Quy mơ tài sản ngân hàng (SIZE)
Đây là biến có nhiều cách đo lường. Quy mơ có thể là giá trị thị trường của ngân hàng, là logarit của tổng dư nợ cho vay của ngân hàng. Tham khảo nghiên cứu của Sufian và Razali (2008); Gul, Irshad và Zaman (2011), đề tài chọn cách đo lường quy mô ngân hàng bằng logarit cơ số 10 của tổng tài sản có của ngân hàng. Việc điều chỉnh này sẽ làm biến có giá trị rất lớn về giá trị tương đồng với các biến khác trong mơ hình.
Biến đại diện cho quy mơ ngân hàng được tính như sau :
SIZE = Log (Tổng Tài sản)
Vốn chủ sở hữu (CA)
Vốn chủ sở hữu hay vốn tự có của ngân hàng là nguồn vốn riêng của ngân hàng do chủ sở hữu đóng góp ban đầu và được bổ sung trong quá trình kinh doanh. Vốn chủ sở hữu là tấm đệm chống lại rủi ro phá sản, tạo niềm tin cho công chúng và đảm bảo với chủ nợ về sức mạnh tài chính của ngân hàng. Ngân hàng có vốn chủ sở hữu càng lớn, nhu cầu vay vốn bên ngồi ít hơn thì càng có thể giảm được chi phí vốn, từ đó có thể tăng được khả năng sinh lợi.
Biến đại diện cho vốn chủ sở hữu được sử dụng là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và được tính như sau:
CA = Vốn chủ sở
hữu Tổng Tài sản
Tiền gửi của khách hàng (DP)
Tiền gửi của khách hàng là nguồn vốn chủ yếu, chiếm tỷ trọng lớn trong nguồn vốn huy động nói riêng và trong nguồn vốn kinh doanh của các NHTMCP nói chung. Quy mơ tiền gửi càng lớn thì khả năng sử dụng vốn của ngân hàng càng tăng. Tỷ lệ tiền gửi so với tài sản càng lớn, ngân hàng càng có nhiều vốn để tài trợ cho các hoạt động tín dụng, góp phần mang lại lợi nhuận cho ngân hàng. Vì vậy, tác giả kỳ vọng có mối tương quan dương giữa tiền gửi của khách hàng và khả năng sinh lợi của ngân hàng.
Công thức xác định tiền gửi của khách hàng như sau :
DP = Tổng tiền gửi khách
hàng Tổng Tài sản
Cho vay khách hàng (LOAN)
Cho vay là hoạt động mang lại lợi nhuận trực tiếp cho ngân hàng, đồng thời cũng là hoạt động chứa đựng nhiều rủi ro. Nếu cho vay một cách có hiệu quả sẽ bù đắp được chi phí huy động vốn và thu được lợi nhuận. Ngược lại, sẽ ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản và tính chất an tồn của hệ thống ngân hàng. Chỉ tiêu này được đo lường thông qua tỷ lệ dư nợ cho vay khách hàng so với tổng tài sản.
Công thức xác định biến cho vay khách hàng như sau:
LOAN = Dư nợ tín
dụng Tổng Tài sản
Tính thanh khoản (LQD)
Tính thanh khoản của ngân hàng là khả năng của ngân hàng trong việc đáp ứng nhu cầu thanh toán của khách hàng, được tạo lập bởi tính thanh khoản của tài sản và tính thanh khoản của nguồn. Một ngân hàng có tính thanh khoản cao khi có
nhiều tài sản thanh khoản hoặc có khả năng mở rộng nguồn nhanh với chi phí thấp hoặc cả hai phù hợp với nhu cầu thanh khoản. Trong hoạt động của ngân hàng thì việc duy trì thanh khoản - đáp ứng khả năng chi trả , thanh toán là mục tiêu vô cùng quan trọng. Nếu để rủi ro thanh khoản xảy ra thì ở mức nhẹ là làm ngân hàng suy giảm lợi nhuận, cịn nặng có thể dẫn đến phá sản. Nhưng để duy trì khả năng thanh khoản của ngân hàng thì ngân hàng phải chấp nhận một khoản chí phí. Để tăng an tồn thanh khoản thì chi phí cũng gia tăng và có thể làm suy giảm lợi nhuận. Tính thanh khoản được đo lường bằng tỷ lệ tài sản lưu động trên tổng tài sản.
Biến đại diện cho tính thanh khoản của ngân hàng được xác định như sau :
LQD = Tổng tài sản lưu
động Tổng Tài sản
thể:
Trong đó, tài sản lưu động bao gồm tiền và các khoản tương đương tiền, cụ
- Tiền mặt, vàng bạc, đá quý - Tiền gửi tại NHNN
- Tiền gửi và cho vay tại các tổ chức tín dụng khác - Chứng khốn kinh doanh
Nợ xấu (NPL)
Nợ xấu có tác động trực tiếp đến hoạt động của ngân hàng, gây ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống ngân hạng và nền kinh tế. Khi ngân hàng khơng thu được vốn tín dụng đã cấp và lãi cho vay, nhưng phải trả vốn và lãi cho khoản tiền huy động khi đến hạn dẫn đến một bộ phận tài sản của ngân hàng bị đóng băng, mất cân đối trong thu chi. Mặt khác, chi phí phát sinh nợ xấu là rất lớn, chi phí tăng cao ngồi dự kiến và những chi phí này làm giảm khả năng sinh lợi đáng kể, thậm chí gây lỗ cho các ngân hàng khi hạch toán kết quả kinh doanh.
50
Tỷ lệ nợ xấu được xác định theo công thức sau:
NPL = Tổng nợ xấu
Tổng dư nợ tín dụng
Chi phí dự phịng rủi ro tín dụng (LLP)
Rủi ro tín dụng phát sinh trong trường hợp ngân hàng không thu được đầy đủ cả gốc và lãi của khoản vay. Rủi ro tín dụng là loại rủi ro lớn nhất và thường xuyên xảy ra trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Rủi ro tín dụng được đo lường bằng tỷ lệ chi phí dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng. Dự phịng rủi ro tín dụng thể hiện mức độ rủi ro tín dụng, vì vậy mức độ rủi ro tín dụng tác động tiêu cực đến khả năng sinh lợi của ngân hàng. Tỷ lệ chi phí dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng càng lớn thì mức độ rủi ro tín dụng càng cao. Trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng mối tương quan âm giữa giữa rủi ro tín dụng và khả năng sinh lợi của ngân hàng.
Rủi ro tín dụng được đo lường theo cơng thức sau đây:
LLP = Chi phí dự phịng rủi ro tín
dụng Tổng dư nợ tín dụng
b. Nhóm biến độc lập bên ngồi ngân hàng Lạm phát (INF)
Tỷ lệ lạm phát là thước đo tỷ lệ giảm xuống của sức mua của đồng tiền. Đây là một chỉ số kinh tế vĩ mô quan trọng để đo lường rủi ro trong hoạt động kinh doanh. Khi lạm phát tăng, NHNN thường sử dụng chính sách tăng lãi suất để kiềm chế lạm phát, các ngân hàng có xu hướng tăng lãi suất cấp tín dụng cao hơn mức tăng lãi suất tiền gửi và xu hướng này làm tăng khả năng sinh lợi của ngân hàng. Tuy nhiên, khi tỷ lệ lạm phát quá cao, khách hàng có thể xem xét đến việc gửi tiết kiệm nhiều hơn là vay ngân hàng. Kết quả là chi phí huy động tăng trong khi thu
51
nhập lãi giảm xuống, dẫn đến sự sụt giảm trong khả năng sinh lợi. Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng biến INF có thể tác động ngược chiều hoặc cùng chiều đến khả năng sinh lợi của ngân hàng.
Tốc độ tăng trƣởng tổng sản phẩm quốc nội thực tế hàng năm (RGDP)
Tăng trưởng kinh tế là sự tăng về quy mô sản lượng của nền kinh tế trong một thời kỳ nhất định. Kinh tế tăng trưởng cao phản ánh triển vọng kinh tế tốt cho các doanh nghiệp, trong đó có cả lĩnh vực ngân hàng. Nhu cầu về tín dụng và các dịch vụ khác của ngân hàng gia tăng, từ đó làm gia tăng khả năng sinh lợi của ngân hàng. Tăng trưởng kinh tế được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội thực tế hàng năm.
Công thức xác định RGDP như sau:
RGDP = Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội – Lạm phát
Giá trị vốn hóa thị trƣờng (MC)
Giá trị vốn hóa thị trường tương đương với giá trị thị trường của cổ phiếu nhân với số cổ phiếu phổ thông đang lưu hành. Chỉ tiêu này thường được đo lường theo phần trăm GDP; do đó, chúng ta có thể đánh giá được quy mô của thị trường chứng khốn so với quy mơ của nền kinh tế. (Ngân hàng thế giới)
Trong thị trường chứng khốn phát triển, địi hỏi thông tin của khách hàng minh bạch hơn, giúp ngân hàng có thể giám sát người đi vay dễ dàng hơn cũng như đánh giá tốt hơn rủi ro tín dụng. Vì vậy, quy mơ thị trường chứng khốn phát triển tạo điều kiện tăng khả năng sinh lợi của ngân hàng. Trong đề tài này, tác giả kỳ vọng mối tương quan dương giữa giá trị vốn hóa thị trường và khả năng sinh lợi của ngân hàng.
Giá trị vốn hóa thị trường trên tài sản được xác định theo công thức:
Giá trị vốn hóa thị trường Giá trị vốn hóa thị trường theo %GDP
=
Trong đó:
Giá trị vốn hóa thị trường = Giá thị trường của
x
cổ phiếu ngân hàng
Số lượng cổ phiếu thường đang lưu hành
Lãi suất thực (RI)
Lãi suất thực là một yếu tố vĩ mô quan trọng quyết định hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Khi lãi suất thực thay đổi sẽ tác động đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thông qua điều chỉnh doanh thu. Lãi suất thực được tính xấp xỉ bằng lãi suất danh nghĩa trừ đi tỷ lệ lạm phát. Đây là lãi suất mà người gửi tiền hy vọng nhận được hay người đi vay phải trả sau khi trừ đi tỷ lệ lạm phát. Do đó, lãi suất thực ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động tiền gửi và cho vay, từ đó tác động đến khả năng sinh lợi của ngân hàng.
Lãi suất thực được xác định theo công thức:
RI = Lãi suất danh nghĩa – Lạm phát
3.1.4Mơ hình nghiên cứu
Tác giả sử dụng các mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến để xem xét ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Các mơ hình nghiên cứu bao gồm:
Mơ hình 1: ROA và các nhân tố ảnh hƣởng
ROAit = β1 + β2(SIZE)it + β3(CA)it + β4(DP)it + β5(LOAN)it + β6(LQD)it + β7(NPL)it + β8(LLP)it + β9(INF)it + β10(RGDP)it + β11(MC)it + β12(RI)it + eit
Mơ hình 2: ROE và các nhân tố ảnh hƣởng
ROEit = β1 + β2(SIZE)it + β3(CA)it + β4(DP)it + β5(LOAN)it + β6(LQD)it + β7(NPL)it + β8(LLP)it + β9(INF)it + β10(RGDP)it + β11(MC)it + β12(RI)it + eit
Mơ hình 3: ROCE và các nhân tố ảnh hƣởng
ROCEit = β1 + β2(SIZE)it + β3(CA)it + β4(DP)it + β5(LOAN)it + β6(LQD)it + β7(NPL)it + β8(LLP)it + β9(INF)it + β10(RGDP)it + β11(MC)it + β12(RI)it + eit
Mơ hình 4: NIM và các nhân tố ảnh hƣởng
NIMit = β1 + β2(SIZE)it + β3(CA)it + β4(DP)it + β5(LOAN)it + β6(LQD)it + β7(NPL)it + β8(LLP)it + β9(INF)it + β10(RGDP)it + β11(MC)it + β12(RI)it + eit
Trong đó:
β1: hằng số của mơ hình β2, …, β12: hệ số hồi quy
e: phần dư của phương trình hồi quy ( đại diện cho sai số và các biến khơng xuất hiện trong mơ hình)
i: ngân hàng nghiên cứu t: năm nghiên cứu
3.1.5Phƣơng pháp nghiên cứu
3.1.5.1Phân tích thống kê mơ tả
Phương pháp này được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm nhằm có cái nhìn tổng qt nhất về mẫu nghiên cứu. Thơng qua mơ tả, tóm tắt thống kê các biến độc lập và biến phụ thuộc của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn năm 2007 đến 2013 cho thấy được giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của từng biến nghiên cứu.
3.1.5.2Phân tích tƣơng quan
Phân tích tương quan được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích tương quan có thể bước đầu đánh giá được các dự báo của mơ hình. Ngồi ra, trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao thì đây là dấu hiệu của đa cộng tuyến, do đó đây là một cơ sở để tác giả thực hiện kiểm định đa cộng tuyến và điều chỉnh mơ hình.
3.1.5.3Phân tích hồi quy
Trong khi phân tích tương quan kiểm tra có tồn tại mối tương quan giữa các biến hay khơng thì phân tích hồi quy được dùng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với các biến phụ thuộc, qua đó cho biết chiều tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phương pháp này sẽ cho phép tác giả đưa ra những bằng chứng xác thực để trả lời các câu hỏi nghiên cứu của luận văn.
Thông qua phương pháp tổng bình phương bé nhất (OLS), hằng số và các tham số của mơ hình sẽ được ước lượng. Hệ số Sig. (P-value) của kết quả phân tích hồi quy cho biết mức độ tác động của các biến độc lập lên từng biến phụ thuộc. Các mức thống kê có ý nghĩa thường được sử dụng là 1%, 5% hoặc 10% (hay nói cách khác là độ tin cậy 99%, 95% hoặc 90%). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn mức thống kê có ý nghĩa là 5%, tức là biến độc lập chỉ được xem là có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc khi giá trị Sig. của từng biến độc lập trong mơ hình hồi quy nhỏ hơn 5% (P-value<0,05), và ngược lại. Tuy nhiên, một số trường hợp hệ số Sig. lớn hơn 0,05 nhưng nhỏ hơn 0,1 vẫn được tác giả lưu ý, điều này có nghĩa là biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc với độ tin cậy là 90%.
Hệ số R2 (R-squared) hoặc R2 điều chỉnh (adjusted R-squared) từ kết quả phân tích sẽ cho biết khả năng tất cả các biến độc lập giải thích được sự biến động của ROA, ROE, ROCE và NIM trong mơ hình hồi quy.
3.1.5.4Kiểm định ANOVA về tính thích hợp của mơ hình
Vấn đề tiếp theo sau khi phân tích hồi quy là kiểm tra sự phù hợp của mơ hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R2. Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta cần kiểm định giả thiết H0: R2 = 0. Tương tự như phân tích hồi quy, giá trị Sig. cũng được sử dụng trong kiểm định này. Nếu giá trị Sig. nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thiết H0.
3.1.5.5Kiểm định Durbin-Watson về tự tƣơng quan
Sau khi kiểm định sự phù hợp của mơ hình, bước kế tiếp là kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến trong mơ hình. Khi có tồn tại hiện tượng tự tương quan, tuy các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng không chệch nhưng chúng không phải là ước lượng hiệu quả. Nói cách khác, ước lượng OLS không phải là ước lượng không chệch tốt nhất. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện tình trạng tự tương quan xảy ra trong mơ hình là kiểm định d của Durbin – Watson. Phương pháp kinh nghiệm được sử dụng để phát hiện tình trạng tự tương quan như sau:
Khi 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan Khi 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương Khi 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm
3.1.5.6Kiểm định đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy bội, chúng ta có thêm giả thuyết là các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau. Vì vậy, khi ước lượng mơ hình hồi quy bội chúng ta phải kiểm tra giả thiết này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường được sử dụng là hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor). Theo quy tắc kinh nghiệm khi VIFj > 10 thì mức độ cộng tuyến được xem là cao và khi đó, các hệ số hồi quy được ước lượng với độ chính xác khơng cao.
Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính và hệ số VIF, các biến có hệ số VIF lớn hơn 10 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình và tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi khơng cịn biến nào có giá trị VIF lớn hơn 10, tức là khơng cịn hiện tượng đa cộng tuyến.
3.2 Kết quả của mơ hình và thảo luận kết quả
3.2.1 Phân tích thống kê mơ tả các biến và ma trận hệ số tƣơng quan
Kết quả thống kê mô tả biến phụ thuộc và các biến độc lập sử dụng trong mơ hình hồi quy được trình bày trong Phụ lục 3.
Bên cạnh phân tích thống kê mơ tả, mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến cũng được phân tích. Kết quả ma trận hệ số tương quan được trình bày trong Phụ lục 3, Phụ lục 4, Phụ lục 5 và Phụ lục 6.
Kết quả ma trận hệ số tương quan thể hiện mối quan hệ tương quan tuyến tính theo từng cặp biến được phân tích. Các hệ số tương quan tuyến tính sẽ nằm trong khoảng từ -1 đến 1 và đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến.