CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
4.3. Phân tích mối quan hệ đa biến giữa các biến số với tốc độ tăng trưởng tín
dụng
Sau khi phân tích mối quan hệ đơn biến giữa các biến số độc lập và các biến phụ thuộc, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích mối quan hệ đa biến giữa các yếu tố vĩ mô nền kinh tế và các yếu tố nội tại doanh nghiệp với tốc độ tăng trưởng tín dụng ngân hàng. Đầu tiên, tác giả sẽ thực hiện lần lượt các hồi quy mơ hình lý thuyết theo 03 phương pháp phân tích là mơ hình hồi quy OLS gộp (Pooled OLS), mơ hình hồi quy các ảnh hưởng cố định (FEM) và mơ hình hồi quy các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM). Tiếp đó, tác giả sẽ thực hiện lần lượt các kiểm định để xem phương pháp phân tích nào là phù hợp nhất trong điều kiện mẫu dữ liệu của tác giả, từ đó tác giả sẽ phân tích kết quả theo phương pháp phân tích hồi quy phù hợp nhất. Trong phần này, tác giả sẽ trình bày kết quả của phương phân tích hồi quy phù hợp nhất và các kiểm định cho thấy phương pháp hồi quy này là tốt nhất trong điều kiện mẫu dữ liệu tác giả thu thập được. Các kết quả của 02 mơ hình cịn lại sẽ được trình bày trong phụ lục của luận văn.
4.3.1. Kết quả hồi quy mơ hình đa biến của các nhân tố đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng tín dụng ngân hàng
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy tác động của các nhân tố đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng
Biến độc lập
Biến phụ thuộc: GCR
Hệ số tác động Giá trị thống kê z Giá trị p
Hằng số 13,527 2,40 0,017
LGDP -0,924*** -2,60 0,009
INF -0,008*** -3,14 0,002
UNEMP 0,001 0,02 0,981
ROA 3,288* 1,77 0,078 CAR1 -1,115*** -3,22 0,001 LIQ -0,499 -0.97 0,330 LSIZE -0,057* -1,66 0,097 Số quan sát 200 R2 0,4357
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích trên Phần mềm Stata.
Ghi chú: Các biến trong bảng kết quả lần lượt tương ứng như sau: GCR: Biến
phụ thuộc thể hiện tốc độ tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng; GDP: Tổng sản lượng quốc nội thực – biến độc lập; INF: Tỷ lệ lạm phát – biến độc lập; UNEMP: Tỷ lệ thất nghiệp của nền kinh tế – biến độc lập; CK: Chỉ số thị trường chứng khoán – biến độc lập; ROA: Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản – biến độc lập; LSIZE: Logarithm tự nhiên của quy mô ngân hàng – biến độc lập; CAR1: Tỷ lệ an tồn vốn cấp 1 – biến độc lập; LIQ: Tính thanh khoản của ngân hàng – biến độc lập . Trong ngoặc () là kết quả của giá trị thống kê p – value. Ký hiệu *,** và *** cho thấy các biến số có mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 10%, 5% và 1%.
Bảng 4.3 cho thấy tác động của các biến số vĩ mô nền kinh tế và các biến số nội tại ngân hàng tác động đến tốc độ tăng trưởng tín dụng. Với mức ý nghĩa 10%, kết quả cho thấy:
Đối với các tác động vĩ mô nền kinh tế:
- Đối với tác động của GDP: Kết quả cho thấy hệ số của biến LGDP là -0,924 và
có ý nghĩa thống kê cao (p – value = 0,009). Điều này cho thấy, sự tăng lên 1% của GDP sẽ làm cho tốc độ tăng trưởng tín dụng ở các ngân hàng thương mại chậm lại khoảng 0,00924% (0,924/100) so với năm trước đó.
- Đối với tác động của tỷ lệ lạm phát (INF): Kết quả cho thấy hệ số của biến INF
= -0,008 và có ý nghĩa thống kê cao (p – value = 0,002). Điều này cho thấy, khi tỷ lệ lạm phát trong nước tăng lên 1%, các ngân hàng thương mại sẽ giảm tốc độ tăng trưởng tín dụng khoảng 0,008% trong các hoạt động của mình.
- Đối với tác động của thị trường chứng khoán (CK): Kết quả cho thấy chỉ số thị
trường chứng khốn có tác động dương tới tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê cao (p – value = 0,000). Hệ số tác động của chỉ số thị trường chứng khốn đến tăng trưởng tín dụng ở các ngân hàng thương mại là 0,533 cho thấy khi chỉ số thị trường chứng khốn tăng lên 1%, tốc độ tăng trưởng tín dụng ở các ngân hàng thương mại sẽ tăng lên 0,00533%.
- Đối với tác động của tỷ lệ thất nghiệp (UNEMP): Hệ số tác động của biến
UNEMP đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng khơng có ý nghĩa thống kê (p – value = 0,981) cho thấy chưa thể đưa ra kết luận về mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại
Đối với các tác động vi mô của các ngân hàng thương mại:
- Đối với tác động của ROA: Kết quả cho thấy hệ số của biến ROA là 3,288 và có
ý nghĩa thống kê (p – value = 0,078). Điều này cho thấy, khi tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của các ngân hàng thương mại tăng lên 1% thì tốc độ tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại sẽ tăng lên 3,288%.
- Đối với tác động của tỷ lệ an toàn vốn cấp 1 (CAR1): Kết quả cho thấy hệ số
của biến CAR1 = -1,115 và có ý nghĩa thống kê cao (p – value = 0,002). Điều này cho thấy, khi tỷ lệ lệ an toàn vốn cấp 1 của các ngân hàng tăng lên 1%, các ngân hàng thương mại sẽ giảm tốc độ tăng trưởng tín dụng khoảng 1,115% trong các hoạt động của mình.
- Đối với tác động của quy mô ngân hàng (SIZE): Quy mô tài sản của ngân hàng
có tác động âm có ý nghĩa thống kê đến tăng trưởng tín dụng. Hệ số tác động = -0,057 cho thấy khi quy mô tổng tài sản tăng lên 1%, các ngân hàng thương mại sẽ giảm tăng trưởng tín dụng khoảng 0,00057% (0,057/100).
- Đối với tác động của tính thanh khoản (LIQ): Hệ số tác động của biến tính thanh khoản khơng tác động đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng (p – value = 0,330). Điều này cho thấy chưa thể đưa ra kết luận về mối quan hệ giữa tính thanh khoản và tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại
Từ các kết quả hồi quy trên, có thể thấy nhân tố ROA có tác động đáng kể nhất tới tốc độ tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại, tiếp đó là hệ số tác động của CAR1. Điều này cho thấy tốc độ tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam chịu tác động khá đáng kể của các nhân tố nội tại ngân hàng hơn là so với các nhân tố vĩ mô của nền kinh tế.
4.3.2. Các kết quả kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp nhất1
4.3.2.1. Kiểm định lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình các ảnh hưởng cố định (FEM)
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình các ảnh hưởng cố định (FEM)
Chỉ tiêu Giá trị
Thống kê F 2,44
Giá trị P – value 0,0156
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích trên Phần mềm Stata. Giả thuyết H0: Khơng có sự khác biệt giữa các ngân hàng trong mẫu dữ liệu khảo sát (Khơng có sự khác biệt giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình FEM)
Với mức ý nghĩa 10%, kết quả kiểm định thống kê F trong việc lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mơ hình các ảnh hưởng cố định (FEM) cho thấy bác bỏ giả thuyết H0, tức là mơ hình FEM tốt hơn mơ hình Pooled OLS. Điều này cho thấy khi đưa thêm
biến giả ngân hàng vào sẽ phản ánh tốt hơn sự khác biệt giữa các ngân hàng trong mẫu khảo sát.
4.3.2.2. Kiểm định lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Chỉ tiêu Giá trị
Thống kê Chi bình phương 2,38
Giá trị P – value 0,0371
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích trên Phần mềm Stata. Giả thuyết H0: Khơng có sai số tiềm ẩn trong mẫu dữ liệu khảo sát (Khơng có sự khác biệt trong sai số giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM)
Với mức ý nghĩa 10%, kết quả kiểm định thống kê Chi bình phương trong việc lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) cho thấy bác bỏ giả thuyết H0, tức là mơ hình REM tốt hơn mơ hình Pooled OLS. Điều này cho thấy trong mơ hình hồi quy có một số thành phần sai số tiềm ẩn mà mơ hình Pooled OLS khơng phản ánh được.
4.3.2.3. Kiểm định lựa chọn giữa mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) và mơ hình các ảnh hưởng cố định (FEM)
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định lựa chọn giữa mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) và mơ hình các ảnh hưởng cố định (FEM)
Chỉ tiêu Giá trị
Thống kê Chi bình phương 6,20
Giả thiết H0: Khơng có mối quan hệ tương quan tung độ gốc và các biến độc lập trong mô hình hồi quy (Khơng có sự khác biệt đáng kể giữa mơ hình FEM và mơ hình REM)
Với mức ý nghĩa 10%, kết quả kiểm định thống kê Chi bình phương (Hausman test) trong việc lựa chọn giữa mơ hình các ảnh hưởng cố định (FEM) và mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) cho thấy chấp nhận giả thuyết H0, tức là mơ hình REM tốt hơn mơ hình FEM. Điều này cho thấy trong mơ hình hồi quy, khơng có mối quan hệ tương quan giữa hệ số tung độ gốc và các biến độc lập trong mơ hình.