Sau khi kiểm định tính tự tương quan giữa các biến độc lập cho kết quả tương đối tốt, các biến không có hiện tượng tương quan với nhau, nghiên cứu bắt đầu dùng phần mềm Eview để chạy lần lượt 3 mô hình: mô hình hồi quy gộp, mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) với kết quả được thể hiện tương ứng tại Bảng 4.8.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi quy
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu dựa trên phần mềm Eview, xem phụ lục 2 Ghi chú: (*),(**),(***) tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Biến số Hằng số 0,018754 -0,025669 -0,007747 (0,0000)* -0,3339 (0,716) FCOST 0,004787 0,003992 0,004196 (0,0000)* (0,0036)* (0,0019)* LD -0,01163 -0,011155 -0.010933 (0,0000)* (0,0334)** (0,0333)** LEV 0,021216 0,020805 0,020941 (0,0000)* (0,0061)* (0,0034)* LLP 0,388873 0,200708 0,270714 (0,0000)* 0,2231 (0,0809)*** LNTA -0,000742 0,001638 0,000657 (0,0000)* -0,2227 (0,5354) MGT 0,038219 0,054682 0,050265 (0,0000)* (0,0457)** (0,0579)*** REGCAP 0,019986 0,035122 0,030512 (0,0000)* (0,0002)* (0,0006)* ROA -0,306087 -0,467977 -0,428732 (0,0000)* (0,0002)* (0,0002)* Số quan sát 180 180 180 0,2693 0,4423 0,2519 Giá trị thống kê F 199,9928 6,25698 8,534199 P-value của F 0 0 0 1,428495 1,546542 1,394477 4,319397 0 4,9096 0,7672 Mô hình hồi quy
gộp
Mô hình hiệu ứng cố định (FEM)
Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM)
R2
(%)
Thống kê Durbin Watson Giá trị thống kê của
Kiểm định Likelihood Ratio
P-value của Likelihood Ratio Giá trị thống kê của
Hausman Test P-value của Hausman
Bảng 4.8 cho thấy, đối với mô hình hồi quy gộp, tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều đó cũng có nghĩa là ở mức ý nghĩa 1% chi phí ngân hàng phải bỏ ra cho hoạt động tín dụng, đòn bẩy tài chính, chi phí dự phòng rủi ro tín dụng, vốn điều lệ, thu nhập ngân hàng tác động dương đến rủi ro tín dụng trong khi tỷ lệ các khoản vay được tài trợ bằng vốn huy động, quy mô ngân hàng và tỷ suất lợi nhuận có tác động âm đến rủi ro tín dụng. R2 của mô hình hồi quy gộp ở mức 26,93% cho thấy các biến độc lập có thể giải thích được 26,93% sự thay đổi trong biến phụ thuộc.
Đối với mô hình hiệu ứng cố định FEM, Bảng 4.8 cho thấy biến FCOST, LEV, REGCAP, ROA có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong khi biến LD và MGT có ý nghĩa ở mức 5%. Điều đó cũng có nghĩa là ở mức ý nghĩa 1% chi phí ngân hàng phải bỏ ra cho hoạt động tín dụng, đòn bẩy tài chính và vốn điều lệ có tác động dương đến rủi ro tín dụng trong khi tỷ suất lợi nhuận có tác động âm đến rủi ro tín dụng. Ở mức ý nghĩa 5%, tỷ lệ các khoản vay được tài trợ bằng vốn huy động tác động âm đến rủi ro tín dụng, ngược lại, thu nhập ngân hàng lại tác động dương đến rủi ro tín dụng. R2 tương đối cao ở mức 44,23%, ngụ ý rằng các biến độc lập có thể giải thích được 44,23% sự thay đổi của biến rủi ro tín dụng.
Nghiên cứu tiếp tục sử dụng mô hình REM, kết quả tại Bảng 4.8 cho thấy biến
FCOST, LEV, REGCAP, ROA có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong khi biến LD có ý nghĩa ở mức 5% và LLP và MGT có ý nghĩa ở mức 10%. Điều đó cũng có nghĩa là ở mức ý nghĩa 1% chi phí ngân hàng phải bỏ ra cho hoạt động tín dụng, đòn bẩy tài chính và vốn điều lệ có tác động dương đến rủi ro tín dụng trong khi tỷ suất lợi nhuận có tác động âm đến rủi ro tín dụng. Ở mức ý nghĩa 5%, tỷ lệ các khoản vay được tài trợ bằng vốn huy động tác động âm đến rủi ro tín dụng. Trong khi đó, chi phí dự phòng rủi ro tín dụng và thu nhập ngân hàng tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 10%. R2 tương đối chấp nhận được ở mức 25,19% cho thấy với mô hình này các biến độc lập – các nhân tố đặc trưng của ngân
hàng - giải thích được 25,19% sự thay đổi của biến phụ thuộc – rủi ro tín dụng tại các ngân hàng.
Để kiểm định tính phù hợp nhằm đưa ra một mô hình hợp lý nhất, nghiên cứu sử dụng hai phương pháp kiểm định: Likelihood Ratio và Hausman Test. Kết quả kiểm định Likelihood Ratio trình bày ở Bảng 4.8 với p-value < 1% cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn so với mô hình hồi quy gộp. Bên cạnh đó, kết quả kiểm định Hausman test với p-value 0,7672 > 0,05 cho thấy không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên. Do đó, với dữ liệu chọn mẫu từ 20 NHTM trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2016, nghiên cứu sử dụng mô hình REM là phù hợp hơn so với mô hình FEM. Vì vậy, trong phần tiếp theo, nghiên cứu sẽ sử dụng kết quả từ mô hình REM để phân tích các nhân tố đặc trưng của ngân hàng
ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng cũng như so sánh với các nghiên cứu trước đây.