(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ dữ liệu 24 Ngân hàng TMCP Việt Nam)
2.2.2 Quy mô (Size)
Biến qui mơ được được tính bằng log(tổng tài sản). Do đó để đánh giá yếu tố này chúng ta có thể đánh giá qua yếu tố tổng tài sản của các NHTMCP Việt Nam. Sự thay đổi lớn của nhóm NHTMCP từ năm 2006 đã tạo ra sự chuyển dịch khác nhau về tổng tài sản giữa các khối. Sự chuyển đổi của một số NHTMCP trước đây chỉ hoạt động tại một khu vực nông thôn với địa bàn hẹp sang hoạt động trên phạm vi cả nước như NHTMCP Bưu điện Liên Việt, NHTMCP Sài Gịn-Hà Nội, NTHMCP Tiên Phong… đã góp phần làm cho tổng tài sản của các NHTMCP tăng vọt từ năm 2006 đến năm 2012 với mức tăng trưởng bình quân lên tới 46%, trong khi các NHTMNN chỉ tăng ở mức 29% và Ngân hàng nước ngoài ở mức 30%.
83.97% 88.02% 85.10% 89.33% 89.93% 89.41% 88.15% 55.52% 107.32% 202.81% 21.38% 70.05% 74.20% 22.09% -1.25% 8.17% -50.00% 0.00% 50.00% 100.00% 150.00% 200.00% 250.00% 1 2 3 4 5 6 7 lEIT PROF SIZE COLL GROW GDP
Diễn biến tổng tài sản của 3 khối Ngân hàng trong giai đoạn 2006-2012 (Biểu đồ 2.6) cho thấy xu hướng cũng tương đồng với xu hướng dịch chuyển của vốn chủ sở hữu. Tổng tài sản của khối NHTMNN tăng trưởng ổn định trong cả giai đoạn, trong khi khối NHTMCP sụt giảm tổng tài sản đến cuối năm 2012. Tổng tài sản của khối Ngân hàng nước ngoài cũng theo xu hướng của NHTMCP, giảm nhẹ đến cuối năm 2012.
Biểu đồ 2.6: Diễn biến tổng tài sản của các khối Ngân hàng (tỷ đồng)
(Nguồn tác giả tự tổng hợp) Tổng tài sản của 2 khối NHTMNN và NHTMCP tăng nhanh trong giai đoạn 2008- 2011 là do quy mô hoạt động của nhiều Ngân hàng được mở rộng, thặng dư cổ phiếu sau đợt IPO ra công chúng từ 3 NHTMNN hoặc phát hành thêm cổ phiếu hoặc gia tăng quỹ dự trữ bổ sung vốn điều lệ từ lợi nhuận của các NHTMCP. Nguyên nhân quan trọng hơn cả giải thích sự tăng trưởng nhanh tổng tài sản của 2 khối NHTMNN và NHTMCP là sự bùng nổ mạng lưới chi nhánh của một số Ngân hàng lớn như Vietcombank, BIDV, ACB, Sacombank, Techcombank đã dẫn đến tốc độ tăng trưởng vượt bậc về huy động vốn, khai thác hiệu quả nguồn vốn nhàn rỗi trong dân cư. Quy mô tổng tài sản của các Ngân hàng nước ngoài tăng trưởng chậm một phần do quy mô mạng lưới phát triển chậm so với NHTMNN và NHTMCP, một phần là do người gửi
0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 2,500,000 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Khối NHTM Nhà nước Khối NHTM Cổ Phần
tiết kiệm chưa tiếp cận với nhóm Ngân hàng này mặc dù họ có rất nhiều chương trình marketing, khuyến mại để thu hút nguồn tiền gửi từ dân cư.
Tuy nhiên do sự phát triển tín dụng q nóng trong giai đoạn 2006-2009 cộng với
không quản lý tốt rủi ro dẫn đến chất lượng tài sản đi xuống. Theo đánh giá của Ủy Ban Giám sát tài chính quốc gia giai đoạn 2010-2011:
Cơ cấu tổng tài sản: Thay đổi theo hướng kém bền vững và có yếu tố tăng “ảo”. Hoạt động vay, nhận tiền gửi và cho vay, đi gửi vốn lẫn nhau giữa các TCTD diễn ra phổ biến.
Cơ cấu nguồn vốn: TCTD có sự dịch chuyển theo hướng phụ thuộc nhiều hơn
vào TT2 và huy động vốn trên TT1 ngày càng khó khăn hơn. Tỷ trọng tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản giảm từ 51,38% (năm 2010) xuống còn 48,87% (năm 2011). Trong khi đó, nguồn vốn hình thành từ tiền gửi của các TCTD khác và đi vay các TCTD khác lại tăng từ 16,1% (năm 2010) lên 21,3% (năm 2011).
Đến năm 2012, tổng tài sản của khu vực NHTMNN vẫn tăng trưởng cao hơn so với năm 2011, trong khi hai khu vực NHTMCP và Ngân hàng nước ngoài giảm sút. Nguyên nhân tổng tài sản của khu vực NHTMNN tăng một phần có sự đóng góp khơng nhỏ của việc Vietcombank bán 15% vốn cổ phần cho Ngân hàng Mizuho của Nhật Bản, tương đương 11.800 tỷ đồng với thặng dư vốn cổ phần lên tới hơn 8.300 tỷ đồng.
Theo biểu đồ 2.5 ta thấy rằng trong giai đoạn khảo sát tổng tài sản của ngân hàng theo từng năm tăng trưởng rất mạnh và Địn bẩy tài chính trong các năm qua cũng liên tục tăng. Điều này, cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa tổng tài sản và địn bẩy tài chính. Và kết quả từ phân tích mối quan hệ tương quan giữa hai biến Tổng tài sản và địn bẩy tài chính (theo phụ lục 06) cũng cho kết quả tổng tài sản tương quan
thuận với địn bẩy tài chính. 2.2.3 Tăng trưởng (Grow)
Từ kết quả mô tả thống kê ta có tốc độ tăng trưởng bình quân của các Ngân hàng là rất cao, trung bình là 71%, và cao nhất là 1,266%. Tuy nhiên tốc độ tăng trưởng này chủ yếu tập trung vào các Ngân hàng qui mô nhỏ như: WTB, KLB, MDB, NVB, OJB.
Nếu xét tốc độ tăng trưởng hàng năm của các NHTMCP (theo biểu đồ 2.5) thì tốc độ tăng trưởng này không đều trong các năm qua: cao nhất vào năm 2007 với tốc độ tăng trưởng 202%, nhưng sau đó, do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính Mỹ từ cuối năm 2007 đầu năm 2008 đã làm tăng trưởng giảm mạnh trong năm 2008 xuống còn 21%, và đến năm 2009, 2010 tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản đã hồi phục và duy trì ở mức 70-74%/năm và lại bắt đầu đi xuống từ năm 2011. Đến cuối năm 2012 đã giảm 1.25% (Vấn đề này tác giả đã giải thích ở phần biến Tổng Tài Sản). Tuy nhiên, từ kết quả đồ thị phân tán về mối quan hệ giữa tăng trưởng và địn bẩy tài chính (phụ lục 07) là mối quan hệ ngược chiều, điều này có thể thấy được là do trong năm 2008 tăng trưởng giảm rất mạnh thì địn bẩy tài chính giảm rất ít và mặt dầu khi tăng trưởng tăng mạnh trở lại thì địn bẩy tài chính tăng khơng nhiều. Vậy, dự đoán tăng trưởng tác động ngược chiều với địn bẩy tài chính
2.2.4 Lợi nhuận (Profitability).
Từ kết quả thống kê bình qn của biến lợi nhuận (được tính bằng Lợi nhuận trên Tổng tài sản) tại các NHTM Việt Nam là 1.21%, trong đó cao nhất là MDB vào năm 2009 với mức 3.9%. Nhìn chung, mức sinh lợi trên tổng tài sản cao nhất (trên 2%) thuộc về các Ngân hàng nhỏ như: KLB, MDB, STB. Cho thấy hiệu quả về sử dụng tài sản của các Ngân hàng nhỏ tốt hơn so với các Ngân hàng lớn. Từ biểu đồ 2.5, Biến lợi nhuận tăng đều trong giai đoạn đầu, và giảm ở giai đoạn cuối. Và điều này hồn tồn trái ngược với địn bẩy tài chính. Và từ kết quả đồ thị phân tán về mối quan hệ biến Lợi nhuận và biến địn bẩy tài chính (phụ lục 08) đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều. Do đó có thể dự đốn biến lợi nhuận tác động ngược chiều lên địn bẩy tài
2.2.5 Tài sản thế chấp (Collateral)
Biến tài sản thế chấp được tính dựa trên tỷ lệ tổng tài sản hữu hình của Ngân hàng trên tổng tài sản. Thông qua kết quả thống kê tác giả tự tổng hợp thì biến tài sản thế chấp trong các năm qua trung bình chiếm 20,4% trên tổng tài sản thế chấp.
Từ biểu đồ 2.5, ta thấy rằng biến tài sản thế chấp và Đòn bẩy tài chính có xu hướng chuyển dịch cùng chiều, mặt dù trong hai năm cuối mối quan hệ cùng chiều không được chặt chẽ. Và kết quả từ đồ thị phân tán về mối quan hệ giữa Biến tài sản thế chấp và địn bẩy tài chính (Phụ lục 09) là quan hệ cùng chiều. Nên dựa vào thống kê mơ tả có thể dự đoán tác động cùng chiều của biến Tài sản thế chấp và địn bẩy
tài chính.
2.2.6 Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
Trong các năm qua, biến GDP đều tăng trưởng cao (trung bình 6,6%/năm) và cao nhất là năm 2007 với mức tăng trưởng 8.5%
Từ biểu đồ 2.5 biểu diễn tốc độ tăng trưởng của biến GDP và địn bẩy tài chính theo năm thì cho thấy có sự nghịch biến và kết quả từ đồ thị phân tán về mối quan hệ giữa GDP và địn bẩy tài chính cũng đã chỉ ra mối quan hệ nghịch biến. Nguyên nhân là do giai đoạn này thị trường chứng khoán phát triển mạnh và các NHTM chịu áp lực tăng vốn theo quy định của Chính phủ, do đó, khi nền kinh tế tăng trưởng, thu nhập từ các hoạt động tín dụng, đầu tư, dịch vụ của Ngân hàng cũng tăng lên nhanh chóng đem lại lợi nhuận tăng trưởng cao trong giai đoạn này, đồng thời các Ngân hàng phát triển tốt đã phát hành thêm cổ phần để gia tăng quỹ dự trữ bổ sung vốn điều lệ và lợi nhuận giữ lại tăng lên làm cho VCSH gia tăng mạnh (Biểu đồ 2.7) kéo theo tỷ lệ địn bẩy tài chính giảm xuống. Điều này có thể kết luận GDP tác động ngược chiều lên
Biểu đồ 2.7: Diễn biến VCSH của các nhóm Ngân hàng (Tỷ đồng)
(Nguồn tác giả tự tổng hợp) 2.3 Nghiên cứu định lượng các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của các
NHTMCP Việt Nam
Sau khi nghiên cứu về thực trạng các nhân tố tác động đến CTV Ngân hàng, tác giả tiến hành chạy mơ hình định lượng với các dữ liệu và phương pháp nghiên cứu đã được trình bày tại cuối chương 1 của đề tài
2.3.1 Kiểm định đa cộng tuyến cuả các biến độc lập
Để xác định rằng các biến độc lập và phụ thuộc khơng có mối quan hệ quá lớn dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến khi chạy mô hình hồi qui, tác giả tiến hành phân tích độ tương quan để đo lường mối quan hệ giữa các biến định tính trong mơ hình. Từ kết quả tính tốn của chương trình Eviews ta có kết quả về mối quan hệ tương quan giữa các biến độc với nhau và giữa biến độc lập và biến phụ thuộc như sau:
Bảng 2.3: Hệ số tương quan của các cặp biến độc lập trong mơ hình Probability LN_SIZE PROF_T_1 GROW GDP COLL_T_1 Probability LN_SIZE PROF_T_1 GROW GDP COLL_T_1
LN_SIZE 1.000000 -0.389768 -0.499109 -0.476107 0.486393 PROF_T_1 -0.389768 1.000000 0.257458 0.119698 -0.295675 GROW -0.499109 0.257458 1.000000 0.386725 -0.179520 GDP -0.476107 0.119698 0.386725 1.000000 -0.187490 COLL_T_1 0.486393 -0.295675 -0.179520 -0.187490 1.000000 0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 2,500,000 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Khối NHTM Nhà nước Khối NHTM Cổ Phần
Từ kết quả mơ hình trên ta nhận thấy tương quan giữa các cặp biến độc lập trong mơ hình là tương đối yếu và giá trị tương quan lớn nhất chỉ là 0.4864. Tiếp theo chúng ta sẽ tiến hành phân tích mơ hình hồi quy các nhân tố tác động đến các NHTMCP Việt Nam.
2.3.2 Phân tích hồi quy các nhân tố nội tại tác động đến CTV NHTMCP Việt Nam
Dựa vào dữ liệu của 24 Ngân hàng TMCP trong thời gian từ năm 2006 đến năm 2012 với biến phụ thuộc là Biến đòn bẩy tài chính (L) và các biến độc lập là Lợi nhuận (PROF), Quy mô (SIZE), Tài sản thế chấp (COLL) và Tăng trưởng (GROW). Tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) để ước lượng các tham số của hàm hồi quy. Mơ hình là :
L 1it = β0 + β1 PROFi,t-1 + β2 Ln(SIZE)i,t-1 + β3 COLLi,t-1 + β4 GROW i,t + ei,t
- Với i, t lần lượt là chỉ số để chỉ Ngân hàng và năm nghiên cứu.
- Các biến Lợi nhuận, Quy mô, Tài sản thế chấp được ước lượng với độ trễ một năm, với giả thiết là ảnh hưởng của các biến này lên năm tiếp theo của địn bẩy tài chính.
- Và biến Tăng trưởng được tính với tốc độ tăng trưởng của năm hiện tại cùng với địn bẩy tài chính (L).
2.3.2.1 Kết quả hồi qui theo phương pháp OLS cho dữ liệu dạng bảng Bảng 2.4: Kết quả hồi quy địn bẩy tài chính theo phương pháp OLS
Dependent Variable: LEIT Method: Least Squares Sample: 2006 2012 Periods included: 7
Cross-sections included: 24
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LN_SIZE 0.033344 0.003643 9.153608 0.0000 GROW 0.016013 0.003758 4.260710 0.0000 COLL_T_1 0.001399 0.068937 0.020294 0.9838 PROF_T_1 -4.601507 0.727737 -6.323036 0.0000 C 0.355688 0.061729 5.762100 0.0000
R-squared 0.564405 Mean dependent var 0.877018 Adjusted R-squared 0.553715 S.D. dependent var 0.088375 S.E. of regression 0.059038 Akaike info criterion -2.791952 Sum squared resid 0.568139 Schwarz criterion -2.698977 Log likelihood 239.5240 Hannan-Quinn criter. -2.754218 F-statistic 52.80017 Durbin-Watson stat 1.724701 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ kết quả mơ hình, ta có hệ số R-squared = 0.564 và 3 biến độc lập là quy mô, lợi nhuận và tăng trưởng trong mơ hình ước lượng đều có mức ý nghĩa Sig < 0.01, tức là các biến độc lập này đưa vào mơ hình là phù hợp và có ý nghĩa ở mức 1%. Hệ số Adjusted R-squared cho thấy độ phù hợp của mơ hình là 55.37% hay nói cách khác 57.37% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình. Ngồi ra hằng số C và hệ số của các biến độc lập (ngoại trừ biến COLL_T_1) đều có giá trị xác suất P nhỏ hơn 1% do đó các biến này và hằng số đều có ý nghĩa trong mơ hình.
Tuy nhiên, đối với các mơ hình hồi quy tuyến tính mà dữ liệu dạng bảng thì để tăng sự phù hợp của mơ hình và đánh giá được tác động chéo của thời gian và Ngân hàng thì ta cần phân tích hồi quy với hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên (Xinh Xinh, 2010), và điều này này đã được chứng minh trong nghiên cứu Rient Gropp và Florian Heider (2009), và được áp dụng trong nghiên cứu Ebru Caglayan (2010). Vì vậy, trong phần tiếp theo ta tiến hành ước lượng mơ hình hồi quy tuyến tính với các hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên để đánh giá và lựa chọn mơ hình phù hợp nhất.
2.3.2.2 Kết quả hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định (Fixed effect model)
Bảng 2.5: Kết quả tổng hợp hồi quy địn bẩy tài chính theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định:
Nhân tố tác động L1(1) L1 (2) L1 (3)
Βi Prob. βi Prob. βi Prob.
Hằng số (C) 0.460417 0.0000 0.244960 0.0005 -0.183318 0.3677
Quy mô Ngân hàng
(SIZE) 0.027231 0.0000 0.040066 0.0000 0.064713 0.0000
Tăng trưởng (GROW) 0.012601 0.0012 0.012242 0.0018 0.014631 0.0007
Lợi nhuận (PROF) -2.287887 0.0216 -4.254768 0.0000 -1.296883 0.1838
Tài sản thế chấp
(COLL) -0.129890 0.0919 -0.022516 0.7390 -0.157988 0.0360
R2 0.699656 0.616356 0.743674 Durbin-Watson stat 2.178001 1.824814 2.197372
F-statistic 12.07896 25.22332 11.78094
(L1(1): Mơ hình L hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định yếu tố Ngân hàng; L1(2) Mơ hình L hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định yếu tố thời gian; L1(3) Mơ hình L hồi qui theo phương pháp OLS với hiệu ứng cố định cả 2 yếu tố thời gian và Ngân hàng)
Kết quả chúng ta thấy R2 được cải thiện đáng kể so với mơ hình ban đầu (58%) với và kết quả lần lượt tăng lên là: 69.9%, 61.6%, 74.36%. Điều này cho thấy mức độ giải thích của mơ hình đã được cải thiện.
Để kiểm tra mức độ phù hợp của mơ hình ta tiến hành kiểm định các giả thiết sau:
Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy riêng: Với giả thiết của mơ hình là:
H0: βi = 0 và H1 βi ≠ 0; sử dụng kết quả giá trị xác suất p, từ thống kê p của mơ hình ta có kết quả như sau:
Biến Quy mơ trong cả 3 phương trình đều nhận giá trị p = 0 nhỏ hơn 1% do đó bác bỏ giả thiết H0: βi = 0, nên có thể khẳng định Biến quy mơ (SIZE) có ảnh hưởng lên địn bẩy tài chính với mức ý nghĩa 1%.
Tương tự ta cũng có biến tăng trưởng với giá trị xác suất p nhỏ hơn 1% nên biến tăng trưởng cũng có ảnh hưởng lên địn bẩy tài chính với mức ý nghĩa 1%.
Đối với biến Lợi nhuận ở mơ hình L1(1), p = 0.0216, và mơ hình L1(2), p= 0.000, nên ở hai mơ hình này biến Lợi nhuận có ảnh hưởng lên địn bẩy tài chính với mức ý nghĩa 5%, và ở mơ hình L1(3) p = 0.1838, nên ta chấp nhận giả thiết H0: βi = 0, tức Lợi nhuận khơng có ảnh hưởng lên địn bẩy tài chính.
Đối với biến tài sản thế chấp ở mơ hình L1(1) và L1(3), mơ hình có p nhỏ hơn 10% nên với hai mơ hình này ta bác bỏ giả thiết H0: βi = 0, tức là biến