4.2.2.1. Phân tích ma trận hệ số tương quan
Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm Stata
Phân tích độ tương quan nhằm đo lường mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Nếu giữa các biến độc lập trong mô hình không có cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0.8 là chấp nhận được, nếu có cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0.8 (>0.8) xem như mô hình bị hiện tượng đa cộng tuyến.
Từ kết quả mô hình ở bảng 4.6, ta nhận thấy không có cặp biến độc lập nào có hệ số lớn hơn 0.8, giá trị tương quan lớn nhất là 0.723. Điều này cho thấy các biến trong mô hình là phù hợp.
4.2.2.2. Phân tích hồi quy các nhân tố tác động đến hiệu quả kinh doanh của các NHTMCP Việt Nam
Dựa vào dữ liệu của 20 NHTMCP trong thời gian từ năm 2008 đến năm 2015 với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và các biến độc lập là tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ cho vay trên tổng vốn huy động, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay, quy mô ngân hàng, tuổi ngân hàng, tỷ lệ tăng trưởng và tỷ lệ lạm phát; tác giả sử dụng phương pháp Pooled OLS để ước lượng tham số cho mô hình:
Kết quả mô hình hồi quy phương pháp Pooled OLS
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy theo phương pháp Pooled OLS
INF -0.0732 0.0910 0.2240 0.0688 -0.1453 -0.2332 0.2680 GDP 0.0141 0.1490 -0.0250 -0.2095 0.0152 0.0141 1.0000 SIZE 0.0391 0.0779 -0.6936 -0.2218 0.6186 1.0000 AGE 0.2652 0.1594 -0.3189 0.0587 1.0000 NPL -0.1026 -0.2098 0.1904 1.0000 CAP 0.1094 0.0246 1.0000 LDR 0.7232 1.0000 LAR 1.0000 LAR LDR CAP NPL AGE SIZE GDP (obs=160)
Number of obs = 160 F( 8, 151) = 6.54
Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2572
Adj R-squared = 0.2179 Root MSE = .00481
Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm Stata
Từ kết quả mô hình hồi quy theo phương pháp Pooled OLS ta thấy hệ số R2
= 25.72%, trong mô hình có biến CAP, NPL, GDP và INF là có ý nghĩa ở mức , các biến còn lại không có ý nghĩa trong mô hình.
Đối với các mô hình hồi quy tuyến tính mà dữ liệu bảng thì để tăng sự phù hợp của mô hình và đánh giá được tác động chéo của các biến thời gian và từng ngân hàng, cần phân tích hồi quy với hiệu ứng cố định hay với tác động ngẫu nhiên. Điều này đã được chứng minh qua nhiều nghiên cứu. Do đó, tác giả tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính với các hiệu ứng cố định và tác động ngẫu nhiên nhằm đánh giá và lựa chọn mô hình phù hợp.
Kết quả hồi quy với tác động ngẫu nhiên Random Effect
Bảng 4.8: Mô hình hồi quy với tác động ngẫu nhiên
Số quan sát = 160 Số nhóm = 20
R-sq: within = 0.2665 Obs per group: min = 8
between = 0.1439 avg = 8.0 _cons -.005761 .012216 -0.47 0.638 -.0298973 .0183753 INF .0003527 .000074 4.76 0.000 .0002064 .000499 GDP -.0015824 .0006911 -2.29 0.023 -.002948 -.0002169 SIZE .0009226 .00059 1.56 0.120 -.0002431 .0020883 AGE -.0000252 .0000518 -0.49 0.627 -.0001274 .0000771 NPL -.108637 .0422635 -2.57 0.011 -.1921412 -.0251327 CAP .0359031 .0113197 3.17 0.002 .0135376 .0582685 LDR .0056134 .0042674 1.32 0.190 -.0028181 .0140449 LAR -.0009378 .0045855 -0.20 0.838 -.0099978 .0081222 ROA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
overall = 0.2261 max = 8
Wald chi2(8) = 51.54 Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Số liệu xử lý từ phần mềm Stata
Kết quả ước lượng ở bảng 8.8 cho thấy:
+ Kết quả hồi quy tuyến tính có hệ số xác định R2 là 0,2665. Kết quả này hàm ý rằng, các biến độc lập đã đưa vào mô hình giải thích được 26,65% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA.
+ Thống kê prob>chi2 = 0.0000. Kết quả này hàm ý rằng giả thiết về các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ với mức ý nghĩa 1%. Nghĩa là mô hình này phù hợp và có ý nghĩa thống kê.
+ Coef là hệ số tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc ROA. P>|z| cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập trong mối quan hệ với biến phụ thuộc ROA. Trong đó, biến “tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ” và biến “lạm phát” có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; biến “tỷ lệ tăng trưởng” có ý nghĩa ở mức 5% và biến “tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản” có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Các biến “tỷ lệ
rho .30369408 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .00368579 sigma_u .00243416 _cons .008315 .0152965 0.54 0.587 -.0216656 .0382956 INF .0003368 .0000698 4.83 0.000 .0002001 .0004736 GDP -.0015384 .0006226 -2.47 0.013 -.0027587 -.0003181 SIZE .0003015 .0008164 0.37 0.712 -.0012986 .0019015 AGE -.0000843 .0000883 -0.95 0.340 -.0002573 .0000887 NPL -.1118973 .0411946 -2.72 0.007 -.1926372 -.0311573 CAP .0210368 .0117006 1.80 0.072 -.0018959 .0439695 LDR .0052069 .0045708 1.14 0.255 -.0037516 .0141655 LAR -.0004604 .0045655 -0.10 0.920 -.0094086 .0084878 ROA Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
cho vay trên tổng tài sản”, “tỷ lệ cho vay trên vốn huy động”, biến “tuổi ngân hàng” và biến “quy mô ngân hàng” không có ý nghĩa thống kê.
Kết quả mô hình hồi quy với tác động cố định (Fixed Effect)
Bảng 4.9: Mô hình hồi quy với tác động cố định Number of obs = 160 Number of groups = 20
R-sq: within = 0.4547 Obs per group: min = 8
F(8,132) = 13.76 Prob > F = 0.0000
Nguồn: Số liệu xử lý từ phần mềm Stata
Kết quả từ mô hình hồi quy với tác động cố định cho thấy:
+ Kiểm định F có hệ số hồi quy F = 13.76 với mức ý nghĩa 1%. Kết quả này hàm ý rằng giả thiết về các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ với mức ý nghĩa 1%. Nghĩa là mô hình này phù hợp và có ý nghĩa thống kê.
+ Kết quả hồi quy tuyến tính có hệ số xác định R2 là 0,4547. Kết quả này hàm ý rằng, các biến độc lập đã đưa vào mô hình giải thích được 45,47% sự thay
F test that all u_i=0: F(19, 132) = 6.59 Prob > F = 0.0000 rho .96604128 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .00368579 sigma_u .01965861 _cons -.0671688 .0238305 -2.82 0.006 -.1143079 -.0200297 INF .0000306 .0000788 0.39 0.698 -.0001252 .0001864 GDP -.0000655 .0005972 -0.11 0.913 -.0012469 .0011159 SIZE .0065822 .0015181 4.34 0.000 .0035793 .009585 AGE -.0021802 .0003262 -6.68 0.000 -.0028254 -.001535 NPL -.0786756 .0382218 -2.06 0.042 -.1542821 -.0030692 CAP .0313462 .0112309 2.79 0.006 .0091305 .053562 LDR -.0000379 .0047009 -0.01 0.994 -.0093367 .009261 LAR .0064417 .0045878 1.40 0.163 -.0026333 .0155168 ROA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
+ Coef là hệ số tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc ROA. + P>|t| cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập trong mối quan hệ với biến phụ thuộc ROA. Trong đó, biến CAP, AGE, SIZE có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, biến NPL có ý nghĩa thống kê ở mức 5%; các biến LAR, LDR, GDP và INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Lựa chọn mô hình Pooled OLS hay mô hình Random Effect
Để quyết định lựa chọn mô hình Pooled OLS hay mô hình Random Effect, tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier.
Bảng 4.10: Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier
Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 16.41 Prob > chibar2 = 0.0000
Kết quả kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier cho thấy giá trị Prob>chibar2 = 0.0000 < 0.05 nên tác giả quyết định chọn mô hình Random Effect.
Lựa chọn mô hình mô hình Random Effect hay mô hình Fix Effect
Để quyết định lựa chọn mô hình Random Effect hay mô hình Fix Effect, tác giả sử dụng kiểm định Hausman: Bảng 4.11: Kiểm định Hausman u 5.93e-06 .0024342 e .0000136 .0036858 ROA .0000295 .0054353 Var sd = sqrt(Var)
Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 47.31
Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) Kết quả kiểm định Hausman cho thấy giả thuyết H0: “Sự khác biệt trong các hệ số hồi quy không có tính hệ thống” bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%, vì prob>chi2 = 0.0001< 1%. Kết quả này hàm ý rằng, mô hình tác động cố định là mô hình phù hợp hơn so với mô hình tác động ngẫu nhiên.
Như vậy, hồi quy với mô hình Fixed Effect sẽ mang lại kết quả tốt nhất. Do đó, những phần tiếp theo sau đây tác giả sẽ thảo luận kết quả hồi quy đối trên cơ sở mô hình tác động cố định (fixed effect).
Mô hình hồi quy được viết lại như sau:
ROAi,t = βi + 0.0313CAPi,t – 0.0786NPLi,t – 0.0022AGEi,t + 0.0066SIZEi,t
Theo mô hình tác động cố định (fixed effect), những biến số có ý nghĩa thống kê bao gồm: tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (CAP) với mức ý nghĩa (P>|t|) = 0.006 < 1%, tuổi của ngân hàng (AGE) với mức ý nghĩa (P>|t|) = 0.000 < 1%, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay (NPL) có ý nghĩa thống kê ở mức 5% vì (P>|t|) =
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg INF .0000306 .0003368 -.0003062 .0000366 GDP -.0000655 -.0015384 .0014729 . SIZE .0065822 .0003015 .0062807 .0012799 AGE -.0021802 -.0000843 -.0020959 .000314 NPL -.0786756 -.1118973 .0332216 . CAP .0313462 .0210368 .0103094 . LDR -.0000379 .0052069 -.0052448 .0010984 LAR .0064417 -.0004604 .0069021 .0004514 Fix Random Difference S.E.
(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients
0.042 < 5%, quy mô ngân hàng (SIZE) có ý nghĩa thống kê ở mức 1% vì (P>|t|) = 0.0000 < 1%.