CHƯƠNG 4 : PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Kết quả nghiên cứu
4.5.1.Mơ hình 1: Hồi quy với ROA
4.5.1.1.Phân tích tương quan
Dựa vào bảng phân tích tương quan trên bảng 4.3 ta thấy:
+ Các biến độc lập TCTRit, LOANTAit, PROVILOANit tác động ngược chiều đến ROAit.
+ Các biến độc lập còn lại tác động cùng chiều đến ROAit.
+ Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (tự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình) do các hệ số tương quan có giá trị khá thấp (cao nhất là 0.4178, chuẩn so sánh theo Farrar & Glauber (1967) là 0.8).
Kết quả tương quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam ngoại trừ biến LOANTAit.
Bảng 4.3. Tương quan giữa các biến trong mơ hình phân tích 1
Variable ROA TCTR LOANTA ETA PROVILOAN GDP
ROA 1.0000 TCTR -0.6891 1.0000 LOANTA -0.5139 0.4057 1.0000 ETA 0.3932 -0.2389 -0.2759 1.0000 PROVILOAN -0.3286 -0.0331 0.2716 -0.3106 1.0000 GDP 0.4151 -0.4178 -0.2225 0.1830 -0.1665 1.0000
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
4.5.1.2.Kết quả hồi qui OLS với ROA
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy OLS với biến ROA
Các biến Hệ số hồi quy Giá trị t Mức ý nghĩa
TCTR -.0286037 -5.91 0.000 LOANTA -.0089929 -1.79 0.078 ETA .01847 1.38 0.174 PROVILOAN -.2055111 -2.88 0.006 GDP .0441909 0.86 0.393 _cons .0287333 5.42 0.000 R2 điều chỉnh = 60.8%
Kết quả chạy hồi quy các biến độc lập với biến phụ thuộc là ROA được thể hiện trong bảng 4.4. Theo đó, ở mức ý nghĩa 10% có ba biến tác động có ý nghĩa đến ROA đó là tỷ lệ chi phí trên doanh thu, tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản và tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ. Hai biến vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và GDP tác động khơng có ý nghĩa thống kê lên ROAit.
Hệ số R2 điều chỉnh tương đối cao và bằng 60.8% cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì các biến độc lập có trong mơ hình giải thích được 60.8% sự biến thiên về mặt trung bình của ROA. Đây là kết quả tương đối tốt. Tuy nhiên ta cần kiểm định lại mơ hình hồi quy để xem các kết quả thu được có tuyến tính, ko chệch và hiệu quả hay khơng.
4.5.1.3.Kiểm định các giả thuyết hồi quy
+ Đa cộng tuyến:
Hệ số VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 5 (theo bảng 4.5) nên hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng hay khơng có hiện tượng đa cộng tuyến hồn hảo trong mơ hình hồi qui OLS.
Bảng 4.5. Hệ số VIF của mơ hình 1
Variable VIF 1/VIF
TCTR 1.50 0.667752 LOANTA 1.34 0.744808 GDP 1.26 0.792110 PROVILOAN 1.24 0.803737 ETA 1.20 0.830254 Mean VIF 1.31
+ Phương sai của sai số không đổi:
Để kiểm định hiện tượng phương sai sai số không đổi ta sử dụng kiểm định White. Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định White cho kết quả là: Prob = 0.0113 (Bảng 4.6). Do, Prob < 5% nên ta bác bỏ giả thuyết H0 hay có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.6. Kiểm định White của mơ hình 1
White’s test for Ho: Homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
Chi2 (20) = 37.14
Prob > chi2 = 0.0113
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
+ Kiểm định hiện tượng tự tương quan:
Sử dụng kiểm định Wooldridge cho kết quả là: Prob = 0.2029. Với mức ý nghĩa alpha = 10% do Prob > 10% nên chấp nhận giả thuyết H0 hay khơng có sự tự tương quan (Bảng 4.7).
Bảng 4.7. Kiểm định Wooldridge của mơ hình 1.
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F (1, 7) = 1.973
Prob > F = 0.2029
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Tổng hợp kết quả kiểm định:
Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng và khơng có sự tự tương quan. Tuy vậy, mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi. Hiện tượng này sẽ làm cho các ước
lượng thu được bằng các phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Do vậy, tác giả dùng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
4.5.1.4.Kết quả hồi quy FGLS với ROA
Kết quả hồi quy ROA theo phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi được thể hiện trong bảng 4.8.
Bảng 4.8. Kết quả hồi quy FGLS với ROA
ROA Hệ số hồi
quy
Độ lệch
chuẩn
Z P > │z│ Khoảng tin cậy (95%)
TCTR -.0300117 .0041818 -7.18 0.000 -.0382079 -.0218155 LOANTA -.0133418 .0041109 -3.25 0.001 -.0213991 -.0052845 ETA .0151939 .0110289 1.38 0.168 -.0064223 .03681 PROVILOAN -.1779302 .0633819 -2.81 0.005 -.3021565 -.053704 GDP .0457361 .0403249 1.13 0.257 -.0332992 .1247715 _cons .0314462 .0040313 7.80 0.000 .0235451 .0393473
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Như vậy, với biến phụ thuộc là ROAit, sau khi dùng phương pháp FGLS thì kết quả thu được như sau:
ROAit = 0.0314 - 0.03 TCTRit - 0.0133 LOANTAit - 0.1779 PROVILOANit + εit
+ Nhân tố chi phí trên doanh thu có tác động ngược chiều với ROA với hệ số ước lượng là -0.03 ở mức ý nghĩa 1%. Điều này phù hợp với kì vọng của tác giả cũng như các nghiên cứu trước đó. Có thể thấy chi phí là một yếu tố quan trọng trong việc thúc đẩy lợi nhuận ngân hàng. Muốn đạt lợi nhuận càng cao thì càng phải tiết giảm chi phí trên mỗi một đồng doanh thu thu được.
+ Nhân tố dư nợ trên tổng tài sản cũng xác định có ảnh hưởng ngược chiều đến ROA ở mức ý nghĩa 1%. Điều này ngược lại với dự đốn của tác giả có nghĩa rằng cho vay nợ nhiều đem lại lợi nhuận cao. Mặc dù hoạt động cho vay là hoạt động chính đem lại thu nhập cho các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Tuy nhiên nếu cho vay tràn lan, khơng kiểm sốt mức độ rủi ro của khoản vay thì những khoản vay này có thể biến thành nợ xấu và làm sụt giảm lợi nhuận của đơn vị cho vay.
+ Nhân tố dự phòng trên tổng dư nợ có tác động ngược chiều lên ROA ở mức ý nghĩa 1%. Điều này phù hợp với kì vọng của tác giả và các kết quả nghiên cứu trước đó. Hay với các khoản vay càng rủi ro, trích dự phịng càng nhiều thì ROA càng giảm.
+ Với bộ dữ liệu thu thập được, các nhân tố vốn chủ sở hữu trên tổng tài
sản và GDP tác động khơng có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
4.5.2.Mơ hình 2: Hồi quy với ROE
4.5.2.1.Phân tích tương quan
Dựa trên bộ dữ liệu gồm 64 quan sát trong khoảng thời gian từ 2007 đến 2014 cho kết quả tương quan giữa các biến (theo bảng 4.9) như sau:
+ Biến độc lập GDPt tác động cùng chiều đến ROEit.
+ Các biến độc lập còn lại tác động ngược chiều đến ROEit.
+ Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (tự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình) do các hệ số tương quan có giá trị khá thấp (cao nhất là
0.4178, chuẩn so sánh theo Farrar & Glauber (1967) là 0.8).
Biến ROE TCTR LOANTA ETA PROVILOAN GDP ROE 1.0000 TCTR -0.5372 1.0000 LOANTA -0.3180 0.4057 1.0000 ETA -0.2759 -0.2389 -0.2759 1.0000 PROVILOAN -0.0749 -0.0331 0.2716 -0.3106 1.0000 GDP 0.3179 -0.4178 -0.2225 0.1830 -0.1665 1.0000
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
4.5.2.2.Kết quả hồi qui OLS với ROE
Bảng 4.10. Kết quả hồi qui OLS với ROE
Các biến Hệ số hồi quy Giá trị t Mức ý nghĩa
TCTR -.3491663 -5.19 0.000 LOANTA -.1094935 -1.57 0.122 ETA -1.035375 -5.54 0.000 PROVILOAN -1.994425 -2.01 0.049 GDP .8224481 1.15 0.255 _cons .4350511 5.90 0.000 R2 điều chỉnh = 51.12%
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Kết quả chạy hồi quy OLS các biến độc lập với biến phụ thuộc ROEit được thể hiện trong bảng 4.10. Theo đó, ở mức ý nghĩa 10% có ba biến tác động có ý nghĩa đến ROE đó là tỷ lệ chi phí trên doanh thu, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và tỷ lệ
dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ. Hai biến tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và GDP tác động khơng có ý nghĩa thống kê lên ROE.
Hệ số R2 điều chỉnh tương đối cao và bằng 51.12% cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi thì các biến độc lập có trong mơ hình giải thích được 51.12% sự biến thiên về mặt trung bình của ROE.
4.5.2.3.Kiểm định các giả thuyết hồi quy
+ Đa cộng tuyến:
Bảng 4.11. Hệ số VIF của mơ hình 2
Variable VIF 1/VIF
TCTR 1.50 0.667752 LOANTA 1.34 0.744808 GDP 1.26 0.792110 PROVILOAN 1.24 0.803737 ETA 1.20 0.830254 Mean VIF 1.31
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Bảng 4.11 thể hiện hệ số VIF trong mơ hình hồi quy OLS của biến phụ thuộc ROE. Theo đó, VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đánh giá là khơng nghiêm trọng (Gujrati, 2003) hay không có đa cộng tuyến hồn hảo trong mơ hình hồi quy OLS với biến phụ thuộc là ROE.
Để kiểm định hiện tượng phương sai sai số không đổi ta tiếp tục sử dụng kiểm định White. Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định White cho kết quả là: Prob = 0.0008 (theo Bảng 4.12)
Vậy, Prob < 1% nên ta bác bỏ giả thuyết H0 hay đồng nghĩa với việc có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.12. Kiểm định White của mơ hình 2
White’s test for Ho: Homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
Chi2 (20) = 46.16
Prob > chi2 = 0.0008
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
+ Kiểm định hiện tượng tự tương quan:
Tác giả tiếp tục sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy OLS. Kết quả thu được thể hiện trong bảng 4.13.
Bảng 4.13. Kiểm định Wooldridge của mơ hình 2
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F (1, 7) = 7.958
Prob > F = 0.0257
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0.0257 Vậy, Prob < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 hay đồng nghĩa với việc mơ hình có sự tự tương quan giữa các sai số.
Sau khi chạy hồi quy OLS với biến phụ thuộc ROEit và kiểm định từng phần, tác giả nhận thấy: mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy vậy, mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi và có sự tự tương quan. Hiện tượng này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng các phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Do vậy, tác giả dùng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả (theo Wooldridge (2002).
4.5.2.4.Kết quả hồi quy FGLS với ROE
Sau khi chạy hồi quy với biến phụ thuộc là ROEit bằng phương pháp FGLS nhằm khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan để đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả, ta thu được kết quả như trong bảng 4.14.
Bảng 4.14. Kết quả hồi quy FGLS với ROE
ROE Hệ số hồi
quy
Sai số chuẩn
Z P > │z│ Khoảng tin cậy 95%
TCTR -.3080075 .0596943 -5.16 0.000 -.4250062 -.1910089 LOANTA -.1219538 .0555155 -2.20 0.028 -.2307622 -.0131453 ETA -.9193408 .1794956 -5.12 0.000 -1.271146 -.5675358 PROVILOAN -1.9628 .9141888 -2.15 0.032 -3.754577 -.1710224 GDP .8465876 .4297114 1.97 0.049 .0043689 1.688806 _cons .4138558 .0501039 8.26 0.000 .315654 .5120576
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm Stata.
Từ bảng số liệu 4.14 ở trên, ta có kết quả mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến ROEit như sau:
ROEit = 0.4139 - 0.3080 TCTRit - 0.1219 LOANTAit - 0.9193 ETAit - 1.9628 PROVILOANit + 0.8466 GDPt + εit
+ Nhân tố chi phí trên doanh thu tương quan âm với ROE ở độ tin cậy rất cao là 99%. Điều này đúng với kì vọng của tác giả và phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước.
+ Nhân tố dư nợ trên tổng tài sản cũng có tương quan âm với ROE ở độ tin cậy 95%. Tuy nhiên, chiều tương quan lại trái với kì vọng của tác giả. Như vậy tại thị trường Việt Nam thì bộ dữ liệu phản ánh sự tăng lên trong dư nợ làm giảm lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu của các ngân hàng. Điều này có thể do các ngân hàng Việt Nam chưa kiểm soát tốt các khoản cho vay dẫn đến việc gia tăng dư nợ cũng đồng nghĩa với gia tăng rủi ro mất vốn, không trả được nợ và làm ảnh hưởng xấu đến lợi nhuận.
+ Nhân tố vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cũng có tác động ngược chiều lên ROE ở mức ý nghĩa rất cao là 1%. Điều này có thể là do khi tỷ lệ vốn chủ sở
hữu trên tổng tài sản tăng đồng nghĩa với việc vốn chủ sở hữu tăng, lợi nhuận sau thuế có thể khơng tăng kịp tốc độ tăng của vốn chủ sở hữu, hoặc sự gia tăng trong vốn chủ sở hữu không tỷ lệ thuận với gia tăng trong trình độ quản lý, sử dụng vốn dẫn đến ROE giảm.
+ Nhân tố dự phòng trên tổng dư nợ có tác động ngược chiều và hệ số tác động lớn nhất đến biến ROE ở mức ý nghĩa 5%. Tác động này phù hợp với kì vọng của tác giả và của các nghiên cứu trước đó. Điều này thể hiện dự phịng càng nhiều thì lợi nhuận càng giảm. Và nhân tố này cũng là nhân tố quan trọng nhất trong số các nhân tố có ảnh hưởng đến lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu.
+ Nhân tố GDP có tương quan cùng chiều với ROE đúng theo dự đoán của
tác giả. Thật vậy nền kinh tế càng tăng trưởng thì có càng nhiều cơ hội cho vay tốt, đơn vị đi vay cũng dễ dàng sản xuất kinh doanh để trả nợ cho ngân hàng từ đó hoạt động ngân hàng được thuận lợi hơn, các hoạt động tín dụng có thể đạt được hiệu quả cao và đem lại lợi nhuận.
4.6.Thảo luận kết quả nghiên cứu
4.6.1.Biến tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ
Đây là biến có ảnh hưởng ngược chiều và mạnh nhất trong cả hai mơ hình hồi qui với ROA và ROE ở mức ý nghĩa cao. Như vậy chấp nhận giả thiết H4.
Chiều tác động của tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ đồng nhất với các kết quả nghiên cứu của Sufian (2011), Alexio và Sofoklis (2009) và Alper và Abbar (2011). Mối tương quan này cũng phù hợp với tình hình lợi nhuận các ngân hàng trong thời gian qua khi mà từ năm 2012 đến nay, nền kinh tế bất ổn do suy thối, tình hình sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp bị đình trệ khiến cho chất lượng tín dụng của các ngân hàng thương mại bị ảnh hưởng nghiêm trọng. Cùng với sự leo thang của nợ xấu, việc trích lập dự phịng để đảm bảo hoạt động tín dụng được an tồn thì lợi nhuận của các ngân hàng thương mại bị bào mòn một cách nhanh chóng.
Bởi vì biến dự phịng rủi ro tín dụng có ảnh hưởng lớn nhất đến tỷ suất lợi nhuận của ngân hàng cho nên mọi giải pháp để gia tăng lợi nhuận cần tập trung ngay vào việc xử lý nợ xấu và đảm bảo chất lượng tín dụng cho các khoản vay mới.