CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
4.11. Phân tích kết quả hồi quy
Bài nghiên cứu sẽ thực hiện các mơ hình, với mục đích so sánh kết quả và khắc phục các khuyết kiểm định lượng của mơ hình hồi quy. Trước tiên, tác giả thực hiện hồi quy với ba phương pháp là OLS thông thường, hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect model– FEM), hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect model – REM) để có một cái nhìn ban đầu về mối quan hệ giữa các biến.
Bảng 4. 10: Kết quả hồi quy theo phương pháp OLS thông thường
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
ROA ROE NIM ROA ROE NIM
EA 0.0343*** -0.486*** 0.0895*** 0.0321*** -0.518*** 0.0789*** (5.23) (-5.28) (5.43) (4.95) (-5.78) (4.87) LLR -0.0165 -0.469 0.230* -0.0594 -1.194* 0.123 (-0.35) (-0.71) (1.93) (-1.24) (-1.81) (1.03) ME -0.0299*** -0.287*** -0.0119*** -0.0305*** -0.293*** -0.0186*** (-16.98) (-11.61) (-2.68) (-16.01) (-11.14) (-3.92) LIQ -0.00107 0.0143 0.00192 -0.00113 0.0124 0.00281 (-1.01) (0.97) (0.72) (-1.09) (0.86) (1.08) SIZE -0.0000601 0.00111 0.00175** -0.0000433 0.00188 0.00117 (-0.19) (0.25) (2.16) (-0.13) (0.42) (1.43) GDP -0.0845*** -1.372*** -0.283*** (-2.85) (-3.36) (-3.83) CPI 0.00967** 0.186*** -0.00486 (2.22) (3.09) (-0.45) _cons 0.0226*** 0.266*** -0.0140 0.0278*** 0.337*** 0.0194 (3.56) (2.98) (-0.88) (3.86) (3.39) (1.08)
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu thu thập với cỡ mẫu gồm 216 quan sát của 24 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2015(Phụ lục 4.7)
Bảng 4. 11: Kết quả hồi quy theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định FEM
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
ROA ROE NIM ROA ROE NIM
EA 0.0211*** -0.630*** 0.0592*** 0.0192** -0.682*** 0.0524*** (2.78) (-5.57) (3.81) (2.57) (-6.20) (3.43) LLR 0.111** 0.871 0.408*** 0.0515 -0.271 0.272** (1.98) (1.04) (3.56) (0.89) (-0.32) (2.30) ME -0.0302*** -0.259*** -0.0126*** -0.0301*** -0.270*** -0.0143*** (-14.60) (-8.39) (-2.98) (-14.44) (-8.78) (-3.37) LIQ 0.000432 0.0214 0.00631** 0.000338 0.0215 0.00638*** (0.36) (1.18) (2.54) (0.29) (1.23) (2.63) SIZE -0.000253 -0.0172** 0.00393*** 0.000129 -0.0174** 0.00365*** (-0.48) (-2.16) (3.61) (0.22) (-1.98) (3.00) GDP -0.0593** -1.495*** -0.191*** (-2.08) (-3.55) (-3.26) CPI 0.0121*** 0.129* 0.0119 (2.72) (1.96) (1.30) _cons 0.0247** 0.571*** -0.0555*** 0.0214* 0.681*** -0.0365 (2.50) (3.88) (-2.75) (1.80) (3.89) (-1.50) *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu thu thập với cỡ mẫu gồm 216 quan sát của 24 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2015(Phụ lục 4.8)
Bảng 4. 12: Kết quả hồi quy theo phương pháp OLS với hiệu ứng ngẫu nhiên REM
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
ROA ROE NIM ROA ROE NIM
EA 0.0281*** -0.501*** 0.0645*** 0.0257*** -0.542*** 0.0564*** (4.10) (-5.34) (4.24) (3.79) (-5.89) (3.79) LLR 0.0414 -0.321 0.372*** -0.00724 -1.046 0.243** (0.83) (-0.47) (3.33) (-0.14) (-1.53) (2.12) ME -0.0297*** -0.286*** -0.0104** -0.0300*** -0.291*** -0.0138*** (-16.51) (-11.43) (-2.57) (-15.65) (-10.93) (-3.33) LIQ -0.000376 0.0160 0.00499** -0.000444 0.0147 0.00538** (-0.34) (1.06) (2.05) (-0.41) (1.00) (2.27) SIZE -0.000249 0.0000511 0.00270*** -0.000177 0.000509 0.00216** (-0.67) (0.01) (2.88) (-0.46) (0.11) (2.17) GDP -0.0757*** -1.368*** -0.222*** (-2.72) (-3.38) (-3.83) CPI 0.0100** 0.183*** 0.00494 (2.41) (3.06) (0.56) _cons 0.0252*** 0.282*** -0.0335* 0.0287*** 0.359*** -0.00679 (3.52) (3.07) (-1.89) (3.55) (3.47) (-0.33) *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu thu thập với cỡ mẫu gồm 216 quan sát của 24 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2007–2015(Phụ lục 4.9)
Theo kết quả hồi quy bảng 4.10, 4.11 và 4.12 với ba phương pháp OLS thông thường, REM và FEM cho thấy tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc như sau: Đối với cả mơ hình chỉ bao gồm các biến xuất phát từ nội tại NH và mơ hình có thêm các biến vĩ mơ thì biến EA đều có tác động cùng chiều với ROA và NIM, tác động ngược chiều với ROE; biến ME có tác động ngược chiều với ROA, ROE và NIM. Trong khi đó, đối với biến LLR hầu như khơng tìm thấy bằng chứng có tác động đến ROA và ROE, tác động dương đến NIM. Biến LIQ và SIZE cũng gần như khơng tìm thấy bằng chứng có tác động đến ROA và ROE. Biến LIQ có tác động cùng chiều với NIM khi sử dụng hai phương pháp FEM và REM, đồng thời khơng tìm thấy bằng chứng LIQ có tác động đến NIM khi sử dụng phương pháp OLS thơng thường. Biến SIZE có tác động cùng chiều với NIM khi mơ hình khơng bao gồm các biến vĩ mô và ngược lại là một kết quả hỗn hợp cho mơ hình bao gồm cả các biến vĩ mô. Cuối cùng, kết quả đối với hai biến GDP và CPI khi sử dụng cả ba phương pháp đó là GDP có tác động ngược chiều với ROA, ROE và NIM, còn CPI cho một kết quả ngược lại.
Kết luận: Từ việc phân tích chi tiết các kết quả nêu trên, ta có thể khái quát lại
các mối quan hệ với 3 phương pháp OLS thông thường, REM và FEM như sau: biến EA tác động cùng chiều với ROA, NIM và tác động ngược chiều đến ROE; CPI có tác động cùng chiều với ROA, ROE và NIM; biến ME và GDP có tác động ngược chiều với ROA, ROE và NIM; biến LLR, LIQ và SIZE có tác động cùng chiều với NIM và đồng thời khơng tìm thấy bằng chứng có tác động đến ROA và ROE.
Qua kết luận này đã cho ta những những nhận định chung ban đầu về mối quan hệ giữa các biến. Mặc dù vậy, ba phương pháp OLS thông thường, FEM và REM khơng kiểm sốt được hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, do đó tác giả sử dụng mơ hình FGLS – mơ hình kiểm sốt hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nhằm khắc phục các khiếm khuyết dữ liệu mẫu đã được phát hiện bởi kiểm định Greene (2000), Wooldridge (2002) và Drukker (2003). Sau đây là kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS:
Bảng 4. 13: Kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
ROA ROE NIM ROA ROE NIM
EA 0.0325*** -0.312*** 0.0557*** 0.0294*** -0.357*** 0.0464*** (6.46) (-5.77) (3.57) (5.58) (-6.16) (3.07) LLR -0.0268 -0.382 0.196* -0.0715* -0.864 0.0421 (-0.66) (-0.76) (1.84) (-1.73) (-1.63) (0.39) ME -0.0294*** -0.228*** -0.00945*** -0.0303*** -0.246*** -0.0132*** (-23.08) (-16.31) (-2.65) (-21.91) (-15.69) (-3.74) LIQ -0.00160** 0.0120 0.00476* -0.00121* 0.0124 0.00506** (-2.47) (1.55) (1.92) (-1.71) (1.46) (2.12) SIZE -0.0000799 0.00544 0.00153* -0.000000839 0.00713** 0.00139 (-0.28) (1.62) (1.71) (-0.00) (2.08) (1.57) GDP -0.0534*** -0.707*** -0.212*** (-2.89) (-3.05) (-4.42) CPI 0.00637** 0.132*** 0.0114* (2.39) (4.04) (1.69) _cons 0.0231*** 0.135** -0.0110 0.0255*** 0.157** 0.00879 (4.22) (2.15) (-0.64) (4.46) (2.27) (0.49)
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu thu thập với cỡ mẫu gồm 216 quan sát của 24 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2007 –2015(Phụ lục 4.10)
Bảng 4.13 là kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS và với phương pháp này cũng cho thấy một số kết quả tương đồng với ba phương pháp đã sử dụng trong bảng 4.10, 4.11 và 4.12 đó là: biến EA tác động cùng chiều với ROA, NIM và tác động ngược chiều với ROE, biến CPI có tác động cùng chiều với ROA, ROE, NIM; biến ME và GDP tương quan âm với ROA, ROE, NIM ; biến LIQ có tác động cùng chiều với NIM và khơng tìm thấy bằng chứng có tác động đến ROE. Bên cạnh những điểm tương đồng thì cũng có những kết quả trái ngược: Biến LIQ có tác động ngược chiều với ROA, trong khi ba phương pháp trên khơng tìm thấy mối quan hệ này; biến SIZE khơng có các tác động khác nhau ở hai mơ hình nhưng với ba phương pháp trên thì biến SIZE lại khơng tìm thấy bằng chứng có tác động đến ROA, ROE và có tác động cùng chiều với NIM. Biến LLR đem đến những kết quả không thống nhất ở hai mơ hình đối với biến ROA, NIM và khơng có mối quan hệ với ROE.
Kết luận: Với việc sử dụng phương pháp FGLS đem đến những nhận định
CPI có tác động cùng chiều với ROA, ROE và NIM; biến ME và GDP có tác động ngược lại; mối quan hệ giữa các biến SIZE, LIQ và LLR đối với ROA, ROE, NIM là một kết quả hỗn hợp.
FGLS là một phương pháp có nhiều ưu điểm hơn so với OLS thông thường, REM và FEM nhưng theo Beck và Katz (1995) thì FGLS là ước lượng có khả năng chệch trên cỡ mẫu với N > T (N: số quan sát, T: thời gian nghiên cứu), ở trường hợp cỡ mẫu của luận văn. Do đó, tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp GMM với phương pháp dữ liệu bảng động. Ưu điểm của phương pháp GMM cho ước lượng vững và hiệu quả đã được trình bày ở phần phương pháp nghiên cứu. Kết quả hồi quy mơ hình như sau:
Bảng 4. 14: Kết quả hồi quy theo phương pháp GMM
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
ROA ROE NIM ROA ROE NIM
L.ROA 0.217*** 0.174** (3.26) (2.37) EA 0.0294** -0.907*** 0.0589** 0.0317*** -0.875*** 0.0621*** (2.37) (-4.74) (2.36) (2.63) (-4.57) (2.59) LLR -0.0361 -1.772 0.276* -0.119 -2.925** 0.111 (-0.43) (-1.37) (1.71) (-1.39) (-2.13) (0.68) ME -0.0329*** -0.264*** -0.0123** -0.0330*** -0.269*** -0.0119** (-12.42) (-6.03) (-2.32) (-12.76) (-6.09) (-2.35) LIQ -0.000124 0.0329 0.0116*** -0.0000100 0.0291 0.0101** (-0.06) (1.01) (2.83) (-0.01) (0.89) (2.54) SIZE 0.000607 -0.0295** 0.00379** 0.00129 -0.0186 0.00598*** (0.72) (-2.43) (2.51) (1.50) (-1.42) (3.72) L.ROE 0.134* 0.149* (1.72) (1.82) L.NIM 0.330*** 0.239** (3.31) (2.16) GDP -0.118*** -1.600** -0.198** (-2.75) (-2.36) (-2.10) CPI 0.00666 0.0777 0.0216** (1.18) (0.96) (2.28) _cons 0.0100 0.839*** -0.0644** 0.00548 0.748*** -0.0885*** (0.63) (3.66) (-2.24) (0.35) (3.11) (-3.04) *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu thu thập với cỡ mẫu gồm 216 quan sát của 24 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2007 –2015(Phụ lục 4.11)
Đến với kết quả hồi quy theo phương pháp GMM thì một lần nữa mối quan hệ của một số biến độc lập và biến phụ thuộc tiếp tục khơng thay đổi đó là biến EA, ME, LIQ và GDP. Hai biến LLR và SIZE thì có điểm đồng nhất nhưng có điểm lại khơng, chẳng hạn như cả năm phương pháp đều cho kết quả khơng tìm thấy bằng chứng biến LLR và SIZE có tác động đến ROA và ROE nhưng trong ba phương pháp đầu tiên LLR tác động cùng chiều với NIM, còn phương pháp FGLS và GMM khơng tìm thấy mối quan hệ này. Đối với hai biến vĩ mơ CPI thì thực sự có nhiều điểm khác biệt. Bốn phương pháp trên hầu như đều đưa đến nhận định biến này có tác động đến HQTC, tuy nhiên kết quả bảng 4.14 lại cho thấy CPI khơng có tác động đến ROA, ROE và chỉ có tác động dương đến NIM.
Kết luận: Tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc với phương pháp
GMM cụ thể là: EA tác động cùng chiều đến ROA, NIM và tác động ngược chiều đến ROE; ME và GDP tác động ngược chiều đến ROA, ROE và NIM; LIQ và SIZE khơng có mối quan hệ với ROA và ROE, tác động cùng chiều với NIM; CPI tác động cùng chiều với NIM và khơng có mối quan hệ với ROA, ROE; cuối cùng LLR có tác động khác nhau ở cả ba biến ROA, ROE và NIM.