CHƢƠNG 5 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƢỢNG
5.1. Giả thuyết nghiên cứu H1
5.1.2. Phân tích tƣơng quan giữa các biến
Tác giả thực hiện ma trận tƣơng quan với các biến trong mơ hình kết quả thu đƣợc thể hiện trong Bảng 5.2 dƣới đây.
Bảng 5.2. Ma trận tƣơng quan
ROA ROE TTTD SIZE SIZE-
LEND DN- TIEN GUI DNTTS LHNH GDP INP ROA 1 ROE 0,5505 1 TTTD 0,1447 0,2003 1 SIZE -0,1191 0,2315 -0,0659 1 SIZELEND -0,0833 0,2225 -0,0569 0,9746 1 DNTIENGUI 0,0196 -0,022 -0,0194 0,0645 0,1199 1 DNTTS 0,1432 -0,0344 -0,0128 0,0011 0,2214 0,2676 1 LHNH 0,0332 0,2078 -0,0718 0,5962 0,6576 0,1787 0,3657 1
GDP -0,0355 -0,0085 -0,0981 0,0412 0,0405 0,0476 -0,0068 0,0027 1
INP 0,2739 0,1319 -0,1432 -0,2515 -0,2679 -0,0302 -0,0919 0,0068 0,1332 1
Nguồn: Tính tốn từ chương trình Stata
Hệ số tƣơng quan chỉ ra mối quan hệ hai chiều giữa từng cặp biến với nhau. Hệ số tƣơng quan càng lớn cho thấy mối quan hệ giữa hai biến càng chặt và ngƣợc lại khi hệ số tƣơng quan thấp diễn tả mối quan hệ giữa hai biến không chặt. Đồng thời với hệ số dƣơng chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa các cặp biến, hệ số âm cho thấy quan hệ ngƣợc chiều giữa hai biến. Kết quả cho thấy biến ROE có tƣơng quan mạnh nhất với SIZE (0,2315) và tƣơng quan yếu nhất với GDP (-0,0085). Trong khi đó, biến ROA có tƣơng quan mạnh nhất với INP (0,2739) và tƣơng quan yếu nhất với dƣ nợ tiền gửi (- 0,0196). Biến tăng trƣởng tín dụng TTTD có tƣơng quan dƣơng với cả hai biến phụ thuộc ROE, ROA và tƣơng quan âm với các biến độc lập cịn lại, trong đó TTTD tƣơng quan mạnh nhất với ROE (0,2003) và tƣơng quan yếu nhất với dƣ nợ trên tổng tài sản DNTTS (-0,0128). Tuy nhiên hệ số tƣơng quan chỉ đánh giá quan hệ hai chiều mà không đánh giá đƣợc tác động một chiều của các biến lên biến phụ thuộc ROE và ROA. Do vậy, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích hồi quy.
Ngồi ra, xét thấy có sự tƣơng quan tƣơng đối lớn giữa các biến, đặc biệt là tƣơng quan giữa quy mô tổng tài sản và quy mơ cho vay (0,9746). Vì vậy, để đảm bảo kết quả chạy mơ hình là chính xác và phù hợp hơn tác giả thực hiện kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến trƣớc khi chạy mơ hình hồi quy.
5.1.3. Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Tác giả sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Theo kinh nghiệm của các nghiên cứu trƣớc đây cho thấy nếu VIF lớn hơn 10 (khi Ri2 > 0,9) thì biến này đƣợc coi là có hiện tƣợng đa cộng tuyến rất cao.
Bảng 5.3. Kết quả kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Variable VIF 1/VIF
TTTD 1,11 0,9009 SIZE 625,42 0,0016 SIZELEND 650,47 0,0015 DNTTS 33,83 0,0296 DNTIENGUI 1,09 0,9174 LHNH 2,17 0,4608 GDP 1,04 0,9615 INP 1,23 0,8130 Mean VIF 164,55 0,0061
Nguồn: Tính tốn từ chương trình Stata
Giá trị VIF của biến quy mô cho vay SIZELEND lớn hơn 10 và cũng là biến có hệ số VIF lớn nhất (650,47), do đó tác giả tiến hành loại biến này ra khỏi mơ hình và kiểm tra lại hiện tƣợng đa cộng tuyến thu đƣợc kết quả tại Bảng 5.4
Bảng 5.4.Kết quả kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến sau khi loại biến SIZELEND
Variable VIF 1/VIF
TTTD 1,04 0,9615 SIZE 1,99 0,5025 DNTTS 1,38 0,7246 DNTIENGUI 1,09 0,9174 LHNH 2,14 0,4673 GDP 1,04 0,9615 INP 1,23 0,8130 Mean VIF 1,41 0,7092
Bảng 5.4 cho thấy các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10 cho thấy không tồn tại đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình, các biến tồn tại trong mơ hình tƣơng đối phù hợp. Do vậy, tác giả đƣa đồng thời các biến này vào mơ hình hồi quy.
5.1.4. Kết quả hồi quy
Để tìm hiểu tác động của tăng trƣởng tín dụng đến kết quả hoạt động của ngân hàng, tác giả đã tiếp cận phƣơng pháp ƣớc lƣợng bao gồm mơ hình FEM và REM trên hai phƣơng trình hồi quy với các biến phụ thuộc lần lƣợt là ROE (Phụ lục C) và ROA (Phụ lục D). Từ đó dựa vào kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình phù hợp đồng thời thực hiện các kiểm định tự tƣơng quan.
Trong kiểm định Hausman, nếu giá trị hệ số p-value lớn hơn 0,05 thì khơng có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 tức là khơng có sự khác biệt có tính hệ thống giữa hai phƣơng pháp FEM và REM, khi đó nên chọn REM vì phƣơng pháp này khơng làm mất quá nhiều bậc tự do và hạn chế vấn đề đa cộng tuyến. Tác giả tiếp tục thực hiện các kiểm định và đánh giá với mơ hình REM nhƣ kiểm định tự tƣơng quan.
Bảng 5.5. Kết quả kiểm tra hiện tƣợng tự tƣơng quan
. xtserial ROA TTTD SIZE DNTIENGUI DNTTS LNHNH GDP INP
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F(1, 22) = 7.700 Prob > F = 0.0110
Nguồn: Tính tốn từ chương trình Stata
Bảng 5.5 cho thấy kết quả kiểm định tự tƣơng quan có giá trị p-value nhỏ hơn 0,05 (0,0110) chứng tỏ mơ hình tồn tại tự tƣơng quan, tác giả tiến hành sử dụng mơ hình GMM để khắc phục các khuyết tật tồn tại. Nguyễn Văn Bổn và Nguyễn Minh Tiến (2014) cho rằng phƣơng pháp GMM cho dữ liệu bảng năng động sử dụng các độ trễ thích hợp của các biến đƣợc công cụ (instrumented variables) để tạo nên các biến
cơng cụ (instruments). Ngồi ra nó cịn khai thác dữ liệu gộp của bảng và khơng ràng buộc độ dài chuỗi dữ liệu thời gian của các đơn vị bảng trong bảng dữ liệu. Điều này cho phép sử dụng một cấu trúc trễ thích hợp để khai thác đặc tính năng động của dữ liệu. Trong bài nghiên cứu, tác giả sẽ sử dụng thêm biến trễ TTTD(-1) đƣa vào mơ hình để tăng mức độ giải thích. Kết quả hồi quy với phƣơng pháp GMM nhƣ Bảng 5.6 (biến phụ thuộc ROA) và Bảng 5.7 (biến phụ thuộc ROE)
Bảng 5.6. Kết quả hồi quy ROA theo mô hình GMM
ROA Coef. Std. Err. z P>z
TTTD(-1) -0,00121 0,001922 -0,63 0,527 TTTD 0,004298 0,003219 1,33 0,182 SIZE -0,42537 0,18168 -2,34 0,019 DNTIENGUI -0,00191 0,002555 -0,75 0,454 DNTTS 0,003549 0,008751 0,41 0,685 LHNH 0,636252 0,554566 1,15 0,251 GDP 13,37264 9,27526 1,44 0,149 INP 3,995477 1,092251 3,66 0,000 _cons 7,325263 3,426334 2,14 0,033 Sargan test 0,690 AR(2) 0,323
Nguồn: Tính tốn từ chương trình Stata
Để chứng minh tính hợp lý của các cơng cụ đƣợc sử dụng trong mơ hình theo phƣơng pháp GMM hay chứng tỏ việc sử dụng phƣơng pháp GMM là hợp lý, tác giả sử dụng kiểm định Sargan và Arellano-Bond (AR). Trong đó, kiểm định Sargan xác định tính chất phù hợp của các biến cơng cụ. Đây là kiểm định giới hạn về nội sinh (over-identifying restrictions) của mơ hình. Kiểm định Sargan với giả thiết H0 biến cơng cụ là ngoại sinh, khơng có tƣơng quan với sai số của mơ hình. Giá trị p của thống
kê Sargan càng lớn càng tốt. Còn kiểm định Arellano-Bond về tự tƣơng quan (autocorrelation) có giả thiết H0 khơng có tự tƣơng quan và đƣợc áp dụng cho số dƣ sai phần. Theo Arellano, M. and S.Bond (1991), kiểm định tiến trình AR(1) trong sai phân bậc 1 thƣờng bác bỏ giả thiết H0. Cho nên kiểm định AR(2) quan trọng hơn vì nó kiểm tra tự tƣơng quan ở các cấp độ. Theo kết quả hồi quy thu đƣợc, giá trị p-value của Sargan test lớn hơn 0,05 cho thấy việc sử dụng GMM với các công cụ là phù hợp. Đồng thời AR(2) bằng 0,323 lớn hơn 0,05 cho thấy mơ hình khơng tồn tại tự tƣơng quan. Nhƣ vậy, việc sử dụng phƣơng pháp GMM nhƣ trên là phù hợp, tƣơng tự với nghiên cứu của Dietrich và Wanzenried (2011) phân tích bảng dữ liệu gồm 372 ngân hàng thƣơng mại tại Thụy Sỹ trong giai đoạn từ năm 1999 – 2009 cũng sử dụng phƣơng pháp GMM. Ngoài ra, kết quả hồi quy cũng cho thấy khơng có đủ cơ sở để chứng tỏ tăng trƣởng tín dụng có tác động đến ROA. Với các biến độc lập khác, chỉ có biến lạm phát INP, quy mơ SIZE có tác động đến ROA (p-value nhỏ hơn 0,05). Các yếu tố cịn lại đều khơng tác động lên ROA (p-value đều lớn hơn 0,05).
Tƣơng tự, kết quả hồi quy với biến ROE thu đƣợc tại Bảng 5.7 dƣới đây
Bảng 5.7. Kết quả hồi quy ROE theo mơ hình GMM
ROE Coef. Std. Err. z P>z
TTTD(-1) 0,04402 0,012983 0,340 0,003 TTTD 0,02925 0,014394 0,200 0,009 SIZE -7,25989 1,06494 -6,820 0,000 DNTIENGUI -0,00635 0,020721 -0,310 0,759 DNTTS -0,22452 0,06581 -3,410 0,001 LHNH 18,17154 4,040586 4,500 0,000 GDP 213,1018 69,76372 3,050 0,002 INP 2,513622 7,995983 0,310 0,753 _cons 138,5194 19,38834 7,140 0,000
ROE Coef. Std. Err. z P>z
Sargan test 0,148
AR(2) 0,240
Nguồn: Tính tốn từ chương trình Stata
Bảng 5.7 cho thấy giá trị p-value của Sargan test lớn hơn 0,05 đồng nghĩa với việc sử dụng mơ hình GMM với các cơng cụ là phù hợp. Đồng thời AR(2) bằng 0,240 lớn hơn 0,05 cho thấy mơ hình khơng tồn tại tự tƣơng quan. Từ kết quả nghiên cứu nhận đƣợc, tác giả ghi nhận phƣơng trình hồi quy:
ROEit = 138,5194 + 0,04402 TTTD(-1)it + 0,02925 TTTDit - 7,25989 SIZEit - 0,22452 DNTTSit + 18,17154 LHNHit + 213,1018 GDPit + eit (5.3)
5.1.5. Phân tích mức độ tác động của các nhân tố ảnh hƣởng
Tốc độ tăng trƣởng tín dụng
Phƣơng trình hồi quy 5.3 cho thấy tăng trƣởng tín dụng có ảnh hƣởng cùng chiều (+) đến tỷ lệ ROE của ngân hàng, cụ thể với hệ số β của biến tăng trƣởng tín dụng và biến trễ tăng trƣởng tín dụng lần lƣợt là 0,02925 và 0,04402 kết hợp với giá trị p-value nhỏ hơn 0,05, tức là trong trƣờng hợp các nhân tố khác khơng thay đổi, trung bình tốc độ tăng trƣởng tín dụng và trung bình biến trễ tốc độ tăng trƣởng tín dụng tăng thì ROE tăng và ngƣợc lại (với mức ý nghĩa 5%)
Quy mô tổng tài sản
Quy mơ ngân hàng SIZE có ảnh hƣởng ngƣợc chiều (-) đến tỷ lệ ROE của ngân hàng, cụ thể là hệ số β = -7,25989 và giá trị p-value = 0,000 < 0,05, tức là trong trƣờng hợp các nhân tố khác khơng thay đổi, trung bình giá trị logarith tự nhiên của quy mơ tăng 1 đơn vị thì ROE giảm 7,25989% và ngƣợc lại (với mức ý nghĩa 5%)
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản
Kết quả hồi quy thể hiện ảnh hƣởng của tính thanh khoản đại diện bởi biến tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có ảnh hƣởng ngƣợc chiều (-) đến tỷ lệ ROE của ngân hàng,
cụ thể là hệ số β = -0,22452 và giá trị p-value = 0,001 < 0,05, tức là trong trƣờng hợp các nhân tố khác khơng thay đổi, trung bình giá trị tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tăng 1 đơn vị thì ROE giảm 0,22452% và ngƣợc lại (với mức ý nghĩa 5%).
Loại hình ngân hàng
Với hệ số β = 18,17154 và giá trị p-value = 0,000 < 0,05, kết quả hồi quy cho thấy các ngân hàng TMCP có vốn góp Nhà nƣớc có tỷ lệ ROE cao hơn.
Tốc độ tăng trƣởng GDP
Phƣơng trình hồi quy 5.3 cho thấy ảnh hƣởng của tốc độ tăng trƣởng đại diện bởi biến GDP có ảnh hƣởng cùng chiều (+) đến tỷ lệ ROE của ngân hàng, cụ thể β = 213,1018 và giá trị p-value = 0,002 < 0,05, trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, khi GDP tăng 1% sẽ làm tỷ lệ ROE của ngân hàng tăng 213,1018% và ngƣợc lại.
Các biến khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình
Bên cạnh xác định mức độ tác động của một số nhân tố đến tỷ lệ ROE của ngân hàng, kết quả hồi quy cũng cho thấy có biến khơng có ý nghĩa thống kê nhƣ quy mô cho vay, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi và lạm phát. Tỷ lệ lạm phát minh họa cho yếu tố tăng trƣởng kinh tế khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Sufina và Habibullahb (2012) đã sử dụng biến đại diện tỷ lệ lạm phát để làm chỉ số đo lƣờng cho nhân tố tăng trƣởng kinh tế trong cơng trình nghiên cứu và cũng kết luận khơng có tác động của tăng trƣởng kinh tế đến lợi nhuận của ngân hàng.
Kết quả khảo sát thực tế cho thấy đa số khách hàng chiếm tỷ trọng giao dịch lớn là khách hàng doanh nghiệp hoặc khách hàng cá nhân là chủ sở hữu doanh nghiệp. Để giữ chân khách hàng, các ngân hàng đều đƣa ra những chính sách ƣu đãi cho đối tƣợng khách hàng này nhƣ đƣợc cấp tín dụng với lãi suất thấp hơn hoặc gửi tiền với lãi suất huy động cao hơn mức niêm yết thơng thƣờng. Ngồi ra, trƣớc tình hình cạnh tranh gay gắt, các ngân hàng cũng thực hiện nhiều chƣơng trình để thu hút đa dạng thành phần khách hàng khác nhƣ chƣơng trình khuyến mãi, chi ngồi, q tặng,.... Mục đích là giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí hoạt động cũng nhƣ đạt chỉ tiêu kinh doanh đề ra,
tuy nhiên các khoản chi phí này phần nào ảnh hƣởng đến lợi nhuận của ngân hàng. Do đó, theo tác giả có thể những chính sách cạnh tranh ƣu đãi này chính là ngun nhân khiến biến quy mơ cho vay khơng có ý nghĩa thống kê. Bên cạnh đó, quy mơ cho vay này cũng phụ thuộc vào yếu tố thành phần khách hàng mà tác giả chƣa đƣa vào mơ hình cũng nhƣ tính chính xác của số liệu chƣa đƣợc đảm bảo4
cũng là nguyên nhân khiến biến quy mô cho vay, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi khơng có ý nghĩa trong mơ hình.
5.2. Giả thuyết nghiên cứu H2
Để kiểm định giả thuyết nghiên cứu H2: tác động của tăng trƣởng tín dụng đến kết quả hoạt động của NHTM có sự khác biệt giữa các giai đoạn phát triển của nền kinh tế, tác giả thực hiện hồi quy trong hai giai đoạn tăng trƣởng nóng và giai đoạn bình thƣờng, từ đó xem xét sự khác biệt. Nghiên cứu sử dụng số liệu tốc độ tăng trƣởng tổng sản phẩm quốc dân GDP và tỷ lệ lạm phát (Biển đồ 5.1) để thể hiện thực trạng nền kinh tế vĩ mô làm cơ sở phân chia hai giai đoạn tăng trƣởng kinh tế.
Biểu đồ 5.1. Tốc độ tăng trƣởng GDP và tỷ lệ lạm phát Việt Nam năm 2008 - 2015
Nguồn: Tổng cục thống kê
4 Trong nghiên cứu, dƣ nợ tín dụng đƣợc xác định bằng dƣ nợ cho vay mà chƣa tính các nghiệp vụ tín dụng khác 6.31 5.32 6.42 6.24 5.25 5.42 5.98 6.68 22.97 6.88 9.19 18.58 9.21 6.60 4.09 0.63 - 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 % Năm Tốc độ tăng trƣởng GDP Tỷ lệ lạm phát
Biểu đồ 5.1 cho thấy trong thời kỳ 2008 – 2011, tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trƣởng GDP khá cao. Việc Việt Nam trở thành thành viên chính thức của Tổ chức Thƣơng mại quốc tế (WTO) khiến sự tự do hóa thị trƣờng lớn hơn và nguồn vốn đầu tƣ nƣớc ngồi vào Việt Nam thơng qua các kênh đầu tƣ trực tiếp, gián tiếp và vay nợ nƣớc ngoài đều tăng đột biến. Trƣớc sức ép đó, Ngân hàng Nhà nƣớc đã thực hiện cung tiền gây áp lực lạm phát tăng cao ở mức hai con số vào năm 2008 (22,97%). Thêm vào đó, khủng hoảng kinh tế tồn cầu vào năm 2008 ảnh hƣởng tới sự ổn định kinh tế Việt Nam, bội chi ngân sách lớn, nợ công tăng cao, thâm hụt cán cân vãng lai, tốc độ tăng trƣởng chậm lại mặc dù Chính phủ đã có những biện pháp kích cầu để thúc đẩy tăng trƣởng, chống suy giảm kinh tế. Kết quả là lạm phát tăng cao, kết thúc năm 2010 - 2011, lạm phát lần lƣợt ở mức 9,19% và 18,58%.
Giai đoạn từ năm 2012, tăng trƣởng kinh tế chỉ đạt ở mức 5,25%. Nguyên nhân xuất phát từ suy giảm tổng cầu do chính sách tiền tệ thắt chặt kiềm chế lạm phát của Ngân hàng Nhà nƣớc từ năm 2011, hàng tồn kho tăng cao mà đặc biệt là tồn kho bất động sản khiến nhiều doanh nghiệp thua lỗ thậm chí phá sản. Ngồi ra, dịng vốn đầu tƣ nƣớc ngoài vào Việt Nam giảm xuống, xuất khẩu giảm mạnh. Với mục tiêu ƣu tiên kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mơ đƣợc đặt lên hàng đầu, Chính phủ tiếp tục thực hiện chính sách tài khóa thắt chặt, kết quả lạm phát giảm xuống mức một con số 9,21 %, kéo theo sự sụt giảm tổng sản phẩm quốc dân.
Tƣơng tự các bƣớc nghiên cứu định lƣợng khi tiến hành kiểm định giả thuyết H1, tác giả thực hiện định lƣợng với hai biến phụ thuộc lần lƣợt là tỷ lệ ROE và tỷ lệ