4.4.1.1 Kiểm định các khuyết tật
Kết quả so sánh 3 mô hình OLS, FEM và REM vừa tìm được ở phần trên thì mô hình FEM là mô hình phù hợp đối với là mô hình 1. Do đó cần phải kiểm tra sức khỏe của mô hình, tìm ra các khuyết tật của mô hình nếu có để khắc phục khuyết tật cho mô hình và đưa ra kết quả phù hợp nhất.
tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
H0: Mô hình không có tự tương quan bậc nhất H1: Mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F (1, 24) = 132.357 Prob > F = 0.0000
P - value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0 và chấp nhận H1 nghĩa là mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất với mức ý nghĩa 5%.
(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)
4.4.1.1 Ket quả hồi quy theo phương pháp FGLS
Ket quả kiểm định cho thấy mô hình 1 với biến phụ thuộc ROA tồn tại hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi nên bài nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS để xử lý khuyết tật của mô hình 1.
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy tác động rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng ROA
LLR -0.0829 -0.0891 -0.109* -0.0883* [-1.28] [-1.22] [-1.67] [-1.75] NPL -0.0636** -0.0494* -0.0569** -0.0598*** [-2.16] [-1.71] [-2.02] [-3.59] SIZE 0.00863*** 0.0131*** 0.0103*** 0.00776*** [9.29] [7.02] [8.23] [7.83] GLOAN 0.00895*** 0.00363* 0.00499*** 0.00325** [4.63] [1.82] [2.63] [2.44] GDP -0.0263 -0.00939 -0.0186 0.0182 [-0.93] [-0.39] [-0.77] [1.25] ETA 0.124*** 0.147*** 0.137*** 0.107*** [10.82] [11.20] [11.20] [9.13] EFF -0.000606*** -0.000641*** -0.000624*** -0.000600*** [-7.46] [-8.64] [-8.49] [-9.28] _cons -0.0697*** -0.108*** -0.0837*** -0.0627*** [-8.10] [-6.56] [-7.44] [-7.20] N 250 250 250 250 R-sq 0.580 0.647
4.4.2.1 Kiểm định các khuyết tật
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định khuyết tật của mô hình 2 với biến phụ thuộc ROE
Mô hình 2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
H0: Mô hình không có phương sai thay đổi Hi: Mô hình có phương sai thay đổi
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (25) = 798.29
Prob>chi2 = 0.0000
P - value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0 và chấp nhận Hi nghĩa là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
H0: Mô hình không có tự tương quan bậc nhất Hi: Mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first-order autocorrelation F (1, 24) = 49.806
Prob > F = 0.0000
P - value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0 và chấp nhận Hi nghĩa là mô hình có hiện
Ghi chú *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)
Ket quả hồi quy mô hình theo phương pháp FGLS cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi
ro tín dụng (LLR), tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (GLOAN), tỷ lệ cấu trúc vốn (ETA), kém hiệu quả chi phí hoạt động (EFF) có ý nghĩa và tác động đáng kể đến hiệu quả kinh doanh đo lường bằng chỉ số ROA. Tuy nhiên, sau khi hồi quy theo phương pháp FGLS thì tốc độ tăng trưởng (GDP) không có ý nghĩa thống kê. Mô hình nghiên cứu sau khi khi hồi quy theo mô hình FGLS để khắc phục khuyết tật thì mô hình có được trình bày như sau:
ROAji = -0.0627 - 0.0883LLRit - 0.0598NPL1t + 0.0076SIZE1t + 0.0032GLOANit + 0.107ETAit - 0.0006EFF1t + Uit
[-1.45] [-1.02] [-2.14] [-1.95]
NPL -1.663*** -1.212** -1.464*** -1.154***
[-3.51] [-2.58] [-3.12] [-4.32]
SIZE 0.139*** 0.289*** 0.176*** 0.171***
[9.28] [9.46] [9.12] [8.17]
GLOAN 0.102*** 0.0462 0.0599* 0.0302
[3.28] [1.42] [1.91] [1.59]
GDP -4.179*** -3.771*** -4.079*** -2.864***
[-9.22] [-9.59] [-9.99] [-12.23]
ETA 0.760*** 1.170*** 0.905*** 1.009***
[4.10] [5.47] [4.54] [5.21]
EFF -0.00527*** -0.00551*** -0.00513*** -0.00525***
[-4.03] [-4.56] [-4.16] [-5.80]
_cons -0.781*** -2.054*** -1.081*** -1.133***
[-5.64] [-7.63] [-6.22] [-6.24]
N 250 250 250 250
R-sq 0.559 0.630
4.4.2.1 Kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS
Ket quả kiểm định cho thấy mô hình 2 với biến phụ thuộc ROE tồn tại hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi nên bài nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS để xử lý khuyết tật của mô hình 2.
Bảng 4.11: Kết quả hồi quy tác động rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng ROE
ROA ROE ROA ROE NPL H1 (-) (-) (-) Có (1%) Có (1%) LLR H2 (-) (-) (-) Có (10%) Có (10%) SIZE H3 (+) (+) (+) Có (1%) Có (1%) GLOAN H4 (+) (+) (+) Có (5%) Không ETA H5 (+) (+) (+) Có (1%) Có (1%) EFF H6 (-) (-) (-) Có (1%) Có (1%) GDP H7 (+) (+) (-) Không Có (1%)
Ghi chú *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)
Kết quả hồi quy mô hình theo phương pháp FGLS cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi
ro tín dụng (LLR), tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng
(GDP), tỷ lệ cấu trúc vốn (ETA), kém hiệu quả chi phí hoạt động (EFF) có ý nghĩa sau khi hồi quy theo phương pháp FGLS thì tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (GLOAN) không có ý nghĩa thống kê. Mô hình nghiên cứu sau khi khi hồi quy theo mô hình FGLS để khắc phục khuyết tật thì mô hình có được trình bày như sau:
ROEzi = -1.133 - 1.487LLRit - 1.154NPLit + 0.171SIZE1t - 2.864GDP1t + 1.009ETAit - 0.00525EFFit + Uit
4.5 Thảo luận về kết quả nghiên cứu
động
đến hai biến phụ thuộc ROE, ROA đại điện hiệu quả kinh doanh và đều có ý nghĩa thống kê. Cụ thể, biến NPL và LLR đều có tác động ngược chiều đến ROE và ROA. Đối với các biến kiểm soát có biến tác động cùng chiều và có biến tác động ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh. Cụ thể:
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động ngược chiều và ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng theo biến phụ thuộc ROA và ROE với mức ý nghĩa
thống kê 1%. Kết quả này giống với giả thuyết H1 đặt ra ban đầu: tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều (-) với hiệu quả kinh doanh tại các ngân hàng. Như vậy, kết quả ước lượng này hoàn toàn giống với các nghiên cứu của các tác giả như: Zou và cộng sự ( 2014), Gizaw và cộng sự (2015), Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013).
Theo đó, khi các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ nợ xấu tăng 1% thì hiệu quả hoạt động theo biến ROE giảm 1.154 % và ngược lại. Trong trường hợp với hiệu quả hoạt động được đại điện bằng biến ROA, khi tỷ lệ nợ xấu tăng 1% thì hiệu quả hoạt động theo biến ROA giảm 0.0598% và ngược lại. Tỷ lệ nợ xấu tác động tiêu cực đến cả ROA và ROE được lý giải là do khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên, ngân hàng phải bỏ thêm nhiều khoản chi phí liên quan đến việc giải quyết các khoản nợ xấu này, từ đó làm giảm khả năng lợi nhuận kinh doanh của ngân hàng.Và ngược lại, khi ngân hàng cho vay với chất lượng tín dụng tốt, tỷ lệ nợ xấu thấp thì khả năng hiệu quả kinh doanh sẽ cao.
Khi tỷ lệ này giảm đi đồng nghĩa với việc ảnh hưởng tiêu cực của nó lên hiệu quả kinh doanh cũng sẽ giảm đi. Dựa vào số liệu nghiên cứu thống kê được, trong giai đoạn 2011-2020 mà tác giả nghiên cứu cho thấy nợ xấu của các ngân hàng nhìn chung có xu hướng dao động và tăng đáng kể, đặc biệt là vào năm 2014, 2015 nợ xấu
thấp nhiều so với những năm 2011, 2012. Hiệu quả hoạt động ngân hàng thì lại tăng lên đáng kể, đặc biệt là vào các năm 2018, 2019 so với những năm từ 2011 đến 2013.
Năm 2020, có nhiều biến động trong nền kinh tế nói chung và có dấu hiệu bất ổn, lạm
phát tăng cao, hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp gặp khó khăn thì tỷ lệ nợ xấu đã tăng nhanh so với năm 2019. Như vậy, có thể kết luận rằng tỷ lệ nợ xấu
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) tác động ngược chiều với ROE và cả ROA với mức ý nghĩa thống kê là 10% ở cả hai mô hình. Ket quả này giống với giả thuyết H2 đặt ra ban đầu: tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều (-) với hiệu quả kinh doanh tại các ngân hàng. Cũng như tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng RRTD cũng là chỉ tiêu quan trọng để đo lường rủi ro tín dụng của một ngân hàng. Tỷ lệ này càng nhỏ thì càng cho thấy hiệu quả kinh doanh của ngân hàng ở mức càng cao, do đó các ngân hàng các hàng cần chú ý kiểm soát và giảm thiểu tỷ lệ này để hiệu quả kinh doanh của ngân hàng tăng trưởng tốt hơn. Khi nguồn trích lập dự phòng
từ nguồn lợi nhuận từ hoạt động. Vì vậy, nợ xấu không tạo ra doanh thu nhưng ngân hàng vẫn phải thực hiện chi trả chi phí, đồng thời phải trích lợi nhuận để trích dự phòng mất vốn. Có thể nói kết quả nghiên cứu thu được rất trùng với các nghiên cứu mà tác giả đã khảo lượt trên cả thế giới và tại Việt Nam như nghiên cứu của tác giả Zou và cộng sự ( 2014), Gizaw và cộng sự (2015) hay Alshatti (2015), Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013), Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015).
Khi dựa vào số liệu nghiên cứu thống kê được, trong giai đoạn từ 2011 đến 2019, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của các ngân hàng nhìn chung cũng có xu hướng giảm mạnh trong 2 năm ở giai đoạn nghiên cứu là 2015 và 2016. Dự phòng rủi ro tín dụng trong 2 năm này thấp hơn nhiều so với nhưng năm 2011, 2012. Cũng trong những năm sau, hiệu quả hoạt động ngân hàng thì lại tăng lên, đặc biệt là vào các năm 2018, 2019. Có thể nói, chỉ dựa vào kết quả thống kê trên cũng đã thấy được
rằng giả thuyết nghiên cứu và kết quả thu được của tác giả về sự tác động ngược chiều
của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tới hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại củng là hoàn toàn chính xác như tỷ lệ nợ xấu. Nếu như những năm nào có tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cao thì hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng đều giảm xuồng và ngược lại. Cụ thể, có thể nói năm 2020 thì do sự ảnh hưởng từ dịch covid- 19 nên ngân hàng nhà nước đã yêu cầu trích lập dự phòng cao cũng như các ngân
động của các NHTM cùng với các nghiên cứu trên thế giới Felix và Claudine (2008),
Mileris (2012), Athanasoglou và cộng sự (2008), Trujillo-Ponce (2013).
Bên cạnh các biến độc lập tác giả cũng xem xét thêm các biến kiểm soát, mặc dù các biến kiểm soát tác giả đưa vào mô hình nghiên cứu chỉ nhằm giúp mô hình thêm chính xác chứ không phải là đối tượng nghiên cứu chính của đề tài, nhưng để thấy rõ hơn còn những yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM như thế nào, tác giả cũng phân tích thêm về tác động của các biến kiểm soát khác nhau đến ROE và ROA.Tác giả sẽ đi sâu vào trình bày và giải thích về kết quả tác động của biến kiểm soát trong mô hình dưới đây:
Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động tích cực đến hiệu quả kinh doanh ngân
hàng đo bằng chỉ tiêu ROA và ROE với mức ý nghĩa 1%. Kết quả này giống với giả
thuyết H3 đặt ra ban đầu: quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều với hiệu quả
kinh
doanh tại các ngân hàng. Cho thấy khi quy mô càng lớn, ngân hàng càng mở rộng hoạt động kinh doanh thì khả năng đầu tư phát triển, công nghệ được sử dụng hiện đại nên chất lượng dịch vụ kết hợp công tác quản lý được nâng cao. Cụ thể, khi các yếu tố khác không đổi, nếu biến quy mô ngân hàng tăng 1% thì giá trị trung bình của ROE cũng sẽ tăng 1.71%, và ngược lại. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu biến quy mô ngân hàng tăng 1% thì giá trị trung bình của ROA cũng sẽ tăng 0.076%. Kết quả phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả và kết quả nghiên cứu của Petria và cộng sự
(2013), Ayanda và cộng sự (2013), Zou và cộng sự (2014), Phạm Hữu Hồng Thái (2013) và Nguyễn Quốc Anh (2016). Như vậy, hiệu quả kinh doanh gia tăng đối với các ngân hàng có quy mô lớn do đó khi NHTM Việt Nam tăng quy mô thì hiệu quả kinh doanh càng lớn.
Tăng trưởng tín dụng (GLOAN) có mối quan hệ cùng chiều với biến ROA với
mức ý nghĩa 5% và không có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc ROE. Kết quả này giống với giả thuyết H4 đặt ra ban đầu đối với biến phụ thuộc ROA. Khi tăng trưởng
và ngược lại. Kết quả thực nghiệm đạt được phù hợp với nghiên cứu của Kurawa and
Garba (2014), Dessie (2016), Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014). Tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn 2011-2014. Trong giai đoạn này, các ngân hàng TMCP Việt Nam có những chính sách, quy định kiểm soát chặt chẽ việc cho vay giúp cho hiệu quả cho vay được tăng cao và góp phần làm hạn chế xảy ra nợ xấu. Đặc biệt, năm 2013 Ngân hàng Nhà nước đã ra Thông tư 02/2013/TT-NHNN với các quy định liên quan đến dự phòng rủi ro tín dụng, mức trích lập dự phòng, ... để có thể xử lý rủi ro trong hoạt động kinh doanh ngâng hàng. Nhưng giai đoạn 2016-2020 tăng trưởng tín dụng nhanh chóng và góp phần nâng cao hiệu quả kinh doanh dưới công tác quản lý rủi ro xảy ra.
Tỷ lệ cấu trúc vốn (ETA) có tác động cùng chiều với ROA và ROE với mức ý
nghĩa thống kê là 1%. Kết quả nghiên cứu phù hợp với kỳ vọng và giả thuyết H5 ban đầu. Vì khi các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sỡ hữu so với tổng tài sản thấp thì có xu hướng mạo hiểm bằng cách tăng mức độ rủi ro của danh mục cho vay và kết quả là nợ xấu tăng làm cho HQKD suy giảm. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Alkassim (2005), Husni Khrawish và cộng sự (2008), Syafri (2012), Kiều Khanh và Phạm Thị Bích Duyên (2018). Bên cạnh đó, có thể được lý giải rằng khi các ngân hàng có quy mô vốn chủ sở hữu càng lớn thì phát ra tín hiệu tốt cho người gửi tiền bởi vì mức độ an toàn của ngân hàng này sẽ cao hơn so với những ngân hàng có quy mô vốn chủ sở hữu thấp hơn, do đó mà ngân hàng có thể huy động vốn dễ dàng và ổn định hơn với lãi suất huy động thấp hơn, từ đó làm tăng lợi nhuận các ngân hàng (Bourke,1989; Trần Việt Dũng, 2014).
Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động (EFF) có tác động ngược chiều đến
biến
ROE và ROA với mức ý nghĩa thống kê trong mô hình là 1%. Có thể nói kết quả nghiên cứu thu được phù hợp với giả thuyết H6 ban đầu với các nghiên cứu mà tác giả đã khảo lượt trên cả thế giới của tác giả Zou và cộng sự (2014), Gizaw và cộng sự (2015) hay Alshatti (2015). Kết quả này tương đồng với kết quả của 2 mô hình và
Variance ROA ROE
lại thu nhập cao hơn cho ngân hàng, làm tăng lợi nhuận kinh doanh ngân hàng và ngược lại nếu quản lý chi phí không tốt, sẽ khiến ngân hàng đạt được lợi nhuận kinh doanh ít hơn do phần bù đắp trong chi phí quá nhiều.
Tỷ lệ tăng trưởng (GDP) có tác động ngược chiều đến biến ROE với mức ý
nghĩa 1%, và không có ý nghĩa thống kê đối với biến ROA.Có thể nói kết quả nghiên
cứu thu được có sự khác nhau với kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu mà tác giả đã khảo lượt trên cả thế giới của tác giả Demirguc-Kunt & Huizinga (1999), Hassan và Bashir (2003), Sufian (2009). Tuy nhiên có thể lý giải sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu này chính là do tác giả chỉ sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp được công bố công khai nên số liệu thực tế tại Việt Nam sẽ có thể bị tác động ít nhiều và còn nhiều sai sót trong công tác thống kê. Bên cạnh đó, sự khác nhau về khu vực nghiên cứu trên các nước khác nhau ảnh hưởng ít nhiều đến kết quả nghiên cứu tại từng khu vực khác nhau.
Như vậy, kết quả nghiên cứu của cả 2 mô hình cho thấy rủi ro tín dụng tác động
đến ROA và ROE. Ngân hàng có rủi ro tín dụng tăng cao sẽ làm hiệu quả kinh doanh
của ngân hàng sụt giảm. Kết quả nghiên cứu hàm ý rằng, để cải thiện được hiệu quả kinh doanh ngân hàng thì điều cần thiết là ngân hàng cần đưa ra những biện pháp để kiểm soát rủi ro tín dụng, cũng như kiểm soát được vấn đề nợ xấu và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng tìm thấy rằng ngoài rủi ro tín dụng thì còn một số yếu tố khác cũng ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh
