CHƯƠNG 4 : PHƯƠNG PHÁP, MƠ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
4.4. Kết quả nghiên cứu
4.4.2. Phân tích tương quan và đa cộng tuyến
Bằng kỹ thuật phân tích hồi quy dữ liệu bảng, mơ hình có thể loại bỏ tác động từ biến số không thể quan sát được và sẽ khắc phục được kết quả hồi quy bị chệch do bỏ sót biến. Tuy nhiên, việc gộp tất cả các dữ liệu khơng phân biệt đặc tính thay đổi theo thời gian của dữ liệu chéo trong hồi quy gộp đã ngầm giả định rằng mối quan
hệ giữa các biến không thay đổi cho tất cả các quan sát. Để ước lượng hồi quy là hiệu quả, mơ hình phải thỏa mãn khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Nghiên cứu tiến hành phân tích tương quan giữa các biến để so sánh mức độ phù hợp với các giả thuyết cũng như khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến có thể làm cho kết quả hồi quy bị sai lệch.
Đầu tiên, mối tương quan giữa ROA và ROE của bộ dữ liệu nghiên cứu là tương quan dương và có độ lớn ở mức 72.7%. Kết quả này cho thấy, các ngân hàng có tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) cao, thì tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần (ROE) cũng sẽ cao. Tuy vậy, độ lớn của tương quan ở mức 72.7%, điều này cho thấy việc sử dụng cả 2 biến ROA và ROE trong nghiên cứu là phù hợp, vì hoặc chỉ riêng ROA hoặc chỉ riêng ROE có thể sẽ khơng thể phản ánh hết tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Tiếp theo, khi xem xét mối tương quan giữa nhóm các biến đo lường rủi ro tín dụng (RSS, NPL, LLP, CAR) và nhóm biến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (ROA và ROE), phần lớn các hệ số tương quan đều mang dấu âm (-). Kết quả này là phù hợp với các giả thuyết nghiên cứu đã nêu về mối quan hệ nghịch biến giữa các biến đo lường rủi ro tín dụng và tỷ suất sinh lợi của NHTM CP.
Kế đến, khi xem xét mối tương quan giữa các biến đo lường rủi ro tín dụng với nhau. Ngoại trừ biến hệ số an toàn vốn tối thiểu (CAR), các biến cịn lại, RSS, NPL và LLP có mối tương quan khá lớn với nhau. Hệ số tương quan giữa RSS và NPL là 0.843. Hệ số tương quan giữa RSS với LLP là 0.799. Hệ số tương quan giữa NPL với LLP là 0.756. Mức tương quan này có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Cuối cùng, khi xem xét mối tương quan giữa các biến kiểm soát (LEV, NII, SIZE) với các biến đo lường tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (ROA, ROE) và mối tương quan giữa các biến kiểm sốt với các biến đo lường rủi ro tín dụng (là các biến độc lập trong mơ hình) nhìn chung, đều có mối tương quan khá nhỏ. Tuy vậy, để kết quả của nghiên cứu đảm bảo tính hiệu quả, nghiên cứu thực hiện kiểm định đa cộng tuyến.
Correlation/
Probability ROE ROA RSS NPL LLP CAR LEV NII SIZE
ROE 1.000 Prob ----- ROA 0.727 1.000 Prob 0.000 ----- RSS -0.714 -0.589 1.000 Prob 0.000 0.000 ----- NPL -0.756 -0.613 0.843 1.000 Prob 0.000 0.000 0.000 ----- LLP -0.652 -0.590 0.799 0.756 1.000 Prob 0.000 0.000 0.000 0.000 ----- CAR -0.236 0.155 0.172 0.239 0.079 1.000 Prob 0.001 0.0227 0.0116 0.0004 0.248 ----- LEV 0.275 -0.308 -0.155 -0.150 -0.021 -0.675 1.000 Prob 0.000 0.000 0.023 0.028 0.759 0.000 ----- NII 0.563 0.293 -0.314 -0.396 -0.228 -0.289 0.268 1.000 Prob 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 0.000 ----- SIZE 0.359 -0.139 -0.200 -0.225 -0.032 -0.589 0.741 0.362 1.000 Prob 0.000 0.041 0.003 0.001 0.645 0.000 0.000 0.000 ----- (Nguồn: Phụ lục B)
Bảng 4.4: Kiểm định đa cộng tuyến Biến VIF 1/VIF Biến VIF 1/VIF
RSS 4.53 0.220754 NPL 4.18 0.239481 LLP 3.17 0.315651 LEV 2.81 0.356221 SIZE 2.5 0.400609 CAR 1.99 0.503167 NII 1.32 0.759849 Trung bình VIF 2.93 (Nguồn: Phụ lục B)
Các biến giải thích đều có VIF (hệ số nhân tử phóng đại phương sai) nhỏ hơn 10 (trung bình VIF=2.93). Do vậy, đảm bảo không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
4.4.3. Kết quả mơ hình hồi quy
Phương trình (4.1) và (4.2) được hồi quy lần lượt với 3 phương pháp: hồi quy gộp (pooling), hiệu ứng cố định (fixed effect) và hiệu ứng ngẫu nhiên (random efffect). Bên cạnh đó, biến PER, được đại diện bởi 2 cách đo lường tỷ suất sinh lợi của ngân hàng là ROA và ROE. Sau đó, 2 kiểm định Hausman và Lagrange Multiplier được thực hiện để lựa chọn mơ hình nào là phù hợp trong mỗi biến phụ thuộc là ROE và ROA.
Bảng 4.5: Các thông số kiểm định LR và Hausman lựa chọn mơ hình
Phương trình Kiểm định LR Kiểm định
Hausman
ROE Chi-square 101.99*** 40.84***
Prob 0.0000 0.0000
ROA Chi-square 81.056*** 21.25**
Prob 0.0000 0.0034
Ký hiệu ***, **, * tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%
Đối với biến phụ thuộc là ROE, hệ số Chi của kiểm định Hausman (Chi = 40.84) có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Do vậy, giả thuyết H0 của kiểm định Hausman bị bác bỏ, tức mơ hình hồi quy với hiệu ứng cố định (fixed effects) hiệu quả hơn so với mơ hình hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects). Đồng thời, hệ số Chi2 của kiểm định LR (Chi2
= 101.99) cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Do vậy, giả thuyết H0 của kiểm định LR bị bác bỏ, tức mơ hình hồi quy theo hiệu ứng cố định (fixed effects) hiệu quả hơn so với mơ hình hồi quy gộp (pooling). Như vậy, với biến phụ thuộc là ROE, kết quả của 2 kiểm định LR và Hausman đều chỉ ra phương pháp phù hợp nhất cho mơ hình là fixed effects.
Đối với biến phụ thuộc là ROA, hệ số Chi2
của kiểm định Hausman cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Đồng thời, hệ số Chi2
của kiểm định LR cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Do vậy, mơ hình hồi quy theo hiệu ứng cố định (fixed effects) hiệu quả hơn so với mơ hình hồi quy gộp (pooling) và hồi quy theo hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects).
Đối với biến tỷ lệ nợ quá hạn (RSS), hệ số hồi quy của biến RSS có ý nghĩa thống kê 5% trong phương trình ROA và khơng có ý nghĩa thống kê trong phương trình ROE. Xét về dấu của hệ số hồi quy, cả hai hệ số hồi quy ở 2 phương trình đều mang dấu âm, cho thấy mối quan hệ nghịch biến giữa RSS với ROE và ROA. Xét về độ lớn của hệ số hồi quy, RSS trong phương trình ROE và ROA có hệ số hồi quy lần lượt là 0.088 và 0.025. Kết quả này cho thấy, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ nợ quá hạn (đo lường bằng dư nợ quá hạn/tổng dư nợ tín dụng) gia tăng thêm 1 đơn vị, thì tỷ suất sinh lợi của ngân hàng đo lường bằng ROE giảm đi 0.088 đơn vị và ROA giảm đi 0.025 đơn vị.
Như vậy, kết quả hồi quy với biến RSS, đo lường tỷ lệ nợ quá hạn trong tổng dư nợ của ngân hàng đã chỉ ra tác động nghịch biến, có ý nghĩa thống kê đối với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) của ngân hàng. Kết quả này là phù hợp với mối quan hệ trực quan khi tiến hành mô tả thống kê và đã ủng hộ một phần cho giả thuyết H1 (có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ nợ quá hạn và tỷ suất sinh lợi của NHTM CP Việt Nam (đo lường bằng ROA)).
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy dữ liệu bảng theo hiệu ứng cố định (fixed effects) ROE (1) ROA (2) RSS -0.0880 -0.025** (t-statistic) (-0.969) (-2.169) NPL -0.648*** -0.046* (t-statistic) (-3.352) (-1.847) LLP -0.996** -0.0599 (t-statistic) (-2.400) (-1.130) CAR 0.1061 0.0100 (t-statistic) (1.484) (1.096) LEV 0.0841 -0.068*** (t-statistic) (0.731) (-4.638) NII 0.102*** 0.009*** (t-statistic) (4.453) (2.937) SIZE 1.768*** 0.166*** (t-statistic) (4.193) (3.084) Const. -6.102*** -0.505*** (t-statistic) (-4.307) (-2.789) N 216 216 Adj R2 78.0% 66.1%
Ký hiệu ***, **, * tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%
Đối với biến tỷ lệ nợ xấu (NPL), hệ số hồi quy của biến NPL có ý nghĩa thống kê 1% trong phương trình ROE và 10% trong phương trình ROA, cho thấy có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê của tỷ lệ nợ xấu đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng. Xét về dấu của hệ số hồi quy, tương tự như biến RSS, cả hai hệ số hồi quy ở 2 phương trình ROE và ROA đều mang dấu âm, cho thấy mối quan hệ nghịch biến giữa NPL với ROE và ROA. Tức là khi tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng càng gia tăng đã dẫn đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng càng sụt giảm. Xét về độ lớn của hệ số hồi quy, NPL trong phương trình ROE và ROA có hệ số hồi quy lần lượt là 0.648 và 0.046. Kết quả này cho thấy, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ nợ xấu (đo lường bằng nợ xấu / tổng dư nợ tín dụng) gia tăng thêm 1 đơn vị, thì tỷ suất sinh lợi của ngân hàng đo lường bằng ROE giảm đi 0.648 đơn vị và ROA giảm đi 0.046 đơn vị.
Như vậy, kết quả hồi quy của biến NPL đo lường tỷ lệ nợ xấu trong tổng dư nợ của ngân hàng đã chỉ ra tác động nghịch biến, có ý nghĩa thống kê đối với tỷ suất sinh lợi của ngân hàng. Kết quả này là phù hợp với mối quan hệ về mặt trực quan khi tiến hành mô tả thống kê và đã ủng hộ cho giả thuyết H2 (có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ nợ xấu và tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại).
Đối với biến tỷ lệ trích lập dự phịng (LLP), hệ số hồi quy của biến LLP chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trong phương trình ROE và khơng có ý nghĩa thống kê trong phương trình ROA. Xét về dấu của hệ số hồi quy, cả hai hệ số hồi quy ở 2 phương trình ROE và ROA đều mang dấu âm. Xét về độ lớn của hệ số hồi quy, LLP trong phương trình ROE có hệ số hồi quy bằng 0.996, tức là trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, khi tỷ lệ trích lập dự phịng gia tăng thêm 1 đơn vị, thì tỷ suất sinh lợi của ngân hàng đo lường bằng ROE giảm đi 0.996 đơn vị.
Như vậy, kết quả hồi quy của biến LLP dẫn đến kết luận một phần về mối quan hệ nghịch biến gữa tỷ lệ trích lập dự phịng nợ xấu và tỷ suất sinh lợi của ngân hàng. Kết quả này là phù hợp với giả thuyết H3 (có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng và tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại, đo lường bởi ROE).
Đối với biến tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR), hệ số hồi quy của biến CAR khơng có ý nghĩa thống kê trong cả 2 phương trình. Bên cạnh đó, xét về dấu của hệ số hồi quy trong cả 2 phương trình đều mang dấu dương (+). Như vậy, kết quả này đã khơng ủng hộ cho giả thuyết H4 (có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu và tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại).
Khi xem xét nhóm biến kiểm sốt, đo lường các vấn đề nội tại của ngân hàng. Hệ số hồi quy của biến thu nhập ngoài lãi (NII) và quy mơ của ngân hàng (SIZE) có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong cả 2 phương trình ROE và ROA. Bên cạnh đó, dấu của các hệ số hồi quy này đều mang dấu dương (+), phản ánh mối quan hệ đồng biến giữa tỷ lệ thu nhập ngồi lãi và quy mơ đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng. Cụ thể, các ngân hàng có tỷ lệ thu nhập ngồi lãi (đo lường bằng thu nhập ngoài lãi/ tổng thu nhập) càng lớn và quy mô (đo lường bằng tổng tài sản) của ngân hàng càng lớn thì tỷ suất sinh lợi (đo lường bằng ROE và ROA) càng gia tăng theo. Tuy vậy, biến đo lường hệ số đòn bẩy (Tổng huy động/Tổng tài sản) chỉ có ý nghĩa thống kê trong duy nhất phương trình ROA và khơng thể hiện sự ổn định về dấu trong kết quả hồi quy. Hệ số đòn bẩy đo lường tổng nguồn vốn mà ngân hàng huy động, do đó, nếu hệ số LEV càng lớn, ngân hàng càng chịu áp lực trả lãi và có thể sẽ ảnh hưởng không tốt đến lợi nhuận. Tuy nhiên, ngân hàng có nguồn vốn huy động tốt cũng có thể cho vay nhiều hơn và mang về lợi nhuận nhiền hơn… Chính cách thức đo lường và lập luận này đã phản ánh về kết quả không ổn định trong kết quả hồi quy của biến này.
Với tỷ lệ R2 điều chỉnh (Adj R2
) nhận giá trị 78% trong phương trình ROE và 66.1% trong phương trình ROA. Kết quả này cho thấy, sau khi bổ sung các biến kiếm soát là các biến nội tại của ngân hàng (LEV, NII, SIZE) cùng với các biến đo lường rủi ro tín dụng (RSS, NPL, LLP và CAR) đã giải thích được đến 78% tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần (ROE) và các biến này cũng giải thích được 66.1% tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) tại các NHTM CP Việt Nam.
4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Bằng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng trên mơ hình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và tỷ suất sinh lợi có sự xuất hiện của các biến kiểm sốt). Sau
các phép kiểm định, mơ hình hồi quy theo hiệu ứng cố định (fixed effects) được lựa chọn và nghiên cứu rút ra các kết luận sau đây:
− Có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê của các cách đo lường rủi ro tín dụng: tỷ lệ nợ quá hạn (RSS), tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng (LLP) đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (đo lường bởi tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản ROA và tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần ROE). Đồng thời mối quan hệ này đều là nghịch biến, tức là chất lượng tín dụng của ngân hàng càng kém, rủi ro tín dụng càng gia tăng sẽ có ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận tại các NHTM CP và cuối cùng thì tỷ suất sinh lợi của ngân hàng càng sụt giảm. Kết quả này đã ủng hộ cho các giả thuyết nghiên cứu H1, H2, H3:
+ Có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ nợ quá hạn và tỷ suất sinh lợi của các NHTM CP Việt Nam.
+ Có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ nợ xấu và tỷ suất sinh lợi của các NHTM CP Việt Nam.
+ Có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng và tỷ suất sinh lợi của các NHTM CP Việt Nam.
− Khi tiến hành so sánh kết quả giữa các biến trong mơ hình, kết quả cho thấy, biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) là biến có ý nghĩa thống kê lớn nhất, kết quả ổn định và hệ số hồi quy cao nhất. Theo đó, tổng nợ xấu của ngân hàng bao gồm nợ quá hạn, nợ khoanh, nợ q hạn chuyển về nợ trong hạn, chính vì vậy chỉ tiêu này cho thấy thực chất tình hình chất lượng tín dụng tại ngân hàng, đồng thời phản ánh khả năng quản lý tín dụng của ngân hàng trong khâu cho vay, đôn đốc thu hồi nợ của ngân hàng đối với các khoản vay. Theo đó, tỷ lệ nợ xấu càng cao thể hiện chất lượng tín dụng của ngân hàng càng kém, và ngược lại. Do vậy, biến tỷ lệ nợ xấu đã thể hiện vai trò là biến có tác động lớn đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM CP Việt Nam. Vì sự tác động đáng kể của nợ xấu đến tỷ suất sinh lợi mà các NHTM CP cần xem việc xử lý nợ xấu một cách nhanh chóng là mục tiêu trọng tâm và quan trọng nhất trong các giải pháp để hạn chế tác động của rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng.
− Sau khi có sự kiểm sốt của các biến nội tại trong ngân hàng bao gồm: hệ số đòn bẩy của ngân hàng (LEV), thu nhập ngoài lãi của ngân hàng (NII) và quy mơ của ngân hàng (SIZE) thì vẫn tồn tại mối quan hệ nghịch biến giữa rủi ro tín dụng và tỷ suất sinh lợi của ngân hàng. Kết quả này tiếp tục ủng hộ cho các giả thuyết nghiên cứu H1, H2, H3. Tức là chất lượng tín dụng của ngân hàng càng kém, rủi ro tín dụng càng gia tăng sẽ có ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng thương mại và cuối cùng thì tỷ suất sinh lợi của ngân hàng càng sụt giảm. Từ đó cho thấy