• Biến phụ thuộc
Dựa vào bảng thống kê mô tả 4.1, cho thấy biến phụ thuộc tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của 26 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2011-2020 có giá trị trung bình là 0.77% , giá trị nhỏ nhất là -5.51% vào năm 2011 của ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB), giá trị lớn nhất là 2.86% thuộc về ngân hàng TMCP Kỹ Thương (TCB) vào năm 2020, độ biến động so với giá trị trung bình là 0.71%. Tương tự, biến phụ thuộc tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) có giá trị trung bình là 8.85%, giá trị cao nhất là 26.82% của ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) năm 2011 và giá trị nhỏ nhất là -82% thuộc về ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB), độ lệch chuẩn
là 8.54%. Nhìn chung, giá trị trung bình của biến phụ thuộc ROA và ROE của 26 ngân hàng TMCP đuợc xem là ở mức trung bình trong giai đoạn 2011-2020.
• Biến đo lường rủi ro thanh khoản Khe hở tài trợ (FGAP)
Khe ở tài trợ (FGAP) có giá trị cao nhất đạt 22.35% của ngân hàng TMCP Đầu tu và Phát triển Việt Nam (BIDV) năm 2011, trong khi đó giá trị thấp nhất là - 69.44% thuộc về ngân hàng TMCP Đông Nam Á (SSB) năm 2011, giá trị trung bình là -21.68% với độ lệch chuẩn 12.35%.
Hình 4. 1 Giá trị trung bình của FGAP trong giai đoạn 2011-2020
FGAP
-21.700%
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
-21.750%
Nhìn chung, rủi ro thanh khoản được đo lường bởi biến khe hở tài trợ (FGAP) của 26 ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011-2020 có nhiều biến động. Tốc độ tăng trưởng cho vay bé hơn tốc độ tăng trưởng tiền gửi trong giai đoạn 2011- 2016 do biến động của lãi suất và tình hình kinh te lúc bấy giờ. Vào những năm gần đây, khe hở tài trợ có xu hướng tăng, sau khi đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016 - 2020 được phê duyệt, tình hình tín dụng của các ngân hàng trong giai đoạn này có chuyển biến tích cực. Bên cạnh đó, vì ảnh hưởng của dịch bệnh nên các tổ chức tín đồng loạt giảm lãi suất cho vay nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp với các khoản vay hiện hữu và khoản vay mới ở mức lãi suất ưu đãi. Mặc dù bối cảnh kinh te toàn cầu năm 2020 bị ảnh hưởng nặng nề bởi dịch bệnh song ở Việt Nam, các ngân hàng thương mại tăng trưởng tín dụng so với năm 2019,
dẫn đến khe hở tài trợ trung bình đạt -21.833%. Một số ngân hàng có khe hở tài trợ lớn hơn giá trị trung bình -21.68% điển hình như ACB, BID, CTG, TCB.
Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản (LIA)
Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản trung bình của 26 ngân hàng là 15.11% trong đó giá trị cao nhất là 60.7% vào năm 2011 của ngân hàng TMCP Đông Nam Á và giá trị thấp nhất là 1.52% thuộc về ngân hàng TMCP Bắc Á (BAB) năm 2016, cùng với độ lệch chuẩn là 7.67%.
Hình 4. 2 Giá trị trung bình của LIA trong giai đoạn 2011-2020
15.220% 15.200%
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Linear (LIA )
Dựa vào biểu đồ 4.2, tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản của 26 ngân hàng trong giai đoạn 2011-2020 có xu hướng giảm, đặc biệt giảm năm 2011 đen 2013, và biến động dưới mức trung bình 15.3% đen năm 2016. Sau đó, chỉ tiêu LIA tăng trưởng nhẹ trong khoảng từ năm 2016 đen 2018 nhờ vào các chính sách của NHNN trong việc kiểm soát các tài sản thanh khoản và các ngân hàng thương mại cố gắng cơ cấu lại tài sản và nợ phải trả đồng thời phát hành giấy tờ có giá, quản lý chênh lệch lãi suất và tránh đầu tư vào các lĩnh vực rủi ro như chứng khoán hoặc kinh doanh bất động sản. Tuy nhiên, giai đoạn 2019 đen 2020 giá trị trung bình của chỉ tiêu LIA lại tiếp tục giảm, chỉ còn 15.249% vào năm 2020. Một phần giảm này có thể vì tình hình dịch Covid 19 diễn biến phức tạp trong năm 2019 và 2020.
Tỷ lệ tổng tiền gửi trên tổng tài sản (DEP)
Tỷ lệ tổng tiền gửi trên tổng tài sản của 26 ngân hàng TMCP trong giai đoạn 2011-2020 có giá trị trung bình đạt 76% với độ lệch chuẩn là 8.91%, giá trị lớn nhất
là 90.53% vào năm 2020 của ngân hàng TMCP Quốc Dân (NVB) nhờ ngân hàng đẩy mạnh hoạt động kinh doanh, đa dạng hóa các sản phẩm, dịch vụ. Ngoài ra, giá trị nhỏ nhất của chỉ tiêu là 29.40% thuộc về ngân hàng TMCP Nam Á (NAB) năm 2011.
Hình 4. 3 Giá trị trung bình của DEP trong giai đoạn 2011-2020
DEP
75.900%
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
■ DEP Linear (DEP)
Theo biểu đồ 4.3, cho thấy trong giai đoạn 2011-2015, giá trị trung bình tỷ lệ tổng tiền gửi trên tổng tài sản của 26 ngân hàng Tăng từ 76.399% vào năm 2011 lên 76.472% năm 2015, ở giai đoạn này các ngân hàng có nguồn huy động vốn tăng truởng tích cực mặc dù NHNN có điều chỉnh chính sách lãi suất, nhung tiền gửi vào hệ thống các ngân hàng vẫn tăng vì đây là kênh đầu tu an toàn và hiệu quả trong bối cảnh kinh te lúc bấy giờ. Giai đoạn 2015-2020, giá trị trung bình của tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản của 26 ngân hàng có xu huớng giảm, đặc biệt vào năm 2020, tỷ lệ trung bình giảm xuống mức 76.1%, vì sự ảnh huởng của đại dịch Covid-19 khiến cho
tình hình kinh doanh của các ngân hàng gặp nhiều khó khăn.
• Biến đo lường khác
Tỷ lệ cấu trúc vốn (ETA) của 26 ngân hàng TMCP đạt giá trị trung bình 9.2% trong giai đoạn 2011-2020, độ lệch chuẩn là 3.8%. Ket quả từ bảng 4.1 cho thấy giá trị cao nhất của chỉ tiêu tỷ lệ vốn là 23.84% của ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương (SGB) năm 2013 và giá trị thấp nhất là ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) năm 2017 với 4.06%. Nhìn chung, tỷ lệ cấu trúc vốn trung bình của các ngân hàng trong giai đoạn này ở mức ổn định và đảm bảo mức độ an toàn vốn.
FGA
P LIA ETA SIZE LLR NPL DEP GDP
FGAP ĩ
Quy mô ngân hàng (SIZE) trung bình của 26 ngân hàng TMCP trong giai đoạn
2011-2020 là 8.0532, giá trị quy mô cao nhất thuộc về ngân hàng TMCP Đầu tu và Phát triển Việt Nam (BID) năm 2020 đạt 9.1809 và thấp nhất đạt 7.1669 của ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thuong (SGB) năm 2013, độ lệch chuẩn đạt 0.4878.
Rủi ro tín dụng (LLR) đuợc đo luờng bằng tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng du nợ tín dụng có giá trị trung bình đạt 1.08%, độ lệch chuẩn 0.86%. Giá trị cao nhất thuộc về ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vuợng (VPB) với 5.31%
năm 2019 và giá trị nhỏ nhất là -0.87% của ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội (SHB) năm 2012.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) của 26 ngân hàng TMCP trong giai đoạn 2011-2020 có giá trị trung bình là 2.19%. Trong đó, vào năm 2012, ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội (SHB) có tỷ lệ nợ xấu cao nhất với 8.83% và thấp nhất là 0.35% năm 2013 của ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB). Nhìn chung , tỷ lệ nợ xấu trung bình của các ngân hàng đều duới mức 3%. Tuy nhiên, vào những năm gần đây vì ảnh huởng của dịch bệnh nên tỷ lệ nợ xấu đang có dấu hiệu tăng.
Tăng truởng kinh te (GDP) của Việt Nam từ năm 2011 đen năm 2020 có tốc độ trung bình là 6.15%, cao nhất là năm 2018 với 7.1%, thấp nhất là 2.9% năm 2020.
Trong bối cảnh diễn biến phức tạp của dịch Covid-19, năm 2020 là một năm đầy khó
khăn cho nền kinh te the giới nói chung và Việt Nam nói riêng, cùng với thiên tai đã tác động đen hoạt động của nguời dân, tỷ lệ thất nghiệp ở mức cao. Mặc dù tốc độ tăng truởng kinh te năm 2020 ở mức thấp nhất trong giai đoạn 2011-2020, nhung GDP nuớc ta thuộc trong nhóm cao nhất trên the giới sau những tác động tiêu cực của dịch bệnh.
4.2 Phân tích tương quan
Phân tích mối tương quan giữa các biến độc lập nhằm xác định mức độ tác động của các cặp biến độc lập được sử dụng trong mô hình phân tích tác động của rủi
ETA 0.Ĩ759 -0.02Ĩ7 Ĩ SIZ E 0.227Ĩ -0.Ĩ468 -0.6206 Ĩ LLR 0.Ĩ9Ĩ9 -0.2676 0.Ĩ737 0.Ĩ475 Ĩ NPL 0.0Ĩ08 -0.0987 0.2604 -0.2734 0.Ĩ085 Ĩ DEP -0.2Ĩ92 -0.0486 -0.322Ĩ 0.04 -0.2233 -0.Ĩ595 Ĩ GDP -0.0243 -0.0663 -0.0608 -0.0588 -0.00Ĩ2 - 0.0646 0.0546 Ĩ
Variable VIF 1/VIF
ETA ĨÃĨ 0.4Ĩ44
SIZE 237 0.4227
FGAP Ẽ9Ô 0.5276
LIA Dựa vào Bảng 4.2, cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập trongE68 (Nguồn: kết quả thống kê từ phần mềm Stata)0.5939 khoảng từ -0.6206 đen 0.2604, nhỏ hơn 0.8 điều này thể hiện các biến không có mối tương quan chặt với nhau. Tuy nhiên, bien ETA và SIZE có hệ số tương quan đạt - 0.6206, bien FGAP và LIA có hệ số đạt -0.5579, các cặp biến này đều tương quan do
đó có nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Việc xử lý đa cộng tuyến không phụ thuộc vào hệ số tương quan cao hay thấp mà phụ thuộc vào hậu quả của đa cộng tuyến
làm cho hệ số hồi quy thay đổi dấu. Tác giả tiến hành kiểm định lại hiện tượng đa
4.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến là các biến độc lập có tương quan tuyến tính với nhau. Nhằm xem xét kỹ hơn về vấn đề này giữa các cặp biến, tác giả sẽ kiểm tra nhân
tử phóng đại phương sai VIF. Tác giả Gujarati (2003) cho rằng cách để xử lý vấn đề đa cộng tuyến là loại bỏ dần các biến có hệ số VIF ở mức cao. Ket quả kiểm định đa cộng tuyến như sau:
LLR 127 0.7849
NPL 1.16 0.8642
GDP 104 0.9635
Mean VIF L64
Mô hình OLS FEM REM
Bien Beta t Beta t Beta t
FGAP 0.0038 [0.95] 0.0149** * [2.82] 0.0110** [2.40] LIA 0.0026 [0.43] 0.0211** * [3.00] 0.0129** [1.99] DEP -0.0125*** [-2.74] -0.0111* [-1.92] - 0.0108** 2.16][- ETA 0.113*** [7.72] 0.143*** [8.45] 0.124*** [7.90] SIZE 0.00863*** [7.62] 0.0182** * [8.59] 0.0113** * [7.80] LLR -0.0755 [-1.61] -0.192*** [- 3.92] 0.146***- 3.06][- NPL -0.0547* [-1.71] -0.0218 [- 0.73] -0.0457 [- 1.51] GDP -0.0226 [-0.75] 0.0176 [0.69] -0.00836 [- 0.31] _cons -0.0589*** [-4.96] -0.142*** [- 7.53] -0.0828*** 5.82][-
Kiểm định F-test Hausman Breusch & Pagan
Lựa chọn OLS và FEM FEM và REM OLS và REM
53
(Nguồn: kết quả thống kê từ phần mềm Stata)
Theo kết quả từ Bảng 4.3, hệ số phóng đại phương sai VIF dao động trong khoảng từ 1.04 đen 2.41 và giá trị trung bình là 1.64, các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10. Vì vậy, mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4 Ước lượng mô hình hồi quy theo phương pháp Pooled, FEM, REM
Nghiên cứu thực hiện hồi quy với các phương pháp bình phương bé nhất dạng gộp Pooled OLS, phương pháp tác động cố định FEM (Fixed Effect Model), phương pháp tác động ngẫu nhiên REM (Random Effect Model). Để lựa chọn được mô hình phù hợp, tác giả thực hiện kiểm định F-test để lựa chọn giữa mô hình OLS và FEM, kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM, kiểm định Breusch & Pagan để lựa chọn mô hình OLS và REM.
Giả thuyết H0
biệt giữa các đối tượng hoặc các thời
điểm khác nhau
quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên
không bao gồm các sai lệch giữa các đối
tượng Giá trị thống
kê F(25, 226) = 6.13 chi2(8) = 38.51 chi2(1) = 31.64 P-value Prob > F = 0.000 Prob>chi2 =0.000 Prob > chi2 =0.000
Mức ý nghĩa 5% 5% 5%
Ket luận Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0
Chọn FEM FEM REM
Ket luận lựa chọn mô hình: mô hình FEM là mô hình phù hợp
Mô hình OLS FEM REM
Bien Beta t Beta t Beta t
FGAP 0.101** [2.03] 0.193*** [2.72] 0.144** [2.57] LIA 0.0451 [0.60] 0.218** [2.31] 0.112 [1.38] DEP -0.126** [-2.22] -0.136* [-1.76] -0.123** [- 1.99] ETA 0.433** [2.37] 0.639*** [2.82] 0.469** [2.39] SIZE 0.0992*** [7.05] 0.201*** [7.03] 0.114*** [6.80] LLR -1.171** [-2.01] -2.760*** [-4.20] -1.818*** [- 3.00] NPL -0.541 [-1.36] -0.162 [-0.40] -0.471 [- 1.19] GDP -0.106 [-0.28] 0.296 [0.87] -0.0224 [- 0.06] _cons -0.609*** [-4.13] -1.458*** [-5.75] -0.734*** [- 4.33]
Kiểm định F-test Hausman Breusch & Pagan
Lựa chọn OLS và FEM FEM và REM OLS và REM
Giả thuyết H0
Không có sự khác biệt giữa các đối
Không có tương quan giữa các biến
Sai số của ước lượng không bao gồm các 54
Ghi chú *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)
điểm khác nhau phần ngẫu nhiên tượng Giá trị thống
kê F(25, 226) = 3.95 chi2(8) = 33.04 chi2(1) = 137.56 P-value Prob > F = 0.000 Prob>chi2 = 0.000
Prob > chi2 = 0.000
Mức ý nghĩa 5% 5% 5%
Ket luận Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0
Chọn FEM FEM REM
Ket luận lựa chọn mô hình: mô hình FEM là mô hình phù hợp 55
ROA
chi2 (26) = 945.66 Prob>chi2 = 0.0000
Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi ROE
chi2 (26) = 2423.37 Prob>chi2 = 0.0000
Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Ghi chú *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)
Ket quả hồi quy của bảng 4.4 và 4.5 cho thấy 8 ước lượng của cả hai mô hình với biến phụ thuộc là ROA và ROE đều có ý nghĩa thống kê vì các giá trị p-value của
mô hình đều rất nhỏ (Prob > F = 0.000). Điều này nghĩa là có thể sử dụng các ước lượng trên để phân tích tác động rủi ro thanh khoản đen hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng. Để chọn ra mô hình, tác giả thực hiện các kiểm định sau:
• Kiểm định F-test
Kiểm định F-test để lựa chọn giữa mô hình OLS và FEM. Giả thuyết được đặt
ra là:
H0: Mô hình OLS là phù hợp H1: Mô hình FEM là phù hợp
Ket quả hồi quy mô hình cố định và sử dụng kiểm định F test trên cho thấy ở cả hai mô hình đều có p-value với giá trị 0.000<0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1với mức ý nghĩa 5%. Ket luận mô hình cố định FEM là phù hợp.
• Kiểm định Hausman
Kiểm định Hausman nhằm lựa chọn mô hình FEM và REM. Giả thuyết được đặt ra là:
H0: Mô hình REM là phù hợp H1: Mô hình FEM là phù hợp
Ket quả ở bảng 4.4 và 4.5 cho thấy rằng cả hai mô hình với biến phụ thuộc là
56
H0và chấp nhận giả thuyết H1. Ket luận, mô hình phù hợp hơn trong kiểm định này là FEM.
• Kiểm định Breusch & Pagan
Kiểm định Breusch & Pagan để lựa chọn mô OLS và REM. Giả thuyết đuợc đặt ra là:
H0: Mô hình OLS là phù hợp H1: Mô hình REM là phù hợp
Ket quả của kiểm định cho thấy p-value (Prob>chibar2=0.000)<0.05 ở hai mô
hình nên bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1tại mức ý nghĩa 5%. Vì vậy, kết luận mô hình tác động ngẫu nhiên REM đuợc lựa chọn.
> Ket luận chung: thông qua tiến hành kiểm định F-test, kiểm định Hausman, kiểm định Breusch & Pagan, mô hình tác động cố định FEM là phù hợp cho mô hình 1 với biến phụ thuộc là ROA và cho mô hình 2 với biến phụ thuộc là ROE.
4.5 Kiểm định phương sai và tự tương quan
Sau khi lựa chọn mô hình tác động cố định FEM là phù hợp để nghiên cứu, tác giả sẽ tiếp tục kiểm định các khuyết tật của mô hình bao gồm kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định tự tương quan.
ROA F(1,25) =44.479
Prob > F = 0.0000 Mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất ROE F(1, 25) =97.282 Prob > F = 0.0000 Mô hình có hiện tượng
tương quan bậc nhất
Mô hình ROA ROE
Bien Beta t Beta t
FGAP -0.000772 [-0.27] 0.0302 [102] LIA 0.00909** [2.32] 0.107** [2.48] DEP -0.00730** [-2.38] -0.0513 [-1.56] ETA 0.128*** [10.53] 0.696*** [5.65] SIZE 0.00903*** [8.12] 0.109*** ∣8.91∣ LLR -0.0755** [-2.24] -0.880** [-234] NPL -0.0489*** [-3.02] -0.409** [-2.35] GDP 0.00595 [0.43] 0.0441 [0.28] _cons -0.0712*** [-6.93] -0.811*** [-7.08]
(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)
Ket quả của kiểm định hiện tượng phương sai của mô hình 1 và 2 thông qua phương pháp kiểm định Modified Wald cho thấy rằng với giả thuyết H0: Mô hình