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

Bảng 4.1. Thống kê mô tả

Biến

Số quan sát	Trung bình	Độ lệch chuẩn	Nhỏ nhất	Lớn nhất	Việt Nam	Thái Lan	Indo- nesia	Malay- sia	Philip- pines	Singa- pore
NIM1	1024	0,041	0,019	-0,043	0,099	0,032	0,038	0,057	0,022	0,042	0,024
NIM2	1024	0,033	0,014	-0,022	0,081	0,028	0,034	0,044	0,019	0,031	0,016
NIM3	1024	0,038	0,018	-0,026	0,095	0,028	0,035	0,053	0,021	0,039	0,022
NIM4	1024	0,031	0,013	-0,018	0,080	0,025	0,032	0,041	0,018	0,029	0,015
CAP	1024	0,110	0,049	-0,060	0,446	0,105	0,095	0,129	0,078	0,111	0,091
DIV1	1024	0,739	0,152	0,280	1,000	0,782	0,623	0,700	0,773	0,780	0,860
DIV2	1024	0,468	0,260	0,000	1,000	0,381	0,609	0,328	0,775	0,646	0,733
SIZE	1024	22,553	6,348	13,500	34,723	31,784	19,775	17,338	20,782	18,532	22,101
CRISK	1024	-0,004	0,017	-0,271	0,050	0,009	-0,012	-0,010	-0,004	-0,010	-0,004
LOAN	1024	0,574	0,132	0,140	0,859	0,520	0,684	0,629	0,598	0,464	0,540
DEPTA	1024	0,716	0,144	0,020	0,924	0,603	0,706	0,793	0,786	0,738	0,717
CONC	1024	47,435	14,783	22,430	100,000	45,782	46,039	40,769	70,372	44,511	88,064
INFL	1024	5,474	4,475	-0,900	23,100	8,200	2,150	5,890	2,617	3,576	2,158
GDPGR	1024	4,130	1,657	-3,556	13,216	5,018	2,947	4,148	3,125	3,990	2,805
FINDEV1	1024	59,968	49,592	7,055	299,574	22,447	82,568	43,061	138,774	74,221	237,309
FINDEV2	1024	69,662	38,030	23,868	130,673	102,455	101,480	29,814	113,079	35,636	109,853
RESERVE	1024	0,180	0,111	-0,169	0,706	0,132	0,101	0,212	0,150	0,251	0,315
LAW	1024	0,326	0,178	0,100	0,971	0,168	0,464	0,314	0,550	0,318	0,906
CRISIS	1024	30,391	19,164	-6,477	126,674	24,751	26,337	31,234	47,341	27,185	55,578

Có thể bạn quan tâm!

Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại tại một số nước Đông Nam Á - 3
Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại tại một số nước Đông Nam Á - 4
Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại tại một số nước Đông Nam Á - 5
Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại tại một số nước Đông Nam Á - 7
Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại tại một số nước Đông Nam Á - 8
Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại tại một số nước Đông Nam Á - 9

Xem toàn bộ 93 trang tài liệu này.

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp từ Phụ lục 1

Đối với dữ liệu thu nhập lãi thuần trên tổng tài sản bình quân (NIM2) tại khu vực Đông Nam Á có giá trị trung bình đạt 3,3% với độ lệch chuẩn là 1,4%. Ngân hàng thương mại có giá trị NIM2 cao nhất trong khu vực Đông Nam Á là ngân hàng thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng (VPB) năm 2017, ngược lại ngân hàng thương mại Xuất nhập khẩu Philippines (Export and Industry) vào năm 2006. Xét trên góc độ các quốc gia, tương tự như biến NIM1 thì Indonesia là quốc gia có giá trị trung bình đạt cao nhất trong khu vực với giá trị là 4,4%, trong khi đó quốc gia có giá trị trung bình thấp nhất thuộc về Singapore với giá trị là 1,6%.

Đối với biến thu nhập lãi thuần trên tổng tài sản (NIM3) có giá trị trung bình tại khu vực Đông Nam Á đạt 3,8% và độ lệch chuẩn khoảng 1,8%. Trong đó giá trị lớn nhất (9,5%) thuộc về ngân hàng thương mại Bumi Arta tại Indonesia năm 2010, giá trị nhỏ nhất (-2,6%) thuộc ngân hàng thương mại Xuất nhập khẩu Philippines (Export and Industry) vào năm 2006. Xét về giá trị trung bình của các quốc gia, Indonesia có giá trị trung bình NIM3 cao nhất đạt 5,3%, quốc gia có thu nhập lãi thuần trên tổng tài sản trung bình thấp nhất là Malaysia.

Cuối cùng trong các chỉ số đo lường khả năng sinh lợi, thu nhập lãi thuần trên tài sản sinh lời (NIM4) tại khu vực Đông Nam Á có giá trị đạt 3,1% với độ lệch chuẩn là 1,3%. Ngân hàng thương mại có giá trị NIM4 cao nhất (8,0%) là Pembangunan Daerah Jawa Timur tại Indonesia năm 2016, ngược lại ngân hàng thương mại có giá trị thấp nhất (-1,8%) là ngân hàng thương mại Xuất nhập khẩu Philippines (Export and Industry) vào năm 2006. Xét về góc độ quốc gia, Indonesia là quốc gia có giá trị thu nhập lãi thuần trên tài sản sinh lời trung bình cao nhất với giá trị là 4,1%, quốc gia thấp nhất thuộc về Singapore với giá trị là 1,5%.

Nhìn chung, xét về chỉ tiêu khả năng sinh lợi tại khu vực Đông Nam Á đạt khoảng 3% - 4%. Trong đó Indonesia là quốc gia hoạt động hiệu quả nhất trong khu vực, ngược lại các ngân hàng thương mại Malaysia và Singapore thường có giá trị của chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lợi thấp nhất. Hai quốc gia Thái Lan và

Philippines có hệ thống ngân hàng thương mại hoạt động có hiệu quả trung bình trong khu vực. Quốc gia còn lại trong mẫu quan sát là Việt Nam luôn đạt khả năng sinh lợi thấp hơn so với trung bình trong khu vực khoảng 20%.

Xét về yếu tố vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), giá trị trung bình trong khu vực Đông Nam Á là 11,0%, điều đó cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trong các ngân hàng thương mại đạt mức khá thấp. Trong đó ngân hàng thương mại Communi- cations của Philippines có giá trị thấp nhất là -6,0% tại năm 2009 (vốn chủ sở hữu bị âm), ngân hàng thương mại có giá trị vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao nhất là Panin Dubai Syariah của Indonesia với giá trị là 44,6% vào năm 2011. Tương tự như chỉ tiêu NIM khi xét về các quốc gia, Indonesia cũng là quốc gia có giá trị CAP trung bình cao nhất đạt 12,9% và Malaysia là quốc gia có giá trị CAP thấp nhất đạt 7,8%.

Khi xét hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại, hai yếu tố được quan tâm nhất là hoạt động cho vay (LOAN) và hoạt động thu hút tiền gửi (DEPTA). Đối với hoạt động cho vay (LOAN) của khu vực có giá trị trung bình đạt 57,4% và độ lệch chuẩn là 13,2% với ngân hàng thương mại có hoạt động cho vay so với tổng tài sản cao nhất là TISCO Financial của Thái Lan năm 2007 (85,9%) và ngược lại là ngân hàng thương mại Tiền Phong (TPB) của Việt Nam năm 2011 với giá trị là 14,0%. Nhìn chung, hoạt động cho vay của khu vực thì Thái Lan là quốc gia hoạt động sôi nổi nhất với giá trị trung bình đạt 68,4%, trong khi đó Philippines là quốc gia hoạt động kém sôi nổi với giá trị trung bình đạt 46,4%.

Đối với hoạt động thu hút tiền gửi trên (DEPTA) thì khu vực Đông Nam Á có giá trị trung bình 71,6% và độ lệch chuẩn 14,4%. Trong đó, ngân hàng có hoạt động thu hút tiền gửi trên tổng tài sản lớn nhất thuộc về QNB của Indonesia năm 2008, ngân hàng có chỉ số DEPTA thấp nhất là Panin Dubai Syariah cũng tại Indonesia vào năm 2011. Xét về giá trị trung bình giữa các quốc gia thì Indonesia nhìn chung có hoạt động thu hút tiền gửi là lớn nhất với giá trị trung bình đạt 70,6%, ngược lại Việt Nam lại là quốc gia kém phát triển hoạt động thu hút tiền gửi với giá trị trung bình

đạt 60,3% (hay nói cách khác tại Việt Nam kênh gửi tiết kiệm không phải là kênh hấp dẫn người dân/ doanh nghiệp so với các quốc gia tại Đông Nam Á).

4.2. Ma trận tương quan

Sau khi thực hiện mô tả thống kê các biến số, luận văn tiếp tục tiến hành lập ma trận tương quan giữa các biến số trong bài nghiên cứu với nhau. Cụ thể là phân tích tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng như phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau.

Căn cứ vào bảng trình bày ma trận tương quan các biến số, sự tương quan này thể hiện độc lập cừng từng cặp biến số trong mẫu quan sát. Theo đó, khi xét về độ tương quan các các yếu tố còn lại với khả năng sinh lợi thì có thể thấy rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), cho vay (LOAN), tiền gửi (DEPTA), tỷ lệ lạm phát (INFL), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDPGR), tỷ lệ dự trữ của ngân hàng (RESERVE), rủi ro mất khả năng thanh toán (CRISIS) cho thấy mối tương quan tuyến tính cùng chiều với biến thu nhập lãi thuần trên tài sản sinh lời bình quân (NIM1). Điều này cho thấy rằng vốn chủ sở hữu, hoạt động cho vay, hoạt động tiền gửi, tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng kinh tế và rủi ro mất khả năng thanh toán có sự di chuyển cùng chiều với sự di chuyển trong thu nhập lãi thuần trên tài sản sinh lời bình quân của các ngân hàng thương mại.

Bảng 4.2. Ma trận tương quan

NIM1	CAP	DIV1	DIV2	SIZE	CRISK	LOAN	DEPTA	CONC	INFL	GDPGR	FINDEV1	FINDEV2	RESERVE	LAW	CRISIS
NIM1	1.00
CAP	0.39	1.00
DIV1	-0.11	-0.16	1.00
DIV2	-0.28	-0.05	0.01	1.00
SIZE	-0.19	-0.72	0.07	0.09	1.00
CRISK	0.25	-0.09	-0.06	0.04	0.29	1.00
LOAN	0.30	0.08	-0.08	-0.11	0.07	0.03	1.00
DEPTA	0.08	-0.26	0.04	0.07	0.36	0.15	0.49	1.00
CONC	-0.01	0.11	0.06	0.03	-0.18	-0.06	-0.06	0.06	1.00
INFL	0.11	0.27	-0.11	0.01	-0.28	-0.16	-0.18	-0.40	0.06	1.00
GDPGR	-0.01	-0.11	0.03	0.08	-0.02	-0.03	0.11	0.02	-0.27	-0.21	1.00
FINDEV1	-0.12	-0.27	0.02	-0.02	0.36	0.13	0.18	0.24	-0.56	-0.51	0.35	1.00
FINDEV2	-0.10	-0.24	0.01	-0.07	0.38	0.13	0.13	0.14	-0.65	-0.48	0.17	0.85	1.00
RESERVE	-0.33	0.08	0.06	0.07	-0.09	-0.13	-0.30	-0.21	0.00	0.15	-0.18	-0.11	-0.05	1.00
LAW	-0.08	-0.21	-0.01	-0.01	0.29	0.11	0.17	0.19	-0.60	-0.31	0.31	0.94	0.70	-0.08	1.00
CRISIS	0.17	0.34	0.01	0.06	-0.13	0.14	0.15	-0.14	0.11	0.24	-0.03	-0.25	-0.26	-0.14	-0.19	1.00

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp từ Phụ lục 2

Ngược lại, các biến số khác như đa dạng hóa cho vay (DIV1, DIV2), quy mô ngân hàng (SIZE), rủi ro tín dụng (CRISK), mức độ tập trung ngành ngân hàng (CONC), mức độ phát triển tài chính (FINDEV1, FINDEV2), tỷ lệ dự trữ bắt buộc (RESERVE) và luật lệ bảo vệ nhà đầu tư (LAW) cho thấy mối tương quan tuyến tính ngược chiều với biến thu nhập lãi thuần trên tài sản sinh lời bình quân NIM1. Điều này cho thấy rằng đa dạng hóa cho vay, quy mô ngân hàng, rủi ro tín dụng, mức độ tập trung ngành ngân hàng, mức độ phát triển tài chính, tỷ lệ dự trữ bắt buộc và luật lệ bảo vệ nhà đầu tư có sự di chuyển ngược chiều với sự di chuyển trong thu nhập lãi thuần trên tài sản sinh lời bình quân của các ngân hàng thương mại.

4.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Với mục tiêu đề tài là nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại tại một số nước Đông Nam Á, bài nghiên cứu sử dụng mô hình GMM tương tự như nghiên cứu của Saona (2016). Theo đó, mô hình GMM phù hợp cho việc 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. Vì vậy để đảm bảo tính phù hợp của việc sử dụng GMM, tác giả thực hiện các kiểm định về hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và nội sinh.

4.3.1. Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan thì tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Wooldridge test với các giả thiết:

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

 H1: Có hiện tượng tự tương quan chuỗi.

Kiểm định Wooldrigde test được thực hiện trong phần mềm Stata với câu lệnh “xtserial”, kết quả kiểm định được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4.3. Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

STT

Mẫu quan sát	Prob > F Wooldridge test
1	Đông Nam Á	0,0000
2	Việt Nam	0,0000
3	Thái Lan	0,0054
4	Indonesia	0,0000
5	Malaysia	0,0411
6	Philippines	0,0003
7	Singapore	0,0177

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp từ Phụ lục 3

Như kết quả kiểm định trong bảng trên, các giá trị Prob > F dao động trong khoảng 0% - 4%. Như vậy với Prob < 5% thì có xuất hiện hiện tượng tự tương quan chuỗi ở mức ý nghĩa 5% (bác bỏ giả thiết H0) ở tất cả mẫu quan sát.

4.3.2. Kiểm định phương sai thay đổi

Phương sai thay đổi được tác giả kiểm định bằng Modified Wald test đối với mô hình FEM bằng câu lệnh “xttest3” trong Stata cùng với giả thiết:

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

 H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi.

Giá trị kiểm định được trình bày chi tiết trong bảng sau

Bảng 4.4. Kết quả kiểm định hiện phương sai thay đổi

STT

Mẫu quan sát	Prob > chi2 Wooldridge test
1	Đông Nam Á	0,0000
2	Việt Nam	0,0000
3	Thái Lan	0,0000
4	Indonesia	0,0000
5	Malaysia	0,0000
6	Philippines	0,0000
7	Singapore	0,0000

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp từ Phụ lục 4

Với giá trị Prob > chi2 được trình bày trong bảng trên, với Prob < 5% ở tất cả các mẫu quan sát thì có xuất hiện phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5% (bác bỏ giả thiết H0).

4.3.3. Kiểm định hiện tượng nội sinh

Để kiểm định hiện tượng nội sinh, tác giả tiến hành hồi quy OLS và sau đó lấy phần dư để hồi quy với các biến độc lập để kiểm định hiện tượng nổi sinh thông qua phương pháp Durbin – Wu – Hausman test bằng câu lệnh “test” trong Stata với giả thiết:

 H0: Không có hiện tượng nội sinh;

 H1: Có hiện tượng nội sinh.

Bảng 4.5. Kết quả kiểm định hiện nội sinh

STT

Biến	Prob > F Durbin-Wu-Hausman test
1	CAP	0,0000
2	CAP2	0,0000
3	DIV1	0,0000
4	DIV2	0,0000
5	SIZE	0,0000