Đơn vị: Triệu đồng
Nguồn: Agribank Bạc Liêu (2014)
Lợi nhuận thu đƣợc 08 năm liên tiếp của Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu chủ yếu cũng từ hoạt động tín dụng, đƣờng biểu diễn Lợi nhuận nằm dƣới đƣờng biểu diễn doanh thu từ hoạt động tín dụng và đƣờng biểu diễn doanh thu dịch vụ nằm rất thấp so với đƣờng biểu diễn doanh thu hoạt động tín dụng đã phản ảnh chính xác hoạt động kinh doanh của chi nhánh phụ thuộc chủ yếu vào hoạt động tín dụng một cách rõ nét. Thực tế hoạt động kinh doanh của đơn vị hàng năm phải đối mặt với tình hình nợ xấu tăng cao, vì vậy việc trích lập dự phòng rủi ro (gồm dự phòng chung và dự phòng cụ thể) càng lớn làm ảnh hƣởng nghiêm trọng đến tình hình tài chính của chi nhánh. 70,534 41,920 56,386 149,302 154,003 135,478 56,292 121,753 1,025 2,138 3,596 4,799 8,059 8,218 10,95413,425 98,712 99,597 65,903 24,736 102,866 107,508 70,833 44,409 0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 160,000 180,000 Năm 2007 Năm 2008 Năm 2009 Năm 2010 Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013 Năm 2014
1. Doanh thu từ hoạt động tín dụng 2. Doanh thu dịch vụ
Hình 2.6. Doanh thu hoạt động tín dụng (có tính trích lập dự phòng rủi ro)
Đơn vị: Triệu đồng
Nguồn:Agribank Bạc Liêu (2014)
Nếu tính cả phần trích dự phòng nợ rủi ro tín dụng vào trong hoạt động tín dụng thì doanh thu từ hoạt động tín dụng là không cao, thậm chí có năm còn bị âm. Năm 2007 số trích dự phòng nợ rủi ro tín dụng (92.763 triệu đồng) cao hơn cả thu ròng hoạt động tín dụng (56.292 triệu đồng), vì vậy thu từ hoạt động tín dụng âm 36.471 triệu đồng. Đến năm 2008 mặc dù thu ròng từ tín dụng (có dự phòng rủi ro) là con số dƣơng nhƣng doanh thu này đạt đƣợc không cao (4.694 triệu đồng). Từ năm 2009 đến năm 2014 trích lập dự phòng rủi ro tín dụng thấp so với doanh thu từ hoạt động tín dụng, vì vậy trong 06 năm này doanh thu từ tín dụng (có dự phòng rủi ro) đạt khá cao, tuy nhiên nợ xấu còn tiềm ẩn trong hoạt động tín dụng là rất cao, đặc biệt là khi áp dụng Thông tƣ 09 về phân loại tài sản có, mức trích, phƣơng pháp trích lập dự phòng và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, ngân hàng đã có hiệu lực từ 01/01/2015. Nếu xem xét lợi nhuận của
-36,471 4,694 22,822 62,087 108,599 136,945 125,709 123,533 -40,000 -20,000 0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 160,000 Năm 2007 Năm 2008 Năm 2009 Năm 2010 Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013 Năm 2014
1. Doanh thu từ hoạt động tín dụng 2. Chi DP nợ rủi ro tín dụng
3. Doanh thu hoạt động tín dụng (có DP rủi ro)
chi nhánh từ năm 2007 đến 2014 khi không tính đến thu nhập khác từ thu nợ đã xử lý rủi ro, thì lợi nhuận đạt đƣợc của chi nhánh là không cao, thậm chi nhánh bị lỗ 03 năm liên tiếp từ năm 2007 đến năm 2009.
Hình 2.7. Lợi nhuận qua các năm (không tính thu nhập từ xử lý rủi ro)
Đơn vị: Triệu đồng
Nguồn:Agribank Bạc Liêu (2014)
Agribank là NHTM Nhà nƣớc, hoạt động chủ yếu phục vụ cho lĩnh vực nông nghiệp, nông thôn. Vì thế dƣ nợ phần lớn cũng là từ đối tƣợng nông dân. Nợ đƣợc xử lý rủi ro hầu hết là nợ khắc phục thiên tai, bão lũ theo chủ trƣơng chính sách của Nhà nƣớc nhƣ: cho vay nợ khắc phục bão lụt, khắc phục hạn hán, khắc phục dịch bệnh trên hoa màu, thủy sản,…Các đối tƣợng này thƣờng đƣợc cho vay không có tài sản đảm bảo, cho vay tín chấp theo chỉ định, bảo lãnh của các tổ chức xã hội,… Mặc dù ngƣời nông dân luôn có thiện chí trả nợ cho ngân hàng, tuy nhiên nguồn trả nợ của họ còn phụ thuộc vào kết quả thu hoạch mùa vụ. Nếu đƣợc mùa, trúng tôm họ sẽ có nguồn thu dƣ ra để trả nợ vay ngân hàng, trong đó có nợ đã xử lý rủi ro.
140,303 204,436 186,264 284,126 481,334 505,211 464,547 481,787 208,631 234,815 196,004 258,959 431,706 438,319 381,708 402,077 25,167 49,628 66,892 82,839 79,710 -9,740 -68,328 -30,379 -100,000 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000
Năm 2007 Năm 2008 Năm 2009 Năm 2010 Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013 Năm 2014
1. Tổng thu (không có thu nợ rủi ro) 2. Tổng chi
không tìm ra nguồn thu nào khác để trả nợ, chỉ còn đi vay mƣợn bên ngoài với lãi suất gấp nhiều lần so với lãi suất ngân hàng. Vì vậy khó khăn sẽ chồng khó khăn đối với ngƣời vay và nguồn trả nợ của họ sẽ càng lúc càng ít đi, ngân hàng thu nợ xử lý rủi ro càng ít, nguồn thu không ổn định và dẫn đến lợi nhuận ngân hàng ngày càng gặp khó khăn hơn. Bên cạnh đó chính sách phục vụ nông nghiệp nông thôn, chính sách xoá đói giảm nghèo, hỗ trợ thiên tai lũ lụt của Chính phủ đối với ngƣời dân thƣờng xuyên đƣợc áp dụng. Các chính sách nhƣ giảm lãi, xoá nợ xử lý rủi ro, tăng dƣ nợ cho vay tín chấp đối với nông dân, cho vay Nhà ở thu nhập thấp,….sẽ làm giảm nguồn thu nhập của chi nhánh và nguy cơ gia tăng nợ xấu là rất lớn, điều đó đồng nghĩa với việc trích dự phòng rủi ro sẽ tăng và lợi nhuận ngân hàng cuối cùng sẽ giảm.
Nhƣ vậy để hoạt động ngân hàng phát triển bền vững, giảm thiểu rủi ro từ hoạt động tín dụng, đảm bảo nguồn thu nhập của ngân hàng luôn tăng trƣởng qua mỗi năm; Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu cần tập trung phát triển sản phẩm dịch vụ, tăng doanh thu dịch vụ, tăng tỷ trọng doanh thu dịch vụ trong tổng doanh thu hoạt động ngân hàng là hƣớng đi đúng đắn và cần thiết mang tính cấp bách trong giai đoạn hiện nay và đó là chiến lƣợc kinh doanh chi nhánh cần xây dựng và thực hiện cho các các năm sau.
Tóm tắt chƣơng 2: Để trả lời đƣợc câu hỏi Vì sao ngân hàng thƣơng mại cần phải chuyển hƣớng đầu tƣ phát triển sản phẩm dịch vụ thay thế cho lĩnh vực kinh doanh truyền thống của ngân hàng đó là hoạt động cho vay? Thực trạng doanh thu và doanh thu dịch vụ của Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu giai đoạn 2007-2014 nhƣ thế nào? Chƣơng 2 đã nêu tóm tắt lý thuyết về hoạt động ngân hàng làm cơ sở cho việc phân tích, đánh giá doanh thu dịch vụ của Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu giai đoạn 2007 - 2014. Kết luận cuối cùng của chƣơng là: phát triển sản phẩm dịch vụ nhằm tăng doanh thu dịch vụ là hƣớng đi đúng đắn và bền vững của các NHTM hiện nay, trong đó có Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu.
CHƢƠNG 3
PHƢƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Dựa vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu đã đề cập trong chương 2, chương 3 sẽ trình bày mô hình nghiên cứu được đề xuất, cách định lượng các biến, phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình.
3.1. Xác định mô hình hồi quy và lựa chọn phƣơng pháp ƣớc lƣợng 3.1.1. Mô hình hồi quy dữ liệu bảng 3.1.1. Mô hình hồi quy dữ liệu bảng
Dữ liệu đƣợc sử dụng trong phân tích thực nghiệm gồm có dữ liệu theo chuỗi thời gian (time series), dữ liệu chéo theo không gian (cross sectional data) và dữ liệu bảng (panel data). Trong dữ liệu theo chuỗi thời gian, ta quan sát giá trị của một hay nhiều biến trong một khoảng thời gian. Trong dữ liệu chéo không gian, giá trị của một hay nhiều biến đƣợc thu thập cho một vài đơn vị mẫu vào cùng một thời điểm. Còn trong dữ liệu bảng, đơn vị chéo theo không gian đƣợc khảo sát theo thời gian. Vậy dữ liệu bảng có cà bình diện không gian cũng nhƣ thời gian. Nói cách khác, dữ liệu bảng là các quan sát về một chỉ tiêu nào đó sẽ bao gồm quan sát chéo và quan sát theo thời gian. Có 03 mô hình hồi quy thông dụng với dữ liệu dạng bảng là mô hình hồi quy Pool, mô hình hồi quy tác động cố định và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên. Nghiên cứu sẽ lần lƣợt trình bày các mô hình.
3.1.2. Mô hình hồi quy Pool
Trong mô hình này, giả định rằng các hệ số độ dốc và tung độ gốc là hằng số theo thời gian và không gian, và số hạng sai số thể hiện sự khác nhau theo thời gian và theo các công ty. Đây là trƣờng hợp đơn giản nhất, bỏ qua bình diện không gian và thời gian của dữ liệu kết họp và chỉ ƣớc lƣợng hồi quy bình phƣơng bé nhất (OLS) thông thƣờng. Mô hình đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
Yit = β1 + β2X2it + β3X3it +…+ βkXkit + µit (1) Trong đó: i = 1, 2, 3,...N ; t= 1, 2, 3,...T
Tuy nhiên, phƣơng pháp này thƣờng dẫn đến hiện tƣợng tƣơng quan trong dữ liệu hay ràng buộc phần dƣ làm cho giá trị Durbin-Watson thấp. Ngoài ra, ràng buộc của giả định trong trƣờng hợp này rất cao, đây cũng là một hạn chế của mô hình. Do đó, tuy đơn giản, nhƣng mô hình hồi quy Pool có thể bóp méo bức tranh thực tế về mối quan hệ giữa Y và các biến số X của các đối tƣợng quan sát.
3.1.3. Mô hình hồi quy với tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM)
Mô hình đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
Yit = β1it + β2X2it + β3X3it +…+ βkXkit + µit (2) Mô hình (2) có thể tách ra thành hai mô hình:
Yit = β1i + β2X2it + β3X3it +…+ βkXkit + µit (2.1) Yit = β1t + β2X2it + β3X3it +…+ βkXkit + µit (2.2)
Mô hình (2.1) giả định tung độ gốc có thể khác nhau đối với các đơn vị chéo, nhƣng tung độ gốc của từng biến không thay đổi theo thời gian. Sự khác biệt về tung độ gốc có thể biểu thị cho đặc tính của mỗi công ty nhƣ: lối điều hành, quản trị của công ty...Mô hình thích hợp trong trƣờng hợp mẫu có kích thƣớc thời gian tƣơng đối ngắn.Tƣơng tự, mô hình (2.2) giả định tung độ góc thay đổi theo thời gian nhƣng giống nhau giữa các đơn vị chéo trong cùng một năm quan sát, đƣợc biết đến nhƣ là hồi quy tác động cố định thời gian. Những yếu tố tác động theo thời gian có thể là: thay đổi công nghệ, thay đổi chính sách thuế hay qui định của chính phủ và các ảnh hƣởng bên ngoài.
3.1.4. Mô hình hồi quy với tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) REM)
Ý tƣởng của tiếp cận này cho rằng sự khác biệt về các điều kiện đặc thù của các đơn vị chéo đƣợc chứa đựng trong phần sai số ngẫu nhiên. Ý tƣởng cơ bản của mô hình đƣợc viết nhƣ sau:
Yit = β1i + β2X2it + β3X3it +…+ βkXkit + µit
Thay vì cố định β1i, mô hình giả định β1i là một biến ngẫu nhiên với giá trị trung bình là β1 . Và giá trị hệ số tung độ gốc cho mỗi giá trị chéo có thể đƣợc biểu diễn
nhƣ sau:
β1i = β1 + εi với i= 1, 2,...N
Trong đó, εi là số hạng sai số ngẫu nhiên với một giá trị trung bình bằng 0 và phƣơng sai σ2
ε
3.1.5. So sánh và lựa chọn giữa FEM với REM
Vấn đề đặt ra đối với các nhà nghiên cứu là lựa chọn mô hình nào là phù hợp hơn, FEM hay REM? Câu trả lời xoay quanh giả định mà ta đƣa ra về mối tƣơng quan giữa các thành phần sai số εi và các biến hồi quy độc lập X. Nếu ta giả định rằng εi và các biến X không tƣơng quan thì REM có thể phù hợp hơn. Ngƣợc lại, nếu giả định rằng εi và các biến X tƣơng quan thì FEM có thể lại thích hợp hơn.
3.1.6. Kiểm định trong mô hình hồi quy dữ liệu bảng 3.1.6.1. Kiểm định Hausman 3.1.6.1. Kiểm định Hausman
Theo Wooldridge (1997), kiểm định này là cơ sở giúp ta lựa chọn giữa FEM hay REM - mô hình nào phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu. Chính sự tƣơng quan là nguyên nhân tạo nên sự khác biệt giữ FEM và REM nên kiểm định này sẽ giả định không có sự tƣơng quan giữa biến độc lập và yếu tố ngẫu nhiên. Từ đó, ta có giả thiết:
Ho: kết quả hồi quy giữa FEM và REM không có khác biệt đáng kể. H1: kết quả hồi quy giữa FEM và REM có khác biệt đáng kể.
Nếu α > p-value thì giả thiết Ho bị bác bỏ, khi đó ta kết luận là FEM phù hợp hơn. Ngƣợc lại, nếu chấp nhận giả thiết Ho thì REM sẽ đƣợc lựa chọn.
3.1.6.2. Kiểm định Durbin-Watson (DW)
Theo Nhậm (2008), kiểm định này nhằm xác định có hay không có hiện tƣợng tƣơng quan phần dƣ trong mô hình. Thông thƣờng, kết luận cho hiện tƣợng tƣơng quan này nhƣ sau:
Nếu giá trị d trong kiểm định DW:
1 < d < 3: mô hình không có hiện tƣợng tƣơng quan phần dƣ. 0 < d < 1: mô hỉnh có hiện tƣợng tƣơng quan dƣơng phần dƣ. 3 < d < 4: mô hình có hiện tƣợng tƣơng quan âm phần dƣ.
3.1.6.3. Kiểm định Wald
Kiểm định này kiểm định các biến độc lập mà hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê, để xác định có cần thiết đƣa các biến này vào trong mô hình nghiên cứu không. Với giả thiết:
Ho: các biến độc lập không cần thiết trong mô hình nghiên cứu. H1: các biến độc lập cần thiết trong mô hình nghiên cứu.
Nếu α < p-value thì chấp nhận giả thiết Ho, tức các biến độc lập này cần không thiết đƣa vào mô hình.
3.2. Chọn mẫu nghiên cứu, thu thập và xử lý dữ liệu 3.2.1. Mẫu nghiên cứu 3.2.1. Mẫu nghiên cứu
Mẫu quan sát gồm 11 NHTM trên địa bàn Bạc Liêu từ năm 2007 đến năm 2014. Sở dĩ bài nghiên cứu đƣa các NHTM trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu vào mẫu quan sát là do các ngân hàng này hoạt động kinh doanh trong cùng tỉnh với Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu, cùng điều kiện tự nhiên, điều kiện kinh tế-xã hội cũng nhƣ nhau, đối tƣợng khách hàng là giống nhau để đảm bảo mẫu nghiên cứu có thể làm đại diện cho tổng thể các NHTM trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu.
3.2.2. Thu thập và xử lý số liệu
Dữ liệu thống kê đƣợc thu thập và tổng hợp từ các bảng cân đối tài khoản, báo cáo tài chính của các NHTM trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu tối đa trong 7 năm (từ năm 2007 đến năm 2014). Tác giả trình bày dữ liệu thu thập đƣợc theo dạng bảng gồm 63 quan sát.
3.3. Các yếu tố đƣợc đƣa vào mô hình và tham số đại diện - Biến phụ thuộc: - Biến phụ thuộc:
Doanh thu dịch vụ ngân hàng, ký hiệu: Y
- Biến độc lập:
+ Tổng tài sản: ký hiệu ASSET.
+ Nguồn nhân lực: ký hiệu HUMAN, đƣợc đo lƣờng bằng tỷ lệ phần trăm số lƣợng cán bộ chi nhánh ngân hàng có trình độ chuyên ngành kinh tế từ đại học trở lên, ngoại ngữ tối thiểu B Tiếng Anh và thực hiện tốt yêu cầu nhiệm vụ đƣợc giao.
+ Công nghệ thông tin: Ký hiệu TECHNO, nếu chi nhánh ngân hàng đã triển khai hệ thống Core Banking và hệ thống vận hành tốt thì nhận giá trị là 1, ngƣợc lại chƣa triển khai hoặc hệ thống vận hành chƣa đạt yêu cầu nhận giá trị là 0.
+ Tuyên truyền, quảng cáo, tiếp thị: Ký hiệu COST, đƣợc đo lƣờng bằng chi phí tuyên truyền, quảng cáo, tiếp thị của chi nhánh mỗi năm.
+ Đối thủ cạnh tranh: Ký hiệu COMPET, đƣợc đo lƣờng bằng số lƣợng chi nhánh, phòng giao dịch của các tổ chức tín dụng khác có mặt trên địa bàn hàng năm, hoạt động dịch vụ cạnh tranh với chi nhánh ngân hàng.
3.4. Kỳ vọng về dấu các yếu tố ảnh hƣởng đến doanh thu dịch vụ ngân hàng Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu. Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu.
Từ những phân tích lý thuyết ở chƣơng 2 về các yếu tố ảnh hƣởng đến doanh thu dịch vụ ngân hàng ta có bảng tổng hợp lại nhƣ sau:
Bảng 3.1: Chiều hƣớng tác động của các yếu tố lên doanh thu dịch vụ ngân hàng doanh thu dịch vụ ngân hàng
Các yếu tố Ký hiệu Tác giả Liễu Thu Trúc và Võ Thành Danh; Tác giả Nguyễn Việt Hùng Tác giả Phạm Thị Đan Phƣợng; Tác giả Lê Thị Tuyết Anh Tác giả Lê Minh Nguyệt; Tác giả Lƣơng Huỳnh Anh Thƣ Tác giả Peter Katsibayo Kagumya Tổng tài sản ngân hàng ASSET + + -