Trang chủ

Đồ Thị Roe Của Ngân Hàng Tmcp Á Châu Trong Giai Đoạn 2006-2014

Có thể thấy rằng, tổng vốn chủ sở hữu và tổng tài sản của Ngân hàng TMCP Á Châu tăng mạnh trong giai đoạn 2006-2012. Nửa sau năm 2012 đến năm 2014, có sự sụt giảm nhẹ trong tổng vốn chủ sở hữu, và có sự sụt giảm đáng kể trong tổng tài sản của ngân hàng. Điều này được giải thích rằng: năm 2011, cả nước chứng kiến lạm phát tăng ở mức 18.13% cả năm so với cùng kì 2010. Điều này làm giá cả của năm 2011 có tốc độ tăng giá mạnh so với các năm còn lại.

>

Nằm trong chu kì kinh tế chung của cả nước, khả năng sinh lợi của ngân hàng TMCP Á Châu được biểu thị qua 2 chỉ tiêu tài chính là ROE và ROA cũng có sự tăng giảm tương tự nhau. Để hiểu rõ hơn tại sao lại có sự biến động này và nhân tố nào ảnh hưởng đến hiệu suất của ngân hàng, chúng ta cùng tìm hiểu qua chương 2.


ROE

0.2

0.15

0.1

0.05

ROE

0

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

-0.05

-0.1


(Nguồn: tính toán của tác giả)


Hình 2.3: Đồ thị ROE của Ngân hàng TMCP Á Châu trong giai đoạn 2006-2014


ROA

0.01


0.008


0.006


0.004

ROA

0.002


0

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

-0.002


-0.004

(Nguồn: tính toán của tác giả)

Hình 2.4: Đồ thị ROA của Ngân hàng TMCP Á Châu trong giai đoạn 2006-2014

>

2.2. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng TMCP Á Châu giai đoạn 2006-2014

2.2.1. Phân tích thống kê mô tả

Bảng 2.1. Bảng thống kê mô tả các nhân tố trong nghiên cứu



N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

ROA

36

-.00243015

.00887843

.0035069247

.00250420153

ROE

36

-.04006004

.17865907

.0636817859

.05120785984

EA

36

.03927630

.09103575

.0611469059

.01294302890

DE

36

9.90218293

26.31204822

16.4339182965

4.36839450626

LA

36

.84715764

1.13407760

.9542137889

.06102647212

LLP

36

-.00088679

.00325401

.0012720029

.00080038178

AM

36

.00057868

.00321959

.0016945216

.00069924456

OE

36

.00220710

.00958025

.0041864912

.00169191098

INF

36

.02523000

.27693000

.1040461111

.06592578961

GDP

36

.03140000

.08460000

.0637305556

.01353629659

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 41 trang tài liệu này.

Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại cổ phần á châu - 3

(Nguồn: Theo kết quả chạy mô hình SPSS )

Ý nghĩa bảng thổng kê mô tả cho biết giá trị trung bình số học của một số biến được đưa vào đề tài. Các giá trị minimum và maximun chỉ ra giá trị thấp nhất và giá trị cao nhất của biến. Độ lệch chuẩn thể hiện bao nhiêu biến thể hoặc phân tán tồn tại từ giá trị trung bình. Một độ lệch chuẩn thấp chỉ ra rằng các điểm dữ liệu đang rất gần với giá trị trung bình; trong khi giá trị cao của độ lệch chuẩn (SD) cho thấy các tập dữ liệu được mở rộng ra trên một phạm vi rộng lớn của các giá trị.

Từ kết quả mô tả thống kê, ta có: số quan sát của ngân hàng TMCP Á Châu được dựa trên số liệu từ báo cáo tài chính theo qu trong vòng 9 năm, từ 2006 đến 2014. Số mẫu quan sát là 36. Các thông số ở bảng 3.1 cho thấy: ngoại trừ biến DE (đòn bấy tài chính), các biến còn lại trong mô hình đều có đặc điểm chung như sau:

-Giá trị trung bình và của mỗi biến hầu như không có sự chênh lệch lớn.

-Không có sự chênh lệch nhiều giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.

>

-Xét trong mối tương quan với giá trị trung bình, độ lệch chuẩn khá thấp, chứng tỏ, các quan sát trong các biến có mức độ tương đồng và tập trung cao.

Độ lệch chuẩn cao nhất được tìm thấy ở biến DE (đòn bẩy tài chính) với giá trị 4.36839450626, trông khi đó độ lệch chuẩn thấp nhất được tìm thấy ở biến AM (hiệu quả quản trị tài sản) với giá trị 0.00069924456

2.2.2. Kiểm tra tính phân phối chuẩn của các biến trong mô hình


Trong đề tài này, tác giả chọn cách xem biều đồ với đường cong chuẩn (Histograms with normal curve) với dạng hình chuông đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên. Trị trung bình (mean) và trung vị (mediane) gần bằng nhau và độ xiên (skewness) gần bằng zero để kiểm tra tính phân phối chuẩn của các biến trong mô hình.


Bảng 2.2. Tính phân phối chuẩn của các biến trong mô hình



EA

DE

LA

LLP

AM

OE

INF

GDP

Valid

36

36

36

36

36

36

36

36

N









Missing

0

0

0

0

0

0

0

0

Mean

.061146

16.433

.95421

.00127

.00169

.00418

.10404

.06373

Median

.059304

15.687

.94073

.00115

.00152

.00347

.07923

.06095

Std. Deviation

.012943

4.3683

.06102

.00080

.00069

.00169

.06592

.01353

Skewness

.201

1.005

.460

.136

.802

0.547

0.229

-.095

Std. Error of Skewness


.393


.393


.393


.393


.393


.393


.393


.393

(Nguồn: Theo kết quả chạy mô hình SPSS )


>

Trong phân phối này, ta có thể thấy các biến có trị số trung bình và trung vị gần bằng nhau và độ xiên dao động từ -1 đến +1, vì vậy được coi như có phân phối chuẩn.

2.2.3. Phân tích tương quan giữa các biến


Trước khi bắt tay vào thử nghiệm các giả thuyết, tác giả nghiên cứu mối tương quan giữa các biến. Phần trước đã chứng minh được sự phân bố dữ liệu là bình thường, vì vậy để điều tra sự tương quan giữa các biến, hệ số tương quan Pearson được sử dụng. Kiểm định mối tương quan dùng để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Mô hình hồi quy tốt là mô hình có hệ số tương quan giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc lớn, thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến với nhau, và điều này cũng chỉ ra rằng phân tích hồi quy là phù hợp


Đại học Kinh tế

ế

Hu

Bảng 2.3: Mối tương quan giữa ROE và biến trong mô hình



ROE

EA

DE

LA

LLP

AM

OE

INF

GDP


Pearson Correlation

1

.601**

.728**

-.501**

-.122

.619**

-.616**

.127

.468**

ROE

Sig. (2-tailed)


.000

.000

.002

.478

.000

.000

.460

.004


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

.601**

1

-.922**

-.343*

.154

-.230

.407*

-.004

.015

EA

Sig. (2-tailed)

.000


.000

.041

.369

.177

.014

.982

.929


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

.728**

-.922**

1

.625**

-.155

.433**

-.394*

-.027

.172

DE

Sig. (2-tailed)

.000

.000


.000

.367

.008

.017

.877

.315


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

-.501**

-.343*

.625**

1

-.036

.524**

-.198

-.037

.356*

LA

Sig. (2-tailed)

.002

.041

.000


.833

.001

.248

.830

.033


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36




Pearson Correlation

-.122

.154

-.155

-.036

1

-.160

-.030

-.013

-.175

LLP

Sig. (2-tailed)

.478

.369

.367

.833


.352

.864

.941

.306


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

.619**

-.230

.433**

.524**

-.160

1

-.151

-.207

.438**

AM

Sig. (2-tailed)

.000

.177

.008

.001

.352


.380

.227

.008


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

-.616**

.407*

-.394*

-.198

-.030

-.151

1

-.347*

-.391*

OE

Sig. (2-tailed)

.000

.014

.017

.248

.864

.380


.038

.018


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

.127

-.004

-.027

-.037

-.013

-.207

-.347*

1

.123

INF

Sig. (2-tailed)

.460

.982

.877

.830

.941

.227

.038


.475


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

.468**

.015

.172

.356*

-.175

.438**

-.391*

.123

1

GDP

Sig. (2-tailed)

.004

.929

.315

.033

.306

.008

.018

.475



N

36

36

36

36

36

36

36

36

36

Đại học Kinh tế

ế

Hu

(Nguồn: Theo kết quả chạy mô hình SPSS )


Đại học Kinh tế

ế

Hu

Bảng 2.4: Mối tương quan giữa ROA và biến trong mô hình



ROA

EA

DE

LA

LLP

AM

OE

INF

GDP


Pearson Correlation

1

.317

.438**

-.382*

-.056

.552**

-.682**

.253

.516**

ROA

Sig. (2-tailed)


.039

.008

.021

.746

.000

.000

.136

.001


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

.317

1

-.922**

-.343*

.154

-.230

.407*

-.004

.015

EA

Sig. (2-tailed)

.039


.000

.041

.369

.177

.014

.982

.929


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

.438**

-.922**

1

.625**

-.155

.433**

-.394*

-.027

.172

DE

Sig. (2-tailed)

.008

.000


.000

.367

.008

.017

.877

.315


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

-.382*

-.343*

.625**

1

-.036

.524**

-.198

-.037

.356*

LA

Sig. (2-tailed)

.021

.041

.000


.833

.001

.248

.830

.033


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36




Pearson Correlation

-.056

.154

-.155

-.036

1

-.160

-.030

-.013

-.175

LLP

Sig. (2-tailed)

.746

.369

.367

.833


.352

.864

.941

.306


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

.552**

-.230

.433**

.524**

-.160

1

-.151

-.207

.438**

AM

Sig. (2-tailed)

.000

.177

.008

.001

.352


.380

.227

.008


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

-.682**

.407*

-.394*

-.198

-.030

-.151

1

-.347*

-.391*

OE

Sig. (2-tailed)

.000

.014

.017

.248

.864

.380


.038

.018


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

.253

-.004

-.027

-.037

-.013

-.207

-.347*

1

.123

INF

Sig. (2-tailed)

.136

.982

.877

.830

.941

.227

.038


.475


N

36

36

36

36

36

36

36

36

36


Pearson Correlation

.516**

.015

.172

.356*

-.175

.438**

-.391*

.123

1

GDP

Sig. (2-tailed)

.001

.929

.315

.033

.306

.008

.018

.475



N

36

36

36

36

36

36

36

36

36

Đại học Kinh tế

ế

Hu

(Nguồn: Theo kết quả chạy mô hình SPSS)


Từ bảng trên, ta có thể nhận thấy sự tương quan giữa các biến trong mô hình như sau:

Mối tương quan giữa an toàn vốn và khả năng sinh lợi của ngân hàng:


Mức độ nghĩa 0.000 (đối với ROE) và 0.039 (đối với ROA) đều nhỏ hơn 0,05; do đó có mối tương quan giữa an toàn vốn và khả năng sinh lợi của ngân hàng. Tương quan Pearson có hệ số lần lượt là 0.601 và 0,317 chứng tỏ có sự tương quan dương đáng kể giữa an toàn vốn với chỉ tiêu ROE và có tương quan dương dưới mức trung bình với chỉ tiêu ROA.

Mối tương quan giữa đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lợi của ngân hàng:


>

Mức độ nghĩa 0.000 (đối với ROE) và 0.008 (đối với ROA) đều nhỏ hơn 0,05; do đó có mối tương quan giữa đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lợi của ngân hàng. Tương quan Pearson có hệ số lần lượt là 0.728 và 0,438 chứng tỏ có sự tương quan dương quan trọng đối với chỉ tiêu ROE và tương quan dương khá đáng kể đối với chỉ tiêu ROA.

Mối tương quan giữa tính thanh khoản và khả năng sinh lợi của ngân hàng:


Mức độ nghĩa 0.002 (đối với ROE) và 0.021 (đối với ROA) đều nhỏ hơn 0,05; do đó có mối tương quan giữa tính thanh khoản và khả năng sinh lợi của ngân hàng. Tương quan Pearson có hệ số lần lượt là -0.501 và -0,382 chứng tỏ có sự tương quan ngược chiều đáng kể giữa đòn bẩy tài chính và hiệu suất của ngân hàng. Mối tương quan giữa rủi ro tín dụng và khả năng sinh lợi của ngân hàng:

Mức độ nghĩa 0.478 (đối với ROE) và 0.746 (đối với ROA) đều lớn hơn 0,05; do đó không có mối tương quan giữa rủi ro tín dụng và khả năng sinh lợi của ngân hàng.

Mối tương quan giữa hiệu quả quản trị tài sản và khả năng sinh lợi của ngân hàng:


Mức độ nghĩa 0.000 (đối với ROE) và 0.000 (đối với ROA) đều nhỏ hơn 0,05; do đó có mối tương quan giữa hiệu quả quản trị tài sản và khả năng sinh lợi

của ngân hàng. Tương quan Pearson có đều hệ số lần lượt là 0.619 và 0.552 chứng tỏ có sự tương quan dương lớn giữa hiệu quả quản trị tài sản và hiệu suất của ngân hàng.

Mối tương quan giữa hiệu quả chi phí hoạt động và khả năng sinh lợi của ngân hàng:

Mức độ nghĩa 0.000 (đối với ROE) và 0.000 (đối với ROA) đều nhỏ hơn 0,05; do đó có mối tương quan giữa hiệu quả chi phí hoạt động và khả năng sinh lợi của ngân hàng. Tương quan Pearson có hệ số lần lượt là -0.616 và --0,682 chứng tỏ có sự tương quan âm đáng kể giữa hiệu quả chi phí hoạt động và hiệu suất của ngân hàng.

Mối tương quan giữa lạm phát và khả năng sinh lợi của ngân hàng:


>

Mức độ nghĩa 0.460 (đối với ROE) và 0.136 (đối với ROA) đều lớn hơn 0,05; do đó không có mối tương quan giữa lạm phát và khả năng sinh lợi của ngân hàng.

Mối tương quan giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế và khả năng sinh lợi của ngân hàng:

Mức độ nghĩa 0.04 (đối với ROE) và 0.01 (đối với ROA) đều nhỏ hơn 0,05; do đó có mối tương quan giữa GDP và khả năng sinh lợi của ngân hàng. Tương quan Pearson có hệ số lần lượt là 0.468 và 0,516 chứng tỏ có sự tương quan ở mức trung bình giữa GDP và hiệu suất của ngân hàng.

2.2.4. Mô hình hồi quy


Kiểm định giả thiết về ý nghĩa của mô hình hồi quy tuyến tính


Kiểm định giả thiết:


H0: Giữa các biến an toàn vốn, đòn bẩy tài chính, tính thanh khoản, hiệu quả quản trị tài sản, hiệu quả chi phí hoạt động, tốc độ tăng trưởng kinh tế, và khả năng sinh lợi của ngân hàng: không có mối quan hệ := 0

H1: Giữa các biến an toàn vốn, đòn bẩy tài chính, tính thanh khoản, hiệu quả quản trị tài sản, hiệu quả chi phí hoạt động, tốc độ tăng trưởng kinh tế, và khả năng sinh lợi của ngân hàng: không có mối quan hệ :≠ 0

>

Sử dụng phần mềm SPSS để chạy mô hình hồi quy tuyến tính có kết quả như sau:


Đại học Kinh tế

ế

Hu

Bảng 2.5. Kết quả mô hình hồi quy tuyến tính các nhân tố ảnh hưởng đến ROE



Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


T


Sig.


R


R Square


Adjusted R Square


Durbin- Watson

B

Std. Error

Beta







.901

.811

.756

2.336

(Constant)

-.083

.104


-.795

.434



-


EA

2.105

1.542

.532

1.365

.031

-

-

DE

.013

.005

1.098

2.408

.023

-

-

LA

-.231

.142

-.276

-1.627

.015

-

-

LLP

1.002

5.701

.016

.176

.862

-

-

AM

25.476

8.336

.348

3.056

.005

-

-

OE

-10.266

3.435

-.339

-2.989

.006

-

-

INF

.073

.073

.093

.992

.330

-

-

GDP

.285

.436

.075

.654

.519

-

-

(Nguồn: Theo kết quả chạy mô hình SPSS)


Đại học Kinh tế

ế

Hu

Bảng 2.6. Kết quả mô hình hồi quy tuyến tính các nhân tố ảnh hưởng đến ROA



Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


t


Sig.


R


R Square


Adjusted R Square


Durbin- Watson

B

Std. Error

Beta








.842a

.709

.623

2.422


(Constant)

-.002

.006


-.244

.809

-

-

-

-


EA

.082

.094

.423

.873

.030

-

-

-

-


DE

.000

.000

.514

.907

.032

-

-

-

-


LA

-.006

.009

-.139

-.659

.017

-

-

-

-

1

LLP

.057

.346

.018

.164

.871

-

-

-

-


AM

1.538

.507

.429

3.036

.005

-

-

-

-


OE

-.794

.209

-.536

-3.804

.001

-

-

-

-


INF

.006

.004

.159

1.362

.184

-

-

-

-


GDP

.010

.026

.056

.393

.697

-

-

-

-

(Nguồn: Theo kết quả chạy mô hình SPSS)


Như vậy, với mô hình hồi quy tuyến tính có mức nghĩa 0.000<0.05, ta có thể biểu diễn thông qua phương trình sau:

Mô hình 1:


ROE = 0.532 * EA + 1.098 * DE – 0.276 * LA + 0.348 * AM – 0.339 * OE


Mô hình 2:


ROA = 0.423 * EA + 0.514 * DE – 0.139 * LA + 0.429 * AM – 0.536 * OE


2.2.4.1. Phân tích hồi quy


Giải thích các biến trong mô hình:


- An toàn vốn ngân hàng có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thông qua 2 chỉ tiêu tài chính là ROE và ROA. Cụ thể, khi biến an toàn vốn tăng hay giảm 1 đơn vị, ROE sẽ tăng (giảm) 0.532 đơn vị và ROA tăng (giảm)

0.423 đơn vị

>

- Bên cạnh đó, đòn bẩy tài chính cũng có tác động thuận chiều đến khả năng sinh lợi của ngân hàng. Nếu đòn bẩy tài chính tăng hay giảm 1 đơn vị, 2 chỉ tiêu tài chính biểu thị khả năng sinh lợi của ngân hàng là ROE sẽ tăng (giảm) 1.098 đơn vị và ROA tăng (giảm) 0.514 đơn vị.

- Ngoài ra, hiệu quả quản trị tài sản được đo lường bằng thu nhập hoạt động trên tổng tài sản cũng tác đông cùng chiều đến hiệu suất ngân hàng. Khi hiệu quả quản trị tài sản tăng hay giảm 1 đơn vị, khả năng sinh lợi của ngân hàng được biểu thị qua ROE sẽ tăng (giảm) 0.348 đơn vị và ROA tăng (giảm) 0.429 đơn vị.

- Tuy nhiên, tính thanh khoản của ngân hàng lại có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lợi của ngân hàng. Cụ thể, khi tính thanh khoản tăng hay giảm 1 đơn vị, ROE của ngân hàng sẽ giảm hay tăng 0.276 đơn vị và ROA giảm hay tăng 0.139 đơn vị.

- Hiệu quả chi phí hoạt động có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lợi của ngân hàng. Khi hiệu quả chi phí hoạt động tăng hay giảm 1 đơn vị, khả năng

sinh lợi của ngân hàng được biểu thị qua ROE sẽ giảm hay tăng 0.339 đơn vị và ROA sẽ giảm hay tăng 0.536 đơn vị.

Mô hình 1:


ROE = 0.532 * EA + 1.098 * DE – 0.276 * LA + 0.348 * AM – 0.339 * OE


Đánh giá độ phù hợp của mô hình


Bảng 2.7: Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy 1



Model


R


R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of

the Estimate

Durbin-

Watson

1

.901a

.811

.756

.25313288

2.336

(Nguồn: Số liệu thu thập, xử lý bằng SPSS)

>

R2 hiệu chỉnh bằng 0,756 ta kết luận rằng: Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 75,6%, và mô hình này giải thích rằng 75,6% sự thay đổi của biến ROE là do sự biến động của các biến EA, DE, LA, AM, OE.

Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy:


Để suy diễn mô hình của mẫu điều tra thành mô hình của tổng thể, ta phải kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể với giả thiết đặt ra trước là hệ số xác định của tổng thể (R2) = 0.

Ta tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai, ta có bảng sau:


Bảng 2.8: Kiểm định Anova về sự phù hợp của mô hình hồi quy 1



Model

Sum of

Squares


Df


Mean Square


F


Sig.

1

Regression

.074

8

.009

14.529

.000b


Residual

.017

27

.001


Total

.092

35


..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 16/04/2022