(Nguồn tác giả tự tổng hợp) 2.3 Nghiên cứu định lượng các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của các
NHTMCP Việt Nam
Sau khi nghiên cứu về thực trạng các nhân tố tác động đến CTV Ngân hàng, tác giả tiến hành chạy mơ hình định lượng với các dữ liệu và phương pháp nghiên cứu đã được trình bày tại cuối chương 1 của đề tài
2.3.1 Kiểm định đa cộng tuyến cuả các biến độc lập
Để xác định rằng các biến độc lập và phụ thuộc khơng có mối quan hệ q lớn dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến khi chạy mơ hình hồi qui, tác giả tiến hành phân tích độ tương quan để đo lường mối quan hệ giữa các biến định tính trong mơ hình. Từ kết quả tính tốn của chương trình Eviews ta có kết quả về mối quan hệ tương quan giữa các biến độc với nhau và giữa biến độc lập và biến phụ thuộc như sau:
Bảng 2.3: Hệ số tương quan của các cặp biến độc lập trong mơ hình
Probability LN_SIZE PROF_T_1 GROW GDP COLL_T_1
LN_SIZE 1.000000 -0.389768 -0.499109 -0.476107 0.486393
PROF_T_1 -0.389768 1.000000 0.257458 0.119698 -0.295675
GROW -0.499109 0.257458 1.000000 0.386725 -0.179520
GDP -0.476107 0.119698 0.386725 1.000000 -0.187490
Dependent Variable: LEIT Method: Least Squares Sample: 2006 2012 Periods included: 7
Cross-sections included: 24
Total panel (balanced) observations: 168
Từ kết quả mơ hình trên ta nhận thấy tương quan giữa các cặp biến độc lập trong mơ hình là tương đối yếu và giá trị tương quan lớn nhất chỉ là 0.4864. Tiếp theo chúng ta sẽ tiến hành phân tích mơ hình hồi quy các nhân tố tác động đến các NHTMCP Việt Nam.
2.3.2 Phân tích hồi quy các nhân tố nội tại tác động đến CTV NHTMCP Việt Nam
Dựa vào dữ liệu của 24 Ngân hàng TMCP trong thời gian từ năm 2006 đến năm 2012 với biến phụ thuộc là Biến địn bẩy tài chính (L) và các biến độc lập là Lợi nhuận (PROF), Quy mô (SIZE), Tài sản thế chấp (COLL) và Tăng trưởng (GROW). Tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) để ước lượng các tham số của hàm hồi quy. Mơ hình là :
L 1it = β0 + β1 PROFi,t-1 + β2 Ln(SIZE)i,t-1 + β3 COLLi,t-1 + β4 GROW i,t + ei,t
- Với i, t lần lượt là chỉ số để chỉ Ngân hàng và năm nghiên cứu.
- Các biến Lợi nhuận, Quy mô, Tài sản thế chấp được ước lượng với độ trễ một năm, với giả thiết là ảnh hưởng của các biến này lên năm tiếp theo của địn bẩy tài chính.
- Và biến Tăng trưởng được tính với tốc độ tăng trưởng của năm hiện tại cùng với địn bẩy tài chính (L).
2.3.2.1 Kết quả hồi qui theo phương pháp OLS cho dữ liệu dạng bảng Bảng 2.4: Kết quả hồi quy địn bẩy tài chính theo phương pháp
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LN_SIZE 0.033344 0.003643 9.153608 0.0000 GROW 0.016013 0.003758 4.260710 0.0000 COLL_T_1 0.001399 0.068937 0.020294 0.9838 PROF_T_1 -4.601507 0.727737 -6.323036 0.0000 C 0.355688 0.061729 5.762100 0.0000
R-squared 0.564405 Mean dependent var 0.877018
Adjusted R-squared 0.553715 S.D. dependent var 0.088375 S.E. of regression 0.059038 Akaike info criterion -2.791952 Sum squared resid 0.568139 Schwarz criterion -2.698977 Log likelihood 239.5240 Hannan-Quinn criter. -2.754218
F-statistic 52.80017 Durbin-Watson stat 1.724701
Prob(F-statistic) 0.000000
Từ kết quả mơ hình, ta có hệ số R-squared = 0.564 và 3 biến độc lập là quy mô, lợi nhuận và tăng trưởng trong mơ hình ước lượng đều có mức ý nghĩa Sig < 0.01, tức là các biến độc lập này đưa vào mơ hình là phù hợp và có ý nghĩa ở mức 1%. Hệ số Adjusted R-squared cho thấy độ phù hợp của mơ hình là 55.37% hay nói cách khác 57.37% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình. Ngồi ra hằng số C và hệ số của các biến độc lập (ngoại trừ biến COLL_T_1) đều có giá trị xác suất P nhỏ hơn 1% do đó các biến này và hằng số đều có ý nghĩa trong mơ hình.
Tuy nhiên, đối với các mơ hình hồi quy tuyến tính mà dữ liệu dạng bảng thì để tăng sự phù hợp của mơ hình và đánh giá được tác động chéo của thời gian và Ngân hàng thì ta cần phân tích hồi quy với hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên (Xinh Xinh, 2010), và điều này này đã được chứng minh trong nghiên cứu Rient Gropp và Florian Heider (2009), và được áp dụng trong nghiên cứu Ebru Caglayan (2010). Vì vậy, trong phần tiếp theo ta tiến hành ước lượng mơ hình hồi quy tuyến tính với các hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên để đánh giá và lựa chọn mơ hình phù hợp nhất.
2.3.2.2 Kết quả hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định (Fixed effect model)
Bảng 2.5: Kết quả tổng hợp hồi quy địn bẩy tài chính theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định:
Nhân tố tác động L1(1) L1 (2) L1 (3)
Βi Prob. βi Prob. βi Prob.
Hằng số (C) 0.460417 0.0000 0.244960 0.0005 -0.183318 0.3677
Quy mô Ngân hàng
(SIZE) 0.027231 0.0000 0.040066 0.0000 0.064713 0.0000
Tăng trưởng (GROW) 0.012601 0.0012 0.012242 0.0018 0.014631 0.0007
Lợi nhuận (PROF) -2.287887 0.0216 -4.254768 0.0000 -1.296883 0.1838
Tài sản thế chấp
(COLL) -0.129890 0.0919 -0.022516 0.7390 -0.157988 0.0360
R2 0.699656 0.616356 0.743674
Durbin-Watson stat 2.178001 1.824814 2.197372 F-statistic 12.07896 25.22332 11.78094
(L1(1): Mơ hình L hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định yếu tố Ngân hàng; L1(2) Mơ hình L hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định yếu tố thời gian; L1(3) Mơ hình L hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định cả 2 yếu tố thời gian và Ngân hàng)
Kết quả chúng ta thấy R2 được cải thiện đáng kể so với mơ hình ban đầu (58%) với và kết quả lần lượt tăng lên là: 69.9%, 61.6%, 74.36%. Điều này cho thấy mức độ giải thích của mơ hình đã được cải thiện.
sau:
Để kiểm tra mức độ phù hợp của mơ hình ta tiến hành kiểm định các giả thiết
Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy riêng: Với giả thiết của mơ hình là:
H0: βi = 0 và H1 βi ≠ 0; sử dụng kết quả giá trị xác suất p, từ thống kê p của mơ hình ta có kết quả như sau:
Hằng số C có giá trị xác suất nhỏ hơn rất nhiều so với α=5%, ở mơ hình L1(1), L1(2) do đó hằng số có ý nghĩa trong giải thích mơ hình.
Biến Quy mơ trong cả 3 phương trình đều nhận giá trị p = 0 nhỏ hơn 1% do đó bác bỏ giả thiết H0: βi = 0, nên có thể khẳng định Biến quy mơ (SIZE) có ảnh hưởng lên địn bẩy tài chính với mức ý nghĩa 1%.
Tương tự ta cũng có biến tăng trưởng với giá trị xác suất p nhỏ hơn 1% nên biến tăng trưởng cũng có ảnh hưởng lên địn bẩy tài chính với mức ý nghĩa 1%.
Đối với biến Lợi nhuận ở mơ hình L1(1), p = 0.0216, và mơ hình L1(2), p= 0.000, nên ở hai mơ hình này biến Lợi nhuận có ảnh hưởng lên địn bẩy tài chính với mức ý nghĩa 5%, và ở mơ hình L1(3) p = 0.1838, nên ta chấp nhận giả thiết H0: βi = 0, tức Lợi nhuận khơng có ảnh hưởng lên địn bẩy tài chính.
Đối với biến tài sản thế chấp ở mơ hình L1(1) và L1(3), mơ hình có p nhỏ hơn 10% nên với hai mơ hình này ta bác bỏ giả thiết H0: βi = 0, tức là biến Tài sản thế chấp ảnh hưởng lên địn bẩy tài chính mức ý nghĩa là 10%. Ở mơ hình L1 (3) p=0.739, nên ta chấp nhận giả thiết H0: βi = 0, và khẳng định biến tài sản thế chấp ảnh hưởng lên mơ hình với mức ý nghĩa là 10%. 2.3.2.3 Kết quả hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effect model)
Bảng 2.6: Kết quả tổng hợp hồi quy đòn bẩy tài chính theo phương pháp OLS với hiệu ứng ngẫu nhiên:
Nhân tố tác động L1(4) L1 (5) L1 (6)
βi Prob. βi Prob. βi Prob.
Hằng số (C) 0.371178 0.0000 0.351511 0.0000 0.346889 0.0000
Quy mô Ngân hàng
(SIZE) 0.032549 0.0000 0.033597 0.0000 0.034001 0.0000
Tăng trưởng (GROW) 0.015610 0.0000 0.015833 0.0000 0.014787 0.0001
Lợi nhuận (PROF) -4.004285 0.0000 -4.587579 0.0000 -3.813760 0.0000
Tài sản thế chấp
(COLL) -0042741 0.5284 0.000575 0.9931 -0.052908 0.4539
Durbin-Watson stat 1.619613 1.728650 1.907778
F-statistic 34.42996 52.96365 32.17839
(L1(4): Mơ hình L hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng ngẫu nhiên yếu tố Ngân hàng; L1(5) Mơ hình L hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng ngẫu nhiên yếu tố thời gian; L1(6) Mơ hình L hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng ngẫu nhiên cả 2 yếu tố thời gian và Ngân hàng)
Kết quả chúng ta thấy R2 thấp hơn so với OLS với hiệu ứng cố định. Kết quả R2 lần lượt tăng lên là: 45.8%, 56.5%, 44.12%. Điều này cho thấy mức độ giải thích của mơ hình đã suy giảm so với khi sử dụng hiệu ứng cố định
sau:
Để kiểm tra mức độ phù hợp của mơ hình ta tiến hành kiểm định các giả thiết
Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy riêng: Với giả thiết của mơ hình là:
H0: βi = 0 và H1 βi ≠ 0; sử dụng kết quả giá trị xác suất p, từ thống kê p của mơ hình ta có kết quả như sau:
Hằng số C có giá trị xác suất nhỏ hơn rất nhiều so với α=5%, ở mơ hình L1(4), L1(5), L1(6) do đó hằng số có ý nghĩa trong giải thích mơ hình.
Biến Quy mơ trong cả 3 đều nhận giá trị p = 0 nhỏ hơn 1% do đó bác bỏ giả thiết H0: βi = 0, nên có thể khẳng định Biến quy mơ (SIZE) có ảnh hưởng lên địn bẩy tài chính với mức ý nghĩa 1%. Tương tự ta cũng có biến tăng trưởng, lợi nhuận với giá trị xác suất p nhỏ hơn 1% nên biến tăng trưởng, lợi nhuận cũng có ảnh hưởng lên địn bẩy tài chính với mức ý nghĩa 1%.
Đối với biến tài sản thế chấp ở cả 3 mơ hình đều có p rất lớn nên ta bác chấp nhận giả thiết H0: βi = 0, tức là biến Tài sản thế chấp không tác động lên địn bẩy tài tài chính
2.3.3 So sánh các mơ hình với biến độc lập là biến nội tại
2.3.3.1 So sánh mơ hình sử dụng OLS với hiệu ứng cố định và mơ hình sử dụng OLS thơng thường
Tác giả sử dụng phương pháp Lilelihoot Ratio test để so sánh với giả thiết Ho: Hiệu ứng cố định khơng có bằng chứng thống kê
Kết quả đối với mơ hình L1(1) Redundant Fixed Effects Tests
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 2.741078 (23,140) 0.0002
Cross-section Chi-square 62.459751 23 0.0000
Kết quả đối với mơ hình L1(2) Redundant Fixed Effects Tests
Equation: FIX
Test period fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Period F 3.543331 (6,157) 0.0026
Period Chi-square 21.335544 6 0.0016
Kết quả đối với mơ hình L1(3) Redundant Fixed Effects Tests
Equation: FIX
Test cross-section and period fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 2.893830 (23,134) 0.0001
Cross-section Chi-square 67.748379 23 0.0000
Period F 3.835197 (6,134) 0.0015
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test period random effects
Chi-Sq. Statistic
Test Summary Chi-Sq. d.f. Prob.
Period random 18.323082 4 0.0011
Cross-Section/Period F 3.231602 (29,134) 0.0000
Cross-Section/Period Chi-
square 89.083923 29 0.0000
Từ kết quả của 3 bảng trên ta thấy p-value trong cả ba trường hợp đều nhỏ hơn 0.05 nên ta bác bỏ giả thiết H0: Hiệu ứng cố định khơng có bằng chứng thống kê, do đó sử dụng các mơ hình có hiệu ứng cố định L1(1), L1(2), L1(3) tốt hơn sử dụng mơ hình OLS
2.3.3.2 So sánh mơ hình sử dụng OLS với hiệu ứng cố định và mơ hình sử dụng OLS hiệu ứng ngẫu nhiên
Tác giả sử dụng phương pháp Hausman test để so sánh với giả thiết Ho: Hiệu ứng cố định khơng có bằng chứng thống kê
Kết quả đối với mơ hình L1(4) Correlated Random Effects - Hau
Equation: Untitled
Test cross-section random effects
sman Test
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 19.057601 4 0.0008
Kết quả đối với mơ hình L1(5)
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section and period random effects
Chi-Sq.
Test Summary Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 0.000000 4 1.0000
Period random 0.000000 4 1.0000
Cross-section and period random 64.658106 4 0.0000
* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero. * Period test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.
Từ kết quả của 3 bảng trên ta thấy p-value trong cả ba trường hợp đều nhỏ hơn 0.05 nên ta bác bỏ giả thiết H0: Hiệu ứng cố định khơng có bằng chứng thống kê, do đó sử dụng các mơ hình có hiệu ứng cố định L1(1), L1(2), L1(3) tốt hơn sử dụng mơ hình OLS hiệu ứng ngẫu nhiên
2.3.4 Phân tích hồi quy các nhân tố tác động đến CTV NHTMCP Việt Nam có tác động của yếu tố vĩ mơ
Mơ hình sử dụng:
L 2 = β0 + β1 Profi,t-1 + β2 Ln(SIZE)I,t-1 + β3 COLLi,t-1 + β4 GROW i,t + β5 GDP t
2.3.4.1 Kết quả hồi qui theo phương pháp OLS
Bảng 2.7: Kết quả hồi qui theo phương pháp OLS của mơ hình L2
Dependent Variable: LEIT Method:Least Squares Sample: 2006 2012 Periods included: 7
Cross-sections included: 24
Total panel (balanced) observations: 168
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LN_SIZE 0.037656 0.003769 9.990071 0.0000
GDP 1.374646 0.415743 3.306480 0.0012
PROF_T_1 -4.380621 0.709679 -6.172675 0.0000
COLL_T_1 -0.004935 0.066955 -0.073707 0.9413
C 0.192726 0.077593 2.483802 0.0140
R-squared 0.591943 Mean dependent var 0.877018
Adjusted R-squared 0.579349 S.D. dependent var 0.088375
S.E. of regression 0.057318 Akaike info criterion -2.845354
Sum squared resid 0.532221 Schwarz criterion -2.733784
Log likelihood 245.0098 Hannan-Quinn criter. -2.800074
F-statistic 47.00070 Durbin-Watson stat 1.842335
Prob(F-statistic) 0.000000
Từ kết quả mơ hình, ta có hệ số R-squared = 0.591 và 4 biến độc lập là quy mơ, lợi nhuận, tăng trưởng, GDP trong mơ hình ước lượng đều có mức ý nghĩa Sig < 0.01, tức là các biến độc lập này đưa vào mơ hình là phù hợp và có ý nghĩa ở mức 1%. Hệ số Adjusted R-squared cho thấy độ phù hợp của mơ hình là 57.9%. Các hệ số hổi qui riêng trong mơ hình cũng có xác suất rất nhỏ nên đều có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, trong mơ hình mới này chúng ta có biến GDP mà biến GDP khơng chịu chi phối bởi thời gian theo từng biến của Ngân hàng, vì vậy ta chỉ có thể áp dụng hiệu ứng cố định biến Ngân hàng và các hiệu ứng ngẫu nhiên
2.3.4.2 Kết quả hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định yếu tố Ngân hàng
Bảng 2.8: Kết quả hồi qui theo OLS hiệu ứng cố định yếu tố Ngân hàng
Dependent Variable: LEIT Method: Panel Least Squares Cross-sections included: 24
Total panel (balanced) observations: 168
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LN_SIZE 0.037551 0.006719 5.589073 0.0000
PROF_T_1 -2.034851 0.977775 -2.081103 0.0393
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
GROW 0.012291 0.003772 3.258510 0.0014
COLL_T_1 -0.120797 0.075580 -1.598266 0.1123
C 0.206291 0.141478 1.458116 0.1471
R-squared 0.710047 Mean dependent var 0.877018
Adjusted R-squared 0.651640 S.D. dependent var 0.088375
Sum squared resid 0.378180 Schwarz criterion -2.373978
Log likelihood 273.7116 Hannan-Quinn criter. -2.694377
F-statistic 12.15673 Durbin-Watson stat 2.251317
Prob(F-statistic) 0.000000
L2(1) = 0.206291 + 0.037551*LN_SIZE + 0.012291*GROW + 1.133101*GDP -2.034851*PROF_T_1 - 0.120797*COLL_T_1
Trong mơ hình này mức độ giải thích của các biến độc lập với biến phụ thuộc đã được cải thiện với mức độ giải thích của mơ hình R2=71% và Adjusted R-squared =65%
Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy riêng: Với giả thiết của mơ hình là:
H0: βi = 0 và H1 βi ≠ 0; sử dụng kết quả giá trị xác suất p, từ thống kê p của mơ hình ta có kết quả như sau:
Hằng số C và biến COLL_T_1 có giá trị xác suất lớn hơn rất nhiều so với α=5%, ở mơ hình do đó hằng số và biến COLL_T_1 khơng có có ý nghĩa trong giải thích mơ hình.
Biến Quy mơ, tăng trưởng, lợi nhuận, GDP trong mơ hình đều nhận giá trị p nhỏ hơn 5% do đó bác bỏ giả thiết H0: βi = 0, nên có thể khẳng định cả 4 biến trên đều có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc với độ tin cậy là 95%