CPI 1.29
POLS FEM REM
Variable Coefficient C 3.90 -20.76*** -10.17 [8.81] [11.54] [10.06] SIZE 1.11* 2.47* 1.91* [0.35] [054] [045] EQ -0.23* -0.19** -0.20* [0.08] [0.08] [0.07] DPRR -1.13* -1.67* -1.59* [0.39] [0.38] [0.37] CIR -0.34* -0.34* -0.34* [0.03] [0.03] [0.03] HHIDR ÕÕĨ -ÕLÕĨ ()7θθ [0.02] [0.01] [0.01] TTTD ÕÕÕ ()7θθ ()7θθ [0.00] [0.00] [0.00] GGDP 0.84** 0.88* 0.84** 50
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Eviews
Ket quả của bảng trên cho thấy mức độ đa cộng tuyến theo chỉ số VIF đều có giá trị nhỏ hơn 3. Qua đó một lần nữa khẳng định không có sự tuong quan mạnh giữa các biến độc lập với nhau và hiện tuợng đa cộng tuyến là không đáng kể. Nên khóa luận có thể sử dụng mô hình hồi quy để phân tích tác động trung bình của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
4.2. Kết quả ước lượng và kiểm định mô hình hồi quy ROE
4.2.1. Kết quả ước lượng
Kết quả hồi các yếu tố ảnh huởng đến lợi nhuận của 24 ngân hàng thuơng mại đuợc xác định theo ba phuơng pháp hồi quy bao gồm POLS, FEM, REM đuợc tổng hợp và trình bày ở bảng bên duới.
[0.40] [0.33] [0.33] CPI 0.16* 0.23* 0.20* [0.05] [0.05] [0.05] CRISIS 2.00** 2.37* 2.14* [0.94] [0.81] [0.80] --- R-squared 0.57 0.74 057
Effects Test Prob.
Cross-section F ÕÕÕ
Cross-section Chi-square ÕÕÕ
51
Mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% được ký hiệu lân lượt là “*”, “**”, “***”
Nguồn: Trích từ phân mềm Eviews
Theo bảng kết quả hồi quy của bảng 4.4, kết quả hồi quy theo POLS cho thấy có 7 biến độc lập bao gồm SIZE, EQ, DPRR, CIR, GDP, CPI, CRISIS thể hiện sự thay đổi của các biến này sẽ tác động đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 10%. Và hai biến độc lập còn lại là HHIDR và TTTD không cho thấy ý nghĩa thống kê (lớn hơn 10%) để tác động đến biến phụ thuộc ROE. Hệ số R-squared cho thấy mức độ giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc là khoảng 57%.
Đối với kết quả hồi quy theo FEM thì kết quả cho thấy 7 biến độc lập bao gồm SIZE, EQ, DPRR, CIR, GDP, CPI, CRISIS và biến hệ số hồi quy chung (trong truờng hợp này là thể hiện các đặc điểm riêng của từng đơn vị chéo) chỉ ra rằng sự thay đổi của các biến này sẽ tác động đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 10%. Và hai biến độc lập còn lại là HHIDR và TTTD không cho thấy ý nghĩa thống kê (nhu POLS). Tuy nhiên hệ số R-squared cho thấy mức độ giải thích cao hơn POLS (74%).
Đối với kết quả hồi quy theo REM thì kết quả cho thấy sự giống nhau với POLS về số luợng biến độc lập có ý nghĩa thống kê tác động đến biến phụ thuộc ROE (7 biến) và hệ số R-squared cũng tuơng tự nhu POLS (khoảng 57%).
4.2.2. Lựa chọn mô hình
Test Summary Chi-Sq. Statistic Prob
Cross-section random 0.000 1.000
Nguồn: Trích từ phân mềm Eviews
52
Bảng 4.5 kiểm định sự tồn tại của 7 tác động cố định trong mô hình hồi quy hay không. Tức là kết quả kiểm định là sự lựa chọn giữa FEM (hoặc REM) và POLS. Ket quả cho thấy giá trị p-value nhỏ hơn 1%. Nghĩa là giả thuyết HO bị bác bỏ đồng nghĩa với mô hình có tồn tại tác động cố định nên lựa chọn giữa FEM hoặc REM sẽ phù hợp hơn.
Test Statistic Prob.
Pesaran CD 082 041
Nguồn: Trích từ phần mềm Eviews
Kết quả kiểm định của bảng 4.6 cho kết quả p-value nhận được là 1 nhưng giá trị thống kê Chi-squared lại bằng O nghĩa là kiểm định này không hợp lệ nên giá trị Chi- squared được tính bằng 0. Nghĩa là về mặt giả thuyết thì kiểm định chưa cho thấy giữa FEM và REM đâu là mô hình phù hợp hơn. Tuy nhiên khi xem xét đến lý thuyết giả định để thiết lập kiểm định Hausman thì có thể thấy một vài điều cần lưu ý. Giả định để thực hiện kiểm định Hausman dựa trên hai giả định nghiêm ngặt của REM là RE1 và RE3. Giả định RE1 so với giả định FE1 thì giả định này yêu cầu thêm sự không tương quan giữa hệ số hồi quy chung và phần dư khiến cho giả định trở nên nghiêm ngặt hơn để hệ số đạt được tính chất nhất quán và không chệch. Với giả định FE1 thì giả định cho phép tương quan giữa hệ số hồi quy chung và phần dư, trong các mô hình kinh tế lượng thì điều này có nghĩa là các yếu tố kinh tế khác không quan sát được phép tương quan với phần dư của mô hình và đây là điều thường xuyên xảy ra trong các mô hình định lượng vì vấn đề biến bị xót. Tuy nhiên với phương pháp tác động cố định thì hệ số ước lượng vẫn là ước lượng nhất quán và không thiên chệch (còn đối REM thì không nếu thiếu giả định RE1b). Với giả định RE3 thì ước lượng RE sẽ trở nên hiệu quả hơn FE và cũng giúp cho việc tính toán trở nên dễ dàng hơn. Nhưng phải nhấn mạnh rằng giả định RE.3 là một giả định hỗ trợ chuẩn (được xem là rất nghiêm ngặt) và nó không được kiểm tra bởi kiểm định Hausman. Nếu giả định RE.3 bị vi phạm sẽ khiến kiểm định Hausman có phân bố giới hạn không chuẩn từ đó dẫn đến kết quả bị sai lệch. Và trên thực tế giả định RE3 rất dễ bị vi phạm (hơn giải định FE3) khi các phần dư thường có phương sai không đồng nhất hoặc tự tương quan. Ngoài ra, khác biệt giữa mô hình FE
53
và RE ở trên là hệ số hồi quy chung của FE có ý nghĩa còn RE thì không và sau khi kiểm tra tính dừng của các tác động cố định không quan sát đuợc của từng đơn vị chéo cho kết quả chuỗi tác động trên dừng thì giá trị của — c ” mới thật sự có ý nghĩa. Do đó, khóa luận kết luận rằng mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) về mặt lý thuyết chung và mục tiêu nghiên cứu.
4.2.3. Kiểm định vi phạm các giả định của mô hình (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.2.3.1. Kiểm định tự tương quan
Từ giả định FE3, ta suy ra rằng không có tuơng quan chuỗi giữa các phần du, nghĩa là trong cùng một đơn vị chéo các phần du sẽ không tuơng quan với nhau tại bất kỳ thời điểm nào. Trong phạm vi của khóa luận, khoảng thời gian uớc luợng là từ 2007-2019 là nhỏ để cho thấy ảnh huởng của tuơng quan chuỗi nhung với số luợng đơn vị chéo là 24 (N gần gấp đôi T) thì mô hình có thể xuất hiện tự tuơng quan. Tự tuơng quan giữa các đơn vị chéo mặc dù không gây ảnh huởng đến tính nhất quán và không thiên chệch (nếu có) của hệ số nhung sẽ khiến chúng trở nên không hiệu quả và ảnh huởng đến thống kê t và F (khiến chúng không đuợc áp dụng một cách chính xác). Để kiểm tra mô hình FE có tự tuơng quan hay không, khóa luận áp dụng kiểm định Pesaran CD (phù hợp với số luợng đơn vị chéo nhỏ) với H0 là không có tự tuơng quan giữa các phần du.
Value Probability
Likelihood ratio 61.58 0.00
Variable Coefficient Prob.
C -17.80 [11] 0.1068 SIZE 238 [0.53] 0.0000 EQ -0.20 [0.06] 0.0011 DPRR -2.25 [0.39] 0.0000 CIR -0.32 [0.02] 0.0000 HHIDR -ÕÕ1 0.7126 Nguồn: Trích từ phần mềm Eviews
Kết quả của kiểm định Pesaran trong bảng 4.7 cho thấy giá trị p-value lớn hơn nhiều so với alpha nên giả thuyết H0 đuợc chấp nhận nghĩa là không có sự tự tuơng quan giữa các phần du.
4.2.3.2. Kiểm định phương sai thay đổi
Giả thuyết FE3 và FE1 cho thấy phuơng sai có điều kiện của mô hình là cố định và không thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên trong thực nghiệm giả thuyết này thuờng bị vi phạm và mặc dù việc vi phạm này không khiến cho mô hình trở nên không nhất quán và thiên chệch (nếu có) nhung sẽ khiến mô hình mô hình trở nên kém hiệu quả với mô hình có sai số chuẩn lớn nên khóa luận thực hiện kiểm định kiểm định phuơng sai thay
54
Likelihood Ratio với mô hình dữ liệu bảng với H0 là không có sự thay đổi trong phương sai của phần dư.
Bảng 4.8: Kiểm định phương sai thay đổi ROE
Nguồn: Trích từ phần mềm Eviews
Ket quả kiểm định bảng 4.7 cho thấy giá trị p-value nhỏ 1% nên giả thuyết H0 bị bác bỏ nghĩa là mô hình FE có tồn tại phương sai thay đổi.
4.2.3.3. Khắc phục khuyết tật của mô hình
Để khắc phục khuyết tật phương sai thay đổi của mô hình thì khóa luận đặt thêm giả thuyết phương sai thay đổi trong cách tính hệ số hồi quy và xấp xĩ phương sai của mô hình. Cụ thể, khóa luận áp dụng phương pháp GLS để tính toán ma trận trọng số (gọi là cross-section weight) và ước lượng phương sai vững để tính toán hiệp phương sai của mô hình (White diagonal) sau đó sẽ kiểm tra lại phương sai thay đổi của phần dư. Bảng 4.9, cho thấy kết quả sai số chuẩn của các hệ số đã được cải thiện tuy nhiên mô hình vẫn tồn tại phương sai đổi của phần dư (xét trong trường hợp chỉ có một sự thay đổi so với mô hình FE gốc là hiệp phương sai được tính toán theo White diagonal).
[0.02] TTTD õõỡ [0] 0.8997 GGDP 0Ã6 [0.29] 0.0257 CPI 021 [0.04] 0.0000 CRISIS Ĩ78Õ [0.78] 0.0209 — R-squared 0.77
POLS FEM REM
Variable Coefficient C 2.09* -0.74 0.96 [0.80] [1.08] [091] SIZE ÕÕ2 0.19* 0.09** [0.03] [0.05] [0.04] EQ 0.05* 0.05* 0.05* [0.01] [0.01] [0.01] DPRR -0.16* -0.21* -0.20* [0.04] [0.04] [0.03] CIR -0.04* -0.04* -0.04* 55 Nguồn: Trích từ phần mềm Eviews
4.3. Kết quả ước lượng và kiểm định mô hình hồi quy ROA
4.3.1. Kết quả ước lượng
Ket quả hồi các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của 24 ngân hàng thương mại được xác định theo ba phương pháp hồi quy bao gồm POLS, FEM, REM được tổng hợp và trình bày ở bảng bên dưới
[0.00] [0.00] [0.00] HHIDR õõỡ 0.00* 0.00** [0.00] [0.00] [0.00] TTTD õõỡ 000 000 [0.00] [0.00] [0.00] GGDP 0Õ4 004 0.03 [0.04] [0.03] [0.03] CPI õõỡ 0.01*** 0.00 [0.00] [0.00] [0.00] CRISIS 0Õ8 0ĨĨ 007 [0.09] [0.08] [0.07] --- R-squared 0.65 0.77 0.69 56
Effects Test Prob. Cross-section F 000 Cross-section Chi-square 000
Test Summary Chi-Sq. Statistic
Prob.
Cross-section random 000 1.00
Test Statistic Prob.
Pesaran CD 0.64562 0.5185
Mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% được ký hiệu lân lượt là “*”, “**”, “***” (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nguồn: Trích từ phân mềm Eviews
Theo bảng kết quả hồi quy 4.10, kết quả hồi quy theo POLS cho thấy có 3 biến độc lập bao gồm EQ, DPRR, CIR và hệ số hồi quy chung (không thay đổi theo thời gian và đơn vị chéo) thể hiện sự thay đổi của các biến này sẽ tác động đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 10%. Và 6 độc lập còn lại là SIZE, HHIDR, TTTD, GDP, CPI, CRISIS không cho thấy ý nghĩa thống kê (lớn hơn 10%) để tác động đến biến phụ thuộc ROE. Hệ số R-squared cho thấy mức độ giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc là khoảng 65%.
Đối với kết quả hồi quy theo FEM thì kết quả cho thấy 6 biến độc lập bao gồm SIZE, EQ, DPRR, CIR, HHIDR, CPI, CRISIS chỉ ra rằng sự thay đổi của các biến này sẽ tác động đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 10%. Và ba biến độc lập còn lại là GDP, TTTD, CRISIS không cho thấy ý nghĩa thống kê. Hệ số R-squared cho thấy mức độ giải thích cao hơn POLS (77%).
Đối với kết quả hồi quy theo REM thì kết quả cho thấy có 5 biến độc lập bao gồm SIZE, EQ, DPRR, CIR, HHIDR chỉ ra rằng sự thay đổi của các biến này sẽ tác động đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 10%. Và bốn biến độc lập còn lại là
57
GDP, TTTD, CRISIS, CPI không cho thấy ý nghĩa thống kê. Hệ số R-squared cho thấy mức độ giải thích của biến độc lập đối với biến phụ thuộc là khoảng 69%.
4.3.2 Lựa chọn mô hình
Thực hiện hai kiểm định Pooled test và Hausman như trên ta được kết quả lần lượt là:
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định pool test ROA
Nguồn: Trích từ phần mềm Eviews
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định Hausman ROA
Nguồn: Trích từ phần mềm Eviews
Kết quả kiểm định nhận tương tự đối với hồi quy với biến phụ thuộc ROE. Từ đó ta kết luận, mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn so với mô hình ước lượng ngẫu nhiên (REM).
4.3.3 Kiểm định khuyết tật và mô hình khắc phục
Lần lượt thực hiện kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi Likelihood Ratio như trên ta được:
Value Probability
Likelihood ratio 114.8134 ÕÕÕ
Variable Coefficient Prob.
C -023 [0.93] 0.8062 SIZE 016 [0.05] 0.0004 EQ ÕÕ4 [0.01] 0.0000 DPRR -0.24 [0.03] 0.0000 CIR -0.04 [0.00] 0.0000 HHIDR 07ÕÕ [0.00] 0.0010 TTTD 07ÕÕ [0.00] 0.2313 GGDP 0.02 [0.02] 0.2251 CPI ÕÕ1 [0.00] 0.0691 Nguồn: Trích từ phần mềm Eviews 58
Bảng 4.14: Ket quả kiểm định phương sai thay đổi ROA
Nguồn: Trích từ phần mềm Eviews
Ket quả nhận được giống với mô hình FE của biến phụ thuộc ROE, nghĩa là mô hình không có tự tương quan và tồn tại phương sai thay đổi ở phần dư của mô hình.
Mô hình FE khắc phục với Cross-section weight và White diagonal. Và cũng giống như ROE tuy sai số chuẩn được cải thiện nhưng mô hình vẫn tồn tại phương sai thay đổi.
CRISIS 0.06 [0.05] 0.2235 — R-squared 0.84 59
Nguồn: Trích từ phần mềm Eviews
4.4 Thảo luận kết quả của mô hình
Sau khi thực hiện ước lượng, lựa chọn và kiểm định cũng như khắc phục các khuyết tật của mô hình, khóa luận sẽ mô tả rõ hơn về các kết quả đạt được thông qua các biến độc lập có ý nghĩa thống kê.
• Quy mô ngân hàng (SIZE)
Khác với kỳ vọng của khóa luận, biến quy mô ngân hàng cho kết quả tác động cùng chiều với biến phụ thuộc (ROE và ROA) đi kèm với mức độ thống kê rất đáng tin cậy ở hầu hết các mô hình (ngoại trừ POLS đối với ROA). Bên cạnh đó có sự khác biệt đáng kể giữa tác động của quy mô ngân hàng lên hiệu quả hoạt động ngân hàng được thể hiện qua hai chỉ số ROA và ROE. Dựa trên mô hình FE ta thấy với một đơn vị gia tăng của biến độc lập thì trung bình ROE tăng trưởng 2.48% trong một năm nếu các yếu tố khác không đổi nhưng ngược lại đối với ROA thì chỉ là tăng trưởng trung bình 0.19% nếu so sánh dựa trên tỷ lệ trung bình ROE và ROA của tất cả các ngân hàng trong toàn bộ thời gian nghiên cứu lần lượt là 10.68 lần (10.68%, 1% lần lượt đối với ROE và ROA). Điều này cho thấy sự phân hóa từ tác động của quy mô đến hiệu quả hoạt động là khác nhau đối với các ngân hàng đặc biệt là nhóm ngân hàng thương mại nhà nước và ngân hàng thương mại tư nhân. • Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EQ)
Biến EQ cho thấy ý nghĩa thống kê trong cả ba mô hình đối với cả hai biến phụ thuộc ROE và ROA. Nhưng kết quả thể hiện tác động khác nhau đối với mỗi biến phụ thuộc. Đối với biến phụ thuộc ROE, cả ba mô hình cho kết quả biến EQ tác động ngược chiều, nghĩa là khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu gia tăng 1% thì trung bình hiệu quả hoạt động giảm 0.19% (đối với mô hình FE). Đối với biến phụ thuộc ROA, cả ba mô hình cho kết quả biến EQ tác động cùng chiều, nghĩa là khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu gia tăng 1% thì trung bình hiệu quả hoạt động tăng 0.05%. Tác động trái ngược (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
này có thể được giải thích như sau trong khoảng thời gian từ khoảng thời gian từ 2009-2013, tốc độ tăng trưởng của vốn chủ sở hữu hầu như luôn nhanh hơn tăng