CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.2.1. Khái qt mơ hình nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam, mơ hình nghiên cứu đề xuất dựa vào cơ sở lý thuyết, và mơ hình nghiên cứu của Saeed MS và Zahid N (2016) và B. Kishori, Jeslin Sheeba. J (2017) có điều chỉnh kết hợp với các mơ hình nghiên cứu khác có liên quan, bao gồm: biến phụ thuộc là lợi nhuận, biến độc lập là rủi ro tín dụng và các biến kiểm sốt như quy mơ NHTM, khả năng tăng trưởng, địn bẩy tài chính, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng và hiệu quả quản lý chi phí; mơ hình nghiên cứu được khái quát theo hình 3.2.
Hình 3.2. Khái qt mơ hình nghiên cứu đề xuất
RỦI RO TÍN DỤNG
Tỷ lệ nợ xấu
Đòn bẩy tài chính
Khả năng tăng trưởng
Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng
Hiệu quả quản lý chi phí
Quy mơ cho vay
27
Theo hình 3.2, đề tài xác định phương trình hồi quy dự kiến như sau:
PROFit = β0 + β1 x CRISKit + β2 x BSIZEit + β3 x GROWTHit + β4 x LDRit + β5 x LEVit + + β6 x QOMit + it
Trong đó:
PROF : Lợi nhuận (khả năng sinh lời) CRISK : Rủi ro tín dụng
BSIZE : Quy mô NHTM
GROWTH : Khả năng tăng trưởng của NHTM
LDR : Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng LEV : Địn bẩy tài chính
QOM : Hiệu quả quản lý chi phí
β0: Hệ số chặn, phản ánh ảnh hưởng đến biến phụ thuộc của các yếu tố khơng nằm trong mơ hình nghiên cứu đề xuất.
β1, β2, β3, β4, β5, β6: hệ số hồi quy của từng biến độc lập nhằm giải thích ảnh hưởng của biến độc lập tới biến phụ thuộc
i và t tương ứng với từng NHTM và theo từng năm
it: là sai số ngẫu nhiên
3.2.2. Giải thích các biến trong mơ hình nghiên cứu
Căn cứ khái qt mơ hình nghiên cứu tại mục 3.2.1, các biến trong mơ hình nghiên cứu được giải thích như sau:
Thứ nhất, biến phụ thuộc là lợi nhuận hay còn được hiểu là khả năng sinh
lời (PROF), được đo lường bởi suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu với cách xác định và ý nghĩa đã được trình bày tại mục 2.1, dữ liệu được lấy từ bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh.
Thứ hai, biến độc lập là rủi ro tín dụng (CRISK), được đo lường bởi tỷ lệ nợ
xấu, cách tính và ý nghĩa dựa theo cơ sở lý thuyết tại mục 2.2, và dữ liệu được lấy từ bảng cân đối kế toán.
Thứ ba, các biến kiểm sốt.
28 Tổng tài sản bình qn trong năm = Tổng tài sản cuối năm + Tổng tài sản đầu năm 2
(ii) Khả năng tăng trưởng (GROWTH), được đo lường bởi tỷ lệ tăng (giảm) tổng tài sản trong năm, được tính dựa vào bảng cân đối kế tốn theo cơng thức như sau:
GROWTH =
Tổng tài sản năm nay – Tổng tài sản năm trước Tổng tài sản năm trước
(iii) Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng (LDR), được tính dựa vào bảng cân đối kế tốn theo cơng thức như sau:
LDR =
Dư nợ cho vay bình quân
Tổng tiền gửi huy động của khách hàng bình quân
(iv) Địn bẩy tài chính (LEV), được đo lường bởi tỷ số nợ, được tính dựa vào bảng cân đối kế tốn theo cơng thức như sau:
LEV =
Nợ bình quân Tổng tài sản bình quân
(v) Hiệu quả quản lý chi phí (QOM), được đo lường bởi tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động, được tính dựa vào báo cáo kết quả kinh doanh theo công thức như sau:
QOM =
Chi phí hoạt động Tổng thu nhập hoạt động
3.2.3. Giả thuyết nghiên cứu
Thứ nhất, tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận
Đề tài tiếp cận rủi ro tín dụng trong nghiệp vụ cấp tín dụng của NHTM, đó là loại rủi ro phát sinh khi khách hàng không thực hiện đúng cam kết trong hợp đồng tín dụng mà khách hàng đã ký kết với NHTM. Lý thuyết rủi ro và lợi nhuận trong quản trị tài chính, nếu NHTM quản trị rủi ro tín dụng không tốt sẽ dẫn đến phát sinh rủi ro tín dụng, từ đó tác động tiêu cực đến lợi nhuận; điều này cũng được khẳng định bởi lý thuyết “kém may mắn và lý thuyết “quản lý kém”. Ngoài
29
ra, nhiều bằng chứng thực nghiệm cũng chỉ ra rằng rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến lợi nhuận, chẳng hạn nghiên cứu của Nguyễn Việt Hùng (2008), Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013), Nguyễn Hữu Tài và Nguyễn Thu Nga (2017), Nguyễn Quốc Anh (2016), B. Kishori và Jeslin Sheeba. J (2017), Million Gizaw, Matewos Kebede và Sujata Selvaraj (2015), Zamira Veizi, Romeo Mano v Lorenc Koỗiu (2016), Abu Hanifa Md. Noman và cộng sự (2015), Olalere Oluwaseyi Ebenezer và Wan Ahmad Wan Omar (2013), Shiva Raj Poudel (2018), Rifqah Amaliah S, Hafinaz Hasniyanti Hassan (2019), Samuel Gameli Gadzo, Holy Kwabla Kportorgbi và John Gartchie Gatsi (2019). Như vậy, đề tài nghiên cứu cũng kỳ vọng rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam, với giả thuyết H1 như sau:
H1: Rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam.
Thứ hai, các yếu tố khác tác động đến lợi nhuận
Căn cứ lý thuyết lợi thế kinh tế nhờ quy mô (Economy of Scale Theory), NHTM có quy mơ càng lớn thì càng có lợi thế trong việc giảm chi phí và từ đó gia tăng lợi nhuận; và nhiều nghiên cứu thực nghiệm cũng đã chỉ ra tác động cùng chiều của quy mô NHTM đến lợi nhuận như nghiên cứu của Saeed MS và Zahid N (2016), Samuel Hymore Boahene, Julius Dasah và Samuel Kwaku Agyei (2012), Nguyễn Quốc Anh (2016), Shiva Raj Poudel (2018). Như vậy, đề tài nghiên cứu này kỳ vọng biến kiểm sốt quy mơ NHTM tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam, giả thuyết được xác định như sau:
H2a: Quy mô NHTM tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam
Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng thể hiện mức độ sử dụng vốn huy động từ tiền gửi của khách hàng để thực hiện cho vay của NHTM, thể hiện mối quan hệ theo lý thuyết chức năng trung gian tài chính của NHTM. Nếu tỷ lệ này cao và càng gia tăng cho biết tiền gửi của khách hàng được NHTM sử dụng để cấp tín dụng cho khách hàng dưới hình thức cho vay nhiều hơn, thể hiện sự hiệu
30
quả của chức năng trung gian tài chính của NHTM, cho thấy NHTM đã khai thác tích cực khoản tiền gửi được huy động để tạo ra thu nhập cũng như mang lại lợi nhuận cho NHTM. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Hamadi và Awded (2012) đã chỉ ra rằng có sự tác động tích cực của tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng đến lợi nhuận của NHTM. Như vậy, đề tài nghiên cứu này kỳ vọng biến kiểm soát tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam, giả thuyết được xác định như sau:
H2b: Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng của NHTM tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam
Theo lý thuyết chi phí đại diện (Agency cost theory) và lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking order theory), NHTM có khả năng tăng trưởng cao sẽ giảm thiểu tình trạng bất cân xứng thơng tin, qua đó NHTM có cơ hội giảm chi phí khi huy động vốn và giảm chi phí đại diện, dễ dàng hơn khi thực hiện các chiến lược kinh doanh và mang đến cơ hội gia tăng lợi nhuận. Nghiên cứu thực nghiệm của Saeed MS và Zahid N (2016), Samuel Hymore Boahene, Julius Dasah và Samuel Kwaku Agyei (2012) đã chỉ ra rằng khả năng tăng trưởng của NHTM sẽ tác động tích cực đến lợi nhuận của chính ngân hàng. Như vậy, đề tài nghiên cứu này kỳ vọng biến kiểm soát khả năng tăng trưởng tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam, giả thuyết được xác định như sau:
H2c: Khả năng tăng trưởng của NHTM tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam
Theo mơ hình Dupont sử dụng cho phân tích khả năng sinh lời của vốn, nếu NHTM có thể tìm được biện pháp phù hợp để kiểm sốt cũng như quản lý chi phí đảm bảo hiệu quả sẽ góp phần giảm chi phí và từ đó tác động tích cực đến lợi nhuận; hiệu quả quản lý chi phí có tác động tích cực đến lợi nhuận của các NHTM đã được kiểm chứng bởi nhiều nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, chẳng hạn như nghiên cứu của Hamadi và Awded (2012), Maudos và Solis (2009), Maudos và Guevara (2004), Nguyễn Việt Hùng (2008), Nguyễn Quốc Anh (2016), Young Tan (2015), Samuel Gameli Gadzo, Holy Kwabla Kportorgbi
31
và John Gartchie Gatsi (2019). Như vậy, đề tài nghiên cứu này kỳ vọng biến kiểm sốt hiệu quả quản lý chi phí tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam, tức là tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động có quan hệ trái chiều với lợi nhuận; giả thuyết được xác định như sau:
H2d: Hiệu quả quản lý chi phí tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam, hay tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động tác động ngược chiều đến lợi nhuận.
Theo lý thuyết hệ thống đòn bẩy trong quản trị tài chính, NHTM sử dụng địn bẩy tài chính sẽ làm gia tăng rủi ro và do đó lợi nhuận kỳ vọng tăng tương ứng; ngoài ra, đặc trưng của NHTM là doanh nghiệp kinh doanh tiền tệ, thực hiện chức năng trung gian tài chính trong nền kinh tế nên NHTM thường duy trì sử dụng địn bẩy tài chính ở mức cao, và do đó NHTM càng quan tâm nhiều hơn về tác động của địn bẩy tài chính đến lợi nhuận đạt được của NHTM. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra tác động tích cực của địn bẩy tài chính đến lợi nhuận của các NHTM, chẳng hạn như nghiên cứu của Saeed MS và Zahid N (2016), Samuel Hymore Boahene, Julius Dasah và Samuel Kwaku Agyei (2012), Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013), Samuel Gameli Gadzo, Holy Kwabla Kportorgbi và John Gartchie Gatsi (2019). Như vậy, đề tài nghiên cứu này kỳ vọng biến kiểm sốt địn bẩy tài chính tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam, giả thuyết được xác định như sau:
H2e: Địn bẩy tài chính tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam
Bảng 3.1 tổng hợp kỳ vọng về dấu tác động của rủi ro tín dụng và các yếu tố khác thuộc về ngân hàng đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam.
32
Bảng 3.1. Kỳ vọng dấu tác động của các biến
Biến Kỳ vọng Bằng chứng thực nghiệm
Biến độc lập:
CRISK – Nguyễn Việt Hùng (2008), Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013), Nguyễn Hữu Tài và Nguyễn Thu Nga (2017), Nguyễn Quốc Anh (2016), B. Kishori và Jeslin Sheeba. J (2017), Million Gizaw, Matewos Kebede và Sujata Selvaraj (2015), Zamira Veizi, Romeo Mano và Lorenc Koỗiu (2016), Abu Hanifa Md. Noman và cộng sự (2015), Olalere Oluwaseyi Ebenezer và Wan Ahmad Wan Omar (2013), Shiva Raj Poudel (2018), Rifqah Amaliah S, Hafinaz Hasniyanti Hassan (2019), Samuel Gameli Gadzo, Holy Kwabla Kportorgbi và John Gartchie Gatsi (2019).
Biến kiểm soát:
BSIZE + Saeed MS và Zahid N (2016), Samuel Hymore Boahene, Julius Dasah và Samuel Kwaku Agyei (2012), Nguyễn Quốc Anh (2016), Shiva Raj Poudel (2018)
GROWTH + Saeed MS và Zahid N (2016), Samuel Hymore Boahene, Julius Dasah và Samuel Kwaku Agyei (2012) LEV + Saeed MS và Zahid N (2016), Samuel Hymore Boahene, Julius Dasah và Samuel Kwaku Agyei (2012),
Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013), Samuel Gameli Gadzo, Holy Kwabla Kportorgbi và John Gartchie Gatsi (2019)
LDR + Hamadi và Awded (2012)
QOM + Hamadi và Awded (2012), Maudos và Solis (2009), Maudos và Guevara (2004), Nguyễn Việt Hùng (2008), Nguyễn Quốc Anh (2016), Young Tan (2015), Samuel Gameli Gadzo, Holy Kwabla Kportorgbi và John Gartchie Gatsi (2019)
33
3.2. MẪU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 3.2.1. Mẫu nghiên cứu
Đề tài được thực hiện trên cơ sở dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm tốn và các tài liệu khác có liên quan từ năm 2008 đến năm 2018 của 13 NHTM niêm yết trên thị trường chứng khốn chính thức tại Việt Nam, trong đó có 10 NHTM niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh và 03 NHTM niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội. Nếu xét về sở hữu kiểm soát của Nhà nước, mẫu nghiên cứu gồm 10 NHTM khơng có sở hữu kiểm sốt của Nhà nước và 03 NHTM có sở hữu kiểm sốt của Nhà nước.
Danh sách các NHTM trong mẫu nghiên cứu trình bày tại phụ lục 1.
3.2.2. Dữ liệu nghiên cứu
Đề tài sử dụng dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm tốn từ năm 2008 đến năm 2018 của 13 NHTM niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết tại Việt Nam được xác định trên cở sở dữ liệu bảng (Panel data) với sự hỗ trợ của phần mềm Excel và phần mềm Eviews 8.0
Nguồn dữ liệu: FiinPro - Hệ thống dữ liệu tài chính tồn diện và chun sâu nhất về Việt Nam, được cung cấp bởi Công ty cổ phần StoxPlus.
Bộ dữ liệu nghiên cứu của đề tài được trình bày chi tiết tại phụ lục 2.
3.3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đề tài sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính với phương pháp nghiên cứu định lượng để trả lời các câu hỏi nghiên cứu cũng như thực hiện các mục tiêu nghiên cứu liên quan đến tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các NHTM niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng để (i) tiếp cận và phân tích cơ sở lý thuyết về lợi nhuận dưới góc độ quản trị tài chính – khả năng sinh lời của NHTM, cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng trong nghiệp vụ cấp tín dụng của NHTM và cơ sở lý thuyết giải thích tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của NHTM, (ii) lược khảo và thảo luận các nghiên cứu thực nghiệm trước đây tại Việt Nam và các quốc gia khác về tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của
34
NHTM, (ii) thiết kế mơ hình nghiên cứu và luận giải đo lường biến, đưa các giả thuyết nghiên cứu cho từng biến độc lập và biến kiểm soát, và (iii) thảo luận kết quả nghiên cứu, đúc rút kết luận và đưa các gợi ý, khuyến nghị có liên quan cho các chủ thể.
Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để xác định kết quả nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của NHTM niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, bao gồm các phương pháp kỹ thuật nghiệp vụ cụ thể như sau: thống kê mô tả (Descriptive Statistics), phân tích tương quan (Correlation analysis) và phân tích hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data regression), trong đó:
(i) Thống kê mơ tả
Thống kê mô tả được sử dụng nhằm cung cấp thông tin khái quát về các biến trong mơ hình nghiên cứu, các chỉ tiêu thống kê mơ tả bao gồm: giá trị trung bình (Mean), giá trị nhỏ nhất (Mininum), giá trị lớn nhất (Maxinum), độ lệch chuẩn (Standard deviation) và số quan sát (Observations)..
(ii) Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được sử dụng nhằm xác định mức độ tương quan mạnh hay yếu, cùng hay ngược chiều giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu. Ngồi ra, phân tích tương quan còn gợi ý nhận diện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng có xảy ra hay khơng; theo Gujarati, D. N. (2011), nếu hệ số tương quan của một cặp biến độc lập bất kỳ có giá trị tuyệt đối cao hơn 0.8 thì mơ hình có thể gặp lỗi đa cộng tuyến nghiêm trọng. Theo Gujarati, D. N. (2011), có ba cách có thể áp dụng để xử lý hiện tượng đa cộng tuyến: (i) bỏ biến có mức độ tương quan cao với biến số khác, (ii) sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính, và (iii) khơng làm gì; trong đó, phương pháp thứ hai đặc biệt hiệu quả khi xử lý các mô hình có nhiều biến độc lập.
(iii) Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy dữ liệu bảng cân bằng để kiểm định xu hướng và mức độ tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của NHTM niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, sử dụng mơ hình hồi quy gộp (Pooled OLS) nếu khơng
35
có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, mơ hình các yếu tố tác động cố định (FEM) và mơ hình các yếu tố tác động ngẫu nhiên (REM).
Sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM với giả thuyết H0 là chấp nhận REM, và H1 là chấp nhận FEM; sử dụng kiểm định Redundant Fixed Effects để lựa chọn giữa FEM và Pooled OLS với giả thuyết H0 là chấp