Nhìn vào ma trận tương quan giữa các biến trình bày trong bảng 4.2 cho thấy những mối quan hệ giữa biến phụ thuộc, biến giải thích và biến kiểm soát trong mô hình
Năng lực cạnh tranh (đại diện bởi) LERNER F(19,195)=25.95 Prob > F=0.0000 F(19,195)=20.91 Prob > F=0.0000 LNTA F(19,195)=10.46 Prob > F=0.0000 F(19,195)=11.06 Prob > F=0.0000 LERNER, LNTA F(19,194)=16.67 Prob > F=0.0000 F(19,194)=14.97 Prob > F=0.0000
(Nguôn: Tác giả tự tính toán và tông hợp)
Bảng trình bày hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình. Các hệ số tương quan giữa các biến được dùng để kiểm tra khả năng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình. Kết quả này cho thấy không có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình hồi quy giữa các biến độc lập vì hầu hết các hệ số tương quan giữa các biến đều khá nhỏ. Theo Hoàng (2008), khi tương quan cặp giữa các biến giải thích cao (lớn hơn 0,5) thì có thể xảy ra đa cộng tuyến.
4.2.2. Ket quả ước lượng mô hình hồi quy và lựa chọn mô hình 4.2.2.1. Kết quả ước lượng
Tại phần này, tác giả đã sử dụng ba phương pháp bao gồm hồi quy bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) để đánh giá tác động của các biến trong mô hình. Từ đó đánh giá mức độ ảnh hưởng, mức ý nghĩa của từng hệ số và mức độ giải thích của mô hình đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tuy nhiên, đối với dữ liệu bảng thì mô hình Pooled OLS thường không được sử dụng vì rất dễ vi phạm các khuyết tật của mô hình hồi quy tuyến tính như phương sai thay đổi và tự tương quan. Kết quả mô hình hồi quy theo 3 phương pháp sẽ được trình bày chi tiết ở phụ lục. Tuy nhiên
để đảm bảo được tính vững, không chệch và hiệu quả thì phải thực hiện lựa chọn mô hình và kiểm định mô hình sau khi lựa chọn.
Thực hiện các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp trong 3 mô hình Pooled
OLS, FEM,REM cụ thể thực hiện như sau:
Đầu tiên, giữa hai mô hình Pooled OLS và FEM, tác giả lựa chọn dựa trên kiểm định F. Với giả thiết HO: tất cả các hệ số tung độ gốc các biến trong mô hình đều
bằng nhau và bằng một hằng số, hay nói cách khác mô hình Pooled OLS phù hợp. Kết quả kiểm định với mức ý nghĩa 5%, giả thiết HO bị bác bỏ hay nói cách khác mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS.
Năng lực cạnh tranh (đại diện bởi) LERNER Chi-Sq=9.1 Prob < F=0.1032 Mô hình REMphù hợp
hơn mô hình FEM
Chi-Sq=6.5 Prob < F=0.2573 Mô hình REM phù hợp
hơn mô hình FEM
LNTA Chi-Sq=22.6 Prob > F=0.004 Mô hình FEM phù hợp
hơn mô hình REM
Chi-Sq=9.2 Prob < F=0.1024 Mô hình REM phù hợp
hơn mô hình FEM
LERNER, LNTA
Chi-Sq=23.1 Prob > F=0.008 Mô hình FEM phù hợp
hơn mô hình REM
Chi-Sq=8.5 Prob < F=0.2029 Mô hình REM phù hợp
hơn mô hình FEM
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Eviews)
Sau khi đã lựa chọn được mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS, tác giả sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM (mô hình hồi quy với các đặc điểm riêng tác động đến các biến độc lập cố định) và REM (mô hình hồi quy với các đặc điểm riêng tác động đến các biến độc lập ngẫu nhiên). Giả thiết H0: không có sự tương quan giữa sai số ngẫu nhiên của các đơn vị chéo với các biến độc lập trong mô hình (mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM). Kết quả được tập hợp ở bảng 4.4 và trình bày chi tiết ở phụ lục 9.
LERNER 7.182937 0.0000*** LNTA -0.480404 0.0113** LTA 0.971318 3.296403 0.0800* 0.0007*** A GRO 1.019207 1.177683 0.0015*** 0.0046*** L GRO -0.075231 0.383525 0.8227 0.3871 DP TA 0.141377 -0.133883 0.0281** 0.1227 R-squared 0.461145 0.65198 Adjusted R-squared 0.448555 0.609147 F-Statistic 36.6277 15.22139 Prob(F-Statistic) 0.0000 0.0000
(Nguôn: Tông hợp của tác giả từ Eviews)
Từ kết quả Bảng 4.3 và Bảng 4.4 , kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu với
các biến phụ thuộc là RAROAA, RAROAE
Ghi chú: Các giá trị trong bảng được bôi xám là p-value. Kí hiệu *, **, ***
tương ứng với mức ý nghĩa là 10%, 5%, 1%.
(Nguôn: Tính toán và tông hợp của tác giả từ Eviews)
0.0000*** 0.0000*** 0.0000*** -0.121035 0.113386 0.157505 0.4186 0.4493 0.3215 1.288766 2.056415 2.468359 1.407292 0.0919* 0.0005*** 0.0033*** 0.083* 1.05273 1.151939 1.229899 1.138222 0.0011*** 0.0007*** 0.0023*** 0.0009*** -0.14486 -0.262236 0.410803 -0.196 0.6766 0.4622 0.3343 0.595 0.156792 -0.01224 -0.184501 0.053824 0.0301** 0.8565 0.0228** 0.4807 0.791136 0.399549 0.186291 0.782511 0.76422 0.38552 0.167279 0.754484 29.39333 28.4798 9.798652 27.91992 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 RAROAA (3) RAROAE (4) RAROAE (5) RAROAE (6)
H0: Phương sai thuần nhất
RAROAA(1) Kết quả kiểm định: chi2(20)= 21.31 Prob < chi2 = 0.3791 Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình không xảy ra hiện tượng
phương sai sai số thay đổi
Kết quả kiểm định: F(1,213)= 279.62 Prob > F = 0.0000
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có tự tương quan bậc 1
RAROAA(2) Kết quả kiểm định: chi2(20)= 52.18 Prob > chi2 = 0.0000 Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%,
mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Kết quả kiểm định: F(1,213)= 146.35 Prob > F = 0.0000
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có tự tương quan bậc 1
RAROAA(3)
Kết quả kiểm định: chi2(27)= 27.81 Prob < chi2 = 0.4210 Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình không xảy ra hiện tượng
phương sai sai số thay đổi
Kết quả kiểm định: F(1,212)= 165.55 Prob > F = 0.0000
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có tự tương quan bậc 1
4.2.2.2. Một số kiểm định và lựa chọn mô hình
Thực hiện kiểm định khuyết tật mô hình thông qua điểm định Heteroskedasticity Test: White để xác định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và kiểm định Breusch- Godfrey Serial Correlation LM Test để xác định hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định trình bày trong bảng 4.6 và trình bày chi tiết ở phụ lục 10 và phụ lục 11.
RAROAE(4) Prob > chi2 = 0.0398 Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%,
mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Prob > F = 0.0000
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có tự tương quan bậc 1
RAROAE(5)
Kết quả kiểm định: chi2(20)= 32.90 Prob > chi2 = 0.0346 Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%,
mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Kết quả kiểm định: F(1,213)= 165.14 Prob > F = 0.0000
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có tự tương quan bậc 1
RAROAE(6)
Kết quả kiểm định: chi2(27)= 46.01 Prob > chi2 = 0.0127 Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%,
mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Kết quả kiểm định: F(1,212)= 213.82 Prob > F = 0.0000
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có tự tương quan bậc 1
khắc phục.
Mô hình hồi quy sau khi khắc phục khuyết tật: Để khắc phục khuyết tật của mô hình, tác giả tiến hành thực hiện hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Square và thực hiện theo trường phái White(1980), thêm lựa chọn các lựa chọn để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương
quan trong mô hình FEM, REM. Ket quả mô hình hồi quy theo FGLS với các lựa chọn nhằm khắc phục khuyết tật trong mô hình như Bảng 4.6
Ket quả cho thấy:
Năng lực cạnh tranh đại diện bởi chỉ số Lerner có mối quan hệ đồng biến với lợi nhuận được điều chỉnh bởi rủi ro của ngân hàng. Chỉ số Lerner càng lớn, năng lực cạnh tranh càng tăng thì lợi nhuận ngân hàng càng tăng. Cụ thể, hệ số hồi quy của biên chỉ số Lerner đều có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cao ở các mô hình có biến phụ thuộc là lợi nhuận ngân hàng như RAROAA(I), RAROAA(3), RAROAE(4), RAROAE(6).
Tiếp đó, tác giả sử dụng biến quy mô (LNTA) như là một tiêu chí khác đại diện cho năng lực cạnh tranh của ngân hàng thì kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ đồng biến giữa quy mô và lợi nhuận ngân hàng (đại diện bởi RAROAA và RAROAE). Quy mô ngân hàng càng lớn thì lợi nhuận của ngân hàng càng tăng, nhưng mức độ tăng vừa phải. Cụ thể, hệ số hồi quy của LNTA có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cao ở các mô hình như RAROAA(2), RAROAA(3), RAROAE(5), RAROAE(6).
Một số biến kiểm soát như Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản (L_TA), Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản (A_GRO), Tỷ lệ huy động (DP_TA) đều có tác động tới biến phụ thuộc RAROAA, RAROAE với ở mức độ tin cậy cao (dao động từ 90% - 99%). Riêng với biến Tốc độ tăng trưởng cho vay (L_GRO) không có ý nghĩa thống kê.
L_TA 2.3845*** 1.5633*** -0.0401 3.4005*** 2.7297*** 1.3316** + A_GRO 0.9966** 1.3175*** 1.1083** 1.2508** 1.5285*** 1.3461*** + L_GRO -0.1288 0.4774 -0.0762 0.0288 0.5565 0.0737 + DP_TA -0.2092** -0.0731 0.1051 -0.3028*** -0.1901** -0.0347 - Constant 0.6123* -9.9154*** -12.9955*** 0.3063 -8.6185*** -11.3042*** Wald F 26.30 16.40 27.87 26.17 18.99 23.98 Pro(Wald F) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
RAROAA = 0.6123 + 4.4711*LERNER + 2.3845*L_TA + 0.9966*A_GRO - 0.2092*DP_TA RAROAA = -9.9154 + 0.5732*LNTA + 1.5633*L_TA + 1.3175*A_GRO
RAROAA = -12.9955 + 6.5374*LERNER + 0.7694*LNTA + 1.1083*A_GRO RAROAE = 3.9372*LERNER + 3.4005*L_TA + 1.2508*A_GRO - 0,3028*DP_TA RAROAE = -8.6185 + 0.4855*LNTA + 2.7297L_TA + 1.5285*A_GRO - 0.1901*DP_TA RAROAE = -11.3042 + 5.7044*LERNER + 0.6565*LNTA + 1.3316*L_TA + 1.3461*A_GRO
Ở chương 2, khóa luận đã trình bày cách thức đo lường năng lực cạnh tranh của ngân hàng TMCP tại Việt Nam, cụ thể khóa luận sẽ tập trung xem xét tác động của năng
lực cạnh tranh đại diện bởi chỉ số Lerner tới lợi nhuận của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam. Vì thế, mô hình hồi quy cụ thể được viết lại như sau:
RAROAA = 0.6123 + 4.4711*LERNER + 2.3845*L_TA + 0.9966*A_GRO - 0.2092*DP_TA + ε (1)
RAROAE = 3.9372*LERNER + 3.4005*L_TA + 1.2508*A_GRO - 0,3028*DP_TA + ε (2)
4.3. THẢO LUẬN VỀ TÁC ĐỘNG CỦA NĂNG LựC CẠNH TRANH
ĐẾN
LỢI NHUẬN CỦA CÁC NGÂN HÀNG TMCP TẠI VIỆT NAM
Kết quả hồi quy từ mô hình ước lượng FGLS cho thấy năng lực cạnh tranh của ngân hàng có tác động tích cực tới lợi nhuận của các ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu 2010 - 2020. Điều này cung cấp bằng chứng cho Giả thuyết 1 mà tác giả đã đề cập ở Chương 3. Cụ thể ở bảng 4.6 cho thấy năng lực cạnh tranh của ngân hàng, đại diện bởi chỉ số Lerner, tồn tại mối quan hệ thuận chiều với lợi nhuận của ngân hàng TMCP Việt Nam, với hai biến đại diện là RAROAA và RAROAE với độ tin cậy
Ở mô hình (1), hệ số hồi quy của biến LERNER là 4.4711 có ý nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, LERNER của các ngân hàng TMCP tăng (giảm) 0.01 đơn vị thì RAROAA tăng (giảm) 4.4711% và ngược lại. Nhìn nhận theo khía cạnh khác, một độ lệch chuẩn tăng thêm của chỉ số năng lực cạnh tranh, có thể dẫn đến sự tăng lên trong RAROAA 45.47%. (4.4711*0.1017)
Ở mô hình (2), khi xem xét với biến phụ thuộc là RAROAE thì cũng có kết quả tương tự. Hệ số hồi quy của biến LERNER là 3.9371 có ý nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, LERNER của các ngân hàng TMCP tăng (giảm) 0,01 đơn vị thì RAROAE tăng (giảm) 3.9371% và ngược lại. Hay hiểu một cách khác, một độ lệch chuẩn tăng thêm của chỉ số năng lực cạnh tranh, có thể dẫn đến sự tăng lên trong RAROAE 40.04%
(3.9372*0.1017)
Đây là kết quả quan trọng nhất trong phân tích, kết quả nghiên cứu phản ánh việc
đẩy mạnh năng lực cạnh tranh sẽ thúc đẩy gia tăng hiệu quả sử dụng các nguồn lực đầu tư vào từ đó gia tăng lợi nhuận của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam. Kết quả này cũng
phù hợp với một số nghiên cứu trước đó của Ariss (2010), Koetter và cộng sự (2012), Berger (1995), Berger và Hannan (1998). Maudos và Guevara (2011) sử dụng các chỉ số
Lerner, chỉ số H, chỉ số HHI để đo lường sức mạnh thị trường ngân hàng và Z-score để đo lường sự ổn định tài chính của các NHTM ở 25 quốc gia thuộc liên minh châu Âu, Mỹ, Canada và Nhật Bản trong giai đoạn 2001 - 2008. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng sức mạnh thị trường gia tăng sẽ ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận của các NHTM ở các quốc gia trong mẫu nghiên cứu. Nghiên cứu của Nguyễn Hoàn Phong và Phan Thị Thu Hà (2017) cũng cho kết quả phản ánh việc đẩy mạnh năng lực cạnh tranh sẽ thúc đẩy hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Ở chương 4, khóa luận đã thực hiện việc phân tích tác động của năng lực cạnh tranh, đại diện bởi chỉ số Lerner tới lợi nhuận của các ngân hàng TMCP Việt Nam thông
qua thống kê mô tả. Sau đó, dựa trên mô hình nghiên cứu xác định được, phương pháp ước lượng mô hình đã trình bày trong chương 3, đề tài đã thực hiện hồi quy theo mô hình
và kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp. Ket quả cho thấy, mô hình hồi quy theo phương
pháp ước lượng FGLS có thể giải quyết được các khuyết tật của mô hình FEM, REM. Dự vào kiểm định lựa chọn mô hình, ket quả hồi quy cho thấy năng lực cạnh tranh có vai trò tích cực tới lợi nhuận của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Kết quả này đồng nhất
CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ VÀ ĐỀ XUẤT KIẾN NGHỊ
5.1. KẾT QUẢ
Với mục tiêu phân tích tác động của năng lực cạnh tranh đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP Việt Nam trên cơ sở dữ liệu bảng thu nhập từ Báo cáo tài chính đã kiểm toán và Báo cáo thường niên của 20 ngân hàng TMCP trong giai đoạn 2010 - 2020,
nghiên cứu đã cung cấp một bằng chứng thực nghiệm về tác động của năng lực cạnh tranh đến lợi nhuận của NHTM. Kết quả nghiên cứu đã lựa chọn được mô hình định lượng phù hợp và đáng tin cậy nhất để giải tích mối qua hệ giữa năng lực cạnh tranh, đại
diện bởi chỉ số Lerner với lợi nhuận của ngân hàng TMCP đại diện bởi RAROAA, RAROAE.
Các biến có ý nghĩa thống kê với mô hình biến phụ thuộc RAROAA và RAROAE
gồm: chỉ số năng lực cạnh tranh (LERNER), tỷ lệ dư nợ của ngân hàng (L_TA), Tăng trưởng tổng tài sản của ngân hàng (A_GRO), Tỷ lệ huy động vốn (DP_TA). Bên cạnh đó, vẫn chưa tìm thấy mối quan hệ giữa Tăng trưởng dư nợ của ngân hàng (L_GRO) và lợi nhuận của các ngân hàng TMCP. Dựa trên kết quả của mô hình hồi quy bình phương bé nhất tổng quát (FGLS), mô hình kinh tế được thiết lập như sau:
RAROAA = 0.6123 + 4.4711*LERNER + 2.3845*L_TA + 0.9966*A_GRO - 0.2092*DP_TA + ε
RAROAE = 3.9372*LERNER + 3.4005*L_TA + 1.2508*A_GRO - 0,3028*DP_TA + ε
Kết quả của mô hình cho thấy rằng năng lực cạnh tranh là một trong những nguyên nhân chủ yếu tác động đến lợi nhuận của ngân hàng. Mối quan hệ giữa 2 biến
cạnh tranh của ngân hàng càng tăng sẽ dẫn tới gia tăng lợi nhuận của các ngân hàng TMCP Việt Nam.
Ngoài ra, các yếu tố liên quan đến đặc trưng của ngân hàng như tỷ lệ dư nợ của ngân hàng, tăng trưởng tổng tài sản ngân hàng, tỷ lệ huy động vốn của ngân hàng cũng ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP Việt Nam.
5.2. ĐỀ XUẤT KIẾN NGHỊ
Thông qua kết quả nghiên cứu ở Chương 4 cho thấy, sự gia tăng năng lực cạnh tranh có tác động tích cực đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam. Vì vậy, các đề xuất kiến nghị dưới đây nhằm gia tăng năng lực cạnh tranh của ngân hàng TMCP.
5.2.1. Đối với các nhà quản trị, ban điều hành của ngân hàng
Đối với nhà quản trị của ngân hàng, để gia tăng lợi nhuận cho ngân hàng cần tăng
cường lợi thế cạnh tranh của ngân hàng trên thị trường. Để nâng cao khả năng cạnh tranh
thì ngân hàng cần gia tăng mức độ hiệu quả của các yếu tố đầu vào như nhân lực, vốn và
công nghệ. Ngân hàng cần kiểm soát tốt các chi phí và doanh thu để gia tăng năng lực cạnh tranh. Phân tích sự thay đổi của cơ cấu chi phí đầu vào để các nhà quản trị có thể