2.6.1.1. Chọn biến độc lập
Mục tiêu của việc phân tích là xác định các tổ hợp biến độc lập có khả năng phân biệt tốt nhất giữa xếp hạng năng lực tài chính nội tại của một NHTM Việt Nam là
mạnh hay yếu. Bài nghiên cứu xử dụng phương thức phân tích từng biến một bằng
phương pháp từng bước (stepwise method) nhằm xem xét ý nghĩa thống kê của các biến tài chính này đến kết quả xếp hạng năng lực tài chính nội tại Moody đối với các NHTM Việt Nam. Với mức ý nghĩa 5%, chỉ có duy nhất biến PL được chấp nhận với ý nghĩa thống kê cao (mức ý nghĩa 0,44%), còn các biến còn lại đều bị bác bỏ với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 2.14: Khả năng phân loại năng lực tài chính của các biến
Tests of Equality of Group Means
Wilks' Lambda F Sig.
1 NPL 0.8932 2.2723 0.1482 2 BDEP 0.8453 3.4783 0.0777 3 LA 0.9236 1.5722 0.2251 4 LD 0.9082 1.9204 0.1819 5 PL 0.6455 10.4338 0.0044 6 NIA 0.9999 0.0017 0.9679 7 CED 0.9995 0.0101 0.9209 8 EA 0.9884 0.2221 0.6428 9 EI 0.9949 0.0979 0.7578 10 EBITDAA 0.9816 0.3568 0.5573 11 PATA 0.9059 1.9727 0.1763 12 DCA 0.9966 0.0639 0.8032 13 CEA 0.9954 0.0884 0.7694 14 ROAA 0.9059 1.9727 0.1763
Nguồn: kết quả phân tích hồi quy Dựa vào kết quả trên, ta thực hiện chạy lại mơ hình phân tích biệt số với một biến độc lập duy nhất là PL và biến phụ thuộc là Ratings.
Bảng 2.15: Khả năng phân loại năng lực tài chính của biến PL
Tests of Equality of Group Means
Wilks' Lambda F Sig.
1 PL 0.6455 10.4338 0.0044
Nguồn: kết quả phân tích hồi quy Kết quả chạy phân tích biệt số với một biến độc lập PL lần nữa cho thấy mức ý nghĩa của biến PL thấp hơn 5% và giá trị F cho biết biến này có tác động đáng kể trong việc phân biệt xếp hạng năng lực tài chính nội tại của các NHTM Việt Nam theo kết quả xếp hạng của Moody.
Do đó mơ hình phân tích biệt số sẽ chỉ sử dụng một biến độc lập là PL cùng
với biến phụ thuộc Ratings.
2.6.1.2. Kết quả chạy mơ hình i. Xác định hàm phân tích
Kết quả chạy phân tích hàm một biến độc lập PL như sau:
Bảng 2.16: Kết quả ước lượng
Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % Canonical Correlation 1 0.5491 100 100 0.5954
a. First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis.
Nguồn: kết quả phân tích hồi quy Vì nghiên cứu chỉ phân tích ảnh hưởng của các yếu tố dựa trên hai biểu hiện
của biến phụ thuộc: năng lực tài chính mạnh và năng lực tài chính yếu nên chỉ có 1
hàm phân biệt được ước lượng. Cột cuối cùng trong bảng 2.16 cho ta thấy hệ số tương quan canonical có giá trị là 0,5954. Bình phương của hệ số tương quan canonical = (0,5954)2= 0,3545 cho thấy 35,45% biến phụ thuộc Ratings (Y) được giải thích bởi mơ hình này. Khả năng giải thích của mơ hình là khơng cao.
Bảng 2.17: Bảng ý nghĩa mơ hình
Wilks' Lambda
Test of Function(s) Wilks' Lambda Chi-square df Sig.
1 0.6455 8.0975 1 0.0044
Kết quả hệ số Wilks Lambda 0,6455 chỉ ra rằng khả năng phân biệt kết quả
xếp hạng sức mạnh tài chính của một NHTM Việt Nam là mạnh hay yếu của mơ hình
là 35,45% (=1- 0,6455). Với mức ý nghĩa 0,44%, nên có thể kết luận sự phân biệt có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, và có thể tiến hành giải thích kết quả.
Tầm quan trọng của các biến được thể hiện qua độ lớn trị tuyệt đối của hệ số
chuẩn hóa. Các biến có trị tuyệt đối hệ số chuẩn hóa càng lớn thì càng đóng góp nhiều
hơn vào khả năng phân biệt của hàm
Bảng 2.18: Hệ số phân biệt
Canonical Discriminant Function Coefficients
Function 1
PL 245.76
(Constant) -3.80
Unstandardized coefficients
Nguồn: kết quả phân tích hồi quy Bảng 2.18 trình bày các hệ số của hàm phân biệt cho thấy khả năng xác định
xếp hạng sức mạnh tài chính của biến PL. Hàm số này được dùng để xây dựng cơng
thức dự đốn xếp hạng sức mạnh tài chính nội tại của các NHTM Việt Nam.
Cơng thức hàm phân biệt xếp hạng năng lực tài chính nội tại của các NHTM Việt Nam là P = -3,80 +245,76(PL).
Bảng 2.19: Biệt số trung bình nhóm
Functions at Group Centroids
Ratings Function
1
0 0.3940
1 -1.2609
Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means
Nguồn: kết quả phân tích hồi quy Hệ số trong bảng 2.19 thể hiện giá trị của hàm phân biệt tại trung bình nhóm. Nhóm có Ratings 0, tức được xếp hạng sức mạnh tài chính nội tại yếu có giá trị trung bình nhóm là 0,3940, trong khi nhóm có xếp hạng sức mạnh tài chính nội tại mạnh (Ratings 1) có giá trị trung bình nhóm là âm 1,2609. Hệ số này cho ta thấy đối với các ngân hàng có kết quả xếp hạng sức mạnh tài chính nội tại mạnh thì giá trị hàm phân biệt của nó sẽ xoay quanh giá trị âm 1,2609, cịn các ngân hàng có kết quả xếp hạng
sức mạnh nội tại yếu thì kết quả hàm phân biệt sẽ xoay quanh giá trị 0,3940. Điều này
giúp ta có cơng cụ nhằm dự đốn được kết quả xếp hạng năng lực tài chính của ngân hàng khi có dữ liệu tài chính đầu vào.
Hệ số phân biệt của biến PL lớn (245,76) cho thấy tỷ lệ dự phịng trên dư nợ tín dụng có ảnh hưởng mạnh đến kết quả xếp hạng năng lực tài chính của các NHTM Việt Nam. Dựa trên kết quả hàm phân tích biệt số và giá trị biệt số trung bình nhóm, ta có thể thấy được khi tỷ lệ dự phịng trên tổng dư nợ tín dụng có giá trị tuyệt đối càng
lớn thì kết quả đánh giá năng lực tài chính của ngân hàng càng đi về nhóm có năng lực
tài chính yếu, với hệ số Ratings dương.
Trong phương pháp phân tích biệt số, các dữ liệu được chi thành hai phần: mẫu phân tích dùng để ước lượng và mẫu kiểm tra để thử nghiệm lại kết quả phân loại.
Trong trường hợp này, hai nhóm xếp hạng được xem như mẫu đại diện, do đó việc xác
định giá trị phân biệt nhóm sẽ tính theo tỷ trong của hai nhóm trong mẫu phân tích.
ZCE = N0Z0+ N1Z1 (2.1) N0+N1
Trong đó:
ZCE: Điểm phân biệt giữa hai nhóm
N0: Số lượng ngân hàng có ratings 0 trong mẫu phân tích N1: Số lượng ngân hàng có ratings 1 trong mẫu phân tích Z0:Giá trị trung bình của nhóm 0
Z1:Giá trị trung bình của nhóm 1 Áp dụng cơng thức (2.1), ta có giá trị
ZCE = 16*0,3940 + 5*(-1,2609) = 0,0000 16+5
Các quan sát có thể được phân loại kết quả xếp hạng năng lực tài chính ngân hàng dựa trên điểm phân biệt nhóm trên.
Dựa trên biệt số trung bình nhóm thể hiện trong bảng 2.19, ta thấy các ngân
hàng có điểm của hàm phân tích biệt số lớn hơn 0 sẽ được phân loại là ngân hàng có Ratings = 0, tức ngân hàng có năng lực tài chính nội tại yếu và các ngân hàng có điểm
của hàm phân tích biệt số nhỏ hơn 0 sẽ được phân loại là ngân hàng có Ratings = 1, tức
ngân hàng có năng lực tài chính nội tại mạnh.
Điểm phân tích biệt số của ngân hàng sẽ được xác định dựa theo công thức
ii. Kết quả phân loại của hàm phân tích
Nghiên cứu sử dụng đủ 34 mẫu quan sát, chiếm tỷ lệ 100% dữ liệu nghiên cứu
đưa ra ban đầu. (Xem Phụ lục 7).Các mẫu quan sát được sử dụng là mẫu có đầy đủ các
thông tin cần thiết cho việc chạy phân tích biệt số.
Trong số mẫu quan sát ban đầu, tỷ lệ các quan sát có Ratings 0, tức được xếp loại yếu, là 70,59% và tỷ lệ Ratings 1, được xếp loại mạnh, là 29,41%. Cịn trong 21
mẫu phân tích đã được sử dụng, số lượng quan sát có Ratings 0 là 16, số quan sát có
Ratings 1 là 5.(Xem Phụ lục 7)
Bảng kết quả phân loại (Xem Phụ lục 7) cho ta thấy xác xuất mơ hình phân
tích biệt số phân loại đúng các mẫu quan sát trong mơ hình. Tỷ lệ quan sát Ratings 0
của tổng thể là 70,59%, tỷ lệ Ratings 1 của tổng thể là 29,41%. Đối với mẫu phân tích
bao gồm 21 quan sát, tỷ lệ phân loại đúng của mơ hình là 81,00%. Cịn trong mẫu kiểm tra độc lập, tỷ lệ phân loại đúng là 76,90%. Dựa theo tỷ lệ quan sát của hai nhóm mẫu, ta thấy tỷ lệ trung bình mà mơ hình đưa ra kết quả xếp hạng đúng là 79,41%. Do chỉ có hai loại xếp hạng sức mạnh tài chính, nên có thể thấy mơ hình phân tích biệt số này giúp cải thiện xác xuất phân biệt đúng kết quả xếp hạng được 29,41%.