11 Khái niệm Hàm hồi quy tổng thể và Hàm hồi quy giới hạn ngụ ý phân biệt các mô hình với các biến độc lập khác nhau: Hàm hồi quy tổng thể là mô hình với đầy đủ các biến như phần giả thuyết ban đầu.
3.4.7.5 Biến Tăng trưởng (GROW)
Qua kết quả nghiên cứu (Phụ lục 02 và 04), ta nhận thấy rằng Tăng trưởng (GROW) có mối quan hệ đồng biến với Đòn bẩy tài chính (LEV) trong hai mô hình LEV3 (0.3059) và LEV6 (0.6022), nhưng lại đổi dấu (tương quan nghịch) ở mô hình LEV5 (0.8270). Xét về mặt học thuật, cả Lý thuyết chi phí đại diện và Lý thuyết Trật tự phân hạng đều đưa ra quan điểm là biến GROW có tác động ngược chiều đến biến LEV.
Ban đầu, khi chưa thực hiện phương pháp tác động cố định, ta có kết quả hồi quy là Tăng trưởng đồng biến với Đòn bẩy tài chính ở mô hình LEV1 (0.1794) (chỉ phân tích
tác động của các nhân tố nội tại). Nhưng đến khi thực hiện hồi quy ước lượng có bổ
sung thêm hai biến vĩ mô (LEV2 (0.4617)) thì ta cũng có dấu kết quả tương tự nhưng mức ý nghĩa lại càng có vẻ như không có ý nghĩa thống kê hơn. Như vậy, khi ta thêm nhiều biến khác vào mô hình, ta có thể vô tình làm cho các biến ban đầu ít nhiều lộ rõ hơn bản chất ý nghĩa của chúng (dù chưa chắc đúng với mọi trường hợp).
Kế tiếp, khi ta kết hợp với hiệu ứng cố định trong mô hình, biến GROW lại xảy ra hiện tượng đổi dấu và kết quả lại càng trở nên không có ý nghĩa hơn. Trong đó, khi ta chỉ thực hiện hiệu ứng cố định biến ngân hàng, kết quả hồi quy cho ta thấy rằng biến GROW có tương quan thuận ở cả hai mô hình LEV3 và LEV6. Tuy nhiên, kết quả dấu đảo ngược lại (nghịch biến) khi ta ứng dụng tác động cố định biến ngân hàng kết hợp với biến thời gian (LEV5). Hơn nữa, tình trạng kết quả đổi dấu chỉ xảy ra duy nhất ở mô hình này và là kết quả không có ý nghĩa thống kê nhất (0.8270) trong tất cả các mô hình hồi quy được lựa chọn cuối cùng. Điều này chứng tỏ việc kết hợp biến thời gian và biến ngân hàng ít nhiều có ảnh hưởng đến chiều hướng tác động của các biến độc lập trong
mô hình (đáng kể nhất là biến GROW). Hay nói đúng hơn, biến Tăng trưởng có thể chịu ảnh hưởng bởi đặc trưng riêng có của cả hai tác động ngân hàng và thời gian khi kết hợp chúng cùng vào một mô hình. Vấn đề ở đây là biến GROW lại càng trở nên không có ý nghĩa hơn nữa khi ta thực hiện phương pháp tác động cố định so với phương pháp dữ liệu thông thường. Qua đó, ta nhận thấy rằng hiệu ứng cố định vô hình trung có thể đã làm biến Tăng trưởng càng bộc lộ rõ hơn bản chất ý nghĩa thống kê ở mô hình nghiên cứu cấu trúc vốn tại các ngân hàng thương mại hiện hữu trên quốc gia Việt Nam. Trên thực tế, trong khoảng thời gian từ năm 2006 đến năm 2012, tốc độ tăng trưởng của các ngân hàng thương mại Việt Nam diễn ra khá phức tạp, có ngân hàng tăng rất mạnh, nhưng cũng có ngân hàng sụp giảm, có thời gian tốc độ đột phá tăng khá cao, nhưng cũng có thời gian chững lại, thậm chí là giảm xuống đột ngột (điển hình
nhất là vào năm 2012 khi ngành ngân hàng Việt Nam gặp quá nhiều sóng gió – một năm với nhiều biến cố xảy ra: lần đầu tiên công khai nợ xấu; cuộc chiến thâu tóm, sáp nhập; hàng loạt các vụ bắt bớ, kiện tụng; tăng trưởng tín dụng thấp nhất từ trước đến nay; thậm chí nhiều ngân hàng còn kinh doanh thua lỗ, v.v…). Nhìn chung, các ngân
hàng có xu hướng tăng trưởng mạnh mẽ trong giai đoạn đầu của thời gian mẫu nghiên cứu (nhất là năm 2006 và 2007). Điều tất yếu là khi tăng trưởng quá nhiều thì một số ngân hàng có nhu cầu sử dụng nợ cao hơn (gia tăng việc huy động vốn từ các thành
phần khác nhau trong nền kinh tế) để tài trợ cho tốc độ tăng trưởng ngoạn mục.
Do vậy, một cách ngẫu nhiên, tốc độ tăng trưởng có thể đã phần nào tác động tích cực đến đòn bẩy tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam (dù rằng kết
quả hồi quy không cho ta thấy biến có ý nghĩa thống kê ở tất cả các mô hình).