CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
3.4 Phương pháp nghiên cứu
3.4.1 Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp này được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được nhằm có cái nhìn tổng qt về mẫu nghiên cứu. Thơng qua việc mơ tả, ta có thể biết được giá trị trung bình, phương sai, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất của từng biến trong nghiên cứu.
3.4.2 Kiểm định đa cộng tuyến trong mơ hình
Hiện tượng đa cộng tuyến đề cập đến sự tồn tại của nhiều hơn một mối quan hệ tuyến tính. Ở đây chính là mối quan hệ tuyến tính của một hay nhiều biến giải thích đối với các biến cịn lại. Khi có đa cộng tuyến xảy ra, ước lượng Pooled OLS sẽ có phương sai lớn, gây khó khăn cho việc ước lượng hoặc dự đốn được chính xác.
Nghiên cứu sử dụng hệ số phóng đại phương sai (the variance inflation factor_VIF). Theo Neter và các cộng sự (1989, trang 409). Phương pháp này sẽ được tiến hành từng bước như sau:
Đầu tiên, chạy mơ hình hồi quy gốc Pooled OLS, ta tìm được giá trị R2. Sau đó chạy các mơ hình hồi quy phụ, hồi quy lần lượt từng biến giải thích theo các biến cịn lại và tính R2 tương ứng, ta đặt là R2i.
Tính giá trị VIF : 𝑉𝐼𝐹𝑖 =(1−𝑅1 𝑖
Nếu có ít nhất một giá trị 𝑉𝐼𝐹𝑖 ≥ 10 thì ta kết luận có hiện tượng đa cộng
tuyến xảy ra.
Ngoài ra, việc sử dụng ma trận hệ số tương quan cũng là một cách để phát hiện ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
3.4.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mơ hình
Thuật ngữ tự tương quan có thể hiểu như là quan hệ tương quan giữa các thanh viên của chuỗi của của các quan sát được sắp xếp theo thời gian (chuỗi thời gian) hoặc không gian (dữ liệu chéo). Nếu giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển cho rằng các sai số hoặc các nhiễu được đưa vào mơ hình là ngẫu nhiên hoặc khơng có tương quan bị vi phạm, lúc đó vấn đề tự tương quan xuất hiện. Khi đó các ước lượng Pooled OLS sẽ khơng cịn hiệu quả. Có rất nhiều phương pháp để khám phá, trong đó có phương pháp sử dụng giá trị thống kê Dubin - Watson d. Giá trị d này có ý nghĩa như sau:
Nếu 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan.
Nếu 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương.
Nếu 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm.
3.4.4 Ước lượng mơ hình dữ liệu bảng
Có nhiều kỹ thuật được sử dụng để ước lượng mơ hình sử dụng dữ liệu bảng, trong đó có ba phương pháp ước lượng thường được sử dụng là: mơ hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (Pooled ordinary Least Square_Pooled OLS), mơ hình tác động cố định (Fixed effects Model_FEM), mơ hình tác động ngẫu nhiên (Radom effects Model_REM). Đề tài này sẽ sử dụng lần lượt cả ba mơ hình để ước lượng dữ liệu bảng.
Mơ hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS):
𝑌𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝑖𝑋𝑖𝑡+ 𝜀 (1)
Mơ hình ước lượng truyền thống dựa trên giả định các hệ số không thay đổi theo không gian giữa các đối tượng và không thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên, dữ liệu bảng là sự kết hợp giữa hai thành phần dữ liệu chéo và chuỗi thời gian. Chính vì vậy, mơ hình Pooled OLS này dễ dàng vướng phải những sai lầm do không xét đến những khác biệt mang tính cá nhân của từng đối tượng và những khác biệt của các đối tượng qua thời gian.
Mơ hình tác động cố định (FEM):
Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, mơ hình tác động cố định phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Các đặc điểm riêng biệt ở từng ngân hàng là khác nhau (như các chế độ, chính sách...) nhưng các đặc điểm đó sẽ khơng thay đổi theo thời gian.
Từ mơ hình hồi quy tổng quát (1), phương trình hồi quy dành cho mơ hình tác động cố định, cịn gọi là mơ hình bình phương tối thiểu với các biến giả (Least Squares Dummy Variables Model) có dạng như sau:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛼1𝑖 + 𝛼2𝑋2𝑖𝑡 + 𝛼3𝑋3𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (2)
Trong đó, tung độ góc được viết là 𝛼1𝑖, khơng có thêm ký hiệu t, cho thấy tung độ gốc của mỗi thực thể, mỗi ngân hàng có thể khác nhau nhưng khơng đổi theo thời gian.
Mơ hình tác động ngẫu nhiên:
Ý tưởng tiếp cận này cho rằng sự khác biệt về điều kiện đặc thù của các đơn vị chéo được chứa đựng trong sai số ngẫu nhiên. Đặc điểm riêng giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên, và khơng tương quan với biến giải thích.
Sử dụng mơ hình tác động ngẫu nhiên là bởi vì lập luận về mơ hình tác động cố định có sử dụng biến giả chỉ bao gồm các biến giải thích khơng thay đổi theo thời gian mà khơng phản ánh được các biến có thay đổi theo thời gian và thay đổi theo các đối tượng. Và mơ hình tác động ngẫu nhiên sẽ biểu thị các biến giải thích khơng quan sát được có và khơng thay đổi theo thời gian và các đối tượng nghiên cứu, ở đây là các ngân hàng thuộc quan sát của mơ hình thơng qua số hạng sai số
𝑢𝑖𝑡.
Mơ hình tác động ngẫu nhiên được diễn tả theo phương trình sau:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1+ 𝛽2𝑋𝑖𝑡+ 𝑢𝑖𝑡 (3) Trong đó:
𝛽1: Thay vì là giá trị tung độ gốc cố định trong mơ hình tác động cố định 𝛽1𝑖, đây là biến ngẫu nhiên với một giá trị trung bình là 𝛽1, biểu thị giá trị tung độ gốc cho 1 quan sát riêng lẻ, và sự khác biệt về giá trị tung độ gốc của từng quan sát được phản ánh trong số hạng 𝑢𝑖𝑡.
𝑢𝑖𝑡 bao gồm 2 thành phần: 𝑢𝑖𝑡 = 𝑣𝑖𝑡+ 𝜀𝑖𝑡
𝑣𝑖𝑡: đại diện cho các yếu tố không quan sát được mà thay đổi giữa các ngân hàng nhưng không thay đổi theo thời gian
𝜀𝑖𝑡: đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được, chúng thay đổi giữa các ngân hàng và thay đổi theo thời gian.
Giả định đối với các thành phần sai số trong mơ hình đưa ra là: các thành phần sai số không tương quan với nhau và không tự tương quan giữa các đơn vị theo không gian và theo chuỗi thời gian.
3.4.5 Lựa chọn mơ hình ước lượng phù hợp cho dữ liệu nghiên cứu..
Giả định là sai số của mơ hình 𝜀𝑖𝑡 có phân phối chuẩn là 𝜀𝑖𝑡~𝑁(0, 𝜎2). Trong
mối quan hệ với mơ hình FEM, mơ hình Pooled OLS là một mơ hình giới hạn ở chỗ nó áp đặt một tung độ gốc cho tất cả các quan sát. Do đó, có thể dùng kiểm định F hạn chế để kiểm định để lựa chọn giữa hai mơ hình.
Với giả thuyết được đặt ra là:
H0: khơng có sự khác biệt giữa tung độ gốc của các quan sát theo thời gian
H1: tung độ góc của các quan sát thay đổi theo thời gian Giá trị thống kê F được tính tốn theo cơng thức sau:
𝐹 = (𝑅𝑈𝑅2 − 𝑅𝑅2)/𝑚 (1 − 𝑅𝑈𝑅2 )/(𝑛 − 𝑘)
Trong đó: 𝑅𝑈𝑅2 : R2 của hồi quy không hạn chế (hồi quy FEM)
𝑅𝑅2: R2 của hồi quy hạn chế (hồi quy Pooled OLS)
m: số lượng các giới hạn tuyến tính, hay được hiểu là số lượng các biến hồi quy độc lập đã bị bỏ đi trong mơ hình Pooled OLS khi giả định các các tung độ góc của các quan sát là như nhau.
k: số lượng các thông số hồi quy trong hồi quy không giới hạn (hồi quy FEM)
n: số lượng các quan sát của dữ liệu.
So sánh với giá trị tới hạn của 𝐹𝛼(𝑚, 𝑛 − 𝑘) để lựa chọn mơ hình phù hợp
- Nếu F< 𝐹𝛼(𝑚, 𝑛 − 𝑘), chấp nhận H0, hồi quy Pooled OLS có giá trị.
- Nếu F> 𝐹𝛼(𝑚, 𝑛 − 𝑘), bác bỏ giả thuyết H0, hồi quy FEM thích hợp hơn.
Để kiểm định về sự lựa chọn giữa mơ hình REM và mơ hình Pooled OLS, nghiên cứu sử dụng phương pháp nhân tử Lagrange Multiplier với kiểm định Breusch - Pagan Test (Baltagi, 2008 trang 319)
Ta phát biểu giả thuyết kiểm định như sau:
H0: phương sai giữa các quan sát hoặc thời gian là không đổi, tức là hồi quy Pooled OLS phù hợp hơn.
H1: sai số của ước lượng bao gồm những sai lệch trong các quan sát và thời gian, hồi quy tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn.
Nếu giá trị p_value < α, thì kiểm định bác bỏ giả thuyết H0, quyết định lựa chọn mơ hình REM sẽ phù hợp hơn (với α=0.05).
3.4.5.3 Lựa chọn giữa mơ hình FEM và REM
Ta xét kiểm định Hausman để xác định giữa mơ hình FEM và REM có thực sự khác biệt trong trường hợp mẫu nghiên cứu này không.
Ta thiết lập giả thuyết kiểm định như sau:
H0: khơng có sự tương quan giữa biến giải thích và các thành phần ngẫu nhiên, tức là khơng có sự khác biệt nhiều giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình FEM.
H1: có tương quan giữa các biến giải thích và các thành phần ngẫu nhiên, mơ hình REM là mơ hình phù hợp.
Nếu giá trị p_value < α, bác bỏ giả thuyết H0, mơ hình REM là mơ hình phù hợp.
Nếu giá trị p_value > α, chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0, kết luận khơng có sự khác biệt giữa hai mơ hình Pooled OLS và REM.
Sau đây, đề tài sẽ tóm tắt phương pháp nghiên cứu thơng qua hình 3.1 sau:
Hình 3.1: Tóm tắt phương pháp nghiên cứu của mơ hình
Bước 1: Bước 2:
Bước 3:
Bước 4: Lựa chọn mơ hình phù hợp:
Bước 5: Rút ra kết luận.
Thống kê mô tả
Kiểm tra đa cộng tuyến Kiểm tra tự tương quan FEM Pooled OLS REM
Dùng F_Test để lựa chọn Pooled OLS và FEM
Dùng LM Test để lựa chọn Pooled OLS và REM Hausman Test Chọn FEM Chọn REM FEM Pooled OLS Pooled OLS REM
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày khái quát về dữ liệu nghiên cứu thu thập, các biến phụ thuộc và giải thích nào được đưa vào mơ hình, cách tính tốn số liệu, giả thuyết nghiên cứu cũng như các phương pháp nghiên cứu nào sẽ được áp dụng trong bài làm.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN MƠ HÌNH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
KHẢ NĂNG SINH LỢI CỦA CÁC NHTM VIỆT NAM
4.1 Sơ lược về tình hình hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam giai đoạn hiện nay. giai đoạn hiện nay.
Cùng điểm qua một vài nét về tình hình hoạt động của ngân hàng thời gian vừa qua qua một số mặt: tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản, tình hình huy động vốn, hoạt động tín dụng và thực trạng nợ xấu.
4.1.1 Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
Bảng 4.1: ROE của một số NHTM Việt Nam và ROE bình quân ngành giai đoạn 2005 - 2015
Đơn vị tính: % (Nguồn: Báo cáo tài chính của các NHTM Việt Nam)
Năm Ngân Hàng 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Vietinbank 10,36 11,32 14,1 15,7 10,3 22,2 26,8 19,9 13,2 10,5 2,26 Vietcombank 0,20 29,42 19,2 19,7 25,6 22,6 17,0 12,6 10,3 10,8 12,0 BIDV 14,98 15,28 15,9 15,8 18,1 17,9 13,1 10,1 13,8 15,2 16,9 MB Bank 20,77 21,07 20,0 16,9 20,2 22,1 20,7 20,6 16,3 15,8 19,6 Sacombank 15,71 19,76 27,3 12,6 18,2 14,7 14,4 7,17 14,3 13,2 5,07 ACB 32,98 33,89 44,2 31,5 24,6 21,7 27,5 6,38 6,57 7,65 8,16 Eximbank 15,09 18,54 11,2 7,43 8,64 13,5 20,4 13,1 4,32 0,39 0,29 ROE ngành 14,79 16,46 11,7 16.3 17,7 19,0 19,7 14,3 10,9 10,0 11,8
Trong giai đoạn nền kinh tế Việt Nam chịu tác động bởi các áp lực do hội nhập gây ra, tỷ suất sinh lợi ROE của các ngân hàng vẫn duy trì ổn định trong giai đoạn 2005 - 2015. Theo số liệu bảng 4.1, ROE trung bình ngành đều tăng qua các năm, từ 14,79% vào năm 2005 lên đến 19,7% vào năm 2011, có phần sụt giảm vào
năm 2007. Tuy nhiên mức tỷ suất sinh lợi ROE này có dấu hiệu giảm vào hai năm sau đó, năm 2012 đến 2014. Nguyên nhâm năm 2011, dưới áp lực buộc phải gia tăng vốn điều lệ đến trước ngày 31/12/2011, theo Nghị định 141/2006/NĐ-CP, đã làm cho vốn chủ sở hữu của các ngân hàng tăng quá nhanh. Mặt khác, đây có thể xem là thời kỳ mà nợ xấu đang là bước cản trở hoạt động tín dụng của ngân hàng đối với nền kinh tế, vì thế các ngân hàng phải trích lập dự phịng với mức cao. Một số ngân hàng có dấu hiệu sụt giảm về ROE khá mạnh, điển hình là Eximbank với mức ROE vào năm 2011 đạt 20,48% và sụt giảm mạnh mẽ đến cuối năm 2014, ROE chỉ còn ở mức 0,39%. Đến năm 2015, tỷ lệ sinh lợi ROE ngành có dấu hiệu tăng trở lại từ 10% vào năm 2014 lên 11,8% vào năm 2015
4.1.2 Khả năng sinh lợi trên tổng tài sản:
Bảng 4.2: ROA của một số NHTM Việt Nam và ROA trung bình ngành giai đoạn 2005 - 2015
Đơn vị tính: %
(Nguồn: báo cáo tài chính của các NHTM Việt Nam)
Năm Ngân hàng 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Vietinbank 0,35 0,48 0,76 1,00 0,59 1,12 1,51 1,28 1,08 0,93 0,17 Vietcombank 1,01 1,89 1,31 1,29 1,64 1,50 1,25 1,13 0,99 0,88 0,85 BIDV 0,78 0,76 0,84 0,88 1,09 1,18 0,83 0,58 0,78 0,83 0,85 MB Bank 1,48 1,94 2,28 1,88 2,07 1,95 1,54 1,48 1,28 1,31 1,19 Sacombank 1,65 2,40 3,13 1,44 1,94 1,40 1,41 0,68 1,38 1,31 0,42 ACB 1,51 1,47 2,71 2,32 1,61 1,25 1,32 0,34 0.48 0,55 0,54 Eximbank 0,21 1,74 1,78 1,74 1,99 1,85 1,94 1,20 0,39 0,03 0,03 ROA ngành 1,44 1,66 1,41 1,22 1,39 1,24 1,28 0,86 0,8 1,17 1,20
Nhìn chung, tỷ lệ ROA của các ngân hàng Việt Nam tương đối ổn định trong giai đoạn 2005 đến 2007. Giai đoạn 2007 - 2012 là giai đoạn kinh tế vĩ mô bất ổn với lạm phát cao, chính sách thắt chặt tiền tệ, tín dụng bất động sản giảm từ 2009 - 2010 và đóng băng từ 2011, tín dụng cấp cho khối doanh nghiệp nhà nước cũng bị thắt chặt trong tỷ trọng dư nợ cho vay. Kết quả trên dẫn đến khối tài sản có của các ngân hàng có sự giảm sút. Khi tín dụng thắt chặt, thu nhập lãi thuần giảm và từ đó kéo theo ROA giảm. Số liệu bảng 4.2 cho thấy, ROA giảm dần từ 1,41% (năm 2007) xuống 1,28% (năm 2011), đặc biệt là các ngân hàng Sacombank và ACB. Những con số này vẫn chưa có sự khả quan hơn trong giai đoạn từ 2012 đến 2014, khi đây là giai đoạn quản lý chặt chẽ hoạt động của ngân hàng, công cuộc tái cơ cấu, xiết chặt tín dụng, và tích cực giải quyết nợ xấu là những biện pháp NHNN đặt ra cho ngành. Năm 2013, ROA tiếp tục giảm xuống cịn 0,8% và có phần cải thiện bắt đầu từ 2014; đến năm 2015, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản đã tăng lên 1,2%.
4.1.3 Tình hình huy động vốn
Nhìn chung, trong giai đoạn 2005 – 2015, hoạt động huy động vốn của các NHTMCP Việt Nam ln có sự tăng trưởng khá cao, số dư tiền gửi bình quân đều tăng qua các năm. Mặc dù vậy, tốc độ tăng trưởng huy động vốn lại có xu hướng giảm xuống kể từ sau năm 2010 cho đến năm 2015. Các ngân hàng có quy mơ nhỏ thường có tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi cao hơn các ngân hàng có quy mơ lớn, do các ngân hàng nhỏ hơn dễ rơi vào tình trạng khan hiếm vốn hơn nên thường duy trì mức lãi suất ưu đãi hơn và đi kèm vào các gói khuyến mại hấp dẫn người gửi tiền.
Bảng 4.3: Tổng tiền gửi khách hàng bình quân tại các NHTM Việt Nam giai đoạn 2005 - 2015
(Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam)
Trong những tháng đầu năm 2008, để đối phó với tình hình lạm phát tăng cao, NHNN thực hiện các biện pháp thắt chặt tiền tệ như tăng tỷ lệ dự trữ bắt buộc, tăng lãi suất tái chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn, phát hành tín phiếu bắt buộc. Mặt