2.3. Thực trạng quản trị RRTK tại Kienlongbank
2.3.4. Sử dụng mơ hình hồi quy để đo lường RRTK tại Kienlongbank
2.3.4.1. Một số mơ hình kinh tế lượng đo lường RRTK
Tác giả Vũ Thị Hiền (2012) khi nghiên cứu về quản trị RRTK của Vietbank đã đưa ra được mơ hình hồi quy như sau:
H3 = 0,3097 + 0,0915*H5 – 1,2399*H6 + 0,0087*H7
Trong đó:
H3 : Chỉ số trạng thái tiền mặt là biến phụ thuộc đại diện cho khả năng thanh khoản của ngân hàng.
H5 : Chỉ số dư nợ/Tiền gửi khách hàng
H6 : Chỉ số chứng khoán thanh khoản/TTS H7 : Chỉ số trạng thái ròng đối với các TCTD
Nghiên cứu của tác giả đã đưa ra kết luận chỉ số chứng khốn/TTS có ảnh hưởng nhiều nhất đến tới chỉ số trạng thái tiền mặt. Chỉ số dư nợ/tiền gửi khách hàng và chỉ số trạng thái ròng đối với các TCTD cũng có ảnh hưởng tuy nhiên khơng đáng kể tới chỉ số trạng thái tiền mặt - biến đại diện cho khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Tseganesh Tesfaye (2012) đã nghiên cứu các yếu tố quan trọng quyết định khả năng thanh khoản của các NHTM ở Ethiopia, mẫu nghiên cứu bao gồm 8 NHTM có ít nhất 12 năm kinh nghiệm trong giai đoạn từ năm 2000 - 2011. Nghiên cứu này đã
sử dụng các chỉ số tài chính để đo lường tính thanh khoản của các ngân hàng. Mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc là LIQ (đại diện cho tính thanh khoản của ngân hàng) sử dụng trong nghiên cứu để kiểm định các giả thuyết mà tác giả đặt ra được mô tả như sau:
LIQi,t = α + β1(CAPi,t) + β2(SIZEi,t) + β3(LGi,t) + β4(NPLi,t) + β5(GDPt) + β6(IRMt) + β7(STIRt) + β8(INFt) + ui,t
Trong đó:
LIQ : Tỷ lệ thanh khoản được đo bằng tài sản thanh khoản/TTS với tài sản
thanh khoản bao gồm tiền mặt, tiền gửi tại các TCTD khác và chứng khốn Chính phủ.
CAP : Tỷ lệ vốn CSH / TTS
SIZE : Quy mô của ngân hàng được đo bằng logarit của TTS LG : Tốc độ tăng trưởng tín dụng
NPL : Tỷ lệ nợ xấu / tổng dư nợ
GDP : Tỷ lệ phần trăm thay đổi GDP của năm
IRM : Chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất huy động bình quân STIR : Lãi suất tiền tệ ngắn hạn
INF : Tỷ lệ phần trăm thay đổi lạm phát của năm u : Sai số ngẫu nhiên hay phần dư
Nghiên cứu của các tác giả đã đưa ra kết luận những biến CAP, SIZE, NPL, IRM, INF và khả năng thanh khoản có tác động cùng chiều. Trong khi đó các biến LG, GDP, STIR lại khơng có tác động đến tính thanh khoản của ngân hàng.
Bonfim & Kim (2012) đã nghiên cứu cách thức đo lường RRTK của các ngân hàng bằng cách cung cấp các bằng chứng thực nghiệm từ một số chỉ tiêu tài chính có liên quan đến nguy cơ RRTK. Các tác giả đã sử dụng một bộ dữ liệu bảng của các ngân hàng Châu Âu và Bắc Mỹ trong giai đoạn 2002 - 2009. Các tác giả tập trung phân tích RRTK dựa trên 3 chỉ số khác nhau: thứ nhất là tỷ lệ cho vay trên tiền gửi khách hàng; thứ hai là tỷ lệ liên ngân hàng, là tỷ lệ phần trăm giữa tiền gửi và cho vay TCTD / tiền gửi và vay từ TCTD; thứ ba là tỷ lệ thanh khoản, được định nghĩa là tỷ lệ tài sản thanh khoản/TTS (trong đó, tài sản thanh khoản bao gồm tiền mặt và tương
đương tiền, tiền gửi có kỳ hạn dưới 3 tháng tại các NHTM khác, trái phiếu Chính phủ có thời hạn cịn lại trong vịng 3 tháng). Các tác giả cho rằng nguy cơ RRTK có thể được giảm mạnh nếu các ngân hàng nắm giữ một “bộ đệm” đủ lớn các tài sản thanh khoản, để có thể dễ dàng sử dụng khi đối mặt với những cú sốc thanh khoản không lường trước được. Với lập luận này, các tác giả sử dụng tỷ lệ thanh khoản để đo lường RRTK như một biện pháp chuẩn (tỷ lệ thanh khoản càng cao, nguy cơ RRTK càng thấp) và mơ hình hồi quy được lựa chọn như sau:
Liqxit = α0 + αi + β1Capitalit -1 + β2Banksizeit + β3Profitabilityit – 1 + β4Cost-
_incit – 1 + β5Lend_specit – 1 + β6(Liq – xit – 1) + it + εit
Trong đó:
Liqxit : Tỷ lệ thanh khoản – chỉ số dùng để phân tích RRTK của ngân hàng.
α0 : Hằng số
αi : Ảnh hưởng của ngân hàng cố định i
Capitalit : Tỷ lệ an toàn vốn được tính bằng vốn CSH /TTS
Banksizeit: Quy mơ của ngân hàng được đo bằng logarit của TTS
Profitabilityit: Lợi nhuận ngân hàng được tính bằng lợi nhuận rịng/TTS và Tỷ lệ thu nhập lãi thuần
Cost_incit : Tỷ lệ chi phí / thu nhập
Lend_specit : Đo lường mức độ cho vay của ngân hàng bằng tỷ lệ cho vay/ TTS
Liq – xit : là những chỉ số thanh khoản khác như tỷ lệ cho vay / tiền gửi khách hàng, tỷ lệ liên ngân hàng.
εit : Sai số ngẫu nhiên hay phần dư
Tất cả các biến giải thích của mơ hình có độ trễ một khoảng thời gian.
Nghiên cứu của các tác giả đã đưa ra kết luận các biến có liên quan nhất trong việc giải thích các chỉ số thanh khoản là tỷ lệ an toàn vốn, lợi nhuận ngân hàng và mức độ cho vay. Trong đó, tỷ lệ an tồn vốn và khả năng thanh khoản có tác động cùng chiều; lợi nhuận ngân hàng và mức độ cho vay tác động ngược chiều với khả năng thanh khoản, tương ứng cùng chiều với RRTK. Các biến còn lại khơng có ý nghĩa thống kê.
2.3.4.2. Mơ hình phân tích RRTK tại Kienlongbank
Dựa trên mơ hình của Bonfim & Kim (2012) làm nền tảng và dựa trên thực trạng RRTK của Kienlongbank thơng qua việc phân tích các chỉ số thanh khoản trong giai đoạn 2009 - 2012, tác giả đã chỉnh sửa, bổ sung vào mơ hình cho phù hợp với tình hình thực tế để đo lường RRTK tại Kienlongbank như sau:
LIQt = β0 + β1*ETAt-1 + β2*SPECt-1 + β3*LDRt-1 + β4*SDDt-1 + β5*INTt-1 + β6*BDRt-1 + β7*ROAt-1 + ε
Giải thích các biến:
LIQ là chỉ số tài sản thanh khoản, là biến đại diện khả năng thanh khoản của
ngân hàng, được đo bằng cách lấy tài sản thanh khoản chia cho TTS. Trong đó, tài sản thanh khoản bao gồm: Tiền mặt, tiền gửi tại NHNN, tiền gửi không kỳ hạn tại TCTD và chứng khốn Chính phủ. Khi có biến cố bất lợi xảy ra, ngân hàng nào giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn thì sẽ giảm thiểu tối đa nguy cơ RRTK. Do đó LIQ càng cao thì RRTK của ngân hàng càng thấp và ngược lại.
ETA được tính bằng vốn CSH chia cho TTS. Đây được coi là hệ số phòng vệ
của mỗi ngân hàng, khi TTS của ngân hàng tăng trưởng quá nhanh so với sự tăng trưởng của vốn CSH thì khi xảy ra những tổn thất nghiêm trọng sẽ khiến các ngân hàng không thể ứng phó kịp thời, dẫn đến RRTK, thậm chí là sụp đổ hệ thống. Chỉ số vốn chủ sở hữu/TTS càng cao thì khả năng thanh khoản càng tốt.
SPEC là chỉ số năng lực cho vay. Đây là chỉ số thanh khoản âm bởi vì dư nợ
cho vay là tài sản có tính thanh khoản thấp nhất mà ngân hàng nắm giữ. Chỉ số này càng cao thể hiện tính thanh khoản của ngân hàng càng kém.
LDR là tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn tiền gửi huy động từ khách hàng. Đây
là một trong những tỷ lệ an toàn được nhiều nước trên thế giới sử dụng khá phổ biến. Một sự gia tăng tỷ lệ LDR cho thấy ngân hàng đang có ít hơn “tấm đệm” để tài trợ cho tăng trưởng và bảo vệ mình khỏi nguy cơ rút tiền đột ngột, nhất là các ngân hàng phụ thuộc quá nhiều vào nguồn tiền gửi để tài trợ cho tăng trưởng. Vì thế, khi tỷ lệ LDR tăng thì tính thanh khoản của ngân hàng giảm đi một cách tương ứng (tỷ lệ này càng cao, RRTK của ngân hàng càng cao).
SDD là chỉ số cơ cấu tiền gửi được tính bằng tiền gửi ngắn hạn chia cho tổng
tiền gửi của khách hàng. Ngân hàng huy động tiền gửi ngắn hạn càng nhiều thì khả năng bị rút tiền càng cao khi có biến cố xảy ra. Vì vậy, SDD càng cao thì RRTK càng lớn.
INT là chỉ số trạng thái ròng đối với các TCTD, chỉ số này cao thể hiện tính
chủ động trong hoạt động LNH hay ngân hàng không phải phụ thuộc nhiều vào nguồn vốn thị trường 2. Do đó chỉ số này càng cao thì RRTK càng thấp và ngược lại.
BDR là tỷ lệ nợ xấu trên TTS của ngân hàng. Nợ xấu tăng cao sẽ làm giảm
dòng tiền vào của ngân hàng, và vì vậy cũng sẽ tác động tới nguồn cung thanh khoản. Do đó, chỉ số này càng cao sẽ làm cho khả năng thanh khoản của ngân hàng giảm xuống và dẫn đến RRTK.
ROA là chỉ số sinh lợi của ngân hàng. ROA càng cao khả năng thanh khoản
càng thấp vì để đạt được mục tiêu lợi nhuận, ngân hàng sẽ tập trung đầu tư vào các tài sản sinh lợi cao và kém thanh khoản.
ε là sai số ngẫu nhiên hay phần dư.
Bảng 2.9: Mô tả các biến được sử dụng trong mơ hình hồi quy
Biến Đo lường Kết quả kỳ vọng
Phụ thuộc
LIQ
Tỷ lệ tài sản thanh khoản/TTS
Trong đó: Tài sản thanh khoản = Tiền mặt + Tiền gửi
tại NHNN + Tiền gửi không kỳ hạn tại các TCTD + Chứng khốn Chính phủ
Độc lập
ETA Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/TTS +
SPEC Tỷ lệ dư nợ cho vay/TTS -
LDR Tỷ lệ dư nợ cho vay/tiền gửi khách hàng -
SDD Tỷ lệ tiền gửi ngắn hạn/tổng tiền gửi khách hàng - INT Tỷ lệ tiền gửi và cho vay TT2/tiền gửi và cho vay từ
TT2 +
BDR Tỷ lệ nợ xấu/TTS -
Bảng trên mô tả chi tiết cách đo lường các biến được sử dụng trong mơ hình hồi quy và kết quả kỳ vọng sự ảnh hưởng của các biến này đến chỉ số tài sản thanh khoản.
Dấu “+”: Biến có ảnh hưởng cùng chiều đến chỉ số tài sản thanh khoản (ngược chiều với RRTK), và dấu “-” thể hiện biến có ảnh hưởng ngược chiều với chỉ số tài sản thanh khoản (cùng chiều với RRTK) trong ngân hàng.
Độ tin cậy của dữ liệu: Dữ liệu được thu thập từ các BCTC và các báo cáo nội bộ của Kienlongbank qua các tháng với 48 quan sát từ năm 2009 đến cuối năm 2012. Sau đó được tính tốn và xử lý lại bằng phương pháp tốn học để được các số liệu thứ cấp theo tỷ lệ phần trăm (%) và đưa vào xử lý phân tích trong phần mềm Eviews 6.0 để được kết quả nghiên cứu.
2.3.4.3. Phân tích kết quả hồi quy Kiểm định nghiệm đơn vị: Kiểm định nghiệm đơn vị:
Do số liệu của các biến trong mơ hình là dạng chuỗi thời gian và đặc tính của loại số liệu này là khơng dừng. Vì vậy, trước khi ước lượng mơ hình hồi quy với số liệu chuỗi thời gian, ta tiến hành kiểm tra số liệu sử dụng trong mơ hình có tính dừng hay khơng thơng qua v iệc kiểm định nghiệm đơn vị cho các biến: LIQ, ETA, SPEC, LDR, SDD, INT, BDR, ROA.
Căn cứ vào kết quả kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu gốc tại Phụ lục 3 cho thấy chỉ có biến ROA là biến dừng. Các biến còn lại đều khơng có tính dừng. Do đó, tác giả tiếp tục kiểm định nghiệm đơn vị các biến LIQ, ETA, SPEC, LDR, SDD, INT, BDR với bậc sai phân là 1. Kết quả kiểm định ở phụ lục 4 cho các giá trị p- value nhỏ hơn 0,05. Do đó, các biến đã dừng với sai phân bậc 1.
Việc xuất hiện các biến khơng dừng có thể dẫn đến khả năng “kết quả hồi qui giả mạo”. Tuy nhiên, nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian khơng dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian khơng dừng đó được cho là đồng liên kết. Vì vậy, bước tiếp theo chún g ta cần phải kiểm định đồng liên kết.
Kiểm định đồng liên kết
Ước lượng phương trình hồi quy
Bảng 2.10: Kết quả ước lượng mơ hình hồi quy
Dependent Variable: LIQ Method: Least Squares Date: 11/25/13 Time: 19:21
Sample (adjusted): 2009M02 2012M12 Included observations: 47 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.646310 0.095306 6.781428 0.0000 ETA(-1) 0.782675 0.220200 3.554381 0.0010 SPEC(-1) -0.453784 0.070665 -6.421657 0.0000 LDR(-1) -0.362792 0.076281 -4.755981 0.0000 SDD(-1) -0.022148 0.117225 -0.188933 0.8511 INT(-1) -0.960675 0.235582 -4.077875 0.0002 BDR(-1) 1.067391 2.962512 0.360299 0.7206 ROA(-1) 0.832330 0.744060 1.118632 0.2701
R-squared 0.840443 Mean dependent var 0.110736
Adjusted R-squared 0.811804 S.D. dependent var 0.071648 S.E. of regression 0.031082 Akaike info criterion -3.950534 Sum squared resid 0.037678 Schwarz criterion -3.635615 Log likelihood 100.8375 Hannan-Quinn criter. -3.832028 F-statistic 29.34665 Durbin-Watson stat 1.387851 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Phân tích bằng Eviews
Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ε:
Qua kết quả kiểm định đồng liên kết ở Phụ lục 5 cho giá trị p-value là 0,0002 nhỏ hơn 0,05. Như vậy, phần dư ε của mơ hình ước lượng là một chuỗi dừng. Do đó, giữa các biến trong mơ hình hồi quy là đồng liên kết và giữa chúng thực sự có mối quan hệ dài hạn.
Tuy nhiên để có kết quả chính xác nhất, ta tiếp tục tiến hành các kiểm định như kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định tự tương quan và kiểm định phương sai thay đổi.
Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 2.11: Hệ số tương quan riêng giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu
LIQ ETA SPEC LDR SDD INT BDR ROA
LIQ 1,000 -0,193 -0,740 -0,765 -0,253 0,454 0.390 0,393 ETA -0,193 1,000 0,318 0,017 0,059 0,521 0.161 -0,229 SPEC -0,740 0,318 1,000 0,498 -0,152 -0,391 -0,055 -0,236 LDR -0,765 0,017 0,498 1,000 0,400 -0,749 -0,715 -0,429 SDD -0,253 0,059 -0,152 0.400 1,000 -0,074 -0,258 -0,217 INT 0,454 0,521 -0,391 -0,749 -0,074 1,000 0,583 0.226 BDR 0,390 0,161 -0,055 -0,715 -0,258 0,583 1,000 0.292 ROA 0,393 -0,229 -0,236 -0,429 -0,217 0,226 0.292 1,000
Nguồn: Phân tích bằng Eviews
Từ bảng kết quả ta thấy được, hệ số tương quan riêng giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu có giá trị tuyệt đối cao nhất là 0,765 < 0,8. Vì vậy, chúng ta có thể kết luận mối tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu thấp đồng nghĩa mức độ đa cộng tuyến thấp và không ảnh hưởng nhiều đến kết quả ước lượng mơ hình nghiên cứu.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Để kiểm định sự tự tương quan trong các chuỗi dữ liệu, tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey Serial Correlation LM theo bậc 3, kết quả kiểm định ở phụ lục 7 cho giá trị p-value là 0,1027 lớn hơn 0,05; chứng tỏ được rằng không xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mơ hình nghiên cứu.
Kiểm định phương sai thay đổi
Kiểm định thường được sử dụng để kiểm định phương sai thay đổi là kiểm định White nhưng để làm tăng thêm độ tin cậy kiểm định phương sai thay đổi tác giả sử dụng thêm kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey, kết quả kiểm định mơ hình phương sai thay đổi ở phụ lục 8 lần lượt có giá trị p-value là 0,3689 trong kiểm định White và p- value là 0,2277 trong kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey, nên ở mức ý nghĩa 5% khơng có hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình ước lượng.
Kết luận mơ hình hồi quy
Từ bảng kết quả ước lượng mơ hình (bảng 2.10) và các kết quả kiểm định trên tác giả đưa ra kết luận về phương trình hồi qui có dạng như sau:
LIQ = 0,6463 + 0,7826*ETA – 0,4537*SPEC – 0,3627*LDR – 0,9606*INT
Trong đó nhận thấy các biến độc lập giải thích được khoảng 84% sự thay đổi của biến phụ thuộc (R-squared = 0.840443) và tác động của các biến này đến biến đại diện cho khả năng thanh khoản cũng như RRTK tại Kienlongbank như sau:
Tỷ lệ vốn CSH/TTS (ETA): là biến duy nhất trong mơ hình nghiên cứu có tác động dương đến chỉ số tài sản thanh khoản (LIQ) với tỷ lệ 0,78. Cũng có nghĩa khi