CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.3 Kết quả ước lượng
Sau khi thực hiện thống kê mô tả dữ liệu và kiểm tra sự tương quan giữa các biến, tác giả tiếp tục thực hiện ước lượng bằng phương pháp phân tích hồi quy để xem xét tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc là tỷ suất lãi cận biên của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2008-2016. Tác giả sử dụng ba phương pháp hồi quy như đã đề cập tại mục 3.4.3, đó là Pooled OLS, REM và FEM. Kết quả hồi quy được trình bày trong bảng 4.3.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy các nhân tố tác động đến tỷ suất lãi cận biên
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3
Biến Pooled OLS REM FEM
SIZE 0,0027 0,0067 0,0626 (0,0281) (0,0383) (0,0831) NPL -0,1107** -0,0741* -0,0559 (0,0478) (0,0428) (0,0434) CR 0,4352*** 0,4350*** 0,4715*** (0,1081) (0,1065) (0,1131) LID 0,0188** 0,0289*** 0,0364*** (0,0080) (0,0096) (0,0115) ETA 0,0685*** 0,0642*** 0,0605*** (0,0146) (0,0141) (0,0146) LTD 0,0264*** 0,0288*** 0,0309*** (0,0061) (0,0065) (0,0074) NONI -0,4790*** -0,4752*** -0,4633*** (0,1384) (0,1266) (0,1292) RESER 0,0205 0,0195 0,0140 (0,0249) (0,0248) (0,0265) OPEA 0,4804*** 0,2459* 0,1643 (0,1396) (0,1414) (0,1514) CR4 -0,0696* -0,0671** -0,0614* (0,0365) (0,0315) (0,0316) SD -0,0009 -0,0007 -0,0008 (0,0014) (0,0012) (0,0012)
INF 0,0491** 0,0410** 0,0375** (0,0220) (0,0188) (0,0189) GDPG -0,1728 -0,1651 -0,1880 (0,1806) (0,1544) (0,1559) SMC 0,0410** 0,0362** 0,0308* (0,0207) (0,0177) (0,0184) Constant 0,0239 0,0225 0,0185 (0,0188) (0,0168) (0,0175) Observations 207 207 207 R2 hiệu chỉnh 0,4358 0,4583 0,3947 F-statistic/Wald Chi2 12,37 125,53 7,22 Prob.F/Prob.Chi2 0 0 0
Trong đó, mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10% được thể hiện lần lượt là ***, **, *. Các số trong ngoặc thể hiện sai số chuẩn của từng hệ số hồi quy.
(Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả và tính tốn từ phần mềm Stata 12) Sau khi tiến hành hồi quy dữ liệu nghiên cứu theo 3 phương pháp đã đề cập, tác giả tiến hành các kiểm định đã đề cập tại mục 3.4.3 để lựa chọn mơ hình nghiên cứu phù hợp. Bảng 4.4 thể hiện kết quả các kiểm định lựa chọn mơ hình.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định lựa chọn mơ hình
Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM)
Chibar2 48,79 Prob.Chibar2 0,0000
Kiểm định F (lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình FEM)
F (22,170) 4,62 Prob.F (22,170) 0,0000
Kiểm định Hausman ((lựa chọn giữa mơ hình FEM và mơ hình REM)
Chi2 15,15 Prob.Chi2 0,3680
Với mức ý nghĩa là 5%, kết quả kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier với Prob = 0,0000< 0,05, vì vậy ta bác bỏ giả thiết H0 (H0: mơ hình Pooled OLS là phù hợp), có nghĩa là chọn mơ hình REM sẽ phù hợp hơn cho mơ hình ước lượng.
Với mức ý nghĩa là 5%, kết quả kiểm định F với Prob = 0,0000< 0,05, vì vậy ta bác bỏ giả thiết H0 (H0: mơ hình Pooled OLS là phù hợp), có nghĩa là chọn mơ hình FEM sẽ phù hợp hơn cho mơ hình ước lượng.
Với mức ý nghĩa là 5%, kết quả kiểm định Hausman với Prob = 0,3680> 0,05, vì vậy ta chấp nhận giả thiết H0 (H0: mơ hình REM là phù hợp), có nghĩa là chọn mơ hình REM sẽ phù hợp hơn cho mơ hình ước lượng.
Kết luận: Sau khi thực hiện kiểm định để so sánh giữa ba mơ hình, ta chọn mơ hình REM là mơ hình ước lượng phù hợp nhất.
4.4 Kiểm định các khuyết tật trong mơ hình hồi quy
4.4.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả tại bảng 4.5 cho thấy giá trị trung bình của VIF là 2,26 với giá trị cao nhất là 4,7 và giá trị nhỏ nhất là 1,2, đều nhỏ hơn 5 (theo chuẩn so sánh của Montgomery, 2001), như vậy, ta có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình. Do đó, các biến độc lập có thể được sử dụng để ước lượng mơ hình.
Bảng 4.5: Hệ số phóng đại phương sai VIF
Tên biến VIF 1/VIF
INF 4,7 0,213 SMC 4,01 0,250 LTD 3,12 0,320 SD 3,07 0,326 LID 2,57 0,389 SIZE 1,98 0,505 CR4 1,98 0,505
ETA 1,85 0,542 GDPG 1,78 0,561 OPEA 1,48 0,678 CR 1,39 0,719 NPL 1,34 0,746 NONI 1,23 0,811 RESER 1,2 0,835 Mean VIF 2,26
(Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả và tính tốn từ phần mềm Stata 12)
4.4.2 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Để thực hiện kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi, luận văn sử dụng kiểm định LM Breusch-Pagan Lagrange Multiplier với giả thuyết H0: mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định LM Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Kiểm định LM Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Kiểm định LM Breusch-Pagan Lagrange Multiplier
Chibar2 48,79 Prob.Chibar2 0,0000
(Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả và tính tốn từ phần mềm Stata 12) Với mức ý nghĩa là 5%, kết quả kiểm định cho kết quả Prob = 0,0000< 0,05, vì vậy, ta bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mơ hình có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi.
4.4.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan của các biến trong mơ hình, luận văn sử dụng kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0: mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Wooldridge Kiểm định Wooldridge Kiểm định Wooldridge
Với mức ý nghĩa là 5%, kết quả kiểm định cho kết quả Prob = 0,0000< 0,05, vì vậy, ta bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mơ hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan.
4.5 Tổng hợp kết quả kiểm định
Qua kết quả kiểm định luận văn đã thực hiện, ta thấy mơ hình REM là phù hợp nhất với mơ hình nghiên cứu, tuy nhiên, mơ hình có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Do đó, để khắc phục hai hiện tượng trên, luận văn sử dụng mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) với điều chỉnh sai số chuẩn. Kết quả hồi quy được thể hiện tại bảng 4.8.
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy mơ hình REM với điều chỉnh sai số chuẩn
Biến Hệ số Độ lệch chuẩn Giá trị t Giá trị p
SIZE 0,0067 0,0292 0,23 0,818 NPL -0,0741*** 0,0277 -2,67 0,008 CR 0,4350*** 0,1401 3,10 0,002 LID 0,0289*** 0,0073 3,94 0,000 ETA 0,0642*** 0,0212 3,03 0,002 LTD 0,0288*** 0,0098 2,95 0,003 NONI -0,4752** 0,2017 -2,36 0,018 RESER 0,0195 0,0221 0,88 0,377 OPEA 0,2459 0,5160 0,48 0,634 CR4 -0,0671* 0,0384 -1,75 0,080 SD -0,0007 0,0007 -0,97 0,333 INF 0,0410*** 0,0138 2,97 0,003 GDPG -0,1651* 0,0849 -1,94 0,052 SMC 0,0362*** 0,0126 2,87 0,004 Constant 0,0225 0,0187 1,20 0,231 Observations 207
R2 hiệu chỉnh 0,4583 Wald Chi2 347,6 Prob.Chi2 0,000
Trong đó, mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10% được thể hiện lần lượt là ***, **, *. (Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả và tính tốn từ phần mềm Stata 12) Với biến phụ thuộc là NIM, sau khi sử dụng mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên Rankdom Effect (REM) với điều chỉnh sai số chuẩn, ta thấy mơ hình có mức ý nghĩa là 1% (do Prob = 0,000 <0,01), nghĩa là mơ hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp.
Kết quả hồi quy tại bảng 4.8 cho thấy:
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) của các NHTMCP có tác động ngược chiều với tỷ suất lãi cận biênở mức ý nghĩa 1%, kết quả hồi quy cho thấy khi tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP tăng 1% thì tỷ suất lãi cận biên sẽ giảm 0,074% và ngược lại. Nguyên nhân là do khi tỷ lệ các khoản nợ khó địi cao, để đáp ứng các cam kết thanh tốn của mình khi có u cầu, ngân hàng thường phải chấp nhận huy động nguồn vốn với chi phí cao, trong khi đó các khoản thu nhập lãi lại giảm do các các khoản nợ khó địi, dẫn đến tỷ lê thu nhập lãi cận biên của các NHTMCP giảm.
Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng (CR) có tác động cùng chiều với tỷ suất lãi cận biên ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này là phù hợp với kỳ vọng ban đầu của luận văn cũng như kết quả nghiên cứu của Rahman và các cộng sự (2015) hay kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015). Điều này cho thấy khi các NHTMCP gia tăng tỷ lệ trích lập dự phịng rủi ro tín dụng cho các khoản nợ, các ngân hàng sẽ có xu hướng gia tăng chênh lệch giữa lãi suất cho vay và huy động để bù đắp cho phần chi phí trích lập dự phịng, khiến cho tỷ suất lãi cận biên tăng. Kết quả hồi quy cũng cho biết khi Ngân hàng tăng 1% tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng thì tỷ suất lãi cận biên sẽ tăng 0,435% và ngược lại.
Tỷ lệ tài sản thanh khoản (LID) có tác động cùng chiều với tỷ suất lãi cận biên tại mức ý nghĩa 1%. Kết quả hồi quy cho thấy khi tỷ lệ tài sản thanh khoản của các
NHTMCP tại Việt Nam tăng lên 1% thì tỷ suất lãi cận biên sẽ tăng lên 0,0289% và ngược lại. Kết quả này là phù hợp với kỳ vọng ban đầu của luận văn cũng như kết quả nghiên cứu của Md. Shahidul Islam và Shin-Ichi Nishiyama (2016) hay kết quả nghiên cứu của Phạm Hồng Ân và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2013) trước đó. Điều này cho thấy tại Việt Nam, khi các ngân hàng có tỷ lệ tài sản thanh khoản càng cao thì ngân hàng sẽ khơng phải chịu áp lực về vấn đề huy động vốn sẽ giúp chi phí huy động vốn giảm, làm tăng tỷ suất lãi cận biên của Ngân hàng.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (ETA) có tác động thuận chiều với tỷ suất lãi cận biên tại mức ý nghĩa 1%. Kết quả hồi quy cho thấy khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu của các ngân hàng tăng 1% thì tỷ suất lãi cận biên sẽ tăng lên 0,0642% và ngược lại. Kết quả này là tương đồng với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu của luận văn và kết quả nghiên cứu của Md. Shahidul Islam và Shin-Ichi Nishiyama (2016) hay kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015). Điều này cho thấy khi các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu càng cao thì các ngân hàng càng giảm áp lực từ việc huy động vốn từ bên ngồi với chi phí cao hơn, qua đó khiến cho chi phí huy động giảm tương đối, kết quả là tỷ suất lãi cận biên tăng.
Tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi (LTD) tác động thuận chiều với tỷ suất lãi cận biên với mức ý nghĩa 1%. Kết quả hồi quy cho thấy khi tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi tăng 1% thì tỷ suất lãi cận biên sẽ tăng 0,0288% và ngược lại. Điều này cho thấy khi tỷ lệ cho vay cao, các ngân hàng thường có xu hướng tăng lãi suất cho vay so với lãi suất huy động để bù đắp cho những rủi ro có thể phát sinh làm ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của ngân hàng. Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Anthony E. Akinlo và Owoyemi (2012) cũng như phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu của tác giả.
Tỷ lệ thu nhập rịng ngồi lãi (NONI) có tác động nghịch chiều với tỷ suất lãi cận biên tại mức ý nghĩa 5%, kết quả hồi quy cho thấy khi tỷ lệ thu nhập ngoài lãi tăng 1% thì tỷ suất lãi cận biên sẽ giảm 0,4752% và ngược lại. Kết quả nghiên cứu này là tương
đồng với kết quả nghiên cứu của Rahman và các cộng sự (2015) và phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu của tác giả. Điều này cho thấy các ngân hàng có xu hướng thực hiện đa dạng hóa các sản phẩm kinh doanh sẽ có tỷ suất lãi cận biên thấp hơn, có thể giải thích là vì các ngân hàng có xu hướng giảm chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất huy động đối với các khách hàng để thu hút khách hàng sử dụng đa dạng các sản phẩm dịch vụ tạo ra thu nhập từ phí cho ngân hàng. Bên cạnh đó, việc đa dạng hóa thu nhập giúp ngân hàng có thể giảm thiểu các rủi ro phải đối mặt, do đó, ngân hàng có thể giảm các chi phí dự phịng rủi ro, do đó, ngân hàng chấp nhận giảm tỷ suất lãi cận biên của ngân hàng.
Mức độ tập trung của ngành (CR4) có tác động nghịch chiều với tỷ suất lãi cận biên tại mức ý nghĩa 10%, cho thấy mức độ tập trung của ngành tăng 1% thì tỷ suất lãi cận biên giảm 0,0671% và ngược lại. Kết quả này là tương đồng với kết quả nghiên cứu của Md.Shahidul Islam & Shin-Ichi Nishiyama (2016) và Hoang Trung Khanh,Vu Thi Dan Tra (2015) trước đây. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tại Việt Nam, khi mức độ tập trung của ngành càng tăng thì việc quản lý của Chính phủ đối với ngành ngân hàng sẽ tốt hơn. Vì các nhà quản lý ln muốn duy trì tỷ suất lãi cận biên thấp để giảm thiểu chi phí trung gian. Do đó, tỷ suất lãi cận biên của các ngân hàng sẽ chịu sự kiểm sốt từ phía Chính phủ khi mức độ tập trung của ngành gia tăng.
Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều đến tỷ suất lãi cận biên với mức ý nghĩa 1%, khi tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì tỷ suất lãi cận biên sẽ tăng 0,041% và ngược lại. Kết quả nghiên cứu này là phù hợp với kết quả nghiên cứu của Hoang Trung Khanh và Vu Thi Dan Tra (2015) cũng như kỳ vọng nghiên cứu ban đầu của tác giả. Điều này có thể giải thích là khi tỷ lệ lạm phát cao, các ngân hàng sẽ tăng lãi suất cho vay để bù đắp rủi ro do lạm phát tăng. Kết quả là khiến tỷ suất lãi cận biên tăng.
Tốc độ tăng trưởng GDP (GDPG) có tác động nghịch chiều đến tỷ suất lãi cận biên ở mức ý nghĩa 10%, khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng 1% thì tỷ suất lãi cận biên giảm 0,1651%. Kết quả này là phù hợp với các kết quả nghiên cứu tại Việt Nam trước
đó như nghiên cứu của Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015). Điều này có thể giải thích khi nền kinh tế tăng trưởng sẽ mang đến sự thịnh vượng cho nền kinh tế, rủi ro vỡ nợ của khách hàng giảm nên ngân hàng thường sẽ giảm lãi suất cho vay, do đó là giảm chênh lệch lãi suất và làm giảm tỷ suất lãi cận biên.
Quy mơ vốn hóa thị trường chứng khốn (SMC) có tác động cùng chiều với tỷ suất lãi cận biên ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả nghiên cứu cho thấy, khi quy mơ vốn hóa thị trường tăng 1% thì tỷ suất lãi cận biên của ngân hàng tại Việt Nam sẽ tăng 0,0362%. Kết quả này là phự hp vi lp lun ca Demirgỹỗ-Kunt v Huizinga (1999) trước đó. Điều này cho thấy khi thị trường chứng khoán tại Việt Nam phát triển sẽ giúp các công ty cải thiện khả năng vay vốn, do đó, nhu cầu vay của khách hàng sẽ gia tăng. Bên cạnh đó, thị trường chứng khốn phát triển sẽ giúp các ngân hàng đánh giá rủi ro tín dụng tốt hơn, làm giảm thiểu rủi ro tín dụng và các rủi ro khác có thể xảy ra. Mặt khác, thị trường chứng khoán phát triển sẽ giúp các ngân hàng có thể huy động vốn dễ dàng hơn với chi phí thấp. Từ đó giúp cho tỷ suất lãi cận biên của ngân hàng tăng.
Luận văn sẽ tóm tắt kết quả nghiên cứu và so sánh với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu về tác động của các nhân tốnghiên cứu đến tỷ suất lãi cận biên của các NHTMCP tại Việt Nam tại bảng 4.9.
Bảng 4.9: Tóm tắt kết quả nghiên cứu
STT Biến Dấu kỳ vọng Kết quả
nghiên cứu
Mức ý nghĩa
1 SIZE - + Khơng có ý nghĩa
2 NPL - - 1%
3 CR + + 1%
4 LID + + 1%
6 LTD + + 1%
7 NONI - - 5%
8 RESER + + Khơng có ý nghĩa
9 OPEA + + Khơng có ý nghĩa
10 CR4 - - 10% 11 SD + - Khơng có ý nghĩa 12 INF + + 1% 13 GDPG - - 10% 14 SMC + + 1% (Nguồn: Tác giả tổng hợp) KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương 4 đã trình bày về kết quả nghiên cứu dựa trên mơ hình nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu và các phương pháp nghiên cứu đã được trình bày tại chương 3 của bài luận văn. Theo kết quả nghiên cứu, các biến có ý nghĩa thống kê là tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (CR), tỷ lệ tài sản thanh khoản (LID), tỷ lệ vốn chủ sở hữu (ETA), tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi (LTD), tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (NONI), mức độ tập trung của ngành (CR4), tỷ lệ lạm phát (INF), tốc độ tăng trưởng GDP (GDPG), quy mơ vốn hóa thị trường chứng khốn (SMC). Qua đó, cho ta thấy mức độ tác động của các nhân tố đến tỷ suất lãi cận biên, là cơ sở để tác giả đưa ra các kiến nghị về chính sách, giải pháp dành cho các nhà quản trị ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách tại chương 5 của luận văn.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Trong chương này, tác giả sẽ đưa ra kết luận từ những kết quả nghiên cứu đã được đề cập tại chương 4 và đề xuất một số kiến nghị đối với các nhà quản trị ngân