Sử dụng phần mềm STATA với dữ liệu bảng cân bằng 90 quan sát (n=90) gồm giai đoạn thời gian từ 2010 tới 2015 của 15 đối tượng là các ngân hàng đã trình bày ở chương 3. Kết quả ước lượng mức độ rủi ro mất khả năng thanh toán (Z- score) theo quy mô ngân hàng (SIZE), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), Tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản (TLA), Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA), Lợi nhuận ròng trên tổng vốn chủ sở hữu (ROE); Chi phí hoạt động trên tổng tài sản (CEA), Tổng tiền gửi trên tổng tài sản (DEPO), Vốn chủ sở hũu trên tổng dư nợ (CPC), Chi phí tài chính trên tổng dư nợ (CFC) theo 2 mô hình Fixed effects (FE) và Random effects (RE) được thể hiện như sau:
Ước lượng mô hình bằng phương pháp tác động cố định (fixed
effects).
Bảng 4.6. Kết quả ước lượng mô hình (1) bằng phương pháp fixed effects:
Zscore Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>t
SIZE 0.0001223 0.0000604 2.03 0.047 CAP -0.0334819 0.0048052 -6.97 0.000 TLA 0.0003498 0.0001656 2.11 0.039 ROA 0.0016705 0.0078073 0.21 0.831 ROE 0.00044 0.0007664 0.57 0.568 CEA -0.0078782 0.0071872 -1.10 0.277 DEPO -0.0007618 0.0003971 -1.92 0.060 CPC -0.0005445 0.0019268 -0.28 0.778 CFC 0.0010445 0.0013793 0.76 0.452 TPIB -0.0004404 0.0016133 -0.27 0.786 TINF -0.001352 0.0007514 -1.80 0.077
Hằng số 0.0022947 0.0011374 2.02 0.048
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 12.0
Dựa vào bảng 4.6, kết quả ước lượng mô hình (1) bằng phương pháp phương pháp tác động cố định (fixed effects) có 3 biến quy mô ngân hàng (SIZE), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), Tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản (TLA) có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến thay đổi rủi ro mất khả năng thanh toán của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu tại mức ý nghĩa 5%. Biến tổng tiền gửi trên tổng tài sản (DEPO) và tỷ lệ lạm phát (TINF) có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến rủi ro mất khả năng thanh toán của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu tại mức ý nghĩa 10%. Hệ số hồi quy của các biến này khi ước lượng bằng phương pháp phương pháp tác động cố định(fixed effects) phù hợp với kỳ vọng về dấu.
Ước lượng mô hình bằng phương pháp random effects.
Bảng 4.7. Kết quả ước lượng mô hình (1) bằng phương pháp random effects:
Zscore Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>t
SIZE 0.0000575 0.0000577 1.00 0.319 CAP -0.0294484 0.0047299 -6.23 0.000 TLA 0.0003991 0.0001679 2.38 0.017 ROA 0.0010075 0.0079914 0.13 0.900 ROE 0.0005656 0.0007774 0.73 0.467 CEA -0.0102422 0.0071414 -1.43 0.152 DEPO -0.0007827 0.0004057 -1.93 0.054 CPC -0.0009638 0.0019193 -0.50 0.616 CFC 0.0015099 0.0013781 1.10 0.273 TPIB 0.000039 0.00165 0.02 0.981 TINF -0.0016392 0.000765 -2.14 0.032 Hằng số 0.0032315 0.0011096 2.91 0.004
Bảng 4.7 cho thấy kết quả ước lượng mô hình (1) bằng phương pháp phương pháp tác động ngẫu nhiên(random effects) có 3 biến: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), Tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản (TLA)và tỷ lệ lạm phát (TINF) có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến thay đổi rủi ro mất khả năng thanh toán của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu tại mức ý nghĩa 5%. Biến tổng tiền gửi trên tổng tài sản (DEPO) có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến rủi ro mất khả năng thanh toán của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu tại mức ý nghĩa 10%.
Kiểm định Hausman Test:
Để xem xét mô hình tác động cố định hay mô hình tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn trong các nghiên cứu, tác giả dựa vào kiểm định Hausman Test, kết quả kiểm định được thể hiện dưới bảng sau:
Bảng 4.8. Kết quả kiểm định Hausman Test:
Kiểm định H0: các ước lượng thu được từ hai phương pháp không khác biệt
chi2(11) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 20.85
Prob>chi2 = 0.0350
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 12.0
Kiểm định được xây dựng bởi Hausman có phân phối χ2. Giả thiết H0 cho rằng các ước lượng thu được từ hai phương pháp không khác biệt. Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ thì FEM là mô hình phù hợp hơn.
Theo kết quả từ bảng 4.8, p-value =0.0350nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên kết luận bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình tác động cố định là mô hình phù hợp hơn để ước lượng mô hình các yếu tố tác động đến rủi ro mất khả năng thanh toán của hệ thống NHTM Việt Nam.
4.5 Các kiểm định:
Kiểm định phương sai thay đổi:
Việc kiểm định phương sai thay đổi qua các thực thể trong trường hợp mô hình sử dụng FEM được thực hiện thông qua kiểm định Wald hiệu chỉnh. Kết quả kiểm định thể hiện ở bảng sau:
Giả thuyết H0: Var (u) = 0 hay phương sai qua các thực thể là không đổi
chi2 (15) = 1681.04 Prob>chi2 = 0.0000
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 12.0
Giả thuyết H0: Var (u) = 0 hay phương sai qua các thực thể là không đổi. Theo kết quả từ bảng 4.9, với p-value = 0.0000nhỏ hơn 0.05 giả thuyết H0 bị bác bỏ, tức là phương sai qua các thực thể là thay đổi.
Kiểm định tự tương quan:
Kiểm định Wooldridge được dùng để kiểm định tự tương quan trong dữ liệu bảng. Kết quả kiểm định thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4.10. Kết quả kiểm định Wooldridge:
Giả thuyết H0: Không có hiện tương tự tương quan F(1, 14) 3.973
Prob > F 0.0661
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 12.0
Giả thuyết H0: Không có hiện tương tự tương quan.
Với p-value lớn hơn 0.05 giả thuyết H0 được chấp nhận. Dựa vào kết quả từ bảng 4.10, p-value = 0.0661 lớn hơn mức ý nghĩa 0.05, tức là giả thuyết H0 được chấp nhận hay mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Như vậy mô hình (1) được ước lượng bằng phương pháp fixed effects có hiện tượng phương sai thay đổi. Để khắc phục hiện tượng này, tác giả tiến hành ước lượng lại mô hình (1) bằng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS). Kết quả ước lượng như sau:
Ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible General
Least Square – FGLS):
Bảng 4.11. Kết quả ước lượng mô hình (1) bằng phương pháp Feasible General Least Square – FGLS
SIZE -0.0002173 0.0000436 -4.98 0.000 CAP -0.0845839 0.0124355 -6.80 0.000 TLA 0.4208238 0.0726928 5.79 0.000 ROA 0.000348 0.0001511 2.30 0.021 ROE 0.0055884 0.0077183 0.72 0.469 CEA 0.0010186 0.0007183 1.42 0.156 DEPO -0.0225507 0.0051444 -4.38 0.000 CPC -0.0005034 0.0004053 -1.24 0.214 CFC -0.0018418 0.0014882 -1.24 0.216 TPIB 0.000764 0.0011819 0.65 0.518 TINF 0.0025923 0.0017576 1.47 0.140 Hằng số -0.0010271 0.0008285 -1.24 0.215
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 12.0
Dựa vào bảng 4.11, kết quả ước lượng mô hình (1) bằng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS) cho thấy hệ số hồi quy của 5 biến: Quy mô ngân hàng (SIZE), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), Tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản (TLA), Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA) và tổng tiền gửi trên tổng tài sản (DEPO) có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản, lợi nhuận ròng trên tổng tài sản và tỷ lệtổng tiền gửi trên tổng tài sản có tác động đến rủi ro mất khả năng thanh toán của 15NHTMtrong mẫu nghiên cứu. Hệ số hồi quy của các biến này khi ước lượng bằng phương pháp phương pháp fixed effects phù hợp với kỳ vọng về dấu.
Ảnh hưởng cụ thể của các biến này đối với rủi ro mất khả năng thanh toán của 15NHTM như sau:
Hệ số hồi quy của biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)có giá trị là -0.085 mang giá trị âm, tức là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có mối tương quan âm với rủi ro mất khả năng thanh toán. Như vậy giả thuyết nghiên cứu H1 là đúng. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng về dấu ban đầu và các nghiên cứu trướccủa các tác giả Bunda (2003), Vodová (2011), Bonfim và Kim (2009), Aspachs và ctg. (2005), Repullo (2003), Dewatripont và Tirole (1993), Gorton và Huang (2004), Thakor (1996), Indriani (2004). Khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản gia tăng sẽ có tác động tích cực làm giảm tỷ lệ rủi ro mất khả năng thanh toán của các NHTM trong mẫu nghiên cứu. Cụ thể, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản gia tăng 1% thì rủi ro mất khả năng thanh toán của các ngân hàng giảm 0.085%.
Hệ số hồi quy của biến quy mô ngân hàng (SIZE) có giá trị là -0.0002173
mang giá trị âm, tức là quy mô ngân hàng có mối tương quan âm với rủi ro mất khả năng thanh toán. Như vậy giả thuyết nghiên cứu H2 là đúng. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng về dấu ban đầu và các nghiên cứu trước của các tác giả Aspachs và ctg. (2005); Lucchetta (2007); Vodová (2011); Rauch và ctg. (2009), Indriani (2004). Khi quy mô ngân hàng gia tăng sẽ có tác động tích cực làm giảm tỷ lệ rủi ro mất khả năng thanh toán của các NHTM trong mẫu nghiên cứu. Tuy nhiên, kết quả cho thấy mức độ ảnh hưởng nhỏ của quy mô ngân hàng lên rủi ro mất khả năng thanh toán. Cụ thể, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi khi quy mô ngân hàng gia tăng 1% thì rủi ro mất khả năng thanh toán của các ngân hàng chỉ giảm 0.0002%.
Hệ số hồi quy của biến tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản (TLA) có giá trị là
0.4208238 mang giá trị dương, tức là tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản có mối tương quan dương với rủi ro mất khả năng thanh toán. Như vậy giả thuyết nghiên cứu H3 là đúng. Kết quả này được hỗ trợ bởi các nghiên cứu của Mohamed Aymen Ben Moussa (2015); Acharya and Thakor (2011), Berger và Bouwman (2009). Khi tỷ lệ
vốn dư nợ trên tổng tài sản gia tăng sẽ có tác động tiêu cực làm tăng tỷ lệ rủi ro mất khả năng thanh toán của các NHTM trong mẫu nghiên cứu. Cụ thể, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi khitỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản gia tăng 1% thì rủi ro mất khả năng thanh toán của các ngân hàng tăng 0.42%.
Hệ số hồi quy của biến lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA) có giá trị là
0.000348 mang giá trị dương, tức là lợi nhuận ròng trên tổng tài sản có mối tương quan dương với rủi ro mất khả năng thanh toán. Như vậy giả thuyết nghiên cứu H4 là đúng. Điều này chứng tỏ để có được lợi nhuận cao trong giai đoạn thị trường cạnh tranh gay gắt, các ngân hàng thường phải chấp nhận một mức độ rủi ro nhất định. Tuy nhiên, kết quả cho thấy mức độ ảnh hưởng nhỏ của lợi nhuận ròng trên tổng tài sản lên rủi ro mất khả năng thanh toán. Cụ thể, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi khi lợi nhuận ròng trên tổng tài sản gia tăng 1% thì rủi ro mất khả năng thanh toán của các ngân hàng chỉ tăng 0.0003%.
Hệ số hồi quy của biến tỷ lệ tổng tiền gửi trên tổng tài sản (DEPO) có hệ số hồi quy là -0.0225507 mang dấu âm, tức là tỷ lệ tổng tiền gửi trên tổng tài sản có mối tương quan âm với rủi ro mất khả năng thanh toán. Như vậy giả thuyết nghiên cứu H7 là đúng. Điều này phù hợp với kỳ vọng về dấu ban đầu và các kết quả nghiên cứu trước của Aspachs và ctg. (2003), Bonfim và Kim (2011), Indriani (2004), Golin (2001). Kết quả này cho thấy tỷ lệ tổng tiền gửi trên tổng tài sản gia tăng sẽ có tác động tích cực làm giảm tỷ lệ rủi ro mất khả năng thanh toán của các NHTM. Cụ thể, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi khitỷ lệ tổng tiền gửi trên tổng tài sản gia tăng 1% thì rủi ro mất khả năng thanh toán của các ngân hàng giảm 0.02%.
Ngoài ra, nghiên cứu chưa tìm thấy bằng chứng về tính đúng đắn của các giả thuyết nghiên cứu H5, H6, H8, H9, H10, H11.
Như vậy, kết quả ước lượng mô hình (1) cho thấy khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản gia tăng sẽ có tác động tích cực làm giảm rủi ro mất khả năng thanh toán của các NHTM trong mẫu nghiên cứu. Tác giả tiếp tục xem xét ảnh hưởng của vốn chủ sở hữu lên rủi ro mất khả năng thanh toán qua các năm trong giai đoạn
2010 – 2015 thông qua mô hình (2). Kết quả ước lượng mô hình (2) được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.12. Kết quả ước lượng mô hình (2) bằng phương pháp Feasible General Least Square – FGLS
Zscore Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>t
SIZE -0.0000522 0.0000392 -1.33 0.182 CAP -0.0213896 0.0037577 -5.69 0.000 TLA 0.0002544 0.0001154 2.20 0.028 ROA -0.0031238 0.0059476 -0.53 0.599 ROE 0.0007242 0.0007206 1.00 0.315 CEA -0.016042 0.0059903 -2.68 0.007 DEPO -0.0009625 0.0003363 -2.86 0.004 CPC 0.0009603 0.0013969 0.69 0.492 CFC 0.0000286 0.001013 0.03 0.978 TPIB 0.01159 0.0049365 2.35 0.019 TINF 0.0029271 0.0019638 1.49 0.136 D10CAP -0.006597 0.002192 -3.01 0.003 D11CAP -0.0089795 0.0042655 -2.11 0.035 D12CAP -0.0027382 0.0021299 -1.29 0.199 D13CAP -0.0019674 0.0015778 -1.25 0.212
D14CAP -0.006488 0.0021408 -3.03 0.002 Hằng số 0.0041009 0.0007437 5.51 0.000
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 12.0
Kết quả ước lượng mô hình (2) cho thấy hệ số hồi quy của biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê tại mức 5%. Điều này cho thấy, sự gia tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản sẽ có tác động tích cực làm giảm rủi ro mất khả năng thanh toán. Bên cạnh đó, hệ số hồi quy của các biến D10CAP, D11CAP và D14CAP cũng mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê tại mức 5% tức là vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng rõ nét đến rủi ro mất khả năng thanh toán của các NHTM Việt Nam trong các năm 2010, 2011 và 2014. Kết quả này phù hợp với bối cảnh thị trường tài chính tại Việt Nam trong các năm 2010, 2011 và 2014, khi mà Chính phủ, Ngân hàng Nhà nước không ngừng đưa ra các quy định đảm bảo an toàn trong hoạt động của các tổ chức tín dụng. Các quy định về đảm bảo an toàn hoạt động của tổ chức tín dụng được ban hành trong thời gian này thể hiện khá rõ trong Thông tư số 13/2010/TT-NHNN ban hành ngày 20/5/2010 của Ngân hàng Nhà nước VN. Nội dung của Thông tư này thể hiện 3 vấn đề then chốt: (i) Tăng tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) lên 9%; (ii) Hạn chế việc tham gia vào các hoạt động liên quan chứng khoán và kinh doanh bất động sản đối với các NHTM; và (iii) Tăng cường quy định về đảm bảo khả năng thanh khoản của các tổ chức tín dụng. Tiếp theo Thông tư 13 được ban hành năm 2010 là thông tư số 19/2010/TT-NHNN ban hành ngày 27/9/2010 và Thông tư số 22/2011/TT-NHNN ban hành ngày 30/8/2011, các thông tư này được ban hành nhằm bổ sung, sửa đổi một số điều của Thông tư 13. Đến năm 2014, Ngân hàng Nhà nước tiếp tục ban hành thông tư 36/2014/TT-NHNN ngày 20/11/2014 quy định các giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Nhìn chung, các thông tư này đã có tác động mạnh đến các tổ chức tín dụng thông qua các quy định đảm bảo an toàn vốn cho hệ thống từ đó làm giảm rủi ro mất khả năng thanh toán của các ngân hàng.
Tiếp theo tác giả xem xét mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) và rủi ro mất khả năng thanh toán là tuyến tính hay phi tuyến thông qua mô hình (3). Kết quả hồi quy được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.13. Kết quả ước lượng mô hình (3) bằng phương pháp Feasible General Least Square – FGLS
Zscore Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>t
SIZE -0.0002173 0.0000436 -4.98 0.000 CAP -0.0845839 0.0124355 -6.80 0.000 CAP2 0.4208238 0.0726928 5.79 0.000 TLA 0.000348 0.0001511 2.30 0.021 ROA 0.0055884 0.0077183 0.72 0.469 ROE 0.0010186 0.0007183 1.42 0.156 CEA -0.0225507 0.0051444 -4.38 0.000 DEPO -0.0005034 0.0004053 -1.24 0.214 CPC -0.0018418 0.0014882 -1.24 0.216 CFC 0.000764 0.0011819 0.65 0.518 TPIB 0.0025923 0.0017576 1.47 0.140 TINF -0.0010271 0.0008285 -1.24 0.215 Hằng số 0.0099834 0.0010486 9.52 0.000
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 12.0
Từ kết quả hồi quy ở bảng 4.13 cho thấy kỳ vọng ban đầu của tác giả về mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) và rủi ro mất khả năng thanh toán là hoàn toàn hợp lý. Có thể thấy hệ số hồi quy của các biến CAP và CAP2 có giá trị p-value đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên các hệ số hồi quy
này đều có ý nghĩa thống kê. Đồng thời, hệ số hồi quy của biến CAP có giá trị là - 0.0845839 với p-value là 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên hệ số hồi quy này có ý