4.3 Kết quả nghiên cứu
4.3.2 Kết quả thực nghiệm
Từ các dữ liệu thu thập được luận văn sử dụng phần mềm Stata 12 để tiến hành hồi quy mơ hình và chạy các kiểm định cần thiết.Kết quả hồi mơ hình trên bằng lệnh Robust với câu lệnh như sau : reg npl cred_gr llr roe size inef nplt1,robust.
Bảng 4.3 Bảng kết quả hồi quy
Hệ số hồi quy Prob(95%)
Cred_gr-Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng 0.02039 0.063
LLR-Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng 1.06031 0.006
ROE-tỷ suất sinh lợi trên VCH -0.1284 0.034
SIZE-Quy mô ngân hàng -0.00398 0.216
INEF-Chi phí hoạt đơng/Doanh thu -0.08117 0.039
NPLt-1-Tỷ lệ nợ xấu năm trước 0.350059 0.061
Hằng số β0 0.086818 0.044
R-Squared 0.8958
Prob.Chi-square 0.0003
F(6,8) 17.76
Với mức ý nghĩa 5% thì tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng có tác động cùng chiều tới tỷ lệ nợ xấu, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và chi phí hoạt động trên doanh thu hoạt động có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu.Trong khi đó hệ số hồi quy của tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, quy mơ ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu năm trước khơng có ý nghĩa tại mức 5%.Với mức ý nghĩa 10% thì tỷ lệ tăng trưởng tín dụng,tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu năm trước có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu, ngược lại tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và chi phí hoạt động trên doanh thu hoạt động có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu , trong khi đó quy mơ ngân hàng cũng khơng có ý nghĩa tại mức 10%.
Kiểm định đa cộng tuyến có kết quả như sau:
Bảng 4.4 Bảng ma trận tương quan giữa các biến
CREDGR LLR ROE SIZE INEF NPLt- VIF
CREDGR 1 4.42 LLR -0.1834 1 1.68 ROE -0.4262 0.4752 1 3.46 SIZE -0.5847 0.0544 -0.0284 1 3.47 INEF 0.7541 -0.1220 -0.6988 -0,2466 1 10.7 NPLt-1 0.8553 -0.0156 -0.4063 -0,6416 0.8313 1 12.1
Nguồn: Kết quả ma trận tương quan giữa các biến từ phần mềm Stata 12 với các biến như đã mô tả ở trên.Câu lệnh như sau : Corr tên các biến.
Bảng 3.4 thể hiện ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Đồng thời bảng 3.4 cịn trình bày chỉ số VIF (Variance Inflation Factor), một chỉ số quan trọng thể hiện khả năng đa cộng tuyến trong mơ hình. Nếu chỉ số này lớn hơn 10 hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (Gujarati, 2004). Trong bảng chỉ số VIF lớn là INEF và NPLt-1.Mơ hình có khả năng có hiện tượng đa cộng tuyến khá cao.Để khắc phục vấn đề này thì ta có thể xem xét việc bỏ biến.Theo chương 2 phân tích mối tương quan giữa các biến và tỷ lệ nợ xấu thì biến Size-quy mơ ngân hàng dường như chưa thể hiện mối tương quan với tỷ lệ nợ xấu tại Vietcombank và biến quy mơ ngân hàng cũng khơng có ý nghĩa tại mức 5% và 10% nên luận văn đề xuất bỏ biến Size.Sau khi bỏ biến Size thì ta có bảng tương quan giữa các biến như sau:
Bảng 4.5 Bảng ma trận tương quan giữa các biến sau khi bỏ bớt biến
CREDGR LLR ROE INEF NPLt-1 VIF
CREDGR 1 4.25
LLR -0.1834 1 1.63
ROE -0.4262 0.4752 1 3.46
INEF 0.7541 -0.1220 -0.6988 1 7.23
NPLt-1 0.8553 -0.0156 -0.4063 0.8313 1 6.40
Nguồn: Kết quả ma trận tương quan giữa các biến từ phần mềm Stata 12 với các biến như đã mô tả ở trên.Câu lệnh như sau : Corr tên các biến
Ta thấy các chỉ số VIF < 10 mơ hình đã khơng cịn hiện tượng đa cộng tuyến. Mơ hình hồi quy như sau:
NPL = β1Cred_gr + β2LLR + β3ROE + β4NPLt-1 + β5INEF +β0
Để hồi qui mơ hình tránh sự thiên chệch trong ước lượng của sai số chuẩn thì luận văn thực hiện hồi quy với sai số chuẩn mạnh robust trong phần mềm Stata với công thức là reg Cred_gr LLR ROE INEF NPLt-1,robust cho ra kết quả như sau:
Bảng 4.6 Bảng kết quả hồi quy khi bỏ bớt biến Size
Hệ số hồi quy Prob(95%)
Cred_gr-Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng 0.02403 0.027
LLR-Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng 1.00322 0.002
ROE-tỷ suất sinh lợi trên VCH -0.12844 0.036
INEF-Chi phí hoạt đơng/Doanh thu -0.10392 0.007
NPLt-1-Tỷ lệ nợ xấu năm trước 0.479629 0.003
Hằng số β0 0.041667 0.042
R-Squared 0.8783
Prob.Chi-square 0.0000
F(5,9) 54.12
Với: NPL: Tỷ lệ nợ xấu; Cred_gr: Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng; LLR: Tỷ lệ dự phịng trên tổng dư nợ cho vay; ROE: Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu;INEF: Chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động,NPLt-1: Tỷ lệ nợ xấu năm trước.
Mơ hình trên trình bày biến phụ thuộc:Tỷ lệ nợ xấu (NPL) và các biến độc lập bao gồm: Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (Cred_gr); Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ cho vay (LLR); Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE);Chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động (INEF) nhằm giải thích mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và tỷ lệ nợ xấu.
Mơ hình cho thấy, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều lên tỷ lệ nợ xấu và có ý nghĩa thống kê dưới 5% (0,02403; p<0,05). Kết quả này là cơ sở để chấp nhận giả thuyết H1 rằng khi tỷ lệ tăng trưởng tín dụng tăng lên sẽ làm tăng tỷ lệ nợ xấu trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Giả thuyết H2 cho rằng tỷ lệ trích lập dự phịng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Kết quả hồi quy cho thấy hệ số LLR có giá trị dương với mức ý nghĩa 5% (1,00322; p<0,05), đây là cơ sở chấp nhận H2.
Cũng trong mơ hình cho thấy có sự tác động ngược chiều khả năng sinh lợi của ngân hàng (ROE) với tỷ lệ nợ xấu, và có ý nghĩa thống kê mới mức 5% (0,12844; p<0,05). Giả thuyết H3 có cơ sở chấp nhận.
Giả thuyết H4 cho rằng tỷ lệ nợ xấu của năm trước có tác động cùng chiều đối với tỷ lệ nợ xấu.Theo kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ nợ xấu năm trước NPLt-1 có giá trị dương tại mức ý nghĩa 5% (0,4796229,p<0,05).Có cơ sở để chấp thuận giả thiết H4.
Biến INEF (-0.10392; p<0.05) có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%. Như vậy giả thuyết H6 có cơ sở chấp thuận đó là khả năng quản lý có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu..
Mơ hình khơng đưa ra được kết luận về biến quy mơ của ngân hàng Size.Khơng có cơ sở để bác bỏ hay chấp thuận giả thuyết H5.