Trong nghiên cứu này, tác giả đã kiểm tra thực nghiệm và chứng minh tác động của việc lựa chọn cấu trúc vốn đến hiệu suất hoạt động của các ngân hàng thương mại hoạt động tại Việt Nam. Do đó, biến phụ thuộc của nghiên cứu là hiệu suất ngân hàng. Để đo lường hiệu suất của ngân hàng, tác giả đã sử dụng ba biến đại diện đã được sử dụng trong hầu hết các nghiên cứu. Một thước đo thường được sử dụng về hiệu suất ngân hàng là biến lợi luận trên tài sản (ROA). ROA đã được sử dụng như một biến đại diện cho hiệu suất ngân hàng trong một số nghiên cứu trước đó.
Một phương pháp khác để đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng cũng được lựa chọn là lợi nhuận trên vốn chủ sỡ hữu (ROE). ROE là thước đo mức độ hiệu quả của vốn của các cổ đông góp vào đang được quản lý bởi ngân hàng. Một nghiên cứu của nhóm tác giả Hall và Weiss (1967), trong khi ủng hộ ROE, lập luận rằng, do sự tồn tại của một mức vay tối ưu, ROA có thể khác nhau giữa các ngành trong khi ROE có xu hướng bằng nhau và do đó cung cấp một phép đo tốt hơn thay vì chỉ sử dụng ROA làm thước đo hiệu năng. Vì nghiên cứu của tác giả chỉ dựa trên ngành ngân hàng nên tác giả đã sử dụng cả ROE và ROA để đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Để tính ROA và ROE, tác giả sử dụng số liệu trước thuế thay vì số liệu sau thuế, vì thuế suất có thể thay đổi trên các ngân hàng do các yếu tố liên quan như cấu trúc quyền sở hữu khiến cho số liệu có thể không thể hiện tính chính xác và chân thực cần thiết.
Ngoài ROA và ROE, các nghiên cứu trên khắp thế giới cũng đã sử dụng một biện pháp khác là EPS như một chỉ số đại diện cho của hiệu suất ngân hàng. Nghiên
cứu của Ozsoz (2013) lập luận rằng sự can thiệp của Chính phủ có thể làm tăng ROE, điều này có thể dẫn đến kết quả không phù hợp. Để tránh sự mâu thuẫn này, thước đo cơ bản thứ ba – EPS được sử dụng để xác định hiệu suất của các ngân hàng. Do-Rub (2012) cho rằng EPS là thước đo cơ bản về hiệu suất của doanh nghiệp và chỉ số EPS càng cao thì chứng tỏ doanh nghiệp hoạt động có hiệu quả. Trong nghiên cứu này , tác giả sử dụng EPS làm thước đo hiệu suất ngân hàng, được xác định bằng cách chia thu nhập ròng cho số lượng cổ phiếu đang lưu hành. 3.2.2. Các biến độc lập
Vì nghiên cứu này nhằm mục đích kiểm chứng mối quan hệ giữa quyết định cấu trúc vốn và hiệu suất hoạt động của các ngân hàng thương mại nên các biến cấu trúc vốn sẽ được lấy làm các biến độc lập. Theo như hầu hết các nghiên cứu trước đó đã sử dụng thì TDTA và LTDTA được chọn làm những thước đo cơ bản về cơ cấu vốn, trong nghiên cứu này, để tạo thuận lợi và góp phần làm cho ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt động ngân hàng được thể hiện một cách toàn diện; tác giả sử dụng STDTA cùng với TDTA và LTDTA là các biến thể hiện cấu trúc vốn.Trong đó, STDTA là tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, LTDTA là tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản và TDTA là tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản. Đối với STDTA, LTDTA và TDTA, tác giả kỳ vọng tác động tiêu cực (-) trên các biến phụ thuộc. 3.2.3. Biến kiểm soát
Để cô lập ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng, một số biến kiểm soát sẽ được áp dụng trong nghiên cứu này. Cụ thể là hai bộ biến kiểm soát, bao gồm biến số ngân hàng và biến kinh tế vĩ mô, dự kiến sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất ngân hàng.
Các biến kiểm soát cụ thể của ngân hàng được sử dụng trong nghiên cứu này là tính thanh khoản (LQDTY), kích thước (SZ) và cơ hội tăng trưởng (GOP).
Tính thanh khoản phản ánh khả năng của ngân hàng để đáp ứng thanh toán các nghĩa vụ nợ ngắn hạn khi đến hạn hoặc khi khách hàng có nhu cầu sử dụng tiền. Mối quan hệ nghịch đảo giữa tính thanh khoản và khả năng sinh lời là rất quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào. Nói cách khác, càng có nhiều tài sản lỏng thì tỷ lệ
lợi nhuận càng thấp. Tác giả đo lường tính thanh khoản theo tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên các khoản nợ ngắn hạn của một ngân hàng và kỳ vọng biến này có tác động âm (-) đến biến phụ thuộc.
Theo lý thuyết trung gian tài chính hiện đại, hiệu quả hoạt động của ngân hàng, có nguồn gốc từ quy mô kinh tế, có liên quan đến quy mô ngân hàng và ngụ ý rằng một ngân hàng có quy mô lớn có thể có lợi nhuận cao hơn. Một số các nghiên cứu trước đã quan sát thấy mối liên hệ tích cực giữa quy mô và lợi nhuận của một ngân hàng. Họ lập luận rằng, do nền kinh tế có quy mô lớn và các ngân hàng có quy mô lớn nên có nhiều lợi nhuận hơn so với các ngân hàng quy mô nhỏ, chẳng hạn như trong bối cảnh ngành ngân hàng Nigeria theo nghiên cứu của tác giả Obamuyi (2013). Vì đã có bằng chứng hỗn hợp về sự kết hợp của quy mô với lợi nhuận của các ngân hàng nên tác giả xem xét chúng như là một ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động và tính toán SZ bằng cách lấy logarit tự nhiên của tổng tài sản của các ngân hàng.
Một số nghiên cứu đã lập luận rằng hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp và cơ hội tăng trưởng có liên quan chặt chẽ với nhau. Cụ thể là một nghiên cứu của nhóm tác giả Soumadi và Hayajneh (2012) và Salim và Yadav (2012) đã quan sát thấy mối liên hệ tích cực giữa các cơ hội tăng trưởng và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp và do đó kết luận rằng cơ hội tăng trưởng là yếu tố quyết định hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Cũng giống như vậy, tác giả kỳ vọng dấu hiệu tích cực (+) của biến này đổi với biến phụ thuộc. Cơ hội tăng trưởng bằng cách tính toán sự khác biệt giữa tài sản của năm hiện tại và tài sản của năm trước và sau đó chia chênh lệch cho tài sản của năm trước.
Tăng trưởng kinh tế (RGDP) và tỷ lệ lạm phát (INF) cũng được sử dụng trong nghiên cứu này để kiểm soát các tác động của tình trạng kinh tế vĩ mô trong giai đoạn 2010–2017. Tác giả Athanasoglou và cộng sự (2008) cho rằng, trong thời kỳ suy thoái kinh tế, việc cho vay của ngân hàng có thể bị giảm, từ đó, sẽ làm giảm lợi nhuận của các ngân hàng. Mặt khác, trong bối cảnh kinh tế bùng nổ, trong điều kiện kinh tế mà tất cả các ngành đang hoạt động tốt, nhu cầu vay vốn có thể tăng
lên, có thể mở rộng biên lãi của ngân hàng. Một nghiên cứu khác của tác giả Trujillo-Ponce (2013) đã tìm ra một liên kết tích cực đáng kể giữa tăng trưởng kinh tế và lợi nhuận của các ngân hàng. Do đó, với kỳ vọng về dấu hiệu tích cực (+), tác giả đo lường RGDP theo tăng trưởng GDP cho các năm tương ứng của đất nước. Bằng cách xem xét lạm phát dự đoán, các ngân hàng có thể điều chỉnh lãi suất của họ theo cách để doanh thu của họ sẽ nhiều hơn chi phí và do đó sẽ đạt được lợi nhuận cao hơn. Trujillo-Ponce đã thiết lập một kết nối khẳng định giữa lạm phát và ROA của các ngân hàng, trong khi một nhóm tác giả bao gồm Sufian và Habibullah (2009) quan sát tìm thấy một mối quan hệ nghịch đảo. Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng một dấu hiệu tích cực cho biến này và đo lường lạm phát theo tỷ lệ lạm phát hiện tại cho các năm tương ứng của quốc gia.
Sau đây là bảng tóm tắt các biến được sử dụng trong nghiên cứu này, cách đo lường cũng như những tác động dự kiến của chúng tới biến phụ thuộc:
Bảng 3.2. Các biến được sử dụng trong mô hình và phương pháp đo lường
Các biến Kí hiệu Phương pháp đo lường Kỳ vọng Các biến phụ thuộc
Lợi nhuận trên tài sản ROA Lợi nhuận ròng cho cổ đông thường/Tổng tài sản +
Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE Lợi nhuận ròng cho cổ đông thường/Vốn cổ phần thường +
Thu nhập trên mỗi cổ tức EPS Thu nhập ròng / Số lượng cổ phiếu đang lưu hành +
Các biến độc lập
Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản
STDTA Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản -
Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản LTDTA Nợ dài hạn/Tổng tài sản -
Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản TDTA Tổng nợ/Tổng tài sản -
Tính thanh khoản LQDTY Tài sản ngắn hạn/ Nợ ngắn hạn -
Quy mô SZ Logarit tự nhiên của tổng tài sản +
Cơ hội tăng trưởng GOP (Tài sản năm hiện hành – Tài sản năm trước)/ Tài sản năm trước
+
Tăng trưởng kinh tế RGDP Logarit tự nhiên của GDP +
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH 4.1. Thống kê mô tả
Bảng dưới đây là kết quả thống kê mô tả của các biến được đưa đưa vào mô hình. Theo đó, ROA trung bình của mẫu 23 ngân hàng được chọn trong ngành là 1.0551%, có nghĩa là trung bình cứ 100 đồng tài sản bỏ ra thì các ngân hàng thu được 1.06 đồng lợi nhuận. Tỷ số lợi nhuận trên tài sản cao nhất là 6.0696% và thấp nhất là -5.993%. Đối với biến phụ thuộc khác là ROE, có thể quan sát thấy rằng giá trị trung bình của ROE là 9.2694% với tỷ lệ ROE lớn nhất đo được là 29.11% và ROE thấp nhất lở mức -5.63%. Đối với EPS, tác giả nhận thấy EPS dao động trung bình ở mức là 1.3264 cùng với mức biến thiên, được đo bằng độ lệch chuẩn bằng 1,08%.
Bảng 4.1. Thống kê mô tả
Mặt khác, đối với các biến độc lập bao gồm TDTA, LTDTA và STDTA, thống kê mô tả quan sát thấy các giá trị trung bình lần lượt là 95.169%, 17.2267% và 27.8522% với độ lệch chuẩn tương ứng là độ lệch chuẩn là 8.432%, 9.28% và 8.887%. Điều này ngụ ý rằng các ngân hàng thương mại ở Việt Nam chủ yếu tài trợ
Obs Mean Standard
Deviation Maximum Minimum
ROA 184 0.010551 0.009726 0.060696 -0.05993 ROE 184 0.092694 0.084061 0.291185 -0.56326 EPS 184 1.326462 1.089442 5.53 -4.572 TDTA 184 0.95169 0.61763 9.26677 0.761619 LTDTA 184 0.172267 0.086016 0.546965 0.036958 STDTA 184 0.278522 0.174042 1.044528 0.059414 SZ 184 7.993499 0.468746 9.080007 7.161629 LQDTY 184 3.491489 2.035241 10.61646 0.382176 GOP 184 0.877494 8.975218 121.9145 -0.3924 RGDP 184 9.585542 0.08962 9.707436 9.420109 INF 184 0.070688 0.053021 0.186 0.0063
cho các khoản mục tài sản bằng nợ, độ lệch chuẩn cũng thấp so với giá trị trung bình cho thấy tỷ lệ tài trợ này ổn định và ít thay đổi. Trong số các biến kiểm soát trong mô hình, trong trường hợp biến tỷ lệ thanh khoản, tác giả giả định rằng các ngân hàng thương mại có tỷ lệ thanh khoản cao sẽ có lợi nhuận thấp và ngược lại. Trong trường hợp này, thống kê mô tả cho thấy giá trị trung bình là 11.721 với giá trị tối đa là 31.12727, giá trị tối thiểu là 3.91489 và độ lệch chuẩn là 2.0352. Cơ hội tăng trưởng trung bình của các ngân hàng thương mại được đo lường bằng và độ lệch chuẩn đối với biến này là 8.97% ngụ ý rằng ở Việt Nam các ngân hàng có cơ hội phát triển với ít rủi ro hơn. Đối với các biến số khác, chẳng hạn như SZ, GDP và lạm phát, thống kê mô tả cho thấy thấy mức độ lệch chuẩn trung bình trong giai đoạn 2005 – 2014 là phù hợp với tình hình phát triển của nền kinh tế.
4.2. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Bảng 4.2. Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu bảng gồm 23 ngân hàng với 11 biến quan sát trong giai đoạn 2010 – 2017, do đó, với số lượng 183 quan sát như trên thì hiện tượng đa cộng tuyến cần phải được chú ý để tránh trường hợp hồi quy giả mạo do các biến độc lập tự tác động với nhau. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan giữa các biến, tác giả đã tiến hành kiểm tra mức độ tác động giữa các biến độc lập với nhau, kết quả phân tích được trình bày ở ma trận tự tương quan sau.
Bảng 4.2. Ma trận đa cộng tuyến
STDTA LTDTA TDTA LQDTY SZ GOP RGDP INF
STDTA 1 LTDTA 0.645 1 TDTA -0.0676 -0.035 1 LQDTY -0.0856 -0.2846 0.1287 1 SZ -0.0297 0.175 0.0488 -0.0366 1 GOP 0.002 -0.0139 -0.0034 -0.0348 -0.0468 1 RGDP -0.0062 0.121 0.0485 0.0219 0.2797 -0.1463 1 INF 0.0028 -0.056 -0.0515 -0.0076 -0.2008 0.0719 -0.0903 1
Theo Wooldridge (2015), đa cộng tuyến tồn tại nếu hệ số tương quan lớn hơn 0,7. Kết quả được trình bày trong ma trận trên cho thấy không có sự tương quan cao giữa các biến, biểu thị rằng đa cộng tuyến không phải là một mối quan tâm nghiêm trọng trong các kết quả hồi quy về sau của mô hình. Tác giả cũng tiến hành một thử nghiệm để kiểm tra xem có tồn tại đa cộng tuyến giữa các biến độc lập hay không. Nachane (2006) cho rằng VIF <10.0 là chấp nhận được, nghĩa là mức độ tác động giữa các biến độc lập khoogn ảnh hưởng đến ý nghĩa mô hình. Theo Bảng 4.3, hệ số lạm phát chênh lệch cao nhất (VIF) là 2,48; do đó, có mức độ đa cộng tuyến của các biến độc lập trong mô hình tương đối thấp và như vậy, đa cộng tuyến dường như không phải là một vấn đề trong nghiên cứu này.
Bảng 4.3. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Variable VIF 1/VIF
LTDTA 2.48 0.403226 STDTA 2.47 0.404858 GOP 1.44 0.694444 LQDTY 1.4 0.714286 SZ 1.35 0.740741 RGDP 1.11 0.900901 TDTA 1.11 0.900901 INF 1.09 0.917431 Mean VIF 1.56
4.3. Kết quả hồi quy
4.3.1. Kết quả phân tích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và ROA
4.3.1.1. Các mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROA
Mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và ROA:
ROAit= α0 + β1STDTAit+ β2 LTDTAit+ β3TDTAit+ λ1 LQDTYit+ λ2SZit+ λ3GOPit
+ θ1RGDPt+ θ2INFt+ εit (4.1)
Giả thiết của mô hình:
H0: Cấu trúc vốn không có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đo bằng ROA
H1: Cấu trúc vốn có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đo bằng ROA
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy OLS với biến phụ thuộc ROA
Dependent Variable: ROA Cross-sections included: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.329162 0.117641 2.798037 0.0057 STDTA 0.008869 0.006946 1.276938 0.2033 LTDTA -0.034707 0.010854 -3.197646 0.0016 TDTA -0.000535 0.001064 -0.502644 0.6158 LQDTY -0.000260 0.000467 -0.556021 0.5789 SZ 0.003547 0.001502 2.361368 0.0193
GOP 7.70E-05 7.34E-05 1.048843 0.2957
RGDP -0.035766 0.012300 -2.907677 0.0041
INF 0.010225 0.020132 0.507903 0.6122
R-squared 0.219726 Mean dependent var 0.010551
Adjusted R-squared 0.184056 S.D. dependent var 0.009726
F-statistic 6.160018
Prob(F-statistic) 0.000001
Dựa trên bảng kết quả hồi quy mô hình OLS như trên, giá trị P – value < 0.05 cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ nợ ngắn hạn và tổng nợ không có tác động nhiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại. Các biến kiểm soát như quy mô và tốc độ tăng trưởng GDP có tác động tích cực đến biến phụ thuộc.
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy mô hình FEM với biến phụ thuộc ROA
Dependent Variable: ROA Method: Panel Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.529456 0.123724 4.279345 0.0000 STDTA 0.028526 0.022366 1.275401 0.2041 LTDTA 0.003939 0.020604 0.191170 0.8486 LQDTY 0.000529 0.001025 0.516246 0.6064 TDTA -0.001084 0.001038 -1.044100 0.2981 GOP 0.000114 7.28E-05 1.561628 0.1204
SZ 0.021517 0.006012 3.579259 0.0005