Lựa chọn mô hình

Bảng 4.5: Kiểm định F, Breusch -Pagan và Hausman lựa chọn mô hình đối với biến ROA

Kiêm định F

F test 6.17 Prob > F = 0.0000

Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian

chibar2 17.13 Prob > chibar2 = 0.0000

Kiểm định Hausman

chi2 36.98 Prob>chi2 = 0.0000

Nguồn: Truy xuất từ phần mềm Stata

Bảng 4.5, thể hiện kết quả kiểm định F để hỗ trợ cho việc nên chọn mô hình OLS hay mô hình FEM, kết quả là với P-value = 0,0000 < α = 5%, nên bác bỏ H0 (H0: Mô hình Pooled là phù hợp). Như vậy mô hình FEM phù hợp hơn mô hình OLS.

Bảng 4.5, cho thấy kết quả chỉ số Prob.Chibar2 = 0,0000 < α = 5% nên ta kết luận bác bỏ giả thuyết H0 (H0: nên chọn mô hình Pooled OLS). Như vậy, phương pháp ước lượng REM sẽ phù hợp hơn so với Pooled OLS.

Bảng 4.5, thể hiện kết quả kiểm định Hausman về việc nên lựa chọn mô hình FEM hay mô hình REM. Kết quả cho thấy chỉ số Prob.Chi-Square =0.0000 < α =5%, nên ta bác bỏ giả thuyết H0 (H0: nên chọn mô hình REM). Như vậy phương pháp ước lượng FEM sẽ phù hợp hơn so với phương pháp ước lượng REM.

Tổng hợp lại, mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất để phân tích kết quả. Như vậy, những phần tiếp theo kết quả hồi quy sẽ thảo luận trên cơ sở mô hình tác động cố định FEM. Luận văn sẽ tiến hành kiểm định các vi phạm giả thiết như đa cộng tuyến, phương sai thay đổi cũng như sự tự tương quan.

4.2.3. Kiểm định các vi phạm giả thiết của mô hình FEM 4.2.3.1. Kiểm định Phương sai thay đổi

Thông thường mô hình hồi quy tuyến tính Yit = α + βxit+ uit được nghiên cứu với giả thiết các nhiễu ngẫu nhiên uit có phương sai không đổi. Khi giả thiết này bị vi phạm chứng tỏ mô hình có hiện tượng phương sai của phần dư (sai số) thay đổi, có thể dẫn đến các hậu quả sau:

Giả thiết:

H0: α2= α3=...= αp= 0 H1: ∃α ≠ 0

Sử dụng kiểm định Wald để kiểm định phương sai sai số thay đổi trong mô hình FEM. Nếu P-value < α cho phép kết luận bác bỏ giả thuyết H0, mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và ngược lại nếu P-value > α, không có cơ sở bác bỏ giả thiết H0 chứng tỏ mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của ROA theo mô hình FEM

chi2 169.33 Prob>chi2 0.0000

Nguồn: Truy xuất từ phần mềm Stata

Kết quả cho thấy chỉ số Pro > chi2 = 0.0000 nhỏ hơn α = 5% cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi

4.2.3.2. Kiểm định tự tương quan

Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển, ta giả định rằng không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui, nghĩa là: cov(ui,uj )= 0(ij) Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả định rằng sai số ứng với quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi sai số ứng với một quan sát khác.Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà sai số của các quan sát lại phụ thuộc nhau, nghĩa là: cov(ui,uj) # 0(ij), khi đó xảy ra hiện tượng tự tương quan. Để phát hiện hiện tượng tự tương quan, ta có các phương pháp như: phương pháp dùng đồ thị, phương pháp Wooldridge.

Trong đề tài này, tác giả sử dụng phương pháp Wooldridge để kiểm định với giả thiết như sau:

H0: mô hình không có tự tương quan H1: mô hình có tự tương quan

Nếu P-value < α cho phép kết luận bác bỏ giả thuyết H0, mô hình có tự tương quan và ngược lại nếu P-value > α, không có cơ sở bác bỏ giả thiết H0 chứng tỏ mô hình không có tự tương quan.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định tự tương quan của ROA theo mô hình FEM

F 33.861 Prob > F 0.0000

Nguồn: Truy xuất từ phần mềm Stata

Trong Bảng 4.7, chỉ số Pro > F = 0.0000 nhỏ hơn α = 5% chứng tỏ mô hình có hiện tượng tự tương quan.

4.2.3.3. Khắc phục mô hình các khuyết tật của mô hình

Trong luận văn này, sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục các khuyết tật tự tương quan và phương sai thay đổi của mô hình FEM, cho ra mô hình hồi quy, cho ra kết quả:

Bảng 4.8: Kết quả mô hình hồi quy ROA sau khi khắc phục

SIZE LDR E L NPL CIR HHIRD GDP INF _cons

0.00231* 0.00008 74 0.0434*** -0.00451 - 0.0548* -0.0240*** 0.000679 - 0.00354 0.0162* 0.00227 [1.66] [0.03] [2.79] [-1.03] [0.76] [-8.86] [0.90] [-0.32] [1.81]

Nguồn: Truy xuất từ phần mềm Stata

Mô hình hồi quy: ROA = 0,0022729 + 0,0023105SIZE + 0,0434019E - 0.0548NPL - 0,0239678CIR + 0,0161617INF

4.2.4. Thảo luận ảnh hưởng của các yếu tố đến ROA

 Yếu tố Quy mô ngân hàng:

Quy mô ngân hàng được tính bằng logarit tự nhiên trên Tổng tài sản. Quy mô ngân hàng có mối tương quan dương với ROA và có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 10%. Mối tương quan dương cho thấy các NHTM ở Việt Nam ngày càng mở rộng, gia tăng lượng tài sản, phát triển về quy mô thì tỷ số lợi nhuận trên …. Càng tăng. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với giả thiết đặt ra và phù hợp với kết quả nghiên cứu trước đây của Ong Tze San & The Boon Heng (2013) ở Malaysia. Trên thực tế, ở Việt Nam

các ngân hàng có quy mô lớn như BIDV,Vietcombank, Vietinbank có khả năng thu hút được nguồn vốn huy động từ tập đoàn, tổng công ty nhà nước với số tiền lớn, mức lãi suất thấp, chi phí đầu vào thấp; tạo thành lợi thế kinh tế theo quy mô gia tăng lợi nhuận cho ngân hàng.

 Yếu tố Tỷ lệ vốn chủ sở hữu:

Phù hợp với kỳ vọng ban đầu, kết quả hồi quy cho thấy biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn có tương quan thuận với lợi nhuận. Điều này đồng nghĩa với việc các ngân hàng nắm giữ nhiều vốn sẽ càng có lợi nhuận cao. Kết quả này trùng với một số nghiên cứu tiến hành trước đó về các nền kinh tế mới nổi khác khi tìm thấy một tỷ lệ nắm giữ vốn cao đồng nghĩa với khả năng sinh lời lớn như của Athanasoglou và cộng sự (2008) và Pasiouras và Kosmidou (2007).Bourke (1989) cũng cho rằng tỷ lệ nắm giữ vốn chủ sở hữu có mối tương quan dương với khả năng sinh lời, bởi các ngân hàng với số vốn chủ sở hữu lớn hơn có thể dễ dàng tiếp cận nguồn vốn rẻ và ít rủi ro hơn. Các nghiên cứu khác còn nhấn mạnh tại các nước đang phát triển, lượng vốn nắm giữ của ngân hàng là một quan tâm lớn của người gửi tiền, qua đó các ngân hàng nắm giữ nhiều vốn sẽ có nhiều lượng tiền gửi rẻ và ổn định hơn, tác động tích cực lên lợi nhuận. Khi ngân hàng gia tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản bằng cách tăng vốn chủ sở hữu thì ngân hàng tăng được nguồn vốn để cho vay mà không phải trả lãi suất nên ngân hàng tiết kiệm được phần chi phí lãi suất tiền gửi và gia tăng doanh thu dẫn đến lợi nhuận trên 1 đồng tài sản của ngân hàng tăng.

 Yếu tố Chất lượng dư nợ:

Tác động của nợ xấu lên lợi nhuận của các ngân hàng được tìm thấy âm và có ý nghĩa trong hồi quy với ROA ở mức ý nghĩa 10% với hệ số hồi quy -0,0548 trùng với nghiên cứu của Trujillo-Ponce (2011), Athanasoglou và cộng sự (2008). Điều này có thể dễ dàng giải thích khi mà càng nhiều nợ xấu thì ngân hàng càng buộc phải trích lập nhiều dự phòng rủi ro hơn và càng làm giảm lợi nhuận. Nghiên cứu của Havrylchyk

(2006) chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu tăng làm tăng các khoản chi phí liên quan đến thu hồi và xử lý nợ xấu tăng từ đó dẫn đến giảm lợi nhuận của NHTM.

Lý giải cho sự tác động tiêu cực của nợ xấu đến khả năng sinh lợi của NHTM là do hoạt động chính của NHTM ở Việt Nam là cho vay đồng nghĩa với việc ngân hàng phải đối mặt với nhiều ro. Khi khách hàng nợ quá hạn dẫn đến việc phát sinh trích lập chi phí dự phòng cho vay, đồng thời khoản nợ quá hạn từ nhóm 3 chuyển qua nhóm 4 và 5. Khi khách hàng không còn khả năng chi trả nợ gốc cộng thêm khoản tiền lãi quá hạn dẫn đến việc ngân hàng phải tiến hành thanh lý tài sản thế chấp. Các tài sản thế chấp thường có tính thanh khoản thấp, nên làm giảm khả năng sinh lợi. Khi tỉ lệ nợ xấu lên cao, nhiều khả năng ngân hàng đang có nhiều khoản cho vay không thu hồi vốn được nên buộc phải huy động vốn với lãi suất cao để đảm bảo cho các nhu cầu vốn cho hoạt động thường xuyên của ngân hàng. Một thực tế là các ngân hàng có vị thế thấp thường phải huy động vốn ở mức lãi suất cao, nhiều khi các ngân hàng này còn phải huy động vốn thông qua thị trường liên ngân hàng, với mức lãi suất lớn hơn mức lãi suất huy động trong dân cư rất nhiều để đảm bảo đủ nguồn vốn cho vay và thanh toán cho các khách hàng rút tiền. Xử lý tốt nợ xấu và nâng cao chất lượng tín dụng là một vấn đề đặt ra cho các NHTM phải từng bước xử lý nợ xấu một cách bền vững, hạn chế nợ xấu gia tăng nhằm khơi thông dòng vốn, bảo đảm an toàn hoạt động ngân hàng, thúc đẩy tăng trưởng tín dụng và lợi nhuận của ngân hàng.

 Yếu tố Hiệu quả quản lý chi phí hoạt động:

Tác động đến ROA với hệ số hồi quy là -0,024. Điều này cho thấy nếu các ngân hàng có chiến lược quản trị chi phí tốt sẽ góp phần đáng kể vào việc nâng cao lợi nhuận làm tăng khả năng sinh lời của NHTM.Với kết quả tương tự, Athanasoglou và cộng sự (2008) hay Diietrich và Wanzenried (2014) cũng nhấn mạnh vai trò quan trọng của chất lượng quản lý chi phí đến lợi nhuận. Chất lượng quản lý có quan hệ tỷ lệ nghịch với tỷ lệ thu nhập. Điều này chứng tỏ các yếu tố khác không đổi, ngân hàng có

chất lượng quản lý càng cao duy trì tỷ lệ thu nhập càng thấp. Kết quả này cũng tương tự như trong nghiên cứu của Angbazo (1997)và Williams (2007).

Quản trị chi phí là một công việc quan trọng, thể hiện tài năng của đội ngũ quản trị ngân hàng. Nếu các ngân hàng quản lí chi phí tốt thì nhiều khả năng ngân hàng đó sẽ quản lí tốt các hoạt động khác, kể cả các chính sách mang lại hiệu quả cho hoạt động tín dụng. Hiệu quả quản lý chi phí thể hiện khả năng ngân hàng có thể tiết giảm các mức chi phí hoạt động đến mức tối thiểu mà vẫn đảm bảo hay tăng được mức doanh thu. Một ngân hàng được tổ chức tốt với các hệ thống kiểm soát đánh giá chất lượng, quản lý việc sử dụng tài sản...sẽ có khả năng quản trị chi phí hoạt động tốt hơn. Chỉ tiêu này thể hiện mối tương quan giữa chi phí và thu nhập, thông qua đó, các nhà đầu tư có được cái nhìn tổng quát hơn về khả năng sinh lợi trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Tỷ lệ này càng nhỏ càng tốt vì khi đó cần ít chi phí hơn để tạo ra cùng một mức thu nhập hay nói cách khác ngân hàng thu được nhiều lợi nhuận hơn, từ đó tỷ suất sinh lời cao hơn. Ngân hàng nào quản trị chi phí tốt, tức một đồng chi phí mang lại nhiều thu nhập cho ngân hàng hơn sẽ giúp cho ngân hàng đạt đực mức sinh lời cao.

 Yếu tố lạm phát:

Có ý nghĩa thống kê ở mức 10% đối với mô hình ROA và đúng với kỳ vọng, tỷ lệ lạm phát có tác động tích cực đến lợi nhuận ngân hàng. Nguyên nhân chủ yếu là do tỷ lệ lạm phát cao lãi suất sẽ được điều chỉnh lên cao và do đó thu nhập sẽ tăng theo. Tuy nhiên, bên cạnh lãi suất cho vay tăng cao thì chi phí huy động và các chi phí hoạt động khác cũng sẽ tăng vì vậy các ngân hàng cần cẩn trọng trong giai đoạn kinh tế có tỷ lệ lạm phát cao, kiểm soát tốt chi phí để gia tăng thu nhập.

4.3. Phân tích yếu tố tác động đến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) 4.3.1. Kết quả hồi quy

Bảng 4.9: Tổng hợp kết quả phân tích hồi quy với biến phụ thuộc ROE

Pooled OLS FEM REM

SIZE 0.0145 0.161*** 0.0683*** [0.94] [7.26] [3.78] LDR -0.0986** -0.0452 -0.0611 [-2.07] [-1.15] [-1.44] E -0.341* -0.135 -0.185 [-1.92] [-0.83] [-1.08] L 0.117** 0.0834 0.131** [2.00] [1.39] [2.20] NPL 1.695* -1.476 -0.0858 [1.73] [-1.61] [-0.09] CIR -0.309*** -0.347*** -0.317*** [-7.15] [-8.28] [-7.32] HHIRD 0.00513 0.0233 0.0236 [0.26] [1.35] [1.29] GDP 0.199 -0.257 -0.0243 [0.75] [-1.28] [-0.11] INF 0.171 0.695*** 0.422** [0.79] [3.91] [2.24] _cons 0.180 -1.047*** -0.320** [1.24] [-5.72] [-2.02] --- R2 0.4177 0.5858 0.5448

Nguồn: Truy xuất từ phần mềm Stata Ghi chú: * có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%; ** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 5% và *** 1%.

Kết quả hồi quy theo Pooled OLS thể hiện tại bảng 4.9 cho thấy hệ số R2 là 0.4177, hàm ý rằng các biến độc lập đưa vào mô hình giải thích được 41,77% sự thay

đổi của biến phụ thuộc ROE. Trong đó, các biến độc lập SIZE, HHIRD, GDP, INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Biến độc lập E và NPL được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 10%, biến L với mức ý nghĩa 5% và các biến LDR và CIR với mức ý nghĩa 1%.

Với phương pháp FEM, kết quả được thể hiện trong bảng 4.9 cho thấy rằng hệ số R2 là 0.5858, hàm ý rằng các biến độc lập đưa vào mô hình giải thích được 58,58% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE. Trong đó, các biến độc lập LDR, E, L, NPL, HHIRD, GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Biến độc lập SIZE, CIR, INF được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 1%.

Kết quả hồi quy theo mô hình REM được thể hiện trong bảng 4.9 cho thấy hệ số R2 là 0.5448, hàm ý rằng các biến độc lập đưa vào mô hình giải thích được 54,48% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE. Trong đó, các biến độc lập LDR, E, NPL, HHIRD và GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Biến độc lập L, INF được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 5%, biến CIR với mức ý nghĩa 1%.

4.3.1.1. Lựa chọn mô hình

Bảng 4.10: Kiểm định F, Breusch -Pagan và Hausman đối với ROE Kiêm định F

F test 9.02 Prob > F = 0.0000

Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian

chibar2 50.00 Prob > chibar2 = 0.0000

Kiểm định Hausman

chi2 41.59 Prob>chi2 = 0.0000

Nguồn: Truy xuất từ phần mềm Stata

Bảng 4.11, thể hiện kết quả kiểm định F để hỗ trợ cho việc nên chọn mô hình OLS hay mô hình FEM, kết quả là với Prob = 0,0000 < α = 5%, nên bác bỏ H0 (H0: Mô hình Pooled là phù hợp). Như vậy mô hình FEM phù hợp hơn mô hình OLS.

Bảng 4.11, cho thấy kết quả chỉ số Prob.Chibar2 = 0,0000 < α = 5% nên ta kết luận bác