Bài nghiên cứu dựa vào dữ liệu bảng (penal data) không cân bằng. Dữ liệu được tổng hợp từ Báo cáo tài chính, Báo cáo thường niên của 30 NHTM giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2018 và từ trang web của NHNN VN. Bên cạnh đó các số liệu vĩ mô được thu th p từ Worldbank và Tổng Cục Thống Kê.
Bảng 3.4: Nguồn dữ liệu của biến
Biến Nguồn Công thức
LR Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên Cho vay
Tong tài sǎn
FOREIGN Báo cáo thường niên Co phan cǔa co đông nước
ngoài Tong so co phan phát hành
CR Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên Dự phòng RR tín dụng
Tong tài sǎn
SIZE Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên Log (Tổng tài sản)
EQUITY Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên Von chǔ sơ hữu
Tong tài sǎn
LDR Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên Cho vay
Huy đ®ng von
ROA Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên EAT
Tong tài sǎn DR Worldbank LS huy động kỳ hạn 12 tháng – Lạm phát năm IR Website NHNN VN LS liên NH kỳ hạn 1 tháng – Lạm phát năm SMR Website NHNN VN 10 1 √ ∑(IR̅IR)2 9i − i=1 GDP Worldbank Log (GDP)
NIM Worldbank LS cho vay – LS huy động
3.6. Phƣơng pháp nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Tác giả sử dụng dữ liệu bảng (panel data) được hồi quy theo 3 cách: mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM, REM, GLS bằng phần mềm Stata 13 để nghiên cứu tác động của sở hữu nước ngoài đến RRTK của các NHTMVN.
3.6.1. Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS)
Phương pháp OLS dữ liệu gộp (Pooled OLS) được sử dụng với giả định không có sự khác biệt giữa các đơn vị chéo, theo đó, hằng số (α) được sử dụng chung cho tất cả đơn vị chéo. Giả định này chỉ đúng khi tất cả đơn vị chéo là đồng nhất (homorgeneous), và điều này hiếm xảy ra trong thực tế.
Yit = α + β1Xit,1 + β2Xit,2 + … + βkXit,k + uit Trong đó:
- αi: hệ số ch n
- β1, β2, βk…: là hệ số ước lượng tác động của biến giải thích Xit,k
Mô hình có thế được viết gọn như sau: Yit = α + βX‟
it + uit
Trong mô hình, các tham số ước lượng đều là tham số chung cho tất cả các đơn vị chéo. Mô hình trên cho thấy biến Yit sẽ chịu tác động như thế nào của các biến Xit,k mà không quan tâm đến đ c trưng riêng của từng đơn vị chéo. Nói cách khác, mô hình không phản ánh được sự khác nhau của các đơn vị chéo trong mẫu nghiên cứu vì cả hai tham số ước lượng đều không thay đổi theo đơn vị chéo.
Mô hình có thể được ước lượng bằng phương pháp OLS (được gọi là pooled OLS regression). Để các ước lượng của β bằng phương pháp OLS nhất quán và hiệu quả, cần có thêm 2 giả định:
var (uit) = ζ2
cov (uit, uis) = 0
Ngoài ra, phải lưu ý rằng:
- α ở đây chính là hằng số chung cho tất cả đơn vị chéo và hằng số này không tương quan với Xit,k để mô hình không vướng phải vấn đề biến bị bỏ sót - Sai số của mô hình cũng không tương quan với Xit,k vì nếu không mô hình sẽ
vướng phải vấn đề nội sinh:
E (Xit,k, α) = 0
E (Xit,k, uit) = 0 [Xit,k là biến ngoại sinh]
3.6.2. Mô hình tác động cố định (FEM)
Mô hình phổ biến dùng dữ liệu bảng là mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model, FEM). Khi các đơn vị chéo được quan sát không đồng nhất, FEM được sử dụng để phản ánh tác động của k biến giải thích Xit,k đến biến phụ thuộc Yit
hồi quy riêng phần giống nhau giữa các đơn vị chéo, nhưng các hệ số ch n hồi quy được phân biệt giữa các đơn vị chéo.
Yit = αi + β1X1,it + β2X2,it + … + βkXk,it + uit (*) Mô hình (*) là một hệ phương trình, được viết cụ thể như sau: Y1t = α1 + β1X1,1t + β2X2,1t + … + βkXk,1t + u1t
Y2t = α2 + β1X1,2t + β2X2,2t + … + βkXk,2t + u2t …
YNt = αN + β1X1,Nt + β2X2,Nt + … + βkXk,Nt + uNt Ho c được viết ngắn gọn như sau:
Yit = αi + X‟k,itβk + uit
Các tham số ước lượng trong mô hình (*) có ý nghĩa như sau:
- Tham số βk chung cho tất cả các đơn vị chéo phản ánh tất cả các đơn vị chéo phản ánh các đơn vị chéo có tốc độ tăng giống nhau.
- Tham số αi bao gốm hệ số ch n và biến bị bỏ sót của từng đơn vị chéo, được gọi là tham số đ c trưng của đối tượng (subject – specific parameters), đồng thời cũng được gọi là thành phần tác động cố định (fixed effect). Tác động cố định ở đây có nghĩa rằng αi không thay đổi theo thời gian. Sự xuất hiện của αi giúp phản ánh sự không đồng nhất giữa các đơn vị chéo do tác động của các biến không thể quan sát được, nhờ đó, FEM giải quyết được vấn đề biến bị bỏ sót.
FEM có các giả định như sau: - E (uit|Xi, αi) = 0 [trung bình bằng 0]
- var (uit|Xi, αi) = var (uit) = 2 [phương sai không đổi cho tất cả t = 1,…,T] - cov (uit, uis|Xi, αi) = 0 với t s [các sai số ngẫu nhiên không tương quan với
nhau]
- Với điều kiện của Xi và αi, uit là độc l p và nhất quán. Do đó, sai số ngẫu nhiên theo phân phối chuẩn uit ~ N (0; 2)
µ
3.6.3. Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model, REM) còn được gọi là mô hình các thành phần sai số (Error components model). Tương tự như FEM, REM có thể xác định được:
- Hệ số ch n khác nhau cho từng đơn vị chéo
- Tác động chung (không thay đổi theo đơn vị chéo) của các biến giải thích Tuy nhiên, khác với FEM, trong REM, các hệ số ch n của từng đơn vị chéo được phát sinh từ:
- Một hệ số ch n chung α không đổi theo đối tượng và thời gian
- Và một biến ngẫu nhiên εi (không tương quan với Xit,k) là một thành phần của sai số thay đổi theo đối tượng nhưng không đổi theo thời gian (chính vì v y mô hình còn được là mô hình các thành phần sai số). εi đo lường độ lệch ngẫu nhiên (random deviation) giữa hệ số ch n của mỗi đối tượng và hệ số ch n chung α. Như v y, FEM cho rằng các đơn vị chéo khác nhau ở hệ số ch n cố định, trong khi REM cho rằng các đơn vị chéo khác nhau ở sai số. Mô hình REM được trình bày như sau:
Yit = α + β1X1,it + β2X2,it + … + βkXk,it + ωit Với ωit= εi + νit
Trong đó:
- α: Hệ số ch n chung của tất cả đơn vị chéo
- ωit: Sai số phức hợp (composite error term or error components)
- εi trong thành phần của ωit phản ánh tác động đ c trưng của từng đơn vị chéo và được gọi là thành phần tác động ngẫu nhiên (random effect)
- νit: Hạng nhiễu không tương quan lẫn nhau giữa các đối tượng (còn gọi là tương quan chéo, cross – correlation) và không tương quan chuỗi trong cùng đối tượng
3.6.4. Phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất tổng quát (GLS)
Một cách tổng quát, chúng ta không biết được cấu trúc của phương sai của sai số thay đổi (ζ_(i)) ), làm cho việc ước lượng GLS khó thực hiện. Để thực hiện
Prob > 10%
Kiểm định F – test Pooled OLS
Prob > 10%
Kiểm định Hausman
được thì phải ước lượng của ζ bằng cách dùng các phương trình hồi quy của tác giả Glejser, Breush-Pagan, God Fray, White.
Giả định phương sai của phần dư có mối quan hệ luỹ thừa với tổ hợp tuyến tính các biến giải thích sau:
Var (u|x) = ζ^2 exp(δ_0+ δ_1 x_i1+⋯+δ_k x_ik ) Trong đó:
h(x) = exp(δ_0+δ_1 x_i1+δ_2 x_i2+⋯+δ_k x_ik)
Nếu mô hình được chọn trước có xảy ra hiện tượng tự tương quan hay phương sai thay đổi qua các biến ho c cả hai, tác giả có thể sử dụng mô hình này để khắc phục hiện tượng này.
3.6.5. Phƣơng pháp thực hiện mô hình nghiên cứu
Sơ đồ 3.1: Quy trình thực hiện nghiên cứu
Prob < 10%
Prob < 10%
Thống kê mô tả dữ liệu
Kiểm định Pooled OLS, FEM và REM
FEM và REM
REM FEM
Modified Wald test: Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Wooldridge test: Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Collinearity Diagnostics: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Breusch and Pagan
Lagrangian multiplier test: Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Wooldridge test: Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Collinearity Diagnostics: Kiểm định hiện tượng đa cộng
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Mô hình nghiên cứu đề xuất cụ thể như sau:
LRi,t = � + �1FOREIGNi,t + �2CRi,t + �3SIZEi,t + �4EQUITYi,t
+ + + + + + + + + + + + + +
+5LDRi,t + �6ROAi,t + �7DRt + �8��t + �9SMRt + �10GDPt + �11NIMt + �i,t
Tên biến Ký hiệu Công thức Dấu kỳ
vọng Biến phụ thuộc
RRTK LR Cho vay
Tong tài sǎn
Biến độc lập
Tỷ lệ sở hữu nước ngoài FOREIGN Co phan cǔa co đông nước
ngoài Tong so co phan phát hành
-
RR tín dụng CR Dự phòng RR tín dụng
Tong tài sǎn +
Quy mô NH SIZE Log (Tổng tài sản) -
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu EQUITY Von chǔ sơ
hữu Tong tài sǎn
-
Tỷ lệ cho vay/ huy động vốn LDR Cho vay
Huy đ®ng von +
Lợi nhu n sau thuế trên tổng tài
sản ROA
EAT
Tong tài sǎn -
LS huy động thực trung bình DR LS huy động kỳ hạn 12 tháng –
Lạm phát năm - LS liên NH thực IR LS liên NH kỳ hạn 1 tháng – Lạm phát năm + Chỉ số biến động LS thị trường SMR 10 1 √ ∑(IR̅IR)2 9i − i=1 +
Tăng trưởng kinh tế GDP Log (GDP) -
Chênh lệch LS cho vay và LS huy
động toàn ngành NIM LS cho vay – LS huy động -
Các phương pháp hồi quy được sử dụng cho mô hình nghiên cứu là Pooled OLS, FEM, REM và GLS. Qua đó, chương 3 cũng đưa ra các kỳ vọng cho từng biến độc l p trong mô hình. Tiếp nối chương 3, với chương 4 tiến hành đưa ra kết quả hồi quy, kiểm định và lựa chọn mô hình phù hợp.
Dựa vào mô hình đã được xây dựng tại chương 3, chương 4 này tiến hành chạy mô hình và trình bày kết quả mô hình. Bên cạnh đó, chương cũng đưa ra các phân tích có liên quan. Các nội dung trong chương 4 được thiết kế như sau: Thống kê mô ta dữ liệu;
Xu hướng thay đổi của RRTK và tỷ lệ sở hữu nước ngoài; Phân tích tương quan;
Ước lượng mô hình hồi quy;
Kiểm định các khuyết t t của mô hình; Khắc phục các khuyết t t của mô hình; Tính vững và hiệu quả của mô hình; Kiểm tra tiên đoán phần dư;
Kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư; Kết quả nghiên cứu.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4.1: Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Biến Số quan sát Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
LR 286 0.1721483 0.816383 0.5645143 0.1259041 FOREIGN 300 0 0.3 0.0783651 0.1059862 CR 285 -0.0048708 0.0192177 0.0052882 0.004083 SIZE 286 6.522437 9.069225 7.941046 0.5207057 EQUITY 287 0.0062923 0.3323917 0.0968244 0.0465279 LDR 286 0.2257825 2.027419 0.7959138 0.49166 ROA 286 -0.0551175 0.0472891 0.0075233 0.0071012 DR 300 -0.355171 0.0716446 0.0301907 0.0281943 IR 300 -0.050687 0.0359159 -0.0021235 0.0209731 SMR 300 0.0054731 0.0301213 0.0129355 0.0066529 GDP 300 11.02537 11.37969 11.22459 0.1135041 NIM 300 1.9415 3.24 2.64468 0.4512019
70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 2009201020112012201320142015201620172018
Bảng 4.1 thể hiện kết quả thống kê mô tả của các biến trong mô hình nghiên cứu như: số quan sát, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. Dựa vào đây có thể cho cái nhìn chung về mẫu nghiên cứu đại diện cho toàn bộ hệ thống NHTM tại VN.
4.1.1. Rủi ro thanh khoản (LR)
Tỷ lệ RRTK trung bình là 56.45%, giá trị cao nhất là 81.64% (NH Sài Gòn Công Thương năm 2009) và giá trị thấp nhất là 17.21% (NH Tiên Phong năm 2011). Về m t tổng quát, chênh lệch RRTK giữa các NH trong mẫu không quá lớn (Độ lệch chuẩn 12.59%). Giá trị trung bình tương đối cao (Lớn hơn 50%) và độ lệch chuẩn thấp chứng tỏ RRTK của NH trong mẫu đang ở mức cao và không có chênh lệch nhiều giữa các NHTM trong cùng hệ thống.
Hình 4.1: Tỷ lệ RRTK của các NHTM VN
Nguồn: Tác giả tổng hợp, xem thêm phụ lục 3 Hình 4.1 cho thấy RRTK của hệ thống NH tại VN đang dao động quanh mức 55%, tức là hơn 50% tổng tài sản của toàn ngành NH hiện đang sử dụng với mục đích cho vay. Mà số tiền huy động vốn qua các năm đều nhỉnh hơn so với số tiền cho vay, điều này chứng tỏ lợi nhu n của NH vẫn phụ thuộc quá nhiều vào cho vay. Khi nền kinh tế đang trong quá trình xây dựng và phát triển, các khoản cho vay có giá trị cao cũng như thời hạn vay dài hạn trong khi đó các khoản huy động vốn t p trung chủ yếu ở ngắn và trung hạn. Vì v y, NH có thể rơi vào tình thế mất khả năng
thanh toán tạm thời khi các khoản phải trả đến hạn. Xu hướng của đường RRTK đang có chiều hướng đi lên khiến cho giả thuyết trên có thể xảy ra, để giảm thiểu thì việc đa dạng hoá thu nh p cũng là một trong những cách để khắc phục tình trạng cho vay quá nhiều như hiện nay.
4.1.2. Tỷ lệ sở hữu nƣớc ngoài (FOREIGN)
Tỷ lệ sở hữu nước ngoài trung bình trong mẫu ở mức thấp chỉ 7.84%, trong khi đó giá trị cao nhất là 30%, ngang bằng với Nghị định 01/2014/NĐ-CP (ABBank giai đoạn 2013 – 2018, ACB giai đoạn 2009 – 2018, Vietinbank năm 2013, Eximbank giai đoạn 2009 – 2011 và năm 2017). Giá trị thấp nhất là 0% chủ yếu là các NH chưa có các thị phần lớn trên thị trường như: Bắc Á, Bảo Việt, Kiên Long, Liên Việt, MSB, Petrolimex, SGB, Việt Á. Ngoài ra NH Agribank do sở hữu nhà nước nên tỷ lệ sở hữu nước ngoài luôn là 0%. Nhìn chung, tỷ lệ sở hữu nước ngoài của các NH khá khiêm tốn và chênh lệch về tỷ lệ này khá lớn (Độ lệch chuẩn 10.60%). Kết quả trên cho thấy các nhà đầu tư nước ngoài t p trung nguồn vốn và các NH có thị phần lớn trên thị trường cũng như tình hình hoạt động kinh doanh khả quan như: ABBank, ACB, Vietinbank, Eximbank, SeABank, Techcombank, Vietcombank, VIB, VPB.
Trong thị trường hội nh p, VN đã ký các hiệp định thương mại tự do (FTA), mở cửa thu hút các đối tác nước ngoài. Tính đến tháng 4 năm 2019, VN đã và đang ký các hiệp định như sau:
Bảng 4.2: Các hiệp định thƣơng mại tự do của VN tính đến tháng 7 năm 2019
STT FTA Hiện trạng Đối tác
FTAs đã có hiệu lực
1 AFTA Có hiệu lực 1993 ASEAN
2 ACFTA Có hiệu lực 2003 ASEAN, Trung Quốc
3 AKFTA Có hiệu lực 2007 ASEAN, Hàn Quốc
4 AJCEP Có hiệu lực 2008 ASEAN, Nh t Bản
5 VJEPA Có hiệu lực 2009 VN, Nh t Bản
6 AIFTA Có hiệu lực 2010 ASEAN, Án Độ
8 VCFTA Có hiệu lực 2014 VN, Chi Lê
9 VKFTA Có hiệu lực 2015 VN, Hàn Quốc
10 VN – EAEU FTA
Có hiệu lực 2016 VN, Nga, Belarus, Amenia, Kazakhstan, Kyrgyzstan 11 CPTPP (Tiền thân là TPP) Có hiệu lực từ 30/12/2018, có hiệu lực tại VN từ 14/01/2019
VN, Canada, Mexico, Peru, Chi Lê, New Zealand, Úc, Nh t Bản, Singapore, Brunei, Malaysia
12 AHKFTA Có hiệu lực từ 11/06/2019 ASEAN, Hồng Kông
FTA đã ký nhƣng chƣa có hiệu lực
13 EVFTA Ký kết vào 30/06/2019 VN, EU (28 thành viên)
FTA đang đàm phán 14 RCEP Khỏi động đàm phán tháng
03/2013
ASEAN, Trung Quốc, Hàn Quốc, Nh t Bản, Ấn Độ, Úc, New Zealand
15 VN – EFTA FTA Khỏi động đàm phán tháng 05/2012
VN, EFTA (Thuỵ Sĩ, Na Uy, Iceland, Liechtenstein)
16 VN – Israel FTA Khỏi động đàm phán tháng 12/2015
VN, Israel
Nguồn: Trung tâm WTO và Hội nh p Với các hiệp định thương mại tự do nêu trên, các NH VN phải nên tìm các đối tác chiến lược phù hợp có hướng đi chung và phát triển nền kinh tế VN. Nhờ những hiệp định đã được ký kết mà các NH có lợi thế hơn trong việc lựa chọn các