CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
4.3. Mơ hình nghiên cứu
4.3.1. Phương trình thực nghiệm
Danh mục cho vay của NHTM có thể phân tích mức độ tập trung hay đa dạng hóa dựa theo nhiều tiêu thức về khu vực địa lý, đối tượng khách hàng, thời hạn,...Tuy nhiên do hạn chế về số liệu trong báo cáo tài chính của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2005-2015, bài nghiên cứu này chưa thể áp dụng mơ hình hồi quy của Chris D’Souza và Alexandra Lai (2003) để phân tích mức độ tập trung danh mục cho vay theo khu vực địa lý, lĩnh vực đầu tư tác động như thế nào đến lợi nhuận ngân hàng.
Do đó, luận văn kế thừa nghiên cứu của Benjamin M.Tabak, Dimas M Fazio and Daniel O.Cajueiro, sử dụng phương pháp hồi quy lợi nhuận theo các biến : tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQTA), quy mô ngân hàng (ASSET), chỉ số đo lường mức độ tập trung (HHI) để tìm hiểu về tác động của danh mục cho vay theo ngành kinh tế đến lợi nhuận ngân hàng.
ROA = f(EQTA, ASSET, HHI) Phương trình thực nghiệm:
ROA= β0 + β1EQTA+ β2LNASSET +β3HHI +ϵ t
Với ϵ t là phần dư của mơ hình.
4.3.2. Mơ tả các biến và giả thuyết 4.3.2.1. Biến phụ thuộc 4.3.2.1. Biến phụ thuộc
Trong hệ thống hoạt động của các ngân hàng hiện nay, hai chỉ tiêu quan trọng làm căn cứ để các ngân hàng và cơ quan quản lý đánh giá lợi nhuận, hiệu quả hoạt động của ngân hàng cũng như đưa ra các quyết định chiến lược quản lý phù hợp đó là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROE). Cũng theo nghiên cứu của Viral V Acharya và cộng sự (2002), nghiên cứu của Kosmidos và cộng sự (2005), nghiên cứu của Ben Naceur và Goaied (2008),
nghiên cứu của Deger Alper và Adem Anbar (2011)… đã sử dụng chỉ tiêu ROA và ROE để đánh giá lợi nhuận của các ngân hàng.
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản = Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài sản. Tỷ suất này cho thấy bao nhiêu đơn vị lợi nhuận được tạo ra khi sử dụng một đơn vị tài sản. Nghiên cứu của Richard J.Rivard và Christopher R.Thomas (1997) cho thấy để đo lường lợi nhuận của các ngân hàng thì tỷ số lợi nhuận trên tổng tài sản là phù hợp hơn tỷ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Bởi vì, tỷ số ROA khơng bị bóp méo bởi tỷ lệ vốn chủ sở hữu, hay nói cách khác ROA khơng bị ảnh hưởng bởi việc sử dụng cơng cụ địn bẩy tài chính của ngân hàng. Cũng theo nghiên cứu này, việc tính tốn các chỉ số được lấy từ giá trị kế toán là phổ biến trong nghiên cứu về ngân hàng, mặc dù số liệu kế tốn có thể khơng chính xác trong phản ánh lợi nhuận kinh tế.
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu = Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu. Tỷ số này cho thấy bao nhiêu đơn vị lợi nhuận được tạo ra từ một đồng vốn chủ sở hữu hay hiệu quả hoạt động ngân hàng trong việc sử dụng vốn cổ đông. Từ tỷ số ROA, có thể tính tốn tỷ số ROE bằng cách lấy ROA nhân với tỷ lệ tài sản trên vốn chủ sở hữu. Ngân hàng là một loại hình doanh nghiệp đặc biệt, một tổ chức tài chính kinh doanh tiền tệ. Do vậy, so với các loại hình doanh nghiệp khác, ngân hàng có tỷ lệ địn bẩy tài chính cao, từ đó có tỷ số ROE cao nhưng ROA thường thấp. Tuy nhiên tỷ số ROE có nhược điểm là khơng thể giải thích cho những rủi ro khi có địn bẩy tài chính cao. Trên đây là lý do mà bài nghiên cứu này sử dụng chỉ tiêu ROA để đo lường lợi nhuận của các ngân hàng.
4.3.2.2. Biến độc lập
* Tỷ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQTA)
Tỷ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQTA) cho thấy cơ cấu vốn của mỗi ngân hàng. Tỷ số EQTA này càng cao cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản lớn, có nghĩa ngân hàng có tỷ lệ nợ thấp, ngân hàng sẽ giảm được các chi phí liên quan đến huy động vốn cũng như chi phí lãi vay... Tỷ số EQ cao cũng cho thấy khả năng tự chủ về mặt tài chính của ngân hàng, có thể chủ động hơn trong việc đối
phó với các biến động xảy ra trong nền kinh tế. Tuy nhiên nếu tỷ số EQTA quá cao thể hiện ngân hàng chưa sử dụng hiệu quả cơng cụ địn bẩy tài chính.
Các nhà quản lý yêu cầu các ngân hàng thương mại duy trì một tỷ lệ an tồn vốn tối thiểu để nắm giữ một lượng vừa đủ vốn chủ sở hữu nhằm đối phó với bất kỳ cú shốc nào có thê gặp phải.Theo ủy Ban Basel về giám sát ngân hàng năm 1988, yêu cầu về tỷ lệ vốn tối thiểu được xác định dựa trên tỷ lệ phần trăm của các tài sản có rủi ro.
EQTA = Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài sản
Theo nghiên cứu của Antonina Davydenko (2010), ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản càng cao thì lợi nhuận tạo ra càng cao. Cũng theo nghiên cứu của Berger (1995) đã tìm ra mối quan hệ tích cực giữa lợi nhuận và tỷ lệ vốn chủ sở hữu của các ngân hàng Mỹ. Nghiên cứu của Abreu và Mendes(2001) về các yếu tố tác động đến tỷ suất lợi nhuận ngân hàng trong giai đoạn 1986-1999, tác giả đã sử dụng dữ liệu bảng cân bằng của các ngân hảng ở bốn quốc gia châu Âu là Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha, Pháp, Đức và thấy rằng tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản có tác động tích cực đến tỷ suất lợi nhuận. Nghiên cứu của Fotios và Kyriaki(2007) về các yếu tố tác động đến lợi nhuận ngân hàng của 15 quốc gia châu Âu giai đoạn 1995-2001 cũng cho kết quả tương tự.
Đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm tìm ra mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và tỷ suất lợi nhuận của các ngân hàng. Các nghiên cứu này có kết quả khá đồng nhất về mối quan hệ cùng chiều giữa hai biến số trên. Điều này cũng khá phù hợp với thực tế hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam hiện nay.
* Quy mơ ngân hàng (ASSET)
Có nhiều phương pháp để đo lường quy mơ ngân hàng như giá trị của tổng tài sản, tổng giá trị thị trường. hay giá trị của tổng doanh thu. Trong phạm vi bài nghiên cứu này sẽ sử dụng giá trị của tổng tài sản để đo lường quy mô ngân hàng. Đặc thù của ngành ngân hàng là kinh doanh tiền tệ, do đó ngồi vốn chủ sở hữu, ngân hàng có tỷ lệ huy động vốn cao, làm cho tổng tài sản của ngân hàng có giá trị lớn. Để làm
giảm sự cách biệt giữa giá trị của biến tài sản và các biến khác nên sẽ lấy logarit tự nhiên (ln) của tổng tài sản trước khi đưa vào mơ hình. Đã có nhiều nghiên cứu sử dụng logarit tự nhiên của tổng tài sản để lượng hóa quy mơ ngân hàng như: nghiên cứu của Tunisia và Naceur (2003), nghiên cứu của Panayiotis và cộng sự (2006). ...
Theo nhiều nghiên cứu cho thấy rằng quy mơ ngân hàng có thể tác động cùng chiều, ngược chiều hoặc có mối quan hệ phi tuyến với lợi nhuận của các ngân hàng. Theo nghiên cứu của A.Dietrich và G.Wanzenried (2011) cho thấy rằng các ngân hàng có quy mô càng lớn sẽ đạt được càng nhiều lợi nhuận. Cùng quan điểm trên, có nghiên cứu phân tích thống kê lợi nhuận tương đối của các ngân hàng của JA Haslem (1968), nghiên cứu của P. Bourke (1989) về xác định các yếu tố nội tại và bên ngoài tác động đến hiệu quả hoạt động ngân hàng, nghiên cứu của P. Molyneux và J. Thornton (1992) về các yếu tố tác động đến lợi nhuận của các ngân hàng ở 18 nước châu Âu giai đoạn 1986-1989, nghiên cứu của RD Goddard và cộng sự (2004) về lợi nhuận của các ngân hàng ở châu Âu giai đoạn 1993-1998....Có thể thấy rằng quy mơ ngân hàng càng lớn thì càng có được sự tin tưởng của khách hàng, do đó có thể thu hút được nhiều khách hàng tiền gửi, tiền vay và các giao dịch khác. Đó là một trong những yếu tố quan trọng tạo nên lợi nhuận của ngân hàng.
Tuy nhiên quy mô ngân hàng quá lớn có thể vượt tầm kiếm soát của ngân hàng, và do đó có thể làm cho lợi nhuận giảm. Nghiên cứu của Naceur (2003) cho thấy ngân hàng có quy mơ lớn nhưng không đem lại hiệu quả. Nghiên cứu của Fotios và Kyriaki (2007) về các yếu tố nội tại và các yếu tơ bên ngồi tác động đến lợi nhuận ngân hàng của 15 quốc gia châu Âu giai đoạn 1995-2001, cho thấy lợi nhuận ngân hàng bị tác động bởi nhiều yếu tố về điều kiện vĩ mơ, cấu trúc tài chính, trong đó yếu tố quy mơ đóng một vai trị quan trọng và có tác động tiêu cực đến lợi nhuận ngân hàng. Bên cạnh đó, cịn có nghiên cứu của Anna và Hoi (2007) về các yếu tố tác động đến lợi nhuận của các ngân hàng ở Macao giai đoạn 1993-2007 cũng cho thấy các ngân hàng có quy mơ lớn sẽ có ROA thấp hơn so với các ngân hàng có quy mơ nhỏ.
Nghiên cứu của Eichengreen và Gibson (2001) về tác động của các yếu tố thuộc về đặc điểm ngân hàng. yếu tố ngành, yếu tố vĩ mô tác động đến lợi nhuận ngân hàng Hy Lạp giai đoạn 1985-2001, cho thấy mối quan hệ phi tuyến giữa quy mô ngân hàng và lợi nhuận. Cụ thể, ban đầu khi quy mơ tăng thì lợi nhuân ngân hàng tăng theo, nhưng khi quy mô đạt đến một giá trị nhất định khi quy mơ ngân hàng càng tăng thì lợi nhuận càng giảm xuống.
Qua nhiều kết quả thực nghiệm cho thấy rằng có nhiều ý kiến trái chiều về mối quan hệ giữa quy mơ và lợi nhuận ngân hàng. Có thể giải thích điều này là do các nghiên cứu được các tác giả tiến hành ở giai đoạn khác nhau, vùng lãnh thổ khác nhau, môi trường kinh tế, pháp lý khác nhau. ... dẫn đến các kết luận khác nhau. Từ những kết quả nghiên cứu trên và áp dụng với nền kinh tế nói chung và hệ thống các ngân hàng tại Việt Nam nói riêng, tác giả kỳ vọng mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và tỷ suất sinh lợi là thuận chiều.
* Mức độ tập trung truyền thống chỉ số Hirshmann-Herfindahl
Chỉ số HHI được đo lường bằng tổng của các bình phương tỷ trọng cho vay từng lĩnh vực kinh tế trong tổng danh mục cho vay của ngân hàng. Thơng qua chỉ số HII có thể thấy được hiện trạng danh mục cho vay của các ngân hàng đang theo xu hướng tập trung vào một số ngành nghề nhất định hay đang đa dạng hóa trên nhiều ngành nghề lĩnh vực, từ đó tìm ra tác động của danh mục cho vay đến lợi nhuận của ngân hàng.
Chỉ số HHI của ngân hàng b tại thời điểm t được tính tốn như sau:
HHIbt = ∑ r2bti . với i lấy giá trị từ 1 cho đến n
Trong đó: rbti là tỷ trọng cho vay của ngân hàng b tại thời điểm t cho ngành kinh tế I và được tính bằng:
Dư nợ cho vay của ngành i
Tổng dư nợ cho vay của ngân hàng tại thời điểm t
Chỉ số HHI cũng đã được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng để đo lường mức độ tập trung của dang mục cho vay như: nghiên cứu của Benjamin M.Tabak (2010),
nghiên cứu của Viral V Acharya và cộng sự (2002), nghiên cứu của Chris D’Souza và Alexandra Lai (2003)....
Theo nghiên cứu của Stefani P.S Rossi và cộng sự (2009) đối với 96 ngân hàng thương mại lớn nhất nước Úc giai đoạn 1997-2003 đã cho thấy rằng việc đa dạng hóa danh mục cho vay (tức là mức độ tập trung thấp) đã làm giảm dự phòng nợ xấu trong tương lai, giảm chi phí, gia tăng hiệu quả lợi nhuận ngân hàng. Do đó tác giả kỳ vọng rằng mức độ tập trung có quan hệ ngược chiều với lợi nhuân ngân hàng.
Giả thuyết : Có mối quan hệ ngược chiều giữa mức độ tập trung danh mục cho vay và tỷ suất lợi nhuận ngân hàng.
4.3.3. Phương pháp thực hiện
4.3.3.1. Kiểm định để lựa chọn Pooles OLS, FEM hay REM
Với ba mơ hình Pool OLS, FEM, REM để xác định mơ hình nào là phù hợp nhất với dữ liệu nghiên cứu ta sẽ tiến hành các kiểm định sau:
Kiểm định Breusch-Pagan để chọn Pooled OLS hay REM
Để kiểm định tính phù hợp hơn giữa hai mơ hình Pool OLS và mơ hình tác động ngẫu nhiên, ta tiến hành kiểm định Breusch-Pagan (phương pháp nhân tử Lagrange), với giả thuyết sau:
Ho: vi =0 : sai số của ước lượng không bao gồm sai lệch giữa các đối tượng hay phương sai giữa các đối tượng hoặc các thời điểm là không đổi.
Với mức ý nghĩa 5%. nếu P_value<0.05, bác bỏ giả thuyết Ho, cho thấy sai số trong ước lượng có bao gồm cả sự sai lệch giữa các nhóm (hay phương sai thay đổi). Khi đó mơ hình OLS sẽ cho kết luận sai lầm và mơ hình tác động cố định là phù hợp hơn.
Kiểm định Hauman Test để chọn FEM hay REM
Để xem xét mơ hình FEM hay REM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định Hausman. Thực chất của kiểm định này là xem xét có sự tồn tại tự tương quan giữa các biến độc lập và εi hay không, εi là yếu tố không quan sát được và không thay đổi theo thời gian và đặc trưng cho mỗi đơn vị trong dữ liệu bảng. Cũng theo Baltagi
(2008); Gujarati (2004) đã sử dụng kiểm định Hausman để để lựa chọn mơ hình phù hợp hơn giữa FEM và REM.
Giả thuyết:
Ho: εi và biến độc lập không tương quan H1: εi và biến độc lập có tương quan
Khi giá trị P_value<0.05, bác bỏ giả thuyết Ho, đồng nghĩa rằng các biến độc lập và εi tương quan với nhau. Trong trường hợp này sử dụng mơ hình tác động cố định (FEM) là phù hợp hơn.
Ngược lai. khi Khi giá trị P_value>0.05, chưa có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết Ho, sử dụng mơ hình tác động ngẫu nhiên là phù hợp hơn.
4.3.3.2. Kiểm định sự phù hợp mơ hình
Theo Gelman và Pardoe (2006), để đánh giá hiệu quả của mơ hình, đặc biệt là
mơ hình hồi quy dữ liệu bảng thì R2 khơng phải là một tiêu chí hồn hảo. Do đó
khơng thể kết luận rằng khi R2 tiến gần tới 1 thì mơ hình hồn hảo và ngược lại
cũng sẽ là không phù hợp nếu kết luận rằng nếu R2 thấp thì mơ hình là khơng phù
hợp.
Theo các chuyên gia kinh tế tiêu chí R2 chỉ có giá trị giải thích với các mơ hình
hồi quy theo chuỗi thời gian và có cỡ mẫu quan sát nhỏ (khoảng 100 quan sát) hoặc là một chỉ tiêu dùng để đánh giá trong các mơ hình dùng để dự báo.
Vì vậy trong bài nghiên cữu này, sẽ khơng sử dụng tiêu chí R2 để đánh tính phù hợp và hiệu quả của mơ hình.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình phụ thuộc lẫn nhau. Đa cộng tuyến bao gồm đa cộng tuyến hoàn hảo và đa cộng tuyến khơng hồn hảo.
Khi gặp đa cộng tuyến hồn hảo, chúng ta khơng thể ước lượng được mơ hình. Khi gặp đa cộng tuyến khơng hồn hảo:
+ Khi dùng phương pháp ước lượng OLS, phương sai vẫn là nhỏ nhất nhưng giá trị lại khá lớn so với giá trị ước lượng.
+ Sai số chuẩn của các hệ số hồi qui sẽ lớn, do đó khoảng tin cậy lớn và việc kiểm định ít có ý nghĩa, giả thiết H0 dễ dàng được chấp nhận.
+ R2 cao nhưng tỷ số t ít có ý nghĩa.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua ma trận hế số tương quan giữa các đơn vị trong bảng dữ liệu.
Kiểm tra tự tương quan
Tự tương quan xảy ra khi sai số của 1 quan sát bị ảnh hưởng bởi sai số của quan sát khác, thường xảy ra số liệu chuỗi thời gian Cov (Ui . Uj ) ≠ 0.
Kiểm định nổi tiếng nhất để phát hiện tương quan là kiểm định được phát triển bởi các nhà thống kê học Durbin và Watson. Nó được biết đến rộng rãi với tên trị
thống kê Durbin Watson d. được định nghĩa là
Trong thực tế khi tiến hành kiểm định Durbin Watson. thường áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản sau: