Để đảm bảo tính vững và hiệu quả trong mô hình nghiên cứu của đề tài, tác giả tiến hành kiểm định một số khuyết tật của mô hình REM đƣợc chọn gồm hiện tƣợng đa cộng tuyến, phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan phần dƣ.
4.3.1Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Bảng 4.7: Hệ số tƣơng quan giữa các biến
ROE NPLR CAR LLPR LEV BS INF GDP DUMMY
ROE 1,000 NPLR -0,2638 1,000 CAR -0,1093 -0,0516 1,000 LLPR 0,0343 0,5308 -0,1636 1,000 LEV 0,2979 0,3049 -0,5598 0,2538 1,000 BS 0,2557 0,2132 -0,4219 0,4429 0,6200 1,000 INF 0,1987 -0,0104 0,1757 -0,0303 -0,1406 -0,0029 1,000 GDP 0,1492 -0,1383 -0,0531 -0,2099 0,1388 0,0358 -0,1892 1,000 DUMMY 0,0981 -0,0541 0,1052 -0,0222 -0,1112 -0,0104 0,4703 -0,4477 1,000
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Eviews 8.0
Dựa vào bảng trên, ta có thể thấy hệ số tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập NPLR, CAR, LLPR, LEV, BS, INF, GDP, DUMMY lần lƣợt là -0,26; - 0,11; 0,03; 0,29; 0,26; 0,19; 0,15; 0,09. Nhƣ trình bày ở chƣơng 3, nếu mối tƣơng quan giữa hai biến là 0,8 trở lên và có ý nghĩa thì có khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình. Do đó, thông qua bảng trên, ta có thể thấy không có hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình.
4.3.2Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Giả thuyết kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan:
H0: mô hình dữ liệu bảng không có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc nhất. H1: mô hình dữ liệu bảng có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc nhất.
Bảng 4.8: Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Biến Phandu (-1) NPLR LLPR LEV CAR BS INF GDP DUMMY
Prob 0,65816 0,37322 -0,23267 0,00036 -0,02725 -0,04241 -0,29389 0,68718 0,03668
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Eviews 8.0
Kết quả cho thấy Prob của phandu(-1) lớn hơn mức ý nghĩa 1%, do đó chấp nhận giả thuyết H0 với mức ý nghĩa 1%. Vậy mô hình REM không có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc nhất.
4.3.3Phƣơng sai thay đổi
Giả thuyết kiểm định phƣơng sai thay đổi:
H0: mô hình không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. H1: mô hình có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Bảng 4.9: Kiểm định phƣơng sai thay đổi
Mô hình OLS FEM REM
Kiểm định phƣơng sai thay đổi
F 1,34325 1,97516 0,00962
f (5%, k-1, n-k) 2,00418 1,63084 N/A
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Eviews 8.0
Dựa vào bảng kết quả và mô hình REM đã đƣợc lựa chọn, ta tiến hành kiểm định phƣơng sai thay đổi để xem xét ý nghĩa của mô hình.
Kết quả cho thấy, đối với mô hình OLS có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi; FEM không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi, trong khi đó mô hình REM không có kết quả phƣơng sai vì số bậc tự do lớn hơn số quan sát.
Dựa vào các kiểm định khuyết tật của mô hình, ta thấy mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến, do đó kết quả ƣớc lƣợng trên là đáng tin cậy để giải thích tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời trong NHTM. Theo đó, ta có thể viết lại phƣơng trình hoàn chỉnh nhƣ sau:
ROE = - 0,086722 - 2,332590 NPLR + 1,003760 LLPR + 0,006137 LEV + 0,285788 CAR + 0,312656 BS + 0,316198 INF + 1,607289 GDP + 0,013314 DUMMY
R2 có giá trị là 32,37%, do đó có thể kết luần rằng các biến độc lập trong mô hình giải thích đƣợc 32,37% sự biến thiên xung quanh giá trị trung bình của khả năng sinh lời ROE.
Sau đây, tác giả sẽ đi phân tích cụ thể hơn về dấu của các nhân tố tác động đến ROE, cũng nhƣ thảo luận về các kết quả này.
4.4 Phân tích dấu của các biến
4.4.1Các biến độc lập đại diện cho rủi ro tín dụng
Từ kết quả hồi quy trên, ta có thể thấy đƣợc trong 4 biến đại diện cho rủi ro tín dụng thì chỉ có 3 biến tác động đến khả năng sinh lời ROE và có ý nghĩa thống kê. Trong đó, biến NPLR có tác động ngƣợc chiều, còn biến LEV, CAR có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời ROE. Cụ thể tác giả sẽ trình bày tóm tắt trong bảng sau:
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy của các biến đại diện cho rủi ro tín dụng
Biến Kỳ vọng dấu nghiên cứu Kết quả nghiên cứu Hệ số chặn NPLR - - 2,332590 LLPR - Không có ý nghĩa LEV + + 0,006137 CAR + + 0,285788
Ghi chú: + là tác động cùng chiều, - là tác động ngƣợc chiều.
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dƣ nợ cho vay (NPLR):
Trƣớc khi tiến hành ƣớc lƣợng, tác giả kỳ vọng NPLR sẽ có tác động ngƣợc chiều đến ROE. Và kết quả sau ƣớc lƣợng trùng với kì vọng của tác giả. Trong các nghiên cứu trƣớc đây, kết quả này cũng trùng với kết quả nghiên cứu của các tác giả nhƣ Phạm Hữu Hồng Thái (2013), Li và Zou (2014), Alshatti (2015), Noman và cộng sƣ (2015), Bayyoud và Sayyad (2015), Akhtar và cộng sự (2011),… Theo đó, khi các yếu tố khác không đổi thì tỷ lệ nợ xấu trên tổng dƣ nợ cho vay tăng 1% thì suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu giảm 2,33%. Nhƣ vậy trong các tác động của rủi ro tín dụng đến ROE thì NPLR ảnh hƣởng nhiều nhất đến ROE. Điều này giải thích đƣợc rằng khi tỷ lệ nợ xấu tăng có nghĩa là nợ từ nhóm 3 đến 5 cũng tăng. Ngân hàng buộc
phải trích lập dự phòng tƣơng ứng và điều này làm tăng chi phí cho ngân hàng. Điều này làm gia tăng gánh nặng chi phí cho ngân hàng khi các khoản tín dụng này không những sinh lời mà còn có khả năng mất vốn, làm giảm hiệu quả hoạt động tín dụng vốn là hoạt động sẽ mang lại nhiều lợi nhuận cho ngân hàng.
Dự phòng rủi ro tín dụng (LLPR):
Kết quả ƣớc lƣợng cho thấy biến LLPR không có tác động đến khả năng sinh lời của NHTM trong giai đoạn 2005 – 2016, trùng với kết quả nghiên cứu của Phạm Hữu Hồng Thái (2013). Khoản dự phòng là phản ứng của ngân hàng với rủi ro cho vay và các khoản nợ quá hạn. Sự tác động này là chƣa thật sự rõ ràng vì các ngân hàng có cách nhìn nhận về rủi ro khác nhau. Theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2013) đã chỉ ra rằng có bằng chứng về chủ nghĩa cơ hội trong việc lựa chọn chính sách kế toán liên quan đến dự phòng rủi ro tín dụng của nhà quản trị ngân hàng tại Việt Nam. Nhƣ vậy, dự phòng rủi ro không có tác động đến khả năng sinh lời có thể phát sinh từ bất cập do chính sách kế toán về phân loại nợ cũng nhƣ các xét đoán trong lập dự phòng rủi ro tín dụng tại các NHTM. Những ngân hàng thích rủi ro thì sẽ muốn mang lại lợi nhuận cao, còn các ngân hàng thận trọng với rủi ro thì sẽ hạn chế cho vay nên cũng sẽ thu lợi nhuận ít hơn.
Đòn bẩy tài chính (LEV):
Trƣớc khi tiến hành ƣớc lƣợng, tác giả kì vọng LEV sẽ tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của ROE, điều này trùng với kì vọng của tác giả. Kết quả ƣớc lƣợng cũng trùng với các nghiên cứu của các tác giả nhƣ Alshatti (2015), Saeed và Zahid (2016),… Theo đó, khi các yếu tố khác không đổi, thì tỷ lệ này tăng 1% thì suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tăng 0,006137%. Điều này cho thấy trong khoảng thời gian 2005 – 2016, các NHTM đã sử dụng nợ một cách hiệu quả, tận dụng tốt nguồn vốn huy động đƣợc để phục vụ hoạt động kinh doanh ngân hàng.
Kết quả ƣớc lƣợng cho thấy CAR có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của ROE, điều này ngƣợc với kì vọng của tác giả. Kết quả này trùng với các nghiên cứu của các tác giả nhƣ Akhtar và cộng sự (2011), Isanzu (2017),… Theo đó, khi các yếu tố khác không đổi, CAR tăng 1% thì khả năng sinh lời ROE tăng 0,28%. Điều này có thể hiểu CAR tăng thể hiện rằng ngân hàng có khả năng giảm các thiệt hại khi cho vay, chống đỡ các rủi ro tốt hơn, lợi nhuận của ngân hàng cũng đƣợc cải thiện đáng kể. Do đó, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu sẽ góp phần tác động làm tăng khả năng sinh lời trong NHTM.
4.4.2Biến kiểm soát
Mặc dù các biến kiểm soát đƣa vào mô hình nghiên cứu nhằm giúp mô hình thêm chính xác, không phải là đối tƣợng nghiên cứu chính của đề tài nhƣng để thấy rõ hơn còn các yếu tố khác ảnh hƣởng đến khả năng sinh lời ROE của các NHTM, tác giả vẫn phân tích thêm về tác động của các biến kiểm soát đến ROE.
Bảng 4.11: Kết quả hồi quy của các biến kiểm soát
Biến Kỳ vọng dấu nghiên cứu Kết quả nghiên cứu Hệ số chặn BS + + 0,132656 INF + / - + 0,316198 GDP + + 1,607289
DUMMY - Không có ý nghĩa
Ghi chú: + là tác động cùng chiều, - là tác động ngƣợc chiều.
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Quy mô tăng trƣởng (BS):
Trùng với kì vọng bạn đầu của tác giả, kết quả ƣớc lƣợng cho thấy biến BS có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời ROE. Theo đó, khi quy mô ngân hàng tăng 1% thì khả năng sinh lời ROE tăng 0,13% khi các yếu tố khác không đổi. Kết quả này cũng nhƣ các nghiên cứu trƣớc đây của các tác giả Boahene và cộng sự (2012),
Phạm Hữu Hồng Thái (2013), Owoputi và cộng sự (2014), Saeed và Zahid (2016),… Các ngân hàng lớn sẽ có nhiều cơ hội hơn trong quá trình mở rộng phân phối sản phẩm và dịch vụ, thành lập các chi nhánh hay phòng giao dịch, gia tăng tài sản nhằm thu hút khách hàng và quan trọng là có thể duy trì đƣợc các khoản tài trợ cho quá trình hoạt động ở mức chi phí thấp hơn các ngân hàng có quy mô nhỏ.
Tỷ lệ lạm phát (INF):
Kết quả ƣớc lƣợng cho thấy, lạm phát có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời trong NHTM, kết quả này cũng trùng với một số nghiên cứu của các tác giả nhƣ …. Theo đó, tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì ROE tăng 0,32%, cho thấy lạm phát tác động không nhỏ tới khả năng sinh lời. Qua kết quả, ta có thể thấy rằng tuy tỷ lệ lạm phát của nƣớc ta không thật sự ổn định nhƣng hầu hết các nhà quản lý của các NHTM nghiên cứu đều đã dự đoán đƣợc tỷ lệ lạm phát qua các giai đoạn từ đó đã có các chính sách điều chỉnh lãi suất huy động và cho vay phù hợp nhằm tăng lợi nhuận. Tuy nhiên nhƣ đã đƣợc nhắc đến trong chƣơng 3, lạm phát đƣợc duy trì ở mức vừa phải thì nó sẽ thúc đẩy nền kinh tế phát triển, góp phần làm tăng khả năng sinh lời trong NHTM.
Tốc độ tăng trƣởng (GDP):
Kết quả ƣớc lƣợng cho thấy GDP có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của ROE, điều này cũng trùng với kì vọng của tác giả. Kết quả này trùng với các nghiên cứu của các tác giả nhƣ Flamini và cộng sự (2009), Dietrich và Wanzenried (2011), Roman và Tomuleasa (2012), Obamuyi (2013),… Theo đó, khi các yếu tố khác không đổi, GDP tăng 1% thì khả năng sinh lời ROE tăng 1,61%. Khi điều kiện kinh tế khó khăn, các doanh nghiệp cũng nhƣ các cá nhân giảm nhu cầu tín dụng, khả năng trả nợ của ngƣời đi vay cũng giảm, thêm vào đó rủi ro tín dụng và chi phí dự phòng cho các khoản nợ có vấn đề tăng sẽ làm giảm khả năng sinh lời của ngân hàng. Ngƣợc lại, khi điều kiện kinh tế có sự cải thiện trong khả năng thanh toán của khách hàng, nhu cầu tín dụng tăng và sử dụng các dịch vụ của ngân hàng thì từ đó gia tăng lợi nhuận của ngân hàng.
Khủng hoảng kinh tế 2008 – 2009 (DUMMY):
Kết quả ƣớc lƣợng cho thấy biến tác động của khủng hoảng kinh tế 2008 - 2009 không có tác động đến khả năng sinh lời của NHTM trong giai đoạn 2005 – 2016. Mức độ liên kết của thị trƣờng tài chính trong nƣớc với quốc tế khi ấy còn hạn chế, chịu ít tác động trực tiếp của cuộc khủng hoảng tài chính hay có tác động gián tiếp ở mức độ không lớn. Nhìn chung, thị trƣờng tiền tệ và hoạt động ngân hàng trong nƣớc đang diễn biến theo chiều hƣớng ổn định, bảo đảm an toàn thanh toán.
Bảng 4.12: Tổng hợp kết quả nghiên cứu
Biến Kỳ vọng dấu của nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu trƣớc đây
Cùng chiều Ngƣợc chiều NPLR - - Phạm Hữu Hồng Thái (2013), Li và Zou (2014), Alshatti (2015), Bayyoud và Sayyad (2015), Akhtar và cộng sự (2011) LLPR - Không có ý nghĩa LEV + + Alshatti (2015), Saeed và Zahid (2016) CAR + + Akhtar và cộng sự (2011), Büyüksalvarcı and Abdioğlu (2011),
Owoputi và cộng sự (2014), Lalon (2015), Isanzu (2017) BS + + Boahene và cộng sự (2012), Phạm Hữu Hồng Thái (2013), Owoputi và cộng sự (2014), Saeed và Zahid (2016) INF + / - + GDP + + Flamini và cộng sự (2009), Dietrich và Wanzenried (2011), Roman và Tomuleasa (2012), Obamuyi (2013) DUMMY - Không có ý nghĩa
Ghi chú: + là tác động cùng chiều, - là tác động ngƣợc chiều.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Trong chƣơng này, tác giả đã trình bày và phân tích kết quả nghiên cứu bao gồm thống kê mô tả, phân tích tƣơng quan và hồi quy theo phƣơng pháp Pooled OLS, FEM, REM. Tiếp đến tác giả đã sử dụng kiểm định Likelihood Ratio để kiểm tra xem hệ số chặn của hồi quy của từng ngân hàng có khác nhau không. Kết quả cho thấy, hệ số chặn của hàm hồi quy của từng ngân hàng khác nhau với mức ý nghĩa 1%, do đó tác giả lựa chọn mô hình Pooled OLS. Sau đó, tác giả kiểm định Hausman Test để kiểm tra có tƣơng quan giữa các biến và thành phần ngẫu nhiên hay không. Kết quả cho thấy không có tƣơng quan giữa các biến và thành phần ngẫu nhiên, tác giả chọn mô hình REM là mô hình phù hợp nhất. Sau khi chọn đƣợc mô hình phù hợp với nghiên cứu, tác giả kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến, phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan. Kết quả cho thấy mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến…. Thông qua kết quả ƣớc lƣợng, có 3 biến độc lập và 3 biến kiểm soát có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Các biến độc lập tỷ lệ nợ xấu trên tổng dƣ nợ cho vay có tác động ngƣợc chiều đến khả năng sinh lời, đòn bẩy tài chính và tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu tác động ngƣợc chiều với khả năng sinh lời. Biến kiểm soát gồm quy mô ngân hàng, tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trƣởng đều có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời. Riêng biến giả khủng hoảng kinh tế 2008 – 2009 không có ý nghĩa thống kê với mô hình nghiên cứu. Cuối chƣơng, tác giả cũng phân tích dấu của các biến sau hồi quy làm cơ sở cho các kết luận và gợi ý các chính sách cho chƣơng sau.
CHƢƠNG 5:KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
Trong chƣơng này, tác giả sẽ tóm lại kết quả nghiên cứu trong chƣơng 4, đồng thời dựa trên những kết luận đó để gợi ý các chính sách với cơ quan quản lý và nhà quản trị của NHTM. Cuối chƣơng tác giả sẽ trình bày các hạn chế của đề tài và mở rộng hƣớng nghiên cứu tiếp theo.
5.1 Kết quả nghiên cứu
Trong bối cảnh rủi ro tăng cao và lợi nhuận của các ngân hàng giảm mạnh. Việc quản lý rủi ro tín dụng luôn đƣợc các ngân hàng quan tâm trong các thời kỳ, với thực tiễn hiện tại khóa luận đã nghiên cứu mức độ tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời qua việc nghiên cứu dữ liệu từ 14 NHTM đƣợc niêm yết trên sàn chứng khoán tại Việt Nam giai đoạn 2005 – 2016.
Đây là giai đoạn khó khăn, có nhiều biến động với các chính sách, quy định đƣợc đƣa ra từ phía NHNN và Chính phủ. Giai đoạn 2005 – với đề án cơ cấu lại NHTMCP nông thôn đủ điều kiện và có nhu cầu sẽ đƣợc chuyển đổi thành