Theo Gujarati (1995) việc ƣớc lƣợng mô hình hồi quy OLS theo cách thông thƣờng sẽ không hợp lý và thiếu hiệu quả vì bỏ qua những đặc điểm riêng biệt từng cá nhân, thực thể và làm ảnh hƣởng đến mối quan hệ của biến phụ thuộc và biến độc lập. Gujarati (1995) cho rằng có nhiều cách tiếp cận hồi quy dữ liệu bảng, trong đó kỹ thuật nổi bật nhất là mô hình các ảnh hƣởng cố định (Fixed Effects Model - FEM) hay còn gọi là mô hình biến giả bình phƣơng tối thiểu (Least Square Dummy Variable – LSDV) và mô hình các ảnh hƣởng ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM) còn gọi là mô hình các thành phần sai số (Error Components Model – ECM).
Mô hình hồi quy các ảnh hƣởng cố định
Việc ƣớc lƣợng dữ liệu bảng những ảnh hƣởng cố định FEM phụ thuộc vào các giả định mà nghiên cứu đƣa ra về tung độ gốc, các hệ số độ dốc và số hạng sai số uit có nhiều khả năng xảy ra, ứng với mỗi giả định thì nghiên cứu xác định đƣợc một mô hình ảnh hƣởng cố định.
Mô hình trên đã thêm vào hệ số i cho các hệ số chặn C0 để phân biệt hệ số chặn từng ngân hàng khác nhau có thể khác nhau do sự khác biệt trong chính sách quản lý. Tuy nhiên mô hình FEM vẫn tồn tại một số hạn chế nhƣ khó khăn về số bậc tự do nếu đƣa vào mô hình quá nhiều biến giả hay việc quá nhiều biến trong mô hình luôn có khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến và gây khó khăn cho việc ƣớc lƣợng chính xác các thông số. Ngoài ra, phƣơng pháp này cũng không có khả năng xác định tác động của các biến số bất biến theo thời gian (Đinh Công Khải, 2013)
Mô hình hồi quy các ảnh hƣởng ngẫu nhiên
Theo phƣơng pháp các ảnh hƣởng ngẫu nhiên, sự khác biệt về các điều kiện đặc thù của các đơn vị chéo đƣợc chứa đựng trong phần sai số ngẫu nhiên, thể hiện sự biến động giữa các ngân hàng. Nếu sự biến động của các ngân hàng có tƣơng quan đến biến độc lập trong mô hình tác động cố định thì trong mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên, sự biến động giữa các ngân hàng đƣợc giả định là ngẫu nhiên và không tƣơng quan với biến giải thích. Do đó, sự khác biệt giữa các ngân hàng có thể ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp so với FEM. Trong đó phần dƣ của mỗi ngân hàng (không tƣơng quan với biến giải thích) đƣợc xem là một biến giải thích mới. Mô hình hồi quy các ảnh hƣởng ngẫu nhiên đƣợc xây dựng từ mô hình FEM Yit = C0 + βXit + uit
Trong mô hình trên β0 là cố định còn trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là β1 và giá trị hệ số chặn đƣợc mô tả nhƣ sau: C0 = C+ εi (i = 1,,,n). Thay vào mô hình ta có Yit = C + βXit + uit + εi. Trong đó εi: sai số thành phần của các đối tƣợng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng ngân hàng) và uit: sai số thành phần kết hợp khác của các đặc điểm riêng theo từng ngân hàng và theo thời gian
Nhƣ vậy, mô hình FEM và REM tốt cho nghiên cứu phụ thuộc và giả định có hay không có tƣơng quan giữa εi và các biến giải thích X. Nếu giả định rằng không tƣơng quan thì REM phù hợp hơn và ngƣợc lại. Vì thế, hƣớng nghiên cứu của luận văn
sẽ ƣớc lƣợng mô hình theo hai hƣớng tiếp cận này, sau đó dùng kiểm định Hausman để chọn mô hình. Kiểm định Hausman đƣợc đặt tên theo tác giả Jerry A. Hausman (1978). Bản chất của kiểm định trên là phân tích mối tƣơng quan giữa phần dƣ εi với các biến giải thích X trong mô hình nghiên cứu. Nếu phần dƣ có tƣơng quan với giá trị các biến độc lập tức là kết luận các đặc điểm riêng của đối tƣợng đƣợc phản ánh trong phần dƣ có tác động đến biến độc lập và ngƣợc lại phủ nhận kết luận trên khi phần dƣ không có tƣơng quan. Giả thiết của kiểm định là H0: Hai mô hình có ý nghĩa tƣơng đƣơng, lựa chọn mô hình REM là phù hợp vì khắc phục đƣợc nhƣợc điểm bậc tự do và hiện tƣợng đa cộng tuyến có thể xảy ra đối với FEM. Ngƣợc lại, giả thiết H1: Mô hình FEM có ý nghĩa hơn mô hình REM, nên sử dụng FEM vì phần dƣ riêng biệt của các đối tƣợng có tƣơng quan đến biến độc lập. Thống kê kiểm định này phân phối Khi bình phƣơng. Nếu giá trị thống kê quá lớn thì giả thiết H0 bị bác bỏ.
Trong trƣờng hợp kết quả hồi quy nhận đƣợc theo phƣơng pháp FEM và REM xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan, tác giả sử dụng phƣơng pháp Generalized Methods of Moments (GMM) để khắc phục những khuyết tật. GMM là phƣơng pháp tổng quát của rất nhiều phƣơng pháp ƣớc lƣợng phổ biến và thƣờng đƣợc sử dụng xử lý hai vấn đề. Thứ nhất, các biến có thể đƣợc xem là nội sinh, bởi vì quan hệ nhân quả có thể xảy ra theo hai chiều hƣớng: từ các biến giải thích đến biến đƣợc giải thích và ngƣợc lại. Việc hồi quy các biến này có thể dẫn đến sự tƣơng quan với sai số làm ảnh hƣởng đến kết quả hồi quy. Thứ hai là tác động cố định hàm chứa sai số bao gồm đặc thù của các biến không quan sát đƣợc và sai số đặc thù quan sát đƣợc. Theo Hansen (1982), ngay cả trong điều kiện giả thiết nội sinh bị vi phạm thì phƣơng pháp GMM vẫn cho các hệ số ƣớc lƣợng vững, không lệch, phân phối chuẩn và hiệu quả. Để ƣớc lƣợng đƣợc vector hệ số β, phƣơng pháp này sẽ dùng một bộ L vector các biến công cụ, thay thế giá trị các biến công cụ bằng giá trị trung bình của mẫu và đi tìm vector β thỏa mãn phƣơng trình. GMM là phƣơng pháp khắc phục đƣợc nhiều vấn đề nhƣ tự tƣơng quan, phƣơng sai thay đổi, hiện tƣợng nội sinh nhƣng khá phức tạp. Do đó trong luận văn này, tác giả
vẫn sử dụng hai phƣơng pháp hồi quy chính là REM và FEM, chỉ sử dụng phƣơng pháp GMM trong trƣờng hợp xuất hiện hiện tƣợng tự tƣơng quan cần khắc phục.
Kết luận chƣơng 3
Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, tác giả sẽ sử dụng phƣơng pháp thống kê mô tả (trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ nhất) và phƣơng pháp định lƣợng (trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ hai). Để kiểm định tác động của tăng trƣởng tín dụng đến kết quả hoạt động của các ngân hàng, tác giả tiến hành xây dựng mô hình định lƣợng với các biến phụ thuộc thể hiện kết quả hoạt động của ngân hàng là tỷ lệ ROE và tỷ lệ ROA. Bên cạnh biến độc lập TTTD đƣợc đo lƣờng bằng tốc độ tăng trƣởng dƣ nợ cho vay khách hàng, các biến độc lập khác cũng đƣợc thêm vào để tăng mức độ giải thích cho mô hình nhƣ quy mô ngân hàng, quy mô cho vay, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, biến giả loại hình ngân hàng và hai biến số đánh giá tình hình kinh tế là tốc độ tăng trƣởng GDP và tỷ lệ lạm phát.
Tác giả thực hiện hồi quy với cách tiếp cận các ảnh hƣởng cố định FEM, các ảnh hƣởng ngẫu nhiên REM, đồng thời thực hiện kiểm định liên quan sau khi kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, tự tƣơng quan. Trong trƣờng hợp kết quả hồi quy nhận đƣợc theo phƣơng pháp FEM và REM xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan, tác giả sử dụng phƣơng pháp GMM để khắc phục những khuyết tật.
Ngoài ra, chƣơng 3 cũng thực hiện xây dựng cơ sở và mô hình nhằm kiểm định về sự khác biệt trong tác động của tăng trƣởng tín dụng đến kết quả hoạt động của ngân hàng trong điều kiện kinh tế tăng trƣởng nóng và điều kiện bình thƣờng. Qua đó tác giả sẽ đƣa ra kết luận của nghiên cứu, đồng thời phân tích tác động của tăng trƣởng tín dụng cũng nhƣ lý giải ý nghĩa thống kê của một số biến trong chƣơng tiếp theo.
CHƢƠNG 4. THỰC TRẠNG TĂNG TRƢỞNG TÍN DỤNG VÀ KẾT QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM
GIAI ĐOẠN TỪ NĂM 2008 – 2015
Dựa trên dữ liệu đƣợc thu thập từ báo cáo tài chính (Bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh từ năm 2007 đến năm 2015) của các ngân hàng cũng nhƣ số liệu từ kết quả thống kê của Ngân hàng Nhà nƣớc, chƣơng 4 thực hiện khái quát thực trạng tăng trƣởng tín dụng và hiệu quả hoạt động qua các chỉ tiêu nhƣ quy mô tổng tài sản, quy mô vốn chủ sở hữu, lợi nhuận sau thuế, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của các ngân hàng trong kỳ quan sát 2008 - 2015
4.1. Thực trạng kết quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn 2008 – 2015
4.1.1. Quy mô tài sản
Trong giai đoạn từ năm 2008 – 2015 tổng tài sản của các ngân hàng đều tăng qua các năm, tuy nhiên tốc độ tăng trƣởng có sự khác biệt giữa các thời kỳ, phụ thuộc vào tình hình kinh doanh nội tại ngân hàng cũng nhƣ các chính sách kinh tế xã hội, chi tiết thể hiện tại Bảng 4.1
Bảng 4.1. Tổng tài sản của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2008 - 2015 Năm Tổng tài sản bình quân (tỷ đồng) Tốc độ tăng trƣởng tổng tài sản
bình quân (%) 2008 53.341 - 2009 73.118 37,08 2010 104.952 43,54 2011 130.244 24,10 2012 135.556 4,08
2013 150.489 11,02
2014 174.448 15,92
2015 206.007 18,09
Nguồn: Tổng hợp từ BCTC của các NHTM
Bảng 4.1 cho thấy tổng tài sản của các ngân hàng tăng nhanh trong giai đoạn từ năm 2008 – 2011, tốc độ tăng trƣởng đạt đƣợc khá ấn tƣợng, cao nhất là 43,54% vào năm 2010. Nguyên nhân là do quy mô hoạt động của nhiều ngân hàng đƣợc mở rộng, thặng dƣ cổ phiếu sau đợt IPO ra công chúng từ 3 NHTM Nhà nƣớc2 hoặc phát hành thêm cổ phiếu hoặc gia tăng quỹ dự trữ bổ sung vốn điều lệ từ lợi nhuận của các ngân hàng. Tuy nhiên quan trọng hơn cả là sự bùng nổ mở rộng mạng lƣới của một số ngân hàng lớn nhƣ Vietcombank, BIDV, ACB, Sacombank, Techcombank đã dẫn đến tốc độ tăng trƣởng vƣợt bậc về huy động vốn trong dân cƣ. Trong giai đoạn này, Việt Nam cũng nằm trong danh sách 10 quốc gia có tốc độ tăng trƣởng tài sản ngành ngân hàng nhanh nhất trên thế giới theo thống kê của The Banker (Biểu đồ 4.1)
Biểu đồ 4.1. Top 10 quốc gia tăng trƣởng tài sản ngành ngân hàng
Nguồn: thebankerdatabase.com 43.86 39.92 32.63 31.95 31.89 30.72 29.6 29.03 27.11 25.32 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 % Tốc độ tăng trƣởng tín dụng
Biểu đồ 4.1 cho thấy trong năm 2010, tổng tài sản ngành ngân hàng Việt Nam tăng nhanh (39,93%) và chỉ đứng sau Trung Quốc. Trong đó Eximbank là ngân hàng duy nhất nằm trong danh sách 25 ngân hàng tăng trƣởng nhanh nhất về tổng tài sản (theo số liệu của The Banker)
Tính đến 31/12/2012, tổng tài sản đạt gần 5.085.780 tỷ đồng, tổng tài sản bình quân đạt mức 135.556 tỷ đồng. Mặc dù tổng tài sản của các ngân hàng vẫn tăng trƣởng nhƣng tốc độ tăng trƣởng giảm sút đáng kể, chỉ dừng ở con số 4%, thấp nhất trong kỳ quan sát. Nguyên nhân là việc Vietcombank bán 15% vốn cổ phần cho ngân hàng Mizuho Nhật Bản, tƣơng đƣơng 11.800 tỷ đồng. Trong khi đó, tài sản của vài NHTMCP bị bốc hơi nhƣ ACB, báo cáo tài chính riêng lẻ quý III/2012 của ACB cho thấy tổng tài sản giảm gần 40.000 tỷ đồng (từ 254.000 tỷ xuống còn 214.000 tỷ). Nguyên nhân là do ngân hàng này mắc kẹt gần 719 đồng tiền gửi đã quá hạn liên ngân hàng với một ngân hàng khác chƣa thể thu hồi. Ngoài ra, khoản vay nợ từ các công ty con liên quan tới vụ án Nguyễn Đức Kiên với các khoản trả lãi định kỳ hao hụt và khả năng thu hồi không đƣợc báo trƣớc cũng nhƣ kết quả của việc xử lý hậu quả kinh doanh vàng làm giá trị tổng tài sản trên Bảng cân đối kế toán giảm mạnh.
Đến thời điểm 31/12/2013, tổng tài sản bình quân của hệ thống ngân hàng tăng hơn 15 nghìn tỷ đồng so với cuối năm 2012. Điểm đáng chú ý là có sự dịch chuyển trong cơ cấu tổng tài sản. Năm 2013, cho vay vẫn là nghiệp vụ chính của các ngân hàng và tiếp tục đạt mức tăng trƣởng, tuy nhiên tốc độ này lại giảm so với thời gian trƣớc đó và thấp hơn đáng kể so với tốc độ tăng trƣởng của chứng khoán đầu tƣ. Kết quả là việc chuyển dịch cơ cấu tổng tài sản từ cho vay khách hàng sang chứng khoán đầu tƣ, mà chủ yếu là trái phiếu Chính phủ và trái phiếu Chính phủ bảo lãnh. Ngoài ra, việc này còn thể hiện sự thận trọng trong công tác cho vay của các ngân hàng trong bối cảnh tỷ lệ nợ xấu cao và triển vọng phát triển kinh tế trong thời gian sắp tới chƣa có nhiều khả quan.
Tổng tài sản của hệ thống ngân hàng tính tới thời điểm cuối năm 2014 đạt 6.515 nghìn tỷ đồng, tăng 12,2% so với năm trƣớc đó. Tổng tài sản bình quân chạm mức 174 nghìn tỷ đồng, tƣơng ứng tốc độ tăng trƣởng gần 16%. Trong đó các NHTM có vốn Nhà nƣớc vẫn là những ngân hàng có tổng tài sản lớn nhất điển hình nhƣ BIDV dẫn đầu hệ thống các NHTM với tổng tài sản hơn 662 nghìn tỷ đồng. Tiếp sau đó là Vietinbank và Vietcombank với tổng tài sản lần lƣợt là 664 nghìn tỷ và 540 nghìn tỷ. Trong nhóm các NHTMCP tƣ nhân có tổng tài sản cao nhất vẫn là những cái tên quen thuộc Sacombank, MB, ACB, Techcombank và Vpbank
Đến năm 2015 với việc duy trì đƣợc tốc độ tăng trƣởng ổn định nhƣ thời gian qua (12,35%), tổng tài sản của các ngân hàng đã đạt gần 7,3 triệu tỷ đồng. Nổi bật là các thƣơng vụ M&A điển hình nhƣ BIDV, Sacombank. Sau khi sáp nhập MHB vào ngày 25/5/2015, tổng tài sản của BIDV nâng lên mức 850 nghìn tỷ, theo sát ngân hàng lớn nhất trong hệ thống là Agribank. Hay trƣờng hợp của Sacombank, thƣơng vụ sáp nhập với ngân hàng Phƣơng Nam đã đƣa tổng tài sản của ngân hàng này đạt gần 300 nghìn tỷ đồng, vƣợt xa nhóm các ngân hàng thƣơng mại còn lại. Cũng tăng trƣởng dựa vào yếu tố M&A, SHB đã tăng gấp 3 lần tổng tài sản lên 205 nghìn tỷ. Đáng chú ý hơn hết là VPBank với việc tăng tổng tài sản từ 83 nghìn tỷ lên hơn 193 nghìn tỷ đồng sau 4 năm mà không cần M&A với tổ chức tín dụng nào, cũng không cần đối tác chiến lƣợc nƣớc ngoài rót vốn.
Nhƣ vậy, trong giai đoạn 2008 – 2015 các ngân hàng tăng trƣởng nhanh về quy mô tài sản, có những thời điểm quy mô tài sản tăng một cách ấn tƣợng. Tuy nhiên, Việt Nam hiện tại có quá nhiều ngân hàng có quy mô nhỏ, xuất phát điểm là các NHTM nông thôn nhƣng lại vƣơn ra hoạt động tại thành thị, do đó tốc độ tăng trƣởng tài sản quá nóng, kèm theo đó là hệ thống quản lý rủi ro và kỹ năng quản lý hoạt động ngân hàng còn tƣơng đối kém, gây tác động không tốt đến sự lành mạnh của hệ thống ngân hàng (Nguyễn Thị Mùi, 2010). Trong Báo cáo phát triển tài chính 2009 của Diễn đàn
kinh tế thế giới WEF, xếp hạng năng lực cạnh tranh đứng thứ 49 trên 52 nƣớc đƣợc đánh giá, các chỉ số khá thấp so với các nƣớc khác trong khu vực (Bảng 4.2)
Bảng 4.2. So sánh lĩnh vực ngân hàng Việt Nam với các nƣớc trong khu vực Đvt Việt Nam Malaysia Indonesia Philippines
Tổng tài sản tỷ USD 127,66 386,25 213,98 119,52
Tổng dƣ nợ tín dụng tỷ USD 73,10 208,85 119,42 61,59
ROE % 9,7 18,5 21,94 6,91
ROA % 1,0 1,5 2,08 0,77
NPLs % 3,5 2,2 3,8 4,51
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ website của các Ngân hàng Trung ương
Bảng 4.2 cho thấy nếu dựa trên tiêu chí đánh giá theo thông lệ quốc tế, so với các quốc gia khác trong khu vực, quy mô của các ngân hàng Việt Nam còn nhỏ, tổng