6. Tổng quan về tài liệu nghiên cứu
3.2.4.Phân tích mô hình hồi quy
a. Phân tích bằng mô hình với ảnh hưởng cố định (FEM)
Mô hình với ảnh hƣởng cố định (FEM) quan tâm đến những đặc điểm riêng biệt của mỗi thực thể, trong trƣờng hợp này là đặc điểm riêng của mỗi doanh nghiệp, có thể ảnh hƣởng đến các biến độc lập và giả thuyết rằng có sự tƣơng quan giữa phần dƣ của mỗi thực thể với các biến độc lập.
Bảng 3.11. Kết quả phân tích hồi quy bội bằng mô hình FEM Y (ROA) Hệ số beta p-value X1 0.042606 (0.049401) 0.0000 X3 0.001171 (0.004948) 0.0072 X5 -0.009329 (0.00698) 0.8421 X6 -0.001421 (0.047758) 0.0014 X7 0.141306 (0.024417) 0.0000 X8 -0.025129 (0.063271) 0.0261 X9 0.291069 (0.343551) 0.1918 X10 -0.141716 (0.007544) 0.5278 Adj R-squared 75,56%
Từ kết quả của mô hình FEM ( bảng 3.11) cho thấy, với mức ý nghĩa α = 0,05 các biến X1, X3, X6, X7, X8 có ý nghĩa thống kê, trong khi các biến X5, X9, X10 không có ý nghĩa. Giá trị R2 = 75,56% cho biết mô hình giải thích đƣợc 75,56% sự biến động của HQKD đƣợc đại diện qua tỷ suất sinh lời từ tài sản ROA.
Bên cạnh đó, kết quả của mô hình còn cho thấy các biến X1, X3, X7 đại diện cho các nhân tố quy mô DN, tốc độ tăng trƣởng và thời gian hoạt động có mối quan hệ tỷ lệ thuận với HQKD, trong khi đó, các biến X6, X8 đại diện cho nhân tố cơ cấu vốn và lãi suất có quan hệ tỷ lệ nghich với HQKD.
b. Phân tích bằng mô hình với ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Trong phƣơng pháp ƣớc lƣợng theo cách tiếp cận của mô hình với ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM), sự biến động giữa các thực thể đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến các biến độc lập. Tuy nhiên, khác biệt giữa các thực thể có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc và REM xem các phần dƣ của mỗi thực thể là một biến giải thích mới.
Bảng 3.12. Kết quả phân tích hồi quy bội bằng mô hình REM
Y (ROA) Hệ số beta p-value X1 0.016773 (0.031407) 0.0000 X3 0.002243 (0.004753) 0.0271 X5 -0.013093 (0.006471) 0.2306 X6 -0.069098 (0.038451) 0.3085 X7 0.000584 (0.001661) 0.0000 X8 -0.09677 (14.05191) 0.0321 X9 -0.81954 (0.462423) 0.4411 X10 -0.10438 (0.074521) 0.0082 Adj R-squared 56,48%
Từ kết quả của mô hình REM ( bảng 3.12) cho thấy với mức ý nghĩa 5%, các biến X1, X3, X7, X8, X10 có ý nghĩa thống kê, trong khi đó các biến X5,
X6 và X9 không có ý nghĩa thống kê. R2 = 56,48% cho thấy mô hình giải thích đƣợc 56,48% sự biến động của HQKD của DN, đƣợc thể hiện qua ROA.
Cũng tƣơng tự nhƣ kết quả của mô hình FEM, kết quả của mô hình còn cho thấy các biến X1, X3, X7 có mối quan hệ tỷ lệ thuận với HQKD, và các biến X8, X10 có quan hệ tỷ lệ nghịch với HQKD.
Tóm lại, kết quả hồi quy của cả hai mô hình đều giống nhau về hƣớng tác động của bốn nhân tố: quy mô DN, tốc độ tăng trƣởng của DN, thời gian hoạt động và lãi suất đến HQKD của DN, với mức độ tác động khác nhau. Chính vì vậy để lựa chọn mô hình nào phù hợp hơn phải đƣợc xác định bằng kiểm định Hausman.
3.2.5.
Để lựa chọn mô hình thích hợp, chúng ta sử dụng kiểm định Hausman Với:
Ho: REM là mô hình thích hợp hơn FEM H1: FEM là mô hình thích hợp hơn REM
Nếu (Prob. > λ2) < 0,05 bác bỏ Ho, hay REM không hợp lý, FEM sẽ là mô hình thích hợp.
Bảng 3.13. Kết quả kiểm định Hausman
Chi Prob > Chi
15,015034 0.004
Mô hình FEM thích hợp
Kết quả của kiểm định Hausman cho giá trị (Prob > λ2)= 0,004< 0,05. Bác bỏ giả thiết H0, mô hình FEM đƣợc sử dụng để phân tích sự ảnh hƣởng của các nhân tố đến HQKD.
Vây, mô hình nghiên cứu xây dựng đƣợc là:
- Nhân tố quy mô: Hệ số hồi quy của nhân tố quy mô có ý nghĩa thống kê với ROA là βX1 = 0,042606. Khi tăng một đơn vị quy mô sẽ làm gia tăng tƣơng ứng 0,04 % tỷ suất sinh lời tài sản. Với hệ số β khá nhỏ cho thấy mức độ tác động của quy mô doanh nghiệp đến hiệu quả kinh doanh là không đáng kể.
- Nhân tố tốc độ tăng trƣởng: Hệ số hồi quy của nhân tố này có ý nghĩa thống kê với ROA là βX3 = 0,001171. Nhân tố này có mối quan hệ thuận chiều với ROA. Bởi 1% thay đổi của tốc độ tăng trƣởng doanh nghiệp kéo theo sự thay đổi ROA là 0,0012%.
- Nhân tố cơ cấu vốn: Hệ số hồi quy của chỉ tiêu cơ cấu vốn có mối quan hệ ngƣợc chiều với hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp. Cụ thể tỷ suất nợ có ý nghĩa thống kê với mô hình ROA với βX6 = -0,001421 và sự ảnh hƣởng của nhân tố này tới ROA không đáng kể khi tỷ suất nợ tăng 1% làm sụt giảm 0,0014% ROA.
- Nhân tố thời gian hoạt động: Hệ số hồi quy cho thấy thời gian hoạt động có ý nghĩa thống kê với ROA và hệ số bê ta là 0,141306. Kết quả mô hình chỉ ra rằng thời gian hoạt động của doanh nghiệp tăng 1% thì làm tăng 0,1413% ROA, điều này cho thấy tuổi đời hay kinh nghiệm của các doanh nghiệp trong ngành rất quan trọng và ảnh hƣởng nhiều đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.
- Nhân tố lãi suất: Cũng tƣơng tự nhƣ sự ảnh hƣởng của cơ cấu vốn, lãi suất có ảnh hƣởng khá rõ tới ROA. Cụ thể, lãi suất tăng lên 1% kéo theo sự giảm sút 0,025% ROA. Điều này cho thấy việc điều chỉnh tăng giảm lãi suất của các ngân hàng có ảnh hƣởng trực tiếp tới hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp trong ngành.