4.5.1 Ước lượng bình phương bé nhất OLS
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy mô hình theo OLS Biến quan sát Hệ số hồi quy P>| t |
LGR -0.0046*** 0.000 NPL 0.0763*** 0.000 SIZE 0.0003 0.168 LTA 0.0032* 0.070 PROFIT 0.3220*** 0.000 TYPE 0.0017** 0.044 DEPORATE -0.0005*** 0.000 GDPGR 0.0008** 0.047 Hằng số -0.0137* 0.079 Số quan sát 253 Prob > F 0.000 R2 60.2%
Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu qua phần mềm STATA
Kết quả hồi quy có R2 = 60.2% cho thấy các biến độc lập: Tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ thu nhập trước thuế và dự phòng, hệ số rủi ro tín dụng, quy mô, loại hình ngân hàng, lãi suất và tăng trưởng GDP đã giải thích được 60.2% sự thay đổi của Dự phòng rủi ro tín dụng. Trong đó:
- Ở mức ý nghiã 1%, LGR và DEPORATE có mối tương quan nghịch biến với LLP, ngược lại, NLP và PROFIT thể hiện mối tương quan đồng biến với LLP.
- Ở mức ý nghĩa 5%, biến TYPE và GDPGR thể hiện tác động cùng chiều lên LLP.
- Biến LTA cũng có tác động lên LLP theo mối tương quan thuận ở mức ý nghĩa 10% và biến SIZE không có ý nghĩa thống kê.
Dựa vào hệ số hồi quy ta cũng có thể thấy được mức độ tác động của các biến độc lập lên Dự phòng rủi ro tín dụng.
4.5.2 Ước lượng theo Mô hình tác động cố định FEM
Sử dụng mô hình tác động cố định FEM để hồi quy mô hình nghiên cứu, kết quả thu được như sau:
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy mô hình theo FEM Biến quan sát Hệ số hồi quy P>| t |
LGR -0.0037*** 0.001 NPL 0.0480*** 0.002 SIZE 0.0007 0.137 LTA 0.0070*** 0.002 PROFIT 0.2940*** 0.000 TYPE . DEPORATE -0.0004*** 0.000 GDPGR 0.0004 0.299 Hằng số -0.0246* 0.088 Số quan sát 253 Prob > F 0.000 R2 58.57%
F test that all u_i=0: F(25, 220) = 2.89 Prob > F = 0.0000
Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu qua phần mềm STATA
Hồi quy mô hình theo phương pháp này, ta thấy biến LGR và DEPORATE có mối tương quan ngược chiều khá chặt chẽ với LLP ở mức ý nghĩa 1%. Trong khi đó, NPL, LTA và PROFIT thể hiện mối tương quan thuận chiều với LLP cũng ở mức ý nghĩa này.
Kết quả kiểm định mô hình F test cho kết quả Prob > F = 0.0000 < 0.05, như vậy có thể kết luận mô hình FEM là phù hợp.
4.5.3 Ước lượng theo Mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Kết quả ước ượng theo Mô hình tác động ngẫu nhiên REM được trình bày trong bảng 4.9
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy mô hình theo REM
Biến quan sát Hệ số hồi quy P> |z|
LGR -0.0042*** 0.000 NPL 0.0629*** 0.000 SIZE 0.0004 0.146 LTA 0.0047** 0.013 PROFIT 0.3090*** 0.000 TYPE 0.0013 0.225 DEPORATE -0.0004*** 0.000 GDPGR 0.0007* 0.090 Hằng số -0.0165* 0.075 Số quan sát 253 Prob > F 0.000 R2 59.93%
Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu qua phần mềm STATA
Sử dụng phương pháp này, các biến độc lập có thể giải thích được 59.93% sự thay đổi của biến phụ thuộc LLP, tương quan giữa các biến cũng dc tìm thấy:
- LGR và DEPORATE có tác động ngược chiều lên LLP và NPL, PROFIT có tác động cùng chiều với LLP tại mức ý nghĩa 1%.
- LTA và GDPGR có mối tương quan thuận chiều với LLP tại các mức ý nghĩa tương ứng 5% và 10%.
4.5.4 Kiểm định Hausman
Thực hiện kiểm định Hausman với giả định rằng:
- Ho: Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng với các biến giải thích trong mô hình.
- H1: Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng với các biến giải thích trong mô hình.
Kiểm định Hausman cho thấy khi P= 0.000 < 5% nghĩa là có cơ sở để bác bỏ Ho và chấp nhận H1. Lúc này, ước lượng tác động cố định là phù hợp hơn so với ước lượng tác động ngẫu nhiên. Ngược lại, khi chưa đủ cơ sở để bác bỏ Ho thì ước lượng tác động ngẫu nhiên là phù hợp.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định Hausman
Biến quan sát (b) (B) (b-B)
FEM REM Difference
LGR -0.0037 -0.0042 0.0005 NPL 0.0480 0.0629 -0.0149 SIZE 0.0007 0.0004 0.0003 LTA 0.0070 0.0047 0.0023 PROFIT 0.2936 0.3087 -0.0151 DEPORATE -0.0004 -0.0004 0.0001 GDPGR 0.0004 0.0007 -0.0002 chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 19.65 Prob>chi2 = 0.0064
Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA
Kết quả Prob>chi2 = 0.0064 < 5%, ta có thể bác bỏ Ho và chấp nhận H1, tức là kết luận được mô hình Fixed – Effects là phù hợp.
4.6 Kiểm định vi phạm mô hình
4.5.1 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Luận văn sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra xem mô hình có bị hiện tượng phương sai thay đổi hay không với giả thuyết:
- Ho: Mô hình không bị hiện tượng phương sai thay đổi
Kết quả kiểm định như sau:
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26) = 417.24
Prob>chi2 = 0.0000
Ta có Prob = 0.0000 < 0.05 (mức ý nghĩa p-value=5%), giả thuyết Ho bị bác bỏ, tức là mô hình đang bị hiện tượng phương sai thay đổi.
4.5.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Kiểm định Wooldridge về sự tự tương quan của mô hình nghiên cứu cho kết quả như sau:
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 25) = 13.014 Prob > F = 0.0013
Với mức ý nghĩa 5%, kết quả kiểm định Prob = 0.0013 <5% cho biết giả thuyết Ho: không có sự tự tương quan trong mô hình bị bác bỏ, đi đến kết luận mô hình có hiện tượng tự tương quan.
4.7 Kết quả ước lượng theo FGLS
Vì mô hình bị phương sai thay đổi và tự tương quan nên phương pháp hồi quy phù hợp là FGLS, kết quả hồi quy ở bảng 4.13 đã được khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan:
Bảng 4.13: Kết quả hồi quy FGLS
Biến quan sát Hệ số hồi quy P> |z| Sai số chuẩn
LGR -0.0029*** 0.001 0.000896 NPL 0.0787*** 0.000 0.0135712 SIZE 0.0004** 0.021 0.0001916 LTA 0.0044*** 0.002 0.0014501 PROFIT 0.2970*** 0.000 0.0215051 TYPE 0.0012* 0.093 0.0006973 DEPORATE -0.0004*** 0.000 0.0000577 GDPGR 0.0007** 0.035 0.0003249 Hằng số -0.0183*** 0.005 0.0064865 Số quan sát 253 Prob > chi2 0.000
Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu qua phần mềm STATA
Sau khi ước lượng khắc phục các khuyết tật của mô hình, luận văn tìm thấy được các tác động của biến độc lập lên LLP cụ thể như sau:
Tăng trưởng tín dụng (LGR) có tác động ngược chiều đến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) ở mức ý nghĩa 1% (p-value=0.001 < 1%), phù hợp với giả thuyết nghiên cứu (H1c) và tình hình thực trạng từ phân tích thực tế. Điều này có thể giải thích được là khi tăng trưởng tín dụng tăng lên tức là tổng dư nợ cho vay tăng, làm tăng tài sản, tuy nhiên, chất lượng tín dụng vẫn được đảm bảo, nợ xấu không tăng hoặc giảm đi do công tác thu hồi nợ xấu tốt, làm cho chi phi dự phòng rủi ro tín dụng giảm, LLP giảm. Nghiên cứu trước đây của Cavallo và Majnoni (2002), Laeven và ctg (2003) đã cho kết quả nghiên cứu tương tự.
Ở cùng mức ý nghĩa này, nợ xấu (NPL) và hệ số rủi ro tín dụng (LTA) và tỷ lệ thu nhập trước thuế và dự phòng (PROFIT) có mối tương quan thuận chiều với dự phòng rủi ro tín dụng, khi các yếu tố này tăng lên (hoặc giảm đi) thì dự phòng rủi ro tín dụng cũng tăng lên (hoặc giảm đi) theo hệ số hồi quy tương ứng, phù hợp với
giả thuyết nghiên cứu và phản ánh rõ nét hơn những biểu hiện của thực trạng đã nghiên cứu. Khi nợ xấu tăng lên mà tỉ lệ tài sản đảm bảo được khấu trừ ko đủ thì dự phòng phải trích sẽ tăng theo và tỷ lệ phải trích cho các tài sản có của các nhóm nợ này là khá lớn (Abdullah và ctg 2015). Ở gốc độ nhà quản trị ngân hàng, khi lợi nhuận trước thuế và dự phòng dự kiến thấp, chi phí dự phòng RRTD được cố ý điều chỉnh giảm để làm nhẹ bớt tác động bất lợi của các yếu tố khác lên kết quả lợi nhuận (Ahmed và ctg 1999), kết quả này cũng được khẳng định qua nghiên cứu của Levetis và ctg (2011) khi tìm ra mối liên hệ cùng chiều giữa LLP và lợi nhuận trước thuế và dự phòng. Bên cạnh đó, hệ số LTA được coi là một biện pháp sử dụng để quản lý rủi ro tín dụng, LTA càng cao thì rủi ro về tín dụng của các nhà quản lý ngân hàng càng lớn (theo Floro 2010), thể hiện qua số dự phòng phải trích sẽ lớn. Được sử dụng như một trong những tiêu chuẩn để đánh giá mức độ rủi ro cũng như độ an toàn để thu hút dòng tiền vào, do vậy, để giảm thiểu LTA, các ngân hàng sẽ thực hiện tăng vốn, tăng tài sản và có thể thông qua việc giảm dự phòng phải trích.
Bảng 4.13 cũng cho thấy, quy mô của ngân hàng có mối tương quan dương với dự phòng rủi ro ở mức ý nghĩa 5%. Quy mô của ngân hàng được thể hiện qua tổng tài sản, khi các ngân hàng tăng lên về tổng tài sản thì dư nợ của hoạt động tín dụng cũng tăng lên, trước mắt sẽ làm tăng dự phòng chung tăng khả năng phát sinh nợ xấu, từ đó làm tăng các khoản dự phòng cụ thể cần phải trích lập (theo Ashour 2011) và chiều ngược lại sẽ sảy ra khi giảm quy mô của ngân hàng.
Ở mức ý nghĩa 10%, loại hình ngân hàng có tác động đến dự phòng rủi ro tín dụng, đối với mỗi loại hình ngân hàng khác nhau, các chính sách, quy định trong hoạt động tín dụng cũng khác nhau dẫn đến quy mô cho vay khác nhau, cụ thể qua số liệu thực tế là các NHTM có vốn nhà nước có dự phòng rủi ro tín dụng lớn hơn các NHTM cổ phần (Bảng 4.4).
Đối với các biến kiểm soát, luận văn cũng tìm thấy mối tương quan ngược chiều giữa lãi suất với LLP ở mức ý nghĩa 1%, điều này khác với giả thuyết nghiên cứu là LLP và lãi suất có mối quan hệ thuận chiều. Tuy nhiên, kết quả phù hợp với nghiên cứu của Chen và ctg (2010) và thực trạng biểu hiện qua số liệu phân tích ở
mục 4.1.3. Có thể giải thích được là do khi lãi suất giảm do các chính sách hỗ trợ doanh nghiệp, thúc đẩy hoạt động đầu tư, khuyến khích tiêu dùng cá nhân, thì việc sử dụng vốn vay sẽ nhiều hơn, dư nợ vay tăng lên, các khoản trích dự phòng rủi ro cho vay cũng tăng theo.
Ở mức ý nghĩa 5%, tốc độ tăng trưởng GDP có mối tương quan thuận chiều với LLP. Khi nền kinh tế phát triển, các ngân hàng sẵn sàng mở rộng hoạt động tín dụng, tăng trưởng về dư nợ nên dự phòng chung cũng tăng cao và khi nền kinh tế tăng trưởng chậm hoặc suy thoái, hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp và cá thể gặp khó khăn, để giảm thiểu rủi ro, ngân hàng sẽ hạn chế cho vay và dự phòng chung cho tín dụng cũng sẽ giảm theo (Taktak và ctg 2010).
4.8 Kết quả ước lượng mô hình phân theo loại hình ngân hàng
Để phân tích rõ hơn về tác động của các nhân tố bên trong và bên ngoài ngân hàng lên dự phòng rủi ro tín dụng, luận văn tiến hành hồi quy lại mô hình nghiên cứu lần lượt với mẫu dữ liệu từ nhóm các NHTM có vốn nhà nước (TYPE=1 bao gồm Agribank, Vietcombank, Vietinbank, BIDV) và các NHTM chỉ có vốn cổ phần (TYPE = 0 gồm các ngân hàng còn lại).
Thực hiện các bước hồi quy tương tự như đối với phần hồi quy chính, luận văn thu được kết quả hồi quy FGLS đối với loại hình ngân hàng như sau:
Bảng 4.14: Kết quả hồi quy FGLS đối với loại hình ngân hàng
TYPE=1 TYPE=0
Biến quan sát Hệ số hồi quy P>z Hệ số hồi quy P>z
LGR -0.0066 0.347 -0.0023*** 0.007 NPL 0.0850** 0.013 0.0577*** 0.000 SIZE 0.0022 0.140 0.0004* 0.066 LTA 0.0196*** 0.001 0.0044*** 0.008 PROFIT 0.6480*** 0.000 0.2700*** 0.000 DEPORATE 0.00002 0.888 -0.0004*** 0.000 GDPGR 0.0006 0.414 0.0005 0.146 Hằng số -0.0947** 0.040 -0.0151** 0.040 Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Đối với các NHTM có vốn nhà nước, LTA và PROFIT có tác động thuận chiều rõ nét đến dự phòng rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 1% và ở mức ý nghĩa 5%, tỷ lệ nợ xấu NLP cũng thể hiện mối quan hệ đồng biến với dự phòng rủi ro tín dụng, trong đó biến nội tại PROFIT tác động khá mạnh mẽ với hệ số hồi quy 0.648, sau đó là NPL 0.085. Tăng trưởng tín dụng và quy mô không có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu đối với loại hình này.
Đối với các NHTM chỉ có vốn cổ phần, ta tìm thấy mối quan hệ thuận chiều của NPL, LTA và PROFIT đối với Dự phòng rủi ro tín dụng LLP tại mức ý nghĩa 1%, cũng tại mức ý nghĩa này, LGR có tương quan ngược chiều với LLP, tức là khi LGR tăng lên (giảm đi) thì LLP giảm đi (tăng lên). Ở mức ý nghĩa 10%, Quy mô ngân hàng thể hiện mối quan hệ đồng biến với LLP (với p-value=0,066<10%). Bên cạnh đó, biến vĩ mô Lãi suất DEPORATE có tương quan nghịch biến với LLP ở mức ý nghĩa 1%.
Dựa trên cơ sở lý thuyết, chương IV đã trình bày thực trạng lĩnh vực nghiên cứu để thấy được tổng quan tình hình cũng như hiện trạng thực tế của dự phòng rủi ro tín dụng và các nhân tố tác động đến dự phòng rủi ro tín dụng. Đồng thời, trình bày kết quả thực nghiệm của mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đến dự phòng rủi ro tín dụng để có cái nhìn cụ thể hơn, xác thực hơn thực trạng nghiên cứu.
CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 5.1 Kết luận, đánh giá kết quả nghiên cứu
Hiện nay, hoạt động tín dụng nói chung và dự phòng rủi ro tín dụng phải trích lập luôn là mối quan tâm của các nhà quản trị ngân hàng. Với mục tiêu nghiên cứu là xác định và đo lường ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến dự phòng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại, nhìn chung, luận văn đã đạt được mục tiêu đề ra.
Theo đó, thông qua phân tích định tính sử dụng số liệu thu thập và phương pháp phân tích đồ thị, luận văn đã xác định được các nhân tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, lãi suất và các yếu tố tốc độ tăng trưởng tín dụng, nợ xấu, quy mô ngân hàng, thu nhập trước thuế và dự phòng, hệ số rủi ro tín dụng và loại hình của ngân hàng đều có ảnh hưởng đến dự phòng rủi ro tín dụng và thực trạng biểu hiện của mối quan hệ này cũng đã được phân tích rõ nét.
Nghiên cứu định lượng sử dụng mô hình hồi quy đa biến đối với các nhân tố trên với kết quả là tác động của các nhân tố đến dự phòng rủi ro tín dụng đều có ý nghĩa thống kê và đã giải thích được 60.02% sự thay đổi của dự phòng rủi ro tín dụng, một lần nữa khẳng định mối quan hệ giữa các yếu tố bên trong và bên ngoài ngân hàng với dự phòng rủi ro tín dụng.
Kết quả nghiên cứu định lượng được tổng kết như sau: Tăng trưởng tín dụng (LGR) có tác động ngược chiều đến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP); nợ xấu (NPL) và hệ số rủi ro tín dụng (LTA) và tỷ lệ thu nhập trước thuế và dự phòng (PROFIT) với LLP có mối tương quan thuận chiều; Quy mô của ngân hàng thể hiện tương quan dương và đáng kể; loại hình ngân hàng cũng có tác động đến dự phòng rủi ro tín dụng; Đối với các biến kiểm soát, luận văn cũng tìm thấy LLP có mối tương quan ngược chiều với lãi suất và thuận chiều với tốc độ tăng trưởng GDP.