4. Kết quả nghiên cứu
4.2.1 Kết quả mơ hình hồi quy đối với địn bẩy tài chính
Tương tự như trên, trước khi sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu (OLS - Ordinary Least Squares), vì tác giả có sử dụng thêm 2 biến độc lập MTB và RISK vào mơ hình nên cần kiểm tra lại ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập. Từ kết quả tính tốn của chương trình EVIEWS, ta có ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình.
Bảng 4.5: Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và 6 biến độc lập Correlation
Probability L MTB SIZE PRO COLL DIV RISK L 1.000000 ----- MTB 0.519197 1.000000 0.0000 ----- SIZE 0.508886 0.283790 1.000000 0.0000 0.0007 ----- PRO -0.040671 0.103212 -0.065942 1.000000 0.6333 0.2249 0.4389 ----- COLL 0.074203 -0.028321 -0.171973 0.054504 1.000000 0.3836 0.7398 0.0422 0.5224 ----- DIV 0.152155 0.118799 0.106727 -0.161768 0.128638 1.000000 0.0727 0.1621 0.2094 0.0562 0.1298 ----- RISK 0.163207 0.298061 0.179187 0.121669 0.028838 0.096106 1.000000 0.0540 0.0003 0.0341 0.1521 0.7352 0.2587 ----- Với kết quả trên ta nhận thấy khơng có hiện tượng tương quan giữa các cặp biến độc lập trong mơ hình, hệ số tương quan lớn nhất giữa các biến độc lập là 0.28. Điều này cho thấy các biến trong mơ hình là phù hợp và khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Và sau đây, chúng ta sẽ tiến hành kiểm định mơ hình hồi quy các nhân tố tác động lên địn bẩy tài chính của NHTMCPVN.
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy địn bẩy tài chính của 8 NHTMCP niêm yết
Dependent Variable: L Method: Panel Least Squares Date: 08/02/13 Time: 22:54 Sample: 2006Q3 2013Q1 Periods included: 27 Cross-sections included: 8
Total panel (unbalanced) observations: 140
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.363340 0.057041 6.369824 0.0000 MTB 0.229222 0.038704 5.922481 0.0000 SIZE 0.016624 0.002774 5.992131 0.0000 PRO -0.694404 0.842954 -0.823774 0.4115 COLL 0.016303 0.006899 2.363043 0.0196 DIV 0.002440 0.005086 0.479716 0.6322 RISK -0.003796 0.007048 -0.538621 0.5910
R-squared 0.442108 Mean dependent var 0.909270
Adjusted R-squared 0.416939 S.D. dependent var 0.035951
S.E. of regression 0.027452 Akaike info criterion -4.304065
Sum squared resid 0.100229 Schwarz criterion -4.156983
Log likelihood 308.2846 Hannan-Quinn criter. -4.244295
F-statistic 17.56620 Durbin-Watson stat 0.435494
Prob(F-statistic) 0.000000
Nhìn vào kết quả trên ta thấy hệ số R2
=0.4421, và 2 biến độc lập là MTB, SIZE trong mơ hình ước lượng đều có mức ý nghĩa Prob<0.01, tức là các biến này đưa vào mơ hình là phù hợp và có ý nghĩa ở mức 1%; biến COLL có mức ý nghĩa Prob<0.05, tức là biến COLL đưa vào mơ hình phù hợp và có ý nghĩa ở mức 5%. Còn lại các biến PRO, DIV, RISK khơng có ý nghĩa trong mơ hình này. Đồng thời, qua chỉ số kiểm nghiệm F ta có hệ số hồi quy F=17.57 với mức ý nghĩa rất nhỏ hơn 1%, do đó mơ hình này là phù hợp. Tuy nhiên vấn đề quan trọng của mơ hình nằm ở hệ số Durbin-Watson = 0.435 (d<1)5 cho thấy có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình trên. Do đó, bất chấp tính đơn giản, khi sử dụng hồi quy kết hợp như trên có thể bóp méo bức tranh thực tế về mối quan hệ giữa phụ thuộc địn bẩy tài chính
và các biến số độc lập trong 8 NHTMCP được khảo sát. Để khắc phục nhược điểm tự tương quan trên, tác giả sử dụng phân tích hồi quy sử dụng hiệu ứng cố định. Và ở phần trên cũng đã cho thấy rõ mơ hình có sử dụng hiệu ứng cố định phù hợp hơn mơ hình khơng sử dụng hiệu ứng cố định. Vì vậy, trong phần tiếp theo ta tiến hành kiểm định mơ hình hồi quy trên với các hiệu ứng cố định, nếu mơ hình hiệu ứng cố định tiếp tục có tự tương quan, tác giả sẽ tiến hành khắc phục tự tương quan theo 2 bước của Durbin – Watson.
4.2.2 Kết quả mơ hình hồi quy đối với địn bẩy tài chính kết hợp hiệu ứng biến cố định
Sử dụng phần mềm Eiews, tác giả được kết quả tổng hợp của mơ hình trên trong việc sử thêm hiệu ứng cố định (Fixed Effect) như sau:
Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả sử dụng hiệu ứng cố định trên mơ hình 6 biến.
Dependent Variable Coefficient
L2 (1) L2 (2) L2 (3) C 0.205433 0.324944 0.234447 Prob 0.0254 0.0000 0.0000 MTB 0.194083 0.279444 0.062768 Prob 0.0000 0.0000 0.0000 SIZE 0.026829 0.016168 -0.14422 Prob 0.0000 0.0000 0.8516 PRO 0.479615 -1.446481 0.016579 Prob 0.4994 0.1903 0.0009 COLL 0.020039 0.013875 -0.003916 Prob 0.0001 0.0645 0.3159 DIV -0.00158 0.003045 -0.009814 Prob 0.6794 0.6025 0.4365 RISK -0.00989 -0.006499 -0.498197 Prob 0.0669 0.7169 0.0064
Bank Fixed Effect Yes No Yes
Time Fixed Effect No Yes Yes
R2 0.726051 0.540663 0.826751 F-statistic 25.68764 3.935758 12.236 Prob(F-statistic) 0.0000 0.0000 0.0000
Tương tự như phần trước, kết quả bảng trên cho thấy hệ số R2 được cải thiện đáng kể so với mơ hình ban đầu (44%), được điều chỉnh lên thành 72%, 82%. Điều này cho thấy mức độ biến thiên của địn bẩy tài chính ngày càng bị ảnh hưởng nhiều bởi các biến độc lập. Bên cạnh đó, các mức ý nghĩa Prob của kiểm định F đều gần như bằng 0. Để kiểm tra xem mơ hình nào thật sự phù hợp ta tiếp tục tiến hành các kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy riêng: Với giả thiết của mơ hình là H0: βi=0 và H1 βi≠0, sử dụng kết quả mức ý nghĩa Prob của mơ hình ta có kết quả sau:
+Hằng số C có mức ý nghĩa Prob tương đối nhỏ, chỉ có trong mơ hình L2(1) có ý nghĩa ở mức 5%, tất cả các mơ hình cịn lại L2, L2(2), L2(3) đều có ý nghĩa ở mức 1%.
+ Biến MTB ln có ý nghĩa rất nhỏ ở cả 4 mơ hình, vì vậy có thể cho rằng địn bẩy tài chính của các NHTMCPVN được niêm yết bị tác động bởi giá trị thị trường trên giá trị sổ sách.
+ Biến SIZE ln có mức ý nghĩa rất nhỏ ở cả 4 mơ hình, nhỏ hơn rất nhiều so với 1%, do đó bác bỏ giả thiết H0: β1=0. Nên có thể khẳng định biến SIZE có ý nghĩa giải thích biến địn bẩy tài chính ở mức ý nghĩa 1%.
+ Biến PRO có giá trị Prob tương đối lớn ở các mơ hình L2, L2(1) và L2(2), tuy nhiên trong mơ hình L2(3) thì lại chỉ có ý nghĩa ở mức 1%. Do đó nếu chỉ xét ở mơ hình cố định đồng thời đối tượng (bank) và thời gian (q) thì có thể cho rằng biến PRO có tác động đến địn bẩy tài chính.
+ Biến COLL cũng có mức giá trị Prob khơng ổn định, và chỉ có ý nghĩa 1% ở mơ hình L2(1), vậy nên có thể cho rằng biến COLL khơng có tác động lên địn bẩy tài chính đối với các NHTMCPVN được niêm yết.
+ Biến DIV ln có mức giá trị Prob cao. Vì vậy có thể cho rằng DIV khơng có tác động lên địn bẩy tài chính của các NHTMCPVN được niêm yết.
+ Biến RISK có giá trị Prob tương đối lớn ở các mơ hình L2, L2(1) và L2(2), tuy nhiên trong mơ hình L2(3) thì lại chỉ có ý nghĩa ở mức 1%. Do đó nếu chỉ xét ở mơ hình cố định đồng thời thì có thể cho rằng biến rủi ro có tác động đến địn bẩy tài chính.
Tuy nhiên, lúc này thì sử dụng mơ hình hiệu ứng cố đinh FEM vẫn khơng khắc phục được nhược điểm tự tương quan, hệ số Durbin-Watson của cả 3 mơ hình đều khơng phù hợp (d<1). Lý do mơ hình trên tự tương quan có thể được giải thích bởi các lý do chính như sau:
- Quán tính: Nét nổi bật của hầu hết các chuỗi thời gian trong kinh tế là quán tính. Chúng ta đều biết các chuỗi thời gian như tổng sản phẩm, chỉ số giá, thất nghiệp mang tính chu kỳ. Vì vậy trong hồi quy của chuỗi thời gian, các quan sát kế tiếp đó có nhiều khả năng phụ thuộc lẫn nhau. Việc sử dụng số liệu từ báo cáo tài chính của các ngân hàng liên tục từ quý 3/2006 đến quý 1/2013 cũng là 1 chuỗi thời gian, và do tác giả lấy dữ liệu theo quý tính chu kỳ giữa các năm là điều khơng thể tránh khỏi, và có thể là một trong những nguyên nhân gây ra tự tương quan.
- Hiện tượng trễ cũng là một trong những nguyên nhân gây ra tự tương quan. Chẳng hạn khi nghiên cứu mối quan hệ giữa tiêu dùng và thu nhập, chúng ta thấy rằng tiêu dùng ở thời kỳ hiện tại chẳng những phụ thuộc vào thu nhập hiện tại mà còn phụ thuộc vào tiêu dùng ở thời kỳ trước đó. Trong mơ hình, tác giả sử dụng đồng thời biến độc lập trễ và biến độc lập đúng thời điểm. Tuy nhiên việc sử dụng các biến độc lập trễ đã được kiểm nghiệm bởi các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới. Nên tự tương quan do hiện tượng trễ có thể khơng phải là ngun nhân của mơ hình trên.
- Sai lệch do lập mơ hình: Đây là ngun nhân thuộc về lập mơ hình. Có hai loại sai lầm có thể gây ra hiện tượng tự tương quan. Một là: không đưa đủ các biến vào trong mơ hình. Hai là: dạng hàm sai có thể gây ra hiện tượng tự tương quan. Điều này là không phải là nguyên nhân gây ra tự tương quan ở mơ hình trên vì cách lấy số liệu các biến độc lập đã được kiểm định qua các bài nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới. Vì vậy nguyên nhân tự tương quan phát sinh do lỗi mơ hình là khó có thể xảy ra.
Với các lý do trên, tác giả đề xuất 2 giải pháp khắc phục tự tương quan cho mơ hình trên. Một là, sử dụng phương pháp Durbin – Watson 2 bước để khắc phục
tự tương quan. Hai là, thay vì thống kê theo quý dễ dẫn đến tự tương quan, tác giả buộc phải thống kê theo năm dù mẫu thống kê không nhiều.
Đầu tiên tác giả sử dụng phương pháp Durbin – Watson 2 bước để khắc phục tự tương quan trên phần mềm EVIEWS, và thu được kết quả như sau:
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy địn bẩy tài chính của 8 NHTMCP niêm yết sau khi điều chỉnh bằng phương pháp Durbin – Watson.
Dependent Variable: L-R*L(-1) Method: Panel Least Squares Date: 08/02/13 Time: 15:43 Sample (adjusted): 2006Q4 2013Q1 Periods included: 26
Cross-sections included: 8
Total panel (unbalanced) observations: 132
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.033431 0.056037 -0.596592 0.5522 MTB-R*MTB(-1) -0.000432 0.027463 -0.015744 0.9875 SIZE-R*SIZE(-1) 0.056347 0.012767 4.413597 0.0000 PRO-R*PRO(-1) -0.088125 0.296325 -0.297395 0.7668 COLL-R*COLL(-1) 0.003166 0.003417 0.926474 0.3566 DIV-R*DIV(-1) -0.000423 0.001663 -0.254141 0.7999 RISK-R*RISK(-1) -0.003953 0.008152 -0.484882 0.6289 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
Period fixed (dummy variables)
R-squared 0.610261 Mean dependent var 0.207347
Adjusted R-squared 0.451013 S.D. dependent var 0.012984
S.E. of regression 0.009620 Akaike info criterion -6.209231
Sum squared resid 0.008607 Schwarz criterion -5.357494
Log likelihood 448.8093 Hannan-Quinn criter. -5.863125
F-statistic 3.832142 Durbin-Watson stat 2.091359
Prob(F-statistic) 0.000000
Nhìn vào kết quả bảng trên, ta thấy hiện tượng tự tương quan (d=2.091359) đã được khắc phục, tuy nhiên hệ số xác định mơ hình R2 cũng giảm chỉ còn 61%. Và sau khi khắc phục hiện tượng tư quan theo cách trên, thì chỉ cịn mỗi biến PRO
có ý nghĩa thống kê, các biến cịn lại khơng có ý nghĩa trong việc giải thích sự biến động của địn bẩy tài chính. Vậy mơ hình trên cũng khơng thật sự có ý nghĩa sau khi khắc phục tự tương quan.
Sau đó, tác giả sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính năm của các NHTMCP thay cho dữ liệu quý đã được sử dụng ở phần trên. Khi lấy dữ liệu năm thì biến MTB và biến RISK có hệ số tương quan 0.78, nên tác giả bỏ đi biến RISK mà chỉ sử dụng biến MTB.
Tương tự phần trên, kết quả tốt nhất đạt được khi tác giả sử dụng hiệu ứng cố định cho dữ liệu năm (sau khi đã bỏ biến RISK do tương quan cao với biến MTB) và thu được kết quả sau:
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy địn bẩy tài chính của 8 NHTMCP niêm yết sau khi điều chỉnh bằng việc sử dụng dữ liệu năm.
Dependent Variable: L Method: Panel Least Squares Date: 08/04/13 Time: 12:00 Sample: 2006 2012
Periods included: 7 Cross-sections included: 8
Total panel (unbalanced) observations: 35
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
MTB 0.110559 0.060105 1.839444 0.0794 SIZE 0.028903 0.007505 3.850872 0.0009 PRO -3.003812 0.852999 -3.521470 0.0019 COLL 0.311760 0.055882 5.578934 0.0000 DIV -0.033415 0.014497 -2.304944 0.0310 C 0.198442 0.160004 1.240232 0.2280 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.883867 Mean dependent var 0.913123
Adjusted R-squared 0.820522 S.D. dependent var 0.032613
S.E. of regression 0.013817 Akaike info criterion -5.447346
Sum squared resid 0.004200 Schwarz criterion -4.869646
Log likelihood 108.3286 Hannan-Quinn criter. -5.247924
F-statistic 13.95315 Durbin-Watson stat 1.880521
Prob(F-statistic) 0.000000
Nhìn vào kết quả trên, ta có thể thấy hệ số xác định mơ hình R2
vẫn ở mức tương đối cao (88%), các kiểm định F cũng có mức ý nghĩa Prob gần bằng 0. Đặc
biệt hiện tượng tự tương quan cũng đã được khắc phục khi hệ số Durbin – Watson là 1.88. Trong mơ hình này, các biến SIZE, PRO, COLL đều có ý nghĩa ở mức 1%; biến MTB, DIV cũng có ý nghĩa ở mức 5%. Vì vậy có thể cho rằng mơ hình này khắc phục tự tương quan tốt hơn sử dụng phương pháp Durbin – Watson 2 bước trên, vì đã khắc phục tốt tự tương quan mà mơ hình vẫn có ý nghĩa giải thích các vấn đề nghiên cứu.
4.3 Kết quả nghiên cứu tổng thể
4.3.1 Giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách (MTB)
Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách chỉ được kiểm định ở mơ hình L2 và mơ hình hiệu ứng cố định, cũng như khắc phục tự tương quan của mơ hình L2. Trong mơ hình L2 đầu tiên biến MTB có tương quan thuận (+) với địn bẩy tài chính, tuy
nhiên mơ hình này xảy ra hiện tự tương quan. Sau khi khắc phục tự tương quan, biến MTB vẫn có tương quan thuận (+) với địn bẩy tài chính nhưng ở mức ý nghĩa 10%. Thị trường chứng khoán Việt Nam tuy vẫn chưa đủ thời gian để thật sự ổn định, bên cạnh đó các ngân hàng niêm yết cũng chỉ mới được niêm yết trong giai đoạn gần đây. (niêm yết sớm nhất là ACB và STB năm 2006, đến năm 2009 thì mới có thêm CTG, EIB, SHB, VCB; năm 2010 NVB niêm yết; đến năm tận năm 2011 thì MBB mới niêm yết), nhưng việc các nhà đầu tư đánh giá các triển vọng tương lai của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết ở năm trước cũng đã tác động đến cấu trúc vốn của ngân hàng ở năm nay, tuy nhiên chưa phải ở mức ý nghĩa thật tốt. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Ebru Çağlayan (2010).
4.3.2 Quy mô (SIZE)
Từ các kết quả hồi quy trên ta thấy rằng biến quy mơ có Prob rất nhỏ và luôn bé hơn 0.01. Điều này suy ra biến quy mơ có ý nghĩa trong việc giải thích tác động đến địn bẩy tài chính của các ngân hàng niêm yết cũng như chưa niêm yết với mức ý nghĩa 1%. Và kết quả trên cho thấy rằng quy mơ có tương quan thuận (+) với địn bẩy tài chính. Điều này đồng nghĩa với việc quy mô năm trước của ngân hàng thương mại càng tăng thì địn bẩy tài chính năm nay càng tăng. Đối với ngân hàng hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh tiền tệ, nên việc huy động vốn của ngân hàng
là một hình thức vay mượn tiền mà khơng có tài sản đảm bảo, vì vậy sự tín nhiệm của khách hàng đối với ngân hàng điều quan trọng nhất. Vì thế ngân hàng có quy mơ càng lớn sẽ càng nhận được sự tín nhiệm cao hơn, điều đó đồng nghĩa với việc ngân hàng sẽ dễ dàng trong việc đi vay trong tương lai hơn. Do đó quy mơ tác động tương quan thuận lên địn bẩy tài chính là điều hợp lý. Và điều này hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới trước đây của Gropp & Heider (2009), Monica Octavia & Rayna Brown (2008), và Ebru Çağlayan (2010) khi nghiên cứu về cấu trúc vốn của các ngân hàng. Đồng thời cũng phù hợp với nghiên cứu của Trần Đình Khơi Ngun (2006) về nghiên cứu về các doanh nghiệp vừa và