3.3.1 Mơ hình hồi quy
Do mơ hình Al-Sabbagh và Magableh (2004) nghiên cứu này xác định các yếu tố tác động đến tỷ lệ an tồn vốn với số liệu từ các báo cáo tài chính thƣờng niên của 17 ngân hàng chọn làm mẫu ở Jordan đƣợc nhiều nhà nghiên cứu làm cơ sở nghiên cứu để áp dụng, mở rộng,cải tiến cho nhiều nghiên cứu cĩ tính ứng dụng cao sau này, cĩ thể kể đến là nghiên cứu của Yahaya et.al.(2016). Vì lý do trên luận văn dựa vào mơ hình của Al-Sabbagh và Magableh (2004) và Yahaya et.al.(2016) để đo lƣờng tác động của các yếu tố đến tỷ lệ an tồn vốn của các NHTMCP Việt Nam.
Mơ hình nghiên cứu:
CARit= β0 + β1DEPit + β2LIQit + β3LOAit + β4ROAit + β5ROEit + β6 SIZEit + β7 GDPit + β8 INFit+ εit
Trong đĩ:
a: Hệ số chặn
βi: Hệ số gĩc ứng với từng biến độc lập
: Sai số ngẫu nhiên khơng đổi và đƣợc giả định phân phối chuẩn
3.3.2 Giải thích các biến trong mơ hình3.3.2.1 Biến phụ thuộc 3.3.2.1 Biến phụ thuộc
Phƣơng pháp tính tỷ lệ an tồn vốn tại đa số các NHTMCP Việt Nam hiện nay đƣợc tính tốn theo TT36/2014/TT-NHNN ngày 20/11/2014, TT06/2016/TT-NHNN ngày 27/05/2016 về sửa đổi TT36/2014/TT-NHNN của NHNN Việt Nam với cơng thức cụ thể nhƣ sau :
Von tự cĩ
CAR =
Tài sǎn đã đieu chǐnh rǔi ro
*100
Tài sản đã điều chỉnh rủi ro dựa vào mức độ rủi ro của tài sản, NHNN quy định cĩ 6 nhĩm tài sản cĩ mức độ rủi ro nhƣ sau: 0%, 20%, 50%, 100%, 150% và 200%
3.3.2.2 Biến độc lập
Bảng 3.2 Tĩm tắt chi tiết các khái niệm cũng nhv cách đo lvờng các biến độc lập đvợc sử dụng trong mơ hình
Tên biến độc lập
Định ngh a Cách đo lvờng Kì vọng
dấu
SIZE Quy mơ ngân hàng Log (Tổng tài sản) -
DEP Tỷ lệ huy động vốn trên
tổng tài sản ℎ đ o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o 𝑛𝑛 Tong tài sǎn -
LOA Tỷ lệ cho vay ngân hàng ooooooooooooooo 𝑛ư 𝑛ợ ℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎ 𝑛𝑛𝑛
Tên biến độc lập
Định ngh a Cách đo lvờng Kì vọng
dấu
ROA Tỷ lệ sinh lời trên tài sản ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎợi ư ớ ớ ớ ớ ớ ớ ớ ớ ớ ớ ớ ớ ớ ớ ớ
e ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ Tong tài sǎn bình quân -
LIQ Tỷ lệ tài sản cĩ khả năng thanh khoản ự 𝑛𝑛ữ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎǎℎǎ Tong tài sǎn +
ROE Tỷ suất lợi nhuận trên
vốn chủ sở hữu 𝑛ợi ℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎℎ 𝑛 𝑛𝑛𝑛 e ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ ℎ Von chǔ sơ hữu + GDP Tăng trƣởng kinh tế 𝑛𝑛𝑛 (𝑛) − (( − 1) P(t − 1) * 100 - INF Tỷ lệ lạm phát 𝑛(𝑛) − (( − 1) * 100 P(t − 1) Trong đĩ:
P(t): chỉ số giá tiêu dùng năm t P(t-1): chỉ số giá tiêu dùng năm t-1
-
Nguồn: Tác giả tĩm tắt
3.4 Phv ng pháp ph n tích dữ liệu 3.4.1 Thống kê mơ tả
Thống kê mơ tả đƣợc sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập đƣợc từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mơ tả và thống kê suy luận cùng cung cấp những tĩm tắt đơn giản về mẫu và các thƣớc đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lƣợng về số liệu. Để hiểu đƣợc các hiện tƣợng và ra quyết định đúng đắn, cần nắm đƣợc các phƣơng pháp cơ bản của mơ tả dữ liệu.
Cĩ rất nhiều kỹ thuật hay đƣợc sử dụng. Cĩ thể phân loại các kỹ thuật này nhƣ sau:
- Biểu diễn dữ liệu bang đồ họa trong đĩ các đồ thị mơ tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu;
- Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tĩm tắt về dữ liệu;
- Thống kê tĩm tắt (dƣới dạng các giá trị thống kê đơn nhất) mơ tả dữ liệu.
3.4.2 Ph n tích hồi quy
Để phân tích và nghiên cứu dữ liệu thơng qua phần mềm Eview nham lựa chọn mơ hình hồi quy phù hợp, tác giả sử dụng các phƣơng pháp sau:
- Mơ hình hồi quy gộp (pooled), mơ hình này sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất (OLS). Phƣơng pháp này đơn giản nhƣng khả năng xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan cao do phƣơng pháp sử dụng giả định khơng cĩ đơn vị chéo hoặc thời kỳ đặc biệt nào ảnh hƣởng đến các hệ số trong mơ hình.
- Mơ hình hiệu ứng cố định FEM (Fixed Effects Model) với giả định mỗi đơn vị đều cĩ những đặc điểm riêng biệt cĩ thể ảnh hƣởng đến biến giải thích qua đĩ kiểm sốt và tách các ảnh hƣởng riêng biệt (khơng thay đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để cĩ thể ƣớc lƣợng ảnh hƣởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
- Mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM (Random Effects Model), thể hiện sự biến động của các đơn vị cĩ tƣơng quan đến biến độc lập trong mơ hình hiệu ứng cố định, trong khi đĩ mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên, sự biến động giữa các đơn vị đƣợc giả định là ngẫu nhiên và khơng tƣơng quan đến các biến độc lập. Điểm khác biệt giữa mơ hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên và mơ hình ảnh hƣởng cố định đƣợc thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị.
3.4.3 Các kiểm định
+ Sử dụng kiểm định Chow với F-test để lựa chọn phƣơng pháp ƣớc lƣợng giữa Pooled OLS và FEM. Với giả thuyết H0: hệ số ƣớc lƣợng của hai mơ hình khơng cĩ sự khác biệt cơ bản. Nếu kết quả cho giá trị Prob < 0,05, ta bác bỏ giả thuyết H0, do đĩ mơ hình FEM giải thích tốt hơn mơ hình Pooled OLS.
+ Sử dụng kiểm định Hauman Test để xem xét sự phù hợp của mơ hình FEM và REM. Với giả thuyết H0: hệ số ƣớc lƣợng của hai mơ hình khơng cĩ sự khác biệt cơ bản. Nếu kết quả cho giá trị Prob > 0,05, ta bác chấp nhận giả thuyết H0, do đĩ mơ hình REM giải thích tốt hơn mơ hình FEM.
• Kiểm định hiện tvợng đa cộng tuyến:
Đa cộng tuyến là hiện tƣợng các biến độc lập trong mơ hình phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau (Nguyễn Văn Tùng, 2014). Để kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mơ hình, cĩ thể thực hiện các phƣơng pháp sau:
+ Hệ số tƣơng quan giữa hai biến độc lập > 0,8 và thống kê t thấp thì mơ hình cĩ khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến cao.
+ Sử dụng phĩng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor), nếu VIF ≥ 10 thì mơ hình cĩ hiện tƣợng đa cộng tuyến cao. Với:
= 1 VIF 1−R2
• Kiểm định hiện tvợng tv ng quan chuỗi
Để phát hiện hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge. Với giả thuyết H0: Khơng cĩ hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi, nếu kết quả cho giá trị Prob > 0,05 thì khơng thể bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mơ hình khơng cĩ hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi. Vậy, muốn khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc nhất, sử dụng phƣơng pháp Ƣớc lƣợng hồi quy bang phƣơng pháp GMM (Generalized Method of Moments), phƣơng pháp này vừa cĩ thể khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc nhất mà cịn khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. Một cách tổng quan, GMM là phƣơng pháp tổng quát của
rất nhiều phƣơng pháp ƣớc lƣợng phổ biến nhƣ OLS, MLE, FE, RE, GLS, IV, 2SLS….Ngay cả trong điều kiện giả thiết nội sinh bị vi phạm, phƣơng pháp GMM cho ra các hệ số ƣớc lƣợng vững, khơng chệch và hiệu quả.
• Kiểm định phv ng sai sai số thay đổi
Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi đƣợc thực hiện bang kiểm định Wald. Với mức ý nghĩa a = 5%, xét giả thuyết H0: mơ hình cĩ phƣơng sai sai số khơng đổi. Nếu kết quả p-value < 0,05 (mức ý nghĩa 5%) thì bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mơ hình cĩ xảy ra hiện tƣơng phƣơng sai sai số thay đổi.
3.4.4 Phân tích kết quả
- Hệ số R2: hệ số này càng tiến về 1 thì độ khớp của mơ hình và bộ dữ liệu càng tốt.
- Giá trị Prob (F-statistic) < 0,05: mơ hình hồi quy phù hợp.
- Giá trị Prob của các biến độc lập < 0,05 và t-Statistic > 1,76: chấp nhận sự tồn tại của các biến này trong mơ hình và các biến này cĩ ý nghĩa về mặt thống kê. - Giá trị βi âm hoặc dƣơng giải thích các biến độc lập cĩ tác động ngƣợc chiều
hay cùng chiều đến biến phụ thuộc.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chƣơng 3 đã tập trung nêu rõ về phƣơng pháp nghiên cứu, dữ liệu đƣợc thu thập, cách xử lý dữ liệu nghiên cứu. Ngồi ra trong chƣơng này tác giả cũng đã trình bày về mơ hình nghiên cứu,các kiểm định thống kê mà nghiên cứu sử dụng trong việc nghiên cứu để đƣa ra kết quả trong Chƣơng 4
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 Thống kê mơ tả
Kết quả thống kê mơ tả cho thấy: Cĩ tất cả 180 quan sát của mỗi biến nghiên cứu trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2018.Các giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn cho biết sự chênh lệch giá trị của số liệu các biến trong mơ hình. Hai giá trị thống kê giúp ta hình dung về hình dáng phân phối của số liệu là độ nghiêng (Skewness) và độ nhọn (Kurtosis).
- Hệ số bất đối xứng (độ nghiêng - Skewness):
+ Nếu Skewness =0 thì phân phối là đối xứng.
+ Nếu Skewness <0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuơi về bên trái nhiều hơn.
+ Nếu Skewness >0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuơi về bên phải nhiều hơn.
- Hệ số nhọn (độ nhọn - Kurtosis):
+ Nếu Kurtosis =3 thì phân phối xác suất đƣợc tập trung ở mức bình thƣờng.
+ Nếu Kurtosis >3 thì phân phối tập trung ở mức độ cao hơn mức bình thƣờng.
+ Nếu Kurtosis <3 thì phân phối xác suất đƣợc tập trung ở mức độ thấp hơn mức bình thƣờng.
Bảng 4.1: Thống kê mơ tả
CAR DEP LIQ SIZE LOA ROA ROE GDP INF
Mean 0.195581 0.435096 0.322690 31.89393 0.328887 0.110080 0.122666 6.241738 6.200000 Median 0.134609 0.435595 0.289933 32.81114 0.294064 0.093767 0.098867 6.300000 4.300000 Maximum 0.652607 0.823674 0.802021 35.07885 0.802021 0.379057 0.564013 7.080000 18.60000 Minimum 0.007777 0.050300 0.057259 27.23382 0.057259 0.000456 0.000456 5.030000 0.600000 Std. Dev. 0.158605 0.186533 0.155604 2.250262 0.163232 0.072937 0.092923 0.543725 5.318170 Skewness 0.959874 -0.001343 0.565433 -0.689039 0.592227 1.022098 1.778514 -0.749270 1.321568 Kurtosis 2.878275 2.113743 2.789064 1.990202 2.779289 3.937805 7.364162 3.535391 3.658912 Jarque-Bera 27.75185 5.890934 9.925129 21.89094 10.88734 37.93663 237.7376 18.99199 55.65248 Probability 0.000001 0.052578 0.006995 0.000018 0.004324 0.000000 0.000000 0.000075 0.000000 Sum 35.20455 78.31724 58.08427 5740.907 59.19964 19.81446 22.07988 1123.513 1116.000 Sum Sq. Dev. 4.502842 6.228249 4.334071 906.3983 4.769392 0.952240 1.545596 52.91892 5062.644 Observations 180 180 180 180 180 180 180 180 180
Nguồn: Kết quả phân tích
Giá trị trung bình CAR của 20 ngân hàng là 0.195, giá trị lớn nhất là 0.652 và giá trị nhỏ nhất ở mức 0.007. Kết quả cho ta thấy giá trị trung bình CAR các NHTM tƣơng đối cao hơn 9% so với NHNN ban hành TT36/2014/TT-NHNN ngày 20/11/2014, TT06/2016/TT-NHNN ngày
27/05/2016 về sửa đổi TT36/2014/TT-NHNN. Nhƣ vậy, hầu hết các ngân hàng trong giai đoạn 2010-2018 đều đã tuân thủ chặt chẽ quy định vốn tối thiểu của NHNN đƣa ra và từng bƣớc tiếp cận Basel II.
Quy mơ các ngân hàng (SIZE) cĩ trung bình đạt 31.89, cĩ độ lệch chuẩn 2.25. Gía trị lớn nhất về SIZE tập trung vào 3 ngân hàng cĩ vốn nhà nƣớc là Vietcombank, BIDV, VietinBank. Các ngân hàng này cĩ thời gian thành lập lâu đời và hoạt động dài trong nền kinh tế Việt Nam
Trung bình tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản (DEP) đạt 43,51% và cĩ độ lệch chuẩn là 18,65%. Tỷ lệ này dao động với giá trị lớn nhất là 82,37%, giá trị nhỏ nhất là 5,03%, khoảng cách này khá lớn, cho thấy cĩ một số NHTM gặp khĩ khăn trong việc huy động vốn, và cũng cĩ NHTM thừa vốn.
Trung bình tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LOA) đạt 32,88% với độ lệch chuẩn 16,32%. Nhƣ vậy trong giai đoạn 2010-2018 cĩ hơn một phần ba tổng tài
sản của ngân hàng dùng cho tín dụng.
Tỷ lệ tài sản cĩ tính thanh khoản trên tổng tài sản (LIQ) cĩ giá trị trung bình đạt 32.26, cĩ độ lệch chuẩn khá thấy chỉ 0.15. Kết quả này cho thấy khoảng cách về tính thanh khoản của 20 ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu là khá nhỏ. Tỷ lệ này càng cao ngân hàng càng cĩ rủi ro thanh khoản thấp, hạn chế xác suất khơng cĩ khả năng trả nợ trong hoạt động ngân hàng.
Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA) và tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) cĩ trung bình lần lƣợt là 11% và 12,26%. Đặc biệt cĩ ngân hàng cĩ hai tỷ lệ này là 0%. Tỷ lệ này đáng báo động cho thấy cĩ hoạt động kinh doanh của ngân hàng đang bị đe dọa, kết quả kinh doanh khơng hiệu quả, thậm chí cĩ thể thua lỗ.
Ngồi ra, các yếu tố vĩ mơ nhƣ tăng trƣởng kinh tế (GDP) trung bình đạt 6,24% và tỷ lệ lạm phát (INF) trung bình đạt 6,2%.
4.2 Ph n tích tv ng quan
Kết quả phân tích tƣơng quan cho thấy, CAR cĩ tƣơng quan dƣơng với ROA, ROE, GDP, INF, LIQ, SIZE cho thấy mối tƣơng quan cùng chiều với CAR và tƣơng quan âm với các biến độc lập cịn lại chứng tỏ mối tƣơng quan ngƣợc chiều. Nhƣ vậy, các biến trong mơ hình khơng cĩ hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Bảng 4.2: Ph n tích tv ng quan
CAR DEP LIQ SIZE LOA ROA ROE GDP INF
CAR 1 DEP -0.35162 1 LIQ 0.02221 0.0926 1 LNSIZE 0.40796 -0.1022 -0.0317 1 LOA -0.00411 -0.2777 0.1836 -0.1915 1 ROA 0.08398 -0.4825 0.0294 -0.171 0.501 1 ROE 0.2715 -0.4969 -0.02016 -0.0121 0.4237 0.680 1 GDP 0.06942 0.0519 0.10763 -0.0076 -0.0290 -0.09199 -0.068 1 INF 0.0106 -0.0097 0.0568 0.0107 -0.051 -0.00064 -0.05393 -0.13252 1
4.3 Kết quả nghiên cứu
4.3.1 Kết quả hồi quy Pooled OLS
Bang phƣờng pháp bình phƣơng bé nhất để chạy dữ liệu, lấy biến tỷ lệ an tồn vốn là biến phụ thuộc, các biến DEP, LIQ, LNSIZE, LOA, ROA, ROE, GDP, INF là biến độc lập. Kết quả phân tích hồi quy Pooled OLS nhƣ sau: các biến LIQ, LOA, ROA, GDP khơng cĩ ý nghĩa thống kê tức khơng tác động đến tỷ lệ an tồn vốn. Đồng thời các biến DEP, LNSIZE, ROA, ROE cĩ tác động đến tỷ lệ an tồn vốn
Bảng 4.3: Kết quả phân tích hồi quy
Dependent Variable: CAR Sample: 1 180
Included observations: 180
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.674615 0.209090 -3.226433 0.0015 DEP -0.235434 0.065664 -3.585426 0.0004 LIQ 0.071979 0.067456 1.067045 0.2875 LNSIZE 0.024666 0.004735 5.209302 0.0000 LOA -0.069173 0.074630 -0.926875 0.3553 ROA -0.277333 0.209135 -1.326095 0.1866 ROE 0.450197 0.156294 2.880458 0.0045 GDP 0.025101 0.018932 1.325878 0.1866 INF 0.000659 0.001928 0.341852 0.7329
R-squared 0.309130 Mean dependent var 0.195581
Adjusted R-squared 0.276809 S.D. dependent var 0.158605
S.E. of regression 0.134879 Akaike info criterion -1.120175
Sum squared resid 3.110877 Schwarz criterion -0.960527
Log likelihood 109.8158 Hannan-Quinn criter. -1.055445
Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Kết quả phân tích từ Eview
4.3.2 Ph n tích hồi quy mơ hình ảnh hvởng cố định FEM
Phƣơng pháp hồi quy mơ hình ảnh hƣởng cố định FEM cho thấy các biến DEP, LNSIZE, ROE cĩ ý nghĩa thơng kê mức 5% và tác động đến tỷ lệ an tồn vốn. Trong khi các biến INF, GDP, LIQ, LOA, ROE lại khơng tác động đến CAR do Prob > 0.05 dẫn đến các biến này khơng cĩ ý nghĩ về mặt thống kê.
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mơ hình ảnh hvởng cố định FEM
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.677543 0.211870 -3.197914 0.0017 DEP -0.288868 0.068345 -4.226644 0.0000 INF 0.000492 0.001936 0.254256 0.7996 GDP 0.024811 0.019007 1.305392 0.1937 LIQ 0.078744 0.070508 1.116816 0.2658 LNSIZE 0.025904 0.004808 5.387261 0.0000