Theo kênh thông tin Tài chính và Đầu tư - VnFinance, vào cuối năm 2020, tỷ lệ NIM tại nhiều nhà băng theo thống kê từ 27 ngân hàng có sự thay đổi lớn, trong đó nhóm Big4 ngân hàng có tỷ lệ NIM dưới 3%. Trong quý 3/2020, NIM của 19 ngân hàng niêm yết tăng 9,7 điểm cơ bản so với quý 2/2020 lên 0,89%. Đây là mức NIM cao nhất và cũng là mức tăng lớn nhất kể từ quý 1/2018, nhưng lại là trên nền mức giảm mạnh trong quý
39
2/2020. CTCP Chứng khoán VnDirect đưa ra phân tích “Sau khi dịch bệnh kết thúc, xu hướng của NIM sẽ khác nhau giữa các ngân hàng. Theo đó, những ngân hàng với những đặc điểm như ngân hàng có tỉ lệ thâm nhập trong phân khúc bán lẻ, ngân hàng có tỉ lệ cho vay/huy động thấp và ngân hàng với khẩu vị rủi ro thấp sẽ chịu ít áp lực về NIM hơn.”
Ngoài ra, theo SSI Research, nợ tái cơ cấu tăng có thể làm NIM giảm trong năm 2020. Tuy nhiên, sang năm 2021, NIM dự tính sẽ tăng nhẹ, tăng trưởng tín dụng được dự báo sẽ phục hồi lên mức 9-10%, chủ yếu nhờ đầu tư công được đẩy mạnh trong 2021. SSI Research cho rằng NIM có thể tăng nhẹ do áp lực huy động vốn dài hạn giảm trong năm 2021, tuy nhiên sẽ rất khó để có thể quay trở lại mức 2019.
Hình 2. NIM giảm nhẹ trong năm 2021
Số quan sát bìnhTrung Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất NIM 120 0.0298 0.0126 0.0116 0.0885 LERNER 120 0.2261 0.1043 0.01055 0.5710 MS 120 0.0369 0.0393 0.1% 0.1299 40 3.2. Kết quả nghiên cứu
3.2.1 Kết quả thống kê mô tả
Bảng 3.1 mô tả số mẫu quan sát, mức quan sát, giá trị trung bình giữa các số liệu, độ lệch chuẩn và giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất trong nghiên cứu. Ket quả thống kê mô tả các biến cho thấy tỷ lệ NIM trung bình của các NHTM tại Việt Nam là 0.0298 và dao động từ mức thấp nhất là 0.0116 tới mức cao nhất là 0.088.
Chỉ số Lerner cao nhất là 0.571 và thấp nhất là 0.01 với độ lệch chuẩn 0.104 và giá trị trung bình là 0.226. Có thể thấy chỉ số Lerner tương đối cao, cho thấy sức cạnh tranh giữa các NHTM Việt Nam là khá mạnh.
Với thị phần, chỉ số dao động từ 0.0018 đến 0.1299 và có độ lệch chuẩn là 0.039. Nhìn chung, thị phần của các NHTM đang ở mức thấp, giá trị trung bình rơi vào khoảng 0.0369. Số lượng ngân hàng lớn ở Việt Nam hiện tại không nhiều, quy mô của hầu hết các NHTM Việt Nam nhỏ hơn so với các ngân hàng có quy mô trung bình của khu vực.
Chi phí cơ hội của dự trữ có mức dao động tương đối lớn, từ 0.596 đến 1.09 cùng giá trị trung bình là 0.907 và độ lệch chuẩn là 0.0927. Điều này cho thấy các NHTM hiện nay có tỉ lệ dự trữ khá cao.
Bên cạnh đó, rủi ro tín dụng vẫn còn tương đối cao với mức dao động nằm trong khoảng từ 0.008 đến 0.0289 và giá trị trung bình là 0.0128 cùng độ lệch chuẩn 0.0038.
Chi phí hoạt động khá ổn định với giá trị trung bình 0.016, mức thấp nhất là 0.007 và mức cao nhất là 0.032. Điều này thể hiện rằng các NHTM đang kiểm soát tốt các chi phí.
Tỷ số chi phí trên thu nhập dao động từ 0.28 đến 0.86 với độ lệch chuẩn 0.106 và giá trị trung bình là 0.49. Tỷ lệ này càng nhỏ biểu hiện ngân hàng càng hoạt động hiệu quả.
41
Cuối cùng là chỉ số thu nhập ngoài lãi, chỉ số này có mối quan hệ không cùng chiều với tỉ lệ NIM. Giá trị trung bình của chỉ số nằm ở mức 0.048 với dao động trong khoảng 0.0007 và 0.205.
TR 120 0.9079 0.0927 0.5963 1.0906
TR 120 0.0128 0.8% 0.8% 0.0289
OPEX 120 0.0165 0.7% 0.7% 0.0328
TIR 120 0.4999 0.2874 0.2874 0.8695
Tĩĩ 120 0.0487 0.07% 0.07% 0.2057
LERNER MS OR CR OPEX CIR Nĩĩ
LERNER 1.0000
MS -0.0653 1.0000
TR -0.2113 -0.0532 1.0000
TR -0.1168 0.4077 -0.0936 1.0000
OPEX -0.0265 -0.1247 -0.4452 0.1259 1.0000
Nguồn: Kết quả tính toán từ Stata 13
3.2.2 Kết quả hệ số tương quan và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Các hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu được thể hiện rõ trong bảng 3.2. Để đảm bảo các dữ liệu biến nghiên cứu được phân phối chuẩn và phù hợp khi đưa vào mô hình ước lượng, nhóm tiến hành đo lường các biến bằng Stata 13.
CIR -0.5710 -0.3094 -0.3221 -0.1906 -0.0301 1.0000 ^NΠ 0.2479 0.0720 -0.1451 0.1907 0.0719 -0.1384 1.0000 Biến số VIF LERNER 1.85 MS 1.43 ^0R 1.43 ^CR 1.35 OPEX 1.35 ^CIR 1.99 NII 1.14 VIF trung bình ^^L51 42
Nguồn: Kết quả tính toán từ Stata 13
Qua kiểm định VIF, tất cả chỉ số VIF trong các biến độc lập và biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 2 (Mean VIF = 1.51 < 2). Do đó hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu không xảy ra.
Tên biến Hệ số hồi quy Giá trị t Giá trị P-value LERNER -0.0084 -2.19 0.031 MS -0.0280 -3.12 0.002 ^0R -0.0163 -4.27 0.000 ^CR 0.0711 0.80 0.425 OPEX 1.8560 28.65 0.000 ~CIR -0.0545 -1389 0.000 ^NΠ -0.0555 -7.64 0.000 Hằng số const 0.0460 9.60 0.000 Số quan sát 12Õ R-squared 0.9386 Adj R-squared 0.9348
Nguồn: Kết quả tính toán từ Stata 13
3.2.3 Kết quả hồi quy và các kiểm định các giả thuyết hồi quy
3.2.3.1. Kiểm định lựa chọn mô hình
Nhằm kiểm tra các dữ liệu biến nghiên cứu có phù hợp với mô hình ước lượng hay không, nhóm tiến hành sử dụng phương pháp ước lượng thô hay hồi quy OLS cho mô hình nghiên cứu. Theo Gujarati (2004), ước lượng thô là ước lượng OLS trên tập dữ liệu thu được của các đối tượng theo thời gian, do vậy nó xem tất cả các hệ số đều không thay đổi giữa các đối tượng khác nhau và không thay đổi theo thời gian.
43
Kết quả hồi quy cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh có giá trị là 93.49% và R2 thể hiện cho % biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình là 93.86%. Kết hợp với kiểm định F với giá trị Prob > F (P_value) = 0 ta thấy mô hình có ý nghĩa và phù hợp với tập dữ liệu. Xét P > |t|, với mức ý nghĩa 5%, ta thấy các chỉ số đều nhỏ hơn 0.05 ngoại trừ biến rủi ro tín dụng (CR).
Theo mô hình nghiên cứu, có hai biến tác động cùng chiều với chỉ số NIM là chi phí hoạt động (OPEX) và rủi ro tín dụng (CR). Các biến còn lại có chiều tác động ngược chiều với NIM. Ngoại trừ biến rủi ro tín dụng, các biến còn lại đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
Biến phụ thuộc NIM Kiểm định Hausman
Chi2 5064
Prob>chi2 0.5829 Biến phụ thuộc NIM Kiểm định Wooldridge
F(1,19) 4.369
Prob>F 0.0503
Nguồn: Kết quả tính toán từ Stata 13
Trong các nghiên cứu thực nghiệm với dữ liệu bảng, phương pháp ước lượng được sử dụng nhiều nhất là mô hình FEM và mô hình REM. Sau đó, các nghiên cứu sẽ sử dụng
44
kiểm định Hausman đễ đánh giá mô hình FEM hay REM là phù hợp hơn và rút ra kết luận. Kết quả kiểm định được mô tả dưới bảng sau:
Bảng 3.5. Kết quả kiểm định Hausman
Nguồn: Kết quả tính toán từ Stata 13
Kết quả cho thấy giá trị Prob>chi2 (p value) = 0.5829 lớn hơn 0.05 nên dựa vào quy tắc lựa chọn mô hình, ta chấp nhận mô hình ngẫu nhiên REM.
3.2.3.2. Kiểm định mô hình REM
a, Kiểm định tự tương quan
Biến phụ thuộc NIM
Kiểm định White cho REM Wald chi2(7) 901.95 Prob>chi2 0.0000
F(2, 19) 974.07
Prob>F 0.0000
Tên biến Hệ số tương quan Giá trị z Giá trị P-value
LERNER -0.0049 -2.08 0.038
Nguồn: Kết quả tính toán từ Stata 13
Bảng 3.6 là kết quả khi nhóm tiến hành kiểm định mô hình REM. Xét Prob>F=0.0503 lớn hơn 0.05 nên có thể kết luận mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
45
b. Kiểm định PSSS thay đổi
Bảng 3.7 dưới đây trình bày kiểm định phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định White cho mô hình REM. Có thể thấy rõ trong mô hình hồi quy, chỉ số Prob>chi2 (P-value) và Prob>F đều bằng 0 và nhỏ hơn 5%. Ket quả này cho chúng ta thấy mô hình có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
Bảng 3.7. Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White cho mô hình
REM
Nguồn: Kết quả tính toán từ Stata 13 c. Cách khắc phục mô hình
Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình, nhóm tiến hành kiểm định hồi quy bằng phương pháp FGLS. Kết quả trong bảng 3.8 cho thấy, các nhân tố như thị phần, chi phí hoạt động, thu nhập ngoài lãi, CIR là những yếu tố có mức độ ảnh hưởng nhất định và có mức ý nghĩa thống kê cao lên chỉ số NIM của các NHTM ở Việt Nam.
MS -0.0235 -5.78 0.000 ^0R -0.0086 -3.33 0.001 ^CR 0.0200 0.36 0.719 OPEX 1.7997 39.33 0.000 ~CĨR -0.0543 -20.17 0.000 ^NΠ -0.0511 -9.59 0.000 Hằng số const 0.0388 12.19 0.000 Số quan sát 120 Wald chi2 2037058 Prob>chi2 0.0000
LERNER MS OR CR OPEX CIR NĨĨ
46
Nguồn: Kết quả tính toán từ Stata 13
Sau khi khắc phục vi phạm mô hình bằng phương pháp FGLS, với mức ý nghĩa 5%, tất cả các biến đều có mức ý nghĩa thống kê trừ biến rủi ro tín dụng - CR. Đặt dưới mức ý nghĩa 10%, chỉ có duy nhất biến rủi ro tín dụng không có ý nghĩa thống kê.
3.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Như vậy, ta có kết quả mô hình hồi quy được biểu diễn lại như sau:
NIMi,t = 0.0388 - 0.0049*LERNERi,t - 0.0325*MSi,t - 0.0086*ORi,t + 1.7997*OPEXi,t- 0.0543*CIRi,t- 0.0511*NIIi,t
Kết quả hồi quy cũng cho thấy, ngoại trừ 2 biến rủi ro tín dụng và chi phí hoạt động có sự tác động cùng chiều, những biến còn lại đều tác động ngược chiều với chỉ số NIM.
Trước kiểm định + + + + + - - Sau kiểm định - - - + + - - Ý nghĩa thống kê Có Không Có 47
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp.
Trong đó: dấu (+) thể hiện tác động cùng chiều dấu (-) thể hiện tác động ngược chiều
3.3.1. Các chỉ số tác động cùng chiều
a, Rủi ro tín dụng
- Rủi ro tín dụng được hiểu đơn giản là tổn thất phát sinh từ việc khách hàng không trả được đầy đủ khoản vay ngân hàng khi đến hàng. Ket quả kiểm định đã chỉ ra: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, rủi ro tín dụng tăng sẽ làm cho chỉ số NIM tăng. Các nghiên cứu của các tác giả trước đó như Angbazo (1997), Hawtrey và Liang (2008), Nguyễn Kim Thu và Nguyễn Thị Thanh Huyền (2014), Phạm Minh Điển và các cộng sự (2017) đều cho ra kết quả giống như kết quả nhóm kiểm định. Đây cũng là biến duy nhất không mang ý nghĩa thống kê
b, Chi phí hoạt động
- Kết quả kiểm định cho thấy, trong điều kiện các yếu tố không thay đổi, khi ngân hàng tăng 1 đồng vốn chi phí hoạt động sẽ làm cho tỷ lệ tăng 1.7997 đơn vị. Kết quả này thống nhất với giả thuyết ban đầu mà nhóm đã đề cập. Điều này cho thấy chi phí hoạt động có tác động lớn đến thu nhập của ngân hàng. Theo Phạm Minh Điển (2017), điều
48
này là do các ngân hàng chịu chi phí hoạt động cao hơn có xu hướng tính thu nhập lãi cận biên cao hơn để bù đắp chi phí hoạt động. Ket quả kiểm định do nhóm thực hiện trùng khớp với kết quả kiểm định trong nghiên cứu các tác giả Maudos và Guevara (2004), Gounder và Sharma (2012), ....
3.3.2. Các chỉ số tác động ngược chiều
a, Chỉ số Lerner
- Bàn về chỉ số Lerner, kết quả kiểm định cho thấy, chỉ số này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Khi chỉ số Lerner tăng lên 1 đơn vị, điều này đồng nghĩa với việc tỷ lệ NIM giảm 0.0049 đơn vị. Kết quả này trái ngược với kết quả trong kiểm định của các tác giả đi trước như: Hawtrey và Liang (2004), Maudos và Guevara (2004), .... Ở Việt Nam, có rất ít các nghiên cứu về tỷ lệ thu nhập cận biên của ngân hàng sử dụng chỉ số Lerner làm biến độc lập, một bài nghiên cứu mà nhóm tìm được thuộc về tác giả Phạm Minh Điển và các cộng sự (2017) chỉ ra rằng: chỉ số Lerner có mối quan hệ đồng biến với tỷ lệ NIM. Như đã đề cập ở trước đó, Lerner là chỉ số được dùng để đo mức độ độc quyền, sự cạnh tranh giữa các ngân hàng với nhau. Việc chỉ số này mang dấu âm thể hiện rằng sẽ không còn nhiều tình trạng độc quyền trong việc cung cấp các sản phẩm dịch vụ giữa các ngân hàng và mức độ cạnh tranh giữa các ngân hàng tăng. Điều này sẽ khiến cho mức giá của các sản phẩm dịch vụ được cung cấp bởi ngân hàng giảm và đạt được một mức duy trì ổn định, làm cho người dân có thể tiếp cận sản phẩm dịch vụ và các ngân hàng sẽ được biết đến nhiều hơn.
b, Thị phần
- Hệ số ước lượng của biến thị phần mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê ở mức nghĩa 5%. Khi thị phần tăng thêm 1 đơn vị, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên giảm 0.0325 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Kết quả này hoàn toàn trái với sự kỳ vọng ban đầu mà nhóm đưa ra và với các kết quả nghiên cứu của McShane và Sharpe (1985), Phạm Minh Điển (2017), ...
- Chi phí cơ hội của dự trữ
49
- Hệ số ước lượng của biến chi phí cơ hội của dự trữ mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chi phí cơ hội của dự trữ tăng lên, tỷ lệ NIM giảm 0.0086 đơn vị. Kết quả này trái ngược với các nghiên cứu của các tác giả trước đó như: Angbazo (1997), Hawtrey và Liang (2008), Phạm Minh Điển (2017), ...
- Chi phí cơ hội của dự trữ bị tác động bởi tỷ lệ dữ trự tiền gửi của các NHTM trên tài khoản tiền gửi của NHTW. Từ năm 2011 cho đến nay, Ngân hàng Trung ương điều chỉnh tỷ lệ dự trữ giảm xuống còn 1%, duy trì ở mức thấp qua các năm để thúc đẩy tăng trưởng tín dụng, tạo điều kiện phát triển toàn xã hội. Tiền gửi dự trữ = tỷ lệ dự trữ * số tiền gửi huy động từ xã hội. Theo báo cáo của các NHTM, tiền gửi tiết kiệm của các ngân hàng biến động qua các năm, trong khi đó, tỷ lệ dự trữ ở mức thấp. Như vậy, lượng tiền gửi dự trữ có thể tăng hoặc giảm. Thực tế, lượng tiền gửi của các NHTM trên tài khoản tiền gửi của NHTW có xu hướng tăng. Theo Phạm Minh Điển (2017), khi dự trữ tăng sẽ làm phát sinh chi phí cơ hội của dự trữ, các ngân hàng với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận sẽ chuyển giao phần chi phí tăng này sang cho khách hàng của họ, dẫn đến tỷ lệ NIM tăng lên. Thế nhưng, kết quả nghiên cứu về chi phí cơ hội của dự trữ của nhóm đi ngược lại cả về lý thuyết lẫn thực tế.
c, Tỷ lệ chi phí trên thu nhập
- Kết quả hồi quy cho thấy, tác động của tỷ lệ chi phí trên thu nhập lên tỷ lệ chỉ số NIM của các ngân hàng là ngược chiều và mang ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ chi phí trên thu nhập tăng lên, tỷ lệ