Sau khi kiểm tra dữ liệu phân tích của mô hình Logistic không có quan sát nào bị thiếu, không có quan sát nào không được chọn và đã mã hoá biến phụ thuộc thì bước tiếp theo là kiểm định hệ số của mô hình xem có phù hợp cho nghiên cứu không.
Kiểm tra các hệ số của mô hình là bước đầu tiên trong chạy mô hình Logistic. Bước này kiểm định xem hệ số kiểm định của các biến độc lập có đồng thời bằng 0 hay không. Kết quả chạy dữ liệu kiểm định hệ số của mô hình Logistic như sau:
Bảng 3.4. Kiểm định hệ số của mô hình Chi-square df Sig. Step 1 Step 37.995 15 0.001 Block 37.995 15 0.001 Model 37.995 15 0.001 Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Với bảng kiểm định hệ số của mô hình, cột Chi-square và Sig cho kết quả của kiểm định Chi bình phương, kiểm định xem hệ số của các biến độc lập có đồng thời bằng 0 hay không. Kết quả kiểm định cho thấy Sig của cả 3 chỉ số Step, Block, Model đều bằng 0.001 < 0.05 (có độ tin cậy 95%) nên mô hình có ý nghĩa thống kê.
Tiếp theo, kết quả tóm tắt của mô hình Logistic được thể hiện dưới bảng sau:
Bảng 3.5. Tóm tắt mô hình
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
a. Estimation terminated at iteration number 9 because parameter estimates changed by less than 0.001.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Bảng 3.5 cho kết quả tóm tắt của mô hình. Nhìn vào bảng trên có cột Cox & Snell R Square và Nagelkerke R Square là giá trị R bình phương giả. Các chỉ số này dùng để so sánh các mô hình hồi quy logistic khác nhau trên cùng một bộ số liệu, mô hình nào có R bình phương lớn hơn thì mô hình sẽ tốt hơn. Và với kết quả của mô hình này R bình phương > 0.5 được đánh giá là mô hình tốt, được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Đánh giá về việc phân loại đối tượng đạt được theo tiêu chí Camels và không đạt theo tiêu chí Camels theo quan sát thực tế và dự đoán có đúng với thực tế không, kết quả phân loại đối tượng này theo tiêu chí quan sát thực tế và dự doán được phản ánh dưới bảng sau:
Bảng 3.6. Phân loại đối tượng theo tiêu chí quan sát thực tế và dựđoán
Observed Predicted NLTC Percentage Correct Chuadattieuch uanCamels DattieuchuanC amels Step 1 NLTC ChuadattieuchuanCamels 18 3 85.7 DattieuchuanCamels 3 23 88.5 Overall Percentage 87.2 Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Nguồn: Kết quả hồi quy Logistic trên phần mềm SPSS25.0
Bảng 3.6 cho thấy phân loại đối tượng đạt được theo tiêu chí Camels và không đạt theo tiêu chí Camels theo hai trường hợp: quan sát thực tế và dự đoán. Kết quả có ý nghĩa:
- Trong 21 trường hợp quan sát không đạt chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels thì có 18 trường hợp dự đoán không đạt, tỷ lệ dự đoán đúng là 18/21 = 85,7%.
- Trong 26 trường hợp quan sát đạt chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels thì tỷ lệ dự đoán đúng là 23/26= 88,5%
Như vậy tỷ lệ trung bình dự đoán đúng là 87,2%. Đây là tỷ lệ dự đoán đúng khá cao. Sự tác động của các biến của mô hình Logistic lên biến phụ thuộc NLTC của các NHTM sau M&A được phản ánh ở bảng 3.7 cho kết quả:
Bảng 3.7. Kết quả hồi quy mô hình Logistic
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a QuymoVCSH 0.005 0.001 0.214 1 0.044 0.780 CAR 0.227 0.605 0.140 1 0.078 0.397 Noxau -2.447 1.133 4.667 1 0.031 0.087 ROA 25.517 12.164 4.401 1 0.036 120763718981.408 ROE 1.678 0.908 3.412 1 0.065 0.187 Hesodonbay -1.411 0.529 7.110 1 0.008 0.244 VCSHTS -5.796 2.206 6.904 1 0.009 0.003 TyleDP 5.512 3.097 3.168 1 0.075 247.570 Tangtruongloinhuan 0.000 0.002 0.002 1 0.965 1.000 Tangtruongtindung 0.068 0.073 0.849 1 0.357 1.070 NIM -0.306 0.433 0.498 1 0.480 0.736 NNIM 6.357 3.337 3.628 1 0.057 576.416 Tyletgtaisan 0.556 0.444 1.566 1 0.211 1.744 Tyledunotiengui 0.273 0.383 0.506 1 0.477 1.313 Tyledunotaisan -0.468 0.645 0.527 1 0.468 0.626 Constant 22.296 33.239 0.450 1 0.502 4818476039.691
Cột Sig của kiểm định Wald cho biết các biến độc lập trong mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê hay không, ở đây tác giả lựa chọn sai số ở mức dưới 10% được chấp nhận, vì cỡ mẫu nghiên cứu có sự hạn chế về số lượng. Nhìn vào vào bảng kết quả hồi
quy mô hình logistic ở trên có thể thấy rằng Sig kiểm định Wald của QuymoVCSH,
CAR, Noxau, ROA, ROE, Hesodonbay, VCSHTS, TyleDP, NNIM nhỏ hơn < 0.1 có ý
nghĩa thống kê. Trong khi đó các biến tangtruongloinhuan, tangtruongtindung, NIM,
tyletgtaisan, tyledunotiengui, tyledunotaisan có Sig > 0.1 không có ý nghĩa thống kê. Kết quả hồi quy logistic cho thấy các biến QuymoVCSH, CAR, Noxau, ROA,
ROE, Hesodonbay, VCHTS, TyleDP, NNIM có sự tác động đến năng lực tài chính
theo tiêu chí Camels. Cột B trong bảng trên là hệ số tác động của các biến độc lập, thể
hiện mức tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Từ kết quả ở bảng trên ta có
log(Odds) = 22.296 + 0.005QuymoVCSH+ 0.227CAR-2.447Noxau + 25.517ROA + 1.678ROE -1.411Hesodonbay - 5.796 VCSHTS + 5.512 TyleDP + 6.357 NNIM
Trong đó tỷ số Odds = P(y=1)/P(y=0)
Nhìn vào phương trình hồi quy Logistic, có thể diễn giải ý nghĩa các hệ số hồi quy Binary Logistic như sau: Quy mô vốn chủ sở hữu (QuymoVCSH), CAR,
ROA, ROE, Tỷ lệ dự phòng (TyleDP), NNIM có tác động tích cực đến năng lực tài
chính đạt theo tiêu chí Camels, trong khi đó các biến Nợ xấu (Noxau), Hệ số đòn bảy
(Hesodonbay), hệ số Vốn chủ sở hữu tài sản (VCSHTS) có tác động ngược chiều tới
năng lực tài chính đạt chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels. Cụ thể:
Quy mô vốn chủ sở hữu: Kết quả hồi quy logistic cho thấy hệ số tác động của Quy mô vốn chủ sở hữu là tương đối thấp với hệ số B = 0.005 có tác động tích cực tới năng lực tài chính theo tiêu chí Camels. Với hệ số tác động B = 0.00 5 > 0 tức là quy mô vốn chủ sở hữu của ngân hàng càng lớn thì xác suất để ngân hàng đạt chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels (y=1) càng lớn. Khi vốn chủ sở hữu của ngân hàng tăng 1 đơn vị thì giá trị log (Odds) tăng 0.005 đơn vị. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của các tác giả trước đó như: Mark Johnston (2009); R. Alton Gilbert et al.(2002); John Tatom (2011); Wirnkar and Tanko (2007); Godfrey Cadogan (2011) và điều này cũng phù hợp với thực tiễn tại Việt Nam khi một ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn sẽ giúp họ tự chủ tốt về mặt tài chính đồng thời có nhiều cơ hội để thực hiện được các dự án lớn và cũng dễ dàng chống đỡ được khi có rủi ro xảy ra. Thật vậy, trong 8 NHTM Việt Nam sau M&A thì BIDV là ngân hàng trước và sau khi thực hiện M&A luôn có quy mô vốn chủ sở hữu lớn nhất được xếp vào 1 trong 4 ngân hàng thương mại có năng lực tài chính lớn mạnh đầy tiềm lực trong hệ thống ngân hàng của Việt Nam.
Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu CAR: Kết quả hồi quy logistic cho thấy hệ số tác động của CAR với hệ số B = 0.227 có tác động tích cực tới năng lực tài chính theo tiêu chí Camels. Với hệ số tác động B = 0.227 > 0 tức là tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu của ngân hàng càng lớn thì xác suất để ngân hàng đạt chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels (y=1) càng lớn. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của các tác giả trước đó như Frank Heid (2007); Christine Brown và Kevin Davis (2009); Michelle L. Barnesa và Jose A. Lopez (2004), Wirnkar And Tanko (2007); Godfrey Cadogan (2011); Phan Thị Hằng Nga (2013). Kết quả này cũng được khẳng định trong thực tế không chỉ tại Việt Nam mà còn trên toàn thế giới, tức là các ngân hàng duy trì tỷ lệ an
toàn vốn càng cao thì chứng tỏ an toàn vốn của ngân hàng càng lớn và năng lực tài chính của ngân hàng đó càng được đánh giá cao.
Tỷ lệ nợ xấu: Kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ nợ xấu của các NHTM sau M&A có tác động ngược chiều tới năng lực tài chính theo tiêu chí Camels với hệ số B = - 2.447. Kết quả này chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu càng lớn thì xác suất để NNTC (y=1) (đạt chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels) càng nhỏ. Tỷ lệ nợ xấu tăng lên 1 đơn vị thì giá trị log (Odds) giảm 2.447 đơn vị. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của các tác giả trước đó như Allen N.Berger et al.(1997); R. Alton Gilbert et al. (2002); Nguyễn Việt Hùng (2008) và điều này cũng phù hợp với thực tiễn tại Việt Nam khi một ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao thì khả năng mất vốn sẽ càng lớn đặc biệt là trong giai đoạn hiện nay nhiều doanh nghiệp làm ăn khó khăn thua lỗ nhiều, số lượng các doanh nghiệp giải thể phá sản ngày một gia tăng sẽ làm cho việc thu hồi nợ của ngân hàng càng khó khăn hơn dẫn đến ảnh hưởng xấu đến tình hình tài chính của ngân hàng. Chính vì thế mà các ngân hàng đang ngày càng thể hiện sự nỗ lực trong việc giải quyết triệt để các khoản nợ xấu tồn đọng và giảm thiểu tối đa sự phát sinh nợ xấu mới bằng các quy định chặt chẽ hơn trong hoạt động cho vay.
ROA: Kết quả hồi quy logistic cho thấy hệ số tác động của ROA là B = 25.517, đây là hệ số tác động lớn nhất trong mô hình hồi quy, tác động tích cực tới năng lực tài chính theo tiêu chí Camels. Với hệ số tác động B = 25.517 > 0 tức là ROA của ngân hàng càng lớn thì xác suất để ngân hàng đạt chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels (y=1) càng lớn. Khi tài sản của ngân hàng tăng 1 đơn vị thì giá trị log (Odds) tăng 25.517 đơn vị. Kết quả này cũng phù hợp với thực tế ở Việt Nam khi một ngân hàng có tỷ lệ ROA cao thì cho thấy hiệu quả hoạt động của ngân hàng cao, một đồng tài sản tạo được nhiều đồng lợi nhuận sau thuế.
ROE: Kết quả hồi quy logistic cho thấy ROE có tác động tích cực tới năng lực tài chính theo tiêu chí Camels với hệ số B =1.678. Với hệ số tác động B =1.168 > 0 tức là ROE của ngân hàng càng lớn thì xác suất để ngân hàng đạt chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels (y=1) càng lớn. Khi vốn chủ sở hữu của ngân hàng tăng 1 đơn vị thì giá trị log (Odds) tăng 1.168 đơn vị. Kết quả này cũng phù hợp với thực tế ở Việt Nam khi một ngân hàng có tỷ lệ ROE càng cao thì cho thấy năng lực tài chính của ngân hàng càng được đánh giá cao.
Hệ số đòn bảy: Kết quả hồi quy logistic cho thấy biến hệ số đòn bảy có tác động ngược chiều lên năng lực tài chính của các NHTM theo tiêu chí Camels với hệ số hồi quy B= -1.411. Kết quả này chỉ ra rằng hệ số đòn bảy càng lớn thì xác suất để
NLTC (y=1) (đạt chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels) càng nhỏ. Kết quả hồi quy cũng cho thấy rằng hệ số đòn bẩy tăng lên 1 đơn vị thì thì giá trị log (Odds) giảm đi 1.411 đơn vị. Điều này phù hợp với thực tế rằng ngân hàng có hệ số đòn bẩy tài chính ở mức tương đối phù hợp so với tiêu chuẩn Camels thì sẽ tăng hiệu quả hoạt động và sự an toàn của ngân hàng. Tuy nhiên hệ số đòn bảy liên tục tăng, vượt so với mức quy định của Camels, sự tăng liên tục này có thể thấy các ngân hàng gia tăng mở rộng tín dụng, sẽ nguy cơ mất khả năng thanh toán của ngân hàng dẫn tới phá sản ngân hàng.
Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản: Kết quả hồi quy cho thấy Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của các NHTM sau M&A có tác động ngược chiều tới năng lực tài chính theo tiêu chí Camels với hệ số B = -5.796. Kết quả này chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản càng lớn thì xác suất để NLTC (y=1) (đạt chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels) càng nhỏ. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản tăng lên 1 đơn vị thì giá trị log (Odds) giảm đi 5.796 đơn vị. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của các tác giả trước đó như: Frank Heid (2007); Hoàng Văn Thắng (2009) và điều này cũng phù hợp với thực tiễn tại Việt Nam khi một ngân hàng có vốn chỉ sở hữu và tài sản lớn sẽ giúp ngân hàng tự chủ tốt về mặt tài chính để thực hiện các dự án lớn và chống đỡ dễ dàng khi rủi ro xảy ra. Tuy nhiên, nếu chỉ tiêu này quá lớn thì đồng nghĩa rằng tài sản được hình thành chủ yếu từ vốn chủ sở hữu, nợ phải trả chiếm tỷ lệ thấp trong tổng vốn của ngân hàng nó sẽ khó tạo ra được đòn bảy trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng, tăng hiệu quả hoạt động, tăng năng lực tài chính của ngân hàng.
Tỷ lệ chi phí dự phòng: Tỷ lệ chi phí dự phòng có tác động cùng chiều tới năng lực tài chính theo tiêu chí Camels với hệ số hồi quy của mô hình logistic B = 5.512. Hệ số tác động của Tỷ lệ chi phí dự phòng B = 5.512 > 0 chỉ ra rằng tỷ lệ chi phí dự phòng của các ngân hàng càng lớn thì xác suất các ngân hàng có NLTC đạt chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels càng cao. Kết quả hồi quy cũng chỉ ra rằng nếu tỷ lệ chi phí dự phòng tăng lên 1 đơn vị thì giá trị log(Odds) tăng lên 5.512 đơn vị. Thực tế cho thấy các ngân hàng có tỷ lệ chi phí dự phòng thấp thì khả năng bù đắp các khoản nợ xấu không còn khả năng thu hồi bằng việc sử dụng nguồn chi phí dự phòng chưa đủ. Ngân hàng có tỷ lệ chi phí dự phòng càng cao thì khả năng bù đắp các khoản nợ xấu tốt, tránh rủi ro cho ngân hàng.
Tỷ lệ lãi ngoài cận biên (NNIM): Với hệ số tác động B = 6.357 > 0 cho thấy rằng tỷ lệ lãi ngoài cận biên của ngân hàng nào càng lớn thì năng lực tài chính của ngân hàng đó sẽ có khả năng cao hơn đạt được chuẩn mực quốc tế theo các tiêu chí Camels, với tỷ lệ khi NNIM tăng lên 1 đơn vị thì xác xuất đạt được Camels tăng 6.357 đơn vị.
Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Michelle L. Barnes & Jose A. Lopez (2005); Phan Thị Hằng Nga (2013) và điều này cũng phù hợp với thực tiễn tại Việt Nam khi một ngân hàng có chênh lệch giữa thu ngoài lãi và chi ngoài lãi càng lớn thì càng góp phần gia tăng lợi nhuận, tăng hiệu quả kinh doanh và tăng tiềm lực tài chính cho ngân hàng.
Bảng 3.8. Bảng tổng hợp hệ số hồi quy riêng của từng biến
Nhân tố Mã hóa B Sig.
X1: Quy mô vốn chủ sở hữu QuymoVCSH 0.005 0.044
X2: Hệ sốđòn bẩy tài chính Hesodonbay -1.411 0.008
X3: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản VCSHTS -5.796 0.009
X4: Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) CAR 0.227 0.078
X5: Dư nợ cho vay trên tổng tài sản Tyledunotaisan Không tác động 0.468
X6: Tỷ lệ nợ xấu Noxau -2.447 0.031
X7: Tỷ lệ chi phí dự phòng TyleDP 5.512 0.075
X8: Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận Tangtruongloinhuan Không tác động 0.965
X9: Tốc độ tăng trưởng tín dụng Tangtruongtindung Không tác động 0.357
X10: Tỷ suất sinh lời trên Tài sản (ROA) ROA 25.517 0.036
X11: Tỷ suất sinh lời trên vốn CSH (ROE) ROE 1.678 0.065
X12: Tỷ lệ lãi cận biên (NIM) NIM Không tác động 0.480
X13: Tỷ lệ lãi ngoài cận biên (NNIM) NNIM 6.357 0.057
X14: Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản Tyletgtaisan Không tác động 0.211
X15: Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi Tyledunotiengui Không tác động 0.477
Nguồn: Tổng hợp kết quả hồi quy Logistic trên phần mềm SPSS25.0
Thông qua tổng quan cơ sở lý thuyết về năng lực tài chính của ngân hàng thương mại, tác giả đã tổng lược và đưa ra 15 biến độc lập (15 chỉ tiêu) tác động đến biến phụ thuộc là năng lực tài chính của các NHTM sau M&A ở Việt Nam bao gồm: