2.3 Đo lường tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mơ đến tăng trưởng tín dụng
2.3.2 Phương pháp nghiên cứu:
2.3.2.1 Thu thập dữ liệu:
Số lượng mẫu:
Hiện nay Việt Nam có tất cả 39 ngân hàng thương mại hoạt động trong đó có 5
ngân hàng là NHTM Nhà nước. Trong nghiên cứu, tác giả lấy số liệu bình quân của 39 ngân hàng thương mại để thực hiện nghiên cứu mơ hình từ quý 1/2008 đến quý
4/2012.
Phương thức chọn mẫu:
Tác giả thu thập số liệu từ website Tổng cục thống kê Việt Nam đối với các nhân tố: GDP, CPI; số liệu Báo cáo tài chính của các NHTM về tăng trưởng tín
dụng; số liệu của IFS về tăng trưởng tiền gửi, lãi suất cho vay bình quân; số liệu trên Báo cáo thường niên của ngân hàng Nhà nước Việt Nam về tỷ giá hối đối bình
qn liên ngân hàng. Để đảm bảo tính đầy đủ và chính xác của số liệu, tác giả sử
dụng mức lãi suất cho vay ngắn hạn bình quân để đưa vào mơ hình nghiên cứu. Số liệu được lấy theo q, bắt đầu từ quý 1/2008 đến hết quý 4/2012.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu:
- Hồi quy đa biến: Mơ hình này được sử dụng để khảo sát sự phụ thuộc của biến phụ
thuộc với nhiều biến độc lập. Mơ hình nghiên cứu trong đề tài sẽ sử dụng mơ hình hồi quy đa biến này với biến phụ thuộc là tăng trưởng tín dụng và các biến độc lập: lãi suất cho vay bình quân, tỷ giá hối đối bình qn liên ngân hàng, GDP, CPI và
tăng trưởng tiền gửi.
- Các phép kiểm định: đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan. Các
phép kiểm định này được sử dụng để kiểm tra sự phù hợp của các biến trong mơ hình và tìm ra mơ hình tối ưu. Các phép kiểm định sẽ được sử dụng trong mơ hình hồi quy đa biến với mức ý nghĩa 5% hoặc 10%.
2.3.2.2 Xử lý dữ liệu:
Dữ liệu sau khi được thu thập thì sẽ được nhập vào file Excel và xử lý trên file
này. Sau đó, tác giả sẽ chuyển dữ liệu vào phần mềm Eview 6.0 để tính tốn và xử
lý dữ liệu theo mơ hình.
2.3.3 Mơ hình nghiên cứu thực nghiệm: 2.3.3.1 Xây dựng mơ hình: 2.3.3.1 Xây dựng mơ hình:
Mơ hình hồi quy OLS:
CG = β0 + β1*LR + β2*ER + β3*GDP + β4*CPI + β5*DG + u
Trong đó:
CG: Tăng trưởng tín dụng của các NHTM tại Việt Nam
LR: Lãi suất cho vay bình quân
ER: Tỷ giá hối đối bình quân liên ngân hàng GDP: Tổng sản phẩm quốc nội
CPI: Chỉ số giá tiêu dùng
DG: Tăng trưởng tiền gửi
Bảng 2.2: Giả thiết nghiên cứu của mơ hình Giả
thiết
Diễn giải Kỳ vọng
H1 Lãi suất cho vay bình qn có tác động ngược chiều đến
tăng trưởng tín dụng
(-)
H2 Tỷ giá hối đối có tác động đến tăng trưởng tín dụng (+/-)
H3 Tổng sản phẩm quốc nội có tác động cùng chiều đến
tăng trưởng tín dụng
(+)
H4 Lạm phát có tác động ngược chiều đến tăng trưởng tín
dụng
(-)
H5 Tăng trưởng tiền gửi có tác động cùng chiều đến tăng trưởng tín dụng
(+)
2.3.3.2 Mơ tả thống kê nghiên cứu:
Bảng 2.3: Bảng mô tả thống kê các biến tăng trưởng tín dụng, lãi suất cho vay, tỷ giá hối đoái, tổng sản phẩm quốc nội, lạm phát và tăng trưởng tiền gửi
CG LR ER GDP CPI DG
Mean 0.054215 0.137220 18765.40 0.054825 0.134840 0.053845
Maximum 0.140500 0.201000 20828.00 0.074000 0.229700 0.110300
Minimum -0.011000 0.090000 16004.00 0.031000 0.068800 0.010400
Nguồn: Phần mềm Eviews 6.0, phụ lục 2
Từ bảng mô tả thống kê các biến ta thấy:
- Tăng trưởng tín dụng đạt mức trung bình 5,42%, cao nhất là 14,05%, thấp nhất là -
1,1%.
- Lãi suất cho vay có mức trung bình là 13,72%, cao nhất là 20,1%, thấp nhất là 9%.
- Tỷ giá hối đối bình qn liên ngân hàng trung bình là 1USD = 18.765VND, cao
nhất là 1USD=20.828VND, thấp nhất là 1USD=16.004VND.
- Chỉ số giá tiêu dùng trung bình là 13,48%, cao nhất là 22,97%, thấp nhất là 6,88%. - Tăng trưởng tiền gửi trung bình đạt, 5,38%, cao nhất đạt 11,03%, thấp nhất đạt
1,04%.
Kiểm định Jarque – Bera:
H0: Dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn
H1: Dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn
Giá trị p_value của các biến CG, LR, ER, GDP, CPI, DG lớn hơn mức ý nghĩa 10% nên các biến này tuân theo phân phối chuẩn.
Ma trận hệ số tương quan:
Bảng 2.4: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình
CG LR ER GDP CPI DG CG 1.000000 -0.538776 -0.087436 0.173908 -0.335741 0.591118 LR -0.538776 1.000000 0.024537 0.447747 0.681948 -0.347842 ER -0.087436 0.024537 1.000000 0.002192 -0.155353 -0.343465 GDP 0.173908 0.447747 0.002192 1.000000 0.265859 0.101976 CPI -0.335741 0.681948 -0.155353 0.265859 1.000000 -0.254447 DG 0.591118 -0.347842 -0.343465 0.101976 -0.254447 1.000000 Nguồn: Phần mềm Eviews 6.0
Theo lý thuyết tốn, 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
r<0: tương quan nghịch
r>0: tương quan thuận
Căn cứ vào lý thuyết trên ta có thể thấy:
- Xét về mối tương quan cộng tuyến, ta thấy:
Tương quan trung bình gồm các biến: DG và CG, CPI và LR. Các biến cịn lại là tương quan lỏng lẻo. Vì vậy hiện tượng đa cộng tuyến là khó xảy ra.
- Xét về mối quan hệ tỷ lệ giữa biến ta thấy:
Lãi suất cho vay tương quan nghịch với tăng trưởng tín dụng, nghĩa là khi lãi suất
cho vay tăng thì tăng trưởng tín dụng giảm và ngược lại.
Tỷ giá hối đối có tương quan đến tăng trưởng tín dụng nhưng với mức độ rất yếu (-
0,08) nhỏ hơn 0,4 rất nhiều. Điều này cho thấy mức độ tác động đến tăng trưởng tín dụng là khơng nhiều.
Tổng sản phẩm quốc nội có mối tương quan thuận với tăng trưởng tín dụng, nghĩa
là khi GDP tăng thì CG tăng và ngược lại.
Chỉ số giá tiêu dùng có mối tương quan nghịch với tăng trưởng tín dụng, nghĩa là
khi CPI tăng thì CG giảm và ngược lại.
Tăng trưởng tiền gửi tương quan thuận với tăng trưởng tín dụng, nghĩa là khi tăng trưởng tiền gửi tăng thì tăng trưởng tín dụng cũng tăng và ngược lại.
Từ bảng ma trận tương quan giữa các biến số kinh tế vĩ mô cho ta thấy mối tương quan của từng biến độc lập so với biến phụ thuộc là trùng khớp với giả thuyết mà tác giả đã nêu trong chương 1. Các mối tương quan giữa các biến ở mức trung bình
và lỏng lẻo nên hiện tượng đa cộng tuyến là khó xảy ra.
2.3.3.3 Hồi quy đánh giá các biến số kinh tế vĩ mô tác động đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam: của các ngân hàng thương mại Việt Nam:
Hồi quy mơ hình OLS:
CG = β0 + β1*LR + β2 *ER + β3 *GDP + β4 *CPI + β5 *DG + u (2.1)
Bảng 2.5: Mơ hình hồi quy OLS của phương trình (2.1)
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.051539 0.043203 1.192965 0.2527 LR -0.875523 0.340132 -2.574071 0.0221 ER 0.125992 0.312493 0.403183 0.6929 GDP 1.469685 0.716274 2.051847 0.0594 CPI 0.097192 0.183985 0.528259 0.6056 DG 0.509649 0.279243 1.825109 0.0894
R-squared 0.607326 Adjusted R-squared 0.467085 F-statistic 4.330590 Prob(F-statistic) 0.013653 Nguồn: Phần mềm Eviews 6.0, phụ lục 3 Kết quả ta có: R2 = 0,607326 P_value = 0,013653
Ta thấy tham số của ER và CPI có p_value lớn hơn 10%, thực hiện kiểm định bỏ biến Wald ta có:
Bảng 2.6: Kết quả kiểm định loại bỏ biến ER của phương trình (2.1):
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 0.162557 (1, 14) 0.6929
Chi-square 0.162557 1 0.6868
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(3) 0.125992 0.312493
Restrictions are linear in coefficients.
Nguồn: Phần mềm Eviews 6.0, phụ lục 4
Giả thiết:
H0: C(3)=0: Biến ER không cần thiết trong mơ hình
H1: C(3)#0: Biến ER cần thiết trong mơ hình
P_value = 0,6929 > 0,1. Ta chấp nhận H0 tức là biến ER không cần thiết trong mơ
hình
Bảng 2.7: Mơ hình hồi quy (1a) sau khi loại bỏ biến ER của phương trình (2.1)
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.055815 0.040695 1.371560 0.1904 LR -0.870320 0.330263 -2.635235 0.0187 GDP 1.499070 0.692380 2.165098 0.0469 CPI 0.078091 0.172747 0.452054 0.6577 DG 0.466312 0.250429 1.862052 0.0823 R-squared 0.602766 Adjusted R-squared 0.496837 F-statistic 5.690284 Prob(F-statistic) 0.005431 Nguồn: Phần mềm Eviews 6.0, phụ lục 5
Nhận thấy mơ hình vẫn có biến CPI có p_value của tham số lớn hơn 0,1, ta tiếp tục loại biến CPI ra khỏi mơ hình (1a) là biến có p_value lớn nhất. Tiếp tục kiểm định Wald loại bỏ biến ER và CPI
Bảng 2.8: Kết quả kiểm định bỏ biến ER và CPI ra khỏi mơ hình (1a) của phương trình (2.1)
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 0.177750 (2, 14) 0.8390
Chi-square 0.355501 2 0.8372
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(3) 0.125992 0.312493
C(5) 0.097192 0.183985
Restrictions are linear in coefficients.
Nguồn: Phần mềm Eviews 6.0, phụ lục 6
Giả thiết:
H1: C(3),C(5)#0: Biến ER, CPI cần thiết trong mơ hình
P_value = 0,8390 > 0,1. Ta chấp nhận H0 tức là biến ER, CPI khơng cần thiết trong mơ hình
Loại biến ER, CPI ra khỏi mơ hình (1a), ta có mơ hình (1b) như sau:
Bảng 2.9: Mơ hình hồi quy (1b) sau khi loại bỏ biến ER, CPI của phương trình (2.1):
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.054835 0.039614 1.384251 0.1853 LR -0.779213 0.255052 -3.055120 0.0076 GDP 1.481750 0.673911 2.198733 0.0430 DG 0.465528 0.244117 1.906986 0.0746 R-squared 0.597354 Adjusted R-squared 0.521858 F-statistic 7.912395 Prob(F-statistic) 0.001847 Nguồn: Phần mềm Eviews 6.0, phụ lục 7
Kiểm định tự tương quan theo phương pháp Lagrange cho mơ hình (1b):
U= resid U1=resid(-1)
Hồi quy mơ hình hồi quy phụ:
U= £1+ £2*LR + £3*GDP + £4*DG + £5*U1 +u (2.2)
Bảng 2.10: Kiểm định tự tương quan cho mơ hình (1b)
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.57E-06 0.033093 0.000108 0.9999
LR 0.169843 0.246313 0.689544 0.5018
GDP -0.797413 0.700921 -1.137665 0.2744
U1 0.505124 0.258356 1.955146 0.0708 R-squared 0.290418 Adjusted R-squared 0.087680 F-statistic 1.432482 Prob(F-statistic) 0.274713 Nguồn: Phần mềm Eviews 6.0, phụ lục 8 Giả thiết:
H0: Mơ hình khơng có tự tương quan
H1: Mơ hình có tự tương quan
LM=19*0,290418=5,517942
χ(0.9,3) = 6,2514
LM< χ(0.9,3) = 6,2514 -> chấp nhận H0: Mơ hình khơng có tương quan chuỗi.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi (PSSSTĐ) theo phương pháp Breusch & Pagan (1979):
U1=resid2
Hồi quy mơ hình phụ: U1= π1 + π2*LR + π3*GDP + π4DG + u (2.3)
Bảng 2.11: Kiểm định PSSSTĐ cho mơ hình (1b)
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.002067 0.001000 2.067728 0.0552 LR -0.013646 0.006437 -2.119827 0.0500 GDP 0.008467 0.017009 0.497769 0.6254 DG -0.000950 0.006161 -0.154210 0.8794 R-squared 0.260518 Adjusted R-squared 0.121866 F-statistic 1.878926 Prob(F-statistic) 0.173844 Nguồn: Phần mềm Eviews 6.0, phụ lục 9
Giả thiết: H0: Mơ hình khơng có PSSSTĐ H1: Mơ hình có PSSSTĐ LM1 = R2*n = 20*0,260518 = 5,21036 χ(0.9,3) = 6,2514 LM1< χ(0.9,3) . Ta chấp nhận H0: Mơ hình khơng có PSSSTĐ
Mơ hình tối ưu:
CG = 0,054835 – 0,779213LR + 1,481750GDP + 0,465528DG (2.4)
Mơ hình cho biết:
- Khi lãi suất cho vay tăng 1% thì tăng trưởng tín dụng giảm 0,779213% và ngược lại.
- Khi GDP tăng 1% thì tăng trưởng tín dụng tăng 1,481750%
- Khi DG tăng 1% thì tăng trưởng tín dụng tăng 0,465528%
R2 = 0,597354 cho biết các biến lãi suất cho vay, GDP, tăng trưởng tiền gửi giải
thích được 59,7354% biến tăng trưởng tín dụng
P_value = 0,001847 < 0,1 cho thấy mơ hình hồi quy là phù hợp ở mức ý nghĩa 10%.
Kiểm định giả thiết:
Bảng 2.12: Kết quả kiểm định giả thiết cho phương trình (2.1)
Giả thiết Diễn giải Kỳ vọng Kết quả
H1 Lãi suất cho vay bình qn có tác
động ngược chiều đến tăng trưởng tín dụng
(-) Chấp nhận giả thiết, tác
động âm, p_value < 0,1
H2 Tỷ giá hối đối có tác động đến
tăng trưởng tín dụng
(+/-) Bác bỏ giả thiết, khơng có
tác động do p_value > 0,1
H3 Tổng sản phẩm quốc nội có tác
động cùng chiều đến tăng trưởng
tín dụng
(+) Chấp nhận giả thiết, tác
động dương, p_value < 0,1
H4 Lạm phát có tác động ngược
chiều đến tăng trưởng tín dụng
(-) Bác bỏ giả thiết, khơng có
H5 Tăng trưởng tiền gửi có tác động
cùng chiều đến tăng trưởng tín dụng
(+) Chấp nhận giả thiết, tác
động dương, p_value < 0,1
Như vậy, với kết quả phân tích có được có thể thấy:
- Lãi suất cho vay là biến đại diện cho hệ thống ngân hàng nói riêng và thị trường tài
chính nói chung. Kết quả phân tích cho thấy giữa lãi suất cho vay và tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ nghịch biến. Điều này là phù hợp với lý thuyết kinh tế bởi khi lãi suất cho vay tăng sẽ dẫn đến chi phí sử dụng vốn của doanh nghiệp cao hơn, dẫn
đến lợi nhuận của doanh nghiệp giảm đi khiến cho doanh nghiệp khơng có khả năng
trả nợ vay khi đến hạn kéo theo sự gia tăng nợ xấu. Ngoài ra, khi lãi suất cho vay là hệ quả của lãi suất tiền gửi tăng dẫn đến người dân và các doanh nghiệp có xu
hướng gửi tiền vào ngân hàng, hưởng lãi thay vì đầu tư vào hoạt động sản xuất kinh doanh. Điều này khiến cho cầu về tín dụng giảm và tất yếu kết quả là tăng trưởng
tín dụng giảm.
- Tổng sản phẩm quốc nội tác động dương mạnh đến tăng trưởng tín dụng, một sự gia
tăng lên hay giảm xuống trong tổng sản phẩm quốc nội cũng sẽ làm cho tăng trưởng
tín dụng thay đổi với tỷ lệ tương ứng. Khi GDP tăng lên khiến nền kinh tế khởi sắc
hơn. Khi đó thu nhập của các doanh nghiệp cũng sẽ tăng lên, điều này giúp cho
doanh nghiệp có niềm tin vững mạnh để mở rộng quy mô hoạt động sản xuất kinh doanh, từ đó nhu cầu vay vốn để tài trợ cho của doanh nghiệp hoạt động cũng tăng lên, cùng với nó là kỳ vọng của người tiêu dùng về nền kinh tế trở nên lạc quan hơn. Tất cả điều này làm cho tốc độ tăng trưởng tín dụng tăng.
- Tăng trưởng tiền gửi: biến này có tác động dương và ảnh hưởng trực tiếp đến tăng trưởng tín dụng. Theo lý thuyết thì bản chất hoạt động của tăng trưởng tín dụng là đi vay để cho vay. Khi tiền gửi huy động tăng, ngân hàng có nhiều vốn để cho vay hơn
và cung tín dụng tăng.
Do giới hạn về nguồn số liệu và kỳ nghiên cứu, nên mặc dù mơ hình thể hiện mối tương quan giữa các biến nhưng mức độ giải thích của các biến vẫn chưa đạt mức tối đa (xấp xỉ 60%). Số liệu đầu vào còn thiếu nhiều biến số kinh tế vĩ mô lẫn vi mơ và có thể chưa phản ánh được thực tế hoạt động các ngân hàng hiện nay do
thực trạng ở Việt Nam thông tin vẫn chưa được minh bạch hóa và cịn bị che giấu
bởi nhiều mục đích khác nhau. Chính vì thế, kết quả hồi quy của mơ hình chưa thực sự phản ánh sát sao thực trạng tăng trưởng tín dụng hiện nay của các NHTM tại Việt Nam.
Kết luận chương 2:
Trong chương 2 tác giả đã phân tích các giai đoạn tăng trưởng tín dụng của
các NHTM Việt Nam qua từng năm. Bên cạnh đó đã minh họa bằng đồ thị mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mơ với tăng trưởng tín dụng để thấy được cái nhìn trực quan hơn về mối tương quan này. Cuối cùng, bằng mơ hình ước lượng và các phép kiểm định, tác giả khẳng định lại một lần nữa có mối quan hệ dài hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô với tăng trưởng tín dụng với 3 biến kinh tế vĩ mô gồm lãi suất cho vay, tổng sản phẩm quốc nội và tăng trưởng tiền gửi. Bằng phương pháp
định tính kết hợp với định lượng sử dụng thống kê mô tả và phương pháp hồi quy
OLS, tác giả đã đánh giá và kiểm chứng một cách xác đáng về các nhân tố vĩ mô tác
động đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM hiện nay, để từ đó có những giải