Các biến giải thích của mô hình GMM Kỳ vọng chiều hướng tác động Giả thuyết đặt ra Mô hình (1) Mô hình (2) LLPt-1 0.1214 0.0764 EBTP + H1a 0.0722 (*) 0.0752 (*) SIZE + H1b 0.0006 (*) 0.0008 (*) ER + H1c -0.0021 3.8715e-06 TL + H1d 0.0015 0.0004 LG + H1e 0.0001 0.0004 NPL + H1f 0.2258 (***) 0.2752 (***) DOWNT + H1h 0.0007 0.0021 EBTP.TYPE + H2a NA -0.1321 (*) EBTP.DOWNT + H2b NA 0.4751 (***) EBTP.TYPE.DOWNT + H2c NA 0.1829 (***) Số quan sát (Obs.) 147 147
Kiểm địnhSargan (p-value) 1.0000 1.0000
Kiểm địnhAR(2) (p-value) 0.3925 0.8500
Kiểm định Wald cho các hệ số hồi quy (p-value) < 2.22e-16 < 2.22e-16 Mô hình (1) không có biến tương tác; Mô hình (2) có biến tương tác.
(***), (**), (*): Có ý nghĩa thống kê ở mức 0.1%, 1% và 5%
(Nguồn: tổng hợp kết quả ước lượng mô hình GMM sai phân Arellano-Bond từ
phần mềm R với biến công cụ là các biến trễ trong mô hình, chi tiết tại hình 4.17 và 4.18 của phần Phụ lục)
Mô hình hồi quy tổng thể 3.2 ban đầu của nghiên cứu được chuyển hóa thành dạng sai phân để sử dụng trong ước lượng D-GMM như sau:
∆LLPit = β1⋅ ∆LLPit-1 + β2⋅ ∆EBTPit + β3⋅ ∆SIZEit + β4⋅ ∆ERit + β5⋅ ∆TLit + β6⋅ ∆LGit + β7⋅i∆NPLit + β9⋅ ∆DOWNTt + β10⋅ ∆(EBTPit⋅TYPEi) +
β11⋅i∆(EBTPit⋅DOWNTt) + β12⋅⋅∆(EBTPit⋅TYPEi⋅DOWNTt) + uit (4.1)
Theo bảng 4.5, kết quả ước lượng các hệ số hồi quy theo phương pháp GMM sai phân Arellano-Bond ở 2 trường hợp không có biến tương tác và có biến tương tác cho kết quả khá giống nhau về các biến giải thích có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Đó là các biến NPL (tỷ lệ nợ xấu), EBTP (lợi nhuận trước thuế và dự phòng), SIZE (quy mô tài sản). Hệ số hồi quy của các biến này giữa 2 mô hình cũng không chênh lệch đáng kể cho thấy tính vững của mô hình hồi quy. Đối với mô hình có biến tương tác, các hệ số hồi quy tương ứng đều có ý nghĩa thống kê. Thêm vào đó, kết quả ước lượng các mô hình hồi quy nêu trên thống nhất với kết quả đánh giá tầm quan trọng của các biến trong mô hình tại bảng 4.2.
Một điểm khác cũng cần lưu ý là theo phương pháp D-GMM, các nhân tố không thay đổi theo thời gian trong mô hình như biến TYPE (loại hình ngân hàng) và tập hợp các tham số cố định theo thời gian vi sẽ bị loại trừ nhờ vào phương pháp lấy sai phân thay vì giá trị ban đầu của biến số. Vì vậy trong mô hình GMM sai phân của Arellano- Bond nêu trên không có biến TYPE.
Kiểm tra hiện tượng nội sinh thông qua kiểm định Sargan cho trị thống kê p-value = 1. Kết quả này thể hiện các biến công cụ không tương quan với sai số của mô hình, nghĩa là mô hình không còn mắc phải hiện tượng nội sinh. Kiểm định Arellano-Bond (AR (2)) cũng cho thấy mô hình không còn hiện tượng tự tương quan (với mức ý nghĩa 5%), đặc biệt là đối với mô hình có biến tương tác, trị số thống kê p-value rất cao (0.85). Như vậy, kết quả từ hai kiểm định nêu trên đều xác nhận phương pháp GMM sai phân Arellano- Bond sử dụng là phù hợp, các thông số được ước lượng vững, không chệch và hiệu quả. Ngoài ra, kết quả từ kiểm định Wald với trị thống kê p-value rất thấp cho thấy sự kết hợp
Tóm lại, từ các kết quả ước lượng tại bảng 4.3, 4.5 và kết quả đánh giá tầm quan trọng của các biến tại bảng 4.2, mô hình có biến tương tác thể hiện khả năng giải thích tốt hơn về ảnh hưởng của các nhân tố lên biến phụ thuộc LLP. Mặt khác, kết quả từ bảng 4.5 cho thấy các biến tương tác đều ảnh hưởng lên LLP và cung cấp bằng chứng mạnh mẽ về hoạt động quản trị lợi nhuận của các loại hình NHTM qua các thời kỳ kinh tế. Vì vậy đây là mô hình đạt được các mục tiêu nghiên cứu đã đề ra.
4.6. Thảo luận kết quả hồi quy
Do sử dụng phương pháp ước lượng GMM sai phân Arellano-Bond nên mô hình hồi quy khá tương đồng với kết quả các nghiên cứu của Perez và ctg (2006), đồng thời có sự khác biệt so với các nghiên cứu trước đây, đặc biệt là các nghiên cứu tại Việt Nam. Ngoài ra, các nghiên cứu của Laeven và Majnoni (2003), Fonseca và Gonzalez (2008) và Al-Khayat (2013) cũng sử dụng mô hình GMM sai phân Arellano-Bond để xem xét các nhân tố tác động đến LLP nên rất phù hợp để so sánh với kết quả của đề tài này.
Kết quả nghiên cứu cho thấy có các nhân tố tài chính ảnh hưởng đến sự thay đổi của LLP với mức độ tác động giảm dần như sau:
Nợ xấu (NPL): Hệ số hồi quy của biến NPL trong bảng 4.5 cho thấy sự thay đổi của nợ xấu trên tổng tài sản tác động cùng chiều với sự thay đổi của LLP với mức ý nghĩa 0.1%. Kết quả này phù hợp với chiều hướng tác động kỳ vọng ban đầu của NPL đến LLP theo giả thuyết H1f. Do 2 biến NPL và LLP trong mô hình được xác định theo mẫu số chung là tổng tài sản nên kết quả tương quan kể trên hàm ý rằng sự gia tăng trong dư nợ xấu (so với năm trước) của ngân hàng sẽ có quan hệ đồng biến đến sự gia tăng của chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng và ngược lại. Điều này phù hợp với các nghiên cứu của Perez và ctg (2006) và Al-Khayat (2013). Kết quả chỉ ra rằng trong điều kiện các nhân tố khác không đổi tại các NHTM Việt Nam, khi dư nợ xấu tăng thêm 1% so với năm trước thì chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng của năm hiện tại
sẽ tăng thêm 0.2752% so với năm quá khứ. Theo Vân Linh (2015), tỷ lệ nợ xấu toàn ngành ngân hàng 2 tháng đầu năm 2015 là 3,59%. Con số nợ xấu có chiều hướng tăng nhẹ so với cuối năm 2014 (tỷ lệ 3,25%). Lãnh đạo các nhà băng cho biết, nguồn dự phòng phải trích lập cũng sẽ gia tăng khiến lợi nhuận thu về bị ảnh hưởng, nhưng đó là điều tiên quyết để đảm bảo kiểm soát rủi ro.
Lợi nhuận trước thuế và dự phòng (EBTP): Hệ số hồi quy dương với mức ý nghĩa 5% của biến EBTP trong bảng 4.5 thể hiện mối quan hệ đồng biến và có nghĩa thống kê giữa lợi nhuận trước thuế và dự phòng với LLP. Kết quả cho thấy khi lợi nhuận trước thuế và dự phòng của ngân hàng năm nay tăng thêm 1% (so với năm ngoái) thì chi phí trích lập dự phòng của ngân hàng hiện tại sẽ tăng thêm 0.0752% so với năm trước (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi). Kết quả này không thể bác bỏ giả thuyết H1a và tương đồng với các nghiên cứu của Laeven và Majnoni (2003), Perez và ctg (2006), Fonseca và Gonzalez (2008) và Al-Khayat (2013). Ngoài ra, mối tương quan thuận chiều có ý nghĩa thống kê giữa EBTP và LLP góp phần đáng kể cung cấp bằng chứng về việc các NHTM có sử dụng công cụ LLP để quản trị lợi nhuận. Điều này đã được khẳng định tại các nghiên cứu của Laeven và Majnoni (2003), Perez và ctg (2006) và Fonseca và Gonzalez (2008). Tại Việt Nam, trong thời gian từ đầu năm 2015 trở lại đây, các ngân hàng trong nước gia tăng trích lập dự phòng rủi ro mặc dù kết quả kinh doanh có nhiều khởi sắc. Bích Diệp (2015) cho biết, mặc dù thu nhập lãi thuần của các ngân hàng tăng 19%, lợi nhuận trước trích lập dự phòng rủi ro tín dụng cũng tăng 21,5%, song chênh lệch thu chi của toàn hệ thống ngân hàng trong quý I lại giảm 8,7% so với cùng kỳ năm 2014 do chi phí dự phòng rủi ro tín dụng tăng mạnh.
Quy mô tài sản của ngân hàng (SIZE): biến SIZE có hệ số dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy sự gia tăng chi phí trích lập dự phòng RRTD có quan hệ cùng chiều với sự gia tăng về mặt quy mô tài sản của các NHTM. Nói cách khác khi tài sản của ngân hàng tăng lên so với năm trước thì chi phí trích lập dự phòng RRTD cũng tăng lên. Kết
quả này phù hợp với giả thuyết H1b và thống nhất với các nghiên cứu của Chen và ctg (2005), Ashour (2011), Leventis và ctg (2012), Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014) và Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015). Tại Việt Nam, ngân hàng lớn nhờ đã đảm bảo hệ số an toàn vốn nên không chịu áp lực tăng vốn. Do vậy, “các ngân hàng này có động cơ phát tín hiệu ra thị thị trường về chất lượng của tài sản được cải thiện và dự phòng tín dụng được trích lập đầy đủ. Ngược lại, ngân hàng có quy mô nhỏ, vốn chủ sở hữu còn khiêm tốn và chịu áp lực tăng vốn nên có động cơ tăng vốn chủ sở hữu bằng nhiều cách, trong đó bao gồm tăng lợi nhuận nhờ vào việc trích lập dự phòng thấp” (Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn 2014).
Về mặt quản trị lợi nhuận, kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các hệ số hồi quy của các biến tương tác trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê. Điều này đã cung cấp bằng chứng mạnh mẽ cho thấy các NHTM Việt Nam có áp dụng công cụ LLP để quản trị lợi nhuận mặc dù có sự khác biệt giữa các loại hình ngân hàng trong những thời kỳ kinh tế khác nhau. Cụ thể là, hệ số hồi quy của biến EBTP.TYPE âm với mức ý nghĩa 5% thể hiện khi lợi nhuận trước thuế và dự phòng của các NHTMCPNN gia tăng so với năm trước thì chi phí trích lập dự phòng của loại hình ngân hàng này giảm đi so với các NHTMCPTN. Điều đó hàm ý rằng mức độ “quản trị lợi nhuận” của các NHTMCPNN là thấp hơn so với các ngân hàng khác. Kết quả này bác bỏ giả thuyết H2a khi sự thay đổi của EBTP và LLP ở các NHTMCPNN thể hiện mối tương quan nghịch biến. Tuy nhiên, mối tương quan như vậy cũng có phần hợp lý bởi lẽ tại Việt Nam, các NHTMCPNN với cổ đông chính là Nhà nước và được sự hỗ trợ nhiều mặt từ phía cơ quan chủ quản là NHNN. Vì thế nhìn chung, trong điều kiện kinh tế khả quan, các ngân hàng này không chịu nhiều áp lực khi công bố kết quả hoạt động. Trái lại, các NHTMCPTN với nguồn vốn do nhiều cổ đông đóng góp, cho nên các ngân hàng này luôn chịu nhiều áp lực khi công bố kết quả kinh doanh. Do vậy, hoạt động “quản trị lợi
nhuận” diễn ra phổ biến hơn đối với loại hình ngân hàng tư nhân trong điều kiện thông thường của nền kinh tế.
Khi nền kinh tế rơi vào suy thoái, hoạt động “quản trị lợi nhuận” thông qua công cụ LLP diễn ra mạnh mẽ hơn, đặc biệt là đối với NHTMCPNN. Điều này thể hiện qua hệ số mang dấu dương với mức ý nghĩa 0.1% của các biến EBTP.DOWNT và EBTP.TYPE.DOWNT trong bảng 4.5. Các kết quả trên phù hợp với các giả thuyết H2b và H2c đặt ra ban đầu của đề tài. Để minh họa rõ ràng hơn mức độ “quản trị lợi nhuận” thông qua công cụ LLP của các loại hình ngân hàng trong các thời kỳ, bảng 4.6 thể hiện mức độ thay đổi của chi phí dự phòng RRTD khi lợi nhuận trước thuế và dự phòng tăng lên 1% so với năm trước trong điều kiện các nhân tố khác không đổi.