CHƯƠNG 4 : DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Thống kê mô tả mẫu dữ liệu
Sau khi nhập dữ liệu vào Stata 12, tác giả sử dụng lệnh summarize để khái quát sơ bộ các thông số cơ bản của dữ liệu nghiên cứu. Thống kê mô tả dữ liệu hiển thị tại bảng 4.2 cho thấy được mức độ phân tán giữa các quan sát mẫu rất rõ qua giá trị trung bình (Obs), lớn nhất (Max), nhỏ nhất (Min) và độ lệch chuẩn (Std. Dev.).
Biến được tác giả quan tâm nhất Z-score với 270 quan sát, có giá trị cao nhất cho
thấy khả năng phá sản thấp là 50,18 và thấp nhất 2,36 cho thấy khả năng phá sản cao, độ lệch biến động so với giá trị trung bình 19,19 là 8,45 cho thấy sự chênh lệch tương đối lớn về khả năng phá sản giữa những NHTM Việt Nam qua các năm.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả dữ liệu
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
Z-score 270 19,187 8,452 2,63 50,18 LLR 273 1,326 0,832 0,24 5,26 LTD 273 90,003 24,603 37,19 251,77 LAD 273 28,441 14,500 3,25 86,25 NIR 270 3,017 1,100 0,67 7,10 LEV 273 14,562 11,581 3,52 90,68 CTI 273 58,741 57,457 -810,15 239,71 GDP 273 6,381 1,098 5,03 8,46 INF 273 9,473 5,825 0,63 19,89
Nhằm đảm bảo lợi nhuận nhưng vẫn dự phòng được rủi ro là bài tốn khơng phải
là dễ đối với các nhà quản trị ngân hàng, LLR khá thấp có giá trị trung bình khoảng 1,33 cho thấy mức độ trích lập dự phịng rất nhỏ so với dư nợ cho vay. Với 1 triệu đồng cho vay thì bình quân 28 NHTM chỉ trích lập khoảng 13,3 nghìn đồng, tuy nhiên mức độ khác nhau giữa các ngân hàng chênh lệch đến 8,3 nghìn đồng.
LTD có giá trị trung bình đến 90,00 và độ lệch 24,6 là điều dễ hiểu khi cách biệt
giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất đến 214,58. Điều này cho thấy rủi ro thanh khoản là rất lớn giữa những NHTM Việt Nam qua các năm khác nhau. Cùng phản ánh sự mất cân đối cung cầu thanh khoản tương tự là chỉ số LAD có độ lệch biến động so với giá trị trung bình là 14,5 và cách biệt Min – Max đến 93,00.
Giá trị trung bình của NIR cho thấy thu nhập lãi thuần có một tỷ trọng rất nhỏ so
với tổng tài sản bình quân của ngân hàng, mỗi 100 đồng tài sản bình quân 28 NHTM tạo ra được 3 đồng lợi nhuận. Sự phân bổ tỷ lệ này cũng rất khác nhau giữa các ngân hàng, một ngân hàng hoạt động kiểm soát tốt cơ cấu tài sản nguồn vốn nhạy cảm với lãi suất có thể kiếm được đến 7 đồng trong khi ngân hàng khác chỉ đạt 0,7 đồng. Điều đáng khích lệ là độ lệch biến động chỉ bằng giá trị trung bình.
Hai biến kiểm sốt LEV và CTI cũng có mức độ biến động rất lớn và không tương
đồng cao giữa các NHTM. Độ biến động của cả LEV và CTI lần lượt là 11,58 và 57,46 gần bằng cả với giá trị trung bình. Mức chênh lệch VCSH trên tổng huy động của 28 NHTM đến 87,16 và mức chênh lệch giữa chi phí hoạt động trên thu nhập lãi thuần đến 1049,86. Nguyên nhân là sự thua lỗ điển hình của ngân hàng TMCP Tiên Phong năm 2011 với mức lỗ tương đương vốn điều lệ kéo theo CTI của ngân hàng này âm 810,15; còn lại hầu hết 27 NHTM đều có tỷ lệ CTI dương qua các năm.
Hai biến vĩ mơ trong đó tương đối ổn định qua các năm là GDP với giá trị trung
bình 6,38 và độ biến động chỉ 1,1; tỷ lệ lạm phát biến động hơn với giá trị thấp nhất 0,63 vào năm 2015 còn cao nhất đến 19,89 năm 2008.
4.5 Kết quả kiểm định các giả thuyết của mơ hình 4.5.1 Hiện tượng đa cộng tuyến
Dựa vào ma trận hệ số tương quan bảng 4.2 cho thấy mức tương quan giữa các biến độc lập của nghiên cứu tương đối nhỏ, dao động từ - 0,29 đến 0,35; dưới mức
tiêu chuẩn của theo Gujarati & Porter (2009) là bé hơn - 0,8 hoặc lớn hơn 0,8 nên ta kết luận không đáng lo ngại về hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập
LLR LTD LAD NIR LEV CTI GDP INF
LLR 1,00 LTD -0,16 1,00 LAD -0,15 -0,18 1,00 NIR -0,07 0,29 -0,09 1,00 LEV -0,29 0,18 0,21 0,35 1,00 CTI -0,00 -0,02 -0,12 -0,09 -0,01 1,00 GDP -0,24 0,23 0,26 0,04 0,07 -0,04 1,00 INF -0,05 0,23 0,31 0,13 0,16 -0,16 0,13 1,00
Nguồn: Tác giả thu thập xử lý từ BCTC của các NHTM trên STATA 12.0 Tác giả thực hiện thêm phương pháp kiểm tra nhân tử phóng đại phương sai VIF để nếu cần sẽ loại bỏ biến có đa cộng tuyến để mơ hình hiệu quả.
Bảng 4.3: Phân tích đa cộng tuyến qua phương pháp phóng đại phương sai
Variable VIF 1/VIF
LLR 1,43 0,701 LTD 1,34 0,744 LAD 1,32 0,756 NIR 1,26 0,795 LEV 1,25 0,801 CTI 1,21 0,828 GDP 1,17 0,858 INF 1,05 0,957 Mean VIF 1,25
Nguồn: Tác giả thu thập xử lý từ BCTC của các NHTM trên STATA 12.0 Kết quả cho thấy VIF trung bình = 1,25 < 10 và hệ số VIF của các biến độc lập cũng chỉ dao động từ 1,05 đến 1,43 nên có thể kết luận khơng cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến cũng như bỏ bất kỳ biến nào khỏi mơ hình nghiên cứu.
4.5.2 Hiện tượng phương sai thay đổi Bảng 4.4: Bảng kết quả kiểm định White Bảng 4.4: Bảng kết quả kiểm định White
chi2 (44) 99,07 Prob > chi2 0,00 Source chi2 df p Heteroskedasticity 99,07 44 0,0000 Skewness 30,51 8 0.0002 Kurtosis 1,65 1 0,1995 Total 131,22 53 0,0000
Nguồn: Tác giả thu thập xử lý từ BCTC của các NHTM trên STATA 12.0 Tác giả sử dụng kiểm định White để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi. Với giả thuyết H0: phương sai phần dư thuần nhất và H1: phương sai phần dư thay đổi. Kết quả kiểm định giá trị p-value < 0,05. Bác bỏ giả thuyết H0, kết luận phần dư của mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi. Ước lượng được tính bằng phương pháp OLS khơng cịn hiệu quả, tác giả sẽ tính lại giá trị các kiểm định để kiểm định đáng tin cậy hơn sẽ được phân tích rõ trong phần sau (Mục 4.6).
4.5.3 Hiện tượng tự tương quan
Hiện tượng tự tương quan thường được xét đối với số liệu theo thời gian và theo Durbin–Watson (1950), hiện tượng tự tương quan chỉ thực sự có tác động khi số kỳ quan sát lớn hơn 15 kỳ. Trong khi luận văn thu thập dữ liệu từ năm 2006-2015 bao gồm 10 kỳ nên không cần quan tâm đến hiện tượng tự tương quan giữa các biến.
4.6 Phân tích hồi quy với các phương pháp và lựa chọn mơ hình
Tác giả sẽ sử dụng các hồi quy cho dữ liệu bảng nghiên cứu về biến phụ thuộc dựa trên 3 phương pháp: mơ hình hồi quy bình phương bé nhất (Pooled OLS), mơ hình hồi quy tác động cố định (Fixed effect) và ngẫu nhiên (Random effect). Mơ hình OLS giả định các giá trị trung bình và mối quan hệ liên tục giữa các biến, bỏ qua thời gian và cắt ngang các hiệu ứng nên khá đơn giản. FEM xem xét thêm những nhân tố riêng đặc biệt ảnh hưởng đến các biến độc lập, loại bỏ các tính năng đổi theo thời gian để đánh giá hiệu quả rịng của các biến giải thích. Trong khi đó, REM bao gồm thêm các biến đổi theo thời gian vào q trình, có thể loại trừ các lỗi
biến ngẫu nhiên từ mơ hình. Sau khi hồi quy cả 3 phương pháp, tác giả sẽ thực hiện một số kiểm định để xác định mơ hình phù hợp với mục đích nghiên cứu.
4.6.1 Kết quả mơ hình hồi quy bình phương bé nhất (Pooled OLS) Bảng 4.5: Kết quả hồi quy mơ hình theo OLS Bảng 4.5: Kết quả hồi quy mơ hình theo OLS
Source SS df MS Number of obs = 270
Model 3453,25 8 431,65 F (8, 261) = 7,15 Residual 15762,95 261 60,39 Prob > F = 0,0000 Total 19216,20 269 71,43 R-squared = 0,1797 Adj R-squared = 0,1546 Root MSE = 7,7714
zscore Coef. Std. err. t P > | t | [95 % Conf. Interval] llr 0,0291 0,6158 0,05 0,962 -1,1835 1,2418 ltd 0,0476 0,0224 2,12 0,035 0,0034 0,0918 lad 0,0845 0,0412 2,05 0,041 0,0033 0,1658 nir 0,8902 0,4828 1,84 0,066 -0,0605 1,8410 lev 0,2388 0,0571 4,18 0,000 0,1263 0,3513 cti 0,0149 0,0083 1,79 0,075 -0,0015 0,0315 gdp 0,0995 0,4750 0,21 0,834 -0,8358 1,0348 inf 0,0043 0,0914 0,05 0,962 -0,1758 0,1844 _cons 4,9228 3,7351 1,32 0,189 -2,4327 12,2777
Nguồn: Tác giả thu thập xử lý từ BCTC của các NHTM trên STATA 12.0 Nhìn vào bảng kết quả cho thấy mơ hình hồi quy OLS khơng có nhiều biến có ý nghĩa tác động đến rủi ro trong hoạt động ngân hàng. Do mơ hình đang gặp phải hiện tượng phương sai thay đổi đã phân tích ở trên (Mục 4.5.2) nên tác giả đã tiếp tục hồi quy mơ hình theo OLS hiệu chỉnh ước lượng vững của ma trận hiệp phương sai sai số do White (1980) đề xuất để tính tốn lại các giá trị kiểm định. Kết quả không khả quan khi giá trị của các hệ số hồi quy khơng hề thay đổi, chỉ có các sai số chuẩn thay đổi dẫn đến thống kê t và p-value của kiểm định các hệ số hồi quy thay
đổi (Xem hình 4.6 Phụ lục 04). Mơ hình này xem xét các NHTM là đồng nhất, nên sẽ khơng phản ánh đúng thực tế vì mỗi NHTM có những đặc điểm trong hồn cảnh riêng biệt khác nhau (quy mô, thái độ trước rủi ro, hoạt động tiền gửi và cho vay,…) hồn tồn có thể ảnh hưởng đến khả năng phá sản của ngân hàng. Tóm lại mơ hình có thể dẫn đến các ước lượng bị sai lệch khi khơng kiểm sốt được các tác động này. Tác giả sẽ tiếp tục sử dụng mơ hình hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên để kiểm soát tác động riêng biệt này.
4.6.2 Kết quả mơ hình hồi quy tác động cố định (Fixed effect)
Với việc sử dụng các biến giả thể hiện các đặc điểm riêng biệt từng ngân hàng khác nhau nhưng không xét đến yếu tố thời gian ta được kết quả như bảng 4.7 (Xem thêm hình 4.7 phụ lục 04). Kết quả của mơ hình đã có nhiều thay đổi khác biệt so với OLS, tuy nhiên vẫn còn khá nhiều biến khơng có ý nghĩa thống kê như LTD, LAD, NIR, CTI, GDP và cả INF.
Bảng 4.6: Kết quả trích gọn hồi quy mơ hình nhân tố cố định (FEM)
zscore Coef. Std. err. t P > | t | [95 % Conf. Interval]
llr -1,2736 0,5286 -2,41 0,017 -2,3152 -2,2320 ltd 0,0013 0,0148 0,09 0,930 -0,0279 0,0305 lad -0,0469 0,0258 -1,82 0,071 -0,0978 0,0039 nir 0,5416 0,3453 1,47 0,118 -0,1387 1,2220 lev 0,4967 0,0389 12,77 0,000 0,4202 0,5734 cti -0,0017 0,0046 -0,38 0,706 -0,0109 0,0074 gdp 0,0919 0,2557 0,36 0,719 -0,4118 0,5957 inf 0,0271 0,0488 0,56 0,579 -0,0691 0,1234 _cons 12,8283 2,4152 5,31 0,000 8,0699 17,5867
Nguồn: Tác giả thu thập xử lý từ BCTC của các NHTM trên STATA 12.0
4.6.3 Kết quả mơ hình hồi quy nhân tố biến động (Random effect model)
Tương tự mơ hình REM xét đến yếu tố thời gian cũng được tác giả sử dụng và thu được kết quả như bảng 4.7 (Xem thêm hình 4.8 phụ lục 04). Chỉ duy nhất biến LLR tác động ngược chiều với Z-score và LEV tác động cùng chiều với Z-score là có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.7: Kết quả trích gọn hồi quy mơ hình nhân tố biến động (REM)
zscore Coef. Std. err. t P > | t | [95 % Conf. Interval]
llr -1,0447 0,5207 -2,01 0,045 -2,0653 -0,0241 ltd 0,0049 0,0149 0,33 0,738 -0,0243 0,0343 lad -0,0382 0,0261 -1,46 0,144 -0,0895 0,0130 nir 0,5447 0,3467 1,57 0,116 -0,1348 1,2244 lev 0,4745 0,0391 12,12 0,000 0,3977 0,5512 cti -0,0004 0,0047 -0,10 0,919 -0,0098 0,0088 gdp 0,1215 0,2612 0,47 0,642 -0,3903 0,6335 inf 0,0286 0,0500 0,57 0,567 -0,0694 0,1267 _cons 11,6919 2,6829 4,36 0,000 6,4334 16,9504
Nguồn: Tác giả thu thập xử lý từ BCTC của các NHTM trên STATA 12.0 Tiếp theo tác giả sẽ tiếp tục thực hiện các kiểm định khác nhau để lựa chọn phương pháp cho mơ hình phù hợp nhất trong các phương pháp trên.
4.6.4 Sử dụng các kiểm định để lựa chọn mơ hình phù hợp
Kiểm định Chow với F-test để lựa chọn giữa OLS và FEM
Đặt giả thuyết H0: mơ hình Fixed effect khơng có ý nghĩa thống kê H1: mơ hình Fixed effect có ý nghĩa thống kê.
Dùng mơ hình Chow với F-test cho kết quả p-value <0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0 và chọn mơ hình Fixed effect là mơ hình phù hợp (Xem bảng 4.7 phụ lục 04).
Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM
Đặt giả thuyết H0: mơ hình Random effect có ý nghĩa thống kê H1: mơ hình Fixed effect có ý nghĩa thống kê
Kết quả nhận được cho giá trị p-value 0,33 > 0,05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0 và chọn mơ hình REM là mơ hình phù hợp, phần dư mơ hình khơng tương quan với các biến độc lập (Xem bảng 4.9 phụ lục 04).
Kiểm định Breusch - Pagan để lựa chọn giữa REM và OLS
Đặt giả thuyết H0: mơ hình Pooled OLS có ý nghĩa thống kê H1: mơ hình Random effect có ý nghĩa thống kê
Kết quả nhận được p-value < 0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0 và chọn mơ hình REM là mơ hình phù hợp, phần dư mơ hình có tương quan với các biến độc lập. (Xem bảng 4.10 phụ lục 04).
Kết luận của 3 kiểm định trên mâu thuẩn với nhau, thêm vào việc phần dư của mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi. Có rất nhiều cách để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi như chuyển đổi mơ hình gốc sang Logarit, hay dựa trên mối quan hệ của các biến độc lập và phương sai Var( i) để biến đổi mơ hình gốc sao
cho thành mơ hình có phương sai phần dư khơng đổi hay sử dụng phương pháp ước lượng điều chỉnh sai số chuẩn để kiểm định đáng tin cậy hơn do giữ nguyên các giá trị ước lượng của tham số mơ hình, chỉ ước lượng lại phương sai. Tuy nhiên phần lớn các biến giải thích vẫn khơng có ý nghĩa thơng kê nên tác giả sử dụng phương pháp bình qn có trọng số (WLS). Cụ thể theo cách khắc phục của Baum, C. F. (2001), lúc này cần ưu tiên sử dụng mơ hình nhân tố cố định Fixed Effect và phương pháp GLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trên mơ hình này. Kết quả phân tích cuối cùng tác giả dựa trên Cross-sectional time-series FGLS regression hay cịn gọi là mơ hình hồi quy nhỏ nhất tổng quát khả thi (Xem thêm hình 4.11 phụ lục 04).
Bảng 4.8: Kết quả trích gọn Cross-sectional time-series FGLS regression.
zscore Coef. Std. err. t P > | t | [95 % Conf. Interval]
llr 0,4571 0,2199 2,08 0,038 0,2597 0,8883 ltd 0,0699 0,0085 8,22 0,000 0,5326 0,0866 lad -0,0017 0,0158 -0,11 0,910 -0,3294 0,0293 nir -0,4346 0,2130 -2,04 0,041 -0,8521 -0,0171 lev 0,5442 0,0325 16,71 0,000 0,4804 0,6080 cti 0,0145 0,0096 1,50 0,133 -0,0044 0,0335 gdp 0,1335 0,1583 0,84 0,399 -0,1676 0,4438 inf 0,0494 0,0315 -1,57 0,117 -0,1112 0,1239 _cons 2,2047 1,7079 1,29 0,197 -1,1428 5,5522
4.7 Kết quả nghiên cứu
Sau khi phân tích hồi quy thì phương trình cho thấy các yếu tố tác động đến khả năng phá sản của NHTM Việt Nam như sau:
Z-scorei,t = 0.4572LLRi,t + 0,0699LTD i,t - 0,4346NIR i,t + 0,5442LEV + 2,2047 Trong mơ hình, biến LAD, CTI, GDP và INF là khơng có ý nghĩa thống kê. Khả năng phá sản của NHTM Việt Nam chịu ảnh hưởng bởi 4 yếu tố, trong đó ba yếu tố tác động cùng chiều với Z-score là LLR, LTD và LEV và một yếu tố tác động ngược chiều Z-score là NIR.
4.8 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Biến LLR (đại diện cho rủi ro tín dụng)
Với kết quả chấp nhận giả thuyết cho thấy LLR có mối quan hệ cùng chiều với Z-score tức nghịch biến với khả năng phá sản của ngân hàng với mức ý nghĩa 5%. Kết quả này hoàn toàn trái ngược với giả thuyết ban đầu của tác giả, và khá tương đồng với quan điểm của Halling (2006). Lý giả rằng khi một ngân hàng có tiềm lực tài chính tốt sẽ chủ động tăng dự phịng để giảm thiểu rủi ro tín dụng cho hiện tại và