Mô hình hồi quy
ROA = β0 + β1EA + β2RCOST + β3LIQ + β4 INF+ β5RGDP 4.1.1 Thống kê mô tả
Mẫu nghiên cứu gồm các chỉ số của Ngân hàng Techcombank trong vòng 14 năm từ 2001 đến 2014 theo bảng Báo cáo tài chính và Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh được Ngân hàng Techcombank công bố.
Bảng 4.1. Mô tả các biến
EA COST LIQ INF RGDP ROA
Mean 0.073268 0.150298 0.311537 0.084207 0.067586 0.010795 Median 0.076483 0.151130 0.309664 0.067050 0.068350 0.011490 Maximum 0.101677 0.217351 0.446123 0.198900 0.085000 0.019764 Minimum 0.033461 0.089922 0.129286 0.008000 0.050300 0.001695 Std. Dev. 0.021515 0.036070 0.101313 0.055089 0.011637 0.006610 Skewness -0.577329 0.281029 -0.411170 0.822803 0.090349 0.026682 Kurtosis 2.199771 2.305125 2.509428 2.841187 1.774658 1.445957 Jarque-Bera 1.151269 0.465943 0.534860 1.594389 0.894900 1.410440 Probability 0.562348 0.792176 0.765344 0.450591 0.639256 0.494000 Sum 1.025745 2.104168 4.361513 1.178900 0.946200 0.151124 Sum Sq. Dev. 0.006018 0.016914 0.133436 0.039453 0.001760 0.000568 Observations 14 14 14 14 14 14
Bảng thống kê báo cáo số trung bình, trung vị, lớn nhất, nhỏ nhất, độ lệch chuẩn, Skewness, Kurtosis, Jarque-Bera, Pro, tổng, tổng độ lệch chuẩn và số quan sát. Bảng thống kê cho thấy Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EA) đạt mức trung bình là 0.076483, trong đó cao nhất đạt 0.101677 và thấp nhất là 0.033461. Bên cạnh đó Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập (COST) có mức trung bình là 0.151130, cao nhất là 0.217351 và thấp nhất
40
là 0.089922. Với chỉ số Tính thanh khoản (LIQ) thì mức trung bình là 0.309664, cao nhất là 0.446123 và thấp nhất là 0.129286.
Với các chỉ số tác động từ bên ngoài ngân hàng, chỉ số lạm phát (INF) có mức trung bình là 0.067050 với mức cao nhất là 0.198900 và thấp nhất là 0.008000. Một chỉ số khác là tốc độ tăng trưởng kinh tế (RGDP) có mức trung bình là 0.068350, với mức cao nhất là 0.085000 và thấp nhất là 0.050300.
4.1.2. Ma trận tƣơng quan của các biến độc lập
Bảng 4.2.cho thấy ma trận tương quan của tất cả các biến độc lập được sử dụng trong phân tích.
Bảng 4.2. Ma trận hệ số tƣơng quan của các biến
EA COST LIQ INF RGDP ROA
EA 1.000000 COST 0.453055 1.000000 LIQ -0.646070 -0.585871 1.000000 INF 0.414356 -0.383898 -0.028682 1.000000 RGDP 0.066975 0.034095 0.412313 -0.025027 1.000000 ROA 0.598613 -0.248961 0.020341 0.716768 0.193101 1.000000 Dựa vào bảng 4.2, ta nhận thấy:
Mối quan hệ giữa ROA và EA là đồng biến với hệ số tương quan là 0.598613, đúng với kỳ vọng lúc đầu.
Mối quan hệ giữa ROA và COST là quan hệ nghịch biến với hệ số tương quan -0.248961, đúng với kỳ vọng lúc đầu
Mối quan hệ giữa ROA và LIQ là đồng biến với hệ số tương quan là 0.020341, điều này đúng như kỳ vọng của tác giả.
Mối quan hệ giữa ROA và RGDP là đồng biến, đúng theo kỳ vọng .Trong khi,tác giả kỳ vọng mối quan hệ với INF là nghịch biến, thì kết quả cho thấy đây là mối quan hệ đồng biến.
41
4.1.3. Kết quả hồi quy
Bảng mô tả mô hình hồi quy giữa biến phụ thuộc là (ROA) và biến độc lập gồm các biến: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EA), Tính thanh khoản(LIQ), Tỷ lệ chi phí hoạt động trên Tổng thu nhập (COST), Tỷ lệ lạm phát hàng năm (INF), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (RGDP).
Số liệu sau khi được thu thập được đưa thông tin vào phần mềm Eviews để tiến hành chạy mô hình hồi quy. Từ đó, thu được kết quả hồi quy của mô hình như sau:
Bảng 4.3. Mô hình hồi quy
Dependent Variable: ROA
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.012236 0.010533 -1.161707 0.2788 EA 0.309143 0.093328 3.312423 0.0107 COST -0.061253 0.046743 -1.310414 0.2264 LIQ 0.033131 0.019518 1.697460 0.1280 INF 0.022119 0.028679 0.771276 0.4627 RGDP -0.038437 0.117435 -0.327305 0.7518 R-squared 0.814998 Mean dependent var 0.010795 Adjusted R-squared 0.699372 S.D. dependent var 0.006610 S.E. of regression 0.003624 Akaike info criterion -8.104894 Sum squared resid 0.000105 Schwarz criterion -7.831013 Log likelihood 62.73426 Hannan-Quinn criter. -8.130247 F-statistic 7.048571 Durbin-Watson stat 2.142639 Prob(F-statistic) 0.008316
Ngu n: T nh toán t chương tr nh Eview
Giả thiết H0: βi = 0 Giả thiết H1: βi 0
Với mức ý nghĩa = 5%, nếu các giá trị xác suất (prob hoặc p.value) < mức ý nghĩa = 5% thì giả thiết H0 bị bác bỏ, nghĩa là biến độc lập sẽ tác động đến biến phụ thuộc. Do đó, tất cả các biến đưa vào mô hình đều có prob > 5% nên ta chấp nhận giả
42
thiết H0. Từ đó tác giả cho rằng cần phải thực hiện việc kiểm định để loại ra các biến thừa nhằm tìm ra mô hình hợp lý hơn. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Về mức độ phù hợp của mô hình, hệ số xác định (R-square) = 81.50% và hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) = 69.93% là tương đối nhưng Prob của một số biến > = 5%. Tác giả kết luận mô hình hồi quy này muốn có ý nghĩa thống kê thì cần phải loại bớt một số biến không ảnh hưởng đến ROA.
Vậy kết quả ước lượng hồi qui của mô hình nghiên cứu:
ROA = -0.012236 + 0.309143 EA – 0.061253 COST + 0.033131 LIQ + 0.022119 INF – 0.038437 RGDP
Từ kết quả mô hình hồi quy, tác giả sẽ đưa vào các phương pháp kiểm định nhằm loại bỏ các biến không cần thiềt để tìm ra mô hình phù hợp và xem xét các biến độc lập còn lại có ý nghĩa thống kê hay có tác động đến ROA hay không.
4.1.4. Kiểm định loại bỏ các biến không cần thiết
EVIEWS thực hiện kiểm định bỏ bớt biến số dựa trên kiểm định thu hẹp hồi quy. Với mô hình ban đầu:
ROA = β0 + β1EA + β2RCOST + β3LIQ + β4INF + β5RGDP Muốn kiểm định bỏ biến: RGDP, INF, LIQ
ROA = β0 + + β1EA + β2RCOST Giả thiết: H0: βj = 0 (j = 3,4,5)
43
Bảng 4.4. Kiểm định thừa biến
Redundant Variables Test Equation: UNTITLED
Specification: ROA C EA COST LIQ INF RGDP Redundant Variables: LIQ INF RGDP
Value df Probability F-statistic 1.675047 (3, 8) 0.2486 Likelihood ratio 6.824159 3 0.0777
Nhìn vào bảng ta thấy: F-statistic có p-value = 0.2486> = 0, 05
=> Chấp nhận H0 tức các biến LIQ, INF, RGDP không có tác động đến ROA. Do đó ta không đưa các biến này vào mô hình.
Vậy mô hình mới sau khi loại bỏ các biến không cần thiết là:
Bảng 4.5: Mô hình mới sau khi loại biến
Dependent Variable: ROA
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.008672 0.005035 1.722528 0.1129 EA 0.274998 0.057025 4.822442 0.0005 COST -0.119937 0.034014 -3.526070 0.0047 R-squared 0.698791 Mean dependent var 0.010795 Adjusted R-squared 0.644026 S.D. dependent var 0.006610 S.E. of regression 0.003944 Akaike info criterion -8.046026 Sum squared resid 0.000171 Schwarz criterion -7.909085 Log likelihood 59.32218 Hannan-Quinn criter. -8.058702 F-statistic 12.75974 Durbin-Watson stat 1.155206 Prob(F-statistic) 0.001361
Sau khi loại các biến thừa, nhìn vào bảng ta thấy lúc này các biến độc lập đều có ý nghĩa p-value < = 0, 05. Về mức độ phù hợp của mô hình, hệ số xác định (R-square) =
44
69.88% và hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) = 64.40% là tương đối, giá trị Pro của thống kê F (F-statistic) = 0, 001361< 0,05, vì vậy tác giả đánh giá đây là mô hình phù hợp.
MÔ HÌNH HỒI QUY MỚI
ROA = 0.008672 + 0.274998 EA – 0.119937 COST 4.1.5. Kiểm định sự vi phạm
4.1.5.1. Kiểm định phƣơng sai thay đổi:
Trong phương pháp kiểm định phương sai thay đổi, tác giả sử dụng kiểm định White để kiểm tra với bài toán kiểm định sau:
H0: mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi H1: mô hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi
Ta có bảng kiểm định:
Bảng 4.6 : Kiểm định White (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.867536 Prob. F(5,8) 0.2060 Obs*R-squared 7.540081 Prob. Chi-Square(5) 0.1835 Scaled explained SS 1.895003 Prob. Chi-Square(5) 0.8635
Từ bảng kiểm định trên ta nhìn vào dòng thứ 2 “Obs*R-squared” có hệ số P_value = 0.1835 > nên ta chấp nhận giả thuyết H0 nghĩa là mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
4.1.5.2. Kiểm định tự tƣơng quan
Trong phương pháp kiểm định tự tương quan, tác giả sử dụng giả thuyết để kiểm tra với bài toàn kiểm định sau:
45 H1: mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.7 Kiểm định tự tƣơng quan
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.197605 Prob. F(2,9) 0.1670 Obs*R-squared 4.593652 Prob. Chi-Square(2) 0.1006
Từ bảng kiểm định trên ta nhìn vào dòng thứ 2 “Obs*R-squared” có hệ số P_value = 0.1006 > (5%) nên ta chấp nhận giả thuyết H0 nghĩa là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
4.1.5.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Phƣơng pháp 1: Dùng nhân tử phóng đại phƣơng sai
Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn quy tắc kinh nghiệm yếu tử phóng đại phương sai VIF để xem mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không.
Đầu tiên, tác giả sẽ chọn các biến Tỷ lệ an toàn vốn (EA), tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập (COST)và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), sau đó chúng tôi tìm ma trận tương quan giữa các biến này
Bảng 4. : Kiểm định VIF
EA COST ROA EA 1.000000 0.453055 0.598613 COST 0.453055 1.000000 -0.248961 ROA 0.598613 -0.248961 1.000000
Hệ số VIF được tính bằng cách, ta chọn hệ số tương quan cao nhất trong bảng để tính VIF = 1 1 – r2(xi ,xj) 1 1 – (0.598613)2 = 1.558451 = 1 1 = =
46
Theo lý thuyết nếu hệ số VIF >=10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình. Dựa vào kết quả trên, ta có hệ số VIF= 1.558451 <10 .Tuy nhiên Phương pháp VIF chưa kết luận được mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến .
Phƣơng pháp 2: dùng hệ số R2
Nhìn vào bảng 4.5: Mô hình mới sau khi loại biến
Ta thấy R2= 0.698791 <0.7 và giá trị tuyệt đối t của các biến không nhỏ hơn 1 nên ta kết luận phương pháp hệ số R2 chưa thể kết luận về hiện tượng đa công tuyến
Phƣơng pháp 3: Nếu dấu hệ số hồi quy thay đổi so với thực tế
Ta có phương trình hồi quy:
ROA = 0.008672 + 0.274998 EA – 0.119937 COST
Nhìn vào phương trình ta thấy:
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) có quan hệ đồng biến với tỷ lệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng (EA); điều này hợp lý.
ROA có quan hệ nghịch biến với COST, điều này là hợp lý.Bởi vì tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập cao nghĩa là chi phí hoạt động cao, mà chi phí cao sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận, làm giảm lợi nhuận tức là giảm ROA
Sau khi kiểm định sự vi phạm, tác giả thấy rằng mô hình này là phù hợp cho việc phân tích sự ảnh hưởng của các nhân tố đến lợi nhuận ngân hàng.
4.2. Nhận xét và thảo luận (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình hồi quy dự kiến:
ROA = β0 + β1EA + β2COST + β3LIQ + β4INF + β5RGDP Kết quả mô hình hồi quy ban đầu:
ROA = -0.012236 + 0.309143 EA – 0.061253 COST + 0.033131 LIQ + 0.022119 INF – 0.038437 RGDP
47
Kết quả mô hình hồi quy cuối cùng sau khi loại một số biến:
ROA = 0.008672 + 0.274998 EA – 0.119937 COST
Nhìn vào kết quả, ta nhận thấy một số biến được đưa vào mô hình để kiểm nghiệm, có ba biến độc lập là biến Thanh khoản (LIQ), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (RGDP) và Tỷ lệ lạm phát (INF) không tương quan với Tỷ lệ Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản (ROA) (thống kê t >5%).
Thứ nhất, kết quả hồi quy cho thấy biến Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EA) có tác động tích cực đến Tỷ lệ Lợi nhuận sau thuế trên Tổng tài sản (ROA). Kết quả này đều phù hợp với kết quả của Obamuyi (2013) và ông cho rằng “những ngân hàng có vốn lớn hơn có thể đa
dạng hóa hoạt động kinh doanh bằng cách tăng cường khả năng chấp nhận rủi ro và thu hút vốn với chi phí thấp, cái mà sẽ nâng cao khả năng thanh khoản”.
Đề cập đến những nghiên cứu trước đây: Bourke (1989) ở Châu Âu, Bắc Mỹ và Úc; Berger (1995) và Anghazo (1997) ở Hoa Kỳ; Panayiotis P. Athanasoglou et.al (2005) ở Hy Lạp; Các nghiên cứu này cho rằng các ngân hàng có vốn hóa tốt đối mặt với nguy cơ vỡ nợ thấp hơn. Hơn nữa, một cấu trúc vốn mạnh rất cần thiết cho các ngân hàng trong nền kinh tế đang phát triển, vì nó cung cấp thêm sức mạnh cho các ngân hàng có thể đứng vững trong thời kỳ khủng hoảng tài chính và tăng mức độ an toàn cho người gửi tiền khi phải đối mặt với các điều kiện kinh tế vĩ mô không ổn định.
Thứ hai, kết quả hồi quy cho thấy biến Tỷ lệ Chi phí hoạt động trên Tổng thu nhập(COST) có tác động đến Tỷ lệ Lợi nhuận sau thuế trên Tổng tài sản (ROA) (có quan hệ nghịch biến đối với ROA và thống kê t <5%. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các kết quả nghiên cứu trước đây của cả ba mô hình tác giả áp dụng là : Obamuyi (2013), Sehrish Gul (2013) và Weersainghe (2013). Trong đó Kosmiduo (2007) cho rằng chính việc quản lý các khoản chi phí kém đã làm giảm thu nhập của ngân hàng.
Thứ ba, kết quả hồi quy cho thấy biến Tính thanh khoản (LIQ), không có tác động đến Tỷ lệ Lợi nhuận sau thuế trên Tổng Tài sản (ROA). Trong nghiên cứu của Weersainghe (2013) kết quả là khả năng thanh khoản có tác động tiêu cực tới ROA.
48
Nhưng Nghiên cứu của Bourke (1989) phát hiện ra rằng thanh khoản có tác động tích cực đến lợi nhuận của ngân hàng ở châu Âu, Bắc Mỹ và Úc.
Thứ tƣ, kết quả hồi quy cho thấy biến tỷ lệ lạm phát (INF) không có tác động đến Tỷ lệ Lợi nhuận sau thuế trên Tổng Tài sản (ROA). Kết quả này khác với nghiên cứu của Sehrish Gul (2011) rằng INF có tác động tích cực tới ROA.Và nghiên cứu của Kosmidou (2006), Ông cho rằng Lạm phát (INF) có liên quan tích cực đến các ngân hàng trong nước, điều này nghĩa mức độ lạm phát được dự đoán bởi các ngân hàng trong nước. Điều này đã cho các ngân hàng cơ hội để điều chỉnh các mức lãi suất phù hợp và do đó để kiếm được lợi nhuận cao hơn.
Thứ năm, kết quả hồi quy cho thấy biến Tốc độ tăng trưởng kinh tế (RGDP) không có tác động đến Tỷ lệ Lợi nhuận sau thuế trên Tổng tài sản .Điều này có kết quả ngược lại với giả thuyết cho rằng Tốc độ tăng trưởng GDP (RGDP) có ảnh hưởng đến Tỷ lệ ROA.. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu Weersainghe (2013) rằng tốc độ tăng GDP không ảnh hưởng đến ROA. Nhưng trái với nghiên cứu của Kosmidou et al. (2006) phát hiện ra rằng lạm phát và tăng trưởng GDP là yếu tố quyết định lợi nhuận cho các ngân hàng tại UK.
Nhưng đối với các ngân hàng thương mại Malaysia trong nghiên cứu của Ong Tze San và The Boon Heng (2012), tăng trưởng GDP và lạm phát không là yếu tố quyết định khả năng sinh lời trong bất kỳ mô hình đo lường bằng ROA, ROE, và NIM. Ong Tze San và The Boon Heng (2012) cho rằng các ngân hàng hoạt động trong môi trường kinh tế vĩ mô khác nhau sẽ bị ảnh hưởng bằng các biến kinh tế vĩ mô khác nhau. Điều này cũng phù hợp với nghiên cứu của Naceur (2003) kiểm tra khả năng sinh lời của ngân hàng Tunisia thực hiện trong thời gian 1900-2000 đã phát hiện ra rằng Tốc độ tăng trưởng GDP và lạm phát không ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng.Còn trong nghiên cứu này có thể giải thích là tốc độ tăng GDP thường có xu hướng giảm nhanh hơn và tăng chậm hơn so với lợi nhuận Ngân hàng.
49
CHƢƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
5.1. Kết luận
Qua kết quả “Nghiên cứu các yếu tố tác động đến lợi nhuận của Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam” trong khoảng thời gian 14 năm từ năm 2001 đến năm 2014, tác giả sử dụng 5 biến để phân tích mối quan hệ giữa chúng với lợi nhuận của ngân hàng Techcombank bao gồm: Tỷ lệ an vồn chủ sở hữu (EA) ; Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập (COST); Khả năng thanh khoản (LIQ); Tỷ lệ lạm phát hàng năm (INF); Tốc độ tăng trưởng kinh tế (RGDP). Kết quả đạt được sau khi chạy mô hình là phù hợp có ba biến độc lập không tương quan với ROA gồm: Khả năng thanh khoản (LIQ), Tỷ lệ lạm phát (INF) và Tốc độ tăng trưởng kinh tế (RGDP) và 2 biến độc lập tương quan với ROA gồm: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EA); Tỷ lệ Chi phí hoạt động/ Tổng thu nhập (COST).
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EA) có tác động tích cực đến lợi nhuận ngân hàng. Điều này nghĩa là những ngân hàng có vốn lớn hơn có thể đa dạng hóa hoạt động kinh doanh bằng cách tăng cường khả năng chấp nhận rủi ro và thu hút vốn với chi phí thấp, làm tăng khả