KÝ
HIỆU
TÊN BIẾN CÁCH ĐO LƯỜNG DẤU
KỲ VỌNG ROAA Tỉ suất lợi
nhuận trên tổng tài sản bình quân
Lợi nhuận sau thuế/Bình quân tổng tài sản
+
ROAE Tỉ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu bình quân
Lợi nhuận sau thuế/Bình quân vốn chủ sở hữu
+
DIV Biến đa dạng
hóa thu nhập 1 − (( NON NETOP) 2 + ( NET NETOP) 2 ) + LA Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản
Tỷ lệ dư nợ cho vay/tổng tài sản +
TA Quy mô ngân hàng
Logarit tự nhiên của tổng tài sản +
DA Tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản
Tỷ lệ huy động vốn/tổng tài sản +
EFF Chỉ tiêu hiệu quả hoạt động
Chi phí hoạt động/Tổng thu nhập hoạt động
-
ASGR Chỉ số tăng trưởng của tài sản
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑛ă𝑚 𝑡 − 𝑡ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑛ă𝑚 (𝑡 − 1)
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑛ă𝑚 (𝑡 − 1) +
LGR Tỉ lệ tăng
trưởng dư nợ
𝐷ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 𝑛ă𝑚 𝑡 − 𝐷ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 𝑛ă𝑚 (𝑡 − 1) 𝐷ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 𝑛ă𝑚 (𝑡 − 1) +
26 cho vay GDP Tỉ lệ tăng trưởng GDP trong năm 𝐺𝐷𝑃 𝑛ă𝑚 𝑡 − 𝐺𝐷𝑃 𝑛ă𝑚 (𝑡 − 1) 𝐺𝐷𝑃 𝑛ă𝑚 (𝑡 − 1) + INF Tỉ lệ tăng chỉ số giá CPI trong năm 𝐶𝑃𝐼 𝑛ă𝑚 𝑡 − 𝐶𝑃𝐼 𝑛ă𝑚 (𝑡 − 1) 𝐶𝑃𝐼 𝑛ă𝑚 (𝑡 − 1) - Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
27
Tóm tắt chương
Chương 2 đã trình bày khái niệm về thu nhập, đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng thương mại và vai trị của đa dạng hóa thu nhập; khái niệm, vai trị và cách đo lường của lợi nhuận tại ngân hàng thương mại. Trình bày lược khảo các nghiên cứu trước đây, từ đó phát triển giả thuyết nghiên cứu tác động của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận ngân hàng. Mơ hình giả thuyết này sẽ được trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu ở chương sau.
28
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương 3 trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu được sử dụng để đánh giá tác động của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại Việt Nam cho các khái niệm nghiên cứu và mơ hình giả thuyết nghiên cứu đã trình bày ở Chương 2. Ngoài ra còn nêu rõ lý do tại sao tác giả sử dụng phương pháp này, giới thiệu mẫu nghiên cứu và cơ sở chọn mẫu.
3.1 Mơ hình nghiên cứu
Sử dụng mơ hình nghiên cứu tương tự như của Sanya & Wolfe (2011), Sissy & cộng sự (2016), tác giả xem xét tác động của đa dạng hóa đến lợi nhuận của NHTM Việt Nam thơng qua mơ hình tổng qt như sau:
Profitit = a0 + a1 * Profitit-1 + a2* DIVit + a3 * LAit + a4 * TAit + a5 * DAit + a6 * Efft + a7 * ASGRit + a8 * LGRit + a 9 * GDPt + a10* INFt + £it
Trong đó:
Profitit: biến phụ thuộc của mơ hình - là chỉ số lợi nhuận của ngân hàng i năm t và được đo lường thông qua ROAA và ROAE. Đây là các chỉ số tương đối đo lường khả năng tạo ra lợi nhuận trên 01 đồng tài sản bình quân hoặc 01 đồng vốn chủ sở hữu bình quân, phù hợp để đo lường biến lợi nhuận ngân hàng và cũng được nhiều tác giả đã nêu trong chương 2 sử dụng để đo lường các bài nghiên cứu trước.
Profitit-1: đo lường lợi nhuận của ngân hàng i vào năm liền kề trước đó (t-1). Dựa theo nghiên cứu của Sanya và cộng sự (2011) cho các ngân hàng ở các quốc gia có nền kinh tế mới nổi, tác giả sử dụng lại mơ hình của Sanya và cộng sự (2011) để nghiên cứu cho tác động đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận ngân hàng thương mại Việt Nam vì sự tương đồng của nước có nền kinh tế mới nổi. Đề tài chỉ tập trung nghiên cứu tác động của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận và không xem xét đến các yếu tố rủi ro như bài nghiên cứu của Chiorazzo và cộng sự (2008), Lee và cộng sự (2014), Sanya và cộng sự (2011), Vinh và cộng sự (2015). Đồng thời tác giả sử dụng cách tính biến đa dạng hóa (DIV) theo nghiên cứu của Chiorazzo (2008) và đưa thêm biến kiểm sốt vĩ mơ nên mơ hình nghiên cứu cụ thể như sau:
29
Mơ hình 1: biến ROAA là biến phụ thuộc để đo lường lợi nhuận của ngân
hàng.
ROAAit = α0 + α1 * ROAAit-1 + α2* DIVit + α3 * LAit + α4 * TAit + α5 * DAit + α6 * Efft + α7 * ASGRit + α8 * LGRit + α9 * GDPt + α10* INFt + £it
Mơ hình 2: biến ROAE là biến phụ thuộc để đo lường lợi nhuận của ngân
hàng.
ROAEit = β0 + β1 * ROAEit-1 + β2* DIVit + β3 * LAit + β4 * TAit + β5 * DAit + β6 * Efft + β7 * ASGRit + β8 * LGRit + β9 * GDPt + β10* INFt + £it
Lợi nhuận của ngân hàng được đo lường bằng hai chỉ số ROAAit và ROAEit. Hai chỉ số này được nhiều bài nghiên cứu trước sử dụng để đo lường cho lợi nhuận của ngân hàng (Chiorazzo và cộng sự 2008; Lee và cộng sự 2014; Vinh và cộng sự 2015, Cành và cộng sự 2015). Vì các chỉ số ROAA, ROAE đo lường được khả năng tạo ra lợi nhuận của ngân hàng trên tài sản hoặc vốn chủ sở hữu.
- Cách đo lường đa dạng hóa thu nhập ngân hàng thương mại:
Chỉ số Herfindahl Hirschman dùng để đo lường mức độ tập trung các nguồn thu nhập của ngân hàng. Thành phần cơ cấu thu nhập ngân hàng gồm hai phần: thu nhập lãi và thu nhập ngoài lãi. Theo bài nghiên cứu của: Gurbuz và cộng sự (2013), Vinh và cộng sự (2015) về cách tính chỉ số đa dạng hóa thu nhập như sau:
2 2 NON NET HHI NETOP NETOP
Chỉ số HHI theo cách tính này có giá trị lớn hơn hoặc bằng 0,5. HHI đạt giá trị nhỏ nhất khi bằng 0,5 và tại giá trị đó mức độ đa dạng hóa thu nhập cao nhất. Vậy giá trị HHI càng lớn hơn 0,5 thì mức độ đa dạng hóa thu nhập kém hoặc hiểu là nguồn thu tập trung.
Vì đặc điểm các nguồn thu nhập có thể âm nên để dễ dàng giải thích ý nghĩa chỉ số đa dạng hóa thu nhập cao thì đa dạng hóa càng hồn hảo, tác giả sử dụng
30
cách tính chỉ số đa dạng hóa thu nhập DIV theo nghiên cứu của Chiorazzo và cộng sự (2008) để đo lường biến đa dạng hóa thu nhập cho bài nghiên cứu như sau:
Trong đó:
NET là thu nhập lãi thuần trên báo cáo tài chính ngân hàng.
NON là thu nhập ngồi lãi, bao gồm tổng lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động dịch vụ, lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại hối, lãi/(lỗ) thuần từ mua bán chứng khoán kinh doanh, lãi/(lỗ) thuần từ mua bán chứng khoán đầu tư, lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động khác và thu nhập từ góp vốn mua cổ phần.
NETOP là tổng thu nhập gồm thu nhập lãi và thu nhập ngồi lãi.
- Kết luận việc giải thích ý nghĩa biến đa dạng hóa thu nhập (DIV) như sau:
Lúc này chỉ số DIV càng cao tức mức độ đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng càng cao. Chỉ số DIV đạt giá trị cực đại là 0.5, khi đó đa dạng hóa là hồn hảo và càng xa giá trị 0.5 (có thể âm) thì mức độ đa dạng hóa càng giảm.
Giả thuyết kiểm định cho biến DIVit: α2 và β2 > 0 hay kì vọng tác động cùng chiều của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận ngân hàng.
LAit chỉ số đại diện dư nợ của ngân hàng trong năm. Biến tỉ số dư nợ tín dụng trên tổng tài sản nhằm kiểm soát hoạt động làm giảm thu nhập ngoài lãi từ hoạt động cho vay. Ngân hàng có thể chủ động tăng giảm tỉ lệ này để đa dạng hóa nguồn thu nhập tạo lợi nhuận (DeYoung và cộng sự 2001, Gurbuz và cộng sự 2013, Stiroh và cộng sự 2004b, Vinh và cộng sự 2015).
Giả thuyết kiểm định cho biến LAit: α3 và β3 > 0 hay kì vọng tác động cùng chiều của tỉ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản đến lợi nhuận ngân hàng.
TAit là biến đại diện cho quy mô của ngân hàng. Khi tài sản ngân hàng lớn thể hiện quy mô hoạt động rộng, tiềm lực cơ sở vật chất mạnh nên dễ dàng mở rộng
31
kinh doanh hay đầu tư phát triển dịch vụ mới hoặc tham gia hoạt động đầu tư (Chiorazzo và cộng sự 2008). Biến tài sản cũng được sử dụng trong trong nhiều nghiên cứu trước đó như: Gurbuz và cộng sự (2013), Lee và cộng sự (2014), Vinh và cộng sự (2015).
Giả thuyết kiểm định cho biến TAit: α4 và β4> 0 hay kì vọng tác động cùng chiều của quy mô tổng tài sản đến lợi nhuận ngân hàng.
DAit là chỉ số phản ánh tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản, được tính bằng tỷ lệ phần trăm tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản. Khi tỉ lệ này cao từ đó cho thấy ngân hàng huy động nhiều vốn để tài trợ cho hoạt động đầu tư và cho vay (Lepetit và công sự 2008, Vinh và cộng sự 2015).
Giả thuyết kiểm định cho biến DAit: α5 và β5> 0 hay kì vọng tác động cùng chiều của tỉ lệ vốn huy động trên tổng tài sản đến lợi nhuận ngân hàng.
Effit là biến đại diện cho chỉ tiêu hiệu quả hoạt động, được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động. Tức là hiệu quả hoạt động của ngân hàng càng tốt thể hiện bởi tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động thấp thì khả năng sinh lời càng cao (Cành và cộng sự 2015 ).
Giả thuyết kiểm định cho biến Effit: α6 và β6 < 0 hay kì vọng tác động ngược chiều của tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động đến lợi nhuận ngân hàng.
ASGRit là chỉ số tăng trưởng tài sản của ngân hàng trong năm. Biến được đưa vào mơ hình nhằm kiểm sốt tác động gia tăng tài sản để đầu tư hoạt động cho vay hay hoạt động dịch vụ khác (Lee và cộng sự 2014, Vinh và cộng sự 2015).
Giả thuyết kiểm định cho biến ASGRit: α7 và β7> 0 hay kì vọng tác động cùng chiều của tỉ lệ tăng trưởng tổng tài sản đến lợi nhuận ngân hàng.
LGRit là chỉ số phản ánh tỉ lệ tăng trưởng dư nợ cho vay của ngân hàng trong năm. Chỉ số nhằm kiểm soát hoạt động mở rộng cho vay nhằm gia tăng thu nhập (Vinh và cộng sự 2015).
Giả thuyết kiểm định cho biến LGRit: α8 và β8> 0 hay kì vọng tác động cùng chiều của tỉ lệ tăng trưởng dư nợ tín dụng đến lợi nhuận ngân hàng.
32
sốt tác động tạo ra lợi nhuận từ đa dạng hóa thu nhập trong mơi trường kinh tế vĩ mô (Cành và cộng sự 2015, Sanya và cộng sự 2011).
Giả thuyết kiểm định cho biến GDPt: α9 và β9> 0 hay kì vọng tác động cùng chiều của tốc độ tăng trưởng GDP đến lợi nhuận của ngân hàng.
INFt là tỉ lệ tăng chỉ số giá CPI trong năm. Biến vĩ mơ quan trọng kiểm sốt khả năng tạo ra lợi nhuận từ đa dạng hóa thu nhập trong môi trường lạm phát (Cành và cộng sự 2015, Sanya và cộng sự 2011).
Giả thuyết kiểm định cho biến INFt: α10 và β10< 0 hay kì vọng tác động ngược chiều của tốc độ tăng chỉ số giá tiêu dùng đến lợi nhuận ngân hàng.
£it là phần dư trong mơ hình nghiên cứu.
3.2 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
3.2.1 Dữ liệu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu được thu thập từ các bản báo cáo tài chính hợp nhất hàng năm của 32 ngân hàng thương mại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2011-2018. Dữ liệu được lấy trên trang web cổng thơng tin trực tuyến về tài chính và chứng khoán http://finance.vietstock.vn cũng như trang web chính thức của chính các ngân hàng, và dữ liệu từ Thomson reuter qua trung tâm cơ sở dữ liệu của trường UEH. Với dữ liệu các biến vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỉ lệ lạm phát (INF) thì được thu thập từ Worldbank. Dữ liệu bảng thu thập là dữ liệu bảng không cân bằng.
32 ngân hàng thương mại Việt Nam được chọn trong bài nghiên cứu chiếm 100% thị phần kinh doanh trong hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong đó có 31 ngân hàng thương mại cổ phần và 01 ngân hàng thương mại cổ phần Nhà nước. Toàn hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam tính đến 31/12/2017 là 32 ngân hàng thương mại Việt Nam theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam năm 2017.
3.2.2 Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp ước lượng với dữ liệu bảng là phương pháp chính trong mơ hình nghiên cứu. Dữ liệu bảng được sử dụng phổ biến hiện nay vì những ưu điểm khi kết
33
hợp yếu tố không gian và thời gian. Ưu điểm của dữ liệu bảng là cung cấp nhiều thông tin, tăng số quan sát bậc tự do, giảm hiện tượng đa cộng tuyến, xem xét tính khơng đồng nhất giữa các cá biệt. Bài nghiên cứu sử dụng các phương pháp lượng Pooled OLS, FEM, REM,FGLS và GMM để giải quyết mục tiêu nghiên cứu.
Pooled OLS là mơ hình ước lượng bình phương bé nhất và khơng xem xét đến khác biệt giữa các cá thể khơng gian trong mơ hình, dù dữ liệu có sự khác biệt giữa các cá thể. Xem xét các cá thể không gian như một cá thể thống nhất nên kết quả ước lượng kém chính xác.
FEM (fixed effect model) mơ hình ước lượng tác động cố định giả định mỗi cá thể đều có đặc điểm riêng ảnh hưởng biến độc lập. FEM sẽ kiểm soát và tách ảnh hưởng riêng biệt không đổi theo thời gian ra khỏi tác động biến độc lập. Từ đó có thể ước lượng chính xác tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Khi tồn tại hiện tượng phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan của phần dư trong mơ hình FEM hay REM thì phương pháp ước lượng FGLS (Feasible Generalized Least Squares) được sử dụng để kiểm soát khiếm khuyết định lượng này.
Tóm lại, khi mơ hình nghiên cứu gặp phải vấn đề nội sinh thì việc sử dụng các mơ hình kinh tế lượng như mơ hình ảnh hưởng cố định FEM, mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM và mơ hình Pooled OLS sẽ có thể bị chệch dẫn đến kết quả nghiên cứu sẽ khơng cịn phù hợp và chính xác. Nên phương pháp ước lượng GMM (Generalized method of moments) được sử dụng là phương pháp đưa ra kết luận cho bài nghiên cứu vì những ưu điểm sau: khắc phục tự tương quan, phương sai của sai số thay đổi và hiện tượng nội sinh. Phương pháp ước lượng GMM đã được các bài nghiên cứu trước thực hiện như: Acharya và cộng sự (2006), Baele và cộng sự (2007), Stiroh và cộng sự (2006), Vinh và cộng sự (2015). Vì vậy tác giả sử dụng phương pháp ước lượng GMM do mơ hình tồn tại hiện tượng nội sinh. Mơ hình tồn tại hiện tượng nội sinh do lý thuyết nghiên cứu trước như: quyết định đa dạng hóa thu nhập bị phụ thuộc vào chiến lược kinh doanh của từng thời kỳ, tác động của phần dư đến biến độc lập, biến lợi nhuận năm nay bị tác động bởi biến đa dạng hóa thu nhập năm trước, biến phụ thuộc (ROAA, ROAE) tác động ngược đến biến quy
34
mô tài sản (TA ) và tỉ lệ gia tăng tổng tài sản (ASGR ). Để khắc phục nội sinh, khiếm khuyết định lượng và tăng tính tin cậy của kết quả ước lượng nên bài nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng GMM theo nghiên cứu của Arellano và cộng sự (1991) để rút ra kết luận cho kết quả định lượng của bài nghiên cứu.
35
Tóm tắt chương
Chương 3 xác định mơ hình nghiên cứu, mơ tả và cách tính các biến nghiên cứu một cách cụ thể. Ngồi ra, chương này cịn giới thiệu mẫu nghiên cứu là dữ liệu được thu thập từ bản báo cáo tài chính hợp nhất hàng năm của 32 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2018. Tác giả trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận văn là phương pháp ước lượng GMM (Generalized method of moments) vì những ưu điểm sau: khắc phục tự tương quan, phương sai của sai số thay đổi và hiện tượng nội sinh.
36
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU – THẢO LUẬN
Chương 4 trình bày thống kê mơ tả dữ liệu về mẫu nghiên cứu là dữ liệu được thu thập từ những bản báo cáo tài chính hợp nhất hàng năm của 32 ngân hàng thương mại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2011 đến năm 2018 và trình