Như đã phân tích ở trên, mỗi phương pháp được sử dụng với những giả định riêng của nó. Có thể dễ dàng nhận thấy Pooled OLS dường như không hiệu quả bởi những giả định của nó hầu như rất khó xảy ra trong thực tế vì mỗi ngân hàng đều có đặc trưng riêng biệt. Việc lựa chọn giữa FEM và REM phụ thuộc vào giả định về sự tương quan giữa thành phần sai số (chứa các đặc điểm riêng của các ngân hàng) và các biến độc lập trong mô hình: nếu có sự tương quan thì sử dụng FEM và không tương quan thì REM là thích hợp.
Ngoài ra, có thể sử dụng các kiểm định cần thiết nhằm tìm ra mô hình thích hợp
nhất trong ba mô hình Pooled OLS, mô hình FEM và mô hình REM được thực hiện theo trình tự sau:
Để có thể thực hiện được quy trình này, tác giả sử dụng phần mềm hỗ trợ Stata 13 để thực hiện mô hình và kiểm định mô hình. Các bước trong quy trình được thực hiện chi tiết như sau:
Bước 1: Thống kê mô tả dữ liệu.
Thống kê mô tả được sử dụng nhằm mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu qua các cách thức khác nhau. Qua thống kê mô tả này trình bày được giá trị trung bình của các biến thông qua tiêu chí giá trị trung bình, giá
trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, giá trị trung vị và sai số chuẩn giữa các giá trị. Thông qua các tiêu chí được thống kê đó, ta có thể hiểu được các hiện tượng và đưa quyết định đúng đắn về chuỗi dữ liệu nghiên cứu.
Bước 2: Phân tích tương quan
Phương pháp phân tích tương quan được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến trong mô hình với nhau. Thông qua đó giúp tác giả bước đầu xác định được mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, mặt khác cũng là cơ sở để nhận biết dấu hiệu đa cộng tuyến khi các biến độc lập có mối tương quan cao.
Bước 3: Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp giữa Pooled OLS, FEM và REM.
Thực hiện phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem các biến
độc lập quy định các biến phụ thuộc như thế nào. Kết quả hồi quy được xem là bằng chứng thực nghiệm để đánh giá tác động. Các mô hình hồi quy được tác giả xem xét gồm có: Pooled OLS, Fixed Effect, Random Effect. Để chọn ra được mô hình phù hợp nhất cho bài nghiên cứu, tác giả dựa vào lý thuyết kiểm định được trình bày như sau:
❖ Pooled OLS và REM:
Kiểm định được thực hiện là kiểm định Breusch Pagan Lagrange Multiplier. Xét 2 mô hình:
OLS: Yi,t = β0 + βkXkit+μit
REM: Yi,t = β0 + βkXkit+εi+μit
Giả thuyết kiểm định:
H1: Mô hình REM phù hợp hơn.
Neu kiểm định có p-value < mức ý nghĩa α = 5% thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, hay
nói cách khác là mô hình REM phù hợp hơn mô hình Pooled PLS.
❖ Pooled OLS và FEM:
Kiểm định được thực hiện là kiểm định F - test. OLS: Yi,t = β0 + βkXkit+μit
FEM: Yi,t = β0 + βkXkit+αj+μit
Giả thuyết kiểm định:
H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn. H1: Mô hình FEM phù hợp hơn.
Nếu kiểm định có p-value < mức ý nghĩa α = 5% thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, hay
nói cách khác là mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS.
❖ FEM và REM:
Kiểm định được thực hiện là kiểm định Hausman. Xét 2 mô hình:
FEM: Yi,t = β0 + βkXkit+μit
REM: Yi,t = β0 + βkXkit+εi+μit
Giả thuyết kiểm định:
H0: Mô hình REM phù hợp hơn. H1: Mô hình FEM phù hợp hơn.
Nếu kiểm định có p-value < mức ý nghĩa α = 5% thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, hay
nói cách khác là mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM.
Bước 4: Kiểm định các khuyết tật của mô hình.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Tác giả sẽ tiến hành kiểm định đa cộng tuyến bằng cách thông qua phân tích hệ số tương quan nhằm kiểm định đa cộng tuyến
của từng cặp biến độc lập hoặc dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF. Hệ số tương
quan (Pearson) được tính bằng cách chia hiệp phương sai của biến với tích độ lệch chuẩn của chúng. Trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao (lớn hơn
thể là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên, có thể phán đoán này sẽ không chính xác bởi có những trường hợp hệ số tương quan thấp nhưng vẫn xuất hiện
đa cộng tuyến. Vì thế tác giả chọn thực hiện kiểm định thêm bằng cách phân tích hệ số phóng đại phương sai VIF để hạn chế sai sót (Badi H. Baltagi, 2005).
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Là hiện tượng có quan hệ tương quan giữa
các biến quan sát trong cùng bảng dữ liệu. Tác giả sẽ tiến hành kiểm định Wooldridge
cho dữ liệu bảng (Badi H. Baltagi, 2005).
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi: Nếu trong trường hợp mô hình được
chọn là Fix Effect tác giả sẽ tiến hành kiểm định bằng phương pháp nhân tử Larange (Kiểm định LM - Breusch pagan Lagrangian Multiplier) để kiểm tra phương sai thay đổi. Nếu trong trường hợp mô hình Random Effect được chọn thì đề tài chỉ tiến hành kiểm định Wald (Badi H. Baltagi, 2005).
Nếu mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi hoặc có hiện tượng tự tương quan hoặc có cả hai khuyết tật này thì đề tài tiến hành khắc phục mô hình nghiên cứu
bằng cách ước lượng lại mô hình được chọn bằng phương pháp mô hình hiệu chỉnh sai số chuẩn mạnh - Robust Standard errors (White, 1980).
Biến Số quan sát Giá trị trung bình Giá trị lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn NIM 275 3.2966 9.0905 0.5779 1.3026 CAP 275 10.1050 40.4836 3.2572 5.5201 LOAN 275 57.8630 99.2766 17.7131 13.5594 LI Q 275 15.9407 73.9356 3.8463 8.7127 CR 275 1.3007 4.1192 0.1921 0.5843 OẼ 275 1.6522 4.2818 0.3205 0.5465 MQ 275 52.3948 92.7379 22.7101 14.1779 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 đã lần lượt trình bày phương pháp thực hiện luận văn từ việc xây dựng mô hình nghiên cứu, thu thập dữ liệu và phương pháp phân tích dữ liệu cùng các kiểm định để tìm ra mô hình ước lượng phù hợp. Ở phần giới thiệu mô hình, tác giả đã thiết kế mô hình cho đề tài dựa trên cơ sở lí thuyết đã trình bày ở chương 2. Đồng thời, tác giả cũng xác định các biến độc lập cùng biến phụ thuộc và làm rõ mô hình thông qua việc trình bày công thức, ý nghĩa và bảng kỳ vọng dấu của các biến trên. Từ đó luận văn đã phát triển 8 giả thuyết nghiên cứu. Làm cơ sở cho việc thực hiện mô hình và kết luận đề tài cho chương sau. Bên cạnh đó tác giả đã giới thiệu phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng để xác định kết quả mô hình hồi quy cụ thể.
Chương tiếp theo, chương 4, sẽ trình bày chi tiết về cách thức thực hiện mô hình
nghiên cứu dựa theo số liệu đã thu thập bao gồm thống kê mô tả và chạy mô hình. Từ
kết quả nghiên cứu thu được, chương cũng sẽ đưa ra các phân tích liên quan.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Trong chương này, tác giả tiến hành thống kê mô tả, phân tích tương quan giữa các biến. Sau đó tác giả sẽ trình bày phương pháp lựa chọn mô hình ước lượng và kiểm định các khuyết tật của mô hình để đưa đến kết quả nghiên cứu.
4.1 KẾT QUẢ THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 13 (Xin xem nguồn phụ lục số 02)
Với mẫu dữ liệu được thu thập từ 25 NHTMCP trong giai đoạn từ 2008 - 2018, bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê mô tả các biến số được nghiên cứu trong bài. Kết
quả mô tả thống kê của 8 biến số bao gồm: giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn.
4.1.1 Tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM
Hình 4.1 - Tỷ lệ thu nhập lãi thuần trung bình của 25 NHTM Việt Nam NIM 4.50% 4.00% 3.50% 3.00% 2.50% 2.00% 1.50% 1.00% 0.50% 0.00% 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Nguồn: Tác giả tổng hợp
Thống kê mô tả các biến cho thấy rằng NIM của các NHTM trong giai đoạn 2008 - 2018 có giá trị trung bình là 3.30%, giá trị trung vị bằng 3.14%, với giá trị của
này có ý nghĩa là một nửa tổng số quan sát có NIM trên 3.14%, giá trị lớn nhất là 9.09% thuộc về năm 2018 của Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPB); ngoài ra giá trị nhỏ nhất là 0.58% thuộc về năm 2017 của Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB). Độ lệch chuẩn của là 1.3026.
Trong giai đoạn 2008 - 2009 tỷ lệ thu nhập lãi thuần tăng nhẹ. Tiếp đó giai đoạn
2009 - 2010 tỷ lệ thu nhập lãi thuần không có thay đổi nhiều, tuy nhiên đến năm 2011
sách nhằm để kích cầu. Vì vậy tỷ lệ NIM trung bình của các NHTM lúc này có biểu hiện cải thiện tăng nhẹ lên 3.39%, tăng 0.11% so với năm 2007.
Trong giai đoạn 2009 - 2010, các ngân hàng đang nỗ lực cố gắng vực dậy sau cuộc khủng hoảng nền kinh tế năm 2008. Mặc dù nền kinh tế chưa thực sự ổn định và còn nhiều yếu tố gây bất lợi cho nền kinh tế nhưng NIM của các NHTM vẫn có chuyển biến tích cực và giữ vững mặc dù chênh lệch gia tăng giữa năm 2009 và 2010
(0.01%) không cao nhưng đây được xem là khởi đầu tích cực của các NHTM. Trong đó Vietinbank có chỉ tiêu NIM tăng mạnh nhất (NIM của năm 2009 là 2.19% đã đạt tại 4.22% vào năm 2010).
Giai đoạn 2010 - 2011 kinh tế Việt Nam vẫn đối mặt với nhiều rủi ro, thách thức dưới tác động của nền kinh tế thế giới, bắt nguồn từ cuộc khủng hoảng nợ công Châu Âu, tăng trưởng tín dụng giảm đạt mức kỷ lục thấp nhất, tỷ lệ nợ xấu tăng,... Tuy nhiên chỉ số NIM lại tăng mạnh đạt mức đỉnh điểm là 4.15% năm 2011, tăng 0.75% so với năm 2010. Do nhiều doanh nghiệp đang cần vốn nhằm duy trì hoạt động
của công ty qua những giai đoạn khó khăn này. Nguồn vốn của thị trường gia tăng do
cầu về, trước tình hình này các ngân hàng sẽ điều chỉnh chênh lệch giữa lãi suất huy động và lãi suất cho vay với mức cao hơn bình thường. Lúc này tăng trưởng tín dụng càng cao kéo theo thu nhập lãi tăng.
Từ năm 2012 đến năm 2014 xu hướng của tỷ lệ thu nhập lãi thuần giảm liên tục,
cụ thể năm 2012 đạt mức 3.91%, năm 2013 đặt 3.02% và đến cuối năm 2014 chỉ còn ở mức 2.81% cũng là mức thấp nhất trong giai đoạn nghiên cứu. Rõ ràng nguyên nhân là do nền kinh tế có xu hướng chung là đi xuống. Ngành ngân hàng phải đối mặt
giai đoạn sự thu hẹp của nền kinh tế khiến cho tỷ lệ tăng trưởng tín dụng thấp, sự phá
sản của các tổ chức doanh nghiệp, sự lo ngại về mức thu nhập cá nhân không ổn định
khiến cho mức tiêu dùng thấp. Tăng trưởng kinh tế tiếp tục suy giảm, tổng cầu của nền kinh tế giảm sút gây khó khăn trong việc hấp thụ vốn, mở rộng tín dụng gắn với nâng cao chất lượng khoản vay.
Còn những năm gần đây, từ năm 2016 đến năm 2018, NIM của các NHTM mặc
việc kinh doanh và quản trị tín dụng ngân hàng. NHTM có tỷ lệ NIM trung bình năm
2018 tăng so với cùng kỳ các năm trước (3.14%) do nền kinh tế đang dần bước lấy đà phục hồi. Tóm lại, sau cuộc khủng hoảng của nền kinh tế, tuy gặp nhiều khó khăn nhưng các NHTM đều ra sức cải thiện hoạt động kinh doanh ngân hàng, luôn cố gắng
hoàn thành các chỉ tiêu được đề ra.
4.1.2 Mức ngại rủi ro (CAP)
Chỉ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có giá trị trung bình ở mức 10.11%, và dao động từ giá trị nhỏ nhất là 3.26% thuộc về ngân hàng SCB năm 2018, đến giá trị lớn nhất 40.48% thuộc về ngân hàng VietCapitalBank năm 2010, và độ lệch chuẩn là 5.5201.
Hình 4.2 - Tông vôn chủ sở hữu của 25 NHTM Việt Nam
Đơn vị: triệu đồng
Tông vôn chủ sở hữu
500,000,000 450,000,000 400,000,000 350,000,000 300,000,000 250,000,000 200,000,000 150,000,000 100,000,000 50,000,000 CQ P < Q O CQ CQ CQ CQ CQ CQ P O CQ P G CQ ∖ D ư) CQ P CQ < np < CO Nguồn: Tác giả tự tồng hợp
kê của NHNN cho biết, tính đến cuối năm 2018, hầu như các ngân hàng lớn đã vượt qua mức quy định rất lớn (CTG: 67,455,517 triệu đồng; AGR: 58,180,630 triệu đồng;
BID: 54,551,462 triệu đồng; VCB: 52,557,959 triệu đồng; VPB: 34,750,069 triệu đồng; MBB: 34,172,858 triệu đồng; TCB: 26,930,745 triệu đồng,...), tuy nhiên đối với các ngân hàng nhỏ đó là một sức ép quá lớn thậm chí chưa có kế hoạch cụ thể đối
với việc tăng vốn theo nghị quyết của đại hội cổ đông. Điển hình như NVB chỉ có mức vốn chủ sở hữu thấp nhất là 3,232,766 triệu đồng, SGB là 3,417,240 triệu đồng, VietCapitalBank là 3,437,957 triệu đồng, PGBANK là 3,686,768 triệu đồng, KLB là 3,750,147 triệu đồng và NamABank là 4,230,082 triệu đồng. Với điều kiện hiện nay việc các ngân hàng nhỏ tăng vốn là không dễ, do giá thị trường của cổ phiếu hầu như dưới mệnh giá và hiệu quả hoạt động cuả các ngân hàng còn thấp trong khi đó phải đối mặt với rủi ro nợ xấu cao. Nhìn chung việc các NHTM ra sức gia tăng vốn chủ sở hữu nhằm mục đích gia tăng khả năng chống đỡ rủi ro của các ngân hàng.
4.1.3 Quy mô hoạt động cho vay (LOAN)
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có giá trị trung bình là 57.86% và giá trị dao động
trong khoảng 17.71% (năm 2009 của SHB) đến 99.28% (năm 2010 của HDB).
Hình 4.3 - Tổng cho vay của 25 NHTM Việt Nam
Trong giai đoạn 2008 - 2018, hoạt động tín dụng là hoạt động mang lại lợi nhuận chủ yếu cho các NHTM và không ngừng phát triển đổi mới, hoàn thiện và bổ sung. Ngân hàng AGRIBANK luôn dẫn đầu hoạt động quy mô tín dụng trong suốt giai đoạn 2008 - 2018, đặc biệt là quy mô tín dụng bán lẻ, tổng cho vay của AGRIBANK năm 2018 là 1,026,635,169 triệu đồng tăng 12.02% so với năm 2017. Đứng thứ 2 là BID, tính đến 31/12/2018, tổng cho vay của ngân hàng là 998,764,241 triệu đồng tiếp tục là một trong những NHTM có quy mô tài sản cũng như quy mô tín dụng dẫn đầu thị trường. Kế đến là CTG với tổng cho vay là 856,152,731 triệu đồng năm 2018. Đây là ba NHTM đang dẫn đầu trong hoạt động tín dụng, ngoài ra các NHTM còn lại tuy có tổng cho vay có cao có thấp nhưng hầu hết các ngân hàng đều có sự chuyển biến tốt qua từng năm trong việc gia tăng quy mô tín dụng. Bước qua nền kinh tế thị trường việc kiểm tra chất lượng tín dụng được xem là khâu mà các NHTM chú trọng và vào các thời điểm cuối năm hoạt động cho vay sẽ thường tăng trưởng mạnh vì đây là thời điểm mà các doanh nghiệp cũng như khách hàng cá nhân cần vốn để chuẩn bị cho việc sản xuất đón năm mới.
4.1.4 Thanh khoản (LIQ)
Hình 4.4 - Tốc độ tăng trưởng thanh khoản trung bình của 25 NHTM
Đơn vị: triệu đồng
Tốc độ tăng trưởng thanh khoản trung bình
50,000,000 45,000,000 40,000,000 35,000,000 30,000,000 25,000,000
Tiền mặt và các khoản tương đương tiền là một trong các loại tài sản có tính thanh khoản cao nhất hiện nay, luôn được sử dụng trực tiếp để thanh toán, lưu thông, tích trữ. Qua thống kết quả thống kê mô tả cho ta thấy tỷ lệ tiền và các khoản tương đương tiền trên tổng tài sản có giá trị trung bình là 15.94%. Mức dao động từ giá trị nhỏ nhất là 3.85% (năm 2016, ngân hàng VPB) và giá trị lớn nhất là 73.94% (năm 2010, ngân hàng HDB). Độ lệch chuẩn là 8.7127.
Hình 4.4 cho thấy tốc độ tăng trưởng thanh khoản trung bình của 24 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2018 có xu hướng tăng trong xu