CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.4 Kiểm định các khuyết tật của mô hình và kết quả hồi quy
4.4.3 Phân tích hồi quy theo phương pháp SGMM
Tuy kết quả nghiên cứu cả 2 mơ hình nợ xấu khơng có mối tương quan với ROA, ROE nhưng theo Berger & DeYoung (1997), Nguyễn Việt Hùng (2008), tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều với lợi nhuận ngân hàng. Vì thế có cơ sở để cho rằng tỷ lệ nợ xấu có thể tác động với lợi nhuận và lợi nhuận sẽ có tác động đến nợ xấu theo như nghiên cứu của Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam. Trong đó theo nghiên cứu, ROE có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Điều đó cho thấy, mơ hình nghiên cứu có thể xảy ra hiện tượng nội sinh ngoài ra một số nghiên cứu sử dụng GMM để đo lường lợi nhuận ngân hàng hay lợi nhuận như Võ Xuân Vinh & Trần Thị Phương Mai (2015), Guzbuz và cộng sự (2013), Moudud-Ul- Hud (2018) do đó tác giả nhằm tạo ra kết luận chính xác và khắc phục được tình trạng nội sinh để đưa ra kết quả chính xác, vững hơn tác giả sử dụng phương pháp SGMM để hồi quy về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến ROA, ROE.
Kiểm định Hansen Test để kiểm định tính over-identifying của các biến cơng cụ. Kết quả cho thấy hệ số p-value đều lớn hơn 10%, kết luận biến công cụ được sử dụng trong mơ hình SGMM thỏa mãn tính over-identifying. Ngồi ra, kiểm định tự tương quan bậc hai (AR2) cho kết quả p-value đều lớn hơn 0,05, kết luận phần dư của mơ hình
SGMM khơng tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc hai. Biến công cụ được sử dụng trong mơ hình đều thõa mãn hai kiểm định đề ra. Ngồi ra số cơng cụ nhỏ hơn số nhóm.
Như vậy, sử dụng mơ hình SGMM với biến trễ của phụ thuộc làm biến công cụ đã giải quyết được hiện tượng nội sinh trong mơ hình. Các kết quả tìm thấy được trong mơ hình
là vững và đạt u cầu hồn tồn có thể phân tích được. 58
DIV 0,00868*** 0,0113** 0,173*** 0,131*** [4,20] [2,49] [5,83] [3,55] SIZE 0,00076 -0,00058 0,0244** 0,0639** [1,07] [-0,32] [2,17] [2,08] GROW 0,432*** 0,439*** 3,821*** 5,581*** [19,39] [3,77] [12,80] [4,18] ETA 0,0191*** -0,0839** -0,486*** -1,012*** [2,78] [-2,34] [-4,19] [-2,84] LOA -0,00034 -0,0191* 0,131*** -0,316*** [-0,12] [-1,77] [3,25] [-2,90] NPL -0,0205* -0,344*** -0,10900 -1,87100 [-1,72] [-4,07] [-0,55] [-1,47] DEA -0,00339 -0,0246** -0,00497 -0,203** [-1,22] [-2,57] [-0,11] [-2,07]
LLP -0,197** 1134*** -4,024*** 7,35000 [-2,19] [2,98] [-3,00] [1,56] LIA 0,0134*** -0,01240 0,239*** -0,245* [4,23] [-0,95] [4,80] [-1,71] GDPG 0,01880 -0,09830 -1,170* -0,56800 [0,56] [-1,52] [-1,91] [-0,89] INF 0,00399 -0,01290 0,05880 -0,08970 [0,78] [-0,76] [0,64] [-0,74] _cons -0,0159*** 0,0336* -0,252*** -0,20500 [-2,66] [1,99] [-2,62] [-0,76] N 296,00000 268,00000 296 268 R-sq Số nhóm 27 27 Số cơng cụ 27 26
Hansen test Prob > chi2 = 0,945 Prob > chi2 = 0,660
Sargan test Prob > chi2 = 1,000 Prob > chi2 = 1,000
Arellano- Bond test cho (AR2)
H0: no autocorrelation Prob > z = 0,508 H0: no autocorrelation Prob > z = 0,357 t statistics in brackests * p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01 59
60
Đối với lợi nhuận đo bằng chỉ tiêu ROA, ở mức ý nghĩa thống kê 1%, cả hai mơ hình đề có chung 4 biến mang ý nghĩa thống kê gồm DIV, GROW, ETA, LLP tuy nhiên chiều hướng tác động của LLP ngược chiều so với ước lượng FGLS ngược với giả thuyết
đặt ra nhưng nó có thể hiểu rằng khi ngân hàng đang có chiến lược cho vay mạnh mẽ nên có tỷ lệ dự phịng cao tuy nhiên theo Golin và Delhaise (2013) cho rằng dự phịng rủi ro tín dụng khơng thể hiện khoản vay đang gặp vấn đề mà nó có thể nhằm hạn chế được những rủi ro có thể xảy ra. Ngồi ra, biến trễ của ROA có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và trong quá trình khắc phục hiện tượng nội sinh thì khơng tìm thấy ý nghĩa thống kê với các biến SIZE, LIA, GDPG, INF
Đối với lợi nhuận đo bằng chỉ tiêu ROE, 2 mơ hình có chung 3 biến mang ý nghĩa thống kê gồm DIV, GROW, LOA, ETA ở mức ý nghĩa thống kê 1% và LIA có ý nghĩa thống kê với mức 10% tuy nhiên chiều hướng tác động của LIA thay đổi tác động ngược
chiều với ROE nhưng đúng với kỳ vọng đặt ra và biến trễ của ROE, NPL, LLP, GDPG, INF trong q trình kiểm định đã khơng có ý nghĩa thống kê.
Cuối cùng quan trọng nhất, đối với biến đa dạng hóa thu nhập (DIV) kết quả kiểm định ở phương pháp SGMM vẫn không thay đổi chiều hướng tác động cùng chiều với ROA và ROE với mức ý nghĩa 1%. Điều đó cho thấy, đa dạng hóa thu nhập có mối quan
hệ vô cùng mạnh mẽ đối với lợi nhuận ngân hàng và cần được nâng cao mở rộng để gia tăng lợi nhuận của ngân hàng.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Nghiên cứu về tác động của đa dạng hóa thu nhập ngân hàng từ việc lựa chọn mơ hình phù hợp là FEM cho mơ hình với biến phù thuộc ROA và lựa chọn REM với biến phụ thuộc ROE. Tiếp đến dùng kiểm định FGLS và SGMM với trường hợp có hiện thượng nội sinh để khắc phục các khuyết tật xảy ra trong mơ hình như hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi, nội sinh cho thấy đa dạng hóa thu nhập tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM Việt Nam. Bên cạnh đó, các yếu tố như biến trễ của
lợi nhuận, quy mô ngân hàng, tốc độ tăng trưởng tổng tài sản, tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ cho vay khách hàng, tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát có tác động cùng chiều đến lợi nhuận trong khi tỷ lệ tiền gửi rủi ro tin dụng các yếu tố tác động ngược chiều với lợi
nhuận. Trong khi đó nghiên cứu chưa tìm thấy mối tương quan giữa các biến về tỷ lệ nợ
xấu, chất lượng tài sản thanh khoản với lợi nhuận ngân hàng đo lường bằng chỉ tiêu ROA, ROE. Bên cạnh đó, nhằm gia tăng sự chắc chắn, mức độ vững của nghiên cứu, nghiên cứu này sử dụng phương pháp ước lượng SGMM để kiểm lại các biến tác động có ý nghĩa với ROA, ROE cũng như các biến khơng có ý nghĩa thống kê khi sử dụng ước lượng SGMM để khắc phục các khuyết tật hay các biến trở nên có ý nghĩa thống kê
với kỳ vọng đặt ra theo giả thuyết khi FGLS chưa mang ý nghĩa thống kê. Cuối cùng, tác giả nhận thấy rằng nếu xét về tác động của các nhân tố đến lợi nhuận ngân hàng thì SGMM chưa thật sự hiệu quả vì sau khi kiểm định mơ hình bằng GMM số lượng các nhân tố tác động đến lợi nhuận ít đi. Tuy nhiên, xét riêng về yếu tố đa dạng hóa thì SGMM vơ cùng cần thiết khi vừa kiểm tra sự tác động ổn định của đa dạng hóa thu nhập
Biến Dấu kỳ vọng Kết quả Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy 62
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
Trên cơ sở mơ hình và phương pháp nghiên cứu nêu trên, chương 5 sẽ trình bày các kết luận của phân tích thống kê mơ tả các biến trong mơ hình, phân tích tương quan
mơ hình mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thiết hồi quy mơ hình nghiên cứu, tiến hành các kiểm định để lựa chọn mơ hình phù hợp. Sau đó, tác giả đưa ra các khuyến nghị giúp các NHTM có thể đạt hiệu quả trong kinh doanh.