GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
TÍNH CẤP THIẾT VÀ LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Đất nước ta đang chuyển mình hòa nhập cùng với sự phát triển của khu vực và trên thế giới Việt Nam với những tiềm năng sẵn có đang được khai thác một cách kịp thời và hiệu quả nhất đã và đang hoàn thành nhiệm vụ công nghiệp hóa – hiện đại hóa xây dựng đất nước Trên con đường đó có sự đóng góp đáng kể của hệ thống tài chính – tiền tệ, đặc biệt là hệ thống ngân hàng, trong đó phần lớn là các ngân hàng thương mại.
Hệ thống các ngân hàng thương mại có vai trò vô cùng quan trọng đối với nền kinh tế, thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế Ngân hàng thương mại có chức năng thu hút và tập trung nguồn vốn nhỏ lẻ thành nguồn vốn lớn để đáp ứng nhu cầu đầu tư phát triển của nền kinh tế.
Trong thời gian gần đây, sự xuất hiện hàng loạt ngân hàng thương mại cổ phần, các chi nhánh ngân hàng nước ngoài và đặc biệt là các ngân hàng con 100% vốn nước ngoài tại Việt Nam sẽ tạo nên sự cạnh tranh khốc liệt trong lĩnh vực kinh doanh tiền tệ Chúng ta cần đánh giá đúng năng lực của mình để tận dụng tối đa lợi thế đang có để phát triển, thấy rõ những thách thức, những hạn chế của mình để có sách lược, giải pháp khắc phục nhanh chóng, tạo dựng những lợi thế cạnh tranh mới.
Với mục tiêu làm tăng hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại bằng việc đẩy mạnh khả năng cạnh tranh giữa các ngân hàng, tháo bỏ các rào cản về thị trường, lãi suất, … đòi hỏi các ngân hàng thương mại phải cải cách sâu rộng, toàn diện hơn nữa nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng Đây là vấn đề cần được quan tâm nhiều hơn nữa.
Xuất phát từ tầm quan trọng của việc cần phải đẩy mạnh khả năng cạnh tranh và nâng cao HQHĐ của các NHTM thời kỳ hội nhập, tác giả chọn đề tài “CÁC NHÂN 1
TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM” để làm luận văn tốt nghiệp, nhằm đóng góp thêm những hiểu biết về tình hình hoạt động của các NHTM Việt Nam hiện nay, từ đó có những khuyến nghị để nâng cao HQHĐ của ngân hàng.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
1.2.1 Mục tiêu tổng quát Đánh giá thực trạng HQHĐ của NHTM Việt Nam hiện nay và xác định các nhân tố ảnh hưởng tới HQHĐ của NHTM Việt Nam Từ đó đề xuất ra một số khuyến nghị giúp cải thiện và nâng cao HQHĐ của các NHTM Việt Nam.
Căn cứ vào mục tiêu nghiên cứu tổng quát nói trên, đề tài xác định các mục tiêu nghiên cứu cụ thể như sau:
- Một là, đo lường và đánh giá thực trạng HQHĐ của các NHTM Việt Nam hiện nay.
- Hai là, xác định các nhân tố và đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố đó đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam.
- Ba là, nghiên cứu, đề xuất các khuyến nghị để nâng cao HQHĐ của NHTMViệt Nam.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để đạt được những mục tiêu trên, đề tài nghiên cứu sẽ tập trung giải quyết các câu hỏi sau:
- Các nhân tố nào ảnh hưởng đến HQHĐ của NHTM?
- Mức độ tác động của các nhân tố đó đến HQHĐ của NHTM Việt Nam trong thời gian qua như thế nào?
- Những khuyến nghị, giải pháp nào để nâng cao HQHĐ của các NHTM ViệtNam?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đề tài nghiên cứu các yếu tố, nhân tố vĩ mô và vi mô tác động đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam.
- Về không gian: 25 NHTM Việt Nam gồm ABB, ACB, BAB, BAOVIETBANK, BID, BVB, CTG, EIB, HDB, LPB, MBB, MSB, NAB, NVB, OCB, SCB, SHB, SSB, STB, TCB, TPB, VCB, VIB, VIETABANK, VPB.
- Về thời gian: Từ năm 2011 đến năm 2019.
Luận văn lựa chọn phạm vi nghiên cứu này vì:
(1) Đây là thời kỳ Việt Nam đang đẩy nhanh quá trình hội nhập kinh tế quốc tế. Bởi vậy, đòi hỏi hệ thống ngân hàng tiếp tục đẩy nhanh quá trình cải cách, để vai trò của nó thực sự trở thành nhân tố thúc đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kinh tế ở Việt Nam, và chuẩn bị cho quá trình tự do hoá tài chính nhằm nâng cao năng lực hoạt động và khả năng cạnh tranh của các ngân hàng thương mại Việt Nam thời kỳ hậu hội nhập WTO Đồng thời cũng cần hoàn thiện khung chính sách cho ngành ngân hàng trong thời kỳ này.
(2) Hơn nữa, nguồn số liệu của thời kỳ nghiên cứu này bảo đảm tính đồng bộ hơn, đẩy đủ hơn, có độ tin cậy cao hơn, và phản ánh tốt việc đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Cổ phần ở Việt Nam.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả: mô tả đặc tính cơ bản của bộ dữ liệu thu thập nhằm có cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu Thống kê các biến giải thích và biến phụ thuộc của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn năm 2011 đến 2019 qua đó thấy được giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của từng biến trong mô hình cũng như kích thước mẫu.
Phương pháp định lượng: áp dụng mô hình hồi quy bình phương bé nhất dạng gộp Pooled OLS để hồi quy dữ liệu bảng bằng các kết hợp mô hình hồi quy tác động cố định (FEM), mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) để xem xét, phân tích các yếu tố Để lựa chọn được mô hình tối ưu, ta tiến hành kiểm định F để lựa chọn giữa hai mô hình OLS và FEM, nếu giá trị xác suất Prob (Chi-square) nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thì mô hình FEM tối ưu hơn, tiếp theo đó tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM, nếu giá trị xác suất Prob (Random) nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thì mô hình FEM được lựa chọn Cuối cùng sử dụng kiểm định Breusch & Pagan để lựa chọn OLS và REM (Nếu p-value của kiểm định Breusch & Pagan có giá trị nhỏ
4 hơn 5%) thì lựa chọn mô hình REM
Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, nếu mô hình REM được lựa chọn, ta dựa vào mô hình REM đế phân tích kết quả, nếu FEM được lựa chọn thì nghiên cứu tiếp tục thực hiện các kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan Nếu mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, mô hình FGLS (Feasible Generalized Least Square) được sử dụng bởi mô hình này có thể kiểm soát được hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi.
Tác giả sử dụng dữ liệu nghiên cứu được xem xét là dữ liệu từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các NHTM đang hoạt động Dữ liệu được chọn từ năm
2011 - 2019 Các kênh thông tin lấy dữ liệu: thu thập từ các Website chính thức của các ngân hàng, dữ liệu từ WorldBank, dữ liệu của tổng cục thống kê Việt Nam và các trang báo kinh tế điện từ uy tín.
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Việc nghiên cứu chi tiết về HQHĐ đồng thời xem xét một cách tổng thể và xác định những nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của các NHTM hiện nay ở Việt Nam sẽ là một tài liệu tham khảo tốt để hỗ trợ cho các nhà quản lý, các nhà hoạch định chính chính sách, các nhà quản trị ngân hàng và các nhà đầu tư trong việc ra quyết định và cũng là cơ sở để hoàn thiện được một khung chính sách hợp lý trong quá trình quản lý hoạt động của các NHTM Việt Nam thời kỳ hội nhập Đồng thời giúp các nhà nghiên cứu xác định được các nhân tố chủ chốt ảnh hưởng đến HQHĐ, từ đó xây dựng những giải pháp phù hợp để gia tăng nhân tố tích cực, hạn chế các nhân tố tiêu cực nhằm hướng đến mục tiêu cao nhất là nâng cao HQHĐ của NHTM Việt Nam.
BỐ CỤC CỦA KHÓA LUẬN
Khóa luận nghiên cứu các nhân tố tác động đến HQHĐ của các NHTM Cổ phần Việt Nam bao gồm 05 chương, có bố cục như sau:
Chương này sẽ trình bày tính cấp thiết và lý do chọn đề tài nghiên cứu, qua đó xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát và các mục tiêu nghiên cứu cụ thể,theo đó xác định các câu hỏi nghiên cứu tương ứng, phạm vi và đối tượng nghiên cứu Đồng thời, xác định phương pháp nghiên cứu và bố cục của khóa luận.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về HQHĐ của NHTM và nghiên cứu có liên quan
Chương này sẽ trình bày lý thuyết về HQHĐ của NHTM và các nghiên cứu có liên quan Sau đó lược khảo các công trình nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và tại Việt Nam về các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ Qua đó, khóa luận xây dựng mô hình nghiên cứu và đề xuất các giả thuyết cũng như dấu dự kiến về tác động của các biến vi mô và vĩ mô đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Trên cơ sở lý thuyết, bằng chứng thực nghiệm và mô hình nghiên cứu đã trình bày ở chương 2, chương 3 sẽ trình bày dữ liệu nghiên cứu và phân tích các phương pháp nghiên cứu nhằm tiến hành xác định sự ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của NHTM Việt Nam.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Trên cơ sở mô hình và phương pháp nghiên cứu nêu trên, chương 4 sẽ trình bày kết quả phân tích thống kê mô tả các biến trong mô hình, phân tích tương quan mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thiết hồi quy mô hình nghiên cứu, tiến hành các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp Sau đó, thảo luận kết quả nghiên cứu và từ mô hình xác định nhân tố nào thực sự tác động đến HQHĐ và mức độ tác động.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Từ kết quả nghiên cứu ở chương 4, khóa luận sẽ nêu ra các kết luận chính và đưa ra các gợi ý, khuyến nghị nhằm giảm tỷ lệ ảnh hưởng đến HQHĐ của các NHTM tại Việt Nam Bên cạnh đó chương này cũng sẽ trình bày những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo.
Chương 1 chỉ ra tầm quan trọng cũng như tính cấp thiết của việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của các ngân hàng TMCP Việt Nam Từ mục tiêu nghiên cứu tổng quát, đề tài đưa ra 03 mục tiêu nghiên cứu cụ thể và sẽ được giải quyết thông qua 03 câu hỏi nghiên cứu tương ứng Tiếp theo, đề tài trình bày đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài là 25 NHTMCP tại Việt Nam trong 09 năm, giai đoạn từ
2011 – 2019 Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng dựa trên nền tảng thừa kế và mở rộng các nghiên cứu trước đó để cập
6 nhật các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ có thể thay đổi theo thời gian Cuối cùng,chương này trình bày kết cấu khóa luận gồm 05 chương và sơ lược về nội dung chính của mỗi chương.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NHTM VÀ NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HQHĐ của NHTM
Hiệu quả theo ý nghĩa chung nhất là các lợi ích kinh tế, xã hội đạt được từ quá trình hoạt động kinh doanh mang lại Hiệu quả kinh doanh bao gồm hai mặt là hiệu quả kinh tế (phản ánh trình độ sử dụng các nguồn nhân lực, vật lực của doanh nghiệp hoặc của xã hội để đạt kết quả cao nhất với chi phí thấp nhất) và hiệu quả xã hội (phản ánh những lợi ích về mặt xã hội đạt được từ quá trình hoạt động kinh doanh), trong đó hiệu quả kinh tế có ý nghĩa quyết định.
Theo quan điểm truyền thống hiệu quả kinh tế của một quá trình được định nghĩa là biểu hiện mối quan hệ tương quan giữa kết quả thu được và toàn bộ chi phí bỏ ra để có kết quả đó, phản ánh được chất lượng của hoạt động kinh tế đó.
Hoạt động ngân hàng là hoạt động kinh doanh có vai trò, chức năng đặc biệt trong nền kinh tế Kết quả hoạt động của ngân hàng có thể được đo lường, đánh giá trên những góc độ khác nhau Dưới góc độ kinh doanh của ngân hàng, đó chính là HQHĐ HQHĐ của ngân hàng có thể được xem là kết quả về lợi nhuận do hoạt động kinh doanh ngân hàng mang lại trong một khoảng thời gian nhất định.
Theo Nguyễn Việt Hùng (2008), trong hoạt động của NHTM, theo lý thuyết hệ thống thì HQHĐ có thể được hiểu ở hai khía cạnh như sau: Thứ nhất là khả năng biến đổi các đầu vào thành các đầu ra hay khả năng sinh lợi hoặc giảm thiếu chi phí để tăng khả năng cạnh tranh với các định chế tài chính khác, thứ hai là xác suất hoạt động an toàn của ngân hàng.
HQHĐ của ngân hàng đã là chủ đề lớn được thảo luận trong các nghiên cứu trước đó Khủng hoảng tài chính gần đây đã chứng minh tầm quan trọng của lĩnh vực ngân hàng đối với nền kinh tế Athanasoglou và cộng sự (2005) chỉ ra sự ổn định của hệ thống 7
8 tài chính là phụ thuộc vào lợi nhuận lĩnh vực ngân hàng, đặc biệt là trong các thời kỳ khó khăn, suy thoái Vì vậy, có nhiều bên liên quan (viện nghiên cứu, các nhà đầu tư…) quan tâm đến HQHĐ của các ngân hàng.
Theo Perter S Rose giáo sư kinh tế học và tài chính trường đại học Yale thì về bản chất ngân hàng thương mại cũng có thể được coi như một tập đoàn kinh doanh và hoạt động với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận với mức độ rủi ro cho phép Tuy nhiên, khả năng sinh lời là mục tiêu được các ngân hàng quan tâm hơn cả vì thu nhập cao sẽ giúp các ngân hàng có thể bảo toàn vốn, tăng khả năng mở rộng thị phần, thu hút vốn đầu tư.
Theo Aubyn và cộng sự (2009), hiệu quả về cơ bản là sự so sánh giữa đầu vào được sử dụng trong một số hoạt động và kết quả được tạo ra.
Theo Nguyễn Khắc Minh (2004), hiệu quả trong kinh tế được định nghĩa là
“mối tương quan giữa đầu vào các yếu tố khan hiếm với đầu ra hàng hoá và dịch vụ” và “khái niệm hiệu quả được dùng để xem xét các tài nguyên được các thị trường phân phối tốt như thế nào” Như vậy, hiệu quả có thể được hiểu là mức độ thành công mà các ngân hàng đạt được trong việc phân bổ các đầu vào có thể sử dụng và các đầu ra mà ngân hàng cung cấp, nhằm đáp ứng một mục tiêu nào đó.
Theo Antonio, Ludger và Vito (2006) thì “Hiệu quả là phép so sánh giữa đầu vào và đầu ra hay giữa lợi nhuận và chi phí Với cùng đầu vào cho trước, hoạt động nào tạo ra đầu ra lớn hơn sẽ là hoạt động hiệu quả hơn” Theo Từ điển Toán kinh tế, Thống kê, kinh tế lượng Anh – Việt (PGS.TS Nguyễn Khắc Minh, 2004), hiệu quả là “mức độ thành công mà các doanh nghiệp hoặc các ngân hàng đạt được trong việc phân bổ các đầu vào có thể sử dụng và các đầu ra mà họ sản xuất, đáp ứng mục tiêu đã định trước”.
Phân tích HQHĐ của NHTM chính là phân tích năng lực tài chính, năng lực điều hành, xem xét, đánh giá quá trình thực hiện chiến lược kinh doanh và phát hiện những sai lệch so với kế hoạch, xác định nguyên nhân và đề ra biện pháp xử lý kịp thời, đúng lúc nhằm đảm bảo hiệu quả cho hoạt động kinh doanh của các NHTM để đạt được mục tiêu lợi nhuận tối đa Ngoài ra, việc phân tích HQHĐ là căn cứ xác thực, quan trọng cho việc dự đoán, dự báo xu thế phát triển kinh doanh của ngân hàng Từ đó, nhà quản trị sẽ hoạch định và đưa ra các quyết định chiến lược kinh doanh có hiệu quả hơn.
Các chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động của Ngân hàng thương mại
Hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại được đánh giá thông qua năng lực tài chính của ngân hàng được thể hiện ở các chỉ tiêu giới thiệu trong phần này và năng lực về hoạt động kinh doanh được thể hiện thông qua việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng trong phần tiếp theo. Để đảm bảo cho hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại được ổn định và ngày càng phát triển thì việc phải đảm bảo về các chỉ tiêu an toàn trong hoạt động ngân hàng là điều cần thiết.
2.2.1 Các chỉ tiêu đảm bảo an toàn trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại
❖ Chỉ tiêu an toàn vốn tối thiểu Đây là một chỉ tiêu rất quan trọng nhằm đánh giá mức độ an toàn về vốn của các ngân hàng thương mại, Tỷ số này giúp xác định khả năng bù đắp các rủi ro bằng nguồn vốn tự có của ngân hàng.
Tỷ lệ vốn an toàn tối thiểu Tổng tài sản có rủi ro
Vốn tự có của ngân hàng bao gồm vốn tự có cấp 1 và vốn tự có cấp 2 Trọng tâm của vốn tự có cấp 1 là vốn điều lệ và các quỹ dự trữ Đây là nguồn vốn cơ bản quyết định sự tồn tại của mọi hệ thống ngân hàng Nó có vai trò quan trọng trong việc tạo ra lợi nhuận và khả năng cạnh tranh cho ngân hàng thương mại Vốn tự có cấp 2 là nguồn vốn bổ sung, bao gồm vốn do đánh giá lại tài sản cố định và các khoản khác như khoản nợ được xem như vốn.
Tài sản có rủi ro là những khoản mục tài sản có được phản ánh trong và ngoài bảng tổng kết tài sản có thể bị tổn thất trong quá trình kinh doanh như cho vay không thu được nợ, ngân hàng phải trả tiền thay khách hàng được bảo lãnh.
Dựa vào hình thức quản lý tài sản, tài sản có rủi ro bao gồm tài sản có rủi ro nội bảng và tài sản có rủi ro ngoại bảng Ngoại trừ các tài sản được xem như không có rủi ro như tiền mặt, tiền gửi tại ngân hàng nhà nước, mỗi tài sản có còn lại đều có mức độ rủi ro nhất định Thông thường rủi ro được chia thành mức 0%, 20%, 50%, 100% tương 9
1 0 ứng với các xếp loại tài sản có bình thường, tài sản có kém tiêu chuẩn, tài sản có nghi ngờ và tài sản có mất trắng.
Các hoạt động ngoại bảng ngày càng nhiều và có rủi ro làm ảnh hưởng đến sự phát triển bền vững của ngân hàng không kém gì các tài sản nội bảng, do đó phải đánh giá các rủi ro của tài sản ngoại bảng để đảm bảo an toàn về vốn Tất cả các cam kết ngoại bảng phải được chuyển đổi thành lượng tín dụng tương đương bằng cách nhân lượng tài sản ngoại bảng với hệ số chuyển đổi tương ứng Hệ thống chuyển đổi được tính cho từng giao dịch ngoại bảng khác nhau Sau đó nhân với hệ số rủi ro tùy theo việc ước tính rủi ro tín dụng đối với từng giao dịch ngoại bảng để có được tổng tài sản có rủi ro ngoại bảng.
❖ Giới hạn tín dụng đối với khách hàng Để kiểm soát và hạn chế rủi ro về tín dụng, ngân hàng nhà nước đã quy định giới hạn tín dụng đối với khách hàng Căn cứ vào tỷ lệ dư nợ của từng khách hàng hay nhóm khách hàng mà ngân hàng thương mại có cách tổ chức theo dõi riêng Quy định cụ thể giới hạn tín dụng đối với khách hàng được thể hiện rõ ở Thông tư số 36/2014/TT-NHNN ban hành ngày 20/11/2014.
❖ Tỷ lệ tối đa của nguồn vốn ngắn hạn để sử dụng cho vay trung dài hạn Để hoạt động kinh doanh của ngân hàng được diễn ra thông suốt, cần phải cân đối được nguồn vốn huy động và cho vay Mọi ngân hàng đều nhận thấy rằng dùng tiền gửi ngắn hạn để cho vay trung dài hạn đều đem lại khoản lợi nhuận tối đa Khi thực hiện nghiệp vụ này ngân hàng có một niềm tin là khách hàng sẽ gửi lại số tiền đó khi đáo hạn nhưng chẳng may ngân hàng không giữ được sự tín nhiệm, khách hàng sẽ kéo nhau đến rút tiền trong khi đó các khoản cho vay trung dài hạn không thể nào thu hồi ngay được và kết quả là sự vỡ nợ chắc chắn không thể tránh khỏi Do đó ngân hàng một mặt tối đa hóa lợi nhuận, mặt khác phải đảm bảo an toàn.
❖ Phân loại cho vay và mức trích lập dự phòng rủi ro Để đảm bảo chất lượng tín dụng cũng như theo dõi kiểm soát được nợ vay thì các ngân hàng thương mại tiến hành phân chia nhóm nợ theo Thông tư số 15/2010/TT-
NHNN ban hành ngày 16/6/2010 Hiện nay, nợ vay của các ngân hàng thương mại được chia làm 5 nhóm tương ứng với khả năng trả nợ của khách hàng, mức độ rủi ro của các khoản nợ đó Để đảm bảo hoạt động của ngân hàng diễn ra thông suốt khi xảy ra sự cố của các khoản nợ vay xấu, các ngân hàng thương mại tiến hành trích lập dự phòng rủi ro để xử lý Tương ứng với mức độ rủi ro của từng nhóm mà tỷ lệ trích dự phòng rủi ro khác nhau, cụ thể nhóm 5 tỷ lệ trích 100%, nhóm 4 là 50%, nhóm 3 là 20%, nhóm 2 là 5% và nhóm 1 là 0%.
2.2.2 Các chỉ tiêu đánh giá HQHĐ của các NHTM
❖ Chỉ tiêu về khả năng sinh lợi
Tỷ lệ ROA (Return on Assets).
Lợi nhuận ròng (Lợi nhuận sau thuế - LNST)
Tỷ lệ này phản ánh hiệu quả kinh doanh trên một đơn vị tài sản có của ngân hàng, là thước đo hiệu quả đầu tư của ngân hàng bởi vì mọi tài sản có đều là những khoản đầu tư sinh lãi mỗi ngày ngoại trừ hai loại tài sản tiền mặt và tài sản cố định.
Chỉ tiêu ROA giúp nhà quản trị thấy được khả năng bao quát của ngân hàng trong việc tạo ra thu nhập từ tài sản có ROA cao khẳng định hiệu quả kinh doanh tốt, ngân hàng có cơ cấu tài sản có hợp lý, có sự điều động đổi linh hoạt giữa các khoản mục trên tài sản có trước những biến động của nền kinh tế Do vậy ROA còn phản ánh khả năng thích ứng của ban lãnh đạo ngân hàng trước những thay đổi chung của nền kinh tế. Để tăng ROA, các ngân hàng phải tìm cách gia tăng các khoản mục tài sản có sinh lời Trong các khoản mục của tổng tài sản thì cho vay là khoản đem lại lợi nhuận chủ yếu cho ngân hàng Vì mục đích tối đa hóa lợi nhuận mà ngân hàng gia tăng khoản đầu tư tín dụng, mà đây là khoản chứa đựng nhiều rủi ro nhất Như vậy tỷ lệ ROA càng cao thể hiện mức độ rủi ro càng cao mang lại từ tổng tài sản có.
Tỷ lệ ROE (Return on Equity)
Lợi nhuận ròng (Lợi nhuận sau thuế - LNST)
Vốn chủ sở hữu RO
Vốn chủ sở hữu Chỉ tiêu này đo lường hiệu quả sử dụng một đồng vốn chủ sở hữu, đo lường khả năng lành mạnh trong hoạt động của một ngân hàng Do tỷ lệ ROE phản ánh lợi nhuận kiếm được từ một đơn vị vốn chủ sở hữu Vốn chủ sở hữu bao gồm vốn của ngân hàng và các quỹ dự trữ, qua đó tỷ lệ này cho biết khả năng sử dụng vốn cổ phần của ngân hàng nên ROE có ý nghĩa quan trọng đối với cổ đông ROE càng lớn cho thấy kết quả hoạt động trên vốn cổ phần của ngân hàng tốt.
Mối quan hệ giữa ROA và ROE
Trong phân tích hiệu quả hoạt động, các nhà quản trị ngân hàng luôn quan tâm đến hai chỉ tiêu ROA và ROE, và hai chỉ tiêu này có mối quan hệ chặt chẽ với nhau thông qua công thức sau đây:
Lợi nhuận ròng Tổng tài sản Tổng tài sản Vốn chủ sở hữu
Mối quan hệ này cho thấy ROE rất dễ biến động do tỷ số tổng tài sản trên vốn chủ sở hữu luôn lớn hơn 1 nhiều lần, vì vậy ROE có độ nhạy cao hơn ROA gấp nhiều lần. Công thức này còn tính toán được khả năng sử dụng vốn chủ sở hữu, có nghĩa là ngân hàng có ROA thấp những vẫn có thể đạt ROE cao với điều kiện nâng cao tỷ trọng vốn huy động.
Cơ sở lý thuyết
2.4.1 Lý thuyết khả năng sinh lợi của NHTM
Theo các nghiên cứu về HQHĐ của các nghiên cứu trước trong nước và trên thế giới thì dựa trên những lý thuyết cơ bản sau đây: lý thuyết quyền lực thị trường (MP – Market Power); lý thuyết cấu trúc hiệu quả (ES – Efficient Structure); lý thuyết danh mục đầu tư cân bằng.
Lý thuyết quyền lực thị trường (MP) có hai hướng tiếp cận chính đó là lý thuyết cấu trúc (Structure) – hành vi (Conduct) – hiệu quả (Performance) (SCP) và lý thuyết quyền lực thị trường tương đối (MRP).
Lý thuyết SCP cho rằng cấu trúc của thị trường quyết định đến hành vi của doanh nghiệp và hành vi này quyết định đến hiệu quả thị trường bao gồm khả năng sinh lợi (ROA, ROE ), tiến bộ khoa học kỹ thuật và tăng trưởng của doanh nghiệp. Theo Bain (1951), lý thuyết này còn cho rằng nhiều ngành nghề có sự tập trung cao sẽ góp phần tạo ra những hành vi của doanh nghiệp, nhà quản lý dẫn đến kết quả kinh doanh nghèo nàn, làm giảm sản lượng (doanh thu) và hình thành giá cả độc quyền Theo SCP thì thị trường ngân hàng càng tập trung thì sẽ gia tăng lãi suất cho vay ngày càng cao và lãi suất huy động sẽ giảm đi vì mức độ cạnh tranh trên thị trường sẽ giảm đi Trong khi đó lý thuyết MRP cho rằng các doanh nghiệp có thị phần lớn và có các sản phẩm, dịch vụ riêng biệt có thể thực hiện quyền lực thị trường và gia tăng lợi nhuận không cạnh tranh (Berger, 1995) Có thể dễ dàng thấy rằng một số ngân hàng lớn với ưu thế thương hiệu và chất lượng sản phẩm cao có thể tăng gia
1 8 sản phẩm, dịch vụ và kiếm được lợi nhuận cao hơn.
Lý thuyết cấu trúc hiệu quả (SE)
Khác với lý thuyết quyền lực thị trường, lý thuyết cấu trúc hiệu quả (SE) nhấn mạnh mối quan hệ chặt chẽ giữa cấu trúc thị trường và HQHĐ của doanh nghiệp hoặc có thể hiểu HQHĐ của doanh nghiệp có thể tạo nên cấu trúc của thị trường. Theo Olweny và Shipho (2011), có thể thấy các NHTM hoạt động hiệu quả hơn thì có lợi nhuận cao hơn Lý thuyết này thường được đề xuất theo hai hướng tiếp cận khác nhau và phụ thuộc vào loại hiệu quả mà chúng xem xét Đối với hướng tiếp cận hiệu quả X (X-Efficiency) thì các doanh nghiệp hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn thì có lợi nhuận cao hơn, nguyên nhân là do họ có khả năng giảm thiểu, tối ưu chi phí sản xuất kinh doanh ở bất kỳ điều kiện nào (Al-Muharrami và Matthews, 2009) Ngoài ra, đối với hướng tiếp cận hiệu quả quy mô (Scale- efficience) thì mối quan hệ giữa HQHĐ và quy mô được giải thích dựa trên nguyên lý tính kinh tế theo quy mô Cũng theo Olweny và Shipho (2011) khẳng định rằng các NHTM lớn hơn thì có chi phí sản xuất kinh doanh thấp hơn ngân hàng nhỏ, do đó có lợi nhuận cao hơn nhờ vào tính kinh tế theo quy mô.
Lý thuyết danh mục đầu tư cân bằng cung cấp cái nhìn toàn diện, sâu sắc hơn so với hai lý thuyết nêu trên đối với việc nghiên cứu lợi nhuận và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp nói chung và NHTM nói riêng (Nzongang và Atemkengn, 2006). Nội dung chủ yếu của lý thuyết này là nhà đầu tư có thể tối thiểu hóa rủi ro của thị trường đối với một mức lợi nhuận kỳ vọng nào đó thông qua việc đa dạng hóa danh mục mà họ quyết định đầu tư Việc đa dạng hóa danh mục đầu tư và thành phần kỳ vọng của danh mục đầu tư của NHTM chính là quyết định của ban quản trị ngân hàng Đa dạng hóa là tốt, nhưng đa dạng hóa một cách thái quá lại rất nguy hiểm Mục đích chính của đa dạng danh mục đầu tư là giảm thiểu tác động của giá cả lên xuống do biến động thông thường hay suy thoái của thị trường trong dài hạn.
Bất cứ hành động thái quá nào cũng đều trở thành phản tác dụng Rủi ro được xem như là khả năng xuất hiện các khoản thiệt hại về tài chính Để đạt được mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận của danh mục, nhà đầu tư phải đánh giá dựa trên hai yếu tố quan trọng: đó là rủi ro và TSSL Tất cả các quyết định đầu tư đều dựa trên hai yếu tố này và những tác động của chúng đối với vốn đầu tư.
Như vậy, có nhiều cách tiếp cận đo lường HQHĐ của các NHTM Các lý thuyết đều cho rằng HQHĐ của các NHTM chịu tác động của nhiều nhân tố bên trong và bên ngoài Và trên thực tế đã có nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng các lý thuyết trên để đo lường các nhân tố tác động đến HQHĐ của ngân hàng Tuy nhiên, không một nghiên cứu nào liệt kê đầy đủ hay khẳng định được có bao nhiêu nhân tố như vậy Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng các nhân tố bên trong và bên ngoài để giải thích cho sự thay đổi về HQHĐ của các NHTM Các nhân tố bên trong được lấy dựa trên khung phân tích CAMELS và bộ chỉ số theo chuẩn của IMF và dựa trên hoàn cảnh thực tế tại Việt Nam để chọn ra một mô hình thích hợp để đo lường HQHĐ.
2.4.2 Khung phân tích CAMELS và Bộ chỉ số lành mạnh tài chính
Mô hình CAMELS là hệ thống xếp hạng, giám sát tình hình ngân hàng của
Mỹ và được coi là chuẩn mực đối với hầu hết các tổ chức trên toàn thế giới khi đánh giá hiệu quả, rủi ro của các ngân hàng nói riêng và các TCTD nói chung Khung phân tích CAMEL là nền tảng đánh giá hiệu quả và rủi ro trong hoạt động này Các tiêu chí đánh giá bao gồm: mức độ an toàn vốn (Capital Adequacy), chất lượng tài sản có (Asset Quality), quản lý (Management), lợi nhuận (Earnings), thanh khoản (Liquidity) và mức độ nhạy cảm rủi ro đối với thị trường (Sensitivity to Market risk). Rất nhiều nghiên cứu đánh giá đến các yếu tố tác động lên HQHĐ của NHTM trên thế giới dựa trên nền tảng của CAMELS như nghiên cứu của Olweny và Shipho
(2011) và CAMELS cũng được ủy ban Basel về giám sát ngân hàng và Quỹ tiền tệ Quốc tế (IMF) đề xuất sử dụng. Nghiên cứu này cũng sử dụng CAMELS làm cơ sở chọn biến cho mô hình.
Bộ chỉ số lành mạnh tài chính (FSIs) được Quỹ tiền tệ Quốc tế xây dựng vào tháng 6/2001, dựa trên tham vấn từ các chuyên gia và khảo sát các quốc gia thành viên Mục đích của việc xây dựng bộ chỉ số này là nhằm cung cấp thêm công cụ cho việc giám sát lĩnh vực tài chính, tăng tính minh bạch và ổn định của hệ thống tài chính, cũng như tăng cường kỷ luật thị trường Bộ chỉ số này đo lường sự lành mạnh tài chính của mỗi quốc gia, có vai trò rất quan trọng trong việc đánh giá, nhìn nhận chính xác thực trạng hoạt động của hệ thống tài chính mỗi quốc gia cũng như toàn
2 0 cầu, đồng thời có vai trò lớn trong việc dự đoán, cảnh báo sớm và hoạch định chính sách, đưa ra các biện pháp quản lý hợp lý nhằm hạn chế những bất ổn, rủi ro có thể xảy ra, góp phần ngăn chặn, giảm thiểu hậu quả của khủng hoảng tài chính Bộ chỉ số lành mạnh tài chính bao gồm 40 chỉ số tài chính, trong đó có 25 chỉ số phản ánh tình hình tài chính của khu vực tổ chức nhận tiền gửi (12 chỉ số cốt lõi và 13 chỉ số khuyến khích). Đối với luận văn về HQHĐ của NHTM nghiên cứu chỉ quan tâm đến 12 chỉ số cốt lõi của các tổ chức nhận tiền gửi Từ những chỉ số này nghiên cứu kết hợp với thực tiễn của Việt Nam để chọn ra những biến phổ biến cho mô hình Dưới đây là tổng hợp các chỉ số cốt lõi của tổ chức nhận tiền gửi:
Bảng 2.1 Tổng hợp chỉ số cốt lõi của tổ chức nhận tiền gửi
Tỷ lệ vốn cấp 1 và cấp 2 so với tài sản điều chỉnh theo trọng số rủi ro
2 Tỷ lệ vốn cấp 1 so với tài sản điều chỉnh theo trọng số rủi ro
3 Nợ xấu ròng trên vốn
Nợ xấu trên tổng dư nợ
5 Tỷ trọng dư nợ theo lĩnh vực kinh tế so với tổng dư nợ 6
Thu nhập và khả năng sinh lời
Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản
7 Lợi nhuận ròng trên VCSH
8 Thu nhập ròng từ lãi so với tổng thu nhập
9 Chi phí ngoài trả lãi trên tổng thu nhập
Tài sản thanh khoản trên tổng tài sản
11 Tài sản thanh khoản trên nguồn vốn ngắn hạn
12 Độ nhạy cảm với rủi ro thị trường
Trạng thái ngoại tệ ròng so với vốn
Nguồn: IMF (2011), NHNN Việt Nam
Các nghiên cứu trước cóliên quan
2.5.1 Công trình nghiên cứu nước ngoài
Dietricha và Wanzenried (2011) nghiên cứu nhân tố quyết định lợi nhuận ngân hàng trước và trong cuộc khủng hoảng ở Thụy Sĩ từ 1999 – 2009 cho 453 NHTM Tác giả sử dụng biến phụ thuộc là lợi nhuận ròng trên tổng tài sản bình quân và lợi nhuận ròng trên tổng VCSH bình quân để đánh giá lợi nhuận ngân hàng. Các biến độc lập được sử dụng trong bài nghiên cứu gồm: 12 biến ngân hàng cụ thể (VCSH trên tổng tài sản, tỷ lệ thu nhập trên chi phí, dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ, tốc độ tăng trưởng tiền gửi hàng năm, tốc độ tăng trưởng tín dụng của thị trường, quy mô ngân hàng, tổng thu nhập từ lãi trên tổng thu nhập, tuổi ngân hàng, hình thức sở hữu ngân hàng, quốc tịch, vùng miền, loại ngân hàng), 6 biến kinh tế vĩ mô (thuế, tăng trưởng dân số, tăng trưởng GDP thực, LIBOR 6 tháng, vốn hóa thị trường chứng khoán, tỷ lệ ngân hàng tập trung) Kết quả nghiên cứu cho thấy, tác động tiêu cực của dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ đến lợi nhuận là lớn hơn trong cuộc khủng hoảng Hơn nữa, nếu dư nợ cho vay của ngân hàng đang phát triển nhanh hơn so với thị trường thì sẽ tác động tích cực đến lợi nhuận, ít nhất là trước cuộc khủng hoảng Các biến kinh tế vĩ mô và các yếu tố ngành trong phân tích có một tác động đáng kể đến các biến phụ thuộc Kết quả nghiên cứu này cho thấy góc nhìn toàn diện về các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của các NHTM.
Ali và cộng sự (2011) đã nghiên cứu các chỉ số tài chính và chỉ số kinh tế vĩ mô tác động đến lợi nhuận của NHTM Pakistan giai đoạn 2006 – 2009 Các tác giả sử dụng hai biến phụ thuộc là ROA và ROE Nghiên cứu sử dụng 6 biến độc lập bên trong là các chỉ số tài chính của các ngân hàng như quy mô ngân hàng, HQHĐ,VCSH, rủi ro tín dụng, hiệu quả quản lý tài sản, cấu trúc danh mục đầu tư; 2 biến độc lập đại diện cho các yếu tố kinh tế vĩ mô là tốc độ tăng trưởng và lạm phát Dữ liệu nghiên cứu là các NHTM tại Pakistan giai đoạn 2006 – 2009 bao gồm 88 mẫu quan sát Kết quả nghiên cứu cho thấy ROA và ROE có mối quan hệ tương quan thuận với hiệu quả quản lý tài sản và tốc độ tăng trưởng, ROA có mối tương quan nghịch với VCSH, rủi ro tín dụng và lạm phát, ROE có mối tương quan nghịch với biến HQHĐ Nghiên cứu này phản ánh được ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô và nội tại ngân hàng đến HQHĐ, tuy nhiên đo lường HQHĐ trong nghiên cứu này là hiệu
2 2 quả sử dụng tài sản và hiệu quả sử dụng vốn song chưa nhắc đến cơ cấu lợi nhuận của NHTM như lợi nhuận lãi ròng, lợi nhuận phi lãi.
Alper và Anbar (2011) thực hiện nghiên cứu tác động của các biến cụ thể cũng như các chỉ số kinh tế vĩ mô đến lợi nhuận của NHTM ở Thổ Nhĩ Kỳ từ năm 2002 đến năm 2010 Tác giả sử dụng 2 biến phụ thuộc để đo lường lợi nhuận ngân hàng là lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA) và lợi nhuận ròng trên VCSH (ROE), các biến độc lập được chia làm 2 loại biến là biến đặc điểm ngân hàng cụ thể và biến chỉ số kinh tế vĩ mô Các biến đặc điểm ngân hàng cụ thể là các chỉ số tài chính ngân hàng như quy mô ngân hàng, VCSH, cho vay khách hàng, tính thanh khoản, tiền gửi của khách hàng và cấu trúc thu nhập – chi phí; các biến kinh tế vĩ mô là tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc dân thực tế hàng năm, lạm phát và lãi suất thực Kết quả nghiên cứu cho thấy ROA có mối tương quan thuận với quy mô ngân hàng và chỉ số thu nhập ngoài lãi vay ROA cũng có tương quan nghịch với khoản cho vay khách hàng Trong khi đó, ROE có mối tương quan thuận với quy mô ngân hàng và có mối tương quan nghịch với lãi suất thực Công trình nghiên cứu này là một trong những công trình nghiên cứu cơ bản nền tảng đối với nghiên cứu đến đo lường HQHĐ của NHTM Tuy nhiên nghiên cứu chưa làm rõ cơ cấu lợi nhuận và chi phí của doanh nghiệp đặc biệt là thu nhập lãi ròng và thu nhập phi lãi.
Syafri (2012) đã nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ROA của các NHTM ở Indonesia trong giai đoạn 2002-2011 với mô hình hồi quy dữ liệu bảng Biến độc lập được tác giả sử dụng nghiên cứu trong mô hình gồm các nhân tố tác động bên trong là quy mô ngân hàng, dư nợ cho vay, quy mô VCSH, dự phòng rủi ro tín dụng, chi phí hoạt động và các nhân tố tác động bên ngoài là tỷ lệ GDP hàng năm, tỷ lệ lạm phát Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng khả năng sinh lợi (ROA) bị tác động cùng chiều bởi dư nợ cho vay, quy mô VCSH và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Ngoài ra, tác giả cũng tìm thấy tác động ngược chiều của quy mô ngân hàng, chi phí hoạt động và tỷ lệ lạm phát đến ROA Ưu điểm rõ nét nhất được thể hiện của bài nghiên cứu là xét đến sự tác động không chỉ của yếu tố nội tại bên trong mà còn cả yếu tố vĩ mô bên ngoài với thời gian nghiên cứu đủ dài để nhìn nhận được xu hướng của vấn đề nghiên cứu Bên cạnh đó bài nghiên cứu chưa xét đến các chỉ tiêu đo lường TSSL khác như ROE và đó cũng là nhược điểm cần được khắc phục.
Xiaoqing Fu và Shelagh Hefferman (2005) sử dụng tiếp cận tham số với mô hình hồi quy 2 bước để xem xét ảnh hưởng của loại hình sở hữu và hoạt động cải cách hệ thống ngân hàng đến hiệu quả hoạt động của khu vực ngân hàng của Trung Quốc thời kỳ 1985-2002 Kết quả của nghiên cứu cho thấy các ngân hàng của Trung Quốc đang hoạt động ở dưới đường biên với hiệu quả đạt được khoảng 50-60%. Đồng thời kết quả nghiên cứu cũng cho thấy các ngân hàng thương mại cổ phần có hiệu quả lớn hơn các ngân hàng thương mại nhà nước và hiệu quả kỹ thuật của khu vực ngân hàng cao hơn ở giai đoạn đầu của thời kỳ cải cách khu vực này.
Ji-Li Hu, Chiang-Ping Chen và Yi-Yuan Su (2006) áp dụng phương pháp phi tham số để nghiên cứu hiệu quả hoạt động và xem xét một số nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các 12 ngân hàng Trung Quốc thời kỳ 1996-2003 Trong mô hình DEA để ước lượng các độ đo hiệu quả các tác giả đã lựa chon ba biến đầu vào gồm có tiền gửi, số nhân viên và tài sản cố định ròng; hai biến đầu ra gồm đầu tư và cho vay Dựa trên kết quả của các độ đo hiệu quả ước lượng được các tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy Tobit để xem xét ảnh hưởng của các biến: loại hình sở hữu, quy mô, các biến giả phản ánh những ảnh hưởng của quá trình tham gia WTO, khủng hoảng tài chính Châu Á đến hiệu quả hoạt động của 12 ngân hàng được lựa chọn trong nghiên cứu.
Tser-yieth Chen (2005) đã sử dụng mô hình DEA để đánh giá sự thay đổi của hiệu quả kỹ thuật và nhân tố năng suất tổng hợp; và cũng đã sử dụng mô hình hồi quy để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại của Đài Loan thời kỳ khủng hoảng tài chính Châu Á tuy nhiên những biến số được sử dụng trong mô hình hồi quy xem xét ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng trong các nghiên cứu này lại chỉ chủ yếu tập trung ở một số chỉ tiêu chính như loại hình sở hữu, quy mô, và xem xét ảnh hưởng của một số chỉ tiêu khác như ROA, ROE.
2.5.2 Công trình nghiên cứu trong nước
Nguyễn Việt Hùng (2008) phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của các NHTM ở Việt Nam trong giai đoạn 2001 –2005, tác giả sử dụng cách tiếp cận tham số (SFA - Stochastic frontier Appoach – Phương pháp phân tích hàm giới hạn sản xuất ngẫu nhiên) và phi tham số (DEA - Data Envelopment Analysis – Phương pháp phân tích màng bao dữ liệu) và mô hình kinh tế lượng Tobit để đánh giáHQHĐ và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐcủa các NHTM ở Việt Nam.
Trên thực tế, phương pháp phân tích màng bao dữ liệu DEA không thể so sánh hiệu quả của nhóm các NHTM trong nước và ngoài nước được Hạn chế lớn nhất của DEA là chỉ cho phép người nghiên cứu so sánh hiệu quả của những đơn vị sản xuất trong cùng một mẫu hoặc tổng thể nghiên cứu Điều này có nghĩa là hiệu quả sản xuất của một đơn vị không thể so sánh với hiệu quả của những đơn vị trong mẫu hoặc tổng thể khác Hơn nữa, nghiên cứu chỉ sử dụng các biến bên trong để mô tả sự tác động đến năng lực tài chính của các NHTM, còn các biến bên ngoài như tăng trưởng kinh tế, lạm phát, lãi suất, thì tác giả không đề cập đến, cho thấy mô hình nghiên cứu của tác giả mô tả không đầy đủ, bộc lộ nhiều hạn chế mang tính khách quan.
Thân Thị Thu Thủy, Nguyễn Thị Hồng Chuyên (2014), tạp chí ngân hàng số
22 “ Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hiệu hoạt động kinh doanh tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam ” Tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy Tobit dựa trên bộ số liệu của 19 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2007 –
2013 để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam thông hiệu quả kỹ thuật TE, hiệu quả kỹ thuật thuần PE và hiệu quả quy mô SE Kết quả thực nghiệm từ mô hình Tobit cho thấy các ảnh hưởng tích cực từ quy mô tổng tài sản, nguồn thu từ cho vay, quy mô vốn chủ sỡ hữu và lợi nhuận lên hiệu quả hoạt động kinh doanh Việc gia tăng quy mô tổng tài sản, vốn chủ sở hữu cần cân nhắc cho từng ngân hàng cụ thể, bởi có những ngân hàng có hiệu quả giảm dần theo quy mô Để gia tăng nguồn thu từ cho vay, gia tăng lợi nhuận cần triển khai đa dạng các sản phẩm dịch vụ nhằm thu hút khách hàng, bên cạnh đó, cắt giảm các chi phí đầu vào như chi lương, trả lãi và các khoản chi khác Cần thận trọng giảm thiểu rủi ro trong các hoạt động cho vay, tránh để phát sinh nợ xấu, nợ quá hạn gây ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng Để hạn chế ảnh hưởng tiêu cực từ môi trường vĩ mô, cần một hệ thống dự báo tốt nhằm có những biện pháp đối phó rủi ro, bên cạnh đó, cần có cơ chế, chính sách cũng như sự hỗ trợ từ Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước.
Trịnh Quốc Trung, Nguyễn Văn Sang (2013), tạp chí khoa học “ Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại Việt Nam ” Tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy Tobit dựa trên bộ số liệu của 39 ngân hàng thương mại Việt
Nam giai đoạn 2005 – 2012 để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam thông qua chỉ tiêu ROA và ROE Nghiên cứu cho thấy, tổng chi phí hoạt động trên doanh thu có tương quan nghịch với cả ROA và ROE, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản càng cao thì lợi nhuận trên tổng tài sản càng cao, nhưng lại làm lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu giảm, tỷ lệ cho vay so với tổng tài sản càng cao thì lợi nhuận của ngân hàng thương mại càng cao, tỷ lệ nợ xấu càng cao thì hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại càng giảm, ngân hàng thương mại nhà nước hoạt động kém hiệu quả hơn so với ngân hàng thương mại khác.
Phan Thị Hằng Nga (2013) thực thiện nghiên cứu năng lực tài chính của các NHTM Việt Nam, tác giả dựa trên khung phân tích CAMELS để đánh giá năng lực tài chính của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2003 – 2012, và sử dụng mô hình Probit để đưa ra 13 nhân tố ảnh hưởng đến năng lực tài chính của các NHTM Việt Nam. Nhưng công trình của tác giả vẫn bộc lộ khuyết điểm do chưa đo lường đầy đủ các nhân tố khách quan tác động đến năng lực tài chính nên chưa khám phá hết các nguyên nhân cũng như mức độ ảnh hưởng các nhân tố đến năng lực tài chính của các NHTM Việt Nam.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Bước1: Lược khảo lý thuyết nền và các nghiên cứu trước
Bước 2: Xây dựng mô hình và phương pháp nghiên cứu
Bước 3: Phân tích các nhân tố tác động đến HQHĐ của NHTM
Bước 5: Phân tích kết quả hồi quy và thảo luận kết quả nghiên
Bước 6: Kết luận và gợi ý chính sách
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Nguồn: tác giả tổng hợp
Khóa luận thực hiện theo quy trình gồm các bước:
- Bước1: tác giả sẽ tiến hành lược khảo lý thuyết nền liên quan nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của các NHTM Đồng thời, tác giả tìm hiểu các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và Việt Nam về các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của NHTM. Thông qua cơ sở lý thuyết và đánh giá tổng quan về các nghiên cứu trước tác giả xác định các biến xây dựng mô hình nghiên cứu.
- Bước 2: Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan, tác giả xây dựng
Xây dựng và thiết kế biến
Thu nhập và Xử lý dữ liệu
Bước 4: Kiểm định mô hình hồi quy mô hình nghiên cứu và áp dụng các phương pháp nghiên cứu phù hợp để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của NHTM ở bước tiếp theo.
- Bước 3: Từ mô hình nghiên cứu đề xuất, áp dụng phương pháp định lượng bằng mô hình FEM, REM và phương pháp bình phương tổng quát nhỏ nhất.
- Bước 4: Kiểm định mô hình hồi quy: để bảo đảm kết quả nghiên cứu đáng tin cậy, tác giả tiến hành các kiểm định có liên quan như kiểm định hiện tượng tự tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
- Bước 5: Phân tích kết quả hồi quy và thảo luận kết quả nghiên cứu: Khóa luận trình bày kết quả nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của NHTMCP Việt Nam đồng thời thảo luận và so sánh với kết quả của các nghiên cứu trước liên quan.
- Bước 6: Kết luận và gợi ý chính sách.
Giả thuyết nghiên cứu
3.2.1 Mối quan hệ giữa quy mô VCSH và HQHĐ
VCSH hay vốn tự có của ngân hàng có ý nghĩa rất quan trọng, đó là nguồn vốn riêng của ngân hàng do chủ sở hữu đóng góp ban đầu và được bổ sung trong quá trình hoạt động kinh doanh VCSH thực hiện một số chức năng không thể thay thế đó là cung cấp nguồn lực ban đầu để ngân hàng duy trì hoạt động khi mới thành lập, là cơ sở tạo niềm tin cho khách hàng đến giao dịch và phòng ngừa rủi ro kinh doanh cho ngân hàng VCSH bao gồm nguồn vốn hình thành ban đầu, nguồn vốn bổ sung trong quá trình hoạt động kinh doanh và các quỹ Quy mô VCSH được xem như là một công cụ giá trị thể hiện tình trạng vốn, sự an toàn và lành mạnh về tài chính của một ngân hàng Tác động của VCSH đến HQHĐ của ngân hàng có thể được lượng hóa thông qua tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản và tồn tại 2 luồng quan điểm về sự tác động trên.
Trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đây của Pasiouras và Kosmidou
(2007), Syfari (2012) sử dụng tỷ lệ này để làm biến độc lập đo lường mức độ an toàn về vốn và kết luận rằng có mối tương quan đồng biến giữa tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản và HQHĐ của ngân hàng Điều này chứng tỏ mức độ an toàn về vốn của ngân hàng càng cao, ngân hàng càng tự chủ về khả năng tài chính của mình, đối phó các rủi ro tốt hơn, hoạt động an toàn hơn, thu hút được các nhà đầu tư và nâng cao uy tín của ngân hàng đối với khách hàng.
Trái ngược với các quan điểm trên, Ali và cộng sự (2011) đã chỉ ra mối tương quan nghịch biến giữa tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản và HQHĐ của các NHTM, cụ thể là khi mức độ an toàn về vốn của ngân hàng càng cao chứng tỏ ngân hàng duy trì một lượng khá lớn VCSH với một hệ số sinh lời thấp, cho thấy ngân hàng đang hoạt động quá thận trọng, đã bỏ qua những cơ hội kinh doanh tiềm năng, từ đó có thể làm giảm HQHĐ của ngân hàng
Giả thuyết 1: Tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản có tác động cùng chiều hoặc ngược chiều lên HQHĐ của các NHTM.
3.2.2 Mối quan hệ giữa chi phí hoạt động và HQHĐ
Mỗi hoạt động kinh doanh đều mang đến cho ngân hàng những khoản thu nhập nhất định và đồng thời cũng tạo ra những khoản chi phí hoạt động mà ngân hàng phải quản lý tốt nhằm tăng HQHĐ, thể hiện chất lượng quản lý của ngân hàng Chi phí hoạt động (hay chi phí ngoài lãi) bao gồm chi phí lao động, chi phí liên quan đến tài sản (khấu hao, mua sắm tài sản các loại), chi nộp thuế, phí, lệ phí, chi phí quản lý, … Đặc biệt là chi phí lương, trợ cấp, phụ cấp … dành cho nhân viên là một trong những khoản chi lớn mà ngân hàng có thể linh hoạt điều chỉnh Tác động của chi phí hoạt động đến HQHĐ của ngân hàng có thể được lượng hóa thông qua tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập và tồn tại 2 luồng quan điểm về sự tác động trên.
Nghiên cứu của Pasiouras và Kosmidou (2007), Syfari (2012), Nguyễn Minh Kiều (2011) cho thấy rằng nếu ngân hàng biết cắt giảm và quản lý chi phí một cách hiệu quả sẽ mang lại HQHĐ cao, hàm ý một mối tương quan âm giữa chi phí hoạt động và HQHĐ của ngân hàng Tuy nhiên, Molyneux và Thornton (1992) đã đưa ra ý kiến trái chiều rằng chi phí hoạt động có mối tương quan dương đến HQHĐ khi cho rằng ngân hàng chi lương, thưởng cao cho nhân viên, cho cán bộ lãnh đạo (trong điều kiện các nhân tố khác không đổi) thì tạo ra động lực thúc đẩy tinh thần làm việc, nâng cao năng suất lao động, từ đó gia tăng HQHĐ của ngân hàng.
Tuy nhiên, xét trong điều kiện thực tế của các NHTM tại Việt Nam hiện nay, mối quan hệ kỳ vọng giữa chi phí hoạt động và HQHĐ của ngân hàng là ngược chiều vì nếu ngân hàng không biết cắt giảm và quản lý chi phí một cách hiệu quả sẽ làm giảm lợi nhuận thu được đồng thời hiện nay năng suất lao động của nhân viên tại các ngân hàng tương đối thấp, việc tăng mức lương thưởng chưa hẳn đã làm tăng năng suất lao động của nhân viên
Giả thuyết 2: Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập có tác động ngược chiều lên HQHĐ của các NHTM
3.2.3 Mối quan hệ giữa khả năng thanh khoản và HQHĐ
Rủi ro thanh khoản phát sinh từ việc không có khả năng đáp ứng việc trả nợ, được xem là một yếu tố quyết định quan trọng của lợi nhuận ngân hàng Rủi ro thanh khoản được lượng hóa bằng tỷ lệ vốn huy động trên tổng dư nợ cho vay.
Theo nghiên cứu của Nguyễn Việt Hùng (2008), Nguyễn Thị Loan và Trần Thị Ngọc Hạnh (2013), Trương Quang Thông (2010) thì tỷ lệ này có tương quan âm đến HQHĐ của ngân hàng Chúng ta cũng biết rằng lợi nhuận chủ yếu của các NHTM chính là chênh lệch giữa thu về lãi và chi về lãi Vì vậy, một trong những cách thức làm tăng HQHĐ của ngân hàng là phải sử dụng tốt nguồn vốn huy động, bằng việc cho vay ra để tạo ra thu nhập từ lãi Như vậy, nếu tỷ lệ này cao có nghĩa là ngân hàng đã không sử dụng tốt nguồn vốn huy động của nó và ngược lại Một ngân hàng sử dụng tốt vốn của nó tốt sẽ có số thu về lãi lớn hơn và HQHĐ tốt hơn.
Giả thuyết 3: Tỷ lệ vốn huy động trên tổng dư nợ cho vay tác động ngược chiều đến HQHĐ của NHTM.
3.2.4 Mối quan hệ giữa dư nợ cho vay và HQHĐ
Cho vay là hoạt động kinh doanh chủ yếu tạo ra lợi nhuận cho ngân hàng Mặc dù nền kinh tế ngày càng phát triển, hội nhập sâu rộng, công nghệ thông tin hiện đại nhưng cho vay vẫn còn là hình thức truyền thống của các NHTM tại Việt Nam bên cạnh các sản phẩm dịch vụ khác.
Tác động của dư nợ cho vay đến HQHĐ của NHTM có thể được lượng hóa thông qua tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản và tồn tại 2 luồng quan điểm khác nhau Tỷ lệ này càng cao thì thu nhập của ngân hàng từ lãi càng cao và HQHĐ của ngân hàng càng cao nếu đảm bảo rằng chất lượng tài sản có phải tốt và được thẩm định chặt chẽ để hạn chế tổn thất cho ngân hàng Mặt khác chỉ số này càng cao thì chất lượng tài sản có của ngân hàng đang nắm giữ càng phụ thuộc vào hoạt động tín dụng, điều đó hiển nhiên là rủi ro tín dụng được tăng cao Tức khi danh mục cho vay bao gồm nhiều khoản vay lớn thì rủi ro sẽ tăng mạnh nếu khách hàng vi phạm hợp đồng, lúc này các ngân hàng phải trích lập dự phòng nhiều hơn, từ đó làm tăng chi phí hoạt động và giảm TSSL.
Trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đây của các tác giả như Olweny và Shipho (2011), Phan Thị Hằng Nga (2013), đã sử dụng tỷ lệ này làm biến độc lập để đo lường chất lượng tài sản có tác động lên HQHĐ của ngân hàng và kết quả là tỷ lệ này tác động tiêu cực, còn nghiên cứu của Heffernan and Fu (2008) thì cho rằng biến này có tác động tích cực.
Giả thuyết 4: Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến HQHĐ của NHTM.
3.2.5 Mối quan hệ giữa nợ xấu và HQHĐ
Nợ xấu là một trong những chỉ tiêu phản ánh rủi ro tín dụng trong hoạt động của ngân hàng Nợ xấu là căn bệnh cố hữu chưa giải quyết được và tiềm ẩn nguy cơ đổ vỡ của cả HTNH Tác động của nợ xấu được lượng hóa qua tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay, nếu tỷ lệ này cao có thể đẩy ngân hàng đến tình trạng phá sản Trong nghiên cứu của Olweny và Shipho (2011), Nguyễn Việt Hùng (2008) thì đều cho kết quả tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng tiêu cực đến HQHĐ của các NHTM.
Giả thuyết 5: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay tác động ngược chiều đến HQHĐ của NHTM.
3.2.6 Mối quan hệ giữa đa dạng hóa hoạt động và HQHĐ Đa dạng hóa hoạt động sẽ tạo nên các khoản thu nhập khác ngoài thu nhập từ lãi Thu nhập ngoài lãi và chi phí ngoài lãi được tính từ thu nhập và chi phí của các hoạt động kinh doanh ngoài hoạt động tín dụng như hoạt động dịch vụ, hoạt động kinh doanh ngoại hối, hoạt động kinh doanh mua bán chứng khoán đầu tư, hoạt động khác, … Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập dùng để đo lường mức độ đa dạng hóa hoạt động tác động lên HQHĐ của các NHTM.
Chỉ số này càng cao chứng tỏ thu nhập của ngân hàng không lệ thuộc vào hoạt động tín dụng truyền thống, giảm thiểu rủi ro tín dụng Mặt khác, thu nhập ngoài lãi thường biến động bất thường, khó dự báo hơn so với hoạt động truyền thống là cho vay, vì vậy ngân hàng khó kiểm soát được nguồn thu nhập hiện tại.
Nghiên cứu gần đây của Olweny và Shipho (2011) cho thấy đa dạng hóa thu nhập làm tăng khả năng sinh lời nhờ biên lợi nhuận cao từ những hoạt động ngoài lãi, từ đó làm tăng HQHĐ của các NHTM Trong khi đó, Kotrozo và Choi (2006) thì cho rằng đa dạng hóa quá nhiều danh mục đầu tư thì sẽ làm giảm HQHĐ của NHTM và các NHTM chỉ nên tập trung vào một số lĩnh vực kinh doanh chính.
Giả thuyết 6: Đa dạng hóa hoạt động tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến HQHĐ của NHTM
3.2.7 Mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và HQHĐ
Mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của NHTM tại Việt Nam dựa trên nền tảng lý thuyết khả năng sinh lời của NHTM (bao gồm Lý thuyết quyền lực thị trường (MP); Lý thuyết cấu trúc hiệu quả (SE); Lý thuyết danh mục đầu tư cân bằng); Khung phân tích CAMELS; Bộ chỉ số lành mạnh tài chính (FSIs). Dựa trên những lý thuyết nghiên cứu và đúc kết từ những ưu điểm và nhược điểm trong một số nghiên cứu của Dietrich và Wanzenried (2011), Syafri (2012), Alper và Anbar (2011), Ali và cộng sự (2011), Phan Thị Hằng Nga (2013) , tác giả sẽ tiến hành kiểm định thực nghiệm các nhân tố tác động đến HQHĐ của NHTM tại Việt Nam dựa trên những biến tác động có ý nghĩa nhằm thấy được những nhân tố tác động tích cực và tiêu cực để tiếp tục phát huy hay hạn chế.
Mô hình số liệu bảng ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu các mô hình kinh tế lượng bởi tính ưu việt của nó Trong bài luận văn này, tác giả sử dụng mô hình nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng Panels Data với các mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model), mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model) Sau đó, tác giả sử dụng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Square) để khắc phục khuyết tật và phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến HQHĐ của NHTM.
Mô hình nghiên cứu cụ thể như sau:
Efficience i,t = β 0 + β 1 ETA i,t + β 2 TCR i,t + β 3 DLR i,t + β 4 LTA i,t + β 5 NPL i,t + β 6 DIV i,t
Bảng 3.1: Giải thích ký hiệu, tổng hợp các biến nghiên cứu và kỳ vọng
Biến Tên gọi Đo lường Kỳ vọng Nghiên cứu đã sử dụng Biến phụ thuộc
ROA Tỷ suất sinh lợi trên tài sản
= Lợi nhuận ròng / Tổng tài sản
•Ali và cộng sự (2011) ROE Tỷ suất sinh lợi trên VCSH = Lợi nhuận ròng /
ETA Tỷ lệ an toàn vốn = VCSH / Tổng tài sản +/- •Syafri (2012)
•Nguyễn Việt Hùng (2008) TCR Tỷ lệ chi phí trên thu nhập = Tổng chi phí hoạt động/ Tổng thu nhập - • Nguyễn Việt Hùng (2008)
DLR Tỷ lệ vốn huy động
Tổng dư nợ cho vay -
LTA Tỷ lệ cho vay trên tài sản = Tổng dư nợ cho vay/
•Nguyễn Việt Hùng (2008) NPL Tỷ lệ nợ xấu = Tổng nợ xấu / Tổng dư nợ cho vay -
•Nguyễn Việt Hùng (2008) DIV Đa dạng hóa hoạt động = Tổng thu nhập ngoài lãi / Tổng thu nhập +/- •Olweny và Shippo (2011)
SIZE Quy mô ngân hàng = Logarit Tổng tài sản + •Syafri (2012)
GDP Tăng trưởng kinh tế
•Alper và Anbar (2011) INF Lạm phát = Tỷ lệ lạm phát + •Syafri (2012)
•Ali và cộng sự (2011) β là 1 hằng số, ε là sai số hay nhiễu
Ghi chú: (+), (-) lần lượt là tác động cùng chiều, tác động ngược chiều
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Biến phụ thuộc là Efficiencei,t mà đại diện là ROA và ROE đo lường HQHĐ của NHTM thứ i trong năm t.
ROA – Tỷ suất sinh lợi trên tài sản: được đo lường bằng lợi nhuận ròng trên tổng tài sản của ngân hàng, cho thấy hiệu quả quản lý và sử dụng tài sản để tạo ra thu nhập cho ngân hàng Nếu ROA > 0 thì có nghĩa là ngân hàng làm ăn có lãi. ROA càng cao thì ngân hàng hoạt động càng hiệu quả Nếu ROA < 0 thì ngân hàng làm ăn thua lỗ.
ROE – Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu: được đo lường bằng lợi nhuận ròng trên VCSH ROE là tỷ số quan trọng nhất đối với các cổ đông, tỷ số này đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường ROE càng cao thì việc sử dụng vốn càng có hiệu quả. Ưu điểm của hai chỉ số là tương đối đơn giản, dễ tính toán và mang tính tổng quát cao so với các chỉ số khác Đồng thời hai biến này cũng đại diện trong khung phân tích CAMELS và cũng là hai chỉ số cốt lõi trong bộ chỉ số lành mạnh tài chính theo tiêu chuẩn IMF Mặt khác, dù mang ý nghĩa khác nhau nhưng cả hai đều chỉ ra HQHĐ để tạo ra lợi nhuận cho ngân hàng.
Việc lựa chọn các biến độc lập được xây dựng trên các chỉ số đánh giá theo tiêu chuẩn CAMELS, trên nền tảng các nghiên cứu trong nước và quốc tế Ngoài ra sự lựa chọn các biến này còn đựa dựa trên các khảo sát thực tế cũng như yêu cầu xem xét và đòi hỏi của cơ quan quản lý cũng như các nhà quản trị ngân hàng trong phân tích tài chính nói chung và phân tích tình hình hoạt động của ngân hàng nói riêng Chúng chia làm 2 loại biến là biến đặc điểm ngân hàng cụ thể và biến chỉ số kinh tế vĩ mô.
(1) Nhóm biến đặc điểm ngân hàng, cụ thể:
ETA – Tỷ lệ an toàn vốn: được đo lường bằng VCSH / Tổng tài sản ETA dùng để đo lường mức độ an toàn của các nguồn vốn đặc biệt là vốn tự có để tài trợ cho các hoạt động của ngân hàng ETA nằm trong khung phân tích CAMELS đại diện cho chữ
C (Captital) đồng thời cũng là một trong những chỉ số cốt lõi của bộ chỉ số lành mạnh tài chính của IMF.
TCR – Tỷ lệ chi phí trên thu nhập: được đo lường bằng Tổng chi phí hoạt động / Tổng thu nhập Biến này nằm trong khung phân tích CAMELS đại diện cho chữ cái M (Management), cũng là một trong những chỉ số cốt lõi trong bộ chỉ số lành mạnh tài chính của IMF Nếu chỉ số càng cao cho thấy hiệu quả sử dụng nguồn lực của ngân hàng càng thấp và ngược lại.
DLR – Tỷ lệ vốn huy động: được đo lường bằng Tổng vốn huy động / Tổng dư nợ cho vay Biến này đại diện cho chữ cái L (Liquidity) trong khung phân tích CAMELS và đồng thời cũng là một trong những chỉ số của bộ chỉ số lành mạnh tài chính của IMF, mục đích xác định tính thanh khoản của ngân hàng.
LTA – Tỷ lệ cho vay trên tài sản: được đo lường bằng Tổng dư nợ cho vay / Tổng tài sản Biến này có mối quan hệ chặt chẽ với rủi ro tín dụng Rủi ro tín dụng cũng nằm trong khung phân tích CAMELS đại diện cho chữ cái A (Asset Quality).
NPL – Tỷ lệ nợ xấu: được đo bằng Tổng nợ xấu / Tổng dư nợ cho vay Biến này nằm trong khung phân tích CAMELS đại diện cho chữ cái A (Asset Quality) đồng thời là một trong những chỉ số cốt lõi trong bộ chỉ số lạnh mạnh tài chính của IMF.
DIV – Đa dạng hóa hoạt động: được đo lường bằng Tổng thu nhập ngoài lãi/ Tổng thu nhập để đo lường mức độ đa dạng hóa hoạt động tác động lên HQHĐ của các NHTM Biến này nằm trong khung phân tích CAMELS đại diện cho chữ cái M (Management).
SIZE – Quy mô ngân hàng: được đo lường bằng cách lấy logarit tổng tài sản của một ngân hàng.
(2) Nhóm biến chỉ số kinh tế vĩ mô, cụ thể:
GDP – Tăng trưởng kinh tế: được đo lường qua tốc độ tăng trưởng GDP thực hàng năm.
INF – Lạm phát: được đo lường bằng tỷ lệ lạm phát hàng năm ở Việt Nam, là tốc độ tăng của chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tính trên tất cả các hàng hóa và dịch vụ.
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được sử dụng trong luận văn được thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán và báo cáo thường niên của các NHTM Từ đây, tác giả tiến hành lựa chọn các ngân hàng có đầy đủ báo cáo tài chính bao gồm bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo lưu chuyển tiền tệ và thuyết minh báo cáo tài chính Ngoài ra dữ liệu còn được thu thập từ website http://finance.vietstock.vn, http://cafef.vn, từ NHNN, website của các NHTM đang nghiên cứu, Tổng cục thống kê, Bộ tài chính… Dữ liệu sử dụng được so sánh và đối chiếu với nhiều nguồn khác nhau để đảm bảo độ tin cậy và chính xác.
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được nhập vào file Excel và được hiệu chỉnh, mã hóa trên file này Bước tiếp theo là nghiên cứu tiến hành làm sạch dữ liệu nhằm phát hiện các sai sót, các ô trống thiếu thông tin, sai thông tin và tiến hành hoàn thiện ma trận dữ liệu Sau đó, luận văn sử dụng phần mềm STATA 15.1 để tính toán và xử lý dữ liệu theo mô hình.
Mẫu dữ liệu 25 ngân hàng nghiên cứu hầu hết là các NHTMCP có quy mô nhỏ, trung bình, lớn trong hệ thống các NHTM Việt Nam và đa phần đáp ứng số liệu cho việc thực hiện nghiên cứu trong giai đoạn từ 2011 đến 2019, do đó mẫu được sử dụng đại diện để nghiên cứu kiểm định các giả thuyết tác động của các nhân tố đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam.
Mốc thời gian 2011 – 2019 được tác giả chọn để nghiên cứu, vì đây là giai đoạn HTNH Việt Nam đang trong tình trạng khủng hoảng tài chính Những tình trạng khó khăn, tính thanh khoản thấp, nợ xấu tăng cao, HQHĐ kém và bắt đầu có dấu hiệu phục hồi thời gian gần đây Và thời gian này là thời gian gần nhất với thời gian thực hiện luận văn để tác giả có căn cứ xác thực nhận định thực trạng hiện tại và đóng góp các khuyến nghị cho HTNH trong tương lai.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
Bảng thống kê mô tả khái quát các thông số cơ bản của dữ liệu nghiên cứu. Qua đó cho thấy có sự phân tán giữa các quan sát trong mẫu được thể hiện qua giá trị trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất và độ lệch chuẩn Giá trị của các biến phân phối không đều, thông qua giá trị trung bình và độ lệch chuẩn Dữ liệu bảng thu thập được là không cân bằng Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu gồm 25 NHTM Việt Nam từ năm 2011 đến năm 2019 Dữ liệu được sử dụng để tính các biến trong mô hình từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các NHTM Việt Nam từng năm
2011 đến năm 2019 và dữ liệu kinh tế vĩ mô từ Worldbank và IMF Dữ liệu của các ngân hàng thu được là dữ liệu bảng không cân bằng với 224 quan sát Thống kê về mẫu nghiên cứu được trình bày ở bảng 4.1.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm STATA 15.1
Dựa vào kết quả thống kê bảng 4.1, ta thấy:
ROA dao động trong khoảng -5.99% - 2.90% Với giá trị trung bình 0.74%,hiệu quả của việc quản lý và sử dụng tài sản để tạo ra thu nhập của nhóm ngân hàng nghiên cứu còn kém, chính sách đầu tư hay cho vay không hiệu quả, chi phí hoạt động của ngân hàng cao Độ lệch chuẩn là khá nhỏ chỉ 0.75% Điều này cho thấy mức độ tương đồng cao của ROA giữa các NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.
Tương tự ROE đạt giá trị lớn nhất là 101% và nhỏ nhất là -56.33% Với mức biến động quá chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất và lớn nhất cho thấy sự cạnh tranh khốc liệt trong nền kinh tế toàn cầu hóa khi các ngân hàng luôn tìm mọi cách để tạo ra lợi nhuận cao nhất trên mỗi đồng vốn từ nhà đầu tư của mình Theo chuẩn mực đánh giá năng lực tài chính của Moody’s, chỉ số ROE nằm ở ngưỡng từ 12% - 15% là chấp nhận được. ROE trong nghiên cứu có giá trung bình là 9.54% chứng tỏ các ngân hàng đang trong tình trạng sử dụng VCSH chưa đạt hiệu quả, khả năng tạo lợi nhuận kém Độ lệch chuẩn là 10.44% cho thấy có sự khác biệt không lớn trong ROE giữa các NHTM trong mẫu nghiên cứu.
ETA – biến tỷ lệ an toàn vốn có giá trị trung bình 8.49% với độ lệch chuẩn là 3.27% cho thấy mức độ tương đồng trong quy mô VCSH giữa các NHTM tại Việt Nam, đây cũng là một lợi thế trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng vì nếu có sự chênh lệch quá lớn sẽ gây bất lợi trong việc thu hút vốn trên thị trường.
TCR – biến tỷ lệ chi phí trên thu nhập có giá trị trung bình là 65.98% với độ lệch chuẩn 65.35% cho thấy mức độ tương đồng trong chi phí hoạt động giữa các NHTM Việt Nam Thực tế, các ngân hàng đều cố gắng cắt giảm chi phí và nâng cao năng suất lao động của nhân viên nhằm nâng cao HQHĐ trong môi trường cạnh tranh gay gắt hiện nay.
DLR – biến tỷ lệ vốn huy động có giá trị trung bình 124.90% cho thấy các NHTM đã không sử dụng tốt nguồn vốn huy động của nó vì tạo ra dư nợ thấp hơn.
LTA – biến tỷ lệ cho vay trên tài sản có giá trị trung bình 53.47% và độ lệch chuẩn là 12.45% cho thấy không có sự khác biệt lớn giữa dư nợ cho vay trên tổng tài sản của các NHTM tại Việt Nam Điều đó cũng cho thấy tuy các ngân hàng đang ngày càng hướng đến những sản phẩm, dịch vụ hiện đại nhưng hình thức hoạt động truyền thống vẫn còn khá phổ biến và chiếm tỷ trọng cao.
NPL – biến tỷ lệ nợ xấu có giá trị trung bình 2.19% cho thấy đa số các NHTM đang có mức nợ xấu khá cao, với độ lệch chuẩn 1.25% thì đa số các NHTM không có sự khác biệt trong vấn đề xử lý nợ xấu.
DIV – biến đa dạng hóa hoạt động có mức trung bình tương đối khoảng 27.48% tổng thu nhập, chính vì quá tập trung vào các nguồn thu từ tín dụng nên các mảng hoạt động phi tín dụng, dịch vụ có tiềm năng cao thì các NHTM lại chưa chú trọng mở rộng và chưa đa dạng hóa các nguồn thu ngoài lãi cũng như gia tăng lợi nhuận cho ngân hàng.
SIZE – biến thể hiện quy mô ngân hàng có giá trị trung bình là 8.07 tỷ đồng, dữ liệu được tác giả thống kê theo giá trị tuyệt đối để thấy rõ hơn quy mô tài sản của các NHTM Việt Nam hiện nay Với độ lệch chuẩn là 45.70% cho thấy sự không tương đồng cao về quy mô giữa các ngân hàng, đó cũng là lý do vì sao các ngân hàng hiện nay ngày càng mở rộng quy mô hoạt động, thay đổi hình ảnh để khách hàng dễ dàng nhận diện thương hiệu, từ đó có thể nâng cao khả năng cạnh tranh và tăng HQHĐ.
GDP – biến tăng trưởng kinh tế có mức trung bình 6.30% là khá cao so với mặt bằng chung của thế giới Lý giải cho việc này là vì Việt Nam thuộc nhóm các nước có nền kinh tế đang phát triển nên tốc độ tăng trưởng kinh tế trung bình luôn ở mức cao.
INF – biến lạm phát có giá trị giá trị trung bình là 5.68%, độ lệch chuẩn 5.07% với giá trị lớn nhất 18.68% và giá trị nhỏ nhất 0.63% – mức thấp nhất trong những năm qua.
Tóm lại, dữ liệu các biến tuy mức độ đồng đều không cao, nhưng không tồn tại giá trị nào bất thường nên có thể dùng để ước lượng mô hình Mức độ tương quan giữa các biến độc lập sẽ được xem xét sơ bộ thông qua ma trận hệ số tương quan dưới đây.
Phân tích hệ số tương quan
Mối liên hệ tương quan theo thời gian là mối liên hệ giữa các dãy số biến động theo thời gian, trong đó có một số dãy số biểu hiện biến động của các chỉ tiêu nguyên nhân và một dãy số biểu hiện biến động của chỉ tiêu kết quả (sự biến động của nó phụ thuộc vào biến động của các chỉ tiêu nguyên nhân) Kết quả phân tích tương quan thể hiện trong bảng 4.2.
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến và kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF
ETA TCR DLR LTA NPL DIV SIZE GDP INF
Trước hết, xem xét hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập được trình bày ở bảng 4.2 Theo Gujarati (2004) nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập vượt quá 0.8 thì có khả năng dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến cao trong mô hình Khi đó dấu của hệ số hồi quy trong mô hình có thể bị thay đổi, dẫn đến kết quả nghiên cứu bị sai lệch Bảng 4.2 mô tả ma trận hệ số tương quan giữa biến độc lập trong mô hình, cho thấy hệ số tương quan của các biến độc lập trong khoảng từ -0.6483 đến 0.4959 Mối tương quan giữa tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA) và tỷ lệ vốn huy động (DLR) bằng -0.6483 Mối tương quan giữa quy mô ngân hàng (SIZE) và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA) bằng 0.4959 gần bằng 0.5, cho thấy các cặp biến này có tương quan khá cao, có nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình Việc xử lý đa cộng tuyến không phụ thuộc vào hệ số tương quan cao hay thấp mà phụ thuộc vào hậu quả của đa cộng tuyến làm cho hệ số hồi quy thay đổi dấu Tác giả tiến hành kiểm định lại hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF.
Bảng 4.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF, nếu hệ số VIF nhỏ, khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thấp và ngược lại Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), qui tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến Ủng hộ quan điểm này, theo tác giả Nguyễn Đình Thọ (2011), nếu hệ số VIF của một biến
5 3 độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này được coi là có đa cộng tuyến cao Theo kết quả hệ số phóng đại phương sai VIF có giá trị trung bình 1.91, giá trị VIF dao động từ 1.18 đến 3.31, các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10, nên mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.4: Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (mô hình 1)
Chi - square P- Value Kết luận
104.50 0.0000 Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Kết quả Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Bảng 4.4) cho thấy giá trị p-value = 0.0000 nhỏ hơn 5% nên giả thuyết H 0 bị bác bỏ, dẫn đến mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.5: Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (mô hình 2)
Chi - square P- Value Kết luận
22.83 0.0000 Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Kết quả Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Bảng 4.5) cho thấy giá trị p-value = 0.0000 nhỏ hơn 5% nên giả thuyết H 0 bị bác bỏ, dẫn đến mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định hồi quy tổng thể OLS, FEM và REM
Tác giả sẽ thực hiện tuần tự các phương pháp hồi quy OLS, FEM và REM, cùng các kiểm định tương ứng như F-test, Hausman test và Breusch and Pagan test để lựa chọn giữa các cặp mô hình OLS-FEM; FEM-REM; OLS-REM.
Bảng 4.6: Tổng hợp kết quả của 3 phương pháp (mô hình ROA)
F-test Hausman Test Breusch and Pagan test
Lựa chọn OLS & FEM FEM & REM OLS & REM
Không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau
Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích
Sai số của ước lương không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng
P-value Prob > F = 0.0000 Prob > chi2 = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0000
Kết luận Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0
Lựa chọn mô hình: REM là mô hình phù hợp
Bảng 4.6 phản ánh tổng hợp các kết quả hồi quy và các kiểm định (chi tiết Phụ lục) Theo kết quả Bảng 4.6, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) sẽ được dùng để phân tích.
Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả của 3 phương pháp (mô hình ROE )
F Hausman Test Breusch and Pagan test
Lựa chọn OLS & FEM FEM & REM OLS & REM
Không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau
Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích
Sai số của ước lương không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng
P-value Prob > F = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0298 Prob > chibar2 = 0.0000
Kết luận Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0
Lựa chọn mô hình: REM là mô hình phù hợp
Trước hết, cả 9 ước lượng của 2 mô hình với biến phụ thuộc lần lượt ROA và ROE đều có ý nghĩa thống kê vì các giá trị p-value (Prob > F) của mô hình đều rất nhỏ (Prob > F = 0.0000) (Bảng 4.4 và 4.5), nghĩa là có thể sử dụng các ước lượng trên để phân tích các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.
Từ bảng kết quả hồi quy của 3 mô hình Pool OLS, FEM, REM với biến phụ thuộc ROA và ROE ta so sánh và lựa chọn các mô hình như sau:
❖Giữa mô hình Pool OLS và FEM sử dụng kiểm định F test với giả thuyết H o cho rằng không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau (hay nói cách khác mô hình Pool OLS phù hợp với với mẫu nghiên cứu hơn) Kết quả cả 2 mô hình với biến phụ thuộc ROA và ROE cho thấy p- value nhỏ hơn 0.05, suy ra bác bỏ H 0 tức là mô hình FEM phù hợp.
❖ Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa 2 mô hình FEM, REM với giả thuyết H 0 cho rằng không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích (hay nói cách khác mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn) cho kết quả mô hình với biến phụ thuộc ROA và ROE có p-value (Prob > chi2) nhỏ hơn 0.05 (Bảng 4.4 và 4.5) do đó có cơ sở để bác bỏ H 0 , điều này cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn.
❖ Kiểm định Breusch and Pagan được sử dụng để lựa chọn giữa 2 mô hình Pool OLS và REM với kết quả cả hai p-value (Prob > chibar2) đều nhỏ hơn 0.05 nên có bằng chứng để bác bỏ H 0 , nghĩa là mô hình REM phù hợp hơn OLS.
Thông qua kiểm định F, Hausman và Breusch and Pagan cho thấy mô hình tác động ngẫu nhiên REM sẽ phù hợp cho cả 2 mô hình 1 và 2.
Kiểm định các khuyết tật của mô hình và kết quả mô hình hồi quy
4.4.1.1 Kiểm định các khuyết tật
Kết quả so sánh 3 mô hình OLS, FEM và REM vừa tìm được ở phần trên thì mô hình REM là mô hình phù hợp đối với là mô hình 1 Do đó cần phải kiểm tra sức khỏe của mô hình, tìm ra các bệnh của mô hình nếu có để khắc phục bệnh cho mô hình và đưa ra kết quả phù hợp nhất.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định bệnh của mô hình 1 với biến phụ thuộc ROA
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
H 0 : Mô hình không có phương sai thay đổi
H 1 : Mô hình có phương sai thay đổi
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
P – value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H 0 và chấp nhận H 1 nghĩa là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
H 0 : Mô hình không có tự tương quan bậc nhất
H 1 : Mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
P – value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H 0 và chấp nhận H 1 nghĩa là mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất với mức ý nghĩa 5%.
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Stata 15.1
4.4.1.2 Mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát - FGLS
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình 1 với biến phụ thuộc ROA tồn tại hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi nên bài nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS để xử lý khuyết tật của mô hình 1.
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
Kết quả hồi quy mô hình theo phương pháp FGLS cho thấy mô hình có 6 biến mang ý nghĩa và tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động đo lường bằng chỉ số ROA thống kê ở mức 1% bao gồm: tỷ lệ an toàn vốn (ETA), tỷ lệ chi phí trên thu nhập (TCR), đa dạng hóa hoạt động (DIV), quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF); tỷ lệ nợ xấu (NPL) có ý nghĩa ở mức 10% Tuy nhiên, sau khi hồi quy theo phương pháp FGLS thì tỷ lệ huy động vốn (DLR), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA) không có ý nghĩa thống kê Mô hình nghiên cứu sau khi hồi quy theo mô hình FGLS để khắc phục bệnh thì mô hình có được trình bày như sau:
Biến ETA, TCR, DIV, SIZE, GDP, INF tác động cùng chiều đến ROA và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% Điều đó có nghĩa là khi biến tỷ lệ an toàn vốn ETA, tỷ lệ chi phí trên thu nhập TCR, đa dạng hóa hoạt động DIV, quy mô ngân hàng SIZE, tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP, tỷ lệ lạm phát INF tăng lên 1% sẽ làm ROA tăng lần lượt là 8.43%, 0.31%, 0.45%, 0.72%, 17.23% và 3.4%.
Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến DLR, LTA, NPL không có ý nghĩa thống kê giải thích tác động đến sự thay đổi của ROA.
4.4.2.1 Kiểm định các khuyết tật
Theo bảng tổng hợp kết quả của 3 phương pháp để chọn ra mô hình hồi quy các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động ROE, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) được dùng để phân tích.
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
H 0 : Mô hình không có phương sai thay đổi
H 1 : Mô hình có phương sai thay đổi
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
P – value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H 0 và chấp nhận H 1 nghĩa là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
H 0 : Mô hình không có tự tương quan bậc nhất
H 1 : Mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
P – value = 0.3175 > 0.05, chấp nhận H 0 nghĩa là mô hình không có hiện tượng tương quan bậc nhất với mức ý nghĩa 5%.
4.4.2.2 Mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu
Bảng 4.11: Kết quả hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát
Từ kết quả hồi quy ở Bảng 4.15 cho mô hình 2, mô hình có 5 biến mang ý nghĩa thống kê ở mức 1% bao gồm tỷ lệ chi phí trên thu nhập (TCR), tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF); riêng tỷ lệ an toàn vốn (ETA) có ý nghĩa ở mức 5% Các biến tác động đến ROE đều cùng chiều tác động với các biến tác động đến ROA tuy nhiên ở mô hình 2 thì NPL không có ý nghĩa thống kê Các chỉ số ETA, TCR, SIZE, GDP, INF ở cả 2 mô hình đều tác động mạnh mẽ đến hiệu quả hoạt động ngân hàng ở mức ý nghĩa 1%.
ROE i,t = – 0.8046 + 0.0513 TCR i,t – 1.1434 NPL i,t + 0.0882 SIZE i,t + 0.4420 INF i,t
Biến NPL tác động ngược chiều đến ROE và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% Điều đó có nghĩa là khi biến tỷ lệ nợ xấu NPL tăng 1% sẽ làm ROE giảm là 114.34%.
Biến ETA, TCR, SIZE, GDP, INF tác động cùng chiều đến ROE và có ý nghĩa thống kê với các mức ý nghĩa 5%, 1%, 1 %, 1%, 1% Điều đó có nghĩa là khi biến tỷ lệ an toàn vốn (ETA), tỷ lệ chi phí trên thu nhập (TCR), quy mô ngân hàng (SIZE),tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF) tăng 1% sẽ làm ROE tăng tương ứng 31.96%, 5.13%, 8.82%, 159.05% và 44.20%.
Biến DLR, LTA VÀ DIV không có ý nghĩa thống kê giải thích tác động đến sự thay đổi của ROE.
