CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU, KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2. Mơ hình nghiên cứu
Tác giả đã xem xét nhiều mơ hình từ các bài nghiên cứu của các tác giả trong và ngoài nước. Và trong rất nhiều bài nghiên cứu của các tác giả trên tồn thế giới đều có tham khảo qua mơ hình của Pavla Vodová (2010) đã tiến hành nghiên cứu, thu thập dữ liệu của các ngân hàng thương mại tại Cộng hòa Séc trong khoảng thời gian từ 2001-2009. Trong bài nghiên cứu này, Pavla Vodová đã xem xét 4 yếu tố mang tính đặc trưng của các NHTMCP và 8 yếu tố vỹ mơ bên ngồi ngân hàng. Ngoài ra tác giả cịn tham khảo qua các mơ hình của các tác giả như Diana Bonfirm và Moshe Kim (2017), Naiwei Chen et al (2017) nhằm củng cố các lý thuyết về các biến mà tác giả đã sử dụng.
Dựa theo mơ hình của Pavla Vodová (2010), mơ hình nghiên cứu dự kiến của tác giả sẽ là:
LAi,t =𝜷0 + 𝜷1GDPCt + 𝜷2IFLCt + 𝜷3SIZEi,t +𝜷4NPLi,t + 𝜷5ROAi,t + 𝜷6CAPi,t + 𝜷7IRMi,t + 𝜺i,t
Trong đó:
+ Biến phụ thuộc LAi,t: Tỷ lệ thanh khoản ngân hàng i năm t + Các biến độc lập:
GDPCt : Tăng trưởng GDP năm t IFLCt : Tỷ lệ lạm phát năm t
SIZEi,t : Quy mô NH i năm t (Logarit tự nhiên của tổng tài sản)
NPLi,t : Tỷ lệ nợ xấu NH i năm t (Dự phòng nợ xấu/Tổng dư nợ cho vay) ROAi,t : Khả năng sinh lợi trên tổng tài sản trung bình NH i năm t (Lợi nhuận sau thuế/Trung bình tổng tài sản)
IRMi,t : Lãi suất biên NH i năm t [(Thu nhập lãi – Chi phí lãi)/Tổng tài sản sinh lãi]
3.3. Mơ tả các biến trong mơ hình 3.3.1. Tỷ lệ thanh khoản ngân hàng
Như đã trình bày trong phần 2.1.3. Theo Irina Bunda & Jean-Baptiste
Desquilbet (2008) thì khả năng thanh khoản ngân hàng được thể hiện qua 4 tỷ lệ sau:
LA1 = Tài sản thanh khoản Tổng tài sản
LA2 = Tài sản thanh khoản Tiền gửi+Vay mượn ngắn hạn
LA3 = Dư nợ cho vay Tổng tài sản LA4 = Dư nợ cho vay
Tiền gửi+Tài chính ngắn hạn
Đây là 4 tỷ lệ riêng biệt thể hiện KNTK của các ngân hàng theo các ý nghĩa khác nhau với cách đo lường đã được trình bày ở phần trên. Tuy nhiên để phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của đề tài là xem xét các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản thì tác giả đã lựa chọn tỷ lệ LA1 đại diện cho khả năng thanh khoản của các NHTMCP.
Với “Tài sản thanh khoản” được tính bằng tổng của các khoản mục “Tiền
mặt”, “Tiền gửi tại NHNN”, “Tiền gửi và cho vay các tổ chức tín dụng” và “Trái phiếu chính phủ” trên bảng CĐKT của các NHTMCP qua các năm. Cách đo lường
này hồn tồn phù hợp với mục đích sử dụng là đo lường KNTK của nhà băng do tỷ lệ LA1 thể hiện trong tổng tài sản của nhà băng thì có bao nhiêu là tài sản thanh khoản nhằm đáp ứng các cú sốc thanh khoản từ đó thể hiện KNTK của nhà băng mạnh hay yếu.
3.3.2. Tốc độ tăng trưởng GDP (GDP)
Tốc độ tăng trưởng GDP được đo lường bằng chênh lệch của GDP thực tế của năm sau so với năm trước. Tốc độ tăng trưởng GDP đại diện cho sự tăng trưởng của
Theo Aspachs et al (2005) và Pavla Vodová (2010) thì tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều đến khả năng thanh khoản của ngân hàng do khi nền
kinh tế đang tăng trưởng. Sẽ có nhiều người vay tiền để đầu tư những dự án có giá trị và do đó ngân hàng phải giải ngân nhiều hơn dẫn tới khả năng thanh khoản giảm. Ngược lại, trong thời kỳ nền kinh tế đang đi xuống thì các dự án cho vay khơng cịn hấp dẫn, dân chúng tiết kiệm nhiều hơn nên ngân hàng sẽ nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn và do đó NH có khả năng thanh khoản cao hơn. Từ đó tác giả kỳ vọng giả thuyết như sau:
Giả thuyết H1: Tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều đến KNTK của các NHTMCP tại Việt Nam.
3.3.3. Lạm phát (IFLC)
Lạm phát được hiểu là sự gia tăng của mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ theo thời gian, lạm phát được thể hiện ở dạng tỷ lệ phần trăm. Trong bài nghiên cứu này, sử dụng chỉ số lạm phát theo năm, nghĩa là sự chênh lệch của mức giá năm nay so với năm trước.
Theo Bunda (2008) và Vodová (2010) thì lạm phát là động lực để các ngân hàng nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn. Vì nếu họ gia tăng các khoản nợ dài hạn cho khách hàng trong giai đoạn lạm phát gia tăng thì tài sản của họ sẽ trở nên nhạy cảm hơn với lạm phát. Từ đó tác giả kỳ vọng giả thuyết như sau
Giả thuyết H2: Lạm phát có tác động cùng chiều đến KNTK của các NHTMCP tại Việt Nam.
3.3.4. Quy mô ngân hàng (SIZE)
Theo Naiwei Chen et al (2017), quy mô ngân hàng (SIZE) được đo lường bằng công thức sau:
Quy mô ngân hàng (SIZE) = Ln (Tổng tài sản)
Đây là một yếu tố khá phức tạp vì hiện nay trên thế giới, các nhà nghiên cứu về thanh khoản ngân hàng chưa có một nhận định đồng nhất về yếu tố quy mô ngân hàng tác động đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng.
Một số tác giả cho rằng quy mơ ngân hàng có tác động ngược chiều đến khả năng thanh khoản của ngân hàng, ví dụ như Giannotti et al., (2010) đã tìm thấy bằng chứng về tác động ngược chiều của SIZE đến KNTK của ngân hàng và ơng cho rằng ngân hàng lớn hơn có danh tiếng tốt hơn và do đó ít bị rủi ro thanh khoản hơn. Hoặc là các nghiên cứu của Theo Naiwei Chen et al. (2017) và Vodová (2010),
Delis et al. (2009) cũng cho rằng quy mơ ngân hàng có tác động ngược chiều đến khả năng thanh khoản của ngân hàng do các ngân hàng hơn lớn thường sẽ duy trì một tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản nhỏ hơn vì chúng có danh tiếng hơn các ngân hàng nhỏ và do đó chúng có thể dễ dàng thu hút được các nguồn vốn nhanh chóng với chi phí rất rẻ.
Một số tác giả khác thì lại cho rằng những ngân hàng có quy mơ lớn ln duy trì một tỷ lệ thanh khoản rất cao lý do là do họ ln có lượng tiền gửi dồi dào, nắm trong tay nhiều loại chứng khốn có khả năng thanh khoản cao như trái phiếu chính phủ. Tiêu biểu cho lý thuyết này là các tác giả Bouwman (2006), Marcella (2007). Từ đó, tác giả đề xuất giả thuyết như sau:
Giả thuyết H3: Quy mơ ngân hàng có tác động ngược chiều đến KNTK của các NHTMCP tại Việt Nam.
3.3.5. Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) được đo lường bằng:
Tỷ lệ nợ xấu = Dự phòng nợ xấu/Tổng dư nợ cho vay.
Nó thể hiện trong tổng số dư nợ cho vay thì có bao nhiêu phần trăm là khơng thể thu hồi được. Nợ xấu là tổn thất của ngân hàng. Theo Vodová (2010), Naiwei Chen et al. (2017) đã tìm ra bằng chứng cho thấy tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều đến KNTK của các ngân hàng và lý giải rằng khi ngân hàng dành thêm khoản trợ cấp cho các khoản nợ xấu thì sẽ làm giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết như sau:
Giả thuyết H4: Tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều đến KNTK của các NHTMCP tại Việt Nam.
3.3.6. Khả năng sinh lợi (ROA)
Khả năng sinh lợi được đo lường bằng:
ROA = Lợi nhuận sau thuế/Trung bình tổng tài sản
Angela & Alina (2015), Bonner et al. (2015) đều tìm thấy sự tác động cùng chiều đến khả năng thanh khoản ngân hàng và các tác giả này lý luận rằng khả năng sinh lợi của ngân hàng tăng lên làm lợi nhuận của ngân hàng tăng lên. Kết quả là phần lợi nhuận tăng lên sẽ được bổ sung vào vốn chủ sở hữu làm tăng tài sản thanh
khoản, từ đó làm tăng KNTK của các NHTMCP Việt Nam. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết kiểm định như sau:
Giả thuyết H5: Khả năng sinh lợi có tác động cùng chiều đến KNTK của các NHTMCP tại Việt Nam.
3.3.7. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu được đo lường bằng:
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) = Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản
Theo Vodová (2010), Naiwei Chen et al. (2017), Bunda, & Desquilbet (2008), Von Thadden (2004) thì tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều đến khả năng thanh khoản vì đây là phần mà chủ các ngân hàng bổ sung nguồn vốn để bù đắp cho nhu cầu thanh khoản của mình. Do đó tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau:
Giả thuyết H6: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu tác động cùng chiều đến KNTK của các NHTMCP tại Việt Nam.
3.3.8. Lãi suất biên (IRM)
Lãi suất biên được đo lường bằng:
Lãi suất biên = (Thu nhập lãi – chi phí lãi)/Tổng tài sản sinh lãi
Theo Vodová (2010), N. Valla & B. Saes-Escorbiac (2006) đã tìm thấy bằng chứng về tác động ngược chiều của IRM lên KNTK của các NHTMCP. Và các tác giả lý giải rằng yếu tố này tác động ngược chiều với khả năng thanh khoản bởi vì lãi suất biên làm cho các ngân hàng tập trung cho vay nhiều hơn, đồng thời giảm tỷ trọng tài sản thanh khoản để đạt được lãi suất biên lớn nhất. Kết quả là KNTK của các nhà băng bị giảm xuống. Từ đó tác giả kỳ vọng giả thuyết kiểm định như sau:
Giả thuyết H7: Lãi suất biên tác động ngược chiều đến KNTK của các NHTMCP tại Việt Nam.
3.3.9. Tóm tắt các biến trong mơ hình định lượng
Từ những lý thuyết trên, tác giả tóm tắt lại các biến trong mơ hình theo bảng sau:
Bảng 3.1: Mơ tả tóm tắt các biến trong mơ hình nghiên cứu
Ký hiệu biến Tên biến Cách đo lường Nguồn Kỳ vọng
dấu Biến phụ thuộc LA Tỷ lệ thanh khoản Tài sản thanh khoản/tổng tài sản Tổng hợp từ BCTC của các NHTMCP Biến độc lập GDPC Tăng trưởng GDP Tốc độ tăng GDP hàng năm World bank (-) IFLC Phần tram lạm phát Tốc độ tăng giá cả hàng hóa, dịch vụ World bank (+)
SIZE Quy mô ngân
hàng
Logarit tự nhiên của tổng tài sản
Tổng hợp từ BCTC của các NHTMCP
(-)
NPL Tỷ lệ nợ xấu Dự phòng rủi ro cho vay/Tổng dư nợ cho vay
Tổng hợp từ BCTC của các NHTMCP
(-)
ROA Khả năng sinh
lợi
Lợi nhuận sau
thuế/Trung bình tổng tài sản Tổng hợp từ BCTC của các NHTMCP (+) CAP Tỷ lệ vốn chủ sở hữu Vốn chủ sở hữu/Tổng nguồn vốn Tổng hợp từ BCTC của các NHTMCP (+)
IRM Lãi suất biên (Thu nhập lãi – chi phí lãi)/Tổng tài sản sinh lãi Tổng hợp từ BCTC của các NHTMCP (-)
3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu 3.4.1 Thống kê mô tả 3.4.1 Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm như: tổng số mẫu quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất.
3.4.2 Phân tích tương quan
Phân tích tương quan cho ta thấy mức tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu.
3.4.3 Phân tích hồi quy tuyến tính trên dữ liệu bảng
Bài nghiên cứu này sẽ sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối quan hệ và qua đó giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập.
Phân tích hồi quy theo phương pháp Fixed Effect và Random Effect đối với dữ liệu bảng. Sau đó sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp phù hợp cho nghiên cứu.
3.5. Kết quả nghiên cứu 3.5.1. Thống kê mô tả 3.5.1. Thống kê mô tả
Dữ liệu nghiên cứu của các biến được thu thập từ BCTC của 25 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2007-2016 sau khi qua xử lý bằng phần mềm thống kê STATA có những thơng số thống kê sau đây:
3.5.1.1. Tỷ lệ thanh khoản
Tỷ lệ thanh khoản của 25 NHTMCP trong giai đoạn 2007-2016 là khá cao với giá trị trung bình là 0.296, giá trị nhỏ nhất là 0.064 và giá trị cao nhất là 0.656. Phương sai là 0.1108.
Dựa vào nguồn dữ liệu có thể thấy được ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản cao nhất là NHTMCP Đông Nam Á với giá trị là 0.656 vào năm 2011 và giá trị nhỏ nhất thuộc về NHTMCP Việt Á với giá trị là 0.064. Đây cũng là khoản thời gian vừa chấm dứt cuộc khủng hoảng tài chính tồn cầu.
3.5.1.2. Tăng trưởng GDP
Việt Nam là một nước mà nền kinh tế tất cả các năm đều có sự tăng trưởng. Nhìn vào các thơng số, ta có thể thấy tăng trưởng GDP qua các năm khá ổn định vào khoảng 5% tới 6%. Giá trị trung bình trong giai đoạn 2007-2016 là 6.27%, giá trị nhỏ nhất là 5.25% và giá trị lớn nhất là 8.46%.
3.5.1.3. Lạm phát
Lạm phát giai đoạn 2007-2016 của Việt Nam có sự thay đổi không đều. Trong đó giá trị cao nhất lên tới 22% vào năm 2008 do sự khủng hoảng tài chính tồn cầu. Và giá trị thấp nhất là 2% vào năm 2016.
3.5.1.4. Quy mô ngân hàng
Quy mô ngân hàng lớn nhất tập trung ở 4 NHNN là Agribank, Vietcombank, BIDV và Vietinbank vì đây là 4 NHNN có nguồn vốn lớn nên tổng tài sản của chúng cũng là lớn nhất trong hệ thống NH. Ta có thể thấy giá trị trung bình của biến SIZE sau khi lấy logarit tổng tài sản là 31.79, giá trị cao nhất là 34.54 thuộc về BIDV vào năm 2016 và giá trị nhỏ nhất là 27.52 thuộc về NHTMCPCP Việt Á vào năm 2007.
3.5.1.5. Nợ xấu
Nhìn chung, tình hình nợ xấu của các NH trong giai đoạn 2007-2016 khá ổn định và duy trì ở mức vừa phải với giá trị trung bình là 2.36%. Giá trị nhỏ nhất là 0.08% vào năm 2007 thuộc về ngân hàng Á Châu và giá trị cao nhất là 11.4% thuộc về NHTMCPCP Sài Gòn vào năm 2010.
3.5.1.6. Khả năng sinh lợi
Đa số những năm qua các NHTMCP đều làm ăn có lãi với giá trị trung bình trong giai đoạn 2007-2016 là 1.6%. Trong đó ngân hàng có ROA cao nhất là NHTMCP Sài Gòn với giá trị là 9.34% vào năm 2010. Và duy nhất một ngân hàng có lỗ trong giai đoạn này đó là NHTMCP Việt Á với mức lỗ là 2.56% vào năm 2014.
3.5.1.7. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu giữa các ngân hàng có sự khơng đồng đều. Trong giai đoạn 2007-2016, giá trị tỷ lệ vốn chủ sở hữu trung bình của các NH là 11.23%. Giá trị tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao nhất là 81% thuộc về NHTMCP Việt Á vào năm 2008. Và giá trị thấp nhất là Agribank với giá trị 4.1% vào năm 2009.
3.5.1.8. Lãi suất biên
Giá trị lãi suất biên biến động không đều giữa các NH và giữa các năm. Giá trị lãi suất biên trung bình trong giai đoạn 2007-2016 là 2.87%. Giá trị lãi suất biên cao nhất là 7.29% thuộc về NHTMCP Sài Gòn vào năm 2012. Và giá trị thấp nhất là 0.43% thuộc về NHTMCP Phát triển nhà TPHCM vào năm 2013.
3.5.2. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan nhằm xem xét các sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
[Xem Phụ lục III]
Thơng qua kết quả ta có thể thấy:
+ Các biến độc lập GDPC, IFLC, ROA, CAP, FIC, LC có tác động cùng chiều đến LA
+ Các biến độc lập SIZE, NPL, IRM có tác động ngược chiều đến LA
Nhìn vào hệ số tương quan, có thể thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng do các hệ số tương quan đều bé hơn 0.8.
3.5.3. Phân tích hồi quy tuyến tính trên dữ liệu bảng
Bài nghiên cứu này sẽ lần lượt phân tích hồi quy bằng phương pháp tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) với 9 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc.
3.5.3.1 Phương pháp kiểm định tác động cố định (FEM)
Kết quả từ sử dụng phần mềm Stata để phân tích hồi quy theo phương phép FEM:
[Xem Phụ lục IV]
Kết quả kiểm định bằng phương pháp FEM thông qua phần mềm STATA cho thấy các biến IFLC, ROA có tác động cùng chiều đến LA với mức ý nghĩa 5%. Biến IRM có tác động ngược chiều đến LA với mức ý nghĩa 5%
3.5.3.2 Phương pháp kiểm định tác động ngẫu nhiên (REM)
Kết quả từ sử dụng phần mềm Stata để phân tích hồi quy theo phương phép