Bảng 4.2. Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu bảng gồm 23 ngân hàng với 11 biến quan sát trong giai đoạn 2010 –2017, do đó, với sốlượng 183 quan sát như
trên thì hiện tượng đa cộng tuyến cần phải được chú ý đểtránh trường hợp hồi quy giả mạo do các biến độc lập tựtác động với nhau. Để kiểm tra hiện tượng tựtương
quan giữa các biến, tác giảđã tiến hành kiểm tra mức độtác động giữa các biến độc lập với nhau, kết quảphân tích được trình bày ở ma trận tựtương quan sau.
Bảng 4.2. Ma trận đa cộng tuyến
STDTA LTDTA TDTA LQDTY SZ GOP RGDP INF
STDTA 1 LTDTA 0.645 1 TDTA -0.0676 -0.035 1 LQDTY -0.0856 -0.2846 0.1287 1 SZ -0.0297 0.175 0.0488 -0.0366 1 GOP 0.002 -0.0139 -0.0034 -0.0348 -0.0468 1 RGDP -0.0062 0.121 0.0485 0.0219 0.2797 -0.1463 1 INF 0.0028 -0.056 -0.0515 -0.0076 -0.2008 0.0719 -0.0903 1
Theo Wooldridge (2015), đa cộng tuyến tồn tại nếu hệ số tương quan lớn
hơn 0,7. Kết quảđược trình bày trong ma trận trên cho thấy không có sựtương quan
cao giữa các biến, biểu thị rằng đa cộng tuyến không phải là một mối quan tâm nghiêm trọng trong các kết quả hồi quy về sau của mô hình. Tác giảcũng tiến hành một thử nghiệm để kiểm tra xem có tồn tại đa cộng tuyến giữa các biến độc lập hay không. Nachane (2006) cho rằng VIF <10.0 là chấp nhận được, nghĩa là mức độ tác
động giữa các biến độc lập khoogn ảnh hưởng đến ý nghĩa mô hình. Theo Bảng 4.3, hệ số lạm phát chênh lệch cao nhất (VIF) là 2,48; do đó, có mức độ đa cộng tuyến của các biến độc lập trong mô hình tương đối thấp và như vậy, đa cộng tuyến dường
như không phải là một vấn đề trong nghiên cứu này.
Bảng 4.3. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Variable VIF 1/VIF
LTDTA 2.48 0.403226 STDTA 2.47 0.404858 GOP 1.44 0.694444 LQDTY 1.4 0.714286 SZ 1.35 0.740741 RGDP 1.11 0.900901 TDTA 1.11 0.900901 INF 1.09 0.917431 Mean VIF 1.56 4.3. Kết quả hồi quy
4.3.1. Kết quả phân tích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và ROA
4.3.1.1. Các mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROA
Mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và ROA:
ROAit = α0+ β1STDTAit+ β2 LTDTAit+ β3 TDTAit+ λ1 LQDTYit+ λ2SZit+ λ3GOPit
+ θ1RGDPt+ θ2 INFt+ εit (4.1)
Giả thiết của mô hình:
H0: Cấu trúc vốn không có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đo bằng ROA
H1: Cấu trúc vốn có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đo bằng ROA
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy OLS với biến phụ thuộc ROA
Dependent Variable: ROA Cross-sections included: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.329162 0.117641 2.798037 0.0057 STDTA 0.008869 0.006946 1.276938 0.2033 LTDTA -0.034707 0.010854 -3.197646 0.0016 TDTA -0.000535 0.001064 -0.502644 0.6158 LQDTY -0.000260 0.000467 -0.556021 0.5789 SZ 0.003547 0.001502 2.361368 0.0193 GOP 7.70E-05 7.34E-05 1.048843 0.2957 RGDP -0.035766 0.012300 -2.907677 0.0041 INF 0.010225 0.020132 0.507903 0.6122 R-squared 0.219726 Mean dependent var 0.010551 Adjusted R-squared 0.184056 S.D. dependent var 0.009726 F-statistic 6.160018
Prob(F-statistic) 0.000001
Dựa trên bảng kết quả hồi quy mô hình OLS như trên, giá trị P – value < 0.05 cho
thấy mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ
nợ ngắn hạn và tổng nợ không có tác động nhiều đến hiệu quả hoạt động của ngân
hàng thương mại. Các biến kiểm soát như quy mô và tốc độtăng trưởng GDP có tác
động tích cực đến biến phụ thuộc.
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy mô hình FEM với biến phụ thuộc ROA
Dependent Variable: ROA Method: Panel Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.529456 0.123724 4.279345 0.0000 STDTA 0.028526 0.022366 1.275401 0.2041 LTDTA 0.003939 0.020604 0.191170 0.8486 LQDTY 0.000529 0.001025 0.516246 0.6064 TDTA -0.001084 0.001038 -1.044100 0.2981 GOP 0.000114 7.28E-05 1.561628 0.1204
SZ 0.021517 0.006012 3.579259 0.0005 INF -0.004874 0.019028 -0.256164 0.7982 RGDP -0.073037 0.015649 -4.667300 0.0000
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.423149 Mean dependent var 0.010551 Adjusted R-squared 0.310041 S.D. dependent var 0.009726 F-statistic 3.741106
Prob(F-statistic) 0.000000
Kết quả kiểm định FEM cho thấy giá trị P – value của các biến động lập đều lớn
hơn 0.05. Như vậy , bác bỏ các giả thiết H1a, H1b, H1c điều này chứng tỏ các biến
độc lập không có tác động đến ROE, chấp nhận giả thiết H1e chứng minh quy mo
của ngân hàng có tác động tích cực đến ROA.
Bảng 4.6. Kết quả hồi quy mô hình REM với phụ thuộc ROA
Dependent Variable: ROA
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.344476 0.109762 3.138390 0.0020 LTDTA -0.030416 0.013042 -2.332034 0.0208 STDTA 0.009510 0.008676 1.096112 0.2745 TDTA -0.000805 0.001007 -0.799622 0.4250 SZ 0.004538 0.001998 2.271948 0.0243 LQDTY -2.95E-05 0.000581 -0.050860 0.9595 GOP 8.18E-05 7.00E-05 1.168157 0.2443 RGDP -0.038332 0.011644 -3.292132 0.0012 INF 0.008786 0.018579 0.472931 0.6369
Weighted Statistics
R-squared 0.211291 Mean dependent var 0.006940 Adjusted R-squared 0.175236 S.D. dependent var 0.009098 S.E. of regression 0.008263 Sum squared resid 0.011948 F-statistic 5.860194 Durbin-Watson stat 1.463217 Prob(F-statistic) 0.000001
Unweighted Statistics
R-squared 0.214627 Mean dependent var 0.010551
Sum squared resid 0.013596 Durbin-Watson stat 1.285929
Với P – value < 0.05, kết quả hồi quy mô hình REM cho thấy chỉ có nợ dài hạn có
tác động và tác động tiêu cực đến ROA, các biến độc lập còn lại không có ý nghĩa
thống kê. Mô hình có ý nghĩa ở mức 5%. Kết quả hồi quy cho thấy hệ số β2 = -
0,0304 cho thấy tác động ngược chiều của nợ dài hạn lên hiệu quả hoạt động của
ngân hàng thương mại.
4.3.1.2. Lựa chọn mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROA
Bảng 4.7. Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình OLS so với FEM
Redundant Fixed Effects Tests Equation: EQ02
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.452482 (22,153) 0.0008 Cross-section Chi-square 55.579326 22 0.0001
Kết quả cho thấy mức ý nghĩa của hầu hết các giá trị thống kê F và χ2 đều
nhỏhơn 0.05. Điều đó có nghĩa là có thể bác bỏ các ràng buộc về hệ sốđộ cắt riêng
theo đối tượng hoặc thời gian, cũng như cả 2 ràng buộc trên. Do vậy, ước lượng
Pooled OLS là không phù hợp trong trường hợp này.
Bảng 4.8. Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình FEM so với REM
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ03
Test cross-section random effects Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.000000 8 1.0000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews
Kiểm định Hausman Với Prob = 1.00 > 0.05 cho thấy chúng ta chấp nhận giả
thuyết không có sự tương quan giữa các sai số đặc trưng của các đơn vị bảng với biến giải thích X, do vậy, ước lượng REM là phù hợp hơn so với ước lượng FEM.
Như vậy, để giải thích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của
ngân hàng được đo lường bằng ROA, mô hình REM là phù hợp nhất. Theo đó, chỉ
có tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có tác động tiêu cực đến ROA, hai biến cấu trúc vốn còn lại không có ý nghĩa thống kê. Các biến kiểm soát như quy mô của ngân hàng và tốc độtăng trưởng GDP của nền kinh tế cũng ảnh hưởng đến ROA, cụ thể
là quy mô của ngân hàng càng lớn thì ROA càng cao trong khi tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế lại có tác động ngược chiều đến ROA của ngành ngân hàng.
4.3.2. Kết quả phân tích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và ROE
4.3.2.1. Các mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROE
Mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và ROA:
ROEit = α0+ β1STDTAit+ β2 LTDTAit+ β3 TDTAit+ λ1 LQDTYit+ λ2SZit+ λ3GOPit
+ θ1RGDPt+ θ2 INFt+ εit (4.2)
Giả thiết của mô hình:
H0: Cấu trúc vốn không có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đo bằng ROE
H1: Cấu trúc vốn có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đo bằng ROE
Bảng 4.9. Kết quả hồi quy OLS với biến phụ thuộc ROE
Dependent Variable: ROE Method: Panel Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.900673 0.969918 1.959622 0.0516 LTDTA -0.219159 0.089487 -2.449053 0.0153 STDTA 0.052386 0.057265 0.914802 0.3616 TDTA -0.002827 0.008775 -0.322136 0.7477 SZ 0.092783 0.012386 7.491180 0.0000 LQDTY -0.001226 0.003854 -0.318033 0.7508 GOP 0.000305 0.000605 0.503339 0.6154 RGDP -0.263483 0.101414 -2.598095 0.0102
INF 0.082774 0.165980 0.498700 0.6186 R-squared 0.289954 Mean dependent var 0.092694 Adjusted R-squared 0.257494 S.D. dependent var 0.084061 F-statistic 8.932845
Prob(F-statistic) 0.000000
Kết quả hồi quy OLS về sự tác động của các biến trong mô hình lên chỉ số
ROE có P – value < 0.05 => mô hình có ý nghĩa. Cụ thể, tỷ lệ nợ dài hạn có tác
động ngược chiều đến ROE, quy mô và tốc đồ tăng trưởng của ngân hàng có tác
động tích cực đến ROE trong khi các biến khác có P – value > 0.05 cho thấy các
biến này không có ý nghĩa trong mô hình này. Tác giả đã dùng một kiểm định khác
là kiểm định FEM.
Bảng 4.10. Kết quả hồi quy FEM với biến phụ thuộc ROE
Dependent Variable: ROE Method: Panel Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.668925 1.010867 3.629484 0.0004 LTDTA 0.004096 0.168346 0.024329 0.9806 STDTA 0.244885 0.182739 1.340084 0.1822 TDTA -0.008062 0.008479 -0.950756 0.3432 SZ 0.274845 0.049117 5.595755 0.0000 GOP 0.000551 0.000595 0.925819 0.3560 LQDTY 0.006111 0.008372 0.729925 0.4666 RGDP -0.610629 0.127855 -4.775966 0.0000 INF -0.043199 0.155463 -0.277872 0.7815 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.484499 Mean dependent var 0.092694 Adjusted R-squared 0.383420 S.D. dependent var 0.084061 F-statistic 4.793282
Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews
Kết quả kiểm định FEM cho thấy các biến cấu trúc vốn không có tác động
đến ROE, P – value < 0.05 cho thấy mô hình có ý nghĩa. Tác giả thực hiện thêm
một kiểm định về tác động của các biến cấu trúc vốn lên biến phụ thuộc bằng mô
hình FEM. Như vậy, để giải thích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt
động của ngân hàng được đo lường bằng ROE, mô hình REM là phù hợp nhất.
Theo đó, chỉ có tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có tác động tiêu cực đến ROA, hai
biến cấu trúc vốn còn lại không có ý nghĩa thống kê. Các biến kiểm soát như quy
mô của ngân hàng và tốc độ tăng trưởng GDP của nền kinh tếcũng ảnh hưởng đến ROA, cụ thể là quy mô của ngân hàng càng lớn thì ROA càng cao trong khi tốc độ
tăng trưởng của nền kinh tế lại có tác động ngược chiều đến ROA của ngành ngân
hàng.
Bảng 4.11. Kết quả hồi quy mô hình REM với biến phụ thuộc ROE
Dependent Variable: ROE
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.005277 0.896052 2.237904 0.0265 LTDTA -0.214530 0.105397 -2.035453 0.0433 STDTA 0.070660 0.069937 1.010345 0.3137 TDTA -0.005359 0.008222 -0.651846 0.5154 SZ 0.103673 0.016046 6.461071 0.0000 GOP 0.000289 0.000572 0.506167 0.6134 LQDTY 0.001119 0.004685 0.238893 0.8115 RGDP -0.284624 0.094964 -2.997179 0.0031 INF 0.073475 0.151764 0.484140 0.6289 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.025786 0.1324 Idiosyncratic random 0.066007 0.8676 Weighted Statistics
R-squared 0.232780 Mean dependent var 0.062200 Adjusted R-squared 0.197707 S.D. dependent var 0.076276 S.E. of regression 0.068321 Sum squared resid 0.816864 F-statistic 6.637029 Durbin-Watson stat 1.607166 Prob(F-statistic) 0.000000
R-squared 0.284994 Mean dependent var 0.092694 Sum squared resid 0.924589 Durbin-Watson stat 1.419914
Kết quả kiểm định REM cho thấy chỉ có tỷ lệ nợ dài hạn tác động đến ROE
và tác động ngược chiều, các biến như quy mô và tốc độ tăng trưởng GDP của công
ty cũng có tác động cùng chiều đến ROE, còn các biến khác không có quan hệ với
ROE. Kết quảnày có nghĩa thống kê ở mức 5%.
4.3.2.2. Lựa chọn mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROE
Bảng 4.12. Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình OLS so với FEM
Redundant Fixed Effects Tests
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.624576 (22,153) 0.0003 Cross-section Chi-square 58.915041 22 0.0000
Kết quả trên cho thấy P–value của các giá trị thống kê F và χ2 đều nhỏ hơn 0.05.
Điều đó có nghĩa là có thể bác bỏ các ràng buộc về hệ sốđộ cắt riêng theo đối tượng
hoặc thời gian, cũng như cả 2 ràng buộc trên. Do vậy, ước lượng Pooled OLS là không phù hợp trong trường hợp này.
Bảng 4.13. Kết quả kiểm định Hausman về sự phù hợp của mô hình FEM so với REM
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ06
Test cross-section random effects Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.000000 8 1.0000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews
Kiểm định Hausman Với P–value = 1.00 > 0.05 cho thấy chúng ta chấp nhận giả thuyết không có sự tương quan giữa các sai số đặc trưng của các đơn vị
bảng với biến giải thích X, do vậy, ước lượng REM là phù hợp so với ước lượng FEM. Như vậy, để giải thích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động
của ngân hàng được đo lường bằng ROA, mô hình REM là phù hợp nhất. Theo đó,
chỉ có tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có tác động tiêu cực đến ROE, hai biến cấu trúc vốn còn lại không có ý nghĩa thống kê. Các biến kiểm soát như quy mô của ngân hàng và tốc độtăng trưởng GDP của nền kinh tếcũng ảnh hưởng đến ROE, cụ
thể là quy mô của ngân hàng càng lớn thì ROE càng cao trong khi tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế lại có tác động ngược chiều đến ROE của ngành.
4.3.3. Kết quả phân tích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và EPS
4.3.3.1. Các mô hình hồi quy với biến phụ thuộc EPS
Mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và EPS:
EPSit = α0+ β1STDTAit+ β2 LTDTAit+ β3 TDTAit+ λ1 LQDTYit+ λ2SZit+ λ3GOPit +
θ1RGDPt+ θ2 INFt+ εit (4.3)
Giả thiết của mô hình:
H0: Cấu trúc vốn không có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đo bằng EPS
H1: Cấu trúc vốn có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đo bằng EPS
Bảng 4.14. Kết quả hồi quy OLS với biến độc lập EPS
Dependent Variable: EPS Method: Panel Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.965630 13.06036 -0.150504 0.8805 STDTA 0.021731 0.771091 0.028183 0.9775 LTDTA -2.303091 1.204982 -1.911307 0.0576 TDTA -0.056422 0.118153 -0.477535 0.6336 LQDTY -0.071478 0.051894 -1.377402 0.1701 SZ 1.066422 0.166777 6.394280 0.0000 GOP 0.008732 0.008152 1.071097 0.2856 RGDP -0.499135 1.365579 -0.365511 0.7152
INF 3.372919 2.234985 1.509146 0.1331 R-squared 0.233511 Mean dependent var 1.326462 Adjusted R-squared 0.198472 S.D. dependent var 1.089442 F-statistic 6.664237
Prob(F-statistic) 0.000000
Kết quả hồi quy OLS về tác động của các biến độc lập và biến kiểm soát lên EPS có P – value = 0 < 0.05 nên mô hình có ý nghĩa thống kê, kết quả hồi quy các biến cho thấy tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, nợ dài hạn trên tổng tài sản và tổng nợ trên tổng tài sản không có tác động đến thu nhập trên cổ phiếu của ngân hàng. Các biến kiểm soát của ngân hàng là tỷ lệ thanh khoản ngắn hạn và tốc độ
tăng trưởng của tổng tài sản cũng không có tác động lên thu nhập trên cổ phiếu.
Như vây, kết quả hồi quy OLS cho thấy không có tác động của cấu trúc vốn đến
hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Bảng 4.15. Kết quả hồi quy FEM với biến độc lập EPS
Dependent Variable: EPS Method: Panel Least Squares