CHƯƠNG 4 : MƠ HÌNH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Các biến phân tích
Dựa vào bài nghiên cứu của Deger Alper và Adem Anbar (2011), các biến phân tích được tính như sau:
Bảng 3.8: Cách tính và ký hiệu các biến phân tích
Biến Cách đo lường Ký hiệu
Biến phụ thuộc Tỷ suất sinh lời
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) = Lợi nhuận ròng / Tổng tài sản
ROA
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) = Lợi nhuận ròng / Vốn chủ sở hữu ROE Biến độc lập Biến độc lập từ các yếu tố trong nội bộ ngân hàng
Quy mô Logarit tổng tài sản SIZE
Quy mô vốn chủ
sở hữu Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản CA Chất lượng tài
sản
Nợ vay / Tổng tài sản LA
Nợ vay dưới chuẩn / Tổng nợ vay LFA Thanh khoản Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản LIQ
Tiền gửi Tiền gửi / Tổng tài sản DP
Lãi cận biên
(NIM) Thu nhập lãi ròng / Tổng tài sản NIM Biến độc lập từ các yếu tố vĩ mô Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Thu thập số liệu từ trang web:
www.worldbank.org GDP
Lạm phát Thu thập số liệu từ trang web:
www.worldbank.org INF
Lãi suất thực Thu thập số liệu từ trang web:
www.worldbank.org INT
4.4. Phương pháp phân tích
Phương pháp phân tích nghiên cứu sử dụng là hồi quy với dữ liệu bảng (panel data). Phương pháp hồi quy với dữ liệu bảng đã được thực hiện trong rất nhiều nghiên cứu trước đó như nghiên cứu của Trujillo-Ponce (2013); Petria và cộng sự (2015), Alper và Anbar (2011); Shingjergji và Hyseni (2015). Để xác định mối tương quan giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc, nghiên cứu ước lượng tham số hồi quy cho mơ hình các nhân tố tác động với các mơ hình bình
phương bé nhất (OLS), nhân tố cố định (FEM), nhân tố biến động (REM) và mơ hình GLS để có phương trình tốt nhất thể hiện mối quan hệ của các nhân tố.
Bài luận văn sẽ tiến hành phân tích và kiểm định thơng qua các bước sau: Bước 1: Bài luận văn sẽ sử dụng các dữ liệu thống kê, mô tả các giá trị từ phần mềm Stata 12 để tìm ra giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, các giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của các biến. Để từ đó có thể tổng quát ý nghĩa các biến qua các năm, tìm ra các giá trị đặc trưng và nổi bật.
Bước 2: Bài luận văn sẽ tiến hành phân tích sự tương quan bằng ma trận hệ số tương quan giữa các biến để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến. Từ đó có thể tìm ra mối quan hệ giữa các biến và loại bỏ các biến có sự phụ thuộc cao.
Bước 3: Hời quy dữ liệu bảng để kiểm tra mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại trong ngân hàng và các yếu tố vĩ mơ bằng các mơ hình: mơ hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS), mơ hình tác động cố định (FEM), mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mơ hình bình phương tối thiểu tổng qt (GLS). Sau đó, bài luận văn sẽ tiến hành kiểm định để tìm ra mơ hình phù hợp nhất.
Mơ hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS): là mơ hình hời quy
với số hạng phần dư, sao cho tổng các bình phương của phần dư là nhỏ nhất. Khuyết điểm của mơ hình OLS là có thể dẫn đến một kết quả sai lệch do có quá nhiều quy định từ các giả thiết. Do đó, hệ số ước lượng thường không vững và thiên lệch.
Mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM): Đây là hai mơ hình có thể khắc phục một số nhược điểm của mơ hình
OLS. Hai mơ hình này có sự khác biệt nhau về sự tác động của các thực thể. Trong khi mơ hình FEM cho rằng các thực thể tách biệt với nhau thì mơ hình REM lại cho rằng sự biến động của các thực thể xảy ra ngẫu nhiên. Kiểm định Hausman có thể xác định mơ hình tác động nào là phù hợp.
Mơ hình bình phương tối thiểu tổng quát (GLS): đây được coi là mơ
không thiên lệch tốt nhất (BLUE). Nói cách khác, GLS là OLS đối với các biến đã biến đổi để thỏa mãn các giả thiết bình phương tối thiểu tiêu chuẩn.
4.5. Các giả thiết kiểm định mơ hình 4.5.1. Kiểm định Hausman: 4.5.1. Kiểm định Hausman:
Kiểm định Hausman là kiểm định dùng để lựa chọn giữa hai mơ hình FEM và mơ hình REM xem mơ hình nào là phù hợp nhất. Kiểm định Hausman cho biết sụe tự tương quan giữa sai số và các biến độc lập.
Giả thiết:
H0: sai số và biến độc lập không tương quan H1: sai số và biến độc lập có tương quan Sau khi tiến hành kiểm định, nếu:
+ giá trị P_value > 0.05 ta chấp nhận giả thiết Ho: sai số và biến độc lập khơng tương quan với nhau. Khi đó, mơ hình được chọn là mơ hình REM.
+ giá trị P_value < 0.05 ta bác bỏ giả thiết Ho: sai số và biến độc lập có tương quan với nhau. Khi đó, mơ hình được chọn là mơ hình FEM.
4.5.2. Kiểm định đa cộng tuyến:
Bài luận văn sẽ dùng hệ số VIF để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến. 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.
4.5.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi:
Bài luận văn sử dụng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian để kiểm định phương sai thay đổi.
Giả thiết:
H0: phương sai không đổi H1: phương sai thay đổi Sau khi tiến hành kiểm định, nếu:
+ giá trị P_value > 0.05 ta chấp nhận giả thiết Ho: phương sai khơng đổi. Khi đó, mơ hình khơng có khuyết tật về phương sai thay đổi.
+ giá trị P_value < 0.05 ta bác bỏ giả thiết Ho, mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi. Khi đó, mơ hình xuất hiện sự khuyết tật về phương sai thay đổi. Điều này sẽ làm cho kết quả hổi quy khơng cịn chính xác nữa. Khi đó, bài luận văn sẽ dùng mơ hình GLS để khắc phục khuyết tật này.
4.5.4. Kiểm định tự tương quan:
Bài luận văn sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định tự tương quan của sai số.
Giả thiết:
H0: Mơ hình có hiện tượng tương quan sai số H1: Mơ hình khơng có hiện tượng tương quan sai số Sau khi tiến hành kiểm định, nếu:
+ giá trị P_value > 0.05 ta chấp nhận giả thiết Ho: mơ hình có hiện tượng tương quan sai số. Khi đó, mơ hình khơng có khuyết tật về tương quan sai số.
+ giá trị P_value < 0.05 ta bác bỏ giả thiết Ho: mơ hình khơng có hiện tượng tương quan sai số. Khi đó, mơ hình xuất hiện sự khuyết tật về tương quan sai số. Bài luận văn sẽ dùng mơ hình GLS để khắc phục khuyết tật này.
4.6. Kết quả phân tích
4.6.1. Thống kê, mơ tả các biến
Các số liệu thống kê được trích xuất từ phần mềm STATA12 nhằm thống kê, mô tả các biến nghiên cứu. Bảng thống kê, mô tả trên sử dụng 100 quan sát từ 10 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong 10 năm từ năm 2008 đến năm 2017. Kết quả thống kê, mô tả được thể hiện ở Phụ lục 2, cụ thể:
Đối với chỉ số tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), giá trị trung bình là 0,91%, độ lệch chuẩn là 0.48%, giá trị thấp nhất là 0,01% (Ngân hàng TMCP Quốc Dân – năm 2012), giá trị lớn nhất là 2,32% (Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng – năm 2017). Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết giai đoạn này tương đối thấp tuy nhiên càng về sau càng có sự cải thiện. Điều này chứng tỏ các ngân hàng đã tạo ra sự hiệu quả trong việc sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận.
Đối với chỉ số tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE), giá trị trung bình là 11,94%, độ lệch chuẩn là 6,18%, giá trị thấp nhất là 0,07% (Ngân hàng TMCP Quốc Dân – năm 2012), giá trị lớn nhất là 28,46% (Ngân hàng TMCP Á Châu – năm 2008). Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết giai đoạn này cũng có sự cải thiện đáng kể. Điều này chứng tỏ các ngân hàng đã có sự thận trọng trong việc tạo ra sự hiệu quả khi sử dụng vốn chủ sở hữu để tạo ra lợi nhuận.
Đối với chỉ số quy mô vốn chủ sở hữu (CA), giá trị trung bình là 8,08%, độ lệch chuẩn là 3,2%, giá trị thấp nhất là 4,06% (Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – năm 2017), giá trị lớn nhất là 26,62% (Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam – năm 2008). Chỉ tiêu này dùng để đánh giá mức độ tự chủ của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết. Chỉ số này càng cao chứng tỏ các ngân hàng ln có khả năng tự chủ và không phụ thuộc nhiều vào đòn bẩy tài chính.
Đối với chỉ số nợ vay trên tổng tài sản (LA), giá trị trung bình là 56,52%, độ lệch chuẩn là 10,87%, giá trị thấp nhất là 33,08% (Ngân hàng TMCP Á Châu – năm 2008), giá trị lớn nhất là 72,44% (Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – năm 2011).
Đối với chỉ số nợ vay dưới chuẩn trên tổng tài sản (LFA), giá trị trung bình là 2,15%, độ lệch chuẩn là 1,39%, giá trị thấp nhất là 0% (Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng – năm 2008), giá trị lớn nhất là 8,81% (Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội – năm 2012). Chỉ tiêu này thể hiện mức độ rủi ro trong công tác cho vay tại các ngân hàng. Chỉ số càng lớn càng cho thấy ngân hàng đó có sự rủi ro cao trong công tác cho vay.
Đối với chỉ số tiền gửi trên tổng tài sản (DP), giá trị trung bình là 65,21%, độ lệch chuẩn là 11,87%, giá trị thấp nhất là 29,23% (Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam – năm 2011), giá trị lớn nhất là 89,37% (Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương tín – năm 2015).
Đối với chỉ số thanh khoản (LIQ), giá trị trung bình là 16,90%, độ lệch chuẩn là 8,90%, giá trị thấp nhất là 3,85% (Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng – năm 2016), giá trị lớn nhất là 42,51% (Ngân hàng TMCP Quốc dân – năm 2008).
Đối với chỉ số thu nhập từ lãi (NIM), giá trị trung bình là 3,29%, độ lệch chuẩn là 1,14%, giá trị thấp nhất là 1,49% (Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội – năm 2008), giá trị lớn nhất là 8,72% (Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng – năm 2017).
Đối với chỉ số tốc độ tăng trưởng nền kinh tế (GDP), giá trị trung bình là 6%, độ lệch chuẩn là 0.53%, giá trị thấp nhất là 5,24% (năm 2012), giá trị lớn nhất là 6,81% (năm 2017).
Đối với chỉ số lạm phát (INF) giá trị trung bình là 8,57%, độ lệch chuẩn là 6,72%, giá trị thấp nhất là 0,88% (năm 2015), giá trị lớn nhất là 23,11% (năm 2008).
Đối với chỉ số lãi suất thực tế (INT), giá trị trung bình là 2,28%, độ lệch chuẩn là 3,85%, giá trị thấp nhất là -5,62% (năm 2008), giá trị lớn nhất là 7,16% (năm 2015).
Giai đoạn 2008 – 2017 là một khoảng thời gian đặc biệt do nền kinh tế bị tác động to lớn bởi cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu và nền kinh tế đang trên đà khôi phục. Do vậy, tốc độ tăng trưởng kinh tế có dấu hiệu cải thiện rõ ràng, lạm phát và lãi suất thực cũng giảm dần.
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