Sau khi thực hiện ước lượng, lựa chọn và kiểm định cũng như khắc phục các khuyết tật của mô hình, khóa luận sẽ mô tả rõ hơn về các kết quả đạt được thông qua các biến độc lập có ý nghĩa thống kê.
• Quy mô ngân hàng (SIZE)
Khác với kỳ vọng của khóa luận, biến quy mô ngân hàng cho kết quả tác động cùng chiều với biến phụ thuộc (ROE và ROA) đi kèm với mức độ thống kê rất đáng tin cậy ở hầu hết các mô hình (ngoại trừ POLS đối với ROA). Bên cạnh đó có sự khác biệt đáng kể giữa tác động của quy mô ngân hàng lên hiệu quả hoạt động ngân hàng được thể hiện qua hai chỉ số ROA và ROE. Dựa trên mô hình FE ta thấy với một đơn vị gia tăng của biến độc lập thì trung bình ROE tăng trưởng 2.48% trong một năm nếu các yếu tố khác không đổi nhưng ngược lại đối với ROA thì chỉ là tăng trưởng trung bình 0.19% nếu so sánh dựa trên tỷ lệ trung bình ROE và ROA của tất cả các ngân hàng trong toàn bộ thời gian nghiên cứu lần lượt là 10.68 lần (10.68%, 1% lần lượt đối với ROE và ROA). Điều này cho thấy sự phân hóa từ tác động của quy mô đến hiệu quả hoạt động là khác nhau đối với các ngân hàng đặc biệt là nhóm ngân hàng thương mại nhà nước và ngân hàng thương mại tư nhân. • Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EQ)
Biến EQ cho thấy ý nghĩa thống kê trong cả ba mô hình đối với cả hai biến phụ thuộc ROE và ROA. Nhưng kết quả thể hiện tác động khác nhau đối với mỗi biến phụ thuộc. Đối với biến phụ thuộc ROE, cả ba mô hình cho kết quả biến EQ tác động ngược chiều, nghĩa là khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu gia tăng 1% thì trung bình hiệu quả hoạt động giảm 0.19% (đối với mô hình FE). Đối với biến phụ thuộc ROA, cả ba mô hình cho kết quả biến EQ tác động cùng chiều, nghĩa là khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu gia tăng 1% thì trung bình hiệu quả hoạt động tăng 0.05%. Tác động trái ngược
này có thể được giải thích như sau trong khoảng thời gian từ khoảng thời gian từ 2009-2013, tốc độ tăng trưởng của vốn chủ sở hữu hầu như luôn nhanh hơn tăng trưởng của tổng tài sản tuy nhiên việc tăng trưởng này không đem lại hiệu quả hoạt động tốt trong cùng thời gian (ROE giảm dần qua từng năm). Lý do cho việc này là vì tốc độ tăng trưởng tín dụng quá nóng của những năm trước nhưng mức độ dự phòng rủi ro không đảm bảo khiến nợ xấu được sinh ra và tích lũy qua các năm (đặc biệt là sau năm 2011 và giải quyết nợ xấu kéo dài cho đến năm 2016) nên việc gia tăng vốn chủ sở hữu lúc này không có tác động mở rộng quy mô cho vay của ngân hàng qua đó gia tăng lợi nhuận mà là nhằm bù đắp vào các rủi ro mà ngân hàng đã tích lũy. Bên cạnh đó, tác động ngược chiều mang tính chất tích cực của ROE và EQ cho thấy rõ ràng ở hai năm đầu của giai đoạn hồi phục 2016-2017 khi tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản được khuếch đại nhờ tăng trưởng vốn chủ sở hữu và từ đó giúp cải thiện chỉ số ROE.
• Dự phòng rủi ro (DPRR)
Đúng với kỳ vọng của khóa luận, biến DPRR cho kết quả tác động ngược chiều với cả hai chỉ số hiệu quả hoạt động của ngân hàng trong cả ba mô hình hồi quy. Đối với ROE, nếu biến DPRR tăng trưởng 1% thì hiệu quả hoạt động của ngân hàng sẽ suy giảm 1.67% với biên độ giao động giữa các ngân hàng là 0.38% trong phạm vi tin trưởng là hơn 99% (mô hình FE). Tương tự với ROA là suy giảm 0.2% với biên độ giao động là 0.036%. Có thể kết luận rằng biến DPRR tác động đáng kể đến lợi nhuận sau thuế của ngân hàng từ đó ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động và giai đoạn 2012-2015 cho thấy rõ tác động này khi ngân hàng phải trích lập dự phòng cao giải quyết các vấn đề liên quan đến nợ xấu
• Tỷ lệ tổng chi phí hoạt động (CIR)
Đúng với kỳ vọng của khóa luận, biến CIR cho kết quả tác động ngược chiều với cả hai chỉ số hiệu quả hoạt động của ngân hàng trong cả ba mô hình hồi quy. Đối với ROE, nếu biến CIR tăng trưởng 1% thì hiệu quả hoạt động trung bình của ngân hàng sẽ suy giảm -0.34% với biên độ giao động giữa các ngân hàng là 0.026% trong phạm vi tin trưởng là hơn 99% (mô hình FE). Tương tự với ROA là suy giảm - 0.04% với biên độ giao động là 0.002%. Qua đó có thể thấy rằng tỷ lệ chi phí hoạt
động của ngân hàng không có tác động quá lớn đến hiệu quả hoạt động cũng nhu có xu huớng ổn định hơn nếu so sánh với biến DPRR. Và biến CIR cũng là biến có tác động thấp nhất trong các yếu tố ảnh huởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng nếu không tính đến các biến vĩ mô. Trong giai đoạn hồi phục 2016-2019, tỷ lệ CIR giảm dần và cuối năm 2019 tỷ lệ chi phí hoạt động của ngân hàng trung bình là 50.82% trong khi tăng truởng tín dụng trung bình chỉ là 17.23%, cho thấy các ngân hàng đã không quá phụ thuộc vào tăng truởng tín dụng để phát triển thay vào đó các khoản thu nhập ngoài lãi gia tăng để tối uu hóa lợi nhuận và giảm chi phí hoạt động. • Tăng truởng GDP (GGDP), lạm phát (CPI) và khủng hoảng kinh tế (CRISIS)
Đối với biến phụ thuộc ROE, cả ba biến GGDP, CPI đều cho thể hiện tác động cùng chiều rõ ràng với mức độ tin cậy hơn 99% đối với mô hình FE (đúng với kỳ vọng của khóa luận) và biến CRISIS cũng cho thấy tác động đến hiệu quả hoạt động ngân hàng (trái với kỳ vọng của khóa luận). Ở mặt vĩ mô, nếu GGDP tăng truởng 1% thì trung bình chỉ số ROE tăng 0.88% nếu các điều kiện khác không đổi và nếu CPI tăng truởng 1% thì trung bình ROE tăng 0.23%. Do đó có thể thấy hiệu quả hoạt động của ngân hàng thuơng mại Việt Nam có độ nhạy cảm cao với GGDP hơn CPI. Ngoài ra khi kinh tế phát triển với lạm phát ổn định nhu trong giai đoạn 2016- 2019, nguời đi vay dễ dàng đuợc tiếp cận với các khoản vay hơn và khả năng trả nợ đúng hạn cũng tăng lên đáng kể do đó giúp ngân hàng quay vòng vốn nhanh và đạt lợi nhuận cũng nhu hiệu quả kỳ vọng. Khủng hoảng kinh tế năm 2009-2010 đã cho thấy ảnh huởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng ngay tại cùng thời điểm với mức độ tin cậy hơn 99% (trái nguợc với kỳ vọng của khóa luận). Trái nguợc với ROE, hồi quy với biến phụ thuộc là ROA hầu nhu không cho kết quả đáng tin cậy với hai biến vĩ mô và khủng hoảng kinh tế. Tuy nhiên với tính chất của phuơng pháp FE, biến lạm pháp cho kết quả đáng tin cậy nhung kết quả thể hiện cho thấy mức độ tác động ảnh huởng tích cực hầu nhu không đáng kể với 1% lạm phát gia tăng thì hiệu quả hoạt động ngân hàng tăng 0.0091%.
CHƯƠNG 5: HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU CỦA KHÓA LUẬN TRONG TƯƠNG LAI
5.1. Ket luận
Khóa luận sử dụng ba mô hình để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của NHTM Việt Nam đồng thời cũng lựa chọn mô hình phù hợp nhất trong cả ba. Ba mô hình bao gồm hồi quy gộp (POLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) trong giai đoạn 2007-2019 với 24 ngân hàng trong phạm vi nghiên cứu. Kết quả cho thấy mô hình FE phù hợp hơn RE, POLS trong mục tiêu nghiên cứu.
Kết quả thực nghiệm cho thấy 7/9 biến độc lập khóa luận lựa chọn cho thấy tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thông qua chỉ tiêu ROE và ROA. Các biến có tác động cùng chiều là quy mô ngân hàng, tăng trưởng GDP, lạm phát, thời kỳ khủng hoảng 2009-2010. Các biến có tác động ngược chiều là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn, tỷ lệ dự phòng rủi ro, tỷ lệ tổng chi phí hoạt động. Mô hình FE sau đó được thực hiện các kiểm định để kiểm tra và cho thấy không có vấn đề phương sai tự tương quan nhưng có sự xuất hiện của phương sai thay đổi. Nên khóa luận đã thực hiện các biện pháp khắc phục để giải quyết vấn đề phương sai thay đổi tuy nhiên mô hình vẫn cho tồn tại phương sai thay đổi. Chương tiếp theo sẽ nêu lên hạn chế của khóa luận và các hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm giải quyết các hạn chế của mô hình.
5.2 Hạn chế của khóa luận
Một trong những mục tiêu của khóa luận là cho thấy mô hình hồi quy phù hợp trong ba mô hình nghiên cứu là POLS, FEM và REM. Và lựa chọn của khóa luận là FEM nhưng đây là tiêu chí lựa chọn dựa trên mục tiêu chỉ ra sự tồn tại của biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc hay không tức là quan tâm đến tính chất nhất quán và không thiên chệch hơn là tính chất hiệu quả của mô hình. Do đó một số vấn đề như phương sai (sai số chuẩn), R-squared, cách giải thích hệ số hồi quy, hệ số hồi quy chung đã bị bỏ qua. Sau đây, khóa luận sẽ trình bày các hạn chế của mô hình hồi quy tác động cố định.
Một, hệ số hồi quy không mô tả đầy đủ thông tin về biến giải thích. Quay lại với
phương trình (3.19) ta có thể thấy được rằng hệ số hồi quy của FEM đã loại bỏ thông tin quan trọng và hữu ích về mối quan hệ giữa các biến giải thích và phụ thuộc trong dữ
liệu bảng để hạn chế vấn đề thiên chệch của biến. Do đó ý nghĩa giải thích từ hệ số hồi quy này bị hạn chế. Ngoài ra, mô hình FE cũng không thể uớc luợng đuợc các biến độc lập không thay đổi theo thời gian trong truờng của khóa luận là biến đại diện cho sự kiểm soát của nhà nuớc đối với các ngân hàng thuơng mại nhu VCB, AGR, BIDV, CTG, SGB mặc dù qua thống kê sơ bộ đã cho thấy ảnh huởng của nhóm ngân hàng này lên toàn bộ hệ thống ngân hàng.
Hai, ước tính phương sai của phần dư không “chính xác”. Phần du của mô hình
FE thay vì đuợc uớc tính ở mô hình gốc thì đuợc uớc tính ở mô hình sau khi đuợc chuyển đổi và phuơng sai của phần du lại sử dụng bậc tự do của mô hình chuyển nên càng khiến cho việc uớc tính phuơng sai của phần du thêm không chính xác. Từ đó ảnh huởng sai số chuẩn của mô hình và các tính chất thống kê dựa trên phần du của mô hình.
Ba, R-squared giảm mức độ tin cậy. Trong uớc luợng của dữ liệu bảng vốn dĩ R-
squared ít quan trọng do vấn đề biến bị bỏ sót và ở mô hình tác động cố định để giảm bớt vấn đề thiên chệch và thiếu nhất quán của hệ số thì biến giải thích đã loại bỏ tác động trung bình của mỗi đối tuợng ra khỏi chính nó nên hệ số đuợc uớc luợng không mô tả đầy đủ về mối quan hệ giữa biến độc lập và biến giải thích nên R-squared giảm mức độ tin cậy (mặc dù đuợc bù đắp bởi tính chất quán và không chệch của hệ số nhung điều này lại dẫn đến một hậu quả khác đuợc nói đến ở vấn đề tiếp theo)
Bốn, mô hình tác động cố định (FE) không hiệu quả bằng mô hình tác động ngẫu nhiên (RE). Mặc dù các giả định của REM nghiêm ngặt hơn nhiều so với FEM nhung
khi đuợc đáp ứng thì mô hình RE đạt đuợc hiệu quả hơn vì ma trận trọng số (trong truờng hợp REM còn đuợc gọi là cấu trúc tác động ngẫu nhiên) có điều kiện lúc này là cố định. Bên cạnh đó, nếu các biến độc lập không có nhiều sự thay đổi qua thời gian thì sai số tiêu chuẩn của mô hình FE sẽ lớn hơn nhiều nếu so sánh với mô hình POLS hoặc RE. Ngoài ra về mặt bản chất, uớc luợng của FE là không hiệu quả vì có sự tuơng quan chuỗi giữa phần du đuợc biến đổi (tuy nhiên nếu T đủ lớn thì tuơng quan này sẽ huớng đến 0).
Năm, hệ số hồi quy chung (tác động cố định không quan sát được thay đổi theo đơn vị chéo) thường được giải thích gây hiểu nhầm. Vì mô hình biến đổi của FE đã kiểm
(5.2) soát hệ số này bằng cách loại bỏ nó nên khi cần “ước tính” hệ số ci ta sử dụng phương trình sau:
Ci = Y1-XiPFE với i = 1,2,..., N (5.1)
Từ đây chúng ta có thể tính giá trị trung bình mẫu, trung bình mẫu hoặc số lượng mẫu của Ci để có được phân phối tổng thể của biến không quan sát được. Và nếu N đủ lớn ta có
Λ N
Λ N C - -A
μc = N-'X C = N-'X∣ Yi- Xi PFE
i=1 i=1 V
Là ước lượng trung bình nhất quán của phân phối tổng thể và μ mới thực chất là hệ số đại diện giải thích cho tác động cố định không thay đổi theo thời gian mà thay đổi theo đơn vị chéo. Tuy nhiên để đạt được ước lượng này thì ta phải có được T đủ lớn để tăng tính hiệu quả cho biến không quan sát và không đồng nhất đồng thời N phải đủ lớn để ước lượng trung bình đạt được tính chất nhất quán nếu không μ chỉ là một phần dư không thể kiểm soát của mô hình và không thể đại diện cho tác động không đồng nhất không quan sát được của các đơn vị chéo.
5.3. Hướng nghiên cứu tiếp theo
Từ những hạn chế của mô hình tác động cố định, khóa luận xin đề xuất hai hướng nghiên cứu tiếp để cải thiện mô hình (đặc biệt là tính hiệu quả của mô hình)
5.3.1. Cải thiện ước lượng phương sai
Sau khi thực hiện kiểm định và phát hiện có tồn tại phương sai thay đổi trong mô hình FE thì khóa luận đã khắc phục bằng phương pháp GLS với hiệp phương sai được ước lượng theo White diagonal nhưng mô hình vẫn cho thấy phương sai thay đổi. Do đó khóa luận gợi ý các phương pháp ước lượng phương sai vững theo nhóm (Cluster- Robust Covariances). Các quan sát lúc này sẽ được gộp lại thành các nhóm khác nhau trong đó các phần dư có tương quan với các quan sát khác trong cùng một nhóm và không tương quan với các quan sát ở các nhóm khác nhau. Cụ thể, khóa luận gợi ý hai ước lượng phương sai vững theo nhóm.
Một là White cross-section. Phương pháp này giả định rằng các phần dư có tương
quan giữa các đơn vị chéo (tương quan đồng thời) với các nhóm được chia theo thời
gian T do đó tạo nên phương sai thay đổi. Phương pháp này coi hồi quy tổng hợp là một
hồi quy đa biến và tính toán các sai số chuẩn vững cho hệ phương trình. Công cụ ước tính này phù hợp với mô hình có tương quan đồng thời giữa các đơn vị chéo và tồn tại phương sai thay đổi. Cụ thể ma trận phương sai đồng thời giữa các đơn vị chéo được phép thay đổi theo thời gian và ma trận phương sai có điều kiện được xác định tùy thuộc
vào phương pháp mô hình sử dụng.
Hai là White period. Phương pháp này giả định phần dư của cùng một đơn vị chéo
với thời gian khác nhau có tương quan với nhau và cũng tồn tại tự tương quan bằng cách gộp các đơn vị chéo N lại thành các nhóm. Phương pháp này phù hợp với sự tồn tại của phương sai thay đổi và mối quan hệ tương quan giữa các đơn vị chéo (within cross-section serial correlation). Cụ thể ma trận phương sai không điều kiện được cho phép thay đổi theo từng đơn vị chéo và ma trận phương sai có điều kiện được xác định dựa trên cùng một khung phương pháp với mô hình sử dụng
5.3.2. Mô hình RE between-within
Trong nhiều sự so sánh giữa mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên, mô hình FE thường xuyên được chọn lựa bởi tính chất hạn chế sự thiên chệch của nó với giả định ít nghiêm ngặt hơn nhiều so với RE. Tuy nhiên mô hình FE cũng đem lại các hạn chế như đã nêu ở trên. Nên khóa luận xin đề xuất một mô hình mới cho phép các thiên chệch không những được hạn chế mà còn được mô hình hóa một cách rõ ràng. Mô hình sử dụng hồi quy bên trong các đơn vị chéo như phương pháp của mô