3.2.1 Mô hình nghiên cứu:
Căn cứ trên nền tảng lý thuyết và tham khảo các công trình nghiên cứu luận văn chọn ra hai nhóm tác động lên CAR bao gồm các yếu tố nội sinh và các yếu tố ngoại sinh. Đồng thời dựa trên các mô hình nghiên cứu của Al-Sabbagh (2004), Ahmet và Hasan(2011), Bokhari và ctg (2009), Yahaya và ctg (2016) , Thân Thị Thu Thủy và ctg (2015)
Nhằm mục đích tìm hiểu tác động của các yếu tố nội sinh bao gồm: Quy mô ngân hàng, tỷ lệ huy động vốn, tỷ lệ cho vay của ngân hàng, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản, tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, hệ số đòn bẩy; các yếu tố ngoại sinh bao gồm: tăng trƣởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát lên tỷ lệ an toàn vốn; mô hình đƣợc nghiên cứu sử dụng phù hợp với điều kiện thực tế ở Việt Nam dựa trên các mô hình đã nghiên cứu làm nền tảng và có sự thay đổi phù hợp nhƣ sau:
CARit = + 1 SIZEit + 2 DEPit + 3 LOAit + 4 LLRit + 5 LIQit + 6 ROEit + 7 GDPt + 8 INFt + it (1)
Trong đó:
CARit : Tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng i tại thời điểm t SIZEit : Quy mô ngân hàng i tại thời điểm t
DEPit : Khoản tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng i tại thời điểm t LOAit : Khoản tiền vay của ngân hàng i tại thời điểm t
LLRit : Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t
LIQit : Tỷ lệ của tài sản có khả năng thanh khoản của ngân hàng i tại thời điểm t ROEit : Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t GDPt : Tăng trƣởng kinh tế tại thời điểm t
3.2.2 Đo lƣờng các biến:
Mô hình nghiên cứu gồm 1 biến phụ thuộc là tỷ lệ an toàn vốn (CAR) và 8 biến độc lập gồm quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản (DEP), tỷ lệ cho vay của ngân hàng (LOA), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản (LIQ), tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), tăng trƣởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF).
Biến phụ thuộc:
Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo TT36/2014/TT-NHNN ngày 20/11/2014, TT06/2016/TT-NHNN ngày 27/05/2016 về sửa dổi TT36/2014/TT-NHNN đƣợc đo lƣờng theo công thức sau:
Vốn tự có = Vốn cấp 1 + Vốn cấp 2 – các khoản giảm trừ vốn tự có
Tổng tài sản có rủi ro dựa và mức độ rủi ro của tài sản, NHNN quy định có 6 nhóm tài sản có mức độ rủi ro nhƣ sau: 0%, 20%, 50%, 100%, 150% và 200%.
Biến độc lập
Quy mô ngân hàng (SIZE) đƣợc xác định bằng cách lấy logarit của tổng tài sản, tổng tài sản đƣợc lấy từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng.
SIZE = log(Tổng tài sản)
Tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản (DEP) đƣợc tính bằng số tiền huy động từ tổ chức và cá nhân của ngân hàng so với tổng tài sản của ngân hàng đó, số liệu đƣợc thu thập từ bảng cân đối kế toán.
ề ử ủ á à
ổ à ả
Tỷ lệ cho vay của ngân hàng (LOA) đƣợc tính bằng dƣ nợ vay khách hàng trên tổng tài sản, chỉ số này thu thập trên bảng cân đối kế toán.
á à
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) đƣợc tính bằng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng chia cho tổng dƣ nợ cho vay khach hàng, chi phí dự phòng rủi ro tín dụng đƣợc lấy từ báo cáo kết quả kinh doanh, tổng dƣ nợ đƣợc thu thập từ bảng cân đối kết toán.
í ự ò ủ í ụ
ƣ ợ á à
Tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản (LIQ) đƣợc xác định bằng tiền và các khoản tƣơng đƣơng tiền chia cho tổng tài sản, các chỉ tiêu này đƣợc thu thập từ bảng cân đối kế toán.
ề à á ả ƣơ đƣơ ề
ổ à ả
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) đƣợc tính bằng lợi nhuận sau thuế chia cho vốn chủ sở hữu. Lợi nhuận sau thuế đƣợc lấy từ báo cáo kết quả kinh doanh, vốn chủ sở hữu thu thập từ bảng cân đối kế toán.
ợ ậ ế
ố ủ ở ữ
Tăng trƣởng kinh tế (GDP) là chỉ số kinh tế vĩ mô đo lƣờng mức tăng của hàng hóa thành phẩm và dịch vụ đƣợc sản xuất trong nƣớc trong một khoảng thời gian cụ thể. GDP đƣợc tính theo công thức sau:
Tỷ lệ lạm phát (INF) sự thay đổi của mức giá hàng hóa và dịch vụ có thể ảnh hƣởng đến mức tiêu thụ của ngƣời tiêu dùng đƣợc tính theo công thức sau:
Trong đó:
: chỉ số giá tiêu dùng năm t : chỉ số giá tiêu dùng năm t – 1
3Bảng 3.1: Tổng hợp mô tả các biến và kỳ vọng dấu trong nghiên cứu Biến Ký hiệu Đo lƣờng Kỳ vọng dấu Biến phụ thuộc
Tỷ lệ an toàn vốn CAR Vốn tự có/Tổng tài sản Có rủi ro
Biến độc lập
Quy mô ngân hàng SIZE Logarit tự nhiên của tổng tài sản
-
Tỷ lệ huy động vốn DEP Tiền gửi của khách hàng/ Tổng tài sản
-
Tỷ lệ cho vay của ngân hàng LOA Tổng dƣ nợ cho vay khách
hàng/Tổng tài sản + Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng LLR Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng/ tổng dƣ nợ cho vay - Tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản
LIQ Tiền mặt và các khoản tƣơng đƣơng tiền/Tổng tài sản
+
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
ROE Lợi nhuận sau thuế/ vốn chủ sở hữu
+
Tăng trƣởng kinh tế GDP Tốc độ tăng trƣởng GDP của Việt Nam
-
Tỷ lệ lạm phát INF Tỷ lệ lạm phát của Việt Nam trong các năm
-
3.3 Phƣơng pháp phân tích và xử lý số liệu: 3.3.1 Dữ liệu nghiên cứu: 3.3.1 Dữ liệu nghiên cứu:
Luận văn tiến hành nghiên cứu trên các NHTM tại Việt Nam, dữ liệu thu thập trong giai đoạn 2008 – 2017. Tính đến 31/12/2017 tại Việt Nam có 31 NHTMCP trong nƣớc. M u nghiên cứu còn lại sau khi loại trừ một số ngân hàng không cung cấp đầy đủ báo cáo tài chính, ngân hàng có quy mô nhỏ, ngân hàng kiểm soát đặc biệt, ngân hàng thƣơng mại sáp nhập và có ngân hàng không công bố đầy đủ tỷ lệ an toàn vốn, đã lựa chọn 19 NHTM tại Việt Nam nhƣ liệt kê tại bảng 3.2 trong giai đoạn 2008 – 2017, tức 10 năm với 190 quan sát để đƣa vào m u nghiên cứu. Nhƣ vậy dữ liệu nghiên cứu đƣợc chọn có tính đại diện cho các ngân hàng thƣơng mại (m u chọn chiếm 61,29%) thể hiện đƣợc các ngân hàng thƣơng mại có quy mô lớn, trung bình và nhỏ, các ngân hàng đều thoả quy định về vốn pháp định của Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam.
Dữ liệu nghiên cứu đƣợc thu thập, tổng hợp từ báo cáo thƣờng niên, báo cáo tài chính hợp nhất đã đƣợc kiểm toán của các ngân hàng đƣợc chọn quan sát. Nguồn dữ liệu thu thập từ các website của chính ngân hàng thƣơng mại, công ty chứng khoán, các website nhƣ http://vietstock.vn, http://sbv.gov.vn. Cụ thể hơn, các chỉ số nhƣ tổng tài sản, nợ phải trả, dƣ nợ cho vay, vốn chủ sở hữu, tổng nguồn vốn huy động đƣợc đƣợc tính toán và lấy từ bảng cân đối kế toán; các yếu tố nhƣ chi phí dự phòng rủi ro, lợi nhuận sau thuế đƣợc thu thập từ báo cáo kết quả kinh doanh của NHTM trong từng năm.
Do đặc thù về nguồn dữ liệu, nên không cần phải tiến hành khảo sát, đo lƣờng và chọn m u mà chỉ nhập liệu tính toán bằng Excel các dữ liệu liên quan đến biến số của mô hình nghiên cứu, sau đó sắp xếp theo cấu trúc dữ liệu bảng cân bằng. Dữ liệu bảng là dữ liệu kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu theo thời gian. Các dữ liệu chéo của từng đối tƣợng sẽ đƣợc đo lặp theo từng thời điểm khác nhau. Loại dữ liệu này vừa phân tích đƣợc đối tƣợng theo không gian và thời gian. Trong đề tài nghiên cứu này, luận văn sử dụng phần mềm Stata 13.0 MP để xử lý số liệu,
phân tích dữ liệu bảng và thực hiện những thống kê mô tả và phân tích thống kê hồi quy.
4Bảng 3.2: Danh sách các Ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên cứu
STT Tên NHTM Ký hiệu Vốn điều lệ
(Tỷ đồng)
1 Ngân hàng TMCP An Bình ABB 5,319
2 Ngân hàng TMCP Á Châu ACB 10,273
3 Ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam BIDV 34,187
4 Ngân hàng TMCP Công Thƣơng Việt Nam CTG 37,234
5 Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam EXIM 12,355
6 Ngân hàng TMCP Phát triển nhà TP HCM HDB 9,810
7 Ngân hàng TMCP Kiên Long KLB 3,000
8 Ngân hàng TMCP Quân đội MB 18,155
9 Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam MSB 11.750
10 Ngân hàng TMCP Nam Á NAB 3,021
11 Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex PGB 3,000
12 Ngân hàng TMCP Đông Nam Á SEABANK 5,466
13 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thƣơng SAIGONBANK 3,080
14 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thƣơng Tín STB 18,852
15 Ngân hàng TMCP Kỹ thƣơng Việt Nam TCB 11,655
16 Ngân hàng TMCP Ngoại thƣơng Việt Nam VCB 35,978
17 Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam VIB 5,644
18 Ngân hàng TMCP Bản Việt BANVIET 3,000
19 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vƣợng VPB 15,706
Nguồn: Tổng hợp từ Báo cáo 2017 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
3.3.2 Các phƣơng pháp ƣớc lƣợng:
Dữ liệu luận văn là một dữ liệu bảng, các phƣơng pháp ƣớc lƣợng trên dữ liệu bảng thƣờng đƣợc sử dụng là mô hình hồi quy bình phƣơng tối thiểu thông
thƣờng (Pooled Ordinary Least Square –Pooled OLS), mô hình các ảnh hƣởng cố định (Fixed Effects Model –FEM), mô hình các ảnh hƣởng ng u nhiên (Random Effects Model –REM), mô hình hồi quy theo phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng nhỏ nhất tổng quát – GLS (Generalied least squares). Tuy rằng bản thân mỗi phƣơng pháp nghiên cứu đều có điểm ƣu và nhƣợc riêng của nó song tùy thuộc vào đặc điểm dữ liệu thu thập mà phƣơng pháp nghiên cứu nào sẽ thực sự phát huy tác dụng và cho kết quả chính xác nhất.
Mô hình bình phƣơng tối thiểu thông thƣờng (Pool OLS)
Mô hình (Pool OLS) có phƣơng trình nhƣ sau:
Yit = + 1 X1it + 2 X2it +...+ nXnit+ it Trong đó:
i: Đối tƣợng thứ i đƣợc quan sát (đơn vị chéo thứ i) t: Thời gian quan sát thứ t của đơn vị chéo thứ i
: Hệ số chặn
: Ảnh hƣởng biên của từng biến độc lập
it: Sai số của mô hình
Việc hồi quy theo Pool OLS có thể tạo ra các kết quả ƣớc lƣợng sai do các giả thuyết của mô hình bị vi phạm. Pool OLS có thể nhận diện sai do tự tƣơng quan và ràng buộc quá chặt về các đơn vi chéo, hiện tƣợng đa cộng tuyến hoặc phƣơng sai thay đổi.
Mô hình các ảnh hƣởng cố định (FEM)
Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hƣởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tƣơng quan này giữa phần dƣ của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Trong đó:
Yit : thời gian (năm). Xit : biến độc lập
Ci (i=1….n) : hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu. β : hệ số góc đối với nhân tố X.
Uit : phần dƣ.
Mô hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “C” để phân biệt hệ số chặn của từng thực thể khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng đơn vị hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của từng đơn vị.
Mô hình các ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM)
Điểm khác biệt giữa mô hình FEM và mô hình REM đƣợc thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tƣơng quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mô hình ảnh hƣởng cố định thì trong mô hình ảnh hƣởng ng u nhiên sự biến động giữa các đơn vị đƣợc giả sử là ng u nhiên và không tƣơng quan đến các biến giải thích. Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dƣ của mỗi thực thể (không tƣơng quan với biến giải thích) đƣợc xem là một biến giải thích mới.
Ý tƣởng cơ bản của mô hình ảnh hƣởng ng u nhiên cũng bắt đầu từ mô hình:
Yit = Ci + β Xit + Uit
Thay vì trong mô hình trên, Ci là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một biến ng u nhiên với trung bình là C và giá trị hệ số chặn đƣợc mô tả nhƣ sau:
Ci = C + εi (i=1,...n)
εi : Sai số ng u nhiên có trung bình bằng 0 và phƣơng sai là σ2 Thay vào mô hình ta có:
Yit = C + β Xit + εi + Uit hay Yit = C + β Xit + wit wit = εi + uit εi: Sai số thành phần của các đối tƣợng khác nhau
uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tƣợng và theo thời gian.
3.3.3 Lựa chọn các phƣơng pháp ƣớc lƣợng:
- Để lựa chọn một trong hai mô hình hồi quy FEM và REM ta sử dụng kiểm định Hausman test để lựa chọn. Kiểm định Hausman có giả thuyết nhƣ sau: H0: Không có sự khác biệt có tính hệ thống giữa hai phƣơng pháp FEM và REM. Nếu P-value nhỏ hơn 0.05 thì với mức ý nghĩa 5%, giả thuyết H0 bị bác bỏ, từ đó lựa chọn FEM thay vì REM, tuy nhiên, nếu P-value lớn hơn 0.05, thì với mức ý nghĩa 5%, ta chấp nhận H0. Sử dụng REM để tránh làm mất quá nhiều bậc tự do và hạn chế đa cộng tuyến.
- Sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn mô hình phân tích hồi quy phù hợp giữa FEM và Pool OLS. Kiểm định F giả thuyết H0 nhƣ sau: Các đặc điểm riêng về chủ thể không gian không giải thích đƣợc biến phụ thuộc vì vậy OLS là tốt hơn FEM. Sau khi chạy mô hình hồi quy theo phƣơng pháp FEM, nếu P-value nhỏ hơn 0.05 thì với mức ý nghĩa 5%, ta bác bỏ H0, lựa chọn FEM thay vì OLS.
- Trƣờng hợp khi kiểm định F cho thấy OLS thích hợp hơn FEM và kiểm định Hausman cho thấy REM thích hợp hơn FEM thì để lựa chọn một trong hai mô hình hồi quy REM và Pool OLS ta sử dụng kiểm định Breusch – Pagan Lagrangian để lựa chọn với giả thuyết H0 nhƣ sau: OLS thích hợp hơn REM. Khi đó P-value nhỏ hơn 0.05 thì với mức ý nghĩa 5%, ta bác bỏ H0, lựa chọn mô hình REM là phù hợp hơn.
3.3.4 Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
i m đ nh hiện tư ng đa cộng tuyến
Mô hình hồi quy tốt sẽ loại trừ các trƣờng hợp những biến độc lập có mối quan hệ chi phối l n nhau. Nếu xảy ra đa cộng tuyến, dấu của hệ số hồi quy sẽ bị sai lệch, khoảng tin cậy bị nới rộng bất thƣờng.
Để xác định hiện tƣợng đa cộng tuyến, tác giả sẽ căn cứ theo quy tắc kinh nghiệm tức là VIF (hệ số phóng đại phƣơng sai của các biến giải thích) lớn hơn 10
giả sẽ loại trừ các biến số có VIF lớn 10, từ đó loại bỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình.
i m đ nh phương sai sai số thay đổi
Nếu phƣơng sai của sai số không đổi thì phép hồi quy đạt tiêu chuẩn về tính hiệp phƣơng sai đồng nhất. Ngƣợc lại, nếu chỉ số này thay đổi thì những kết luận từ quá trình kiểm định, ƣớc lƣơng thƣờng dễ bị sai lầm.
Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi đƣợc thực hiện sau kiểm định Hausman. Nếu mô hình đƣợc chọn là mô hình FEM tôi sẽ sử dụng lệnh xttest3 để kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi. Ngƣợc lại mô hình sử dụng là mô hình REM tôi sử dụng lệnh xttest0.
Điểm chung của các kiểm định này là giả thiết H0. H0: Phƣơng sai sai số không đổi, nếu P-value lớn 0.05 thì với mức ý nghĩa 5% chấp nhận H0. Mô hình