CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
4.7 Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
4.7.1 Kết quả hồi quy nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lợi tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam sinh lợi tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam
4.7.1.1 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc ROA
Sử dụng phần mềm Stata để xác định kết quả hồi quy bằng phương pháp System - GMM 2 bước.
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mơ hình với biến phụ thuộc ROA với phương pháp System-GMM 2 bước
Biến độc lập Hệ số hồi quy Thống kê t Mức ý nghĩa
ROA (-1) 0,402*** 20,77 0,000 DR -0,080*** -3,58 0,000 LPTL -0,220** -2,44 0,015 LR -0,141** -2,48 0,013 ASSET 0,207*** 7,66 0,000 TCE 0,291*** 3,95 0,000 Const. -2,412*** -8,49 0,000 P-value 0,000
Với *, **, *** là các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Từ kết quả ước lượng ta có mơ hình nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lợi như sau:
ROA = -2,412 + 0,402*ROAit-1 – 0,080*DRit – 0,220*LPTLit – 0,141*LRit +
0,207*ASSETit + 0,291*TCEit + εit (4.1)
Ý nghĩa kết quả ước lượng (4.1):
Giá trị P-value là 0,000 < 1% : Mơ hình hồi quy (4.1) phù hợp với mức ý nghĩa 1%.
Hệ số chặn Const = -2,412 có ý nghĩa mức 1%. Đối với các biến độc lập còn lại, giá trị P-value đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% hoặc 1% nên các biến ROAit-1, DRit, LPTLit, LRit, ASSETit, TCEit đều có tác động đến ROA. Cụ thể, trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, ROA bình qn biến động:
+ Tăng 0,402% nếu ROA của kỳ trước tăng 1%. + Giảm 0,08% nếu tỷ lệ nợ xấu tăng 1%.
+ Giảm 0,220% nếu tỷ lệ dự phòng rủi ro/ tổng dư nợ tăng 1%. + Giảm 0,141% nếu tỷ lệ vốn chủ sở hữu/ tổng nợ tăng 1%. + Tăng 0,207% nếu tổng tài sản tăng 1%.
+ Tăng 0,291% nếu tỷ lệ vốn chủ sở hữu hữu hình trên tổng tài sản hữu hình tăng 1%.
4.7.1.2 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc ROE
Sử dụng phần mềm Stata để xác định kết quả hồi quy bằng phương pháp System-GMM 2 bước.
Mơ hình này được dùng để xem xét tính thống nhất của ảnh hưởng rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng. Trong trường hợp, ảnh hưởng của tỷ lệ nợ xấu và dự phịng rủi ro tín dụng lên ROE cũng cho kết quả tương tự như ROA thì có thể kết luận rằng rủi ro tín dụng có tác động làm giảm tỳ suất sinh lợi của ngân hàng. Ngược lại, nếu kết quả thực nghiệm ảnh hưởng của tỷ lệ nợ xấu và dự phịng rủi ro tín dụng lên ROE khác kết quả với ROA thì cần phải xem xét lại mơ hình và các biến phụ thuộc cũng như biến kiểm soát.
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc ROE sử dụng phương pháp System-GMM 2 bước
Biến độc lập Hệ số hồi quy Thống kê t Mức ý nghĩa
ROE (-1) 0,505*** 16,22 0,000 DR -0,735*** -3,65 0,000 LPTL -2,640*** -3,50 0,000 LR -1,233** -2,32 0,021 ASSET 1,903*** 6,25 0,000 TCE 2,102*** 3,23 0,001 Const. -17,206*** -5,04 0,000 P-value 0,000
(Nguồn: Kết quả do tác giả sử dụng phần mềm Stata)
Với *, **, *** là các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Từ kết quả ước lượng ta có mơ hình hồi quy như sau:
ROE = -17,206 + 0,505ROAEit-1 – 0,735*DRit – 2,640*LPTLit – 1,233*LRit +
1,903*ASSETit + 2,102*TCEit + εit (4.2)
Ý nghĩa kết quả ước lượng:
Giá trị P-value là 0,000 < 1% : Mơ hình hồi quy (4.2) phù hợp với mức ý nghĩa 1%.
Hệ số chặn Const = -17,206 có ý nghĩa mức 1%. Đối với các biến độc lập còn lại, giá trị P-value đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% hoặc 1% nên các biến ROEit-1, DRit, LPTLit, LRit, ASSETit, TCEit đều có tác động đến ROE. Cụ thể, trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, ROAE bình qn biến động:
+ Tăng 0,505% nếu ROE của kỳ trước tăng 1%. + Giảm 0,735% nếu tỷ lệ nợ xấu tăng 1%.
+ Giảm 2,640% nếu tỷ lệ dự phòng rủi ro/ tổng dư nợ tăng 1%. + Giảm 1,233% nếu tỷ lệ vốn chủ sở hữu/ tổng nợ tăng 1%. + Tăng 1,903% nếu tổng tài sản tăng 1%.
+ Tăng 2,102% nếu tỷ lệ vốn chủ sở hữu hữu hình trên tổng tài sản hữu hình tăng 1%.
4.7.2 Kết quả kiểm định
Mơ hình thực nghiệm được biểu diễn dưới dạng mơ hình động, có sự tham gia của biến độc lập là biến trễ của biến phụ thuộc. Do đó, mơ hình tiềm ẩn khả năng tương quan giữa phần dư εit với ROAit, dẫn đến khả năng nội sinh và làm sai lệch kết quả của mơ hình. Cách khắc phục là sử dụng phương pháp hồi quy System GMM 2 bước, phương pháp này cũng giải quyết tốt đối với dữ liệu bảng không cân bằng.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định mơ hình với biến phụ thuộc ROA với phương pháp System-GMM 2 bước.
Kết quả kiểm định cho tính hiệu lực của mơ hình với biến phụ thuộc ROA
AR (2) test 0,701
Hansen test 0,229
Số biến công cụ 23
Số nhóm 25
(Nguồn: Kết quả do tác giả sử dụng phần mềm Stata)
Đầu tiên, cần khẳng định rằng kết quả kiểm định Hansen về tính hiệu lực của mơ hình cũng như kiểm định Abond (AR(2) - kiểm định tương quan chuỗi bậc 2) cho thấy giá trị p-value của Hansen test là 0,229, p lớn hơn 0.1, nghĩa là giả thuyết H0 về tính khơng hiệu lực của mơ hình bị bác bỏ; và p-value của AR(2) test là 0,701 nghĩa là giả thuyết H0 về sự tồn tại mối tương quan chuỗi bậc 2 của các sai phân phần dư bị loại bỏ. Do đó, mơ hình ước tính GMM cho ROA có có tính hiệu lực và các kết quả được đưa ra là có ý nghĩa.
Tương tự như mơ hình (1), kết quả kiểm định Hansen về tính hiệu lực của mơ hình cũng như kiểm định AR(2) (kiểm định tương quan chuỗi bậc 2) của mơ hình (2) cho thấy giá trị p lớn hơn 0.1 (p-value của Hansen test là 0,198 và p-value của AR(2) test là 0,591). Điều này có nghĩa là giả thuyết H0 về tính khơng hiệu lực của mơ hình và giả thuyết H0 về sự tồn tại mối tương quan chuỗi bậc 2 của các sai phân phần dư
bị loại bỏ. Do đó, mơ hình ước tính GMM cho ROE có tính hiệu lực và các kết quả được đưa ra là có ý nghĩa.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định mơ hình với biến phụ thuộc ROE với phương pháp System - GMM 2 bước.
Kết quả kiểm định cho tính hiệu lực của mơ hình với biến phụ thuộc ROE
AR (2) test 0,591
Hansen test 0,198
Số biến công cụ 23
Số nhóm 25
(Nguồn: Kết quả do tác giả sử dụng phần mềm Stata)