INF 1.12 0.894
NPL 1.07 0.934
GDP 1.03 0.974
Biến
độc lập _______________Pooled OLS_______________ FEM
Biến phụ thuộc ROA Biến phụ thuộc ROE Biến phụ thuộc ROA Biến phụ thuộc ROE
Hệ số t- Statistic Hệ số t- Statistic Hệ số t- Statistic Hệ số t- Statistic CAR -0.0321*** [-2.71] -0.282** [-2.38] -0.0501*** [-3.96] -0.453*** [-3.56] SIZE 0.00310** * [5.49] 0.0367*** [6.49] 0.00597** * [4.82] 0.0598*** [4.82] CAP 0.131*** [8.29] 0.486*** [3.06] 0.152*** [8.23] 0.598*** [3.23] LOANDEP 0.00705** [2.54] 0.0955*** [3.43] 0.00810** [2.42] 0.106*** [3.16] NPL -0.0948*** [- 2.94] -1.101*** [-3.42] -0.0714** [-2.20] -0.725** [-2.23] GDP 0.017 [0.46] 0.276 [0.74] 0.0453 [1.31] 0.514 [1.49] INF 0.0322*** [3.54] 0.381*** [4.18] 0.0481*** [4.90] 0.519*** [5.27] _CONS -0.0624*** [- 5.43] -0.670*** [-5.83] -0.119*** [-4.91] -1.125*** [-4.63]
Nguồn: Xử lý từ số liệu BCTC và BCTN của các NHTM thông qua Stata 14.0
61
Kết quả từ bảng 4.3 cho thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của tất cả các biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ hơn 10, nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đánh giá là khơng nghiệm trọng (Gujrati, 2003).
4.3.2. So sánh giữa các mơ hình Pooled OLS, FEM và REMThứ nhất, so sánh giữa hai mơ hình Pooled OLS và FEM Thứ nhất, so sánh giữa hai mơ hình Pooled OLS và FEM
Nghiên cứu tiến hành so sánh giữa 02 mơ hình Pooled OLS và FEM bằng kiểm định F với giả thuyết H0: Lựa chọn mơ hình Pooled OLS.
R-squared = 0.3320 R-squared = 0.3518
Prob > F = 0.000 Prob > F = 0.000
Biến độc lập
__________________FEM__________________ __________________REM__________________
Biến phụ thuộc ROA Biến phụ thuộc ROE Biến phụ thuộc ROA Biến phụ thuộc ROE
Hệ số t- Statistic Hệ số t- Statistic Hệ số t- Statistic Hệ số t- Statistic CAR -0.0501*** [-3.96] -0.453*** [-3.56] -0.0451*** [-3.75] -0.406*** [-3.37] SIZE 0.00597*** [4.82] 0.0598*** [4.82] 0.00349*** [4.77] 0.0396*** [5.33] CAP 0.152*** [8.23] 0.598*** [3.23] 0.139*** [8.27] 0.522*** [3.09] LOANDEP 0.00810** [2.42] 0.106*** [3.16] 0.00829*** [2.75] 0.107*** [3.54] NPL -0.0714** [-2.20] -0.725** [-2.23] -0.0864*** [-2.73] -0.916*** [-2.90] GDP 0.0453 [1.31] 0.514 [1.49] 0.0258 [0.75] 0.353 [1.03] INF 0.0481*** [4.90] 0.519*** [5.27] 0.0354*** [4.04] 0.411*** [4.69] _CONS -0.119*** [-4.91] -1.125*** [-4.63] -0.0704*** [-4.83] -0.730*** [-4.94]
Ghi chú: *, ** ***• hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Xử lý từ số liệu BCTC và BCTN của các NHTM thông qua Stata 14.0
Bảng 4.6: Kiểm định F-Test để lựa chọn giữa 02 mơ hình Pooled OLS và FEM
Nguồn: Xử lý từ số liệu BCTC và BCTN của các NHTM thông qua Stata 14.0
Kết quả kiểm định F-Test của cả hai biến phụ thuộc ROA và ROE với mức ý nghĩa α = 5%, ta có: Prob = 0.0000 < 5%, nên bác bỏ giả thuyết HO hay lựa chọn mơ hình
FEM.
Thứ hai, so sánh giữa hai mơ hình REM và FEM
Biến phụ thuộc ROA
Biến phụ thuộc ROE
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_BH-1)](b-B) = 17.62
chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_BH-1)](b-B) = 80.90
Prob>chi2 = 0.0138 Prob>chi2 = 0.0000
Ghi chú: *, ** ***• hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Xử lý từ số liệu BCTC và BCTN của các NHTM thông qua Stata 14.0
63
Nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa 02 mơ hình FEM và REM, với giả thuyết H0 : Lựa chọn mơ hình REM.
Variable VIF 1/VIF SIZE 2.46 0.406 CAP 2.45 0.409 CAR 1.73 0.576 LOANDEP 1.35 0.739 INF 1.12 0.894 NPL 1.07 0.934 GDP 1.03 0.974 Mean VIF 1.6
Nguồn: Xử lý từ số liệu BCTC và BCTN của các NHTM thông qua Stata 14.0
Kết quả kiểm định Hausman với mức ý nghĩa 5%, ta có: Prob > chi2 của cả hai biến phụ thuộc ROA và ROE lần lượt là 0.0138 và 0.0000, cả hai giá trị đều nhỏ hơn 5% nên bác bỏ giả thuyết H0, đồng nghĩa với việc lựa chọn mô hình FEM.
Ket luận: Sau khi tiến hành so sánh 03 mô hình Pooled OLS, FEM và REM,
nghiên cứu lựa chọn mơ hình FEM để nghiên cứu tác động của yêu cầu vốn tối thiểu theo Basel II đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
4.3.3. Kiểm định các khuyết tật trong mơ hình Thứ nhất, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Nghiên cứu sử dụng kiểm định Collin để xác định xem mơ hình có xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng.
Biến phụ thuộc ROA Biến phụ thuộc ROE
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i
chi2 (25) = 2416.01 chi2 (25) = 1581.86
Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000
Biến phụ thuộc ROA Biến phụ thuộc ROE
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first-order autocorrelation
F(1, 24) = 25.970 F(1, 24) = 13.903
Prob > F = 0.0000 Prob > F = 0.0010
Nguồn: Xử lý từ số liệu BCTC và BCTN của các NHTM thông qua Stata 14.0
Ket quả kiểm định Collin từ bảng cho thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF của tất cả các biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ hơn 10, nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đánh giá là khơng nghiệm trọng (Gujrati, 2003).
Thứ hai, kiểm định phương sai sai số thay đổi qua các thực thể trong FEM
Nghiên cứu sử dụng kiểm định nhân tử Largrange với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi, để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của mơ hình.
65
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định Wald
TT T-------T-TT-T TTT—TTTTT—TTTTTtT—■------------TTTTTTTTTT--------------T— TTT
Nguôn: Xử lý từ sô liệu BCTC và BCTN của các NHTM thông qua Stata 14.0
Kết quả kiểm định Wald với mức ý nghĩa 5%, ta có: Prob > chi2 của cả hai biến phụ thuộc ROA và ROE đều là 0.000, cả hai giá trị đều nhỏ hơn 5% do đó bác bỏ H0 nghĩa là có phương sai thay đổi trong mơ hình FEM.
Thứ ba, kiểm định hiện tượng tự tương quan
Nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan của mơ hình bằng việc kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0: Khơng có hiện tượng tự tương quan
Biến độc lập ________Biến phụ thuộc ROA_______ ________Biến phụ thuộc ROE________ _______Hệ số_______ t-Statistic _______Hệ số_______ t-Statistic CAR 0.0167** [2.52] 0.374*** [4.19] SIZE 0.00562*** [3.22] 0.0446** [2.16] ~ CAP 0.122*** [4.40] 0.202 [0.60] LOANDEP 0.0206*** [7.71] ~ 0.251*** [7.25] ~ 66
Kết quả kiểm định Wooldridge với mức ý nghĩa α = 5%, kiểm định Wooldridge cho kết quả Prob > F của hai mơ hình ROA và ROE lần lượt là 0.0000 và 0.0010. Như vậy, Prob < α nên bác bỏ giả thuyết H0, hay mơ hình có hiện tượng tự tương quan.
Thơng qua các kết quả kiểm định ở trên, có thể thấy mơ hình hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mơ hình được đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy nhiên, mơ hình vừa tồn tại hiện tượng có phương sai thay đổi vừa tồn tại hiện tượng tự tương quan.
4.4. ƯỚC LƯỢNG MƠ HÌNH THEO PHƯƠNG PHÁP GMM
Căn cứ vào kết quả kiểm định ở trên, có thể thấy mơ hình có hiện tượng có phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan giữa các sai số. Ngồi ra, mơ hình nghiên cứu sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc làm biến độc lập. Vì vậy, theo Richard Blundell & Stephen Bond (1998), thì mơ hình nghiên cứu thuộc dạng mơ hình với số liệu dạng bảng động (Dynamic panel data) và với biến trễ của biến phụ thuộc có khả năng là biến nội sinh.
Như vậy, hiện tượng nội sinh sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng các phương pháp thông thường như OLS, FEM, REM không đạt hiệu quả cao và các kết quả hồi quy cũng khơng cịn đáng tin cậy.
Do đó, theo Bashir, A., & Hassan, A. (2017) và Phạm Thị Thảo Linh (2017), khóa luận tiến hành sử dụng phương pháp ước lượng momen tổng quát (Generalized Method of Moments - GMM) theo đề xuất của Arellano và Bover (1995), Blundell và Bond (1998) để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng biến nội sinh, nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả. Mơ hình nghiên cứu được ước lượng bởi GMM hệ thống hai bước, sử dụng phần mềm Stata 14.0 với lệnh Xtabond2. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được trình bày trong Bảng như
sau:
67
INF 0.0314*** [4.61] ~ 0.258*** [4.03]
_CONS -0.128*** [-3.68] -1.037** [-2.53]
Prob > chi2 0.000 0.000
Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -0.18 Pr > z = 0.854
Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.90 Pr > z = 0.057 Arellano-Bond test for AR(2) in first
differences: z = -1.18 Pr > z = 0.238 Arellano-Bond test for AR(2) in firstdifferences: z = -0.00 Pr > z = 0.997 Sargan test of overid. restrictions:
chi2(16) = 4.74 Prob > chi2 =
0.997________ ___________________
Sargan test of overid. restrictions: chi2(16) = 4.62 Prob > chi2 =
Biến Dấu kỳ vọng Kết quả nghiên cứu
CAR (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 5%
SIZE (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
CAP (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
LOANDEP (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
NPL (-) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
GDP (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
INF (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
Ghi chú: *, ** ***• hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Xử lý từ số liệu BCTC và BCTN của các NHTM thông qua Stata 14.0
Với biến phụ thuộc là ROA và ROE sau khi sử dụng phương pháp GMM để khắc phục hiện tượng nội sinh và hiện tượng tự tương quan, mơ hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% nên kết quả mơ hình phù hợp và có thể sử dụng được.
Kiểm định Arellano và Bond (1991) có giả thiết HO: Khơng có hiện tượng tự tương quan và được áp dụng cho số dư sai phân. Kết quả AR(2) của hai biến phụ thuộc ROA
68
và ROE có mức ý nghĩa lần lược là 0.238 và 0.997, đều lớn hơn 10% nên khơng có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định Sargan (kiểm định giới hạn về nội sinh của mơ hình) xác định tính chất phù hợp của các biến cơng cụ trong mơ hình GMM, có mức ý nghĩa là 0.997 > 10% nên mơ hình khơng có hiện tượng nội sinh.
Kết quả kiểm định cho thấy phương pháp GMM là đáng tin cậy và khóa luận sử dụng phương pháp GMM là kết quả chính cho bài nghiên cứu.
Vậy hai mơ hình nghiên cứu có phương trình như sau:
ROAit= -0.128+ 0.0167 CARit+ 0.00562SIZEit +0.0206 LOANDEPit - 0.0779 NPL + 0.122 CAPit + 0.0231 GDPt + 0.0314 INFt + Pit
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định thực nghiệm bằng ước lượng phương pháp GMM với ROA
CAR (+)
SIZE (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 5%
CAP (+) Dấu dương, khơng có ý nghĩa thống kê
LOANDEP (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
NPL (-) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
GDP (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
INF (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
Nguồn: Xử lý từ số liệu BCTC và BCTN của các NHTM thông qua Stata 14.0
ROEit = -1.037 + 0. 374 CARit + 0.0446 SIZEit + 0.251 LOANDEPit - 1. 552 NPLit + 0.426 GDPit + 0.258 INFit + μit
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định thực nghiệm bằng ước lượng phương pháp GMM với ROE
Nguồn: Xử lý từ số liệu BCTC và BCTN của các NHTM thông qua Stata 14.0
4.5. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo Basel II (CARit)
Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo Basel II có tác động cùng chiều và khá mạnh mẽ lên ROA và ROE với mức ý nghĩa lần lượt là 5% và 1%. Điều này cho thấy các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam khi áp dụng nghiêm ngặt các quy định về vốn tối thiểu thì hoạt động hiệu quả hơn. Nghĩa là, sự gia tăng tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu của ngân hàng sẽ góp phần giúp ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn. Ket quả này với độ tin
cậy cao là cơ sở để chấp nhận giả thuyết Hi: Mức độ an toàn vốn tối thiểu tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Nghiên cứu của Ahmed, S. U và cộng sự
(2015) và nghiên cứu của Lotto, J. (2018) cũng cho ra kết quả tương tự. Mối quan hệ này cho thấy rằng an tồn vốn tối thiểu khơng chỉ củng cố sự ổn định tài chính bằng cách cung cấp một vùng đệm vốn lớn hơn mà còn cải thiện hiệu quả hoạt động của ngân hàng bằng cách ngăn ngừa các vấn đề rủi ro giữa cổ đông và chủ nợ. Tỷ lệ này càng cao, càng giúp ngân hàng xác định được khả năng thanh tốn các khoản nợ có thời hạn và giúp họ đối mặt với các loại rủi ro có thể xảy ra như rủi ro tín dụng, rủi ro vận hành (Ahmed, S. U và cộng sự, 2015).
Hơn nữa, an toàn vốn tối thiểu có khả năng giảm bớt tính nghiêm trọng của ngân hàng trước các cuộc khủng hoảng. Khả năng các ngân hàng giảm thiểu mức độ dễ bị tổn thương trước các cuộc khủng hoảng phần lớn nằm ở nền tảng vốn tối thiểu mạnh, cùng với việc triển khai và quản lý hiệu quả tài sản nội bộ. Bên cạnh đó, các quy định gia tăng về yêu cầu vốn tối thiểu ảnh hưởng đến quyết định của ngân hàng trong việc xem xét lại chiến lược hoạt động nội bộ của họ về quản trị công ty, phương pháp đánh giá rủi ro, quy trình đánh giá tín dụng, sử dụng nhiều nhân viên có năng lực hơn và tăng cường thủ tục kiểm soát nội bộ.
Ta thấy rằng, phạm vi hoạt động ngân hàng và hành vi cho vay của các ngân hàng Việt Nam bị ảnh hưởng đáng kể bởi các quy định do ngân hàng nhà nước ban hành, cụ thể là vốn ngân hàng, mức quan ngại rủi ro và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên, trong số các yếu tố quyết định này, nhu cầu tăng vốn hóa cũng dễ bị ảnh hưởng ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận trong ngắn hạn (Albulescu, 2015). Trong bối cảnh đó, cơ quan giám sát tài chính Việt Nam cũng như các ngân hàng quan tâm nhiều đến việc mức độ an toàn vốn tối thiểu giúp ngân hàng hoạt động thận trọng và lành mạnh. Các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam đã liên tục được cơ cấu lại và bồi dưỡng từ những năm 2010 đến nay. Theo đó, việc hợp nhất và sáp nhập của các ngân hàng yếu kém, lộ trình cải thiện
71
tỷ lệ an tồn vốn vốn tối thiểu của ngân hàng, các quy định và các hướng dẫn về an toàn ngân hàng và sự lành mạnh đối với các tiêu chuẩn Basel II, được coi là các biện pháp nhằm nâng cao tính thận trọng của các NHTMCP Việt Nam và năng lực cạnh tranh trong giai đoạn hội nhập tồn cầu.
Quy mơ ngân hàng (SIZEit)
Biến quy mô ngân hàng có tương quan dương với ROA và ROE ở mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1% và 5%. Do đó, có thể nói rằng quy mơ ngân hàng tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Kết quả này với độ tin cậy cao là cơ sở để chấp nhận giả thuyết H2: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt
động ngân hàng. Có thể thấy, nếu các NHTM có quy mơ lớn sẽ giúp các ngân hàng hoạt
động hiệu quả hơn. Các thị phần ngân hàng tư nhân, tuy tiềm năng khá lớn nhưng lại có quá nhiều ngân hàng tham gia khiến khách hàng có nhiều sự lựa chọn. Nhưng đối với các NHTM cỡ nhỏ, uy tín chưa cao, sản phẩm dịch vụ hạn chế thì khả năng cạnh tranh rất hạn chế. Dựa theo giả thuyết “Hiệu ứng quy mô”các ngân hàng có quy mơ lớn cho phép cơ hội đa dạng hóa danh mục cho vay nhiều hơn. Thực tế chứng minh rằng các ngân hàng lớn thì khả năng có thể chịu được cú sốc khủng hoảng tốt hơn. Ngân hàng quy mơ lớn có lợi thế cạnh tranh tốt, có ưu thế đa dạng hố danh mục tài sản và cónền tảng tài chính vững góp phần giảm thiểu rủi ro hơn. Bên cạnh đó, một số nghiên cứu khác như Ahmed, S. U (2015), Altunbas (2007), Petria và Capraru (2015) cũng chỉ ra rằng quy mơ ngân hàng có tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động ngân hàng.
Tỷ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAPit)
Biến tỷ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tương quan dương với ROA với mức ý nghĩa 1% nhưng khơng có ý nghĩa thống kê với ROE. Nhìn chung, có thể nói rằng tỷ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động của