Mô hình:
ROAit = β0+ β1sit + β2CAit + β3LDRit + β4NIMit + β5DIAit +
β6LPCLRit + β7OEARit + β8MSGit + β9GDPit + βι0INFit + εit Trong đó: β0: hệ số chặn β1'2""∙. hệ h'ồí quy riêng εit: Sai số mồ hình I: NHTM i t: năm t
4.5.2 Xây dựng các biến trong mô hình
Đầu tiên là, biến phụ thuộc KNSL trên tổng tài sản (ROA), lợi nhuận trên tổng tài sản được tính bằng chia LNST cho trung bình TTS. Số liệu về LNST được lấy từ BCKQHĐKD, số liệu TTS bình quân lấy trên bảng CĐKT. Chỉ tiêu LNST BCKQHĐKD là con số chỉ ra thực trạng của NH trong một giai đoạn, còn TTS trên bảng CĐKT chỉ là một bức tranh chụp tại một thời điểm nhất định, do đó số liệu TTS tại thời điểm cuối kỳ cũng chưa chắc chắn là con số chỉ ra đúng bản chất tài chính của NH trong suốt thời kỳ. Vậy nên, trong các NC chỉ tiêu TTS bình quân thường được ưu tiên sử dụng khi tính ROA, để phân tích và nhận định về KNSL
Thứ hai, biến độc lập, quy mô DN (SIZE) được tính theo Logarit tự nhiên của TTS. Số liệu về TTS được lấy từ CĐKT theo BCTC các năm. Quy mô của DN được tính theo TTS vì quy mô TS của NH là lớn và ảnh hưởnh tới nhiều ngành khác.
Thứ ba, biến độc lập là CA là tỷ lệ vốn cổ đông trên tổng tài sản, đây là tỷ lệ % mà giá trị TS còn lại mà các cổ đông có thể được nhận sau khi khi NH đã giải thể hoặc phá sản. Khi NH gặp sự cố dẫn đến tình huống xấu nhất, các cổ đông được xem như là đối tượng ít nhận được sự ưu tiên nhất, bởi lẽ NH sẽ ưu tiên thanh toán các khoản nợ được coi là nghĩa vụ bắt buộc phải nộp như: nộp thuế, trả tiền vay vốn, lương nhân viên, ... và phần còn lại cuối cùng mới được phân chia sau cùng theo tỷ lệ này
Thứ tư, biến độc lập LDR ( Loan - Deposit ratio) là tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) được sử dụng để đánh giá khả năng thanh khoản của ngân hàng bằng cách so sánh tổng các khoản ch vay của ngân hàng với tổng tiền gửi của ngân hàng đó trong cùng thời kỳ. LDR được biểu thị bằng phần trăm. Nếu tỷ lệ này quá cao, điều này phản ánh là NH có thể không có đủ khả năng thanh khoản để trang trải bất kỳ yêu cầu bất ngờ được. Ngược lại, nếu tỷ lệ này được giữ ở mức quá thấp, NH có thể không đạt được nhiều lợi nhuận như mong đợi.
Thứ năm, biến độc lập NIM (Net interest margin- Biên lãi ròng) là phép đo so sánh thu nhập lãi ròng mà một công ty tài chính tạo ra từ các sản phẩm tín dụng như cho vay và thế chấp, với lãi suất đi mà nó trả cho chủ tài khoản tiết kiệm và chứng chỉ tiền gửi (CD). Được biểu thị dưới dạng tỷ lệ phần trăm, NIM là một chỉ số sinh lời ước tính khả năng một ngân hàng hoặc công ty đầu tư phát triển mạnh trong thời gian dài. Số liệu này giúp các nhà đầu tư tiềm năng xác định có nên đầu tư vào một công ty dịch vụ tài chính nhất định hay không bằng cách cung cấp khả năng sinh lời của thu nhập lãi so với chi phí lãi vay của họ.
Thứ sáu, DIA ( Diversification - Asset ratio), thu nhập ngoài lãi được đo lường bằng thu nhập ngoài lãi thuần trên tổng tài sản. Cho biết khả năng sinh lời của NHTM có phụ thuộc vào các hoạt động kinh doanh khác ngoài hoạt động tín dụng truyền thống hay không.
Thứ bảy, LPCLR ( Loan provison Cost - Loan ratio ), dự phòng rủi ro cho vay là một khoản trích lập khoản thanh toán khoản vay chưa thu được. Điều khoản này được sử dụng để bao gồm một số yếu tố liên quan đến khoản vay có khả năng mất mát, bao gồm các , khách hàng không trả được nợ (nợ xấu, nợ nhóm 4,5) và các điều khoản thương lượng lại của khoản vay phải trả thấp hơn các khoản thanh toán ước tính trước đó. Dự phòng rủi ro cho vay là một sự điều chỉnh đối với dự phòng rủi ro cho vay và còn được gọi là dự phòng rủi ro định giá.
Thứ tám, tỷ lệ chi phí ho ạt động (OEAR) là phép đo chi phí để vận hành so với thu nh ập mà TS đó mang lại. Chi phí được tính bằng cách lấy CPHĐ chia cho TTS.
Tên biến Viết tắt Cách tính Đ/vi
Khả năng sinh
lời trên TTS ROA
Lợi nhuận sau thuẽ
Trung bình tổng tài sản %
Quy mô tổng tài
sản S Logarit Tổng TS Số
Tỷ lệ vốn cổ đông trên tổng
tài sản CA VCSHTTS Số
Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi
LDR Dư nợ cho vay
Số dư huy động KH Số
Biên lãi ròng NIM Thu nhấp lãi thuầnTTS Số
Thu nhập ngoài
lãi DIA
Thu nhấp ngoài lãi thuần
TTS Số Dự phòng rủi ro cho vay LPCLR Chi phí dự phòng rr TD Tổng dư nợ Số Chi phí hoạt động OEAR Chi phí dự HD TTS Số Tốc độ tăng trưởng cung tiền
M2 MSG Tổng cục thống kê Việt Nam Số
Tốc độ tăng
trưởng GDP GDPG World Bank Số
Tỷ lệ lạm phát INF Tổng cục thống kê Việt Nam Số
Thứ chín, MSG ( Tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 hằng năm), GDPG (Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế hằng năm), INF (Tỷ lệ lạm phát hằng năm) đều lá các biến ngoại sinh có ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của NH
Variable I Ob
s Mean Std. Dev. Min ax M
ROA I 120 .9601667 .7181582 0 2.9
SIZE I 120 32.76401 1.087955 30.57798 34.9553
CA I 120 .0821667 .0311727 .04 .
LDR I 120 .9066542 .1408279 .5592 1.3678
CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
5.1Mô tả tổng quan số liệu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 24 NHTM hiện nay trên cả 2 sàn là HSX & HNX, từ 2016 - 2020, với tổng mẫu nghiên cứu là 120 quan sát. Bài nghiên cứu có tất cả 11 biến: 1 biến phụ thuộc và 10 biến độc lập.
Biến phụ thuộc ROA đại diện cho KNSL của NHTM. 10 biến độc lập trong đó bao gồm 7 biến nội sinh và 3 biến ngoại sinh.
Thứ nhất, biến phụ thuộc ROA, là biến đại diện cho KNSL, trong bài NC tác giả đã thu nhập lợi nhuận sau thuế và trung bình từ báo cáo tài chính của DN, và biến này được để dưới dạng % để con số trở nên có ý nghĩa.
Thứ hai, biến Size liên quan đến TTS gồm các tài sản của NHTM, dài hạn và ngắn hạn, nên đối với biến này tác gỉa đã sử dụng Logarit tTTS để mô hình trở nên có ý nghĩa
Thứ ba, biến CA được đo bằng VCSH chia cho TTS, VCSH và TTS được lấy trên báo cáo tài chính mỗi năm của NHTM vậy nên hình thành tỷ số CA
Thứ tư, biến NIM liên quan đến thu nhập lãi thuần, phản ánh lãi thuần của NHTM, được tính bằng cách thu nhập lãi thuần chia trên tổng TTS. Biến NIM được tác gỉa để dưới dạng số để phù hợp với MH đã chọn
Thứ năm, biến DIA là thu nhập ngoài lãi thuần, phản ánh phần thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản, biến được định dạng số để mô hình có ý nghĩa.
Thứ sáu, biến LPCLR được bằng cách chia chi phí DPRRTD cho tổng dư nợ, chi phí này được định dạng dưới dạng số.
Thứ bảy, biến OEAR là tỷ lệ CPHĐ được tính là lấy CPHĐ chia cho TTS, biến này được định dạng dưới dạng số.
Thứ tám, MSG là tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 hằng năm, biến này thu nhập thông tin từ World Bank
Thứ chín, GDPG là tốc độ tăng trưởng GDP thực hàng năm, GDPG được lấy từ tổ chức uy tín thế giới là World Bank
Thứ mười, INF là tỷ lệ lạm phát hằng năm, biến này được biểu diễn bằng CPI, nói cách khác CPI chính là tỷ lệ lạm phát hằng năm, được tính toán bằng phần trăm của CPI năm hiện hành chia phần trăm của CPI năm trước. Biến này được thu nhập thông tin từ World Bank.
LPCLR I 120 -.0126667 .0118629 -.06 0 OEAR I 120 -.0028852 .0027115 -.011681 . MSG I 120 14.19 2.400336 11.34 18.3 8 GDP I 120 5.982019 1.652472 .0323 7.0 CPI 120 .03266 .0026897 .028 .
Qua bảng, thống kê mô tả trên đã đưa ra cái nhìn chung về tổng quan dữ liệu cuả các biến biến trong mô hình hầu hết đều có sự chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất (Min), và giá trị lớn nhất (Max). Hình 5.1 chỉ ra kết quả là giá trị trung bình của ROA là 0.96%, với độ lệch chuẩn là 71%, và nằm trong khoảng từ 0% đến 2.99%. Kết quả này là hợp lý với tình trạng chung các NHTM hiện nay, NH
có tài sản lớn thì hoạt động kinh doanh có hiệu quả, ROA thường cao hơn các NHTM có tổng tài sản nhỏ hơn.
Hình 5.2: ROA của 24 NHTMNĂM 2016 - 2020
ROA C A
LDR NIM DIA LPCLR OEAR MSG GDP CP I InSize ... --- CA 0.29101.0000 1.000 LDR 0.5213 0.124 1.0000 NIM 0.7156 0.366 0.6118 1.0000 DIA 0.6872 0.448 0.2060 0.4588 1.0000 LPCLR -0.2974 -0.3137 -0.2756 -0.6663 -0.4775 1.0000 OEA -0.5051 -0.2990 -0.2334 -0.5562 -0.4751 0.4484 1.0000 MS -0.2577 -0.0193 -0.2272 -0.0535 -0.2583 -0.0730 0.1952 1.0000
Nhìn vào, biểu đồ đường phân tích ROA của 24 NHTM, tác giả nhận định ra rằng xu hướng chung là ROA có sự phân hóa rõ ràng và ghi nhận xu hướng chung là tăng. Trong đó, nhóm 1 có xu hướng tăng mạnh nhất được nhìn thấy ở 2 NHTM là TCB và VPB, ROA của 2 ngân hàng này cao bền vững qua các năm và tiếp tục tăng ở cuối giai đoạn khảo sát. Nhóm 2 là những ngân hàng có sự phát triển đều, bứt phá vào cuối giai đoạn được nghiên cứu. Nhóm 3 là ghi nhận những có tỷ lệ ROA thấp đều và yếu qua các năm ví dụ như là NVB.
Đối với biến CA, giá trị trung bình là 0.08, có độ lệch chuẩn là 0.04 đến 0.18. Điều này cũng khá đúng với NHTM khi mà tỷ lệ vốn cổ đông trên tổng tài sản khá nhỏ, vi phần lớn tài sản của NHTM đên từ hoạt động huy động vốn. Biến LDR có giá trị trung bình là 0.90, tức là tỷ lệ cho vay trên tiền gửi khoảng 90%, điều này có nghĩa các NHTM vẫn đang làm rất tốt chức năng của mình, có thể tận dụng tối đa hóa khả năng cho vay trên tiền gửi. Biến NIM có gía trị trung bình là 0.032, độ lệch chuẩn 1.4% và dao động trong khoảng 1% đến 9%. Điều này chỉ ra rằng, biên lãi ròng của NHTM ở mức khá ổn định, NH đã phân bố tài sản vào các tài sản sinh lãi tốt, và có thu nhập ròng từ việc cho vay. Biến DIA có GTTB là 0.008, độ lệch chuẩn là 5% dao động trong khoảng từ -0.001 đến 0.027. Nhìn chung giá trị trung bình của biến DIA thấp, phản ánh thu nhập ngoài lãi ở mức trung bình. Biến LPCLR có gía trị trung bình là -0.012 với độ lệch chuẩn khoảng 1.1% và dao động trong khoảng 9 ( -0.06;0), điều này chứng tỏ NHTM dự phòng rủi ro cho vay thấp vì càng ngày càng thắt chặt yêu cầu cho vay từ đó tận dụng tối đa hóa nguồn vốn huy động từ các hoạt động tiền gửi. Biến OEAR có gía trị trung bình là -0.002, với độ lệch chuẩn là 0.02%, nằm trong khoảng từ -0.011và 0.0003, điều này có nghĩa NHTM không phải bỏ quá nhiều chi phí hoạt động.
Ngoài ra, trên bảng thống kê cũng đưa ra đánh giá của các biến còn lại. Chi tiết thấy rằng, biến SIZE có giá trị trung bình là 32.764 cho thấy tổng giá trị tài sản tương đối ổn định. Đối với các biến vĩ mô, MSG, GDP, CPI, chỉ số này phản ánh nền kinh tế ổn định và phù hợp để tăng trưởng các chỉ số.
5.1.2 Kiểm định tự tương quan - Correlation
Ito I 0.3647 -0.4169 0.1927 0.1815 0.2404 -0.1394 -0.3610 -0.1317 -0.0963 - 0.0673
F - test 11.36 23.86 0.0000
Nguồn: Ket quả từ phần mềm Stata 14
Bài nghiên cứu đã kiểm định mối tương quan giữa các biến trong mô hình bằng phương pháp Correlation trong phần mềm Stata 14. Tác gỉa đưa vào mô hình 11 biến, bao gồm 1 biến ROA là biến phụ thuộc và 10 biến giải thích là biến độc lập. Kiểm định này, dùng để phân tích mối quan hệ giữa các biến với nhau, nếu kết qủa sự tương quan của các biến nằm trong khoảng 0% < x < 80% thì được phép kết luận: MH có ý nghĩa khi nghiên cứu; nếu kết qủa x > 80% thì kết luận: MH không có ý nghĩa bởi các biến có sự tương quan lớn.
Theo hình 5.1.2, nhận định chung đó là các nhân tố đề có mối tương quan thấp, các biến có tương quan cùng chiều với ROA là CA - tỷ lệ VCSH trên TTS, LDR - tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, NIM - tỷ lệ lãi thuần, DIA - thu nhập ngoài lãi thuần và SIZE - tổng tài sản. Trong số đó, biến NIM có tương quan khá cao 71.56%. Ngoài ra, hệ số tương quan nghịch cao nhất là OEAR là -50.51%, điều này là đúng vì nếu chi phí hoạt động càng tăng thì tỷ suất sinh lời trên TTS càng giảm. Tuy vậy, MH nghiên cứu vẫn phù hợp để chạy vì các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 80%. Điều này chứng minh rằng, khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong MH là tương đối thấp và phù hợp để chạy các MH
5.2Kết quả nghiên cứu và kiểm định mô hình hồi qui
Tác giả sẽ lựa chọn MH phù hợp với bộ dữ liệu, Mô hình OLS xem xét các 52
các NH là đồng nhất, điều này chưa phản ánh được thực trạng vì sự thật là mỗi NH là một thực thể riêng khác nhau, có những tính chất riêng và hoàn toàn khác nhau và điều đó sẽ có ảnh hưởng rất lớn đến KNSL của các NHTM như danh tiếng của mỗi NH. Vì vậy, tác giả sử dụng mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effect Model - FEM) hoặc mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Radom Effect Model - REM) giúp hạn chế nhược điểm của OLS trong việc ước lượng bị sai lệch khi không kiểm soát được các tác động riêng biệt.
Y tường của mô hình FEM là sử dụng các biến giả để kiểm soát những đặc điểm riêng không thay đổi theo thời gian. Trong khi mô hình REM hạn chế được việc thêm các biến giả vào mô hình làm giảm bậc tự do trong mô hình mà thêm thành phần sai số riêng không thay đổi theo thời gian và không quan sát được cho mỗi ngân hàng. Vậy mô hình nào tốt hơn còn tùy thuộc vào các tác động riêng biệt này với các biến hồi quy độc lập X trong mô hình, cụ thể là nếu các tác động riêng biệt này có sự tương quan với các biến độc lập thì phương pháp được chọn là FEM, ngược lại nếu không có sự tương quan với biến độc lập thì MH phù hợp hơn là REM
Để lựa chọn mô hình nào phù hợp nhất trong 3 mô hình nêu trên chúng ta phải tiến hành các kiểm định:
1. OLS và FEM: kiểm định Likelihood với cặp giả thiết:
Ho: Mô hình OLS phù hợp (Điều kiện: pvalue ≥ a)
H1: Mô hình FEM phù hợp. (Điều kiện: pvalue < à)
Với mức ý nghĩa 5%, ta có kết quả như sau:
I InSize I .8033362 .2286933 .5746429 .1645201 CA 5.767704 4.398324 1.36938 .5277782 LDR I .0444421 .1467245 -.1022824 .1085757 NIM I 29.12759 32.08328 -2.955695 2.1193 DIA I 38.69035 47.03874 -8.348388 1.872703 LPCLR I 18.8813 22.12729 -3.245987 .9996689 OEAR I 9.349357 10.49981 -1.150458 MSG I .0091253 -.0177275 .0268528 .0087161 GDP I .0282602 -.0082888 .0365489 .0099424 CPI I 5.083867 -7.868353 12.95222 3.415924
b = consistent under Ho and Ha; : obtained from Xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; : obtained from Xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
Chi2(10) = (b-B),[(V_b-V_ .B)^(-1)J(b-B) = 99.13
Prob>chi2 = 0■0000 (V_b-V_B is not positive definite)
Fixed—effectS (within) regression Numbe r Obs = 120