Chương 4 : PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Mô hình nghiên cứu
4.1.3 Giả thiết nghiên cứu
H1 : Tỷ suất sinh lợi ngân hàng có tương quan với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
H2 : Tỷ suất sinh lợi ngân hàng có tương quan nghịch với tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập
H3 : Tỷ suất sinh lợi ngân hàng có tương quan nghịch với dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ
H4 : Tỷ suất sinh lợi ngân hàng có tương quan với tốc độ tăng trưởng tiền gửi
H5 : Tỷ suất sinh lợi ngân hàng có tương quan dương với biến DIFLOAN ( chênh lệch giữa tăng trưởng tín dụng ngân hàng và tăng trưởng tín dụng thị trường)
H6 : Tỷ suất sinh lợi ngân hàng có tương quan với quy mơ ngân hàng
H9 : Ngân hàng càng thành lập lâu đời có tỷ suất sinh lợi ngân hàng cao hơn các ngân hàng mới thành lập
H10 : Ngân hàng TMCP có tỷ suất sinh lợi cao hơn các ngân hàng TMCP nhà nước
H11 : Tỷ suất sinh lợi ngân hàng có quan hệ thuận với tăng trưởng GDP thực
H12 : Tỷ suất sinh lợi ngân hàng có tương quan thuận với độ dốc đường cong lãi suất
4.2 Phương pháp nghiên cứu
4.2.1 Phân tích thống kê mơ tả
Phương pháp phân tích thống kê mơ tả để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu nhập được nhằm giúp ta nhìn sơ bộ về mẫu nghiên cứu. Phân tích thống kê mơ tả sẽ đi tóm tắt thống kê các biến độc lập và các biến phục thuộc của các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2008-2014, cho biết giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của từng biến nghiên cứu.
4.2.2 Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Phân tích nhằm xác định các biến có tương quan với nhau hay khơng từ đó phát hiện dấu hiệu của mơ hình có bị tương quan hay khơng, nếu có thì hiện tượng đa cộng tuyến cũng có nguy cơ xảy ra.
4.2.3 Phân tích hồi quy
Thông thường để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc và xem chiều tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc như thế nào ta sử dụng phương pháp tổng bình phương bé nhất (OLS) để hồi quy. Tuy nhiên điều kiện để phương pháp hồi quy bình phương bé nhất có hiệu quả là các ước lượng phải không chệnh và phải vững. Tuy nhiên đối với dữ liệu bảng và có biến q khứ của biến phụ thuộc đóng vai trị là biến độc lập trong mơ hình thì các ước
lượng của phương pháp OLS khơng cịn vững nữa và bị chệch (theo nghiên cứu của Baltagi, 2001 và Matyas and Sevestre, 1996). Mơ hình có ước lượng bị chệnh và không vững là do có hiện tượng nội sinh xảy ra khi phần dư của mơ hình và các biến độc lập trong mơ hình có mối quan hệ với nhau. Theo nghiên cứu của García- Herrero và cộng sự (2009), các ngân hàng có lợi nhuận nhiều hơn hay có tỷ suất sinh lợi tăng thì có thể làm tăng vốn chủ sở hữu của họ dễ dàng hơn từ lợi nhuận giữ lại. Hay nếu tăng thêm chi phí cho các chiến dịch quảng cáo có thể ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi và ngược lại khi ngân hàng gia tăng tỷ suất sinh lợi có thể thuê thêm nhân viên làm giảm hiệu quả hoạt động. Để giải quyết vấn đề này, theo García- Herrero và cộng sự (2009) tác giả sử dụng phương pháp generalized method of moments (GMM) hay còn gọi là phương pháp System GMM (Arellano and Bover, 1995) để xử lý hiện tượng nội sinh. Phương pháp này sử dụng các độ trễ của biến phụ thuộc cũng như độ trễ của các biến độc lập( mà các biến này có thể bị nội sinh) để làm biến công cụ. Những biến bị nội sinh là những biến: EA, COSR, DEPOSIT, DIFLOAN, SIZE, SIZE2, FUNDCOST, I_INCOME (Athanasoglou và cộng sự (2008); García-Herrero et al (2009); Andreas Dietrich, Gabrielle Wanzenried (2011)).
Tác giả lần lượt ước lượng mơ hình 1, 2 và 3. Sau đó kiểm định để chắc rằng mơ hình phù hợp và hiệu quả.
4.2.4 Kiểm định mơ hình
Để xem kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM có cho kết quả hiệu quả không, ta cần thực hiện các kiểm định sau:
Kiểm định Hansen – test: để kiểm tra giá trị của các biến công cụ.
Nếu p – value > 5% thì các biến cơng cụ có giá trị.
Kiểm định Arellano – bond test for AR (1):
Kiểm định Arellano – bond test for AR (2):
Nếu p – value > 5% thì khơng có sự tương quan của phương sai sai số ở sai phân bậc 1.
4.3 Thu thập và xử lý dữ liệu
4.3.1 Dữ liệu quan sát
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2008 – 2014. Các báo cáo tài chính của các ngân hàng được thu thập từ website của các ngân hàng và trang web Vietstock.vn. Ngồi ra các thơng tin về biến vĩ mô được tác giả thu thập từ trang web www.gso.gov.vn và từ các báo cáo trái phiếu của PGbank hay của Hiệp hội trái phiếu Việt Nam (VBMA).
4.3.2 Nguyên tắc chọn dữ liệu
Để đánh giá hiệu quả về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của NHTMCP Việt Nam thì tác giả tiến hành thu thập dữ liệu của các NHTMCP Việt Nam với 2 nhóm ngân hàng: Ngân hàng TMCP nhà nước và Ngân hàng TMCP. Dữ liệu được thu thập từ năm 2008 – 2014, hoặc từ năm thành lập đến 2014; liên tục qua các năm và số lượng quan sát phải lớn ( >30).
4.3.3 Dữ liệu thu thập
Đối với nhóm NHTMCP nhà nước tác giả thu thập được dữ liệu của 4 ngân hàng là BIDV, CTG, VCB và MHB (MHB sáp nhập với BIDV vào tháng 5/ 2015 nên vẫn lấy dữ liệu từ 2008 – 2014).
Nhóm NHTMCP tác giả thu thập được dữ liệu của 24 ngân hàng với đầy đủ dữ liệu từ năm 2008 – 2014, một số ngân hàng có dữ liệu bị gián đoạn nên tác giả khơng đưa vào mẫu nghiên cứu (Bảo Việt bank, PVcombank, GPbank, Vietbank, Bắc Á bank, Southern bank và Tiên Phong bank.
Kết quả cuối cùng của dữ liệu có 196 mẫu quan sát của 28 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ 2008 đến 2014 được mô tả chi tiết theo từng năm ở phụ lục 1.
4.4 Kết quả nghiên cứu
4.4.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
Bảng 4. 3 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Dependent Variables
Obs Mean Std.De v.
Min Max Skew- ness Kurto- risis ROA 196 0.0114 0.0087 0.0001 0.0595 2.1375 11.2489 ROE 196 0.1040 0.0696 0.0007 0.3153 .7509 3.1059 NIM 196 0.0284 0.0139 0.0038 0.0961 1.7207 7.6330 Independent Variables
Obs Mean Std.De v.
Min Max Skew- ness Kurto- risis EA 196 0.1235 0.0871 0.0296 0.6141 2.7646 12.4854 COSR 196 0.5099 0.1549 0.2271 0.9274 0.5488 2.6499 LLR 196 0.0089 0.0071 0 0.0326 1.4255 4.6572 DEPOSIT 196 0.3947 0.7379 -0.8087 8.6811 7.7367 83.4664 DIFLOAN 196 0.0485 0.2703 -0.4789 1.2227 1.3357 5.3451 SIZE 196 17.7779 1.2199 14.5294 20.3095 -0.1090 2.5491 SIZE2 196 317.5357 43.254 211.103 412.474 0.0473 2.4726 I_INCOME 196 0.8191 0.1617 0.2253 1.5849 -0.0285 5.9734 FUNDCOST 196 0.1153 0.0569 0.0375 0.4229 1.6789 7.3771 DUM_AGE 196 0.2143 0.4114 0 1 1.3926 2.9394 DUM_BANK 196 0.8571 0.3508 0 1 -2.0412 5.1667 GDPr 196 0.0577 0.0042 0.0525 0.0642 0.3159 1.5658 RATE 196 0.0153 0.0212 -0.002 0.065 1.6747 4.3638
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 12.0
trị ROA quá nhỏ cho thấy hiệu quả sử dụng tài sản của các NHTMCP còn rất thấp, cứ 1 đồng tài sản chỉ tạo ra có 0,0114 đồng lợi nhuận. Độ lệch chuẩn là 0,87% tương đối thấp cho thấy mức độ tương đồng cao trong hiệu quả sử dụng tài sản giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu. Chỉ số Skewness của biến ROA >0 cho thấy phân phối của biến ROA lệch phải, nghĩa là đa số các ngân hàng trong mẫu đều có ROA thấp hơn mức trung bình.
Giá trị trung bình của ROE là 10,40% với giá trị nhỏ nhất là 0,07%, giá trị lớn nhất là 31,53%, độ lệch chuẩn của ROE là 6,96% cho thấy có sự khác biệt trong tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu giữa các ngân hàng thương mại. Sở dĩ có sự khác nhau này là do các ngân hàng thương mại có sự phân hóa về quy mơ hoạt động, nguồn vốn chủ sở hữu, năng lực tài chính,…
Giá trị trung bình của NIM khá thấp chỉ 2,84% và độ lệch chuẩn thấp 1,39% cho thấy có sự tương đồng giữa các ngân hàng. Chỉ số Skewness > 0 cho thấy phân phối của biến NIM lệch phải nghĩa là đa số các ngân hàng có NIM thấp hơn mức trung bình.
Giá trị trung bình của biến EA là 12,35% cho thấy vốn chủ sở hữu chiếm tỷ trọng nhỏ trong cơ cấu nguồn vốn của ngân hàng và độ lệch chuẩn là 8,71% cho thấy các ngân hàng có vốn chủ sở hữu không tương đồng với nhau. Hệ số Skewness > 0 nghĩa là đa số các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản thấp hơn mức trung bình.
Giá trị trung bình của COSR là 50,99% cho biết các ngân hàng đã sử dụng khoản chi phí hoạt động cho hoạt động của ngân hàng là khá cao, độ lệch chuẩn là 15,49% cho thấy mức độ tương đồng của COSR giữa các ngân hàng là thấp. Hệ số Skewness > 0 cho biết hầu hết các giá trị COSR của các ngân hàng đều thấp hơn giá trị trung bình.
Giá trị trung bình của LLR là 0,89% với độ lệch chuẩn là 0,71% cho biết tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của các ngân hàng tương đối thấp và có sự tương đồng với
nhau .Chỉ số Skewness của LLR > 0 cho biết phân phối LLR lệch phải, nghĩa là hầu hết các ngân hàng trong mẫu quan sát có tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng thấp hơn mức trung bình.
Tăng trưởng tiền gửi hàng năm (DEPOSIT) có giá trị trung bình là 39,47%, độ lệch chuẩn là 73,79%, giá trị thấp nhất có thể mang dấu – (-80,87%) và giá trị cao nhất có thể lên tới 868,11%, điều này cho biết các ngân hàng có tốc độ tăng trưởng tiền gửi rất khác biệt với nhau, mức độ chênh lệch rất lớn. Hệ số Kurtoris rất lớn tới 83,5 cho thấy
Sự khác nhau giữa tăng trưởng tín dụng của ngân hàng với tăng trưởng tín dụng thị trường (DIFLOAN) duy trì trung bình ở mức 4,85% cho thấy tăng trưởng tín dụng của ngân hàng cao hơn so với thị trường là 4,85%. Độ lệch chuẩn là 27, 03% cho biết DIFLOAN có sự khác biết giữa các ngân hàng với nhau. Hệ số Skewness là >0 nghĩa là phân phối DIFLOAN lệch phải, cho biết đa số các giá trị DIFLOAN của các ngân hàng đều thấp hơn giá trị trung bình.
Biến quy mơ ngân hàng (SIZE) có giá trị trung bình là 52,583 tỷ đồng, có độ lệch chuẩn là 1,22 cho biết các ngân hàng có quy mơ khơng tương đồng với nhau. Hệ số Skewness bị âm, cho thấy phân phối chuẩn của SIZE lệch trái, nghĩa là đa số các giá trị thể hiện quy mơ ngân hàng lớn hơn giá trị trung bình.
Biến thu nhập từ lãi (I_INCOME) có giá trị trung bình là 81,91% cho biết hầu hết các ngân hàng có nguồn thu nhập chủ yếu đến từ hoạt động huy động và cho vay. Độ lệch chuẩn của các ngân hàng là 16,17% cho biết các ngân hàng có thu nhập từ lãi khơng tương đồng với nhau. Hệ số Skewness nhỏ hơn 0 cho thấy phân phối thu nhập từ lãi lệch trái, nghĩa là đa số các giá trị tỷ lệ thu nhập từ lãi đều lớn hơn giá trị trung bình 81,91%.
Tỷ lệ chi phí trả lãi (FUNDCOST) có giá trị trung bình là 11,53%, độ lệch chuẩn 5,69% cho thấy chi phí trả lãi của các ngân hàng không tương đồng với nhau. Hệ số
Skewness > 0 cho biết phân phối FUNDCOST là lệch phải, nghĩa là đa số tỷ lệ chi phí trả lãi của các ngân hàng đều thấp hơn giá trị trung bình.
Biến giả DUM_AGE có giá trị trung bình 21,43% cho biết các ngân hàng thành lập trước năm 1990 chiếm 21,43% tỷ trọng trong mẫu. Biến DUM_BANK có giá trị trung bình là 85,71% cho biết các ngân hàng thuộc sở hữu tư nhân chiếm 85,71% trong mẫu nghiên cứu.
Về các biến vĩ mô là GDP thực và biến chênh lệch lãi suất RATE có giá trị trung bình lần lượt là 5,77% và 1,53%.
4.4.2 Phân tích tương quan
Ngồi phân tích thống kê mơ tả thì để biết được giữa các biến độc lập có mối tương quan với nhau hay không chúng ta cần phân tích tương quan giữa các biến. Bảng 4.4 dưới đây thể hiện mối tương quan giữa các biến độc lập (Nguồn: phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 12.0)
Qua bảng 4.4 ta thấy hầu hết các biến nghiên cứu có mối tương quan với nhau khi hệ số tương quan giữa các biến đa số khác 0, ngoại trừ các biến vĩ mô và biến giả DUM_AGE và DUM_BANK là khơng có tương quan với nhau ( hệ số của các biến này là bằng 0). Dấu hệ số mang dấu “-” cho biết mối quan hệ giữa hai biến độc là tương quan nghịch và ngược lại, hệ số tương quan mang dấu dương thì thể hiện mối tương quan thuận. Theo bảng phân tích 4.4 ta cũng có nhận xét là đa số các hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0,5 hay nói khác hơn các biến có tương quan tuyến tính với nhau yếu hoặc rất yếu. Chỉ riêng hệ số giữa biến SIZE và biến SIZE2 với biến EA là có hệ số tương quan cao lần lượt là 0,6 cho thấy biến SIZE có tương quan tuyến tính tương đối mạnh với biến EA. Bên cạnh đó biến SIZE cũng có tương quan rất cao với biến SIZE2 ( hệ số tương quan là 0,999), điều này cũng dễ hiểu vì biến SIZE2 là biến bình phương từ biến SIZE.
Bảng 4. 4 Phân tích tương quan giữa các biến độc lập
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 12.0)
EA COSR LLR DEPO-
SIT
DIF-
LOAN SIZE SIZE2
I_IN- COME FUND- COST DUM_A GE DUM_B ANK GDPr RATE EA 1 COSR -0.046 1 LLR -0.087 -0.158 1 DEPOSIT 0.060 -0.204 -0.175 1 DIFLOAN -0.065 -0.193 -0.124 0.290 1 SIZE -0.686 -0.076 0.301 -0.186 -0.052 1 SIZE2 -0.671 -0.082 0.301 -0.183 -0.052 0.999 1 I_INCOME 0.266 0.251 -0.035 -0.018 -0.126 -0.182 -0.176 1 FUNDCOST 0.301 0.113 -0.163 -0.204 -0.216 -0.344 -0.343 0.196 1 DUM_AGE -0.102 -0.234 0.177 -0.106 -0.121 0.373 0.388 -0.192 -0.147 1 DUM_BANK 0.268 -0.031 -0.142 0.116 0.137 -0.482 -0.499 0.020 0.090 -0.533 1 GDPr -0.068 -0.218 -0.140 0.030 -0.109 0.067 0.064 0.033 0.138 -0.000 -0.000 1 RATE 0.151 0.106 -0.012 0.013 -0.067 -0.238 -0.231 -0.121 0.063 0.000 -0.000 -0.195 1
4.4.3 Kiểm định khuyết tật của mơ hình
4.4.3.1 Kiểm tra tính nội sinh của các biến trong mơ hình
Như đã phân tích ở trên hiện tượng nội sinh có ảnh hưởng đến kết quả phân tích của tác giả khi sử dụng phương pháp OLS, kết quả nghiên cứu bị chệch và không vững dẫn đến kết quả ước lượng khơng cịn hiệu quả và khơng đáng tin cậy. Để làm rõ mơ hình nghiên cứu ở trên có bị nội sinh hay khơng (mơ hình có chứa biến nội sinh) tác giả đi kiểm định mơ hình và tác giả sử dụng kiểm định Durbin – Wu – Hausman. Kiểm định này có 4 bước:
Bước 01: Hồi qui phương trình với biến phụ thuộc là biến mà chúng ta nghi ngờ bị nội sinh, biến độc lập bao gồm tất cả các biến trong mơ hình hồi quy chính và biến công cụ ( biến công cụ là biến có tác động lên biến chúng ta nghi ngờ bị nội sinh)
Bước 2: Lấy phần dư (r) của phương trình vừa chạy xong ở bước 01
Bước 3: Hồi qui phương trình chính, nhưng có bổ sung thêm phần dư (r) của phương trình vừa chạy xong ở bước 01=> mục đích kiểm tra phần dư (r) có tác