Biến CA có giá trị trung bình là 8.3% và có độ lệch chuẩn là 3,7%. Điều cho thấy đặc điểm chung của các ngân hàng là vốn chủ sở hữu chỉ chiếm một tỷ trọng nhỏ so với tổng tài sản và có sự tương đồng giữa các ngân hàng về tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản.
Tiếp theo, thống kê mô tả cho thấy biến LA có giá trị trung bình là 52,3% và độ lệch chuẩn là 11,4%. Giá trị trung bình trên 50% cho thấy phần lớn tài sản của ngân hàng là các khoản cho vay khách hàng. Đây chính là nguồn lực tạo ra lợi nhuận cho ngân hàng nhưng cũng có thể là nguyên nhân dẫn đến rủi ro cho ngân hàng nếu nợ xấu phát sinh (do quy trình cho vay không được kiểm soát chặt chẽ, do ảnh hưởng của kinh tế vĩ mô, hoặc vì lý do khác). Khoảng chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của LA lớn (từ 33% đến 71%) cho thấy sự khác nhau giữa các ngân hàng trong việc tiềm kiếm lợi nhuận giữa các hình thức đầu tư khác với hình thức cho vay khách hàng.
Trong khi đó, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của biến DP lần lượt là 61.3% và 9.9%. Kết quả này cho thấy nguồn lực chính để tài trợ cho các tài sản của ngân hàng là tiền gửi của khách hàng (giá trị trung bình lớn hơn 60%) và đây cũng chính là đặc điểm chung của ngành ngân hàng (độ lệch chuẩn của biến DP thấp).
Đối với các biến đại diện cho cơ cấu thu nhập – chi phí, có thể thấy phần lớn lợi nhuận của ngân hàng được tạo ra từ chênh lệch lãi suất của hoạt động cho vay và huy động vốn (giá trị trung bình của NIM là 2.9%). Đây cũng là đặc điểm chung của các ngân hàng Việt Nam (độ lệch chuẩn của biến NIM rất thấp 0.66%). Trong khi đó, lợi nhuận tạo ra từ các hoạt động ngoài cho vay và huy động vốn chiếm một tỷ trọng rất ít so với tổng tài sản (giá trị trung bình là 0,82% và độ lệch chuẩn là 0,48%). Điều này cho thấy hoạt động huy động và cấp tín dụng là hoạt động chính của các ngân hàng trong việc tạo lợi nhuận khi mà các hoạt động khác lại chưa thực sự mang lại hiệu quả cao dù các ngân hàng vẫn tiếp tục chú trọng đẩy mạnh.
Về các biến đại diện cho yếu tố kinh tế vĩ mô, tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội bình quân, lạm phát bình lần lượt là 5.7% ; 12.3% phản ánh đúng thực
trạng nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 2008-2013 : tốc độ tăng trưởng kinh tế thấp và lạm phát cao.
2.3.3.2. Kiểm định mô hình hồi quy
Để kiểm định đa cộng tuyến, ta dùng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 2.10. Ma trận tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình
AS | CA | LA | DP | NIM | NII | GDP | INF | |
AS | 1.0000 | |||||||
CA | -0.5722 | 1.0000 | ||||||
LA | 0.5779 | -0.1227 | 1.0000 | |||||
DP | 0.0128 | 0.0421 | 0.3451 | 1.0000 | ||||
NIM | 0.1061 | -0.0126 | 0.2706 | 0.2569 | 1.0000 | |||
NII | -0.3040 | 0.1985 | -0.0888 | 0.1383 | -0.4469 | 1.0000 | ||
GDP | 0.0190 | -0.1377 | -0.1699 | -0.3946 | -0.0718 | -0.0511 | 1.0000 | |
INF | -0.2680 | 0.1089 | -0.2518 | -0.1247 | 0.1553 | 0.1510 | 0.3409 | 1.0000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tổng Quan Về Hệ Thống Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam -
Thực Trạng Hoạt Động Kinh Doanh Của Các Ngân Hàng Thương Mại Trong Thời Gian Qua -
Đo Lường Sự Ảnh Hưởng Của Một Số Nhân Tố Đến Lợi Nhuận Của 8 Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam -
Định Hướng Phát Triển Của Các Ngân Hàng Thương Mại Đến 2015 Và Tầm Nhìn Đến Năm 2020 -
Đẩy Mạnh Xử Lý Nợ Xấu Và Tăng Cường Kiểm Soát Chất Lượng Tín Dụng -
Bộ Cơ Sở Dữ Liệu Của Các Ngân Hàng Được Sử Dụng
Xem toàn bộ 105 trang tài liệu này.
Nguồn : Kết quả từ phần mềm Eviews
Ma trận tương quan ở bảng trên cho thấy mối tương quan giữa các biến độc lập là không chặt, điều này có nghĩa là giữa các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến hoặc hiện tượng đa cộng tuyến là không nghiêm trọng. Theo Kennedy (2008) thì trị tuyệt đối của các hệ số tương quan nhỏ hơn 0,8 có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các cặp biến, hay nói cách khác đó là hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng.
Tuy nhiên, ma trận hệ số tương quan chỉ phát hiện tương quan cặp giữa hai biến mà không phát hiện được tương quan cặp của nhiều biến. Do đó, tác giả tiếp tục sử dụng hồi quy phụ, sử dụng chỉ số VIF để phát hiện tương quan cặp của nhiều biến. Mô hình (2.1) và (2.2) có tất cả 08 biến độc lập do đó sẽ có 08 phương trình hồi quy phụ. Trong đó, mỗi biến độc lập sẽ lần lượt trở thành biến phụ thuộc, và các biến độc lập còn lại vẫn đóng vai trò là biến độc lập, cụ thể như sau:
(AS)it = β0 +β1 (CA)it + β2 (LA)it + β3 (DP)it + β4 (NIM)it + β5 (NII)it + β6 (GDP)it
+ β7 (INF)it + uit (2.3)
(CA)it = β0 +β1 (AS)it + β2 (LA)it + β3 (DP)it + β4 (NIM)it + β5 (NII)it + β6 (GDP)it
+ β7 (INF)it + uit (2.4)
(LA)it = β0 +β1 (AS)it + β2 (CA)it + β3 (DP)it + β4 (NIM)it + β5 (NII)it + β6 (GDP)it
+ β7 (INF)it + uit (2.5)
(DP)it = β0 +β1 (AS)it + β2 (CA)it + β3 (LA)it + β4 (NIM)it + β5 (NII)it + β6 (GDP)it
+ β7 (INF)it + uit (2.6)
(NIM)it = β0 +β1 (AS)it + β2 (CA)it + β3 (LA)it + β4 (DP)it + β5 (NII)it + β6 (GDP)it
+ β7 (INF)it + uit (2.7)
(NII)it = β0 +β1 (AS)it + β2 (CA)it + β3 (LA)it + β4 (DP)it + β5 (NIM)it + β6 (GDP)it
+ β7 (INF)it + uit (2.8)
(GDP)it = β0 +β1 (AS)it + β2 (CA)it + β3 (LA)it + β4 (DP)it + β5 (NIM)it + β6 (NII)it
+ β7 (INF)it + uit (2.9)
(INF)it = β0 +β1 (AS)it + β2 (CA)it + β3 (LA)it + β4 (DP)it + β5 (NIM)it + β6 (NII)it +
β7 (GDP)it + uit (2.10)
Kết quả ước lượng | R2 | VIF = 1/ (1 - R2) |
Phương trình (2.3) | 0.850318 | 3.610639 |
Phương trình (2.4) | 0.716445 | 2.054626 |
Phương trình (2.5) | 0.938056 | 8.329797 |
Phương trình (2.6) | 0.800327 | 2.781822 |
Phương trình (2.7) | 0.741778 | 2.223381 |
Phương trình (2.8) | 0.635787 | 1.678486 |
Phương trình (2.9) | 0.365259 | 1.153954 |
Phương trình (2.10) | 0.693218 | 1.925118 |
Ta có kết quả các phương trình hồi quy phụ như sau: Bảng 2.11. Kết quả ước lược các phương trình hồi quy phụ
Nguồn : Tổng hợp của tác giả
Các kết quả tính toán được từ bảng trên cho thấy các phương trình hồi quy phụ đều có VIF nhỏ hơn 10. Do đó, hiện tượng đa cộng tuyến giữa một biến độc lập với một nhóm biến độc lập khác là không nghiêm trọng.
2.3.3.3. Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là ROA
Bằng việc sử dụng phần mềm xử lý số liệu Eviews 6.0, đầu tiên, tác giả tiến hành chạy mô hình hồi quy dữ liệu bảng Panel Leasts Squares với biến phụ thuộc là biến ROA theo mô hình (2.1) :
ROAit = β0 +β1 (AS)it + β2 (CA)it +β3 (LA)it +β4 (DP)it + β5 (NIM)it + β6 (NII)it
+ β7 (GDP)it + β8 (INF)it + uit
Kết quả hồi quy thu được là:
Bảng 2.12. Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc ROA
Hệ số hồi quy | Std. Error | t-Statistic | p-value | |
C (constant) | 0.042821 | 0.028065 | 1.525802 | 0.1369 |
AS | -0.0022 | 0.001334 | -1.64737 | 0.1093 |
CA | 0.008036 | 0.017022 | 0.472102 | 0.6401 |
LA | -0.01757 | 0.011811 | -1.48727 | 0.1467 |
DP | -0.01714 | 0.00759 | -2.25842 | 0.0309 |
NIM | 0.461471 | 0.099052 | 4.658896 | 0.0001 |
NII | 0.73793 | 0.115567 | 6.385296 | 0.0000 |
GDP | 0.227307 | 0.09434 | 2.40945 | 0.0219 |
INF | -0.01899 | 0.009489 | -2.00133 | 0.0539 |
Số quan sát | 48 | |||
R2 | 0.79809 | |||
R2 hiệu chỉnh | 0.703445 | |||
Prob (F-statistic) | 0.000000 | |||
Durbin-Watson stat | 2.374818 |
Nguồn : Kết quả từ phần mềm Eviews
Với kết quả như trên, phương trình hồi quy tuyến tính sẽ là:
ROAit = 0.042821 - 0.0022 (AS)it + 0.008036 (CA)it - 0.01757 (LA)it - 0.01714
(DP)it + 0.461471 (NIM)it + 0.73793 (NII)it + 0.227307 (GDP)it - 0.01899 (INF)it
Với thời gian nghiên cứu là 06 năm (2008 – 2013) với 8 ngân hàng thương mại cổ phần được lựa chọn vào mẫu nghiên cứu, ta có tất cả 48 quan sát.
Giá trị Prob (F-statistic) bằng 0.000000 < 0,01, do đó ta sẽ bác bỏ giả thuyết H0 : Mô hình là không phù hợp đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy ta đang xem xét là phù hợp và có thể sử dụng được.
Giá trị Durbin – Watson stat bằng 2.374818, nằm trong khoảng (1,3). Theo Phạm Trí Cao & Vũ Minh Châu (2006), Durbin Watson nằm trong khoảng (1,3) thì không có hiện tương tự tương quan. Do đó ta có thể kết luận mô hình (2.1) không xảy ra hiện tượng tự tương quan với mô hình (2.2)
Kết quả của p-value ở bảng 2.8 cho thấy : biến NIM, NII có ý nghĩa ở mức 1%, GDP, DP có ý nghĩa ở mức 5%, biến INF có ý nghĩa ở mức 10% còn các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê. Giá trị R2 hiệu chỉnh = 70.34% có nghĩa là: các biến độc lập trong mô hình (bao gồm AS, CA, LA, DP, NIM, NII, GDP và INF) đã giải thích được 70.34% sự biến động của ROA. Còn 29.66% còn lại sự biến động của ROA chưa được giải thích là do sai số hoặc bởi các nhân tố khác chưa được đưa vào mô hình.
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
Kết quả nghiên cứu cho thấy có 5 nhân tố trong mô hình có ý nghĩa về mặt thống kê. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì :
Với mức ý nghĩa 5%, khi tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản tăng (giảm) 1% thì ROA trung bình của 8 ngân hàng giảm (tăng) 0.01714% (β4 = - 0.01714)
Với mức ý nghĩa 1%, khi tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) tăng (giảm) 1% thì ROA trung bình của 8 ngân hàng tăng (giảm) lên 0.461471% (β5 = 0.461471)
Với mức ý nghĩa 1%, khi tỷ lệ thu nhập ngoài lãi thuần (NII) tăng (giảm) 1% thì ROA trung bình của 8 ngân hàng tăng (giảm) 0.73793% (β6 = 0.73793)
Với mức ý nghĩa 5%, khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng (giảm) 1% thì ROA
trung bình của 8 ngân hàng tăng (giảm) 0.227307% (β7 = 0.227307)
Với mức ý nghĩa 10%, khi lạm phát tăng (giảm) 1% thì ROA trung bình của 8 ngân hàng giảm (tăng) 0.01899% (β8 = -0.01899)
2.3.3.4. Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là ROE
Bằng việc sử dụng phần mềm xử lý số liệu Eviews 6.0, tác giả tiếp tục tiến hành chạy mô hình hồi quy dữ liệu bảng Panel Leasts Squares với biến phụ thuộc là biến ROE theo mô hình (2.2) :
ROEit = β0 +β1 (AS)it + β2 (CA)it +β3 (LA)it +β4 (DP)it + β5 (NIM)it + β6 (NII)it
+ β7 (GDP)it + β8 (INF)it + uit
Kết quả hồi quy thu được là:
Bảng 2.13. Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc ROE
Hệ số hồi quy | Std. Error | t-Statistic | p-value | |
C (constant) | 0.58251 | 0.40987 | 1.42119 | 0.16490 |
AS | -0.02550 | 0.01948 | -1.30929 | 0.19980 |
CA | -0.78668 | 0.24860 | -3.16444 | 0.00340 |
LA | -0.49904 | 0.17249 | -2.89313 | 0.00680 |
DP | -0.11670 | 0.11084 | -1.05283 | 0.30030 |
NIM | 6.22787 | 1.44659 | 4.30521 | 0.00010 |
NII | 8.59974 | 1.68779 | 5.09527 | 0.00000 |
GDP | 4.33084 | 1.37778 | 3.14335 | 0.00360 |
INF | -0.33752 | 0.13859 | -2.43543 | 0.02060 |
Số quan sát | 48 | |||
R2 | 0.789089 | |||
R2 hiệu chỉnh | 0.690224 | |||
Prob (F-statistic) | 0.000001 | |||
Durbin-Watson stat | 2.477594 |
Nguồn : Kết quả từ phần mềm Eviews
Với kết quả trên, phương trình hồi quy tuyến tính sẽ là:
ROAit = 0.58251 - 0.02550 (AS)it - 0.78668 (CA)it - 0.49904 (LA)it - 0.11670
(DP)it + 6.22787 (NIM)it + 8.59974 (NII)it + 4.33084 (GDP)it - 0.33752 (INF)it
Với thời gian nghiên cứu là 06 năm (2008 – 2013) với 8 ngân hàng thương mại cổ phần được lựa chọn vào mẫu nghiên cứu, ta có tất cả 48 quan sát.
Giá trị Prob (F-statistic) bằng 0.000001 < 0,01, do đó ta sẽ bác bỏ giả thuyết H0 : Mô hình là không phù hợp đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy ta đang xem xét là phù hợp và có thể sử dụng được.
Giá trị Durbin – Watson stat bằng 2.477594, nằm trong khoảng (1,3). Theo Phạm Trí Cao & Vũ Minh Châu (2006), Durbin Watson nằm trong khoảng (1,3) thì không có hiện tương tự tương quan. Do đó ta có thể kết luận mô hình (2.2) không xảy ra hiện tượng tự tương quan với mô hình (2.1)
Kết quả của p-value ở bảng 2.9 cho thấy : biến CA, LA, NIM, NII, GDP có ý nghĩa ở mức 1%, biến INF có ý nghĩa ở mức 5% còn các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê. Giá trị R2 hiệu chỉnh = 69.02% có nghĩa là các biến độc lập trong mô hình (bao gồm AS, CA, LA, DP, NIM, NII, GDP và INF) đã giải thích được 69.02% sự biến động của ROE. Còn 30.98% còn lại sự biến động của ROE chưa được giải thích là do sai số hoặc bởi các nhân tố khác chưa được đưa vào mô hình.
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
Kết quả nghiên cứu cho thấy có 6 nhân tố trong mô hình có ý nghĩa về mặt thống kê. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì :
Với mức ý nghĩa 1%, khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng (giảm) 1% thì ROE trung bình của 8 ngân hàng giảm (tăng) 0.78668% (β2 = -0.78668)
Với mức ý nghĩa 1%, khi tỷ lệ dư nợ tăng (giảm) 1% thì ROE trung bình của 8 ngân hàng giảm (tăng) 0.49904% (β3 = -0.49904)
Với mức ý nghĩa 1%, khi tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) tăng (giảm) 1% thì ROE trung bình của 8 ngân hàng tăng (giảm) lên 6.22787% (β5 = 6.22787)
Với mức ý nghĩa 1%, khi tỷ lệ thu nhập ngoài lãi thuần (NII) tăng (giảm) 1% thì ROE trung bình của 8 ngân hàng tăng (giảm) 8.59974% (β6 = 8.59974)
Với mức ý nghĩa 1%, khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng (giảm) 1% thì ROE trung bình của 8 ngân hàng tăng (giảm) 4.33084% (β7 = 4.33084)
Với mức ý nghĩa 5%, khi lạm phát tăng (giảm) 1% thì ROA trung bình của 8 ngân hàng giảm (tăng) 0.33752% (β8 = -0.33752)
2.3.3.5. Nhận xét về kết quả hồi quy:
Qua kết quả hồi quy của 2 phương trình (2.1) và (2.2), ta có thể thấy một số yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng đúng như kỳ vọng ban đầu, một số yếu tố không giống với kỳ vọng ban đầu. Cụ thể là :
Quy mô vốn chủ sở hữu (đo lường thông qua biến CA)
Quy mô vốn chủ sở hữu có mối tương quan âm với lợi nhuận của các Ngân hàng thương mại và có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% trong mô hình (2.2). Điều này ngược với kỳ vọng ban đầu và kết quả của các nghiên cứu trước đây nhưng lại phù hợp với thực trạng của các ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2008-2013. Trong các ngân hàng được chọn mẫu nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng bình quân của vốn chủ sở hữu đạt 20.9% trong khi tốc độ tăng trưởng bình quân lợi nhuận sau thuế chỉ đạt 11.6%. (Bảng 2.2 và 2.5). Tốc độ gia tăng của vốn chủ sở hữu nhanh hơn tốc độ gia tăng của lợi nhuận sau thuế là nguyên nhân khiến cho tỷ lệ ROE của các ngân hàng bị sụt giảm. Tuy nhiên, theo tác giả, mối tương quan âm giữa này chỉ mang tính tạm thời bởi vì :
+ Giai đoạn 2008-2013 là giai đoạn ngành ngân hàng đang gặp rất nhiều khó khăn do ảnh hưởng của nền kinh tế vĩ mô đặc biệt là lợi nhuận suy giảm do các vấn đề về nợ xấu đã làm tăng trích dự phòng rủi ro.
+ Đồng thời, trong giai đoạn này cũng xuất hiện hiện tượng tăng vốn vô tội vạ của các Ngân hàng thương mại. Do áp lực phải tăng vốn điều lệ theo quy định của Ngân hàng Nhà nước cũng như để đảm bảo các tỷ lệ an toàn hoạt động, nhiều Ngân hàng đã dùng mọi hình thức để tăng vốn khiến do tốc độ tăng trưởng bình quân của vốn chủ sở hữu trong giai đoạn này rất cao.
Quy mô dư nợ (đo lường thông qua biến LA)