Trình tự các bước nghiên cứu như sau:
Cụ thể các bước như sau:
Bước 1: Tác giả sẽ tiến hành lược khảo lý thuyết nền liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng thanh khoản của các NHTM để làm cơ sở xác định các biến và xây dựng mô hình nghiên cứu.
Bước 2: Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu.
Bước 3: Thu thập dữ liệu: Mẫu dữ liệu về biến phụ thuộc LIQ và biến độc lập được thu thập từ các BCTC hàng năm của NHTM. Các biến vĩ mô thu thập từ Worldbank và Statista.
Bước 4: Từ mô hình nghiên cứu đề xuất, áp dụng phương pháp định lượng hồi quy bảng dựa trên dữ liệu đã thu thập. Sau đó tiến hành kiểm định mô hình hồi quy. Để bảo đảm kết quả nghiên cứu đáng tin cậy, tác giả tiến hành các kiểm định có liên quan như kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bước 5: Phân tích kết quả hồi quy và thảo luận kết quả nghiên cứu. Từ đó gợi ý các đề xuất về mặt chính sách và hướng nghiên cứu tiếp theo.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương 3, tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu cho đề tài dựa trên cơ sở lí thuyết đã trình bày ở chương 2. Đồng thời, tác giả cũng xác định các biến độc lập cùng biến phụ thuộc qua việc trình bày công thức, ý nghĩa và bảng kì vọng dấu của các biến trên. Bên cạnh đó, tác giả đã giới thiệu phương pháp phân tích dữ liệu để xác định chọn mô hình hồi quy cụ thể nào. Sau đó, tác giả trình bày về quy trình nghiên cứu, sử dụng phần mềm Stata để phân tích hồi quy và thực hiện kiểm định các khuyết tật của mô hình. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày và giải thích cụ thể ở chương 4.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Kết quả thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4.1. Thống kê mô tả các biến Biến Trung
bình Độ lệchchuẩn Giá trị nhỏnhất Giá trị lớnnhất Số quansát
LIQ 0.59593 0.32946 0.20558 2.63625 275 SIZE 8.03277 0.50173 7.10132 9.18089 275 CAP 0.09406 0.04063 0.04061 0.25538 275 ROE 0.10077 0.08274 -0.56326 0.29565 275 LPR 0.01136 0.00895 -0.01014 0.05407 275 NPL 0.02143 0.01176 0.00018 0.08806 272 DEP 0.63420 0.12401 0.25084 0.89371 275 LDR 0.65757 0.17792 0.16709 1.22658 275 GDP 0.06002 0.01132 0.02910 0.07075 11 INF 0.05821 0.04817 0.00631 0.18677 11 UNE 0.01890 0.00273 0.01110 0.02130 11
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Bảng 4.1 là kết quả thống kê mô tả bộ dữ liệu. Kết quả bao gồm trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của từng biến. Tổng số quan sát trong nghiên cứu là 275 quan sát do thiếu dữ liệu của một số ngân hàng trong một vài năm.
Theo kết quả thống kê, chỉ số thanh khoản LIQ của các NHTM có giá trị trung bình là 59.59%, dao động từ 20.56%-263.63%. Ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản lớn nhất là TPBank năm 2011 và ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản nhỏ nhất là PGBank năm 2010. Độ lệch chuẩn cho thấy mức độ phân tán LIQ của các ngân hàng có giá trị trung bình là 32.95%. Giai đoạn hầu như các ngân hàng đều nắm giữ tỷ lệ tài sản thanh khoản thấp là từ 2014 đến nay (thấp hơn mức trung bình).
Quy mô ngân hàng (SIZE): Các ngân hàng có quy mô trung bình 8.03, dao động từ 7.1 đến 9.18. Ngân hàng có quy mô lớn nhất trong tổng số 25 ngân hàng thuộc mẫu nghiên cứu là BIDV (năm 2020), ngân hàng có quy mô nhỏ nhất là ngân
hàng Kiên Long (năm 2010). Nhìn chung, tổng tài sản của các ngân hàng có xu hướng tăng qua các năm và đa số các ngân hàng đều có quy mô cao hơn mức trung bình.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP): Các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trung bình là 9.4%. Ngân hàng Kiên Long có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao nhất 25.54% (năm 2010), ngân hàng BIDV có tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp nhất là 4.06% (năm 2017). Vốn chủ sở hữu của các ngân hàng tăng trưởng đều trong giai đoạn 2010 – 2020 nhưng tổng tài sản có tốc độ tăng trưởng nhanh hơn nên tỷ lệ vốn chủ sở hữu của các ngân hàng có xu hướng giảm qua các năm.
Khả năng sinh lời (ROE): Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) của 25 NHTMCP có giá trị trung bình 10.07%, dao động từ -56.33% đến 29.57% với độ lệch chuẩn 8.27% . Điều đó có nghĩa trên mỗi 100 đồng đầu tư vào vốn chủ sở hữu, ngân hàng tạo ra được nhiều lợi nhuận nhất là 29.57 đồng (VIB năm 2020), ngân hàng tạo ra ít lợi nhuận nhất là -56.33 đồng (TPBank năm 2011).
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LPR): Các ngân hàng có tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trung bình là 1.13%. Ngân hàng VPBank năm 2019 có tỷ lệ dự phòng cao nhất là 5.41% và ngân hàng Sài Gòn – Hà Nội (SHB) năm 2012 có tỷ lệ dự phòng thấp nhất là -1.01%. Những năm gần đây do ảnh hưởng của dịch Covid-19, các ngân hàng sẽ được trích lập dự phòng rủi ro tín dụng cho những khoản nợ cơ cấu trong thời gian dài hơn theo thông tư 03/2021/ TT-NHNN.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu trung bình là 2.14%. Ngân hàng Sài Gòn – Hà Nội (SHB) năm 2012 có tỷ lệ nợ xấu cao nhất là 8.8% và ngân hàng TPBank năm 2010 có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất là 0.018%. Nhìn chung, giai đoạn 2010 – 2014 các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao hơn mức trung bình. Tỷ lệ nợ xấu tăng cao giai đoạn 2009 – 2011 là do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu và giai đoạn 2012 – 2014 là do các ngân hàng tập trung vào tăng trưởng tín dụng trong khi công tác thẩm định còn yếu kém (Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2017). Những năm gần đây các ngân hàng thắt chặt hơn trong việc cấp tín dụng nên tỷ lệ nợ xấu cũng giảm đáng kể (đa số dưới 3%).
Tỷ lệ tiền gửi (DEP): Các ngân hàng có tỷ lệ tiền gửi trung bình là 63.42%. Ngân hàng Sacombank năm 2015 có tỷ lệ tiền gửi cao nhất là 89.37% và ngân hàng TPBank năm 2011 có tỷ lệ tiền gửi thấp nhất là 25.08%.
Tỷ lệ cho vay (LDR): Tỷ lệ cho vay của 25 NHTMCP có giá trị trung bình 65.75%, dao động từ 16.71% đến 122.66% với độ lệch chuẩn 17.79%. Ngân hàng cho vay nhiều nhất là VPBank năm 2020 và ngân hàng cho vay thấp nhất là TPBank năm 2011. Theo thông tư số 13/2010/TT-NHNN quy định về các tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của TCTD, điều 18 có ghi tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động của ngân hàng là 80%. Có thể thấy tỷ lệ cho vay của một số ngân hàng như VietinBank, OCB, TPBank và VPBank lớn hơn 1(100%) do hoạt động cho vay là nguồn tạo ra lợi nhuận chính.
Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP): Trong giai đoạn 2010 – 2020, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế GDP có giá trị trung bình là 6%. Tăng trưởng GDP đạt mức cao nhất 7.08% vào năm 2018 và thấp nhất vào năm 2020 với 2.91%. Mặc dù tăng trưởng GDP năm 2020 đạt thấp nhất trong giai đoạn 2011 – 2020 nhưng trước những tác động tiêu cực của dịch Covid-19 thì đó là một thành công của nước ta với tốc độ tăng thuộc nhóm nước cao nhất thế giới (Thông tin điện tử Tổng cục thống kê, 2021). Từ năm 2012 – 2019, tăng trưởng GDP có xu hướng tăng, đặc biệt giai đoạn từ 2015 – 2019 luôn cao hơn 6%, cho thấy sự phát triển ổn định của nền kinh tế Việt Nam.
Tỷ lệ lạm phát (INF): Trong giai đoạn 2010 – 2020, tỷ lệ lạm phát có giá trị trung bình là 5.82%. Tỷ lệ lạm phát cao nhất chạm mức 2 con số là vào năm 2011 với 18.67% và thấp nhất với 0.63% vào năm 2015. Nguyên nhân chủ yếu cho mức tăng lạm phát kỷ lục năm 2011 là do chính sách tiền tệ nới lỏng của NHNN trong suốt thời gian dài 2003 – 2007 khiến cung tiền tăng 25% mỗi năm (Bộ Tài chính Kho bạc nhà nước, 2009). Từ 2016 – 2020, tỷ lệ lạm phát dao động lên xuống trong khoảng 2.67%
- 3.22%.
Tỷ lệ thất nghiệp (UNE): Trong giai đoạn 2010 – 2020, tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam luôn được duy trì ở mức thấp. Tỷ lệ thất nghiệp trung bình là 1.89%. Tỷ lệ
thất nghiệp cao nhất là vào năm 2015 đạt 2.13% và thấp nhất là vào năm 2010 đạt 1.11%. Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu, tỷ lệ thất nghiệp có sự cải thiện rõ rệt, dao động từ 1.11% - 1.87% trong giai đoạn 2010 – 2014. Tuy nhiên do ảnh hưởng của dịch bệnh Covid-19 nên hoạt động sản xuất kinh doanh gặp khó khăn dẫn đến cắt giảm lao động; vì vậy trong 2 năm trở lại đây tỷ lệ thất nghiệp tăng trên mức 2%.
4.2. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Bảng 4.2. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
LIQ SIZE CAP ROE LPR NPL DEP
LIQ 1.0000 SIZE -0.2800 1.0000 CAP 0.0605 -0.6517 1.0000 ROE 0.0079 0.5127 -0.2089 1.0000 LPR -0.1508 0.1731 0.1070 0.0672 1.0000 NPL -0.0733 -0.2324 0.1961 -0.2805 0.0812 1.0000 DEP -0.8242 0.3292 -0.2015 -0.0956 0.0878 0.0368 1.0000 LDR -0.6697 0.2858 0.1077 0.2691 0.1340 -0.1422 0.4238 GDP 0.0783 -0.0474 -0.0689 -0.0255 -0.0088 -0.0848 -0.0585 INF 0.4658 -0.2405 0.2323 0.1544 -0.1947 0.1159 -0.5310 UNE -0.3713 0.2484 -0.2116 -0.1130 0.2091 0.0085 0.4448 LDR GDP INF UNE LDR 1.0000 GDP -0.3081 1.0000 INF -0.2323 -0.0384 1.0000 UNE 0.1990 -0.0154 -0.4603 1.0000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Kết quả tương quan từ bảng 4.2 xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến DEP và biến phụ thuộc LIQ (|−0.8242| = 0.8242 > 0.8). Vì vậy, tác giả sẽ tiến hành loại bỏ biến này ra khỏi mô hình và chạy lại kiểm định tương quan.
Bảng 4.3. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến sau khi bỏ biến DEP LIQ SIZE CAP ROE LPR NPL LDR
LIQ 1.0000 SIZE -0.2800 1.0000 CAP 0.0605 -0.6517 1.0000 ROE 0.0079 0.5127 -0.2089 1.0000 LPR -0.1508 0.1731 0.1070 0.0672 1.0000 NPL -0.0733 -0.2324 0.1961 -0.2805 0.0812 1.0000 LDR -0.6697 0.2858 0.1077 0.2691 0.1340 -0.1422 1.0000 GDP 0.0783 -0.0474 -0.0689 -0.0255 -0.0088 -0.0848 -0.3081 INF 0.4658 -0.2405 0.2323 0.1544 -0.1947 0.1159 -0.2323 UNE -0.3713 0.2484 -0.2116 -0.1130 0.2091 0.0085 0.1990 GDP INF UNE GDP 1.0000 INF -0.0384 1.0000 UNE -0.0154 -0.4603 1.0000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Kết quả ma trận tương quan của bảng 4.3 cho thấy không còn hiện tượng đa cộng tuyến ở mức nghiêm trọng do hệ số tương quan của các biến đều nhỏ hơn 0.8.
Dựa vào kết quả, ta thấy các biến SIZE – LPR – NPL – LDR – UNE có tác động ngược chiều và các biến CAP – ROE – GDP – INF có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc LIQ. Kết quả kiểm định tương quan này phù hợp với hầu hết các nghiên cứu đã lược khảo và kỳ vọng của tác giả.
4.3. Tổng hợp kết quả phân tích hồi quy và lựa chọn mô hình4.3.1. Kết quả phân tích hồi quy 4.3.1. Kết quả phân tích hồi quy
Tác giả sẽ thực hiện tuần tự các phương pháp hồi quy OLS, FEM và REM, cùng các kiểm định lựa chọn mô hình tương ứng như F-test (Pooling test), Hausman test để lựa chọn giữa các cặp mô hình OLS – FEM – REM.
Bảng 4.4. Tổng hợp kết quả hồi quy của 3 mô hình OLS, FEM, REM
Mô hình OLS FEM REM
Biến Coef. P > |�| Coef. P > |�| Coef. P > |�|
SIZE -0.06716* 0.096 0.28970*** 0.003 0.02099 0.716 CAP 0.41489 0.347 1.29234*** 0.006 0.75537* 0.085 ROE 0.65986*** 0.002 0.30591 0.215 0.61020*** 0.006 LPR 0.70780 0.620 -1.83276 0.225 -1.10032 0.447 NPL -5.31844*** 0.000 -4.72507*** 0.000 -4.97105*** 0.000 LDR -1.20774*** 0.000 -1.16290*** 0.000 -1.13441*** 0.000 GDP -3.84020*** 0.000 -2.63560*** 0.007 -3.20216*** 0.001 INF 1.48731*** 0.000 2.06388*** 0.000 1.62144*** 0.000 UNE -8.63702* 0.085 -16.73063*** 0.001 -10.01988** 0.026 R2 hiệu chỉnh 0.6228 0.4534 0.6213 n 272 quan sát
Ghi chú: ***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Kết quả hồi quy theo mô hình OLS thể hiện ở bảng 4.4 cho thấy biến CAP và LPR không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Biến độc lập SIZE và UNE có tác động đến biến phụ thuộc LIQ với mức ý nghĩa 10%. Các biến ROE, NPL, LDR, GDP và INF có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% trong việc giải thích sự thay đổi của LIQ. Hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0.6228 có nghĩa 7 biến độc lập trên giải thích được 62.28% sự biến thiên của biến phụ thuộc LIQ.
Kết quả hồi quy theo mô hình FEM thể hiện ở bảng 4.4 cho thấy ngoại trừ 2 biến ROE và LPR không có ý nghĩa thống kê trong mô hình, tất cả các biến độc lập còn lại bao gồm SIZE, CAP, NPL, LDR, GDP, INF và UNE đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% trong việc giải thích sự thay đổi của LIQ. Hệ số R2 hiệu chỉnh
bằng 0.4534 có nghĩa 7 biến độc lập trên giải thích được 45.34% sự biến thiên của biến phụ thuộc LIQ.
Kết quả hồi quy theo mô hình REM thể hiện ở bảng 4.4 cho thấy 2 biến SIZE và LPR không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Biến độc lập CAP và UNE có tác động đến biến phụ thuộc LIQ với mức ý nghĩa lần lượt là 10% và 5%. Các biến ROE, NPL, LDR, GDP và INF có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% trong việc giải thích sự thay đổi của LIQ. Hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0.6213 có nghĩa 7 biến độc lập trên giải thích được 62.13% sự biến thiên của biến phụ thuộc LIQ.
Nhìn chung, có tất cả 5 biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong cả 3 mô hình là NPL, LDR, GDP, INF và UNE. Các biến SIZE, CAP, ROE có tác động đến biến phụ thuộc LIQ trong 2/3 mô hình. Cả 3 mô hình đều cho ra kết quả không có mối liên hệ giữa biến LPR và tính thanh khoản LIQ.
4.3.2. Các kiểm định lựa chọn mô hình
Kiểm định sự không đồng nhất (Pooling test)
Kiểm định này dùng để so sánh giữa mô hình OLS và FEM/REM. Kiểm định được tiến hành với hai giả thuyết như sau:
H0: Không tồn tại tác động đặc trưng giữa các đối tượng (Pooled OLS phù hợp) H1: Tồn tại tác động đặc trưng giữa các đối tượng (FEM/REM phù hợp)
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định sự không đồng nhất
F test that all u_i = 0:
F(25, 237) = 5.76 Prob > F = 0.0000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Với mức ý nghĩa 5%, ta thấy giá trị Prob = 0.0000 < 5% Bác bỏ H0 Tồn tại
Kiểm định Hausman
Kiểm định này dùng để so sánh tiếp giữa FEM và REM. Kiểm định được tiến hành với hai giả thuyết như sau:
H0: Không có tương quan giữa các biến và thành phần ngẫu nhiên, mô hình REM
phù hợp hơn
H1: Có tương quan giữa các biến và thành phần ngẫu nhiên, mô hình FEM phù hợp
hơn
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định Hausman
Hausman test
H0: Difference in coefficients not systematic chi2 (9) = 15.53
Prob > chi2 = 0.0774
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Với mức ý nghĩa 5%, ta thấy giá trị Prob = 0.0774 > 5% Chấp nhận H0 Không có tương quan giữa các biến và thành phần ngẫu nhiên, mô hình phù hợp là REM.
4.4. Các kiểm định chẩn đoán
4.4.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến VIF
Bảng 4.7. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến VIF
Biến VIF 1/VIF
SIZE 3.10 0.3224 CAP 2.46 0.4066 ROE 1.77 0.5660