7. Ý nghĩa khoa học của đề tài nghiên cứu
4.1 Các biến nghiên cứu
4.1.1 Biến phụ thuộc
Trong bài nghiên cứu này, ROA được đo lường bằng lợi nhuận trước thuế/ Tổng tài sản bình quân do ROA là chỉ tiêu sử dụng tốt đối với nhà quản trị vì xét đến cấu trúc của tài sản gồm vốn chủ sở hữu và nợ vay, trong khi đó, ROE chỉ tập trung vào nguồn vốn chủ sở hữu không cho thấy thực chất của việc sinh lợi cao là do năng lực của ngân hàng hay do phụ thuộc nhiều vào nguồn vốn huy động. Hơn nữa, do tại chi nhánh ngân hàng nghiên cứu chỉ được phép hạch toán lợi nhuận trước thuế.
ROA càng cao cho thấy hiệu quả kinh doanh của ngân hàng càng tốt, ngân hàng có cơ cấu tài sản hợp lý, có sự điều động thích hợp giữa các khoản mục trên tài sản trước những biến động của nền kinh tế. ROA thấp có thể là kết quả của một chính sách đầu tư hay cho vay khơng linh hoạt hoặc có thể chi phí hoạt động của ngân hàng cao quá mức.
Ojiambo (2014), Odhiambo (2015) và nhiều nghiên cứu khác đã sử dụng ROA để đo lường tỷ suất sinh lợi của ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy ROA phụ thuộc vào nhiều nhân tố như cho vay bất động sản, quy mô ngân hàng, khả năng thanh khoản, rủi ro tín dụng, quy mơ tiền gửi khách hàng, lạm phát, tăng trưởng…
4.1.2 Biến độc lập
4.1.2.1 Dư nợ cho vay bất động sản
Cho vay bất động sản được cung cấp bởi một số ngân hàng thương mại và thường xem như là một chiến lược đa dạng hóa danh mục cho vay với kỳ vọng sẽ giảm rủi ro mất vốn từ các khoản vay khơng thanh tốn được đặc biệt là đối với những khoản vay khơng có bảo đảm. Việc giảm thiểu rủi ro này được kỳ vọng sẽ giúp cải thiện tình hình tài chính của các ngân hàng thương mại. Ngân hàng thường cung cấp các khoản cho vay thế chấp có bảo đảm đòi hỏi người vay phải đặt cọc để trả trước một phần chi phí sở hữu tài sản bất động sản. Điều này sẽ làm giảm tỷ lệ của các khoản nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay của các ngân hàng (Ojiambo, 2014).
Dư nợ cho vay bất động sản cao rõ ràng lợi nhuận thu về từ việc cho vay sẽ cao hơn nếu kiểm soát rủi ro cho vay tốt. Khi danh mục cho vay của các ngân hàng trở nên rủi ro, các ngân hàng phải trích lập dự phịng rủi ro nhiều hơn làm cho lợi nhuận giảm ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng. Các ngân hàng có các khoản vay có rủi ro tín dụng thấp thì tỷ suất sinh lời sẽ cao hơn.
Chỉ tiêu dư nợ cho vay bất động sản thường được đo lường thông qua tỷ lệ dư nợ cho vay bất động sản trên tổng tài sản. Tỷ lệ này cho biết có bao nhiêu phần trăm tài sản của ngân hàng được dùng để cho vay bất động sản. Tỷ số này quá nhỏ, chứng tỏ ngân hàng cho vay quá ít so với nguồn vốn huy động được, lợi nhuận thu được không cao. Ngược lại, tỷ số này quá cao cho thấy ngân hàng cho vay bất động sản quá nhiều, ngân hàng có khả năng mất khả năng thanh toán nếu xảy ra biến động hoặc lợi nhuận thu về sẽ cao nếu kiểm soát rủi ro cho vay tốt.
4.1.2.2. Biến kiểm soát
Biến chất lượng tài sản: tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ được sử dụng để đánh giá mức độ rủi ro mà ngân hàng phải đối mặt. Tỷ lệ này càng thấp cho thấy danh mục cho vay của khách hàng là tốt, đảm bảo tỷ suất sinh lợi nhưng vẫn ở mức an toàn đối với hoạt động của ngân hàng.
Biến cấu trúc thị trường: tỷ lệ tài sản so với GDP cao cho thấy rằng sự phát triển tài chính đóng một vai trị rất quan trọng trong nền kinh tế của một quốc gia cho thấy nhu cầu đối với các dịch vụ ngân hàng cao hơn, do đó, dẫn đến tình trạng nhiều đối thủ cạnh tranh đang bị thu hút vào thị trường, nói chung có xu hướng có lợi nhuận nhỏ hơn và ít có lợi nhuận hơn cho các ngân hàng (Ojiambo, 2014).
Biến rủi ro thanh khoản: Tỷ lệ tiền và tương đương tiền trên tổng tài sản được dùng trong bài nghiên cứu này để đo lường rủi ro thanh khoản. Khi tỷ lệ này quá thấp lại cho thấy ngân hàng phải đối mặt nhiều rủi ro hơn, lúc này số tiền dùng để thanh toán cho nhu cầu rút tiền đột xuất của khách hàng bị sụt giảm. Mặt khác, khi tỷ lệ này tăng cao, có thể cho thấy ngân hàng đang phát triển hoạt động kinh doanh, đầu tư, khiến cho lợi nhuận ngân hàng có thể tăng.
Biến quy mơ tài sản ngân hàng: được đo lường bằng logarithm chuẩn tắc của tổng tài sản. Về mặt lý thuyết, một ngân hàng có quy mơ tài sản lớn sẽ có khả năng mở rộng quy mơ cho vay và có khả năng tận dụng các nguồn lực kinh tế cũng như tạo được uy tín, thu hút khách hàng đến giao dịch, từ đó, gia tăng số lượng giao dịch, tạo nguồn thu lớn khơng chỉ từ khách hàng cho vay mà cịn cả từ nguồn thu dịch vụ, có thể gia tăng lợi nhuận. Tuy nhiên, khi quy mô ngân hàng quá lớn, những yêu cầu gia tăng chi phí trong việc quản lý, điều hành sẽ làm giảm lợi nhuận.
Biến mức độ an toàn vốn: Tỷ lệ an toàn vốn được đo lường bằngtỷ lệ vốn chủ sở hữu/ tài sản cho thấy sức mạnh nội bộ của ngân hàng để chịu tổn thất trong cuộc khủng hoảng. Tỷ lệ an toàn vốn là tỷ lệ thuận với khả năng phục hồi của các ngân hàng với các tình huống khủng hoảng.
Biến mức độ đa dạng hóa các hoạt động kinh doanh: Chỉ tiêu đo lường thu nhập ngoài lãi thường được sử dụng là thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản, cho thấy khả năng tạo thu nhập ngoài lãi của tài sản. Tỷ lệ này càng cao cho thấy ngân hàng càng ít phụ thuộc vào nguồn thu từ lãi và ngược lại.
Biếnchi phí hoạt động: được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm của tài sản. Việc giảm chi phí hoạt động làm giảm tỷ lệ thất bại của ngân hàng và do đó tăng cường
niềm tin của các cổ đơng và công chúng thông qua việc cải thiện hiệu quả tài chính của ngân hàng, sẽ góp phần gia tăng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.
Biến tỷ lệ lạm phát: Khi lạm phát xảy ra, NHNN phải thực hiện biện pháp thắt chặt tiền tệ, cùng với việc giá cả các mặt hàng đầu vào ngày càng lớn, khiến cho nhu cầu vay vốn của các doanh nghiệp và cá nhân kinh doanh tuy lớn nhưng không thể tiếp cận được nguồn vốn của ngân hàng, gây ảnh hưởng đến kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng.
4.2 Mơ hình nghiên cứu
Qua việc lược khảo các lý thuyết, các tài liệu liên quan đến phát triển thị trường cho vay bất động sản. Mơ hình nghiên cứu được đề xuất dựa trên việc phân tích – tổng hợp nhằm kế thừa những phát hiện có giá trị từ các nghiên cứu trước của cộng đồng khoa học trong và ngoài nước
Tác giả dự kiến sử dụng mơ hình nghiên cứu sau:
ROA= C+ B1RE + B2NPL+ B3MS+ B4LI+ B5SIZE+ B6CA+ B7NII+ B8OE+ B9IF+ µ
Bảng 4.1 Mơ tả các biến trong mơ hình nghiên cứu
Biến Mô tả Cách đo lường Dấu kỳ vọng
Một số nghiên cứu đã sử dụng
Biến phụ thuộc
ROA Tỷ suất sinh lời của ngân hàng
Lợi nhuận trước thuế/ tổng tài sản Biến độc lập RE Chỉ tiêu dư nợ cho vay bất động sản tỷ lệ dư nợ cho vay bất động sản trên tổng tài sản +/- Ojiambo (-), Ndururu (-), Krainer và Laderman (N), Ohiambo (N) NPL Chất lượng tài sản/ Rủi ro Nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay
- Mohammad Nayeem
tín dụng (2014) (-). Th.s Phan Thị Hằng Nga (2011) và Trần Việt Dũng (2014) (N) MS Cấu trúc thị trường tỷ lệ tài sản trên GDP +/- Kamau và Were (+), Naceur (-), Ojiambo (N), Mohammad Nayeem Abdullah và cộng sự (2014) (+), Amare (N) LI Rủi ro thanh khoản Tỷ lệ tiền và tương đương
tiền trên tổng tài sản
+ Ojiambo (-), Gyamerah và Amoah (N)
SIZE Đại diện quy mô ngân hàng Logarit tự nhiên của tổng tài sản + Ojiambo, Trần Việt Dũng (N), Mohammad Nayeem Abdullah và cộng sự, Lipunga (+), Amare (-) CA Quy mô vốn chủ sở hữu Tỷ lệ vốn chủ hữu trên tổng tài sản + Ojambo (2014) và Trần Việt Dũng (2014) (N), Mohammad Nayeem Abdullah và cộng sự (+) NII Mức độ đa dạng hóa các hoạt động kinh doanh Thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản
+ Mohammad Nayeem
Abdullah và cộng sự
(2014) (+)
OE Hiệu quả chi phí hoạt động
Chi phí hoạt động trên tổng tài sản
+/- Abreu và Mendes, Amare
(-), Ojambo và Mohammad
Nayeem Abdullah và cộng sự (+),Kamau và Were (N)
bình quý Abdullah và cộng sự (-),
Ojiambo, Gyamerah và Amoah (N)
Ghi chú: (+), (-), N lần lượt là tác động cùng chiều, tác động ngược chiều và khơng có tác động
4.3 Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính của ngân hàng NN& PT NT VN chi nhánh Phú Mỹ Hưng trong giai đoạn 2008- 2014 sẽ được sử dụng để tính tốn các chỉ số đại diện cho các nhân tố bên trong. Các chỉ số ngành và vĩ mô được thu thập từ nguồn dữ liệu được công bố rộng rãi trên trang web của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam,Tổng cục thống kê. Như vậy, mẫu nghiên cứu sẽ bao gồm tổng cộng 28 quan sát cho dữ liệu chuỗi thời gian theo quý
4.4 Phương pháp nghiên cứu
Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng: Để xác định mức độ ảnh hưởng của nhân tố phản ánh hoạt động cho vay bất động sản và các nhân tố khác ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam chi nhánh Phú Mỹ Hưng, sử dụng mơ hình hồi quy bình phương bé nhất (OLS) với dữ liệu chuỗi thời gian trong giai đoạn 2008- 2014 do bài nghiên cứu chỉ tập trung vào một ngân hàng là ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam chi nhánh Phú Mỹ Hưng nên OLS là phương pháp lựa chọn tối ưu. Sau đó, dùng các kiểm định để xác định mơ hình phù hợp với nghiên cứu.
Cơng cụ phân tích được sử dụng cho hồi quy chuỗi thời gian của tỷ suất sinh lợi là phần mềm Eview 7.0
4.5 Kết quả nghiên cứu
4.5.1 Phân tích thống kê mơ tả
Bảng 4.2 Phân tích thống kê mơ tả
(Nguồn: Tổng hợp từ số liệu BCTC của chi nhánh PMH)
Bảng trên thể hiện các trị số thống kê cho tất cả các biến và số quan sát là 28. ROA dao động trong khoảng từ 0,21% đến 2,06% với giá trị trung bình đạt 1,25% và độ lệch chuẩn 0,5%. Còn giá trị trung bình của dự nợ cho vay trên tổng tài sản là 34,21%. Điều đó cho thấy tỷ suất sinh lời của ngân hàng này tương đối đồng đều, khơng có tình trạng độ lệch chuẩn cao hơn giá trị trung bình.
4.5.2 Kết quả tương quan
Bảng 4.3 Kết quả tương quan
(Nguồn: Tổng hợp từ số liệu BCTC của chi nhánh PMH)
Bảng trên đây thể hiện kết quả phân tích sự tương quan giữa 9 biến độc lập được sử dụng trong mơ hình. Phân tích này đã được tiến hành để kiểm tra các biến độc lập có liên quan với nhau như thế nào để xác định sự hiện diện của đa cộng tuyến trong mơ hình.
Kết quả cho thấy biến NII, OE, MS, LI, CA, IF có tương quan cao. Do đó, mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
(Nguồn: Tổng hợp từ số liệu BCTC của chi nhánh PMH)
Bảng trên thể hiện nhân tố phóng đại phương sai của từng biến, cho thấy VIP của OE vượt q 10 thì OE được coi là có cộng tuyến cao. Cần loại biến OE ra khỏi mơ hình trước khi ước lượng mơ hình hồi quy.
4.5.3 Kết quả hồi quy
Bảng tóm tắt phân tích hồi quy được tiến hành trên các dữ liệu. Bảng này cho thấy các hệ số tương quan, các sai số chuẩn, t-thống kê và p-giá trị.
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy
Sau khi ước lượng mơ hình, việc xem xét mức ý nghĩa thống kê của mơ hình được thực hiện. Kết quả cho thấy mơ hình với biến phụ thuộc là ROA là mơ hình phù hợp với tập dữ liệu, có ý nghĩa thống kê hay ít nhất một trong các yếu tố tác động đưa vào mơ hình là hợp lý, để giải thích tác động của các biến độc lập đến ROA với giá trị p của kiểm định là 0.000000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Hệ số R2 điều chỉnh =92,91% của mơ hình cho thấy mức độ phù hợp này đạt được ở mức cao 92,91%. Giá trị d của thống kê Durbin- Watson nằm trong ngưỡng an toàn (1,5<1,97<2,5), mơ hình khơng gặp hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
(Nguồn: Tổng hợp từ số liệu BCTC của chi nhánh PMH)
Kết quả kiểm định Gleiser cho thấy mơ hình khơng gặp hiện tượng phương sai thay đổi. Do đó, mơ hình phù hợp được sử dụng để đánh giá tác động của cho vay bất động sản đến tỷ suất sinh lợi của NH NN&PTNT VN chi nhánh PMH.
Kết quả ước lượng mơ hình cho thấy có 6 biến độc lập là RE, NPL, MS, LI, SIZE và CA có ý nghĩa thống kê (lần lượt tại các mức ý nghĩa 5%, 1%, 1%, 10%, 5% và 5%)
Mơ hình kiểm định tác động của cho vay bất động sản đến tỷ suất sinh lợi của NH NN&PTNT VN chi nhánh PMH. Do đó, biến RE là biến độc lập chính trong nghiên cứu. Kết quả cho thấy cho thấy biến RE có tác động trái chiều đến tỷ suất sinh lợi của NH NN&PTNT VN chi nhánh PMH, điều này có nghĩa là ngân hàng sử dụng nguồn vốn để tài trợ cho mục đích cho vay bất động sản, những tài sản có tính thanh khoản thấp nhiều hơn sẽ ảnh hưởng giảm đến tỷ lệ sinh lời trên tài sản. Việc tăng cường sử dụng nguồn vốn vay có thể gây ra rủi ro thanh khoản nếu
như nhu cầu rút tiền gửi tăng và chất lượng của các khoản cho vay giảm. Đối mặt với rủi ro thanh khoản, một ngân hàng có thể buộc phải vay gấp với mức chi phí quá cao để chi trả cho những yêu cầu tiền mặt cấp bách và do vậy làm giảm lợi nhuận của ngân hàng. Điều này phù hợp với những phát hiện của Ndururu (2012) và Ojiambo (2014).
Biến CA- đại diện cho mức độ an tồn vốn có tác động ngược chiều và khá mạnh mẽ lên ROA của NH NN&PTNT VN chi nhánh PMH với mức ý nghĩa 5%. Kết quả này trái ngược với nghiên cứu thực nghiệm của Mohammad Nayeem Abdullah và cộng sự (2014). Điều này cho thấy ngân hàng đang duy trì một hệ số CAR cao để hạn chế rủi ro thì ngân hàng đang hoạt động quá thận trọng và bỏ qua những cơ hội kinh doanh sinh lời tiềm năng.
Biến NPL đại diện cho chất lượng tài sản và rủi ro tín dụngcó tác động
ngược chiều lên ROA của NH NN&PTNT VN chi nhánh PMH với mức ý nghĩa 1%, có nghĩa là tỷ lệ nợ xấu càng tăng, tương ứng chất lượng tài sản thấp hay rủi ro tín dụng càng tăng, sẽ làm cho ROA giảm và ngược lại. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm trước đây như nghiên cứu củaMohammad Nayeem
Abdullah và cộng sự (2014)
Biến LI đại diện cho thanh khoản tác động cùng chiều và mạnh mẽ lên ROA của NH NN&PTNT VN chi nhánh PMH với mức ý nghĩa 10%, tức là nếu ngân hàng duy trì trạng thái thanh khoản ở mức cao thì sẽ đạt mức sinh lời tốt hơn. Kết quả này phù hợp với thực trạng ngân hàng này trong giai đoạn vừa qua rủi ro tín dụng là khá lớn, phản ánh qua tỷ lệ nợ xấu trung bình ở mức 6,79% trong giai đoạn nghiên cứu.Với tỷ lệ nợ xấu cao như vậy, việc cho vay nhiều sẽ vừa làm ngân hàng thiếu hụt thanh khoản vừa khiến cho lợi nhuận của ngân hàng sụt giảm. Chiều hướng tác động này cũng đã được tìm thấy trong nghiên cứu thực nghiệm của
Biến SIZE là một thước đo khái quát quy mô của ngân hàng, có tác động
thuận chiều và khá yếu lên ROA của NH NN&PTNT VN chi nhánh PMH với mức