CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU, CÁC BIẾN VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.3 Thống kê mô tả
3.3.2 Quy mô tổng tài sản
Hình 3.3 Thay đổi tổng tài sản các NHTM trong giai đoạn 2008-2017. (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
Quy mô tổng tài sản các NHTM tăng mạnh trong 10 năm qua thể hiện Hình 3.3, đạt hơn 7 triệu tỷ đồng (tương đương 306 tỷ đô la Mỹ) vào cuối năm 2017, tăng 467% so với năm 2008. Từ đó cho thấy hệ thống ngân hàng đã phát triển mở rộng theo cấp số nhân thông qua việc thành lập thêm nhiều chi nhánh và phòng giao dịch trong cả nước. Song song với mở rộng quy mô, các NHTM đã duy trì mức lợi nhuận ổn định trong những năm qua.
3.3.3 Vốn chủ sở hữu và tỉ lệ an tồn vốn
Hình 3.4 Vốn chủ sở hữu và tỉ lệ an tồn vốn trung bình hàng năm trong vịng 10 năm 2008-2017 (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
Từ cơng thức tính hai chỉ số Tỷ lệ an toàn vốn và Tỷ lệ vốn chủ sỡ hữu trên tổng tài sản, tác giả nhận thấy hai biến số này có mối tương quan cao với nhau. Kiểm chứng lại dữ liệu đã thu thập trên biểu đồ tại Hình 3.4 nhận thấy rõ mối tương quan thuận chiều này.
3.3.4 Chi phí hoạt động
Tỷ lệ CIR thể hiện được mối tương quan giữa chi phí hoạt động so với thu nhập của ngân hàng đó. Tỷ lệ này cho nhà đầu tư 1 cái nhìn rõ hơn về hiệu quả hoạt
hoạt động có mối tương quan rõ ràng là nghịch chiều với lợi nhuận của ngân hàng thể hiện trong Hình 3.5.
Hình 3.5 Mối quan hệ giữa Chi phí hoạt động và Tỷ suất sinh lợi (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
3.3.5 Nợ xấu và trích lập dự phịng
Hình 3.6 Mối tương quan giữa tỷ lệ nợ xấu, trích lập dự phịng và ROAA (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
Bản chất của chi phí trích lập dự phịng rủi ro (trong đó, phần lớn là trích lập dự phịng rủi ro tín dụng) là một chi phí khơng chi bằng tiền mặt của ngân hàng và chỉ đơn thuần được tạo lập bởi một nghiệp vụ kế tốn. Vì thế dịng tiền của ngân hàng không bị ảnh hưởng bởi chi phí này. Mặt khác, trích lập dự phịng rủi ro là một khoản chi phí bắt buộc theo quy định của các ngân hàng nhằm xử lý nợ xấu. Và xử lý nợ xấu từ dự phòng là phương án khả thi nhất bởi nó là tiền thật của chính ngân hàng. Khi ngân hàng xử lý được khoản nợ xấu (thu hồi được một phần hoặc toàn bộ khoản nợ), số tiền trích lập dự phịng sẽ được hồn nhập vào dự phịng hoặc hạch tốn trực tiếp vào thu nhập bất thường. Do đó, nếu các ngân hàng cố trích lập dự phịng nhiều để "giấu lãi" thì sớm hay muộn khoản chi phí này cũng sẽ quay trở lại và làm tăng lợi nhuận tính thuế trong tương lai.
Dưới góc độ của các nhà đầu tư và cổ đông các ngân hàng, rõ ràng trích lập dự phịng rủi ro là một "gánh nặng", vì trích càng nhiều thì lợi nhuận càng "teo tóp" thì khơng cịn lại gì để chia cổ tức. Cùng với đó, lợi nhuận trên báo cáo suy giảm thì
ngân hàng có tỉ lệ bao phủ nợ xấu ở mức cao đồng nghĩa khả năng được hoàn nhập chi phí dự phịng của các ngân hàng này cũng cao hơn nhiều. Do đó, tác động của trích lập dự phịng đối với lợi nhuận ngân hàng rất khó để dự báo.
3.3.6 Mức độ tập trung thị trường của ngành ngân hàng
Hình 3.7 Chỉ số ROAA so với thay đổi chỉ số tập trung thị trường Herfindahl- Hirschman (HHI) (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
Chỉ số Herfindahl-Hirschman (HHI) được sử dụng để nhận biết mức độ cạnh tranh của thị trường là hoàn hảo hay độc quyền cao. Bộ Tư pháp Mỹ sử dụng chỉ số này để đánh giá mức độ độc quyền giữa các ngân hàng trong hoạt động mua bán, sáp nhập (M&A). HHI xác định bằng tổng bình phương thị phần của mỗi ngân hàng trong tồn hệ thống. Short (1979) đã tìm ra bằng chứng hỗ trợ cho quan điểm rằng mức độ tập trung thị trường cao hơn sẽ dẫn đến tỷ suất sinh lợi tốt hơn, nhưng hệ số này nhỏ, cần một sự thay đổi thật sự lớn mới ảnh hưởng đến một điểm phần trăm tỷ suất sinh lợi.
Chỉ số HHI của ngành ngân hàng tính theo thị phần thu nhập hoạt động trong 10 năm qua ở mức thấp, dưới 1000 điểm, cho thấy hệ thống ngân hàng Việt Nam vẫn đảm bảo được mức độ cạnh tranh trung bình. Nghiên cứu của Nguyễn Thế Bính
(2015) kết luận rằng sau q trình M&A, chỉ số tập trung của ngành ngân hàng có xu hướng tăng nhưng ở mức vừa phải, ngay cả đối với nhóm ngân hàng lớn. Phạm Minh Điển và cộng sự (2017) kết luận chỉ số HHI khơng có ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) của các NHTM.
Dựa vào dữ liệu đã thu thập, tác giả trình bày trong biểu đồ Hình 3.7 cho thấy chỉ số HHI không biến động nhiều qua các năm và khơng có mối tương quan với tỷ lệ ROAA của các NHTM.
3.3.7 Tốc độ tăng trưởng GDP và tỉ lệ lạm phát
Hình 3.8 So sánh tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng GDP với ROAA (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
Quan sát biểu đồ tại Hình 3.8 so sánh giữa tốc độ tăng trưởng GDP so với sự thay đổi trong hiệu qua hoạt động của các NHTM thông qua chỉ số ROAA. Trong giai đoạn từ 2012-2015, GDP tăng trưởng tốt trong khi ROAA lại có xu hướng giảm. Mặc dù kỳ vọng một nền kinh tế phát triển có thể tương ứng với hiệu quả hoạt động tốt trong hệ thống tài chính, nghiên cứu của Nguyễn Minh Sáng và cộng sự (2014) cho kết quả ROA tương quan ngược chiều với tốc độ tăng trưởng kinh tế.
Tỷ lệ lạm phát trong giai đoạn 2012-2015 đều cao hơn tương đối so với tốc độ tăng trưởng kinh tế. Khi đặt mối quan hệ giữa ROAA và tăng trưởng GDP trong một mối quan hệ tương quan với một biến vĩ mô khác là tỷ lệ lạm phát (INF), có thể giải thích được phần nào mối quan hệ ngược với kỳ vọng này.
3.3.8 Thống kê mô tả và ma trận hệ số tương quan
Bảng 3.1 dưới đây cho thấy thống kê mô tả từ dữ liệu của 26 NHTM. Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản bình quân (ROAA) của các NHTM dao động từ mức thấp là -5.99% tới mức cao nhất là 11.9% và ROAA trung bình đạt 0.96%. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản dao động mạnh từ 3.46% đến 46.24% cho thấy sự chênh lệch lớn giữa các ngân hàng.
Chỉ số HHI đo lường sự tập trung của thị trường đạt giá trị từ 757 – 1072 và độ lệch chuẩn là 88.92. Theo thông lệ quốc tế, các giá trị này đều ở mức hợp lý để xác định thị trường các NHTM ở Việt Nam khơng mang tính tập trung.
Quy mơ giữa các NHTM có sự chênh lệch rất lớn với độ lệch chuẩn là 1.24. Rủi ro tín dụng dao động từ 2.86% tới 0.55% với giá trị trung bình là 1.42% và độ lệch chuẩn là 0.54%. Chi phí hoạt động dao động từ 0.32% tới 5.2%. tỷ lệ chi phí hoạt động của các NHTM đều đang được kiểm sốt tốt.
Bảng 3.1 Thống kê mơ tả các biến quan sát (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
Tên biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất ROAA 259 0.96 1.08 -5.99 11.90 EA 260 10.70 6.09 3.46 46.24 CAR 194 15.28 8.02 4.43 55.50 lnAsset 260 18.08 1.24 14.70 20.91 NIM 259 3.23 1.42 -0.75 13.34 CIR 258 51.87 14.14 19.72 92.74
Tên biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất LLP 231 71.09 39.87 13.79 245.00 NPL 236 2.29 1.55 0.00 11.40 GDP 260 6.01 0.53 5.25 6.81 INF 260 8.57 6.71 0.88 23.12 HHI 260 887.61 84.52 757.12 1072.02
Bảng 3.2 Ma trận hệ số tương quan (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
ROAA EA CAR lnAsset NIM CIR LLP NPL GDP INF HHI
ROAA 1.00 EA 0.30 1.00 CAR 0.17 0.87 1.00 lnAsset -0.15 -0.73 -0.63 1.00 NIM 0.57 0.41 0.32 -0.19 1.00 CIR -0.74 -0.04 0.02 -0.15 -0.36 1.00 LLP 0.19 -0.30 -0.32 0.41 0.01 -0.33 1.00 NPL -0.27 0.04 0.10 -0.08 -0.16 0.28 -0.58 1.00 GDP -0.08 -0.13 -0.05 0.20 0.00 0.00 0.11 -0.16 1.00 INF 0.34 0.20 0.19 -0.28 0.13 -0.27 0.00 0.01 -0.29 1.00 HHI 0.29 0.17 0.12 -0.31 -0.09 -0.26 0.10 -0.17 -0.12 0.43 1.00
Kết quả phân tích tương quan giữa các biến độc lập của Bảng 3.2 cho thấy hệ số tương quan giữa biến EA và CAR khá cao là >87%. Hệ số tương quan cao cho thấy có hiện tượng đa cộng tuyến tính tồn tại trong dữ liệu nghiên cứu mà cụ thể là giữa vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và hệ số an toàn vốn. Điều này cũng phù hợp với cơng thức tính toán của hai chỉ số này. Để tránh gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả lựa chọn sử dụng cả hai mơ hình hồi quy (1) và (2) để chạy hồi quy và so sánh kết quả. Mục đích của việc này cũng là để trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ hai:
đối với lợi nhuận. Ngồi ra, các biến cịn lại của mơ hình khơng có mối tương quan nào rõ rệt.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
4.1 Kết quả hồi quy của phương trình (1)
Dựa vào dữ liệu thu thập được cùng với hai mơ hình đề xuất, nghiên cứu tiến hành hồi quy dữ liệu bảng với hai tác động: tác động cố định (Fixed effect) và tác động ngẫu nhiên (Random effect). Kết quả hồi quy đối với phương trình (1) được trình bày trong Bảng 4.1.
Bảng 4.1 Kết quả hồi quy mơ hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên cho phương trình (1)
Tác động cố định Tác động ngẫu nhiên
ROAA Hệ số β Giá trị P Hệ số β Giá trị P
CAR -0.00376 0.541 -0.00279 0.577 lnAsset 0.04535 0.631 -0.09426 0.014 ** NIM 0.13058 0.001 *** 0.18319 0.000 *** CIR -0.03326 0.000 *** -0.02801 0.000 *** LLP 0.00035 0.770 0.00031 0.770 NPL 0.00521 0.840 -0.02071 0.397 GDP -0.07951 0.224 -0.04417 0.463 INF 0.00875 0.120 0.00640 0.221 HHI 0.00098 0.049 ** 0.00070 0.103 Hệ số α 0.95663 0.620 3.17348 0.002 *** R2 0.66080 0.64420 Giá trị P 0.00000 0.00000 *, **, *** mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Dựa vào giá trị R2, có thể nhận thấy mơ hình tác động cố định có thể giải thích tốt hơn biến phụ thuộc ROAA với 66,08% so với mơ hình tác động ngẫu nhiên. Để xác định mơ hình tác động cố định hay tác động ngẫu nhiên có hiệu quả hơn trong mơ hình này, tác giả tiến hành kiểm định Hausman để đánh giá. Kiểm định Hausman với giả định:
H0: Ước lượng của mơ hình tác động cố định và mơ hình tác động ngẫu nhiên khơng khác nhau.
H1: Ước lượng của mơ hình tác động cố định và mơ hình tác động ngẫu nhiên là khác nhau.
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định Hausman cho mơ hình (1)
---- Hệ số β ----
Tác động cố định Tác động ngẫu nhiên Chênh lệch
CAR -0.00376 -0.00279 -0.00097 lnAsset 0.04535 -0.09426 0.13962 NIM 0.13058 0.18319 -0.05261 CIR -0.03326 -0.02801 -0.00526 LLP 0.00035 0.00031 0.00004 NPL 0.00521 -0.02071 0.02592 GDP -0.07951 -0.04417 -0.03534 INF 0.00875 0.00640 0.00235 HHI 0.00098 0.00070 0.00028 Prob>chi2 = 0.0427
Kiểm định Hausman cho thấy P = 0.0427 < 5% nghĩa là có cơ sở để bác bỏ H0 và chấp nhận H1. Khi có sự khác biệt của ước lượng của mơ hình tác động cố định và
mơ hình tác động ngẫu nhiên thì nghiên cứu sử dụng mơ hình tác động cố định giải thích được tốt hơn. Do đó, tác giả có căn cứ để lựa chọn mơ hình tác động cố định.
Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan, với giả định H0 là khơng có hiện tượng tự tương quan. Kết quả cho giá trị P = 0.2537 > 0.05, tức là có cơ sở để chấp nhận giả định H0, giữa các biến khơng có hiện tượng tự tương quan.
Một trong những giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính là khơng có mối quan hệ tuyến tính chính xác giữa các biến giải thích, hay cịn gọi là đa cộng tuyến. Để chuẩn đoán hiện tượng này, tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) và hệ số chấp nhận (TOL) được tính tốn từ phần mềm Stata trong Bảng 4.3:
Bảng 4.3 Chuẩn đoán đa cộng tuyến Collin cho các biến phương trình (1)
Tên biến VIF sqrt VIF Tolerance R- squared ROAA 3.39 1.84 0.2952 0.7048 CAR 1.86 1.36 0.5381 0.4619 lnAsset 2.50 1.58 0.4004 0.5996 NIM 1.87 1.37 0.5354 0.4646 CIR 2.79 1.67 0.3588 0.6412 LLP 2.00 1.42 0.4990 0.5010 NPL 1.72 1.31 0.5827 0.4173 GDP 1.16 1.08 0.8624 0.1376 INF 1.46 1.21 0.6844 0.3156 HHI 1.63 1.27 0.6153 0.3847 Mean VIF 2.04
Các giá trị VIF đều tương đối thấp, khơng có giá trị nào vượt quá 4, giá trị trung bình là 2.05, nên có thể kết luận các biến giải thích trong mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến nhưng không nghiêm trọng.
Một trong những vấn đề thường gặp trong dữ liệu chéo hay dữ liệu bảng là phương sai thay đổi (phương sai không bằng nhau) trong hạng nhiễu. Do đã xác định được mơ hình hình tác động cố định phù hợp để ước lượng ROAA, nên tác giả sử dụng kiểm định Wald để chuẩn đốn mơ hình có bị hiện tượng phương sai khơng đồng nhất hay không? Với giả định H0 là phương sai giữa các mẫu dữ liệu là không đổi. Kết quả giá trị P của kiểm định Wald là 0.0000 < 0.05, nên bác bỏ giả định H0, tức là mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
Để khắc phục vấn đề này, tác giả sử dụng thủ tục điều chỉnh được đề xuất bởi White để có được các sai số chuẩn điều chỉnh phương sai thay đổi hay cịn gọi là mơ hình sai số chuẩn mạnh. Kết quả hồi quy được thể hiện trong Bảng 4.4.
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy mơ hình sai số chuẩn mạnh đối với phương trình (1)
Tác động cố định, sai số chuẩn mạnh
ROAA Hệ số β
Sai số chuẩn hiệu
chỉnh Giá trị P CAR -0.00376 0.00476 0.439 lnAsset 0.04535 0.08238 0.588 NIM 0.13058 0.03918 0.003 ** CIR -0.03326 0.00618 0.000 *** LLP 0.00035 0.00102 0.732 NPL 0.00521 0.01723 0.766 * GDP -0.07951 0.03449 0.032 * INF 0.00875 0.00396 0.039 HHI 0.00098 0.00036 0.012 * Hệ số α 0.95663 1.35016 0.487 R2 0.66080 Giá trị P 0.00000
Kết quả hồi quy cho thấy Tỷ lệ chi phí hoạt động so với thu nhập hoạt động CIR có ảnh hưởng ngược chiều đối với Tỷ suất sinh lợi bình quân với mức ý nghĩa cao. Điều này phù hợp với kỳ vọng ban đầu cũng như các kết quả nghiên cứu của Witowschi và Luca (2016), Trujillo-Ponce (2013) và Pasiouras và Kosmidou (2007), với kết luận rằng Chi phí hoạt động càng cao càng làm giảm lợi nhuận. Với mức ý nghĩa 5%, tỷ lệ thu nhập lãi thuần tăng lên 1% sẽ đóng góp vào khoảng 0.04% tăng lên trong tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản. Kết quả này là hợp lý với kỳ vọng đối với biến NIM.
Đối với biến tốc độ tăng trưởng GDP, khơng có ý nghĩa thống kê trong cả hai mơ hình hồi quy tác động cố định và tác động ngẫu nhiên ban đầu (Bảng 4.1). Tuy nhiên khi áp dụng mơ hình sai số chuẩn, tác giả nhận được mối tương quan đồng biến với biến phụ thuộc ROAA, với mức ý nghĩa 10%. Với mức ý nghĩa này, hệ số β của biến GDP là -7,95% cho thấy rằng tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng khơng tốt đến hiệu quả hoạt động của các NHTM. Tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng đáng kể đến các yếu tố liên quan đến cung cầu vốn vay, Pasiouras và Kosmidou (2007) giải thích cho hệ số âm của biến GDP này là do đối tượng phục vụ của NHTM là rộng lớn nên chịu sự tác động khác nhau trong cùng một điều kiện kinh tế vĩ mô.
Chỉ số tập trung thị trường cũng có tác động đồng biến với hiệu quả hoạt động của NHTM. Điều này hàm ý rằng mơi trường kinh doanh càng ít cạnh tranh tạo điều kiện tốt để các ngân hàng có lợi nhuận tốt hơn. Hệ số của biến HHI là tương đối thấp, 0.09%, phù hợp với phát hiện của Short (1979) cần có một sự biến động lớn trong chỉ