Đây là phương pháp được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập, nhằm có một cái nhìn tổng quan về mẫu nghiên cứu. Thông qua kết quả thu được, sẽ cho thấy giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của các biến phụ thuộc và biến độc lập trong giai đoạn 2007 – 2017.
Bảng 4.2: Thông kê mô tả các biến
Nguồn: Kết quả chạy Stata của tác giả Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu trung bình của các NHTM Việt Nam đạt 10.42% với giá trị cao nhất là 44.49% thuộc về ngân hàng Á Châu (2007) và thấp nhất là -56.33% thuộc về ngân hàng Tiên Phong (2011). Với mức độ tập trung của ROE xung quanh giá trị trung bình là 8.27% cho thấy hiệu quả HĐKD của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu biến động khá chênh lệch nhau.
Giá trị trung bình của tỷ lệ nợ xấu là 2.10%, giá trị này có độ lớn thay đổi từ 0.04% đến 8.83% và có độ lệch chuẩn là 1.25%, cho thấy sự chênh lệch không lớn về tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng trong mẫu qua các năm.
Tỷ lệ dự phòng RRTD có giá trị cao nhất là 3.7% và thấp nhất là 0.06%, giá trị trung bình ở mức 1.24% và tỷ lệ này không có sự cách biệt lớn giữa các ngân hàng với nhau khi có độ lệch chuẩn là 0.56%.
có độ lớn thay đổi từ 275,341 triệu đồng đến 855,535,525 triệu đồng và có giá trị trung vị là 29,140,759 triệu đồng. Giá trị trung bình lớn hơn giá trị trung vị cho thấy rằng có nhiều ngân hàng nhỏ trong mẫu nghiên cứu.
Đối với các biến vĩ mô được sử dụng trong mô hình, đáng chú ý là biến lãi suất và tỷ giá. Do sự biến động khá lớn của lãi suất và tỷ giá trong giai đoạn 2008 – 2012 đã làm cho độ lệch chuẩn tăng lên khá lớn. Đối với biến lãi suất, độ lệch chuẩn lên tới 3.38% và biến tỷ giá có độ lệch chuẩn là 3.26%.
4.5.2. Phân tích tƣơng quan giữa các biến
Phân tích tương quan giữa các biến được dùng để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Kết quả thu được có thể cho là bước đánh giá ban đầu cho mô hình. Bên cạnh đó, khi các biến độc lập có mối tương quan cao thì đây là một dấu hiệu để nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra. Vì vậy, nếu trường hợp này xuất hiện, tác giả sẽ phải thực hiện thêm kiểm định đa cộng tuyến.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích tƣơng quan giữa các biến
Theo kết quả phân tích tương quan giữa các biến, hầu hết các biến độc lập đều có mối tương quan chặt chẽ với biến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Trong đó biến tỷ lệ nợ xấu có mối tương quan âm chặt chẽ nhất 35.17%, tỷ lệ dự phòng RRTD cũng có tương quan nghịch chiều với mức tương quan là 7.16%. Như vậy, thông qua nhận xét ban đầu, có thể thấy có mối quan hệ nghịch chiều giữa RRTD với hiệu quả HĐKD ngân hàng.
Thông qua kết quả, tác giả nhận thấy có mối tương quan khá lớn giữa các biến như: giữa biến tăng trưởng kinh tế với tỷ lệ nợ xấu là 33.07%, biến quy mô ngân hàng và lãi suất là 30.54%, giữa biến tỷ giá và lãi suất là 52.87%. Vì vậy, để đảm bảo kết quả của mô hình hồi quy là phù hợp và chính xác, tác giả tiến hành thực hiện kiểm định đa cộng tuyến.
Mô hình nghiên cứu sử dụng biến tỷ lệ nợ xấu đại diện cho rủi ro tín dụng
Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. Theo quy tắc, nếu VIF của một biến lớn hơn 5 thì có hiện tượng đa cộng tuyến cao, còn nếu vượt quá 10 thì mức độ đa cộng tuyến của biến này được xem là rất cao và khi đó, các hệ số hồi quy được ước lượng sẽ không có độ chính xác.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả chạy Stata của tác giả Kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai của các biến đều rất nhỏ và có giá trị trung bình là 1.44. Điều này chứng tỏ mô hình không có hiện tượng đa cộng
tuyến cao làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu của mô hình.
4.5.3. Lựa chọn mô hình hồi quy
Để xem xét tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD thông qua các biến phụ thuộc và biến độc lập, tác giả đã sử dụng ba phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: phương pháp hồi quy tuyến tính thông thường (Pooled OLS), phương pháp tác động cố định (FEM), phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM).
Kiểm định Breusch Pagan Lagrange Multiplier Test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM
Giả thuyết
H0: Mô hình Pooled OLS thích hợp hơn H1: Mô hình REM thích hợp hơn
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Breusch Pagan Lagrange Multiplier Test
Nguồn: Kết quả chạy Stata của tác giả Kiểm định cho kết quả P-value = 0.0002 < 0.01, do đó có cơ sở bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thuyết H1 tại mức ý nghĩa 1%. Như vậy, kiểm định này cho thấy mô hình REM là phù hợp hơn mô hình Pooled OLS.
Kiểm định F test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM
Giả thuyết
H1: Mô hình FEM thích hợp hơn
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định F test
Nguồn: Kết quả chạy Stata của tác giả Từ kết quả hồi quy mô hình cố định FEM trên ta thấy P-value có giá trị 0.0001<0.01, do đó có cơ sở bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thuyết H1 tại mức ý nghĩa 1%. Như vậy, mô hình cố định FEM sẽ là lựa chọn tốt hơn so với mô hình Pooled OLS.
Kiểm định Hausman test để lựa chọn giữa mô hình REM và FEM
Giả thuyết
H0: Mô hình REM thích hợp hơn H1: Mô hình FEM thích hợp hơn
Bảng 4.7: Kiểm định Hausman Test
Nguồn: Kết quả chạy Stata của tác giả Với kết quả kiểm định Hausman, P-value = 0.3925 > 0.1, do đó có cơ sở bác bỏ giả thiết H1, chấp nhận giả thuyết H0 tại mức ý nghĩa 10%. Như vậy, mô hình REM trong trường hợp này tốt hơn mô hình FEM.
Kết luận: Như vậy, thông qua ba kiểm định trên, tác giả lựa chọn mô hình tác động ngẫu nhiên REM là mô hình thích hợp cho bài nghiên cứu này.
Để kiểm định tính vững của mô hình REM, tác giả sẽ tiếp tục tiến hành kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tự tương quan trong mô hình REM.
Kiểm định phƣơng sai thay đổi
Giả thiết:
H0: Phương sai sai số đồng đều H1: Phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi
Nguồn: Kết quả chạy Stata của tác giả Kết quả phân tích ở bảng trên cho thấy giá trị P-value = 0.0000 < 0.01, do đó có cơ sở bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thuyết H1 tại mức ý nghĩa 1%. Mô hình có phương sai thay đổi.
Kiểm định tự tƣơng quan
Giả thiết:
H0: Không có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số H1: Có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định tự tƣơng quan
Nguồn: Kết quả chạy Stata của tác giả Kết quả phân tích ở bảng trên cho thấy giá trị P-value = 0.0920 < 0.1, do đó có cơ sở bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thuyết H1 tại mức ý nghĩa 10%. Mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Sử dụng Robust Error để kết quả nghiên cứu vững chắc với hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và hiện tƣợng tự tƣơng quan
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy mô hình REM với Robust Error
Nguồn: Kết quả chạy Stata của tác giả Từ kết quả hồi quy cuối cùng, tác giả thu được phương trình để giải thích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập như sau:
ROE = -60.10338 – 2.340432 NPL + 1.917527 SIZE + 1.101471 GDPgr + 0.6927228 LIR
4.5.4. Phân tích kết quả hồi quy
Tỷ lệ nợ xấu
Tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nợ xấu và hiệu quả HĐKD với mức ý nghĩa 1%. Cụ thể, khi các yếu tố khác không đổi, nếu biến tỷ lệ nợ xấu tăng 1% thì giá trị trung bình của ROE sẽ giảm 2.34%. Điều này hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả và kết quả nghiên cứu của Gizaw và cộng sự (2015), Kayode và
cộng sự (2015), Petria và cộng sự (2013), Zou và cộng sự (2014), Phạm Hữu Hồng Thái (2013), Lý Ngọc Dung (2015) và Nguyễn Quốc Anh (2016). Tỷ lệ nợ xấu tác động tiêu cực đến ROE được lý giải là do khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên, ngân hàng phải bỏ thêm nhiều khoản chi phí liên quan đến việc giải quyết các khoản nợ xấu này, từ đó làm giảm hiệu quả HĐKD của ngân hàng.
Quy mô ngân hàng
Tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa quy mô ngân hàng và hiệu quả HĐKD đo bởi ROE với mức ý nghĩa 1%. Cụ thể, khi các yếu tố khác không đổi, nếu biến quy mô ngân hàng tăng 1% thì giá trị trung bình của ROE cũng sẽ tăng 1.92%. Điều này hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả và kết quả nghiên cứu của Petria và cộng sự (2013), Ayanda và cộng sự (2013), Zou và cộng sự (2014), Phạm Hữu Hồng Thái (2013) và Nguyễn Quốc Anh (2016). Như vậy, quy mô lớn hơn có thể tạo ra tính kinh tế theo quy mô, do đó làm tăng hiệu suất và tăng hiệu quả HĐKD của ngân hàng.
Tăng trƣởng kinh tế
Có mối quan hệ đồng biến giữa tăng trưởng kinh tế và hiệu quả HĐKD với mức ý nghĩa 10%. Cụ thể, khi các yếu tố khác không đổi, nếu biến tăng trưởng kinh tế tăng 1% thì giá trị trung bình của ROE cũng sẽ tăng 1.1%. Kết quả này hoàn toàn đúng với kỳ vọng của tác giả và kết quả nghiên cứu của Petria và cộng sự (2013), Nguyễn Quốc Anh (2016) khi cho rằng trong suốt thời kỳ nền kinh tế tăng trưởng tốt thì tình hình hoạt động kinh doanh của ngân hàng sẽ tốt hơn, từ đó hiệu quả hoạt động kinh doanh sẽ gia tăng.
Lãi suất thị trƣờng
Tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa lãi suất cho vay và ROE với mức ý nghĩa 1%. Kết quả hàm ý rằng khi lãi suất cho vay cao hơn thì ngân hàng sẽ hoạt động hiệu quả hơn. Kết quả này trái với với kỳ vọng ban đầu của tác giả và nghiên cứu của Nguyễn Quốc Anh (2016) cũng cho kết quả tương tự.
Mô hình nghiên cứu sử dụng biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng đại diện cho rủi ro tín dụng
Tác giả kiểm tra lại tính vững chắc của kết quả mô hình hồi quy bằng cách thay biến tỷ lệ nợ xấu bằng biến tỷ lệ dự phòng RRTD. Kết quả hồi quy cho thấy cũng tìm được mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ dự phòng RRTD và ROE với mức ý nghĩa 5%. Cụ thể khi các yếu tố khác không đổi, nếu biến tỷ lệ dự phòng RRTD tăng 1% thì giá trị trung bình của ROE sẽ giảm 4.18%. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả và nghiên cứu của Gizaw và cộng sự (2015), Kayode và cộng sự (2015), Ayanda và cộng sự (2013), Nguyễn Quốc Anh (2016). Hay nói cách khác bất kể RRTD được đo lường bằng tỷ lệ nợ xấu hay tỷ lệ dự phòng RRTD thì cũng đem lại một kết quả như nhau: RRTD tác động ngược chiều đến hiệu quả HĐKD ngân hàng. Như vậy có thể khẳng định, các kết quả tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD trong nghiên cứu này là vững chắc.
Bảng 4.11: Kết quả hồi quy theo biến LLR
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Trong chương 4, tác giả đã lựa mô hình REM trong trường hợp dùng NPL làm biến độc lập đại diện cho RRTD và mô hình FEM trong trường hợp dùng LLR làm biến độc lập đại diện cho RRTD làm mô hình hồi quy cuối cùng cho bài nghiên cứu của mình. Đồng thời, thông qua các hệ số hồi quy, tác giả đã kiểm định được sự tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc và đi đến kết luận RRTD có tác động tiêu cực đến hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2017. Ngoài ra, tác giả còn so sánh với các nghiên cứu trước đây để lý giải kết quả của mô hình.
Các kết quả nghiên cứu trong chương 4 này sẽ là tiền đề để giúp tác giả đưa ra một số hàm ý quản trị và hàm ý chính sách nhằm hạn chế tác động của RRTD, góp phần nâng cao hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam trong tương lai ở chương 5.
CHƢƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Trên cơ sở phân tích thực trạng và kết quả nghiên cứu định lượng tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2017, trong Chương 5 luận văn sẽ trình bày kết luận của nghiên cứu và từ đó đề xuất một số hàm ý quản trị và hàm ý chính sách nhằm hạn chế tác động của RRTD, nâng cao hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam trong tương lai. Đồng thời, luận văn cũng nêu lên những mặt còn hạn chế của đề tài và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. Kết luận
Luận văn đã hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về RRTD và tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các NHTM, lược khảo các nghiên cứu trước có liên quan, từ đó hình thành được phương pháp nghiên cứu và xây dựng mô hình nghiên cứu tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam. Sau khi nghiên cứu đề tài, luận văn rút ra một số kết luận sau đây:
5.1.1. Về mục tiêu nghiên cứu
Luận văn đã thực hiện được mục tiêu tổng quát là nghiên cứu để xác định và đo lường mức độ tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2017và đề xuất một số hàm ý quản trị, hàm ý chính sách nhằm hạn chế tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD, góp phần nâng cao hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam trên cơ sở đạt được các mục tiêu cụ thể như:
- Trình bày thực trạng RRTD, hiệu quả HĐKD và tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2017.
- Xác định và đo lường mức độ tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2017.
- Đề xuất một số hàm ý quản trị và hàm ý chính sách nhằm hạn chế tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam, góp phần nâng cao hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn hiện nay.
5.1.2. Về giả thuyết nghiên cứu
Luận văn đã hoàn tất việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu theo bảng 5.1.
Bảng 5.1: Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu Giả
thuyết Nội dung
Kết quả kiểm định
1 Có mối tương quan ngược chiều giữa NPL với ROE Chấp nhận 2 Có mối tương quan ngược chiều giữa LLR với ROE Chấp nhận 3 Có mối tương quan cùng chiều giữa SIZE với ROE Chấp nhận 4 Có mối tương quan cùng chiều giữa GDPgr với ROE Chấp nhận 5 Có mối tương quan ngược chiều giữa LIR với ROE Bác bỏ 6 Có mối tương quan ngược chiều giữa CER với ROE Bác bỏ
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả nghiên cứu
5.1.3. Về kết quả nghiên cứu
Từ kết quả phân tích mô hình hồi quy cho thấy RRTD thực sự ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam. Theo đó, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng RRTD có tác động ngược chiều và khá mạnh đến ROE (p < 0.01 và β = - 2.34; p < 0.05 và β = - 4.18). Như vậy, khi RRTD xảy ra sẽ làm giảm hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam.