CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích kết quả hồi quy mơ hình theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM
4.4.1.2 Kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp
KIỂM ĐỊNH POOLED OLS VÀ FEM
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định F-Test cho mơ hình (1)
F-TEST
F test that all u_i=0: F(30, 290) = 12.34 Prob > F = 0.0000
Nguồn: trích kết quả từ phần phần mềm stata
Đối với mơ hình (1), biến phụ thuộc là NIM: Tác giả sử dụng kiểm định F-TEST để lựa
chọn giữa mơ hình OLS và mơ hình FEM. Kết quả cho thấy là F(30,290) = 12.34 với Prob > F = 0.0000, với mức ý nghĩa 5% thì ta thấy P-value =0.0000 < 5% cho thấy mơ hình Pooled OLS khơng phù hợp, vì thế ta chọn mơ hình hồi quy FEM.
KIỂM ĐỊNH FEM VÀ REM
Để xem xét mơ hình FEM hay REM phù hợp hơn, tác giả sử dụng kiểm định Hausman.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Hausman cho mơ hình (1)
Hausman Test
Ho: difference in coefficients not systematic
________________________Chi2(8) = 1.55________________________ ________________________Prob>chi2 = 0.9804___________________
Nguồn: trích kết quả từ phần phần mềm stata
Kết quả trong bảng 4.6 cho thấy chi2 = 1.55 và Prob > chi2 = 0.9804. Với mức ý nghĩa α =5% với giả thuyết Ho: khơng có sự khác biệt giữa 2 mơ hình. Kết quả kiểm định Hausman cho kết quả P-value > α nên chấp nhận Ho. Điều này cho thấy mơ hình REM hiệu quả hơn mơ hình FEM.
31
Vì vậy, mơ hình REM sẽ được sử dụng trong nghiên cứu ở mơ hình (1).
Sau khi kiểm định để lựa chọn mô hình hồi quy NIM, ta có kết quả như sau:
NIMi,t = -0.049 + 0.111CAPi,t + 0.003SIZEi,t + 0.034NLTAi,t - 0.019DEPι,t +
0.0541NFi,t + ɛi,t
4.4.2 Ket quả hồi quy mơ hình (2): biến phụ thuộc ROA 4.4.2.1 Kết quả hồi quy
*, **, *** có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 10%, 5%, 1%
Nguồn: trích kết quả từ phần phần mềm stata
Dựa vào bảng 4.7, kết quả hồi quy theo OLS cho thấy biến CAP, biến SIZE, biến INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1%, khi biến CAP, biến SIZE, biến INF tăng 1% thì biến ROA tăng lần lượt là 0.08%, 0.002%, 0.031%. Giống với các biến trên, biến NLTA cũng tác động thuận chiều với biến ROA nhưng với mức ý nghĩa 5%, khi biến NLTA tăng 5% thì biến ROA tăng 0.008%. Tuy nhiên, biến DEP có quan hệ ngược chiều với biến ROA ở mức ý nghĩa 5%, khi biến DEP tăng
Biến độc lập OLS FEM REM
CAP -0.0106147 -0.4083172** -0.1637649
SIZE 0.0238421*** -0.0159983* 0.0131415**
NLTA 0.1003618*** 0.1956938*** 0.1340655***
32
5% thì biến ROA giảm 0.015%. Các biến còn lại là biến LIQ, biến GDP khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình OLS .
Với phương pháp FEM, mơ hình cho thấy biến biến CAP và biến NLTA có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1%, khi biến CAP, biến NLTA tăng 1% thì biến ROA tăng lần lượt là 0.054%, 0.017%. Bên cạnh đó, biến INF và biến GDP cũng có tác động thuận chiều với biến ROA nhưng ở mức ý nghĩa 10%, khi biến INF và biến GDP tăng 10% thì ROA tăng lần lượt là 0.019%, 0.165%. Tuy nhiên, biến DEP lại có quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1%, khi DEP tăng 1% thì ROA giảm 0.025%. Các biến cịn lại là biến SIZE, biến LIQ khơng có ý nghĩa thống kê.
Dựa vào kết quả hồi quy theo phương pháp REM cho thấy biến CAP, biến SIZE, biến NLTA và biến INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA. Với mức ý nghĩa 1%, khi biến CAP, biến NLTA và biến INF tăng 1% thì biến ROA tăng lần lượt là 0.07%, 0.011% và 0.028%. Bên cạnh đó, biến SIZE cũng có tác động thuận chiều với biến ROA nhưng ở mức ý nghĩa 5%, khi biến SIZE tăng 5% thì ROA tăng 0.001%. Tuy
nhiên, biến DEP có quan hệ ngược chiều với biến ROA ở mức ý nghĩa 1%, khi biến DEP tăng 1% thì biến ROA giảm 0.0196%. Hai biến cịn lại là biến LIQ và GDP khơng có ý nghĩa thống kê để giải thích sự phụ thuộc của ROA.
4.4.2.2 Kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp KIỂM ĐỊNH POOLED OLS VÀ FEM
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định F-Test cho mơ hình (2)
F-TEST
F test that all u_i=0: F(30, 290) = 2.96 Prob > F = 0.0000
Nguồn: trích kết quả từ phần phần mềm stata
Đối với mơ hình (2), biến phụ thuộc là ROA: Tác giả sử dụng kiểm định F-TEST để lựa chọn giữa mơ hình OLS và mơ hình FEM. Kết quả cho thấy là F(30,290) = 2.96 với
Prob > F = 0.0000, với mức ý nghĩa 5% thì ta thấy P-value =0.0000 < 5% cho thấy mơ 33
hình
Pooled OLS khơng phù hợp, vì thế ta chọn mơ hình hồi quy FEM. KIỂM ĐỊNH FEM VÀ REM
Để xem xét mô hình FEM hay REM phù hợp hơn, tác giả sử dụng kiểm định Hausman.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Hausman cho mơ hình (2)
Hausman Test
Ho: difference in coefficients not systematic
_______________________Chi2(8) = 12.58
_______________________ Prob>chi2 = 0.0830 _________________
Nguồn: trích kết quả từ phần phần mềm stata
Kết quả trong bảng 4.9 cho thấy chi2 = 12.58 và Prob > chi2 = 0.0830. Với mức ý nghĩa
α =5% với giả thuyết Ho: khơng có sự khác biệt giữa 2 mơ hình. Kết quả kiểm định Hausman cho kết quả P-value > α nên chấp nhận Ho. Điều này cho thấy mơ hình REM hiệu quả hơn mơ hình FEM.
Vì vậy, mơ hình REM sẽ được sử dụng trong nghiên cứu ở mơ hình (2).
Sau khi kiểm định để lựa chọn mơ hình hồi quy ROA, ta có kết quả như sau:
ROAi,t = -0.022 + 0.072CAPi,t + 0.001SlZEi,t + 0.011NLTAi,t- 0.0196DEPi,t +
0.0281NFit + ɛi,t
4.4.3 Kết quả hồi quy mơ hình (3): Biến phụ thuộc ROE4.4.3.1 Kết quả hồi quy 4.4.3.1 Kết quả hồi quy
DEP -0.1860435*** -0.2690709*** -0.2233694*** LIQ -0.0032064 -0.0031843 -0.0035463 INF 0.3536639*** 0.2213152** 0.3139649*** GDP 0.6286382 1.52839* 0.7421357 HẰNG SỐ -0.3121525** 0.4161898** -0.0973636 * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01 34
*, **, *** có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 10%, 5%, 1%
Nguồn: trích kết quả từ phần phần mềm stata
Dựa vào bảng 4.10, kết quả hồi quy theo OLS cho thấy biến SIZE, biến NLTA và biến INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 1%, khi biến SIZE,
biến NLTA và biến INF tăng 1% thì biến ROE tăng lần lượt là 0.024%, 0.1%, 0.354%. Tuy nhiên, biến DEP có quan hệ ngược chiều với biến ROE ở mức ý nghĩa 1%, khi biến
DEP tăng 1% thì biến ROE giảm 0.186%. Ngồi ra các biến cịn lại là biến CAP, biến LIQ, biến GDP khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình OLS.
Với phương pháp FEM, mơ hình cho thấy biến NLTA, biến INF và biến GDP có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE lần lượt với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, khi biến
biến NLTA, biến INF và biến GDP tăng lần lượt 1%, 5%, 10% thì biến ROE tăng lần lượt là 0.196%, 0.221% và 1.528%. Tuy nhiên, các biến CAP, biến SIZE và biến DEP lại có quan hệ ngược chiều với ROE ở mức ý nghĩa lần lượt là 5%, 10%, 1%, khi biến CAP, biến SIZE và biến DEP tăng lần lượt 5%, 10%, 1% thì ROE giảm lần lượt là 0.408%, 0.016%, 0.269%. Chỉ có duy nhất biến LIQ là khơng có ý nghĩa thống kê. Dựa vào kết quả hồi quy theo phương pháp REM cho thấy biến SIZE, biến NLTA, biến
INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 5% và 1%, khi biến SIZE tăng 5% thì biến ROE tăng 0.013%, khi biến NLTA và biến INF tăng 1% thì biến ROE tăng lần lượt là 0.134% và 0.314%. Tuy nhiên, biến DEP có quan hệ ngược chiều với biến ROE ở mức ý nghĩa 1%, khi biến DEP tăng 1% thì biến ROE giảm 0.223%. Ba biến còn lại là biến CAP, biến LIQ và GDP khơng có ý nghĩa thống kê để giải thích sự phụ thuộc của ROE.
35
4.4.3.2 Kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợpKIỂM ĐỊNH POOLED OLS VÀ FEM KIỂM ĐỊNH POOLED OLS VÀ FEM
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định Hausman cho mơ hình (3)
F-TEST
F test that all u_i=0: F(30, 290) = 4.04 Prob > F = 0.0000
Nguồn: trích kết quả từ phần phần mềm stata
Đối với mơ hình (3), biến phụ thuộc là ROE: Tác giả sử dụng kiểm định F-TEST để lựa
chọn giữa mơ hình OLS và mơ hình FEM. Kết quả cho thấy là F(30,290) = 4.04 với Prob> F = 0.0000, với mức ý nghĩa 5% thì ta thấy P-value =0.0000 < 5% cho thấy mơ hình Pooled OLS khơng phù hợp, vì thế ta chọn mơ hình hồi quy FEM.
KIỂM ĐỊNH FEM VÀ REM
Để xem xét mơ hình FEM hay REM phù hợp hơn, tác giả sử dụng kiểm định Hausman
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định Hausman cho mơ hình (3)
Hausman Test
Ho: difference in coefficients not systematic
________________________Chi2(8) = 20.38
________________________ Prob>chi2 = 0.0048 __________________
Nguồn: trích kết quả từ phần phần mềm stata
Kết quả trong bảng 4.12 cho thấy chi2 = 20.38 và Prob > chi2 = 0.0048. Với mức ý nghĩa α =5% với giả thuyết Ho: khơng có sự khác biệt giữa 2 mơ hình. Kết quả kiểm định Hausman cho kết quả P-value <α nên bác bỏ Ho. Điều này cho thấy mơ hình FEM
hiệu quả hơn mơ hình REM.
Kết quả lựa chọn: Sau khi thực hiện các kiểm định giữa OLS, FEM và REM cho mơ hình (3), chúng tơi đã lựa chọn mơ hình FEM cho nghiên cứu.
Sau khi kiểm định để lựa chọn mơ hình hồi quy ROE, ta có kết quả như sau
ROEi t = 0.416 - 0.408CAPi,t - 0.016S!ZEi,t + 0.196NLTAi,t - 0.269DEPi,t +
36
4,5 Thảo luận về kết quả nghiên cứuMơ hình NIM Mơ hình NIM
Các biến độc lập như biến CAP, biến SIZE, biến NLTA và biến INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc NIM với mức ý nghĩa 1%, khi biến CAP, biến SIZE, biến NLTA và biến INF tăng 1% thì biến NIM tăng lần lượt là 0.111%, 0.003%, 0.034% và 0.054%.
Tuy nhiên, biến DEP có quan hệ ngược chiều với biến NIM ở mức ý nghĩa 5%, khi biến
DEP tăng 5% thì biến NIM giảm 0.019%.
Tác giả khơng tìm thấy ý nghĩa thống kê của hai biến còn lại là biến LIQ và GDP khơng
có ý nghĩa thống kê để giải thích sự phụ thuộc của NIM. Mơ hình ROA
Biến độc lập CAP, SIZE, NLTA và INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA
với mức ý nghĩa 1%, khi biến CAP, biến SIZE, biến NLTA và biến INF tăng 1% thì biến ROA tăng lần lượt là 0.07%, 0.001%, 0.011% và 0.028%.
Tuy nhiên, biến DEP có quan hệ ngược chiều với biến ROA ở mức ý nghĩa 1%, khi biến DEP tăng 1% thì biến ROA giảm 0.0196%.
Tác giả khơng tìm thấy ý nghĩa thống kê của hai biến còn lại là biến LIQ và GDP khơng
có ý nghĩa thống kê để giải thích sự phụ thuộc của ROA. Mơ hình ROE
Biến NLTA, biến INF và biến GDP có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE lần lượt với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, khi biến biến NLTA, biến INF và biến GDP tăng lần lượt 1%, 5%, 10% thì biến ROE tăng lần lượt là 0.196%, 0.221% và 1.528%. Tuy nhiên, các biến CAP, biến SIZE và biến DEP lại có quan hệ ngược chiều với ROE ở mức ý nghĩa lần lượt là 5%, 10%, 1%, khi biến CAP, biến SIZE và biến DEP tăng lần lượt 5%, 10%, 1% thì ROE giảm lần lượt là 0.408%, 0.016%, 0.269%.
BIẾN NIM KỲ VỌNG ROA KỲ VỌNG ROE VỌNGKỲ CAP + + + + - + SIZE + + + + - + NLTA + + + + + + DEP - - - - - - LIQ 0 + 0 + 0 + INF + + + + + + GDP 0 + 0 + + + 37 Tóm lại
Ket quả hồi quy theo phương pháp REM cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ cho vay (NLTA) và tỷ lệ lạm phát (INF) có quan hệ đồng biến với khả năng sinh lời theo NIM và ROA. Tỷ lệ tiền gửi (DEP) có quan hệ nghịch biến với khả năng sinh lời NIM và ROA.
Kết quả hồi quy theo phương pháp FEM cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ tiền gửi (DEP) có quan hệ nghịch biến với khả năng sinh lời ROE. Tỷ lệ cho vay (NLTA), và tỷ lệ lạm phát (INF), tốc độ tăng trưởng (GDP) có quan hệ đồng biến với khả năng sinh lời theo ROE.
38
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN ĐÓNG GÓP NGHIÊN CỨU VÀ KHUYẾN NGHỊ GIẢI PHÁP
5.1 Kết luận
Λ, A'——“T—n—uTT---------------------------------J-------Tj-
Ngn: trích kêt quả từ phân phân mềm stata
Dấu (+) thể hiện sự tác động cùng chiều, dấu (-) thể hiện sự tác động ngược chiều, kí hiệu (0) thể hiện biên động khơng có ý nghĩa thống kê.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)
Đúng như kỳ vọng, hồi quy cho thấy mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu với NIM và ROA. Ket quả này phù hợp với một số nghiên cứu trước đây, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao đồng nghĩa với khả năng sinh lời cao, Tan (2016), Nguyễn Thùy Dương và cộng sự (2018) và Đỗ Hoài Linh và Vũ Kiều Trang (2019). Những quan hệ tích cực này cũng chứng minh rằng lý thuyết cấu trúc - hành vi - hiệu quả là đúng trong trường hợp các ngân hàng thương mại Việt Nam. Theo Tan (2016), các ngân hàng có vốn hóa cao thường có mức độ tín nhiệm cao, điều này giúp họ thu hút được nhiều khách hàng và đặc biệt là các khách hàng lớn. Do đó, các ngân hàng có vốn hóa nhiều hơn có xu hướng có mức chi phí phá sản thấp hơn (Berger, 1995) cũng như khả năng tồn tại cao (Berger và Bouwman, 2013). Các ngân hàng hoạt động hiệu quả ngày càng có xu hướng lựa chọn nắm giữ nhiều vốn chủ sở hữu hơn để kiếm lợi nhuận nhờ hiệu quả cao. Tuy nhiên, mối quan hệ tương tự khơng tìm thấy trong các mơ hình có ROE. Việc thay đổi tỷ lệ vốn chủ sở hữu tác động tiêu cực đến ROE của các ngân hàng Việt Nam. Kết quả này phù hợp với kết quả của Wasiuzzaman và Tarmizi (2010),
39
Goddard và cộng sự (2013) về mối quan hệ ngược chiều giữa CAP và khả năng sinh lời (ROE), các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao hơn sẽ không nhận được lợi thế về thuế thu nhập cũng như sẽ phải trả chi phí cơ hội cao hơn cho việc nắm giữ tiền mặt. Như vậy, khả năng sinh lời của ngân hàng sẽ bị giảm với tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao hơn. Tuy vậy, các phát hiện của mơ hình hồi quy cho thấy rõ ràng rằng việc nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu (đo lường bằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản) là vô cùng cần thiết và các ngân hàng thương mại Việt Nam nên cải thiện mức vốn để nâng cao hiệu quả hoạt động tài chính của mình.
Quy mô ngân hàng (SIZE)
Đúng như kỳ vọng, kết quả ước tính chỉ cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa quy mô ngân hàng (SIZE) với NIM và ROA của các ngân hàng. Theo Pasiouras và Kosmidou (2007) và Dietrich và Wanzenried (2011), các ngân hàng có quy mơ lớn có khả năng trải nghiệm mức sản phẩm tuyệt vời và đa dạng hóa các khoản cho vay cũng như tính kinh tế theo quy mô cao. Tuy nhiên, mối quan hệ tương tự khơng tìm thấy trong các mơ hình có ROE. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Berger và cộng sự (2008), nghiên cứu cho rằng là do tác động nhóm của các ngân hàng thương mại nhà nước. Ở các nước đang phát triển, các ngân hàng do nhà nước sở hữu thường có lợi nhuận thấp hơn so với các ngân hàng thuộc sở hữu tư nhân. Nguyễn Thùy Dương và cộng sự (2018) cũng cho kết quả tương tự, các ngân hàng do nhà nước Việt Nam nắm giữ cổ phần cũng là những ngân hàng có quy mơ lớn. Các ngân hàng thường tập trung vào việc tăng quy mô và bỏ qua chất lượng danh mục cho vay, điều này ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời của họ. Tuy vậy, kết quả ước tính cho thấy SIZE hầu như tác động thuận chiều với khả