4.2.1. Kết quả phân tích tự tƣơng quan
Bên cạnh phân tích thống kê mô tả, nghiên cứu sử dụng hàm corr nêu tại phụ lục 4 để phân tích mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa các biến cũng đƣợc phân tích. Kết quả phân tích tƣơng quan tuyến tính đƣợc thể hiện ở bảng 4.4.
Bảng 4.4. Mối tƣơng quan giữa các biến
ROE ROA CAPITAL COST LOAN DEPOSIT LIQUID SIZE PROVI NPL GDP INF
ROE 1 ROA 0.6515 1 CAPITAL -0.0364 0.6114 1 COST -0.5768 -0.5859 -0.2508 1 LOAN -0.3122 -0.2421 0.0219 0.0718 1 DEPOSIT -0.3454 -0.3236 -0.1819 0.411 0.4962 1 LIQUID 0.2972 0.1593 0.0342 -0.2506 -0.4862 -0.636 1 SIZE 0.0763 -0.3885 -0.7323 0.1247 0.0828 0.2883 -0.0319 1 PROVI -0.0763 -0.18 -0.0919 -0.106 0.3814 -0.094 0.2654 0.193 1 NPL -0.3216 -0.1651 0.0874 0.1435 0.0401 -0.0162 -0.1773 -0.0729 -0.3474 1 GDP 0.0543 0.0329 -0.079 -0.0537 -0.0151 -0.0107 -0.0638 0.034 -0.0059 -0.1009 1 INF -0.3557 -0.3399 -0.326 0.2243 0.252 0.4968 -0.3204 0.3128 0.1677 -0.084 0.0244 1
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
Dựa vào bảng phân tích tƣơng quan trên, ta thấy: Biến INF, SIZE, COST, DEPOSIT, NPL, LOAN, PROVI tác động ngƣợc chiều lên biến phụ thuộc ROA,
trong khi đó các biến GDP, CAPITAL, LIQUID tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc ROA.
Biến INF, CAPITAL, COST, LOAN, DEPOSIT, NPL, PROVI tác động ngƣợc chiều lên biến phụ thuộc ROE, trong khi đó các biến GDP, SIZE, LIQUID tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc ROE.
Kết quả tƣơng quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trƣớc trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu hiện nay.
Bảng 4.4 thể hiện mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính theo từng cặp biến đƣợc phân tích. Các hệ số tƣơng quan tuyến tính nằm trong khoảng từ -1 đến 1 và đo lƣờng mức độ tƣơng quan tuyến tính giữa các biến độc lập ta thấy giữa các biến này không có biến nào có sự tƣơng quan có hệ số lớn hơn 0,8. Theo Kenedy (2008), hiện tƣợng đa cộng tuyến chỉ trở nên nghiêm trọng khi hệ số tƣơng quan từ 0,8 trở lên.
Qua phân tích tự tƣơng quan, mặc dù không có cặp biến nào có sự tƣơng quan có hệ số lớn hơn 0,8 nhƣng cặp biến CAPITAL và SIZE có hệ số tƣơng quan 0.7323 không loại trừ dấu hiệu của đa cộng tuyến. Để phát hiện một số biến có tƣơng quan tuyến tính mạnh với các biến còn lại của mô hình, ta sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF - Variance Inflation Factor). Theo quy tắc kinh nghiệm khi VIF > 10 thì mức độ đa cộng tuyến đƣợc xem là cao. Khi đó, hệ số hồi quy ƣớc lƣợng với độ chính xác không cao. Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính với hệ số VIF, các biến VIF lớn hơn 10 sẽ bị loại ra khỏi mô hình và tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi không còn biến nào có giá trị VIF > 10 (tức là không có hiện tƣợng đa cộng tuyến).
Đa cộng tuyến là hiện tƣợng các biến độc lập trong mô hình tƣơng quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ số VIF thông qua việc sử dụng hàm collin để kiểm định, kết quả kiểm định tại phụ lục 05.
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến
Tên biến VIF
ROE 5.44 ROA 7.28 CAPITAL 6.32 COST 2.1 DEPOSIT 3.11 LOAN 2.69 LIQUID 2.47 SIZE 2.72 PROVI 2.51 NPL 1.58 GDP 1.05 INF 1.92
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
Theo kết quả kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến ở bảng 4.5, hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình đƣợc đánh giá là không nghiêm trọng.
Tiếp theo, tác giả sẽ trình bày chi tiết kết quả quan trọng của nghiên cứu. Đó là kết quả phân tích hồi quy bảng các nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ suất sinh lợi của các NHTMCP có hội sở chính trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh
4.2.2. Kết quả kiểm định các giả thuyết hồi quy
Bảng 4.6 dƣới đây sẽ trình bày kết quả phân tích hồi quy bảng các nhân tố vốn chủ sở hữu, chi phí hoạt động, cho vay khách hàng, tiền gửi khách hàng, tính thanh khoản, quy mô ngân hàng, kinh tế, rủi ro tín dụng, nợ xấu, tốc độ tăng trƣởng, lạm phát.
4.2.2.1. Kiểm định việc lựa chọn mô hình 4.2.2.1.1. Lựa chọn mô hình giữa FEM và REM 4.2.2.1.1. Lựa chọn mô hình giữa FEM và REM
Ta đặt giả thuyết:
H0 : Chạy mô hình REM tốt hơn; H1 : Chạy mô hình FEM tốt hơn
Bảng 4.6. Kiểm định Hausman
Giá trị ROA ROE
Chi-Square 39.97 51.81
Prob>Chi-Square 0.0000 0.0000
Lựa chọn mô hình FEM FEM
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
Thông qua kết quả phân tích hồi quy theo phụ lục 06, 07, 08, 09. Tác giả tiến hành kiểm định Hausman cho việc lựa chọn giữa mô hình FEM và REM đƣợc nêu tại phụ lục 10. Kết quả cho thấy các chỉ số Prob.Chi-Square ở bảng 4.6 đều có giá trị < α = 5% nên ta kết luận bác bỏ giả thuyết H0 . Nhƣ vậy, phƣơng pháp ƣớc lƣợng FEM sẽ phù hợp hơn so với REM.
4.2.2.1.2. Lựa chọn giữa FEM và Pooled OLS
Ta đặt giả thuyết :
H0 : Chạy Pooled tốt hơn; H1 : Chạy FEM tốt hơn
Bảng 4.7. Kiểm định F
Gía trị ROE ROA
Thống kê F 6.03 2.22
Prob > F 0.0000 0.0328
Lựa chọn mô hình FEM FEM
Thông qua kết quả phân tích hồi quy theo phụ lục 06, 08, 11. Sau khi kiểm định F cho việc lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM, ta thấy các cặp kết quả ở bảng 4.7 đều có Prob < α = 5% nên ta kết luận bác bỏ giả thuyết H0. Nhƣ vậy, phƣơng pháp ƣớc lƣợng FEM sẽ tốt hơn so với Pooled OLS cho mô hình ƣớc lƣợng. Nhƣ vậy tác giả sẽ chọn mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) để phân tích kết quả.
4.2.2.2. Tổng hợp kết quả phân tích hồi quy theo mô hình FEM
Căn cứ kết quả lựa chọn mô hình hồi quy tại mục 4.3.1.1 tác giả tổng hợp kết quả phân tích hồi quy và mức độ tác động của các biến độc lập đến các biến phụ thuộc theo mô hình đã chọn (FEM) đƣợc nêu tại phụ lục 12.
Bảng 4.8. Bảng tổng hợp kết quả phân tích hồi quy mô hình ROA, ROE theo FEM
Biến độc lập ROE ROA
CAPITAL -.21706735** .0876294*** COST -.22102611*** -.02568612*** LOAN -.10492517 -.00711088 DEPOSIT -.05805136 -.0110104 LIQUID .04448673 .01465056 SIZE -.45510311 .26389755 PROVI .24790812 -.1778347 NPL -.33265451 -.07438158 GDP .0565951 .0846614 INF -.16568399* .00863288
Biến độc lập ROE ROA
Pro >F 0.0000 0.0328
R-squared 69.27% 67.68%
N 80 80
Ghi chú: * p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
Tác giả tiến hành kiểm định các vi phạm giả thuyết nhƣ phƣơng sai sai số không đổi, sự tự tƣơng quan của phần dƣ cũng nhƣ tƣơng quan phần dƣ của đơn vị chéo. Vấn đề đa cộng tuyến đã trình bày do ở phần 4.2 cho nên không đề cập lại và kết quả kiểm định các vi phạm giả thuyết lần lƣợt nhƣ sau:
4.2.2.3. Kiểm định các vi phạm giả thuyết của mô hình
- Kiểm định phƣơng sai sai số không đổi:
Phƣơng sai sai số thay đổi sẽ làm cho các ƣớc lƣợng thu đƣợc bằng phƣơng pháp hồi quy thông thƣờng trên dữ liệu bảng không còn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tƣợng ngộ nhận các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R-Squared không dùng đƣợc. Bởi vì phƣơng sai sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ƣớc lƣợng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phƣơng sai sai số không đổi bằng kiểm định Wald thông qua việc sử dụng lệnh xttest3, với giả thuyết H0: Phƣơng sai sai số không thay đổi; H1 : Phƣơng sai sai số thay đổi.
Bảng 4.9. Kiểm định phƣơng sai sai số không đổi
Chi2 Prob > Chi2
ROA 2079.06 0.0000
ROE 919.99 0.0000
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
- Kiểm định sự tự tƣơng quan của phần dƣ: Để kiểm tra phần dƣ có tƣơng quan hay không, nghiên cứu tiến hành sử dụng kiểm định Wooldridge thông qua
việc sử dụng lệnh xtserial với giả thuyết không bị tự tƣơng quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0: Không có tự tƣơng quan bậc 1, H1 : Có sự tƣơng quan bậc 1.
Bảng 4.10. Kiểm định sự tự tƣơng quan của phần dƣ
Thống kê F Prob. F
ROA 29.675 0.0004
ROE 24.176 0.0008
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
- Kiểm định tƣơng quan phần dƣ của đơn vị chéo
Giữa các sai số có mối quan hệ tƣơng quan với nhau sẽ làm cho các ƣớc lƣợng thu đƣợc bằng phƣơng pháp hồi quy thông thƣờng trên dữ liệu bảng không còn đáng tin cậy. Đối với những loại dữ liệu có thời gian quan sát ngắn nhƣng số lƣợng đơn vị chéo nhiều, phần dƣ của các đơn vị chéo có thể tƣơng quan với nhau. Để kiểm tra, sử dụng kiểm định Pesaran’s. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tƣơng quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0 : Phần dƣ của đơn vị chéo không tƣơng quan; H1 : Phần dƣ của đơn vị chéo tƣơng quan.
Bảng 4.11. Kiểm định tƣơng quan phần dƣ của đơn vị chéo
Prob
ROA 0.5874
ROE 0.7979
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
Qua kết quả kiểm định vi phạm giả thuyết của mô hình tại phụ lục 13, 14, 15, tác giả tổng hợp kết quả kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi, tự tƣơng quan bậc 1 và kiểm định tự tƣơng quan phần dƣ của đơn vị chéo tại Bảng 4.9, 4.10 và 4.11 cho thấy chỉ số Prob>Chi-Square của ROA, ROE và chỉ số Prob > F của ROA, ROE ở bảng 4.9 và bảng 4.10 đều nhỏ hơn 5% nên bác bỏ H0, do đó mô hình vừa có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi và vừa có sự tƣơng quan bậc 1; với chỉ số
Prob của ROA, ROE ở bảng 4.11 lớn hơn 5% nên chấp nhận H0, do đó không xuất hiện hiện tƣợng tự tƣơng quan phần dƣ của đơn vị chéo.
Nhƣ vậy, qua các kiểm định ta thấy mô hình có hai vi phạm giả thuyết là bị phƣơng sai sai số thay đổi và có sự tƣợng quan bậc 1.
4.2.2.4. Kiểm định các vi phạm giả thuyết của mô hình
Cách khắc phục khi phƣơng sai sai số thay đổi và sự tƣơng quan bậc 1 là chọn mô hình bình phƣơng bé nhất tổng quát khả thi - FGLS (Feasible General Least Square), là phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất thông thƣờng (OLS) áp dụng cho các biến đã đƣợc biến đổi từ một mô hình vi phạm các giả thiết cổ điển thành một mô hình mới thỏa mãn các giả thiết cổ điển. Do đó các tham số ƣớc lƣợng đƣợc từ mô hình mới sẽ đáng tin cậy hơn. Vì vậy tác giả sử dụng kết quả của mô hình hồi quy với phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) để phân tích cũng nhƣ giải thích kết quả. Tác giả tiến hành kiểm định về mặt ý nghĩa của mô hình hồi quy trên cơ sở kiểm định F, với giả thuyết đặt ra nhƣ sau:
H0 : β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7= β8 = β9 = β10 = 0 H1 : có ít nhất một hệ số βi ≠ 0
Bảng 4.12. Bảng tổng hợp kết quả chạy hồi qui FGLS
Tên biến ROA ROE
CAPTITAL 0.10099567*** -0.20054871*** COST -0.02970342*** -0.25120846*** LOAN -0.01381365** -0.12294783*** DEPOSIT -0.00589502 -0.03193785 LIQUID -0.00044285 -.07423603* SIZE 0.41528511** -1.0130377 PROVI -0.21957566** -0.43506065 NPL -0.11437918*** -0.58785243** GDP 0 .00271793 -0.24204543 INF -0.00065695 -.17197047** Cons -0.22261113 47.039734*** chi 2 387.4718 231.09918 df 10 10 N 80 80 rank 11 11 11 Ghi chú: * p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01
Nguồn Báo cáo tài chính của các Ngân hàng và tính toán của tác giả
Từ kết quả bảng 4.12 cho ta thấy các cặp hệ số Wald.Chi-Square của mô hình và giá trị Prob.Chi-Square của mô hình rất nhỏ là 0.0000 < α =5%. Do vậy, ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp.
4.3. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Dựa vào kết quả hồi qui ở bảng 4.12, tác giả kiểm định giả thuyết nghiên cứu của chỉ số ROA, ROE đã đƣợc đặt ra ở bảng 3.2
Với “ giả thuyết X1” : Kết quả hồi quy cho thấy mối tƣơng quan dƣơng giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và ROA nhƣng có mối tƣơng quan âm với ROE với giá trị hồi quy của biến CAPITAL lần lƣợt là 0.10099567 và -0.20054871, có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với ROA và ROE. Điều này chứng tỏ tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tác động cùng chiều với lợi nhuận ngân hàng đo lƣờng bằng chỉ số ROA nhƣng đối với ROE lại có tác động ngƣợc chiều. Nhƣ vậy biến CAPITAL có quan hệ cùng chiều với ROA và có quan hệ ngƣợc chiều với ROE, không thể bác bỏ giả thuyết X1 .
Với “giả thuyết X2: Kết quả hồi quy cho thấy có mối tƣơng quan âm giữa tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập COST và ROA, ROE với giá trị hồi qui của biến COST lần lƣợt là -0.02970342, -0.25120846 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này chứng tỏ tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập COST có tác động tiêu cực đến lợi nhuận ngân hàng đo lƣờng bằng chỉ số ROA, ROE. Nhƣ vậy không thể bác bỏ giả thuyết X2
Với “giả thuyết X3: Kết quả hồi quy cho thấy có mối tƣơng quan âm giữa tỷ lệ dƣ nợ tài khoản cho vay trên tổng tài sản LOAN với ROA và ROE với giá trị hồi qui của biến LOAN lần lƣợt là -0.01381365, -0.12294783 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% đối với ROA và 1% đối với ROE. Điều này chứng tỏ tỷ lệ dƣ nợ tài khoản cho vay trên tổng tài sản LOAN có tác động tiêu cực đến lợi nhuận ngân hàng đo lƣờng bằng chỉ số ROA, ROE. Nhƣ vậy không thể bác bỏ giả thuyết X3
Với “ giả thuyết X4” : Kết quả hồi quy cho thấy có mối tƣơng quan âm giữa tỷ lệ tổng tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản và ROA, ROE với giá trị hồi quy của biến DEPOSIT lần lƣợt là -0.00589502, -0.03193785 nhƣng không có ý nghĩa thống kê ở mức 10% đối với ROA, ROE. Điều này chứng tỏ tỷ lệ tổng tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản không có tác động đến lợi nhuận ngân hàng đo lƣờng bằng chỉ số ROA, ROE. Nhƣ vậy bác bỏ giả thuyết X4.
Với “giả thuyết X5: Kết quả hồi quy cho thấy có mối tƣơng quan âm giữa LIQUID với ROA, ROE với giá trị hồi qui của biến LIQUID lần lƣợt là -
0.00044285 không có ý nghĩa thống kê ở mức 10% đối với ROA và -0.07423603 với ý nghĩa thống kê ở mức 10% đối với ROE. Điều này chứng tỏ LIQUID không có tác động với lợi nhuận ngân hàng đo lƣờng bằng chỉ số ROA, nhƣng có tác động ngƣợc chiều với ROE, không thể bác bỏ giả thuyết X5
Với “giả thuyết X6” : Kết quả hồi quy cho thấy có mối tƣơng quan dƣơng giữa tổng tài sản và ROA và có mối tƣơng quan âm với ROE với giá trị hồi quy của biến SiZE lần lƣợt là 0.41528511, -1.0130377 với ý nghĩa thống kê ở mức 5% đối với ROA nhƣng không có ý nghĩa thống kê ở mức 10% đối với ROE. Điều này