Nghiên cứu thực hiện một số kiểm định cơ bản để xem có tồn tại các khuyết tật trong mô hình hay không, bao gồm:
- Ma trận tương quan giữa các hệ số được dùng để kiểm tra khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy. Việc này được thực hiện ở bước khảo sát mối tương quan giữa các cặp biến. Ngoài ra luận văn còn sử dụng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (VIF) để có kết luận chắc chắn về đa cộng tuyến.
- Sử dụng giá trị thống kê Durbin-Watson có trong bảng kết quả hồi quy cộng với kinh nghiệm kiểm tra được trình bày trong tài liệu của Hoàng Ngọc Nhậm (2008) mà kết luận có hay không tồn tại tự tương quan trong mô hình hồi quy.
- Dùng kiểm định WALD để xem xét về các biến cần thiết trong mô hình, để kiểm tra các hệ số hồi quy của các biến trong mô hình khác 0 là thực sự có ý nghĩa hay không.
- Đối với vấn đề phương sai thay đổi, tác giả dùng kiểm định White để xem xét tổng
quát về sự đồng nhất của phương sai. Quá trình thực hiện kiểm định sẽ theo các trình tự sau: tác giả sẽ hồi quy mô hình gốc, từ đó thu được phần dư ei. Sau đó, ước lượng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là bình phương phần dư vừa thu được, trong trường hợp này, ngoài các biến độc lập ban đầu, phương trình được bổ sung thêm bình phương các biến độc lập và các số hạng có chứa tích chéo của các biến độc lập với nhau. R2 tìm
34 được từ mô hình này sẽ được dùng để tính toán cho các bước tiếp theo. Cuối cùng, với R2 vừa xác định, n là số lượng đơn vị chéo, tác giả tính được giá trị n*R2. Bên cạnh đó, với bậc tự do là k=p-1 và độ tin cậy là 95%, tác giả xác định được giá trị χ2, so sánh giữa hai giá trị n*R2 và χ2, nếu n*R2 có giá trị lớn hơn thì giả thuyết H0 cho rằng không có hiện tượng phương sai thay đổi sẽ bị bác bỏ, ngược lại nếu n*R2 có giá trị bé hơn thì
chấp nhận giả thuyết H0, hay môhình xem xét không có hiện tượng phương sai thay
đổi.
- Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả sẽ sử dụng phương pháp GLS
(bình phương tối thiểu tổng quát) để khắc phục.
Ngoài ra, hiện nay có nhiều ý kiến xung quanh vấn đề dùng chỉ tiêu R2 để giải thích, đánh giá mô hình hồi quy với dữ liệu dạng bảng. Các chuyên gia kinh tế cho rằng, hệ số này chỉ có giá trị giải thích đối với các mô hình hồi quy theo chuỗi thời gian, và có cỡ mẫu quan sát nhỏ (khoảng trên dưới 100 quan sát), hoặc dùng trong các trường hợp dự báo. Tuy nhiên, đối với mô hình hồi quy dữ liệu dạng bảng, đối với các nghiên cứu đi kiểm định giả thuyết, hoặc dự đoán mối liên hệ giữa các biến, thì chỉ tiêu R2 không được sử dụng để đưa ra kết luận. Gelman và Pardoe (2006) cho rằng R2 không phải là một chỉ tiêu hoàn hảo để đánh giá mô hình, đặc biệt là mô hình hồi quy dữ liệu dạng bảng. Do đó không thể kết luận mô hình không tốt nếu R2 thấp, cũng không thể kết luận mô hình là hoàn hảo trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến trong trường hợp R2 tiến về gần 1. Trong luận văn này không sử dụng chỉ tiêu R2 để đánh giá, kết luận về mô hình. 3.6. Giải thích kết quả nghiên cứu
Sau khi lựa chọn được mô hình tối ưu, tác giả sẽ phân tích và thảo luận kết quả. Kết quả nghiên cứu có thể giống hoặc khác với lý thuyết đã đưa ra, do đó trong phần giải thích kết quả nghiên cứu, tác giả sẽ kết hợp lý thuyết và thực tiễn của môi trường khảo sát để biện luận ý nghĩa kinh tế của các mối tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Thông qua đó, luận văn khẳng định lại sự đúng đắn của giả thuyết đã đề ra hoặc giải thích các nguyên nhân bị bác bỏ hay chưa chứng minh được của nghiên cứu.
35 Tóm lại, chương 3 thể hiện việc tính toán các biến số để đưa vào mô hình hồi quy. Các kỹ thuật ước lượng mô hình cũng được trình bày cụ thể. Trong thực tế, việc xây dựng mô hình tốt đến đâu cũng khó cho ra kết quả đáng tin cậy nếu việc thu thập và xử lý số liệu không chính xác. Do đó số liệu trong nghiên cứu được tác giả thu thập từ các nguồn tin cậy, uy tín với cách thức tính toán các biến cụ thể, rõ ràng khi đưa vào mô hình. Phần tiếp theo sẽ tiến hành chạy mô hình thực nghiệm và phân tích kết quả.
36 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã lựa chọn và tính toán các biến số cần thiết để đưa vào mô hình thực nghiệm. Tiếp theo, chương này sẽ trình bày kết quả phân tích và kiểm định lại các giả thuyết đã được đưa ra lúc ban đầu. Dữ liệu được dùng để phân tích là 182 quan sát trong vòng 7 năm, từ 2006 đến 2012. Phần đầu sẽ trình bày thông tin về dữ liệu nghiên cứu, bao gồm: thống kê mô tả số liệu, ma trận hệ số tương quan giữa các biến quan sát và sau đó là trình bày kết quả hồi quy. Ngoài ra, chương này cũng sẽ tiến hành các kiểm định cần thiết đối với mô hình hồi quy như: kiểm định tự tương quan, kiểm định thừa biến và kiểm định phương sai thay đổi.
4.1. Thống kê mô tả
Bảng 4.1. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Trung
bình Lớn nhất Nhỏ nhất Độ lệch chuẩn Độ nhọn Jarque-Bera P-value
Số quan sát CAP 0.133 0.464 0.029 0.094 1.726 138.59 0.000 182 RSK 0.011 0.038 0.000 0.007 1.075 52.01 0.000 182 PRO 4.977 6.359 0.449 0.811 -1.622 282.36 0.000 182 EXPS 0.015 0.060 0.003 0.007 2.579 1401.74 0.000 182 SZ 17.228 20.037 13.012 1.496 -0.418 5.31 0.070 182 LN 0.090 0.149 0.042 0.033 0.357 7.06 0.029 182 INF 0.118 0.199 0.065 0.052 0.413 19.26 0.000 182 ROE 0.111 0.306 0.001 0.060 0.753 19.16 0.000 182 ROA 0.014 0.055 0.000 0.009 1.829 318.19 0.000 182 NIM 0.055 0.253 -0.007 0.028 2.736 2153.62 0.000 182
CAP: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản trung bình giữa các ngân hàng là 13,3%, cao nhất là 46,4% thuộc về ngân hàng Ngân Hàng TMCP Phát Triển Mê Kông (MDB)
37 và thấp nhất là 2,9% (thuộc về ngân hàng Nam Việt). Chỉ số Skewness của CAP là 1,726 > 0, điều này cho thấy phân phối của CAP là lệch phải, nghĩa là đa số các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản nhỏ hơn mức trung bình. Giá trị P-value của kiểm định Jarque-Bera < 0,05 cho thấy phân phối của CAP là phân phối chuẩn. RSK: Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng trung bình là 1,1% và phân phối của RSK cũng là phân phối chuẩn (Giá trị P-value của kiểm định Jarque-Bera < 0,05). Ngân hàng VietcomBank có tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng cao nhất 3,8%. Nghĩa là chất lượng khoản vay của ngân hàng này đang ở mức thấp (rủi ro tín dụng cao) so với các ngân hàng chọn mẫu.
PRO: Năng suất lao động trung bình là 4,9, trong đó ngân hàng SaigonBank có năng suất cao nhất 6,35 trong khi ngân hàng Nam Việt có năng suất lao động thấp nhất. Chỉ số Skewness là -1,6 < 0 cho thấy phân phối của PRO là lệch trái, nghĩa là đa số các ngân hàng có năng suất lao động lớn hơn mức trung bình.
EXPS: Chi phí hoạt động trên tổng tài sản trung bình là 1,5% trên tổng tài sản, trong đó ngân hàng VietCapital có chi phí lớn nhất 6%. Ngân hàng Ngân Hàng TMCP Phát Triển Mê Kông và OceanBank có tỷ lệ chi phí thấp nhất. Chỉ số Skewness là 2,5 >0 cho thấy phân phối của EXPS là lệch phải, nghĩa là đa số các ngân hàng có tỷ lệ chi phí hoạt động nhỏ hơn mức trung bình.
SZ: Quy mô ngân hàng trung bình là 17,2, trong đó ngân hàng Công Thương có quy mô lớn nhất và ngân hàng Ngân Hàng TMCP Phát Triển Mê Kông (MDB) có quy mô nhỏ nhất. Quy mô các ngân hàng có độ lệch chuẩn lớn, nghĩa là có sự chênh lệch rất lớn về quy mô giữa các ngân hàng.
LN: Chỉ số H-H có giá trị trung bình là 0,09, trong đó giá trị nhỏ nhất là 0,042, giá trị lớn nhất là 0,149. Do đó, nhìn chung mức độ cạnh tranh trong thị phần tiền vay giữa các ngân hàng trong giai đoạn này khá gay gắt.
INF: Trong giai đoạn từ 2006 đến 2012, lạm phát trung bình là 11,8%. Vào năm 2008, tỷ lệ lạm phát ở mức cao nhất (20%) và ngay sau đó đạt tỷ lệ thấp nhất là 6,5% trong năm 2009. Điều này có thể giải thích là do năm 2008 mức độ tăng trưởng tín dụng và cung tiền rất lớn khiến lạm phát tăng cao, tuy nhiên chính sách thắt chặt tiền tệ kịp thời của chính phủ đã đưa tỷ lệ lạm phát về dưới 7% ở năm tiếp theo. Nhìn vào bảng thống kê ta thấy tỷ lệ lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn này biến động khá mạnh.
38 ROE: Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu trung bình là 11,1%, cao nhất là 30,6% (Ngân hàng ACB) và thấp nhất 0,1% (ngân hàng Nam Việt). Đa số các ngân hàng có ROE xoay quanh mức trung bình của toàn ngành. Tuy nhiên có sự chênh lệch lớn giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của ROE.
ROA: Lợi nhuận trên tổng tài sản trung bình là 1,4%, trong đó ngân hàng SaigonBank có ROA cao nhất, 5,5%. Nhìn vào chỉ số Skewness của ROA là 1,829 > 0 ta thấy phân phối của ROA lệch về bên phải. Nghĩa là có rất nhiều ngân hàng có ROA thấp hơn mức trung bình của toàn ngành.
NIM: Tỷ lệ thu nhập lãi biên trung bình là 5,5%, tỷ lệ cao nhất là 25,3% thuộc về ngân hàng Ngân Hàng TMCP Phát Triển Mê Kông (MDB). Ngân hàng Phương Nam có NIM thấp nhất là -0,7%. Số liệu thống kê cho thấy giá trị NIM có độ tập trung cao và xoay quanh giá trị trung bình 5.5%.
Tóm lại, thông qua 3 chỉ số đo lường hiệu quả hoạt động ngân hàng là ROE, ROA và NIM, ta thấy lợi nhuận của đa số các ngân hàng thấp hơn mức trung bình của toàn ngành. Điều này phản ánh hoạt động kém hiệu quả của ngân hàng Việt nam, đơn cử là qua hàng loạt việc tái cấu trúc, sáp nhập các ngân hàng trong thời gian vừa qua.
4.2. Phân tích tương quan
Để kiểm tra khả năng có thể xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình, ma trận hệ số tương quan giữa các biến được sử dụng để phân tích.
39 Bảng 4.2. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
ROE ROA NIM CAP RSK PRO EXPS SZ LN INF
ROE 1 ROA 0.345** 1 NIM 0.007 0.308** 1 CAP -0.457** 0.475** 0.445** 1 RSK 0.153* -0.201** 0.133 -0.262** 1 PRO 0.648** 0.508** 0.253** -0.127 0.157* 1 EXPS -0.265** -0.06 0.396** 0.348** 0.086 -0.259** 1 SZ 0.488** -0.342** -0.116 -0.734** 0.561** 0.347** -0.154* 1 LN 0.080 0.193** -0.252** 0.187* -0.428** -0.176* -0.258** -0.496** 1 INF 0.000 0.024 0.074 -0.013 -0.003 0.018 -0.045 0.086 0.066 - 1
(**)Tương quan với mức ý nghĩa 1% (*) Tương quan với mức ý nghĩa 5%
Nguồn: Theo tính toán của tác giả
Từ các biến số thu thập được cho thấy ROE có tương quan mạnh, có ý nghĩa và thuận chiều với biến năng suất lao động (PRO) và quy mô (SZ). Mối quan hệ này phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm ở các quốc gia khác trên thế giới như Eichengreen và Gibson (2001); Naceur và Goaied (2001); Short (1979), Haslem (1968), Bourke (1989), Molyneux và Thornton (1992), Bikker và Hu (2002).
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) và năng suất lao động (PRO) đều có tương quan và có ý nghĩa thống kê tới cả ba biến ROA, ROE và NIM. Trong đó, năng suất lao động có tương quan cùng chiều đến cả ba biến đo lường hiệu quả hoạt động. Panayiotis và các cộng sự (2006) cũng đã chứng minh rằng một ngân hàng có năng suất lao động càng cao thì càng làm tăng hiệu quả hoạt động. Biến CAP có tương quan với cả ba biến hiệu quả hoạt động nhưng không đồng nhất về dấu. Điều này sẽ được lý giải rõ hơn trong phần phân tích kết quả ở chương 4 của luận văn.
Mặt khác, ta thấy hệ số tương quan giữa quy mô và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản khá cao và có tương quan nghịch (-0,73). Điều này có thể lý giải dễ dàng do quy
40 mô ngân hàng cũng được đo lường bằng tổng tài sản. Tuy nhiên hệ số tương quan này vẫn nằm trong mức cho phép (<0.8) nên có thể kết luận hai biến này không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Tỷ lệ lạm phát (INF) có tương quan thuận với cả ba biến đo lường hiệu quả hoạt động nhưng không có ý nghĩa thống kê. Có thể do số lượng ngân hàng hạn chế và thời gian nghiên cứu chưa đủ lớn nên dữ liệu chưa đủ cơ sở để phản ánh được đầy đủ mối quan hệ này.
Ngoài tỷ lệ lạm phát, các biến độc lập còn lại đều có tương quan với hiệu quả hoạt động ngân hàng dù mức tương quan mạnh hay yếu, cùng chiều hay ngược chiều. Như vậy, trong bảy biến độc lập đưa vào mô hình, đã có 6 biến có tương quan và có ý nghĩa với hiệu quả hoạt động ngân hàng.
Nhìn chung ta thấy các cặp biến độc lập không có trường hợp mà nào hệ số tương quan vượt quá 0.8. Do đó, khó có khả năng xuất hiện đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy. Tuy nhiên để có kết luận chắc chắn hơn về khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến, nghiên cứu tiến hành thêm kiểm định nhân tố phóng đại phương sai dưới đây.
4.3. Kiểm định nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), một phương pháp thứ hai để xác định đa cộng tuyến là dùng nhân tử phóng đại phương sai VIF có công thức VIFj= 1/(1-Rj 2) với mô hình hồi quy có k biến giải thích. Trong đó, Rj 2 là giá trị hệ số xác định trong hàm hồi quy của biến giải thích thứ j theo (k-1) biến giải thích còn lại, nếu có cộng tuyến của Xj với các biến giải thích khác thì Rj 2 sẽ gần bằng 1 và do đó VIFj sẽ lớn, giá trị VIFj càng lớn thì biến Xj càng cộng tuyến cao. Như theo một quy tắc, nếu VIF vượt quá 5 thì xem như có đa cộng tuyến giữa biến Xj và các biến độc lập còn lại. Với kết quả từ phần mềm SPSS được trình bày trong phụ lục A, ta có bảng giá trị VIF của các biến như sau:
41 Bảng 4.3. Kết quả kiểm định nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
BIẾN ĐỘC LẬP VIF CAP 2.967 RSK 1.638 PRO 1.335 EXPS 1.459 SZ 4.478 LN 1.650 INF 1.028
Nhìn chung tất cả các biến độc lập đều có giá trị VIF <5. Do đó có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu.
4.4. Kết quả hồi quy POOL
Như đã trình bày ở trên, dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu bảng cân đối, số đơn vị chéo là 26 và số thời đoạn là 7. Tuy nhiên, mẫu nghiên cứu này chỉ là các ngân hàng thương mại của Việt Nam, mà không phải là tất cả các doanh nghiệp Việt Nam. Do đó, sự khác biệt về ngành nghề, đặc thù quản trị doanh nghiệp và cấu trúc tài chính của 26 đơn vị chéo này là không đáng kể. Để phản ánh sự không khác biệt giữa các đơn vị chéo này, tác giả lựa chọn phương pháp hồi quy Pool thay cho mô hình tác động ngẫu nhiên hay mô hình tác động cố định. Nghĩa là trong mô hình hồi quy, tung độ gốc và độ dốc được giả định là giống nhau giữa các đơn vị chéo và không thay đổi theo thời gian. Do đó, các phần tiếp theo sau đây sẽ tập trung phân tích và đánh giá tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua kỹ thuật hồi quy Pool.