ản 4.1 ốn mô tả á iến tron n i n ứu
Tên biến Số quan sát Trung bình Độ lệch Giá trị nhỏ Giá trị lớn
ROA 198 0.0088 0.0058 0.0001 0.047 ROE 198 0.0937 0.0628 0.0007 0.2846 SIZE 198 31.90 1.200 28.7091 34.5453 LOAN 198 0.5307 0.1295 0.1942 0.8516 CAP 198 0.1049 0.05 0.0108 0.3563 LLR 198 0.0162 0.0068 0.0044 0.04287 COSR 198 0.6759 0.283 0.3087 3.266 LIQ 198 0.2127 0.1038 0.0455 0.6103 INF 198 0.0888 0.070 0.0063 0.2312
Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12
Dựa trên kết quả thống kê mô tả từ bảng 4.1 ta thấy giá trị trung bình của ROA là 0,88 % trong khi độ lệch chuẩn là khá nhỏ chỉ 0,58%. Điều này cho thấy mức độ tƣơng đồng cao trong khả năng sinh lời trên tổng tài sản giữa các ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2008-2015. Chênh lệch giá trị ROA giữa ngân hàng có giá trị lớn nhất là 4,7% (của SGB năm 2010) với ngân hàng có giá trị thấp nhất là 0.01% (của NV năm 2012);
ROE - có giá trị trung bình là 9,37 % với độ lệch chuẩn là 6,28%. Điều này cho thấy có sự khác biệt không lớn trong khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu giữa các ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên cứu. Với mức biến động giữa giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của ROE lần lƣợt là 0,07% (của NV năm 2012) và 28,46% (của ACB năm 2008) cho thấy sự cạnh tranh khốc liệt trong nền kinh tế toàn cầu hóa khi các ngân hàng luôn tìm mọi cách để tạo ra lợi nhuận cao nhất trên mỗi đồng vốn từ nhà đầu tƣ của mình.
SIZE – biến thể hiện quy mô của hoạt động ngân hàng. Độ lệch chuẩn tƣơng đối lớn, xấp xỉ 120% chứng tỏ sự chênh lệch về quy mô giữa các ngân hàng tƣơng đối lớn. Đặc biệt là nhóm các NHTM có vốn Nhà nƣớc chiếm tỷ trọng là chủ yếu nhƣ Vietinbank, Vietcombank, BIDV có sự khác biệt rất lớn so với phần còn lại… ên cạnh đó, xu hƣớng sáp nhập, mua lại các ngân hàng 0 đồng trong thời gian qua mà ngƣời tiếp nhận chính là nhóm các NHTM có vốn Nhà nƣớc chiếm đa số là các đơn vị tiếp nhận đã làm cho khoảng cách chênh lệch này càng lớn.
LOAN – biến dƣ nợ cho vay khách hàng có giá trị trung bình 53,07% và độ lệch chuẩn là 12,95% cho thấy không có sự khác biệt lớn giữa dƣ nợ cho vay trên tổng tài sản của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam. Điều đó cũng cho thấy tuy các ngân hàng đang ngày càng hƣớng đến những sản phẩm, dịch vụ hiện đại nhƣng hình thức hoạt động truyền thống vẫn còn khá phổ biến và chiếm tỷ trọng cao.
CAP – quy mô vốn chủ sở hữu có giá trị trung bình 10,49% với độ lệch chuẩn là
5% cho thấy mức độ tƣơng đồng trong quy mô vốn chủ sở giữa các ngân hàng TMCP tại Việt Nam, đây cũng là một lợi thế trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng vì nếu có sự chênh lệch quá lớn sẽ gây bất lợi trong việc thu hút vốn trên thị trƣờng.
LLR – biến dự phòng rủi ro tín dụng có giá trị trung bình là 1,62% với độ lệch chuẩn 0,68% cho thấy mức độ tƣơng đồng cao về giá trị dự phòng rủi ro trên tổng dƣ nợ cho vay giữa các ngân hàng TMCP. Điều này cho thấy các ngân hàng luôn cố gắng nâng cao chất lƣợng cho vay và tiên đoán rủi ro để đảm bảo an toàn vốn trong hoạt động kinh doanh của mình.
COSR – biến chi phí hoạt động có giá trị trung bình là 67,59% với độ lệch chuẩn
28,3% cho thấy mức độ tƣơng đồng trong chi phí hoạt động giữa các ngân hàng TMCP Việt Nam. Thực tế, các ngân hàng đều cố gắng cắt giảm chi phí và nâng cao năng suất lao động của nhân viên nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động trong môi trƣờng cạnh tranh gay gắt hiện nay.
LIQ – tính thanh khoản có giá trị trung bình là 21,27% với độ lệch chuẩn 10,38% cho thấy mức độ tƣơng đồng trong việc đảm bảo khả năng thanh khoản của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam.
INF – tỷ lệ lạm phát có giá trị giá trị trung bình là 8,88%, độ lệch chuẩn 7% với giá
trị lớn nhất 23,12% vào năm 2008 và giá trị nhỏ nhất 0,63% vào năm 2015 – mức thấp nhất trong vòng 14 năm qua.
4.2 KIỂ NH CÁC YẾU TỐ Á Ộ G ẾN ROE 4.2.1 P ân tí tƣơn quan
Bảng 4.2 Ma trận tƣơn quan i a các biến trong mô hình ROE
Biến ROE SIZE LOAN CAP LLR COSR LIQ INF
ROE 1 SIZE 0.3971 1 LOAN 0.0151 0.0215 1 CAP (0.3205) (0.6980) 0.1982 1 LLR 0.2316 0.3491 (0.094) (0.2357) 1 COSR (0.3625) (0.0001) (0.1213) (0.0784) 0.0733 1 LIQ 0.1890 (0.0907) (0.6546) (0.1117) 0.0978 (0.1237) 1 INF 0.2278 (0.3026) (0.1507) 0.2467 (0.0856) (0.1290) 0.3705 1
Ma trận tƣơng quan giữa các biến trong mô hình ROE, thể hiện hệ số tƣơng quan cao nhất là -0.6980 thể hiện mối tƣơng quan nghịch chiều giữa biến SIZE (qui mô ngân hàng) và biến CA (vốn chủ sở hữu). Các biến độc lập CAP, COSR có dấu âm hay tác động ngƣợc chiều đến ROE. Tất cả các hệ số tƣơng quan còn lại đều nhỏ hơn 0.8 nên có thể kết luận mô hình nghiên cứu không có hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Tuy nhiên, phần sau của luận văn tác giả cũng sẽ thực hiện kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến.
4.2.2 So sách gi a các mô hình (Pooled OLS, FEM, REM)
Bảng 4.3 Hệ số hồi quy và p-value của 03 mô n ƣớ ƣợng (mô hình ROE) Mô hình Biến Pooled OLS FEM REM SIZE 1 0,0176 -0,0008 0,0134 P-value 0,000 0,925 0,012 LOAN 2 0,0722 0,0328 0,0755 P-value 0,053 0,469 0,053 CAP 3 -0,2182 -0,2352 -0,2144 P-value 0,034 0,030 0,036 LLR 4 1,144 1,8037 1,56 P-value 0,038 0,002 0,005 COSR 5 -0,0688 -0,0615 -0,065 P-value 0,000 0,000 0,000 LIQ 6 0,0782 0,2014 0,1647 P-value 0,113 0,000 0,001 INF 7 0,282 0,1216 0,219 P-value 0,000 0,043 0,000 Hệ số chặn 8 -0,498 0,0862 -0,3899 P-value 0,001 0,777 0,035
Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12
Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM
Sử dụng kiểm định F – test; với Prob > F = 0.0000 < 1%. Bác bỏ H0. Vậy lựa chọn mô hình FEM.
Kiểm định lựa chọn mô hình FEM và REM
Sử dụng kiểm định Hausman test; với Prob > chi2 = 0.0522 < 10%. Bác bỏ H0. Vậy lựa chọn mô hình FEM.
Sau khi so sánh ba mô hình, ta chọn mô hình FEM. Tuy nhiên, nếu mô hình này có hiện tƣợng tự tƣơng quan và phƣơng sai sai số thay đổi thì đây chƣa phải là mô hình ƣớc lƣợng đáng tin cậy mà phải khắc phục các hiện tƣợng này nhằm đảm bảo ƣớc lƣợng thu đƣợc vững và hiệu quả.
4.2.3 Kiểm định giả thiết kinh tế ƣợng trong mô hình nghiên cứu Kiểm định đa ộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tƣợng các biến độc lập trong mô hình tƣơng quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu hệ số tƣơng quan.
Tất cả các hệ số tƣơng quan đều có giá trị nhỏ hơn 0,8 (chuẩn so sánh theo nghiên cứu của Farrar & Glauber (1967) là 0,8) thể hiện rằng không tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập trong mô hình hoặc hiện tƣợng đa cộng tuyến không nghiêm trọng. Điều đó cho thấy các biến độc lập có thể đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng và bƣớc đầu đánh giá đƣợc các dự báo của mô hình.
Kiểm địn p ƣơn sai ủa sai số ôn đổi
Phƣơng sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ƣớc lƣợng thu đƣợc bằng phƣơng pháp OLS vững nhƣng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tƣợng ngộ nhận các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R2 không d ng đƣợc. Bởi vì phƣơng sai của sai số thay đổi làm giảm tính hiệu quả của ƣớc lƣợng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phƣơng sai của sai số không đổi bằng kiểm định Wald, với giả thuyết H0: Không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Sử dụng kiểm định Wald hiệu chỉnh. Với Prob > chi2 = 0.0000 < 1%. Bác bỏ H0. Mô hình có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Kiểm định tự tƣơn quan
Giữa các sai số có mối quan hệ tƣơng quan với nhau sẽ làm cho các ƣớc lƣợng thu đƣợc bằng phƣơng pháp Pooled OLS vững nhƣng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui không còn đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan trên dữ liệu bảng với giả thiết H0: không có sự tự tƣơng quan.
Sử dụng kiểm định Wooldridge (2012) cho tự tƣơng quan dữ liệu bảng, với mức ý nghĩa alpha = 1%, kết quả kiểm định Prob > F = 0.0001 < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 nên mô hình có tự tƣơng quan.
Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy mô hình có đa cộng tuyến đƣợc đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy vậy, mô hình xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các sai số và hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi, điều này sẽ làm cho các ƣớc lƣợng thu đƣợc bằng phƣơng pháp hồi quy thông thƣờng trên dữ liệu bảng không hiệu quả và các kiểm định không còn đáng tin cậy. Do vậy, tác giả dùng phƣơng pháp ƣớc lƣợng với sai số chuẩn của Driscoll-Kraay (phƣơng pháp D&K) để khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các sai số nhằm đảm bảo ƣớc lƣợng thu đƣợc vững và hiệu quả (Driscoll-Kraay, 1998).
4.2.4 Tổng hợp kết quả kiểm định mô hình ROE
Bài nghiên cứu khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan bằng phƣơng pháp Driscoll-Kraay (1998).
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định bằn p ƣơn p áp & – mô hình 01
ROE Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>|t|
SIZE 0,0176 0,0050 3,49 0,008 LOAN 0,0722 0,0267 2,70 0,027 CAP -0,2182 0,1475 -1,48 0,177 LLR 1,144 0,4571 2,50 0,037 COSR -0,0688 0,0242 -2,84 0,022 LIQ 0,0782 0,0569 1,37 0,207 INF 0,2822 0,1128 2,50 0,037 _cons -0,4980 0,1928 -2,58 0,032
Vậy kết quả Mô hình nghiên cứu 01 (ROE) có phƣơng trình nhƣ sau
ROEit = - 0,4980 + 0,0176 SIZEit + 0,0072 LOANit + 1,144 LLRit – 0,0688 COSRit + 0,01095 I F + εit
Biến SIZEit tác động cùng chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% (P>|t|=0,008<1%), phù hợp với giả thuyết đƣa ra và phù hợp với kết quả nghiên cứu của Susan Moraa Onuonga (2014), Usman Dawood (2014), Nguyễn Thị Mỹ Linh, Nguyễn Thị Ngọc Hƣơng (2015), Nguyễn Thị Ánh Tuyết (2015). Điều đó có nghĩa là khi biến quy mô SIZE tăng lên 1% sẽ làm cho ROE tăng 1,8%.
Biến LOANit tác động cùng chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, phù hợp với giả thuyết đƣa ra và phù hợp với kết quả nghiên cứu của Syafri (2012), Trịnh Quốc Trung, Nguyễn Văn Sang (2013), Hồ Thị Hồng Minh, Nguyễn Thị Cành (2015). Điều có nghĩa là khi biến vay LOAN tăng lên 1% sẽ làm ROE tăng 7,22%.
Biến COSRit tác động ngƣợc chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (P>|t|=0,022 <5%), phù hợp với giả thuyết đƣa ra và phù hợp với kết quả nghiên cứu của Salman Ahmad và Bilad Nafees (2012), Usam Dawood (2014), Ong Tze San va The Boon Heng (2013), Syafri (2012), Trịnh Quốc Trung, Nguyễn Văn Sang (2013), Hồ Thị Hồng Minh, Nguyễn Thị Cành (2015). Điều đó có nghĩa là khi biến chi phí hoạt động COSR tăng lên 1% sẽ làm ROE giảm 6,88%.
Biến LLRit tác động cùng chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% (P>|t|=0,062<10%), chƣa ph hợp với giả thuyết đƣa ra. Vì dựa vào định hƣớng phát triển của Việt Nam trong những năm vừa qua chủ yếu theo chiều rộng, thâm dụng vốn chủ yếu bởi tăng trƣởng tín dụng, việc trích dự phòng rủi ro chung theo sự tăng trƣởng tín dụng, tín dụng tăng trƣởng nhiều sẽ làm gia tăng khả năng sinh lời của các ngân hàng. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến dự phòng rủi ro tín dụng LLR tăng lên 1% sẽ làm ROE tăng 114%.
Biến INFit tác động cùng chiều đến ROEit với mức ý nghĩa thống kê 5%. Điều này chƣa ph hợp với giả thuyết đƣa ra. Trong giai đọan nghiên cứu thì lạm phát tăng cao kéo dài, các nhà quản trị ngân hàng có thể dự đoán trƣớc đƣợc chính xác tình hình lạm phát để có thể điều chỉnh mức lãi suất phù hợp tăng doanh thu nhanh hơn chi phí, làm tăng lợi nhuận, tăng khả năng sinh lời của NHTMCP. Bên cạnh đó, Việt Nam là quốc gia tăng trƣởng theo chiều rộng, tỷ lệ lạm phát là hệ quả tất yếu của tăng trƣởng tín dụng trong thời gian dài. Chính vì vậy, tăng trƣởng tín dụng mang lại cơ hội để các NHTMCP mở rộng cho vay và gia tăng lợi nhuận từ hoạt động này. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh, Nguyễn Thị Cành (2015). Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến lạm phát INF tăng lên 1% sẽ làm ROE tăng 28,22%.
Với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, biến LIQit và CAPit không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% (giá trị P>|z| lớn hơn 10%).
4.3 KIỂ NH CÁC NHÂN TỐ Á Ộ G ẾN ROA 4.3.1 P ân tí tƣơn quan
Bảng 4.5 Ma trận tƣơn quan gi a các biến trong mô hình ROA
Biến ROA SIZE LOAN CAP LLR COSR LIQ INF
ROA 1 SIZE (0.1042) 1 LOAN 0.1338 0.0215 1 CAP 0.3044 (0.6980) 0.1982 1 LLR 0.0843 0.3491 (0.094) (0.2357) 1 COSR (0.4048) (0.0001) (0.1213) (0.0784) 0.0733 1 LIQ 0.1154 (0.0907) (0.6546) (0.1117) 0.0978 (0.1237) 1 INF 0.3266 (0.3026) (0.1507) 0.2467 (0.0856) (0.1290) 0.3705 1
Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12
Ma trận tƣơng quan giữa các biến trong mô hình ROA, thể hiện hệ số tƣơng quan cao nhất là -0.6980 thể hiện mối tƣơng quan nghịch chiều giữa biến SIZE (qui mô ngân hàng) và biến CA (vốn chủ sở hữu), các biến độc lập SIZE, COSR có dấu âm hay tác động ngƣợc chiều đến ROA. Tất cả các hệ số tƣơng quan còn lại đều nhỏ hơn 0.8 nên có thể kết luận mô hình nghiên cứu không có hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Tuy nhiên, phần sau của luận văn tác giả cũng sẽ thực hiện kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến.
4.3.2 So sách gi a các mô hình (Pooled OLS, FEM, REM)
Bảng 4.6 Hệ số hồi quy và p-value của 03 mô n ƣớ ƣợng Mô hình Biến Pooled OLS FEM REM SIZE 1 0,0008 0,0001 0,0005 P-value 0,050 0,912 0,262 LOAN 2 0,007 0,0063 0,0063 P-value 0,061 0,552 0,110 CAP 3 0,0428 0,0335 0,0380 P-value 0,000 0,004 0,000 LLR 4 0,132 0,2143 0,1748 P-value 0,016 0,001 0,002 COSR 5 -0,0066 -0,0061 -0,0065 P-value 0,000 0,000 0,000 LIQ 6 0,0073 0,0165 0,0125 P-value 0,135 0,003 0,012 INF 7 0,0196 0,0122 0,0166 P-value 0,001 0,054 0,002 Hệ số chặn 8 -0,0278 -0,0034 -0,020 P-value 0,064 0,915 0,269
Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12
Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM
Sử dụng kiểm định F – test; với Prob > F = 0.0000 < 1%. Bác bỏ H0. Vậy lựa chọn mô hình FEM.
Kiểm định lựa chọn mô hình FEM và REM
Sử dụng kiểm định Hausman test; với Prob > chi2 = 0.4766 > 10%. Chƣa đủ cơ sở để bác bỏ H0. Vậy lựa chọn mô hình REM.
Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và REM
Sử dụng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test; với Prob > chibar2 = 0.0000 < 1%. Bác bỏ H0. Vậy lựa chọn mô hình REM.
Sau khi so sánh ba mô hình, ta chọn mô hình REM. Tuy nhiên, nếu mô hình này có hiện tƣợng tự tƣơng quan và phƣơng sai sai số thay đổi thì đây chƣa phải là mô hình ƣớc lƣợng đáng tin cậy mà phải khắc phục các hiện tƣợng này nhằm đảm bảo ƣớc lƣợng thu đƣợc vững và hiệu quả.
4.3.3 Kiểm định giả thiết kinh tế ƣợng trong mô hình nghiên cứu Kiểm định đa ộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tƣợng các biến độc lập trong mô hình tƣơng quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu hệ số tƣơng quan.
Tất cả các hệ số tƣơng quan đều có giá trị nhỏ hơn 0,8 (chuẩn so sánh theo nghiên cứu của Farrar & Glauber (1967) là 0,8) thể hiện rằng không tồn tại hiện tƣợng đa