CHƯƠNG 4 : PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
4.4.1. Thống kê mô tả biến nghiên cứu
Dữ liệu phục vụ nghiên cứu bao gồm 24 NHTM trong hệ thống ngân hàng Việt Nam được trích xuất từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, báo cáo quản trị đã được kiểm tốn, cơng bố trên sở giao dịch chứng khoán TPHCM giai đoạn 2009 -2017. Sau khi tiến hành làm sạch số liệu bằng phần mềm Excel, các dữ liệu sẽ được nhập liệu vào phần mềm STATA12 nhằm trích xuất dữ liệu thống kê mơ tả các biến nghiên cứu. Kết quả thống kê mô tả ở bảng 4.3 thể hiện các thông số cơ
bản của dữ liệu nghiên cứu như về giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, độ lệch chuẩn. Trong bảng thống kê mô tả các biến hầu hết đều có độ biến thiên cao giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất, điều này cho thấy có sự chênh lệch lớn giữa các ngân hàng ở nước ta.
Bảng 4.3. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu Tên biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị Tên biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị
nhỏ nhất Giá trị lớn nhất ZSCORE 216 24.2752 12.0281 2.0003 74.4822 LLP 216 0.2075 0.1387 0.0000 0.6930 LLR 216 0.0143 0.0120 0.0014 0.1620 LDR 216 0.7185 0.2223 0.0145 1.1781 NIR 216 0.0396 0.0904 0.0044 0.9149 LEV 216 0.1345 0.0724 0.0175 0.5055 CTI 216 0.5184 0.1678 0.0000 1.5338 GDP 216 0.0601 0.0063 0.0503 0.0681 INF 216 0.0691 0.0489 0.0060 0.1813
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm STATA 12
4.4.2. Phân tích tương quan
Mối liên hệ tương quan theo thời gian là mối liên hệ giữa các dãy số biến động theo thời gian; trong đó có một số dãy số biểu hiện biến động của các chỉ tiêu nguyên nhân và một dãy số biểu hiện biến động của chỉ tiêu kết quả (sự biến động của nó phụ thuộc vào biến động của các chỉ tiêu ngun nhân). Mơ hình nghiên cứu tác động của rủi ro tài chính đến rủi ro phá sản của các NHTM được xây dựng với biến phụ thuộc là chỉ số Z-Score.
Các biến LLP, LLR, LDR, LEV, CTI, INF có hệ số tương quan lần lượt là 0,191; 0,099; 0,188; 0.273; 0,071 đồng biến với zscore và NIR, CTI, GDP có hệ số tương quan nghịch biến với zscore 0,057; 0,201,0,179 và các hệ số tương quan này không cao (theo tiêu chuẩn Gurajati đã nghiên cứu là 0,8).
ZSCORE LLP LLR LDR NIR LEV CTI GDP INF ZSCORE 1 LLP 0.191 1 LLR 0.099 0.217 1 LDR 0.188 0.093 0.069 1 NIR -0.057 0.058 0.006 -0.354 1 LEV 0.273 -0.299 -0.105 0.087 -0.022 1 CTI -0.201 0.062 0.066 -0.076 -0.153 -0.226 1 GDP -0.179 0.087 -0.065 -0.013 0.096 -0.262 -0.059 1 INF 0.071 -0.313 0.041 0.063 -0.063 0.218 -0.194 -0.146 1 Nguồn: Tính tốn của tác giả
Bảng 4.5. Phân tích đa cộng tuyến
Variable VIF 1/VIF
LLP 1.28 0.783401 LEV 1.27 0.788734 NIR 1.21 0.823069 LDR 1.21 0.827672 INF 1.20 0.831738 CTI 1.15 0.867571 GDP 1.12 0.892019 LLR 1.08 0.922644 Mean VIF 1.19
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm STATA 12 Bảng kết quả phân tích đa cộng tuyến cho ta thấy VIF của các biến lần lượt là 1.28 ; 1.27; 1.21; 1.21; 1.2; 1.15; 1.12; 1.08; 1.19 các chỉ số này rất nhỏ đều nhỏ hơn 10 và mean VIF là 1.19 cũng rất nhỏ chứng tỏ mơ hình khơng phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả phân tích tương quan cho thấy các hệ số tương quan của mơ hình nghiên cứu không phát sinh hiện tượng đa cộng tuyến hay hiện tượng tự tương quan
và phần nào nhận diện được khuyết tật đa chiều tác động của các biến độc lập đến mơ hình hồi quy.
4.4.3. Các kiểm định mơ hình nghiên cứu
Kiểm định Hausman cho thấy mơ hình hồi quy hiệu ứng cố định (FEM) là mơ hình hiệu quả tốt nhất để giải thích lần lượt tác động của rủi ro tài chính đến nguy cơ phá sản của các NHTM đo lường bằng chỉ số Z-Score. Sau khi kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, kết quả kiểm định các mơ hình cho thấy giá trị kiểm định Chi2 có P-value <0.05 (phụ lục 2) nên chấp nhận giả thiết hay chứng tỏ mơ hình có khuyết tật phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định tương quan chuỗi các mơ hình đều cho thấy p-value <0.05 do đó các mơ hình đều xuất hiện khuyết tật này.
Như vậy các kết quả kiểm định cho thấy mơ hình có xuất hiện một trong các khuyết tật hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tương quan chuỗi giữa các phần dư. Chính vì thế để loại bỏ khuyết tật của mơ hình FEM, ước lượng FGLS và GMM – giúp sửa chữa khuyết tật. Kiểm tra tính bền vững của ước lượng GMM hệ thống bằng AR (2) và Hansen và Sargan test, chúng tôi thấy rằng các kiểm định này đều khơng có ý nghĩa thống kê có nghĩa rằng mơ hình GMM hệ thống là phù hợp vì khơng bị tự tương quan bậc 2 và các biến công cụ là phù hợp.
Bảng 4.6. Kết quả các kiểm định mơ hình
Các kiểm định Tỷ lệ nợ xấu
Giá trị Kết luận
Hausman Test -7.46* FE
Phương sai sai số thay đổi 1130.96* Yes
Đa cộng tuyến (VIF) 1.19 No
Tương quan giữa các phần dư đơn vị chéo 0.952 No
Tự tương quan chuỗi 50.684* Yes
AR (2) 0.43 No
Sargan test 32.90 No
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm STATA 12
4.4.4. Phân tích mơ hình hồi quy
Bảng 4.7 là kết quả hồi quy các mơ hình giải thích tác động của rủi ro tài chính đến rủi ro phá sản của các NHTM.
Kết quả phân tích cụ thể như sau:
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy mơ hình nghiên cứu
Biến REM FEM FGLS GMM
LLP 1.855 0.557 23.718* -14.799** 0.55 0.17 5.82 -2 LLR 15.162 13.537 75.853*** 38.324 0.49 0.44 1.79 0.68 LDR -6.013* -6.726* 2.283 -18.279* -2.82 -3.14 0.82 -3.57 NIR -2.118 -2.017 -8.670 -28.637*** -0.43 -0.41 -1.59 -1.64 LEV 51.135* 52.401* 45.878* 58.408* 7.26 7.4 5.21 3.42 CTI -9.527* -9.283* -15.530* -16.986* -4 -3.91 -4.74 -3.09 GDP -212.253* -207.418* -232.583* -166.324** -3.69 -3.63 -2.99 -1.83 INF -6.352 -7.430 9.490 -24.912* -0.84 -0.98 0.91 -2.98 Hệ số chặn 39.343 39.630 31.806 7.85 8.73 4.99 n 168 168 168 144 R2 0.4467 0.4476 F-statistics 18.63 14.15
Wald test 145.10 135.53
AR(2) 0.48
Sargan test 34.19
*, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10% Nguồn: Trích xuất từ phần mềm STATA 12
Zi, t = β0 + β1.LLR +β2.LLP +β3.LDR +β4.NIR +β5.LEV + β6.CTI + β7.GDP+ β8.INF + €i, t.
Kết quả nghiên cứu mơ hình FGLS và GMM cho thấy sự bền vững của mơ hình khi thêm các biến vĩ mô vào vẫn đạt được sự nhất quán trong cá giá trị ước lượng. Kết quả phân tích mơ hình GMM cho thấy các biến địn bẩy tài chính (LEV) tích cực đến Z-score và nghịch biến với rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam. Trong khi đó dự phịng rủi ro tín dụng (LLP), tỷ lệ thanh khoản (LDR), tỷ lệ thu nhập lãi rịng (NIR), tỷ lệ chi phí (CTI), tỷ lệ lạm phát (NIF) tác động tiêu cực đến tỷ lệ dự báo rủi ro phá sản và đồng biến với rủi ro phá sản của các NHTM.
Tỷ lệ địn bẩy tài chính (LEV) tác động tích cực đến Z-score và làm giảm nguy cơ rủi ro phá sản của các NHTM (β5=58.408, 1%). GDP có mối quan hệ tiêu cực với Zscore và làm tăng nguy cơ phá sản (β7=-166.324, 5%).Trong khi đó thu nhập lãi rịng (NIR) có mối quan hệ nghịch biến với Z-score của 24 NHTM (β4=- 28.637, 10%). Lạm phát (NIF) càng cao thì Z-score của các NHTM thấp (β8=- 24.912, 1%). Tỷ lệ thanh khoản (LDR) có mối quan hệ ngược chiều với Z-score và đồng biến đối với rủi ro phá sản (β3=-18.279, 1%). Tỷ lệ chi phí/thu nhập (CTI), tỷ lệ này cũng đồng biến với rủi ro của ngân hàng hay thể hiện hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng càng giảm sút (β6=-16.986, 5%). Dự phịng rủi ro tín dụng (LLP) có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản của các NHTM (β1=- 14.799, 5%).
4.4.5. Thảo luận kết quả phân tích
Nghiên cứu tác động của rủi ro tài chính đến rủi ro phá sản của các NHTM, tác giả đã nghiên cứu các mơ hình nghiên cứu ứng dụng từ các nghiên cứu trong nước và quốc tế để áp dụng vào bài nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu dữ liệu bảng
của 24 NHTM trong hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn từ năm 2009-2017, cho thấy phân tích mơ hình GMM là phù hợp vì mơ hình này mang tính ứng dụng trong thực tiễn đối với ngành ngân hàng nói chung và các ngân hàng thương mại Việt Nam nói riêng dưới góc độ tài chính và quản lý vĩ mơ nghiên cứu định tính kết hợp định lượng. Tác giả tiến hành thảo luận về các nhân tố dựa trên kết quả nghiên cứu như sau:
- Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tài sản (LEV) tác động tích cực đến Z-score và tỷ lệ này càng cao càng làm giảm nguy cơ phá sản của các NHTM. Tỷ lệ này cao hơn giảm sự phụ thuộc từ dòng vốn tài trợ bên ngoài và lợi nhuận của các ngân hàng sẽ cao hơn. ETA càng cao cho thấy tiềm ẩn rủi ro đối với hoạt động tín dụng của ngân hàng, ngân hàng tích cực cấp vốn để hấp thụ các tổn thất và xử lý các rủi ro. Các ngân hàng có sức mạnh về vốn sẽ đối mặt với chi phí rủi ro phá sản thấp hơn, do đó trích lập dự phịng rủi ro cũng thấp hơn (Berger, 1995; Bourke, 1989; Hassan và Bashir, 2003). Cơ cấu nguồn vốn của ngân hàng là nguồn vốn đặc biệt quan trọng với việc kinh doanh của các ngân hàng. Như hiện nay thì ngành ngân hàng đang có những vượt bậc đáng kể và đóng góp cũng khơng nhỏ vào sự phát triển kinh tế quốc gia nhưng bên cạnh đó cũng phát sinh nhiều khó khăn trong nhiều mặt, trong đó vấn đề về vốn chủ sở hữu cũng là vấn đề cần quan tâm. Vì vậy các cơ qaun quản lý cần có những biện pháp, những thay đổi mới mẻ trong cách nhìn nhận và quản lý.
- Tỷ lệ dư nợ/tiền gửi (LDR) tác động tiêu cực đến Z-score, đồng nghĩa với nợ xấu của các NHTM và rủi ro ngân hàng gia tăng. Mối quan hệ giữa hoạt động huy động và cho vay cũng là thước đo về rủi ro thanh khoản của ngân hàng, tín dụng là tài sản kém linh hoạt nhất, tài sản khó chuyển đổi thành tiền mặt trong nhất thời trong số các tài sản sinh lời của ngân hàng. Vì thế, khi tỷ lệ LDR tăng thì tính thanh khoản của ngân hàng giảm đi với tỷ lệ tương ứng hay rủi ro thanh khoản của ngân hàng tăng lên. Đây cũng là tỷ lệ được sử dụng khá phổ biến ở nhiều nước nhằm đánh giá tính thanh khoản của ngân hàng từ đó đưa ra các giải pháp nâng cao chất lượng quản trị rủi ro thanh khoản của các ngân hàng, đảm bảo sự ổn định và an
toàn của hệ thống.
- Dự phịng rủi ro tín dụng (LLP) của các NHTM có mối quan hệ thuận chiều đối với rủi ro phá sản ngân hàng. Việc quản lý rủi ro tín dụng tốt (hay giảm tỷ lệ nợ xấu) trong hiện tại sẽ giúp giảm tỷ lệ trích lập dự phịng trong tương lai. Với cơ cấu thu nhập từ hoạt động tín dụng ln chiếm tỷ trọng lớn đối với các ngân hàng và ln là nguồn thu chủ yếu. Từ đó các ngân hàng có sức ép trong nghiệp vụ cho vay dẫn đến việc thẩm định tài sản thế chấp không chặt chẽ, chất lượng nợ suy giảm, nợ xấu tăng cao và giảm vốn chủ sở hữu của các ngân hàng. Ngân hàng cần kiểm sốt rủi ro tín dụng, đa dạng hóa các khoản vay, sử dụng nghiệp vụ bán nợ, sử dụng các công cụ phái sinh, hợp đồng hoán đổi tổng thu nhập, hợp đồng hốn đổi tín dụng, hợp đồng quyền chọn tín dụng, hợp đồng quyền chọn trái phiếu.
- Biến tỷ lệ thu nhập lãi thuần/tài sản (NIR) tác động tiêu cực đến Z-score và đồng biến với rủi ro phá sản của các NHTM. Nghiên cứu của đã chứng minh luận điểm này. Kết quả này cho thấy hoạt động kinh doanh tín dụng vẫn là động lực phát triển của NHTM trong trung và dài hạn. Tuy nhiên cần có những giải pháp căn cơ và đột phá nhằm quản lý tăng trưởng tín dụng ổn định, hiệu quả và giảm thiểu rủi ro cũng như đảm bảo an tồn cho hệ thống ngân hàng. Bên cạnh đó cần cải thiện và đẩy mạnh phát triển nâng cao chất lượng dịch vụ phi tín dụng đặc biệt là dịch vụ ngân hàng điện tử trong bối cảnh cơng nghệ và thói quen tiêu dùng của khách hàng không ngừng thay đổi. Cần cơ cấu lại thu nhập giữa tín dụng và dịch vụ phi tín dụng có hiệu quả phù hợp với năng lực tài chính và mục tiêu phát triển và định hướng phát triển kinh doanh của từng ngân hàng, tranh thủ tận dụng tối đa các chính sách hỗ trợ từ phía NHNN và chính phủ.
- Tỷ lệ chi phí/thu nhập lãi thuần (CTI), tỷ lệ này cũng tác động tiêu cực với chỉ số zscore đồng biến với rủi ro của ngân hàng hay tỷ lệ này càng tăng thì ngân hàng hoạt động càng giảm sút (Whallen, 1988; Cihak, 2008). Trên thực tế tỷ lệ này càng lớn chứng tỏ ngân hàng có chi phí lớn, lợi nhuận giảm và rủi ro phá sản ngân hàng cũng sẽ tăng.
- Lạm phát (INF) tác động tiêu cực đến Z-score và đồng biến với rủi ro phá sản của các NHTM. Hầu hết các nghiên cứu quan sát một tác động tích cực giữa lạm phát và lợi nhuận (Bourke, 1989; Molyneux và Thorton,1992; Hassan và Bashir, 2003; Kosmidou, 2006). Lạm phát tăng làm tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTM cũng tăng. Việc thành lập công ty quản lý tài sản (mua bán nợ) VAMC rồi bơm tiền vào nền kinh tế có thể gây ra lạm phát, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tăng nhanh cho thấy nhân tố lạm phát có thể gây nhiều cản trở cho quá trình xử lý nợ xấu. Hay trong thời kỳ lạm phát sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, của hộ dân bị đình trệ, hàng hóa phục vụ cho sản xuất tồn kho nhiều, thu nhập người dân thấp hơn, giá cả hàng hóa thiết yếu có xu hướng tăng giá và ln duy trì ở mức cao thì việc bơm thêm tiền ra thị trường, thúc đẩy tín dụng, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế quả là một điều khó khăn.
- Biến tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có mối quan ngược chiều với Z-score hay đồng biến với rủi ro phá sản của các NHTM. Theo các tài liệu về sự liên kết giữa tăng trưởng kinh tế và lợi nhuận của lĩnh vực tài chính, tăng trưởng GDP có một mối quan hệ tích cực với lợi nhuận ngân hàng (Demirguc-Kunt và Huizinga, 1999; Bikker và Hu, 2002) và nó cũng làm rủi ro tín dụng hay nợ xấu của các NHTM tăng. Trong những năm gần đây chứng kiến đóng góp khơng nhỏ của doanh nghiệp này vào ngân sách nhà nước, tạo ra việc làm, thu nhập cho hàng trăm ngàn lao động thúc đẩy phát triển kinh tế và là động lực giúp các doanh nghiệp nội địa tháo gỡ khó khăn. Bên cạnh đó là do chính sách tiền tệ kịp thời và hợp lý, tình hình xuất khẩu có những chuyển biến tích cực.
Kết luận chương 4:
Trong chương 4 đã đưa ra kết quả nghiên cứu định lượng mơ hình với mẫu quan sát là 24 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2017. Tác giả đã tiến hành phân tích, kiểm định để mơ hình khắc phục được những sai phạm sau đó lựa chọn mơ hình phù hợp nhằm nghiên cứu sự tác động của các yếu tố rủi ro tài chính đến nguy cơ phá sản ngân hàng thương mại Việt Nam. Mơ hình thực nghiệm về rủi ro phá sản của ngân hàng được đo bằng chỉ số zscore thông qua việc phân tích từng
mơ hình hồi quy và nhận dạng được chiều hướng tác động của các rủi ro tài chính.