KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG TIỀN GỬI CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN TẠI VIỆT NAM Ngành: Tài chính - Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 HÀ NGỌC ANH T
GIỚI THIỆU
TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Theo dữ liệu từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2023), tính đến thời điểm Quý I, tức 31/03/2023, tổng tài sản của toàn bộ hệ thống ngân hàng Việt Nam đạt khoảng 18.275.903 tỷ đồng, tương đương 55% tổng tài sản quốc nội Trong đó, NHTMCP chiếm 8.000.502 tỷ đồng, tỷ trọng tiền gửi trong tổng tài sản của họ thường dao động từ 70% đến 90% Điều này cho thấy tầm ảnh hưởng đáng kể của tiền gửi đối với sự tăng trưởng chung của toàn ngành
Có thể thấy, tiền gửi không chỉ là một trong các nguồn vốn chính yếu mà nó còn mang những lợi ích nhất định đối với ngân hàng như: cung cấp nguồn vốn cho các hoạt động kinh doanh, cung cấp nhiều khoản vay giúp tăng doanh thu và lợi nhuận, tăng tính thanh khoản cho phép ngân hàng có khả năng chi trả nhanh chóng khi khách hàng yêu cầu rút tiền Hơn thế nữa, mọi yếu tố ảnh hưởng xấu đến tăng trưởng tiền gửi đều có thể được xem như báo động đỏ của toàn nền kinh tế Như chúng ta đã biết, Mỹ có một nền kinh tế lớn nhất thế giới, đồng USD của họ đã giữ vị trí “vua” trong thương mại toàn cầu nói chung, Việt Nam nói riêng suốt nhiều thập kỷ Điển hình vào khoảng đầu năm 2023, các công ty tài chính và ngân hàng đầu tư bao gồm những cái tên như Bank of America, TD Securities, UBS Group… đã cảnh báo về nền kinh tế Mỹ: “Người Mỹ đang rút những khoản tiết kiệm mà họ tích luỹ được trong thời gian đại dịch để tiêu” Đây là vấn đề ảnh hưởng trực tiếp đến nền kinh tế Mỹ và gián tiếp đến các nền kinh tế chịu sự chi phối của đất nước này, Việt Nam vì thế không nằm ngoài ngoại lệ
Do đó, hiện nay đã có rất nhiều những nghiên cứu về tăng trưởng tiền gửi tại các nước trên thế giới ở giai đoạn phục hồi sau đại dịch như: “Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tiền gửi của các ngân hàng ở Thổ Nhĩ Kỳ” (Ibrahim and Aziza
2020) “Các yếu tố cụ thể của ngân hàng có thúc đẩy tiền gửi ngân hàng ở Ghana không?” (Yuksel and Ibrahim 2020); “Các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến tăng trưởng tiền gửi ở các ngân hàng thương mại tại Việt Nam” (Nguyễn Chí Đức 2021);… Nhìn chung, các tác giả thường áp dụng phương pháp xử lý dữ liệu như nghiên cứu FGLS, Pooled OLS, REM, FEM Và kết quả nhận thấy sẽ có các nhóm yếu tố quan trọng như sau: quy mô ngân hàng (SIZE), tăng trưởng kinh tế (GDP), tỉ lệ nợ trên tổng tài sản (LS), cung tiền mở rộng (M2), tỉ lệ lạm phát (INF),… Thông thường, các nhóm yếu tố cùng chiều với tăng trưởng tiền gửi sẽ là: quy mô ngân hàng (SIZE); tăng trưởng kinh tế (GDP); tỉ lệ nợ trên tổng tài sản (LS),… Ngược lại, các nhóm yếu tố ngược chiều với tăng trưởng tiền gửi sẽ là: cung tiền mở rộng (M2); tỉ lệ lạm phát (INF),…
Tuy nhiên, những nghiên cứu này sử dụng các phương pháp xử lý dữ liệu khác nhau và đưa ra kết quả ảnh hưởng cùng chiều hoặc ngược chiều khác nhau trên cùng một biến, thiếu tính thống nhất Bên cạnh đó, dữ liệu được sử dụng là số liệu thống kê từ năm 2006 đến năm 2021, chưa phải số liệu mới nhất
Vì lý do này, đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tiền gửi của các NHTMCP tại Việt Nam" đã được tác giả chọn lựa để thực hiện khóa luận để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khối lượng tiền gửi tại các NHTMCP ở Việt Nam giai đoạn từ 2012-2022, nhằm đề ra các hàm ý quản trị hữu ích thúc đẩy tăng trưởng tiền gửi trong lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng đồng thời giúp đất nước phát triển ngày một hưng thịnh hơn, phù hợp với bối cảnh thời đại kinh tế mới.
MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
Mục tiêu của đề tài là giúp xác định các yếu tố tác động đến tăng trưởng tiền gửi của các NHTM cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 2012-2022 và đề xuất hàm ý quản trị nhằm gia tăng tiền gửi tại các ngân hàng trong tương lai
Các mục tiêu như sau:
(i) Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tiền gửi tại các NHTMCP
(ii) Đo lường chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến tăng trưởng tiền gửi tại các NHTMCP ở Việt Nam giai đoạn 2012-2022
(iii) Đề xuất các hàm ý quản trị giúp gia tăng tiền gửi tại các NHTMCP ở Việt
CÁC CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để giải quyết được những vấn đề trên nghiên cứu tập trung vào các câu hỏi sau:
(i) Các yếu tố nào ảnh hưởng đến tăng trưởng tiền gửi tại các NHTMCP?
(ii) Chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố như thế nào đến tăng trưởng tiền gửi tại các NHTMCP ở Việt Nam giai đoạn 2012-2022?
(iii) Có những đề xuất nào về hàm ý quản trị giúp gia tăng tiền gửi tại các
ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tiền gửi của các NHTMCP tại Việt Nam
Về không gian nghiên cứu: Tác giả nghiên cứu ở phạm vi 24 NHTM cổ phần tại Việt Nam
Về thời gian nghiên cứu: Dữ liệu nghiên cứu được thu thập theo năm trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến năm 2022.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
+ Phương pháp tổng hợp lý thuyết: tác giả sẽ chọn lọc tất cả thông tin có liên quan đến bài nghiên cứu bằng những tài liệu có độ tin cậy cao từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, cũng như các trang báo có uy tín trong nước lẫn ngoài nước đã qua sự kiểm duyệt của các cơ quan ban ngành chính thống
+ Phương pháp nghiên cứu định lượng: tác giả áp dụng phương pháp xử lý dữ liệu như nghiên cứu Pooled OLS, REM, FEM, FGLS,
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Ý nghĩa thực tiễn của đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tiền gửi tại các NHTMCP tại Việt Nam” là cung cấp kết quả thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tiền gửi và hàm ý quản trị giúp gia tăng tiền gửi tại các NHTMCP ở Việt Nam
1.8 BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI
Giới thiệu tổng quan về đề tài: lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, vấn đề nghiên cứu, xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn của đề tài.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ BIẾN NGHIÊN CỨU
Xem xét các nghiên cứu trước, tác giả sử dụng biến phụ thuộc: tăng trưởng tiền gửi (DG) Các biến độc lập được chia thành 2 nhóm chính: biến nội bộ liên quan đến ngân hàng (tỉ lệ trung gian tài chính (DOFI), tỉ lệ nợ xấu (NPL), tỉ lệ vốn tự có trên tổng tài sản (ETA), tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỉ lệ nợ (LS), tỉ lệ thanh khoản (LQD)) và biến kinh tế vĩ mô (tỉ lệ lạm phát (INF), tỉ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP)) Từ đó, có mô hình đề xuất là:
DG it = β 0 + β 1 *ROE it + β 2 *NPL it + β 3 * DOFI it + β 4 *ETA it + β 5 *LS it + β 6 *LQD it
+ β 7 *GDP it + β 8 *INF it + e it
DG: Tăng trưởng tiền gửi
0: Hệ số chặn của mô hình
1 - 8 : Hệ số góc của các biến độc lập
ROE: Tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
NPL: Tỉ lệ nợ xấu
DOFI: Tỉ lệ trung gian tài chính
ETA: Tỉ lệ vốn tự có trên tổng tài sản
LS: Tỉ lệ nợ trên tổng tài sản
LQD: Tỉ lệ thanh khoản
GDP: Tăng trưởng kinh tế
INF: Tỉ lệ lạm phát
: Sai số của mô hình
i và t là số năm khảo sát thực hiện dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu gồm các yếu tố đã được chọn lọc:
Bảng 3.1 Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
HIỆU BIỆN PHÁP ĐO LƯỜNG
NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM BIẾN PHỤ THUỘC
2 Tỉ lệ trung gian tài chính
3 Tỉ lệ nợ xấu NPL Nợ nhóm 3 + nợ nhóm 4 + nợ nhóm 5/Tổng dư nợ
Tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
ROE Lợi nhuận sau thuế/Tổng vốn chủ sở hữu Saeed (2014)
6 Tỉ lệ nợ trên tổng tài sản LS Tổng nợ/Tổng tài sản Terafe (2019)
Biến kinh tế vĩ mô
8 Tăng trưởng kinh tế GDP Tổng cục thống kê Việt Nam
9 Tỉ lệ lạm phát INF Tổng cục thống kê Việt Nam
Nguồn: Tác giả tổng hợp
GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Dựa trên các kết quả thực nghiệm của bài nghiên cứu liên quan trong chương
2, các giả thiết được diễn giải như sau:
H1: Tỉ lệ trung gian tài chính (DOFI) ảnh hưởng cùng chiều đến khối lượng tiền gửi ngân hàng
Khi mức độ trung gian tài chính ở mức cao thì khách hàng có thể thấy nguồn vốn và uy tín của các NHTM tốt, dẫn đến được khách hàng tin tưởng nhiều trong việc huy động tiền gửi và cho vay Theo Finger & Hesse (2009): “mức độ trung gian cao hơn có thể báo hiệu sự thành công của ngân hàng trong việc tạo ra thu nhập cũng như nhu cầu thu hút thêm tiền gửi để hỗ trợ các hoạt động cho vay ngày càng tăng của mình” Thông thường, tỉ lệ trung gian tài chính của các NHTM lớn thì phần lớn nghiên cứu được kì vọng sẽ có sự ảnh hưởng cùng chiều với tăng trưởng tiền gửi
H2: Tỉ lệ nợ xấu (NPL) của ngân hàng có ảnh hưởng ngược chiều đến tăng trưởng tiền gửi
Một số nghiên cứu như Baral (2007) cho rằng tỉ lệ nợ xấu của ngân hàng có thể làm đại diện cho tín dụng vì tín dụng giảm khi NPL tăng Vũ Thị Phương Thảo
(2021) cũng đã chứng minh được ảnh hưởng ngược chiều giữa NPL và khối lượng tiền gửi tại các NHTM Có thể hiểu rằng, tỉ lệ nợ xấu cao sẽ khiến khách hàng không cảm thấy an toàn và lượng tiền gửi cũng sẽ bị ảnh hưởng suy giảm
H3: Tỉ lệ vốn tự có trên tổng tài sản (ETA) ảnh hưởng ngược chiều đến tăng trưởng tiền gửi Đo lường ETA nhằm giúp các ngân hàng dễ dàng trong việc quyết định huy động tiền gửi Ngoài một số nghiên cứu liên quan trực tiếp, một số nghiên cứu khác như Vu & Nahm (2013) và Trương Quang Thông (2013) đã chứng minh rằng ETA có ảnh hưởng ngược chiều đến việc huy động vốn và tăng trưởng tiền gửi Khi ETA cao thì NHTM có một nguồn vốn chủ sở hữu dồi dào Lúc này, tăng tưởng khối lượng tiền gửi tiết kiệm là chưa cần thiết nhưng điều này lại cần thiết với những ngân hàng có vốn tự có nhỏ, vì vốn tự có càng nhỏ dẫn đến rủi ro thanh khoản càng cao
H4: Tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) ảnh hưởng cùng chiều đến tăng trưởng tiền gửi
Thông thường, có thể thấy tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu là một trong những tiêu chí quan trọng để đánh giá sức mạnh tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần Nếu chỉ số ROE ổn định và tăng trưởng bền vững là dấu hiệu chứng tỏ ngân hàng đang hoạt động rất hiệu quả, đồng vốn của nhà đầu tư và khách hàng được sử dụng một cách đúng đắn, gia tăng mức độ tin cậy Hay nói cách khác, ROE giúp nhà đầu tư và khách hàng biết với mỗi đồng vốn bỏ ra ban đầu, mình sẽ nhận được bao nhiêu phần lợi nhuận Ngược lại, nếu chỉ số ROE liên tục giảm thì nó có ý nghĩa là ngân hàng chưa phát huy tốt việc mang lại giá trị cho cổ đông và khách hàng Điều này phù hợp với nghiên cứu Saeed (2014); Sivalingam (2018) Qua đó, tác giả kỳ vọng ảnh hưởng cùng chiều giữa ROE và gia tăng tiền gửi
H5: Tỉ lệ nợ trên tổng tài sản (LS) có 2 ảnh hướng: cùng chiều hoặc ngược chiều đến tăng trưởng tiền gửi
Theo nghiên cứu Saeed (2014) chứng minh tỉ lệ nợ trên tổng tài sản càng cao có thể dẫn đến việc giảm khả năng thanh khoản, đồng thời thông tin này dễ khiến khách hàng đắn đo khi gửi tiền vào ngân hàng Theo Phạm Dương Phương Thảo
(2018) cho rằng: “Tỉ lệ nợ trên tổng tài sản trong hệ thống ngân hàng cao dẫn đến ngân hàng dễ gặp rủi ro hệ thống, từ đó ảnh hưởng đến quy mô tăng trưởng tiền gửi.” Tuy nhiên, nghiên cứu Terefe (2019) lại cho ra kết quả tỉ lệ nợ có ảnh hưởng cùng chiều với tăng trưởng tiền gửi Tác giả kỳ vọng ảnh hưởng ngược chiều giữa
LS và tăng trưởng tiền gửi do phần đông các nghiên cứu trước đây đã chứng minh được điều này
H6: Tỉ lệ thanh khoản (LQD) ảnh hưởng cùng chiều đến tăng trưởng tiền gửi
Vì thanh khoản cao giúp ngân hàng giải quyết được những rủi ro trong hoạt động kinh doanh trong đó có hoạt động tiền gửi của ngân hàng Trong nghiên cứu Singh & Sharma (2016) cho rằng khi ngân hàng có tính thanh khoản cao sẽ tạo ra sự tin tưởng giúp dễ dàng thu hút một lượng lớn khách hàng đến gửi tiền tại ngân hàng Kỳ vọng này phù hợp với kết quả nghiên cứu (Yuksel and Ibrahim 2020); (Bonner 2015)
H7: Tăng trưởng kinh tế (GDP) có ảnh hưởng cùng chiều đến tăng trưởng tiền gửi Đa số các nghiên cứu trước đây đều cho rằng tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều đến tăng trưởng tiền gửi Trong đó Terefe (2019) và Vũ Thị Phương Thảo (2021) đã chứng minh được thông qua kết quả phân tích cho rằng: “ Khi nền kinh tế tăng trưởng đồng nghĩa với sự gia tăng trưởng tiền gửi và khi nền kinh tế bị suy thoái phần lớn mọi người sẽ hạn chế đầu tư vào các khoản tiền gửi ngân hàng mà phần lớn là giữ tiền cho bản thân.”
H8: Tỉ lệ lạm phát (INF) có ảnh hưởng ngược chiều đến tăng trưởng tiền gửi Đa số các chuyên gia cho rằng: “Khi tỉ lệ lạm phát cao, tỉ lệ giữa tiền và tài sản thực tế giảm xuống khiến việc gửi tiền vào ngân hàng trở nên kém hấp dẫn.” Theo Nguyễn Chí Đức (2021): “Lạm phát thường có tác động ngược chiều đến tiền gửi tiết kiệm do các khách hàng bị thiệt hại trực tiếp một phần thu nhập bởi lạm phát và tài sản của họ giảm tỉ lệ thuận với sự giảm giá trị đồng tiền.” Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu (Sundin and Wan 2016); (Terefe 2019).
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 24 NHTMCP niêm yết tại Việt Nam giai đoạn năm 2012 đến 2022 Các số liệu công bố trong các báo cáo tài chính đều đã được kiểm toán mỗi năm theo quy định của pháp luật về kế toán và được kiểm soát bởi Ủy ban Chứng khoán Nhà nước Nguồn số liệu là dữ liệu thứ cấp được thu thập vào cuối mỗi năm trong giai đoạn 2012 - 2022 của các ngân hàng thông qua hệ thống cơ sở Dữ liệu Tài chính toàn diện và chuyên sâu nhất về Việt Nam (FIINPRO
PLATFORM) và kênh thông tin Kinh tế- tài chính Việt Nam (CAFEF) Đối với các chỉ số kinh tế vĩ mô mỗi năm thu thập từ Ngân hàng Thế giới (World Bank).
CÔNG CỤ NGHIÊN CỨU
Để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến khối lượng tiền gửi của các NHTMCP tại Việt Nam, tác giả sử dụng công cụ tính toán của phần mềm Excel và chạy kiểm định của phần mềm Stata 16.0.
QUY TRÌNH
Sau khi kế thừa khung lý thuyết và những nhận định từ các nghiên cứu trước ở Chương 2 Tác giả sẽ đưa ra phương pháp nghiên cứu bao gồm: quy trình thực hiện chọn mẫu, yếu tố được lựa chọn, mô hình được sủ dụng nhằm cho ra kết quả và kết luận ở Chương 4 và Chương 5 Quy trình nghiên cứu gồm các bước:
Sơ đồ 3.1: Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bước 1: Nhằm đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp so với hạn chế của những nghiên cứu trước, tác giả sẽ lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan tại Việt Nam và các quốc gia khác Bên cạnh đó, xác định các biến được sử dụng trong đề tài
Bước 2: Căn cứ cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm, đề tài thiết kế mô hình nghiên cứu, dự kiến phương trình hồi quy, giải thích các biến và xây dựng các giả thiết nghiên cứu
Bước 3: Xác định mẫu nghiên cứu phù hợp mục tiêu nghiên cứu cũng như đối tượng và phạm vi nghiên cứu, từ đó thu thập và xử lý dữ liệu theo mô hình nghiên cứu tại bước 2
Bước 4: Tác giả xác định phương pháp nghiên cứu và những kỹ thuật phân tích và ước lượng sẽ sử dụng trong bài
Bước 5: Thông qua kiểm định các giả thuyết nghiên cứu (bằng kiểm định F hoặc kiểm định t) với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, tác giả chỉ ra các biến có ý nghĩa thống kê Ngoài ra, sử dụng kiểm định F giả thuyết H0: “Chọn mô hình Pooled OLS”, H1: “Chọn mô hình FEM”và áp dụng Hausman Test để chọn ra mô hình tốt nhất
Bước 6: Nếu hồi quy tuyến tính cổ điển có giả định ban đầu bị vi phạm như: tự tương quan, đa cộng tuyến, phương sai thay đổi thì có 2 trường hợp Nếu mô hình không có các khuyết tật thì kết hợp với bước 5 Hoặc, có nếu có thì sẽ được khắc phục bằng phương pháp Feasible Generalized Least Squares (FGLS) Thêm vào đó, kiểm tra lại chính xác những giả thuyết nghiên cứu đã đề ra
Bước 7: Nếu mô hình có khuyết tật, tác giả sẽ kiểm tra và khắc phục Sau đó, tác giả kết luận và kiến nghị hàm ý quản trị dựa trên kết quả hồi quy.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
THỐNG KÊ MÔ TẢ
Đầu tiên, tác giả sẽ trình bày dữ liệu thống kê mô tả theo dạng bảng bao gồm
24 ngân hàng thương mại và số liệu được lấy từ BCTC vào giai đoạn 2012-2022 Số quan sát tổng cộng là 264 quan sát bao gồm các chỉ tiêu như biến phụ thuộc tăng trưởng tiền gửi và các biến độc lập đi kèm Các biến sẽ được miêu tả chi tiết bao gồm:
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp dựa trên phần mềm Stata 16.0
Tăng trưởng tiền gửi (DG): có GTLN là 89.37% (NHTMCP Thương Tín,
2015), GTNN là 30.83% (NHTMCP Bản Việt, 2012), giá trị trung bình (MEAN) là 65.28% và độ lệch chuẩn (Standard Deviation) là 11.01% Nhìn chung, mỗi ngân hàng sẽ có lượng tăng trưởng tiền gửi chênh lệch qua từng giai đoạn dựa vào các chính sách phân bổ khác nhau ở từng khu vực
Tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE): có GTLN là 36.38% (NHTMCP Quốc Tế VN, 2021), GTNN là -1.313% (NHTMCP Sài Gòn-Hà Nội, 2013) có giá trị trung bình (MEAN) là 8.878% và độ lệch chuẩn (Standard Deviation) lần lượt là 7.227%.)
Tỉ lệ nợ xấu (NPL): có GTLN là 17.9% (NHTMCP Quốc Dân, 2022), GTNN thuộc về BIDV (NHTMCP Đầu tư và Phát triển VN, 2021), giá trị trung bình (MEAN) là 2.12% và độ lệch chuẩn (Standard Deviation) là 1.73%
Tỉ lệ trung gian tài chính (DOFI): có GTLN là 78.8% (NHTMCP Đầu tư và Phát triển VN, 2020), GTNN là 21.62% (NHTMCP Đông Nam Á, 2012), giá trị trung bình (MEAN) là 58.39% và độ lệch chuẩn (Standard Deviation) là 11.53%
Tỉ lệ thanh khoản (LQD): có GTLN là 52.1% (NHTMCP Đông Nam Á,
2012), GTNN là 2.694% (NHTMCP Bắc Á, 2014), giá trị trung bình (MEAN) 16.89% với độ lệch chuẩn (Standard Deviation) là 7.65%
Tỉ lệ vốn tự có trên tổng tài sản (ETA): GTLN là 121.71% (NHTMCP Công Thương VN, 2012), GTNN là 4.06% (NHTMCP Đầu tư và Phát triển VN, 2017), giá trị trung bình (MEAN) là 13.30% và độ lệch chuẩn (Standard Deviation) là 19.69%
Tỉ lệ nợ trên tổng tài sản (LS): có GTLN là 97.41% (NHTMCP Kiên Long,
2022), GTNN là 76.16% (NHTMCP Sài Gòn Công Thương, 2013), giá trị trung bình (MEAN) 91%, độ lệch chuẩn (Standard Deviation) là 3.72%
Tăng trưởng kinh tế (GDP): giá trị trung bình (MEAN) 5.34% Tuy nhiên, từ cuối năm 2019, GDP tăng chậm và giảm mạnh do ảnh hưởng đại dịch Covid-19
Tỉ lệ lạm phát (INF): có GTLN là 9.21% (2012) và GTNN là 1.83% (2021), gía trị trung bình là 4.18% và độ lệch chuẩn (Standard Deviation) là 2.15%.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2.1 Phân tích ma trận tương quan
Bảng 4.2 Ma trận tương quan
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp dựa trên phần mềm Stata 16.0
Bảng 4.2 cho thấy mức độ và chiều hướng tương quan giữa các biến độc lập theo từng cặp Theo Gujarati (2010): “Đối với mô hình có quá nhiều các cặp biến có hệ số tương quan quá cao vượt qua 0.8 thì mô hình đó sẽ có vấn đề về đa cộng tuyến.”
Thêm vào đó, tất cả các biến độc lập: ETA, ROE, DOFI, NPL, LS, LQD, GDP, INF đều có kết quả nhỏ hơn 0.8, ngụ ý khả năng mắc khuyết tật đa cộng tuyến ở mức rất thấp hoặc có thể nói đây chính là mô hình tốt nhất
Tác giả thực hiện kiểm định bằng hệ số phóng đại phương sai “Variance Inflation Factor” (VIF) nhằm củng cố thêm nhận định trên
4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4.3 Hệ số phóng đại phương sai – VIF
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp dựa trên phần mềm Stata 16.0
Nhận xét theo bảng 4.3, giá trị trung bình VIF của các biến: ROE, DOFI, ETA, LS, GDP, INF, NPL, LQD tương đối thấp là 1.3, tất cả các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10, ngụ ý mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
KẾT QUẢ HỒI QUY CỦA MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Các mô hình Pooled OLS, FEM, REM được thực hiện hồi quy lần lượt và kết quả cho ra như sau:
Bảng 4.4 Kết quả mô hình OLS, FEM, REM
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp dựa trên phần mềm Stata 16.0
4.3.1 So sánh sự phù hợp giữa hai mô hình Pooled OLS và FEM
Thông qua kiểm định F (F-test), tác giả sẽ thực hiện lựa chọn mô hình phù hợp với giả thuyết:
H 0 : Chọn mô hình Pooled OLS
Kết quả cho ra F (23, 232) = 11.32 và P_value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ giả thuyết H 0 Như vậy, chọn mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS (1)
4.3.2 So sánh sự phù hợp giữa hai mô hình FEM và REM Để lựa chọn ra được mô hình tốt nhất, tác giả chọn thực hiện kiểm định Hausman như sau:
H 0 : Mô hình REM là mô hình được chọn
H 1 : Mô hình FEM là mô hình được chọn
Bảng 4.6 Kiểm định Hausman chi2(8) = 19.57 Prob > chi2 = 0.0121
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp dựa trên phần mềm Stata 16.0
Nhận xét từ bảng 4.6, kết quả Prob >chi2 = 0.0121 < 0.05 ngụ ý mô hình FEM là mô hình phù hợp hơn Do đó, ta chấp nhận giả thuyết H 0 Mô hình REM được chọn (với mức ý nghĩa = 5%) (2)
4.3.3 So sánh sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và mô hình REM
H 0 : Mô hình Pooled OLS là mô hình được chọn
H 1 : Mô hình REM là mô hình được chọn
Kết quả: Với chibar2(01) 4.81 và Prob > chibar2= 0.0000 < = 5% Chọn mô hình REM là mô hình phù hợp, bác bỏ giả thuyết H 0 (3)
Từ các kiểm định trên, suy ra mô hình FEM là mô hình được chọn
4.3.4 Kiểm tra khuyết tật của FEM
Kiểm định Wooldridge tự tương quan của FEM
H 0 : không có hiện tượng tự tương quan
H 1 : có hiện tượng tự tương quan
Nhận xét thấy Prob > F= 0.000 < =5%, chấp nhận H1 là có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình và bác bỏ giả thuyết H 0 không có tự tương quan
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp dựa trên phần mềm Stata 16.0
Kiểm tra mô hình có tính phương sai sai số thay đổi
H 0 : mô hình có tính phương sai sai số thay đổi
H 1 : mô hình không có tính phương sai sai số thay đổi
Nhận xét qua bảng 4.7 thấy Prob > chibar2 = 0.000 < =5% Như vậy, chấp nhận giả thuyết H 1 là có hiện tượng phương sai thay đổi giữa các biến trong mô hình và bác bỏ giả thuyết H 0
Bảng 4.10 Kiểm định Modified Wald
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (24) = 263.73 Prob>chi2 = 0.0000
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp dựa trên phần mềm Stata 16.0
Tác giả sẽ khắc phục tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình bằng cách chạy kiểm định FGLS (Feasible Generalized Least Square) bằng lệnh “xtgls”
Bảng 4.11 Mô hình tối ƣu FGLS
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp dựa trên phần mềm Stata 16.0
Sau khi khắc phục hiện tượng phương sai sai số và hiện tượng tự tương quan, mô hình chính thức:
DG it = 0.2535– 0.4508*ROE + 0.4277*DOFI – 0.0461*ETA -0.3158*LS
β 0 = 0.2535: Tăng trưởng tiền gửi sẽ ở mức 0.2535 đơn vị (Trường hợp: Các yếu tố khác duy trì không đổi)
β1 = -0.4508: Tăng trưởng tiền gửi sẽ giảm 0.4508 đơn vị nếu tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu tăng 1 đơn vị (Trường hợp: Các yếu tố khác duy trì không đổi)
β2 = 0.4277: Tăng trưởng tiền gửi sẽ tăng 0.4277 đơn vị nếu tỉ lệ trung gian tài chính tăng 1 đơn vị (Trường hợp: Các yếu tố khác duy trì không đổi)
Β 3 = -0.0461: Tăng trưởng tiền gửi sẽ giảm 0.0461 đơn vị nếu tỉ lệ vốn tự có tăng 1 đơn vị (Trường hợp: Các yếu tố khác duy trì không đổi)
Β 4 = 0.3158: Tăng trưởng tiền gửi sẽ tăng 0.3158 đơn vị nếu tỉ lệ nợ tăng 1 đơn vị (Trường hợp: Các yếu tố khác duy trì không đổi)
β 5 = -0.3419: Tăng trưởng tiền gửi sẽ giảm 0.3419 đơn vị nếu tỉ lệ thanh khoản tăng 1 đơn vị (Trường hợp: Các yếu tố khác duy trì không đổi)
Β6 = -0.286: Tăng trưởng tiền gửi sẽ giảm 0.286 đơn vị nếu tỉ lệ lạm phát tăng 1 đơn vị (Trường hợp: Các yếu tố khác duy trì không đổi)
β 7 của biến tăng trưởng kinh tế (GDP): Hệ số không có ý nghĩa thống kê nên biến không được đưa vào phân tích
β 8 của biến tỉ lệ nợ xấu (NPL): Hệ số không có ý nghĩa thống kê nên biến không được đưa vào phân tích.
THẢO LUẬN
Bảng 4.12 So sánh giả thuyết và kết quả thực nghiệm
BIẾN GIẢ THUYẾT KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
GDP + Hệ số tác động không có ý nghĩa thống kê
NPL - Hệ số tác động không có ý nghĩa thống kê
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp dựa trên phần mềm Stata 16.0
4.4.1 Tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Theo kết quả nghiên cứu trong bảng 4.11, tỉ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng ngược chiều đối với tăng trưởng tiền gửi với mức ý nghĩa 1% Trái với kì vọng của tác giả và điều này có thể được giải thích như sau:
Khi lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu tăng thì có thể hiểu rằng các ngân hàng thương mại đã dùng vốn chủ sở hữu của mình đầu tư và có lợi nhuận một cách hiệu quả ở các lĩnh vực khác như: bảo hiểm, cung ứng các dịch vụ ngoại hối và sản phẩm phái sinh, Do đó, ngân hàng sẽ ít phụ thuộc vào tiền gửi như một nguồn vốn chính yếu Vì vậy, lý thuyết của Molyneux & Thornton (1992) cũng đã góp phần chứng minh nhận định trên là đúng đối với các NHTMCP ở Việt Nam
4.4.2 Tỉ lệ nợ trên tổng tài sản (LS)
Theo kết quả nghiên cứu trong bảng 4.11, LS có ảnh hưởng cùng chiều đối với khối lượng tiền gửi ở mức ý nghĩa 5% Kết quả trái với kì vọng của tác giả và có thể được giải thích như sau:
Trên thực tế, NHTM có LS quá lớn sẽ khiến cho khách hàng đắn đo lựa chọn gửi tiền vào ngân hàng Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ giữa tăng trưởng tiền gửi và tỉ lệ nợ trên tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều Có thể suy ra rằng khi NHTM có tỉ lệ nợ cao thì các ngân hàng này thường sẽ có chính sách tăng lãi suất huy động vốn lên cao để thu hút những nguồn tiền nhàn rỗi trong xã hội từ những khách hàng thích rủi ro cao nhưng lại đi đôi với lãi suất cao Nghiên cứu Terefe (2019) cũng đã củng cố nhận định của tác giả là hợp lí đối với các ngân hàng thương mại
4.4.3 Tỉ lệ thanh khoản (LQD)
Theo kết quả nghiên cứu trong bảng 4.11 đã cho thấy rằng tỉ lệ thanh khoản có ảnh hưởng ngược chiều đến khối lượng tiền gửi, ở mức ý nghĩa thống kê 1%
So sánh với nghiên cứu của Singh & Sharma (2016), Yuksel & Ibrahim
(2020) Bonner (2015) có thể hiểu vì ngân hàng đang nắm giữ tiền mặt nhiều nên gia tăng thêm tiền gửi là không cần thiết bởi vì ngân hàng sẽ lại phải trả thêm lãi cho nguồn tiền nhận được từ các khách hàng Thêm vào đó, có hàm ý rằng vốn hóa cao các ngân hàng ít phụ thuộc vào tiền gửi tiết kiệm và có thể giảm nỗ lực huy động tiền gửi
4.4.4 Tỉ lệ trung gian tài chính (DOFI)
Theo kết quả nghiên cứu trong bảng 4.11 tỉ lệ trung gian tài chính có ảnh hưởng cùng chiều đến khối lượng tiền gửi ở mức ý nghĩa 1%
Khi gia tăng mức độ trung gian tài chính thì khách hàng có thể thấy nguồn vốn và uy tín của các NHTM cao dẫn đến huy động vốn và cho vay được khách hàng tin tưởng nhiều Từ đó, khách hàng sẽ nhìn nhận đây là một kênh đầu tư lấy lãi hiệu quả Nó giúp cho ngân hàng gia tăng tiền gửi hiệu quả để tiếp tục đầu tư và làm các nghiệp vụ trung gian nhằm sinh lời Theo Finger & Hesse (2009) như sau:
“mức độ trung gian cao có thể báo hiệu sự thành công của ngân hàng trong việc tạo ra thu nhập cũng như nhu cầu thu hút thêm tiền gửi để hỗ trợ các hoạt động cho vay ngày càng tăng của mình”
4.4.5 Tỉ lệ vốn tự có trên tổng tài sản (ETA)
Theo kết quả nghiên cứu trong bảng 4.11 cho thấy ETA có ảnh hưởng ngược chiềuđến khối lượng tiền gửi ở mức ý nghĩa thống kê 5% Đo lường biến này nhằm mục đích giúp cho ngân hàng ra quyết định dễ dàng hơn trong việc huy động thêm tiền gửi Nghiên cứu Vu & Nahm (2013) và Trương Quang Thông (2013) đã đồng chứng minh rằng ETA có ảnh hưởng ngược chiều đến tăng trưởng tiền gửi Như vậy, có thể hình dung, việc huy động tiền gửi là cần thiết với những ngân hàng có vốn tự có nhỏ vì vốn tự có càng nhỏ dẫn đến thanh khoản có rủi ro càng cao Trái lại, khi tỉ lệ vốn tự có trên tổng tài sản cao hơn gia tăng thêm khối lượng tiền gửi là chưa cần thiết
4.4.6 Tỉ lệ lạm phát (INF)
Theo kết quả nghiên cứu trong bảng 4.11, tỉ lệ lạm phát ảnh hưởng ngược chiều đối với tăng trưởng tiền gửi, với mức ý nghĩa thống kê 5%
Các chuyên gia giải thích rằng: “Khi lạm phát tăng cao thì mọi người chi tiêu nhiều hơn cho hàng hóa và dịch vụ nhằm tránh rủi ro đồng tiền bị mất giá và ngược lại khi lạm phát giảm, khách hàng có xu hướng gửi tiền ngân hàng lấy lãi nhiều hơn.” Nghiên cứu Terefe (2019); Nahidul & Mohammed (2019); Nguyễn Chí Đức
(2021) cũng đã ủng hộ nhận định tác giả về lạm phát có ảnh hưởng ngược chiều với tăng trưởng tiền gửi một cách rõ ràng nhất
Tác giả đã thực hiện các phương pháp xử lý dữ liệu như Pooled, FEM, REM,…để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tiền gửi của các NHTMCP ở Việt Nam giai đoạn 2012-2022 Đồng thời trong chương này tác giả cũng chỉ ra những khiếm khuyết của mô hình này như hiện tượng đa cộng tuyến, biến phương sai và tự tương quan, đồng thời đưa ra các giải pháp để khắc phục chúng
Trong chương 5, tác giả sẽ tiến hành thảo luận về các giới hạn của nghiên cứu và đề xuất các chủ đề nghiên cứu mới trong chương sau.