù hợp
nhất, với R2 hiệu chỉnh bằng 0,698, nghĩa là 69,8% sự thay đổi về Quản trị rủi ro
thanh khoản nói chung được giải thích bởi sự thay đổi của 04 biến (i) Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô; (ii) Năng lực thị trường của ngân hàng; (iii) Diễn biến môi trường ngành; và (iv) Quy trình kiểm soát của ngân hàng, còn 30,2% sự thay đổi về
Quản trị rủi ro thanh khoản được giải thích bởi các biến khác chưa đưa vào mô hình. Mức ý nghĩa Sig. = 0,000 cũng cho thấy mô hình tổng thể là phù hợp.
Bảng 2.19: Kiểm định tính phù hợp của mô hình – phương pháp Stepwise
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Mức ý nghĩa Sig. Hệ số Durbin Watson 1 0,720a 0,519 0,516 0,000a 2 0,815b 0,664 0,661 0,000b 3 0,833c 0,694 0,690 0,000c 4 0,839d 0,703 0,698 0,000d 2,026 a: DB_MTVM b: DB_MTVM, NLTT_NH c: DB_MTVM, NLTT_NH, DB_MTNG d: DB_MTVM, NLTT_NH, DB_MTNG, QTKS_NH
Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả.
Với phương pháp Stepwise, từ 07 biến độc lập được đưa vào mô hình, kết quả
cho thấy có 04 mô hình hồi quy được xác định, trong đó, mô hình hồi quy thứ 4 là tối ưu nhất với 04 biến độc lập có ý nghĩa thống kê, gồm (i) Diễn biến môi trường kinh tế
vĩ mô có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; (ii) Năng lực thị trường c ủa ngân hàng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; (iii) Diễn biến môi trường ngành có ý nghĩa thống kêở
mức 1%; và (iv) Quy trình kiểm soát của ngân hàng có ý nghĩa thống kêở mức 5%.
Bảng 2.20: Kiểm định mức ý nghĩa của các biến độc lập – phương pháp Stepwise Mô
hình Ký hiệu biến Giá trị
B Sai số chuẩn Mức ý nghĩa Sig. Hệ số VIF
1 DB_MTVM Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô 0,784 0,052 0,000 1,000
DB_MTVM Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô 0,550 0,050 0,000 1,319
2
NLTT_NH Năng lực thị trường của Ngân hàng 0,440 0,046 0,000 1,319
DB_MTVM Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô 0,445 0,053 0,000 1,625
NLTT_NH Năng lực thị trường của Ngân hàng 0,358 0,048 0,000 1,540
3
DB_MTNG Diễn biến môi trường ngành 0,226 0,050 0,000 1,783
Hằng số -0,270 0,178 0,130
DB_MTVM Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô 0,421 0,054 0,000 1,676
NLTT_NH Năng lực thị trường của Ngân hàng 0,304 0,052 0,000 1,860
4
QTKS_NH Quy trình kiểm soát của Ngân hàng 0,143 0,057 0,013 1,597
Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả.
Kết quả phân tích cho thấy, tuy R2 hiệu chỉnh của mô hìnhđầy đủ 07 biến so
với mô hình rút gọn còn 04 biến là bằng nhau, nhưng mức ý nghĩa Sig. và giá trị B
của các biến trong mô hình rút gọn 04 biến cao hơn so với mô hình đầy đủ 07 biến. Điều này có thể kết luận được rằng mô hình rút gọn 04 biến là phù hợp nhất.
2.3.4. Do tìm vi phạm các giả định cần thiết trong mô hình2.3.4.1. Liên hệ tuyến tính 2.3.4.1. Liên hệ tuyến tính
Để dò tìm vi phạm về liên hệ tuyến tính tác giả sử dụng đồ thị phân tán
Satterplot, với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị phần dư dự đoán trên trục hoành. Đồ thị phân tán Scatterplot cho biết các giá trị phần dư thay đổi không
theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Do đó, ta có thể kết lu ận được rằng giả
thuyết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả
Hình 2.5: Đồ thị phân tán Scatterplot 2.3.4.2. Phương sai của phân dư không đổi
Phương sai của phần dư thay đổi được dò tìm bằng cách kiểm định hệ số tương
quan hạng Spearman. Nếu có bất kỳ biến độc lập nào có quan hệ một cách có ý nghĩa
thống kế với biến Trị tuyết đối của phần dư chuẩn hóa, thì cho thấy có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình nghiên cứu.
Bảng 2.21: Kiểm định hệ số tương quan hạng Spearman
ABS_ZR E DB_MT VM NLTT_ NH DB_MT NG QTKS_ NH Hệ số tương quan 1 0,041 -0,051 -0,003 -0,025 ABS_ZRE Trị tuyệt đối
phần dư chuẩn hóa. Mức ý nghĩa . 0,550 0,465 0,966 0,717
S p ea rm an 's r h o DB_MTVM Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô
Mức ý nghĩa 0,550 . 0,000 0,000 0,000 Hệ số tương quan -0,051 0,487** 1 0,567** 0,534**
NLTT_NH Năng lực thị
trường của ngân hàng Mức ý nghĩa 0,465 0,000 . 0,000 0,000 Hệ số tương quan -0,003 0,544** 0,567** 1 0,406** DB_MTNG Diễn biến môi
trường ngàn h Mức ý nghĩa 0,966 0,000 0,000 . 0,000
Hệ số tương quan -0,025 0,371** 0,534** 0,406** 1 QTKS_NH Quy trình kiểm
soát của ngân hàng Mức ý nghĩa 0,717 0,000 0,000 0,000 . **. Có ý nghĩa ở mức 0,01. Số quan sát: 210
Nguồn: Kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả
Từ kết quả kiểm định hệ số tương quan Spearman, cho biết cả 04 biến trong
mô hìnhđều độc lập với biến giá trị tuyệt đối phần dư chuẩn hóa.Như vậy, ta có thể
kết luận được rằng không có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy.
2.3.4.3. Phân phối chuẩn của phần dư
Theo biểu đồ Histogram, cho biết phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung
bình gần bằng 0 (1,89E-15) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (0,99), còn theo đồ thị P-P Plot, cho thấy các điểm quan sát thực tế tập trung gần sát với đường chéo những giá
trị kỳ vọng, điều này có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.
Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả
Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả
Hình 2.7: Đồ thị P-P Plot– mô hình hồi quy rút gọn 2.3.4.4. Tính độc lập của phần dư
Để xem xét các phần dư có hay không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau,
tác giả sử dụng đại lượng thống kê Durbin Watson (Bảng 2.19) để kiểm định. Với mô
hình gồm 04 biến độc lập có ý nghĩa thống kê và 210 quan sát, ta có được dL= 1,728 và dU= 1,809, còn kết quả kiểm định cho biết giá trị Durbin – Watson = 2,026 (4-dU = 2,191; 4-dL = 2,272). Như vậy, giá trị d được tính rơi vào miền chấp nhận giả thuyết
không có tự tương quan bậc nhất. Đồng thời, đồ thị phân tán Scatterplot cũng cho
thấy các phần dư chuẩn hóa thay đổi không theo một trật tự nào đối với các thứ tự
quan sát, nên ta có thể kết luận được rằng giả định về tính độc lập của phần dư là
không bị vi phạm.
Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả
2.3.4.5. Hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình
Tại kết quả hồi quy (Bảng 2.20), Hệ số Nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
của các biến độc lập là (i) Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô bằng 1,676; (ii) Năng
lực thị trường của ngân hàng bằng 1,860; (iii) Diễn biến môi trường ngành bằng
1,794; và (iv) Quy trình kiểm soát của ngân hàng bằng 1,597. Cả 04 biến độc lập có ý
nghĩa thống kê đều nhận giá trị VIF nằm trong khoảng lớn hơn 0 và nhỏ hơn 10, nên
ta kết luận được rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình rút gọn.
2.3.4.6. Đánh giá kết quả mô hình hồi quy
Kết quả dò tìm sự vi phạm các giả định trong mô hình rút gọn cho thấy không
có sự vi phạm trong mô hình này, và mức ý nghĩa của mô hình bằng 0,000 < 0,05, điều này có nghĩa là mô hình rút gọn là hoàn toàn phù hợp (Mô hình 4, bảng 2.2 0).
Kết quả hồi quy cho thấy cả 03 biến Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô, Năng
lực thị trường của ngân hàng, và Diễn biến môi trường ngành đều có ý nghĩa thống kê
ở mức 1% với giá trị Sig. = 0,00; còn biến Quy trình kiểm soát của ngân hàng có ý nghĩa thống kêở mức 5% với giá trị Sig. = 0,013.
Trên cơ sở đó, ta có được phương trình hồi quy bội của mô hình rút gọn là
Trong đó:
Y_KSRR là Quản trị rủi ro thanh khoản nói chung.
DB_MTVM là Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô. NLTT_NH là Năng lực thị trường của ngân hàng. DB_MTNG là Diễn biến môi trường ngành. QTKS_NH là Quy trình kiểm soát của ngân hàng.
Từ phương trình hồi quy bội cho thấy tầm quan trọng của từng biến tác động
lên Quản trị rủi ro thanh khoản nói chung, cụ thể là biến Diễn biến môi trường kinh tế
vĩ mô có tác động mạnh nhất (0,421), kế tiếp là biến Năng lực th ị trường của ngân hàng (0,304), sau đó là biến Diễn biến môi trường ngành (0,217), và yếu nhất là biến
Quy trình kiểm soát của ngân hàng (0,143).
Các hệ số trong phương trình hồi quy này cho biết nếu Diễn biến môi trường
kinh tế vĩ mô tăng lên 01 bậc sẽ giúp cho Quản trị rủi ro thanh khoản của ngân hàng sẽ tăng lên 0,421 bậc; tương tự là khi tăng lên 01 bậc của Năng lực thị trường của
cho Quản trị rủi ro thanh khoản nói chung của ngân hàng sẽ tăng lên 0,304 bậc, 0,217
bậc và 0,143 bậc.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Như vậy, tại chương 2 này, tác giả đã xây dựng được phương pháp thu thập dữ
liệu cho cả 02 nguồn sơ cấp và thứ cấp, thiết kế được quy trình nghiên cứu, điều tra
mẫu nghiên cứ u, và phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu. Trên cơ sở đó, tác giả đãđánh giá được thực trạng về Quản trị rủi ro thanh khoản của Ngân hàng Xây Dựng
Việt Nam, đưa ra được một số kết quả đạt được, cũng như những nguyên nhân và một
số tồn tại hạn chế nhất định. Đối với phân tích các nhân tố tác động đến Quản trị rủi
ro thanh khoản nói chung của ngân hàng, tác giả đã xác định được 04 nhân tố có ý
nghĩa thống kê là (i) Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô, (ii) Năng lực thị trường của
ngân hàng, (iii) Diễn biến môi trường ngành, và (iv) Quy trình kiểm soát của ngân
hàng. Một điều đáng ngạc nhiên trong nghiên cứu này là cả 03 nhân tố là (i) Chính sách phát triển và kiểm soát rủi ro, (ii) Chính sách huy động và sử dụng vốn, và (iii) Sức mạnh và uy tín của ngân hàng đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi
quy cuối cùng, điều này không có nghĩa là các nhân tố này thật sự không tác động đến
Quản trị rủi ro thanh khoản ngân hàng. Dựa trên các kết quả đạt được ở chương 2, tác