Các số liệu sau khi được tác giả xử lý như trình bày ở mục 3.3 sẽ tiếp tục được xử lý qua phần mềm Stata 11.1 để tổng hợp thống kê mô tả các biến như sau:
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến có trong mô hình Biến Số quan sát Giá trị nhỏ
nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn LEV 157 0,72093 0,957444 0,8920569 0,0518691 SIZE 157 6,808689 8,820288 7,813518 0,4649842 TANG 157 0,210474 0,74901 0,4323493 0,1174963 ROA 157 0,00111 0,028036 0,0094659 0,0066872 GROW 157 -0,406886 1,470134 0,2562929 0,3314616 RISK 157 0,002107 0,190229 0,0587886 0,0446026 ROE 157 0,001366 0,291345 0,0915253 0,065493 LIQ 157 0,371874 2,540389 0,8928807 0,3102853 AGE 157 1 57 17,87898 8,55776
Nguồn: Kết quả thống kê mô tả các biến từ phần mềm Stata 11.1 Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (LEV):
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản trung bình từ dữ liệu thu thập được của các ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn 2010 – 2014 trong bài nghiên cứu đạt 89,21% với sự chênh lệch không đáng kể giữa giá trị nhỏ nhất là 72, 09% ( ngân hàng Phát Triển Mê Kông vào năm 2011) và giá trị lớn nhất đạt 95,74% (ngân hàng Á Châu cũng vào năm 2011). Điều này cho thấy các ngân hàng TMCP Việt Nam nói chung có một CTTC thâm dụng nợ rất cao và đây cũng là đặc điểm riêng của ngành ngân hàng.
Quy mô ngân hàng (SIZE):
Trung bình tất cả các quan sát của biến số này là 7,8135. Ngân hàng có quy mô lớn nhất với giá trị Logarit tài sản cuối kỳ đạt 8,8203 (ngân hàng Công Thương Việt Nam vào năm 2014) tương đương với giá trị tổng tài sản cuối kỳ đạt
661.131.589 tỷ VNĐ và nhỏ nhất là 6,8087 (ngân hàng Phát Triển Mê Kông năm 2013) tương đương với tổng tài sản cuối kỳ đạt 6.437.079 tỷ VNĐ cho thấy mức độ chênh lệch khá cao với độ lệch chuẩn 46,49%.
Cấu trúc tài sản (TANG):
Tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản trung bình dữ liệu mẫu đạt 43,23%. Tỷ lệ này cao nhất ở mức 74,90% (ngân hàng Bưu Điện Liên Việt vào năm 2014) và thấp nhất ở mức 21, 04% (ngân hàng Bắc Á vào năm 2011) với độ lệch chuẩn tương đối thấp 11,75%.
Hiệu quả kinh doanh (ROA):
Hiệu quả kinh doanh ngân hàngcủa dữ liệu mẫu đạt giá trị trung bình 0,95% với giá trị cao nhất là 2,80% (ngân hàng Kiên Long vào năm 2012) và thấp nhất là 0,11% (ngân hàng Bắc Á vào năm 2012), độ lệch chuẩn 0,67%.
Sự tăng trưởng của ngân hàng (GROW):
Biến đạt giá trị trung bình ở mức 25,63%, cao nhất lên đến 147,01% (ngân hàng Bản Việt vào năm 2010) và thấp nhất là -40,69% (ngân hàng Phát Triển Mê Kông vào năm 2011) với độ lệch chuẩn 33,15%. Điều này cho thấy các ngân hàng TMCP Việt Nam nói chung trong giai đoạn này đang gặp phải nhiều khó khăn nhất định mà những ngân hàng hoạt động yếu kém đang bị suy thoái. Và đây cũng chính là lý do cho nhiều thương vụ mua bán và sáp nhập diễn ra trong năm 2015.
Rủi ro tín dụng (RISK):
Biến có giá trị trung bình đạt 5,88% cao nhất là 19,02% ( ngân hàng Xăng Dầu Petrolimex vào năm 2014) và thấp nhất là 0,21% ( ngân hàng Á Châu vào năm 2011), độ lệch chuẩn ở mức thấp 4,46%.
Tỷ suất sinh lời (ROE):
Tỷ suất sinh lời của dữ liệu mẫu đạt giá trị trung bình 9,15%, đạt giá trị cao nhất ở mức 29,13% ( ngân hàng Sài Gòn Công Thương vào năm 2010) và thấp nhất là 0,14% ( ngân hàng Quốc Dân vào năm 2012).
Biến đạt giá trị trung bình ở mức 89,29% đạt giá trị cao nhất lên đến 254,04% ( ngân hàng Phát Triển Mê Kông vào năm 2011) và thấp nhất ở mức 37,19% ( ngân hàng Hàng Hải vào năm 2014), độ lệch chuẩn là 31,03%.
Tuổi của ngân hàng (AGE):
Trung bình theo dữ liệu mẫu tuổi của ngân hàng là 17,89 năm, thấp nhất là 1 năm (ngân hàng Công Thương Việt Nam vào năm 2010) và cao nhất lên đến 57 năm (ngân hàng Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam vào năm 2014) với độ chênh lệch cao nên độ lệch chuẩn lên đến 855,78%.
4.3. TƢƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN
Trước khi đi vào phần phân tích hồi quy, đề tài tiến hành phân tích tương quan giữa các biến nghiên cứu.
Bảng 4.2: Bảng ma trận tƣơng quan giữa các biến
LEV SIZE TANG ROA GROW RISK ROE LIQ AGE
LEV 1,000 SIZE 0,7704 1,000 TANG 0,0507 -0,0573 1,000 ROA -0,4711 -0,2285 0,0906 1,000 GROW 0,0302 -0,0945 0,1324 0,2541 1,000 RISK -0,0131 0,1126 -0,1746 -0,2417 -0,1784 1,000 ROE 0,1949 0,3693 0,0593 0,6303 0,2692 -0,1414 1,000 LIQ -0,4223 -0,2691 -0,2913 0,2892 -0,1054 -0,0723 0,0469 1,000 AGE 0,1670 0,2774 -0,2492 -0,1493 -0,1771 0,3380 -0,0313 0,0464 1,000
Theo kết quả trong mẫu quan sát ta thấy mức độ tương quan giữa các biến trong mô nghiên cứu bảng 4.2 thì biến phụ thuộc (LEV) có mối quan hệ thuận rất cao với biến quy mô của ngân hàng (SIZE) và có mối tương quan nghịch tương đối cao với biến hiệu quả kinh doanh (ROA). Theo quan sát ta thấy cặp biến độc lập hiệu quả kinh doanh (ROA) và tỷ suất sinh lời (ROE) có mối quan hệ tương quan thuận khá chặt chẽ (0,6303). Tuy nhiên với hệ số tương quan giữa các biến r >0,8 thì mới có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và có ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu (Hoàng Ngọc Nhậm, 2008).
4.4. ƢỚC LƢỢNG VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH HỒI QUY 4.4.1. Hồi quy kết hợp tất cả các quan sát (Pooled OLS)
Theo phương pháp nghiên cứu đã trình bày, ta thực hiện hồi quy Pooled OLS với kết quả thu được như trong bảng 4.3 sau:
Bảng 4.3: Kết quả mô hình hồi quy kết hợp tất cả các quan sát (Pooled OLS)
Biến quan sát Hệ số Sai số
chuẩn Giá trị P
Quy mô ngân hàng (SIZE) 0,0540601* 0,0061926 0,000 Cấu trúc tài sản (TANG) -0,0201054 0,0179776 0,265 Hiệu quả kinh doanh (ROA) -4,732199* 0,4953222 0,000 Sự tăng trưởng của ngân hàng
(GROW) 0,0147341** 0,0063431 0,022
Rủi ro tín dụng (RISK) -0,1896869* 0,0472565 0,000 Tỷ suất sinh lời (ROE) 0,2823321* 0,0531679 0,000 Khả năng thanh khoản (LIQ) -0,0209232* 0,007216 0,004 Tuổi của ngân hàng (AGE) 0,0002527 0,000255 0,323
Hằng số 0,5014575* 0,0503169 0,000 Số quan sát 157 R2 0,7974 R2 hiệu chỉnh 0,7864 Prob > F 0,0000 *mức ý nghĩa 1%; **mức ý nghĩa 5%
Nguồn: Kết quả hồi quy Pooled OLS từ phần mềm Stata 11.1
Kết quả hồi quy ở bảng 4.3 với 157 quan sát cho thấy các biến giải thích có ý nghĩa thống kê là quy mô ngân hàng (SIZE); hiệu quả kinh doanh (ROA); rủi ro tín
dụng (RISK); tỷ suất sinh lời (ROE) và khả năng thanh khoản (LIQ) đều có ý nghĩa ở mức 1% và các biến sự tăng trưởng của ngân hàng (GROW) có ý nghĩa ở mức 5%, còn lại các biến cấu trúc tài sản (TANG) và tuổi của ngân hàng (AGE) đều không có ý nghĩa thống kê. Trong các biến có ý nghĩa thống kê thì các biến quy mô ngân hàng (SIZE), sự tăng trưởng của ngân hàng (GROW), tỷ suất sinh lời (ROE) và khả năng thanh khoản có tương quan dương (+) với CTTC của các ngân hàng TMCP Việt Nam, ngược lại có tương quan âm (-) với CTTC là các biến hiệu quả kinh doanh (ROA), rủi ro tín dụng (RISK) và khả năng thanh khoản (LIQ). Kết quả trên hoàn toàn phù hợp với giả thuyết nghiên cứu ban đầu của đề tài. Giá trị R2 = 0,7974 cho thấy độ tương thích của mô hình là 79,74% hay nói cách khác 79,74% biến thiên của biến phụ thuộc (LEV) được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
Để xem xét kết quả hồi quy, trên ta tiếp tục thực hiện các kiểm định sự thuần nhất của phương sai bằng kiểm định hettest trong phần mềm Stata 11.1 với giả thuyết H0: phương sai phần dư là thuần nhất. Kết quả cho thấy P-value = Prob > Chi2=0,0000 nhỏ hơn α = 5% nên ta bác bỏ giả thuyết H0 và có thể kết luận mô hình có phương sai phần dư thay đổi. Ta tiếp tục thực hiện kiểm định White và kết quả cho ra tương tự.
Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan ở phần phụ lục 2 cho thấy hệ số Dubin – Watson d = 1,008913, tra bảng thống kê hệ số Dubin – Watson với số quan sát n = 157, số lượng biến độc lập k` = 8 ta được kết quả dL=1,592 và dU=1,757. Vì d = 1,008913 < dL nên mô hình có hiện tượng tự tương quan dương.
Từ các kiểm định mô hình hồi quy Pooled OLS như trên cho thấy mô hình đã vi phạm giả thiết trong hồi quy nên có thể nói ước lượng này không mang lại hiệu quả mong muốn.
4.4.2. Hồi quy với hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên – So sánh, lựa chọn mô hình sánh, lựa chọn mô hình
Để khắc phục nhược điểm của mô hình hồi quy Pooled OLS cũng như nghiên cứu rõ hơn tác động của các nhân tố đối tượng (ngân hàng) và thời gian (năm) lên CTTC của các ngân hàng TMCP Việt Nam, đề tài tiếp tục thực hiện hồi quy với mô hình FEM. Tuy nhiên, bên cạnh việc sử dụng mô hình FEM thì đề tài cũng có thể sử dụng mô hình REM là những mô hình có thể sẽ phù hợp hơn với nghiên cứu. Hồi quy mô hình hồi quy FEM và REM với kết quả thu được được trình bày ở phần phụ lục 3. Theo lý thuyết về lựa chọn mô hình hồi quy đã trình bày ở chương 3 thì ta cần phải dùng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình REM. Kết quả kiểm định Hausman ở phụ lục 3 với giả thiết: H0: các hệ số ước lượng của hai mô hình FEM và REM không có khác biệt căn bản. Kết quả cho thấy thống kê Chi bình phương đạt giá trị 40,91 với giá trị P = 0,000 < α = 5%. Như vậy, với mức ý nghĩa 5%, ta bác bỏ giả thiết H0 và chọn mô hình FEM là phù hợp hơn so mô hình REM.
So sánh kết quả giữa mô hình Pooled OLS và FEM, ta thấy các hệ số ước lượng trong FEM có sai số chuẩn (s.e.) lớn hơn trong Pooled OLS. Tuy nhiên các ước lượng trong Pooled OLS là các ước lượng chệch và không hiệu quả do bỏ sót biến và tự tương quan (Phạm Lê Thông 2014). Ta xem xét kiểm định F để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM. Kiểm định F (= 7,63) về ảnh hưởng của nhân tố không quan sát được lên biến LEV cho thấy ảnh hưởng này có ý nghĩa thống kê Prob > F = 0,0000, như vậy mô hình FEM sẽ tốt hơn mô hình Pooled OLS và đây cũng là mô hình được lựa chọn.
Bước tiếp theo cùng với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 11.1, ta thực hiện kiểm định với mô hình FEM vừa được chọn. Kiểm định Wald được sử dụng bởi câu lệnh xttest3, với giả thuyết H0: phương sai phần dư là thuần nhất. Kết quả ở phần phụ lục 3 cho thấy P = 0,000 < α = 5%, giả thiết H0 bị bác bỏ nghĩa là phương sai phần dư thay đổi. Ta tiếp tục thực hiện kiểm định hiện tượng tự tương quan với câu lệnh xtsterial giả thuyết H0: không có hiện tượng tương quan chuỗi, kết quả được
trình bày ở phần phụ lục 3 ta được P = 0,0000 < α = 5%, do đó ta bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là có hiện tượng tự tương quan giữa các biến.
Như vậy, với bước đầu tiên khi thực hiện chạy mô hình hồi quy Pooled OLS vì có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi nên chưa là mô hình tối ưu. Đề tài thực hiện hồi quy REM và FEM, qua bước kiểm định đã chọn được mô hình hồi quy được xem là phù hợp nhất đó là mô hình FEM. Qua các kiểm định, mô hình FEM được lựa chọn, ta thấy mô hình này xảy ra hiện tượng phương sai phần dư thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Chính vì thế, bước tiếp theo đề tài sẽ tiến hành hoàn thiện mô hình tốt nhất cho nghiên cứu bằng cách dùng lệnh Robust khắc phục hai hiện tượng trên trong mô hình FEM là mô hình tốt nhất cho nghiên cứu.
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy của mô hình hiệu ứng cố định (FEM) có tuỳ chọn Robust.
Biến quan sát Hệ số Sai số chuẩn Giá trị P
Quy mô ngân hàng (SIZE) 0,0566114** 0,0274302 0,047 Cấu trúc tài sản (TANG) 0,1601857* 0,0387611 0,000 Hiệu quả kinh doanh (ROA) -2,4407* 0,6911216 0,001 Sự tăng trưởng của ngân hàng
(GROW) 0,0053284 0,009955 0,596
Rủi ro tín dụng (RISK) -0,2060315*** 0,103224 0,055 Tỷ suất sinh lời (ROE) 0,213277* 0,0661163 0,003 Khả năng thanh khoản (LIQ) -0,0065105 0,0066336 0,334 Tuổi của ngân hàng (AGE) 0,0019152 0,0018096 0,298
Hằng số 0,3663686 0,2225484 0,110
Số quan sát 157 R2 0,6161 Prob > F 0,0000
*mức ý nghĩa 1%; **mức ý nghĩa 5%, *** mức ý nghĩa 10%
Nguồn: Kết quả hồi quy từ phần mềm Stata 11.1
Nhìn vào kết quả hồi quy của mô hình bảng 4.4, ta thấy có ba biến có ý nghĩa thống kê với giá trị P.value dưới 1%: biến cấu trúc tài sản (TANG), hiệu quả kinh doanh (ROA) và tỷ suất sinh lời (ROE); biến có mức ý nghĩa 5%: quy mô ngân hàng (SIZE) và biến rủi ro tín dụng (RISK) có ý nghĩa ở mức 10%. Ba biến còn lại: sự tăng trưởng của ngân hàng (GROW), khả năng thanh khoản (LIQ) và tuổi của ngân hàng (AGE) là những biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu.
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta sử dụng hệ số xác định R2 (R Square). Với kết quả hồi quy mô hình hiệu ứng cố định (FEM) với tùy chọn Robust được chọn là phù hợp nhất ở bảng 4.7 thì R2
= 0,6161 cho thấy CTTC của các ngân hàng TMCP Việt Nam được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập là 61,61%. Hệ số này cho thấy mức độ phù hợp của mô hình ở mức trung bình và thể hiện mức độ giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong phương trình hồi quy. Từ kết quả này, ta cũng thấy được ngoài các nhân tố tác động đến CTTC các ngân hàng TMCP Việt Nam có trong kết quả hồi quy còn nhiều nhân tố khác.
Từ kết quả bảng 4.4 ta xây dựng mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến CTTC của các ngân hàng TMCP Việt Nam như mô hình (4.1) như sau:
LEV = 0,366 + 0,057 SIZE + 0,160 TANG – 2,441 ROA – 0,206 RISK+ 0,213 ROE (4.1)
Hình 4.1: Mô hình cấu trúc tài chính của các ngân hàng thƣơng mại cổ phần Việt Nam
Nguồn: Kết quả hồi quy mô hình FEM có tùy chọn Robust từ phần mềm Stata 11.1
Các biến có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu:
Biến Quy mô ngân hàng (SIZE):
Biến này có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (prob < 0,05). Trong mô hình, biến SIZE có tác động dương (+) đến CTTC của các ngân hàng TMCP Việt Nam và phù hợp với kỳ vọng dấu ban đầu của đề tài. Hệ số hồi quy là 0,0566 điều này có nghĩa là khi quy mô của ngân hàng tăng lên 1 lần thì tỷ suất nợ của ngân hàng ấy tăng lên 0,0566 lần. Các ngân hàng có quy mô càng lớn thì sẽ có tỷ lệ nợ/
HSHQ:0,2133 HSHQ: -2,4407 HSHQ: 0,0566 HSHQ:-2,2060 HSHQ: 0,1602 CTTC của các ngân hàng TMCP Việt Nam Quy mô ngân hàng
(SIZE)
Hiệu quả kinh doanh (ROA)
Tỷ suất sinh lời (ROE) Rủi ro tín dụng
(RISK) Cấu trúc tài sản
VCSH cao hơn những ngân hàng có quy mô nhỏ hơn vì ngân hàng có quy mô lớn dễ dàng tiếp cận với nguồn vốn vay lớn để tài trợ cho các hoạt động kinh doanh của mình. Bên cạnh đó, với thế mạnh về quy mô, ngân hàng quy mô lớn sẽ có đội ngũ nhân sự hùng hậu và thu hút nhiều nhà quản lý xuất sắc, có bề dày kinh nghiệm và năng lực tốt giúp giảm thiểu rủi ro phá sản cho ngân hàng. Kết quả mối quan hệ này phù hợp với kết quả nghiên cứu trong các doanh nghiệp trong và ngoài nước như: Đoàn Ngọc Phi Anh (2010), Nguyễn Thành Cường (2008), Rajan và Ringales (1995), Bevan and Danbolt (2002),.... Kết quả này cũng giống như kết quả trong lĩnh vực ngân hàng như nghiên cứu của Gropp và Heider (2009) tại Mỹ và Châu Âu và nghiên cứu của Octavia và Brown (2008) ở các quốc gia đang phát triển.
Biến Cấu trúc tài sản (TANG):
Biến TANG có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy cao 99% (Prob < 0,01) với hệ số hồi quy là 0,1602 và có tác động dương (+) lên CTTC của ngân hàng. Như vậy, khi cấu trúc tài sản của ngân hàng tăng lên 100% thì CTTC của ngân hàng cũng tăng lên 16,02%. Kết quả này cũng phù hợp với giả thuyết ban đầu của đề tài và đa số kết quả nghiên cứu của các tác giả trước đây như nghiên cứu của Rajan và Zingales (1995) và nghiên cứu của Reint Gropp và Florian Heider (2009). Khi ngân hàng có tài sản hữu hình chiếm tỷ trọng lớn thì ngân hàng có cơ hội thế chấp các tài sản này để tiếp cận các nguồn vốn bên ngoài và giá trị thanh lý của ngân hàng cũng tăng lên khi có tài sản hữu hình và làm giảm thiệt hại trong trường hợp ngân hàng bị