Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2013 - 2022

Nguồn dữ liệu và mẫu nghiên cứu

Đối với dữ liệu ngành ngân hàng, tác giả đã thu thập dữ liệu từ BCTC của các NHTM CP Việt Nam thông qua phần mềm Fiinpro giai đoạn 2012 - 2021, bao gồm các danh mục như bảng cân đối kế toán và kết quả hoạt động kinh doanh. Thống kờ mụ tả được ỏp dụng trong nghiờn cứu với mục đớch minh họa rừ nhất các đặc điểm như: giá trị cao nhất, thấp nhất, trung bình, độ lệch chuẩn của các biến độc lập và biến phụ thuộc. Sử dụng ba phương pháp hồi quy, bao gồm: hồi quy tuyến tính dựa trên phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (Pooled OLS); hồi quy tác động cố định (FEM) và hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM).

Hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroscedasticity) có nghĩa là phương sai của các phần dư hoặc sai số không phải là hằng số, nghĩa là chúng khác nhau trong các quan sát khác nhau, không tuân theo phân phối ngẫu nhiên.

Mô hình nghiên cứu

Sử dụng phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) để điều chỉnh các trọng số trong mô hình tuyến tính đa biến để giảm thiểu ảnh hưởng của hiện tượng phương sai thay đổi. Nguyên nhân dẫn đến hiện tượng này đến từ sai lệch do lập mô hình, sai sót trong việc xử lý số liệu, hoặc các yếu tố khác như sự tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc. Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng giữa hai hoặc nhiều biến giải thích trong một mô hình hồi quy có mối quan hệ tuyến tính với nhau.

Tác giả đã nhận thấy rằng tỷ lệ TNLCB (NIM) phụ thuộc vào các yếu tố như: quy mô của ngân hàng, quy mô VCSH, hiệu quả quản lý chi phí, tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ dự phòng RRTD, tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát.

Các biến trong mô hình 1. Biến phụ thuộc

Theo Tze San và Bon Heng (2013) cho rằng các ngân hàng có vốn tốt có thể chịu được rủi ro tài chính, giảm rủi ro mất khả năng thanh toán, giảm chi phí huy động vốn từ bên ngoài, do đó đạt được hiệu quả sinh lời cao hơn. Đối với ngân hàng hoạt động kinh doanh thì việc cân bằng giữa thu nhập nhận được và chi phí vận hành luôn được tính toán kỹ lưỡng, vì vậy nếu tỷ lệ chi phí trên tổng thu nhập thật sự tăng cao hay không được kiểm soát thì hiệu quả hoạt động cũng như TNLCB của ngân hàng vẫn không được nâng cao hay hiệu quả. Trong Chương 3, tác giả đã giới thiệu mô hình nghiên cứu dựa trên một số nghiên cứu trước đây và sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của 25 NHTM CP tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2021.

Nguyên nhân là do xu hướng đi xuống chung của nền kinh tế, ngành ngân hàng trải qua giai đoạn với tỷ lệ tăng trưởng tín dụng thấp do sự thu hẹp của nền kinh tế, sự phá sản của các công ty cũng như mức tiêu dùng hấp do những lo ngại về thu nhập cá nhân không ổn định trong tương lai.

Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Tuy nhiên, các NHTM Việt Nam còn phải đối mặt với khủng hoảng y tế, cụ thể là sự bùng phát dịch Covid-19 kéo dài, khiến cuộc sống, hoạt động sản xuất kinh doanh của người dân trở nên khó khăn. Theo biểu đồ 4.6, nhìn chung giá trị trung bình của tỷ lệ thanh khoản là giá trị dương cho thấy thấy đa số các ngân hàng vẫn đảm bảo nắm giữ tài sản thanh khoản ở mức an toàn. Đến năm 2020 - 2021, LLR lại tăng lên, nguyên nhân là do đại dịch Covid-19 công việc kinh doanh thua lỗ, nên ngân hàng phải đối mặt với các khoản nợ xấu, dẫn đến tăng tỷ lệ dự phòng RRTD của các ngân hàng.

Tại năm 2012, tỷ lệ lạm phát cao nhất trong giai đoạn nghiên cứu do tình hình nền kinh tế trong nước và thế giới gặp nhiều khó khăn sau cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2009.

Phân tích tương quan mô hình

Trong những năm tiếp theo tỷ lệ lạm phát đã giảm xuống còn 0.63% năm 2015, điều này được coi là thành công lớn trong việc giữ lạm phát ở mức ổn định. Trong khi đó, các hệ số như tỷ lệ chi phí hoạt động/thu nhập hoạt động (CIR), tỷ lệ thanh khoản (LIQ) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) thì lại có tác. Các hệ số tương quan giữa các biến còn lại đều có giá trị nhỏ hơn 0.8 nên có thể thấy mối tương quan giữa các biến này không chặt chẽ nên có thể không quan ngại về vấn đề đa cộng tuyến.

Kết quả ước lượng và kiểm định mô hình hồi quy 1. Mô hình Pooled OLS

Kiểm định VIF (Variance Inflation Factor) là một phương pháp để đánh giá đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình tuyến tính đa biến. Đặc biệt, giá trị trung bình của VIF là 1.63, cũng nhỏ hơn ngưỡng 2, cho thấy rằng mô hình không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng đa cộng tuyến. Sau khi kiểm định phương sai thay đổi bằng phương pháp White’s test cho mô hình Pooled OLS, kết quả cho thấy rằng mô hình Pooled OLS có hiện tượng phương sai thay đổi, do đó ở phần này tác giả chỉ kiểm định 2 mô hình FEM và REM.

Sau khi tác giả sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa 2 mô hình FEM và REM, kết quả cho thấy rằng REM là mô hình được lựa chọn.

Khắc phục các khuyết tật mô hình

Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 14 Dựa vào bảng 4.11, sau khi sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan, mô hình cho thấy ý nghĩa ở mức 5% do giá trị Prob > chi2 = 0.0000, vì vậy mô hình hồi quy là phù hợp. Tuy nhiên, việc tăng quy mô này đòi hỏi chi phí cao, ví dụ như phải tăng số lượng cổ phần, phát hành thêm cổ phiếu, đánh giá và phát hành cổ phiếu, và do đó, ngân hàng phải tăng TNLCB để bù đắp chi phí này. Đối với ngân hàng có tính thanh khoản cao, duy trì được lòng tin trong công chúng và cũng hạn chế được rủi ro thanh khoản xảy ra, nhưng việc duy trì thanh khoản ở mức cao cũng khiến các ngân hàng phải bỏ ra một mức chi phí cơ hội khá lớn và tác động làm giảm thu nhập lãi cận biên của ngân hàng.

Sau khi kiểm định và lựa chọn mô hình phù hợp, mô hình FGLS được xem là tối ưu nhất và tác giả sử dụng kết quả của mô hình này để phân tích các yếu tố tác động đến tỷ lệ TNLCB của các NHTM CP Việt Nam.