4.4.1. Kết quả hồi quy cho mô hình FEM
Với đặc điểm là sử dụng các biến giả thể hiện các đặc điểm riêng của ngân hàng không thay đổi theo thời gian vào mô hình ta có kết quả như bảng dưới.
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy theo mô hình FEM
Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
LG 0,0022 0,00102 2,1912 0,0302 ** LLR -0,05122 0,0236 -2,1745 0,0315 ** ROA -0,1639 0,0251 -6,5221 0,0000 *** NIM 0,0087 0,0160 0,5445 0,5870 CIR 0,0095 0,0443 0,2153 0,8299 ID -5,08E-06 0,0010 -0,0051 0,9960 SIZE 0,0026 0,0005 4,9286 0,0000 *** C -0,0107 0,0029 -3,7050 0,0003 ***
*,**,*** tương đương với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
4.4.2. Kết quả hồi quy cho mô hình REM
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy theo mô hình REM
Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
C -0,0111 0,0027 -4,1555 0,0000 *** LG 0,0027 0,0010 2,5542 0,0116 ** LLR -0,0471 0,0242 -1,9429 0,0538 ROA -0,1566 0,0261 -5,9905 0,0000 *** NIM 0,0135 0,0164 0,8215 0,4126 CIR 0,0510 0,0444 1,1484 0,2526 ID 0,0007 0,0010 0,6589 0,5109 SIZE 0,0025 0,0005 4,8774 0,0000 *** OWN -0,0033 0,0011 -3,1255 0,0021 *** LIST 0,0004 0,0007 0,6228 0,5343
*,**,*** tương đương với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Sau khi hồi quy theo 2 mô hình FEM và REM thì phương pháp nào là tốt nhất trong 2 phương pháp trên, thì tác giả sẽ sử dụng kiểm định Hausman cho FEM và REM cụ thể trình bày phần tiếp theo.
4.4.3. Kiểm định Hausman cho FEM và REM
Kiểm định Hausman là một kiểm tra giả định thống kê trong kinh tế lượng được đặt theo tên của James Durbin, De-Min Wu và Jerry A. Hausman. Thuật toán này sử dụng để so sánh hai phương pháp ước lượng FEM và REM. Hay nói cách khác để xem xét mô hình FEM hay REM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định Hausman. Thực chất kiểm định Hausman để xem xét có tồn tại tự tương quan giữa εi và các biến độc lập hay không.
Đặt giả thiết:
- Ho: εi và biến độc lập không tương quan - H1: εi và biến độc lập có tương quan
Khi giá trị P_value <0.05 ta bác bỏ Ho, khi đó εi và biến độc lập tương quan với nhau ta sử dụng mô hình tác động cố định. Ngược lại, ta sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Hausman
Effects Test Statistic d.f Prob
Cross-section Chi-square 70,938 7 0,0000
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Vì P – value < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0. Vậy giữa FEM và REM ta chọn mô hình tác động cố định FEM.
4.4.4. Kiểm tra Durbin – Watson cho hiện tượng tự tương quan
Để khẳng định mô hình có hiện tượng tương quan hay không, dùng kiểm định Durbin - Watson kiểm tra thông qua giá trị d:
- Trường hợp 1: Nếu 0 < d < 1 thì có hiện tượng tự tương quan dương trong mô hình.
- Trường hợp 3: Nếu 3 < d < 4 thì có hiện tượng tự tương quan âm trong mô hình.
Qua kiểm tra, giá trị Durbin – Watson stat của các mô hình d = 1,4802, trong khoảng 1 < d < 3 thuộc trường hợp 2 nên không có hiện tượng tự tương quan.
4.4.5. Kiểm tra phương sai thay đổi
Trong bài tác giả sẽ đi kiểm định lần lượt thông qua kiểm định Wald cho phương trình hiệu ứng cố định FEM. Tại sao phải làm kiểm định này? Vì khi sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn thì các thống kê t và F không có phân phối Student và Fisher tương ứng. Khi đó nếu kích thước mẫu nhỏ thì các suy diễn thống kê là không đáng tin cậy. Ta thực hiện kiểm định Wald cho phương trình hiệu ứng cố định FEM.
Đặt giả thiết:
Giả thuyết H0: Không có phương sai sai số thay đổi Giả thuyết H1: Có phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Wald
chi2 (28) = 3434,41 Prob>chi2 = 0,0000
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Từ bảng kết quả ta nhận thấy, p-value < α = 5%, do đó ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình có phương sai thay đổi.
Cách khắc phục phương sai thay đổi
Có rất nhiều cách để khắc phục phương sai thay đổi như chuyển mô hình gốc sang Logarit.
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy theo phương pháp ước lượng GLS Estimate Std. Error z-value Pr(>|t|)
C -0,0094 0,0028 -3,4138 0,0006 *** LG 0,0023 0,0009 2,6341 0,0084 *** LLR -0,0227 0,02277 -0,9991 0,3178 ROA -0,0516 0,0257 -2,0045 0,0450 ** NIM -0,0016 0,0139 -0,1121 0,9108 CIR 0,1085 0,0424 2,5595 0,0105 ** ID 0,0004 0,0010 0,3822 0,7023 SIZE 0,0018 0,0006 3,2535 0,0011 *** OWN -0,0023 0,0007 -3,1722 0,0015 *** LIST 0,0004 0,0005 0,7885 0,4304
*,**,*** tương đương với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
4.4.6. Kết quả nghiên cứu
Sau khi loại bỏ một số biến độc lập không có ý nghĩa thống kê, phương trình các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của NHTM Việt Nam được viết lại như sau:
Z-score = -0,0094 + 0,0023*LG - 0,0516*ROA + 0,1085*CIR + 0,0018*SIZE - 0,0023*OWN
Với mô hình hồi quy theo phương pháp ước lượng GLS nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam, kết quả đã chỉ ra năm biến độc lập có ý nghĩa về mặt thống kê bao gồm: tăng trưởng tín dụng, lợi nhuận ròng trên tổng tài sản, hiệu quả quản lý chi phí, quy mô, sở hữu nhà nước. Trong đó, lần lượt theo thứ tự các biến có ý nghĩa thống thì ta có: quy mô, sở hữu nhà nước, tăng trưởng tín dụng có mức ý nghĩa 1%; hiệu quả quản lý chi phí, lợi nhuận ròng trên tổng tài sản có mức ý nghĩa 5%.
Tăng trưởng tín dụng (LG) có quan hệ đồng biến với chỉ số rủi ro phá sản ngân hàng, đúng như kỳ vọng trong giả thuyết ban đầu. Điều này có nghĩa là LG tăng 1 đơn vị thì Z-score tăng 0,0023 đơn vị, và ngược lại, LG giảm 1 đơn vị thì
Z-score giảm 0,0023 đơn vị. Kết quả phù hợp với nghiên cứu của Foos & ctg (2010), Igan & Pinheiro (2011), Köhler (2012). Điều này được hiểu là tăng trưởng tín dụng nhanh chóng thì việc kiểm soát chất lượng tín dụng sẽ không chặt chẽ, làm giảm chất lượng các khoản cho vay và kết quả là tăng rủi ro hệ thống, làm tăng rủi ro phá sản ngân hàng. Trong giai đoạn hiện nay, kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng là nhiệm vụ hàng đầu của các NHTM.
Lợi nhuận sau thuế trên trổng tài sản (ROA) có mối quan hệ nghịch biến với chỉ số rủi ro phá sản ngân hàng ở mức ý nghĩa 5%, đúng như kỳ vọng trong giả thuyết ban đầu. Với 1 đơn vị tăng của ROA thì chỉ số Z-score sẽ giảm 0,0516 đơn vị, và ngược lại, ROA giảm 1 đơn vị thì Z-score tăng 0,0516 đơn vị. Kết quả trên giống với nghiên cứu của Poghosyan & Cihak (2011) cho rằng các ngân hàng với thu nhập cao thì ít có khả năng trải qua rủi ro khánh kiệt trong năm sắp tới. ROA là chỉ số thể hiện lợi nhuận của ngân hàng khi đem một đồng tài sản đi đầu tư, việc tăng lợi nhuận sau thuế giúp các ngân hàng khuyếch đại quy mô, tăng vốn, từ đó tạo uy tín trên thị trường, tăng trưởng huy động và tăng trưởng tín dụng, làm giảm rủi ro của ngân hàng. Đồng thời, việc sử dụng tài sản một cách hiệu quả cũng giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi trong hoạt động.
Hiệu quả quản lý chi phí (CIR) có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng ở mức ý nghĩa 5%, đúng như kỳ vọng trong giả thuyết ban đầu. Khi CIR tăng 1 đơn vị, Z-score tăng 0,1085 đơn vị, và ngược lại, khi CIR giảm 1 đơn vị, Z- score giảm 0,1085 đơn vị. Kết quả trên giống với nghiên cứu của Hà & Hướng (2016). Các khoản chi phí trong hoạt động ngân hàng gồm chi phí lương nhân viên, chi phí về tài sản và các khoản chi phí hoạt động khác như chi phí quảng cáo, bảo hiểm tiền gửi, đào tạo,... Hầu hết các ngân hàng đều có xu hướng gia tăng chi phí hoạt động trong giai đoạn từ 2013-2018. Nguyên nhân chính dẫn đến hiệu quả quản lý chi phí thấp là do hầu hết các ngân hàng đều gặp khó khăn trong hoạt động cho vay và các hoạt động khác khi nền kinh tế trong nước phục hồi sau khủng hoảng. Trong khi đó, các ngân hàng vẫn phải duy trì chi phí hoạt động cao đặc biệt là khoản chi phí lương nhân viên. Điều này ảnh hưởng không nhỏ đến hiệu quả hoạt
động các ngân hàng trong giai đoạn này. Kết quả này có sự đồng thuận của Uhde & Heimeshoff (2009) và Beck & ctg, (2009).
Quy mô ngân hàng (SIZE) có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng ở mức ý nghĩa 1%, đúng như kỳ vọng trong giả thuyết ban đầu. Khi SIZE tăng 1 đơn vị, Z-score tăng 0,0018 đơn vị, và ngược lại, khi SIZE giảm 1 đơn vị, Z-score giảm 0,0018 đơn vị và cũng có nghĩa là quy mô tổng tài sản càng lớn sẽ làm tăng rủi ro phá sản ngân hàng. Kết quả trên đồng quan điểm với các nghiên cứu của Uhde & Heimeshoff (2009), De Jonghe (2010), Hà & Hướng (2016), Teresa & M. Dolores (2008), Yong Tana & Christos Florosb (2013). Tổng tài sản ngân hàng lớn đồng nghĩa với ngân hàng có nguồn huy động tiền gửi khách hàng dồi dào và khả năng thanh khoản tốt. Tuy nhiên, ở một góc độ nào đó, tổng tài sản lớn đồng nghĩa với việc quy mô về cho vay khách hàng lớn và rủi ro phá sản ngân hàng sẽ gia tăng nếu chất lượng tín dụng thấp, đầu tư quá nhiều vào tài sản rủi ro cao. Bên cạnh đó, tổng tài sản lớn thì mức độ an toàn vốn ETA sẽ thấp nếu ngân hàng có tốc độ tăng trưởng về vốn tự có thấp hơn so với tốc độ tăng trưởng tổng tài sản. Khi đó, rủi ro phá sản sẽ lớn hơn do sử dụng đòn bẩy tài chính quá cao.
Sở hữu nhà nước (OWN) có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro phá sản ngân hàng ở mức ý nghĩa 1%, đúng như kỳ vọng trong giả thuyết ban đầu. Khi OWN tăng 1 đơn vị, Z-score giảm 0,0023 đơn vị, và ngược lại, khi SIZE giảm 1 đơn vị, Z-score tăng 0,0023 đơn vị, có nghĩa là ngân hàng có ở hữu vốn của nhà nước thì rủi ro phá sản ngân hàng sẽ thấp đi. Kết quả trên đồng quan điểm với các nghiên cứu của Hà & Hướng (2016). Nguyên nhân của kết quả trên phụ thuộc vào yếu tố tâm lý của người gửi tiền, họ vẫn đặt niềm tin vào ngân hàng có cổ phần nhà nước vì họ tin rằng ngân hàng nhà nước có sức mạnh tài chính tốt hơn và sẽ được giải cứu nếu xảy ra rủi ro phá sản. Do đó, ngân hàng có cổ phần sở hữu nhà nước sẽ ít có nguy cơ rủi ro phá sản hơn. Yếu tố thứ hai cần được quan tâm là ngân hàng có vốn cổ phần của nhà nước là 4 ngân hàng lớn nhất Việt Nam, nhiệm vụ của 4 ngân hàng này bên cạnh kinh doanh vì lợi nhuận còn phải đảm nhiệm nhiều trọng trách
quan trọng của quốc gia, vì vậy mà họ có nhiều hợp đồng lớn mang tầm quốc gia, khu vực.
Như vậy, sau khi phân tích kết quả hồi quy, đề tài đã trả lời được câu hỏi thứ nhất và thứ hai là tìm ra năm yếu tố có ý nghĩa thống kê là tăng trưởng tín dụng, lợi nhuận ròng trên tổng tài sản, hiệu quả quản lý chi phí, quy mô, sở hữu nhà nước; và lượng hóa được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó. Bên cạnh các yếu tố có ý nghĩa thống kê vẫn tồn tại bốn yếu tố không có ý nghĩa như: tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR), tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM), đa dạng thu nhập (ID), ngân hàng được niêm yết trên thị trường chứng khoán (LIST).
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Thông qua kết quả nghiên cứu định lượng mô hình với mẫu quan sát là 28 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013-2018 tương ứng với 166 quan sát, kết hợp với các kiểm định để mô hình khắc phục những vi phạm trong hồi quy cần phải làm, tác giả đã có được một phương trình phù hợp với phương pháp ước lượng GLS cho các NHTM Việt Nam trong bài nghiên cứu. Mô hình thực nghiệm về rủi ro trong hoạt động ngân hàng được đo bằng chỉ số Z - score cũng đã được đưa ra phân tích. Qua một số kiểm định, tác giả thu được kết quả rằng mô hình thực nghiệm trên thích hợp hồi quy cố định. Theo đó rủi ro phá sản trong hoạt động ngân hàng bị tác động bởi các yếu tố sau: tăng trưởng tín dụng (LG), lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA), hiệu quả quản lý chi phí (CIR), quy mô (SIZE), sở hữu nhà nước (OWN). Trong đó, yếu tố có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng bao gồm: LG, CIR, SIZE; còn hai yếu tố ROA, OWN thì có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro phá sản ngân hàng. Từ kết quả chạy mô hình trong chương 4 sẽ là nền tảng quan trọng giúp nghiên cứu có những đề xuất, gợi ý chính sách phù hợp trong chương tiếp theo.
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH
Trong chương 5, đề tài sẽ trình bày các kết luận và đề xuất, gợi ý chính sách dựa trên kết quả nghiên cứu đạt được. Bên cạnh đó, một số hạn chế của đề tài cũng sẽ được rút ra và nêu rõ hướng nghiên cứu tiếp theo.
Quy định về phương án phá sản ngân hàng theo luật số 17/2017/QH14 – Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật các tổ chức tín dụng ngày 20/11/2017 đã và đang làm thay đổi cách thức quản lý của nhiều ngân hàng. Để giúp các nhà quản lý đó tìm ra yếu tố nào sẽ tác động đến rủi ro phá sản và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó như thế nào thì bài nghiên cứu đã tìm ra được và lượng hóa được mức độ ảnh hưởng giúp quản lý ngân hàng hiệu quả hơn. Theo sát mục tiêu nghiên cứu ban đầu đặt ra, bài nghiên cứu đã đạt được mục tiêu và các câu hỏi nghiên cứu được trả lời bằng các lý thuyết có liên quan và những nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước.
Về mặt lý thuyết, đề tài đã giới thiệu một số khái niệm về rủi ro, rủi ro trong hoạt động của ngân hàng, rủi ro phá sản. Bên cạnh đó, những nghiên cứu thực nghiệm và lý thuyết trước đây cũng được đề tài mô tả tóm lược, phân tích xoáy sâu vào các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng, đây là nền tảng cho quá trình nghiên cứu thực tế của đề tài.
Câu hỏi về những yếu tố và mức độ ảnh hưởng từng yếu tố đó đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam đã được trả lời bằng kết quả hồi qui theo phương pháp ước lượng GLS. Kết quả chỉ ra rằng, rủi ro phá sản trong hoạt động ngân hàng bị tác động bởi các yếu tố sau: tăng trưởng tín dụng (LG), lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA), hiệu quả quản lý chi phí (CIR), quy mô (SIZE), sở hữu nhà nước (OWN). Trong đó, yếu tố có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng bao gồm: LG, CIR, SIZE; còn hai yếu tố ROA, OWN thì có mối quan hệ nghịch
biến với rủi ro phá sản. Đáng chú là vấn đề tăng trưởng tín dụng, quản lý quy mô tài sản và quản lý cấu trúc sở hữu (chú ý đến sở hữu vốn của nhà nước) có ý nghĩa đặc biệt quan trọng đến quản trị rủi ro tại các ngân hàng.
5.2.1. Một số gợi ý cho các NHTM
5.2.1.1. Các NHTM cần tập trung nâng cao quản trị quy mô tài sản
Quy mô, cơ cấu và chất lượng tài sản có sẽ quyết định đến sự tồn tại và phát triển của NHTM. Chất lượng tài sản là một chỉ tiêu tổng hợp nói lên khả năng bền vững về tài chính, năng lực quản lý của một NHTM. Đánh giá quy mô, chất lượng