Để phân tích mô hình nghiên cứu trên, đề tài chọn mô hình hồi quy bội sẽ cho cái nhìn khái quát hơn và giải thích chính xác về mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các NHTM. Một nguyên nhân nữa là trong thực tế, một vấn đề nào đó ít khi chỉ chịu một ảnh hưởng duy nhất mà thông thường nó bị ảnh hưởng bởi rất nhiều tác nhân bên ngoài, đôi khi các tác nhân cho một vấn đề nào đó lại có sự liên hệ, chúng tương tác giữa các biến độc lập làm cho sự liên kết trở nên phức tạp.
Do đó, việc chọn mô hình hồi quy bội là cần thiết và sau đó đi kiểm định mô hình từ đó sẽ đánh giá được cấu trúc vốn của các NHTM.
Như vậy, dựa trên những giả thuyết và dấu kỳ vọng ban đầu, tác giả có mô hình đề xuất nghiên cứu cấu trúc vốn được lựa chọn sau cùng (phù hợp với những điều kiện kinh tế của thị trường và ngành ngân hàng Việt Nam) như sau
Sơ đồ 3.1: Mô hình đề xuất nghiên cứu cấu trúc vốn tại Việt Nam 3.4.5 Các thủ tục kiểm định
Đề tài sẽ chọn mức ý nghĩa 5% (nói cách khác là độ tin cậy 95%) khi đi kiểm định. Vì mức ý nghĩa đó sẽ cho tác giả kết quả tương đối chính xác cũng như mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến cấu trúc vốn
Thủ tục kiểm định của nhóm gồm:
Kiểm định tính dừng
Kiểm định Wald
Kiểm định tham số beta
Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định phương sai có thay đổi
Lạm phát Lợi nhuận Tỷ suất sinh lời
ROE
Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội
Quy mô
Rủi ro kinh doanh Cấu trúc vốn ngân hàng
thương mại Tăng trưởng Đồng biến H2 (+) Nghịch biến H1 (–) Đồng biến H3 (+) Đồng biến H4 (+) Đồng biến H6 (+) Nghịch biến H7 (–) Nghịch biến H5 (–)
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 PHÂN TÍCH MA TRẬN TƯƠNG QUAN
Phân tích độ tương quan là để đo lường mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Nếu giữa các biến độc lập trong mô hình, không có cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0,8 là chấp nhận được và ngược lại xem như mô hình bị hiện tượng đa cộng tuyến – nghĩa là các khái niệm nghiên cứu trùng lắp với nhau và có thể chúng đang đo lường cùng một chỉ tiêu (Hoàng Thị Phương Thảo và cộng sự, 2010).
BẢNG 4.1: MMAATTRRẬẬNNTTƯƯƠƠNNGGQQUUAANN
LEV PROF ROE SIZE RISK GROW GDP INF
LEV 1 PROF 0.473201 1 ROE 0.322478 0.789536 1 SIZE 0.762046 0.791829 0.457757 1 RISK -0.08479 -0.07036 0.018362 -0.1258 1 GROW 0.161958 0.069805 0.238952 -0.01295 -0.09277 1 GDP 0.178104 -0.05558 -0.10507 0.131243 -0.02219 0.016925 1 INF -0.13868 0.150506 0.439316 -0.13694 -0.01388 0.226796 -0.344746 1
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews.
Từ bảng ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình, tác giả nhận thấy rằng không có hiện tượng tương quan trầm trọng giữa các cặp biến độc lập. Quả thực, tất cả các hệ số tương quan tuyệt đối giữa các biến độc lập dao động từ 0.01295 đến 0.791829 (Giá trị tương quan lớn nhất là giữa 2 biến SIZE và PROF: rSIZE và PROF= 0.791829), nghĩa là không vượt quá hệ số điều kiện 0.8. Điều này cho thấy các biến trong mô hình là phù hợp.
Đối với biến phụ thuộc, tác giả nhận thấy các biến SIZE (0.762046) và PROF
(0.473201) có tương quan khá cao với biến LEV. Biến ROE (0.322478) có mức tương quan vừa phải, và 4 biến còn lại là RISK (0.08479), GROW (0.161958), GDP (0.178104)
và INF (0.13868) có mức tương quan thấp với biến Đòn bẩy tài chính (LEV).
Như vậy, các biến tồn tại trong mô hình là tương đối phù hợp. Tiếp theo phần phân tích ma trận tương quan, tác giả sẽ tiến hành ước lượng mô hình hồi quy các nhân tố
tác động đến cấu trúc vốn của các NHTM Việt Nam. Bước đầu tiên, tác giả sẽ phân tích hồi quy các nhân tố nội tại
4.2 PHÂN TÍCH HỒI QUY CÁC NHÂN TỐ NỘI TẠI
Bảng 4.2: Kết quả hồi quy các nhân tố nội tại theo phương pháp Least Squares
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews.
Từ bảng trên, tác giả nhận thấy rằng mô hình với 5 biến độc lập nội tại là PROF, ROE, SIZE, RISK và GROW tác động đến biến phụ thuộc là LEV. Qua đó, có hệ số xác định R2 hiệu chỉnh cho thấy độ tương thích của mô hình là 68,61%. Hay nói cách khác, khoảng 68,61% sự biến thiên của biến phụ thuộc Đòn bẩy tài chính (LEV) được giải thích bởi năm biến độc lập trong mô hình. Hơn nữa, chỉ số kiểm nghiệm F là 60.87924 với mức ý nghĩa thống kê rất nhỏ (0.000000) cho thấy mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập.
Ngoài ra, các biến độc lập là PROF, ROE, SIZE, và GROW có giá trị T tuyệt đối > 2 và mức ý nghĩa đều nhỏ hơn = 0.01. Điều này chứng tỏ rằng cả bốn biến này đều có tác động đến biến Đòn bẩy tài chính với mức ý nghĩa 1%. Trong đó, PROF là tương quan nghịch với LEV. Trái ngược lại, ROE, GROW và SIZE có tương quan thuận với LEV. Riêng đối với biến GROW, ta chỉ đạt được mức ý nghĩa thống kê là 63.12%, nên tác giả vẫn chưa thể khẳng định biến này thực sự có hay không có ảnh hưởng lên biến LEV.
Tuy nhiên, đối với các mô hình hồi quy tuyến tính mà dữ liệu bảng thì để tăng sự phù hợp của mô hình và đánh giá được tác động chéo của các biến thời gian và ngân hàng thì cần sử dụng phân tích hồi quy với hiệu ứng cố định hay với tác động ngẫu nhiên, và điều này đã được chứng minh trong nghiên cứu Rient Group và Florian Heider (2009), và được áp dụng trong nghiên cứu Ebu Caglayan (2010). Vì vậy, cần tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính với các hiệu ứng cố định và tác động ngẫu nhiên để đánh giá và lựa chọn mô hình phù hợp nhất.
4.2.1 Hồi quy Đòn bẩy tài chính với tác động cố định (Fixed effect)
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy Đòn bẩy tài chính với tác động cố định (Fixed effect)
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews.
Từ bảng trên, tác giả thấy hệ số xác định R2 hiệu chỉnh cho thấy độ tương thích của mô hình là 86.62%. Hơn nữa, chỉ số kiểm nghiệm F là 33.85126 với mức ý nghĩa thống kê rất nhỏ (0.000000) cho thấy mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp.
Tiếp theo, tác giả đi thực hiện kiểm định wald xem các biến độc lập trên có cần thiết cho mô hình không ?
Đặt cặp giả thuyết
H0 : các biến độc lập có ràng buộc α = 5%
H1 : các biến độc lập cần thiết cho mô hình
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews.
Tác giả thấy p-value < 0.05 => Bác bỏ giả thiết H0
Các biến cần thiết được đưa vào mô hình.
Cuối cùng, tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến mô hình trên thì nhận thấy ma trận hệ số tương quan ở trên không có cặp biến nào có hệ kết quả lớn hơn 0,8, nên có thể khẳng định rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
4.2.2 Hồi quy Đòn bẩy tài chính với tác động ngẫu nhiên (Random effect) Bảng 4.5: Kết quả hồi quy Đòn bẩy tài chính với tác động ngẫu nhiên (Random
effect)
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews.
Tương tự như tác động cố định, thì ta có hệ số xác định R2 hiệu chỉnh cho thấy độ tương thích của mô hình là 57.42%. Hơn nữa, chỉ số kiểm nghiệm F là 37.95483 với mức ý nghĩa thống kê rất nhỏ (0.000000) cho thấy mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp.
Tiếp theo, tác giả đi thực hiện kiểm định wald xem các biến độc lập trên có cần thiết cho mô hình không ?
Đặt cặp giả thuyết
H0 : các biến độc lập có ràng buộc α = 5%
H1 : các biến độc lập cần thiết cho mô hình
Bảng 4.6: Kiểm định Wald
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews.
Tác giả thấy p-value < 0.05 => Bác bỏ giả thiết H0
Các biến cần thiết được đưa vào mô hình.
Cuối cùng, tác giả đi thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến mô hình trên thì nhận thấy ma trận hệ số tương quan ở trên không có cặp biến nào có hệ kết quả lớn hơn 0,8, nên có thể khẳng định rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Để chọn mô hình hồi quy giữa mô hình Random effect và Fixed effect tác giả sử dụng kiểm định Hausman
Từ kết quả kiểm định, ta thấy giá trị Prob > chi2 < 0,01 nên quyết định sử dụng mô hình với hiệu ứng cố định. Vậy hồi quy với mô hình Fixed effect sẽ mang lại kết quả tốt nhất.
4.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY CÁC NHÂN TỐ NỘI TẠI VÀ HAI NHÂN TỐ BỔ SUNG
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy các nhân tố nội tại và hai nhân tố bổ sung theo phương pháp Least Squares
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews.
Với kết quả này, ta thấy độ tương thích của mô hình (R2 hiệu chỉnh = 98.62%)
không khác biệt mấy so với mô hình ước lượng các nhân tố nội tại ban đầu (70.40%). Chỉ kiểm nghiệm F là 1404.244 với mức ý nghĩa thống kê cũng rất nhỏ (0.000000).
Ngoài ra, nhìn vào bảng so sánh hai mô hình LEV1 và LEV2, ta thấy giá trị Durbin-Watson trong mô hình LEV2 (1.271966) lớn hơn 0.2806 so với mô hình LEV1
(0.991366). Nhưng một vấn đề phát sinh ở mô hình LEV2 là cả bốn biến GROW, RISK, GDP và INF đều có giá trị T tuyệt đối < 2 và các mức ý nghĩa cũng vượt qua ngưỡng = 0.05.
Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định wald xem các biến độc lập trên có cần thiết cho mô hình không ?
H0 : các biến độc lập có ràng buộc α = 5%
H1 : các biến độc lập cần thiết cho mô hình
Bảng 4.9: Kiểm định Wald
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews.
Tác giả thấy p-value < 0.05 => Bác bỏ giả thiết H0
Các biến cần thiết được đưa vào mô hình.
Cuối cùng, tương tự ở kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến mô hình trên thì nhận thấy ma trận hệ số tương quan ở trên không có cặp biến nào có hệ kết quả lớn hơn 0,8, nên có thể khẳng định rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
5.1 KẾT LUẬN VỀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN CẤU TRÚC VỐN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
5.2 MỐT SỐ KIẾN NGHỊ VỀ CẤU TRÚC VỐN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM HIỆN NAY
PHỤ LỤC
[1] Bảng số liệu của các NHTM về khả năng an toàn vốn theo mô hình CAMEL
2011 2012 2013 2014 2015 2016 VCSH bình quân (tr.đồng) 8.386.391 9.672.826 10.515.783 10.776.652 12.188.174 12.956.522 Tổng TS bình quân (tr.đồng) 122.835.957 130.032.435 144.619.174 166.924.696 195.168.913 230.754.348 Tăng trưởng VCSH 18,86% 15,34% 8,71% 2,48% 13,1% 6,3% Tăng trưởng tổng TS 20,31% 5,85% 11,21% 15,42% 16,92% 18,23% Tỷ lệ VCSH / Tổng TS 6,83% 7,44% 7,27% 6,46% 6,24% 5,61%
Nguồn: ngân hàng nhà nước
Đơn vị: %
2011 2012 2013 2014 2015 2016 Tỷ lệ nợ xấu 2,86 4,2 3,6 3,7 2,9 2,46
Nguồn: ngân hàng nhà nước
[3] Bảng số liệu của các NHTM về khả năng sinh lời theo mô hình CAMEL
Đơn vị: %
2011 2012 2013 2014 2015 2016 ROA 1,02 0,79 0,67 0,84 0,76 0,82 ROE 10,4 10,34 9,03 9,28 8,42 8,87
Nguồn: ngân hàng nhà nước
[4] Bảng số liệu của các NHTM về lợi nhuận sau thuế theo mô hình CAMEL
Đơn vị tính: triệu đồng
2011 2012 2013 2014 2015 2016 EAT bình quân 1.491.435 1.186.304 1.101.783 1.198.261 1.250.043 1.602.696
[5] Bảng số liệu của các NHTM về khả năng thanh khoản theo mô hình CAMEL 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Tỉ lệ cho vay / huy
động 94,73% 95% 82,4% 83% 85,7% 86,8%
CAR 11,62% 13,75% 13,25% 12,75% 13% 12,84% Cho vay (nghìn tỷ) 2.316,5 2.885,3 3.077,3 3.700,1 4367,4 5.206,6
Huy động (nghìn tỷ) 2.445,4 3.037,1 3.734,6 4.458 5096,1 5.998,4
Nguồn: ngân hàng nhà nước
[6] Bảng số liệu về đòn bẩy tài chính từ năm 2011 đến năm 2016
Đơn vị: %
2011 2012 2013 2014 2015 2016 LEV 0,8909 0,8861 0,8955 0,9053 0,906 0,9137
Nguồn: ngân hàng nhà nước
[7] Bảng số liệu về GDP và lạm phát từ năm 2011 đến năm 2016
2011 2012 2013 2014 2015 2016 Lạm phát (%) 18,1 6,81 6,04 1,84 0,6 4,74%
Tăng trưởng GDP (%) 5,89 5,25 5,42 5,98 6,68 6,21%
GDP BQ đầu người
(nghìn đồng) 27.000 36.556 39.825 43.402 45.717 48.600
Nguồn: ngân hàng nhà nước
DANH SÁCH CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI DO NHÀ NƯỚC NĂM GIỮ TRÊN 50% VỐN ĐIỀU LỆ
Đơn vị tính: tỷ đồng
TT TÊN NGÂN HÀNG ĐỊA CHỈ
SỐ GIẤY PHÉP NGÀY CẤP VỐN ĐIỀU LỆ SỐ CN & SGD 1
Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam
(Vietnam Bank for Agriculture and Rural Development - Agribank) Số 02 Láng Hạ, Thành Công, quận Ba Đình, Hà Nội 280/QĐ-NH5 ngày 15/01/1996 29.126 942 2 Ngân hàng TNHH MTV Dầu khí toàn cầu (GP Bank) (Global Petro Sole Member Limited Commercial Bank)
Capital Tower, số 109 Trần Hưng Đạo, phường Cửa Nam, quận Hoàn Kiếm, Hà Nội 1304/QĐ- NHNN ngày 7/7/2015 3.018 13 3 Ngân hàng TNHH MTV Đại Dương
(Ocean Commercial One Member Limited Liability Bank) 199 Nguyễn Lương Bằng, TP Hải Dương, tỉnh Hải Dương 663/QĐ- NHNN ngày 6/5/2015 4.000 21 4 Ngân hàng TNHH MTV Xây dựng (Construction Commercial One Member Limited Liability Bank) 145-147-149 đường Hùng Vương, phường 2 thị xã Tâm An, tỉnh Long An 250/QĐ- NHNN ngày 5/3/2015 3.000 16
DANH SÁCH CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN TRONG NƯỚC Đơn vị tính: tỷ đồng TT TÊN NGÂN HÀNG TMCP ĐỊA CHỈ SỐ GIẤY PHÉP NGÀY CẤP VỐN ĐIỀU LỆ SỐ CN & SGD 1 Á Châu
(Asia Commercial Joint Stock Bank - ACB)
442 Nguyễn Thị Minh Khai, Quận 3, TP. Hồ Chí Minh 0032/NHGP ngày 24/4/1993 9.377 81 2 An Bình
(An Binh Commercial Joint Stock Bank - ABB)
170 Hai Bà Trưng, phường Đa Kao, Quận 1, TP. Hồ Chí Minh 0031/NH-GP ngày 15/4/1993 77/QĐ-NH5 ngày 15/4/1993 5.319 30 3
Bảo Việt (Baoviet bank) Bao Viet Joint Stock commercial Bank
Tầng 1 và Tầng 5, Tòa nhà
CornerStone, số 16 Phan Chu Trinh, quận Hoàn Kiếm, Hà Nội 328/GP- NHNN ngày 11/12/2008 3.150 12 4 Bản Việt
(trước đây là Gia Định) (Viet Capital Commercial Joint Stock Bank - Viet Capital Bank)
Toà Nhà số 112-114- 116-118 đường Hai Bà Trưng, phường Đa Kao, Quận 1, TP. Hồ Chí Minh 0025/ NHGP ngày 22/8/1992 3.000 27 5 Bắc Á
(BAC A Commercial Joint Stock Bank - Bac A Bank)
117 Quang Trung, TP. Vinh, tỉnh Nghệ An 0052/NHGP ngày 01/9/1994 183/QĐ-NH5 ngày 5.000 22
6
Bưu điện Liên Việt
(LienViet Commercial Joint Stock Bank – Lienviet Post Bank - LPB)
Tòa nhà Capital Tower số 109 Trần Hưng Đạo, phường Cửa Nam, Quận Hoàn Kiếm, TP. Hà Nội. 91/GP-NHNN ngày 28/3/2008 6.460 61 7
Đại Chúng Việt Nam (Public Vietnam Bank - PVcomBank)
Số 22 Ngô Quyền, Hoàn Kiếm, Hà Nội
279/GP- NHNN ngày 16/9/2013 9.000 33 8 Đông Á (DONG A Commercial Joint Stock Bank - EAB)
130 Phan Đăng Lưu, Quận Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh 0009/NHGP ngày 27/3/1992 5.000 56 9 Đông Nam Á
(Southeast Asia Commercial Joint Stock Bank - Seabank)
25 Trần Hưng Đạo, Hoàn Kiếm, Hà Nội
0051/NHGP ngày 25/3/1994 5.466 39 10 Hàng Hải
(The Maritime Commercial Joint Stock Bank - MSB)
Sky tower A – 88 Láng Hạ, Hà Nội 0001/NHGP ngày 08/6/1991 11.750 45 11 Kiên Long
(Kien Long Commercial Joint Stock Bank - KLB)
16-18 Phạm Hồng Thái, TP Rạch Giá, tỉnh Kiên Giang. 0056/NH-GP ngày 18/9/1995 2434/QĐ- NHNN ngày 25/12/2006 3.000 28 12 Kỹ Thương
(Viet Nam Technological and Commercial Joint Stock Bank - TECHCOMBANK) 191 Bà Triệu, quậnHai Bà Trưng, Hà Nội 0040/NHGP ngày 06/8/1993 8.878 62 13 Nam Á
(Nam A Commercial Joint
201-203 Cách mạng tháng 8, phường 4,
0026/NHGP
Stock Bank - NAM A BANK) Quận 3, TP. Hồ Chí Minh 22/8/1992 14 Phương Đông
(Orient Commercial Joint Stock Bank - OCB)
45 Lê Duẩn, Quận 1,