730 | 4.725 | 0.707 | 3.516 | 6.089 | |
DROA | 730 | 0.001 | 0.001 | 0.000 | 0.003 |
DROE | 730 | 0.011 | 0.007 | 0.002 | 0.029 |
SMV1 | 833 | 0.092 | 0.038 | 0.045 | 0.179 |
SMV2 | 833 | 0.011 | 0.004 | 0.005 | 0.019 |
SIZE | 831 | 18.758 | 1.051 | 16.896 | 20.758 |
LIQ | 831 | -0.104 | 0.106 | -0.300 | 0.076 |
CAP | 831 | 0.066 | 0.028 | 0.033 | 0.137 |
CE | 831 | 0.005 | 0.001 | 0.002 | 0.007 |
NTA | 830 | 0.072 | 0.083 | -0.021 | 0.297 |
LOTA | 833 | 22.173 | 0.643 | 20.672 | 22.917 |
GDPG | 833 | 0.056 | 0.014 | 0.018 | 0.085 |
INF | 833 | 0.050 | 0.042 | 0.003 | 0.230 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Tả Các Biến Nghiên Cứu Được Sử Dụng Trong Mô Hình (1A) Và (1B) -
Mô Hình Tác Động Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Thị Trường Chứng Khoán Lên Rủi Ro Trong Điều Kiện Thay Đổi Quy Mô Ngân Hàng -
Hồi Quy Tuyến Tính Cổ Điển, Mô Hình Tác Động Cố Định Và Mô Hình Tác Động Ngẫu Nhiên -
Kết Quả Hồi Quy Ảnh Hưởng Của Smv Lên Hiệu Quả Ngân Hàng -
Kết Quả Tác Động Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Thị Trường Chứng Khoán Lên Hiệu Quả Và Rủi Ro Trong Điều Kiện Thay Đổi Quy Mô Của Ngân -
Kết Quả Hồi Quy Ảnh Hưởng Của Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Thị Trường Chứng Khoán Lên Hiệu Quả Trong Điều Kiện Thay Đổi Quy Mô Ngân Hàng
Xem toàn bộ 186 trang tài liệu này.
Nguồn: Tính toán bởi tác giả
Bảng 4.1 cho thấy tổng quan các giá trị trung bình, giá trị tối thiểu, tối đa và độ lệch chuẩn của tất cả các biến nghiên cứu trong luận án. Biến EVA đại diện cho giá trị kinh tế tăng thêm có giá trị nhỏ nhất (-1.904) và lớn nhất (1.733) xoay quanh giá trị trung bình (0.131) và biên độ giao động không lớn (độ lệch chuẩn 0.845). Điều này chỉ ra rằng, phần lớn các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu đều tạo ra giá trị cho cổ đông khi thu nhập sau thuế trung bình lớn hơn chi phí vốn cần thiết để tạo ra thu nhập. Bên cạnh đó, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của ROE trung các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu lần lượt là - 0.1% và 7%. Sự chênh lệch này hàm ý, tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng không đồng đều trong mẫu nghiên cứu. Ngoài ra, khi tính toán thêm phần chi phí vốn vào ROE, sự chênh lệch này còn giãn rộng ra hơn nữa (giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của biến EROE lần lượt là -28.4% và 26.2%). Biến EROE phản ánh lợi nhuận thực của các ngân hàng khi xem xét tới chi phí sử dụng vốn so với thước đo ROE truyền thống. Tuy nhiên, giá trị trung bình của ROE và EROE tương ứng là 3% và 1.8%, điều này chỉ ra rằng các ngân hàng niêm yết trên TTCK Việt Nam hoạt động có lợi nhuận. Kết luận này có thể được quan sát thông qua giá trị trung bình của biến NIM (giá trị dương khoảng 0.5%) với khoảng giao động từ giá trị nhỏ nhất là 0.1% và giá trị lớn nhất là 1.1%.
Giá trị trung bình của hệ số ổn định của ngân hàng (ZSCORE) là 4.725 với giá trị tối thiểu là 3.516 và giá trị tối đa là 6.089. Giá trị này tương đối cao hàm ý rằng các NH TMCP niêm yết trong mẫu đạt được mức độ ổn định bình quân nhất định. Theo Altman và Hotchkiss (1993), giá trị Z >2.6 hàm ý ngân hàng không có rủi ro nghiêm trọng phải rơi vào tình trạng phá sản. Xét về trung bình, giá trị Z-Score của các ngân hàng là 4.725, cao hơn giá trị ngưỡng khoảng 1.85 lần. Nhận định này có thể được quan sát khi xem xét đến biến động trong hiệu quả khai thác tài sản hiện có (DROA) và hiệu quả khai thác vốn chủ sở hữu (DROE). Thống kê mô tả cho thấy, biến động trung bình của hiệu quả sử dụng tài sản và hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu lần lượt là 0.1% và 1.1%, đây là mức độ biến động tương đối thấp hàm ý các ngân hàng niêm yết trong mẫu duy trì được mức độ ổn định tương đối.
SMV có giá trị trung bình khoảng 9.2% và khoảng biến động từ giá trị nhỏ nhất và lớn nhất là 4.5% - 17.9%, cho thấy tỷ suất sinh lợi chứng khoán trung bình dương, biến đổi trong biên độ nhỏ (độ lệch chuẩn 3.8%). Nhìn chung tỷ suất sinh lợi TTCK dương. Nhận định này có thể xem xét dưới cách tiếp cận DSMV; theo đó, biến động tỷ suất sinh lợi thị trường có giá trị dương (khoảng 1.1%) và khoảng biến động từ giá trị nhỏ nhất là 0.5% đến giá trị lớn nhất là 1.9%.
Quy mô của các ngân hàng trong mẫu giao động trong khoảng giá trị 16.896 và 20.758 với giá trị trung bình là 18.758 và độ lệch chuẩn thấp 1.051. Các ngân hàng duy trì mức thanh khoản với giá trị trung bình là -10.4% trong đó mức thanh khoản tối thiểu là -30% và tối đa là 7.6%. Nhìn chung, mức thanh khoản trung bình âm hàm ý các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu gặp khó khăn trong quản trị thanh khoản do các khoản nợ (huy động từ khách hàng) nhỏ hơn các khoản cho vay. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng trung bình là 6.6% với khoảng biến động từ giá trị nhỏ nhất là 3.3% đến giá trị cao nhất là 13.7%. Bên cạnh đó, các ngân hàng quản trị chi phí tương đối tốt khi tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản trung bình chỉ khoảng 0.5%; giá trị
lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là 0.2% và 0.7%, xoay quanh rất gần giá trị trung bình với biên độ nhỏ (độ lệch chuẩn khoảng 0.1%). Tỷ lệ thu nhập phi lãi chiếm tỷ trọng nhỏ trong tổng lãi gộp của các ngân hàng, trung bình khoảng 7.2%.
Quy mô tổng tài sản của toàn bộ ngân hàng trong mẫu nghiên cứu cao và đồng đều (không chênh lệch nhiều). Giá trị nhỏ nhất là 20.672 và giá trị lớn nhất là 22.917, giao động rất gần xung quanh giá trị trung bình là 22.173 với độ lệch chuẩn thấp (0.643). Tăng trưởng kinh tế ổn định ở mức trung bình là 5.6% với giá trị nhỏ nhất là 1.8% và giá trị lớn nhất là 8.5% trong khung thời gian nghiên cứu. Mức lạm phát trung bình trong giai đoạn nghiên cứu là 5% với khoảng biến động từ giá trị nhỏ nhất 0.3% đến giá trị lớn nhất 23%.
Như vậy, nhìn chung các biến nghiên cứu có khoảng chênh lệch của trị số thống kê nhỏ nhất và lớn nhất tương đối cao kết hợp với độ lệch chuẩn lớn tương đối sẽ đảm bảo sự không đồng nhất trong mẫu nghiên cứu, từ đó giúp đạt được các kết quả ước lượng đáng tin cậy hơn (Dang, 2020).
4.2 Tương quan giữa các biến nghiên cứu
Nhìn chung, Bảng 4.2 cho thấy tương quan cặp giữa các biến nghiên cứu. SMV1 và SMV2 có liên hệ cùng chiều với tất cả các biến đại diện cho hiệu quả hoạt động (EVA, EROE, ROE và NIM), điều này đưa ra hàm ý sơ lược về liên hệ tiềm tàng giữa SMV và hiệu quả trước khi kiểm tra chính thức thông qua kết quả hồi quy. Theo đó, trong thời kỳ SMV gia tăng, các ngân hàng trở nên hoạt động hiệu quả hơn. Ngoài ra, SMV1 và SMV2 tương quan dương với biến đại diện rủi ro (DROE và DROA) và tương quan âm với biến rủi ro tổng thể (ZSCORE), hàm ý sơ lược về ảnh hưởng cùng chiều của SMV lên rủi ro ngân hàng. Thêm nữa, tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.8 (giá trị ngưỡng 0.8 để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến được tham khảo từ nghiên cứu của Võ Xuân Vinh (2018)), điều này hàm ý ảnh hưởng không trọng yếu của vấn đề về đa cộng tuyến đối với các kết quả ước lượng. Các cặp có tương quan trên 0.8 bao gồm
EROE – EVA (hệ số tương quan 0.966), DROA – ZSCORE (hệ số tương quan -0.851), DROE – ZSCORE (hệ số tương quan -0.909), DROA – DROA (hệ số tương quan 0.884), SMV1 – SMV2 (hệ số tương quan 0.944) đều được xử lý riêng trong từng phương trình hồi quy nên tránh được kết quả giả mạo (spurious regression) tiềm tàng phát sinh do rủi ro của đa cộng tuyến.
Tuy nhiên, đối với một số các phân tích thực nghiệm, việc thêm một số biến vào một mô hình hồi quy duy nhất có thể làm tăng rủi ro từ tác động tiềm ẩn của hiện tượng đa cộng tuyến có thể dẫn đến kết quả giả (Francis và cộng sự, 2012). Do đó, tác giả kiểm tra giá trị nhân tử phóng đại phương sai (VIF) để xem xét thực sự vấn đề đa cộng tuyến có phải là vấn đề cần quan tâm hay không. Phụ lục 3 cho thấy tất cả các hệ số VIF trong trường hợp biến hiệu quả là biến phụ thuộc giao động trong khoảng 1.42-1.46 và hệ số VIF trong trường hợp biến rủi ro là biến phụ thuộc giao động trong khoảng 1.63-1.65. Tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10 (giá trị ngưỡng 10 để so sánh với VIF được tham khảo từ tác giả Gujarati và cộng sự (2012)), điều này hàm ý không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập sử dụng trong mô hình ước lượng.
78
Bảng 4.2: Tương quan cặp giữa các biến nghiên cứu
EVA | EROE | ROE | NIM | ZSCORE | DROA | DROE | SMV1 | SMV2 | SIZE | LIQ | CAP | CE | NTA | LOTA | GDPG | INF | |
EVA | 1.00 | ||||||||||||||||
EROE | 0.97*** | 1.00 | |||||||||||||||
ROE | 0.05 | 0.08* | 1.00 | ||||||||||||||
NIM | 0.02 | 0.04 | 0.73*** | 1.00 | |||||||||||||
ZSCORE | -0.10** | -0.12** | -0.09* | -0.04 | 1.00 | ||||||||||||
DROA | 0.10** | 0.11** | -0.07 | 0.00 | -0.85*** | 1.00 | |||||||||||
DROE | 0.13*** | 0.15*** | 0.11** | 0.04 | -0.91*** | 0.88*** | 1.00 | ||||||||||
SMV1 | 0.10** | 0.10** | 0.20*** | 0.11** | -0.06 | 0.06 | 0.09* | 1.00 | |||||||||
SMV2 | 0.09* | 0.09* | 0.19*** | 0.11** | -0.08* | 0.07 | 0.11** | 0.94*** | 1.00 | ||||||||
SIZE | -0.08* | -0.06 | 0.48*** | 0.41*** | 0.09* | -0.29*** | -0.07 | -0.00 | 0.00 | 1.00 | |||||||
LIQ | -0.01 | 0.00 | 0.34*** | 0.33*** | -0.04 | -0.03 | 0.01 | 0.05 | 0.05 | 0.20*** | 1.00 | ||||||
CAP | 0.06 | 0.03 | -0.43*** | -0.16*** | -0.09* | 0.40*** | 0.08* | -0.03 | -0.03 | -0.70*** | -0.06 | 1.00 | |||||
CE | 0.02 | 0.06 | 0.07* | 0.23*** | -0.26*** | 0.31*** | 0.23*** | -0.13*** | -0.12** | -0.16*** | 0.13*** | 0.20*** | 1.00 | ||||
NTA | 0.06 | 0.04 | 0.03 | 0.23*** | -0.04 | 0.08* | 0.04 | -0.14*** | -0.12** | 0.13*** | 0.04 | 0.03 | 0.14*** | 1.00 | |||
LOTA | -0.22*** | -0.21*** | -0.06 | -0.01 | 0.18*** | -0.19*** | -0.22*** | -0.23*** | -0.16*** | 0.09* | 0.12** | -0.11** | 0.09* | 0.19*** | 1.00 | ||
GDPG | 0.22*** | 0.24*** | -0.02 | -0.05 | -0.05 | 0.04 | 0.08* | -0.32*** | -0.29*** | -0.05 | -0.01 | 0.01 | 0.07 | 0.08* | -0.08* | 1.00 | |
INF | 0.15*** | 0.16*** | 0.17*** | 0.07* | -0.13*** | 0.12** | 0.16*** | 0.34*** | 0.24*** | -0.06 | 0.07 | 0.06 | -0.08* | -0.14*** | -0.70*** | -0.14*** | 1.00 |
Ghi chú: ***, **, * phản ánh cho mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%.
4.3 Kết quả nghiên cứu
Trình tự của kết quả nghiên cứu được trình bày theo cấu trúc sau. Đầu tiên, các kết quả hồi quy chính được xem xét bao gồm: (i) Ảnh hưởng của SMV lên hiệu quả và (ii) Ảnh hưởng của SMV lên rủi ro của các NH TMCP Việt Nam niêm yết. Sau đó, tác giả bổ sung thêm biến tương tác giữa SMV và quy mô vào mô hình gốc để kiểm tra ảnh hưởng của SMV lên hiệu quả và rủi ro khi cân nhắc đến yếu tố quy mô ngân hàng. Sau phần diễn giải mối quan hệ chính, tác giả thảo luận một số kết quả liên quan đến các biến kiểm soát có trong mô hình. Phần thảo luận này sẽ được phân tích so sánh chi tiết với các nghiên cứu trước kết hợp với diễn giải cơ chế của tác động cho tương thích với từng cặp biến nghiên cứu. Sau đó, tác giả kiểm tra tính vững bằng cách thay thế phương pháp hồi quy từ phương pháp OLS, FEM và REM sang phương pháp S-GMM.
4.3.1 Kết quả ảnh hưởng của biến động tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán lên hiệu quả
Bảng 4.3 cho biết ảnh hưởng của SMV lên các biến đo lường khác nhau cho hiệu quả của ngân hàng. Phương pháp hồi quy phù hợp thông qua kiểm định Hausman test cho từng phương trình được trình bày ở dòng cuối cùng của bảng kết quả. Xét về mối quan hệ nghiên cứu chính SMV - hiệu quả, kết quả hồi quy ước lượng cho thấy tất cả các hệ số hồi quy của SMV lên các biến đo lường rủi ro EVA, EROE, ROE và NIM dương và có ý nghĩa thống kê rất mạnh ở mức 1%. Kết quả này nhất quán cho hai cách tính SMV, hàm ý rằng biến động tỷ suất sinh lợi TTCK đồng biến với hiệu quả hoạt động của ngân hàng (Ủng hộ giả thuyết nghiên cứu H1). Theo đó, trong thời kỳ khủng hoảng, nhà đầu tư có khuynh hướng chuyển từ các khoản đầu tư rủi ro sang tiền gửi tiết kiệm ngân hàng, từ tạo ra ảnh hưởng tốt đến thanh khoản và do đó là hiệu quả của ngân hàng (Smaoui và cộng sự, 2020). Góc độ này minh họa cho cách giải thích dựa vào sự dịch chuyển của dòng vốn trong thời kỳ SMV gia tăng. Kết quả nghiên cứu có sự tương tự với bằng chứng thực nghiệm của một số công trình nghiên cứu trước. Ví dụ, SMV có tác
động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng ở Trung Quốc. Do đó, khi tỷ suất sinh lợi TTCK càng biến động, các ngân hàng Trung Quốc càng có hiệu quả hoạt động tốt hơn. Albertazzi và Gambacorta (2010) ủng hộ bằng chứng thực nghiệm trên và cho rằng nhà đầu tư và cá nhân có xu hướng gửi tiền vào ngân hàng hơn là đầu tư vào thị trường chứng khoán trong thời kỳ SMV giao động mạnh, điều này khiến thanh khoản các ngân hàng dồi dào và hoạt động tốt hơn. Ngoài ra, điều tra báo cáo hàng năm của Hệ thống Dự trữ Liên bang về các điều kiện đối với các ngân hàng thương mại, Angbazo (1997) lập luận rằng ảnh hưởng của SMV lên lãi suất khoản tiền đi vay mạnh hơn so với tiền gửi, điều này làm cho các ngân hàng tận dụng được phần lãi suất cho vay cao hơn khi SMV giao động mạnh; do đó sẽ có thể giúp các ngân hàng này vận hành tốt hơn về nghiệp vụ kinh doanh truyền thống của ngân hàng (cụ thể: nghiệp vụ huy động - cho vay). Thêm nữa, Albertazzi và Gambacorta (2009) cho rằng nhu cầu đối với các công cụ tài chính phái sinh tăng lên trong thời kỳ không chắc chắn (SMV biến động nhiều). Các ngân hàng tận dụng tốt công cụ phái sinh này để tạo ra lợi nhuận từ các nghiệp vụ kinh doanh phi truyền thống (bên ngoài hình thức kinh doanh cho vay truyền thống).
Tuy nhiên, kết quả trên trái ngược với quan điểm của Ahmed và Hla (2019). Tác giả cho rằng, gia tăng trong SMV ảnh hưởng xấu đến các điều kiện thị trường và một trong những nguyên nhân quan trọng làm tăng rủi ro kinh doanh, làm giảm khả năng tạo ra lợi nhuận của công ty. Tương tự, Rashid (2013) giải thích rằng sự không chắc chắn trong bối cảnh vĩ mô của nền kinh tế (biểu hiện thông qua SMV gia tăng) có ảnh hưởng ngược chiều đến các quyết định và hành vi sử dụng vốn vay của doanh nghiệp, từ đó tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Trong một nghiên cứu khác, Rashid (2014) cho rằng khi rủi ro phát sinh do SMV gia tăng, các doanh nghiệp ít có khả năng thực hiện tài trợ bên ngoài thông qua nợ vay ngân hàng bởi vì khi SMV tăng, các ngân hàng yêu cầu lãi suất cho vay cao hơn. Khi mức độ rủi ro tăng lên, các tổ chức dù cần vốn nhưng sẽ lựa chọn không đi vay nợ từ ngân hàng vì không chấp nhận lãi suất cho vay cao như vậy; do đó, các ngân hàng không thể sử dụng tiền gửi một cách hiệu quả để
thu được lợi nhuận cao, gây ra sự sụt giảm nhất định đối với lợi nhuận hoạt động của ngân hàng. Ngoài ra, khi thị trường trở nên không chắc chắn, các ngân hàng yêu cầu lãi suất cho vay cao hơn và các công ty cố gắng giảm một phần nợ ngân hàng trong cơ cấu vốn của họ (Levy và Hennessy, 2007), vì vậy các ngân hàng không thể sử dụng tiền gửi đã huy động một cách hiệu quả để thu được lợi nhuận cao do các công ty hạn chế sử dụng vốn vay từ ngân hàng. Điều này hàm ý cho ảnh hưởng tiêu cực của SMV lên hiệu quả hoạt động của các ngân hàng niêm yết.
Kết quả nêu trên phù hợp với lý thuyết triển vọng (prospect theory) từ nghiên cứu của Kai Ineman và Tversky (1979). Cụ thể, lý thuyết triển vọng (prospect theory) cho thấy, tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán gia tăng gây ra rủi ro cho vốn đầu tư của các cá nhân và tổ chức đang đầu tư trên thị trường chứng khoán. Nhà đầu tư đánh giá cao các khoản lợi nhuận chắc chắn hơn là các khoản lợi nhuận cao do chấp nhận rủi ro và bị giảm đi nếu có mất mát xảy ra. Do đó, các khoản vốn để đầu tư sẽ luân chuyển từ TTCK chuyển sang kênh đầu tư tiền gửi ngân hàng – có mức an toàn nhất định và có tỷ suất sinh lợi chắc chắn đạt được. Dựa trên nguồn vốn này, các ngân hàng có được thanh khoản dồi dào và hoạt động có hiệu quả hơn.