Thống kê mô tả các biến trong mô hình của đề tài được trình bày tại bảng 4.1 theo tiêu chí giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ lệch chuẩn và số lượng quan sát nhằm mô tả thông tin chung của các biến trong mô hình. Kết quả được trình bày qua bảng 4.1.
• Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM): NIM có giá trị trung bình 0.0295, dao động trong khoảng 0.013 đến 0.83035. Ngân hàng có NIM thấp nhất trong giai đoạn nghiên cứu là 0.013 tại ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (STB) năm 2013. Ngân hàng có NIM cao nhất trong giai đoạn nghiên cứu là VPBank năm 2019 đạt 0.83035. Độ lệch chuẩn đạt 0.01212 có sự khác biệt không lớn.
• TOBIN’s Q đạt giá trị nhỏ nhất là 0.95289 và đạt giá trị lớn nhất 1.20739 cho thấy khoảng biến động trong mẫu nghiên cứu không lớn. Giá trị trung bình của TOBIN’s Q ở mức 1.02387. Ngân hàng có giá trị TOBIN’s Q lớn nhất là ngân hàng
Ngoại thương (VCB) năm 2019 và trường hợp có TOBIN’s Q nhỏ nhất là ngân hàng Quốc Dân (NVB) năm 2012. Năm 2019, VCB cho vẫn giữ vững vị thế đứng đầu của mình trong ngành ngân hàng, huy động vốn tăng trưởng mạnh; kiểm soát tốt nợ xấu và có sự tăng trưởng tín dụng cao hơn so với thị trường; tiếp tục chuyển
dịch mạnh mẽ sang tín dụng bán lẻ. Ngoài ra, năm 2019, VCB là ngân hàng có quy
mô vốn hóa lớn nhất trong các ngân hàng niêm yết, giá trị vốn hóa của VCB năm 2019 đạt trên 14.5 tỷ USD. Vì vậy, trong năm này, VCB là ngân hàng có TOBIN’s
Q cao nhất trong giai đoạn nghiên cứu 2009- 2019. Ngân hàng NVB 2012 có TOBIN’s Q nhỏ nhất chỉ đạt 0.95289. Năm 2012, NVB có sự sụt giảm về tổng tài sản năm 2011 từ 22,496 tỷ đồng xuống còn 21,584 tỷ đồng, trong khi đó số lượng cổ phiếu niêm yết trên thị trường không tăng dẫn đến giá trị thị trường của nguồn vốn không tăng cộng với giá trị sổ sách của nợ giảm không đáng kể dẫn đến TOBIN’s Q của NVB năm 2012 giảm hơn so với năm 2011 và là ngân hàng có TOBIN’s Q thấp nhất trong giai đoạn nghiên cứu.
• Biến CAR thể hiện mức độ an toàn vốn, có giá trị trung bình trong mẫu nghiên cứu là 12,015%, cao hơn so với quy định tại Việt Nam đang ở mức 9%. Khoảng biến động của biến CAR ở mức giá trị thấp nhất là 8.02% tại NHTMCP Công thương Việt Nam (CTG) 2010 và giá trị cao nhất đạt 26.87% tại NHTMCP
NIM CAR AQ OE EQ LIQR SEN SIZE
NIM 1.0000
CAR -0.0903 1.0000đạt được như kế hoạch. Đến ngày 10/3/2011, sau khi IFC (Tổ chức tài chính quốc tế) hoàn tất thủ tục góp vốn, hệ số CAR của CTG đã đạt mức > 9%.
• Biến AQ thể hiện tỷ lệ nợ xấu có khoảng biến động giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất từ 0.34% đến 8.8%, khoảng biến động này tương đối lớn. AQ có giá trị trung bình 1.92% thấp hơn so với quy định về tỷ lệ nợ xấu của NHNN tại các ngân
hàng phải thấp hơn 3%. Mau nghiên cứu chỉ ra rằng năm 2010 NHTMCP Á Châu (ACB) có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất là 0.34%, cho thấy trong năm này ACB đã kiểm soát tốt các khoản nợ xấu của mình. Ở chiều ngược lại, năm 2012, ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội (SHB) lại có tỷ lệ nợ xấu cao nhất trong mẫu nghiên cứu,
ở mức 8.8%. Tỷ lệ nợ xấu này cho thấy ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc thu hồi các khoản nợ. Thời điểm cuối năm 2012, tỷ lệ nợ xấu của SHB là 8,8% trên
tổng dư nợ là do SHB phải nhận nợ quá hạn của ngân hàng Habubank sau khi sáp nhập với ngân hàng này vào ngày 28/8/2012 và một số khoản nợ của tập đoàn Vinashin chuyển sang. Các khoản nợ nhóm 4, nhóm 5 của SHB đều có tài sản đảm
bảo và được trích lập dự phòng rủi ro, số tiền trích lập hơn 2.100 tỷ đồng. Sau một
năm xử lý nợ tỷ lệ nợ xấu của SHB năm 2013 xuống còn 4.06%.
• Biến OE thể hiện tỷ lệ chi phí hoạt động trên lợi nhuận trước thuế, OE có khoảng biến động rất lớn, dao động giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất từ 0.43187 đến 187.1912. Điều này cho thấy có sự khác biệt giữa các ngân hàng trong việc quản lý chi phí hoạt động để tạo ra lợi nhuận. Giá trị trung bình của biến OE là 8.21519, cho thấy trung bình để tạo ra 1 đồng lợi nhuận ngân hàng phải bỏ ra 8.21519 đồng chi phí. Trường hợp có giá trị biến OE nhỏ nhất là ngân hàng EIB 2010. Ngân hàng có giá trị OE lớn nhất trong mẫu nghiên cứu là NVB 2012, trong
giai đoạn này NVB đang thực hiện tái cấu trúc toàn diện hệ thống, đặc biệt là tập trung xử lý nợ xấu. Trong năm này chi phí hoạt động của NVB tăng cao nhưng lợi
cứu này, EQ đạt giá trị cao nhất là 26.823% thuộc về ngân hàng ACB năm 2011. EQ có giá trị thấp nhất ở mức -1.313% thuộc về ngân hàng SHB năm 2013. Trong năm này SHB kinh doanh thua lỗ, lợi nhuận âm trên 135 tỷ đồng dẫn đến biến EQ có giá trị âm.
• Biến LIQR the hiện tỷ lệ cho vay khách hàng trên tiền gửi khách hàng. Giá trị nhỏ nhất của LIQR trong mẫu nghiên cứu là 0.58533 và giá trị lớn nhất là 1.38007. Ngoài ra, LIQR có giá trị trung bình là 0.89211; độ lệch chuẩn ở mức 0.15997. Biến LIQR nhỏ nhất trong mẫu là trường hợp ngân hàng TMCP Quân Đội
(MBB) năm 2014 và ngân hàng có biến LIQR cao nhất là EIB năm 2011.
• Biến SEN thể hiện độ nhạy rủi ro với thị trường SEN có giá trị trung bình là 0.15614, độ lệch chuẩn là 0.56747. Biến SEN có giá trị nhỏ nhất và lớn nhất dao động từ 0.01626 đến 0.39762. Ngân hàng có biến SEN nhỏ nhất là KLBank năm 2019 và ngân hàng có giá trị SEN cao nhất là TCBank năm 2019.
• Biến SIZE là biến kiểm soát thể hiện quy mô ngân hàng được đo lường bằng logarit của tổng tài sản ngân hàng và có giá trị trung bình là 14.33827. Khoảng biến
động giá trị thấp nhất và giá trị lớn nhất của biến SIZE lần lượt là 13.30139 và 15.17317. Trong mẫu nghiên cứu này, năm 2010, ngân hàng NVB có SIZE nhỏ nhất và ngân hàng có SIZE cao nhất là NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) năm 2019. Trong năm này, BIDV đã ký hợp tác với KEB Hana Bank, KEB
Hana Bank trở thành cổ đông chiến lược nước ngoài của BIDV. Vốn điều lệ BIDV tăng từ 34.187 tỷ đồng lên 40.220 tỷ đồng, cao nhất trong hệ thống ngân hàng Việt
•Phân tích tương quan
4.2.1. Phân tích tương quan mô hình NIM
OE -0.1724 0.1778 0.3728 1.0000
SEN 0.2078 -0.1441 -0.0448 -0.0101 0.149 3 -0.2419 1.0000 SIZE 0.1272 -0.5035 -0.2064 -0.3579 0.426 0 0.1363 0.0009 1.000 TOBIN’s Q
CAR AQ OE EQ LIQR SEN SIZE
TOBIN’s Q 1.0000 CAR -0.1098 1.0000 AQ -0.2697 0.2123 1.0000 OE -0.2973 0.1778 0.3728 1.0000 EQ 0.5136 -0.3650 -0.4421 -0.4775 1.000 0 LIQR 0.0750 0.0570 -0.2468 -0.1399 0.357 6 1.0000 SEN 0.0236 -0.1441 -0.0448 -0.0101 0.149 3 -0.2419 1.0000 SIZE 0.3611 -0.5035 -0.2064 -0.3579 0.426 0 0.1363 0.0009 1.000 55
Nguồn: Trích xuất kết quả từ Stata
Theo kết quả phân tích tương quan giữa các biến tại bảng 4.2 cho thấy NIM có tương quan mạnh nhất với EQ (0.5568) và tương quan yếu nhất với CAR (- 0.0903). Ngoài ra, các biến CAR, AQ và OE có tác động ngược chiều với NIM; các biến EQ, LIQR, SEN và SIZE có tác động cùng chiều với NIM. Theo chuẩn so sánh của Farrar & Glauber (1967) thì nếu các cặp biến độc lập có hệ số tương quan cao hơn 0.8 thì mối quan hệ giữa các cặp biến sẽ chặt chẽ và mô hình có thế gặp lỗi đa cộng tuyến. Như vậy, trong bảng 4.2 thể hiện mức độ tương quan giữa các biến đều bé hơn 0.8, mô hình có nhiều khả năng không gặp lỗi đa cộng tuyến.
4.2.2. Phân tích tương quan mô hình TOBIN’s Q
OLS FEM REM OLS FEM REM CAR Hệ số β 0.0171 0.0135 ^ 0.0187 0.391** 0.0844 ^ 0.199 ~ P-value 0.658 0.683 0.571 0.016 0.630 0.214 AQ Hệ số β 0.143* -0.0414 0.0149 -0.310 -0.486 -0.339 P-value 0.075 0.513 0.813 0.347 0.148 0.266 OE Hệ số β 0.0000207 0.0000406 0.0000362 0.0000326 -0.0000471 -0.0000496 P-value 0.663 0.172 0.233 0.855 0.764 0.746 EQ Hệ số β 0.0966*** 0.0413** 0.0553*** 0.367*** 0.233*** 0.298*** P-value 0.000 0.014 0.001 0.000 0.009 0.000 LIQR Hệ số β 0.0247*** 0.0104 0.0150** -0.0596** -0.0583 -0.0495 P-value 0.000 0.135 0.026 0.028 0.114 0.111 SEN Hệ số β 0.04669*** 0.00971 0.000713 -0.0630 -0.0325 -0.0123 P-value 0.007 0.478 ^ 0.958 0.368 ^ 0.654 0.851 ~
Biến kiểm soát
SIZE P-value -0.00241 -0.0107*** 0.00679** 0.295*** -0.0163 0.00856 Hệ số β 0.368 0.003 0.033 0.008 0.375 0.528 CONS P-value 0.0183 0.169*** 0.106** 0.579*** 1.287*** 0.897*** Hệ số β 0.652 0.002 0.030 0.001 0.000 0.000 n 112 112 112 112 112 112 R- square d 0.442 0.338 0.318 0.350 0.178 0.106
Nguồn: Trích xuất kết quả từ Stata
Theo kết quả phân tích tương quan giữa các biến tại bảng 4.3 cho thấy TOBIN’s Q có tương quan mạnh nhất với EQ (0.5136) và tương quan yếu nhất với SEN (0.0236). Ngoài ra, các biến CAR, AQ và OE có tác động ngược chiều với TOBIN’s Q; các biến EQ, LIQR, SEN và SIZE có tác động cùng chiều với TOBIN’s Q. Tương tự, mức độ tương quan giữa các biến đều bé hơn 0.8. Mô hình có nhiều khả năng không gặp lỗi đa cộng tuyến.
4.2. Phân tích hồi quy
4.3.1. Phân tích hồi quy theo mô hình Pooled - OLS, FEM và REM
56
Giá trị P-vaue Kết luận Giá trị P-vaue Kết luận F(7,88)= 6.41 Prob>F= 0.0000 FEM F(7,88)= 2.73 Prob>F= 0.0130 FEM
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
Ghi chú: (*) mức ý nghĩa 10%, (**) mức ý nghĩa 5%, (♦♦♦) mức ý nghĩa 1%.
Mô hình NIM
Ket quả hồi quy theo Pooled - OLS thể hiện tại bảng 4.4 cho thấy các biến độc lập CAR, OE và biến kiểm soát SIZE không có ý nghĩa thống kê. Với mức ý nghĩa 1% các biến độc lập EQ, LIQR, SEN được chấp nhận giải thích cho biến phụ thuộc NIM; biến AQ được chấp nhận cho biến NIM với mức ý nghĩa 10%.
Kết quả hồi quy theo mô hình NIM dựa trên phương pháp FEM cho thấy các biến CAR, AQ, OE, LIQR, SEN không có ý nghĩa thống kê. Biến độc lập EQ được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc NIM với độ tin cậy 95%, biến kiểm soát SIZE được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc NIM với mức ý nghĩa 1%.
Kết quả hồi quy theo mô hình NIM dựa trên phương pháp REM cho thấy biến EQ được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc NIM với mức ý nghĩa 1%; biến LIQR và SIZE được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc NIM với
57
mức ý nghĩa 5%. Còn lại, các biến CAR, AQ, OE và SEN không có ý nghĩa thống kê.
Mô hình TOBIN’s Q
Kết quả hồi quy theo Pooled - OLS thể hiện tại bảng 4.4 cho thấy biến độc lập EQ và biến kiểm soát SIZE được chấp nhận giải thích cho biến phụ thuộc TOBIN’s Q với mức ý nghĩa 1%. Với mức ý nghĩa 5% các biến độc lập CAR, LIQR được chấp nhận giải thích cho biến phụ thuộc TOBIN’s Q. Các biến độc lập AQ, OE và SEN không có ý nghĩa thống kê.
Kết quả hồi quy theo mô hình TOBIN’s Q dựa trên phương pháp FEM cho thấy các biến CAR, AQ, OE, LIQR, SEN và biến kiểm soát SIZE không có ý nghĩa thống kê. Biến độc lập EQ được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc TOBIN’s Q với độ tin cậy 99%.
Kết quả hồi quy theo mô hình TOBIN’s Q dựa trên phương pháp REM cho thấy các biến CAR, AQ, OE, LIQR, SEN và biến kiểm soát SIZE không có ý nghĩa thống kê. Biến độc lập EQ được chấp nhận để giải thích cho biến phụ thuộc TOBIN’s Q với độ tin cậy 99%.
4.3.2. Lựa chọn phương pháp hồi quy
• Lựa chọn mô hình FEM và OLS
Giá trị P-vaue Kết luận Giá trị P-vaue Kết luận
chi2= 29.7 Prob>chi2=0.0001
FEM chi2= 5.43 Prob>chi2= 0.6077
REM
BIẾN VIF 1/VIF
CAR 194 0.514879
AQ L57 0.636245
OE Ẽ5Ô 0.664822
EQ 144 0.696254
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata Dựa vào bảng 4.5, ta thấy kết quả với P-value = 0.000 < 5% (mô hình NIM) và P-value = 0.0130 < 5% ( mô hình TOBIN’s Q) nên bác bỏ Ho, chấp nhận H1, cho rằng mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS.
58
• Kiểm định Hausman
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Hausman
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata Với giả thuyết: H0 cho rằng không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích trong mô hình. Để lựa chọn mô hình FEM hoặc REM tác giả sử dụng kiểm định Hausman. Với mô hình NIM, kết quả kiểm định cho thấy P-value = 0.0001 < 0.05, đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, tức là với mức ý nghĩa 5%, có tương quan giữa biến giải thích và các sai số ngẫu nhiên nên chọn mô hình FEM. Với mô hình TOBIN’s Q, thấy P-value = 0.6077 > 0.05, chọn mô hình REM.
4.3.3. Kiểm định các khuyết tật mô hình
Tác giả tiến hành thực hiện kiểm định các khuyết tật của các mô hình như hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và sự tương quan chuỗi trong bài nghiên cứu để chỉ ra rõ hơn tác động của các yếu tố ảnh hưởng hiệu quả hoạt động của các NHTM.
Thứ nhất, kiểm tra đa cộng tuyến
Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến cho mô hình nghiên cứu thể hiện qua bảng 4.7.
LIQR 1.33 0.751032
SIZE 1.16 0.863400
Mô hình NIM Mô hình TOBIN’s Q
Giá trị P-vaue Giá trị P-vaue
chi2= 6.1e+30
Prob>chi2= 0.0000 Chibar2= 38.23 Prob>chibar2= 0.0000 59
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
Qua bảng 4.7 cho thấy mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến vì giá trị VIF của tất cả các biến điều nhỏ hơn 10.
Thứ hai, kiểm định phương sai sai số thay đổi
Sử dụng kiếm định Breusch-Pagan trong mô hình REM và kiếm định Modified Wald trong mô hình FEM đế nhận biết các mô hình có bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không.
Bảng 4.8. Kiểm định phương sai sai số thay đổi của mô hình NIM và TOBIN’s Q
Giá trị P-vaue Kết luận Giá trị P-vaue Kết luận F(1,13)= 3.106 Prob>F= 0.1015 Không xảy ra hiện tượng tự tương quan F(1,13)= 19.241 Prob>F= 0.0007 Xảy ra hiện tượng tự tương quan Biến độc lập Biến phụ thuộc NIM TOBIN’s Q CAR Hệ số β 0.0219 0.336** P-value 0.560 0.018 AQ Hệ số β 0.108 -0.192 P-value 0.157 0.532 OE Hệ số β 0.0000170 -0.0000290 P-value 0.633 0.833 EQ Hệ số β 0.0879*** 0.208*** P-value 0.000 0.004
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
Cú pháp: Xttest3
Ho: Không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Kết quả bảng 4.8 cho thấy cả hai mô hình NIM và TOBIN’s Q đều xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi do P-value đều nhỏ hơn 5%, do đó chưa đủ cơ sở chấp nhận giả thuyết Ho, tức là mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Thứ ba, kiểm định tự tương quan
Tác giả dùng kiếm định Wooldridge đế nhận biết các mô hình có hiện tượng tự quan hay không
60
Bảng 4.9. Kết quả kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata Kết quả bảng 4.9 chỉ ra rằng, mô hình NIM không xảy ra hiện tượng tự tương quan do P-value > 0.05; mô hình TOBIN’s Q xuất hiện hiện tượng tự tương quan do