H5). Có thể các cổ đông khi càng đầu tư thêm vốn vào Ngân hàng thì càng muốn vốn của mình được sinh lợi nhiều hơn nên đặt áp lực kinh doanh nhiều hơn và vì thế lượng tài sản giảm đi để phục vụ cho hoạt động kinh doanh chính nhiều hơn. Tuy nhiên, giả thuyết H5 được chấp nhận đối với biến là ROE vìkết quả hồi quy còn cho thấy biến ETA có tác động ngược chiều đến ROE. Điều này cho thấy, tỷ lệ vốn hóa càng cao thì lợi nhuận trên tổng tài sản càng cao nhưng lại làm lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu giảm.
Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập (CIR): Theo mô hình hồi quy, biến số CIR có tác động âm đến khả năng sinh lời của Ngân hàng. Do đó giả thuyết H6 bị bác bỏ. Điều này chứng tỏ rằng, sự thay đổi của CIR ngược chiều với hiệu quả hoạt động của Ngân hàng. Nếu chi phí hoạt động càng lớn hoặc doanh thu càng thấp sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động của Ngân hàng. Ngược lại, nếu chi phí hoạt động càng được tối thiểu hoá thì khả năng sinh lời của Ngân hàng càng gia tăng.
Tốc độ tăng trưởng GDP (GDP): Trong mô hình hồi quy, biến GDP có tác động dương lên khả năng sinh lời của Ngân hàng. Kết quả khác với nghiên cứu của Husni Ali Khrawish (2011) do trong giai đoạn nghiên cứu tại thị trường Việt Nam biến GDP đã có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động Ngân hàng do sự tăng trưởng của đầu tư. Điều này ngụ ý rằng, trong giai đoạn nền kinh tế tăng trưởng cao, các doanh nghiệp sản xuất kinh doanh tốt dẫn đến lượng vốn lưu động trên thị trường càng nhiều, đây là cơ hội tốt cho hoạt động huy động vốn của Ngân hàng phát triển. Đồng thời, khi kinh tế tăng trưởng tốt, các khu vực kinh tế sẽ tiến hành mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh dẫn đến gia tăng nhu cầu vay vốn, qua đó nghiệp vụ tín dụng của các NHTM sẽ gia tăng không ngừng đẫn đến tăng lợi nhuận Ngân hàng và giả thuyết H7 được chấp nhận.
4.5 Kết quả ước lượng ảnh hưởng của thu nhập phi truyền thống đến rủi ro của Ngân hàng.
4.5.1 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là SDROA
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là SDROA
Phương pháp hồi quy | |||
Pooling OLS | REM | FEM | |
Constant | 0.0491 | 0.0612 | 0.0769 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Hoạt Động Của Các Ngân Hàng Việt Nam Giai Đoạn 2005 – -
Tỷ Lệ Nợ Xấu Trên Tổng Dư Nợ Của Hệ Thống Ngân Hàng -
Ma Trận Tương Quan Giữa Các Biến Độc Lập Trong Mô Hình -
Elsas, R. Hackethal Et Al (2010), The Anatomy Of Bank Diversification, Journal Of Banking And Finance, 3496), Pp, 1274-1287. -
Nguyễn Văn Tiến (2010), “Quản Trị Rủi Ro Trong Kinh Doanh Ngân Hàng”. Nhà Xuất Bản Thống Kê. -
Ảnh hưởng của thu nhập phi truyền thống đến khả năng sinh lời và rủi ro của các ngân hàng ở Việt Nam trong giai đoạn 2005-2013 - 13
Xem toàn bộ 118 trang tài liệu này.
Phương pháp hồi quy | |||
Pooling OLS | REM | FEM | |
t-statistic | 1.68 | 1.78 | 1.9 |
p-value | 0.095 | 0.075 | 0.059 |
LNSIZE | -0.0084 | -0.0075 | -0.0074 |
t-statistic | -4.23 | -3.6 | -3.28 |
p-value | 0.000 | 0.000 | 0.001 |
NIM | 1.4456 | 1.2269 | 1.0635 |
t-statistic | 10.61 | 8.97 | 7.4 |
p-value | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
LTA | -0.2227 | 0.3106 | 0.3025 |
t-statistic | -0.37 | 0.5 | 0.46 |
p-value | 0.711 | 0.618 | 0.645 |
ETA | 8.5488 | 7.8045 | 7.5887 |
t-statistic | 4.17 | 3.91 | 3.78 |
p-value | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
CIR | 0.6355 | 1.4780 | 2.2405 |
t-statistic | 3.08 | 5.89 | 7.82 |
p-value | 0.002 | 0.000 | 0.000 |
GDP | 48.5804 | 50.7117 | 49.4923 |
t-statistic | 3.66 | 3.98 | 3.62 |
p-value | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
LNNON | 0.0099 | 0.0081 | 0.0071 |
t-statistic | 7.19 | 1.78 | 5.24 |
p-value | 0.000 | 0.075 | 0.000 |
R2 Adj | 0.4739 | 0.4332 | 0.3180 |
Prob | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
LM test | Chi2=21.48p-value 0.0000 | ||
Hausman Test | Chi2=63.27 p-value 0.0000 | ||
Kết quả kiểm định LM lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp giữa Pooling OLS và Random effects đưa ra giá trị p-value bằng 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Vì vậy mô hình phù hợp hơn để thực hiện nghiên cứu là mô hình Random effects.
Kiểm định Hausman phát biểu giả thuyết H0 như sau: Nếu sự khác biệt giữa các hệ số là không mang tính hệ thống thì sử dụng mô hình RE thì phù hợp hơn mô hình FE. Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Prob>chi2 = 0.0000 và nhỏ hơn nhiều lần so với giá trị 0.05 nên bác bỏ H0. Do đó chọn mô hình FE sẽ tốt hơn là lựa chọn mô hình RE.
Kết hợp cả 2 lập luận trên, mô hình hồi quy phù hợp nhất là mô hình Fixed effects.
Giá trị Prob của thống kê F (F-Statistic)=0.0000<0.05, vì vậy mô hình có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi. Giả thuyết H0 của kiểm định Wald: Phương sai sai số không đổi. Giá trị Prob>chi2 = 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ H0. Mô hìnhgặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.11: Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (40) = 5.3e+32
Prob>chi2 = 0.0000
Kiểm định tự tương quan của phần dư: Giả thuyết Ho của kiểm định Wooldrdge: không xuất hiện tự tương quan bậc nhất của sai số trong mô hình. Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Prob>F = 0.0016 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ H0.Vì vậy mô hình gặp hiện tượng tự tương quan của sai số.
Bảng 4.12: Kiểm định tự tương quan của phần dư
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 36) = 11.663
Prob > F =
0.0016
Do mô hình có phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan của phần dư và như vậy việc sử dụng kết quả của mô hình RE sẽ không còn phù hợp. Để khắc phục hai vấn đề trên, nghiên cứu đề xuất mô hìnhFGLS (feasible generalized least squares – Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát hiệu quả) để xử lý cùng lúc hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan của phần dư (Green, 2012).
Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát hiệu quả - FGLS
Bảng 4.13: Mô hình hồi quy FGLS
Number of obs = 246 Number of groups = 40 Wald chi2(6) = 413.02 Prob > chi2 = 0.0000 | ||||||
SDROA | Coef. | Std. Err. | z | P>z | [95% Conf. Interval] | |
LNSize | 0.0078 | 0.0013 | -6.17 | 0.000 | -0.0103 | -0.0053 |
NIM | 1.3802 | 0.0928 | 14.88 | 0.000 | 1.1983 | 1.5620 |
LTA | 0.1352 | 0.3451 | -0.39 | 0.000 | -0.8116 | 0.5712 |
ETA | 9.5876 | 1.765 | 5.43 | 0.000 | 6.1282 | 13.0469 |
CIR | 0.1857 | 0.1705 | 1.09 | 0.001 | 0.1484 | 0.5198 |
GDP | 48.7086 | 7.9681 | 6.11 | 0.000 | 33.0915 | 64.3257 |
LNNON | 0.0097 | 0.0010 | 9.58 | 0.000 | 0.0077 | 0.0117 |
_cons | 0.0417 | 0.0154 | 2.7 | 0.007 | 0.0115 | 0.0719 |
Mô hình trên đã mô tả kết quả hồi quy theo mô hình bình phương tối thiểu tổng quát. Kiểm định Wald cho kết quả Prob>chi = 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên mô hình có ý nghĩa về mặt tổng thể.
Kết quả mô hình hồi quy ở bảng trên cho thấy có 7 biến tác động đến độ lệch chuẩn của lợi nhuận ròng trên tài sản bình quân: quy mô Ngân hàng (Size), tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), dư nợ cho vay trên tổng tài sản (LTA), vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập (CIR), tăng trưởng kinh tế (GDP), thu nhập ngoài lãi (NON). Mô hình hồi quy viết lại
SDROA= 0.0097*NON + 0.0078*SIZE + 1.3802*NIM + 9.5876*ETA + 0.1352*LTA +0.1857*CIR + 48.7086*GDP
4.5.2 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là SDROE.
Bảng 4.14: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là SDROE
Phương pháp hồi quy | |||
Pooling OLS | REM | FEM | |
Constant | 0.2164 | 0.2244 | 0.2290 |
t-statistic | 4.97 | 4.24 | 3.41 |
p-value | 0.000 | 0.000 | 0.001 |
LNSIZE | -0.0118 | -0.0104 | -0.0099 |
t-statistic | -4.01 | -3.21 | -2.64 |
p-value | 0.000 | 0.001 | 0.009 |
NIM | 2.2639 | 1.9912 | 1.7809 |
t-statistic | 11.17 | 9.35 | 7.47 |
p-value | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
LTA | -0.3977 | 0.7418 | 1.3102 |
t-statistic | -0.44 | 0.77 | 1.2 |
p-value | 0.657 | 0.443 | 0.230 |
ETA | 11.8715 | 10.4742 | 9.8438 |
t-statistic | 3.89 | 3.36 | 2.96 |
p-value | 0.000 | 0.001 | 0.003 |
CIR | -0.2848 | 0.1114 | 0.5706 |
t-statistic | -0.93 | 0.29 | 1.2 |
p-value | 0.354 | 0.773 | 0.231 |
GDP | 81.5805 | 85.3167 | 88.7919 |
Phương pháp hồi quy | |||
Pooling OLS | REM | FEM | |
t-statistic | 4.12 | 4.31 | 3.92 |
p-value | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
LNNON | 0.0147 | 0.0123 | 0.0114 |
t-statistic | 7.18 | 5.98 | 5.12 |
p-value | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
R2 Adj | 0.5034 | 0.5091 | 0.4836 |
Prob | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
LM test | Chi2=10.82 p-value 0.0005 | ||
Hausman Test | Chi2=12.44 p-value 0.0528 | ||
Kết quả kiểm định LM lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp giữa Pooling OLS và Random effects đưa ra giá trị p-value bằng 0.0005 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Vì vậy mô hình phù hợp hơn là mô hình Random effects.
Kết quả kiểm định Hausman cho thấy giá trị Prob>chi2 = 0.0528 và lớn hơn so với giá trị 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Do đó chọn mô hình RE sẽ tốt hơn là lựa chọn mô hình FE.
Kết hợp cả 2 lập luận trên, mô hình hồi quy phù hợp nhất là mô hình Random effects.
Giá trị Prob của thống kê F (F-Statistic)=0.0000<0.05, vì vậy mô hình có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi. Giá trị Prob>chi2 = 0.000 nhỏhơn 0.05 nên bác bỏ H0. Mô hình gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định tự tương quan của phần dư: Giả thuyết H0của kiểm định Wooldrdge: không xuất hiện tự tương quan bậc nhất của sai số trong mô hình. Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Prob>F = 0.0031nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ H0.Vì vậy mô hìnhgặp hiện tượng tự tương quan của sai số.
Bảng 4.15: Kiểm định tự tương quan của phần dư
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 36) = 10.063
Prob > F =
0.0031
Do mô hình có phương sai của sai số thay đổi. Do đó, nghiên cứu sử dụng mô hình FGLS để khắc phục vấn đề trên(Green, 2012).
Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát hiệu quả - FGLS
Bảng 4.16: Mô hình hồi quy FGLS
Number of obs = 246 Number of groups = 40 Wald chi2(6) = 431.68 Prob > chi2 = 0.0000 | ||||||
SDROE | Coef. | Std. Err. | z | P>z | [95% Conf. Interval] | |
LNSIZE | 0.0105 | 0.0019 | -5.45 | 0.000 | -0.0142 | -0.0067 |
NIM | 2.2514 | 0.1491 | 15.10 | 0.000 | 1.9593 | 2.5436 |
LTA | 1.2599 | 0.5388 | -0.22 | 0.009 | -1.1723 | 0.9398 |
ETA | 12.4932 | 2.5562 | 4.89 | 0.000 | 7.4831 | 17.5034 |
CIR | -0.0744 | 0.2614 | -0.28 | 0.000 | -0.5867 | 0.4379 |
GDP | 81.8462 | 12.3089 | 6.65 | 0.000 | 57.7211 | 105.9713 |
LNNON | 0.0146 | 0.0016 | 9.28 | 0.000 | 0.0115 | 0.0177 |
_cons | 0.1969 | 0.0222 | 8.88 | 0.000 | 0.1535 | 0.2404 |
Mô hình trên đã mô tả kết quả hồi quy theo mô hình bình phương tối thiểu tổng quát. Kiểm định Wald cho kết quả Prob>chi = 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên mô hình có ý nghĩa về mặt tổng thể.
Kết quả mô hình hồi quy ở bảng trên cho thấy có 7 biến tác động đến độ lệch chuẩn của lợi nhuận ròng trên tài sản bình quân: quy mô Ngân hàng (Size), tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), dư nợ cho vay trên tổng tài sản (LTA), vốn chủ sở hữu
trên tổng tài sản (ETA), tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập (CIR), tăng trưởng kinh tế (GDP), thu nhập ngoài lãi (NON). Mô hình hồi quy viết lại SDROE=0.0146*NON + 0.0105*SIZE + 2.2514*NIM + 12.4932*ETA + 1.2599*LTA – 0.0744*CIR + 81.8462*GDP
4.5.3 Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro của Ngân hàng.
Thu nhập ngoài lãi (NON-INTEREST INCOME): Kết quả hồi quy ủng hộ giả thuyết H1. Khi thu nhập ngoài lãi tăng 1% thì rủi ro của Ngân hàng sẽ tăng lên, cụ thể SDROA tăng 0.9% và SDROE tăng 1.46%. Rủi ro của Ngân hàng đều có tương quan thuận với yếu tố thu nhập ngoài lãi. Điều này cho thấy, khi Ngân hàng mở rộng hoạt động thu nhập ngoài lãi đồng nghĩa với việc tăng chi phí cố định, dẫn đến tăng đòn bẩy hoạt động của Ngân hàng và làm rủi ro cao hơn. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu của tác giả DeYoung Roland (2001) và tác giả Lepetit (2008).
Quy mô Ngân hàng (SIZE): Kết quả hồi quy cho thấy biến số này có tác động cùng chiều lên rủi ro của Ngân hàng và kết quả này ngược với kỳ vọng của nghiên cứu (bác bỏ giả thuyết H2). Như vậy, khi tổng tài sản tăng 1% thì SDROA tăng 0.78% và SDROE tăng 1.05%. Có thể khi Ngân hàng tăng tổng tài sản thì Ngân hàng sử dụng phần lớn trong số tăng lên để kinh doanh tín dụng, đầu tư dài hạn hoặc các hoạt động ngoài lãi khác. Điều này khiến cho tài sản có tính thanh khoản giảm đi và rủi ro của Ngân hàng sẽ tăng lên. Ngược lại, nếu càng để tài sản có tính thanh khoản chiếm tỷ trọng cao trong tổng tài sản thì Ngân hàng sẽ an toàn hơn, giảm áp lực về rủi ro.
Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM): Kết quả hồi quy cho thấy, biến NIM có tác động cùng chiều đến rủi ro của Ngân hàng. Điều này có nghĩa là khi hoạt động tín dụng có chuyển biến tốt (hoạt động này tạo ra tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NIM) thì Ngân hàng sẽ sử dụng thêm nhiều nguồn lực cho hoạt động này để tạo ra mức thu nhập cao hơn do đó rủi ro sẽ gia tăng. Giả thuyết H3 được chấp nhận.
Dư nợ cho vay trên tổng tài sản (LTA): Kết quả hồi quy ủng hộ giả thuyết H4, cụ thể biến LTA tác động cùng chiều lên rủi ro của Ngân hàng. Hệ số tương quan của biến LTA đối với SDROA là 0.1352 và SDROE là1.2599. Nghiên cứu của Syfrari (2012) cũng tìm thấy kết quả tương tự như kết quả hồi quy này. Tài sản của