Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với mô hình kế thừa từ nghiên cứu của Đặng Văn Dân (2015), Trương Quang Thông (2013), Phan Thị Mỹ
Hạnh và cộng sự (2019), Nguyễn Thị Tuyết Nga (2019), A. Iqbal (2012), D. Cucinelli
(2013), Singh và Sharma (2016), Vodova (2011), M. A. B Moussa (2015)
3.2.1 Mầu nghiên cứu
Thu thập dữ liệu bảng thông qua mẫu quan sát gồm 26 ngân hàng TMCP của Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2012 - 2020. Số liệu ngân hàng này được thu thập từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên, kết quả kinh doanh và Tổng cục Thống kê và Qũy tiền tệ Quốc tế (IMF). Nghiên cứu thực hiện với 9 năm và tại 26 NHTM CP nên số lượng quan sát là 234. Đồng thời đây là dữ liệu bảng với n là số NHTM CP và t là khoảng thời gian nghiên cứu (9 năm).
Theo nghiên cứu của Green (1991), công thức xác định cỡ mẫu là n ≥ 50 + 8m.
Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập. Áp dụng công thức của Green (1991) để xác định cỡ mẫu: kích thước mẫu cho nghiên cứu được xác định là n ≥ 122 (do nghiên cứu có 9 biến độc lập)
Từ công thức của Green (1991), kích thước mẫu của luận văn là 234 quan sát,
lớn hơn 122 quan sát, nên kích thước mẫu đảm bảo đại diện cho tổng thể nghiên cứu.
Tuy nhiên do hạn chế về việc minh bạch và công bố thông tin ở Việt Nam, một số ngân hàng không trình bày đầy đủ một vài chỉ tiêu ở một số giai đoạn, nên số lượng quan sát còn lại 229 quan sát. Cỡ mẫu quan sát còn lại bằng 229 > 122 do đó mẫu nghiên cứu đạt yêu cầu tối thiểu để thực hiện hồi quy.
1 Ngân hàng TMCP Quân Đội (MB) 19 Ngân hàng TMCP An Bình (ABBANK)
~ĩ Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương
Tín (Sacombank)
lõ Ngân hàng TMCP Quốc dân (NCB)
1 Ngân hàng TMCP Hàng Hải
(MSB)
lĩ Ngân hàng TMCP Việt Á
(VietABank)
1 Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) 12 Ngân hàng TMCP Nam Á (Nam A
Bank) lõ Ngân hàng TMCP Xuất Nhập
Khẩu (Eximbank)
13 Ngân hàng TMCP Kiên Long (Kienlongbank)
lĩ Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội (SHB)
14 Ngân hàng TMCP Bản Việt (Viet Capital Bank)
12 Ngân hàng TMCP Phát triển Thành
phố Hồ Chí Minh (HDBank)
13 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương (SAIGONBANK)
13 Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt (LienVietPostBank)
ló Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex (PG Bank)
1 FGAP Khe h tài trở ợ
(T ng d n tín d ng- T ng ngu n v n huy đ ng)ổ ư ợ ụ ổ ồ ố ộ
T ng tài s nổ ả
^2 TÃ T ’ng tài s n thanh kho nổ ả ả
T ng tài s nổ ả
Biến độc lập
3 CAP _____ V n ch s h uố ủ ở ữ
CAP= TTTT
T ng tài s nổ ả
7 ROE L i nhu n sau thuợ ậ ế
ROE= ;T T TT1
V n ch s h uố ủ ở ữ
^^5 SIZE SIZE = Ln(T ’ng tài s n)ổ ả
~6 LLR D phòng r i ro tín d ngự ủ ụ
LLR =---—í--- T ng d nổ ư ợ
~ĩ TLA T ng d n cho vayổ ư ợ
T ng tài s nổ ả ^8 DEP T ’ng ti n g iổ ề ử DEP = Tl T T ng tài s nổ ả ^9 NPL T ’ng n x uổ ợ ấ NPL= TTTT T ng d nổ ư ợ lõ GDP Tỷ lệ tăng trưởng GDP INF Tỷ lệ lạm phát Nguồn: tác giả tổng hợp 24
3.2.2 Công thức của các biến trong mô hình nghiên cứuBảng 3.4 Công thức các biến trong mô hình nghiên cứu Bảng 3.4 Công thức các biến trong mô hình nghiên cứu
3.3 Phương pháp nghiên cứu
3.3.1 Phương pháp nghiên cứu
- Thống kê mô tả: Với phương pháp mô tả này, các đặc điểm nổi bật của các các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của NHTM VN sẽ được thể hiện qua các chỉ số như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất. Từ đó, thông qua các chỉ số này, sẽ có cái nhìn tổng quát về các mẫu
nghiên cứu.
- Phân tích tương quan: Xác định mức độ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc với nhau
- Phân tích hồi quy: Sử dụng phần mềm Stata để thực hiện hồi quy tuyến tính theo phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng như phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), phương pháp tác động cố định (FEM), phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM). Sau đó, tác giả sẽ sử dụng kiểm định Hausman-test để kiểm tra xem mô hình FEM hay REM là phù hợp hơn trong nghiên cứu này. Bên cạnh đó, tác giả sẽ sử dụng kiểm định LM -Breusch & Pagan Lagrangian Multiplier và Wooldridge để xem xét mô hình có chứa hiện
tượng phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan. Cuối cùng là tác giả sử
dụng phương pháp GMM.
- Nói một cách tổng quan thì GMM là phương pháp tổng quát của rất nhiều phương pháp ước lượng được sử dụng phổ biến như OLS, FEM, REM, GLS, ... Phương pháp hồi quy GMM được trình bày bởi Lars Peter Hansen (1982). Trong trường hợp biến độc lập trong mô hình cũ là biến nội sinh (được mô tả qua biến khác) mà biến chưa đưa vào này có quan hệ với phần dư thì sẽ dẫn tới khuyết tật cho mô hình. Do vậy, bằng cách đưa thêm biến công cụ (có quan
hệ chặt chẽ với biến độc lập, biến phụ thuộc trong mô hình cũ nhưng không có quan hệ với phần dư), phương pháp GMM này được sử dụng nhằm khắc phục tình trạng bỏ xót biến quan trọng, cụ thể là thiếu biến nội sinh hoặc biến ngoại sinh.
- Để ước lượng được vector hệ số β, phương pháp GMM sẽ dùng một bộ L vector các biến công cụ (trong ước lượng GMM còn được gọi là các điều kiện
Moment). Điều kiện để một biến được chọn là biến công cụ không được tương
quan với phần dư, điều này có nghĩa là: Ý tưởng chủ đạo của phương pháp GMM là thay thế giá trị các biến công cụ bằng giá trị trung bình của mẫu và đi tìm Vector β thõa mãn phương trình trên.
- Khi số lượng điều kiện moment lớn hơn số biến trong mô hình thì phương trình không thể xác định một nghiệm chính xác duy nhất (có nhiều nghiệm có thể thõa mãn phương trình). Khi đó mô hình được gọi là overidentified. Trong
trường hợp đó, chúng ta phải thực hiện tính toán lại nhằm xác định giá trị β làm cho điều kiện moment gần bằng 0 nhất có thể, có nghĩa là khoảng cách với giá trị 0 là nhỏ nhất, khoảng cách đó được xác định thông qua ma trận ngẫu
nhiên, cân xứng và không âm (kích thước L x L) được gọi là ma trận trọng số vì nó thể hiện mức đóng góp của các điều kiện moment khác nhau vào khoảng
cách J. Phương pháp ước lượng GMM sẽ xác định giá trị ước lượng β để khoảng cách là J là nhỏ nhất.
3.3.2 Các kiểm định
- Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Phương sai sai số thay đổi là hiện tượng
mà phương sai của các sai số ước lượng không bằng nhau. Nếu như mô hình chỉ xảy ra lỗi phương sai sai số thay đổi thì ước lượng OLS (FEM hoặc REM)
vẫn là ước lượng ko bị thiên lệch và nhất quán, tuy nhiên nó không phải là ước
lượng tốt nhất. Bởi vì, phương sai của sai số trong trường hợp này không thể đạt được giá trị nhỏ nhất. Khi đó, các kiểm định hệ số hồi quy và kiểm định F của mô hình trở nên không đáng tin cậy. Vì vậy, việc đưa ra các kết luận dựa trên các kiểm định này sẽ không chính xác.
• Tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan/Cook-Weisberg với lệnh hettest để kiểm định phương sai sai số thay đổi trong mô hình hồi quy OLS, với giả thuyết H0: không có hiện tượng phương sai thay đổi, khi kết quả cho ra giá trị
sát trung bình chuẩn nhất nhất
FGAP 22
9 0.1590- 1 0.109 -0.5122 6 0.159
• Tác giả sử dụng kiểm định Modified Ward với lệnh xttest3 để kiểm định phương sai sai số thay đổi trong mô hình FEM, với giả thuyết H0: không có hiện tượng phương sai thay đổi, giá trị P-value > 5% thì chấp nhận H0.
• Tác giả sử dụng kiểm định LM - Breusch and pagan Lagrangian Multiplier với lệnh xttest0 để kiểm định phương sai sai số thay đổi trong mô hình REM, với giả thuyết H0: không có hiện tượng phương sai thay đổi, giá trị P -value > 5% thì chấp nhận H0.
- Kiểm định tự tương quan: Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge với lệnh Xtserial để kiểm định sự tự tương quan trong mô hình REM, với giả thuyết H0:
không có hiện tượng tự tương quan, giá trị P-value > 5% thì chấp nhận H0.
- Kiểm định Sargan (kiểm định Hansen) xác định tính chất phù hợp của các biến
công cụ trong ước lượng GMM. Đây là kiểm định giới hạn về nội sinh của mô
hình. Kiểm định Sargan với giả thuyết H0: Biến công cụ là ngoại sinh, nghĩa là biến công cụ không tương quan với sai số của mô hình. Vì thế giá trị P của kiểm định Sargan (kiểm định Hansen) phải lớn hơn 10%.
- Kiểm định ArellanoBond kiểm tra tính chất tự tương quan của phương sai sai số mô hình GMM ở dạng sai phân bậc 1. Do đó, kết quả kiểm định tương quan
chuỗi bậc 1 AR(I) được bỏ qua. Tương quan bậc 2, AR(2) được kiểm định trên chuỗi sai phân của sai số để phát hiện hiện tượng tự tương quan của sai số ở bậc 1, do đó giá trị AR(2) lớn hơn 10%.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Nội dung chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu của luận văn và phương pháp
được dùng để thực hiện nghiên cứu. Tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định
lượng và các kỹ thuật phân tích, so sánh, thống kê mô tả. Nghiên cứu định lượng được
thực hiện thông qua việc xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính nhằm đánh giá những yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM CP tại Việt Nam.
Dựa vào mô hình và các phương pháp nghiên cứu ở chương này cho ra các kết quả hồi quy ở chương tiếp theo.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Mô hình nghiên cứu
FGAPzγ = βo + βι CAPit + β2 ROE it + β3 SIZE it + β4LLRit + β5 TLAiZ + β6DEP
it + β7NPL it+β8 GDPt + β9 INFt + eit (Mô hình 1)
LAit = βo + βι CAPit + β2 ROE it + β3 SIZE it + β4LLRit + β5 TLAit + β6DEP it + β7NPL it+β8 GDPt+β9 INFt + eit (Mô hình 2)
4.1 Thống kê mô tả các biến
Sử dụng dữ liệu nghiên cứu dạng bảng bao gồm dữ liệu của 26 NHTMCP tại Việt Nam trong khoảng thời gian 2012-2020 với 229 quan sát.
9 2 7 6 0 ROE 22 9 0.085 6 0.060 8 0.000 2 0.258 2 SIZE 22 9 3 18.613 8 1.116 16.4020 7 21.139 LLR 22 9 0.012 5 0.004 3 0.006 3 0.047 5 TLA 22 9 0.041 9 0.044 8 0.006 8 0.649 2 DEP 22 9 9 0.034 4 0.091 4 0.000 4 0.758 NPL 22 9 0.043 1 0.119 1 0.000 0 0.088 3 GDP 22 9 4 0.059 3 0.012 1 0.029 8 0.070 INF 22 9 4 0.042 0 0.023 3 0.006 1 0.092
chuẩn là 10.91% trong giai đoạn từ 2012 đến 2020. Mức giá trị tối thiểu là - 51.22% thuộc về ngân hàng TMCP Đông Nam Á (SeABank) năm 2012. FGAP
cao nhất là ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex vào năm 2012 với 15.96%.
- Trung bình của các ngân hàng có tài sản thanh khoản (LA) là 16.67% với độ lệch chuẩn 7.67%. Mức giá trị tối thiểu 4.5% thuộc về ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (Sacombank) năm 2017. Ngược lại, LA có giá trị cao nhất là
ngân hàng TMCP Đông Nam Á (SeABank) với 52.09% vào năm 2012
- Giá trị trung bình của tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) là 9.12% với độ lệch chuẩn là 3.87%. Trong đó, giá trị nhỏ nhất là 4.06% thuộc về ngân
hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) năm 2017, tới giá trị lớn nhất là 28.20% của ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) năm 2012.
- Giá trị trung bình của tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) là 8.56% với
độ lệch chuẩn là 6.08%. Trong đó, giá trị nhỏ nhất là 0.02% thuộc về ngân hàng TMCP Quốc dân (NCB) năm 2020, tới giá trị lớn nhất là 25.82% của ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) năm 2020.
- Giá trị trung bình của quy mô ngân hàng (SIZE) là 18.61% với độ lệch chuẩn là 1.11%. Trong đó, giá trị nhỏ nhất là 16.40% thuộc về ngân hàng TMCP Bản
Việt (BVB) năm 20172 tới giá trị lớn nhất là 21.14% của ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) năm 2020.
- Giá trị trung bình của dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) là 1.25% với độ lệch chuẩn là 0.43%. Trong đó, giá trị nhỏ nhất là 0.63% thuộc về ngân hàng TMCP
Xuất Nhập Khẩu (EIB) năm 2012, tới giá trị lớn nhất là 4.75% của ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB) năm 2012.
- Giá trị trung bình của tỷ lệ cho vay (TLA) là 4.19% với độ lệch chuẩn là 4.48%. Trong đó, giá trị nhỏ nhất là 0.68% thuộc về ngân hàng TMCP Bắc Á (BAB) năm 2020, tới giá trị lớn nhất là 64.92% của ngân hàng TMCP Kỹ Thương (TCB) năm 2020.
- Giá trị trung bình của tỷ lệ tiền gửi (DEP) là 3.49% với độ lệch chuẩn là 9.14%.
FGAP CAP ROE SIZE LLR TLA DEP NPL GDP INF FGAP 1 CAP 0.0840 1 ROE 0.3680 -0.2356 1 SIZE 0.2899 -0.5781 0.5882 1 LLR -0.0190 0.0313 0.0403 0.1457 1 TLA 0.1143 0.1176 0.1562 0.1113 -0.0642 1 DEP 0.1892 0.4159 -0.0137 -0.1308 -0.0057 0.4290 1 NPL 0.1475 0.1707 -0.0548 0.0489 0.0683 -0.0793 0.0668 1 GDP -0.0260 -0.1024 -0.0634 -0.0073 -0.0777 -0.2797 -0.1858 0.0410 1
- Giá trị trung bình của nợ xấu (NPL) là 4.31% với độ lệch chuẩn là 11.91%. Trong đó, giá trị nhỏ nhất là 0% thuộc về ngân hàng TMCP Á Châu (ACB), ngân hàng TMCP Công thương (Vietinbank) và ngân hàng TMCP Việt Á (VAB) vào năm 2020, ngân hàng TMCP Đông Nam Á (Seabank) năm 2015, tới giá trị lớn nhất là 8.83% của ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội (SHB) năm 2012.
- Giá trị trung bình của tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) là 5.94% với độ lệch chuẩn là 1.23%. Trong đó, giá trị nhỏ nhất là 2.91% thuộc về 26 ngân hàng TMCP trong phạm vi quan sát của bài nghiên cứu năm 2020 và giá trị lớn nhất là 7.08% vào năm 2018.
- Giá trị trung bình của tỷ lệ lạm phát (INF) là 4.24% với độ lệch chuẩn là 2.30%. Trong đó, giá trị nhỏ nhất là 0.63% thuộc về 26 ngân hàng TMCP trong phạm vi quan sát của bài nghiên cứu năm 2015 và giá trị lớn nhất là 9.21% vào năm 2012.
4.2 Ma trận tương quan
Ma trận tương quan là một thống kê đo lường mối quan hệ tương quan giữa
hai biến. Hệ số tương quan có thể nằm trong khoảng từ -1 đến +1, với -1 cho biết mối
tương quan âm hoàn hảo, +1 cho thấy mối tương quan dương hoàn hảo. Một biến tương quan với chính nó sẽ luôn có hệ số tương quan là 1. Hệ số tương quan bằng 0 (hoặc gần bằng 0) có nghĩa là hai biến không liên quan gì đến nhau. Nếu giá trị của hệ số tương quan là âm, có nghĩa là rằng khi x tăng, y giảm (và ngược lại, khi x giảm, y tăng).
TA 1 CAP 0.0297 1 ROE -0.0675 -0.2356 1 SIZE -0.1751 -0.5781 0.5882 1 LLR 0.0180 0.0313 0.0403 0.1457 1 TLA -0.0336 0.1176 0.1562 0.1113 -0.0642 1 DEP -0.1078 0.4159 -0.0137 -0.1308 -0.0057 0.4290 1 NPL -0.1048 0.1707 -0.0548 0.0489 0.0683 -0.0793 0.0668 1 GDP -0.1225 -0.1024 -0.0634 -0.0073 -0.0777 -0.2797 -0.1858 0.0410 1 INF 0.2725 0.2862 -0.0645 -0.2036 0.2578 -0.0131 0.1773 0.0548 -0.2324 1
Nguồn: kết quả tính toán từ phần mềm stata của tác giả
Kết quả Ma trận tương quan của Bảng 4.2 cho ta thấy mối quan hệ giữa các biến đều ở mức cho phép vì giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan của các biến đều nhỏ hơn 0.8. Biến LLR và GDP có tương quan ngược chiều với biến phụ thuộc FGAP;