4.4.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.6. Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Biến độc lập VIF NIM 1,16 NPL 1,23 INF 1,23 GDP 1,32 LIQ 1,17 DG 1,17 SIZE 1,23 LLR 1,07 Mean VIF 1,20
Nguồn: Tác giả tính toán, 2019, phụ lục 1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua ma trận hệ số tương quan và nhân tử phóng đại phương sai (VIF).
(1) Khi hệ số tương quan ≥0,8 thì có dấu hiệu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tất cả các tương quan giữa biến độc lập vào biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0,8 (*)
(2) Khi chỉ số VIF > 2 thì có dấu hiệu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Dựa vào VIF tác giả kết luận như sau
Theo Nguyễn Đình Thọ (2008) là VIF > 2, thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao. Nhìn vào kết quả bảng 4.7 thì VIF của hàm hồi quy đều rất thấp, chứng tỏ rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.
4.4.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tự tương quan được hiểu là sự tương quan giữa các thành phần dãy quan sát theo thời gian (đối với số liệu thời gian) hoặc không gian (đối với số liệu chéo). Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan về lý thuyết có nhiều cách để thực hiện, trong bài nghiên cứu này tác giả chọn phương kiểm định tự tương quan thông qua kiểm định Wooldridge. Áp dụng quy tắc đơn giản với ba trường hợp tương ứng với các hệ số Wooldridge như sau:
H0: Giá trị Prob < 5% Mô hình bị tự tương quan H1: Giá trị Prob > 5% Mô hình không bị tự tương quan
Theo kiểm định Wooldridge thì giá trị Prob = 0,2598 > 0,05 Mô hình không bị tự tương quan
Bảng 4.7.Kiểm định tự tương quan của mô hình REM
Pr>chi2(1) Kết quả
Với mức ý nghĩa 5% Khuyết tật
0,2598 Bác bỏ giả thiết H0 Mô hình không bị tự tương quan Nguồn: Tác giả, 2019, phụ lục 1 Tóm lại, khi thực hiện hồi quy REM thì phát hiện mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến, không bị tự tương quan. Do đó, sử dụng phương pháp hồi quy REM là phù hợp nhất.
4.5. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi phân tích thống kê mô tả, kiểm định hồi quy tuyến tính cho từng mô hình, tác giả tiến hành kiểm định lại các giả thuyết ban đầu đặt ra.
Bảng 4.8. Kiểm định các giả thuyết
Mã hóa Giải thích Kỳ vọng CR REM GDPt Tỷ lệ tăng trưởng GDP (+) (+) INFt Tỷ lệ lạm phát (-) (-) DG Tỷ lệ tăng tiền gửi (+) (+) LIQ Tỷ lệ thanh khoản (+) (+) NPL Tỷ lệ nợ xấu (-) Không ý nghĩa NIM Tỷ lệ chênh lệch lãi thuần (+) (+) SIZE Quy mô ngân hàng (+) (+)
LLR Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín
dụng (-) (-)
Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2019 Kết quả nghiên cứu thực hiện hồi quy theo phương pháp REM cho thấy chỉ có tỷ lệ nợ xấu (NPL) là không có ý nghĩa nguyên nhân là do số liệu báo cáo nợ xấu của các ngân hàng TMCP Việt Nam chưa thực sự phản ánh chính xác so với thực tế; còn lại tất cả các biến đều không thay đổi dấu so với kỳ vọng, nên tác giả nhận thấy phương pháp nghiên cứu là có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích sự tác động của các yếu tố nội tại ngân hàng và các yếu tố vĩ mô đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP Việt Nam. Đồng thời kết quả hồi quy cùng dấu với dấu kỳ vọng. Điều đó cho thấy, kết quả hồi quy phù hợp trong việc giải thích sự tác động của các yếu tố nội tại ngân hàng và các yếu tố vĩ mô đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP Việt Nam.
Mã hóa Natalia T. Tamirisa và Deniz O. Igan (2007) Burcu Aydin (2008) Kai Guo và cộng sự (2011) Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến (2012) Chu Khánh Lân, (2012) Đàm văn Lộc (2016) Lê Tấn Phước (2016) Tác giả (2019) SIZE + + + + + + DG + + + + + NPL - - - - 0 LIQ + + + + + + NIM + + + GDP + + + + + INF - - - - - R - - - + + - Huy động + Tỷ lệ vốn - LLR - - - - - Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2019 Mô hình REM được sử dụng để kiểm định sự tác động của các yếu tố tài chính (yếu tố nội tại ngân hàng) và các biến vĩ mô đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP Việt Nam vì mô hình này khắc phục được các vi phạm giả định thống kê và giải thích được nhiều yếu tố tác động đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP Việt Nam. Do đó, tác giả sẽ thảo luận kết quả theo kỹ thuật hồi quy với phương pháp REM. Kết quả nghiên cứu được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 4.10. Bảng kết quả phân tích hồi quy REM Chỉ số REM INF -0,494*** (0,004) GDP 6,815*** (0,000) NPL -0,749 (0,385) NIM 1,768** (0,017) DG 0,399*** (0,000) LLR -1,065** (0,017) SIZE 2,248** (0,034) LIQ 0,310*** (0,001) C -0,396 (0,163) R2 65,28% R2 hiệu chỉnh 44,99% Chỉ số Pvalue 0,000 Nguồn: Tác giả, 2019, phụ lục 1 Tỷ lệ lạm phát (INF)
Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ nghịch biến với tỷ lệ tăng trưởng tín dụng ở mức ý nghĩa 10%. Tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì tỷ lệ tăng trưởng tín dụng giảm 0,494%.
Kết quả này phù hợp với kỳ vọng đặt ra, khi tỷ lệ lạm phát tăng cao, hàng hóa các doanh nghiệp trì trệ, các doanh nghiệp ngại đầu tư nên giảm nhu cầu vay vốn dẫn đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng cũng giảm. Và ngược lại khi tỷ lệ lạm phát giảm thì các doanh nghiệp có niềm tin hơn trong việc đầu tư kinh doanh, nhu cầu vốn tăng cao sẽ thúc đẩy tăng trưởng tín dụng.
Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Đàm Văn Lộc (2016), Kai Guo và Vahram Stepanyan (2011).
Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Kết quả nghiên cứu cho thấy, biến này có tác động cùng chiều đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam. Kết quả đạt kỳ vọng đặt ra và có ý nghĩa trong việc giải thích sự tác động của tăng trưởng kinh tế (yếu tố vĩ mô) đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam ở mức 10%.
Kết quả ước lượng cho thấy biến GDP có ý nghĩa thống kê và mang dấu dương, cho thấy mối tương quan cùng chiều giữa tăng trưởng kinh tế và tăng trưởng tín dụng của hệ thống ngân hàng. Kết quả này phù hợp với với thuyết cho rằng mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và tăng trưởng tín dụng của ngân hàng mang tính tuần hoàn (Kai Guo và cộng sự 2011). Nói cách khác khi GDP có xu hướng tăng sẽ có hiệu ứng tác động cải thiện tình hình tín dụng của ngân hàng và ngược lại. Điều này có thể giải thích một phần do tăng trưởng tín dụng của Việt Nam ở mức rất cao trong suốt giai đoạn nền kinh tế tăng trưởng nóng đã đem lại lợi nhuận cao cho các ngân hàng.
Kết quả nghiên cứu phù hợp với kết quả nghiên cứu của Burcu Aydin (2008); Kai Guo và cộng sự (2011). Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm kiểm định ảnh hưởng của môi trường kinh tế vĩ mô đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng. Các tác giả đã đưa ra giả thuyết sự tăng trưởng mạnh trong một giai đoạn nền kinh tế có mối tương quan với nợ xấu tương đối thấp, đồng nghĩa hoạt động tín dụng của các NHTM cao vì đó người tiêu dùng và các doanh nghiệp có dòng thu nhập và các khoản dư thừa để trả nợ ngân hàng. Lê Tấn Phước (2016) cho thấy, khi GDP tăng sẽ khiến tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng tăng lên. Kết luận này là hợp lý khi xem xét tốc độ tăng trưởng GDP trong những năm gần đây đang có xu hướng tăng dần, trong bối cảnh tình hình các ngân hàng thương mại ở Việt Nam cũng đã phần giải quyết nhiều khó khăn và tổng cung từ các dịch vụ phi tín dụng cho nền kinh tế của khối ngân hàng cũng đang tăng lên, điều này sẽ làm tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng tăng lên.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, biến này không có tác động đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTM. Kết quả này không phù hợp với kỳ vọng đặt ra. Burcu Aydin (2008) chỉ ra rằng khi tỷ số này tăng tương ứng sẽ tăng chi phí nên làm giảm lợi nhuận của ngân hàng. Guo Kai và Stepanyan, Vahram (2011) chỉ ra rằng nợ xấu có tác động ngược chiều với tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng.
Tuy nhiên điều này có thể lý giải rằng vì số liệu nợ xấu của các ngân hàng TMCP chưa thực sự phản ánh đúng thực tế. Điều này gây khó khăn cho nghiên cứu khi không thể hiện đúng được sự tác động như kỳ vọng.
Tỷ lệ chênh lệch lãi thuần (NIM)
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, biến này tác động cùng chiều đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTM với mức ý nghĩa 5%. Tỷ lệ chênh lệch lãi thuần được xem như một giải pháp để gia tăng lợi nhuận và tăng trường tín dụng của các NHTM. Nó còn là biểu thị cho hiệu quả của hoạt động tín dụng. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Natalia T. Tamirisa & Deniz 0. Igan (2007), tìm thấy tác động cùng chiều của tỷ lệ chênh lệch lãi thuần đến tăng trưởng tín dụng tại 217 NHTM ở một số quốc gia có nền kinh tế mới nổi thuộc Trung và Đông Âu giai đoạn từ 1995 -2004. Kết quả này cũng tìm thấy tương tự trong nghiên cứu của Deniz Igan and Marcelo Pinheiro (2011) tại 90 quốc gia giai đoạn từ 1995-2005.
Tỷ lệ tăng tiền gửi (DG)
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, biến này tác động cùng chiều đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTM với mức ý nghĩa 10%. Kết quả này tương đồng với thuyết trật tự phân hạng và phù hợp kì vọng của tác giả. Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nợ phải trả cho thấy cấu trúc tài trợ của ngân hàng. Tỷ lệ này cao sẽ giúp hoạt động tín dụng của ngân hàng phát triển mạnh thông qua hình thức huy động vốn và cho vay. Điều này góp phần tăng hiệu quả kinh doanh cho ngân hàng do tiết kiệm được chi phí vốn vì nguồn vốn từ tiền gửi khách hàng được cho là nguồn tài trợ ổn định và rẻ hơn so với các nguồn tài trợ khác (Natalia T. Tamirisa và Deniz O. Igan 2007). Bên cạnh đó, tỷ lệ tiền gửi khách hàng càng cao thì đồng nghĩa với việc khách hàng sử dụng các dịch vụ tín dụng của ngân hàng cũng càng nhiều, sự gia tăng về sử dụng các dịch vụ tín dụng sẽ thúc đẩy tín dụng của các ngân hàng thương mại tăng trưởng mạnh. Kết quả này có
hàm ý là nếu ngân hàng nào huy động kém mà lại có tốc độ tăng trưởng tín dụng cao thì cần phải xem xét và lưu ý nhằm tránh việc gây bất ổn trên thị trường tiền tệ liên ngân hàng. Kết quả này khẳng định lại kết quả phân tích theo mô hình OLS của Nguyễn Thị Thùy Dương (2011).
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)
Kết quả nghiên cứu cho thấy, biến này có tác động ngược chiều đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam ở mức 5%. Kết quả nghiên cứu phù hợp với thực tiễn hiện nay của các ngân hàng vì khi tín dụng tăng trưởng quá nhanh dễ dẫn đến sự suy giảm chất lượng tín dụng, chạy đua lợi nhuận sẽ khiến ngân hàng trở nên thiếu kiểm soát hơn trong công tác cho vay, làm cho nợ xấu cũng tăng lên, do đó ngân hàng cần trích lập DPRRTD nhiều hơn. Điều này cũng phù hợp với nghiên cứu của Hess, Grimes & Holmes, (2009), ông cho rằng TTTD năm hiện hành gắn với RRTD thấp hơn nhưng tác động khá yếu, TTTD mạnh dẫn đến RRTD cao hơn với độ trễ từ 2 - 4 năm. Ngược lại, nếu chỉ xem xét mối quan hệ giữa TTTD và RRTD ở thời điểm hiện tại thì Laeven & Majnoni (2003) cho thấy mối quan hệ ngược chiều.
Size (Quy mô ngân hàng) hệ số hồi quy của biến này lần lượt đối với tỷ lệ tăng trưởng tín dụng cho kết quả dương (+) và có không ý nghĩa thống kê ở mức ở kỹ thuật hồi quy REM. Điều này cho thấy, các NHTM Việt Nam có quy mô tổng tài sản càng lớn thì kỳ vọng mang lại khả năng tăng trưởng tín dụng (CR) càng cao. Quy mô ngân hàng càng lớn chứng tỏ tiềm lực tài chính càng mạnh, rủi ro phá sản càng thấp, khi quy mô ngân hàng càng lớn tạo điều kiện trang bị được công nghệ hiện đại hơn để có thể dạng hóa dịch vụ. Thêm vào đó, với danh tiếng tốt hơn trên thị trường tài chính, các ngân hàng này có được niềm tin từ các khách hàng nên khả năng cho vay vốn và khả năng huy động vốn dễ dàng. Ngoài ra, quy mô càng lớn tạo điều kiện cho ngân hàng mở rộng hoạt động kinh doanh, đa dạng hóa sản phẩm, mở rộng đối tượng cho vay, dư nợ cho vay tăng.
Các lý thuyết kinh tế cho rằng các tổ chức lớn sẽ hiệu quả hơn và có thể cung cấp được dịch vụ tại mức giá thấp hơn nhờ vào lợi thế kinh tế quy mô, qua đó sẽ thu về lợi nhuận lớn hơn (Chu Khánh Lân 2012). Kết quả nghiên cứu phù hợp với nghiên cứu của Natalia T. Tamirisa và Deniz O. Igan (2007) tìm thấy rằng, các ngân hàng lớn sẽ thu về được nhiều lợi suất hơn, bởi ngân hàng có quy mô lớn sẽ có lợi thế huy động,
các nguồn vốn với giá rẻ hơn, do đó giảm chi phí trong hoạt động kinh doanh. Kết quả này đã ủng hộ giả thuyết đưa ra và chỉ ra rằng, nếu các NHTM tăng quy mô thông qua chỉ tiêu doanh thu, sẽ giúp các NHTM cải thiện lợi nhuận và sẽ làm gia tăng các hoạt động tín dụng cũng như giá trị của ngân hàng (Burcu Aydin 2008). Kết quả nghiên cứu của Kai Guo và cộng sự (2011) cho thấy có bằng chứng đa dạng hóa thu nhập ảnh hưởng thuận chiều với khả năng tăng trưởng tín dụng. Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến (2012) đã chỉ ra SIZE có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam. Biến này đạt kỳ vọng tác động cùng chiều với CR trong giả thuyết ban đầu đặt ra. Kết quả này tuân thủ theo thuyết trật tự phân hạng dự đoán mối quan hệ giữa qui mô công ty và giá trị ngân hàng bởi vì các ngân hàng lớn thường thể hiện tốt hơn so với các công ty nhỏ và do đó cần phải có giá trị lớn hơn. Theo như Burcu Aydin (2008) các ngân hàng nhỏ dễ bị tổn thương hơn trước những biến động kinh tế như khủng hoảng kinh tế hay sự đi xuống của toàn bộ nền kinh tế, dẫn tới rủi ro phá sản tăng lên.
Tài sản có tính thanh khoản/ tổng tài sản (LIQ)
Kết quả nghiên cứu cho thấy biến này có tác động tích cực đến khả năng tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTM ở mức ý nghĩa là 10%. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng đặt ra, khi tỷ số này càng cao thể hiện khả năng thanh khoản của ngân hàng càng tốt, và khi đó ngân hàng có đủ vốn ngắn hạn có tính thanh khoản cao để đẩy mạnh hoạt động tín dụng. Guo, Kai và Stepanyan, Vahram (2011) chỉ ra rằng tính thanh khoản có tác động cùng chiều đến tốc độ tăng trưởng tín dụng của các NHTM tại 38 nước có nền kinh tế mới nổi. Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến (2012) cũng chỉ ra rằng khả năng thanh khoản của ngân hàng có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng tại Việt Nam năm 2011. Lê Tân Phước (2016) chỉ ra rằng, Các NHTM có tỷ lệ tài sản thanh khoản cao sẽ đặt mục tiêu tăng trưởng tín dụng vì mục tiêu lợi nhuận.
Như vậy, thông qua kết quả nghiên cứu đã xác định được các yếu tố thuộc nội tại các NHTM và biến vĩ mô có tác động đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam, xác định được tác động của chúng đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các NHTM, tức là chúng có quan hệ cùng chiều hay ngược chiều. Kết quả nghiên cứu cho