- 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.
Bảng 4.12: Kiểm định Redundant Fixed Effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 13.147325 (6,125) 0.0000
Cross-section Chi-square 80.357899 7 0.0000
Nguồn: Trích từ Eviews 8.0
Theo Bảng 4.12, 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 4.13. Kiểm định Breusch-Pagan
Null (no rand. effect) Alternative
Cross-section
One-sided Period One-sided Both
Breusch-Pagan 180.6252 0.022573 180.5490
(0.0000) (0.7486) (0.0000)
Nguồn: Trích từ Eviews 8.0
Theo Bảng 4.13, hệ số Prob. < 0,05 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 4.14. Kiểm định Hausman
Test Summary Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 13.805799 7 0.0177
Nguồn: Trích từ Eviews 8.0
Theo Bảng 4.14, hệ số Prob.<0,05 nên kết luận bác bỏ lý thuyết H0: không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên. Như vậy, mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) là mô hình phù hợp.
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 22,7% hay nói cách khác 22,7% thay đổi của ROE được giải thích bởi các biến độc lập; Prob. < 0,01, có thể kết luận rằng mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế; Durbin- Watson stat = 1.893831, nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên chấp nhận hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập không xảy ra.
4.4.3. Kiểm định mô hình
Kiểm định tự tương quan
Kết quả kiểm định tại Bảng 4.14 cho thấy Mô hình 2 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 4.15. Kiểm định đa cộng tuyến
STT Biến VIF 1 SIZE 1,162 2 CA 1,603 3 LQD 1,139 4 ∆CD 1,252 5 NPL 1,462 6 CPI 1,628 7 GDP 1,747 Nguồn: Trích từ Eviews 8.0
Kết quả kiểm định VIF cho thấy Mô hình 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
Bảng 4.16. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 8.73176 Probability 0.000
Obs*R-squared 80.24378 Probability 0.000
Scaled explained SS 137.64132 Probability 0.000
Nguồn: Trích từ Eviews 8.0
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định cả hai mô hình cho kết quả nR2
= 80.24378 với Prob. = 0,000 < 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 2.
Kiểm định phân phối chuẩn
Hình 4.10. Kiểm định phân phối chuẩn
0 10 20 30 40 50 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70
Series: Standardized Residuals Sample 1 224 Observations 208 Mean 4.08e-16 Median 0.339971 Maximum 69.68902 Minimum -50.95392 Std. Dev. 14.33153 Skewness 0.389552 Kurtosis 7.087125 Jarque-Bera 150.0338 Probability 0.000000
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của Mô hình 2 có Prob.<0,05 nên Mô hình có phân phối chuẩn.
4.4.4. Phân tích hồi quy theo GLS
Sau khi tiến hành các kiểm định cho Mô hình 2, tác giả tổng kết lại như sau: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan, không có hiện tượng đa cộng tuyến, có phân phối chuẩn, tuy nhiên có hiện tượng phương sai thay đổi. Để khắc phục, tác giả hồi quy mô hình theo GLS.
Bảng 4.17. Kết quả hồi quy theo GLS
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 27.32751 0.550359 4.314387 0.0000 SIZE 5.292743 0.002891 2.239400 0.0262 CA 0.415074 0.008480 9.263714 0.0000 LQD -2.134328 0.062795 -0.952158 0.0009 ∆CD 0.000386 0.002827 2.151300 0.0527 NPL -0.270928 0.140299 -0.995888 0.0048 CPI -0.754242 0.018507 -3.385712 0.3422 GDP 4.239221 0.082444 2.851746 0.3205 Weighted Statistics
R-squared 0.194504 Mean dependent var 11.93815
Adjusted R-squared 0.166311 S.D. dependent var 15.65782 S.E. of regression 14.63125 Sum squared resid 42814.68
F-statistic 6.899162 Durbin-Watson stat 1.911164
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.238697 Mean dependent var 11.90915
Sum squared resid 44667.15 Durbin-Watson stat 1.806761
Nguồn: Trích từ Eviews 8.0
Kết quả hồi quy mô hình theo GLS tại Bảng 4.17 cho thấy với mức ý nghĩa 5%, các biến SIZE, CA, LQD, NPL được chấp nhận để giải thích cho biến ROE (do Prob.<0,05); các biến ∆CD, CPI và GDP không có ý nghĩa thống kê; Adjusted R- squared = 0.166311 có nghĩa là 16,6% biến phụ thuộc ROE 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 = 1.911164 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 tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của QTDND cao và ngược lại.
- Biến CA có β = 0.415074, tức tác động cùng chiều lên ROE 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 = -2.134328, tức là tác động ngược chiều lên ROE 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 = -0.270928, tức là tác động ngược chiều lên ROE 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.
4.4.5 Thảo luận kết quả nghiên cứu
- Biến SIZE có β = 5.292743 cho thấy trên địa bàn tỉnh Bến Tre nếu vốn tổng tài sản của QTDND tăng (giảm) 1%, các nhân tố khác không đổi thì lợi nhuận thể hiện qua suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của QTDND sẽ tăng (giảm) 5,292743%. 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 = 0.415074 cho thấy trên địa bàn tỉnh Bến Tre nếu vốn chủ sở hữu của QTDND tăng (giảm) 1%, các nhân tố khác không đổi thì lợi nhuận thể hiện qua suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu sẽ tăng (giảm) 0,415074%. 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 = -2.134328 cho thấy trên địa bàn tỉnh Bến Tre nếu thanh khoản của QTDND tăng (giảm) 1 đơn vị và các nhân tố khác không đổi thì lợi nhuận thể hiện qua suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu sẽ giảm (tăng) 2,134328%. Kết quả này khớp với kỳ vọng nghiên cứu và ủng hộ nghiên cứu của Nesrine Ayadi và Younès Boujelbene (2012). Tuy nhiên, tương tự như kết quả nghiên cứu Mô hình 1, kết quả này không khuyến khích QTDND giảm khả năng thanh khoản để tăng lợi nhuận nhằm bảo đảm an toàn hoat động.
- Biến NPL có β = -0.270928 cho thấy trên địa bàn tỉnh Bến Tre nếu tỷ lệ nợ xấu của QTDND giảm (tăng) 1%, các nhân tố khác không đổi thì lợi nhuận thể hiện qua suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu sẽ tăng (giảm) 0,270928%. 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 chứng thực thêm cho cơ sở lý thuyết về tác động tiêu cực của nợ xấu hay rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các QTDND, qua đó đặt ra yêu cầu các QTDND cần có biện pháp kiểm soát tín dụng hiệu quả để hạn chế phát sinh nợ xấu, bảo đảm lợi nhuận.
Tóm tắt chương 4
Chương 4 đã thực hiện thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu theo các tiêu chí giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và số quan sát. Thực hiện kiêm định tương quan và chỉ ra sự tương quan cùng chiều hay nghịch chiều giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đo lường lợi nhuận theo từng mô hình cụ thể.
Sau khi thực hiện kiểm định Hausman lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp, kết quả hồi quy của mô hình theo FEM được chấp nhận; mô hình không có hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến nghiêm trọng, tuy nhiên mô hình lại bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi dẫn đến kết quả hồi quy cuối cùng được xác định theo GLS, qua đó xác định sự tương quan và định lượng mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Ngoài ra, kết quả hồi quy theo GLS cũng cho thấy CPI tác động ngược chiều trong khi ∆CD và GDP có tác động cùng chiều đến ROA và ROE theo Mô hình 1 và Mô hình 2 (Bảng 4.10, Bảng 4.17), tuy nhiên ở cả hai mô hình các biến độc lập này đều không bảo đảm được ý nghĩa thống kê.