XỬ LÝ DỮ LIỆU

6. Bố cục của luận văn

2.6 XỬ LÝ DỮ LIỆU

Phân tích tương quan là bước cần thiết để thấy được mức độ quan hệ của các biến nghiên cứu, trong đó, các biến có thể có tương quan có ý nghĩa hoặc khơng có ý nghĩa, thuận chiều hoặc trái chiều. Bảng phân tích tương quan cho ra các biến phù hợp với mơ hình hơi qui theo mục tiêu nghiên cứu.

Bảng 2.3: Phân tích tương quan:

CRR LG LG-1 LG-2 SIZEï CIR EBP

CRR 1 LG .280997 1 LG-1 .2329 .2987 1 LG-2 -0.1699 -0.2096 .1558 1 SIZE .2582 -0.0993 -0.2082 -0.1035 1 CIR .2334 -0.2101 -0.1923 .1135 0.2065 1 EBP -0.0904 .0429 .1193 .2503 -0.1407 .4310 1 (Ngn: Tác giả tự tính)

Rủi ro tín dụng có tương quan thuận chiều với biến tăng trưởng tín dụng. Mới quan hệ này phù hợp với các nghiên cứu ở những nơi khác trên thế giới. Ở Việt Nam, tăng trưởng tín dụng tác động đến rủi ro tín dụng với độ trễ dưới 1 năm. Tuy nhiên, 2 biến này lại có tương quan khá chặt nên cần kiểm tra đa cộng tuyến trước khi đưa vào mơ hình. Hai biến quy mơ dư nợ và tỷ lệ chi phí trên thu nhập cho vay cũng có tương quan thuận chiều với rủi ro tín dụng. Cũng như biến tăng trưởng tín dụng, 2 biến này cũng tương quan chặt với nhau. Rủi ro tín dụng có tương quan nghịch chiều với tỷ lệ thu nhập trước dự phịng. Nghĩa là, tỷ lệ rủi ro tín dụng càng cao thì thu nhập trước dự phòng càng thấp. Điều này hàm chứa rằng, nhiều khả năng các ngân hàng Việt Nam có hiện tượng che giấu thu nhập thơng qua việc trích lập dự phòng để tăng hoặc giảm lợi nhuận của năm hiện tại. Rủi ro tín dụng có tương quan nghịch chiều với biến tăng trưởng tín dụng LG-2 là vì biến này đại diện cho độ trễ 2 năm so với rủi ro tín dụng, đơng thời biến này khơng được so sánh với tăng trưởng tín dụng của năm trước đó. Như vậy, trong 6 biến độc lập đưa vào mơ hình đa tìm ra được 4 biến có tương quan với biến rủi ro tín dụng.

Tác giả chạy hơi qui bằng cách đưa từng biến vào mơ hình để thận trọng đánh giá tác động của từng biến đến rủi ro tín dụng. Kết quả chỉ số R2 điều chỉnh của từng mơ hình như sau:

Bảng 2.4: Kết quả kiểm định mức độ giải thích của mơ hình

LG,LG-1,SIZE,CIR

(Ngn: Tác giả tự tính)

Kết quả cho thấy việc đưa thêm biến vào mơ hình làm mức độ giải thích của các biến tăng dần. Bước đầu cho thấy các biến đưa vào mơ hình đều phù hợp với u cầu nghiên cứu. Tuy nhiên, bảng kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy các biến này có tương quan với nhau. Nên trước khi đưa các biến này vào mơ hình hơi quy chính thức cần phải kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa những biến này.

2.6.1Kiểm tra các giả định hồi qui

Sau khi phân tích tương quan, tác giả tìm được 4 biến để tiếp tục đưa vào phân tích mơ hình hơi qui là: tăng trưởng tín dụng 2012/2011 (LG), tăng trưởng tín dụng 2011/2010 (LG-1), quy mô dư nợ (SIZE), tỷ lệ chi phí trên thu nhập cho vay (CIR). Tuy nhiên, các biến này chưa chắc phù hợp với mơ hình khi chưa kiểm tra quan hệ giữa các biến giải thích với biến phụ thuộc. Hiện tượng đa cộng tuyến cần được quan tâm khi các biến đưa vào mơ hình có khá nhiều tương quan với nhau. Khi đa chọn được các biến đưa vào mơ hình thì mơ hình này chỉ thể hiện quan hệ giữa các dữ liệu thu thập được (mẫu quan sát). Mơ hình này cần được kiểm tra và xác định không vi phạm các giả định đới với mơ hình hơi qui tuyến tính mới có thể sử dụng để dự đốn cho tổng thể (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Nguyệt, 2008).

2.6.2Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 2.5: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

LG. LG-1 SIZE CIR LG 1 LG-1 .298 1 SIZE -.099 -.208 1 CIR -.210 -.192 -.106 1 (Ngn: Tác giả tự tính) LG LG,LG-1 LG,LG-1,SIZE

Kết quả trên cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích.

2.6.3Kiểm tra phương sai của sai số khơng đổi.

Độ chính xác của mơ hình hơi qui theo phương pháp bình phương bé nhất phụ thuộc nhiều vào giả định phương sai của sai số không đổi. Phương sai của sai số thay đổi khiến các ước lượng hệ số hôi qui không chệch nhưng không phải là ước lượng phù hợp nhất dẫn đến việc kiểm định các giả thuyết xác định chất lượng mơ hình bị mất hiệu lực.

Với giả thuyết Ho là: phương sai không thay đổi

Bảng 2.6: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi

So sánh kết quả Prob từ kết quả kiểm định (Prob bằng 0,1262), ta chấp nhận giả thuyết Ho tức là mơ hình khơng bị phương sai thay đổi.

2.6.4Kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư.

Phần dư có thể khơng tn theo phân phới chuẩn vì các lý do như sử dụng sai mơ hình, phương sai thay đổi, sớ lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích… Vì vậy, kiểm tra dạng phân phối của phần dư là cần thiết để đảm bảo tính chính xác của mơ hình nghiên cứu. Đơ thị mơ tả hình dạng phân phới của phần dư cho thấy phân phới của phần dư có thể xem như phân phới chuẩn với giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 0,93. Không thể u cầu phân phới chuẩn có hệ sớ độ lệch chuẩn tuyệt đới bằng 1 vì trong thực tế lấy dữ liệu có thể gặp những sai sót nhất định khiến độ lệch chuẩn chỉ có thể # 1.

Đồ thị 2.11: Hình dạng phân phối phần dư

2.6.5Kiểm tra mức độ ổn định của mơ hình.

Bảng 2.7: Mức độ ổn định của mơ hình

Ramsey RESETest:

F-statistic 3.867108 Prob. F(1,24) 0.1609

Long likelihood ratio 4.481797 Prob. Chi-Square(1) 0.0343 (Nguôn: Tác giả tự thực hiện)

So sánh kết quả Prob từ kết quả kiểm định (Prob bằng 0,1609), ta chấp nhận giả thuyết mơ hình khơng bỏ sót biến.

2.6.6Kiểm tra tương quan giữa các phần dư.

Phần dư thường hay tơn tại khi phân tích hơi qui do các biến ảnh hưởng khơng được đưa hết vào mơ hình, chọn mơ hình tuyến tính thay vì phi tuyến tính, sai sớ trong đo lường các biến… Phân tích tương quan phần dư là cần thiết để đảm bảo tính đáng tin cậy của mơ hình dự báo.

Bảng 2.8: Kết quả kiểm định mối tương quan giữa các phần dư

So sánh kết quả Prob từ kết quả kiểm định (Prob bằng 0,1361) ta chấp nhận giả thuyết Ho (Ho: giả thuyết mơ hình khơng có tự tương quan giữa các phần dư). Như vậy, sau khi kiểm định tự tương quan ta thấy mơ hình khơng có sự tự tương quan giữa các phần dư.

2.7MƠ HÌNH ĐƯỢC LỰA CHỌN

Sau khi lọc bỏ các biến khơng phù hợp với mơ hình nghiên cứu, ta có mơ hình.

Bảng 2.9: Kết quả mơ hình

(Ngn: Tác giả tự tính)

Kết quả trên cho thấy các biến đưa vào mơ hình đa giải thích được sự thay đổi của biến rủi ro tín dụng. Mới quan hệ giữa các biến được thể hiện qua phương trình sau:

Phương trình này được giải thích như sau: ứng với một đơn vị thay đổi của LG, rủi ro tín dụng CRR sẽ thay đổi một lượng tương ứng là 0,009 lần LG khi các biến khác không đổi. Tương tự, ứng với một đơn vị thay đổi của LG1, rủi ro tín dụng CRR sẽ thay đổi một lượng tương ứng bằng 0,005 lần LG1 khi các biến khác không đổi; một thay đổi của quy mô ngân hàng SIZE sẽ làm thay đổi rủi ro tín dụng CRR một lượng bằng 0,0036 lần SIZE khi các biến khác không đổi; một đơn vị thay đổi của CIR sẽ làm rủi ro tín dụng CRR thay đổi một lượng tương ứng bằng 0,034 lần CIR khi các biến khác không đổi.

2.8KẾT QUẢ TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUI.

2.8.1Biến tăng trưởng tín dụng (LG)

Mơ hình đề xuất có 3 biến tăng trưởng tín dụng nhằm tìm ra độ trễ trong tác động của biến này đến rủi ro tín dụng.

Biến tăng trưởng tín dụng năm 2012 và 2011 có tương quan so với rủi ro tín

dụng (lần lượt là 0,281 và 0,2329) và có giá trị sig xấp xỉ bằng 0. Như vậy, biến tăng trưởng tín dụng năm 2012 và biến tăng trưởng tín dụng năm 2011 có tác động dương đến rủi ro tín dụng. Kết quả thể hiện cả ngân hàng và người đi vay đều khá thận trọng khi đưa ra quyết định trong dài hạn. Hơn nữa, cơ cấu dư nợ này phải phù hợp với cơ cấu huy động vốn, khi đa số người gửi tiền chỉ chú trọng đến kỳ hạn 1-3 tháng. Lạm phát liên tục tăng cao trong nhiều năm khiến người gửi tiền ngại kỳ hạn dài với lai suất cố định. Đặc điểm này khơng giớng với các q́c gia phát triển, có nền tài chính ổn định, người gửi tiền luôn an tâm chọn kỳ hạn dài mà không sợ lai suất bị lạm phát “bào mịn” nên ngân hàng ln dơi dào ngn dài hạn để cho vay dài hạn, và nợ dài hạn luôn chiếm tỷ trọng cao trong tổng dư nợ, đông nghĩa với việc nợ xấu xảy ra chậm hơn so với Việt Nam vì thời hạn vay dài hơn.

Biến tăng trưởng tín dụng năm 2010 lại có tương quan khá thấp với rủi ro tín

dụng, ở mức -0,1699, và giá trị sig 0,109. Như vậy, tăng trưởng tín dụng năm 2010 có tương quan âm với rủi ro tín dụng nên mới quan hệ này khơng có ý nghĩa. Kết quả này không tương đông với nghiên cứu ở các nước phát triển. Ở các nghiên cứu

này, biến tăng trưởng tín dụng ln tác động mạnh đến rủi ro tín dụng với độ trễ 2-3 năm (Foos và cộng sự, 2010) hoặc 4 năm (Jimenez và Saurina, 2006). Với giá trị sig 0,109, đề tài chưa đủ cơ sở để chấp nhận giả thuyết H1 ở mức ý nghĩa 5%, có nghĩa là biến tăng trưởng tín dụng năm 2010 khơng giải thích cho rủi ro tín dụng của các ngân hàng theo sớ liệu thu thập được.

2.8.2Biến qui mô ngân hàng (SIZE):

Biến này có mức tương quan 0,2582 với rủi ro tín dụng và giá trị sig xấp xỉ bằng 0, tức là tổng dư nợ có tương quan dương có ý nghĩa với rủi ro tín dụng. Biến này khơng phải ln ln tác động có ý nghĩa đới với các nền kinh tế khác. Jimenez và Saurina (2006) khơng tìm thấy tác động có ý nghĩa của biến này khi nghiên cứu các ngân hàng Tây Ban Nha trong thời kỳ 1984-2002. Foos và các cộng sự (2010) cũng khơng tìm thấy mới quan hệ này. Ở Việt Nam, đa số các doanh nghiệp lớn, vay nhiều vốn với nhiều ưu đai tiềm ẩn rủi ro cao, thường có hiệu quả kinh doanh thấp. Các ngân hàng có tổng dư nợ cao thường cho các doanh nghiệp này vay và phải chịu rủi ro khi khách hàng gặp khó khăn tài chính. Ngân hàng nhận thức rõ vấn đề nhưng chưa giải quyết triệt để.

2.8.3Biến tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động (CIR).

Hess và các cộng sự (2008) tìm thấy mới quan hệ thuận chiều giữa tỷ lệ chi phí trên thu nhập cho vay và rủi ro tín dụng. Nghĩa là các ngân hàng hoạt động kém hiệu quả với tỷ lệ này cao sẽ có mức rủi ro tín dụng cao. Kết quả đó cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu của Luận văn và kết quả từ nghiên cứu của Berger và De Young (1997), Salas và Saurina (2002). Biến tỷ lệ chi phí trên thu nhập cho vay có mức tương quan 0,2334 với rủi ro tín dụng và hệ sớ sig xấp xỉ bằng 0. Các ngân hàng có vị thế thấp thường phải huy động vớn với lai suất cao, nhiều khi phải thông qua thị trường liên ngân hàng với lai suất cao hơn lai suất huy động trong dân cư để đảm bảo đủ nguôn vốn cho vay và đủ thanh khoản. Khi tỷ lệ này lên cao, nhiều khả năng là ngân hàng đang có nhiều khoản cho vay không thu hôi vốn được.

2.8.4Biến tỷ lệ giữa thu nhập ròng từ họat động kinh doanh trước chi phí dựphịng rủi ro tín dụng và thuế so với tổng dư nợ tín dụng (EBP). phịng rủi ro tín dụng và thuế so với tổng dư nợ tín dụng (EBP).

Biến này là tín hiệu che giấu thu nhập của ngân hàng khi chuyển lợi nhuận vào dự phịng. Bảng phân tích tương quan cho thấy biến này có tương quan -0,09 và hệ số sig bằng 0,3969 nên quan hệ này không có ý nghĩa để phản ánh có hiện tượng che giấu thu nhập tại các ngân hàng Việt Nam. Tương quan âm có nghĩa là khi tỷ lệ này giảm x́ng thì rủi ro tăng thêm. Kết quả này cũng bác bỏ giả thuyết, với sớ liệu hiện tại, chưa có cơ sở để khẳng định biến này có ý nghĩa tại Việt Nam. Cơng tác quản lý nợ xấu và phân loại nợ phải tuân thủ quy định của Ngân hàng Nhà nước. Các ngân hàng đều thống nhất dùng phương pháp định lượng để phân loại nợ xấu, nên khơng có hiện tượng tăng dự phịng rủi ro tín dụng để giảm lợi nhuận như các nghiên cứu trước đa đề cập.

Kết quả tìm được khi phân tích các nhân tớ ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Việt Nam gần tương đơng với các nghiên cứu trước. Tuy nhiên, kết quả cũng cho thấy hoạt động ngân hàng ở Việt Nam có những đặc thù khác với các nền kinh tế khác. Nhóm biến tăng trưởng tín dụng có tác động đến rủi ro tín dụng với độ trễ dưới 1 năm. Kết quả về tác động của biến tăng trưởng tín dụng khơng hồn tồn trùng khớp với giả thiết H1, cũng như các kết quả tìm được từ các nghiên cứu trước. Hầu hết dư nợ cho vay ở Việt Nam là ngắn hạn hoặc trung hạn 1-5 năm. Đặc điểm này khác với các nền kinh tế phát triển ổn định, khi ngân hàng tại các q́c gia này có thể cho vay với thời hạn đến vài chục năm. Chính điểm khác biệt về cơ cấu thời hạn cho vay, nên tác động của biến tăng trưởng đến rủi ro tín dụng cũng có độ trễ ngắn hơn so với các nền kinh tế phát triển. Tác động của biến quy mô dư nợ trùng khớp với giả thiết H2 và kết quả nghiên cứu trước, có tác động dương đến tăng trưởng tín dụng. Điều này có nghĩa là các ngân hàng có dư nợ lớn sẽ tiềm ẩn nhiều rủi ro. Kết quả này cũng phù hợp với thực tế Việt Nam, khi các ngân hàng có quy mơ dư nợ lớn thường là các ngân hàng gốc Nhà nước và các món cho vay có giá trị lớn đều liên quan đến doanh nghiệp Nhà nước. Tuy nhiên, trong thời gian qua, các chuyên gia kinh tế đều cho rằng doanh nghiệp Nhà nước hiện hoạt động kém hiệu

quả so với khu vực tư nhân. Hơn nữa, hiện tượng doanh nghiệp Nhà nước chậm trả nợ khi đến hạn còn khá phổ biến, do các đơn vị này luôn dựa vào ưu thế Nhà nước để giành hưởng đặc quyền đặc lợi trong hoạt động nên luôn được ngân hàng săn đón. Hầu hết đây cũng là các đơn vị độc quyền nên không cần quan tâm đến cạnh tranh trong nước. Biến tỷ lệ chi phí so với thu nhập cho vay cũng tác động dương đến rủi ro tín dụng, đơng nghĩa với việc các ngân hàng được quản lý kém sẽ có rủi ro tín dụng cao hơn các ngân hàng khác. Tại Việt Nam, các ngân hàng lớn lâu đời thường chiếm ưu thế trong huy động vớn nên có chi phí vớn thấp hơn các ngân hàng khác. Các ngân hàng này cũng luôn được chủ động chọn các món cho vay có lợi nhất, nhờ đó, rủi ro tín dụng cũng thấp hơn.

Luận văn cũng tìm thấy tương quan có ý nghĩa giữa biến tỷ lệ thu nhập trước thuế so với tổng dư nợ và biến rủi ro tín dụng. Tuy nhiên, biến này khơng có ý nghĩa khi đưa vào mơ hình để làm biến giải thích. Kết quả này thể hiện khả năng giấu thu nhập thơng qua tăng chi phí dự phịng nợ xấu có thể có ở Việt Nam nhưng khơng rõ ràng. Luận văn cũng chưa định bàn chi tiết hơn.

KẾT LUẬN CHƯƠNG II

Sau khi kiểm định từ bước xử lý dữ liệu, Luận văn lựa chọn được mơ hình dự báo ći cùng gôm 4 biến: tăng trưởng tín dụng năm 2012, tăng trưởng tín dụng năm 2011, qui mơ ngân hàng và tỷ lệ chi phí hoạt động so với thu nhập hoạt động. Kết quả từ việc phân tích dữ liệu cho thấy tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam tác động đến rủi ro tín dụng nhanh hơn các q́c gia phát triển vì đặc thù của Việt Nam