CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU – THẢO LUẬN
4.1. Kết quả nghiên cứu
4.1.1. Phân tích thống kê mô tả
Để xem xét được tổng quan số liệu, mức sai lệch thông qua độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả
Biến Cỡ mẫu Trung bình Độ lệch chuẩn GT nhỏ nhất GT lớn nhất NIM 160 2.821169 1.135517 0.369293 7.421874 PROFIT 160 1.581935 2.11208 -0.83456 10.9967 ROA 160 0.760494 0.513071 0.011112 2.538122 ROE 160 8.998523 6.09364 0.075325 26.82345 PCL 158 0.023159 0.013598 0.002039 0.0881 SIZE 160 32.33569 1.071629 30.16692 34.723 CAP 160 9.083807 3.433291 4.06177 25.53888 LOANTA 160 0.524995 0.12491 0.191043 0.723355 NITA 160 0.005609 0.004362 -0.00588 0.027519 INF 160 0.065638 0.054707 0.006 0.1813 GDP 160 0.060775 0.005196 0.0525 0.0678
IRL 160 0.087089 0.022112 0.05559 0.119
IRS 160 0.073786 0.031828 0.04035 0.135109
(Nguồn: Tổng hợp từ Stata)
Biến NIM đại diện đo lường cho thông số chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi trên tổng tài sản có giá trị dao động nhỏ nhất là 0.37 giá trị lớn nhất là 7.42, với giá trị trung bình cỡ mẫu là 2.82, tương ứng với độ lệch chuẩn là 1.14.
Biến PROFIT đại diện đo lường cho thông số dư nợ cho vay trên tổng tài sản có giá trị dao động nhỏ nhất là -0.83 giá trị lớn nhất là 10.10, với giá trị trung bình cỡ mẫu là 1.58, tương ứng với độ lệch chuẩn là 2.11.
Từ năm 2010-2011 ROA tương đối cao nhất (1,15-1,20) và sau đó giảm liên tục, đến năm 2015 chỉ còn 0.5. Nguyên nhân là do hoạt động kinh doanh không hiệu quả, lợi nhuận đi xuống do đang trong giai đoạn suy thoái, tăng trưởng yếu. Năm 2016, ROA băt đầu tăng lên lại đạt 0.55 do cải thiện được nợ xấu của ngân hàng giảm nhẹ.
ROE bình quân của các NHTM khá cao năm 2010-2011, nhưng những năm sau đều giảm và đặc biệt năm 2015 giảm mạnh xuống còn 6.36, đến năm 2016 tăng lên 7.40. Với mức chuẩn này thì khả năng quản lý và sử dụng vốn chưa hiệu quả vì chỉ số đạt mức yêu cầu tầm 12-15.
Chỉ số tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA có khoảng dao động nhỏ nhất là 0.01 và lớn nhất là 2.54, giá trị trung bình cỡ mẫu là 0.76, tương ứng với độ lệch chuẩn là 0.51
Biến ROE đại diện đo lường cho thông số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có giá trị dao động nhỏ nhất là 0.08 giá trị lớn nhất là 26.82, với giá trị trung bình cỡ mẫu là 9.00, tương ứng với độ lệch chuẩn là 6.09.
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có giá trị trung bình dương lần lượt là 0.76 và 9.00 cho thấy các NHTMCP thu được lợi nhuận trong giai đoạn nghiên cứu. Giá trị ROE lớn hơn rất nhiều so với ROA cho thấy các NHTMCP Việt Nam sử dụng nợ (địn bẩy tài chính) với tỷ lệ khá cao so với vốn chủ sở hữu làm gia tăng ROE so với ROA.
Biến quy mô ngân hàng (SIZE) được đo bằng logarit tổng tài sản có giá trị dao động nhỏ nhất là 30.17 giá trị lớn nhất là 34.72, giá trị trung bình 32.34 độ lệch chuẩn 1.07 cho thấy các NHTM Việt Nam có quy mơ rất đa dạng. Trong đó, BIDV có logarit tổng tài sản năm 2017 là 34.72 (giá trị tài sản 1,202,284 tỷ VNĐ) có quy mơ lớn nhất hơn rất nhiều so với các NHTM còn lại, ngược lại ngân hàng Kiên Long có logarit tổng tài sản năm 2010 là 30.17 (giá trị tài sản 12,627 tỷ đồng) nhỏ nhất trong các ngân hàng. Trong giai đoạn 2010 – 2017, tổng tài sản của các NHTMCP liên tục tăng, chứng tỏ các NHTMCP chú trọng mở rộng quy mơ ngân hàng với mục đích mở rộng thị phần và tăng khả năng cạnh tranh.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có xu hướng tăng từ 2010 đến 2012 mặc dù năm 2011 có giảm nhẹ, và sau đó có xu hướng giảm qua các năm sau thấp nhất là năm 2017, do mức tăng tổng tài sản bình quân của các NHTM qua các năm 2010-2017 cao hơn nhiều so với mức tăng của vốn chủ sở hữu, mặc dù vốn chủ sở hữu cũng tăng nhưng tăng rất nhỏ qua các năm. Điều này dễ dẫn đến rủi ro cho ngân hàng nên các chuyên gia tài chính đưa ra lời khuyên tăng vốn điều lệ nhằm đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn.
Biến CAP là chỉ số đại diện đo lường cho thông số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có giá trị dao động nhỏ nhất là 4.06 giá trị lớn nhất là 25.54. Biến ETA có giá trị trung bình là 9.08, độ lệch chuẩn 3.43 cho thấy chỉ 9.08% tổng tài sản của các NHTMCP Việt Nam được tài trợ bởi vốn chủ sở hữu. Tuy nhiên, biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có xu hướng giảm dần từ 2010 – 2017. Tốc độ tăng của tổng tài sản không đi kèm với sự gia tăng tương ứng của vốn chủ sở hữu sẽ
làm gia tăng rủi ro trong hoạt động của các NHTMCP. Năm 2010 tỷ lệ CAP trung bình là 9.82 (ngân hàng Kiên Long có CAP cao nhất 25.54 vào năm 2010) và giảm dần đến 2017 tỷ lệ CAP trung bình cịn 7.56 (BIDV có CAP thấp nhất 4.06% vào năm 2017), dự báo tính thanh khoản kém của ngân hàng, cho thấy đang tiềm ẩn một rủi ro không nhỏ.
Biến LOANTA đại diện đo lường cho thông số dư nợ cho vay trên tổng tài sản có giá trị dao động nhỏ nhất là 0.19 giá trị lớn nhất là 0.72, với giá trị trung bình cỡ mẫu là 0.52, tương ứng với độ lệch chuẩn là 0.12. Giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình. Biên độ dao động dữ liệu ổn định qua các năm.
Từ năm 2009 đến 2016 LOANTA bình quân của các NHTM là 52.50%, thì cho vay chiếm hơn 50% trong tổng tài sản, là hoạt động chủ yếu đem lại lợi nhuận cho ngân hàng. Từ năm 2010 đến 2011 giảm xuống rồi từ 2012 lại bắt đầu tăng lên qua các năm. Theo báo cáo của đại diện NHNN, cơ cấu tín dụng diễn biến tích cực theo hướng tăng quy mơ tín dụng đi cùng với an tồn, chất lượng, tập trung chủ yếu cho lĩnh vực sản xuất kinh doanh, tín dụng đối với lĩnh vực đầu tư, kinh doanh bất động sản chậm lại.
Từ năm 2010 đến năm 2017, PCL ổn định qua các năm. Biến PCL đại diện đo lường cho thơng số chi phí dự phịng rủi ro trên tổng dư nợ cho vay có giá trị dao động nhỏ nhất là 0.002 giá trị lớn nhất là 0.09, với giá trị trung bình cỡ mẫu là 0.02, tương ứng với độ lệch chuẩn là 0.01.
Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản tăng giảm không đều trong giai đoạn 2010 – 2017, cao nhất là năm 2017 và thấp nhất là năm 2011.
Biến NITA đại diện đo lường cho thơng số thu nhập ngồi lãi trên tổng tài sản có giá trị dao động nhỏ nhất là -0.01 giá trị lớn nhất là 0.03, với giá trị trung bình cỡ mẫu là 0.01, tương ứng với độ lệch chuẩn là 0.
Năm 2010 nền kinh tế dần hồi phục sau trận khủng hoảng kinh tế thới giới năm 2008. Chính phủ đã đưa ra chủ trương chính sách tăng trưởng kinh tế, kích cầu, nên NHNN đã nới lỏng chính sách tiền tệ, hỗ trợ các chủ thể kinh tế có nhu cầu vay. Tuy nhiên, chính các biện pháp nới lỏng kích thích tài khóa đó đã dẫn đến hiện tượng lạm phát cao đến 2 con số năm 2010-2011: 11.75%- 18.13%, từ năm 2013 lạm phát ổn định và giảm qua các năm.
Từ năm 2010 đến 2017 tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam ổn định ở mức phù hợp với tốc độ tăng trưởng trong khu vực, năm 2011 và 2012 GDP có giảm nhưng từ năm 2013 dần hồi phục với diễn biến năm sau khả quan hơn năm trước.
Biến INF đại diện đo lường cho thông số tỷ lệ lạm phát có giá trị dao động nhỏ nhất là 0.6% giá trị lớn nhất là 18.13%, với giá trị trung bình cỡ mẫu là 6.56%, tương ứng với độ lệch chuẩn là 5.47%.
Biến GDP đại diện đo lường cho thơng số tăng trưởng kinh tế có giá trị dao động nhỏ nhất là 5.25 giá trị lớn nhất là 6.78, với giá trị trung bình cỡ mẫu là 6.08, tương ứng với độ lệch chuẩn là 0.52.
Bảng 4.1 cũng trình bày giá trị trung bình tăng trưởng kinh tế (GDP) trong giai đoạn 2010 – 2017 là 6.08%, với giá trị lớn nhất là 6.78% năm 2010 và nhỏ nhất ở mức 5.25% năm 2012 với độ lệch chuẩn thấp 0.52% cho thấy tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu khá ổn định. Trong khi đó, tỷ lệ lạm phát trung bình (INF) hàng năm ở mức 6.56% và có độ lệch chuẩn 5.47%, tỷ lệ lạm phát thấp nhất là 0.6% vào năm 2015 thấp nhất trong vòng 15 năm (thấp hơn nhiều so với mục tiêu 5% mà Quốc hội đề ra), tỷ lệ lạm phát cao nhất là 18.13% vào năm 2011 đây là thời điểm trở lại của chu kỳ kinh tế suy thối, dự báo sẽ có nhiều biến động buộc phải thay đổi chủ trương, chính sách tiền tệ trong những năm gần đây.
Biến IRL đại diện đo lường cho thông số tỷ lệ lạm phát có giá trị dao động nhỏ nhất là 0.06% giá trị lớn nhất là 0.12%, với giá trị trung bình cỡ mẫu là 0.09%, tương ứng với độ lệch chuẩn là 0.02%.
Biến IRS đại diện đo lường cho thông số tỷ lệ lạm phát có giá trị dao động nhỏ nhất là 0.04% giá trị lớn nhất là 0.14%, với giá trị trung bình cỡ mẫu là 0.07%, tương ứng với độ lệch chuẩn là 0.03%.
Thống kê mơ tả giữa các biến trong mơ hình có độ lệch chuẩn khơng q lớn so với trung bình. Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 160 quan sát (8*20), dữ liệu được lấy từ các báo cáo tài chính hợp nhất của 20 ngân hàng. Năm quan sát là những năm sau khủng hoảng kinh tế từ 2010 đến 2017 là giai đoạn nền kinh tế có lãi suất tương đối thấp. Đây là cỡ mẫu lớn trong thống kê theo Greene (1991), lớn hơn cỡ mẫu tối thiểu địi hỏi trong mơ hình định lượng là 50+8*n (n là số lượng biến độc lập trong mơ hình) . Dữ liệu tác giả ở các biến tương đối đồng đều, đảm bảo độ tin cậy phù hợp phân tích định lượng.
4.1.2. Kiểm định sự tƣơng quan và đa cộng tuyến Ma trận tƣơng quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến
Dựa vào kết quả ma trận tương quan, tác giả chỉ ra mối tương quan giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập trong mơ hình và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 4.2: Kết quả ma trận tƣơng quan
NIM PROFIT ROA ROE PCL SIZE CAP LOANTA NITA INF GDP IRL IRS
NIM 1.00 PROFIT 0.13 1.00 ROA 0.65 0.36 1.00 ROE 0.41 0.54 0.80 1.00 PCL -0.05 -0.24 -0.27 -0.37 1.00 SIZE -0.11 0.74 0.04 0.45 -0.19 1.00 CAP 0.36 -0.31 0.26 -0.29 0.17 -0.71 1.00 LOANTA 0.33 0.34 0.12 0.14 -0.11 0.28 -0.03 1.00 NITA 0.00 0.46 0.23 0.29 0.07 0.32 -0.06 0.03 1.00 INF 0.14 -0.15 0.44 0.37 -0.08 -0.20 0.15 -0.32 -0.20 1.00 GDP -0.14 0.09 0.07 0.16 -0.35 0.06 -0.13 0.18 0.09 -0.13 1.00 IRL 0.13 -0.26 0.38 0.27 0.02 -0.27 0.24 -0.40 -0.22 0.86 -0.30 1.00 IRS 0.16 -0.20 0.43 0.34 -0.04 -0.23 0.20 -0.36 -0.23 0.97 -0.20 0.95 1.00 (Nguồn: Tổng hợp từ Phần mềm Stata)
Tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa lạm phát và lãi suất ngắn hạn và dài hạn. Với mục tiêu nghiên cứu liên quan đến lãi suất, tác giả bỏ biến lạm phát khỏi mơ hình do tương quan nghiêm trọng giữa lạm phát và lãi suất ngắn hạn (đến 97%) và lãi suất dài hạn (đến 86%) lớn hơn 80%.
Kiểm định đa cộng tuyến nh m
Tác giả kiểm định đa cộng tuyến nhóm giữa các biến độc lập trong mơ hình.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử ph ng đại phƣơng sai
BIẾN VIF 1/VIF
IRS 112.74 0.00887 INF 39.59 0.025258 IRL 29.91 0.033428 SIZE 2.98 0.335912 CAP 2.59 0.386105 LOANTA 1.48 0.677951 NITA 1.37 0.727278 GDP 1.28 0.782297 Trung bình VIF 23.99 (Nguồn: Tổng hợp từ Phần mềm Stata)
Kết quả kiểm tra nhân tử phóng đại phương sai cho thấy hiện tượng đa công tuyến tồn tại trong mơ hình. Do đó việc bỏ biến lạm phát như đã phát hiện với ma trận tương quan là cần thiết. Khi các hệ số VIF lớn hơn 10 vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
4.1.3. Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled và mơ hình dữ liệu bảng FEM
Phần tiếp theo tác giả kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled, hiệu ứng cố định FEM và hiệu ứng ngẫu nhiên REM.
Mơ hình Pooled phù hợp khi các quan sát khơng có sự khác biệt giữa các ngân hàng qua các năm. Ngược lại nếu tồn tại sự khác biệt các ngân hàng qua các năm thì dữ liệu bảng FEM & REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn.
Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled và mơ hình dữ liệu bảng FEM.
Giải thuyết H0: Mơ hình Pooled phù hợp với mẫu nghiên cứu Giả thuyết H1: Mơ hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled và FEM
Mơ hình Giá trị thống kê F P-value
NIM 5.65 0.0000 PROFIT 6.20 0.0000 ROA 5.34 0.0000 ROE 5.28 0.0000 PCL 1.85 0.0239 (Nguồn: Tổng hợp từ Phần mềm Stata)
Kiểm định cho p-value < 0.05, cho nên bác bỏ giả thuyết H0. Vậy mơ hình hồi quy theo FEM sẽ phù hợp hơn so với mơ hình Pooled OLS.
4.1.4. Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled và mơ hình dữ liệu bảng REM
Giả thuyết H0: Mơ hình Pooled phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM Giả thuyết H1: Mơ hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn Pooled
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled và REM
Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value
NIM 59.99 0.0000 PROFIT 83.15 0.0000 ROA 38.13 0.0000 ROE 41.96 0.0000 PCL 3.90 0.0241 (Nguồn: Tổng hợp từ Phần mềm Stata)
Kiểm định cho giá trị p-value < 0.05, nên bác bỏ giả thuyết H0. Vậy mơ hình REM phù hợp hơn.
4.1.5. Kiểm định lựa chọn mơ hình FEM và mơ hình dữ liệu bảng REM
Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman với giả thuyết dữ kiện như sau: Giả thuyết H0: Mơ hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn FEM
Giả thuyết H1: Mơ hình FEM phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn FEM và REM
Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value
NIM 7.25 0.5098
PROFIT 1.12 0.9974
ROA 20.83 0.0076
ROE 16.61 0.0344
(Nguồn: Tổng hợp từ Phần mềm Stata)
Kiểm định cho p-value cho hai mơ hình ROA, ROE< 0.05, nên bác bỏ giả thuyết H0. Vậy mơ hình FEM hiệu ứng tác động cố định phù hợp với dữ liệu mẫu hơn mơ hình REM.
Đối với ba mơ hình cịn lại NIM, PROFIT và PCL có p-value > 0.05, chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0, do đó REM phù hợp hơn.
4.1.6. Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi phần dƣ trên dữ liệu bảng - Greene (2000)
Hiện tượng phương sai thay đổi có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mơ hình, có đáng tin cậy trong kiểm định hệ số hay không. Tác giả tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định Greene (2000) với giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra phƣơng sai thay đổi mơ hình
Mơ hình Chi bình Phương (χ2) p-value
NIM 531.15 0.0000 PROFIT 1710.05 0.0000 ROA 448.28 0.0000 ROE 365.11 0.0000 PCL 1150.44 0.0000 (Nguồn: Tổng hợp từ Phần mềm Stata)
Từ bảng 4.7, kết quả kiểm định cho thấy với p-value đều bằng 0.0000 < α = 0.05. Suy ra, bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình ở mức ý
nghĩa 5%.
4.1.7. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan phần dƣ trên dữ liệu bảng - Wooldridge (2002) và Drukker (2003)
Tác giả sử dụng phương Wooldridge (2002) và Drukker (2003) và đặt giả thuyết kiểm định như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 1