Tên biến Diễn giải Nguồn số
liệu Kỳ vọng
A. Biến phụ thuộc
ROA Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài
sản bình quân BCTC ROE Lợi nhuận sau thuế/ Vốn chủ
sở hữu bình quân BCTC NIM (Thu nhập lãi- Chi phí lãi)/
Tổng tài sản sinh lợi bình quân BCTC B. Biến độc lập
1. Nhóm các nhân tố chủ quan
Quy mô ngân hàng (Size) Logarit tự nhiên của tổng tài sản
BCTC + Quy mô VCSH (EQTA) VCSH/ Tổng tài sản BCTC + Quy mô dư nợ (LNTA) Tổng dư nợ/ Tổng tài sản BCTC + Rủi ro tín dụng (NPL) Tổng nợ xấu/ Tổng dư nợ BCTC -
Sự đa dạng hóa các nguồn thu (NNIM_TA)
Thu nhập ngồi lãi/Tổng tài
sản bình qn BCTC + Hiệu quả quản trị chi phí
(NIE_TA)
Chi phí hoạt động/Tổng tài sản
bình qn BCTC - 2. Nhóm các nhân tố khách quan
Tăng trưởng kinh tế (LNGDP)
Logarit tự nhiên của tổng sản phẩm quốc nội
Tổng cục
thống kê + Tỷ lệ lạm phát (INF) Tốc độ tăng chỉ số giá tiêu
dùng của nền kinh tế (CPI)
Tổng cục
thống kê -
Mơ hình nghiên cứu: Trong phần này tác giả sẽ tiến hành phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi tại ACB thơng qua các chỉ số tài chính ROA, ROE và NIM. Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) được lựa chọn để tiến hành hồi quy mơ hình định lượng với nguồn số liệu thuộc dạng dữ liệu chuỗi thời gian được thu thập từ BCTC hợp nhất của ACB từ năm 2007 đến năm 2015 và website của tổng cục thống kê để xem xét tác động và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến các biến phụ thuộc ROA, ROE và NIM. Mơ hình hồi quy cụ thể đối với từng biến phụ thuộc như sau:
(1) Mơ hình với ROA là biến phụ thuộc:
ROAt= +1(Size)t +2(EQTA)t +3(LNTA) +4(NPL)t
+5(NNIM_TA)t+6(NIE_TA)t +7(LNGDP)t +8(INF)t + ut (2.1)
(2) Mơ hình với ROE là biến phụ thuộc:
ROEt= +1(Size)t +2(EQTA)t +3(LNTA) +4(NPL)t
+5(NNIM_TA)t+6(NIE_TA)t +7(LNGDP)t +8(INF)t + ut (2.2)
(3) Mơ hình với NIM là biến phụ thuộc:
NIMt= +1(Size)t +2(EQTA)t +3(LNTA) +4(NPL)t
+5(NNIM_TA)t+6(NIE_TA)t +7(LNGDP)t +8(INF)t + ut (2.3)
2.4.2. Kiểm định tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian
Do nghiên cứu được thực hiện trên một đối tượng duy nhất là ACB nên các dữ liệu thu thập được là dữ liệu chuỗi thời gian. Với ba mơ hình trên, bài nghiên cứu có tất cả 11 biến (03 biến phụ thuộc và 08 biến độc lập), do đó ta có tất cả 11 chuỗi thời gian. Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, một mơ hình tốt được đưa ra khi phân tích trên các dữ liệu dừng bởi nếu chuỗi dữ liệu thời gian là không dừng thì phương thức kiểm định giả thuyết thông thường dựa trên t, F, các kiểm định khi bình phương
và tương tự có thể trở nên khơng đáng tin cậy.
Theo Gujarati (2003) một chuỗi thời gian là dừng khi giá trị trung bình, phương sai, hiệp phương sai (tại các độ trễ khác nhau) giữ nguyên không đổi vào bất kỳ thời điểm nào. Chuỗi dừng có xu hướng trở về giá trị trung bình và những dao động quanh giá trị trung bình sẽ là như nhau. Nói cách khác, một chuỗi thời gian khơng dừng sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian hoặc cả hai.
Theo Ramanathan (2002) hầu hết các chuỗi thời gian về kinh tế là khơng dừng vì chúng thường có một xu hướng tuyến tính hoặc mũ theo thời gian. Tuy nhiên có thể biến đổi chúng về chuỗi dừng thơng qua q trình sai phân khi thực hiện chạy mơ hình hồi quy. Nếu sai phân bậc 1 của một chuỗi có tính dừng thì chuỗi ban đầu gọi là tích hợp bậc 1, ký hiệu là I(1). Tương tự, nếu sai phân bậc d của một chuỗi có tính dừng thì chuỗi ban đầu gọi là tích hợp bậc d, ký hiệu là I(d). Nếu chuỗi ban đầu (chưa lấy sai phân) có tính dừng thì gọi là I(0).
Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian là dừng hay không dừng. Dickey và Fuller (1981) đã đưa ra kiểm định Dickey và Fuller (DF) và kiểm định Dickey và Fuller mở rộng (ADF). Nghiên cứu này sử dụng kiểm định ADF để thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị cho tất cả các biến trong mơ hình.
Bảng 2.21: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình nghiên cứu
Tên biến P-value (unit root test) Bậc dừng
ROA 0.0115 Chuỗi dừng tại sai phân bậc 0 ROE 0.0111 Chuỗi dừng tại sai phân bậc 0 NIM 0.0460 Chuỗi dừng tại sai phân bậc 0 Size 0.0004 Chuỗi dừng tại sai phân bậc 1 EQTA 0.0000 Chuỗi dừng tại sai phân bậc 1 LNTA 0.0000 Chuỗi dừng tại sai phân bậc 1 NPL 0.0033 Chuỗi dừng tại sai phân bậc 0 NNIM_TA 0.0433 Chuỗi dừng tại sai phân bậc 0 NIE_TA 0.0000 Chuỗi dừng tại sai phân bậc 1 LNGDP 0.0001 Chuỗi dừng tại sai phân bậc 2 INF 0.0313 Chuỗi dừng tại sai phân bậc 0
(Nguồn: Phụ lục 02)
2.4.3. Kết quả nghiên cứu
Thống kê mô tả biến nghiên cứu
Bảng 2.22: Kết quả thống kê mô tả các biến độc lập và phụ thuộc
Tên Biến Giá trị trung bình Giá trị trung vị Giá trị lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn ROA 0.0031 0.0029 0.0080 -0.0022 0.0024 ROE 0.0533 0.0541 0.1961 -0.0392 0.0461 NIM 0.0070 0.0071 0.0097 0.0046 0.0013 SIZE 8.1986 8.2458 8.4487 7.7020 0.1765 EQTA 0.0628 0.0648 0.0798 0.0400 0.0098 LNTA 0.4776 0.4177 0.6789 0.2742 0.1301 NPL 0.0133 0.0091 0.0365 0.0008 0.0113 NNIM_TA 0.0020 0.0020 0.0065 -0.0047 0.0024 NIE_TA 0.0041 0.0036 0.0076 0.0025 0.0014 LNGDP 8.7665 8.7941 9.1276 8.3240 0.2110 INF 0.0225 0.0163 0.0900 -0.0170 0.0236 (Nguồn: Phụ lục 03) Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài của ACB có sự thay đổi đáng kể trong giai đoạn 2007- 2015, giá trị ROA trung bình đạt 0,31%. Giá trị ROA cao nhất là 0,80%, rơi vào quý II/2007. Giá trị ROA thấp nhất là âm 0,22%, rơi vào quý III/2012, đúng vào thời điểm sự cố tháng 8/2012 diễn ra.
Giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu là 5,33% với phạm vi giá trị là từ âm 3,92% đến 19,61%, ROE cũng có sự biến động khá lớn trong giai đoạn năm 2007 đến năm 2015 với độ lệch chuẩn là 4,61%. Tương tự như ROA, ROE cũng
chạm đáy vào quý III/2012, khi ngân hàng phải đối phó với những ảnh hưởng tiêu cực từ sự cố tháng 8/2012.
Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên có giá trị trung bình là 0,70%, đây là biến có phạm vi dao động nhỏ nhất (trong khoảng từ 0,46% đến 0,97%) với độ lệch chuẩn là 0,13%, điều này cho thấy tỷ lệ đóng góp của thu nhập lãi vào tổng thu nhập của ngân hàng khá ổn định. Tỷ lệ này đạt giá trị cao nhất vào quý II/2012.
Quy mơ tổng tài sản có giá trị trung bình là 8,20 với phạm vi dao động khá lớn. Cụ thể biến quy mô tổng tài sản đạt giá trị nhỏ nhất là 7,70 vào thời điểm quý I/2007; đạt giá trị lớn nhất là 8,45 vào thời điểm quý IV/2011 do như đã phân tích ở trên, đây là thời điểm ngân hàng đẩy mạnh hoạt động kinh doanh vàng trên tài khoản, các khoản kỹ quỹ đảm bảo việc giao dịch hợp đồng vàng kỳ hạn và hoạt động trên thị trường liên ngân hàng đang diễn ra sôi động.
Biến quy mô vốn chủ sở hữu có giá trị trung bình là 6,28%, giá trị lớn nhất là 7,98% vào thời điểm quý III/2013 và giá trị nhỏ nhất là 4,00% rơi vào thời điểm quý I/2007. Tỷ lệ này cũng có mức dao động khá cao.
Giá trị trung bình của quy mơ dư nợ là 47,76% với phạm vi giá trị là từ 67,89% đến 27,42%, với độ lệch chuẩn là 13,01%. Quy mô dư nợ là một trong các biến trong mơ hình nghiên cứu có sự dao động mạnh.
Biến rủi ro tín dụng cũng là một biến có sự biến động mạnh trong thời gian nghiên cứu (giá trị nhỏ nhất là 0,08%, lớn nhất đạt 3,65%) với giá trị trung bình là 1,33% và độ lệch chuẩn là 1,13%. Biến số NPL đạt giá trị nhỏ nhất vào thời điểm quý IV/2014.
Biến đại diện cho sự đa dạng hóa các nguồn thu của ACB được đo lường bằng tỷ lệ thu nhập ngồi lãi/tổng tài sản có giá trị trung bình là 0,20%, biến này phạm vi dao động lớn (trong khoảng từ âm 0,47% đến 0,65%) với độ lệch chuẩn là 0,24%, điều này cho thấy trong giai đoạn 2007- 2015, trong các biến của mơ hình nghiên cứu thì đây là biến có sự biến động mạnh.
Hiệu quả quản trị chi phí có giá trị trung bình là 0,41% và cũng là một biến có phạm vi dao động lớn. Cụ thể hiệu quả quản trị chi phí đạt giá trị cao nhất là 0,76% vào quý IV/2012 và giá trị thấp nhất là 0,25% vào thời điểm quý III/2009.
Tương tự, biến tỷ lệ lạm phát cũng có sự dao động mạnh trong giai đoạn nghiên cứu (giá trị nhỏ nhất là âm 1,70%, lớn nhất đạt 9%), biến INF có giá trị trung bình là
2,25% và độ lệch chuẩn lên đến 2,36%. Biến số INF đạt giá trị nhỏ nhất vào thời điểm quý IV/2008.
Biến tăng trưởng kinh tế có giá trị trung bình là 8,77 và có độ lệch chuẩn là 0,21. Trong thời gian từ năm 2007- 2015, tăng trưởng kinh tế có mức độ dao động không quá lớn, đạt giá trị thấp nhất là 8,32 vào thời điểm quý I/2007 và giá trị cao nhất là 9,13 vào quý IV/2015.
Hệ số tƣơng quan
Bảng 2.23: Hệ số tƣơng quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu
Tên biến ROA ROE NIM SIZE EQTA LNTA NPL NNIM _TA NIE_ TA LNG DP INF ROA 1.00 ROE 0.98 1.00 NIM -0.51 -0.44 1.00 SIZE -0.52 -0.42 0.62 1.00 EQTA -0.28 -0.36 0.05 -0.43 1.00 LNTA -0.79 -0.76 0.44 0.37 0.45 1.00 NPL -0.81 -0.78 0.56 0.38 0.42 0.64 1.00 NNIM_TA 0.78 0.72 -0.59 -0.71 0.10 -0.51 -0.49 1.00 NIE_TA -0.65 -0.62 0.58 0.16 0.57 0.65 0.82 -0.27 1.00 LNGDP -0.84 -0.78 0.66 0.59 0.32 0.80 0.82 -0.61 0.77 1.00 INF 0.37 0.36 -0.31 -0.16 -0.26 -0.34 -0.51 0.06 -0.59 -0.57 1.00 (Nguồn: Phụ lục 04) Xét mối tương quan giữa ROA và các biến độc lập cho thấy với mức ý nghĩa 10% các biến Size, EQTA, LNTA, NPL, NNIM_TA, NIE_TA, LNGDP, INF có mối quan hệ phụ thuộc với ROA. Trong đó, biến NNIM_TA có tương quan cùng chiều mạnh nhất với ROA với hệ số tương quan đạt 0,78, điều này cho thấy ngân hàng càng đa dạng hóa nguồn thu thì càng có tác động tích cực đến khả năng sinh lợi. Ngược lại biến LNGDP có tương quan trái chiều mạnh nhất đến ROA với hệ số tương quan là âm 0,84. Các biến cịn lại, ngoại trừ biến INF có tương quan cùng chiều với ROA với hệ số tương quan đạt 0,37 thì biến Size, EQTA, LNTA, NPL, NIE_TA đều có mối tương quan ngược chiều với ROA với hệ số tương quan lần lượt là -0,52, -0,28, -0,79, -0,81 và -0,65.
Đối với biến phụ thuộc ROE, với mức ý nghĩa 10% thì các biến Size, EQTA, LNTA, NPL, NNIM_TA, NIE_TA, LNGDP, INF có mối quan hệ phụ thuộc với ROE. Trong đó tương tự như biến phụ thuộc ROA, hệ số tương quan của ROE với biến
NNIM_TA đạt giá trị dương cao nhất là 0,72, điều này càng củng cố tác động tích cực của việc đa dạng hóa nguồn thu đến khả năng sinh lợi tại ACB và biến NPL có tác động ngược chiều mạnh nhất đạt âm 0,78. Các biến cịn lại ngoại trừ biến INF có mối tương quan dương với ROE với hệ số tương quan đạt 0,36 thì các biến Size, EQTA, LNTA, NIE_TA, LNGDP đều có mối tương quan ngược chiều với ROE với hệ số tương quan lần lượt là -0,42; -0,36, -0,76, -0,62 và -0,78.
Đối với biến phụ thuộc NIM, tại mức ý nghĩa 10% thì các biến Size, LNTA, NPL, NNIM_TA, NIE_TA, LNGDP, INF có mối quan hệ phụ thuộc với NIM. Trong đó hệ số tương quan của NIM với biến LNGDP có giá trị dương cao nhất đạt 0,66, điều này cho thấy tác động tích cực của tăng trưởng kinh tế đến việc gia tăng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên tại ACB. Trong khi đó biến NNIM_TA có tác động ngược chiều mạnh nhất đạt âm 0,59. Các biến còn lại, ngoại trừ biến INF có mối tương quan ngược chiều với NIM với hệ số tương quan đạt -0,31 thì các biến Size, LNTA, NPL, NIE_TA có hệ số tương quan cùng chiều với NIM với hệ số tương quan lần lượt là 0,62, 0,44, 0,56, 0,58.
Kết quả hồi quy
Bảng 2.24: Kết quả mơ hình hồi quy
Tên biến Hệ số hồi
quy P_value R-squared
Adjusted R- squared Prob (F- statistic) Durbin Watson Mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc ROA
D(SIZE) -0.00726 0.12410 0.88627 0.84987 0.00000 1.76411 D(EQTA) 0.06928 0.05000 D(LNTA) -0.01056 0.03240 NPL -0.08757 0.00000 NNIM_TA 0.69119 0.00000 D(NIE_TA) -0.29798 0.07190 D(LNGDP,2) 0.00123 0.16260 INF 0.00776 0.30330 C 0.00280 0.00000
Mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc ROE
D(SIZE) -0.09063 0.36770 0.80761 0.74605 0.00000 1.22558 D(EQTA) 0.49600 0.50230 D(LNTA) -0.17680 0.09240 NPL -1.75087 0.00000 NNIM_TA 9.34362 0.00000 D(NIE_TA) -2.64222 0.44900 D(LNGDP,2) 0.01487 0.43120
Tên biến Hệ số hồi
quy P_value R-squared
Adjusted R- squared Prob (F- statistic) Durbin Watson INF 0.00421 0.97920 C 0.05696 0.00000
Mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc NIM
D(SIZE) -0.00992 0.05200 0.61193 0.48775 0.00097 1.60519 D(EQTA) 0.04613 0.21000 D(LNTA) -0.00885 0.08720 NPL 0.00805 0.64540 NNIM_TA -0.23053 0.01270 D(NIE_TA) 0.02472 0.88490 D(LNGDP,2) 0.00157 0.09870 INF -0.00521 0.51430 C 0.00776 0.00000 (Nguồn: Phụ lục 05, Phụ lục 06 và Phụ lục 07) Kết quả kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc ROA
Ta có P_value (F)= 0,0000 < 1%, chứng tỏ mức độ phù hợp của mẫu khảo sát với mô hình hồi quy. Thêm vào đó R2 hiệu chỉnh của mơ hình hồi quy với ROA đạt 84,99% cho thấy 84,99% sự biến thiên của biến ROA được giải thích bởi những thay đổi của các biến độc lập trong mơ hình, cụ thể gồm quy mô vốn chủ sở hữu, quy mô dư nợ, rủi ro tín dụng, sự đa dạng hóa các nguồn thu và hiệu quả quản trị chi phí.
Tiến hành kiểm định Ramsey RESET Test để xem có bỏ sót biến quan trọng trong mơ hình hồi qui hay khơng (nhất là khi khơng có số liệu về biến bỏ sót đó) ta thu được P-value = 0,5833>5%, điều này chứng tỏ mơ hình khơng sót biến độc lập quan trọng. Dùng kiểm định Breusch-Godfrey để kiểm định tự tương quan ta thu được P- value = 0,9004>5%, chấp nhận giả thiết H0, tức mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan, thỏa một trong những giả thiết của OLS. Hệ số P-value của kiểm định White là 0,6931>5%, điều này chứng tỏ mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi. Giá trị VIF nhỏ hơn 10 chứng tỏ mơ hình khơng bị đa cộng tuyến và Durbin – Watson= 1,76411 thỏa mãn yêu cầu 1< Durbin– Watson< 3. Kiểm định yếu tố ngẫu nhiên tuân theo quy luật chuẩn cho kết quả P-value = 0,0953>5%, vậy với mức ý nghĩa 5% ta có thể kết luận rằng sai số ngẫu nhiên của mơ hình có phân phối chuẩn.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, tại mức ý nghĩa 10%, có năm biến trong mơ hình có ý nghĩa về mặt thống kê gồm biến đại diện cho quy mô vốn chủ sở hữu, quy mô dư
nợ, rủi ro tín dụng, sự đa dạng hóa các nguồn thu và hiệu quả quản trị chi phí; trong khi ba biến cịn lại là quy mơ ngân hàng, tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát khơng có ý nghĩa thống kê. Ngoài ra kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng trong năm biến có ý nghĩa thống kê thì ba biến NNIM_TA, EQTA, NIE_TA có ảnh hưởng tích cực đến ROA; hai biến còn lại là LNTA và NPL có ảnh hưởng tiêu cực đến ROA. Trong đó biến NNIM_TA có ảnh hưởng mạnh nhất đến ROA với hệ số hồi quy đạt 0,6912, tức khi tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản sinh lợi bình quân của ngân hàng tăng lên 1% thì ROA trung bình của ngân hàng tăng lên 0,69%.
Phương trình hồi quy với biến phụ thuộc ROA được viết lại như sau:
ROA = 0,0028+ 0,0693 * D(EQTA) – 0,0106 * D(LNTA) – 0,0876 * NPL + 0,6912 * NNIM_TA – 0,2980 * D(NIE_TA)