Với kết quả kiểm định từng phần ở trên cho thấy mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến. Tuy nhiên, mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và biến nội sinh. 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 qui không còn đáng tin cậy. Do vậy, tác giả dùng phương pháp GMM để khắc phục. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được trình bày trong bảng 4.12.
Bảng 4.12. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.416153 0.622349 -2.275495 0.025 CAR 0.034210 0.010776 3.174729 0.002 GDPGt-1 0.108561 0.075204 1.443549 0.151 LGt-1 -0.011459 0.005293 -2.165164 0.032 INF -0.034640 0.037688 -0.919132 0.360 LLR 0.562051 0.272288 2.064181 0.041 NPLRt-1 0.398611 0.111809 3.565105 0.001 ROA -0.164745 0.080287 -2.051941 0.042 SIZE 0.000003 0.000002 1.353462 0.178
Bảng 4.13. Mức độ giải thích của biến độc lập đối với biến phụ thuộc
R-squared 0.540762 Mean dependent var 0.523905 Adjusted R-squared 0.512717 S.D. dependent var 0.662496 S.E. of regression 0.462460 Sum squared resid 28.01690 Durbin-Watson stat 2.046712 J-statistic 0.011320 Instrument rank 10 Prob(J-statistic) 0.915270
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Kết quả kiểm định cho thấy, trong 8 biến độc lập thì chỉ có 5 biến tác động lên biến phụ thuộc NPLR là có nghĩa thống kê. Trong đó:
Hệ số an toàn vốn (CAR) có hệ số β = 0,034, cho thấy hệ số an toàn vốn tác động cùng chiều lên NPLR ở mức nghĩa thống kê là 1% (giá trị Prob = 0,002 < 1%). Điều này cho thấy, hệ số an toàn vốn càng cao thì rủi ro tín dụng của QTDND sẽ càng cao và ngược lại. Cụ thể là khi hệ số an toàn vốn tăng 1% thì rủi ro tín dụng tăng 0,034%.
Tỷ lệ tăng trưởng GDP kỳ trước (GDPGt-1) có hệ số β = 0,109 nhưng không có nghĩa thống kê, thể hiện qua giá trị Prob = 0,151 lớn hơn mức nghĩa 10%, nghĩa biến này không tác động đến NPLR.
Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng kỳ trước (LGt-1) có hệ số β = -0,011, tức tác động ngược chiều lên NPLR ở mức nghĩa thống kê là 5% (giá trị Prob = 0,032< 5%). Điều này cho thấy, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng kỳ trước càng cao thì rủi ro tín dụng của QTDND sẽ càng giảm và ngược lại. Cụ thể là khi tỷ lệ tăng trưởng tín dụng kỳ trước tăng 1% thì rủi ro tín dụng giảm 0,011%.
Tỷ lệ lạm phát (INF) có hệ số β = -0,035 nhưng không có nghĩa thống kê, thể hiện qua giá trị Prob = 0,360 lớn hơn mức nghĩa 10%, nghĩa biến này không tác động đến NPLR.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có hệ số β = 0,562, tức tác động cùng chiều lên NPLR ở mức nghĩa thống kê là 5% (giá trị Prob = 0,041< 5%). Điều này cho thấy, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng càng cao thì rủi ro
tín dụng của QTDND sẽ càng cao và ngược lại. Cụ thể là khi dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng tăng 1% thì rủi ro tín dụng tăng 0,562%.
Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước (NPLRt-1) có hệ số β = 0,398, tức tác động cùng chiều lên NPLR ở mức nghĩa thống kê là 1% (giá trị Prob = 0.001< 1%). Điều này cho thấy, tỷ lệ nợ xấu kỳ trước càng cao thì rủi ro tín dụng của QTDND sẽ càng cao và ngược lại. Cụ thể là khi tỷ lệ nợ xấu kỳ trước tăng 1% thì rủi ro tín dụng tăng 0,398%.
Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA) có hệ số β = -0,165, tức tác động ngược chiều lên NPLR ở mức nghĩa thống kê là 5% (giá trị Prob = 0,042< 5%). Điều này cho thấy, lợi nhuận ròng trên tổng tài sản càng cao thì rủi ro tín dụng của QTDND sẽ càng thấp và ngược lại. Cụ thể là khi lợi nhuận ròng trên tổng tài sản tăng 1% thì rủi ro tín dụng giảm 0,165%.
Quy mô tổng tài sản (SIZE) có hệ số β = 0,000003 nhưng không có nghĩa thống kê, thể hiện qua giá trị Prob = 0,178 lớn hơn mức nghĩa 10%, nghĩa biến này không tác động đến NPLR.
Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy R2 = 54,1% cho thấy biến độc lập giải thích được 54,1% biến phụ thuộc.
Hệ số Dubin -Watson = 2,047 thuộc khoảng giá trị từ 1 đến 3 nên chấp nhận hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập không xảy ra, kiểm định này phù hợp với giả thuyết ban đầu (Trần Thị Phương Hoa, 2016)