Phân tích tương quan

Bảng 3.2: Phân tích tương quan

Liq Lrr Lnsize CAP ROE GDP

Liq 1.000 Lrr -0.0569 1.000 Lnsize -0.1435 0.4759 1.000 CAP -0.1180 -0.1911 -0.6617 1.000 ROE 0.1248 0.2037 0.5017 -0.3395 1.000 GDP 0.1012 -0.1710 -0.0896 0.0285 0.1785 1.000

Dựa vào bảng phân tích tương quan trên, ta thấy:

+ Biến LRR, LnSize, CAP tác động ngược chiều đến LIQ. + Biến ROE, GDP tác động cùng chiều đến LIQ.

Kết quả tương quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam. Riêng biến ROE đã phù hợp với kỳ vọng của tác giả, phản ánh đúng thực tế tại Việt Nam.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Bài nghiên cứu sử dụng số liệu từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán được công bố trên website của 28 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2012. Sau khi dữ liệu được thu thập, tác giả thực hiện bước tiếp theo là tính toán các biến dựa trên số liệu thu thập được từ báo cáo tài chính để phù hợp với bài nghiên cứu. Riêng biến tỷ lệ tăng trưởng GDP được thu thập từ website của World Bank.

Trên cơ sở mô hình nghiên cứu đã xây dựng được, tác giả tiến hành mô tả mẫu nghiên cứu và cho thấy:

+ Biến LRR, LnSize, CAP tác động ngược chiều đến LIQ. + Biến ROE, GDP tác động cùng chiều đến LIQ.

Để có thể làm rõ vấn đề cần khám phá từ những số liệu thu thập được, nghiên cứu áp dụng phương pháp GLS như hầu hết các nghiên cứu trước để kiểm định mô hình nghiên cứu ở chương tiếp theo.

CHƯƠNG 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Kiểm định các giả thuyết hồi quy

4.1.1 Kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng phương sai thay đổi) thay đổi)

Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R bình phương không dùng được. Bởi vì phương sai của sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ước lượng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định White, với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.

Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định White cho kết quả là: P-value = 0.0399

Vậy, P-value < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0  Có hiện tượng phương sai thay đổi.

4.1.2 Kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan với nhau (không bị hiện tượng tự tương quan) (không bị hiện tượng tự tương quan)

Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui không còn đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0: không có sự tự tương quan bậc nhất.

Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định cho kết quả là: P-value = 0.0020 Vậy, P-value < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0 Có sự tự tương quan bậc nhất.

4.1.3 Kiểm định không có sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình (không bị hiện tượng đa cộng tuyến) (không bị hiện tượng đa cộng tuyến)

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF.

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Biến VIF 1 / VIF

Lnsize 2.69 0.371119

CAP 1.84 0.542154

ROE 1.43 0.697863

Lrr 1.37 0.731289

GDP 1.10 0.907053

Giá trị trung bình VIF 1.69

VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng.

4.1.4 Tổng hợp kết quả kiểm định

Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy vậy, mô hình có sự tự tương quan bậc nhất giữa các sai số và có hiện tượng phương sai thay đổi. Hiện tượng này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui không còn đáng tin cậy. Do vậy, theo các nghiên cứu trước của Akhtar, 2011; Ong & Te , 2011; Sufian & Chong, 2008; Gul et al. (2011) tác giả dùng phương pháp GLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan bậc nhất giữa các sai số và hiện tượng phương sai thay đổi để đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả

4.2. So sánh giữa các mô hình trên panel data:Pooled Regression, Fixed effects model,Random effectsmodel model,Random effectsmodel

4.2.1 So sánh giữa các mô hình: Pooled Regression và Fixed effects model:

Tác giả tiến hành so sánh giữa hai mô hìnhPooled Regression và Fixed effectsmodel với giả thuyết H0: Chọn Pooled Regression

Bảng 4.2 Phân tích hồi quy theo Pooled Regression

Liq Hệ số hồi qui Sai số chuẩn t P> | t | Khoảng tin cậy 95%

Lrr 1.421025 1.39035 1.02 0.309 -1.328846 4.170986 Lnsize -0.05833 0.0115155 -4.41 0.000 -0.0736087 -0.0280573 CAP -0.054746 0.1493317 -3.67 0.000 -0.8428121 -0.252108 ROE 0.3996973 0.1493069 2.68 0.008 0.1043944 0.6950003 GDP 0.5479314 1.431979 0.38 0.703 -2.283913 3.379776 Hằng số 1.780881 0.368447 4.83 0.000 1.052157 2.509605

Bảng 4.3 Phân tích hồi quy theo Fixed effects model:

Liq Hệ số hồi qui Sai số chuẩn t P> | t | Khoảng tin cậy 95%

Lrr -1.673521 1.470974 -1.14 0.258 -4.589555 1.242512 Lnsize -0.0603601 0.0189609 -3.18 0.002 -0.0979478 -0.0227724 CAP -0.69215 0.166447 -4.16 0.000 -1.022112 -0.3621884 ROE 0.469694 0.1481735 3.17 0.002 0.1759573 0.7634307 GDP -0.3104477 1.103705 -0.28 0.779 -2.498414 1.877519 Hằng số 2.182082 0.5948005 3.67 0.000 1.002959 3.361204

Nhận xét: Với mức ý nghĩa 5%, ta có: F = 0.0000 < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0  chọn Fixed effectsmodel

4.2.2 So sánh giữa các mô hình: Fixed effects model và Random effects model:

Tác giả tiến hành so sánh giữa hai mô hình Fixed Effects model và Random effects Model, với giả thuyết H0: Chọn Random effectsmodel

Bảng 4.3 Phân tích hồi quy theo Fixed effects model:

Liq Hệ số hồi qui Sai số chuẩn t P> | t | Khoảng tin cậy 95%

Bảng 4.4 Phân tích hồi quy theo Random effects model:

Liq Hệ số hồi qui Sai số chuẩn t P> | t | Khoảng tin cậy 95%

Lrr -0.7590365 1.338506 -0.57 0.571 -3.382461 1.864388 Lnsize -0.0545146 0.013046 -4.18 0.000 -0.0800842 -.0289449 CAP -0.6441412 0.1494518 -4.31 0.000 -0.9370614 -0.3512211 ROE 0.4622963 0.1364857 3.39 0.001 0.1947892 0.7298034 GDP -0.0317766 1.088869 -0.03 0.977 -2.165921 2.102368 Hằng số 1.966959 0.4118857 4.78 0.000 1.159678 2.774241 Bảng 4.5 Kiểm định Hausman:

Liq Hệ số hồi qui Sai số chuẩn t P> | t |

Lrr -1.673521 -0.7590365 -0.9144849 0.6100527

Lnsize -0.0603601 -0.0545146 -0.0058455 0.0137593

CAP -0.69215 -0.6441412 -0.0480088 0.0732718

ROE 0.469694 0.4622963 0.0073977 0.0576805

Nhận xét: Với mức ý nghĩa 5%, ta có: chi2 = 0.4112 > 5% nên chấp nhận giả thuyết H0 chọn Random effectsmodel

Kết luận chung: Sau khi so sánh ba mô hình, ta chọn mô hình Random effects model.

4.3 Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến giải thích

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định độ phù hợp của các biến giải thích

Liq Hệ số hồi qui Sai số chuẩn t P> | t | Khoảng tin cậy 95%

Lrr -1.495878 0.7933398 -1.89 0.059** -3.05795 0.0590394 Lnsize -0.0465061 0.0064789 -7.18 0.000*** -0.0592045 -0.0338076 CAP -0.6778051 0.1304706 -5.20 0.000*** -0.9335227 -0.4220874 ROE 0.4559035 0.076142 5.99 0.000*** 0.306668 0.06051391 GDP 0.4615884 0.5471842 0.84 0.399 -0.6108728 1.53405 Hằng số 1.695825 0.2074882 8.17 0.000 1.289156 2.102495

Ghi chú: (**): có ý nghĩa ở mức 5%; (***): có ý nghĩa ở mức 1%

Từ những kết quả kiểm định trên, tác giả có kết quả:

Liqi,t= 1.6958 – 1.4959 LRRi,t – 0.0465 LnSizeit – 0.6778 Capt+ 0.4559 ROEt + εi,t

Với biến phụ thuộc là LIQ, sau khi dùng phương pháp GLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan bậc nhất giữa các sai số và hiện tượng phương sai thay đổi để đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả, ta có kết quả như sau:

+ Biến Rủi ro tín dụng LRR tác động mạnh nhất, ngược chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%

+ Biến Quy mô ngân hàng LnSizetác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%

+ Biến Tỷ lệ lợi nhuận ROEtác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%

+ Biến Tốc độ tăng trưởng GDPtác động cùng chiều nhưng không có ý nghĩa thống kê

4.4 Kết quả tương quan và hồi quy 4.4.1 Biến rủi ro tín dụng LRR 4.4.1 Biến rủi ro tín dụng LRR

Với mức ý nghĩa 10%, biến này có mức tương quan -1.496 với tỷ lệ thanh khoản tại ngân hàng. Điều này đồng nghĩa với việc Rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều rất mạnh đến tỷ lệ thanh khoản tại ngân hàng với mức ý nghĩa cao. Kết quả này cũng tương tự như kết quả tìm thấy trong các nghiên cứu của Camila et al. (2012), Malik et al. (2013), Subedi & Neupane (2013). Điều này cho thấy, rủi ro tín dụng càng cao càng khiến cho tỷ lệ thanh khoản tại ngân hàng giảm mạnh. Nếu ngân hàng quản lý tốt rủi ro tín dụng thì tỷ lệ thanh khoản sẽ tăng lên đáng kể. Kết quả này phản ánh chính xác tình hình thực tế diễn ra tại Việt Nam, những ngân hàng có tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu cao, đều là những ngân hàng gặp khó khăn trong thanh toán, mất niềm tin của khách hàng và nhà đầu tư.

4.4.2 Biến quy mô ngân hàng Lnsize

Biến quy mô ngân hàng có mức tương quan -0.0465 với tỷ lệ thanh khoản ngân hàng, ở mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều lên tỷ lệ thanh khoản, nhưng mức tác động không cao. Mối tương quan này chỉ ra rằng, những ngân hàng có quy mô nhỏ thường nắm giữ tỷ lệ thanh khoản cao hơn. (Kashyap & ct, 2002; Rochet & Vives, 2004; Aspachs et al., 2005; Lucchetta, 2007; Dinger, 2009; Alman, 2012; Delechat et al., 2012; Vodovà, 2013.) Tuy nhiên lại đi ngược với kết quả của Berger & Bouwman, 2009; Rauch et al., 2009; Malik & Rafique, 2013; Almumani, 2013. Sở dĩ có điều này là thực tế tại Việt Nam, những ngân hàng nhỏ thường chịu sức ép lớn về thanh khoản và rủi ro thanh khoản hơn những ngân hàng lớn, do đó những ngân hàng nhỏ thường chủ động duy trì một tỷ lệ thanh khoản cao để đáp ứng những yêu cầu thanh khoản từ ngân hàng nhà nước, và đối phó với những biến động từ thị trường.

Giai đoạn nghiên cứu là hậu khủng hoảng, đây cũng là giai đoạn mà thanh khoản ngân hàng chịu sức ép khá nhiều từ biến động thị trường tiền gửi. Những ngân hàng nhỏ, với mạng lưới giao dịch ít, thời gian thành lập sau và uy tín chưa cao, khó thu hút được lượng tiền gửi dồi dào. Do đó, nhóm những ngân hàng nhỏ này sẽ duy trì một tỷ lệ thanh khoản cao hơn. Ngược lại, những ngân hàng có quy mô lớn, mạng lưới chi nhánh rộng khắp, gia tăng tổng tài sản, phát triển quy mô sẽ dễ bề đối phó với những diễn biến thanh khoản từ thị trường, đồng thời nhóm ngân hàng này có lợi thế hơn từ những ưu đãi của ngân hàng nhà nước. Do vậy, quy mô ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu có tác động ngược chiều lên tỷ lệ thanh khoản.

4.4.3 Biến tỷ lệ vốn CAP

Biến tỷ lệ vốn CAP có sự tương quan ngược chiều khá mạnh ( -0.6778) đến tỷ lệ thanh khoản với mức ý nghĩa thống kê 1%. Kết quả trên cho thấy, những ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao, là những ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản khá thấp. Kết quả này trùng khớp với kết quả nghiên cứu của Horvàth et al. (2012), Teixeira (2013). Căn cứ thực tế ở Việt Nam, những ngân hàng có tỷ lệ vốn thấp thường là những ngân hàng có quy mô lớn. Giải thích điều này, tỷ lệ vốn được tính bằng công thức: Vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản, mà phần lớn những ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn, lại đồng thời nắm giữ một lượng tài sản lớn tương xứng. Dễ dàng nhận thấy ở nhóm những ngân hàng thương mại nhà nước như BIDV, Vietcombank, Vietinbank tỷ lệ thanh khoản luôn ở mức cao.

4.4.4 Biến tỷ lệ lợi nhuận ROE

Kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ lợi nhuận ROE có tương quan cùng chiều mạnh mẽ với tỷ lệ thanh khoản với hệ số tương quan 0.4559 ở mức ý nghĩa 1%. Điều này phù hợp với các nghiên cứu của Hackethal et al. (2010) và Vovada (2013). Những nghiên cứu trước, tác giả đã cho rằng trong bối cảnh hậu khủng hoảng, những ngân hàng có tỷ lệ lợi nhuận thấp là những ngân hàng yếu kém, đồng nghĩa với việc đối mặt rủi ro thanh khoản cao. Giải thích điều này ở Việt Nam, giai đoạn hậu khủng hoảng là giai đoạn kinh tế Việt Nam đối mặt với nhiều biến động, do đó những ngân hàng có tỷ lệ lợi

nhuận cao vẫn chủ động duy trì một tỷ lệ thanh khoản cao, đồng thời đây cũng là nhóm những ngân hàng có chất lượng quản lý tín dụng tốt.

4.4.5 Biến tăng trưởng GDP

Với mức ý nghĩa 1%, biến tỷ lệ tăng trưởng GDP năm hiện hành (∆GDPi,t) tác động cùng chiều ở mức 0.4646 nhưng không có ý nghĩa. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Camila et al. (2012)khi phân tích các yếu tố vĩ mô tác động đến rủi ro tín dụng trong lĩnh vực ngân hàng tại Trung Mỹ từ 2006-2010, giai đoạn này bao gồm cả khi nền kinh tế bùng nổ và cuộc khủng hoảng tài chính gần đây; hoặc nghiên cứu của Malik & Rafique (2013) tại Parkistan trong giai đoạn 2007-2011. Theo như thực tế ở Việt Nam và căn cứ vào kết quả nghiên cứu của các tác giả trên, ta thấy tình hình tăng trưởng GDP không ảnh hưởng ngay đến tỷ lệ thanh khoản ngân hàng mà phải có một độ trễ nhất định. Do đó, trong giai đoạn nghiên cứu chúng ta không tìm thấy được sự tương quan có ý nghĩa của tỷ lệ tăng trưởng GDP năm hiện hành và tỷ lệ thanh khoản ngân hàng. Vì vậy, xét trong giai đoạn nghiên cứu thì chưa đủ cơ sở để khẳng định biến này có ý nghĩa tại Việt Nam.

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Kết quả tìm được khi nghiên cứu một số yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng tại Việt Nam gần tương đồng với các nghiên cứu trước. Tuy nhiên, kết quả cũng cho thấy hoạt động ngân hàng Việt Nam có những đặc thù khác biệt với các nền kinh tế khác.

Biến rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều và mạnh nhất đến tỷ lệ thanh khoản. Điều này cho thấy, rủi ro tín dụng càng cao càng khiến cho tỷ lệ thanh khoản tại ngân hàng giảm mạnh. Nếu ngân hàng quản lý tốt rủi ro tín dụng thì tỷ lệ thanh khoản sẽ tăng lên đáng kể.

Biến quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều đến tỷ lệ thanh khoản, nhưng mức tác động không cao. Điều này tuy đi ngược với kết quả của một số nghiên cứu trước, nhưng lại phản ánh chính xác thực tế giai đoạn nghiên cứu hậu khủng hoảng của đề tài.

Biến tỷ lệ vốn cũng có tác động ngược chiều khá mạnh đến tỷ lệ thanh khoản. Căn cứ thực tế ở Việt Nam, những ngân hàng có tỷ lệ vốn thấp thường là những ngân hàng có

Xây dựng giả thuyết nghiên cứu

Cơ sở lựa chọn mô hình nghiên cứu