Tên biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất ROE 128 0.107 0.066 0.001 0.285 ROA 128 0.010 0.006 0.00008 0.047 NPL 128 0.022 0.011 0.003 0.084 LLP 128 0.014 0.007 0.002 0.039 LEV 128 6.048 2.654 1.624 15.133 SIZE 128 31.998 1.238 29.406 34.377 LG 128 0.240 0.248 -0.221 1.650 CPI 128 0.102 0.066 0.037 0.231 GDP 128 0.059 0.005 0.053 0.067
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata) Nhìn vào bảng 4.2 ta thấy tổng giá trị quan sát được nghiên cứu trong mơ hình là 128 quan sát.Biến phụ thuộc ROE của 16 ngân hàng trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2015 có giá trị là 10,7%, độ lệch chuẩn 0,066, giá trị lớn nhất là 28,5% đây là ROE của NHTMCP Á Châu vào năm 2008,thấp nhất là 0,1%, chỉ số ROE của NHTMCP Quốc dân năm 2012. Tổng hợp chỉ số ROE cho thấy các có sự chênh lệch rất lớn giữa các ngân hàng, trong ở các giai đoạn khác nhau.
Chỉ số ROA tại các ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn 2008 – 2015 có giá trị trung bình 1%, độ lệch chuẩn 0,006, giá trị nhỏ nhất là 0.008% (đây là chỉ số ROA của NHTMCP Phương Đông năm 2012), giá trị lớn nhất là 4,7% là chỉ số ROA của NHTMCP Sài Gịn Cơng Thương năm 2010. Tương tự ROE, ROA của 16 ngân hàng thương mại cổ phần có chênh lệch lớn giữa các ngân hàng và trong từng năm của giai đoạn 2008 – 2015.
Đáng chú ý là chỉ tiêu LEV có giá trị trung bình là 6,048, độ lệch chuẩn là 2,654, giá trị thấp nhất 1,624 (hệ số địn bẩy tài chính của NHTMCP xuất nhập khẩu năm 2008), giá trị cao nhất là 15,133 (hệ số địn bẩy tài chính của NHTMCP đầu tư và phát triển Việt Nam năm 2015). Độ lệch chuẩn cho thấy có sự chênh lệch trong tỷ lệ dư nợ trên vốn chủ sở hữu của các ngân hàng, đặc biệt là giữa ngân hàng thương mại cổ phần có vốn nhà nước và ngân hàng thương mại cổ phần khơng có
Chỉ số nghiên cứu của các biến cịn lại cũng có sự chênh lệch lớn giữa các quan sát trong giai đoạn nghiên cứu. Tỷ lệ nợ quá hạn có độ lệch chuẩn 1,1%, thấp nhất 0,3% (tỷ lệ nợ xấu của ACB năm 2010), cao nhất 8,4% (tỷ lệ nợ xấu của PGBank năm 2012). Tỷ lệ nợ xấu chênh lệch lớn cho thấy khả năng kiểm soát chất lượng tín dụng tại mỗi ngân hàng khác nhau trong giai đoạn nghiên cứu.
4.4.2. Phương pháp nghiên cứu
4.4.2.1. Phân tích tương quan.
Trước khi thực hiện phân tích hồi quy, điều kiện cần phải thực hiện chính là phân tích tương quan để khảo sát mối tương quan giữa các biến độc lập, biến kiểm soát và biến phụ thuộc. Phân tích tương quan cho thấy mức độ tương quan giữa các biến, tác giả có thể bước đầu sử dụng kết quả này để chọn lọc các biến ban đầu để mơ hình hiệu quả (Saeed và Zahid, 2016).
Phân tích tương quan cũng cho ra những dự báo đầu tiên về kết quả của mơ hình nghiên cứu.Ngồi ra, dựa vào kết quả phân tích tương quan tác giả bước đầu phát hiện những dấu hiệu về hiện tượng đa cơng tuyến giữa các biến độc lập. Từ đó tác giả thực hiện các bước kiểm định cần thiết và điều chỉnh mơ hình nghiên cứu cho phù hợp.
4.4.2.2. Phân tích hồi quy.
Dữ liệu nghiên cứu là loại dữ liệu bảng, tương tự các bài nghiên cứu trước đây trên thế giới, luận văn thực hiện phân tích hồi quy thng thường trên dữ liệu bảng qua ba mơ hình: Pooled Regression – OLS, Fixed effects model – FEM và Random effects model – REM từ đó so sánh mơ hình Pool OLS và Fixed effects model, dùng kiểm định husman để so sánh lựa chọn giữa mơ hình Fixed effects model và Random effects model (Olawale và cộng sự, 2015). Qua kết quả so sánh và kiểm định tác giả lựa chọn mơ hình phù hợp nhất cho bài nghiên cứu.
Pooled Regression – OLS là mơ hình hồi quy kết hợp tất cả các quan sát. Trong mơ hình này phần dư được cho là không thay đổi theo thời gian và không quan sát được. Tuy nhiên trường hợp phần dư khơng tương quan với biến độc lập
thì ước lượng hồi quy sẽ bị ảnh hưởng. Nếu phần dư tương quan với biến độc lập nào thì lại làm cho hồi quy Pool – OLS không hiệu quả. Việc bỏ qua phần dư và cho rằng phần dư này không thay đổi theo thời gian thường trên thực tế khơng xảy ra. Vì vậy, mơ hình hồi quy đơn thuần Pool – OLS thường gặp phải nhiều nhược điểm và cho ra những kết quả hồi quy chưa thật sự chuẩn xác.
Để khắc phục nhược điểm của mơ hình Pool – OLS thì hai mơ hình FEM và REM thường được sử dụng. Mơ hình FEM với giả định mỗi quan sát đều có ảnh hưởng riêng đến biến độc lập trong mơ hình. Từ đó, phân tích mối tương quan giữa các phần dư của từng quan sát đến biến độc lập nhằm kiểm soát và tách ảnh hưởng các đặc điểm riêng biệt ra khỏi biến độc lập. Qua đó, ước lượng hệ số hồi quy, tác động thực của biến độc lấp đến biến phụ thuộc có hiệu quả hơn. Mơ hình hồi quy FEM là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu khiphần dư tương quan đến các biến độc lập.
Mơ hình REM được sử dụng nhằm phân tích thêm tác động của những yếu tố riêng biệt tương quan đến biến độc lập theo thời gian. Mơ hình tách phần tác động của yếu tố riêng theo không gian và thời gian ra khỏi các biến độc lập, tạo phần dư biến thiên. Mơ hình REM phù hợp khi phần dư khơng tương quan với biến độc lập. Tùy thuộc vào dữ liệu nghiên cứu mà tác giả sử dụng mơ hình phù hợp.
4.4.2.3. Kiểm định về phân phối chuẩn của phân dư
Giả định quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính là phân dư có phân phối chuẩn, giả định này cịn có ý nghĩa hơn cả giả định các biến trong mơ hình có phân phối chuẩn. Phần dư của mơ hình có thể khơng phân phối chuẩn ngun nhân: sai sót trong quá trình thu thập dữ liệu, sử dụng mơ hình khơng phù hợp, phương sai thay đổi… vì vậy việc kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư cũng thật sự cần thiết.
Có hai phương pháp chính để kiểm định phân phối chuẩn. Phương pháp vẽ đồ thị như: xây dựng biểu đồ tần số Histogram, sử dụng biểu đồ tần số Q-Q plot, P-P plot, đồ thị dotplot, graph box. Phương pháp xem xét các giá trị Skewness và
Trong phạm vi bài nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp vẽ đồ thị để kiểm định phân phối chuẩn của phần dư là xây dựng biểu đổ tầng số Histogram và sử dụng biểu đồ tần số Q-Q plot (Perry, 2015).
Xây dựng biểu đồ tầng số Histogram: phần dư xấp xỉ chuẩn khi các sai số có phân phối chuẩn. Khi đó, đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số, dạng hình chng. Khi đó có thể kết luận phần dư được phân phối chuẩn.
Sử dụng biểu đồ tần số Q-Q plot để kiểm định phân phối chuẩn của phần dư: biểu đồ thể hiện giá trị của các điểm phân vị của phân phối các biến theo các phân vị của phân phối chuẩn. Những giá trị này tạo thành một đường chéo, các điểm quan sát tập trung sát đường chéo, khi đó có thể kết luận có phân phối chuẩn.
4.4.2.4. Kiểm định phương sai của sai số không đổi
Một trong những giả thuyết quan trọng của mơ hình hồi quy là phương sai của sai số không đổi. Phương sai số thay đổi sẽ làm mất tính hiệu quả của ước lượng, vì vậy cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi.
Trong mơ hình hồi quy chuẩn nếu xuất hiện phương sai thay đổi sẽ gây ra những hậu quả vô cùng nghiêm trọng. Các ước lượng của hệ số hồi quy vững nhưng không hiệu quả, dẫn đến các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Từ đó đưa ra các kết luận, đánh giá sai lệch về kết quả và chất lượng của mơ hình hồi quy. Ngộ nhận các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa.
Trong phạm vi bài nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp kiểm định nhân tử Lagrange, với giả thuyết H0: khơng có hiện tượng phương sai số thay đổi. Với mức ý nghĩa alpha = 5%, so sánh giá trị Prob (P value của F). Nếu Prob >0.05 thì chấp nhận giả thuyết H0 và ngược lại.
4.4.2.5. Kiểm định khơng có hiện tượng tự tương quan.
Tương tự như ảnh hưởng của phương sai số thay đổi đến kết quả của mơ hình hồi quy,các sai số có hiện tượng tự tương quan làm cho các ước lượng của hệ số hồi quy vững nhưng không hiệu quả. Lúc này kiểm định hệ số hồi quy và R bình phương khơng dùng được.
Sau khi phân tích mơ hình hồi quy có thể thực hiện nhiều kiểm định khác nhau để phát hiện hiện tượng tự tương quan giữa các sai số. Trong phạm vi bài nghiên cứu tác giả sử dụng kiểm định giả thuyết không bị tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0: khơng có hiện tượng tự tương quan. Kết quả Prob > 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0 và ngược lại.
4.4.2.6. Kiểm định không bị hiện tượng đa công tuyến.
Đa công tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau. Các biến độc lập có tương quan tuyến tính chặt chẽ là tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và giảm trị của thống kê t làm cho các hệ số hồi quy kém ý nghĩa, ảnh hưởng đến kết qua nghiên cứu.
Luận văn sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF để tiến hành kiểm định khơng có hiện tượng đa cơng tuyến trong mơ hình (Samuel và cộng sự, 2015). Khi VIF lớn thì có hiện tượng đa cơng tuyến. Theo chuẩn so sánh nếu VIF<10 thì hiện tượng đa cơng tuyến trong mơ hình được cho là khơng nghiêm trọng (Gujrati, 2003).
4.5. Kết quả nghiên cứu.
Kết quả nghiên cứu của luận văn được thực hiện thông qua các bước phân tích tương quan, phân tích hồi quy, kiểm định các giả thuyết hồi quy, kết quả mơ hình nghiên cứu (Chi tiết theo phụ lục 3). Một số kết quả được tóm tắt và trình bày cụ thể như sau:
4.5.1. Phân tích tương quan.
Thực hiện phân tích tương quan Pearsoncác biến trong mơ hình nghiên cứu, kết quả sau: