Ma trận hệ số tương quan giữa các biến cho thấy tương quan nghịch chiều hay cùng chiều giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, bao gồm tương quan giữa các biến độc lập (PCL, NPL, DEPTA, SIZE và LQR) với biến phụ thuộc (ROA) và tương quan lẫn nhau giữa các biến độc lập.
Bảng 4.2. Kết quả kiểm định hê số tương quan
ROA PCL NPL DEPTA SIZE LQR
ROA 1.0000 PCL -0.4851*** 1.0000 0.0000 NPL 0.0011 -0.2183* 1.0000 0.9909 0.0275 DEPTA -0.2598*** 0.1932 0.0266 1.0000 0.0084 0.0517 0.7906 SIZE 0.2596*** -0.2888* -0.0047 0.0594 1.0000 0.0084 0.0032 0.9623 0.5529 LQR -0.0215 -0.0231 0.1696 0.4644* 0.1100 1.0000 0.8305 0.8176 0.0883 0.0000 0.2710
Y nghĩa thống kê: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Biến độc lập PCL có hệ số tương quan là -0.4851 < 0, nên PCL có tương quan âm với biến phụ thuộc ROA và có sig = 0.0000 với mức y nghĩa 1%, cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tài sản có tác động nghịch chiều với lợi nhuận của ngân hàng. Kết quả này phù hợp với giả thuyết 1.
Biến độc lập DEPTA có hệ số tương quan là -0.2598 < 0, nên DEPTA có tương quan âm với biến phụ thuộc ROA và có sig = 0.0084 với mức y nghĩa 1%, cho thấy tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản có tác động nghịch chiều với lợi nhuận của ngân hàng. Kết quả này phù hợp với giả thuyết 5.
Biến độc lập SIZE có hệ số tương quan là 0.2596 > 0, nên SIZE có tương quan dương với biến phụ thuộc ROA và có sig = 0.0084 với mức y nghĩa 1%, cho thấy quy mô tổng tài sản có tác động cùng chiều với lợi nhuận của ngân hàng. Kết quả này phù hợp với giả thuyết 3.
Tóm lại, các biến độc lập PCL, DEPTA và SIZE có y nghĩa thống kế ở mức 1%, cho thấy tồn tại mối quan hệ giữa các biến này với tỷ suất sinh lời (ROA). Biến PCL và DEPTA có tương quan nghịch chiều với biến phụ thuộc ROA đại diện bởi dự phòng rủi ro tín dụng và tiền gửi của khách hàng. SIZE có tương quan cùng chiều với lợi nhuận đại diện bởi quy mô tổng tài sản của ngân hàng.
4.3. PHÂN TÍCH HỒI QUY
Tại phần này, tác giả đa sử dụng ba phương pháp bao gồm hồi quy bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) đê đánh giá tác động của các biến trong mô hình. Qua đó đánh giá mức độ ảnh hưởng, mức y nghĩa của từng hệ số và mức độ giải thích của mô hình đến lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán.
Bảng 4.3. Kết quả hồi quy đối với biến phụ thuộc ROA trong 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM
Biến
Pooled OLS FEM REM
Coef valueP- Coef valueP- Coef valueP-
PCL -0.2542241*** 0.000 0.0207357 0.761 -0.1192574* 0.052 NPL -0.407095 0.284 -0.014229 0.722 -0.0271609 0.459 DEPTA -0.0112388** 0.032 -0.035229*** 0.000 -0.0213579*** 0.000 SIZE 0.0008086 0.119 0.0029702** 0.029 0.0014272** 0.035 LQR 0.0829928 0.480 0.2790571 0.152 0.1312572 0.341 Prob > F 0.0000 0.0001 0.0001 R-square 0.2962 0.1387 0.2397
Y nghĩa thống kê: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Nguồn: Kết quả tổng hợp tư Stata 14
Bảng 4.3 trình bày kết quả ước lượng từ 3 phương pháp hồi quy Pooled OLS, FEM và REM. Trong đó, đối với phương pháp Pooled OLS, kết quả từ mô hình cho thấy tồn tại hệ số hồi quy có y nghĩa ở các mức y thống kê khác nhau giữa các biến đại diện cho tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ở mức y nghĩa 1% và tỷ lệ tiền gửi khách hàng ở mức y nghĩa 5%. Tuy nhiên, đối với dữ liệu bảng thì mô hình Pooled OLS thường không được sử dụng vì rất dễ vi phạm các khuyết tật của mô hình hồi quy tuyến tính như phương sai thay đổi và tự tương quan.
Kết quả hồi quy theo phương pháp FEM và REM cũng tồn tại hệ số hồi quy có y nghĩa thống kê. Theo đó, đối với mô hình FEM, có mối quan hệ tác động nghịch chiều giữa biến DEPTA ở mức y nghĩa 1% với ROA và tác động cùng chiều giữa biến SIZE ở mức y nghĩa 5% với lợi nhuận của các các NHTMCP. Đối với kết quả thu được từ REM, cho thấy biến PCL và DEPTA có tác động nghịch chiều đến ROA ở các mức y nghĩa lần lượt là 10% và 1%, và biến SIZE đại diện cho quy mô tổng tài sản có tác động cùng chiều với lợi nhuận ở mức y nghĩa 5%.
4.4. KIEM ĐINH KET QUẢ MÔ HÌNH 4.4.1. Kiêm định Hausman
Đê xem xét giữa mô hình FEM và REM mô hình nào phù hợp hơn, tác giả tiến hành kiêm định Hausman đê xem xét có tồn tại tự tương quan giữa �� và các biến độc lập hay không.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định Hausman
Kiêm định Hausman
Chi-square P-Value Kết luận
44.94 0.0000 Kết quả kiêm định Hausman
ủng hộ sử dụng mô hình FEM
Nguồn: Kết quả tổng hợp tư Stata 14
Kết quả từ bảng 4.4 cho thấy P-value = 0.000 < 1%, từ đó bác bỏ giả thiết H0 điều này có nghĩa có sự tương quan giữa tác động đặc trưng với các biến độc lập trong mô hình nên kết quả của mô hình REM đa trở nên không phù hợp đê ước lượng. Từ đó, mô hình FEM phù hợp hơn đê ước lượng và sử dụng kết quả từ mô hình FEM đê phân tích.
Bên cạnh đó, đê tìm kiếm thêm bằng chứng ủng hộ vững chắc cho mô hình FEM được chọn là đáng tin cậy. Tác giả tiến hành kiêm định về các phần dư trong dữ liệu bảng đê xem xét mô hình FEM có tồn tại những khuyết tật nào không thông qua
các kiêm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiêm định phương sai sai số thay đổi (kiêm định Wald) và kiêm định hiện tượng tương quan chuỗi
4.4.2. Kiêm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định hiên tượng đa cộng tuyến
Variable VIF SQRT VIF
PCL 1.48 1.21 NPL 1.10 1.05 DEPTA 1.42 1.19 SIZE 1.15 1.07 LQR 1.34 1.16 Mean VIF 1.32
Nguồn: Kết quả tổng hợp tư Stata 14
Bảng 4.5 trình bày kết quả kiêm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình. Kết quả của kiêm định VIF của từng biến cho thấy tất cả các hệ số đều nhỏ hơn 10; giá trị VIF trung bình của mô hình bằng 1.32. Điều này nghĩa là mô hình nghiên cứu không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.3. Kiêm định phương sai sai số thay đôi
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiêm định Modified Wald
Chi-
square P-value Kết luận
2807.46 0.0000 Tồn tại hiện tượng phương sai sai số
thay đổi
Nguồn: Kết quả tổng hợp tư Stata 14
Bảng 4.6 thê hiện kết quả kiêm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi qua các thực thê trong phần dư theo phương pháp hồi quy FEM thông qua phương pháp
kiêm định Modified Wald. Kết quả cho thấy hệ số Chi-square với sig = 0.0000 có y nghĩa thống kê ở mức y nghĩa 1%, do đó chứng tỏ tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong dữ liệu nghiên cứu.
4.4.4. Kiêm định hiện tượng tự tương quan chuỗi
Bảng 4.7. Kết quả kiểm định hiên tượng tư tương quan
Kiêm định Wooldridge
F P-value Kết luận
40.400 0.0000 Tồn tại hiện tượng
tự tương quan bậc 1
Nguồn: Kết quả tổng hợp tư Stata 14
Bảng 4.7 cho thấy kết quả kiêm định hiện tượng tự tương quan trong phần dư thông qua kiêm định Wooldridge theo phương pháp hồi quy FEM. Kết quả hệ số F với P-value = 0.0000 có y nghĩa ở mức 1% , từ đó chứng tỏ trong mô hình hồi quy có tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc một.
Từ bảng 4.6 và bảng 4.7, kết quả kiêm định cho thấy mô hình hồi quy với phương pháp tác động cố định FEM đa mắc phải các hiện tượng phương sai số thay đổi, tự tương quan trong phần dư. Các khuyết tật này đa khiến cho kết quả hồi quy của mô hình FEM không còn đáng tin cậy. Do đó, tác giả sử dụng phương pháp bình phương tối thiêu tổng quát (FGLS) đê ước lượng các mô hình hồi quy đa được nêu ở chương 3 trên cơ sở khắc phục các khuyết tật trong phần dư và sai số xuất hiện trong các phương pháp ước lượng trước.
Bảng 4.8. Kết quả hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (FGLS)
ROA Coef. Std. Err. z P > z
PCL -0.1722447*** 0.0490349 -3.51 0.000 NPL -0.0449858* 0.0256402 -1.75 0.079 DEPTA -0.0133204*** 0.0037944 -3.51 0.000 SIZE 0.0004459 0.0003456 1.29 0.197 LQR 0.1786144*** 0.0073148 2.11 0.035 _cons 0.0059816 0.0073148 0.82 0.414
Y nghĩa thống kê: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Nguồn: Kết quả tổng hợp tư Stata 14
Bảng 4.8 cho thấy kết quả từ phương pháp hồi quy bình phương tối thiêu tổng quát có tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập PCL, NPL, DEPTA, LQR và biến phụ thuộc ROA trên cơ sở đa khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình, cụ thê như sau: (i) PCL đại diện cho tỷ lệ DPRRTD có tác động nghịch chiều đến lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam, với sig = 0.000 có y nghĩa thống kê ở mức 1%; (ii) NPL đại diện cho tỷ lệ nợ xấu có tác động nghịch chiều đến lợi nhuận của các NHTMCP, với sig = 0.079 có y nghĩa ở mức 10%; (iii) DEPTA đại diện cho tỷ lệ tiền gửi khách hàng có tác động nghịch chiều đến lợi nhuận của các NHTMCP, với sig = 0.0000 có y nghĩa ở mức 1%; (iv) LQR đại diện cho tỷ lệ tiền và khoản tương đương tiền có tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các ngân hàng, với sig = 0.035 có y nghĩa ở mức 5%. Như vậy, kết quả thu được từ mô hình FGLS phù hợp với các giả thuyết được kỳ vọng ở chương 3.
Vậy kết quả của mô hình kinh tế các yếu tố rủi ro tín dụng tác động đến lợi nhuận của ngân hàng được thiết lập như sau:
ROA = 0.006 – 0.1722PCL – 0.0449NPL + 0.1786LQR – 0.0133DEPTA + ε
4.5. THẢO LUẬN VE KET QUẢ NGHIÊN CỨU 4.5.1. Về ty lệ dự phòng rủi ro tín dụng – PCL
Tỷ lệ DPRRTD có mối tương quan nghịch chiều với lợi nhuận đo lường bằng ROA của các NHTMCP Việt Nam, tỷ lệ DPRRTD trên tổng dư nợ cho vay càng cao thì lợi nhuận của các ngân hàng thu được càng thấp, kết quả này phù hợp với giả thuyết kỳ vọng ban đầu. Biến PCL có y nghĩa thống kê mạnh ở mức y nghĩa 1% với Coef = -0.1722 trong mô hình biến phụ thuộc ROA. Kết quả cho thấy với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ DPRRTD tăng 1% thì ROA của ngân hàng giảm 0.17%. Kết quả này cũng phù hợp với các kết quả nghiên cứu trước đây John Y. Lee (2015), Jacob A. Bikker & Tobias M. Vervliet (2017), Jacob A. Bikker & Haixia Hu (2001), John Paul Apire (2016), Stephen M. Miller & Athanasios G. Noulas (2010), Constantinos Alexiou & Voyazas Sofoklis (2009) đa chỉ ra rằng giữa tỷ suất sinh lời của ngân hàng và tỷ lệ DPRRTD có tồn tại mối tương quan nghịch chiều. Trong giai đoạn 2013 – 2018, hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại có xu hướng tăng, doanh thu thuần có tăng qua các năm. Tuy nhiên do hiệu quả sử dụng vốn chưa cao, tín dụng tăng thấp, quản ly tín dụng yếu kém, chi phí huy động và chi phí trích lập DPRRTD tăng cao tạo áp lớn về sử dụng vốn đối với các NHTMCP trong giai đoạn này. Do đó đa khiến cho lợi nhuận trước thuế sau chi phí DPRR tín dụng giảm đáng kê, nên hoạt động kinh doanh của các NHTMCP gặp nhiều khó khăn. Khoản trích lập DPRRTD đa ăn mòn lợi nhuận của các ngân hàng thương mại, ngay cả với các NHTMCP lớn của Việt Nam như BIDV, Vietinbank,…khoản chi này cũng đa làm giảm đáng kê lợi nhuận, làm cho mức lai thu được không còn được bao nhiêu trong khi đó lợi nhuận thuần thì rất cao. Trường hợp điên hình là Ngân hàng Đầu tư và Phát triên Việt Nam (BIDV), năm 2018 là năm rất thành công của BIDV về việc dẫn đầu toàn hệ thống ngân hàng với lợi nhuận thuần thu được hơn 28.300 tỷ đồng,
tuy nhiên, nợ xấu trong ngân hàng này cũng tăng cao ở mức gần 16.700 tỷ đồng, cụ thê trong nợ có khả năng mất vốn (nợ nhóm 5) lên tới mức báo động gần 7.170 tỷ đồng. Vì thế, BIDV phải trích lập khoản DPRRTD tới 2/3 lợi nhuận thuần, khiến cho lợi nhuận trước thuế sau trích lập không còn được hoành tráng nữa chỉ còn 9.472 tỷ đồng. (Theo Báo cáo tài chính hợp nhất đa kiêm toán của BIDV – 2018)
Tuy vậy, DPRRTD tăng cao chưa hẳn là dấu hiệu tiêu cực của ngành ngân hàng, việc chủ động trích lập DPRRTD giúp cho các ngân hàng rút ngắn được thời gian nắm giữ trái phiếu của Công ty Quản ly tài sản VAMC và khoản trích lập dự phòng là tấm đệm chắn đê phòng ngừa rủi ro và là công cụ hiệu quả đê xử ly khi nợ xấu xảy ra. Mặt khác, khi ngân hàng xử ly được khoản nợ xấu bằng cách thu hồi một phần hoặc toàn bộ, khoản tiền trích lập dự phòng sẽ được hoàn nhập hoặc hạch toán trực tiếp trở lại vào thu nhập bất thường, do đó chi phí trích lập dự phòng rủi ro của các ngân hàng không phải là tiền bị mất đi mà nó là một dạng tài sản đê dành cho sự phát triên bền vững của ngân hàng trong tương lai.
4.5.2. Về ty lệ nợ xấu (NPL)
Biến NPL có tương quan âm và có y nghĩa thống kê yếu với biến phụ thuộc ROA ở mức y nghĩa 10%. Tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ nghịch chiều với lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam, tỷ lệ nợ xấu càng cao thì lợi nhuận của các ngân hàng càng giảm, kết quả từ mô hình ước lượng phù hợp với giả thuyết được kì vọng ban đầu, đồng thời các nghiên cứu trước đây cũng đa ủng hộ quan điêm này John Y. Lee (2015), John Paul Apire (2016), Constantinos Alexiou & Voyazas Sofoklis (2009), Jacob A. Bikker & Haixia Hu (2001), Samuel H. Boahene (2012). Trong điều kiện giả định các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ nợ xấu ở hệ thống các NHTMCP tăng 1% thì lợi nhuận sẽ giảm 0.045%. Khi tỷ lệ tăng trưởng tín dụng ở các ngân hàng thương mại tăng nhanh, hoạt động tín dụng được mở rộng ào ạt trong những năm trước đây, ngân hàng phải chấp nhận đối đầu với rủi ro tín dụng cao và tỷ lệ nợ xấu cũng đồng thời tăng lên. Do đó, ngân hàng càng phải tăng chi phí trích lập cho DPRRTD, làm tăng chi phí hoạt động và giảm thiêu hiệu quả hoạt động kinh doanh
của ngân hàng cũng như là lợi nhuận thu được. Nguyên nhân dẫn đến tỷ lệ nợ xấu gia tăng ở các NHTMCP là phần lớn do khi tăng trưởng tín dụng quá nhanh dẫn đến công tác quản ly tín dụng trở nên yếu kém, cán bộ tín dụng lơ là trong công tác thẩm định cho vay, đạo đức nghề nghiệp của người thẩm định, ngân hàng có những chính sách cho vay không hiệu quả và có thê một phần là do tình hình biến động kinh tế trong và ngoài nước, những rủi ro khách quan của khách hàng ít nhiều cũng ảnh hưởng đến khả năng thanh toán nghĩa vụ nợ của họ.
Mặt khác, các ngân hàng có hiệu quả hoạt động kinh doanh cao cũng như lợi nhuận cao thì ngân hàng đó có môi trường làm việc chuyên nghiệp, đạo đức nghề nghiệp tốt, khả năng quản trị hiệu quả,…từ đó có thê giúp cho việc dự đoán, theo dõi và kiêm soát nợ xấu tốt hơn, hoạt động kinh doanh của ngân hàng trở nên an toàn hơn, đồng thời tạo nên một nội lực vững chắc đê ngân hàng có thê chống chọi với rủi ro và nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường ngân hàng.
4.5.3. Về ty lệ thanh khoan – LQR
Tỷ lệ thanh khoản (LQR) có mối tương quan cùng chiều với lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam. Tỷ lệ thanh khoản càng cao thì ROA của ngân hàng sẽ càng tăng, điều đó chứng tỏ ngân hàng đang nắm giữ nhiều tiền mặt và các khoản tương đương tiền có thê dễ dàng chuyên đổi thành tiền mặt đê sử dụng trong các trường hợp cấp thiết, tránh được những rủi ro về thanh khoản. Trong điều kiện các