2.2.2 .Thu thập và xử lý dữ liệu nghiên cứu
2.2.3 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Thống kê mô tả dữ liệu.
Số liệu được trình bày dưới dạng thống kê mơ tả, mỗi biến được mô tả các nội dung như: tên biến, số quan sát, số trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị cực tiểu, giá trị cực đại. Từ đó tiến hành phân tích một cách tổng qt nhất về các biến đưa vào mơ hình.
Khảo sát các cặp tương quan giữa các biến độc lập:
Việc khảo sát các cặp tương quan giữa các biến độc lập được thực hiện bằng cách thiết lập ma trận hệ số tương quan để tìm ra các cặp biến có hệ số tương quan cao. Để loại trừ các vấn đề đa cộng tuyến cần nghiên cứu kỹ hệ số ma trận hệ số tương quan giữa các biến nếu cặp nào có hệ số tương quan cao vượt q 0,8 thì mơ hình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến là rất lớn. Thêm vào đó đề tài sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF – variance-inflartion factor) để kiểm định lại lần nữa có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình lựa chọn hay khơng. Theo Hồng Ngọc Nhậm (2012) cho rằng theo một quy tắc kinh nghiệm, nếu VIF của một biến vượt q 10 thì biến này được coi là có đa cộng tuyến.
Trong nghiên cứu này dùng giá trị thống kê Durbin – Watson để xác định hiện tượng tương quan và tự tương quan, giá trị thống kê d chạy từ 0 đến 4.
- Nếu 1.5 < d < 2.5 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan. - Nếu 0 < d < 1.5 và 2.5 < d < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan.
Bước 1: Xem xét biến giải thích nào có quan hệ chặt chẽ.
Bước 2: Tính R2 đối với các hàm hồi quy có mặt một trong hai biến.
Bước 3: Loại biến mà giá trị R2 tính được khi khơng có mặt biến đó mới lớn hơn.( R2 là hệ số xác định trong mơ hình hồi quy)
Ngồi ra nghiên cứu cịn có thể dùng cách sau: Để loại trừ các biến khơng cần thiết trong mơ hình nghiên cứu sử dụng kiểm định Wall để kiểm tra hệ số hồi quy của các biến độc lập trong mơ hình khác 0 có thực sự có ý nghĩa. Với giả thuyết Ho: 𝛽i = 0. Nếu giá trị p < 0.05, bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng các biến không cần thiết trong mơ hình với mức ý nghĩa 5% và ngược lại. Như vậy, khi xác định được các biến độc lập thích hợp, mơ hình nghiên cứu phù hợp và nghiên cứu tiến hành giải thích ý nghĩa kết quả thu được.
Bổ sung thêm dữ liệu hoặc chọn mẫu mới.
Hướng tiếp cận định lượng: Sau khi tiến hành thống kê mô tả dữ liệu, khảo sát tương quan giữa các biến và loại trừ biến có tương quan ra khỏi mơ hình (nếu có). Tiếp theo đó, đề tài tiến hành ước lượng mơ hình hồi quy với dữ liệu bảng trong hai trường hợp là mơ hình hồi quy theo phương pháp tác động cố định và tác động ngẫu nhiên.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình: Sau khi ước lượng mơ hình hồi quy, nghiên cứu cần đánh giá sự phù hợp của mơ hình này. Sau đây là một số tiêu chí đánh giá:
+ Trước tiên đề tài cần xem xét dấu của hệ số ước lượng được có phù hợp với lý thuyết và một số nghiên cứu trước đây hay không?
+ Tiếp theo đề tài chọn các biến vừa thỏa điều kiện về dấu tác động vừa khác 0 vừa có ý nghĩa thống kê.
+ Và cuối cùng đề tài dùng giá trị R2 để cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình.
Lựa chọn mơ hình tốt nhất:
Tiếp đến là xem xét và lựa chọn mơ hình với phương pháp tác động nào là phù hợp thì sẽ tiến hành kiểm định Hausman để kiểm định giúp so sánh lựa chọn mô hình với phương pháp tác động cố định hay mơ hình với phương pháp tác động ngẫu nhiên.
Sau khi tìm được mơ hình nghiên cứu đề tài sẽ tiến hành giải thích ý nghĩa các biến tác động.
Giải thích các kết quả nghiên cứu.
Nghiên cứu sử dụng các lý thuyết và các nghiên cứu trước, kết hợp với thực tiễn của quá trình khảo sát thống kê từ đó biện luận những ý nghĩa kinh tế về mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Đối với dữ liệu được chọn để nghiên cứu nghiên cứu khẳng định các giả thuyết trong nghiên cứu đã được đề xuất và cũng cố cơ sở vững chắc đối với các nghiên cứu trước đó.
Giải thích ngun nhân bác bỏ những giả thuyết đã đưa ra hoặc không chứng minh được các giả thuyết trong mơ hình.
2.3. Xây dựng mơ hình nghiên cứu.
2.3.1 Đo lường các biến trong mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu
Như đã phân tích ở chương 1, hiện nay có rất nhiều yếu tố sẽ tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Trong nghiên cứu này, nghiên cứu sẽ chọn lọc một số yếu tố cốt lõi và phụ hợp với điều kiện thu thập số liệu tại Việt Nam hiện nay để đưa ra một mơ hình tương đối. Ở nghiên cứu này, không xét đến các yếu tố vĩ mơ như: GDP, lạm phát, hay tỷ giá,… vì giai đoạn của nghiên cứu này ngắn từ năm 2005 đến 2012, nên sự đo lường tác động định lượng không đem lại kết quả như mong muốn.
2.3.1.1 Biến phụ thuộc
Tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA).
ROA đo lường hiệu quả hoạt động quản trị tài sản của toàn bộ ngân hàng trước khi xem xét những tác động từ các nguồn tài trợ cho tài sản. Wahlen và đồng sự, (2011) và Subramanyam và Wild (2008), Solano và cộng sự (2007), Azam và Haizer (2011) đều dùng ROA để đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Trong nghiên cứu này nghiên cứu sẽ dùng hệ số ROA = Lợi nhuận sau thuếTổng tài sản để làm biến phụ thuộc và đo lường hiệu quả hoạt động tài chính của ngân hàng.
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).
ROE đo lường hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu tham gia vào toàn bộ hoạt động của ngân hàng. ROE được tính bằng lợi nhuận sau thuế chia cho vốn chủ sở hữu, và cho biết một đồng vốn chủ sở hữu bỏ ra sẽ thu về được bao nhiêu đồng lợi nhuận. Các tác giả như Athanasoglou và cộng sự (2005), Gul và cộng sự (2011),… đều dùng hai chỉ số ROA và ROE để đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Như vậy, hai chỉ số ROA và ROE đã được nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới dùng để làm biến phụ thuộc đo lường hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp cũng như ngân hàng. Đồng thời hai biến này cũng đại diện trong khung phân tích CAMEL ở phần E (Earnings) và cũng là hai chỉ số cốt lõi trong bộ chỉ số lành mạnh tài chính theo tiêu chuẩn IMF.
2.3.1.2 Biến độc lập.
Quy mô ngân hàng (QM)
Quy mơ càng lớn thì càng có nhiều lợi thế trong hoạt động kinh doanh, từ đó hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp sẽ tốt hơn. Mặt khác, nếu quy mô quá lớn, doanh nghiệp độc quyền, thì nạn quan liêu và sức ỳ có thể tác động làm cho hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp sút giảm. Cho nên, biến quy mô được dùng để đánh giá xem sẽ tác động như thế nào đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Và được đo lường bằng cách lấy logarit tổng tài sản của một ngân hàng. Biến này đã được một số nhà nghiên cứu trước sử dụng làm biến độc lập như Delfoof (2003), Nguyễn Tùng Bá Khôi (2012).
Trong các nghiên cứu thực nghiệm của Goddard và cộng sự (2004), Athanasoglou và cộng sự (2005), Rashia (2010),…đã tìm thấy biến quy mơ này tác động cùng chiều lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Bên cạnh đó nhiều trường hợp nghiên cứu thực nghiệm cũng tìm thấy tác động ngược chiều so với biến hiệu quả hoạt động của ngân hàng như Hoffimann (2011). Mặt khác cũng có nghiên cứu khơng tìm thấy mối quan hệ giữa quy mô và hiệu quả hoạt động của ngân hàng như Gul (2002). Vì có những thơng tin tác động nhiều phía của quy mơ ngân hàng lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng do đó giả thuyết nghiên cứu của biến này được phát biểu như sau:
H1: Quy mô ngân hàng có tác động lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng (+/-).
Tỷ lệ an toàn vốn (CAR).
CAR được đo lường bằng tổng nguồn vốn cấp 1 và cấp 2 trên tổng tài sản điều chỉnh rủi ro. CAR dùng để đo lường mức độ an toàn của các nguồn vốn đặc biệt là vốn tự có để tài trợ cho các hoạt động của ngân hàng. CAR nằm trong khung phân tích CAMEL đại diện cho chữ C (Captital Adequancy) đồng thời cũng là một trong những chỉ số cốt lỗi của bộ chỉ số lành mạnh tài chính của IMF. Hệ số CAR càng lớn chứng tỏ mức độ an toàn về vốn của ngân hàng càng cao.
Trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đây của nhiều tác giả đã sử dụng hệ số CAR để làm biến độc lập đo lường mức độ an toàn về vốn tác động lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng và đã có các kết luận rằng CAR tác động cùng chiều lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng như nghiên cứu của Desa (2003), Goddard và cộng sự (2004). Mặt khác, khi hệ số an toàn vốn càng lớn chứng tỏ ngân hàng duy trì một lượng khá lớn vốn cấp I và vốn cấp II với một hệ số sinh lời thấp từ đó có thể làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Cho nên, trong nghiên cứu này sẽ kỳ vọng CAR tác động cùng chiều hoặc ngược chiều với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp với giả thuyết được phát biểu như sau:
H2: Mức độ an toàn vốn tác động cùng chiều hoặc ngược chiều lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng (+/-).
Rủi ro tín dụng (RRTD)
Được đo lường bằng tổng dư nợ trên tổng tài sản, dùng để đo lường mức độ rủi ro trong hoạt động của ngân hàng. Tỷ số này càng cao thì chất lượng tài sản có của ngân hàng đang nắm giữ càng phụ thuộc vào hoạt động tín dụng điều đó hiển nhiên là rủi ro tín dụng được tăng cao. RRTD nằm trong khung phân tích CAMEL đại diện cho chữ cái A (Asset Quality) đồng thời là chỉ số cốt lõi trọng bộ chỉ số lạnh mạnh tài chính của IMF.
Trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đây của các tác giả như Olweny và Shipho (2011), đã sử dụng biến này làm biến độc lập để đo lường chất lượng tài sản có tác động lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng và kết quả là tỷ lệ này tác
động tiêu cực. Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả cũng kỳ vọng tỷ số này tác động tiêu cực hoặc tích cực lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng và giả thuyết được phát biểu như sau:
H 3: Rủi ro tín dụng tác động ngược chiều hoặc cùng chiều lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng (-/+).
Mức độ đa dạng hóa thu nhập (DDHTN) hay tỷ lệ thu nhập lãi trên tổng thu nhập.
Đối với hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam, nguồn thu từ lãi tín dụng chiếm phần lớn lợi nhuận của ngân hàng, và đây cũng là yếu tố gây ra rủi ro tín dụng lớn cho ngân hàng, và các ngân hàng đã và đang tích cực để đa dạng hóa thu nhập của mình. Mức độ đa dạng hóa thu nhập được đo bằng tỷ lệ thu nhập lãi trên tổng thu nhập của một ngân hàng. Tỷ số này càng cao chứng tỏ thu nhập của ngân hàng càng lệ thuộc vào hoạt động tín dụng truyền thống và các hoạt động khác như dịch vụ thanh tốn, dịch vụ tài khoản,… khơng phát triển, mặt khác khi đa dạng hóa các nguồn thu nhập q cao, thì hoạt động chính là cấp tín dụng giảm từ đó làm giảm đáng kể nguồn lợi nhuận như hiện nay. Thu nhập lãi trên tổng thu nhập nằm trong bộ số lành mạnh tài chính của IMF.
Trong các nghiên cứu thực nghiệm của Sufian và Chong (2008), Olweny và Shipho (2011) đều sử dụng biến này làm biến độc lập và cho ra kết quả nghiên cứu là thu nhập lãi trên tổng thu nhập càng cao thì sẽ tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Do đó, trong nghiên cứu này cũng kỳ vong biến này sẽ tác động ngược chiều hoặc cùng chiều lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng và giả thuyết được phát biểu như sau:
H4: Mức độ đa dạng thu nhập sẽ tác động tích cực hoặc tiêu cực lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng(-/+).
Chất lượng quản trị (CLQT) hay chi phí ngồi lãi trên tổng thu nhập.
Chi phí ngồi lãi trên tổng thu nhập được dùng để đo lường chất lượng quản trị chi phí và đánh giá sử dụng nguồn vốn của tổ chức nhận tiền gửi. Tỷ lệ này càng thấp thì cho thấy hiệu quả quản trị ngân hàng càng tốt. Biến này nằm trong khung
phân tích CAMEL được thể hiện là chữ cái M (Management), cũng là một trong những chỉ số cốt lõi trong bộ chỉ số lành mạnh hóa tài chính của IMF.
Trong các nghiên cứu trước đây họ đã sử dụng biến đại diện cho chất lượng quản trị là chi phí ngồi lãi trên tổng tài sản và kết quả là khơng có một kết quả thống nhất trong mối quan hệ tương quan kết quả hoạt động của ngân hàng như nghiên cứu của Sufian và Chong (2008), Athanasoglou và cộng sự (2005) tìm thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa chi phí và hiệu quả. Trong khi đó, theo nghiên cứu của Sufian và Habibullah (2009) thì cho rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa chi phí và hiệu quả hoạt động, ngân hàng chi lương cao cho nhân viên, cho cán bộ lãnh đạo thì tạo ra động lực thúc đẩy nâng cao năng suất lao động. Trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng rằng chất lượng quản trị tác động đồng biến hay nghịch biến lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng nghĩa là tỷ lệ chi phí ngồi lãi trên tổng doanh thu càng nhỏ càng tốt. Và giả thuyết được phát biểu như sau:
H5: Chất lượng quản trị sẽ tác động cùng chiều hay ngược chiều lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng (-/+).
Thanh khoản (TH_KH)
Được đo lường bằng chỉ số tổng dư nợ cho vay trên tổng huy động, mục đích xác định tính thanh khoản của ngân hàng. Biến này đại diện cho chữ cái L (Liquidity) trong khung phân tích CAMEL. Tỷ số này càng thấp thì mức độ thanh khoản của ngân hàng càng cao. Chỉ số này được cho rằng khi ngân hàng duy trì tính thanh khoản cao thì sẽ hạn chế được nhiều nguy cơ mất thanh khoản và làm mất nhiều cơ hội đầu tư tài sản sinh lời cao. Theo nghiên cứu của Rashia (2010) sử dụng biến này để tìm mối quan hệ với hiệu quả hoạt động của ngân hàng nhưng kết quả cho rằng khơng có mối quan hệ. Tuy nhiên, với thực tiễn ở Việt Nam thì tác giả cũng kỳ vọng rằng biến này sẽ tác động tích cực hoặc tiêu cực lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng vì ngân hàng sẽ có thanh khoản cao dễ nắm bắt nhiều cơ hội đầu tư. Và giả thuyết được nêu lên là:
H6: Tính thanh khoản sẽ tác động cùng chiều hoặc ngược chiều với hiệu quả hoạt động của ngân hàng(-/+).
2.3.2 Mơ hình nghiên cứu.
Các nghiên cứu về đo lường các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại của các nước trên thế giới đều áp dụng theo mơ hình lý thuyết trên (mơ hình hồi quy tuyến tính). Vì vậy, nghiên cứu ngày cũng được sử dụng theo mơ hình hồi quy tuyến tính theo mơ hình lý thuyết đã nêu lên ở trên.
ROAi = 𝛽0 + 𝛽1𝑄𝑀 + 𝛽2𝐶𝐴𝑅 + 𝛽3𝑅𝑅𝑇𝐷 + 𝛽4𝐷𝐷𝑇𝑁 + 𝛽5𝐶𝐿𝑄𝑇 + 𝛽6𝑇𝐻𝐾𝐻
ROEi = 𝛽0 + 𝛽1𝑄𝑀 + 𝛽2𝐶𝐴𝑅 + 𝛽3𝑅𝑅𝑇𝐷 + 𝛽4𝐷𝐷𝑇𝑁 + 𝛽5𝐶𝐿𝑄𝑇 + 𝛽6𝑇𝐻𝐾𝐻
Trong đó:
ROA: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROE: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu. QM: Qui mơ.
CAR: Hệ số an tồn trên vốn. RRTD: Rủi ro tín dụng.
DDHTN: Đa dạng hóa thu nhập. CLQT: Chất lượng quản trị. TH_KH: Thanh khoản.
Bảng 2.13 Tóm tắt quan hệ các biến và kỳ vọng
Ký hiệu Tên biến Cách tính Dấu kỳ vọng