Theo hình 4.1, tỷ lệ lợi nhuận trƣớc thuế và dự phòng (EBPT) bình quân của các ngân hàng là 1.8% gần với mức 1.9% trong nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014). Mức cao nhất của EBPT là 4.5% (ngân hàng TCB
năm 2008) và mức thấp nhất là 0.2% (ngân hàng STB năm 2016) với độ lệch chuẩn là 0.8%.
Hệ số tự tài trợ (ER) có mức trung bình là 10.1% với độ lệch chuẩn là 13.3%. Ngân hàng ABB năm 2008 có ER cao nhất, ở mức 29.3% và ngân hàng VCB năm 2007 có ER thấp nhất là 0.7%.
Hệ số rủi ro tài chính (TL bằng tỷ lệ Tổng dƣ nợ trên Tổng tài sản bình quân) bình quân hàng năm là 51% với độ lệch chuẩn là 12.8%. Giá trị thấp nhất và cao nhất của TL lần lƣợt là 6.1% và 84.5% thuộc về SCB năm 2016 và OCB 2008.
Tốc độ tăng trƣởng tín dụng (LG) trung bình hằng năm của các ngân hàng là 44.7%, mức cao nhất là 1131.7% của NCB năm 2007 và thấp nhất là -87% của SCB năm 2016 và độ lệch chuẩn là 107.9%.
Tỷ lệ nợ xấu so với Tổng dƣ nợ (NPL) trung bình hằng năm là 1.9%. Mức cao nhất là 12.1% và mức thấp nhất là 0.1% thuộc về SCB năm 2009 và SEABANK 2007. Độ lệch chuẩn của NPL là 1.7%.
Đối với hai biến phân loại là Loại hình ngân hàng (TYPE) và Thời kỳ suy thoái (DOWNT) thống kê mô tả đƣợc thể hiện ở Hình 4.2 phần Phụ lục. Kết quả cho thấy tỷ lệ NHTM Tƣ nhân chiếm 84.21% tổng số dữ liệu quan sát (tƣơng ứng với 160 quan sát của 16 ngân hàng), tỷ lệ NHTM Nhà nƣớc chiếm 15.79% tổng số dữ liệu quan sát (tƣơng ứng với 30 quan sát của 3 ngân hàng). Số quan sát trong thời kỳ suy thoái (2011-2016) là 95 quan sát, chiếm 50% và số quan sát trong thời đoạn còn lại là 95 quan sát chiếm 50% do khoảng thời gian phân chia giữa hai thời kỳ bằng nhau.
4.2. Sự tƣơng quan và ảnh hƣởng tƣơng tác giữa các biến trong mô hình
Mối quan hệ giữa các biến đƣợc thể hiện qua ma trận tƣơng quan giữa các biến ở hình 4.3. Qua ma trận tƣơng quan có thể thấy hệ số tƣơng quan giữa các biến không cao (tƣơng quan cao nhất là tƣơng quan thuận chiều giữa 2 biến SIZE và TYPE với hệ số tƣơng quan là 0.5961). Điều này cho thấy chất lƣợng bộ biến trong mô hình là khá tốt, tránh nguy cơ gặp phải đa cộng tuyến khi thực hiện hồi quy. Đối với biến phụ thuộc LLP, biến số có tƣơng quan cao nhất với là NPL với hệ số tƣơng
quan là 0.4288. Các mối tƣơng quan này cũng phù hợp với lý thuyết bởi các ngân hàng có quy mô càng lớn tức là tổng tài sản càng nhiều thì chi phí trích lập dự phòng càng lớn do ảnh hƣởng của dƣ nợ (dƣ nợ là một bộ phận chiếm tỷ trọng lớn trong tổng tài sản của ngân hàng). Nhìn chung các biến đều có mối tƣơng quan phù hợp với kỳ vọng ban đầu ngoại trừ hai biến ER và LG có mối tƣơng quan nghịch chiều với LLP (kỳ vọng ban đầu là tƣơng quan thuận chiều).
(Nguồn: Kết xuất từ phần mềm Stata 12)
Hình 4.3: Ma trận tƣơng quan giữa các biến trong mô hình
Ngoài ra, hai biến giả TYPE và DOWNT cũng là hai biến có mức tƣơng quan lớn với LLP (hệ số tƣơng quan đều trên 0.3). Đồng thời, kết quả của kiểm định sự khác nhau của trung bình LLP theo loại hình ngân hàng (TYPE) và giai đoạn (DOWNT) thể hiện ở hình 4.4 và 4.5 phần Phụ lục cũng cho thấy sự khác biệt về trung bình của LLP giữa hai nhóm ngân hàng cùng nhƣ giữa hai giai đoạn nghiên cứu. Nhƣ vậy có thể thấy việc đƣa hai biến TYPE và DOWNT vào mô hình là có cơ sở.
Một mục tiêu khác của đề tài là tìm bằng chứng về hoạt động quản trị lợi nhuận. của các NHTM. Vì vậy mối quan hệ giữa LLP và EBPT đƣợc xem xét kỹ hơn trong mối quan hệ với TYPE và DOWNT, thể hiện qua hình 4.6. Qua biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa LLP với EBTP khi phân chia theo loại hình ngân hàng (TYPE) và thời kỳ suy thoái (DOWNT) ở hình 4.6 có thể thấy hai mô hình đều khác nhau về cả hệ số góc và hệ số chặn. Nhƣ vậy ảnh hƣởng tƣơng tác của biến TYPE và DOWNT lên mối quan hệ giữa LLP và EBPT là có xảy ra. Đây là cơ sở để đƣa
biến tƣơng tác vào mô hình để xem xét hoạt động quản trị lợi nhuận của các NHTM Việt Nam.
(Nguồn: Kết xuất từ phần mềm Stata 12)
Hình 4.6: Biểu đồ tƣơng quan giữa biến LLP và biến EBPT theo biến TYPE và biến DOWNT
4.3. Ƣớc lƣợng mô hình hồi quy và kiểm định mô hình
Ƣớc lƣợng với dữ liệu bảng đƣợc ƣu tiên thực hiện ở hai mô hình FEM và REM, tuy nhiên phƣơng pháp ƣớc lƣợng Pooled OLS cũng đƣợc thực hiện. Các mô hình đƣợc ƣớc lƣợng cho cả hai trƣờng hợp có biến tƣơng tác và không có biến tƣơng tác, giúp cho việc quan sát ảnh hƣởng tƣơng tác của các biến trong mô hình rõ ràng và cụ thể hơn. Kết quả ƣớc lƣợng mô hình hồi quy Pooled OLS cho cả hai trƣờng hợp có và không có biến tƣơng tác đƣợc thể hiện ở hình 4.7 và 4.16 Phần Phụ lục.
Bảng 4.1: Tổng hợp kết quả ƣớc lƣợng mô hình FEM, mô hình REM và kiểm định Hausman
Các biến giải thích Không có biến tƣơng tác (1) Có biến tƣơng tác (2) FEM REM FEM REM EBPT 0.2676*** 0,261*** 0.1589*** 0.1409*** SIZE 0.0008494* 0.0002065 0.0004566 0.0001035 ER -0.002114 -0.002132 -0.001024 -0.001025 TL 0.008092*** 0.005713*** 0.005397*** 0.003563* LG -0.0002282 -0.0003549 -0.0001828 -0.0002418 NPL 0.03501* 0.03611** 0.02305* 0.02912* TYPE - 0.001378 - -0.003864 DOWNT 0.00296*** 0.003587*** 0.0004438 0.0003283 EBT - - 0.3718*** 0.3719*** EBD - - 0.2304*** 0.2547*** EBTD - - -0.2382*** -0.2418*** Số quan sát 190 190 190 190 R-Squared 0.3697 0.3615 0.5010 0.4965 F-statictis 3.1 - 2.89 - P-value 0.0001 - 0.0002 - Kiểm định Hausman (P-value) - 0.1194 - 0.1105 (***), (**), (*): có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10% (Nguồn: Tổng hợp kết quả ƣớc lƣợng FEM, REM và kiểm định Hausman từ phần mềm Stata 12. Chi tiết tại hình 4.9, 4.10, 4.11, 4.18, 4.19, 4.20 phần Phụ lục)
Kết quả ƣớc lƣợng ở bảng 4.1 cho thấy, các biến có ý nghĩa thống kê trong các mô hình ở hai trƣờng hợp không có nhiều khác biệt. Các biến có ý nghĩa thống kê trong cả bốn mô hình là EBPT (Lợi nhuận trƣớc thuế và dự phòng), TL (Quy mô dƣ nợ cho vay), NPL (Tỷ lệ nợ xấu). Hệ số có ý nghĩa thống kê ở mỗi mô hình trong hai trƣờng hợp không có sự chênh lệch nhiều. Mô hình với biến tƣơng tác luôn có R-Squared cao hơn, và các biến tƣơng tác trong cả hai mô hình FEM và REM đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% cho thấy khả năng giải thích của mô hình tốt hơn so với trƣờng hợp không có biến tƣơng tác.
Kết quả kiểm định F-test (p-value < 0.05) thể hiện ở ƣớc lƣợng mô hình FEM cho hai trƣờng hợp không có biến tƣơng tác và có biến tƣơng tác để bác bỏ giả
thuyết tất cả các ui đều bằng 0 (giả thuyết của OLS), nghĩa là có sự khác biệt giữa ui, do vậy ƣớc lƣợng không còn phù hợp.
Kết quả kiểm định Hausman ở cả hai trƣờng hợp không có và có biến tƣơng tác cũng không khác biệt. Với p-value > 0.05, cả hai trƣờng hợp đều cho thấy mô hình REM tốt hơn, chứng tỏ tính ổn định của mô hình trên. Kết quả này ngƣợc với kết quả trong nghiên cứu của Nguyễn Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014), Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015). Theo các nghiên cứu này, mô hình thích hợp để nghiên cứu tác động của các biến độc lập đến LLP là mô hình FEM.
4.4. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Các khuyết tật có thể có ở dữ liệu bảng đó là: tự tƣơng quan, phƣơng sai sai số thay đổi. Do đó tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật này với hai mô hình đƣợc lựa chọn và kết quả nhƣ bảng 4.2 dƣới đây:
Bảng 4.2: Tổng hợp kết quả kiểm định các khuyết tật với mô hình đƣợc lựa chọn – mô hình REM
Các khuyết tật của mô hình
Tự tƣơng quan (P-value)
Phƣơng sai sai số thay đổi
(P-value) Không có biến tƣơng tác
Mô hình REM 0.0488 0.0005
Có biến tƣơng tác
Mô hình REM 0.1282 0.0005
Kết quả Có hiện tƣợng tự tƣơng
quan
Có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi (Nguồn: Tổng hợp kết quả kiểm định tự tƣơng quan và phƣơng sai sai số thay đổi từ phần mềm Stata 12. Chi tiết tại hình 4.12, 4.13, 4.21, 4.22 phần Phụ lục)
Dựa vào kết quả ở bảng 4.2 có thể thấy p-value < 0.05 nên cả hai mô hình REM ở hai trƣờng hợp không có và có biến tƣơng tác đều gặp phải hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi. Đối với hiện tƣợng tự tƣơng quan thì chỉ có mô hình
REM trong trƣờng hợp không có biến tƣơng tác gặp phải (p-value < 0.05) còn mô hình REM trong trƣờng hợp có biến tƣơng tác không gặp phải vấn đề này. Khi mô hình gặp phải hiện tƣợng tự tƣơng quan nghĩa là các biến trễ trong mô hình đã bị bỏ sót do đó làm giảm khả năng giải thích của mô hình. Đối với trƣờng hợp gặp phải phƣơng sai sai số thay đổi nghĩa là giả định ban đầu về phƣơng sai không đổi đã không đƣợc đáp ứng. Do đó nếu tiếp tục sử dụng các kiểm định thông thƣờng, những kết luận hay suy diễn có thể dẫn đến sai lầm. Điều này làm cho các kết quả ƣớc lƣợng mô hình bị chệch và không vững. Do vậy mô hình GMM và FGLS đƣợc áp dụng để loại trừ các khuyết tật trên.
Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả ƣớc lƣợng mô hình FGLS, mô hình GMM và so sánh với các giả thuyết
Các biến giải thích Không có biến tƣơng tác (1) Có biến tƣơng tác (2) vọng Kỳ FGLS GMM FGLS GMM EBPT 0.2677*** 0,2943*** 0.1404*** 0.1576** + SIZE 0.0002008 0.0009012 0.0000773 0.0002609 + ER -0.001387 -0.001477*** -0.000655 -0.0005597 + TL 0.004229*** 0.00846** 0.002948** 0.004725 + LG -0.000305** -0.001447 -0.0001711 -0.0004483 + NPL 0.03041** 0.01033 0.03029** -0.007237 + TYPE 0.001606* -0.0005141 -0.003401 -0.002406 + DOWNT 0.003881*** 0.002633** 0.0004318 -0.0001539 + EBT - - 0.3875*** 0.239 + EBD - - 0.2342*** 0.2225** + EBTD - - -0.253*** -0.1937 + LLP-1 0.07507 -.003246 Sargan test - 0.006 - 0.012 AR(2) test - 0.744 - 0.926 (***), (**), (*): có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10% (Nguồn: Tổng hợp kết quả ƣớc lƣợng FGLS và GMM từ phần mềm Stata 12. Chi tiết tại hình 4.14, 4.15, 4.23, 4.24 phần Phụ lục)
Qua bảng 4.3 ta thấy kết quả ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp GMM thì biến LLP- 1 trong cả hai trƣờng hợp đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình do vậy
phƣơng pháp đƣợc lựa chọn là phƣơng pháp FGLS vì mô hình có tính ổn định và bền vững.
4.5. Thảo luận kết quả hồi quy
Kết quả nghiên cứu cho thấy các nhân tố tác động đến LLP nhƣ sau:
Lợi nhuận trƣớc thuế và dự phòng (EBPT): hệ số hồi quy dƣơng với mức ý nghĩa 1% của biến EBPT cho thấy mối quan hệ đồng biến và có ý nghĩa thống kê giữa lợi nhuận trƣớc thuế và dự phòng với chi phí dự phòng RRTD. Kết quả cho thấy khi lợi nhuận trƣớc thuế và dự phòng tăng 1% thì chi phí dự phòng RRTD cũng tăng 0.1404% (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi). Kết quả này trùng với giả thuyết H1 và tƣơng đồng với các nghiên cứu của Perez và ctg (2006), Levetis và ctg (2012).
Tổng dƣ nợ (TL): với hệ số hồi quy là 0.002948 và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% cho thấy sự thay đổi của chi phí dự phòng RRTD có mối quan hệ cùng chiều với sƣ thay đổi của tổng dƣ nợ. Nói cách khác khi cho vay càng nhiều thì chi phí dự phòng RRTD càng cao. Kết quả này phù hợp với giả thuyết H4 và cùng kết quả với các nghiên cứu của Chen và ctg (1998), Megginson (2005).
Tỷ lệ nợ xấu (NPL): hệ số hồi quy dƣơng và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% cho thấy sự thay đổi của tỷ lệ nợ xấu sẽ tác động cùng chiều lên chi phí dự phòng RRTD. Kết quả này cũng phù hợp với giả thuyết H6 ban đầu và cùng với kết quả của nhiều nghiên cứu khác nhƣ Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014), Perez và ctg (2006), Taktak và ctg (2010)…Khi tỷ lệ nợ xấu tăng 1% thì chi phí dự phòng RRTD tăng 0.03029% (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi).
Các biến tƣơng tác đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% là bằng chứng cho thấy các NHTM Việt Nam sử dụng LLP nhƣ một công cụ để quản trị lợi nhuận và mức độ quản trị lợi nhuận có sự khác nhau giữa các loại hình ngân hàng và giữa các thời kỳ khác nhau của nền kinh tế. Cụ thể hệ số hồi quy biến EBT là 0.3875 với mức ý nghĩa 1% thể hiện lợi nhuận trƣớc thuế và dự phòng của các NHTMCPNN tăng so với năm trƣớc thì chi phí dự phòng RRTD của nhóm ngân hàng này tăng cao hơn so với nhóm NHTMCPTN, hàm ý rằng mức độ quản trị lợi nhuận của các
NHTMCPNN lớn hơn so với các NHTMCPTN trong điều kiện nền kinh tế thuận lợi. Điều này phù hợp với giả thuyết H9.
Với hệ số hồi quy dƣơng ở mức ý nghĩa 1% của biến EBD cho thấy mối quan hệ thuận chiều của giữa EBPT và LLP, phù hợp với giả thuyết H10 đặt ra. Trong thời kỳ suy thoái, khi lợi nhuận trƣớc thuế và dự phòng tăng thì chi phí dự phòng RRTD cũng tăng lên hàm ý rằng mức độ quản trị lợi nhuận của các NHTM Việt Nam tăng lên trong giai đoạn suy thoái. Điều này trái ngƣợc với lý thuyết cho rằng trong giai đoạn thuận lợi của nền kinh tế dự phòng RRTD phải đƣợc trích lập nhiều hơn để ứng phó cho những giai đoạn giảm sút của nền kinh tế. Tuy nhiên nó lại phù hợp với thực tiễn vì các khoản dự phòng nó liên hệ mật thiết với các khoản vay có vấn đề, mà những khoản vay có vấn đề chỉ thực sự bộc lộ trong giai đoạn suy thoái của nền kinh tế. Thêm vào đó các quy định kế toán cũng chỉ cho phép trích lập dự phòng dựa trên những bằng chứng cụ thể về các khoản vay có vấn đề tại thời điểm lập BCTC.
Hệ số hồi quy của biến EBTD âm có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% cho thấy trong thời kỳ suy thoái khi EBPT tăng lên thì LLP của các NHTMCPNN giảm đi hàm ý rằng trong thời kỳ suy thoái hoạt động quản trị lợi nhuận của NHTMCPNN ít diễn ra hơn so với NHTMCPTN. Điều này có thể lý giải do NHTMCPNN với cổ đông chính là Nhà nƣớc nên đƣợc hỗ trợ rất nhiều từ Nhà nƣớc về mọi mặt. Đồng thời những NHTMCPNN cũng đƣợc coi là một trong những công cụ để Nhà nƣớc thông qua đó điều hành nền kinh tế do đó trong thời kỳ suy thoái, chắc chắn Nhà nƣớc sẽ sử dụng công cụ là các NHTMCPNN để đƣa các gói hỗ trợ nền kinh tế do đó các NHTMCPNN có thể có đƣợc nhƣng thuận lợi hơn so với các NHTMCPTN trong giai đoạn suy thoái.
Bảng 4.4 thể hiện cụ thể sự thay đổi của LLP khi gia tăng 1% EBPT theo từng loại hình ngân hàng và theo từng thời kỳ.
Bảng 4.4: Mức độ thay đổi của biến LLP khi biến EBPT tăng 1% ΔEBPT = +1% → ΔLLP = + 0.1404% NHTMCPNN + 0.3875% NHTMCPTN 0% → ΔLLP = +0.1404% + 0.3875% = +0.5279% → ΔLLP = +0.1404% 2007 - 2010 2011 - 2016 2007 - 2010 2011 - 2016 0% +0.2342% -0.253% = +0.2089% → ΔLLP = +0.2089% -0.253% = +0.7368% 0% +0.2342% → ΔLLP = +0.1404% +0.2342% = +0.3746%
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
Chƣơng 5 đánh giá kết quả nghiên cứu của để tài cũng nhƣ những hạn chế của đề tài. Từ kết quả nghiên cứu cũng đƣa ra các khuyến nghị với nhà quản trị ngân hàng nhằm nhận diện và kiểm soát các nhân tố tác động đến dự phòng RRTD để quản lý dự phòng RRTD một cách hiệu quả nhất. Bên cạnh đó chƣơng này cũng đƣa ra khuyến nghị với nhà đầu tƣ khi xem xét cổ phiếu ngân hàng. Sau cùng là khuyến nghị đối với cơ quan quản lý nhà nƣớc trong hoạt động kiểm soát việc trích