45
Biểu đồ 2.2. Trung bình mức độ công bố thông tin của 25 ngân hàng (2009 - 2019)
Nguồn. Tính toán của nhóm tác giả
Hình trên mô tả thông tin về mức độ minh bạch trung bình 11 năm của toàn bộ mẫu ngân hàng. Xét trong toàn bộ giai đoạn nghiên cứu từ năm 2009 đến 2019, ngân hàng TMCP Sài Gòn (SHB), ngân hàng TMCP An Bình (ABB) và ngân hàng TMCP Sài Gòn thƣơng tín lại (STB) có điểm xếp hạng độ minh bạch cao nhất tại 1.129 đáp ứng gần đủ 4 chỉ tiêu về độ công bố thông tin, tính cập nhật thông tin, độ tin cậy thông tin, và tính truy cập thông tin. Ngoài ra, ngân hàng STB cũng sớm có những NĐT chiến lƣợc là các tổ chức quốc tế nhƣ ANZ, IFC hay Temasek. Trong khi ngân hàng SHB cũng có những chiến lƣợc kinh doanh hợp đồng tín dụng quốc tế với ngân hàng IBEC và SHB nhiều năm liền đều đều đƣợc vinh danh top 10 những doanh nghiệp có độ minh bạch thông tin trong sàn HNX. Trong khi đó ngân hàng TMCP Bắc Á (NASB) và ngân hàng sài gòn công thƣơng (SGB) có chỉ số xếp hạng thông tin thấp nhất tại mức xấp xỉ 0.4 điểm, vì tính truy cập thông tin và độ tin cậy của thông tin vẫn của hai ngân hàng này còn thấp, các thông tin đƣa ra vẫn chƣa đƣợc rộng rãi đến công chúng. 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2
46
Đo lƣờng mức độ CBTT của NHTM dựa trên chỉ tiêu niêm yết trên sàn chứng khoán
Biểu đồ 2.3. Trung bình mức độ công bố thông tin của các ngân hàng niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán
Vàng: 0-2, xanh lá: 3-7, xanh dƣơng: 8-10
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả
Xét về khía cạnh các NHTM đƣợc niêm yết trên sàn HNX và HOSE có mối quan hệ mật thiết đến điểm số CBTT. Cụ thể các ngân hàng có mức độ xếp hạng thấp hơn nhƣ NASB, SGB, NAB, PGB, LVB, GDB, AGRB, NVB hầu hết đều có quãng thời gian niêm yết trên sàn chứng khoán thấp hơn các ngân hàng khác. Mặc dù riêng ngân hàng TMCP Quốc dân (NVB) có quãng thời niêm yết từ cuối năm 2010 trên sàn HNX nhƣng lại có số điểm minh bạch khá thấp vì do công bố thông tin không rộng rãi từ các năm đầu, dẫn đến việc trung bình bị kéo thấp. Tuy nhiên, trong quãng thời gian 2009 – 2019 có 5 ngân hàng tiêu biểu có mức độ công bố thông cao tỉ lệ thuận với việc có giai đoạn niêm yết lâu trên sàn chứng khoán. Duy chỉ có 2 ngân hàng TMCP An Bình và ngân hàng Á Châu có chỉ số minh bạch cao
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2
47
nhƣng lại niêm yết trên sàn UPCOM suốt quãng thời gian này. Tuy nhiên, việc niêm yết trên sàn chứng khoán của các NHTM cũng có tác động lớn đến điểm số MBTT, giúp cho các NHTM có thể cải thiện chất lƣợng thông tin minh bạch.
Đo lƣờng mức độ công bố thông tin chung các NHTM
Nhìn chung, các NHTM đều có mức độ CBTT cao nhất rơi vào khoảng xấp xỉ khoảng 1.2 điểm. Tuy nhiên, các ngân hàng nhƣ PGB, LVB, AGRB, NAB, SGB, NVB, KLB, NASB lại có số điểm minh bạch thấp hơn khi chỉ số minh bạch vào những năm cao nhất chỉ đạt khoảng 0.8.
Các ngân hàng đều có nhiều sự thay đổi, nâng cấp chất lƣợng thông tin qua các năm. Đặc biệt có thể kể tới BID, MBB, HDB, VPB, TPB và VIB là những ngân hàng có sự thay đổi lớn về việc cải thiện chất lƣợng thông tin đƣợc công bố, đƣa mức điểm minh bạch của mình lên vị trí dẫn đầu những ngân hàng có số điểm minh bạch cao nhất trong thời điểm cuối của chuỗi thời gian nghiên cứu. Bên cạnh đó có một số ngân hàng vẫn duy trì đƣợc việc công bố thông tin minh bạch của mình với điểm số cao qua các năm nhƣ VCB, STB, CTG, ACB, ABB, SHB. Điều này chứng tỏ đây là những ngân hàng có chất lƣợng điểm minh bạch luôn giữ vững trong suốt 11 năm, và luôn tích cực thay đổi để cải thiện chất lƣợng minh bạch một cách tối ƣu.
Đặc biệt, ngân hàng NASB là ngân hàng có sự thay đổi nhiều về điểm minh bạch nhất trong 11 năm, khi trong giai đoạn những năm đầu, NASB là một trong những ngân hàng có điểm minh bạch thấp nhất chỉ khoảng 0.1 điểm. Tuy nhiên, vào những năm sau, ban lãnh đạo ngân hàng đã đƣa ra những chính sách mới để tăng điểm minh bạch thông tin, cụ thể, ngân hàng đã đƣa ra báo cáo hàng quý từ năm 2016 đổ đi và rút ngắn những thời điểm đƣa ra các thông tin liên quan để chất lƣợng thông tin đƣợc đƣa đến rộng rãi cho các bên sử dụng. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế trong việc CBTT của NASB trong việc áp dụng các chuẩn mực kế toán quốc tế, sử dụng dịch vụ kiểm toán ngoài các công ty kiểm toán lớn nhƣ PwC, KPMG, Deloitte và EY và việc các thông tin còn chƣa đƣợc điều chỉnh bởi lạm
48
phát. Ngoài ra, mặc dù NHTM Bắc Á đã có những sự tiến bộ về chất lƣợng CBTT, đƣa ngân hàng trở thành những ngân hàng có xếp hạng trung trong minh bạch thông tin, nhƣng việc chƣa đƣợc niêm yết trên sàn chứng khoán cũng là điều khiến cho ngân hàng Bắc Á chƣa có đƣợc số điểm minh bạch cải thiện hoàn toàn so với các ngân hàng tầm trung.
49
Biểu đồ 2.4. Điểm minh bạch thông tin của 25 NHTM
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 VCB TPB TCB STB MBB 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 VPB HDB EIB CTG BID
50 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 ACB VIB KLB SCB SHB 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 ABB NVB SGB NAB MSB 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 PGB GDB NASB LVB AGRB
51
TÓM TẮT CHƢƠNG 2
Phƣơng pháp nghiên cứu của bộ chỉ số MB&CBTT đƣợc xây dựng qua hai mục tiêu chính là (1) Xây dựng bộ chỉ số MB&CBTT và (2) Đo lƣờng tác động của mức độ MBTT tin tới hành vi chấp nhận rủi ro của các NHTM Việt Nam. Để thực hiện đƣợc các mục tiêu này, nhóm nghiên cứu đã sử dụng bộ mẫu dữ liệu gồm 25 NHTM Việt Nam trong khoảng thời gian 11 năm từ năm 2009 đến năm 2019.
Để đánh giá sự tác động của độ MBTT tài chính và các đặc điểm của ngân hàng tới mức độ chấp nhận rủi ro, nhóm nghiên cứu đã sử dụng mô hình hồi quy đa bội. Tuy nhiên, mô hình đƣợc chúng tôi sử dụng đã đƣợc bổ sung và mở rộng các biến để phù hợp hơn với chủ đề nghiên cứu.
Nhóm nghiên cứu xây dựng bộ chỉ số dựa trên 4 nhóm chỉ số chính: (1) Chỉ số cung cấp đầy đủ thông tin; (2) Chỉ số cập nhật thông tin; (3) Chỉ số về độ tin cậy thông tin; (4) Chỉ số về tiếp cận thông tin. Bên cạnh 4 chỉ số chính này, chúng tôi còn phát triển thêm chỉ số tổng hợp (RDI). Với mẫu nghiên cứu là 25 NHTM trong 11 năm, chúng tôi đã tính toán các chỉ số thành phần và từ đó tính toán chỉ số tổng hợp về MB&CBTT của các NHTM Việt Nam.
52
CHƢƠNG 3
ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA CÔNG BỐ THÔNG TIN ĐẾN HÀNH VI CHẤP NHẬN RỦI RO CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM 3.1. XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA CÔNG BỐ THÔNG TIN TỚI CHẤP NHẬN RỦI RO CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI
3.1.1. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu đƣợc để phục vụ việc nghiên cứu đƣợc lấy của 25 NHTM Việt Nam trong quãng thời gian 11 năm từ năm 2019 đến năm 2019 từ những website chính thức chuyên cung cấp những dữ liệu tài chính nhƣ Vietstock, CafeF, WorldBank,.v.v. cũng nhƣ trên trang chủ chính thức của các NHTM.
3.1.2. Xây dựng mô hình tổng quát
Nhƣ đã đặt vấn đề, nhóm nghiên cứu đã tham khảo chỉ số Z-score đƣợc nghiên cứu bởi EdWard I.Altman vào năm 1968 kết hợp với những chỉ số thành phần đã đƣợc thu thập ở trên đã đƣa ra đƣợc công thức tổng quát của Z-score để đo lƣờng tác động của việc minh bạch thông tin đến hành vi chấp nhận rủi ro trong các ngân hàng. Với nghiên cứu của Altman và Hotchkiss (2006), hệ số Z-score đã đƣợc sử dụng rộng rãi và đƣa ra những dự đoán chính xác cho hầu hết các loại hình công ty và đặc biệt hữu dụng đối với các NHTM. Mô hình đƣợc sử dụng trong bài nghiên cứu để đánh giá về tác động của MBTT tới hệ số nguy cơ phá sản của NHTM có dạng:
𝐙𝐬𝐜𝐨𝐫𝐞 = 𝛃𝟎+ 𝛃𝟏𝐑𝐃𝐈𝐭+ 𝛃𝟐𝐂𝐀𝐑𝐭+ 𝛃𝟑𝐄𝐓𝐀𝐭+ 𝛃𝟒𝐍𝐏𝐋𝐭+ 𝛃𝟓𝐑𝐎𝐀𝐭+ 𝛃𝟔𝐒𝐈𝐙𝐄𝐭 + 𝛃𝟕𝐆𝐃𝐏𝐭 + 𝛃𝟖𝐂𝐏𝐈𝐭+ 𝛃𝟗𝐋𝐈𝐒𝐓𝐭 + 𝛆
Các ngân hàng đƣợc lựa chọn để phục vụ cho việc nghiên cứu phải có đầy đủ các dữ liệu thông tin có sẵn đƣợc công bố trên các bản báo cáo của NHTM hàng
53
năm. Trong mô hình này, các yếu tố có thể ảnh hƣởng đến biến độc lập bao gồm: “SIZE (quy mô), CAR (tỷ lệ an toàn vốn), CPI (chỉ số giá tiêu dùng), GDP (tăng trƣởng kinh tế), RDI (chỉ số công bố rủi ro), ETA (tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản), NPL (tỷ lệ nợ xấu), ROA (tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản), LIST (chỉ số ngân hàng đã niêm yết trên sàn chứng khoán)”. Về các chỉ số, nhóm nghiên cứu đã thống nhất quy ƣớc nhƣ sau:
Chỉ số LIST: Đây là chỉ số ngân hàng đã niêm yết trên sàn chứng khoán. Đối với chỉ số này, chúng tôi quy ƣớc nhƣ sau: (1) ngân hàng đã đƣợc niêm yết trên sàn chứng khoán; (2) ngân hàng chƣa đƣợc niêm yết trên sàn chứng khoán (Chỉ đối với sàn chứng khoán HNX và HOSE).
Chỉ số SIZE: Là chỉ số quy mô của ngân hàng. Với chỉ số này, chúng tôi lấy dữ liệu là logarit của tổng tài sản.
Chỉ số ETA: Là tỷ số vốn chủ sỡ hữu trên tổng tài sản. Chỉ số này nhóm sử dụng công thức ETA = Vốn chủ sỡ hữu/Tổng tài sản.
Bên cạnh đó, mức độ CBTT tin là hai thành phần quan trọng tạo nên độ minh bạch của thông tin. Mức độ MBTT càng cao và chính xác sẽ ảnh hƣởng đến hành vi chấp nhận rủi ro của các NHTM. Do đó, nhóm nghiên cứu tiến hành đo lƣờng mức độ ảnh hƣởng của MB&CBTT dựa trên mô hình tƣơng quan giữa minh bạch thông tin và rủi ro nhằm đánh giá mức độ ảnh hƣởng của CBTT đến mức chấp nhận rủi ro của các NHTM Việt Nam.
3.1.3. Mức độ chấp nhận rủi ro của NHTM
Có nhiều phƣơng pháp đƣợc sử dụng để đo lƣờng rủi ro và một trong những mô hình tiêu biểu đó là Z-score (hệ số đo lƣờng khả năng phá sản). Đây là một chỉ số đại diện cho sự ổn định của ngân hàng và đƣợc sử dụng rộng rãi ở các quốc gia trên toàn thế giới (Demirgüç-Kunt et al. 2008; Fiordelisi và Mare 2014; Doumpos et al. Năm 2015; Fernández và cộng sự. 2016). Theo Laeven và Levine 2009, Z-score đƣợc định nghĩa là nghịch đảo của xác suất phá sản và đo lƣờng việc mất khả năng thanh toán của các ngân hàng. Ngân hàng có Z-score cao hơn đồng nghĩa với việc
54
ngân hàng đó đang hoạt động ổn định hơn. Vì việc kêt quả của Z-score là rất lớn và dẫn đến việc sai lệch nên chúng tôi sử dụng hàm logarit. Công thức tính hệ số Z- score:
Z-Score = ln(ROA + Equity /Total AssetsSD (ROA ) )
Trong đó, ROA là lợi nhuận trên tổng tài sản, Equity/Total Asset là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản và cuối cùng SD(ROA) thể hiện độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên tổng tài sản. Do kết quả Z-score là quá lớn dễ dẫn tới những sai lệch, nên trong bài nghiên cứu sẽ sử dụng logarit của Z-score để giảm trọng số và đƣa ra kết quả sát hơn.
Lựa chọn mẫu nghiên cứu:
Nghiên cứu đƣợc tính toán theo dữ liệu của 25 NHTM trong giai đoạn 2009- 2019:
Bảng 3.1. Danh sách các ngân hàng
STT NHTM Ký hiệu Giai đoạn tính
đƣợc Z-score
1 Ngân hàng TMCP Ngoại thƣơng Việt Nam VCB 2009-2019
2 Ngân hàng TMCP Tiên Phong TPB 2009-2019
3 Ngân hàng TMCP Kỹ thƣơng Việt Nam TCB 2009-2019 4 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thƣơng Tín STB 2009-2019
5 Ngân hàng TMCP Quân đội MBB 2009-2019
6 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vƣợng VPB 2009-2019 7 Ngân hàng Phát triển TP. Hồ Chí Minh HDB 2009-2019 8 Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam EIB 2009-2019
55
9 Ngân hàng TMCP Công thƣơng Việt Nam CTG 2009-2019 10 Ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam BID 2009-2019
11 Ngân hàng TMCP Á Châu ACB 2009-2019
12 Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam VIB 2009-2019
13 Ngân hàng TMCP Kiên Long KLB 2009-2019
14 Ngân hàng TMCP Sài Gòn SCB 2009-2019
15 Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội SHB 2009-2019
16 Ngân hàng TMCP An Bình ABB 2009-2019
17 Ngân hàng TMCP Quốc Dân NVB 2009-2019
18 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công thƣơng SGB 2009-2019
19 Ngân hàng TMCP Nam Á NAB 2009-2019
20 Ngân hàng TMCP Hàng Hải MSB 2009-2019
21 Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex PGB 2009-2019
22 Ngân hàng TMCP Bản Việt GDB 2009-2019
23 Ngân hàng TMCP Bắc Á NASB 2011-2019
24 Ngân hàng TMCP Bƣu Điện Liên Việt LVB 2009-2019 25 Ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn AGRB 2009-2019
56 Lựa chọn các biến số và tính toán
Bảng 3.2. Ký hiệu các biến
Kí hiệu biến Tên biến Giai đoạn
ROA Lợi nhuận trên tổng tài sản 2009-2019
SD(ROA) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản 2009-2019 Equity/Total asset Độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên tổng tài sản 2009-2019
Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả
Trong các biến trên, SD(ROA) là chỉ số quan trọng nhất để dùng để tính toán Z-score, từ đây ta sẽ có thể thấy đƣợc sự chênh lệch của từ giá trị tại từng thời điểm đánh giá so với giá trị trung bình. SD(ROA) đƣợc thu thập từ dữ liệu ROA từ 25 NHTM trong khoảng thời gian từ 2009-2019. Số liệu đƣợc tính toán thông qua căn bậc hai của phƣơng sai. Trong đó phƣơng sai giúp chúng ta có thể xác định độ biến động của các quan sát khi đo lƣờng với giá trị trung bình. Phƣơng sai càng lớn thể hiện sự biến động trong các giá trị và ngƣợc lại. Do phƣơng sai thể hiện bằng số bình phƣơng nên độ lệch chuẩn sẽ giúp chúng ta dễ dàng áp dụng để tính toán mức độ biến động và rủi ro của thị trƣờng.
57
Bảng 3.3. Độ lệch chuẩn của tài sản của các ngân hàng
STT Ngân hàng NHTM SD(ROA)
1 VCB Ngân hàng TMCP Ngoại thƣơng Việt Nam 0,0030
2 TPB Ngân hàng TMCP Tiên Phong 0,0223
3 TCB Ngân hàng TMCP Kỹ thƣơng Việt Nam 0,0096 4 STB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thƣơng Tín 0,0063
5 MBB Ngân hàng TMCP Quân đội 0,0033
6 VPB Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vƣợng 0,0068 7 HDB Ngân hàng Phát triển TP. Hồ Chí Minh 0,0043 8 EIB Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam 0,0077 9 CTG Ngân hàng TMCP Công thƣơng Việt Nam 0,0031 10 BID Ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam 0,0019
11 ACB Ngân hàng TMCP Á Châu 0,0053
12 VIB Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam 0,0054
13 KLB Ngân hàng TMCP Kiên Long 0,0080
14 SCB Ngân hàng TMCP Sài Gòn 0,0023
15 SHB Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội 0,0044
16 ABB Ngân hàng TMCP An Bình 0,0050
17 NVB Ngân hàng TMCP Quốc Dân 0,0038
58
19 NAB Ngân hàng TMCP Nam Á 0,0036
20 MSB Ngân hàng TMCP Hàng Hải 0,0051
21 PGB Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex 0,0087
22 GDB Ngân hàng TMCP Bản Việt 0,0069
23 NASB Ngân hàng TMCP Bắc Á 0,0036
24 LVB Ngân hàng TMCP Bƣu Điện Liên Việt 0,0121 25 AGRB Ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn 0,0018
Nguồn: Nhóm tính toán và tổng hợp
Từ độ lệch chuẩn của các ngân hàng mà nhóm đã đo lƣờng đƣợc, nhóm đã tổng hợp đƣợc chỉ số Z-score trong giai đoạn 2009 – 2019 của các NHTM. Dựa trên bộ chỉ số trong quãng thời gian 11 năm, các ngân hàng điểm số Z cao hơn thì sẽ có