KẾT LUẬN CHƯƠNG
CTG BIDV VCB ACB SHB SEAB DCB VIB HDB ABB GDB PGB
Tổ chức xuất bản tin tức tài chính – ngân hàng uy tín hàng đầu Châu Á (FinanceAsia) bình chọn Vietinbank là ngân hàng huy động vốn hiệu quả nhất VN xuất phát từ nhiều yếu tố, trong đó có việc phát hành thành cơng 250 triệu USD trái phiếu Quốc tế vào tháng 5/2012, thể hiện tín nhiệm của nhà đầu tư Quốc tế đối với triển vọng phát triển của Vietinbank.
Bên cạnh đó huy động vốn của ACB cũng là thấp nhất trong nhóm, tính đến ngày 31/12/2012 huy động vốn đã giảm so với năm 2011 là 73.717 tỷ đồng, tương đương 31,64%, huy động vốn giảm mạnh là sự cố rút tiền xảy ra trong tuần cuối tháng 8/2012.
Đồ thị 2.3 : Huy động vốn của 12 NHTMCP VN
(Nguồn : Báo cáo tài chính của 12 NHTMCP VN, ngày 31/12/2012)
Ngân hàng nhóm 2 và 3: SHB dẫn đầu nhóm về huy động vốn với doanh số huy động là 104.131 tỷ đồng, theo sau lần lượt là các ngân hàng SEAB, DCB, VIB, HDB, ABB, GDB VÀ PGB. Nhìn chung về huy động vốn của các ngân hàng đều tăng hơn so với năm 2011 là do lạm phát giảm xuống còn một con số, cung ứng tiền (M2) tăng trưởng ở mức 22,4% hơn so với năm 2011 là 12,4%.
2.2.3.Mạng lưới hoạt động
Nhóm 1 : CTG đứng đầu về mạng lưới hoạt động với 1.100 điểm giao
dịch, theo sau là BIDV với 629 điểm giao dịch, VCB với 328 điểm giao dịch, và ACB với 325 điểm giao dịch. Trong đó CTG, BIDV và VCB đều có cơng ty con hoặc văn phịng đại diện tại thị trường nước ngồi.
Nhóm 2 và 3 : Mạng lưới hoạt động của các ngân hàng nhóm này hạn
chế hơn hẳn so với nhóm 1, do phụ thuộc một phần vào qui mô tài sản. Theo đó, chỉ có 4 ngân hàng có trên 100 chi nhánh, phòng giao dịch, bao gồm VIB (158 ĐGD), SHB (128), HDB (119) và DCB (100). Mạng lưới của các ngân hàng cịn lại trong nhóm đều dưới 100 điểm.
Từ phân tích huy động vốn và mạng lưới hoạt động của các ngân hàng, ta thấy rằng ngân hàng nào có mạng lưới hoạt động nhiều thì sẽ dễ huy động vốn hơn.
2.3. Nghiên cứu định lượng tác động lạm phát ảnh hưởng đến huy động vốn của NHTMCP VN
2.3.1.Mơ hình nghiên cứu
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngoài chức năng là một công cụ mơ tả, hồi quy tuyến tính bội cũng được sử dụng như một công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu (Duncan, 1996). Như vậy, đối với nghiên cứu này, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Trong mơ hình nghiên cứu, đề tài xác định các nhân tố tác động của lạm phát ảnh hưởng đến huy động vốn của NHTM. Trong giới hạn về khả năng thu thập dữ liệu của tác giả, cũng như các đặc trưng của nền kinh tế Việt Nam và của các NHTM, tác giả chỉ giới hạn kiểm nghiệm một số nhân tố có tác động ảnh hưởng đến huy động vốn của NHTM, đó là giá cả, tốc độ tăng trưởng kinh tế, lãi suất tái cấp vốn (đại diện cho chính sách tiền tệ) và tỷ giá.
Một mơ hình hồi quy bội được phát triển như sau :
hdv = β0+β1cpi +β2tdttkt +β3ls +β4tygia + ε
Trong đó :
βi : các hệ số của phương trình hồi quy
ε : phần dư
hdv : huy động vốn của một số NHTMCP VN (%) cpi : chỉ số giá tiêu dùng (%)
tdttkt : tốc độ tăng trưởng kinh tế của VN (%) ls : lãi suất (%)
tygia : Tỷ giá USD/VND
Bốn biến cpi, tdttkt, ls và tygia sẽ là các biến độc lập; hdv sẽ là biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy tuyến tính nêu trên.
2.3.2.Dữ liệu và phần mềm sử dụng để kiểm định
Bốn biến độc lập và một biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu đề nghị là các dữ liệu thứ cấp có sẵn, trích từ nguồn là các báo cáo thường niên, báo cáo tài chính đã được kiểm tốn của các NHTM, báo cáo của NHNN và Tổng cục thống kê.
Do số liệu không đầy đủ để chạy time series nên tác giả dùng dữ liệu bảng (panal data) để mơ tả. Kích thước mẫu chính thức gồm 72 mẫu được thống kê theo số liệu hàng năm, chiều dài từ năm 2007 đến năm 2012, và được nghiên cứu trên 12 ngân hàng TMCP VN với việc mã hóa ngân hàng như sau :
Bảng 2.1 : Bảng mã hóa các ngân hàng nghiên cứu
Tên Ngân hàng Mã NH Số mã hóa
NHTMCP Á Châu ACB 1
NHTMCP Đầu tư và phát triển VN BIDV 2
NHTMCP Công Thương VN CTG 3
NHTMCP Đại Dương DCB 5
NHTMCP Đông Nam Á SEAB 6
NHTMCP Sài gòn – Hà nội SHB 7
NHTMCP Quốc tế VN VIB 8
NHTMCP An Bình ABB 9
NHTMCP Bản Việt GDB 10
NHTMCP Phát triển nhà TP HCM HDB 11
NHTMCP Xăng dầu Petrolimex PGB 12
Phần mềm sử dụng cho việc thực hiện các kiểm định là phần mềm Stata, phiên bản 11.
Phương pháp xử lý số liệu :
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định Pooled Regression, mơ hình những ảnh hưởng cố định Fixed effects (Fixed Effects Model) và những tác động ngẫu nhiên Random effects (Random Effects Model), (Gujarati, 2003; Green, 2003) để ước lượng dữ liệu bảng theo Zeitun (2009) để đo lường tác động lạm phát ảnh hưởng đến huy động vốn của NHTM.
Để kiểm định và so sánh kiểm định nào trong 3 phương pháp kiểm định trên là phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn, tôi sử dụng kiểm định Hausman Test với giả thuyết H0: chọn Random effects, nếu kết quả hồi quy cho giá trị p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu giá trị p-value ≥ α thì chấp nhận giả thuyết H0. Kiểm định Lagrange Multiplier (LM) để so sánh giữa Pooled và Random effect, kiểm định nào phù hợp hơn, giả thuyết H0: chọn Pooled, nếu kết quả hồi quy cho giá trị p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu giá trị p-value ≥ α thì chấp nhận giả thuyết H0. Kiểm định Likelihood để so sánh giữa kiểm định Pooled và Fixed effect, giả thuyết H0: chọn Pooled, nếu kết quả hồi quy cho giá trị p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu giá trị p-value ≥ α thì chấp nhận giả thuyết H0.
Để kiểm định phương sai thay đổi, tôi sử dụng kiểm định Breusch-Pagan (1980). Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng nhân tử phóng đại phương sai VIF và dùng kiểm định Xtserial để kiểm định tự tương quan.
Việc lựa chọn các biến giải thích từ phương trình hồi quy theo tiêu chí mức có ý nghĩa thống kê, tác giả sử dụng mức có ý nghĩa 1% và 5%. Tuy nhiên, trong trường hợp Việt Nam, với giả định là dữ liệu thu thập chưa đầy đủ, có thể chấp nhận thêm mức có ý nghĩa 10%.
Ý nghĩa của các thơng số trong kiểm định được giải thích như sau :
- Giá trị bội R chỉ rõ độ lớn của mối quan hệ giữa các biến độc và phụ thuộc.
- Hệ số xác định (R2) đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến độc lập trong mơ hình. Giá trị R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng lớn và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác.
- Nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê thì P < 0,05, lúc này giả thuyết thuần của mối quan hệ khơng tuyến tính bị bác bỏ.
2.3.3.Phân tích tương quan
Một phương pháp chung để đánh giá giá trị phân biệt là kiểm nghiệm ma trận tương quan cho các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả hệ số tương quan nhỏ hơn 0,85 chỉ ra rằng giá trị phân biệt có khả năng tồn tại giữa các biến biến (John và Benet – Martinez, 2000).
Bảng 2.2: Sự tương quan giữa các khái niệm nghiên cứu
Qua bảng 2.2 ta thấy tất cả hệ số tương quan tuyệt đối giữa các biến tối đa là 0.6858 nghĩa là không vượt quá hệ số điều kiện 0,85. Điều đó chứng
minh rằng giá trị phân biệt đã đạt được. Như vậy, 4 yếu tố tác động đến huy động vốn ngân hàng có tương quan với nhau và các thang đo trong nghiên cứu này đã đo lường được các khái niệm nghiên cứu khác nhau. Tương quan Spearman’s có ý nghĩa thống kê ở mức 0,05; n = 72
2.3.4.Lựa chọn phương pháp kiểm định
Trên cơ sở số liệu là các BCTN, BCTC của các NHTM, các báo cáo của NHNN và Tổng cục thống kê, tác giả đã tiến hành khai báo dữ liệu bảng vào phần mềm Stata. Kết quả phân tích hồi quy phương trình các nhân tố tác động ảnh hưởng đến huy động vốn của NHTM theo kiểm định Pooled Regression, kiểm định Fixed effects và kiểm định Random effects được cho ở các bảng sau :
Bảng 2.3 : Kết quả hồi qui phương trình của kiểm định Pooled Regression
Theo kết quả từ bảng 2.3 cho thấy, mơ hình có ý nghĩa thống kê với p-value có giá trị 0.0001, R2 hiệu chỉnh của mơ hình tương đối thấp 0.2458. Biến giá cả có tương quan âm với huy động vốn của ngân hàng với mức ý nghĩa 10%, tốc độ tăng trưởng kinh tế có tương quan dương với huy động vốn của ngân hàng với mức ý nghĩa 5%. Các biến còn lại là lãi suất và tỷ giá đều khơng có ý nghĩa thống kê.
Bảng 2.4 : Kết quả hồi quy của kiểm định Fixed effects
Kết quả xử lý số liệu từ bảng 2.4 cho thấy R2 hiệu chỉnh có giá trị 0.3336, mơ hình có ý nghĩa thống kê với giá trị p-value 0.0001. Giá cả tương quan âm với huy động vốn và có ý nghĩa ở mức 10%, tốc độ tăng trưởng kinh tế tương quan dương với huy động vốn và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, lãi suất và tỷ giá đều khơng có ý nghĩa thống kê.
Bảng 2.5: Kết quả hồi quy của kiểm định Random effects
Bảng 2.5 trình bày kết quả hồi quy từ kiểm định Random effects. Tương tự như kết quả hồi quy của Pooled và Fixed effects. Để xác định xem phương pháp
40
kiểm định nào phù hợp nhất, tác giả tiến hành kiểm định so sánh từng cặp kiểm định với nhau.
Đầu tiên kiểm định Likelihood Ratio Test để so sánh kiểm định Pooled Regression với Fixed effects, kết quả p-value có giá trị 0.3073, nếu như vậy giả thuyết H0 (H0 : chọn Pooled Regression) được chấp nhận nên chọn Pooled Regression. Tiếp tục tác giả kiểm định Hausman Test để kiểm định so sánh Fixed effects và Random effects.
Bảng 2.6 : Kết quả kiểm định Hausman Test
Qua bảng 2.6 giá trị p-value là 1.000 như vậy chấp nhận giả thuyết H0 (với giả thuyết H0: chọn Random effects) . Kiểm định Lagrange Multiplier tiếp tục được thực hiện để kiểm định so sánh Pooled Regression và Random effects.
Bảng 2.7 : Kết quả kiểm định Lagrange Multiplier
Kết quả của p-value là 0.6952 như vậy chấp nhận giả thuyết H0 (với giả thuyết H0: chọn Pooled Regression). Kết quả cuối cùng cho thấy kiểm định Pooled Regression là phù hợp hơn 2 phương pháp kiểm định cịn lại.
Tuy nhiên, để quyết định có thể sử dụng kết quả hồi quy của kiểm định
Pooled Regression hay khơng cần tiến hành xem xét mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng, có phương sai thay đổi khơng và có bị tự tương quan hay khơng.
2.3.5.Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Để kiểm định mơ hình có bị hiện tượng đa cộng tuyến khơng ta sử dụng
nhân tố phóng đại phương sai (Variance Inflation Faction - VIF). Nếu hệ số VIF của các biến nhỏ hơn 10 và 1/VIF nhỏ hơn 2,5 tức khơng có hiện tượng đa cộng tuyến cao, ngược lại thì được coi là có cộng tuyến cao.
Bảng 2.8 : Kết quả kiểm định hệ số VIF
Kết quả từ bảng 2.8 cho thấy VIF của tất cả các biến dao động từ 2.17 – 9.16, VIF trung bình là 5.84. Mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến nhưng khơng nghiêm trọng.
2.3.6.Kiểm định phương sai thay đổi
Tác giả tiến hành kiểm định phương sai thay đổi bằng kiểm định hettest, với giả thuyết H0 : khơng có hiện tượng phương sai thay đổi, nếu giá trị p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu giá trị p-value ≥ α thì chấp nhận giả thuyết H0
Bảng 2.9 : Kiểm định phương sai thay đổi
Kết quả hồi quy cho giá trị p-value 0.0000 (kết quả từ bảng 2.9) như vậy giả thuyết H0 bị bác bỏ. Mơ hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.