Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) là biến vĩ mô, được xác định bằng tăng trưởng kinh tế (GDP)
Tăng trưởng kinh tế là thước đo tổng thu nhập và tổng sản lượng của nền kinh tế, là chỉ số phản ánh tình hình hoạt động sản xuất, kinh doanh và phát triển của toàn bộ nền kinh tế. Khi tình hình kinh tế phát triển ổn định thì hoạt động sản xuất kinh doanh được hưởng lợi từ kinh tế vĩ mô. Hoạt động kinh doanh phát triển, các doanh nghiệp gia tăng đầu tư, mở rộng hoạt động sản xuất qua đó tăng nhu cầu vốn vay từ ngân hàng. Khi đó, ngân hàng tăng trưởng tín dụng đáp ứng nhu cầu của nền kinh tế tạo điều kiện cho các hoạt động phát triển kinh doanh. Việc gia tăng tín dụng làm gia tăng thu nhập hoạt động từ nguồn thu tín dụng qua đó làm lợi nhuận tăng. Sự kỳ vọng về việc khi tăng trưởng kinh tế sẽ tác động tích cực đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng là các giả thuyết đặt ra trong các nghiên cứu của Athanasoglou (2008), Boahene (2012) và Young Tan (2016)
4.2. Dữ liệu nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bao gồm các quan sát của 25 NHTMCP Việt Nam được chọn trong danh sách 500 doanh nghiệp lớn nhất Việt Nam (VNR500) được công bố năm 2018 theo nhóm ngành Tài chính – ngân hàng trong giai đoạn từ năm 2008 – 2018. Dữ liệu được tổng hợp từ các Báo cáo tài chính thường niên trên website của các Ngân hàng TMCP Việt Nam hoặc được thu thập từ các trang web như www.cafef.vn, www.vietstock.vn, www.cophieu68.vn.
4.3. Trình tự tiến hành và phương pháp nghiên cứu
Đầu tiên, sử dụng phương pháp định tính bằng cách dùng phương pháp phân tích, so sánh thông qua lập bảng thống kê mô tả các biến và xem xét độ tương quan giữa các biến
Tiếp theo, áp dụng phương pháp định lượng bằng cách sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng (Panel data) nhằm thiết kế các tham số để đánh giá mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng. Trong đó, mô hình hồi quy tiếp cận theo phương pháp dữ liệu bảng theo 3 cách là mô hình hồi quy gộp (Pooled model), mô hình hồi quy với hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hồi quy với hiệu
ứng ngẫu nhiên (REM). Để xác định kết quả theo mô hình nào là phù hợp, tác giả tiếp tục tiến hành một số kiểm định để đánh giá mô hình như kiểm định Breusch- Pagan Lagrangian test để lựa chọn giữa mô hình Pooled và FEM, kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM.
Kế đến, bài nghiên cứu thực hiện các kiểm định sự phù hợp của mô hình như kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định hiện tượng tự tương quan, kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi. Nếu các kiểm định trên mô hình đều bị vi phạm thì tiếp tục thực hiện mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất dạng tổng quát (GLS) để khắc phục các vi phạm của mô hình.
4.4. Kết quả nghiên cứu
4.4.1. Thống kê mô tả
Trung bình | Trung vị | Độ lệch chuẩn | Tứ phân vị thứ nhất | Tứ phân vị thứ ba | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất | |
ROE | 0.0961 | 0.0839 | 0.0630 | 0.0498 | 0.1340 | 0.0006 | 0.2846 |
ROA | 0.0089 | 0.0078 | 0.0061 | 0.0047 | 0.0126 | 0.0001 | 0.0473 |
NPL | 0.0221 | 0.0205 | 0.0140 | 0.0141 | 0.0268 | 0.0008 | 0.1270 |
LLPR | 0.0101 | 0.0075 | 0.0080 | 0.0042 | 0.0137 | 0.0000 | 0.0506 |
LTA | 0.5413 | 0.5613 | 0.1304 | 0.4410 | 0.6472 | 0.1942 | 0.8516 |
CTI | 0.5096 | 0.4953 | 0.1443 | 0.3987 | 0.6033 | 0.2197 | 0.9273 |
SIZE | 18.1009 | 18.1750 | 1.2620 | 17.1161 | 18.9871 | 14.6043 | 20.9956 |
CPI | 8.0235 | 6.5922 | 6.2455 | 3.5202 | 9.0942 | 0.8786 | 23.1163 |
GDP | 6.1681 | 6.2108 | 0.6196 | 5.4218 | 6.6792 | 5.2473 | 7.1295 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Tiêu Chí Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng -
Tổng Quan Tác Động Của Rủi Ro Tín Dụng Đến Tỷ Suất Sinh Lợi Của Ngân Hàng -
Các Công Trình Nghiên Cứu Cho Rủi Ro Tín Dụng Tác Động Cùng Chiều Đến Tỷ Suất Sinh Lợi: -
Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lợi - Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng TMCP Việt Nam - 9 -
Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lợi - Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng TMCP Việt Nam - 10
Xem toàn bộ 89 trang tài liệu này.
Bảng 4.2. Thống kê mô tả các biến
Kết quả ở bảng 4.2 cho thấy cái nhìn khái quát về dữ liệu các mẫu quan sát được sử dụng để ước lượng trong mô hình. Trung bình của ROE là 9,61% và trung vị của ROE là 8,39% cho thấy sự thay đổi lớn trong giá trị ROE trong mẫu quan sát, độ trãi của dữ liệu là khá lớn. Trung bình của ROA là 0,89% và trung vị của ROA là 0,78. Biến NPL thể hiện tỷ lệ nợ xấu có mức trung bình là 2,21%, trung vị là 2,05%
với độ lệch chuẩn 1,4%; giá trị lớn nhất của NPL là 12,7% còn giá trị nhỏ nhất của NPL là 0,08% cho thấy biến NPL có độ trải rộng. Tương tự biến NPL, biến LLPR cũng thể hiện rủi ro tín dung có trung bình là 1,01% và trung vị là 0,75%.
4.4.2. Sự tương quan giữa các biến
ROE | ROA | NPL | LLPR | LTA | CTI | SIZE | CPI | GDP | |
ROE | 1 | ||||||||
ROA | 0.72** | 1 | |||||||
NPL | -0.28** | -0.11 | 1 | ||||||
LLPR | 0.04 | -0.01 | 0.20** | 1 | |||||
LTA | 0.01 | 0.01 | -0.02 | 0.07 | 1 | ||||
CTI | -0.69** | -0.72** | 0.21** | -0.21** | -0.01 | 1 | |||
SIZE | 0.40** | -0.09 | -0.11 | 0.30** | 0.13* | -0.10 | 1 | ||
CPI | 0.16** | 0.28** | 0.04 | -0.20** | -0.23** | -0.19** | -0.31** | 1 | |
GDP | 0.10 | -0.01 | -0.23** | 0.03 | 0.17** | -0.14* | 0.17** | -0.33** | 1 |
* Mức ý nghĩa 5%, ** Mức ý nghĩa 1%
Bảng 4.3. Tương quan Pearson và Spearman
Từ bảng 4.3 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến đều thấp. Trong đó, hệ số tương quan giữa biến ROE với biến NPL là -0,28 với mức ý nghĩa 1%; cho ta thấy ROE và NPL có mối tương quan âm hay tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều nhau. Ngoài ra, các mức hệ số tương quan giữa ROE với CTI (-0,69), với SIZE (0,4) và CPI (0,16) đều có mức ý nghĩa 1%
Tương tự, hệ số tương quan giữa ROA với CTI là -0,72, với CPI là 0,28 với mức ý nghĩa 1%.
4.4.3. Kết quả phân tích hồi quy
Bài nghiên cứu lần lượt sử dụng biến phụ thuộc ROE/ROA để đại diện cho tỷ suất sinh lợi, biến độc lập NPL/LLPR để đại diện cho rủi ro tín dụng. Các biến độc lập trong mô hình bao gồm: tỷ lệ nợ xấu NPL/tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng LLPR, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản LTA, hiệu quả quản lý chi phí CTI, quy mô tổng tài sản SIZE, chỉ số giá tiêu dùng CPI và tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP. Tổng cộng
có 2 mô hình tương ứng với biến ROE, ROA được sử dụng và được đặt lần lượt là mô hình 1 (biến đo lường ROE), mô hình 2 (biến đo lường ROE)
Bằng các phương pháp định lượng, kết quả hồi quy được trình bày theo các bảng dưới đây:
FEM | REM | POOLED OLS | ||||
Hệ số ước lượng | Mức ý nghĩa (p-value) | Hệ số ước lượng | Mức ý nghĩa (p-value) | Hệ số ước lượng | Mức ý nghĩa (p-value) | |
Constant | -0.216 | 0.002 | -0.156 | 0.005 | -0.116 | 0.015 |
NPL | -0.083 | 0.605 | -0.130 | 0.415 | -0.273 | 0.125 |
LLPR | -2.120* | 0.000 | -1.889* | 0.000 | -1.412* | 0.000 |
LTA | 0.016 | 0.479 | 0.005 | 0.795 | -0.007 | 0.690 |
CTI | -0.309* | 0.000 | -0.296* | 0.000 | -0.281* | 0.000 |
SIZE | 0.028* | 0.000 | 0.024* | 0.000 | 0.021* | 0.000 |
CPI | 0.001* | 0.001 | 0.001* | 0.001 | 0.001* | 0.003 |
GDP | -0.006* | 0.068 | -0.005 | 0.125 | -0.004 | 0.300 |
Hausman test | Prob>chi2 = 0.1779 | |||||
Breusch-Pagan Lagrangian test | Prob > chibar2 = 0.000 | |||||
(*) biểu thị cho mức ý nghĩa 5%
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy mô hình 1 theo phương pháp POOLED OLS, FEM, REM và kết quả kiểm định Hausman, kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian
FEM | REM | POOLED OLS | ||||
Hệ số ước lượng | Mức ý nghĩa (p-value) | Hệ số ước lượng | Mức ý nghĩa (p-value) | Hệ số ước lượng | Mức ý nghĩa (p-value) | |
Constant | 0.027 | 0.007 | 0.037 | 0.000 | 0.042 | 0.000 |
0.030 | 0.182 | 0.022 | 0.312 | 0.006 | 0.789 | |
LLPR | -0.130* | 0.007 | -0.117* | 0.009 | -0.108* | 0.014 |
LTA | 0.002 | 0.387 | 0.001 | 0.642 | 0.001 | 0.935 |
CTI | -0.036* | 0.000 | -0.034* | 0.000 | -0.034* | 0.000 |
SIZE | 0.001 | 0.611 | -0.001 | 0.442 | -0.001* | 0.038 |
CPI | 0.001* | 0.017 | 0.001* | 0.039 | 0.001 | 0.083 |
GDP | -0.001* | 0.032 | -0.001* | 0.049 | -0.001 | 0.071 |
Hausman test | Prob>chi2 = 0.5847 | |||||
Breusch-Pagan Lagrangian test | Prob > chibar2 = 0.000 | |||||
(*) biểu thị cho mức ý nghĩa 5%
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy mô hình 2 theo phương pháp POOLED OLS, FEM, REM và kết quả kiểm định Hausman, kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian
Từ kết quả bảng 4.4, 4.5 ta lần lượt xem xét kết quả các kiểm định Hausman và kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian để quyết định chọn phương pháp phù hợp nhất cho từng mô hình. Đối với kiểm định Hausman, cả 4 mô hình đều cho kết quả Prob > 0,05 (mức ý nghĩa 5%) tương ứng mô hình 1 (Prob = 0.1779), mô hình 2 (Prob
= 0.5847), cho thấy cả 2 mô hình được ước lượng theo phương pháp REM phù hợp hơn phương pháp FEM. Tiếp tục, kết quả của kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian để xét tính phù hợp giữa phương pháp POOLED OLS và phương pháp REM như sau: cả 2 mô hình đều cho kết quả kiểm định với Prob = 0,000 < 0,05 (mức ý nghĩa 5%) cho thấy cả 2 mô hình được ước lượng theo phương pháp REM phù hợp hơn phương pháp POOLED OLS. Từ kết quả của 2 kiểm định trên, phương pháp REM là phương pháp phù hợp để ước lượng cho mô hình nghiên cứu (1) (2).
Sau khi lựa chọn được REM là phương pháp phù hợp nhất trong 3 phương pháp trên, bài nghiên cứu sử dụng các kiểm định để kiểm tra các khiếm khuyết của mô hình như kiểm định tự tương quan, kiểm định đa công tuyến để xem xét mô hình có vi phạm các giả định hồi quy hay không.
Biến phụ thuộc | Thống kê F | Prob > F | |
(1) | ROE | 99.616 | 0.0000 |
(2) | ROA | 13.414 | 0.0012 |
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định tự tương quan của mô hình
Để kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư trong mô hình, bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Wooldridge với giả thiết H0: Không có hiện tượng tự tương quan. Từ kết quả của kiểm định ở bảng 4.6, cả 2 mô hình đều cho kết quả Prob<0,05 (mức ý nghĩa 5%) nên ta bác bỏ giá thiết H0 nghĩa là cả 2 mô hình đều xuất hiện hiện tượng tự tương quan.
VIF | 1/VIF | |
Mô hình (1) | ||
NPL | 1.21 | 0.825857 |
LLPR | 1.31 | 0.765210 |
LTA | 1.08 | 0.929088 |
CTI | 1.27 | 0.789812 |
SIZE | 1.23 | 0.810818 |
CPI | 1.44 | 0.696508 |
GDP | 1.25 | 0.802177 |
Mô hình (2) | ||
NPL | 1.21 | 0.825857 |
LLPR | 1.31 | 0.765210 |
LTA | 1.08 | 0.929088 |
CTI | 1.27 | 0.789812 |
SIZE | 1.23 | 0.810818 |
CPI | 1.44 | 0.696508 |
GDP | 1.25 | 0.802177 |
Bảng 4.7. Hệ số nhân sử phóng đại phương sai (VIF)
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập trong mô hình, bài nghiên cứu xem xét đến hệ số nhân tử phóng đại phương sai VIF, kết quả bảng 4.7 thể hiện ở cả 2 mô hình chỉ số VIP đều nhỏ hơn 3 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình.
Từ các kết quả của kiểm định tự tương quan và đa cộng tuyến cho ta kết quả cả 2 mô hình xuất hiện hiện tượng tự tương quan giữa các biến nên không thể sử dụng phương pháp ước lượng REM làm phương pháp tối ưu do vi phạm giả định hồi quy. Vì thế, bài nghiên cứu tiếp tục sử dụng phương pháp GLS (Generalized Least squares) cho mô hình tác động ngẫu nhiên để thu được mô hình chính xác hơn.
Biến phụ thuộc = ROE | Biến phụ thuộc = ROA | |||
Hệ số ước lượng | Mức ý nghĩa (p-value) | Hệ số ước lượng | Mức ý nghĩa (p-value) | |
Constant | -0.116 | 0.013 | 0.042 | 0.000 |
NPL | -0.273* | 0.018 | -0.006* | 0.046 |
LLPR | -1.412* | 0.000 | -0.108* | 0.012 |
LTA | -0.007 | 0.685 | 0.001 | 0.934 |
CTI | -0.281* | 0.000 | -0.034* | 0.000 |
SIZE | 0.021 * | 0.000 | -0.001* | 0.035 |
CPI | 0.001* | 0.002 | 0.001 | 0.078 |
GDP | -0.004 | 0.292 | -0.001 | 0.066 |
(*) biểu thị cho mức ý nghĩa 5% | ||||
Bảng 4.8. Kết quả hồi quy mô hình 1, 2 theo phương pháp GLS Với mức ý nghĩa 5%, 2 mô hình được viết lại như sau:
Mô hình (1):
𝑅𝑂𝐸 = −0.116 − 0.273NPL − 1.412LLPR − 0.281CTI + 0.021SIZE + 0.001CPI
Mô hình (2):
𝑅𝑂𝐴 = 0.042 − 0.006NPL − 0.108LLPR − 0.034CTI − 0.001𝑆𝐼𝑍𝐸
Mô hình (1) thể hiện tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ROE có mối quan hệ với các biến độc lập là tỷ lệ nợ xấu NPL, tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng LLPR, hiệu quả quản lý chi phí CTI, quy mô tổng tài sản SIZE và chỉ số giá tiêu dùng CPI. Kết quả chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu NPL có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ROE do hệ số của biến NPL là −0.273 với mức ý nghĩa 5%. Do đó, khi tỷ lệ nợ xấu tăng/giảm sẽ làm cho tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ROE giảm/tăng tương ứng theo tỷ lệ 1/0.273. Tương tự, xét các biến độc lập còn lại cho ta thấy hiệu quản quản lý chi phí cũng cho mối quan hệ ngược chiều với ROE với hệ số của biến CTI là -0,281; cho kết quả mối quan hệ cùng chiều với ROE là biến SIZE với hệ số của biến là 0,021 hay biến CPI với hệ số của biến là 0,001.
Mô hình (2) cũng thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản ROA với các biến độc lập là tỷ lệ nợ xấu NPL, tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng LLPR đại diện cho rủi ro tín dụng, hiệu quả quản lý chi phí CTI, quy mô tổng tài sản SIZE. Rủi ro tín dụng với đại diện là biến NPL và LLPR cho kết quả tương quan âm với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản ROA và tỷ lệ nợ xấu NPL hay tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng LLPR với hệ số của biến là -0,006 và -0,108 với mức ý nghĩa 5%.
ROE | ROA | |
NPL | - | - |
LLPR | - | - |
LTA | Không có ý nghĩa thống kê | Không có ý nghĩa thống kê |
CTI | - | - |
SIZE | + | - |
CPI | + | Không có ý nghĩa thống kê |
GDP | Không có ý nghĩa thống kê | Không có ý nghĩa thống kê |
Bảng 4.9. Kết quả tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc ROE/ROA Theo kết quả ở bảng 4.9, mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng (NPL, LLPR) và tỷ
suất sinh lợi của ngân hàng (ROE, ROA) là mối tương quan âm hay rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi với mức ý nghĩa 5%. Kết quả này phù