CHƯƠNG 2 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Thực trạng về tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các ngân hàng thương mại Việt Nam
3.1 Thực trạng về tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các ngân hàng thương mại ViệtNam Nam
3.1.1 Quá trình phát triển của các ngân hàng thương mại Việt Nam từ 2014đến 2019 đến 2019
Năm 2014, Ngân hàng Nhà nước đã chọn ra 10 NHTM để triển khai thí điểm phương pháp quản trị vốn và rủi ro theo tiêu chuẩn Basel II giai đoạn từ 2015 đến 2018. Các NHTM đã tuân thủ các quy định của Luật Các tổ chức tín dụng 2010 nhằm mục đích nâng cao cơng tác quản trị doanh nghiệp trong ngân hàng, quản trị rủi ro và các nghiệp vụ trong ngân hàng. Các NHTM đã thành lập các Ủy ban như: Ủy ban quản lí rủi ro, Ủy ban chính sách, Ủy ban quản trị tài sản nợ có, ... để tư vấn cũng như tham mưu cho hội đồng quản trị.
Trong giai đoạn 2012 - 2014, tăng trưởng kinh tế thấp, thị trường chứng khoán và bất động sản giảm sâu đã làm giảm tín dụng. Tuy nhiên, đến năm 2015 tín dụng đã tăng trở lại. Các nhà kinh tế học đánh giá mức tăng trưởng tín dụng trong khoảng 17 - 18% được cho là cần thiết để đảm bảo duy trì tăng trưởng GDP ở mức 6,6 - 6,8%. Tín dụng bất động sản và tiêu dùng tăng mạnh, kinh doanh mở rộng đồng thời tăng nhu cầu vay sản xuất, giúp các NHTM cải thiện đáng kể lợi nhuận của mình. Tính từ 2015 đến 2018, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) trên cả hệ thống tín dụng tăng từ 6,3% lên 10%. Xu thế tín dụng được dự đốn cho đến năm 2019 vẫn là tiếp tục tăng, dự kiến tăng khoảng 2 lần từ năm 2015 đến 2019.
Tín dụng tăng, nợ xấu ngân hàng cũng tăng theo, có những trường hợp âm vốn chủ sở hữu nên phải giám sát đặc biệt và tái cấu trúc bắt buộc. Nguyên nhân là do việc cho vay chéo và vay theo quan hệ, lách các quy định. Tuy nhiên tỷ lệ nợ xấu cũng đã giảm mạnh từ đầu năm 2015, xuống dưới 2% vào cuối năm 2018. Nợ xấu giảm mạnh do hai yếu tố chính là tăng trưởng tín dụng và chuyển nợ xấu nội bảng thành nợ xấu ngoại bảng.
36
Những ngân hàng yếu kém đã được ngân hàng nhà nước thu mua lại với giá 0 đồng và chuyển thành ngân hàng thuộc sở hữu nhà nước.
Năm 2017, Quốc hội thông qua Nghị quyết 42 về thí điểm xử lý nợ xấu của các tổ chức tính dụng. Nghị quyết đã gia tăng quyền cho các NHTM trong tổ chức mua bán, xử lý nợ xấu cà tăng quyền thu giữ tài sản bảo đảm.
Khung pháp lý về quản trị và kiểm soát nội bộ đã được NHNN ban hành và có hiệu lực từ năm 2019. Các NHTM cũng đã điều chỉnh báo cáo chính thức của mình để phù hợp với khung pháp lý này.
Trong suốt quá trình hình thành và phát triển, số lượng các NHTM ở nước ta ngày càng gia tăng, mạng lưới các chi nhánh và phòng giao dịch được mở rộng. Số lượng các ngân hàng Việt Nam giai đoạn từ năm 2014 đến 2019 được thể hiện như ở bảng 1.1 sau:
NHTM nhà nước 5 7 7 7 7 4 NHTM cổ phần 33 28 28 28 28 28 Ngân hàng liên doanh 4 3 2 2 2 2 Chi nhánh ngân hàng nước ngoài 47 50 51 49 49 49 Ngân hàng 100% vốn nước ngoài 5 5 8 9 9 9 Tổng số NHTM 94 93 96 95 95 92
37
Nguồn: Tổng hợp từ Báo cáo thường niên của NHNN Việt Nam
Số lượng các NHTM cổ phần và ngân hàng liên doanh có xu hướng giảm, chi nhánh ngân hàng nước ngoài tăng trong năm 2015, 2016 và giảm trong 3 năm còn lại. Năm 2019, 3 ngân hàng Vietinbank, Vietcombank và BIDV đã khơng cịn nằm trong danh sách nhà nước chiếm trên 50% vốn điều lệ. Ngân hàng Xây dựng (VNCB) là ngân hàng đầu tiên tại Việt Nam bị Ngân hàng Nhà nước thu mua lại bắt buộc toàn bộ số cổ phần với mức giá 0 đồng kể từ ngày 02/02/2015, tiếp đó là Oceanbank và GPBank đều bị NHNN mua lại với giá 0 đồng năm 2015.
3.1.2 Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của một số ngân hàng thương mại Việt Nam từ 2014 đến 2019
Thu nhập lãi cận biên của 20 NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2014 - 2019 được trình bày trong hình 1.1.
Hình 1. NIM của 20 ngân hàng thương mại Việt Nam, giai đoạn 2014 - 2019
38
Dễ dàng thấy được, chỉ số NIM của NHTM cổ phần có tỉ lệ cao hơn so với NIM của NHTM nhà nước và trung bình ngành trong khoảng từ 2015 - 2018. Trong đó, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của ngân hàng đạt mức cao nhất với tỷ lệ trên 3.20% trong 6 năm từ 2014-2019. Năm 2014 và 2018 thì NIM của NHTM cổ phần thấp hơn NIM của NHTM nhà nước và trung bình ngành.
Bắt đầu từ năm 2014, VAMC được thành lập, cơ quan này đã làm khá tốt vai trị của mình trong việc làm giảm được khối lượng nợ xấu khổng lồ từ các TCTD, trở thành công cụ quan trọng của NHNN trong việc giảm thiểu nợ xấu. Điều này đã giúp tăng tài sản sinh lãi của các NHTM nhà nước, dẫn tới giảm NIM. Tuy nhiên đối với NHTM cổ phần thì chưa thực sự quản lý tốt được nợ xấu, dẫn tới tài sản sinh lãi giảm, làm tăng NIM. Năm 2017, triển khai quyết định số 1058/QĐ-TTg ngày 19/07/2017 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016-2020” góp phần xử lý nhanh, dứt điểm nợ xấu tại các TCTD. Nhờ việc triển khai quyết định này, có thể thấy đây là một trong những lý do khiến cho NIM của các NHTM cổ phần giảm và tăng đều cùng với NHTM nhà nước bắt đầu từ năm 2017.
Năm 2018, NHNN Việt Nam thu mua một khối lượng ngoại tệ lớn nên khả năng thanh toán cao, dẫn tới thu nhập lãi thuần tăng mạnh, góp phần tăng trưởng NIM, ngồi ra, cho vay ngắn hạn tăng ở các NHTM cũng giúp làm tăng NIM. Từ năm 2017 đến nay, việc số hóa dịch vụ tài chính và sản phẩm ngân hàng, tự động hóa các dịch vụ ngân hàng điện tử, đầu tư các dịch vụ số từ chuyển tiền, thanh tốn, gửi tiết kiệm, thẻ tín dụng, ... được các NHTM đầu tư phát triển mạnh giúp cho thu nhập lãi thuần của các NHTM tăng vọt.
3.1.3 Dự báo tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam
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 mơ 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 cịn 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 sốt 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 ngồi lãi, chỉ số này có mối quan hệ khơng 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 tốn 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 mơ 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 mơ 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 tốn 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 mơ hình nghiên cứu khơng 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 tốn 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 mơ hình
Nhằm kiểm tra các dữ liệu biến nghiên cứu có phù hợp với mơ hình ước lượng hay khơng, nhóm tiến hành sử dụng phương pháp ước lượng thô hay hồi quy OLS cho mơ 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 khơng 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 mơ hình là 93.86%. Kết hợp với kiểm định F với giá trị Prob > F (P_value) = 0 ta thấy mơ 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 mơ 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 cịn lại có chiều tác động ngược chiều với NIM. Ngoại trừ biến rủi ro tín dụng, các biến cịn 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 tốn từ Stata 13
Trong các nghiên cứu thực nghiệm với dữ liệu bảng, phương pháp ước lượng được sử dụng nhiều nhất là mơ hình FEM và mơ hình REM. Sau đó, các nghiên cứu sẽ sử dụng
44
kiểm định Hausman đễ đánh giá mơ 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 tốn 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 mơ hình, ta chấp nhận mơ hình ngẫu nhiên REM.
3.2.3.2. Kiểm định mơ 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 tốn từ Stata 13
Bảng 3.6 là kết quả khi nhóm tiến hành kiểm định mơ hình REM. Xét Prob>F=0.0503 lớn hơn 0.05 nên có thể kết luận mơ hình khơng 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 khơng đổi bằng kiểm định White cho mơ hình REM. Có thể thấy rõ trong mơ 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 mơ 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 mơ hình
REM
Nguồn: Kết quả tính tốn từ Stata 13 c. Cách khắc phục mơ hình
Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mơ 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 ngồi 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