CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Mô tả dữ liệu nghiên cứu và cỡ mẫu
Tác giả đã sử dụng dữ liệu thứ cấp để nghiên cứu các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời và chấp nhận rủi ro trong giai đoạn lãi suất thấp của các ngân hàng thương mại cổ phần. Nguồn dữ liệu được lấy từ các báo cáo tài chính hợp nhất của 20 ngân hàng được chọn làm từ năm 2010 đến 2017, đề tài có tổng cộng 160 (8 x 20) quan sát. Các biến kinh tế vĩ mô được lấy từ dữ liệu thống kê của trang web www.vietstock.vn, www.worldbank.org, các chỉ số khác được tác giả tự tính tốn
theo cơng thức của từng chỉ số. Đặc điểm của mẫu là nguồn dữ liệu thứ cấp của các ngân hàng đã được kiểm toán.
3.4. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Tác giả sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng cho phép kết hợp chuỗi thời gian và dữ liệu không gian. Các khác biệt đối tượng và thay đổi theo thời gian được quan sát thông qua dữ liệu bảng thuận lợi trong q trình phân tích.
Trong bài luận văn này, tác giả sử dụng dữ liệu bảng cân bằng, ưu điểm được viết trong nghiên cứu Baltagi (2008).
Đầu tiên, tăng số lượng quan sát cỡ mẫu, ít đa cộng tuyến hơn, sự biến thiên dữ liệu có nhiều quan sát hơn.
Thứ 2, các kỹ thuật trên dữ liệu bảng loại bỏ các khác biệt không đồng nhất giữa các đối tượng nghiên cứu, đó là các đối tượng không gian như ngân hàng trong bài nghiên cứu.
3.4.1. Các bƣớc phân tích để lựa chọn mơ hình phù hợp cụ thể nhƣ sau Bƣớc 1: Lựa chọn mơ hình Pooled OLS và FEM, kiểm định giả thuyết Ho: mơ hình Pooled OLS phù hợp hơn FEM, với giả thuyết H0: α1 = α2 = … αN = α. Nếu kết quả chấp nhận giả thuyết H0, lựa chọn Pooled.
Bƣớc 2: Tác giả lựa chọn REM và Pooled OLS qua kiểm định Lagrange (LM), chấp nhận giả thuyết H0, cho thấy sai số trong mơ hình khơng có sự sai lệch giữa các nhóm, và phù hợp với mơ hình Pooled OLS.
Bƣớc 3: Tiếp theo kiểm định Hausman với giả thiết Cov(Xit, Ui) = 0. Nếu kết quả kiểm định bác bỏ giả thuyết H0, tác giả chọn FEM, ngược lại sẽ chọn REM.
3.4.2. Kiểm định các trƣờng hợp khuyết tật của mơ hình do vi phạm các giả định
(1) Giả định phƣơng sai của sai số không đổi:
Tác giả sử dụng kiểm định phương sai thay đổi với nghiên cứu Greene (2000) trên dữ liệu bảng. Lý do kiểm định phương sai thay đổi là do khi mơ hình vi phạm phương sai thay đổi sẽ dẫn đến vấn đề: nếu các phương sai khơng bằng nhau thì độ tin cậy tương đối của mỗi quan sát (dữ liệu) sẽ không bằng nhau.
Phương sai thay đổi nghĩa là phương sai của các phần dư là không phải hằng số, nghĩa là chúng khác nhau ở các quan sát khác nhau.
(2) Giả định khơng có sự tƣơng quan giữa các phần dƣ:
Tác giả sử dụng kiểm định Durk và Woodrige (2003) nhằm kiểm tra tự tương quan phần dư. Lý do kiểm định tự tương quan phần dư là hiện tượng tự tương quan sẽ dẫn đến một số hậu quả như: phương sai các ước lượng OLS là bị chệch, đôi khi quá thấp so với phương sai thực và sai số tiêu chuẩn, dẫn đến phóng đại tỷ số t, ước
lượng OLS vẫn là ước lượng tuyến tính khơng chệch, nhưng khơng là ước lượng hiệu quả nữa.
(3) Giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (khơng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến):
Tác giả kiểm tra đa cộng tuyến dựa trên Gujarati (2004): Mơ hình có R2 lớn hơn 0.8 nhưng | t | thấp.
Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa 2 biến độc lập lớn hơn 0.8 cho thấy có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa 2 biến này.
Lý do thực hiện kiểm định đa cộng tuyến là hiện tượng đa cộng tuyến sẽ dẫn đến một số hậu quả như: phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn, khoảng tin cậy rộng lớn, tỷ số t mất ý nghĩa, hệ số xác định cao nhưng tỷ số t mất ý nghĩa,
Sử dụng hệ số khuếch đại phương sai (VIF), nếu VIF lớn hơn 10 thì tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Bên cạnh đó, kết hợp với dữ liệu bảng theo Baltagi (2008) cũng đã hạn chế được hiện tượng đa cộng tuyến. nhưng nếu lỡ có thì sẽ bỏ các biến có đa cộng tuyến để khắc phục.
(4) Hiện tƣợng nội sinh
Để khắc phục hiện tượng nội sinh, tức là hiện tượng biến độc lập và sai số không tương quan, hậu quả là ước lượng mất vững trên OLS, tác giả sử dụng phương pháp Arellano Bond (1991).
3.5. Thảo luận kỳ vọng dấu của các biến
SIZE: Quy mô ngân hàng dùng để xác định các khu vực có kinh tế tiềm năng
tích cực giữa quy mơ và lợi nhuận ngân hàng nếu có là các nền kinh tế có quy mơ đáng kể (Akhavein, Berger & Humphrey, 1997; Bourke,1989; Molyneux & Thornton, 1992; Bikker & Hu, 2002; Goddard, Molyneux & Wilson, 2004). Nhưng nếu tăng đa dạng hóa dẫn đến rủi ro tín dụng thấp hơn và do đó lợi nhuận thấp hơn. Nghiên cứu của Low và ctg (2011); Hamadi & Ali Awdeh, (2012); Kasmana, và cộng sự, năm (2010), Shehzad, De Haan và Scholtens (2013) khẳng định quy mô ngân hàng có mối tương quan ngược chiều với khả năng sinh lời. Eichengreen và Gibson (2001) cho rằng ảnh hưởng của quy mô ngân hàng ngày càng tăng lên làm lợi nhuận có thể tăng lên đến một giới hạn nhất định. Ngoài điểm này, tác động của quy mơ ngân hàng có thể là tiêu cực do quan liêu và các yếu tố khác. Do đó, giữa quy mơ của ngân hàng và lợi nhuận ngân hàng có thể được dự kiến sẽ khơng tuyến tính.
CAP: Tuy chỉ chiếm một tỷ trọng nhỏ trong tổng nguồn vốn nhưng nó giúp cho việc hoạt động và phát triển của ngân hàng do bị khống chế tỷ lệ an toàn vốn. Phù hp vi Demirgỹỗ ‐ Kunt và Huizinga (1999) và Dietrich và Wanzenried
(2011), chúng tôi thấy rằng quy mô vốn chủ sở hữu của ngân hàng càng cao thì càng có khả năng kêu gọi thêm vốn, khi đó địn bẩy tài chính khơng được tận dụng làm cho lợi nhuận giảm. Có nhiều bài viết đồng ý kiến với quan điểm này như Salman Ahmad, Bilal Nafees, Bilal Nafees (2012), Nguyễn Thị Cành, Hồ Thị Hồng Minh (2015).
LOANTA: Hầu hết thu nhập của ngân hàng là từ hoạt động tín dụng thơng
qua chỉ tiêu thu nhập lãi, do đó chỉ số dư nợ tín dụng thể hiện càng lớn thì thu nhập lãi của ngân hàng càng cao làm cho tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA) càng cao. Qua đó thấy năng lực của các nhà quản trị điều hành quản lý ngân hàng.
Nghiên cứu của Dietrich và Wanzenried (2011), Trujillo ‐ Ponce (2013), cho
Sufian (2011), Deger Alper và Adem Anbar (2011), Susan Moraa Onuonga (2014) có mối tương quan là cùng chiều.
NITA: Ngồi nguồn thu nhập từ hoạt động truyền thống, lợi nhuận của ngân hàng cịn từ các hoạt động ngồi lãi như chứng khoán, dịch vụ thẻ, tài trợ thương mại, kinh doanh ngoại hối, thanh toán… Theo lý thuyết quản lý danh mục đầu tư, việc đa dạng các danh mục đầu tư giúp ngân hàng giảm thiểu được rủi ro thị trường để đạt được lợi nhuận kỳ vọng.
Nghiên cứu của Narwal and Pathneja (2016), Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), TS. Nguyễn Thị Thu Hiền (2017) cho thấy đa dạng hóa có mối quan hệ cùng chiều với khả năng sinh lời của ngân hàng.
Các ngân hàng có sự phụ thuộc lớn hơn vào lãi suất khơng quan tâm thu nhập, có nghĩa là, đa dạng hóa cao hơn, có lưới nhỏ hơn lãi suất được kỳ vọng và được hỗ trợ bởi nghiên cu liờn quan ca Demirgỹỗ ‐ Kunt và Huizinga (1999) và Dietrich
và Wanzenried (2011). Đa dạng hóa, tỷ lệ tổng thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập, thể hiện sự phụ thuộc của ngân hàng vào các hoạt động truyền thống để tạo ra lợi nhuận. Ảnh hưởng đến lợi nhuận và rủi ro là mơ hồ.
GDP: Thực tế là giá trị sản lượng hàng hoá và dịch vụ hiện hành của nền kinh
tế được đánh giá theo mức giá cố định của năm cơ sở (năm gốc) hay là tổng của lượng hàng hoá và dịch vụ được sản xuất ra trong một năm nhân với giá cố định của các hàng hoá và dịch vụ ấy trong năm gốc, chỉ số này được Cục thống kê công bố theo định kỳ. Nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), Nguyễn Minh Hà và Nguyễn Cơng Tâm (2012) đã tìm ra được mối quan hệ cùng chiều giữa tăng trưởng GDP với khả năng sinh lời của ngân hàng.
INF: Mối quan hệ giữa lạm phát và khả năng sinh lời của ngân hàng chưa thật
sự phổ biến, mặc dù đã có nhiều bài nguyên cứu. Chủ yếu, chỉ ra rằng khi lạm phát tăng ảnh hưởng tiêu cực tới hiệu quả của thị trường dẫn đến sự sụt giảm kết quả
kinh doanh của thị trường tài chính. Trần Việt Dũng, 2014 lạm phát gây ảnh hưởng tới động cơ gửi tiền và đi vay từ đó sẽ ảnh hưởng đáng kể cùng chiều hay ngược chiều đến khả năng sinh lời của NHTM.
IR: Với lãi suất ngắn hạn có ảnh hưởng tích cực đáng kể. Phát hiện này tương
ứng với các tài liệu liên quan của Alessandri v Nelson (2015), Demirgỹỗ Kunt và Huizinga (1999), và Genay và Podjasek (2014). Như hệ số căn bậc hai của tỷ lệ lãi suất ngắn hạn có dấu âm, đây là dấu hiệu tiêu cực, mối quan hệ được tìm thấy là nghịch biến, vì vậy ảnh hưởng của sự thay đổi lãi suất thậm chí là rõ rệt hơn khi lãi suất thấp. Ngoài ra, đối với lãi suất dài hạn, một hiệu ứng tích cực tuy nhỏ nhưng đã được tìm thấy. Từ những kết quả này, có thể kết luận rằng mơi trường lãi suất thấp liên tục dẫn đến giảm lãi ròng, mà lãi ròng là nguồn lợi nhuận chính của ngân hàng. Đây là giả thiết giải thích cho việc các ngân hàng ln cạnh tranh là hậu quả của môi trường lãi suất thấp để tạo ra lợi nhuận từ việc cho vay và tài trợ truyền thống của họ.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Chương 3 đã trình bày quy trình nghiên cứu, mơ tả dữ liệu, đưa ra giả thuyết nghiên cứu và cách tính tốn các biến trong mơ hình. Đề xuất mơ hình nghiên cứu và xác định được dấu kỳ vọng cho các biến độc lập trong mơ hình. Chương 4 tiếp theo sẽ phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập lãi cận biên của các NHTM cổ phần Việt Nam, trình bày các kết quả nghiên cứu, các kiểm định cần thiết cho mơ hình nghiên cứu định lượng. Từ đó có cơ sở để phân tích và và đối chiếu với thực tế.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU – THẢO LUẬN
Sau khi xem xét, kiểm định và phân tích kết quả nghiên cứu đã lựa chọn được mơ hình phù hợp nhất có thể khác hoặc giống trong với lý thuyết đã đưa ra ở Chương 3. Vì vậy trong Chương 4, tác giả sẽ dựa trên thực tế môi trường, thời điểm nghiên cứu cộng thêm phần lý thuyết để đưa ra những nhận định của các mối quan hệ tương quan giữa các biến. Từ đó, đưa ra kết luận về giả thuyết đã đề ra là đúng hay sai, vì sao bị bác bỏ hay chưa tìm được nguyên nhân.
4.1. Kết quả nghiên cứu
4.1.1. Phân tích thống kê mơ 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 mơ 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