4.4.1. Kiểm định lựa chọn mô hình
Để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp trong 3 mô hình phổ biến là Pooled OLS, FEM, REM, đề tài lần lƣợt tiến hành các kiểm định F - statictis (Redundant Fixed Effects Tests) và kiểm định Hausman (Random Effects - Hausman Test).
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy theo mô hình Pooled OLS Mô hình Pooled OLS
Total panel (balanced) observations: 264
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.073141 0.755683 2.743399 0.0065 NPL -0.105593* 0.028626 -3.688648 0.0003 LLR -0.197900** 0.082021 -2.412803 0.0165 LR -0.067040* 0.008878 -7.551479 0.0000 CLA 0.026086 0.031934 0.816891 0.4148 GLOAN 0.005607* 0.001360 4.122583 0.0001 AGE -0.009699** 0.004604 -2.106604 0.0361 SIZE 0.463299* 0.105267 4.401194 0.0000 GDP 0.143227* 0.041506 3.450747 0.0007 INF -0.032954* 0.005543 -5.944578 0.0000
R-squared 0.344214 Mean dependent var 0.910282
Adjusted R-squared 0.320977 S.D. dependent var 0.641685
S.E. of regression 0.528767 Akaike info criterion 1.600605
Sum squared resid 71.01699 Schwarz criterion 1.736057
Log likelihood -201.2798 Hannan-Quinn criter. 1.655034
F-statistic 14.81349 Durbin-Watson stat 1.245639
Prob(F-statistic) 0.000000
(*) ức ý n ĩa 1% (**) ức ý n ĩa 5%
N u n: ân c dựa rên dữ l ệu n ên cứu
Kếtquả hồi quy theo mô hình Pooled OLS cho thấy:
- Các biến độc lập NPL, LR, GLOAN, SIZE, GDP, INF có ý ngh a thống kê với độ tin cậy 99%.
- Các biến độc lập LLR và AGE có ý ngh a thống kê với độ tin cậy 95%. - Biến độc lập CLA không bảo đảm mức ý ngh a thống kê để giải thích cho biến phụ thuộc ROA.
- Các biến NPL, LLR, LR, AGE, INF có hệ số hồi quy mang dấu âm (-) cho thấy các biến này có tác động ngƣợc chiều đối với biến phụ thuộc ROA; ngƣợc lại các biến GLOAN, SIZE, GDP có hệ số hồi quy mang dấu dƣơng (+), có ngh a là các biến này tác động cùng chiều với biến phụ thuộc ROA.
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy theo mô hình FEM Mô hình FEM
Total panel (balanced) observations: 264
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
NPL -0.076652* 0.028735 -2.667566 0.0082 LLR -0.080718 0.088398 -0.913127 0.3621 LR -0.064153* 0.009954 -6.445238 0.0000 CLA 0.052665 0.036947 1.425407 0.1554 GLOAN 0.004510* 0.001355 3.329381 0.0010 AGE -0.110013* 0.023083 -4.765997 0.0000 SIZE 1.138270* 0.249690 4.558738 0.0000 GDP 0.159999* 0.037805 4.232223 0.0000 INF -0.014793** 0.007081 -2.089128 0.0378 C -1.048341 1.359849 -0.770925 0.4415 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.529925 Mean dependent var 0.910282
Adjusted R-squared 0.469400 S.D. dependent var 0.641685
S.E. of regression 0.467418 Akaike info criterion 1.426753
Sum squared resid 50.90580 Schwarz criterion 1.846656
Log likelihood -157.3314 Hannan-Quinn criter. 1.595483
F-statistic 8.755516 Durbin-Watson stat 1.533746
Prob(F-statistic) 0.000000
(*) ức ý n ĩa 1% (**) ức ý n ĩa 5%
N u n: ân c dựa rên dữ l ệu n ên cứu
Kếtquả hồi quy theo mô hình FEM cho thấy:
- Các biến độc lập NPL, LR, GLOAN, AGE, SIZE, GDP có ý n gh a thống kê với độ tin cậy 99%.
- Biến độc lập INF có ý ngh a thống kê với độ tin cậy 95%.
- Biến độc lập LLR và CLA không bảo đảm mức ý ngh a thống kê để giải thích cho biến phụ thuộc ROA.
- Các biến NPL, LR, AGE, INF có hệ số hồi quy mang dấu âm (-) cho thấy các biến này có tác động ngƣợc chiều đối với biến phụ thuộc ROA; ngƣợc lại các biến GLOAN, SIZE, GDP có hệ số hồi quy mang dấu dƣơng (+), có ngh a là các
biến này tác động cùng chiều với biến phụ thuộc ROA.
Qua kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS và mô hình FEM cho thấy có nhiều biến có ý ngh a thống kê đối với cả 2 mô hình. Đề tài sẽ thực hiện điểm định F - statictis để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM, với giả thuyết:
- H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp
- H1: Mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định Redundant Fixed Effects Tests
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 4.383361 (21,233) 0.0000
Cross-section Chi-square 87.896775 21 0.0000
N u n: ân c dựa rên dữ l ệu n ên cứu
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Prob <1%, do đó bác bỏ giả thuyết H0,
chấp nhận giả thuyết H1 với mức ý ngh a 1%. Điều đó có ngh a là mô hình FEM
phù hợp hơn mô hình Pooled OLS.
Kết quả hồi quy theo mô hình REM đƣợc trình bày tại Bảng 4.7 cho thấy: - Các biến độc lập NPL, LR, GLOAN, SIZE, GDP, INF có ý ngh a thống kê với độ tin cậy 99%.
- Biến độc lập LLR, AGE có ý ngh a thống kê với độ tin cậy 95%.
- Biến độc lập CLA không bảo đảm mức ý ngh a thống kê để giải thích cho biến phụ thuộc ROA.
- Các biến NPL, LLR, LR, AGE, INF có hệ số hồi quy mang dấu âm (-) cho thấy các biến này có tác động ngƣợc chiều đối với biến phụ thuộc ROA; ngƣợc lại các biến GLOAN, SIZE, GDP có hệ số hồi quy mang dấu dƣơng (+), có ngh a là các biến này tác động cùng chiều với biến phụ thuộc ROA.
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy theo mô hình REM Mô hình REM
Total panel (balanced) observations: 264
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
NPL -0.098716* 0.027457 -3.595289 0.0004 LLR -0.176792** 0.082047 -2.154755 0.0321 LR -0.060874* 0.009145 -6.656283 0.0000 CLA 0.025647 0.033348 0.769074 0.4426 GLOAN 0.006019* 0.001273 4.729387 0.0000 AGE -0.015933** 0.007462 -2.135084 0.0337 SIZE 0.460031* 0.140512 3.273967 0.0012 GDP 0.142373* 0.037267 3.820378 0.0002 INF -0.031674* 0.005406 -5.858648 0.0000 C 1.712919 0.927091 1.847627 0.0658 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.244713 0.2151 Idiosyncratic random 0.467418 0.7849 Weighted Statistics
R-squared 0.343039 Mean dependent var 0.439531
Adjusted R-squared 0.319761 S.D. dependent var 0.583481
S.E. of regression 0.481235 Sum squared resid 58.82314
F-statistic 14.73652 Durbin-Watson stat 1.441873
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.332969 Mean dependent var 0.910282
Sum squared resid 72.23475 Durbin-Watson stat 1.211465
(*) Mức ý n ĩa 1% (**) ức ý n ĩa 5%
N u n: ân c dựa rên dữ l ệu n ên cứu
Thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình REM với giả thuyết:
- H0: Mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM
Bảng 4.8. Kết quả kiểm định Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 0.000000 9 1.0000
N u n: ân c dựa rên dữ l ệu n ên cứu
Kết quả cho thấy Prob > 10%, do đó chấp nhận giả thuyết H0 với mức ý ngh a 10%. Vậy mô hình REM sẽ là mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình.
4.4.2. Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi
Tác giả tiến hành Kiểm định White để kiểm tra mô hình có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi hay không, với giả thuyết:
- H0: Mô hình không có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi
- H1: Mô hình có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi.
Bảng 4.9. Kết quả kiểm định White
N u n: ân c dựa rên dữ l ệu n ên cứu
Bảng 4.8 cho thấy, giá trị Prob = 0,3297 > 5%, do đó chấp nhận giả thuyết
H0, có ngh a làmô hình không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
4.4.3. Thảo luận kết quả hồi quy
Theo kết quả kiểm định tại phần 4.4.1, mô hình REM là mô hình hồi quy phù hợp nhất đối với dữ liệu nghiên cứu này. Mô hình không có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi nên ta tiến hành chạy hồi quy theo mô hình REM.
Kết quả hồi quy đƣợc trình bày theo Bảng 4.7 cho thấy R-squared = 0.343039 có ngh a là 34,3% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA đƣợc giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình này; Prob(F-statistic) <0,01, có thể kết luận rằng mô hình đƣa ra phù hợp với dữ liệu thực tế.
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.090045 Prob. F(54,209) 0.3284
Obs*R-squared 58.01366 Prob. Chi-Square(54) 0.3297
Trong mô hình có 9 biến độc lập thì có 6 biến có ý ngh a về mặt thống kê với độ tin cậy 99%, bao gồm các biến: Tỷ lệ nợ xấu (NPL), đòn bẩy tài chính (LR), tỷ lệ tăng trƣởng tín dụng (GRLOAN), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ tăng trƣởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF); 02 biến có ý ngh a về mặt thống kê với độ tin cậy 95% là tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) và thâm niên ngân hàng (AGE); biến chi phí cho mỗi tài sản vay (CLA) không có ý ngh a về mặt thống kê.
Qua kết quả kiểm định trên, mô hình cho thấy các biến NPL, LLR, LR, GRLOAN, AGE, SIZE, GDP, INF tƣơng quan có ý ngh a với biến ROA.
Phƣơng trình ƣớc lƣợng có dạng:
ROA = 1,7129 - 0,0987 NPL - 0,1768 LLR - 0,0609 LR + 0,0060 GLOAN - 0,0159 AGE + 0,4600 SIZE + 0,1424 GDP - 0,0317 INF
Mức độ tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc ROA nhƣ sau:
Biến tỷ lệ nợ xấu (NPL): Đây là biến biểu hiện rủi ro tín dụng, NPL có hệ số -0,0987, có ngh a là biến này tác động ngƣợc chiều tới ROA, kết quả này phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trƣớc đây. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ lệ nợ xấu tăng (giảm) 1% thì khả năng sinh lời giảm (tăng) 0,0987%. Tỷ lệ nợ xấu tác động tiêu cực đến ROA đƣợc 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 khả năng sinh lời của ngân hàng. Và ngƣợc lại, khi ngân hàng cho vay với chất lƣợng tín dụng tốt, tỷ lệ nợ xấu thấp thì khả năng sinh lời sẽ cao. Kết quả này trùng khớp với nghiên cứu của nhiều tác giả nhƣ Hosna và cộng sự (2009), Poudel (2012), Kolapo và cộng sự (2012), Trịnh Quốc Trung, Nguyễn Văn Sang (2013), Nguyễn Quốc Anh (2016).
Biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): Cũng là biến chính biểu hiện rủi ro tín dụng, LLR có hệ số -0,1768, quan hệ nghịch chiều với biến ROA và đúng với kỳ vọng ban đầu của nghiên cứu. Khi các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tăng (giảm) 1% thì khả năng sinh lời giảm (tăng) 0,1768%. Kết quả ngƣợc chiều này cung cấp thêm bằng chứng để khẳng định cơ sở lý thuyết về tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam. Theo đó, nếu các NHTM quản lý tốt, giảm thiểu rủi ro tín dụng, giảm tỷ lệ dự phòng rủi ro tín
dụng thì khả năng sinh lời sẽ đƣợc nâng lên; ngƣợc lại nếu NHTM không quản lý tốt rủi ro tín dụng, nợ xấu tăng dẫn đến gia tăng tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, thậm chí phát sinh những tổn thất cho ngân hàng, tác động đó dẫn đến khả năng sinh lời của ngân hàng sẽ giảm đáng kể. Kết quả này cũng đồng nhất với kết quả nghiên cứu của Sujeewa Koditthuwakku (2015), Nguyễn Quốc Anh (2016).
Từ đó cho thấy rủi ro tín dụng là một trong những nhân tố quan trọng ảnh hƣởng rất lớn đến khả năng sinh lời của ngân hàng, khi rủi ro tín dụng của ngân hàng càng cao sẽ làm giảm khả năng sinh lời của ngân hàng.
Biến đòn bẩy tài chính (LR): Biến LR có hệ số -0,0609, quan hệ nghịch chiều đối với biến ROA, kết quả này trùng khớp với kỳ vọng ban đầu của nghiên cứu. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi đòn bẩy tài chính tăng (giảm) 1% thì khả năng sinh lời giảm (tăng) 0,0609%, có ngh a là ngân hàng sử dụng đòn bẩy tài chính lớn thì lợi nhuận trên tổng tài sản giảm và ngƣợc lại. Sự tác động nghịch chiều giữa đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lời cũng giống với nghiên cứu của Alshatti (2015).
Biến tăng trƣởng tín dụng (GLOAN): Biến GLOAN có hệ số +0,0060, kết quả này thể hiện GRLOAN có mối quan hệ cùng chiều với ROA, khi tăng trƣởng tín dụng tăng (giảm) 1% và các yếu tố khác không đổi thì khả năng sinh lời của NHTM tăng (giảm) 0,0060%, tăng trƣởng tín dụng tốt sẽ cải thiện khả năng sinh lời và ngƣợc lại. Kết quả này đúng với kỳ vọng ban đầu và cũng tƣơng tự kết quả nghiên cứu của tác giả Kurawa and Garba (2014).
Biến thâm niên ngân hàng (AGE): Biến AGE có hệ số -0,0159, thể hiện mối quan hệ nghịch chiều với ROA. Khi thâm niên ngân hàng tăng (giảm) 1 năm thì khả năng sinh lời giảm (tăng) 0,0159%. Thâm niên ngân hàng có tác động ngƣợc chiều với khả năng sinh lời, trùng khớp với nghiên cứu của tác giả Kurawa and Garba (2014).
Biến quy mô ngân hàng (SIZE): Biến SIZE có hệ số +0,4600, thể hiện mối quan hệ cùng chiều với biến ROA. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, quy mô ngân hàng tăng (giảm) 1 đơn vị thì khả năng sinh lời cũng tăng (giảm) 0,46%; tƣơng tự nhƣ kết quả nghiên cứu của Nguyễn Quốc Anh (2016). Nhƣ vậy, quy mô
lớn hơn có thể tạo ra tính kinh tế hơn, do đó làm tăng hiệu suất và tăng khả năng sinh lời của ngân hàng.
Biến tỷ lệ tăng tƣởng kinh tế (GDP): Biến GDP có hệ số +0,1424, thể hiện mối quan hệ cùng chiều với ROA. Khi các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ tăng trƣởng kinh tế tăng (giảm) 1% thì khả năng sinh lời tăng (giảm) 0,1424%. Nghiên cứu của Nguyễn Quốc Anh (2016) cũng cho thấy tăng trƣởng kinh tế tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng.
Biến lạm phát (INF): Biến INF có hệ số - 0,0317, thể hiện quan hệ ngƣợc chiều với ROA, khi các yếu tố khác không đổi, lạm phát tăng (giảm) 1% thì khả năng sinh lời giảm (tăng) 0,0317%. Kết quả tƣơng tự nhƣ nghiên cứu của Nguyễn Quốc Anh (2016), điều này có thể giải thích là khi lạm phát gia tăng ngân hàng bị thụ động trong việc ứng phó với những thay đổi theo chiều hƣớng gia tăng trong các khoản mục chi phí trong khi thu nhập hầu nhƣ không thay đổi do các khoản mục cho vay có lãi suất cố định trong một khoảng thời gian. Điều này dẫn đến làm giảm lợi nhuận của ngân hàng từ đó làm giảm ROA.
Nhƣ vậy, kết quả nghiên cứu đã trả lời đƣợc 02 câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra ban đầu: Thứ nhất, kết quả nghiên cứu đã xác định hƣớng tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2007-2018. Thứ hai, thông qua kiểm định, lựa chọn mô hình hồi quy và phân tích kết quả, bài nghiên cứu đã đánh giá đƣợc mức độ tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam, bên cạnh đó còn có sự tác động của các yếu tố khác nhƣ: Tăng trƣởng tín dụng, quy mô ngân hàng, thâm niên ngân hàng... và các yếu tố v mô nhƣ tăng trƣởng kinh tế và lạm phát.
TÓM TẮT CHƢƠNG 4
Trên cơ sở những số liệu, thông tin đã thu thập trên 22 NHTM Việt Nam
trong giai đoạn 2007 - 2018, thông qua việc lựa chọn mô hình và phân tích hồi qui
trên phần mềm Eviews đã giải quyết các câu hỏi nghiên cứu đƣa ra. Kết quả phân tích cho thấy mối quan hệ giữa khả năng sinh lời và rủi ro tín dụng cùng một số yếu tố liên quan khác nhƣ: Đòn bẩy tài chính, tăng trƣởng tín dụng, quy mô ngân hàng, thâm niên ngân hàng cùng các yếu tố v mô nhƣ tăng trƣởng kinh tế và lạm phát. Trong đó, rủi ro tín dụng, đòn bẩy tài chính, thâm niên ngân hàng và tỷ lệ lạm phát là những yếu tố có tác động ngƣợc chiều với khả năng sinh lời của ngân hàng; ngƣợc lại, tăng trƣởng tín dụng, quy mô ngân hàng, tăng trƣởng kinh tế có tác động cùng chiều với khả năng sinh lời. Đây là cơ sở để giúp cho nghiên cứu đề xuất những kiến nghị và giải pháp phù hợp ở chƣơng tiếp theo.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Trên cơ sở phân tích thực trạng và kết quả nghiên cứu định lƣợng tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 - 2018, Chƣơng 5 sẽ trình bày kết luận của nghiên cứu và từ đó đề xuất một số kiến nghị nhằm hạn chế tác động của rủi ro tín dụng, nâng cao khả năng sinh lời của các