Đa cộng tuyến là hiện tƣợng các biến độc lập trong mô hình tƣơng quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF.
Khi phân tích hiện tƣợng tự tƣơng quan, nếu hệ số tƣơng quan giữa các biến cao là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Để tìm ra trƣờng hợp biến nào đó có tƣơng quan tuyến tính mạnh với các biến còn lại của mô hình, ta sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF . Theo kinh nghiêmk thì VIF> 10 thì khả năng xuất hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến đƣợc xem là cao. Lúc đó, các hệ số hồi quy của mô hình sẽ dẫn tới tình trạng ƣớc lƣợng với độ chính xác không cao.
So sánh với kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính với hệ số VIF, các biến có VIF lớn hơn 10 sẽ bị loại ra khỏi mô hình và sẽ đƣợc tiếp tục thực hiện việc phân tích hồi quy cho đến lúc không còn xuất hiệnbiến nào có giá trị VIF lớn hơn 10 tức là không còn hiện tƣợng đa cộng tuyến).
Theo kết quả hồi quy ở Bảng 4.3, hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình đƣợc đánh giá là không nghiêm trọng.
4.4.2. Kiểm định phƣơng sai của sai số h ng đổi
Phƣơng sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ƣớc lƣợng thu đƣợc bằng phƣơng pháp hồi quy thông thƣờng trên dữ liệu bảng không c n đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tƣợng ngộ nhận các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R2
không d ng đƣợc. Bởi vì phƣơng sai của sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ƣớc lƣợng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phƣơng sai của sai số không đổi bằng kiểm định White, với giả thuyết:
H0: Không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định White
Dựa vào kiểm định trên, ta thấy prob = 0 <α (5%), ta chấp nhận H0, tức là mô hình Pooled-OLS có xuất hiện hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. Từ đó, ta nhận thấy mô hình Pooled-OLS không thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp này.
4.4.3. Kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tƣơng quan
Giữa các sai số có mối quan hệ tƣơng quan với nhau sẽ làm cho các ƣớc lƣợng thu đƣợc bằng phƣơng pháp hồi quy thông thƣờng trên dữ liệu bảng không c n đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tƣơng quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết:
H0: Không có sự tự tƣơng quan.
Bảng 4.5: Kết quả iểm định Woo dridge
Với mức ý nghĩa = 5%, kiểm định cho kết quả là: P-value = 0.0000 Vậy, P- value <α (0.05) nên bác bỏ giả thuyết H0: Không có sự tự tƣơng quan. Suy ra mô hình xuất hiện hiện tƣợng tự tƣơng quan.
4.5.Ƣớc ƣợng c c m h nh hồi qu
Bảng 4.6:Ƣớc ƣợng m h nh dựa trên c c biến độc ập CHỈ
TIÊU
Pooled-OLS FEM REM
Coef. Std. Err. Coef. Std. Err. Coef. Std. Err.
CAP 0.0353869 0.1492543 0.2828881 0.2010827 0.0904412 0.1596139 ROE 0.0915731 0.0834552 0.2146618** 0.1075304 0.1149181 0.0867698 TLA -0.1019094 0.0689757 -0.103941 0.0746552 -0.1125661 0.0690575 SIZE1 0.0056642 0.0059065 0.0175004* 0.0099609 0.0063813 0.0065372 LDR 0.6868422*** 0.026591 0.6687021*** 0.032799 0.6841177*** 0.0279347 LLR -0.0835258 0.0541101 -0.0921819 0.065057 -0.0955297* 0.0565224
(Nguồn: Tổng hợp từ số liệu trong Phụ lục 3)
Ký hiệu , , chỉ ra các hệ số hồi quy lần lƣợt có ý nghĩa thống kê tại các mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Dựa vào những mô hình hồi quy Pooled-OLS, FEM và REM ta có một bảng tóm tắt các giá trị hồi quy và sai số chuẩn đồng thời dựa trên độ tin cậy lần lƣợt là 99%, 95% và 90% chúng ta tìm ra đƣợc những biến có ý nghĩa với từng mô hình. cả ba mô hình hồi quy, biến DR đều có ý nghĩa với mô hình hồi quy với mức ý
nghĩa 1%. Riêng REM, ta có thêm biến LLR (α =10%) và mô hình FEM với biến ROE (α = 5%) và SIZE1 (α= 10%). Yêu cầu đặt ra trong trƣờng hợp này là tìm ra một mô hình phù hợp nhất, chúng ta lần lƣợt dùng các kiểm định dƣới đây cho việc lựa chọn giữa ba mô hình hồi quy.
4.5.1. So sánh giữa mô hình Pooled-OLS và Fixed Effects Model
Ta thực hiện việc so sánh giữa hai mô hình Pooled-Regression và FEM với giả thuyết:
H0: Pooled-OLS phù hợp hơn.
4.4.1.1 Phân tích hồi quy theo Pooled-OLS
4.5.1.2. Phân tích hồi quy theo FEM
Bảng 4.8: Hồi qu m h nh Fixed Effects Mode
4.5.1.3. Kết quả
Nhận xét: Với mức ý nghĩa 5%, ta có: P-value = 0.0000 < 0.05
Nên tabác bỏ giả thuyết H0, điều có nghĩa rằng mô hình FEM phù hợp hơn để hồi quy.
4.5.2. So sánh giữa hai mô hình Fixed Effects Model và Random Effects Model bằng kiểm định Hausman Model bằng kiểm định Hausman
Bảng 4.9: Kết quả iểm định Hausman
Với mức ý nghĩa 5%, sử dụng kiểm định Haumans nhằm tìm ra sự phù hợp của hai mô hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên trong trƣờng hợp này với giả thuyết sau:
H0: Mô hình REM phù hợp hơn.
Với P-value = 49% >α(5%) tachấp nhận H0, tức mô hình hồi quy REM phù hợp để sử dụng hơn so với mô hình FEM.
4.6.Tổng hợp c c iểm định và hắc phục 4.6.1. Tổng kết lại
Sau khi sử dụng các kiểm định và các yêu cầu đặt ra ta nhận thấy rằng trong trƣờng hợp này ta dùng mô hình REM là phù hợp nhất. Nhƣng theo Phạm Thị Tuyết Trinh (2016) rằng “…REM không thể được ước lượng bằng OLS. Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS, Generalised Least Squares) thường được sử dụng trong tình huống này…”. Hơn nữa, mô hình Pooled-OLS còn xuất hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan nên để khắc phục ta sử dụngphƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất tổng khả thi, viết tắt là FGLSđể hồi quy trong trƣờng hợp này.
4.6.2. Khắc phục mô hình hồi quy
Sau khi kiểm định mô hình FGLS ta loại các biến có P-value >α(5%), sau đó thực hiện hồi quy lại một lần nữa (Xem thêm Phụ lục 3), ta có kết quả nhƣ sau:
Bảng 4.10: Kết quả hồi qu m h nh FGLS
Với biến phụ thuộc là FGAPi,t, sau khi vận d ng mô hìnhFG S để khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các sai số và hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi để đảm bảo ƣớc lƣợng thu đƣợc bền vững và hiệu quả hơn, ta có kết quả nhƣ sau:
FGAPi,t= -0.6864768 + 0.6738324LDRi,t + εi,t
Ta nhận xét rằng, chỉ có duy nhất biến tỷ lệ cho vay trên huy động có tác động lên rủi ro thanh khoản của ngân hàng thƣơng mại, và có tác động cùng chiều với mô hình.
Bảng 4.11:M tả ết quả hồi qu so với ỳ vọng ban đầu Mã
biến Tên biến
Dấu kỳ vọng
Dấu hệ số tƣơng quan
Dấu hệ số
hồi quy Kết quả
LDR Tỷ lệ cho vay trên huy động + + + Phù hợp với thực tế,phù hợp với kỳ vọng
4.7.Giải thích ết quả hồi qu
Kết quả hồi quy cho ta thấy ở mô hình trên với dữ liệu các NHTMCP Việt Nam đƣợc niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX có sự tác động cùng chiều giữa biến tỷ lệ dự nợ cho vay trên huy động có tƣơng quan tỷ lệ thuận với rủi ro thanh khoản. Điều này bản thân tác giả cho rằng rất đúng với thực tế bởi vì cũng đã có nhiều nghiên cứu đi trƣớc chỉ ra những kết quả tƣơng tự nhƣ vậy. Với nghiên cứu của Bonfim và Kim 2011 đã chỉ ra rằng tác động của nợ lên rủi ro thanh khoản là cùng chiều trong cuộc nghiên cứu về rủi ro thanh khoản ở các ngân hàng Châu Âu và Bắc Mỹ giai đoạn 2002-2009.
Tỷ ệ dƣ nợ cho va trên hu động (LDR) có quan hệ tỷ ệ thuận với rủi ro thanh hoản.
Tỷ lệ dƣ nợ cho vay trên huy động (LDR) có quan hệ tỷ lệ thuận với rủi ro thanh khoản cho thấy có khả năng tỷ lệ dự nợ cho vay trên vốn huy động càng cao thì rủi ro thanh khoản càng cao. Quan hệ tỷ lê thuận giữa tỷ lệ cho vay trên huy động và rủi ro thanh khoản của các ngân hàng đƣợc lý giải bởi 02 nguyên nhân sau:
Thứ nhất, nếu trong tổng nguồn vốn huy động đƣợc chủ yếu là trong ngắn hạn, ngân hàng cho vay nhiều thì nó sẽ tài trợ cho các tài sản thanh khoản t hơn và thanh khoản ngân hàng sẽ giảm.
Thứ hai, tỷ lệ cho vay trên huy động càng lớn chứng tỏ ngân hàng cho vay cao hơn nhiều so với nguồn vốn huy động đƣợc. Lúc ngân hàng gặp khó khăn về thanh khoản sẽ rất khó huy động đƣợc những nguồn vốn rẻ nếu cho vay quá nhiều, làm cho khả năng thanh khoản sẽ giảm đi trông thấy. Ngƣợc lại, trong trƣờng hợp tỷ số này thấp chứng tỏ ngân hàng cho vay t hơn so với nguồn vốn huy động đƣợc hoặc có thể có các nguồn khác nhƣ vay trên thị trƣờng liên ngân hàng, phát hành giấy tờ có giá…thấp hơn so với các khoản huy động làm cho khả năng thanh khoản của ngân hàng tăng lên.
Liên hệ với thực tiễn việc mất cân đối giữa huy động và cho vay của 10 NHTMCP niêm yết trên sàn chứng khoán giai đoạn từ 2007 đến 2017 nhƣ sau:
Biểu đồ 4.1: Mối quan hệ giữa tốc độ tăng trƣởng tín dụng và tốc độ tăng huy động vốn của 10 NHTMCP niêm yết trên sàn chứng khoán
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các báo cáo hợp nhất của 10 NHTMCP niêm yết trên sàn chứng khoán)
Nhìn vào Biểu đồ 4.1 cho thấy, có giai đoạn tín dụng tăng trƣởng rất cao, nhất là giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2011, toàn bộ hệ thống NHTM Việt Nam nói chung, các NHTMCP niêm yết trên sàn chứng khoán nói riêng đều bị ảnh hƣởng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2007, nên tình hình huy động vốn rất khó khăn. Trong khi đó 10 NHTMCP niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM và Hà Nội là những ngân hàng có vị thế là NHTM hàng đầu ở Việt Nam, là kênh ch nh để Chính phủ và Ngân hàng Nhà nƣớc thông qua các ngân hàng thƣơng mại này thực hiện các gói hỗ trợ lãi suất cho các doanh nghiệp vƣợt qua giai đoạn khủng hoảng kinh tế và tăng trƣởng. Theo kết quả báo cáo của Ngân hàng nhà nƣớc năm 20102
, nhiều NHTM phụ thuộc vào thị trƣờng liên ngân hàng khiến lãi suất trên thị trƣờng này tăng mạnh ở nhiều thời điểm: Tỷ lệ huy động thị trƣờng liên ngân hàng/Tổng tài sản tăng từ 16% năm 2010 lên 21.3% năm 2011. Có một vài ngân hàng tỷ lệ này chiếm tới 50% tổng tài sản, huy động thị trƣờng liên ngân hàng tăng tới 56% so với cùng kỳ năm 2010.
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Tỷ lệ dự nợ cho vay/Tổng tài sản (TLA) có mối tƣơng quan dƣơng so với rủi ro thanh khoản (FGAP)
Kết quả phần tích mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến tại Bảng 4.2:Hệ số tƣơng quan giữa rủi ro thanh khoản và các biến độc lập, cho thấy Tỷ lệ dự nợ cho vay/Tổng tài sản (TLA) có mối tƣơng quan dƣơng và ở mức tƣơng quan cao là 0.402 so với rủi ro thanh khoản (FGAP).Hơn nữa tại Bảng 4.1: Tóm tắt và mô tả thống kê các biến, cho thấy tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR) trung bình của các ngân hàng này khoảng 86.12% đáp ứng đúng tỷ lệ tối đa mà NHNN quy định về dƣ nợ cho vay so với tổng tiền gửi theo đồng Việt Nam là 90%). Tuy nhiên tại Bảng 4.1 nêu trên cá biệt có ngân hàng có năm đạt tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR) rất cao 149%. Cho thấy, nếu các ngân hàng chỉ quan tâm đến viêc cho vay nhiều mà không quan tâm đến nguồn huy động và cân đối tài sản nợ, tài sản có thì chắc chắn trong một giai đoạn nào đó sẽ gây ra thiếu hụt thanh khoản và tƣ đó có thể gây ra những hậu quả rất nghiêm trọng. Điều đó cũng có nghĩa nếu các ngân hàng có những biện pháp cân đối giữa nguồn huy động đƣợc và cho vay, nhất là trong ngắn hạn; đồng thời chú trọng đến chất lƣợng tín dụng thì có thể tháo gỡ đƣợc rất nhiều khó khăn liên quan đến khả năng thanh khoản.
Tỷ ệ dự trữ thanh khoản trên tổng nợ (LLR) có mối tƣơng quan âm so với rủi ro thanh hoản (FGAP); tƣơng quan âm với tỷ ệ dƣ nợ cho va /tổng tài sản (TLA) và tƣơng quan dƣơng với tỷ ệ ợi nhuận/vốn chủ sở hữu (ROE).
Mặc dù theo kết quả tại Bảng 4.2, mối tƣơng quan nghịch giữa Tỷ lệ dự trữ thanh khoản trên tổng nợ (LLR) rủi ro thanh khoản (FGAP) không cao, tuy nhiên mối tƣơng quan nghịch cho thấy đối với 10 NHTMCP niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán thì nếu tỷ lệ dự trữ thanh khoản cao cũng sẽ giúp đảm bảo tính thanh khoản của ngân hàng.
Xét mối tƣơng quan nghịch ở mức tƣơng đối cao -0.668tỷ lệ dƣ nợ cho vay/tổng tài sản (TLA) và tỷ lệ dự trữ thanh khoản (LLR), một lần nữa khẳng định nếu tỷ lệ cho vay quá cao thì sẽ giảm tài sản có khả năng thanh khoản cao, gây ra rủi ro thanh khoản. Hơn nữa, qua việc xem xét mối quan hệ giữa tốc độ tăng trƣởng
tổng tài sản và tốc độ tăng trƣởng tài sản có khả năng thanh khoản của 10 NHTMCP niêm yết trên sàn chứng khoán, thể hiện qua biểu đồ dƣới đây:
Biểu đồ 4.2: Mối quan hệ giữa tốc độ tăng trƣởng tổng tài sản và tốc độ tăng trƣởng tài sản có khả năng thanh hoản của 10 NHTMCP niêm yết trên sàn
chứng khoán
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các báo cáo hợp nhất của 10 NHTMCP niêm yết trên sàn chứng khoán)
Nhìn vào Biểu đồ 4.2, cho thấy tốc độ tăng trƣởng tổng tài sản thấp hơn tốc độ tăng trƣởng tài sản có khả năng thanh khoản. Điều đó cho thấy tổng tài sản của các ngân hàng trong 11 năm 2007-2017 tăng thì các ngân hàng chủ yếu cũng đầu tƣ vào các tài sản thanh khoản nhƣ tăng tỷ lệ dự trữ các tài sản có khả năng thanh khoản cao. Kết quả này hoàn toàn phủ hợp với kết quả nghiên cứu của Shen và cộng sự (2009) cho rằng giữ những tài sản thanh khoản có thể làm giảm rủi ro thanh khoản. Vì vậy, quan hệ giữa quy mô ngân hàng và rủi ro thanh khoản của ngân hàng trong khoảng thời gian nghiên cứu là tỷlệ nghịch. Trong thời gian tới, để giảm rủi ro thanh khoản ngoài việc tăng quy mô tài sản, thì việc cân đối rủi ro bằng những tài sản thanh khoản cũng là một giải pháp có hiệu quả.
Tƣơng quan giữa tỷ lệ lợi nhuận/vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ lệ dự trữ thanh khoản(LLR) là 0.2817, cụ thể chứng minh qua biểu đồ về mối quan hệ giữa tốc độ
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 % tăng trƣởng tổng tài sản
tăng trƣởng lợi nhuận và tốc độ tăng trƣởng tài sản có khả năng thanh khoản của 10 NHTMCP niêm yết trên sàn chứng khoán nhƣ sau:
Biểu đồ 4.3: Mối quan hệ giữa tốc độ tăng trƣởng lợi nhuận và tốc độ tăng trƣởng tài sản có khả năng thanh hoản của 10 NHTMCP niêm yết trên sàn
chứng khoán
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các báo cáo hợp nhất của 10 NHTMCP niêm yết trên sàn chứng khoán)
Nhìn vào Biểu đồ 4.3 cho thấy có mối quan hệ cùng chiều giữa tốc độ tăng trƣởng lợi nhuận và tốc độ tăng trƣởng tài sản có khả năng thanh khoản của 10 NHTMCP niêm yết trên sàn chứng khoán. Điều đó có thể kết luận nếu ngân hàng có lợi nhuận cao đa số các NHTMCP tại Việt Nam thì nguồn thu chủ yếu từ tín dụng chiếm 70% trong tổng nguồn thu của ngân hàng3) thì ngân hàng sẽ tăng tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản, hay nói cách khác thì việc sử dụng hiệu quả nguồn vốn huy động để cho vay, các khoản vay có chất lƣợng cao thì sẽ làm cho rủi ro thanh khoản t đi.
3 Nguồn: Thu nhập của hàng loạt ngân hàng đang phải lệ thuộc trên 70% vào hoạt động tín dụng. http://cafef.vn/thu-nhap-cua-hang-loat-ngan-hang-dang-phai-le-thuoc-tren-70-vao-hoat-dong-tin-dung- -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40% 50%