SIZE: Quy mô của ngân hàng. Quy mô ngân hàng đuợc hiểu nhu lợi thế về quy mô, các ngân hàng càng lớn sẽ tạo ra đuợc nhiều lợi nhuận hơn so với các ngân hàng nhỏ. Theo nghiên cứu của Haroon (2013), Deger và Adam Anbar (2011) nghiên cứu và đua ra kết quả quy mô có tác động cùng chiều đến lợi nhuận.
Công thức tính: Size = log (tổng tài sản)
Giả thuyết (H1): Quy mô của ngân hàng đồng biến với lợi nhuận của ngân hàng.
CAPITAL: Tỷ lệ an toàn vốn, là tỷ lệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng trên tổng tài sản, chỉ tiêu này nhu là lá chắn bảo vệ ngân hàng truớc những rủi ro xảy ra nhu rủi ro thanh khoản, rủi ro hoạt động, rủi ro khủng hoảng kinh tế. Chỉ tiêu
này được kỳ vọng là cùng chiều với lợi nhuận ngân hàng. Theo nghiên cứu của Tobias Olweny (2011), Vincent Okoth Ongore, Gemechu Berhanu Kusa (2013) chỉ tiêu này có tác động cùng chiều đến lợi nhuận.
Công thức tính: Capital = vốn chủ sở hữu / tổng tài sản
Giả thuyết (H2): Tỷ lệ an toàn vốn tác động cùng chiều với lợi nhuận của ngân hàng.
LOAN: tỷ lệ nợ vay. Lợi nhuận chính từ hoạt động của ngân hàng là đến từ hoạt động cho vay. Vì vậy, để tăng cường lợi nhuận thì đây là một yếu tố quan trọng, tuy nhiên việc dư nợ tăng cũng kéo theo nguy cơ rủi ro cũng tăng. Nhưng theo nghiên cứu của Sehrish & Faiza & Khalid (2011), Aremu, Imoh, Mustapha (2013) chỉ ra rằng tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tác động cùng chiều đến lợi nhuận.
Công thức tính: Loan = Dư nợ cho vay/tổng tài sản
Giả thuyết (H3): Tỷ lệ cho vay tác động cùng chiều đến lợi nhuận của ngân hàng.
DEPOSIT: tỷ lệ tiền gửi. Hoạt động huy động vốn là một trong những hoạt động quan trọng của ngân hàng, là nguồn cung cấp quan trọng trong cho vay, do đó đây cũng là một chỉ tiêu ảnh hưởng khá lớn đến lợi nhuận ngân hàng và được kỳ vọng sẽ ảnh hưởng cùng chiều tới lợi nhuận. Theo nghiên cứu của Sehrish & Faiza & Khalid (2011) cho rằng tỷ lệ tiền gửi của ngân hàng có tác động cùng chiều đến lợi nhuận.
Công thức tính: Deposit = Tổng tiền gửi / tổng tài sản
Giả thuyết (H4): Tỷ lệ tiền gửi có tác động cùng chiều đến lợi nhuận của ngân hàng.
LQ: rủi ro thanh khoản. Đối với mỗi ngân hàng dù công tác quản trị rủi ro đã được áp dụng nhưng vẫn chưa thực sự trở thành một công cụ hữu hiệu phục vụ quản trị điều hành. Trong thực tế, có nhiều NHTM muốn sử dụng triệt để phần vốn mà ngân hàng huy động được vào cho vay nên dế xảy ra thiếu thanh khoản cục bộ
ảnh hưởng đến lợi nhuận. Theo kết quả nghiên cứu của Ahmad Aref Almazari (2014), các NHTM có rủi ro thanh khoản cao sẽ có xu hướng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Công thức tính: LQ = Dự trữ thanh khoản/tổng tài sản
Giả thuyết (H5): Rủi ro thanh khoản có tác động cùng chiều với lợi nhuận ngân hàng.
CR: rủi ro tín dụng. Rủi ro tín dụng là rủi ro lớn nhất trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng, bất kì một khoản vay nào cũng tồn tại rủi ro tín dụng, vì vậy tỷ số này được đánh giá là có tác động ngược chiều đến lợi nhuận ngân hàng. Kết quả nghiên cứu của Imad, Qais, Thair (2011) cho thấy rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến lợi nhuận ngân hàng.
Công thức tính: Risk = nợ trích lập dự phòng/tổng dư nợ
Giả thuyết (H6): Rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến lợi nhuận ngân hàng.
LG: tăng trưởng tín dụng. Thu nhập chính của các ngân hàng đến chủ yếu từ hoạt động tín dụng, khi ngân hàng tăng trưởng tín dụng, nguồn thu nhập của ngân hàng sẽ tăng lên. Tuy nhiên, nếu ngân hàng không có kế hoạch tăng trưởng tốt, các khoản nợ xấu sẽ phát sinh thêm tương ứng, làm giảm lợi nhuận. Theo Haroon Jabbar (2014) thì tăng trưởng tín dụng có tác động ngược chiều đến lợi nhuận ngân hàng.
Công thức: LG = (tổng dư nợ cho vay t - tổng dư nợ cho vay t-1)/ tổng dư nợ cho vay t.1
Giả thuyết (H7): Tăng trưởng tín dụng tác động ngược chiều đến lợi nhuận ngân hàng.
GDP: tăng trưởng kinh tế. Khi nền kinh tế đang ở mức tăng trưởng thì nhu cầu tín dụng cao hơn từ đó ngân hàng có thể có nhiều lợi nhuận hơn khi nên kinh tế trên đà tăng trưởng. Vì vậy, kỳ vọng biến GDP sẽ có tác động tích cực đến lợi nhuận ngân hàng. Tuy nhiên theo nghiên cứu của Vincent (2013), Tobias (2011), Deger, Adem (2011) thì tăng truởng kinh tế không tác động đến lợi nhuận.
Giả thuyết (H8): Tăng truởng kinh tế có tác động cùng chiều đến lợi nhuận ngân hàng.
INF: lạm phát. Lạm phát là một yếu tố quan trọng tác động đến nền kinh tế nói chung cũng nhu đến lợi nhuận ngân hàng nói riêng, vì lạm phát cao làm cho lãi suất cho vay cao, do đó thu nhập của ngân hàng có thể tăng thêm. Theo kết quả nghiên cứu của Imad, Qais, Thair (2011) thì lạm phát có tác động cùng chiều đến lợi nhuận, nhung theo Vincent (2013) thì lạm phát không có tác động đến lợi nhuận.
Giả thuyết (H9): Lạm phát có tác động đồng biến đến lợi nhuận ngân hàng.
H2
Tỷ lệ an toàn vốn tác động cùng chiều với lợi nhuận của ngân hàng
H3
Tỷ lệ cho vay tác động cùng chiều đến lợi nhuận của ngân hàng
H4
Tỷ lệ tiền gửi có tác động cùng chiều đến lợi nhuận của ngân hàng
H5
Rủi ro thanh khoản có tác động cùng chiều với lợi nhuận ngân hàng
H7 nhuận ngân hàng
H8
Tăng truởng kinh tế có tác động cùng chiều đến lợi nhuận ngân hàng
H9
Lạm phát có tác động đồng biến đến lợi nhuận ngân hàng
186 quan sát đuợc thu thập từ báo cáo tài chính hằng năm của 30 ngân hàng thuơng mại cổ phần tại Việt Nam giai đoạn từ năm 2012 - 2018. Toàn bộ dữ liệu đuợc lấy từ báo cáo tài chính của các ngân hàng, ho ặc đuợc thu thập trên các trang web dữ liệu chứng khoán tài chính nhu cafef.vn, vietstock.vn, cophieu68.vn và một số nguồn khác.
Việc sử dụng dữ liệu bảng có hai uu điểm là: cho phép xác định và đo luờng các tác động mà khi sử dụng dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian không đo luờng đuợc, và khi dùng dữ liệu bảng cho ra các kết quả uớc luợng của các tham số đáng tin cậy hơn.
3.4. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Thống kê mô tả: dùng để thể hiện cái nhìn tổng thể về tất cả các biến có trong mô hình, bao gồm giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và độ nghiêng với mục đích kiểm tra quy luật phân phối chuẩn của các biến vì nếu có phân phối chuẩn thì sẽ gây ra uợc luợng chệch. Ngoài ra, khi xem xét các chỉ số trong bảng thống kê mô tả còn giúp xác định đuợc hệ số tuơng quan của các biến số nhằm đánh giá buớc đầu về mối tuơng quan giữa các biến độc lập với
biến phụ thuộc. Để tính toán các giá trị trên tác giả sẽ sử dụng phần mềm STATA 14.
Sau khi đã có đầy đủ dữ liệu, tác giả sẽ tiến hành phân tích hồi quy để uớc luợng mức độ ảnh huởng cũng nhu chiều huớng tác động của các biến độc lập lên các biến phụ thuộc. Các mô hình hồi quy đuợc tác giả xem xét sử dụng cho bài nghiên cứu là Pooled OLS, Fixed Effect, Random Effect. Theo đó, để lựa chọn đuợc mô hình uớc luợng phù hợp nhất cho bài nghiên cứu thi tác giả tiến hành xem xét và so sánh các uu và nhuợc điểm của 3 mô hình.
Đầu tiên, uớc luợng Pooled OLS là cách tiếp cận đơn giản nhất. Giả định của mô hình này là các hệ số hồi quy (hệ số chặn và hệ số gốc) không thay đổi giữa các công ty và mô hình này cũng không xét đến sự thay đổi theo thời gian. Nói cách khác, mô hình này bỏ qua sự không đồng nhất, sự khác biệt giữa các công ty cũng nhu tính cá thể giữa các đối tuợng nghiên cứu. Đây cũng chính là yếu điểm của mô hình Pooled OLS, vì nó không thể hiện về việc tác động của các giá trị từng công ty có thay đổi giữa các công ty khác nhau và thay đổi theo thời gian hay không. Và điểm yếu này có thể gây ra hiện tuợng tự tuơng quan giữa các biến độc lập trong mô hình có nhiều biến giải thích, dẫn đến uớc luợng Pooled OLS không có hiệu quả. Do đó ta cần một mô hình tốt hơn.
Thứ hai, phuơng pháp uớc luợng Fixed Effect Model (FEM), cách uớc luợng này giúp khắc phục các yếu điểm của uớc luợng Pooled OLS. Mô hình này sẽ quan tâm đến sự khác biệt, đ c điểm riêng, không đồng nhất giữa các công ty trong mẫu nghiên cứu theo thay đổi của tung độ gốc mỗi công ty. Tuy nhiên, tung độ gốc này không thay đổi theo thời gian và để xem xét sự thay đổi tung độ gốc giữa các công ty thì chúng ta có thể dùng biến giả.
Cuối cùng, uớc luợng Random Effect Model (REM) khá phù hợp với các nghiên cứu quan tâm đến sự khác biệt giữa các đối tuợng nghiên cứu là ngẫu nhiên theo không gian và thời gian. Cách tiếp cận của mô hình này là dựa trên phần du.
Sau khi xem xét ưu và nhược điểm của cả ba cách ước lượng, tác giả đã nhận ra cách ước lượng FEM và REM có những ưu điểm hơn so với cách ước lượng Pooled OLS. Tuy nhiên để chọn ra được mô hình ước lượng nào tốt hơn thì tác giả sẽ tiến hành ước lượng Pooled OLS trước, sau đó mới tiến hành ước lượng FEM; và tác giả sẽ tiến hành xét sự phù hợp của hai mô hình này thông qua kiểm định F - test. Nếu FEM tốt hơn Pooled OLS, tác giả sẽ tiến hành ước lượng FEM với REM và sử dụng kiểm định Hausman để so sánh sự phù hợp của hai cách ước lượng này.
Dựa trên mô hình hồi quy được lựa chọn sau kiểm định Hausman. Kiểm định đa cộng tuyến và kiểm định Wooldridge nhằm kiểm định các khuyết tật của mô hình đã chọn. Kiểm định Wooldridge được tiến hành để đánh giá mô hình hồi quy có thể xảy ra hiện tượng tự tương quan hay không. Để mô hình được hoàn thiện, tác giả còn thực hiện kiểm định Wald để đánh giá hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Biến Số quan sát Giá trị trung bình Giá trị trung vị Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất ROA 210 0.0061 0.0053 0.0050 0.0001 0.0264 ROE 210 0.0720 0.0607 0.0569 0.0007 0.2444 SIZE 210 8.0431 8.0259 0.4866 7.1233 9.1183 CAPITAL 210 0.0904 0.0826 0.0393 0.0323 0.2384 LOAN 210 0.5503 0.5646 0.1184 0.2162 0.7741 DEPOSIT 210 0.7672 0.7817 0.0844 0.5090 0.8960 LQ 210 0.1358 0.1220 0.0719 0.0152 0.4732 CR 210 0.0131 0.0119 0.0050 0.0054 0.0475 LG 210 0.2140 0.1894 0.1855 -0.2459 1.0682 INF 210 0.0362 0.0298 0.0209 0.0060 0.0681 GDP 210 0.0631 0.0621 0.0082 0.0525 0.0780 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương 3 tác giả đã nêu ra cơ sở cho việc lựa chọn mô hình, dữ liệu nghiên cứu, các phương pháp thực hiện và kiểm định mô hình để làm cơ sở cho các ước lượng và phân tích trong chương sau. Ngoài ra để giúp hiểu rõ hơn về mô hình, tác giả đã đưa ra công thức cũng như ý nghĩa của từng biến làm cơ sở cho các kết luận của chương sau. Cùng với đó, tác giả cũng đi đến thiết lập dấu kì vọng cho các biến làm cơ sở giả thuyết nghiên cứu. Tác giả còn đưa ra nguồn thu thập dữ liệu và các phương pháp thực hiện trong quá trình nghiên cứu mô hình.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mục tiêu của chương 4 là trình bày các kết quả nghiên cứu thực nghiệm bằng cách sử dụng số liệu thống kê mô tả cũng như các mô hình hồi quy. Dựa trên các kết quả có được, tác giả sẽ tiến hành phân tích, thảo luận và liên kết với các kết quả từ các nghiên cứu trước đây để làm rõ hơn sự ảnh hưởng của các yếu tố đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.
4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ
Kết quả thống kê mô tả về số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của 11 biến trong bài nghiên cứu (2 biến phụ thuộc và 9 biến độc lập) đuợc trình bày trong bảng 4.1 với tổng dữ liệu đuợc thu thập từ 30 ngân hàng thuơng mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2018.
Từ kết quả trên, ta có thể thấy rằng biến phụ thuộc ROA có giá trị trung bình là 0.61%, giá trị trung vị bằng 0.53%, có nghĩa là một nửa trong tổng số các quan sát có ROA trên 0.53%, giá trị nhỏ nhất của ROA là 0.01% thuộc về ngân hàng TMCP Quốc Dân (NVB) năm 2012 và giá trị lớn nhất thuộc về ngân hàng TMCP Kỹ thuơng Việt Nam (Techcombank) vào năm 2018 đạt 2.64%. Biến phụ thuộc còn lại ROE có giá trị trung bình là 7.20%, giá trị trung vị là 6.07%, giá trị nhỏ nhất của ROE cũng thuộc về NVB vào năm 2012 chỉ đạt 0.07% và giá trị lớn nhất 24.44% thuộc về ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) năm 2018.
Đại diện cho quy mô của các ngân hàng, biến SIZE có giá trị trung bình đạt 8.0431, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất lần luợt là 7.1233 và 9.1183, độ lệch chuẩn ở mức 0.4866, cho thấy quy mô giữa các ngân hàng thuơng mại cổ phần ở Việt Nam là khá tuơng đồng, không có quá nhiều sự chênh lệch. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAPITAL) có giá trị trung trình là 9.04%, giá trị cao nhất là 23.84% thuộc về ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thuơng (SGB) năm 2013, giá trị nhỏ nhất là 3.23% đã thuộc về ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) ở năm 2018. Biến LOAN tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có giá trị trung bình là 55.03%, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất lần luợt là 77.41% thuộc về ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank) năm 2018 và 21.62% thuộc về ngân hàng TMCP Đông Nam Á (Seabank) năm 2012. Giá trị trung bình của tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DEPOSIT) là 76.72%, giá trị thấp nhất thuộc về ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vuợng (VPB) năm 2017 với 50.90% và giá trị cao nhất là 89.60% thuộc về ngân hàng TMCP Sài Gòn Thuơng Tín (STB) năm 2015. Rủi ro thanh khoản (LQ) đạt giá trị trung bình là 13.58%, ngân hàng TMCP Bắc Á (BAB) năm 2016 có rủi ro thanh khoản nhỏ nhất ở mức 1.52%, giá trị lớn nhất là
0.54% là ngân hàng TMCP Sài Gòn năm 2014 và ngân hàng TMCP Tiên Phong có rủi ro tín dụng cao nhất 4.75% nhung nhìn chung trong giai đoạn 2012 - 2018 thì rủi ro tín dụng ở các ngân hàng đang đuợc cải thiện dần. Tăng truởng tín dụng (LG) có giá trị trung bình là 21.40%, giá trị tăng truởng tín dụng cao nhất là 106.82% của ngân hàng TMCP Phát triển TP HCM (HDB) năm 2013 và giá trị nhỏ nhất là -24.59% của ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam (MSB) vào năm 2012.
4.2. KIỂM ĐỊNH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN
Kiểm định hệ số tuơng quan giúp ta xem xét và có cái nhìn tổng quan về mối liên hệ giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập với nhau.
Theo kết quả phân tích ở bảng 4.2, ta thấy:
+ Đối với biến phụ thuộc ROA: Các biến độc lập SIZE, CAPITAL, LOAN, LQ, CR, LG, INF và GDP đều có tuơng quan duơng với lợi nhuận của các ngân hàng TMCP và trong đó, tỷ lệ vốn trên tổng tài sản có hệ số tuơng quan cao nhất, đồng nghĩa với việc biến này có mối liên hệ với ROA chặt chẽ nhất. Trong khi đó, chỉ có biến DEPOSIT là tuơng quan âm với ROA.
+ Đối với biến phụ thuộc ROE: Chỉ có 5 biến độc lập có tuơng quan duơng với lợi nhuận của các ngân hàng gồm SIZE, LOAN, CR, LG và GDP, trong đó SIZE là biến có mối tuơng quan mạnh nhất với ROE. Các biến tuơng quan âm với