Các biến độc lập sẽ đƣợc chia thành 2 chỉ tiêu chính là các biến nhóm vi mô và các biến nhóm vĩ mô. Các biến nhóm vi mô sẽ xoay quanh đo lƣờng các chỉ số nội tại của ngân hàng hoặc các chỉ số tác động trực tiếp từ ngân hàng (RDI, CAR, ETA, ….). Trong khi đó nhóm biến vĩ mô sẽ nghiên cứu tác động từ môi trƣờng bên ngoài ảnh hƣởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.
Nhóm biến vi mô:
CAR (Capital adequacy ratio): Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu là tỷ số để đo lƣợng độ an toàn vốn của ngân hàng. Có thể hiểu đơn giản tỷ số này giúp xác định đƣợc khả năng thanh toán những khoản nợ đến hạn cũng nhƣ khả năng đối mặt với rủi ro tín dụng, vận hành trong ngân hàng. Đây chính là chỉ số cho thấy việc ngân hàng có sẵn sàng chống đỡ lại những cú sốc về kinh tế cũng nhƣ bảo vệ khách hàng. Hiện này, theo tiêu chuẩn Basel, NHNN đã quy định đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu của các NHTM phải đạt ở mức 9%.
CAR = Vốn cấp I+Vốn cấp II
62
ETA (Equity to total Asset): đây là tỷ lệ tài chính đƣợc sử dụng để kiểm tra sức khỏe của một công ty qua tình hình của bảng cân đối kế toán. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản là một trong những phép đo thứ hai và đƣợc sử dụng để đánh giá đòn bẩy tài chính của một doanh nghiệp. Nếu tỷ lệ này nhỏ hơn hoặc bằng 0,5 sẽ cho thấy doanh nghiệp đó đang sử dụng nhiều khoản nợ và chƣa sử dụng hiệu quả vốn tự có để cung cấp cho tổng tài sản. Ngƣợc lại nếu tỷ lệ này lớn hơn 0.5, sẽ thể hiện phần lớn tài sản của doanh nghiệp đã đƣợc cung cấp bằng vốn tự có.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản = Vốn chủ sở hữu Tổng tài sản
NPL (Non-performing loan): Tỷ lệ nợ xấu là đại lƣợng đo lƣờng chất lƣợng cũng nhƣ rủi ro của các nghiệp vụ cho vay trong ngân hàng. Nếu tỷ lệ này của ngân hàng cao hơn so với trung bình ngành sẽ là dấu hiệu cho thấy các ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc quản lý các khoản vay. Ngƣợc lại, nếu tỷ lệ này thấp sẽ cho thấy mặt cho vay của ngân hàng đang có chất lƣợng tốt.
Tỷ lệ nợ xấu = Tổng nợ xấu Tổng dư nợ
ROA (Return on Asset): Lợi nhuận trên tổng tài sản là chỉ số đo lƣờng mức độ hiệu quả của việc sử dụng tài sản của một chủ thể kinh doanh. Nếu hệ số ROA càng cao thể hiện mức độ hiệu quả khi sử dụng tài sản của doanh nghiệp càng tốt, qua đó sẽ biết đƣợc lợi nhuận trên một đồng tài sản của doanh nghiệp
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản bình quân × 100%
SIZE (Total asset): Đây là biến đƣợc xác định trên quy mô tổng tài sản hay nguồn vốn của ngân hàng. Tuy nhiên việc đo lƣờng mô hình dựa trên tổng tài sản sẽ dẫn đến bất cân bằng số liệu và đƣa ra những đánh giá không phù hợp. Do đó, biến SIZE sẽ đƣợc sử dụng dƣới dạng logarit để đƣa về tỷ lệ phù hợp hơn cho việc tính toán.
63
LIST: là biến thể hiện việc niêm yết của các ngân hàng. Tuy nhiên, chỉ số LIST chỉ dùng để đo lƣờng các ngân hàng đã đƣợc niêm yết trên sàn HNX và HOSE. Những ngân hàng đã niêm yết sẽ phải tuân thủ pháp luật về minh bạch công bố thông tin. Nếu ngân hàng đã niêm yết thì sẽ đƣợc gán chỉ số phụ là 1, còn 0 sẽ thể hiện ngân hàng chƣa niêm yết trên các SGDCK.
Nhóm biến vĩ mô:
GDP (Gross Domestic Product): Tổng sản phẩm quốc nội là số đo về giá trị về hoạt động kinh tế của một quốc gia thể hiện qua hàng hóa và dịch vụ đƣợc sản xuất trong phạm vi lãnh thổ của quốc gia đó. Qua đó thể hiện khái quát về nền kinh tế của một quốc gia và đƣợc sử dụng để đo lƣờng quy mô và mức độ tăng trƣởng của quốc gia đó. Đối với cá nhân các doanh nghiệp đây chính là công cụ để các nhà quản trị hoạch định các chính sách cũng nhƣ đƣa ra các quyết định chiến lƣợc phù hợp. Về mặt lý thuyết, tăng trƣởng GDP có ảnh hƣởng tích cực tới hoạt động của ngân hàng thông qua bà kênh chính: lãi ròng thu nhập, cải thiện trích lập dự phòng khó đòi và chi phí. Khi GDP tăng đồng nghĩa các khoản cho vay và tiền gửi tăng khiến cho thu nhập lãi ròng khoản trích lập phải thu khó đòi tăng. Ngoài ra GDP tăng còn khiến thu nhập tăng, tỷ lệ mất việc sẽ đƣợc giảm những mặt khác sẽ khiến các khoản cho vay cá nhân của ngân hàng cũng sụt giảm. Tuy nhiên theo Bolt và các cộng sự (2012), khi tốc độ GDP giảm đồng nghĩa với việc tiền gửi và các khoản cho vay sẽ giảm bên cạnh đó sẽ còn tăng thêm nhiều chi phí. Hiện nay, có tất cả 3 cách tính GDP và đều cho ra kết quả giống nhau.
CPI (Consumer Price Index): là công cụ để đo lƣờng mức giá bình quân gia quyền của một rổ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng. Đƣợc xác định bằng cách lấy biến đổi giá của từng mặt hàng trong một rổ hàng hóa và bình quân cho tất cả. Những thay đổi trong chỉ số này có thể giúp đánh giá những thay đổi đến giá sinh hoạt cũng nhƣ là số liệu thể hiện sự lạm phát và thể hiện sự hiệu quả của những chính sách kinh tế đƣợc chính phủ áp dụng. Đối với các NHTM nói riêng, lạm phát chính là mối nguy hại khôn lƣờng, thứ nhất đối với hoạt động huy động vốn, việc huy
64
động vốn của ngân hàng sẽ gặp phải nhiều khó khăn do phải đẩy lãi suất huy động lên cao cũng nhƣ làm giảm tính thanh khoản. Tiếp theo, lạm phát sẽ ảnh hƣởng trực tiếp đến các hoạt động đầu tƣ do giá cả sẽ bị biến động nhiều đi đôi với lãi suất cho vay cao sẽ làm cản trở tất cả kế hoạch đầu tƣ cũng nhƣ sẽ tăng khả năng xuất hiện rủi ro đạo đức. Cuối cùng, khi xảy ra lạm phát, NHNN sẽ có những chính sách thắt chặt tiền tệ, mặt khác nhu cầu vay vốn sẽ không suy giảm khiến cho ngân hàng không thể đáp ứng đƣợc nguồn vốn cho các doanh nghiệp và cá nhân kinh doanh.
CPI = 100 x Chi phí để mua giỏ hàng hóa kỳ t Chi phí để mua giỏ hàng hóa kỳ to
Từ đó, nhóm đã tổng hợp đƣợc các biến trong mô hình nhƣ sau:
Bảng 3.4. Mô tả các biến trong mô hình
Ký hiệu Tên biến Phƣơng pháp đo lƣờng Nguồn số liệu
Zscore Chỉ số đo lƣờng phá
sản ln(
ROA + Equity /Total Assets
SD (ROA ) ) Tính toán của nhóm tác giả
RDI Mức độ công bố thông tin
DISCit + UPDATEit + CREDit + ACCESSit N
Tính toán của nhóm tác giả
CAR Tỷ lệ an toàn vốn Tỷ lệ an toàn theo tiêu chuẩn Basel II BCTN
ETA Vốn chủ sở hữu/
Tổng tài sản Vốn chủ sở hữu/tổng tài sản Tính toán từ BCTC
NPL Tỷ lệ nợ xấu của
ngân hàng Khoản vay không hiệu quả/ tổng cho vay Báo cáo thƣờng niên, báo cáo tài chính
ROA Lợi nhuận trên tổng
tài sản Lợi nhuận sau thuế chia tổng vốn chủ sở hữu finance.vietstock.vn
SIZE Chỉ số quy mô của
ngân hàng Log của tổng tài sản vào cuối năm Tính toán từ BCTC
GDP Tốc độ tăng trƣởng kinh tế
Tăng trƣởng tổng sản phẩm quốc dân cuối
năm Tổng cục thống kê
CPI Chỉ số lạm phát Chỉ tiêu lạm phát cuối năm Tổng cục thống kê
65 phiếu trên thị
trƣờng chứng khoán
Nguồn: Nhóm tính toán và tổng hợp
3.2. ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CÔNG BỐ THÔNG TIN ĐẾN CHẤP NHẬN RỦI RO CỦA CÁC NHTM
3.2.1. Thống kê mô tả về dữ liệu
Bảng 3.5. Mô tả số liệu mô hình chấp nhận rủi ro của các NHTM và mức độ CBTT
Biến Số quan sát Mức trung
bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Z-score 275 2.827236 0.620301 -1.116 4.08 RDI 275 0.8209609 0.3020129 0.13172 1.20027 CAR 275 2.53234 6.815574 0 54.92 ETA 275 0.093312 0.0491628 0 0.4312 NPL 275 0.0215341 0.0141755 0.0002 0.114 ROA 275 0.0089487 0.0084242 -0.0599 0.0557 SIZE 275 7.978095 0.8714803 0 9.173174 GDP 275 0.0621818 0.0063479 0.052 0.071 CPI 275 0.0613882 0.0474953 0.0061 0.18675 LIST 275 0.3454545 0.4763832 0 1
Nguồn: Nhóm tính toán và tổng hợp trên phần mềm STATA 14
Bảng mô tả số liệu các biến trong mô hình hồi quy tác động của công bố MBTT đến mức độ chịu đựng rủi ro của doanh nghiệp. Chỉ số Z-score của 25 NHTM trong 11 năm ở mức trung bình tại 2.83 với độ lệch chuẩn 0.62, giao động trong khoảng từ -1.116 đến 4.08. Trong năm 2011, ngân hàng TPB đạt lợi nhuận âm
66
khiến cho chỉ số Z-score giảm xuống mức âm duy nhất vào thời điểm ấy. Các ngân hàng thƣơng mại nhƣ VCB, MBB, HDB, CTG, BID, AGRB, NAB và NASB đều là những ngân hàng có kết quả kinh doanh tốt, duy trì chỉ số Z-score ở mức trung bình cao từ 3 trở lên; trong đó NAB đạt giá trị cao nhất 4.08 vào năm 2012.
Hệ số mức độ CBTT RDI có giá trị trung bình 0.821 với độ lệch chuẩn 0.302, RDI đạt ngƣỡng cao nhất 1.20027 vào năm 2017 và 2018 tại ngân hàng VPB và thấp nhất bằng 0.1317 tại ngân hàng NASB khi trong giai đoạn này hoàn toàn không có sự cải thiện về mức độ CBTT. Nhìn chung RDI của các ngân hàng có xu hƣớng tăng dần theo thời gian cho thấy sự minh bạch ngày càng rõ ràng trong BCTC.
Trong khi đó các chỉ số còn lại nhƣ tỷ lệ an toàn vốn CAR duy trì ở mức 2.53% với độ lệch chuẩn là 6.82 do một số ngân hàng trong thời gian đánh giá chƣa đƣợc thành lập khiến khoảng thời gian đầu đạt giá trị bằng 0 và làm tăng độ lệch chuẩn của chỉ số. Nếu loại bỏ các năm có giá trị bằng 0 thì CAR đạt giá trị thấp nhất 8.35% vào năm 2019 tại ngân hàng LVB và giá trị lớn nhất 54,92% tại ngân hàng GDB vào năm 2010.
Tỷ lệ nợ xấu NPL có giá trị bình quân tại 2.15% với độ lệch chuẩn 1.4% giao động trong khoảng từ 2% đến 11.4%, qua thống kê có thể thấy tỷ lệ này biến động khá bất thƣờng ở các NHTM. Tỷ số ROE của NHTM đạt giá trị bình quân tại 0.89% với độ lệch chuẩn 0.84%, cho thấy lợi nhuận thu về của 25 ngân hàng khá là thấp. Tỷ lệ Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản ETA có giá trị trung bình tại 9.33% cho thấy mức độ tự tài trợ của các ngân hàng còn thấp, chủ yếu huy động từ khoản vay từ tiền gửi của khách hàng. Chỉ số CPI và GDP trong 11 năm trung bình đạt lần lƣợt 6.13% và 6.22% trong khi đó CPI có mức biến động mạnh hơn lên đến hơn 18% mặc dù GDP chỉ lên tối đa là 7.1%. Chỉ số niêm yết chứng khoán LIST có giá trị trung bình tại 0.345 cho thấy nhiều ngân hàng vẫn chƣa niêm yết hay mới chỉ là công ty đại chúng hoặc chỉ mới đƣợc chuyển lên sàn trong thời gian gần đây.
67
3.2.2. Kết quả mô hình tác động công bố thông tin đến chấp nhận rủi ro của ngân hàng ngân hàng
3.2.2.1. Kết quả mô hình
Tổng hợp từ các lý thuyết và các nghiên cứu thực tế, mô hình đo lƣờng công bố thông tin ảnh hƣởng chấp nhận rủi ro của ngân hàng đƣợc đƣa về mô hình dƣới dạng:
Z-SCORE = f(RDI, control variable)
Trong đó, Z-score là mức độ phá sản của các NHTM, RDI là điểm minh bạch của các ngân hàng đƣợc đánh giá sau mỗi năm. Control variable là các biến kiểm soát trong mô hình, bao gồm: “CAR là tỷ lệ dự trữ bắt buộc, ETA là tỷ lệ vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản, NPL là tỷ lệ nợ xấu, ROA là mức sinh lời trên tổng tài sản, SIZE là logarit tổng tài sản của các ngân hàng, GDP là mức tăng trƣởng bình quân quốc gia, CPI là chỉ số giá tiêu dùng quốc gia”.
Bƣớc đầu, đề tài kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson Correlation giữa các biến trong mô hình. Ma trận hệ số tƣơng quan cho thấy không có hệ số tƣơng quan nào vƣợt ngƣỡng 0.5. Hệ số cao nhất là 0.4966 cho thấy mối quan hệ giữa quy mô của tổng tài sản và việc CBTT.
68
Bảng 3.6. Mô tả mức độ tƣơng quan giữa các biến trong mô hình
Zscore RDI CAR ETA NPL ROA SIZE GDP CPI LIST
Zscore 1.0000 RDI -0.0226 1.0000 CAR 0.1029 -0.3006 1.0000 ETA 0.2330 -0.2855 0.3211 1.0000 NPL 0.1198 -0.1459 0.1269 0.0749 1.0000 ROA 0.2862 -0.0090 -0.0249 0.3375 -0.2006 1.0000 SIZE 0.3620 0.4966 -0.1795 -0.2884 -0.1035 0.0247 1.0000 GDP -0.1632 0.2660 0.0120 -0.2431 -0.2512 -0.0369 0.2122 1.0000 CPI 0.1160 -0.3163 0.0107 0.1677 0.1800 0.1739 -0.1629 -0.3661 1.0000 LIST 0.1189 0.4870 -0.2063 -0.1910 -0.0544 0.0686 0.3125 0.1892 -0.1086 1.0000
Nguồn: Nhóm tính toán và tổng hợp trên phần mềm STATA 14
Tiếp theo, nhóm đã sử dụng kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan của dữ liệu bảng bằng phƣơng pháp kiểm định Wooldridge cho p-value >0.05, và kết quả cho thấy mô hình không có vấn đề về hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Kiểm định Hausman đƣợc sử dụng nhƣ là một phƣơng pháp ƣớc lƣợng để lựa chọn mô hình phù hợp hơn giữa hai mô hình cố định và mô hình ngẫu nhiên. Nếu P-value của Hausman có giá trị >0.05, có ý nghĩa chấp nhận giả thuyết H0, ở đây H0 đƣợc hiểu là sẽ không có sự tƣơng quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên, từ đó kết quả sẽ là sử dụng mô hình REM. Ở chiều ngƣợc lại, H1 thể hiện có sự tƣơng quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên, giả thuyết này chỉ đƣợc chấp nhận khi P value của Hausman < 0.05 hay đồng nghĩa với việc đó là ta sẽ chọn sử dụng mô hình F. Qua kết quả cho ra từ mô hình hausman (P=0.1764) chấp nhận giả thuyết từ đó mô hình đƣợc chọn sẽ là mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
69 Bảng 3.7. Kiểm định Hausman (b) Cố định (B) Ngẫu nhiên (b-B) Chênh lệch Sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E RDI -0.3225332 -0.338543 0.0160098 . CAR -0.00115827 -0.0013083 -0.0002745 0.0003917 ETA 6.291802 6.214449 0.0773523 0.0137998 NPL 3.004635 3.06824 -0.0636057 . ROA 18.85173 18.7811 0.0706352 . SIZE 0.3284599 0.3303083 -0.0018484 0.0013707 GDP -7.591852 -7.679344 0.0874924 . CPI -0.3887598 -0.4014672 0.0127073 . LIST -0.0300543 -0.0240997 -0.0059545 0.0063571 Chi2 = 12.71 Prob>chi2 = 0.1764
Nguồn: Nhóm tính toán và tổng hợp trên phần mềm STATA 14
3.2.2.2. Kiểm định VIF
Bảng 3.8. Kiểm định VIF
Biến VIF 1/VIF
RDI 1.81 0.551104 ETA 1.47 0.678189 SIZE 1.40 0.715598 LIST 1.36 0.736404 GDP 1.31 0.761688 CPI 1.30 0.769421 ROA 1.29 0.773946 CAR 1.25 0.800202 NPL 1.17 0.854913 Trung bình VIF 1.37
70
Nguồn: Nhóm tính toán và tổng hợp trên phần mềm STATA 14
Đa cộng tuyến là hiện tƣợng thƣờng xảy ra khi mối tƣơng quan cao giữa hai hay nhiều biến độc lập trong mô hình hồi quy. Nói cách khác, một biến độc lập có thể sử dụng để dự đoán một biến độc lập khác. Khi biến độc lập A tăng thì biến độc lập B tăng và ngƣợc lại A giảm thì B cũng giảm. Điều này sẽ dẫn đến việc tạo ra các thông tin dƣ thừa, làm sai lệch kết quả của mô hình hồi quy đa biến.
Từ kết quả từ mô hình ta có thể thấy tất cả các biến độc lập đều có hệ số VIF < 2, điều đó cho thấy mô hình không tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến.
3.2.2.3. Mô hình REM (mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên)
Từ những kết quả dƣới đây, ta thấy R bình phƣơng của mô hình REM bằng 0,8701, thể hiện mô hình đã giải thích đƣợc 87,02% cho biến độc lập, đây là một chỉ số khá tốt. Kết quả mô hình còn cho thấy các biến độc lập bao gồm RDI, CAR, GDP, CPI và LIST sẽ có mối tƣơng quan ngƣợc chiều so với Z-score. Trong khi đó