Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max Z-score 200 22.0663 10.9733 2.5507 56.1465 CAP 200 0.12548 0.0865 0.0056 0.6141 SIZE 200 17.6533 1.3208 14.2699 20.3081 ROA 200 0.0107 0.0071 0.0001 0.0473 ROE 200 0.1002 0.0617 0.0007 0.3158 FC 200 0.0832 0.0340 0.0240 0.1820 TLA 200 0.5979 0.5056 0.0442 5.8465 LDR 200 0.7881 0.2896 0.2040 2.8450 LLP 200 0.1749 0.1327 0.0001 0.6997 NIR 200 0.1131 0.0662 0.0000 0.4203 GDP 200 0.0615 0.0102 0.0503 0.0846 INF 200 0.1073 0.0552 0.0409 0.1989
Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata 12 (Phụ lục 03) Mức trung bình của rủi ro là 22.0663 với Ďộ lệch chuẩn là 10.9733. Có một sự khác biệt khá lớn giữa mức Ďộ rủi của các NHTM Việt Nam. Giá trị Z-score thấp
nhất là 2.5507 cho thấy mức Ďộ rủi ro khá cao, giá trị Z-scorecao nhất là 56.1465 cho thấy mức Ďộ rủi ro thấp, thể hiện sự bền vững và khỏe mạnh của ngân hàng. Biến CAP là Ďại lượng Ďặc trưng cho vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng. Mức trung bình của tỷ suất vốn hóa thị trường (CAP) chiếm 12.55% tổng tài sản trung bình của các ngân hàng, một tỷ lệ nhỏ so với tổng tài sản, Ďộ lệch chuẩn của CAP là 8.56, khoảng chênh lệch là 0.56% Ďến 6,14% cho thấy sự không tương Ďồng về quy mô vốn chủ sở hữu của ngân hàng.
Biến SIZE thể hiện cho quy mơ ngân hàng, với giá trị trung bình là 17.65 với khoảng biến thiên 14.2699 Ďến 20.3081, Ďộ lệch chuẩn là 1.32. Cho thấy có sự khác biệt Ďáng kể giữa các cấp kích thước ngân hàng.
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân (ROE) của 25 ngân hàng là 1.01% biến thiên mạnh từ 0.07% Ďến 31.58%.Với giá trị trung bình cứ mỗi Ďồng vốn ngân hàng bỏ ra thì ngân hàng thu về Ďược 0.1001 Ďồng lợi nhuận sau thuế. Với Ďộ lệch chuẩn là 0.71% cho thấy mức Ďộ chênh lệch trong việc sử dụng hiệu quả giữa các ngân hàng gần như là tương Ďồng.
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROA) của 25 ngân hàng là 1.07% biến thiên mạnh từ 0.1% Ďến 4.73%. Với giá trị trung bình cứ mỗi Ďồng tài sản ngân hàng bỏ ra thì ngân hàng thu về Ďược 0.0107 Ďồng lợi nhuận sau thuế. Với Ďộ lệch chuẩn là 6.17% cho thấy mức Ďộ chênh lệch trong việc sử dụng vốn giữa các ngân hàng khá Ďều.
Biến FC thể hiện mức chi phí lãi trên tổng tiền gửi huy Ďộng của ngân hàng. Mức chi phí lãi trung bình chiếm 8.32% trên tổng tiền gửi huy Ďộng trung bình của ngân hàng, mức chi phí lãi tương Ďối cao so với tổng tiền gửi ngân hàng.Khoảng biến thiên từ 2.4% Ďến 18.2% cho thấy mức biến Ďộng lớn và không Ďồng Ďều giữa các ngân hàng. Kết hợp với chi phí huy Ďộng là phần thu Ďược từ cho vay.
Mức trung bình của Tổng dư nợ cho vay trên tổng tài sản (TLA) là 59.79%. Các khoản tín dụng Ďại diện cho trung bình khoảng 59.79% tổng tài sản. Độ lệch chuẩn là 50.55% là khá cao, cho thấy các ngân hàng cung cấp một tầm quan trọng của tài
sản Ďối với hoạt Ďộng tín dụng. Vì vậy, có một sự khác biệt Ďáng kể giữa các ngân hàng cấp tín dụng.
Biến LDR là tỷ lệ tổng cho vay trên tổng tiền gửi, với mức trung bình là 78.81% thể hiện với ngân hàng cho vay 0.7881 Ďồng trên mỗi Ďồng tiền gửi.Từ Ďộ lệch chuẩn 28.96% và khoảng biến thiên 0.204 tới 2.845 cho thấy mức Ďộ biến Ďộng và không tương Ďồng cao giữa các ngân hàng.
Biến LLP thể hiện chi phí dự phịng rủi ro tín dụng trên thu nhập lãi thuần của ngân hàng với giá trị trung bình là 17.49% hàm ý là tổng chi phí dự phịng tín dụng trung bình của 25 ngân hàng chiếm khoảng 0.1749 tổng thu nhập lãi thuần của chúng. Độ lệch chuẩn tương Ďối ở mức tương Ďối 13.27%.
Biến NIR thể hiện thu nhập lãi thuần của các NHTM so với tổng tài sản bình quân của ngân hàng. Biến NIR có giá trị trung bình 11.31% cho thấy thu nhập lãi thuần có một tỷ trọng khá nhỏ so với tổng tài sản bình quân của ngân hàng.
Biến GDP thể hiện tốc Ďộ tăng trưởng GDP hằng năm của nền kinh tế Việt Nam với mức trung bình là 6.15% trong khoảng thời gian từ năm 2007 Ďến năm 2014. Độ lệch chuẩn là 1.02% là mức tương Ďối ổn Ďịnh qua các năm. Bên cạnh tốc Ďộ tăng trưởng thì biến INFĎại diện cho tỷ lệ lạm phát với giá trị trung bình là 10.73% với Ďộ lệch chuẩn 5.52% và khoảng biến thiên 4.09% Ďến 19.89% cho thấy Ďộ biến Ďộng lớn trong khoảng thời gian từ năm 2007-2014.
4.4.2 Phân tích tƣơng quan
Qua bảng phân tích tương quan phụ lục 3 giữa Z-score và các biến Ďộc lập trong mơ hình ta thấy Ďược biến CAP, SIZE, ROA, FC, TLA, LDR, LLP, INF và GDP có hệ số tương quan lần lượt là 0.2139, 0.015, 0.001, 0.1521, 0.1462, 0.293, 0.1389, 0.1275, 0.117 và 0.0224có tương quan cùng chiều với chỉ số Z-score. Một biến còn lại ROE với hệ số tương quan là -0.1239 thì có tương quan ngược chiều với chỉ số Z-score. Phần phân tích hồi quy sẽ cho ta kết quả chính xác hơn.
Bảng 4.2: Hệ số tƣơng quan giữa các biến
Z-score CAP SIZE ROA ROE FC TLA LDR LLP NIR INF GDP
Z-core 1 CAP 0.2139 1 SIZE 0.015 -0.6845 1 ROA 0.0001 0.4171 -0.3098 1 ROE -0.1239 -0.3557 0.3855 0.53 1 FC 0.1521 0.2904 -0.1417 0.0492 -0.155 1 TLA 0.1462 0.2202 -0.0314 0.064 -0.053 0.122 1 LDR 0.293 0.5373 -0.15 0.2379 -0.132 0.3699 0.3833 1 LLP 0.1389 -0.314 0.4609 -0.3329 -0.096 -0.081 0.0899 0.0175 1 NIR 0.1275 0.6964 -0.3303 0.5004 -0.007 0.2472 0.2651 0.5325 -0.1671 1 INF 0.117 0.0856 -0.2132 0.2636 0.238 0.3721 -0.1292 -0.1827 -0.2685 0.036 1 GDP 0.0224 0.0346 -0.2418 0.2113 0.171 -0.353 -0.1382 -0.2107 -0.1765 -0.1371 0.379 1
Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata 12 (Phụ lục 04) Đối với Ďa số các biến Ďộc lập trong mơ hình thì hệ số tương quan giữa các biến không cao theo tiêu chuẩn của Gurajati Ďã nghiên cứu là mức 0.8.Tuy nhiên, tác giả vẫn thực hiện kiểm tra VIF Ďể xác Ďịnh lại hiện tượng Ďa cộng tuyến nhằm loại bỏ biến có hiện tượng Ďa cộng tuyến ra khỏi mơ hình Ďể có mơ hình hiệu quả hơn.
4.4.3 Phân tích đa cộng tuyến
Tác giả sử dụng phương pháp nhân tử phóng Ďại phương sai VIF Ďể biết phương sai tăng nhanh như thế nào khi có Ďa cộng tuyến.
Bảng 4.3:Phân tích đa cộng tuyến qua phƣơng pháp phóng đại phƣơng sai
Variable VIF 1/VIF
CAP 5.44 0.18379 ROE 4.47 0.22368 ROA 3.94 0.25407 SIZE 3.24 0.30865 NIR 2.68 0.37272 INF 2.46 0.40662 FC 2.45 0.40896 LDR 2.27 0.44119 GDP 2.03 0.49217 LLP 1.5 0.66823 TLA 1.21 0.82954 Mean VIF 2.88
Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata 12 (Phụ lục 05)
VIF = 2.88< 10: Ďa cộng tuyến không nghiêm trọng
Như vậy, các biến tồn tại trong mơ hình tương Ďối phù hợp. Tiếp theo phần phân tích ma trận tương quan, ta sẽ tiến hành ước lượng mơ hình hồi quy các yếu tố tác Ďộng Ďến rủi ro của các NHTM Việt Nam.
4.4.4 Phân tích hồi quy với phƣơng pháp OLS, FEM và REM
Nghiên cứu này sẽ sử dụng các hồi quy về biến phụ thuộc dựa trên 03 cách: mơ hình hồi quy Pooled, mơ hình hồi quy tác Ďộng cố Ďịnh (Fixed effects) và mơ hình hồi quy tác Ďộng ngẫu nhiên (Random effects). Cách Ďầu tiên là cách Ďơn giản nhất dùng cho hồi quy dữ liệu bảng. Về mặt lý thuyết, hồi quy này giả Ďịnh các giá trị trung bình và mối quan hệ liên tục giữa tất cả các biến, bỏ qua thời gian và cắt ngang các hiệu ứng. Mơ hình hồi quy tác Ďộng cố Ďịnh (Fixed effects) và mơ hình hồi quy tác Ďộng ngẫu nhiên (Random effects) Ďược Ďưa vào Ďể phân tích dữ liệu bảng.
Xem xét những nhân tố riêng Ďặc biệt ảnh hưởng Ďến các biến Ďộc lập. Nó cũng loại bỏ các tính năng Ďổi theo thời gian Ďể Ďánh giá hiệu quả rịng của các biến giải thích. Đó là những lý do tại sao FEM giả Ďịnh rằng có tồn tại khơng có tự tương quan trong mơ hình. Mặt khác, REM bao gồm các biến Ďổi theo thời gian vào quá trình của nó. Các biến ở Ďây Ďược coi là ngẫu nhiên và không tương quan giữa các lỗi và các biến. Vì vậy, tự tương quan là một vấn Ďề nghiêm trọng mà REM phải Ďối phó với. Chú ý rằng, nó là thường tin rằng REM có thể loại trừ các lỗi biến ngẫu nhiên từ mơ hình. Để có thể hiểu hai mơ hình, mơ hình nào là phù hợp hơn, sử dụng tương quan Random Effects - Haussmann thử nghiệm Ďược thực hiện trong chương trình Stata 12.
Bảng kết quả hồi quy cho mơ hình OLS
Phân tích hồi quy Ďược sử dụng Ďể kiểm tra mối quan hệ Ďịnh lượng giữa biến phụ thuộc Z-score, và các biến Ďộc lập bao gồm: CAP, SIZE, ROA, ROE, FC, TLA, LDR, LPP, NIR, GDP và TINF.
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy các mơ hình theo OLS
Z-score Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] CAP 42.92221 19.13291 2.24 0.026** 5.179433 80.66498 SIZE 2.549717 0.9668171 2.64 0.009*** 0.6425126 4.45692 ROA -9.87868 198.9968 -0.05 0.96 -402.4322 382.6748 ROE -29.23772 24.29666 -1.2 0.23 -77.16683 18.69139 FC -35.65416 32.59499 -1.09 0.275 -99.95307 28.64475 TLA 0.9064028 1.540582 0.59 0.557 -2.132646 3.945452 LDR 11.13742 3.6876 3.02 0.003*** 3.863026 18.41181 LLP 11.45422 6.539233 1.75 0.081* -1.445477 24.35392 NIR -21.53972 17.54269 -1.23 0.221 -56.14554 13.0661 INF 64.91187 20.15683 3.22 0.002*** 25.14924 104.6745 GDP 28.08873 98.84393 0.28 0.777 -166.897 223.0745 _cons -39.90814 18.89759 -2.11 0.036** -77.18672 -2.62957
Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata 12 (Phụ lục 06)
(Trong Ďó: *, **, *** lần lượt là biểu thị mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%. Lưu ý, hệ số hồi quy dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến Ďộc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-) so với Z-score có nghĩa biến Ďộc lập Ďồng biến với rủi ro)
Nhìn vào bảng kết quả trên ta thấy, mơ hình hồi quy OLS khơng có nhiều biến có ý nghĩa tác Ďộng Ďến rủi ro trong hoạt Ďộng ngân hàng. Do mơ hình OLS xem xét các NHTM Ďồng nhất, Ďiều này thường khơng phản ánh Ďúng thực tế vì mỗi NHTM có những Ďặc Ďiểm riêng hồn tồn khác nhau có thể ảnh hưởng Ďến rủi ro của ngân hàng (ví dụ quy mô, thái Ďộ Ďối với rủi ro, hoạt Ďộng tín dụng, hoạt Ďộng huy Ďộng…). Như vậy, mơ hình OLS có thể dẫn Ďến các ước lượng bị sai lệch khi khơng kiểm sốt Ďược các tác Ďộng riêng biệt này.
Với mơ hình hiệu ứng cố Ďịnh FEM và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM Ďều có thể kiểm sốt Ďược tác Ďộng riêng biệt này. Do Ďó, tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy FEM và REM Ďể cho kết quả tốt nhất về các yếu tố tác Ďộng Ďến rủi ro trong hoạt Ďộng ngân hàng trong phần tiếp theo.
Bảng kết quả hồi quy cho mơ hình FEM
Với Ďặc Ďiểm là sử dụng các biến giả thể hiện các Ďặc Ďiểm riêng của ngân hàng khơng thay Ďổi theo thời gian vào mơ hình ta có kết quả như bảng dưới. Kết
quả mơ hình FEM có một số thay Ďổi khác biệt so với OLS. Mơ hình FEM có nhiều biến có ý nghĩa thống kê hơn so với mơ hình OLS.
Bảng 4.5: Bảng kết quả hồi quy cho mơ hình FEM
Z-score Coef. Std. Err. t P>t
[95% Conf. Interval] CAP 106.0969 7.430188 14.28 0.000*** 91.42571 120.768 SIZE -1.08686 0.5704522 -1.91 0.058* -2.21324 0.039517 ROA 257.5939 69.51537 3.71 0.000*** 120.3334 394.8544 ROE -36.0068 8.407337 -4.28 0.000*** -52.6074 -19.4062 FC 25.54274 13.12645 1.95 0.053* -0.37589 51.46137 TLA 0.391262 0.4915183 0.8 0.427 0.579258 1.361782 LDR -2.40735 1.527796 -1.58 0.110* -5.42403 -0.6913 LLP -5.76576 2.502178 -2.3 0.022** -10.7064 -0.82513 NIR -36.7011 6.546571 -5.61 0.000*** -49.6276 -23.7747 INF -0.76097 7.758102 -0.1 0.922 -16.0796 14.5576 GDP -67.289 32.13175 -2.09 0.038** -130.734 -3.8437 _cons 37.71213 11.11779 3.39 0.001*** 15.75966 59.66459
Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata 12 (Phụ lục 07)
(Trong Ďó: *, **, *** lần lượt là biểu thị mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%. Lưu ý, hệ số hồi quy dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến Ďộc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-) so với Z-score có nghĩa biến Ďộc lập Ďồng biến với rủi ro)
Bảng kết quả hồi quy cho mơ hình REM Bảng 4.6: Bảng kết quả hồi quy cho mơ hình REM
Z-score Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval] CAP 103.9439 7.98732 13.01 0.000*** 88.28906 119.5988 SIZE -0.48391 0.595688 -0.81 0.417 -1.651435 0.6836192 ROA 248.3431 74.92831 3.31 0.001*** 101.4863 395.1999 ROE -34.6527 9.071819 -3.82 0.000*** -52.4331 -16.87222 FC 19.22535 14.02634 1.37 0.17 -8.26576 46.71647 TLA 0.372208 0.531622 0.7 0.484 -0.6697514 1.414167 LDR -1.49635 1.633573 -0.92 0.36 -4.698097 1.705392 LLP -4.63404 2.692488 -1.72 0.085* -9.911215 0.6431449 NIR -36.2049 7.058719 -5.13 0.000*** -50.03973 -22.37006 INF 4.959839 8.280524 0.6 0.549 -11.26969 21.18937 GDP -58.6427 34.71458 -1.69 0.091* -126.682 9.396606 _cons 25.72091 11.76021 2.19 0.029** 2.671324 48.7705
Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata 12 (Phụ lục 08) Sau khi hồi quy mơ hình của các phương pháp hồi quy OLS, FEM và REM thì phương pháp nào là tốt nhất trong 3 phương pháp trên, thì tác giả sẽ sử dụng
kiểm Ďịnh Likelihood cho OLS và FEM và kiểm Ďịnh Hausman cho FEM và REM cụ thể trình bày phần tiếp theo.
4.4.5 Kiểm định Likelihood cho OLS và FEM
Với giả thiết cho việc loại bỏ OLS hay FEM của kiểm Ďịnh này như sau:
Ho: Mơ hình OLS sẽ thích hợp hơn FEM. (Điều kiện: ≥𝛼)
H1: Mơ hình OLS khơng thích hợp. (Điều kiện: <𝛼)
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Likelihood cho OLS và FEM
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 76.532499 (24,164) 0.0000
Cross-section Chi-square 500.285188 24 0.0000
Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata 12 (Phụ lục 09) Theo bảng kiểm Ďịnh thì <𝛼 tương ứng 0.0000 nhỏ hơn mức 1% nên
ta chấp nhận giả thiết H1 hay nói cách khác thì FEM tốt hơn OLS.
4.4.6 Kiểm định Hausman cho FEM và REM
Để lựa chọn một mơ hình hiệu quả hơn, tác giả thực hiện kiểm Ďịnh Hausman trên hai mơ hình này. Giá trị của kiểm Ďịnh Ďược phát triển bởi Hausman
có phân phối tiệm cận χ2 và dùng kiểm Ďịnh giả thuyết H0 rằng sai số của mơ hình
khơng tương quan với biến giải thích hay kết quả hồi quy giữa hai mơ hình hiệu ứng cố Ďịnh và hiệu ứng ngẫu nhiên là khơng có sự khác biệt rõ rệt.
Giả thiết cho kiểm Ďịnh này như sau:
Ho: Mơ hình REM thích hợp hơn FEM. (Điều kiện: ≥𝛼)
H1: Mơ hình REM khơng thích hợp. (Điều kiện: ≥𝛼)
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Hausman cho FEM và REM ---- Coefficients ---- (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b- V_B)) REM FEM Difference S.E. CAP 103.9439 106.0969 -2.152949 2.930801 SIZE -0.4839078 -1.086861 0.6029529 0.1715471 ROA 248.3431 257.5939 -9.250758 27.96186 ROE -34.65266 -36.00681 1.35415 3.408018 FC 19.22535 25.54274 -6.317387 4.943122 TLA 0.3722079 0.3912621 -0.0190542 0.2025619 LDR -1.496352 -2.407345 0.9109929 0.578273 LLP -4.634035 -5.76576 1.131725 0.9942828 NIR -36.20489 -36.70113 0.4962354 2.639683 INF 4.959839 -0.7609744 5.720814 2.89464 GDP 58.64271 -67.28898 8.646267 13.13973
b = under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho;obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(11) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) 44.48
Prob>chi2 = 0.0000
Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata 12 (Phụ lục 10)
Trong bảng kết quả cho thấy thấy p-value < α tương ứng là 0.000 nhỏ hơn
mức 5% vậy ta bác bỏ H0, có nghĩa là bác bỏ sự tương quan giữa sai số và các biến
giải thích thì ước lượng tác Ďộng ngẫu nhiên khơng cịn phù hợp và ước lượng cố Ďịnh sẽ ưu tiên Ďược sử dụng.
Tuy nhiên Ďể phản ánh tốt nhất thì mơ hình FEM phải khắc phục hiện tượng