Bởi vì ưu điểm của phương pháp này là khi kết hợp các yếu tố thời gian và không gian cung cấp nhiều thông tin, xem xét tính không đồng nhất giữa các cá biệt. Để giải quyết được các mục tiêu nghiên cứu tác giả sử dụng các phương pháp ước lượng FEM, REM và SystemGMM.
FEM (Fix Effect Model) là mô hình ước lượng tác động cố định giả định mỗi cá thể có đặc điểm riêng ảnh hưởng độc lập. FEM sẽ kiểm soát và tách ảnh hưởng riêng biệt không đổi theo thời gian ra khỏi các biến độc lập.từ đó có thể ước lượng chính xác tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
REM (Random Effect Model) là mô hình ước lượng ngẫu nhiên thể hiện sự biến độn giữa các ngân hàng được giả định là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích
Khi chạy mô hình hồi quy, nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng mô men tổng quát SystemGMM của Arellano & Bover (1995) và Blundell & Bond (1998) để có những ước lượng hoản hảo. Các ước lượng của GMM sẽ thích hợp sử dụng trong các trường hợp:
+ Dữ liệu bảng có T nhỏ, N lớn
+ Tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc + Mô hình có chứa biến trễ
+ Các biến độc lập có thể có khả năng tương quan với các phần dư hoặc tồn tại biến nội sinh trong mô hình
+ Tồn tại vấn đề tự tương quan hoặc phương sai sai số thay đổi ở các sai số đo lường
Mô hình nghiên cứu này là mô hình động với biến trễ của biến phụ thuộc trong phương trình có thể sẽ xuất hiện hiện tượng nội sinh. Ngoài ra do tính đồng thời trong mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nên mô hình nghiên cứu cũng sẽ có hiện tượng nội sinh. Bên cạnh đó việc quyết định đa dạng hóa có thể bị ảnh hưởng
bởi hiệu quả kinh doanh trong quá khứ và hiện tại dẫn đến các biến trong mô hình có thể có hiện tượng tự tương quan tương quan và phương sai sai số thay đổi.
GMM (Generalized Method of Moment) được sử dụng khi mô hình nghiên cứu gặp vấn đề nội sinh (khi mô hình sử dụng phương pháp Pooled OLS, FEM, REM) dẫn đến kết quả nghiên cứu không còn phù hợp và chính xác. Do đó, để khắc phục tình trạng trên phương pháp GMM được sử dụng để khắc phục hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và hiện tượng nội sinh.
SGMM (System-GMM) là phương pháp nghiên cứu có phương sai nhỏ hơn và hiệu quả hơn do đó cải thiện độ chính xác trong công cụ ước tính (Blundell và Bond, 1998). SGMM được sử dụng để giải quyết các vấn đề nội sinh của một số biến giải thích thông qua biến công cụ. Hiệu quả ước lượng phụ thuộc vào sự phù hợp của biến công cụ, kiểm định Hansen hoặc Sargan đối với tính chất xác định quá mức (over-identifying) cho phép kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ. Đối với trường hợp phương sai của mô hình là đồng nhất (homoskedasticity) thì có thể sử dụng kiểm định Sargan; ngược lại sử dụng kiểm định Hansen khi phương sai thay đổi (heteroskedasticity).
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Dựa trên nghiên cứu của Sanya và Wofle (2010), Chiorazzo (2008), Lepetit (2008), Lee và cộng sự (2014) mô hình đa dạng hóa thu nhập tác động đến khả năng sinh lời và rủi ro phá sản của ngân hàng được xây dựng như sau:
Yi,t = β0 + β1Yi,t-1 + β2HHIi,t + β3COSTi,t + β4EQUITYi,t + β5LOANi,t + p6ASSET_GROi,t + β7SIZEi,t + β8GDPi,t + β9INFi,t + λi + Si,t
Trong đó, Y là biến phụ thuộc, nếu để thể hiện khả năng sinh lời của ngân hàng thì được đo lường lần lượt bằng ROA và ROE; nếu để thể hiện rủi ro phá sản của ngân hàng thì được đo lường bằng Z-score.
Mô hình nghiên cứu này là mô hình động với biến trễ của biến phụ thuộc trong phương trình, ngoài ra do tính đồng thời trong mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nên mô hình nghiên cứu có thể sẽ xuất hiện hiện tượng nội sinh. Bên cạnh đó việc quyết định đa dạng hóa có thể bị ảnh hưởng bởi hiệu quả kinh doanh trong quá khứ và hiện tại dẫn đến các biến trong mô hình có thể có hiện tượng tự tương quan tương quan và phương sai sai số thay đổi. Nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng tổng quát mô men GMM của Arellano & Bover (1995) và Blundell & Bond (1998) để ước lượng mô hình nhằm giả quyết vấn dụng để khắc phục hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và hiện tượng nội sinh.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Phân tích cơ cấu nguồn thu nhập và thực trạng đa dạng hóa thu nhập đến khả năng sinh lời và rủi ro phá sản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
4.1.1. Phân tích cơ cấu nguồn thu nhập tại ngân hàng thương mại Việt Nam
Theo Stiroh (2004), thông thường thu nhập từ ngoài lãi có được từ: thu nhập từ hoạt động uỷ thác, thu từ phí dịch vụ, thu từ dịch vụ kinh doanh ngoài lãi của ngân hàng, thu từ các khoản hoa hồng và phí khác. Dựa theo tình hình thực tế tại Việt Nam và trong các thuyết minh báo cáo của các NHTM tác giả chia thu nhập bao gồm 3 nhóm cơ bản như sau:
+ Thu thuần từ hoạt động dịch vụ bao gồm: dịch vụ thanh toán, dịch vụ ngân quỹ, dịch vụ đại lý, dịch vụ ủy thác được ký hiệu là COM
+ Thu từ kinh doanh vàng và ngoại hối, mua bán chứng khoán được ký hiệu là TRA
+ Thu từ họat động khác (bao gồm: thu nhập từ các khoản cho vay đã được xử lý bằng quỹ dự phòng, thu từ nghiệp vụ hoán đổi lãi suất,...) được ký hiệu là OTH
Hình 4. 1. Cấu trúc nguồn thu nhập của 27 ngân hàng thương mại Việt Nam
Tỷ trọng nguồn thu nhập của NHTM Việt Nam
■NET 78,79 79,04 81,96 80,27 77,28 75,03 74,93 ■NON 21,21 20,96 18,04 19,73 22,72 24,97 25,07
l∣a I ...I Ii- L-I I i . 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 21,21 20,96 18,04 19,73 22,72 24,97 25,07 8,57 7,94 7,42 7,94 9,12 9,49 10,31 4,60 5,78 1,84 3,49 5,01 4,44 5,03 8,04 7,25 8,78 8,30 8,60 11,04 9,72
1. Tỷ trọng cơ cấu nguồn thu nhập của các NHTM tại Việt Nam trong những năm từ 2013 - 2019 có xu hướng biến động không ổn định. Nhưng nhìn chung cơ cấu đang có xu hướng tăng dần tỉ lệ thu nhập ngoài lãi (NON) năm 2013 đạt 21,21% sau đó có giảm trong năm 2014 - 2015 đạt 20,96% và 18,04% tuy nhiên sau đó tăng dần trở lại từ 19,73% lên 25,07% vào năm 2016 - 2019. Giải thích cho sự biến động bất thường này là do Đề án Cơ cấu lại hệ thống các TCTD giai đoạn 2011-2015 được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt theo Quyết định số 254/QĐ-TTg ngày 01/03/2012 là: “Từng bước chuyển dịch mô hình kinh doanh của các NHTM theo hướng giảm bớt sự phụ thuộc vào hoạt động tín dụng và tăng thu nhập từ hoạt động dịch vụ phi tín dụng” (Chính phủ, 2012) và đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016 -2020” (Chính phủ, 2017). Thực hiện Quyết định của Chính phủ quá trình tái cấu trúc bắt đầu từ năm 2012 dẫn đến tăng trưởng tín dụng không cao. Đến giai đoạn 2014 - 2016, tín dụng tăng cao trở lại do lợi nhuận của doanh nghiệp được cải thiện, kinh doanh mở rộng giúp tăng nhu cầu vay nợ để sản xuất kinh doanh, bất động sản và tiêu dùng.
Nhưng nhìn chung cơ cấu đa dạng hóa thu nhập tại các NHTM của Việt Nam còn khá thấp chỉ chiếm trung bình khoảng 20% đến 25% cơ cấu nguồn thu nhập. Trong khi ở các nước trên thế giới tỷ lệ này khá cao. Nếu tỉ lệ thu nhập ngoài lãi ở mức trung bình là 20 - 30% tại các nước Thái Lan, Tây Ban Nha, Trung Quốc hoặc ở mức cao như Nhật, Anh, Hoa Kỳ (30 - 40%) hay rất cao như tại Đức, Thụy Sỹ (> 40%), theo (Tài chính Ngân hàng, 2020).
Hình 4. 2. Cơ cấu từng nguồn thu nhập ngoài lại tại 27 NHTM Việt Nam
Cơ cấu nguồn thu nhập ngoài lãi của NHTM Việt Nam
30,00 25,00 20,00 15,00 10,00 5,00 0,00 ■NON ■COM ■TRA ■OTH
0,0646 0,0651 0,0634 0,0731 0,1020 0,1220 0,144 5 0,0066 0,0059 0,0049 0,0055 0,0074 0,0092 0,011 5 0,2763 0,2888 0,2164 0,2673 0,2990 0,3447 0,356 4
Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả
Đối với nguồn thu nhập ngoài lãi chia thành 3 nguồn bao gồm : COM, TRA, OTH ta thấy thu nhập từ COM khá ổn định hơn trong các năm, nguồn này chiếm khoảng 8,57% đến 10,31% trong tổng thu nhập của các NHTM. Trong đó, nguồn thu nhập từ TRA biến động mạnh qua các năm. Hiện tượng trên được giải thích là do hoạt động TRA đến từ kinh doanh và đầu tư (chủ yếu là vàng, ngoại hối, chứng khoán) rủi ro cao hơn so với hoạt động ủy thác, đại lý hay thanh toán. Các ngân hàng mặc dù có những công ty con, công ty liên kết chuyên về kinh doanh và đầu tư thì cũng hoàn toàn có thể thua lỗ nếu nhận định không như kỳ vọng với sự biến động xu hướng của thị trường.
4.1.2. Thực trạng đa dạng hóa đến khả năng sinh lời và rủi ro phá sản tại cácngân hàng thương mại Việt Nam ngân hàng thương mại Việt Nam
Hình 4.3 và hình 4.4 dưới đây thể hiện mức độ đa dạng hóa thu nhập đến khả năng sinh lời tại các ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2013 - 2019:
47
Hình 4. 3. Đa dạng hóa thu nhập và khả năng sinh lời tại các NHTM Việt Nam
Đa dạng hóa thu nhập và khả năng sinh lời tại các NHTM Việt Nam 0,1600 --- 0,4000 0,1400 0,1200 0,1000 0,0800 0,0600 0,0400 0,0200 0,0000 ≡ROE ™ROA ----HHI 0,3500 0,3000 0,2500 0,2000 0,1500 0,1000 0,0500 0,0000
Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả
Chỉ số đa dạng hóa thu nhập của NHTM VN trong giai đoạn 2013 - 2019 không theo một xu hướng nhất định, nhưng xét tổng thể cả giai đoạn thì mức độ đa dạng hóa thu nhập ngày càng tăng. Sự khác biệt chỉ tiêu đa dạng hóa giữa các nhóm NHTM là kết quả của chiến lược kinh doanh, quy mô, thị phần và chu kỳ kinh doanh của từng nhóm NHTM. Với lợi thế quy mô lớn, năng lực tài chính mạnh, năng lực quản trị tốt thì các NHTM có lợi thế chủ động thực hiện đa dạng hóa các nguồn thu nhập. Ta thấy mối tương qua cùng chiều giữa đa dạng hóa thu nhập và khả năng sinh lời tại các NHTM Việt Nam cụ thể như sau năm 2013 chỉ số đa dạng hóa thu nhập HHI là 0,2763, ROA
Tên biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất Z-SCORE 189 3.3997 0.9428 2.1098 7.0068 ROE 189 0.0907 0.0739 0.002 0.3286 ROA 189 0.0073 0.0063 0.0002 0.0319 HHl 189 0.2927 0.1291 0 0Ã COST 189 0.547 0.1329 0.2092 0.9274 EQUITY 189 0.0844 0.0347 0.0293 0.2384 LOAN 189 0.5712 0.1149 0.2201 0.7741 ASSET_GRO 189 0.1694 0.1501 -0.225 1.1222 SIZE 189 14.142 0.496 13.167 15.173 GDP 189 0.0646 0.0057 0.0542 0.0708 INF 189 0.0266 0.0166 -0.002 0.0476
là 0,0066, ROE là 0,0646 tuy nhiên đến năm 2019 cả ba chỉ số này đều tăng dần cụ thể HHI là 0,3564, ROA là 0,0115, ROE là 0,1445. Thực tế mối quan hệ giữa đa dạng hóa thu nhập và khả năng sinh lời đúng với giả thiết mà tác giả đưa ra. Đa dạng hóa có mối quan hệ cùng với khả năng sinh lời tại các NHTM Việt Nam.
Hình 4.4 thể hiện mối quan hệ giữa đa dạng hóa thu nhập và rủi ro tại các NHTM Việt Nam
Hình 4. 4. Đa dạng hóa thu nhập và rủi ro phá sản tại các NHTM Việt Nam
Đa dạng hóa thu nhập và rủi ro phá sản tại các NHTM Việt Nam 0,4000 0,3500 0,3000 0,2500 0,2000 0,1500 0,1000 0,0500 0,0000 ■ HHI ■ RỦI RO PHÁ SẢN 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 0,2763 0,2888 0,2164 0,2673 0,2990 0,3447 0,3564 0,2994 0,3095 0,3119 0,3213 0,3222 0,3136 0,3085 ■ HHI ■ RỦI RO PHÁ SẢN
Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả
Tại hệ thống các NHTM Việt Nam, khác với mối quan hệ giữa đa dạng hóa và khả năng sinh lời. Mối quan hệ giữa đa dạng hóa thu nhập và rủi ro phá sản có tương quan thuận từ năm 2013 đến năm 2016 nghĩa là đa dạng hóa thu nhập tăng thì rủi ro phá sản cũng tăng. Tuy nhiên năm 2018 và 2019 đa dạng hóa thu nhập có mối tương quan ngược chiều đến rủi ro phá sản, cụ thể nếu đa dạng hóa tăng thì rủi ro phá sản giảm từ 2018 đến 2019.
4.2. Thống kê mô tả của các biến nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu nghiên cứu bao gồm 27 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ 2013 đến 2019. Dự liệu để tính toán các biến trong mô hình là từ các BCTC đã được kiểm toán của các NHTM Việt Nam và các dữ liệu kinh tế vĩ mô từ cơ sở dữ liệu World Bank. Dữ liệu bảng của các ngân hàng thu thập được là dữ liệu bảng không cân với 189 quan sát. Thống kê về mẫu nghiên cứu được trình bày ở bảng sau:
Bảng cho thấy mẫu các NHTM Việt Nam được nghiên cứu có giá trị ROA trung bình là 0,72%. NHTM có ROA cao nhất là 3,19% trong khi ngân hàng có ROA thấp nhất là 0,01%. Cùng với đó giá trị ROE trung bình là 7,39% trong đó NHTM có ROE cao nhất là 32,86%, ngân hàng có ROE thấp nhất là 0,2% cho thấy sự chênh lệch khá lớn giữa các ngân hàng về chỉ số ROE.
STT BIẾN PHỤ THUỘC PROB > CHI2 LỰA CHỌN
Γ
^ ROA 0.0562 REM
2 ROE 0.0487 FEM
Khi xét đến chỉ số Z-Score ta thấy có sự chênh lệch rất lớn giữa NHTM có chỉ số cao nhất là 7,00 trong khi ngân hàng có chỉ số thấp chỉ là 2,11 cho thấy mức độ rủi ro giữa các NHTM có sự chênh lệch khá nhiều.
Chỉ số đa dạng hóa (HHI) của các NHTM Việt Nam trong mẫu nghiên cứu trung bình là 0,2927 (so với mức cao nhất là 0,5) cho thấy mức độ đa dạng hóa của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013 - 2019 ở mức độ trung bình, với độ lệch chuẩn là 0,1291 cho thấy chênh lệch về mức độ đa dạng hóa giữa các NHTM Việt Nam là không lớn. Trong đó có những ngân hàng gần như đa dạng hóa hoàn toàn với chỉ số HHI đạt mức rất cao 0,4999909 nhưng cũng có những ngân hàng có chỉ số đa dạng hóa ở mức 0.
Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập của ngân hàng (COST) sự chênh lệch khá lớn giữa các NHTM Việt Nam với độ lệch chuẩn là 13,28, giá trị cao nhất là 92,73% và giá trị thấp nhất là 20,92%. Điều này cho thấy có sự chênh lệch trong việc quản trị ngân hàng, ở một số ngân hàng chưa hiệu quả trong việc quản lý chi phí hoạt động.
Tỷ lệ an toàn vốn (EQUITY) giữa các ngân hàng trong mẫu không có sự chênh lệch lớn với mức giá trị trung bình là 8,44%, độ lệch chuẩn là 0,0347408, giá trị lớn nhất là 23,83%, và giá trị thấp nhất là 2,93%.
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LOAN) ở mức trung bình khá cao là 57,11% cho thấy tài sản của ngân hàng chủ yếu là cho vay khách hàng. Giá trị ở mức cao nhất là 77,41% và ở mức thấp nhất là 22%
Biến quy mô ngân hàng (SIZE) có giá trị thấp nhất là 13,17 cao nhất là 15,17 và độ lệch chuẩn là 0,4960 cho thấy sự chênh lệch về quy mô giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu là không nhiều.
Đối với các yếu tố vĩ mô trong nền kinh tế Việt Nam gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF) giữa các năm không có biến động nhiều. Trong giai đoạn nghiên cứu từ 2013 đến 2019, tốc độ tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam đạt giá trị 6,46% và tỷ lệ lạm phát ở mức trung bình là 2,66%.
4.3. Kết quả hồi quy ước lượng và thảo luận kết quả
Tác giả thực hiện kiểm định Hausman nhằm lựa chọn mô hình FEM hay REM