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 hướng chung. Tuy vậy, đáng chú ý trong xu hướng này là sự giảm chung của các ngân hàng trong khoảng thời gian năm 2011 đến năm 2013. Tuy nhiên, sau sự giảm từ 23,540,139 triệu đồng vào năm 2011 còn 21,597,159 triệu đồng vào năm 2013 thì sau đó thị trường ngành ngân hàng lại có xu hướng tăng trưởng lại cụ thể là tốc độ tăng trưởng thanh khoản tăng liên tục qua các năm như khoảng hơn 26,671,941 triệu đồng (2014) và tình hình tốc độ tăng trưởng thanh khoản có xu hướng tăng mạnh ở các NHTM tại Việt Nam lên đến gần 43,998,452 triệu đồng.
4.1.5 Rủi ro tín dụng (CR)
Hình 4.5 - Tổng dự phòng rủi ro cho vay của 25 NHTM Việt Nam
Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay trên tổng các khoản vay có giá trị trung bình là 1.30%. Mức dao động từ giá trị nhỏ nhất là 0.19% (năm 2012 của ngân hàng STB) và giá trị lớn nhất là 4.12% (năm 2011, ngân hàng Agribank). Độ lệch chuẩn là 0.5843
Trích lập dự phòng rủi ro cho vay là giải pháp mà các NHTM sử dụng để bù đắp những tổn thất mà rủi ro tín dụng gây ra. Sau cuộc khủng hoảng suy thoái nền kinh tế năm 2008, từ giai đoạn năm 2009 đến 2014 là khoảng thời gian mà các NHTM
nổ lực lấy lại đà thì việc các khoản vay yếu kém có nguy cơ không có khả năng thu hồi là chuyện rất dễ xảy ra, vì thế mà các ngân hàng phải trích chi phí để dự phòng rủi ro tín dụng nhiều so với những năm gần đây. Chi phí dự phòng rủi cho vay cũng được ví như là con dao hai lưỡi khi mà tình hình của một ngân hàng chưa được cải thiện thì việc trích lập một khoản chi phí để dự phòng như thế sẽ làm giảm lợi nhuận của ngân hàng dẫn đến tỷ lệ thu nhập lãi thuần cũng giảm theo.
Xét đến 31/12/2018, ngân hàng Agribank có tổng dự phòng cho vay cao nhất trong 25 NHTM (144,981,951 triệu đồng) đồng thời là ngân hàng có quy mô tín dụng
cao nhất hiện nay, lí do là ngân hàng chấp nhận giảm lợi nhuận sau thuế để đứng trên
cơ sở thận trọng, ngân hàng Agribank đã trích ra một số tiền để dự phòng rủi ro tín dụng nhằm đảm bảo và nâng cao năng lực tài chính, bảo đảm khả năng bù đắp những
tổn thất đối với các khoản tín dụng tiềm ẩn những rủi ro cao. Cũng như Agribank, ngân hàng BID và VCB cũng trích lập chí phí dự cho vay khá cao với mức tổng cho vay lần lượt là 82,332,553 triệu đồng và 70,788,047 triệu đồng.
4.1.6 Chi phí hoạt động (OE)
Tổng chi phí trên tổng tài sản có giá trị trung bình là 1.65%, giá trị nhỏ nhất là 0.32% thuộc về SCB năm 2011, giá trị lớn nhất là 4.28% thuộc về Agribank năm 2012 và độ lệch chuẩn là 0.5465. Chi phí hoạt động của các NHTM có xu hướng tăng
Hình 4.6 - Chi phí hoạt động của 25 NHTM Việt Nam Tổng chi phí hoạt động bình quân
2.50% 2.00% 1.50% 1.00% 0.50% 0.00% nn Iinill Illlllllllllinillllllll
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu của đề tài
Nhìn vào hình 4.6 cho thấy tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản của tất cả các NHTM trong suốt giai đoạn 2008 - 2018 hầu như không quá cao. Tính đến 31/12/2018, VPB,
MBB, SGB, KLB là những ngân hàng có tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản cao hơn so với
những ngân hàng còn lại, lần lượt là 3.29%; 2.41%; 2.20%; 2.19%. Để giữ vững hay giảm tỷ lệ này trong những năm tiếp theo các NHTM cần phải có chính sách để kiểm
soát chi phí hoạt động một cách chặt chẽ và hợp lý cùng với đó là kết hợp việc tăng tài sản.
4.1.7 Chất lượng quản lý (MQ)
Chất lượng quản lý có giá trị trung bình là 52.39%, giá trị nhỏ nhất là 22.71% năm 2010 của ngân hàng SGB, giá trị lớn nhất là 92.74% năm 2013 của ngân hàng NVB và độ lệch chuẩn là 14.1779.
Hình 4.7 - Chất lượng quản lý của 25 NHTM Việt Nam
Tỷ lệ tổng chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động bình quân
80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00%
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu của đề tài
Hệ số chất lượng quản lý của các NHTM trong mẫu nghiên cứu ở giai đoạn 2008 - 2018 có xu hướng tăng trong những năm gần đây. Chất lượng quản lý của NHTM có tỷ số tổng chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động đều dưới 1. Tính
đến 31/12/2018, những ngân hàng có tỷ lệ tổng chi phí trên tổng thu nhập cao hơn so với những ngân hàng còn lại là NVB, VietCapitalBank, KLB, STB (lần lượt là 81.69%, 74.16%, 73.91%, 67.26%). Hệ số này cao được ngụ ý rằng các NHTM đang
không hiệu quả trong việc các hoạt động kinh doanh hoặc có thể do các ngân hàng hạch toán để trích lập thêm một vài loại chi phí (phí giao dịch thanh toán, phí xử lý kết quả quyết toán ròng,...) theo Quyết định của NHNN. Ngoài ra tỷ lệ này càng thì hiệu quả hoạt động của ngân hàng càng cao.
4.1.8 Chính sách dự trữ tại NHNN (SBR)
Theo bảng thống kê mô tả cho thấy, chính sách dự trữ tại NHNN giai đoạn 2008
- 2018 của hệ thống NHTM có giá trị trung bình 3.08%, giá trị nhỏ nhất là 0.06% của
Hình 4.8 - Tổng tiền gửi tại NHNN Việt Nam của 25 NHTM
Đơn vị: triệu đồng
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Chính sách dự trữ tại Ngân hàng Nhà nước được đo lường bởi tiền gửi tại NHNN
trên tổng tài sản sinh lời của các NHTM trong giai đoạn 2008 -2018 hầu như chỉ chiếm khoảng từ 2% đến 5% so với cơ cấu tổng tài sản sinh lời. Nhưng trong những năm gần đây, tỷ lệ này có xu hướng chung là giảm đi ở những ngân hàng có cơ cấu tài sản lớn như VCB, Agribank, NVB, BIDV,... .Tính đến 31/12/2018, 4 ngân hàng đứng đầu trong ngành có lượng tiền gửi tại NHNN cao nhất, đứng đầu là VCB (93,615,618 triệu đồng), các thứ tự còn lại là BID, Agribank và CTG (lần lượt là 50,185,159 triệu đồng; 31,406,723 triệu đồng và 23,182,208 triệu đồng). Khi lượng tiền này giảm đi thì đây là điều tích cực đối với các NHTM.
4.1.9 Lãi suất (IRT)
Theo bảng thống kê mô tả, trong giai đoạn 2008 - 2018 lãi suất cho vay có giá trị trung bình là 10.37%, giá trị lớn nhất 16.95% thuộc năm 2011 và giá trị nhỏ nhất 6.96% thuộc năm 2016.
Lãi suất cho vay trong những năm gần đây đang có xu hướng giảm xuống vì điều này giúp cho các doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận các nguồn vốn vay từ các ngân
Biến NIM CA
P LOAN LIQ CR OE MQ RSB IRT NIM 1.00 CAP 0.32 1.00 LOAN 0.18 - 0.07 1.00 LIQ -0.07 0.22 -0.30 1.00 CR 0.12 - 0.21 0.01 -0.11 1.00 OE 0.66 0.25 0.38 -0.24 0.14 1.00 MQ -0.38 - 0.04 0.01 -0.20 -0.09 0.22 1.00 SBR 0.11 0.00 -0.01 0.16 0.34 0.03 0.00 1.00 IRT 0.26 0.15 -0.29 0.24 0.20 0.00 -0.25 0.02 1.00
phủ ngày 1/1/2018 và định hướng của Ngân hàng Nhà nước, giảm lãi suất cho vay tiếp tục là một trong những mục tiêu trọng tâm trong năm 2018, điều này cho thấy lãi
suất cho vay sẽ tiếp tục giảm xuống trong các năm tiếp theo. Đây sẽ là một trong những thách thức đối với hệ thống ngân hàng bên cạnh đó phải chịu áp lực về các yếu
tố vĩ mô khác như lạm phát, tỷ giá, GDP.
Hình 4.9 - Lãi suất cho vay trung bình năm tháng giai đoạn 2008-2018
Lãi suất là một trong những công cụ mà NHNN sử dụng để điều hành chính sách tiền tệ. Theo hiệu ứng Fisher chỉ ra rằng lãi suất tăng cao trong thời kỳ lạm phát cao, điều đó cho thấy được mối quan hệ chặt chẽ giữa lãi suất và lạm phát. Từ năm 2008 đến năm 2011, lãi suất cho vay tăng từ 9.57% đến đỉnh điểm là 16.95% song với đó tỷ lệ lạm phát cũng chạm mốc hai con số 18.58% trong năm 2011. Sau năm 2011 lãi suất cho vay giảm nhanh chóng kéo dài tới 2018 nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp sản xuất và xuất khẩu, bên cạnh đó tỷ lệ lạm phát cũng giảm theo. Mặc dù có nhiều biện pháp để khắc phục và kiểm soát lạm phát thì lãi suất cho vay là một trong
Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3
Biến Pooled OLS FEM REM
CAP 0.0192442** 0.0058273 0.0121363
(245) (0.61) (141)
LOAN -.0088208*** -0.013162*** -
0.0116302***
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 13 (Xin xem nguồn phụ lục số 03)
Tiến hành lập ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập và được thể hiện ở bảng 4.2. Các hệ số tương quan tuyến tính đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến, giá trị này nằm trong khoảng từ -1 đến 1 (ThS. Huỳnh Đạt Hùng và các cộng sự, 2011).
Nhìn vào bảng 4.2, giá trị tuyệt đối của các hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong ma trận tương quan nhỏ hơn 0,8 trở lên và có ý nghĩa thống kê, giá trị cao nhất là 0.66 và giá trị thấp nhất là 0. Bên cạnh đó, ta có thể dựa vào kết quả này để kiểm định rằng không có sự đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình. Để kiểm định chính xác hơn cho kết luận này, tác giả sẽ sử dụng phương sai VIF để kiểm
định hiện tượng đa cộng tuyến cho mô hình.
Ngoài ra, từ bảng 4.2 tác giả kết luận các biến CAP, LOAN, CR, OE, SBR, IRT
có tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc NIM. Ngược lại, các biến LIQ, MQ có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc NIM.
4.3 LỰA CHỌN MÔ HÌNH
Tác giả sẽ hồi quy dữ liệu theo mô hình Pooled OLS, FEM và REM và lựa chọn
mô hình phù hợp nhất.
4.3.1 Kết quả ước lượng hồi quy
(-2.65) (-2.98) (-3.06) LIQ -0.0138915*** -0.0163907*** - 0.0156493*** (-2.75) (-2.99) (-3.03) CR -0.2186774*** -0.1402592 -0.179067** (-2.87) (-1.53) (-2.20) OE 1.858998*** 1.800758*** 1.831815*** (21.54) (15.35) (18.18) MQ -0.0503768*** -0.0519598*** - 0.0512641*** (-17.13) (-14.74) (-16.11) SBR 0.0548956*** 0.0455836*** 0.0490216*** (417 (3.58) (3.93) IRT 0.0568001*** 0.0516567*** 0.0537329*** (3.76) (3.55) (3.76) Constant 2.928093*** 3.513928*** 3.2803*** (819 (8.65) (8.65) Observations 275 275 275 R2 0.7737 0.6901 0.6887 R2 hiệu chỉnh 0.7669 0.7653 0.7712 F-statistic/Wald Chi2 113.68 67.38 693.23 Prob.F∕Prob.Chi2 0 0 0
Kiểm định Breusch Pagan Lagrange Multiplier (lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình REM)
Chibar2 (01) 25.62 Prob>Chibar2 0.0000
Kiểm định F - test (lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình REM)
F(22, 242) 3.11 Prob > F 0.0000
Kiểm định Hausman (lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình REM)
Chi2 (8) 6.16 Prob>Chi2 0.6290
Các ký hiệu *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. Các số trong ngoặc () là chỉ số sai số chuẩn của từng hệ số. (Xin xem nguồn phụ lục số 04, 05, 06)
Ket quả ước lượng mô hình theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM cho thấy hầu hết các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê tương ứng với các mức ý nghĩa 1% và 5%. Tuy nhiên, có hệ số hồi quy của các biến CAP (FEM, REM) và CR (FEM) thì không có ý nghĩa thống kê. Bênh cạnh đó, mức độ giải thích của các mô hình tương đối tốt R2 của 3 mô hình Pooled OLS, FEM, REM lần lượt là 77.37%, 69.01% và 68.87%
4.3.2 Kiểm định lựa chọn mô hình
Sau khi đã tiến hành hồi quy dữ liệu nghiên cứu theo 3 phương pháp Pooled OLS, FEM, REM, tiếp theo tác giả sẽ tiến hành các kiểm định đã được đề cập 3.4.3 để lựa chọn mô hình phù hợp.
Tên biến VIF 1/VIF OE 1.54 0.649063 LOAN 1.41 0.708889 CR 1.38 0.726323 LIQ 1.34 0.746076 IRT 1.31 0.763188 CAP 1.30 0.770124 SBR 1.21 0.829095 MQ 1.20 0.829932 Mean VIF 1.34
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu bằng Stata 13
(Xin xem nguồn phụ lục số 07)
Cuối cùng, với mức ý nghĩa 5%, kết quả của kiểm định Hausman có Prob = 0 <
0.05. Vì vậy, ta bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa là lựa chọn mô hình REM sẽ phù hợp hơn cho mô hình ước lượng.
Kết luận: Từ kết quả trên ta chọn mô hình REM sẽ là mô hình phù hợp nhất cho
mô hình ước lượng.
4.4 KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH REM4.4.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến 4.4.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Sử dụng hương pháp nhân tử phóng đại phương sai:
1
VIK = ɪ .
i 1 - R2j
Khi R2
j → 1, VIFj → ∞: mức độ cộng tuyến giữa Xj với các biến độc lập còn lại càng cao. VIFj càng lớn, cộng tuyến càng cao. Kinh nghiệm cho thấy, khi VIFj > 10
^ R2
j > 0.9, cộng tuyến được xem là cao (ThS. Huỳnh Đạt Hùng và các cộng sự, 2011).
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first-order autocorrelation
F(1, 24) 37.328
Prob > F 0.0000
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
Test: Var (u) =0
Chibar2 (01) 25.62
Prob > chibar2 0.0000
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu bằng Stata 13
(Xin xem nguồn phụ lục số 08)
Dựa vào bảng kết quả trên, ta có thể thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều 4.4.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.6 - Kết quả kiểm định Wooldridge
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu bằng Stata 13
(Xin xem nguồn phụ lục số 09)
Với mức ý nghĩa 5%, kết quả kiểm định cho Pro = 0 < 0.05, do đó bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan.
4.4.3 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Để thực hiện kiểm định này, tác giả sử dụng kiểm định LM Breusch Pagan Lagrange Multiplier với giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay
đổi.
Biến Hệ số chặn Sai số chuẩn robust Giá trị t Giá trị p CAP 0.0121363 0.0149681 081 0.417 LOAN -0.0116302* 0.0063731 -1.82 0.068 LIQ -0.0156493 0.0111309 -141 0.160 CR -0.179067** 0.0888155 -2.02 0.044 OE 1.831815*** 0.2064701 887 0.000 MQ -0.0512641*** 0.0072386 -708 0.000 SBR 0.0490216** 0.0223668 249 0.028 IRT 0.0537329** 0.0219607 245 0.014 Constant 3.2803*** 0.6994397 469 0.000 Observations: 275 R2 = 0.6887 R2 hiệu chỉnh = 0.7712 Wald Chi2 = 235.24 Prob.Chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu bằng Stata 13
(Xin xem nguồn phụ lục số 10)
trên, tác giả sử dụng mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) với hiệu chỉnh sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors). Sau khi hồi quy nhận được kết quả như sau:
Biến Kỳ vọng dấu Kết quả nghiên cứu Hệ số chặn Mức ý nghĩa
CAP + Không có ý nghĩa
LOAN + — 0.0116302 10%
LIQ — Không có ý nghĩa
CR + — 0.179067 5%
OE + + 1.831815 1%
MQ + — 0.0512641 1%
SBR — + 0.0490216 5%
IRT +/— + 0.0537329 5%
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu bằng Stata 13 Các ký hiệu *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
(Xin xem nguồn phụ lục số 11)
Sau khi hồi quy mô hình REM theo phương pháp hiệu chỉnh sai số chuẩn mạnh,
ta nhận được giá trị Prob = 0 < 1%, nghĩa là mô hình hồi quy đã xây dựng là phù NIM = 3.2803 - 0.0116302*LOAN - 0.179067*CR + 1.831815*OE -
0.0512641*MQ + 0.0490216*SBR + 0.0537329*IRT
Mức độ giải thích của mô hình tương đối tốt, R2 có giá trị là 68.87%, do đó ta