RR tín dụng CR Dự phòng RR tín dụngTổng tài sản +
Quy mô NH SIZE Log (Tổng tài sản) -
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu EQUITY Vốn chủ sở hữuTổng tài sản - Tỷ lệ cho vay/ huy động vốn LDR Huy động vốnCho vay + Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài
sản ROA EAT
Tổng tài sản -
LS huy động thực trung bình DR LS huy động kỳ hạn 12 tháng -Lạm phát năm - LS liên NH thực IR LS liên NH kỳ hạn 1 tháng - Lạmphát năm +
Chỉ số biến động LS thị trường SMR
√
LÃ V i∑(∙ K1 - "-:
i=l +
Tăng trưởng kinh tế GDP Log (GDP) -
Chênh lệch LS cho vay và LS huy
3 Nợ dưới tiêu chuẩn Từ 30 - 90 ngày 20%
4 Nợ nghi ngờ Từ 90 - 180 ngày 50%
5 Nợ có khả năng mất vốn Từ 180 ngày trở lên 100%
Ghi chú: + là tác động cùng chiều, - là tác động ngược chiều Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.4.2. Mô hình nghiên cứu
Dựa vào các yếu tố tác động đến RRTK của Vũ Thị Hồng (2015), tỷ lệ sở hữu nước ngoài và các yếu tố vĩ mô khác, mô hình đề xuất cho bài nghiên cứu như
sau:
LRit = a + β1FOREIGNit + β2CRi,t + β3SIZEi,t + β4EQUITYi,t
+β5LDRit + β6R0Ait + yDRβ t + g∕Rβ t + gSMRβ t + βt0GDPt + βιιNIMt + tɛɪ
Trong đó:
FOREIGN^ - Tỷ lệ sở hữu nước ngoài: Là biến đo lường mức độ sở hữu nước ngoài của NH i tại năm t. Theo Laeven (1999); Demirguc-Kunt & cộng sự
(1998) và Trần Hoàng Ngân & Phạm Quốc Việt (2016) thì tỷ lệ sở hữu nước ngoài được ước lượng theo công thức:
C ph n c a c đông nổ ầ ủ ổ ước ngoài
FOREIGN = ɪ ɪ “ , ɪ;
Tong so co phân phát hành
Theo Terrell (1986), các NH có sở hữu nước ngoài có thể gián tiếp tăng hiệu quả bằng cách kích thích cạnh tranh trên thị trường tài chính trong nước. Ngoài ra việc các NH có sở hữu nước ngoài còn cải thiện khung giám sát và quy định, cải thiện chất lượng cho vay và quản lý RR của NH. Do đó, nghiên cứu này kỳ vọng tỷ lệ sở hữu nước ngoài càng cao thì RRTK của NH càng thấp. Giả thuyết 1: Tồn tại tác động ngược chiều giữa tỷ lệ sở hữu nước ngoài và RRTK (H1).
C'R
,,l - RR tín dụng: Theo Hammami & Boubaker (2015), Acharya & Viswanathan (2011), Diamond & Rajan (2005), Gorton & Metrick (2012) và He & Xiong (2012), RR tín dụng đo lường theo công thức sau:
D phòng RR tín d ngự ụ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
CR = ---—7- 777—■---- Tongtai s nả
Các NH tại VN đang tập trung chủ yếu từ hoạt động cho vay và có tỷ lệ nợ xấu ở mức cao, mức độ nợ xấu càng cao NH càng trích l p dự phòng càng nhiều như sau:
RR tín dụng tăng thì RRTK của NH tăng theo. Giả thuyết 2: Tồn tại tác động cùng chiều giữa RRTK và RR tín dụng (H2).
SIZEH - Quy mô NH: Quy mô NH được đo lường bằng cách lấy logarithm tổng tài sản của NH đó. Dữ liệu được nằm dưới dạng logarithm vì đây là đặc điểm có xu hướng mạnh và nó lấn át các thành phần còn lại (Phạm Thị Tuyết Trinh, 2016). Theo hầu hết các tác giả, quy mô NH luôn tác động đến RRTK theo 2 hướng là tích cực ho ặc tiêu cực. Nếu SIZE có mối tương quan dương với RRTK chứng tỏ nếu càng mở rộng quy mô thì chi phí hoạt động và quản lý sẽ tăng, nguồn nhân lực không đủ đáp ứng để kiểm soát RR. Nếu SIZE có mối tương quan âm với RRTK chứng tỏ NH càng mở rộng quy mô thì NH có nhiều khả năng thu hút được các nguồn vốn, cũng như cho vay nhiều hơn và lợi nhuận mang về cho NH nhiều hơn. Do mở rộng nên việc thu hút được các nguồn vốn bên ngoài dễ dàng hơn nhằm đáp ứng các nhu cầu thanh khoản ngắn hạn kịp thời, nghĩa là RRTK giảm. Giả thuyết 3: Tồn tại tác động ngược chiều giữa RRTK và quy mô NH (H3).
EQUITYH - Tỷ lệ vốn chủ sở hữu: Theo giả thuyết cơ bản về lợi nhuận và RR là “High risk high return” tức là việc chấp nhận RR sẽ nhận được khoản lợi nhu n thu về lớn hơn, đồng nghĩa với việc tỷ lệ này thấp thì lợi nhu n của NH tăng bằng cách chấp nhận RR ở mức vừa phải. Theo thông tư 41/2016/TT_NHNN quy định về tỷ lệ an toàn vốn. Theo đó, nhằm để đáp ứng được hệ số CAR thì các NH đang chạy đua trong việc tăng vốn tự có. hi NH có vốn hoá lớn thì đảm bảo được chỉ số an toàn vốn và khả năng về thanh khoản cũng NH tăng, đồng nghĩa RRTK của NH giảm. Giả thuyết 4: Tồn tại tác động ngược chiều giữa RRTK và tỷ lệ vốn chủ sở hữu (H4).
LDR1,, - Tỷ lệ cho vay/ huy động vốn: Theo Golin (2001), tỷ số này càng cao nghĩa là NH cho vay nhiều hơn so với nguồn vốn huy động được. Do đó, khi g p RRTK, NH sẽ khó huy động được nguồn vốn rẻ nếu cho vay quá nhiều, làm cho khả năng thanh khoản của NH giảm đi đồng nghĩa RRT tăng lên. Cũng theo tác giả, khi tỷ số này thấp, các NH dễ dàng huy động được từ các nguồn khác nhau như thị trường liên NH, phát hành giấy tờ có giá,... với nguồn vốn rẻ làm cho khả năng thanh khoản của NH tăng. Giả thuyết 5: Tồn tại tác động cùng chiều giữa RRTK và tỷ lệ cho vay/ huy động vốn (H5).
ROAH - Lơi nhuân/ tổng tài sản: Lợi nhuận sau thuế sau một năm của NH được sử dụng với hai mục đích chính: lợi nhuận giữ lại tái đầu tư và/ hoặc phân phối lợi nhu ận cho các cổ đông. Khi lợi nhuận được giữ lại tái đầu tư cũng là một khoản tiền trong tài khoản của NH. Khi tỷ số lợi nhuận/ tổng tài sản cao nghĩa là khả năng thanh khoản của NH cao đồng nghĩa với việc RRTK ở mức thấp (Aspachs, 2005). Giả thuyết 6: Tồn tại tác động ngược chiều giữa RRTK và tỷ lệ lợi nhu n/ tổng tài sản (H6).
DRt - LS huy động thực trung bình: Theo DemirgUẹ-Kunt & cộng sự (1998) LS huy động thực đại diện cho chi phí của việc nắm giữ thanh khoản. Được xác định bằng LS tiền gửi kỳ hạn 12 tháng trừ lạm phát năm. Khi LS huy động của NH giảm, dòng tiền gửi sẽ dịch chuyển sang nơi có LS cao hơn. Khi đó hiệu ứng Domino sẽ diễn ra khiến cho các khách hàng đến rút tiền gửi đột ngột mà các khoản cho vay và phải thu khác chưa đến hạn tất toán khiến cho NH bị mất khả năng thanh khoản tạm thời. Khi LS huy động cao, các NH sẽ hạn chế nắm giữ các tài sản có tính thanh khoản cao, có lợi nhuận thấp do các tài sản đó sinh lời thấp không đủ chi phí NH bỏ qua. Do đó làm cho RRTK của NH tăng lên. Giả thuyết 7: Tồn tại tác động ngược chiều giữa RRTK và LS huy động thực trung bình (H7).
IRt - LS liên NH thực: Theo Dinger (2009), LS liên NH thực là chỉ số nhằm đo lường chi phí thanh khoản trong hệ thống NH. LS liên NH thực được xác định bằng giá trị ròng giữa LS liên NH kỳ hạn 1 tháng và lạm phát năm. hi NH cần thanh khoản để chi trả cho các khoản nợ đến hạn, các NH có thể huy động từ các nguồn vốn bên ngoài với LS cao nhưng cũng có thể vay qua thị trường liên NH với nguồn vốn giá rẻ. Do đó, LS liên NH phản ánh tình trạng thanh khoản của hệ thống NH và được NH trung ương c ập nh ật liên tục. Giả thuyết 8: Tồn tại tác động cùng chiều giữa RRT và LS liên NH thực (H8).
SMRt - chỉ số biến động LS thị trường: Theo Dinger (2009), chỉ số biến động LS thị trường đo lường bằng độ lệch chuẩn của LS thị trường liên NH kỳ hạn 1 tháng, chỉ số này được đưa ra trên sự thiếu hụt thanh khoản của toàn hệ thống NH. Qua đó các nhà đầu tư, các nhà chính sách quan sát được tình hình diễn biến của thị
Tổng tài sản
trường tiền tệ. Theo Von Hagen & Ho (2007); Dinger (2009) nghiên cứu cho thấy LS thị trường và tình hình thanh khoản của hệ thống NH có mối quan hệ ngược chiều, nghĩa là khi LS thị trường giảm thì thanh khoản của hệ thống NH ở mức tốt và RRTK được giảm thiểu. Giả thuyết 9: Tồn tại tác động cùng chiều giữa RRTK và chỉ số biến động LS thị trường (H9).
GDPt - Tăng trưởng kinh tế: Trong điều kiện kinh tế phát triển tốt và ổn định, người dân sẽ dư thừa vốn và gửi tiết kiệm nhiều hơn, khả năng thanh khoản của NH ổn định. Nhưng ngược lại khi nền kinh tế kiệt quệ, các khoản cho vay phát sinh nợ xấu nhiều khó thu hồi ảnh hưởng đến việc thu hồi nợ. Khi các khoản phải trả đến hạn, khả năng thanh khoản của NH không đủ để đáp ứng được nhu cầu rút tiền của khách hàng, RRTK tăng cao. Giả thuyết 10: Tồn tại tác động ngược chiều giữa RRT và tăng trưởng kinh tế (H10).
NIMt - chênh lệch LS cho vay và LS huy động toàn ngành: Theo Aspachs & cộng sự (2005); Vodova (2011); Bonfim & Kim (2012) đưa ra chênh lệch LS cho vay và LS huy động toàn ngành làm điểm mới cho đề tài nghiên cứu. Khi chênh lệch này ở mức cao thì lượng tiền huy động ít đi và giải ngân cho vay cũng ít đi (do LS huy động khá thấp trong khi đó LS cho vay khá cao). Nhưng nếu chênh lệch này ở mức thấp sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận của NH. Theo Vodova (2011), NIM không tác động đến khả năng thanh khoản của NH. Nhưng Bonfim & Kim (2012) lại cho kết quả là NIM và RRTK ngược chiều nhau, trong khi đó Aspachs & cộng sự (2005) lại cho ra kết quả cùng chiều. hi NIM tăng đồng nghĩa với việc NH kiếm được nhiều tiền hơn, nghĩa là ROA của NH cũng tăng .Do đó, giả thuyết 11: Chênh lệch LS cho vay và LS huy động toàn ngành tồn tại tác động ngược chiều đến RRTK (H11).
3.4. Nguồn dữ liệu
Bài nghiên cứu dựa vào dữ liệu bảng (penal data) không cân bằng. Dữ liệu được tổng hợp từ Báo cáo tài chính, Báo cáo thường niên của 30 NHTM giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2018 và từ trang web của NHNN VN. Bên cạnh đó các số liệu vĩ mô được thu thập từ Worldbank và Tổng Cục Thống Kê.
SIZE Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên Log (Tổng tài sản)
EQUITY Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên Vốn chủ sở hữuTổng tài sản
LDR Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên Huy động vốnCho vay
ROA Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên Tổng tài sảnẼÃT
DR Worldbank LS huy động kỳ hạn 12 tháng - Lạm phátnăm
IR Website NHNN VN LS liên NH kỳ hạn 1 tháng - Lạm phátnăm
SMR Website NHNN VN
√
5∑0 κ IK: i=l
GDP Worldbank Log (GDP)
hồi quy Pooled OLS, FEM, REM, GLS bằng phần mềm Stata 13 để nghiên cứu tác động của sở hữu nước ngoài đến RRTK của các NHTMVN.
3.6.1. Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS)
Phương pháp OLS dữ liệu gộp (Pooled OLS) được sử dụng với giả định không có sự khác biệt giữa các đơn vị chéo, theo đó, hằng số (α) được sử dụng chung cho tất cả đơn vị chéo. Giả định này chỉ đúng khi tất cả đơn vị chéo là đồng nhất (homorgeneous), và điều này hiếm xảy ra trong thực tế.
Yit = α + β1X∣t,1 + β2X∣t,2 + . + βkX∣t,k + Uit (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong đó: - ai: hệ số chặn
- βι, β2, βk...: là hệ số ước lượng tác động của biến giải thích X∣t,k
Mô hình có thế được viết gọn như sau: Yit = α + βχ,
1t + Uit
Trong mô hình, các tham số ước lượng đều là tham số chung cho tất cả các đơn vị chéo. Mô hình trên cho thấy biến Yit sẽ chịu tác động như thế nào của các biến X∣t,k mà không quan tâm đến đặc trưng riêng của từng đơn vị chéo. Nói cách khác, mô hình không phản ánh được sự khác nhau của các đơn vị chéo trong mẫu nghiên cứu vì cả hai tham số ước lượng đều không thay đổi theo đơn vị chéo.
Mô hình có thể được ước lượng bằng phương pháp OLS (được gọi là pooled OLS regression). Để các ước lượng của β bằng phương pháp OLS nhất quán và hiệu quả, cần có thêm 2 giả định:
var (ul∣) = σ2
cov (u∣t, u∣s) = 0
Ngoài ra, phải lưu ý rằng:
- α ở đây chính là hằng số chung cho tất cả đơn vị chéo và hằng số này không tương quan với X∣t,k để mô hình không vướng phải vấn đề biến bị bỏ sót - Sai số của mô hình cũng không tương quan với X∣t,k vì nếu không mô hình sẽ
vướng phải vấn đề nội sinh:
• E (X∣t,k, α) = 0
• E (X∣t,k, u∣t) = 0 [X∣t,k là biến ngoại sinh]
3.6.2. Mô hình tác động cố định (FEM)
Mô hình phổ biến dùng dữ liệu bảng là mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model, FEM). Khi các đơn vị chéo được quan sát không đồng nhất, FEM được sử dụng để phản ánh tác động của k biến giải thích X∣t,k đến biến phụ thuộc Yit
hồi quy riêng phần giống nhau giữa các đơn vị chéo, nhưng các hệ số chặn hồi quy được phân biệt giữa các đơn vị chéo.
Ylt = Oi + β1X1,it + β2X2,it + .. + βkXk,it + Uit (*) Mô hình (*) là một hệ phương trình, được viết cụ thể như sau:
Y 1t = α1 + β1x1,1t + β2x2,1t + ... + β kxk,1t + u1t Y2t = α2 + β1x1,2t + β2x2,2t +... + βkxk,2t + u2t Y Nt = α N + β1x1,Nt + β2x2,Nt +... + β kxk,Nt + uNt
Ho ặc được viết ngắn gọn như sau: Yit = Oi + X^k,itβk + ui,
Các tham số ước lượng trong mô hình (*) có ý nghĩa như sau:
- Tham số βk chung cho tất cả các đơn vị chéo phản ánh tất cả các đơn vị chéo phản ánh các đơn vị chéo có tốc độ tăng giống nhau.
- Tham số αi bao gốm hệ số chặn và biến bị bỏ sót của từng đơn vị chéo, được gọi là tham số đặc trưng của đối tượng (subject - specific parameters), đồng thời cũng được gọi là thành phần tác động cố định (fixed effect). Tác động cố định ở đây có nghĩa rằng αi không thay đổi theo thời gian. Sự xuất hiện của αi giúp phản ánh sự không đồng nhất giữa các đơn vị chéo do tác động của các biến không thể quan sát được, nhờ đó, FEM giải quyết được vấn đề biến bị bỏ sót.
FEM có các giả định như sau:
- E (uit∣Xi, αi) = 0 [trung bình bằng 0]
- var (uit∣Xi, αi) = var (uit) = σ μ [phương sai không đổi cho tất cả t = 1,.,T] - cov (uit, uis∣Xi, αi) = 0 với t ≠ s [các sai số ngẫu nhiên không tương quan với
nhau]
- Với điều kiện của Xi và αi, uit là độc lập và nhất quán. Do đó, sai số ngẫu nhiên theo phân phối chuẩn uit ~ N (0; σ ɑ)
3.6.3. Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model, REM) còn được gọi là mô hình các thành phần sai số (Error components model). Tương tự như FEM, REM có thể xác định được:
- Hệ số chặn khác nhau cho từng đơn vị chéo (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Tác động chung (không thay đổi theo đơn vị chéo) của các biến giải thích Tuy nhiên, khác với FEM, trong REM, các hệ số chặn của từng đơn vị chéo được phát sinh từ:
- Một hệ số chặn chung α không đổi theo đối tượng và thời gian
- Và một biến ngẫu nhiên εi (không tương quan với Xit,k) là một thành phần của sai số thay đổi theo đối tượng nhưng không đổi theo thời gian (chính vì vậy mô hình còn được là mô hình các thành phần sai số). ε đo lường độ lệch ngẫu nhiên (random deviation) giữa hệ số chặn của mỗi đối tượng và hệ số chặn chung α. Như vậy, FEM cho rằng các đơn vị chéo khác nhau ở hệ số