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
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
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 năng thanh khoản.
Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập (COST) có tác động thứ hai đến lợi nhuận của ngân hàng nên việc quản lý các khoản chi phí sao cho hiệu quả, quản lý kém sẽ dẫn đến thu nhập của ngân hàng giảm. Chi phí hoạt động hàng năm của ngân hàng tăng nhưng thu nhập của ngân hàng lại không tăng chứng tỏ việc quản lý các khoản chi phí không tốt. Cần tiết kiệm chi phí, giảm tối đa chi phí quản lý, chi phí hoạt động để có điều kiện tối đa hóa lợi nhuận.
5.2. Kiến Nghị
Nguồn vốn ngân hàng thương mại đối mặt với hai đòi hỏi: một được đưa ra theo quy định của nhà nước và hai là yêu cầu của các nhà đầu tư trên thị trường về mức độ an toàn của ngân hàng. Nếu vốn chủ sở hữu quá lớn sẽ làm giảm hiệu quả của đòn bẩy tài chính, làm giảm quy mô của việc sử dụng vốn vay và do đó làm giảm thu nhập tiềm năng. Còn
50
nếu vốn chủ sở hữu quá nhỏ so với rủi ro của ngân hàng có thể khiến các nhà đầu tư trên thị trường vốn e ngại rằng thu nhập của ngân hàng sẽ biến động mạnh và những khách hàng gửi tiền sẽ lo ngại về khả năng mất vốn. Do đó, Ngân hàng Techcombank cần có biện pháp thu hút vốn đầu tư, tăng vốn chủ sở hữu để đảm bảo an toàn, tăng độ tin cậy đối với khách hàng. Để tăng vốn từ bên ngoài, ngân hàng Techcom có thể lựa chọn hình thức bán cổ phiếu thường, cổ phiếu ưu đãi hoặc tìm các đối tác đầu tư vào ngân hàng. Mức độ tăng vốn nên đi kèm với tăng tổng tài sản, sử dụng hiệu quả đòn bẩy tài chính để làm tăng thu nhập cho các cổ đông.
Ngày nay, sự cạnh tranh giữa các ngân hàng về nguồn vốn huy động ngày càng cao, do đó ngân hàng Techcom cần đa dạng hóa các sản phẩm và hình thức huy động vốn. Bên cạnh đó là đổi mới công nghệ kết hợp cùng chính sách lãi suất đa dạng với từng hình thức huy động, nâng cao chất lượng dịch vụ nhằm thu hút khách hàng.
Nguồn thu của ngân hàng Techcom chủ yếu là nguồn thu từ hoạt động tín dụng vì vậy cần xem xét nhu cầu tín dụng một cách kỹ lưỡng để quản lý tốt nguồn vốn huy động, sử dụng nguồn vốn này với cơ cấu hợp lý, mức độ chi phí vừa phải, cân đối giữa lãi suất huy động và lãi suất cho vay góp phần tăng lợi nhuận của ngân hàng. Bên cạnh đó, tùy vào từng đối tượng khách hàng mà điều chỉnh mức lãi suất cho vay phù hợp. Ngân hàng Techcom cần xây dựng chính sách cho vay với các quy định rõ ràng, điều này sẽ hướng dẫn cho đội ngũ nhân viên tín dụng các thủ tục, các điều lệ phải tuân thủ và chỉ rõ phạm vi trách nhiệm của họ. Điều này sẽ giúp ngân hàng Techcom hướng tới danh mục cho vay hiệu quả, hạn chế rủi ro.
Việc quản lý chi phí hoạt động hiệu quả là biện pháp giúp cải thiện lợi nhuận ngân hàng . Do đó, ngân hàng Techcom cần nâng cao hiệu quả quản trị, điều hành .kiểm soát, kiểm toán nội bộ nhằm hạn chế rủi ro và vi phạm pháp luật; thực hiện minh bạch về tài chính, sở hữu, quản trị và hoạt động của ngân hàng Techcombank theo quy định của pháp luật; rà soát, hoàn thiện các cơ chế, chính sách, quy trình, thủ tục, văn bản chế độ liên quan đến hoạt động nhằm đảm bảo hoạt động an toàn, hiệu quả, phát triển bền vững.
51
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Phạm Khánh Duy et al. (2014), Analysis of factors affecting the Operating Effeciency of Viet Nam Commercial Banking System, Đại học Kinh tế TP.Hồ
Chí Minh;
2. Nguyễn Văn Đông (2011), Đánh giá hoạt động các tổ chức tín dụng bằng phương pháp phân t ch nhân tố và phương pháp thành phần chính theo các chỉ tiêu tài chính của mô hình CAMELS, Đại học Kinh tế quốc dân;
3. Nguyễn Việt Hùng (2008), Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam, Đại học Kinh tế Quốc
dân;
4. Nguyễn Minh Kiều (2007), Nghiệp vụ ngân hàng hiện đại, Đại học Mở Tp. Hồ Chí Minh, Nhà xuất bản Lao động và xã hội;
5. Phan Thị Hằng Nga (2013), Năng lực tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam, Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh;
6. Trịnh Quốc Trung et al (2013), Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động
của các ngân hàng thương mại Việt Nam.Tạp chí công nghệ ngân hàng số 85
(tháng 4 năm 2013).
Tiếng Anh
1. Allen N. Berger (1995), “The Relationship Between Capital And Earnings
In Banking”, Journal of Money, Credit and Banking, vol.27, No.2, pages 432-
456.
2. Anghazo (1997), “Commercial Bank Interest Margins, Default Risk,
Interest-Rate Risk and Off-balance Sheet Banking”, Journal of Banking and
52
3. Kyriaki Kosmidou el at.(X2006), Factors influencing the profitability of domestic andforeign commercial banks in the European Union, Đại học Crete
– Hy Lạp;
4. Ong Tze San el at. (2012), Factors affecting the profitability of Malaysian commercial banks", University Putra Malaysia
5. Panayiotis P. Athanasoglou el at. (2005), “Bank-Specific, Industry-Specific
and Macroeconomic Determinants of Bank Profitability”, Bank of Greece,
No.25, pages 1-35.