4.4.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Sử dụng hương pháp nhân tử phóng đại phương sai:
𝑁 𝑁𝑁𝑁=1 − R1 2j
Khi R2j → 1, VIFj → ∞: mức độ cộng tuyến giữa Xj với các biến độc lập còn lại càng cao. VIFj càng lớn, cộng tuyến càng cao. Kinh nghiệm cho thấy, khi VIFj > 10
𝑁 R2j > 0.9, cộng tuyến được xem là cao (ThS. Huỳnh Đạt Hùng và các cộng sự, 2011).
Bảng 4.5 – Hệ số phóng đại phương sai VIF
Tên biến VIF 1/VIF
OE 1.54 0.649063 LOAN 1.41 0.708889 CR 1.38 0.726323 LIQ 1.34 0.746076 IRT 1.31 0.763188 CAP 1.30 0.770124 SBR 1.21 0.829095 MQ 1.20 0.829932 Mean VIF 1.34
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu bằng Stata 13 (Xin xem nguồn phụ lục số 08)
Dựa vào bảng kết quả trên, ta có thể thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 rất nhiều, giá trị trung bình của VIF là 1.34, giá trị lớn nhất là 1.54 và thấp nhất là 1.2. Do đó có thể kết luận rằng giữa các biến độc lập không có hiện
tượng đa cộng tuyến và các biến độc lập có thể được sử dụng để ước lượng mô hình.
4.4.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.6 – Kết quả kiểm định Wooldridge Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first-order autocorrelation
F(1, 24) 37.328
Prob > F 0.0000
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu bằng Stata 13 (Xin xem nguồn phụ lục số 09)
Với mức ý nghĩa 5%, kết quả kiểm định cho Pro = 0 < 0.05, do đó bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan.
4.4.3 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Để thực hiện kiểm định này, tác giả sử dụng kiểm định LM Breusch Pagan Lagrange Multiplier với giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.7 – Kết quả kiểm định LM Breusch Pagan Lagrange Multiplier Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
Test: Var (u) =0
Chibar2 (01) 25.62
Prob > chibar2 0.0000
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu bằng Stata 13 (Xin xem nguồn phụ lục số 10)
Với mức ý nghĩa 5%, kết quả kiểm định cho giá trị Prob = 0 < 0.05. Do đó ta bác bỏ giả tthuyết H0, nghĩa là mô hình có tồn tại hiện tương phương sai thay đổi.
Dựa vào các kiểm định khuyết tật của mô hình, ta có thấy mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Do đó, để khắc phục hai hiện tượng
trên, tác giả sử dụng mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) với hiệu chỉnh sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors). Sau khi hồi quy nhận được kết quả như
sau: Bảng 4.8 – Kết quả hồi quy mô hình Rem theo hiệu chỉnh sai số chuẩn mạnh
Biến Hệ số chặn Sai số chuẩn robust Giá trị t Giá trị p
CAP 0.0121363 0.0149681 0.81 0.417 LOAN -0.0116302* 0.0063731 -1.82 0.068 LIQ -0.0156493 0.0111309 -1.41 0.160 CR -0.179067** 0.0888155 -2.02 0.044 OE 1.831815*** 0.2064701 8.87 0.000 MQ -0.0512641*** 0.0072386 -7.08 0.000 SBR 0.0490216** 0.0223668 2.19 0.028 IRT 0.0537329** 0.0219607 2.45 0.014 Constant 3.2803*** 0.6994397 4.69 0.000 Observations: 275 R2 = 0.6887 R2 hiệu chỉnh = 0.7712 Wald Chi2 = 235.24 Prob.Chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu bằng Stata 13 Các ký hiệu *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. (Xin xem nguồn phụ lục số 11)
Sau khi hồi quy mô hình REM theo phương pháp hiệu chỉnh sai số chuẩn mạnh, ta nhận được giá trị Prob = 0 < 1%, nghĩa là mô hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp cùng với biến phụ thuộc là NIM.
Nhìn vào bảng kết quả 4.8, kết quả ước lượng mô hình cho thấy các hệ số hồi quy của các biến LOAN, CR, OE, MQ, SBR và IRT có ý nghĩa thống kê tương ứng
với các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%, hai biến CAP và LIQ không có ý nghĩa thống kê.
NIM = 3.2803 – 0.0116302*LOAN – 0.179067*CR + 1.831815*OE – 0.0512641*MQ + 0.0490216*SBR + 0.0537329*IRT
Mức độ giải thích của mô hình tương đối tốt, R2 có giá trị là 68.87%, do đó ta có thể kết luận rằng các biến độc lập trong mô hình giải thích được 68.87% sự biến thiên xung quanh giá trị trung bình của tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM.
4.5 PHÂN TÍCH DẤU CỦA CÁC BIẾN
Từ kết quả hồi quy trên, tất cả có 8 biến bao gồm vi mô và vĩ mô nhưng chỉ có các biến: LOAN, CR, OE, MQ, SBR và IRT có tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM và có ý nghĩa thống kê. Có 2 biến lần lượt là CAP và LIQ là không tác động đến NIM và không có ý nghĩa thống kê. Trong các biến có tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi thuần thì có biến vĩ mô là lãi suất (IRT) được xem là hướng nghiên cứu mới của bài nghiên cứu này và biến vĩ mô có tác động tác động cùng chiều đến tỷ lệ thu nhập lãi thuần. Cụ thể:
Bảng 4.9 – Kết quả hồi quy của các biến vi mô
Biến Kỳ vọng dấu Kết quả nghiên cứu Hệ số chặn Mức ý nghĩa
CAP + Không có ý nghĩa
LOAN + – 0.0116302 10%
LIQ – Không có ý nghĩa
CR + – 0.179067 5%
OE + + 1.831815 1%
MQ + – 0.0512641 1%
SBR – + 0.0490216 5%
IRT +/– + 0.0537329 5%
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu bằng Stata 13 Ghi chú: + là tác động cùng chiều, – là tác động ngược chiều
Mức ngại rủi ro (CAP)
Với bộ dữ liệu thu thập được biến CAP tác động không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%, nghĩa là nghiên cứu không tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê của mức ngại rủi ro đối với tỷ lệ thu nhập lãi thuần. Trái ngược với kỳ
vọng ban đầu của tác giả là tác động cùng chiều với tỷ lệ thu nhập lãi thuần. Trong các nghiên cứu
giả như Hassan Hamadi & Ali Awdeh (2012), Neelesh Gounder & Parmendra Sharma (2012), Ong Tze San & Teh Boon Heng (2013), Meshesha Demie Jima (2017), Serhat Yuksel, Sinemis Zengin (2017).
Quy mô hoạt động cho vay (LOAN)
Trước khi tiến hành chạy mô hình hồi quy, tác giả kỳ vọng biến LOAN sẽ có khả năng tác động cùng chiều với tỷ lệ thu nhập lãi thuần của ngân hàng. Sau khi ước lượng kết quả, tìm thấy mối quan hệ tác động ngược chiều của biến quy mô hoạt động cho vay đối với tỷ lệ thu nhập lãi thuần. Đây cũng là đồng quan điểm với các nghiên cứu trước của Raja Almarzoqi and Sami Ben Naceur (IMF, 2015) hay Ming Qi, & Yumo Yang (2017). Kết quả biến LOAN có ý nghĩa rằng khi các yếu tố khác không đổi thì tỷ lệ tổng cho vay trên tổng tài sản tăng 1% thì tỷ lệ thu nhập lãi thuần giảm 0.012% và ngược lại. Điều này lý giải được khi hoạt động tín dụng chiếm 70% đến 80% hoạt động của NHTM thì ngân hàng phải tăng cường kiểm soát chặt chẽ dòng vốn hơn, dẫn đến NIM giảm.
Tính thanh khoản (LIQ)
Theo bộ dữ liệu thu thập được biến LIQ không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%, nghĩa là nghiên cứu không tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê của tỷ lệ thanh khoản đối với tỷ lệ thu nhập lãi thuần. Khác với kỳ vọng ban đầu của tác giả là tác động ngược chiều với tỷ lệ thu nhập lãi thuần. Trong các nghiên cứu thực nghiệm đi trước, kết quả này cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu của tác giả như Bektas, E. (2014), Serhat Yuksel, Sinemis Zengin (2017) cho rằng thanh khoản không tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi thuần của ngân hàng.
Rủi ro tín dụng (CR)
Biến rủi ro tín dụng (CR) có tác động ngược chiều đến tỷ lệ thu nhập lãi thuần với mức ý nghĩa thống kê là 5%, trái với kỳ vòng ban đầu của tác giả. Dựa vào kết quả có thể thấy rằng khi các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay trên tổng các khoản cho vay tăng 1% thì tỷ lệ thu nhập lãi thuần giảm đi 0.179% và ngược lại. Đây cũng là đồng quan điểm với các nghiên cứu trước của Hassan
Hamadi & Ali Awdeh (2012), Raja Almarzoqi and Sami Ben Naceur (IMF, 2015). Và đây cũng là
một trong các yếu tố có sức ảnh hưởng lớn nhất đến NIM. Điều này được giải thích là khi ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro quá nhiều cho các khoản vay dưới tiêu chuẩn, đồng nghĩa với việc bù đắp chi phí, rủi ro của ngân hàng phải tăng lên do ngân hàng còn phải trả lãi cho các khoản tiền huy động, khi đó làm cho lợi nhuận càng teo tóp, chính vì vậy rủi ro tín dụng càng cao thì làm cho lợi nhuận càng giảm cũng như tỷ lệ thu nhập lãi thuần giảm.
Chi phí hoạt động (OE)
Giả thuyết kỳ vọng được đưa ra trước khi chạy mô hình hồi quy là chi phí hoạt động sẽ tác động cùng chiều đối với tỷ lệ thu nhập lãi thuần. Với bộ dữ liệu thu thập được, biến OE tác động cùng chiều với ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% và là biến có ảnh hưởng mạnh nhất (so với nhóm các biến vi mô), đúng như nguyện vọng của tác giả. Dựa vào kết quả có thể thấy rằng khi các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ tổng chi phí hoạt động trên tổng tài sản tăng 1% thì tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tổng tài sản có sinh lãi tăng 1.831%. Điều này giải thích được vì sao ngân hàng có xu hướng đẩy phần chi phí này về phía người đi vay và đi gửi tiền, chi phí hoạt động càng lớn thì ngân hàng sẽ cho mức lãi suất cho vay tăng lên để bù đắp khoản chi phí đó. Mối quan hệ giữa OE với NIM phù hợp với kết quả nghiên cứu của Demirguc- kunt, A., Huizinga, H. (1999), Brock, P. L., & Suarez, L.R. (2000), Samy Ben Naceur & Mohamed Goaied (2008), Ahmet Ugur & Hankan Erkus (2010), Neelesh Gounder & Parmendra Sharma (2012) Nguyễn Minh Sáng và các cộng sự (2014), Hoang Trung Khanh & Vu Thi Dan Tra (2015), Meshesha Demie Jima (2017),...
Chất lượng quản lý (MQ)
Tỷ lệ tổng chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động được kỳ vọng có tác động cùng chiều với tỷ lệ thu nhập lãi thuần. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu lại cho thấy tác động ngược chiều đến NIM với mức ý nghĩa 1%. Theo đó, có thể nhận ra rằng khi các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ tổng chi phí trên tổng thu nhập tăng 1% thì tỷ lệ thu nhập lãi thuần giảm 0.051% và ngược lại. Ta biết chi phí nhân sự là chi phí chiếm đa số trong tổng chi phí hoạt động, vì thế ngân hàng nên nâng cao hiệu suất lao động hơn thay vì nâng cao số lượng nhân viên để ngân hàng tập trung hướng tới
các hướng đầu tư mới bên cạnh hoạt động kinh doanh truyền thống nhằm góp phần tăng thu nhập lãi cho ngân hàng. Kết quả ước lượng phù hợp với các nghiên cứu của K. Ben Khediri & H. Ben-Khedhiri. (2011), Hassan Hamadi & Ali Awdeh (2012), Ines Ghazouani Ben Ameur & Sonia Moussa Mhiri (2013), Raham, M. M., M. K. Hamid & M. A. M.Khan, (2015), Pham Hoang An & Vo Thi Kim Loan (2016), Meshesha Demie Jima (2017),...
Chính sách dự trữ tại NHNN (SBR)
Trước khi tiến hành ước lượng, tác giả đã kỳ vọng biến SBR tác động ngược chiều đến NIM. Kết quả ước lượng cho thấy rằng chính sách dự trữ tại NHNN có tác động cùng chiều đến NIM của ngân hàng với mức ý nghĩa 5%. Trong mô hình, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tỷ lệ tiền gửi tại NHNN trên tổng tài sản có sinh lời tăng 1% thì tỷ lệ thu nhập lãi thuần tăng 0.049%. Mặc dù trái với kỳ vọng, nhưng đây cũng được xem là điều tích cực về sự đảm bảo thanh khoản và đảm bảo các quy định về an toàn vốn của NHNN, lượng tiền gửi tại NHNN tăng giúp các ngân hàng nâng cao khả năng dự phòng rủi ro trong hoạt động cấp tín dụng cho khách hàng có nhu cầu vay vốn, từ đó cải thiện thu nhập lãi. Kết quả này cũng trùng với các nghiên cứu thực nghiệm trước như nghiên cứu của K. Ben Khediri & H. Ben-Khedhiri (2011) và Joaquin Maudos and Juan Fernandez de Guevara (2004).
Lãi suất (IRT)
Theo kết quả hồi quy biến vĩ mô mà tác giả đã thêm vào cũng có tác động lên tỷ lệ thu nhập lãi thuần của NHTM. Tác giả kỳ vọng lãi suất cho vay sẽ có tác động đa chiều đến NIM. Kết quả ước lượng cũng cho thấy rằng lãi suất cho vay có tác động cùng chiều đến NIM của NHTM. Biến IRT có hệ số hồi quy là 0.0537329, điều này giải thích được khi các yếu tố khác không đổi thì lãi suất cho vay tăng 1% thì tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM tăng 0.054%. Kết quả thể hiện rằng khi lãi suất cho vay tăng thì kéo theo nguồn thu từng hoạt động cho vay tăng, từ đó làm cho thu nhập từ lãi tăng. Kết quả này cũng đồng nhất với các nghiên cứu trước như Demirguc-kunt, A., Huizinga, H. (1999), Hassan Hamadi & Ali Awdeh (2012), Bektas, E. (2014).
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Trong chương 4, tác giả đã trình bày và phân tích kết quả nghiên cứu. Trước tiên, tác giả đã thực hiện thống kê mô tả lần lượt từng biến số. Kế đến, tác giả phân tích sự tương quan nhằm đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến. Sau đó, các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM được thực hiện.
Sau đó tác giả thực hiện các kiểm định kiểm định Breusch Pagan Lagrange Multiplier và kiểm định F – test để kiểm tra xem hệ số chặn của các ngân hàng có khác nhau không. Kết quả cho thấy, hệ số chặn của các ngân hàng khác nhau với mức ý nghĩa 1%, vì vậy loại bỏ mô hình Pooled OLS ra khỏi nghiên cứu. Tiếp đến, tác giả thực hiện kiểm định Hausman để xem xét có sự tương quan giữa các biến độc lập và các thành phần ngẫu nhiên hay không, kết quả cho thấy không có sự tương quan giữa các biến và thành phần ngẫu nhiên. Do đó, mô hình REM là phù hợp nhất so với các mô hình còn lại. Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật cho mô hình. Kết quả cho thấy mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi nhưng không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Để khắc phục hai hiện tượng trên, tác giả đã sử dụng mô hình hồi hiệu chỉnh sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors).
Từ phân tích kết quả ở chương 4, chương tiếp theo sẽ tóm tắt lại toàn bộ kết quả nghiên cứu và các đề xuất liên quan nhằm nâng cao tỷ lệ thu nhập lãi thuần của các NHTM Việt Nam. Đồng thời, chương 5 cũng đưa ra những hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
Trong chương này, tác giả sẽ tóm tắt lại kết quả nghiên cứu đã nhận được ở chương trước và đưa ra các khuyến nghị đối với nhà quản trị NHTM và cơ quan quản lý Nhà nước dựa trên kết quả đã nhận được. Đồng thời, ở cuối chương, tác giả cũng trình bày mặt hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu mở rộng cho các đề tài sau.
5.1 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Với đề tài: “Phân tích các yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi thuần của các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2008 – 2018” tác giả đã tập trung nghiên cứu những vấn đề lý luận và phân tích những yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi thuần của NHTM ở Việt Nam. Thông qua việc sử dụng mô hình hồi quy với dữ liệu từ 25 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2018. Tác giả nhận thấy các yếu tố vốn chi phí hoạt động, chính sách dự trữ tại NHNN có tác động cùng chiều lên tỷ lệ thu nhập lãi thuần của NHTM; ngược lại quy mô hoạt động cho vay, rủi ro tín dụng và chất lượng quản lý. Từ kết quả trên, có thể thấy rằng tỷ lệ thu nhập lãi thuần của các NHTM Việt Nam gia tăng là nhờ vào tăng cường quản lý chi phí, gia tăng nắm giữ tài sản thanh khoản như tiền gửi tại NHNN. Bên cạnh đó các ngân hàng phải kiểm soát tăng trưởng tín dụng, kiểm soát rủi ro tín dụng, kiểm soát chất lượng quản lý. Đối với biến vĩ mô, lãi suất có tác động cùng chiều đến tỷ lệ thu