Kiểm định hiện tượng tự tương quan biến

CHƯƠNG 4 : MƠ HÌNH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.6. Kết quả phân tích

4.6.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan biến

Bài luận văn dùng hàm corr trong stata12 để lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến để kiểm tra sự xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này xuất hiện khi hệ số của các biến cao hơn 0,8.

. Các hệ số ma trận tương quan trong Phụ lục 3 cho ta thấy đã xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến đối với cặp biến lạm phát (INF) và lãi suất thực (INT) do hệ số tương quan của cặp biến INF và INT là 0,9733 (>0,8). Vì vậy, để điều chỉnh hiện tượng trên, bài luận văn sẽ loại bỏ biến lãi suất thực (INT) ra khỏi mơ hình.

Các cặp biến cịn lại đều có hệ số thấp hơn 0,8, do đó khơng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến hoặc hiện tượng đó khơng q trầm trọng.

Mơ hình lúc này sẽ là:

ROA i,t = β0+ β1SIZE i,t + β2CA i,t + β3LA i,t + β4LFA i,t + β5LIQ i,t + β6DP i,t + β7NIM i,t + β8GDP t + β9INF t + Ɛ i,t

ROE i,t = β0+ β1SIZE i,t + β2CA i,t + β3LA i,t + β4LFA i,t + β5LIQ i,t + β6DP i,t + β7NIM i,t + β8GDP t + β9INF t + Ɛ i,t

4.6.3. Kết quả hồi quy và các kiểm định khuyết tật của mơ hình:

Đối với biến phụ thuộc ROA:

Bảng 3.9: Kết quả hồi quy đối với biến phụ thuộc ROA

ROA

OLS FEM REM GLS

SIZE 0.174*** -0.0349 0.132*** 0.123*** (4.25) (-0.43) (2.65) (3.20) CA 0.0342*** 0.0369*** 0.0366*** 0.0299*** (2.75) (2.80) (2.88) (2.67) LA -0.00863** -0.00559 -0.00583 -0.00647* (-2.17) (-1.12) (-1.38) (-1.94) LFA -0.0587** -0.0246 -0.0494** -0.0566** (-2.44) (-1.00) (-2.08) (-2.47) DP -0.00204 -0.00995** -0.00531 -0.00204 (-0.62) (-2.32) (-1.45) (-0.73) LIQ 0.0129*** 0.0131** 0.0151*** 0.0161*** (2.63) (2.01) (2.77) (3.76) NIM 0.220*** 0.200*** 0.211*** 0.230*** (7.28) (5.51) (6.51) (9.27) GDP -0.110* -0.00650 -0.0866 -0.0952* (-1.72) (-0.10) (-1.44) (-1.94) INF 0.0119** -0.00160 0.00778 0.00402 (2.05) (-0.25) (1.37) (0.89) _cons -1.100* 1.225 -0.683 -0.666 (-1.72) (1.16) (-0.95) (-1.20) N 100 100 100 100

Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5% và 1%.

(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu trên Stata12)

Kiểm định để lựa chọn mơ hình:

Bước 1: Bài luận văn sẽ tiến hành kiểm định các khuyết tật của mơ hình hời quy bình phương nhỏ nhất (OLS). Nếu mơ hình khơng có khuyết tật hoặc khuyết tật khơng ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả hồi quy, ta sẽ chọn mô hình vì mơ

hình có ý nghĩa thống kê. Ngược lại, nếu các khuyết tật có ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả hồi quy, ta sẽ tìm cách khắc phục các khuyết tật đó.

 Kiểm định đa cộng tuyến:

Bài luận văn dùng hàm VIF trong stata để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Nếu các biến độc lập có hệ số VIF > 10 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Khi đó, các biến độc lập sẽ phụ thuộc lẫn nhau. Điều này làm cho việc kiểm định khơng chính xác.

Bảng 3.10: Kiểm định đa cộng tuyến

Biến VIF 1/VIF

LIQ 1.98 0.505598 LA 1.95 0.513489 SIZE 1.94 0.515915 CA 1.66 0.604155 DP 1.61 0.620917 INF 1.59 0.629610 NIM 1.26 0.796762 GDP 1.20 0.830673 LFA 1.18 0.847102 Mean VIF 1.60

(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu trên Stata12)

Kết quả kiểm định cho thấy, các biến trong mơ hình đều cho kết quả nhỏ hơn 2. Hơn nữa, hệ số VIF trung bình cũng nhỏ hơn 2. Điều này chứng tỏ, các biến độc lập trong mơ hình của bài luận văn khơng xảy ra hoặc có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến là rất thấp.

 Kiểm định phương sai của sai số thay đổi (Phụ lục 9):

Nếu một phương sai của sai số thay đổi sẽ có tác động khơng tốt đối với độ tin cậy của mơ hình hời quy. Theo kết quả của kiểm định White, mơ hình OLS với biến phụ thuộc ROA xuất hiện hiện tượng phương sai của sai số thay đổi do Prob>chi 2 = 0.0023 < 5%, ta bác bỏ giả thiết H0. Mơ hình có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.

 Kiểm định quan hệ tương quan của sai số (Phụ lục 10):

Bài luận văn sử dụng phương pháp kiểm định Woodridge để kiểm định giữa các sai số khơng có mối quan hệ tương quan. Kết quả cho thấy, Prob > F = 0.0056 < 5%. Do đó, ta loại bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1: các sai số xuất hiện hiện tượng tự tương quan.

Do đó, mơ hình OLS sẽ cho kết quả khơng đáng tin cậy.

Bước 2: Sau khi tiến hành chạy hời quy mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM), bài luận văn tiến hành kiểm định Hausman để chọn ra mơ hình phù hợp (Phụ lục 5, 6, 8):

Prob>chi2 = 0.3141

Như vậy, giá trị p_value = 0.3141 > mức ý nghĩa 0.05 cho thấy ta sẽ chấp nhận giả thiết H0: mơ hình hời quy với tác động ngẫu nhiên (REM) thích hợp hơn mơ hình hời quy với tác động cố định (FEM).

Sau hai kiểm định, ta sẽ chọn mơ hình hời quy với tác động ngẫu nhiên (REM) làm mơ hình nghiên cứu và sẽ tiến hành kiểm định các khuyết tật của mơ hình như đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan. Nếu mơ hình khơng có khuyết tật hoặc khuyết tật khơng ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả hồi quy, ta sẽ chọn mơ hình vì mơ hình có ý nghĩa thống kê. Ngược lại, nếu các khuyết tật có ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả hồi quy, ta sẽ tìm cách khắc phục các khuyết tật đó.

 Kiểm định phương sai của sai số thay đổi (Phụ lục 11):

Bài luận văn sẽ dùng lệnh xttest0 để kiểm định phương sai sai số thay đổi của các thực thể trong mơ hình REM. Nếu một phương sai của sai số thay đổi sẽ có tác động khơng tốt đối với độ tin cậy của mơ hình hời quy. Theo kết quả của kiểm định Lagrange, mơ hình REM với biến phụ thuộc ROA không xuất hiện hiện tượng phương sai của sai số thay đổi do Prob>chi 2 = 0.0007 < 5%, ta bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1: mơ hình có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.

Do đó, bài luận văn sẽ sử dụng phương pháp hời quy bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) để khắc phục hiện tượng này.

Bước 4: Phân tích kết quả hời quy GLS

Biến quy mô (SIZE), quy mô chủ sở hữu (CA), thanh khoản (LIQ) và thu nhập từ lãi (NIM) có ý nghĩa thống kê và có tác động tích cực đối với biến phụ thuộc ROA. Các biến cho vay (LA), cho vay dưới chuẩn (LFA) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) cũng có ý nghĩa thống kê nhưng lại có tác động tiêu cực đối với biến phụ thuộc ROA. Các biến còn lại đều khơng có ý nghĩa thống kê và khơng giải thích được sự tác động đến sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA.

Mơ hình ROA lúc này sẽ là:

ROA = -0,66 + 0,122 SIZE + 0,029 CA – 0,0065 LA – 0,056 LFA + 0,016 LIQ + 0,23NIM – 0,095 GDP

Đối với biến phụ thuộc ROE:

Bảng 3.11: Kết quả hồi quy đối với biến phụ thuộc ROE

ROE

OLS FEM REM GLS

SIZE 2.633*** -0.608 2.633*** 2.226*** (5.10) (-0.59) (5.10) (4.66) CA -0.592*** -0.509*** -0.592*** -0.612*** (-3.79) (-3.01) (-3.79) (-4.71) LA -0.0942* -0.102 -0.0942* -0.0657 (-1.88) (-1.59) (-1.88) (-1.63) LFA -0.566* -0.0467 -0.566* -0.701** (-1.87) (-0.15) (-1.87) (-2.47) DP -0.0412 -0.119** -0.0412 -0.0203 (-0.99) (-2.16) (-0.99) (-0.62) LIQ 0.152** 0.145* 0.152** 0.186*** (2.47) (1.74) (2.47) (3.47) NIM 2.625*** 2.675*** 2.625*** 2.838*** (6.89) (5.73) (6.89) (9.88) GDP -1.427* 0.238 -1.427* -1.307** (-1.77) (0.30) (-1.77) (-2.01) INF 0.230*** 0.0157 0.230*** 0.144** (3.15) (0.19) (3.15) (2.42) _cons -10.36 24.16* -10.36 -9.185 (-1.29) (1.79) (-1.29) (-1.31) N 100 100 100 100

Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5% và 1%.

(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu trên Stata12)

Kiểm định để lựa chọn mơ hình:

Bước 1: Bài luận văn sẽ tiến hành kiểm định các khuyết tật của mơ hình hời quy bình phương nhỏ nhất (OLS). Nếu mơ hình khơng có khuyết tật hoặc khuyết tật không ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả hời quy, ta sẽ chọn mơ hình vì mơ hình có ý nghĩa thống kê. Ngược lại, nếu các khuyết tật có ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả hời quy, ta sẽ tìm cách khắc phục các khuyết tật đó.

 Kiểm định đa cộng tuyến:

Bảng 3.12: Kiểm định đa cộng tuyến

Biến VIF 1/VIF

(Nguồn: trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu trên Stata12)

Kết quả kiểm định cho thấy, các biến trong mơ hình đều cho kết quả nhỏ hơn 2. Hơn nữa, hệ số VIF trung bình cũng nhỏ hơn 2. Điều này chứng tỏ, các biến độc lập trong mơ hình của bài luận văn không xảy ra hoặc có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến là rất thấp.

 Kiểm định phương sai của sai số thay đổi (Phụ lục 17):

Nếu một phương sai của sai số thay đổi sẽ có tác động khơng tốt đối với độ tin cậy của mơ hình hời quy. Theo kết quả của kiểm định White, mơ hình OLS với biến phụ thuộc ROE không xuất hiện hiện tượng phương sai của sai số thay đổi do Prob>chi 2 = 0.0063 < 5%, ta bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1: mơ hình có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.

Do đó, mơ hình OLS sẽ cho kết quả không đáng tin cậy.

Bước 2: Sau khi tiến hành chạy hời quy mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM), bài luận văn tiến hành kiểm định Hausman để chọn ra mơ hình phù hợp (Phụ lục 13, 14, 15):

Prob>chi2 = 0.1376

Như vậy, giá trị p_value = 0.1376 > mức ý nghĩa 0.05 cho thấy ta sẽ chấp nhận giả thiết H0: mơ hình hời quy với tác động ngẫu nhiên (REM) thích hợp hơn mơ hình hời quy với tác động cố định (FEM).

Sau hai kiểm định, ta sẽ chọn mơ hình hời quy với tác động ngẫu nhiên (REM) làm mơ hình nghiên cứu và sẽ tiến hành kiểm định các khuyết tật của mơ hình như đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan. Nếu mơ hình khơng có khuyết tật hoặc khuyết tật không ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả hời quy, ta sẽ chọn mơ hình vì mơ hình có ý nghĩa thống kê. Ngược lại, nếu các khuyết tật có ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả hồi quy, ta sẽ tìm cách khắc phục các khuyết tật đó.

 Kiểm định phương sai của sai số thay đổi (Phụ lục 19):

Bài luận văn sẽ dùng lệnh xttest0 để kiểm định phương sai sai số thay đổi của các thực thể trong mơ hình REM. Nếu một phương sai của sai số thay đổi sẽ có tác động khơng tốt đối với độ tin cậy của mơ hình hời quy. Theo kết quả của kiểm định Lagrange, mơ hình REM với biến phụ thuộc ROE không xuất hiện hiện tượng phương sai của sai số thay đổi do Prob>chi 2 = 1.0000 > 5%, ta chấp nhận giả thiết H0: mơ hình khơng có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.

 Kiểm định giữa các sai số khơng có mối quan hệ tương quan (Phụ

Bài luận văn sử dụng phương pháp kiểm định Woodridge để kiểm định giữa các sai số khơng có mối quan hệ tương quan. Kết quả cho thấy, Prob > F = 0.0026 < 5%. Do đó, ta loại bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1: các sai số xuất hiện hiện tượng tự tương quan.

Điều này sẽ làm cho mơ hình hời quy REM khơng cịn đáng tin cậy.

Do đó, bài luận văn sẽ sử dụng phương pháp hời quy bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) để khắc phục hiện tượng này.

Bước 4: Phân tích kết quả hời quy GLS

Biến quy mô (SIZE), thanh khoản (LIQ), thu nhập từ lãi (NIM) và lạm phát (INF) có ý nghĩa thống kê và có tác động tích cực đối với biến phụ thuộc ROE. Riêng biến quy mô vốn chủ sở hữu (CA), nợ vay dưới chuẩn (LFA) và tốc độc tăng trưởng kinh tế (GDP) cũng có ý nghĩa thống kê nhưng lại có tác động tiêu cực đối với biến phụ thuộc ROE . Các biến cịn lại đều khơng có ý nghĩa thống kê và không giải thích tác động đến sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE.

Mơ hình ROE lúc này sẽ là:

ROE = – 9,18 + 2,23 SIZE – 0,61 CA – 0,7LFA + 0,18 LIQ + 2,84 NIM – 1,31 GDP + 0.144 INF

4.6.4. Thảo luận kết quả hồi quy

Dựa vào các nghiên cứu nước ngoài và trong nước đối với các nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi, bài luận văn đã ứng dụng vào thực tiễn đối với 10 ngân hàng thương mại cổ phần đang được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2008 – 2017 và đã đưa ra được các kết quả sau:

Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động tích cực đối với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) cũng như tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE). Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Alper và Anbar (2011) và của Smirlock (1985). Điều này có nghĩa một ngân hàng với quy mơ lớn sẽ có năng lực cạnh tranh tốt hơn cùng với khả năng ứng phó với rủi ro tốt hơn và tạo ra lợi nhuận nhiều hơn so với các ngân hàng nhỏ.

Quy mơ vốn chủ sở hữu (CA) đã có tác động tích cực đối với tỷ suất sinh

giúp giảm sự phụ thuộc từ vốn vay bên ngoài và lợi nhuận của các ngân hàng sẽ cao hơn. Quy mô vốn chủ sở hữu cho thấy khả năng của ngân hàng trong việc chống chọi với các tổn thất và các rủi ro trong hoạt động của ngân hàng cũng như đối với việc vận hành trong nền kinh tế. Các ngân hàng có sức mạnh về quy mô vốn chủ sở hữu sẽ đối mặt với chi phí rủi ro phá sản thấp hơn, do đó trích lập dự phịng rủi ro cũng thấp hơn (Berger, 1995; Bourke, 1989; Hassan và Bashir, 2003). Tuy nhiên, quy mô vốn chủ sở hữu cũng sẽ tác động tiêu cực đối với tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) và có ý nghĩa thống kê. Một ngân hàng có quy mơ vốn chủ sở hữu cao sẽ làm giảm tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE).

Thanh khoản (LIQ) cũng có tác động tích cực đối với tỷ suất sinh lợi trên

tổng tài sản (ROA) cũng như tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE). Việc nắm giữ tài sản thanh khoản là chi phí cơ hội để có lợi nhuận cao hơn. Bourke (1989), Trujillo-Ponce (2013), Petria và cộng sự (2015), Shingjergji và Hyseni (2015), Phan Thị Hằng Nga (2011) Ngơ Phương Khanh (2013) tìm thấy có mối quan hệ tích cực đáng kể giữa các thanh khoản ngân hàng và lợi nhuận. trong thời đại của sự bất ổn định ngân hàng, một ngân hàng có khả năng thanh khoản tốt sẽ có khả năng giảm thiểu nhiều rủi ro.

Tỷ lệ lãi cận biên (NIM) là một trong những chỉ tiêu trong việc cơ cấu giữa lợi nhuận và chi phí của ngân hàng. Chỉ tiêu này có động tích cực đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng. Nghiên cứu của Dietricha và Wanzenried (2010), Alper và Anbar (2011), Petria và cộng sự (2015), Shingjergji và Hyseni (2015) đã chứng minh luận điểm này. Kết quả này cho thấy hoạt động kinh doanh tín dụng vẫn là động lực phát triển của ngân hàng. Tuy nhiên cần có những giải pháp căn cơ và đột phá nhằm quản lý tăng trưởng tín dụng ổn định, hiệu quả và giảm thiểu rủi ro cũng như đảm bảo an tồn cho hệ thống ngân hàng.

Quy mơ tiền vay (LA) và rủi ro tín dụng (LFA) có tác động tiêu cực đối

với tỷ suất sinh lợi. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Petria và cộng sự (2015), Shingjergji và Hyseni (2015), Phan Thị Hằng Nga (2011). Có thể thấy hoạt động tín dụng nếu khơng được kiểm sốt chặt chẽ sẽ có thể tạo ra các rủi ro trong hoạt động tín dụng. Các ngân hàng sẽ phải sử dụng chi phí của mình để

bù đắp các rủi ro có thể xảy ra trong hoạt đơng. Từ đó sẽ làm ảnh hưởng không nhỏ đến lợi nhuận của các ngân hàng.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động tiêu cực đối với tỷ suất

sinh lợi. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Kim Nhất Trung (2017). Cuộc khủng hoảng nền kinh tế làm cho việc tiêu dùng hàng hóa trong dân cư giảm dẫn đến việc tăng hàng hóa tờn kho và làm đình trệ việc sản xuất, kinh doanh. Điều này tác động không tốt đến việc tăng trưởng nền kinh tế. Bên cạnh đó, nền kinh tế suy thối sẽ làm gia tăng khoảng cách giữa lãi suất cho vay và lãi suất huy

Kiểm định hiện tượng tự tương quan biến

Các giả thiết kiểm định mơ hình

Thống kê, mô tả các biến