2. CHƯƠNG II: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ TÁC ĐỘNG CỦA VỐN CHỦ SỞ
3.2. Kết quả nghiên cứu
3.2.1.1. Thống kê mô tả dữ liệu
Trước tiên, bài nghiên cứu sẽ trình bày thống kê dữ liệu của các biến qua 12 năm, để thấy tổng quan lợi nhuận ngân hàng qua các năm cũng như những nhân tố ảnh hưởng tới các biến phụ thuộc này.
Qua Bảng 3.2, một số kết luận được đưa ra như sau:
Xét hai biến phụ thuộc đo lường lợi nhuận, trung bình ROE và ROA của các ngân
hàng lần lượt là 0.097 và 0.008. Ngân hàng có mức lợi nhuận thấp nhất là Bản Việt với ROE đạt 0.0004 và ROA ở mức 0.00004 năm 2016. Mức ROE cao nhất là 0.284 thuộc về ACB và ngân hàng Bưu điện Liên Việt có ROA cao nhất là 0.059 cùng vào năm 2008. Độ biến động của ROE tương đối lớn được thể hiện qua giá trị độ lệch chuẩn là 0.065, trong khi đó mức độ phân tán của ROA khơng đáng kể với độ lệch chuẩn 0.006.
Nhìn chung, biến ROE và ROA của 24 ngân hàng trong mẫu được coi là khá tốt vì đều đạt mức lợi nhuận dương.
Xét các biến nội sinh của ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)
có giá trị trung bình khá thấp ở mức 0.098, điều này chỉ ra cơ cấu vốn trung bình của các ngân hàng trong mẫu thiên lệch về phía nợ vay (chiếm tới hơn 90%), ngụ ý rằng đặc thù kinh doanh của ngành ngân hàng là “đi vay để cho vay”. Độ lệch chuẩn của biến CAP là 0.058 cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu tại các NHTM có một sự cách biệt khơng lớn. Bên cạnh đó, trung bình tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản (LTA) của 24 ngân hàng là 0.574 với tỷ lệ dư nợ cao nhất đạt 0.860 của ngân hàng Phương Đông và tỷ lệ dư nợ thấp nhất ở mức 0.113 của TPbank trong năm 2008; cách biệt khá cao giữa giá trị cho vay lớn nhất và nhỏ nhất cùng vào năm 2008 thể hiện ảnh hưởng không nhỏ của cuộc đại khủng hoảng tài chính đối với hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Tiếp theo, biến tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLR) có trung bình dao động quanh mức 0.012 cùng với độ lệch chuẩn tương đối thấp giữa các ngân hàng trong mẫu tại 0.006. Bên cạnh đó, trung bình của biến tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DTA) là 0.756, con số này một lần nữa nhấn mạnh tính đặc thù của ngành NHTM. Ngồi ra, quy mơ của các NHTM biến động khá lớn từ 7.990 đến 14.188. Mặt khác, biến giả sở hữu Nhà nước (OWN) dao động quanh mức 0.167 cho thấy trong mẫu quan sát, chỉ có 4 ngân hàng sở hữu Nhà nước chiếm trên 50%, đó là: Agribank, Vietcombank, Vietinbank và BIDV.
Xét các biến vĩ mô, tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) bình quân giai đoạn 2008–
2019 là 0.061 (6.1%), trong đó tăng trưởng GDP năm 2018 cao nhất đạt 7.08% và tốc 67
độ tăng trưởng thấp nhất là 5.25% vào năm 2012. Tỷ lệ lạm phát trung bình trong giai đoạn nghiên cứu trong khoảng 0.88% đến 23.12% với độ dao động khá lớn ở mức 6.42%.
Bảng 3.2: Kết quả thống kê mô tả
Variables Mean Std. Dev. Min Max ROE 0.0975228 0.0650952 0.0004374 0.2847025 ROA
0.0088329 0.0069881 0.0000436 0.0595733 CAP 0.098371 0.0582819 0.0289337 0.4624983 LTA 0.5740402 0.1356559 0.1139038 0.860401 LLR 0.0127397 0.006234 0.0005517
0.0646743 DTA 0.7569232 0.09535 0 0.9138934 SIZE 11.51683 1.317545 7.790962 14.18818 OWN 0.1666667 0.3733267 0 1 GDP 0.0618104 0.0061956 0.0525 0.0708 INF 0.0767642 0.0644769 0.0088 0.2312 Nguồn: Tổng hợp và tính tốn của nhóm tác giả, 2020
3.2.1.2. Phân tích tương quan
Bảng 3.3 thể hiện hệ số tương quan giữa các biến, ta nhận thấy rằng CAP tương quan ngược chiều với ROE và tương quan thuận chiều với ROA. Điều này chỉ ra việc tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trong ngân hàng có xu hướng làm ROE giảm đi và ROA tăng lên.
Hệ số tương quan của các biến giải thích trong mơ hình nghiên cứu ở mức thấp (nhỏ hơn 0.5) thì hiện tượng đa cộng tuyến khó xảy ra khi thực hiện hồi quy ước lượng (Gujarati, 2008). Đồng thời, theo Kennedy (2008), hệ số tương quan giữa hai biến có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.8 thì xem như mơ hình mắc khuyết tật đa cộng tuyến cao; đồng thời, hệ số ước lượng dễ mất ý nghĩa thống kê và dấu của chúng có thể ngược với kỳ vọng; kết quả ước lượng thiếu tính tin cậy. Tuy nhiên, theo kết quả trình bày tại bảng 3.3, khơng có cặp hệ số tương quan nào lớn hơn 0.8 nên tương quan giữa các biến đều ở mức chấp nhận được. Do đó, đây là một dấu hiệu tương đối quan trọng trong việc kiểm định và lựa chọn mơ hình phù hợp.
68
Bảng 3.3: Ma trận hệ số tương quan
ROE ROA CAP LTA LLP DTA SIZE OWN GDP INF ROE 1.000
ROA 0.6730 1.000 CAP -0.2051 0.4593 1.000 LTA 0.0168 -0.1270 -0.1774 1.000 LLR 0.0446 -0.0747 -0.1913 0.0021 1.000 DTA -0.1279 -0.3389 -0.4499 0.2181 -0.0185 1.000 SIZE 0.3357 -0.1734 -0.7156 0.3566 0.2485 0.1998 1.000 OWN 0.2402 -0.0691 -0.3057 0.4317 0.3351 -0.0225 0.6184 1.000 GDP 0.0786 -0.0813 -0.2525 0.1937 -0.1152 0.2341 0.3339 -0.0002 1.000 INF 0.1511 0.2980 0.3188 -0.3302 0.0880 -0.3079 -0.3577 -0.0002 -0.4283 1.000
Nguồn: Tổng hợp và tính tốn của nhóm tác giả, 2020
3.2.2. Tác động tuyến tính của vốn chủ sở hữu lên lợi nhuận của NHTM tại Việt Nam
3.2.2.1. Mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến (OLS)
Sau khi thấy các biến trong mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan, nhóm sử dụng mơ hình bình phương nhỏ nhất (OLS) để ước lượng mức độ tác động của các biến độc lập và biến kiểm soát lên lợi nhuận của NHTM.
Bảng 3.4: Kết quả ước lượng mơ hình bằng phương pháp OLS
VariablesROE ROA
CAP -0.0712269 0.0787262*** LTA -0.0095687 -0.001577 LLR -0.9910216* -0.0467943 DTA -0.113401*** -0.0053305 SIZE 0.022627*** 0.0026909*** OWN -0.0044931 -0.0029296** GDP 0.8218189 0.0505169 INF 0.3223986*** 0.0282389*** R–squared 0.2317 0.3301
Ghi chú: ***, ** và * chỉ mức ý nghĩa 1%, 5%, và 10% theo thứ tự
Nguồn: Tổng hợp và tính tốn của nhóm tác giả, 2020
Dựa vào kết quả Bảng 3.4, ta thấy hệ số xác định R–squared của cả hai mơ hình lần lượt là 0.2317 và 0.3302. Hệ số xác định của mơ hình 1 cho biết với độ tin cậy là 95%, 8 biến độc lập trong mơ hình giải thích được 23.17% thay đổi của ROE trong mẫu. Tương tự, hệ số xác định của mơ hình 2 cho biết với độ tin cậy là 95%, trong 100% sự
69
biến động của ROA, có 33.02% do 8 yếu tố trong mơ hình, cịn 66.98% là do các yếu tố ngẫu nhiên và các yếu tố khác khơng có trong mơ hình tác động. Nhìn chung, giá trị của hệ số xác định R–squared của hai mơ hình khá thấp (nhỏ hơn 50%) thể hiện mức độ 8 biến độc lập giải thích cho hai biến phụ thuộc trong mơ hình là khơng cao. Kết quả mơ hình cho thấy hệ số hồi quy của biến CAP trong mơ hình 2 là 0.078 nghĩa là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tác động tích cực lên ROA của NHTM. Bên cạnh đó, kết quả hồi quy chỉ ra quy mô ngân hàng và chỉ số lạm phát có mối tương quan thuận chiều với lợi nhuận ở mức ý nghĩa 1%. Tuy nhiên, hầu hết các biến độc lập khác đều khơng ảnh hưởng tới 2 biến phụ thuộc vì P–value > 0.1. Từ đó, nhóm tác giả nhận định rằng với bộ dữ liệu bảng gồm 24 ngân hàng trong 12 năm mà nhóm thu thập được thì mơ hình hồi quy OLS khơng thích hợp và khơng đáng tin cậy. 3.2.2.2. Mơ hình khuyết tật kiểm định hiện tượng
đa cộng tuyến
Sau khi thực hiện ước lượng bằng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến (OLS), nhóm tác giả tiếp tục sử dụng mơ hình khuyết tật kiểm định đa cộng tuyến dựa vào hệ số phóng đại phương sai (VIF5) để kiểm tra xem tám biến giải thích của mơ hình có hiện tượng cộng tuyến cao hay không. Rút ra từ kinh nghiệm, khi hệ số VIF lớn hơn 5 thì mơ hình có dấu hiệu cộng tuyến cao, nếu hệ số VIF lớn hơn 10 thì mơ hình nghiên cứu chắc chắn mắc khuyết tật đa cộng tuyến (David G. Kleinbaum, Lawrence L. Kupper và Keith E.
Muller, 1988).
Bảng 3.5: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập Variables VIF 1/VIF Variables VIF 1/VIF
CAP 2.77 0.360397 LTA 1.53 0.655101 LLR 1.20 0.835554 DTA 1.47 0.681076
SIZE 4.02 0.248517 OWN 2.40 0.416035 GDP 1.38 0.724654
INF 1.56 0.641000 Mean VIF 2.04
Nguồn: Tổng hợp và tính tốn của nhóm tác giả, 2020
Theo kết quả Bảng 3.5, nhìn chung các biến độc lập mà nhóm lựa chọn đưa vào mơ hình nghiên cứu đề có hệ số VIF nhỏ hơn 5 và trung bình VIF là 2.04. Điều này ngụ ý rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích gây ra sự ước lượng khơng chính xác. Do đó, nhóm tiếp tục sử dụng các biến trên để thực hiện hồi quy.
5 Hệ số VIF là thước đo đánh giá mức độ các biến bị phóng đại do hiện tượng đa cộng tuyến. 70
3.2.3. Mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM)
3.2.3.1. Kết quả hồi quy toàn mẫu giai đoạn 2008–2019
Nhóm tác giả thực hiện kiểm định Breusch Pagan Lagrangian Multiplier để lựa chọn giữa mơ hình hồi quy OLS và REM. Kiểm định Breusch đặt ra hai giả thuyết sau: H0: Mơ hình
hồi quy tuyến tính đa biến OLS phù hợp và hiệu quả H1: Mơ hình tác động ngẫu nhiên REM phù hợp và hiệu quả
Bằng việc chạy phần mềm Stata 14, cả MH 1 và MH 2 đều có Prob>chibar2 = 0.0000 < 0.05, với độ tin cậy 95% ta bác bỏ H0, chấp nhận H1. Vậy giữa 2 mơ hình là OLS và REM, mơ hình REM là phù hợp hơn cả. Nhóm tiếp tục chạy kiểm định Hausman để lựa chọn một cách chính xác và chắc chắn nhất mơ hình FEM hay REM phù hợp với bộ dữ liệu đã thu thập. Kiểm định Hausman đặt ra hai giả thuyết sau:
H0: Mơ hình tác động ngẫu nhiên REM phù hợp và hiệu quả H1: Mơ hình tác động cố định FEM phù hợp và hiệu quả.
Kết quả cho thấy Prob>chi2 (MH 1) = 0.1270 > 0.05 và Prob>chi2 (MH 2) = 0.7393 > 0.05, với độ tin cậy là 95% ta chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0. Tóm lại, mơ hình tác động ngẫu nhiên REM là mơ hình phù hợp nhất mà nhóm lựa chọn để phân tích dữ liệu, sau đó nhóm tác giả rút ra một số kết luận sau:
Thứ nhất, biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ảnh hưởng lên lợi nhuận được
đo lường bởi ROE và ROA là khác nhau. Cụ thể, CAP tác động nghịch chiều lên ROE và thuận chiều lên ROA. Biến CAP có hệ số là –0.273 trong mơ hình 1, với việc sử dụng phương pháp REM cho biết CAP thay đổi 1% sẽ làm giảm ROE của ngân hàng 27.32%. Khi doanh nghiệp sử dụng nhiều vốn chủ sở hữu, ngoài tâm lý e ngại rủi ro (Berger, 1995) thì một tỷ lệ vốn chủ cao làm giảm tác động tích cực của “lá chắn thuế”
(Modigliani và Miller 1958; Berger, 1995; Goddard và cộng sự, 2011), từ đó giảm lợi
nhuận dẫn tới giảm ROE. Hơn nữa, tỷ lệ vốn chủ cao khiến rủi ro vốn chủ sở hữu giảm mà theo thuyết đánh đổi lợi nhuận – rủi ro (Modiglian và Miller, 1963), rủi ro thấp hơn dẫn
đến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu thấp hơn lảm ROE giảm. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Berger và Bouwman (2013), Lee và Hsieh (2013), Nguyen Thi Hong Vinh
và Le Phan Thi Dieu Thao (2016), Fotios (2007). Mặt khác, hệ số ước lượng CAP ở mơ
hình 2 có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và có giá trị là 0.065 thể hiện tăng 1% trong tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản làm tăng 6.5% ROA với giả định các yếu tố khác khơng thay đổi. Các ngân hàng có vốn hố cao thể hiện uy tín tín dụng cao đối với doanh nghiệp và công chúng (Iannotta và cộng sự, 2007), từ đó họ thường cẩn trọng trong các quyết định của mình, ngày càng nâng cao chất lượng quản lý và năng lực cạnh tranh. Hơn nữa, vốn được coi là một “tấm nệm” giúp ngân hàng tự bảo vệ trước rủi ro,
71
do đó các ngân hàng này đối mặt với chi phí phá sản dự kiến thấp hơn (Berger, 1995) làm tăng lợi nhuận và tăng ROA. Kết quả này tương tự như kết quả nghiên cứu của Demirgỹỗ
Kunt v Harry Huizinga (1999), Goddard (2004) và Iannotta và cộng sự (2007), Lee và Hsieh (2013).
Thứ hai, biến tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLR) tác động
nghịch chiều lên cả ROE và ROA với hệ số lần lượt là –1.962 và –0.100. Thực tế, hầu hết các ngân hàng tăng mức dự phịng rủi ro tín dụng do tăng tỷ lệ nợ xấu, nợ khó địi dẫn đến tăng chi phí dự phịng rủi ro và chi phí thu hồi nợ làm giảm lợi nhuận. Kiểm định thực nghiệm của Lee và Hsieh (2013) và Altunbas (2007) cũng cho ra kết quả tương tự.
Thứ ba, biến tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DTA) tác động nghịch chiều lên ROE
và ROA. Với mức ý nghĩa 5%, hệ số của DTA lần lượt là –0.162 và –0.008 đối với mơ hình 1 và mơ hình 2. Kết quả này ngụ ý rằng tỷ lệ tiền gửi của hệ thống NHTM phần lớn là tiền gửi của công chúng, việc tăng trưởng tỷ lệ tiền gửi sẽ thu hút các đối thủ cạnh tranh trên thị trường bổ sung như bảo hiểm, quỹ hưu trí, quỹ tín dụng nhân dân,… cùng với thực tiễn quản lý và kiểm soát các khoản nợ vay không phù hợp nên khi các ngân hàng chấp nhận rủi ro bằng cách tăng việc sử dụng các khoản nợ với chi phí cao sẽ làm giảm lợi nhuận của hệ thống NHTM từ đó giảm ROE và ROA. Bên cạnh đó, theo
Acharya và Naqvi (2012), đối với các ngân hàng tiếp cận nhiều tiền gửi hơn, nhà quản lý
thường có xu hướng theo đuổi những mục tiêu tăng trưởng ngắn hạn và từ đó mở rộng hoạt động cho vay một cách mạnh mẽ hơn. Điều này dự báo sự rủi ro của ngân hàng và đe doạ hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (Foos và cộng sự, 2010; Dang,
2019). Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Lee và Hsieh (2013), Van Dan Dang (2019), Đỗ Hoài Linh và Vũ Kiều Trang (2019).
Thứ tư, biến quy mô ngân hàng (SIZE) tác động thuận chiều lên biến lợi nhuận.
Các nhà nghiên cứu cho rằng khi gia tăng quy mô, các ngân hàng sẽ đạt được lợi thế đa dạng hoá tiềm năng (Hughes và cộng sự, 2001) do đó hiệu quả hoạt động gia tăng cùng chiều với quy mơ từ đó làm tăng lợi nhuận của ngân hàng. Kết quả trên càng được củng cố bởi các nghiên cứu thực nghiệm của Goddard và cộng sự (2004), Iannotta và cộng sự
Thứ năm, hệ số xác định ước tính tình trạng sở hữu Nhà nước (OWN) khơng có ý
nghĩa thống kê đối với cả hai mơ hình nghiên cứu. Theo Goddard (2004), có rất ít bằng chứng về mối quan hệ giữa hình thức sở hữu và lợi nhuận. Bên cạnh đó, tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản (LTA) tác động không đáng kể tới ROE và ROA bởi P–value lớn hơn 0.05.
Thứ sáu, xét các yếu tố kinh tế vĩ mơ, kết quả mơ hình cho thấy lạm phát có ảnh
72
hưởng tích cực lên ROE và ROA của ngân hàng với giá trị hệ số xác định lần lượt là 0.299 và 0.026. Bên cạnh đó, tăng trưởng GDP chỉ tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê lên ROE và dường như không ảnh hưởng lên ROA. Những con số này chỉ ra rằng sự tăng trưởng đáng kể của GDP cùng với sự gia tăng hợp lý của lạm phát giúp nâng cao lợi nhuận của hệ thống NHTM. Các tác giả ủng hộ kết quả này bao gồm Iannotta, 2007;
Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo, 2015; Van Dan Dang, 2019). Tuy
nhiên, Bolt và cộng sự (2012) cho rằng mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP và lợi nhuận là mơ hồ.
Dựa vào kết quả hồi quy, nhóm tác giả đưa ra bảng so sánh dấu các biến trong mơ hình so với kỳ vọng như sau (chi tiết xem tại Bảng 3.7):
Bảng 3.6: Kết quả ước lượng mơ hình bằng phương pháp REM giai đoạn 2008–2019
ROE ROA
Variables REM REM Coef Coef
CAP -0.273077*** 0.0651598*** LTA -0.0067728 -0.0023523 LLR
-1.962602*** -0.100057* DTA -0.1627757*** -0.008969** SIZE