CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU
4.5 Kết quả hồi quy giữa hiệu quả và rủi ro trong hoạt động của các NHTM
Ở nội dung trong mục 4.4.3 tiến hành kiểm định phương sai thay đổi của nhiễu và tự tương quan phần dư đã cho kết quả là có hai hiện tượng này xảy ra trong dữ liệu nghiên cứu. Vì vậy, tác giả tiến hành hồi quy theo phương pháp ước lượng sai phân GMM là một phương pháp để kiểm soát những vấn đề trên nhằm ước lượng hệ số và chiều tác động của mơ hình có độ tin cậy cao hơn.
Kiểm định thống kê Sargan với giả thuyết H0 biến công cụ phù hợp và đầy đủ trong mơ hình. Giá trị p-value của Sargan ở bảng 4.11 và 4.12 trong tất cả mơ hình đều lớn hơn 0.05 nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0, do vậy mơ hình với số biến công cụ là phù hợp, tương tự đối với chỉ số p-value của AR(2), hầu hết các giá trị chỉ số p-value của AR(2) của tất cả các mơ hình đều lớn hơn 0.1, vì vậy có thể xem điều kiện này cũng thõa mãn dữ kiện, cho thấy mơ hình hồi quy với các biến cơng cụ tương đối đầy đủ và có độ tin cậy cao.
4.4.4.1 Tác động của rủi ro lên hiệu quả sử dụng nguồn lực của các NHTM: Bảng 4.11: Kết quả hồi quy mơ hình tác động của rủi ro lên hiệu quả
Eq. (1) Eq. (2)
Coef. P-value Coef. P-value
LLPTL -0.61107* 0.052 - - Z-score - - -0.0008898** 0.04 CAP 0.102** 0.034 0.2000375* 0.098 ROA 0.71069*** 0.000 0.0542117 0.317 Size 0.02692** 0.015 0.0033749 0.871 Liquidity -0.08270*** 0.000 0.0354363 0.352 TAXATION -0.15007*** 0.000 -0.0374792 0.509 OBSOTA 0.18510*** 0.000 0.0973123 0.292 SMD -0.00741 0.763 0.0317779 0.134 GDPG -0.00338** 0.041 -0.0019372 0.267 IR 0.00010 0.774 0.0005894 0.126 C(3) 0.06323 0.296 -0.0068515 0.912 BSD 0.00319 0.086 -0.0007495 0.787 _cons 0.47048*** 0.009 0.75957** 0.014 AR(1) 0.336 0.336 AR(2) 0.262 0.611 Sargan/Hansen 1 0.965 N 231 231
Xét cặp mơ hình (1), (2) nhìn vào kết quả thực nghiệm ở bảng 4.11 hồi quy bằng phương pháp GMM cho thấy biến Risk có tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc TE mang ý nghĩa thống kê. Ngược lại, biến CAP cũng cho kết quả có bằng chứng mang ý nghĩa thống kê và chiều tác động là cùng chiều tới biến phụ thuộc TE. Ngoài ra khi xét riêng mơ hình (1), các biến có ý nghĩa thơng kê khác như ROA, Size và OBSOTA với tác động cùng chiều, các biến Liquidity, TAXATION và GDPG có tác động ngược chiều. Các biến cịn lại trong hai mơ hình này đều khơng có ý nghĩa thống kê.
Biến LLPTL trong mơ hình (1) và Z-score trong mơ hình (2) có ý nghĩa thống kê ở các mơ hình với mức ý nghĩa lần lượt là 10% cho mơ hình (1); 5% cho mơ hình (2), chiều tác động là ngược chiều đối với biến phụ thuộc TE đại diện cho yếu tố hiệu quả hoạt động (Efficiency).
Đối với mơ hình (1), điều này đồng nghĩa với việc một sự suy giảm (tăng lên) trong rủi ro tín dụng (LLPTL) sẽ dẫn đến tăng (suy giảm) tới hiệu quả hoạt động (Efficiency). Ngược lại, đối với mơ hình (2), khi sử dụng Z-score để đánh giá rủi ro tổng thể, điều này có nghĩa là một sự giảm đi (tăng lên) của rủi ro tổng thể, cụ thể ở đây là việc tăng lên (suy giảm) của chỉ số Z-score sẽ dẫn đến một sự suy giảm (tăng lên) của hiệu quả hoạt động, tức là rủi ro tổng thể sẽ có tác động cùng chiều lên hiệu quả phân bổ nguồn lực.
Với biến TAXATION có mức ý nghĩa là 10% cho mơ hình (1) có cùng tác động như biến Risk đối với biến phụ thuộc TE, đồng nghĩa với việc một sự tăng lên (suy giảm) trong khả năng tài trợ thuế của lợi nhuận trước thuế sẽ dẫn đến suy tăng lên (suy giảm) tới hiệu quả hoạt động (Efficiency).
Tương tự đối với cặp biến OBSOTA với mức ý nghĩa 1% ở mơ hình (1) và CAP trong mơ hình (1) và (2) khi có bằng chứng thống kê ở các mơ hình với mức ý nghĩa lần lượt là 5% và 10%, có tác động là cùng chiều đối với biến phụ thuộc TE. Điều này đồng nghĩa với việc một sự tăng lên (suy giảm) trong hoạt động ngân hàng phi
truyền thống và mức vốn sẽ dẫn đến tăng lên (suy giảm) tới hiệu quả hoạt động (Efficiency).
Cặp biến Size và GDPG với mức cùng mức ý nghĩa 10%, cặp biến ROA và Liquidity với mức ý nghĩa 1% trong mơ hình (1). Và với tác động là cùng chiều đối với biến phụ thuộc TE của hai biến ROA, Size, cho thấy việc một sự tăng lên (suy giảm) trong khả năng sinh lời và quy mô tổng tài sản sẽ dẫn đến tăng lên (suy giảm) tới hiệu quả hoạt động (Efficiency). Khi xét hai biến Liquidity và GDPG với tác động là ngược chiều đối với biến phụ thuộc TE, cho thấy việc một sự tăng lên (suy giảm) trong hoạt khả năng thanh khoản sẽ dẫn đến sự tăng lên (suy giảm) tới hiệu quả hoạt động (Efficiency), và một sự tăng lên (suy giảm) trong tổng sản phẩm quốc nội sẽ dẫn đến suy giảm (tăng lên) tới hiệu quả hoạt động (Efficiency).
4.4.4.1 Tác động của hiệu quả sử dụng nguồn lực và các yếu tố khác lên rủi ro của các NHTM:
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy mơ hình tác động của hiệu quả lên rủi ro hoạt động
Eq. (3) Eq. (4)
Coef. P-value Coef. P-value
Technical Efficiency -0.02055** 0.027 -152.38** 0.012 CAP -0.0173 0.152 72.61*** 0.00 ROA 0.0272* 0.069 -26.35 0.599 Size 0.00404** 0.043 7.79* 0.098 Liquidity -0.00102 0.651 12.65** 0.03 TAXATION -0.019** 0.019 3.273 0.513
OBSOTA 0.00875** 0.02 47.027*** 0.011 SMD -0.00033 0.947 46.13*** 0.00 GDPG -0.00188*** 0.000 -2.73** 0.00 IR 0.000017 0.839 0.78*** 0.00 C(3) -0.03628 0.001 75.85** 0.00 BSD 0.00172 0.000 75.85** 0.012 _cons 0.00447 0.893 -16.75 0.842 AR(1) 0.042 0.229 AR(2) 0.050 0.668 Sargan/Hansen 1 1 N 231 231
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập và tính tốn (Phụ lục 7)
Đối với mơ hình (3) và (4) khi sử dụng luân phiên hai chỉ số về rủi ro là LLPTL (rủi ro tín dụng) và Z-score (rủi ro tổng thể) để đánh giá tác động của các yếu tố khác lên rủi ro. Kết quả ở hai mơ hình cho thấy, biến Efficiency đều có tác động ngược chiều lên các biến LLPTL và Z-score với mức ý nghĩa là 10%. Điều này có nghĩa là việc gia tăng (giảm) trong hiệu quả, đối với mơ hình (3) sẽ làm giảm (tăng) rủi ro tín dụng của ngân hàng, đối với mơ hình (4) sẽ làm giảm (tăng) chỉ số Z-score đồng nghĩa với việc tăng (giảm) rủi ro tổng thể.
Riêng đối với mơ hình (3) thì các biến ROA, Size, OBSOTA có tác động cùng chiều với mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5%, 5%; các biến GDPG, TAXATION có tác động ngược chiều với mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 10%. Đặc biệt biến GDPG ở mơ hình (4) cũng có tác động ngược chiều lên Z-score nhưng với mức ý nghĩa 5%,
có thể thấy rằng tăng trưởng GDP sẽ góp phần làm tăng rủi ro tổng thể trong hoạt động ngân hàng, GDPG cũng có tác động ngược chiều với biến LLPTL với hàm ý rằng, tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng. Cũng ở mơ hình (4) thì các biến như CAP, Size, OBSOTA, Liquidity, SMD, IR, C(3), BSD có quan hệ cùng chiều với biến Z-score với mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 10%, 1%, 1%, 1%, 5%, 5%. Điều này có nghĩa rằng sự tăng trong các yếu tố về vốn, quy mô tổng tài sản, hoạt động phi truyền thống, khả năng thanh khoản, mức độ tăng trưởng thị trường chứng khoán, lạm phát, mức độ tập trung ngành, tăng trưởng ngành ngân hàng có tác động làm giảm rủi ro tổng thể, ngoại trừ khả năng thanh khoản thì có tác động làm tăng rủi ro tổng thể.
Khi so sánh giữa hai mơ hình (3) và (4), ta có thể dễ dàng thấy được sự khác nhau ở đây, khi khả năng sinh lời (ROA) có tác động lên rủi ro tín dụng, nhưng rủi ro tổng thể thì lại khơng, việc gia tăng khả năng thanh khoản (Liquidity) thì có tác động làm giảm rủi ro tổng thể nhưng lại khơng có tác động đến rủi ro tín dụng. Khả năng tài trợ thuế của lợi nhuận thì có tác động lên rủi ro tín dụng nhưng rủi ro tổng thể thì khơng, ngược lại sự phát triển của thị trường chứng khoán hay khả năng huy động vốn từ thị trường chứng khốn của ngành ngân hàng (SMD) lại có tác động lên rủi ro tổng thể nhưng rủi ro tín dụng thì không. Tương tự, các yếu tố lạm phát, tăng trưởng ngành ngân hàng và mức độ tập trung thị trường thì khơng tác động lên rủi ro tín dụng nhưng lại tác động lên rủi ro tổng thể.
Bảng 4.13: Kết quả hồi quy mở rộng
Tác động của rủi ro lên hiệu quả
Tác Động của hiệu quả lên rủi ro
Y=Malmquist Y=LLPTL Y=Z-score
Malmquist - - -0.0033* -5.453*** - - 0.067 0.001 LLPTL -7.034* - - - 0.005 - - - Z-score - -0.0215** - - - 0.028 - - CAP -2.988** -1.384 0.0032 104.56*** 0.02 0.381 0.756 0.000 ROA 1.214 -1.197 -0.0322* -8.298 0.684 0.414 0.092 0.726 Size -0.936*** -1.083** -0.0015 -13.21*** 0.004 0.022 0.742 0.001 Liquidity -0.226 0.505 -0.0049 -3.630 0.337 0.324 0.444 0.453 TAXATION 0.1248 -1.071 -0.024 -16.57 0.589 0.357 0.127 0.134 OBSOTA 0.078 0.3606 0.022*** 11.643 0.814 0.847 0.007 0.187 SMD -1.868*** -1.33 0.0021 -9.190 0.003 0.151 0.832 0.342 GDPG 0.030* -0.014 -0.0017*** -0.749 0.057 0.746 0.00 0.128 IR -0.031*** -0.021 -0.000003 -0.192 0.003 0.133 0.984 0.215 C(3) -5.353*** -4.962** -0.0264 -36.37 0.000 0.03 0.279 0.088* BSD 0.115*** 0.1004** 0.0017 1.20* 0.005 0.132 0.011 0.067 _cons 17.19*** - 0.0636 - 0.001 - 0.438 - AR(1) 0.005 0.000 0.080 0.315 AR(2) 0.222 0.878 0.192 0.867 Sargan/Hansen 1 0.820 0.669 0.525 N 205 205 205 205
Và để đảm bảo tính bền vững cho kết quả nghiên cứu, luận văn sử dụng thêm một chỉ tiêu hiệu quả hoạt động của ngân hàng khác là chỉ số thay đổi trong hiệu quả kỹ thuật (Malmquist), để đánh giá mối quan hệ giữa hiệu quả và rủi ro trong hoạt động ngân hàng thay thế cho chỉ số hiệu quả kĩ thuật (TE).
Tập trung vào nhận xét sự tương quan giữa hai yếu tố rủi ro và hiệu quả hoạt động ở bốn mơ hình với chỉ tiêu hiệu quả được thay thế bằng chỉ số Malmquist, thì có thể thấy rằng chiều tác động của cặp yếu tố trong từng mơ hình đều giống với chiều tác động tương ứng ở các mơ hình (1), (2), (3), (4) và chỉ khác nhau về mức ý nghĩa ở mơ hình tác động của hiệu quả lên rủi ro tín dụng và rủi ro tổng thể, cụ thể ở đây hiệu quả có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa 10% và cùng chiều với rủi ro tổng thể với mức ý nghĩa 1%. Một lần nửa, kết quả hồi quy này đã cũng cố thêm tính bền vững cho kết quả ở bốn phương trình đầu, về mối quan hệ giữa rủi ro và hiệu quả hoạt động ở 26 NHTM trong mẫu tại Việt Nam giai đoạn 2007-2015.
Nhìn chung, cũng tùy thuộc vào cách đo lường, mơ hình hồi qui, hầu hết các biến được sử dụng đều có ý nghĩa thống kê. Mặc dù kì vọng ban đầu chỉ tập trung vào cặp biến rủi ro và hiệu quả, kết quả cũng khẳng định ở tất cả các cách đo lường, mối quan hệ nghịch chiều của hai yếu tố này.
Kết luâ ̣n chương 4:
Trong chương 4, nghiên cứu đã tiến hành phân tích các chỉ số về hiệu quả hoa ̣t đô ̣ng của các NHTM Việt Nam cũng như mô tả các biến đầu vào và đầu ra trong mô hình phân tích phi tham số. Với sự trợ giúp của các phần mềm phân tích hiệu quả biên, nghiên cứu tiến hành phân tích thực trạng hiệu quả hoạt đô ̣ng của hệ thống NHTM Việt Nam thông qua các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả cơ bản đó là: hiệu quả kỹ thuật (TE), chỉ số thay đổi năng śt (Malmquist). Sau q trình phân tích, nghiên cứu đã tiến hành phân tích hồi quy bằng phương pháp GMM để đánh giá mối quan hê ̣ giữa rủi ro và hiê ̣u quả hoa ̣t đô ̣ng của hệ thống NHTM Việt Nam.