Luận văn sử dụng mô hình hồi quy theo dữ liệu bảng để phân tích tác động của sở hữu chéo đến cho vay. Mô hình nghiên cứu được đề xuất dựa trên cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm như sau:
(*)
Trong đó:
𝑦𝑖,𝑡: đo lường hiệu quả hoạt động tín dụng của ngân hàng i cho giai đoạn t
𝑦𝑖,𝑡−1: độ trễ của biến phụ thuộc, đo lường hiệu quả hoạt động tín dụng của ngân hàng i cho giai đoạn t – 1.
𝑆𝐻𝐶𝑖,𝑡: biến độc lập cho thấy cấu trúc sở hữu chéo của ngân hàng i trong giai đoạn t.
𝑍𝑗 ,𝑖𝑡: vector các biến độc lập j được đưa vào mô hình, phụ thuộc vào đặc điểm cụ thể của ngân hàng và các yếu tố kinh tế vĩ mô.
𝜀𝑖,𝑡: sai số của mô hình
Giả thuyết về tác động của sở hữu chéo đến cho vay được xác nhận nếu hệ số hồi quy của biến SHC dương và có ý nghĩa thống kê. Tương tự, hệ số hồi quy các biến kiểm soát sẽ trả lời cho giả thuyết về ảnh hưởng của các nhân tố nội tại và kinh tế vĩ mô đến hiệu quả hoạt động tín dụng. Nội dung lựa chọn các biến đại diện cho các nhân tố và lượng hóa các biến để đưa vào mô hình sẽ được trình bày sau đây.
Biến phụ thuộc
Có nhiều cách khác nhau để đo lường hiệu quả hoạt động tín dụng của các NHTM. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng chỉ số tỷ lệ tăng trưởng tín dụng và nợ xấu cho mục đích đánh giá hiệu quả hoạt động tín dụng.
(1)Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LOAN) được tính toán theo công thức LOAN (%) = [Dư nợ (t) – Dư nợ (t-1)] / Dư nợ (t-1) * 100%
Luận văn giới hạn chỉ tiêu dư nợ là cho vay khách hàng cá nhân và tổ chức kinh tế. Chỉ tiêu này dùng để so sánh sự tăng trưởng dư nợ tín dụng qua các năm để đánh giá khả năng cho vay, tìm kiếm khách hàng và đánh tình hình thực hiện kế hoạch tín dụng của ngân hàng.
(2)Nợ xấu (NPL): là giá trị các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 (lấy logarigth của giá trị này).
Chỉ tiêu này cho thấy tình hình chất lượng tín dụng tại ngân hàng, đồng thời phản ánh khả năng quản lý tín dụng của ngân hàng trong khâu cho vay, đôn đốc thu hồi nợ của ngân hàng đối với các khoản vay. Tỷ lệ nợ xấu càng cao thể hiện chất lượng tín dụng của ngân hàng càng kém, và ngược lại.
(3)ROE (lợi nhuận ròng/vốn cổ phần): được tính bằng Lợi nhuận sau thuế chia cho Tổng vốn chủ sở hữu bình quân.
Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn cổ phần liên quan đến lợi nhuận ròng và vốn đầu tư bởi các cổ đông. Tỷ lệ này đo tính hiệu quả của quá trình sử dụng vốn góp của các cổ đông hay những gì mà cổ đông nhận được từ việc đầu tư vào ngân hàng. Aydin (2008) đã chứng minh rằng tỷ lệ sinh lời của ngân hàng ROE ảnh hưởng cùng chiều đến tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng.
Biến độc lập
Biến sở hữu chéo (SHC):
Nguyễn Đức Mậu (2012) và Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright (2013) cho rằng các khoản tín dụng dễ dàng cấp cho khách hàng, đặc biệt là cổ đông của chính ngân hàng, hoặc các công ty do cổ đông lớn của ngân hàng sở hữu và có liên quan. Những khoản vay này có nguy cơ cao trở thành các khoản nợ xấu sau một thời gian. Để tránh các khoản nợ xấu này, các NHTM có thể đảo nợ cho khách hàng bằng việc cấp khoản tín dụng mới nhằm giúp cho người vay trả cả gốc lẫn lãi của khoản nợ đến hạn. Điều này, tuy làm cho tổng dư nợ tăng lên, nhưng giúp che đậy tỷ lệ nợ xấu thực của ngân hàng.
Nhóm các yếu tố thuộc về đặc điểm của ngân hàng:
(1)Quy mô ngân hàng (SIZE): được tính bằng cách lấy logarigth tự nhiên của tổng tài sản. Những ngân hàng có quy mô càng lớn thì khả năng tiếp cận khách hàng càng cao, khả năng cho vay dễ dàng hơn nhờ mạng lưới cũng như nguồn vốn dồi dào, từ đó góp phần tăng trưởng tín dụng của ngân hàng (Nguyễn Thanh Nhàn, Nguyễn Thị Minh Nguyệt và Nguyễn Thị Hồng Hải, 2014). Quy mô ngân hàng có thể tác động lên nợ xấu theo cả chiều hướng tích cực (Rajan & Dhal, 2003; Dash & Kabra, 2010) và tiêu cực (Salas & Saurina, 2002; Hu et al., 2006). Những ngân hàng lớn sẽ quản lý nợ xấu hiệu quả hơn nhờ đa dạng hóa danh mục cho vay của họ. Tuy nhiên, những ngân hàng lớn có thể chấp nhận rủi ro cao hơn do sự mong đợi vào sự bảo vệ của chính phủ khi những ngân hàng này gặp nạn, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao hơn.
(2)Tỷ lệ an toàn vốn (CAR): CAR là một thước đo độ an toàn vốn của ngân hàng, được tính theo tỷ lệ phần trăm của tổng vốn nòng cốt và vốn bổ sung so với tổng tài sản đã điều chỉnh của ngân hàng.
CAR = [(Vốn cấp I + vốn cấp II) / (tài sản đã điều chỉnh rủi ro)] * 100% Theo quy định hiện hành, CAR của các NHTM tối thiểu phải đạt 9%. Khi một NHTM không đảm bảo được tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu thì NHNN sẽ buộc ngân hàng này hoặc phải tăng vốn chủ sở hữu hoặc phải hạn chế tăng trưởng tổng tài sản, thay đổi cơ cấu tài sản theo hướng tăng tỷ trọng tài sản an toàn hoặc kết hợp tất cả các điều chỉnh trên. Điều này sẽ làm ảnh hưởng đến khả năng tăng trưởng tín dụng của ngân hàng. Nghiên cứu của Athanasoglou et al. (2006) cho rằng một ngân hàng có tỷ lệ an toàn vốn cao sẽ cho thị trường một tín hiệu tốt về hiệu quả hoạt động, hay nói cách khác một tỷ lệ an toàn vốn cao đồng nghĩa với việc rủi ro thấp.
(3)Tỷ lệ tăng trưởng huy động vốn (DEPOSIT): Để tương ứng với dư nợ cho vay cá nhân và tổ chức kinh tế nên chỉ tiêu huy động vốn chỉ gồm có tiền gửi khách hàng.
Tỷ lệ tăng trưởng huy động vốn (%) = [Tiền gửi (t) – Tiền gửi (t-1)] / Tiền gửi (t-1) * 100% Theo quy định của NHNN thì ngân hàng không được sử dụng vượt quá 80% nguồn vốn huy động để cấp tín dụng. Vì vậy, ngân hàng muốn tăng dư nợ cho vay thì đầu tiên phải tăng huy động để đáp ứng yêu cầu về an toàn hoạt động của NHNN. Guo, Kai và Stepanyan, Vahram (2011) đã phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tốc độ tăng trưởng tín dụng của các NHTM tại 38 nước có nền kinh tế mới nổi trong thập kỷ vừa qua, bài viết nhấn mạnh tốc độ tăng trưởng tiền gửi và tốc độ gia tăng nợ của ngân hàng góp phần làm tăng và ảnh hưởng có ý nghĩa tới tăng trưởng tín dụng.
(4)Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng và nợ xấu năm trước: Theo phương pháp ước lượng GMM thì mô hình hồi quy cần xem xét ảnh hưởng của biến phụ thuộc kỳ trước. Bằng chứng thực nghiệm của các nghiên cứu trước đây cũng chỉ ra rằng mức độ của khoản nợ xấu trước đây có thể ảnh hưởng đến mức độ hiện tại một cách đáng kể (Jalan, 2001; Dash và Kabra, 2010) .
Nhóm các yếu tố liên quan đến môi trƣờng hoạt động:
(1)Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): Theo Athanasoglou và các cộng sự (2006) thì khi GDP có chiều hướng giảm thì nhu cầu tín dụng cũng giảm, ngược lại, trong một nền kinh tế đang tăng trưởng thể hiện qua tốc độ tăng GDP thì nhu cầu tín dụng cao do tính chất của chu kỳ kinh doanh. Tuy nhiên, tăng trưởng GDP có quan hệ ngược chiều với nợ xấu được tìm thấy trong nhiều nghiên cứu như Salas & Suarina (2002), Rajan & Dhal (2003), Jimenez & Suarina (2005), Fofack (2005),… Khi nền kinh tế phát triển mạnh mẽ, thu nhập của các doanh nghiệp tăng lên có thể cải thiện khả năng trả nợ dễ dàng hơn, nợ xấu sẽ giảm và ngược lại.
(2)Tỷ lệ lạm phát (IFL): NHNN sẽ thực hiện chính sách tiền tệ nới lỏng hoặc thắt chặt để thực hiện mục tiêu kiểm soát lạm phát trong từng thời kỳ, điều này sẽ ảnh hưởng đến hoạt động ngân hàng nói chung và lĩnh vực tín dụng nói riêng (Bentum, 2012). Một số nghiên cứu (Aisen và Franken, 2010; Bhaumik et al, 2011) đã xác định một liên kết giữa chính sách tiền tệ nới lỏng và tăng trưởng tín dụng nhanh hơn, nhưng Bloxham et al. (2011) cho thấy không có mối liên hệ đó.
Khi đó, mô hình thực nghiệm của các giả thuyết nghiên cứu nêu trên được phát triển như sau:
(𝟏) 𝑳𝑶𝑨𝑵𝒊,𝒕 = 𝜷𝟎+ 𝜷𝟏𝑳𝑶𝑨𝑵𝒊,𝒕−𝟏+ 𝜷𝟐𝑺𝑯𝑪𝒊,𝒕+ 𝜷𝒋𝒁𝒋𝒊,𝒕+ 𝜺𝒊,𝒕 𝒏 𝒋=𝟏 𝟐 𝑵𝑷𝑳𝒊,𝒕 = 𝜽𝟎+ 𝜽𝟏𝑵𝑷𝑳𝒊,𝒕−𝟏+ 𝜽𝟐𝑺𝑯𝑪𝒊,𝒕+ 𝜽𝟑𝑳𝑶𝑨𝑵𝒊,𝒕−𝟏+ 𝜽𝒋𝒁𝒋𝒊,𝒕+ 𝒏 𝒋=𝟏 𝝎𝒊,𝒕 𝟑 𝑹𝑶𝑬𝒊,𝒕= 𝜸𝟎+ 𝜸𝟏𝑹𝑶𝑬𝒊,𝒕−𝟏+ 𝜸𝟑𝑺𝑯𝑪𝒊,𝒕+ 𝜸𝟒𝑳𝑶𝑨𝑵𝒊,𝒕+ 𝜸𝟓𝑵𝑷𝑳𝒊,𝒕+ 𝜷𝜸𝒋𝒁𝒋𝒊,𝒕+ 𝝑𝒊,𝒕 𝒏 𝒋=𝟏 Trong đó:
i: Đại diện cho ngân hàng thứ i (i = 1,28 ) t: Đại diện cho năm (t = 2010; 2014 )
𝜀, 𝜔, 𝜗 : Sai số
Bảng 4.1: Bảng mô tả các biến trong mô hình ƣớc lƣợng LOAN
STT Biến số Mã hóa Mô tả Kỳ vọng
dấu
1 Tỷ lệ tăng trưởng
tín dụng năm trước LOAN(t-1)
Tỷ lệ tăng trưởng dư nợ cho vay khách hàng cá nhân và tổ chức kinh tế năm t-1
+
2 Sở hữu chéo SHC Tỷ lệ vốn góp của ngân
hàng khác trên vốn điều lệ +
3 Quy mô ngân hàng SIZE Ln(Tổng tài sản) +
4 Tỷ lệ an toàn vốn CAR
[(Vốn cấp I + vốn cấp II) / (tài sản đã điều chỉnh rủi ro)] * 100%
-
5 Suất sinh lời trên
vốn chủ sở hữu ROE
Khả năng sinh lời của vốn tự có:
Lợi nhuận sau thuế/Tổng vốn chủ sở hữu bình quân
+
6 Tỷ lệ tăng trưởng
huy động vốn DEPOSIT
Tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi
khách hàng +
7 Nợ xấu NPL Log(Tổng nợ xấu) -
8 Tốc độ tăng trưởng
kinh tế GDP
Tốc độ tăng trưởng GDP
hàng năm +
9 Tỷ lệ lạm phát IFL Chỉ số CPI hàng năm +
Bảng 4.2: Bảng mô tả các biến trong mô hình ƣớc lƣợng NPL
STT Biến số Mã hóa Mô tả Kỳ vọng
dấu
1 Nợ xấu năm trước NPL (t-1) Log(Tổng nợ xấu) năm t-
1 +
2 Sở hữu chéo SHC Tỷ lệ vốn góp của ngân
hàng khác trên vốn điều lệ +
3 Quy mô ngân hàng SIZE Ln(Tổng tài sản) -
4 Tỷ lệ an toàn vốn CAR
[(Vốn cấp I + vốn cấp II) / (tài sản đã điều chỉnh rủi ro)] * 100%
5 Suất sinh lời trên
vốn chủ sở hữu ROE
Khả năng sinh lời của vốn tự có:
Lợi nhuận sau thuế/Tổng vốn chủ sở hữu bình quân
-
6 Tỷ lệ tăng trưởng
huy động vốn DEPOSIT
Tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi
khách hàng +
7 Tỷ lệ tăng trưởng
tín dụng năm trước LOAN (t-1)
Tỷ lệ tăng trưởng dư nợ cho vay khách hàng cá nhân và tổ chức kinh tế + 8 Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm -
9 Tỷ lệ lạm phát IFL Chỉ số CPI hàng năm +
Bảng 4.3: Bảng mô tả các biến trong mô hình ƣớc lƣợng ROE
STT Biến số Mã hóa Mô tả Kỳ vọng
dấu
1
Suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu năm trước
ROE (t-1)
Khả năng sinh lời của vốn tự có:
Lợi nhuận sau thuế/Tổng vốn chủ sở hữu bình quân
+
2 Sở hữu chéo SHC Tỷ lệ vốn góp của ngân
hàng khác trên vốn điều lệ -
3 Quy mô ngân hàng SIZE Ln(Tổng tài sản) +
4 Tỷ lệ tăng trưởng
huy động vốn DEPOSIT
Tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi
khách hàng +
5 Tỷ lệ an toàn vốn CAR
[(Vốn cấp I + vốn cấp II) / (tài sản đã điều chỉnh rủi ro)] * 100%
-
6 Nợ xấu NPL Log(Tổng nợ xấu) -
7 Tỷ lệ tăng trưởng
tín dụng LOAN
Tỷ lệ tăng trưởng dư nợ cho vay khách hàng cá nhân và tổ chức kinh tế + 8 Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm +
9 Tỷ lệ lạm phát IFL Chỉ số CPI hàng năm -
Trên thực tế, có rất nhiều cách khác nhau để ước lượng các mô hình hồi quy theo dữ liệu bảng, thông thường có Pooled OLS, FEM, REM,… Mỗi phương pháp có một thế mạnh riêng và cùng với đó là những tồn tại khác nhau, trong đó các vấn đề phổ biến hay gặp phải là do đặc tính dữ liệu dẫn đến kết quả ước lượng có thể bị chệch như các hiện tượng: đa cộng tuyến, tương quan, tự tương quan, nội sinh, điều chỉnh ngắn hạn để đạt cân bằng dài hạn. Phương trình (1) – (3) là mô hình động với độ trễ của biến phụ thuộc nằm ở vế phải của phương trình, dẫn đến hiện tượng tự tương quan với sai số của mô hình. Ngoài ra, các nghiên cứu về ngân hàng cũng chỉ ra rằng các biến liên quan đến đặc
thù của ngân hàng như tăng trưởng tín dụng, nợ xấu, lợi nhuận, quy mô… thường có tác động nội suy. Do đó, phương pháp ước lượng khắc phục được những tồn tại trên thường được sử dụng là GMM (Generalized Method of Moments) của Arellano and Bond (1991).
Tính hợp lý của các công cụ được sử dụng trong phương pháp GMM được đánh giá qua các kiểm định Hansen và Arellano – Bond (AR): Kiểm định Hansen xác định tính chất phù hợp của các biến công cụ trong mô hình GMM. Đây là kiểm định giới hạn về nội sinh (over – identifying restrictions) của mô hình. Kiểm định Hansen với giả thuyết H0 biến công cụ là ngoại sinh, nghĩa là không tương quan với sai số của mô hình. Vì thế, giá trị p của thống kê Hasen càng lớn càng tốt. Còn kiểm định Arellano – Bond dùng để kiểm tra tính chất tự tương quan (autocorrelation) của phương sai sai số mô hình GMM ở dạng sai phân bậc 1. Do đó, chuỗi sai phân khảo sát mặc nhiên có tương quan bậc 1, AR(1) nên kết quả kiểm định được bỏ qua. Tương quan bậc 2, AR(2) được kiểm định trên chuỗi sai phân của sai số để phát hiện tự tương quan của sai số ở bậc 1. Kiểm định Arellano – Bond có giả thuyết H0: không tự tương quan.