Kết quả phân tích ANOVA của Mơ hình 2b

Bảng 4 .2 – Kết quả phân tích tương quan của các biến

Bảng 4.7 Kết quả phân tích ANOVA của Mơ hình 2b

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig, Regression 6.731,64 10 673,164 24,372 0,000a

Residual 1.933,44 70 27,621

Total 8.665,07 80

a, Biến độc lập: RI, SIZE, NII, LQD, LA, RGDP, DP, CA, NIM, INF

Bảng 4.8: Hệ số hồi quy của Mơ hình Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients 95% Confidence

Interval for B Correlations

Collinearity Statistics Model B Std, Error Beta t Sig, Lower Bound Upper Bound Zero-

order Partial Part

Tole- rance VIF (Cons-tant) -45,647 21,280 -2,145 0,035 -88,088 -3,205 SIZE 3,505 2,058 0,174 1,703 0,093 -0,601 7,610 0,629 0,199 0,096 0,306 3,264 CA -6,594 11,035 -0,045 -0,598 0,552 -28,604 15,416 -0,270 -0,071 -0,034 0,562 1,779 LA -12,982 4,867 -0,165 -2,668 0,009 -22,688 -3,276 -0,105 -0,304 -0,151 0,830 1,205 LQD -3,110 1,808 -0,103 -1,720 0,090 -6,715 0,496 0,061 -0,201 -0,097 0,897 1,115 DP 1,370 5,160 0,017 0,266 0,791 -8,921 11,662 0,164 0,032 0,015 0,808 1,238 NIM 5,045 0,546 0,745 9,242 0,000 3,956 6,134 0,801 0,741 0,522 0,491 2,038 NII 277,144 101,219 0,165 2,738 0,008 75,269 479,019 0,151 0,311 0,155 0,878 1,139 RGDP 1,604 0,615 0,165 2,609 0,011 0,378 2,831 0,060 0,298 0,147 0,801 1,249 INF 1,191 0,610 0,741 1,951 0,055 -0,027 2,408 -0,062 0,227 0,110 0,022 45,220 2 RI 2,574 1,126 0,858 2,286 0,025 0,329 4,819 0,065 0,264 0,129 0,023 44,233 a,Biến phụ thuộc: ROE

Kết quả phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính đã diễn tả mối quan hệ giữa ROE và 10 biến độc lập. Phương trình hồi quy tuyến tính là:

ROE = - 45,647 + 3,505*SIZE - 6,594*CA - 12,982*LA - 3,110*LQD + 1,370*DP + 5,045*NIM + 277,144*NII + 1,604*RGDP + 1,191*INF + 2,574*RI

Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của các biến CA, LA và LQD là âm, điều này có nghĩa là ROE có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với cho vay khách hàng, tiền gửi của khách hàng và tính thanh khoản. Tuy nhiên, hệ số Sig. của biến CA (0,552) lớn hơn 0,05 nên mối quan hệ giữa biến này với ROE khơng có ý nghĩa thống kê. Hệ số Sig. của LQD (0,090) nhỏ hơn 0,1 nên mối quan hệ giữa LQD và ROE có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy là 90%. Trong khi đó, hệ số Sig. của biến LA (0,009) nhỏ hơn 0,05 nên mối tương quan nghịch giữa ROE và LA có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy là 95%. Điều này phù hợp với dự đoán của tác giả khi đánh giá về ảnh hưởng của cho vay khách hàng đối với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007–2011. Do các ngân hàng cho vay những khách hàng khơng đủ khả năng thanh tốn nên làm phát sinh nợ xấu và phải gánh chịu các khoản lỗ do nợ xấu, do đó tăng cho vay khách hàng làm giảm tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu.

Các biến còn lại là SIZE, DP, NIM, NII, RGDP, INF và RI đều có mối tương quan thuận với biến ROE. Trong khi mối tương quan giữa biến DP với ROE khơng có ý nghĩa thống kê do hệ số Sig. lớn hơn 0,05 (hệ số Sig. của các biến này lần lượt là 0,093; 0,791 và 0,055), hệ số Sig. của SIZE (0,093) và INF (0,055) là nhỏ hơn 0,1 nên SIZE và INF có mối tương quan thuận với ROE với đảm bảo thống kê là 90%. Ngược lại, hệ số Sig. của các biến NIM, NII, RGDP và RI là nhỏ hơn 0,05 nên mối quan hệ giữa các biến này với ROA là có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy là 95%. Bên cạnh đó, dấu của các hệ số hồi quy cho thấy mối quan hệ giữa SIZE, DP, NIM, NII, RGDP, INF và RI với ROE là phù hợp với dự đoán của tác giả.

Chỉ số thống kê R-Squared cho thấy mơ hình đã giải thích được 77,7% biến động của ROA. Chỉ số R-Squared điều chỉnh, là chỉ số phù hợp hơn để so sánh mơ hình với các giá trị khác nhau của biến độc lập, là 74,5%.

4.4. Kiểm định ANOVA về tính thích hợp của mơ hình

Vấn đề tiếp theo sau khi phân tích hồi quy là kiểm tra sự phù hợp của mơ hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R2. Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta cần kiểm định giả thiết H0: R2 = 0. Tương tự như phân tích hồi quy, giá trị Sig. cũng được sử dụng trong kiểm định này. Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thiết H0.

Theo kết quả kiểm định ANOVA ở Bảng 4.4 và Bảng 4.7, hệ số Sig. (0,000) là nhỏ hơn 0,05 nên Mơ hình 1 và Mơ hình 2 là phù hợp để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến ROA và ROE.

4.5. Kiểm định Durbin-Watson về tự tương quang

Sau khi kiểm định sự phù hợp của mơ hình, bước kế tiếp là kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến trong mơ hình. Khi có tồn tại hiện tượng tự tương quan, tuy các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng không chệnh nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả. Nói cách khác, ước lượng OLS không phải là ước lượng không chệch tốt nhất. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện tình trạng tự tương quan xảy ra trong mơ hình là kiểm định d của Durbin – Watson. Phương pháp kinh nghiệm được sử dụng để phát hiện tình trạng tự tương quan như sau:

 Khi 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan  Khi 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương  Khi 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm

Theo kết quả kiểm định ở Bảng 4.3 và Bảng 4.6, hệ số Durbin – Watson của hai mơ hình lần lượt là 1,339 và 1,028 đều nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên khơng có hiện tượng tự tương quan trong Mơ hình 1 và Mơ hình 2.

4.6. Kiểm định đa cộng tuyến

Khi phân tích tương quan, hệ số tương quan giữa các biến cao là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Để phát hiện trường hợp một biến có tương quan tuyến tính mạnh với các biến cịn lại của mơ hình, ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF- Variance Inflation Factor). Theo quy tắc kinh nghiệm khi VIFj>10 thì mức độ cộng

tuyến được xem là cao và khi đó, các hệ số hồi quy được ước lượng với độ chính xác khơng cao. Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính và hệ số VIF, các biến có hệ số VIF lớn hơn 10 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình và tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi khơng cịn biến nào có giá trị VIF lớn hơn 10, tức là khơng cịn hiện tượng đa cộng tuyến.

Theo kết quả hồi quy ở Bảng 4.5 và Bảng 4.8, hệ số phóng đại phương sai của biến INF và RI lần lượt là 45,220 và 44,233 đều lớn hơn 10. Điều này có nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến đã tồn tại trong dữ liệu nghiên cứu. Nguyên nhân có thể là do hai biến RGDP và RI đều được điều chỉnh bởi lạm phát nên hai biến này có thể có đa cộng tuyến với INF. Để xử lý hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả đã loại bỏ biến INF (có hệ số VIF lớn nhất) và phân tích lại Mơ hình hồi quy 1 và Mơ hình hồi quy 2. Kết quả phân tích của hai mơ hình điều chỉnh như sau4:

Phương trình hồi quy điều chỉnh 1:

ROA = 0,237 - 0,102*SIZE + 0,828*CA - 1,526*LA + 0,129*LQD + 0,373*DP + 0,487*NIM + 36,703*NII + 0,116*RGDP + 0,037*RI

Phương trình hồi quy điều chỉnh 2:

ROE = - 20,065 + 2,265*SIZE - 7,283*CA - 12,969*LA - 2,791*LQD + 3,462*DP + 5,228*NIM + 305,215*NII + 1,238*RGDP + 0,406*RI

Đồng thời, kết quả kiểm định ANOVA cho thấy hai mơ hình điều chỉnh vẫn phù hợp (hệ số Sig. nhỏ hơn 0,05). Kết quả kiểm định Durbin-Watson cho biết hệ số d của hai mơ hình điều chỉnh đều nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên khơng có hiện tượng tự tương quan trong các mơ hình. Ngồi ra, hệ số VIF trong kết quả hồi quy của hai mơ hình điều chỉnh đều nhỏ hơn 10, tức là hiện tượng đa cộng tuyến đã khơng cịn.

Kết quả phân tích hồi quy của hai mơ hình điều chỉnh sau khi loại trừ biến INF cho thấy ROA và ROE vẫn có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với LA và tỷ lệ thuận với NIM, NIM, GRDP và RI. Các mối quan hệ này đều có ý nghĩa thống kê vì hệ số Sig. nhỏ hơn 0,05.

4.7. Kết luận chương 4

Chương 4 đã tiến hành phân tích dữ liệu của 17 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Phương pháp nghiên cứu được tiến hành là phân tích thống kê mơ tả, phân tích tương quan tuyến tính, phân tích hồi quy, kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mơ hình, kiểm định Durbin-Watson về hiện tượng tự tương quan và kiểm định đa cộng tuyến.

Kết quả phân tích cho thấy hệ số hồi quy của biến LA với ROA và ROE là âm. Điều này có nghĩa là LA có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với ROA và ROE, và mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%. Điều này phù hợp với dự đoán của tác giả khi đánh giá về ảnh hưởng của LA đối với ROA và ROE của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007–2011. Do các ngân hàng cho vay những khách hàng khơng đủ khả năng thanh tốn nên làm phát sinh nợ xấu và phải gánh chịu các khoản lỗ do nợ xấu, do đó tăng cho vay khách hàng làm giảm ROA và ROE.

Ngược lại, hệ số hồi quy của các biến NIM, NII, RGDP và RI là dương và có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy là 95%. Kết quả phân tích này cũng phù hợp với dự báo của tác giả là hiệu quả hoạt động của ngân hàng sẽ có mối tương quan thuận với lợi nhuận gộp của hoạt động cho vay, lợi nhuận ngoài lãi vay, tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội thực tế hàng năm và lãi suất thực. Trong khi ROE có mối tương quan nghịch với LQD và tương quan thuận với SIZE với độ tin cậy là 90%, đây là độ tin cậy thấp, ROA khơng tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với biến LQD và SIZE

Tuy nhiên, kết quả phân tích khơng cho thấy CA và DP có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với ROA và ROE. Nói cách khác, kết quả phân tích chưa cho thấy tác động của vốn chủ sở hữu và tiền gửi của khách hàng đối với ROA và ROE.

CHƯƠNG 5 – KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH 5.1. Tóm tắt nghiên cứu

Mục đích của bài nghiên cứu nhằm đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2007 - 2011. Mơ hình được sử dụng là mơ hình hồi quy tuyến tính. Với biến phụ thuộc là chỉ số lợi nhuận trên tài sản và chỉ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Mười biến độc lập được sử dụng để giải thích cho sự thay đổi của lợi nhuận ngân hàng. Các biến độc lập đại diện cho các đặc điểm nội tại của ngân hàng được nghiên cứu là các chỉ số tài chính ngân hàng là quy mô doanh nghiệp, vốn chủ sở hữu, cho vay khách hàng, tiền gửi của khách hàng, tính thanh khoản, lợi nhuận thuần của hoạt động cho vay và thu nhập ngoài lãi vay. Các biến độc lập đại diện cho yếu tố kinh tế vĩ mô được nghiên cứu là tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội thực tế hàng năm, lạm phát (INF) và lãi suất thực (RI). Việc thu thập dữ liệu của các biến dựa trên cơ sở dữ liệu thứ cấp (báo cáo tài chính) của 17 ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn 2007 – 2011. Các biến từ nền kinh tế vĩ mô lấy từ trang web của ngân hàng thế giới.

Trước hết, phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập nhằm có cái nhìn tổng quát nhất về mẫu nghiên cứu. Thơng qua mơ tả, tóm tắt thống kê các biến độc lập và biến phụ thuộc của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn năm 2007 đến 2011 cho thấy được giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và bé nhất của từng biến nghiên cứu. Đồng thời, phân tích tương quan được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Tiếp theo, phương pháp phân tích hồi quy được sử dụng để xác định mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Các kiểm định tự tương quan và kiểm định đa cộng tuyến cũng được thực hiện nhằm đảm bảo kết quả nghiên cứu là đáng tin cậy.

5.2. Kết quả nghiên cứu

với dự đoán của tác giả khi đánh giá về ảnh hưởng của LA đối với ROA và ROE của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007–2011. Do các ngân hàng cho vay những khách hàng khơng đủ khả năng thanh tốn nên làm phát sinh nợ xấu và phải gánh chịu các khoản lỗ do nợ xấu, do đó tăng cho vay khách hàng làm giảm ROA và ROE.

Ngược lại, hệ số hồi quy của các biến NIM, NII, RGDP và RI là dương và có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy là 95%. Kết quả phân tích này cũng phù hợp với dự báo của tác giả là hiệu quả hoạt động của ngân hàng sẽ có mối tương quan thuận với hiệu quả của hoạt động cho vay, lợi nhuận ngoài lãi vay, tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội thực tế hàng năm và lãi suất thực. Đối với biến SIZE và LQD, ROE có mối tương quan thuận với SIZE và tương quan nghịch với LQD, nhưng độ tin cậy thấp là 90%. ROA khơng tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với biến trên. Kết quả phân tích khơng cho thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa CA và DP với ROA và ROE.

5.3. Kiến nghị chính sách 5.3.1. Đối với các ngân hàng 5.3.1. Đối với các ngân hàng

Dựa trên kết quả nghiên cứu ở trên, tác giả có một số kiến nghị chính sách đối với các nhà quản lý của ngân hàng như sau:

Tăng cường siết chặt kiểm soát hoạt động cho vay và nghiên cứu các phương án giải quyết nợ xấu

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng cho vay khách hàng có mối tương quan nghịch với hiệu quả hoạt động (ROA và ROE). Nguyên nhân có thể là do các ngân hàng đã cho vay những khách hàng có tình hình tài chính xấu, do đó đã phải gánh chịu tổn thất do nợ xấu (trích lập dự phịng nợ xấu) nên làm giảm lợi nhuận. Do đó, để tăng chất lượng của các khoản cho vay, các ngân hàng cần phải siết chặt kiểm soát hoạt động cho vay, đặc biệt là quy trình thẩm định tín dụng của khách hàng, xét duyệt cho vay. Đồng thời, các ngân hàng cần ban hành quy định về đạo đức nhân viên ngân hàng để đảm bảo các nhân viên làm việc vì lợi ích chung của ngân hàng thay vì tư lợi riêng. Trong lĩnh vực kế tốn – kiểm tốn, Bộ Tài chính có ban hành chuẩn

mực đạo đức nghề nghiệp cho Kiểm toán viên và người hành nghề kế toán (2005). Trong khi Bộ tại chính khơng có quy định tương tự cho ngành ngân hàng, các ngân hàng cần phải chủ động ban hành các quy định về đạo đức nhân viên ngân hàng để áp dụng nội bộ hoặc cho hiệp hội các ngân hàng. Một khi hoạt động cho vay được kiểm soát chặt chẽ và đạo đức của nhân viên được nâng cao thì nguy cơ phát sinh nợ xấu sẽ ít, do đó góp phần tăng lợi nhuận của ngân hàng.

Đồng thời, với mức nợ xấu tồn đọng của các năm trước, các ngân hàng cần

Thống kê mô tả các biến

Kiểm định Durbin-Watson về tự tương quang