2.2. Thực trạng về quản trị rủi ro thanh khoản tại Ngân hàng TMCP Đầu tư
2.2.3. Kiểm định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại BID
a. Mơ hình nghiên cứu:
Mục tiêu nghiên cứu của mơ hình là xem xét và đánh giá ảnh huởng của các nhân tố đến thanh khoản của ngân hàng BIDV. Nghiên cứu dựa trên sự phân tích các nhân tố tác động của các nghiên cứu trong và ngoài nuớc và sử dụng các biến phù hợp với tình hình hoạt động của ngân hàng.
Dựa vào cơ sở lý thuyết nghiên cứu từ chuơng 1 các nhân tố ảnh huởng đến RRTK, sinh viên đề xuất mơ hình nhu sau:
LDRt= a0 + al.SIZEt + a2.Xlt + a3.X2t + a4.ROEt + aS.GDPt
Trong đó, biến phụ thuộc LDRt là chỉ số đo luờng rủi ro thanh khoản tại ngân hàng BIDV, đuợc tính bằng tỷ lệ cho vay trên huy động vốn ngắn hạn của ngân, tỷ lệ rủi ro thanh khoản chặt chẽ hơn so với các nghiên cứu khác sử dụng hệ số tổng cho vay/tổng huy động, hay cho vay/tổng tài sản.
Nghiên cứu chọn ra các biến độc lập nhu sau: (i) Quy mô tổng tài sản (SIZE); (ii) Tỉ lệ cho vay trên tổng tài sản (X1); (iii) Hệ số tự tài trợ (X2); (iv) Tỉ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) ; (v) Tốc độ tăng truởng kinh tế (GDP). Bảng 2.4 duới đây thể hiện cụ thể nội dung, cách tích tốn của các chỉ tiêu trên.
Dữ liệu nghiên cứu là bảng theo thời gian tính theo quý từ Quý 4/2012 đến Quý 4/2018 đuợc thu thập từ các báo cáo tài chính theo quý của ngân hàng BIDV và kết hợp với sự tính tốn các chỉ tiêu của sinh viên (nhóm nhân tố vi mô). Tốc độ tăng truởng kinh tế đuợc thu thập theo quý từ nguồn tin chính thống đáng tin cậy: Tổng cục thống kê (giai đoạn 2012-2018). Từ dữ liệu thu nhập đuợc sinh viên ứng dụng phần mềm Eview 6.0 để chạy cho ra các kết quả của mơ hình.
42
b. Mơ tả biến và giả thuyết nghiên cứu được sử dụng trong mơ hình:
Dựa vào phần phân tích chương 1 về các nhân tố ảnh hưởng các nhân tố ảnh hưởng đến RRTK, nghiên cứu mơ tả các biến được dựa vào mơ hình trong bảng
dưới đây:
1
Tỷ lệ cho vay trên huy động
ngắn hạn LDR
=Tổng cho vay/ Tổng huy động ngắn hạn
Trong đó: Tổng huy động ngắn hạn = tiền
gửi của khách hàng + tiền huy động từ TCTD
Biến độc lập
2
Quy mô tổng tài
sản SIZE = Ln(Tổng tài sản)
3
Tỷ lệ cho vay
trên tổng tài sản X1
= Cho vay(Khách hàng+TCTD)/ Tổng tài sản
4 Hệ số tự tài trợ X2 = Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài sản
5
Tỷ suất sinh lời
trên VCSH ROE = Lợi nhuận sau thuế/ Vốn chủ sở hữu
* Giả thuyết đưa ra:
Giả thuyết H1: Biến quy mô tổng tài sản (SIZE) tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
Giả thuyết H2: Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (X1) tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
Giả thuyết H3: Hệ số tự tài trợ (X2) có tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
Giả thuyết H4: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
LDR SIZE X1 X2 ROE GDP
Mean 0.77171
2 613.5960 50.11828 04.19648 80.04555 06.25880
Giả thuyết H5: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
c. Phương pháp nghiên cứu:
* Phân tích thống kê mơ tả: từ bộ dữ liệu thu thâp được nhằm thống kê
các biến độc lập và biến phụ thuộc của ngân hàng BIDV trong giai đoạn Q4/2012 đến Q4/2018 qua đó cho thấy được giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất của từng biến trong mơ hình.
* Phân tích ma trận tương quan: đây là việc xem xét mối quan hệ giữa
các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Trong trường hợp “khi tương quan giữa các biến độc lập vượt q 0.9 thì mơ hình có khả năng mắc khuyết tật đa cộng tuyến.” La Porta và cộng sự (2002)
* Phân tích tính dừng của các biến: trong phân tích dữ liệu chuỗi thời
gian, một mơ hình tốt được khi phân tích trên các dữ liệu dừng. Việc phân tích các biến độc lập và phụ thuộc về tính dừng là một kiểm nghiện cho thấy mơ hình đang đi đúng hướng.
* Phân tích hồi quy: dùng để đo lường mức độ tác động và chiều tác động
của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Kết quả của phương pháp này là cơ sở để giải thích cho việc tác động của các nhân tố đến rủi ro thanh khoản. Trong nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy bình phương bé nhất Pooled OLS. Với các giá trị xác xuất Prob (Chi-square) nhỏ hơn tương ứng với các mức ý nghĩa 5% và 10% thì xác định được nhân tố nào có tác động cùng chiều/ ngược chiều đến RRTK.
d. Kết quả nghiên cứu:
* Phân tích thống kê mơ tả
Bảng 2.5 dưới đây khái quát mô tả thống kê các biến được sử dụng trong mơ hình. Qua đó ta thấy tỷ lệ rủi ro thanh khoản trung bình đạt mức 77.17% và giá trị lớn nhất là 82.91% và giá trị nhỏ nhất là 74.00%, tuy vậy mức chênh lệch rủi ro thanh khoản giữa các quý với nhau của ngân hàng không lớn với độ lệch chuẩn 2.05%.
Bên cạnh đó, ta cũng có thể có những đánh giá khái quát chung về các biến độc lập (các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của BIDV) thơng qua các thơng số về giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và biên độ biến động.
Median 0.76990 0 713.6538 20.12128 04.98000 30.03978 06.28000 Maximum 0.82910 0 14.0878 5 0.13332 0 5.87000 0 0.22319 8 7.65000 0 Minimum 0.74000 0 13.0912 8 0.08356 8 4.08000 0.01289 5 4.76000 0 Std. Dev. 0.02046 8 70.33783 40.01090 71.98749 90.03852 80.86950 Sum 19.2928 0 339.901 4 2.95713 5 104.912 0 1.13894 3 156.470 0 Sum Sq. Dev. 0.01005 5 92.73921 30.00285 894.8034 70.03562 618.1450 Observations 25 25 25 25 25 25 LDR SIZE X1 X2 ROE GDP LDR 1.00000 0 SIZE 0.65162 8 1.00000 0 X 0.15837 3 0.61899 9 1.00000 0 X2 -0.663746 -0.820017 -0.512118 1.000000 ROE -0.198077 0.07993 8 20.07623 0.043660 1.000000 GDP 0.29538 9 70.73406 40.75696 -0.692450 -0.075421 1.000000
Nguồn: Sinh viên chạy phần mềm Eview 6.0
* Kiểm tra độ tương quan:
Bảng 2.6 thể hiện ma trận tương quan cặp giữa các biến sử dụng trong mơ hình, cho thấy các biến này có tương quan tương đối lỏng với nhau. Theo La Porta và cộng sự (2002) “khi tương quan giữa các biến độc lập vượt quá 0.9 thì mơ hình có khả năng mắc khuyết tật đa cộng tuyến.” Như vậy mơ hình nghiên cứu khơng đáng quan ngại về hiện tượng đa cộng tuyến.
Với Δ LDRt =LDRt - LDRt-1 là sai phân bậc nhất của LDR. Kiểm định ADF cho biến LDR, hồi quy phụ có hệ số chặn là:
Δ (Δ LDR)t = a0 + α1.LDRt.1 + Vt
Kiểm định cặp giả thuyết: H0: CC1 = 0 (Chuỗi sai phân là không dừng) H1: C1 ≠ 0 (Chuỗi sai phân là dừng)
Tqs = 7⅛7 , nếu ∣Tqs | > ∖τaI thì bác bỏ Ho, chuỗi là dừng.
ɔ O ( 1 )
Bảng 2.7. BẢNG KIẾM ĐỊNH TÍNH DỪNG CỦA SAI PHÂNNull Hypothesis: D(LDR) has a unit root Null Hypothesis: D(LDR) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.719267 0.0012 Test critical values: 1% level -3.769597
5% level -3.004861
10% level -2.642242 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LDR,2)
Method: Least Squares Date: 05/14/19 Time: 11:10
Sample (adjusted): 2014Q1 2018Q4
Included observations: 20 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob .
D(LDR(-1)) -3.109212 0.831285 -3.740249 0.0022 C -0.014926 0.009513 -1.569011 0.1390 @TREND(2012Q4) 0.001374 0.000640 2.147698 0.0497
Variable VIF 1/VIF SIZE 3.991402 0.250538533 X1 2.513437 0.397861574 X2 3.359891 0.297628703 ROE 1.101405 0.907931233 GDP 3.643914 0.274430187
Nguồn: Sinh viên chạy phần mềm Eview 6.0
Theo kết quả hồi quy phụ này Tqs = -4.719267
Các giá trị tới hạn: T0,01= -3.769597 ; T0,05= -3.004861; T0,1= -2.642242
46
Ta thấy ∣τqs∣ > ∖τ a| với cả ba mức ý nghĩa 1%; 5% và 10% nên bác bỏ H0,
chuỗi là dừng. Ta thấy chuỗi sai phân là dừng và biến xu thế có ý nghĩa thống kê (với mức ý nghĩa 5%) vì vậy kiểm định nên đuợc tiến hành.
Nghiên cứu thực hiện tuơng tự kiểm định tính dừng của các biến độc lập là đều cho kết quả là chuỗi dừng (Phụ lục 2).
* Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Để kiểm định hiện tuợng đa cộng tuyến, nghiên cứu sử dụng hệ số phóng đại phuơng sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF >10 hiện tuợng đa cộng tuyến sẽ xảy ra. Bảng 2.8 duới đây cho thấy kết quả kiểm định cho thấy các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10 nên hiện tuợng đa cộng tuyến trong mơ hình đuợc đánh giá là khơng nghiêm trọng.
Variable t Coefficien StatisticStd. Error t- . Prob SIZE - 0.045388 0.015976 2.841011 0.0104* X1 - 0.320197 0.8151610.392803 - 0.4251 X2 - 0.004469 1.7934720.002492 - **0.0888 ROE 0.13791 7 0.073588 - 1.874182 0.0764 ** GDP - 0.010486 1.7680030.005931 - **0.0931 C 0.28315 3 0.210569 1.344704 0.1946 R-squared 0.66899 8
Mean dependent var 0.7717 12 Adjusted R-squared 0.58189
2 S.D. dependent var 680.0204 S.E. of regression 0.01323
5 Akaike info criterion 5.606347- Sum squared resid 0.00332
8 Schwarz criterion - 5.313817 Log likelihood 76.0793 4 Hannan-Quinn criter. - 5.525212 F-statistic 7.68028 5 Durbin-Watson stat 681.5418 Prob(F-statistic) 0.00042 7
Nguồn: Sinh viên chạy phần mềm Eview 6.0
Vậy có thể kết luận phần lớn các biến trong mơ hình khơng có hiện tuợng đa
cộng tuyến với nhau và đây sẽ là một dấu hiệu tích cực trong việc kiểm định và lựa chọn mơ hình kinh tế luợng phù hợp.
* Kết quả hồi quy theo mơ hình OLS
Bảng 2.9. BẢNG KẾT QUẢ HỒI QUY THEO MƠ HÌNH POOL OLSDependent Variable: LDR Dependent Variable: LDR
Method: Least Squares Date: 05/12/19 Time: 20:21 Sample: 2012Q4 2018Q4 Included observations: 25
Ghi chú: * ; ** có ý nghĩa tương ứng ở mức 5% và 10% Nguồn: Sinh viên chạy phần mềm Eview 6.0
Từ kết quả uớc luợng trên ta thấy với mức ý nghĩa 5% và 10% thì các hệ số đều có ý nghĩa về mặt kinh tế. Điều này cho thấy các biến đuợc cho vào mơ hình đều giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc LDR, trừ hệ số X1 có mức ý nghĩa lớn (42.51%).
Như vậy Mơ hình hồi quy có dạng như sau:
LDRt = - 0.045388*SIZEt - 0.320197*X1t - 0.004469*X2t + 0.137917*ROEt - 0.010486*GDPt + 0.283153
Từ kết quả thu được từ mơ hình OLS (Bảng 2.9) trong 05 nhân tố được lựa chọn để chạy mô hình thì có 04 nhân tố có ý nghĩa thống kê, tác động đến biến phụ thuộc tỷ lệ rủi ro thanh khoản (LDR) của ngân hàng BIDV. Đó là các nhân tố:
Quy mô tổng tài sản (SIZE); Hệ số tự tài trợ (X2); Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE); Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng cụ thể như sau:
Thứ nhất, Quy mô tổng tài sản (SIZE) của ngân hàng có tác động âm tới rủi
ro thanh khoản (với mức ý nghĩa 5%) nghĩa là khi quy mơ của ngân hàng càng tăng thì rủi ro thanh khoản đối với NHTM đó càng giảm. Đây cũng là kết quả nghiên cứu từ các bài luận của Valla cùng Escorbiac (2006) và Vodová (2013). Bài nghiên cứu của Wong và cộng sự (2005) giải thích điều này “do (i) các ngân hàng lớn có tài sản rủi ro hơn các ngân hàng nhỏ; (ii) công nghệ quản lý rủi ro của các ngân hàng có quy mơ tài sản lớn phát triển hơn, tạo ra lợi thế đo lường rủi ro chính xác hơn so với các ngân hàng nhỏ, do vậy khơng cần dự phịng q nhiều vốn; (iii) các ngân hàng lớn có lợi thế trong việc đáp ứng các yêu cầu về vốn từ các nguồn bên ngoài và danh mục đầu tư của họ có thể được đa dạng hóa trên diện rộng.”
Thứ hai, Hệ số tự tài trợ (X2) có tác động ngược chiều đối với rủi ro thanh
khoản với mức ý nghĩa 10%. Khi một ngân hàng có hệ số tự tài trợ lớn đồng nghĩa với việc ngân hàng có khả năng thanh tốn cao khi có nhu cầu về thanh khoản, khi đó nguy cơ rủi ro thanh khoản giảm xuống. Ngân hàng ln có sự chuẩn bị đảm bảo về mặt tài chính là cơ sở để ngân hàng chủ động ứng phó xử lý kịp thời khi có rủi ro thanh khoản xảy ra.
Thứ ba, Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tác động cùng chiều
tới LDR của các NHTM với mức ý nghĩa 10%, khi ngân hàng có tỷ suất sinh lời càng cao thì ngân hàng càng gặp rủi ro thanh khoản càng lớn. Mối quan hệ như vậy có cùng kết luận với nghiên cứu của Vodová (2013) và ngược với quan điểm nghiên cứu của Bonfim và Kim (2011), Vũ Thị Hồng (2011). Dechat và cộng sự (2012) lý giải điều này vì cho rằng khi ngân hàng có khả năng sinh lời cao thì thường có xu
hướng ít nắm giữ các tài sản thanh khoản bởi có thể họ dễ dàng tìm kiếm các nguồn thanh khoản khác khi có nhu cầu, do vậy rủi ro thanh khoản của ngân hàng cao hơn. Bên cạnh đó các tài sản thanh khoản cao thường có tỷ suất sinh lời thấp nên duy trì các tài sản thanh khoản thấp cũng giúp ngân hàng có khả năng sinh lời cao hơn.
Thứ tư, Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động âm đối với LDR với
mức ý nghĩa 10%. Như vậy khi nền kinh tế tăng trưởng thì rủi ro thanh khoản giảm dần. Đây cũng là quan điểm của Lê Châu Phong (2017) “Trong điều kiện thông thường và các yếu tố khác không đổi, GDP tăng trưởng là một trong những dấu hiệu khả quan về sự phục hồi của nền kinh tế. Mặc dù vậy, các kênh đầu tư khác như bất động sản hay chứng khốn trong gian đoạn này cịn khá ảm đạm vì mạo hiểm và lợi nhuận chưa cao. Do đó, nhà đầu tư lựa chọn gửi tiền ngân hàng, coi đây là một phương án hiệu quả và an tồn, từ đó làm tăng lưu thơng tiền qua NHTM và giảm RRTK cho ngân hàng.”
2.3. Đánh giá thực trạng quản trị rủi ro thanh khoản tại BIDV