Phân tích dữ liệu - Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân

PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 2: CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG

2.3. Đo lường và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động

2.3.1. Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân

2.3.1.2. Phân tích dữ liệu

2020 LPB 0.00840 0.5977 0.01430 0.7965 0.7288 0 0.0353 12.39811 2017 CTG 0.00730 0.4620 0.01113 0.8668 0.7220 1 0.0323 13.90632 2018 CTG 0.00480 0.4961 0.01160 0.8269 0.7428 1 0.0279 13.96775 2019 CTG 0.00790 0.3883 0.01120 0.8277 0.7538 1 0.0354 14.03120 2020 CTG 0.01060 0.3549 0.00900 0.8300 0.7569 1 0.0353 14.10925 2017 VCB 0.01000 0.4035 0.01110 0.5631 0.5249 1 0.0323 13.85020 2018 VCB 0.01380 0.3465 0.00970 0.6379 0.5883 1 0.0279 13.88693 2019 VCB 0.01610 0.3474 0.00730 0.6584 0.6009 1 0.0354 14.01667 2020 VCB 0.01450 0.3269 0.00620 0.7009 0.6332 1 0.0353 14.09785 2017 TCB 0.02550 0.2924 0.01600 0.6818 0.5971 0 0.0323 12.50392 2018 TCB 0.02870 0.3184 0.01800 0.6222 0.4983 0 0.0279 12.67916 2019 TCB 0.02950 0.3471 0.01300 0.7445 0.6015 0 0.0354 12.85761 2020 TCB 0.02990 0.3192 0.00500 0.7865 0.6313 0 0.0353 12.99363 2017 BVB 0.00090 0.8366 0.01800 0.6967 0.6274 0 0.0323 10.59415 2018 BVB 0.00220 0.7416 0.02100 0.7036 0.6378 0 0.0279 10.74832 2019 BVB 0.00260 0.7619 0.02510 0.7470 0.6562 0 0.0354 10.85531 2020 BVB 0.00280 0.6127 0.02770 0.7120 0.6519 0 0.0353 11.02029

(Nguồn: nhóm tác giả tổng hợp, tính toán)

- Nếu R² trong khoảng 0,6 đến 0,9: Biến phụ thuộc được giải thích mạnh mẽ bởi biến độc lập

- Nếu R² = 1: Biến phụ thuộc được giải thích hoàn hảo bởi biến độc lập Bảng 2.8. Hệ số R²

Mô hình R R² R điều chỉnh Durbin-Watson

1 .815 .664 .638 1.059

(Nguồn: số liệu xử lý của tác giả)

Hệ số R² của mô hình là 0,66 cho thấy hiệu quả hoạt động là biến phụ thuộc được giải thích tương đối tốt bởi các yếu tố kinh tế bao gồm quy mô, tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi khách hàng, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, lạm phát, sở hữu - các biến độc lập. Hay nói cách khác, từ hệ số R² cũng có thể đưa ra kết luận các yếu tố kinh tế lựa chọn giải thích được đến gần 67%

mô hình nghiên cứu.

* Kiểm định Durbin-Watson (DW): dùng để kiểm định sự tương quan giữa các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ không đến 4. Nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 đến 3); Nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; Nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch. Kết quả không có tự tương quan chuỗi bậc nhất (trong khoảng từ 1 đến 3) thì có nghĩa là dữ liệu thu thập tốt.

Nhìn vào bảng 2.8 có thể thấy hệ số DW là 1,059 nằm trong khoảng 1-3 nên các phần sai số không có tương quan chuối bậc nhất với nhau, điều này có nghĩa là dữ liệu thu thập tương đối tốt.

* Kiểm định ANOVA – Kiểm định F: mục đích của F-test là để kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính mẫu có thể suy rộng ra và áp dụng được cho tổng thể hay không?

Nếu giá trị sig của kiểm định F có giá trị < mức nghĩa 5% thì có thể kết luận mô hình hồi quy xây dựng được phù hợp với tổng thể. Quan sát giá trị sig ở dưới đây cho thấy giá trị sig của kiểm định F có giá trị < mức nghĩa 5%, do đó có thể kết luận mô hình hồi

Trường Đại học Kinh tế Huế

quy được xây dựng phù hợp với tổng thể, kết quả của mô hình mẫu có thể suy rộng và áp dụng cho tổng thể ở mức độ tin cậy 95%.

Bảng 2.9. Kiểm định ANOVA

(Nguồn: số liệu xử lý của tác giả)

* Thống kê t: được sử dụng để xác định xem ý nghĩa giữa biến phụ thuộc và biến độc lập có tồn tại hay không. Nếu giá trị sig của kiểm định t từng biến độc lập nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 thì có thể kết luận biến độc lập này có ý nghĩa trong mô hình và ngược lại, thì biến độc lập đó cần được loại bỏ vì không có ý nghĩa đối với biến phụ thuộc. Các biến độc lập với giá trị sig của kiểm định t được trình bày trong bảng 2.10 dưới đây nếu nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có thể kết luận các yếu tố này với vai trò là biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Bảng 2.10. Kết quả mô hình hồi quy

(Nguồn: số liệu xử lý của tác giả)

* Phân tích hệ số Beta chuẩn hóa: là một phép đo được sử dụng để tìm ra mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có tồn tại hay không. Do đó, nếu kết quả là dương có nghĩa là các biến độc lập có thể giải thích các thay đổi trong biến phụ thuộc theo xu hướng tích cực và ngược lại, thì các biến độc lập có ý nghĩa tiêu cực đối biến phụ thuộc.

* Kiểm định đa cộng tuyến (VIF): giá trị này dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo lý thuyết từ nhiều tài liệu khác nhau, giá trị VIF < 10 sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến. Cụ thể, theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008),

Mô hình F Sig

1 24.881 .000

Mô hình Β chuẩn hóa Sig VIF

Hằng số Ln(TTS) CP hoạt động

Nợ xấu Cho vay/tiền gửi

Cho vay/TS SOB

CPI

.245 -.713 -.112 .290 -.260 -.457 .041

.260 .014 .000 .108 .029 .049 .000 .515

2.504 1.848 1.238 4.446 4.418 1.994 1.208

Trường Đại học Kinh tế Huế

khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của Đa cộng tuyến. Xem xét giá trị trong bảng 5, ta thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 10 nên có thể xem là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.

Cũng từ kết quả được phản ánh ở bảng 2.10 cho thấy, tỷ lệ nợ xấu (NPL) và lạm phát (tỷ số giá tiêu dùng) là không có ý nghĩa thống kê còn lại các biến quy mô, tỷ lệ chi phí hoạt động, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và hình thức sở hữu có ý nghĩa thống kê, hay nói cách khác có ý nghĩa tác động đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Từ hệ số β có thể thấy mức độ cũng như chiều hướng tác động của các biến đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Kết quả cụ thể, thứ nhất quy mô tài sản có tác động thuận chiều đối với hiệu quả hoạt động hay nói cách khác, ngân hàng có quy mô tài sản càng lớn càng có nhiều khả năng mở rộng kinh doanh và chống đỡ được những biến cố thị trường đặc biệt năm 2020 khi bệnh dịch Covid -19 gây ra nhiều tác động tiêu cực đến các ngành kinh tế. Kết luận hỗ trợ những khẳng định của Elouali Jaouad & Oubdi Lahsen (2018), Hanh, H. T.

(2021). Điều này có thể thấy rõ khi báo cáo top 10 ngân hàng có lợi nhuận cao trong năm 2020 (https://vietnamnet.vn/vn/kinh-doanh/tai-chinh/top-10-ngan-hang-loi-nhuan-cao-nhat-nam-2020-708899.html) lộ diện những tên tuổi lớn như VCB, VietinBank, Techcombank, VPBank, MB, ACB, BIDV... Điều này chứng tỏ những ngân hàng có tài sản lớn thì có đủ sức mở rộng hoạt động kinh doanh, phát triển thêm cơ sở hạ tầng, kỹ thuật, mở rộng mạng lưới đồng thời đủ sức chống đỡ những biến cố tài chính.

Thứ hai là Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng tỷ lệ thuận với ROA có nghĩa là tỷ lệ này càng lớn thì hiệu quả hoạt động ngân hàng càng cao hay nói cách khác càng mở rộng cho vay nhiều hơn huy động vốn sẽ đem lại phần chênh lêch từ lãi vay và lãi tiền gửi càng lớn, dẫn đến lợi nhuận cao. Kết luận này cũng tương đồng với các nghiên cứu trước như của Võ Minh Long (2019), Hoàng Phạm Đình Vũ (2014). Trong giai đoạn 2017-2020 lãi suất ngân hàng giảm mạnh dẫn đến người dân không mặn mà việc gửi ngân hàng mà tập trung đầu tư bất động sản, vàng, ngoại tệ. Song song với đó là hoat động tín dụng được đẩy mạnh, kích cầu đặc biệt giai đoạn sau dịch quý 2/2020, do vậy ngân hàng cho vay nhiều dựa trên các gói vay kích cầu của chính phủ đồng thời không gánh chịu nhiều chi phí lãi tiền gửi nên kết quả này là hợp lý. Theo quy định của

Trường Đại học Kinh tế Huế

Thông tư 22/2019 thì tỷ lệ dư nợ cho vay/tổng tiền gửi là 85% trong năm 2020 do vậy các ngân hàng tích cực nâng tỷ lệ này lên vô hình chung làm tăng hiệu quả sử dụng vốn huy động hơn, dẫn đến hiệu quả trong hoạt động.

Ngược lại, tỷ lệ chi phí hoạt động, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và hình thức sở hữu tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động ngân hàng.

Cụ thể, tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập từ hoạt động càng tăng thì càng ảnh hưởng đến hoạt động của ngân hàng. Về cơ bản, tỷ lệ CIR càng thấp thì càng cho thấy ngân hàng hoạt động hiệu quả, do tốn ít chi phí hoạt động hơn để tạo ra một đồng doanh thu. Đáng chú ý trong giai đoạn 2017 - 2020 tỷ lệ CIR các ngân hàng có xu hướng giảm lý do là việc giãn cách xã hội trong năm 2020 kéo dài đến 2021 nhiều địa phương cũng khiến nhiều hoạt động truyền thống và trực tiếp của ngân hàng suy giảm, nhân viên nghỉ luân phiên, quá trình chuyển đổi số mạnh mẽ giúp thay thế một phần con người cũng giúp ngân hàng cắt giảm chi phí đặc biệt là chi phí lương.

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản cũng tác động ngược chiều với ROA hay nói cách khác đây có thể là con dao hai lưỡi nêu ngân hàng cho vay quá nhiều vượt quá khả năng thanh khoản sẽ ảnh hưởng xấu đến hoạt động của ngân hàng ngược lại tỷ lệ này thấp chứng tỏ ngân hàng đang khó khă trong việc giải ngân và không sử dụng hiệu quả tài sản của mình. Theo quy định của Thông tư 22, Ngân hàng Nhà nước đưa ra lộ trình giảm dần tỷ lệ tối đa của nguồn vốn ngắn hạn được sử dụng để cho vay trung dài hạn. Cụ thể, từ ngày 01/01/2020 - 30/9/2020 tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung, dài hạn của các ngân hàng vẫn được giữ nguyên mức hiện nay là 40%; từ 01/10/2020 - 30/9/2021 tỷ lệ này giảm xuống 37%; 01/10/2021 - 30/9/2022 là 34%; từ 01/10/2022 là 30%. Tuy nhiên dựa vào bảng số liệu có thể thấy các ngân hàng cho vay ồ ạt, tỷ lệ này đa phần từ 60%, do đó dễ dẫn đến khả năng rủi ro mất thanh khoản.

Sở hữu ngân hàng cũng là một yếu tố tác động nghịch với hiệu quả hoạt động.

Ngân hàng nhà nước ban hành các thông tư quy định các giới hạn, tỷ lệ đảm bảo an toàn trong hoạt động của ngân hàng trong đó Ngân hàng Nhà nước đã "siết" tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi đối với các ngân hàng thương mại nhà nước, trong khi lại nới cho các ngân hàng thương mại tư nhân, vô hình khiến cho khoản thu từ lãi vay bị hạn chế hơn so với trước đây. Theo Thông tư 36/2014/TT-NHNN, tỷ lệ này là 90% đối với khối ngân

Trường Đại học Kinh tế Huế

hàng thương mại có vốn nhà nước, còn khối ngân hàng thương mại tư nhân là 80%.

“Ðiều này cho thấy không còn sự phân biệt đối xử giữa các tổ chức tín dụng với nhau.

TS. Nguyễn Trí Hiếu, chuyên gia kinh tế nhận định, Ngân hàng Nhà nước đã có đánh giá khách quan hơn đối với hoạt động tín dụng của khối ngân hàng thương mại cổ phần, các ngân hàng đã đạt chuẩn Basel 2 sẽ hưởng lợi chủ yếu. Dù các ngân hàng có vốn nhà nước được cấp dư địa cung tín dụng khá lớn, với LDR lên tới 90%, nhưng khả năng cung tín dụng bị hạn chế do gặp nhiều khó khăn trong việc tăng vốn theo chỉ tiêu an toàn vốn của chuẩn Basel 2. Cụ thể, room tín dụng nhiều khả năng sẽ được mở thêm, theo đó, nới lỏng tỷ lệ LDR sẽ giúp nhóm ngân hàng này có nhiều cơ hội đẩy mạnh tín dụng hơn. Tỷ lệ LDR là một trong những hệ số quan trọng dùng để đánh giá chỉ tiêu an toàn của ngân hàng. LDR càng cao thì khả năng sinh lời của ngân hàng càng lớn, nhưng đánh đổi là rủi ro thanh khoản cũng cao hơn. Trong hệ thống các ngân hàng Việt Nam, tín dụng là tài sản sinh lời chính nhưng cũng là tài sản kém linh hoạt nhất của ngân hàng.

LDR tăng, năng lực bảo vệ mình trước nguy cơ rút tiền gửi đột ngột sẽ giảm tương ứng.

Số liệu thống kê mới nhất của Ngân hàng Nhà nước cho thấy, tại thời điểm cuối tháng 9/2019, tỷ lệ LDR của khối ngân hàng thương mại có vốn nhà nước chi phối là 91,47%, còn ở khối ngân hàng thương mại cổ phần là 84,61%; khối ngân hàng liên doanh - nước ngoài là 65,72%; công ty tài chính, cho thuê tài chính là 303,35%; tổ chức tín dụng hợp tác là 102,81% và toàn hệ thống là 88,13%. Theo đó, với quy định mới của Thông tư 22/2019/TT-NHNN, các ngân hàng thương mại cổ phần tư nhân sẽ thêm cơ hội được đẩy mạnh tín dụng thêm, mà không phải tăng nguồn vốn huy động.

Từ kết quả ở trên có thể rút ra phương trình hồi quy theo hệ số chuẩn hóa của hiệu quả hoạt động như sau

ROA = 0.245 SIZE – 0.713 CIR + 0.29 LDR – 0.26 CV/TS – 0.457 SOB

Tóm lại, kết quả phân tích hồi quy cho thấy trong số các biến giải thích đưa vào mô hình ban đầu, các biến quy mô (SIZE), tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động (CIR), tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (CV/TS) và sở hữu (SOB) có tác động đến hiệu quả hoạt động và có ý nghĩa thống kê, còn chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và nợ xấu (NPL) không có ý nghĩa nghĩa thống kê.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Từ đây đề xuất một số hàm ý chính sách đó là (1) tăng quy mô tài sản ngân hàng, nếu các ngân hàng nhỏ không đủ sức cạnh tranh hoặc chịu đựng được tác động bất ổn của nền kinh tế có thể tiến tới sát nhập (M&A) để tăng sức mạnh; (2) Tăng cường cho vay trên tỷ lệ tiền gửi của khách hàng nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động từ khoản thu chệnh lệch lãi cho vay và huy động; (3) Giảm các chi phí hoạt động bằng cách đẩy mạnh ngân hàng số, tiết kiệm chi phí con người và vật chất; (4) Đảm bảo tỷ lệ cho vay trên tài sản nhằm đảm bảo an toàn hoạt động và thanh khoản cho ngân hàng.

Trường Đại học Kinh tế Huế

CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA

Trong tài liệu Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại Việt Nam (Trang 51-58)