CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
d) Tăng trưởng kinh tế Việt Nam lập kỷ lục trong 10 năm
Hình ảnh 4. 1: Tăng trưởng GDP của Việt Nam so với một số khu vực khác từ 2012 - 2017
ROA TETA CR LN_SIZE GDP INF ROA 1 TETA 0.3096*** 1 CR -0.0675 -0.1289*** 1 LN_SIZ E -0.1546*** -0.6108*** 0.3288*** 1 GDP -0.0721 -0.1666*** -0.1321* 0.2445** 1 INF 0.2951*** 0.1515*** 0.0176** -0.2900 -0.2180*** 1 Ghi chú (***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%)
B iảng 4. 6: rận uan mô h 2___________________ Biểu đồ 4. 3: Tăng trưởng GDP của Việt Nam giai đoạn 2008 - 2017
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Tăng trưởng kinh tế trong quý IV/2017 lập kỷ lục trong vịng 10 năm qua ở mức 7,65%, góp phần đưa GDP cả năm lên 6,81% - vượt mục tiêu đề ra của Chính phủ (6,7%) cũng như các dự báo trước đó của các tổ chức nghiên cứu trong và ngồi nước và là mức tăng trưởng cao nhất từ năm 2008 tới nay.
Có được kết quả này là nhờ ngành cơng nghiệp chế biến chế tạo tăng trưởng sản xuất ở mức cao 14,5%, để vừa bù đắp cho mức sụt giảm sâu 7,1% của ngành khai khoáng, vừa thúc đẩy chỉ số sản xuất của ngành cơng nghiệp nói chung. Bên cạnh đó, chỉ số nhà quản trị mua hàng (PMI) cũng được tăng hạng lên trung bình 52,6 điểm trong năm 2017, là mức cao nhất trong 5 năm vừa qua, cho thấy sức khỏe của lĩnh vực sản xuất đã ngày càng được cải thiện.
Ngoài ra, ngành dịch vụ tiếp tục tăng trưởng rất khả quan ở mức 7,44% (cao nhất từ năm 2011 trở lại đây) do lòng tin người tiêu dùng được cải thiện. Trong đó, hoạt động bán lẻ chiếm 75% trong tổng thương mại có tốc độ tăng trưởng cao nhất trong 3 năm qua ở mức 10,89%, dịch vụ lưu trú ăn uống chiếm 12% cũng tăng trưởng rất tích cực.
Cuối cùng, ngành nông lâm thủy sản tiếp tục phục hồi nhờ định hướng đúng đắn trong việc chuyển đổi từ trồng lúa sang ni trồng thủy sản. Vì vậy, mặc dù hoạt động nơng nghiệp gặp rất nhiều khó khăn do điều kiện thời tiết bất lợi nhưng vẫn khơng vì thế mà làm giảm tốc độ tăng trưởng của ngành nông lâm thủy sản.
So với các khu vực khác trên toàn cầu trong năm 2017, tăng trưởng GDP của Việt
43
Nam lần đầu tiên ghi nhận sự nổi trội hơn so với mức trung bình của các thị trường mới
nổi tại châu Á (6,48%) và tiếp tục có sự chênh lệch lớn hơn so với các quốc gia trong
nhóm ASEAN-5 (5,22%) cũng như các nền kinh tế mới nổi (4,64%).
4.2. Phân tích và thảo luận nghiên cứu
4.2.1. Ma trận tương quan mơ hình nghiên cứu
Để xác định mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình, đề tài sử dụng phân tích hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc với nhau.
ROE 1 TETA -0.2145*** 1 CR -0.0056 -0.1289*** 1 LN_SIZ E 0.2470*** -0.6108*** 0.3288** * 1 GDP 0.0180 -0.1666*** -0.1321* 0.2445** 1 INF 0.2580*** 0.1515*** 0.0176** -0.2900 -0.2180*** 1 Ghi chú (***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%)
VIF Mơ hình 1 Mơ hình 2 ROA/ROE 1.22 125 TETA 178 1.62 CR 1.22 123 LN_SIZE 2.05 218 GDP Ẽ14 1.15 INF 1.24 1.31 Trung bình VIF 1.44 1.46
Nguồn: Kết quả từ phần mềm stata
Kết quả phân tích ma trận hệ số tương quan qua bảng 4.5 và 4.6 cho thấy, các biến phụ thuộc đều có quan hệ tương quan với các biến độc lập ở mức độ khác nhau. Kết quả bảng hệ số tương quan giữa các biến cho thấy mối quan hệ giữa các biến đều ở mức cho phép. Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan của các biến đều nhỏ hơn 0.7. Trong đó, hệ số tương quan cao nhất là 0.6108 giữa LN_SIZE và TETA, hệ số tương quan này cho tác giả một sự nghi ngờ về cộng tuyến giữa LN_SIZE và TETA. Sự nghi ngờ cộng tuyến sẽ được xác định rõ trong kiểm định cộng tuyến VIF.
4.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến - VIF
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau. Sự xuất hiện của hiện tượng này có thể dẫn đến việc các ước lượng OLS và sai số chuẩn trở nên vô cùng nhạy cảm với bất kỳ sự thay đổi nhỏ nào của số liệu, dẫn đến việc ước lượng khoảng tin cậy khơng cịn chính xác. Do đó, tác giả đã sử dụng kiểm định VIF với câu lệnh: VIF để xác định xem mơ hình có gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến hay không.
Các biến OLS FEM REM
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 1 Mơ hình 2
TETA 0.0456*** -0.0949 0.03616** -0.3861*** 0.0366*** -0.3031** (0.000) (0.389) (0.017) (0.004) (0.002) (0.013) CR -0.0662 -1.193** -0.0233 -0.7734 -0.0347 -0.869 (0.231) (0.043) (0.671) (016) (0.512) (0.107) LN_SIZ E 0.00202** 0.0435*** -0.00138 -0.0126 0.00047 0.0135 (0.049) (0.000) (0.481) (0.518) (0.738) (0.366) GDP -0.00357 -0.244 0.0517 0.539 0.0207 0.129 (0.963) (0.765) (0.481) (0.462) (0.764) (0.854) INF 0.0227*** 0.3111*** 0.01791** 0.236*** 0.0207*** 0.275*** (0.000) (0.000) (0.001) (0.000) (0.000) (0.000)
Ghi chú ***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10% (..) giá trị p-value
Nguồn: Kết quả từ phần mềm stata
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của tất cả các biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ hơn 101 nên hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng, không gây ảnh hưởng lớn đến kết quả hồi quy.
4.2.3. Phân tích hồi quy a) Ket quả hồi quy
Kiểm
định Pooled OLS và FEM FEM và REM
F-test F(19, 175) = 4.64 Prob > F = 0.0000
Hausman Chi2(5) =2.46
Prob>chi2 = 0.7828
Kết luận Chọn FEM Chọn REM
Nguồn: Kết quả tính tốn trên Stata
b) Phân tích kết quả hồi quy
Theo bảng 4.8, ta có các kết quả hồi quy theo các mơ hình khác nhau: - Theo mơ hình OLS:
• Ở mơ hình 1: Các biến độc lập CR, GDP khơng có ý nghĩa thống kê, biến LN_SIZE được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc ROA ở mức 5%, biến INF , TETA được chấp nhận để giải thích ở mức 1%. Và các biến TETA, INF có mối quan hệ tương quan dương với ROA.
• Ở mơ hình 2: Các biến độc lập TETA,GDP khơng có ý nghĩa thống kê, biến CR được chấp nhận giải thích cho biến ROE ở mức 5%, 2 biến còn lại là LN_SIZE và INF được chấp nhận giải thích ở mức 1%. Các biến LN_SIZE, INF có quan hệ tương quan dương, biến CR có quan hệ tương quan âm với ROE.
- Theo mơ hình FEM:
• Ở mơ hình 1: Các biến độc lập CR, LN_SIZE,GDP thì khơng có ý nghĩa thống kê . Các biến TETA,INF có ý nghĩa thống kê.và có ý nghĩa thống.kê trong việc giải thích sự thay đổi của biến phụ.thuộc ROA với mức ý nghĩa 5%. Và các biến TETA, INF có quan hệ tương quan dương với ROA.
• Ở mơ hình 2, các biến giải thích cho ROE được là TETA và INF với mức ý nghĩa 1%, trong khi đó các biến CR,LN_SIZE,GDP khơng có ý nghĩa. Biến TETA có mối quan hệ tương quan âm , biến INF có quan hệ tương quan dương tới ROE.
- Theo mơ hình REM:
• Ở mơ hình 1 các biến CR,LN_SIZE,GDP khơng có ý nghĩa thống kê để giải thích sự phụ thuộc của ROE, trong khi các biến TETA và INF có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Và các biến TETA, INF có quan hệ tương quan dương với ROA.
• Ở mơ hình 2, các biến độc lập CR, LN_SIZE, GDP khơng có ý nghĩa thống kê, và biến TETA và INF có ý nghĩa trong thống kê trên mơ hình với mức ý nghĩa lần lượt là 5% và 1%. Biến TETA có mối quan hệ tương quan âm , biến INF có quan hệ tương quan dương tới ROE.
4.2.4. Kiểm định các giả thuyết hồi quy mơ hình nghiên cứu
• Kiểm định lựa chọn mơ hình
Kiểm định Pooled OLS và FEM FEM và REM F-test F(19,175) = 6.43 Prob > F = 0.0000 Hausman Chi2(5) = 6 Prob>chi2 = 0.3063
Ket luận Chọn FEM Chọn REM
Nguồn: Kết quả từ phần mềm stata
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
Mơ hình 1 Mơ hình 2
chi2 (20) = 54.83 chi2 (20) = 86.25 Prob > chi2 = 0.0000 Prob > chi2 = 0.0000
H0: no first-order autocorrelation
Mơ hình 1 Mơ hình 2
F( 1, 19) = 3.885 F( 1, 19) = 21.345 Prob > F = 0.0635 Prob > F = 0.0002
Nguồn: Kết quả từ phần mềm stata
Khi thực hiện phân tích hồi quy cho cả hai biến phụ thuộc ROA, ROE, kết quả bảng cho thấy giữa lựa chọn mơ hình Pooled OLS và mơ hình FEM thì mơ hình FEM phù hợp hơn, giữa lựa chọn mơ hình FEM và REM thì REM phù hợp hơn.
Như vậy, trong ba mơ hình OLS, FEM, REM khi hồi quy dữ liệu bảng thì mơ hình REM phù hợp nhất với tổng thể số liệu nghiên cứu các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của các các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008 - 2017.
• Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Một trong các giả định quan trọng khi thực hiện hồi quy tuyến tính đa biến là giả định phương sai của sai số khơng đổi (hay cịn gọi là phương sai đồng nhất). Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi, kết quả của phương trình hồi quy thu được khi sử dụng phương pháp OLS khơng cịn chính xác, từ đó dẫn đến hậu quả đánh giá nhầm chất lượng của phương trình hồi quy.
Như vậy, để xét xem có tồn tại hay khơng hiện tượng phương sai sai số thay đồi, tác giả sẽ tiến hành kiểm định Lagrangian. Với giả thuyết H0: Phương sai sai số đồng nhất/ không đổi.
Bảng 4. 11: Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kiểm định Lagrangian cho kết quả nếu Prob < 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0. Vì
vậy, từ bảng trên ta thấy, mơ hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi với mức ý nghĩa 5%
• Kiểm định tự tương quan
Tự tương quan có thể được định nghĩa như là hiện tượng các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thời gian hoặc khơng gian có mối quan hệ với nhau.
Và nếu giữa các sai số tồn tại sự tương quan thì có thể dẫn đến việc các kết quả ước lượng từ phương pháp OLS khơng cịn độ tin cậy nữa. Bài nghiên cứu này sẽ sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mơ hình với giả thuyết H0: Khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 1.Bảng 4. 12: Kiểm định tự tương quan
Các biến Mơ hình 1 Mơ hình 2 TETA 0.0269** -0.2052** (0.010) (0.038) CR -0.0254 -0.1997 (0.437) (0.591) LN_SIZE 0.0006** 0.0354*** (0.001) (0.000) GDP 0.0234 0.1388 (0.586) (0.798) INF 0.0067** 0.1264*** (0.004) (0.002) Pro > chi2 0.0167 0.0000
Ghi chú ***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10% (..) giá trị p-value
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kiểm định Wooldridge cho kết quả Prob = 0.0635 (ROA) và Prob = 0.0002 (ROE).
Nếu Prob < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, suy ra mơ hình 1 khơng có hiện tượng tự tương quan, mơ hình 2 có hiện tượng tự tương quan bậc 1.
• Tổng hợp kết quả kiểm định
Qua các kết quả kiểm định trên, có thể thấy được mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. Mặc dù vậy, mơ hình lại gặp phải hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Vì em chọn mơ hình REM mà mơ hình bị tự tương quan và phương sai bị vi phạm nên em sẽ dùng phương pháp hồi quy GLS để xử lí phương sai và tự tương quan.
4.2.5. Kết quả ước lượng theo phương pháp GLS
Như đã trình bày ở trên, mơ hình nghiên cứu đã gặp phải các vấn đề về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Tuy không làm thiên lệch kết quả ước lượng của hệ số nhưng những vấn đề này có thể làm kết quả ước lượng khơng còn hiệu quả, đặc biệt là làm cho các sai số chuẩn của hệ số khơng cịn là bé nhất. Và đề khắc phục những khiếm khuyết đó, tác giả sẽ sử dụng ước lượng theo phương pháp GLS đã xử lý vi phạm tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
• Đánh giá kết quả hồi quy ROA
- Ước lượng mơ hình hồi quy cho kết quả giá trị p bằng 0,0000 nhỏ hơn 0,05 nên mơ hình phù hợp.
- Kết quả mơ hình nghiên cứu có phương trình như sau:
Mơ hình 1- ROA:
ROAiJ = -0.0168 + 0.0269 TETAiJ- 0.0254 CRiJ + 0.0006SIZEit +0.0234GDPij + 0.0067 INFit + εij
Mơ hình đưa ra yếu tố TETA, LN_SIZE, INF, GDP có tác động cùng chiều lên ROA và TETA, INF,LN_SIZE đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là 5% .Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ làm cho ROA có xu hướng tăng theo và ngược lại nếu giảm đi sẽ kéo ROA giảm theo. Các biến độc lập CR có tác động ngược chiều lên ROA. Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ làm cho ROA có xu hướng giảm và ngược lại nếu giảm đi sẽ làm cho ROA tăng lên. Ngồi ra, biến cịn lại là GDP,CR khơng có ý nghĩa thống kê.
• Đánh giá kết quả hồi quy ROE
- Kết quả nghiên cứu cho ROE cũng giống như với ROA: giá trị p của mơ hình hồi quy nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Kết quả mơ hình phù hợp và sử dụng được. Mơ hình cũng nói lên được sự tác động của các biến độc lập đến biến ROE.
- Kết quả mơ hình nghiên cứu có phương trình như sau:
Mơ hình 2 - ROE
ROEiJ = -0.1901 - 0.2052 TETAiJ -0.1997CRit + 0.0354 SIZEit + 0.1388 GDPit + 0.1264 INFit + εij
Mơ hình đưa ra yếu tố LN_SIZE, GDP, INF có tác động cùng chiều lên ROE và LN_SIZE,INF có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 0là 1%. Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ làm cho ROE có xu hướng tăng theo và ngược lại nếu giảm đi sẽ kéo ROE giảm theo.Các yếu tố cịn lại TETA, CR đều có tác động ngược chiều lên ROE. Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ làm cho ROE có xu hướng giảm và ngược lại nếu giảm đi sẽ làm cho ROE tăng lên. Trong đó,
TETA với mức ý nghĩa 5% có ý nghĩa thống kê trên mơ hình và biến cịn lại là CR, GDP khơng có ý nghĩa thống kê.
4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Thông qua kết quả nghiên cứu từ mơ hình trên, ta rút ra được một số kết luận sau. Trong giai đoạn 2008-2017, kết quả chạy mơ hình cho thấy tồn tại bằng chứng chứng minh rằng có các nhân tố chủ quan lẫn khách quan tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.
Thứ nhất ,yếu tố quy mô vốn chủ sở hữu - TETA là một trong hai nhân tố chủ
quan ảnh hưởng đến hiệu quả có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của NHTM Việt Nam. Kết quả ảnh hưởng TETA cho ROA là dấu dương (+), còn với ROE là đấu âm(-). Điều này cho thấy, tỷ lệ vốn hóa càng cao thì lợi nhuận trên tổng tài sản càng cao, nhưng lại làm lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu giảm. Nghiên cứu của Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013) cho thấy “ảnh hưởng của tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có quan hệ dương với ROA nhưng âm với ROE khi thực nghiệm với các ngân hàng thương mại Việt Nam”. Với khái niệm cấu trúc vốn trong nghiên cứu này, thì tác giả nhận định là cấu trúc vốn có quan hệ ngược chiều với ROA ,nhưng cùng chiều với ROE.
Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu cho thấy biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tương quan thuận với ROA. Điều này có nghĩa là các ngân hàng có vốn