4.4.1. Kết quả ƣớc lƣợng mô hình hồi quy
Bảng 4.9: Kết quả ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp Pooled OLS, FEM và REM
Pooled OLS FEM REM
Biến Hệ số hồi quy Std. Err. Hệ số hồi quy Std. Err. Hệ số hồi quy Std. Err. FOREIGN -0.1113007* 0.0601442 0.0107051 0.0731895 -0.0316799 0.067653 CR 8.856178*** 1.664557 4.6546652*** 1.62741 6.25382*** 1.557206 SIZE 0.060922*** 0.0204567 -0.0775273 0.0535633 0.0267098 0.029030 EQUITY 0.2486661 0.220921 -0.2346499 0.2064956 -0.0252253 0.193056 LDR 0.0740298*** 0.0126155 0.0397717*** 0.009908 0.0477679*** 0.009910 ROA 1.567559 1.012876 2.422746*** 0.8853375 1.943893** 0.855782 DR 0.8367808** 0.4108684 0.5962786* 0.3068584 0.7399736** 0.308404 IR -0.137547 0.5730253 0.1383977 0.4170732 0.0755062 0.426255 SMR 0.5836379 0.9350217 0.8181196 0.675008 0.7510239 0.691373 GDP 0.1427952* 0.0779375 0.4089201*** 0.1140717 0.2044153*** 0.074087 NIM -0.0031708 0.0198729 -0.0019992 0.014608 0.0016585 0.014774 Constant -1.679623** 0.8365613 -3.485413*** 0.9231628 -2.059264*** 0.704582 R2 0.3859 0.3865 0.3751
Ghi chú: Biến phụ thuộc: LR; ***, **, * mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của đề tài, xem thêm phụ lục 14, 15 và 16 Kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp Pooled OLS cho thấy hệ số hồi quy của CR, SIZE và LDR ở mức ý nghĩa 1%, hệ số hồi quy của DR và Constant ở mức ý nghĩa 5% và hệ số hồi quy của FOREIGN và GDP ở mức ý nghĩa 10%. Bên cạnh đó, R2 = 38.59% nghĩa là 38.59% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc l p:
LR = – 1.6796 – 0.1113*FOREIGN + 8.8562*CR + 0.0609*SIZE + 0.0740*LDR + 0.8368*DR + 0.1428*GDP
Kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp FEM cho thấy hệ số hồi quy của CR, LDR, ROA, GDP và Constant ở mức ý nghĩa 1% và hệ số hồi quy của DR
ở mức ý nghĩa 10%. Bên cạnh đó, R2 = 38.65% nghĩa là mô hình này phù hợp với
t p dữ liệu ở mức 38.65%. Nói cách khác, 38.65% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc l p:
LR = – 3.4854 + 4.6547*CR + 0.03939*LDR + 2.4227*ROA + 0.5963*DR + 0.4089*GDP
Kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp REM cho thấy hệ số hồi quy của CR, LDR, GDP và Constant ở mức ý nghĩa 1% và hệ số hồi quy của ROA và
DR ở mức ý nghĩa 5%. Bên cạnh đó, R2 = 37.51% nghĩa là mô hình này phù hợp
với t p dữ liệu ở mức 37.51%. Nói cách khác, 37.51% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc l p:
LR = – 2.0593 + 6.2538*CR + 0.0478*LDR + 1.9439*ROA + 0.7399*DR + 0.2044*GDP
4.4.2. Lựa chọn mô hình
4.4.2.1. Kiểm định Redundant Fixed Effect – Likelihood Ratio (F – test)
Giả thuyết của kiểm định F – test:
H0: α = β1 = β2 = β3 = ... = β11 (Mô hình Pooled OLS phù hợp) H1: α β1 β2 β3...β11 (Mô hình FEM ho c REM phù hợp)
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định F – test
F (29, 244) P – value
9.86 0.0000
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của đề tài, xem thêm phụ lục 17 Kết quả cho thấy, kiểm định F – test có giá trị P – value = 0.0000 < 1% do đó bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nh n giả thuyết H1 ở mức ý nghĩa 1%. Do đó, mô hình FEM ho c REM sẽ phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn mô hình Pooled OLS.
4.4.2.2. Kiểm định Correlated Random Effects – Hausman Test
Giả thuyết của kiểm định Hausman Test: H0: βFEM = βREM (Mô hình REM phù hợp) H1: βFEM βREM (Mô hình FEM phù hợp)
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định Hausman Test
Chi2: -12.10 Prob > Chi2 = 0.0000
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của đề tài, xem thêm phụ lục 18 Kết quả kiểm định cho thấy, Prob < 1% do đó bác bỏ giả thuyết H0 và chấp
nh n giả thuyết H1 ở mức ý nghĩa 1%. Do đó, mô hình FEM sẽ phù hợp với mẫu
nghiên cứu hơn mô hình REM.
4.5. Kiểm định các khuyết tật của mô hình FEM
4.5.1. Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi
Đối với kiểm định phương sai sai số thay đổi qua thực thể trong FEM, tác giả sử dụng Modified Wald test, với các giả thuyết như sau:
H0: Phương sai qua các thực thể là không đổi H1: Phương sai qua các thực thể thay đổi
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi
Chi2 (30) 1217.12
Prob > chi2 0.0000
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của đề tài, xem thêm phụ lục 19 Kết quả cho thấy P – value < 1% do đó bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là có hiện tương phương sai sai số thay đổi trong mô hình FEM.
4.5.2. Kiểm định tự tƣơng quan
Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm tra tự tương quan giữa các biến, với các giả thuyết như sau:
H0: Không có tương quan chuỗi H1: Có tương quan chuỗi
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định tự tƣơng quan
F (1, 29) 83.721
Prob > F 0.0000
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của đề tài, xem thêm phụ lục 20 Kết quả cho thấy P – value < 1% do đó bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là có hiện tương tự tương quan trong mô hình FEM.
4.5.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Tác giả sử dụng công cụ Collinearity Diagnostics để kiểm định đa cộng tuyến cho kết quả như sau:
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Tên biến VIF R2
LR 1.63 0.3859 FOREIGN 1.17 0.1418 CR 1.42 0.2981 SIZE 3.27 0.6944 EQUITY 2.98 0.6640 LDR 1.21 0.1767 ROA 1.46 0.3142 DR 3.87 0.7413 IR 4.10 0.7563 SMR 1.10 0.0930 GDP 2.14 0.5330 NIM 2.21 0.5485 Mean VIF 2.21
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của đề tài, xem thêm phụ lục 21 Các biến độc l p và biến phụ thuộc đều có VIF ở mức thấp và nhỏ hơn 14 nên giả định đa cộng tuyến khộng bị vi phạm. Do đó, mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.6. Khắc phục các khuyết tật của mô hình FEM
Sau khi lựa chọn mô hình FEM và thực hiện các kiểm định nêu trên, kết quả cho thấy mô hình FEM có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Do đó, để khắc phục các khuyết t t trên, tác giả lựa chọn sử dụng hồi quy theo phương pháp GLS, kết quả được thể hiện như sau:
Bảng 4.15: Kết quả ƣớc lƣợng mô hình hồi quy theo phƣơng pháp GLS
Hệ số hồi quy Std. Err. FOREIGN -0.1113007* 0.0588643
CR 8.856178*** 1.629137
EQUITY 0.2486661 0.21622 LDR 0.0740298*** 0.012347 ROA 1.567559 0.9913227 DR 0.8367808** 0.4021255 IR -0.137547 0.5608319 SMR 0.5836379 0.9151253 GDP 0.1427952* 0.0762791 NIM -0.0031708 0.0194501 Constant -1.679623** 0.8187601
Ghi chú: Biến phụ thuộc: LR; ***, **, * mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của đề tài, xem thêm phụ lục 22 Kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp GLS cho thấy hệ số hồi quy của CR, SIZE và LDR ở mức ý nghĩa 1%, hệ số hồi quy của DR và Constant ở mức ý nghĩa 5% và hệ số hồi quy của FOREIGN và GDP ở mức ý nghĩa 10%. Theo đó, mô hình được viết lại cụ thể như sau:
LR = – 1.6796 – 0.1113*FOREIGN + 8.8562*CR + 0.0609*SIZE + 0.0740*LDR + 0.8368*DR + 0.1428*GDP
4.7. Tính vững và hiệu quả của mô hình
Để đảm bảo tính vững và hiệu quả của mô hình, các ước lượng trên phải xoay quanh giá trị đúng và phương sai của các lần ước lượng nhỏ. Cụ thể như sau:
Bảng 4.16: Tổng hợp các hệ số chặn của các mô hình hồi quy
Mô hình Pooled OLS FEM REM GLS
FOREIGN -0.1113007* 0.0107051 -0.0316799 -0.1113007* CR 8.856178*** 4.6546652*** 6.25382*** 8.856178*** SIZE 0.060922*** -0.0775273 0.0267098 0.060922*** EQUITY 0.2486661 -0.2346499 -0.0252253 0.2486661 LDR 0.0740298*** 0.0397717*** 0.0477679*** 0.0740298*** ROA 1.567559 2.422746*** 1.943893** 1.567559 DR 0.8367808** 0.5962786* 0.7399736** 0.8367808** IR -0.137547 0.1383977 0.0755062 -0.137547 SMR 0.5836379 0.8181196 0.7510239 0.5836379 GDP 0.1427952* 0.4089201*** 0.2044153*** 0.1427952*
NIM -0.0031708 -0.0019992 0.0016585 -0.0031708
Constant -1.679623** -3.485413*** -2.059264*** -1.679623**
N 285 285 285 285
R2 0.3859 0.3865 0.3751
Ghi chú: Biến phụ thuộc: LR; ***, **, * mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của đề tài, xem thêm phụ lục 14, 15, 16 và 22
Bảng 4.17: Tổng hợp các độ lệch chuẩn của các mô hình hồi quy
Mô hình Pooled OLS FEM REM GLS
FOREIGN 0.0601442 0.0731895 0.067653 0.0588643 CR 1.664557 1.62741 1.557206 1.629137 SIZE 0.0204567 0.0535633 0.029030 0.0200214 EQUITY 0.220921 0.2064956 0.193056 0.21622 LDR 0.0126155 0.009908 0.009910 0.012347 ROA 1.012876 0.8853375 0.855782 0.9913227 DR 0.4108684 0.3068584 0.308404 0.4021255 IR 0.5730253 0.4170732 0.426255 0.5608319 SMR 0.9350217 0.675008 0.691373 0.9151253 GDP 0.0779375 0.1140717 0.074087 0.0762791 NIM 0.0198729 0.014608 0.014774 0.0194501 Constant 0.8365613 0.9231628 0.704582 0.8187601 Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của đề tài, xem thêm phụ lục 14, 15, 16 và 22 Kết quả cho thấy mô hình Pooled OLS và mô hình GLS cho kết quả gần bằng nhau ở tất cả mọi biến độc l p. Trong khi đó, mô hình FEM và REM lại cho một kết quả khác (đ c biệt biến FOREIGN không có tác động). Nguyên nhân là do các khuyết t t của mô hình như: phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Mô hình GLS được đưa ra để khắc phục các khuyết t t của mô hình FEM, và mô hình có tính vững khi so sánh với Pooled OLS có kết quả tương đồng.
Tính hiệu quả của mô hình được xem xét vào phương sai của các biến trong mô hình. Kết quả cho thấy mô hình tương đối hiệu quả. Hầu như các biến có ý nghĩa thống kê đều có phương sai thấp (ngoại trừ biến CR). Cụ thể trong mô hình GLS, phương sai của FOREIGN, CR, SIZE, LDR, DR và GDP lần lượt là 0.0035; 2.6541; 0.0004; 0.0001; 0.1617 và 0.0058. Biến CR có phương sai cao chứng tỏ
tính biến động cao, chênh lệch với giá trị trung bình lớn. Trong những năm gần đây, RR tín dụng tăng cao do nợ xấu tăng, chất lượng khoản vay giảm khiến cho việc trích dự phòng tăng đáng kể. Bên cạnh đó, h u khủng hoảng nền kinh tế chưa ổn định để kiểm soát các RR. Ngoài ra, hệ số ch n của CR cao đồng nghĩa với việc RRTK chịu tác động rất lớn bởi RR tín dụng.
4.8. Kiểm tra tiên đoán phần dƣ
Kiểm định tính tiên đoán của phần dư qua predict r. Kết quả cho thấy phần dư của mô hình không thể tiên đoán, nghĩa là mô hình sử dụng không mang ý nghĩa tiên đoán.
Bảng 4.18: Kết quả kiểm tra tiên đoán phần dƣ
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của đề tài, xem thêm phụ lục 23
4.9. Kiểm tra phân phối chuẩn của phần dƣ
Bảng 4.19: Kết quả kiểm tra phân phối chuẩn của phần dƣ
Variable Pr (Skewness) Pr (Kurtosis) Chi2 Prob > chi2
r 0.0000 0.000 0.0000
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của đề tài, xem thêm phụ lục 24 Xem xét độ nghiêng (Skewness) dùng để đo lượng sự bất cân đối trong phân phồi xác xuất quanh mức giá trị trung bình. Kết quả cho thấy Skewness = 0, nghĩa là các dữ liệu đối xứng qua số trung vị (Mean) và nơi t p trung dữ liệu lớn nhất tại Mod.
Xem xét độ nhọn (Kurtosis), kết quả cho thấy Kurtosis = 0, nghĩa là phần dư không có phân phối chuẩn và độ nhọn dưới chuẩn.
4.10. Kết quả nghiên cứu
Sau khi lựa chọn mô hình, kết quả cho thấy mô hình hồi quy theo phương pháp GLS là phù hợp nhất:
LR = – 1.6796 – 0.1113*FOREIGN + 8.8562*CR + 0.0609*SIZE + 0.0740*LDR + 0.8368*DR + 0.1428*GDP
predict r
(option xb assumed; fitted values) (15 missing values generated)
Như v y, so với kỳ vọng đề ra ban đầu thì kết quả có được như sau:
Bảng 4.20: So sánh dấu kỳ vọng nghiên cứu với kết quả hồi quy
Biến Kỳ vọng dấu nghiên cứu Kết quả nghiên cứu Hệ số tác động
FOREIGN - - -0.1113007
CR + + 8.856178
SIZE - + 0.060922
EQUITY - Không ý nghĩa
LDR + + 0.0740298
ROA - Không ý nghĩa
DR - + 0.8367808
IR + Không ý nghĩa
SMR + Không ý nghĩa
GDP - + 0.1427952
NIM - Không ý nghĩa
Ghi chú: + là tác động cùng chiều, - là tác động ngược chiều Nguồn: Tổng hợp của tác giả FOREIGNi,t – Tỷ lệ sở hữu nước ngoài: Theo Terrell (1986), các NH có sở hữu nước ngoài có thể gián tiếp tăng hiệu quả bằng cách kích thích cạnh tranh trên thị trường tài chính trong nước. Ngoài ra việc các NH có sở hữu nước ngoài còn cải thiện khung giám sát và quy định, cải thiện chất lượng cho vay và quản lý RR của NH. Do đó, tỷ lệ sở hữu nước ngoài càng cao thì RRTK của NH càng thấp. Kết quả nghiên cứu đạt kết quả như kỳ vọng với hệ số ch n khá cao, chứng tỏ đối tác nước ngoài có tác động rất tích cực trong việc quản lý thanh khoản để hạn chế RR.
CRi,t – RR tín dụng: Các NH tại VN đang t p trung chủ yếu từ hoạt động cho vay và có tỷ lệ nợ xấu ở mức cao, mức độ nợ xấu càng cao NH càng trích l p dự phòng càng nhiều. Nghĩa là khi trích l p dự phòng càng tăng thì lợi nhu n của NH theo đó giảm xuống. Nhằm đảm bảo mục tiêu lợi nhu n, các NH có xu hướng cho vay nhiều hơn và cắt giảm các tài sản có tính thanh khoản cao. Như v y đồng nghĩa với việc khi RR tín dụng tăng thì RRTK của NH tăng theo. RRTK chịu tác động rất lớn bởi RR tín dụng, bởi vì khi RR tín dụng tăng, tức là dự phòng tăng khi khoản
vay có vấn đề, đồng nghĩa dòng tiền vào của NH không được bảo đảm thì thanh khoản sẽ bị ảnh hưởng.
SIZEi,t – Quy mô NH: Kết quả nghiên cứu và dấu kỳ vọng có chiều hướng
ngược nhau. Theo nh n định, nếu càng mở rộng quy mô NH thì chi phí hoạt động và quản lý sẽ tăng, nguồn nhân lực không đủ đáp ứng để kiểm soát RR. Do đó, việc các NH lớn thu hút các đối tác chiến lược nước ngoài là điều hiển nhiên để đưa ra các hướng đi chiến lược nhằm phát triển. Dù quy mô NH và RRTK biến động cùng chiều nhưng nếu tỷ lệ sở hữu nước ngoài tăng lên thì việc tầm soát RRTK sẽ tốt hơn đối với các NH có tỷ lệ sở hữu nước ngoài thấp ho c chưa có.
LDRi,t – Tỷ lệ cho vay/ huy động vốn: Theo Golin (2001), tỷ số này càng cao nghĩa là NH cho vay nhiều hơn so với nguồn vốn huy động được. Do đó, khi g p RRTK, NH sẽ khó huy động được nguồn vốn rẻ nếu cho vay quá nhiều, làm cho khả năng thanh khoản của NH giảm đi đồng nghĩa RRTK tăng lên. Cũng theo tác giả, khi tỷ số này thấp, các NH dễ dàng huy động được từ các nguồn khác nhau như thị trường liên NH, phát hành giấy tờ có giá,… với nguồn vốn rẻ làm cho khả năng thanh khoản của NH tăng. Với số lượng huy động nhất định, các NH phân phối khoản tiền vào cho vay, đầu tư và các tài sản có tính thanh khoản trên thị trường. Do đó, khi tỷ lệ này cao chứng tỏ phần trăm cho vay nhiều thì NH sẽ hạn chế tài trợ cho các tài sản có tính thanh khoản, làm cho khả năng thanh khoản của NH giảm.
DRt – LS huy động thực trung bình: Kết quả nghiên cứu cho thấy LS thực
tăng sẽ tác động làm cho RRTK tăng. Theo đó, khi LS tăng nghĩa là chi phí đầu vào của NH tăng theo. Do áp lực chi phí khá lớn nên LS cho vay theo đó tăng theo nhằm đảm bảo hệ số NIM của từng NH, việc nâng cao LS cho vay khiến nợ xấu có xu hướng gia tăng làm ảnh hướng đến khả năng thu hồi nợ và làm tăng RRTK của các NH.
GDPt – Tăng trưởng kinh tế: Theo ông Sebastian Eckardt – chuyên gia kinh tế trưởng của NH Thế giới tại VN: Điều cốt lõi ở đây là nếu nhìn vào những chỉ số kinh tế vĩ mô của VN trong suốt 7 năm qua, chúng ta có thể thấy rằng m c dù tăng trưởng, nhưng nền kinh tế VN vẫn còn tồn tại nhiều RR liên quan đến tài khoản
vãng lai, và lạm phát. Do đó, khi thị trường còn khá nhiều RR, các khoản vay của NH chưa được đảm bảo tốt, tỷ lệ nợ xấu vẫn còn cao thì khả năng thu hồi nợ vẫn còn là bài toán khó cho các NH, qua đó khả năng thanh khoản của các NH cũng bị ảnh hưởng không nhỏ.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Tác giả tiến hành hồi quy 3 mô hình là Pooled OLS, FEM và REM. Qua các kiểm định lựa chọn mô hình, mô hình FEM là thích hợp nhất. Tuy nhiên, sau khi kiểm tra các khuyết t t của mô hình, mô hình FEM có hiện tượng phương sai sai số