GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI LUẬN VĂN
Tính cấp thiết của đề tài
Tại Việt Nam hiện nay, với xu thế hội nhập kinh tế quốc tế, trong giai đoạn phát triển tạo ra những thuận lợi bên cạnh đó cũng đặt ra những thách thức và khó khăn không nhỏ Theo Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân
(2016), chủ thể quan trọng nhất trong việc tài trợ cho nền kinh tế, đảm bảo cho sự phát triển tài chính ổn định và bên vững đó chính là hệ thống các ngân hàng thương mại Đây là một kênh trung gian trung chuyển từ nơi thừa vốn tới nơi thiếu vốn, bên cạnh đó ngân hàng còn cung cấp đa dạng các dịch vụ tài chính khác cho cá nhân, tổ chức và chính phủ.
Hiện nay, xét về mặt kinh tế, Việt Nam là quốc gia thành viên của Liên Hiệp Quốc, Tổ chức Thương mại Thế giới, Quỹ Tiền tệ Quốc tế, Nhóm Ngân hàng Thế giới, Ngân hàng Phát triển Châu Á, Diễn đàn Hợp tác Kinh tế Châu Á - Thái Bình Dương, Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á - ASEAN Việt Nam tham gia các hiệp định thương mại tự do đa phương với các nước ASEAN, Hàn Quốc, Nhật Bản, Trung Quốc Việt Nam cũng đã ký với Nhật Bản một hiệp định đối tác kinh tế song phương Đối với lĩnh vực tiền tệ ngân hàng, quá trình hội nhập gắn liền với quá trình tự do hoá thị trường tài chính, đem lại nhiều cơ hội, nhưng cũng không ít thách thức Năm
2019, kinh tế toàn cầu tăng chậm dưới tác động căng thẳng thương mại giữa các nước lớn, rủi ro địa chính trị tại nhiều khu vực; thương mại toàn cầu sụt giảm Mặt bằng làm phát và giá hàng hóa thế giới ở mức thấp hơn sơ với cùng kỳ Theo thống kê của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) năm 2019, tăng trưởng kinh tế thế giới năm 2019 đạt 2,9% thấp hơn mức 3,6% của năm2018; lạm phát toàn cầu tăng chậm lại, từ mức 3,6% năm 2018 xuống mức3,5% năm 2019 Hệ thống ngân hàng Việt Nam cũng không ngoại lệ trong các nước có nền kinh tế đang phát triển khi bị ảnh
2 hưởng nghiệm trọng từ nền kinh tế toàn cầu, với thực tế là trong thời gian qua ngân hàng bộc lộ một số yếu điểm: tỷ suất sinh lợi trong những năm gần đây có tăng trưởng không đáng kể, điển hình đến cuối năm 2019, Tỷ số lợi nhuận trên tài sản (ROA) và Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) toàn hệ thống lần lượt là 1,01% và 12,95%, tăng so với năm 2018 (năm 2018 lần lượt là 0,9% và 11,8%) Tỷ lệ hoàn vốn (CAR) của hệ thống cuối năm 2019 đạt 11,95 Theo Lê Quân (2017), quan hệ sở hữu vốn đan xen nhau giữa các ngân hàng dẫn tới khó khăn trong việc quản lý nợ xấu, các ngân hàng đua nhau mở rộng quy mô mạng lưới để huy động vốn (phát triền theo chiều rộng) dẫn tới tình trạng cạnh tranh quyết liệt trong tín dụng, các ngân hàng nâng cao tiện ích sản phẩm dịch vụ, phát triển hệ thống ngân hàng điện tử, nhưng vẫn chưa quản lý hiệu quả các công tác quản lý làm dẫn tới việc phát triển quy mô chưa thực sự hiệu quả, làm tốn kém những chi phí không cần thiết Thêm vào đó là hội nhập cũng tăng sức cạnh tranh của các ngân hàng đặc biệt là khi xuất hiện các ngân hàng nước ngoài với tiềm lực tài chính lớn và công nghệ hiện đại.
Thông qua việc nghiên cứu, phân tích và đo lường những yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của hệ thống Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần (NHTMCP) Việt Nam để đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh trong giai đoạn hội nhập hiện nay, từ đó đưa ra những giải pháp thiết thực nhằm nâng cao khả năng sinh lời của hệ thống NHTMCP là vấn đề hết sức quan trọng và cần thiết Thấy được tầm quan trọng đó, tác giả lựa chọn đề tài: “CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM”, để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng qua dữ liệu thu thập giai đoạn 2008-2019.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của luận văn là phân tích các yếu tố tác động đến khả năng sinh
3 lời của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm
2008 – 2019, trong môi trường hoạt động kinh doanh ngân hàng Từ đó làm rõ các mục tiêu cụ thể như sau:
Thứ nhất: Các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của các NHTMCP tại Việt Nam.
Thứ hai: Đo lường mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng sinh lời của các NHTMCP tại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Từ các mục tiêu nghiên cứu trên, luận văn sẽ tập trung nghiên cứu để trả lời các câu hỏi sau đây:
- Các yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các NHTMCP tại Việt Nam?
- Chiều hướng tác động các yếu tố đến khả năng sinh lời của NHTMCP ViệtNam ra sao?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của 25 NHTMCP Việt Nam trong môi trường hoạt động kinh doanh ngân hàng thời kỳ hội nhập kinh tế quốc tế.
Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu 25 NHTMCP Việt Nam, cụ thể số liệu từ báo cáo tài chính (BCTC) năm của 25 NHTMCP, báo cáo của Ngân hàng Nhà nước (NHNN), Tổng cục Thống kê trong giai đoạn 2008-2019 (dữ liệu theo năm). Luận văn chọn giai đoạn nghiên cứu từ năm 2008 đến 2019 vì trong giai đoạn này các ngân hàng đều có những biến động lớn về chính sách lãi suất, tín dụng cũng như những bước đột phá mới trong lĩnh vực kinh doanh có điều kiện này Từ khoảng thời gian Ngân hàng Nhà nước thắt chặt chính sách tiền tệ để chống lạm phát vào năm 2008 – 2009, do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu, cụ thể là khủng hoảng tài chính tại Mỹ, dẫn đến tăng trưởng kinh tế thấp, doanh nghiệp tái cấu trúc, giảm đòn bẩy nợ, thị trường chứng
4 khoán và bất động sản sụt giảm sâu đã khiến tín dụng tăng không cao trong những năm 2012 - 2014 với tốc độ bình quân 11%/năm Đến năm 2015, tín dụng đã tăng cao trở lại Về định hướng chính sách, tăng trưởng tín dụng 17 - 18% được cho là cần thiết để đảm bảo tăng trưởng GDP ở mức 6,6 - 6,8% Lợi nhuận doanh nghiệp cải thiện, kinh doanh mở rộng giúp tăng nhu cầu vay nợ cho sản xuất Nhưng khu vực tăng cao nhất là tín dụng bất động sản và tín dụng tiêu dùng Đến cuối 2017 đã xuất hiện những quan ngại trong cộng đồng các nhà đầu tư về ổn định kinh tế vĩ mô nếu tín dụng tiếp tục tăng cao và liệu lịch sử chu kỳ bất ổn có lặp lại Điểm rất tích cực là chính sách tiền tệ được điều hành thận trọng hơn trong năm 2018 và kết quả là tín dụng chỉ tăng xấp xỉ 14% Trong khi đó, tăng trưởng GDP lại đạt tốc độ 7,08%, cao nhất trong vòng 10 năm và lạm phát tiếp tục được duy trì dưới mục tiêu 4% Tín dụng tăng trưởng tốt và đặc biệt là tăng mạnh ở các lĩnh vực có lãi suất cho vay cao đã giúp các NHTMCP cải thiện đáng kể lợi nhuận của mình Đây là khoản thời gian vừa khó khăn vừa thách thức, nên khi nghiên cứu khoảng thời gian này sẽ nhìn thấy được nhiều bài học cho việc kinh doanh ngành ngân hàng (Số liệu tổng hợp từ BCTC củaNHNN giai đoạn 2008 – 2019).
Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử sụng phương pháp thống kê, tổng hợp, phân tích, so sánh dữ liệu từ các báo cáo của ngân hàng, lập bảng biểu và biểu đồ để so sánh sự thay đổi của các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời và các NHTMCP Việt Nam Bên cạnh đó, luận văn sử dụng mô hình nghiên cứu về khả năng sinh lời – Mô hình CAMELS của Ủy ban giám sát thanh toán quốc tế năm 1980: các tiêu chí đánh giá bao gồm: Mức độ an toàn vốn (Capital Adequacy), chất lượng tài sản có (Asset Quality), Quản lý (Management), lợi nhuận (Earnings), thanh khoản(Liquidity) và độ nhạy cảm rủi ro đối với thị trường (Sensitivity to Market risk)Bài luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, ứng dụng các mô hình tĩnh như mô hình bình phương bé nhất (OLS), mô hình tác động cố định
(FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Ngoài ra, sử dụng các kiểm định Likelihood và Hausman, Durbin – Waston (D-W).
Kết cấu luận văn
Nội dung bài nghiên cứu được chia thành các chương sau:
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI LUẬN VĂN
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐỂN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM.
CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM.
CHƯƠNG 5: CÁC KẾT LUẬN, KHUYẾN NGHỊ NHẰM NÂNG CAO KHẢNĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM.
Ý nghĩa đề tài nghiên cứu
Luận văn đã tổng hợp được các lý thuyết liên quan đến các yếu tố, tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng. Đánh giá thực trạng, tình hình hoạt động của hệ thống Ngân hàng Thương mại (NHTM) Việt Nam, các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời (KNSL), thuận lợi và khó khăn trong quá trình hoạt động kinh doanh của NHTM. Nghiên cứu chiều và mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của NHTMCP Việt Nam trong khoảng thời gian 2008 – 2019 thông qua mô hình nghiên cứu định lượng Theo đó, luận văn có thể là tài liệu tham khảo về cách thức ứng dụng mô hình và phương pháp kiểm định để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của ngân hàng (NH) cho những đối tượng quan tâm đến vấn đề nghiên cứu này. Đề ra các giải pháp góp phần gia tăng KNSL của NHTMCP để các nhà quản trị ngân hàng có thể tham khảo trong quá trình xây dựng chiến lược kinh
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐỂN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 7
Giới thiệu chung
Nội dung chính của chương nay là trình bày cơ sở lý thuyết cơ bản liên quan đếnKNSL của NHMTCP thông qua khái niệm, đặc điểm của KNSL, so sánh khác biệt giữa KNSL và hiệu quả hoạt động và nội dung của các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của NHTMCP hiện nay Đồng thời để làm sáng tỏ và tin cậy hơn về cơ sở lý thuyết,luận văn cũng đề cập tới một số nghiên cứu thực nghiệm có liên quan đến KNSL của NHTMCP Từ đó tìm ra những điểm mới trong nghiên cứu của tác giả dựa trên nền tảng lý thuyết của bài nghiên cứu có sẵn.
Khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại
2.2.1 Khái niệm về khả năng sinh lời của NHTMCP:
Sự phát triển hệ thống NHTMCP đã có tác động rất lớn và quan trọng đến quá trình phát triển của nền kinh tế và ngược lại, nền kinh tế cũng phát triển mạnh mẽ đến giai đoạn cao nhất thì NHTMCP cũng ngày càng được hoàn thiện và trở thành những định chế tài chính không thể thiếu được NHTMCP là một định chế tài chính kinh doanh trong lĩnh vực tiền tệ, chủ yếu thu lợi nhuận từ kinh doanh chênh lệch lãi suất. Theo Phan Thị Thu Hà (2013), NHTM huy động tiền gửi từ các chủ thể khác nhau trong nền kinh tế và sử dụng số tiền này để cấp tín dụng, cung ứng các dịch vụ thanh toán (thanh toán séc, lệnh chi, ủy nhiệm chi…) Ngoài ra, NHTMCP còn tối đa hóa lợi nhuận thông qua các hoạt động kinh doanh khác (môi giới tiền tệ, ủy thác, bảo lãnh, kinh doanh ngoại hối, quản lý tài sản, dịch vụ ngân quỹ, tư vấn tài chính…). Theo Phan Thị Thu Hà (2013), khả năng sinh lời là thước đo hiệu quả, yếu tố đánh giá hiệu quả hoạt động, thể hiện việc ngân hàng có thể đạt được một tỷ lệ thu nhập từ số tiền đầu tư ban đầu trong một khoảng thời gian nhất định hay không Khả năng sinh lời có thể được đo lường một cách tương đối thông qua lợi nhuận hoạt động kinh doanh.
Lợi nhuận là thước đo tình hình hoạt động kinh doanh trong một khoảng thời gian nhất định, được tính theo giá trị tuyệt đối bằng khoảng chênh lệch giữa tổng doanh thu trừ đi các khoản chi phí phục vụ cho việc hoạt động kinh doanh, theo Phan Thị Thu Hà (2013) Thu nhập trong một năm thường bao gồm:
• Thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự: Thu lãi tiền gửi, thu lãi cho vay, thu từ hoạt động kinh doanh – đầu tư chứng khoán nợ, lãi, cho thuê tài chính, bảo lãnh và thu nhập từ hoạt động tín dụng, theo Phan Thị Thu Hà (2013).
• Thu nhập ngoài lãi: Thu nhập từ hoạt động dịch vụ, thu nhập từ mua bán chứng khoán kinh doanh hay chứng khoán đầu tư, thu từ kinh doanh ngoại tệ, thu nhập từ góp vốn mua cổ phần và thu nhập từ hoạt động khác, theo Phan Thị Thu Hà (2013).
Chi phí của ngân hàng bao gồm:
• Chi phí lãi và các chi phí tương tự: trả lãi tiền gửi, trả lãi tiền vay, trả lãi phát hành giấy tờ có giá và chi phí hoạt động tín dụng khác, theo Phan Thị Thu Hà (2013).
• Chi phí ngoài lãi: Chi từ hoạt động dịch vụ, chi từ mua bán chứng khoán kinh doanh hay đầu tư, chi từ kinh doanh ngoại tệ, chi từ góp vốn mua cổ phần, chi từ hoạt động khác, theo Phan Thị Thu Hà (2013).
• Chi phí hoạt động: Chi phí cho nhân viên, chi nộp thuế, phí và lệ phí; chi về tài sản, chi hoạt động quản lý công vụ, chi phí bảo hiểm tiển gửi, chi phí dự phòng, theo Phan Thị Thu Hà (2013).
Tuy nhiên, lợi nhuận không cho biết được nếu đầu tư một đồng sẽ thu về bao nhiêu đồng, nên chỉ dùng lợi nhuận để đo lường khả năng sinh lời thì chưa đầy đủ Để đánh giá khả năng sinh lời thì đòi hỏi cần phải phân tích tỷ số kết hợp đo lường bằng lợi nhuận trên các yếu tố khác tạo ra lợi nhuận như tổng tài sản, vốn cổ phần…Tỷ số này được gọi là tỷ suất sinh lời Tỷ suất sinh lời là tỷ số tài chính phản ánh KNSL của một ngân hàng Là hệ số kết hợp giữa lợi nhuận ròng với tổng tài sản hay vốn, thể hiện một đồng tài sản hay vốn thì tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận ròng Tỷ suất sinh lời giúp cho nhà quản trị biết được tình hình hoạt động hiện tại của ngân hàng mình để có thể đưa ra chiến lược phù hợp cho hoạt động kinh doanh sắp tới Do cấu thành từ tỷ lệ của lợi nhuận ròng trên tổng tài sản hay vốn chủ sở hữu Tỷ suất sinh lời sẽ tăng lên khi tổng tài sản và vốn không còn lợi nhuận ròng tăng hay mức tăng của lợi nhuận ròng cao hơn mức tăng của vốn và tài sản, trong trường hợp này NH hoạt động đang có lãi Trái lại trong điều kiện vốn và tài sản không đổi lợi nhuận ròng lại giảm hay vốn và tài sản tăng lên nhưng lợi nhuận ròng lại không tăng hay có thể giảm xuống, thông qua tỷ suất sinh lời lúc này thì NH đang thua lỗ trong hoạt động kinh doanh Vậy tùy thuộc và điều kiện hiện tại mà trong quá trình xem xét tỷ suất sinh lời của NH để đưa ra kết luận đúng nhất cho tình hình hoạt động, theo Phan Thị Thu Hà (2013).
2.2.2 Các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại. Để đo lường hiệu quả KNSL, các NH thường sử dụng tỷ suất sinh lời Tỷ suất sinh lời là chỉ tiêu trả lời cho câu hỏi cuối cùng là NH hoạt động có hiệu quả như thế nào, là cơ sở quan trọng để đánh giá kết quả hoạt động trong một thời kỳ nhất định và luận cứ quan trọng để các nhà hoạch định đưa ra quyết định tài chính trong tương lai Tỷ suất sinh lời có nhiều dạng khác nhau nhưng trong bài nghiên cứu này tác giả chỉ sử dụng một số tỷ suất sinh lời như: tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu.
2.2.2.1 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA – Return on assets)
Theo Emre, H (2012), thì tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA – Return on assets) là chỉ số tài chính dùng để đo lường mối quan hệ của lợi nhuận ròng trên tổng tài sản ROA cho biết cứ mỗi đồng tài sản tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế. Chỉ tiêu này đánh giá hiệu quả trong quản lý doanh thu và chi phí, đồng thời phản ánh khả năng chuyển đổi tài sản của ngân hàng thành lợi nhuận ròng.
Tỷ số thông thường lớn hơn 0, nghĩa là NH kinh doanh có hiệu quả Tỷ số này cao hơn thì tốt hơn vì NH thu nhiều tiền hơn trên lượng đầu tư ít hơn Còn tỷ số nhỏ hơn
0, NH kinh doanh không hiệu quả.
ROA cung cấp cho các nhà đầu tư thông tin về khoản lãi được tạo ra từ lượng tài sản của ngân hàng Tài sản được tạo ra từ vốn vay và vốn chủ sở hữu Cả hai nguồn này được sử dụng để tài trợ cho hoạt động NHTM Hiệu quả của chu chuyển vốn đầu tư thành lợi nhuận được thể hiện qua ROA.
2.2.2.2 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE – Return on equity)
Theo Emre, H (2012), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE – Return on equity) là chỉ số tài chính dùng để đo lường mối quan hệ giữa lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu ROE cho thấy mỗi đồng vốn chủ sở hữu bỏ ra sẽ mang lại bao nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế ROE đo lường khả năng sinh lời trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường.
Lợi nhuận ròng vỗn chủ sở hữu
ROE càng cao chứng tỏ ngân hàng sử dụng càng hiệu quả đồng vốn của cổ đông, và cũng chứng tỏ là ngân hàng đã cân đối một cách hài hòa giữa vốn chủ sở hữu và vốn vay để khai thác lợi thế cạnh tranh trong quá trình huy động vốn và mở rộng quy mô Cho nên ROE càng cao thì càng hấp dẫn đối với các nhà đầu tư Tuy nhiên, ROE tăng cao cũng có thể đồng hành cùng sự tăng lên của rủi ro, như khi ROE tăng do vốn tự có bình quân giảm so với lợi nhuận sau thuế Vốn tự có bình quân giảm mạnh có thể làm cho ngân hàng vi phạm quy định về vốn pháp định tối thiểu đồng thời làm tăng rủi ro thanh khoản cho ngân hàng hay trường hợp khác ROE tăng do tăng tỷ suất nợ trên vốn của ngân hàng.
Sự khác biệt giữa ROA và ROE là việc ngân hàng có sử dụng vốn vay hay không. Nếu ngân hàng không có vốn vay thì hai tỷ số này sẽ bằng nhau Mối quan hệ ROA và ROE thể hiện bằng công thức sau:
= ROA x hệ số đòn bẩy tài chính
Các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời ngân hàng thương mại 12
Tính tới thời điểm hiện tại đã có nhiều nghiên cứu liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của các NHTMCP, có thể nói đến: Hệ thống phân tích CAMELS được xây dựng ở Mỹ năm 1980 bởi Ủy ban giám sát thanh toán quốc tế với một trong những mục tiêu là đánh giá KNSL của NH Hiện nay, hệ thống này được sử dụng rộng rãi cho công chúng nhưng là chỉ tiêu hàng đầu mà các NH dựa vào để tránh những tình huống xấu xảy ra CAMELS (Theo CBI – Commercial Bank International) là phương pháp chuẩn cho phép tiếp cận chất lượng NH, thông qua thang điểm để đưa ra kết quả xếp hạng các ngân hàng, từ đó cho nhà quản lý biết
“tình hình sức khỏe của các ngân hàng” Các tiêu chí đánh giá bao gồm: Mức độ an toàn Vốn (Capital Adequacy), Chất lượng tài sản có (Asset Quality), Quản lý (Management), Lợi nhuận (Earnings), Thanh khoản (Liquidity) và Độ nhạy cảm rủi ro đối với thị trường (Sensitivity to Market risk) Hệ thống phân tích CAMELS đánh giá cụ thể về các vấn đề: An toàn - được hiểu là khả năng của ngân hàng bù đắp được mọi chi phí và thực hiện được các nghĩa vụ của mình Tiêu chí an toàn được đánh giá thông qua đánh giá mức độ đủ vốn, chất lượng tín dụng (tài sản có) và chất lượng quản lý Khả năng sinh lời - là việc ngân hàng có thể đạt được một tỷ lệ thu nhập từ số tiền đầu tư của chủ sở hữu hay không Thanh khoản - là khả năng đáp ứng được mọi nhu cầu về vốn theo kế hoạch hoặc bất thường Kết quả phân tích, đánh giá trên sẽ giúp các nhà phân tích chia hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD) thành
5 nhóm: thừa vốn, đủ vốn, thiếu vốn, thiếu vốn đáng kể và thiếu vốn trầm trọng Từ đó, các nhà hoạch định và cơ quan quản lý sẽ dự báo, cảnh báo nhóm các TCTD thiếu vốn, và có biện pháp phòng ngừa phá sản cho nhóm “sức khỏe yếu” này Tuy nhiên, việc đưa ra dự báo kịp thời căn cứ theo báo cáo tài chính của các TCTD tại Việt Nam là việc không đơn giản Các báo cáo tài chính không thể cung cấp mọi thông tin một cách chính xác, đầy đủ để người phân tích có đủ căn cứ đánh giá mức độ an toàn, khả năng sinh lời và thanh khoản của một TCTD Do vậy, việc áp dụng mô hình CAMELS thường cho kết quả chưa đầy đủ và không kịp thời để đánh giá “sức khỏe” của một TCTD khi có những yêu cầu cao về độ chuẩn xác, tính kịp thời tại một thời điểm để đưa ra các quyết định, đặc biệt trong giai đoạn ngành tài chính - ngân hàng nước ta đang đối mặt với nhiều rủi ro, thách thức như hiện nay.
2.3.1 Các yếu tố nội tại ngân hàng:
2.3.1.1 Quy mô vốn chủ sở hữu của ngân hàng (Capital)
Theo Phan Thị Thu Hà (2013), vốn chủ sở hữu (VCSH) là nguồn vốn riêng của ngân hàng, hình thành từ nguồn vốn góp của chủ sở hữu ngân hàng Nguồn vốn này được gia tăng trong quá trình hoạt động thông qua đóng góp thêm của cổ đông hay phần lợi nhuận giữ lại.
VCSH là nguồn lực hoạt động trong giai đoạn mới đi vào hoạt động Đồng thời đây cũng là nguồn vốn tương đối ổn định có thể sử dụng với kỳ hạn dài vì tính không phải hoàn trả trong quá trình kinh doanh giúp NH gia tăng KNSL VCSH tuy chỉ chiếm một tỷ trọng tương đối nhỏ trong tổng nguồn vốn nhưng có những chức năng quan trọng đối với ngân hàng Đầu tiên là chức năng bảo vệ, giúp NH bù đắp thiệt hại lớn có thể phát sinh trong quá trình kinh doanh nhằm hỗ trợ NH tránh khỏi phá sản và ổn định duy trì hoạt động, hoàn trả cho khách hàng khi NH đối mặt với nguy cơ mất khả năng chi trả VCSH dồi dào tạo niềm tin nơi khách hàng giúp thu hút tiền gửi của khách hàng VCSH còn giúp các nhà quản lý xác định tỷ lệ an toàn từ đó điều chỉnh hoạt động của NH.
Athanasoglou (2006) cho rằng VCSH là nguồn vốn riêng của NH sẵn có để hỗ trợ kinh doanh như vậy vốn NH phản ứng như một mạng lưới an toàn trong trường hợp xấu nhất Alper & Anbar (2011) cho rằng hệ số VCSH trên tổng tài sản là một trong những hệ số cơ bản của sức mạng vốn Với một tỷ lệ cao hơn của VCSH thì sẽ cần ít hơn nguồn vốn bên ngoài giúp gia tăng KNSL của ngân hàng Bên cạnh đó VCSH cho thấy được khả năng hấp thụ thua lỗ và giải quyết rủi ro.
2.3.1.2 Quy mô ngân hàng (Bank Size)
Trong hầu hết các lý thuyết về tài chính thì tài sản của NH được xem như là đại lượng để đo lường quy mô của NH Quy mô tài sản càng lớn thì NH đạt được KNSL cao hơn do lợi thế về quy mô (sự cao hơn về số lượng sản phẩm, đa dạng hình thức cho vay hơn những NH nhỏ giúp NH có thể giảm thiểu được rủi ro trong hoạt động kinh doanh và dễ dàng huy động tiền gửi với chi phí thấp từ khách hàng) quy mô như vậy gọi là quy mô kinh tế Tuy nhiên khi vượt qua khỏi quy mô kinh tế thì quy mô lúc này sẽ ảnh hưởng bất lợi cho KNSL của NH vì nếu không có hiệu quả trong quản trị nguồn nhân lực sẽ làm cho bộ máy cồng kềnh, quan liêu và phát sinh thêm nhiều chi phí khác liên quan đến quản trị dẫn tới tốn kém nhiều chi phí (Andereas Dietrich, 2011).
2.3.1.3 Tiền gửi tại ngân hàng (Deposits)
Tiền gửi của các cá nhân, tổ chức tại NH giúp gia tăng vốn huy động Vì NH là kênh cung ứng vốn quan trọng hàng đầu của nền kinh tế nên tiền gửi của khách hàng sẽ giúp NH tập trung các khoản tiền nhỏ, nhàn rỗi thành khối lượng lớn sử dụng đầu tư sinh lời.
Các cách đo lường tiền gửi của NHTM như sau: (Aburime, 2009) cho răng
NH có hiệu quả hoạt động tốt nhất là NH có thể duy trì một tỷ lệ cao của tài khoản tiền gửi Một sự gia tăng của tổng tiền gửi trên tổng tài sản mang ý nghĩa gia tăng quỹ sẵn có để sử dụng cho các cách sinh lời khác nhau như đầu tư vào hoạt động cho vay Theo Dietrich, A (2011) sử dụng tốc độ tăng trường tiền gửi hàng năm để đo lường khả năng phát triển của NH Một tốc độ gia tăng nhanh hơn có thể mở rộng hoạt động kinh doanh của NH giúp tạo ra lợi nhuận nhiều hơn Tuy nhiên một sự gia tăng tiền gửi có thể sữ không làm gia tăng KNSL, vì NH cần phải chuyển đổi các khoản tiền gửi này thành tài sản sinh lời khi đó sẽ làm giảm chất lượng tín dụng nếu ngân hàng đẩy vốn đi quá nhanh, đồng thời với tốc độ tiền gửi gia tăng sẽ thu hút thêm nhiều đối thủ cạnh tranh dẫn tới giảm lợi nhuận của các NH đang tham gia vào thị trường.
2.3.1.4 Dư nợ cho vay khách hàng (Loans)
Dư nợ cho vay là khoản tiền dựa vào đó NH có thể thu lãi để trả lãi cho các nguồn vốn huy động, phần chênh lệch còn lại là phần đóng góp vào lợi nhuận Tại các NHTMCP VN thì dư nợ cho vay chiếm phần lớn trong tổng giá trị tài sản đồng thời cũng tạo ra phần lớn các khoản thu cho ngân hàng.
Chỉ tiêu dư nợ cho vay thường được thể hiện qua tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản Trong đó dư nợ cho vay sẽ được biểu diễn bằng tổng dư nợ cho vay khách hàng và tổng dư nợ cho vay TCTD Tỷ lệ này xác định dư nợ cho vay chiếm bao nhiêu phần trăm trong tài sản NH Trong một số nghiên cứu thực nghiệm, kết quả theo hai chiều hướng: gia tăng tỷ lệ này tạo ra rủi ro cho danh mục cho vay dẫn tới giảm KNSL, ngược lại với mức gia tăng hợp lý danh mục cho vay sẽ tăng thu lãi làm cho KNSL tăng lên (Roman, A 2013).
2.3.1.5 Rủi ro tín dụng (Credit Risk)
Rủi ro tín dụng là khả năng tổn thất của NH khi một khách hàng hay một nhóm khách hàng vay không thực hiện hay không có khả năng thực hiện hoàn trả đầy đủ cả vốn và lãi vay theo hợp đồng Rủi ro tín dụng còn được hiểu lầ rủi ro mất khả năng chi trả và rủi ro sai hẹn đồng thời cũng là loại rủi ro liên quan đến lượng hoạt động của ngân hàng.
Trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm, rủi ro tín dụng được đại diện bởi hệ số dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ Hệ số này cao tượng trưng cho sự quản lý tín dụng không đầy đủ và chất lượng tín dụng thấp hơn (Emre, H 2012) Một sự thay đổi trong rủi ro tín dụng có thể phán ảnh sự thay đổi trong danh mục cho vay của ngân hàng, điều này ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng (Sufian, 2019). 2.3.1.6 Thanh khoản (Liquidity)
Thanh khoản là khả năng tiếp cận các tài sản và nguồn vốn với chi phí chuyển hóa thấp và thời gian chuyển hóa nhanh có thể dùng để chi trả với chi phí hợp lý ngay khi có nhu cầu vốn phát sinh Thanh khoản có ý nghĩa quan trọng vì NH cần có thanh khoản để đáp ứng nhu cầu vay mới mà không cần phải thu hồi các khoản cho vay trong hạn hay thanh lý các tài khoản đầu tư, ngoài ra còn để đáp ứng tất cả các biến động hàng ngày về nhu cầu rút tiền của khách hàng một cách kịp thời.
Một quyết định quan trọng của nhà quản lý là quan tâm đến việc quản lý tính thanh khoản cụ thể là đo lường trong mối liên quan của quá trình gửi và cho vay (Kosmidou, 2008) Ngân hàng có thanh khoản tốt là NH có khả năng cân đối hợp lý giữa tiền gửi và tiền cho vay Đa số các nghiên cứu thực nghiệm sử dụng tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi của khách hàng để đo lường tính thanh khoản Một tỷ lệ cao hơn cho thấy tính thanh khoản thấp nghĩa là NH đang đối mặt với rủi ro, do khả năng đáp ứng nhu cầu rút tiền đột xuất của khách hàng giảm Ngược lại một tỷ lệ thấp lại cho thấy hoạt động ngân hàng chưa hiệu quả vì không tận dụng được hết các nguồn vốn huy động.
2.3.1.7 Thu nhập lãi (Net interest income)
Khảo lược các nghiên cứu trước về các yếu tố tác động đến khả năng
Theo các nghiên cứu trước đây, KNSL của các NHTMCP được thể hiện qua các yếu tố bên trong và yếu tố bên ngoài Yếu tố bên trong là yếu tố tạo ra từ tài khoản ngân hàng (bảng cân đối, tào khoản doanh thu hay chi phí) Yếu tố bên ngoài là yếu tố không liên quan tới khả năng quản lý nhưng phản ảnh môi trường pháp lý, kinh tế ảnh hưởng đến hoạt động của ngân hàng.
Nghiên cứ các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam theo mô hình thực nghiệm động của Lê Đồng Duy Trung (2020) Chủ yếu nghiên cứu các nhân tố nội tại tác động đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam Kết quả nghiên cứu cho thấy: Tác động của các nhân tố đặc điểm hoạt động, cấu trúc ngành và các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến khả năng sinh lời của NHTM tại Việt Nam theo mô hình dữ liệu bảng động Chi phí hoạt động là nhân tố có tác động âm và mạnh nhất tới khả năng sinh lời Tác động dương từ thu nhập ngoài lãi cận biên đến khả năng sinh lời của NHTM cao hơn hẳn tác động từ thu nhập lãi cận biên trong trường hợp ROE Tác động âm của rủi ro thanh khoản Tác động âm của mức độ tập trung thị trường Ngoài ra, Đặng Thị Lan Phương (2021) đã nghiên cứu các yếu tố tác động đến thu nhập lãi cận biên của các ngân hàng thương mại Việt Nam Kết quả nghiên cứu cho thấy: Chi phí hoạt động có mối quan hệ thuận chiều có ý nghĩa thống kê với thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu có tác động thuận chiều và có ý nghĩa thống kê với thu nhập lãi cận biên Chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô cho vay trên tiền gửi và thu nhập lãi cận biên. Các nghiên cứu nước ngoài tiêu biểu như: Elekdag, S., & Malik, S., & Mitra, S.
(2020) đã nghiên cứu, khám phá các yếu tố quyết định lợi nhuận ở các ngân hàng lớn ở khu vực Châu Âu bằng cách sử dụng phương pháp dựa trên phân phối tỷ lệ thuận có điều kiện Các yếu tố quyết định lợi nhuận ngân hàng là tăng trưởng GDP thực tế và tỷ lệ nợ xấu Các kết luận ban đầu cho thấy rằng, trong khi tăng trưởng cao hơn sẽ nâng cao lợi nhuận trung bình, một nhóm lớn các ngân hàng rất có thể sẽ tiếp tục gặp khó khăn ngay cả trong bối cảnh kinh tế phục hồi mạnh mẽ Do đó, đối với một số ngân hàng, việc giảm nợ xấu kết hợp với cải thiện chi phí tiết kiệm và các thay đổi tùy chỉnh đối với mô hình kinh doanh của họ dường như là chiến lược hứa hẹn nhất để nâng cao lợi nhuận một cách lâu dài Nghiên cứu của Bouzgarrou, H., & Jouida, S., & Louhichi, S (2017) xem xét khả năng sinh lời trước và sau khi cuộc khủng hoảng tài chính diễn ra của các ngân hàng trong và ngoài nước Mẫu của nghiên cứu bao gồm 170 ngân hàng thương mại hoạt động tại thị trường Pháp trong giai đoạn 2000-2012 Các tác giả cho thấy rằng các ngân hàng nước ngoài có lợi hơn các ngân hàng trong nước, đặc biệt là trong thời kỳ khủng hoảng tài chính Phân tích kiểm tra tính mạnh mẽ khẳng định phát hiện này, đặc biệt là đối với các ngân hàng nước ngoài từ “các nền kinh tế tiên tiến” so với các ngân hàng từ “các nền kinh tế mới nổi” Các tác giả điều tra tính ổn định của lợi nhuận ngân hàng và cho rằng, trong thời kỳ khủng hoảng tài chính, khả năng sinh lời bị tụt hậu có tác động tiêu cực đến các ngân hàng trong nước và ảnh hưởng tích cực đến các ngân hàng nước ngoài Theo đó, nghiên cứu của Djalilov, K., & Piesseb, J (2016) nghiên cứu các yếu tố quyết định khả năng sinh lời của ngân hàng ở các quốc gia chuyển đổi kinh tế ban đầu là Trung và Đông Âu và các quốc gia chuyển đổi kinh tế muộn của Liên Xô cũ Các tác giả áp dụng mô hình GMM cho giai đoạn 2000-2013 Kết quả cho thấy lợi nhuận vẫn tồn tại và các yếu tố quyết định khả năng sinh lời của ngân hàng khác nhau giữa các quốc gia đang chuyển đổi kinh tế Đặc biệt, lĩnh vực ngân hàng của các nước sớm chuyển đổi kinh tế có tính cạnh tranh cao hơn Tuy nhiên, tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của ngân hàng là tích cực ở các nước chuyển đổi kinh tế sớm, nhưng tiêu cực ở các nước chuyển đổi kinh tế muộn Chi tiêu của chính phủ và tự do tiền tệ chỉ ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận của ngân hàng ở các nước chuyển đổi kinh tế muộn Hơn thế, các ngân hàng ở các nước sớm chuyển đổi kinh tế có vốn hóa tốt hơn, có nghĩa rằng các lĩnh vực của các ngân hàng này đang phát triển mạnh mẽ hơn Ngoài ra, các tác giả đưa ra nhiều kiến nghị mà các chính phủ có thể thực hiện để phát triển hơn nữa trong lĩnh vực ngân hàng Năm 2003, Naceur, S B Nghiên cứu về chỉ số đặc trưng ngân hàng, cấu trúc tài chính và vĩ mô tác động đến KNSL ngành NH ở Tunisian trong khoảng 1980 – 2000 Đầu tiên, đặc trưng riêng của NH giải thích một phần trọng yếu trong sự thay đổi KNSL KNSL cao phù hợp với NH nắm giữ lượng vốn lớn và nhiều nhân sự Cho vay là yếu tố nội tại quan trọng của ngân hàng tác động dương đến KNSL Quy mô NH tác động âm đến KNSL Thứ hai, lạm phát và tốc độ tăng trưởng không ảnh hưởng đến KNSL Thứ ba, về cấu trúc tài chính, cấu trúc tập trung cho KNSL ít hơn cấu trúc ít hơn cấu trúc cạnh tranh tại các NHTMCP Sự phát triển thị phần cổ phiếu tác động dương đến KNSL của ngân hàng Kết quả cho thấy hệ thống tài chính tác động dương đến KNSL Năm
2006, bài nghiên cứu của Althanasoglou cho thấy kết quả là vốn NH thì quan trọng trong việc giải thích KNSL vì một lượng vốn lớn giúp NH chống đỡ những khoản lỗ không mong đợi xảy ra Chỉ số hiệu quả lao động có tác động dương và rõ ràng đến KNSL, chi phí hoạt động có tác động âm đến KNSL Quy mô NH không cung cấp bằng chứng thực nghiệm đến KNSL Tương tự vậy, chỉ số thuộc yếu tố ngành: sở hữu NH và tính tập trung không có tín hiệu với KNSL Yếu tố vĩ mô (lạm phát và chu kỳ kinh doanh) có tác động thuận chiều đến KNSL Năm 2009, Aburime phát hiện ra lãi suất cho vay thực, lạm phát, chính sách tiền tệ và tỷ giá hối đoái là yếu tố vĩ mô ảnh hưởng rõ ràng đến KNSL, trong khi đó các chỉ số phát triển yếu tố NH, phát triển thị phần và cấu trúc tài chính thì không ảnh hưởng Tác giả đã phát hiện ra quy mô NH ảnh hưởng tích cực đến KNSL là Alper và Anbar (2011) Đồng thời, các biến đặc trưng NH như thanh khoản, quy mô tiền gửi, hệ số an toàn vốn và thu nhập lãi ròng không ảnh hưởng đến KNSL Tuy nhiên, biến đặc trưng NH tác động âm đến KNSL như quy mô danh mục cho vay Các yếu tố vĩ mô: tốc độ tăng trưởngGDP thực và tỷ lệ lạm phát không có tác động quan trọng đến KNSL nhưng lãi suất cho vay thực có ảnh hưởng mạnh đến KNSL Theo Halil Emre (2012) Kết quả nghiên cứu cho thấy RRTD, chi phí trên thu nhập, chỉ số Herfindahl (HHI) cho tiền gửi và lạm phát có ý nghĩa thống kê và quan hệ âm với ROA Trong khi đó, vốn,
RRTD, chi phí, quy mô, HHI tài sản có quan hệ âm với KNSL Bài viết của Moussa,
M M (2012) chia NH ra làm ba loại: Ngân hàng quốc doanh, ngân hàng tư nhân và ngân hàng nước ngoài với các yếu tố ảnh hưởng: Hệ số an toàn vốn (CAR), chất lượng tài sản (ASQ), tỷ lệ thanh khoản (LQR), hiệu quả quản lý (EFF), quy mô ngân hàng (LSIZE), lạm phát (INF), tốc độ tăng trưởng GDP (GRT) và một biến giả thể hiện khủng hoảng kinh tế trong đó khủng hoảng quốc gia năm 2001 và khủng hoảng toàn cầu năm 2008 Kết quả cho thất, với ROA đại diện cho KNSL, chứng minh CAR, LSIZE, GRT quan hệ dương, INF có tương quan âm, các biến còn lại có ý nghĩa Khi biến giả khủng hoảng kinh tế đưa vào, CAR và LSIZE có quan hệ dương nhưng INF và biến giả có tác động âm Với biến phụ thuộc là ROE, chỉ có CAR và GRT có tác động dương nhưng khi đưa biến giả vào thì không có bất kỳ biến nào kể cả biến giả có ý nghĩa thống kê.
Sufian (2009) Nghiên cứu cho rằng các yếu tố nội tại của NH cụ thể là các khoản cho vay, RRTD, các khoản chi phí tác động tích cực và trọng yếu lên hoạt động
NH Trong khi đó thu nhập ngoại lãi có tác động tiêu cực với KNSL của NH. Quy mô tác động tiêu cực đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu trung bình (ROAE) trong khi tác động tích cực lên ROAA và NIM Các biến vĩ mô không tác động trọng yếu ngoại trừ làm phát có tác động tiêu cực đến KNSL.
Các nghiên cứu chủ yếu sử dụng phương pháp định lượng để xác định các yếu tố tác động đến KNSL trong hoạt động kinh doanh ngân hàng tại các quốc gia hoặc khu vực cụ thể Trong đó tập trung xác định và chỉ ra hai nhóm yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của NHTMCP trong hoạt động kinh doanh ngân hàng bao gồm: (i) Nhóm yếu tố kinh tế vĩ mô thể hiện ảnh hưởng của môi trường và biến động kinh tế vĩ mô tới lợi nhuận ngân hàng và (ii) Nhóm yếu tố vi mô thể hiện ảnh hưởng của hiệu quả hoạt động, đặc điểm và hiệu quả quản trị tới khả năng sinh lời của các NHTMCP Việc nghiên cứu “Các yếu tố tác động đếnKNSL của các NHTMCP Việt Nam” được thực hiện trên cơ sở kế thừa các nghiên cứu thực nghiệm trước đây Hướng tiếp cận theo không gian và thời gian khác nhau, thêm vào đó, cơ sở dữ liệu và cách thức đo lường các biến nghiên cứu có thể thu thập được (sau khi điều chỉnh một vài tiêu chí để phù hợp với thị trường Việt Nam) tác giả cũng mong muốn trên cơ sở kế thừa có chọn lọc các kết quả nghiên cứu trước đây để kiểm định lại tính phù hợp theo hướng tiếp cận đánh giá và xác định lại yếu tố tác động đến KNSL của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2008-2019.
Bảng 2.1 Tóm tắt các nghiên cứu về các yêu tố tác động đến KNSL củaNHTMCP
Tên biến Tác giả Cách tính
Quy mô vốn chủ sở hữu của ngân hàng
(2006), Samy Ben Naceur (2003). vốn chủ sở hữu Tổng tài sản +
Quy mô ngân hàng (Bank size)
Chi phí quản lý (Expenses
Chi phí hoạt động Tổng tài sản -
Trung (2020) Dư nợ Tổng tiền gửi +
Rủi ro tín dụng (Credit
(2012) Dự phòng rủi ro tín dụng Tổng dư nợ -
Tiền gửi năm nay — Tiền gửi năm trước
Tiền gửi năm trước - tiền gửi hàng năm (Yearly growth of deposit)
Thu nhập lãi thuần (Net
Sufian (2009) Thu nhập lãi — Chi phí lãi Tổng tài sản +
Thu nhập ngoài lãi thuần ( Non - interest
Sufian (2009) Thu nhập ngoài lãi — Chi phí ngoài lãi Tổng tài sản +
GDP năm nay — GDP năm trước GDP năm trước +
Chỉ số giá năm nay — Chỉ số giá năm trước
Chỉ số giá năm trước -
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trước)
THỰC TRẠNG CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Giới thiệu chung
Nội dung chương 3 trình bày tổng qua về hệ thống NHTMCP Việt Nam trong nền kinh tế hiện nay Từ góc nhìn bao quát đó, tác giả phân tích thực trạng khả năng sinh lời của 25 NHTMCP trong số các NHTMCP hiện tại ở Việt Nam.Đồng thời cũng trình bày thực trạng các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của NHTMCP với số liệu thống kê từ 2008 – 2019.
Tổng quan về hệ thống ngân hàng Việt Nam 28 3.3 Phân tích thực trạng của các yếu tố tác động đến khảnăng sinh lời
Theo báo cáo thường niên của NHNN năm 2019, sau thời gian dài đổi mới căn bản và toàn diện hệ thống ngân hàng Từ hệ thống một cấp sang hai cấp, số lượng ngân hàng đã tăng lên đáng kể, cho đến nay thì hiện có tổng 100 ngân hàng Trong đó bao gồm: 31 ngân hàng TMCP, 4 ngân hàng 100% vốn nhà nước, 2 ngân hàng chính sách, 2 ngân hàng liên doanh, 61 ngân hàng 100% vốn nước ngoài và 1 ngân hàng hợp tác xã 10 Ngân hàng có vốn điều lệ lớn nhất bao gồm BIDV, VietinBank, Vietcombank, Techcombank, Agribank, MB, VPBank, ACB, SCB và SHB Tổng vốn điều lệ của 10 ngân hàng này đạt hơn 298.000 tỷ đồng BIDV duy trì vị trí dẫn đầu trong top 10 ngân hàng có vốn điều lệ lớn nhất hệ thống với gần 40.220 tỷ đồng, giữ nguyên so với cuối năm 2020 Theo sau là VietinBank và Vietcombank với mức vốn điều lệ lần lượt là 37.235 và 37.089 tỷ đồng Do mở của gia nhập WTO số lượng ngân hàng nước ngoài cũng tăng lên đáng kể Tuy nhiên, tăng trưởng về số lượng không tương đồng với chất lượng.
Số lượng ngân hàng lớn nhưng quy mô của hầu hết NHTM Việt Nam là nhỏ so với các ngân hàng có quy mô trung bình trong khu vực và năng lực quản trị tại một số NHTM còn nhiều yếu kém Dưới áp lực mở cửa thị trường một số ngân hàng đã có kết quả kinh doanh không tốt dẫn đến nợ xấu tăng cao Cụ thể, nợ xấu của GPBank là 2.800 tỉ đồng, chiếm 59,32% dư nợ; OceanBank là 14.234 tỉ đồng, chiếm 72,25% dư nợ Năm 2015, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam đã lần lượt ra quyết định mua lại bắt buộc với giá 0 đồng đối với các ngân hàng này nhằm tái cơ cấu, đảm bảo sự an toàn, ổn định của hệ thống các tổ chức tín dụng, đồng thời góp phần giữ vững an ninh chính trị và trật tự an toàn xã hội.
3.3 Phân tích thực trạng của các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của các NHTMCP Việt Nam
3.3.1 Quy mô quân hàng (Bank size)
Theo Trần Diệp (2019), chỉ trong vòng 5 năm trở lại đây, quy mô của hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD) Việt Nam đã tăng lên đáng kể Từ mức tổng tài sản hơn 5,7 triệu tỷ đồng cuối năm 2013, đến cuối năm 2018 con số này đã vượt qua mốc
11 triệu tỷ, tức tăng gần gấp đôi sau 5 năm Để có được sự tăng trưởng cao như vậy đều nhờ vào nỗ lực của Chính phủ và NHNN trong điều hành chính sách như kiềm chế lạm phát, đạt được kết quả bước đầu trong đề án tái cơ cấu hệ thống ngân hàng, phần nào giảm gánh nặng nợ xấu cho NHTM với sự góp mặt của công ty quản lý tài sản (VAMC) vào 07/2013 và giảm trần lãi suất giải quyết khó khăn trong vấn đề tiếp cận vốn của các DN đã giúp cải thiện quy mô tài sản ngân hàng.
Các nghiên cứu trước đây đã thông qua cách tính hàm log tài sản (SIZE) như là một yếu tố đại diện cho quy mô ngân hàng để có kết quả hồi quy tốt hơn.
Quy mô ngân hàng theo giá trị trung bình_SIZE, có mức tăng ấn tượng qua các năm từ mức 16.89 năm 2008 lên 21.03 năm 2019 Tuy nhiên theo số liệu tác giả thống kê và theo nghiên cứu của Halil Emre (2012) thì những ngân hàng có quy mô tài sản lớn thì mức ROE và ROA lớn lại không chiếm đa số trong những ngân hàng có quy mô tài sản lớn này Một kỳ vọng âm cho yếu tố quy mô tài sản ngân hàng tác động đến KNSL của NHTM.
Biểu đồ 3.1 Quy mô ngân hàng và ROA, ROE
(Nguồn: Tổng hợp BCTC của 25 NHTMCP)
3.3.2 Dư nợ cho vay khách hàng (Loans)
Với tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản trung bình của NHTMCP là 59,41% trong giai đoạn 2008 – 2019 thì cho vay là một trong những hoạt động chiến phần lớn trong tổng tài sản của ngân hàng Giai đoạn 2008 – 2014, hoạt động tín dụng của NHTMCP có nhiều biến động Trong giai đoạn 2008-2010, tăng trưởng tín dụng đạt mức 30% - 37% Theo BCTN của NHNN thì trước khi điều chỉnh lãi suất theo Quyết định số 16/2008/QĐ – NHNN thì tại thời điểm tháng 3/2008 mức lãi suất cho vay của NHTM cho các khách hàng ở mức khá cao 18,5 % - 19% là một phần dẫn tới khó khăn trong tiếp cận vốn của KH làm giảm tăng trưởng tín dụng
NH Đến năm 2009, nhờ vào chính sách kích cầu và hỗ trợ lãi suất của Chính phủ đề ra nhằm ngăn chặn suy giảm kinh tế, đã tạp điều kiện cho các DN dễ dàng tiếp cận nguồn vốn cho hoạt động sản xuất Đến giai đoạn 2011-2019, tăng trưởng tín dụng đã được điều chỉnh giảm xuống còn 13-18%/năm Sự sụt giảm này là do Chính phủ đã đề ra Nghị quyết số 11/NQ-CP ngày 24/02/2011, theo đó NHNN đã đề ra giải pháp cho các NHTM là xây dựng và thực hiện kế hoạch kinh doanh năm 2011 phù hợp với mục tiêu tốc độ tăng trưởng tín dụng dưới 20%, trong đó thực hiện giảm tốc độ và tỷ trọng dư nợ cho vay lĩnh vực sản xuất so với năm 2010 nhất là lĩnh vựcBĐS và chứng khoán Năm 2012, NHNN đã thành công trong việc đưa lạm phát ở mức cao trong năm 2011 xuống còn 6,81% trong năm 2012, mặt bằng lãi suất cho vay giảm, đảm bảo tăng trưởng tín dụng đi đôi với an toàn, hiệu quả tháo gỡ khó khăn, vướng mắc trong quan hệ vay vốn khách hàng và ngân hàng thông qua cơ cấu lại thời hạn trả nợ, miễn, giảm lãi vốn vay Với thành quả đạt được đã giúp cho tăng trưởng tín dụng trở lại vào năm 2012 nhưng tăng không đáng kể. Biểu đồ 3.2 Cho vay/ tổng tài sản và ROA – ROE của 25 NHTMCP
(Nguồn: Tổng hợp từ BCTC của 25 NHTMCP)
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LA) trung bình của 25 ngân hàng tăng từ 2008-
2009 từ mức 5.52% lên 5.98% Tuy nhiên giảm trong khoảng 2010 - 2011, và đã tăng trở lại trong khoảng từ 2012 – 2019 Trong biểu đồ, mức cho vay trên tổng tài sản từ năm 2008 – 2011 có xu hướng giảm xuống thì khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại có xu hướng cùng chiều điển hình là năm 2009 khi hệ số này đạt mức cao thì ROA - ROE cũng đạt mức cao nhất trong 12 năm như kết quả của Sufian (2009) Tuy nhiên điều này ngược lại trong năm 2012 – 2014 khi yếu tố LA tăng lên thì KNSL của NHTMCP có xu hướng giảm như kết luận của Angela Roman (2013) Mối quan hệ này sẽ được xác nhận trong mô hình hồi quy chương tiếp theo.
3.3.3 Rủi ro tín dụng (Credit Risk)
Tín dụng là hoạt động kinh doanh truyền thống của NHTM Mặc dù tín dụng giúp ngân hàng tạo ra lợi nhuận nhưng nếu chất lượng các khoản tín dụng yếu kém sẽ tạo rủi ro cho ngân hàng Để đo lường rủi ro này có thể dùng tổng nợ xấu / tổng dư nợ hay chi phí dự phòng rủi ro tín dụng/ tổng dư nợ Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng chỉ số sau vì mức nợ xấu của các NH thường không rõ ràng và sát với thực tế đồng thời dữ liệu về nợ xấu khó có thể thu thập được trong khi đó nếu nợ xấu tăng lên thì mức trích lập rủi ro cũng phản ảnh đa phần mức nợ xấu ngân hàng.
Từ số liệu thống kê của tác giả, dự phòng rủi ro tín dụng/tổng dư nợ (CR) của NHTM tăng trong giai đoạn 2008 – 2013 và mức tăng cao nhất là năm 2012 tương ứng là 1.403%.
Năm 2013 – 2019, mức dự phòng RRTD/tổng dư nợ đã giảm so với năm 2012.
Tổ chức VAMC thành lập với mục đích mua lại nợ xấu của các tổ chức tín dụng, góp phần cải thiện chất lượng tín dụng, hạn chế nợ xấu Theo đó, tăng trưởng dư nợ tín dụng năm 2016 đạt 18,25%; năm 2017 là 18,28%; năm 2018 đạt 13,89% và năm 2019 đạt 13,65% Cơ cấu tín dụng có sự điều chỉnh tích cực, trong đó tín dụng tập trung vào lĩnh vực đóng góp cho tăng trưởng kinh tế như sản xuất kinh doanh, lĩnh vực ưu tiên; tín dụng đối với lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro được kiểm soát chặt chẽ.
Tỷ lệ dự phòng RRTD trên tổng dư nợ (CR) và ROA – ROE có xu hướng ngược chiều Theo đường xu hướng của đường trung bình _ CR và ROA – ROE trong bình thì một sự tăng lên của CR sẽ làm sụt giảm ROA – ROE của NHTM thực tế đồ thị biều diễn khả năng sinh lời ngân hàng theo CR tác động thì ngày càng xấu đi giống như kết luận của Kosmidou (2008), Halil Emre (2012) Để có một kết quả kì vọng tác động tiêu cực của CR đến KNSL thì mô hình định lượng chương tiếp theo sẽ là luận cứ phù hợp.
(Nguồn: Tổng hợp BCTC của 25 NHTMCP)
Rủi ro thanh khoản (LDR) của NHTMCP được đo lường bằng tỷ lệ dư nợ trên tổng tiền gửi, một hệ số thường được sử dụng trong nghiên cứu trên thế giới.
Hệ số cho vay trên tổng huy động bằng tiền gửi (LDR) của NHTMCP từ 2008 –
2019 giao động trong khoảng 70% đến 90%.
Theo như biều đồ thì dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi không thể hiện một khuynh hướng rõ ràng tác động lên ROA – ROE Cụ thể theo lý thuyết thì khi cho vay trên tiền gửi tăng thì KNSL giảm nhưng những năm 2009 – 2011,
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Giới thiệu chung
Chương này trình bày mô hình nghiên cứu thông qua hiệu chỉnh các mô hình nghiên cứu tham khảo của các tác giả trên thế giới với việc chọn lọc các biến mà tác giả nghi ngờ các tác động đến khả năng sinh lời từ phân tích sơ bộ tại chương
3 Từ đó ứng dụng mô hình và phương pháp nghiên cứu mà các giả sử dụng trong bài thông qua các số liệu đã thu thập và xử lý để có kết quả hồi quy Cuối cùng từ kết quả nghiên cứu đề ra một phương trình phù hợp ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc ở đây là khả năng sinh lời trên cở sở các giá trị của các biến giải thích trong bài là các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời.
Phương pháp và mô hình nghiên cứu
Luận văn dựa trên mô hình của các tác giả: Emre, H (2012) về các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của NTHM tại Thổ Nhĩ Kỳ 2005 – 2010 Roman, A.
(2013) về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của NHTM tại Romania từ
2003 – 2011 và Tomola (2013) điều tra về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của 20 NHTM tại Nigeria từ 2006 – 2012.
Từ những nghiên cứu đó, tác giả ứng dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa bội để xác định sự liên hệ và độ nhạy của các yếu tố (biến độc lập) tác động lên khả năng sinh lời của ngân hàng (biến phụ thuộc)
Trong đó: Y it là biến phụ thuộc đại diện cho khả năng sinh lời của ngân hàng thứ i với i = 1,2,3, ,25 tại thời điểm t với t = 2008, 2009, , 2019.Với X it là biến độc lập đại diện cho các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời α là hằng số hay hệ số tự do cho biết giá trị trung bình của biến Y và các biến X bằng 0 β k là hệ số tương quan hay hệ số hồi quy riêng cho biết ảnh hưởng của từng biến độc lập lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi các biến còn lại giữ không đổi với k là số biến độc lập trong mô hình ε it là sai số hồi quy.
4.2.2 Giới thiệu biến và hiệu chỉnh mô hình tham khảo.
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA – Return on assets) là biến phụ thộc duy nhất tác giả chọn để đại diện cho khả năng sinh lời của ngân hàng ROA là biến đại diện chính cho khả năng sinh lời ngân hàng thay ROE vì chỉ tiêu này đánh giá hiệu quả của ngân hàng trong quản lý doanh thu và chi phí, phản ánh khả năng chuyển đổi tài sản của ngân hàng thành lợi nhuận ròng và đồng thời nhược điểm của phân tích ROE là không quan tâm đến đòn bẩy tài chính và những rủi ro đi kèm với đòn bẩy tài chính.
4.2.2.2 Biến độc lập và kỳ vọng.
Bảng 4.1 Kỳ vọng các biến
Kỳ vọng tác động Quy mô vốn chủ sở hữu EA Vốn chủ sở hữu Tổng tài sản + của ngân hàng (Capital)
Quy mô ngân hàng (Bank size)
SIZE Log (Tổng tài sản) -
Chi phí quản lý (Expenses
EM Chi phí hoạt động Tổng tài sản -
LDR Dư nợ Tổng tiền gửi +
Rủi ro tín dụng (Credit
CR Dự phòng rủi ro tín dụng Tổng dư nợ -
Tăng trưởng tiền gửi hàng năm (Yearly growth of deposit)
GFD Tiền gửi năm nay — Tiền gửi năm trước
Thu nhập lãi thuần (Net
NIM Thu nhập lãi — Chi phí lãi Tổng tài sản +
Thu nhập ngoài lãi thuần ( Non - interest
NII Thu nhập ngoài lãi — Chi phí ngoài lãi Tổng tài sản +
Dư nợ cho vay (Asset
LA Dư nợ cho vay Tổng tài sản -
FC Chi phí lãi Tổng tiền gửi -
Thuế (Tax) TAX Tổng thuế thu nhập ngân hàng Tổng lợi nhuận trước thuế -
Lãi suất cho vay (Interest
RLR Lãi suất cho vay thực +
GDP GDP năm nay — GDP năm trước GDP năm trước +
(Inflattion) INF Chỉ số giá năm nay — Chỉ số giá năm trước
Chỉ số giá năm trước -
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các giả thuyết)
Với kỳ vọng tác động của các yếu tố đến khả năng sinh lời thì các giả thuyết nghiên cứu như sau:
- H1: Yếu tố RRTD có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của
- H2: Yếu tố vốn chủ sở hữu có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của NHTMCP.
- H3: Yếu tố chi phí quản lý có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của NHTMCPCP.
- H4: Yếu tố chi phí huy động có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của NHTMCP.
- H5: Yếu tố tốc độ tăng trưởng tiền gửi có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của NHTMCP.
- H6: Yếu tố dư nợ cho vay có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của NHTMCP.
- H7: Yếu tố RRTK có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của
- H8: Yếu tố thu nhập ngoài lãi có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của NHTMCP.
- H9: Yếu tố thu nhập lãi thuần có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của NHTMCP
- H10: Yếu tố quy mô tài sản có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của NHTMCP.
Từ mô hình hồi quy đa bội tham khảo ban đầu của các tác giả trên thế giới và thực trạng phân tích sơ bộ các yếu tố đã tổng hợp từ các nghiên cứu trước đây được coi có ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của NHTM Việt Nam Tác giả đề nghị đưa ra mô hình nghiên cứu như sau:
ROA it = β 0 + β 1 EA it + β 2 SIZE it + β 3 EM it + β 4 LDR it + β 5 CR it + β 6 GFD it + β 7 NIM it + β 8 NII it + β 9 LA it + β 10 FC it + β 11 TAX it + β 12 RLR it + β 13 GDP it + β 14 INF it + u it
Thu thập và xử lý số liệu
4.3.1 Mẫu nghiên cứu và nguồn số liệu.
Mẫu nghiên cứu là 25 NHTMVP Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2008 –
2019 để thiết lập dữ liệu bảng quan sát Theo đó sẽ có 25 đơn vị chéo và 12 thời đoạn, tổng cộng có 300 quan sát cho mẫu nghiên cứu. Đặc điểm của dữ liệu bảng là sự kết hợp giữa dữ liệu thời gian và dự liệu chéo Với sự kết hợp này tạo ra ưu điểm:
Nghiên cứu sự khác biệt giữa các đơn vị chéo, trong đó mỗi đơn vị chéo là một ngân hàng.
Nâng cao số quan sát của mẫu nghiên cứu và hạn chế được hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.
Chứa đựng nhiều thông tin hơn dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian.
Mô tả được sự thay đổi các đơn vị chéo (các ngân hàng) có cùng số quan sát theo thời gian.
Nguồn số liệu của bài nghiên cứu, tác giả thu thập từ các BCTC của các NHTM qua các năm thông qua trang chủ của các NHTM và website vietstock.vn Tốc độ tăng trưởng GPD và lạm phát được tổng hợp từ báo cáo của Tổng cục thống kê Lãi suất thực được lấy từ dữ liệu chỉ số tài chính theo quốc gia tại trang chủ của WB.
4.3.2 Phương pháp thu thập và xử lý số liệu.
Thông qua BCTC của các ngân hàng sau khi được kiểm toán, tác giả đã thu thập các số liệu thuộc các khoản mục cần thiết cho việc tính toán các chỉ số đại diện cho các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của NHTM.
Sau khi thu thập đủ các số liệu, tác giả dựa vào các công thứ tính các chỉ số đó thông qua các nghiên cứu trước với cách tính phù hợp cho Việt Nam đã đề cập trong bảng các biến để có kết quả cuối cùng cho bảng dữ liệu cho mẫu nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu dựa vào phần mềm Excel để tính toán các chỉ số và thống kê theo thứ tự các NH hỗ trợ cho phân tích sơ bộ các biến trong mô hình Ngoài ra còn ứng dụng phần mềm Stata 12 trong thống kê mô tả chung cho các biến, phân tích hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi và các mô hình bình phương bé nhất (OLS), nhân tốt cố định (FEM), nhân tố biến đổi (REM) để cho phương trình phù hợp thể hiện tác động của các yếu tố tác động đến KNSL.
Quy trình chạy mô hình như sau:
• Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Phân tích thống kê mô tả trình bày tổng quát về mẫu nghiên cứu thông qua các đặc tính cơ bản của dữ liệu thu nhập như: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất.
• Phân tích tương quan và đa cộng tuyến trong mô hình
Phân tích tương quan thể hiện mối quan hệ hay mức độ liên kết giữa các biến trong mô hình Phân tích tương quan có thể là bước giúp cho việc dự đoán sơ bộ chiều ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Phân tích đa cộng tuyến: Cộng tuyến là hiện tượng một biến giải thích này tương quan với một biến giải thích khác Đa cộng tuyến xuất hiện khi hai hay nhiều biến giải thích tương quan cao và chúng tạo thành các đẳng thức gần như là tuyến tính. Cách phát hiện đa cộng tuyến: dựa vào phân tích tương quan giữa các biến giải thích Nếu hệ số tương quan trên 0.8 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến theo (Gurajati, 2007) Tuy nhiên cũng có những trường hợp tương quan cặp không cao nhưng vẫn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Vì vậy để tăng thêm độ chính xác, tác giả còn sử dụng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai(Variance Inflatiton Factor_VIF), do phương pháp này cho thấy phương sai của hàm ước lượng tăng nhanh như thế nào khi có đa cộng tuyến Theo quy tắc kinh nghiệm,nếu VIF vượt quá 10 thì được coi là hiện tượng cộng tuyến cao Phân tích đa cộng tuyến nhằm mục đích loại bớt những biến giải thích có tương quan với nhau cao trong mô hình để có một kết quả ước lượng chính xác các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của NHTMCP Việt Nam.
• Hồi quy mô hình OLS, FEM, REM.
Trong hồi quy tác giả sử dụng các mô hình tĩnh (OLS, FEM, REM) Mô hình OLS không có sự thay đổi tung độ góc và hệ số góc theo thời gian, tuy nhiên ước lược OLS khi các giả thuyết của mô hình cổ điển này không bị vi phạm Do đó dựa vào phân tích tương quan và đa cộng tuyến đã thỏa mãn giả thuyết Cov(X i – Y i ) = 0 của OLS Nếu mô hình hồi quy bị vi phạm hiện tượng phương sai thay đổi: giả thuyết 2 là E(U i /X i ) = 0 chúng ta sử dụng OLS với tùy chọn tính vững (robust).
Mô hình OLS xem xét các NH là đồng nhất, điều này không phản ảnh đúng thực tế vì thật sự mỗi NH là một thực thể riêng biệt, có những đặc điểm riêng hoàn toàn khác nhau có thể ảnh hưởng đến KNSL của các NHTMCP như sứ mệnh, danh tiếng của mỗi NH Vì vậy tác giả sử dụng mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effect Model – FEM hay Least Square Dummy Variable _ LSDV) hay mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Radom Effect Model_REM) giúp hạn chế nhược điểm của OLS trong việc ước lượng bị sai lệch khi không kiếm soát được các tác động riêng biệt Ý tưởng của mô hình FEM là sử dụng các biến giả để kiểm soát những đặc điểm riêng không thay đổi theo thời gian Trong khi mô hình REM hạn chế được việc thêm các biến giả vào mô hình làm giảm bậc tự do trong mô hình mà thêm thành phần sai số riêng không thay đổi theo thời gian và không quan sát được cho mỗi ngân hàng Vậy mô hình nào tốt hơn còn tùy thuộc vào các tác động riêng biệt này với các biến hồi quy độc lập X trong mô hình, cụ thể là nếu các tác động riêng biệt này có tương quan với các biến độc lập thì phương pháp phù hợp là FEM, ngược lại nếu không tương quan với biến độc lập thì mô hình REM sẽ phù hợp hơn. Để lựa chọn mô hình nào phù hợp nhất trong 3 mô hình nêu trên chúng ta phải tiến hành các kiểm định: Đối với OLS và FEM, tiến hành kiểm định Likelihood với giả thuyết: H0: Mô hìnhOLS sẽ thích hợp hơn FEM (Điều kiện: P value ≥ α) H1: Mô hình OLS không thích hợp (Điều kiện: P value < α) Đối với FEM và REM, tiến hành kiểm định Hausman với giả thuyết:
H0: Mô hình REM sẽ thích hợp hơn FEM (Điều kiện: P value ≥ α)
H1: Mô hình REM không thích hợp (Điều kiện: P value < α)
• Phân tích phương sai thay đổi:
Kết quả nghiên cứu
4.5.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 3.1 là dữ liệu thống kê mô tả các biến số của 25 ngân hàng trong vòng 11 năm với tổng cộng 300 quan sát.
Bảng 4.2 Thống kê mô tả các biến.
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata12)
ROA bình quân của 25 NH là 1.07% biến thiên mạnh từ 0.1% đến 4.73% với giá trị trung bình cứ mỗi đồng tài sản bỏ râ thì ngân hàng thu về được 0.0107 đồng lợi nhuận sau thuế Với độ lệch chuẩn là 0.69% cho thấy mức độ chênh lệch trong việc sử dụng hiệu quả giữa các ngân hàng gần như là tương đồng.
Biến CR với giá trị trung bình là 1.14% hàm ý là tổng khoản dự phòng tín dụng trung bình chiếm khoảng 0.0114 tổng mức dư nợ trung bình của chúng Độ lệch chuẩn tương đối thấp 0.63% Biến LDR với mức trung bình là 78.81% thể hiện với ngân hàng cho vay 0.7881 đồng trên mỗi đồng tiền gửi Từ độ lệch chuẩn 28.96% và khoảng biến thiên 0.204 tới 2.845 cho thấy mức độ biến động và không tương đồng cao giữa các ngân hàng.
Biến EA thể hiện giá trị VCSH trung bình chiếm 12.59% tổng tài sản trung bình của các NH, một tỷ lệ nhỏ so với tổng tài sản Độ lệch chuẩn là 8.62% khoảng chênh lệch là 0.4% đến 6.14% cho thấy sự không tương đồng về quy mô vốn chủ sở hữu của ngân hàng, bên cạnh đó độ lệch chuẩn 3.66% là khoảng biến thiên từ 5.6% đến 5.4% cho thấy mức đọ không tương xứng giữa các ngân hàng cao.
Biến EM có giá trị trung bình là 1.6% thể hiện chi phí hoạt động trung bình chiếm 1.6% tổng tài sản trung bình của ngân hàng khoảng biến thiên từ 0.4% đến 6.9% cho thấy mức độ quản lý chi phí giữa các ngân hàng không đồng đều. Biến FC mức chi phí lãi trung bình chiếm 8.32% trên tổng tiền gửi huy động trung bình, mức chi phí lãi trương đối cao so với tổng tiền gửi ngân hàng khoảng biến thiên từ 2.4% đến 18.2% cho thấy mức biến động lớn và không đồng đều giữa các ngân hàng Kết hợp với chi phí huy động là phần thu được từ cho vay. Biến RLR là biến đại diện cho lãi suất cho vay sau khi đã điều chỉnh lạm phát, mức trung bình lãi suất thực nhận được là 1.15% cho 25 ngân hàng.
Biến GDP thể hiện tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm của nền kinh tế Việt Nam với mức trung bình là 6.15% trong khoảng thời gian từ năm 2008 đến năm 2019. Độ lệch chuẩn là 1.02% là mức tương đối ổn định qua các năm Bên cạnh tốc độ tăng trưởng thì biến INF đại diện cho tỷ lệ lạm phát với giá trị trung bình là 10.73% với độ lệch chuản 5.52% và khoảng biến thiên 4.09% đến 19.98% cho thấy độ biến động lớn trong khoảng thời gian từ năm 2008 – 2019.
Biến GFD và biến LA lần lượt thể hiện tốc độ tăng trưởng tiền gửi hàng năm của ngân hàng và tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng Tốc độ tăng trưởng tiền gửi trung bình hàng năm 61.58% độ lệch chuẩn 1.8082 và khoảng biến thiên từ -0.5759 đến 15.4098 thể hiện mức độ biên động lớn giữa các ngân hàng Dư nợ trung bình chiến 55.25% tổng tài sản trung bình của NHTM. Khoảng biến thiên rộng cho thấy mức độ không tương xứng giữa các NH là cao. Mức cao nhất là 94.96% cho thấy tài sản của NH chủ yếu là từ các khoản cho vay, mức cho vay càng cao có thể mang lại lợi nhuận nhưng cũng không thể nào loại bỏ được rủi ro về nợ xấu trong giai đoạn kinh tế từ 2008 – 2019.
Biến NII có giá trị trung bình 0.68% cho thấy thu nhập ngoài lãi thuần có một tỷ trọng khá nhỏ so với tổng tài sản của NH Ngược lại với thu nhập ngoài lãi thuần thì thu nhập lãi thuần NIM có giá trị trung bình 2.77% thể hiện thu nhập lãi thuần của NHTM chiếm mức cao hơn thu nhập ngoài lãi thuần so với tổng tài sản, điều này cũng cho thấy đa phần các khoản thu của ngân hàng là do thu từ hoạt động truyền thống hay hoạt động cho vay đem lại phần lớn thu nhập cho ngân hàng.
Biến SIZE với giá trị trung bình là 17.64 với khoảng biến thiên 1.31 đến 20.30 cho thấy quy mô tổng tài sản không tương đồng giữa các NH Biến TAX trong khoảng thời gian từ 2008 – 2019 thì tổng thuế trung bình phải nộp chiếm 23.16% lợi nhuận trước thuế.
Qua bảng phân tích tương quan giữa ROA và các biến độc lập trong mô hình thì biến EA, GDP, INF, LDR, NII, RLR, SIZE, TAX có hệ số tương quan lần lượt là 0.4205, 0.2207, 0.2563, 0.2323, 0.5158, -0.2239, -0.3075 và 0.1279 đều có ý nghĩa thống kê Một số biến còn lại như CR, EM, FC, GFD, LA thì không có thấy ý nghĩa thống kê cho hệ số tương quan Phần phân tích hồi quy sẽ cho ta kết quả chính xác hơn.
Bảng 4.3 Hệ số tương quan giữa các biến. roa cr Ea Em fc gdp gfd Inf la ldr nii nim rlr size tax roa 1 cr -0.086 1 ea 0.4
(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata12) Đối với đa số các biên độc lập trong mô hình thì hệ số tương quan giữa các biến không cao theo tiêu chuẩn của Gurajati đã nghiên cứu là mức 0.8 Chỉ có cặp NIF và RLR, có mối tương quan rất cao là -0.9671 gần bằng -1 với hệ số Sig tl [98% Conf Interval] c r -1126573 035403 -3 18 0.00
2 0062852 0279221 reg roa cr ỉa em fc gdp gfd inf la Idr nĩi túm Bize tax
Souxc e ss df MS Nuábex of Qbs
2 Kiểm định Wald test rli=inf=í
Specification ROA c CR EA EM FC GDP GFD INF I LALDR Nll NIM RLR
Sum of So đ* Mearì Sõuares
Rostricted SSR 0.001 134 106 6.1 OE-O6 u n res tri cte d SSR 0.001 114 105 6.O2E-O6
Va ria6le Coemcien std Error t-Statislic Prob
S.E of reqreaaion 0.002470 Akâlke info crlterlon -9.1 02142
Sum suuared resid 0.001 1 34 Schwarz criterion -8.871 260
Loa likalibood 924.21 42 Ha 6 nan-Qi linn criter -9.008708
F-$ tati$ tìc 1 05-5264 Dụrt>in-Wat$on Slot 1 326675
SpociAcation: ROAC CR EAEMFC GDP GFD |NF LALDR Nll NIM RLR SIZE TAX
F-testsummary: Sum ofSq df Mean Sauares
HỒI QUY MÔ HÌNH OLS, FEM, REM
1 Kiểm tra VIF sau khi loại RLR
collin inf ea Idr nin 8ize la em fc gdp gfd cr tax nii (abs= 300)
Variable VIF VIF Tolerance Squared
Idr 6.14 2.48 0.1627 0.8373 nim 3 92 1.98 0.2553 0.7447 si ze 3.57 1.89 0.2803 „ 0.7197 la 3.51 1.87 0.2850 0.7150 em 3.38 1.84 0.2963 0.7037 fc 3.1€ 1.78 0.3169 0.6831 gdp 2.27 1.51 0.4403 0.5597 gfd 1.41 1.19 0.7089 0.2911 cr 1.63 1.28 0.6148 0.3852
2 Hồi quy với OLS lần lượt bỏ các biến
* Chay Hoi quy OLS lan luot bo cao biằn rag roa CY OA ootb fc Qđp Qfd mr la Idr nx± nlm Ylr alzo ±ax
Souxce ss dớ HS Numbar oớ ok>ô =
Total 00950884 199 000047783 Rooô MSE — 00246 xoa C M Ê Std Zrx Ẽ ằ►15
1 [954 Conr Inxervaỉ] cx -.1125721 0351843 -3.20 o 002 - 1819861 0431582 ca -.000109 0050347 -0.02 0.983 -.0100417 0098238 a m -.7027578 0437474 -16.06 o ooo -.7890658 - 6164499 f c -.0194685 0091816 -2 12 0.035 -.0375826
14ô 0035412 0014947 2 37 o 019 0005923 00649 mi 6883005 0338554 20.33 0 ooo 6215082 7550927 nlm 6539864 0241512 27 08 0 ooo 6063391 7016337 rlr 02BB2S2 02 4 6 0 3 1.05 0.296 -.0227133 07*3636 aXaa -,0005616 0002504 -2 24 0.026 - 0010555 — 0000676
reg roa cr ea en íc ọdp gfd inf la Idr nli nlm 8ize tax
F — R-squared = Adj R-squared = Root XSE =
9 000047783 rca Coef Svd Err p>lt| (956 Conf Inrervall cr -.1141208 0351629 -3.25 0.001 - 1834903 - 0447514 ea -.0001875 0050355 -0.04 0.970 - 0101216 0097465 e m -.7007254 0437165 -16 03 0.000 - 7869694 - 6144815 fc -.0209211 0090792 -2 30 0.022 - 0388326 - 0030096 ơd p -.028097 0256537 -1.10 0.275 - 0787067 0225127 gfd -.0000493 0001144 -0 43 0.667 -.0002749 0001764 inf 0139995 005072 2.76 0.006 0039935 0240054 la -.0086079 0024818 -3 47 0.001 -.013504 - 0037119
_cona 0167829 0053946 3.11 0.002 0061405 0274254 rog roa cm em fc gdp gfd inf la Iđr nll nlm axze tax
Soucce ss d f MS Nuntoer of oba y<
Eoa Coaf scđ Err t p> 111 Í954 Ccnf Xncarval] cx -.1142169 0349744 -3.27 0.001 -.183212 -.0452218 em -.7011171 0423196 -16 37 0 ooo - 7846024 -.6176318 fc -.0208555 008883 -2.35 0.020 - 03837 92 -.0033318
VAX -.0118184 0038843 -3 04 0 003 - 019481 - 0041557 cona 0166452 0039176 4.25 0 ooo 0089169 0243736 re 9 roa CT em fc gdp inf la Idr nii nim axze tax
Saurce ss f d MS NumÉer of obs = 300
000047783 Root KSĨ = 00244 ro a Coaf Scd ĩrr X p>lt| [984 Conớ IntôEvall cr -.1133511 0348416 -3.25 0.001 - 1820819 -.0446202 e m -.700413 0421969 -16.60 0.000 -.7836532 -.6171727 fc -.0201269 0087032 -2.31 0.022 -.0372954 -.0029583 gd p -.0293945 0253548 -1.16 0.248 -.0794109 0206219 inf 0139821 0050193 2.79 0.006 0040807 0238835 la -.008391 001998 -4.20 0.000 -.0123323 -.0044497
_cons 0163432 0038466 4.25 0.000 008755 0239313 reg roa cr em fc inf la Idr nii nin size tax
Source ss dí MS Nưnber of obs =
Total 00950884 199 000047783 Roct MSE - 00245 ro* Coôf Scd Eli t p> Ixl [956 Conf Intasval] cr -.1041421 0339549 -3.07 0.002 -.1711215 -.0371628 e m -.6950448 0419802 -16.56 0.000 -.7778548 -.6122348 fc -.0148477 0074237 -2.00 0.047 -.0294915 -.0002038 ĩnf 0109866 0043071 2.55 0.012 0024904 0194828
3 Hồi quy với FEM lần lượt bỏ các biến
• Chay hoi Cray FEM xXrag roa ar ca am ra gđp grd 111 r Xa Idr nll nlm rlr daa tax
R-iq: v/1 thin = □ 8683 Oba pec 9ECUP: min — 1 hetveen - 0 8486 •V 2
1 1 4 Xk> ) - 0 1480 Fxob > F o.ODOO xoa Coef Std Kxx V p> 11 1 (9S4 Conf Interval1 c* - 1134484 0455381 -
= 0.0000 xtreg roa cr ea em Cc gdp gFd mr la Idr nll nlm si xe tax , re
Fxxed-effects (wlthin) xegreaaion C ZOUD varlabla: X Number of oba - 300
25 p-ôq Hichln = 0.8669 QbB pex group: min * 12
12.0 ovexall — 0.8536 avg 12 max - ccrr(u_l, Xb> = 0.1310
0 0000 xoa Coa£ Std- ĩxx t p>|t| 196% Coni ĩ
xtrcg xoa C1 ôn f c gdp 0 fd inf la Idr nàx nixn a±zô tax , fe
Flxed-efractằ (within) xag seaalon Number of ob* 300
R-sq wxùhin - 0 8659 Obs per group: min - 12 ovaxall = 0 8561 avg max w 12.0
87.70 0.0000 xoa Coef Std Exr_ t p>la| [954 Con£
■ igna_ằ 00218134 rho 39555877 (fracrion of variance dua EO u_i)
F ceat thar all U_1=O: F F = 0.0000 xtreg roa cr em fc gdp ínf la Idr nii nia B±ze tax, fe
Fixôd-effôctằ vrithxn) regreasxon Group variable: i Nuraber
Number ỡba per of obs
□ f gxoups greup: min avg max
R-sq: w±thln be t weei overal
F ltl 1954 Conf Interval] cr - 1096874 0458896 -2.39 0 018 -.200298 - 0190768 e m - 7377012 0428796 17,20 0 ooo - 8223685 - 6530338
Idr 0033478 0014181 2.36 o 019 0005477 0061479 nll 7169997 034289 20 91 o ooo 6492948 7847045 nlm 6406166 0291948 21 94 o ooo 5829706 6982627
■ lze 0000124 0003972 o 03 o 975 - 0007719 0007966 cax -.0121358 0041586 -2 92 o 004 - 0203471 -.0039246 cona 0053395 008189 o 65 o 515 - 0108299 021509 algsta u 00163681 algma e 00219536 rbo 35728012 o u 1 )
x^reg roa ơr em Fc lnf la Idr nix nlm a X ze tax, re
R-sq: vithln beEween * 0.8628 Obs per ợroupi min *
7(10.165) - 103.72 eor z (u_i, Xb) ■ 0.0582 Pxob ằ F - 0.0000 ro® Coeĩ Scd ĩrt c p>lt| [95* Coni InteEval] cr -.104022 0453396 -2.29 0.023 -.1935426 0145014 am -.7347443 0426924 -17.21 0.000 -.8190381 -.6504505 te -.0114472 008(921 -1 32 0 190 - 0286092 0057148 inf 0133655 0051328 2.60 0.010 0032311 0234999 la -.0059373 0024672 -2.41 0.017 -.0108086 -.0010661
4 Hồi quy với REM lần lượt bỏ các biến
Random-ef facva GL regrasaion 300
Group vaclable ỉ 1 Nuxnba r © f gr oup 9 - 2
R-sq: wxEhxn - 0 8651 ot>9 par group: min —
Wald chi2(14) - 1248.24 corr( u -Ì X) - 0 < assumed i Prob > chi2 — 0.0000 xoa Coeí ổrd- Zxx X ®
—.0029643 0052576 -o 56 o 573 -.0132691 0073404 a m — 7219695 0438323 -16 47 o □ DO -.8078793 - - 6 3 60 5 97 f c - - 0151236 0088481 -1.71 o 087 -.0324656 0022184 gdp —.0381383 - 0261133 -1 - 46 o 14 4 -.0893195 0130428 gfd - - 0001234 0001089 -1.13 o 257 -.0003368 00009 mr 0322146 0152178 2.12 o 034 0023883 0620409 la - 0084764 0025127 -3 37 o □ Ol - 0134011 - 0035517
6532251 0255619 25 55 o ooo 6031247 7033254 rlr 0297309 0220872 1 35 0 178 - 0135593 073021 else - 0006304 0003048 -2 07 o 039 - 0012277 - 0000331 tax - 0128399 0038944 -3.30 o ooi - 0204728 - 005207
_cons 0168076 0062961 2.67 0.008 0044674 0291478 eigma_u 00122831 sxgm>_a 0021749 rho 24182646 (tractlon or vatlanca dua to u_l>
- do “C:\Uaera\SONYVA-l\AppData\Local\Temp\STDOOOOOOOO-trap‘ xtreg roa cr ea em rc gdp gfd Inr la Idr nii nin ai xe tax re
Nưiabex or ob# Nusbex o£ grcưps Obs per group: min avg max
Wald Chl2(13) Prob > ehi2 cữrt1a1 [98% Coní er -1113083 0392503 -2 84 0 005 -.1882374 - 0343792 c a
91OBia_e 00217977 rho 24068447 (fractlon of vaxlanca due to u_±) end of do-flle do ”C.\Uđera\SONYVA~l\AppData\Local\Temp\STDOOOOOOOO.tmp”
- xtreg roa cr em Fc qdp gCd xnf la Idr ni! nxm aixe tax re
Random-ef£ects GLS regresaion Number □£ ebs — 300
R-sq: vĩ thin * 0.8631 Obs pex graup: min * between • 0.9052 avg — 12.0 overall = 0.8794 max = 12 corr(u_i, X) “ 0 'asiuntdỉ
Prob > chiĩ ■ soa Co*f Std Err 2 p> 1 * 1 [969 Conf IntôEV*l] c x -.1127871 039317 -2.87 0.004 -.1898469 -.0357272 e m - 72 97327 0407287 -17.92 0.000 -.8095595 -.649906 fc -.016464 0086206 -1.91 0.056 -.03336 0004319 gdp -.0227367 0232872 -0 98 0.329 - 0683807 0229033 gfd -.0001223 0001087 -1.13 0.261 -.0003355 0000908 inf 012572 0048119 2.61 0.009 0031409 0220032
Idr 0033565 0012512 2.68 0.007 0009042 0058087 nii 701322 032101 21.85 0.000 6384052 7642387 nim 6490655 0251559 25.80 0.000 599761 6983701 size -.000474 0002343 -2.02 0.043 -.0009333 -.0000147 tax -.0123113 0038689 -3.18 0.001 -.0198943 -.0047284 cona 0153339 0049813 3.08 0.002 0055707 025097 slgKA_u 00130011 sigEia_e rho 00218134
26211875 l ô1 [964 ConX Xncaxval]
xtreg roa cr em fc lnf la Idr nii ma Bite tax, re Rằndon-ôff#cti GLS ragraaiion Nunbtr cf obi * 300
Group viriable: 1 Nunber of groupH =
R-sq: vithln betveẾR s 0.8604 Obs per groưpi min * 12
Wald chi2(10) = 1239.30 ữũrr(u_i, X) = 0 tassueed) Prob > chi2 — 0.0000 roa Coaf Std £xr, z p> 1 X 1 [98% Ccnf Intarval] cr -.1033683 0385573 -2.68 0.007 -.1789392 -.0277973 en -.7222141 0405701 -17.80 0.000 -.80173 -.6426982 £c -.0107183 007417 -1.45 0.148 -.0252554 0038187 in£ 01028 0042175 2.44 0.015 002014 0185461
Idr 0030969 0012198 2 54 0.011 0007062 0054876 nu 695509 0318808 21.82 0.000 6330238 7579943 niE 654461 0248245 26.36 0.000 605806 7031161 siie -.0004157 0002272 -1.83 0.067 -.0008609 0000296 t ax -.0133349 0038155 -3.49 0.000 -.0208132 -.0058566
5 Kiểm định bỏ sót cho OLS, FEM, REM
SpeciAcation: ROAC CR EM FC |NF LALDR Nll N|M S|ZE TAX
Omitted Variables: EAGDP GFD RLR
Sum DĨ Sa df Mean Sauares
Variable Coefficien Std Error t-Statistic Prob. c 0.015584 0.005510 2.828576 0.0052
S.E of reqression 0.002454 Akaike info criterion -9.110190
Loq |ike|ihood 926.0190 Hannan-Quinn critor -9.010081 r-statistic 99.47753 Durbin-Watson stat 1.314284
Speciíication: ROAC CR EM FC INF LALDR NU NIMSIZE TAX
Omitted Variables: EAGDP GFD RLR
Sum of Sq dí Mesn Sanacps
Variable Coeííìcien std Error t-Statistic Prob c 0.013080 0.009568 1.36701 1 0.1735
Speciricatlon: ROAC CR EM FC INE LALDR Nll NIM SIZE TAX
Omitted Vanables: EAGDP GFD RLR
Sum of Sạ df Mean Sauarea
Mẽlhod: Panel EGLS (Cross-secUon random effects)
Use pre-specified random component estimates
Swamyand Arora estimator of component variances
Variable Coẹfficien.„ std Error t-Statĩstic Prob c 0.016825 0.006340 2.654063 0.0086
S.E of reqression 0.002177 Sum squared resid 0.000877
1 Kiểm định Likelihood cho OLS và FEM
Test cross-section fĩxed eíĩects
EtTects Test sta ti Stic d.f Prob
Cross-sectĩon fixed effects test equation:
Varìable Coeffìcient std Error t-Statistic Prob c 0.014040 0.003281 4.279720 0.0000
S.E of regression 0.002445 Akaike info criterion -9.136357
Sum squared resid 0.001130 Schwarz criteríon -8.954949
Loq likelihood 924.6357 Hannan-Qulnn criter -9.062944
F-s tatis tic 140.0655 Durbin-Watson stat 1.313403
2 Kiểm định Hausman cho FEM và REM
* Ki em dinh Hausman hausman fem rem
(b-B) Difference sqxt(diag V_b-V_Bj> S.E cr -.104022 -.1033683 -.0006537 023854
9ize 0000753 -.0004157 000491 0003164 tax -.012414 -.0133349 0009209 0016099 b ■ conaiatent undax Ho and Ha; obtainad ĩrom xtseg
B = inccnaistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Teat: Ho: diííarance in coeỉíicients not ■yabCMClc chiĩdOí - (b-B) ’ [ (V_b-V_B)-(-!)] (b-B)
1 Kiểm định Durbin – Waston cho tự tương quan
Method Panel EGLS (Cross-sectĩon random effects)
Swamy and Arora estimator of component variances
Vanable Coefftcient Std Erro r t-Statistic Prob c 0 012387 0 004413 2 807123 0 0055
S E of regression 0 002181 Sum squared resid 0 000899
F-statistỉc 12 4 2305 Durbĩn-VV^tson stat 1 653402
