CHƯƠNG 2. THỰC TRẠNG THANH KHOẢN CỦA CÁC NHTM VIỆT NAM 22 2.1. Khái quát về hệ thống NHTM tại Việt Nam
2.4 Mô hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến tính thanh khoản của các
2.4.5 Kết quả nghiên cứu
Dữ liệu được thu thập từ 27 NHTM tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2010 - 2020, cùng với các biến số vĩ mô dưới sự hỗ trợ của phần mềm Stata 13 ta có được mô tả dưới bảng sau:
Bảng 2.8: Mô tả khái quát số liệu
Biến Cỡ mẫu Trung bình
Độ lệch chuẩn
Giá trị nhỏ nhất
Giá trị lớn nhất LIQ 295 0,7522578 0,84394 0,0764693 7,782446
ROE 295 0,0943878 0,0728467 0,0007 0,2912
NPL 295 0,02307861 0,01661654 0 0,17
CAP 295 0,0823783 0,0526263 0,0037052 0,4834174 SIZE 295 7,987137 0,5472089 6,522437 9,173174 LLPTL 295 0,0150161 0,0260848 -0,0101404 0,2302973
L/A 295 0,8604965 0,2148192 0,0805902 1,97759 GDP 295 0,0622564 0,0062595 0,05247 0,07076 INF 295 0,0610831 0,0470503 0,00631 0,18678
M2 295 0,1666498 0,0781096 0,044 0,333
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13
46 Kết quả thống kê ở bảng 2.8 cho thấy:
- Biến khả năng thanh khoản của tài sản (LIQ)
Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng vốn huy động của các ngân hàng Việt Nam khá cao, có giá trị trung bình là 0,75. Nằm trong giới hạn rộng, giá trị lớn nhất là 7,78 và giá trị nhỏ nhất là 0,076. Cụ thể trong giai đoạn nghiên cứu thì tỷ lệ thanh khoản cao nhất là ngân hàng Nam Á vào năm 2013, nguyên nhân do vào năm 2013 khoản mục tiền và tương đương tiền của ngân hàng Nam Á giảm mạnh từ 285 tỷ ở năm 2012 giảm còn 109 tỷ năm 2013. Tỷ lệ thanh khoản thấp nhất thuộc về ngân hàng SGB năm 2010.
- Biến quy mô ngân hàng (SIZE)
Logarit tổng tài sản ngân hàng có mức trung bình là 7,98; độ lệch chuẩn là 0,547. Dao động trong mức từ 6,522 đến 9,713. Những ngân hàng dẫn đầu ngành ngân hàng là các ngân hàng luôn duy trì quy mô tổng tài sản là: Agribank, Vietcombank, BIDV. Ngược lại, những ngân hàng có quy mô tổng tài sản nhỏ là:
BaovietBank, KienlongBank, NamABank.
- Biến tỷ lệ lợi nhuận ngân hàng (ROE)
Biến tỷ lệ lợi nhuận được đo bằng phương thức lấy lợi nhuận sau thuế chia cho VCSH của ngân hàng. Trong giai đoạn nghiên cứu, giá trị trung bình ROE của các ngân hàng là 9,4%, độ lệch chuẩn là 7,3%. Trong đó ngân hàng có tỷ lệ lợi nhuận trên VCSH cao nhất đó là ngân hàng SGB năm 2010 với con số ấn tượng 29,12%.
Còn ngân hàng NCB có ROE thấp nhất là 0,07% năm 2012. Từ số liệu của 27 ngân hàng trong 10 năm qua cho thấy những ngân hàng luôn duy trì mức sinh lợi cao là Vietcombank, Techcombank, ACB. Các ngân hàng có tỷ lệ này khiêm tốn hơn là:
VietcapitalBank, KienlongBank, NCB.
- Biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLPTL)
Biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng được đo lường bằng kết quả của dự phòng rủi ro tín dụng chia cho tổng dư nợ ngân hàng. Giá trị trung bình của các NHTM từ năm 2010 đến năm 2020 là 0,01; độ lệch chuẩn là 0,015. Trong đó cao nhất là ngân hàng ABBank vào năm 2012 với tỷ suất 23% và thấp nhất là ngân hàng SHB năm
47
2013. Có 2 ngân hàng là Agribank (năm 2012), VietABank (2011) đều có tỷ suất 0%
(do dự phòng rủi ro tín dụng bằng 0).
- Biến tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Trung bình tỷ lệ nợ xấu ngân hàng giai đoạn 2010 - 2020 là 2,3%, độ lệch chuẩn là 1,66%; dao động từ 0% đến 17%. Trong phạm vi nghiên cứu, ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất là ngân hàng BaoVietBank vào năm 2010 là 0%. Tuy nhiên đến năm 2012 con số lên đến 17%, cao nhất trong các ngân hàng được nghiên cứu, thể hiện năng lực quản lý cho vay khách hàng của ngân hàng yếu kém.
- Biến tỷ lệ VCSH ngân hàng (CAP)
Vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn ngân hàng có giá trị trung bình là 0,0823;
độ lệch chuẩn là 0,053. Trong đó ngân hàng có tỷ lệ VCSH cao nhất là NamABank năm 2012 với tỷ lệ 0,483. Ngược lại VCSH thấp nhất là ngân hàng ABBank vào năm 2012 với tỷ lệ chỉ 0,0037.
- Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi khách (L/A)
Trung bình tỷ lệ cho vay trên tiền gửi khách hàng ở Việt Nam trong giai đoạn 2010 - 2020 khá cao là 86,04%; độ lệch chuẩn là 21,48%. Ngân hàng có tỷ lệ L/A cao nhất là ngân hàng VietCapitalBank vào năm 2010 lên đến tận 197,76%. Còn ngân hàng có tỷ lệ L/A thấp nhất là ngân hàng NamABank năm 2012 với chỉ 8,05%.
- Các nhân tố ngoài hệ thống ngân hàng (tăng trưởng GDP, lạm phát, tăng trưởng cung tiền)
Trong giai đoạn vừa qua, kinh tế Việt Nam tăng trưởng với mức bình quân 6,22%, tỷ lệ lạm phát bình quân là 6,1%, thay đổi cung tiền M2 ở mức bình quân là 16.66%. Trong quá trình nghiên cứu, các nhân tố vĩ mô có sự biến động mạnh. Tốc độ GDP tăng trưởng cao nhất vào năm 2018 với 7,076% và mức GDP tăng trưởng thấp nhất là 5,247 vào năm 2012. Lạm phát cao nhất là 18,678% năm 2011 và thấp nhất chỉ là 0,631% vào năm 2015. Tốc độ cung tiền M2 cao nhất là 33% năm 2010 và thấp nhất vào năm 2013 là 4,4%.
48
Hình 2.6: Diễn biến một số chỉ số vĩ mô Việt Nam giai đoạn 2010 đến 2020 (Đơn vị: %)
Nguồn: Ngân hàng thế giới 2.4.5.2. Phân tích tương quan
Với sự trợ giúp của phần mền Stata ta có hệ số tương quan giữa các biến như sau:
Hình 2.7: Hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13
0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
M2 INF GDP
49
Từ hình 2.7 ta thấy các biến độc lập có khả năng không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Nhận thấy các hệ số tương quan này có giá trị không cao. Riêng chỉ có biến SIZE và biến CAP có tương quan -0,7050 có thể có khuyết tật đa cộng tuyến giữa hai biến này.
2.4.5.3 Phân tích hồi quy
Tiến hành phân tích hồi quy bằng phương pháp tác động cố định (Fixed Effect) và tác động ngẫu nhiên (Random Effect). Mô hình gồm 1 biến phụ thuộc và 9 biến độc lập.
- Kiểm định FEM
Với sự trợ giúp của phần mền Stata 13 ta thu được kết quả như sau:
Hình 2.8: Kết quả kiểm định FEM
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13
50
Kết quả kiểm định theo mô hình tác động ngẫu nhiên FEM cho thấy: Với mức ý nghĩa 5% thì các biến ROE, CAP, L/A, INF có tác động đến LIQ. Còn các biến NPL, SIZE, LLPTL, GDP, M2 không có ý nghĩa thống kê.
- Kiểm định REM
Với sự trợ giúp của phần mền Stata ta thu được kết quả như sau:
Hình 2.9: Kết quả kiểm định REM
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13 Khi thực hiện chạy mô hình tác động cố định REM thì cũng thu được kết quả:
Các biến ROE, CAP, L/A, INF có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Các biến NPL, SIZE, LLPTL, GDP, M2 không có ý nghĩa thống kê.
- Kiểm định Hausman
51
Nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman để xét xem mô hình tác động cố định FEM hay mô hình tác động ngẫu nhiên REM phù hợp hơn. Bản chất của kiểm định Hausman là để xem xét tồn tại hay không tự tương quan giữa єi,t và các biến độc lập trong mô hình.
Giả thiết:
H0: єi,t và các biến độc lập không tương quan H1: єi,t và các biến độc lập có tương quan
Nếu Prob > chi2 < 0.05 ta bác bỏ H0 khi đó єi,t và các biến độc lập tương quan với nhau, ta sử dụng mô hình tác động cố định FEM. Kết quả ngược lại thì mô hình phù hợp hơn mà mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
Hình 2.10: Kiểm định Hausman
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13 Kết quả thu được Prob > chi2 = 0.9886 lớn hơn mức ý nghĩa 5% nên mô hình tác động ngẫu nhiên REM phù hợp hơn mô hình tác động cố định FEM.
- Kiểm định LM-test
52
Được sử dụng để kiểm tra mô hình sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS và phương pháp tác động ngẫu nhiên REM cái nào tốt hơn ta sử dụng kiểm định LM-test.
Hình 2.11: Kết quả kiểm định LM-test
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13 Kết quả thu được Prob > chi2 = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên mô hình tác động ngẫu nhiên REM phù hợp hơn.
- Kiểm định các khuyết tật của mô hình.
* Kiểm định tự tương quan
Để kiểm định tự tương quan ta có cặp giả thuyết sau:
H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
Nếu giá trị Prob > chi2 < 0.05 thì bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1.
53
Hình 2.12: Kiểm định tự tương quan
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13 Kết quả thu được chỉ số Prob > F = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên mô hình đã bị khuyết tật tự tương quan.
* Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Để kiểm định phương sai sai số thay đổi ta có cặp giả thuyết sau:
H0:Mô hình có phương sai sai số không đổi H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Nếu giá trị Prob > chi2 < 0.05 thì bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1.
Hình 2.13: Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13
54
Theo kết quả kiểm định ta thấy, Prob > chibar2 = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Nên bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1. Mô hình đã mắc khuyết tật phương sai sai số thay đổi.
* Kiểm định đa cộng tuyến
Trong mô hình hồi quy, khi các biến độc lập có quan hệ tuyến tính chặt chẽ với nhau thì sẽ xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu mắc khuyết tật này thì sai số chuẩn của các hệ số sẽ lớn và có, khoảng tin cậy lớn dẫn đến các ước lượng không còn chính xác. Tiến hành kiểm định đa cộng tuyến dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF. Nếu thu được VIF > 10 thì mô hình chắc chắn mắc đa cộng tuyến. Thực hiện câu lệnh “coliin + biến phụ thuộc + biến độc lập” dưới sự hỗ trợ của Sata 13 ta thu được kết quả như sau:
Hình 2.14: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13
55
Kết quả cho thấy VIF của các biến đều thấp và nhỏ hơn 10 nên mô hình không có khuyết tật đa cộng tuyến.
2.4.5.4. Khắc phục các khuyết tật
Như đã kiểm định trên, mô hình bị khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Các khuyết tật này sẽ làm cho mô hình thu được không chính xác và không tin cậy. Để khắc phục khuyết tật trên, sử dụng phương pháp Bobust.
Hình 2.15: Phương pháp Bobust
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13 Sau khi khắc phục mô hình ta thu được kết quả như sau:
- Biến ROE tác động cùng chiều (2,275) và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
56
- Biến NPL tác động ngược chiều (-0,01156) và không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
- Biến CAP tác động cùng chiều (4,106) và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
- Biến SIZE tác động ngược chiều (-0,1384) và không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
- Biến LLPTL tác động cùng chiều (2,796) và không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
- Biến L/A tác động ngược chiều (-2,75) và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
- Biến GDP tác động cùng chiều (7,88) và không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
- Biến INF tác động cùng chiều (3,37) và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
- Biến M2 tác động cùng chiều (0.1364) và không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
Mô hình hồi quy theo phương pháp tác động ngẫu nhiên REM sau khi đã điều chỉnh là:
LIQi,t = β0+2,275* ROEi,t+4,106* CAPi,t-2,75+L/Ai,t +3,37* INFt+ єi,t Nhận xét: Mô hình sau khi điều chỉnh và kiểm định các khuyết tật có
R2= 0,4769 cho biết mô hình giả thích được 47,69 % sự biến động của tỷ lệ thanh khoản do sự thay đổi của các biến ROE, CAP, L/A, INF gây ra. Còn lại là do các yếu tố khác mà mô hình chưa đề cập tới.