Ve cơ bản, nghiên cứu sẽ sử dụng mơ hình hồi quy gốc từ nghiên cứu của Alhassan (2017), nhưng sẽ loại bỏ biến quy mô ngân hàng SIZE ra khỏi mơ hình trên
do nhận thấy sự bất hợp lý về mối tương quan giữa quy mô ngân hàng và hệ số an toàn vốn CAR. Cụ thể, số liệu về hệ số an toàn vốn của 13 NHTM được nghiên cứu trong giai đoạn 2012 - 2018 tại Bảng 2.2 cho thấy rằng, các NHTM có quy mơ lớn như BIDV, VietinBank có hệ số an tồn vốn ở mức thấp, chỉ xấp xỉ 9% - mức yêu cầu tối thiểu của NHNN, trong khi đó các NHTM có quy mơ nhỏ như Maritimebank hay VIB lại ln duy trì được hệ số an tồn vốn ở mức cao, có những năm lên đến 18% hay trên 24%. Theo một số nghiên cứu trên thế giới như nghiên cứu của Wong và cộng sự (2005) hay Kleff và Weber (2003), thì điều này là hồn tồn hợp lý, và các nghiên cứu này đã kết luận tác động ngược chiều của quy mơ ngân hàng đến hệ số an tồn vốn CAR qua 3 nguyên nhân: (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 42
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. Tuy nhiên, khi xem xét kỹ hoạt động của các NHTM Việt Nam thì kết luận trên lại khơng áp dụng được, việc hệ số an toàn
vốn CAR của các NHTM có quy mơ nhỏ cao hơn rất nhiều so với các NHTM có quy mơ lớn, lại có thể khơng phải là dấu hiệu cho thấy các ngân hàng này đang hoạt động,
quản trị rủi ro tốt hơn, mà chỉ do họ đang khó khăn trong việc huy động vốn hoặc khó
khăn trong việc tìm khách hàng để cung cấp các khoản tín dụng. Thực tế cũng đã chứng minh rằng, các NHTM lớn sẽ có lợi thế trong việc huy động tiền gửi và cấp các khoản tín dụng bởi danh tiếng và sự phủ sóng rộng rãi của ngân hàng. Do vậy, việc loại bỏ biến quy mô ngân hàng SIZE ra khỏi mơ hình nghiên cứu tác động của các nhân tố đến hệ số an toàn vốn CAR tại các NHTM Việt Nam là hồn tồn hợp lý. Mơ hình sau khi loại bỏ biến quy mơ SIZE có dạng như sau:
CARi,t = β0 + β1CARijt-1 + β2LTGijt-1 + β3ROAijt + β4R0Eijt + β5CRSKijt + β6GDPt + βγINFLt + ɛɪt
CARt- 1 0,576 1,000 LTGt- 1 -0,392 -0,437 1,000 ROA -0,146 -0,033 0,031 1,000 ROE -0,338 -0,274 0,195 0,882 1,000 CRS K 0,576 0,265 -0,126 -0,073 -0,190 1,000 GDP -0,161 -0,069 0,213 0,214 0,285 -0,282 1,000 INF L 0,125 -0,001 -0,112 -0,035 -0,090 0,294 -0,799 1,000
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu ban đầu bằng phần mềm STATA
Biến số Ký hiệu
Cách xác định
Dấu kỳ vọng
Hệ số tương quan được dùng để biểu hiện mức độ tương quan giữa hai biến khi các nhân tố khác trong mơ hình khơng thay đổi. Hệ số này sẽ dao động trong khoảng từ -1 (khi cặp biến có tương quan ngược chiều hồn tồn) đến +1 (khi cặp biến có tương quan thuận chiều hoàn toàn). Hệ số tương quan bằng 0 khi cặp biến này hồn tồn khơng có mối tương quan với nhau.
Kennedy (2008), hệ số tương quan giữa các biến có giá trị tuyệt đối từ 0,8 trở lên thì có thể xem như mơ hình có đa cộng tuyến cao. Với hệ số tương quan lên đến 0,8823 giữa ROA và ROE; hệ số tương quan -0,7986 (~0,8) giữa GDP và INFL, nghiên cứu sẽ loại bỏ biến ROA tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản và biến INFL tỷ lệ lạm phát ra khỏi mơ hình.
Cuối cùng, mơ hình được sử dụng trong nghiên cứu sẽ có dạng sau:
CARi,t = β0 + β1CARi,t-1 + β2LTGi,t-ι + β3ROEi,t + β4CRSKi,t + β5GDPt
+ ɛɪ,t Trong đó:
CARi,t là hệ số an toàn vốn của ngân hàng i tại thời điểm t
CARi,t-ι là hệ số an toàn vốn của ngân hàng i tại thời điểm t - 1
LTGi,t-ι là khả năng chuyển đổi thanh khoản của ngân hàng i tại thời điểm t - 1
ROEi,t là tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t
CRSKi,t là tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t
GDPt là tỷ lệ tăng trưởng kinh tế của Việt Nam tại thời điểm t
i = 1÷13 và t = 2012÷2018
Các biến được tập hợp trong bảng 2.4 với ký hiệu, cách xác định và dấu kỳ vọng của từng biến. Cách tính tỷ lệ an tồn vốn của biến phụ thuộc - CAR (Capital Adequacy Ratio) trong nghiên cứu này, để phù hợp với cách tính của các NHTM Việt
Nam, được tính tốn theo Thơng tư số 36/2014/TT-NHNN có hiệu lực thi hành kể từ ngày 01 tháng 02 năm 2015.
44
Biến phụ thuộc Hệ số an tồn vốn CA R Vốn tự có Tài sản có rủi ro Biến độc lập Hệ số an toàn vốn của CA Rt-1 Vốn tự có +
năm tài chính trước Tài sản có rủi ro
Khả năng chuyển đổi LTG
t-1
NV thanh khoản - TS thanh khoản
+/-
thanh khoản TS kém thanh khoản
Tỷ suất lợi nhuận trên RO E
Lợi nhuận sau thuế
+/- vốn chủ sở hữu Vốn chủ sở hữu bình qn
Tỷ lệ dự phịng rủi ro CRS K
Tổng mức dự phịng rủi ro tín dụng
+/-
tín dụng Tổng dư nợ tín dụng
Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế
GD P
Tổng chi tiêu tiêu dùng, chi tiêu đầu tư, chi tiêu chính phủ & xuất
khẩu rịng
Biến Obs Mean Std. Dev. Min Max CAR 91 0,1318 0,0415 0,087 0,4015 CARt-1 91 0,1317 0,0419 0,090 0,4015 LTGt-1 91 -0,1734 0,4733 -1,9317 1,2228 ROE 91 0,1108 0,0680 0,0029 0,2773 CRSK 91 0,0143 0,0054 0,0063 0,0475 GDP 91 0,0620 0,0065 0,0525 0,0708
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
45
3.4. Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình
Số liệu thống kê mơ tả được tóm tắt trong bảng:
Obs: số quan sát; Mean: giá trị trung bình; Std. Dev.: độ lệch chuẩn; Min: giá trị nhỏ nhất; Max: giá trị lớn nhất.
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu ban đầu bằng phần mềm STATA
Có thể thấy, giá trị hệ số an tồn vốn CAR của các NHTM được nghiên cứu giai đoạn 2012 - 2018 khơng có một xu hướng biến động cụ thể, dao động từ 8,7% đến 40,15%, giá trị trung bình là 13,18% với độ lệch chuẩn ở mức 4,15%, đây là một con số khá cao so với mức 9% mà NHNN u cầu, nhìn vào những con số này có thể nói rằng các NHTM đang hoạt động một cách lành mạnh.
Tương tự như hệ số an toàn vốn CAR, giá trị hệ số an tồn vốn CARt-1 năm tài chính trước của các NHTM dao động từ 9% đến 40,15%, giá trị trung bình là
13,17% với độ lệch chuẩn ở mức 4,19%.
Khả năng chuyển đổi thanh khoản hay còn gọi là khả năng tạo thanh khoản của ngân hàng được đo lường bằng LTG có giá trị trung bình ở mức 0,0143
thể hiện rằng các ngân hàng đang tạo thanh khoản, nhưng ở mức rất thấp, mặc dù đang dùng nguồn vốn thanh khoản để tài trợ cho các tài sản kém thanh khoản những
CARt-1 LTGt-1 ROE CRSK GDP Trung bình
vẫn ở mức an tồn, rủi ro thấp. Với độ lệch chuẩn lên đến 47,33% thì chênh lệch LTG
giữa các ngân hàng là khá lớn, giá trị LTG lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là 1,2228 của TP Bank năm 2013 và -1,9317 của Vietcombank năm 2017.
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE có giá trị trung bình ở mức
11,08% với độ lệch chuẩn 6,81%, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là 27,73% và 0,29%. Trong đó, giá trị tỷ suất lợi nhuận thấp thường xuất hiện ở các ngân hàng có vốn hóa nhỏ trong khoảng thời gian hậu khủng hoảng 2007 - 2008 và thời gian tăng trưởng tín dụng thấp 2013 - 2014.
Tỷ lệ trích lập dự phịng rủi ro tín dụng CRSK trung bình giai đoạn này là
1,43% với độ lệch chuẩn 0,54%, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là 4,75% và 0,63%. Đây là một con số tương đối thấp, có thể thể hiện rằng các NHTM đang sở hữu một lượng dư nợ tín dụng với chất lượng rất tốt, khơng cần thiết phải trích lập dự
phịng hoặc ngược lại, điều này có thể cho thấy việc trích lập dự phịng được các NHTM thực hiện chưa nghiêm túc.
Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế GDP của nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn
2012
- 2018 trung bình ở mức 6,2% với giá trị nhỏ nhất là 5,25% năm 2012 và giá trị lớn nhất là 7,08% trong năm 2018.
3.5. Phương pháp hồi quy sử dụng
Mơ hình dữ liệu của bài nghiên cứu thuộc dạng dữ liệu bảng (Panel data), do đó, cần hồi quy dữ liệu rồi kiểm định so sánh giữa ba mơ hình hồi quy phổ biến cho dạng
dữ liệu này là: mơ hình bình phương nhỏ nhất thơng thường (Pooled OLS), mơ hình tác động cố định (FEM), mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) để lựa chọn mơ hình thích hợp nhất. Phần mềm được sử dụng để hồi quy là phần mềm STATA14.
a.. So sánh mơ hình Pooled và mơ hình FEM
Sử dụng kiểm định Likelihood-Ratio Test để lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp cho mơ hình giữa hai phương pháp Pooled và FEM, với các giả thuyết đặt ra là:
47
Để kiểm định, ta tiến hành hồi chạy hồi quy mơ hình với phương pháp hồi quy FEM, kết quả P-value ở dịng cuối của mơ hình hồi quy chính là kết quả của kiểm định Likelihood-Ratio Test.
P-value của kiểm định Likelihood-Ratio Test (xem thêm tại Phụ lục 4) ở mức 4,09% < 5% đã bác bỏ giả thuyết HO: Mơ hình Pooled hiệu quả hơn mơ hình FEM, do đó có kết luận rằng mơ hình FEM phù hợp hơn mơ hình Pooled.
b. So sánh mơ hình FEM và mơ hình REM
Tiếp theo, sử dụng kiểm định Hausman để so sánh sự phù hợp giữa hai mơ hình FEM và mơ hình REM cho dữ liệu nghiên cứu, với các giả thuyết đặt ra là:
Ho: Mơ hình REM hiệu quả hơn mơ hình FEM Hi: Mơ hình FEM hiệu quả hơn mơ hình REM
P-value của kiểm định Hausman ở mức 0% < 5% (xem thêm tại Phụ lục 5)đã bác
bỏ giả thuyết H0: Mơ hình REM hiệu quả hơn mơ hình FEM, do đó kết luận rằng mơ hình FEM phù hợp hơn mơ hình REM.
Sau khi sử dụng kiểm định Likelihood-Test Ratio và kiểm định Hausman để so sánh sự phù hợp giữa các mơ hình Pooled, FEM và REM, với kết quả rằng mơ hình FEM phù hợp hơn cả hai mơ hình Pooled và REM, nghiên cứu sẽ sử dụng mơ hình FEM để hồi quy dữ liệu.
3.6. Kiểm định các khuyết tật của mơ hình
3.6.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình
CAR CARt-1 LTGt-1 ROE CRSK GDP CAR 1,0000 CARt-1 0,5761 1,0000 LTGt-1 -0,3917 -0,4368 1,0000 ROE -0,3388 -0,2739 0,1953 1,0000 CRSK 0,5760 0,2647 -0,1256 -0,1897 1,0000 GDP -0,1608 -0,0692 0,2130 0,2848 -0,2819 1,0000
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu ban đầu bằng phần mềm STATA
48
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu ban đầu bằng phần mềm STATA
Kết quả trên cho thấy hệ số tương quan giữa các biến đều có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 0,8 và ở mức thấp (chủ yếu nhỏ hơn 0,5); bên cạnh đó, hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập cũng đều nhỏ hơn 2; do đó, có thể khẳng định khơng có dấu hiệu đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình.
3.6.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mơ hình
Sử dụng kiểm định Wooldridge kiểm tra hiện tượng tự tương quan giữa các biến
trong mơ hình, với giả thuyết:
Ho: Khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mơ hình Hi: Có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mơ hình
P-value của kiểm định Wooldridge (xem thêm tại Phụ lục 8) ở mức 0,04% < 5% đã bác bỏ giả thuyết H0, kiểm định Wooldridge cho thấy có hiện tượng tự tương quan
giữa các biến trong mơ hình.
3.6.3. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1. Ket quả nghiên cứu
Sau khi phát hiện hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mơ hình và hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mơ hình FEM, nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát Generalized Least Squares - GLS với cả hai tùy chọn panels (heteroskedastic) và corr (ar1) để khắc phục hai hiện tượng này, có kết quả sau:
Bảng 4.1: Kết quả hồi quy
Biến phụ thuộc: Hệ số an toàn vốn CAR Tổng số quan sát: 91
P-value = 0,0000 Số nhóm quan sát: 13
Các biến Hệ số & ý nghĩa
Hệ số an toàn vốn năm trước (CARt-1)
0,3484 (0,000)*** Khả năng chuyển đổi thanh khoản
(LTGt-1)
-0,0127 (0,040)** Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
(ROE) -0,0075 (0,829) Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng (CRSK) 1,9091 (0,001)*** Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế
(GDP)
-0,0739 (0,843)
_cons 0,0593
(0,022)**
H∣∣: Khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mơ hình Hi: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mơ hình
Ket quả kiểm định Wald (tại Phụ lục 9) với p-value bằng 0% < 5% đã bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mơ hình.
50
Các biến Dấu kỳ vọng Dấu thực tế Kết quả/Ý nghĩa Hệ số
Hệ số an toàn vốn năm trước (CARt-1)
+ + 1% 0,3484
Khả năng chuyển đổi thanh khoản (LTGt-1)
+/- - 5% -0,0127
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) +/- - Khơng có ý nghĩa -0,0075 Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng (CRSK) +/- + 1% 1,9091
Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế
(GDP) - -
Khơng có
ý nghĩa -0,0739
51
Ghi chú: Giá trị thống kê t được trình bày trong ngoặc đơn. ♦♦, *** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 5% và 1% Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu ban đầu bằng phần mềm STATA
Bảng dưới đây tóm tắt kết quả hồi quy cho thấy sự so sánh giữa dấu hiệu kỳ vọng và dấu hiệu thực tế của tất cả các biến giải thích và ảnh hưởng của chúng đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM Việt Nam theo hệ số và mức độ đáng kể.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Ta có mơ hình hồi quy mẫu như sau:
CARijt = 0,0593 + 0,3484CARi,t-1 - 0,0127LTGi,t-1 - 0,0075ROEijt + 1,9091CRSKi,t - 0,0793GDPt + εi,t
4.1. Thảo luận về kết quả hồi quy
Ket quả từ mơ hình hồi quy cho thấy hệ số an tồn vốn CAR được giải thích bởi các biến độc lập như sau:
Hệ số an tồn vốn của năm tài chính trước (CAR t-1 — Capital Adequacy Ratio)
Đúng như kỳ vọng, hệ số CAR của năm trước có tác động tích cực lên hệ số CAR
của năm tiếp theo, thể hiện thể hiện sự nhất quán trong thái độ duy trì hệ số an tồn vốn của ngân hàng. Tại mức ý nghĩa 1%, hệ số an toàn vốn của năm báo cáo tài chính
trước CARt-1 có mối tương quan cùng chiều với hệ số an toàn vốn CAR. Khi hệ số an
toàn vốn năm trước tăng 1% sẽ khiến hệ số an toàn vốn CAR của năm tiếp theo tăng 0,3485%. Điều này là hoàn toàn phù hợp với kết luận nghiên của Alhassan (2017) về tác động của khả năng chuyển đổi thanh khoản đến hệ số an toàn vốn CAR của các ngân hàng thương mại tại Ghana giai đoạn 2007 - 2014.
Khả năng chuyển đổi thanh khoản/khả năng tạo thanh khoản (LTG — Liquidity