Chỉ tiêu Số quan sát Trung bình Lớn nhất Thấp nhất Độ lệch chuẩn
NPL 282 0.0233 0.0882 0.0002 0.0137 GOVER 282 0.1352 1.0000 0.0000 0.3268 FOR 282 0.0803 0.3000 0.0000 0.1081 SIZE 282 4.8089 6.0028 3.4021 0.5419 EA 282 0.1115 0.6141 0.0291 0.0761 ROAA 282 0.0096 0.0554 0.0001 0.0079 HHItts 282 0.0799 0.1070 0.0700 0.0112 GDPg 282 0.0590 0.0668 0.0525 0.0048 INF 282 0.0903 0.2297 0.0063 0.0679
Theo thống kê ở bảng 4.2, tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng trung bình nhỏ hơn 3%, vào khoảng 2,33%. Vào những năm khủng hoảng tài chính thì tỷ lệ này khá cao so với mức 3%, đặt biệt cao nhất là tỷ lệ nợ xấu của Ngân hàng Sài Gòn - Hà Nội năm 2010, đạt tới 8,82%, nhỏ nhất là 0,02% và độ lệch chuẩn là 1,37%.
Tỷ lệ sở hữu nhà nước trung bình là 13,52%, lớn nhất là 100% (Agribank). Độ lệch chuẩn của biến này là khoản 32,68%, số lượng các ngân hàng có sở hữu nhà nước là rất nhỏ so với tổng các ngân hàng trong hệ thống.
Tỷ lệ sở hữu của cổ đơng nước ngồi trung bình là 8,03%, cao nhất là 30% (hiện có 03 Ngân hàng có tỷ lệ này là Ngân hàng An Bình, Á Châu và Xuất Nhập Khẩu Việt Nam), thấp nhất 0%, độ lệch chuẩn chỉ vào khoảng 10,81%.
Logarit tự nhiên của Tổng tài sản trung bình của các ngân hàng trong mẫu là 4,8089, lớn nhất là 6,0028 (tương đương tổng tài sản của BIDV năm 2016 là 1.006.404 tỷ đồng), nhỏ nhất là 3,4021 (Ngân hàng Phát triển Mê Kông năm 2009 là 2.524 tỷ đồng). Chênh lệch tổng tài sản giữa các ngân hàng cũng khá lớn, thể hiện độ lệch chuẩn của tổng tài sản là 0,5419.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản trung bình là 0,1115, cao nhất là 0,6141, thấp nhất là 0,0291, độ lệch chuẩn 0.0761.
Chỉ tiêu ROAA trung bình là 0,96%, cao nhất là 5,54% của ngân hàng Sài Gịn Cơng Thương năm 2010, thấp nhất là 0,01% của ngân hàng Nam Việt năm 2012, độ lệch chuẩn là 0,79%.
Mức độ tập trung ngành giai đoạn 2008-2016, xét về tổng tài sản trung bình là 0,0799, cao nhất là 0,107, thấp nhất 0,07, độ lệch chuẩn là 0,0112. Nhìn chung mức độ tâp trung ngành khơng q cao, có sự cạnh tranh trong thị trường ngành.
Về yếu tố vĩ mô, tốc độ tăng trưởng GDP trung bình là 5,9%, cao nhất là 6,68%, thấp nhất là 5,25%, độ lệch chuẩn là 0,48%. Tỷ lệ lạm phát trung bình là 9,03%, cao nhất là 22,97%, thấp nhất là 0,63%, độ lệch chuẩn 6,79%.
4.4.2. Phân tích tƣơng quan
Bảng 4.3 biểu thị ma trận tương quan của các biến nghiên cứu. Ma trận tương quan cho thấy các cặp biến có tương quan khơng cao, các cặp biến có hệ số tương quan nhỏ hơn 0.8.
Các biến GOVER, SIZE, EA, INF có tương quan dương với biến phụ thuộc
NPL. Biến FOR, ROAA, HHItts, GDPg có tương quan âm với biến NPL.
Bảng 4.3 Phân tích tƣơng quan giữa các biến
NPL GOVER FOR SIZE EA ROAA HHItts GDPg INF
NPL 1 GOVER 0.0655 1 FOR -0.0762 -0.1222 1 SIZE 0.0024 0.5488 0.3018 1 EA 0.0760 -0.2686 -0.0523 -0.6736 1 ROAA -0.2190 -0.0908 -0.0474 -0.3003 0.3804 1 HHItts -0.2126 -0.0043 -0.0267 -0.2361 0.0994 0.1249 1 GDPg -0.3156 -0.0054 0.0436 0.1795 -0.1382 -0.0330 -0.1164 1 INF 0.0460 0.0105 -0.0729 -0.2977 0.1856 0.3028 0.3487 -0.1886 1
Tuy nhiên những nhận định trên chỉ là phân tích ban đầu, để nghiên cứu tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc ta sẽ tiến hành mơ hình thực nghiệm ở phần sau.
4.4.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của 01 biến (biến phụ thuộc) vào 01 hay nhiều biến khác (biến độc lập) nhằm mục đích ước lượng (hay dự đốn) giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước của biến độc lập. Sau đây là kết quả phân tích hồi quy nghiên cứu sự phụ thuộc của biến NPL vào các biến độc lập.
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy REM và FEM
REM FEM
Coefficient Prob. Coefficient Prob.
GOVER -0.0007 0.8683 0.0090 0.7933 FOR -0.0188*** 0.0625 -0.0296*** 0.0727 SIZE 0.0055 0.1523 0.0095 0.1934 EA 0.0520* 0. 0013 0.0742* 0.0004 ROAA -0.4639* 0.0000 -0.4052* 0.0004 HHItts -0.3188* 0.0000 -0.3081* 0.0001 GDPg -0.9131* 0.0000 -0.9273* 0.0000 INF 0.0304* 0.0094 0.0288** 0.0239 C 0.0734* 0.0003 0.0512*** 0.0941
(Ghi chú *, **, *** lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%)
Nhìn vào bảng 4.4, nhận thấy mơ hình REM có 6 biến có ý nghĩa thống kê
gồm biến FOR, EA, ROAA, HHItts, GPDg và INF. Và mơ hình FEM cũng có 6 biến
có ý nghĩa thống kê gồm FOR, EA, ROAA, HHItts, GPDg và INF.
Lựa chọn mơ hình phù hợp cho đề tài:
Ta áp dụng kiểm định Hausman test để lựa chọn giữa hai mơ hình FEM và REM. Với giả thuyết:
Ho: Khơng có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên
H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định Hausman test
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Theo bảng 4.5, Prob. có giá trị bằng 0.4688 lớn hơn 0.05, ta chưa đủ cơ sở
bác bỏ giả thuyết Ho. Như vậy mơ hình được lựa chọn cuối cùng để phân tích là mơ
hình REM.
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy:
Đa cộng tuyến:
Thuật ngữ đa cộng tuyến do Ragnar Frisch (1934) đề nghị. Khởi đầu nó có nghĩa là sự tồn tại mối quan hệ tuyến tính “hồn hảo” hoặc chính xác giữa một số hoặc tất cả các biến giải thích trong một mơ hình hồi qui. Nếu đa cộng tuyến hoàn hảo, các hệ số hồi qui của các biến X là vô định và các sai số chuẩn là không xác định. Nếu đa cộng tuyến chưa hoàn hảo, các hệ số hồi qui, mặc dù là xác định nhưng lại có sai số chuẩn (liên quan đến bản thân các hệ số) lớn, có nghĩa là khơng thể ước lượng các hệ số này với độ chính xác cao.
Ta kiểm định đa cộng tuyến của mơ hình thơng qua giá trị VIF, theo kết quả phân tích ở bảng 4.6, giá trị VIF nhỏ hơn 10 chứng tỏ mơ hình khơng bị đa cộng tuyến (Kleinbaum, Kupper, và Muller, 1988).
Bảng 4.6 Phân tích đa cộng tuyến
Variable Coefficient Centered
Variance VIF GOVER 9.46E-06 1.960196 FOR 6.34E-05 1.436657 SIZE 7.18E-06 4.091051 EA 0.000202 2.264725 ROAA 0.010302 1.257055 HHITTS 0.004953 1.205278 GDPG 0.024067 1.07354 INF 0.000151 1.349163 C 0.000311 NA Tự tƣơng quan:
Thuật ngữ tự tương quan theo Kendall và Buckland (1971) có thể được định nghĩa như là “quan hệ tương quan giữa các thành viên của chuỗi của các quan sát được sắp xếp theo thời gian (như trong dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (như trong dữ liệu chéo). Tự tương quan có thể xuất hiện do nhiều nguyên do, như
không đưa các biến quan trọng vào mơ hình hoặc do sử dụng dạng hàm khơng chính xác, hiện tượng Cobweb, nhào nặn dữ liệu,...Để phân tích hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mơ hình, ta sử dụng kiểm định Durbin-Watson. Theo phân tích mơ hình REM có hệ số Durbin-Watson là 1,76 nằm trong khoảng (1,3), như vậy mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Phƣơng sai sai số thay đổi:
Phương sai thay đổi là một vấn đề khó khăn nghiêm trọng về tiềm năng và các nhà nghiên cứu cần phải biết trong một tình huống cụ thể vấn đề này có xuất hiện hay khơng. Nếu ta tiếp tục sử dụng các thủ tục kiểm định thông thường mặc dù có phương sai thay đổi, những kết luận hay sự suy diễn có thể dẫn tới sai lầm. Nếu sự hiện diện của nó được phát hiện, ta có thể đưa ra biện pháp chỉnh sửa, như sử dụng hồi quy bình phương tối thiểu có trọng số hay kỹ thuật khác.
Tuy nhiên, trước khi quay lại xem xét các phương pháp hiệu chỉnh khác nhau, trước hết ta phải tìm xem phương sai thay đổi có xuất hiện hay có nhiều khả năng xuất hiện trong một trường hợp cụ thể hay không. Ta dùng phương pháp kiểm định Heteroskedasticity Test: White và kết quả ở bảng 4.7 cho thấy Prob. lớn hơn 0,05, ta có thể nhận xét mơ hình này khơng có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.7 Kết quả kiểm tra phƣơng sai sai số thay đổi
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0.907684 Prob. F(48,227) 0.6381
Obs*R-squared 39.73058 Prob. Chi-Square(48) 0.6139
4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả hồi quy và kiểm định cho thấy mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp nhất đối với mơ hình nghiên cứu của đề tài. Dựa vào kết quả phân tích được ta có một số kết luận sau:
Chỉ số FOR, ROAA,HHItts và GDPg có tác động âm với chỉ số đo lường rủi
- Tỷ lệ sở hữu của cổ đơng nước ngồi có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Khi tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ xấu giảm 0,018%. Điều này cũng dễ hiểu ở các nước đang phát triển như Việt Nam, việc các ngân hàng nước ngoài đầu tư vào các ngân hàng trong nước đi kèm đó là những cơng nghệ như hệ thống cơng nghệ thông tin, quản trị rủi ro…giúp cho việc quản lý các khoản vay hay thẩm định trong công tác cho vay hiệu quả hơn, nghiệp vụ tín dụng của ngân hàng được nâng cao, giảm nợ xấu. Nghiên cứu của Leaven (1999) cũng cho ra kết quả tương tự.
- Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROAA) và tỷ lệ nợ xấu có quan hệ ngược chiều với nhau, một số nghiên cứu trước đây của Linh Nguyen (2012), Willbert, Thomas (2012) hay Anjom, Karim (2016) cũng đồng nhất với kết quả này. Khi tỷ suất này giảm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ xấu tăng 0,46%. Khi một ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao, điều này cũng đồng nghĩa với việc chi phí trích lập dự phịng sẽ cao, nợ gốc và lãi vay có khả năng khơng thu hồi được, dẫn đến lợi nhuận sẽ giảm.
- Mức độ tập trung ngành (HHItts) có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ
xấu. Khi tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ xấu giảm 0,31%. Mức độ tập trung ngành càng cao thì rủi ro tín dụng thấp hơn. Nhìn chung ở thực tế của Việt Nam, dư nợ cho vay của các NHTMNN chiếm tỷ trọng lớn trong toàn hệ thống, các ngân hàng này có tổng tài sản cao, được nhiều sự bảo hộ của nhà nước vì vậy rủi ro gánh chịu cũng thấp hơn.
- Tốc độc tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng của ngân hàng. Khi tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ xấu giảm 0,91%. Kết quả này là phù hợp với nghiên cứu trước đây của Beaton, Myrvoda, Thompson (2016), Linh Nguyen (2012) cho rằng hoạt động kinh tế vĩ mơ cũng có ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng tài sản. Hiệu quả kinh tế mạnh mẽ hơn sẽ dẫn đến sự sụt giảm đáng kể về tăng trưởng nợ xấu thông qua việc tăng việc làm và tăng thu nhập cho người trả nợ. Khi tỷ lệ tăng trưởng GDP tăng thì tỷ lệ nợ xấu sẽ giảm. Do tăng trưởng GDP cao hơn thông qua tỷ lệ thất nghiệp thấp và tăng thu nhập khả dụng, có
thể làm giảm đáng kể tỷ lệ nợ quá hạn, nhất là cho vay trong lĩnh vực cá nhân và du lịch.
Chỉ số EA và INF có tác động dương với chỉ số đo lường rủi ro tín dụng
NPL.
- Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EA) và tỷ lệ nợ xấu theo kết quả nghiên cứu có quan hệ cùng chiều, đồng nhất với kết quả của Anjom, Karim (2016), Linh Nguyen (2012) nhưng Nir Klein (2013) lại cho kết quả ngược chiều. Khi tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ xấu tăng 0,05%. Ta có thể hiểu khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng thì rủi ro tín dụng tăng, ban đầu tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng thì rủi ro tín dụng giảm, nhưng đến một ngưỡng nhất định thì ngân hàng hoạt động không hiệu quả nữa nên sẽ nới lỏng cho vay, khiến cho rủi ro tín dụng tăng lên.
- Tỷ lệ lạm phát (INF) cao dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao là phù hợp với Anjom, Karim (2016), Linh Nguyen (2012). Khi tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ xấu tăng 0,03%. Mặc dù lạm phát cao có thể làm giảm giá trị thực của khoản nợ của khách hàng và có thể làm giảm nợ xấu nhưng nếu tiền lương không theo kịp lạm phát, khả năng trả nợ của khách hàng sẽ giảm, dẫn đến nợ xấu cao hơn, có nghĩa là tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng nợ xấu.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1. Kết luận 5.1. Kết luận
Kết quả nghiên cứu tại Chương 4 cho thấy cấu trúc sở hữu phần nào có tác động đến rủi ro của NHTM Việt Nam. Đối với biến sở hữu nhà nước, phân tích cho ra kết quả khơng có ý nghĩa thống kê. Đối với tỷ lệ sở hữu của cổ đơng nước ngồi thì khi tỷ lệ này tăng, rủi ro của ngân hàng sẽ giảm. Các ngân hàng có cổ đơng nước ngoài, đặc biệt là cổ đơng chiến lược là ngân hàng nước ngồi sẽ đối mặt với rủi ro thấp hơn.
Ngoài ra, các yếu tố nội tại ngân hàng như quy mơ, tỷ lệ lợi nhuận rịng trên tổng tài sản, mức độ tập trung ngành hay các yếu tố kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP hay tỷ lệ lạm phát đều có tác động nhất định đến rủi ro của các NHTM Việt Nam.
R2 của mơ hình REM đối với chỉ tiêu NPL chỉ khoảng 27,62%, khá thấp, có
thể thấy mức độ ý nghĩa của mô hình khơng q cao. Ngun nhân: thứ nhất, nghiên cứu chỉ chọn được mẫu gồm 34 NHTM có số liệu khá đầy đủ nhất trong hệ thống ngân hàng Việt Nam, một vài ngân hàng không thu thập đủ số liệu trong giai đoạn 2008-2016. Thứ hai, số liệu thu thập từ báo cáo của các NHTM chưa đầy đủ và chính xác hồn tồn do một số ngân hàng không công khai cáo cáo kiểm toán độc lập, số liệu lấy từ nhiều nguồn khác nhau, khơng nhất qn. Thứ ba, có thể mơ hình đã bỏ sót một số biến cần thiết do nguồn thông tin bị hạn chế.
Các kết quả của nghiên cứu có thể đúng hoặc khác với một số nghiên cứu nước ngoài trước đây, do các chính sách của Nhà nước cũng như các yếu tố vĩ mô ở mỗi nước khác nhau. Để có thể nhìn nhận rõ hơn về tác động cấu trúc sở hữu đến rủi ro của các NHTM Việt Nam, định hướng sau này cần xét thêm các biến về cấu trúc sở hữu của nội bộ ngân hàng, nhóm cổ đơng lớn; chọn mẫu thêm các loại hình ngân hàng khác như ngân hàng 100% vốn đầu tư nước ngoài, chi nhánh ngân hàng nước ngồi, ngân hàng liên doanh, nếu có điều kiện có thể nghiên cứu tình hình tại các nước trong khu vực có mơ hình hoạt động ngân hàng tương đồng với Việt Nam để có kết quả đầy đủ hơn.
5.2. Kiến nghị
Từ kết quả trên, đề tài đưa ra một số kiến nghị, đề xuất với nhà nước và các NHTM về cấu trúc sở hữu tại các ngân hàng và một số chính sách trong hoạt động để có thể nâng cao hiệu quả hoạt động cũng như giảm rủi ro cho các ngân hàng, giúp các ngân hàng hoạt động bền vững và an toàn hơn.
5.2.1. Đối với nhà nƣớc
Cần có chính sách trong việc thu hút các nhà đầu tư nước ngoài vào ngân
hàng trong nước, nhằm tăng tỷ lệ sở hữu của cổ đơng nước ngồi tại các ngân hàng, đặc biệt là các ngân hàng yếu kém:
- Qua nghiên cứu, có thể nhận thấy việc có sở hữu của cổ đơng nước ngồi có ý nghĩa quan trọng trong hoạt động của NHTM, giảm thiểu rui ro của các ngân hàng. Việc thu hút các nhà đầu tư nước ngoài đặc biệt là nhà đầu tư chiến lược là cơ hội tốt để các NHTM Việt Nam tăng quy mô, mở rộng kinh doanh, tăng tổng tài sản, hiệu quả hoạt động, từng bước nâng cao năng lực quản trị, điều hành, quản lý rủi ro,