Quy mô ngân hàng (SIZE)
Biến SIZE được đo lường bằng Logartit tự nhiên của tổng tài sản. Biến SIZE được sử dụng để nghiên cứu sự ảnh hưởng của quy mô ngân hàng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.
Quy mô ngân hàng càng lớn thể hiện ngân hàng càng có nhiều khả năng đầu tư về vốn, công nghệ, nhân lực và quản lý. Thêm vào đó, với lợi thế của một ngân hàng lớn có nhiều hệ thống các chi nhánh có thể thu hút khách hàng tốt hơn đồng thời tạo ra nhiều sản phẩm khác biệt và quan trọng là có thể đảm bảo được các khoản tài trợ cho quá trình hoạt động ở mức chi phí thấp hơn so với các ngân hàng nhỏ, góp phần
làm gia tăng HQKD của ngân hàng. Như vậy, có nhiều nghiên cứu thực nghiệm như: Kosmidou (2008), Flamini và cộng sự (2009), Ayanda và cộng sự (2013).
Quy mô ngân hàng được xác định theo công thức: SIZE = Logarit (Tổng tài sản)
Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động (EFF)
Chi phí hoạt động của ngân hàng được xem là một yếu tố quan trọng và đồng thời cũng là điều kiện giúp cho việc gia tăng hiệu quả hoạt động của NHTM. Một ngân hàng nếu muốn gia tăng lợi nhuận thì trước hết cần phải giảm đi sự kém hiệu quả chi phí hoạt động trong ngân hàng. (Athanasolou và cộng sự, 2006).
Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động được đo lường bằng chi phí hoạt động trên cho thu nhập hoạt động thể hiện rằng các ngân hàng quản lý chi phí không hiệu quả có thể có xu hướng gặp vấn đề về cho vay đối với một số lý do như vấn đề giám sát chi phí nội bộ, và chi phí phát sinh chung trong nền kinh tế. Ngoài ra còn rất nhiều
chi phí khác như chi nộp thuế và các khoản phí, lệ phí, chi phí cho nhân viên, chi phí cho hoạt động quản lý, chi về tài sản, chi phí bảo hiểm tiền gửi khách hàng, chi phí dự phòng giảm giá đầu tư dài hạn.
Theo như các nghiên cứu của các tác giả Athanasolou và cộng sự (2006), Alshatti (2015), Salas và Saurina (2002) đều có kết luận biến có tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động tác động với hiệu quả hoạt động của NH. Tại Việt Nam, nghiên cứu
của các tác giả Nguyễn Việt Hùng(2008) cho ra kết quả rằng tỷ lệ này có ý nghĩa đối với biến rủi ro tín dụng.
Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động được xác định theo công thức sau: Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động = Chi phí ho t đ ngạ ộ
Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (GLOAN)
Tăng trưởng tín dụng là sự gia tăng giá trị khoản cho vay qua các năm, cùng với
đó là sự biến động của nền kinh tế qua từng năm và cho thấy tăng trưởng tín dụng đi cùng với RRTD. Nếu ngân hàng tăng trưởng bằng những khoản cho vay tốt thì rủi ro tín dụng có khuynh hướng giảm và như thế ngân hàng kinh doanh hiệu quả. Cụ thể, nghiên cứu của Kurawa and Garba (2014) là kỳ vọng tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều hiệu quả kinh doanh ngân hàng. Tại Việt Nam, mỗi năm Ngân hàng Nhà nước đều quy định một mức tăng trưởng tín dụng đối với mỗi ngân hàng thương mại cổ phần, để kiểm soát quy mô vốn và hạn chế mức tăng trưởng tín dụng quá nóng có thể ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng. Đồng thời biến này cũng được đưa vào mô hình như một tính mới do giai đoạn nghiên cứu có tính tổng quát hơn ở giai đoạn 2011-2020.
Tăng trưởng tín dụng được xác định theo công thức sau:
_ T ng d n năm sau - T ng d n năm trổ ự ợ ổ ư ợ ước
Tăng trưởng tín dụng---:—l--- ---3—•—Tj--- x 100%
T ng d n năm trổ ư ợ ước
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Sự phát triển của nền kinh tế ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động củangân
hàng. Bất cứ một ngân hàng nào cũng chịu sự chi phối của các chu kỳ kinh tế. Tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm là một yếu tố quyết định kinh tế vĩ mô và có tác động đến lợi nhuận các NHTM. Khi nền kinh tế tăng trưởng tốt, các chủ thể kinh tế sẽ đầu tư mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh, nhu cầu cấp tín dụng nói riêng và sử dụng đa dạng các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng nói chung đều tăng lên, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Cụ thể, có một số nghiên cứu của tác giả cùng quan điểm như Athanasolou và cộng sự (2006), Nicolae Petria (2013), Hasan Ayaydin (2014), Alshatti (2015) cho thấy hiệu quả hoạt động của ngân hàng cùng chiều với sự tăng trưởng của nền kinh tế và rủi ro tín dụng có kết quả ngược chiều với sự tăng trưởng kinh tế.
Tăng trưởng kinh tế được đại diện với chỉ số tăng trưởng tổng thu nhập quốc giới, được đưa vào mô hình để kiểm soát tác động của biến độc lập trong từng giai đoạn có sự điều chỉnh của tăng trưởng kinh tế (Liu và Wilson, 2010).
Tỷ lệ cấu trúc vốn (ETA)
Chỉ số này được đo lường vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. Tỷ số ETA càng cao
cho thấy mức độ an toàn vốn của ngân hàng cao, rủi ro phá sản thấp, do đó các nhà đầu tư yêu cầu phần bù rủi ro thấp hơn từ đó làm giảm chi phí sử dụng vốn. Đồng thời với tỷ lệ nắm giữ vốn chủ sở hữu cao cũng tạo điều kiện ngân hàng có khả năng tiếp cận với nguồn vốn giá rẻ hơn, và ngân hàng cũng sẽ chủ động hơn trong việc nắm bắt các cơ hội kinh doanh mang lại lợi nhuận cao hơn cho ngân hàng (Bourke, 1989). Có rất nhiều nghiên cứu trước đây cũng đã tìm thấy mối quan hệ cùng chiều với hiệu quả kinh doanh ngân hàng như: Alkassim (2005), Pasiouras và Kosmidou (2007), Athanasoglou và cộng sự (2008).
Tỷ lệ cấu trúc vốn được xác định theo công thức sau:
Ấ , A V n ch s hũuố ủ ở
Tỷ lệ cấu trúc vốn = —————-— x 100%j T ng tài s nổ ả
thuộc ROE Tỷ suất sinh lời trênvốn chủ sở hữu Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủsở hữu
Biến
độc
lập
NPL Tỷ lệ nợ xấu Nợ xấu/ Tổng dư nợ - LLR Tỷ lệ dự phòng rủiro tín dụng Dự phòng rủi ro chovay/Tổng dư nợ - SIZE Quy mô ngân hàng Logarit (Tổng tài sản) +
soát
GLOAN Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng
dư nợ năm trước)/ Tổng dư nợ năm trước
+
GDP Tốc độ tăng trưởng Tỷ lệ tăng trương kinh tếhằng năm +
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của 25 NHTM Việt Nam từ năm 2011 đến năm 2020. Tác giả sử dụng số liệu của 25 NHTM Việt Nam hiện nay đủ đảm bảo tính đại diện cho các NHTM Việt Nam. Do hiện nay chưa có hệ thống tổng hợp các dữ liệu chính thức, vì vậy tác giả thu thập báo cáo tài chính, báo cáo thường niên từ các website chính thống của các ngân hàng: http://vietsock.vn/,
http://cafef.vn/. Riêng tỷ lệ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát được lấy theo số liệu
thống kê của Ngân hàng Thế giới (http://data.worldbank.org/).
3.6 Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu là loại dữ liệu bảng, tương tự các bài nghiên cứu trước đây, luận văn thực hiện phân tích hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng qua ba mô hình: Pooled Regression -OLS, Fixed effects model -FEM và Random effects model -REM
Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS thích hợp nếu không có yếu tố riêng biệt (từng ngân hàng) và yếu tố về thời gian. Phương pháp ước lượng tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) không bỏ qua các yếu tố thời gian và yếu tố riêng biệt nên nó sẽ thích hợp để hồi quy. Để xem xét mô hình hồi quy phù hợp nhất trong ba mô hình trên, các kiểm định được sử dụng: đầu tiên, kiểm định F để lựa chọn
hình FEM được lựa chọn), tiếp đến là kiểm định Hausman được thực hiện để lựa chọn
giữa mô hình FEM và REM (nếu giá trị p-value của kiểm định Hausman nhỏ hơn 5%
thì lựa chọn mô hình FEM, ngược lại p-value có giá trị lớn hơn 5% thì REM được lựa chọn) cuối cùng sử dụng kiểm định Breusch & Pagan để lựa chọn OLS và REM (Nếu p-value của kiểm định Breusch & Pagan có giá trị nhỏ hơn 5% thì lựa chọn mô hình REM).
Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, nếu mô hình REM được lựa chọn, ta dựa vào mô hình REM đế phân tích kết quả, nếu FEM được lựa chọn thì nghiên cứu tiếp tục thực hiện các kiểm định phương sai thay đổi (sử dụng kiểm định Modified Ward) và tự tương quan (sử dụng kiểm định Wooldridge). Trong mô hình FEM kiểm định Modified Ward dùng để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi với giả thuyết HO: mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi. (Nếu giá trị p-value của kiểm định
Modified Ward nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết HO, tức là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi). Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình FEM là kiểm định Wooldridge với giả thuyết HO: mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
(Nếu giá trị p-value của kiểm định Wooldridge có nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết HO tức là mô hình có hiện tượng tự tương quan). Nếu mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, mô hình FGLS (Feasible Generalized Least Square) được sử dụng bởi mô hình này có thể kiểm soát được hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi.
Biến độc lập (tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro) và biến phụ thuộc (hiệu quả kinh doanh ngân hàng) có quan hệ đồng thời nên mô hình có thể xuất hiện vấn đề nội
sinh. Nội sinh có thể gây ra ước tính sai lệch trong phân tích. Do đó, bài nghiên cứu sử dụng SGMM để giải quyết vấn đề nội sinh và tự tương quan đồng thời qua đó có
xác định quá mức (over-identifying) cho phép kiểm tra sự phù hợp của các biến công
cụ. Trong nghiên cứu tác giả sử dụng Kiểm định Hansen được sử dụng để kiểm định tính over-identifying của các biến công cụ. Kiểm định này xác định liệu có sự tương quan giữa biến công cụ và phần dư trong mô hình hay không thông qua kiểm tra giả thuyết H0: các biến công cụ là phù hợp (thỏa tính over-identifying). Khi chấp nhận giả
thuyết H0 (p-value > 10%) nghĩa là các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là phù hợp.
Bên cạnh đó, khi sử dụng mô hình SGMM nghiên cứu sử dụng kiểm định tự tương quan bậc 2 (AR2) để kiểm định sự tương quan bậc 2 của phần dư trong mô hình, với giả thuyết H0: không có sự tương quan bậc 2 của phần dư. Khi p-value lớn hơn 10%, ta chấp nhận H0: phần dư của mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2, nghĩa là mô hình đạt yêu cầu.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Nội dung chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu của khóa luận, phương pháp được dùng để thực hiện nghiên cứu, mô tả dữ liệu, đưa ra các giả thuyết nghiên cứu để có cơ sở thiết lập mô hình nghiên cứu như sau:
Yit = β0 + βιNPL1,t + β2LLRi,t + β3SIZEi,t +04 LEVi,t + β5GLOANi,t + β6GDPi,t
+ β7 INFi,t + ũi,t
Trong đó, biến phụ thuộc Y đo hiệu quả kinh doanh là ROA và ROE
Tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và các kỹ thuật phân
tích, so sánh, thống kê mô tả. Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua việc
xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và phân tích hồi quy theo các phương pháp
OLS, FEM, REM, FGLS, SGMM để lựa chọn mô hình phù hợp, đảm bảo tính vững
nhằm đánh giá tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM
tại Việt Nam. Trong chương 3, tác giả cũng đặt dấu kì vọng cho rủi ro tín dụng cũng
như các biến tác động đến hiệu quả kinh doanh và kết quả đạt được sẽ trình bày
Variable ROA 250 0.0084957 0.0078606 0.0599291 0.0305658 ROE 250 0.1177599 0.1235543 -0.5632632 0.8178685 LLR 250 0.0141745 0.0068278 0.0075588 0.0757111 NPL 250 0.0220612 0.0126522 0.0035183 0.0882746 SIZE 250 8.06807 0.4878352 7.166866 9.180896 GLOAN 250 0.2004043 0.1757163 - 0.3009972 1.068167 GDP 250 0.0595988 0.0117917 0 .0291 0.0707579 ETA 250 0.0920336 0.038 0.0406177 0.2383814 EFF 250 0.8788129 5.426046 0.2874657 86.30194
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu4.1.1 Ket quả thống kê mô tả
2011-2020 là 0.84%, giá trị lớn nhất của ROA là 3.05% thuộc về năm 2020 của ngân hàng Kỹ Thương (Teachcombank), trong khi đó giá trị nhỏ nhất là -5. 99% thuộc về năm 2011 của ngân hàng Tiên Phong (TPB). Độ lệch chuẩn của ROA là 0.0078. Điều
này cho thấy mức độ chênh lệch ROA giữa các ngân hàng nghiên cứu trong mẫu nghiên cứu là không nhiều. ROE trong giai đoạn này thì khá cao với giá trị trung bình
lệch giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu là tương đối khá lớn. Có thể nói trong
số năm nghiên cứu, giai đoạn khó khăn nhất của các ngân hàng rơi vào các năm từ 2012 đến 2015. Giai đoạn này giá trị ROE và ROA đa số thấp hơn giá trị trung bình, đặc biệt là các ngân hàng NVB, TPB, SCB. Còn những năm gần đây, cụ thể là năm 2019 và 2020, ROA và ROE của các NHTM được cải thiện rõ rệt, các số đều tăng lên đáng kể so với các năm trước đó. Tóm lại ta có thể thấy rằng, đầu năm 2020 hoạt động kinh doanh của các ngân hàng gặp rất nhiều khó khăn, tuy nhiên sự cố gắng vực
dậy của các ngân hàng cũng không hề nhỏ.
4.1.2 Phân tích thống kê mô tả
Biến đo lường hiệu quả kinh doanh
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) 25 NHTM từ 2011 đến 2020 đạt giá trị trung bình 0.84% trong đó NHTMCP Tiên Phong (TPB) có tỷ suất sinh lời thấp nhất là -5.99% năm 2011 nhưng thay vào đó ngân hàng có tỷ suất sinh lời lớn nhất là NHTMCP Kỹ Thương (Teachcombank) với giá trị 3.05% năm 2020.
Hình 4.1: Biến động của ROA giai đoạn 2011 - 2020
1,850
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
• ROA ...Linear (ROA)
Giai đoạn 2011 đến 2015, ROA trung bình có xu hướng giảm sau đó ngày càng
tăng dần trong giai đoạn 2016 đến 2020, cao nhất vào năm 2020 tỷ suất sinh lời trên
tổng tài sản trung bình là 2.073. Giai đoạn 2016 đến 2020 ROA trung bình giai đoạn
cuối có xu hướng tăng dần nhưng đến năm 2020. Tuy rằng, năm 2020 bị ảnh hưởng
nền kinh tế nói chung nhưng vẫn thấy rằng các NNHTM đang dần dần sử dụng tài sản có hiệu quả hơn nên khả năng sinh lời nâng cao từ đó.
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu trung bình đạt giá trị 11.78% với độ lệch chuẩn 0.1235 trong đó giá trị cao nhất là 81,79% thuộc về NHTMCP Ngoại Thương Việt Nam-Vietcombank(VCB) năm 2020 và thấp nhất là -56.33% thuộc về NHTMCP
ROE
29,000 28,500 28,000 27,500 27,000 28,859 26,500 26,000 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020■ROE Linear (ROE)
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Tương tự ROA, ROE trung bình có xu hướng giảm sau đó ngày càng tăng dần trong giai đoạn 2016 đến 2020, cao nhất vào năm 2020 tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản trung bình là 0.1459. Giai đoạn 2015 đến 2020 ROA trung bình giai đoạn cuối có
xu hướng tăng mạnh nhưng đến năm 2019 tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu trung bình vẫn thấp hơn tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu trung bình năm 2020 là
Tuy nhiên có thể thấy rằng các NHTM đang dần dần sử dụng nguồn vốn chủ sở hữu hiệu quả hơn nên tăng khả năng sinh lời từ đó hiệu quả kinh doanh của ngân hàng đang dần dần cải thiện, nâng cao hơn.
Biến đo lường rủi ro tín dụng
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có giá trị dao động của NPLR trong khoảng từ 0,35% năm
2013 của ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB) đến 8,83% thuộc về năm 2012 của
