CHƢƠNG 4 : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Kết quả phân tích thống kê mô tả các biến
Kết quả thống kê mô tả các biến sử dụng trong mơ hình bao gồm: giá trị trung bình và độ lệch chuẩn để từ đó thấy được giá trị trung bình của các biến trong thời kỳ 2009 – 2012, qua đó có cơ sở so sánh giá trị của từng biến với mặt bằng chung của tồn ngành ngân hàng.
Thơng qua 2 chỉ số ROA và ROE sẽ có được nhận định sơ bộ trong thời gian qua ngân hàng nào hoạt động hiệu quả và chưa thực sự hiệu quả, đồng thời cũng thấy được hiệu quả hoạt động của ngành ngân hàng đối với các ngành khác trong nền kinh tế.
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả biến phụ thuộc (2009 – 2012)
2009 2010 2011 2012
Mean Std. Dev Mean Std. Dev Mean Std. Dev Mean Std. Dev ROA 1,45% 0,0075 1,35% 0,008 1,27% 0,0074 1,11% 0,014 ROE 13,13% 0,075 13,06% 0,076 12,54% 0,073 7,9% 0,059
Biểu đồ 1: giá trị trung bình của ROA giai đoạn 2009 - 2012
Hai chỉ số quan trọng nhất phản ánh hiệu quả kinh doanh và tỷ suất sinh lời của ngành ngân hàng là chỉ số ROA (lợi nhuận trên tổng tài sản) và ROE (lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu), kết quả bảng 4.1 cho thấy chỉ số ROA, ROE của các ngân hàng giảm qua các năm, đặc biệt là ROE năm 2012 (7,9%) giảm mạnh so với năm 2011 (12,54%), so với năm 2008 thì năm 2012 ROA giảm 23% còn ROE giảm 39%.
So sánh hai chỉ số này với các ngành khác thì ROE của ngân hàng ở mức trung bình, cịn ROA thì tương đối thấp, cịn so với hoạt động ngân hàng các nước trong khu vực và thế giới trong giai đoạn nghiên cứu, chỉ số ROE của các ngân hàng khu vực Đông Nam Á là từ 14%-15% và thế giới thường ở mức 17%.
Việc ROA, ROE của các ngân hàng sụt giảm là do trong bối cảnh hoạt động ngân hàng gặp khó khăn, tín dụng tăng trưởng yếu, lãi suất liên tục giảm, chất lượng khoản vay suy giảm, tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng tăng cao cùng với tình hình kinh tế tăng trưởng chậm và không ổn định. Hiệu quả sử dụng tài sản của các NHTM đã giảm xuống đáng kể từ năm 2009 trở lại đây, chất lượng các khoản tín dụng đi xuống, cụ thể là việc nợ quá hạn và nợ xấu tăng lên, sẽ tiếp tục tác động tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh của hệ thống ngân hàng trong tương lai.
Bảng 4.2: Kết quả thống kê mô tả biến độc lập (2009 – 2012)
2009 2010 2011 2012
Mean Std. Dev Mean Std. Dev Mean Std. Dev Mean Std. Dev
QM 17,22 1,27 17,68 1,15 17,92 1,13 17,93 1,16
N_TTS 86% 0,1 85,61% 15,3 88,55% 0,06 87,46% 0,07
VCSH_TTS 13,65% 0,1 14,4% 15,29 11,51% 0,06 17,55% 0,22
NIM 4,5% 0,02 4,3% 0,023 4,6% 0,03 4,4% 0,02
CV_TTS 55% 0,17 48,93% 13,15 45,84% 0,15 50,69% 0,14
Quy mô ngân hàng
Quy mô của các ngân hàng thương mại tăng đều qua các năm đều này cho thấy các ngân hàng thương mại Việt Nam đã khơng ngừng nâng cao sức mạnh về tài chính và gia tăng khả năng cạnh tranh của mình. Tuy nhiên tốc độ tăng trưởng về quy mô tổng tài sản lại khác nhau giữa các ngân hàng, các NHTMNN có tốc độ tăng trưởng tốt hơn các NHTMCP. Trong ngành ngân hàng tại Việt Nam hiện nay số lượng các ngân hàng là khá lớn, tuy nhiên quy mô tổng tài sản của từng ngân hàng lại không cao khi so sánh với các ngân hàng tại các quốc gia phát triển trong khu vực.
Nợ phải trả/ tổng tài sản
Nợ phải trả trên tổng tài sản của các ngân hàng nhìn chung khơng thay đổi nhiều trong thời kỳ 2009 – 2012. So với năm 2009 thì năm 2012 tỷ lệ này tăng từ 86% lên 87,46% . Trong cơ cấu tổng nợ phải trả của các ngân hàng thì chiếm tỷ lệ cao nhất vẫn là khoản tiền gửi của khách hàng, khoản mục tiền gửi này đóng vai trị quan trọng trong hoạt động trung gian tài chính của các ngân hàng, khi ngân hàng có tỷ lệ tăng trưởng huy động tiền gửi tốt thì sẽ tạo ra nhiều cơ hội đầu tư hơn.
Lãi suất tiền gửi của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn này là khá cao so với các nước trong cùng khu vực, nên các nhà đầu tư xem đây như một kênh đầu tư ít rủi ro. Đa số các khoản tiền gửi của khách hàng hiện tại là các kỳ hạn gửi ngắn hạn, do đó các ngân hàng vẫn cần nỗ lực hơn trong việc giữ khách hàng và tăng cường huy động để có nguồn đầu vào ổn định.
Vốn chủ sở hữu/ tổng tài sản
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản năm 2012 tăng 28% so với năm 2009, cho thấy rằng trong cơ cấu vốn của mình các ngân hàng đã tăng số vốn chủ sở hữu lên đáng kể.
Vốn chủ sở hữu chiếm tỷ lệ nhỏ song lại vô cùng quan trọng đối với các ngân hàng. Trong hoạt động kinh doanh, khi rủi ro xảy ra gây thiệt hại lớn và nguồn vốn này sẽ giúp ngân hàng bù đắp được những thiệt hại đó. Trong những trường hợp hy hữu về khả năng chi trả, vốn chủ sở hữu sẽ được dùng để chi trả cho khác hàng, bảo vệ khách hàng không bị mất tiền gửi tại ngân hàng.
Thu nhập lãi cận biên (NIM)
Hệ số NIM của các ngân hàng giao động bình quân từ 4,3% - 4,6%, các ngân hàng có quy mơ nhỏ chỉ số này cao hơn các ngân hàng có quy mơ lớn, do các ngân hàng lớn thường khắt khe hơn trong việc phê duyệt tín dụng cịn các ngân hàng nhỏ thì thường hướng đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ, hướng đến thị trường bán lẽ và chấp nhận mức rủi ro cao hơn.
Mặc dù đây là một chỉ số xác định đến hiệu quả hoạt động ngân hàng, nhưng NIM không phản ánh đầy đủ tính sinh lời của ngành ngân hàng. Khả năng sinh lời của ngân hàng phụ thuộc vào tính riêng biệt của từng ngân hàng, đặc thù hoạt động, thành phần khách hàng vay và chiến lược huy động vốn các ngân hàng đó
NIM cao nhất thường có tại các ngân hàng với mơ hình huy động vốn và cho vay truyền thống, một số ngân hàng khác với quy mơ lớn vẫn có hoạt động hiệu quả mặc dù NIM thấp do họ tận dụng được lợi thế theo quy mô.
Cho vay/ tổng tài sản
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của các ngân hàng giảm mạnh trong năm 2010 và 2011 sau đó tăng nhẹ trở lại vào năm 2012 nhưng vẫn còn thấp hơn so với năm 2009. Điều này cho thấy các ngân hàng đã thận trọng hơn trong việc cấp tín dụng cho khách hàng khi tỷ lệ nợ xấu đang tăng cao và nền kinh tế đang còn bất ổn.
Mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP và tăng trưởng tín dụng là khơng thể phủ nhận và cũng khơng xa lạ, tăng trưởng tín dụng cao là một cấu phần trọng yếu của tăng trưởng GDP, nhưng cái giá phải trả cho tăng trưởng tín dụng cao chính là thỏa hiệp chất lượng và nợ xấu cao. Đây cũng là một đặc trưng thường thấy ở các thị trường mới nổi. 4.2Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến
Với kiểm định này bài nghiên cứu sẽ phát hiện được các hệ số đánh giá có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, hay xem xét giữa các biến có tương quan cao hay không bằng cách thiết lập ma trận hệ số tương quan của các cặp biến độc lập. Từ việc xem xét mức độ tương quan đó có thể cũng cố hơn về mơ hình và kết quả hồi quy.
Bảng 4.3: Kết quả tƣơng quan giữa các biến độc lập
GDP LP N_TTS NIM QM VCSH_T TS CV_TTS GDP 1 LP 0.430115 1 N_TTS -0.045467 0.055886 1 NIM 0.010625 0.166773 -0.086572 1 QM 0.015922 0.115386 0.449371 -0.247334 1 VCSH_TTS -0.059951 -0.113219 -0.390224 0.051827 -0.321930 1 CV_TTS -0.106884 -0.191450 -0.085085 -0.270269 0.079658 0.010670 1
Nguồn: từ kết quả kiểm định Eviews 7.2 (phụ lục 2)
Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến cho thấy tương quan cặp giữa các biến giải thích khơng cao, các biến hầu như khơng có mối tương quan chặt chẽ với nhau (mối tương quan nhỏ hơn 50%), như vậy các biến độc lập này không tác động trực tiếp lên nhau
nên có thể dùng đưa vào mơ hình để nghiên cứu sự ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại.
4.3Kết quả kiểm tra ma trận tƣơng quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Mục đích của việc kiểm định này là kiểm tra xem giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối tương quan tuyến tính hay khơng để đưa ra kết luận mơ hình phù hợp hay khơng.
4.3.1Kết quả kiểm tra ma trận tƣơng quan giữa ROA và các biến độc lập Bảng 4.4: Ma trận tƣơng quan giữa ROA và các biến độc lập
ROA N_TTS NIM QM VCSH_TTS GDP LP ROA 1 N_TTS -0.186024 1 NIM 0.282020 -0.086572 1 QM -0.175371 0.449371 -0.247334 1 VCSH_TTS 0.054424 -0.390224 0.051827 -0.321930 1 GDP 0.043860 -0.045467 0.010625 0.015922 -0.059951 1 LP -0.001175 0.055886 0.166773 0.115386 -0.113219 0.430115 1
Từ những kết quả bảng 4.4 có thể thấy rằng tất cả các biến đều có mối tương quan đến ROA. Điều này có nghĩa khi các biến này tăng hay giảm sẽ có tác động đến ROA. Kết quả này cũng giống với nghiên cứu của các tác giả: Bahrain, Samad, Abdus, (2004) và Al-Tamimi Hussein A. Hassan (2010).
4.3.2Kết quả kiểm tra ma trận tƣơng quan giữa ROE và các biến độc lập Bảng 4.5: Ma trận tƣơng quan giữa ROE và các biến độc lập
ROE N_TTS NIM QM CV_TTS GDP LP ROE 1 N_TTS 0.263219 1 NIM 0.074870 -0.086572 1 QM -0.349787 0.449371 -0.247334 1 CV_TTS -0.023798 -0.085085 -0.270269 0.079658 1 GDP 0.185084 -0.045467 0.010625 0.015922 -0.106884 1 LP 0.124570 0.055886 0.166773 0.115386 -0.191450 0.430115 1
Nguồn: Từ kết quả kiểm định Eviews 7.2 (phụ lục 3)
Từ những kết quả trên cho thấy tất cả các biến đều có mối tương quan với ROE, hai biến QM và CV_TTS có tương quan ngược chiều với ROE, các biến cịn lại có tương quan cùng chiều với ROE.
4.4Kết quả ƣớc lƣợng bằng mơ hình Pooled OLS
Bảng 4.6: Kết quả ƣớc lƣợng ROA, ROE bằng mơ hình Pooled OLS
Biến phụ thuộc Mơ hình: ROA Mơ hình: ROE
Coefficient t-Statistic Coefficient t-Statistic
N_TTS 0.021637*** -1.937344 0.108612*** 1.752410 NIM 0.099476* 3.150822 0.548820** 2.340121 QM -0.000325** -0.424125 -0.020065* 3.610314 VCSH_TTS -0.009140*** -1.218538 _ _ GDP 0.093574*** 0.663583 2.472291* 2.431450 LP -0.016452** -0.791235 -2.431450** -0.616461 CV_TTS _ _ -0.037176** 0.935593 R-squared 0.542269 0.585412 Adjusted Rsq 0.512672 0.539565 Prob(F-statistic) 0.007308 0.000025
Akaike info criterion -1.465045 -1.508107
Schwarz criterion -1.317963 -1.361025
Durbin-Watson stat 1.832388 1.843765
Trong đó: *, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Nguồn: từ kết quả kiểm định Eviews 7.2 (phụ lục 4)
Trong mơ hình kiểm định ROA và ROE (bảng 4.6) R2 tương ứng là 54% và 58% đồng thời chỉ số Schwarz criterion và Akaike info criterion nhỏ (từ -1,31 đến -1,5) như vậy là mơ hình tương đối phù hợp để kiểm định sự tương quan của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, đồng thời hệ số Durbin-Watson cũng gần bằng 2, như vậy mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Nhìn chung dấu của các tham số hồi quy không khác nhiều so với bài nghiên cứu của Husni Ali Khrawish (2011) ngoại trừ biến Quy mô, và cho vay/ tổng tài sản. Thực tế trong thời điểm nghiên cứu tại thị trường Việt Nam biến Quy mơ có tương quan ngược chiều với hiệu quả hoạt động của NHTM do việc mở rộng mạng lưới chi nhánh chưa mang lại hiệu quả cho các ngân hàng, quy mô tổng tài sản của các ngân hàng tăng
nhưng ROA, ROE thì lại giảm trong giai đoạn 2009 – 2012, cụ thể như: Vietcombank tăng quy mô tổng tài sản 62% nhưng ROA giảm 31%, ROE giảm 50%; Vietinbank quy mô tổng tài sản tăng hơn 100% nhưng ROA giảm 30%; Eximbank tăng quy mô tổng tài sản hơn 100% nhưng ROA giảm 39%; BIDV tăng quy mô tổng tài sản 65% nhưng ROA giảm 38% (nguồn từ báo cáo thường niên các ngân hàng).
Trong giai đoạn 2011 – 2012 nền kinh tế chưa thốt khỏi khủng hoảng, tình hình của các doanh nghiệp gặp nhiều khó trong những năm trước nay tiếp tục trải qua nhiều khó khăn hơn trong năm 2012, do đó các ngân hàng phải trích lập tỷ lệ dự phịng nhiều hơn do chất lượng tín dụng giảm từ đó làm giảm đi lợi nhuận, cụ thể năm 2012 lợi nhuận sau thuế của tồn ngành ngân hàng cịn 31 nghìn tỷ đồng giảm 23% so với năm 2011 một phần là do chi phí rủi ro tín dụng tăng cao.
Tỷ lệ nợ phải trả/ tổng tài sản có tương quan cùng chiều với hiệu quả hoạt động ngân hàng đặc biệt là ROE, trong cơ cấu nợ phải trả điểm đáng chú ý nhất của các NHTM VN là sự tăng trưởng tiền gửi của khách hàng, với lãi suất huy động cao các nhà đầu tư đã không bỏ qua cơ hội này để gửi tiêt kiệm nhờ đó giải quyết được vấn đề thanh khoản và gia tăng tiền gửi của khách hàng, chính điều này làm tăng ROE cụ thể ở một vài ngân hàng như: ACB năm 2010 tăng 21% lượng tiền gửi của khách hàng so với năm 2009, ROE tăng tương ứng 19%; cũng trong giai đoạn này SCB tăng 12% tiền gửi của khách hàng ROE tăng 0,3%, Vietinbank tăng 38% tiền gửi trong năm 2010 so với năm 2009 ROE cũng tăng 7%, PGBank tăng 55% tiền gửi khách hàng trong năm 2010 so với 2009 ROE tăng 16%...(nguồn từ báo cáo thường niên các ngân hàng). 4.5 Kết quả ƣớc lƣợng từ mơ hình những ảnh hƣởng cố định ( Fixed Effects Model - FEM)
Để kiểm định lại xem với những số liệu ở Việt Nam trong thời kỳ nghiên cứu ngồi việc sử dụng mơ hình Pooled OLS thì cịn có mơ hình ước lượng khác cho kết quả tốt
hơn không, nên tác giả sử dụng thêm mơ hình những ảnh hưởng cố định để có sự so sánh.
Bảng 4.7: Kết quả ƣớc lƣợng ROA, ROE bằng mơ hình những ảnh hƣởng cố định
Biến phụ thuộc Mơ hình: ROA Mơ hình: ROE Coefficient t-Statistic Coefficient t-Statistic C 0.096912* 2.396936 0.774024** 2.310753 N_TTS 0.008352*** 0.702041 0.110151*** 1.853506 NIM 0.067769*** -2.087044 0.214631*** 0.723411 QM -0.004699** -0.424125 -0.047208* -2.752430 VCSH_TTS -0.006534*** -0.846263 _ _ GDP 0.058990** 0.458750 1.613103** 1.923431 LP -0.002547* 0.122017 -0.142638*** 1.061575 CV_TTS _ _ -0.076259*** -1.104407 R-squared 0.622377 0.652562 Adjusted Rsq 0.570004 0.598837 Prob(F-statistic) 0.000379 0.000000 Akaike info criterion -1.812646 -2.079376 Schwarz criterion -1.130154 -1.896883 Durbin-Watson stat 2.161694 2.108940
Trong đó: *, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Nguồn: từ kết quả kiểm định Eviews 7.2 (phụ lục 5)
Kết quả kiểm định bảng 4.7 cho thấy hệ số R2 trong mơ hình những nhân tố cố định của ROA và ROE lần lượt là: 62% và 65% cao hơn hệ số R2 trong mơ hình Pooled OLS.
Giá trị Prob (F-statistic) của hai mơ hình ROA, ROE trong mơ hình những nhân tố cố định lần lượt là: 0.000379 và 0.000000 cũng thấp hơn giá trị ROA (0.007308), ROE (0.000025) của mơ hình Pooled OLS.
Về dấu các tham số ước lượng này không khác với mơ hình Pooled OLS chỉ khác về giá trị của các tham số hồi quy. Với kết quả này cho thấy rằng biến NIM có tương quan cùng chiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng cả về ROA và ROE, kết quả này được minh chứng cụ thể ở một vài ngân hàng như: ABbank NIM năm 2010 tăng 8% so với năm 209 ROE tăng 48% ROA tăng 6%; ACB NIM năm 2010 tăng 55% so với 2009 ROE tăng 1,24%; VIB NIM 2011 tăng 29% so với năm 2012 ROE tăng 47% ROA tăng 19,4%; OCB NIM năm 2010 tăng 14% ROE tăng 6,9% ROA tăng 9% (nguồn từ báo cáo thường niên các ngân hàng). NIM ở các ngân hàng có quy mơ nhỏ thường cao hơn các ngân hàng có quy mơ lớn do các ngân hàng nhỏ chưa phát triển các dịch vụ tài chính nhiều nên nguồn thu chủ yếu cũng từ hoạt động tín dụng.