Tóm Tắt Các Biến Sử Dụng Để Phân Tích Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Khả

∑

Trong đó: Si là thị phần của ngân hàng thứ i trong ngành (tài sản, huy động vốn, cho vay,…) và n là tổng số doanh nghiệp.

∑

Trong đó: Si là thị phần của ngân hàng lớn thứ i trong ngành (tài sản, huy động vốn, cho vay,…) và n= 3 hoặc 5 tùy trường hợp xác định CR3 hoặc CR5.

Giả thuyết SCP cho rằng quyền lực thị trường cao sẽ dẫn đến ngân hàng có thể tăng lãi suất cho vay và giảm lãi suất huy động do đó kiếm được lợi nhuận cao do độc quyền. Do đó, thị trường có mức độ tập trung càng cao sẽ càng làm gia tăng lợi nhuận. Trong luận văn, mức độ tập trung của thị trường được đo bằng chỉ số HHI-TA (dựa trên thị phần tài sản) (x2) với sai số đo lường (δ2) và HHI-TD (dựa trên thị phần huy động vốn) (x3) với sai số đo lường (δ3).

H6: Mức độ tập trung của thị trường có tác động dương đến khả năng sinh lợi của ngân hàng.

3.2.1.8. Tốc độ tăng trưởng kinh tế

Tốc độ tăng trưởng kinh tế đại diện cho chu kỳ kinh tế và được đo bằng tốc độ tăng của GDP có điều chỉnh lạm phát (x4). Khi kinh tế phát triển, nhu cầu tín dụng tăng cao dẫn đến khả năng sinh lợi tăng. Ngược lại, khi kinh tế khó khăn, nhu cầu đi vay giảm đồng thời rủi ro tín dụng tăng cao dẫn đến khả năng sinh lợi giảm. Do đó, tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động dương đến khả năng sinh lợi của ngân hàng. Sai số đo lường của biến số GDP thực (x4) là δ4.

H7: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động dương đến khả năng sinh lợi của ngân hàng.

Bảng 3.1: Tóm tắt các biến sử dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2004 – 2011

Biến tiềm ẩn

Biến quan sát	Mô tả	Kỳ vọng dấu
Khả năng sinh lợi của ngân hàng (PROF) (η1)	ROA (y1)	Lợi nhuận trước thuế trên tổng tài sản
Rủi ro tín dụng (CRL) (η2)	Dự phòng nợ khó đòi trên tổng nợ (APLLRL) (y2)	Dự phòng nợ khó đòi trên tổng nợ của ngân hàng	-
Cấu trúc vốn (CAPSTR) (η3)	Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (TETA) (y3)	Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng	-
Quyền lực thị trường của ngân hàng (MKT.PWR) (η4)	Thị phần huy động (DMS) (y4)	Tổng huy động của ngân hàng trên tổng huy động ngành	+
Quyền lực thị trường của ngân hàng (MKT.PWR) (η4)	Thị phần tài sản (AMS) (y5)	Tổng tài sản ngân hàng trên tổng tài sản ngành	+
Hiệu quả quản trị của ngân hàng (MAN.EFF) (η5)	Hiệu quả chi phí (CEF) (y6)	Hiệu quả chi phí được tính bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA)*	+
Hiệu quả quản trị của ngân hàng (MAN.EFF) (η5)	Hiệu quả kỹ thuật (TEF) (y7)	Hiệu quả kỹ thuật được tính bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu	+

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 101 trang tài liệu này.

	(DEA)*
Quy mô ngân hàng (SIZE) (ξ1)	Logarit tổng tài sản (LNTA) (x1)	Logarit tổng tài sản của ngân hàng	+
Mức độ tập trung cùa ngành ngân hàng (CONC) (ξ2)	Chỉ số Herfindahl- Hirschman Index trên cơ sở tài sản (HHITA) (x2)	Chỉ số Herfindahl- Hirschman Index được đo bằng tổng của bình phương thị phần tài sản của mỗi ngân hàng	+
Mức độ tập trung cùa ngành ngân hàng (CONC) (ξ2)	Chỉ số Herfindahl- Hirschman Index trên cơ sở huy động (HHITD) (x3)	Chỉ số Herfindahl- Hirschman Index được đo bằng tổng của bình phương thị phần huy động của mỗi ngân hàng	+
Tốc độ phát triển kinh tế (GROW) (ξ3)	GDP thực (GDPR) (x4)	Tốc độ tăng trưởng của GDP có điều chỉnh lạm phát	+

*: Phụ lục A

Nguồn: Tóm tắt của tác giả

3.3. Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu của luận văn được thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của 38 ngân hàng thương mại từ năm 2004 – 2011 với 237 quan sát. Đồng thời, dữ liệu tốc độ tăng trưởng kinh tế được lấy từ báo cáo của IMF năm 2012. Quy mô của dữ liệu này chiếm khoảng 90% trong tổng vốn huy động và tổng cho vay của ngành ngân hàng Việt Nam. Trong ba mươi tám ngân hàng có năm ngân hàng thương mại nhà nước và ba mươi ba ngân hàng thương mại cổ phần, mười sáu ngân hàng có dữ

liệu đầy đủ tám năm (2004 – 2011), sáu ngân hàng có dữ liệu trong bảy năm, bốn ngân hàng có dữ liệu sáu năm, bảy ngân hàng có dữ liệu bốn năm, năm ngân hàng có dữ liệu ba năm. Luận văn sử dụng phần mềm DEAP 4.1 để tính hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả chi phí, phần mềm SPSS để phân tích thống kê mô tả và ma trận tương quan trong khi phần mềm AMOS 16.0 để phân tích mô hình cấu trúc.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương này tập trung phân tích kết quả nghiên cứu thống kê mô tả, sự tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu và kết quả của mô hình cấu trúc.

4.1. Thống kê mô tả và ma trận tương quan

Bảng 4.1 mô tả các biến định lượng được sử dụng trong mô hình nghiên cứu bao gồm giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. Chỉ số đo lường khả năng sinh lợi của những ngân hàng (ROA) trung bình khoảng 1.6% trong giai đoạn nghiên cứu và dao động trong khoảng tối đa là 5.95% và tối thiểu 0%. Giá trị trung vị (1.54%) nhỏ hơn giá trị trung bình (1.61%) cho thấy rằng các giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình lớn hơn các giá trị lớn hơn giá trị trung bình và điều này cho thấy môi trường hoạt động của ngân hàng ngày càng cạnh tranh.

Độ lệch chuẩn của các chỉ số đo lường hiệu quả quản trị của ngân hàng tương đối lớn (CEF (0.24) và TEF (0.23)) khi so sánh với một số biến khác trong mô hình. Điều này cho thấy hiệu quả quản trị của ngân hàng trong giai đoạn này có sự khác biệt rất lớn giữa các ngân hàng. Kết quả cũng tương tự với nhóm chỉ số đo lường quyền lực thị trường và mức độ tập trung của thị trường. Kết quả trên là do trong giai đoạn này hệ thống ngân hàng Việt Nam có sự thay đổi lớn về cấu trúc với số lượng ngân hàng thương mại cổ phần gia tăng đồng thời thị phần huy động vốn và thị phần cho vay của nhóm ngân hàng này cũng dần dần tăng lên với sự suy giảm của nhóm ngân hàng nhà nước.

Rủi ro tín dụng của ngân hàng khá thấp với khoảng dưới 0.8% so với tổng nợ. Bên cạnh đó, tốc độ tăng trưởng GDP cũng tương đối ổn định nằm trong khoảng trên 5% đến dưới 9% mỗi năm.

Bảng 4.1 cũng mô tả mẫu trong giai đoạn 2004 – 2007 và 2008 – 2011. Mục đích của việc chia mẫu này nhằm kiểm tra ảnh hưởng của khủng hoảng đối với các yếu

tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng. Dưới sự tác động của khủng hoảng, chỉ số ROA sau khủng hoảng (1.56%) thấp hơn trước khủng hoảng (1.69%) và có sự dao động mạnh hơn biểu hiện qua độ lệch chuẩn sau khủng hoảng (0.0098) cao hơn độ lệch chuẩn trước khủng hoảng (0.0091). Tuy nhiên sự khác biệt này là không lớn lắm. Các chỉ số khác cũng có kết quả tương tự loại trừ chỉ số vốn chủ sở hữu trên tài sản và chỉ số logarit tài sản. Chỉ số vốn chủ sở hữu trên tài sản gần như xấp xỉ nhau khi so sánh trước khủng hoảng ( 12.78%) và sau khủng hoảng (12.74%). Điều này có thể là do yêu cầu của ngân hàng Nhà nước các ngân hàng phải duy trì tỷ lệ an toàn vốn theo quy định. Bên cạnh đó, tổng tài sản của hệ thống ngân hàng gia tăng liên tục bất chấp khủng hoảng. Một điều rất đặc biệt khi so sánh hai mẫu là tỷ số dự phòng nợ khó đòi trên tổng nợ sau khủng hoảng (0.73%) lại nhỏ hơn trước khủng hoảng (0.85%). Nguyên nhân là do quy định về phân loại nợ của Việt Nam vẫn còn nhiều bất cập cũng như tình trạng không minh bạch của hệ thống ngân hàng.

Bảng 4.2 mô tả mối tương quan giữa các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu. Giữa các biến chỉ báo cùng đo lường một biến ẩn đều có mối tương quan dương và có ý nghĩa (CEF và TEF đo lường hiệu quả quản trị, AMS và DMS đo lường biến ẩn quyền lực thị trường, HHITA và HHICD đo lường mức độ tập trung của thị trường).

Các biến số đo lường hiệu quả quản trị và vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có mối tương quan dương và có ý nghĩa với ROA. Điều này cho thấy rằng khi các biến số này tăng sẽ dẫn đến khả năng sinh lợi tăng. Ngược lại, biến số tổng tài sản, dự phòng nợ khó đòi trên tổng nợ và các biến số đo lường quyền lực thị trường lại có mối tương quan âm và có ý nghĩa đối với ROA.

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến định lượng. (Nguồn: Tính toán của tác giả)

Toàn bộ mẫu (2004 - 2011)						Trước khủng hoảng (2004 - 2007)						Sau khủng hoảng (2008 - 2011)
STT	Biến quan sát	N	Mean	Std. Dev	Median	Min	Max	N	Mean	Std. Dev	Median	Min	Max	N	Mean	Std. Dev	Median	Min	Max
1	ROA	237	0.0161	0.0095	0.0154	0.0000	0.0595	95	0.0169	0.0091	0.0162	0.0000	0.0496	142	0.0156	0.0098	0.0143	0.0009	0.0595
2	CEF	237	0.7344	0.2399	0.7520	0.0850	1.0000	95	0.8079	0.1877	0.8390	0.1930	1.0000	142	0.6853	0.2585	0.6935	0.0850	1.0000
3	TEF	237	0.7791	0.2318	0.8390	0.0520	1.0000	95	0.8497	0.1582	0.8760	0.3710	1.0000	142	0.7319	0.2601	0.7995	0.0520	1.0000
4	AMS	237	0.0338	0.0547	0.0124	0.0002	0.2930	95	0.0421	0.0704	0.0122	0.0002	0.2930	142	0.0282	0.0403	0.0125	0.0010	0.2245
5	DMS	237	0.0338	0.0540	0.0137	0.0001	0.2776	95	0.0421	0.0686	0.0137	0.0001	0.2776	142	0.0282	0.0408	0.0135	0.0005	0.2337
6	APLLRL	237	0.0078	0.0070	0.0053	0.0000	0.0335	95	0.0085	0.0086	0.0047	0.0000	0.0335	142	0.0073	0.0056	0.0058	0.0003	0.0313
7	HHITA	237	0.1054	0.0346	0.1016	0.0710	0.1780	95	0.1397	0.0284	0.1391	0.1019	0.1780	142	0.0825	0.0118	0.0824	0.0710	0.1016
8	HHICD	237	0.1139	0.0335	0.1194	0.0729	0.1705	95	0.1476	0.0192	0.1480	0.1215	0.1705	142	0.0913	0.0187	0.0972	0.0729	0.1194
9	RGDP	237	0.0696	0.0117	0.0678	0.0532	0.0846	95	0.0828	0.0024	0.0844	0.0779	0.0846	142	0.0608	0.0055	0.0631	0.0532	0.0678
10	TETA	237	0.1276	0.0959	0.1014	0.0030	0.7121	95	0.1278	0.1111	0.1014	0.0030	0.7121	142	0.1274	0.0847	0.1013	0.0291	0.4624
11	LNTA	237	16.9556	1.5725	16.8486	11.8835	20.1474	95	16.2587	1.7249	16.2464	11.8835	19.6052	142	17.4218	1.2686	17.3666	14.5026	20.1474

Một số yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại Việt Nam

Bảng 4.2. Ma trận tương quan giữa các biến quan sát

ROA	CEF	TEF	AMS	DMS	APLLRL	HHITA	HHICD	RGDP	TETA	LNTA
ROA	1.000
CEF	0.437**	1.000
TEF	0.290**	0.692**	1.000
AMS	-0.299**	0.302**	0.144*	1.000
DMS	-0.301**	0.297**	0.148*	0.997**	1.000
APLLRL	-0.270**	0.266**	0.175**	0.519**	0.518**	1.000
HHITA	0.014	0.187**	0.122	0.151*	0.153*	0.128*	1.000
HHICD	0.042	0.133*	0.031	0.135*	0.137*	0.102	0.970**	1.000
RGDP	0.057	0.207**	0.197**	0.101	0.102	0.077	0.696**	0.698**	1.000
TETA	0.566**	0.168**	0.008	-0.394**	-0.400**	-0.171**	0.006	0.048	0.015	1.000
LNTA	-0.397**	-0.004	0.017	0.648**	0.648**	0.301**	-0.431**	-0.450**	-0.032**	-0.638**	1.000

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Nguồn: Tính toán của tác giả

4.2. Kết quả hồi quy của mô hình cấu trúc

Ba mô hình được ước lượng cho toàn bộ mẫu (2004 – 2011) (mô hình 1), giai đoạn trước khủng hoảng (2004 – 2007) (mô hình 2) và giai đoạn sau khủng hoảng (2008 – 2011) (mô hình 3). Các tác động không có ý nghĩa thống kê sẽ dần được loại bỏ và mô hình được điều chỉnh để phù hợp với mẫu. Kết quả chi tiết được trình bày trong phụ lục C, D và E.

Bảng 4.3 cho thấy tất cả các chỉ số đánh giá mức độ phù hợp của mô hình đều thỏa mãn trong cả ba mô hình: Mô hình 1: = 2.190 < 3, GFI = 0.953 > 0.9, TLI

= 0.978 > 0.9, CFI = 0.988 > 0.9, RMSEA = 0.071 < 0.8. Mô hình 2: = 1.269 <

3, GFI = 0.942 > 0.9, TLI = 0.991 > 0.9, CFI = 0.995 > 0.9, RMSEA = 0.054 < 0.8. Mô

Xem tất cả 101 trang.

Ngày đăng: 09/10/2023