Các biến Phương pháp đo lường Kỳ vọng dấu
Tỷ suất sinh lợi Tỷ suất sinh lợi trên
tổng tài sản (ROA)
Lợi nhuận sau thuế Tổng tài sản
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Lợi nhuận sau thuế Vốn chủ sở hữu
Rủi ro thanh khoản
Khe hở tài trợ (FGAP) Dư nợ cho vay − Huy động vốn
Tổng tài sản +
Chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH)
Tiền mặt + Tiền gửi tại các TCTD
Tổng tài sản +
Tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản
(DEP)
Tiền gửi khách hàng
Tổng tài sản +
Biến kiểm sốt Quy mơ ngân hàng
(SIZE) Ln(Tổng tài sản) + Quy mô vốn chủ sở hữu (ETA) Vốn chủ sở hữu Tổng tài sản + Tỷ lệ nợ xấu (NPL) Nợ xấu
Dư nợ cho vay -
4.3. Phương pháp nghiên cứu Bước 1: Thống kê mô tả Bước 1: Thống kê mô tả
Sử dụng phần mềm Eveiws 8.1 để thống kê mô tả nhằm xác định những đặc tính cơ bản như tên biến, số mẫu quan sát, giá trị trung bình, trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn.
Bước 2: Phân tích ma trận tương quan giữa các biến
Một trong số các giả định của hồi quy tuyến tính là khơng có tương quan giữa các biến độc lập, và khi giả thuyết này bị vi phạm thì hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Hậu quả là các biến bị đa cộng tuyến sẽ bị mất đi ý nghĩa trong mơ hình hoặc hệ số hồi quy có thể bị sai dấu, đa cộng tuyến nghiêm trọng hơn (đa cộng tuyến hồn hảo) sẽ khơng thể ước lượng được mơ hình. Do đó, việc phân tích tương quan giữa các biến trong mơ hình là rất cần thiết, phân tích tương quan được thực hiện thơng qua ma trận tương quan. Nhưng ma trận tương quan lại mắc phải nhược điểm là chỉ phát hiện được tương quan cặp, không phát hiện được tương quan nhóm. Vì vậy, ngồi ma trận tương quan còn có thể sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF) sẽ giúp phân tích tương quan nhóm tốt hơn.
Bước 3: Chạy mơ hình hồi quy theo phương pháp POOLED OLS, FEM, REM
Chạy mơ hình hồi quy lần lượt theo các phương pháp POOLED OLS, FEM, REM. Mơ hình hồi quy theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (POOLED OLS) là để xác định những yếu tố nào thực sự tác động đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng. Mơ hình hồi quy theo phương pháp tác động cố định (FEM) với giả định rằng mỗi ngân hàng đều có những đặc điểm riêng biệt có thể tác động đến các biến độc lập. Mơ hình hồi quy theo phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) phân tích mối tương quan giữa phần sai số của mỗi ngân hàng với các biến độc lập, qua đó có thể kiểm soát được các đặc điểm riêng biệt giữa các ngân hàng.
Bước 4: Kiểm định lựa chọn mơ hình
Để lựa chọn ra một mơ hình phù hợp nhất trong ba mơ hình trên tiến hành kiểm định so sánh giữa mơ hình theo các phương pháp POOLED OLS và FEM, mơ hình hồi quy theo phương pháp FEM và REM đối với dữ liệu bảng. Kiểm định đầu tiên được dùng là kiểm định F (kiểm định Redundant) để so sánh lựa chọn theo phương pháp POOLED OLS hay FEM, với giả định H0: chọn mơ hình hồi quy theo phương pháp POOLED OLS, nếu P-value < 0,05 thì bác bỏ H0, kết luận chọn mơ hình hồi quy theo phương pháp FEM, ngược lại thì chọn mơ hình hồi quy theo
phương pháp POOLED OLS. Kiểm định thứ hai là kiểm định Hausman dùng để so sánh giữa FEM và REM, với giả định H0: chọn mơ hình hồi quy theo phương pháp REM, nếu kết quả kiểm định cho thấy P-value < 0,05 thì bác bỏ H0, kết luận mơ hình hồi quy theo phương pháp FEM phù hợp hơn và ngược lại thì ta chọn phương pháp REM.
Bước 5: Kiểm định các khuyết tật của mơ hình
Theo lý thuyết có nhiều phương pháp kiểm định nhưng sử dụng một số phương pháp kiểm định phù hợp với mơ hình. Các phương pháp kiểm định được sử dụng trong bài viết này là:
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đầu tiên, kiểm định đa cộng tuyến, hiện tượng này có thể dẫn tới một số hậu quả là các ước lượng bị chệch, dấu các hệ số hồi quy thay đổi so với thực tế, giá trị thống kê t nhỏ, khoảng tin cậy rộng dẫn đến khơng có ý nghĩa.
Có 3 cách phát hiện đa cộng tuyến là:
Hệ số R2 cao, nhưng tỷ số t-statistic thấp. Hoặc, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao, nếu lớn hơn 0,8 thì có thể chắc chắn có đa cộng tuyến.
Sử dụng mơ hình hồi quy phụ. Đầu tiên, tác giả ước lượng mơ hình hồi quy phụ giữa một biến độc lập bất kỳ với các biến độc lập cịn lại. Sau đó, để kiểm tra có hay khơng hiện tượng đa cộng tuyến tác giả dùng phương pháp kiểm định tham số để kiểm tra sự ảnh hưởng của các biến độc lập.
Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Tốc độ gia tăng của phương sai và hiệp phương sai có thể thấy qua nhân tử phóng đại phương sai gắn liền với biến Xi, ký hiệu là VIF(Xi). VIF(Xi) được thiết lập dựa trên cơ sở của hệ số xác định R2, trong hồi quy của biến Xi với các biến khác như sau:
VIF(Xi) = 1 1 − 𝑅𝑖2
Theo lý thuyết nếu hệ số VIF ≥ 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa hai biến độc lập trong mơ hình.
Cách xử lý hiện tượng đa cộng tuyến (nếu có) bằng các phương pháp như sử dụng thơng tin tiên nghiệm, tăng kích thước mẫu, bỏ biến.
Kiểm định phương sai thay đổi
Một trong những giả thiết quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển là phương sai của từng yếu tố ngẫu nhiên Ui là một số không đổi và bằng σ2. Đây là giả thiết phương sai không thay đổi, tức là, phương sai bằng nhau. Khi có phương sai thay đổi, các ước lượng OLS (phương pháp bình phương nhỏ nhất) khơng hiệu quả. Hiện tượng này cho thấy mức độ phân tán không như nhau của giá trị biến phụ thuộc quan sát được xung quanh đường hồi quy. Chính vì hiện tượng này có ảnh hưởng khá nghiêm trọng đến kết quả nghiên cứu nên thực hiện kiểm định phương sai của sai số thay đổi bằng một trong các kiểm định như Breusch-Pagan- Godfrey, Harvey, Glejser, hoặc White. Trong các kiểm định thì kiểm định White được sử dụng phổ biến nhất. Các kiểm định này được tiến hành trên mơ hình hồi quy phụ với cặp giả thiết của kiểm định là H0: phương sai của sai số ngẫu nhiên của mơ hình khơng đổi và H1: phương sai của sai số ngẫu nhiên của mơ hình thay đổi. Nếu H0 đúng thì thống kê nR2
có phân phối xấp xỉ với phân phối Chi – bình phương với k bậc tự do. Nếu Prob(Chi-Square) < 0,05 thì bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là có hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình.
Để khắc phục hiện tượng trong mơ hình có phương sai thay đổi, sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất có trọng số (WLS) trong phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS).
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tự tương quan là sự tương quan theo thời gian hoặc không gian giữa các thành phần của dãy quan sát. Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan, các ước lượng OLS (phương pháp bình phương nhỏ nhất) khơng hiệu quả. Vì vậy, trong các giả thuyết quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điền thì giả thuyết khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên Ui trong hàm hồi quy tổng thể.
Kiểm định Durbin-Watson, kiểm định Berusch-Godfrey…được sử dụng để phát hiện hiện tượng tự tương quan.
Đối với kiểm định Durbin – Watson: Kiểm định tương quan bậc nhất Đặt giả thuyết: H0: p = 0; H1: p ≠ 0
Nếu d <du hoặc (4 – d) < du thì bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1, nghĩa là có tự tương quan dương hoặc âm. Tuy nhiên kiểm định Durbin-Watson vẫn có khuyết điểm: cỡ mẫu n lớn thì các giá trị dL, du khơng có trong bảng, để khắc phục nhược điểm này thì có thể kiểm định Durbin-Watson theo kinh nghiệm: Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan.
Đối với kiểm định Berusch-Godfrey: Giả thuyết:
H0: ρ1 = 0 (khơng có tự tương quan bậc 1) H1: ρ1 khác 0 (có tự tương quan bậc 1)
Nếu P-Value < a = 5% thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, nghĩa là có tự tương quan bậc 1. Nếu P-Value > a = 5% thì ta chấp nhận H0. Tức là khơng có tự tương quan bậc 1.
Để khắc phục hiện tượng tự tương quan, sử dụng thủ tục lặp Cochrane – Orcutt hai bước trong phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) bằng cách thêm AR(1) vào mơ hình hồi quy nếu mơ hình có tự tương quan bậc 1 hoặc cả AR(1), AR(2) vào mơ hình hồi quy nếu mơ hình có tự tương quan bậc 2.
4.4. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu gồm 31 NHTM theo danh sách công bố của Ngân hàng Nhà nước vào ngày 30/6/2018 (Phụ lục 1 ). Nguồn dữ liệu được thu thập vào cuối mỗi năm trong giai đoạn 2012 đến 2017. Các tỷ số tài chính được sử dụng trong nghiên cứu đo lường các biến của mơ hình là dữ liệu thứ cấp được tính tốn từ các báo cáo tài chính của các NHTM Việt Nam.
4.5. Kết quả nghiên cứu 4.5.1. Thống kê mô tả 4.5.1. Thống kê mô tả
Bảng 4.2: Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình nghiên cứu
ĐVT:% Biến Số quan sát Giá trị trung bình Giá trị lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn ROA 159 0,61% 2,39% 0,01% 0,45% ROE 159 7,08% 23,93% 0,07% 5,22% FGAP 159 -13,15% 16,55% -38,57% 10,99% CASH 159 17,09% 52,10% 4,50% 8,82% DEP 159 67,16% 89,22% 41,41% 10,92% SIZE 159 18,45 20,91 16,40 1,08 NPL 159 2,37% 8,81% 0,14% 1,55% ETA 159 9,27% 23,84% 3,46% 4,02% (Nguồn: Phụ lục 2)
Kết quả thống kê mô tả về các giá trị trung bình, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất, mức độ sai số của các biến trong mơ hình nghiên cứu. Cụ thể như sau:
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) của các NHTM thấp nhất là 0,01% vào năm 2016 của NHTM Bản Việt và cao nhất là 2,39% vào năm 2017 của NHTM Kỹ Thương Việt Nam. Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản bình quân là 0,61% và độ lệch chuẩn đo lường biến động của tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản là 0,45%.
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các NHTM thấp nhất là 0,07% vào năm 2012 của NHTM Quốc Dân và cao nhất là 23,93% vào năm 2017 của NHTM Kỹ Thương Việt Nam. Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu bình quân là 7,08% và độ lệch chuẩn đo lường biến động của Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu là 5,22%.
Các NHTM có khe hở tài trợ (FGAP) thấp nhất là -38,57% vào năm 2014 của NHTM Hàng Hải Việt Nam và cao nhất là 16,55% vào năm 2017 của NHTM Việt
Nam Thịnh Vượng. Khe hở tài trợ bình quân là -13,15% và độ lệch chuẩn đo lường biến động của khe hở tài trợ là 10,99%.
Chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH) của các NHTM mức thấp nhất là 4,50% vào năm 2017 của NHTM Sài Gòn Thương Tín và cao nhất là 52,10% vào năm 2012 của NHTM Đông Nam Á. Chỉ số trạng thái tiền mặt bình quân là 17,09% và độ lệch chuẩn đo lường biến động của chỉ số trạng thái tiền mặt là 8,82%
Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DEP) của các NHTM có mức thấp nhất là 41,41% vào năm 2012 của NHTM Xuất Nhập Khẩu Việt Nam và cao nhất là 89,22% vào năm 2015 của NHTM Sài Gòn Thương Tín. Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản bình quân là 67,16% và độ lệch chuẩn đo lường biến động của tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản là 10,92%
Quy mô ngân hàng (SIZE) của các NHTM có mức thấp nhất là 16,40 vào năm 2012 của NHTM Bảo Việt và cao nhất là 20,91 vào năm 2017 của NHTM Đầu tư và Phát triển Việt Nam. Quy mơ ngân hàng bình quân là 18,45 và độ lệch chuẩn đo lường biến động của quy mô ngân hàng là 1,08.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) của các NHTM có mức thấp nhất là 0,14% vào năm 2015 của NHTM Bản Việt và cao nhất là 8,81% vào năm 2012 của NHTM Sài Gòn - Hà Nội. Rủi ro tín dụng bình qn là 2,37% và độ lệch chuẩn đo lường biến động của rủi ro tín dụng là 1,55%
Quy mô vốn chủ sở hữu (ETA) của các NHTM mức thấp nhất là 3,46% vào năm 2017 của NHTM Sài Gòn và cao nhất là 23,84% vào năm 2013 của NHTM Sài Gòn Công Thương. Quy mơ vốn chủ sở hữu bình quân là 9,27% và độ lệch chuẩn đo lường biến động của quy mô vốn chủ sở hữu là 4,02%.
4.5.2. Phân tích tương quan
Mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc được xem xét thơng qua việc phân tích hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r). Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ kết hợp tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến khơng có mối liên hệ tuyến tính.
Bảng 4.3: Mối tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu
ROA ROE FGAP CASH DEP SIZE NPL ETA
ROA 1 ROE 0,81 1 FGAP 0,29 0,25 1 CASH 0,02 -0,02 -0,05 1 DEP -0,06 0,03 -0,41 -0,60 1 SIZE 0,10 0,50 0,00 -0,18 0,27 1 NPL -0,02 -0,17 0,01 0,06 -0,12 -0,26 1 ETA 0,28 -0,24 0,18 0,09 -0,20 -0,71 0,32 1 (Nguồn: Phụ lục 3)
Kết quả kiểm định tương quan giữa tỷ suất sinh lợi bao gồm ROA và ROE với các yếu tố như khe hở tài trợ (LGAP), chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH), tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP), quy mô ngân hàng (SIZE), quy mô vốn chủ sở hữu (ETA), tỷ lệ nợ xấu (NPL) với hệ số tương quan lần lượt là: 0,29; 0,02; - 0,06; 0,10; ; 0,28; -0,02. Như vậy, các biến độc lập như khe hở tài trợ, chỉ số trạng thái tiền mặt, tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản, quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu, quy mơ vốn chủ sở hữu có mối tương quan với tỷ suất sinh lợi (ROA và ROE) của các NHTM Việt Nam. Hơn nữa, khơng có hệ số tương quan nào quá lớn, điều này có thể thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến dẫn đến kết quả không đáng tin cậy. Như vậy, các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy là thích hợp.
4.5.3. Kết quả hồi quy
- Kết quả hồi quy mơ hình ROA
Bảng 4.4: Hồi quy mơ hình ROA
Biến Phương Pháp
POOLED OLS FEM REM
C -0.043455 -0.044113 -0.044658 FGAP 0.008673** 0.009506* 0.010333** CASH 0.006132 0.005124 0.006709 DEP 0.003067 -0.007365 -0.002071 SIZE 0.002244*** 0.002651* 0.002486*** NPL -0.027506 -0.028072 -0.026094 ETA 0.073397*** 0.078317*** 0.076283*** R2 hiệu chỉnh 0.267486 0.562142 0.282216 F-statistic 10.61592 6.966117 11.35367 Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000 (Nguồn: Phụ lục 4) Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%
Đối với phương pháp POOLED OLS, kết quả nghiên cứu cho thấy khe hở tài trợ, quy mô ngân hàng và quy mơ vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều với ROA. Trong khi đó, chỉ số trạng thái tiền mặt, tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu khơng có ý nghĩa thống kê.
Đối với phương pháp FEM, kết quả nghiên cứu cho thấy khe hở tài trợ, quy mô ngân hàng và quy mơ vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều với ROA. Trong khi đó, chỉ số trạng thái tiền mặt, tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu khơng có ý nghĩa thống kê.
Đối với phương pháp REM, kết quả nghiên cứu cho thấy khe hở tài trợ, quy mô ngân hàng và quy mơ vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều với ROA. Trong
khi đó, chỉ số trạng thái tiền mặt, tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu khơng có ý nghĩa thống kê.
- Kết quả hồi quy mơ hình ROE
Bảng 4.5: Hồi quy mơ hình ROE