6. Kết cấu luận văn
2.4. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các Ngân
2.4.3.3. Phân tích kết quả hồi quy
Phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (OLS) là phương pháp được dùng rất phổ biến trong lĩnh vực kinh tế lượng. Ưu điểm của phương pháp này không quá phức tạp nhưng hiệu quả. Với một số giả thiết ban đầu, phương pháp này sẽ dễ dàng xác định các giá trị ước lượng hiệu quả, không chệch và vững. Tuy nhiên, khi nghiên cứu về chuỗi dữ liệu thời gian, có nhiều chuỗi vi phạm một hoặc một số giả định của OLS. Khi đó, các ước lượng thu được sẽ bị bóp méo, mất tính vững và sẽ
là sai lầm nếu sử dụng chúng để phân tích. Một trong những dạng vi phạm giả định phổ biến là hiện tượng nội sinh, một trường hợp khi hệ số ước lượng (hoặc biến) tương quan với phần dư.
Các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect – FEM) và hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect – REM) có nhược điểm khơng kiểm sốt được hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Vì vậy, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính GMM trên dữ liệu bảng. GMM được Lars Peter Hansen trình bày lần đầu tiên vào năm 1982 trong bài viết “Large Sample Properties of Generalized Methods of Moments Estimators” Econometrica, Vol. 50, page 1029 - 1054. Ước lượng GMM sẽ cho ra các giá trị ước lượng tuân theo phân phối chuẩn, đây là thuộc tính rất quan trọng vì đó là cơ sở để chúng ta xây dựng giá trị dự đoán ở các độ tin cậy và thực hiện các kiểm định khác. Phương pháp GMM cũng cho ra kết quả là các giá trị ước lượng hiệu quả, nghĩa là giá trị phương sai trong mơ hình ước lượng là nhỏ nhất. Theo nghiên cứu Arellano và Bond (1991), phương pháp GMM cho ước lượng vững và hiệu quả trên cả dữ liệu tồn tại phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh.
Bài nghiên cứu sử dụng mơ hình 06 biến độc lập (theo nghiên cứu của Angela Romana, Alina Camelia Sargub (2015)) để xét đến tác động của các biến là nhân tố nội sinh như tỷ lệ vốn chủ sở hữu (TCR), tỷ lệ nợ xấu (ILTL), chi phí lãi tiền gửi (IED), tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) và biến quy mô ngân hàng (SIZE).
Bảng 2.6: Tổng hợp kết quả mơ hình 06 biến độc lập
Mơ hình Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Phân phối Z Mức ý nghĩa
Hằng số 0.7856349 0.2818931 2.79 0.005 TCR -1.147587 0.5376636 -2.13 0.033 ILTL 1.730836 0.6611356 2.62 0.009 IED 0.7109778 0.7103741 1.00 0.317 ROAA 8.384469 7.516966 1.12 0.265 ROEA -1.181419 0.5157845 -2.29 0.022 SIZE -0.0128874 0.0226894 -0.57 0.570 (Nguồn: Phụ lục 4)
Kết quả mơ hình hồi quy tuyến tính GMM trên dữ liệu bảng, phương trình hồi quy có dạng như sau:
Liquidit = 0.7856349*** – 1.147587**TCRit + 1.730836***ILTLit – 1.181419**ROEit + εit
Kiểm định Sargan của mơ hình (Phụ lục 4) lớn hơn 0.05 cho thấy số biến cơng cụ trong mơ hình GMM là vừa đủ và phù hợp. Các kiểm định AR(1), AR(2) (Phụ lục 4) cho kết quả mơ hình GMM là hợp lệ. Do đó các kết quả mơ hình GMM là tin cậy.
Trong tất cả 6 biến độc lập xét trong mơ hình, biến tỷ lệ chi phí lãi tiền gửi (IED), tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và quy mơ ngân hàng (SIZE) khơng có ý nghĩa thống kê khi xét đến tác động đối với rủi ro thanh khoản tại 09 NHTMCP Việt Nam đang niêm yết. Rủi ro thanh khoản bị tác động bởi các nhân tố tỷ lệ vốn chủ sở hữu (TCR), tỷ lệ nợ xấu (ILTL) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE). Đây là các nhân tố mang ý nghĩa thống kê.
Mơ hình hồi quy tìm thấy bằng chứng các nhân tố tỷ lệ vốn chủ sở hữu (TCR), tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản. Ngược lại, tỷ lệ nợ xấu (ILTL) có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản và có ý nghĩa thơng kê.