Trang chủ / Đầu Tư

Kết Quả Phân Tích Mô Hình Hồi Quy Với Hai Biến Độc Lập Service Và Interbank


Bảng 4.2. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu



Mối quan hệ

Giá trị ước lượng

Độ lệch chuẩn

Kiểm định Wald

Giá trị Sig.


Kết quả


SIZE

0.000

0.000

0.061

0.044

Bác bỏ H1


ROA

-1.040

0.817

1.619

0.203

Bác bỏ H2

Y←

SERVICES

0.654

0.175

13.957

0.000

Chấp nhận H3


INTPAID

-0.014

0.014

1.021

0.312

Bác bỏ H4


BADLOAN

0.255

0.198

1.655

0.198

Bác bỏ H5


LABORCOST

0.000

0.001

0.619

0.431

Bác bỏ H6

Y←

INTERBANK

-0.361

0.091

15.768

0.000

Chấp nhận H7


Hằng số

-3.660

0.984

13.847

0.000


Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 86 trang tài liệu này.

Các nhân tố ảnh hưởng đến sự tham gia góp vốn của nhà đầu tư nước ngoài vào ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam - 7

(Nguồn: Tổng hợp và phân tích của tác giả từ phần mềm SPSS)


Dựa vào bảng 4.2 ta có thể thấy chỉ có hai biến có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.01) đó là SERVICES và INTERBANK (hệ số Sig. đều bằng 0.000, tức mỗi biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%). Biến SIZE mặc dù cũng có Sig. < 0.05 nhưng có hệ số khá thấp (0.000) nên có thể kết luận rằng tổng tài sản của ngân hàng không có tác động nhiều đến khả năng ngân hàng nhận được sự tham gia góp vốn của nhà đầu tư nước ngoài. Thực tế cũng cho thấy, quy mô của ngân hàng không thật sự đánh giá được hiệu quả hoạt động của nó.

Thu nhập từ dịch vụ (SERVICE): Hệ số 𝛽 của biến SERVICE là 0.654, nghĩa là thu nhập từ dịch vụ của ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với khả năng có được cổ đông nước ngoài của ngân hàng và có tác động mạnh nhất trong tất cả các biến. Thực tế cho thấy rằng, thu nhập từ kênh dịch vụ đang dần đóng một vai trò


quan trọng trong chiến lược phát triển của các ngân hàng và đã mang lại một nguồn doanh thu đáng kể. Việc tăng tỷ trọng thu nhập từ dịch vụ trong tổng thu nhập hoạt động của ngân hàng là hướng đi đúng, giúp đa dạng hoạt động kinh doanh, giảm rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng. Điều này phù hợp với định hướng của phần lớn nhà đầu tư chiến lược nước ngoài là hướng đến sự tăng trưởng bền vững, vừa phải và ít rủi ro. Kết quả này giống với nghiên cứu của Forcarelli và Pozzolo (2001), họ đã tìm ra rằng nếu ngân hàng có thu nhập từ dịch vụ trong tổng thu nhập lớn thì nhiều khả năng sẽ có sự tham gia của NĐTNN.

Vị thế cho vay trên thị trường liên ngân hàng (INTERBANK): Hệ số 𝛽 của biến INTERBANK là -0.361, điều này có nghĩa là số dư ròng liên ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với khả năng có được cổ đông nước ngoài của ngân hàng. Cụ thể, nếu ngân hàng tiếp cận được với nguồn vốn vay trên thị trường liên ngân hàng càng lớn (tức đi vay nhiều trên thị trường này) thì khả năng có được sự tham gia góp vốn của NĐTNN càng cao.

Những biến không có ý nghĩa thống kê: ROA, BADLOAN, LABORCOST, INTPAID:

Tỷ suất sinh lời (ROA): Điều này có thể được giải thích là do trong nghiên cứu này, tác giả chỉ nghiên cứu những nhân tố ảnh hưởng đến việc một ngân hàng được đầu tư, bỏ qua phân tích hành động của ngân hàng đi mua, do đó thông tin được đưa vào phân tích chỉ là một phần. Điều này giống với kết quả nghiên cứu của Houston và Ryngaert (1999). Mặc khác, ROA của nhóm các ngân hàng TMCP trong giai đoạn này không có sự chênh lệch nhiều giữa những ngân hàng có với không có cổ đông nước ngoài do tính cạnh tranh trong quá trình hoạt động và hiệu quả đạt được của ngân hàng. Song song đó, NĐTNN có xu hướng muốn một sự tăng trưởng bền vững, vừa phải và e ngại với sự tăng trưởng nóng tại các ngân hàng, nên họ không quá quan tâm nhiều đến chỉ tiêu về ROA.

Nợ xấu (BADLOAN): Trong giai đoạn 2011-2015, Chính phủ đã chỉ đạo Ngân hàng Nhà nước triển khai quyết liệt Đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011-2015”, Đề án “Xử lý nợ xấu của hệ thống các tổ chức tín


dụng” và Đề án “Thành lập Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam”. Bên cạnh đó, theo tiến trình tái cơ cấu nền kinh tế giai đoạn 2016-2020, Quốc hội đã ban hành Nghị quyết số 24/2016/QH14 ngày 08/11/2016 về kế hoạch cơ cấu lại nền kinh tế giai đoạn 2016-2020. Nhiệm vụ đưa ra là đẩy nhanh quá trình xử lý nợ xấu sao cho đạt hiệu quả và áp dụng Basel II tại các TCTD được chú trọng. Sau triển khai, tình hình nợ xấu cơ bản đã đạt được mục tiêu đề ra. Các ngân hàng quan tâm nhiều hơn vấn đề nợ xấu trong giai đoạn này và có bước thận trọng hơn trong quá trình cho vay. Do đó, tỷ lệ nợ xấu nhìn chung không có sự chênh lệch nhiều giữa những ngân hàng có với không có cổ đông nước ngoài.

Chi phí lao động (LABORCOST): Cạnh tranh giữa các ngân hàng cũng đi liền với sự cạnh tranh trong chất lượng nhân sự. Nhân sự ổn, đảm bảo chất lượng thì ngân hàng mới phát triển bền vững. Nếu muốn có được nguồn nhân sự đám ứng được yêu cầu này thì chi phí bỏ ra phải mang tính cạnh tranh. Do đó không có sự khác biệt nhiều giữa những ngân hàng có với ngân hàng không có cổ đông nước ngoài về tiêu chí này.

Chi phí sử dụng vốn (INTPAID): Thực tế ngành ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn này có bước phát triển nhất định, các ngân hàng cạnh tranh gay gắt với nhau trong quá trình tìm kiếm nguồn vốn huy động. Do đó nếu muốn huy động được vốn vay thì ngân hàng phải cân nhắc rất kỹ về mãng lãi suất, nếu lãi suất thiếu tính cạnh tranh thì rất khó để huy động được vốn. Mặt khác, các ngân hàng bị chi phối bởi quy định về trần lãi suất từ NHNN Việt Nam nên không có nhiều sự khác biệt trong chi phí huy động vốn giữa các ngân hàng với nhau.

Tóm lại, các nhân tố thu hút nhiều sự quan tâm của nhà đầu tư nước ngoài khi muốn đầu tư vào những ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn 2012-2018 là tỷ lệ thu nhập thuần từ dịch vụ trên tổng thu nhập hoạt động của ngân hàng và tỷ lệ số dư ròng liên ngân hàng trên tổng tài sản của ngân hàng. Trong nghiên cứu này, ROA lại không có ý nghĩa, nhưng điều này lại vô tình trùng khớp với kết quả của Houston và Ryngaert (1999), nghiên cứu của họ chỉ ra rằng ROA không phải là biến đáng tin cậy trong việc dự báo khả năng được mua lại của các ngân hàng ở Mỹ


mà là quyền sở hữu đồng thời quản lý mới là biến giải thích hiệu quả nhất. Tương tự, các chỉ tiêu về quy mô, nợ xấu, chi phí lao động, chi phí lãi. Qua đó có thể thấy, ở Việt Nam những ngân hàng có được sự tham gia góp vốn của NĐTNN thường là những ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn so với các ngân hàng khác. Vì động lực chính để các ngân hàng này tìm kiếm cổ đông nước ngoài là mong muốn nâng cao khả năng quản lý; chuyển giao công nghệ; phát triển các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng; đồng thời giúp cho quá trình tăng vốn của họ đạt thuận lợi hơn. Còn với các ngân hàng, các định chế tài chính nước ngoài muốn trở thành cổ đông chiến lược tại Việt Nam, phần lớn họ hướng đến sự tăng trưởng bền vững, vừa phải; đề cao sự chắc chắn của các yếu tố nền tảng, e ngại với sự tăng trưởng nóng vì tiểm ẩn nhiều rủi ro.

Từ những phân tích trên, tác giả tiến hành chạy lại mô hình hồi quy với hai biến độc lập là SERVICE và INTERBANK, kết quả thu được như sau:

Bảng 4.3. Kết quả phân tích mô hình hồi quy với hai biến độc lập SERVICE và INTERBANK


Biến

Hệ số beta

Độ lệch chuẩn

Kiểm định Wald

Giá trị Sig.

SERVICE

0.776

0.143

29.521

0.000

INTERBANK

-0.340

0.087

15.226

0.000

Hằng số

-2.946

0.576

26.198

0.043

Từ kết quả bảng 4.3, mô hình nghiên cứu được thiết lập lại dưới dạng biểu

thức:


𝑷(𝒀 = 𝟏)

𝐥𝐧 [ ] = −𝟐. 𝟗𝟒𝟔 + 𝟎. 𝟕𝟕𝟔 ∗ 𝑺𝑬𝑹𝑽𝑰𝑪𝑬 − 𝟎. 𝟑𝟒𝟎 ∗ 𝑰𝑵𝑻𝑬𝑹𝑩𝑨𝑵𝑲

𝑷(𝒀 = 𝟎)


Ta cũng có thể biểu diễn phương trình ở dạng khác:

𝐏(𝐘 = 𝟏) = 𝐞(−𝟐.𝟗𝟒𝟔+𝟎.𝟕𝟕𝟔∗𝑺𝑬𝑹𝑽𝑰𝑪𝑬−𝟎.𝟑𝟒𝟎∗𝑰𝑵𝑻𝑬𝑹𝑩𝑨𝑵𝑲)

𝐏(𝐘 = 𝟎)


Phương trình này sẽ là căn cứ tác giả dựa vào để tính toán đưa ra các dự báo trong năm 2019.


4.3.3. Kiểm định mô hình nghiên cứu


4.3.3.1. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình (Kiểm định Omnibus)


Bảng 4.4. Kiểm định Omnibus



R bình phương

Df

Hệ số Sig.

Mô hình

115.994

2

0.000

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS)


Dựa vào kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mô hình trong bảng 4.4 ta thấy hệ số Sig. < 0.01. Do đó, có thể kết luận mô hình cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình có ý nghĩa thống kê với khoảng tin cậy 99%.

4.3.3.2. Kiểm định mức độ giải thích của mô hình


Bảng 4.5. Kết quả kiểm định mức độ giải thích của mô hình



-2 Log likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

Mô hình

78.153a

0.553

0.747

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm IBM SPSS Statistics)


Dựa vào bảng 4.5 ta có thể thấy:


Hệ số mức độ giải thích của mô hình Nagelkerke R Square = 0.747. Có nghĩa là 74.7% sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình, còn lại là các yếu tố khác. Hệ số này khá cao, chứng tỏ mô hình khá phù hợp với dữ liệu ở Việt Nam.

Bên cạnh đó, giá trị -2 Log likelihood=78.153a cũng không quá cao (trị số này càng nhỏ thì mô hình càng phù hợp) cho thấy mô hình tương đối phù hợp để áp dụng.

4.3.3.3. Kiểm định mức độ dự báo tính chính xác của mô hình


Bảng 4.6. Kết quả kiểm định mức độ dự báo của mô hình


Quan sát


Tỷ lệ dự đoán đúng



Y

0

55

3

94.8

1

6

80

93.0

Khả năng dự đoán của mô hình (%)

93.8

Y

0 1


(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS)

Dựa vào bảng kết quả bảng 4.6, ta thấy:


Trong số 58 trường hợp ngân hàng không có cổ đông nước ngoài thì mô hình dự báo chính xác được 55 trường hợp, sai 3 trường hợp. Tỷ lệ đúng là 94.8%.

Trong số 86 trường hợp ngân hàng có cổ đông nước ngoài thì mô hình dự đoán chính xác được 80 trường hợp, sai 6 trường hợp. Tỷ lệ đúng là 93.0%.

Tỷ lệ dự đoán chính xác của mô hình là 93.8%.

Như vậy, từ các kết quả kiểm định trên ta có thể kết luận rằng mô hình khá phù hợp với tập dữ liệu tại Việt Nam. Kết quả thu thập được từ mô hình là có thể tin cậy.

4.3.4. Vận dụng mô hình cho mục đích dự báo trong năm 2019


Dựa vào kết quả mô hình thực hiện được với đủ độ tin cậy rút ra từ các kiểm định trên, tác giả thực hiện thao tác tính toán dựa trên số liệu BCTC đã qua kiểm toán của các ngân hàng trong năm 2018 để dự đoán khả năng có sự tham gia góp vốn của nhà đầu tư nước ngoài vào một số ngân hàng TMCP Việt Nam trong năm 2019, kết quả thu được như sau:

Theo như kết quả dự đoán từ bảng 4.7, ngoại trừ tám ngân hàng TMCP không có khả năng cao nhận được sự góp vốn từ các NĐTNN là BAB, KLB, LPB, NamABank, NCB, PGBank, SGB, VietCapitalBank thì các ngân hàng còn lại có xu hướng sẽ có cổ đông nước ngoài trong năm 2019.

Có thể thấy, năm 2019 sẽ là một năm sôi động trong lĩnh vực thu hút đầu tư nước ngoài của ngân hàng.


Mặt khác, nhiều ngân hàng vẫn đang còn tỷ lệ cho nhà đầu tư chiến lược. Điển hình như BIDV và Vietcombank. Theo thông tin từ các ngân hàng này, Vietcombank đã bắt đầu tiếp xúc NĐTNN, thuê tư vấn định giá và tiến hành kế hoạch chào bán 10% vốn và có thể Quỹ đầu tư GIC của Singapore và Ngân hàng Mizuho của Nhật Bản sẽ trở thành cổ đông chiến lược của ngân hàng này trong tương lai. Và KEB Hana của Hàn Quốc có thể sẽ là ngân hàng mua lại cổ phần của BIDV nhằm mở rộng kinh doanh tại thị trường Việt Nam.

Bảng 4.7. Kết quả dự báo của mô hình trong năm 2019



Ngân hàng

Tiêu chí năm 2018 (%)

Kết quả dự báo năm 2019

SERVICE

INTERBANK

Xác suất (Y=1)

Kết luận

ABBank

16.70

0.74

0.9999

Có CĐNN

ACB

10.39

(0.06)

0.9941

Có CĐNN

BAB

3.15

(1.34)

0.4885

Không có CĐNN

BaoVietBank

3.09

(16.65)

0.9940

Có CĐNN

BID

7.60

(1.95)

0.9738

Có CĐNN

CTG

5.69

(3.75)

0.9395

Có CĐNN

EIB

8.65

(2.38)

0.9898

Có CĐNN

HDB

2.62

(12.02)

0.9598

Có CĐNN

KLB

3.27

(0.14)

0.4104

Không có CĐNN

LPB

1.27

(0.38)

0.1381

Không có CĐNN

MBB

8.15

1.61

0.9446

Có CĐNN

MSB

4.20

(13.89)

0.9936

Có CĐNN

NamABank

1.61

(1.34)

0.2240

Không có CĐNN

NCB

1.48

(5.74)

0.4882

Không có CĐNN

OCB

7.18

(5.63)

0.9895

Có CĐNN

PGBank

2.16

(0.11)

0.2258

Không có CĐNN

PvcomBank

4.09

(8.05)

0.9511

Có CĐNN

SCB

19.81

(8.96)

1.0000

Có CĐNN

SeABank

2.98

(9.46)

0.9299

Có CĐNN

SGB

5.02

0.08

0.3484

Không có CĐNN

SHB

22.58

(4.91)

1.0000

Có CĐNN

STB

30.35

(1.38)

1.0000

Có CĐNN

TCB

23.32

(4.13)

1.0000

Có CĐNN


TPB

4.57

(8.14)

0.9667

Có CĐNN

VCB

8.63

6.07

0.8442

Có CĐNN

VIB

9.95

(12.62)

0.9999

Có CĐNN

VietABank

(0.71)

(12.59)

0.6871

Có CĐNN

VietCapitalBank

1.27

(3.03)

0.2824

Không có CĐNN

VPBank

5.84

(8.30)

0.9880

Có CĐNN

(Nguồn: Tác giả tự tính toán dựa trên mô hình và số liệu từ BCTC của các ngân hàng TMCP năm 2018)

Lưu ý rằng, xác suất dự đoán được tác giả đưa ra trên đây hoàn toàn căn cứ vào dữ liệu báo cáo từ các ngân hàng TMCP Việt Nam. Tác giả chưa xem xét đến khía cạnh xuất phát từ phía các NĐTNN khi tham gia vào hoạt động này. Do đó, một ngân hàng nào đó có thể có một xác xuất khá cao về khả năng sẽ có cổ đông nước ngoài nhưng lại không xảy ra vào năm 2019, có thể là do ngân hàng chưa tìm được đối tác thích hợp với định hướng phát triển đã đặt ra. Vì vậy, kết quả dự đoán chỉ cho một cái nhìn chung nhất về khả năng có thể có cổ đông nước ngoài ở các ngân hàng TMCP Việt Nam với xác suất dự đoán đúng vào khoảng 93.8%. Bên cạnh đó, người đọc sẽ thấy được xác suất có cổ đông nước ngoài của một số ngân hàng sẽ cao hơn các ngân hàng khác.

Tóm tắt chương 4


Dựa trên các giả thuyết nghiên cứu đã được đặt ra ở chương 2, tác giả xây dựng các chỉ tiêu đo lường, tính toán số liệu và chạy mô hình hồi quy Binary Logistic. Theo như kết quả thu được, mô hình có hai biến mang ý nghĩa thống kê đó là SERVICE và INTERBANK. Tác giả cũng đã thực hiện các kiểm định cần thiết để kiểm định về mức độ phù hợp, mức độ giải thích và mức độ dự báo tính chính xác của mô hình để xem xét mô hình có giải thích được tập dữ liệu tại Việt Nam hay không, kết quả cho thấy mô hình khá phù hợp. Sau khi hoàn tất quá trình kiểm định, tác giả cũng đã vận dụng mô hình để đưa ra những dự báo cần thiết về khả năng ngân hàng TMCP nào trong nước có cổ đông nước ngoài trong năm 2019.

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ

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

Ngày đăng: 23/11/2022