Lần lƣợt thực hiện kiểm định tự tƣơng quan và phƣơng sai thay đổi Likelihood Ratio nhƣ trên ta đƣợc:
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định Peasaran ROA
Test Statistic Prob.
Pesaran CD 0.64562 0.5185
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi ROA
Value Probability
Likelihood ratio 114.8134 0.00
Nguồn: Trích từ phần mềm Eviews
Kết quả nhận đƣợc giống với mô hình FE của biến phụ thuộc ROE, nghĩa là mô hình không có tự tƣơng quan và tồn tại phƣơng sai thay đổi ở phần dƣ của mô hình.
Mô hình FE khắc phục với Cross-section weight và White diagonal. Và cũng giống nhƣ ROE tuy sai số chuẩn đƣợc cải thiện nhƣng mô hình vẫn tồn tại phƣơng sai thay đổi.
Bảng 4.15: Kết quả hồi quy khắc phục ROA
Variable Coefficient Prob.
C -0.23 [0.93] 0.8062 SIZE 0.16 [0.05] 0.0004 EQ 0.04 [0.01] 0.0000 DPRR -0.24 [0.03] 0.0000 CIR -0.04 [0.00] 0.0000 HHIDR 0.00 [0.00] 0.0010 TTTD 0.00 [0.00] 0.2313 GGDP 0.02 [0.02] 0.2251 CPI 0.01 [0.00] 0.0691
CRISIS 0.06 [0.05]
0.2235
R-squared 0.84
Nguồn: Trích từ phần mềm Eviews
4.4 Thảo luận kết quả của mô hình
Sau khi thực hiện ƣớc lƣợng, lựa chọn và kiểm định cũng nhƣ khắc phục các khuyết tật của mô hình, khóa luận sẽ mô tả rõ hơn về các kết quả đạt đƣợc 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 đƣợc 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 trƣởng 2.48% trong một năm nếu các yếu tố khác không đổi nhƣng ngƣợc lại đối với ROA thì chỉ là tăng trƣởng 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 lƣợt là 10.68 lần (10.68%, 1% lần lƣợt 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 thƣơng mại nhà nƣớc và ngân hàng thƣơng mại tƣ 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. Nhƣng 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 ngƣợc 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 ngƣợc
này có thể đƣợc giải thích nhƣ sau trong khoảng thời gian từ khoảng thời gian từ 2009-2013, tốc độ tăng trƣởng của vốn chủ sở hữu hầu nhƣ luôn nhanh hơn tăng trƣởng của tổng tài sản tuy nhiên việc tăng trƣởng 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 trƣởng tín dụng quá nóng của những năm trƣớc nhƣng mức độ dự phòng rủi ro không đảm bảo khiến nợ xấu đƣợc 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 ngƣợc 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 trƣởng của tổng tài sản đƣợc khuếch đại nhờ tăng trƣởng 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 ngƣợc 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 trƣởng 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 trƣởng là hơn 99% (mô hình FE). Tƣơng 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 hƣởng 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 ngƣợc 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 trƣởng 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 trƣởng là hơn 99% (mô hình FE). Tƣơng 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 nhƣ có xu hƣớng 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 hƣởng 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 trƣởng tín dụng trung bình chỉ là 17.23%, cho thấy các ngân hàng đã không quá phụ thuộc vào tăng trƣởng tín dụng để phát triển thay vào đó các khoản thu nhập ngoài lãi gia tăng để tối ƣu hóa lợi nhuận và giảm chi phí hoạt động.
● Tăng trƣởng 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 trƣởng 1% thì trung bình chỉ số ROE tăng 0.88% nếu các điều kiện khác không đổi và nếu CPI tăng trƣởng 1% thì trung bình ROE tăng 0.23%. Do đó có thể thấy hiệu quả hoạt động của ngân hàng thƣơng mại Việt Nam có độ nhạy cảm cao với GGDP hơn CPI. Ngoài ra khi kinh tế phát triển với lạm phát ổn định nhƣ trong giai đoạn 2016- 2019, ngƣời đi vay dễ dàng đƣợc 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 nhƣ hiệu quả kỳ vọng. Khủng hoảng kinh tế năm 2009-2010 đã cho thấy ảnh hƣởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng ngay tại cùng thời điểm với mức độ tin cậy hơn 99% (trái ngƣợc với kỳ vọng của khóa luận). Trái ngƣợc với ROE, hồi quy với biến phụ thuộc là ROA hầu nhƣ không cho kết quả đáng tin cậy với hai biến vĩ mô và khủng hoảng kinh tế. Tuy nhiên với tính chất của phƣơng pháp FE, biến lạm pháp cho kết quả đáng tin cậy nhƣng kết quả thể hiện cho thấy mức độ tác động ảnh hƣởng tích cực hầu nhƣ không đáng kể với 1% lạm phát gia tăng thì hiệu quả hoạt động ngân hàng tăng 0.0091%.
CHƢƠNG 5: HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU CỦA KHÓA LUẬN TRONG TƢƠNG LAI
5.1. Kết luận
Khóa luận sử dụng ba mô hình để phân tích các yếu tố ảnh hƣởng 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 trƣởng GDP, lạm phát, thời kỳ khủng hoảng 2009-2010. Các biến có tác động ngƣợc 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 đƣợc thực hiện các kiểm định để kiểm tra và cho thấy không có vấn đề phƣơng sai tự tƣơng quan nhƣng có sự xuất hiện của phƣơng sai thay đổi. Nên khóa luận đã thực hiện các biện pháp khắc phục để giải quyết vấn đề phƣơng sai thay đổi tuy nhiên mô hình vẫn cho tồn tại phƣơng sai thay đổi. Chƣơng tiếp theo sẽ nêu lên hạn chế của khóa luận và các hƣớng 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 nhƣng 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 nhƣ phƣơng 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
phƣơng trình (3.19) ta có thể thấy đƣợc 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 ƣớc lƣợng đƣợc các biến độc lập không thay đổi theo thời gian trong trƣờng của khóa luận là biến đại diện cho sự kiểm soát của nhà nƣớc đối với các ngân hàng thƣơng mại nhƣ VCB, AGR, BIDV, CTG, SGB mặc dù qua thống kê sơ bộ đã cho thấy ảnh hƣởng của nhóm ngân hàng này lên toàn bộ hệ thống ngân hàng.
Hai, ƣớc tính phƣơng sai của phần dƣ không “chính xác”. Phần dƣ của mô hình
FE thay vì đƣợc ƣớc tính ở mô hình gốc thì đƣợc ƣớc tính ở mô hình sau khi đƣợc chuyển đổi và phƣơng sai của phần dƣ lại sử dụng bậc tự do của mô hình chuyển nên càng khiến cho việc ƣớc tính phƣơng sai của phần dƣ thêm không chính xác. Từ đó ảnh hƣởng sai số chuẩn của mô hình và các tính chất thống kê dựa trên phần dƣ của mô hình.
Ba, R-squared giảm mức độ tin cậy. Trong ƣớc lƣợng 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 tƣợng ra khỏi chính nó nên hệ số đƣợc ƣớc lƣợng 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 đƣợc bù đắp bởi tính chất quán và không chệch của hệ số nhƣng điều này lại dẫn đến một hậu quả khác đƣợc 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 nhƣng
khi đƣợc đáp ứng thì mô hình RE đạt đƣợc hiệu quả hơn vì ma trận trọng số (trong trƣờng hợp REM còn đƣợc 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, ƣớc lƣợng của FE là không hiệu quả vì có sự tƣơng quan chuỗi giữa phần dƣ đƣợc biến đổi (tuy nhiên nếu T đủ lớn thì tƣơng quan này sẽ hƣớng đến 0).
Năm, hệ số hồi quy chung (tác động cố định không quan sát đƣợc thay đổi theo đơn vị chéo) thƣờng đƣợc giải thích gây hiểu nhầm. Vì mô hình biến đổi của FE đã kiểm
soát hệ số này bằng cách loại bỏ nó nên khi cần ―ƣớc tính‖ hệ số ci trình sau: ta sử dụng phƣơng ci Y i X i FE với i = 1,2,…, N (5.1)
Từ đây chúng ta có thể tính giá trị trung bình mẫu, trung bình mẫu hoặc số lƣợng
mẫu của ci
lớn ta có
để có đƣợc phân phối tổng thể của biến không quan sát đƣợc. Và nếu N đủ
1 N 1 N (5.2) c N ci N i1 Yi X i FE i1
Là ƣớc lƣợng trung bình nhất quán của phân phối tổng thể và c 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 đƣợc ƣớc lƣợng này thì ta phải có đƣợc T đủ lớn để tăng tính hiệu quả cho biến không quan sát và không đồng nhất đồng thời N phải đủ lớn để ƣớc lƣợng trung bình đạt đƣợc tính chất nhất quán nếu
không c chỉ là một phần dƣ
không thể kiểm soát của mô hình và không thể đại diện cho tác động không đồng nhất không quan sát đƣợc của các đơn vị chéo.