CAP *** *** *** *** *** 1.000 GDP -0.3095 *** 0.1082 * 0.2554 *** 0.2173 *** 0.3399 *** -0.2813 *** 1.000 INF 0.4431 *** 0.1348 ** -0.2707 *** -0.4314 *** -0.3584 *** 0.3552 *** -0.4224 *** 1.000
Biến Pooled OLS FEM REM
Hệ số hồi quy
P - value Hệ số hồi quy P - value Hệ số hồi quy P - value
ROE 0.2817942*** 0.000 0.3634558*** 0.000 0.350232*** 0.000 LOAN -0.4068372*** 0.000 -0.424827*** 0.000 -0.4152242*** 0.000 DEPOSIT 0.2260082*** 0.002 0.1140009** 0.106 0.1403188** 0.040 SIZE -0.0077107* 0.097 -0.0244415*** 0.007 -0.0161011** 0.011 CAP 0.1822746 0.122 -0.0676306 0.579 0.0029922 0.979 GDP -0.980585 0.172 -0.6009097 0.398 -0.9217064 0.154 55
Ghi chú: * là độ tin cậy 90%, ** là độ tin cậy 95%, *** là độ tin cậy 99%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả STATA 14.0
Bảng 4.2 thể hiện kết quả phân tích ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu. Nhìn chung, có thể thấy rang tất cả các biến đều có độ tin cậy trên 90% ngoại trừ ROE và LOAN là không có sự tương quan với nhau. Bên cạnh đó, mối tương quan cùng chiều giữa 2 biến SIZE và DEPOSIT là lớn nhất (đạt 0.4415). Ngược lại, biến CAPITAL và SIZE là 2 biến có tương quan ngược chiều lớn nhất, đạt -0.7050. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu đều nằm trong khoảng từ -0.8 đến 0.8. Do đó, các biến trong mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy
ra.
4.3. Phân tích mô hình hồi quy và lựa chọn mô hình
Từ kết quả kiểm định tự tương quan, tác giả sẽ hồi quy dữ liệu theo mô hình Pooled OLS, FEM và REM và lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp. Kết quả phân tích hồi quy được minh họa ở bảng như sau:
Hằng số 0.3580227*** 0.003 0.7685677*** 0.000 0.599268*** 0.000 "R2 0.5256 0.5043 0.5176 F-Stat 50.01 52.29 Prob (F-" 0.000 0.000 0.000 56
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả STATA 14.0
Qua bảng 4.3 cho thấy hầu hết các biến độc lập đều có mức ý nghĩa thống kê, trong đó biến ROE, LOAN, INF và hằng số có ý nghĩa thống kê 1% ở cả ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM. Bên cạnh đó, biến DEPOSIT có ý nghĩa thống kê 5% ở mô hình FEM, REM và 1% ở mô hình Pooled OLS. Biến SIZE có ý nghĩa thống kê 10% ở mô hình Pooled OLS, 5% ở mô hình REM và 1% ở mô hình FEM. Ngoài ra, hai biến gồm CAP và GDP đều không có ý nghĩa thống kê ở cả ba mô hình nghiên cứu .Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS, FEM và REM được tóm tắt như sau:
Mô hình Pooled OLS:
LIQ = 0.3580227 + 0.2817942 ROE - 0.4068372 LOAN + 0.2260082 DEPOSIT - 0.0077107 SIZE + 0.3730874 INF
Mô hình FEM:
LIQ = 0.7685677 + 0.3634558 ROE - 0.424827 LOAN + 0.1140009 DEPOSIT - 0.0244415 SIZE + 0.2629642 INF
Mô hình REM:
LIQ = 0.599268 + 0.350232 ROE - 0.4152242 LOAN + 0.1403188 DEPOSIT - 0.0161011 SIZE + 0.3100329 INF
• Lựa chọn mô hình Pooled OLS và REM
Để xác định mô hình Pooled OLS hay REM là phù hợp, tác giả sử dụng kiểm định nhân tử Largrange (hay còn gọi Breusch-Pagan Lagrange). Giả thuyết kiểm định lựa chọn mô hình như sau:
Biến Hệ số hồi quy P - value
ROE 0.3430398*** 0.000
LOAN -0.4246714*** 0.000
Hi: σi2 = 0, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp
Ket quả kiểm định Breusch-pagan Larange ở bảng mục 3.2 (phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob > chibar2 = 0.000 < 0.01, do đó bác bỏ giả thuyết Ho. Qua đó, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp với nghiên cứu.
• Lựa chọn mô hình FEM và REM
Để xác định mô hình FEM hay REM là phù hợp, tác giả sử dụng kiểm định Hausman. Giả thuyết kiểm định lựa chọn mô hình như sau:
Ho: σi2 ≠ 0, không có sự tương quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình REM là phù hợp
Hi: σ2 = 0, có sự tương quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình FEM là phù hợp
Kết quả kiểm định Hausman ở bảng mục 3.1 (phụ lục 3) cho thấy hệ số Prob > chi2 = 0.1755 > 0.1, do đó chấp nhận giả thuyết Ho. Qua đó, mô hình REM là mô hình phù hợp cho bài nghiên cứu này.
• Kiểm định tính thừa biến trong mô hình nghiên cứu
Từ kết quả ước lượng mô hình Pooled OLS, FEM và REM cho biến phụ thuộc LIQ, tác giả nhận thấy rằng biến CAP và GDP đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu. Do đó, tác giả quyết định sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra sự cần thiết giữa các biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Giả thuyết kiểm định Wald như sau:
Ho: β6 = 0, biến CAP và GDP là không cần thiết Hi: β6 ≠ 0, biến CAP và GDP là cần thiết
Kết quả kiểm định Wald cho biến CAP và GDP ở bảng phụ lục 4 cho thấy hệ số Prob>F = 0.1080 > 0.1, do đó chấp nhận giả thuyết Ho. Qua đó, biến CAP và GDP là không cần thiết cho mô hình nghiên cứu.
• Hồi quy lại mô hình REM sau khi loại bỏ biến không cần thiết
Sau khi loại bỏ biến CAP và GDP không cần thiết ra khỏi mô hình nghiên cứu, tác giả quyết định hồi quy lại mô hình REM với biến phụ thuộc là LIQ. Kết quả hồi quy như sau:
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy lại mô hình REM sau khi loại bỏ biến không cần thiết của LIQ
SIZE -0.019333*** 0.000
INF 0.3215156*** 0.000
Hằng số 0.6050978*** 0.000
-R2 0.5120
Biến
Hệ số hồi quy P - value
ROE 0.2222537*** 0.000
LOAN -0.4000808*** 0.000
DEPOSIT 0.1573703*** 0.002
Ghi chú: * là độ tin cậy 90%, ** là độ tin cậy 95%, *** là độ tin cậy 99%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả STATA 14.0
Sau khi loại bỏ biến CAP và GDP ra khỏi mô hình nghiên cứu và hồi quy lại mô hình REM, tất cả các biến trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê 1%. Do đó mô hình REM được trình bày như sau:
LIQ = 0.6050978 + 0.3430398 ROE - 0.4246714 LOAN + 0.1424509 DEPOSIT - 0.019333 SIZE + 0.3215156 INF
4.4. Kiểm định khuyết tật mô hình nghiên cứu
Sau khi phân tích và lựa chọn mô hình hồi quy, tác giả tiếp tục kiểm định khuyết tật mô hình nghiên cứu, bao gồm kiểm định tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
4.4.1. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Để kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge, giả thuyết kiểm định như sau:
H0: không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình HI: có sự tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
Kết quả kiểm định tự tương quan ở phụ lục 6 bảng 6.1 cho thấy hệ số Prob > F là 0.0028 < 0.05, điều đó cho thấy giả thuyết HI được chấp nhận. Kết quả là mô hình có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
59
4.4.2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng kiểm định Modified Wald, giả thuyết kiểm định như sau:
H0: không có hiện tương phương sai sai số thay đổi H1: có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi ở phụ lục 6 bảng 6.2 cho thấy hệ số Prob > chi2 là 0.000 < 0.05, điều đó cho thấy giả thuyết H1 được chấp nhận. Kết quả là mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.4.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Để xác định các biến trong mô hình hồi quy REM có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, tác giả tiếp tục sử dụng kiểm định VIF. Giả thuyết kiểm định được đưa ra như sau:
H0: Hệ số VIF < 10, mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến H1: Hệ số VIF ≥ 10, mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả kiểm định VIF ở phụ lục 6 bảng 6.3 cho thấy hệ số VIF của các biến trong mô hình hồi quy đều nhỏ hơn 2, do đó giả thuyết H0 được chấp nhận. Kết quả là mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.5. Khắc phục khuyết tật mô hình
Sau khi kiểm định các khuyết tật trong mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng mô hình bình phương khả thi nhỏ nhất (Feasiable Generalized Lease Squares) để khắc phục khuyết tật mô hình nghiên cứu. Chi tiết được thể hiện ở bảng 4.5:
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy REM sử dụng ước lượng FGLS để khắc phục khuyết tật mô hình
INF 0.1475825*** 0.001
Hằng số 0.5023608*** 0.000
Prob > chi2 0.000
Nhân tố Chiều tác động đến biến phụ thuộc Giả thuyết
SIZE - H1: +/- DEPOSIT + H2: +/- LOAN - H3: - ROE + H4: + CAP N/A H5: - GDP N/A H6: +/- INF + H7: +/- 60
Ghi chú: * là độ tin cậy 90%, ** là độ tin cậy 95%, *** là độ tin cậy 99%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả STATA 14.0
Ket quả ước lượng lại mô hình REM sử dụng phương pháp FGLS cho thấy tất cả các biến còn lại trong mô hình nghiên cứu đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này cho thấy biến LIQ bị chịu tác động của bốn nhân tố vi mô và một nhân tố vĩ mô, bao gồm ROE, LOAN, DEPOSIT, SIZE và INF. Mô hình nghiên cứu cuối cùng được minh họa như sau:
LIQ = 0.5023608 + 0.2222537 ROE - 0.4000808 LOAN + 0.1573703 DEPOSIT - 0.0135154 SIZE + 0.1475825 INF
Từ kết quả cuối cùng có được, tác giả sẽ tóm tắt lại toàn bộ kết quả nghiên cứu các nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lời của các NHTM tại Việt Nam qua bảng dưới đây:
4.6. Đánh giá kết quả hồi quy
Với các biến độc lập có được từ kết quả nghiên cứu ngoại trừ biến CAP và GDP, tất cả các biến còn lại đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu. Từ đó làm cơ sở cho việc đánh giá nhân tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam.
4.6.1. Quy mô ngân hàng (SIZE)
Hệ số hồi quy của biến SIZE đối với LIQ âm với mức ý nghĩa thống kê 1%, kết quả này trùng với kỳ vọng dấu mà tác giả đề ra. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Phạm Quốc Việt (2019), Nguyễn Thị Tuyết Nga (2019), El - Chaarani (2019) và Vodova (2013). Kết quả này hàm ý rằng khi quy mô ngân hàng tăng 1% thì LIQ của ngân hàng giảm 1.35%. Các NHTM Việt Nam có quy mô lớn thường có nhiều chi nhánh nên có lợi thế lớn trong việc huy động nguồn vốn, phát triển sản phẩm và dịch vụ, khả năng tiếp cận với khách hàng cao hơn, đặc biệt là khả năng cạnh tranh của ngân hàng có quy mô rộng rãi sẽ mạnh hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ. Tuy nhiên, việc mở rộng quy mô quá nhanh sẽ khiến ngân hàng gặp gánh nặng trong việc chi trả chi phí vốn do hầu hết tài sản của ngân hàng đều được tài trợ bằng nợ và nguồn vốn huy động. Điều này sẽ khiến ngân hàng gặp áp lực trả nợ vốn và khiến ngân hàng mất năng lực thanh khoản nhưng áp lực này chỉ tồn tại trong ngắn hạn.
Hiện nay, tổng tài sản của các NHTM có xu hướng tăng dần qua các năm, khi muốn phát triển một ngân hàng thì việc tăng trưởng tài sản cũng đóng một vai trò quan trọng trong đó, thực tế đã chứng minh được khi các NHTM lớn đứng đầu trong ngành ngân hàng thì có tốc độ tăng trưởng tài sản nhanh và mạnh hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ. Điều này chứng tỏ được sự phát triển quy mô rõ rệt đối với dịch vụ ngân hàng cũng như sự tiếp cận của ngân hàng đến với khách hàng. Để việc mở rộng mạng lưới và quy mô có hiệu quả tối đa thì các NHTM cần phải có kế hoạch cụ thể trong việc tăng vốn cũng nâng cao chất lượng sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng.
4.6.2. Tỷ lệ tiền gửi khách hàng (DEPOSIT)
Hệ số hồi quy biến DEPOSIT đối với LIQ dương và kết quả này lại trùng với dấu kỳ vọng của tác giả với mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% và trùng với kết quả nghiên cứu của Al-Homaidi, E. A., Tabash, M. I., Farhan, N. H., & Almaqtari, F. A. (2019). Kết quả
hồi quy biến DEPOSIT có ý nghĩa rằng khi các nhân tố khác không thay đổi và tỷ lệ tiền gửi khách hàng tăng 1% thì khả năng thanh khoản của ngân hàng tăng 15.73%. Điều đó cho thấy rằng khi có quá nhiều khách hàng gửi tiền vào một ngân hàng thì ngân hàng đó có được nguồn tiền dồi dào để phục vụ cho hoạt động kinh doanh, đặc biệt là hoạt động tín dụng. Khi đó, hoạt động tín dụng sẽ là nguồn thu chính của ngân hàng và giúp cho ngân hàng mở rộng quy mô hoạt động tín dụng đến khách hàng. Ngoài ra, khoản tiền gửi huy động còn hỗ trợ ngân hàng trong việc chuyển đổi thành tiền nhanh chóng nhằm đáp ứng khả năng thanh khoản trong ngắn hạn đối với khách hàng. Do đó, tính thanh khoản của ngân hàng ngày càng được đảm bảo.
4.6.3. Quy mô tín dụng (LOAN)
Hệ số hồi quy của biến LOAN đối với LIQ âm ở mức ý nghĩa thống kê 1%, kết quả nghiên cứu này phù hợp với kỳ vọng dấu mà tác giả đề ra. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Thanh Lâm (2016); Vũ Thị Hồng (2015). Kết quả hàm ý rằng khi quy mô tín dụng của ngân hàng tăng 1% thì LIQ của ngân hàng giảm 40%. Điều đó cho thấy rằng khi ngân hàng đặt mục tiêu tín dụng là mục tiêu hàng đầu để gia tăng doanh thu và lợi nhuận so với nguồn vốn huy động thì áp lực thu hồi nợ của ngân hàng sẽ gia tăng, dễ khiến ngân hàng rơi vào khả năng không thu hồi được vốn và lãi để chi trả cho khoản tiền huy động trong ngắn hạn. Do đó, quy mô tín dụng tăng nhanh thì sẽ làm cho khả năng thanh khoản của ngân hàng giảm.
4.6.4. Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Hệ số hồi quy của biến ROE đối với LIQ dương ở mức ý nghĩa thống kê 1%, kết quả nghiên cứu này phù hợp với kỳ vọng dấu mà tác giả đề ra. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Phạm Quốc Việt (2019); Vũ Thị Hồng (2015); Vodova (2013); Al-Harbi (2017); Al-Homaidi, E. A., Tabash, M. I., Farhan, N. H., & Almaqtari, F. A. (2019). Kết quả hàm ý rằng khi lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng tăng 1% thì LIQ của ngân hàng tăng 22%. Điều này cho thấy rằng khi ngân hàng có nhiều lợi nhuận thì sẽ đáp ứng được nguồn vốn để đầu tư và gia tăng dự trữ. Qua đó giúp ngân hàng giảm áp lực về việc trả chi phí vốn huy động tiền gửi từ khách hàng và tổ chức trong nền kinh tế. Do đó, tính thanh khoản của ngân hàng ngày càng được nâng cao và đảm bảo.
4.6.5. Tỷ lệ lạm phát (INF)
Hệ số hồi quy của biến vĩ mô INF đối với LIQ dương ở mức ý nghĩa thống kê 1%, kết quả nghiên cứu này phù hợp với kỳ vọng dấu mà tác giả đề ra. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Phạm Quốc Việt (2019); Moussa (2015); El - Chaarani (2019). Kết quả hàm ý rằng khi lạm phát nền kinh tế tăng 1% thì LIQ của ngân hàng tăng 15%. Điều này hàm ý rằng trong bối cảnh nền kinh tế đối mặt với lạm phát tăng do một số mặt hàng nhu yếu phẩm tăng (dựa trên báo cáo phân tích của Ngân hàng nhà nước năm 2019), các NHTM Việt Nam siết chặt hoạt động tín dụng và gia tăng đa dạng hóa về sản phẩm và dịch vụ. Kết quả là các ngân hàng cho vay ít hơn, giảm dần các khoản đầu tư dài hạn và gia tăng khả năng thanh khoản.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
•
Tóm lại, ở chương này, tác giả đã trình bày về phân tích kết quả nghiên cứu bao gồm