Mô hình nghiên cứu:
Bài nghiên cứu này sử dụng mô hình của tác giả Dario Focarelli trong bài
nghiên cứu “Why do banks merge?” với dữ liệu của các ngân hàng thương mại Việt
Nam nhằm xác định những đặc tính của những ngân hàng tham gia vào hoạt động M&A.
Prob (Ev = i, i=0,1) = F(a1.ROA + a2.SIZE + a3.BADLOAN + a4.LABORCOST + a5.INTPAID + a6.LOANFIN + a7.LABORCOST + a8.INTERBANK + a2.ROE)
Trong đó, i = 0: đại diện cho những ngân hàng thương mại Việt Nam không có cổ đông chiến lược nước ngoài trong giai đoạn 2004 – 2010.
i = 1: đại diện cho những ngân hàng thương mại Việt Nam có cổ đông chiến lược nước ngoài trong giai đoạn 2004 – 2010.
Giải thích biến cho mô hình:
Biến ROA: Lợi nhuận trên tổng tài sản của ngân hàng (%)
Biến ROE: Lợi nhuận trên tổng vốn chủ sở hữu (%)
Biến BADLOAN: Tỉ lệ nợ xấu trên tổng vốn cho vay (%)
Biến SIZE: Tổng tài sản của ngân hàng (triệu VND)
Biến SERVICE: Tỉ trọng thu nhập từ dịch vụ trên tổng thu nhập của ngân hàng (%)
Biến LABORCOST: Tỉ trọng chi phí nhân viên trên tổng lợi nhuận (%)
Biến INTPAID: Tỉ lệ chi phí lãi trên tổng lợi nhuận (%)
Biến INTERBANK: được xác định bằng vị thế cho vay (dấu dương) hay vay (dấu âm) thuần trên thị trường liên ngân hàng chia cho tổng tài sản (%)
Biến LOANFIN: Tổng cho vay trên tổng tài sản tài chính(%). Trong đó, tài sản tài chính được xác định bằng tiền mặt cộng chứng khoán cộng tổng vốn cho vay.
Bảng kết quả:
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a ROA 2.253 1.115 4.081 1 .043 9.520 INTPAID .002 .002 .697 1 .404 1.002 LOANFIN .081 .042 3.663 1 .056 1.084 LABORCOST -.014 .020 .482 1 .488 .986 INTERBANK .028 .031 .808 1 .369 1.029 SERVICE .243 .107 5.190 1 .023 1.275 SizemilVND .000 .000 6.035 1 .014 1.000 Badloan -2.242 .941 5.671 1 .017 .106 ROE .190 .107 3.173 1 .075 1.210 Constant -15.889 5.628 7.970 1 .005 .000
a. Variable(s) entered on step 1: ROA, INPAID, LOANFIN, LABORCOST, INTERBANK, SERVICE, SizemilVND, badloan, ROE.
Bảng 5.2: Bảng kết quả từ mô hình với tập mẫu Việt Nam
Từ bảng kết quả trên, ta thấy, ngoại trừ biến INTPAID, LABORCOST, INTERBANK không có ý nghĩa (do P-value >10%), thì các biến còn lại trong mô hình này bao gồm Tổng tài sản,ROA, ROE, Service, Loanfin và Badloan đều có ý nghĩa thống kê (p-value <10%).
Biến INTPAID không có ý nghĩa thống kê. Thực tế cũng cho thấy rằng trong giai đoạn này, ngành ngân hàng Việt Nam có những bước phát triển mạnh mẽ, các ngân hàng bắt đầu cạnh tranh với nhau gay gắt về nguồn vốn huy động, cùng với những quy định về trần lãi suất của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam nên chi phí huy động vốn giữa những ngân hàng Việt Nam không có nhiều khác biệt.
Các biến không có ý nghĩa thống kê khác là LABORCOST và INTERBANK hàm ý rằng giữa các ngân hàng Việt Nam có sự tham gia của các nhà đầu tư chiến
lược nước ngoài và các ngân hàng Việt Nam không có nhà đầu tư chiến lược nước ngoài, tỷ trọng chi phí lao động trong tổng thu nhập thuần và số dư ròng liên ngân hàng không có nhiều sự khác biệt. Sở dĩ như vậy là do ngành ngân hàng nói riêng và nền kinh tế Việt Nam nói chung vẫn còn đang trong giai đoạn tăng trưởng nóng, chủ yếu là phát triển về chiều rộng hơn là phát triển chiều sâu, các ngân hàng đều nằm trong giai đoạn tăng trưởng mạnh về số lượng, mở rộng các chi nhánh, do đó, chi phí lao động luôn chiếm một tỷ trọng cao trong thu nhập thuần được tạo ra. Ngoài ra, trong những năm qua, khu vực tư nhân tại Việt Nam cũng có những bước tăng trưởng đáng kể do nhiều sự kiện kinh tế trong nước và thế giới tạo cơ hội hấp dẫn cho các doanh nghiệp, nhiều công ty mới được thành lập đẩy mạnh nhu cầu về tín dụng trong khu vực này. Chính vì hệ quả đó, tăng trưởng tín dụng cho khu vực tư của các ngân hàng Việt Nam vẫn còn rất cao và trong tương lai vẫn còn hứa hẹn sẽ tăng cao hơn nữa, do đó các ngân hàng Việt Nam thường rất ít sử dụng đến cho vay liên ngân hàng như một kênh cho vay hiệu quả.
Trong các biến có ý nghĩa thống kê trên thì biến Tổng tài sản (SIZE) có hệ số khá thấp (0.000), nên ta có thể kết luận rằng tổng tài sản không tác động nhiều tới xác suất liệu ngân hàng có cổ đông chiến lược nước ngoài hay không. Nói cách khác, khi lựa chọn đầu tư vào các ngân hàng Việt Nam, các nhà đầu tư chiến lược nước ngoài không quan tâm nhiều đến quy mô của ngân hàng đó.
Ngược lại, các biến tổng lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), tổng lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và biến Service có hệ số khá tốt (lần lượt là 0,163 và 0,374) cho thấy ROE và Service có mối tương quan dương đối với xác suất ngân hàng có tham gia M&A hay không. Nếu ngân hàng có lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu càng cao, lợi nhuận trên tổng tài sản cao, tỉ trọng thu nhập từ dịch vụ trên tổng thu nhập càng cao thì xác suất ngân hàng có cổ đông chiến lược nước ngoài càng cao.
Ngoài ra, biến Badloan trong mô hình có mối tương quan nghịch biến chứng tỏ, khi lựa chọn đầu tư vào các ngân hàng thương mại Việt Nam, các đối tác nước ngoài chú trọng vào tỉ lệ nợ xấu của ngân hàng đó. Nếu như ngân hàng có tỉ lệ nợ xấu thấp, hệ thống thẩm định tín dụng tốt thì khả năng hợp tác với cổ đông chiến lược nước ngoài sẽ cao hơn.
Nói tóm lại, những nhân tố khiến các nhà đầu tư chiến lược nước ngoài cân nhắc những ngân hàng Việt Nam làm ngân hàng để đầu tư là lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, lợi nhuận trên tổng tài sản, khả năng hoạt động hiệu quả, có thể phát triển về mặt dịch vụ ngân hàng và khả năng thẩm định tín dụng tốt hơn là quy mô ngân hàng cũng như vị thế của ngân hàng đó. Đây cũng là điểm đặc biệt so với các kết luận trong bài nghiên cứu “Why do banks merge?” của tác giả Dario Forcarelli. Theo như tác giả thì những ngân hàng có lợi nhuận trên tổng tài sản thấp, quy mô nhỏ, tỉ lệ nợ xấu cao, tỉ lệ thu nhập từ hoạt động dịch vụ trên tổng thu nhập thấp sẽ có xác suất tham gia vào hoạt động M&A. Như vậy, có thể nói, nếu như trên thế giới, những ngân hàng tham gia vào M&A thường là những ngân hàng hoạt động không hiệu quả so với các ngân hàng khác trên cùng thị trường thì ở Việt Nam, các ngân hàng tham gia vào M&A thường là những ngân hàng hoạt động khá hiệu quả so với các đối thủ. Sở dĩ các ngân hàng này tham gia vào M&A là do mong muốn cải thiện khả năng quản lí, phát triển các sản phẩm dịch vụ ngân hàng và giúp cho quá trình tăng vốn của ngân hàng được thuận lợi hơn. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Thực hiện các kiểm định nhằm xem xét mức độ phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu, ta có được bảng kết quả sau đây:
Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 33.000a .408 .702
a. Estimation terminated at iteration number 11 because parameter estimates changed by less than .001.
Dựa vào bảng trên ta thấy, hệ số Nagelkerke R Square ở mức khá cao, vào khoảng 0,702 (hệ số này có mức tối đa là 1), chứng tỏ mô hình vừa chạy phù hợp khoảng 70% dữ liệu ở Việt Nam.
Hơn nữa, dựa vào bảng phân loại bên dưới, ta thấy trong số 82 trường hợp không có cổ đông chiến lược nước ngoài thì mô hình dự đoán chính xác được 76 trường hợp, sai 4 trường hợp. Trong số 15 ngân hàng có cổ đông chiến lược nước ngoài thì mô hình dự đoán chính xác được 10 trường hợp, sai 5 trường hợp. Tỉ lệ dự đoán chính xác của mô hình là 90.5%.
Như vậy, dựa vào hệ số Nagelkerke R Square và dựa vào Bảng phân loại vừa trình bày ở trên, ta có thể nói rằng mô hình khá phù hợp với tập dữ liệu ở Việt Nam. Vì vậy, những kết quả thu thập được từ mô hình là có thể tin cậy.
Classification Tablea Observed Predicted Pr Percentage Correct 0 1 Step 1 Pr 0 76 4 95.0 1 5 10 66.7 Overall Percentage 90.5
a. The cut value is .500
Bảng 5.4: Bảng phân loại
Step number: 1
Observed Groups and Predicted Probabilities
80 ┼ ┼ │ │ │ │ F │ │ R 60 ┼ ┼ E │ │ Q │0 │ U │0 │ E 40 ┼0 ┼ N │0 │ C │0 │ Y │0 │ 20 ┼0 ┼ │0 │ │00 │ │00 1 │ Predicted ─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼────────── Prob: 0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1 Group: 0000000000000000000000000000000000000000000000000011111111111111111111111111111111111111111111111111 Predicted Probability is of Membership for 1
The Cut Value is .50 Symbols: 0 - 0 1 - 1
Each Symbol Represents 5 Cases.