6. Kết cấu luận văn
2.2 Phân tích rủi ro trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam dựa vào
2.2.3 Phương pháp hồi quy
Mơ hình nghiên cứu của bài sử dụng dữ liệu bảng (panel data) được hồi quy theo 3 cách : Pooled OLS, fixed effect (hiệu ứng cố định) và random effect (hiệu ứng ngẫu nhiên). Để tìm hiểu xem phương pháp hồi quy nào là phù hợp nhất trong 3 phương pháp trên, tác giả sử dụng 2 kiểm định là kiểm định Hausman (Hausman, 1978) và kiểm định Lagrangian Multiplier (LM test, Breusch và Pagan, 1980). 2.2.4 Thống kê mô tả các biến
Bảng 2.6 bên dưới mơ tả tính chất các biến mà tác giả sẽ sử dụng để thực hiện mơ hình hồi quy với 105 quan sát. Mean cho biết giá trị trung bình của các biến và Median là trung vị của chúng. Std.Dev là độ lệch chuẩn cho biết mức dao động của biến số đó xung quanh giá trị trung bình. Bảng này cho thấy Z-score trung bình trong giai đoạn nghiên cứu là 30.98. Giá trị này thấp nhất là 8.39 (thuộc về ngân hàng Đông Nam Á năm 2011) và cao nhất là 70.22 (thuộc về ngân hàng Kiên Long năm 2010).
Bảng 2.6: Tóm tắt thống kê các biếnĐơn vị tính: đơn vị,% Đơn vị tính: đơn vị,% ZSCORELLR(%)LLP(%)LEV(%)NIR(%)CTI(%)LDR(%)LAD(%) Mean 30.980 1.454 16.193 15.324 3.065 1.544 70.748 109.330 Median 29.801 1.201 12.571 10.245 2.799 1.278 65.817 102.302 Maximum 70.220 3.443 62.136 159.123 9.607 6.297 280.317 480.005 Minimum 8.397 0.515 1.092 4.445 0.358 0.384 20.242 59.883 Std. Dev. 13.695 0.647 10.956 18.645 1.486 0.932 30.911 47.042 Observations 105 105 105 105 105 105 105 105
Bảng 2.7: Trung bình các biến qua các nămĐơn vị tính:đơn vị, % Đơn vị tính:đơn vị, % Biến Năm 2009 2010 2011 2012 2013 Z - score 32.30 30.67 30.37 31.65 29.91 LLR - Tỉ lệ dự phòng nợ xấu (%) 1.20 1.25 1.39 1.72 1.71 LLP - Tỉ lệ chi phí dự phịng rủi ro tín dụng (%) 13.31 10.55 13.02 20.72 23.36 LEV - Đòn bẩy (%) 15.16 12.75 13.91 16.18 18.61
NIR- Tỉ lệ thu nhập lãi thuần(%) 2.67 2.47 3.53 3.65 3.00 CtI -Tỉ lệ chi phí lương và trợ cấp
(%) 1.27 1.18 1.52 1.95 1.79
LDR - Tỉ lệ cho vay (%) 83.42 67.95 66.25 67.37 68.75
LAD - Tỉ lệ tài sản thanh khoản(%) 119.24 106.43 106.09 96.83 93.68
Bảng 2.7 cho thấy tình hình thay đổi của hệ thống ngân hàng từ năm 2009 đến năm 2013. Khả năng khánh kiệt của hệ thống ngân hàng ngày càng tăng thể hiện qua xu thế chỉ số Zscore ngày càng giảm. Điều này có thể là do các yếu tố có khả năng làm tăng rủi ro cho các ngân hàng như tỷ lệ dự phịng nợ xấu, chi phí dự phịng rủi ro tín dụng, tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp đều có xu hướng tăng qua các năm, trong khi các chỉ số làm giảm khả năng phá sản như tỷ lệ đòn bẩy, tỷ lệ thu nhập lãi thuần và tỷ lệ tài sản thanh khoản thì có xu hướng khơng ổn định hoặc giảm trong giai đoạn nghiên cứu.
2.2.5 Kiểm định các giả thuyết và lựa chọn mơ hình thích hợp
Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 2.8 mơ tả tương quan giữa các biến trong mơ hình hồi quy, hệ số tương quan của tất cả các biến đều nhỏ hơn 0.8, tuy nhiên vẫn có thể có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Vì vậy để chắc chắn, tác giả thực hiện thêm kiểm định VIF.
Bảng 2.8: Tương quan các biến trong mơ hình
Mẫu: 2009 2013 Số quan sát: 105
Đơn vị tính: đơn vị
Hiệp phương sai Hệ số tương quan t-Statistic
Probability
LLR LLP LEV NIR CTI LDR LAD
LLR 0.415012 1.000000 ----- ----- LLP 2.989094 118.8808 0.425553 1.000000 4.772603 ----- 0.0000 ----- LEV -1.006618 -43.45904 344.3183 -0.084208 -0.214805 1.000000 -0.857667 -2.232137 ----- 0.3931 0.0278 ----- NIR -0.017767 -1.891677 20.37302 2.188422 -0.018644 -0.117280 0.742181 1.000000 -0.189244 -1.198538 11.23892 ----- 0.8503 0.2335 0.0000 ----- CTI 0.032708 0.580147 9.912766 1.001761 0.859616 0.054760 0.057389 0.576186 0.730376 1.000000 0.556592 0.583398 7.154673 10.85214 ----- 0.5790 0.5609 0.0000 0.0000 ----- LDR -2.954274 1.211903 280.4890 24.36736 11.28921 946.3712 -0.149070 0.003613 0.491366 0.535442 0.395804 1.000000 -1.529989 0.036669 5.725702 6.434192 4.374196 ----- 0.1291 0.9708 0.0000 0.0000 0.0000 ----- LAD -6.243915 -100.0207 269.2846 12.90190 3.206175 617.9976 2191.862 -0.207024 -0.195942 0.309974 0.186287 0.073863 0.429091 1.000000 -2.147587 -2.027904 3.308869 1.924286 0.751684 4.821195 ----- 0.0341 0.0452 0.0013 0.0571 0.4540 0.0000 -----
Bảng 2.9: Kết quả kiểm định VIF Đơn vị tính: đơn vị Đơn vị tính: đơn vị Biến VIF LLR 1.2907 LLP 1.4063 LEV 2.5186 NIR 3.5182 CtI 2.2938 LDR 1.7846 LAD 1.3544
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu
Tất cả các biến đưa vào mơ hình đều có hệ số VIF khơng vượt q 10. Do đó khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình.
Bảng 2.10: Kết quả ước lượng
Đơn vị tính: đơn vị
Biến phụ thuộc : Zscore Hệ số ước lượng
Biến độc lập Pooled OLS Fixed Effect Random Effect
Constant 28.8041 25.0970 25.3677 (5.9459)*** (3.5183)*** (4.4931)*** LLR -1.4646 0.5840 0.4304 (2.3072) (1.5186) (1.4751) LLP 0.1157 0.032 0.0124 (0.1422) (0.0072) (0.0719) LEV 0.0676 0.4278 0.3817 (0.1118) (0.0856)*** (0.0810)*** NIR 3.8235 1.6249 1.5916 (1.6588)** (0.9437)* (0.9242)* CTI -5.5099 -4.4053 -4.1024 (2.1371)** (1.5547)*** (1.4823)*** LDR 0.0096 0.0092 0.0131 (0.0056) (0.0319) (0.0312) LAD -0.0229 -0.0037 -0.0049 (0.0325) (0.0156) (0.0155) Số quan sát 105 105 105 R2 0.1063 0.8688 0.3023 R2 hiệu chỉnh 0.0418 0.8229 0.2520 Thống kê F 1.6486 18.9006 6.0054 Durbin Watson 0.3504 1.5549 1.2455
* có mức ý nghĩa 10%; ** có mức ý nghĩa 5%;*** có mức ý nghĩa 1%. Trong dấu ngoặc đơn là sai số chuẩn (Std. Error).
- Kiểm định Hausman:
Kiểm định Hausman được sử dụng để xem xét lựa chọn giữa 2 mơ hình Fixed Effect và Random Effect. Giả thuyết đặt ra là:
H0: Giữa biến độc lập và nhiễu không tương quan H1: Giữa biến độc lập và nhiễu có tương quan
Nếu Prob>Chi2 < 0.05, ta bác bỏ H0 và mơ hình Random Effect khơng thích hợp, nên chọn Fixed Effect
Kết quả kiểm định (phụ lục 4) cho giá trị Prob>Chi2 = 0.4286 >0.05. Vì vậy, ta chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là giữa biến độc lập và các nhiễu khơng tương quan, do đó mơ hình thích hợp là mơ hình Random Effect.
- Kiểm định Breusch-Pagan (LM):
Kiểm định này được sử dụng để xem xét lựa chọn giữa 2 mơ hình Pool OLS và Random Effect. Giả thuyết đặt ra:
H0: Phương sai giữa các thực thể không thay đổi H1: Phương sai giữa các thực thể thay đổi
Chấp nhận H0 có nghĩa là phương sai khơng thay đổi, mơ hình Pool OLS thích hợp hơn Random Effect.
Kết quả kiểm định Breusch-Pagan (phụ lục 5) cho P-value = 0.0000 < 0.05. Kết quả này cho phép ta bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa là phương sai giữa các thực thể thay đổi. Vì vậy mơ hình được chọn là mơ hình Random Effect.
Kiểm định Durblin-Watson
Kiểm định này được sử dụng để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mơ hình, kết quả kiểm định của mơ hình Random Effect cho Durblin-Watson là 1.2455. Chỉ số này lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3 nên khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
2.2.6 Phân tích kết quả ước lượng
Bảng 2.11: Tóm tắt kết quả ước lượng có ý nghĩa thống kê
Đơn vị tính: đơn vị
Biến độc lập Hệ số ước lượng
Constant 25.3677 LLR LLP LEV 0.3817 NIR 1.5916 CTI -4.1024 LDR LAD Số quan sát 105 R2 0.3023 R2 hiệu chỉnh 0.2520 Thống kê F 6.0054 Durbin Watson 1.2455
Kết quả hồi quy cho thấy sự biến động của khả năng khánh kiệt của hệ thống ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu là phụ thuộc đồng thời vào cả ba nhân tố quan trọng. Thứ nhất là tỷ lệ địn bẩy tài chính, thứ hai là tỷ lệ thu nhập lãi thuần và thứ ba là tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp. Trong tất cả các mơ hình hồi quy cho ra các hệ số ước lượng có ý nghĩa đều cho cho thấy tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp có ảnh hưởng mạnh nhất lên khả năng phá sản của hệ thống ngân hàng.
2.2.6.1Vai trò vốn chủ sở hữu – biến LEV
=
������
Vốn CSH Tổng huy động
Theo Nguyễn Thị Hai Hằng (2011), sự nâng cấp của Basel 3 là nâng tiêu chuẩn cơ sở vốn, tỷ lệ đòn bẩy và thanh khoản. Việc chuẩn bị đầy đủ về vốn thật sự rất cấp bách, nhất là trong xu thế cạnh tranh giữa các ngân hàng ngày càng gay gắt. Tỷ lệ đòn bẩy của hệ thống NHTM khoảng 15.3% (trung bình ngành từ năm 2009- 2013) hay tỷ lệ tổng huy động trên vốn chủ sở hữu là 6.5 lần, xấp xỉ với các nước trong khu vực như Thái Lan hoặc Philippines.
Kết quả nghiên cứu cho LEV đồng biến với Z-score và do đó nghịch biến với rủi ro ngân hàng đúng như kỳ vọng và phù hợp với giả thuyết ban đầu. Mối quan hệ này ngụ ý rằng việc tăng vốn chủ sở hữu hoặc giảm huy động vốn sẽ làm giảm rủi ro cho ngân hàng. Theo các nghiên cứu trước, các nước trong khu vực thường duy trì tỷ lệ này ở mức 15%-20% hay tỷ lệ tổng huy động trên vốn chủ sở hữu từ 5-7 lần, đây có thể được xem là tỷ lệ an toàn khi huy động vốn.
Từ năm 2010 đến nay, LEV của hệ thống ngân hàng có xu hướng tăng dần, từ mức thiếu an toàn 12.75% vào năm 2010 thì đến cuối năm 2013 tỷ lệ này ớ mức đảm bảo 18.61%. Tỷ lệ này tăng là do tốc độ tăng trưởng huy động vốn chậm hơn so với tốc độ tăng vốn CSH chứ không phải do sự giảm sút của tử số hoặc mẫu số và nhờ đó rủi ro ngân hàng đã được giảm bớt trong giai đoạn 2010-2013. Tuy nhiên,
việc giảm bớt này không đủ bù đắp với những yếu tố làm tăng rủi ro của hệ thống ngân hàng nên Z-score của tồn ngành vẫn có xu hướng giảm.
2.2.6.2Rủi ro lãi suất – biến NIR
������ =
Thu nhập lãi thuần Tổng tài sản
Theo kết quả hồi quy, tỷ lệ thu nhập lãi thuần đồng biến với Z-score và do đó nghịch biến với rủi ro phá sản. Điều này phù hợp với giả thuyết từ kết quả nghiên cứu của Logan (2001) và Hailing (2006) và đây là một phát hiện mang tính đóng góp vì sử sụng NIR thay cho NIM. Mối quan hệ đồng biến cho thấy ngân hàng muốn giảm rủi ro thì có thể tăng thu nhập lãi thuần hoặc có thể giảm tổng tài sản theo hướng giảm đầu tư, cho vay hoặc giảm huy động. Trong xu thế khả năng khánh kiệt của ngân hàng ngày càng tăng thì việc tăng thu nhập lãi thuần sẽ góp phần làm giảm rủi ro cho ngân hàng. Tuy nhiên, nếu ngân hàng phụ thuộc quá nhiều vào thu nhập từ lãi thì có thể làm tăng rủi ro cho ngân hàng nếu các ngân hàng không linh hoạt trong điều chỉnh cơ cấu tài sản nhạy lãi và nợ nhạy lãi trước những thay đổi của lãi suất.
2.2.6.3Rủi ro từ chi phí lương và trợ cấp – biến CTI
������ =
Chi phí lương và trợ cấp Tổng tài sản
Kết quả ước lượng cho CtI đồng biến với rủi ro ngân hàng và nghịch biến với Z-score, đúng với kỳ vọng dấu và giả thuyết đã đặt ra. Điều này ngụ ý muốn giảm rủi ro thì ngân hàng nên giảm chi phí lương hoặc tăng tổng tài sản. Tuy nhiên, tăng chi phí lương cũng khơng hồn tồn xấu nếu duy trì trong tầm kiểm soát. Theo Nguyễn Thanh Dương (2013), việc tăng chi phí lương và trợ cấp là khơng thể tránh khỏi khi ngân hàng mở rộng hoạt động đầu tư, đặc biệt là những ngân hàng muốn đa dạng hóa thu nhập nhưng phải duy trì trong mức độ hợp lý, cụ thể là chi phí này
nên duy trì ở mức 40%-50% so với tổng thu nhập. Khi vượt tỷ lệ này sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận, từ đó làm giảm tiềm lực tài chính khiến rủi ro gia tăng.
Trong giai đoạn 2010-2013, tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp có xu hướng tăng dần làm tăng rủi ro cho các ngân hàng nên chỉ số Z-score trong giai đoạn này có xu hướng giảm đồng nghĩa với khả năng khánh kiệt gia tăng và CTI tăng là do tốc độ tăng chi phí lương cao hơn tốc độ tăng tổng tài sản.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Dựa trên những lý thuyết của chương 1, chương 2 đã đi vào phân tích và đánh giá thực trạng rủi ro trong hệ thống ngân hàng Việt Nam nói chung và hệ thống NHTM nói riêng. Hệ thống ngân hàng Việt Nam hoạt động rất bất ổn trong giai đoạn 2008-2011, chuyển sang giai đoạn 2012 đến nay thì tình hình mới được cải thiện đáng kể nhờ sự can thiệp của NHNN. Tuy nhiên vẫn cịn 1 số tồn tại đáng lo ngại như tình trạng sở hữu chéo giữa các ngân hàng và việc xử lý nợ xấu chưa triệt để.
Nội dung chương 2 cũng đã tiến hành phân tích rủi ro hệ thống NHTM Việt Nam bằng mơ hình phân tích định lượng và cho một số kết quả đúng với kỳ vọng ban đầu tạo điều kiện để gợi ý chính sách ở chương 3.
CHƯƠNG 3: MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ RỦI RO TRONG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
3.11 Kết luận về kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy mơ hình đã phân tích được một số yếu tố làm tăng rủi ro cho hệ thống ngân hàng như tỷ lệ đòn bẩy, tỷ lệ thu nhập lãi thuần và tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều yếu tố khác như tỷ lệ dự phịng tín dụng, tỷ lệ chi phí dự phịng tín dụng , tỷ lệ dư nợ cho vay và tỷ lệ tài sản thanh khoản được kỳ vọng nhưng khơng có ý nghĩa thống kê.
Theo nền tảng lý thuyết của mơ hình, các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu của các ngân hàng theo quý, có nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu theo tháng để tăng tính chính xác. Tuy nhiên, trong điều kiện thực tế ở Việt Nam, chỉ có một số ngân hàng đã niêm yết mới đảm bảo số liệu theo quý nên tác giả đã xem xét một số nghiên cứu khác và sau đó thiết lập mơ hình sử dụng số liệu theo năm để tiến hành ước lượng. Trong tương lai gần, khi nguồn dữ liệu được đảm bảo thì mơ hình sẽ được cải thiện và cho kết quả phù hợp hơn với các giả thuyết, có thể giải thích tốt hơn các hiện tượng thực tế đã xảy ra trong hệ thống ngân hàng.
Mơ hình hiện tại cũng chưa có những cơ sở vững chắc để đánh giá các chỉ số là tốt hay chưa tốt. Ví dụ như chỉ số Z-score bao nhiêu là hợp lý, bao nhiêu là ở mức an tồn. Vì vậy cần mở rộng mơ hình, phân tích các quốc gia khác, trước mắt là các quốc gia trong khu vực để có thể so sánh, đối chiếu và thiết lập được những giới hạn cần thiết và qua đó có thể đánh giá được tình trạng sức khỏe của hệ thống ngân hàng quốc gia. Nghiên cứu cũng có thể mở rộng theo hướng bổ sung thêm các biến thể hiện rủi ro tỷ giá, lãi suất để làm cơ sở lựa chọn cơng cụ thích hợp cải thiện tình hình rủi ro của các ngân hàng.
Trong quá trình ước lượng mơ hình, một số biến số có dấu hiệu thay đổi quan hệ với chỉ số Z-score khi vượt qua 1 ngưỡng nào đó. Chẳng hạn như biến tỷ lệ địn bẩy-LEV. Mức độ an tồn mà tác giả đề xuất là 15%-20%, có nghĩa là tỷ lệ huy động vốn trên chủ sở hữu ở mức 5-7 lần sẽ giảm rủi ro cho hệ thống ngân hàng. Tuy nhiên nếu tỷ lệ LEV quá cao sẽ tăng thêm rủi ro cho các ngân hàng. Việc xác định
ngưỡng làm thay đổi quan hệ của các yếu tố rủi ro với khả năng phá sản của ngân