Rủi ro thanh khoản phát sinh từ việc không có khả năng đáp ứng việc trả nợ, được
xem là một yếu tố quyết định quan trọng của lợi nhuận ngân hàng. Rủi ro thanh khoản được lượng hóa bằng tỷ lệ vốn huy động trên tổng dư nợ cho vay.
Theo nghiên cứu của Nguyễn Việt Hùng (2008), Nguyễn Thị Loan và Trần Thị Ngọc Hạnh (2013), Trương Quang Thông (2010) thì tỷ lệ này có tương quan âm đến HQHĐ của ngân hàng. Chúng ta cũng biết rằng lợi nhuận chủ yếu của các NHTM chính
là chênh lệch giữa thu về lãi và chi về lãi. Vì vậy, một trong những cách thức làm tăng HQHĐ của ngân hàng là phải sử dụng tốt nguồn vốn huy động, bằng việc cho vay ra để tạo ra thu nhập từ lãi. Như vậy, nếu tỷ lệ này cao có nghĩa là ngân hàng đã không sử dụng tốt nguồn vốn huy động của nó và ngược lại. Một ngân hàng sử dụng tốt vốn của nó tốt sẽ có số thu về lãi lớn hơn và HQHĐ tốt hơn.
Giả thuyết 3: Tỷ lệ vốn huy động trên tổng dư nợ cho vay tác động ngược chiều
nhưng cho vay vẫn còn là hình thức truyền thống của các NHTM tại Việt Nam bên cạnh
các sản phẩm dịch vụ khác.
Tác động của dư nợ cho vay đến HQHĐ của NHTM có thể được lượng hóa thông
qua tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản và tồn tại 2 luồng quan điểm khác nhau. Tỷ lệ này càng cao thì thu nhập của ngân hàng từ lãi càng cao và HQHĐ của ngân hàng càng cao nếu đảm bảo rằng chất lượng tài sản có phải tốt và được thẩm định chặt chẽ để hạn chế tổn thất cho ngân hàng. Mặt khác chỉ số này càng cao thì chất lượng tài sản có của ngân hàng đang nắm giữ càng phụ thuộc vào hoạt động tín dụng, điều đó hiển nhiên là rủi ro tín dụng được tăng cao. Tức khi danh mục cho vay bao gồm nhiều khoản vay lớn thì rủi ro sẽ tăng mạnh nếu khách hàng vi phạm hợp đồng, lúc này các ngân hàng phải trích lập dự phòng nhiều hơn, từ đó làm tăng chi phí hoạt động và giảm TSSL.
Trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đây của các tác giả như Olweny và Shipho (2011), Phan Thị Hằng Nga (2013), đã sử dụng tỷ lệ này làm biến độc lập để đo lường chất lượng tài sản có tác động lên HQHĐ của ngân hàng và kết quả là tỷ lệ này tác động tiêu cực, còn nghiên cứu của Heffernan and Fu (2008) thì cho rằng biến này có
tác động tích cực.
Giả thuyết 4: Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến HQHĐ của NHTM.
3.2.5 Mối quan hệ giữa nợ xấu và HQHĐ
Nợ xấu là một trong những chỉ tiêu phản ánh rủi ro tín dụng trong hoạt động của ngân hàng. Nợ xấu là căn bệnh cố hữu chưa giải quyết được và tiềm ẩn nguy cơ đổ vỡ của cả HTNH. Tác động của nợ xấu được lượng hóa qua tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay, nếu tỷ lệ này cao có thể đẩy ngân hàng đến tình trạng phá sản. Trong nghiên cứu của Olweny và Shipho (2011), Nguyễn Việt Hùng (2008) thì đều cho kết quả tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng tiêu cực đến HQHĐ của các NHTM.
Giả thuyết 5: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay tác động ngược chiều đến HQHĐ của NHTM.
Đa dạng hóa hoạt động sẽ tạo nên các khoản thu nhập khác ngoài thu nhập từ lãi.
Thu nhập ngoài lãi và chi phí ngoài lãi được tính từ thu nhập và chi phí của các hoạt động kinh doanh ngoài hoạt động tín dụng như hoạt động dịch vụ, hoạt động kinh doanh
ngoại hối, hoạt động kinh doanh mua bán chứng khoán đầu tư, hoạt động khác, ... Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập dùng để đo lường mức độ đa dạng hóa hoạt động
tác động lên HQHĐ của các NHTM.
Chỉ số này càng cao chứng tỏ thu nhập của ngân hàng không lệ thuộc vào hoạt động tín dụng truyền thống, giảm thiểu rủi ro tín dụng. Mặt khác, thu nhập ngoài lãi thường biến động bất thường, khó dự báo hơn so với hoạt động truyền thống là cho vay,
vì vậy ngân hàng khó kiểm soát được nguồn thu nhập hiện tại.
Nghiên cứu gần đây của Olweny và Shipho (2011) cho thấy đa dạng hóa thu nhập
làm tăng khả năng sinh lời nhờ biên lợi nhuận cao từ những hoạt động ngoài lãi, từ đó làm tăng HQHĐ của các NHTM. Trong khi đó, Kotrozo và Choi (2006) thì cho rằng đa dạng hóa quá nhiều danh mục đầu tư thì sẽ làm giảm HQHĐ của NHTM và các NHTM chỉ nên tập trung vào một số lĩnh vực kinh doanh chính.
Giả thuyết 6: Đa dạng hóa hoạt động tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến
HQHĐ của NHTM
3.2.7 Mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và HQHĐ
Quy mô ngân hàng được dùng để đánh giá nhân tố nội tại sẽ tác động như thế nào đến HQHĐ của ngân hàng. Mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô ngân hàng và HQHĐ là kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Alper và Anbar (2011), Pasiouras và Kosmidou (2007). Quy mô càng lớn thì ngân hàng càng có nhiều lợi thế trong hoạt động
kinh doanh như dễ dàng hơn trong việc tiếp cận được nguồn vốn lớn với chi phí thấp, đáp ứng được nhu cầu vay của khách hàng và góp phần nâng cao lợi nhuận của ngân
HQHĐ đến một mức độ nhất định nào đó. Khi quy mô ngân hàng quá lớn sẽ làm tăng chi phí quản lý và hoạt động, nguồn nhân lực không theo kịp sự phát triển của quy mô khiến cho rủi ro của ngân hàng tăng lên, lúc đó tính phi kinh tế theo quy mô xuất hiện dẫn đến HQHĐ của NHTM sụt giảm. Hơn thế nữa, nếu quy mô quá lớn thì ngân hàng độc quyền, nạn quan liêu và sức ỳ cũng có thể tác động làm giảm HQHĐ của ngân hàng.
Trong điều kiện nền kinh tế hội nhập toàn cầu ở Việt Nam hiện nay, các ngân hàng đang ngày càng mở rộng hơn nữa quy mô, mạng lưới hoạt động của mình nhằm khẳng định thương hiệu và có thể tiếp cận được nền khách hàng tốt với chi phí rẻ - một trong những tôn chỉ hàng đầu giúp ngân hàng đứng vững trong thị trường cạnh tranh khốc liệt hiện nay.
Giả thuyết 7: Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều đến HQHĐ của NHTM. 3.2.8 Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và HQHĐ
Nghiên cứu của Obamuyi (2013) cho rằng điều kiện kinh tế sẽ ảnh hưởng tích cực đến các hoạt động của ngành tài chính, trong đó có ngành ngân hàng. Nghiên cứu của Dietrich và Wanzenried (2011) cũng nhất trí rằng tăng trưởng kinh tế sẽ làm tăng nhu cầu cho vay và do đó làm gia tăng lợi nhuận của ngân hàng.
Nguyên nhân là khi kinh tế phát triển kéo theo sự hoạt động sôi nổi của thị trường,
sự gia tăng trong cung, cầu của khách hàng về nhu cầu vay vốn, các kênh đầu tư đa dạng
hơn, nhu cầu sử dụng vốn để đầu tư được tăng cao trong đó có gửi tiền tiết kiệm - một trong những kênh huy động vốn chủ yếu của ngân hàng và cuối cùng là các dịch vụ sẽ được nâng cao giúp ngân hàng gia tăng lợi nhuận. Không những thế, kinh tế phát triển tốt sẽ là môi trường thuận lợi cho các doanh nghiệp hoạt động kinh doanh ổn định, đảm bảo công ăn việc làm cho cá nhân từ đó tăng khả năng trả nợ, góp phần giảm thiểu rủi ro tín dụng. Ngược lại, tình hình kinh tế không tốt có thể làm ảnh hưởng đến môi trường
làm việc của doanh nghiệp, giảm chất lượng các khoản mục cho vay, tăng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng và giảm HQHĐ của ngân hàng.
Biến Tên gọi Đo lường Kỳvọng Nghiên cứu đã sử dụng
Lạm phát là một phạm trù vốn có của nền kinh tế thị trường, nó xuất hiện khi các yêu cầu của quy luật kinh tế hàng hoá không được tôn trọng nhất là quy luật lưu thông tiền tệ. Tác động của lạm phát đến lợi nhuận của ngân hàng còn phụ thuộc vào dự đoán về lạm phát trong từng thời kỳ của các nhà quản lý (Pasiouras và Kosmidou, 2007). Ngân hàng nên dự đoán chính xác tỷ lệ lạm phát, từ đó có chính sách điều chỉnh lãi suất huy động và cho vay phù hợp nhằm tăng lợi nhuận.
Trong những nghiên cứu trước, lạm phát có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều lên HQHĐ của ngân hàng, nghiên cứu gần đây của Syafri (2012) cũng xác nhận mối quan hệ tích cực giữa lạm phát và lợi nhuận của ngân hàng.
Giả thuyết 9: Lạm phát tác động cùng chiều đến HQHĐ của NHTM.
3.2 Mô hình nghiên cứu 3.3.1 Mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ của NHTM tại Việt Nam dựa trên nền tảng lý thuyết khả năng sinh lời của NHTM (bao gồm Lý thuyết quyền lực thị trường (MP); Lý thuyết cấu trúc hiệu quả (SE); Lý thuyết danh mục đầu tư cân bằng); Khung phân tích CAMELS; Bộ chỉ số lành mạnh tài chính (FSIs). Dựa trên những lý thuyết nghiên cứu và đúc kết từ những ưu điểm và nhược điểm trong một số nghiên cứu của Dietrich và Wanzenried (2011), Syafri (2012), Alper và Anbar (2011), Ali và cộng sự (2011), Phan Thị Hằng Nga (2013) ..., tác giả sẽ tiến hành kiểm định thực nghiệm các nhân tố tác động đến HQHĐ của NHTM tại Việt Nam dựa trên những biến tác động có ý nghĩa nhằm thấy được những nhân tố tác động tích cực và tiêu cực để tiếp tục phát huy hay hạn chế.
Mô hình số liệu bảng ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu các mô hình kinh tế lượng bởi tính ưu việt của nó. Trong bài luận văn này, tác giả sử dụng mô hình nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng Panels Data với các mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model), mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model). Sau đó, tác giả sử dụng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Square) để khắc phục khuyết tật và phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến HQHĐ của NHTM.
Mô hình nghiên cứu cụ thể như sau: 37
Efficiencei,t = β0 + βιETAi,t + β2TCRi,t + β3DLRi,t + β4LTAi,t + β5NPLi,t + β6DIVi,t + β7SIZEi,t + β8GDPt + β9INFt + εi,t
(i= 1,2,...n; t=1,2,...n)
ROA Tỷ suất sinh lợitrên tài sản = Lợi nhuận ròng / Tổngtài sản
• Syafri (2012) • Alper và Anbar
(2011)
• Ali và cộng sự (2011) ROE Tỷ suất sinh lợi
trên VCSH = Lợi nhuận ròng / VCSH • Alper và Anbar (2011) • Ali và cộng sự (2011) Biến độc lập
ETA Tỷ lệ an toànvốn = VCSH / Tổng tài sản —+/
• Syafri (2012) • Alper và Anbar
(2011)
• Nguyễn Việt Hùng TCR Tỷ lệ chi phí
trên thu nhập = Tổng chi phí hoạtđộng/ Tổng thu nhập — • Nguyễn Việt Hùng (2008) DLR Tỷ lệ vốn huy
động
= Tổng vốn huy động/
Tổng dư nợ cho vay —
• Dietricha và Wanzenried (2011)
• Nguyễn Việt Hùng LTA Tỷ lệ cho vaytrên tài sản = Tổng dư nợ cho vay/Tổng tài sản —+/
• Syafri (2012) • Alper và Anbar
(2011)
• Nguyễn Việt Hùng NPL Tỷ lệ nợ xấu = Tổng nợ xấu / Tổng
dư nợ cho vay —
• Olweny và Shippo (2011)
• Nguyễn Việt Hùng DIV Đa dạng hóa
hoạt động = Tổng thu nhập ngoàilãi / Tổng thu nhập
+/ —
• Olweny và Shippo (2011)
• Kotrozo và Choi SIZE Quy mô ngânhàng = Logarit Tổng tài sản +
• Syafri (2012) • Alper và Anbar
(2011)
• Ali và cộng sự (2011) GDP Tăng trưởngkinh tế = Tốc độ tăng trưởngGDP +
• Dietricha và Wanzenried (2011) • Syafri (2012) • Alper và Anbar INF Lạm phát = Tỷ lệ lạm phát + • Syafri (2012) • Ali và cộng sự (2011) β là 1 hằng số, ε là sai số hay nhiễu
3.3.2 Các biến nghiên cứu3.3.2.1 Các biến phụ thuộc 3.3.2.1 Các biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là Efficiencei,t mà đại diện là ROA và ROE đo lường HQHĐ của NHTM thứ i trong năm t.
ROA - Tỷ suất sinh lợi trên tài sản: được đo lường bằng lợi nhuận ròng trên tổng tài sản của ngân hàng, cho thấy hiệu quả quản lý và sử dụng tài sản để tạo ra thu nhập cho ngân hàng. Nếu ROA > 0 thì có nghĩa là ngân hàng làm ăn có lãi. ROA càng cao thì ngân hàng hoạt động càng hiệu quả. Nếu ROA < 0 thì ngân hàng làm ăn thua lỗ.
ROE - Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu: được đo lường bằng lợi nhuận ròng trên VCSH. ROE là tỷ số quan trọng nhất đối với các cổ đông, tỷ số này đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường. ROE càng cao thì việc sử dụng vốn càng có hiệu quả.
Ưu điểm của hai chỉ số là tương đối đơn giản, dễ tính toán và mang tính tổng quát cao so với các chỉ số khác. Đồng thời hai biến này cũng đại diện trong khung phân tích CAMELS và cũng là hai chỉ số cốt lõi trong bộ chỉ số lành mạnh tài chính theo tiêu chuẩn IMF. Mặt khác, dù mang ý nghĩa khác nhau nhưng cả hai đều chỉ ra HQHĐ để tạo ra lợi nhuận cho ngân hàng.
3.3.2.2 Các biến độc lập
Việc lựa chọn các biến độc lập được xây dựng trên các chỉ số đánh giá theo tiêu chuẩn CAMELS, trên nền tảng các nghiên cứu trong nước và quốc tế. Ngoài ra sự lựa chọn các biến này còn đựa dựa trên các khảo sát thực tế cũng như yêu cầu xem xét và đòi hỏi của cơ quan quản lý cũng như các nhà quản trị ngân hàng trong phân tích tài chính nói chung và phân tích tình hình hoạt động của ngân hàng nói riêng. Chúng chia làm 2 loại biến là biến đặc điểm ngân hàng cụ thể và biến chỉ số kinh tế vĩ mô.
(1) Nhóm biến đặc điểm ngân hàng, cụ thể:
ETA - Tỷ lệ an toàn vốn: được đo lường bằng VCSH / Tổng tài sản. ETA dùng để đo lường mức độ an toàn của các nguồn vốn đặc biệt là vốn tự có để tài trợ cho các hoạt động của ngân hàng. ETA nằm trong khung phân tích CAMELS đại diện cho chữ
C (Captital) đồng thời cũng là một trong những chỉ số cốt lõi của bộ chỉ số lành mạnh tài chính của IMF.
TCR - Tỷ lệ chi phí trên thu nhập: được đo lường bằng Tổng chi phí hoạt động / Tổng thu nhập. Biến này nằm trong khung phân tích CAMELS đại diện cho chữ cái M (Management), cũng là một trong những chỉ số cốt lõi trong bộ chỉ số lành mạnh tài chính của IMF. Nếu chỉ số càng cao cho thấy hiệu quả sử dụng nguồn lực của ngân hàng càng thấp và ngược lại.
DLR - Tỷ lệ vốn huy động: được đo lường bằng Tổng vốn huy động / Tổng dư nợ cho vay. Biến này đại diện cho chữ cái L (Liquidity) trong khung phân tích CAMELS và đồng thời cũng là một trong những chỉ số của bộ chỉ số lành mạnh tài chính của IMF, mục đích xác định tính thanh khoản của ngân hàng.
LTA - Tỷ lệ cho vay trên tài sản: được đo lường bằng Tổng dư nợ cho vay / Tổng tài sản. Biến này có mối quan hệ chặt chẽ với rủi ro tín dụng. Rủi ro tín dụng cũng nằm trong khung phân tích CAMELS đại diện cho chữ cái A (Asset Quality).
NPL - Tỷ lệ nợ xấu: được đo bằng Tổng nợ xấu / Tổng dư nợ cho vay. Biến này nằm trong khung phân tích CAMELS đại diện cho chữ cái A (Asset Quality) đồng thời là một trong những chỉ số cốt lõi trong bộ chỉ số lạnh mạnh tài chính của IMF.
DIV - Đa dạng hóa hoạt động: được đo lường bằng Tổng thu nhập ngoài lãi/ Tổng thu nhập để đo lường mức độ đa dạng hóa hoạt động tác động lên HQHĐ của các NHTM. Biến này nằm trong khung phân tích CAMELS đại diện cho chữ cái M (Management).
SIZE - Quy mô ngân hàng: được đo lường bằng cách lấy logarit tổng tài sản của một ngân hàng.
(2) Nhóm biến chỉ số kinh tế vĩ mô, cụ thể:
GDP - Tăng trưởng kinh tế: được đo lường qua tốc độ tăng trưởng GDP thực hàng năm.
INF - Lạm phát: được đo lường bằng tỷ lệ lạm phát hàng năm ở Việt Nam, là