CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Kiểm định đa cộng tuyến
4.2.1 Ma trận tương quan đơn giữa các cặp biến
Ma trận hệ số tương quan dùng để đưa ra mối quan hệ giữa các biến có trong mơ hình. Từ đó kiểm tra tương quan đơn tuyến tính từ hệ số tương quan cao giữa các cặp biến. Phân tích ma trận hệ số tương quan dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến có trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan
ROAA ROAE DIV LA TA DA EFF ASGR LGR GDP INF
ROAA 1
38 DIV 0.1572 0.083 1 LA 0.1344 0.214 0.0376 1 TA 0.1977 0.4676 -0.06 0.288 1 DA -0.164 -0.104 -0.13 0.4749 0.2348 1 EFF -0.614 -0.651 0.2424 -0.263 -0.343 0.0341 1 ASGR 0.0816 0.1253 -0.05 -0.079 -0.016 -0.078 - 0.032 1 LGR 0.1047 0.1501 -0.01 -0.127 -0.045 -0.105 - 0.028 0.7346 1 GDP 0.0115 0.1406 0.0077 0.2976 0.2285 0.1345 - 0.039 0.0497 0.0071 1 INF 0.2249 0.1201 0.0602 -0.154 -0.146 -0.256 - 0.108 -0.135 -0.114 - 0.726 1 Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Stata (Phụ lục 3)
Bảng 4.2 trình bày kết quả phân tích ma trận tự tương quan giữa các biến trong mơ hình cho thấy các cặp hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0,8. Như vậy có thể kết luận mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến với phương pháp ma trận tương quan đơn giữa các cặp biến.
4.2.2 Hệ số phóng đại phương sai
Nhằm tăng tính tin cậy của kết quả ước lượng nên tác giả tiếp tục sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến nhóm.
Bảng 4.3: Hệ số phóng đại phương sai trong mơ hình
Variable VIF 1/VIF
INF 2.51 0.397863 GDP 2.5 0.399855 LGR 2.23 0.44912 ASGR 2.2 0.455296 LA 1.67 0.597308 DA 1.59 0.630808 EFF 1.42 0.705427 TA 1.28 0.783103 DIV 1.15 0.868497 Mean VIF 1.84
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Stata (Phụ lục 4)
39
vượt quá 10 và trung bình VIF đạt 1.84. Như vậy có thể kết luận rằng mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến với phương pháp sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF.
Kết luận: với cả hai phương pháp kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình cho kết quả đều giống nhau là mơ hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3 Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled OLS, FEM và REM
4.3.1 Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM
Để kiểm tra sự phù hợp của mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM tác giả tiến hành kiểm định Breusch, T. S. và A. R. Pagan (1980) để lựa chọn mơ hình Pooled và REM cho từng biến phụ thuộc ROAA, ROAE với hai giả thuyết sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình Pooled phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM Giả thuyết H1: Mơ hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn Pooled OLS
Bảng 4.4: Kiểm định Breusch Pagan Lagrange multiplier
STT Biến phụ thuộc Pro (Chi2) Lựa chọn Tham chiếu
1 ROAA 0.0000 REM Phụ lục số 5.1
2 ROAE 0.0000 REM Phụ lục số 5.2
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Stata Kết luận:
Kết quả từ bảng 4.4 ta có giá trị kiểm định p-value của mơ hình ROAA và ROAE là 0,0000; đều nhỏ hơn 0,05 nên đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho. Vậy mơ hình REM phù hợp hơn mơ hình Pooled OLS cho biến phụ thuộc ROAA và ROAE.
4.3.2 Kiểm định lựa chọn mô hình FEM và mơ hình REM
Sau đây, tác giả lại tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn giữa hai mơ hình REM và mơ hình FEM với giả thuyết như :
Giả thuyết H0: Ước lượng mơ hình REM khơng có sự khác biệt FEM Giả thuyết H1: Mơ hình FEM phù hợp dữ liệu hơn REM
40
STT Biến phụ thuộc Pro (Chi2) Lựa chọn Tham chiếu
1 ROAA 0.1470 REM Phụ lục 6.1
2 ROAE 0.0006 FEM Phụ lục 6.2
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Stata Kết luận:
Kết quả từ bảng 4.5 ta có giá trị kiểm định p-value của mơ hình ROAA là 0.1470 lớn hơn 0.1 nên chấp nhận giả thuyết H0. Vậy mơ hình REM hiệu ứng tác động ngẫu nhiên phù hợp với biến phụ thuộc ROAA.
Kết quả của biến phụ thuộc ROAE là 0,0006; nhỏ hơn 0,05 nên đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho. Vậy mơ hình FEM hiệu ứng tác động cố định phù hợp với dữ liệu mẫu hơn mơ hình REM cho biến phụ thuộc ROAE.
4.4 Kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi
Hiện tượng phương sai của sai số (phần dư £it) thay đổi sẽ ảnh hưởng tính hiệu quả ước lượng của mơ hình mặc dù có thể ước lượng có tính tuyến tính và khơng chệch. Vì vậy để kiểm định phương sai của sai số thay đổi tác giả sử dụng kiểm định Greene (2003) để kiểm tra với giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi
41
Bảng 4.6: Kiểm định phương sai của sai số thay đổi
STT Biến phụ thuộc Pro (Chi2) Kết luận Tham chiếu
1 ROAA 0.0000 Có phương sai thay đổi
Phụ lục 7.1
2 ROAE 0.0000 Có phương sai thay đổi
Phụ lục 7.2
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Stata Kết luận:
Kết quả kiểm định chạy từ phần mềm Stata cho thấy kết quả P-value cả hai mơ hình ROAA, ROAE đều bằng 0,0000 nhỏ hơn α = 0,01. Từ đó tác giả bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy mơ hình tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi. Mơ hình tồn tại phương sai của sai số thay đổi có thể do sự biến động khác biệt của dữ liệu thực tế ở từng ngân hàng từ đó dẫn đến sai số có phương sai thay đổi.
4.5 Kiểm định tự tương quan của sai số
Hiện tượng tự tương quan phần dư sẽ ảnh hưởng lên tính hiệu quả của ước lượng mơ hình, làm mất tính tin cậy của việc kiểm định hệ số. Vì thế kiểm tra hiện tượng tự tương quan, phương pháp Wooldridge (2002) và Drukker (2003) sẽ được dùng và đặt giả thuyết kiểm định như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra tự tương quan mơ hình
STT Biến phụ thuộc Pro (F) Kết luận Tham chiếu
1 ROAA 0.0000 Có tự tương quan Phụ lục 8
2 ROAE 0.0000 Có tự tương quan Phụ lục 8
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Stata
Dựa vào kết quả từ bảng 4.7 cho thấy với p-value ở mơ hình ROAA và ROAE bằng 0,0000 < α = 0,01. Suy ra, bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1% cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mơ hình ROAA và ROAE. Xem kết quả kiểm định chi tiết hai biến ROAA và ROAE ở phụ lục số 8 .
42
Kết luận:
Thấy rõ hiện tượng tự tương quan trong mơ hình ROAA và ROAE là hiện hữu với mức ý nghĩa thống kê 1%. Với mơ hình ROAA và ROAE có hiện tự tương quan bậc 1 có thể được lý giải do tỉ số ROAA và ROAE bị ảnh hưởng từ tác động ROAAt-1 và ROAEt-1. Trong thực tế lợi nhuận của năm nay có thể bị tác động từ lợi nhuận năm trước liền kề. Do chủ ý quản trị điều hành từ các ngân hàng muốn trích lợi nhuận ở năm kinh doanh thuận lợi dự phòng năm tiếp theo nhằm đạt chỉ tiêu kinh doanh.
4.6 Kết quả lựa chọn phương pháp ước lượng mơ hình
Do hai mơ hình nghiên cứu sử dụng ROAA, ROAE để đo lường lợi nhuận ngân hàng và cùng sử dụng các biến độc lập để giải thích tác động đến lợi nhuận, nên hai mơ hình có sự tương đồng đối với các khiếm khuyết định lượng ở phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Bên cạnh đó, có khả năng cả hai mơ hình đều tồn tại hiện tượng nội sinh như các bài nghiên cứu trước: Stiroh và cộng sự (2006), Acharya và cộng sự (2006), Baele và cộng sự (2007), Vinh và cộng sự (2015). Điều này có thể do lợi nhuận năm nay tác động đến đa dạng hóa thu nhập năm sau liền kề do chính sách các ngân hàng thường đa dạng hóa thu nhập dựa trên cơ hội kinh doanh hoặc chiến lược kinh doanh. Để khắc phục khiếm khuyết định lượng và hiện tượng nội sinh trong hai mơ hình nghiên cứu, tác giả thực hiện thêm hai phương pháp ước lượng FGLS, GMM. Nhưng tác giả chọn phương pháp ước lượng GMM cho mơ hình nghiên cứu là phương pháp tham chiếu để đưa ra kết luận vì ưu điểm đã được nêu trong phần phương pháp nghiên cứu.
4.7 Kết quả hồi quy ước lượng và thảo luận kết quả
Bảng 4.8 trình bày tổng hợp các kết quả ước lượng cho mô hình ROAA là biến phụ thuộc, tác giả trình bày thêm các mơ hình Pool OLS, FEM hoặc REM mặc dù tồn tại khiếm khuyết phương sai thay đổi, tự tương quan. Đồng thời trình bày thêm phương pháp ước lượng FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan. Hơn nữa, tác giả dùng phương pháp GMM để thảo luận kết quả vì phương pháp này kiểm soát được khiếm khuyết nội sinh mà ước lượng FGLS chưa
43
kiểm soát được.
Đối với biến phụ thuộc ROAA, khi ta so sánh các kết quả của bốn phương pháp ước lượng trong bảng 4.8 thì ta thấy kết quả tương đồng và có ý nghĩa thống kê của các biến: đa dạng hóa DIV, biến trễ L.ROAA, biến kiểm sốt EFF tổng chi phí hoạt động trên tổng thu nhập, biến kiểm sốt vĩ mơ GDP, INF.
Bảng 4.8: Kết quả ước lượng của mơ hình ROAA là biến phụ thuộc
Biến Pool OLS REM FGLS GMM
L.ROAA 0.233*** (3.13) DIV 0.327*** 0.262*** 0.149*** 0.136*** (5.65) (5.06) (2.70) (2.81) LA -0.00177 0.00261 -0.00444 0.000733 (-0.61) (0.76) (-1.58) (0.18) TA 0.00544 -0.00442 0.0152 0.0279 (0.20) (-0.10) (0.55) (0.26) DA -0.00128 -0.00575* 0.000056 -0.000572 (-0.47) (-1.96) (0.02) (-0.18) EFF -0.0217*** -0.0218*** -0.0207*** -0.0184*** (-11.13) (-10.48) (-13.59) (-8.71) ASGR 0.00109 0.00311 -0.0016 -0.000657 (0.47) (1.52) (-1.26) (-0.37) LGR 0.00248 -0.0004 0.00197* -0.000402 (1.21) (-0.21) (1.65) (-0.24) GDP 0.174*** 0.112* 0.185*** 0.108* (2.62) (1.89) (4.36) (1.65) INF 0.0639*** 0.0498*** 0.0698*** 0.0389*** (3.70) (3.43) (6.65) (3.18) _CONS 0.277 1.119 0.0887 -0.0841 (0.34) (1.04) (0.12) (-0.03) Nguồn: Kết quả xuất từ phần mềm Stata
Trong đó giá trị thống kê t được trình bày trong dấu ngoặc đơn, và *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%, nghĩa là * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01.
Vậy mơ hình 1 biến ROAA là biến phụ thuộc để đo lường lợi nhuận của ngân hàng là:
44
ROAAit = 0.233 * ROAAit-1 +0.136* DIVit -0.0184 * EFFt + 0.108 * GDPt + 0.0389 * INFt + £it
Từ mơ hình ta thấy đa dạng hóa thu nhập có tác động tích cực đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Cụ thể, hệ số hồi quy của biến DIV trong mối quan hệ với ROAA là 0.136 với mức ý nghĩa thống kê là 1%. Kết quả của các phương pháp ước lượng khác cũng đều cho thấy việc đa dạng hóa thu nhập có mối quan hệ cùng chiều với lợi nhuận của ngân hàng thương mại với mức ý nghĩa thống kê là 1%.
Biến trễ ROAA năm trước có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROAA năm hiện hành, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, ROAA năm trước liền kề tăng 1% sẽ làm cho ROAA năm nay tăng 0.233% với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập EFF có mối quan hệ ngược chiều với lợi nhuận ngân hàng ROAA như kỳ vọng ban đầu. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, EFF tăng 1% sẽ làm cho ROAA giảm 0.0184% với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Biến kiểm sốt vĩ mơ GDP có tác động tích cực trong việc tạo ra lợi nhuận ngân hàng từ việc đa dạng hóa thu nhập. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, GDP tăng 1% sẽ làm cho biến phụ thuộc ROAA tăng 0.108% với mức ý nghĩa thống kê 10%. Còn biến kiểm sốt vĩ mơ INF có kết quả cùng chiều với lợi nhuận ngân hàng từ đa dạng hóa thu nhập thì trái với sự kỳ vọng ban đầu. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi INF tăng 1% sẽ làm cho biến phụ thuộc ROAA tăng 0.0389% với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Với các biến tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản DA, biến đại diện cho quy mô ngân hàng TA, tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản LA, chỉ số tăng trưởng tài sản của ngân hàng ASGR và biến tỷ lệ tăng trưởng dư nợ cho vay của ngân hàng
45
LGR thì khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình có thể do sự sai khác về thời gian dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.9: Kết quả ước lượng của mơ hình ROAE là biến phụ thuộc
Biến Pool OLS REM FGLS GMM
L.ROAE 0.236*** (2.90) DIV 2.835*** 1.267** 1.032** 0.856* (4.47) (2.24) (2.05) (1.67) LA -0.00264 0.0753* -0.0151 0.0436 (-0.08) (1.70) (-0.43) (0.98) TA 1.770*** 3.494*** 1.556*** 2.638** (6.00) (2.67) (3.75) (2.31) DA -0.0381 -0.0571 -0.0172 0.00724 (-1.26) (-1.62) (-0.63) (0.22) EFF -0.227*** -0.231*** -0.189*** -0.210*** (-10.60) (-9.15) (-10.65) (-9.18) ASGR 0.013 0.031 -0.00164 0.00955 (0.51) (1.37) (-0.12) (0.48) LGR 0.0512** -0.0081 0.00337 -0.0108 (2.28) (-0.39) (0.26) (-0.59) GDP 2.801*** 0.782 2.290*** 1.105 (3.84) (0.88) (4.26) (1.52) INF 0.783*** 0.547*** 0.666*** 0.411*** (4.13) (3.44) (5.23) (2.80) _CONS -45.64*** -76.45** -37.02*** -61.06** (-5.06) (-2.54) (-3.48) (-2.33) Nguồn: Kết quả xuất từ phần mềm Stata
Trong đó giá trị thống kê t được trình bày trong dấu ngoặc đơn, và *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%, nghĩa là * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
Vậy mơ hình 2 biến ROAE là biến phụ thuộc để đo lường lợi nhuận của ngân hàng là:
ROAEit = -61.06 + 0.236 * ROAEit-1 + 0.856* DIVit + 2.638 * TAit – 0.21 * EFFt + 0.411 * INFt + £it
46
Từ mơ hình ta thấy đa dạng hóa thu nhập có tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại Việt Nam qua mơ hình ROAE là biến phụ thuộc. Cụ thể, hệ số hồi quy của biến DIV trong mối quan hệ với ROAE là 0.856 với mức ý nghĩa thống kê là 10%. Kết quả của các phương pháp ước lượng khác cũng đều cho thấy việc đa dạng hóa thu nhập có mối quan hệ cùng chiều với lợi nhuận của ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê là 5%, 1%.
Biến trễ ROAE năm trước có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROAE, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, ROAE năm trước liền kề tăng 1% sẽ làm cho ROAE năm nay tăng 0.236% với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Biến đại diện cho quy mơ của ngân hàng TA có mối quan hệ cùng chiều với lợi nhuận ngân hàng ROAE. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, TA tăng 1% sẽ làm cho ROAE tăng 2.638% với mức ý nghĩa thống kê 5%.
Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập EFF có mối quan hệ ngược chiều với lợi nhuận ngân hàng ROAE. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, EFF tăng 1% sẽ làm cho ROAE giảm 0.21% với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Biến kiểm soát vĩ mơ INF có tác động tích cực trong việc tạo ra lợi nhuận ngân hàng từ việc đa dạng hóa thu nhập nhưng kết quả này trái với kỳ vọng ban đầu. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, INF tăng 1% sẽ làm cho biến phụ thuộc ROAE tăng 0.411% với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Với các biến tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản DA, tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản LA, chỉ số tăng trưởng tài sản của ngân hàng ASGR, biến tỷ lệ tăng trưởng dư nợ cho vay của ngân hàng LGR và biến kiểm sốt vĩ mơ GDP thì khơng có ý nghĩa thống kê có thể do sự sai khác về thời gian dữ liệu nghiên cứu.
Thảo luận kết quả nghiên cứu:
Từ kết quả định lượng của hai mơ hình nghiên cứu trên ta thấy đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng có tác động dương đến lợi nhuận của ngân hàng và có ý
47
nghĩa thống kê trong mơ hình. Bằng chứng thực nghiệm này cịn được củng cố thêm khi tác giả sử dụng các phương pháp ước lượng khác và cũng cho kết quả tương