Bảng 4.8 dưới đây so sánh kết quả ước lượng giữa các mô hình Pooled OLS (1), FEM (2), REM (3) và GLS (4). Nhìn chung, có thể thấy rằng hệ số hồi quy của ba biến gồm tỷ lệ trích lập dự phòng trên tổng dư nợ cho vay (LLP), quy mô ngân hàng (SIZE) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) đều có ý nghĩa ở mức 10% ở bốn mô hình. Riêng biến tổng dư nợ cho vay khách hàng trên tổng tài sản (LA) có hệ số hồi quy ở mức ý nghĩa 10% ở mô hình Pooled OLS và GLS và tỷ lệ thất nghiệp có hệ số hồi quy không có ý nghĩa ở mô hình GLS.
Chú thích: * Mức ý nghĩa 10% Nguồn: Tính toán từ STATA ** Mức ý nghĩa 5 %
*** Mức ý nghĩa 1 %
- Biến tỷ lệ các khoản cho vay trên tổng tài sản (LA)
Kết quả hồi quy ở bảng 4.8 cho thấy hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 10% đối với mô hình Pooled OLS và mức 5% đối với mô hình GLS. Như vậy, trong điều kiện yếu tố không đổi, khi biến LA tăng 1 đơn vị thì bến nợ xấu tăng 0.0120 đơn vị (mô
hình Pooled OLS) và 0.0121 đơn vị (mô hình GLS), nghĩa là LA tăng sẽ làm cho biến nợ xấu tăng theo. Điều này hàm ý rằng khi ngân hàng vì mục đích gia tăng lợi nhuận nên phải thu hút khách hàng đề cho vay nhiều hơn. Khi các ngân hàng ồ ạt cho vay nhiều mà không xem xét kỹ hồ sơ cho vay thì dẫn đến việc ngân hàng không thể thu hồi đuợc vốn vay dẫn đến kết quả là nợ xấu của ngân hàng gia tăng. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Dimitrios, Helen, & Mike (2016) và Ekanayake & A.A.Azeez (2015).
Biến tỷ lệ trích lập dự phòng cho vay khách hàng (LLP)
Tỷ lệ trích lập dự phòng cho vay khách hàng tác động cùng chiều đến biến tỷ lệ nợ xấu ở mức ý nghĩa 1% đối với tất cả mô hình đuợc minh họa ở bảng 4.8. Kết quả uớc luợng này phù hợp với nghiên cứu của Ekanayake & A.A.Azeez (2015). Điều này hàm ý rằng khi ngân hàng gia tăng trích lập dự phòng đối với du nợ cho vay khách hàng đồng nghĩa với việc hiệu quả hoạt động của ngân hàng giảm, làm gia tăng gánh nặng trong việc thu hồi nợ. Kết quả là chi phí hoạt động của ngân hàng gia tăng làm nợ xấu của ngân hàng tăng lên.
Biến quy mô ngân hàng (SIZE)
Biến quy mô ngân hàng có tuơng quan nguợc chiều với biến nợ xấu ở mức ý nghĩa 1% (mô hình 1, 3 và 4) và có mức ý nghĩa 10% (mô hình 2). Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi quy mô ngân hàng tăng 1 đơn vị thì nợ xấu giảm 0.00216 đơn vị (mô hình 1), 0.00483 đơn vị (mô hình 2), 0.00247 (mô hình 3) và 0.00175 đơn vị (mô hình 4). Điều này lý giải rằng khi quy mô ngân hàng càng lớn thì chất luợng tín dụng của ngân hàng ngày càng đuợc cải thiện, hơn nữa các ngân hàng lớn cung cấp nhiều loại dịch vụ khác để gia tăng lợi nhuận thay vì lệ thuộc vào hoạt động tín dụng. Chính vì sự đa dạng về các loại dịch vụ nên tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng giảm.
Biến tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Biến tốc độ tăng truởng kinh tế có tác động nguợc chiều với biến nợ xấu với mức ý nghĩa 1% với tất cả 4 mô hình và đúng với dấu kỳ vọng của nghiên cứu. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Lê Phan Thị Diệu Thảo & Bùi Công Duy (2018), Dimitrios, Helen, & Mike (2016), Ekanayake & A.A.Azeez (2015), Louzis, Vouldis, & Metaxas (2011). Khi các yếu tố khác không đổi, tốc độ tăng truởng kinh tế GDP
tăng 1 đơn vị thì nợ xấu giảm 0.784 đơn vị (mô hình 1), 0.932 đơn vị (mô hình 2), 0.846 đơn vị (mô hình 3) và 0.440 đơn vị (mô hình 4). Điều này lý giải rằng khi tăng truởng kinh tế càng cao, các doanh nghiệp và hộ gia đình có đủ thu nhập để trang trải tất cả chi phí, do đó làm tăng khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn cho ngân hàng làm cho tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng giảm. Khi tăng truởng kinh tế thấp thì thu nhập của các hộ gia đình và doanh nghiệp giảm, do đó làm giảm khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn của ngân hàng làm cho tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng gia tăng. - Biến tỷ lệ thất nghiệp (UNE)
Biến tỷ lệ thất nghiệp có tác động cùng chiều với biến nợ xấu với mức ý nghĩa 10% (mô hình 1), 1% (mô hình 2) và 5% (mô hình 3). Khi tỷ lệ thất nghiệp tăng 1 đơn vị thì tỷ lệ nợ xấu tăng 0.805 đơn vị (mô hình 1), 1.571 đơn vị (mô hình 2) và 1.042 đơn vị (mô hình 3). Điều đó lý giải rằng khi tỷ lệ thất nghiệp gia tăng, các cá nhân và hộ gia đình không có đủ thu nhập để trang trải các chi phí sinh hoạt hằng ngày. Để trang trải các chi phí hằng này thì họ phải vay muợn NH và khi vay muợn quá nhiều thì không có khả năng thanh toán các khoản nợ quá hạn cho NH. Kết quả là các NHTM không có khả năng thu hồi đuợc các khoản nợ quá hạn dẫn đến việc gia tăng nợ xấu.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Trong chương này, tác giả đã trình bày kết quả mô hình hồi quy về các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2010 - 2018. Sau khi ước lượng mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM, tác giả sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM hay REM. Sau khi kiểm định Hausman, tác giả tiếp tục kiểm định các khuyết tật của mô hình nghiên cứu bao gồm kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, hiện tượng nội sinh và hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Để khắc phục khuyết tật này, tác giả sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) và kết quả hồi quy cho thấy có 4 biến có ý nghĩa ở mức 5% là LA và mức 1% là LLP, SIZE và GDP. Sau khi ước lượng mô hình GLS, tác giả so sánh kết quả ước lượng giữa 4 mô hình trên nhằm có cách nhìn
tổng quát về mô hình hồi quy.
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
Từ phân tích kết quả ở chương 4, chương này sẽ tóm tắt lại toàn bộ kết quả nghiên cứu và các đề xuất liên quan nhằm cải thiện lợi nhuận của các NHTM Việt Nam. Đồng thời, chương này cũng đưa ra những hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.