4. NGHIÊN CỨU VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA CẤU TRÚC SỞ HỮU VÀ RỦI RO
4.2 Dữ liệu nghiên cứu
Đề tài sử dụng dữ liệu nghiên cứu đƣợc thu thập từ 11 ngân hàng thƣơng mại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2012. Cụ thể
Bảng 4.1 Thống kê các Ngân hàng đƣợc nghiên cứu
Ngân hàng thƣơng mại Nhà nƣớc Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Phát triển Nhà Đồng Bằng Sông Cửu Long ( MHB) Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Đầu Tƣ và Phát triển Việt Nam (BIDV)
Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Công Thƣơng Việt Nam ( Vietinbank)
Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Ngoại Thƣơng Việt Nam (Vietcombank)
Ngân hàng Thƣơng mại cổ phần Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Sài Gòn Thƣơng Tín (Sacombank)
Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Xuất Nhập Khẩu (Eximbank)
Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Á Châu (ACB)
Ngân hàng cổ phần Việt Nam Thịnh Vƣợng (VPbank)
Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Quân Đội (MB)
Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Bản Việt (Vietcapital bank)
Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Sài Gòn Hà Nội ( SHB)
Để xây dựng mối quan hệ giữa cấu trúc sở hữu và rủi ro của ngân hàng, đề tài sử dụng hai biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu và Z-score:
Tỷ lệ nợ xấu
Bên cạnh sử dụng chỉ số Z-score chúng tôi còn đƣa thêm một chỉ số vào để kiểm định rủi ro tín dụng của ngân hàng đó là chỉ lệ nợ xấu (non-performing loan). Tỷ lệ nợ xấu sẽ đƣợc đo lƣờng nhƣ sau:
Tỷ lệ nợ xấu =
Trên thế giới, khi đánh giá về ngân hàng đã có rất nhiều bài nghiên cứu sử dụng tỷ lệ nợ xấu chẳng hạn nhƣ tác giả Barry, Lepetit, Tarazi (2011) nghiên cứu vấn đề sở hữu ngân hàng đƣợc nắm giữ bởi nhà nƣớc hay tƣ nhân thì loại nào sẽ rủi ro hơn, hay Srairi (2013) xem xét các ngân hàng đƣợc sở hữu bởi nhà nƣớc, cá nhân hay các công ty tài chính, phi tài chính loại nào sẽ chấp nhận rủi ro ở mức cao hơn.
Chỉ số Z-score
Trƣớc tiên, chúng ta cần phần biệt chỉ số Z-score của hai tác giả nghiên cứu Boyd và Graham (1986) (chỉ số bài nghiên cứu sử dụng) với chỉ số Z-score của E.I.Altman (1968) Chúng ta thƣờng nghe đến phƣơng pháp Z-score dùng để đánh giá rủi ro phá sản của các doanh nghiệp. Cha đẻ của phƣơng pháp nghiên cứu này chính là E. I. Altman (1968). Nghiên cứu dùng mô hình hồi quy xác suất (logit) với 5 biến để dự báo việc phá sản. Chỉ số Z nằm trong khoảng cụ thể sẽ kết luận doanh nghiệp đó phá sản. Đối với công tác quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng, chỉ số này đƣợc xem là điểm số đánh giá sức khỏe doanh nghiệp đi vay. Từ những năm 1970 các nghiên cứu dựa trên thành quả của Altman bắt đầu chuyên sâu vào từng phân ngành cụ thể nhƣ: doanh nghiệp sản xuất, du lịch, công nghệ thông tin, casino...
Tuy nhiên, trong bài nghiên cứu này chúng tôi muốn đề cập đó là chỉ số Z-score đƣợc tạo ra bởi hai nhà nghiên cứu Boyd và Graham (1986), chỉ số này chuyên sử dụng cho việc đánh giá nguy cơ xảy ra mất khả năng thanh toán tại các hệ thống tín dụng nói chung và hệ thống ngân hàng nói riêng. Và trong bài nghiên cứu này, khi sử dụng chỉ số Z-score chúng ta mặc định đây là chỉ số Z-score của Boyd và Graham (1986).
Vào năm 1986 chỉ số Z-score đƣợc xuất hiện với công thức ban đầu nguyên thủy nhƣ
sau: Z-score =
Chỉ số Z-score đƣợc tạo ra nhằm đánh giá rủi ro mất khả năng thanh toán của các tập đoàn tài chính ngân hàng. Và tính chất của chỉ số Z-score là chỉ số Z-score càng cao thì
mức độ rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân hàng càng thấp. Đến năm 1988 Hannan & Hanweck phát triển chỉ số rủi ro Z-score nhƣ sau:
Z-score =
Chỉ số Z-score này nêu lên tƣơng tác giữa rủi ro danh mục ngân hàng và vốn chủ sở hữu, đồng thời cho rằng rủi ro mất khả năng thanh toán phụ thuộc hai thành tố này. Z-score thể hiện việc giảm thu nhập sẽ làm thâm hụt vốn, từ đó khiến ngân hàng lâm vào trạng thái khánh kiệt và đứng trƣớc nguy cơ phá sản. Cho đến nay chỉ số Z-score đƣợc áp dụng rộng rãi cho các nghiên cứu về sức khỏe và rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân hàng.
Theo Foos (2010) đƣa nghiên cứu bổ sung sử dụng chỉ số Z-score nhƣ sau
Z-score =
Kết quả thực hiện Z-score bên trên dựa theo đề xuất của Roy (1952) và Boyd & Runkle (1993) đo lƣờng rủi ro mất khả năng thanh toán.
Trong thời gian gần đây, các bài nghiên cứu thƣờng sử dụng công thúc tính Z-score theo Cihak & Hess (2008), để lƣợng hóa sự ổn định, nghiên cứu áp dụng chỉ số Z-score đƣợc tính nhƣ sau:
Z-score =
Trong bài nghiên cứu của chúng tôi chúng tôi sử dụng phƣơng pháp tính Z-score theo Cihak và Hess (2008).
Lý do chúng tôi chọn cách tính chỉ số Z-score theo công thức này vì tính giá trị bình quân của hai thành tố ROA và vốn chủ sở hữu/ tổng tài sản đồng thời tách biệt đƣợc hai giá trị
bình quân đó, từ đó làm cho việc đo lƣờng trở nên chính xác và nếu có sử dụng các phƣơng pháp phân tách thì cũng mang tính hiệu quả cao hơn những cách còn lại.
Bên cạnh hai biến phụ thuộc đƣợc đƣa vào mô hình đó là: rủi ro tín dụng, chỉ số Z-score. Chúng tôi còn đƣa vào 3 nhóm biến giải thích đại diện tình trạng sở hữu của doanh nghiệp đó là: biến tập trung sở hữu của ngân hàng, nhóm biến cấu trúc sở hữu của ngân hàng, và biến giả loại ngân hàng (ngân hàng thƣơng mại nhà nƣớc và ngân hàng thƣơng mại cổ phần – theo phân loại của Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam).
Bên cạnh đó chúng tôi đƣa vào các biến điều khiển chia thành hai loại lớn: biến ngân hàng, biến chỉ số tài chính kinh tế. Việc đƣa các biến điều khiển này vào mô hình sẽ giúp kết quả của các biến giải thích trở nên xác thực hơn tránh hiện tƣợng kết quả bị chi phối bởi phần nhiễu quá lớn.