Sau khi kiểm định các khiếm khuyết định lượng của dữ liệu, có thể thấy được mô hình với biến phụ thuộc ROA, ROE và NIM có sự tương đồng với những khiếm khuyết định lượng ở hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan bậc 1. Do đó, để khắc phục những khiếm khuyết mô hình đã nêu trên và đưa ra kết quả ước lượng có tính tin cậy cao, tác giả sử dụng ước lượng theo phương pháp GLS. Chi tiết được thể hiện ở bảng 4.8:
LIQ Hệ số ! 0.000629 0.0208 -0.00788 t- Statistic 0.15 0.39 -1.44 GDP Hệ số ! 0.00738 0.201 0.00576 t- Statistic 0.42 0.93 025 INF Hệ số ! 0.0110* 0.127* 0.0498*** t- Statistic 179 171 6.44 Hệ số chặn Hệ số ! -0.0473*** -0.419*** -0.0299** t- Statistic -421 -261 -235 n 274 274 274 Wald chi2 124.66 37.68 200.32 Prob > chi2 0.0000 0.0000 0.0000
Ghi chú: *, ♦♦, *** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm STATA 14
Đối với mô hình ROA: ROAit = -0.0473 + 0.00628SIZEit - 0.0165DEPit + 0.108CAPit - 0.0235NPLit + 0.0105LOANit + 0.0110INFt + εit
Các biến độc lập SIZE và CAP tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc ROA và có ý nghĩa thống kê với cùng mức ý nghĩa 1%. Biến LOAN và INF tác động cùng chiều đến ROA và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa lần lượt là 5% và 10%. Điều này có nghĩa khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ tác động đến ROA theo xu hướng tích cực và ngược lại. Cụ thể là biến quy mô ngân hàng SIZE, quy mô vốn chủ sở hữu CAP tăng 1% sẽ làm ROA tăng tương ứng 0.628%, 10.8%, tỷ lệ cho vay LOAN, tỷ lệ lạm phát INF tăng lên 5%, 10% sẽ làm ROA tăng lần lượt là 1.05% và 1.1%.
Các biến độc lập DEP và NPL tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc ROA và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và 10%. Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này có xu hướng tăng lên sẽ làm cho ROA giảm đi và ngược lại. Cụ thể là biến tỷ lệ tiền gửi DEP và tỷ lệ nợ xấu NPL tăng lên 1% và 10% sẽ làm ROA giảm tương ứng là 1.65% và 2.35%.
Biến
độc lập Kỳ vọng
Kết quả
ROA ROE NIM
Biến LIQ và GDP không có ý nghĩa thống kê giải thích tác động đến sự thay đổi của ROA.
Đối với mô hình ROE: ROEit = -0.419 + 0.0608SIZEit - 0.146DEPit + 0.129LOANit + 0.127INFt + εit
Các biến độc lập SIZE, LOAN và INF tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc ROE
và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là lượt là 1%, 5% và 10%. Điều này có nghĩa khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ tác động đến ROE theo xu hướng tăng theo và ngược
lại. Cụ thể khi biến quy mô ngân hàng SIZE, tỷ lệ cho vay LOAN và tỷ lệ lạm phát INF tăng 1%, 5% và 10% sẽ làm ROE tăng tương ứng 6.08%, 12.9% và 12.7%.
Biến DEP tác động ngược chiều đến ROE và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này có xu hướng tăng lên sẽ làm cho ROE giảm đi và ngược lại. Cụ thể khi biến tỷ lệ tiền gửi DEP tăng 1% sẽ làm ROE giảm 14.6%.
Các biến còn lại CAP, NPL, LIQ và GDP không có ý nghĩa thống kê giải thích tác động đến sự thay đổi của ROE.
Đối với mô hình NIM: NIMit = -0.0299 + 0.00355SIZEit + 0.119CAPit + 0. 0314LOANit + 0.0498INFt + εit
Biến độc lập SIZE tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc NIM và có ý nghĩa thống
kê với mức ý nghĩa 5%. Các biến CAP, LOAN và INF cũng tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc NIM và có cùng mức ý nghĩa thống kê là 1%. Điều này có nghĩa khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ tác động đến NIM theo xu hướng tích cực và ngược lại. Trong đó, biến quy mô ngân hàng SIZE tăng 5% sẽ làm NIM tăng 0.355%, các biến quy mô vốn chủ sở hữu CAP, tỷ lệ cho vay LOAN và tỷ lệ lạm phát tăng 1% sẽ làm NIM tăng tương ứng 11.9%, 3.14% và 4.98%.
Các biến còn lại DEP, NPL, LIQ và GDP không có ý nghĩa thống kê giải thích tác động đến sự thay đổi của NIM.