9. Kết cấu của luận văn
3.1 Mô hình nghiên cứu thực nghiệm
3.1.3. Các biến trong mô hình hồi quy
3.1.3.1. Biến phụ thuộc
Trong bài nghiên cứu này, để đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng, các biến phụ thuộc được tác giả sử dụng bao gồm tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA) và tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM). Tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu (ROE) tác giả không sử dụng để đo lường khả năng sinh lời vì bài nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các chi nhánh NHTM nhà nước trên địa bàn một tỉnh, không xác định được giá trị vốn chủ sở hữu.
Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA): ROA đo lợi nhuận thu được trên
mỗi đồng tài sản và phản ánh ngân hàng quản lý, sử dụng đầu tư nguồn lực để thực sự tạo ra lợi nhuận như thế nào. ROA là một thước đo hiệu suất hoạt động với lý do rằng nó trực tiếp liên quan đến lợi nhuận của các ngân hàng (Kosmidou, 2006). Nói chung, một tỷ lệ cao hơn cho thấy hiệu quả sử dụng tài sản và thực hiện quản lý tốt hơn trong khi một tỷ lệ thấp hơn có nghĩa là sử dụng không hiệu quả tài sản.
Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM): NIM phản ánh các chi phí hoạt động tín
dụng trung gian và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng. Tỷ lệ NIM cao cho thấy lợi nhuận ngân hàng cao và hoạt động ngân hàng duy trì ổn định hơn (Khrawish, 2011). Tuy nhiên, một ngân hàng cạnh tranh cần thúc đẩy hiệu quả kinh tế bằng cách giảm chi phí vốn cho hoạt động kinh doanh sản xuất và đầu tư. NIM cao khiến các định chế tài chính khi hạ lãi suất huy động sẽ khó huy động tiền gửi tiết kiệm vào các ngân hàng và kết quả khiến lãi suất cho vay cao làm giảm đầu tư cơ hội cho cả ngân hàng và khách hàng vay (Fungáčová và Poghosyan, 2011).
3.1.3.2. Các biến độc lập
2.1.3.2.1. Nhóm biến độc lập bên trong ngân hàng
Quy mô tài sản ngân hàng (Log of total assets - LTA): tác giả sử dụng logarithm tự nhiên của tổng tài sản để đo biến này. Đo lường này được sử dụng rộng rãi trong các tài liệu thực nghiệm (Goddard và cộng sự, 2004a, b, Athanasoglou và
cộng sự, 2008, Dietrich và Wanzenried, 2011). Một số nghiên cứu cho rằng các ngân hàng với quy mô lớn hơn có thể giảm chi phí từ kinh tế theo quy mô và phạm vi (B, Iannotta và cộng sự, 2007, Mercieca và cộng sự, 2007, Elsas và cộng sự, 2010). Một số khác lập luận rằng các ngân hàng nhỏ có thể đạt được tính kinh tế của quy mô bằng cách tăng quy mô của họ đến một điểm nào đó, nơi sự gia tăng về quy mô sẽ dẫn đến những bất lợi về quy mô (Berger và Humphrey 1994, Athanasoglou và cộng sự 2008), các nhà nghiên cứu này cho rằng lợi nhuận ban đầu tăng theo quy mô và sau đó giảm. Giả thuyết 1 (H1) được đưa ra để kiểm định là tồn tại tác động cùng chiều giữa quy mô tài sản ngân hàng và khả năng sinh lời.
Cấu trúc tài sản (Loans/total assets -LOAN) : tác giả sử dụng tỷ lệ tổng
dư nợ cấp tín dụng trên tổng tài sản để đo lường biến này. Cho vay là hoạt động mang lại lợi nhuận trực tiếp cho ngân hàng, đồng thời cũng là hoạt động chứa đựng nhiều rủi ro. Nếu cho vay một cách có hiệu quả sẽ bù đắp được chi phí huy động vốn và thu được lợi nhuận. Hầu hết các tài liệu cho rằng khả năng sinh lời của ngân hàng kỳ vọng tăng khi danh mục tài sản gồm các khoản cho vay tăng so với các tài sản an toàn khác. Mặc dù chi phí nắm giữ các khoản cho vay tăng, khả năng sinh lời vẫn tăng khi tỷ lệ cho vay trên tài sản. Giả thuyết 2 (H2) được đưa ra: tồn tại tác động cùng chiều giữa tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và khả năng sinh lời của ngân hàng.
Rủi ro tín dụng (Loan loss provisions/total loan – LLPTL): tác giả sử dụng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ (LLPTL) để đo lường biến này. Tỷ lệ cao hơn cho thấy ngân hàng có rủi ro cao hơn, các chi phí như chi phí quản lý, trích lập dự phòng rủi ro, giám sát, thu nợ… cao hơn nhiều so với khoản thu nhập từ việc tăng lãi suất nợ quá hạn. Theo Stephen và cộng sự (2014) khi nghiên cứu về lợi nhuận của các ngân hàng thương mại, ông cho rằng rủi ro tín dụng là yếu tố chính ảnh hưởng tới lợi nhuận của ngân hàng thương mại. Hầu hết các nghiên cứu khác đều chỉ ra rủi ro tín dụng ảnh hưởng tới lợi nhuận của ngân hàng. Miller và Noulas (1997), Duca và MCLaughlin (1990) đã chỉ ra tác động ngược chiều giữa rủi ro tín dụng và lợi nhuận của ngân hàng: khi rủi ro tín dụng liên quan đến các khoản vay càng lớn sẽ là một
cho vay của ngân hàng trở nên rủi ro hơn, các ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro nhiều hơn, từ đó làm tăng chi phí hoạt động và giảm tỷ suất sinh lời của ngân hàng. Giả thuyết 3 (H3) được đưa ra: tồn tại tác động ngược chiều của LLPTL đối với lợi nhuận của ngân hàng thương mại nhà nước tại tỉnh BR-VT.
Rủi ro thanh khoản (Liquidity - LIQ) : tác giả sử dụng tỷ lệ tổng tiền
gửi của khách hàng trên tổng tài sản để đo lường biến này. Tiền gửi của khách hàng là nguồn vốn chủ yếu, chiếm tỷ trọng lớn trong nguồn vốn huy động nói riêng và trong nguồn vốn kinh doanh của các NHTM nói chung. Quy mô tiền gửi càng lớn thì khả năng sử dụng vốn của ngân hàng càng tăng. Các nghiên cứu của Gul, Irshad và Zaman (2011); Muhammad et. al.(2013) đều cho thấy tác động cùng chiều của tiền gửi của khách hàng đến khả năng sinh lời. Tỷ lệ tiền gửi so với tài sản càng lớn, ngân hàng càng có nhiều vốn để tài trợ cho các hoạt động tín dụng, góp phần mang lại lợi nhuận cho ngân hàng. Giả thuyết 4 (H4) được đưa ra: tồn tại tác động cùng chiều giữa tiền gửi của khách hàng và khả năng sinh lời của ngân hàng
Chi phí hoạt động (Cost efficiency - CE): tác giả sử dụng tỷ lệ chi phí
hoạt động trên tổng tài sản để đo biến này. Nếu ngân hàng biết cắt giảm chi phí, sử dụng chi phí quản lý hiệu quả thì sẽ là một nhân tố quan trọng mang lại lợi nhuận cao hơn cho ngân hàng, hàm ý một mối tương quan âm giữa chi phí hoạt động và khả năng sinh lời của ngân hàng. Vì vậy , giả thuyết 5 (H5) được đưa ra để kiểm định là tồn tại tác động ngược chiều giữa chi phí hoạt động và khả năng sinh lời của ngân hàng.
Đa dạng hóa thu nhập (Non-interest income/total assets - NTA): tác giả
sử dụng tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản để đo biến này. Trong quá trình tìm kiếm nguồn doanh thu mới, các NHTM đã ngày càng đa dạng, bằng cách chuyển sang giao dịch kinh doanh thu phí (Elsas et al, 2010). Khi các ngân hàng đa dạng các sản phẩm dịch vụ tốt hơn, sẽ có thể tạo ra nguồn thu nhập cao hơn, do đó làm giảm sự phụ thuộc vào thu nhập từ hoạt động tín dụng đầy rủi ro do yếu tố khách quan tác động. Kết quả là, các ngân hàng mở rộng sang các hoạt động thu nhập ngoài lãi bao
chứng khoán và ngoại hối (Sufian và Chong, 2008). Giả thuyết 6 (H6) được đưa ra: tồn tại tác động cùng chiều giữa đa dạng hóa thu nhập và khả năng sinh lời của ngân hàng.
3.1.3.2.2. Nhóm biến độc lập bên ngoài ngân hàng
Lạm phát (Inflation rate - IR): Trong hầu hết các bài nghiên cứu, tỷ lệ
lạm phát được đo lường bằng tỷ lệ lạm phát hàng năm ở các quốc gia, là tốc độ tăng của chỉ số giá tiêu dùng của tất cả các hàng hóa và dịch vụ tính trên trọng số của tổng cục thống kê quốc gia. Theo các quan điểm nghiên cứu đã trình bày ở chương 1 tác giả đưa ra giả thuyết 7 (H7) là tồn tại tác động cùng chiều giữa lạm phát và khả năng sinh lời của ngân hàng.
Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội thực tế hàng năm (RGDP): Tăng trưởng kinh tế là sự tăng về quy mô sản lượng của nền kinh tế trong
một thời kỳ nhất định. Kinh tế tăng trưởng cao phản ánh triển vọng kinh tế tốt cho các doanh nghiệp, trong đó có cả lĩnh vực ngân hàng. Tình hình kinh tế không tốt có thể làm giảm chất lượng danh mục khoản cho vay, tăng dự phòng rủi ro tín dụng và giảm khả năng sinh lời của ngân hàng. Ngược lại, tình hình kinh tế tăng trưởng cải thiện khả năng sinh lời của ngân hàng. Như vậy, chu kỳ kinh tế ảnh hưởng đến biến lợi nhuận (thông qua hoạt động cho vay) và dự phòng rủi ro tín dụng (thông qua chất lượng danh mục khoản vay). Giả thuyết 8 (H8) được đưa ra: tồn tại tác động cùng chiều của biến này với lợi nhuận của ngân hàng.
3.1.4. Mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu chủ yếu dựa vào mô hình của Yong Tan và Christos Floros (2012), đồng thời thay đổi, bổ sung và chỉnh sửa một số biến để phù hợp với điều kiện của các NHTM Việt Nam và cơ sở lý thuyết cùng bằng chứng thực nghiệm chương 2. Mô hình đề xuất như sau:
Mô hình 1: ROA và các nhân tố ảnh hưởng
ROAit = β1 + β2(LTA)it + β3(LOAN)it + β4(LLPTL)it + β5(LIQ)it + β6(CE)it + β7(NIITA)it + β8(IR)it + β9(RGDP)it + eit
Mô hình 2: NIM và các nhân tố ảnh hưởng
NIMit = β1 + β2(LTA)it + β3(LOAN)it + β4(LLPTL)it + β5(LIQ)it + β6(CE)it + β7(NIITA)it + β8(IR)it + β9(RGDP)it + eit
Trong đó:
Biến phụ thuộc: là hai yếu tố đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng
thương mại, nhằm mục đích đối chiếu kết quả, cho bằng chứng tin cậy hơn, cũng như xem xét trên phương diện lợi nhuận thang đo tổng tài sản và thang đo khả năng sinh lãi gồm: lợi nhuận trên tài sản (ROA) và tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM).
Biến độc lập: là các yếu tố ở phía bên phải của vế phương trình hồi quy.
Các nhân tố có thể tác động đến tỷ lệ lợi nhuận trong các bằng chứng thực nghiệm và lý thuyết và quan điểm của các tác giả các bài nghiên cứu trước đây ở trong và ngoài nước tác động tới lợi nhuận ngân hàng thương mại đã được trình bày chương 1.
: là sai số trong mô hình hồi quy.
Trong đó các biến và nguồn dữ liệu được tổng hợp từ chương 1, kỳ vọng dấu, công thức tính các biến đại diện cũng như nguồn dữ được thể hiện ở bảng sau
Bảng 3.1: Kết quả tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc ST T Biến nghiên cứu Công thức tính Giả thuyết của đề tàiiv
Tác giả nghiên cứu trước
1 LTA +
- Khrawish, H. A (2011) - Pallage (1991)
- Gul, Irshad và Zaman (2011)
ST T Biến nghiên cứu Công thức tính Giả thuyết của đề tàiiv
Tác giả nghiên cứu trước
2 LOAN
+
- Nesrine Ayadi và Younès Boujelbene (2012) - Khrawish, H. A (2011) 3 LLPTL - - Stephen và cộng sự (2014) - Miller và Noulas (1997) - Duca và MCLaughlin (1990) 4 LIQ +
- Gul, Irshad và Zaman (2011) - Muhammad và cộng sự(2013) 5 CE - - Dietrich và Wanzenried ( 2011) - Molyneux và Thornton (1992) - Syfari (2012) 6 NTA + - Jiang và cộng sự. (2003)
- Yong và Christos Floros (2012)
7 IR Tỷ lệ lạm phát +
- Molyneux và Thornton (1992) - Gul, Irshad và Zaman (2011) - Sufian (2011)
8 RGDP
Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội trên
địa bàn tỉnh BR-VT + - Almumani (2013) - Almazari (2014) - Dawood (2014) 3.2. Thu thập và xử lý dữ liệu
Cơ sở dữ liệu được lấy trong luận văn là số liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của NHTMNN vào thời điểm cuối năm gửi về NHNN tỉnh BR-VT. Ngoài ra, các thông tin về yếu tố kinh tế vĩ mô được thu thập từ website của NHTG. Với số quan sát là 8, được xem xét trong khoảng thời gian từ 2010 – 2016, tác giả sử dụng phần mềm Stata 13.0 để cho ra các kết quả nghiên cứu.
lượng đối tượng thu thập được nhiều nhất cho nghiên cứu. Việc sử dụng dữ liệu bảng trong các mô hình nghiên cứu của tác giả được kỳ vọng có thể đem lại hiệu quả cao hơn so với phân tích dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian.
3.3. Kết quả nghiên cứu của mô hình
Trong phần này, tác giả lần lượt lọc dữ liệu bằng thống kê mô tả, sau đó kiểm định các giả thiết định lượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh lý thuyết. Sau khi xác định các khiếm khuyết định lượng vi phạm của dữ liệu mẫu, tác giả lựa chọn phương pháp ước lượng nhằm đạt được tính BLUE của ước lượng, đảm bảo tin cậy đóng góp bằng chứng thực nghiệm.
Chi tiết về phương pháp nghiên cứu trình bày ở phụ lục phương pháp định lượng. Quy trình nghiên cứu được hệ thống qua biểu đồ sau:
Biểu đồ 3.1: Quy trình nghiên cứu
POOLED/ FE/RE
POOLED
KĐ đa cộng tuyến KĐ phương sai sai số thay
đổi
FE/RE
KĐ đa cộng tuyến KĐ phương sai sai số thay
đổi
KĐ tự tương quan phần dư KĐ nội sinh Phương pháp hồi quy có trọng số WLS Phương pháp hồi quy GMM Bước 1: Lựa chọn mô hình phù hợp Bước 2: Các kiểm định
khuyết tật của mô hình
Bước 3: Lựa
3.3.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thông qua phương pháp này có thể phát hiện những quan sát sai khác trong cỡ mẫu, kết quả được trình bày trong bảng 3.2.
Bảng 3.2: Thống kê mô tả các biến
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
roa 56 0.018225 0.017046 -0.05476 0.066877 nim 56 0.032856 0.036228 -0.06787 0.217469 lta 56 3.460423 0.427849 2.392359 4.108695 loan 56 0.616024 0.238158 0.194622 0.97966 llptl 56 0.039115 0.069021 0 0.398539 liq 56 0.877326 0.128404 0.349568 0.989967 ce 56 0.040305 0.036281 0.006258 0.157912 nta 56 0.025674 0.056614 -0.17075 0.166834 ir 56 7.561436 5.301741 0.878604 18.67748 rgdp 56 0.087029 0.047168 0.042 0.18
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata (Phụ lục 1)
Trong mô hình ở bảng 3.2 cho thấy độ lệch chuẩn của các biến không quá lớn so với giá trị trung bình, dữ liệu tương đối đồng đều. Dữ liệu đầu vào là phù hợp để thực hiện hồi quy.
3.3.2. Kiểm định việc lựa chọn mô hình ước lượng hồi quy
3.3.2.1. Kiểm định sự tương quan của các biến trong mô hình và đa cộng tuyến cộng tuyến
Hệ số tương quan dùng để chỉ mối quan hệ giữa các biến trong mô hình (Francis Galton, 1880).
Bảng 3.3: Kết quả ma trận tương quan
roa nim lta loan llptl liq ce nta ir rgdp roa 1.00 nim 0.24 1.00 lta 0.30 0.26 1.00 loan -0.16 -0.05 -0.79 1.00 llptl -0.15 -0.08 -0.15 0.14 1.00 liq 0.13 0.02 0.28 -0.34 0.07 1.00 ce -0.01 -0.23 -0.34 0.39 0.23 -0.09 1.00 nta 0.14 -0.71 -0.30 0.24 0.15 -0.03 0.78 1.00 ir 0.20 0.26 -0.26 0.25 0.20 -0.19 0.11 -0.03 1.00 rgdp 0.19 -0.12 -0.29 0.30 0.22 -0.13 0.65 0.55 0.63 1.00
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata (Phụ lục 2)
Theo bảng 3.3 cho thấy không tồn tại hệ số tự tương quan cặp giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8 nên không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình.
Kết luận: Không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến với tiêu chuẩn tương quan cặp tuyến tính.
- Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình
Bảng 3.4: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến
Variable VIF 1/VIF rgdp 4.45 0.224921
ce 3.68 0.271771 nta 3.3 0.30342 loan 3.09 0.323802
ir 2.93 0.34116 lta 2.92 0.343039 liq 1.17 0.85187 llptl 1.11 0.897458 Mean VIF 2.83
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata (Phụ lục 3)
Dựa vào bảng 3.4 cho thấy trung bình VIF của các biến trong mô hình là 2.83 nhỏ hơn 10. Không tồn tại VIF nào vượt quá 10 nên không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết luận: Với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF, không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình.