của Ngân hàng TMCP Đại Chúng Việt Nam qua kiểm định bằng phương pháp định lượng
2.3.1.1 Phương pháp nghiên cứu
Để đo lường mối quan hệ giữa ROA, ROE với các yếu tố như quy mô tổng tài sản (SIZE), quy mô vốn chủ sở hữu (CAPITAL), tỷ lệ quy mô đầu tư trái phiếu (TRADE), bình phương tỷ lệ quy mô đầu tư trái phiếu (TRADE2), tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DEPOSIT), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF), tác giả sử dụng phân tích dữ liệu chuỗi thời gian để thiết lập mô hình hồi quy và chạy mô hình trên phần mềm Stata và phân tích các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời.
Hồi quy tuyến tính (Linear Regression) được phát triển thành mô hình hồi quy tuyến tính – LRM (Liner Regression Model) là 1 trong công cụ quan trọng trong Kinh tế lượng và là phương pháp thống kê giúp hồi quy và dự báo dữ liệu theo thuật toán giữa một một giá trị liên tục với một hoặc nhiều các giá trị liên tục, định danh hay phân loại có liên quan. Hiểu 1 cách đơn giản thì Hồi quy tuyến tính là phương pháp tiếp cận tuyến tính để dự đoán biến phụ thuộc Y (biến kết cục) trên trục tung Y dựa trên các biến độc lập X (biến giải thích) trên trục hoành X trong mô hình.
Có ba loại dữ liệu thường được sử dụng trong mô hình hồi quy tuyến tính gồm: dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu chéo và dữ liệu bảng. Trong đó:
Dữ liệu chuỗi thời gian (time series): là loại dữ liệu tập hợp qua các thời gian khác nhau có thể được phân loại theo ngày, quý, tháng, năm và các biến thể trong thời gian khác.
Mô hình hồi quy bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất hay bé nhất hoặc tối thiểu | cực tiểu viết tắt là OLS (Tiếng anh là Ordinary Least Square) hay còn gọi là mô hình Pooled OLS (Pool) là một trường hợp đặc biệt của phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (generalized least squares method – GLS) sử dụng để tìm đường hồi quy gần nhất với giá trị liên tục của biến phụ thuộc hay nói cách khác là làm sao để tổng bình phương các hạng nhiễu hay sai số (∑u2i ) nhỏ nhất như tên gọi của chính phương pháp này.
Mô hình hồi quy mẫu với dạng như sau:
Yi = b1 + b2X2i+ b3X3i +…+ bkXki+ui
Phương pháp OLS sẽ lựa chọn các hệ số beta hồi quy từ B1 đến Bk sao cho bình phương sai số của mô hình (u) ước lượng là nhỏ nhất.
Mỗi ước lượng của các hệ số hồi quy trong mô hình theo phương pháp OLS được phân theo phân phối chuẩn cho nên trong các nghiên cứu thường hay sử dụng phân phối t (t probability distribution) thay vì phân phối chuẩn, nhưng khi cỡ mẫu tăng lên thì phân phối t tiến về phân phối chuẩn.
Cách tính phân phối t trong phần mềm Stata với giả thuyết H0 (zero conditional): Bk=0 tức là kiểm tra từng hệ số hồi quy có khác 0 theo mức ý nghĩa thống kê (significance level) hay không.
Chúng ta so sánh giá trị xác suất p trên phần mềm Stata (p-value trên Stata là p > |t|) với mức ý nghĩa α trong 3 mức 1%,5%,10% được chọn, nếu p > α thì chúng ta chấp nhận H0, ngược lại thì bác bỏ H0.
Để khẳng định biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc, ta cần thông qua hệ thống kiểm định
(1) Kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy
Kiểm định này xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không.
Theo Green (1991), sử dụng kiểm định t. Khi mức ý nghĩa sig. (sigfinicance) của hệ số hồi quy ≤ 0.10 hoặc độ tin cậy từ 90% trở xuống thì kết luận biến X tương quan tuyến tính với biến Y.
(2) Mức độ giải thích của mô hình
Kiểm định này xem xét mức độ giải thích của mô hình lựa chọn. Theo Green (1991), sử dụng thước đo R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square). R2 hiệu chỉnh cho biết % thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập của mô hình. Thước đo này càng tiến về 100% càng tốt, cho thấy mô hình có mức độ giải thích cao.
(3) Mức độ phù hợp của mô hình
Kiểm định này xem xét mức độ phù hợp của mô hình lựa chọn. Nói cách khác, mô hình hồi quy tuyến tính có phù hợp với dữ liệu thực tiễn không. Về tổng thể, biến độc lập có tương quan tuyến tính với phụ thuộc.
Theo Green (1991), sử dụng phân tích phương sai (Analysis of variance, ANOVA), với kiểm định F, mức ý nghĩa (sig.) ≤ 0.05 hoặc độ tin cậy 95%.
(4) Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Kiểm tra hiện tượng các biến độc lập tương quan tuyến tính với nhau. Thước đo mức độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor, VIF) đòi hỏi phải nhỏ hơn 10.
Tương ứng với mỗi biến độc lập, VIF < 10, không có hiện tượng đa cộng tuyến.
(5) Kiểm định hiện tượng tự tương quan (Auto correlation)
Theo Durbin – Watson (1971), khi giá trị các phần dư (Residuals) tương quan với nhau, kết quả ước lượng OLS không còn tin cậy. Do đó, sử dụng kiểm định Durbin – Watson để tra hiện tượng này.
Các bước của kiểm định Durbin – Watson
Bước 2: Dựa vào bảng số thống kê Durbin – Watson, căn cứ vào số quan sát (n), số tham số (k-1) của mô hình hồi quy, mức ý nghĩa 95%, xác định giá trị thống kê trên (dU, upper d) và giá trị thống kê dưới (dL, lower d).
Khi d của mô hình lơn hơn dU và nhỏ hơn (4-dU), không có hiện tượng tự tương quan. Khi d lớn hơn dL và nhỏ hơn dU hoặc d lớn hơn (4-dU) và nhỏ hơn (4- dL), không kết luận có hoặc không có hiện tượng tự tương quan. Khi d lớn hơn 0 và nhỏ hơn dL, có hiện tượng tự tương quan dương. Khi d lớn hơn (4-dL), có hiện tượng tự tương quan âm.
Theo Fomby, Hill và Johnson (1984), trong trường hợp d rơi vào vùng không kết luận, ta sử dụng kiểm định Durbin – Watson cải tiến.
Nếu 1 < d < 3: không có tự tương quan
Nếu 0 < d < 1: có tự tương quan dương
Nếu 3 < d < 4: có tự tương quan âm
(6) Kiểm định hiện tượng phương sai phần dư thay đổi
Phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) gây ra nhiều hậu quả với mô hình ước lượng bằng phương pháp OLS. Nó làm cho các ước lượng của các hệ số hồi quy không chệch không không hiệu quả, ước lượng của phương sai bị chệch làm kiểm định của các giả thuyết mất hiệu lực, dễ đánh giá nhầm về chất lượng của mô hình hồi quy tuyến tính.
2.3.1.2 Các biến đo lường
Biến phụ thuộc
ROA: Tỷ suất sinh lời trên tài sản: là chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng tài sản của ngân hàng, đo bằng Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản.
ROE: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, là chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời trên mỗi đồng vốn của ngân hàng, đo bằng Lợi nhuận sau thuế trên tổng vốn chủ sở hữu.
SIZE Quy mô tổng tài sản, được đo lường bằng cách lấy logarit tự nhiên của tổng tài sản.
CAPITAL Quy mô vốn chủ sở hữu, được đo lường bằng cách lấy logarit tự nhiên của vốn chủ sở hữu.
TRADE Tỷ lệ quy mô đầu tư trái phiếu, là tỷ số giữa giá trị đầu tư trái phiêú trên tổng tài sản.
TRADE2: Biến độc lập bình phương tỷ lệ quy mô đầu tư trái phiếu trên tổng tài sản
DEPOSITS Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản, là tỷ số giữa tổng vốn huy động trên tổng tài sản.
GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế, được lấy từ nguồn Tổng cục thống kê với đơn vị %
INF Lạm phát, được lấy từ nguồn Tổng cục thống kê với đơn vị %
2.3.1.3. Mô hình hồi quy
Mô hình nghiên cứu được viết lại dưới dạng sau:
Yit= β0 + β1 SIZEit + β2CAPITALit + β3TRADEit +β4TRADE2it + β5DEPOSITSit + β6GDPit + β7 INFit + εit
Trong đó: Yit được đại diện bởi ROA, ROE
2.3.1.4. Kết quả nghiên cứu
a. Thống kê mô tả
Stats ROA ROE SIZE CAPITAL TRADE DEPOSITS GDP INF
Mean .0007213 .0007196 18.83454 16.12602 .1808169 .7096224 .0514024 .0798249
N 40 40 40 40 40 40 40 40
max .0013183 .001313 19.06334 16.15177 .2685892 .8647309 .0708 .1868
min .0002773 .0002762 18.40107 16.08705 .135618 .560105 .0291 .0063
skewnes s
.217925 .2164094 -.6810825 -.397999 .4365383 .4865402 -.2174547 .5948448
kurtosis 2.255608 2.253752 2.426146 2.491872 2.714546 2.426969 2.267518 2.591218
Các giá trị trung bình(mean), giá trị lớn nhất(max), giá trị nhỏ nhất(min) và độ lệch chuẩn(sd) cho biết sự chênh lệch giá trị của số liệu các biến trong mô hình. Hai giá trị thống kê giúp ta hình dung về hình dáng phân phối của số liệu là độ nghiêng (Skewness) và độ nhọn (Kurtosis).
- Hệ số bất đối xứng (độ nghiêng - Skewness): Nếu Skewness =0 thì phân phối là đối xứng; Nếu Skewness <0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuôi về bên trái nhiều hơn; Nếu Skewness >0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuôi về bên phải nhiều hơn.
- Hệ số nhọn (độ nhọn - Kurtosis): Nếu Kurtosis =3 thì phân phối xác suất được tập trung ở mức bình thường; Nếu Kurtosis >3 thì phân phối tập trung ở mức độ cao hơn mức bình thường; Nếu Kurtosis <3 thì phân phối xác suất được tập trung ở mức độ thấp hơn mức bình thường.
b. Kết quả mô hình hồi quy
+ Phân tích tương quan
Kết quả phân tích tương quan cho thấy: ROA, ROE có hệ số tương quan âm với TRADE2 và tương quan dương với các biến độc lập còn lại.
ROAit= β0 + β1 SIZEit + β2CAPITALit + β3TRADEit +β4TRADE2it + β5DEPOSITSit
+ β6GDPit + β7 INFit + εit
(*). Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Phân tích hồi quy đa biến giữa biến phụ thuộc ROA, ROE với các biến độc lập (SIZE, CAPITAL, TRADE, TRADE2, DEPOSITS, GDP, INF), kết quả phân tích hồi quy được thể hiện ở bảng dưới.
Bảng 2.12: Tổng hợp kết quả chạy mô hình hồi quy với 2 biến phụ thuộc ROA; ROE
Chỉ tiêu ROA ROE
No of obs 40 40 F(7,32) 35.05 35.02 Prob > F 0.0000 0.0000 R-squared 0.8846 0.8845 Adj R-squared 0.8594 0.8593 Root MSE .00011 .00011
Coef Std.Err t P>|t| Beta Coef Std.Err t P>|t| Beta
SIZE .0003499 .0001542 2.27 0.030 .0006641 .0003492 .000154 2.27 0.030 .0006628 CAPITAL .0048313 .0022829 2.12 0.042 .0094814 .0048356 .0022792 2.12 0.042 .0094781 TRADE .0013701 .0006479 2.11 0.042 .0026897 .0013583 .0006468 2.10 0.044 .0026758 TRADE2 - .0017745 .0007022 - 2.53 0.017 - .0003442 -.001765 .0007011 - 2.52 0.017 -.000337 DEPOSITS .0006758 .0002889 2.34 0.026 .0012642 .0006789 .0002884 2.35 0.025 .0012664 GDP .0064946 .0022905 2.84 0.008 .0111602 .006475 .0022868 2.83 0.008 .0111331 INF - .0001239 .0004789 - 0.26 0.798 .0008516 - .0001245 .0004781 - 0.26 0.796 .0008494 _cons - .0844705 .035266 - 2.40 0.023 - .0126361 - .0845286 .0352085 - 2.40 0.022 - .0128111 Giải thích ý nghĩa:
Number of obs = 40 : số quan sát là 40 mẫu
Prob > F = 0.0000 Mức ý nghĩa của kiểm định F (ở đây bé hơn 5% chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Nói cách khác là các hệ số hồi quy của phương trình hồi quy tổng thể không đồng thời bằng 0
R-squared R bình phương Adj R-squared R bình phương hiệu chỉnh, nghĩa là các biến độc lập giải thích được 85.94%; 85.93% biến thiên của biến phụ thuộc( chuẩn là R2>50%) Root MSE
Coef. : cột này là giá trị hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Std. Err. Sai số chuẩn
P>|t| p-value, nếu giá trị này bé hơn 5%( 0.05) thì mối quan hệ giữa biến độc lập này và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê.
Beta: là hệ số hồi quy đã chuẩn hóa.
Bảng trên cho thấy, trị thống kê F của mô hình bằng 35.05 và 35.02 với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (prob = 0.000) nên có thể khẳng định tồn tại mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa biến ROA, ROE với các biến độc lập khác trên tổng thể. Như vậy, phân tích hồi quy tuyến tính bội là phù hợp và có thể sử dụng để kiểm định mô hình đề xuất.
Qua kết quả phân tích bảng trên cũng cho thấy R2 điều chỉnh = 0.8594 và 0.8593 nghĩa là phương trình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 85.94%,85.93%. Nói cách khác các biến độc lập giải thích được 85.94%, 85.93% biến thiên của biến phụ thuộc.
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa của mô hình được viết như sau:
ROA= -0.0844705 + 0.0003499*SIZE + 0.0048313*CAPITAL +
0.0013701*TRADE - 0.0017745*TRADE2 + 0.0006758*DEPOSITS +
0.0064946*GDP + -0.0001239*INF
ROE= -0.0845286 + 0.0003492*SIZE + 0.0048356*CAPITAL +
0.0013583*TRADE - 0.001765*TRADE2 + 0.0006789*DEPOSITS +
0.006475*GDP + -0.0001245*INF
Từ kết quả ở trên cho thấy, hệ số hồi quy của SIZE, CAPITAL, TRADE, DEPOSITS, GDP mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê, hệ số hồi quy của TRADE2 mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê; hệ số hồi quy đứng trước INF mang dấu âm và không có ý nghĩa thống kê; Điều này chứng tỏ rằng SIZE, CAPITAL,
TRADE, TRADE2, DEPOSITS, GDP có tác động tới sự thay đổi tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), có tác động tới sự thay đổi tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), trong khi tác động của INF lên ROA, ROE là không có ý nghĩa thống kê (do p >0.05).
Bảng 2.13: Tác động của các biến độc lập đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của Ngân hàng TMCP Đại Chúng
Biến độc lập Ký hiệu
ROA ROE
Hệ số hồi quy Quan hệ Hệ số hồi quy Quan hệ
Quy mô tổng tài
sản SIZE 0.0003499 + 0.0003492 + Quy mô vốn chủ sở hữu CAPITAL 0.0048313 + 0.0048356 +
Tỷ lệ quy mô đầu tư trái phiếu trên tài
sản
TRADE 0.0013701 + 0.0013583 +
Bình phương tỷ lệ quy mô đầu tư trái phiếu trên tài sản
TRADE2 -0.0017745 - -0.001765 -
Tỷ lệ tiền gửi trên
tổng tài sản DEPOSITS
0.0006758
+ 0.0006789 +
Tăng trưởng kinh
tế GDP
0.0064946
+ 0.006475 +
(*). Thảo luận kết quả
Từ kết quả ở bảng trên cho thấy, tồn tại mối tương quan và có ý nghĩa thống kê giữa SIZE, CAPITAL, TRADE, TRADE2, DEPOSITS, GDP với ROA; ROE.
+ Biến SIZE: Biến độc lập quy mô tài sản có mối quan hệ đồng biến với ROA; ROE, hệ số hồi quy dương của SIZE (b= 0.00035; 0.0003492) chỉ ra rằng tăng Quy mô tài sản sẽ dẫn đến sự tăng lên trong tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Hay nói cách khác, khi quy mô tài sản tăng 1 đơn vị thì tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tăng 0.00035, trên vốn chủ sở hữu tăng 0.0003492 đơn vị. Hay nói cách khác, yếu tố Quy mô tài sản của Ngân hàng tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động của Ngân hàng Đại Chúng.
+ Biến CAPITAL: Hệ số hồi quy dương của CAPITAL (b= 0.0048313; 0.0048356) chỉ ra rằng tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản sẽ dẫn đến một sự tăng lên trong tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tăng lên trong tỷ suất sinh lời trên
vốn chủ sở hữu. Hay nói cách khác, khi tỷ lệ tăng trưởng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản các Ngân hàng TMCP Đại Chúng Việt Nam tăng 1 đơn vị thì tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tăng 0.0048313, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tăng 0.0048356 đơn vị. Hay nói cách khác, yếu tố này tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động của Ngân hàng TMCP Đại Chúng Việt Nam.
+ Biến TRADE: Biến độc lập tỷ lệ quy mô đầu tư trái phiếu trên tổng tài sản có mối quan hệ đồng biến với ROA; ROE, hệ số hồi quy dương của TRADE (b =0.0013701; 0.0013583) chỉ ra rằng tăng tỷ lệ quy mô đầu tư trái phiếu sẽ dẫn đến sự tăng lên trong tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản; tăng lên trong tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Hay nói cách khác, khi tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tăng 1 đơn vị thì tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tăng 0.0013701, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tăng 0.0013583 đơn vị.
+ Biến TRADE2: Biến độc lập bình phương tỷ lệ quy mô đầu tư trái phiếu trên tổng tài sản có mối quan hệ nghịch biến với ROA; ROE, hệ số hồi quy âm của TRADE2 (b = --0.0017745; -0.001765) chỉ ra rằng tăng bình phương tỷ lệ quy mô đầu tư trái phiếu sẽ dẫn đến sự giảm xuống trong tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, giảm xuống trong tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Hay nói cách khác, khi bình