4.3.1. Kết quả phân tích hồi quy mô hình ROA
Bảng 4.8. Phân tích hồi quy mô hình ROA Biến
Pooled OLS FEM REM
Coef P-value coef P-value coef P-value LNTA -0.0708 0.050 0.0491 0.511 -0.0704 0.088 EAT 0.0128 0.079 0.0029 0.705 0.0073 0.315 NPLTL -0.0439 0.023 -0.0117 0.543 -0.0270 0.151 IMGI -0.0014 0.456 -0.0046 0.018 -0.0025 0.169 NIEGI -0.0318 0.000 -0.0316 0.000 -0.0317 0.000 LDR -0.0000 0.976 0.0016 0.350 0.0005 0.737 SPREAD -0.1527 0.098 -0.1874 0.034 -0.1527 0.081 RGDP -0.1540 0.019 -0.1632 0.007 -0.1457 0.016 INF 0.0141 0.019 0.0230 0.001 0.0152 0.009 Prob > F = 0.0000 0.0000 0.0000 R-square = 0.6709 0.6864 0.6751 Nguồn: trích từ kết quả phụ lục 3, 4, 5
Bảng 4.8. Phân tích hồi quy mô hình ROA theo 3 phương pháp ước lượng mô hình tổng quát gồm mô hình ước lượng OLS (OLS pooled), mô hình tác động cố định (FEM - Fixed Effects Model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM - Random Effects Model) và phụ lục 6 Kiểm định Hausman mô hình ROA để lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Theo phụ lục 3 Phân tích hồi quy mô hình ROA theo OLS Pooled, phụ lục 4 Phân tích hồi quy mô hình ROA theo FEM và phụ lục 5 Phân tích hồi quy mô hình ROA theo REM, Ta có Prob F-statistic (Mức xác suất thống kê F)= 0.0000 < 0.01 (mức ý nghĩa là 1%) ta kết luận cả 3 mô hình hồi quy này phù hợp và tồn tại. Mô hình ước lượng Pooled OLS có hệ số xác định (độ khớp của mộ hình) R-squared = 0.6709 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được khoảng 67% sự thay đổi của biến phụ thuộc, mô hình tác động cố định FEM có hệ số xác định (độ khớp của mộ hình) R-squared = 0.6864 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được khoảng 68.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc và mô hình tác động
ngẫu nhiên REM có hệ số xác định (độ khớp của mộ hình) R-squared = 0.6751 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được khoảng 67.5% sự thay đổi của biến phụ thuộc, cả 3 mô hình các biến độc lập đều có tác động khá mạnh đến biến phụ thuộc ROA.
Sau đó kiểm định để chọn mô hình phù hợp thông qua kiểm định Hausman test để lựa chọn mô hình FEM hay REM, nếu không chọn FEM ta tiếp tục kiểm định Breusch-Pagan test để lựa chọn mô hình REM hay Pooled OLS.
Kiểm định Hausman test (lựa chọn mô hình FEM và REM)
Bảng 4.9. Kiểm định Hausman test
Nguồn: Phụ lục 6 kết quả chạy hồi quy
Giả thuyết đưa ra:
Ho: Chọn REM (mô hình Random) H1: Chọn FEM (mô hình Fixed)
Từ bảng 4.9 kết quả cho thấy mô hình có giá trị thống kê Statistic của Chi2(9) là 42.55 và Prob>chi2 = 0.0000 < 0.05 (mức ý nghĩa 5%). Vì vậy, bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận giả thuyết H1. Mô hình FEM phù hợp với mô hình nghiên cứu thông qua kiểm định Hausman test.
Vì vậy, nghiên cứu sẽ chọn mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) để phân tích kết quả. Việc lựa chọn mô hình tại bước này chỉ mang tính chất trung gian vì mô hình ROA có hiện tượng tự tương quan ( Prob > F = 0.0839 < 0.1 (mức ý nghĩa 10%), theo Phụ lục 7. Kiểm định tự tương quan) và hiện tượng phương sai thay đổi (Prob>chi2 = 0.0000 < 0.01 (mức ý nghĩa 1%), theo Phụ lục 8. Kiểm định phương sai thay đổi) nên tác giả sử dụng phương pháp hồi quy mô hình ROA với
sai số chuẩn của Driscoll và Kraay (D&K) - regression with driscoll-kraay standard errors để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai số thay đổi
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 42.55
Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite)
nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả. Kết quả hồi quy trong Bảng 4.10 như sau
Bảng 4.10. Hồi quy mô hình ROAvới sai số chuẩn của Driscoll và Kraay (D&K)
Regression with Driscoll-Kraay standard errors Number of obs = 216
Method: Fixed-effects regression Number of groups = 24 Group variable (i): ngnhang1 F( 9, 8) = 2405.36 maximum lag: 2 Prob > F = 0.0000 within R-squared = 0.6864 ---
| Drisc/Kraay
ROA | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ---+--- LNTA | .0491445 .0619629 0.79 0.451 -.0937423 .1920312 EAT | .0029068 .0050482 0.58 0.581 -.0087345 .0145481 NPLTL | -.0117158 .0099184 -1.18 0.271 -.0345877 .0111561 IMGI | -.0045764 .0024124 -1.90 0.094 -.0101394 .0009865 NIEGI | -.031614 .0019837 -15.94 0.000 -.0361883 -.0270397 LDR | .0016185 .0011167 1.45 0.185 -.0009566 .0041936 SPREAD | -.1873931 .1417217 -1.32 0.223 -.5142039 .1394177 RGDP | -.1631571 .0484121 -3.37 0.010 -.2747955 -.0515187 INF | .0229919 .00482 4.77 0.001 .011877 .0341067 _cons | 2.506513 1.516956 1.65 0.137 -.991595 6.00462
Nguồn: Từ phụ lục 9 kết quả chạy hồi quy trên Stata
Theo phụ lục 9 và Bảng 4.10 Hồi quy Sai số chuẩn của Driscoll và Kraay (D&K) mô hình ROA với mức ý nghĩa 5% có Prob > F = 0.0000 thì mô hình nghiên cứu có tồn tại dạng như sau:
ROA = - 0.004576 IM/GI - 0.031614 NIE/GI - 0.163157 RGDP + 0.022992 INF (4.1)
Thảo luận kết quả phân tích mô hình ROA (4.1)
Nhìn vào Bảng 4.10 mô hình hồi quy ta thấy:
Ta có Prob F-statistic (Mức xác suất thống kê F) = 0.00000 < 0.05 (mức ý nghĩa là 5%) ta kết luận mô hình hồi quy này phù hợp và tồn tại. Hệ số xác định (R- squared: độ khớp của mô hình) = 0.6864 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được khoảng 68.64% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Giá trị P-value của biến IM/GI = 0.094 < 0.1 . Vì vậy, trong mô hình ROA, biến IM/GI có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 10%, dấu phù hợp so với kỳ vọng giả thuyết ban đầu. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến IM/GI tăng 1% thì ROA giảm 0.004576 %.
Giá trị P-value của biến NIE/GI = 0.000 < 0.01 . Vì vậy, trong mô hình ROA, biến NIE/GI có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%, dấu phù hợp so với kỳ vọng giả thuyết ban đầu. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến NIE/GI tăng 1% thì ROA giảm 0.031614 %.
Giá trị P-value của biến RGDP = 0.010 < 0.05. Vì vậy, trong mô hình ROA, biến RGDP có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%, dấu phù hợp so với kỳ vọng giả thuyết ban đầu. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến RGDP tăng 1% thì ROA giảm 0.022992 %.
Giá trị P-value của biến INF = 0.001 < 0.01. Vì vậy, trong mô hình REM, biến INF có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%, dấu phù hợp so với kỳ vọng giả thuyết ban đầu. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến INF tăng 1% thì ROA tăng 0.163157 %.
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng đối với các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam các biến có tác động ngược chiều với ROA dần bao gồm: Thu nhập từ lãi trên tổng thu nhập hoạt động (IM/GI), Hiệu quả quản lý (NIE/GI), Tăng trưởng GDP. Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều với ROA của các NHTMCP Việt Nam.
4.3.2. Kết quả phân tích hồi quy mô hình ROE 4.3.2.1. Kiểm định mô hình hồi quy phù hợp 4.3.2.1. Kiểm định mô hình hồi quy phù hợp
Bảng 4.11. Phân tích hồi quy mô hình ROE theo 3 phương pháp ước lượng mô hình tổng quát gồm mô hình ước lượng OLS (OLS pooled), mô hình tác động cố định (FEM - Fixed Effects Model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM - Random Effects Model), phụ lục 13 Kiểm định Hausman mô hình ROE và phụ lục 14 Kiểm định Breusch - Pagan mô hình ROE để lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Theo phụ lục 10 Phân tích hồi quy mô hình ROE theo OLS Pooled, phụ lục 11 Phân tích hồi quy mô hình ROE theo FEM và phụ lục 12 Phân tích hồi quy mô hình ROE
theo REM, Ta có Prob F-statistic (Mức xác suất thống kê F)= 0.0000 < 0.01 (mức ý nghĩa là 1%) ta kết luận cả 3 mô hình hồi quy này phù hợp và tồn tại. Mô hình ước lượng Pooled OLS có hệ số xác định (độ khớp của mộ hình) R-squared = 0.6715 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được khoảng 67% sự thay đổi của biến phụ thuộc, mô hình tác động cố định FEM có hệ số xác định (độ khớp của mộ hình) R- squared = 0.6178 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được khoảng 61.78% sự thay đổi của biến phụ thuộc và mô hình tác động ngẫu nhiên REM có hệ số xác định (độ khớp của mộ hình) R-squared = 0.6165 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được khoảng 61.65% sự thay đổi của biến phụ thuộc, cả 3 mô hình các biến độc lập đều có tác động khá mạnh đến biến phụ thuộc ROE.
Bảng 4.11. Phân tích hồi quy mô hình ROE
Biến
Pooled OLS FEM REM
Coef P-value coef P-value coef P-value
LNTA 1.1934 0.002 0.5996 0.433 0.9203 0.056 EAT -0.2416 0.002 -0.3627 0.000 -0.3199 0.000 NPLTL -0.6464 0.002 -0.2877 0.145 -0.3964 0.037 IMGI -0.0102 0.599 -0.0184 0.348 -0.0166 0.370 NIEGI -0.2511 0.000 -0.2540 0.000 -0.2546 0.000 LDR 0.0249 0.108 0.0447 0.012 0.0381 0.019 SPREAD -2.4194 0.013 -2.0426 0.024 -2.1968 0.012 RGDP -1.5446 0.024 -1.2175 0.049 -1.3451 0.025 INF 0.3281 0.000 0.2928 0.000 0.3105 0.000 Prob > F = 0.0000 0.0000 0.0000 R-square = 0.6715 0.6178 0.6165 Nguồn: trích từ kết quả phụ lục 10, 11, 12
Sau đó kiểm định để chọn mô hình phù hợp thông qua kiểm định Hausman test để lựa chọn mô hình FEM hay REM, nếu không chọn FEM ta tiếp tục kiểm định Breusch-Pagan test để lựa chọn mô hình REM hay Pooled OLS.
Kiểm định Hausman test (lựa chọn mô hình FEM và REM) Bảng 4.12. Kiểm định Hausman test
Nguồn: Phụ lục 13 kết quả chạy hồi quy
Giả thuyết đưa ra:
H0: Chọn REM (mô hình Random) H1: Chọn FEM (mô hình Fixed)
Kết quả Bảng 4.12. cho thấy mô hình có giá trị thống kê Statistic của Chi2(9) là 7.12 và Prob>chi2 = 0.6249 > 0.05 (mức ý nghĩa 5%). Vì vậy, chấp nhận giả thuyết Ho, bác bỏ giả thuyết H1. Mô hình REM phù hợp với mô hình nghiên cứu thông qua kiểm định Hausman test.
Kiểm định Breusch-Pagan test (lựa chọn mô hình REM và Pooled OLS)
Bảng 4.13. Kiểm định Breusch-Pagan test
Nguồn: Phụ lục 14 kết quả chạy hồi quy
Giả thuyết đưa ra:
H0: Chọn Pooled OLS H1: Chọn REM
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha,efficient under Ho;obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 7.12 Prob>chi2 = 0.6249
(V_b-V_B is not positive definite)
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROE[ngnhang1,t] = Xb + u[ngnhang1] + e[ngnhang1,t]
Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---+--- ROE | 55.57245 7.454693 e | 14.25046 3.774978 u | 4.956498 2.226319 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 45.61 Prob > chibar2 = 0.0000
Kết quả Bảng 4.13. cho thấy mô hình có giá trị thống kê Statistic của
chibar2(01) là 45.61 và Prob > chibar2 = 0.0000 < 0.01 (mức ý nghĩa 1%). Vì vậy, bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận giả thuyết H1. Mô hình REM phù hợp với mô hình nghiên cứu thông qua kiểm định Breusch-Pagan test.
Vì vậy, nghiên cứu sẽ chọn mô hình hồi quy tác động ngẩu nhiên (REM) để phân tích kết quả. Việc lựa chọn mô hình tại bước này chỉ mang tính chất trung gian vì trong mô hình ROE có hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi (LM(Var(u)=0,lambda=0) = 76.21 Pr>chi2(2) = 0.0000 < 0.01 (mức ý nghĩa 1%), theo Phụ lục 15. Kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi) nên tác giả sử dụng phương pháp hồi quy mô hình ROE với Feasible Generalized Least Squares (FGLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai số thay đổi nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
Bảng 4.14. Hồi quy mô hình ROEvới FGLS
Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic
Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.4294)
Estimated covariances = 24 Number of obs = 216 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 24 Estimated coefficients = 10 Time periods = 9 Wald chi2(9) = 447.16 Prob > chi2 = 0.0000 --- ROE | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- LNTA | 1.2673 .3329749 3.81 0.000 .6146813 1.919919 EAT | -.1630456 .0538413 -3.03 0.002 -.2685725 -.0575186 NPLTL | -.5191074 .16483 -3.15 0.002 -.8421683 -.1960466 IMGI | .0055765 .0123336 0.45 0.651 -.0185969 .02975 NIEGI | -.2424393 .0167605 -14.46 0.000 -.2752893 -.2095893 LDR | .0242592 .0114048 2.13 0.033 .0019062 .0466122 SPREAD | -.6812358 .682762 -1.00 0.318 -2.019425 .6569532 RGDP | -.9793678 .402965 -2.43 0.015 -1.769165 -.189571 INF | .1584675 .0470151 3.37 0.001 .0663197 .2506153 _cons | -11.52581 10.52856 -1.09 0.274 -32.16141 9.109779 ---
Theo Phụ lục 16 và Bảng 4.14. Hồi quy FGLS mô hình ROE với mức ý nghĩa 5% có Prob > chi2 = 0.0000 thì mô hình nghiên cứu tồn tại có dạng như sau:
ROE = 1.2673 LNTA – 0.163046 ETA – 0.519107 NPL/TL – 0.242439 NIE/GI + 0.024259 LDR – 0.979368 RGDP + 0.158468 INF (4.2)
4.3.2.2. Thảo luận kết quả phân tích mô hình ROE (4.2)
Nhìn vào Bảng 4.14 mô hình hồi quy ta thấy:
Ta có Prob F-statistic (Mức xác suất thống kê F)= 0.00000 < 0.05 (mức ý nghĩa là 5%) ta kết luận mô hình hồi quy này phù hợp và tồn tại. Hệ số xác định ( R-squared: độ khớp của mô hình ) = 0.6165 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được khoảng 61.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Giá trị P-value của biến LNTA = 0.000 < 0.01. Vì vậy, trong mô hình REM, biến LNTA có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%, dấu phù hợp so với kỳ vọng giả thuyết ban đầu. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến LNTA tăng 1% thì ROE tăng 1.2673 %.
Giá trị P-value của biến EAT = 0.002 < 0.01. Vì vậy, trong mô hình REM, biến EAT có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%, dấu phù hợp so với kỳ vọng giả thuyết ban đầu. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến EAT tăng 1% thì ROE giảm 0.163046 %.
Giá trị P-value của biến NPL/TL = 0.002 <0.01. Vì vậy, trong mô hình