Biến Động Của Cap Và Liq Của Nhtmcp Trong 2010

Biểu đồ 4.1: Quy mô của NHTMCP trong 2010 - 2017

350,000

70.00

300,000

60.00

250,000

50.00

200,000

40.00

150,000

30.00

100,000

20.00

50,000

10.00

0.00

2010 2011 2012 2013 2014

2015 2016

LIQ

2017

TỔNG TÀI SẢN

(Nguồn: Dựa trên số liệu tác giả tổng hợp) Dựa vào biểu đồ 4.1, ta có thể thấy trong bất cứ giai đoạn nào thì ngành ngân hàng luôn có xu hướng mở rộng quy mô mạnh mẽ để nâng cao sức cạnh tranh và khẳng định vị thế trên thị trường. Từ năm 2010 với tổng tài sản bình quân chỉ khoảng 116 ngàn tỷ đồng nhưng đến năm 2017 đã là 309 ngàn tỷ đồng, tăng gần gấp 3 lần trong 7 năm. Trong khi đó, thanh khoản có chuyển biến ngược lại trong 2 năm đầu của giai đoạn nhưng cuối c ng cũng là xu hướng tăng giống với quy mô d

tốc độ tăng không mạnh bằng quy mô.

Tổng tài sản tăng mạnh là thế nhưng dường như chưa được các ngân hàng sử dụng hiệu quả khi mà trung bình ROA mẫu nghiên cứu chỉ khoảng 0,76. Cao nhất với giá trị là 2,54 và thấp nhất là ngân hàng Quốc dân với ROA chỉ 0,01 do lợi nhuận sau thuế không tăng trưởng bằng tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản.

Biểu đồ 4.2: Biến động ROA của NHTMCP trong 2010 - 2017

ROA

1.4

1.2

0.8

0.6

0.4

0.2

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

(Nguồn: Dựa trên số liệu tác giả tổng hợp)

Biểu đồ 4.2 cho thấy ROA bình quân của 20 NHTMCP trong nghiên cứu có sự tăng trưởng vào giai đoạn 2010 – 2011 và giảm dần còn 0,5% vào năm 2015. Đến năm 2016 thì tỷ suất này mới tăng trở lại nhưng không đáng kể.

Hiệu quả sử dụng tài sản phần nào chịu tác động tăng trưởng kinh tế khi mà trong thời kỳ nền kinh tế tăng trưởng, việc giảm bớt nắm giữ các tài sản thanh khoản để cho vay nhiều hơn luôn là lựa chọn của các ngân hàng và trong giai đoạn suy thoái thì hành động đó theo chiều hướng ngược lại. Đại diện cho giá trị lớn nhất của GDP là năm 2017 với 6,81 và thấp nhất vào năm 2012 với 5,25. Tại hai thời điểm này ROA cũng có những chuyển biến tương tự theo với mức dao động ổn định là 0,5.

Ngoài ra theo bảng 4.1 ta có lạm phát cao nhất rơi vào năm 2011 với 18,13 và thấp nhất vào năm 2015 chỉ có 0,5, giá trị trung bình cho nền kinh tế lạm phát là khoảng 6,56 với độ lệch chuẩn là 5,47. Cho thấy lạm phát qua các năm có sự xuất hiện của các biến quan sát với biên độ dao động lớn, tuy nhiên vẫn khá ổn định khi giá trị độ lệch chuẩn thấp hơn giá trị trung bình của biến quan sát.

Biểu đồ 4.3: Biến động GDP và INF của NHTMCP trong 2010 - 2017

2010

2011

2012

2013

GDP

2014

INF

2015

2016

2017

(Nguồn: Dựa trên số liệu tác giả tổng hợp)

Dựa vào biều đồ 4.3, chúng ta có thể thấy Chính phủ đã hoàn thành rất tốt trong việc kiềm chế lạm phát khi mà lạm phát cao nhất vào năm 2011 (18,13%) từ hai con số đã giảm xuống còn 0,6% vào năm 2015, tuy có sự tăng trở lại trong năm 2016 nhưng vẫn duy trì ổn định và có xu hướng giảm trong tương lai. Trong khi đó, tốc độ tăng trưởng kinh tế trong giai đoạn 2010 – 2017 không ổn định. Giai đoạn 2010

– 2012 có sự giảm sút trong tăng trưởng do cả nước đang tập trung vào việc kiềm chế lạm phát. Đến năm 2013 có dấu hiệu hồi phục khi mức tăng trưởng cao hơn mức tăng 5,25% của năm 2012 và kéo dài đến năm 2015. Tuy năm 2016 có dấu hiệu hạ nhiệt nhưng không đáng kể và lập tức tăng trở lại vào 2017, dự đoán sẽ có xu hướng ngày càng tăng trong tương lai.

Biểu đồ 4.4: Biến động của CAP và LIQ của NHTMCP trong 2010 - 2017

TỶ LỆ VCSH (%)

70.00

60.00

50.00

40.00

30.00

20.00

10.00

0.00

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

LIQ

CAP

(Nguồn: Dựa trên số liệu tác giả tổng hợp)

Chúng ta có thể thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trong biểu đồ 4.4 trong giai đoạn 2010

– 2012 có sự biến động tương đương với thanh khoản của ngân hàng. Tuy nhiên, sau giai đoạn đó, tỷ lệ vốn chủ sở hữu lại có xu hướng giảm, đi ngược lại với biến động tăng qua các năm của thanh khoản. Với tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản lớn nhất là 25,54 và nhỏ nhất là 4,06, cho thấy được sự chênh lệch giữa các ngân hàng với nhau, đặc biệt giữa các ngân hàng với quy mô tài sản khác nhau. Giá trị độ lệch chuẩn của tỷ lệ này tương đương 3,43 < giá trị trung bình là 9,08, điều này cho thấy có sự xuất hiện của các biến động khá lớn qua các năm nhưng vẫn được xem là dao động ổn định.

Biến quan sát LDR về tỷ lệ cho vay trên tổng huy động được thống kê cho thấy là có mức biến động mạnh nhất giữa các biến qua các năm với độ lệch chuẩn lên đến 15,65. Tỷ lệ này nằm trong khoảng từ 21,48 lên đến 102,69. Nguyên nhân có thể là do đặc trưng hoạt động cho vay của từng ngân hàng, có ngân hàng sẽ thúc đẩy tăng trưởng tín dụng nóng nhằm tăng vốn hay lợi nhuận. Bên cạnh đó cũng có ngân hàng sẽ chú trọng hơn về thanh khoản nên siết chặt về hoạt động cho vay thanh khoản thấp.

Cuối c ng là biến quan sát LLR về dự phòng rủi ro tín dụng. Với biến này có sự xuất hiện của giá trị âm cũng là giá trị thấp nhất -1,01 và cao nhất là 11,4. Dấu âm tại biến này trong thống kê là do ngân hàng tại thời điểm đó hoàn nhập từ dự phòng năm trước trong việc điều chỉnh lỗ. Giá trị trung bình của biến là 1,23 và độ lệch chuẩn là 1,23. Biến LLR có sự dao động lớn của quan sát nào đó qua các năm, nhưng nhìn chung chênh lệch là không đáng kể.

4.2. Tương quan các biến trong mô hình và đa cộng tuyến

4.2.1. Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến

Hệ số tương quan là chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa các biến trong mô hình. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1 là có ý nghĩa, trong khi với giá trị bằng 0 sẽ là không có mối liên hệ nào giữa các biến. Với nghiên cứu này, tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson để kiểm định mối liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến ở các biến độc lập, đặc biệt khi các biến này có đa cộng tuyến mạnh (giá trị tuyệt đối > 0.8).

Bảng 4.2: Ma trận tương quan tuyến tính đơn giữa các cặp biến

LIQ	LLR	SIZE	LDR	CAP	ROA	INF	GDP
LIQ	1
LLR	-0.1323	1
SIZE	0.2863	0.1171	1
LDR	0.9619	-0.1158	0.2781	1
CAP	-0.0302	0.0584	-0.7028	0.0594	1
ROA	0.1286	-0.0467	0.042	0.2239	0.2665	1
INF	-0.3099	-0.2135	-0.1909	-0.17	0.1563	0.4518	1

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 86 trang tài liệu này.

GDP

0.2158

-0.0162

0.0941

0.1685

-0.1661

0.0538

-0.1892

(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 13 - Phụ lục 2)

Kết quả theo bảng 4.2 cho thấy không tồn tại các hệ số tương quan cặp biến nào lớn hơn 0.8.

Kết luận: Mô hình không xảy ra đa cộng tuyến mạnh với tiêu chuẩn tương quan cặp tuyến tính theo dữ liệu thu thập.

4.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình

Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai

Variable

VIF	1/VIF
SIZE	3.19	0.313195
CAP	3.17	0.315058
ROA	1.75	0.570331
INF	1.61	0.621235
LDR	1.49	0.672293
LLR	1.21	0.828705
GDP	1.16	0.862372
Mean VIF	1.94

(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 12 – Phụ lục 3)

Kết quả giá trị VIF của các biến trong mô hình tại bảng 4.3 đều nhỏ hơn 10, trung bình VIF chỉ là 1.94 (< 10) nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến mạnh trong mô hình dữ liệu nghiên cứu.

Kết luận: Mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mẫu dữ liệu nghiên cứu.

4.3. Kiểm định lựa chọn mô hình

Có ba mô hình thường được sử dụng trên phân tích dữ liệu bảng bao gồm mô hình Pooled OLS, FEM và REM. Mô hình Pooled OLS không phân biệt sự khác biệt giữa các ngân hàng. Trong khi mô hình FEM và REM quan tâm tới sự khác biệt giữa các ngân hàng.

Tác giả phân tích hồi quy bằng mô hình bình phương tối thiểu nhỏ nhất Pooled OLS, FEM (Random effects model) và REM (Fixed effects model). Với kiểm định F sẽ tìm ra được giữa mô hình Pooled OLS và FEM thì mô hình nào ph hợp hơn với mẫu nghiên cứu. Trong khi đó, với mô hình FEM và REM, kiểm định Hausman sẽ đảm nhiệm chức năng này. Và kiểm định Breusch & Pagan (1980) sẽ áp dụng với hai mô hình Pooled OLS và REM. Từ các kiểm định mô hình, tác giả sẽ chọn ra được mô hình hồi quy nào ph hợp nhất. Phần mềm được sử dụng trong kiểm định mô hình là STATA 12.

4.3.1. Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình FEM

Tác giả sử dụng kiểm định F với giả thuyết như sau:

Giả thuyết 0: Mô hình Pooled OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu

Giả thuyết: Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu.

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled OLS và FEM

Giá trị thống kê F

P-value
5.51	0.0000

(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 12 – Phụ lục 4)

Kiểm định cho p-value của mô hình < 0,05 cho nên bác bỏ giả thuyết 0. Do đó, mô hình FEM sẽ ph hợp hơn Pooled OLS.

4.3.2. Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM

Tác giả sử dụng kiểm định Breusch & Pagan. (1980) với giả thuyết như sau:

Giả thuyết 0: Mô hình Pooled OLS phù hợp dữ liệu mẫu.

Giả thuyết: Mô hình REM phù hợp dữ liệu mẫu.

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled OLS và REM

Chi bình phương (χ2)

P-value
23.78	0.0000

(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 12 – Phụ lục 4)

Kiểm định cho giá trị p-value < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết 0. Vậy mô hình REM ph hợp hơn.

4.3.3. Kiểm định lựa chọn mô hình FEM và mô hình REM

Tác giả sử dụng kiểm định Hausman với giả thuyết như sau:

Giả thuyết 0: Mô hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn FEM

Giả thuyết: Mô hình FEM phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn FEM và REM

Chi bình phương (χ2)

P-value
16.58	0.0203

(Nguồn: Tổng hợp từ Stata 12 – Phụ lục 4)

Kiểm định cho p-value cho mô hình < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết 0 ở mức ý nghĩa 1%. Vậy mô hình FEM ph hợp hơn REM.

Kết luận: Sau các kiểm định mô hình thì tác giả đã tìm ra được mô hình hồi quy theo phương pháp ph hợp nhất với dữ liệu mẫu trong ba mô hình.

4.4. Kiểm định các khiếm khuyết định lượng

Với mô hình qua kiểm định được chọn lựa ph hợp nhất, tác giả sẽ kiểm tra các khiếm khuyết định lượng trong mô hình bằng cách kiểm định phương sai thay đổi

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ