2.3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng sinh lờ
2.3.3. Phân tích hồi quy và các kiểm nghiệm
Tiếp theo, tác giả xin trình bày kết quả phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính và các kiểm nghiệm về độ tin cậy của kết quả hồi quy.
2.3.3.1. Kết quả phân tích hồi quy đối với biến phụ thuộc ROA.
Bảng 2.8 trình bày kết quả hồi quy tuyến tính đầu tiên của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc ROA. Ta có hàm hồi quy tuyến tính A1 nhƣ sau:
ROA = 0,008 + 0,000SIZE + 0,021CA + 0,003LA – 0,002DP + 0,446NIM + 0,584NM - 0, 021LLP – 0,033NPL – 0,034RGDP – 0,046INF – 0,083RI – 0,018HHI (A1)
Hàm trên cho thấy các biến SIZE, CA, LA, NIM, NM đều có giá trị dƣơng nên tỷ lệ thuận với ROA. Trong khi các biến còn lại là DP, LLP, NPL, RGDP, INF, RI và HHI đều có giá trị âm nên ảnh hƣởng tỷ lệ nghịch. Nhƣng khi xét về mức ý nghĩa Sig trong mơ hình thì chỉ có 3 biến là CA, NIM và NM có độ tin cậy đạt yêu cầu là trên 95%. Ngoài ra biến RI có hệ số Sig 0,1 nên cũng tạm đƣợc chấp nhận.
Tuy nhiên, kết quả của các kiểm nghiệm đối với hàm hồi quy cho thấy đối với kiểm nghiệm về hiện tƣợng tự tƣơng quan thì giá trị hệ số Durbin-Watson ở bảng 2.6 là d = 1,815, giá trị này nằm trong khoảng 1<d<3, nên mơ hình hồi quy (A1) khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan. Bên cạnh đó, kết quả kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mơ hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R2 ở bảng 2.7 chỉ ra độ tin cậy Sig đạt 0.000, nên ta có thể chấp nhận kết quả phân tích R2
cho rằng các biến độc lập của mơ hình có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc ROA. Các biến này giải thích 74% sự thay đổi của ROA trong mơ hình. Đây là một tỷ lệ tƣơng đối cao, cho thấy sự lựa chọn mơ hình để phân tích ROA là đúng đắn.
Cuối cùng là kiểm định về hiện tƣợng đa cộng tuyến với hệ số VIF ở bảng 2.8. Những biến có hệ số VIF > 10 là đã xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Hai biến INF và RI có đều có hệ số VIF > 35 trong khi các biến còn lại đều < 10, do đó hai biến này đã xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến làm cho mơ hình ƣớc lƣợng khơng cịn chính xác. Điều này đã đƣợc dự báo trƣớc ở phần 2.2.2 khi hệ số tƣơng quan giữa hai biến này rất cao khi gần bằng 1. Chính vì vậy một trong hai biến sẽ đƣợc loại
bỏ khỏi mơ hình. Tác giả chọn loại bỏ biến lạm phát INF, giữ lại biến RI để chạy lại mơ hình hồi quy vì trong RI chứa đựng nhiều thơng tin hơn khi bao hàm lãi suất và lạm phát trong năm của nền kinh tế Việt Nam.
BẢNG 2.6: BẢNG TÓM TẮT HÀM HỒI QUY A1 Model R R Square Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square
Change F Change df1 df2 Sig. F Change
1 .860a .740 .712 .003222 .740 26.368 12 111 .000 1.815
a. Predictors: (Constant), HHI, LA, LLP, CA, INF, DP, NM, RGDP, NPL, SIZE, NIM, RI b. Dependent Variable: ROA
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 16.0
Bảng 2.7: KẾT QUẢ KIỂM NGHIỆM ANOVA HÀM HỒI QUY A1
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .003 12 .000 26.368 .000a
Residual .001 111 .000
Total .004 123
a. Predictors: (Constant), HHI, LA, LLP, CA, INF, DP, NM, RGDP, NPL, SIZE, NIM, RI
b. Dependent Variable: ROA
Bảng 2.8: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH CỦA HÀM HỒI QUY A1 Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. 95% Confidence
Interval for B Correlations
Collinearity Statistics B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound Zero-
order Partial Part Tolerance VIF
1 (Constant) .008 .011 .769 .443 -.013 .030 SIZE .000 .001 .034 .473 .637 -.001 .002 -.101 .045 .023 .461 2.169 CA .021 .008 .196 2.740 .007 .006 .037 .356 .252 .133 .455 2.198 LA .003 .003 .060 1.012 .314 -.003 .009 .161 .096 .049 .672 1.488 DP -.002 .003 -.036 -.569 .571 -.008 .004 -.108 -.054 -.028 .582 1.718 NIM .446 .046 .815 9.613 .000 .354 .538 .335 .674 .465 .325 3.074 NM .584 .050 .899 11.783 .000 .486 .682 .369 .745 .570 .402 2.489 LLP -.021 .036 -.036 -.572 .568 -.092 .051 -.033 -.054 -.028 .583 1.715 NPL -.033 .031 -.076 -1.068 .288 -.095 .028 -.276 -.101 -.052 .460 2.174 RGDP -.034 .078 -.035 -.430 .668 -.188 .121 .295 -.041 -.021 .347 2.882 INF -.046 .029 -.461 -1.601 .112 -.104 .011 .064 -.150 -.077 .028 35.395 RI -.083 .050 -.499 -1.660 .100 -.182 .016 -.167 -.156 -.080 .026 38.676 HHI -.018 .026 -.054 -.684 .496 -.069 .034 .179 -.065 -.033 .368 2.714
Sau khi loại bỏ biến INF, mơ hình hồi quy tuyến tính và các kiểm định đƣợc thực hiện lại và cho kết quả nhƣ sau:
- Các kiểm nghiệm về tính chính xác của mơ hình đều đƣợc thỏa mãn, trong đó, kiểm định về hiện tƣợng tự tƣơng quan bằng Durbin-Watson ở bảng 2.9 có giá trị d = 1,820; kiểm định ANOVA ở bảng 2.10 về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể với tập dữ liệu có mức ý nghĩa Sig cao là 0,000, với R2 = 0,734 cho thấy các biến trong mơ hình giải thích đƣợc 73,4% biến động của ROA của các ngân hàng. Chỉ số R-Squared điều chỉnh (Adjusted R Square) là chỉ số đáng tin cậy hơn vì đã loại bỏ sự ảnh hƣởng về số lƣợng biến giải thích trong mơ hình cũng đạt giá trị cao là 70,8%. Cuối cùng, sau khi loại bỏ biến INF, các biến cịn lại trong mơ hình khơng cịn hiện tƣợng đa cộng tuyến, hệ số VIF ở các biến đều < 10 (Bảng 2.11). Bên cạnh đó, hệ số Prob. F(11,113) = 0.25679 > 5% nên mơ hình khơng có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. Vì vậy, kết quả phân tích hồi quy tuyến tính của biến phụ thuộc ROA đạt độ chính xác cao và đáng tin cậy.
- Từ Bảng 2.11 ta có dạng hàm hồi quy tuyến tính A2 nhƣ sau:
ROA = 0,000 + 0,000SIZE + 0,020CA + 0,003LA – 0,003DP + 0,460NIM + 0,598NM – 0,019LLP – 0,039NPL – 0,045RGDP – 0,004RI – 0,018HHI (A2)
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các biến CA, LA, NIM, NM có ảnh hƣởng tỷ lệ thuận với ROA. Hằng số của mơ hình và biến SIZE đều có hệ số là 0.000 nên khơng cịn ảnh hƣởng tới ROA. Các biến còn lại là DP, LLP, NPL, RGDP, RI và HHI đều có hệ số âm nên ảnh hƣởng tỷ lệ nghịch. Tuy nhiên chỉ có ba biến là CA, NIM và NM có ý nghĩa thống kê trong mơ hình với độ tin cậy rất cao là 99%.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu CA có ảnh hƣởng tỷ lệ thuận với tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản của ngân hàng. Với hệ số ảnh hƣởng là 0,02, điều này có nghĩa khi CA tăng thêm 1 đơn vị thì ROA tăng thêm 0,02 đơn vị. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng của tác giả, do trong giai đoạn khảo sát, nhất là trƣớc năm 2011, các NHTM Việt Nam phải liên tục tăng vốn vốn điều lệ theo quy định của Chính phủ. Do đó, ngồi chức năng tăng cƣờng khả năng bảo vệ ngân hàng trƣớc những rủi ro trong quá trình hoạt động, với nguồn vốn tăng thêm có tính ổn định cao này, các NHTM có
thể mở rộng kinh doanh nhƣ nâng cấp công nghệ thiết bị mới, cho vay, đầu tƣ để mang lại lợi nhuận. Không những thế nguồn vốn chủ sở hữu lại có chi phi rẻ nhất (khi chỉ xét về chi phí hoạt động) do tính chất dài lâu của nó, nên đem lại tỷ lệ lợi nhuận rất cao. Kết quả này trùng với kì vọng ban đầu của tác giả. Tuy nhiên, tác dụng của vốn chủ sở hữu chỉ là thứ yếu khi bản chất của NHTM là huy động vốn để cho vay là chính, nên ảnh hƣởng của CA tới ROA khá nhỏ khi hệ số beta - đại diện cho mức độ ảnh hƣởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc - chỉ là 0,185.
Hai biến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) và tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên (NM) có ảnh hƣởng rất lớn đến ROA của ngân hàng với hệ số ảnh hƣởng lần lƣợt là 0,460 và 0,598 và độ tin cậy thống kê gần nhƣ 100%. NIM là chỉ tiêu truyền thống đánh giá thu nhập của ngân hàng, đo lƣờng hiệu quả hoạt động chủ lực là huy động vốn và cho vay. Sự quản lý tốt danh mục cho vay với các khách hàng có thể trả lãi suất tốt nhất, trong khi đó quản lý huy động hiệu quả để có mức chi phí nhỏ nhất sẽ khiến NIM lớn và mang lại lợi nhuận cao cho ngân hàng. Ở khía cạnh vĩ mơ, NIM cịn có thể đƣợc xem xét để đánh giá mức độ cạnh tranh trên thị trƣờng tín dụng ngân hàng. Bảng 2.5 chỉ ra NIM có ý nghĩa thống kê là tƣơng quan tỷ lệ nghịch với HHI với hệ số là -0,360. Trong giai đoạn 2007–2013, cùng với sự cải cách các quy định pháp luật để mở cửa thị trƣờng tài chính, sự độc quyền trong ngành ngân hàng giảm bớt nên hiệu quả hoạt động của các ngân hàng đƣợc nâng cao, đại diện là NIM. Tuy giữa HHI và ROA khơng có ý nghĩa thống kê trong bảng 2.11, nhƣng từ mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa NIM – HHI và NIM – ROA, nên về logic, ta có thể thấy sự liên hệ giữa HHI và ROA, tức là giảm độc quyền và tăng khả năng sinh lời của ngành ngân hàng.
Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên NM cho thấy hai khía cạnh của ngân hàng là các thu nhập ngoài lãi và tất cả chi phí ngồi lãi (trừ chi phí tổn thất tín dụng đƣợc tính riêng ở biến LLP). Tuy nhiên, do các NHTM ở Việt Nam hầu hết phụ thuộc vào thu nhập từ hoạt động tín dụng nên thu nhập từ các hoạt động dịch vụ ngân hàng khác và từ đầu tƣ ít, trong khi các loại chi phí, đặc biệt là chi phí hoạt động rất cao, nên, NM của hầu hết các ngân hàng ở các năm đều âm. Bảng 2.4 chỉ ra NM ở
các ngân hàng có quy mơ nhỏ nhỏ hơn gần gấp 2 lần so với các ngân hàng lớn, chủ yếu vì thu nhập ngồi lãi của các ngân hàng nhỏ rất thấp. Việc kiểm soát tốt NM ở hai khía cạnh là tăng cƣờng thu nhập ngồi lãi và các loại chi phí hoạt động sẽ ảnh hƣởng rất nhiều đến khả năng sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng vì hệ số beta thể hiện mức độ ảnh hƣởng của NM lên ROA đạt mức rất cao là 92%.
Bảng 2.9: BẢNG TÓM TẮT HÀM HỒI QUY A2 Mod Mod el R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .857a .734 .708 .003244 .734 28.139 11 112 .000 1.820 a. Predictors: (Constant), HHI, LA, LLP, CA, RI, DP, NM, RGDP, NPL, SIZE, NIM
b. Dependent Variable: ROA
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 16.0
Bảng 2.10: KẾT QUẢ KIỂM NGHIỆM ANOVA HÀM HỒI QUY A2
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .003 11 .000 28.139 .000a
Residual .001 112 .000
Total .004 123
a. Predictors: (Constant), HHI, LA, LLP, CA, RI, DP, NM, RGDP, NPL, SIZE, NIM b. Dependent Variable: ROA
Bảng 2.11: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH BREUSCH-PAGAN-GODFREY HÀM HỒI QUY A2
F-statistic 1.719952 Prob. F(11,113) 0.25679
Obs*R-squared 39.35214 Prob. Chi-Square(11) 0.2081
Scaled explained SS 80.68196 Prob. Chi-Square(11) 0.0000
Nguồn: Phân tích từ phần mềm Eview 6.0
Bảng 2.12: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH CỦA HÀM HỒI QUY A2
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. 95% Confidence Interval for B Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound Zero-
order Partial Part Tolerance VIF
1 (Constant) .000 .009 -.086 .931 -.019 .018 SIZE .000 .001 .025 .355 .723 -.001 .002 -.101 .034 .017 .463 2.158 CA .020 .008 .185 2.576 .011 .005 .036 .356 .237 .125 .460 2.176 LA .003 .003 .059 1.001 .319 -.003 .009 .161 .094 .049 .672 1.488 DP -.003 .003 -.056 -.887 .377 -.009 .003 -.108 -.084 -.043 .605 1.654 NIM .460 .046 .842 10.060 .000 .370 .551 .335 .689 .490 .339 2.954 NM .598 .049 .920 12.142 .000 .500 .695 .369 .754 .591 .413 2.419 LLP -.019 .036 -.033 -.521 .603 -.090 .053 -.033 -.049 -.025 .584 1.714 NPL -.039 .031 -.089 -1.250 .214 -.100 .023 -.276 -.117 -.061 .466 2.146 RGDP .045 .061 .048 .745 .458 -.075 .166 .295 .070 .036 .578 1.730 RI -.004 .010 -.027 -.461 .645 -.024 .015 -.167 -.044 -.022 .704 1.421 HHI -.018 .026 -.056 -.699 .486 -.070 .033 .179 -.066 -.034 .368 2.714
2.3.3.2. Kết quả phân tích hồi quy đối với biến phụ thuộc ROE.
Tiếp tục phân tích mơ hình khả năng sinh lời của ngân hàng thƣơng mại với biến phụ thuộc còn lại là ROE. Tƣơng tự với ROA, trƣớc hết tác giả chạy mơ hình bằng chƣơng trình SPSS 16.0 với tất cả các biến nhƣ trong mơ hình lý thuyết đã đƣa ra. Và kết quả mơ hình cũng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa hai biến INF và IR, nên tác giả loại bỏ biến INF để tiếp tục chạy lại mơ hình. Kết quả mơ hình đã thỏa mãn các điều kiện kiểm định về tự tƣơng quan, ANOVA, đa cộng tuyến, phƣơng sai thay đổi (Bảng 2.13, 2.14, 2.15). Khi đó ta có hàm hồi quy E nhƣ sau:
ROE = -0,220 + 0,045SIZE - 0,405CA - 0,074LA – 0,044DP + 3,800NIM + 4,053NM + 0, 289LLP – 0,649NPL – 0,452RGDP – 0,075RI + 0,599HHI (E)
Các biến SIZE, NIM, NM, LLP, HHI ảnh hƣởng tỷ lệ thuận tới biến phụ thuộc ROE, trong khi các biến CA, LA, DP, NPL, RGDP, RI ảnh hƣởng tỷ lệ nghịch khi có hệ số âm. Tuy nhiên, Bảng 2.14 cho thấy chỉ có bốn biến SIZE, CA, NIM và NM là có ý nghĩa thống kê.
Giống nhƣ kết quả của hàm hồi quy ROA, hai biến NIM và NM đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình ROE với độ tin cậy 99%. Tuy nhiên hệ số ảnh hƣởng của hai biến này lớn hơn rất nhiều so với hàm A2, lần lƣợt là 3,800 và 4,053; có nghĩa là khi NIM hoặc NM tăng 1 đơn vị thì ROE sẽ tăng gần 4 lần đơn vị tƣơng ứng, cho thấy việc kiểm sốt một cách có hiệu quả giữa chi phí và doanh thu sẽ ảnh hƣởng rất nhiều đến tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tức đem lại lợi nhuận tốt hơn cho các cổ đông của ngân hàng.
Khác với kết quả của hàm hồi quy ROA, trong hàm ROE có thêm biến SIZE có ý nghĩa thống kê và biến CA có hệ số âm nên ảnh hƣởng tỷ lệ nghịch. Hai biến này đều có độ tin cậy ở mức 95%. Sự gia tăng về quy mô tài sản tƣơng ứng với việc mở rộng hoạt động kinh doanh qua đó ngân hàng kiếm đƣợc thêm lợi nhuận, hay còn gọi là đạt lợi thế về quy mơ. Sự ảnh hƣởng có ý nghĩa thống kê của biến SIZE đã chỉ ra các NHTM Việt Nam vẫn có thể hƣởng lợi thế quy mơ này bằng việc gia tăng tài sản. Tuy nhiên ảnh hƣởng này khá nhỏ vì hệ số của SIZE chỉ đạt 0,045.
Ảnh hƣởng của CA lên ROE lớn hơn nhiều khi đạt hệ số -0,405, tức là khi CA giảm 1 đơn vị thì ROE tăng lên 0,405 đơn vị tính. Biến CA cịn có thể đƣợc hiểu là địn bẩy tài chính của doanh nghiệp. Việc sử dụng địn bẩy tài chính cao sẽ mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn cho chủ sở hữu, nhƣng đồng thời cũng mang lại rủi ro cao hơn. Tài liệu Tài chính Doanh nghiệp hiện đại (Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2007)