Tiến hành hồi quy Mô hình 1 lần lượt theo Pooled OLS, FEM và REM. Kết quả hồi quy của các nhân tố đến lợi nhuận của QTDND được được tổng hợp và trình bày tại Bảng 4.4.
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy Mô hình 1
Biến Pooled OLS FEM REM
Hệ số β P-value Hệ số β P-value Hệ số β P-value
C 3.019784 0.0000 2.653984 0.0001 2.870055 0.0118 SIZE -0.388830 0.1055 0.011787 0.0458 0.006035 0.0339 CA -0.078173 0.0000 0.078181 0.0000 0.079117 0.0000 LQD 0.054852 0.5333 -0.089412 0.0362 -0.044050 0.5702 ∆CD 0.007206 0.0150 0.007528 0.0094 0.007763 0.0022 NPL 0.129627 0.3556 -0.023473 0.0476 -0.119775 0.3214 CPI 0.049233 0.0421 -0.039011 0.1462 -0.053969 0.1461 GDP -0.275833 0.0069 0.234775 0.8422 0.302766 0.0820 R2 = 0.131120 R2 = 0.289276 R2 = 0.266218 Prob(F-statistic) = 0.000000 Prob(F-statistic) = 0.000000 Prob(F-statistic) = 0.000000 Durbin-Watson stat = 1.934016 Durbin-Watson stat = 1.973530 Durbin-Watson stat = 1.863212 Nguồn: Trích từ Eviews 8.0
Kết quả hồi quy theo Pooled OLS tại Bảng 4.4 cho thấy với mức ý nghĩa 5%, các biến độc lập CA, ∆CD, CPI và GDP được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc ROA; hệ số β các biến này cho thấy CA và GDP có tương quan âm với ROA, biến CA và CPI có tương quan dương với ROA; các biến độc lập SIZE, LQD, NPL không bảo đảm được mức ý nghĩa thống kê để giải thích cho biến phụ thuộc ROA..
Kết quả hồi quy theo FEM tại Bảng 4.4 cho thấy với mức ý nghĩa 5%, các biến độc lập SIZE, CA, ∆CD, LQD, NPL được chấp nhận để giải thích cho biến phụ
thuộc ROA, đồng thời hệ số β cho thấy SIZE, CA, ∆CD có tương quan dương với biến phụ thuộc ROA, biến độc lập LQD, NPL có tương quan âm với biến phụ thuộc ROA; riêng biến phụ thuộc CPI và GDP không bảo đảm mức ý nghĩa thống kê để giải thích cho biến phụ thuộc ROA.
Kết quả hồi quy theo REM tại Bảng 4.4 cho thấy với mức ý nghĩa 5%, các biến phụ thuộc SIZE, CA, ∆CD được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc ROA, đồng thời từ hệ số β cho thấy các biến này có tác động cùng chiều với biến ROA; biến độc lập LQD, NPL, CPI, GDP không bảo đảm mức ý nghĩa thống kê để giải thích cho biến phụ thuộc ROA.
4.3.2. Lựa chọn phương pháp hồi quy
Để lựa chọn kết quả hồi quy từ Bảng 4.4, đề tài nghiên cứu thực hiện các kiểm định, bao gồm: Kiểm định Redundant Fixed Effects được trình bày tại Bảng 4.5, kiểm định Breusch-Pagan trong nhóm kiểm định Lagrange multiplier (LM) được trình bày tại Bảng 4.6 và kiểm định Hausman được trình bày tại Bảng 4.7.
Bảng 4.5. Kiểm định Redundant Fixed Effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 11.784928 (6,183) 0.0000
Cross-section Chi-square 80.269845 7 0.0000
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Theo Bảng 4.5, hệ số Prob.<0,05 nên chấp nhận giả thuyết H1, có nghĩa là kết quả hồi quy theo FEM phù hợp hơn Pooled OLS và lựa chọn kết quả hồi quy theo FEM để giải thích ảnh hưởng của các nhân tố đến lợi nhuận của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre.
Bảng 4.6. Kiểm định Breusch-Pagan
Null (no rand. effect) Alternative
Cross-section
One-sided Period One-sided Both
Breusch-Pagan 170.3625 0.023848 170.4372
(0.0000) (0.8799) (0.0000)
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Theo Bảng 4.6, hệ số Prob. nhỏ hơn 5% nên chấp nhận giả thuyết H1, cho kết luận rằng kết quả hồi quy theo REM phù hợp hơn Pooled OLS và lựa chọn kết quả hồi quy theo REM để giải thích ảnh hưởng của các nhân tố đến lợi nhuận của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre.
Bảng 4.7. Kiểm định Hausman
Test Summary Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 11.253371 7 0.0313
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Theo Bảng 4.7, hệ số Prob.<0,05 nên chấp nhận lý thuyết H1, cho kết luận rằng kết quả hồi quy theo FEM phù hợp hơn REM và lựa chọn kết quả hồi quy theo FEM để giải thích ảnh hưởng của các nhân tố đến lợi nhuận của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre.
Tóm lại, kết quả từ các kiểm định trên chỉ ra rằng FEM là kết quả lựa chọn phù hợp để giải thích tác động của các nhân tố đến lợi nhuận của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre, mức độ phù hợp của kết quả hồi quy theo FEM là 28,9% hay nói cách khác 28,9% thay đổi của ROA được giải thích bởi các biến độc lập; Prob (F-statistic) < 0,01, có thể kết luận rằng mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế; Durbin-Watson stat = 1.973530, nằm trong khoảng từ 1 đến 2 nên chấp nhận hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập không xảy ra.
4.3.3. Kiểm định mô hình
Kiểm định tự tương quan
Kết quả kiểm định tại Bảng 4.7 cho thấy Mô hình 1 lựa chọn kết quả hồi quy theo FEM, vì vậy đề tài không thực hiện kiểm định tự tương quan do FEM chỉ quan tâm đến những khác biệt mang tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4.8. Kiểm định đa cộng tuyến
STT Biến VIF 1 SIZE 1,362 2 CA 1,703 3 LQD 1,206 4 ∆CA 1,105 5 NPL 1,303 6 CPI 1,581 7 GDP 1,655
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Kết quả kiểm định VIF cho thấy Mô hình 1 không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, thể hiện qua giá trị VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 10 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R2
Bảng 4.9. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 7. 673425 Probability 0.0017
Obs*R-squared 52. 58033 Probability 0.0007
Scaled explained SS 119.54961 Probability 0.0000
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Với mức ý nghĩa 5%, Mô hình 1 cho kết quả nR2 = 52.58033 có Prob. = 0,0007 < 0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là xảy ra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi trong Mô hình 1.
Kiểm định phân phối chuẩn
Hình 4.9. Kiểm định phân phối chuẩn
0 10 20 30 40 50 60 70 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
Series: Standardized Residuals Sample 1 224 Observations 208 Mean 2.24e-17 Median 0.014199 Maximum 5.234054 Minimum -5.140723 Std. Dev. 1.058278 Skewness -0.348162 Kurtosis 9.790165 Jarque-Bera 403.7905 Probability 0.000000
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Theo kết quả kiểm định phân phối chuẩn tại Hình 4.9, giá trị Prob.<0,05 nên Mô hình 1 có phân phối chuẩn.
4.3.4. Phân tích hồi quy theo GLS
Sau khi tiến hành hồi quy Mô hình 1, thực hiện các kiểm định để lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp và tiến hành các kiểm định các khuyết tật, kết quả tổng hợp được như sau: Mô hình 1 không có hiện tượng tự tương quan, không có hiện tượng đa cộng tuyến, có phân phối chuẩn, tuy nhiên Mô hình 1 có hiện tượng phương sai thay đổi. Hiện tượng này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng
phương pháp OLS không vững và không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Để khắc phục, tác giả hồi quy Mô hình 1 theo GLS.
Bảng 4.10. Kết quả hồi quy theo GLS
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.374462 0.550359 4.314387 0.0000 SIZE 0.463312 0.002891 2.239400 0.0262 CA 0.085237 0.008480 9.263714 0.0000 LQD -0.049152 0.062795 -0.952158 0.0009 ∆CD 0.005416 0.002827 2.151300 0.0327 NPL -0.149506 0.140299 -0.995888 0.0048 CPI -0.062439 0.018507 -3.385712 0.3422 GDP 0.225196 0.082444 2.851746 0.3205 Weighted Statistics
R-squared 0.356465 Mean dependent var 0.758776
Adjusted R-squared 0.333941 S.D. dependent var 1.359746 S.E. of regression 1.084734 Sum squared resid 235.3294
F-statistic 15.82619 Durbin-Watson stat 1.986550
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.310434 Mean dependent var 0.601675
Sum squared resid 240.0010 Durbin-Watson stat 1.949433
Nguồn: Trích từ Eviews 8.0
Kết quả hồi quy theo GLS tại Bảng 4.10 cho thấy với mức ý nghĩa 5%, các biến SIZE, CA, LQD, NPL được chấp nhận để giải thích cho biến ROA (do Prob.<0,05); các biến ∆CD, CPI và GDP không bảo đảm mức ý nghĩa thống kê; Adjusted R-squared = 0.333941 có nghĩa là 33,4% biến phụ thuộc ROA được giải thích bởi các biến độc lập; Prob (F- statistic) <0,01 cho thấy mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế; Durbin-Watson stat = 1.986550 thuộc khoảng giá trị từ 1 đến 3 nên chấp nhận hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập không xảy ra.
trên địa bàn tỉnh Bến Tre, QTDND có quy mô tổng tài sản lớn thì lợi nhuận của QTDND cao và ngược lại.
- Biến CA có β = 0.085237, tức tác động cùng chiều lên ROA và cho thấy, trên địa bàn tỉnh Bến Tre, QTDND có vốn chủ sở hữu lớn thì lợi nhuận của QTDND cao và ngược lại.
- Biến LQD có β = -0.049152, tức là tác động ngược chiều lên ROA và cho thấy trên địa bàn tỉnh Bến Tre, các QTDND có thanh khoản càng lớn thì lợi nhuận sẽ thấp và ngược lại.
- Biến NPL có β = -0.149506, tức là tác động ngược chiều lên ROA và cho thấy trên địa bàn tỉnh Bến Tre, QTDND có tỷ lệ nợ xấu càng lớn thì lợi nhuận càng giảm và ngược lại.
4.3.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
- Biến SIZE có β = 0.463312 cho thấy trên địa bàn tỉnh Bến Tre nếu vốn tổng tài sản tăng (giảm) 1%, các nhân tố khác không đổi thì lợi nhuận thể hiện qua suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ tăng (giảm) 0,463312%. Các QTDND có quy mô càng lớn sẽ có nhiều cơ hội hơn để tăng thêm các khoản mục kinh doanh bên cạnh hoạt động tín dụng như làm đại lý kinh doanh bảo hiểm, cung ứng dịch vụ chuyển tiền, thu hộ, chi hộ các thành viên,…, nhằm đa dạng hóa nguồn thu nhập tăng thêm lợi nhuận, hạn chế rủi ro khi tác động từ nền kinh tế. Kết quả này trùng khớp với kỳ vọng nghiên cứu và ủng hộ nghiên cứu của Ngô Phương Khanh (2013), Cao Ngọc Thủy (2013), Nguyễn Thị Ánh Tuyết (2015), Trương Đông Lộc (2016), Sehrish Gul và cộng sự (2011), Panayiotis P. Athanasoglou và cộng sự (2006), Muhammad Bilal và cộng sự (2013), Nesrine Ayadi và Younès Boujelbene (2012).
- Biến CA có β = 0.085237 cho thấy trên địa bàn tỉnh Bến Tre nếu vốn chủ sở hữu tăng (giảm) 1%, các nhân tố khác không đổi thì lợi nhuận thể hiện qua suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ tăng (giảm) 0,085237%. Vốn chủ sở hữu lớn thì nhu cầu vay vốn bên ngoài ít hơn, qua đó có thể giảm được chi phí vốn, đồng thời tăng khả năng
tài chính của QTDND, giúp gia tăng sự tin tưởng của công chúng và chủ nợ về bảo đảm năng lực tài chính. Kết quả này khớp với kỳ vọng nghiên cứu đồng thời ủng hộ nghiên cứu của Ngô Phương Khanh (2013), Cao Ngọc Thủy (2013), Nguyễn Thị Ánh Tuyết (2015), Trương Đông Lộc (2016), Saira Javaid và cộng sự (2011), Anna P. I. Vong và Hoi Si Chan (2006), Nesrine Ayadi và Younès Boujelbene (2012).
- Biến LQD có β = -0.049152 cho thấy trên địa bàn tỉnh Bến Tre nếu thanh khoản QTDND tăng (giảm) 1 đơn vị và các nhân tố khác không đổi thì lợi nhuận thể hiện qua suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ giảm (tăng) 0,049152%. Kết quả này khớp với kỳ vọng nghiên cứu và ủng hộ nghiên cứu của Nesrine Ayadi và Younès Boujelbene (2012). Tuy nhiên, kết quả này không khuyến khích QTDND giảm khả năng thanh khoản để tăng lợi nhuận. Trước hết là lợi nhuận không phải mục tiêu đầu tiên trong hoạt động của QTDND, tương trợ thành viên mới là mục tiêu thành lập của QTDND; thứ hai, do tính chất hoạt động của QTDND là đăc thù trong lĩnh vực tiền tệ, ngân hàng, nếu để tối đa hóa lợi nhuận bằng việc giảm khả năng thanh khoản sẽ dẫn đến ảnh hưởng mang tính dây chuyền đối với hệ thống QTDND trên địa bàn.
- Biến NPL có β = -0.149506 cho thấy trên địa bàn tỉnh Bến Tre nếu tỷ lệ nợ xấu của QTDND giảm (tăng) 1% và các nhân tố khác không đổi thì lợi nhuận thể hiện qua suất sinh lời trên tổng tài sản sẽ tăng (giảm) 0,149506%. Kết quả này khớp với kỳ vọng nghiên cứu đồng thời ủng hộ kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Ánh Tuyết (2015), Trương Đông Lộc (2016), Aremu và cộng sự (2013), Panayiotis P. Athanasoglou và cộng sự (2006), Antonio Trujillo-Ponce (2012), Anna P. I. Vong và Hoi Si Chan (2006), Muhammad Bilal và cộng sự (2013), Fadzlan Sufian và Royfaizal Razali Chong (2008). Kết quả ngược chiều nói trên cũng đã cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm nhằm khẳng định bổ sung cho cơ sở lý thuyết về tác động của nợ xấu hay rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các QTDND, theo đó nếu QTDND kiểm soát và quản lý tốt để giảm nợ xấu, hạn chế phá sinh nợ xấu mới thì lợi nhuận sẽ được cải thiện và phát triển theo chiều hướng ngày càng tốt do giảm
được chi phí dự phòng tín dụng, không hoặc giảm tổn thất có thể phát sinh từ rủi ro tín dụng; hay ngược lại, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng nếu các QTDND không quản lý tốt rủi ro tín dụng, gia tăng xác suất xảy ra rủi ro tín dụng, dẫn đến tăng trích lập dự phòng hoặc thậm chí là phát sinh tổn thất, sẽ dẫn đến sự sụt giảm lợi nhuận của bản thân QTDND.
4.4. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến ROE (Mô hình 2)
4.4.1. Phân tích hồi quy Pooled OLS, FEM, REM
Tiến hành hồi quy Mô hình 2 lần lượt theo Pooled OLS, FEM và REM. Kết quả hồi quy của các nhân tố đến lợi nhuận của QTDND được được tổng hợp và trình bày tại Bảng 4.11.
Bảng 4.11. Kết quả hồi quy Mô hình 2
Biến Pooled OLS FEM REM
Hệ số β P-value Hệ số β P-value Hệ số β P-value
C 29.15578 0.0030 35.17705 0.0002 38.28146 0.0074 SIZE 8.217475 0.0120 0.125328 0.0229 0.079041 0.0509 CA -0.408313 0.0031 0.542007 0.0000 0.641381 0.0000 LQD 2.694933 0.0247 -1.957763 0.0447 -2.309538 0.0366 ∆CD 0.023238 0.5601 -0.003052 0.0375 -0.003154 0.9292 NPL -1.665991 0.3809 -0.686682 0.1368 -0.962672 0.5743 CPI 0.985465 0.0028 0.806112 0.2272 1.115730 0.0181 GDP -5.366573 0.0001 3.473028 0.3296 5.167997 0.0178 R2 = 0.227902 R2 = 0.226797 R2 = 0.211853
Prob. = 0.000000 Prob. = 0.000000 Prob. = 0.000000 Durbin-Watson = 1.895410 Durbin-Watson = 1.893831 Durbin-Watson = 1.793291 Nguồn: Trích từ Eviews 8.0
Kết quả hồi quy theo Pooled OLS tại Bảng 4.11 cho thấyvới mức ý nghĩa 5%, các biến SIZE, CA, LQD, CPI và GDP được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc ROE; hệ số β cho thấy SIZE, LQD, CPI có tương quan dương với biến phụ
thuộc ROE, các biến CA và GDP có tương quan âm với biến phụ thuộc ROE; biến ∆CD và NPL không bảo đảm mức ý nghĩa thống kê để giải thích cho biến phụ thuộc ROE.
Kết quả hồi quy theo FEM tại Bảng 4.11 cho thấy với mức ý nghĩa 5%, các biến SIZE, CA, ∆CD, LQD được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc ROE; hệ số β cho thấy SIZE, CA, ∆CD có tương quan dương với biến phụ thuộc ROE, biến độc lập LQD có tương quan âm với biến phụ thuộc ROE; riêng biến phụ thuộc NPL, CPI và GDP không bảo đảm mức ý nghĩa thống kê để giải thích cho biến phụ thuộc ROE.
Kết quả hồi quy theo REM tại Bảng 4.11 cho thấy với mức ý nghĩa 5%, các biến CA, LQD, CPI, GDP được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc ROE, đồng thời từ hệ số β cho thấy biến CA, CPI, GDP có tương quan dương với biến ROE, biến LQD có tương quan âm với biến ROE, biến độc lập SIZE, ∆CD, NPL không bảo đảm mức ý nghĩa thống kê để giải thích cho biến phụ thuộc ROE.
4.4.2. Lựa chọn phương pháp hồi quy
Để lựa chọn kết quả hồi quy từ Bảng 4.11, đề tài nghiên cứu thực hiện các kiểm định, bao gồm: Kiểm định Redundant Fixed Effects được trình bày tại Bảng 4.12, kiểm định Breusch-Pagan trong nhóm kiểm định Lagrange multiplier (LM) được trình bày tại Bảng 4.13 và kiểm định Hausman được trình bày tại Bảng 4.14.