Sau các bước ước lượng hồi quy, tác giả kiểm định để chọn ra mô hình phù hợp bao gồm kiểm định F-test, kiểm định hausman, kiểm định Breusch and Pagan test.
DEPO -0.00308 [-1.16] -0.00449 [-1.39] -0.00355 1.22] SIZE 0.00191*** [5.96] 0.000993* [1.95] 0.00151*** [3.78] ROA 0.547*** [9.69] 0.472*** [7.90] 0.507*** [8.97] NIM -0.273*** [-7.40] -0.291*** [-7.13] -0.287*** [- 7.60] LP -0.0261*** [-4.44] -0.0233*** [-3.66] -0.0234*** [- 3.99] GDP -0.0272 [-1.41] -0.0291* [-1.67] -0.028 [-1.61] ZSCORE 0.0000701 *** [5.39] 0.0000705 *** [5.35] 0.0000709* ** [5.66] COST 0.00029*** [5.41] 0.000227*** [3.82] 0.000255 *** [4.62] LIQ -0.00011 [-1.22] 0.000109 [0.72] - 0.00000021 9 [- 0.00]
Kiểm định F-test Hausman Test Breusch and Pagan
test
Lựa chọn OLS & FEM FEM & REM OLS & REM
Giả 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 lượng không bao gồm các sai lệch giữa các đối
p-value Prob > F = 0.0000 Prob>chi2 = 0.3680 Prob > chibar2 = 0.0000
Mức ý nghĩa 5% 5% 5%
Ket luận Bác bỏ Ho Chấp nhận Ho Bác bỏ Ho
Variabl
e VIF VIF Tolerance Squared
— NI 1.9 9 1 1.4 0.5032 --- 0.4968 LOAN 1 2.0 2 1.4 0.4981 0.5019 DEPO 6 2.6 3 1.6 0.3762 0.6238 SIZE 7 2.8 0 1.7 0.3480 0.6520 Ghi chú mức ý nghĩa * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 16.0) - Kiểm định F-test lựa chọn mô hình OLS và FEM
Theo kết quả của bảng 4.7, p-value nhỏ α (5%) tức là bác bỏ Ho nghĩa là có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau. Kiểm định F-test cho rằng mô hình FEM phù hợp hơn OLS.
- Kiểm định Hausman Test lựa chọn mô hình FEM và REM
Dựa trên kết quả của bảng 4.7, p-value lớn α (5%) tức là chấp nhận Ho nghĩa là không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích. Kiểm định hausman cho rằng REM sẽ là mô hình phù hợp hơn FEM để phân tích 25 ngân hàng.
- Kiểm định Breusch and Pagan test lựa chọn mô hình REM và OLS
Theo kết quả của bảng 4.7, p-value nhỏ α (5%) tức là bác bỏ Ho nghĩa là sai số của ước lượng bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng. Kiểm định Breusch và Pagan test cho rằng mô hình REM phù hợp hơn OLS. Tóm lại, thông qua các kiểm định tác giả lựa chọn mô hình REM là mô hình phù hợp và tiến hành các kiểm định về đa cộng tuyến và hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
45
LP 2 1 0.5803 0.4197 GD P 4 1.0 2 1.0 0.9603 0.0397 ZSCORE 0 2.4 5 1.5 0.4160 0.5840 COST 2 1.8 5 1.3 0.5496 0.4504 LI Q 1 1.5 3 1.2 0.6610 0.3390 --- - Mean VIF 2.37 ---
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 24) = 2.085 Prob > F = 0.1617
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 16.0)
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 16.0) Tác giả sử dụng câu lệnh collin trên phần mềm stata để kiểm định đa cộng tuyến của mô hình REM, kết quả bảng 4.8 cho rằng hệ số phóng đại VIF trung bình 2.37 và hệ số phóng đại của các biến độc lập đều dưới 10. Cho thấy, mô hình REM không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Tên biến P-value
Hiện tượng ngoại
sinh Hiện tượng nội sinh LOAN 0.25688 Chấp nhận Ho DEPO 0.61190 Chấp nhận Ho SIZE 0.03953 Bác bỏ Ho ROA 0.88283 Chấp nhận Ho NIM 0.86035 Chấp nhận Ho LP 0.92207 Chấp nhận Ho GDP 0.01583 Bác bỏ Ho ZSCORE 0.12591 Chấp nhận Ho COST 0.03784 Bác bỏ Ho 46
Tác giả sử dụng câu lệnh Xtserial để kiểm định tính tự tương quan của mô hình,
kết quả thể hiện p-value lớn α (mức ý nghĩa 5%) nghĩa là mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
4.1.5. Ket quả hồi quy
Sau khi chọn ra mô hình phù hợp là mô hình REM, tác giả tiến hành ước lượng
mô hình GMM để khắc phục biến nội sinh và hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
Trước khi ước lượng mô hình GMM, tác giả sử dụng kiểm định Durbin-Wu- Hausman (DWH) tương tự như Lý Thượng Anh Tuấn (2020) với giả thuyết Ho là biến công cụ ngoại sinh bằng câu lệnh ivreg để ước lượng mô hình không ràng buộc. Kế đó, tác giả sử dụng câu lệnh ivendog để kiểm tra biến nội sinh của mô hình, kết quả bảng 4.11 cho thấy mô hình có tác động bởi 3 biến nội sinh: SIZE, GDP và
Mức ý nghĩa Coef. Std. Err. t P>|t| LOAN 0.0035983 0.001031 3.49 0.002 DEPO -0.0031264 0.0017144 -1.82 0.080 SIZE 0.0019838 0.0003765 5.27 0.000 ROA 0.731649 0.0374122 19.56 0.000 NIM -0.2981758 0.0247491 -12.05 0.000 LP -0.0286708 0.0025875 -11.08 0.000 GDP 0.0017295 0.0067926 0.25 0.801 ZSCORE 0.0000799 7.37E-06 10.84 0.000 COST 0.0005452 0.0000295 18.45 0.000 LIQ -0.0001762 0.0000653 -2.7 0.012 _cons -0.0340228 0.0062102 -5.48 0.000 Mức ý nghĩa 5% Số nhóm 26
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 16.0) Mô hình ước lượng GMM là mô hình khắc phục biến nội sinh của mô hình và
có độ trễ để khắc phục tính tương quan, tác giả sử dụng ước lượng SGMM mô men tổng quát hệ thống (System General Method of Moments -SGMM) đưa ra kết luận cuối cùng. Đặc biệt, trong mô hình SGMM tác giả tập trung vào kiểm định sargan, hansen và Arellano-Bond (AR2) bởi vì đây là các kiểm định để đánh giá được sự phù
Số công cụ 24
AR2 0.919
Hansen 0.775
Sargan 0.363
OLS FEM REM GMM
LOAN x x x
DEPO x
SIZE x x x x
ROA x x x x
48
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 16.0) Kết quả thấy rằng, kiểm định sargan, hansen có giá trị p-value lớn hơn α (mức
ý nghĩa 5%) cho thấy các biến ngoại sinh đều phù hợp với mô hình đồng thời Arellano-Bond có giá trị p-value lớn hơn α (mức ý nghĩa 5%) cho thấy mô hình không
có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình. Cụ thể, trong kiểm định Hasen tác giả kiểm định tính over-identifying của biến công cụ với mức ý nghĩa lớn hơn 5%, nghĩa là các biến công cụ trong mô hình thỏa tính over-identifying. Kiểm định AR (2) p-value lớn hơn 5% nghĩa là phần dư trong mô hình không có hiện tượng
tự tương quan bậc 2. Ngoài ra, tác giả xem xét đến số nhóm phải lớn hơn số công cụ để đảm bảo được tính ổn định trong mô hình.
Dựa trên bảng kết quả, có tổng cộng 9 biến tác động đến TNNL bao gồm: SIZE, ROA, NIM, LP, ZSCORE, COST, LOAN, DEPO và LIQ với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%; 5% và 10%. Với tác động của 10 biến thì chỉ có biến GDP không tác động đến TNNL của các NHTM tại Việt Nam.
GDP x
ZSCORE x x x x
COST x x x x
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp) Sau khi tổng hợp các biến có ý nghĩa trong mô hình, tác giả thấy rằng kết quả mô hình GMM đã khắc phục được các khuyết tật trong mô hình và mức ý nghĩa tối ưu:
NIIi,t = - 0.0340228 + 0.0035983 LOANi,t - 0.0031264 DEPOi,t + 0.0019838 SIZEi,t
+ 0.731649 ROAi,t - 0.2981758 NIMi,t + 0.0005452 COSTi,t + 0.0000799
ZSCOREi,t - 0.0001762 LIQi,t - 0.0286708 LPi,t + 0.0017295 GDPi,t +ũi,t 4.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Biến quy mô tín dụng (LOAN): Từ kết quả cho thấy quy mô có ý nghĩa khi khắc phục biến nội sinh và hiện tượng tự tương quan trong mô hình, LOAN có tác động yếu đến TNNL với mức ý nghĩa 5% và mang giá trị dương, kết quả này không phù hợp với giả thuyết tác giả đặt ra. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu Hakima
và cộng sự (2012). Lý do biến này có tác động khác với dấu kì vọng có thể là do việc
gia tăng độ trễ của biến nội sinh làm ảnh hưởng đến dấu kì vọng. Biến này có nghĩa là các nguồn thu nhập từ phí và hoa hồng sẽ mang lại TNNL khi ngân hàng gia tăng các sản phẩm và dịch vụ liên quan đến hoạt động tín dụng. Trong thực tế, các NHTM
Việt Nam là các ngân hàng bán lẻ, lợi nhuận chính mà ngân hàng thu được đến từ hoạt động cho vay truyền thống. Theo Đoàn Việt Hùng (2020), TNNL của các NHTM
này các NHTM đã tăng phí dịch vụ thanh toán ở một số ngân hàng, cùng với việc hợp
tác độc quyền với công ty bảo hiểm lớn đã đem lại nguồn thu phí và hoa hồng lớn cho hoạt động dịch vụ, đóng góp to lớn vào TNNL của các NHTM. Do đó, nếu quy mô tín dụng càng cao thì nguồn TNNL sẽ càng gia tăng.
Biến quy mô tiền gửi (DEPO): Từ kết quả cho thấy quy mô tiền gửi có ý nghĩa khi khắc phục biến nội sinh và hiện tượng tự tương quan trong mô hình, DEPO
có tác động yếu đến TNNL với mức ý nghĩa 10% và mang giá trị âm, kết quả này không phù hợp với giả thuyết tác giả đặt ra. Tương đồng với Damankah và cộng sự (2014). Kết quả cho thấy rằng nếu như quy mô tiền gửi bị hạn chế thì TNNL tăng cao
nghĩa là tiền bị thu hẹp thì đồng nghĩa hoạt động cho vay cũng bị thu hẹp, đòi hỏi các
ngân hàng phải tập trung thay thế nguồn thu bằng các hoạt động như mua chứng khoán chính phủ, kinh doanh ngoại tệ, chứng khoán hóa tài sản hiện có (các khoản vay) hoặc tham gia vào các công cụ phái sinh, nguồn này hình thành nên TNNL của ngân hàng. Trong thực tế, giai đoạn 2009 - 2017, theo Đoàn Việt Hùng (2020) tình hình huy động của ngân hàng luôn ở mức 23.68% được kiểm soát chặt chẽ bởi Ngân Hàng Nhà Nước, ngoài ra ngân hàng còn chuyển lãi suất tiền gửi qua lãi suất cho vay
hoặc giá dịch vụ hoặc giao dịch khác với cùng khách hàng.
Biến quy mô của ngân hàng (SIZE): Theo kết quả của mô hình GMM, hệ số
ước lượng của biến SIZE mang giá trị dương và mức ý nghĩa 1%, phù với giả thuyết đã đặt ra. Điều này cho thấy rằng khi quy mô ngân hàng tăng lên nguồn thu nhập ngoài lãi sẽ tăng. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt 2016, AN Wang'ondu (2017). Có thể thấy rằng, quy mô ngân
Biến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA): Theo kết quả phân tích dữ liệu
của 25 ngân hàng, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê 1%, phù hợp với giả thuyết đặt ra. Điều này cho thấy ROA sẽ có tác động mạnh đến TNNL trong giai đoạn 2009-2020. Kết quả phù hợp với Đoàn Việt Hùng (2020), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), Nguyễn Thị Hạnh Hoa
(2016). Phần lớn, lợi nhuận của ngân hàng cao do các nhà quản trị quản lý tài sản tốt phát triển thêm nhiều dịch vụ và sản phẩm, do đó nguồn thu nhập tăng cao mà cơ cấu
nguồn thu nhập có 2 bộ phần là nguồn thu nhập lãi và nguồn thu nhập ngoài lãi. Tương tự như quy mô ngân hàng, khi nguồn thu nhập tăng cao thì kéo theo TNNL tăng lên.
Biến thu nhập lãi cận biên (NIM): Từ kết quả trên cho thấy rằng thu nhập lãi cận biên có tác động mạnh đến TNNL với mức ý nghĩa 1% và mang giá trị âm, kết quả này phù hợp với giả thuyết mà tác giả đặt ra. Kết quả phù hợp với các nghiên
cứu Đoàn Việt Hùng (2020), Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt 2016, Tu DQ Le (2017), Hakima và cộng sự (2012). Đều này chỉ ra rằng trong giai đoạn năm 2009-2020 tồn tại mối quan hệ nghịch chiều giữa thu nhập có lãi và nguồn thu nhập ngoài lãi. Thực tế, tỷ lệ TNNL của các ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu ở mức 13.4 - 30% theo Nguyễn Thị Đoan Trang (2020) chiếm tỷ trong khá thấp so với thu nhập lãi thuần, trong khi thu nhập lãi trên mức xấp xỉ 75% trong tổng nguồn thu nhập ngân hàng. Chính vì thế, hai nguồn thu nhập luôn tác động ngược chiều.
Biến rủi ro vỡ nợ ngân hàng (ZSCORE): Từ kết quả phân tích trên, ZSCORE mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê 1%, phù hợp với giả thuyết đặt ra. Kết quả cho thấy rằng ZSCORE có tác động mạnh với TNNL, khi rủi ro ngân hàng tăng thì TNNL sẽ tăng. Kết quả tương đồng với Kwan (1998); E Emongor, S Musau và E Mwasiaji (2020). TNNL sẽ bao gồm các khoản mục phí và hoa hồng
trạng ngân hàng không cung cấp đủ nguồn tiền cho hoạt động vay (cầu lớn hơn cung)
chính vì thế, ngân hàng có khả năng gặp rủi ro về thanh khoản, lãi suất đồng thời những rủi ro thị trường như đại dịch Covid-19 và lạm phát cao thì ngân hàng sẽ chịu áp lực rất lớn, có khả năng vỡ nợ. Về thực tế, các NHTM Việt Nam chưa từng gặp về
vấn đề phá sản do tác động bởi rủi ro này nhưng rủi ro vỡ nợ phần lớn do đạo đức nghề nghiệp và sự quản lý không chặt chẽ.
Biến chi phí (COST): Từ kết quả phân tích trên, chi phí mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê 1%, phù hợp với giả thuyết đặt ra. Kết quả cho thấy rằng chi phí có tác động mạnh với TNNL, khi chi phí hoạt động tăng thì TNNL sẽ tăng theo. Chi phí hoạt động bao gồm ngân hàng mở rộng chi nhánh, phát triển nguồn nhân lực,
đây là những yếu tố để thúc đẩy quá trình phát triển các sản phẩm hoạt động phi tín dụng, từ đó nguồn TNNL được tăng cao. Kết quả phù hợp với Đoàn Việt Hùng 2020,
thực tế cho thấy, các ngân hàng đang tập trung đẩy mạnh công tác đào tạo nguồn nhân
lực, mở rộng thêm nhiều chi nhánh, đầu tư về công nghệ như ngân hàng số, sản phẩm
về phi tín dụng v.v. Dựa trên mô tả thống kê 4.1, đơn cử như năm 2017 là Techcombank chiếm tỷ trọng TNNL cao nhất với 2,62% trong tổng thu nhập. Theo số liệu từ Techcombank, nhờ duy trì đầu tư mạnh cho phát triển nguồn nhân lực, nền tảng công nghệ và cơ sở hạ tầng, cũng như thực hiện nhiều sáng kiến nhằm tiết giảm chi phí theo hướng bền vững, năm 2017, chi phí hoạt động được kiểm soát hợp lý đã đưa tỷ lệ chi phí/thu nhập giảm từ 35,29% trong năm 2016 xuống 31,54% trong năm 2017.
Biến thanh khoản (LIQ): Từ kết quả cho thấy thanh khoản có ý nghĩa khi khắc phục biến nội sinh và hiện tượng tự tương quan trong mô hình, LIQ có tác động
từ WB và báo cáo tài chính ngân hàng, vào năm 2011, lạm phát tại Việt Nam đạt ở mức rất cao 18.13% thì trung bình TNNL cũng ở mức thấp nhất trong giai đoạn 2009
đến 2020 ở mức 13.12% đều này cho thấy rằng tỷ lệ lạm phát cao thì lãi suất cho vay
cao dẫn đến nguồn thu nhập của ngân hàng sẽ giảm và sẽ kéo đến nguồn TNNL giảm
Biến tốc độ tăng trưởng (GDP): Từ kết quả cho thấy, GDP có kết quả cùng chiều với TNNL tuy nhiên biến không có ý nghĩa thống kê. Có thể, biến không ý nghĩa có thể là do dữ liệu thu thập bị hạn chế. Tuy nhiên kết quả này lại trùng khớp
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Trong chương 4, tác giả đã trình bày kết quả mô hình và thảo luận các các yếu
tố tác động đến TNNL của 25 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2019-2020. Tác giả đã ước lượng các mô hình mô hình để chọn lựa ra mô hình có kết quả tốt nhất bao
gồm mô hình OLS, tác động cố định FEM, tác động ngẫu nhiên REM, mô hình ước lượng GMM. Kết quả cho thấy rằng, quy mô của ngân hàng (SIZE), tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), thu nhập lãi cận biên (NIM), rủi ro ngân hàng (ZSCORE), biến chi phí (COST), lạm phát (LP) tác động mạnh đến TNNL với mức ý nghĩa 1%, quy mô tín dụng (LOAN), quy mô tiền gửi DEPO, thanh khoản LIQ có tác động với TNNL và GDP không có tác động đến TNNL. Tóm lại, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng 9 yếu tố đều có tác động với TNNL trong đó có 6 biến có tác động mạnh đến
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
5.1. Ket luận
Như đã phân tích ở các chương, luận văn nghiên cứu vấn đề các yếu tố tác