Qua bảng 4.5, có thể thấy rằng hầu hết các biến vi mô đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu ở mức ý nghĩa 1% ở 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM. Bên cạnh đó, biến GDP không có ý nghĩa thống kê và biến INF có ý nghĩa thống kê 10% ở mô hình Pooled OLS, 5% đối với mô hình FEM và REM. Kết quả ước lượng mô hình Pooled OLS, FEM và REM cho biến phụ thuộc ROE được tóm tắt như sau:
Mô hình Pooled OLS:
ROE = 0.102894 LOAN - 0.4353397 DEPOSIT + 0.2064791 LIQUIDITY + 0.0242794 SIZE - 0.3146533 CAPITAL + 0.1087145 INF
Mô hình FEM:
ROE = 0.1882435 LOAN - 0.40037 DEPOSIT + 0.2591341 LIQUIDITY + 0.0213829 SIZE - 0.411886 CAPITAL + 0.1530612 INF
Biến Hệ số hồi quy P - value
LOAN 0.1666632*** 0.000
DEPOSIT -0.4065631*** 0.000
LIQUIDITY 0.2457607*** 0.000
ROE = 0.167693 LOAN - 0.4077014 DEPOSIT + 0.2476183 LIQUIDITY + 0.0213014 SIZE - 0.4020411 CAPITAL + 0.1403725 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:
HO: σ<2 ≠ 0, mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Pooled OLS) là phù hợp H1: σi2 = 0, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp
Kết quả kiểm định Breusch-pagan Larange ở bảng 3.2.2 (Phụ lục 3 mục 3.2) 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: Không có sự tương quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình REM là phù hợp
H1: Có sự tương quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình FEM là phù hợp
Kết quả kiểm định Hausman ở bảng 3.1.2 (Phụ lục 3 mục 3.1) cho thấy hệ số Prob > chi2 = 0.1475 > 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 ROE, tác giả nhận thấy rằng biến 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 GDP là không cần thiết H1: β6 ≠ 0, biến GDP là cần thiết
Kết quả kiểm định Wald cho biến GDP ở bảng 4.2 (phụ lục 4) cho thấy hệ số Prob>F = 0.7456 > 0.1, do đó chấp nhận giả thuyết H0. Qua đó, biến 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 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 ROE. Kết quả hồi quy như sau:
Bảng 4.6. Kết quả hồi quy lại mô hình REM sau khi loại bỏ biến không cần thiết của ROE
INF 0.139945** 0.019
Hằng số -0.0585959 0.626
-R2 0.3070
Sau khi loại bỏ biến 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% và 5%. Mô hình REM sau khi hồi quy lại được trình bày như sau:
ROE = 0.1666632 LOAN - 0.4065631 DEPOSIT + 0.2457607 LIQUIDITY + 0.021181 SIZE - 0.4037449 CAPITAL + 0.139945 INF
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.
Biến ROA ROE
Hệ số hồi quy P - value Hệ số hồi quy P - value
LOAN 0.0028609 0.381 0.0511013* 0.093
4.4. Kiểm định khuyết tật mô hình nghiên cứu
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 H1: 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 và 6.2 cho 2 mô hình ROA và ROE cho thấy hệ số Prob > F lần lượt là 0.0090 < 0.05 và 0.0000<0.05, điều đó cho thấy giả thuyết H1 được chấp nhận. Kết quả là mô hình có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
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 6.3 và 6.4 cho mô hình ROA và ROE 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 kiểm định các biến trong mô hình nghiên cứu được lựa chọn có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, tác giả quyết định sử dụng hệ số kiểm định VIF, giả thuyết kiểm định như sau:
H0: hệ số VIF < 10, mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến H1: hệ số VIF ≥ 10, mô hình chắc chắn có hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả ước lượng VIF ở bảng 6.5 (Phụ lục 6) cho thấy hệ số VIF giữa các biến đều nhỏ hơn 3, điều đó cho thấy là các biến trong mô hình nghiên cứu không có hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, kết quả ước lượng trong mô hình nghiên cứu là phù hợp.
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 4.7:
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy REM sử dụng ước lượng FGLS để khắc phục khuyết tật mô hình
SIZE 0.0010223*** 0.008 0.0210869*** 0.000
CAPITAL 0.0154406 0.102 -0.3035859*** 0.000
INF -0.0064094 0.864
Hằng số 0.0071216 0.418 -0.076358 0.420
SIZE + + H1: + DEPOSIT - - H2: + LOAN N/A + H3: +/- LIQUIDITY + + H4: +/- CAPITAL N/A - H5: + GDP N/A N/A H6: +
INF N/A N/A H7: +/-
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
Kết quả ước lượng lại mô hình REM sử dụng phương pháp FGLS cho thấy các biến đại diện cho tỷ suất sinh lời gồm ROA và ROE đều chịu tác động bởi ba nhân tố vi mô gồm tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEPOSIT), tỷ lệ thanh khoản (LIQUIDITY) và quy mô ngân hàng (SIZE). Do đó mô hình cuối cùng được tóm tắt như sau:
ROA = - 0.0277464 DEPOSIT + 0.0152764 LIQUIDITY + 0.0010223 SIZE
ROE = 0.0511013 LOAN - 0.2801033 DEPOSIT + 0.12955 LIQUIDITY + 0.0210869 SIZE - 0.3035859 CAPITAL
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: