Lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM
Để xem xét mô hình Pooled OLS hay FEM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định F-test. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định F-test cho mô hình (2)
kiểm định Hausman cho kết quả Prob > α nên ta chấp nhận giả thiết Hi'). điều này cho thấy mô hình REM tốt hơn mô hình FEM. Vì vậy, mô hình được chọn là mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
4.4.2.1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Để xem xét hiện tượng phương sai sai số thay đổi có tồn tại hay không, tác giả sử dụng kiểm định Modified Wald với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, giả thuyết Hi: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định Modified Wald cho mô hình (2)
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression __________________________model_
__________________________H o : sigma(i)^2 = sigma^2 for all i_________________ __________________________Chi2 (31) = 2546.55___________________________ __________________________Prob > Chi2 = 0.0000__________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Từ bảng 4.16, ta thấy Chi2(31) = 2546.55 và Prob > Chi2 = 0.0000. Với mức ý nghĩa 5%. kiểm định cho kết quả Prob < α nên ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1. Vì vậy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.4.2.2. Kiểm định tự tương quan
Để xem xét hiện tượng tự tương quan trong mô hình tác giả sử dụng phương pháp Wooldridge. Với giả thuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan. giả thuyết H1: có hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định Wooldridge cho mô hình (2)
______________________Wooldridge test for autocorrelation in panel data______
______________________H0: no first-order autocorrelation_____________________ ______________________F(1, 30) = 31.395__________________________________
CASH 0.403* 0.669** 0.497* SIZE 0.0355*** 0.0260*** 0.0323*** _______DEP -0.00986 -0.0386 -0.0246 _______INF_______ 0.106 0.0193 0.0704 _______C______ -1.073*** -0.716** -0.948*** _______N______________328_______ ________328________ ________328________ _______R-sq_______ 0.215 0.135
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Từ bảng 4.17, ta thấy F(1, 30) = 31.395 và Prob > F = 0.0000. Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định Wooldridge cho kết quả Prob < α nên bác bỏ giả thuyết HO chấp nhận giả thuyết H1. Vậy kết luận mô hình có hiện tượng tự tương quan.
4.4.3. Ket quả hồi quy theo mô hình (3) 4.4.3.1. Kết quả hồi quy
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
*, ** và *** có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Dựa vào bảng 4.18, kết quả hồi quy theo phương pháp Pooled OLS cho thấy các biến FGAP và SIZE đều có ý nghĩa thống kê với biến ROE tại mức ý nghĩa 1%, tức là khi biến FGAP và SIZE lần lượt tăng 1% thì biến ROE cũng tăng lần lượt 14% và 3.55%. Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAR) có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 5%, khi biến CAR tăng 5% thì biến ROE tăng 28%. Biến CASH cũng có mỗi tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc ROE tại mức ý nghĩa 10%, khi biến CASH tăng 10% thì biến ROE tăng 40.3%. Các biến còn lại DEP và INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Với FEM, mô hình cho thấy biến độc lập CASH có tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động (ROE) tại mức ý nghĩa 5%, khi biến CASH tăng 5% thì biến ROE tăng 66.9%. Biến FGAP và SIZE có mối quan hệ cùng chiều với ROE ở mức ý nghĩa 1% tức là khi biến FGAP và SIZE lần lượt tăng 1% thì biến ROE tăng lần lượt 20% và 2.6%. Các biến còn lại như tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAR) và tỷ lệ tiền gửi (DEP) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Với REM, ta thấy biến FGAP và SIZE có mối quan hệ cùng chiều với biến ROE trong mô hình tại mức ý nghĩa 1%, cụ thể là khi biến FGAP và SIZE tăng lần lượt 1% thì biến hiệu quả hoạt động (ROE) tăng 16.7% và 3.23%. Biến chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH) cũng có ý nghĩa thống kê trong mô hình với mức ý nghĩa 10%, khi biến CASH tăng 10% thì biến ROE tăng 49.7%. Biến CAR, DEP và INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
4.4.3.2. Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp Lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM
Để xem xét mô hình Pooled OLS hay FEM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định F-test. Kết quả kiểm định như sau:
___________________________Ho: difference in coefficients not systematic______
___________________________Chi 2(6) = 7.72_______________________________ ___________________________Prob > Chi2 = 0.2596__________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Kết quả trong bảng 4.20 cho thấy Chi 2(6) = 7.72 và Prob > Chi2 = 0.2596. Với mức ý nghĩa 5% với giả thuyết Ho: Không có sự khác biệt mang tính hệ thống. Kết quả kiểm định Hausman cho kết quả Prob > α nên ta chấp nhận giả thiết Ho. điều này cho thấy mô hình REM tốt hơn mô hình FEM. Vì vậy, mô hình được chọn là mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
4.4.3.1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Để xem xét hiện tượng phương sai sai số thay đổi có tồn tại hay không, tác giả sử dụng kiểm định Modified Wald với giả thuyết Ho: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, giả thuyết Hi: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.21: Kết quả kiểm định Modified Wald cho mô hình (3)
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression __________________________model_
__________________________H o : sigma(i)^2 = sigma^2 for all i_________________ __________________________Chi2 (31) = 3395.99___________________________ __________________________Prob > Chi2 = 0.0000__________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Từ bảng 4.21, ta thấy Chi2(31) = 3395.99 và Prob > Chi2 = 0.0000. Với mức ý
nghĩa 5%. kiểm định cho kết quả Prob < α nên ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết Hi. Vì vậy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Bảng kết quả 4.19 cho thấy: đối với mô hình (3), biến phụ thuộc là ROE: Tác giả sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn giữ mô hình Pooled OLS và mô hình FEM. Kết quả cho thấy là F(30, 291) = 2.63 với Prob > F = 0.0000, với mức ý nghĩa 5% thì ta thấy F = 0.0000 < 5% cho thấy mô hình Pooled OLS không phù hợp, vì thế ta chọn mô hình hồi quy FEM.
Lựa chọn giữa FEM và REM
FGAP 0.0261*** 0.000 0.0118*** 0.000 0.140*** 0.000
CAR 0.161*** 0.000 0.0921*** 0.000 0.280** 0.037
4.4.3.3. Kiểm định tự tương quan
Để xem xét hiện tượng tự tương quan trong mô hình tác giả sử dụng phương pháp
Wooldridge. Với giả thuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan, giả thuyết Hi: có hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.22: Kết quả kiểm định Wooldridge cho mô hình (3)
______________________Wooldridge test for autocorrelation in panel data_______
______________________H0: no first-order autocorrelation___________ ______________________F(1, 30) = 8.757_________________________ ______________________Prob > F = 0.0060________________________
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm Stata)
Từ bảng 4.22, ta thấy F(1, 30) = 8.757 và Prob > F = 0.0060. Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định Wooldridge cho kết quả Prob < α nên bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết Hi. Vậy kết luận mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Từ những phân tích và kiểm định trên cho thấy mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên là không phù hợp, vì mô hình bị vi phạm các giả định hồi quy như tự tương quan và phương sai thay đổi, khi đó kiểm định t và kiểm định F không còn chính xác nữa. Để khắc phục những vi phạm này tác giả dùng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
(GLS).
4.4.4. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
Bảng 4.23 trình bày kết quả hồi quy mô hình (1), (2) và (3) theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) sau khi đã xử lý vi phạm của mô hình. Chi tiết kết quả mô hình như sau:
Bảng 4.23: Kết quả hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
INF 0.0246* 0.057 0.0147* 0.066 0.106 0.270
C -0.147*** 0.000 -0.0952*** 0.000 -1.073*** 0.000
Đối với mô hình (1), biến độc lập FGAP, CAR, SIZE có mối quan hệ cùng chiều và tác động mạnh nhất với NIM tại mức ý nghĩa 1% với hệ số hồi quy lần lượt là 0.0261; 0.161; 0.00455. Tương tự, biến DEP cũng có mối quan hệ cùng chiều với NIM nhưng tại mức ý nghĩa 5% với hệ số hồi quy là 0.0155. Tiếp đến là biến INF có ý nghĩa thống kê dương tại mức ý nghĩa 10% với hệ số hồi quy là 0.0246. Biến CASH trong mô hình NIM không có ý nghĩa thống kê. Sau khi dùng phương pháp GLS để khắc phục những vi phạm, mô hình hồi quy được viết lại như sau:
NIMi,t = -0.147 + 0.0261*FGAPi,t + 0.161*CARi,t + 0.00455*SIZEi,t + 0.0155*DEPi,t + 0.0246*INFt + Ui,t (4.1)
Đối với mô hình (2), biến FGAP, CAR và SIZE tác động mạnh nhất và có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA tại mức ý nghĩa 1% có hệ số hồi quy lần lượt là 0.0118; 0.0921; 0.00289. Kế tiếp là biến CASH và INF cũng có mối quan hệ cùng chiều với ROA nhưng tại mức ý nghĩa 10% với hệ số hồi quy lần lượt là 0.0378; 0.0147. Biến tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DEP) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình ROA. Sau khi dùng phương pháp GLS để khắc phục những khuyết tật, ta có mô hình hồi quy ROA mới như sau:
ROAi,t = -0.0952 + 0.0118*FGAPi,t + 0.0921*CARi,t + 0.0378*CASHi,t + 0.00289*SIZEi,t + 0.0147*INFt + Ui,t (4.2)
Đối với mô hình (3), biến độc lập FGAP và SIZE tác động mạnh nhất với ROE ở mức ý nghĩa 1% với hệ số hồi quy lần lượt là 0.140; 0.0355. Biến CAR có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE tại mức ý nghĩa 5% với hệ số hồi quy là 0.280. Biến chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH) cũng có quan hệ cùng chiều với ROE nhưng tại mức ý nghĩa 10% với hệ số hồi quy là 0.403. Biến DEP và INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Sau khi dùng phương pháp GLS để khắc phục những vi phạm, ta viết lại mô hình như sau:
ROEi,t = -1.073 + 0.140*FGAPi,t + 0.280*CARi,t + 0.403*CASHi,t + 0.0355*SIZEi,t + Ui,t (4.3)
4.5. Thảo luận về kết quả nghiên cứu
Giả thuyết 1: Khe hở tài trợ (FGAP) tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Nhìn vào bảng 4.19 cho thấy tỷ lệ rủi ro thanh khoản (FGAP) tác động cùng chiều với tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Với mức ý nghĩa 1%, khi rủi ro thanh khoản tăng 1% thì tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) tăng 2.61%, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) tăng 1.18% và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tăng 14%. Mặc dù tỷ lệ tăng tỷ suất lợi nhuận không cao nhưng vẫn phù hợp với kỳ vọng đưa ra ban đầu là khi khe hở tài trợ tăng lên (rủi ro thanh khoản tăng lên) sẽ có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Kết quả này giống với kết quả nghiên cứu của Ahmad Aref Almazari (2014), Mohammad Hossein Khadem Dezfouli và cộng sự (2014), Maniagi Musiega và cộng sự (2017), Nguyễn Thanh Phong (2020), Samual Siaw (2013).
Điều đó cho thấy rằng khi rủi ro thanh khoản tăng làm lợi nhuận của ngân hàng cũng tăng với trường hợp khe hở kỳ hạn dương, tức là các trung bình các khoản cho vay lớn hơn trung bình các khoản huy động vốn và cũng đồng nghĩa với việc thu nhập từ việc cho cho vay lớn hơn chi phí lãi phải trả từ việc huy động, chứng tỏ lợi nhuận của ngân hàng tăng, lúc này ngân hàng buộc phải giảm lượng tiền mặt dự trự, giảm các tài
sản thanh khoản hoặc đi vay trên thị trường tiền tệ với chi phí cao dẫn đến rủi ro thanh khoản ngân hàng cao.
Giả thuyết 2: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động ngân hàng
Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu tác động cùng chiều với tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Với mức ý nghĩa 1%, khi tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) tăng 1% thì tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) tăng 16,1% và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) tăng 9.21%. Còn với mức ý nghĩa 10%, khi khi tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) tăng 10% thì tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) tăng 28%. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước của Asikhia Olalekan & Sokefun Adeyinka (2013), Rahman và Saeed (2015), Ahmad Aref Almazari (2013), John Goddard và cộng sự (2004).
Theo như kết quả tìm được thì ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao thì lợi nhuận mang lại cho ngân hàng càng cao. Điều này có thể được giải thích như sau: Khi ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao thì đồng nghĩa với việc tiềm lực tài chính của ngân hàng mạnh, từ đó ngân hàng có thể duy trì khả năng thanh toán trong trường hợp ngân hàng gặp thua lỗ hoặc hoàn thành các khoản nợ phải trả khi đáo hạn, tạo được niềm tin với công chúng nhiều hơn, tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường, từ đó rủi ro ngân hàng gặp phải ít hơn dẫn đến lợi nhuận cao hơn.
Giả thuyết 3: Chỉ số trạng thái tiền mặt tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động ngân hàng
Chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH) tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Với mức ý nghĩa 10%, chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH) tăng 10% thì tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) tăng 3.78% và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tăng 40.3%.
Kết quả nghiên cứu này giống với kết quả nghiên cứu của Ahmad Aref Almazari (2014), Ahmed Arif & Ahmed Nauman Anees (2012).
Theo như kết quả của nghiên cứu vừa tìm ra thì chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH) tăng có nghĩa là khi ngân hàng dự trữ càng nhiều tiền mặt hay nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao thì hiệu quả hoạt động ngân hàng tăng. Điều này hoàn toàn phù hợp trong trường hợp nền kinh tế gặp nhiều bất ổn, ngân hàng khó khăn trong việc huy động vốn để bù đắp lượng thanh khoản thiếu hụt và thậm chí huy động vốn với chi phí cao, vì vậy nếu ngân hàng không dự trữ đủ tiền mặt hay nắm giữ các tài sản có tính thanh khoản cao thì ngân hàng phải gánh chịu một mức phí cao hơn, làm lợi nhuận giảm xuống và nghiêm trọng hơn ngân hàng có thể mất khả năng thanh khoản, gây ảnh hưởng nặng nề đến việc duy trì hoạt động ngân hàng, thậm chí có thể dẫn đến phá sản đồng thời ảnh hưởng đến toàn hệ thống ngân hàng. Tuy nhiên, trong nền kinh tế ổn định nếu ngân hàng nắm giữ tiền mặt hay tài sản có tính thanh khoản cao thì lợi nhuận ngân hàng giảm đi so với việc đầu tư vào các loại tài sản tài chính khác có mức sinh lời cao hơn.
Giả thuyết 4: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động ngân hàng
Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Với mức ý nghĩa 1%, khi quy mô ngân hàng tăng 1% thì tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) tăng 0.455%, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) tăng 0.289% và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) 3.55%. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với Sehrish Gul và cộng sự (2011), Habtamu Negussie Ayele (2012), Elisa Menicucci và Guido Paolucci (2015).
Điều đó có thể giải thích rằng: Khi ngân hàng có quy mô càng lớn thì hiệu quả hoạt động mang lại cho ngân hàng càng cao. Cụ thể là khi ngân hàng đầu tư quy mô lớn, ngân hàng có lợi thế hơn về việc đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ dựa trên công nghệ
cao nhằm nâng cao khả năng cạnh tranh, chiếm lĩnh nhiều thị phần hơn. Đồng thời, việc phát triển đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ cũng sẽ góp phần phân tán và hạn chế rủi ro trong quá trình hoạt động, dẫn đến lợi nhuân thu được cũng sẽ cao hơn.
Giả thuyết 5: Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động ngân hàng
Nhìn vào bảng kết quả 4.19 cho thấy tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản tác động cùng chiều với tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) tại mức ý nghĩa 5%. Với mức ý nghĩa 5%, khi tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản tăng 5% thì tỷ lệ thu nhập lãi cận biên tăng 1.55%. Kết