Trước khi đi vào nghiên cứu, nhóm tác giả đã ứng dụng phần mềm Eviews 6.0 để đưa ra kết quả trong bảng thống kế mô tả. Đồng thời, thông qua bảng thống kê mô tả, nhóm tác giả dễ dàng phân tích, nhận x t và đưa ra kết luận về sự thay đổi của các nhân tố.
Bảng 4.8 Bảng thống kê mô tả các biến của mô hình nghiên cứu.
CDTA CDDEP INVSTA INVSDEP ROE
Trung Bình (Mean) 0.276825 0.477978 0.603431 1.228661 0.133599 Trung Vị (Median) 0.219616 0.455007 0.614976 1.144571 0.123800 Lớn nhất (Maximum) 0.971670 0.996200 0.992562 2.904251 0.291200 Nhỏ nhất (Minimum) 0.045778 0.041771 0.073464 0.069699 0.041674 Độ Lệch Chuẩn (Std. Dev.) 0.222119 0.274633 0.186576 0.685353 0.063668 Độ Trội (Skewness) 1.948045 0.379275 - 0.570657 0.434346 0.776418 Độ Nhọn (Kurtosis) 6.400997 2.045052 3.704150 2.858170 2.770002 Jarque- Bera 144.8758 8.056330 9.741473 4.196524 13.34773 Xác suất (Probability) 0.000000 0.017807 0.007668 0.122669 0.001264 Số quan sát (Observations) 130 130 130 130 130
(Nguồn: Kết quả tính toán bằng Eviews 6. 0 theo phụ lục 2)
Từ bảng 4.8, ta có thể thấy biến phụ thuộc ROE của các NHTM Việt Nam ở mức trung bình (Mean) là 0.133599, thấp nhất (Minimum) là 0.041674 và cao
nhất (Maximum) là 0.291200, biến này không có phân phối chuẩn vì giá trị kiểm định Jarque- Bera 13.34773 khá cao. Độ lệch chuẩn của ROE là 0.063668 (tương đương 6.37%) và phân phối chuẩn này hơi bị lệch sang trái. Các biến như : CDTA, CDDEP, INVSTA, INVSDEP lần lượt có giá trị trung bình (Mean) là 0.276825, 0.477978, 0.603431, 1.228661 đồng thời chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất cũng khá lớn.
Biểu đồ 4.7 Phân phối giá trị của biến INVSDEP
(Nguồn: Kết quả tính toán bằng phần mềm Eview 6. 0 theo phụ lục 1)
Kết hợp số liệu từ bảng 4.9 và biểu đồ 4.7, ta thấy biến INVSDEP có giá trị
trung bình là 1.228661, giá trị lớn nhất 2.904251 và giá trị nhỏ nhất là 0.069699. Phân phối này hơi bị nghiêng sang trái và dốc, độ chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất là khá lớn. Theo đó tỷ lệ dư nợ tín dụng, chứng khoán kinh doanh, chứng khoán sẵn sàng để bán trên tổng tiền gửi khách hàng của các NHTM Việt Nam khá đa dạng, có ngân hàng có INVSDEP khá cao và có ngân hàng có INVSDEP quá thấp đồng thời nhiều ngân hàng chỉ tập trung mở mức 1.228661. Điều này càng nói lên rằng hiệu quả hoạt động giữa các ngân hàng. Theo phụ lục 1 ta cũng dễ dàng nhận thấy rằng không chỉ có INVSDEP có sự chênh lệch mà cả CDTA, CDDEP, INVSTA và ROE cũng có sự khác biệt rõ rệt.
4.3.2 Kiểm định tƣơng quan giữa các biến và ma trận hệ số tƣơng quan:
Khi phân tích hồi quy, bước đầu tiên cũng là bước quan trọng nhất chính
là
xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính như sau:
Giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập
Giữa các biến độc lập với nhau
Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ tương quan nhau từ đó việc phân tính hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính ta đang x t.
Từ giả thuyết trên, nhóm tác giả sử dụng phần mềm Eviews 6.0 kiểm định
tương quan giữa các biến. Theo phụ lục 5 ta thấy xác suất (Probalitity) > mức ý nghĩa 5% nên ta có thể kết luận rằng: các biến độc lập có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến ROE.
Breusch- Godfrey nối tiếp kiểm tra tƣơng quan M
Thống kê F 2.456155 Xác suất 0.0663
Obs*R2 7.404435 Xác suất 0.0601
(Nguồn: Trích từ kết quả chạy Eviews 6. 0 của nhóm tác giả theo phụ lục 5)
Để phân tích kỹ hơn về sự tương quan giữa các biến, nhóm tác giả đã chạy
Eviews 6.0 và ra ma trận tương quan giữa các biến như sau:
Bảng 4.9 Bảng ma trận tƣơng quan giữa các biến (Correlation Matrix)
CDTA CDDEP INVSTA INVSDEP ROE
CDTA 1.000000 0.352914 - 0.191299 - 0.044501 0.224005
CDDEP 0.352914 1.000000 - 0.319254 - 0.023266 - 0.046131
INVSTA - 0.191299 - 0.319254 1. 000000 0.093021 - 0.107100 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
INVSDEP - 0.044501 - 0.023266 0.093021 1.000000 0.671238
ROE 0.224005 - 0.046131 - 0.107100 0.671238 1. 000000
Ma trận thể hiện mối tương quan giữa biến ROE (biến phụ thuộc) với các biến độc lập CDTA; CDDEP; INVSTA; INVSDEP và tương quan giữa các biến với nhau. Hệ số tương quan giữa các biến đều lớn, riêng thành phần CDDEP, INVSTA có hệ số tương quan thấp âm chứng tỏ chúng có tác động ngược chiều đến ROE. Nhìn vào ma trận thấy các hệ số tương quan giữa các biến độc lập
trong mô hình là khá thấp và mô hình này có R2 cao thể hiện mức độ giải thích
của các biến cao. Như vậy, không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, vì vậy nghiên cứu này của nhóm tác giả giữ nguyên các biến để phân tích tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc (ROE).
4.3.3 Phân tích hồi quy
Để kiểm định sự phù hợp giữa thành phần CDTA; CDDEP; INVSTA; INVSDEP với ROE nhóm tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính.
Như vậy thành phần là CDTA, CDDEP, INVSDEP, INVSTA biến độc lập – Independents và ROE là biến phụ thuộc – Dependent sẽ được đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc. Nhóm tác giả sử dụng phần mềm Eviews 6. 0 để chạy mô hình hồi quy đa biến và cho kết quả như sau:
Bảng 4.10 Kết quả theo mô hình OLS.
Dependent Variable: ROE Method: Least Squares Date: 04/13/14 Time: 09:09 Sample: 2001 2130
Included observations: 130
Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob.
C 0. 088563 0. 018276 4. 845899 0. 0000
CDTA 0. 082393 0. 018272 4. 509231 0. 0000
CDDEP - 0. 043545 0. 015301 - 2. 845923 0. 0052
INVSTA - 0. 060342 0. 021549 - 2. 800244 0. 0059
INVSDEP 0. 064667 0. 005543 11. 66617 0. 0000
R2 0. 559247 Ý nghĩa biến phụ thuộc 0. 133599
R2 hiệu chỉnh 0. 545143 S. D. Biến phụ thuộc 0. 063668
Sai số chuẩn 0. 042940 Tiêu chuẩn TT Akaike - 3. 420338
Tổng dư bình phương 0. 230477 Tiêu chí Schwarz - 3. 310048
Khả năng kiểm tra 227. 3220 Hannan- Quinn criter. - 3. 375524
Thống kê - F 39. 65141 Chỉ số Durbin- Watson 1. 525173
Xác suất (Thống kê - F) 0. 000000
(Nguồn: Trích từ kết quả chạy Eviews 6. 0 theo phụ lục 3)
Kết quả nhận được cho thấy mức nghĩa xác suất (Thống kê - F) hay xác suất (Thống kê - F) rất nhỏ 0.00 < 0.05 nên mô hình có phù hợp ở mức ý nghĩa 1% và hệ số xác định R2 = 0.559247 (hay R2 hiệu chỉnh = 0.559247) chứng minh cho sự phù hợp của mô hình. Nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 55.92%. Nói cách khác, khoảng 55.92% sự thay đổi của biến phụ thuộc có thể giải thích bởi sự thay đổi của biến độc lập.
Bên cạnh đó, nhóm tác giả tiến hành kiểm định F để đánh giá tương quan
Ta có F(α;df1;df2)= F(0,05; 5 ; 124) = 2.287
Đặt giả thiết:
+ H0: Các biến độc lập và biến phụ thuộc không tương quan với nhau (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
+ H1: Các biến độc lập và biến phụ thuộc tương quan với nhau
Từ bảng kết quả phân tích phương sai: F = 39.65 > 2.287, do đó ta bác bỏ
H0 và chấp nhận H1.
Như vậy, biến phụ thuộc và các biến độc lập có tương quan tuyến tính với
biến phụ thuộc và mức độ tin cậy là 95%
4.3.4 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến và kiểm định phƣơng sai sai số tha đổi của mô hình :
4.3.4.1 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến :
Nhóm tác giả cũng sử dụng mô hình hồi quy phụ để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến có xảy ra với mô hình hay không. Từ phụ lục nhóm tác giả thống kê
hệ số R2 của các mô hình hồi quy phụ như sau:
Bảng 4.11 : Bảng kết quả chạy hồi quy phụ bằng Eviews 6. 0
Biến R2 ROE 0.559247 (Theo phụ lục 3) CDTA 0.132269 (Theo phụ lục 6) CDDEP 0.190542 (Theo phụ lục 6) INVSTA 0.115778 (Theo phụ lục 6) INVSDEP 0.009654 (Theo phụ lục 6)
(Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả Eviews 6. 0)
Qua số liệu bảng 4.12, nhóm tác giả nhận thấy rằng R2 của các biến độc lập luôn nhỏ hơn R2 của biến phụ thuộc (ROE) và nhỏ hơn 0.9 hay nhân tử phóng đại VIF < 10 ) nên các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra . Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
ROE = 0.088563 + 0.082393*CDTA - 0.043545*CDDEP -0. 060342*INVSTA + 0. 064667*INVSDEP.
4.3.4.2 Kiểm định phƣơng sai sai số tha đổi:
Để xem mô hình có phương sai sai số thay đổi hay không, nhóm tác giả đã sử dụng kiểm định WHITE để kiểm tra và kết quả cho thấy xác suất = 0.8336 > 0.05 nên kết luận mô hình không có phương sai sai số thay đổi.
Kiếm định Heteroskedasticity: White
Thống kê F 0.608046 Xác suất 0.8538
Obs*R 8.959766 Xác suất 0.8336
Scaled explained SS 8.163123 Xác suất 0.8807
(Nguồn: Kết quả chạy Eviews 6. 0 của nhóm tác giả theo phụ lục 4)
4.3.5 Kết quả chạy mô hình và giải thích mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam. phụ thuộc là hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.
4.3.5.1 Kết quả chạy mô hình.
Dựa vào bảng kết quả hồi quy, những biến CDTA, CDDEP, INVSTA, INVSDEP có xác suất < 0.05 nên 4 thành phần đo lường nêu trên có ảnh hưởng đáng kể đến ROE đó là CDTA, CDDEP, INVSTA, INVSDEP với mức nghĩa xác suất < 0,05. Như vậy ta chấp nhận 04 giả thuyết đặt ra trong mô hình nghiên cứu chính thức đó là H1; H2; H3 và H4.
Từ bảng 4.11 cho ta hàm hồi quy có dạng nhƣ sau:
Kết hợp bảng 4.11 thấy rằng hệ số beta của biến độc lập CDTA
(0.02393) lớn nhất, INVSTA (-0.060342) nhỏ nhất thể hiện sự tác động cùng chiều mạnh nhất của CDTA và ngược chiều lớn nhất của IN STA đến HQHĐ ROE) hay khi CDTA tăng lên 1% thì làm cho HQHĐ tăng lên 0.082393 và khi IN STA tăng lên 1% thì làm cho HQHĐ ROE) giảm xuống 0.060342.
Các biến độc lập CDDEP và INVSDEP lần lượt có hệ số beta -0.043545, 0.064667 hay khi CDDEP tăng lên 1% thì làm cho HQHĐ ROE) giảm xuống
0.043545 , khi INVSTA tăng lên 1% thì làm cho HQHĐ ROE) tăng lên 0.064667. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Từ kết quả chạy phần mềm Eviews 6.0 và các nghiên cứu thực nghiệm đã nêu ở chương 2 nhóm tác giả thấy rằng: Các biến độc lập CDTA, INVSDEP có tác động cùng chiều đến HQHĐ và biến độc lập INVSTA, CDDEP có tác động ngược chiều đến HQHĐ của NHTM. Trong đó, biến độc lập CDTA và INVSTA có tác động cùng chiều, ngược chiều mạnh nhất đến HQHĐ.
Từ các nhận định trên cho thấy các NHTM Việt Nam có thể tác động đến
các biến trong phương trình nhằm tăng HQHĐ (ROE) theo hướng cải thiện các yếu tố này.
4.3.5.2 Giải thích mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam: hoạt động của các NHTM Việt Nam:
Dựa vào bảng tóm tắt kết quả hồi quy, nhóm tác giả tiến hành giải thích ý
nghĩa các hệ số hồi quy có mặt trong mô hình, trong đó đặc biệt quan tâm đến biến CDTA (trạng thái tiền mặt).
Theo kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả thấy rằng nhân tố trạng thái tiền mặt có tác động cùng chiều (+) và tác động nhiều nhất đến HQHĐ của ngân hàng (0.082393).Tiếp theo đó là nhân tố INVSTA với tương quan nghịch (- 0.060342), nhân tố CDDEP tuy có tương quan nghịch nhưng nó cũng tác động ít, cuối cùng là nhân tố INVSDEP tác động cùng chiều đến HQHĐ 0.064667). Nhóm tác giả đưa ra biểu đồ thể hiện sự tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc như sau:
ơ đồ 4.1 ơ đồ thể hiện sự tác động của các biến độc lập ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc.
(Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ kết quả chạy Eviews 6. 0)
Bảng 4.12 Thống kê các biến có ý nghĩa trong mô hình với biến phụ thuộc là hiệu quả hoạt động của NHTM Việt Nam:
Biến Hệ số Xác suất C 0.088563 0.0000 CDTA 0.082393 0.0000 CDDEP - 0.043545 0.0052 INVSTA - 0.060342 0.0059 INVSDEP 0.064667 0.0000
(Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ kết quả chạy mô hình hồi quy)
Theo kết quả từ mô hình hồi quy điều này phù hợp với những nghiên cứu
thực nghiệm mà nhóm tác giả đã đưa ra trong cơ sở lý thuyết ở chương 2, thông qua đó giải thích trên thực tế nếu các ngân hàng có trạng thái tiền mặt (bao gồm tiền mặt, tiền gửi NHNN, tiền gửi các TCTD khác) tăng lên chứng tỏ hiệu quả hoạt động sẽ tốt hơn và cần tiếp tục tăng tỷ lệ an toàn vốn cũng như duy trì lượng tiền gửi NHNN, tiền gửi TCTD ổn định.
Biến CDDEP có hệ số hồi quy âm thể hiện tương quan nghịch với ROE.
Như đã phân tích ở trên, ta thấy rằng trong giai đoạn 2009 - 2010 CDDEP giảm đồng thời HQHĐ giai đoạn này tăng.
Biến INVSTA thể hiện Tổng dư nợ tín dụng, chứng khoán kinh doanh, chứng khoán sẵn sàng để bán trên Tổng tài sản của các NHTM. Trong mô hình, biến IN STA tương quan nghịch với HQHĐ, có nghĩa nếu các ngân hàng mở rộng quy mô, cơ sở vật chất tăng tài sản) thì sẽ làm tăng HQHĐ của ngân hàng.
Biến INVSDEP thể hiện Tổng dư nợ tín dụng, chứng khoán kinh doanh,
chứng khoán sẵn sàng để bán trên Tổng tiền gửi của các NHTM. Trong mô hình hồi quy mà nhóm tác giả đã đưa ra bằng phần mềm Eviews 6.0, biến INVSDEP có tương quan dương với HQHĐ ROE) của các NHTM. Dường như kết quả này phù hợp với tình hình thực tế hiện nay, việc các ngân hàng tăng cường hoạt động cho vay, đầu tư chứng khoán kinh doanh và tăng chứng khoán có tính thanh khoản cao (CK sẵn sàng để bán). Đồng thời giảm lãi suất huy động để giảm lượng tiền gửi khách hàng đã giúp các ngân hàng giảm thiểu lượng tiền gửi thừa, sử dụng một cách hiệu quả tiền gửi hiện tại để đầu tư sinh lời làm tăng hiệu quả sử dụng vốn cổ đông cũng như giúp tình hình kinh doanh của các NHTM được cải thiện phần nào trong tình hình nền kinh tế khó khăn, lạm phát tăng cao như hiện nay.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Từ các kết quả nghiên cứu, có thể nhận xét tổng thể tình hình thanh khoản cũng như tác động của thanh khoản đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam. Từ đó cho thấy các NHTM muốn nâng cao HQHĐ nên tập trung vào các giải pháp nhằm tăng trạng thái tiền mặt (CDTA) một cách hợp l để khuyếch đại ROE của ngân hàng, nâng cao chất lượng dịch vụ, giảm nợ xấu. Việc tăng trạng thái tiền mặt yêu cầu các nhà quản trị ngân hàng cần có những chính sách hợp lý và linh hoạt theo từng thời kỳ giúp cho các NHTM có những bước phát triển bền vững, tính thanh khoản và HQHĐ từ đó cũng tăng lên.
Phân tích cụ thể thực trạng thanh khoản (bao gồm các biến CDTA,
CDDEP, INVSTA, INVSDEP), hiệu quả hoạt động các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009 - 2013 để đưa ra những nhận xét sau:
Tỷ lệ tiền mặt, tiền gửi NHNN, tiền gửi TCTD khác trên tổng tài sản
tăng đã làm cho HQHĐ của ngân hàng cũng tăng theo. Do đó cần có tăng tỷ lệ an toàn vốn và duy trì lượng tiền tiền mặt, tiền gửi NHNN, tiền gửi TCTD tăng ổn định đồng thời giảm tài sản rủi ro để nâng cao HQHĐ của ngân hàng.
Thị trường chứng khoán những năm gần đây đang có xu hướng phục
hồi và phát triển trở lại. Tuy nhiên tìm đối tác để tăng sự bền vững dài lâu cho các ngân hàng thì còn gặp khá nhiều khó khăn. Vì vậy việc mở rộng quy mô, cơ sở vật chất một cách hợp lý sẽ phần nào mang lại uy tín, lòng tin đối với đối tác.
Thực trạng thừa vốn của các NHTM hiện nay đã và đang là một vấn đề
nâng giải đối với các nhà quản trị, hoạt động tín dụng chưa thực sự hiệu quả cũng như việc sử dụng hiệu quả nguồn vốn đầu tư quá nhiều vào bất động sản đã khiến hiệu quả hoạt động giảm trong những năm gần đây.
Từ số liệu trên báo cáo tài chính của các NHTM Việt Nam, nhóm tác giả (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
ứng dụng kinh tế lượng để phân tích tác động của thanh khoản đến HQHĐ của
ngân hàng.
Tuy nhiên, trong quá trình nghiên cứu, cũng có sự giới hạn là do:
Lượng quan sát còn hạn chế: Giai đoạn nghiên cứu từ năm 2009 đến
số liệu đáp ứng bài nghiên cứu nên nhóm tác giả chỉ nghiên cứu 26 NHTM Việt