3 .2Tiền gửi khách hàng tại các NHTMCP niêm yếtở Việt Nam
4.5 Kết quả nghiên cứu
4.5.1 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu được hình thành từ việc thu thập dữ liệu của chín NHTMCP niêm yết ở Việt Nam (danh sách chín ngân hàng được trình bày ở phụ lục 6), bao gồm 90 quan sát. Để có một bức tranh cụ thể hơn về các biến quan sát, phương pháp thống kê mô tả là rất cần thiết. Phương pháp này sẽ sử dụng các chỉ tiêu đo lường bao gồm: số trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất…
Bảng 4.2: Bảng thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Nguồn : Kết quả hồi quy từ Eviews
Từ bảng thống kê mô tả các biến quan sát cho thấy:
- Giá trị trung bình của tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay khách hàng của chín NHTMCP niêm yết được quan sát là 2.17% (độ lệch chuẩn là 1.97%), tỷ lệ nợ xấu
Observations Mean Minimum Maximum Std. Dev.
NPLR 90 0.021705 0.000840 0.132400 0.019704 GDPD 90 0.061160 0.052500 0.071300 0.006497 INF 90 0.103690 0.036600 0.226700 0.064562 UN 90 0.037460 0.021000 0.048200 0.010574 LLP_TL 90 0.013952 0.000130 0.052570 0.008457 LOAN_TS 90 0.542879 0.314110 0.724420 0.105665 INEF 90 0.458517 0.149910 0.926540 0.158814 NPLRt_1 90 0.024677 0.000840 0.313000 0.036670 ROE 90 0.140727 0.000700 0.444900 0.080795
dao động từ 0.084% đến 13.24%, điều này chứng tỏ các ngân hàng rất nổ lực trong việc kiềm chế nợ xấu ở mức thấp. Tuy nhiên, thị trường tài chính trong những năm qua gặp nhiều khó khăn và đỉnh cao là vào năm 2012, nợ xấu tại các ngân hàng trầm trọng, buộc Chính phủ, các Cấp, các Ngành phải vào cuộc, con sốtỷ lệ nợ xấu 13.24% vẫn còn là khá cao.
- Tốc độ tăng trưởng GDP đạt mức trung bình 6.11%, cao nhất 7.13% và thấp nhất 5.25%. Tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng là dấu hiệu cho thấy nền kinh tế đang phát triển, hoạt động cho vay thuận lợi. Với độ lệch chuẩn khoảng 0.65%, chứng tỏ tốc độ tăng trưởng kinh tế đồng đều qua các năm.
- Tỷ lệ thấp nghiệp UN nhỏ nhất là 2.1%, lớn nhất là 4.82%, tỷ lệ thất nghiệp trung bình là 3.75%. Điều này cho thấy tỷ lệ thất nghiệp ở Việt Nam cũng cần được quan tâm.
- Tỷ lệ lạm phát INF ở Việt Nam trong thời gian qua đạt mức trung bình là 10.369%, nhỏ nhất 3.66% và lớn nhất 22.67%. Mức lạm phát này là khá cao, khiến cho các doanh nghiệp sản xuất, kinh doanh gặp nhiều khó khăn, mức thu nhập thực của người dân suy giảm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
- Dự phòng rủi ro cho vay trên tổng dư nợ cho vay khách hàng trung bình khoảng 1.4% (độ lệch chuẩn khoảng 0.85% ) trên tổng giá trị khoản cho vay. Điều này cho thấy tỷ lệ dự phịng rủi ro cho vay trung bình thấp hơn tỷ lệ nợ xấu trung bình; các ngân hàng có thể gặp rủi ro thanh khoản khi quỹ dự phịng khơng đủ trang trải các khoản nợ xấu.
- Tổng dư nợ cho vay khách hàng so với tổng tài sản của chín NHTMCP niêm yết đạt mức trung bình 54.29%, cao nhất 72.44%, thấp nhất 31.41%, độ lệch chuẩn là 10.57%. Điều này cho thấy tỷ lệ cho vay khách hàng trên tổng tài sản có sự khơng đồng điều giữa các ngân hàng. Những ngân hàng e ngại rủi ro, hoặc chú trọng hiệu quả an tồn vốn có thể tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản sẽ thấp và ngược lại
là những ngân hàng thực hiện chính sách tăng trưởng tín dụng, mạo hiểm trong đầu tư sẽ mạnh dạn hơn trong cho vay, tức tỷ lệ trên sẽ cao.
- Kết quả hoạt động kinh doanh trên tổng vốn chủ sở hữu đạt mức trung bình là 14.07%, tỷ lệ này cao nhất là 44.49%, thấp nhất là 0.07%, độ lệch chuẩn khoảng 8.08%. Kết quả hoạt động kinh doanh có sự không đồng đều giữa các ngân hàng, đáng chú ý là khoảng cách chênh lệch khá xa. Bởi lẽ, có thể là do những ngân hàng nào có tỷ lệ nợ xấu cao thì dẫn đến kết quả hoạt động kinh doanh trên vốn chủ sở hữu sẽ giảm đi và ngược lại.
- Tỷ lệ nợ xấu năm trước đạt mức cao nhất là 31.3%, thấp nhất 0.084%, mức trung bình 2.47%, độ lệch chuẩn 3.667%. Tỷ lệ nợ xấu nhìn chung chưa ở mức báo động nhưng cũng cần phải được quan tâm. Tỷ lệ nợ xấu ở ngân hàng này thì quá cao nhưng tại ngân hàng khác thì thấp trong cùng thời kỳ.
- Biến thiếu hiệu quả về mặt chi phí (INEF) đạt mức trung bình 45.85%, tức chi phí hoạt động trung bình chiếm 45.85% trong tổng thu nhập hoạt động. Chi phí này đạt mức cao nhất 92.65% và thấp nhất 14.99% so với tổng thu nhập hoạt động. Tỷ lệ này cao phần nào có thể cho thấy ngân hàng khơng “tiết kiệm” các khoản chi phí có liên quan đến cải tiến hiệu quả tín dụng, hạn chế nợ xấu như: chí phí huấn luyện nhân viên về kỹ năng thẩm định trong cho vay, chí phí đào tạo nâng cao tay nghề, chi phí chi thưởng cho nhân viên đạt tỷ lệ nợ xấu rất thấp….
Tóm lại, dữ liệu của các biến quan sát tuy ở mức độ đồng đều là không cao,
nhưng không tồn tại giá trị nào bất thường nên tác giả có thể sử dụng để ước lượng mơ hình. Mức độ tương quan giữa các biến nghiên cứu sẽ được xem xét sơ bộ thông qua ma trận hệ số tương quan..
Trước khi sử dụng các biến trong mơ hình hồi quy, để kiểm tra có hay khơng hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả tiến hành tính tốn ma trận hệ số tương quan giữa các biến.
Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
NPLR GDPD UN INF LLP_TL LOAN_TS INEF NPLRT_1 ROE
NPLR 1.000000 -0.260732 -0.064304 -0.041957 0.507739 0.023493 0.143428 0.478600 -0.325151 GDPD -0.260732 1.000000 0.296519 -0.057413 -0.168090 -0.174246 -0.266906 0.095116 0.224711 UN -0.064304 0.296519 1.000000 0.581767 -0.051059 -0.399176 -0.516015 0.017229 0.481939 INF -0.041957 -0.057413 0.581767 1.000000 0.044501 -0.284485 -0.249641 -0.139309 0.237544 LLP_TL 0.507739 -0.168090 -0.051059 0.044501 1.000000 0.230052 -0.163318 0.571458 0.021660 LOAN_TS 0.023493 -0.174246 -0.399176 -0.284485 0.230052 1.000000 0.257691 0.112613 -0.237416 INEF 0.143428 -0.266906 -0.516015 -0.249641 -0.163318 0.257691 1.000000 0.024729 -0.645278 NPLRT_1 0.478600 0.095116 0.017229 -0.139309 0.571458 0.112613 0.024729 1.000000 -0.130106 ROE -0.325151 0.224711 0.481939 0.237544 0.021660 -0.237416 -0.645278 -0.130106 1.000000
(Nguồn : Kết quả hồi quy từ Eviews)
Theo Kennedy (2008), ta có hệ số tương quan r:
| r | < 0.4 : tương quan lỏng lẻo
0.4 < | r | < 0.8 : tương quan trung bình
| r | > 0.8: tương quan chặt chẽ
Căn cứ vào lý thuyết Kennedy, ta thấy giữa các biến quan sát nhìn chung khơng có mối tương quan chặt chẽ với nhau hay giữa các biến độc lập không tồn tại vấn đề đa cộng tuyến.
Dựa vào bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến cho thấy các biến vĩ mô GDPD, UN, INF có mối tương quan thấp; các biến GDPD, INF, UN có biến động ngược chiều với NPLR, tức là một sự tăng lên của các biến vĩ mô này sẽ tác động
làm giảm nợ xấu. Trong khi đó, các biến đặc thù của ngành ngân hàng cũng có mối tương quan với tỷ lệ nợ xấu và đa phần có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu, trừ biến ROE là biến có tác động nghịch chiều đến tỷ lệ nợ xấu.
4.5.3 Mơ hình hồi quy
Với cách tổ chức dữ liệu giữa các ngân hàng qua thời gian, phương pháp tiếp cận dữ liệu bảng sẽ được sử dụng cho bài nghiên cứu này. Mơ hình hồi quy cơ bản như sau:
NPLRi,t = β0 + β1 GDPDt + β2UNt + β3INFt + β4 LLP_TL + β5 LOAN_TS + β6 INEF + β7 NPLR t-1 + β8 ROE + €i,t.
Trong đó :
i : thể hiện chiều ngân hàng ( i: 1- 9)
t : thể hiện chiều thời gian ( t :1-10)
β0 : hệ số tự do
β1– β8: hệ số hồi quy riêng €i,t.: sai số ngẫu nhiên.
Đối với dữ liệu bảng, có hai phương pháp tiếp cận gồm phương pháp ảnh hưởng cố định FEM (Fixed Effects Model) và ảnh hưởng ngẫu nhiên REM (Radom Effects Model).
4.5.4 Các kiểm định và lựa chọn mơ hình
4.5.4.1 Kiểm định lựa chọn mơ hình
Trong phương pháp tiếp cận dữ liệu bảng, kiểm định Hausman Test là một trong những kiểm định được sử dụng để đánh giá tính phù hợp cũng như hiệu quả giữa mơ hình FEM và mơ hình REM.
4.5.4.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là vấn đề không thể loại bỏ hoàn toàn trong thống kê. Đa cộng tuyến càng ở mức thấp thì càng tốt. Có nhiều cách để phát hiện xem có tồn tại vấn đề đa cộng tuyến hay không như: thực hiện hồi quy phụ, sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF…Tuy nhiên, luận văn này tác giả sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF.
Thực tế, bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến quan sát đã thể hiện các hệ số tương quan giữa các biến quan sát. Hầu hết các hệ số này không quá cao, không vượt quá 0.8. Chính điều này cũng cho thấy sự thiên lệch do hiện tượng đa cộng tuyến không đặt thành vấn đề.
4.5.4.3 Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình thơng qua hệ số R2
Việc hồi quy đồng thời hai mơ hình FEM và REM nên vấn đề đặt ra là ta phải so sánh hai mơ hình này với nhau. Từ kết quả hồi quy, một trong những căn cứ thoạt đầu để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình là hệ số R2. Mơ hình được cho là phùhợp khi mơ hình đó giải thích được bao nhiêu phần trăm sự thay đổi của biến phụthuộc. Hệ số R2 càng gần 1 thì hệ số hồi quy càng có ý nghĩa hơn.
4.5.5 Các kết quả hồi quy
4.5.5.1 Kết quả hồi quy dữ liệu theo Fixed Effect Model
Bảng 4.4:Kết quả hồi quy theo Fixed Effect Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.052911 0.028927 1.829164 0.0715 GDPD -0.523378 0.270271 -1.936493 0.0567 UN 0.234025 0.245039 0.955051 0.3427 INF -0.057915 0.032410 -1.786926 0.0781 LLP_TL 1.924391 0.418543 4.597833 0.0000 LOAN_TS -0.032295 0.027499 -1.174412 0.2440
INEF -0.009031 0.018987 -0.475637 0.6358 NPLRT_1 -0.023280 0.067629 -0.344237 0.7317
ROE -0.046605 0.032842 -1.419097 0.1601
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.579473 Mean dependent var 0.021705 Adjusted R-squared 0.487303 S.D. dependent var 0.019704 S.E. of regression 0.014108 Akaike info criterion -5.515683 Sum squared resid 0.014530 Schwarz criterion -5.043497 Log likelihood 265.2058 Hannan-Quinn criter. -5.325270 F-statistic 6.286993 Durbin-Watson stat 2.142168 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: kết quả xử lý dữ liệu từ Eviews
4.5.5.2 Kết quả hồi quy dữ liệu theo Random Effect Model
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy theo Random Effect Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.062022 0.022929 2.704963 0.0083 GDPD -0.666896 0.264457 -2.521753 0.0136 UN 0.388947 0.224356 1.733619 0.0868 INF -0.037695 0.031247 -1.206355 0.2312 LLP_TL 0.988543 0.251895 3.924423 0.0002 LOAN_TS -0.033980 0.016112 -2.109020 0.0380 INEF 0.006940 0.013726 0.505613 0.6145 NPLRT_1 0.113749 0.055743 2.040615 0.0445 ROE -0.081894 0.025307 -3.236026 0.0018 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.000000 0.0000
Idiosyncratic random 0.014108 1.0000 Weighted Statistics
R-squared 0.478769 Mean dependent var 0.021705 Adjusted R-squared 0.427290 S.D. dependent var 0.019704 S.E. of regression 0.014911 Sum squared resid 0.018010 F-statistic 9.300179 Durbin-Watson stat 2.026413 Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.478769 Mean dependent var 0.021705 Sum squared resid 0.018010 Durbin-Watson stat 2.026413
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Eviews
Phương trình hồi quy theo hai phương pháp FEM và REM như sau:
Phương pháp FEM: NPLR = 0.052911 – 0.523378GDPD + 0.234025UN – 0.057915INF + 1.924391LLP_TS – 0.032295LOAN_TS – 0.009031INEF – 0.02328NPLR t-1 - 0.046605ROE + €i,t. Phương pháp REM: NPLR = 0.062022- 0.666896GDPD + 0.388947UN – 0.037695INF + 0.988543LLP_TS - 0.033980LOAN_TS + 0.006940INEF + 0.113749NPLRt-1 – 0.081894ROE + €i,t.
Bảng 4.6: So sánh các hệ số hồi quy NPLR theo FEM và REM
(***,**,* lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 1%,5% và 10%)
Biến FEM REM
C 0.052911 0.062022 GDPD -0.523378* -0.666896** UN 0.234025 0.388947* INF -0.057915* -0.037695 LLP_TL 1.924391*** 0.988543*** LOAN_TS -0.032295 -0.03398** INEF -0.009031 0.00694 NPLR t-1 -0.02328 0.113749** ROE -0.046605 -0.081894***
(Nguồn : Kết quả xử lý dữ liệu từ Eviews)
Từ bảng so sánh kết quả hồi quy NPLR theo FEM và REM cho ta có cái nhìn sơ bộ về tác động của các biến vĩ mô cũng như các biến đặc thù ngành ngân hàng tác động đến tỷ lệ nợ xấu như sau:
Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động khá mạnh đến tỷ lệ nợ xấu và là tác
động trái chiều. Tức khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng lên 1% làm tỷ lệ nợ xấu giảm đi trung bình khoảng 0.66%. Cả hai hồi quy đều có ý nghĩa thống kê.
Biến UN cũng có tác động đến tỷ lệ nợ xấu. Khi tỷ lệ thất nghiệp tăng lên 1%
thì tỷ lệ nợ xấu tăng lên trung bình khoảng 0.39% đối với hồi quy REM và 0.234% đối với hồi quy FEM. Điều này phù hợp với lý thuyết vì khi tỷ lệ thất nghiệp tăng lên thì khả năng thu hồi khoản vay càng khó. Kết quả hồi quy dữ liệu có ý nghĩa thống kê với hồi quy REM và khơng có ý nghĩa thống kê ở mức 10% với hồi quy FEM.
Biến tỷ lệ lạm phát cũng có tác động đến nợ xấu và là tác động trái chiều, điều
này trái ngược với kỳ vọng của tác giả. Tác động trái chiều này cũng được giải thích như sau : Khi tỷ lệ lạm phát gia tăng hay đồng tiền mất giá, tức khoản nợ vay có giá trị thực nhỏ hơn; do đó khách hàng sẽ trả nợ thực chất là ít hơn, làm gia tăng khả năng trả nợ của khách hàng hay tỷ lệ nợ xấu giảm đi. Tuy nhiên, mơ hình hồi quy FEM có ý nghĩa thống kê, mơ hình REM khơng có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.
Biến dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng khoản cho vay khách hàng có tác động
tích cực và rất mạnh đến tỷ lệ nợ xấu.
Biến tỷ trọng cho vay trên tổng tài sản có tác động đến tỷ lệ nợ xấu và tác động
tiêu cực, đây là điều trái với kỳ vọng của tác giả: nếu ngân hàng hầu như tập trung tồn bộ tài sản của mình vào hoạt động cho vay, vậy khi nền kinh tế suy giảm, điều kiện làm ăn khó khăn thì khả năng khơng thu hồi được nợ là cao.
Biến thiếu hiệu quả về mặt chi phí (INEF) có tác động khơng đáng kể đến tỷ lệ nợ
xấu ở cả hai mơ hình hồi quy và đều khơng có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.
Biến tỷ lệ nợ xấu của năm trước có tác động, góp phần làm gia tăng nợ xấu ở
Biến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tác động trái chiều đến tỷ lệ nợ
xấu. Khi lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu gia tăng thì tỷ lệ nợ xấu giảm. Hồi quy cho ý nghĩa thống kê ở mơ hình hồi quy REM và khơng có ý nghĩa thống kê ở mơ hình hồi quy FEM ở mức 10%. Các nhà quản trị, quản lý ngân hàng kỳ vọng lợi nhuận năm nay là x%, thì để đạt mục tiêu này, họ quan tâm đến nguồn thu cho ngân hàng, mà nguồn thu chính yếu của ngân hàng đến từ hoạt động cho vay. Do đó, họ quản lý chất lượng cho vay tốt hơn thì tỷ lệ nợ xấu kỳ vọng sẽ giảm.
4.5.5.3 Kết quả kiểm định Hausman Test
Để lựa chọn mơ hình hồi quy nào thích hợp hơn trong hai mơ hình hồi quy là REM và FEM, ta thực hiện kiểm định Hausman Test.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman Test
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Eviews)
Thông qua kiểm định Hausman Test, ta thấy Prob = 0.0599 > 0.05 hay mơ hình REM là phù hợp hơn mơ hình FEM.
4.5.5.4 Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mơ hình
Hệ số Durbin - Watson stat trong mơ hình hồi quy REM là 2.026413, nằm trong khoảng giá trị từ 1 đến 3 nên có thể cho rằng hiện tượng tự tương quan giữa các
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 15.171452 8 0.0559 ** WARNING: estimated cross-section random effects variance is zero.
4.5.5.5 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Hệ số tương quan giữa các cặp biến trong mơ hình đều khơng quá lớn nên kỳ vọng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến giải thích. Nhưng mơ hình hồi quy cho thấy có một vài biến có dấu trái ngược với kỳ vọng và khơng có ý