trên tổng tài sản (ROA)
Bảng 4.7: Kết quả mô hình REM với biến phụ thuộc là ROA
Random-effects GLS regression Number of obs = 120
Group variable: FIRM1 Number of groups = 24
R-sq: Obs per group:
within = 0.4077 min = 5
between = 0.4565 avg = 5.0
overall = 0.4321 max = 5
Wald chi2(7) = 78.60
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
ROA | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
+ SIZE | .0662997 .0148122 4.48 0.000 .0372684 .095331 LEV | .5051827 .1769173 2.86 0.004 .1584312 .8519343 ME | -.0146506 .0049661 -2.95 0.003 -.0243841 -.0049172 LIQ | .0708714 .0439027 1.61 0.106 -.0151763 .1569192 LLR | -1.808723 .5510466 -3.28 0.001 -2.888754 -.7286913 GDP | 2.895799 .8740581 3.31 0.001 1.182677 4.608922 CPI | .1740881 .2354266 0.74 0.460 -.2873395 .6355157 _cons | -.7147384 .1258295 -5.68 0.000 -.9613597 -.4681171 + sigma_u | .03210212 sigma_e | .02927097
rho | .54603213 (fraction of variance due to u_i)
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 đƣợc 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 nhƣ quy mô ngân hàng (SIZE); đòn bẩy tài chính (LEV); tốc độ tăng trƣởng (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 dƣơng nên các nhân tố này
có tác động tƣơng quan dƣơng 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
tƣơng quan âm đến ROA.
4.4.2. Mô hình hồi quy REM với biến phụ thuộc là tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Bảng 4.8: Kết quả mô hình REM với biến phụ thuộc là ROE
Random-effects GLS regression Number of obs = 120
Group variable: FIRM1 Number of groups = 24
R-sq: Obs per group:
within = 0.4249 min = 5
between = 0.4722 avg = 5.0
overall = 0.4563 max = 5
Wald chi2(7) = 85.55
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
ROE | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
+ SIZE | .0745006 .0164725 4.52 0.000 .0422152 .106786 LEV | .5456996 .1846335 2.96 0.003 .1838246 .9075747 ME | -.015413 .0051744 -2.98 0.003 -.0255547 -.0052714 LIQ | .1106195 .0474081 2.33 0.020 .0177013 .2035376 LLR | -1.809439 .5666701 -3.19 0.001 -2.920092 -.6987865 GDP | 2.921161 .9339527 3.13 0.002 1.090647 4.751675 CPI | .0947467 .2455108 0.39 0.700 -.3864457 .5759391 _cons | -.779812 .1366653 -5.71 0.000 -1.047671 -.511953 + sigma_u | .03846219 sigma_e | .02988271
rho | .62358469 (fraction of variance due to u_i)
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 đƣợc 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 nhƣ quy mô ngân hàng (SIZE); đòn bẩy tài chính (LEV); tỷ lệ thanh khoản (LIQ); tốc độ tăng trƣởng 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 dƣơng nên
các nhân tố này có tác động tƣơng quan dƣơng 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 tƣơng 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 ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))
| fem1 rem1 Difference S.E.
+ SIZE | .1067226 .0662997 .0404229 .0204891 LEV | .4288862 .5051827 -.0762965 .0789064 ME | -.0146388 -.0146506 .0000119 .0021697 LIQ | .0790918 .0708714 .0082204 .0379115 LLR | -1.836721 -1.808723 -.0279982 .1215817 GDP | 1.640494 2.895799 -1.255305 .7346294 CPI | -.0567916 .1740881 -.2308797 .1321592
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 5.49
Prob>chi2 = 0.6003
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 nhƣ 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 tƣợng phƣơng sai thay đổi
ROA[FIRM1,t] = Xb + u[FIRM1] + e[FIRM1,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) + ROA | .0028355 .0532495 e | .0008568 .029271 u | .0010305 .0321021 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 47.60 Prob > chibar2 = 0.0000
(Nguồn: Theo kết quả tính toán từ phần mềm STATA)
- Kiểm định sự phù hợp giữa hai mô hình REM và POOLED OLS:
Ta đặt cặp giả thuyết:
H0: Mô hình POOLED OLS phù hợp H1: Mô hình REM phù hợp (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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.
- Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi của mô hình REM đối với
biến phụ thuộc ROA:
Ta đặt cặp giả thuyết:
H0: Mô hình có hiện tƣơng phƣơng sai thay đổi
H1: Mô hình không có hiện tƣợng phƣơng 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 tƣợng phƣơng 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 tƣợng tự tƣơng 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 tƣợng tự tƣơng quan
H1: Mô hình không có hiện tƣợng tự tƣơng 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 tƣợng tự tƣơng 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 tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan thì mô hình REM với biến phụ thuộc là ROA thì ta sẽ tiến hành khắc phục hai khuyết tật này để đƣa 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
Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.5278)
Estimated covariances = 24 Number of obs = 120
+
(Nguồn: Theo kết quả tính toán từ phần mềm STATA) Kiểm định giả thuyết
Bảng 4.13: Kết quả phân tích sự ảnh hƣởng của các nhân tố tác động hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam
STT Giả thuyết
nghiên cứu
Nhân tố tác động Ký
hiệu tƣơng quanKỳ vọng nghiên cứuKết quả Biến độc lập: Các yếu tố nội tại của ngân hàng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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 trƣởng kinh tế GDP + +
7 H7 Tỷ lệ lạm phát CPI - Không
(+) là cùng chiều; (-) là ngƣợc chiều và “không” là không ảnh hƣởng
(Nguồn tác giả tổng hợp từ kết quả nghiên cứu)
Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 24
Estimated coefficients = 8 Time periods = 5
Wald chi2(7) = 154.76
Prob > chi2 = 0.0000
ROA | 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 LLR | -1.053378 .3349522 -3.14 0.002 -1.709872 -.3968835 GDP | 1.928969 .4767541 4.05 0.000 .9945485 2.86339 CPI | .1020342 .1300128 0.78 0.433 -.1527862 .3568545 _cons | -.5657952 .0742411 -7.62 0.000 -.7113051 -.4202852
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 tƣơng quan dƣơng 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 tƣơng quan dƣơng 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 tƣơng 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 tƣơng 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 trƣởng (GDP) có hệ số 𝛽 = 1.9289 có tƣơng quan dƣơng 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 chƣa 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. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- 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 trƣởng (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 biến phụ thuộc là tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROE) biến phụ thuộc là tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROE)
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định Hausman với biến phụ thuộc là ROE
+
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 6.16
Prob>chi2 = 0.5216
(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 4.14 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 mô hình REM phù hợp hơn. Ta sẽ tiến hành so sánh mô hình REM với mô hình
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))
| fem4 rem2 Difference S.E.
SIZE | .1108792 .0745006 .0363786 .0198711 LEV | .4420365 .5456996 -.1036631 .0708612 ME | -.0155396 -.015413 -.0001266 .0019586 LIQ | .1056767 .1106195 -.0049428 .0354867 LLR | -1.80068 -1.809439 .0087591 .1037714 GDP | 1.632436 2.921161 -1.288725 .6974596 CPI | -.1210677 .0947467 -.2158144 .1252785
POOLED OLS để chọn mô hình phù hợp cuối cùng và kiểm định cũng nhƣ các khắc phục các khuyết tật của mô hình.
4.5.2.1. 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 4.15: Kết quả kiểm định sự phù hợp giữa hai mô hình REM và POOLED OLS với biến phụ thuộc ROE – Kiểm định hiện tƣợng
phƣơng sai thay đổi
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROE[FIRM1,t] = Xb + u[FIRM1] + e[FIRM1,t]
Estimated results:
| Var sd = sqrt(Var)
+
chibar2(01) = 66.76
Prob > chibar2 = 0.0000
(Nguồn: Theo kết quả tính toán từ phần mềm STATA)
- Kiểm định sự phù hợp giữa hai mô hình REM và POOLED OLS:
Ta đặt cặp giả thuyết: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
H0: Mô hình POOLED OLS phù hợp H1: Mô hình REM phù hợp
Theo kết quả của Bảng 4.15 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 ROE.
- Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi của mô hình REM đối với
biến phụ thuộc ROE:
Ta đặt cặp giả thuyết:
H0: Mô hình có hiện tƣơng phƣơng sai thay đổi
H1: Mô hình không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi
ROE | .0038305 .0618911
e | .000893 .0298827
u | .0014793 .0384622
Theo kết quả của Bảng 4.15 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 ROE có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
4.5.2.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình REM với biến phụ thuộc là ROE
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan của mô hình REM với biến phụ thuộc là ROE
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 23) = 22.990
Prob > F = 0.0001
(Nguồn: Theo kết quả tính toán từ phần mềm STATA) Ta đặt cặp giả thuyết:
H0: Mô hình có hiện tƣợng tự tƣơng quan
H1: Mô hình không có hiện tƣợng tự tƣơng quan
Theo kết quả của Bảng 4.16 thì ta thấy hệ số P-value của mô hình là 0.0001 < 0.5 vì vậy ta chấp nhận H0, vì vậy mô hình REM với biến phụ thuộc là ROE có hiện tƣợng tự tƣơng quan.
4.5.2.3. Khắc phục khuyết tật của mô hình REM với biến phụ thuộc là ROE
Theo kết quả kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan thì mô hình REM với biến phụ thuộc là ROE thì ta sẽ tiến hành khắc phục hai khuyết tật này để đƣa ra mô hình hồi quy cuối cùng để nhận xét cho phần sau.