Trên cơ sở lý thuyết mô hình hồi quy tuyến tính dữ liệu bảng của Đinh Phi Hổ (2016), mô hình hồi quy của đề tài có dạng:
Trong đó,
là giá trị của Y cho đối tượng i tại thời điểm t
là giá trị của X1 cho đối tượng i ở thời điểm t
2 là giá trị của X2 của đối tượng i tại thời điểm t là giá trị của Xn của đối tượng i tại thời điểm t
là phần dư của đối tượng i tại thời điểm t.
Đề tài nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre, mô hình nghiên cứu đề xuất dựa vào cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2016) có bổ sung, điều chỉnh phù hợp với hoạt động của QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre, bao gồm: Biến phụ thuộc là ROA, ROE, biến độc lập là Quy mô tổng tài sản, vốn chủ sở hữu, tính thanh khoản, tăng trưởng vốn huy động, tỷ lệ nợ xấu, tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội, chỉ số giá tiêu dùng.
Dựa vào một số nghiên cứu thực nghiệm liên quan đã được giới thiệu, trên nguyên tắc kế thừa và điều chỉnh phù hợp với thực tế tại vùng nghiên cứu, các số biến được đề xuất và đưa vào mô hình như sau:
Mô hình 1: Các nhân tố ảnh hưởng đến ROA
ROAit=
Mô hình 2: Các nhân tố ảnh hưởng đến ROE
ROEit=
Trong đó:
ROAit, ROEit lần lượt là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của QTDND i tại thời điểm t
: Hệ số chặn
, ,…, : Hệ số hồi quy của biến độc lập
: Sai số thống kê
SIZEit: Quy mô tổng tài sản của QTDND i tại thời điểm t CAit: Vốn chủ sở hữu của QTDND i tại thời điểm t LQDit: Tính thanh khoản của QTDND i tại thời điểm t
∆CDit: Tăng trưởng vốn huy động của QTDND i tại thời điểm t
NPLit: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của QTDND i tại thời điểm t GDPt: Tốc độ tăng trưởng kinh tế thời điểm t
CPIt: Chỉ số giá tiêu dùng thời điểm t
3.2. Phương pháp xác định biến
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)
thuế được tạo ra từ lượng vốn đầu tư, tức là cứ một đồng đầu tư vào tổng tài sản thì tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế.
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Hệ số này là thước đo để đánh giá một đồng vốn bỏ ra và tích lũy tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế.
Quy mô tài sản ngân hàng (SIZE)
Đây là biến có nhiều cách đo lường. Quy mô có thể là giá trị thị trường của ngân hàng, là logarit của tổng dư nợ cho vay của ngân hàng. Tham khảo nghiên cứu của Sehrish Gul và cộng sự (2011), đề tài chọn cách đo lường quy mô tổng tài sản ngân hàng bằng logarit cơ số 10 của tổng tài sản. Việc điều chỉnh này sẽ làm biến có giá trị rất lớn về giá trị tương đồng với các biến khác trong mô hình.
Biến đại diện cho quy mô ngân hàng được tính như sau: SIZE = Log (Tổng tài sản)
Vốn chủ sở hữu (CA)
Vốn chủ sở hữu hay vốn tự có của ngân hàng là nguồn vốn riêng của ngân hàng do chủ sở hữu đóng góp ban đầu và được bổ sung trong quá trình kinh doanh. Biến đại diện cho vốn chủ sở hữu được sử dụng là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và có công thức tính như sau:
Tính thanh khoản (LQD)
Tính thanh khoản của ngân hàng là khả năng của ngân hàng trong việc đáp ứng nhu cầu thanh toán của khách hàng, được tạo lập bởi tính thanh khoản của tài sản và tính thanh khoản của nguồn. Trong hoạt động của ngân hàng thì việc duy trì thanh khoản - đáp ứng khả năng chi trả, thanh toán là mục tiêu vô cùng quan trọng. Nếu để rủi ro thanh khoản xảy ra thì ở mức nhẹ là làm ngân hàng suy giảm lợi nhuận, còn nặng có thể dẫn đến phá sản. Nhưng để duy trì khả năng thanh khoản của ngân hàng thì ngân hàng phải chấp nhận một khoản chí phí. Để tăng an toàn thanh khoản thì chi phí cũng gia tăng và có thể làm suy giảm lợi nhuận.
Biến đại diện cho tính thanh khoản được xác định như sau:
LQD =
Tăng trưởng vốn huy động (∆CD)
Theo Điều 36 Thông tư số 04/2015/TT-NHNN ngày 31/3/2015 của NHNN Quy định về QTDND, QTDND huy động vốn từ các nguồn: Nhận tiền gửi không kỳ hạn, có kỳ hạn, tiền gửi tiết kiệm của thành viên, tổ chức, cá nhân khác bằng đồng Việt Nam; vay vốn điều hòa Ngân hàng Hợp tác xã Việt Nam; vay vốn của TCTD (trừ QTDND khác), tổ chức tài chính khác; vay vốn từ Ngân hàng Hợp tác xã Việt Nam; tiếp nhận vốn ủy thác cho vay của Chính phủ, tổ chức, cá nhân trong nước.
Tăng trưởng vốn huy động được xác định bởi công thức:
∆CD =
Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Nợ xấu có tác động trực tiếp đến hoạt động của ngân hàng, gây ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống ngân hạng và nền kinh tế. Khi ngân hàng không thu được vốn tín
dụng đã cấp và lãi cho vay, nhưng phải trả vốn và lãi cho khoản tiền huy động khi đến hạn dẫn đến một bộ phận tài sản của ngân hàng bị đóng băng, mất cân đối trong thu chi. Mặt khác, chi phí phát sinh nợ xấu là rất lớn, chi phí tăng cao ngoài dự kiến và những chi phí này làm giảm khả năng sinh lời đáng kể, thậm chí gây lỗ cho các ngân hàng khi hạch toán kết quả kinh doanh. Tỷ lệ nợ xấu được xác định theo công thức sau:
NPL =
Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
Tăng trưởng kinh tế là sự tăng về quy mô sản lượng của nền kinh tế trong một thời kỳ nhất định. Kinh tế tăng trưởng cao phản ánh triển vọng kinh tế tốt cho các doanh nghiệp, trong đó có cả lĩnh vực ngân hàng. Nhu cầu về tín dụng và các dịch vụ khác của ngân hàng gia tăng, từ đó làm gia tăng khả năng sinh lời của ngân hàng. Tăng trưởng kinh tế được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội thực tế hàng năm. Tổng cục Thống kê Việt Nam chịu trách nhiệm thu thập, tổng hợp số liệu này.
Công thức xác định tốc độ tăng GDP được quy định trong Nghị định số 97/2016NĐ-CP ngày 01/7/2016 của Chính phủ như sau:
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)
CPI là chỉ tiêu tương đối, phản ánh xu hướng và mức độ biến động giá cả chung theo thời gian của các loại hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng hàng ngày của người dân. Công thức tính CPI được quy định trong Nghị định số 97/2016/NĐ-CP
ngày 01/7/2016 của Chính phủ có dạng sau:
Các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu được mô tả trong Bảng 3.1
Bảng 3.1: Mô tả các biến sử dụng trong mô hình Ký hiệu biến Định nghĩa Cách tính Dấu kỳ vọng Biến phụ thuộc
ROA Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
ROE Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu
Biến độc lập
SIZE Quy mô tổng tài sản Log(Tổng tài sản) +
CA Vốn chủ sở hữu +
LQD Tính thanh khoản -
∆CD Tăng trưởng vốn huy động +
Ký hiệu biến Định nghĩa Cách tính Dấu kỳ vọng GDP Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội +
CPI Chỉ số giá tiêu dùng +
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.3. Dữ liệu nghiên cứu
QTDND đầu tiên được thành lập tại Bến Tre là vào năm 1996 (QTDND Mỹ Thạnh An), hoạt động mang lại hiệu quả thiết thực và được quan tâm nhân rộng trên địa bàn các địa phương có điều kiện phù hợp. Theo đó, đến thời điểm 31/12/2018, trên địa bàn tỉnh Bến Tre đã có 9 QTDND được thành lập, trong đó có 2 QTDND được thành lập và hoạt động vào năm 2018. Địa bàn hoạt động của 9 QTDND phân bố trên 28 xã, phường, thị trấn thuộc 05/9 huyện, thành phố trên địa bàn tỉnh (gồm Thành phố Bến Tre, các huyện Mỏ Cày Nam, Mỏ Cày Bắc, Ba Tri và Bình Đại) với 12.651 thành viên tham gia (bình quân 1.405 thành viên/QTDND), vốn điều lệ đạt 20,7 tỷ đồng (bình quân 2,3 tỷ đồng/QTDND). Hiện tại, hệ thống QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre hoạt động ổn định, an toàn và hiệu quả, đáp ứng kịp thời các nhu cầu vay hỗ trợ thành viên trong sản xuất, chất lượng hoạt động ngày càng được nâng lên, tạo được sự tin tưởng của người dân trên địa bàn và góp phần tích cực vào phục vụ phát triển kinh tế - xã hội địa phương.
Trong bài nghiên cứu này, tác giả chỉ thực hiện lấy mẫu nghiên cứu của 7 QTDND do có 2 QTDND thành lập trong năm 2018, số liệu chưa phản ánh được đầy đủ vấn đề nghiên cứu nên không đưa vào phân tích.
Dữ liệu nghiên cứu đề tài gồm các số liệu thứ cấp được thu thập từ nguồn tổng hợp, theo dõi của NHNN Chi nhánh tỉnh Bến Tre trên cơ sở các báo cáo thường
niên, phản ánh hoạt động của 7 trong tổng số 9 QTDND đang hoạt động trên địa bàn tỉnh Bến Tre được chọn nghiên cứu, số liệu được thu thập theo quý trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2018. Ngoài ra, bài viết còn sử dụng số liệu thống kê của Tổng Cục Thống kê.
Bảng 3.2: Danh sách 7 QTDND trong mẫu nghiên cứu
TT Tên QTDND Địa chỉ
1 QTDND Mỹ Thạnh An Xã Mỹ Thạnh An, TP Bến Tre, T. Bến Tre
2 QTDND Định Thủy Xã Định Thủy, H. Mỏ Cày Nam, T. Bến Tre
3 QTDND Phước Hiệp Xã Phước Hiệp, H. Mỏ Cày Nam, T. Bến Tre 4 QTDND Đại Thành Phường 6, TP. Bến Tre, T. Bến Tre
5 QTDND Tân Thành Bình Xã Tân Thành Bình, H. Mỏ Cày Bắc, T. Bến Tre
6 QTDND An Thủy Xã An Thủy, H. Ba Tri, T. Bến Tre
7 QTDND Phú Long Xã Phú Long, H. Bình Đại, T. Bến Tre
3.4. Trình tự nghiên cứu
3.4.1. Thống kê mô tả
Phương pháp này được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm nhằm có cái nhìn tổng quát nhất về mẫu nghiên cứu. Thông qua mô tả, tóm tắt thống kê các biến độc lập và biến phụ thuộc của 7 QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre trong giai đoạn 2011 - 2018 cho thấy được giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của từng biến nghiên cứu.
3.4.2. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích tương quan có thể bước đầu đánh giá được các dự báo của mô hình. Ngoài ra, trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao thì đây là dấu hiệu của đa cộng tuyến, do đó đây là một cơ sở để tác giả thực hiện kiểm định đa cộng tuyến và điều chỉnh mô hình.
3.4.3. Phân tích hồi quy
Trong khi phân tích tương quan kiểm tra có tồn tại mối tương quan giữa các biến hay không thì phân tích hồi quy được dùng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với các biến phụ thuộc, qua đó cho biết chiều tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phương pháp này sẽ cho phép tác giả đưa ra những bằng chứng xác thực để trả lời các câu hỏi nghiên cứu của luận văn.
Thông qua phương pháp tổng bình phương bé nhất (OLS), sử dụng mô hình các yếu tố tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM) và mô hình các yếu tố tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM); sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM với giả thuyết H0 là chấp nhận REM, và H1 là chấp nhận FEM. Hệ số P-value của kết quả phân tích hồi quy cho biết mức độ tác động của các biến độc lập lên từng biến phụ thuộc. Các mức thống kê có ý nghĩa được sử dụng là 1%, 5% hoặc 10% (hay nói cách khác là độ tin cậy 99%, 95% hoặc 90%). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn mức thống kê có ý nghĩa là 5%, tức là biến độc lập chỉ được xem là có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc khi giá trị P-value của từng biến độc lập trong mô hình hồi quy nhỏ hơn 5% (P-value<0,05) và ngược lại. Tuy nhiên, một số trường hợp hệ số P-value lớn hơn 0,05 nhưng nhỏ hơn 0,1 vẫn được tác giả lưu ý, điều này có nghĩa là biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc với độ tin cậy là 90%.
Hệ số R2 (R-squared) hoặc R2 điều chỉnh (Adjusted R-squared) từ kết quả phân tích sẽ cho biết khả năng tất cả các biến độc lập giải thích được sự biến động của ROA, ROE trong mô hình hồi quy.
3.4.4. Kiểm định mô hình
Tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy, nếu có một trong các khuyết tật thì sẽ khắc phục bằng phương pháp GLS (Generalized Least Square) để tìm ra kết quả hồi quy cuối cùng.
3.4.4.1. Kiểm định Durbin-Watson về tự tương quan
Khi có tồn tại hiện tượng tự tương quan, tuy các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng không chệch nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả. Nói cách khác, ước lượng OLS không phải là ước lượng không chệch tốt nhất. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện tình trạng tự tương quan xảy ra trong mô hình là kiểm định d của Durbin-Watson. Phương pháp kinh nghiệm được sử dụng để phát hiện tình trạng tự tương quan như sau:
Khi 1<d<3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan. Khi 0<d<1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương. Khi 3<d<4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm.
Mặt khác, không cần thực hiện kiểm định tự tương quan nếu kết quả hồi quy được lựa chọn theo FEM, vì FEM chỉ quan tâm đến những khác biệt mang tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên không có hiện tượng tự tương quan.
3.4.4.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Trong mô hình hồi quy bội, chúng ta có thêm giả thuyết là các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau. Vì vậy, khi ước lượng mô hình hồi quy bội chúng ta phải kiểm tra giả thiết này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường được sử dụng là hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor). Theo quy tắc kinh nghiệm khi VIFj > 10 thì mức độ cộng tuyến được xem là cao và khi đó, các hệ số hồi quy được ước lượng với độ chính xác không cao.
Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính và hệ số VIF, các biến có hệ số VIF lớn hơn 10 sẽ bị loại ra khỏi mô hình và tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi không còn biến nào có giá trị VIF lớn hơn 10, tức là không còn hiện tượng đa cộng tuyến.
3.4.4.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
kiểm định White với giả thuyết như sau: H0 là không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, và H1 là có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Việc kết luận thực hiện dựa vào giá trị Prob., Prob<0,05 thì bác bỏ H0, có nghĩa là mô hình có hiện tương phương sai sai số thay đổi và ngược lại.
3.4.4.4. Kiểm định phân phối chuẩn
Mô hình có phân phối chuẩn hay không sẽ được kiểm định và kết luận bằng kiểm định Histogram - Normality Test với giả thuyết sau: H0 là không có phân phối chuẩn và H1 là có phân phối chuẩn.
Việc kết luận dưa vào giá trị Prob., Prob<0,05 thì bác bỏ H0, có nghĩa là mô hình có phân phối chuẩn và ngược lại.
Tóm tắt chương 3
Dựa vào cơ sở lý luận về các lý thuyết liên quan đến lợi nhuận, chỉ tiêu được sử dụng để đo lường lợi nhuận các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận ở chương 2, tác