TÀI CHÍNH -
Tháng 05/2018
59
Kết quả phân tích hồi quy đa biến
và đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố
Độ chấp nhận của biến đều nhỏ hơn 1, thêm vào
đó, hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn
10 cho thấy, không có hiện tượng đa cộng tuyến. Về
mặt ý nghĩa thống kê của mô hình: Tất cả các giá trị
Sig. (mức ý nghĩa của phép kiểm định t) đều < 0,01
nghĩa là cả 5 biến độc lập trong mô hình đều có ý
nghĩa thống kế ở mức 1%. Nhìn vào kết quả phân
tích hồi quy đa biến (Bảng 7), ta có được phương
trình về phát triển các GDPS tại các NHTM Việt
Nam như sau:
PTGDPS = -0.07 + 0.272CS + 0.400MTKTA +
0.117MTKTB + 0.141CQB + 0.115DTCT
Kết luận
Căn cứ vào mô hình tác giả đã lựa chọn, dựa trên
giá trị của các hệ số hồi quy chuẩn hóa, cả 5 yếu tố
đều có ảnh hưởng đến sự phát triển GDPS, bất kỳ
một yếu tố nào thay đổi đều có tác động lên sự phát
triển các GDPS của các NHTM Việt Nam.
Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số giải
pháp cụ thể nhằm phát triển GDPS tại các NHTM
Việt Nam:
Về phía Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước:
- Hoàn thiện khuôn khổ pháp lý về các công cụ
tài chính về các định chế tài chính.
- Phát triển thị trường hàng hóa và hệ thống tài
chính ở trình độ nhất định để tạo điều kiện thuận
lợi cho sự phát triển của các công cụ phái sinh và
GDPS; phát triển cơ sở hạ tầng thị trường phái sinh
(sàn chứng khoán phái sinh OTC, sàn tập trung, hệ
thống công nghệ thông tin…).
Về phía NHTM:
- Hiện đại hóa đồng bộ công
nghệ ngân hàng, trang bị hệ
thống công nghệ thông tin hiện
đại, đồng bộ có thể thu thập, xử
lý, phân tích thông tin nhanh
chóng, chính xác, hiệu quả.
- Tăng cường kiểm soát nội bộ. Các ngân hàng
cần đảm bảo hoạt động an toàn, do đó các ngân
hàng cần đánh giá rủi ro cấu trúc, quản lý hệ thống
kế toán nhằm đảm bảo các quyết định được đưa ra
trên cơ sở có đầy đủ thông tin về rủi ro.
- Cần chú trọng hoạt động NHTM quốc tế, chủ
động tham gia hội nhập nhiều hơn nữa với thị
trường tài chính quốc tế.
Tài liệu tham khảo:
1. Ana Lozano-Vivas, Fotios Pasiouras (2010), ‘The impact of non-traditional
activities on the estimation of bank efficiency: international evidence’,
Journal of Banking & Finance, Số 34.7, tr. 1436-1449;
2. Andres Rivas, Teofilo Ozuna, Felice Policastro (2006), ‘Does The Use Of
Derivatives Increase Bank Efficiency? Evidence From Latin American Banks’,
International Business & Economics Research Journal, Số 5, tr. 11-25;
3. Brewer, Elijah III, Jackson, William E. III and Moser, James T (2001),
‘The Value of Using Interest Rate Derivatives to Manage Risk at U.S.
Banking Organizations’, Federal Reserve Bank of Chicago, Economic
Perspectives, tr. 49-66;
4. Chiara Oldani (2008), Governing global derivatives: Challenges and risks,
Ashgate Publishing Limited, Ltd;
5. Coerrad Vrolijk (tháng 12 năm 1997), ‘Derivatives effect on Monetery police
trasmistion’ - IMF Working Paper, Số 97, tr 56-120.
BẢNG 5: KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH
Model Summary
R R Square Adjusted R Square
Std. Error of
the Estimate
.867e
.752
.746
.255
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
BẢNG 6: BẢNG ANOVA-KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH ĐỘ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH ANOVAA
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Regression
42.278
5
8.456
129.715
.000f
Residual
13.950
214
.065
Total
56.228
219
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
BẢNG 7: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐA BIẾN
Biến
(Variables)
Hệ số hồi
quy (Beta)
Độ lệch chuẩn
(Sd.Error)
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
(Standardized Coefficients) Giá trị t Mức ý nghĩa
của t (Sig.)
Độ chấp nhận
(Tolerance)
Hệ số phóng đại
phương sai (VIF)
Hằng số
-0,70
0,195
-0,362
0,718
CS
0,272
0,038
0,297
7,249
0,000*
0,693
1,444
MTKTA
0,400
0,048
0,421
8,403
0,000*
0,462
2,163
MTKTB
0,117
0,036
0,134
3,222
0,001*
0,671
1,491
CQB
0,141
0,052
0,122
2,719
0,007*
0,573
1,745
DTCT
0,115
0,043
0,119
2,689
0,008*
0,594
1,683
Biến phụ thuộc: PTGDPS; *: có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
