Từ dữ liệu thu thập được và ứng dụng phần mềm SPSS thì mô hình hồi quy cho kết quả sau:
Bảng 3.1. Tóm tắt mô hình:
MÔ HÌNH TỔNG QUÁTb
Mô hình R R2 R hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin-Watson
1 .491a .241 .066 1.213239 1.361
a. Biến độc lập: (Constant), DCPBB, BMG, TTTD b. Biến phụ thuộc: GDP
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Nhìn vào Bảng tóm tắt của mô hình cho thấy: R2 = 0.241, R2 hiệu chỉnh = 0.066 nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 6,6% (tức các thành phần trong mô hình giải thích được 6.6% sự biến thiên của biến phụ thuộc). Kiểm định Durbin-Watson là 1 < 1,361 < 3 Các biến độc lập không tự tương quan.
Bảng 3.2. Bảng hệ số mô hình
Nguồn: Kết quả từ SPSS
HỆ SỐ MÔ HÌNHa
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn
hóa
t Sig. Chuẩn đoán đa cộng
tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 7.059 1.094 6.453 .000 TTTD .043 .026 .399 1.631 .127 .977 1.023 BMG -.020 .023 -.208 -.856 .407 .986 1.014 DCPBB -.009 .008 -.295 -1.213 .247 .984 1.016 a. Biến phụ thuộc: GDP
Bảng 3.3. Bảng kiểm định mô hình
ANOVAa
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
1 Hồi quy 6.076 3 2.025 1.376 .294b Số dư 19.135 13 1.472 Tổng cộng 25.211 16 a. Biến phụ thuộc: GDP b. Biến độc lập: (Constant), DCPBB, BMG, TTTD Nguồn: Kết quả từ SPSS
Từ kết quả kiểm định mô hình, nghiên cứu cho thấy: Sig. = 0,294 > 0,05. Chấp nhận giả thuyết H0.
Hệ thống NHTM Việt Nam (với ba đại lượng đại diện Tăng trưởng tín dụng, tăng trưởng cung tiền M2 và tỷ trọng tín dụng đối với GDP) không ảnh hưởng tới tăng trưởng kinh tế Việt Nam.
Đánh giá mô hình đề xuất:
Xét ba biến đại diện cho hệ thống NHTM Việt Nam là biến Tăng trưởng tín dụng, tăng trưởng cung tiền M2 và tỷ trọng tín dụng đối với GDP không ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Có 2 lý do dẫn đến kết quả này:
- Một là hệ thống NHTM Việt Nam không tác động đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam.
- Hai là cách lấy biến đại diện không phù hợp với mô hình hồi quy đề xuất.
Thực tế chúng ta điều biết rằng vai trò của hệ thống ngân hàng trong nền kinh tế rất quan trọng và đóng góp đáng kế vào tăng trưởng và phát triển kinh tế đất nước (trực tiếp và giám tiếp). Do đó cần xác định mối tương quan của từng biến (3 biến đại diện cho hệ thống NHTM) trên đối với tăng trưởng kinh tế.
Mối tƣơng quan giữa tăng trƣởng tín dụng và tăng trƣởng kinh tế:
H0: Tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng kinh tế không có mối liên hệ với nhau. Độ tin cậy là 95%.
H1: Tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng kinh tế có mối liên hệ với nhau. Từ số liệu thu thập và sử dụng phần mềm SPSS, ta có kết quả như sau:
Bảng 3.4. Bảng tương quan giữa GDP và TTTD
TƢƠNG QUAN
GDP TTTD
GDP
Hệ số tương quan Pearson 1 .447*
Sig. (2-tailed) .042
N 21 21
TTTD
Hệ số tương quan Pearson .447* 1
Sig. (2-tailed) .042
N 21 21
*. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0.05 (2-tailed).
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Nhận xét: Vì hệ số tương quan Pearson = 0.447 và Sig. = 0,042 < 0,05 Bác bỏ giả thuyết H0 Tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng kinh tế có mối liên hệ với
nhau với độ tin cậy là 95%.
Mối tƣơng quan giữa tăng trƣởng cung tiền M2 và tăng trƣởng kinh tế
Đặt giả thuyết nghiên cứu:
H0: Tăng trưởng cung tiền M2 và tăng trưởng kinh tế không có mối liên hệ với nhau. Độ tin cậy là 95%.
H1: Tăng trưởng cung tiền M2 và tăng trưởng kinh tế có mối liên hệ với nhau. Từ số liệu thu thập và sử dụng phần mềm SPSS, ta có kết quả như sau:
Bảng 3.5. Bảng tương quan giữa GDP và BMG
TƢƠNG QUAN
GDP BMG
GDP
Hệ số tương quan Pearson 1 -.100
Sig. (2-tailed) .694
N 21 18
BMG
Hệ số tương quan Pearson -.100 1
Sig. (2-tailed) .694
N 18 18
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Nhận xét: Vì hệ số tương quan Pearson = -0.1 và Sig. = 0,694 > 0,05 Chấp nhận giả thuyết H0 Tăng trưởng cung tiền M2 và tăng trưởng kinh tế không có mối
liên hệ với nhau với độ tin cậy là 95%.
Mối tƣơng quan giữa tỷ trọng tín dụng của hệ thống NHTM so với GDP và tăng trƣởng kinh tế:
Đặt giả thuyết nghiên cứu:
H0: Tỷ trọng tín dụng của hệ thống NHTM so với GDP và tăng trưởng kinh tế không có mối liên hệ với nhau. Độ tin cậy là 95%.
H1: Tỷ trọng tín dụng của hệ thống NHTM so với GDP và tăng trưởng kinh tế có mối liên hệ với nhau.
Từ số liệu thu thập và sử dụng phần mềm SPSS, ta có kết quả như sau:
Bảng 3.6. Bảng hệ số tương quan giữa GDP và DCPBB
HỆ SỐ TƢƠNG QUAN
GDP DCPBB
GDP
Hệ số tương quan Pearson 1 -.360
Sig. (2-tailed) .130
N 21 19
DCPBB
Hệ số tương quan Pearson -.360 1
Sig. (2-tailed) .130
N 19 19
Nhận xét: Vì hệ số tương quan Pearson = -0.36 và Sig. = 0,13 > 0,05 Chấp nhận giả thuyết H0 Tỷ trọng tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam so với GDP và tăng trưởng kinh tế không có mối liên hệ với nhau với độ tin cậy là 95%.
Kết luận: Như vậy qua ước lượng sự tương quan giữa các biến định của hệ thống
NHTM và Tăng trưởng kinh tế thì chỉ có biến Tăng trưởng tín dụng là có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế. Do đó nghiên cứu đề xuất mô hình hồi quy đơn biến giữa tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng kinh tế.
Mô hình hồi quy đề xuất:
Yi = β0 + β1X1i + εi (3.2)
Trong đó:
Yi: là giá trị dự đoán thứ I của biến phụ thuộc Xi: là giá trị quan sát thứ I của biến độc lập β0 : Hệ số chặn (hằng số)
β1: Hệ số hồi quy εi: Sai số ngẫu nhiên
Điều kiện vận dụng mô hình: Hai biến định lượng phải tuân theo quy luật phân
phối chuẩn.
Giả thuyết nghiên cứu:
Từ mô hình hồi quy trên, ta đưa ra giả thuyết nghiên cứu sau:
H0: Tăng trưởng tín dụng không có tác động tới tăng trưởng kinh tế với độ tin cậy là 95%.
H1: Tồn tại mối quan hệ giữa Tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng kinh tế Việt Nam.
Kiểm định phân phối chuẩn của 2 biến định tính nhƣ sau: Giả thuyết:
Đối với tăng trƣởng kinh tế:
H0: Biến tăng trưởng kinh tế tuân theo phân phối chuẩn.
H1: Biến tăng trưởng kinh tế không tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
Đối với biến tăng trƣởng tín dụng:
H0: Biến tăng trưởng tín dụng tuân theo phân phối chuẩn.
H1: Biến tăng trưởng tín dụng không tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của 2 biến định lƣợng trên: Đối với Biến định lƣợng tăng trƣởng kinh tế:
Bảng 3.7. Bảng thống kê biến GDP: THỐNG KÊ GDP N Số lượng 21 Lỗi 0 Trung bình 7.30810 Trung vị 7.34000 Kiểm định Skewness -.264
Sai số chuẩn của Skewness .501
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Bảng 3.8. Bảng kiểm định phân phối chuẩn biến GDP:
KIỂM ĐỊNH PHÂN PHỐI CHUẨN
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Thống kê df Sig. Thống kê df Sig.
GDP .134 21 .200* .960 21 .513
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Nhận xét: Trong bảng thống kê cho thấy độ nhọn (Skewness = (-0,264) gần bằng không. Đồ thị của GDP có dạng hình chuông úp gần mức cân đối. Trong bảng kiểm định thì Sig. của phép kiểm Shapiro-Wilk (n = 21< 50) là 0,513 > 0,05 Chấp nhập giải thuyết H0.
Biến tăng trưởng kinh tế tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
Đối với Biến định lƣợng tăng trƣởng tín dụng:
Bảng 3.9. Bảng thống kê biến TTTD: THỐNG KÊ TTTD N Số lượng 21 Lỗi 0 Trung bình 30.3638 Trung vị 26.8500 Skewness 1.182
Sai số chuẩn Skewness .501
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Bảng 3.10. Bảng kiểm định phân phối chuẩn biến TTTD:
KIỂM ĐỊNH PHÂN PHỐI CHUẨN
Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk
Thống kê Df Sig. Thống kê df Sig.
TTTD .172 21 .106 .913 21 .064
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Nhận xét: Trong bảng thống kê cho thấy độ nhọn (Skewness = (1,182) gần bằng không. Đồ thị của GDP có dạng hình chuông úp gần mức cân đối. Trong bảng kiểm định thì Sig. của phép kiểm Shapiro-Wilk (n = 21< 50) là 0,064 > 0,05 Chấp nhập giải thuyết H0.
Biến tăng trưởng tín dụng tuân theo quy luật phân phối chuẩn
Vậy: biến tăng trưởng kinh tế và biến tăng trưởng tín dụng thỏa điều kiện mô hình hồi quy đơn biến.
Bảng 3.11. Bảng mô hình tổng quát
MÔ HÌNH TỔNG QUÁTb
Mô hình R R2 R hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin-Watson
1 .447a .199 .157 1.298223 .705
a. Biến độc lập: (Constant), TTTD b. Biến phụ thuộc: GDP
Nguồn: Kết quả từ SPSS
Theo bảng tóm tắt mô hình hồi quy thì: R2 hiệu chỉnh bằng 15,7% mức độ tương quan giữa tăng trưởng kinh tế và tăng trưởng tín dụng ở mức trung bình, điều này có nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 15,7%, tức là thành phần trong mô hình giải thích được 15,7% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 3.12. Bảng kiểm định mô hình
ANOVAa
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
1 Hồi quy 7.978 1 7.978 4.734 .042b Số dư 32.022 19 1.685 Tổng cộng 40.000 20 a. Biến phụ thuộc: GDP b. Biến độc lập: (Constant), TTTD Nguồn: Kết quả từ SPSS
Từ kết quả kiểm định mô hình, nghiên cứu cho thấy: Sig. = 0,042 < 0,05. Bác bỏ giả thuyết H0
Bảng 3.13. Bảng hệ số mô hình
HỆ SỐ MÔ HÌNHa
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Chuẩn đoán đa cộng
tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 6.000 .665 9.026 .000
TTTD .043 .020 .447 2.176 .042 1.000 1.000
a. Biến phụ thuộc: GDP
Như vậy, mô hình hồi quy dạng chuẩn hóa được viết lại như sau:
GDP = 0,447*TTTD (3.3)
Kết luận: Mô hình này được phát biểu như sau: khi tăng trưởng tín dụng tăng 1%
thì tăng trưởng kinh tế tăng 0,447%. Điều này khá hợp lý trong thực tế hiện nay của nền kinh tế Việt Nam.
Kết luận chƣơng 3
Qua phân tích hai mô hình hồi quy tuyến tính giữa các biến đại diện của hệ thống NHTM (TTTD, BMG và DCPBB) với tăng trưởng kinh tế (GDP) thì chỉ có tăng trưởng tín dụng tác động đến tăng trưởng kinh tế. Hai biến còn lại là tăng trưởng cung tiền M2 và tỷ trọng tín dụng so với GDP thì không tác động tới tăng trưởng kinh tế. Điều này có thể trong thống kê không có ý nghĩa, tuy nhiên dựa vào vai trò của hệ thống NHTM trong nền kinh tế thì có thể thấy chúng đóng vai trò rất lớn trong chính sách tiền tệ cũng mức độ đóng góp trong nền kinh tế.
Thông qua mô hình hồi quy trên, việc tái cấu trúc hiện nay ngoài việc kiểm soát rủi ro tín dụng, xử lý nợ xấu thì cần quan tâm tới tốc độ tăng trưởng tín dụng. Việc tăng trưởng tín dụng sẽ góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế nhanh hơn. Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng sẽ mất một khoảng thời gian (độ trễ) mới có thể tác động đến tăng trưởng kinh tế.
CHƢƠNG 4
KIẾN NGHỊ, GIẢI PHÁP ĐỂ HOÀN THIỆN CẤU TRÚC