within 0.4077 min
= 5
between
= overall 0.4565 = avg 5.0
= 0.4321 Wald chi2(7)= max 78.605
corr(u_i, X) = 0
(assumed) >Prob chi2 0.0000
--- Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. --- ____________ ---SIZE --- | LEV .0662997 .0148122 8 4.4 0.000 .0372684 .095331 | ME | -.0146506.5051827 .1769173.0049661 6 -2.8 0.004 .1584312 8519343. 2.95 0.003 -.0243841 -.004917 2 LIQ | LLR .0708714 .0439027 1 1.6 0.106 -.0151763 1569192. | -1.808723 .5510466 - 3.28 0.001 -2.888754 -.728691 3 GDP | CPI 2.895799 .8740581 1 3.3 0.001 1.182677 224.6089 | cons -.7147384.1740881 .2354266.1258295 4 -0.7 0.4600.000 -.2873395-.9613597 6355157-.468117. ---+--- sigma_u | .04587776 sigma_e | .02988271
rho | .7021173 (fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(23, 89) = 7.53 Prob > F = 0.0000
(Nguồn: Theo kết quả tính toán từ phần mềm STATA) Dựa trên kết quả Bảng 4.6 ta có thể nhận xét tổng quát đối với mô hình này thì hệ số xác định là 0.3724 hay 37.24% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE sẽ đuợc giải thích bởi các biến độc lập.
Trong đó các biến độc lập tỷ lệ lạm phát (CPI); tốc độ tăng truởng kinh tế (GDP); tỷ lệ thanh khoản (LIQ) có hệ số P-value > 5%, nên không có ý nghĩa về mặt thống kê vì vậy có thể kết luận nhân tố này không có tác động đến ROE theo mô hình này.
Còn lại các biến độc lập nhu quy mô ngân hàng (SIZE); đòn bẩy tài chính (LEV) có hệ số P-value < 5% nên có ý nghĩa thống kê, đồng thời các hệ số β của các biến này trong mô hình duơng nên các nhân tố này có tác động tuơng quan duơng đến ROE. Mặt khác biến độc lập hiệu quả quản lý (ME); tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có có hệ số P-value < 5% nên có ý nghĩa thống kê, đồng thời hệ số β của biến này âm nên nhân tố này có tác động tuơng quan âm đến ROE.
4.4. Ket quả mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM)
4.4.1. Mô hình hồi quy REM với biến phụ thuộc là tỷ lệ thu nhập trêntổng tài sản (ROA) tổng tài sản (ROA)
within 0.4249 min
= 5
between
= overall 0.4722 = avg 5.0
= 0.4563 Wald chi2(7)= max 85.555
corr(u_i, X) = 0
(assumed) >Prob chi2 0.0000
--- Coef. Std. Err. z P>|z| Conf.[95% --- ____________ ---SIZE --- | LEV .0745006 .0164725 2 4.5 0.000 .0422152 .106786 | ME | .5456996-.015413 .1846335.0051744 6 -2.9 0.003 .1838246 9075747. 2.98 0.003 -.0255547 -.005271 4 LIQ | LLR .1106195 .0474081 3 2.3 0.020 .0177013 2035376. | -1.809439 .5666701 - 3.19 0.001 -2.920092 -.698786 5 GDP | CPI 2.921161 .9339527 3 3.1 0.002 1.090647 754.7516 | .0947467 .2455108 0.3 9 0.700 -.3864457 . 5759391 cons | -.779812 .1366653 5.71- 0.000 -1.047671 53-.5119 ---+--- sigma_u | .03210212 sigma_e | .02927097
rho | .54603213 (fraction of variance due to u_i)
(Nguồn: Theo kết quả tính toán từ phần mềm STATA) Dựa trên kết quả Bảng 4.7 ta có thể nhận xét tổng quát đối với mô hình này thì hệ số xác định là 0.4321 hay 43.21% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA sẽ đuợc giải thích bởi các biến độc lập.
Trong đó các biến độc lập tỷ lệ lạm phát (CPI); tỷ lệ thanh khoản (LIQ) có hệ số P-value > 5%, nên không có ý nghĩa về mặt thống kê vì vậy có thể kết luận nhân tố này không có tác động đến ROA theo mô hình REM này.
Còn lại các biến độc lập nhu quy mô ngân hàng (SIZE); đòn bẩy tài chính (LEV); tốc độ tăng truởng (GDP) có hệ số P-value < 5% nên có ý nghĩa thống kê, đồng thời các hệ số β của các biến này trong mô hình duơng nên các nhân tố này có tác động tuơng quan duơng đến ROA. Mặt khác biến độc lập hiệu quả quản lý (ME); tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có có hệ số P-value < 5% nên có ý nghĩa thống kê, đồng thời hệ số β của biến này âm nên nhân tố này có tác động tuơng quan âm đến ROA.
4.4.2. Mô hình hồi quy REM với biến phụ thuộc là tỷ lệ thu nhập trên vốnchủ sở hữu (ROE) chủ sở hữu (ROE)
+- LEV 1067226 .0662997 | ME 4288862. .5051827 -.0762965 .0789064 | 88-.01463 -.0146506 .0000119 .0021697 LIQ | LLR 0790918. .0708714 .0082204 .0379115 | GDP 1.836721- -1.808723 -.0279982 .1215817 | 1.6404 94 2.895799 -1.255305 .7346294 CPI | 16-.05679 .1740881 -.2308797 .1321592 --- consisten t under Ho and Ha; --- B
= inconsistent under Ha, efficient under Ho; xtregobtained from Test: differenc
e in coefficients systematicnot
---+--- sigma_u | .03846219
sigma_e | .02988271
rho | .62358469 (fraction of variance due to u_i)
(Nguồn: Theo kết quả tính toán từ phần mềm STATA) 54
Dựa trên kết quả Bảng 4.8 ta có thể nhận xét tổng quát đối với mô hình này thì hệ số xác định là 0.4563 hay 45.63% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE sẽ đuợc giải thích bởi các biến độc lập.
Trong đó biến độc lập tỷ lệ lạm phát (CPI) có hệ số P-value > 5%, nên không có ý nghĩa về mặt thống kê vì vậy có thể kết luận nhân tố này không có tác động đến ROE theo mô hình này.
Còn lại các biến độc lập nhu quy mô ngân hàng (SIZE); đòn bẩy tài chính (LEV); tỷ lệ thanh khoản (LIQ); tốc độ tăng truởng có hệ số P-value < 5% nên có ý nghĩa thống kê, đồng thời các hệ số β của các biến này trong mô hình duơng nên các nhân tố này có tác động tuơng quan duơng đến ROE. Mặt khác biến độc lập hiệu quả quản lý (ME); tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có có hệ số P-value < 5% nên có ý nghĩa thống kê, đồng thời hệ số β của biến này âm nên nhân tố này có tác động tuơng quan âm đến ROE.
4.5. Kiểm định Hausman giữa mô hình hồi quy tác động cố định (FEM)và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM)
4.5.1. Kiểm định Hausman giữa mô hình FEM và mô hình REM với biếnphụ thuộc là tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA) phụ thuộc là tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA)
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Hausman với biến phụ thuộc là ROA --- Coefficients ----
| Test: Var(u) =
0 chibar2(01) = 47.60 Prob > chibar2 = 0.0000
(Nguồn: Theo kết quả tính toán từ phần mềm STATA)
chi2(7) = (b-B)'[(V-b-V-B)^(-1)](b-B)
= 5.49
Prob>chi2 = 0.6003
(Nguồn: Theo kết quả tính toán từ phần mềm STATA) Ta đặt cặp giả thuyết:
H0: Mô hình REM phù hợp H1: Mô hình FEM phù hợp
Dựa trên kết quả Bảng 4.9 ta có thể thấy hệ số P-value cuối cùng của kiểm định Hausman là 0.6003 > 5%, vì vậy ta có thể bác bỏ H1 và chấp nhận giả thuyết H0 có nghĩa là đối với mô hình hồi quy FEM và REM và biến phụ thuộc là ROA thì mô hình REM phù hợp hơn. Ta sẽ tiến hành so sánh mô hình REM với mô hình POOLED OLS để chọn mô hình phù hợp cuối cùng và kiểm định cũng như các khắc phục các khuyết tật của mô hình.
4.5.1.1. So sánh hai mô hình REM và POOLED OLS đối với biến phụ
thuộc
là ROA — Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định sự phù hợp giữa hai mô hình REM và POOLED OLS với biến phụ thuộc ROA - Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi ROA[FIRM1,t] = Xb + u[FIRM1] + e[FIRM1,t]
Estimated results:
H0: Mô hình POOLED OLS phù hợp H1: Mô hình REM phù hợp
Theo kết quả của Bảng 4.10 thì ta thấy hệ số P-value của mô hình là 0.0000 < 0.05 vì vậy ta bác bỏ H0 chấp nhận H1, vì vậy ta sẽ chọn mô hình REM là mô hình hồi quy cuối cùng để nghiên cứu các nhân tố tác động đến biến phụ thuộc ROA.
Estimated covariances = 24 Number of obs = 120 Estimated autocorrelations = 1 Number of
groups = 24
Estimated coefficients = 8 Time periods = 5
Wald chi2(7) = 154. 76 Prob > chi2 = 0.00 00 ROA | _____ -L _ Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] --- --- SIZE | .0563978 .0077632 7.26 0.000 .0411822 . 0716134 LEV | .3921504 .125553 3.12 0.002 .146071 . 6382299 ME | -.0099534 .0035256 -2.82 0.005 -.0168634 -.0030434 LIQ | .0458306 .0270839 1.69 0.091 -.0072529 . 0989142
- Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình REM đối với
biến phụ thuộc ROA:
Ta đặt cặp giả thuyết:
H0: Mô hình có hiện tương phương sai thay đổi
H1: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi
Theo kết quả của Bảng 4.10 thì ta thấy hệ số P-value của mô hình là 0.0000 < 0.05 vì vậy ta chấp nhận H0, vì vậy mô hình REM với biến phụ thuộc là ROA có hiện tượng phương sai thay đổi.
4.5.1.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình REM với biến phụ thuộc là ROA
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình REM với biến phụ thuộc là ROA
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 23) = 24.906 Prob > F = 0.0000
(Nguồn: Theo kết quả tính toán từ phần mềm STATA) Ta đặt cặp giả thuyết:
H0: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
H1: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
Theo kết quả của Bảng 4.11 thì ta thấy hệ số P-value của mô hình là 0.0000 < 0.05 vì vậy ta chấp nhận H0, vì vậy mô hình REM với biến phụ thuộc là ROA có hiện tượng tự tương quan.
4.5.1.3. Khắc phục khuyết tật của mô hình REM với biến phụ thuộc là ROA
Theo kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan thì mô hình REM với biến phụ thuộc là ROA thì ta sẽ tiến hành khắc phục hai khuyết tật này để đưa ra mô hình hồi quy cuối cùng để nhận xét cho phần sau.
Bảng 4.12: Mô hình REM với biến phụ thuộc ROA sau khi đã khắc phục khuyết tật
Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic
3568545 cons | -.5657952 .0742411 -7.62 0.000 -.7113051 -.4202852 STT Giả thuyết nghiên cứu Nhân tố tác động Ký
hiệu tương quanKỳ vọng nghiên cứuKết quả Biến độc lập: Các yếu tố nội tại của ngân hàng_____________________
1 H1 Quy mô ngân hàng SIZE + +
2 H2 _____Đòn bẩy tài chính_____ LEV + +
3 H3 ______Hiệu quả quản lý_____ ME - -
4 H4 _____Tỷ lệ thanh khoản LIQ + Không
5 H5 Dự phòng rủi ro tín dụng LLR - -
Biến độc lập: Các yếu tố liên quan đến kinh tế vĩ mô
6 H6 Tốc độ tăng trường kinh tế GD + +
7 H7 _______Tỷ lệ lạm phát______ CPI - Không
(Nguồn: Theo kết quả tính toán từ phần mềm STATA) ❖ Kiểm định giả thuyết
Bảng 4.13: Kết quả phân tích sự ảnh hưởng của các nhân tố tác động hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam
- - - Coefficients - - - (B) rem2 (b-B) Differen ce sqrt(diag(V_b- V_B)) S.E. I I _____________ (b) fem4 ---SIZE --- I .1108792 .0745006 .0363786 .0198711 LEV I .4420365 .5456996 -.1036631 .0708612
Dựa trên kết quả Bảng 4.12 và Bảng 4.13 thì tác giả có thể kết luận:
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có hệ số β = 0.0564 có tuong quan duơng với tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA) và có hệ số P-value nhỏ hơn 5% nên có ý nghĩa thống kê, nên tác giả sẽ chấp nhận giả thuyết H1.
Đòn bẩy tài chính (LEV) có hệ số β = 0.3922 có tuơng quan duơng với tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA) và có hệ số P-value nhỏ hơn 5% nên có ý nghĩa thống kê, nên tác giả sẽ bác bỏ giả thuyết H2.
Hiệu quả quản lý (ME) có hệ số β = -0,01 có tuơng quan âm với tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA) và có hệ số P-value nhỏ hơn 5% nên có ý nghĩa thống kê, nên tác giả sẽ bác bỏ giả thuyết H3.
Dự phòng rủi ro tín dụng có hệ số β = -1.0534 có tuơng quan âm với tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA) và có hệ số P-value nhỏ hơn 5% nên có ý nghĩa thống kê, nên tác giả sẽ chấp nhận giả thuyết H5.
Tốc độ tăng truởng (GDP) có hệ số β = 1.9289 có tuơng quan duơng với tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA) và có hệ số P-value nhỏ hơn 5% nên có ý nghĩa thống kê, nên tác giả sẽ chấp nhận giả thuyết H6.
Đối với hai nhân tố tỷ lệ thanh khoản (LIQ) và tỷ lệ lạm phát (CPI) thì theo kết quả hồi quy thì hệ số P-value lớn hơn 5% nên có không ý nghĩa thống kê hay ta có thể kết luận hai nhân tố này chua đủ cơ sở để kết luận có tác động đến hiêu quả tài chính hay tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA). Tác giả sẽ bác bỏ giả thuyết H4 và giả thuyết H7.
❖ Mô hình hồi quy của sự tác động của các nhân tố đến hiệu quả tài chính của ngân hàng theo ROA
ROA = -0.5658 + 0.0564 SIZE + 0.3921 LEV - 0.01 ME - 1.0534 LLR + 1.9289 GDP
- Nếu quy mô ngân hàng (SIZE) tăng lên 1 đơn vị thì hiệu quả tài chính của doanh nghiệp theo ROA tăng 0.0564 đơn vị.
- Nếu đòn bẩy tài chính (LEV) tăng lên 1 đơn vị thì hiệu quả tài chính của doanh nghiệp theo ROA tăng 0.3921 đơn vị.
- Nếu hiệu quả tài chính (ME) tăng lên 1 đơn vị thì hiệu quả tài chính của doanh nghiệp theo ROA giảm 0.01 đơn vị.
- Nếu dự phòng rủi ro tài chính (LLR) tăng lên 1 đơn vị thì hiệu quả tài chính của doanh nghiệp theo ROA giảm 1.0534 đơn vị.
- Nếu tốc độ tăng truởng (GDP) tăng lên 1 đơn vị thì hiệu quả tài chính của doanh nghiệp theo ROA tăng 1.9289 đơn vị.
4.5.2. Kiểm định Hausman giữa mô hình FEM và mô hình REM với biếnphụ thuộc là tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROE) phụ thuộc là tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROE)
I GDP
I CPI 1.632436 2.921161 -1.288725 .6974596
I -.1210677 .0947467 -.2158144 .1252785
—
b = consistent under Ho and Ha; --- obtained from B
= inconsistent under Ha, efficient under Ho; xtregobtained from Test: difference in coefficients not
systematic chi2(7) (b-B)'[(V_b- V_B) ^(-1)](b-B) = 6.16 Prob>chi2 = 0.5216
H0: Mô hình REM phù hợp H1: Mô hình FEM phù hợp
Dựa trên kết quả Bảng 4.14 ta có thể thấy hệ số P-value cuối cùng của kiểm định Hausman là 0.5216 > 5%, vì vậy ta có thể bác bỏ H1 và chấp nhận giả thuyết H0 có nghĩa là đối với mô hình hồi quy FEM và REM và biến phụ thuộc là ROE thì