CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG THANH KHOẢN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GÒN THƯƠNG TÍN
4.3 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản tại Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín
4.3.4 Kết quả nghiên cứu
4.3.4.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Bảng 4.6: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu Biến Giá trị
trung bình
Giá trị lớn nhất
Giá trị nhỏ nhất
Độ lệch chuẩn
Số quan sát
L1 0,1322 0,2737 0,0450 0,0905 11
L2 0,1568 0,3194 0,0490 0,1108 11
L3 0,6056 0,6851 0,5115 0,0537 11
L4 0,6883 0,7704 0,5971 0,0590 11
CAP 0,0894 0,1380 0,0420 0,0248 11
NPL 0,0242 0,0691 0,0054 0,0230 11
ROE 0,0943 0,1584 0,0040 0,0508 11
IRM 0,0521 0,0896 0,0274 0,0207 11
GDP 0,0610 0,0708 0,0525 0,0062 11
INF 0,0812 0,2312 0,0088 0,0687 11
(Nguồn:Phụ lục 2)
- Biến tỷ số trạng thái tiền mặt (L1): L1 có giá trị lớn nhất 0,2737; giá trị trung bình 0,1322; giá trị nhỏ nhất 0,0450; độ lệch chuẩn 0,0905.
- Biến tỷ số cơ cấu tiền gửi (L2): L2 có giá trị lớn nhất 0,3194; giá trị trung bình 0,1568; giá trị nhỏ nhất 0,0490; độ lệch chuẩn 0,1108.
- Biến tỷ số năng lực cho vay (L3): L3 có giá trị lớn nhất 0,6851; giá trị trung bình 0,6056; giá trị nhỏ nhất 0,5115; độ lệch chuẩn 0,0537.
- Biến tỷ số tổng dư nợ trên tiền gửi của khách hàng (L4): L4 có giá trị lớn nhất 0,7704; giá trị trung bình 0,6883; giá trị nhỏ nhất 0,5971; độ lệch chuẩn 0,0590.
- Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP): CAP có giá trị lớn nhất 0,1380; giá trị trung bình 0,0894; giá trị nhỏ nhất 0,0420; độ lệch chuẩn 0,0248.
- Biến tỷ lệ nợ xấu (NPL): NPL có giá trị lớn nhất 0,0691; giá trị trung bình 0,0242; giá trị nhỏ nhất 0,0054; độ lệch chuẩn 0,0230.
- Biến tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE): ROE có giá trị lớn nhất là 0,1584; giá trị trung bình 0,0943; giá trị nhỏ nhất 0,0040; độ lệch chuẩn 0,0508.
- Biến chênh lệch lãi suất cho vay và lãi suất huy động ngắn hạn (IRM): IRM có giá trị lớn nhất 0,0896; giá trị trung bình 0,0521; giá trị nhỏ nhất 0,0274; độ lệch chuẩn 0,0207.
- Biến tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam (GDP): GDP có giá trị lớn nhất 0,0708; giá trị trung bình 0,0610; giá trị nhỏ nhất 0,0525; độ lệch chuẩn 0,0062.
- Biến tỷ lệ lạm phát Việt Nam (INF): INF có giá trị lớn nhất 0,2312; giá trị trung bình 0,0812; giá trị nhỏ nhất 0,0088; độ lệch chuẩn 0,0687.
4.3.4.2 Ma trận tương quan
Bảng 4.7: Hệ số tương quan giữa L1 và các biến độc lập
L1 CAP NPL ROE IRM GDP INF
L1 1
CAP 0,1329 1
NPL -0,3883 -0,5268 1
ROE 0,3830 0,3986 -0,6812 1
IRM -0,1447 0,7192 -0,7247 0,5385 1
GDP -0,9340 -0,2827 0,3643 -0,5226 0,0178 1
INF 0,1817 0,8401 -0,5386 0,4994 0,6502 -0,3773 1 (Nguồn: Phụ lục 3 )
Bảng 4.8: Hệ số tương quan giữa L2 và các biến độc lập
L2 CAP NPL ROE IRM GDP INF
L2 1
CAP 0,1369 1
NPL -0,4041 -0,5268 1
ROE 0,4028 0,3986 -0,6812 1
IRM -0,1240 0,7192 -0,7247 0,5385 1
GDP -0,9380 -0,2827 0,3643 -0,5226 0,0178 1
INF 0,2056 0,8401 -0,5386 0,4994 0,6502 -0,3773 1 (Nguồn: Phụ lục 3 )
Bảng 4.9: Hệ số tương quan giữa L3 và các biến độc lập
L3 CAP NPL ROE IRM GDP INF
L3 1
CAP -0,0971 1
NPL 0,3147 -0,5268 1
ROE 0,0374 0,3986 -0,6812 1
IRM 0,1754 0,7192 -0,7247 0,5385 1
GDP 0,5960 -0,2827 0,3643 -0,5226 0,0178 1
INF 0,0858 0,8401 -0,5386 0,4994 0,6502 -0,3773 1 (Nguồn: Phụ lục 3 )
Bảng 4.10: Hệ số tương quan giữa L4 và các biến độc lập
L4 CAP NPL ROE IRM GDP INF
L4 1
CAP -0,3611 1
NPL 0,5481 -0,5268 1
ROE -0,2879 0,3986 -0,6812 1
IRM -0,1183 0,7192 -0,7247 0,5385 1 GDP 0,8386 -0,2827 0,3643 -0,5226 0,0178 1
INF -0,4108 0,8401 -0,5386 0,4994 0,6502 -0,3773 1 (Nguồn: Phụ lục 3 )
Dựa theo kết quả hệ số tương quan được chạy trên Eviews 8.1, biến CAP và INF có trị tuyệt đối hệ số tương quan là 0,8401 lớn hơn 0,8, cho thấy các cặp biến này có mối quan hệ tuyến tính với nhau, đó là hiện tượng đa cộng tuyến. Vì thế nếu mô hình vẫn chứa biến CAP và INF thì mô hình sẽ không đạt độ tin cậy cao và khó diễn giãi ý nghĩa. Do đó biến CAP và INF được đề nghị loại bỏ khỏi mô hình hồi quy, đồng thời giữ lại các biến NPL, ROE, IRM, GDP chạy mô hình hồi quy cho biến phụ thuộc L1, L2, L3, L4 để giải thích ý nghĩa các yếu tố ảnh hưởng.
4.3.4.3 Kiểm định giả thuyết - Kết quả hồi quy
Bảng 4.11: Kết quả hồi quy biến phụ thuộc L1 và biến độc lập NPL, ROE, IRM, GDP
L1 Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Xác suất
NPL -1,8762 0,5559 0,015
ROE -0,3245 0,2217 0,1935
IRM -1,6496 0,5904 0,0314
GDP -12,4445 1,5889 0,0002
(Nguồn: Phụ lục 4 )
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy biến phụ thuộc L2 và biến độc lập NPL, ROE, IRM, GDP
L2 Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Xác suất
NPL -2,2618 0,6848 0,0164
ROE -0,3619 0,2731 0,2334
IRM -1,9270 0,7273 0,0381
GDP -15,1994 1,9574 0,0002
(Nguồn: Phụ lục 4 )
Bảng 4.13: Kết quả hồi quy biến phụ thuộc L3 và biến độc lập NPL, ROE, IRM, GDP
L3 Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Xác suất
NPL 2,0365 0,8072 0,0451
ROE 0,8351 0,3219 0,0410
IRM 0,9586 0,8573 0,3062
GDP 5,9590 2,3071 0,0416
(Nguồn: Phụ lục 4 )
Bảng 4.14: Kết quả hồi quy biến phụ thuộc L4 và biến độc lập NPL, ROE, IRM, GDP
L4 Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Xác suất
NPL 1,5780 0,3937 0,0071
ROE 0,7587 0,1570 0,0029
IRM -0,1208 0,4182 0,7824
GDP 9,1454 1,1255 0,0002
(Nguồn: Phụ lục 4)
Sau khi chạy mô hình hồi quy cho các biến phụ thuộc L1, L2, L3, L4, ta có được kết quả như trong các bảng 4.11- 4.14.
- Trong mô hình hồi quy biến L1: Giá trị P - value của các biến NPL, IRM, GDP lần lượt là 0,0150; 0,0314; 0,0002 đều thỏa điều kiện nhỏ hơn 5%, riêng biến ROE có P – value là 0,1935 > 5%, do đó các biến NPL, IRM, GDP có ý nghĩa thống kê cho thấy tác động đến biến phụ thuộc L1 và biến ROE không có tác động lên L1.
- Trong mô hình hồi quy biến L2: Giá trị P – value của các biến NPL, IRM, GDP lần lượt là 0,0164; 0,0381; 0,0002 đều nhỏ hơn 5%, các biến này có ý nghĩa thống kê tác động đến biến phụ thuộc L2, tuy nhiên giá trị P - value của biến ROE
là 0,2334 > 5% nên kết luận rằng ROE không có ý nghĩa thống kê tác động đến biến phụ thuộc L2.
- Trong mô hình hồi quy biến L3: Giá trị P - value của các biến NPL, ROE, GDP lần lượt là 0,0451; 0,041; 0,0416 đều nhỏ hơn 5%, các biến này đều có ý nghĩa thống kê trong sự tác động đến biến phụ thuộc L3, mặt khác biến IRM đạt giá trị P - value là 0,3062 > 5% cho thấy biến IRM không có ý nghĩa thống kê trong sự tác động lên L3.
- Trong mô hình hồi quy biến L4: Giá trị P value của các biến NPL, ROE, GDP lần lượt là 0,0071; 0,0029; 0,0002 đều nhỏ hơn 5%, các biến này đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình, chỉ có biến IRM với giá trị P value là 0,7824 > 5%
nên không có ý nghĩa thống kê thể hiện tác động đến biến phụ thuộc L4.
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 4.15: Sự phù hợp của mô hình hồi quy biến L1, L2, L3, L4 Biến Hệ số C Xác suất Hệ số Durbin
Watson Stat
Hệ số xác định điều chỉnh
L1 1,0538 0,0002 2,4919 0,9377
L2 1,2739 0,0002 2,3588 0,9369
L3 0,0638 0,0372 2,4252 0,6273
L4 0,0266 0,0003 2,6159 0,9265
(Nguồn: Phụ lục 4)
- F-test có giá trị Prob trong mô hình của 4 biến L1, L2, L3, L4 lần lượt là 0,0002; 0,0002; 0,0372; 0,0003 đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% với độ tin cậy 95%
cho thấy các biến phù hợp mô hình.
Hệ số R2 hiệu chỉnh trong mô hình hồi quy biến L1, L2, L3, L4 lần lượt là 93,77%; 93,69%; 62,73%; 92,65% đều đạt trên 50% cho thấy độ phù hợp của mô hình là rất lớn.
- Hệ số Durbin Watson trong mô hình hồi quy biến L1, L2, L3, L4 lần lượt là 2,4919; 2,3588; 2,4252; 2,6159 đều nằm trong giới hạn 1 < d < 3, cho thấy biến độc lập sẽ không có hiện tượng tự tương quan.
- Kết quả nghiên cứu Kết quả hồi quy như sau:
L1= 1,0538 – 1,8762NPL – 1,6496IRM - 12,4445GDP (5) L2= 1,2739- 2,2618NPL – 1,9270IRM – 15,1994GDP (6) L3= 0,0638 + 2.0365NPL + 0,8351ROE +5,9590GDP (7) L4= 0,0266+1,5780NPL + 0,7587ROE+ 9,1454GDP (8)
- Biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) tỷ lệ nghịch đến các tỷ số thanh khoản L1, L2 với βNPL1= - 1,8762, βNPL2= - 2,2618 và tỷ lệ thuận với tỷ số thanh khoản L3, L4 với βNPL3=2,0365, βNPL4=1,5780. Với hệ số β tương ứng cho thấy yếu tố tỷ lệ nợ xấu đóng vai trò cực kỳ quan trọng với thanh khoản Sacombank, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi NPL tăng (giảm) 1% thì L1 giảm (tăng) 1,8762%, L2 giảm (tăng) 2,2618%, đồng thời L3 tăng (giảm) 2,0365%, L4 tăng (giảm) 1,5780%. Hay nói cách khác khi tỷ lệ nợ xấu tăng thì khả năng thanh khoản giảm. Tác động này phù hợp với nghiên cứu của Lucchetta (2007), đúng theo kỳ vọng tuy nhiên lại ngược với nghiên cứu của Vodova (2011) khi cho thấy biến tỷ lệ nợ xấu có tác động cùng chiều với khả năng thanh khoản của ngân hàng.
- Biến tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) không có tác động đến tỷ số L1, L2 nhưng tỷ lệ thuận với tỷ số L3, L4 với βROE3= 0,8351, βROE4= 0,7587.
Trong điều kiện các yêu tố khác không đổi, với hệ số β tương ứng, khi tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu tăng (giảm) 1% thì L3 tăng (giảm) 0,8351%, L4 tăng (giảm) 0,7587%. Hay nói cách khác khi tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu tăng thì khả năng thanh khoản giảm. Tác động này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Mỹ Linh (2016) cho thấy tỷ suất sinh lợi ngược chiều với khả năng thanh khoản của ngân hàng, phù hợp với kỳ vọng ban đầu. Trong khi Thân Thị Thu Thủy &
Nguyễn Thị Thanh Dung (2016) tìm thấy ROE tác động cùng chiều lên thanh khoản
và Vodova (2011) không tìm thấy tác động của ROE đến khả năng thanh khoản của ngân hàng.
- Biến chênh lệch lãi suất cho vay so với lãi suất huy động (IRM) tỷ lệ nghịch với tỷ số L1, L2 với βIRM1= -1,6496, βIRM2= -1,9270, không có tác động đến tỷ số L3, L4. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, với hệ số β tương ứng cho thấy rằng khi chênh lệch lãi suất cho vay so với huy động ngắn hạn tăng (giảm) 1%
thì L1 giảm (tăng) 1,6496%, L2 giảm (tăng) 1,9270%. Hay nói cách khác là khi chênh lệch lãi suất càng cao thì khả năng thanh khoản càng giảm. Tác động này đúng với kỳ vọng ban đầu và phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Thị Mỹ Linh (2016), ngược lại với nghiên cứu của Doriana Cucinelli (2013), mặt khác Vodova (2011) chưa tìm thấy ảnh hưởng của IRM đến khả năng thanh khoản của ngân hàng.
- Biến tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) tỷ lệ nghịch với tỷ số L1, L2 với βGDP1= -12,4445, βGDP2= -15,1994, tỷ lệ thuận với tỷ số L3, L4 với βGDp3= 5,9590, βGDP4= 9,1454. GDP đóng vai trò quan trọng đối với thanh khoản tại Sacombank, trong điều kiện các yếu tố khách không đổi, khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng (giảm) 1% thì L1 giảm (tăng) 12,455%, L2 giảm (tăng) 15,1994%, L3 tăng (giảm) 5,9590%, L4 tăng (giảm) 9,1454%. Hay nói cách khác là khi tốc độ tăng trưởng kinh tế càng cao thì khả năng thanh khoản càng giảm. Tác động này đúng kỳ vọng ban đầu, phù hợp nghiên cứu của Vodova (2011), ngược lại với kết quả nghiên cứu của Aspachs & cộng sự (2005), C.Rauch & cộng sự (2010) và Doriana Cucinelli (2013) khi cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP tác động cùng chiều với thanh khoản ngân hàng, trong khi đó nghiên cứu của Thân Thị Thu Thủy & Nguyễn Thị Thanh Dung (2016) không tìm thấy tác động của GDP lên khả năng thanh khoản ngân hàng.