Trong mô hình nghiên cứu tác giả có sử dụng biến trễ LGR(t-1), để giải thích cho
biến phụ thuộc LGR và làm xuất hiện hiện tượng nội sinh, hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiệ tượng tự tương quan. Nói cách khác, các khuyết tật tồn tại trong mô hình sẽ làm cho kết quả bài nghiên cứu thu được không còn vững nữa và các kết quả hồi quy
75
cũng không còn đáng tin cậy. Để giải quyết tốt các vấn đề này, tác giả chọn phương pháp ước lượng momen tổng quát - GMM để ước để ước lượng cho mô hình bài nghiên cứu của mình.
Ghi chú: *** là mức ý nghĩa 1%, ** là mức ý nghĩa 5%, * là mức ý nghĩa 10% Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích bằng phần mềm STATA 14
Kết quả hồi quy bằng phương pháp ước lượng GMM được trình bày ở bảng 4.4 cho ta thấy mô hình có ý nghĩa ở mức 1% do Prob > F = 0.000 cho nên mô hình phù hợp và có thể sử dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến TTTD của các NHTM Việt Nam.
Qua mô hình GMM tác giả đã quan tâm đến ba vấn đề là: kiểm định AR(2), kiểm định Sargan test và số biến công cụ trong mô hình:
- Thứ nhất, kiểm định Arellano - Bond (1991) test for AR(2) có giả thiết HO: Không
có hiện tượng tự tương quan và được áp dụng cho số dư sai phân. Kết quả của mô hình GMM có AR(2) với mức ý nghĩa P-Value = 0.866 > 0.1 nên không có ý nghĩa thống kê.
Do đó, tác giả chấp nhận giả thiết HO mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
- Thứ hai, kiểm định Sargan test có giả thiết HO: các biến công cụ là biến ngoại sinh, mô hình không có hiện tượng nội sinh. Kết quả của kiểm định với mức ý nghĩa P-Value = 0.994 > 0,1 nên không có ý nghĩa thống kê. Do đó, tác giả chấp nhận giả thiết HO mô hình không có hiện tượng nội sinh và các biến công cụ không có tương quan sai số trong mô hình.
- Cuối cùng, tác giả quan tâm đến số biến công cụ trong mô hình. Theo nguyên tắc, số biến công cụ phải nhỏ hơn hoặc bằng số nhóm quan sát trong mô hình. Qua bảng 4.4 cho thấy mô hình GMM có 27 số nhóm công cụ nhỏ hơn 28 số nhóm quan sát. Vì vậy, mô hình đảm bảo được tính vững đồng thời mô hình cũng đảm bảo được mức độ chính xác của các kiểm định AR(2) và Sargan test.
Kết quả ước lượng mô hình cho thấy, có bảy biến có ý nghĩa thống kê:
- Với mức ý nghĩa 1%, thì hệ số ước lượng của hai biến LGR(t-1), ROA lần lượt là
0.3883, 39.595 đều có ảnh hưởng cùng chiều với biến LGR. Như vậy, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, với mức ý nghĩa 1%, nếu tốc độ TTTD kỳ trước và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tăng (giảm) 1% sẽ làm cho TTTD của các NHTM lần lượt tăng (giảm) 0.3883%, 39.595 %. Điều này phù hợp với với giả thuyết nghiên cứu ban đầu.
- Với mức ý nghĩa 1%, thì hệ số ước lượng của hai biến ETA và INF lần lượt là -3.5173, -1.2695 đều có ảnh hưởng ngược chiều với biến LGR. Như vậy, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, với mức ý nghĩa 1%, nếu tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản, tỷ
BIẾN
DẤU KÌ VỌNG KẾT QUẢ
NGHIÊN CỨU
LGR(t-1) (+) (+)
lệ lạm phát giảm (tăng) 1% sẽ làm cho TTTD của các NHTM lần lượt giảm (tăng) 3.5173%, 1.2695%. Điều này phù hợp với với giả thuyết nghiên cứu ban đầu.
- Với mức ý nghĩa 10%, thì hệ số ước lượng của hai biến ROE và GDP lần lượt là -2.4944, -4.9212 có ảnh hưởng ngược chiều với biến LGR. Như vậy, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, với mức ý nghĩa 10%, nếu tỷ suất sinh lời trên VCSH và tốc độ tăng trưởng kinh tế giảm (tăng) 1% sẽ làm cho TTTD của các NHTM lần lượt giảm (tăng) 2.4944%, 4.9212%. Điều này không phù hợp với với giả thuyết nghiên cứu ban đầu.
- Với mức ý nghĩa 10%, thì hệ số ước lượng của biến LIQ là 0.4660 có ảnh hưởng cùng chiều với biến LGR. Như vậy, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, với mức ý nghĩa 10%, nếu tỷ lệ thanh khoản tăng (giảm) 1% sẽ làm cho TTTD của các NHTM lần lượt tăng (giảm) 0.4660%. Điều này phù hợp với với giả thuyết nghiên cứu ban đầu.
- Với mức ý nghĩa 5%, thì hệ số ước lượng của biến SIZE là -0.2677 có ảnh hưởng ngược chiều với biến LGR. Như vậy, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, với mức ý nghĩa 5%, nếu quy mô ngân hàng giảm (tăng) 1% sẽ làm cho TTTD của các NHTM giảm (tăng) 0.2677%. Điều này không phù hợp với với giả thuyết nghiên cứu ban đầu.
- Với mức ý nghĩa 5%, thì hệ số ước lượng của biến DA là 0.7635 có ảnh hưởng cùng chiều với biến LGR. Như vậy, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, với mức ý nghĩa 5%, nếu tỷ lệ huy động tăng (giảm) 1% sẽ làm cho TTTD của các NHTM tăng (giảm) 0.7635%. Điều này phù hợp với với giả thuyết nghiên cứu ban đầu.
- Đồng thời, với kết quả nghiên cứu có được từ mô hình GMM thì tác giả cũng thấy yếu tố tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng ngược chiều đến tốc độ TTTD. Tuy nhiên, giá trị P-Value của biến NPL có mức ý nghĩa lớn hơn 10%, cho nên biến NPL không đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê với biến LGR.
Kết quả ước lượng mô hình GMM được trình bày như sau:
78
LGR = 2.302 + 0.3883*LGR(t-1) + 39.595*ROA - 2.4944*ROE - 0.2677*SIZE +
0.4660*LIQ + 0.7635*DA - 3.5173*ETA - 4.9212*GDP - 1.2695*INF Bảng 4.5 Tổng kết dấu mô hình nghiên cứu
ROA (+) (+) ROE (+) (-) SIZE (+) (-) NPL (-) (-) và N/A LIQ (+) (+) DA (+) (+) ETA (+) hoặc (-) (-) GDP (+) (-) INF (-) (-)
Ghi chú: (+) là tác động cùng chiều, (-) là tác động ngược chiều, N/A là không có ý nghĩa thống kê.
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích bằng phần mềm STATA 14