Bảng 3.1 : Thống kê mô tả các biến
Biến Số quan sát Giá trị nhỏ nhất Gía trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn TA 40 7.4388 8.7607 8.2854 0.3050 LOAN 40 0.3658 0.7244 0.5500 0.1050 TE 40 0.0390 0.2040 0.0800 0.0265 LLP 40 0.0081 0.0338 0.0152 0.0067 NII 40 -0.0005 0.0154 0.0070 0.0032 CIR 40 0.2798 0.7859 0.4482 0.1172 INF 40 0.0604 0.1813 0.0985 0.0469 GR 40 0.0525 0.0680 0.0573 0.0059 ROA 40 0.0039 0.0208 0.0134 0.0047
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 22)
Bảng 3.1 cho ta thấy kết quả thống kê mô tả của biến phụ thuộc ROA và 8 biến độc lập trong giai đoạn 2009-2013 bao gồm giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn.
• Biến ROA có giá trị trung bình là 1,34% cho thấy các NHTM niêm yết tại Việt Nam đã quản lý và sử dụng tài sản hiệu quả trong việc tạo ra thu nhập. Độ lệch chuẩn của ROA là 0,47% cho thấy sự tương đồng về hiệu quả sử dụng tài sản giữa các ngân hàng.
• Biến TA có giá trị trung bình là 8.2854 và độ lệch chuẩn lớn là 30,5% cho thấy sự không tương đồng về quy mô tổng tài sản giữa các ngân hàng.
• Biến LOAN có giá trị trung bình là 55% và độ lệch chuẩn là 10,50% cho thấy cho vay khách hàng chiếm tỷ trọng cao so với tổng tài sản của ngân hàng. Tuy nhiên khoảng biến thiên của biến LOAN lớn từ 36,58% đến 72,44% cho thấy sự không tương đồng về quy mô cho vay khách hàng giữa các ngân hàng.
• Biến TE có giá trị trung bình là 8% cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu chiếm tỷ trọng nhỏ so với tổng tài sản ngân hàng. Biến TE có độ lệch chuẩn là 2,65% và khoảng biến thiên của lớn từ 3,9% đến 20,40% cho thấy sự không tương đồng về quy mô tổng tài sản giữa các ngân hàng.
• Biến LLP có giá trị trung bình là 1,52% cho thấy dự phịng rủi ro tín dụng chiếm tỷ trọng thấp so với tổng dư nợ cho vay. Biến LLP có độ lệch chuẩn là 0,67% và khoảng biến thiên nhỏ từ 0,81% đến 3,38% cho thấy sự tương đồng về rủi ro tín dụng giữa các ngân hàng.
• Biến NII có giá trị trung bình là 0,7% cho thấy thu nhập ngoài lãi thuần chiếm tỷ trọng thấp so với tổng tài sản ngân hàng. Biến NII có độ lệch chuẩn là 0,32% và khoảng biến thiên nhỏ từ -0,05% đến 1,54% cho thấy sự tương đồng về thu nhập ngoài lãi giữa các ngân hàng.
• Biến CIR có giá trị trung bình là 44,82% cho thấy tỷ lệ chi phí/thu nhập chiếm tỷ trọng cao. Biến CIR có độ lệch chuẩn là 11,72% và khoảng biến thiên lớn từ 27,98% đến 78,59% cho thấy sự không tương đồng về tỷ lệ chi phí/thu nhập giữa các ngân hàng.
• Biến INF có giá trị trung bình là 9,85% cho thấy lạm phát ở mức độ vừa phải. Tuy nhiên biến INF có độ lệch chuẩn là 4,69%, khoảng biến thiên lớn từ 6,04% đến 18,13% cho thấy sự không tương đồng về lạm phát giữa các năm.
• Biến GR có giá trị trung bình là 5,73% cho thấy nền kinh tế ở Việt Nam tăng trưởng cao và ổn định hơn so với các nước và vùng lãnh thổ trên thế giới. Biến GR có độ lệch chuẩn là 0,59% và khoảng biến thiên nhỏ từ 5,25% đến 6,8% cho thấy sự tương đồng về tăng trưởng kinh tế giữa các năm.
3.4.2. Phân tích tương quan
Bảng 3.2 : Kết quả phân tích tương quan của các biến9
TA LOAN TE LLP NII CIR INF GR
ROA Pearson -.196 -.397* .188 -.247 .273 -.717** .253 .257
Correlation
Sig. (2- .225 .011 .245 .098 .088 .000 .096 .110
tailed)
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 22)
Bảng 3.2 thể hiện mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc ROA. Với mức ý nghĩa α=10%, các biến độc lập LOAN, NII, CIR, LLP, INF, GR đều có hệ số sig. <10% do đó các biến này đều tương quan có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc ROA. Riêng biến TA, TE có sig. >10% nên biến này khơng có ý nghĩa thống kê và khơng được đem vào để phân tích hồi quy. Vì vậy mơ hình được kỳ vọng có dạng như sau:
ROA = α + β1(LOAN)it + β2(LLP)it + β3(NII)it + β4(CIR)it + β5(INF)it + β6(GR)it + εit 3.4.3. Phân tích hồi quy
Chạy mơ hình hồi quy tuyến tính bội bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thơng thường (OLS) tác giả sử dụng phần mềm SPSS để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố độc lập đến ROA. Dưới đây là các kết quả phân tích hồi quy của mơ hình:
Bảng 3.3 : Kết quả tóm tắt mơ hình Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .810a .656 .593 .0029894 .656 10.472 6 33 .000 1.214
a. Biến độc lập: GR, LLP, TE, NII, TA, CIR, INF b. Biến phụ thuộc: ROA
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 22)
Bảng 3.4 : Kết quả phân tích ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression Residual Total .001 6 .000 10.472 .000b .000 33 .000 .001 39 a. Biến độc lập: ROA
b. Biến phụ thuộc: GR, LLP, TE, NII, TA, CIR, INF
Unstandardized
CoefficientsStandardized CoefficientsBeta
Collinearity Statistics Model
1 (Constant) LOAN LLP NII CIR INF
GR B .025 -.007 -.215 .320 -.023 .010 .043 Std. Error .007 .005 .076 .188 .005 .014 .099 t 3.812 -1.314 -2.810 1.706 -4.643 .742 .432 Sig. .001 .198 .008 .097 .000 .463 .069 Tolerance VIF -.150 -.308 .220 -.586 .103 .054 .805 .871 .629 .655 .543 .674 1.242 1.148 1.591 1.527 1.841 1.483
Bảng 3.5 : Hệ số hồi quy của mơ hình
a. Dependent Variable: ROA
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 22)
Bảng 3.6: So sánh kết quả phân tích thực tế và kỳ vọng
Tên biến Dấu của hệ số hồi quy10 Dấu của hệ số tương quan11 Kỳ vọng12 Giải thích LOAN - - + Không phù hợp kỳ vọng và thực tế LLP - - - Phù hợp kỳ vọng và thực tế NII + + + Phù hợp kỳ vọng và thực tế CIR - - - Phù hợp kỳ vọng và thực tế INF + + - Không phù hợp kỳ vọng GR + + + Phù hợp kỳ vọng và thực tế (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp) 10
Kết quả phân tích dấu của hệ số hồi quy
11
Kết quả phân tích dấu của hệ số tương quan
12
Kết quả phân tích mơ hình hồi quy cho thấy:
• Biến LOAN: Hệ số hồi quy của biến LOAN âm, điều này có nghĩa là cho vay khách hàng có tác động âm lên ROA. Tuy nhiên đây là một kết quả không phù hợp với kỳ vọng và thực tế nên tác giả loại biến này ra khỏi mơ hình đề xuất cuối cùng..
• Biến LLP: Hệ số hồi quy của biến LLP âm, điều này có nghĩa là rủi ro tín dụng có tác động âm lên ROA. Mối quan hệ giữa LLP với ROA phù hợp với dự đoán ban đầu của tác giả.
• Biến NII: Hệ số hồi quy của biến NII dương, điều này có nghĩa là thu nhập ngoài lãi thuần có tác động âm dương ROA. Mối quan hệ giữa LLP với ROA phù hợp với dự đoán ban đầu của tác giả.
• Biến CIR: Hệ số hồi quy của biến CIR âm, điều này có nghĩa là tỷ lệ chi phí/thu nhập có tác động âm lên ROA. Mối quan hệ giữa CIR với ROA phù hợp với dự đốn ban đầu của tác giả.
• Biến INF: Hệ số hồi quy của biến INF dương, điều này có nghĩa là lạm phát có tác động dương lên ROA. Tuy nhiên đây là một kết quả không phù hợp với lý thuyết và kỳ vọng nên tác giả loại biến này ra khỏi mơ hình đề xuất cuối cùng.
• Biến GR: Hệ số hồi quy của biến GR dương, điều này có nghĩa là tăng trưởng kinh tế có tác động dương lên ROA. Mối quan hệ giữa GR với ROA phù hợp với dự đoán ban đầu của tác giả.
3.5. Kiểm định
3.5.1. Kiểm định ANOVA về tính thích hợp của mơ hình
Sau khi phân tích hồi quy, tác giả kiểm tra sự phù hợp của mơ hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R2.
Để kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta cần kiểm định giả thuyết H0: R2=0. Hệ số Sig. cũng được sử dụng trong kiểm định này, nếu hệ số Sig. nhỏ hơn 10% thì bác bỏ giả thuyết H0.
Theo kết quả phân tích ANOVA ở bảng 3.3 và 3.4, R2=0.656 và hệ số Sig. rất nhỏ (Sig.=0.000) nhỏ hơn 0.1 nên mơ hình này phù hợp để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến ROA. Các biến độc lập giải thích được khoảng 59% phương sai của biến phụ thuộc.
Kết quả tóm tắt mơ hình ở bảng 3.3 cho thấy hệ số Durbin-Watson của mơ hình là 1.214 nằm trong khoảng từ 1 đến 3 do đó mơ hình hồi quy trên khơng có hiện tượng tự tương quan đáng kể giữa các biến trong mơ hình.
3.5.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Nhìn vào bảng 3.5 ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10. Điều này có nghĩa là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra hay mối tương quan giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến khả năng giải thích của mơ hình.
3.6. Nhận xét mơ hình
Sau khi phân tích và kiểm định lại mơ hình, tác giả có được kết quả phân tích mơ hình hồi quy cuối cùng13 như sau:
ROA = 0.203 - 0.235*LLP + 0.218*NII - 0.027*CIR + 0.082*GR
Đồng thời, kết quả kiểm định ANOVA cho thấy mơ hình hồi quy cuối cùng vẫn phù hợp (hệ số Sig. nhỏ hơn 10%). Kết quả kiểm định Durbin-Watson cho thấy hệ số d của mơ hình điều chỉnh vẫn nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình. Ngồi ra khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình (hệ số VIF trong kết quả hồi quy nhỏ hơn 10).
Từ kết quả phân tích mơ hình tác giả có những nhận định sau:
Biến tác động mạnh nhất đến lợi nhuận của các Ngân hàng Thương mại niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2013 là biến LLP (Rủi ro tín dụng), tiếp theo là biến NII (Thu nhập ngoài lãi thuần), kế tiếp là biến GR (tăng trưởng kinh tế) và cuối cùng là biến CIR (Tỷ lệ chi phí/thu nhập).
• Biến LLP: Rủi ro tín dụng có hệ số hồi quy mang dấu âm cho thấy sự tác động ngược chiều của nhân tố này lên ROA, điều này phù hợp với kỳ vọng của tác giả và xu hướng biến động của dữ liệu thời gian. Như vậy càng giảm rủi ro tín dụng càng tăng ROA.
Với tỷ lệ Dự phòng rủi ro tín dụng/Tổng dư nợ nằm trong khoảng (0.0081; 0.0038) và trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, khi tỷ lệ Dự phịng rủi ro tín dụng/Tổng dư nợ tăng/giảm 1 đơn vị thì ROA giảm/tăng 0.235 đơn vị.
• Biến NII: Thu nhập ngồi lãi thuần có hệ số hổi quy mang dấu dương cho thấy sự tác động cùng chiều của nhân tố này lên ROA, điều này phù hợp với kỳ vọng của tác giả và xu hướng biến động của dữ liệu thời gian. Như vậy càng tăng tỷ lệ thu nhập ngoài lãi thuần càng tăng ROA.
Với tỷ lệ Thu nhập ngoài lãi thuần/Tổng tài sản nằm trong khoảng (-0.0005; 0.0154) và trong điều kiện các nhân tố khác khơng đổi, khi tỷ lệ Thu nhập ngồi lãi thuần/Tổng tài sản tăng/giảm 1 đơn vị thì ROA tăng/giảm 0.218 đơn vị.
• Biến CIR: Tỷ lệ Chi phí/Thu nhập có hệ số hồi quy mang dấu âm cho thấy sự tác động ngược chiều của nhân tố này lên ROA, điều này phù hợp với kỳ vọng của tác giả và xu hướng biến động của dữ liệu thời gian. Như vậy càng giảm tỷ lệ Chi phí/Thu nhập càng tăng ROA.
Với tỷ lệ Chi phí/Thu nhập nằm trong khoảng (0.2798; 0.7859) và trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, khi tỷ lệ Chi phí/Thu nhập tăng/giảm 1 đơn vị thì ROA giảm/tăng 0.027 đơn vị.
• Biến GR: Tăng trưởng kinh tế có hệ số hổi quy mang dấu dương cho thấy sự tác động cùng chiều của nhân tố này lên ROA, điều này phù hợp với kỳ vọng của tác giả và xu hướng biến động của dữ liệu thời gian. Như vậy GDP càng tăng thì ROA càng tăng.
Với GDP nằm trong khoảng (0.0525; 0.0680) và trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, khi GDP tăng/giảm 1 đơn vị thì ROA tăng/giảm 0.082 đơn vị.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày về mơ hình nghiên cứu và các kết quả nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của 8 Ngân hàng Thương mại Niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2013.
Qua kết quả nghiên cứu và kiểm định cho thấy các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi các NHTM niêm yết ở Việt Nam bao gồm có 4 nhân tố: thu nhập ngồi lãi thuần, rủi ro tín dụng, tỷ lệ chi phí/thu nhập và tăng trưởng kinh tế. Trong đó các nhân tố bao gồm thu nhập ngoài lãi thuần và tăng trưởng kinh tế có tác động dương lên tỷ suất sinh lợi của ngân hàng; còn các nhân tố bao gồm rủi ro tín dụng và tỷ lệ chi phí/thu nhập có tác động âm lên tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.
Từ kết quả thực nghiệm nghiên cứu đó tác giả đưa ra các giải pháp và kiến nghị nhằm nâng cao tỷ suất sinh lợi của các NHTM niêm yết tại việt Nam.
CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP VẬN DỤNG SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ NHẰM NÂNG CAO TỶ SUẤT SINH LỢITẠI
CÁC NHTMCP NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM
4.1. Định hướng phát triển các Ngân hàng Thương mại niêm yết tại Việt Nam
Năm 2013, mặc dù còn rất nhiều khó khăn nhưng các Ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam đã đạt được những kết quả khá tốt về huy động, tăng trưởng tín dụng, lãi suất, tỷ giá…báo hiệu triển vọng tốt hơn trong những năm tới.
Trong thời gian tới, kết quả hoạt động của các ngân hàng sẽ phù thuộc rất nhiều vào việc giải quyết vấn đề nợ xấu. VACM hoạt động hiệu quả vào cuối năm 2013, kỳ vọng cho việc giải quyết các khoản nợ xấu, cải thiện thanh khoản cho hệ thống ngân hàng. Tuy nhiên, xung quanh việc thu mua các khoản nợ xấu này vẫn còn nhiều vướng mắc về thủ tục và pháp lý. Đó là chưa kể đến việc có đến hơn 70% các khoản nợ xấu có liên quan đến bất động sản. Do đó, sẽ cần một thời gian khá lâu và mang tính chất dài hạn để giải quyết triệt để các khoản nợ xấu này.
Ngồi ra, Thơng tư 02 bắt đầu có hiệu lực vào tháng 06/2014 dù Ngân hàng Nhà nước có thể điều chỉnh một số chi tiết, nhưng việc thi hành thông tư này sẽ buộc phân loại lại các khoản nợ theo yêu cầu cao hơn. Do đó, nhiều khả năng sẽ khiến cho khoản nợ xấu tăng lên và các ngân hàng phải trích lập dự phịng nhiều hơn. Điều này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của các ngân hàng.
4.1.1. Tầm nhìn về các Ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam
Không thể phủ nhận việc lên sàn đã đem lại khơng ít thuận lợi cho nhiều doanh nghiệp, trong đó có khối ngân hàng. Hiện cả 2 sàn chứng khốn HNX và HOSE đã có 8 ngân hàng niêm yết gồm: VCB, CTG, ACB, EIB, STB, SHB, MBB, BID. Có thể thấy rằng, các cổ phiếu này đều là những ngân hàng lớn, nằm trong top có kết quả hoạt động kinh doanh khả thi và tiềm năng tăng trưởng tốt, nên vẫn thu hút được nhà đầu tư. Vì vậy, các ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam sẽ phát triển ổn định, lành mạnh và đa dạng, phát triển theo chiều sâu, nâng cao vị thế, vai trò và tầm ảnh