Như đã trình bày ở phần 3.1.3. theo Fang và các cộng sự (2011), và Tan (2016), xác suất của việc hoạt động kh ng ổn định sẽ hình thành nên một loại rủi ro gọi là rủi ro về mức độ bất ổn định (risk of stability), từ đó tạo ra tác động lan tỏa, làm xói mòn lợi nhuận và hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Vấn đề này được m hình hóa dựa trên kỹ thuật phương trình hàm sản xuất (Aigner và các cộng sự, 1977; Meeusen và Van den Broeck, 1977) và phương pháp phân tích giới hạn sản xuất ngẫu nhiên (stochastic frontier analysis):
0 2 1 1 1 1 2 . 2 2 2 Z-score 1
ln LnY LnY LnY
W 2
W 1 W W
Ln Ln LnY Ln
W 2 W W
j jit jk jit kit
j j k it j jit it it j it it it v u
Và để ước lượng được m hình hàm sản xuất này, sau đó rút ra được yếu tố
(để có được biến thể hiện mức độ hoạt động kém hiệu quả - inefficiency) và yếu tố
u(để có được biến đại diện cho hình thái của rủi ro bất ổn định) thì mô hình sản xuất biên ngẫu nhiên dành cho dữ liệu bảng (Stochastic frontier models fitted for panel data) được cân nhắc sử dụng.
Kỹ thuật này ban đầu được khởi xướng bởi Aigner và các cộng sự (1977) khi đo lường các ước lượng biên ngẫu nhiên trong các đo lường của hàm sản xuất kỹ
thuật cho dữ liệu chéo. Trong khi đó, Desli và các cộng sự (2003), và Kumbhakar và các cộng sự (2014) , và Belotti và các cộng sự (2015) đã đưa ra các khuyến nghị và xây dựng nên mô hình biên ngẫu nhiên cho hàm sản xuất kỹ thuật trong cơ chế của dữ liệu bảng (ước lượng đồng thời các yếu tố biến đổi theo các đối tượng khác nhau, và khung thời gian khác nhau). Cụ thể xét m hình ước lượng tiệm cận (likelihood-based model) sau đây:
; ( ) it it it it y f x Trong đó, it
y là tổng sản lượng đầu ra (output) của chu trình sản xuất kỹ thuật của đối tượng i tại thời gian t
là hệ số chặn ;
( it )
f x là hàm sản xuất kỹ thuật của các yếu tố đầu vào x, và tham số
của đối tượng i tại thời gian t.
it
là giá trị đại diện cho sự kém hiệu quả của quy trình sản xuất kỹ thuật của đối tượng i tại thời gian t.
it
là phần dư gây nhiễu, có giá trị dương hay âm tùy thuộc vào đặc điểm kỹ
thuật của hàm ngẫu nhiên biên hoặc hàm sản xuất biên. Cần lưu ý là các giá trị này mang đặc tính thể hiện sự không hiệu quả biến đổi theo thời gian t (time-varying inefficiency) và đối tượng i.
Battese và Coelli (1988), Desli và các cộng sự (2003), và Kumbhakar và các cộng sự (2014) , và Belotti và các cộng sự (2015) Đặc điểm tham số của mô hình này dựa trên cơ chế hợp lý cực đại (maximum likelihood) như sau :
2 2 2 (0, ) or ( , ), (0, ) i it N N : :
3.4. ố liệu nghiên cứu và quy trình thu thập dữ liệu
Luận văn này sử dụng số liệu của các ngân hàng thương mại được trích xuất từ nguồn dữ liệu của Bankscope (danh sách đính kèm trong phụ lục) trong giai đoạn từ năm 2001 đến năm 2016. Dữ liệu thu thập được là dạng dữ liệu bảng (vừa có
khung thay đổi theo đối tượng – là các ngân hàng thương mại, vừa có những biến động theo thời gian). Lý do chọn số mẫu nghiên cứu này là vì trong giai đoạn này có nhiều ngân hàng mới thành lập hoặc giải thể, cho nên tiêu chí đặt ra là bài nghiên cứu chỉ xét tới các ngân hàng có xuất hiện liên tục trong giai đoạn nghiên cứu. Mặc dù đặc thù của ngành ngân hàng là số liệu sẽ kh ng thể hoàn toàn được đầy đủ, nhưng bài nghiên cứu đã cân nhắc chỉ lấy những ngân hàng có gần đủ số liệu cần nghiên cứu. Vì vậy, sẽ có một số ngân hàng tuy có hoạt động đầy đủ trong giai đoạn nghiên cứu nhưng c ng bị loại bỏ do kh ng có số liệu cần thiết. Ngoài ra, nhằm đạt được các ước lượng chính xác nhất có thể, nên tiêu chí đặt ra là số liệu của từng ngân hàng phải được liên tục càng nhiều càng tốt, kh ng để xảy tình trạng mất cân bằng dữ liệu bảng một cách nghiêm trọng (strongly unbalance data). Kết quả là số lượng các ngân hàng được thu thập ban đầu là 33 ngân hàng, sau đó đã được rút lại còn 25, để đảm bảo các chỉ tiêu đặt ra. Dữ liệu được nhập và xử lí bằng phần mềm xử lý số liệu STATA bảng 14 (MP).
Dựa trên cơ sở lý thuyết và các bài nghiên cứu thực tiễn bài nghiên cứu sẽ tiếp cận bộ số liệu Bankscope, sau đó tải về các th ng tin cần thiết như sau.
Bảng 3. Các biến được sử dụng trong m hình nghiên cứu
TT Biến ịnh nghĩa và cách thức đo lường Nguồn
Hiệu quả hoạt động
1 ROA Return on asset: là t suất lợi nhuận trên tổng tài sản. T số này thể hiện mối tương quan giữa khả năng sinh lợi của c ng ty trên tổng tài sản.
Trình bày ở mục 2.1
2 pbt_ass T số lợi nhuận biên (profit margin) được thể hiện
bởi các đặc điểm về lợi nhuận của ngân hàng trên quy m tổng tài sản. Đây được xem như một nhân tố quan trọng để đánh giá sự biển đổi lợi nhuận và khả năng sinh lợi của các tổ chức tài chính và các ngân hàng thương mại.
Trình bày ở mục 2.1
a dạng hóa
1 Focus_depo Thể hiện chỉ số tập trung của các loại tiền gửi: tiền
gửi từ ngân hàng (deposit from banks), tổng tiền gửi của khách hàng (total customer deposits), và các khoản tiền gửi khác (other deposits and short- term borrowing). Sử dụng chỉ số Hirschman Herfindahl Index (HHI):
∑ ( )2,
∑
Trong đó, đa dạng hóa tiền gửi sẽ bao gồm 3 thành phần: tiền gửi từ ngân hàng (deposit from banks), tổng giá trị tiền gửi của khách hàng (total
customer deposits), và các khoản tiền gửi khác bao gồm tiền gửi ngắn hạn (other deposits and short- term borrowing)
Berger và các cộng sự (2010);
2 Focus_loan Thể hiện chỉ số tập trung của các loại tín dụng:
corporate and commercial loans, other consumer/ retail loans, and other loan. Sử dụng chỉ số Hirschman Herfindahl Index (HHI):
∑ ( )2 , ∑ Berger và các cộng sự (2010); Minh và Cành (2015)
Trong đó, đa dạng hóa tín dụng bao gồm:
corporate and commercial loans, other consumer/ retail loans, and other loan.
Các hình thái rủi ro
1 Npl/total
asset
rủi ro nợ xấu: được đại diện bởi t số của mức nợ tín dụng bị đưa vào mức báo động nợ xấu (non- performing loan) trên tổng tài sản (total asset)
Trình bày ở mục 2.3
3 Risk of
instability
Rủi ro bất ổn định: là khả năng xảy ra thiệt hại do việc vận hành kh ng ổn định trong hệ thống một ngân hàng. Hay nói cách khác nó sẽ cấu thành nên một hình thái của rủi ro gọi là rủi ro về độ bất ổn định và kém hiệu quả (risk of stability
inefficiency). Để ước lượng loại rủi ro này, tác giả cân nhắc sử dụng phương trình hàm sản xuất dành cho hồi quy của chỉ số điều chỉnh Zscore
Trình bày ở mục 2.3
Các biến kiểm soát được sử dụng trong các phương trình
1 Total asset
(ln form)
Quy m tài sản của ngân hàng (dạng hàm log). Đây là biến truyền thống thể hiện mức độ gia tăng của quy m ngân hàng.
Maudos và Solís (2009); Valverde và Fernandez (2007); Minh và Cành (2015); Trung (2017) 2 Total loan/total asset
thể hiện mối hệ của rủi ro tỉ lệ tín dụng trên tổng tài sản đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Maudos và Solís (2009); Valverde và Fernandez (2007); Hoàng và Huân (2016) 3 Liquidity asset
thể hiện mức độ thanh khoản trên tổng tài sản ngân hàng Hamadi và Awdeh (2012); Ahokpossi (2013); Hoàng và Huân (2016)
4 Market share
được đo lường bởi tổng mức tài sản của từng ngân hàng chia cho tổng tài sản của toàn bộ các ngân hàng. T lệ này với ý nghĩa thị phần của ngân hàng càng tăng thì tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động ngân hàng
(Claeys và Vennet, 2008)
5 Cost to
income
là chỉ số của chi phí hoạt động chia cho thu nhập, được dùng để đo lường chất lượng của hiệu quả quản trị ngân hang
Maudos và Solis (2009); Hamadi và Awdeh (2012); 6 Equity/ total asset
t lệ vốn của ngân hàng đo lường bởi giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu chia cho giá trị tài sản.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
4.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu
Sau khi lược thảo các cơ sở nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu, thì phần này của bài luận văn cung cấp những đặc điểm cơ bản của mẫu nghiên cứu. Thứ nhất, các biến động khác biệt về hiệu quả hoạt động giữa các ngân hàng sẽ được thể hiện th ng qua các đồ thị đường và đồ thị điểm. Thứ hai, là các thống kê m tả về các thành phần của từng loại chiến lược đa dạng hóa – thể hiện th ng qua các giá trị trung bình, độ lệch chuẩn.v.v và đặc biệt là phần trăm cấu thành nên từng loại chiến lược đa dạng hóa. Thứ ba, là đoạn m tả tất cả các biến được sử dụng trong m hình – các chỉ số tài chính và đặc điểm rủi ro bên cạnh đa dạng hóa và hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, để tìm thấy sâu hơn các dấu hiệu thể hiện các cơ chế tác động của các yếu tố, ba mục tiếp theo sẽ là: (i) các thống kê thập phân vị (cho thấy sự biến động của các biến chính theo từng nhóm phân vị của quy m tài sản); và (ii) kiểm định tương quan giữa các biến số.
4.1.1. Lợi nhuận của ngân hàng thương mại Việt Nam
Hình 1 và 2 cho thấy sự dao động của hiệu suất hoạt động của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2001-2016. Có thể thấy, chỉ trong vòng 15 năm, hầu hết các ngân hàng đã có những bước đi ổn định và bền vững khi chỉ số t suất lợi nhuận trên quy m tổng tài sản lu n đạt mức dương – dao động từ 0 đến hơn 2 đơn vị t lệ (Hình 1), Xét trên phương diện của yếu tố kh ng gian và thời gian thì đây là một yếu tố đáng mừng của hệ thống các ngân hàng thương mại Việt Nam, khi mà bức tranh chung của toàn thị trường về hiệu quả hoạt động là khá ổn định (dù có những năm biến động khá mạnh do các biến cố về khủng hoảng tài chính toàn cầu – 2007 và 2008) bức tranh chung về hiệu quả hoạt động của toàn ngành là khá ổn định (thậm chí trong giai đoạn xảy ra biến cố khủng hoảng tài chính toàn cầu, 2007 – 2008, thì các ngân hàng ở Việt Nam vẫn đảm bảo lợi nhuận dương). Điều này được xác nhận kh ng chỉ bởi các biến động thực tế của yếu tố
không gian - thời gian (hình 1), mà còn là được thể hiện qua các giá trị ROA trung bình của từng ngân hàng (hình 2).
Hình 2. Hiệu quả hoạt động của tất cả ngân hàng theo giá trị trung bình
4.1.2. Thống kê mô tả, đặc điểm của thành phần đa dạng hóa
Bảng 4 thể hiện tóm tắt thống kê m tả (số quan sát, trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất) của các thành phần xây dựng nên các biến của đa dạng hóa – của dữ liệu 25 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2001 đến 2016. Ngoại trừ các thành phần của các chiến lược đa dạng hóa - thể hiện đơn vị là t Việt Nam đồng - thì các chỉ số chính của chỉ số tập trung và đa dạng hóa đều ở dưới dạng t lệ.
Thống kê m tả trong bảng này cho thấy mức độ tập trung rất cao của các chiến lược đa dạng hóa bao gồm: giá trị trung bình của tỉ số tập trung tiền gửi là 66% và của tỉ số tập trung tín dụng là 87%. Điều này cho thấy hiện trạng đa dạng hóa khá thấp ở các ngân hàng thương mại Việt Nam (chỉ số tập trung cao). Tuy nhiên, để thấy r hơn các tiêu chí, bảng 1 còn thể hiện chi tiết mức đóng góp của từng thành phần trong từng tiêu chí của chỉ số đa dạng hóa Qi ΣQi). Thứ nhất, ở t số tập trung tiền gửi (càng tập trung thì đa dạng hóa tiền gửi càng ít) thì phần đóng góp của tổng lượng tiền gửi từ khách hàng (total customer deposits) chiếm lớn nhất
với khoảng 74%. Trong khi đó, số lượng tiền gửi từ ngân hàng (deposit from banks) chiếm khoảng 21%, và các khoản tiền gửi khác thì chiếm khoảng 5%. Đối với các ngân hàng thương mại thì tiền gửi từ khách hàng lu n là nguồn quan trọng nhất và chiếm tỉ trọng cao nhất trong vốn huy động. Các giá trị trong bảng 4 cho thấy lượng tiền gửi huy động từ khách hàng cao gấp khoảng 7-8 lần so với vay mượn từ ngân hàng và hơn khoảng 3 lần so với các nguồn khác. Tuy nhiên, giá trị độ lệch chuẩn cao c ng cho thấy mức độ biến thiên của kênh huy động này là lớn nhất, hay nói cách khác khả năng huy động tiền gửi khách hàng của các ngân hàng là kh ng giống nhau. Và thứ hai, về t lệ tập trung tín dụng, thì phần của các khoản tín dụng khác (other loans) chiếm tới 75%. Còn 2 thành phần còn lại bao gồm các khoản tín dụng doanh nghiệp và thương mại (corporate and commercial loan) và tín dụng cá nhân (others consumer retail loans) chiếm t lệ rất nhỏ, lần lượt là 11% và 3%. Cần lưu ý rằng hoạt động tín dụng có tác dụng điều hòa vốn trong một nền kinh tế, giúp đưa vốn từ những nơi thừa về những nơi thiếu để thúc đẩy các hoạt động sản xuất – thương mại – tiêu dùng. Tỉ lệ tín dụng trong các doanh nghiệp c ng như trong hoạt động thương mại và tín dụng cá nhân thấp chứng tỏ rằng các ngân hàng thương mại chưa tập trung tốt vào hai nhóm đối tượng này.
Bảng 4. Đặc điểm các thành phần của chiến lược đa dạng hóa
Biến đại diện Số quan
sát Trung bình
ộ lệch
chuẩn Nhỏ nh t Lớn nh t Qi/ Qi Chiến lược đa dạng hóa
Focus deposit 365 0.666 0.163 0.000 1.000
Deposit from banks 356 498.990 631.461 0.012 3216.348 0.208
Total customer deposits 365 3267.703 5165.959 0.057 30889.160 0.738
Other deposits & short terms 156 1000.806 1207.271 0.000 6041.008 0.054
Focus loan 358 0.867 0.217 0.000 1.000
Corporate & commercial loan 92 4061.910 4869.087 146.226 20941.430 0.112 Other Consumer/Retail Loans 87 1850.542 2876.312 32.200 15122.880 0.031
Other Loans 326 1679.475 3292.820 0.000 22818.090 0.751
Ghi chú: Các thành phần của từng loại đa dạng hóa được ước lượng cho 2 nhóm chỉ số tập trung – tiền gửi, và tín dụng
được ước lượng như sau: ∑ ( )2, trong đó: ∑ . Vậy ở đây, từng thành phần của các chỉ số tập trung sẽ được tính dựa theo công thức ∑ . Giá trị đạt được ở cột cuối cùng là giá trị trung bình của từng thành phần trong tổng giá trị các thành phần.
Bảng thống kê m tả tiếp theo là phần miêu tả đầy đủ của các biến khác được sử dụng để trả lời các câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu.
C ng cần lưu ý là tất cả các biến ở đây đều có đơn vị ở dạng t lệ. Bảng số 5 này trình bày 4 phần khác nhau, bao gồm các giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của các biến đại diện khác nhau. Thứ nhất là xét trên khía cạnh của giá trị tài chính thì t suất lợi nhuận trên quy m tổng tài sản đạt giá trị trung bình là 1.01 đơn vị, trong khi PBT/asset - lợi nhuận ngân hàng trước thuế trên tổng tài sản trung bình là 0.012 đơn vị.
Thứ hai, là các biến thể hiện hoạt động đa dạng hóa. Như đã trình bày ở phần trước, các hoạt động đa dạng hóa ở Việt Nam hiện nay diễn ra khá thấp khi thể hiện 66% ở t số tập trung tiền gửi và 87% ở t số tập trung tín dụng.
Thứ ba, là các giá trị của hình thái rủi ro. Có thể thấy, NPL asset - trung bình mức rủi ro nợ xấu là 0.014 đơn vị, trong khi nếu so sánh với rủi ro bất ổn định – được rút ra từ hàm sản xuất kỹ thuật thì giá trị trung bình đạt 0.060 đơn vị. Cần lưu ý rằng rủi ro bất ổn