Tỷ Lệ Đòn Bẩy Và Vcsh Việt Nam (Đvt: Triệu Vnđ)

Vì vậy, mẫu đủ mang tính đại diện thống kế cho các ngân hàng thương mại. Tổng tài sản và tổng VCSH của 28 ngân hàng được thể hiện ở biểu đồ 1. Trong hệ thống các ngân hàng thương mại cổ phần hiện nay, VietinBank, Vietcombank và BIDV là 3 ngân hàng nằm trong top đầu, bỏ xa nhóm các ngân hàng khác về mọi mặt. Đặc điểm nguồn vốn của các ngân hàng là việc sử dụng tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao, đặc thù này cũng được thể hiện rõ qua biểu đồ tỷ lệ đòn bẩy của các NHTM Việt Nam, với mức đòn bẩy luôn ở mức trên 91%, giai đoạn 2010-2017.

Tỷ lệ đòn bẩy của các NHTM Việt Nam (2010-2017)

8,000,000,000

94.50%

7,000,000,000

6,000,000,000

94.00%

93.86%

93.48% 93.50%

93.00%

5,000,000,000 92.84%

4,000,000,000

92.31%

92.29%

92.37%

92.50%

92.00%

3,000,000,000

91.58%

91.37%

91.50%

2,000,000,000

91.00%

1,000,000,000

90.50%

90.00%

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

TTS

VCSH

LEV

Biểu đồ 4. 2: Tỷ lệ đòn bẩy và VCSH Việt Nam (ĐVT: triệu VNĐ)

Nếu so sánh về nguồn vốn thì VCB, Viettinbank và BIDV là 3 ngân hàng có tổng tài sản lớn nhất trong số các NHTMCP Việt Nam hiện nay. Báo cáo tài chính năm 2017 cho thấy Vốn chủ sở hữu của Vietcombank là 52,559 tỷ đồng. Trong đó vốn điều lệ có gần 36.000 tỷ. So với BIDV là ngân hàng có tổng tài sản lớn nhất nhưng vốn lại thấp hơn Vietcombank. Tổng vốn chủ sở hữu ở mức hơn 48,834 tỷ đồng, trong đó hơn 43,633 tỷ là vốn điều lệ. Nằm trong số “Top 3” ngân hàng có tổng tài sản lớn nhất hiện nay, VietinBank mới “giàu” hơn cả khi có nguồn vốn chủ sở hữu hơn 63.765 tỷ đồng với vốn nhà nước chiếm trên 60% vốn chủ sở hữu. Tỷ lệ sở hữu

nhà nước của 3 ngân hàng này với lần lượt: BIDV (95%), Vietcombank (77%), Vietinbank (66,64%).

Vốn chủ sở hữu (ĐVT: Triệu VNĐ)

450,000,000

400,000,000

350,000,000

300,000,000

250,000,000

200,000,000

150,000,000

100,000,000

50,000,000

2010 2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

Other Vietinbank VCB BIDV ACB MB SCB STB

Biểu đồ 4. 3: Tăng trưởng Vốn chủ sở hữu các NHTM Việt Nam

Có thể thấy, cùng với sự gia tăng tổng tài sản, hệ thống NHTM cũng không ngừng gia tăng vốn chủ sở hữu nhằm nâng cao năng lực tài chính và khả năng cạnh tranh trên thị trường. Và dù các ngân hàng có nằm ở “Top” đầu hay “Top” giữa, hay bất cứ “Top” nào cũng vậy, giữa các ngân hàng với nhau đều có sự cạnh tranh khá khốc liệt để không chỉ giữ vững vị thế mà còn nhằm mục tiêu vượt lên trên đối thủ với tham vọng trở thành ngân hàng số một Việt Nam. Nhiệm vụ của nhà quản trị tài chính là cần đánh giá một cách cẩn trọng các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn trong doanh nghiệp để có thể quyết định được một cấu trúc vốn tối ưu giúp cho ngân hàng gia tăng giá trị của mình trên thị trường. Bài nghiên cứu xem xét việc nghiên cứu đòn bẩy tài chính của các ngân hàng TMCP Việt Nam dựa trên nghiên cứu các yếu tố tác động lên đòn bẩy tài chính như quy mô, lợi nhuận, sở hữu nhà nước.

4.2. PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ

Trong phần này, tác giả chủ yếu đưa ra bảng tóm tắt số liệu thống kê đối với các biển độc lập và biến phụ thuộc có trong mô hình gồm: tỷ lệ đòn bẩy tài chính của ngân hàng (Lev), quy mô tổng tài sản (Size) sở hữu nhà nước(State), lợi nhuận sau thuế (PROF), thuế TNDN (TAX) và các biến số kiểm soát khác nhau của các Ngân hàng TMCP ở Việt Nam giai đoạn 2010-2017.

Bảng 4. 1: Thống kê mô tả của các biến trong mô hình

Biến

Trung bình	Nhỏ nhất	Lớn nhất	Độ lệch chuẩn
LEV	.9014759	.7446112	.9650243	.0435469
STATE	.1071429	0	1	.309987
COLL	.2712636	.1073468	1.698108	.2394561
GROW	.2379842	-.5359927	1.470135	.2785025
SIZE	18.2465	15.92274	20.90749	1.116452
PROF	.0074474	7.74e-06	.0475235	.0058083
TAX	.0020981	0	.0084251	.0016303
NEDs	.1597488	0	.8	.1446059
LARGEST	.1274656	0	.9972	.2658675

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 93 trang tài liệu này.

Nguồn: Kết quả tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 13 (Phụ lục 1)

Kết quả của thống kê mô tả cho các biến số được sử dụng trong đề tài nghiên cứu này (giai đoạn 2010-2017) với 224 quan sát thu thập từ 28 ngân hàng TMCP Việt Nam được trình bày ở bảng 4.1. Theo đó:

Mức độ sử dụng nợ trung bình của các ngân hàng TMCP Việt Nam (giai đoạn 2010 – 2017) được thể hiện qua biến đòn bẩy tài chính - LEV là 90,15% cho thấy mức độ sử dụng nợ của các ngân hàng này rất cao chiếm tỷ trọng lớn trong tổng tài sản, và chỉ số này có giá trị cao nhất là 96,50%. Giá trị này là tỷ lệ đòn bẩy tài chính của ngân hàng có mã chứng khoán là SCB trong năm 2017, và giá trị thấp nhất là

74,46% của ngân hàng có mã chứng khoán KLB trong năm 2010, với độ lệch chuẩn là 4,35%. Kết quả cũng tương đương với kết quả nghiên cứu của Reint Gropp và Florian Heider (2009) khi nghiên cứu 200 ngân hàng thương mại ở Mỹ và Châu Âu giai đoạn 1991-2004 là 92.6%, với độ lệch chuẩn là 2,9%. Mức tỷ lệ đòn bẩy trung bình cao cũng thể hiện đặc thù của cấu trúc vốn của các ngân hàng là sử dụng tỷ lệ nợ cao hơn so với các công ty phi tài chính.

Tỷ lệ tài sản thế chấp trên tổng tài sản (COLL) thể hiện mức độ đầu tư tài sản đảm bảo của các ngân hàng. Trong giai đoạn nghiên cứu được đề cập trong đề tài, tỷ lệ đầu tư vào tài sản đảm bảo trung bình là 27,12%, và mức độ đầu tư cao nhất là 168% của ngân hàng có mã chứng khoán BAV năm 2011, mức độ đầu tư thấp nhất là 10,37% của ngân hàng có mã chứng khoán SHB trong năm 2017, độ lệch chuẩn là 23,94%. Mức độ tập trung sở hữu của các cổ đông lớn (LARGEST) trung bình là 12,75%, có vài công ty chiếm tỷ trọng cao đến 99,72% và thấp nhất là 0% với độ lệch chuẩn là 26,59%.

Với biến tỷ lệ thành viên trong HĐQT không tham gia điều hành (NEDs) có giá trị trung bình là 62.73%, cho thấy sự không tham gia vào công việc quản lý và điều hành của các thành viên HĐQT tạo ra sự độc lập của Ban điều hành trong các ngân hàng được nghiên cứu là tương đối cao. Kết quả thống kê mô tả cho thấy: số lượng ngân hàng không có thành viên HĐQT tham gia điều hành khá nhiều và có nhiều ngân hàng hoàn toàn không có sự tham gia của thành viên HĐQT nên giá trị cao nhất của biến NEDs là 100%, và thấp nhất là 0%. Với giá trị của biến NEDs bằng 0 có nghĩa là tất cả các thành viên HĐQT đều tham gia vào điều hành. Như ngân hàng có mã chứng khoán BIDV năm 2015. Ngược lại, ngân hàng có mã chứng khoán EIB (ngân hàng Xuất nhập khẩu Việt Nam) năm 2015 có biến số NEDs là 1 có nghĩa là 100% thành viên trong hội đồng quản trị không tham gia vào ban điều hành. Theo kết quả nghiên cứu của Albert và Appiah Richard (2014) tỷ lệ này là 76% tại Ghanaian, hay kết quả của Rehana Irshad và các cộng sự (2015) tại Pakistan cũng cho thấy tỷ lệ độc lập của HĐQT trung bình 42%. Do mỗi quốc gia có những quy định riêng về vấn

đề tham gia quản lý của thành viên HĐQT nên sẽ có sự khác nhau, nhưng nhìn chung thì vẫn sẽ có sự tham gia quản lý điều hành.

Lợi nhuận sau thuế (PROF) trung bình là 7.44%, tỷ suất sinh lời cao nhất là 53.28% thuộc về mã chứng khoán DSN vào năm 2013, công ty có tỷ suất sinh lời thấp nhất là -64.73%, do lợi nhuận bị âm là mã chứng khoán LAF năm 2012. Các doanh nghiệp có vốn Nhà nước trên 50% trung bình là 26.89% trong tổng các công ty nghiên cứu, cho thấy sự tồn tại của các doanh nghiệp Nhà nước vẫn còn.

Tỷ lệ sở hữu nhà nước tại các ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2010- 2017 có giá trị trung bình 10,71% cho thấy vẫn còn sự tồn tại của sở hữu Nhà nước tại các ngân hàng TMCP.

4.3. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN

Để xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, đề tài sử dụng phân tích hệ số tương quan. Ma trận hệ số tương quan (Correlation) cho biết xu thế và mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến trong mô hình. Thông thường, mức dao động của hệ số tương quan từ -1 đến +1, trong trường hợp đặc biệt bằng 0 tức không có tương quan giữa hai biến. Hệ số tương quan dương phản ánh mối quan hệ tương quan thuận chiều; ngược lại hệ số tương quan âm phản ánh mối quan hệ tương quan nghịch chiều.

Kết quả ma trận hệ số tương quan bằng Stata được thể hiện ở bảng 4.2.

Bảng 4.2 cho thấy ma trận tương quan giữa các biến được sử dụng trong phân tích hồi quy. Các ngân hàng lớn hơn thì xu hướng có lợi nhuận thấp hơn, đòn bẩy cao hơn và giá trị tài sản thế chấp thấp hơn. Các ngân hàng có lợi nhuận cao hơn có xu hướng có đòn bẩy thấp hơn. Các ngân hàng có tỷ lệ sở hữu nhà nước cao hơn cũng có tỷ lệ đòn bẩy cao và sự tham gia ban điều hành của thành viên HĐQT càng cao thì tỷ lệ đòn bẩy cũng càng lớn.

Bảng 4. 2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

Biến

LEV

STATE

COLL

GROW

SIZE

PROF

TAX

NEDs

LARGEST

LEV

1.0000

STATE

0.2652	1.0000
COLL	-0.2561	-0.1169	1.0000
GROW	0.0192	-0.0486	0.3521	1.0000
SIZE	0.7441	0.6116	-0.1921	-0.1150	1.0000
PROF	-0.3335	0.0823	0.0112	0.1617	-0.0560	1.0000
TAX	-0.3316	0.1001	0.0109	0.1093	-0.0562	0.8556	1.0000
NEDs	0.0777	0.3109	-0.0341	-0.0576	0.1868	-0.2005	-0.1444	1.0000
LARGEST	0.2070	0.9257	-0.1322	-0.0581	0.5104	0.1044	0.1222	0.2072	1.0000

Nguồn: Kết quả tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 13 (Phụ lục 2)

Tác giả tìm thấy mối tương quan tiêu cực cao nhất trong số các biến là mối liên kết giữa biến LEV và biến PROF. Hơn nữa, kết quả phân tích cũng cho thấy mối tương quan nghịch chiều cao giữa các biến thuế thu nhập doanh nghiệp, tài sản thế chấp với biến đòn bẩy tài chính. Nói chung, phần lớn các mối tương quan tương ứng với kết quả các nghiên cứu thực nghiệm trong tổng quan về lý thuyết.

Từ phân tích ma trận hệ số tương quan cho thấy hệ số tương quan giữa các biến đều ở mức cho phép (nhỏ hơn 80%) đáp ứng điều kiện để mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa cặp biến LARGEST - STATE là 92,57%, và hệ số tương quan giữa cặp biến TAX - PROF 85,54% đều lớn hơn 80%. Do biến STATE và LARGEST đều là biến đại diện cho các cổ đông sở hữu cổ phần của ngân hàng, biến TAX và PROF đều thể hiện lợi nhuận của ngân hàng. Tuy nhiên biến STATE nhấn mạnh đến sự sở hữu của nhà nước còn biến LARGEST nhấn mạnh sự sở hữu của các cổ đông lớn bao gồm cả cổ đông nhà nước và các cổ đông khác. Biến TAX và PROF đều thể hiện lợi nhuận của ngân hàng một cách trực tiếp hoặc gián tiếp vì vậy có thể xem xét để loại bỏ 1 trong 2 biến ra khỏi mô hình.

Như vậy, ngoài hai cặp biến STATE – LARGEST và TAX- PROF ra, các cặp biến còn lại đều có hệ số tương quan nhỏ hơn 0,5. Điều này cho thấy hầu hết các biến

trong mô hình là phù hợp. Góp phần đảm bảo cho các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc. Trị số tuyệt đối của các hệ số tương quan lớn hơn 0,55 điều này cho thấy mô hình nghiên cứu có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi tiến hành hồi quy theo các phương pháp tác giả đã đề cập. Vì vậy, đây là sơ cở để tác giả tiến hành các kiểm định đa cộng tuyến và đưa ra mô hình khắc phục. Mặc dù hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích STATE-LARGEST và cặp TAX-PROF cho thấy dấu hiệu của đa cộng tuyến tuy nhiên tác giả không loại bỏ những biến giải thích tương quan cao vì đây không phải là cách tốt khi chỉ dựa vào các hệ số tương quan cặp giản đơn.

4.4. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ CÁC KIỂM ĐỊNH

4.4.1. Kết quả từ mô hình hồi quy OLS và kiểm định White

Bảng 4. 3: Kết quả hồi quy OLS

LEV

Coef.	Std. Err.	t	P>\|t\|	[95% Conf.Interval]
STATE	-.0448086	.0151272	-2.96	0.003	-.0746251	-.0149921
COLL	-.0344549	.006861	-5.02	0.000	-.0479784	-.0209313
GROW	.0345399	.0058964	5.86	0.000	-.0479784	.0461622
SIZE	.0340914	.0017888	19.06	0.000	.0229177	.0461622
PROF	-1.76897	.5134767	-3.45	0.001	-2.781063	-.756877
TAX	-2.419274	1.800982	-1.34	0.181	-5.969116	1.130567
NEDs	-.0179359	.0116247	-1.54	0.124	-.0408489	.004977
LARGEST	.015064	.0157866	0.95	0.341	-.0160523	.0461804
_cons	.3045502	.0333397	9.13	0.000	.2388358	.3702647

F( 8, 215)77.15

Prob > F0.0000

R-squared 0.7416

Adj R-squared 0.7320

Nguồn: Kết quả tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 13 (Phụ lục 3)

Từ Bảng 4.3 cho thấy giá trị kiểm định F trong mô hình hồi quy OLS là: Prob>F=0.0000 vì vậy mô hình này phù hợp. Hệ số R-squared = 0,7320 và 3 biến

độc lập là quy mô (Size), sở hữu nhà nước (State) và tài sản (Coll), Grow đều có mức ý nghĩa sig < 0,01, tức là các biến độc lập này đưa vào mô hình là phù hợp và có mức ý nghĩa 1%, biến độc lập lợi nhuận sau thuế PROF có mức ý nghĩa 0,001 <0,05 tức biến độc lập này đưa vào mô hình phù hợp với mức ý nghĩa 5% . Hệ số R-squared cho thấy độ tương thích của mô hình là 74,16% hay nói cách khác 74,16% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.

Đồng thời, qua chỉ số kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta có hệ số hồi quy F= 77.15 với mức ý nghĩa rất nhỏ hơn 1%, do đó mô hình này là phù hợp.

Dấu tương quan giữa các biến khi hồi quy theo phương pháp Pool OLS: với biến phụ thuộc là đòn bẩy tài chính (LEV) trong mô hình OLS có kết quả là các biến STATE, COLL, PROF có ý nghĩa thống kê trong mô hình với sự tác động ngược chiều (α<1%), tương tự các biến TAX, NEDs cũng có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc LEV. Tuy nhiên biến TAX và NEDs không có ý nghĩa thống kê trong kiểm định mô hình OLS (α>10%). Biến GROW, SIZE tác động đồng biến với biến phụ thuộc và có ý nghĩa thống kê với α<1%.

Kiểm định phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy đối với dữ liệu bảng panel data - phương pháp hồi quy OLS

Khi sử dụng kết quả của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điện, thông thường các nhà phân tích cần lưu ý đến các yếu tổ nhiễu (hay còn gọi là phần dư residuals). Bởi đây là giả thuyết quan trọng, xuất hiện trong hàm hồi quy tổng thể có phương sai không thay đổi (homoscedasticity, còn gọi là phương sai có điều kiện không đổi). Tức là chúng có cùng phương sai. Nếu giả thiết này không được thỏa mãn thì có sự hiện diện của phương sai thay đổi. Phương sai thay đổi (Heteroscedasticity, còn gọi là phương sai của sai số thay đổi).

Phương sai thay đổi không làm mất đi tính chất không thiên lệch và nhất quán của các ước lượng OLS. Tuy nhiên, khi hiện tượng phương sai thay đổi xay ra, các ước lượng này không còn có phương sai nhỏ nhất, dẫn đến các ước lượng không còn hiệu quả. Khi có hiện tượng phương sai thay đổi, các phương sai của các kết quả trong