Từ những cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm, Luận văn sẽ trình bày mô hình nghiên cứu về các nhân tố chính ảnh hưởng đến rủi ro và lợi nhuận của các NHTM tại Việt Nam trong đó bao gồm đa dạng hóa thu nhập. Tiếp theo, Luận văn sẽ sử dụng những dữ liệu thứ cấp thu thập được để xây dựng mô hình và rút ra những nhân tố chính ảnh hưởng đến rủi ro và lợi nhuận tại các NHTM Việt Nam bằng việc sử dụng phần mềm Stata 14.
Giá trị lớn nhất của rủi ro là 970.528 và giá trị nhỏ nhất là 0.27496. Mức giá trị trung bình của biến này là 27.3332. Rủi ro biến động lớn nhất nằm ở Ngân hàng Bảo Việt năm 2009. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tiễn Việt Nam vào thời điểm này, đó là giai đoạn khủng hoảng kinh tế toàn cầu và hậu quả của cuộc khủng hoảng kéo dài cho đến 2010. Giai đoạn khủng hoảng 2008 – 2009 là giai đoạn tác động mạnh đến hầu hết nền kinh tế và thị trường tài chính của các quốc gia, đặc biệt là hệ thống ngân hàng. Mức rủi ro cao tập trung ở một vài ngân hàng như Bảo Việt, Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam, Ngân hàng Dầu Khí toàn cầu, ngân hàng Quốc dân…
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
risk 437 27.3332 65.3512 0.27496 970.528 roe 437 10.9021 10.1259 -56.326 113.977 roa 437 1.13748 0.93404 -5.993 7.936 diversification 437 0.8242 0.1132 0.50173 0.99931 equity 437 12.3146 10.0446 0.78 99.84 efficiency 437 49.7707 17.2175 0 134.699 size 437 10.9874 2.96452 3.14845 18.9107 inflation 437 9.68291 5.47108 -0.6 19.9 gdpgrowth 437 6.50268 1.09481 4.77 9.54
loangr 437 0.30727 0.24166 -0.2218 1.2188
depositgr 437 0.42493 0.26217 -0.132 1.6287
Nguồn: Kết quả Stata Bước tiếp theo nghiên cứu thực hiện kiểm định các khuyết tật của mô hình, bao gồm hiện tượng tự tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến và hiện tượng phương sai thay đổi. Trước hết tác giả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, với kết quả trình bày ở hai bảng sau:
Bảng 4.2: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả Stata Các hệ số VIF khi kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến đều có giá trị nhỏ hơn 10 nên mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Hệ số VIF nhỏ hơn 10 đã được Hair và cộng sự (1995) chứng minh trong nghiên cứu của họ. Ngoài ra, để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả còn dựa trên cơ sở ma trận tương quan, để xem xét mối quan hệ và nhìn nhận dấu giữa hai biến với nhau.
Theo kết quả của Ma trận hệ số tương quan, sau khi đã loại bỏ những biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0,8 và các hệ số tương quan còn lại đều nhỏ hơn 0,8 nên mô hình không còn khuyết tật hiện tượng đa cộng tuyến. Tiếp theo, nghiên cứu thực hiện kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi với kết quả trình bày ở bảng 4.4:
Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan
Nguồn: Kết quả Stata
Bảng 4.4: Kiểm định phương sai thay đổi
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variables: fitted values of risk chi2(1) = 2219.40
Prob > chi2 = 0,0000
Nguồn: Kết quả Stata Vì giá trị p-value = 0,0000 nhỏ hơn 0,05 (Prob>chi2 = 0,0000) trong bảng 4.5, nên giả thuyết H0 bị bác bỏ, nghĩa là hiện tượng phương sai thay đổi tồn tại. Sau khi kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi, tiếp tục kiểm định hiện tượng tự tương quan, với kết quả được trình bày trong bảng sau (Bảng 4.5):
Bảng 4.5 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 39) = 24,022 Prob > F = 0,0000
Bảng 4.5 cho thấy giá trị p-value trong kiểm định hiện tượng tự tương quan là 0,0000 nhỏ hơn 5% vì vậy chấp nhận giả thuyết Ho, điều này có nghĩa là mô hình xuất hiện hiện tượng tự tương quan.
Do đó, khuyến tật trong mô hình bao gồm hiện tượng phương sai thay đổi, hiện tượng tự tương quan và hiện tượng nội sinh. Để khắc phục khuyết tật này, tác giả sử dụng biến công cụ và kiểm định Sargan. Nghĩa là biến phụ thuộc Risk của năm nay sẽ bị tác động bởi một biến độc lập khác, đó là biến trễ của chính nó (Riski,t−1).