Năm 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Tốc độ tăng trưởng GDP
(%) 7,10 5,70 5,40 6,40 6,20 5,20 5,40 6,00 Tỷ lệ lạm phát (%) 8,30 23,10 7,10 8,90 18,70 9,10 6,60 4,10
3.3. Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên
Nguồn: tổng hợp từ BCTC của các NHTM
Hình 3. 5. Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên và tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên của các NHTM Việt Nam
Nhìn chung, NIM của các NHTM Việt Nam nằm ở mức trung bình, khơng q thấp (dưới 3%) hay quá cao (trên 5%), dao động trong khoảng từ 3,09% đến 4,23%. Năm 2011, NIM của các ngân hàng đạt mức cao nhất là 4,23% và giảm dần trong những năm về sau. Nguồn: tổng hợp từ BCTC của các NHTM 0.65% 0.64% 0.56% 0.45% 0.94% 1.18% 0.87% 1.49% 3.09% 3.26% 3.97% 4.23% 3.45% 3.62% 3.14% 3.48% 0.00% 1.00% 2.00% 3.00% 4.00% 5.00% 6.00% 7.00% 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 NNIM NIM 0.00% 1.00% 2.00% 3.00% 4.00% 5.00% 6.00% 7.00% 8.00% MD B KLB SG B OC B MB B PG B C T G STB VP B AB B VC B A NK T C B VI B EIB AC B B ID V NAB NC B VC B VAB SH B MSB HDB SEA NIM Năm NIM, NNIM
NIM của các NHTM Việt Nam có sự chênh lệch rất lớn, trong khi ngân hàng có mức NIM cao nhất là NHTM cổ phần Phát triển Mê Kơng lên đến 7,77% thì NHTM cổ phần Đơng Nam Á có mức NIM thấp nhất chỉ đạt 2,04%. Đa phần các NHTM Việt Nam có NIM ở mức trung bình từ 3 – 5% (13/24 ngân hàng), tuy nhiên, số lượng ngân hàng có NIM thấp hơn 3% vẫn còn khá cao (8/12 ngân hàng).
3.4. Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên
Cũng như NIM, NNIM của các NHTM Việt Nam biến động trong giai đoạn 2008 – 2010 phản ánh tình hình lợi nhuận ngân hàng dưới tác động từ các yếu tố vĩ mô. của nền kinh tế như với ROA và ROE. Tuy nhiên, giai đoạn 2011 – 2014, NIM và NNIM biến động ngược chiều cho thấy sự biến động mạnh trong hoạt động tín dụng của ngân hàng. Năm 2011, NIM đạt mức cao nhất là 4,23% thì NNIM lại đạt mức thấp nhất, 0,45% phản ánh lợi nhuận ngân hàng lúc này chủ yếu từ hoạt động tín dụng. Từ năm 2012 đến năm 2014, hoạt động tín dụng của ngân hàng gặp khó khăn, lợi nhuận từ lãi bị thu hẹp khiến cho NIM giảm. Tốc độ tăng trưởng tín dụng bình quân năm 2012 đạt mức thấp nhất, 12,74%, khi NHNN thắt chặt tiền tệ để kiềm chế lạm phát. Thêm vào đó, cầu tín dụng giảm, mức lãi suất cao cùng tình trạng nợ xấu gia tăng, tỷ lệ nợ xấu liên tục tăng và diễn biến phức tạp, đạt đỉnh điểm vào năm 2012 (4,08%) và khắc phục chậm chạp cũng là những nguyên nhân khiến hoạt động tín dụng ngân hàng bị thu hẹp. Nguồn: tổng hợp từ BCTC của các NHTM 15.97% 43.73% 36.36% 16.39% 12.74%15.30% 15.87% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Nguồn: báo cáo của NHNN
Hình 3. 8. Tình hình nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam
Khi hoạt động tín dụng gặp khó khăn, ngân hàng cần tìm kiếm các hoạt động khác để cải thiện lợi nhuận của mình. Từ năm 2011 – 2014, NNIM tăng dần lên cho thấy cơ cấu thu nhập ngoài lãi trong lợi nhuận ngân hàng ngày càng tăng, hoạt động ngân hàng dần bớt lệ thuộc vào tín dụng. Tuy nhiên, mức tăng vẫn còn rất khiêm tốn, thấp hơn những năm trước đó, cho thấy thu nhập ngồi lãi của các NHTM Việt Nam không ổn định và thu nhập của ngân hàng vẫn còn phụ thuộc rất nhiều vào nguồn thu nhập từ lãi vốn bị hạn chế khi có các biến động về lãi suất.
Bảng 3. 4. Tình hình thu nhập ngoài lãi của các NHTM Việt Nam
Năm Tổng thu nhập ngồi lãi bình quân (tỷ đồng)
Tỷ lệ thu nhập ngồi lãi/tổng thu nhập bình qn (%) 2007 494 29,68 2008 473 19,80 2009 710 25,37 2010 719 19,83 2011 589 10,03 2012 680 13,35 2013 931 18,72 2014 1,115 18,71 1.55% 2.17% 2.05% 2.16% 3.07% 4.08% 3.61% 3.25% 0.00% 1.00% 2.00% 3.00% 4.00% 5.00% 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Tỷ lệ nợ xấu
Nguồn: tổng hợp từ BCTC của các NHTM
Hình 3. 9. Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên bình quân của các NHTM Việt Nam
Nếu như NHTM cổ phần Phát triển Mê Kơng có NIM cao nhất thì lại có NNIM thấp nhất (-0,26%) trong 24 ngân hàng của mẫu nghiên cứu. Điều này phản ánh rõ rệt sự mất cân đối trong thu nhập của ngân hàng khi quá phụ thuộc vào hoạt động tín dụng và ngân hàng dễ gặp rủi ro khi có những biến động bất lợi về lãi suất. Ngân hàng có NNIM cao nhất là NHTM cổ phần Sài Gịn thương tín (1,52%). NNIM của các NHTM Việt Nam chia thành 2 nhóm: 11 ngân hàng có NNIM trên 1% và 13 ngân hàng có NNIM dưới 1%, trong đó có 5 ngân hàng có NNIM dưới 0,5%.
-0.50% 0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% ST B SHB SG B TCB HDB AC B VC BANK VA B VC B BID V N AB MB B PG B EIB CTG MSB VPB VIB NCB ABB SEA OCB KLB MD B NNIM
Kết luận chương
Ở chương này, dựa vào phương pháp thu thập, tổng hợp và phân tích dữ liệu, tác giả đã phác họa sơ nét về thực trạng khả năng sinh lời và các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam trong khoảng thời gian 2007 – 2014.
Nhìn chung, tỷ lệ vốn chủ sở trên tổng tài sản của các NHTM Việt Nam vẫn còn thấp (11 – 15%), trong bối cảnh nợ xấu gia tăng thì sẽ gây khó khăn cho hoạt động ngân hàng khi có rủi ro xảy ra, gây nguy cơ bất ổn nếu như các ngân hàng xảy ra rủi ro thanh khoản. Dư nợ tín dụng tăng nhưng do trích lập dự phịng rủi ro tăng vì các khoản nợ xấu của các ngân hàng ở mức cao và phức tạp, làm giảm khả năng sinh lời. Thu nhập ngồi lãi khơng ổn định chủ yếu vì các ngân hàng chưa đẩy mạnh các dịch vụ và các nghiệp vụ có thu phí để đảm bảo khả năng sinh lời ổn định khi các bất ổn kinh tế gây khó khăn cho hoạt động tín dụng của ngân hàng.
Để hiểu rõ hơn thành phần và mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam, trong chương 4, tác giả sẽ tiến hành phân tích sâu hơn bằng phương pháp định lượng và xác định mối quan hệ giữa các yếu tố đến khả năng sinh lời của ngân hàng.
CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Giới thiệu chương
Trong chương này, tác giả tiến hành phân tích định lượng để kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng và khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam. Tác giả thực hiện việc lựa chọn mơ hình nghiên cứu, trình bày phương pháp nghiên cứu, mơ tả cách thu thập và xử lý dữ liệu cũng như tiến hành phân tích hồi quy, kiểm định các giả thuyết để đưa ra kết quả về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam.
4.1. Mơ hình nghiên cứu
Tác giả sử dụng mơ hình hồi quy dữ liệu bảng để phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố đến khả năng sinh lời của NHTM vì dữ liệu bảng thể hiện các quan sát theo không gian và thời gian sẽ cung cấp dữ liệu chứa nhiều thơng tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn so với dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian. Do đó, dữ liệu bảng có thể làm cho phân tích thực nghiệm phong phú hơn và hiệu quả hơn.
Đối với việc nghiên cứu ngành ngân hàng, dữ liệu có sự khác biệt giữa các ngân hàng theo thời gian, do đó việc áp dụng dữ liệu bảng là phù hơp nhất vì dữ liệu bảng có xét đến các quan sát theo cả khơng gian và thời gian.
Dựa trên mơ hình nghiên cứu của Sufian (2011) [38] về hệ thống ngân hàng Hàn Quốc – quốc gia châu Á có hệ thống ngân hàng tương tự Việt Nam – nhỏ lẻ và phân tán, tác giả đưa ra mơ hình nghiên cứu, trong đó tác giả thay đổi cách tính biến GDP, DEP và NII. Tác giả cũng lược giản đi các biến thể hiện mức độ tập trung ngành và phát triển ngành tài chính vì khơng thu thập được số liệu. Phương trình hồi quy có dạng:
PROi,t = β0 + β1GDPt + β2INFt + β3CAPi,t+ β4SIZEi,t + β5DEPi,t + β6LOANi,t + β7LLPi,t+ β8CIRi,t + β9NIIi,t + Ui,t
Trong đó:
PRO : khả năng sinh lời của ngân hàng GDP : tăng trưởng kinh tế
CAP : vốn chủ sở hữu SIZE : quy mô ngân hàng DEP : tiền gửi khách hàng LOAN : dư nợ tín dụng
LLP : chi phí dự phịng rủi ro tín dụng CIR : tỷ lệ chi phí trên thu nhập NII : tỷ lệ thu nhập ngoài lãi β0 : hệ số chặn
βi : các hệ số hồi quy riêng (i = 1, 2, …,9), cho thấy ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc
Ui,t : đại diện cho sai số và các biến khơng xuất hiện trong mơ hình
4.2. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy dữ liệu bảng để kiểm tra mối quan hệ giữa các yếu tố bên trong và bên ngoài đến khả năng sinh lời của ngân hàng. Có 2 mơ hình để thực hiện các ước lượng dữ liệu bảng: mơ hình tác động cố định và mơ hình tác động ngẫu nhiên.
Mơ hình tác động cố định (FEM) giả định rằng mỗi quan sát chéo có các đặc điểm riêng biệt và không đổi theo thời gian. Các đặc điểm riêng này có thể tác động đến các biến độc lập. Do vậy, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi quan sát chéo với các biến độc lập để kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt ra khỏi các biến độc lập để ước lượng những ảnh hưởng thực của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Khác với mơ hình FEM, trong mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM), sự biến động giữa các quan sát chéo được giả định là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến độc lập. Trong đó, phần dư của mỗi quan sát chéo không tương quan với biến độc lập và được xem là một biến độc lập mới. Vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các quan sát chéo có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM.
để chọn ra mơ hình phù hợp. Từ mơ hình được lựa chọn, tác giả sẽ tiến hành các kiểm định để đảm bảo tính vững và hiệu quả của mơ hình. Các vấn đề được kiểm định như: tính phù hợp của mơ hình, hiện tượng đa cộng tuyến và tự tương quan.
Phân tích hồi quy
Để xác định mối quan hệ và mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, tác giả sử dụng phân tích hồi quy để kiểm định giả thiết:
H0: βi = 0, biến độc lập i khơng có tác động đến biến phụ thuộc H1: βi ≠ 0, biến độc lập i có tác động đến biến phụ thuộc
Giá trị P_value được sử dụng trong kiểm định này để đưa ra kết luận:
Nếu P_value < , bác bỏ giả thiết H0, biến độc lập i có tác động đến biến phụ thuộc.
Nếu P_value > , chấp nhận giả thiết H0, biến độc lập i khơng có tác động đến biến phụ thuộc.
Với là mức thống kê có ý nghĩa, thường có giá trị là 1%, 5% và 10%. Tác giả chọn mức ý nghĩa thống kê 5% để kiểm định các giả thiết.
Kiểm định lựa chọn mơ hình: kiểm định Hausman
Kiểm định Hausman được sử dụng để so sánh giữa mơ hình tác động cố định và mơ hình tác động ngẫu nhiên. Tác giả tiến hành kiểm định này với giả thiết:
H0: mơ hình tác động ngẫu nhiên thích hợp hơn H1: mơ hình tác động cố định thích hợp hơn
Với mức ý nghĩa 5%, giá trị P_value được sử dụng để đưa ra kết luận:
Nếu P_value < 0,05, bác bỏ giả thiết H0, nên chọn mơ hình tác động ngẫu nhiên. Nếu P_value > 0,05, chấp nhận giả thiết H0, nên chọn mơ hình tác động cố định.
Kiểm định tính phù hợp của mơ hình
Sau khi lựa chọn mơ hình, chúng ta cần đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy. Lúc này, chúng ta quan tâm đến hệ số xác định của mơ hình (R2). R2 cho biết mơ hình hồi quy giải thích được bao nhiêu % thay đổi của biến phụ thuộc. Hệ số R2 càng gần 1 thì mơ hình hồi quy càng có ý nghĩa.
nghĩa thống kê hay khơng. Do đó, tác giả tiến hành kiểm định này với giả thiết: H0: R2 = 0, mơ hình hồi quy khơng phù hợp
H1: R2 > 0, mơ hình hồi quy phù hợp
Với mức ý nghĩa 5%, giá trị P_value được sử dụng trong kiểm định này để đưa ra kết luận:
Nếu P_value < 0,05 thì bác bỏ giả thiết H0, mơ hình hồi quy phù hợp.
Nếu P_value > 0,05 thì chấp nhận giả thiết H0, mơ hình hồi quy khơng phù hợp.
Kiểm định về vấn đề đa cộng tuyến
Vấn đề đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập tương quan với nhau. Đây là vấn đề khơng thể loại bỏ hồn tồn trong thống kê, vì vậy mức độ đa cộng tuyến càng thấp thì càng tốt. Để kiểm định vấn đề đa cộng tuyến, tác giả tiến hành chạy các mơ hình hồi quy phụ giữa một biến độc lập với các biến độc lập cịn lại. Số mơ hình hồi quy phụ bằng với số biến độc lập của mơ hình hồi quy chính. Sau đó, chúng ta xét đến nhân tử phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor):
VIFj = 1/(1 – Rj2)
Trong đó Rj2 là hệ số xác định của các mơ hình hồi quy phụ. Khi Rj2 càng gần 1 hay VIFj càng lớn thì mức độ cộng tuyến của các biến độc lập càng cao.
Quy tắc kinh nghiệm để xem xét vấn đề đa cộng tuyến của mơ hình là: Nếu VIFj > 10 tức là Rj2 > 0.9 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao.
Kiểm định về vấn đề tự tương quan
Tự tương quan là sự tương quan giữa sai số của quan sát này với sai số của quan sát khác. Tác giả sử dụng kiểm định Durbin – Watson để kiểm định tự tương quan của các biến trong mơ hình. Phương pháp kinh nghiệm để phát hiện tình trạng tự tương quan như sau:
Nếu 0 < d < 1 thì mơ hình có sự tự tương quan dương Nếu 1 < d < 3 thì mơ hình khơng có sự tự tương quan Nấu 3 < d < 4 thì mơ hình có sự tự tương quan âm
4.3. Thu thập và xử lý dữ liệu 4.3.1. Thu thập dữ liệu 4.3.1. Thu thập dữ liệu
Mẫu nghiên cứu gồm có 24 NHTM cổ phần Việt Nam, là những ngân hàng có sẵn các số liệu cần thiết cho việc tính tốn các biến, phục vụ cho việc nghiên cứu. Thời gian nghiên cứu là 8 năm, từ năm 2007 đến năm 2014.
Dữ liệu nghiên cứu được tác giả thu thập từ các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu. Số liệu kinh tế vĩ mô được thu thập từ website của Ngân hàng thế giới.
4.3.2. Xử lý dữ liệu
Từ việc tổng kết các biến sử dụng để phân tích khả năng sinh lời của NHTM trong các nghiên cứu trước đây, tác giả sử dụng 2 biến phụ thuộc đo lường khả năng sinh lời và 9 biến độc lập thuộc 2 nhóm yếu tố bên ngồi và bên trong ngân hàng. Tác giả sử dụng các số liệu thu thập được để tính giá trị của các biến nghiên cứu:
- Biến phụ thuộc: thể hiện khả năng sinh lời của NHTM
+ Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản: ROA được xem là chỉ tiêu then chốt để đánh
giá khả năng sinh lời của ngân hàng (Golin, 2001) [19]. Đây là chỉ số quan trọng để