Tổng hợp kết quả phân tích hồi quy với biến phụ thuộc ROA

Một phần của tài liệu 2301_011456 (Trang 70)

[11.10] [11.55] [11.96] CR3 0.0294* 0.0541*** 0.0333** [1.72] [341] [2.10] GDP 0.110*** -0.0012 0.0927*** [3.24] [-0.04] [2.93] LP 0.0490*** 0.0667*** 0.0501*** [7.87] [10.08] [8.44] M2 0.0188*** 0.0338*** 0.0215*** [5.40] [8.60] [6.36] _cons -0.0201* -0.0912*** -0.0296** [-1.79] [-5.49] [-2.45] "N 322 322 322 R-sq 0.752 0.766

Breusch-Pagan / Cook- Weisberg test for heteroscedasticity

HO: Constant variance

Chi2(1) 69.39

Prob > chi2 0.000

Ghi chú: *, **, ***: có mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5%, 1% Các giá trị trong dấu [] thể hiện sai số

(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA)

Kết quả hồi quy theo Pooled OLS thể hiện tại bảng 4.4 cho thấy hệ số R2 là 0.752, điều này hàm ý rằng các biến độc lập đưa vào mô hình giải thích được 75.2% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA. Trong đó các biến độc lập QM, CV_TS không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Biến độc lập CP_DT, NL_TS, GDP, LP, M2 có ý nghĩa thống kê với hệ số P-value ≤ 1% (độ tin cậy 99%), biến SH_TS, CR3 với mức

ý nghĩa 10%.

Kết quả hồi quy theo mô hình REM được thể hiện trong bảng 4.4 cho thấy các biến độc lập SH_TS, CV_TS không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Biến độc lập CP_DT, NL_TS, GDP, LP, M2 có ý nghĩa thống kê với hệ số P-value ≤1% (độ tin cậy 99%), biến CR3 với mức ý nghĩa 5% và QM với mức ý nghĩa 10%.

4.4.2 Lựa chọn mô hình.

So sánh giữa mô hình REM và Pooled - OLS.

Thự hiện kiểm định LM của Breusch-Pagan để lựa chọn giữa mô hình REM và mô hình Pooled OLS, với giả thuyết đặt ra như sau:

HO: var (ai) = 0: Phương sai của các sai số ngẫu nhiên ai = 0

HI: var (ai) ≠ 0: Phương sai của các sai số ngẫu nhiên ai ≠ 0 Ta được kết quả kiểm định như sau

Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(9)= 69.62

Prob>chi2 = 0.0000

Chi2 (31) = Prob>chi2 Kết quả (so với mức ý

nghĩa 5%) Khuyết tật

318.83 0.0000 Bác bỏ giả thiết H0 Phương sai sai số thay đổi

(Nguồn: Kết quả phân tích từ phẩn mềm STATA)

Dựa trên kết quả bảng 4.5 ta có thể thấy hệ số P-value của kiểm định là 0.0000 < 5%, vì vậy ta có thể bác bỏ HO và chấp nhận giả thuyết H1, có nghĩa là đối với mô hình hồi quy REM và Pooled - OLS của biến phụ thuộc là ROA thì mô hình REM phù hợp hơn. Ta sẽ tiến hành so sánh mô hình REM với mô hình FEM để chọn mô hình phù hợp.

So sánh giữa mô hình FEM và REM

Thực hiện kiểmđịnh Hausman để tìm mô hình hồi quy thích hợp giữa mô hình phân tích hồi quy FEM và mô hình phân tích hồi quy REM. Với giả thuyết:

H0: Mô hình REM phù hợp H1: Mô hình FEM phù hợp

Ta được kết quả kiểm định như sau

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Hausman với biến phụ thuộc ROA.

(Nguồn: Kết quả phân tích từ phẩn mềm STATA)

Dựa trên kết quả bảng 4.6 ta có thể thấy hệ số P-value của kiểm định Hausman là 0.0000 < 5%, vì vậy ta có thể bác bỏ H0 và chấp nhận giả thuyết H1 có nghĩa là đối với mô hình hồi quy FEM và REM của biến phụ thuộc là ROA thì mô hình FEM là phù hợp nhất.

4.4.3 Kiểm định các khuyết tật của mô hìnhKiểm định phương sai sai số thay đổi. Kiểm định phương sai sai số thay đổi.

Thực hiện Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định Wald với giả thuyết:

H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi H1: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Nếu p-value ≤ α (α = 0.05) chấp nhận giả thuyết H1, bác bỏ già thuyết H0. Kết quả phân tích như sau:

Bảng 4.7: Kiểm định phương sai sai số thay đổi của mô hình với biến phụ thuộc là ROA.

F(1,30) Prob > F Kết quả (so với mức ý nghĩa

5%)

Khuyết tật

22.919 0.0000 Bác bỏ giả thiết H0 Có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư.

Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi cho thấy P = 0.0000 <0.05 nên mô hình phân tích hồi quy có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Kiểm định tự tương quan giữa các phần dư

Kiểm định tự tương quan các phần dư trong mô hình hồi quy bằng kiểm định Wooldridge nhằm tìm giải pháp tối ưu khắc phục sai phạm mô hình bằng cấu trúc lệnh Xtserial với giả thiết:

H0: Không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình H1: Có hiện tượng tự tương quan trong mô hình. Với kết quả phân tích như sau:

Bảng 4.8: Kiểm định tự tương quan giữa các phần dư với mô hình có biến độc lập là ROA.

Các biến Hệ hồi quy Sai số chuẩn P- value QM 0.000 0.000 0.337 CP_DT -0.017 0.002 0 SH_TS 0.014 0.005 0.004 CV_TS -0.003 0.001 0.009 NL_TS 0.170 0.012 0 CR3 0.021 0.012 0.066 GDP 0.080 0.023 0.001 LP 0.041 0.004 0 M2 0.014 0.002 0 _cons -0.010 0.008 0.194 ROE

OLS FEM REM

QM 0.0153** 0.0871*** 0.0257*** [2.42] [5.33] [2.95] CP_DT -0.226*** -0.205*** -0.202***

(Nguồn: Kết quả phân tích từ phẩn mềm STATA)

Kết quả kiểm định tự tương quan phần dư cho thấy Prob = 0.0000 <0.05 nên mô hình có hiện tượng tự tương quan phần dư.

4.4.4 Khắc phục khuyết tật của mô hình

Mô hình xuất hiện phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Chính vì thế để khắc phục khuyết tật của mô hình FEM với biến độc lập là ROA, trong luận văn này, tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (General Least Square -FGLS) để sửa chữa những khuyết tật này nhằm đưa ra mô hình thể hiện rõ nhất các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng NHTM Việt Nam. Kết quả cụ thể như sau:

Bảng 4.9: Ket quả phân tích hồi quy FGLS đối với mô hình ROA.

(Nguồn: Kết quả phân tích từ phẩn mềm STATA)

Từ kết quả nghiên cứu phương trình hồi quy được viết như sau:

ROA = -0.010 -0.017 CP_DT +0.014 SH_TS -0.003 CV_TS +0.170 NL_TS +0.021 CR3 +0.080 GDP +0.041 LP +0.014 M2.

4.5 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUYROE. ROE.

4.5.1 Ket quả hồi quy.

Kết quả hồi quy mô hình với biến ROE bằng ba phương pháp OLS, DEM, REM được tổng hợp bằng bảng kết quả như sau.

[-8.53] [-6.38] [-6.91] SH_TS -0.566*** -0.480*** -0.566*** [-7.89] [-6.00] [-7.60] CV_TS -0.00923 0.00436 -0.00305 [-0.52] [0.18] [-0.14] NL_TS 1.426*** 1.543*** 1.598*** [7.67] [7.13] [7.95] CR3 0.278 0.553*** 0.346** [1.51] [3.18] [2.03] GDP 0.902** 0.0525 0.792** [2.47] [0.14] [2.34] TP 0.568*** 0.758*** 0.598*** [8.47] [10.46] [9.39] ^2 0.191*** 0.346*** 0.231*** [5.10] [8.05] [6.35] _cons -0.138 -0.848*** -0.277** [-1.14] [-4.65] [-2.11] ^N 322 322 322 R-sq 0.723 0.646

Ho: difference in coefficients not systematic

chi2 (9) = 25.93

Prob>chi2 = 0.0021

(Ghi chú: *, **, ***: có mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5%, 1%)

Các giá trị trong dấu [] thể hiện sai số(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA)

Ket quả hồi quy theo Pooled OLS thể hiện tại bảng 4.10 cho thấy hệ số R2 là 0.723, điều này hàm ý rằng các biến độc lập đưa vào mô hình giải thích được 72.3% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE. Trong đó các biến độc lập CV_TS, CR3 không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Biến độc lập CP_DT, SH_TS, NL_TS, LP, M2 có ý nghĩa thống kê với hệ số P-value ≤1% (độ tin cậy 99%), biến QM, GDP với mức ý nghĩa 5%.

Với phương pháp FEM, kết quả được thể hiện trong bảng 4.10 cho thấy hệ số R2 là 0.646, hàm ý rằng các biến độc lập đưa vào mô hình giải thích được 64.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE. Trong đó, các biến độc lập CV_TS, GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Biến độc lập QM, CP_DT, SH_TS, NL_TS, CR3,

LP, M2 có ý nghĩa thống kê với hệ số P-value ≤ 1% (độ tin cậy 99%).

Kết quả hồi quy theo mô hình REM được thể hiện trong bảng 4.10 cho thấy các biến độc lập CV_TS không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Biến độc lập QM,

CP_DT, SH_TS, NL_TS, LP, M2 có ý nghĩa thống kê với hệ số P-value ≤1% (độ tin cậy 99%), biến CR3 và GDP với mức ý nghĩa 5% và QM với mức ý nghĩa 10%.

4.5.2 Lựa chọn mô hình

So sánh giữa mô hình FEM và REM

Thực hiện kiểm định Hausman để tìm mô hình hồi quy thích hợp giữa mô hình

phân tích hồi quy FEM và mô hình phân tích hồi quy REM. Với giả thuyết: H0: Mô hình REM phù hợp

H1: Mô hình FEM phù hợp

Ta được kết quả kiểm định như sau

F test that all u_i=0: F(30, 282) = 4.39

Prob > F = 0.0000

Chi2 Prob>chi2 Kết quả (so với mức ý nghĩa 5%) Khuyết tật

1264.99 0.0000 Bác bỏ giả thiết H0 Phương sai sai số thay đổi

So sánh giữa mô hình FEM và Pooled - OLS. Đặt giả thuyết:

H0: Mô hình Pooled Regression là phù hợp. Hi: Mô hình FEM là phù hợp.

Tiến hành phân tích hồi quy theo FEM => Xem xét giá trị

Bảng 4.12: Ket quả hồi quy FEM với biến phụ thuộc ROE.

(Nguồn: Kết quả phân tích từ phẩn mềm STATA)

với mức ý nghĩa α = 5% => Giá trị của Prob > F = 0.0000 < α => Chọn FEM.

4.5.3 Kiểm định các khuyết tật của mô hìnhKiểm định phương sai sai số thay đổi. Kiểm định phương sai sai số thay đổi.

Thực hiện Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định Wald với giả thuyết:

H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Hi: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Nếu p-value ≤ α (α = 0.05) chấp nhận giả thuyết Hi, bác bỏ già thuyết H0. Kết quả phân tích như sau:

Bảng 4.13: Kiểm định phương sai sai số thay đổi của mô hình với biến phụ thuộc là ROE.

F( 1,30) Prob > F Kết quả (so với mức ý

nghĩa 5%) Khuyết tật

45.246 0.0000 Bác bỏ giả thiết H0 Có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư

(Nguồn: Kết quả phân tích từ phẩn mềm STATA)

Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi cho thấy P = 0.0000 <0.05 nên mô hình phân tích hồi quy có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Kiểm định tự tương quan giữa các phần dư

Kiểm định tự tương quan các phần dư trong mô hình hồi quy bằng kiểm định Wooldridge nhằm tìm giải pháp tối ưu khắc phục sai phạm mô hình bằng cấu trúc lệnh Xtserial với giả thiết:

H0: Không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình H1: Có hiện tượng tự tương quan trong mô hình. Có kết quả phân tích như sau:

Bảng 4.14: Kiểm định tự tương quan giữa các phần dư với mô hình có biến độc lập là ROE.

Các biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn P-value QM 0.013 0.005 0.007 CP_DT -0.245 0.021 0 SH_TS -0.553 0.055 0 CV_TS -0.013 0.014 0.355 NL_TS 1.404 0.136 0 CR3 0.018 0.138 0.898 GDP 0.429 0.272 0.114 LP 0.477 0.050 0 M2 0.155 0.029 0 _cons 0.048 0.092 0.601

Mô hình ROE ROA

QM 0.0128** * 0.0004 [2.70] [0.96] CP_DT -0.245*** -0.0175*** [-11.79] [-10.21] SH_TS -0.553*** 0.0142*** [-9.99] [2.90]

(Nguồn: Kết quả phân tích từ phẩn mềm STATA)

Kết quả kiểm định tự tương quan phần dư cho thấy Prob = 0.0000 <0.05 nên mô hình có hiện tượng tự tương quan phần dư.

4.5.4 Khắc phục khuyết tật của mô hình

Mô hình xuất hiện phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Bảng 4.15: Ket quả phân tích hồi quy FGLS đối với mô hình ROE.

(Nguồn: Kết quả phân tích từ phẩn mềm STATA)

Từ kết quả nghiên cứu phương trình hồi quy được viết như sau:

ROE = 0.048 + 0.013QM -0.245CP_DT -0.553SH_TS +1.404NL_TS +0.477LP + 0.155M2.

4.6 THẢO LUẬN NGHIÊN CỨU

Bảng 4.16 trình bày kết quả tổng hợp của các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động ngân hàng với 2 mô hình biến phụ thuộc ROE và ROA.

CV_TS -0.0127 -0.00325*** [-0.93] [-2.62] NL_TS 1.404*** 0.170*** [10.36] [13.88] CR3 0.0178 0.0212* [0.13] [184] GDP 0.429 0.0804*** [1.58] [344] LP 0.477*** 0.0407*** [9.57] [9.60] M2 0.155*** 0.0143*** [5.41] [590] _cons 0.048 -0.0101 [0.52] [-1.30]

(Ghi chú: *, **, ***: có mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5%, 1%) Các giá trị trong dấu [] thể hiện sai số

(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm STATA)

Quy mô tổng tài sản (QM) tác động dương đến ROE với hệ số hồi quy 0.0128

tại mức ý nghĩa 1% và tác động đến ROA nhưng không có ý nghĩa thống kê. Nghĩa là quy mô tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng kết quả

này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Việt Hùng, Ong Tze San và Teh Boon Heng (2013) Ali, Akhtar và Ahmed (2011), Bogale (2019). Kết quả tác động

Tổng chi phí trên tổng doanh thu (CP_DT) có ảnh hưởng ngược chiều đến hiệu

quả hoạt động của NHTM Việt Nam (với hệ số hồi quy -0.245 và -0.0175 lần lượt cho cả hai mô hình ROE và ROA đều ở mức ý nghĩa 1%). Điều này cho thấy nếu các

ngân hàng có chiến lược quản trị chi phí tốt sẽ góp phần đáng kể vào việc nâng cao lợi nhuận làm tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng, phù hợp với thực tế. Kết quả tương tự, nghiên cứu của Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang; Nguyễn Việt Hùng

(2008); Ong Tze San và Teh Boon Heng (2013); Lê Đồng Duy Trung (2020); Almazari, Ahmad Aref (2014), Bogale (2019). Chấp nhận giả thuyết (H2): Tổng chi phí trên tổng doanh thu tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động ngân hàng cả mô ROA và ROE.

Tỷ lệ vốn trên tài sản (SH_TS) biến này tác động dương đến ROA với hệ số hồi quy 0.0142 ở mức ý nghĩa thống kê 1% nhưng tác động âm lên ROE với hệ số hồi quy -0.553 ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này cho thấy, tỷ lệ vốn hóa càng cao thì lợi nhuận trên tổng tài sản càng cao, nhưng lại làm lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu giảm. Đối với chỉ tiêu ROA thể hiện hiệu quả quản lý tài sản, việc nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu giúp tăng khả năng chịu đựng khi tổn thất phát sinh từ các rủi ro trong

hoạt động kinh doanh, bên cạnh đó việc tăng vốn chủ sở hữu sẽ giúp ngân hàng ít sử dụng vốn vay bên ngoài để hoạt động nên chi phí phải bỏ ra để sử dụng vốn là thấp nên tỷ lệ này có tác động dương đối với ROA. Đối với ROE, lý thuyết về mối quan hệ đánh đổi giữa rủi ro - lợi nhuận kỳ vọng theo lý thuyết danh mục đầu tư sẽ được áp dụng để giải thích. Khi NHTM nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu, rủi ro tổng thể của NHTM được giảm thiểu, qua đó mức sinh lời kỳ vọng cũng không cao bằng trường hợp tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp hơn hay nói cách khác trường hợp sử dụng đòn bẩy tài chính lớn hơn. Kết quả tác động dương đối với ROA và âm đối với ROE này tương đồng với nghiên cứu của: Trịnh Quốc Trung & Nguyễn Văn Sang (2013), Vincent Okoth Ongore & Gemechu Berhanu Kusa (2013), Ong Tze San và Teh Boon Heng (2013), Lê Đồng Duy Trung (2020), Bogale (2019). Đối với giả thuyết (H3): Vốn tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động ngân hàng, chấp nhận giả thuyết trong mô hình nghiên cứu ROA và bác bỏ giả thuyết đối với mô hình ROE.

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (CV_TS) tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động của NHTM Việt Nam thông qua biến ROA với hệ số hồi quy -0.00325, ở mức ý nghĩa 1% và cũng tác động ngược chiều đối với ROE nhưng không có ý nghĩa

thống kê. Điều này cho thấy, hoạt động cho vay của ngân hàng mở rộng không đồng nghĩa với hiệu quả hoạt động đang tăng. Tương đồng với kết quả của Nguyễn Việt Hùng (2008), trong thực tế cho thấy rằng số lượng tín dụng tăng thì rủi ro tín dụng cũng gia tăng. Đặc biệt là các khoản vay trung dài hạn thường tiềm ẩn mức độ rủi ro cao, do các món vay này chịu ảnh hưởng bởi các biến động của thị trường, của nền kinh tế do đó dẫn đến kết quả cho vay trên tổng tài sản tác động ngược chiều đến hiệu

quả hoạt động. Chấp nhận giả thuyết (H4): Tỷ lệ cho vay tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động ngân hàng trong mô hình ROA bên cạnh đó chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết trong mô hình ROE.

Thu nhập ngoài lãi trên tài sản (NL_TS) tác động dương đến hiệu quả hoạt động ngân hàng, với hệ số hồi quy 1.404 và 0.170 lần lượt cho hai mô hình ROE, ROA và đều có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, tương đồng với kết quả Lê Đồng Duy Trung (2020). Kết quả này phù hợp với thực tế vì khi thu nhập ngoài lãi tăng thì tổng

thu nhập cũng tăng lên, qua đó góp phần nâng cao lợi nhuận cũng như hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Chấp nhận giả thuyết (H5): Thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động ngân hàng.

Tỷ lệ tập trung thị trường (CR3) tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động ngân

hàng thông qua mô hình ROA với hệ số hồi quy 0.0212 ở mức ý nghĩa 10% và tác

Một phần của tài liệu 2301_011456 (Trang 70)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(110 trang)
w