3.4.1 Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm như: tổng số mẫu quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất.
3.4.2 Phân tích tương quan
Phân tích tương quan cho ta thấy mức tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
3.4.3 Phân tích hồi quy tuyến tính trên dữ liệu bảng
Bài nghiên cứu này sẽ sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối quan hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập.
Phân tích hồi quy theo phương pháp Fixed Effect và Random Effect đối với dữ liệu bảng. Sau đó sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp phù hợp cho nghiên cứu.
3.5. Kết quả nghiên cứu 3.5.1. Thống kê mô tả 3.5.1. Thống kê mô tả
Dữ liệu nghiên cứu của các biến được thu thập từ BCTC của 25 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2007-2016 sau khi qua xử lý bằng phần mềm thống kê STATA có những thông số thống kê sau đây:
3.5.1.1. Tỷ lệ thanh khoản
Tỷ lệ thanh khoản của 25 NHTMCP trong giai đoạn 2007-2016 là khá cao với giá trị trung bình là 0.296, giá trị nhỏ nhất là 0.064 và giá trị cao nhất là 0.656. Phương sai là 0.1108.
Dựa vào nguồn dữ liệu có thể thấy được ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản cao nhất là NHTMCP Đông Nam Á với giá trị là 0.656 vào năm 2011 và giá trị nhỏ nhất thuộc về NHTMCP Việt Á với giá trị là 0.064. Đây cũng là khoản thời gian vừa chấm dứt cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu.
3.5.1.2. Tăng trưởng GDP
Việt Nam là một nước mà nền kinh tế tất cả các năm đều có sự tăng trưởng. Nhìn vào các thông số, ta có thể thấy tăng trưởng GDP qua các năm khá ổn định vào khoảng 5% tới 6%. Giá trị trung bình trong giai đoạn 2007-2016 là 6.27%, giá trị nhỏ nhất là 5.25% và giá trị lớn nhất là 8.46%.
3.5.1.3. Lạm phát
Lạm phát giai đoạn 2007-2016 của Việt Nam có sự thay đổi không đều. Trong đó giá trị cao nhất lên tới 22% vào năm 2008 do sự khủng hoảng tài chính toàn cầu. Và giá trị thấp nhất là 2% vào năm 2016.
3.5.1.4. Quy mô ngân hàng
Quy mô ngân hàng lớn nhất tập trung ở 4 NHNN là Agribank, Vietcombank, BIDV và Vietinbank vì đây là 4 NHNN có nguồn vốn lớn nên tổng tài sản của chúng cũng là lớn nhất trong hệ thống NH. Ta có thể thấy giá trị trung bình của biến SIZE sau khi lấy logarit tổng tài sản là 31.79, giá trị cao nhất là 34.54 thuộc về BIDV vào năm 2016 và giá trị nhỏ nhất là 27.52 thuộc về NHTMCPCP Việt Á vào năm 2007.
3.5.1.5. Nợ xấu
Nhìn chung, tình hình nợ xấu của các NH trong giai đoạn 2007-2016 khá ổn định và duy trì ở mức vừa phải với giá trị trung bình là 2.36%. Giá trị nhỏ nhất là 0.08% vào năm 2007 thuộc về ngân hàng Á Châu và giá trị cao nhất là 11.4% thuộc về NHTMCPCP Sài Gòn vào năm 2010.
3.5.1.6. Khả năng sinh lợi
Đa số những năm qua các NHTMCP đều làm ăn có lãi với giá trị trung bình trong giai đoạn 2007-2016 là 1.6%. Trong đó ngân hàng có ROA cao nhất là NHTMCP Sài Gòn với giá trị là 9.34% vào năm 2010. Và duy nhất một ngân hàng có lỗ trong giai đoạn này đó là NHTMCP Việt Á với mức lỗ là 2.56% vào năm 2014.
3.5.1.7. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu giữa các ngân hàng có sự không đồng đều. Trong giai đoạn 2007-2016, giá trị tỷ lệ vốn chủ sở hữu trung bình của các NH là 11.23%. Giá trị tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao nhất là 81% thuộc về NHTMCP Việt Á vào năm 2008. Và giá trị thấp nhất là Agribank với giá trị 4.1% vào năm 2009.
3.5.1.8. Lãi suất biên
Giá trị lãi suất biên biến động không đều giữa các NH và giữa các năm. Giá trị lãi suất biên trung bình trong giai đoạn 2007-2016 là 2.87%. Giá trị lãi suất biên cao nhất là 7.29% thuộc về NHTMCP Sài Gòn vào năm 2012. Và giá trị thấp nhất là 0.43% thuộc về NHTMCP Phát triển nhà TPHCM vào năm 2013.
3.5.2. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan nhằm xem xét các sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
[Xem Phụ lục III]
Thông qua kết quả ta có thể thấy:
+ Các biến độc lập GDPC, IFLC, ROA, CAP, FIC, LC có tác động cùng chiều đến LA
+ Các biến độc lập SIZE, NPL, IRM có tác động ngược chiều đến LA
Nhìn vào hệ số tương quan, có thể thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng do các hệ số tương quan đều bé hơn 0.8.
3.5.3. Phân tích hồi quy tuyến tính trên dữ liệu bảng
Bài nghiên cứu này sẽ lần lượt phân tích hồi quy bằng phương pháp tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) với 9 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc.
3.5.3.1 Phương pháp kiểm định tác động cố định (FEM)
Kết quả từ sử dụng phần mềm Stata để phân tích hồi quy theo phương phép FEM:
[Xem Phụ lục IV]
Kết quả kiểm định bằng phương pháp FEM thông qua phần mềm STATA cho thấy các biến IFLC, ROA có tác động cùng chiều đến LA với mức ý nghĩa 5%. Biến IRM có tác động ngược chiều đến LA với mức ý nghĩa 5%
3.5.3.2 Phương pháp kiểm định tác động ngẫu nhiên (REM)
Kết quả từ sử dụng phần mềm Stata để phân tích hồi quy theo phương phép REM:
[Xem Phụ lục V]
Kết quả kiểm định bằng phương pháp REM thông qua phần mềm STATA cho thấy các biến IFLC, ROA, có tác động cùng chiều đến LA với mức ý nghĩa 5%. Biến IRM có tác động ngược chiều đến LA với mức ý nghĩa 5% tương tự như phương pháp FEM.
3.5.3.3 Kiểm định Hausman
Để lựa chọn phương pháp phù hợp hơn với mô hình giữa 2 phương pháp FEM và REM, tác giả sẽ sử dụng kiểm định Hausman để kiểm tra:
[Xem Phụ lục VI]
Nhìn vào kết quả kiểm định Hausman bằng phần mềm STATA, ta thấy kết quả Prob>chi2= 0.9957. Kết quả này lớn hơn mức ý nghĩa 5%. Do đó, theo bài nghiên cứu này thì phương pháp tác động ngẫu nhiên sẽ phù hợp với mô hình.
3.5.3.4 Kiểm định phương sai thay đổi
Ta sẽ dùng phần mềm STATA để kiểm định bộ dữ liệu có bị phương sai thay đổi hay không.
[Xem Phụ lục VII]
Từ kết quả kiểm định có thể thấy Prob>chibar2 = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Nên bộ dữ liệu này đã bị hiện tượng phương sai thay đổi. Do đó cần sử dụng phương pháp Robust để khắc phục hiện tượng này.
3.5.3.5 Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi
Như đã đề cập ở trên, tác giả sẽ dùng phương pháp Robust để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi. Điều này sẽ làm cho kết quả ước lượng trở nên đáng tin cậy hơn.
[Xem Phụ lục VIII]
Sau khi khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi bằng phương pháp Robust. Ta có thể kết quả như sau:
+ Biến GDPC có tác động cùng chiều đến LA (0.832) và không có ý nghĩa thống kê.
+ Biến IFLC tác động cùng chiều đến LA (0.324) và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.
+ Biến SIZE tác động cùng chiều đến LA(-0.004) và không có ý nghĩa thống kê.
+ Biến NPL tác động ngược chiều đến LA (0.082) và không có ý nghĩa thống kê.
+ Biến ROA tác động cùng chiều đến LA (2.254) và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.
+ Biến CAP tác động cùng chiều đến LA (0.125) và không có ý nghĩa thống kê.
+ Biến IRM tác động ngược chiều đến LA (-3.17) và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.
3.6.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu 3.6.4.1. Đối với Lạm phát (IFLC) 3.6.4.1. Đối với Lạm phát (IFLC)
Kết quả kiểm định mô hình cho thấy, lạm phát được đo lường bằng chênh lệch trong chỉ số giá cả qua các năm có tác động cùng chiều đến khả năng thanh khoản của các NHTMCP. Kết quả này cũng trùng khớp với kỳ vọng mà tác giả đặt ra đối với mô hình. Như vậy, những năm có lạm phát cao sẽ làm cho các khoản cho vay bị giảm về mặt giá trị do tiền tệ bị mất giá. Các ngân hàng sẽ ưu tiên nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn. Trong giai đoạn 2007-2016, lạm phát có tác động cùng chiều tới khả năng thanh khoản của ngân hàng với hệ số là 0.324 với mức ý nghĩa 5%. Nghĩa là nếu lạm phát tăng lên 1% thì KNTK của ngân hàng sẽ tăng lên 0.324%.
3.6.4.2. Đối với khả năng sinh lợi (ROA)
Kết quả kiểm định mô hình cho thấy, khả năng sinh lợi là chỉ tiêu được đo lường bằng lợi nhuận sau thuế/trung bình tổng tài sản có tác động cùng chiều đến khả năng thanh khoản của ngân hàng. Kết quả này cũng phù hợp với kỳ vọng mà tác giả. Như vậy, khi khả năng sinh lợi tăng lên, ngân hàng sẽ có thêm nguồn vốn bổ sung vào các tài sản thanh khoản của mình, từ đó làm tăng khả năng thanh khoản của ngân hàng. Trong giai đoạn 2007-2016, khả năng sinh lợi có tác động cùng chiều tới khả năng thanh khoản của ngân hàng với hệ số là 2.254 với mức ý nghĩa 5%. Nghĩa là tỷ suất sinh lợi trên tài sản của ngân hàng tăng lên 1% thì KNTK của ngân hàng sẽ tăng lên 2.254%.
3.6.4.3. Lãi suất biên (IRM)
Kết quả kiểm định mô hình cho thấy, lãi suất biên là chỉ tiêu được đo lường bằng (thu nhập lãi – chi phí lãi)/(tổng tài sản sinh lãi) có tác động ngược chiều đến khả năng thanh khoản của ngân hàng. Kết quả này cũng phù hợp kỳ vọng mà tác giả đặt ra cho mô hình. Như vậy, những ngân hàng có lãi suất biên lớn hơn sẽ có tính thanh khoản thấp hơn hơn. Trong giai đoạn 2007-2016, lãi suất biên có tác động ngược chiều tới khả năng thanh khoản của ngân hàng với hệ số là -3.17 với mức ý nghĩa 5%. Nghĩa là lãi suất biên của ngân hàng tăng lên 1% thì KNTK của ngân hàng sẽ giảm 3.17%.
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ NHẰM QUẢN LÝ THANH KHOẢN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 4.1. Kết luận
Bài viết này đo lường các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTMCP ở Việt Nam thông qua số liệu được lấy từ BCTC của các NHTMCP đã qua kiểm toán và được công bố sẽ là thông tin hữu ích cho các nhà quản trị NHTMCP, cho những định hướng quản lý và điều tiết ngành ngân hàng của nhà nước. Ngoài ra đây cũng là nguồn thông tin hữu ích để nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán tham khảo.
Nghiên cứu được tiến hành trên 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2007 - 2016. Nghiên cứu đã cho thấy cái nhìn tổng quan đến các vấn đề liên quan đến khả năng thanh khoản của các NHTMCP bằng phương pháp định lượng với phần mềm định lượng STATA. Theo kết quả hồi quy tuyến tính thì có 3 yếu tố có tác động đến KNTK của các NHTMCP là “Lạm phát”, “Tỷ suất lợi nhuận ROA”, “Lãi suất biên”. Ngoài ra nghiên cứu chưa tìm thấy bằng chứng tác động của các yếu tố như: “Tốc độ tăng trưởng GDP”, “Quy mô”, “Tỷ lệ nợ xấu” và “Tỷ lệ vốn” đến khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Theo kết quả nhận được từ việc sử dụng phần mềm định lượng STATA thì R2 của mô hình là khá thấp, đây là một trong những khuyết điểm của bài viết này. Khuyết điểm này xảy ra có thể là do có các yếu tố khác tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTMCP mà tác giả đã bỏ qua. Cũng có thể là do đặc tính của nền kinh tế Việt Nam khác biệt với các quốc gia khác trên thế giới như hoạt động của các NHTMCP chưa thực sự hiệu quả hoặc sự lỏng lẻo trong việc giám sát các hoạt động của các NHTMCP, thực thi các chính sách điều tiết và nhiều lý do khác.
4.2. Một số kiến nghị
4.2.1. Kiến nghị đối với yếu tố “Lạm phát”
Vì đây là yếu tố vĩ mô mà không phải là yếu tố đặc trưng cụ thể cho từng ngân hàng. Vì vậy mà các nhà quản lý ngân hàng không thể thông qua yếu tố này để kiểm soát khả năng thanh khoản.
Muốn kiểm soát yếu tố này, cần có sự phối hợp của các cơ quan chính phủ, đặc biệt là NHTW trong việc kiểm soát cung tiền. Cung tiền sẽ tác động trực tiếp
đến khả năng thanh khoản của ngân hàng. Do đó, NHTW và chính phủ phải thường xuyên theo dõi tình hình lạm phát trong nước. Tính toán kịp thời để điều chỉnh lạm phát nhằm ổn định khả năng thanh khoản của ngân hàng. Điều này rất quan trọng vì ở Việt Nam, ngân hàng là nguồn cung cấp vốn chủ yếu cho toàn bộ nền kinh tế. Do đó, khi thực hiện các chính sách tiền tệ về điều chỉnh lạm phát cần có sự tính toán cẩn thận, dự tính các khả năng có thể xảy ra để trung hòa giữa hiệu quả hoạt động của các NHTMCP và phát triển kinh tế quốc gia.
4.2.2. Kiến nghị đối với yếu tố “Tỷ suất sinh lợi ROA”
Đây là yếu tố có tác động cùng chiều tới khả năng thanh khoản ngân hàng. Do đó các nhà quản lý các NHTMCP cần thay thế những chiến lược kinh doanh hiệu quả thay thế cho những chiến lược cũ. Tăng khả năng cạnh tranh của nhà băng. Cập nhật các công nghệ thông tin hiện đại. Tăng cường đội ngũ marketing để tiếp cận với khách hàng tốt hơn.
Cải thiện bộ máy tổ chức, luôn sẵn sàng thích ứng với điều kiện kinh doanh có sự thay đổi nhanh chóng. Luôn sẵn sàng cho các dự án kinh doanh hiệu quả nhằm đạt được tỷ suất sinh lợi cao nhất vừa nhằm đạt được mục tiêu lợi nhuận vừa đảm bảo tính an toàn trong hoạt động của nhà băng. Tuy nhiên, không thể cứ vì chạy theo lợi nhuận mà để các vấn đề về đạo đức xảy ra sẽ gây ra những tổn thất nghiêm trọng không lường trước.
4.2.3. Kiến nghị đối với yếu tố “Lãi suất biên”
Đây là yếu tố có tác động ngược chiều tới khả năng thanh khoản của ngân hàng và nó thể hiện sự đánh đổi giữa khả năng thanh khoản và lãi suất biên. Lãi suất biên càng lớn thì ngân hàng càng có khả năng sinh lợi. Điều này cũng có nghĩa là ngân hàng đang đánh đổi giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi.
Ngân hàng cần tính toán lại những loại tài sản sinh lãi trong tổng tài sản sinh lãi để so sánh khả năng sinh lãi và độ rủi ro để loại bỏ những tài sản mang lại lợi nhuận thấp mà rủi ro cao. Nói chung, phải cơ cấu lại các tài sản sinh lãi để đạt hiệu quả tốt nhất. Bên cạnh đó, ngân hàng cần phải chấp nhận sự an toàn để đánh đổi lấy một lãi suất biên nhỏ trong giai đoạn nền kinh tế bất ổn vì sẽ có nhiều rủi ro tiềm ẩn mà các nhà quản lý không thể đánh giá được và có thể mang đến những thiệt hại không thể được bù đắp bằng lợi nhuận đã thu về.
KẾT LUẬN
Với mục đích nghiên cứu các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản ngân hàng, bài viết này đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để làm sáng tỏ vấn đề về câu hỏi liệu rằng có bao nhiêu yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTMCP hoạt động ở Việt Nam và xem xét việc tác động này bằng định lượng một cách cụ thể. Bài viết này sử dụng phương pháp hồi quy theo dữ liệu bảng mà cụ thể là phương pháp hồi quy FEM và phương pháp hồi quy REM. Để lựa chọn phương pháp nào phù hợp hơn, sau đó sử dụng kiểm định Hausman để kiểm tra giữa 2 phương pháp FEM và REM thì phương pháp nào sẽ phù hợp với mô hình hơn. Kết quả cho thấy phương pháp REM là phù hợp hơn với mô hình. Bài viết này