hành. Việc kiêm nhiệm của thành viên Hội đồng quản trị trong điều hành sẽ dẫn đến không có sự khách quan trong giám sát các nhà quản lý hoặc giám đốc điều hành. Tỷ lệ thành viên HĐQT không tham gia điều hành cao thì khả năng giám sát độc lập cao hơn cho các khoản vay, do đó phần nào ảnh hưởng đến các quyết định về tỷ lệ nợ ít hơn nhưng vẫn đảm bảo hiệu quả kinh doanh.
Giả thuyết 8: Cổ phiếu được kiểm soát bởi các cổ đông lớn nhất có mối tương quan âm với đòn bẩy tài chính.
Cổ đông là chủ sở hữu của doanh nghiệp và mục tiêu cuối cùng của mỗi doanh nghiệp là tối đa hóa giá trị cho chủ sở hữu. Tuy nhiên, không phải bất kỳ cổ đông nào cũng được tham gia điều hành công ty, mà lợi ích của tất cả các chủ sở hữu công ty phụ thuộc vào khả năng điều hành của một nhóm các cổ đông trong Hội đồng Quản trị (HĐQT), là cổ đông lớn, có hiểu biết về hoạt động kinh doanh của công ty hoặc Ban giám đốc (có thể là cổ đông trong doanh nghiệp hoặc được doanh nghiệp thuê từ bên ngoài). Nghiên cứu mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và cơ cấu sở hữu vào năm 2011 của Qigui Liu và các cộng sự cũng đã thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa cổ phiểu được kiểm soát bởi các cổ đông lớn nhất và đòn bẩy tài chính.
3.3.2. Kỳ vọng dấu tương quan
Mô tả | Kỳ vọng | |
Sở hữu nhà nước STATE | Nhận giá trị là 1 nếu Ngân hàng có sự sở hữu Nhà nước trên 50%, và các giá trị là 0 cho các ngân hàng còn lại | + |
Tài sản thế chấp COLL | TM+TGNHNN+TGTCTD+CKLD+CCPS+CKĐT+GV+ĐT+TSCĐ 𝑇𝑇𝑆 | + |
Tăng trương GROW | (TTSt − TTS(t − 1)) Tổng tài sản | - |
Quy mô SIZE | Ln (Tổng số tài sản cuối năm tài chính) | + |
Có thể bạn quan tâm!
-
Lý Thuyết Thông Tin Bất Cân Xứng (Asymmetric Information) -
Các Nghiên Cứu Thực Nghiệm Ở Nước Ngoài -
Tác động của cấu trúc sở hữu đến đòn bẩy tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam - 5 -
Tỷ Lệ Đòn Bẩy Và Vcsh Việt Nam (Đvt: Triệu Vnđ) -
Kết Quả Kiểm Định Phương Sai Thay Đổi (Theo Mô Hình Fem) -
Tổng Hợp Kết Quả Bốn Mô Hình Chính
Xem toàn bộ 93 trang tài liệu này.
Lợi nhuận sau thuế Tổng tài sản | - | |
Thuế TAX | Tổng thuế đã nộp của ngân hàng Tổng tài sản | - |
NED | Số thành viên HĐQT không tham gia điều hành Tổng số thành viên HĐQT | - |
LARGEST | Cổ phiếu được kiểm soát bởi các cổ đông lớn nhất Tổng số cổ phần | - |
3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng (panel data) với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 13. Các bước thực hiện lần lượt như sau:
Bước 1: Phân tích thống kê mô tả.
Thực hiện thống kê mô tả nhằm mô tả các đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được và cung cấp những thông tin tóm tắt về giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của các biến trong mô hình đề xuất.
Bước 2: Phân tích tương quan.
Thiết lập ma trận hệ số tương quan để đánh giá sự tương quan giữa các cặp biến trong mô hình nghiên cứu. Theo Wooldrige (2002), nếu hệ số này có giá trị nhỏ hơn 0,8 có thể kết luận giữa các biến độc lập không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Để khẳng định chắc chắn hơn về vấn đề đa cộng tuyến trong mô hình, tác giả sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Các trường hợp có thể xảy ra:
VIF < 5: không tồn tại đa cộng tuyến.
5≤ VIF ≤10: có hiện tượng đa cộng tuyến.
VIF > 10: xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Bước 3: Phân tích hồi quy và các kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp.
Bài nghiên cứu tiến hành kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng qua các ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu cổ điển gộp (Pool Ordinary Least Square, OLS), phương pháp tác động cố định (Fixed Effects Models, FEM), phương pháp tác động ngẫu nhiên (Random Effects Models, REM).
Sau khi thực hiện các ước lượng bằng các phương pháp ở trên, tác giả tiến hành xem xét hệ số xác định (hay còn gọi là hệ số xác định bội R bình phương) và các kiểm định sự phù hợp của mô hình để lựa chọn ra phương pháp phù hợp nhất. Đại lượng R bình phương cho thấy các biến giải thích trong mô hình có thể giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến đổi của biến phụ thuộc. Để xác định sự phù hợp của mô hình với giá trị R bình phương khác 0 có ý nghĩa thống kê trong mô hình hay không cần tiến hành kiểm định giả thiết. Mức ý nghĩa α trong kiểm định là 0,05.
Giả thiết:
H0: R2=0 H0: j=0
H1: R20 H1: j0
Với mức ý nghĩa miền bác bỏ là: F> F;(k-1,n-k) hay p-value <
Chấp nhận H0: Mô hình không phù hợp . Bác bỏ H0: Mô hình phù hợp.
Sử dụng kiểm định Hausman để so sánh giữa phương pháp tác động cố định (Fixed Effects Models, FEM) và phương pháp tác động ngẫu nhiên (Random Effects Models, REM).
Giả thuyết đặt ra:
H0: εi và biến độc lập không tương quan H1: εi và biến độc lập có tương quan
Trường hợp giá trị P_value < 0,05 bác bỏ giả thiết Ho, khi đó εi và biến độc lập tương quan với nhau vì vậy có thể ưu tiên sử dụng mô hình tác động cố định. Trường hợp giá trị P_value lớn hơn 0,05, có thể sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên.
Bước 4: Kiểm định các khuyết tật mô hình hồi quy.
Tác giả tiến hành thực hiện một số kiểm định phần dư để đảm bảo mô hình hồi quy phù hợp và ổn định thông qua kiểm định hiện tượng tự tương quan, tương quan chuỗi trong các mô hình, kiểm định phương sai sai số thay đổi trong mô hình hồi quy với phương pháp REM hoặc FEM.
Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge trên Stata với giả thiết: H0: Không có hiện tượng tự tương quan
H1: Có hiện tượng tự tương quan
Khi giá trị P_value < 0,1 ta bác bỏ Ho, kết luận mô hình có hiện tượng tự tương quan. Ngược lại, kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi thông qua kiểm định “Modified Wald test” đối với phương pháp FEM (sử dụng câu lệnh xttest3 trong stata).
Giả thuyết đặt ra:
H0: Phương sai không đổi H1: Phương sai thay đổi.
Khi giá trị P_value nhỏ hơn 0,1 ta bác bỏ Ho. Kết luận mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Ngược lại, kết luận mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi thông qua kiểm định “Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test” đối với phương pháp REM (sử dụng câu lệnh xttest0 trong stata).
Giả thuyết đặt ra:
H0: Phương sai không đổi H1: Phương sai thay đổi.
Trong trường hợp giá trị P_value nhỏ hơn 0,05, bác bỏ Ho, kết luận mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Ngược lại, kết luận mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bước 5: Khắc phục các khuyết tật của mô hình.
Nếu xảy ra hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, tác giả sẽ sử dụng tùy chọn hiệu chỉnh sai số robust của phần mềm stata để khắc hay sử dụng phương pháp hồi quy bình phương bé nhất GLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan chuỗi và phương sai thay đổi.
Nếu mô hình xảy ra các hiện tượng nội sinh, mô hình ước lượng GMM cũng được tác giả xem xét để khắc phục hiện tượng nội sinh tồn tại trong mô hình.
Bước 6: So sánh kết quả qua các phương pháp hồi quy với kỳ vọng về tương quan giữa các biến như đã nêu ở trên. Đưa ra nhận xét, kết luận đối với sự tương quan giữa các biến độc lập đối với biến phụ thuộc là đòn bẩy tài chính của ngân hàng.
3.5. NGUỒN SỐ LIỆU
Đối với các dữ liệu về ngân hàng: tác giả thu thập dữ liệu thông qua Báo cáo thường niên và Báo cáo tài chính, báo cáo hoạt động kinh doanh của các NHTM được công bố hàng năm trên website của các NHTM. Cụ thể: Báo cáo tài chính cung cấp các dữ liệu về tài chính như là tổng tài sản, vốn chủ sở hữu, tài sản cố định, các chỉ số này được lấy từ Bảng cân đối kế toán, và số lượng cổ phần, lợi nhuận trước thuế, lợi nhuận sau thuế, được thu thập từ Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh. Báo cáo thường niên sẽ cung cấp về danh sách Ban Tổng giám đốc, cấu trúc sở hữu. Báo cáo tài chính sẽ cho biết thêm về quy mô Hội đồng quản trị, số lượng thành viên Hội đồng quản trị không tham gia điều hành, và có hay không sự kiêm nhiệm Giám đốc điều hành của Chủ tịch Hội đồng quản trị, các mối quan hệ giữa các thành viên Hội đồng quản trị.
3.6. MÔ HÌNH KIỂM ĐỊNH
Do bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng, vì vậy việc phân tích được sử dụng các mô hình hồi quy sau:
- Mô hình hồi quy OSL:
Levi,t = α + β1 STATEi,t + β2 LARGESTi,t + β3GROWi,t + β4SIZEi,t + β5PROFi,t + β6NEDsi,t + β7COLLi,t + β8TAXi,t + εit
Trong đó:
i : là thứ tự các ngân hàng, và i nhận giá trị từ 1 đến 28.
t : là thời gian quan sát (năm), t nhận giá trị từ 2010 đến 2017
εi,t : là sai số của phương trình bao gồm sai số do ảnh hưởng của yếu tố không quan sát được, các yếu tố đặc trưng và những thay đổi theo thời gian.
- Mô hình tác động cố định (FEM)
Levi,t = α + β1 STATEi,t + β2 LARGESTi,t + β3GROWi,t + β4SIZEi,t + β5PROFi,t + β6NEDsi,t + β7COLLi,t + β8TAXi,t + µit + εit
Trong đó: vit= µit + εit. , là sai số của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển được tách làm hai thành phần. Thành phần µi là hệ số chặn khác nhau, chứa đựng những ảnh hưởng của các biến giải thích đến biến phụ thuộc và thành phần này không thay đổi theo thời gian trong mô hình nghiên cứu. Thành phần εit là đại diện cho những nhân tố không quan sát được và thay đổi theo thời gian.
- Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Levi,t = α + β1 STATEi,t + β2 LARGESTi,t + β3GROWi,t + β4SIZEi,t + β5PROFi,t + β6NEDsi,t + β7COLLi,t + β8TAXi,t + vit + εit
Trong đó: vit =α0+ωi. với thành phần bất định là α là hệ số chặn chung trong mô hình hồi quy, thành phần ngẫu nhiên ωi là hệ số chặn cho mỗi đơn vị chéo.
Giả định trong mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên, giá trị hệ số chặn cho mỗi đơn vị chéo ωi phải thỏa các điều kiện: có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai là hằng số, không có tương quan với sai số hồi quy µit và độc lập với biến giải thích. Nên mô hình tác động ngẫu nhiên có thể được thể hiện cụ thể như sau:
Levi,t = α + β1 STATEi,t + β2 LARGESTi,t + β3GROWi,t + β4SIZEi,t + β5PROFi,t + β6NEDsi,t + β7COLLi,t + β8TAXi,t + µit
Giả định quan trọng trong mô hình tác động ngẫu nhiên là phần µit = vit + εit không tương quan với bất kỳ biến giải thích nào trong mô hình. Bởi thành phần sai số vit là một phần sai số µit cho mỗi đối tượng ở mỗi thời điểm, sai số này có sự tự tương quan.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Trong chương này tác giả sẽ trình bày kết quả kiểm định của giả thuyết mô hình đã trình bày phần trên. Thứ nhất, có một mối quan hệ tích cực giữa sở hữu Nhà nước và đòn bẩy tài chính của các ngân hàng thương mại. Thứ hai, tài sản thế chấp có mối quan hệ cùng chiều với đòn bẩy tài chính. Thứ ba, số thành viên HĐQT không tham gia điều hành doanh nghiệp có mối tương quan nghịch với các quyết định về đòn bẩy của ngân hàng. Thứ tư, khả năng tăng trưởng của ngân hàng thương mại cổ phần có mối quan hệ nghịch biến với đòn bẩy tài chính. Thứ năm, Quy mô ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với đòn bẩy tài chính. Thứ sáu, Lợi nhuận tác động ngược chiều lên đòn bẩy tài chính. Và cuối cùng, thuế thu nhập doanh nghiệp có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ đòn bẩy tài chính.
4.1. THỰC TRẠNG VỀ CẤU TRÚC SỞ HỮU VÀ ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH TẠI CÁC NHTM
Tổng tài sản (ĐVT: Triệu VNĐ)
8,000,000,000
7,000,000,000
6,000,000,000
5,000,000,000
4,000,000,000
3,000,000,000
2,000,000,000
1,000,000,000
0
2010
2011
2012 2013
2014
2015
2016
2017
Other Vietinbank VCB BIDV ACB MB SCB STB
Để hiểu rõ hơn về cơ cấu sở hữu và đòn bẩy tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam, tác giải giới thiệu sơ các đặc điểm về nguồn vốn chủ sở hữu, tỷ lệ VCSH trên tổng nguồn vốn, tình hình sở hữu Nhà nước tại các NHTM. Cụ thể: Quy mô mẫu được chọn là 28 ngân hàng trong số 35 NHTM chiếm trên 70% tổng tài sản và 80% vốn chủ sở hữu trong tổng số các ngân hàng thương mại hiện nay.
Biểu đồ 4. 1: Tổng tài sản NHTM Việt Nam (ĐVT: Triệu VNĐ)