CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Phương pháp phân tích và xử lý số liệu
3.1.1 Phương pháp nghiên cứu
Từ khung lý thuyết phần trên dựa vào các lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu, các nghiên cứu thực nghiệm trong nước cũng như trên thế giới, đề tài nghiên cứu về vốn yêu cầu tối thiểu theo chuẩn Basel II có tác động đến chi phí trung gian và hiệu quả hoạt động của NHTM Việt Nam được sử dụng phương pháp nghiên cứu sau đây: Phương pháp được sử dụng là phương pháp định lượng bằng việc sử dụng kỹ thuật ước lượng GMM hệ thống 2 bước đối với dữ liệu bảng của Arellano và Bover (1995). Mơ hình nghiên cứu được dùng phân tích định lượng sử dụng tại nguồn số liệu của các NHTM Việt Nam được thu thập tại dữ liệu bankscope. Kết quả nghiên cứu định lượng nhằm trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu. Kết quả phân tích bao gồm kết quả phân tích thống kê mơ tả các biến và kết quả phân tích hồi quy dữ liệu bảng.
Kiểm định Sargan (1958) và kiểm định Hansen1982) được sử dụng trong mơ hình để xác định tính chất phù hợp của các biến cơng cụ trong ước ượng GMM. Đây là kiểm định giới hạn về vấn đề nội sinh của mơ hình. Kiểm định Sargan/Hansen với giải thuyết biến công cụ là ngoại sinh, nghĩa là khơng tương quan với sai số trong mơ hình nghiên cứu. Để kiểm định được sự tương quan có giả thiết: khơng tự tương quan, kiểm định Arellano-Bond áp dụng cho các số dư sai phân.
Bên cạnh đó, đề tài cịn được sử dụng phương pháp tổng hợp dữ liệu sơ cấp là số liệu trong các báo cáo tài chính của các ngân hàng được thu thập được từ bankscope để tính tốn các thơng số thành dữ liệu thứ cấp, sau đó tính tốn thống kê mơ tả các biến được lựa chọn phục vụ cho q trình phân tích tiếp theo.
Ngồi ra, trên cơ sở lý luận đã đặt ra đồng thời kế thừa mơ hình của các cơng trình nghiên cứu trước đây về cùng lĩnh vực của các nước trên thế giới và ở Việt Nam đồng thời để đảm bảo tính khoa học, tác giả lựa chọn mơ hình nghiên cứu theo phương pháp định lượng với dữ liệu bảng và phân tích ý nghĩa thống kê của mơ hình nghiên cứu nhằm giải quyết các câu hỏi nghiên cứu đã được đặt ra tại đề tài.
3.1.2 Mơ hình nghiên cứu
Dựa trên phần cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm được trình bày tại chương 2, bài nghiên cứu này tác giả sử dụng dữ liệu động hai bước được nghiên cứu bởi Arellano và Bover (1995), Blundell và Bond (2000) và sử dụng mơ hình định lượng ước lượng GMM (Generalized Method of Moment) trên dữ liệu bảng để giải quyết các vấn đề nội sinh tiềm ẩn, phương sai thay đổi và các vấn đề tương quan trong dữ liệu (Doytch & Uctum, 2001).
Mặt khác, các mơ hình kiểm định các giả thiết nghiên cứu của đề tài này về hiệu quả hoạt động của ngân hàng theo Samy Ben Naceur và Magda Kandil (2009) có thể vi phạm việc bỏ sót biến và vấn đề nội sinh dẫn đến kết quả kiểm định không nhất quán. Để làm rõ điều này này, đầu tiên nghiên cứu sẽ trình bày độ lệch này trong ước lượng mơ hình dữ liệu chéo và dữ liệu bảng, sau đó đến ước lượng tổng quát GMM để giải quyết vấn đề cho cả hai sai lệch này.
Như chúng ta biết, hồi quy dữ liệu chéo cho kết quả ước lượng khơng nhất qn vì chúng hay gặp vấn đề bị bỏ sót biến và gặp vấn đề nội sinh. Phân tích dữ liệu chéo có thể cho kết quả sai lệch vì sai số εi có khả năng ảnh hưởng đến biến độc lập khơng được đưa vào mơ hình, ví dụ như sự khác biệt về chất lượng quản lý và có tương quan với độ trễ biến phụ thuộc. Do đó, hồi quy dữ liệu chéo đưa ra các ước tính khơng nhất qn vì giả định rằng các hồi quy và sai số không tương quan và điều này dẫn đến kết quả thiên lệch. Dữ liệu chuỗi thời gian chỉ nghiên cứu được một chủ thể duy nhất thông qua thời gian.
Dữ liệu bảng là dữ liệu kết hợp dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian là hữu ích vì ba lý do chính sau đây:
Đầu tiên, việc cần thiết khi phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam bởi vì các nhân tố ảnh hưởng này nó thay đổi theo thời gian và nhiều thông tin này bị bỏ qua nếu chỉ dùng phân tích dữ liệu chéo.
Thứ hai, việc sử dụng dữ liệu bảng làm tăng kích thước mẫu và đặc biệt có liên quan khi một số lượng lớn các biến hồi quy và một số lượng nhỏ các mẫu quan sát
Thứ ba, ước tính dữ liệu bảng có thể cải thiện các vấn đề mà hồi quy với dữ liệu chéo không xem xét được, chẳng hạn như vấn đề nội sinh tiềm ẩn của các biến hồi quy
Trong nghiên cứu dữ liệu bảng (panel data), các nhà khoa học hay dùng phương pháp truyền thống đó là tác động cố định (fixed effect-FEM) hoặc tác động ngẫu nhiên (random effect-REM) trong việc ước lượng mơ hình nghiên cứu với dữ liệu bảng. Theo phương pháp này khi phát hiện các hiện tượng không tốt dẫn tới việc ước lượng khơng cịn chính xác (hay cịn gọi là khuyết tật của mơ hình), ngun nhân của các khuyết tật này thường là do sai dạng hàm hay do bỏ sót các biến quan trọng. Nếu sai dạng hàm thì dùng biện pháp thay đổi dạng hàm để cho mơ hình phù hợp. Cịn ếu rơi vào vấn đề bỏ sót biến quan trọng (thiếu biến ngoại sinh hoặc biến nội sinh), trong trường hợp biến độc lập trong mơ hình cũ là biến nội sinh (được miêu tả qua biến khác) mà biến này chưa được đưa vào mơ hình, biến này có quan hệ với phần dư dẫn tới khuyết tật của mơ hình. Do vậy, để giải quyết các vấn đề nội sinh tiềm ẩn, Lars Peter Hansen vào năm 1982 đã đưa thêm biến cơng cụ có quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc trong mơ hình cũ nhưng khơng có quan hệ với phần dư. Mơ hình đưa thêm biến cơng cụ này vào có tên gọi là mơ hình dữ liệu bảng động generalized method of moments (GMM).
Phương pháp ước lượng GMM hệ thống cung cấp cấu trúc phương sai, hiệp biến linh hoạt hơn do điều kiện Moment và phương pháp ước lượng GMM tốt hơn OLS truyền thống trên dữ liệu bảng trong việc kiểm tra sự chuyển động của các biến tài chính theo giải thích của Driffill & cộng sự (1998), cụ thể:
Mơ hình GMM kiểm tra tốt hơn OLS khi sự chuyển động của các biến tài chính: Thời gian ngắn và có nhiều ngân hàng
Một mối quan hệ tuyến tính
Quan trọng, trong một khoảng thời gian của hành vi kinh tế và tài chính đang ảnh hưởng phần lớn bởi những kinh nghiệm trong quá khứ và mơ hình của hành vi cũ, quan hệ kinh tế hoặc tài chính, giá trị các biến trễ được kiểm tra trong mơ hình nghiên cứu.
Có hai ước lượng khác nhau cho các mơ hình dữ liệu bảng động:
Ước lượng bảng sai phân loại bỏ các biến không phù hợp trong ước lượng Các mơ hình bảng ước lượng hệ thống kết hợp hồi quy sai phân với các hồi quy ở các mức độ nhằm giảm sai số tiềm ẩn và độ khơng chính xác liên quan đến việc ước lượng sai phân (Arelleano & Bover, 1995)
Ước lượng GMM bao gồm ước lượng GMM một bước và hai bước. Trong bài nghiên cứu, tác giả dùng GMM hai bước (Samy Ben Naceur và Magda Kandi, 2009). Nói chung, GMM hai bước là hiệu quả hơn so với ước lượng một bước, đặc biệt là cho GMM hệ thống (Arellano và Bond, 1991).
Dựa trên nghiên cứu của Samy Ben Naceur và Magda Kandil (2009), Lee và Hsieh (2013), Altunbas và cộng sự (2007), Gordan và cộng sự (2004) và mơ hình nghiên cứu Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Dạ Thảo (2015), tác giả đưa ra mơ hình nghiên cứu cho các NHTM Việt Nam cụ thể như sau:
Trước hết tác giả dùng thước đo đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng thông qua đại diện là chi phí trung gian (NIM) và khả năng sinh lợi (ROA, ROE). Ngoài tác động của vốn yêu cầu tối thiểu thì hầu hết các tác giả sử dụng 02 nhóm yếu tố quyết định đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng bao gồm: Nhóm các yếu tố đặc thù của ngân hàng và nhóm các yếu tố ngoại sinh (yếu tố vĩ mơ).
Bên cạnh đó, nghiên cứu tác động của Vốn đến chi phí trung gian và hiệu quả hoạt động của ngân hàng được thực hiện bằng 3 chiều thơng qua 3 mơ hình:
- Đầu tiên, mơ hình nghiên cứu nhằm kiểm định ảnh hưởng của vốn yêu cầu tối thiểu tác động đến chi phí trung gian và hiệu quả hoạt động của ngân hàng. - Thứ hai sau đó, nghiên cứu sử dụng biến giả dài hạn đặt tên là “Basel” thể hiện
cho việc ảnh hưởng của yêu cầu vốn tối thiểu có tác động trong dài hạn. - Sau cùng, nghiên cứu sử dụng 03 biến giả ngắn hạn (từ năm bắt đầu ra quy
định yêu cầu vốn tối thiểu, sau yêu cầu vốn 1 năm và sau yêu cầu vốn 2 năm) để kiểm định việc yêu cầu Vốn tối thiểu theo hiệp ước vốn quốc tế có ảnh hưởng đến chi phí trung gian và hiệu quả hoạt động của ngân hàng trong thời giạn ngắn hạn hay không từ năm bắt đầu ra quy định yêu cầu vốn tối thiểu, sau yêu cầu vốn 1 năm và sau yêu cầu vốn 2 năm.
Cụ thể, tác động của vốn yêu cầu tối thiểu đến chi phí trung gian và hiệu quả hoạt động của NHTM Việt Nam có thể được kiểm định thơng qua mơ hình sau:
𝑌𝑖𝑗,𝑡= 𝛽0+ 𝛽1𝑌𝑖𝑗,𝑡−1 + 𝛽2𝐶𝐴𝑃𝑖𝑗,𝑡 + 𝛽3𝑋𝑖𝑗,𝑡 + 𝜇𝑖𝑗 + η𝑖𝑗,𝑡 (3.1) Trong đó:
𝑌𝑖𝑗,𝑡: Chi phí trung gian hoặc hiệu quả hoạt động của ngân hàng năm t
𝑌𝑖𝑗,𝑡−1: Chi phí trung gian hoặc hiệu quả hoạt động của ngân hàng năm t-1
𝐶𝐴𝑃𝑖𝑗,𝑡: Vốn yêu cầu tối thiểu của ngân hàng tại năm t
𝑋𝑖𝑗,𝑡: Tập hợp các biến giải thích năm t
μij: Tập hợp các yếu tố đặc thù của ngân hàng
η𝑖𝑗,𝑡: Các sai số
Phương trình (3.1) nhằm phân tích chi phí trung gian và khả năng sinh lợi của các NHTM Việt Nam bằng cách sử dụng mơ hình nghiên cứu thực nghiệm dựa trên việc kiểm tra và đo lường ảnh hưởng của yếu tố vốn ngân hàng cộng với các yếu tố khác. Biến được lựa chọn để đo lường chi phí trung gian và hiệu quả hoạt động của ngân hàng được lựa chọn từ biến đặc thù của ngân hàng và biến ngoại sinh (biến vĩ mô). Có 3 cách đo lường biến Vốn yêu cầu tối thiểu.
Đầu tiên đo lường tỷ số vốn trên tổng tài sản (CAP) liên tục qua các năm nghiên cứu. Ngân hàng buộc yêu cầu phải gia tăng tỷ số CAP bằng việc tăng vốn chủ sở hữu hoặc giảm tài sản có rủi ro. Mơ hình 1 với biến CAP:
Yij,t= c + δ𝑌𝑖𝑗,𝑡−1 + λ𝐶𝐴𝑃𝑖𝑗,𝑡 + ∑𝐵𝑏=1𝛽b𝑋𝑖𝑗,𝑡 + ∑𝑀𝑚=1𝛽m𝑋𝑖𝑗,𝑡 + η𝑖𝑗,𝑡 (3.2)
Trong đó: CAP: vốn/tổng tài sản. Theo IMF (2006), tỷ số vốn/tổng tài sản được sử
dụng như một thước đo sức khỏe tài chính của các ngân hàng thương mại.
Thứ hai, để kiểm tra việc hiệu quả của việc yêu cầu vốn tối thiểu qua các năm chúng ta dùng biến giả cụ thể biến giả bằng 0 trước khi thay đổi yêu cầu vốn tối thiểu và biến giả bằng 1 từ khi yêu cầu vốn tối thiểu trở về sau. Nếu hiệu quả của hiệp định vốn đến chi phí trung gian qua thời gian chúng ta kỳ vọng biến giả này có ý nghĩa thống kê.
Mơ hình 2 với biến giả trong dài hạn:
𝑌𝑖𝑗,𝑡= c + δ𝑌𝑖𝑗,𝑡−1 + λ𝐵𝐴𝑆𝐸𝐿𝑖𝑗,𝑡 + ∑𝐵𝑏=1𝛽b𝑋𝑖𝑗,𝑡 + ∑𝑀𝑚=1𝛽m𝑋𝑖𝑗,𝑡 + η𝑖𝑗,𝑡 (3.3)
Trong đó:
- BASEL =1 từ khi có yêu cầu vốn tối thiểu trở về sau - BASEL = 0 trước khi có yêu cầu vốn tối thiểu
Cuối cùng, nghiên cứu thực nghiệm trong ngắn hạn về hiệu quả của sự thay đổi của hiệp định vốn, chúng ta kết hợp biến giả với giá trị là 1 trong năm bắt đầu thay đổi theo hiệp định vốn và trong 2 năm tiếp theo. Tổng hợp mơ hình như bên dưới: Mơ hình 3 với 03 biến giả trong ngắn hạn:
𝑌𝑖𝑗,𝑡=c + δ𝑌𝑖𝑗,𝑡−1 + λ1Crdi,t + λ2PostCrd1i,t + λ3PostCrd2i,t + + ∑𝐵𝑏=1𝛽
b𝑋𝑖𝑗,𝑡 + ∑𝑀 𝛽
𝑚=1 m𝑋𝑖𝑗,𝑡 + η𝑖𝑗,𝑡 (3.4)
Trong đó:
- Crd(i): có giá trị bằng 1 khi trong năm mà ngân hàng thứ i được yêu cầu thực hiện theo hiệp định yêu cầu vốn tối thiểu
- PostCrd1(i): Có giá trị bằng 1 sau năm đầu tiên được yêu cầu thực hiện theo hiệp định yêu cầu vốn tối thiểu
- PostCrd2(i): Có giá trị bằng 1 sau 02 năm được yêu cầu thực hiện theo hiệp định yêu cầu vốn tối thiểu
Như vậy, dựa vào các nghiên cứu trước đây, tác giả đề xuất các biến được sử dụng trong mơ hình nghiên cứu cho đề tài lần này được lựa chọn như sau:
Biến phụ thuộc
Chi phí trung gian được đo lường bằng:
- NIM = Thu nhập lãi ròng trên tổng tài sản sinh lợi (NIM = interest income
– interest expense/Total earning asset)
Khả năng sinh lợi được đo lường bằng 02 biến đại diện:
- ROA: Tỷ số lợi nhuận ròng/tổng tài sản (return on assets)
- ROE: Tỷ suất lợi nhuận/vốn chủ sở hữu (return on equity) Biến độc lập
Vốn (CAP): Vốn chủ sở hữu/tổng tài sản
Biến đặc thù của ngân hàng : dựa vào nghiên cứu thực nghiệm của Ho và
Saunders (1981), Allen (1998), Angbazo (1997), McShane và Sharpe (1985) về các biến đặc thù của ngân hàng như sau:
- Thanh khoản (liquidity): đây là biến đại diện cho tính thanh khoản của ngân
hàng được đo lường bằng tỷ số giữa dư nợ vay ròng/các khoản nợ vay ngắn hạn. Tỷ số này càng cao thì tính thanh khoản của ngân hàng giảm. Kết luận này cùng kết luận theo nghiên cứu của Hamadi, H., & Awdeh, A. (2012) đối với các ngân hàng tại nước Libang và đồng quan điểm với nghiên cứu của Demirguc-Kunt, A., Laeven, L., & Levine, R. (2003) nghiên cứu 1400 ngân hàng của 72 quốc gia giai đoạn 1995-1999 . Biến số này đo lường rủi ro của ngân hàng khi ngân hàng có đủ lượng tiền mặt dữ trữ kịp thời để đáp ứng cho các khoản tiền gửi của khách hàng trong trường hợp khách hàng rút tiền hàng
loạt. Bên cạnh đó biến số thanh khoản có mối tương quan với chi phí trung gian và hiệu quả hoạt động của ngân hàng, khi ngân hàng có tỷ số rủi ro thanh khoản cao thì chi phí trung gian càng lớn và tăng lợi nhuận. Trong điều kiện thị trường tiền tệ thắt chặt thì cầu về tín dụng cũng bị giới hạn, khi đó ngân hàng nâng chi phí trung gian để cố gắng tăng lợi nhuận. Như vậy biến thanh khoản có dấu kỳ vọng đồng biến (+) với chi phí trung gian và đồng biến với hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
- Chi phí chìm (implicit Cost): Đây là biến đại diện cho cho chi phí chìm (chi
phí ẩn) của ngân hàng, đây là chi phí mà ngân hàng trả ngầm cho khách hàng nhằm khuyến khích khách hàng đển gửi tiền được đo lường bằng mối tương quan giữa chi phí khơng bao gồm lãi vay trừ cho thu nhập không bao gồm lãi vay)/tổng tài sản theo nghiên cứu Ho và Saunders (1981), Saunders và Schumacher (2000). Ngoài ra, nghiên cứu của Nguyễn Kim Thu và Đỗ Thị Thanh Huyền (2014) khi các tác giả này thực hiện phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) của các NHTM Việt Nam thì cho kết luận rằng chi phí ẩn có tương quan mạnh mẽ và đồng biến với NIM. Trong bài nghiên cứu này, sử dụng tỷ số được đo lường bằng mối tương quan giữa chi phí khơng bao gồm lãi vay trừ cho thu nhập không bao gồm lãi vay)/tổng tài sản làm biến định lượng để phân tích. Từ các nghiên cứu trước cho thấy, chi phí chìm càng cao thì làm giảm lợi nhuận của ngân hàng và làm gia tăng chi phí trung gian cho ngân hàng nhằm bù đắp chi phí ngầm đã trả cho khách hàng. Do đó biến chi phí chìm được kỳ vọng trong mơ hình sẽ đồng biến (+) với chi phí trung gian và nghịch biến (-) với lợi nhuận của ngân hàng.
- Hiệu quả quản lý (management efficiency): Biến này được đo lường bằng tỷ
số tài sản sinh lợi/tổng tài sản. Tỷ số này càng cao thì việc quản lý của ngân