3.2.1. Mầu nghiên cứu
Nghiên cứu thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 27 NHTM của Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2009 - 2019 trong tổng số 31 NHTMCP.
Các NHTM Việt Nam trong mẫu nghiên cứu gồm ABB, ACB, AGR, BVB, BIDV, CTG,
EIB, HDB, KLB, LPB, MBB, MSB, NAB, NCB, OCB, PGB, SCB, SEAB, SGB, SHB,
STB, TCB, TPB, VAB, VCB, VIB, VCA, VPB. Các ngân hàng được chọn vì cung cấp đủ thông tin về báo cáo tài chính, báo cáo thường niên đã được kiểm toán trong giai đoạn nghiên cứu, do hạn chế về việc minh bạch và công bố thông tin ở Việt Nam, những
ngân hàng còn lại không trình bày đầy đủ chỉ tiêu do đó không thu thập được đầy đủ thông tin BCTC của những ngân hàng này trong giai đọng 2009-2019.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập và tổng hợp thành dữ liệu bảng gồm: • Dữ liệu thời gian: 10 năm
• Dữ liệu không gian: 27 NHTM Việt Nam
Biến vi mô thuộc về nội tại bên trong ngân hàng được thu thập và tính toán dựa trên dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên được kiểm toán của 27 NHTM Việt Nam.
Biến vĩ mô GDPG, tỷ lệ lạm phát được thu thập từ website của Ngân hàng Thế giới (WB).
Khóa luận được thực hiện theo quá trình từ bước thu thập dữ liệu, tính toán dữ liệu
và sau đó sử dụng phần mềm Stata 14 để hỗ trợ chạy và xử lý dữ liệu đã được tính toán trong mô hình.
3.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tác giả áp dụng mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất dạng gộp Pooled OLS để hồi quy dữ liệu bảng bằng các kết hợp mô hình hồi quy tác động cố định (FEM), mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), mô hình hồi quy tổng quát FGLS, SGMM để xem xét và phân tích đa dạng hóa thu nhập tác động đến lợi nhuận của các NHTM.
Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS thích hợp nếu không có yếu tố riêng biệt (từng ngân hàng) và yếu tố về thời gian. Phương pháp ước lượng tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) không bỏ qua các yếu tố thời gian và yếu tố riêng biệt nên nó sẽ thích hợp để hồi quy. Để xem xét mô hình hồi quy phù hợp nhất trong ba mô hình trên, các kiểm định được sử dụng: đầu tiên, kiểm định F để lựa chọn mô hình Pool OLS hoặc FEM (Nếu giá trị p-value mô hình FEM nhỏ hơn 5% thì mô hình FEM được lựa chọn), tiesp đến là kiểm định Hausman được thực hiện để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM (nếu giá trị p-value của kiểm định Hausman nhỏ hơn 5% thì lựa chọn mô hình FEM, ngược lại p-value có giá trị lớn hơn 5% thì REM được lựa chọn) cuối cùng sử
34
dụng kiểm định Breusch & Pagan để lựa chọn OLS và REM (Nếu p-value của kiểm định
Breusch & Pagan có giá trị nhỏ hơn 5% thì lựa chọn mô hình REM
Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, nếu mô hình REM được lựa chọn, ta dựa vào mô hình REM đế phân tích kết quả, nếu FEM được lựa chọn thì nghiên cứu tiếp tục thực
hiện các kiểm định phương sai thay đổi (sử dụng kiểm định Modified Ward) và tự tương
quan (sử dụng kiểm định Wooldridge). Trong mô hình FEM kiểm định Modified Ward dùng để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi với giả thuyết H0: mô hình không có
hiện tượng phương sai tháy đổi. Nếu giá trị p-value của kiểm định Modified Ward nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi. Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình FEM là kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0: mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Nếu giá trị p-value của kiểm
định Wooldridge có nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H0 tức là mô hình có hiện tượng tự tương quan. Nếu mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, mô hình FGLS (Feasible Generalized Least Square) được sử dụng bởi mô hình này có thể kiểm soát được hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi.
Biến độc lập (đa dạng hóa thu nhập hay tỷ lệ nợ xấu) và biến phụ thuộc (lợi nhuận
ngân hàng) có quan hệ đồng thời nên mô hình có thể xuất hiện vấn đề nội sinh. Nội sinh
có thể gây ra ước tính sai lệch trong phân tích. Do đó, bài nghiên cứu sử dụng SGMM để giải quyết vấn đề nội sinh và tự tương quan đồng thời qua đó có thể so sánh kết quả với FGLS để mô hình nghiên cứu vững chắc về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận ngân hàng.
Theo Nguyễn Thị Đoan Trang (2019), các ước lượng của phương pháp GMM được
sử dụng trong các trường hợp:
• Dữ liệu bảng có nhiều quan sát trong khi mốc thời gian ít (N lớn, T nhỏ) • Giữa biến phụ thuộc và biến giải thích có quan hệ tuyến tính
• Mô hình có từ một đến hai hai biến trễ
• Các biến độc lập có thể tương quan với phần dư (hiện tại hoặc trước đó) hoặc mô
Variable Obs (Số lượng quan _____sát)_____ Mean (Trung bình cộng) Std. Dev. (Độ lệch chuẩn) Min Max ROA 296 0,0091034 0,0083264 -0,0599291 0,0554257 ROE 296 0,0885497 0,0831901 -0,8200214 0,2682345
• Tồn tại vấn đề phương sai thay đổi hoặc tự tương quan ở các sai số đo lường (idiosyncratic disturbances)
• Tồn tại các tác động cố định riêng rẻ (fixed individual effects)
• Tồn tại phương sai thay đổi và tự tương quan trong mỗi đối tượng (nhưng không
tồn tại giữa các đối tượng)
SGMM được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh của một số biến giải thích thông
qua biến công cụ. Kiểm định Sargan hoặc kiểm định Hansen đối với tính chất xác định quá mức (over-identifying) cho phép kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ. Trong nghiên cứu tác giả sử dụng. Kiểm định Hansen được sử dụng để kiểm định tính over- identifying của các biến công cụ. Kiểm định này xác định liệu có sự tương quan giữa biến công cụ và phần dư trong mô hình hay không thông qua kiểm tra giả thuyết H0: các biến công cụ là phù hợp (thỏa tính over-identifying). Khi chấp nhận giả thuyết H0 (p-value > 10%) nghĩa là các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là phù hợp.
Bên cạnh đó, nghiên cứu sử dụng kiểm định tự tương quan bậc 2 (AR2) để kiểm định sự tương quan bậc 2 của phần dư trong mô hình, với giả thuyết H0: không có sự tương quan bậc 2 của phần dư. Khi p-value lớn hơn 10%, ta chấp nhận H0: phần dư của
mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2, nghĩa là mô hình đạt yêu cầu.
Tóm tắt chương 3
Nội dung chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu của khóa luận, phương pháp được dùng để thực hiện nghiên cứu, mô tả dữ liệu, đưa ra các giả thuyết nghiên cứu để có cơ sở thiết lập mô hình nghiên cứu.
Tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và các kỹ thuật phân tích,
so sánh, thống kê mô tả. Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua việc xây dựng
mô hình hồi quy tuyến tính và phân tích hồi quy theo các phương pháp OLS, FEM, REM, FGLS, SGMM để lựa chọn mô hình phù hợp, đảm bảo tính vững nhằm đánh giá tác động của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận của các NHTM tại Việt Nam.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Trên cơ sở mô hình và phương pháp nghiên cứu nêu trên, chương 4 sẽ trình bày kết quả phân tích thống kê mô tả các biến trong mô hình, phân tích tương quan mô hình
mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thiết hồi quy mô hình nghiên cứu, tiến hành các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp. Sau đó, thảo luận kết quả nghiên cứu và từ mô
hình xác định mức độ ảnh hưởng của đa dạng hóa đến lợi nhuận của ngân hàng.
4.1Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
Ket quả của thống kê mô tả các biến đo lường trong mô hình hồi quy được trình bày trong bảng dưới đây:
DIV 296 0,2999303 0,1273046 -0,4429361 0,4999019 SIZE 296 7,911596 0,5306392 6,523639 9,146592 GROW 296 0,0354977 0,0141081 0,0006546 0,1037994 ETA 296 0,0977288 0,0461306 0,0293141 0,3323917 LOA 296 0,5413616 0,130416 0,1472547 0,8186418 NPL 296 0,0207254 0,0180173 0 0,2020313 DEA 296 0,6232631 0,1262734 0,2508404 0,8937174 LLP 296 0,0073114 0,003223 00,0012102 0,0218033 LIA 296 0,166522 0,0920096 0,0158184 0,6064193 GDPG 296 0,0622832 0,0062605 0,0524737 0,0707579 INF 296 0,0609666 0,0470106 0,006312 0,1867773
37
Bảng thống kê mô tả khái quát các thông số cơ bản của dữ liệu nghiên cứu. Qua đó cho thấy có sự phân tán giữa các quan sát trong mẫu được thể hiện qua giá trị trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất và độ lệch chuẩn. Giá trị của các biến phân phối không đều, thông qua giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
Dữ liệu bảng thu thập được là không cân bằng. Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu gồm 27 NHTM Việt Nam từ năm 2009 đến năm 2019. Dữ liệu được sử dụng để tính các biến trong mô hình từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các NHTM Việt
Nam từ năm 2010 đến năm 2019 và dữ liệu kinh tế vĩ mô từ Worldbank. Dữ liệu của các ngân hàng thu được là dữ liệu bảng không cân bằng với 296 quan sát. Thống kê về mẫu nghiên cứu được trình bày ở bảng 4.1.
4.1.1 Biến đo lường lợi nhuận
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) 27 NHTM từ 2009 đến 2019 đạt giá trị trung bình 0.83% trong đó NHTMCP Tiên Phong (TPB) có tỷ suất sinh lời thấp nhất là -5.99% năm 2011 nhưng thay vào đó ngân hàng có tỷ suất sinh lời lớn nhất là NHTMCP
Sài Gòn Công Thương - Saigonbank (SGB) với giá trị 5.54% năm 2010.
Bảng 4.2 Biến động của ROA giai đoạn 2009 - 2019
ROA
Giai đoạn 2009 đến 2015, ROA trung bình có xu hướng giảm sau đó ngày càng tăng dần trong giai đoạn 2016 đến 2019, cao nhất vào năm 2009 tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản trung bình là 0.0158. Giai đoạn 2015 đến 2019 ROA trung bình giai đoạn cuối có xu hướng tăng dần nhưng đến năm 2019 tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản trung bình vẫn thấp hơn tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản hữu trung bình năm 2009 là 0,54%. Tuy mức tăng vẫn chưa đáng kể nững vẫn thấy rằng các NNHTM đang dần dần sử dụng
tài sản có hiệu quả hơn nên khả năng sinh lời nâng cao từ đó lợi nhuận của ngân hàng đang dần dần cải thiện hơn.
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu trung bình đạt giá trị 8,85% với độ lệch chuẩn
0,0821 trong đó giá trị cao nhất là 26,82% thuộc về NHTMCP Á Châu - VCB (2011) và thấp nhất là -82% thuộc về NHTMCP Tiên Phong (TPB) (2011). Điều đó cho thấy hiểu quả kinh doanh của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu biến động khá chênh lệch
nhau giữa ngân hàng có ROE cao nhất và ngân hàng có ROE thấp nhất.
Bảng 4.3 Biến động của ROE giai đoạn 2009 - 2019
ROE
---ROE
Nguồn: Kết quả thông kế từ tác giả Tương tự ROA, ROE trung bình có xu hướng giảm sau đó ngày càng tăng dần trong giai đoạn 2016 đến 2019, cao nhất vào năm 2010 tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
39
trung bình là 0,124. Giai đoạn 2015 đến 2019 ROA trung bình giai đoạn cuối có xu hướng tăng mạnh nhưng đến năm 2019 tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu trung bình vẫn thấp hơn tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu trung bình năm 2010 là 0.57%. Tuy nhiên có thể thấy rằng các NHTM đang dần dần sử dụng nguồn vốn chủ sở hữu hiệu quả hơn nên tăng khả năng sinh lời từ đó lợi nhuận của ngân hàng đang dần dần cải thiện, nâng cao hơn.
4.1.2 Biến đa dạng hóa thu nhập
Giá trị bình quân của đa dạng hóa thu nhập của 27 NHTM Việt Nam trong mẫu nghiên cứu là 29,89% (so với mức cao nhất là 50%) cho thấy mức độ đa dạng hóa thu nhập của các NHTM Việt Nam ở mức trung bình. Trong đó NHTMCP Hàng Hải đa dạng hóa gần như hoàn toàn với giá trị là 49,84% năm 2011. Năm 2017, một số ngân hàng không thực hiện đa dạng hóa với chỉ số DIV gần bằng không và chỉ tập trung vào mảng thu nhập từ lãi như NHTMCP Bao Viet (BaoVietBank) (2009, 2011, ..., 2015) NHTMCP Kiên Long (KLB) (2014, 2015), NHTMCP Bưu Điện Liên Việt (LPB) (2009,
... 2017), NHTMCP Quốc Dân (NVB) (2014), NHTMCP Phương Đông (OCB) (2012), NHTMCP Việt Á (VAB) (2017) .... Có ngân hàng tập trung hoàn toàn vào thu nhập từ lãi nhưng có ngân hàng phát triển sang các sản phẩm dịch vụ ngoài lãi.
Bảng 4.4 Biến động của DIVgiai đoạn 2009 — 2019 DIV 0.4000 0.1500 0.1000 0.0500 0.0000 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 DIV
Nguồn: Ket quả thông kế từ tác giả DIV trung bình giai đoạn 2009 đến 2019 biến động tăng giảm qua các năm. Cụ thể giá trị trung bình DIV tăng mạnh giai đoạn 2015 đến 2019 từ 0,2619 đến 0,3556. Giá trị DIV trung bình cao nhất đạt được là 0,3556 vào năm 2019. Điều đó có thê thấy rằng dù có biến động về đa dạng hóa thu nhập nhưng năm 2019 việc chuyển sang các nguồn thu nhập ngoài lãi để đa dạng hóa nguồn thu nhập đươc các NHTM áp dụng một cách thành công giai đoạn 2015 đến 2019.
4.1.3 Các biến khác
Quy mô ngân hàng (SIZE) của hệ thống NHTM đạt giá trị trung bình là 7,911 với độ biến động so với giá trị trung bình là 0,4999 cho thấy sự chênh lệch không nhiều về quy mô các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu. Cụ thể, ngân hàng có quy mô lớn đạt đến 9,15 là NHTMCP Đầu tư và Phát Triển Việt Nam (BIDV) vào năm 2019 và ngân hàng có quy mô nhỏ nhất là Ngân hàng TMCP Bản Việt (BVB) với giá trị là 6,5236 năm 2009.
Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản (GROW) trung bình của ngân hàng đang nghiên cứu đạt 3,55% với độ lệch chuẩn là 0,0141, năm 2013 NHTMCP Việt Nam Thịnh
41
Vượng (VPB) (2019) có tốc độ tăng trưởng lớn nhất là 10,38% và giá trị nhỏ nhất của tốc độ tăng trưởng thuộc về NHTMCP Tiên Phong (2011) với 0,07%.
Tỷ lệ an toàn vốn (ETA) có giá trị trung bình 9,77% với độ lệch chuẩn là 0,0461 điều này cho thấy các ngân hàng có sự khác biệt nhau về vốn chủ sở hữu trong đó ngân hàng có mức vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản thấp nhất là NHTMCP Sài Gòn (SCB) năm 2019 chỉ đạt 2,93% và ngân hàng có mức cao nhất là NHTMCP Bản Việt (BVB) 33,24% năm 2009.
Tỷ lệ cho vay khách hàng trên tổng tài sản (LOA) của hệ thống 27 NHTM Việt Nam gồm 296 biến đạt giá trị trung bình khá cao qua 10 năm khoảng 54,14% cho thấy tài sản của ngân hàng chủ yếu là cho vay khách hàng. NHTMCP Sài Gòn Công Thương
năm 2009 có tỷ lệ cho vay khách hàng cao nhất là 81,86% và tỷ lệ thấp nhất thuộc về NHTMCP Tiên Phong (TPB) năm 2011 với 14,73%. Giữa các ngân hàng không có sự chênh lệch nhiều thể hiện ở độ lệch chuẩn chỉ là 0,1304.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) của 27 ngân hàng đạt giá trị trung bình 2,07% với độ lêch chuẩn 0,0180 cho thấy rủi ro tín dụng trong nghiệp vụ cho vay của các NHTMCP Việt Nam trong tầm kiểm soát dưới mức 3% theo Nghị định số 53/2013/NĐ-CP ngày 18/5/2013 của Chính phủ. Ngân hàng có nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay thấp nhất là NHTMCP Bảo Việt 0,001% năm 2009 và Ngân hàng TMCP Đông Nam Á (SSB) có giá
trị cao nhất 20,20% vào năm 2010
Tỷ lệ tiền gửi khách hàng so với tổng tài sản (DEA) ở mức khá cao, đạt giá trị trung bình 62,33% với độ lệch chuẩn 0,1263 cho thấy các ngân hàng phụ thuộc nhiều vào tiền gửi của khách hàng trong đó NHTMCP Sài Gòn Thương Tín (STB) là ngân hàng có số tiền gửi trên tổng tài sản cao nhất 89,37% vào năm 2015 trong khi đó năm 2011 tỷ lệ tiền gửi NHTMCP Tiên Phong (TPB) thấp nhất trong các ngân hàng với giá trị 25,08% và giữa các ngân hàng không có sự chênh lệch nhiều so với giá trị trung bình.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay trên tổng tài sản của các ngân hàng (LLP) không