Variable VIF (1) VIF (2) VIF (3)
C NA NA NA LiNPL-1 1.2736 1.0715 1.2690 Size 1.6443 1.6626 1.7530 Equity 1.2484 1.2381 1.2741 ROE 1.3049 1.2866 1.3167 LTD 1.1016 1.0543 1.1271 STL 1.0151 1.4340 Creditgr 1.0784 1.0868 Lag1Creditgr 1.2982 1.4308 Lag1STL 1.0504 1.3306
Nguồn: tác giả trích xuất từ Eview
Ma trận tương quan và thống kê mơ tả chỉ giúp dự đốn về sự phù hợp kỳ vọng dấu của biến độc lập và biến phụ thuộc cùng một số nhận định liên quan như: hiện tượng tự tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến; còn quá sớm để có thể kết luận về mơ hình nghiên cứu ở bước này. Điều này sẽ được làm sáng tỏ ở phần phân tích kết quả thực nghiệm.
4.3. Kết quả thực nghiệm
Chương 3 đã trình bày ba cách ước lượng mơ hình: Pool, Fixed Effect, Random Effect cũng như việc sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình Fixed effect hay Random effect. Bên cạnh đó chương 3 cũng trình bày một số cách kiểm định và khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Ở chương 4 này, nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định Breusch - Pagan để kiểm định phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) cho cả ba mơ hình. Nếu có hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp khắc phục phương sai và sai số chuẩn không đồng nhất của White (White's Heteroskedasticity - consistent standard errors or robust standard errors) để hạn chế và khắc phục hiện tượng phương sai
74
sai số thay đổi. Sau khi khắc phục, Breusch - Pagan được sử dụng lần thứ hai để kiểm định lại xem đã khắc phục được hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay chưa. Sau đó luận văn sẽ sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình Fixed effect hay Random effectt. Cuối cùng nghiên cứu sẽ sử dụng thống kê Durbin - Watson và kiểm định Breusch - Godfrey để kiểm tra hiện tượng tự tương quan của mơ hình. Như chương 3 đã đề cập, đề tài này xem xét ba mơ hình nghiên cứu dựa vào sự tác động của cặp biến STL và Creditgr (ở năm t, năm t-1 và kết hợp cả hai) đến nợ xấu. Sau đây, nghiên cứu sẽ lần lượt phân tích và diễn giải kết quả thực nghiệm của cả ba mơ hình đã xây dựng.
4.3.1. Kết quả thực nghiệm mơ hình 1
Mơ hình 1 chỉ xem xét biến trễ của STL và Creditgr:
ln β β ln β Size β Equity β ROE
β LTD β STL β Creditgr u (3.21)
Với: i = 1,2,3,...., 39 và t = 1,2,3,..., 7
Sau khi lần lượt thực hiện các thủ tục ước lượng theo trình trự vừa nêu ở trên, kết quả thu được như bảng 4.5 bên dưới (từ phụ lục 1 đến phụ lục 9). Kết quả của mơ hình Pool và Random effect là kết quả sau khi sử dụng White's Heteroskedasticity - consistent standard errors để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (mặc dù vẫn còn bị phương sai sai số thay đổi sau khắc phục). Trước tiên nhìn vào giá trị p-value ở thống kê t của cả ba mơ hình thì cho thấy giá trị này đều bằng p-value = 0.000 < 1%, chứng tỏ cả ba mơ hình đều có thể giải thích được vấn đề nghiên cứu, cần dựa vào các kiểm định đã nêu ở chương 3 để lựa chọn mơ hình phù hợp nhất.
Căn cứ vào bảng 4.5 cho thấy cả ba mơ hình tương đồng hồn tồn về dấu giữa các biến độc lập và mức ý nghĩa thống kê cũng khá tương đồng giữa Random và Fixed, trong đó: mơ hình Pool có 7/7 biến có ý nghĩa thống kê cịn Random thì có 4/7 biến có ý nghĩa thống kê và Fixed thì có 5/7 biến có ý nghĩa thống kê.
75
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy của mơ hình 1
Variable Pool Random effect Fixed effect
Coeff t-St Coeff t-St Coeff t-St
C -3.8354*** -7.4748 -5.0834*** -3.0419 -7.9190*** -3.9374 LiNPLt-1 0.3215*** 4.9281 0.2915** 2.4410 0.1809** 2.0430 Size 0.0962*** 2.6603 0.1605 1.5904 0.2773*** 2.7939 Equity 0.0844*** 2.8686 0.1201** 1.9254 0.1026 0.9249 ROE -3.4654*** -3.8076 -4.6886*** -2.7354 -4.2608*** -3.0194 LTD 0.2917*** 3.0078 0.4281 1.3860 0.9355** 1.8678 Lag1Creditgr 0.0528*** 3.0146 0.0798* 1.7443 0.0900** 1.6936 Lag1STL -0.4289*** -3.6662 -0.5246 -1.1887 -0.6165 -0.7906 R-squared 0.4092 0.2656 0.5685 Adjusted R-squared 0.3822 0.2320 0.4100 F-statistic 15.1401 7.9046 3.5853 Prob(F-statistic) 0.0000 0.0000 0.0000 Durbin-Watson stat 1.8925 1.7176 2.0966
Trong đó: , Lag1Creditgr = Creditgrt-1, Lag1STL = STLt-1 và *, **, *** lần lượt là các mức ý nghĩa ở 10%, 5% và 1%.
Bảng 4.6 bên dưới sẽ cho thấy mối quan hệ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc và so sánh với kỳ vọng dấu đã đặt ra ở chương 3 lúc xây dựng giả thuyết nghiên cứu, trong đó có 6/9 biến có dấu phù hợp với kỳ vọng đặt ra. Trong số 7/7 biến có ý nghĩa thống kê của mơ hình Pool thì chỉ có 4 biến (NPLt-1, ROE, LTD và Lag1Creditgr) có dấu phù hợp với kỳ vọng và phù hợp với giả thuyết đặt ra. Trong khi đó mơ hình Fixed cũng có 4 biến có ý nghĩa thống kê phù hợp với giả thuyết nghiên cứu tương tự Pool. Cịn đối với mơ hình Random thì chỉ có 3 biến có ý nghĩa thống kê phù hợp với giả thuyết nghiên cứu. Nếu xét theo tiêu chí số lượng biến có ý nghĩa thống kê phù hợp với giả thuyết nghiên cứu thì thứ tự ưu tiên lựa chọn mơ hình như sau: Pool > Fixed effect > Random effect.
Nếu nhìn vào R2 và R2 hiệu chỉnh của cả ba mơ hình thì cho thấy mức độ giải thích được (mức độ phù hợp) của mơ hình Fixed effecf là cao nhất (56,85% và 41%), kế
76
đến là mơ hình Pool (40,92% và 38,22%) và cuối cùng là mơ hình Random effect (26,56% và 23,20%).
Bảng 4.6. Kết quả mối quan hệ tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc
Biến NPLt Kỳ vọng dấu C - + ln NPL 1 NPL NPLt-1 + + + + Đúng Size + + Không đúng Equity + + Không đúng ROE - - Đúng LTD + + Đúng Lag1Creditgr + + Đúng Lag1STL - - Không đúng Nguồn: tác giả tự tổng hợp
Sau khi xem xét sơ bộ kết quả hồi quy của cả ba mơ hình, luận văn sẽ dùng kiểm định Hausman để xem xét sự khác nhau giữa mơ hình Fixed effect và Random effect từ đó đưa ra kết luận nên chọn mơ hình Fixed hay Random. Bảng 4.7 bên dưới là kết quả của kiểm định Hausman. Kết quả kiểm định Hausman cho thấy p-value = 0.1164 > 10% nên khơng có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 của Hausman, tức khơng có sự khác biệt giữa hai mơ hình Fixed effect và Random effect. Điều đó có nghĩa là cả hai mơ hình Fixed và Random đều có thể được sử dụng để diễn giải kết quả nghiên cứu. Tuy nhiên trong trường hợp này mơ hình Random vẫn cịn bị phương sai sai số thay đổi (phụ lục 10) trong khi mơ hình Fixed đã khắc phục hiện tượng này (phụ lục 6). Vì vậy mơ hình Fixed effect sẽ diễn giải kết quả tốt hơn Random.
77
Bảng 4.7. Kết quả kiểm định Hausman (mơ hình 1)
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 11.5499 7 0.1164
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
LiNPL-1 0.1809 0.2915 0.0042 0.0873 Size 0.2773 0.1605 0.0059 0.1278 Equity 0.1026 0.1201 0.0049 0.8025 ROE -4.2608 -4.6886 0.8422 0.6411 LTD 0.9355 0.4281 0.1354 0.1679 Lag1Creditgr 0.0900 0.0798 0.0009 0.7308 Lag1STL -0.6165 -0.5246 0.2745 0.8607
Nguồn: tác giả trích xuất từ Eview
Như vậy giữa hai mơ hình Fixed effect và Pool ta nên chọn mơ hình nào thì phù hợp hơn để diễn giải kết quả nghiên cứu? Sau đây là bảng so sánh giữa hai mơ hình:
Bảng 4.8. So sánh giữa mơ hình Fixed Effect và Pool
Chỉ tiêu Fixed effect Pool chọn Lựa
Số biến có YNTK phù hợp giả
thuyết nghiên cứu 4 4 Fixed
Sử dụng White's
Heteroskedasticitiy- consistent SE HeteroskedasticityĐã khắc phục Heteroskedasticity Chưa khắc phục Fixed
R2 0.5685 0.4092 Fixed
R2 hiệu chỉnh 0.4100 0.3822 Fixed
Durbin - Watson stat 2.0966 1.8925 Fixed
Nguồn: tác giả tự tổng hợp
Sau khi khắc phục Heteroskedasticity bằng phương pháp White's Heteroskedasticity-consistent standard errors và kiểm định lại Heteroskedasticity ở lần thứ 2 thì mơ hình Pool vẫn cịn Heteroskedasticity (Phụ lục 4). Durbin - Watson lớn hơn 2 và kiểm định Breusch - Godfrey (Phụ lục 26) với p-value > 10% chứng tỏ mơ hình khơng có tự tương quan. Như vậy mơ hình Fixed đã thỏa mãn giả thiết phương sai sai số
78
đồng nhất (Homoskedasticity) và không tự tương quan, đồng thời hiện tượng đa cộng tuyến cũng khơng xảy ra.
Kết luận: mơ hình Fixed effect là phù hợp hơn cả và được lựa chọn để diễn giải
kết quả nghiên cứu. Phụ lục 5 trình bày kết quả hồi quy của mơ hình Fixed effect: có 2 biến khơng có ý nghĩa thống kê là Equity và Lag1STL, tức là với bộ dữ liệu hiện tại khơng có đủ cơ sở khẳng định vốn chủ sở hữu (Equity) và tỷ lệ dư nợ tín dụng ngắn hạn ở năm trước (Lag1STL) có tác động đến nợ xấu hiện tại (NPL). Các biến cịn lại đều có ý nghĩa thống kê và chiều tác động đến nợ xấu (NPL) phù hợp giả thuyết đặt ra. Và đây là kết quả của mơ hình:
ln 7.9190 0.1809ln 0.2773Size 4.2608ROE
0.9355LTD 0.090Creditgr (4.1)
4.3.2. Kết quả thực nghiệm mơ hình 2
Tương tự như mơ hình 1, các thủ tục ước lượng được thực hiện đối với mơ hình 2:
ln β β ln β Size β Equity β ROE
β LTD β STL β Creditgr u (3.22)
Cả ba thủ tục ước lượng Pool, Random và Fixed đều cho kết quả có Heteroskedasticity, sau khi khắc phục bằng White's Heteroskedasticity - consistent standard errors thì mơ hình vẫn cịn bị hiện tượng Heteroskedasticity (phụ lục 12, 14 và 16). Vì vậy đây là nhược điểm của mơ hình 2. Kết quả kiểm định Hausman (phụ lục 17) đã bác hỏ giả thuyết H0, tức ủng hộ mơ hình Fixed effect. Thống kê Durbin - Watson = 2.37 và kiểm định Breusch - Godfrey (Phụ lục 26) với p-value > 10% cho thấy mơ hình khơng bị tự tương quan. Kết quả thu được theo Fixed effect của mơ hình 2 như sau:
ln 5.4361 0.1818Size 0.0914Equity 3.82ROE
79
Bảng 4.9. Kết quả hồi quy của mơ hình 2
Variable Pool Random effect Fixed effect
Coeff t-St Coeff t-St Coeff t-St
C -1.7593*** -3.8208 -2.6716*** -2.7143 -5.4361** -2.2037 LiNPLt-1 0.3556*** 4.4181 0.2706** 2.5390 0.1516 1.1823 Size 0.0232 0.6662 0.0668 1.3444 0.1818* 1.7035 Equity 0.0577*** 5.9248 0.0803*** 3.0409 0.0914** 1.9816 ROE -2.6989*** -3.0536 -4.1190*** -2.7237 -3.8200*** -3.0585 LTD 0.1331*** 6.7019 0.1838*** 2.6857 0.5116*** 4.2267 STL -1.3078*** -3.9430 -1.4915** -2.2754 -1.4819 -1.6019 Creditgr -0.2134*** -8.2262 -0.1691* -1.6737 -0.2049*** -2.7188 R-squared 0.5852 0.3701 0.1480 Adjusted R-squared 0.5672 0.3429 0.1112 F-statistic 32.6460 13.5967 4.0204 Prob(F-statistic) 0.0000 0.0000 0.0004 Durbin-Watson stat 2.0001 1.9706 2.3743
Trong đó: và *, **, *** lần lượt là các mức ý nghĩa ở 10%, 5% và 1%.
Kết quả thực nghiệm của mơ hình 2 chỉ có hai biến ROE và LTD có chiều tác động đến nợ xấu phù hợp với giả thuyết đặt ra, còn các biến Size, Equity và Creditgr lại có dấu trái ngược với giả thuyết. Việc luận bàn kết quả thực nghiệm về chiều tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc sẽ được mổ xẻ kỹ trong phần thảo luận kết quả.
4.3.3. Kết quả thực nghiệm mơ hình 3
Mơ hình 3 kết hợp STL và Creditgr ở cả hiện tại và bậc trễ bằng 1 để xem xét tác động của chúng đến nợ xấu như thế nào:
ln β β ln β Size β Equity β ROE
β LTD β STL β Creditgr β STL β Creditgr u (3.23)
Bảng 4.10 bên dưới là kết quả hồi quy của mơ hình thứ 3; cũng tương tự hai mơ hình 1 và 2, Breusch - Pagan được sử dụng để kiểm định lại Heteroskedasticity sau khi hồi quy bằng phương pháp FGLS kết hợp sử dụng White's Heteroskedasticity - consistent
80
standard errors. Kết quả cả Pool, Random và Fixed đều còn bị hiện tượng Heteroskedasticity (phụ lục 19, 21 và 23). Cũng giống mơ hình 2, đây là nhược điểm của mơ hình 3. Kiểm định Hausman (phụ lục 24) cho kết quả p-value = 0.000 < 1% đã khẳng định mơ hình Fixed được lựa chọn. Thống kê Durbin-Watson = 2.3063 và kiểm định Breusch - Godfrey (Phụ lục 26) với p-value > 10% chứng tỏ mơ hình khơng bị tự tương quan. Kết quả thực nghiệm thu được của mơ hình thứ 3 theo Fixed Effect như sau:
ln 4.0535 0.0956Equity 2.8273ROE 1.7958STL 0.3224Creditgr
(4.3)
Bảng 4.10. Kết quả hồi quy mơ hình 3
Variable Pool Random effect Fixed effect
Coeff t-St Coeff t-St Coeff t-St
C -2.7920*** -5.9885 -2.9021*** -3.2553 -4.0535* -1.8531 LiNPLt-1 0.3714*** 5.2530 0.3051** 2.4611 0.2184 1.3734 Size 0.0648** 2.4271 0.0830 1.6011 0.1124 1.2944 Equity 0.0812*** 6.5603 0.0891*** 3.8281 0.0956* 1.9292 ROE -3.0233*** -3.7235 -4.2793*** -3.2017 -2.8273* -2.3183 LTD 0.2117 1.3185 0.1802 0.5873 0.3723 1.5062 STL -1.6953*** -5.4600 -1.9618*** -3.1571 -1.7958* -1.7164 Creditgr -0.2304*** -17.3769 -0.1738** -1.8159 -0.3224*** -9.5183 Lag1Creditgr 0.9221*** 3.0080 0.5787 1.5596 0.4628 1.2963 Lag1STL 0.0905*** 5.3682 0.0732* 1.7818 0.0835 0.9722 R-squared 0.5943 0.3875 0.6982 Adjusted R-squared 0.5685 0.3487 0.5701 F-statistic 23.1082 9.9813 5.4502 Prob(F-statistic) 0.0000 0.0000 0.0000 Durbin-Watson stat 2.0390 1.6890 2.3063
Trong đó: , Lag1Creditgr = Creditgrt-1, Lag1STL = STLt-1 và *,
**, *** lần lượt là các mức ý nghĩa ở 10%, 5% và 1%.
Tuy nhiên kết quả thực nghiệm của mơ hình 3 chỉ có một biến ROE ủng hộ giả thuyết được xây dựng ở chương 3, các biến còn lại đều ngược dấu với giả thuyết. Biến STL và Creditrgr được kỳ vọng sẽ tác động cùng chiều với NPL, tuy nhiên với bộ dữ liệu
81
hiện tại khơng có cơ sở để chấp nhận giả thuyết H6 (đối với STL) và giả thuyết H8 (đối với Creditgr) đã được xây dựng ở chương 3.
4.4. Thảo luận kết quả
Như vừa trình bày ở phần 4.3, kết quả hồi quy Fixed effect được lựa chọn để diễn giải kết quả của cả ba mơ hình nghiên cứu. Nhìn vào bảng so sánh kết quả thu được của 3 mơ hình theo bảng 4.11 bên dưới, có thể thấy mơ hình 1 cho kết quả tốt hơn cả vì trong 7 biến độc lập có 5 biến có ý nghĩa thống kê, trong đó có 4 biến có chiều tác động đến nợ xấu phù hợp với giả thuyết được xây đựng ở chương 3. Mơ hình 2 cho kết quả chỉ có 2 biến có chiều tác động đến nợ xấu phù hợp với giả thuyết đặt ra. Cịn mơ hình 3 lại giải thích kém nhất với 1 biến phù hợp giả thuyết trong số 9 biến độc lập đưa vào mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.11. So sánh kết quả 3 mô hình
Chỉ tiêu Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3
Số biến có YNTK / Tổng số biến 5/7 5/7 4/9
Số biến phù hợp giả thuyết / Tổng số biến 4/7 2/7 1/9
Heteroskedasticity Khơng cịn Còn Còn
R2 0.5685 0.6393 0.6982
R2 hiệu chỉnh 0.4100 0.5123 0.5701
Durbin - Watson stat 2.0966 2.3743 2.3063
Tự tương quan (Breusch - Godfrey test) Không bị Không bị Không bị
Đa cộng tuyến Không bị Không bị Không bị
Nguồn: tác giả tự tổng hợp
Do đó phần thảo luận kết quả và kết luận sẽ nghiêng về kết quả của mô hình 1 hơn hai mơ hình cịn lại.
82
ln 7.9190 0.1809ln 0.2773Size 4.2608ROE
0.9355LTD 0.090Creditgr (4.1)
Sau đây kết quả hồi quy sẽ được thảo luận chi tiết đối với từng biến, trong đó có so sánh với kết quả mà những nghiên cứu trước đã đạt được.
Tỷ lệ nợ xấu năm trước (NPLt-1):
Trong điều kiện tất cả các yếu tố khác không đổi, khi biến ln tăng 1 đơn vị, cũng có nghĩa là nợ xấu ở năm trước NPLt-1 tăng, làm cho biến ln tăng 0,1809 đơn vị, tức là làm cho nợ xấu ở hiện tại tăng lên; mức độ tăng của NPL tùy thuộc vào giá trị ban đầu của NPLt-1. Điều này củng cố cho giả thuyết H1 đã xây dựng ở chương 3: nợ xấu trong quá khứ (NPLt-1) có tác động cùng chiều lên nợ xấu hiện tại (NPL). Như vậy kết quả thực nghiệm cho thấy nợ xấu cao trong quá khứ có xu hướng làm tăng nợ xấu ở hiện tại. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của các tác giả: Salas và Saurina (2002); Jiménez và Saurina (2005); Jimenez, Lopez và Saurina (2010); Espinoza và Prasad (2010); Pasha và Khemraj (2010); Bellas, Tsaganos và Markri (2011), Klein (2013).
Với kết quả này cho thấy ngân hàng nào kiểm sốt tốt nợ xấu thì những năm sau đó khơng phải đối diện với rủi ro nợ xấu tăng cao và kết quả này cũng khuyến nghị các ngân hàng nên chú trọng công tác kiểm sốt rủi ro, kiếm sốt nợ xấu để phịng ngừa nợ