Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại tại một số nước Đông Nam Á

 𝑫𝑬𝑷𝑻𝑨𝒊𝒕: tiền gửi ngân hàng thương mại

𝐷𝐸𝑃𝑇𝐴□□ thể hiện mức độ tiền gửi của khách hàng đối với ngân hàng thương

mại i tại năm t, theo đó chỉ số được tính toán bằng tỷ số của lượng tiền gửi trên tổng tài sản của ngân hàng. Chỉ số này càng lớn thể hiện hoạt động thu hút tiền gửi của ngân hàng thương mại từ khách hàng càng cao.

 𝑰𝑵𝑭𝑳𝒊𝒕: Tỷ lệ lạm phát

Tỷ lệ lạm phát được tính bằng tỷ lệ phần trăm thay đổi của chủ số giá tiêu dùng của quốc gia i tại năm t so với năm t-1, tỷ lệ lạm phát được thống kê bởi WorldBank.

 𝑮𝑫𝑷𝑮𝑹𝒊𝒕: Tốc độ tăng trưởng kinh tế

𝐺𝐷𝑃𝐺𝑅□ là tốc độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia i tại năm t so với năm t-1, tốc độ tăng trưởng kinh tế được thống kê bởi WorldBank.

 𝑭𝑰𝑵𝑫𝑬𝑽𝟏𝒊𝒕 và 𝑭𝑰𝑵𝑫𝑬𝑽𝟐𝒊𝒕: Sự phát triển hệ thống tài chính

𝐹𝐼𝑁𝐷𝐸𝑉1□□ và 𝐹𝐼𝑁𝐷𝐸𝑉2□□ là chỉ số thể hiện sự phát triển hệ thống tài chính của quốc gia i tại năm t. Theo đó đối với 𝐹𝐼𝑁𝐷𝐸𝑉1□□ được tính toán bởi tỷ lệ của giá trị vốn hóa thị trường chứng khoán trên GDP, đối với 𝐹𝐼𝑁𝐷𝐸𝑉2□□ được tính bằng tỷ

lệ giá trị dư nợ cho vay trên GDP. Giá trị của chỉ số trên càng lớn thể hiện sự phát triển hệ thống tài chính càng cao.

 𝑹𝑬𝑺𝑬𝑹𝑽𝑬𝒊𝒕: Tỷ lệ dự trữ

𝑅𝐸𝑆𝐸𝑅𝑉𝐸□□ là chỉ tiêu thể hiện tỷ lệ dự trữ của ngân hàng thương mại i tại

năm t. Tỷ lệ dự trự bắt buộc được tính toán bằng tỷ số của tài sản không sinh lãi trên tổng tài sản theo đề xuất của Ben Naceur và Omran (2011). Chỉ số này thể hiện trên 1 đồng tài sản của ngân hàng thì có bao nhiêu đồng tài sản không sinh lãi. Giá trị tỷ lệ dự trữ càng cao cho thấy ngân hàng đang có nhiều tài sản chưa được phân bổ cho

các hoạt động sinh lãi/ tạo ra lợi nhuận.

 𝑳𝑨𝑾𝒊𝒕: Luật lệ bảo vệ nhà đầu tư

𝐿𝐴𝑊□ là chỉ số thể hiện luật lệ bảo vệ nhà đầu tư (Economic Freedom Index,

chỉ số Property Rights) tại quốc gia i ở thời điểm năm t, chỉ số này được thống kê và chấm điểm bởi tạp chí Economic Freedom từ The Heritage Foundation. Theo đó, giá trị chỉ số càng cao thể hiện nhà đầu tư tại càng được bảo vệ.

 𝑪𝑹𝑰𝑺𝑰𝑺𝒊𝒕: Rủi ro mất khả năng thanh toán

𝐶𝑅𝐼𝑆𝐼𝑆□□ là chỉ số đo lường rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân hàng thương mại i tại năm t. Chỉ số này được tính toán theo công thức như sau:

(□□□□□□ □ố□ □□ủ □ở □ữ□)

□□

𝐶𝑅𝐼𝑆𝐼𝑆 =□ổ□□ □à□ □ả□

□□□□

Trong đó, 𝞼𝑅𝑂𝐴□ là độ lệch chuẩn ROA của ngân hàng i so với các ROA mẫu

nghiên cứu.

3.2. Dữ liệu nghiên cứu

Như được trình bày tại Chương 1, mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xem xét các yếu tố tác động đến khả năng sinh lợi của các ngân hàng đang hoạt động tại khu vực Đông Nam Á. Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu này, luận văn thu thập các số liệu tài chính của các ngân hàng đang hoạt động tại các quốc gia Đông Nam Á (Việt Nam, Thái Lan, Indonesia, Malaysia, Philippines và Singapore) có được từ các báo cáo tài chính, số liệu kinh tế vĩ mô, đặc điểm hệ thống ngân hàng của một số nước Đông Nam Á trong giai đoạn từ năm 2005 – 2017. Trong đó các báo cáo tài chính của các ngân hàng được thu thập, tổng hợp bởi FiinPro và Trung tâm Dữ liệu

– Phân tích Kinh tế (CDEA); đồng thời dữ liệu thể hiện đặc điểm kinh tế vĩ mô, đặc điểm ngành ngân hàng thương mại của một số nước Đông Nam Á có được từ cơ sở dữ liệu của ngân hàng Thế giới (WorldBank) và tạp chí Economic Freedom theo The Heritage Foundation.

Mẫu nghiên cứu của luận văn bao gồm 98 ngân hàng thương mại đang hoạt động tại 6 nước Việt Nam, Thái Lan, Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore với tổng số quan sát là 1024, chi tiết được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 3.1. Mẫu dữ liệu nghiên cứu

Quốc gia

Số ngân hàng thương mại		Số quan sát		Trung bình số quan sát mỗi ngân hàng thương mại
Số lượng	%	Số lượng	%	Trung bình số quan sát mỗi ngân hàng thương mại
Việt Nam	28	28,57%	308	30,08%	11,00
Thái Lan	9	9,18%	108	10,55%	12,00
Indonesia	38	38,78%	348	33,98%	9,16
Malaysia	7	7,14%	84	8,20%	12,00
Philippines	13	13,27%	140	13,67%	10,77

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 93 trang tài liệu này.

Quốc gia

Số ngân hàng thương mại		Số quan sát		Trung bình số quan sát mỗi ngân hàng thương mại
Số lượng	%	Số lượng	%	Trung bình số quan sát mỗi ngân hàng thương mại
Singapore	3	3,06%	36	3,52%	12,00
Tổng cộng	98	100,00%	1.024	100,00%	10,45

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ nguồn FiinPro, CDEA

Theo dữ liệu nghiên cứu như bảng trên, dữ liệu Indonesia và Việt Nam chiếm số lượng quan sát đáng kể trong mẫu với số lượng ngân hàng thương mại chiếm khoảng 57% và số quan sát chiếm khoảng 64%.

3.3. Phương pháp nghiên cứu

3.3.1. Thống kê mô tả

Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để trình bày những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được nhằm có cái nhìn tổng quan về mẫu nghiên cứu. Thông qua việc mô tả, ta có thể biết được về giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, trung vị, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của từng biến trong mô hình nghiên cứu.

3.3.2. Phân tích tương quan

Phân tích tương quan thông qua việc lập ma trận tương quan giữa các biến số trong bài nghiên cứu với nhau. Cụ thể, đây là phép phân tích được sử dụng là thước đo độ lớn của các mối liên hệ giữa các biên định lượng trong nghiên cứu, thông qua thước đo này có thể xác định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng như mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau.

3.3.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Việc đề tài nghiên cứu sử dụng mô hình GMM theo đề xuất nghiên cứu Saona (2016) để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại tại mốt số nước Đông Nam Á cần được thực hiện các kiểm định để chứng minh sự phù hợp của sự lựa chọn này. Theo Peter Hansen (1982) thì mô hình GMM phù hợp để phân tích cho dữ liệu bảng (panel data) và khắc phục các hiện tượng bao gồm hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi, nội sinh. Với dữ liệu nghiên cứu của đề tài là dữ liệu bảng của 98 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2005 – 2017 với tổng số quan sát là 1.024; tác giả thực hiện các kiểm định về tự tương quan, phương sai thay đổi và nội sinh để đảm bảo việc sử dụng mô hình GMM cho bài nghiên cứu là phù hợp.

3.3.3.1. Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Thuật ngữ tự tương quan (autocorrelation) là hiện tượng có sự tương quan giữa các thành phần của các chuỗi quan sát được sắp xếp theo không gian (dữ liệu chéo) hay được sắp xếp theo thời gian (chuỗi thời gian). Theo các mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (OLS) thì giả định rằng các sai số hoặc các độ nhiễu trong biến số là hoàn toàn ngẫu nhiên hoặc không có tương quan, như vậy nếu mô hình có hiện tương tự tương quan thì phương pháp hồi quy cổ điển sẽ không còn phù hợp. Hiện nay có rất nhiều phương pháp để kiểm định hiện tượng tự tương quan, cụ thể tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge cho dữ liệu bảng với giả thiết như sau:

 H0: Không có hiện tượng tự tương quan chuỗi;

 H1: Có hiện tượng tự tương quan chuỗi.

Kết quả khi thực hiện kiểm định Wooldridge trong phần mềm Stata, phần mềm sẽ cho ra kết quả Prob mà theo đó khi Prob > 5% (tại mức ý nghĩa 5%) thì sẽ chấp nhận giả thiết H0 và ngược lại.

3.3.3.2. Kiểm định phương sai thay đổi

Một giả thiết quan trọng khác trong mô hình hồi quy cổ điển (bên cạnh không có hiện tượng tự tương quan) là không có hiện tượng phương sai thay đổi hay còn gọi là phương sai không đổi/ cùng phương sai do hiện tượng phương sai thay đổi sẽ làm mất đi tính chất không thiên lệch, nhất quán của mô hình. Như vậy có thể hiểu rằng phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai của từng biến có xuất hiện các yếu tố nhiễu làm gây ra sự biến động nhưng không theo quy luật trong mẫu quan sát. Để kiểm định phương sai thay đổi, tác giả thực hiện chạy mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) và sau đó thực hiện kiểm định Modified Wald test bằng phần mềm Stata với giả thiết:

 H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi;

 H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi.

Với kết quả kiểm định trong phần mềm sẽ cho biết giá trị Prob, nếu Prob > 5% (tại mức ý nghĩa 5%) thì sẽ chấp nhận giả thiết H0 và ngược lại.

3.3.3.3. Kiểm định hiện tượng nội sinh

Hiện tượng nội sinh (endogeneity) là hiện tượng có sự tương quan giữa các biến độc lập và sai số trong mô hình; khi sử dụng mô hình hồi quy cổ điển nếu xuất hiện hiện tượng nội sinh sẽ làm cho kết quả của mô hình là không vững. Để kiểm định hiện tượng nội sinh, thực hiện hồi quy theo mô hình OLS và sau đó thực hiện kiểm định Durbin–Wu–Hausman, nếu giá trị Prob > 5% (tại mức ý nghĩa 5%) thì chấp nhận giả thiết H0 và ngược lại. Các giả thiết của kiểm định Durbin–Wu– Hausman:

+ H0: Không có hiện tượng nội sinh;

+ H1: Có hiện tượng nội sinh.

3.3.3.4. Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình

Với các kết quả kiểm định như trình bày ở trên, trong trường hợp mô hình xuất hiện tất cả các hiện tượng bao gồm hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai thay đổi, hiện tượng nội sinh thì việc mô hình GMM là phù hợp để phân tích là phù hợp và ngược lại việc áp dụng mô hình GMM sẽ là không phù hợp.

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Thống kê mô tả

Đầu tiên trong chương này, bài luận văn tập trung phân tích thống kê mô tả của các biến trong mô hình nghiên cứu thông qua các giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và giá trị trung bình mỗi quốc gia của các biến. Với việc thực hiện thống kê mô tả dữ liệu, người đọc sẽ có cái nhìn tổng quan về các biến như sự phân bố giá trị của các mẫu nghiên cứu, sự khác biệt giá trị các biến giữa các quốc gia trong mẫu quan sát,…Chi tiết thống kê mô tả các biến quan sát được trình bày trong bảng sau:

Dựa vào bảng kết quả 4.1, có thể thấy rằng thu nhập lãi thuần trên tài sản sinh lợi bình quân (NIM1) tại khu vực Đông Nam Á có giá trị trung bình đạt 4,1%, và độ lệch chuẩn đạt khoảng 1,9%. Điều này cho thấy rằng các ngân hàng thương mại trong mẫu nghiên cứu vẫn chưa thật sự đạt được mức thu nhập lãi thuần cao so với tài sản sinh lời bình quân mà các ngân hàng đang nắm giữ. Giá trị cao nhất trong mẫu quan sát thuộc về ngân hàng thương mại Bumi Arta Tbk tại Indonesia vào năm 2011, giá trị thấp nhất trong mẫu nghiên cứu thuộc về ngân hàng thương mại Xuất nhập khẩu Philippines (Export and Industry) vào năm 2006. Xét trên góc độ các nước, Indonesia là quốc gia có tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tài sản sinh lợi bình quân cao nhất với giá trị trung bình đạt 5,7%, ngược lại quốc gia có tỷ lệ sinh lợi thu nhập lãi thuần trên tài sản sinh lợi bình quân thấp nhất là Malaysia với giá trị trung bình đạt 2,2%. Các quốc gia như Thái Lan và Philippines có giá trị trung bình của NIM1 là khá tương đồng với giá trị trung bình của khu vực Đông Nam Á.