3.2.4.1. Thống kê mô tả các biến
Sinh viên sẽ sử dụng Thống kê mô tả từng biến độc lập và biến phụ thuộc bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, căn cứ trên mô hình chính thức này, nghiên cứu tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình.
3.2.4.2. Phân tích dữ liệu bảng bằng phƣơng pháp OLS, FEM và REM
Việc sử dụng dữ liệu bảng trong nghiên cứu này là sự kết hợp giữa dữ liệu chéo (cross section) và dữ liệu thời gian (data series). Do vậy, khi phân tích dữ liệu bảng thƣờng sử dụng mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên. Kiểm định Hausman sẽ đƣợc sử dụng để lựa chọn phƣơng pháp ƣớc lƣợng phù hợp giữa hai mô hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên (Gujarati, 2003 và Baltagi, 2008).
3.2.4.3. Kiểm định sự vi phạm của các giả định hồi quy a) Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Thuật ngữ đa cộng tuyến có nghĩa là sự tồn tại mối quan hệ tuyến tính ―hoàn hảo‖ giữa một số hoặc tất cả các biến giải thích trong một mô hình hồi quy.
Các hệ quả của đa cộng tuyến là: Nếu tồn tại cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến, thì hệ số hồi qui của chúng là không xác định và các sai số chuẩn của chúng là vô hạn. Nếu cộng tuyến cao nhƣng không hoàn hảo thì việc ƣớc lƣợng của các hệ số hồi qui là có thể thực hiện đƣợc nhƣng sai số chuẩn của chúng có khuynh hƣớng rất lớn. Kết quả là, các giá trị tổng thể của các hệ số không thể đƣợc ƣớc lƣợng một cách chính xác, dẫn đến không hồi quy đƣợc hoặc kết quả của mô hình không chính xác.
b) Kiểm định về hiện tƣợng tự tƣơng quan (Durbin – Watson)
Hiện tƣợng tự tƣơng quan là hiện tƣợng khi các sai số trong mô hình có mối quan hệ với nhau, nguyên nhân sử dụng dữ liệu thời gian, độ trễ của số liệu, hiện tƣợng quán tính của số liệu, hậu quả dẫn đến ƣớc lƣợng sẽ bị chệch. Để kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan sử dụng hàm Estat Dwatson để tính d (Durbin_watson). Theo giả thuyết của phƣơng pháp này, với n là số quan sát, k là số biến giải thích của mô hình, ta sẽ tra bảng thống kê durbin-watson (phụ lục) để tìm ra dU và dL.
Từ đó dựa vào bảng dƣới đây để đƣa ra kết luận:
0 – dL dL – dU dL – (4-dU) (4-dU) – (4- dL) (4-dL) - 4 Tự tƣơng quan dƣơng Không kết luận Không tự
tƣơng quan Không kết luận
Tự tƣơng quan âm
c) Kiểm định Hausman về sự phù hợp của mô hình
Phƣơng pháp dữ liệu bảng là phƣơng pháp thích hợp khi kết hợp phƣơng pháp dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian của nhiều đối tƣợng giống nhau ở nhiều thời điểm khác nhau. Phƣơng pháp này bao quát đƣợc các khía cạnh không gian và thời gian.
Kiểm định Hausman để lựa chọn phƣơng pháp ƣớc lƣợng phù hợp giữa hai phƣơng pháp ƣớc lƣợng tác động cố định (FEM) và ƣớc lƣợng tác động ngẫu nhiên (REM).
Giả thuyết: H0: Ƣớc lƣợng của FEM và REM không khác nhau
H1: Ƣớc lƣợng của FEM và REM khác nhau
Nếu P-value < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0 nên REM không phù hợp và sử dụng mô hình FEM.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Từ kết quả phân tích thực trạng hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012-2017, tác giả đƣa ra nhận xét, mặc dù hệ thống ngân hàng hiện nay đang trong tình trạng phục hồi, tăng trƣởng tín dụng có chiều hƣớng tăng nhƣng chất lƣợng tín dụng kém, nợ xấu vẫn còn đang trong giai đoạn chƣa đƣợc xử lý triệt để, chi phí hoạt động ngày càng cao do chạy đua cuộc cạnh tranh mở rộng mạng lƣới làm cho hiệu quả hoạt động ngân hàng là không cao.
Trƣớc thực trạng đó, dựa trên nghiên cứu thực nghiệm của các nhà khoa học, ngƣời viết quyết định xây dựng mô hình nghiên nhằm mở ra con đƣờng mới cho các NHTM Việt Nam nhận thấy rõ các nhân tố nào gây ra sức ảnh hƣởng cho tình trạng sức khỏe của NH mình trong chƣơng 4.
CHƢƠNG 4
KIỂM ĐỊNH CÁC NHÂN TỐ BÊN TRONG ẢNH HƢỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI
VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2012-2017 4.1 Kết quả nghiên cứu
4.1.1 Thống kê mô tả các biến
Từ kết quả thống kê trong bảng 4.1 cho thấy, ROA dao động trong khoảng 0,01% - 2,55%. Đối với chỉ số ROA, một NH lành mạnh thông thƣờng có khả năng tạo ra chỉ số ROA nằm trong ngƣỡng từ 1% - 2%. Với giá trị trung bình 0,742%, hiệu quả của việc quản lý và sử dụng tài sản để tạo ra thu nhập của nhóm NH nghiên cứu còn kém, chính sách đầu tƣ hay cho vay không hiệu quả, chi phí hoạt động của NH cao.
Tƣơng tự ROE đạt giá trị lớn nhất là 25,75% và nhỏ nhất là 0,07%. Theo chuẩn mực đánh giá năng lực tài chính của Moody‘s, chỉ số ROE nằm ở ngƣỡng từ 12% - 15% là chấp nhận đƣợc. ROE trong nghiên cứu có giá trung bình là 7,489%, thấp hơn ngƣỡng bình thƣờng của ngành (10%). Điều này chứng tỏ các NH đang trong tình trạng sử dụng vốn chủ sở hữu chƣa đạt hiệu quả, khả năng tạo lợi nhuận kém và trong giai đoạn nghiên cứu 2012 - 2017, nền kinh tế Việt Nam vẫn đang trong giai đoạn thoát khỏi tình trạng suy thoái các năm 2012 và 2013.
Chỉ số trung bình của mức độ an toàn vốn (EA) khá thấp, đạt 7.512%, tiềm ẩn rủi ro cao khi các NHTM sử dụng nguồn vốn mang đi đầu tƣ không hợp lý (dùng nguồn vốn ngắn hạn, cho vay trung – dài hạn), có nguy cơ phát sinh vấn đề nợ xấu. Ngoài ra, chỉ số rủi ro tín dụng (CR) trung bình chiếm tỷ trọng rất ít 2.697% tổng dƣ nợ cho vay. Cho thấy mức độ bảo đảm rủi ro cho tín dụng là rất thấp, có nguy cơ nợ xấu cao, không đảm bảo an toàn hoạt động cho hệ thống NH.
Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) có giá trị trung bình thấp 2,944%, cao nhất cũng đạt 8.69%, thể hiện hiệu quả hoạt động tín dụng của các NHTM kém, trong
các năm 2012 và 2013 tốc độ tăng trƣởng tín dụng thấp, kéo theo là hàng loạt chính sách kinh tế thắt chặt, lãi suất tín dụng cao, không hấp dẫn nhà đầu tƣ tham gia tín dụng. Tỷ suất lãi biên ròng có độ lệch chuẩn 122.3% cho thấy không có tƣơng đồng cao về lãi biên ròng giữa các NHTM.
Tỷ lệ cho vay trên huy động trung bình là 65.863% với độ lệch chuẩn 20.35%. Giá trị trung bình cho thấy các NHTM dùng nguồn huy động vốn dùng để tài trợ cho khoản cho vay là khá lớn. Đồng thời, thông qua sự biến thiên khoản vay cho thấy sự đồng đều giữa các NHTM trong tỷ lệ cho vay.
Tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản có giá trị trung bình 63.91%, độ lệch chuẩn 13.73%. Kết quả phân tích cho biết nguồn lực chính để tài trợ cho tài sản của NHTM là tiền gửi của khách hàng. Đây cũng là đặc điểm chung của ngành.
Quy mô tổng tài sản NHTM có giá trị trung bình sau khi lấy logarit là 8.892, độ lệch chuẩn 48.65% cho thấy có sự phân phối không đồng đều về quy mô giữa các NHTM.
Tỷ lệ lƣơng và các chi phí khác cho nhân viên trên tổng tài sản (OVRE1) có giá trị trung bình 0.867%, kết quả sau phân tích cho thấy tỉ lệ này có sự chênh lệch giữa các NH với nhau với độ lệch chuẩn 5.1%.
Các chỉ tiêu tăng trƣởng kinh tế (GDP) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) dùng để đo lƣờng lạm phát lần lƣợt có giá trị trung bình 6.025% và 7,52%. Việt Nam thuộc nhóm kinh tế các nƣớc đang phát triển nên tốc độ tăng trƣởng kinh tế trung bình luôn ở mức cao và do đó lạm phát cũng không thể thấp. Riêng mặt bằng lãi suất cho vay duy trì ở mức tƣơng đối, chỉ số BIR giảm rất nhiều trong giai đoạn 2012 – 2017 , mức thấp nhất là 6.305% và đạt trung bình ở mức 7.538%.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả dữ liệu
Mean Maximum Minimum Std.
Dev. Kurtosis Observations
ROA 0.742 2.550 0.010 0.525 4.286 120 ROE 7.489 25.750 0.070 0.587 2.772 120 NIM 2.944 8.690 0.841 1.223 8.743 120 LDR 65.863 141.390 22.860 0.2035 6.126 120 DEP 63.910 88.604 4.790 0.1373 5.634 120 EA 7.512 14.690 4.080 1.827 5.079 120 BS 8.892 18.370 5.200 0.4865 9.621 120 CR -2.697 2.192 -26.780 4.873 13.170 120 OVER1 0.867 2.757 0.314 0.051 8.000 120 GDP 6.025 7.532 4.480 0.926 1.054 120 CPI 7.528 15.035 0.530 0.0598 4.901 120 BR 7.538 14.810 6.305 0.0389 1.693 120
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview8
4.1.2. Phân tích ma trận tƣơng quan
Ma trận hệ số tƣơng quan từng đôi đƣợc trình bày trong phụ lục 5 cho thấy mối tƣơng quan giữa các biến sử dụng trong mô hình. Nhìn chung, hầu hết hệ số tƣơng quan giữa các biến đều khá thấp. Kết quả cho thấy biến ROA có tƣơng quan mạnh nhất với NIM (0,599109) và tƣơng quan yếu nhất với GDP (0,0036).
Tƣơng tự, đối với biến ROE, NIM cũng có tác động mạnh nhất (0.521125) và CPI là biến có tác động thấp nhất (0.0086). Tuy nhiên hệ số tƣơng quan chỉ đánh giá quan hệ hai chiều mà không đánh giá đƣợc tác động một chiều của các biến trong mô hình lên ROA và ROE.
Chính vì thế, bƣớc tiếp theo sinh viên sẽ thực hiện các phƣơng pháp kiểm định để kiểm tra xem có xuất hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình hay không.
4.1.3. Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Để kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến, sinh viên lựa chọn phƣơng pháp tính nhân tử phóng đại phƣơng sai (Variance Inflation Factors – VIF). Bảng 4.3 cho thấy
kết quả của VIF sau khi đƣợc tính toán bởi Eview. Có thể thấy các giá trị VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 10 điều này có nghĩa mô hình xây dựng không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến bằng phƣơng pháp nhân tử phóng đại phƣơng sai
Variable VIF NIM 4,16 DEP 3,58 LDR 3,57 CR 3,39 BS 3,01 EA 2,71 OVER1 2,68 GDP 2,56 CPI 2,32 BR 1,79
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview8
4.1.4. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Để kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan có xuất hiện trong mô hình hay không, sinh viên sử dụng phƣơng pháp kiểm định Durbin-Watson. Theo giả thuyết của phƣơng pháp này, với n là số quan sát, k là số biến giải thích của mô hình, ta sẽ tra bảng thống kê durbin-watson để tìm ra dU và dL. Từ đó dựa vào bảng dƣới đây để đƣa ra kết luận: 0 – dL dL – dU dL – (4-dU) (4-dU) – (4-dL) (4-dL) - 4 Tự tƣơng quan dƣơng Không kết luận Không tự
tƣơng quan Không kết luận
Tự tƣơng quan âm
Với mức ý nghĩa đƣợc lựa chọn là 5%, số quan sát của mô hình là 97, số biến độc lập giải thích mô hình là 10 biến, giá trị dL và dU tra đƣợc từ bảng thống kê durbin-watson lần lƣợt là 1.462 và 1.898 (phụ lục 2)
Trong mô hình với biến phụ thuộc ROA và ROE, cả hai mô hình đều cho giá trị durbin-watson trong khoảng dL – (4-dL), dw = 1.788379 trong mô hình với biến phụ thuộc là ROA và dw = 1.981757 với mô hình với biến phụ thuộc là ROE. Từ đó sinh viên kết luận mô hình không xuất hiện hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Bảng 4.3: Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Dependent Variable: ROA Method: Panel Least Squares Date: 05/22/18 Time: 14:37 Sample: 2012 2017
Periods included: 6
Cross-sections included: 20
Total panel (unbalanced) observations: 120
R-squared 0.519011 Mean dependent var 0.741772
Adjusted R-squared 0.463082 S.D. dependent var 0.524817
S.E. of regression 0.384558
Akaike info
criterion 1.032998
Sum squared resid 12.71812 Schwarz criterion 1.324976
Log likelihood -39.10040
Hannan-Quinn
criter. 1.151059
F-statistic 9.279822 Durbin-Watson stat 1.788379
Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: ROE
R-squared 0.456388 Mean dependent var 7.489072
Adjusted R-squared 0.393178 S.D. dependent var 5.867249
S.E. of regression 4.570518
Akaike info
criterion 5.983570
Sum squared resid 1796.508 Schwarz criterion 6.275548
Log likelihood -279.2032
Hannan-Quinn
criter. 6.101632
Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview8
4.1.5. Lựa chọn mô hình phù hợp
Sinh viên thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp (FEM hoặc REM) cho nghiên cứu này.
Khi thực hiện phân tích hồi quy cho cả hai biến phụ thuộc ROA và ROE, kết quả bảng 10 cho thấy mô hình REM là phù hợp với kiểm định Hausman có giá trị lần lƣợt là 0.161 và 0.2098 đều lớn hơn 0.05
Nhƣ vậy, trong ba mô hình OLS, FEM và REM khi hồi quy dữ liệu bảng thì mô hình REM phù hợp nhất với tổng thể số liệu nghiên cứu các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012 – 2017
Bảng 4.4: Kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phủ hợp
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: ROA
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 15.658623 10 0.2098
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: ROE
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 21.815397 10 0.161
Kết quả mô hình REM
Bảng 4.5: Kết quả mô hình REM
ROA Coef. prob. ROE Coef. Prob.
NIM 0.207714 0,025 NIM 2.234324 0,019 DEP 0.005235 0,466 DEP 0.110317 0,000 LDR 0.002508 0,382 LDR -0.029563 0,252 CR -0.508714 0,044 CR -2.5087147 0,043 BS -0.334279 0,807 BS -0.334279 0,613 EA – 0.479641 0,029 EA -1.479641 0,019 OVER1 0.095282 0,008 OVER1 0.095282 0,000 GDP 0.356585 0,000 GDP 0.356585 0,000 CPI 0.000162 0,000 CPI 0.000489 0,000 BR 0.034618 0,043 BR 0.030741 0,531 R-square 0.7876 R-square 0.8372 Prob (F- statistic) 0,0001 Prob (F- statistic) 0,000
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview8
Đánh giá kết quả hồi quy ROA
Ƣớc lƣợng mô hình hồi quy cho kết quả giá trị p bằng 0,0001 nhỏ hơn 0,05 nên mô hình phù hợp. Và R-square = 0,7876; tức các biến độc lập trong mô hình có ảnh hƣởng 78,76% tới biến ROA.
Kết quả mô hình nghiên cứu có phƣơng trình nhƣ sau:
ROAi,t = 2,621185 + 0.207714NIMi,t + 0.005235DEPi,t - 0.029563LDRi,t –
0.508714CRi,t - 0.334279BSi,t – 0.479641EAi,t + 0.095282OVER1i,t
+0.356585GDPi,t + 0.000162CPIi,t + 0.034618BRi,t + εi,t
Mô hình đƣa ra yếu tố NIM, OVER1, BR, GDP và CPI có tác động cùng chiều lên ROA và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (p-value nhỏ hơn 0.05 và hệ số
beta dƣơng). Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ làm cho ROA có xu hƣớng tăng theo và ngƣợc lại nếu giảm đi sẽ kéo ROA giảm theo.
Yếu tố CR, EA có tác động ngƣợc chiều lên ROA (p-value nhỏ hơn 0.05 và hệ số beta âm). Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ làm cho ROA có xu hƣớng giảm và ngƣợc lại nếu giảm đi sẽ làm cho ROA tăng lên.
Các yếu tố còn lại đều không tác động lên ROA (p-value đều lớn hơn 0,05 và 0,1 - mức ý nghĩa ở 5% và 10%).
Đánh giá kết quả hồi quy ROE
Kết quả nghiên cứu cho ROE cũng giống nhƣ với ROA: Giá trị p của mô hình hồi quy nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Kết quả mô hình phù hợp và sử dụng đƣợc. Mô hình cũng nói lên đƣợc sự tác động của các biến độc lập đến biến ROE tƣơng đối cao là 83,72% (R-square = 0,8372).
Kết quả mô hình nghiên cứu có phƣơng trình nhƣ sau:
ROEi,t = -16.57298 + 2.234324NIMi,t + 0.110317DEPi,t - 0.029563LDRi,t –
2.5087147CRi,t - 0.334279BSi,t – 1.479641EAi,t +
0.095282OVER1i,t + 0.356585GDPi,t + 0.000489CPIi,t +
0.030741BRi,t + εi,t
Mô hình đƣa ra yếu tố NIM, OVER1, DEP, GDP và CPI có tác động cùng chiều lên ROE và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (p-value nhỏ hơn 0.05 và hệ số beta dƣơng). Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ làm cho ROE có xu hƣớng tăng theo và ngƣợc lại nếu giảm đi sẽ kéo ROE giảm theo.
Yếu tố CR và EA có tác động ngƣợc chiều lên ROE (p-value nhỏ hơn 0.05 và hệ số beta âm). Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ làm cho ROE