7. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
3.4. Kết quả nghiên cứu
3.4.4. Phân tích hồi quy bội
Các giá trị của các biến quan sát ở mỗi nhân tố đƣợc tính trung bình để hình thành các nhân tố tƣơng ứng (F1, F2, F3, F4, F5) dùng để đƣa vào mơ hình hồi quy bội. Do vậy, năm nhân tố đƣợc rút trích từ phân tích nhân tố EFA đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy bội để xem xét các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam trên địa bàn TPHCM. Phƣơng pháp sử dụng là phương pháp Stepwise.
Mơ hình hồi quy có dạng nhƣ sau:
NX =
Trong đó, các hệ số là các hệ số hồi quy riêng phần thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập với ý nghĩa trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, khi các biến độc lập F1, F2, F3, F4 tăng lên một đơn vị thì biến phụ thuộc NX sẽ tăng bình quân đơn vị.
Trƣớc khi tiến hành kiểm định mô hình bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tƣơng quan giữa các biến của mơ hình đƣợc xem xét dựa vào phƣơng pháp phân tích Correlations (hệ số Pearson Correlation) tại bảng Correlations.
Correlations F1 F2 F3 F4 F5 F1 Pearson Correlation 1 .487** .409** .521** .405** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 247 247 247 247 247 F2 Pearson Correlation .487** 1 .208** .247** .193** Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .002 N 247 247 247 247 247 F3 Pearson Correlation .409** .208** 1 .446** .426** Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 N 247 247 247 247 247 F4 Pearson Correlation .521** .247** .446** 1 .324** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 247 247 247 247 247 F5 Pearson Correlation .405** .193** .426** .324** 1 Sig. (2-tailed) .000 .002 .000 .000 N 247 247 247 247 247
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Theo Lewis-Beck (1993), các cặp tƣơng quan nhỏ hơn 0,8 (hoặc Sig. (2- tailed) < 0,01) thì khơng có đa cộng tuyến xảy ra trong phân tích hồi quy đa biến. Từ bảng kết quả phân tích tƣơng quan ta thấy các cặp hệ số tƣơng quan giữa các cặp nhân tố đều nhỏ hơn 0,8, với mức ý nghĩa 1%.
Sau khi phân tích Correlations, phép hồi quy bội đƣợc sử dụng để phân tích tác động của các biến số độc lập đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam trên địa bàn TPHCM. Để kiểm định sự độc lập giữa các biến hệ số Tolerance và VIF cũng đƣợc dùng. Sự phù hợp của mơ hình đƣợc chỉ ra bởi giá trị thống kê F và mức ý nghĩa tƣơng ứng của nó.
Kết quả phân tích hồi quy (phụ lục 8):
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 4 .892d .796 .792 .27380 1.556 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
4 (Constant) .635 .118 5.393 .000 F1 .623 .033 .729 18.907 .000 .567 1.762 F4 .086 .029 .108 3.034 .003 .663 1.507 F2 .075 .023 .108 3.238 .001 .763 1.311 F3 .083 .030 .092 2.759 .006 .758 1.319
Kết quả hồi quy cho thấy:
- Bảng Model Summary cho thấy R2 hiệu chỉnh16 cao nhất là của mô hình 4, R2 adjusted = 0.792 và bảng ANOVA cho thơng số F có Sig. = 0.000. Các nhân tố F1, F2, F3, F4 có Sig. < 0.05 nên kết quả mơ hình 4 chấp nhận đƣợc.
- Nhân tố F5 sẽ không đƣợc đề cập trong mơ hình cuối cùng vì có Sig. = 0,387 > 0,05 (Bảng Excluded Variables).
Nhƣ vậy, chỉ có 4 nhân tố: nhân tố tự bản thân ngân hàng cho vay (F1), nhân tố từ phía khách hàng đi vay (F2), nhân tố môi trƣờng kinh doanh và chính sách nhà nƣớc (F3) và nhân tố ngân hàng hậu tăng trƣởng nóng (F4) tác động đến nợ xấu tại các NHTM trên địa bàn TPHCM. Các hệ số hồi quy riêng phần17 tƣơng ứng với F1,
16
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mơ hình càng cao
17
Ý nghĩa của hệ số riêng phần là đo lường sự thay đổi giá trị trung bình Y khi Xk thay đổi 1 đơn vị, giữ các biến độc lập cịn lại khơng đổi.
F2, F3, F4 đều dƣơng (>0) và có mức ý nghĩa Sig. < 0,05, cho biết các nhân tố F1, F2, F3, F4 có tác động cùng chiều đến nợ xấu.
Theo kết quả hồi quy Stepwise, ta thu đƣợc R2 adjusted = 0.792, giá trị R2 cho biết các biến độc lập trong mơ hình này giải thích đƣợc 79,2% sự biến động của nhân tố nợ xấu (còn 20,8% đƣợc giải thích bởi các nhân tố khác ngồi mơ hình) do các biến độc lập (F1, F2, F3, F4) trong mơ hình tạo ra, trong đó F1 có hệ số ảnh hƣởng nhiều nhất đến nợ xấu (0,623), tiếp theo là F4 (0,086), F3 (0,083) và cuối cùng là F2 (0,075).
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính thể hiện nhƣ sau:
NX =
Excluded Variablesa
Model Beta In t Sig. Partial Correlation
Collinearity Statistics
Tolerance VIF Minimum Tolerance
4 F5 .029e .867 .387 .056 .752 1.329 .541
Kiểm định các giả thuyết của hàm tƣơng quan đa biến:
- Bảng ANOVA cho thông số F = 235.741 với xác suất p = 0.000 rất nhỏ (nhỏ hơn mức ý nghĩa) chứng tỏ mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng là phù hợp với tập
dữ liệu ở độ tin cậy 95% (mức ý nghĩa của thống kê F trong ANOVA nhỏ hơn
0,05), cho thấy biến phụ thuộc NX có liên hệ tuyến tính với các biến độc lập.
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
4
Regression 70.691 4 17.673 235.741 .000e
Residual 18.142 242 .075
Total 88.833 246
Đại lƣợng thống kê Durbin-Watson = 1.566 < 2 cho thấy khơng có sự tƣơng quan giữa các phần dƣ. Điều này có ý nghĩa là mơ hình hồi quy khơng vi phạm giả
Bên cạnh đó, để đo lƣờng đa cộng tuyến, độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance Inflation Factor – VIF) đƣợc xem xét, khi VIF vƣợt q 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Trọng & Ngọc, 2008). Với kết quả tính Tolerance và VIF từ Bảng Coefficients, hiện tượng đa cộng tuyến giữa
các biến độc lập trong mơ hình khơng xảy ra.
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. = 0.992). Do đó có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ phân tán giữa các phần dƣ và các giá trị dự đoán mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ta thấy các các giá trị phần dƣ phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 chứng tỏ rằng giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Bảng 3.4: Kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Sig. Kết quả kiểm
định
F1
Nhân tố tự bản thân ngân hàng cho vay có tác động đến nợ xấu tại các NHTM trên địa bàn TPHCM
.000 Chấp nhận
F2
Nhân tố từ phía khách hàng đi vay có tác động đến nợ xấu tại các NHTM trên địa bàn TPHCM
.001 Chấp nhận
F3
Nhân tố môi trƣờng kinh doanh và chính sách nhà nƣớc có tác động đến nợ xấu tại các NHTM trên địa bàn TPHCM
.006 Chấp nhận
F4
Nhân tố ngân hàng hậu tăng trƣởng nóng có tác động đến nợ xấu tại các NHTM trên địa bàn TPHCM
.003 Chấp nhận
F5
Nhân tố quan hệ, hợp tác giữa các NHTM có tác động đến nợ xấu tại các NHTM trên địa bàn TPHCM
.387 Khơng chấp nhận
Hình 3.3: Kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết
Xây dựng hàm hồi quy với biến giả (dummy). Biến giả đƣợc chọn là biến nhóm ngân hàng. Trong đó NHTMNN đƣợc chọn là biến cơ sở:
Để ƣớc lƣợng các tham số trong mơ hình, các biến về nhóm nhân tố tác động đến nợ xấu đƣợc tính tốn bằng trung bình cộng của các biến đo lƣờng các nhân tố đó. Biến nhóm ngân hàng đƣợc mã hố theo nguyên tắc biến giả với giá trị 1 và 0. Cụ thể:
1: Ngân hàng TMCP thuộc sở hữu nhà nƣớc (gọi tắt là NHTMNN) 0: Ngân hàng TMCP thuộc sở hữu ngoài nhà nƣớc (NHTMCP)
Kết quả cho thấy biến nhóm ngân hàng bị loại, sẽ khơng đƣợc đề cập trong mơ hình cuối cùng vì có Sig. = 0,339 > 0,05
(Kết quả phụ lục 9) Độ tin cậy 95% Adjusted R Square = 0,792 0,086 0,083 0,075 0,623 Tự bản thân ngân hàng cho vay (F1) Quan hệ, hợp tác giữa các NHTM (F5) Ngân hàng hậu tăng
trƣởng nóng (F4) Mơi trƣờng kinh doanh và chính sách nhà nƣớc
(F3)
Từ phía khách hàng đi vay (F2)