Tác giả sẽ thực hiện tuần tự các phương pháp hồi quy OLS, FEM và REM, cùng các kiểm định tương ứng như F-test, Hausman test và Breusch and Pagan test để lựa chọn giữa các cặp mô hình OLS-FEM; FEM-REM; OLS-REM.
DLR -0.00599*** -3.03 -0.00545*** - 2.78 -0.00633*** 3.36- LTA -0.00799 -1.44 -0.00900 - 1.57 -0.0100* 1.85- NPL -0.0490 -1.45 -0.0577* - 1.93 -0.0514* 1.72- DIV -0.00379 -1.19 0.00329 1.11 0.00137 0.47 SIZE 0.00857*** 6.77 0.0152*** 4.92 0.00929*** 5.37 GDP 0.224*** 2.93 0.0872 1.12 0.185*** 2.75 INF 0.0272*** 2.79 0.0429*** 4.6 0.0324*** 3.84 Kiểm định
F-test Hausman Test Breusch and Pagan test
Lựa chọn OLS & FEM FEM & REM OLS & REM
~Gιa thuyết H0
Không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau
Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với
các biến giải thích
Sai số của ước lương không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng
Giá trị thống kê
F (24, 190) = 7.22 Chi2 (9) = 10.61 Chibar2 (01) = 104.50
P-value Prob > F = 0.0000 Prob > chi2 = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0000
Mức ý nghĩa
5% 5% 5%
Kết luận Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0
Chọn FEM FEM REM
Lựa chọn mô hình: REM là mô hình phù hợp
Biến OLS FEM REM
Beta t Beta t Beta t
ETA 0.450* 1.77 0.140 0.51 0.218 0.86
TCR 0.0516*** 5.13 0.0645*** 6.53 0.0598*** 6.19
DLR -0.0503 -1.59 -0.0230 -0.63 -0.0457 -1.39
Nguồn: Trích từ Stata 15.1
Bảng 4.6 phản ánh tổng hợp các kết quả hồi quy và các kiểm định (chi tiết Phụ lục). Theo kết quả Bảng 4.6, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) sẽ được dùng để phân
LTA 0.0275 0.31 0.109 1.03 0.0440 0.47 NPL -1.014* -1.88 -1.044* -1.88 -0.969* -1.82 DIV -0.0372 -073 -0.0237 -023 -0.0304 -0.59 SIZE 0.0760*** 326 0.160*** 228 0.0745*** 229 GDP 2.957** 222 1.089 025 2.709** 229 INF 0.419*** 268 0.676*** -2.97 -0.471*** 3.15 Kiểm định
F Hausman Test Breusch
and Pagan test
Lựa chọn OLS & FEM FEM & REM OLS & REM
^Gιa thuyết H0
Không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau
Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với
các biến giải thích
Sai số của ước lương không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng
Giá trị thống kê
F (24, 190) = 3.31 Chi2(9) = 18.50 Chibar2 (01) = 22.83
P-value Prob > F = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0298 Prob > chibar2 = 0.0000
Mức ý nghĩa
5% 5% 5%
Kết luận Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0
Chọn FEM FEM REM
Lựa chọn mô hình: REM là mô hình phù hợp
hơn). Kết quả cả 2 mô hình với biến phụ thuộc ROA và ROE cho thấy p- value nhỏ hơn 0.05, suy ra bác bỏ HO tức là mô hình FEM phù hợp.
❖ Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa 2 mô hình FEM, REM với giả thuyết HO cho rằng không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích (hay nói cách khác mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn) cho kết quả mô hình với biến phụ thuộc ROA và ROE có p-value (Prob > chi2) nhỏ hơn 0.05 (Bảng 4.4 và 4.5) do đó có cơ sở để bác bỏ HO, điều này cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn.
❖ Kiểm định Breusch and Pagan được sử dụng để lựa chọn giữa 2 mô hình Pool OLS và REM với kết quả cả hai p-value (Prob > chibar2) đều nhỏ hơn 0.05 nên có bằng chứng để bác bỏ HO, nghĩa là mô hình REM phù hợp hơn OLS.
Thông qua kiểm định F, Hausman và Breusch and Pagan cho thấy mô hình tác động ngẫu nhiên REM sẽ phù hợp cho cả 2 mô hình 1 và 2.
4.2 Kiểm định các khuyết tật của mô hình và kết quả mô hình hồi quy 4.4.1 Mô hình 1 (ROA)
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 REM 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 bệnh của mô hình nếu có để khắc phục bệnh cho mô hình và đưa ra kết quả phù hợp nhất.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định bệnh của mô hình 1 với biến phụ thuộc ROA
Nguồn: Trích từ Stata 15.1
Trước hết, cả 9 ước lượng của 2 mô hình với biến phụ thuộc lần lượt ROA và ROE đều có ý nghĩa thống kê vì các giá trị p-value (Prob > F) của mô hình đều rất nhỏ (Prob > F = 0.0000) (Bảng 4.4 và 4.5), nghĩa là có thể sử dụng các ước lượng trên để phân tích các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.
Từ bảng kết quả hồi quy của 3 mô hình Pool OLS, FEM, REM với biến phụ thuộc
ROA và ROE ta so sánh và lựa chọn các mô hình như sau:
Giữa mô hình Pool OLS và FEM sử dụng kiểm định F test với giả thuyết
❖ HO
cho rằng không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau (hay nói cách khác mô hình Pool OLS phù hợp với với mẫu nghiên cứu
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
HO: Mô hình không có phương sai thay đổi H1: Mô hình có phương sai thay đổi
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects Chibar2 (01) = 104.50
Prob>chibar2 = o.oooo
P - value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ HO và chấp nhận H1 nghĩa là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
HO: 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) = 39.006 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 15.1
4.4.1.2 Mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát - 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 theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
ROA Coef Std. Err z P > |z|
ETA 0.0843081 0.0114605 736 0.000 TCR 0.0031233 0.0007601 411 0.000 DLR 0.0002602 0.0015333 047 0.865 LTA -0.0013627 0.0043492 -031 0.754 NPL -0.0383445 0.0211739 -181 0.070 DIv 0.0045201 0.0017409 760 0.009 SIZE 0.0071781 0.0010582 678 0.000 GDP 0.1722789 0.0442195 3ỊÕ 0.000 INF 0.0339772 0.0058461 5.81 0.000 _cons -0.0727313 0.0095133 -765 0.000
tổng tài sản (LTA) không có ý nghĩa thống kê. Mô hình nghiên cứu sau khi hồi quy theo mô hình FGLS để khắc phục bệnh thì mô hình có được trình bày như sau:
ROAi,t=- 0.073 + 0.0843 ETAi,t + 0.0031 TCRi,t+0.0072 SIZEi,t+ 0.1723 GDPi,t + 0.0340 INFi,t + 0.0045 DIVi,t + εi,t
Biến ETA, TCR, DIV, SIZE, GDP, INF tác động cùng chiều đến ROA và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%. Điều đó có nghĩa là khi biến tỷ lệ an toàn vốn ETA, tỷ lệ chi phí trên thu nhập TCR, đa dạng hóa hoạt động DIV, quy mô ngân hàng SIZE, tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP, tỷ lệ lạm phát INF tăng lên 1% sẽ làm ROA tăng lần lượt là 8.43%, 0.31%, 0.45%, 0.72%, 17.23% và 3.4%.
Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến DLR, LTA, NPL không có ý nghĩa thống kê giải thích tác động đến sự thay đổi của ROA.
4.4.2 Mô hình 2 (ROE)
4.4.2.1 Kiểm định các khuyết tật
Theo bảng tổng hợp kết quả của 3 phương pháp để chọn ra mô hình hồi quy các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động ROE, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) được dùng để phân tích.
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
Mô hình 2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
HO : Mô hình không có phương sai thay đổi H1: Mô hình có phương sai thay đổi
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects Chibar2 (01) = 22.83
Prob>chibar2 = 0.0000
P - value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ HO và chấp nhận H1 nghĩa là mô hình có hiện
tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Nguồn: Trích từ Stata 15.1
Kết quả hồi quy mô hình theo phương pháp FGLS cho thấy mô hình có 6 biến mang ý nghĩa và tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động đo lường bằng chỉ số ROA thống kê ở mức 1% bao gồm: tỷ lệ an toàn vốn (ETA), tỷ lệ chi phí trên thu nhập (TCR),
đa dạng hóa hoạt động (DIV), quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF); tỷ lệ nợ xấu (NPL) có ý nghĩa ở mức 10%. Tuy nhiên, sau khi hồi quy theo phương pháp FGLS thì tỷ lệ huy động vốn (DLR), tỷ lệ cho vay trên
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) = 1.042 Prob > F = 0.3175
P - value = 0.3175 > 0.05, chấp nhận H0 nghĩa là mô hình không có hiện tượng tương quan bậc nhất với mức ý nghĩa 5%.
Nguồn: Trích từ Stata 15.1
4.4.2.2 Mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát - FGLS
Bảng 4.11: Kết quả hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
ROE Coef Std. Err z P > |z|
ETA 0.319572 0.1323527 241 0.016 TCR 0.0512516 0.0068188 252 0.000 DLR -0.003228 0.018132 -0.18 0.859 LTA 0.0444705 0.0529522 084 0.401 NPL -1.143352 0.2123457 -5.38 0.000 DIv 0.0063818 0.0228147 028 0.780 SIZE 0.0882335 0.0137722 641 0.000 GDP 1.590528 0.575784 276 0.006 INF 0.4419654 0.0707179 625 0.000 _cons -0.8046396 0.1207963 -6.66 0.000 58
Nguồn: Trích từ Stata 15.1
Từ kết quả hồi quy ở Bảng 4.15 cho mô hình 2, mô hình có 5 biến mang ý nghĩa thống kê ở mức 1% bao gồm tỷ lệ chi phí trên thu nhập (TCR), tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF); riêng tỷ lệ an toàn vốn (ETA) có ý nghĩa ở mức 5%. Các biến tác động đến ROE đều cùng chiều tác động với các biến tác động đến ROA tuy nhiên ở mô hình 2 thì NPL không có ý nghĩa thống kê. Các chỉ số ETA, TCR, SIZE, GDP, INF ở cả 2 mô hình đều tác động mạnh mẽ đến hiệu quả hoạt động ngân hàng ở mức ý nghĩa 1%.
ROEi,t=- 0.8046 + 0.0513 TCRi,t - 1.1434 NPLi,t+0.0882 SIZEi,t + 0.4420 INFi,t
+ 1.5905 GDP i,t + 0.3196 ETAt + εi,t
Biến NPL tác động ngược chiều đến ROE và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%. Điều đó có nghĩa là khi biến tỷ lệ nợ xấu NPL tăng 1% sẽ làm ROE giảm là 114.34%.
Biến độc lập Dấu kỳ vọng Kết quả Mức ý nghĩa
ROA ROE ROA ROE
ETA +/— (+) (+) Có (1%) Có (5%)
TCR — (+) (+) Có (1%) Có (1%)
DLR — (+) (—) Không Không
LTA +/— (—) (+) Không Không
NPL — (—) (—) Có (10%) Có (1%)
DIV +/— (+) (+) Có (1%) Không
SIZE + (+) (+) Có (1%) Có (1%)
GDP + (+) (+) Có (1%) Có (1%)
Biến ETA, TCR, SIZE, GDP, INF tác động cùng chiều đến ROE và có ý nghĩa thống kê với các mức ý nghĩa 5%, 1%, 1 %, 1%, 1%. Điều đó có nghĩa là khi biến tỷ lệ an toàn vốn (ETA), tỷ lệ chi phí trên thu nhập (TCR), quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF) tăng 1% sẽ làm ROE tăng tương ứng 31.96%, 5.13%, 8.82%, 159.05% và 44.20%.
Biến DLR, LTA VÀ DIV không có ý nghĩa thống kê giải thích tác động đến sự thay đổi của ROE.
4.4 Thảo luận kết quả phân tích
Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam, tác giả
cũng sử dụng mô hình nghiên cứu ứng dụng từ các nghiên cứu trong nước và quốc tế. Mau nghiên cứu là 25 NHTM nghiên cứu trong giai đoạn 2011-2019 trong bối cảnh chúng ta đã hội nhập kinh tế quốc tế, nền kinh tế đang có bước chuyển mình theo hướng
tích cực với nhiều thách thức được dự báo. Ngành ngân hàng ngày càng có tính cạnh tranh cao không chỉ các ngân hàng trong nước mà có sự tham gia của các ngân hàng nước ngoài và ngân hàng liên doanh. Nghiên cứu sử dụng các chỉ tiêu tài chính (nội bộ ngân hàng) và các yếu tố vĩ mô để phân tích. Xử lý số liệu nghiên cứu bảng thông qua phần mềm STATA 15.1. Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ phù hợp của các mô hình mang tính ứng dụng trong thực tiễn đối với các NHTM Việt Nam dưới góc độ tài chính và quản lý vĩ mô nghiên cứu định tính kết hợp định lượng. Dựa vào các kết quả nghiên cứu trên, tác giả tổng hợp được mối quan hệ giữa những nhân tố tác động đến HQHĐ
60
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 15.1
Từ kết quả nghiên cứu, tác giả tiến hành thảo luận về các nhân tố như sau:
ETA - Biến tỷ lệ an toàn vốn: có ý nghĩa thống kê với cả hai mô hình nghiên cứu, tác động cùng chiều với ROA và ROE. Kết quả này phù hợp với hầu hết các nghiên
cứu của Pasiouras và Kosmidou (2007), Syfari (2012). Cấu trúc vốn mạnh - yếu tố cần thiết cho các nền kinh tế đang phát triển, nó chống đỡ các cuộc khủng hoảng tài chính, làm tăng sự an toàn cho các khoản tiền gửi trong điều kiện nền kinh tế vĩ mô không ổn định đồng thời gia tăng sự tin tưởng của khách hàng trong quá trình huy động vốn. Tỷ lệ này cao hơn giảm sự phụ thuộc từ dòng vốn tài trợ bên ngoài và lợi nhuận của các ngân hàng sẽ cao hơn. ETA cho thấy khả năng của ngân hàng để hấp thụ các tổn thất và xử lý các rủi ro. Các ngân hàng có sức mạnh về vốn sẽ đối mặt với chi phí rủi ro phá sản
thấp hơn, do đó trích lập dự phòng rủi ro cũng thấp hơn (Berger, 1995). Điều này cũng phù hợp với tình hình thực tế của các NHTM tại Việt Nam hiện nay khi những lợi thế của VCSH được phát huy. Ngân hàng có tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản lớn có thể tiếp
toàn vốn theo Basel II nhằm tăng tính an toàn trong hoạt động tín dụng, điều này sẽ giúp
ngân hàng tạo ra HQHĐ cao hơn so với những ngân hàng khác.
Các NHTM Việt Nam đã có những phát triển vượt bậc và đóng góp tích cực cho sự phát triển kinh tế xã hội. Tuy nhiên, cùng với sự phát triển đó, những bất cập trong quản lý của các ngân hàng cũng như các khó khăn cũng nảy sinh trên nhiều mặt hoạt động, trong đó có vấn đề về VCSH - là cấu phần vốn vô cùng quan trọng trong nguồn vốn hoạt động của các NHTM. Do đó, đòi hỏi cần có những thay đổi mạnh mẽ trong nhìn nhận và quản lý VCSH của ngân hàng từ phía cơ quan quản lý nhà nước cũng như từ các NHTM.
TCR - Biến tỷ lệ chi phí trên thu nhập (cơ cấu chi phí thu nhập): có tác động
cùng chiều đến HQHĐ của các NHTM đo lường cả bằng ROA và ROE, không tương đồng với kỳ vọng ban đầu đặt ra. Nghiên cứu của Pasiouras và Kosmidou (2007), Syfari
(2012), Nguyễn Minh Kiều (2011) đã chứng minh giả thuyết này, cho rằng nếu ngân hàng biết cắt giảm và quản lý chi phí một cách hiệu quả sẽ mang lại TSSL cao. Giả thuyết này cũng thỏa mãn kỳ vọng của tác giả. Thật vậy, mô hình nghiên cứu thể hiện đúng bản chất thực trạng của hệ thống NHTM Việt Nam trong những năm gần đây, áp lực mở rộng mạng lưới hoạt động, gia tăng nguồn nhân lực chất lượng, phát triển sản phẩm dịch vụ đi đôi với đổi mới công nghệ buộc các NHTM phải chạy đua gia tăng chi phí hoạt động, làm giảm lợi nhuận.
Bên cạnh đó, một khi chất lượng quản lý tốt, bộ máy ngân hàng hoạt động hiệu quả thì việc đầu tư nhiều chi phí hoạt động để thực hiện mục tiêu dài hạn nhằm gia tăng HQHĐ là điều hiển nhiên. Tuy nhiên cần có những giải pháp căn bản và đột phá nhằm quản lý tăng trưởng tín dụng ổn định, hiệu quả và giảm thiểu rủi ro cũng như đảm bảo