, gia tăng lợi nhuận
2.3.4 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
2.3.4.1 Thống kê mô tả các biến
Dựa trên các kết quả thống kê mô tả các biến (Phụ lục 2), có thể một lần nữa khẳng định các NH TMCP Việt Nam có một CTTC thâm dụng nợ cao, cao hơn rất nhiều so với các DN phi tài chính khác. Tỷ lệ đòn bẩy tài chính trung bình là 85,11%, cá biệt có NH có tỷ lệ đòn bẩy lên tới 96,2% (giá trị cao nhất) và thấp nhất là 53,74%. Tài sản cố định chiếm tỷ trọng thấp trong tổng tài sản (trung bình là 1,5%, cao nhất cũng chỉ đạt 7,09%), nhưng tài sản hữu hình chiếm gần 50% giá trị tổng tài sản (trung bình là 44,45%). Do tổng tài sản có giá trị lớn, nên khi xét chỉ tiêu lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) rất khiêm tốn, trung bình chỉ đạt 2,04%, trong khi đó chỉ tiêu lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) lại đạt kết quả có thể làm hài lòng các chủ sở hữu hơn, khi ROE gấp gần 8 lần ROA, đạt 16%. Qua đây cho thấy, có thể tỷ suất sinh lợi có sự phân biệt đáng kể giữa các NH, nhưng ngành NH vẫn là ngành có tỷ suất sinh lợi cao, khá ổn định trong giai đoạn 2006-2010, đây là một trong những yếu tố khuyến khích các nhà đầu tư tiếp tục đầu tư vào cổ phiếu NH trong giai đoạn vừa qua.
51
Tƣơng quan giữa các biến
Phụ lục 3 mô tả mối tương quan giữa các biến. Dường như, các NH lớn có khuynh hướng có lợi nhuận (ROA) thấp hơn, sử dụng đòn bẩy tài chính nhiều hơn (cả LEV, LTD, STD) và vì thế khuếch đại được lợi nhuận của chủ sở hữu (ROE) cao hơn. Trong cơ cấu tài sản của các NH lớn hơn này, tỷ trọng tài sản cố định (FA) thấp hơn, nhưng tài sản hữu hình (COLL) lại cao hơn.
Mối tương quan nghịch giữa tốc độ tăng trưởng (GRO), lợi nhuận (ROA) và các chỉ tiêu đòn bẩy tài chính cho thấy các NH có tỷ suất sinh lợi cao có xu hướng sử dụng đòn bẩy tài chính thấp hơn.
Các kết quả về sự tương quan giữa các biến quan sát của NH TMCP VN phù hợp với các kết quả nghiên cứu về tương quan giữa các chỉ tiêu tài chính trong nghiên cứu của Reint Gropp và Florian Heider trên 200 NHTM lớn có niêm yết tại Mỹ và EU, cũng như phù hợp với kết quả nghiên cứu của Monica Octavia và Rayna Brown về NHTM tại các nước đang phát triển.
2.3.4.2 Ƣớc lƣợng tham số Hàm hồi quy tổng thể
LEV = C(1) + C(2)*FA + C(3)*COLL + C(4)*ROA + C(5)*ROE + C(6)*SIZE + C(7)*ATR + C(8)*GRO + C(9)*VOL + C(10)*LDR + C(11)*FSS(2.1)
STD = C(1) + C(2)*FA + C(3)*COLL + C(4)*ROA + C(5)*ROE + C(6)*SIZE + C(7)*ATR + C(8)*GRO + C(9)*VOL + C(10)*LDR + C(11)*FSS (2.2) LTD = C(1) + C(2)*FA + C(3)*COLL + C(4)*ROA + C(5)*ROE + C(6)*SIZE + C(7)*ATR + C(8)*GRO + C(9)*VOL + C(10)*LDR + C(11)*FSS (2.3) Sử dụng EVIEWS để xử lý các dữ liệu. Kết quả hồi quy: Phụ lục 5, thông qua các giá trị t-Statistic và Prob. Tác giả kiểm định ý nghĩa thống kê của các tham số, từ đó xây dựng các mô hình giới hạn. Kết quả hồi quy mô hình giới hạn như sau:
Hàm hồi quy giới hạn
52
STD = C(1) + C(2)*FA + C(3)* ROA + C(4)* ROE + C(5)*SIZE + C(6)*ATR+ C(7)*GRO (2.5) LTD = C(1) + C(2)*COLL+ C(3)*ROA + C(4)*SIZE +C(5)*ATR + C(6)*GRO + C(7)*FSS (2.6) Kết quả hồi quy: Phụ lục 6
2.3.4.3 Kiểm định giả thiết
Bảng 2.12: Kiểm định giả thiết các mô hình hồi quy
MH Giả thiết H0 p-value Kết luận
Kiểm định việc giới hạn của mô hình hồi quy tổng thể (Phụ lục 5)
(2.1) C(2) = C(3) = C(8) = C(9) = C(10) =
C(11) = 0 0,3898 Không bác bỏ H0. Chọn MH (2.4) (2.2) C(3)=C(9)=C(10)=C(11) =0 0,4577 Không bác bỏ H0. Chọn MH (2.5) (2.3) C(2)=C(5)=C(9)=C(10)=0 0,8179 Không bác bỏH0. Chọn MH (2.6)
Kiểm định khả năng giải thích của mô hình giới hạn (Phụ lục 6)
(2.4) C(2)=C(3)=C(4)= C(5)=0 0.0000 Bác bỏ H0. Chấp nhận (2.4) (2.5) C(2)=C(3)=C(4)= C(5)= C(6)= C(7)=0 0.0000 Bác bỏ H0. Chấp nhận (2.5) (2.6) C(2)=C(3)=C(4)= C(5)= C(6)= C(7)=0 0.0000 Bác bỏ H0. Chấp nhận (2.6) (Nguyên tắc bác bỏ: p-value>α=0,05: không thể bác bỏ giả thiết H0 và ngược lại)
2.3.4.4 Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến có thể dẫn đến các hệ quả: ước lượng các hệ số không hiệu quả do phương sai c ủa ước lượng lớn, giá trịước lượng của các hệ số rất nhạy cảm đối với việc tăng ho ặc bớt một quan sát hoặcloại bỏ biến có mức ý nghĩa thấp…
Qua phụ lục3, cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình là khá thấp (<0,8). Mặt khác, qua các kết quả hồi quy của mô hình giới hạn, các mô hình này có R2 cao thể hiện mức độ giải thích của các biến đòn bẩy tài chính theo các biến nhân tố cao, nhưng đồng thời tỷ số t-statistic cũng khá cao.
Như vậy, hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình, nếu có, cũng không nghiêm trọng, hầu hết các mô hình hồi quy bội đều có tính cộng tuyến nhất định. Vì vậy, trong
53
nghiên cứu này tác giả giữ nguyên các biến để phân tích tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
2.3.4.5Kết luận
Trong giới hạn khảo sát các biến là các nhân tố đưa vào mô hình, có 8 nhân tố tác động đến CTTC của NH, được đại diện bằng tỷ lệ đòn bẩy tài chính, đó làFA, COLL, ROA, ROE, SIZE, ATR, GRO, FSS (có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%). Các nhân tố còn lại: VOL, LDR không tác động đến tỷ lệ đòn bẩy tài chín h (ở mức ý nghĩa 10%).
Bảng 2.13: Tổng hợp các giả thuyết và kết quả nghiên cứu thực nghiệm các nhân tố tác động đến CTTC NH H Biến Giả thiết LEV STD LTD (2.1) (2.4) (2.2) (2.5) (2.3) (2.6) H1 FA - -0.4429 -0.5938*** -0.7038** 0.1508 H2 COLL - -0.0165 0.0520 -0.0685* -0.0742* H3 ROA - -4.7511* -4.6983* -3.7562* -3.7410* -0.9948* -1.0376* H4 ROE +/- 0.5673* 0.6233* 0.5712* 0.5686* -0.0039 H5 SIZE + 0.0377* 0.0359* -0.0328** -0.0273** 0.0705* 0.0694* H6 ATR +/- -0.0494*** -0.0303 0.0614** 0.0591** -0.1108* -0.1084* H7 GRO + 0.0025 0.0066** 0.0075 -0.0041** -0.0042** H8 VOL - 0.00001 0.0002 -0.0002 H9 LDR - 0.0003 -0.0004 0.0007 H10 FSS +/- -0.0122 0.0015 -0.0137** -0.0133** Adjusted R2 0.762804 0.729165 0.534694 0.5359 0.649832 0.656244 Prob 0.000000 0.000000 0.000000 0.0000 0.000000 0.000000 No. Obs 141 154 141 141 141 141 Ghi chú: Mức ý nghĩa *1%, **5%, ***10%
Xu hướng tác động của biến tỷ trọng tài sản cố định (FA) đến đòn bẩy tài chính khá tương đồng với kết quả nghiên cứu của Bevan A.A và Danbolt, J.(2002) như đã đề cập; FA có tương quan nghịch với nợ ngắn hạn (mức ý nghĩa 5%), có tương quan thuận với nợ dài hạn và tổng nợ của NH (nhưng không có ý nghĩa thống kê). NH có tỷ trọng tài sản cố định cao thể hiện sự chú trọng vào đầu tư phát triển cơ sở hạ tầng, mạng lưới, hệ thống công nghệ thông tin,…vì vậy, cần các nguồn tài trợ dài hạn, mặt
54
khác, tài sản cố định cao NH càng có điều kiện thuận lợi để phát hành các chứng khoán nợ có đảm bảo. Ngoài ra, với lợi ích từ tấm chắn thuế phi nợ mang lại, có thể thay thế một phần vai trò của tấm chắn thuế lãi vay, vì vậy nợ và nợ ngắn hạn trong CTTC của NH có thể giảm.
Biến tỷ trọng tài sản hữu hình trong tổng tài sản (COLL) có tương quan nghịch (-) với nợ dài hạn (có ý nghĩa thống kê 1%), tỷ lệ thuận với nợ ngắn hạn và tỷ lệ nghịch với tổng nợ nhưng không có ý nghĩa thống kê. Các tài sản hữu hình của NH có tỷ trọng lớn là tiền, và nhiều loại tài sản có khả năng chuyển hóa thành tiền mặt cao nên các NH có COLL lớn có xu hướng sử dụng ít nợ dài hạn hơn trong CTTC của mình.Chiếm tỷ trọng lớn trong tài sản hữu hình là các tài sản ngắn hạn, có thể đảm bảo thanh khoản cho các NH; và trong điều kiện thị trường thuận lợi, việc cầm cố, chiết khấu,…các loại tài sản này đem lại lợi nhuận thặng dư cho NH sẽ khuyến khích các NH gia tăng nợ ngắn hạn trong CTTC của mình.
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) có tác động (-) đối với nợ ngắn hạn, nợ dài hạn, và tổng nợ với mức ý nghĩa thống kê cao (dưới 1%). Điều này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng (các DN thích tài trợ nội bộ hơn nguồn bên ngoài), và cũng phù hợp với các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây. Các NH có tỷ suất sinh lợi ROA cao sẽ sử dụng ít nợ hơn trong CTTC của mình.
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tương quan thuận với nợ ngắn hạn và tổng nợ (ở mức ý nghĩa 1%), tương quan nghịch với nợ dài hạn nhưng không có ý nghĩa thống kê. Cũng như DN, các NH có tỷ suất sinh lợi ROE càng cao càng có xu hướng sử dụng nhiều nợ hơn trong CTTC của mình để khuếch đại lợi nhuận cho các chủ sở hữu.
Quy mô tổng tài sản NH (SIZE) có tương quan thuận với nợ dài hạn và tổng nợ NH, tương quan nghịch với nợ ngắn hạn NH (ở mức ý nghĩa 1%). Các NH càng lớn càng dễ dàng tiếp cận và gia tăng nợ vay của mình bằng các hình thức: Tiền gửi của khách hàng, phát hành giấy tờ có giá, tiếp nhận vốn tài trợ, vốn ủy thác…
Vòng quay tài sản (ATR) có tương quan thuận với nợ ngắn hạn, nhưng có tương quan nghịch với nợ dài hạn cũng như tổng nợ của NH. Các NH có vòng quay tài
55
sản cao thể hiện khả năng khai thác hiệu quả tài sản, vì vậy gia tăng các nguồn tài trợ tài sản ngắn hạn để gia tăng doanh thu. Xét trong dài hạn, khi ATR cao đem lại lợi nhuận cao cho NH, các NH có xu hướng ưu tiên sử dụng lợi nhuận giữ lại để tài trợ tài sản như lý thuyết trật tự phân hạng, vì vậy tỷ trọng nợ dài hạn trong tổng nguồn vốn có thể giảm (giảm về tỷ trọng, nhưng số tuyệt đối có thể tăng, giảm hoặc không đổi). Và với ý nghĩa tương tự, tốc độ tăng trưởng của NH, ở đây cụ thể là tốc độ tăng trưởng doanh thu GRO, cũng có tương quan thuận với nợ ngắn hạn nhưng tương quan nghịch với nợ dài hạn của NH.
Các NH có sự tham gia của cổ đông nước ngoài, gia tăng lượng vốn cổ phần, gia tăng nguồn tài trợ cho tài sản dài hạn nên tỷ trọng nợ dài hạn trong tổng nguồn vốn giảm. Biến FSS, có tương quan nghịch với nợ dài hạn (có ý nghĩa thống kê 5%), có tương quan thuận với nợ ngắn hạn, tương quan nghịch với tổng nợ (nhưng không có ý nghĩa thống kê).
Và các nhân tố còn lại tác động đến CTTC nhưng không có ý nghĩa thống kê ở mức 1%,5%, 10% là:
Biến VOL - rủi ro kinh doanh, biến LDR – tỷ lệ cấp tín dụng so với vốn huy động, với mục đích thể hiện rủi ro thanh khoản của NH. Hoạt động NH là hoạt động có nhiều rủi ro, trong đó không chỉ bao gồm rủi ro kinh doanh, và rủi ro thanh khoản. Các tính toán để xác định mức độ rủi ro của NH khá phức tạp yêu cầu các số liệu tài chính kế toán phải minh bạch, chính xác và các yêu cầu tính toán phức tạp.
Trong điều kiện hạn chế do thu thập số liệu của tác giả, cũng như sự thiếu công khai một cách chi tiết các số liệu tài chính của các NH TMCP VN, các biến VOL, LDR với cách thức tính toán đơn giản có thể chưa phản ánh hết được các rủi ro của hệ thống NH, đặc biệt là rủi ro kinh doanh và rủi ro thanh khoản, vì vậy kết quả hồi quy cho thấy hướng tác động không phù hợp với giả thiết, và không có ý nghĩa thống kê.
Hướng nghiên cứu mở rộng:Từ hạn chế này, cần đánh giá các rủi ro của các NH TMCP VN theo các tiêu chí do NHNN đã ban hành cũng như theo các tiêu chí mang tính quốc tế do ủy ban Basel đã đưa ra, dựa trên một báo cáo tài chính chi tiết, chính xác và trung thực để có một đánh giá chính xác hơn tác động của hai nhân tố này đến
56 CTTC của NH.
Để đánh giá mối quan hệ hay sự tác động qua lại giữa HQTC (được đại diện bởi ROE) và CTTC của NH (được đại diện bởi các tỷ số đòn bẩy LEV, STD, LTD). Sau khi phân tích các nhân tố (bao gồm ROE) tác động đến CTTC, tác giả tiến hành tương tự đối với dữ liệu trên, sử dụng công cụ Eviews để phân tích các nhân tố (bao gồm đòn bẩy) tác động đến HQTC của các NH theo quy mô, cụ thể như sau:
2.4Ứng dụng kinh tế lƣợng phân tích tác động của CTTC đến HQTC các NH TMCP VN TMCP VN
2.4.1 Xây dựng các biến số và giả thiết nghiên cứu
Phù hợp với thực trạng các NH TMCP VN như đã phân tích, các h trình bày số liệu tài chính theo quy định của NHNN,cũng như khả năng thu thập số liệu của tác giả; bên cạnh các biến số là các nhân tố đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới cũng như ở VN đối với DN phi tài chính: đòn bẩy tài chính (LEV, STD, LTD), vòng quay tài sản (ATR)… các biến khác và giả thuyết được xây dựng như sau:
Cho vay khách hàng (LOAN)
Biến LOAN ở đây được xây dựng không phải thể hiện doanh số cho vay khách hàng mà là tỷ trọng của loại tài sản này trong tổng tài sản của NH. Theo như phân tích về thực trạng CTTC của các NH TMCP VN, thấy rằng các NH có quy mô càng lớn (các NH này có ROE lớn), thì đồng thời có sự đa dạng hóa trong tài sản cao hơn so với các NH có quy mô nhỏ, các NH lớn không chỉ tập trung vào sản phẩm truyền thống là cho vay, nói cách khác các NH quy mô lớn có tỷ trọng dư nợ cho vay khách hàng/tổng tài sản thấp hơn các NH quy mô nhỏ.
Tuy nhiên xét ở góc độ khác, chiếm tỷ trọng lớn (trên 70%) trong nguồn thu nhập của NH là thu nhập lãi. NH tăng doanh số cho vay sẽ gia tăng thu nhập lãi, từ đó có thể cải thiện ROE của mình, ở đây cho thấy tác động dương của LOAN lên ROE.
Như vậy, giả thiết LOAN có thể có tương quan thuận (+) hoặc nghịch (-) với HQTC – ROE của NH.
Chứng khoán đầu tƣ và kinh doanh (Security – SEC): Tương tự như biến LOAN, đối với biến SEC, tỷ trọng tổng chứng khoán đầu tư, kinh doanh, góp vốn mua
57
cổ phần trong tổng tài sản của NH, có thể có tương quan thuận (+) hoặc nghịch (-) với ROE của NH.
Với biến DEPO - tỷ trọng tiền gửi của khách hàng trong tổng nguồn vốn. Tiền gửi của khách hàng chiếm tỷ trọng lớn trong nợ phải trả của NH, nên có thể có tương quan thuận với ROE. Nhưng đồng thời, NH có chức năng chính là kênh dẫn vốn cho nền kinh tế (huy động để cho vay), ở các NH VN, tỷ lệ cho vay từ nguồn vốn huy động (LDR) khá cao, theo như phục lục 2, giá trị trung bình (mean) của LDR là 122%. Cho vay có thể có tác động cùng chiều hoặc ngược chiều lên ROE.
Vậy, giả thiết DEPO có thể có tương quan thuận (+) hoặc nghịch (-) lên ROE.
Biến giả, có sự tham gia của cổ đông nƣớc ngoài
Có sự tham gia của các cổ đông chiến lược nước ngoài, với các cam kết lâu dài hỗ trợ các NH TMCP VN công tác điều hành, quản trị tài chính, quản trị rủi ro, chuyển giao công nghệ, sản phẩm,….là điều kiện thuận lợi để NH kiểm soát rủi ro, tăng quy mô hoạt động, tăng doanh thu và giảm chi phí, từ đó gia tăng ROE (gia tăng ROE, có thể không phải là điều kiện tiên quyết, nhưng là chỉ tiêu mà các cổ đông chiến lược này rất quan tâm). Vì vậy, giả thiết, biến giả FSS (bằng 1, có sự tham gia của cổ đông nước ngoài, và ngược lại, bằng 0) tương quan thuận (+) với HQTC của NH.
Bảng 2.14: Các giả thiết về mối tƣơng quan giữa HQTC và các nhân tố tác động đến HQTC của các NH TMCP Việt Nam
H1 Đòn bẩy tài chính LEV + H2 Đòn bẩy ngắn hạn STD + H3 Đòn bẩy dài hạn LTD + H4 Vòng quay tài sản ATR + H5 Cho vay khách hàng LOAN +/- H6 Chứng khoán đầu tư và kinh doanh SEC +/- H7 Tiền gửi của khách hàng DEPO +/- H8 Cổ đông chiến lược nước ngoài FSS +
2.4.2 Giới thiệu mô hình
58
ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu (OLS - Ordinary Least Squares). Mô hình cụ thể như sau:
ROE = f (LEV, ATR, LOAN, SEC, DEPO, FSS) ROE = f (STD, LTD, ATR, LOAN, SEC, DEPO, FSS) Trong đó (Diễn giải các biến theo phụ lục 1)
ROE : Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu LEV : Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản STD : Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản LTD : Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản
ATR : Tỷ trọng tài sản cố định trong tổng tài sản LOAN : Tỷ trọng cho vay khách hàng trong tổng tài sản
SEC : Tỷ trọng chứng khoán kinh doanh, đầu tư và góp vốn, mua cổ phần trong tổng tài sản
DEPO : Tỷ trọng tiền gửi của khách hàng trong tổng nguồn vốn FSS : Biến giả, có sự tham gia của cổ đông chiến lược nước ngoài Thu thập và xử lý dữ liệu: Tác giả sử dụng cùng khối dữ liệu trên, nhưng được phân