Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp bao gồm dữ liệu tài chính kế toán của các NHTM, dữ liệu kinh tế vĩ mô cho giai đoạn 2010–2018. Dữ liệu tài chính kế toán đại diện cho các nhân tố bên trong ngân hàng bao gồm các chỉ tiêu trong bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán hàng năm của ngân hàng. Dữ liệu GDP, lạm phát hàng năm được thu thập từ báo cáo của NHNN Việt Nam, Tổng cục thống kê. Giai đoạn nghiên cứu được chọn dựa trên thực tế đây là giai đoạn có nhiều biến động của các ngân hàng như các thương vụ mua bán sát nhập do tác động của khủng hoảng kinh tế mang lại dẫn đến có sự thay đổi lớn trong hệ thống NHTM Việt Nam.
Bài nghiên cứu thực hiện với loại hình NHTMCP, tuy nhiên một số ngân hàng không công bố BCTC hoặc thuyết minh BCTC đính kèm nên kết quả nghiên cứu còn lại 22 ngân hàng với dữ liệu trong giai đoạn từ 2010 –2018, tạo thành dữ liệu bảng với
198 quan sát. Dữ liệu bảng phù hợp cho nghiên cứu vì bằng cách kết hợp chuỗi thời gian của các quan sát chéo, dữ liệu bảng cho chúng ta dữ liệu chứa nhiều thông tin hữu ích hơn, tính biên thiên nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả cao hơn.
3.4. Lựa chọn mô hình hồi quy và các kiểm định
Với mục tiêu nghiên cứu các yếu tổ ảnh hưởng đến lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam, nghiên cứu được thực hiện với quy trình như sau:
Tiến hành sử dụng các phương pháp thống kê mô tả, phân tích tương quan, phân tích hồi quy dữ liệu bảng với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 14 để xác định kết quả nghiên cứu.
Mô hình nghiên cứu định lượng
Mô hình hồi quy bình phương tối thiểu dạng gộp (Pooled OLS –Pooled Ordinary Least Squares)
Mô hình hồi quy bình phương tối thiểu dạng gộp là mô hình hồi quy trong đó tất cả các hệ số không đổi theo thời gian và theo cá nhân. Đây là cách tiếp cận đơn giản nhất và là mô hình đơn giản nhất khi không xem xét đến không gian và thời gian của dữ liệu kết hợp mà chỉ ước lượng theo hồi quy OLS thông thường. Cho nên mô hình này có thể đưa ra những kết quả không hoàn chỉnh và bóp méo thực tế về mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Mô hình Pooled OLS dữ liệu bảng cơ bản có dạng: Yit = α + β1X1it + β2X2it + ... + βnXnit + unit Trong đó:
Yit: Biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kì t α: Hệ số chặn
β1, β2, ..., βn: Các hệ số hồi quy riêng
X1it, X2it, ..., Xnit: Các biến độc lập của quan sát I trong thời kì t Unit: Sai số ngẫu nhiên
Mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model –FEM)
Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (neteffects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mô hình FEM đơn giản có dạng:
Yit = αi + β1X1it+ β2X2it + ... + βnXnit + unit
Mô hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “α” để phân biệt hệ số chặn của từng ngân hàng khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng ngân hàng hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của ngân hàng.
Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model –REM)
Mô hình này giả định sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích.
Mô hình REM đơn giản có dạng:
Yit= α + β1X1it+ β2X2it+ ... + βnXnit+εi+ unit
Với εi: Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng doanh nghiệp)
Unit Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.
Các kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sau khi chạy mô hình, thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình để chọn ra mô hình phù hợp.
Dựa vào hệ số xác định R2 hiệu chỉnh của mô hình, hệ số này cho biết các biến độc lập trong mô hình giải thích được bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc. Từ đó kết luận mức độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình Xét cặp giả thiết:
H0: R2=0 (Tất cả các biến độc lập đều không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc) H1: R2≠0 (Có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc)
Dựa vào kết quả hồi quy,nếu:
Giá trị Prob của thống kê F < 0,05: Bác bỏ giả thiết H0 Giá trị Prob của thống kê F > 0,05: Chấp nhận giả thiết H0
Kiểm định F hạn chế
Kiểm định F hạn chế dùng để lựa chọn mô hình phù hợp giữa 2 mô hình Pooled OLS và FEM.
F=(R2–R 2):k/(1–R2):n
Với k, n lần lượt là bậc tự do tử số và bậc tự do mẫu số Giả thiết:
H0: Mô hình Pooled là phù hợp H1: Mô hình FEM phù hợp
Khi giá trị P_value < 0,05 thì ta bác bỏ H0, do đó mô hình FEM phù hợp hơn và ngược lại.
Kiểm định Hausman
Để xem xét mô hình FEM hay REM phù hợp hơn ta sử dụng kiểm định Hausman. Thực chất của kiểm định này là xem xét có tồn tại tự tương quan giữa εi và các biến độc lập hay không.
Giả thiết:
H0: εi và biến độc lập không tương quan H1: εi và biến độc lập có tương quan
Khi giá trị P_value < 0,05 thì ta bác bỏ H0, khi đó εi và biến độc lập có tương quan với nhau và mô hình FEM phù hợp hơn.
Ngược lại, mô hình REM phù hợp hơn.
Kiểm định Breusch-Pagan
Lựa chọn giữa mô hình REM và mô hình Pooled OLS, với giả thuyết đặt ra như sau:
H0: Phương sai của các sai sốngẫu nhiên εi = 0 H1: Phương sai của các sai sốngẫu nhiên εi ≠ 0
Nếu P-value > α cho phép kết luận chấp nhận giả thuyết H0 vậy mô hình Pooled OLS sẽ được lựa chọn, ngược lại mô hình REM sẽ phù hợp với nghiên cứu nếu bác bỏ H0
3.5. Quy trình nghiên cứu
Với mục tiêu nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam, nghiên cứu được thực hiện với quy trình như sau:
Bước 1: Tìm hiểu cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm có liên quan đã được thực hiện trước đây, lựa chọn các biến đưa vào mô hình nghiên cứu, xây dựng giả thuyết nghiên cứu.
Bước 2: Lựa chọn mẫu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, sau đó thực hiện thu nhập và xử lý dữ liệu theo mô hình nghiên cứu.
Bước 3: Tiến hành sử dụng các phương pháp thống kê mô tả, phân tích tương quan, phân tích hồi quy dữ liệu bảng với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 14 để xác định kết quả nghiên cứu.
Bước 4: Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu nhằm xác định các biến độc lập nào có ý nghĩa thống kê, có mức độ tác động như thế nào đến biến phụ thuộc.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương 3, tác giả đã trình bày cụ thể cách chọn biến và lý giải lý do chọn biến trong mô hình. Đồng thời, tác giả cũng làm rõ các nguồn dữ liệu đặc thù cũng như dữ liệu vĩ mô được thu thập từ các chỉ tiêu trong bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh thu thập từ báo cáo tài chính của 22 ngân hàng trong cho giai đoạn 2010 –2018. Điểm nổi bật của chương này là xét trong điều kiện các nhân tố khác không đổi đưa ra 9 giả thuyết như sau:
H1:Quy mô tác động cùng chiều đến lợi nhuận của NHTM;
H2:Tỷ lệ thanh khoản tác động ngược chiều đến lợi nhuận của NHTM; H3:Tỷ lệ vốn chủ sở hữu tác động cùng chiều đến lợi nhuận của NHTM; H4:Tỷ lệ dư nợ tác động cùng chiều đến lợi nhuận của NHTM;
H5:Chất lượng dư nợ tác động ngược chiều đến lợi nhuận của NHTM;
H6:Chất lượng quản lý chi phí tác động ngược chiều đến lợi nhuận của NHTM; H7:Đa dạng hóa thu nhập tác động cùng chiều đến lợi nhuận của NHTM; H8:Tăng trưởng kinh tế tác động cùng chiều đến lợi nhuận của NHTM; H9:Lạm phát tác động ngược chiều đến lợi nhuận của NHTM
Chương 4 sẽ trình bày các kết quả hồi quy mô hình đã được đề nghị trong Chương 3 về tác động của các nhân tố đến lợi nhuận của NHTM.
CHƯƠNG 4KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Dựa trên mô hình thực nghiệm về các các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của NHTM và dữ liệu nghiên cứu được thu thập của 22 NHTM Việt Nam trong cho giai đoạn 2010 –2018. Luận văn sử dụng công cụ hỗ trợ là phần mềm Stata 14 để thực hiện các kiểm định và ước lượng hệ số hồi quy các biến trong mô hình để xét các yếu tố tác động đến lợi nhuận trên tài sản và các yếu tố tác động đến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Sau đó, thảo luận kết quả thực nghiệm dựa trên nền tảng lý thuyết nghiên cứu và đối chiếu với các nghiên cứu trước đây nhằm luận giải kết quả một cách logic. Kết quả này cung cấp các minh chứng giúp trả lời các câu hỏi nghiên cứu của luận văn
4.1. Thống kê mô tả
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max ---+--- ROE | 198 .1042446 .075025 .0007 .34037 ROA | 198 .009312 .0075757 .0001 .0554 SIZE | 198 8.022702 .5143371 7.101327 10.00219 LDR | 198 .6936509 .1458851 .2479 .996 E | 198 .0954087 .0411915 .0367064 .2553888 ---+--- L | 198 .5496957 .1244247 .2252535 .7796723 NPL | 198 -.0134566 .0048849 -.0367212 -.0066091 CIR | 198 .5255795 .1312275 .2271009 .9273794 HHIRD | 198 .281436 .2473518 -.6514418 1.703772 INF | 198 .0647887 .0503944 .008786 .1867748 ---+--- INF | 198 .0647887 .0503944 .008786 .1867748
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm Stata
Bảng 4.1 mô tả tóm tắt các biến phụ thuộc và giải thích của 22 ngân hàng tại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2018. Từ bảng trên ta thấy:
Giá trị trung bình ROA của toàn bộ 22 ngân hàng trong mẫu nghiên cứu là 0,0093 với độ lệch chuẩn là 0,082427. Theo số liệu thu thập được, ROA đạt giá trị thấp nhất là 0,0001 (NVB năm 2012) và đạt giá trị cao nhất là 0,0554 (SGB năm 2010).
Trong khi đó, giá trị trung bình của ROE là 0,1059 với độ lệch chuẩn là 0,082427. Theo số liệu thu thập được, ROE đạt giá trị thấp nhất là 0,00007 (NVB năm 2012) và đạt giá trị cao nhất là 0,2986 (ACB năm 2011).
Từ đó cho thấy có sự sai khác rất lớn về tỷ số lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tỷ số lợi nhuận trên tổng vốn chủ sở hữu (ROE) giữa các ngân hàng hoạt động hiệu quả và kém hiệu quả. Mặc dù tỷ suất ROA của các ngân hàng Việt Nam trong mấy năm gần đây có xu hướng khá ổn định nhưng vẫn đang ở mức khá thấp so với các ngân hàng của các nước trong khu vực. Giá trị ROE lớn hơn rất nhiều so với ROA cho thấy tốc độ tăng trưởng tổng tài sản có xu hướng chậm hơn so với tăng trưởng lợi nhuận sau thuế, tuy nhiên hoạt động của các ngân hàng chủ yếu phụ thuộc vào tín dụng, do đó khó tạo được sự đột phá về lợi nhuận. Lợi nhuận các ngân hàng Việt Nam tốt hơn nhờ các điều kiện kinh tế vĩ mô thuận lợi và tăng trưởng thu nhập từ hoạt động kinh doanh cốt lõi. Về lợi nhuận, Moody's chỉ ra rằng lợi nhuận trung bình trên tổng tài sản của các ngân hàng đã tăng lên 0,9% trong năm ngoái,d từ mức 0,7% vào năm 2016. Lợi nhuận sẽ tiếp tục được cải thiện vào năm 2019.
Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản (L) có kết quả là 0,549 chứng tỏ trong NHTM hoạt động cho vay chiếm thị phần cao nhất. Dù biết tăng trưởng tín dụng tiềm ẩn nhiều rủi ro nhưng cho vay vẫn là xương sống của ngành ngân hàng. Trong giai đoạn nghiên cứu năm 2012, PGB có tỷ lệ dự nợ cho vay trên tổng tài sản cao nhất với tỷ lệ 0,78 và MSB vào thời điểm năm 2014 có tỷ lệ thấp nhất với 0,23.
Xét giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của biến L cho thấy nhiều ngân hàng có dư nợ trên tổng tài sản quá cao, chưa điều phối tốt trong quá trình huy động và cho vay cụ thể là ngân hàng thường huy động và đi vay vốn thời gian ngắn, sau đó cứ tuần hoàn chúng để cho vay thời gian dài hơn. Do đó nhiều ngân hàng phải đối mặt với sự không trùng khớp về kỳ hạn đến hạn giữa tài sản có và tài sản nơ dẫn đến khả năng thanh khoản thấp.
Tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) cho thấy với 0.52 đồng chi phí hoạt động sẽ tạo ra được 1 đồng thu nhập cho ngân hàng. Với giá trị nhỏ nhất là lớn nhất của CIR lần lượt là 0,22 của SaigonBank năm 2010 và 0,92 của NCB năm 2013 cho thấy hiệu quả hoạt động của các ngân hàng có sự chênh lệch rõ rệt. Ngân hàng nào có tỷ lệ càng nhỏ thì ngân hàng đó càng hoạt động hiệu quả.
Tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập (HHIRD) của các NHTM trong giai đoạn nghiên cứu trung bình ở mức 0,281436 cho thấy mặc dù thu nhập từ lãi ở các NHTM Việt Nam vẫn còn chiếm tỷ trọng khá lớn nhưng các ngân hàng đang có xu hướng đa dạng hóa thu nhập nhiều hơn. Hiện nay thu từ dịch vụ phi tín dụng trung bình chiếm từ trên 20% đến 35% tổng thu nhập ngân hàng. Trong đó, thu từ dịch vụ phi tín dụng chủ yếu là từ phí (chiếm khoảng 60% tổng thu từ hoạt động phi tín dụng) bên cạnh đó là thu từ dịch vụ kinh doanh và đầu tư (như kinh doanh ngoại Ngoại hối, vàng và Các dịch vụ tài chính phái sinh). Với mục tăng tỷ trọng thu nhập từ dịch vụ phi tín dụng trên tổng thu nhập lên 45-55%. Ngân hàng BIDV, Vietinbank và Vietcombank là những NHTM có dịch vụ phi tín dụng được triển khai sớm và đạt hiệu quả tốt.
Nợ xấu liên quan tới chất lượng các khoản nợ của ngân hàng. Theo quy định nếu các khoản nợ xấu tăng cao thì ngân hàng đó phải tiến hành trích lập các khoản dự phòng tương ứng % với các khoản nợ xấu đó. Như vậy sẽ góp phần làm giảm lợi nhuận của các ngân hàng (mặc dù về bản chất khoản trích lập này vẫn không chạy ra khỏi túi của ngân hàng). Nam Á Bank có tỷ lệ cao nhất với -0,0066 vào năm 2013 trong khi đó VCB vào năm 2010 có tỷ lệ thấp nhất với -0,0367. Tỷ lệ trung bình của các ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu là -0,0134.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn của ngân hàng (E) trung bình đạt