Ma trận tương quan cho biết xu thế và mức dô ̣ tương quan tuyến tính giữa hai biến trong mô hình. Nếu tương quan că ̣p giữa các biến giải thích cao (lớn hơn 0.8) thì có thể xảy ra hiê ̣n tượng đa cô ̣ng tuyến.
Bả ng 4.2: Ma trâ ̣n hê ̣ số tương quan giữa các biến giải thích của mô
hình các nhân tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng thương
mại Viê ̣t Nam
LQT3 CAP ROE ROA SIZE LOAN DEBT PRE GDP INF
LQT3 1 CAP 0.2669 1 ROE -0.1222 -0.1537 1 ROA 0.1701 0.3425 0.3573 1 SIZE 0.3995 -0.2817 0.2208 0.0268 1 LOAN 0.6030 -0.1271 -0.0589 0.0691 -0.2013 1 DEBT 0.3415 0.0876 -0.2999 -0.2569 0.2189 -0.0582 1 PRE 0.0125 0.0572 -0.0285 -0.0976 0.0375 -0.0655 0.0787 1 GDP 0.0748 0.1452 0.2317 0.3174 -0.1593 0.0428 -0.4086 -0.0038 1 INF -0.1751 0.0877 0.1717 0.2535 0.2276 -0.1516 -0.0360 -0.0431 0.0702 1 Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Eviews 8.0 Giá tri ̣ âm trong bảng thể hiê ̣n mối tương quan nghi ̣ch chiều giữa hai biến. Vì thế, khi nói về hê ̣ số tương quan, tác giả sử du ̣ng giá tri ̣ tuyê ̣t đối của các hê ̣ số để so sánh. Dựa vào bảng 4.2, cho thấy hê ̣ số tương quan của các că ̣p biến đều nhỏ hơn 0.8. Như vâ ̣y, mô hình hồi quy không có hiê ̣n tượng đa cô ̣ng tuyến.
4.4 Ướ c lươ ̣ng và phân tích mô hình sử du ̣ng phần mềm Eviews
4.4.1. Kết quả ước lươ ̣ng sử du ̣ng phần mềm Eviews bằng phương pháp Pooled OLS
Bả ng 4.3: Mô hình ước lượng
Biến phu ̣ thuô ̣c: LQT3 Phương pháp Pooled OLS Biến giải thích Hệ số hồi quy
C -0.3275 (0.0000) CAP 2.2502 (0.0000)*** DEBT 0.8152 (0.0942)*** GDP 1.1472 (0.0051)*** INF -0.2828 (0.0064)*** LOAN 1.0641 (0.0000)*** PRE -0.3253 (0.0971)* ROA 15.4178 (0.0000)*** ROE -0.3051 (0.0000)*** SIZE 0.0351 (0.0000)*** R2 0.6383 F-statistic 3.9696
Số quan sát 348
Ghi chú : *** mức ý nghĩa 1%, ** mức ý nghĩa 5%, * mứ c ý nghĩa 10%
Số trong ngoă ̣c là t-statistic
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Eviews 8.0
Kết quả ước lượng cho thấy chỉ có biến PRE có ý nghĩa ở mức ý nghĩa ɑ = 10%. Còn lại các biến khác đều có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%. Trước khi giải thích các biến trên, chúng ta cần tiến hành mô ̣t số kiểm đi ̣nh của mô hình hồi quy như là sự tương quan của các sai số ngẫu nhiên, phương sai thay đổi và đa cộng tuyến.
Để kiểm đi ̣nh phương sai thay đổi, thường sử du ̣ng kiểm đi ̣nh White. Kết quả kiểm định White trong phần phu ̣ lu ̣c cho thấy mô hình Pooled OLS có hiê ̣n tượng phương sai sai số ngẫu nhiên không đổi. Bên ca ̣nh đó, để kiểm đi ̣nh sự tự tương quan, chúng ta dùng kiểm đi ̣nh Breusch-Godfrey. Kết quả kiểm định trong phần phu ̣ lu ̣c cũng cho thấy mô hình có hiê ̣n tượng tự tương quan bâ ̣c 1. Ngoài ra, chúng ta cần kiểm đi ̣nh hiê ̣n tượng đa cô ̣ng tuyến. Để kiểm tra hiê ̣n tượng đa cô ̣ng tuyến của phương trình hồi quy, trong kinh tế lượng thường dù ng chỉ tiêu VIF (Variance inflation factor). Nếu VIF >10 sẽ xảy ra hiê ̣n tượng đa cô ̣ng tuyến. Kết quả hồi quy trên cho thấy VIF có giá tri ̣ thấp, dao đô ̣ng từ 1.03 đến 1.71. Giá tri ̣ trung bình của hê ̣ số VIF là 1.37. Không có giá tri ̣ VIF nào lớn hơn 10 nên có đưa ra kết luâ ̣n là giữa các biến đô ̣c lâ ̣p trong mô hình nghiên cứ u không tổn ta ̣i hiê ̣n tượng đa cô ̣ng tuyến. Đồng thời căn cứ vào ma trận hê ̣ số tương quan đều nhỏ hơn 0.8. Như vâ ̣y hoàn toàn không có hiê ̣n tượng đa cô ̣ng tuyến xảy ra trong mô hình hồi quy.
Về đô ̣ phù hợp của mô hình, R-Squared là 63.83%, tức là 63.83% biến đô ̣ng củ a thanh khoản có thể được giải thích được nhờ các biến đô ̣c lâ ̣p. Còn 36.17% sự biến đô ̣ng của thanh khoản có thể được giải thích bởi các biến khác mà nghiên cứ u chưa đề câ ̣p đến như lãi suất cơ bản, lãi suất bình quân liên ngân hàng.
Tiếp đến, kiểm định Jarque-Bera được dùng để kiểm đi ̣nh phân phối chuẩn. Kết quả kiểm đi ̣nh trong phần phu ̣ lu ̣c cho thấy với mức ý nghĩa 5%, mô hình Pooled OLS có phần dư phân phối chuẩn.
Tóm lại, kết quả kiểm định đưa ra mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1. Do đó, các hệ số hồi qui vẫn là ước lượng không chệch nhưng các phương sai của ước lượng bị chệch.
4.4.2. Cá ch khắc phu ̣c
Để khắc phục hiện tượng tự tương quan, ta sử dụng phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn theo Newey – West (1987). Kết quả ước lượng cho thấy tỷ lê ̣ nợ xấu và tỷ lê ̣ dự phòng tín du ̣ng không có ý nghĩa thống kê. Trong khi đó, tỷ lê ̣ tăng trưởng kinh tế có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Tất cả các biến còn lại đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%.
Vậy mô hình ước lượng có da ̣ng:
LQT3 = -0.3275 + 2.2502*CAP - 0.3050*ROE + 15.4178*ROA + 0.0351*SIZE + 1.0641*LOAN + 1.1472*GDP - 0.2828*INF
Vớ i phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn Newey – West (1987), có 7 biến có mối tương quan chă ̣t chẽ với LQT3. Đó là biến CAP, ROA, SIZE, LOAN, tỷ lệ thuâ ̣n với LQT3 với mức ý nghĩa 1%, biến GDP tỷ lê ̣ thuâ ̣n với LQT3 với mứ c ý nghĩa 5%, và biến ROE, INF tỷ lê ̣ nghi ̣ch với LQT3 với mức ý nghĩa 1%. Đă ̣c biê ̣t, hê ̣ số trước các biến đô ̣c lâ ̣p còn cho thấy mức đô ̣ biến đô ̣ng của các biến phu ̣ thuô ̣c khi các biến này thay đổi.
Đô ̣ phù hợp của mô hình, R-square là 63.83%, tức là 63.83% sự biến đô ̣ng củ a LQT3 có thể giải thích được nhờ 7 biến đô ̣c lâ ̣p nêu trên. Còn 36.17% sự biến đô ̣ng của biến LQT3 có thể được giải thích bằng các biến đô ̣c lâ ̣p khác mà nghiên cứ u này chưa đề câ ̣p đến như lãi suất cơ bản, lãi suất bình quân liên ngân hàng.
4.5. Kết quả ước lươ ̣ng bằng phần mềm STATA, sử du ̣ng phương pháp
Panel data (dữ liê ̣u bảng)
Bả ng 4.4: Kết quả hồi quy theo phương pháp Pooled OLS và mô hình FEM bằng phần mềm Stata
Biến phu ̣ thuô ̣c LQT3 Phương pháp Pooled OLS Phương pháp FEM Biến đô ̣c lâ ̣p Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy CAP 2.2502 (0.0000)*** 2.2491 (0.0000)*** ROE -0.3049 (0.0000)*** -0.2763 (0.0000)*** ROA 15.4178 (0.0000)*** 15.9385 (0.0000)*** SIZE 0.0351 (0.0000)*** 0.0332 (0.0000)*** LOAN 1.0641 (0.0000)*** 1.0523 (0.0000)*** DEBT 0.8152 (0.0941)* 0.3651 (0.4711) PRE -0.3253 (0.0971)* -0.3256 (0.0891)* GDP 1.4472 (0.0000)*** 1.0534 (0.0000)*** INF -0.2828 (0.0000)*** -0.2996 (0.0000)*** _CON A -0.3275 (0.0000) -0.2809 (0.0000)*** R2 0.6383 F-statistic 3.9696 Prob > F 1.2528
Số quan sát 348
Ghi chú : *** mức ý nghĩa 1%, ** mức ý nghĩa 5%, * mức ý nghĩa 10% Số trong ngoă ̣c là t-statistic
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata Kết quả ước lượng trên chỉ có tỷ lê ̣ nợ xấu và tỷ lê ̣ dự phòng không có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%. Trong khi đó, các biến còn la ̣i đều có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%. Để so sánh hai phương pháp Chọn mức ý nghĩa α = 5%, kết quả cho thấy hệ số P-value nhỏ hơn 0.05. Vì vâ ̣y chọn mô hình FEM. Tiếp đến, chúng ta xem xét mô hình hồi quy theo phương pháp REM để so sánh giữa REM và FEM. Sau đó, chúng ta tiến hành lựa cho ̣n phương pháp hồi quy phù hợp hơn.
Bả ng 4.5: Kết quả hồi quy theo phương pháp FEM và REM bằng phần mềm Stata
Biến phu ̣ thuô ̣c LQT3
Phương pháp FEM Phương pháp REM Biến đô ̣c lâ ̣p Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy CAP 2.2491 (0.0000)*** 2.2478 (0.0000)*** ROE -0.2763 (0.0000)*** -0.2854 (0.0000)*** ROA 15.9385 (0.0000)*** 15.7858 (0.0000)*** SIZE 0.0332 (0.0000)*** 0.0342 (0.0000)*** LOAN 1.0523 (0.0000)*** 1.0565 (0.0000)*** DEBT 0.3651 (0.4711) 0.0539 (0.2991) PRE -0.3256 (0.0891)* -0.3221 (0.0841)* GDP 1.0534 (0.0000)*** 1.1849 (0.0000)*** INF -0.2996 (0.0000)*** -0.2965 (0.0021)*** _CON A -0.2809 (0.0000)*** -0.2986 (0.0000) R2 0.6383 F-statistic 3.9696 Prob > F 1.2528
Số quan sát 348
Ghi chú : *** mức ý nghĩa 1%, ** mức ý nghĩa 5%, * mức ý nghĩa 10% Số trong ngoă ̣c là t-statistic
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata
Kết quả ước lượng mô hình REM cho thấy chỉ có biến DEBT không có ý nghĩa ở mức ý nghĩa ɑ = 5%. Trong khi đó, các biến còn la ̣i đều có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%.
Kiểm định Hausman được sử du ̣ng để lựa cho ̣n mô hình phù hợp giữa hai mô hình ảnh hưởng cố đi ̣nh FEM và ảnh hưởng ngẫu nhiên REM. Kết quả thu
được trong phần phu ̣ lu ̣c cho thấy mô hình không có sự tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên. Vì vâ ̣y, mô hình hiê ̣u ứng ngẫu nhiên REM là mô hình phù hợp hơn trong nghiên cứu các nhân tố tác đô ̣ng thanh khoản của các ngân hàng thương ma ̣i.
Để xem xét kỹ la ̣i sự phù hợp của mô hình REM, chúng ta sử du ̣ng kiểm đi ̣nh phương sai thay đổi để so sánh mô hình REM và Pooled OLS. Kết quả cho thấy sau khi so sánh tất cả các mu ̣c tiêu trên, tác giả cho ̣n mô hình cuối cùng là mô hình REM.
Ở dây, chúng ta tiếp tu ̣c kiểm đi ̣nh vi pha ̣m như đa cô ̣ng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan cho mô hình REM. Kiểm đi ̣nh VIF được sử du ̣ng trong kiểm định đa cô ̣ng tuyến. Kết quả kiểm định cho thấy các VIF đều nhỏ hơn 10. Vậy mô hình không bị hiện tượng đa cộng tuyến. Về kiểm đi ̣nh phương sai thay đổi, mô hình REM có xảy ra hiê ̣n tượng phương sai thay đổi. Cuối cùng là kiểm đi ̣nh tự tương quan, kết quả thu được là mô hình có tự tương quan bâ ̣c 1.
4.5.2. Biện pháp khắc phu ̣c
Khi mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan thì các hệ số hồi qui ước lượng vẫn là ước lượng không chệch, chỉ có các sai số chuẩn là bị chệch. Do đó ta chọn phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn để khắc phục.
Kết quả hồi qui của phương pháp REM có điều chỉnh sai số chuẩn cho thấy biến DEBT và PRE không có ý nghĩa thống kê. Biến GDP có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Các biến còn lại có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%.
Mô hình có da ̣ng:
LQT3 = -0.2986 + 2.2478*CAP – 0.2854*ROE +15.7858*ROA + 0.0342*SIZE + 1.0566*LOAN + 1.1849*GDP – 0.2965*INF
Vớ i phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn, có 7 biến có mối tương quan chă ̣t chẽ với LQT3. Đó là biến CAP, ROA, SIZE, LOAN, tỷ lê ̣ thuâ ̣n với LQT3 với mứ c ý nghĩa 1%, biến GDP tỷ lê ̣ thuâ ̣n với LQT3 với mức ý nghĩa 5%, và biến
ROE, INF tỷ lê ̣ nghi ̣ch với LQT3 với mức ý nghĩa 1%. Đă ̣c biê ̣t, hê ̣ số trước các biến đô ̣c lâ ̣p còn cho thấy mức đô ̣ biến đô ̣ng của các biến phu ̣ thuô ̣c khi các biến này thay đổi. Đô ̣ phù hợp của mô hình, R-square là 63.83%, tức là 63.83% sự biến đô ̣ng của LQT3 có thể giải thích được nhờ 7 biến đô ̣c lâ ̣p nêu trên. Còn 36.17% sự biến đô ̣ng của biến LQT3 có thể được giải thích bằng các biến đô ̣c lập khác mà nghiên cứu này chưa đề câ ̣p đến như lãi suất cơ bản, lãi suất bình quân liên ngân hàng.
4.6. Tó m tắt kết quả
4.6.1. Quy mô vốn chủ sở hữu
Biến đầu tiên có ý nghĩa trong mô hình là biến vốn chủ sở hữu CAP. Từ mô hình trên, nhân tố tỷ lê ̣ vốn chủ sở hữu được đo lường bẳng vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản (CAP), có mối tương quan khá chă ̣t chẽ với thanh khoản của các ngân hàng thương ma ̣i ta ̣i Viê ̣t Nam. Kết quả hồi quy cho thấy tỷ lê ̣ này có quan hệ tỷ lê ̣ thuâ ̣n với thanh khoản của các ngân hàng thương ma ̣i Viê ̣t Nam. Nó có mức ý nghĩa 1%. Như vâ ̣y, quy mô vốn có ảnh hưởng lớn đến thanh khoản của các ngân hàng. Các nghiên cứu của các tác giả Bunda và Desquilbet (2003); Vodova (2011); Bon and Kim (2009); Aspachs và ctg. (2005); Kim và Santomero (1998), Repullo (2003); Berger và Bouwman (2009), Dewatripont và Tirole (1993); Gorton và Huang (2004); ThaKor (1996); Indriani (2004) cũng cho thấy, kết quả về tỷ lê ̣ vốn chủ sở hữu và thanh khoản của ngân hàng có mối tương quan tích cực với thanh khoản của các ngân hàng.
Mối quan hê ̣ tỷ lê ̣ thuâ ̣n giữa tỷ lê ̣ vốn chủ sở hữu và thanh khoàn có thể giải thích như sau: các ngân hàng có nguồn vốn chủ sở hữu cao thì khả năng vỡ nợ thấp hơn. Điều đó có nghĩa là mô ̣t cấu trúc vốn vốn ma ̣nh rất cần thiết. Nó cung cấp cho các ngân hàng sức ma ̣nh trong thởi kỳ khủng hoảng. Như vâ ̣y, thanh khoản của các ngân hàng tăng cao hơn. Lý do thứ hai, các ngân hàng có nguồn vốn chủ sở hữu tăng ổn đi ̣nh sẽ ta ̣o thêm lòng tin cho khách hàng yên tâm, tin tưởng để gửi tiền. Nhờ đó, ngân hàng dễ dàng huy đô ̣ng lượng vốn lớn khi cần.
Nếu cấu trúc vốn của ngân hàng ổn đi ̣nh thì ngân hàng tăng thêm uy tín trên thi ̣ trường tài chính, và lượng vốn huy đô ̣ng từ chính phủ, từ các tổ chức tín du ̣ng khác có thể rất lớn. Tuy nhiên, lượng vốn huy đô ̣ng tăng trưởng đến mức đô ̣ nhất đi ̣nh đủ đề các ngân hàng có tiềm năng phát triển hơn, thì các ngân hàng dù ng số vốn đó để đầu tư tài sản thanh khoản. Như vâ ̣y, càng ngày ngân hàng càng có mô ̣t cấu trúc vốn hiê ̣u quả hơn.
Kết quả nghiên cứu phản ánh thực tra ̣ng hê ̣ thống ngân hàng Viê ̣t Nam. Trong giai đoa ̣n từ năm 2005–2016, nền kinh tế Viê ̣t Nam đã trải qua mô ̣t thời kỳ không ổn đi ̣nh. Cuô ̣c khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 là cơ sở chứ ng minh cho tầm quan tro ̣ng của quy mô vốn chủ sở hữu đối với các ngân hàng thương ma ̣i Viê ̣t Nam. Trong giai đoa ̣n khủng hoảng, các ngân hàng có quy mô vố n chủ sở hữu nhỏ sẽ chống cho ̣i kém với biến đô ̣ng của nền kinh tế. Điều này thể hiê ̣n ở thanh khoản của các ngân hàng này giảm. Trong khi đó, các ngân hàng có quy mô vốn chủ sở hữu lớn như ngân hàng Á Châu, ngân hàng Quốc Tế, ... vẫn có mức thanh khoản ổn đi ̣nh. Điều này cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu mang đến cho ngân hàng sức ma ̣nh nô ̣i lực để đứng vững trong thờ i kỳ kinh tế nhiều bất ổn. Bên ca ̣nh đó, hiê ̣n tượng hợp nhất, sáp nhâ ̣p các ngân hàng như ngân hàng Sacombank và ngân hàng Phương Nam, ...đã diễn ra chứ ng tỏ rằng các ngân hàng nào không duy trì được nguồn vốn chủ sở hữu ổn đi ̣nh sẽ rất khó đứng vững trên thi ̣ trường (Mai Thi ̣ Phương Thùy, Bùi Thi ̣ Diệp, 2018).
4.6.2 Tỷ lê ̣ lơ ̣i nhuâ ̣n trên vốn chủ sở hữu
Một lần nữa, chúng ta nói về vốn chủ sở hữu nhưng ở khía ca ̣nh khác, là vốn chủ sở hữu được so sánh tỷ lê ̣ với lợi nhuâ ̣n của các ngân hàng. Trái với kỳ vọng ban đầu là tỷ suất lợi nhuâ ̣n trên vốn chủ sở hữu la ̣i có tác đô ̣ng ngược chiều với thanh khoản của ngân hàng. Nhân tố này được đo lường bởi tỷ lê ̣ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu trong mô hình trên có mối tương quan