3.3.1 Xây dựng mơ hình nghiên cứu của đề tài
Bằng việc xây dựng nền tảng lý thuyết, khảo lược các nghiên cứu trong nước và quốc tế, tác giả tiến hành xây dựng mơ hình nghiên cứu của đề tài dựa trên ngun tác có tính kế thừa, đồng thời phát huy những kết quả từ các nghiên cứu trước đây. Ngồi ra, đưa thêm vào mơ hình các biến mới mà tác giả kỳ vọng là trong bối cảnh tại Việt Nam và nguồn dữ liệu thu thập được, sẽ cho thấy một bằng chứng có ý nghĩa về các mối tương quan giữa các biến.
Bước 1: Tổng quan nghiên cứu
Bước 2: Nền tảng lý thuyết và khảo lược
nghiên cứu
Bước 3: Mơ hình nghiên cứu, đo lường
các biến, phương pháp ước lượng Bước 4: Thu thập và xử lý dữ liệu nghiên cứu Bước 5: Kiểm định giả thuyết nghiên cứu,
mơ hình hồi quy và đọc kết quả mơ hình
Bước 6: Kết luận và đề xuất
Các nhân tố (biến) này đã được nghiên cứu và kiểm chứng trong điều kiện thực tế tại nhiều nền kinh tế thuộc các quốc gia khác nhau. Tuy nhiên, khả năng thu thập dữ liệu của tác giả có những hạn chế nhất định, nên tác giả chỉ lựa chọn những yếu tố mang tính đại diện và thể hiện tương đối đầy đủ trên các báo cáo được công bố của các NHTM. Theo đó, tác giả đã lựa chọn 10 biến độc lập đại diện cho các nhân tố thuộc hai nhóm khác nhau, có tác động chính đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM.
Theo mơ hình đề xuất, giá trị tăng trưởng tín dụng được đo lường bằng giá trị tăng trưởng tương đối liên hồn. Trong khi đó, các biến độc lập chủ yếu được thu thập và xử lý trở thành dạng giá trị tương đối (%) để phù hợp với giá trị của biến phụ thuộc là tốc độ tăng trưởng tín dụng. Riêng biến giả định danh được sử dụng để đo lường cho biến loại hình ngân hàng. Mơ hình cụ thể được tác giả xây dựng để nghiên cứu mối quan hệ giữa 10 biến độc lập lên tốc độ tăng trưởng tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010 - 2017 được trình bày dưới dạng phương trình rút gọn như sau:
(1) CGit = βo + β1*DGit + β2*NPLit + β3*CAPit + β4*LIQit + β5*SIZit + β6*TYPit + β7*INSit + β8*GDPit + β9*INFit + β10*EFit + ɛit
Trong đó:
CGit (Credit Growth) là tốc độ tăng trưởng tín dụng liên hồn. DGit (Deposit Growth) là tốc độ tăng trưởng nguồn vốn huy động. NPLit (Non-performing loan) là tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ tín dụng. CAPit (Capital) là tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản.
LIQit (Liquidity) là tỷ lệ TSTK trên tổng tài sản.
SIZit (Size) là Logarithm tự nhiên của giá trị tổng tài sản.
TYPit (Type) là loại của ngân hàng căn cứu trên tính chất sở hữu. INSit (Interest rate) là mức LSCB được công bố bởi NHNN.
GDPit (Gross Domestic Product) là tốc độ tăng trưởng GDP. INFit (Inflation) là tỷ lệ lạm phát cơ bản.
EFit (Economic Freedom) là chỉ số tự do kinh tế của Việt Nam.
ɛit là sai số (phần dư)
3.3.2 Mô tả chi tiết các biến
3.3.2.1 Mô tả các biến phụ thuộc
Yếu tố tăng trưởng tín dụng được tính tốn bằng cách so sánh tốc độ tăng/ giảm của giá trị cấp tín dụng ở thời điểm tính với giá trị cấp tín dụng ở thời điểm so sánh. Dựa trên khái niệm này, hai cách tính có thể được áp dụng để xác định tốc độ tăng trưởng tín dụng. Tác giả lựa chọn phương pháp tốc độ tăng trưởng liên hoàn để xác định giá trị của tăng trưởng tín dụng. Với cách tính này, tốc độ tăng trưởng tín dụng trong từng thời kỳ được so sánh với chính thời điểm trước đó, do đó có thể phản ánh một cách chân thực về tình hình biến động của chỉ tiêu cấp tín dụng trong giai đoạn nghiên cứu. Ngồi ra, cách tính liên hồn cịn giúp giảm yếu tố tự tương quan phát sinh khi nghiên cứu các biến chuỗi thời gian.
Theo đó, giá trị biến phụ thuộc được nghiên cứu là tỷ lệ phần trăm tăng thêm của giá trị tín dụng tại thời điểm tính tăng trưởng ti (thường tính bằng năm) với giá trị tín dụng tại thời điểm liền kề trước đó ti-1. Nếu kết quả tính tốn cho ra giá trị dương, tức là NHTM đang tăng trưởng tín dụng; cịn nếu kết quả cho một giá trị âm, đồng nghĩa với NHTM đang giảm cung tín dụng ra nền kinh tế. Cơng thức đo lường giá trị biến phụ thuộc như sau:
CG = [(Giá trị cấp tín dụng thời điểm ti / Giá trị cấp tín dụng thời điểm ti-1) - 1]* 100% 3.3.2.2 Đo lường biến độc lập
Dựa trên phân tích của tác giả tại Mục 2.3.1.1 và kết quả nghiên cứu của Aydin
B. (2008), tác giả có cơ sở kỳ vọng về một mối quan hệ cùng chiều giữa tốc độ tăng
trưởng nguồn vốn huy động với tăng trưởng tín dụng.
Kỳ vọng (giả thiết) về mối tương quan giữa biến DG và CG:
H1: Tín dụng sẽ tăng khi quy mô huy động vốn tăng
Tốc độ tăng trưởng quy mơ vốn huy động được tính tốn trên cơ sở số liệu trên BCTC được công bố của các NHTM. Trong đó giá trị nguồn vốn huy động được tính bao gồm các khoản mục: tiền gửi của khách hàng là tổ chức kinh tế và dân cư, huy động từ phát hành giấy tờ có giá, nguồn vốn tài trợ và uỷ thác đầu tư. Công thức đo lường giá trị biến DG như sau:
DG = [(Giá trị nguồn vốn huy động tại thời điểm ti / Giá trị nguồn vốn huy động tại thời điểm ti-1) - 1]* 100%
b) Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Dựa trên phân tích của tác giả tại Mục 2.3.1.2 và kết quả nghiên cứu của Tracy
M. (2011), tác giả có cơ sở kỳ vọng rằng tỷ lệ nợ xấu có tương quan ngược chiều với
tăng trưởng tín dụng.
Kỳ vọng (giả thiết) về mối tương quan giữa biến NPL và CG:
H2: Tín dụng sẽ giảm khi nợ xấu tăng
Tỷ lệ nợ xấu được tính tốn trên cơ sở số liệu trên BCTC được công bố của các NHTM. Cụ thể, nợ xấu được tính tốn bằng tổng các khoản mục: Nợ dưới chuẩn (Nhóm 3), Nợ nghi ngờ (Nhóm 4) và Nợ có khả năng mất vốn (Nhóm 5). Cơng thức đo lường giá trị biến NPL như sau:
c) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)
Dựa trên phân tích của tác giả tại Mục 2.3.1.3 và các nghiên cứu của Carlson
M. et al. (2013), Foos D. et al. (2010), Nguyễn Thị Tuyết Nga (2016), tác giả chỉ có
thể kỳ vọng về một mối quan hệ có ý nghĩa giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu đến tăng trưởng tín dụng. Hướng tác động sẽ được làm rõ khi thực hiện mơ hình định lượng kiểm chứng.
Kỳ vọng (giả thiết) về mối tương quan giữa biến CAP và CG:
H3: Tín dụng sẽ bị ảnh hưởng khi nguồn VCSH có sự biến động
Tỷ lệ nguồn vốn chủ sở hữu được tính tốn trên cơ sở số liệu trên BCTC được công bố của các NHTM đối với khoản mục Vốn và các quỹ.
Công thức đo lường giá trị biến CAP như sau:
CAP = (Giá trị khoản mục vốn và các quỹ) / Tổng tài sản d) Tỷ lệ tài sản thanh khoản (LIQ)
Dựa trên phân tích của tác giả tại Mục 2.3.1.4 và các nghiên cứu của Laidroo
L. (2015) và Nguyễn Thuỳ Dương (2011), tác giả có sơ sở kỳ vọng một mối quan hệ
cùng chiều giữa tỷ lệ các tài sản có tính thanh khoản cao với tăng trưởng tín dụng. Kỳ vọng (giả thiết) về mối tương quan giữa biến LIQ và CG:
H4: Tín dụng sẽ tăng khi giá trị các tài sản có tính thanh khoản gia tăng
Giá trị các TSTK được tính tốn trên cơ sở số liệu trên BCTC được công bố của các NHTM, bao gồm các tài sản mà khả năng chuyển đổi thành tiền nhanh chóng, dễ dàng với thời gian chuyển đổi nhanh và chi phí chuyển đổi thấp. Cơng thức đo lường giá trị biến LIQ như sau:
LIQ = (Giá trị tiền và kim loại quý + Tiền gửi tại NHNN4 + Chứng khoán kinh doanh + Tiền gửi thanh toán tại các TCTD khác) / Tổng tài sản
e) Quy mô tổng tài sản (SIZ)
Dựa trên phân tích của tác giả tại Mục 2.3.1.5 cũng như kết quả nghiên cứu của tác giả Aydin B. (2008), tác giả có sơ sở kỳ vọng một mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô tổng tài sản với tăng trưởng tín dụng.
Kỳ vọng (giả thiết) về mối tương quan giữa biến SIZ và CG:
H5: Tín dụng sẽ tăng khi quy mô về giá trị của tổng tài sản gia tăng
Giá trị của quy mô tổng tài sản được tính tốn trên cơ sở số liệu trên BCTC được công bố của các NHTM. Giá trị trên được chuyển đổi dưới dạng logarithm tự nhiên (viết tắt là ln, có cơ số e và e ~ 2,71828) để phù hợp với đơn vị đo lường của biến phụ thuộc. Công thức đo lường giá trị biến SIZ như sau:
SIZ = Ln (tổng tài sản)
f) Loại hình ngân hàng (TYP)
Dựa trên phân tích của tác giả tại Mục 2.3.1.6 và các nghiên cứu của Aydin B.
(2008), Laidroo L. (2015) và Nguyễn Thuỳ Dương (2011), tác giả chỉ có thể kỳ vọng
về một sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa tăng trưởng tín dụng của các NH có sở hữu Nhà nước và các ngân hàng tư nhân.
Kỳ vọng (giả thiết) về mối tương quan giữa biến TYP và CG:
H6: Tăng trưởng tín dụng sẽ có sự khác biệt giữa các NHTM có vốn Nhà nước và NHTM tư nhân
Thông tin về nguồn gốc sở hữu của các ngân hàng được nhận diện dựa trên số liệu diễn giải trong Bản thuyết minh BCTC được công bố của các NHTM. Việc đo lường biến trên được sử dụng thông qua biến giả định danh được mô tả như sau:
TYP = 0 nếu ngân hàng khơng có sở hữu Nhà nước 1 nếu ngân hàng có sở hữu Nhà nước
g) Lãi suất cơ bản (INS)
Dựa trên phân tích của tác giả tại Mục 2.3.2.1 cũng như kết quả nghiên cứu của các tác giả Pouw L. và Kakes J. (2013), mặc dù tác giả có thể kỳ vọng một tương quan ý nghĩa giữa LSCB và tăng trưởng tín dụng, nhưng vẫn chưa thể chắc chắn về hướng của mối quan hệ này.
Kỳ vọng (giả thiết) về mối tương quan giữa biến INS và CG:
H7: Tăng trưởng tín dụng sẽ chịu sự tác động của các mức LSCB
Thông tin về mức LSCB được dựa trên thông tin công bố định kỳ của NHNN (thường theo tháng). Theo đó mức lãi suất được sử dụng trong mơ hình là giá trị bình quân tương ứng với năm quan sát. Công thức đo lường giá trị biến INS như sau:
INS = (∑ Các mức lãi suất cơ bản được công bố theo tháng) / 12 h) Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Dựa trên phân tích của tác giả tại Mục 2.3.2.2 cũng như kết quả nghiên cứu của Aydin B. (2008), tác giả có thể có một kỳ vọng cao về khả năng tác động của tăng trưởng kinh tế đến tăng trưởng tín dụng theo hướng tích cực.
Kỳ vọng (giả thiết) về mối tương quan giữa biến GDP và CG:
H8: Tăng trưởng tín dụng sẽ chịu sự tác động tích cực của tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế
Thông tin về tốc độ tăng trưởng kinh tế được dựa trên thông tin công bố định kỳ của Tổng cục thống kê đối với chỉ số tăng trưởng của tổng sản phẩm quốc dân (GDP). Việc đo lường biến GDP được tính tốn dựa trên cơng thức như sau:
i) Tỷ lệ lạm phát (INF)
Dựa trên phân tích của tác giả tại Mục 2.3.2.3 cũng như kết quả nghiên cứu của các tác giả Singh A. và Sharma A. K. (2016), tác giả có thể kỳ vọng về một tác động ngược chiều có ý nghĩa của lạm phát đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng.
Kỳ vọng (giả thiết) về mối tương quan giữa biến INF và CG:
H9: Tín dụng sẽ giảm trong điều kiện lạm phát trong nền kinh tế gia tăng
Thông tin về tỷ lệ lạm phát được dựa trên thông tin công bố của Tổng cực thống kê định kỳ hàng tháng và cuối mỗi năm. Theo đó mức lạm phát được sử dụng trong mơ hình là giá trị bình quân tương ứng với năm quan sát. Việc đo lường biến INF được tính tốn dựa trên cơng thức như sau:
INF = (∑ Các mức lạm phát công được bố theo tháng) / 12 j) Chỉ số tự do kinh tế (EF)
Dựa trên phân tích của tác giả tại Mục 2.3.2.4 và nghiên cứu của Lane P. R. và
McQuade P. (2014), tác giả có thể kỳ vọng về một mối quan hệ tích cực giữa chỉ số tự
do kinh tế và tăng trưởng tín dụng của hệ thống NHTM. Tuy nhiên, do đặc tính của nền kinh tế Việt Nam và hệ thống tài chính đang phát triển của chúng ta đều còn chưa ổn định. Nên một sự lo lắng về khả năng hấp thụ các nguồn vốn ngoại rất đáng để tác giả quan tâm và chưa thể xác định được xu hướng của tác động.
Kỳ vọng (giả thiết) về mối tương quan giữa biến EF và CG:
H10: Tín dụng sẽ chịu sự tác động đáng kể của mức độ tự do hoá kinh tế
Thông tin về chỉ số tự do kinh tế của Việt Nam được dựa trên công bố của tổ chứ "The Heritage Foundation"5. Công thức đo lường giá trị biến EF như sau:
5 The Heritage Foundation, hay cịn gọi là Tổ chức Di sản là một nhóm tư duy chính sách cơng bảo thủ của Mỹ có trụ sở tại Washington, D.C. Tư tưởng của tổ chức này đóng vai trị chủ đạo trong phong trào bảo thủ trong nhiệm kỳ tổng thống của Ronald Reagan, chính sách của họ được lấy từ các nghiên cứu chính sách của tổ chức này.
EF = Chỉ số tự do kinh tế được The Heritage Foundation công bố theo từng năm và theo từng quốc gia6
3.3.3 Các thao tác trên mẫu dữ liệu
Từ từ mơ hình mà tác giả xây dựng và sử dụng trong khuôn khổ đề tài này (tại mục 3.2.1), tác giả lựa chọn sử dụng lần lượt 3 mơ hình gồm: FEM, REM và GMM và tiến hành phân tích dựa trên các kết quả có được.
Cụ thể, tác giả lần lượt thực hiện các thao tác trên dữ liệu như sau: - Xây dựng mơ hình
- Thực hiện các thống kê mô tả trên mẫu dữ liệu
- Thực hiện các kiểm định độ tin cậy dữ liệu bằng kiểm định VIF - Lần lượt thực hiện ước lượng theo mơ hình FEM, REM và GMM
- Từ các kết quả của ước lượng theo mơ hình GMM, tác giả thực hiện đồng thời các kiểm định AR(1) và AR(2) để chắc chắn rằng dữ liệu khơng có hiện tượng phương sai thay đổi và hiện thượng tự tương quan.
Phần mềm STATA 13 là phần mềm được sử dụng xuyên suốt trong khuôn khổ nghiên cứu này để thực hiện các thao tác xử lý trên dữ liệu.
Tác giả lựa chọn phương pháp ước lượng chính của đề tài là phương pháp ước lượng GMM (Generalized Method of Moments) và xem kết quả hồi quy theo phương pháp GMM là kết quả chính của luận văn vì những ưu điểm mà phương pháp này mang lại cho các nghiên cứu cần ước lượng mơ hình hồi quy đa biến cho dữ liệu bảng khi nó xử lý triệt để các hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan trong mơ hình. Mặc dù có những phức tạp nhất định trong quá trình thực hiện, nhưng so với các phương pháp ước lượng khác (OLS, FEM, REM), thì hiện tại, GMM vẫn được xem là phương pháp mạnh, hiện đại, được nhiều các nghiên cứu sử dụng.
Chương 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Kết quả ước lượng mơ hình
4.1.1 Các thống kê mô tả, bảng tần suất và ma trận tương quan các biến
4.1.1.1 Thống kê mô tả
Tác giả thực hiện các thống kê mơ tả đối với dữ liệu và trình bày các giá trị trong bảng 4.1:
Bảng 4.1 Bảng thống kê mô tả của các biến
STT Các biến Giá trị trung bình Giá trị lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Trung vị Độ lệch chuẩn 1 CG 25,2783 148,061 -30,09972 20,16176 23,68142 2 DG 24,41395 438,1994 -30,07472 17,77942 39,25041 3 NPL 2,076063 11,67212 0 1,99646 1,683572 4 CAP 9,843538 25,64247 3,461845 8,558525 4,378812 5 LIQ 15,84645 60,64193 1,383007 13,94209 9,088612 6 SIZ 32,0613 34,723 29,73825 32,06666 1,115789 7 INS 8,89625 9 8,17 9 0,2751115 8 GDP 6,05375 6,81 5,25 6,095 0,5409759 9 INF 6,87 18,68 0,88 5,34 5,212417 10 EF 51,575 54 49,8 51,45 1,160988
Nguồn: Tác giả tổng hợp - STATA 13 (xem thêm tại Phụ lục 3)
Biến CG (biến phụ thuộc) - tốc độ tăng trưởng tín dụng của các NHTM trong
giai đoạn 2010-2017 có giá trị trung bình xấp xỉ 25,3 và độ lệch chuẩn 23,7. Mức tăng trưởng tín dụng trung bình của các NHTM trong mẫu nghiên cứu được đánh giá là cao; trong đó có tổng cộng 87 quan sát có mức tăng trưởng tín dụng cao hơn mức