Trong giai đoạn 2005-2013, ROA bình quân của các Ngân hàng TMNN có xu hướng tăng trái ngược với các Ngân hàng TMCP và Ngân hàng NNg &LD. Nhìn chung tổng tài sản của hệ thống Ngân hàng tăng do các Ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay. Thế nhưng, trong năm 2012, ROA lại giảm. Nguyên nhân chính là do hoạt động cho vay của các Ngân hàng trong giai đoạn này bị hạn chế, tốc độ tăng trưởng cho vay thấp. Điều này còn thể hiện rằng, các Ngân hàng đã không sử dụng tốt đồng vốn huy động vào các hoạt động đầu tư có khả năng sinh lời cao, hơn nữa chi phí hoạt động tại các Ngân hàng trong giai đoạn 2007-2013 cũng khá cao (Thân Thị Thu Thuỷ – 2014) 4.1.9 Tăng trưởng GDP 0,00% 5,00% 10,00% 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Tăng trưởng GDP Tăng trưởng GDP Hình 4.9: Tăng trưởng GDP
(Nguồn: Báo cáo thường niên của Ngân hàng Nhà nước các năm từ 2005-2013)
Hoạt động của Ngân hàng thương mại Hoạt động của các Ngân hàng thương mại bị ảnh hưởng nhiều bởi môi trường vĩ mô và cách NHNN điều hành các chính sách tiền tệ. Thực tế cho thấy, những thay đổi nổi bật của tăng trưởng GDP chỉ xuất hiện trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2013. Năm 2008, kinh tế thế giới trải qua cuộc khủng hoảng tài chính tồi tệ nhất kể từ cuộc đại suy thoái năm 1929. Nền kinh
tế Việt Nam cũng bị ảnh hưởng nặng nề bởi cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu, với tăng trưởng GDP chậm lại chỉ còn 5,66% năm 2008. Mặc dù giảm thêm xuống mức 5,40% vào năm 2009, nền kinh tế Việt Nam vẫn là nền kinh tế phục hồi tốt nhất trong khu vực. Nền kinh tế Việt Nam đã mạnh lên và tiếp tục tạo ấn tượng so với các nước châu Á trong năm 2010, với tỷ lệ tăng trưởng GDP đạt 6,42% so với cùng kỳ năm trước. Tuy nhiên, nền kinh tế sau đó đã tăng trưởng chậm lại ở mức 6,24% năm 2011 và 5,25% năm 2012, đánh dấu tỷ lệ tăng trưởng thấp nhấp kể từ năm 1999. GDP của Việt Nam trong năm tài chính 2013 có tiến triển hơn nhưng không đáng kể với mức là 5,4%
4.2 Phân tích thống kê mô tả
Bảng 4.1: Bảng thống kê mô tả Biến số N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ Lệch Biến số N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ Lệch chuẩn Độ lệch (Skew) Độ tù (Kurtosis) ROA 277 -0.007 0.06 0.0124 0.0079 2.119 11.858 ROE 277 -0.133 0.306 0.104 0.061 0.504 3.837 SDROA 277 0 0.245 0.1068 0.033 0.469 5.095 SDROE 277 0 0.4939 0.3216 0.533 -1.012 7.964 SIZE 277 6,437 576,368 113,596 138,653 1.935 2.956 LTA 277 0.001 0.050 0.003 0.0038 6.278 75.651 ETA 277 0.00029 0.0089 0.0015 0.0012 2.737 12.929 CIR 277 -0.0091 0.0665 -0.0007 0.007 3.251 28.838 NIM 277 -0.0047 0.0908 0.0302 0.0145 1.117 5.688 NON INTEREST INCOME 277 -131,909.8 8,287,486 494,297.9 1,099,450 4.471 27.707
Bảng thống kê mô tả 10 biến số với các tham số như giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ lệch chuẩn, độ lệch của phân phối, độ tù của phân phối và giá trị trung bình của biến số.
• Biến Size: Đo lường quy mô tài sản của từng Ngân hàng, mỗi Ngân hàng có tổng tài sản trung bình đạt 113,596 tỷ, trong đó Ngân hàng có tài sản nhỏ nhất chỉ có giá trị 6,437 tỷ và Ngân hàng có giá trị tổng tài sản lớn nhất đạt 576,368 tỷ. Độ lệch chuẩn của từng Ngân hàng về quy mô tài sản là 138,653 tỷ. Biến số này có độ lệch (Skew) dương hay nói cách khác phân phối bị lệch phải (mode<median<mean). Có thể kết luận rằng phần lớn Ngân hàng có tổng tài sản nhỏ hơn giá trị trung bình (113,596 tỷ)và có một số ít Ngân hàng có giá trị tổng tài sản rất lớn làm cho phân phối bị lệch trái.Độ tù (Kurtosis) của biến số gần xấp xỉ bằng 3 và đạt yêu cầu của thống kê.
• Biến ROA: Là chỉ số lợi nhuận cho biết lợi nhuận ròng công ty đạt được từ một đồng đầu tư vào tổng tài sản bình quân. Giá trị nhỏ nhất của chỉ số này là - 0.7% và giá trị lớn nhất là 6%. Giá trị trung bình của hệ số này là 1,24%. Theo lý thuyết kinh tế, chỉ số ROA là chỉ số tổng hợp và quan trọng nhất để đánh giá hiệu quả hoạt động của một doanh nghiệp hay một ngành sản xuất. Chỉ số ROA càng cao cho thấy hiệu quả của họat động càng lớn. Giá trị nhỏ nhất của ROA mang dấu âm, chứng tỏ trong thời kì nghiên cứu, có nhiều Ngân hàng mới thành lập nên chưa có sự tăng trưởng hoặc kinh doanh không hiệu quả và bị thua lỗ. Kurtosis >0, vậy phân bố là nhọn so với phân phối chuẩn.
• Biến ROE: là chỉ số lợi nhuận được tính bằng cách lấy lợi nhuận ròng chia cho bình quân vốn chủ sở hữu. Giá trị nhỏ nhất của ROE là -13.3% và lớn nhất là 30.6%. Do sự chênh lệch khá lớn giữa hai giá trị này dẫn đến giá trị trung bình chỉđạt ở con số 10.4%. Nguyên nhân chính dẫn đến chỉ số ROE thấp là do cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008. Điều này làm giảm khả năng cạnh tranh của các Ngân hàng thương mại.
• Biến LTA: Tỷ lệ cho vay chia tổng tài sản. Nhìn chung, tỷ lệ này tại các Ngân hàng khá thấp. Với giá trị nhỏ nhất là 0.1% và giá trị lớn nhất là 0.05%. Trung bình, các Ngân hàng chỉ sử dụng 3% tổng số tài sản cho hoạt động tín dụng.
• Hệ số ETA: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu chia tổng tài sản. Trung bình một Ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu bằng 0.15% so với tổng tài sản. Độ lệch Skew>0 cho thấy nhiều Ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản nhỏ hơn 0.15%.
• Hệ số CIR: Tỷ suất chi phí trên thu nhập. Chỉ số này đạt trung bình 0.07%, giá trị lớn nhất 6.65% và giá trị nhỏ nhất -0.91%. Độ lệch của phân phối>0 nên phân phối bị lệch phải. Hệ số này phản ánh khả năng điều chỉnh mối quan hệ giữa tỷ lệ đầu ra đầu vào đểđạt được mức hiệu quả. Bởi vậy, tỷ lệ này càng nhỏ sẽ cho chỉ số hiệu quả cao hơn.
• NIM: Tỷ lệ lãi cận biên của Ngân hàng. Giá trị trung bình của một Ngân hàng đạt 3.02%.Cụ thể hơn, trung bình một Ngân hàng kiếm lời từ một đồng huy động và cho vay là 3.02%. Giá trị nhỏ nhất của một Ngân hàng trong mẫu là - 0.4% và cao nhất là 9.08%. Cũng như các biến số khác, độ lệch của biến số lớn hơn không (1.117) vì vậy đa số các Ngân hàng trong mẫu có giá trị NIM nhỏ hơn 3.02%. Điều đó cho thấy phần lớn hiệu quả hoạt động tín dụng của các Ngân hàng là không tốt.
• Biến NON INTEREST INCOME:Thu nhập phi truyền thống. Chỉ số này đạt giá trị lớn nhất là 8,287,486 tỷ. Trong khi giá trị nhỏ nhất là -131,909.8 tỷ. Mức chênh lệch giữa hai giá trị này khá lớn dẫn tới giá trị trung bình chỉ đạt ở con số 494,297.9 tỷ đồng.
4.3 Phân tích tương quan
Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình
LNSIZE NIM LTA ETA CIR GDP LNNON
LNSIZE 1.0000 NIM -0.2677 1.0000 LTA 0.3120 -0.0246 1.0000 ETA -0.5679 0.4643 -0.1149 1.0000 CIR 0.0538 -0.1652 -.0012 -0.0723 1.0000 GDP -0.4031 0.0002 -0.2796 0.1030 -0.1010 1.0000 LNNON -0.8710 -0.3529 0.3465 -0.5292 0.0069 -0.3411 1.0000
Nguồn: Kết quả hồi quy với Stata
Bảng trên cho thấy ma trận tương quan giữa các biến độc lập được sử dụng trong mô hình. Hệ số tương quan giữa các biến độc lập tương đối thấp và nhỏ hơn 0.8, chứng tỏ chúng không tương quan chặt chẽ và không mang ý nghĩa thay thế
cho nhau, tức dữ liệu thu thập được có độ an toàn, tin cậy, có thể tiến hành hồi quy và thảo luận kết quả.
4.4 Kết quả ước lượng ảnh hưởng của thu nhập phi truyền thống đến khả năng sinh lời của Ngân hàng.
4.4.1 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là ROA.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là ROA Phương pháp hồi quy Phương pháp hồi quy
Pooling OLS REM FEM
Constant 0.0005 -0.0039 0.0085 t-statistic 0.07 0.47 0.9 p-value 0.948 0.637 0.001 SIZE -0.0019 -0.0019 0.0019 t-statistic -4.04 -3.72 -3.55 p-value 0.000 0.000 0.000 NIM 0.3335 0.2811 0.2358 t-statistic 10.08 8.57 7.04 p-value 0.000 0.000 0.000 LTA -0.0415 0.0899 0.0792 t-statistic -0.28 0.6 0.52 p-value 0.776 0.547 0.005 ETA 2.3454 2.2961 2.2935 t-statistic 4.71 4.8 4.91 p-value 0.000 0.000 0.000 CIR 0.2455 0.4830 -0.7069 t-statistic 4.9 8.06 10.06 p-value 0.0000 0.000 0.000 GDP 9.3427 10.1606 9.8303 t-statistic 2.9 3.33 3.09 p-value 0.004 0.001 0.002 LNNON 0.0022 0.0019 0.0017
Phương pháp hồi quy
Pooling OLS REM FEM
t-statistic 6.73 6.07 5.32
p-value 0.000 0.000 0.000
R2 Adj 0.4703 0.4220 0.3041
Prob 0.0000 0.0000 0.000
LM test Chi2=21.95 p-value = 0.0000
Hausman Test Chi2=222.38 p-value 0.0000
Kết quả kiểm định LM lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp giữa Pooling OLS và Random effects đưa ra giá trị p-value bằng 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Vì vậy mô hình phù hợp hơn để thực hiện nghiên cứu là mô hình Random effects.
Kết quả kiểm định Hausman cho thấy giá trị Prob>chi2 = 0.0000 và nhỏ hơn nhiều lần so với giá trị 0.05 nên bác bỏ H0. Do đó chọn mô hình FE sẽ tốt hơn là lựa chọn mô hình RE.
Kết hợp cả 2 lập luận trên, mô hình hồi quy phù hợp nhất là mô hình Fixed effects.
Về độ phù hợp của mô hình, giá trị Prob của thống kê F (F-Statistic) = 0.0000<0.05. Vì vậy mô hình có ý nghĩa thống kê.
Hệ số VIF = 2.29< 10, chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả hồi quy.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi. Giả thuyết H0 của kiểm định Wald: Phương sai sai số không đổi. Giá trị Prob>chi2 = 0.5412 lớn hơn 0.05 nên chấp nhận H0. Mô hình không gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.4: Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (40) =12514.43
Kiểm định tự tương quan của phần dư: Giả thuyết Ho của kiểm định Wooldrdge: không xuất hiện tự tương quan bậc nhất của sai số trong mô hình. Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Prob>F = 0.06832 lớn hơn 0.05 nên chấp nhận H0 vì vậy mô hình không gặp hiện tượng tự tương quan của sai số.
Bảng 4.5: Kiểm định tự tương quan của phần dư
Kết quả mô hình hồi quy cho thấy có 7 biến tác động đến độ lệch chuẩn của lợi nhuận ròng trên tài sản bình quân: quy mô Ngân hàng (Size), tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), dư nợ cho vay trên tổng tài sản (LTA), vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập (CIR), tăng trưởng kinh tế (GDP), thu nhập ngoài lãi (NON). Mô hình hồi quy viết lại
ROA= 0.0017*NON + 0.0019*SIZE + 0.2358*NIM +2.2935*ETA + 0.0792*LTA - 0.7069*CIR + 9.8303*GDP
4.4.2 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là ROE.
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là ROE Phương pháp hồi quy Phương pháp hồi quy
Pooling OLS REM FEM
Constant -0.1248 -0.1165 -0.0247 t-statistic -2.21 -1.76 -0.28 p-value 0.028 0.078 0.776 SIZE -0.0006 0.0018 0.0002 t-statistic -0.15 0.43 -0.03 p-value 0.879 0.664 0.974 NIM 2.1303 1.6416 1.0614 t-statistic 8.08 6.02 3.45 p-value 0.000 0.000 0.001
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 36) = 3.534
Phương pháp hồi quy
Pooling OLS REM FEM
LTA -0.6739 0.3403 1.4487 t-statistic -0.58 0.28 1.03 p-value 0.563 0.783 0.304 ETA -24.3504 -20.2789 -17.2688 t-statistic -6.13 -5.04 -4.02 p-value 0.000 0.000 0.000 CIR 0.3534 -0.3453 -1.1138 t-statistic 0.89 -0.72 -1.82 p-value 0.377 0.473 0.071 GDP 107.7699 102.9646 79.3197 t-statistic 4.19 4.05 2.71 p-value 0.000 0.000 0.007 LN NON 0.0123 0.0087 0.0059 t-statistic 4.62 3.28 2.06 p-value 0.000 0.001 0.041 R2 Adj 0.4104 0.4149 0.3385 Prob 0.0000 0.0000 0.0000
LM test Chi2=19.22 p-value 0.0000
Hausman Test Chi2=22.14 p-value 0.0005
Kết quả kiểm định LM lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp giữa Pooling OLS và Random effects đưa ra giá trị p-value bằng 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Vì vậy mô hình phù hợp hơn để thực hiện nghiên cứu là mô hình Random effects.
Kiểm định Hausman lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp giữa Fixed effects và Random effects đưa ra giá trị Prob>chi2 = 0.0005 nên bác bỏ H0. Do đó chọn mô hình FE sẽ tốt hơn mô hình RE.
Kết hợp cả 2 lập luận trên, mô hình hồi quy phù hợp nhất là mô hình Fixed effects.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi. Giả thuyết H0 của kiểm định Wald: Phương sai sai số không đổi. Giá trị Prob>chi2 = 0.000 nhỏhơn 0.05 nên bác bỏ H0. Mô hìnhgặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.7: Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định tự tương quan của phần dư: Giả thuyết Ho của kiểm định Wooldrdge: không xuất hiện tự tương quan bậc nhất của sai số trong mô hình. Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Prob>F = 0.0016 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ H0 vì vậy mô hình gặp hiện tượng tự tương quan của sai số.
Bảng 4.8: Kiểm định tự tương quan của phần dư
Do mô hình có phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan của phần dư và như vậy việc sử dụng kết quả của mô hình RE sẽ không còn phù hợp. Để khắc phục hai vấn đề trên, nghiên cứu đề xuất mô hìnhFGLS (feasible generalized least squares – Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát hiệu quả) để xử lý cùng lúc hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan của phần dư (Green, 2012).
Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát hiệu quả - FGLS Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (40) =36795.99
Prob>chi2 = 0.0000
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 36) = 11.721 Prob > F = 0.0016
Bảng 4.9: Mô hình hồi quy FGLS Estimated covariances = 40 Estimated covariances = 40 Estimated autocorrelations = 0 Estimated coefficients = 8 Number of obs = 246 Number of groups = 40 Wald chi2(6) = 330.59 Prob > chi2 = 0.0000 ROE Coef. Std.
Err. z P>z [95% Conf. Interval]
LNSize 0.0037 0.0024 -1.52 0.004 -0.0084 0.0011 NIM 2.1339 0.1581 13.49 0.000 1.8239 2.4438 LTA 0.2036 0.7095 -0.29 0.000 -1.5942 1.1871 ETA -28.5863 2.9949 -9.55 0.000 -34.4562 -22.7165 CIR -0.1781 0.3277 0.54 0.007 -0.4642 0.8205 GDP 87.3242 15.9967 5.46 0.000 55.9712 118.6771 LNNON 0.0103 0.0017 6.21 0.000 0.0070 0.0135 _cons -0.0362 0.0363 -1 0.318 -0.1074 0.0349
Mô hình trên đã mô tả kết quả hồi quy theo mô hình bình phương tối thiểu tổng quát. Kiểm định Wald cho kết quả Prob>chi = 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên mô hình có ý nghĩa về mặt tổng thể.
Kết quả mô hình hồi quy cho thấy có 7 biến tác động đến độ lệch chuẩn của lợi nhuận ròng trên tài sản bình quân: quy mô Ngân hàng (Size), tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), dư nợ cho vay trên tổng tài sản (LTA), vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập (CIR), tăng trưởng kinh tế (GDP), thu nhập ngoài lãi (NON). Mô hình hồi quy viết lại
Mô hình hồi quy viết lại:
ROE= 0.0103*NON + 0.0037*SIZE + 2.1339 *NIM -28.5863*ETA + 0.2036*LTA - 0.1781*CIR + 87.3242*GDP
4.4.3 Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của Ngân hàng:
• Thu nhập ngoài lãi (NON-INTEREST INCOME): Kết quả hồi quy, khả năng sinh lời của Ngân hàng có tương quan thuận với yếu tố thu nhập ngoài lãi. Khi thu nhập ngoài lãi tăng 1% thì ROA tăng 0.17% và ROE tăng 1.03%. Điều này thể hiện thu nhập ngoài lãi tăng đồng nghĩa với hoạt động đa dạng hóa phát triển, Ngân hàng
sẽ có thêm nguồn thu (chấp nhận giả thuyết H1). Kết quả này hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu tác giả Lepetit (2008) và tác giả Lanskroner và cộng sự (2005).
• Quy mô Ngân hàng (SIZE): Biến Size được lấy logarit của tổng tài sản của Ngân hàng. Kết quả hồi quy cho thấy thấy quy mô Ngân hàng có tác động cùng