Bảng 4.5 – Kết quả kiểm định Hausman
ROA FEM REM ROE FEM REM
LA -0,7163826 -0,6207227 LA -10,93729 -8,575134 LLPTL 0,2515491 0,2630541 LLPTL 2,766521 2,894107 LOGTA 0,1696086 0,0648239 LOGTA 2,474347 1,133316 DEPTA 0,0024165 0,0018787 DEPTA -0,0222813 -0,0110148 IETA -0,0214432 -0,0036178 IETA -0,0234918 0,0946373 NIITI 0,0039316 0,0016 NIITI 0,0542347 0,0314918 FL -0,0068955 -0,0162532 FL 0,764428 0,7450839 OPEXTA -0,5375628 -0,5030443 OPEXTA -6,844209 -6,585408 OPEXTI 0,0313441 0,0324717 OPEXTI 0,3489021 0,361708 LLIFE -0,4510678 -0,1236491 LLIFE -1,695427 -0,5471273 GDP 0,313346 0,01371 GDP 0,645928 0,4588662 CPI 0,0099794 0,0118225 CPI 0,1555172 0,1601612 cons 0,4968879 2,621185 cons -89,18113 -64,79761 Observations 120 120 Observations 120 120 R-squared 0,8805 0,8707 R-squared 0,8445 0,8370 Number of group 20 20 Number of group 20 20
Hausman test 0,1024 Hausman test 0,2081
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata
Tác giảcần lưu ý độ vững và tính hiệu quả của các hệ số trong phân tích dữ liệu bảng dựa trên phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng thể (OLS tổng thể) có thể bị nghi ngờ, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Do đó, tác giả 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 4.5 cho thấy mô hình REM là phù hợp với kiểm định Hausman có giá trị Prob lần lượt là 0,1024 và 0,2081 đều lớn hơn 0,05.
Như 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.
4.3.4. Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi và hiện tƣợng tự tƣơng quan của mô hình
Nhằm đảm bảo các giá trị thống kê của các hệ số hồi quy là đáng tin cậy, tác giả kiểm tra sự tồn tại của hiện tượng TTQ trong mô hình bằng kiểm định Wooldridge (bảng 4.6) và nhận thấy giả thiết H0 được chấp nhận, nghĩa là tồn tại hiện tượng TTQ. Trong mô hình biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE, tác giả xét giá trị Prob ở mức ý nghĩa 5%, cả hai mô hình đều có p-giá trị lớn hơn 0,05. Việc lựa chọn tiêu chuẩn so sánh theo những mức ý nghĩa khác nhau sẽ làm thay đổi độ tin cậy của mô hình, mức ý nghĩa càng thấp thì độ tin cậy càng cao, mô hình sẽ tốt hơn. Bên cạnh đó, việc lựa chọn mô hình REM là mô hình cuối cùng để phân tích và ước lượng cho mục tiêu tiếp theo. Bản thân mô hình REM đã triệt tiêu được hiện PSSSTĐ vì phần dư của mỗi thực thể không có mối quan hệ với biến giải thích
Bảng 4.6 – Kết quả kiểm định Wooldridge Kiểm định Wooldridge Prb>F Tự tƣơng quan Biến phụ
thuộc ROA 0,0963 Không
Biến phụ
thuộc ROE 0,1215 Không
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata
4.3.5. Kết quả mô hình REM
Vì mô hình REM đã triệt tiêu được hiện tượng PSSSTĐ, cộng với việc không tồn tại hiện tượng TTQ, tác giả quyết định dừng ở mô hình REM để phân tích, đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
Bảng 4.7 – Kết quả mô hình REM cho biến phụ thuộc ROA và ROE
REM REM
ROA Coef. Z P>|z| ROE Coef. z P>|z|
LA -0,6207227 -2,24 0,025 LA -8,575134 -2,35 0,019 LLPTL 0,2630541 8,22 0,000 LLPTL 2,894107 7,09 0,000 LOGTA 0,0648239 1,70 0,088 LOGTA 1,133316 2,24 0,025 DEPTA 0,0018787 0,76 0,447 DEPTA -0,0110148 -0,34 0,733 IETA -0,0036178 -0,24 0,807 IETA 0,0946373 0,51 0,613 NIITI 0,0016 1,04 0,299 NIITI 0,0314918 1,60 0,109 FL -0,0162532 -1,71 0,088 FL 0,7450839 6,13 0,000 OPEXTA -0,5030443 -8,55 0,000 OPEXTA -6,585408 -8,79 0,000 OPEXTI 0,0324717 16,00 0,000 OPEXTI 0,361708 13,97 0,000 LLIFE -0,1236491 -1,93 0,053 LLIFE -0,5471273 -0,63 0,531 GDP 0,01371 0,69 0,493 GDP 0,4588662 1,83 0,067 CPI 0,0118225 2,22 0,026 CPI 0,1601612 2,39 0,017 Cons 2,621185 4,13 0,000 cons -64,79761 -7,69 0,000 R-square 0,8707 R-square 0,8370 Prob>chi2 0,000 Prob>chi2 0,000
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata
Đánh giá kết quả mô hình hồi quy ROA (bảng 4.7):
Ước lượng mô hình hồi quy cho kết quả giá trị p bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05 nên mô hình phù hợp. Và R-square = 0,8707; tức các biến độc lập trong mô hình có ảnh hưởng đến 87,07% tới biến ROA, đây là mức ảnh hưởng khá cao. Do đó, tất cả các kết quả trong REM đều có ý nghĩa.
Kết quả mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:
ROAi,t = 2,621185 - 0,6207227 LAi,t + 0,2630541 LLPTLi,t + 0,0648239 LOGTAi,t + 0,0018787 DEPTAi,t - 0,0036178 IETAi,t + 0,0016 NIITIi,t - 0,0162532 FLi,t - 0,5030443 OPEXTAi,t + 0,0324717 OPEXTIi,t - 0,1236491 LLIFEi,t + 0,01371 GDP + 0,0118225 CPI + εi,t
Mô hình đưa ra yếu tố LLPTL, OPEXTI 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 dương). Điều này cho thấy khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ làm cho ROA có xu hướng tăng theo và ngược lại nếu giảm đi sẽ kéo ROA giảm theo.
Yếu tố LA, OPEXTA có tác động ngược 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 hướng giảm và ngược 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% đều được chấp nhận).
Đánh giá kết quả mô hình hồi quy ROE (bảng 4.7):
Kết quả nghiên cứu cho ROE cũng giống như 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 được. Mô hình cũng nói lên được sự tác động của các biến độc lập đến biến ROE tương đối cao là 83,70% (R-square = 0,8370).
Kết quả mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:
ROEi,t = - 64,79761 - 8,575134 LAi,t + 2,894107 LLPTLi,t + 1,133316 LOGTAi,t - 0,0110148 DEPTAi,t + 0,0946373 IETAi,t + 0,0314918 NIITIi,t + 0,7450839 FLi,t - 6,585408 OPEXTAi,t + 0,361708 OPEXTIi,t - 0,5471273 LLIFEi,t + 0,4588662 GDP + 0,1601612 CPI + εi,t
Mô hình hồi quy có biến phụ thuộc ROE đưa ra yếu tố LLPTL, LOGTA, FL, OPEXTI và CPI có tác động cùng chiều lên ROE và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Còn nhân tố LA và OPEXTA lại tác động ngược chiều lên ROE (p-value nhỏ hơn 0.05 và hệ số beta âm). Các nhân tố còn lại không thể hiện mối quan hệ nào có ý nghĩa thống kê lên ROE.
4.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Nhìn chung, cả hai mô hình các biến liên quan đến rủi ro tín dụng (LLPTL), chất lượng quản lý đối với biến OPEXTI và biến vĩ mô tỷ lệ lạm phát (CPI) có tương quan thuận với hiệu quả hoạt động các NHTM Việt Nam, riêng nhân tố quy mô tài sản (LOGTA) và đòn bẩy tài chính cũng có tác động tích cực nhưng chỉ thể hiện tương quan thuận đối với ROE. Còn về tương quan nghịch thì cả mô hình có biến phụ thuộc ROA và ROE đều do hai nhân tố: cấu trúc tài sản (LA) và chất lượng quản lý đối với biến OPEXTA có ảnh hưởng đối với hiệu quả hoạt động ngân hàng. Nghiên cứu không tìm ra được tương quan giữa các nhân tố còn lại tác động lên hiệu quả hoạt động ngân hàng, tức là các giả thuyết H2, H5, H6, H7, H8, H11, H12, H14 không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu hoặc là bị loại bỏ ngay từ bước kiểm định đa cộng tuyến.
Liên quan đến (H1) tức là tác động của cấu trúc tài sản (LA) đến hiệu quả hoạt động của các NHTM. Hệ số hồi quy mang dấu âm có ý nghĩa ở mức 5% đối với ROA và ROE. Điều này cho thấy tỷ lệ dư nợ cho vay/tổng tài sản càng cao thì hiệu quả hoạt động càng giảm, cụ thể là khả năng sinh lời của ngân hàng thấp. Kết quả này trái ngược với kỳ vọng của tác giả. Đồng thời, kết quả của mô hình cũng khác biệt so với những nghiên cứu trước đây (Abreu và Mendes, 2002; Deyong và Rice, 2004) khi họ nhận định rằng tỷ lệ này càng cao thì khả năng sinh lời cao. Dễ dàng nhận thấy rằng, mô hình nghiên cứu có tính chất mới so với những nghiên cứu trước và cũng phù hợp với thực trạng các NHTM ở Việt Nam trong những năm gần đây khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao, mà cấu trúc tài sản lại tập trung chủ yếu là dư nợ cho vay, đồng nghĩa với việc hiệu quả ngân hàng bị giảm sút vì lý do tăng trưởng tín dụng nhanh nhưng chất lượng tín dụng kém.
Về rủi ro tín dụng (H3), kết quả thực nghiệm trong cả hai mô hình kiểm định tìm ra mối liên hệ có tác động cùng chiều và mạnh nhất (giá trị tuyệt đối của hệ số hồi quy lớn nhất) lên khả năng sinh lời ROA và ROE của các NHTM (ở mức ý nghĩa 5%), tức chi phí dự phòng rủi ro tín dụng tăng sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động
ngân hàng (với yếu tố tổng nợ không thay đổi). Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả. Mức độ phù hợp của biến cũng được Syafri (2012) chứng minh kết quả tương tự. Thông thường việc tăng thêm trong trích lập chi phí sẽ làm giảm lợi nhuận của doanh nghiệp. Tuy nhiên, tình hình thực tế trong hệ thống NHTM hiện nay, nợ xấu đang tăng cao đến mức báo động, hiệu quả hoạt động tín dụng có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động của cả ngân hàng vì tín dụng mang lại nguồn thu rất lớn cho ngân hàng. Do vậy, việc tăng thêm nguồn chi phí trong công tác dự phòng rủi ro tín dụng là điều cần thiết nhằm đảm bảo hoạt động tín dụng diễn ra an toàn và hiệu quả, góp phần tích cực đẩy mạnh hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Xét giả thuyết (H4), quy mô tài sản (LOGTA) càng cao thì hiệu quả hoạt động ngân hàng càng tốt. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng tương quan thuận ban đầu với mức ý nghĩa 5%. Gul, Irshad và Zaman (2011) cũng có nhận định tương tự như nghiên cứu của tác giả. Hiện nay, tình trạng yếu kém trong hệ thống ngân hàng Việt Nam đang sôi sục cảnh báo sự trì trệ của ngành tài chính nói riêng và nền kinh tế nói chung. Động thái tăng quy mô tài sản hoặc sát nhập giữa những ngân hàng nhỏ, kém phát triển góp phần mở rộng mạng lưới giao dịch, đa dạng hóa kênh phân phối sản phẩm dịch vụ, thúc đẩy gia tăng lợi nhuận, đảm bảo hiệu quả hoạt động ngân hàng tốt hơn.
Nhân tố đòn bẩy tài chính FL là công cụ quan trọng để dự kiến lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (giả thuyết H9). Thật vậy, kết quả mô hình cho thấy FL chỉ tác động cùng chiều lên ROE (ở mức ý nghĩa 5%), còn trong mô hình ROA, FL không có ý nghĩa thống kê. Đòn bẩy tài chính tăng ám chỉ việc sử dụng chi phí cố định để làm tăng khả năng sinh lời của ngân hàng. Tuy nhiên, đòn bẩy tài chính cũng là con dao hai lưỡi làm tăng tính rủi ro trong lợi nhuận. Tác giả cần lưu ý trong việc ra quyết định khi sử dụng đòn bẩy tài chính.
Tương tự, nhân tố chất lượng quản lý (giả thuyết H10) cũng thể hiện kết quả khác thường, OPEXTI tác động cùng chiều lên ROA và ROE nhưng OPEXTA lại
có tác động ngược chiều lên cả hai biến phụ thuộc ROA và ROE với mức ý nghĩa 5%, chỉ đúng 50% với kỳ vọng của nghiên cứu. Nghiên cứu của Podviezko và Ginevcius (2010) cũng xem xét nhân tố tỷ trọng chi phí hoạt động trên tổng tài sản và trên tổng thu nhập của ngân hàng nhằm đánh giá khả năng quản lý của nhà quản trị, sự gia tăng trong chi phí hoạt động kéo theo sự sụt giảm trong lợi nhuận. Thật vậy, mô hình nghiên cứu thể hiện đúng bản chất thực trạng của hệ thống NHTM Việt Nam trong những năm gần đây, áp lực mở rộng mạng lưới hoạt động, gia tăng nguồn nhân lực chất lượng, phát triển sản phẩm dịch vụ đi đôi đổi mới công nghệ buộc các NHTM phải chạy đua gia tăng chi phí hoạt động, làm giảm lợi nhuận. Bên cạnh đó, một khi chất lượng quản lý tốt, bộ máy ngân hàng hoạt động hiệu quả thì việc đầu tư nhiều chi phí hoạt động để thực hiện mục tiêu dài hạn nhằm gia tăng hiệu quả hoạt động là điều hiển nhiên. Đó là lý do vì sao ngành ngân hàng Việt Nam lại đi ngược với xu hướng chung của thế giới. Vì vậy, trong bối cảnh hiện nay, mối quan hệ giữa chi phí hoạt động và lợi nhuận của ngân hàng có tương quan hai chiều. Tuy nhiên, đối với nhân tố này tác giả cần lưu ý phương án sử dụng chi phí sao cho có hiệu quả nhất.
Đối với các nhân tố vĩ mô, chỉ có tỷ lệ lạm phát (CPI) có ý nghĩa thống kê và có mối liên hệ cùng chiều với hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam (ở mức ý nghĩa 5%). Kỳ vọng giả thuyết H13 của tác giả là đúng, cũng như Syafri (2012) đã nhận định, việc các nhà quản trị ngân hàng dự đoán được lạm phát kỳ vọng và điều chỉnh mức lãi suất phù hợp thì sẽ đạt được mục tiêu lợi nhuận cao, từ đó ổn định hiệu quả hoạt động trong ngân hàng.
Nhìn bao quát cả 2 mô hình nghiên cứu, ngoài biến CPI thì không có biến bên ngoài nào có ý nghĩa thống kê. Điều đó cho thấy, hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam chịu tác động chủ yếu từ các yếu tố bên trong.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Kết quả mô hình thực nghiệm đã chứng minh và đưa ra các nguyên nhân, mức độ tác động của các nhân tố vi mô và vĩ mô lên hiệu quả hoạt động ngân hàng, giúp cho các nhà quản trị có cái nhìn đầy đủ, toàn diện và chính xác hơn với phương thức tiếp cận một phương pháp khoa học mới trong đo lường và đánh giá hiệu quả hoạt động ngân hàng.
So với mô hình ban đầu mà tác giả xây dựng gồm 17 biến độc lập thì có 12 biến tác động đến mô hình nhưng trong đó chỉ có 7 biến là có ý nghĩa thống kê và tác giả dựa vào kết quả đó đưa ra nhận định cuối cùng cho sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM.
Điều đáng chú ý nhất từ kết quả của mô hình, nhân tố chất lượng quản lý mà tác giả sử dụng OPEXTI và OPEXTA làm biến đại diện có tác động hai chiều lên cả hai biến phụ thuộc ROA và ROE, trong đó OPEXTI thì có tác động tích cực, còn OPEXTA thì có tác động tiêu cực. Điều này cho thấy, cùng một nhân tố tác động mà có hai xu hướng tồn tại tương quan lên hiệu quả hoạt động ngân hàng. Đây được xem là tính mới của bài nghiên cứu, qua đó cho thấy các nhà quản trị ngân hàng cần phải linh hoạt trong việc sử dụng chi phí hoạt động nhằm mục tiêu tăng lợi nhuận cho ngân hàng.
Chính vì vậy, trong chương 5 tác giả sẽ đề ra các mục tiêu và kiến nghị giải pháp dựa trên kết quả của mô hình và tình hình thực tiễn của ngành ngân hàng Việt Nam nhằm hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng dễ dàng hơn trong công tác hoạch định chiến lược và điều hành quản lý để vực dậy tình hình hoạt động của ngân hàng mình. Bên cạnh đó, tác giả cũng đặc biệt lưu ý một số khó khăn, vướng mắc chưa thể thực hiện được trong các kiến nghị.
CHƢƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1. Kết luận
Với kĩ thuật phân tích hồi quy bảng và hướng tiếp cận lựa chọn mô hình phù hợp OLS, FEM và REM, nghiên cứu đã tìm thấy bảy nhân tố tác động mạnh mẽ lên hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam: Cấu trúc tài sản, chi phí dự phòng rủi ro tín dụng, quy mô tài sản, đòn bẩy tài chính, chất lượng quản lý (thể hiện ở hai