5. Kết cấu luận văn
2.2 Kiểm định mơ hình các yếu tố tác động đến tỷ suất lợi nhuận ròng trên
2.2.3.8 Kiểm định Durbin-Watson về tính độc lập của sai số
Sau khi phân tích hồi quy và kiểm định ANOVA, thực hiện kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư. Khi có tồn tại hiện tượng tự tương quan, tuy các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng không chệch nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả (tức là không phải là ước lượng khơng chệch tốt nhất). Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện tình trạng tự tương quan giữa các phần dư xảy ra trong mơ hình là kiểm định d của Durbin-Watson. Phương pháp được sử dụng để phát hiện tình trạng tự tương quan như sau:
+ Khi dU<d<4-dU thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan + Khi 0<d<dL thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương + Khi 4-dL<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm
2.2.3.9 Kiểm định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định làm cho các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn. Để phát hiện trường hợp một biến độc lập có tương quan tuyến tính mạnh với các biến độc lập cịn lại của mơ hình, thơng thường sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF-Variance Inflation Factor). Theo quy tắc kinh nghiệm khi VIF>10 thì mức độ cộng tuyến được xem là cao và khi đó các hệ số hồi quy được ước lượng với độ chính xác khơng cao.
Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính và hệ số VIF, các biến có hệ số VIF lớn hơn 10 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình và tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi khơng cịn biến nào có giá trị VIF lớn hơn 10 tức là khơng cịn hiện tượng đa cộng tuyến.
2.2.4 Kết quả nghiên cứu 2.2.4.1 Phân tích tương quan 2.2.4.1 Phân tích tương quan
Mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến được phân tích thơng qua phân tích tương quan. Kết quả phân tích tương quan tuyến tính được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 2.2: Kết quả phân tích tương quan của các biến Correlations ROA Lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận trước thuế Thu nhập hoạt động/tổng tài sản Chi phí dự phịng rủi ro tín dụng/thu nhập hoạt động Chi phí hoạt động/lợi nhuận trước thuế Vốn chủ sở hữu/nợ phải trả Thu nhập lãi/tổng tài sản Tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế ROA Pearson Correlation 1 .284(**) .749(**) .285(**) .212(*) .459(**) .583(**) -.318(**) Sig. (2-tailed) .001 .000 .001 .012 .000 .000 .000 N 140 140 140 140 140 140 140 140
Lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận trước thuế Pearson Correlation .284(**) 1 .018 -.002 .180(*) .035 -.038 -.108 Sig. (2-tailed) .001 .836 .980 .034 .685 .659 .206 N 140 140 140 140 140 140 140 140 Thu nhập hoạt động/tổng tài sản Pearson Correlation .749(**) .018 1 -.083 .036 .574(**) .883(**) -.154 Sig. (2-tailed) .000 .836 .331 .671 .000 .000 .069 N 140 140 140 140 140 140 140 140 Chi phí dự phịng rủi ro tín dụng/thu nhập Pearson Correlation .285(**) -.002 -.083 1 .050 .178(*) -.092 -.103 Sig. .001 .980 .331 .560 .035 .278 .224
ROA Lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận trước thuế Thu nhập hoạt động/tổng tài sản Chi phí dự phịng rủi ro tín dụng/thu nhập hoạt động Chi phí hoạt động/lợi nhuận trước thuế Vốn chủ sở hữu/nợ phải trả Thu nhập lãi/tổng tài sản Tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế động/lợi nhuận trước thuế Correlation Sig. (2-tailed) .012 .034 .671 .560 .948 .899 .000 N 140 140 140 140 140 140 140 140 Vốn chủ sở hữu/nợ phải trả Pearson Correlation .459(**) .035 .574(**) .178(*) .006 1 .566(**) -.067 Sig. (2-tailed) .000 .685 .000 .035 .948 .000 .435 N 140 140 140 140 140 140 140 140 Thu nhập lãi/tổng tài sản Pearson Correlation .583(**) -.038 .883(**) -.092 -.011 .566(**) 1 -.091 Sig. (2-tailed) .000 .659 .000 .278 .899 .000 .286 N 140 140 140 140 140 140 140 140 Tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế Pearson Correlation -.318(**) -.108 -.154 -.103 -.961(**) -.067 -.091 1 Sig. (2-tailed) .000 .206 .069 .224 .000 .435 .286 N 140 140 140 140 140 140 140 140
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Bảng 2.2 thể hiện mối quan hệ tương quan tuyến tính theo từng cặp biến được phân tích. Các hệ số tương quan tuyến tính sẽ nằm trong khoảng từ -1 đến 1 và đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến. Giá trị Sig. thể hiện mức ý nghĩa thống kê của các hệ số tương quan ước tính. Hệ số Sig. nhỏ hơn 0,01 hoặc 0,05 cho thấy hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 99% hoặc 95%. Các cặp hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê Sig. nhỏ hơn 0,05 được phân tích cụ thể như sau:
- Hệ số tương quan giữa ROA với các biến về cấu trúc thu nhập – chi phí (thu nhập lãi/tổng tài sản: +0,583; thu nhập hoạt động/tổng tài sản: +0,749; lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận trước thuế: +0,284); biến vốn (vốn chủ sở hữu/nợ phải trả: +0,459); biến chi phí (chi phí hoạt động/lợi nhuận trước thuế: +0,212); biến rủi ro tín dụng (chi phí dự phịng rủi ro tín dụng/thu nhập hoạt động: +0,285) là dương cho thấy mối tương quan thuận giữa ROA và các biến này.
- Hệ số tương quan giữa ROA với biến tiền gửi (tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế: -0,318) cho thấy mối tương quan nghịch giữa ROA và biến này.
- Đối với các biến độc lập, biến thu nhập hoạt động/tổng tài sản và biến thu nhập lãi/tổng tài sản có tương quan thuận khá mạnh (+0,883). Điều này có thể giải thích được là do: thu nhập hoạt động/tổng tài sản đã bao hàm trong nó: thu nhập lãi/tổng tài sản tuy nhiên trong quá trình khảo sát để tìm mơ hình phù hợp nên đưa vào mơ hình cả hai biến này để giải thích đầy đủ hơn vấn đề cần quan tâm do thu nhập lãi thông thường chiếm một tỷ trọng lớn trong thu nhập hoạt động và là một nguồn thu nhập quan trọng của ngân hàng, sau đó sẽ căn cứ vào các tiêu chuẩn kiểm định thực tế của mơ hình mà quyết định loại bỏ biến nào.
- Biến chi phí dự phịng rủi ro tín dụng/thu nhập hoạt động và biến vốn chủ sở hữu/nợ phải trả có tương quan thuận (+0,178), biến chi phí hoạt động/lợi nhuận trước thuế và biến lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận trước thuế có tương quan thuận (+0,180), biến vốn chủ sở hữu/nợ phải trả và biến thu nhập hoạt động/tổng tài sản có tương quan thuận (+0,574), biến vốn chủ sở hữu/nợ phải trả và biến thu nhập
lãi/tổng tài sản có tương quan thuận (+0,566), biến chi phí hoạt động/lợi nhuận trước thuế và biến tổng nhận tiền gửi/lợi nhuận trước thuế có tương quan nghịch (- 0,961). Hệ số tương quan cao trong các trường hợp này có thể là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến do đó cần thực hiện kiểm định đa cộng tuyến.
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 tồn 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