5. Nội dung nghiên cứu
2.4. Phân tích định lƣợng các nhân tố ảnh hƣởng đến hiệu quả hoạt động
2.4.2. Kiểm tra tƣơng quan giữa các biến
Trong mơ hình hồi quy bội, ta đã giả thiết giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Nhƣ vậy, ta cần phân tích độ tƣơng quan để đo lƣờng mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mơ hình. Một hệ số tƣơng quan tuyệt đối lớn (khoảng 0.85) chỉ ra một hiện tƣợng đa cộng tuyến – nghĩa là các khái niệm nghiên cứu trùng lắp với nhau và có thể chúng đang đo lƣờng cùng một chỉ tiêu . Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Do đó, nếu kết quả hệ số tƣơng quan giữa hai biến độc lập nhỏ hơn 0.85 thì cặp biến kiểm nghiệm đƣợc xem là có thể chấp . Ngƣợc lại, ta xem nhƣ mơ hình xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Từ bảng ma trận tƣơng quan giữa các biến trong mơ hình(xem phụ lục 4), ta nhận
thấy rằng khơng có hiện tƣợng tƣơng quan trầm trọng giữa các cặp biến độc lập. Quả thực, tất cả các hệ số tƣơng quan tuyệt đối giữa các biến độc lập dao động từ 0.018 đến 0.508 (Giá trị tương quan lớn nhất là giữa 2 biến X1 và X3: rX1 và X3 = 0.521), không vƣợtquá hệ số điều kiện 0.85.
Đối với biến phụ thuộc, ta nhận thấy các biến X4 (-0.398), X6 (-0.432) có tƣơng quan khá cao với biến ROA. Các biến X5 (-0.261) và X7(-0.252) có mức tƣơng quan
vừa phải, và 4 biến còn lại là X1 (-0.129), X2 (0.127), X3(-0.021) và X8(0.157) có mức tƣơng quan thấp với biến tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA).
Nhƣ vậy, các biến tồn tại trong mơ hình là tƣơng đối phù hợp.Tiếp theo phần phân tích ma trận tƣơng quan, ta sẽ tiến hành ƣớc lƣợng mơ hình hồi quy các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng TMCP Công thƣơng Việt Nam.
2.4.3 .Kết quả kiểm định hồi quy đa biến và xây dựng mơ hình
Mơ hình hồi quy đa biến ( hồi quy bội) thực hiện theo phƣơng phép enter( đƣa các biến vào 1 lần)
Bảng 2.14: Bảng kết quả phân tích Hồi quy sử dụng phƣơng pháp enter
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Kết quả MLR cho thấy một là và hiệu chỉnh =0.77: có nghĩa là 8 biến độc lập của mơ hình giải thích đƣợc 77% độ biến thiên của biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và Durbin-Watson (D)=1.776<3: mơ hình khơng tự tƣơng quan=> tốt. Điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy khơng vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Bảng 2.15: Bảng kết quả phân tích phƣơng sai ANOVA
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Bảng trên cho thấy giá trị thống kê F=9.795 có giá trị Sig=0.000<0.1%, nên mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập đƣợc . Nhƣ vậy, các biến độc lập trong mô hình đều có mối quan hệ với biến phụ thuộc
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .926a .858 .770 .00068430 .858 9.795 8 13 .000 1.776 a. Predictors: (Constant), X8, X5, X6, X7, X2, X3, X4, X1
b. Dependent Variable: ROA
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .000 8 .000 9.795 .000a Residual .000 13 .000
Total .000 21
a. Predictors: (Constant), X8, X5, X6, X7, X2, X3, X4, X1 b. Dependent Variable: ROA
Bảng 2.16: Bảng các hệ số hồi quy Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .038 .015 2.600 .022 X1 -.004 .002 -.442 -2.191 .047 .269 3.711 X2 .012 .005 .301 2.216 .045 .594 1.682 X3 -.007 .016 -.070 -.419 .682 .389 2.572 X4 -.327 .094 -.608 -3.470 .004 .357 2.804 X5 -.761 .300 -.390 -2.538 .025 .462 2.163 X6 -.010 .001 -.940 -6.877 .000 .586 1.705 X7 .015 .018 .114 .859 .406 .622 1.608 X8 .019 .009 .254 2.062 .060 .720 1.389
a. Dependent Variable: ROA
( Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)
Bên cạnh đó, để đo lƣờng đa cộng tuyến, độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại VIF đƣợc xem xét khi VIF vƣợt quá 5 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Với kết quả tính Tolerance và VIF từ bảng Coefficients hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình khơng xảy ra vì hệ số VIF đều nhỏ hơn 5
Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa cho thấy phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn ( Trung bình =0 và độ lệch chuẩn Std Dev=0.787) . Do đó có thể kết luận giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm
Biểu đồ 2.1: Biểu đồ tần số của phần dƣ
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Biểu đồ phân tán giữa các phần dƣ và các giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho thấy các giá trị phần dƣ phân tán một cách ngẫu nhiê trong vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 chứng tỏ rằng giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm
Nhìn vào bảng hệ số hồi quy ta thấy giá trị Sig của biến X3 là 0.682 và biến X7 là 0.406 đều lớn hơn 0.1 nên mơ hình hồi quy chƣa phù hợp .Ta thấy trong các biến, giá trị sig của hệ số beta của biến X3 có giá trị lớn nhất và bằng 0.682 nên ta loại bỏ biến này ra khỏi mơ hình và hồi quy mơ hình mà khơng có biến X3. Kết quả hồi quy nhƣ sau:
Bảng 2.17: Bảng kết quả phân tích hồi quy sau khi bỏ biến X3 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .925a .856 .784 .00066385 .856 11.868 7 14 .000 1.733 a. Predictors: (Constant), X8, X5, X6, X7, X2, X1, X4
b. Dependent Variable: ROA
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .042 .011 3.847 .002 X1 -.005 .001 -.499 -3.461 .004 .496 2.016 X2 .012 .005 .308 2.362 .033 .605 1.653 X4 -.310 .082 -.576 -3.756 .002 .438 2.285 X5 -.797 .278 -.409 -2.864 .012 .505 1.981 X6 -.010 .001 -.943 -7.121 .000 .588 1.701 X7 .018 .016 .135 1.129 .278 .723 1.383 X8 .020 .008 .272 2.435 .029 .823 1.215
a. Dependent Variable: ROA
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Nhìn vào bảng trên ta thấy Sig của giá trị F=11.868<10%, nhƣng Sig của giá trị beta của biến X7 vẫn lớn hơn 10% nên ta tiếp tục loại bỏ biến này. Loại biến X7-tốc độ tăng trƣởng kinh tế GR ra khỏi mơ hình ta có:
Bảng 2.18: Bảng kết quả phân tích hồi quy sau khi bỏ biến X3 , X7 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .918a .843 .780 .00066989 .843 13.388 6 15 .000 1.856 a. Predictors: (Constant), X8, X5, X6, X2, X1, X4
b. Dependent Variable: ROA
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .042 .011 3.786 .002 X1 -.005 .001 -.482 -3.333 .005 .501 1.995 X2 .011 .005 .289 2.215 .043 .615 1.626 X4 -.282 .080 -.525 -3.550 .003 .479 2.087 X5 -.797 .281 -.409 -2.839 .012 .505 1.981 X6 -.009 .001 -.882 -7.228 .000 .705 1.418 X8 .022 .008 .298 2.691 .017 .857 1.167
a. Dependent Variable: ROA
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Sau khi loại bỏ biến X3 và X7, nhìn vào bảng hồi quy trên ta thấy =0.843, kiểm định F( Bảng ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa p( trong SPSS ký hiệu Sig)=0.000.Giá trị Sig beta của các biến X1, X2, X4, X5, X6, X8 đều nhỏ hơn 10% nên mơ hình hồi quy phù hợp. Hay nói cách khác, các biến độc lập giải thích đƣợc khoảng 84.3% phƣơng sai của biến phụ thuộc
ROA=0.042-0.005X1+0.011X2-0.282X4- 0.797X5-0.009X6+0.022X8+ Trong đó:
ROA: tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản X1: Logarit cơ số 10 của tổng tài sản X2: Tỷ lệ dƣ nợ tín dụng trên tổng tài sản
X4: Chi phí dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dƣ nợ X5: Tổng thu nhập ngoài lãi/ tổng tài sản
X6: Tổng chi phí hoạt động/ Tổng thu nhập hoạt động X8: tỷ lệ lạm phát
:Phần dƣ hay sai số thống kê
Trên cơ sở dữ liệu của mơ hình hồi quy ta thấy biến quy mơ ngân hàng có tác động ngƣợc lên lợi nhuận ngân hàng
Dấu của hệ số BOPO đúng nhƣ kỳ vọng. Dấu (–) của BOPO chỉ ra rằng những ngân hàng không hiệu quả sẽ tạo ra lợi nhuận ít hơn. Ngƣợc lại, ngân hàng hiệu quả sẽ tạo lợi nhuận lớn hơn.
Tỷ lệ lạm phát có tác động (+) lên lợi nhuận ngân hàng
Dấu của Tổng thu nhập ngoài lãi/ tổng tài sản không nhƣ kỳ vọng ban đầu.Hệ số tƣơng quan âm của biến này chỉ ra rằng thu nhập ngoài lãi càng nhiều thì lợi nhuận của ngân hàng càng giảm.