2.5. Mơ hình nghiên cứu
2.5.1.2. Nghiên cứu của Vodová (2011)
Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng để
xác định mức độ tác động của các nhân tố đến tính thanh khoản của các các ngân hàng thương mại tại nước cộng hòa Séc trong giai đoạn từ năm 2001 đến năm 2009.
Điểm mới trong nghiên cứu của tác giả so với các nghiên cứu trước đây là ngoài các
hệ số tài chính được tính từ báo cáo tài chính của các ngân hàng, tác giả còn đưa thêm biến vĩ mô như lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, tốc độ tăng trưởng GDP hằng năm và biến giả cho khủng khoảng tài chính vào trong nghiên cứu. Trong mơ hình nghiên cứu tác giả cũng sử dụng 4 cơng thức tính đối với biến phụ thuộc là tính thanh khoản của ngân hàng thương mại và so sánh các kết quả nghiên cứu với nhau, cụ thể như sau:
L1 = (Tiền + các khoản tương đương tiền) / Tổng tài sản
L2 = (Tiền + các khoản tương đương tiền) / (Tiền gửi + tiền vay ngắn hạn) L3 = Dư nợ vay / Tổng tài sản
L4 = Dư nợ vay / (Tiền gửi + các khoản huy động ngắn hạn khác) Các biến độc lập được tác giả sử dụng đưa vào mơ hình nghiên cứu gồm có:
CAP: Tỷ lệ Vốn chủ sở hữu / tổng tài sản có của ngân hàng NPL: Tỷ lệ nợ xấu / tổng dư nợ của ngân hàng
ROE: Suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng TOA: Logarit của tổng tài sản ngân hàng
FIC: Biến giả cho khủng hoảng tài chính (1 cho năm 2009 và 0 cho các năm còn lại)
21
INF: Tỷ lệ lạm phát hằng năm
IRB: Lãi suất giao dịch liên ngân hàng IRL: Lãi suất cho vay
IRM: Chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất tiền gửi MIR: Lãi suất theo chính sách tiền tệ
UNE: Tỷ lệ thất nghiệp
Kết quả nghiên cứu cho thấy: Tính thanh khoản của ngân hàng có mối tương
quan dương và khá mạnh với các biến như tỷ lệ vốn chủ sở hữu / tổng tài sản có của
ngân hàng; lãi suất cho vay; tỷ lệ nợ xấu / tổng dư nợ của ngân hàng và lãi suất giao dịch liên ngân hàng. Ngược lại biến giả cho khủng hoảng tài chính; tỷ lệ lạm phát hằng năm và tốc độ tăng trưởng GDP hằng năm có mối tương quan âm đối với tính thanh khoản của ngân hàng. Biến quy mô ngân hàng, tỷ lệ thất nghiệp, ROE, lãi suất theo chính sách tiền tệ thì hầu như khơng có tác động một cách rõ rệt đến tính thanh khoản ngân hàng trong cả 4 mơ hình hồi quy.
Như vậy, qua một số nghiên cứu liên quan, cho thấy một số biến có thể tác
động đến tính thanh khoản của ngân hàng là:
(1) Quy mô ngân hàng, hệ số nợ xấu ngân hàng. (2) Hệ số tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng. (3) Suất sinh lời trên tổng tài sản ngân hàng.
(4) Tỷ lệ tổng nợ ngắn hạn / vốn chủ sở hữu ngân hàng. (5) Tỷ lệ tổng dư nợ cho vay / tổng tiền gửi từ khách hàng.
(6) Tỷ lệ tổng vốn đầu tư của ngân hàng ra bên ngoài / tổng tài sản. (7) Tỷ lệ tổng nợ phải trả / vốn chủ sở hữu ngân hàng.
(8) Tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu ngân hàng và tổng tài sản có ngân hàng. (9) Lãi suất giao dịch liên ngân hàng
2.5.2. Mơ hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết 2.5.2.1. Mơ hình nghiên cứu đề xuất
Ở nước ta hiện nay sự minh bạch về tài chính đối với các tổ chức, đặt biệt là ngân
22
tượng trưng, khơng phản ánh chính xác thực tế và chưa thống nhất. Vì vậy một số
biến khơng thể thu thập được chính xác như nợ xấu ngân hàng, hệ số tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng, tỷ lệ tổng vốn đầu tư của ngân hàng ra bên ngoài ....
Từ cơ sở lý thuyết về thanh khoản ngân hàng, từ tình hình thực tế và kết hợp với một số kết quả nghiên cứu trước về các nhân tố ảnh hưởng đến tính thanh khoản
ngân hàng có trên thế giới. Với mục tiêu nghiên cứu đã xác định, mơ hình nghiên cứu đề nghị như sau:
Hình 2.1: Mơ hình nghiên cứu đề xuất 2.5.2.2. Giả thuyết của mơ hình
Tính thanh khoản của ngân hàng (LIQUID): Tính thanh khoản của ngân hàng là
một yếu tố khó xác định, nó thể hiện khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán của một ngân hàng tại một thời điểm. Cơng thức tính như sau:
Tiền mặt và các khoản tương đương tiền
LIQUID =
Tổng tài sản ngân hàng
Quy mô ngân hàng (TA): Đây là biến có nhiều cách đo lường. Quy mơ có thể là
giá trị thị trường của ngân hàng, là logarit của tổng dư nợ cho vay của ngân hàng. Ở
H2
Tính thanh khoản của ngân hàng Suất sinh lời trên tổng tài sản ngân
hàng
Tỷ lệ tổng nợ ngắn hạn / vốn chủ sở hữu ngân hàng
Tỷ lệ tổng dư nợ cho vay / tổng tiền gửi từ khách hàng
Tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu ngân hàng và tổng tài sản có ngân hàng
Quy mơ ngân hàng
H1
H3
H4 H5
23
Việt Nam, thị trường chứng khoán chỉ phát triển ở mức sơ khai nên chỉ có một số ngân hàng có cổ phiếu niêm yết trên sàn chứng khốn, đồng nghĩa với việc chỉ có một số ít ngân hàng có có số liệu giá trị thị trường. Tham khảo nghiên cứu của Vodová (2011); Akhtar và cộng sự (2011), đề tài chọn cách đo lường qui mô ngân hàng bằng logarit cơ số 10 của tổng tài sản có của ngân hàng. Việc điều chỉnh này sẽ làm biến có giá trị rất lớn về giá trị tương đồng với các biến khác trong mơ hình.
Thơng thường, khi các ngân hàng ở Việt Nam có quy mơ tổng tài sản lớn sẽ có tác động tích cực đến tính thanh khoản của ngân hàng đó.
Cơng thức tính:
Qui mô ngân hàng (TA) = log(Tổng tài sản)
Giả thuyết H1: Quy mô ngân hàng có tác động dương lên tính thanh khoản của ngân hàng, nghĩa là khi tăng quy mơ sẽ làm tăng tính thanh khoản của ngân hàng.
Suất sinh lời trên tổng tài sản ngân hàng (ROA): Suất sinh lời trên tổng tài sản
ngân hàng (ROA) thể hiện hiệu suất quản lý tài sản của ngân hàng. Cơng thức tính
như sau:
Lợi nhuận sau thuế Suất sinh lời trên tổng tài sản ngân hàng (ROA) =
Tổng tài sản ngân hàng
Giả thuyết H2: Suất sinh lời trên tổng tài sản ngân hàng (ROA) có tác động dương
đến tính thanh khoản của ngân hàng, nghĩa là suất sinh lời trên tổng tài sản càng cao
sẽ càng làm tăng tính thanh khoản của ngân hàng.
Tỷ lệ tổng nợ ngắn hạn / vốn chủ sở hữu ngân hàng (TSD/E): Biến tỷ lệ tổng nợ
phải trả ngắn hạn / vốn chủ sở hữu ngân hàng (TSD/E) phản ánh cơ cấu tài chính của ngân hàng. Cơng thức tính như sau:
Tổng nợ ngắn hạn phải trả
TSD/E =
24
Giả thuyết H3: Tỷ lệ tổng nợ phải trả ngắn hạn / vốn chủ sở hữu ngân hàng có tác
động ngược đối với tính thanh khoản của ngân hàng, nghĩa là khi tỷ lệ tổng nợ phải
trả ngắn hạn / vốn chủ sở hữu ngân hàng cao sẽ làm giảm tính thanh khoản của ngân hàng.
Tỷ lệ tổng dư nợ cho vay / tổng tiền gửi từ khách hàng (TL/TD): Cơng thức tính
chỉ tiêu này được người viết áp dụng trong bài nghiên cứu như sau:
Tổng dư nợ cho vay
TL/TD =
Tổng tiền gửi khách hàng
Giả thuyết H4: Tỷ lệ tổng dư nợ cho vay / tổng tiền gửi từ khách hàng có tác động
ngược đối với tính thanh khoản của ngân hàng, nghĩa là khi tỷ lệ này cao sẽ làm giảm tính thanh khoản của ngân hàng.
Tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu ngân hàng và tổng tài sản có ngân hàng (E/TA): Tỷ
lệ giữa vốn chủ sở hữu và tổng tài sản có ngân hàng cao thường chứng tỏ ngân hàng
đó có năng lực tài chính và tính thanh khoản tốt. Cơng thức tính như sau:
Vốn chủ sở hữu
E/TA =
Tổng tài sản có ngân hàng
Giả thuyết H5: Tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu và tổng tài sản có ngân hàng có tác động
dương lên tính thanh khoản của ngân hàng, nghĩa là khi tăng tỷ lệ này sẽ làm tăng tính thanh khoản của ngân hàng.
Trên cơ sở số liệu thu thập được, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi
quy bình phương bé nhất để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến thu thập được. Từ kết quả khảo sát các nghiên cứu trước, đề tài đề xuất mơ hình nghiên cứu
đối với dữ liệu thu thập tại Việt Nam như sau:
LIQUID = α + β1 TA + β2 E/TA + β3 ROA + β4 TSD/E + β5 TL/TD + ε
Trong đó:
25
TA: Qui mơ ngân hàng.
ROA: Suất sinh lời trên tổng tài sản ngân hàng
TSD/E: Tỷ lệ tổng nợ phải trả ngắn hạn / vốn chủ sở hữu ngân hàng. TL/TD: Tỷ lệ tổng dư nợ cho vay / tổng tiền gửi từ khách hàng.
E/TA: Tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu ngân hàng / tổng tài sản có ngân hàng.
Như vậy :
Mơ hình được dự kiến gồm 5 biến với hệ số tương ứng cho từng biến
Để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến tính thanh khoản của ngân hàng, cũng như mức độ ảnh hưởng của từng biến, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy
bình phương bé nhất để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến thu thập được.
2.6. Quy trình nghiên cứu Với mục tiêu nghiên cứu nhằm: Với mục tiêu nghiên cứu nhằm:
Xác định những nhân tố ảnh hưởng tới tính thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn từ 2005 đến 2010.
Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động tới tính thanh khoản
của các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn từ 2005 đến 2010.
Hình 2.2: Quy trình nghiên cứu
(Nguồn : Tác giả tổng hợp )
Mục tiêu nghiên cứu Cơ sở lý thuyết
Kiểm định mơ hình nghiên cứu dựa trên các
mục tiêu nghiên cứu đề ra.
Đề xuất kiến nghị, giải
pháp.
Xử lý thông tin: Thống kê định lượng.
26
2.7. Nghiên cứu định lượng
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp thu thập số liệu sơ cấp báo cáo tài chính của 30 ngân hàng thương mại trong nước. Sau đó, sẽ chọn các biến số có tác động
đến tính thanh khoản của ngân hàng tại nhiều nền kinh tế để tiến hành tính tốn trên số liệu thu thập tại Việt Nam như: Biến quy mô ngân hàng, suất sinh lời trên tổng tài sản ngân hàng, tỷ lệ tổng nợ phải trả ngắn hạn / vốn chủ sở hữu ngân hàng và tỷ lệ tổng dư nợ cho vay / tổng tiền gửi từ khách hàng. Trên cơ sở số liệu thu
thập được, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy bình phương bé nhất
(OLS) để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến thu thập được.
Sử dụng phần mềm tin học ứng dụng Eview 6.0 để phân tích số liệu với mơ hình hồi quy dữ liệu bảng để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được.
Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) là một thủ thuật toán học được sử
dụng để ước lượng mối tương quan giữa các biến khác nhau. Kiểu tương quan đơn giản nhất là: Yi=b0+b1Xi+εi
Chênh lệch giữa giá trị thực tế Yi và giá trị ước lượng bằng phần dư εi. Mối quan hệ này được trình bày như sau:
Yi=b0+b1Xi+εi
Mơ hình ước lượng sẽ đạt được độ chính xác cao nhất khi chênh lệch giữa
giá trị Yi và là nhỏ nhất. Vì vậy, mục đích của phương pháp OLS là tối thiểu
hóa tổng ε12, ε22 và ε32. Nghĩa là chúng ta phải tìm ra được giá trị và sao
cho là nhỏ nhất để đường hồi quy mẫu là đường thẳng gần với tập hợp quan
sát nhất.
Nếu hàm hồi qui mẫu phù hợp tốt với các số liệu quan sát thì RSS tiến về 0. Nếu tất cả các giá trị quan sát của Y đều nằm trên SRF thì ESS sẽ bằng TSS và do
27
Chỉ tiêu R2: là hệ số xác định và được sử dụng để đo lường mức độ phù hợp
của hàm hồi qui. R2 được tính bằng cách lấy tỉ lệ giữa tổng bình phương tất cả các
sai lệch của biến giải thích với tổng bình phương tất cả các sai lệch.
Ta có thể thấy được: 0≤R2≤1
R2 cao nghĩa là mơ hình ước lượng được giải thích được một mức độ cao
biến động của biến phụ thuộc.
Nếu R2 bằng 0. Nghĩa là mơ hình khơng đưa ra thông tin nào về biến phụ thuộc và dự đoán tốt nhất về giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của nó. Các biến "giải thích" thực sự khơng đưa ra được một giải thích nào.
Hồi quy nhiều biến
Khi xem xét nhiều biến giải thích trong mơ hình hồi quy nhiều biến số, hoặc hồi quy bội số, ta sử dụng mơ hình:
=b0+b1X1i+b2X2i+b3X3i+…+bkXki+ εi
Mỗi một hệ số bj là đạo hàm từng phần của biến phụ thuộc Yi theo biến giải thích Xji. Nghĩa là khi X thay đổi một đơn vị khi các biến khác không đổi thì Y
được dự đốn là thay đổi một lượng đúng bằng hệ số.
R2 điều chỉnh
Hệ số R2 khơng cịn chính xác khi đo lường độ phù hợp của mơ hình hồi qui bội. Vì R2 là hàm khơng giảm của số biến giải thích có trong mơ hình. Do vậy, nếu
tăng số biến giải thích trong mơ hình thì R2 cũng tăng, bất kể các biến cho thêm có phù hợp với mơ hình hay khơng. Thêm càng nhiều biến vào phương trình ước lượng thì sẽ làm tăng giá trị R2 chứ khơng giảm. Kết quả là mơ hình với rất nhiều biến giải thích vơ dụng sinh ra một đạo hàm có vẻ như có mức độ giải thích rất cao. Nhưng R2 sẽ chỉ đơn thuần là sự tương quan không thực.
Để khắc phục điều này, chúng ta tính R2 điều chỉnh (adjusted R2)
28
Trong đó:
n = số các quan sát trong tập dữ liệu. K = số lượng các hệ số.
Thêm biến vào phương trình hồi qui, thậm chí biến này chẳng có ảnh hưởng gì tới biến phụ thuộc thì điều này có khả năng làm R2 tăng, nhưng sẽ làm K giảm và
có thể làm R2 điều chỉnh giảm.
Một quy luật tổng quát đáng tin cậy trong việc lựa chọn giữa các mơ hình là lựa chọn mơ hình nào có R2 điều chỉnh cao. Khi chúng ta đang xem xét việc thêm
một biến mới vào phương trình hồi qui, chúng ta xem xét xem nếu nó làm R2 tăng
hay khơng. Nếu có thì chúng ta nên thêm biến mới đó vào phương trình.
Cách tốt nhất để lựa chọn các biến cho phương trình hồi quy là tìm hiểu các biến phụ thuộc, và dựa vào những hiểu biết về bản thân biến đó để quyết định các biến nào nên được tính đến đầu tiên khi thực hiện hồi quy. Mơ hình của chúng ta ít nhiều cịn mang nặng tính lý thuyết nên chúng ta cần phải đưa ra giải thích đáng tin cậy dựa trên hoạt động thực tế cho những kết quả hồi qui về từng biến cũng như tồn bộ các biến giải thích.
2.8. Thu thập dữ liệu
Hiện nay, các bài nghiên cứu trên thế giới sử dụng phổ biến 3 loại dữ liệu: dữ liệu chuỗi thời gian (time-series data), dữ liệu chéo (cross-sectional data) và dữ liệu bảng (panel data). Mỗi loại dữ liệu được thiết kế riêng cho từng mục đích và điều kiện nghiên cứu.
Dữ liệu chuỗi thời gian: thể hiện thông tin về một đối tượng trong 1 khoảng
thời gian dài. Nghiên cứu loại dữ liệu này có thể thấy được sự thay đổi của đối
tượng trong thời gian nghiên cứu, từ đó dự báo xu hướng dài hạn của đối tượng đó trong tương lai.
Dữ liệu chéo: trái với dữ liệu theo thời gian, dữ liệu chéo thể hiện thông tin về
nhiều đối tượng vào một thời điểm nhất định.
Dữ liệu bảng: là sự kết hợp của dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian. Dữ liệu
29
bảng cung cấp nhiều thông tin hơn, biến thiên hơn, ít có sự đa cộng tuyến giữa các