KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.4. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.4.1. Quy trình cụ thể của bài nghiên cứu được thực hiện như sau :

▪ Thực hiện phân tích thống kê mơ tả các biến

▪ Tiến hành kiểm tra ma trận tương quan giữa các biến

▪ Thực hiện kiểm định Durbin–Wu–Hausman để xác định mơ hình có hiện tượng nội sinh hay khơng?

▪ Nếu mơ hình có hiện tượng nội sinh, tiến hành thực hiện hồi quy 2SLS để tìm hiểu mối quan hệ giữa quy mô và mức độ chấp nhận rủi ro các ngân hàng.

▪ Z-score được cấu thành bởi 3 thành phần, lần lượt thực hiện mơ hình hồi quy các thành phần để tìm hiểu thành phần nào tác động đến quy mô ngân hàng.

3.4.2. Phân tích thống kê mơ tả các biến và Ma trận tương quan

▪ Thống kê mô tả :

Bảng 3.3 trình bày chi tiết số liệu thống kê mơ tả các biến được trình bày trong mơ hình. Thống kê cho thấy dữ liệu có sự chênh lệch lớn về rủi ro của các ngân hàng, đồng thời quy mô tài sản của các ngân hàng cũng có sự khác biệt rất lớn.

▪ Ma trận tương quan Pearson :

Hệ số Pearson, ký hiệu r, đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa 2 biến. Hệ số r có giá trị từ -1 đến +1.

r>0 cho thấy hai biến có tương quan dương, khi giá trị của biến này tăng thì giá trị của biến kia cũng sẽ tăng theo, và ngược lại .

r<0 cho thấy hai biến có tương quan âm, khi giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giá trị của biến kia giảm và ngược la ̣i.

Giá trị tuyệt đối của r càng cao thì mức độ tương quan giữa hai biến càng lớn và dữ liệu càng phù hợp với quan hệ tuyến tính giữa hai biến.

|r| < 0.2: tương quan rất yếu , dường như không tương quan; |r| = [0.2 ; 0.4) : tương quan yếu; |r| = [0.4 ; 0.6) : tương quan trung bình; |r| = [0.6 ; 0.8) : tương quan

Kết quả tự tương quan giữa các biến được trình bày ở Bảng 3.4 bên dưới.

Mối tương quan trung bình giữa các biến :

• Biến AGE và biến ASSET với hệ số r = 0.5295, có mối tương quan dương. Thời gian hoạt động của các ngân hàng càng dài, thì quy mô của các ngân hàng càng lớn. Các ngân hàng mới thành lập thì quy mơ sẽ nhỏ hơn so với các ngân hàng đã hoạt động lâu dài trên thị trường.

• Biến AGE và biến STATE với hệ số r = 0.5587, có mối tương quan dương. Các ngân hàng hoạt động lâu dài trên thị trường tài chính đều là các ngân hàng được nhà nước kiểm soát. Các ngân hàng mới thành lập và hoạt động không lâu trên thị trường đều là các ngân hàng của tư nhân.

• Biến LISTED và biến STATE với hệ số r= 0.5026, có mối tương quan dương. Các ngân hàng được niêm yết trên thị trường thường là các ngân hàng được nhà nước góp vốn.

Mối tương quan mạnh giữa các biến :

• Biến STDROA và biến ZSCORE với hệ số r = -0.7078, có mối tương quan âm. Khi độ lệch chuẩn của ROA tăng lên thì chỉ số Z-score giảm. Điều này hoàn toàn phù hợp với cơng thức tính Z-score được xây dựng ở phần mơ tả biến.

• Biến ASSET và biến CAR với hệ số r = -0.7006, có mối tương quan âm. Khi quy mơ của ngân hàng tăng lên, thì hệ số an toàn vốn giảm. Ban giám đốc sử dụng tỷ lệ địn bẩy tài chính cao do lợi thế về quy mơ.

• Biến PPE và biến ASSET với hệ số r = 0.7609, có mối tương quan dương cho thấy Tổng tài sản của ngân hàng tăng thì tổng tài sản cố định của ngân hàng tăng, số lượng chi nhánh, phòng giao dịch cũng tăng theo.

• Biến LISTED và biến ASSET với hệ số r = 0.6678 , có mối tương quan dương. Các ngân hàng niêm yết trên thị trường thì quy mơ tài sản lớn hơn so với các ngân hàng chưa niêm yết.

• Biến STATE và biến ASSET với hệ số r = 0.6343, có mối tương quan dương. Các ngân hàng có sở hữu nhà nước thường có quy mơ tài sản cao, hay nói

cách khác, các ngân hàng Việt Nam có quy mơ lớn thì thường đều có yếu tố nhà nước kiểm sốt.

• Biến PPE và biến STATE với hệ số r= 0.7063, có mối tương quan dương. Các ngân hàng có yếu tố nhà nước thường có Giá trị tài sản cố định hữu hình lớn.

Xem xét sự phù hợp khi sử dụng 3 biến công cụ:

Kết quả ở bảng 3.4 cho thấy có mối tương quan mạnh giữa biến ASSET với STATE, LISTED, PPE cho thấy việc sử dụng 3 biến cơng cụ trong mơ hình là phù hợp.

Nhìn chung, kết quả của ma trận hệ số tương quan cho thấy hệ số tương quan giữa các biến đều có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 0.8. Điều này cho thấy giữa các biến được sử dụng trong mơ hình khơng có vấn đề nghiêm trọng trong hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 3.3 : Thống kê mô tả các biến

Số lượng quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất ZSCORE 200 45,91381 40,08976 2,722009 247,7485 ASSET 200 169,8537 211,7297 7,478452 1202,284 ROA 200 0,0083151 0,0057298 0 0,047289 CAR 200 0,0958998 0,0422478 0,040618 0,255389 STDROA 200 0,0037047 0,0039919 0,000182 0,027301 PB 200 0,3429703 0,694416 0 2,891147 CEO 200 0,0122603 0,0532769 0 0,40449 DIR 200 81363,19 181968,1 14 791117 AGE 200 22,405 11,26434 4 61 PPE 200 0,9588639 1,269756 0,0365602 6,422388 LISTED 200 0,465 0,5000251 0 1 CRISIS 200 0,1 0,3007528 0 1 STATE 200 0,18 0,3851515 0 1

Nguồn : Tác giả tính tốn dựa trên dữ liệu nghiên cứu

Chú thích : ASSET: Biến đại diện cho quy mơ hoạt động của ngân hàng, được đo lường bằng logarit của tổng tài sản. ROA: Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài

sản. 𝝈(𝑹𝑶𝑨) : độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản. CAR : tỷ lệ an tồn vốn. PB : Biến đại diện cho gía trị thực của ngân hàng, được đo lường bằng Tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách. DIR: Biến đại diện cho khả năng quản trị trong ngân hàng, được đo lường bằng Logarit của trung

vị cổ phần được nắm giữ bởi Hội đồng quản trị. CEO : Biến đại diện cho khả năng nắm giữ của CEO, được đo lường bằng Tỷ lệ cổ phần được nắm giữ bởi CEO. AGE : Biến đại diện cho thời gian hoạt động của ngân hàng, được đo lường bằng logarit của số năm ngân hàng hoạt động. CRISIS : Biến giả đại diện cho thời gian các ngân hàng rơi vào khủng hoảng kinh tế. STATED : Biến giả địa diện cho tỷ lệ nắm giữ của nhà nước. LISTED : Biến giả ngân hàng đã được niêm yết trên sàn. PPE: Biến đại diện cho Giá trị tài sản cố định hữu hình.

ZSCORE ASSET ROA CAR STDROA MBP CEO DIRECTOR AGE PPE LISTED CRISIS STATE ZSCORE 1 ASSET 0,0708 1 ROA 0,0502 -0,1035 1 CAR 0,0063 -0,7006** 0,3645** 1 STDROA -0,7078** -0,3215** 0,1715 0,3804** 1 MBP 0,0772 0,3189** -0,0887 -0,2433** -0,1575 1 CEO -0,0109 0,3134** 0,0149 -0,1653* -0,0886 0,3158** 1 DIRECTOR 0,1532* -0,1799* -0,1389* -0,0051 -0,2385** -0,008 -0,08 1 AGE 0,2876** 0,5295** -0,0369 -0,2065 -0,4445** 0,164* 0,0832 -0,1674* 1 PPE -0,0109 0,7609** -0,0039 -0,3505** -0,2377** 0,2858** 0,3137** -0,207** 0,5833 1 LISTED 0,1049 0,6678** 0,1844 -0,3845** -0,244 0,3062** 0,2431** -0,1467* 0,4737 0,6035 1 CRISIS 0,0176 -0,22* 0,2234* 0,06 -0,0375 0,0099 0,0504 0,0178 -0,0911 -0,144* 0,0234 1 STATE 0,0201 0,6343** 0,0524 -0,2797** -0,1535** 0,255** 0,4301** -0,2945** 0,5587** 0,7063** 0,5026** 0,0174 1

Nguồn : Tác giả tính tốn dựa trên dữ liệu nghiên cứu

Chú thích : **: với mức ý nghĩa 1%*: với mức ý nghĩa 5%

ASSET: Biến đại diện cho quy mô hoạt động của ngân hàng, được đo lường bằng logarit của tổng tài sản. ROA: Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản.

𝝈(𝑹𝑶𝑨) : độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản. CAR : tỷ lệ an toàn vốn. PB : Biến đại diện cho gía trị thực của ngân hàng, được đo lường

bằng Tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách. DIR: Biến đại diện cho khả năng quản trị trong ngân hàng, được đo lường bằng Logarit của trung vị cổ

phần được nắm giữ bởi Hội đồng quản trị. CEO : Biến đại diện cho khả năng nắm giữ của CEO, được đo lường bằng Tỷ lệ cổ phần được nắm giữ bởi CEO. AGE : Biến đại diện cho thời gian hoạt động của ngân hàng, được đo lường bằng logarit của số năm ngân hàng hoạt động. CRISIS : Biến giả đại diện cho thời gian các ngân hàng rơi vào khủng hoảng kinh tế. STATED : Biến giả địa diện cho tỷ lệ nắm giữ của nhà nước. LISTED : Biến giả ngân hàng đã được niêm yết trên sàn. PPE: Biến đại diện cho Giá trị tài sản cố định hữu hình.

3.4.3. Kiểm tra hiện tượng nội sinh

Dựa vào các bài nghiên cứu trước đây, tác giả nghi ngờ mơ hình xuất hiện hiện tượng nội sinh. Tác giả thực hiện kiểm định Durbin–Wu–Hausm Test nhằm kiểm tra xem thực sự có xuất hiện hiện tượng nội sinh hay không.

Biến quy mơ là biến sẽ được kiểm định xem có nội sinh hay khơng dựa trên lý luận phía trên.

Giả thiết kiểm định Durbin–Wu–Hausm Test:

H0: Biến được kiểm định là biến ngoại sinh H1: Biến được kiểm định là biến nội sinh

Kết quả của việc kiểm tra nội sinh được trình bày trong phụ lục 3 cho thấy p-value = 0,0334 < 10% => chắc chắn biến quy mơ bị nội sinh.

Để giải quyết tình trạng nội sinh của mơ hình 1, tác giả sử dụng mơ hình Two-stage Least Square – 2SLS với 3 biến công cụ: tỷ lệ sở hữu nhà nước, biến giả ngân hàng được niêm yết, biến tài sản cố định hữu hình để phân tích mối quan hệ giữa quy mơ và mức độ chấp nhận rủi ro của các ngân hàng.

3.4.4. Tiến hành thực hiện Mơ hình 2

▪ Mơ hình hồi quy hai giai đoạn 2SLS

▪ Mơ hình hồi quy hai giai đoạn 2SLS Robust nhằm loại bỏ nhiễu khẳng định tính vững của mơ hình nghiên cứu.

Bảng 3.5 trình bày kết quả của mơ hình hồi quy hai giai đoạn 2SLS và mơ hình hồi quy hai giai đoạn 2 SLS với tuỳ chọn Robust, tác giả nhận thấy:

o Mối quan hệ ngược chiều giữa biến ASSET và biến ZSCORE với coefficient = -0,1827205, hệ số mang dấu âm và p-value=0,029 mức ý nghĩa 5%. Khi quy mô ngân hàng tăng thì chỉ số Z-score giảm, rủi ro ngân hàng chấp nhận càng tăng.  Chấp nhận giả thiết H1a: Có mối quan hệ cùng chiều giữa Quy mơ ngân hàng và mức độ rủi ro ngân hàng chấp nhận

o Mối quan hệ cùng chiều giữa biến DIRECTOR và biến ZSCORE với coefficient = 0,0433417, hệ số dương và p-value=0,012 mức ý nghĩa 5%. Khi tỷ lệ

cổ phần nắm giữ của Ban Quản trị càng lớn, chỉ số Z-score càng lớn, rủi ro ngân hàng chấp nhận giảm.

 Chấp nhận giả thiết H3a : Có mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ cổ phần được nắm giữ bởi hội đồng quản trị và mức độ rủi ro ngân hàng chấp nhận.

o Mối quan hệ cùng chiều giữa biến AGE và biến ZSCORE với coefficient = 0,6590873, hệ số dương và p-value=0.000 mức ý nghĩa 1%. Khi thời gian hoạt động của ngân hàng càng dài, thì chỉ số Z-score càng lớn, rủi ro ngân hàng chấp nhận càng ít.

Bảng 3.6 : Tổng hợp kết quả các biến có mối quan hệ với hệ số Z-score Tăng yếu tố Z-score Rủi ro

ASSET  

DIRECTOR  

AGE  

Nguồn : Tác giả tổng hợp dựa trên dữ liệu nghiên cứu

3.4.5. Tiến hành thực hiện mơ hình 3

Z-score được cấu thành từ 3 thành phần: ROA, CAR, và độ lệch chuẩn ROA.

ROA và CAR - khi một trong hai yếu tố này tăng lên, các biến còn lại khơng đổi thì hệ số Z-score tăng. Khi độ lệch chuẩn ROA tăng, các yếu tố khác khơng đổi thì hệ số Z-score giảm.

Việc thực hiện mơ hình hồi quy nhằm mục đích kiểm tra mối quan hệ giữa các biến số này với quy mô.

▪ Mơ hình hồi quy hai giai đoạn 2SLS với biến phụ thuộc ROA ▪ Mơ hình hồi quy hai giai đoạn 2SLS với biến phụ thuộc CAR ▪ Mơ hình hồi quy hai giai đoạn 2SLS với biến phụ thuộc STDROA

Bảng 3.7 trình bày kết quả của mơ hình hồi quy hai giai đoạn 2SLS và mơ hình hồi quy hai giai đoạn 2 SLS với tuỳ chọn Robust, mơ hình kiểm định mối quan hệ giữa quy mô và các thành phần cấu tạo nên Z-score của các ngân hàng thương mại Việt Nam (gồm ROA, CAR, độ lệch chuẩn của ROA).

Kết quả bảng 3.7 cho thấy:

❖ Tại mức ý nghĩa 1%, ta có các kết quả sau :

o Mối quan hệ ngược chiều giữa biến ASSET và biến CAR với coefficient = - 0,02184, hệ số mang dấu âm và p-value=0,00000 mức ý nghĩa 1%. Khi tài sản của ngân hàng tăng, đồng nghĩa với quy mơ ngân hàng tăng thì hệ số an tồn vốn giảm, ngân hàng càng sử dụng nhiều địn bẩy tài chính. Các ngân hàng có quy mơ lớn thì thường áp dụng chính sách nợ vay cao hơn các ngân hàng nhỏ.

 Chấp nhận giả thiết H2a : Có mối quan hệ cùng chiều giữa Quy mơ ngân hàng và địn bẩy tài chính

o Mối quan hệ ngược chiều giữa biến DIRECTOR và biến STDROA với coefficient = -0,00045, hệ số mang dấu âm và p-value=0.000 mức ý nghĩa 1%. o Mối quan hệ ngược chiều giữa biến AGE và biến STDROA với coefficient = -0,00416, hệ số mang dấu âm và p-value=0,00100 mức ý nghĩa 1%.

o Mối quan hệ cùng chiều giữa biến CRISIS và biến ROA với coefficient = 0,00533, hệ số mang dấu dương và p-value=0,00000 mức ý nghĩa 1%. Khi ngân hàng trải qua các năm khủng hoảng kinh tế, thì tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản lại tăng.

❖ Tại mức ý nghĩa 5%, ta có thêm các kết quả sau :

o Mối quan hệ cùng chiều giữa biến ASSET và ROA với coefficient = 0,00153, hệ số mang dấu dương và p-value=0,02800 mức ý nghĩa 5%. ROA là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản công ty, khi các yếu tố khác không đổi, khi tài sản tăng thì ROA sẽ giảm, tuy nhiên, bài nghiên cứu lại đưa ra một kết quả ngược lại. Kết quả cho thấy, với quy mô ngân hàng tăng lên, lợi nhuận của công ty cũng sẽ tăng theo dẫn đến tỷ suất sinh lợi theo vốn cổ phần cũng tăng cùng.

o Mối quan hệ ngược chiều giữa biến MBP và biến ROA với coefficient = - 0,00121, hệ số mang dấu âm và p-value=0,00200 mức ý nghĩa 1%. Khi giá trị thị trường càng lớn thì tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản càng bé.

o Mối quan hệ cùng chiều giữa biến AGE và ROA với coefficient = -0,00193, hệ số mang dấu âm và p-value=0,04800 mức ý nghĩa 5%.

o Mối quan hệ ngược chiều giữa biến MBP và biến CAR với coefficient = - 0,00512, hệ số mang dấu âm và p-value=0,03500 mức ý nghĩa 5%. Tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách tăng thì tỷ lệ địn bẩy của ngân hàng càng cao.

o Mối quan hệ ngược chiều giữa biến CEO và biến STDROA với coefficient =-0,00397, hệ số mang dấu âm và p-value=0,02400 mức ý nghĩa 5%.

Bảng 3.5 : Kết quả mơ hình hồi quy 2SLS nhằm kiểm định mối quan hệ giữa quy mô và rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam.

ZSCORE 2 SLS 2 SLS Robust Coef. P>z Coef. P>z ASSET -0,1827205 0,0220 -0,1827205* 0,0290 MBP 0,0876838 0,2370 0,0876838 0,1660 DIRECTOR 0,0433417 0,0090 0,0433417* 0,0120 CEO 0,3950254 0,6900 0,3950254 0,5180 AGE 0,6590873 0,0000 0,6590873** 0,0000 CRISIS -0,0257382 0,8750 -0,0257382 0,8600 _cons 5,849599 0,0010 5,849599 0,0020

Nguồn : Tác giả tính tốn dựa trên dữ liệu nghiên cứu

Chú thích : *: với mức ý nghĩa 5% ; **: với mức ý nghĩa 1%

ASSET: Biến đại diện cho quy mô hoạt động của ngân hàng, được đo lường bằng logarit của tổng tài sản. MPB : Biến đại diện cho gía trị thực của

ngân hàng, được đo lường bằng Tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách. DIR: Biến đại diện cho khả năng quản trị trong ngân hàng, được đo