Z-score LLR LEV NIR CTI LTD LAD GDP INF
LLR 0.032 1 LEV 0.425 -0.187 1 NIR 0.171 -0.126 0.576 1 CTI -0.040 0.141 -0.096 -0.435 1 LTD -0.001 0.155 -0.013 0.078 -0.098 1 LAD 0.017 0.198 -0.015 -0.129 -0.116 0.246 1 GDP 0.044 -0.394 0.003 0.027 -0.204 0.048 -0.052 1
INF 0.014 -0.045 0.039 0.066 -0.139 -0.138 0.049 0.109 1
Nguồn: Tác giả tính tốn từ báo cáo tài chính của các NHTM trên STATA 12
- Kiểm tra bằng hệ số phóng đại phương sai VIF: Bảng 4.4. Hệ số VIF
Variable VIF 1/VIF
NIR 2.08 0.480 LEV 1.66 0.602 CTI 1.46 0.687 LLR 1.33 0.754 GDP 1.26 0.793 LAD 1.2 0.830 LTD 1.15 0.868 INF 1.06 0.941 Mean VIF 1.4
Nguồn: Tác giả tính tốn từ báo cáo tài chính của các NHTM trên STATA 12
Kiểm tra lại hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo kết quả hệ số VIF có giá trị trung bình là 1.4 và hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị dao động từ 1.06 đến 2.08, khơng có giá trị VIF nào lớn hơn 10 nên có thể kết luận giữa các biến độc lập trong mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
* Phương sai thay đổi
Sử dụng kiếm định White để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi, với giả thiết H0: phương sai phần dư thuần nhất, H1: phương sai phần dư thay đổi. Kết quả kiểm định có p-value <0.05. Kết luận phần dư của mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi (xem phụ lục 3).
* Tự tương quan
Theo Durbin–Watson (1950), hiện tượng tự tương quan chỉ thực sự có tác động khi số kỳ quan sát lớn hơn 15 kỳ. Trong khi đó, luận văn chỉ thu thập dữ liệu từ năm
2004- 2014, bao gồm 11 kỳ, nên không cần quan tâm đến hiện tượng tự tương quan giữa các biến qua các kỳ nghiên cứu.
4.6 Phân tích lựa chọn mơ hình
Ban đầu, bài nghiên cứu đã xem xét sử dụng mơ hình hồi quy dữ liệu bảng thơng thường với phương pháp bình phương nhỏ nhất là Pooled OLS để ước lượng các phương trình hồi quy và kiểm định một số giả thút của mơ hình OLS. Tiếp theo, bài nghiên cứu ước lượng cả 3 mơ hình Pooled OLS, mơ hình FEM và mơ hình REM và thực hiện một số kiểm định nhằm xác định mơ hình phù hợp với mục đích nghiên cứu.
Bảng 4.5: Bảng tổng kết kết quả hồi quy từ 4 mơ hình
POLS FEM REM FGLS
Z-score Z-score Z-score Z-score
LLR 2.383*** -0.63 -0.314 -0.894*** [2.65] [-0.85] [-0.43] [-4.11] LTD -0.000133 -0.000409 -0.00039 0.000161*** [-0.25] [-1.13] [-1.08] [4.65] LAD -0.015 0.0316 0.0323 0.0186* [-0.41] [1.20] [1.24] [1.74] NIR -1.054* 0.41 0.177 0.277** [-1.84] [0.86] [0.38] [2.03] LEV 0.317*** 0.392*** 0.383*** 0.529*** [7.49] [13.23] [13.04] [28.29] CTI -0.0201 -0.0111 -0.0138 0.0057 [-0.93] [-0.74] [-0.94] [0.81] GDP 0.839 -0.00313 0.0707 0.0424 [1.62] [-0.01] [0.22] [0.48] INF -0.0198 -0.0495 -0.0462 0.0333* [-0.18] [-0.77] [-0.72] [1.85]
Kiểm định Chow (p-value) 0.0000 Kiểm định Hausman
(p-value) 0.1248
Kiểm định Breusch-Pagan
(p-value)
0.0000
N 264 264 264 264
R-sq 0.214 0.503
Nguồn: Tác giả tính tốn từ báo cáo tài chính của các NHTM trên STATA 12
Sau khi hồi quy bằng mơ hình Pooled OLS, Fixed Effect và Random Effect, tiến hành thực hiện 3 kiểm định để tìm ra mơ hình phù hợp:
- Dùng kiểm định Chow với F-test để lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình Fixed Effect. Với giả thuyết H0: mơ hình Fixed Effect khơng có ý nghĩa thống kê, H1: mơ hình Fixed Effect có ý nghĩa thống kê. Kết quả P-value <0.05 nên kết luận chọn mơ hình Fixed Effect.
- Dùng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mơ hình Fixed Effect và Random Effect. Với giả thuyết H0: mơ hình Random Effect có ý nghĩa thống kê, H1: mơ hình Fixed Effect có ý nghĩa thống kê. Kết quả P-value >0.05 nên kết luận chọn mơ hình Random Effect.
- Dùng kiểm định Breusch-Pagan để lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và Random Effect. Với giả thuyết H0: mơ hình Pooled OLS có ý nghĩa thống kê, H1: mơ hình Random Effect có ý nghĩa thống kê. Kết quả P-value <0.05 nên kết luận chọn mơ hình Random Effect.
Kết quả của 3 kiểm định trên mâu thuẫn nhau, thêm với việc phần dư của mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi nên bài nghiên cứu sẽ ưu tiên sử dụng mơ hình Fixed Effect và phương pháp GLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trên mơ hình Fixed Effect. Kết quả phân tích cuối cùng dựa trên kết quả mơ hình hồi quy FGLS.
4.7 Thả o luâ ̣n kết quả nghiên cứu
Kết quả hồi quy cho thấy:
*Về rủi ro tín dụng
– Biến LLR: Dự phòng rủi ro tín dụng/Tổng dư nợ cho vay
Kết quả hồi quy cho thấy LLR có mối quan hệ nghịch biến với chỉ số Z-score, đồng biến với khả năng phá sản ngân hàng và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%. Kết quả này hoàn toàn đúng như kỳ vọng ban đầu của tác giả và kết quả nghiên cứu của Whalen (1988). Khi rủi ro tín dụng xảy ra, nợ xấu tăng cao dẫn tới giá trị trích lập dự phịng rủi ro tín dụng tăng lên làm cho tỉ lệ dự phòng trên tổng nợ vay tăng lên và đồng biến với khả năng phá sản. Như vậy, rủi ro tín dụng càng cao thì LLR càng cao, chất lượng tài sản suy giảm, lợi nhuận sụt giảm và khả năng phá sản của ngân hàng sẽ tăng lên. Khi LLR thấp thể hiện việc quản trị chất lượng tín dụng tốt, nợ xấu ít, lợi nhuận gia tăng và khả năng phá sản của ngân hàng sẽ thấp đi.
* Về rủi ro thanh khoản
– Biến LTD: Tổng dư nợ cho vay/ Tổng huy động ngắn hạn
Kết quả hồi quy trên mơ hình FGLS cho thấy LTD đồng biến với chỉ số Z-score, nghịch biến với khả năng phá sản của ngân hàng với ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Về mặt tác động, kết quả này ngược với kỳ vọng của tác giả, tức là LTD biến động ngược chiều với rủi ro phá sản. Để giải thích vấn đề trên, cần chú ý đến hai vấn đề. Đầu tiên là tỷ lệ LTD của mỗi ngân hàng qua các năm thay đổi không theo quy luật cụ thể, tỷ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn có sự chênh lệch rất lớn giữa các ngân hàng trong mẫu, điều này đã được phân tích ở phần thống kê mô tả các biến. Chênh lệch của tỷ lệ LTD tại một năm quan sát của ngân hàng có độ rủi ro nghịch chiều nhau là rất lớn. Ví dụ, năm 2014 ngân hàng Đơng Á có Z-score = 7.36 và LTD = 3,232.09% trong khi ngân hàng Vietinbank có Z-score = 25.61 và LTD là 423.89%.
Tiếp theo, khi phân tích kỹ biến LTD có mẫu số là huy động ngắn hạn. Giả định rằng khi tiền gửi đáo hạn thì sẽ được tái huy động để ngân hàng ổn định được nguồn vốn. Tuy nhiên với sự biến động của hệ thống tài chính Việt Nam làm giả định này rất dễ vi phạm, đặc biệt là khi rủi ro thanh khoản gia tăng. Điều này làm cho nguồn vốn
ngắn hạn không ổn định tại những ngân hàng kém thanh khoản buộc họ phải chọn giải pháp tăng lãi suất huy động ngắn hạn để đảm bảo thanh khoản (Nguyễn Thanh Dương,
2013). Như vậy dư nợ huy động ngắn hạn sẽ làm giảm tỷ số LDR. Khi đó, tỷ số LDR
giảm do dư nợ huy động ngắn hạn tăng tại những ngân hàng có mức độ rủi ro cao và tỷ số LDR tăng do dư nợ huy động ngắn hạn giảm tại những ngân hàng có nguồn thanh khoản dồi dào.
– Biến LAD: (Tài sản thanh khoản - Huy động ngắn hạn)/Tổng huy động
Kết quả hồi quy cho thấy LAD đồng biến với chỉ số Z-score, nghịch biến với khả năng phá sản của ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê 10%. Kết quả này đúng với kỳ vọng ban đầu của tác giả. Nếu ngân hàng duy trì được tỷ số LAD cao, cho thấy nguồn thanh khoản của ngân hàng đang ở mức tốt. Tỷ lệ LAD càng cao cho thấy nguồn thanh khoản của ngân hàng càng tốt, sẵn sàng đáp ứng các nhu cầu hiện thời của khách hàng và có thể chống chọi lại các tình huống khẩn cấp từ đó ngân hàng có thể tránh được rủi ro thanh khoản và khả năng phá sản sẽ thấp hơn. Ngược lại, nếu ngân hàng khơng duy trì được nguồn tài sản thanh khoản để đáp ứng các nhu cầu của khách hàng thì khả năng thiếu thanh khoản và mất khả năng thanh toán rất dễ xảy ra. Tác động nghịch chiều giữa biến LAD và khả năng phá sản được tìm thấy trong mơ hình: LAD càng giảm thì khả năng phá sản càng tăng.
* Về rủi ro lãi suất
– Biến NIR: Thu nhập lãi thuần/ Tổng tài sản bình quân
Kết quả hồi quy cho thấy NIR đồng biến với chỉ số Z-score, nghịch biến với khả năng phá sản ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê 5%. Kết quả mơ hình đúng như kỳ vọng ban đầu của tác giả. Khi ngân hàng có thu nhập lãi thuần tăng gia tăng sẽ giúp ngân hàng tránh được các rủi ro dẫn tới khả năng phá sản của ngân hàng. Thu nhập lãi thuần gia tăng có thể xuất phát từ việc cơ cấu tốt tài sản và nguồn vốn nhạy cảm với lãi suất. Ngoài ra ở mẫu số, nếu ngân hàng giảm được các khoản cho vay và đầu tư mạo hiểm thì các ngân hàng ít gặp rủi ro lãi suất trong việc tái đầu tư. Mối quan hệ nghịch chiều giữa NIR và khả năng phá sản cho thấy nếu ngân hàng quản lý tốt tài sản và nguồn vốn nhạy cảm với lãi suất thì khả năng phá sản của ngân hàng sẽ thấp hơn.
Các biến kiểm soát:
* Về vốn chủ sở hữu – biến LEV: Vốn chủ sở hữu/Tổng huy động
Kết quả hồi quy cho thấy biến LEV có quan hệ đồng biến với chỉ số Z-score, nghịch biến với khả năng phá sản ngân hàng và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này đúng như kỳ vọng ban đầu của tác giả và có cùng kết luận với nghiên cứu của Logan (2001). Biến LEV thể hiện vốn chủ sở hữu so với tổng vốn huy động. Vốn chủ sở hữu thể hiện năng lực tài chính ngân hàng ngồi ra cịn là cơ sở xác định các chỉ số an tồn của NHTM. Theo như kết quả mơ hình, nếu huy động ở mẫu số nhiều lên sẽ làm tỷ số LEV giảm đi, dẫn đến rủi ro càng cao cho ngân hàng. Tốc độ tăng của huy động cao hơn so với vốn chủ sở hữu sẽ gây hại đến tình hình sức khỏe của ngân hàng. Nếu gia tăng vốn chủ sở hữu và duy trì tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng huy động sẽ giúp hạn chế rủi ro trong hoạt động huy động và cho vay của ngân hàng.
* Về chi phí hoạt động – biến CTI: Chi phí hoạt động/Thu nhập lãi thuần. Kết quả hồi quy cho thấy CTI đồng biến với chỉ số Z-score, nghịch biến với rủi ro ngân hàng, kết quả này tuy hoàn toàn ngược với kỳ vọng ban đầu nhưng khơng tìm thấy ý nghĩa thống kê. Như vậy với dữ liệu mẫu nghiên cứu cho kết quả rằng khi tăng các khoản chi phí cho hoạt động (trong đó đa số là lương và trợ cấp) sẽ giúp ngân hàng hoạt động ổn định hơn và tránh được nguy cơ gặp phải rủi ro.
* Về tác động vĩ mô:
– Biến GDP: kết quả hồi quy cho thấy GDP có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số Z-score, nghịch chiều với rủi ro ngân hàng. Kết quả này hoàn toàn đúng với kỳ vọng ban đầu của tác giả. Khi nền kinh tế tăng trưởng tốt có tác động giúp hệ thống ngân hàng hoạt động ổn định hơn, tránh gây ra các bất ổn cho hệ thống tài chính và đặc biệt là hệ thống ngân hàng. Tuy nhiên lại chưa tìm được ý nghĩa thống kê cho mối quan hệ này.
– Biến INF: tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa biến INF với chỉ số Z-score, với mức ý nghĩa 10%. Như vậy trong khoảng thời gian nghiên cứu, lạm phát cao hơn lại làm cho tình hình của ngân hàng ổn định hơn, khách hàng dễ trả nợ hơn vì giá trị
thực tế của khoản nợ giảm và nền kinh tế có nhiều việc làm hơn. Cả hai biến INF và GDP đều có cùng dấu tác động đến Z-score.
Kết luận chương 4
Trong chương 4, đề tài đã tiến hành phân tích, lựa chọn mơ hình phù hợp nhằm nghiên cứu ảnh hưởng của rủi ro tài chính đến khả năng phá sản của các NHTM Việt Nam từ năm 2004 đến năm 2014. Tác giả đã lần lượt phân tích các kết quả của mơ hình hồi quy, nhận dạng được chiều hướng tác động của rủi ro tài chính. Thơng qua các hệ số hồi quy, tác giả đã có những kết luận về sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Tác giả cũng đã thảo luận với các nghiên cứu trước đây của các học giả để so sánh cũng như lý giải kết quả nghiên cứu.
Từ các kết quả có được, trong chương 5 tác giả sẽ kết luận lại tồn bộ q trình nghiên cứu và đưa ra những khiến nghị phù hợp nhằm hạn chế rủi ro tài chính và khả năng phá sản của các NHTM Việt Nam.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ CÁC GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ RỦI RO TÀI CHÍNH VÀ KHẢ NĂNG PHÁ SẢN CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
5.1 Tó m tắt kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là Z-score nhằm xác định ảnh hưởng của rủi ro tài chính đến khả năng phá sản các ngân hàng thương mại Việt Nam, với nguồn dữ liệu được lấy báo cáo tài chính của 30 NHTM Việt Nam từ năm 2004 đến năm 2014.
Các biến biến độc lập đại diện cho các loại rủi ro tài chính của ngân hàng thương mại được đưa vào nghiên cứu bao gồm: rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất là LLR, LTD, LAD; các biến kiểm sốt: NIR, LEV, CTL. Địn bẩy LEV thể hiện cơ cấu vốn của ngân hàng, biến CTL thể hiện chi phí hoạt động. Biến vĩ mô là GDP và INF cũng được đưa vào mơ hình để xem xét tác động vĩ mô. Phương pháp nghiên cứu được tiến hành là phân tích thống kê mơ tả, phân tích tương quan, kiểm định các giả thuyết của OLS, phân tích và lựa chọn mơ hình hồi quy phù hợp với mục đích nghiên cứu. Các kết luận chính có được từ kết quả hồi quy FGLS, cụ thể:
Biến LLR (đại diện cho rủi ro tín dụng) có mối quan hệ nghịch biến với chỉ số Z-score, đồng biến với khả năng phá sản ngân hàng và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%. Khi rủi ro tín dụng xảy ra, nợ xấu tăng cao địi hỏi các ngân hàng phải gia tăng trích lập dự phịng rủi ro tín dụng. Điều này làm làm cho tỷ lệ dự phòng trên tổng nợ vay tăng lên và dẫn tới gia tăng khả năng phá sản của ngân hàng thương mại.
Biến LTD (đại diện cho rủi ro thanh khoản) đồng biến với chỉ số Z-score, nghịch biến với khả năng phá sản của ngân hàng với ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Tại những ngân hàng có mức độ rủi ro thanh khoản cao, khả năng phá sản sẽ cao do các ngân hàng tăng lãi suất huy động ngắn hạn làm tỷ số LDR giảm. Và ngược lại, tại các ngân hàng dồi dào thanh khoản, tỷ số LDR tăng và khả năng phá sản thấp hơn.
Biến LAD (đại diện cho rủi ro thanh khoản) đồng biến với chỉ số Z-score, nghịch biến với khả năng phá sản của ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê 10%. Tỷ lệ LAD càng cao cho thấy nguồn thanh khoản của ngân hàng càng dồi dào, sẵn sàng đáp ứng
các nhu cầu hiện thời của khách hàng và có thể chống chọi lại các tình huống khẩn cấp từ đó ngân hàng có thể tránh được rủi ro thanh khoản và khả năng phá sản sẽ thấp hơn.
Biến NIR (đại diện cho rủi ro lãi suất) đồng biến với chỉ số Z-score, nghịch biến với khả năng phá sản ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê 5%. Khi ngân hàng có thu nhập lãi thuần tăng gia tăng sẽ giúp ngân hàng tránh được các rủi ro dẫn tới khả năng