2.4 Nghiên cứu thực nghiệm các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTMNN Việt
2.4.3 Kết quả nghiên cứu
2.4.3.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu tác giả tiến hành thực hiện thống kê mô tả. Phương pháp này sử dụng các chỉ tiêu đo lường bao gồm trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất qua đó có thể làm rõ hơn những đặc trưng của các biến trong nghiên cứu. Kết quả thống kê mô tả các biến nghiên cứu được trình bày ở bảng 3.2 như sau
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Biến quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn GT lớn nhất GT nhỏ nhất CRR 4.03% 4.79% 27.91% 0.61% SIZE 12.85 0.62 13.82 11.66 EOA 5.25% 1.98% 10.06% 0.78% EM 45.99% 9.75% 74.16% 24.41% CRG 20.06% 8.95% 44.12% 4.07% ROA 0.74% 0.44% 1.71% -0.39% GROWTH 6.24% 0.72% 7.55% 5.25% INF 8.66% 5.74% 19.9% 0.6%
Bảng thống kê mô tả các biến quan sát cho thấy tỷ lệ nợ xấu đạt mức trung bình là 4.03%, giá trị cao nhất là 27.91% và thấp nhất là 0.61%. Quy mơ ngân hàng có mức trung bình 12.85, giá trị cao nhất là 13.82 và thấp nhất là 11.66. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản đạt mức trung bình là 5.25%, giá trị lớn nhất là 10.06% và thấp nhất là 0.78%. Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động đạt mức trung bình là 45.99%, giá trị cao nhất 74.16% và thấp nhất là 24.41%. Tăng trưởng tín dụng ở mức trung bình là 20.06%, giá trị cao nhất là 44.12% và thấp nhất là 4.07%. Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản đạt mức trung bình là 0.74%, giá trị cao nhất là 1.71% và thấp nhất là -0.39%. Tốc độ tăng trưởng kinh tế ở mức trung bình là 6.24%, giá trị cao nhất là 7.55% và thấp nhất là 5.25%. Tỷ lệ lạm phát ở mức trung bình là 8.66%, giá trị cao nhất là 19.9% và thấp nhất là 0.6%.
2.4.3.2 Ma trận tương quan giữa các biến số
Trong mơ hình hồi quy, hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra dẫn đến các ước lượng khơng chính xác. Đây là hiện tượng các biến trong mơ hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số. Do đó để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến có xuất hiện trong mơ hình hay khơng tác giả tiến hành thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến, được trình bày ở bảng 3.3
CRR SIZE EOA EM CRG ROA GROWTH INF CRR 1 SIZE -0.34 1 EOA -0.48 0.10 1 EM -0.10 0.42 -0.27 1 CRG -0.03 -0.17 -0.13 -0.13 1 ROA -0.26 -0.05 0.51 -0.34 0.27 1 GROWTH 0.36 -0.47 -0.37 -0.39 0.24 -0.21 1 INF 0.10 -0.42 0.02 -0.10 0.11 0.23 -0.004 1
Khi hệ số tương quan giữa các cặp biến lớn hơn 0.8 thì nhiều khả năng xuất hiện hiện tượng đa công tuyến. Dựa vào bảng 3.3 có thể thấy hệ số tương quan lớn nhất có giá trị 0.51 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến là không đáng kể.
2.4.3.3 Kiểm định tự tương quan của sai số
Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi các sai số có tương quan với nhau đồng nghĩa với Cov (Ui, Uj) # 0. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan có xuất hiện trong mơ hình hay khơng tác giả tiến hành thực hiện kiểm định Breusch - Godfrey (BG test)
Kiểm định Breusch - Godfrey Serial Correlation LM test
F-statistic 2.147249 Prob. F(2,38) 0.1308 Obs*R-squared 4.873823 Prob. Chi-Square(2) 0.0874
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Bảng 2.9 Bảng kiểm định tự tương quan của sai số
Dựa vào bảng 3.4 có thể thấy chỉ số Pro. Chi-square(2) = 0.0874 > α với α
=0.05 do đó giả thuyết H0 được chấp nhận, chứng tỏ khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
2.4.3.4 Kiểm định phương sai của sai số thay đổi
Phương sai sai số thay đổi là hiện tượng phương sai của sai số không phải là hằng số cho tất cả các quan sát (Var (ui | xi) # σ2). Để xem xét hiện tượng phương sai sai số thay đổi có xuất hiện trong mơ hình hay khơng tác giả thực hiện kiểm định White.
Kiểm định Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0.690888 Prob. F(35,12) 0.8084
Obs*R-squared 32.08007 Prob. Chi-Square (35) 0.6098 Scaled explained SS 100.9675 Prob. Chi-Square (35) 0.0000
Ta đặt bài toán kiểm định như sau H0: mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi; H1: mơ hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi. Từ kết quả từ bảng 3.5 ta có P_value = 0.6098 > α với α = 0.05 nên chấp nhận H0. Vậy mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
2.4.3.5 Kiểm tra đa cộng tuyến dựa trên hệ số phóng đại phương sai VIF
Để xem xét hiện tượng đa cộng tuyến có xuất hiện trong mơ hình hay khơng thì ngồi ma trận tương quan giữa các biến số, có thể sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra.
Biến số VIF
CRG 1.27
EOA 1.78
Bảng 2.10 Bảng kiểm định phương sai của sai số thay
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
EM 1.84
ROA 1.86
GROWTH 2.03
INF 1.37
Khi chỉ số VIF > 10 đó là dấu hiệu cho thấy đa cộng tuyến nghiêm trọng có thể xảy ra trong mơ hình. Dựa vào bảng 3.6 cho thấy chỉ số VIF lớn nhất là 2.03 chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến là không đáng kể.
2.4.3.6 Kiểm định những biến khơng cần thiết trong mơ hình
• Đặt giả thuyết H0: β1 = 0 (biến INF không cần thiết) H1: β1 # 0 (biến INF là cần thiết)
Value df Probability
t-statistic 0.188961 40 0.8511
F-statistic 0.035706 (1, 40) 0.8511
Likelihood ratio 0.042828 1 0.8360
Ta thấy Prob (F-statistic) = 0.8511 > α = 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Vậy biến tỷ lệ lạm phát không cần thiết cho mơ hình.
• Đặt giả thuyết H0: β2 = 0 (biến GROWTH không cần thiết) H1: β2 # 0 (biến GROWTH cần thiết)
Value df Probability
t-statistic 0.310594 40 0.7577
F-statistic 0.096469 (1, 40) 0.7577
Likelihood ratio 0.115623 1 0.7338
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Bảng 2.12 Kiểm định sự cần thiết của biến lạm
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Bảng 2.13 Kiểm định sự cần thiết của biến tăng trưởng kinh tế
Ta thấy Prob (F-statistic) = 0.7577 > α = 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Vậy biến tăng trưởng kinh tế khơng cần thiết trong mơ hình.
• Đặt giả thuyết H0: β3 = 0 (biến EM không cần thiết) H1: β3 # 0 (biến EM cần thiết)
Value df Probability
t-statistic 0.869266 40 0.3899
F-statistic 0.755624 (1, 40) 0.3899
Likelihood ratio 0.898291 1 0.3432
Ta thấy Prob (F-statistic) = 0.3899 > α = 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Vậy biến tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động khơng cần thiết trong mơ hình.
• Đặt giả thuyết H0: β4 = 0 (biến ROA không cần thiết) H1: β4 # 0 (biến ROA cần thiết)
Value df Probability
t-statistic 0.186887 40 0.8527
F-statistic 0.034927 (1, 40) 0.8527
Likelihood ratio 0.041894 1 0.8378
Ta thấy Prob (F-statistic) = 0.8527 > α = 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Vậy biến tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản khơng cần thiết trong mơ hình.
2.4.3.7 Kết quả hồi quy giữa các biến
Bảng 2.14 Kiểm định sự cần thiết của biến tỷ lệ chi phí hoạt động
trên thu nhập hoạt động
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Bảng 2.15 Kiểm định sự cần thiết của biến lợi nhuận trên tổng tài sản
Đầu tiên tác giả thực hiện chạy mơ hình hồi quy Pooled OLS, đây được xem như phương pháp hồi quy căn bản để xem xét dấu của các biến, với CRR là biến phụ thuộc và các biến độc lập là CRG, EOA, SIZE.
Biến quan sát Hệ số t-Statistic Prob
CRG -0.077 3.361 0.2567
EOA -1.138 -3.785 0.0005
SIZE -0.024 -2.508 0.0159
Số quan sát 48 R-squared adj (%) 29.23
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy mơ hình có ý nghĩa thống kê, các biến độc lập giải thích được 33.75% sự thay đổi của biến phụ thuộc (CRR). Có hai biến có ý nghĩa thống kê là biến EOA, SIZE. Tuy nhiên mơ hình Pooled OLS có một số nhược điểm nhất định dẫn đến ước lượng thu được bị chệch và khơng vững. Do đó, để khắc phục những nhược điểm của mơ hình Pooled OLS tác giả tiến hành chạy các mơ hình hồi quy đặc trưng cho dữ liệu bảng là mơ hình tác động cố định (Fixed Effect Model) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model). Sau đó dùng kiểm định Hausman để chọn ra được mơ hình phù hợp nhất.
Biến quan sát Hệ số t-Statistic Prob
CRG -0.025 -0.375 0.7094
EOA -0.397 -0.793 0.4321
SIZE -0.033 -3.243 0.0024
Số quan sát 48 R-squared adj (%) 35.71
Bảng 2.16 Kết quả mơ hình hồi quy Pooled OLS
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Biến quan sát Hệ số t-Statistic Prob CRG -0.077 -1.206 0.2344 EOA -1.138 -3.972 0.0003 SIZE -0.024 -2.631 0.0117 Số quan sát 48 R-squared adj (%) 29.23
Dựa vào kết quả kiểm định Hausman test ta có P_value = 0.0593 > α =0.05 nên
mơ hình tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn so với mơ hình tác động cố định. Vậy mơ hình hồi quy được viết dưới dạng CRR = 0.427 -0.024SIZE -1.138EOA + u
Trong mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên, biến quy mơ ngân hàng có hệ số là -0.024 với giá trị p là 0.0117 cho thấy mối tương quan âm và có ý nghĩa giữa hai biến rủi ro tín dụng và quy mơ ngân hàng. Nói cách khác ngân hàng có quy mơ càng lớn thì rủi ro tín dụng càng giảm. Ở Việt Nam các hầu hết các NH lớn thường có tỷ lệ nợ xấu thấp như Vietinbank hay Vietcombank. Đây là các ngân hàng vốn lớn, chất lượng nhân sự cao, hiệu quả quản lý tốt nên tỷ lệ nợ xấu luôn ở mức thấp trong hệ thống ngân hàng Việt Nam. Các NHTM nhà nước luôn xác định mở rộng quy mơ tín dụng phải đi đơi với việc đảm bảo nâng cao chất lượng tín dụng. Các NH vẫn đang tiếp tục mở rộng mạng lưới chi nhánh, phịng giao dịch đến những nơi có tiềm năng phát triển. Khi đó, khối lượng công việc gia tăng, mở rộng quan hệ tín dụng với nhiều khách hàng hơn, xuất hiện nhiều rủi ro mới NH phải đối mặt. Với bối cảnh như vậy vai trị của quản trị rủi ro tín dụng phải càng được coi trọng. NH phải có chính sách cho vay phù hợp với tình hình thực tế tại nơi đặt chi nhánh mới, phân quyền xét duyệt hạn mức cho vay tương ứng với từng khu vực, những khoản vay lớn rủi ro cao phải được chuyển về hội ở thẩm định. CBTD phải thực hiện nghiêm túc và đầy đủ quy trình cho vay để từ đó
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Bảng 2.18 Kết quả mơ hình tác động ngẫu nhiên
hạn chế phát sinh rủi ro tín dụng. Ngồi ra các NH phải tiếp tục đầu tư vào cơng nghệ, chương trình quản trị rủi ro tương ứng với quy mơ phát triển của NH. Có như vậy NH mới đảm bảo được tỷ lệ nợ xấu luôn đạt ở mức cho phép.
Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có hệ số là -1.138 với giá trị p là 0.0003 cho thấy mối tương quan âm và có ý nghĩa thống kê giữa hai biến rủi ro tín dụng và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. Các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản càng cao sẽ có ít nguy cơ gặp rủi ro tín dụng hơn các ngân hàng khác. Với việc tốc độ tăng tổng tài sản những năm gần đây ở Việt Nam khá cao thì việc tăng vốn là yêu cầu bắt buộc, vốn là tấm đệm giúp NH phòng ngừa rủi ro giải quyết như cầu thanh khoản khi cần thiết. Tuy nhiên tốc độ tăng vốn dường như không theo kịp tốc độ tăng tài sản.
CHƯƠNG 3
GIẢI PHÁP QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG
TẠI CÁC NHTM NHÀ NƯỚC