CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI LUẬN VĂN CAO HỌC
4.5 Kết quả nghiên cứu
4.5.8 Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên hay phương sai thay
định thông qua kiểm định Durbin – Watson, kiểm định Jarque – Bera và kiểm định nhân tử Breusch and Pagan Lagrangian.
4.5.7 Kiểm định Durbin – Watson cho tự tương quan.
Kiểm định Durbin – Watson giúp phát hiện vấn đề tự tương quan trong mơ hình hồi quy với giả thiết như sau:
Ho: Dạng hàm đúng (khơng có tự tương quan). H1: Dạng hàm sai (có tự tương quan).
Trong kiểm định Durbin - Watson tại phụ lục 8, có hệ số d. Đây là hệ số giúp phát hiện ra mơ hình có tự tương quan hay khơng? Nhằm tìm cách khắc phục cho mơ hình tốt hơn. Theo như Savin &White (1977) ta có bảng tra khoảng dL và dU đối với d cụ thể với mức ý nghĩa 1% và 5% cho n = 200 quan sát và k’= 10 biến thì dL và dL lần lượt là 1.462 và 1.896; 1.554 và 1.991.
Kết quả kiểm định Durbin – Watson cho thấy d=1.6534 với mức ý nghĩa 1% hay 5% thì d >dU. Vậy có thể chấp nhận giả thiết không và kết luận rằng mơ hình khơng có tự tương quan bậc 1.
4.5.8 Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên hay phương sai thay đổi. đổi.
Trong bài tác giả kiểm định lần lượt thông qua kiểm định Jarque – Bera và kiểm định nhân tử Breusch and Pagan Lagrangian. Tại sao phải làm kiểm định này? Vì khi sai số ngẫu nhiên khơng có phân phối chuẩn thì các thống kê t và F khơng có phân phối Student và Fisher tương ứng. Khi đó nếu kích thước mẫu nhỏ thì các suy diễn thống kê là không đáng tin cậy
* Kiểm định Jarque-Bera
Giả thiết của kiểm định Jarque – Bera lần lượt là: Ho: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.
Hình 4.2 Kiểm định Jarque – Bera cho phương sai thay đổi.
Nguồn : Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews 8 (Phụ lục 8)
Hình 4.2 biểu diễn sai số ngẫu nhiên của mơ hình hồi quy có phân phối giống dạng chuẩn. Minh chứng cho kết luận trên từ đồ thị là kiểm định Jarque – Bera với giá trị của 𝑝𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 tương ứng là 0.000< 1% nên bác bỏ giả thiết Ho cho mơ hình
nghĩa là sai số ngẫu nhiên cho mơ hình REM này khơng có phân phối chuẩn.
*Kiểm định nhân tử Breusch and Pagan Lagrangian
Tương tự như kết quả của Jarque-Bera với cùng giả thiết Ho và H1. Kiểm định cho kết quả 𝑝𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 tương ứng là 0.000< 1% nên bác bỏ giả thiết Ho cho
mơ hình nghĩa là sai số ngẫu nhiên cho mơ hình REM này khơng có phân phối chuẩn. Bảng kết quả xem phụ lục 8 đính kèm.
*Cách khắc phục phương sai thay đổi
Có rất nhiều cách để khắc phục phương sai thay đổi như chuyển mơ hình sang dạng logarit, dựa trên mối quan hệ biến giải thích và phương sai để biến đổi mơ hình gốc sao cho mơ hình mới có phương sai phần dư không đổi hay phương pháp bình phương có trọng số. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng ước lượng điều chỉnh sai số chuẩn giúp kiểm định đáng tin cậy hơn. Phương pháp này giữ nguyên các giá trị ước lượng của các tham số của mơ hình, chỉ ước lượng lại phương sai.
Bảng 4.10 Kết quả REM sau khi khắc phục phương sai thay đổi.
Variable REM REM Robust
Coef Std Err Coef Std Err
CR -0.1034*** 0.0386 -0.1034** 0.0519 (-2.68) (-1.99) EM -0.7222*** 0.0406 -0.7222*** 0.0385 (-17.8) (-18.77) FC -0.0107 0.0074 -0.0107 0.0094 (-1.45) (-1.14) LA -0.0073*** 0.0022 -0.0073*** 0.0018 (-3.38) (-4.13) LDR 0.0031** 0.0012 0.0031** 0.0012 (2.54) (2.53) NII 0.6955*** 0.0319 0.6955*** 0.0606 (21.82) (11.47) NIM 0.6545*** 0.0248 0.6545*** 0.029 (26.36) (22.55) INF 0.0103** 0.0042 0.0103** 0.0053 (2.44) (1.96) SIZE -0.0004* 0.0002 -0.0004** 0.0002 (-1.83) (-2.08) TAX -0.0133*** 0.0038 -0.0133* 0.0068 (-3.49) (-1.95) _CONS 0.0124*** 0.0044 0.0124*** 0.004 (2.81) (3.09) R-Square 0.8604 0.8604
Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata 12 (Phụ lục 9)
Trong bảng 4.10 trình bày mức ý nghĩa của các hệ số ước lượng của các biến thay đổi sau khi dùng phương pháp khắc phục phương sai thay đổi tuy nhiên hệ số ước lượng thì khơng thay đổi trong hai mơ hình.
Vậy mơ hình cuối cùng tốt nhất để ước lượng cho bài nghiên cứu là mơ hình REM robust.
4.5.9 Kết quả nghiên cứu.
Sau khi phân tích hồi quy thì phương trình biểu diễn tốt nhất cho khả năng sinh lời của NHTM như sau:
𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡 = 0.0124 − 0.0004𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖𝑡 − 0.7222𝐸𝑀𝑖𝑡+ 0.0031𝐿𝐷𝑅𝑖𝑡− 0.1034𝐶𝑅𝑖𝑡
+ 0.6545𝑁𝐼𝑀𝑖𝑡+ 0.6955𝑁𝐼𝐼𝑖𝑡− 0.0073𝐿𝐴𝑖𝑡− 0.0133𝑇𝐴𝑋𝑖𝑡
+ 0.0103𝐼𝑁𝐹𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡
Trong mơ hình FC là biến khơng có ý nghĩa thống kê. KNSL của ngân hàng chịu tác động của 9 nhân tố còn lại lần lượt là: SIZE, EM, LDR, CR, NIM, NII, LA, TAX và INF. Mức độ ảnh hưởng cụ thể như sau:
Hệ số hồi quy của quy mô ngân hàng (SIZE) là - 0.0004 thể hiện quy mơ ngân hàng có tác động ngược chiều với khả năng sinh lời (ROA). Cụ thể là khi quy mơ tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 0.0004 đơn vị. Điều này hàm ý là quy mô ngân hàng khi vượt quá quy mô kinh tế tức là ngân hàng có quy mơ vốn lớn nhưng chưa có cách hiệu quả để quản lý nguồn vốn và khơng có hiệu quả trong quản trị nguồn nhân lực dẫn tới yếu kém trong hoạt động, bộ máy cồng kềnh và tốn kém nhiều chi phí, ngồi ra do việc mua bán và sáp nhập của các ngân hàng tạo quy mô lớn hơn nhưng lại khơng có khả năng quản trị tốt và phải xử lý quá nhiều nợ xấu tồn đọng lại làm giảm khả năng sinh lời ngân hàng. Kết quả phù hợp với Athanasoglou (2006) và Halil Emre (2012) đồng thời đúng với kỳ vọng của mơ hình.
Khi tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản tăng 1 đơn vị thì khả năng sinh lời của ngân hàng giảm 0.7222 đơn vị. Từ đây ta có thể thấy nếu khả năng quản lý của ngân hàng tốt nghĩa là tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản thấp làm tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng hay giảm khả năng thất bại của ngân hàng tạo niềm tin cho cổ đông và khách hàng đối với hình ảnh của ngân hàng giúp ích cho việc tăng khả năng sinh lời cho ngân hàng. Hệ số này phản ánh đúng thực tế vì những năm gần đây do sức ép cạnh tranh mà các ngân hàng tăng cường tuyển dụng để mở rộng thị phần nhưng khi tăng quá nhanh và đi ngược với xu hướng của thế giới. Trên thế giới phát triển sản phẩm thông qua internet, mobile banking mà khơng địi hỏi mở rộng chi nhánh. Kết quả tương đồng với Athanasoglou (2006) và (Andreas Dietrich, 2011) và kỳ vọng của tác giả.
Biến thanh khoản có ý nghĩa thống kê mức 5% cho thấy khi tăng 1 đơn vị thì khả năng sinh lời tăng 0.0031 đơn vị. Tuy nhiên mức ảnh hưởng này khơng q lớn
do đó khơng nên thấy vậy mà các ngân hàng tăng cho vay trên tiền gửi khơng kiểm sốt mà cần phải cân đối 1 cách hợp lý nhất và tận dụng tốt các nguồn huy động để giữ kết quả như hiện tại. Kết quả phù hợp với Brouke (1989) và Moussa Mouktar Moussa (2012) và kỳ vọng của tác giả.
Đồng thời rủi ro tín dụng tăng 1 đơn vị thì khả năng sinh lời giảm 0.1034 đơn vị. Điều này cho thấy ảnh hưởng tiêu cực của dự phòng rủi ro tín dụng đến KNSL của ngân hàng vì khi mức trích lập dự phịng càng cao đồng nghĩa với việc ngân hàng đang có đối mặt với vấn đề nợ xấu và làm giảm lợi nhuận ngân hàng dẫn tới khả năng sinh lời cũng giảm. Kết quả phù hợp với Kosmidou (2008), Halil Emre (2012) và kỳ vọng của tác giả.
Khi thu nhập lãi và ngồi lãi thuần tăng 1 đơn vị thì khả năng sinh lời tăng lần lượt là 0.6545 và 0.6955 đơn vị. Qua kết quả hồi quy cho thấy hoạt động truyền thống của ngân hàng vẫn mang lại nguồn thu nhập chủ yếu cho ngân hàng ngồi ra do tình hình kinh tế khó khăn và nợ xấu gia tăng các ngân hàng cũng quan tâm tới hoạt động kinh doanh phi truyền thống và nó cũng mang lại thu nhập tương đối cho ngân hàng. Kết quả này phù hợp với Alper và Anbar (2011) và kỳ vọng của tác giả.
Khi tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tăng 1 đơn vị thì KNSL giảm 0.0073 đơn vị. Đại lượng này phản ánh là khi mà tài sản của ngân hàng chiếm đa số là các khoản cho vay không hiệu quả tức là chất lượng tài sản thấp dẫn tới việc tạo ra khả năng sinh lời của ngân hàng thấp hơn. Kết quả phù hợp với Sufian (2009) và kỳ vọng của bài.
Tương tự cho thuế, khi tỷ lệ thuế trên LNTT tăng 1 đơn vị thì KNSL giảm 0.0133 đơn vị. Kết quả cho thấy là các ngân hàng vẫn chưa có khả năng chuyển hết phần thuế mà mình gánh chịu cho khách hàng trong các sản phẩm vì trong thị trường cạnh tranh quá gay gắt như hiện tại làm cho các ngân hàng không thể tăng giá sản phẩm của mình. Kết quả ngược với kỳ vọng của tác giả và phù hợp với Hassan (2002).
Cuối cùng khi lạm phát tăng 1 đơn vị thì khả năng sinh lời tăng 0.0103 đơn vị. Hệ số hồi quy dương cho thấy khả năng sinh lời của ngân hàng dựa vào khả
năng dự đoán lạm phát. Các ngân hàng có khả năng dự đốn lạm phát điều chỉnh lãi suất cho vay để kiếm lời cho ngân hàng. Kết quả trái với kỳ vọng của tác giả nhưng chung kết quả với Althanasoglou (2006).