3. Phương pháp nghiên cứu
3.5. Biến số nghiên cứu
Chúng tôi đo lường rủi ro mỗi ngân hàng bằng cách sử dụng tỷ số dự phòng tổn thất nợ cho vay trên tổng nợ cho vay. Tỷ số này càng cao thì rủi ro ngân hàng càng lớn. Hạn chế để đo lường rủi ro tính từ số liệu kế toán, được đề xuất bởi Rime (2001) và Shrieves và Dahl (1992), là nó cung cấp chất lượng danh mục có thể được phản ánh chính xác bởi những đo lường này, do đó những nhà quản lý càng có khả năng có thêm thời gian tự quyết định danh mục được thực hiện theo cách để giảm thiểu chi phí. Những tác giả này cũng cho rằng phương pháp đo lường này còn khá mơ hồ cho những ngân hàng không có những chứng khoán giao dịch công khai. Để kiểm tra tính bền vững của những kết quả, chúng tôi sử dụng ba phương pháp đo lường thay thế cho mức độ rủi ro của ngân hàng, đó là: (i) biến động của ROA, (ii) biến động của ROE và (iii) Z-score. Biến động của ROA và ROE được tính cho mỗi ngân hàng trên thời kỳ xem xét (2003-2009), Z-score có thể đạt được bằng tỷ số giữa tỉ suất sinh lợi trên tài sản cộng với vốn cổ phần trên tổng tài sản và độ lệch chuẩn của tỉ suất sinh lợi trên những tài sản của ngân hàng. Biến động ROA hay ROE càng cao tượng trưng cho rủi ro càng lớn, còn Z-score càng cao thì rủi ro càng thấp.
Vốn được tính bằng tỷ số của giá trị sổ sách vốn cổ phần trên tổng tài sản.
Hiệu quả kỹ thuật của mỗi ngân hàng được đo bằng số tối đa của tỷ lệ sản
lượng đầu ra trên sản lượng đầu vào, được tính bằng mô hình DEA CCR và mô hình SFA CCR, trong khi hiệu quả về kỹ thuật thuần túy và quy mô nhận được từ mô hình DEA BBC, và năng suất được đo bằng chỉ số Malmquist. Bên cạnh vốn, rủi ro và hiệu quả/năng suất, chúng tôi cũng kiểm soát những biến bao hàm toàn diện đặc trưng cho ngành ngân hàng, ngành công nghiệp và kinh tế vĩ mô; những biến này quan trọng trong việc giải thích mối quan hệ giữa vốn – rủi ro – hiệu quả/năng suất.
Bên cạnh 3 biến chính là rủi ro, hiệu quả và vốn chúng tôi còn đưa vào mô hình một số biến đặc trưng cho ngành ngân hàng cũng như các biến vĩ mô.
Các biến về ngân hàng chúng tôi đưa vào bao gồm tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), kích thước (SIZE), tính thanh khoản (Liquidity), thuế (Taxation), các hoạt động phi truyền thống của ngành ngân hàng (OBSOTA) và lao động (LP)
Các biến vĩ mô chúng tôi đưa vào mô hình là mức độ tập trung của ngành ngân hàng (C3), tốc độ phát triển của ngành ngân hàng (BSD), tốc độ phát triển của thị trường chứng khoán (SMD), lạm phát (IR) và tăng trưởng GDP (GDPG)
Kích thước (SIZE) trong bài chúng tôi đo bằng logarit tự nhiên của tổng tài
sản. Theo Altunbas (2007) ông cho rằng kích thước ngân hàng đồng biến với rủi ro và hiệu quả và nghịch biến với tỷ lệ vốn trên tổng tài sản. Ông lý giải rằng ngân hàng có tài sản càng lớn thì càng có động lực đầu tư vào các dự án rủi ro cao với tỷ suất sinh lợi lớn từ đó dẫn đến rủi ro cao nhưng hiệu quả cũng tăng lên. Bên cạnh đó, các ngân hàng có kích thước lớn thường có xu hướng sử dụng đòn bẩy tài chính từ đó làm gia giảm tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản.
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) trong bài chúng tôi dự đoán sẽ có tác
động cùng chiều với hiệu quả và rủi ro và ngược chiều với vốn. Nếu một ngân hàng có tỷ suất sinh lợi trên tài sản cao chứng tỏ ngân hàng đó đã sử dụng đòn bẩy tài chính một cách có hiệu quả, dẫn đến phát huy tốt được lợi ích từ tấm chắn thuế do đó tỷ lệ vốn chử sở hữu trên tổng tài sản thường thấp. Thêm vào đó, để đạt được tỷ suất sinh lợi cao thì các ngân hàng này thường tiếp xúc với các khoản vay rủi ro cao. Việc rủi ro từ sử dụng đòn bẩy tài chính cộng với việc rủi ro từ các khoản cho vay đã làm cho chỉ số ROA có tác động cùng chiều với rủi ro ngân hàng.
Tính thanh khoản (Liquidity) trong bài chúng tôi đo lường bằng tỷ lệ tổng dư
nợ trên tổng tài sản. Chúng tôi cho rằng tổng dư nợ trên tổng tài sản càng lớn thì tính thanh khoản của ngân hàng càng kém vì lượng tiền mặt tồn tại ngân hàng càng thấp. Nếu như lượng tiền mặt tại ngân hàng càng lớn tức là ngân hàng hạn chế việc cấp tín dụng ra ngoài dẫn đến tính hiệu quả kém. Tuy nhiên, lượng tiền mặt cao sẽ giúp cho ngân hàng có khoản dự phòng rũi ro từ đó làm giảm đi mức độ rủi ro mà ngân hàng phải đối mặt. Trong các nghiên cứu trước đây, chúng tôi chưa tiếp cận được một giả thuyết rõ ràng nào về tính thanh khoản và khoản vốn của ngân hàng.
Thuế (Tax): trong bài chúng tôi đo lường thuế bằng các tỷ lệ khoản thuế phải
nộp chia cho lợi nhuận trước thuế, doanh nghiệp nộp thuế càng ít thì càng rủi ro vì doanh nghiệp đã sử dụng đòn bẫy tài chính khá nhiều đồng thời điều này cũng cho thấy thuế có tỷ lệ nghịch với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. Tuy nhiên, nếu xét về mức độ hiệu quả thì doanh nghiệp nộp thuế càng nhiều thì càng hiệu quả vì doanh nghiệp đã tạo ra được nguồn thu nhập lớn.
Các hoạt động không truyền thống (OBSOTA) được đo lường bằng tổng giá
trị các khoản mục ngoài bảng cân đối kế toán trên tổng tài sản. Các khoản mục ngoại bảng thường là các công cụ tài chính bao gồm các cam kết bảo lãnh và thư tín dụng. Các công cụ này, ngân hàng sẽ dùng uy tín của mình để đảm bảo cho việc khách hàng gia dịch đến bên thứ ba. Các khoản mục này cũng tạo ra các rủi ro tín dụng khác cho ngân hàng ngoài các khoản mục trong bảng hệ thống. Tuy nhiên, cũng có ý kiến cho rằng việc gia tăng các khoản mục ngoài bảng đã cho thấy ngân hàng đa dạng hóa đầu tư rất tốt do đó sẽ làm giảm rủi roc ho các ngân hàng. Bên cạnh đó, các hoạt động ngoại bảng sẽ không làm tốn quá nhiều chi phí của ngân hàng nên các hoạt động này càng nhiều thì ngân hàng sẽ thu được nhiều thu nhập và từ đó hiệu quả của ngân hàng cũng tăng lên.
Lao động (LP) trong bài nghiên cứu của chúng tôi đo bằng tổng thu nhập lương
nhân viên/ số nhân viên. Chỉ số này được dự báo là tác động cùng chiều với rủi ro và tác động ngược chiều với hiệu quả và vốn chủ sở hữu. Khi tiền lương trả cho nhân viên tăng lên thì tức là chi phí cho nhân viên tăng lên làm cho cùng một mức doanh thu nhưng chi phí cao lên gây sụt giảm lợi nhuận từ đó giảm tính hiệu quả. Bên cạnh đó, việc phần lớn dành cho chi trả lương nhân viên đã làm cho lượng tiền mặt trong công ty giảm xuống đáng kể từ đó làm gia tăng mức độ rủi ro cho ngân hàng. Ngoài ra chúng ta cũng có thể thấy được rằng, lợi nhuận bị co hẹp làm giảm các quỹ từ đó ảnh hưởng đến vốn chủ sở hữu của công ty.
Tiếp theo chúng tôi sẽ đưa đến các giả định dành cho các biến vĩ mô
Mức độ tập trung của ngành ngân hàng (C3) được đo lường bằng tổng tài sản
của 3 ngân hàng lớn nhất trong tổng tài sản ngân hàng. Theo kết quả của Y Tan (2013) sử dụng cho các ngân hàng thương mại Trung Quốc thì mức độ tập trung càng cao thì rủi ro và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản sẽ càng thấp và tính hiệu quả cao. Việc mức độ tập trung lớn vào một số ngân hàng dẫn đến việc tạo ra một sự ổn định và dễ
kiểm soát trong hệ thống ngân hàng, từ đó làm cho hệ thống ngân hàng trở nên hoạt động hiệu quả hơn.
Tốc độ tăng trưởng của hệ thống ngân hàng (BSD) qua các năm được đo bằng
tổng tài sản trên GDP. Chỉ số này càng cao dẫn đến ngành ngân hàng càng ngày càng phát triển từ đó các nhà đầu tư càng có nhiều động lực đầu tư vào ngân hàng dẫn tới vốn chủ sở hữu tăng lên. Bên cạnh đó, mức độ phát triển của ngành ngân hàng quá cao gia tăng áp lực cạnh tranh và từ đó gia tăng các khoản cho vay tiềm ẩn nhiều nguy cơ rủi ro. Để có thể tồn tại trong môi trường tăng trưởng cao, chứa đựng nhiều nguy cơ đào thải thì các ngân hàng cũng phải gia tăng hiệu quả hoạt động nhằm tồn tại và phát triển.
Tốc độ tăng trưởng của thị trường chứng khoán (SMD) được đo bằng tổng giá trị vốn hóa trên thị trường chia cho GDP. Tốc độ tằng trưởng thị trường chứng khoán cao cho thấy có nhiều doanh nghiệp tham gia thị trường cùng với sự gia tăng các nhà đầu tư trên thị trường. Như chúng ta đã biết ngân hàng lại là nguồn cung cấp vốn chính cho các hoạt động trên thị trường chứng khoán do đó, khi SMD tăng cao cũng dẫn tới hoạt động của ngân hàng tăng lên. Tuy nhiên các khoản cho vay để đầu tư vào chứng khoán cũng là những khoản vay đầy rủi ro do đó mức độ rủi ro cũng tăng cao. Việc tăng trưởng tín dụng để chảy các nguồn vốn vào thị trường chứng khoán cũng đã đẩy hiệu quả hoạt động của ngân hàng lên cao. Bên cạnh đó, tận dụng thị trường chứng khoán đang sôi động, ngân hàng cũng là người đi lấy vốn từ thị trường chứng khoán thông qua việc phát hành cổ phiếu để đáp ứng nhu cầu hoạt động đang tăng cao từ đó làm cho vốn chủ sở hữu trong ngân hàng lên.
Tỷ lệ lạm phát (IR) trong quốc gia tăng cao làm cho sẽ làm cho hiệu quả của
các ngân hàng giảm xuống do nếu không thay đổi lãi suất danh nghĩa thì lãi suất thực của ngân hàng sẽ giảm xuống. Tuy nhiên, chúng tôi không tìm được lời giải thích cho việc mối tương tác của lạm phát đến rủi ro cũng như vốn chủ sở hữu.
Biến cuối cùng chúng tôi đưa vào đó chính là tốc độ tăng trưởng GDP. Tốc độ tăng trưởng GDP càng cao cho chúng ta thấy nền kinh tế đang phát triển một cách nhanh chóng. Trong thời gian ngắn tốc độ tăng trưởng GDP sẽ giúp cho hệ thống ngân hàng hoạt động hiệu quả do có nhiều cơ hội tăng trưởng bên cạnh đó, các khoản nợ vay sẽ có chất lượng hơn trong thời điểm mà thời điểm tăng trưởng giảm. Bên cạnh đó, sự tăng trưởng cao của nền kinh tế cũng là cơ hội tăng trưởng cho các ngân
hàng nên các ngân hàng sẽ có hành động mở rộng quy mô nhằm tận dụng thời cơ do đó việc tăng vốn chủ sở hữu gần như là chắc chắn.
Bảng 3.1 Bảng giả định tương quan giữa các biến
Bảng 3.2 Tóm tắt mô tả các biến sử dụng trong mô hình
Biến Viết tắt Định nghĩa
Rủi ro LLPTL VOA VOE Z- score Dự phòng rủi ro tín dụng/tổng tài sản Độ lệch chuẩn ROA Độ lệch chuẩn ROE 𝑅𝑂𝐴 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 + 𝐵ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 𝑣ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢 𝐵ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 𝑡ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 Độ 𝑙ệ𝑐ℎ 𝑐ℎ𝑢ẩ𝑛 𝑅𝑂𝐴 EFF TE PTE STE TE(SFA) PROD Outputs/inputs Vốn CAPITA L Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài sản
Tỷ suất sinh lợi
ROA Lợi nhuận/ tổng tài sản Kích thước Size Logarit tự nhiên tổng tài sản Thanh
khoản
Liquidity Tỷ lệ cho vay/ tổng tài sản
Thuế/ lợi nhuận trước thuế
Tax Chi phí nộp thuế/ Lợi nhuận trước thuế
Hoạt động ngoài truyền thống
OBSOTA Tỷ lệ khoản mục ngoại bảng/tổng tài sản
Lao động LP Tổng thu nhập trên số nhân viện Mức độ tập
trung
C(3) Tỷ lệ tài sản của 3 ngân hàng lớn trên tổng tài sản của ngành ngân hàng
Sự phát triển ngành ngân hàng
BSD Tổng tài sản ngành ngân hàng trên GDP
Sự phát triển của thị trường chứng khóan
SMD Tổng vốn hóa thị trường trên GDP
Lạm phát IR Tỷ lệ lạm phát hàng năm Tăng
trưởng GDP
GDPG Tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng năm
Như vậy, phần 3 chúng tôi đã trình bày các phương pháp đo lường hiệu quả DEA và SFA và phương pháp Malmquist để xác định mức độ tăng trưởng của hiệu quả kỹ thuật. Ngoài ra, chúng tôi cũng đề cập đến hệ hồi quy nhỏ nhất ba giai đoạn
3SLS cùng với các biến số chúng tôi sẽ sử dụng trong phần 4 nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.