LTA LLPTA LA TOPBT ETA CE NTA LP C3 C5 BSD SMD IR
Trung bình 4.578 0.012 0.493 0.233 0.133 0.016 0.198 0.599 0.422 0.555 1.128 0.268 0.126 Trung vị 4.546 0.011 0.484 0.243 0.101 0.015 0.180 0.573 0.418 0.524 1.108 0.236 0.118 Giá trị lớn nhất 5.702 0.037 0.944 0.736 0.464 0.050 1.219 1.497 0.491 0.626 1.351 0.374 0.199 Giá trị nhỏ nhất 3.310 0.001 0.114 0.000 0.029 0.004 -0.552 0.136 0.379 0.521 0.866 0.152 0.065 Độ lệch chuẩn 0.538 0.006 0.155 0.075 0.087 0.006 0.206 0.261 0.040 0.042 0.174 0.088 0.056 Skewness 0.008 1.127 0.119 2.003 1.787 1.525 0.730 0.728 0.692 0.732 -0.160 0.113 0.147 Kurtosis 2.545 4.617 2.735 21.815 6.307 8.720 7.212 3.347 2.224 1.855 1.708 1.382 1.299 Số quan sát 160 160 160 160 160 160 160 160 160 160 160 160 160
Như có thể thấy ở Bảng 4.2, Đối với biến quy mơ (LTA), có giá trị trung bình bằng 4.587, giá trị lớn nhất bằng 5.702 và giá trị nhỏ nhất bằng 3.310.
Rủi ro tín dụng – được đo lường thơng qua tỷ số dự phịng trên tổng dư nợ – giao động từ 0,1% đến 3,7%. Mức trung bình là 0.012 (1,2%) là khá cao, rủi ro tín dụng phản ánh sức khỏe của danh mục đầu tư của ngân hàng, rủi ro tín dụng quá cao có thể ảnh hưởng đến thành quả của ngân hàng. Nợ xấu gia tăng do tăng trưởng tín dụng nóng, là ngun nhân dẫn đến bong bóng tài sản mà nhiều nước đang phát triển như Việt Nam gặp phải khi nguồn vốn chảy vào các lĩnh vực rủi ro cao như Bất động sản q nhiều, ngồi ra cịn do việc quản lý tín dụng khơng hiệu quả.
Thanh khoản (LA), được xem là một yếu tố quyết định quan trọng về thành quả ngân hàng. Một tỷ trọng lớn hơn của khoản vay trên tổng tài sản ngụ ý thu nhập lãi nhiều hơn, do rủi ro cao hơn. Với dữ liệu của nghiên cứu thì thanh khoản có giá trị trung bình là 0,493, phản ánh tổng dư nợ chiếm trung bình khoảng 49,3% tổng tài sản của ngân hàng, và có sự chênh lệch khá lớn giữa giá trị lớn nhất (0,944) và giá trị nhỏ nhất (0,114).
Các ngân hàng cũng phải chịu thuế (TOPBT) thông qua thuế doanh nghiệp và các loại thuế khác. Nhà quản lý ngân hàng có thể phân bổ danh mục đầu tư để giảm thiểu thuế. Thuế các ngân hàng thương mại Việt Nam trung bình là 0,233 (23,3%). Theo luật số 32/2013/QH13 – Luật thuế thu nhập doanh nghiệp , ban hành ngày 19/6/2013, có hiệu lực từ ngày 01/01/2014 thì Thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp là 22% kế từ ngày 01/01/2014 và chuyển sang áp dụng thuế suất 20% kể từ ngày 01/01/2016. Thì có thể thấy sắp tới Thuế (TOPBT) mà các ngân hàng phải chịu sẽ giảm dần.
Vốn (ETA) trung bình là 0,133 (13,3%), phản ánh tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản trung bình khoảng 13,3%, độ lệch chuẩn 8,7% cho thấy các ngân hàng có tỷ lệ vốn khơng đồng đều. Ngân hàng có tỷ lệ vốn cao nhất chiếm 46,4%, ngân hàng có tỷ lệ vốn thấp nhất chiếm 2,9%. Với quy mô vốn tương đối nhỏ, các ngân hàng Việt Nam đều phải chịu áp lực tăng cường vốn nhằm đảm bảo các chỉ số an tồn hoạt động. Do đó NHNN đã ra quy định về mức vốn điều lệ tối thiểu. Đến cuối năm 2012, tất cả các NHTM đều thực hiện đúng quy định, nâng vốn điều lệ trên 3.000 tỷ đồng.
Hiệu quả chi phí đo lường thơng qua tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản có giá trị trung bình là 0.016. Giá trị lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là 0,05 và 0,004.
Hoạt động phi truyền thống NTA có giá trị trung bình là 0,198 (19,8%) có nghĩa là lợi nhuận đến từ các hoạt động khác ngoài lợi nhuận từ hoạt động cho vay truyền thống chiếm 19,8%, tuy nhiên có sự khác biệt khá lớn giữa ngân hàng có tỷ trọng hoạt động phi truyền thống lớn nhất (121,9%) và nhỏ nhất (-55,2%), độ lệch chuẩn của NTA khá lớn (20,6%) có nghĩa là không phải ngân hàng nào cũng mở rộng đầu tư vào các dịch vụ này, nguồn thu nhập từ hoạt động tín dụng vẫn chiếm tỷ trọng lớn trong cơ cấu thu nhập của hầu hết các NHTM trong nước. Điều này cho thấy cơ cấu thu nhập của hệ thống ngân hàng Việt Nam chưa đa dạng, còn phụ thuộc nhiều vào hoạt động tín dụng, kéo theo rủi ro về chất lượng tín dụng. Đồng thời khi tăng trưởng tín dụng bị hạn chế như tình hình hiện tại, thu nhập của các ngân hàng sẽ bị ảnh hưởng nặng nề.
Năng suất lao động LP có giá trị trung bình là 0,599, và có sự khác biệt khá lớn giữa giá trị lớn nhất (1,497) và giá trị nhỏ nhất (0,136) cho thấy có sự chênh lệch lớn giữa năng suất lao động giữa các ngân hàng. Ngân hàng nhắm đến mục tiêu tăng trưởng năng suất lao động thông qua các chiến lược khác nhau bao gồm giữ lực lượng lao động ổn định, chất lượng cao của lao động mới được tuyển dụng, giảm số nhân viên, và tăng sản lượng tổng thể thông qua tăng đầu tư tài sản cố định và kết hợp công nghệ mới.
Mức độ tập trung C(3) và C(5) có giá trị trung bình lần lượt là 0,422 (42,2%) và 0,555 (55,5%) cho thấy mức độ tập trung ngành ngân hàng Việt Nam khá lớn. 5 ngân hàng lớn nhất (cũng chính là 5 ngân hàng thương mại nhà nước) chiến tới hơn 50% tổng tài sản toàn hệ thống ngân hàng.
Biểu đồ 4.2: Lạm phát Việt Nam giai đoạn 2008 – 2012
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Biểu đồ 3.2 biểu thị lạm phát tại Việt Nam giai đoạn 2008 – 2012, giai đoạn này lạm phát cao nhất vào năm 2008 (19,87%), và thấp nhất vào năm 2009 (6,52%). Đường biến thiên của lạm phát rất phức tạp, biến động mạnh, điều đó cho thấy kiểm sốt lạm phát ở Việt Nam chưa bền vững, sự bất ổn kinh tế vĩ mơ cịn tiềm ẩn lớn.
4.2. Phân tích tương quan giữa các biến
Sau khi thực hiện phân tích thống kê mơ tả, tác giả tiến hành phân tích mối liên hệ giữa các biến thơng qua ma trận tương quan. Để mô tả mức độ tương quan giữa hai biến, ta cần phải ước lượng hệ số tương quan. Kết quả phân tích tương quan được thể hiện ở bảng 4.3. 19.87 6.52 11.75 18.13 6.81 2008 2009 2010 2011 2012 Lạm phát Việt Nam 2008 - 2012 Tỷ lệ lạm phát (%)
Bảng 4.3: tương quan giữa các biến độc lập (a): Correlation
Correlation LTA LLPTA LA TOPBT ETA CE NTA LP C3 C5 BSD SMD IR
LTA 1.000 LLPTA 0.499 1.000 LA (0.037) 0.096 1.000 TOPBT 0.025 (0.034) 0.091 1.000 ETA (0.734) (0.277) 0.040 (0.083) 1.000 CE (0.214) 0.107 0.369 0.010 0.424 1.000 NTA 0.095 (0.018) 0.054 (0.224) (0.203) (0.300) 1.000 LP 0.557 0.298 (0.232) 0.047 (0.214) (0.096) (0.031) 1.000 C3 (0.347) (0.235) 0.175 (0.037) 0.235 0.082 0.137 (0.357) 1.000 C5 (0.374) (0.346) 0.167 (0.002) 0.215 (0.047) 0.158 (0.375) 0.939 1.000 BSD 0.268 0.076 (0.165) 0.076 (0.215) (0.241) (0.072) 0.274 (0.926) (0.783) 1.000 SMD 0.084 (0.066) 0.032 0.099 (0.158) (0.290) 0.109 0.076 (0.431) (0.313) 0.582 1.000 IR (0.123) (0.179) (0.094) (0.015) 0.124 (0.047) (0.055) (0.112) 0.226 0.324 (0.119) (0.694) 1.000
Probability LTA LLPTA LA TOPBT ETA CE NTA LP C3 C5 BSD SMD IR LTA ----- LLPTA 0.000 ----- LA 0.642 0.226 ----- TOPBT 0.750 0.673 0.250 ----- ETA 0.000 0.000 0.619 0.297 ----- CE 0.007 0.179 0.000 0.898 0.000 ----- NTA 0.231 0.818 0.500 0.004 0.010 0.000 ----- LP 0.000 0.000 0.003 0.556 0.007 0.228 0.697 ----- C3 0.000 0.003 0.027 0.642 0.003 0.304 0.084 0.000 ----- C5 0.000 0.000 0.034 0.980 0.006 0.555 0.046 0.000 0.000 ----- BSD 0.001 0.337 0.037 0.342 0.006 0.002 0.365 0.001 0.000 0.000 ----- SMD 0.292 0.408 0.690 0.212 0.046 0.000 0.169 0.341 0.000 0.000 0.000 ----- IR 0.121 0.024 0.239 0.851 0.119 0.557 0.491 0.158 0.004 0.000 0.135 0.000 -----
Bảng 4.3 cho thấy mối tương quan riêng giữa các biến độc lập với nhau. Trong đó giá trị cao nhất là 0,939 (giữa mức độ tập trung C(3) và mức độ tập trung C(5)) và - 0,926 (giữa mức độ tập trung C(3) và phát triển hệ thống ngân hàng). Một số cặp tương quan khác cũng khá lớn như giữa ETA và LTA là -0,734, giữa BSD và C(5) là - 0,783, giữa IR và SMD là -0,694. Còn tương quan giữa các cặp biến khác không đáng kể.
Nếu tương quan cặp giữa các biến giải thích cao (lớn hơn 0.8) thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên tiêu chuẩn này thường khơng chính xác, trong nhiều trường hợp tương quan cặp giữa các biến không cao nhưng vẫn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008, p.137).
4.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:
Để biết được có đa cộng tuyến giữa các biến giải thích hay khơng, ta thực hiện kiểm định bằng việc sử dụng giá trị dung sai (Tolerance) và sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF).
Kiểm định đa cộng tuyến trong bài nghiên cứu này được thực hiện bằng việc xem xét giá trị dung sai và nhân tử phóng đại phương sai (VIF) thơng qua phần mềm SPSS 20. Như một quy tắc kinh nghiệm, nếu VIF của một biến vượt quá 10 thì biến này được coi là có cộng tuyến cao (Hồng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008, p.137).
Yong Tan và Christos Floros (2012) sử dụng C(3) trong mơ hình với biến phụ thuộc NIM và C(5) cho mơ hình với biến phụ thuộc ROA. Nghiên cứu tại Việt Nam tác giả sử dụng C(5) cho cả mơ hình với biến phụ thuộc NIM và mơ hình với biến phụ thuộc ROA, vì thực tế C(3) và C(5) có tương quan khá lớn, có thể sử dụng thay thế cho nhau.
Bảng 4.4:Bảng tính VIF và dung sai của các biến độc lập
Biến độc lập Tolerance VIF
LTA 0.233 4.297 LLPTA 0.609 1.641 LA 0.681 1.467 TOPBT 0.925 1.081 ETA 0.313 3.195 CE 0.446 2.240 NTA 0.835 1.198 LP 0.537 1.863 C5 0.018 54.271 BSD 0.011 94.438 SMD 0.014 69.030 IR 0.020 49.585
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20
Kết quả tính tốn cho thấy các biến C(5), BSD, SMD và IR có hệ số VIF lớn hơn 10 và hệ số Tolerance nhỏ hơn 0,1 do đó có hiện tượng đa cộng tuyến. Vì BSD có hệ số VIF (99,438 > 10) lớn nhất và hệ số Tolerance (0,011 < 0,1) nhỏ nhất, do đó tác giả tiến hành loại biến BSD và tiến hành tính tốn lại hệ số VIF và Tolerance của các biến còn lại.
Bảng 4.5:Bảng tính VIF và dung sai của các biến độc lập (sau khi loại bỏ biến BSD) (sau khi loại bỏ biến BSD)
Biến độc lập Tolerance VIF
LTA 0.234 4.273 LLPTA 0.610 1.640 LA 0.682 1.467 TOPBT 0.925 1.081 ETA 0.318 3.148 CE 0.447 2.239 NTA 0.836 1.197 LP 0.543 1.843 C5 0.607 1.649 SMD 0.328 3.053 IR 0.393 2.545
Sau khi loại bỏ biến BSD, kết quả tính tốn cho thấy giá trị dung sai của tất cả các biến đều lớn hơn 0.1, và giá trị VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 10, do đó, có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Theo Yong Tan và Christos Floros (2012) và kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ở trên (loại bỏ biến BSD). Cụ thể bài nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp two-step GMM ước lượng 02 mơ hình hồi quy sau:
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑡𝑡 = c +𝛿𝛿𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽1𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡+ 𝛽𝛽2𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽3𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽4𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽5𝐸𝐸𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡
+ 𝛽𝛽6𝐶𝐶𝐸𝐸𝑡𝑡 + 𝛽𝛽7𝑁𝑁𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 +𝛽𝛽8𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽9𝐶𝐶(5)𝑡𝑡 + 𝛽𝛽10𝐵𝐵𝑁𝑁𝐵𝐵𝑡𝑡 + 𝛽𝛽11𝑁𝑁𝐼𝐼𝑡𝑡 + 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑡𝑡 (1)
𝐼𝐼𝑇𝑇𝐿𝐿𝑡𝑡 = 𝑐𝑐+ 𝛿𝛿𝐼𝐼𝑇𝑇𝐿𝐿𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽1𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡+ 𝛽𝛽2𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽3𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽4𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽5𝐸𝐸𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡
+ 𝛽𝛽6𝐶𝐶𝐸𝐸𝑡𝑡 + 𝛽𝛽7𝑁𝑁𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽8𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽9𝐶𝐶(5)𝑡𝑡 + 𝛽𝛽10𝐵𝐵𝑁𝑁𝐵𝐵𝑡𝑡 + 𝛽𝛽11𝑁𝑁𝐼𝐼𝑡𝑡 + 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑡𝑡 (2)
4.4. Kiểm định tự tương quan
Tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo). Phương pháp kiểm định LM test được sử dụng để kiểm định xem có hiện tượng tự tương quan hay khơng cho các mơ hình hồi quy, với các giả thiết sau:
H0: Các phần dư là độc lập H1: Các phần dư không độc lập
Nếu kết quả kiểm định cho giá trị P-value là nhỏ (nhỏ hơn 0,05 ngầm định), giả thiết H0 bị bác bỏ và chấp nhận giả thiết H1.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định tự tương quan – Biến phụ thuộc NIM
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 3.390135 Prob. F(2,146) 0.0364
Obs*R-squared 7.100676 Prob. Chi-Square(2) 0.0287
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview 7.0
Kết quả phân tích ở bảng.. cho thấy P-value = 0,0364 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1, mơ hình có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định tự tương quan – Biến phụ thuộc ROA
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 4.955087 Prob. F(2,146) 0.0083
Obs*R-squared 10.17014 Prob. Chi-Square(2) 0.0062
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview 7.0
Kết quả phân tích ở bảng.. cho thấy P-value = 0,0083 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1, mơ hình có hiện tượng tự tương quan.
4.5. Phân tích mơ hình bằng phương pháp two-step GMM
Kết quả phân tích tương quan giữa các biến cho thấy tương quan cặp giữa các biến khá lớn như tương quan giữa mức độ tập trung C(3) và mức độ tập trung C(5) là 0,939, tương quan giữa mức độ tập trung C(3) và phát triển hệ thống ngân hàng là 0,926, tương quan giữa ETA và LTA là -0,734, giữa BSD và C(5) là -0,783, giữa IR và SMD là -0,694,….Ngoài ra dựa vào kết quả kiểm định đa cộng tuyến, tác giả loại bỏ biến C(3) và BSD ra khỏi mơ hình. Kiểm định tự tương quan của mơ hình biến phụ thuộc là NIM và mơ hình biến phụ thuộc là ROA kết quả đều cho thấy có hiện tượng tự tương quan. Do đặc thù mẫu, dẫn đến mẫu nghiên cứu khá nhỏ (32 ngân hàng – 160 quan sát) do đó phần mềm Eview 7.0 khơng kiểm định được phương sai thay đổi.
Vì các lý do trên, nghiên cứu này sử dụng phương pháp GMM (Generalized methods of moments) (Yong Tan và Christos Floros, 2012) thay vì phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS) hoặc phương pháp bình phương bé nhất thơng thường (OLS) được sử dụng phổ biến ở các nghiên cứu trước. Phương pháp GMM ưu việt hơn phương pháp OLS, GLS vì nó khắc phục được hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và đa cộng tuyến thường mắc phải ở dữ liệu bảng, do đó kết quả ước lượng sẽ mang lại kết quả chính xác hơn.
4.5.1. Ước lượng các tham số hồi quy của mơ hình hồi quy tổng thể: Biến phụ thuộc là NIM thuộc là NIM
Mơ hình hồi quy tổng thể: Biến phụ thuộc là NIM
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑡𝑡 = c +𝛿𝛿𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽1𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡+ 𝛽𝛽2𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽3𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽4𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑡𝑡 + 𝛽𝛽5𝐸𝐸𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡
Kết quả ước lượng two-step GMM như sau:
Bảng 4.8:Kết quả ước lượng two-step GMM: NIM
Dependent Variable: NIM
Method: Panel Generalized Method of Moments Transformation: First Differences
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
NIM(-1) -0.103945 0.057004 -1.823493 0.0718 LTA 0.007894 0.014578 0.541500 0.5896 LLPTA -0.087481 0.177070 -0.494046 0.6226 LA 0.017751 0.009774 1.816086 0.0729 TOPBT 0.020939 0.019223 1.089279 0.2791 ETA 0.042938 0.057712 0.744013 0.4589 CE 1.107603 0.213977 5.176269 0.0000 NTA -0.030468 0.010878 -2.800802 0.0063 LP 0.024511 0.007617 3.217797 0.0018 C5 0.076365 0.062284 1.226080 0.2236 SMD 0.015856 0.019901 0.796780 0.4278 IR 0.028833 0.016310 1.767781 0.0807
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview 7.0
Bảng 4.9:Tóm tắt kết quả ước lượng two-step GMM: NIM
Variable Coefficient t-Statistic
NIM(-1) -0.104* -1.823 LTA 0.008 0.542 LLPTA -0.087 -0.494 LA 0.018* 1.816 TOPBT 0.021 1.089 ETA 0.043 0.744 CE 1.108*** 5.176 NTA -0.030*** -2.801 LP 0.025*** 3.218 C5 0.076 1.226 SMD 0.016 0.797 IR 0.029* 1.768
Ghi chú: dấu * là mức ý nghĩa 10%, ** là mức ý nghĩa 5%, *** là mức ý nghĩa 1%.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview 7.0
Mơ hình hồi quy viết lại như sau:
NIM = -0,104 NIMt-1 + 0,008 LTA - 0,087 LLPTA + 0,018 LA + 0,021 TOPBT + 0,043 ETA + 1,108 CE – 0,030 NTA + 0,025 LP + 0,076 C5 + 0,016 SMD + 0,029 IR
Theo kết quả ước lượng từ bảng tóm tắt 4.10, khi thành quả ngân hàng được đo lường bằng NIM thì có năm biến độc lập có ý nghĩa thống kê. Đó là các biến LA, CE, NTA, LP, IR. Trong đó CE, NTA và LP có ý nghĩa ở mức 1%, LA và IR có ý nghĩa