4. Kết quả nghiên cứu
4.1 Kết quả phân tích hồi quy 4 nhân tố với 27NHTMCPVN đối với địn bẩy tài chính
4.1.2 Kết quả mơ hình hồi quy 4 biến với 27NHTMCPVN đối với đòn bẩy tài chính kết hợp hiệu ứng biến cố định
bẩy tài chính kết hợp hiệu ứng biến cố định.
Để khắc phục nhược điểm của mơ hình L1 trên cũng như nghiên cứu rõ hơn tác động của các nhân tố đối tượng (ngân hàng) và thời gian (năm) liệu có ảnh hưởng như thế nào đến cấu trúc vốn của ngân hàng thương mại cổ phần, chúng ta sử dụng mơ hình hiệu ứng tác động cố định (FEM). Tuy nhiên bên cạnh đó, thay vì sử dụng mơ hình FEM thì cũng có thể sử dụng mơ hình hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM) để giải quyết vấn đề trên.
Việc lựa chọn giữa mơ hình FEM và REM, chúng ta sẽ căn cứ vào kiểm định Hausman. Trong kiểm định Hausman giả thiết H0 là các hệ số ước lượng của hai mơ hình trên khơng có sự khác biệt căn bản. Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ (với P-value <0.1) thì mơ hình FEM sẽ phù hợp hơn. Đầu tiên chúng ta thực hiện kiểm định Hausman để xác định mơ hình nào sẽ phù hợp hơn.
Kết quả kiểm định Hausman cho lần lượt biến đối tượng (ngân hàng) và biến thời gian (năm) như sau:
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định Hausman Test
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: RANDOM_BANK
Test cross-section random effects
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 17.629743 4 0.0015
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: RANDOM_YEAR
Test period random effects
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Period random 24.585671 4 0.0001
Với mức ý nghĩa Prob của 2 kiểm định lần lượt là 0.0015 và 0.0001 đều nhỏ hơn 0.01, điều này cho thấy việc sử dụng mơ hình FEM là phù hợp hơn mơ hình REM. Và điều này cũng giống với cách nghiên cứu thực nghiệm của Reint Gropp và Florian Heider (2009).
Tổng hợp kết quả của việc sử dụng mơ hình FEM lần lượt cho biến đối tượng, biến thời gian và đồng thời cả 2 biến trên, ta có kết quả như sau:
Bảng 4.4: Tổng hợp kết quả sử dụng hiệu ứng cố định trên mơ hình 4 biến Dependent Variable Coefficient L1 (1) L1 (2) L1 (3) C 0.061037 0.076861 -1.024277*** Prob 0.5860 0.2235 0.0000 SIZE 0.045893*** 0.047511*** 0.108554*** Prob 0.0000 0.0000 0.0000 PRO -1.479076** -4.286917*** -1.304408** Prob 0.0323 0.0000 0.0292 COLL 0.004769 0.004916 0.001240 Prob 0.4094 0.3962 0.7969 DIV 0.029338** 0.015988 0.023149** Prob 0.0153 0.1241 0.0266
Bank Fixed Effect Yes No Yes
Time Fixed Effect No Yes Yes
R2 0.792585 0.705575 0.867183 F-statistic 16.68608 40.47343 23.50490 Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000 Durbin-Watson stat 1.972672 1.218891 1.938985
(Chi tiết kết quả xem phụ lục 3)
Nhìn vào kết quả bảng trên ta thấy, hệ số R2
được cải thiện đáng kể so với mơ hình ban đầu (65%), cụ thể kết quả lần lượt là 79%, 70%, 86%. 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 Prob của kiểm định F đều gần như bằng 0, và hệ số Durbin-Watson của cả 3 mơ hình đều phù hợp (1<d<3) nên cả ba mơ hình trên đều phù hợp. 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 lớn, chỉ có trong mơ hình L1 có ý nghĩa ở mức 5%, và trong mơ hình L1(3) có ý nghĩa ở mức 1%.
+ 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 cũng có giá trị Prob khá nhỏ ở mơ hình L1 và L1(2), tuy nhiên trong mơ hình L1(1) và L1(2) thì chỉ có ý nghĩa ở mức 5%. Do đó nếu tổng qt xét ở mức ý nghĩa 5% thì có thể cho rằng biến PRO có tác động đến địn bẩy tài chính.
+ Biến COLL ln có mức giá trị Prob cao, và luôn lớn hơn 10%, vậy nên có thể cho rằng biến COLL khơng có tác động lên địn bẩy tài chính đối với các NHTMCPVN.
+ Biến DIV cũng có giá trị biến thiên xoay quanh các mức ý nghĩa 5% và 10%. Cụ thể trong mơ hình L1 (1) và L1 (3) biến DIV đều có ảnh hưởng đến địn bẩy tài chính ở mức ý nghĩa 5%.
Như vậy từ kết quả tổng hợp các mơ hình trên ta thấy, khi sử dụng mơ hình FEM thì mức độ giải thích của mơ hình L1 tăng lên rõ rệt. Và tác giả chọn mơ hình L1 (3) để sử dụng phân tích nhằm mang lại hiệu quả giải thích sự biến thiên của địn bẩy tài chính cao nhất.
4.2 Kết quả mơ hình hồi quy 6 nhân tố tác động trên 8 NHTMCP niêm yết
Để có thể kiểm định được sự tác động của nhân tố MTB và RISK tác động như thế nào đến cấu trúc vốn của các NHTMCPVN, tác giả sử dụng lại mơ hình (1) với chỉ 8 NHTMCP đã được niêm yết (ACB, CTG, EIB, MBB, NVB, SHB, STB, VCB). Mẫu này chỉ lấy được trên các ngân hàng niêm yết vì chỉ có các ngân hàng được niêm yết mới có giá thị trường của cổ phiếu và vì vậy mới tính được giá trị thị trường trên giá trị sổ sách, và biến động giá mỗi ngày. Tuy nhiên các ngân hàng này được niêm yết trên thị trường chưa đủ lâu nên nếu tác giả lấy dữ liệu theo năm thì mẫu rất nhỏ, nên tác giả sử dụng dữ liệu quý cho 8 NHTMCP trên.