CHƯƠNG 3 : THỰC TRẠNG HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CÁC NHTMVN
4.3. Mơ hình và phương pháp kiểm định
4.3.1. Mơ hình nghiên cứu
Dựa trên khung phân tích CAMEL – là phương pháp phân tích ngân hàng được xây dựng từ Mỹ từ những năm 1980 Hệ thống phân tích CAMEL được áp dụng nhằm đánh giá độ an toàn, khả năng sinh lời và thanh khoản của ngân hàng. Phân tích theo chỉ tiêu CAMELS dựa trên 6 yếu tố: Vốn của bản thân ngân hàng (Capital Adequacy), Chất lượng tài sản có (Asset quality), Năng lực quản lý (Management ability), Khả năng sinh lời (Earnings), Khả năng thanh khoản (Liquidity), Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (Sensitivity to Market Risk ). Rất nhiều nghiên cứu
trên thế giới đánh giá khả năng sinh lời của NHTM dựa trên nền tảng của CAMEL như nghiên cứu của Uzhegova (2010), Olweny và Shipho (2011)…
Nghiên cứu này cũng sử dụng CAMELS làm cơ sở cho mô hình. Cùng với những nghiên cứu trong nước và ngoài nước trước đây đã đề cập ở chương 2, mơ hình nghiên cứu được đề xuất với 9 yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động ngân hàng như sau:
Profitabilityit= c + a1*CAR + a2*VCSH_TTS + a3*QM + a4*DN_TTS + a5*CVKH_TGKH + a6*NX_DN + a7*NIM + a8*ID + a9*GDP + e
Trong đó:
ROA: Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản bình quân ROE: Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân CAR: Tỷ lệ an toàn vốn
VCSH_TTS: Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản QM: Quy mô ngân hàng
DN_TTS: Dư nợ trên tổng tài sản
CVKH_TGKH: Cho vay KH trên tiền gửi KH NX_DN: Nợ xấu trên dự nợ cho vay
NIM: Thu nhập lãi cận biên ID: Đa dạng hóa thu nhập GDP: Tỷ lệ tăng trưởng GDP C: hằng số và e: sai số
4.3.2. Phương pháp ước lượng
Bài nghiên cứu sử dụng các phương pháp ước lượng thông dụng trong hồi quy dữ liệu bảng. Bằng việc sử dụng các ưu điểm từ sử dụng dữ liệu bảng như:
- Sự kết hợp chuỗi thời gian của các quan sát chéo, dữ liệu bảng chứa nhiều thơng tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến hơn giữa các biến.
- Phát hiện và đo lường tốt hơn các tác động mà khó quan sát được từ dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo thuần túy.
Trong bài luận sử dụng phần mềm Eviews để biểu số liệu dưới dạng bảng số liệu để tóm tắt và có cái nhìn tổng quan về các biến đang có. Các mơ hình ước lượng mơ hình hiệu quả hoạt động ngân hàng:
4.3.2.1. Mơ hình hồi quy Pooled – OLS: Hồi quy kết hợp tất cả các quan sát sát
Yit = α1 + β1X1it +...+ βkXkit + Uit
Trong đó:
Yit: Biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t X2it, X3it: Biến độc lập của quan sát i trong thời kỳ t
Với mỗi đơn vị chéo, εi là yếu tố không quan sát được và khơng thay đổi theo
thời gian, nó đặc trưng cho mỗi đơn vị chéo. Nếu εi tương quan với bất kỳ biến Xt nào thì ước lượng hồi quy từ hồi quy Y theo Xt sẽ bị ảnh hưởng chéo bởi những nhân tố không đồng nhất khơng quan sát được. Thậm chí, nếu εi khơng tương quan với bất kỳ một biến giải thích nào thì sự có mặt của nó cũng làm cho cho các ước lượng OLS không hiệu quả và sai số tiêu chuẩn khơng có hiệu lực.
Mơ hình này có nhược điểm là ràng buộc quá chặt về các đơn vị chéo, điều này khó xảy ra trong thực tế. Vì vậy, để khắc phục các nhược điểm gặp phải ở mơ hình Pure Pooled OLS, mơ hình FEM và REM được sử dụng.
4.3.2.2. Mơ hình tác động cố định (FEM)
Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi đơn vị 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 chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Mơ hình ước lượng sử dụng:
Trong đó:
Yit : thời gian (năm) Xit : biến độc lập
Ci (i=1….n) : hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu. β : hệ số góc đối với nhân tố X.
Uit : phần dư.
Mơ hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “c” để phân biệt hệ số chặn của từng doanh nghiệp khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng doanh nghiệp hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của doanh nghiệp.
4.3.2.3. Mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Điểm khác biệt giữa mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mơ hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mơ hình ảnh hưởng cố định thì trong mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (khơng tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới. Mơ hình:
Yit = Ci + β Xit + Uit
Thay vì trong mơ hình trên, Ci là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C1 và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau:
Ci = C + εi (i=1,...n)
εi : Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là σ2 Thay vào mơ hình ta có:
Yit = C + β Xit + εi + uit hay Yit = C + β Xit + wit wit = εi + uit
εi : Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng doanh nghiệp)
uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.
4.3.2.3. Kiển định Hausman
Kiểm định Hausman được xây dựng vào năm 1978 nhằm kiểm định xem giữa mơ hình những ảnh hưởng cố định Fixed Effects Model – FEM và mơ hình các tác động ngẫu nhiên Random Effects Model – REM thì mơ hình nào sẽ phù hợp hơn với các số liệu đang có, kiểm định này được thực hiện với các giả thuyết sau:
H0: Mơ hình Random Effects Model – REM là phù hợp
H1: Mơ hình Random Effects Model – REM là khơng phù hợp
Khi giá trị P-value <0,05 thì ta bác bỏ giả thuyết H0, khi đó sử dụng mơ hình những ảnh hưởng cố định Fixed Effects Model – FEM.
Khi giá trị P-value >0,05 thì ta chấp nhận giả thuyết H0, tức sử dụng mơ hình các tác động ngẫu nhiên Random Effects Model – REM.
4.4. Nội dung và kết quả nghiên cứu 4.4.1. Kết quả kiểm định Hausman
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định Hausman của mơ hình ROA
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 25.07110 9 0.0301
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
CAR 0.070337 -0.067819 0.000048 0.7152
VCSH_TTS 0.016600 0.022108 0.000036 0.3610
QM -0.000467 0.000364 0.000001 0.2617
CVKH_TGKH -0.002403 0.000697 0.000000 0.0136
NX_DN -0.057170 -0.061327 0.000168 0.7486
NIM 0.025981 0.030195 0.000857 0.1502
ID -0.000041 0.000050 0.000000 0.1400
GDP 0.069671 0.115910 0.000372 0.0166
Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: ROA
Method: Panel Least Squares Date: 07/03/16 Time: 15:03 Sample: 2007 2015
Periods included: 9
Cross-sections included: 25
Total panel (balanced) observations: 225
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.019626 0.017214 1.140137 0.0259 CAR 0.070337 0.015085 4.662607 0.0021 VCSH_TTS 0.016600 0.010431 1.591348 0.0495 QM -0.000467 0.000847 -0.551646 0.0481 DN_TTS -0.013218 0.004284 -3.085472 0.0024 CVKH_TGKH -0.002403 0.001553 -1.546695 0.0138 NX_DN -0.057170 0.038493 -1.485191 0.0194 NIM 0.259819 0.047271 5.496410 0.1134 ID -4.14E-05 1.54E-05 -2.680718 0.0081 GDP 0.069671 0.039991 1.742160 0.0833 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.609412 Mean dependent var 0.010036 Adjusted R-
squared 0.531766 S.D. dependent var 0.006098 S.E. of regression 0.004173 Akaike info criterion -7.966671 Sum squared resid 0.002891 Schwarz criterion -7.405957 Log likelihood 830.6671 Hannan-Quinn criter. -7.739759 F-statistic 2.348508 Durbin-Watson stat 2.079329 Prob(F-statistic) 0.000000
Nhìn vào bảng, giá trị p=0.0301 < 0.05 khi đó tác giả bác bỏ giả thuyết H0, tức sử dụng mơ hình FEM sẽ phù hợp hơn.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định Hausman cuả mơ hình ROE
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 25.443484 9 0.0025
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
CAR 0.604186 -0.841768 0.009040 0.0125 VCSH_TTS 0.739478 -0.585360 0.007235 0.0700 QM -0.031684 0.004906 0.000100 0.0002 DN_TTS -0.172567 -0.082014 0.001778 0.0318 CVKH_TGKH -0.046980 0.033297 0.000097 0.1641 NX_DN -0.916362 -0.823667 0.034324 0.6168 NIM 2.520070 2.731253 0.168977 0.6074 ID -0.000409 0.000491 0.000000 0.3538 GDP -0.529214 0.540017 0.069554 0.0001
Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: ROE
Method: Panel Least Squares Date: 07/03/16 Time: 14:56 Sample: 2007 2015
Periods included: 9
Cross-sections included: 25
Total panel (balanced) observations: 225
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.856074 0.227297 3.766326 0.0002
CAR 0.604186 0.199192 3.033191 0.0028
VCSH_TTS 0.739478 0.137736 5.368800 0.0003
DN_TTS -0.172567 0.056565 -3.050773 0.0027 CVKH_TGKH -0.046980 0.020511 -2.290407 0.0001 NX_DN -0.916362 0.508279 -1.802873 0.0233 NIM 2.520070 0.624178 4.037421 0.0732 ID -0.000409 0.000204 -2.007335 0.0463 GDP -0.529214 0.528056 -1.002193 0.3177 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.516058 Mean dependent var 0.102206 Adjusted R-
squared 0.419853 S.D. dependent var 0.072344
S.E. of regression 0.055102 Akaike info criterion -2.805581 Sum squared resid 0.504020 Schwarz criterion -2.244867 Log likelihood 314.5581 Hannan-Quinn criter. -2.578668 F-statistic 5.364138 Durbin-Watson stat 1.935891 Prob(F-statistic) 0.000000
(Nguồn: từ kết quả kiểm định Eviews 8.0 (phụ lục 2)
Nhìn vào bảng, giá trị p=0.0025 < 0.05 khi đó tác giả bác bỏ giả thuyết H0, tức sử dụng mơ hình FEM sẽ phù hợp hơn.
Như vậy, qua kiểm định Hausman thì mơ hình những nhân tố ảnh hưởng cố định FEM được dùng để chạy hồi quy và nghiên cứu.
4.4.2. Phân tích kết quả nghiên cứu
Bảng 4.4: Kết quả ước lượng từ mơ hình những ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model – FEM)
Biến ROA ROE
Hệ số Giá trị p Hệ số Giá trị p CAR 0.070337 0.0021 0.604186 0.0028 VCSH_TTS 0.016600 0.0495 0.739478 0.0003 QM -0.000467 0.0481 -0.031684 0.0052 DN_TTS -0.013218 0.0024 -0.172567 0.0027 CHKH_TGKH -0.002403 0.0138 -0.046980 0.0001
NX_DN -0.057170 0.0194 -0.916362 0.0233
NIM 0.259819 0.1134 2.520070 0.0732
ID -4.14E-05 0.0081 -0.000409 0.0463
GDP 0.069671 0.0833 -0.529214 0.3177
(Nguồn: từ kết quả kiểm định Eviews 8.0 (phụ lục 3 và phụ lục 4))
Trong đó, tương ứng với mức ý nghĩa 5% thì các yếu tố mức độ an toàn vốn, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, quy mô ngân hàng, dư nợ trên tổng tài sản, cho vay khách hàng trên tiền gửi khách hàng, tỷ lệ nợ xấu và đa dạng hóa thu nhập là có ý nghĩa thống kê. Còn 2 biến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên và tốc độ tăng trưởng GDP khơng có ý nghĩa thống kê.
Mức độ an toàn vốn (CAR)
Hệ số ước lượng của biến mức độ an tồn vốn có mối tương quan dương với hiệu quả hoạt động ngân hàng thương mại.
Trong thời gian qua, chúng ta chứng kiến sự phát triển ngày càng hoàn thiện và lớn mạnh của hệ thống, sự bùng nổ hoạt động cả về quy mô và mức độ đa dạng cũng như sự tăng trưởng nóng tín dụng trong thời gian gần đây đã gây ra những rủi ro và nguy cơ lớn tác động trực tiếp đến sự an toàn và lành mạnh của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. CAR là một trong các chỉ tiêu rất quan trọng trong việc đảm bảo an toàn trong hoạt động của các ngân hàng thương mại, phản ánh năng lực cạnh tranh và rủi ro trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại. Khi ngân hàng đảm bảo được tỷ lệ này tức là đã tạo ra một tấm đệm chống lại những cú sốc về tài chính, vừa tự bảo vệ mình, vừa bảo vệ những người gửi tiền. Quy định về đảm bảo an toàn trong hoạt động của tổ chức tín dụng được thể hiện khá rõ trong Thông tư số 13/2010/TT-NHNN ban hành ngày 20/05/2010 của ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Việc quy định tăng tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu CAR lên 9% đã làm cho các ngân hàng thương mại thận trọng trong tăng trưởng dư nợ và quan tâm hơn đến chất lượng tín dụng. Bởi nếu vốn cho vay không hiệu quả sẽ ảnh hưởng đến tỷ lệ CAR. Mặt khác, với một số loại hình tín dụng quy định hệ số rủi ro cao hơn trước như: cho vay cầm cố chứng khoán, kinh doanh bất động sản lên đến 250% cũng
khiến ngân hàng khơng cịn hào hứng để cho vay. Vì vậy việc tăng tỷ lệ CAR trong thời gian gần đây đã giúp các NH giảm rủi ro và hoạt động hiệu quả hơn.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản (VCSH_TTS)
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (E/TA) có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Kết quả hồi quy cho kết quả ảnh hưởng của vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (E/TA) đối với ROA và ROE đều là dấu dương. Điều này cho thấy tỷ lệ vốn hóa thì lợi nhuận trên tổng tài sản càng cao và làm cho lợi nhuận/vốn chủ sở hữu cũng cao.
Kết quả nghiên cứu này cũng giống với kết quả nghiên cứu của Husni Ali Khrawish (2011). Theo bài báo lớn từ Hughes và Mester (1998) những người tranh cãi về việc cân nhắc hiệu quả ngân hàng giữa nguồn vốn và rủi ro. Theo bài nghiên cứu các nhà quả lý giám sát có thể cho các ngân hàng đạt hiệu quả (với sự quản lý chất lượng cao) một sự linh hoạt hơn trong điều kiện tỷ lệ vốn cao. Mặt khác, một hiệu quả ngân hàng kém với nguồn vốn thấp có thể bị thu hút việc chấp nhận rủi ro cao để đền bù những khoản thu nhập bị mất vì rủi ro đạo đức. Giả thuyết “moral hazard” được đề xuất bởi Jeischko và Jeung (2005), theo đó những nhà quản lý ngân hàng khuyến khích chấp nhận rủi ro vì tồn bộ rủi ro bị gánh chịu bởi các cổ đông. Trái lại khi nguồn vốn ngân hàng tốt hơn thì ngân hàng có thể hạn chế nguy cơ rủi ro đạo đức (vì với nguồn vốn tốt các cổ đơng có thể có nhiều hoạt động hơn trong việc có thể kiểm sốt chi phí ngân hàng và phân bổ nguồn vốn).
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu gắn liền với quy mô của nó vì các ngân hàng lớn có xu hướng tạo ra tỷ suất sinh lợi cao hơn so với ngân hàng nhỏ dựa trên khả năng huy động vốn ít tốn kém hơn. Thực tế cho thấy các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao, quản trị vốn tốt, duy trì thận trọng trong danh mục cho vay có thể cải thiện tỷ suất sinh lợi. Tỷ số này quá cao cũng cho thấy ngân hàng chưa sử dụng tốt địn bẩy tài chính. Kết quả này gợi ý cho chúng ta thấy rằng trong ngắn hạn các ngân hàng có thể tăng vốn để tăng năng lực tài chính và khả năng cạnh tranh, nhưng việc tăng vốn của ngân hàng cần thận trọng, vì tăng vốn chủ sở hữu không phải là phương thức hữu hiệu nhất để làm tăng hiệu quả hoạt động ngân hàng nếu các ngân hàng
tăng vốn đang hoạt động trong điều kiện hiệu suất giảm theo quy mô. Tuy nhiên, đối với những ngân hàng có tỷ lệ an tồn vốn nhỏ hơn 8% theo chuẩn quốc tế, thì có thể tăng vốn trước mắt nhằm tăng khả năng thanh khoản, chất lượng tài sản và đảm bảo cho các ngân hàng này phát triển ổn định và dần dần tăng thị phần góp phần cải thiện được hiệu quả hoạt động ngân hàng. Còn đối với những ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản quá lớn thì việc tăng vốn chủ sở hữu là khơng cần thiết bởi vì vốn chủ sở hữu càng tăng thì hiệu quả hoạt động chưa chắc đã tăng nếu các