3.2.1 Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc đƣợc lựa chọn là ROA. Theo nhƣ chƣơng 2, ROA đƣợc tính theo công thức:
Trong ba chỉ tiêu đại diện khả năng sinh lời nhƣ chƣơng 2 đã nêu thì trong thực tế, khi làm các nghiên cứu thực nghiệm, rất nhiều các nghiên cứu thực nghiệm đã sử dụng ROA nhƣ Yuqi (2007), Ahmad (2014), Weersainghe & Perera (2013)… làm chỉ tiêu đo lƣờng khả năng sinh lời.
3.2.2 Biến độc lập
Qui mô ngân hàng (SIZE)
Để đo lƣờng biến qui mô ngân hàng, tác giả chọn giá trị tổng tài sản. Tuy nhiên, do tổng tài sản là giá trị tuyệt đối. để hạn chế các khuyết tật đối với mô hình về phƣơng sai sai số thay đổi, tác giả sử dụng logarit tự nhiên của tổng tài sản.
Nhƣ vậy, với giả thuyết H1 là qui mô ngân hàng tác động cùng chiều đến lợi nhuận của ngân hàng, khoá luận kì vọng biến SIZE mang dấu (+) trong mô hình.
Vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu đƣợc đo lƣờng bằng công thức:
Tỷ lệ này cho thấy vốn chủ sở hữu đang chiếm bao nhiêu phần trăm trên tổng tài sản của ngân hàng. Vốn chủ sở hữu đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của ngân hàng, ảnh hƣởng đến các quyết định kinh doanh, phản ánh quy mô và hiệu quả hoạt động của chính ngân hàng đó, vì vậy ngân hàng cần quản trị tốt nguồn vốn này để tạo ra lợi nhuận kì vọng. Tỷ lệ vốn của ngân hàng càng cao, chi phí sử dụng vốn của ngân hàng càng giảm, và từ đó lợi nhuận của ngân hàng theo đó sẽ tăng lên.
Hơn thế nữa, việc gia tăng tỉ lệ vốn cũng có thể mang lại các khoản thu nhập bất ngờ từ việc giảm chi phí đã dự đoán trƣớc từ những nguy cơ về kinh tế (bao gồm cả về phá sản). Vì vậy, tác giả kỳ vọng biến CAPITAL mang dấu (+) trong mô hình.
Tính thanh khoản (LIQUIDITY)
Chỉ số thanh khoản đƣợc đo lƣờng bằng công thức:
Tỷ lệ trên cho ta thấy phần trăm của tiền và các khoản tƣơng đƣơng tiền trong cơ cấu tổng tài sản. Tiền và các khoản tƣơng đƣơng tiền có tính thanh khoản cao, cho nên nếu tỷ số càng cao thì mức độ thanh khoản của ngân hàng sẽ càng đƣợc đảm bảo, nguồn lợi ngân hàng thu đƣợc tăng lên. Tuy nhiên, để duy trì khả năng thanh khoản ở mức độ ổn định các ngân hàng cần phải tốn thêm một khoản chi phí. Nếu quản lý không hiệu quả khoản chi phí này sẽ làm lợi nhuận ngân hàng giảm. Hơn nữa, các khoản tiền và tƣơng đƣơng tiền có mức độ sinh lời thấp hơn so với các loại tài sản khác. Vì vậy biến LIQUIDITY đƣợc kỳ vọng mang dấu (‒) trong mối quan hệ giữa tính thanh khoản và lợi nhuận của ngân hàng.
Qui mô tín dụng (LOAN)
Qui mô tín dụng đƣợc lƣờng dựa trên tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản theo công thức:
Tỉ lệ này cho thấy các khoản cho vay chiếm bao nhiêu phần trăm trong tổng tài sản ngân hàng. Dƣ nợ cho vay chiếm tỉ trọng lớn trên tổng tài sản nên có thể đƣợc xem là tiêu chí quan tâm hàng đầu trong điều hành hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Tỉ lệ này càng cao cho thấy mức độ hoạt động cho vay của ngân hàng càng ổn định, lợi nhuận ngân hàng đƣợc tăng lên đáng kể. Tuy nhiên, khi cho vay quá nhiều mà không có sự kiểm soát và quản lý chặt chẽ sẽ có khả năng tạo ra các khoản nợ xấu gây ảnh hƣởng đến lợi nhuận ngân hàng. Với giả thuyết H3 là qui mô
tín dụng có tác động nghịch chiều đến lợi nhuận của ngân hàng, khoá luận kì vọng biến LOAN mang dấu (‒) trong mô hình.
Rủi ro tín dụng (CREDIT)
Có nhiều phƣơng pháp để xác định rủi ro tín dụng của ngân hàng. Tuy nhiên trong khoá luận, tác giả đo lƣờng biến rủi ro tín dụng bằng công thức:
Tỷ lệ này phản ánh có bao nhiêu phần trăm dƣ nợ đƣợc trích lập dự phòng. Chỉ số này càng cao cho thấy chất lƣợng các khoản tín dụng của ngân hàng đó không tốt, khả năng thu hồi nợ thấp hoặc ngƣợc lại, khi tỷ lệ này thấp, chất lƣợng của các khoản tín dụng đƣợc cải thiện tích cực hoặc có thể do các khoản dự phòng trích lập chƣa đúng với qui định. Trong khi đó, tín dụng là hoạt động mang lại nguồn lợi nhuận lớn nhất cho ngân hàng. Vì vậy yếu tố này đƣợc kỳ vọng mang dấu (‒) trong mô hình.
Chi phí hoạt động (TETA)
Tác giả sử dụng công thức theo nghiên cứu của Obamuyi (2013) để đo lƣờng biến chi phí hoạt động của ngân hàng:
Tỷ lệ này cho thấy tổng chi phí của ngân hàng chiếm bao nhiêu phần trăm trên toàn bộ tài sản. Tỷ lệ này càng cao chứng tỏ ngân hàng quản lí chi phí chƣa hiệu quả và ngƣợc lại, tỷ lệ này thấp cho thấy chi phí của ngân hàng đƣợc quản lý tốt, thể hiện tài năng của đội ngũ quản trị và tầm nhìn của nhà quản trị ngân hàng. Nếu chi phí càng cao thì khoản lợi nhuận thu đƣợc sẽ giảm tƣơng đƣơng. Do đó, biến TETA đƣợc kỳ vọng mang dấu (‒) trong mối quan hệ giữa chi phí hoạt động và lợi nhuận của ngân hàng.
Tốc độ tăng trƣởng GDP (GDP)
Trong khoá luận tác giả sử dụng chỉ số GDP thực đƣợc công bố hằng năm để kiểm soát cho các chu kỳ kinh tế bên ngoài ngân hàng.
Nếu tỷ lệ này tăng cao qua các năm là một dấu hiệu tốt, nó cho thấy chính phủ quản lý nền kinh tế hiệu quả, các cơ hội kinh doanh đƣợc cải thiện, nhu cầu tín dụng sẽ tăng và nhƣ vậy lợi nhuận của ngân hàng cũng tăng cao hơn. Theo giả thuyết H7, tốc độ tăng trƣởng GDP đƣợc kỳ vọng mang dấu (+) trong mô hình.
Lãi suất cho vay (IRT)
Lãi suất đƣợc sử dụng trong bài nghiên cứu là lãi suất cho vay trung bình mỗi năm của NHTM. Dữ liệu này đƣợc thu thập từ các số liệu trên thống kê của Worldbank. Lãi suất cho vay càng cao, nguồn thu nhập từ chêch lệch giữa lãi suất cho vay của ngân hàng với lãi suất cho vay trên thị trƣờng ngày càng tăng. Từ đó, lợi nhuận của ngân hàng cũng đƣợc nâng cao. Vì vậy, biến IRT đƣợc tác giả kỳ vọng mang dấu (+) trong mối tƣơng quan giữa lãi suất cho vay và lợi nhuận của ngân hàng.
Tỷ giá (ER)
Do ở Việt Nam, tỷ giá theo VND/USD đƣợc sử dụng khá phổ biến trong việc thực hiện các nghĩa vụ thanh toán hoặc giao dịch qua ngân hàng. Vì thế, trong bài nghiên cứu tác giả sẽ lấy tỷ giá tính theo VND/USD làm đại diện cho biến tỷ giá, cụ thể hơn, tác giả sẽ dùng logarit cho chuỗi dữ liệu tỷ giá để tăng thêm độ chính xác cho mô hình và số liệu tỷ giá đƣợc lấy của website NHTW.
Khi thực hiện hoạt động trao đổi, ngân hàng sẽ hƣởng đƣợc khoảng chêch lệch từ tỷ giá mua và tỷ giá bán, giúp ngân hàng cải thiện nguồn thu nhập. Do đó, theo giả thuyết H10, tác giả kỳ vọng tỷ giá mang dấu (+) trong mô hình.
Sau đây là bảng tóm tắt lại cách tính của các biến độc lập cũng nhƣ kỳ vọng dấu của các biến trong mô hình.
Bảng 3.1 Các biến và kỳ vọng về dấu của mô hình
Biến Cách tính Kỳ vọng về dấu với
ROA
Các nghiên cứu có cùng kết quả giống với kì vọng
SIZE Logarit(Tổng tài sản) Cùng chiều (+)
Adem & Deger (2011), Gul & Zaman (2011), San & Heeng (2012), Weersainghe & Perera (2013), Adama & Apélété (2017), Nguyễn Việt Hùng (2008), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016), Phan Thị Hằng Nga (2017)
CAPITAL Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài
sản Cùng chiều (+)
Yuqi (2007), Nguyễn Việt Hùng (2008), Gul & Zaman (2011),
Saira (2011), San & Heeng (2012), Syafri (2012), Ahmad (2014), Islam & Nishiyama (2016) , Adama & Apélété (2017), Phan Thị Hằng Nga (2017)
LIQUITY Tiền và các khoản
tƣơng đƣơng tiền/ Tổng tài sản
Ngƣợc chiều (‒)
Yuqi (2007), Weersainghe & Perera (2013), Nguyễn Thanh Phong (2015)
LOAN Tổng các khoản cho vay/
Tổng tài sản Ngƣợc chiều (‒)
Nguyễn Việt Hùng (2008), Adem & Deger (2011), Nguyễn Thanh Phong (2015)
CREDIT
Tổng dự phòng rủi ro tín dụng/ Tổng các khoản
cho vay
Ngƣợc chiều (‒)
Tarus, Chekol & Mutwol (2012),
Syafri (2012), Phan Thị Hằng Nga (2017)
& Perera (2013), Ahmad (2014)
GDP GDP công bố hằng năm Cùng chiều (+) Gul & Zaman (2011), Adama & Apélété (2017)
ER Tỷ giá VND/USD của
NHTW Cùng chiều (+)
Gul & Zaman (2011)
IRT
Lãi suất cho vay trung bình từng năm theo
Worldbank
Củng chiều (+)
Adem & Deger (2011), Gul & Zaman (2011), Qinhua & Meiling (2014)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.3 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Dữ liệu đƣợc sử dụng phân tích mô hình hồi quy là dữ liệu bảng. Các số liệu của ngân hàng đƣợc lấy từ báo cáo tài chính công ty mẹ, báo cáo thƣờng niên đã đƣợc kiểm toán của 30 ngân hàng (phụ lục danh mục ngân hàng) trong vòng 11 năm tử năm 2009 đến năm 2019. Do trong giai đoạn này, ngành ngân hàng có nhiều biến động từ cuộc khủng hoảng kinh tế, xác nhập hợp nhất các ngân hàng nên một số các ngân hàng chƣa công bố đầy đủ thông tin, vì vậy dữ liệu của một số năm không thu thập đƣợc. Dữ liệu để xây dựng mô hình là dữ liệu không cân bằng (Unbalanced Data) với tổng quan sát là 324 quan sát.
Đối với các biến kinh tế bên ngoài ngân hàng, dữ liệu đƣợc thu thập từ website của IMF. Worldbank, Tổng cục Thống kê NHNN. Tất cả dữ liệu đƣợc thu thập vào thời điểm kết thúc năm tài chính của các ngân hàng.
3.4 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp dữ liệu bảng với sự hỗ trợ của phần mềm Stata
Hình 3.1 Sơ đồ quy trình nghiên cứu
Các bƣớc trong quy trình đƣợc thực hiện qua 5 bƣớc sau:
Bƣớc 1: Khoá luận nghiên cứu các lý thuyết và giới thiệu các bài nghiên cứu của các tác giả về các nhân tố tác động đến lợi nhuận của các ngân hàng. Khoá luận phân tích và lựa chọn các biến có khả năng tác động đến lợi nhuận của ngân hàng. Tham khảo các nghiên cứu trƣớc đó, khoá luận tiến hành đặt giả thuyết và đo lƣờng các biến, bao gồm biến phụ thuộc ROA và 9 biến độc lập SIZE, CAPITAL, LIQUIDITY, LOAN, CREDIT, TETA, GDP, ER, IRT. Trong bƣớc này, từ các dữ liệu thô của các báo cáo đã thu thập đƣợc, tác giả sẽ tính toán các giá trị cụ thể.
Bƣớc 2: Trên cơ sở kết quả đo lƣờng, bằng số liệu cụ thể đã đƣợc tính toán của từng biến trong mô hình, khoá luận tiến hành mô tả để nhận diện đặc thù của các biến thông qua giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các biến (cả biến phụ thuộc và biến độc lập). Nếu có những quan sát có số liệu bất thƣờng, chêch lệch lớn so với các quan sát còn lại, khoá luận có thể cân nhắc và loại bỏ những quan sát đó để kết quả mô hình không bị tác động bởi các nhân tố bất thƣờng.
Bƣớc 3: Phân tích mối tƣơng quan giữa các biến phụ thuộc và độc lập để phát hiện ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Việc phân tích tƣơng quan giữa các biến trong mô hình phải đƣợc tiến hành bằng cách thiết lập ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến và tìm ra những cặp có hệ số tƣơng quan cao. Khi hệ số này có giá trị từ 0,8 trở lên cho thấy các biến độc lập có đa cộng tuyến nghiêm trọng, dẫn đến có khả năng thể hiện chiều hƣớng tác động không chính xác, quy luật kinh tế không đƣợc phản ánh đúng. Bên cạnh đó việc kiểm định nhân tố phóng đại phƣơng sai cũng giúp cho mô hình phát hiện đƣợc hiện tƣợng đa cộng tuyến. Khi phát hiện khuyết tật này trong mô hình, vấn để đƣợc xử lý bằng cách loại bỏ biến đa cộng tuyến hoặc thay thế bằng một hoặc một số biến khác và tiến hành kiểm tra lại bằng các hệ số tƣơng quan cho đến khi hiện tƣợng đa cộng tuyến không còn xảy ra.
Bƣớc 4: Khoá luận lần lƣợt chạy ra các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM, REM trên ứng dụng Stata để cho ra kết quả về mức độ tác động của các nhân tố đến lợi nhuận của ngân hàng. Dƣới sự hỗ trợ của kiểm định Hausman, khoá luận chọn ra
đƣợc mô hình phù hợp nhất. Sau đó, tiếp tục thực hiện kiểm định các khuyết tật của mô hình đƣợc lựa chọn để phát hiện hiện tƣợng tự tƣơng quan (kiểm định Wooldrige) và phƣơng sai sai số thay đổi (kiểm định nhân tử Lagrangian) của mô hình. Nếu nhƣ mô hình có khuyết tật, khoá luận sẽ dùng các biện pháp khắc phục để tìm ra đƣợc mô hình tác động có độ tin cậy cao. Mô hình dự kiến đƣợc sử dụng nếu có hiện tƣợng khuyết tật là mô hình GLS.
Bƣớc 5: Khoá luận sẽ thảo luận về kết quả mô hình và xem với mức ý nghĩa thống kê 5%, những nhân tố nào tác động đến lợi nhuận và mức độ tác động đến lợi nhuận là bao nhiêu. Chiều hƣớng tác động của các nhân tố này có phù hợp với giả thuyết đặt ra hay không, có hợp lý hay không. Để từ đó, tác giả gợi ý một số khuyến nghị để nhằm gia tăng lợi nhuận cho từng NHTM và cả hệ thống NHTM Việt Nam nói chung.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Trong chƣơng này, khoá luận đã đƣa các giả thuyết của các biến đƣợc lựa chọn để đƣa vào mô hình. Ở phần mô hình, tác giả đã trình bày về mô hình nghiên cứu. Đồng thời, tác giả cũng xác định các biến độc lập và phụ thuộc cũng nhƣ làm rõ mô hình thông qua việc trình bày công thức, ý nghĩa và bảng kì vọng dấu của các biến trên. Từ đó làm cơ sở cho việc thực hiện mô hình và kết luận đề tài cho chƣơng sau.
CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Trong chƣơng này, tác giả sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu thực nghiệm sau khi sử dụng phần mềm xử lý dữ liệu đã thu thập và ƣớc lƣợng bằng các phƣơng pháp phù hợp. Từ kết quả nghiên cứu thu đƣợc, chƣơng này cũng đƣa ra các phân tích liên quan
4.1 PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ
Bảng 4.1 Bảng thống kê mô tả các biến
Biến Trung bình Giá trị lớnnhất Giá trị nhỏnhất Độ lệchchuẩn Số quansát
ROA 0.0076 0.0473 -0.0551 0.0071 324 SIZE 7.9794 9.1618 6.5224 0.5281 324 CAPITAL 0.0947 0.3324 0.0289 0.0450 324 LIQUITY 0.1335 0.4140 0.0001 0.0794 324 LOAN 0.5719 0.8164 0.1721 0.1257 324 CREDIT 0.0094 0.0451 -0.0086 0.0067 324 TETA 0.0152 0.0520 0.0008 0.0066 324 GDP 0.0664 0.0706 0.0525 0.0052 330 ER 9.9593 10.0500 9.7948 0.0744 330 IRT 9.8995 16.9540 6.96 3.1723 330 Nguồn: Tác giả tổng hợp
Sau đây, tác giả phân tích số liệu của từng biến số qua từng năm trong giai đoạn 2009-2019:
4.1.1 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
Hình 4.1 Tỷ suất sinh lời trung bình của các NHTM Việt Nam
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.1 cho thấy ROA của các NHTM trong giai đoạn 2009-2019 có giá trị trung bình là 0.76%. Giá trị nhỏ nhất là -5.51% thuộc về ngân hàng TPB năm 2011 và giá trị lớn nhất là 4.72% thuộc về ngân hàng SGB năm 2010. Độ lệch chuẩn của ROA là 0.0071.
Nhìn vào Hình 4.1 ta có thể thấy rõ, khả năng sinh lời của toàn hệ thống nói chung giảm mạnh từ năm 2009 đến năm 2015 từ mức cao nhất là 1.27% xuống còn 0.38%. Sự khủng hoảng nền kinh tế năm 2008 đã có sự ảnh hƣởng mạnh mẽ đến tỷ suất sinh lời của các ngân hàng. Bên cạnh đó giai đoạn từ năm 2010-2012, hệ thống các NHTM một lần nữa phải lao đao trƣớc những sự kiện ngoài ý muốn, các vụ kiện tụng, tăng trƣởng tín dụng thấp kỷ lục, tỷ lệ nợ xấu gia tăng,…dẫn đến lợi nhuận của ngân hàng suy giảm trầm trọng. Từ năm 2013-2015, nhìn chung các ngân hàng đã có dấu hiệu phục hồi sau cuộc khủng hoảng kinh tế, tuy nhiên trƣớc các thách thức nhƣ rủi ro trong mảng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu vẫn còn cao cũng nhƣ công tác quản lý hoạt động kinh doanh của ngân hàng chƣa đƣợc cải thiện dẫn đến lợi