5. Kết cấu luận văn
2.2 Kiểm định mơ hình các yếu tố tác động đến tỷ suất lợi nhuận ròng trên
2.2.4.2 Khảo sát riêng dạng hàm hồi quy
Tiến hành khảo sát riêng dạng hàm hồi quy phù hợp của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc ROA được kết quả như sau:
Biến lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận trước thuế: khảo sát dạng hàm hồi quy giữa ROA và lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận trước thuế được kết quả về hệ số phù hợp R2, giá trị p-value của phép kiểm định độ phù hợp của mơ hình được thể hiện trong bảng 2.3: Khảo sát các dạng hàm hồi quy (phần phụ lục 2).
Giá trị R2 của 3 mơ hình: tuyến tính, bậc hai, bậc ba là cao nhất thể hiện khả năng giải thích của ba dạng mơ hình này mạnh nhất cho mối quan hệ giữa ROA và lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận trước thuế nhưng để đơn giản hóa mơ hình và tránh hiện tượng cộng tuyến có thể có giữa biến lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận trước thuế bậc một, bậc hai, bậc ba, chọn mơ hình tuyến tính cho quan hệ giữa ROA và lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận trước thuế.
Biến thu nhập hoạt động/tổng tài sản: khảo sát dạng hàm hồi quy giữa ROA
và thu nhập hoạt động/tổng tài sản được kết quả về hệ số phù hợp R2, giá trị p-value của phép kiểm định độ phù hợp của mơ hình được thể hiện trong bảng 2.4: Khảo sát các dạng hàm hồi quy (phần phụ lục 2).
Giá trị R2 của 3 mơ hình: tuyến tính, bậc hai, bậc ba là cao nhất thể hiện khả năng giải thích của ba dạng mơ hình này mạnh nhất cho mối quan hệ giữa ROA và thu nhập hoạt động/tổng tài sản nhưng để đơn giản hóa mơ hình và tránh hiện tượng cộng tuyến có thể có giữa biến thu nhập hoạt động/tổng tài sản bậc một, bậc hai, bậc ba, chọn mơ hình tuyến tính cho quan hệ giữa ROA và thu nhập hoạt động/tổng tài sản.
Biến chi phí dự phịng rủi ro tín dụng/thu nhập hoạt động: khảo sát dạng hàm
hồi quy giữa ROA và chi phí dự phịng rủi ro tín dụng/thu nhập hoạt động được kết quả về hệ số phù hợp R2, giá trị p-value của phép kiểm định độ phù hợp của mơ hình được thể hiện trong bảng 2.5: Khảo sát các dạng hàm hồi quy (phần phụ lục 2).
Giá trị R2 của 3 mơ hình: tuyến tính, bậc hai, bậc ba là cao nhất thể hiện khả năng giải thích của ba dạng mơ hình này mạnh nhất cho mối quan hệ giữa ROA và chi phí dự phịng rủi ro tín dụng/thu nhập hoạt động nhưng để đơn giản hóa mơ hình và tránh hiện tượng cộng tuyến có thể có giữa biến chi phí dự phịng rủi ro tín dụng/thu nhập hoạt động bậc một, bậc hai, bậc ba, chọn mơ hình tuyến tính cho quan hệ giữa ROA và chi phí dự phịng rủi ro tín dụng/thu nhập hoạt động.
Biến chi phí hoạt động/lợi nhuận trước thuế: khảo sát dạng hàm hồi quy giữa
ROA và chi phí hoạt động/lợi nhuận trước thuế được kết quả về hệ số phù hợp R2, giá trị p-value của phép kiểm định độ phù hợp của mơ hình được thể hiện trong bảng 2.6: Khảo sát các dạng hàm hồi quy (phần phụ lục 2).
Giá trị R2 của 3 mơ hình: tuyến tính, bậc hai, bậc ba là cao nhất thể hiện khả năng giải thích của ba dạng mơ hình này mạnh nhất cho mối quan hệ giữa ROA và chi phí hoạt động/lợi nhuận trước thuế nhưng để đơn giản hóa mơ hình và tránh hiện tượng cộng tuyến có thể có giữa biến chi phí hoạt động/lợi nhuận trước thuế bậc một, bậc hai, bậc ba, chọn mơ hình tuyến tính cho quan hệ giữa ROA và chi phí hoạt động/lợi nhuận trước thuế.
Biến thu nhập lãi/tổng tài sản: khảo sát dạng hàm hồi quy giữa ROA và thu
nhập lãi/tổng tài sản được kết quả về hệ số phù hợp R2, giá trị p-value của phép kiểm định độ phù hợp của mơ hình được thể hiện trong bảng 2.7: Khảo sát các dạng hàm hồi quy (phần phụ lục 2).
Giá trị R2 của 3 mơ hình: tuyến tính, bậc hai, bậc ba là cao nhất thể hiện khả năng giải thích của ba dạng mơ hình này mạnh nhất cho mối quan hệ giữa ROA và thu nhập lãi/tổng tài sản nhưng để đơn giản hóa mơ hình và tránh hiện tượng
cộng tuyến có thể có giữa biến thu nhập lãi/tổng tài sản bậc một, bậc hai, bậc ba, chọn mơ hình tuyến tính cho quan hệ giữa ROA và thu nhập lãi/tổng tài sản.
Biến vốn chủ sở hữu/nợ phải trả: khảo sát dạng hàm hồi quy giữa ROA và
vốn chủ sở hữu/nợ phải trả được kết quả về hệ số phù hợp R2, giá trị p-value của phép kiểm định độ phù hợp của mơ hình được thể hiện trong bảng 2.8: Khảo sát các dạng hàm hồi quy (phần phụ lục 2).
Giá trị R2 của ba mơ hình: tuyến tính, bậc hai, bậc ba là cao nhất thể hiện khả năng giải thích của ba dạng mơ hình này mạnh nhất cho mối quan hệ giữa ROA và vốn chủ sở hữu/nợ phải trả trong đó giá trị R2 của mơ hình bậc ba lớn nhất nên chọn mơ hình bậc ba - tuyến tính cho quan hệ giữa ROA và vốn chủ sở hữu/nợ phải trả. Như vậy cần tạo thêm biến: (vốn chủ sở hữu/nợ phải trả)2 và biến: (vốn chủ sở hữu/nợ phải trả)3 để sử dụng cùng với biến: vốn chủ sở hữu/nợ phải trả.
Biến tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế: khảo sát dạng hàm hồi quy
giữa ROA và tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế được kết quả về hệ số phù hợp R2, giá trị p-value của phép kiểm định độ phù hợp của mơ hình được thể hiện trong bảng 2.9: Khảo sát các dạng hàm hồi quy (phần phụ lục 2).
Giá trị R2 của ba mơ hình: logarithmic, bậc ba, exponential là cao nhất thể hiện khả năng giải thích của ba dạng mơ hình này mạnh nhất cho mối quan hệ giữa ROA và tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế trong đó giá trị R2 của mơ hình logarithmic lớn nhất nên chọn mơ hình logarithmic – tuyến tính cho quan hệ giữa ROA và tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế với log cơ số 10 của biến tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế. Như vậy chuyển biến tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế thành biến log(tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế).
Như vậy, có thể xây dựng một mơ hình hồi quy bội với các biến có khả năng giải thích cho biến ROA như sau:
Biến: lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận trước thuế Biến: thu nhập hoạt động/tổng tài sản
Biến: chi phí hoạt động/lợi nhuận trước thuế Biến: thu nhập lãi/tổng tài sản
Biến: vốn chủ sở hữu/nợ phải trả Biến: (vốn chủ sở hữu/nợ phải trả)2
Biến: (vốn chủ sở hữu/nợ phải trả)3
Biến: log(tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế)
Như vậy mơ hình hồi quy vừa có các biến tuyến tính, vừa có các biến phi tuyến tính, thực hiện khảo sát mơ hình có thể kết hợp các biến trên để tìm ra mơ hình phù hợp nhất.
2.2.4.3 Phân tích hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy của mơ hình hồi quy từ các biến được xây dựng trong mục khảo sát riêng dạng hàm hồi quy được thể hiện trong bảng 2.10: Tập hợp bảng kết quả tóm tắt của mơ hình (phần phụ lục 3).
Xem xét thông tin sơ bộ trên mơ hình đầu tiên này có thể thấy xảy ra hiện tượng cộng tuyến ở ba biến (hệ số VIF của ba biến này > 10: quy tắc khi VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến) gồm các biến: vốn chủ sở hữu/nợ phải trả; (vốn chủ sở hữu/nợ phải trả)2; (vốn chủ sở hữu/nợ phải trả)3 nên tác giả loại bỏ hai biến: vốn chủ sở hữu/nợ phải trả và (vốn chủ sở hữu/nợ phải trả)2, giữ lại biến (vốn chủ sở hữu/nợ phải trả)3.
Tiến hành chạy lại mơ hình hồi quy thứ hai điều chỉnh được các thông tin kết quả thể hiện trong bảng 2.11: Tập hợp bảng kết quả tóm tắt của mơ hình điều chỉnh (phần phụ lục 4).
Bảng Model Summary (thuộc bảng 2.11 – phần phụ lục 4) ra kết quả: hệ số R2
điều chỉnh là 0,838 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 83,8%. Hay hơn 80% khác biệt của các mức ROA quan sát có thể được giải thích bởi sự khác biệt của các biến độc lập.
Bảng ANOVA (thuộc bảng 2.11 – phần phụ lục 4) cho thấy trị số thống kê F được tính từ giá trị R - square của mơ hình đầy đủ, giá trị Sig. rất nhỏ vì vậy an tồn
khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng Coefficients (thuộc bảng 2.11 – phần phụ lục 4) cho thấy giá trị Sig. của các biến độc lập có ý nghĩa trong mơ hình với mức ý nghĩa 5% (do Sig.<5%) vì vậy an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0.
- Như vậy, tạm thời có thể xây dựng mơ hình:
Y = - 0,013 + 0,038 * X1 + 0,388 * X2 + 0,02 * X3– 0,009 * X43 – 0,096 * X5 – 0,008 * log(X6) – 0,00004 * X7 + ei
Trong đó:
Y: là biến phụ thuộc; là tỷ suất lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA)
X1: là biến độc lập đại diện cho cấu trúc thu nhập – chi phí; là chỉ tiêu lợi nhuận sau thuế trên lợi nhuận trước thuế
X2: là biến độc lập đại diện cho cấu trúc thu nhập – chi phí; là chỉ tiêu thu nhập hoạt động trên tổng tài sản
X3: là biến độc lập đại diện cho rủi ro tín dụng; là chỉ tiêu chi phí dự phịng rủi ro tín dụng trên thu nhập hoạt động
X4: là biến độc lập đại diện cho vốn; là chỉ tiêu vốn chủ sở hữu trên nợ phải trả X5: là biến độc lập đại diện cho cấu trúc thu nhập – chi phí; là chỉ tiêu thu nhập lãi trên tổng tài sản
X6: là biến độc lập đại diện cho tiền gửi; là chỉ tiêu tổng nhận tiền gửi trên lợi nhuận trước thuế
X7: là biến độc lập đại diện cho chi phí; là chỉ tiêu chi phí hoạt động trên lợi nhuận trước thuế
ei: là phần dư của phương trình hồi quy (đại diện cho sai số và các biến khơng xuất hiện trong mơ hình)