4.2.1 Thống kê mô tả
Dữ liệu được dùng để chạy mô hình là dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm 48 quan sát đã được chọn lọc và phù hợp với yêu cầu của mô hình hồi quy. Kết quả thống kê mô tả các biến được đo lường từ bảng 4.2.
Bảng 4.2. Kết quả thống kê mô tả các biến nghiên cứu trong mô hình
Variable Obs Mean Median Std.Dev Min Max
EOL 48 0.363202 0.262333 0.284295 5.06E-05 0.872392 CRF 48 0.004740 0.005534 0.002281 5.19E-05 0.008147 EUC 48 0.717982 0.718275 0.003068 0.714335 0.721046 NPL 48 9.93E-06 8.49E-06 5.29E - 06 4.73E-06 1.83E-06 ROD 48 0.579415 0.578477 0.007066 0.572630 0.613350 TOC 48 1.474194 1.392042 0.161021 1.286898 1.851115
Nguồn: kết quả xử lý dữ liệu từ Eviews
Kết quả bảng 4.2 cho ta thấy:
Giá trị trung bình của biến phụ thuộc EOL là 0.3632 trong khi độ lệch chuẩn của biến này có giá trị là 0.2843, gấp 1.28 lần so với giá trị trung bình và giá trị trung vị của nó là 0.2623, cao hơn giá trị trung bình xấp xỉ 0.1. Điều này cho thấy độ phân tán của biến này xung quanh giá trị trung bình ở mức bình thường và cho thấy biến phụ thuộc EOL có mức độ tương đồng tương đối cao.
Với CRF, giá trị của biến nằm trong khoảng từ 5.19E-05 đến 0.008147. Giá trị trung bình của biến là 0.004740 và giá trị trung vị là 0.005534 cho thấy hai giá trị này không có sự chênh lệch nhiều. Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của của biến khá thấp với giá trị là 0.002281, chỉ bằng 0.48 lần so với giá trị trung bình của biến CRF. Chứng tỏ, mức độ phân tán của biến này xung quanh giá trị trung bình vẫn còn thấp. Điều này cũng cho thấy biến hệ số rủi ro cho vay (CRF) có mức độ tương đồng vẫn chưa cao, còn rải rác ở nhiều giá trị khác nhau.
Với biến EUC, trong khi giá trị trung bình là 0.7179 và giá trị trung vị là 0.7183 (xấp xỉ so với giá trị lớn nhất), độ lệch chuẩn của biến là 0.003068, thấp hơn gần 234 lần so với giá trị trung bình cho thấy mức độ phân tán của biến này xung quanh giá trị trung bình cực kỳ thấp.
Tương tự, tỷ lệ nợ xấu (NPL) của ngân hàng nằm trong khoản từ 4.73E-06 đến 1.83E-05 với giá trị trung bình là 9.93E-06 và giá trị trung vị là 8.49E-06 chênh lệch
khá nhiều so với giá trị lớn nhất của biến. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn của biến này là 5.29E – 06, thấp hơn 1.88 lần so với giá trị trung bình. Chứng tỏ, mức độ phân tán của biến này xung quanh giá trị trung bình ở mức bình thường. Điều này cho thấy biến tỷ lệ nợ xấu có mức tương đồng tương đối cao.
Tương tự với nhân tố EUC, ROD là nhân tố cho thấy mức độ phân tán của biến này xung quanh giá trị trung bình cực kỳ thấp nguyên nhân do giá trị trung bình của biến là 0.579415, cao gấp 82 lần so với độ lệch chuẩn là 0.007066 và giá trị trung vị của nó đạt 0.578477.
Đáng chú ý, trong các nhân tố ảnh hưởng thì vòng quay vốn (TOC) lại có giá trị trung bình cao nhất là 1.474194 và độ lệch chuẩn tương ứng là 0.161021. Tuy nhiên, vì chỉ số này được thể hiện thông qua tỷ lệ giữa doanh số thu nợ và dư nợ bình quân nên thường lớn hơn 1 và điều này thể hiện thông qua giá trị nhỏ nhất là 1.286898 và lớn nhất là 1.851115.
4.2.2 Kết quả hồi quy
Kết quả hồi quy của mô hình được trình bày qua bảng 4.3
Bảng 4.3. Kết quả phân tích mô hình hồi quy
Dependent Variable: EOL Method: Least Squares Date: 03/13/21 Time: 00:28 Sample: 2017M01 2020M12 Included observations: 48
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.254958 45.76767 5.626150 0.0000 ROD 0.137145 6.706777 -2.044820 0.0472 NPL -1.895486 33985.03 -5.577413 0.0000 CRF -24.64848 15.13196 -1.628902 0.1108 EUC 3.438391 59.12723 -5.815240 0.0000 TOC -0.214583 0.278494 -0.770513 0.4453 R-squared 0.518353 Mean dependent var 0.363202 Adjusted R-squared 0.461014 S.D. dependent var 0.284295 S.E. of regression 0.208717 Akaike info criterion -0.179209 Sum squared resid 1.829632 Schwarz criterion 0.054691 Log likelihood 10.30101 Hannan-Quinn criter. -0.090818 F-statistic 9.040169 Durbin-Watson stat 1.459358 Prob(F-statistic) 0.000007
Dựa vào bảng 4.3, kết quả hồi quy cho thấy những biến EUC, ROD, TOC và NPL có xác suất Prob < 0.05 nên có ảnh hưởng đáng kể đến EOL với mức ý nghĩa xác suất <0.05. Biến còn lại là CRF có xác suất > 0.05 nên không ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động cho vay tại Chi nhánh. Như vậy, với các giả thuyết nghiên cứu được đặt ra ở chương 2, ta chấp nhận các giả thiết H2, H3, H4,. Theo đó, biến NPL có tương quan nghịch với EOL, trong khi hai biến EUC và ROD có tương quan thuận với EOL:.
4.2.3 Kiểm định tự tƣơng quan
Để phát hiện hiện tượng tự tương quan trong mô hình, tác giả đã sử dụng kiểm định Bruesch – Godfrey (kiểm định BG) được tiến hành trên hàm hồi quy phụ.
Đặt giả thuyết:
H0: mô hình gốc không có tự tương quan đến bậc p H1: mô hình gốc có tự tương quan ở ít nhất một bậc p
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định tự tƣơng quan
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 3.113425 Prob. F(1,41) 0.0851
Obs*R-squared 3.387731 Prob. Chi-Square(1) 0.0657
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eview
Kết quả bảng 4.4 cho thấy, Obs*R-squared = 3.3877 với p = 0.0657 > α = 0.05 nên chấp nhận H0, bác bỏ H1. Điều này chứng tỏ, mô hình gốc không có tự tượng quan đến bậc p.
4.2.4 Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Bảng 4.5. Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến
Variance Inflation Factors
Date: 03/13/21 Time: 15:56 Sample: 2017M01 2020M12
Included observations: 48
Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF
C 2.094679 2308045. NA CRF 2.289761 6.953446 1.285624 EUC 3.496030 1985803. 3.496986 NPL 1.15E+09 160.4320 3.826588 ROD 4.498086 16641.69 2.422933 TOC 0.077559 187.8937 2.169600
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eview
Qua bảng 4.5, lần lượt thực hiện mô hình hồi quy giữa các biến độc lập, ta thấy giá trị centererd VIF của tất cả các biến CRF, EUC, NPL, ROD và TOC đều có giá trị VIF <10 nên ta có thể kết luận mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
4.2.5 Kiểm tra hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi
Để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi như thế nào, tác giả sẽ chọn các bước kiểm định White để thực hiện. Cụ thể:
Đặt giả thuyết:
H0: R2 = 0, mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi. H1: R2 ≠ 0, mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.6. Kết quả kiểm tra phƣơng sai sai số thay đổi
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.818743 Prob. F(17,30) 0.0740 Obs*R-squared 24.36191 Prob. Chi-Square(17) 0.1099 Scaled explained SS 20.75113 Prob. Chi-Square(17) 0.2376
Kết quả bảng 4.6 cho thấy, Prob. Chi- Square(17) = 0.1099 > 0.05 nên chấp nhận H0, tức là không có hiện tượng phương sai thay đổi.