3.2.1. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng- LLRGL
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng thường được các bài nghiên cứu sử dụng để đại diện cho mức độ rủi ro theo đặc trưng riêng của mỗi ngân hàng. Theo Abu hanifa (2015) cho rằng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc xem xét như một yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng. Theo đó, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng là một chỉ số bắt buộc trong hoạt động cho vay của mỗi ngân hàng, tuy nhiên chỉ số này có thể cao hơn phụ thuộc vào mức độ rủi ro của khoản vay hoặc bên vay. Do đó, tỷ lệ dự phòng trên trên dư nợ cho vay càng cao thể hiện một mức độ rủi ro cao hơn đối với khoản vay đó, điều này có thể gây ra các thiệt hại lớn cho các ngân hàng như khả năng mất vốn, thời gian thu hồi vốn vay lâu, ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản đối với các khoản huy động đến hạn phải trả cho bên gửi tiền. Do đó, điều này ảnh hưởng một cách tiêu cực đến ROE của các ngân hàng.
Giả thiết H1: “Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đối với ROE của ngân hàng”.
3.2.2. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản- ETA
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản thể hiện khả năng chịu đựng rủi ro của ngân hàng. Đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam thì chỉ số này gần tương đồng với hệ số CAR theo tiêu chuẩn Basel mà các ngân hàng Việt Nam đang hoàn thiện để đáp ứng. Do đó, để đáp ứng các yêu cầu của tiêu chuẩn Basel và Ngân hàng Nhà nước thì tỷ số này cần phải ngày càng tăng lên phụ thuộc vào khả năng của mỗi ngân hàng nhưng không được thấp hơn mức tối thiểu theo quy định của Ngân hàng Nhà nước từng thời kỳ. Tuy nhiên, khi tỷ số này càng tăng thì ngân hàng càng đứng trước khó khăn nhiều hơn từ áp lực trả cổ tức cho cổ đông. Các nhà quản lý ngân hàng luôn phải suy nghĩ cải thiện hoạt động kinh doanh để sử dụng hiệu quả nguồn vốn đầu tư của chủ sở hữu, vừa đảm bảo an toàn hoạt động, giảm thiểu rủi ro mất vốn. Do đó, một điều tất yếu là các cổ đông ngân hàng sẽ buộc phải chấp nhận một mức ROE thấp hơn.
Giả thiết H2: “Tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động tiêu cực đến ROE của ngân hàng”.
3.2.3. Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập- CI
Một vấn đề mà các ông chủ ngân hàng phải đối mặt hiện nay là áp lực kiểm soát chi phí để tối ưu hóa thu nhập. Thực tế hoạt động ngân hàng phát sinh rất nhiều chi phí trong đó là các chi phí phát sinh từ con người, công nghệ, mặt bằng chi nhánh, trụ sở,… Các ngân hàng Việt Nam hiện nay vẫn đang hoạt động trên các dịch vụ truyền thống và thông qua các chi nhánh để tiếp cận khách hàng. Đồng thời, đi kèm với đó là đội ngủ nhân sự khổng lồ để vận hành rất nhiều các phòng ban trong nội bộ ngân hàng. Điều này dẫn đến việc tiêu tốn chi phí không hề nhỏ đối với các ông chủ ngân hàng. Ngoài ra, đứng trước áp lực cạnh tranh và an toàn trong thời buổi công nghệ phát triển nhanh chóng thì các ngân hàng không ngừng đầu tư cải tiến công nghệ kỹ thuật, đặc biệt là các hệ thống lõi để ngân hàng lưu trữ và xử lý thông tin giao dịch của khách hàng. Do đó, trên cơ sở kỳ vọng về mục tiêu của các ông chủ ngân hàng cũng như các nhà quản lý thì việc đầu tư gia tăng chi phí hoạt động góp phần thúc đẩy hiệu quả trong hoạt động kinh doanh, giúp gia tăng tỷ suất sinh lợi cũng như ROE
Giả thiết H3: “Tỷ lệ chi phí hoạt động có tác động tích cực đối với ROE ngân hàng”.
3.2.4. Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản- LTA
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản là biến đại diện cho rủi ro thanh khoản. Theo như mục 2.1.2.1.d đã phân tích, rủi ro thanh khoản xuất phát từ việc cung thanh khoản thấp hơn cầu thanh khoản (thâm hụt thanh khoản) nhưng đối mặt với các nghĩa vụ tài chính và phải đáp ứng các nghĩa vụ đó tức thời. Hoạt động tín dụng trên cơ sở lãi suất là một hoạt động truyền thống và chiếm tỷ trọng cao trong việc sinh ra lợi nhuận của các ngân hàng thương mại. Hoạt động tín dụng ảnh hưởng đến nguồn cung thanh khoản thông qua các khoản thanh toán nợ vay của khách hàng. Nếu việc mở rộng hoạt động tín dụng không hiệu quả, khả năng thu lại nợ vay thấp sẽ ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
Hoạt động tín dụng hay cho vay đối với các NHTM Việt Nam luôn là hoạt động truyền thống và đóng vai trò quan trọng mang lại lợi nhuận.. Do đó, bài nghiên cứu đặt ra giả thiết về việc tỷ lệ cho vay góp phần cải thiện ROE của ngân hàng.
Giả thiết H4: “Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản ảnh hưởng tích cực đối ROE của ngân hàng”.
3.2.5. Quy mô tổng tài sản- LnA
Quy mô tổng tài sản được kỳ vọng có tác động nghịch chiều đến tỷ suất sinh lời tương tự đối với chỉ tiêu tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. Quy mô tổng tài sản của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam không ngừng tăng lên có thể không vì nhu cầu nội tại của ngân hàng mà vì áp lực từ Chính phủ và cổ đông. Do đó xảy ra tình trạng tăng vốn không hiệu quả. Điều này góp phần làm giảm ROE của ngân hàng dành cho cổ đông.
Giả thiết H5: “Quy mô tổng tài sản có ảnh hưởng tiêu cực đối với ROE của ngân hàng”.
3.2.6. Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người- GDPPC
Trong giai đoạn nền kinh tế tăng trưởng, hoạt động của ngân hàng vốn đóng vai trò huyết mạch của nền kinh tế càng được hỗ trợ mạnh mẽ và cải thiện. Tuy nhiên, trong bối cảnh có quá nhiều ngân hàng cùng khai thác trong một thị trường hay nền kinh tế giới hạn thì mức độ cạnh tranh sẽ tăng cao. Điều này tạo ra áp lực đối với các ngân hàng cần có những giải pháp cải tiến hoạt động kinh doanh nhằm thu hút khách hàng, mở rộng thị phần. Tuy nhiên đối với những ngân hàng không làm được như vậy thì chỉ có thể chấp nhận một mức tỷ suất sinh lợi thấp hơn nhằm bù đắp chi phí hoạt động không ngừng gia tăng và thu hút khách hàng thông qua các chính sách về lãi suất, phí. Do đó, mặc dù tốc độ tăng trưởng kinh tế có xu hướng tăng trưởng nhưng điều này lại được kỳ vọng sẽ ảnh hưởng một cách tiêu cực đối với ROE của ngân hàng.
Giả thiết H6: “Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người có ảnh hưởng tiêu cực đối với ROE của ngân hàng”.
3.2.7. Tỷ lệ lạm phát- INF
Tỷ lệ lạm phát thường được nhắc đến từ hệ quả của một quá trình tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, bản thân lạm phát lại được kỳ vọng có những ảnh hưởng tích cực đối với tỷ suất sinh lợi của ngân hàng. Tỷ lệ lạm phát gây ra là bởi tăng cung tiền ra
ngoài thị trường làm giảm giá trị thực của đồng tiền. Điều này xảy ra đến từ nhu cầu tăng trưởng của nền kinh tế trong việc đầu tư, phát triển cũng như nhu cầu giao dịch mua bán gia tăng trong dân cư. Điều này thúc đẩy hoạt động kinh doanh của ngân hàng trong việc cung cấp vốn cũng như cung cấp các dịch vụ trung gian thanh toán, giao dịch của khách hàng.
Giả thiết H7: “Tỷ lệ lạm phát hằng năm có ảnh hưởng tích cực đối với ROE ngân hàng”.
3.2.8. Tỷ lệ lãi suất thực-SIR
Thực tế cho thấy tỷ lệ lãi suất thực là yếu tố cơ bản chi phối lãi suất của các ngân hàng thương mại sử dụng trong các hoạt động huy động và cho vay. Lãi suất thực được xác định trên cơ sở lấy lãi suất danh nghĩa trừ đi lạm phát. Đây là lãi suất mà nhà đầu tư hy vọng nhận được sau khi trừ đi lạm phát. Đây không phải là số đơn thuần, vì các nhà đầu tư khác nhau có kỳ vọng về tỷ lệ lạm phát khác nhau. Khi lãi suất thực tăng, ngân hàng buộc phải huy động với lãi suất cao hơn làm tăng chi phí, ngoài ra lãi suất cho vay cũng tăng đồng thời có thể làm giảm nhu cầu đi vay của khách hàng làm giảm thu nhập của ngân hàng. Do đó kỳ vọng lãi suất thực sẽ có tác động ngược chiều đến ROE của ngân hàng.
Giả thiết H8: “Tỷ lệ lãi suất thực có tác động tiêu cực đối với ROE của ngân hàng”.
3.2.9. Tỷ lệ thu nhập của thị trường chứng khoán-SMT
Tỷ lệ thu nhập của thị trường chứng khoán-SMT là biến thể hiện sự phát triển của thị trường chứng khoán. Thị trường chứng khoán từ trước đến nay đều có quan hệ mật thiết với ngân hàng. Đặc biệt là trong giai đoạn hệ thống tài chính nói chung đang ngày càng hoàn thiện và phát triển toàn diện. Ngân hàng đóng vai trò là kênh cấp vốn quan trọng đối với thị trường chứng khoán thông qua việc cung cấp vốn cho các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán. Do đó, khi thị trường chứng khoán phát triển và tăng trưởng thì điều này được kỳ vòng sẽ có những ảnh hưởng tích cực đối với hệ thống ngân hàng.
Giả thiết H9: “Tỷ lệ thu nhập của thị trường chứng khoán có ảnh hưởng tích cực đối với ROE ngân hàng”.
Bảng 3.2 - Kỳ vọng dấu của các biến trong mô hình nghiên cứu
Biến Đơn vị Giải thích biến Nguồn dữ
liệu vọng Kì dấu Biến phụ thuộc
ROAE % Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu
Biến độc lập
Nhóm yếu tố nội sinh
LLRGL Tỷ lệ chi phí sự phòng rủi ro trên dư nợ cho vay KH
BCTC
-
ETA % Tỷ lệ vốn CSH trên tổng tài sản BCTC -
CI % Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt
động BCTC +
LTA % Tỷ lệ dư nợ cho vay KH trên tổng tài sản BCTC +
LnA - Logarith tổng tài sản BCTC -
Nhóm yếu tố ngoại sinh
GDPPC % Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người hằng năm
World bank -
INF % Tỷ lệ lạm phát hằng năm World bank +
SIR % Tỷ lệ lãi suất thực hằng năm World bank -
SMT % Tỷ lệ thu nhập thị trường vốn World bank +
Ghi chú: Dấu + (-) thể hiện tác động cùng chiều (ngược chiều) đến ROAE.
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu được sử dụng để phân tích mô hình hồi quy là dữ liệu dạng bảng cân đối mạnh, được thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên đã được kiểm toán của 23 ngân hàng trong giai đoạn từ 2005 đến năm 2016. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích hồi quy dữ liệu bảng (Panel data) được thực hiện qua các bước sau:
3.3.1 Thống kê mô tả các biến và ma trận tự tương quan
Bước thực hiện này nhằm trình bày các giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của các dữ liệu liên đến mẫu nghiên cứu được sử dụng trong mô hình. Qua đó, chúng ta có thể nhận biết được các điểm đặc thù của bộ dữ liệu. Trong phương pháp này, dữ liệu được trình bày dưới dạng bảng thống kê mô tả với các nội dung như tên biến, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất.
Ngoài ra, phần này còn trình bày về ma trận hệ số tương quan giữa các biến được sử dụng trong mô hình nghiên cứu nhằm đưa ra nhận xét về mức độ tương quan của các biến là điều kiện cần trước khi thực hiện ước lượng hồi quy. Ngoài ra, ma trận hệ số tương quan cũng cung cấp cái nhìn trực quan xem các biến độc lập trong mô hình có bị hiện tượng đa cộng tuyến hay không.
3.3.2 Lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp
Trong bước này, chúng ta sẽ lần lượt tiến hành hồi quy ước lượng theo các phương pháp từ cơ bản đến nâng cao nhằm lựa chọn mô hình hồi quy hiệu quả tốt nhất. Theo đó, lần lượt các mô hình hồi quy hồi quy gộp (Pooled OLS), phương pháp hồi quy tác động cố định (FEM), phương pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) được thực hiện.
3.3.2.1 Phương pháp hồi quy gộp (Pooled OLS)
Pooled OLS là mô hình hồi quy trong đó tất cả các hệ số đều không đổi theo thời gian và theo các đặc tính riêng biệt của từng cá thể. Khi đó, bộ dữ liệu sẽ bỏ qua bình diện không gian, thời gian và chỉ đơn thuần là ước lượng mô hình OLS thông thường. Cụ thể, việc xem xét ảnh hưởng của đặc tính riêng biệt của từng cá thể là như nhau. Bên cạnh đó, mặc dù phương pháp hồi quy OLS được xem là ước lượng tuyết tính hiệu quả, không thiên lệch, tốt nhất (BLUE), nhưng ngược lại phương pháp này cũng là phương pháp dễ dàng vi phạm các giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính. Do đó, phương pháp hồi quy Pooled OLS sẽ không còn hiệu quả và không đáng tin cậy nữa.
3.3.2.2 Phương pháp hồi quy tác động cố định (FEM)
Mô hình này khác với mô hình Pooled OLS ở điểm là cho rằng ảnh hưởng của từng đặc tính riêng biệt của từng cá thể là khác nhau. FEM phân tích mối tương quan này giữa những phần dư của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên
biến phụ thuộc. Đồng thời, điểm đặc biệt của mô hình này là hệ số của các đặc điểm riêng biệt này không được tương quan với các biến độc lập khác trong mô hình.
3.3.2.3 Phương pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM)
Phương pháp REM xem xét đến sự khác biệt, đặc điểm riêng và các xuất phát điểm khác nhau của từng thực thể (công ty, doanh nghiệp, ngân hàng..). Các sự khác biệt này tác động đến các biến độc lập làm cho mỗi thực thể có các hệ số riêng cho từng biến độc lập trong mô hình. Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) và mô hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích.Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.
Qua đó ta có thể thấy rằng việc ước lượng FEM hoặc REM có thể mang lại nhiều ưu điểm và phù hợp hơn so với phương pháp Pooled OLS. Tuy nhiên, FEM hoặc REM đều tồn tại những hạn chế rất khó xử lý bao gồm:
- Sử dụng quá nhiều biến giả làm giảm bậc tự do và tạo ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến làm cho kết quả ước lượng không tin cậy.
- Không đề cập đến thành phần sai số của mô hình mà ngầm định rằng sai số của mô hình tuân theo các giả định cổ điển, cho nên không kiểm soát được hiện tượng phương sai sai số thay đổi và vấn đề tương quan của biến độc lập với sai số.
- Loại bỏ luôn các biến độc lập không thay đổi theo thời gian nếu có trong mô hình.
- Chỉ áp dụng cho các dữ liệu bảng tĩnh, không xử lý được khi dữ liệu có tính chất động (Dynamic Panel Data) có nghĩa là tác động của các biến độc lập có độ trễ.
Tuy nhiên, ở góc độ của bài nghiên cứu này, mô hình FEM và REM sẽ được