CHƯƠNG 4 : PHƯƠNG PHÁP, MƠ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
4.2. Mơ hình nghiên cứu và các biến trong mơ hình
Dựa vào nghiên cứu thực nghiệm của Abiola và Olausi (2014) và Kayode (2015), và để phù hợp với đặc điểm của các NHTM CP Việt Nam, mơ hình nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng lên tỷ suất sinh lợi tại các NHTM CP Việt Nam như sau:
ROAit = β0 + β1RSSt + β2 NPLt + β3 LLPt + β4 CAR t + β5 LEV + β6NII + β7SIZE + εi (4.1) ROEit= β0 + β1RSSt + β2 NPLt + β3 LLPt + β4 CAR t + β5 LEV + β6NII + β7SIZE + εi (4.2) Trong đó:
+ i: ngân hàng thương mại thứ i
+ t: năm tài chính thứ t trong giai đoạn nghiên cứu. + β0: hệ số chặn
+ β1 – β5: hệ số hồi quy của các biến độc lập + εi: phần dư của mơ hình
+ ROA: tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản + ROE: tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần
+ RSS; NPL; LLP; CAR là các biến đại diện cho rủi ro tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t.
o RSS: tỷ lệ nợ quá hạn.
o NPL: tỷ lệ nợ xấu.
o LLP: tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng.
+ LEV, NII, SIZE là các biến kiểm soát được bổ sung vào phương trình để xem xét sự khác nhau giữa các ngân hàng bao gồm:
o LEV: hệ số đòn bẩy của ngân hàng.
o NII: thu nhập ngoài lãi của ngân hàng.
o SIZE: quy mô của ngân hàng.
Các biến kiểm sốt chính là biến nội tại trong ngân hàng.
Phương trình (4.1) và (4.2) được hồi quy theo phương pháp hồi quy dữ liệu bảng (panel data). Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng được thực hiện theo 3 cách: hồi quy gộp (pooled model), hồi quy với hiệu ứng cố định (fixed effect model – FEM) và hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên (random efffect model- REM). Sau đó nghiên cứu thực hiện các kiểm định Lagrange Multiplier (LR test) và Hausman (Hausman test) kiểm tra độ phù hợp giữa các mơ hình.
Hồi quy gộp (pooled model) được tiến hành dựa trên phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS). Phương pháp OLS gộp này sẽ thích hợp nếu các quan sát khơng có sự tồn tại các yếu tố khác biệt giữa từng ngân hàng và sự thay đổi trong yếu tố thời gian. Việc sử dụng phương pháp OLS bỏ qua bình diện khơng gian và thời gian của dữ liệu kết hợp, kết quả ước lượng có thể sẽ bị thiên lệch. Vì thế hồi quy theo phương pháp ước lượng hiệu ứng cố định (FEM) và hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) sẽ phù hợp hơn vì khơng bỏ qua sự khác biệt trong các yếu tố thời gian và yếu tố ngân hàng.
Hồi quy hiệu ứng cố định (FEM) cho rằng mỗi thực thể (ngân hàng) đều có những đặc điểm riêng biệt, có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, có sự tương quan giữa phần dư của mỗi thực thể (có chứa các đặc điểm riêng) với các biến giải thích. FEM có thể kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này ra khỏi các biến giải thích để ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này là đơn nhất đối với một thực thể và không tương quan với đặc điểm của các thực thể khác. Khi đó, tung độ gốc của các ngân hàng sẽ khác nhau. Đồng thời, nếu xem xét mỗi giai đoạn (đặc điểm thời gian) đều có những đặc điểm riêng biệt, có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM có thể kiểm sốt và
tách ảnh hưởng của yếu tố thời gian (không đổi theo yếu tố ngân hàng) để thực hiệu hồi quy.
Hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) xem đặc điểm riêng giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích. REM xem các phần dư của mỗi thực thể (ngân hàng) là một biến giải thích mới.
Các kiểm định để lựa chọn mơ hình hiệu quả nhất giữa hồi quy gộp (pooled model), hồi quy hiệu ứng cố định (FEM) và hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (FEM) được thực hiện như sau:
- Kiểm định Lagrange Multiplier (LR test) được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp giữa hai mơ hình pooling và fixed effect. Nội dung của kiểm định là kiểm định giả thuyết H0: Mơ hình hồi quy với hiệu ứng cố định là không cần thiết. Nếu nhận thấy LR > Chi2
critical value, thì bác bỏ H0, tức lúc này hồi quy với hiệu ứng cố định là hiệu quả hơn so với hồi quy gộp.
- Kiểm định Hausman (Hausman test) kiểm tra độ phù hợp giữa mơ hình random và fixed effect. Nội dung của kiểm định là kiểm định giả thuyết H0: Mơ hình hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên có hiệu quả hơn. Nếu nhận thấy Hausman > Chi2 critical value, thì thực hiện bác bỏ H0, tức lúc này hồi quy với hiệu ứng cố định là hiệu quả hơn.
4.2.2. Mơ tả các biến trong mơ hình 4.2.2.1 Biến phụ thuộc 4.2.2.1 Biến phụ thuộc
Để đo lường tỷ suất sinh lợi của của các NHTM CP, sử dụng ROA, ROE làm biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu.
− Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (Return on Asset - ROA)
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) là chỉ số đo lường hoạt động của một ngân hàng trong việc sử dụng tài sản để tạo ra thu nhập.
− Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (Return on Equity - ROE)
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) là tỷ số cho thấy hiệu quả đầu tư vốn của các cổ đông vào ngân hàng. ROE cho biết một đơn vị vốn mà chủ sở hữu sẽ bỏ ra sẽ thu lại được bao nhiêu đồng lợi nhuận.
Để xem xét sự tác động của rủi ro tín dụng lên tỷ suất sinh lợi tại các NHTM CP, sử dụng các cách đo lường rủi ro tín dụng và các biến đại diện cho yếu tố nội tại của ngân hàng làm biến độc lập trong nghiên cứu.
− Tỷ lệ nợ quá hạn (RSS)
Tỷ lệ nợ quá hạn cho thấy tình hình nợ quá hạn tại ngân hàng. Tỷ lệ nợ quá hạn càng cao thể hiện chất lượng tín dụng của ngân hàng càng kém. Ngân hàng duy trì một tỷ lệ cao nợ quá hạn sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng thương mại. Do đó, kỳ vọng biến tỷ lệ nợ quá hạn có mối tương quan nghịch biến (dấu -) với tỷ suất sinh lợi tại NHTM CP.
− Tỷ lệ nợ xấu (Non-Performing Loans – NPL)
Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng cho thấy thực chất tình hình chất lượng tín dụng tại ngân hàng. Theo đó, tỷ lệ nợ xấu càng cao thể hiện chất lượng tín dụng của ngân hàng càng kém, và ngược lại. Tương tự biến tỷ lệ nợ quá hạn, các ngân hàng có một tỷ lệ nợ xấu cao, lợi nhuận của ngân hàng đó sẽ bị ảnh hưởng theo chiều hướng tiêu cực. Do đó, kỳ vọng biến tỷ lệ nợ xấu có mối tương quan nghịch biến (dấu -) với tỷ suất sinh lợi tại NHTM CP.
− Tỷ lệ trích lập dự phịng (Loan-Loss Provisions – LLP)
Tỷ lệ trích lập dự phịng rủi ro tín dụng phản ánh khoản trích lập để dự phịng cho những tổn thất có thể xảy ra đối với các khoản nợ của ngân hàng. Do đó, khi một ngân hàng có tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng cao nghĩa là ngân hàng đang có các khoản nợ xấu, có khả năng chuyển thành các khoản nợ mất vốn. Điều này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng thông qua việc gia tăng chi phí. Do đó, kỳ vọng biến LLP có mối tương quan nghịch biến (dấu -) với tỷ suất sinh lợi tại NHTM CP.
− Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (Capital Adequacy Ratio – CAR)
Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu là một thước đo độ an toàn vốn của ngân hàng. Tỷ lệ an tồn vốn tối thiểu càng cao thì rủi ro tín dụng giảm, tuy nhiên, tỷ suất sinh lợi cũng sẽ giảm. Do đó, trong nghiên cứu này kỳ vọng tồn tại một mối quan hệ nghịch biến (dấu -) giữa CAR và tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.
Hệ số đòn bẩy của ngân hàng cho thấy tỷ lệ nguồn vốn huy động và tổng tài sản của ngân hàng. Nguồn vốn huy động của ngân hàng càng lớn, áp lực trả lãi của ngân hàng càng cao. Do đó, biến LEV sẽ tác động đến lợi nhuận của ngân hàng. Đồng thời, nếu hệ số LEV càng lớn, ngân hàng càng chịu áp lực trả lãi và có thể sẽ ảnh hưởng khơng tốt đến lợi nhuận. Do đó, trong nghiên cứu này kỳ vọng về một mối quan hệ nghịch biến (dấu -) giữa LEV và khả năng sinh lợi của ngân hàng.
− Hệ số thu nhập ngoài lãi của ngân hàng (Non-Interest Income- NII)
Hệ số thu nhập ngoài lãi của ngân hàng thể hiện các nguồn thu nhập khác của ngân hàng, đó là các nguồn thu đến từ dịch vụ và thu nhập từ đầu tư. Khi cạnh tranh trên thị trường tín dụng gia tăng và các khoản cho vay kém chất lượng ngày càng nhiều thì các ngân hàng đã chú trọng vào việc tăng nguồn thu ngoài lãi. Những khoản thu nhập này củng cố tổng nguồn thu làm gia tăng lợi nhuận cho ngân hàng. Do đó, hệ số này sẽ có tác động trực tiếp đến khả năng sinh lợi của ngân hàng. Nếu hệ số này nhận giá trị càng lớn, lợi nhuận của ngân hàng càng được cải thiện. Do đó, trong nghiên cứu này kỳ vọng về một mối quan hệ đồng biến (dấu +) giữa NII và khả năng sinh lợi của ngân hàng.
− Quy mô của ngân hàng
Quy mô của ngân hàng thể hiện khả năng ngân hàng được nhận diện thương hiệu, khả năng tiếp cận thị trường vốn, khả năng huy động vốn cũng như cho vay. Do đó, quy mơ các tác động trực tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng, đồng thời, ngân hàng có quy mơ càng lớn, càng có khả năng gia tăng thị phần và gia tăng lợi nhuận. Do đó, trong nghiên cứu này, kỳ vọng về một mối quan hệ đồng biến (dấu +) giữa SIZE và khả năng sinh lợi của ngân hàng.
Bảng 4.1: Các biến được sử dụng trong mơ hình nghiên cứu
Tên biến hiệu Ký Cơng thức tính Kỳ vọng dấu Biến phụ thuộc
Tỷ suất sinh lợi trên
tổng tài sản ROA ROA = /Tổng tài sản Lợi nhuận sau thuế Tỷ suất sinh lợi trên vốn
Biến độc lập
Tỷ lệ nợ quá hạn RSS RSS=Dư nợ quá hạn
/ Tổng dư nợ tín dụng - Tỷ lệ nợ xấu NPL NPL =Nợ xấu /Tổng dư nợ tín dụng - Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng LLP LLP= Dự phịng rủi ro tín dụng được trích lập /Dư nợ tín dụng - Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu CAR Vốn tự có / Tổng tài sản “Có” rủi ro quy đổi -
Biến kiểm sốt
Hệ số địn bẩy LEV LEV = Tổng huy động
/Tổng tài sản -
Hệ số thu nhập ngoài lãi NII NII = Thu nhập ngoài
lãi/Tổng thu nhập +
Quy mô SIZE Logarit (Tổng tài sản) +