Kiểm định mô hình

Một phần của tài liệu Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các NH thương mại việt nam giai đoạn 2008 2018 khoá luận tốt nghiệp 021 (Trang 30)

4. Kết cấu của nghiên cứu

2.3.2. Kiểm định mô hình

Để phân tích ảnh hưởng của các nhân tố nội bộ và nhân tố vĩ mô tới “khả năng sinh lời”, sau khi tiến hành ước lượng lần lượt 3 mô hình: Pooled OLS, FEM, REM. Tác giả tiếp tục sử dụng các kiểm định để lựa chọn mô hình nào là phù hợp dùng cho bài nghiên cứu.

a) Kiểm định F: Pooled OLS và FEM

Dùng kiểm định F để xác định xem có thể gộp các hệ số chặn đặc trưng cho từng ngân hàng thành β0 được hay không, bằng cách kiểm định cặp giả thiết:

Ho: β1 = β2 =.. .= βk =0 (OLS) H1: Có ít nhất một βi ≠ 0 (FEM)

Nếu P-Value(F) < 1% => Bác bỏ Ho, chấp nhận H1 hay tồn tại sự khác biệt về hệ số chặn giữa các ngân hàng (mô hình FEM). Ngược lại, chấp nhận Ho => sử dụng mô hình Pooled OLS để thực hiện phân tích số liệu.

b) Kiểm định Breusch - Pagan

Ta thực hiện kiểm định Breusch - Pagan cho việc lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM. Ta có hai giả thuyết sau:

H0: Sai số của ước lượng không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng (mô hình Pooled OLS là phù hợp)

H1: Sai số của ước lượng có bao gồm cả sự sai lệch giữa các đối tượng (mô hình REM là phù hợp)

Nếu kiểm định này có nếu P-value < 1%, ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 => mô hình REM phù hợp hơn cho phân tích số liệu. Ngược lại, lựa chọn mô hình Pooled OLS để chạy dữ liệu.

c) Kiểm định Hausman

Ta sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM hay REM là phù hợp hơn trong phân tích dữ liệu. Ta có các giả thuyết sau:

H0: không có sự tương quan giữa sai số ngẫu nhiên và các biến giải thích (lựa chọn mô hình REM cho phân tích)

H1: có tương quan giữa sai số ngẫu nhiên và các biến giải thích (lựa chọn mô hình FEM cho phân tích).

Nếu P-value < 5% ta bác bỏ Ho, chấp nhận giả thuyết H1 => lựa chọn mô hình FEM cho phân tích số liệu. Ngược lại, lựa chọn mô hình REM.

Variable Obs Mean Std- Dev. Min Max RO Ξ 286 9.062763 6. 234331 .0682594 28.46444 SIZE 286 18.27538 1.291003 14.39359 20.99561 GA P 286 10.12167 5 . 654998 3.225274 46.24462

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. Phân tích thống kê mô tả

Dựa vào bảng phân tích tổng quan dưới đây, ta có thể đưa ra một số nhận xét tổng quan về “khả năng sinh lời” của hệ thống NHTM cũng như các nhân tố ảnh hưởng tới “khả năng sinh lời” của 26 ngân hàng được nghiên cứu. Bảng 3.1 chỉ ra rằng “khả năng sinh lời” trung bình của 26 NHTM trong 11 năm từ 2008 đến 2018 là 9,06% với độ lệch chuẩn 6,29%. Điều này cho thấy “khả năng sinh lời” trung bình trong 11 năm có sự chênh lệch tương đối giữa các ngân hàng và các năm với nhau. Có thể thấy biên độ biến động của “khả năng sinh lời” là rất lớn với giá trị nhỏ nhất là 0,068% (Ngân hàng TMCP Quốc dân năm 2012) và giá trị lớn nhất là 28,46% (Ngân hàng TMCP Á Châu năm 2008). Ngoài ra, dựa vào bảng ta cũng có thể có những đánh giá khái quát chung về các biến độc lập - các nhân tố ảnh hưởng đến “khả năng sinh lời” của hệ thống NHTM.

Quy mô ngân hàng không có sự chênh lệch quá lớn giữa các NHTM, chỉ có nhóm 4 ngân hàng có sở hữu vốn nhà nước là có sự chênh lệch lớn so với các ngân hàng còn lại là: Agribank, Vietcombank, BIDV và Vietinbank. Biến quy mô VCSH đạt giá trị trung bình là 10,12% đây là tỷ lệ trung bình khá cao cho thấy hệ thống NHTM Việt Nam nhìn chung vẫn đáp ứng được tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (9%). Tiếp đến là DA và LA với giá trị trung bình lần lượt là 62,85% và 54,31% cho thấy hoạt động kinh doanh chủ yếu của ngân hàng vẫn là huy động vốn và tín dụng. Tuy nhiên quy mô cho vay chỉ mới vượt quá 50% chứng tỏ các ngân hàng đã đa dạng hóa hoạt động kinh doanh của mình vào các hoạt động dịch vụ, ngoại hối, kinh doanh chứng khoán.. .nhằm phân tán rủi ro cho ngân hàng. Chỉ tiêu phản ánh khả năng thanh khoản của ngân hàng đạt giá trị trung bình là 20,1%, tuy nhiên chỉ tiêu này phân hóa quá lớn giữa các ngân hàng khi chỉ tiêu này đạt giá trị nhỏ nhất là 4,52% (Sacombank năm 2017) và giá trị lớn nhất là 61,1% (Seabank năm 2011). Nhóm các nhân tố vĩ mô chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của cuộc khủng hoảng kinh tế và các chính sách điều hành, năm 2011 Chính phủ đã áp dụng Chính sách tiền tệ thắt chặt rất hiệu quả, biểu hiện là lạm phát giảm từ 19,87% (năm 2008) xuống 0,6% (năm 2015) và GDP tăng trưởng liên tục qua các năm.

Bảng 3.1: Thống kê mô tả giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất.

LIQ 286 20.09956 10 .06001 4.519005 61.09695 C- DP 286 6.149091 .¢253344 5.23 7.08 CPI 286 7.783636 5.926894 . € 19.87 LG R 286 19.20182 3.491431 8.91 37.73 RO

E SIZE AP C DA LA LIQ GDP CPI LGR

RO E 1. OOOQ SIZE 0.3203 1.0000 CAP -0.2039 -0.7178 1.0000 D A L -0.1160 0.4529 -0.3866 1.0000 A 0.0013 0.2219 -0.0618 0.5623 1.0000 LIQ 0.2003 -Q.2608 0.1433 -0.5925 -0.6625 1.0000 GDP □ .0324 0.1880 -0.1461 0.1695 0.1949 -0.2415 1.0000 CPI 0.2297 -0.3201 0.3026 -0.5057 -O.2323 0.4245 -0.1245 1 0000 LGR 0.2154 -0.3002 0.1939 -0.2102 0.0255 0.2507 0.0052 0.2679 1.0000

(Nguồn: Kết quả chạy STATA)

3.2. Kiểm tra tự tương quan

Dựa vào bảng ma trận tương quan pearson dưới đây ta thể thấy tương quan giữa hầu hết các biến là tương đối thấp, tuy nhiên hệ số tương quan giữa SIZE với lượt lượt các biến, LGR, CPI, DA, CAP khá cao với mức giá trị tuyệt đối lần lượt là 30,02%, 32,01%, 45,29%, 71,78% nên rất dễ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nhưng các hệ số tương quan đều dưới 80% nên mô hình coi như không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Để đảm bảo chắc chắn không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến ta sử dụng hệ số phóng đại VIF để chứng minh.

Bảng 3.2: Bảng ma trận tương quan pearson giữa các biến trong mô hình

. correlate ROE SIZE CAP DA LA LIQ GDP CPI LGR

SIZE 2.41 O .414661 LI 2 2.40 O .416940 □A 2.27 O .441128 LA 2.26 O .442647 CA P 2.24 O .447250 CPI 1 . « O .674552 LG P 1.28 O .778553 GC P 1 . lũ O .512175 Mean VIF 1.93

(Nguồn: Kết quả chạy STATA)

3.3. Kiểm định hệ số phóng đại - VIF

Nhìn vào bảng hệ số phóng đại, ta có VIF = 1,93 <2. Vì vậy, có thể kết luận phần lớn các biến trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến với nhau và đây là một dấu hiệu tích cực trong việc kiểm định và lựa chọn mô hình kinh tế lượng phù hợp.

Bảng 3.3: Bảng hệ số phóng đại

Model 3755.54363 β 474.543575 Fro b

> F 0.0000

Residua1 7451.753□2 27

7 27.0460358 R-SquaredAdj R-Sqtiared == 0.33650.3173

Ictal 11251.3017 28 5 35.6186023 Roo t MSE = 5.2006 RO

E Coef . Std. Err. t F> I t I [SS⅞ Ccnz. Interval]

SIZE 2.711151 .3705575 7.32 0.000 1.581685 3.440618 CA P - .00402 .0314557 -0.05 0.561 -.1643708 .1563305 D A - .0503546 .0352168 -2.57 0.011 -.1557212 - .021068 L A .0705174 . 0345725 2.02 0.045 .0016711 .1353638 LIQ .1157573 .0474236 2.44 0.015 .0224414 .2051542 C- DF - .0050022 .5153827 -ũ .01 0.552 -1.015567 1.005562 CPI .2175415 .0632841 3.44 0.001 .0533626 .3425204 LG R .17Ễ547 .041088 4.30 0.000 .0556627 .2574313 _ccns -45.5751 8.064748 -5.70 0.000 -61.85108 -30.05512

F e ɪɪ đ,— a ff AiTt 5 dwith ni ɪ te CTtes si cm TTT rιτ∣⅛∙e obs 296

Groun variable - in MT TTFibe r

of groups = r oup : min = 26 R-≡q: within = 0.3996 Obs per rς 11 between = ve α rail = 0.3315 0.3179 avg = naur ɪ = 11.0 11 ccrr∙u_________i, Xb) = -0.5399 F <8r 252) Ptob > F 0.20.110000

ROE Coef . Std. Err. t p> I 11 [99% Conf Interval]

(Nguồn: Kết quả chạy STATA)

3.4. Các kết quả hồi quy

3.4.1. Mô hình phương pháp bình phưong nhỏ nhất (OLS)

Ta kiểm định mô hình OLS được kết quả như dưới ta thấy mô hình OLS có p- value = 0% nhỏ hơn 5% phù hợp với kết quả kiểm định. Trong 8 nhân tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời, kết quả mô hình cho ta được có 6 nhân tố có ý nghĩa thống kê là quy mô ngân hàng (Psize = 0,00%), quy mô tiền gửi (Pda = 1,1%), quy mô cho vay (Pla = 4,5%), khả năng thanh khoản (Pliq = 1,5%), lạm phát (Pcpi = 0,1%) và “tốc độ tăng trưởng tín dụng toàn hệ thống” (Plgr=0,00%). Theo mô hình OLS ta có thể giải thích “khả năng sinh lời” của hệ thống NHTM bị ảnh hưởng bởi quy mô ngân hàng, quy mô tiền gửi, quy mô cho vay, khả năng thanh khoản, lạm phát và “tốc độ tăng trưởng tín dụng toàn hệ thống”.

25

Bảng 3.4: Ket quả chạy mô hình OLS

reg RQE SIEE CAP DA LA LIQ GDP DPI LGR

(Nguồn: Kết quả chạy STATA)

3.4.2. Mô hình nhân tô ảnh hưởng cô định (FEM)

Đ A LIQ CDP CPI LGR ___crons 17702 12 . 1396754 .1275072 - . 71725 93 . 2752962 . 0331706 .0399443 . 469029□ .4747979 .0656694 .0433545 16.92363 dr n fl' fld fw ∣ ∣ Γ∣ I I O 0 0 0 0 O 000 OOO 007 132 000 000 OOO 09 74 5 - . 24 23 48 1 .0621746 - . 1116944 . 2151761 . 2199799 .2177984 .4046149 .3146909 -41.76915 sigma ________________________ 4.4104051 3.9406927

rho .55606947 (fraction of vari anc

e due to - -ɪɪJ

Var Sd = sqr t (Var) RO E 39.6106 6.234331 e 15.52898 3.340683 11.36602 3.371352 26

Giá trị P-value = 0,00% nhỏ hơn rất nhiều tỷ lệ 5%. Như vậy có thể bác bỏ giả thuyết mô hình không phù hợp của kiểm định. Các biến được đưa ra trong mô hình được cho là có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, để tìm hiểu rõ hơn về từng nhân tố ta dựa vào giá trị P-value của từng hệ số hồi quy βi. Trong mô hình FEM đang nghiên cứu, chỉ có hệ số β của sáu nhân tố SIZE, DA, LA, LIQ, CPI, LGR có giá trị P-value nhỏ hơn 5% ( Psize = 0,00%, Pda = 0,00%, Pla = 0,00%, Pliq = 0,7%, Pcpi = 0,00%, Plgr = 0,00%) nên có thể giải thích “khả năng sinh lời” bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi của quy mô ngân hàng, quy mô tiền gửi, quy mô cho vay, khả năng thanh khoản, lạm phát và “tốc độ tăng trưởng tín dụng toàn hệ thống”.

3.4.3. Kiểm định F: Pooled OLS và FEM

Dựa vào kết quả của kiểm định F, ta có Pr(F) =0,00% <1%. Ta bác bỏ giả thuyết H0 (mô hình Pooled OLS là phù hợp) và chấp nhận giả thuyết H1 (lựa chọn mô hình FEM để phân tích số liệu)

Bảng 3.6: Kết quả chạy kiểm định F

F test that all u_i=ũ: F(25, 252) = 9-22 Ercb > F = O.αααα

(Nguồn: Kết quả chạy STATA)

3.4.4. Mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)

Thực hiện chạy mô hình REM trong STATA ta thu được kết quả sau:

Bảng 3.7: Kết quả chạy mô hình REM

(Nguồn: Kết quả chạy STATA)

Giá trị P-value = 0,00% nhỏ hơn rất nhiều tỉ lệ 5%. Như vậy ta có thể bác bỏ giả thuyết mô hình không phù hợp của kiểm định. Để tìm hiểu rõ hơn về từng nhân tố ta dựa vào giá trị P-value của từng hệ số hồi quy βi. Trong mô hình REM đang nghiên cứu, có hệ số β của sáu nhân tố SIZE, DA, LA, LIQ, CPI và LGR có giá trị P- value nhỏ hơn 5% (Psize = 0,00%, Pda = 0,00%, Pla = 0,1%, Pliq = 0,5%, Pcpi = 0,00%, Plgr = 0,00%) nên có thể giải thích sự thay đổi của khả năng sinh lời chịu ảnh hưởng vào sự thay đổi của quy mô ngân hàng, quy mô tiền gửi, quy mô cho vay, khả năng thanh khoản, lạm phát và tốc độ tăng trưởng tín dụng của toàn hệ thống.

3.4.5. Kiểm định Breusch - Pagan

Kiểm định Breusch - Pagan cho ta thấy kết quả P-value = 0,00% <1%, ta bác bỏ H0 chấp nhận H1 hay mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên REM thích hợp nghiên cứu hơn mô hình Pooled OLS.

Bảng 3.8: Kết quả chạy kiểm định Breusch - Pagan

. JCttestQ

Breusch and Eagan Lagrangian multiplier test far random effects ROE[ID,t] = Xb + u[lɔ] + e[ID,t]

EIZE 4.556651 3.233203 1.363488 . 6865287 CA P -.053625 -.1225166 .0288876 .0256372 DA -.1770212 -.1711738 -.0058474 .0080442 L A .1386754 .1272485 . 0114264 . 0123243 LIQ .1275072 .1270222 .000485 .010567 GD P -.7172553 - .2732255 -.4440334 .2043777 CPI .2752882 .2124185 . 0628657 .0335835 LG R .2253075 . 1848508 . 0444166 .0232238

Iest: Var(u) = O

ChibarSJOli = 206.75 Ercb > ChibarS = O. QQQQ

(Nguồn: Kết quả chạy STATA)

3.4.6. Kiểm định Hausman

Ta thấy 2 mô hình REM, FEM đều giải thích được sự thay đổi của khả năng sinh lời, ta chạy kiểm định hausman test để xem mô hình nào có thể biểu hiện được sự ảnh hưởng đến khả năng sinh lời một cách chính xác nhất.

H0: không có sự tương quan giữa sai số ngẫu nhiên và các biến giải thích H1: có tương quan giữa sai số ngẫu nhiên và các biến giải thích

Bảng 3.9: Kết quả chạy kiểm định hausman test

hanaɪɪaɪɪ fe re

R-sq:

Obs per group:

within = = ũ.3783 min = 11 between = = 0.3336 avg = 11.0 overall = = ũ.3236 max = 11 FtS,254) = 25.83 C C r r(u_i, Xb) = -α.4304 Ercb > F — O .0000 RO E Caez . Std. Ξr r . t p> I t I [35⅝ Ccnz Interval] SIZE 4.557533 . 6112033 7.4 6 O .ααα 3.35332 5.761266 D A - .1634023 .0314303 -5.20 O .aaa - .2253007 - .1015033 L A .1288386 .0386375 3.3 3 0.001 . 0526238 .2050473 LI2 .151731 . 0456735 3.3 2 0.001 .0617841 .241678 CPI .2523337 . 0606644 4.1 6 O .aaa .1323303 .371863 LG R . 2170686 .0381571 5.6 3 O .aaa . 141324 .2322132

b = consistent under Hc and Ha√ obtained frɔɪɪɪ Jitreg B = inconsistent under Har ezzicieπt under Ho,’ obtained frɔɪɪɪ Jitreg

lest: Ho: difference in Caezzicients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(Vb-VB)^(-1)](b-B)

= lfl.T7 Prob-ChiD = 0.0161 (V_b-V_B is not positive definite)

(Nguồn: Kết quả chạy STATA)

Ket quả cho ta thấy p-value = 1,61% nhỏ hơn 5% nên ta bác bỏ Ho, chấp nhận H1. Mô hình nhân tố ảnh hưởng cố định FEM thích hợp nghiên cứu hơn mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên REM.

Ta lựa chọn mô hình FEM làm mô hình nghiên cứu, tác giả loại bỏ hai biến CAP và GDP ra khỏi mô hình vì hai biến này có p-value lớn hơn 5% (không có ý nghĩa). Đồng thời, giữ lại sáu biến còn lại và tiến hành ước lại mô hình.

Bảng 3.10: Kết quả ước lượng mô hình FEM sau khi đã loại bỏ các biến thừa

sigma_u 4.184017

sigma_e 3.3533331

rhc .5275701 : Zraction CZ va r i anee due tc u_i)

F test that all u_i=ũ: F(25 254) = 8 36 Ercb > F = O.OOOO

___________________Tên biến___________________ Chiều hướng tác động ____________________________Nhân tố nội bộ____________________________

Quy mô ngân hàng (SIZE)_______________________ ___________+___________ Quy mô VCSH (CAP)__________________________ ______Chưa rõ ràng______

Quy mô tiền gửi (DA)__________________________ -

Quy mô cho vay (LA)___________________________ ___________+___________ Khả năng thanh khoản (LIQ)_____________________ ___________+___________

____________________________Nhân tố vĩ mô____________________________

Với mô hình hồi quy có mức ý nghĩa 5%, ta có phương trình sau:

ROE = -80,138 + 4,558*SIZE - 0,163*DA + 0,129*LA + 0,152*LIQ + 0,252*CPI + 0,217*LGR

3.5. Thảo luận

3.5.1. Thảo luận kết quả từ mô hình FEM

Theo kết quả thu được từ mô hình FEM ở trên trong 8 nhân tố được lựa chọn vào mô hình thì có 6 nhân tố là tác động đến “khả năng sinh lời” của hệ thống NHTM

Lạm phát (CPI)________________________________ ___________+___________

chiều giữa quy mô ngân hàng với “khả năng sinh lời” của NHTM. Khi quy mô ngân hàng tăng 1 đơn vị thì “khả năng sinh lời” tăng 4.557593 đơn vị và Psize =0,00% cho thấy độ tin cậy cao và nhân tố quy mô ngân hàng có ảnh hưởng lớn đến “khả năng sinh lời”. Điều này là hoàn toàn phù hợp so với kỳ vọng ban đầu cũng như trùng khớp

Một phần của tài liệu Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các NH thương mại việt nam giai đoạn 2008 2018 khoá luận tốt nghiệp 021 (Trang 30)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(61 trang)
w