CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI
4.7. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU:
4.7.1.2. Kiểm định phương sai của sai số không đổi
Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi quy thông thường vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R bình phương khơng dùng được. Bởi vì phương sai của sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ước lượng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định White, với giả thuyết H0: Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi. Kết quả theo phụ lục 6:
68
Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 có hiện tượng phương sai thay đổi.
4.7.1.3. Kiểm định giữa các sai số khơng có mối quan hệ tương quan với nhau
Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi quy thông thường vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui khơng cịn đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0: khơng có sự tự tương quan. Kết quả theo phụ lục 7:
Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0.0000. Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 có sự tự tương quan.
4.7.1.4. Tổng hợp kết quả kiểm định
Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là khơng nghiêm trọng. Tuy vậy, mơ hình có sự tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai thay đổi.
4.7.2. So sánh giữa các mơ hình trên panel data
4.7.2.1. So sánh giữa mơ hình Pooled Regression và Fixed effects
Phân tích hồi quy theo Pooled Regression: kết quả theo phụ lục 8 Phân tích hồi quy theo Fixed effects: kết quả theo phụ lục 9
Giả thuyết H0: Chọn Pooled Regression
Nhận xét: Với mức ý nghĩa 10%, ta có: Prob = 0.1350 > 10% nên chấp nhận giả
thuyết H0 chọn Pooled Regression
4.7.2.2. So sánh giữa mơ hình Pooled Regression và Random effects
Phân tích hồi quy theo Random effects: kết quả theo phụ lục 10
Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian multiplier: kết quả theo phụ lục 11 Giả thuyết H0: Chọn Pooled Regression
69
Nhận xét: Với mức ý nghĩa 10%, ta có: Prob = 1 >10% nên chấp nhận giả
thuyết H0 chọn Pooled Regression
Kết luận chung: Sau khi so sánh ba mơ hình, ta chọn mơ hình Pooled
Regression.
4.7.3. Kết quả hồi quy
Căn cứ vào kết quả kiểm định ở trên, ta thấy mơ hình có sự tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai thay đởi. Ngồi ra, vì mơ hình nghiên cứu sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc (NPLi,t-1) làm biến độc lập nên theo Blundell và Bond (1998), thì nghiên cứu thuộc dạng mơ hình với số liệu dạng bảng động
(Dynamic panel data) và với biến trễ của biến phụ thuộc (NPLi,t-1) có khả năng là biến nội sinh. Cũng theo Blundell và Bond (1998), ta nên dùng phương pháp GMM để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai số, hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng biến nội sinh để đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
Bảng 4.3 Kết Quả hồi quy từ mơ hình dạng bảng động
NPL Hệ số tương quan Độ lệch chuẩn Z P> | z |
L.NPL 0.4930 0.2085 2.36 0.018 LLP 0.1865 0.0952 1.96 0.050 EFF -0.0068 0.0116 -0.59 0.558 LEV 0.0454 0.0392 1.16 0.248 NII 0.0305 0.0109 2.79 0.005 SIZE -0.0035 0.0016 -2.08 0.038 ROE -0.0053 0.0202 -0.27 0.791 INF 0.0020 0.0008 2.45 0.014 GGDP -0.0153 0.0051 -3.01 0.003 UNR -0.0399 0.0147 -2.71 0.007 EXR 0.0000 0.0000 2.52 0.012 _CONS -0.4867 0.2321 -2.10 0.036
(Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm Stata 12.0) Với biến phụ thuộc là NPLi,t, sau khi sử dụng phương pháp GMM để khắc phục hiện tượng nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan, mơ hình có ý nghĩa ở
70
mức ý nghĩa 1% (do Chi2 = 0,0000) nên kết quả mơ hình phù hợp và có thể sử dụng được. Kiểm định AR(2) có mức ý nghĩa là 0.295 > 10% nên mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định Sargan test có mức ý nghĩa là 0.398 nên mơ hình khơng có hiện tượng nội sinh. Ngồi ra, mơ hình có số lượng biến cơng cụ (18) nhỏ hơn số lượng các nhóm (21) nên đảm bảo tính vững.
4.7.4. Phân tích kết quả hồi quy 4.7.4.1. Tỷ lệ nợ xấu năm trước 4.7.4.1. Tỷ lệ nợ xấu năm trước
Tỷ lệ nợ xấu năm trước thực sự có ảnh hưởng một cách mạnh mẽ đến tỷ lệ nợ xấu năm sau. Qua phân tích kết quả hồi quy cho thấy Biến tỷ lệ nợ xấu năm trước tác động cùng chiều với RRTD với mức ý nghĩa 5%. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015) và kỳ vọng của tác giả. Kết quả mơ hình cho thấy tỷ lệ nợ xấu năm trước cao hơn sẽ làm tăng RRTD của NHTM cho năm sau. Điều này có thể nói nếu nợ xấu của các năm trước nếu khơng được giải quyết một cách triệt để sẽ dẫn đến việc dư nợ xấu này sẽ được chuyển tiếp qua các năm tiếp theo từ đó làm gia tăng RRTD cho các năm sau. Bên cạnh đó khả năng quản lý RRTD trong quá khứ cũng ảnh hưởng đến RRTD tại thời điểm hiện tại của các ngân hàng
4.7.4.2. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Dựa vào kết quả mơ hình thì dự phịng RRTD tác động cùng chiều với RRTD với mức ý nghĩa 10%, kết quả này cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015) và kỳ vọng của tác giả. Nó cho thấy rằng mặc dù các NHTM đã gia tăng trích lập dự phịng RRTD nhưng nợ xấu vẫn gia tăng là do trong công tác đánh giá và phân loại RRTD của khách hàng tại thời điểm hiện tại thì các NHTM thực hiện chưa đúng và chưa phản ánh thực trạng RRTD tại ngân hàng mình, nguyên nhân có thể xuất phát từ khả năng của nhân viên ngân hàng cũng như quy trình đánh giá RRTD chưa chặt chẽ hoặc từ chính bản thân ngân hàng do muốn công bố BCTC
71
đẹp mà đã làm đẹp số liệu để từ đó mà tỷ lệ nợ xấu của các năm tiếp theo gia tăng và kết quả là RRTD tại các ngân hàng vẫn gia tăng.
4.7.4.3. Tỷ lệ hiệu quả của chi phí hoạt động
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy có mối quan hệ nghịch biến giữa Biến kém hiệu quả chi phí hoạt động và tỷ lệ nợ xấu nhưng chưa có ý nghĩa thống kê. Dù vậy kết quả này phù hợp với giả thuyết của Berger và Deyoung (1997) về giả thuyết “quản lý yếu kém”. Các NHTM đã quản lý chi phí khơng hiệu quả do việc phân bổ nguồn lực không tương xứng với việc cấp tín dụng như các khâu thẩm định và quản lý khách hàng sau khi cho vay sẽ phát sinh RRTD trong thời gian sau. Bên cạnh đó việc xử lý và khắc phục hậu quả của nợ xấu trong thời gian trước cũng tốn một nguồn lực đáng kể do quá trình xử lý tài sản để thu hồi nợ tại Việt Nam mất nhiều thời gian. Điều này đã làm cho các NHTM hoạt động không hiệu quả và làm gia tăng RRTD cho ngân hàng.
4.7.4.4. Tỷ lệ địn bẩy
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa Biến tỷ lệ đòn bẩy với tỷ lệ nợ xấu dù chưa có ý nghĩa thống kê. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015) và kỳ vọng của tác giả. Nó ủng hộ giả thuyết “quá lớn để sụp đổ”, có thể thấy trong một điều kiện nhất định thì các NHTM một khi đã kỳ vọng vào sự giải cứu từ Chính phủ thì sẽ có một tỷ lệ huy động vốn cao hơn có xu hướng chấp nhận rủi ro trong việc quản trị nguồn vốn của mình khi gia tăng đầu tư vào các danh mục cho vay rủi ro hơn và làm gia tăng RRTD.
4.7.4.5. Tỷ lệ thu nhập ngồi lãi
Dựa vào phân tích mơ hình hồi quy thì biến tỷ lệ thu nhập ngồi lãi thực sự ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu. Kết quả cho thấy tỷ lệ thu nhập ngoài lãi tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 1%. Kết quả này trái với kỳ vọng của tác giả. Điều này cho thấy không phải các NHTM gia tăng các hoạt động ngồi lĩnh vực tín dụng thì có thể làm giảm RRTD. Việc các NHTM có thể quản lý khơng hiệu quả các nguồn thu nhập ngoài lãi do chưa có kinh nghiệm trong các nghiệp vụ ngoài
72
lĩnh vực tín dụng từ đó làm gia tăng RRTD của các ngân hàng theo Chaibi và Ftiti (2015). Bên cạnh đó việc sử dụng các nguồn lực của ngân hàng tập trung vào đa dạng hóa thu nhập mà khơng phân bổ nguồn lực dành cho cơng tác thẩm định, quản lý tín dụng một cách tương xứng đã khiến cho RRTD của các NHTM gia tăng.
4.7.4.6. Quy mơ
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy mối quan hệ nghịch biến giữa Biến quy mô với tỷ lệ nợ xấu mức ý nghĩa 5%. Kết quả này trái với kết quả nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015) và kỳ vọng của tác giả. Kết quả này phù hợp với giả thuyết đa dạng hóa danh mục cho vay cũng như nghiên cứu của Zribi và Boujelbène (2011) và Alhassan và cộng sự (2014), khi các ngân hàng có quy mơ lớn thì họ có lợi thế là đa dạng hóa danh mục cho vay của mình nhằm phân tán rủi ro do đó RRTD sẽ được hạn chế tốt hơn các ngân hàng có quy mơ nhỏ khi danh mục cho vay của họ không đa dạng. Bên cạnh đó cho thấy hiện nay các ngân hàng có quy mơ lớn tại Việt Nam có các nguồn lực tốt nhờ vào hiệu quả về quy mơ mà kiểm sốt tốt đươc quy trình cấp tín dụng một cách chặt chẽ khi có kinh nghiệm quản lý RRTD từ đó hạn chế RRTD tốt hơn các ngân hàng có quy mơ nhỏ.
4.7.4.7. Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu
Kết quả mơ hình hồi quy cũng cho thấy mối quan hệ nghịch biến giữa Biến tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu với tỷ lệ nợ xấu, Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015) và kỳ vọng của tác giả mặc chưa có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy các ngân hàng có khả năng quản lý tốt thì khả năng quản trị về RRTD trong đó có bao gồm khả năng quản lý và giám sát danh mục tín dụng tốt từ đó làm gia tăng chất lượng tín dụng của ngân hàng.
4.7.4.8. Tốc độ tăng trưởng GDP thực
Dựa vào phân tích mơ hình hồi quy thì biến tốc độ tăng trưởng GDP thực có ảnh hưởng đến RRTD khi kết quả cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP thực tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 1%. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015) và kỳ vọng của tác giả cũng như các nghiên
73
cứu thực nghiệm trước đó. Điều này cho thấy chu kỳ kinh tế ảnh hưởng nhiều đến khả năng trả nợ của khách hàng vay, như trong trường hợp mơi trường kinh tế thuận lợi thì khả năng trả nợ của khách hàng tốt hơn do có nguồn thu nhập tốt, từ đó có thể làm giảm RRTD của các NHTM và ngược lại.
4.7.4.9. Tỷ lệ lạm phát
Dựa vào phân tích mơ hình hồi quy thì biến tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng đến RRTD khi kết quả cho thấy tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 1%. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015) và kỳ vọng của tác giả cũng như các nghiên cứu thực nghiệm trước đó. Điều này chứng tỏ trong mơi trường lạm phát cao của Việt Nam, thì lạm phát thực sự tác động đến thu nhập thực tế của khách hàng vay và làm giảm đáng kể, bên cạnh đó thì khi lạm phát gia tăng cũng ảnh hưởng đến giá các yếu tố đầu vào của doanh nghiệp khi các chi phí nguyên vật liệu gia tăng dẫn đến ảnh hưởng khơng nhỏ đến tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, khiến cho khả năng trả nợ của doanh nghiệp bị suy giảm khi lợi nhuận của doanh nghiệp bị tác động theo chiều hướng xấu. Kết quả dẫn đến sự gia tăng RRTD của NHTM trong thời kỳ lạm phát tăng.
4.7.4.10. Tỷ lệ thất nghiệp
Dựa vào phân tích mơ hình hồi quy thì biến tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng đến RRTD khi kết quả cho thấy tỷ lệ thất nghiệp tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 1%. Kết quả này trái với kết quả nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015) và kỳ vọng của tác giả. Mặc dù thất nghiệp gia tăng thì ảnh hưởng lớn đến thu nhập của người lao động và tổng cầu của nền kinh tế, từ đó làm suy giảm khả năng trả nợ của khách hàng vay. Tuy nhiên kết quả lại cho thấy tỷ lệ thất nghiệp khơng có ảnh hưởng tiêu cực đến RRTD, điều này có thể được giải thích là các khoản vay tiêu dùng của ngân hàng khi cung cấp cho khách hàng thường lựa chọn là những đối tượng có trình độ cũng như có thu nhập cao và là thành phần lao động ít có khả năng thất nghiệp nên tỷ lệ thất nghiệp khơng có tác động đến thu nhập thu
74
nhập của các đối tượng vay trên (Louzis et al, 2012). Ngoài ra, tỷ trọng cho vay tiêu dùng cá nhân có nguồn thu nhập trả nợ từ lương có thể chiếm tỷ trọng khơng cao trong cơ cấu tín dụng của các ngân hàng nên ảnh hưởng của tỷ lệ thất nghiệp đối với tỷ lệ nợ xấu là không đáng kể. Thực tế tỷ lệ thất nghiệp của Việt Nam biến động rất thấp do đặc thù của thị trường lao động của việt nam cho phép người lao động có thể dễ dàng tìm kiếm các cơng việc khác có mức thu nhập thấp hơn vì vậy sự gia tăng RRTD có thể chịu sự tác động của các yếu tố khác trong mơ hình nghiên cứu
4.7.4.11. Tỷ giá hối đối
Dựa vào phân tích mơ hình hồi quy thì biến tỷ giá hối đối có ảnh hưởng đến tỷ RRTD khi kết quả cho thấy tỷ giá hối đoái tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 5%. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015) và kỳ vọng của tác giả. Điều nay cho thấy rằng tỷ giá hối đoái tăng làm gia tăng nghĩa vụ trả nợ của khách hàng đối với các khoản vay đặc biệt là các khoản vay bằng ngoại tệ do đó dẫn đến làm gia tăng RRTD của NHTM.
4.7.5. Kết luận
Dựa trên các nền tảng lý thuyết về RRTD và các nghiên cứu thực nghiệm đã nghiên cứu trước đó mà tác giả đã lựa chọn và cung cấp thêm những bằng chứng cho thấy sự ảnh hưởng cũng như mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến RRTD của NHTM Việt Nam. Dựa vào mơ hình nghiên cứu 11 biến ban đầu, có có 8 biến có ý nghĩa thống kê. Trong đó, biến đặc trưng ngân hàng có 3 biến tác cùng chiều là tỷ lệ nợ xấu năm trước, tỷ lệ trích lập dự phịng RRTD và tỷ lệ thu nhập ngoài lãi; 1 biến tác động ngược chiều với RRTD là quy mơ. Biến kinh tế vĩ mơ có 2 biến cùng chiều là tỷ giá hối đoái và tỷ lệ lạm phát; 2 biến ngược chiều với RRTD là tỷ lệ thất nghiệp và tốc độ tăng trưởng GDP thực.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Trong chương này, tác giả đã tiến hành tổng hợp nghiên cứu và phân tích các yếu tố, lựa chọn mơ hình nghiên cứu phù hợp sau khi đã thực hiện kiểm định dựa trên các bài nghiên cứu thực nghiệm trước đó để nghiên cứu các yếu tố tác động đến
75
RRTD của các NHTM Việt Nam từ năm 2006 đến 2015. Dựa trên kết quả phân tích