Bảng 4.10 Bảng kết quả phân tích hồi quy
Biến
Pooled OLS FEM REM
Hệ số hồi quy (Coef.) Mức ý nghĩa (P>|t|) Hệ số hồi quy (Coef.) Mức ý nghĩa (P>|t|) Hệ số hồi quy (Coef.) Mức ý nghĩa (P>|z|) SIZE 0,0007 0,219 -0,0013 0,354 0,0004 0,601 NPL 0,0803*** 0,001 0,0624** 0,017 0,0690*** 0,003 CROA 0,0719* 0,080 0,0299 0,515 0,0547 0,190 LG 0,0101*** 0,000 0,0121*** 0,000 0,0111*** 0,000 CE -0,0088** 0,011 0,0008 0,863 -0,0047 0,219 ER -0,0152 0,291 -0,0203 0,224 -0,0191 0,194 GDP - 0,2634*** 0,001 -0,2726*** 0,001 -0,2919*** 0,000 Cons 0,0208 0,094 0,0539** 0,027 0,0273** 0,047 R2 hiệu chỉnh 0,3047 0,3280 0,3150
(Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu tác giả tổng hợp, trích phụ lục 3.3 ) Ghi chú: (***): Mức ý nghĩa thống kê 1% (**) : Mức ý nghĩa thống kê 5% (*) : Mức ý nghĩa thống kê 10% 4.2.3.2. Kiểm định mô hình
Các kiểm định cho mô hình nghiên cứu được thực hiện với mục đích để xử lý các sai phạm (nếu có) làm cho mô hình ước lượng không đúng. Từ đó xác định được mô hình phù hợp để phục vụ cho việc phân tích tác động của các biến trong mô hình lên biến phụ thuộc.
Bảng 4.11 Kiểm định F và Hausman Bảng A. Kiểm định F
Thống kê F 2,78 Prob.F(23,137) 0,0001
Bảng B. Kiểm định Hausman
Chi-Square 7,64 Prob.Chi-Square 0,3652
(Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả trích phụ lục 3.3 và phụ lục 3.4)
Tiến hành kiểm định F để có cơ sở lựa chọn giữa hai mô hình Pooled và FEM. Giả thuyết H0: Chọn mô hình Pooled. Dựa vào kết quả giá trị F trong bảng 4.11 bảng A là 2,78 với P-value = 0,0001 < mức ý nghĩa α = 5% nên bác bỏ giả thuyết H0, chọn phương pháp ước lượng FEM cho mô hình ước lượng.
F-statistic
/Wald.Chi2 11,46 9,55 75,12
So sánh giữa mô hình mô hình FEM và REM với giả thuyết H0: Chọn mô hình REM. Kết quả kiểm định Hausman trong bảng 4.11 bảng B với chỉ số Prob.Chi- Square = 0,3652 > mức ý nghĩa α = 10% nên chấp nhận giả thuyết H0, tức là phương pháp ước lượng REM sẽ phù hợp hơn so với FEM.
Như vậy sau khi tiến hành so sánh giữa ba mô hình Pooled, FEM và REM đưa ra kết luận mô hình REM là phù hợp để phân tích kết quả.
4.2.3.3 Kiểm định các giả thuyết hồi quy
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau. Tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng bằng cách dùng chỉ tiêu VIF. Kết quả như sau:
Bảng 4.12 Bảng kết quả kiểm định đa cộng tuyến
SIZE NPL CROA LG CE ER GDP
VIF 2,61 2,59 1,37 1,25 1,22 1,12 1,03
(Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả trích phụ lục 3.5)
Trong bảng 4.12 nhận chỉ số VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, giá trị lớn nhất chỉ là 2,61 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujarati, 2003).
Kiểm định phương sai của sai số không đổi: Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng vững vàng nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Bởi vì phương sai sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ước lượng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định White, với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.13 Bảng kết quả kiểm định White Kiểm định phương sai sai số không đổi
Chi-Square 59,48 Prob.Chi-Square 0,0061
(Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả trích phụ lục 3.6)
Với mức ý nghĩa 1%, kiểm định White cho kết quả như trong bảng 4.13 là Prob>chi2 = 0,0061 nhỏ hơn 1% nên bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi quy thông thương trên dữ liệu bảng vững vàng nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tương quan trên dữ liệu bảng với giả thuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.14 Bảng kết quả kiểm định tự tương quan Kiểm định tự tương quan của sai số
Thống kê F 36,746 Prob.Chi-Square 0,0000
(Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả trích phụ lục 3.7)
Với mức ý nghĩa 1% kiểm định cho kết quả là Prob > F = 0,0000 nhỏ hơn 1% nên bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, nhận thấy mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy vậy mô hình lại có hiện tượng phương sai thay đổi và có hiện tượng tự tương quan. Theo Wooldridge (2002), có thể sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (General Least Square – GLS) để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
4.2.3.4. Kiểm định tính phù hợp của mô hình hồi quy
Phân tích mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (General Least Square – GLS)
Bảng 4.15 Bảng kết quả hồi quy theo phương pháp GLS
Biến Hệ số hồi quy P>|z|
SIZE 0,0002 0,677 NPL 0,0979*** 0,000 CROA 0,0546** 0,069 LG 0,0132*** 0,000 CE -0,0025 0,371 ER -0,0143 0,154 GDP -0,2348*** 0,000 Hằng số 0,0237 0,007
Số quan sát (Number of obs) 168
Mức ý nghĩa (Prob > chi2) 0,0000
(Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả trích phụ lục 3.8) Ghi chú:
(***): Mức ý nghĩa thống kê 1% (**) : Mức ý nghĩa thống kê 5% (*) : Mức ý nghĩa thống kê 10%
Mô hình nghiên cứu được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 và mô hình được xem là phù hợp nếu có ít nhất một hệ số hồi quy khác 0.
Giả thuyết:
H0: Các hệ số hồi quy đều bằng 0 H1: Có ít nhất một hệ số hồi quy khác 0
Kết quả mô hình nghiên cứu như trong bảng 4.15 cho thấy mô hình có ý nghĩa ở mức 1% do Prob > chi2 = 0,0000 và nhỏ hơn α =1%. Nên tác giả bác bỏ giả thuyết H0, tức là kết quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng được.
Vậy kết quả mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:
LLR = 0,0237 + 0,0979*NPL + 0,0546*CROA + 0,0132*LG – 0,2348*GDP + εi,t
4.2.4 Thảo luận kết quả nghiên cứu
4.2.4.1 Giả thuyết H1 về quy mô ngân hàng (SIZE)
Từ kết quả hồi quy trong bảng 4.15, cho thấy quy mô ngân hàng có mối tương quan dương với mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng với hệ số tương quan là 0,0002.
Kết quả này thể hiện sự nhất quán với kỳ vọng nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu đưa ra. Tuy nhiên biến quy mô ngân hàng lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Nhưng kết quả này lại phù hợp với kết quả nghiên cứu của Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014) khi chứng minh những ngân hàng có sự tăng trưởng về tổng tài sản và dành cho mục đích làm tăng mức tín dụng ngân hàng thì khi đó mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng sẽ tăng tương ứng. Thực tế đối với nhóm ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, do quy mô tín dụng thấp hơn các ngân hàng thương mại Nhà nước, mức trích lập dự phòng cũng thấp hơn.
4.2.4.2. Giả thuyết H2 về tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Kết quả nghiên cứu chỉ ra mối tương quan cùng chiều giữa tỷ lệ nợ xấu và mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam với hệ số
tương quan dương là 0,0979 và có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%. Mối tương quan cùng chiều này chỉ ra rằng khi tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng tăng lên, dẫn đến các ngân hàng phải tăng dự phòng rủi ro tín dụng lên tương ứng để đảm bảo đúng quy định từ đó làm tăng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng. Như vậy kết quả này phù hợp với kỳ vọng và giả thuyết H2 đã đặt ra trong chương 3.
Bên cạnh đó, kết quả thực nghiệm này còn nhất quán với kết quả nghiên cứu trước đây của Ruey-Dang Chang và các cộng sự (2008), Frank Packer và Haibin Zhu (2012), Larry D.Wall và Iferkhar Hasan (2003), Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014), Lê Long Hậu và Nguyễn Ái Nhi (2014) khi chứng minh được sự tác động cùng chiều của tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay khách hàng với mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.
Nhìn chung kết quả thực nghiệm về mối tương quan cùng chiều giữa nợ xấu và mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng phản ảnh khá đúng thực trạng hệ thống ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2017. Từ sau khủng hoảng kinh tế năm 2008, nợ xấu tại Việt Nam có xu hướng tăng mạnh. Năm 2011 đến năm 2012, tỷ lệ nợ xấu tăng mạnh kéo theo chỉ số LLR cũng tăng mạnh. Từ năm 2013 đến năm 2017, nhờ các chính sách hợp lý trong tập trung giải quyết nợ xấu mà tỷ lệ nợ xấu giảm dần, mức trích lập cũng giảm theo tương ứng.
4.2.4.3. Giả thuyết H3 về thu nhập trước thuế và dự phòng (CROA)
Thu nhập trước thuế và dự phòng được nhiều nghiên cứu như Luc Laeven và Giovanni Majnoni (2002), Larry D.Wall và Iferkhar Hasan (2003), Ruey-Dang Chang và các cộng sự (2008), Bikker và các cộng sự (2005) chứng minh là có ảnh hưởng cùng chiều đến mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra mối tương quan cùng chiều với hệ số tương quan dương 0,0546 và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%. Điều này phù hợp với dấu kỳ vọng và giả thuyết H3 đã đặt ra trong nghiên cứu tại thị trường Việt Nam.
Kết quả nghiên cứu phù hợp với thực tiễn tại Việt Nam, khi cho vay là hoạt động tín dụng chủ yếu. Khi hoạt động cho vay được đẩy mạnh làm mức thu nhập
trước thuế và dự phòng tăng cao, ngân hàng sẽ phải tăng trích lập dự phòng rủi ro cho những khoản vay này. Và khi thu nhập trước thuế và dự phòng của năm nay thấp hơn năm trước, các nhà quản lý ngân hàng sẽ có động cơ để giảm quy định rủi ro tín dụng nhằm tăng lợi nhuận và thu nhập của mình.
4.2.4.4. Giả thuyết H4 về tăng trưởng tín dụng (LG)
Kết quả thực nghiệm cho thấy tăng trưởng tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều với mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng với hệ số tương quan 0,0132 và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Điều này phù hợp với kỳ vọng và giả thuyết nghiên cứu, đồng thời cũng ủng hộ cho kết quả nghiên cứu của Bikker và các cộng sự (2005) đưa ra. Chứng minh các ngân hàng TMCP càng tăng trưởng tín dụng thì dự phòng rủi ro tín dụng càng tăng.
Tại Việt Nam tăng trưởng nóng tín dụng một thời khiến cho hệ lụy nợ xấu vẫn chưa thể giải quyết dứt điểm được. Dù đang lấy lại bước đà trong kinh doanh bằng những con số lợi nhuận nhưng bù lại, khối ngân hàng cũng tăng trích lập dự phòng rủi ro.
4.2.4.5. Giả thuyết H5 về hệ số rủi ro tín dụng (CE)
Kết quả nghiên cứu chỉ ra hệ số rủi ro tín dụng có mối tương quan ngược chiều với mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng với hệ số tương quan âm 0,0025. Điều này thể hiện sự nhất quán với kỳ vọng và giả thuyết nghiên cứu đưa ra. Tuy nhiên CE lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Nhưng kết quả này ủng hộ cho nghiên cứu của Frank Packer và Haibin Zhu (2012), Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014) khi chỉ ra rằng hệ số rủi ro tín dụng tăng lên thì mức trích lập dự phòng sẽ giảm xuống. Dù kết quả không đúng với nghiên cứu của Luc Laeven và Giovanni Majnoni (2002), Larry D.Wall và Iferkhar Hasan (2003) khi chỉ ra điều ngược lại, rằng hệ số rủi ro tín dụng có tác động cùng chiều.
4.2.4.6. Giả thuyết H6 về tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ER)
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản là tỷ lệ mà người đầu tư và khách hàng quan tâm khi lựa chọn gửi hay vay tiền, vì tỷ lệ này thể hiện khả năng tự chủ về tài
chính của ngân hàng. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra biến ER có tác động ngược chiều với mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng với hệ số âm 0,0143. Kết quả này trái với kỳ vọng và bác bỏ giả thuyết nghiên cứu đã đưa ra về mối tương quan cùng chiều giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. Bên cạnh đó, kết quả thực nghiệm này cũng trái ngược với kết quả nghiên cứu của Larry D.Wall và Iferkhar Hasan (2003) và không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
4.2.4.7. Giả thuyết H7 về tăng trưởng GDP (GDP)
Kết quả nghiên cứu chỉ rõ tăng trưởng GDP có mối tương quan ngược chiều với mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, với hệ số tương quan âm 0,2348 và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này thể hiện sự nhất quán với kỳ vọng và giả thuyết nghiên cứu đã đặt ra.
Đồng thời nó cũng xác nhận cho nghiên cứu của Luc Laeven và Giovanni Majnoni (2002), Frank Packer và Haibin Zhu (2012), Bikker và các cộng sự (2005) khi chứng minh tỷ lệ tăng trưởng GDP có mối tương quan ngược chiều với mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.
Kết quả thực nghiệm phản ánh khá đúng với tình hình thực tế tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 đến năm 2017. Chỉ số GDP và tỷ lệ trích lập dự phòng có mối quan hệ mật thiết và tương quan ngược chiều, thể hiện rõ nhất từ năm 2012 đến năm 2015 và từ 2016 đến năm 2017.
Kết luận chương 4
Trong chương 4 tác giả tiến hành phân tích cụ thể các yếu tố tác động đến mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn 2011 – 2017. Từ mô hình lý thuyết và phương pháp nghiên cứu đã xây dựng trong chương 3, chương 4 tiến hành phân tích hồi quy và trình bày các kết quả kiểm định. Đây là cơ sở cho chương tiếp theo đưa ra kết luận của nghiên cứu thực nghiệm và một số khuyến nghị nhằm góp phần nâng cao sự lành mạnh, an toàn của hệ thống ngân hàng Việt Nam.
CHƯƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1. Kết luận
Đề tài nghiên cứu sử dụng số liệu từ BCTC của 24 ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2017, nghiên cứu 7 yếu tố tác động đến dự phòng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng. Dùng phần mềm Stata đã đưa ra mô hình nghiên cứu phù hợp là mô hình tác động ngẫu nhiên (Random effects model – REM). Và dùng mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (General Least Square – GLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, xác định được 4 yếu tố có ý nghĩa thống kê là tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ thu nhập trước thuế và dự phòng trên tổng tài sản, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ tăng trưởng GDP. Trong khi yếu tố tỷ lệ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều, thì 3 yếu tố còn lại có tác động cùng chiều với mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.
Kết quả nghiên cứu được tóm tắt như sau:
Bảng 5.1 Tóm lược kỳ vọng dấu và kết quả Biến
quan sát
Kỳ vọng dấu
Kết quả Ghi chú
SIZE + 0 Không có ý nghĩa thống kê
NPL + + Kết quả đúng như kỳ vọng
CROA + + Kết quả đúng như kỳ vọng
LG + + Kết quả đúng như kỳ vọng
Biến quan sát
Kỳ vọng dấu
Kết quả Ghi chú
ER + 0 Không có ý nghĩa thống kê
GDP - - Kết quả đúng như kỳ vọng
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả trích bảng 3.2 và phụ lục 3.8)
Từ kết quả ước lượng các biến có trong mô hình với các mức ý nghĩa 1% và 5% được trình bày ở bảng 4.15, phương trình hồi quy được viết như sau:
LLR = 0,0237 + 0,0979*NPL + 0,0546*CROA + 0,0132*LG – 0,2348*GDP + εi,t
5.2. Một số khuyến nghị
5.2.1. Đối với vấn đề nợ xấu
Nợ xấu là yếu tố tác động cùng chiều và trực tiếp đến mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng. Để giảm thiểu nguy cơ rủi ro khi cho vay, ngân