CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Phân tích thống kê mơ tả giữa các biến trong mơ hình
Thống kê mô tả kiểm tra các đặc điểm cơ bản của các biến trong mơ hình để đưa ra nền tảng cho việc định lượng hóa về số liệu. Các giá trị từ thống kê mô tả sẽ cho chúng ta biết được mức thay đổi cũng như sự đồng đều của dữ liệu ở các biến, từ đó phát hiện được sai lệch trong cỡ mẫu. Kết quả sẽ chỉ ra giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và độ lệch chuẩn của các biến trong mơ hình.
Theo bảng 4.1, các biến có dao động ổn định, hầu hết các mẫu nghiên cứu có độ lệch chuẩn nhỏ hơn giá trị trung bình. Mẫu nghiên cứu với 160 quan sát cho mỗi biến đã được chọn lọc và chấp nhận thực hiện hồi quy và các kiểm định trong thống kê. Số lượng quan sát và các giá trị đồng đều đảm bảo độ tin cậy của mơ hình định lượng trong đóng góp bằng chứng thực nghiệm.
Bảng 4.1: Thống kê mơ tả giữa các biến trong mơ hình
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max LIQ 160 52.46119 12.53071 19.1 72.34 LLR 160 1.232687 1.232823 -1.01 11.4 SIZE 160 32.33594 1.071575 30.17 34.72 LDR 160 61.97 15.64954 21.48 102.69 CAP 160 9.084375 3.43275 4.06 25.54 ROA 160 0.760813 0.513457 0.01 2.54 INF 160 6.56375 5.470651 0.6 18.13 GDP 160 6.1275 0.566613 5.25 6.81 (Nguồn: Tổng hợp từ Stata 13 – Phụ lục 1)
Chỉ số thanh khoản LIQ của ngân hàng có giá trị thấp nhất là 19,1 và cao nhất là 72,34. Giá trị trung bình LIQ của 20 ngân hàng là 52,46 và độ lệch chuẩn là 12,53. Trong đó, các ơng lớn của ngành ngân hàng có chỉ số thanh khoản khá cao, nguyên nhân có thể do tài sản các ngân hàng này sở hữu luôn tăng và chiếm tỷ trọng khá lớn so với toàn hệ thống ngân hàng.
Theo báo cáo của NHNN, cuối năm 2017, tổng tài sản tồn hệ thống đã chính thức vượt mốc 10 triệu tỷ đồng, tăng 17,62% so với năm 2016. Trong đó, tổng tài sản của ngân hàng thương mại cổ phần và ngân hàng thương mại cổ phần nhà nước chiếm hơn 50% tổng tài sản toàn hệ thống. Theo như bảng 4.1 ngân hàng có quy mơ lớn nhất là 34,72 (BIDV với tổng tài sản 1,2 triệu tỷ đồng) và quy mơ trung bình 20 ngân hàng là 32,33 (tương đương 309 ngàn tỷ đồng).
Biểu đồ 4.1: Quy mô của NHTMCP trong 2010 - 2017
(Nguồn: Dựa trên số liệu tác giả tổng hợp)
Dựa vào biểu đồ 4.1, ta có thể thấy trong bất cứ giai đoạn nào thì ngành ngân hàng ln có xu hướng mở rộng quy mơ mạnh mẽ để nâng cao sức cạnh tranh và khẳng định vị thế trên thị trường. Từ năm 2010 với tổng tài sản bình quân chỉ khoảng 116 ngàn tỷ đồng nhưng đến năm 2017 đã là 309 ngàn tỷ đồng, tăng gần gấp 3 lần trong 7 năm. Trong khi đó, thanh khoản có chuyển biến ngược lại trong 2 năm đầu của giai đoạn nhưng cuối c ng cũng là xu hướng tăng giống với quy mô d tốc độ tăng không mạnh bằng quy mô.
Tổng tài sản tăng mạnh là thế nhưng dường như chưa được các ngân hàng sử dụng hiệu quả khi mà trung bình ROA mẫu nghiên cứu chỉ khoảng 0,76. Cao nhất với giá trị là 2,54 và thấp nhất là ngân hàng Quốc dân với ROA chỉ 0,01 do lợi nhuận sau thuế không tăng trưởng bằng tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản.
0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 - 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 300,000 350,000 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 TỔNG TÀI SẢN LIQ
Biểu đồ 4.2: Biến động ROA của NHTMCP trong 2010 - 2017
(Nguồn: Dựa trên số liệu tác giả tổng hợp)
Biểu đồ 4.2 cho thấy ROA bình quân của 20 NHTMCP trong nghiên cứu có sự tăng trưởng vào giai đoạn 2010 – 2011 và giảm dần cịn 0,5% vào năm 2015. Đến năm 2016 thì tỷ suất này mới tăng trở lại nhưng không đáng kể.
Hiệu quả sử dụng tài sản phần nào chịu tác động tăng trưởng kinh tế khi mà trong thời kỳ nền kinh tế tăng trưởng, việc giảm bớt nắm giữ các tài sản thanh khoản để cho vay nhiều hơn luôn là lựa chọn của các ngân hàng và trong giai đoạn suy thối thì hành động đó theo chiều hướng ngược lại. Đại diện cho giá trị lớn nhất của GDP là năm 2017 với 6,81 và thấp nhất vào năm 2012 với 5,25. Tại hai thời điểm này ROA cũng có những chuyển biến tương tự theo với mức dao động ổn định là 0,5.
Ngồi ra theo bảng 4.1 ta có lạm phát cao nhất rơi vào năm 2011 với 18,13 và thấp nhất vào năm 2015 chỉ có 0,5, giá trị trung bình cho nền kinh tế lạm phát là khoảng 6,56 với độ lệch chuẩn là 5,47. Cho thấy lạm phát qua các năm có sự xuất hiện của các biến quan sát với biên độ dao động lớn, tuy nhiên vẫn khá ổn định khi giá trị độ lệch chuẩn thấp hơn giá trị trung bình của biến quan sát.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 ROA
Biểu đồ 4.3: Biến động GDP và INF của NHTMCP trong 2010 - 2017
(Nguồn: Dựa trên số liệu tác giả tổng hợp)
Dựa vào biều đồ 4.3, chúng ta có thể thấy Chính phủ đã hồn thành rất tốt trong việc kiềm chế lạm phát khi mà lạm phát cao nhất vào năm 2011 (18,13%) từ hai con số đã giảm xuống cịn 0,6% vào năm 2015, tuy có sự tăng trở lại trong năm 2016 nhưng vẫn duy trì ổn định và có xu hướng giảm trong tương lai. Trong khi đó, tốc độ tăng trưởng kinh tế trong giai đoạn 2010 – 2017 không ổn định. Giai đoạn 2010 – 2012 có sự giảm sút trong tăng trưởng do cả nước đang tập trung vào việc kiềm chế lạm phát. Đến năm 2013 có dấu hiệu hồi phục khi mức tăng trưởng cao hơn mức tăng 5,25% của năm 2012 và kéo dài đến năm 2015. Tuy năm 2016 có dấu hiệu hạ nhiệt nhưng khơng đáng kể và lập tức tăng trở lại vào 2017, dự đốn sẽ có xu hướng ngày càng tăng trong tương lai.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 GDP INF
Biểu đồ 4.4: Biến động của CAP và LIQ của NHTMCP trong 2010 - 2017
(Nguồn: Dựa trên số liệu tác giả tổng hợp)
Chúng ta có thể thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trong biểu đồ 4.4 trong giai đoạn 2010 – 2012 có sự biến động tương đương với thanh khoản của ngân hàng. Tuy nhiên, sau giai đoạn đó, tỷ lệ vốn chủ sở hữu lại có xu hướng giảm, đi ngược lại với biến động tăng qua các năm của thanh khoản. Với tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản lớn nhất là 25,54 và nhỏ nhất là 4,06, cho thấy được sự chênh lệch giữa các ngân hàng với nhau, đặc biệt giữa các ngân hàng với quy mô tài sản khác nhau. Giá trị độ lệch chuẩn của tỷ lệ này tương đương 3,43 < giá trị trung bình là 9,08, điều này cho thấy có sự xuất hiện của các biến động khá lớn qua các năm nhưng vẫn được xem là dao động ổn định.
Biến quan sát LDR về tỷ lệ cho vay trên tổng huy động được thống kê cho thấy là có mức biến động mạnh nhất giữa các biến qua các năm với độ lệch chuẩn lên đến 15,65. Tỷ lệ này nằm trong khoảng từ 21,48 lên đến 102,69. Nguyên nhân có thể là do đặc trưng hoạt động cho vay của từng ngân hàng, có ngân hàng sẽ thúc đẩy tăng trưởng tín dụng nóng nhằm tăng vốn hay lợi nhuận. Bên cạnh đó cũng có ngân hàng sẽ chú trọng hơn về thanh khoản nên siết chặt về hoạt động cho vay thanh khoản thấp. 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 0 2 4 6 8 10 12 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 TỶ LỆ VCSH (%) LIQ CAP
Cuối c ng là biến quan sát LLR về dự phòng rủi ro tín dụng. Với biến này có sự xuất hiện của giá trị âm cũng là giá trị thấp nhất -1,01 và cao nhất là 11,4. Dấu âm tại biến này trong thống kê là do ngân hàng tại thời điểm đó hồn nhập từ dự phịng năm trước trong việc điều chỉnh lỗ. Giá trị trung bình của biến là 1,23 và độ lệch chuẩn là 1,23. Biến LLR có sự dao động lớn của quan sát nào đó qua các năm, nhưng nhìn chung chênh lệch là khơng đáng kể.
4.2. Tƣơng quan các biến trong mơ hình và đa cộng tuyến
4.2.1. Ma trận tƣơng quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến
Hệ số tương quan là chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa các biến trong mơ hình. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1 là có ý nghĩa, trong khi với giá trị bằng 0 sẽ là khơng có mối liên hệ nào giữa các biến. Với nghiên cứu này, tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson để kiểm định mối liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến ở các biến độc lập, đặc biệt khi các biến này có đa cộng tuyến mạnh (giá trị tuyệt đối > 0.8).
Bảng 4.2: Ma trận tƣơng quan tuyến tính đơn giữa các cặp biến
LIQ LLR SIZE LDR CAP ROA INF GDP
LIQ 1 LLR -0.1323 1 SIZE 0.2863 0.1171 1 LDR 0.9619 -0.1158 0.2781 1 CAP -0.0302 0.0584 -0.7028 0.0594 1 ROA 0.1286 -0.0467 0.042 0.2239 0.2665 1 INF -0.3099 -0.2135 -0.1909 -0.17 0.1563 0.4518 1
GDP 0.2158 -0.0162 0.0941 0.1685 -0.1661 0.0538 -0.1892 1
(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 13 - Phụ lục 2)
Kết quả theo bảng 4.2 cho thấy không tồn tại các hệ số tương quan cặp biến nào lớn hơn 0.8.
Kết luận: Mơ hình khơng xảy ra đa cộng tuyến mạnh với tiêu chuẩn tương quan
cặp tuyến tính theo dữ liệu thu thập.
4.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến trong mơ hình
Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phƣơng sai
Variable VIF 1/VIF SIZE 3.19 0.313195 CAP 3.17 0.315058 ROA 1.75 0.570331 INF 1.61 0.621235 LDR 1.49 0.672293 LLR 1.21 0.828705 GDP 1.16 0.862372 Mean VIF 1.94 (Nguồn: Tổng hợp từ Stata 12 – Phụ lục 3)
Kết quả giá trị VIF của các biến trong mơ hình tại bảng 4.3 đều nhỏ hơn 10, trung bình VIF chỉ là 1.94 (< 10) nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến mạnh trong mơ hình dữ liệu nghiên cứu.
Kết luận: Mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mẫu dữ liệu
nghiên cứu.
4.3. Kiểm định lựa chọn mơ hình
Có ba mơ hình thường được sử dụng trên phân tích dữ liệu bảng bao gồm mơ hình Pooled OLS, FEM và REM. Mơ hình Pooled OLS khơng phân biệt sự khác biệt giữa các ngân hàng. Trong khi mơ hình FEM và REM quan tâm tới sự khác biệt giữa các ngân hàng.
Tác giả phân tích hồi quy bằng mơ hình bình phương tối thiểu nhỏ nhất Pooled OLS, FEM (Random effects model) và REM (Fixed effects model). Với kiểm định F sẽ tìm ra được giữa mơ hình Pooled OLS và FEM thì mơ hình nào ph hợp hơn với mẫu nghiên cứu. Trong khi đó, với mơ hình FEM và REM, kiểm định Hausman sẽ đảm nhiệm chức năng này. Và kiểm định Breusch & Pagan (1980) sẽ áp dụng với hai mơ hình Pooled OLS và REM. Từ các kiểm định mơ hình, tác giả sẽ chọn ra được mơ hình hồi quy nào ph hợp nhất. Phần mềm được sử dụng trong kiểm định mơ hình là STATA 12.
4.3.1. Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled OLS và mơ hình FEM
Tác giả sử dụng kiểm định F với giả thuyết như sau:
Giả thuyết 0: Mơ hình Pooled OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu
Giả thuyết : Mơ hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled OLS và FEM
Giá trị thống kê F P-value
5.51 0.0000
(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 12 – Phụ lục 4)
Kiểm định cho p-value của mơ hình < 0,05 cho nên bác bỏ giả thuyết 0. Do đó, mơ hình FEM sẽ ph hợp hơn Pooled OLS.
4.3.2. Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM
Tác giả sử dụng kiểm định Breusch & Pagan. (1980) với giả thuyết như sau: Giả thuyết 0: Mơ hình Pooled OLS phù hợp dữ liệu mẫu.
Giả thuyết : Mơ hình REM phù hợp dữ liệu mẫu.
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled OLS và REM
Chi bình phương (χ2) P-value
23.78 0.0000
(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 12 – Phụ lục 4)
Kiểm định cho giá trị p-value < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết 0. Vậy mơ hình REM ph hợp hơn.
4.3.3. Kiểm định lựa chọn mơ hình FEM và mơ hình REM
Tác giả sử dụng kiểm định Hausman với giả thuyết như sau:
Giả thuyết 0: Mơ hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn FEM
Giả thuyết : Mơ hình FEM phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn FEM và REM
Chi bình phương (χ2) P-value
16.58 0.0203
(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 12 – Phụ lục 4)
Kiểm định cho p-value cho mơ hình < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết 0 ở mức ý nghĩa 1%. Vậy mơ hình FEM ph hợp hơn REM.
Kết luận: Sau các kiểm định mơ hình thì tác giả đã tìm ra được mơ hình hồi quy
theo phương pháp ph hợp nhất với dữ liệu mẫu trong ba mơ hình.
4.4. Kiểm định các khiếm khuyết định lƣợng
Với mơ hình qua kiểm định được chọn lựa ph hợp nhất, tác giả sẽ kiểm tra các khiếm khuyết định lượng trong mơ hình bằng cách kiểm định phương sai thay đổi
và tự tương quan của phần dư trên dữ liệu bảng. Kết quả kiểm định sẽ cho biết mơ hình sau khi được lựa chọn liệu có hiệu quả trong ước lượng định lượng và có đáng tin cậy trong kiểm định hệ số hay khơng. Nếu mơ hình có khiếm khuyết thì phương pháp ước lượng GMM của Bond (1991) sẽ được sử dụng nhắm đảm bảo độ tin cậy cho kết quả ước lượng, khắc phục các khiếm khuyết định lượng đảm bảo tính chất BLUE của ước lượng.
4.4.1. Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi phần dƣ trên dữ liệu bảng
Tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Greene (2000) với giả thuyết như sau: Giả thuyết 0: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi
Giả thuyết : Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra phƣơng sai thay đổi của 2 mơ hình
Chi bình phương (χ2) P-value
1113.38 0.0000
(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 13 – Phụ lục 5)
Dựa vào bảng 4.7, kết quả kiểm định cho thấy p-value < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết 0 với mức ý nghĩa 5%. Hiện tượng phương sai thay đổi có thể tác động đến tính hiệu quả của ước lượng mơ hình, làm mất đi độ tin cậy của kiểm định hệ số.
Kết luận: Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%. 4.4.2. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan phần dƣ trên dữ liệu bảng
Tác giả sử dụng phương pháp Wooldridge (2002) và Drukker (2003) với giả thuyết như sau:
Giả thuyết 0: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 1
Bảng 4.8: Kết quả kiểm tra tự tƣơng quan 2 mơ hình
Chi bình phương (χ2) P-value
17.234 0.0005
(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 13 – Phụ lục 6)
Giá trị p-value < 0,05 tại bảng 4.8 nên bác bỏ giả thuyết 0 với mức ý nghĩa 5%. Hiện tượng tự tương quan cũng tác động đến hiệu quả ước lượng mơ hình, làm mất đi độ tin cậy kiểm định hệ số của hàm ước lượng hồi quy tuyến tính.
Kết luận: Mơ hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1 với mức ý nghĩa 5%.
4.5. Kết quả hồi quy
Mơ hình được tác giả sử dụng đều tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan của phần dư trên dữ liệu bảng. Do đó, tác giả sẽ sử dụng thêm phương pháp hồi quy GMM để so sánh và đối chiếu. Bởi phương pháp GMM kiểm soát được các khiếm khuyết và nội sinh trong mơ hình nên đây là phương pháp tin cậy đóng góp bằng chứng thực nghiệm.
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy mơ hình
Pooled OLS FEM REM GMM
(1) (2) (3) (4)
LIQ LIQ LIQ LIQ
LLR -0.329* -0.0637 -0.147 -0.129 (-1.78) (-0.34) (-0.79) (-0.22) SIZE -1.330*** 2.165*** -0.652 -2.705** (-3.85) (3.08) (-1.50) (-2.24) LDR 0.771*** 0.799*** 0.783*** 0.875*** (47.70) (37.18) (41.31) (20.35) CAP -0.534*** -0.335*** -0.467*** -1.070*** (-4.96) (-3.16) (-4.40) (-3.29)
ROA 0.701 -0.209 0.190 0.938 (1.31) (-0.39) (0.35) (1.21) INF -0.375*** -0.202*** -0.319*** -0.267*** (-7.79) (-4.25) (-7.10) (-3.58) GDP 0.152 -0.0299 0.177 0.314 (0.39) (-0.09) (0.51) (0.63) _CONS 53.94*** -62.27*** 30.30** 95.04** (4.43) (-2.67) (2.04) (2.30) AR (1) 0.07 AR (2) 0.503 HANSEN 0.999
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 13 – Phụ lục 7)
Mơ hình hồi quy GMM trong bảng 4.9 cho giá trị p-value của Hansen > 0,01 nên