Mơ hình nghiên cứu

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh tại các ngân hàng thương mại cổ phần việt nam (Trang 37 - 45)

CHƢƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.2 Mơ hình nghiên cứu

Dựa vào mơ hình nghiên cứu của Chiorazzo và các cộng sự (2008) và Lee và các cộng sự (2014) và để phù hợp với thực tiễn Việt Nam tác giả đã đưa ra mơ hình nghiên cứu tổng quát:

Yi,t = α+ β1DIVi,t+ + β2NPLi,t+ β3 SIZEi,t + β4GROWTHi,t + β5 LOANi,t+ β6 EQUITYi,t+ β7INFi,t,+ β8GDPi,t,+ i,t

Trong đó:

Yi,t: Biến phụ thuộc (bao gồm: ROA, ROE đo lường hiệu quả kinh doanh).

Các biến kiểm soát :

NPL: Là tỷ lệ nợ xấu liên quan đến khoản vay của khách hàng. Tỷ lệ này đo

lường rủi ro trong danh mục tín dụng (Turkmen và Yigit, 2012). Kỳ vọng (-) tức tác động ngược chiều đến lợi nhuận điều chỉnh ngân hàng về đa dạng hóa thu nhập. Được tính bằng cơng thức:

SIZE: Biến thể hiện quy mô ngân hàng, được đo lường bằng tổng tài sản của

ngân hàng. Bài viết chỉ sử dụng biến này trong phương trình cho ROE, vì ROA có mối tương quan nghịch với mức độ của tài sản ngân hàng. Các ngân hàng có quy mơ lớn có thể đầu tư vào cơng nghệ để quản lý rủi ro chất lượng cao. Hơn nữa, một ngân hàng lớn cho phép ngân hàng vận hành nhiều ngành nghề kinh doanh hơn và với phạm vi khách hàng rộng hơn. Do đó hiệu quả hoạt động kinh doanh cũng như khả năng quản lý rủi ro, khai thác nguồn lực tài nguyên tốt hơn (DeYoung và cộng sự, 2004; Chiorazzo và các cộng sự, 2008). Với kỳ vọng (+) tức tác động cùng chiều đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

GROWTH: Là biến thể hiện tốc độ tăng trưởng tổng tài sản thực của ngân

hàng theo chỉ số GDP. Một mặt, biến này phản ánh cơ hội kinh doanh ngày càng tăng của ngân hàng. Mặt khác, nó đại diện cho các nhà quản lý ngân hàng hành vi chấp nhận rủi ro. Tốc độ tăng trưởng cao thể hiện ngân hàng chấp nhận rủi ro cao (Stiroh, 2004b; Chiorazzo và các cộng sự, 2008). Với kỳ vọng (+) tức tác động cùng chiều đến lợi nhuận ngân hàng. Được tính bằng cơng thức:

LOAN: Là biến thể hiện tỷ lệ tổng dư nợ cho vay trên tổng tài sản. Biến này

đại diện cho tác động của chiến lược cho vay đối với hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng được điều chỉnh theo rủi ro. Các ngân hàng thường tập trung cho vay nếu các khoản cho vay có lợi nhuận điều chỉnh theo rủi ro cao hơn các hoạt động sinh lời khác và ngược lại (Stiroh, 2004; Chiorazzo và các cộng sự, 2008). Với kỳ vọng (-) tức tác động ngược chiều đến lợi nhuận ngân hàng. Và được tính bằng:

EQUITY: Là biến thể hiện vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và thể hiện mức

độ địn bẩy tài chính. Tỷ lệ này cao thể hiện mức độ an toàn, rủi ro về khả năng thanh khoản, lợi thế về khả năng cung cấp nhiều dịch vụ tài chính, tạo niềm tin cho khách hàng cao hơn. Biến này chỉ sử dụng trong phương trình của ROA, vì ROE có mối tương quan nghịch với nguồn vốn (Chiorazzo và các cộng sự, 2008). Với kỳ vọng (+) tức tác động cùng chiều đến lợi nhuận ngân hàng. Và được tính bằng:

GDP: Là tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng năm. Với kỳ vọng (+) tức tác động

cùng chiều đến lợi nhuận, được tính bằng:

INF: Là biến thể hiện tỷ lệ lạm phát và được tính bằng chỉ số giá tiêu dùng

CPI. Lạm phát ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thơng qua chi phí của ngân hàng. Với kỳ vọng (-) tức tác động ngược chiều đến lợi nhuận, được đo lường:

Đo lƣờng đa dạng hóa thu nhập

Để đo lường mức độ đa dạng hóa thu nhập, trước hết tác giả giả định có hai thành phần chính từ thu nhập hoạt động rịng của ngân hàng. Đó là:

NET: Thu nhập lãi thuần. Được tính bằng tổng doanh thu lãi trừ tổng chi phí lãi

NII: Thu nhập ngồi lãi. Được tính bằng tổng phí hoa hồng rịng, lãi / lỗ giao dịch rịng và thu nhập ngồi lãi khác.

NETOP: Thu nhập hoạt động rịng. Ta có: NET + NII = NETOP

Để đa dạng hóa thu nhập, một ngân hàng phải đa dạng hóa các nguồn thu nhập hoạt động ròng giữa thu nhập lãi thuần và thu nhập ngoài lãi. Chỉ số Herfindahl Hirschman Index (HHI) được sử dụng để đo lường đa dạng hóa thu nhập (Gubuz và các cộng sự, 2013):

HHI= (

)2 + (

)2

Theo đó, HHI nhận giá trị lớn hơn hoặc bằng 0.5. HHI có giá trị là 0.5 tức đa dạng hóa mà tại đó mang lại lợi nhuận cao nhất cho ngân hàng. HHI có giá trị lớn càng xa 0.5 có nghĩa là đa dạng hóa thu nhập càng ở mức thấp và lợi nhuận tập trung.

Theo Chiorazzo và các cộng sự (2008) xác định thước đo đa dạng hóa thu nhập :

DIV= 1- [(

)2 + (

)2]

Với cách tính này, chúng ta dễ dàng giải thích ý nghĩa về chỉ số đa dạng hóa DIV. Nghĩa là chỉ số DIV càng cao thì đa dạng hóa thu nhập ở đây càng hồn hảo. Chỉ số DIV đạt giá trị cao nhất là 0.5, tại đây đa dạng hóa thu nhập là hồn hảo. Khi giá trị DIV càng xa 0.5 có nghĩa là mức độ đa dạng hóa càng giảm. Ở đây, kỳ vọng (+) tức tác động cùng chiều với hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

Đo lƣờng hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

Tác giả xem xét đến lợi nhuận trên tài sản (ROA) và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE). Đây là thước đo hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam:

Do đó, tác giả đề xuất mơ hình nghiên cứu kiểm tra đa dạng hóa thu nhập tác động đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, mơ hình nghiên cứu có dạng:

Mơ hình 1: Biến ROA là biến phụ thuộc để đo lường hiệu quả kinh doanh

của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam:

ROAi,t = α + β1DIVi,t + β2NPLi,t+ β3GROWTHi,t+ β4 LOANi,t + β5EQUITYi,t+ β6INFi,t,+ β7GDPi,t,+ i,t

Mơ hình 2: Biến ROE là biến phụ thuộc để đo lường hiệu quả kinh doanh

của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam:

ROEi,t = α+ β1DIVi,t+ + β2NPLi,t+ β3 SIZEi,t + β4GROWTHi,t

+ β5 LOANi,t+ β6INFi,t,+ β7GDPi,t,+ i,t

Trong đó:

t: Là thời gian chạy từ 2010 đến 2017.

i: Là chỉ số chạy từ 1 đến 28, phản ánh các Ngân hàng quan sát.

βi: Là các hệ số tác động cho biết trạng thái tác động của các biến giải thích là cùng chiều (+) hoặc ngược chiều (-).

α: Là hệ số chặn cho biết hiệu quả kinh doanh của ngân hàng vẫn xảy ra mà không phụ thuộc vào diễn biến của các biến nghiên cứu, của các năm nghiên cứu.

Bảng 3.1: Bảng mơ tả kỳ vọng các biến trong mơ hình

STT KÍ HIỆU TÊN BIẾN CÁCH ĐO LƢỜNG KỲ

VỌNG

1

ROAi,t

ROEi,t Hiệu quả kinh doanh +

2 DIVi,t Mức độ đa dạng hóa

DIV=1-[(

)2 + (

)2]

3 NPLi,t Tỉ lệ nợ xấu

-

4 SIZEi,t Quy mô ngân hàng Tổng tài sản năm t + 5 GROWTHi,t Tốc độ tăng trưởng tài sản +

6 LOANi,t Tỉ lệ dư nợ cho vay - 7 EQUITYi,t Tỉ lệ vốn chủ sở hữu + 8 GDPi,t Tốc độ tăng trưởng kinh tế + 9 INFi,t Tỉ lệ lạm phát -

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu

Để xem xét tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại tại 28 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2017, dựa trên nền tảng cơ sở lý thuyết từ các tài liệu tác giả thu thập và bài nghiên cứu gốc của Chiorazzo và các cộng sự (2008) và Lee và các cộng sự (2014). Phương pháp chính trong mơ hình nghiên cứu là phương pháp ước lượng với dữ liệu bảng (Panel data). Bởi vì ưu điểm của phương pháp này khi kết hợp yếu tố không gian và thời gian cung cấp nhiều thơng tin, xem xét tính khơng đồng nhất

giữa các cá biệt. Để giải quyết được các mục tiêu nghiên cứu bài nghiên sử dụng các phương pháp lượng Pooled OLS, FEM, REM và GMM.

Pooled OLS (Pooled Ordinary Least Squared) là mô hình ước lượng bình phương bé nhất và không 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) là mơ hình ước lượng tác động cố định giả định mỗi cá thể có đặc điểm riêng ảnh hưởng 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.

REM (Random Effects Model) là mơ hình ước lượng ngẫu nhiên thể hiện sự biến động giữa các ngân hàng được giả định là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích.

GMM (Generalized Method of moments) được sử dụng khi mơ hình nghiên cứu gặp phải vấn đề nội sinh khi sử dụng phương pháp Pooled OLS, FEM và REM có thể dẫn đến kết quả nghiên cứu khơng cịn phù hợp và chính xác. Do đó, để khắc phục tình trạng trên thì phương pháp GMM được sử dụng vì khắc phục được tự tương quan, phương sai của sai số thay đổi và hiện tượng nội sinh.

Do đó, bài nghiên cứu sẽ lần lượt thực hiện các bước như sau:

Bƣớc 1: Thống kê mô tả các biến nghiên cứu Bƣớc 2: Kiểm định đa cộng tuyến

Bƣớc 3: Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled OLS, FEM và REM

Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM: Kiểm định lựa chọn mơ hình FEM và mơ hình REM:

Bƣớc 4: Kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi Bƣớc 5: Kiểm định tự tương quan của sai số

Bƣớc 6: Kết quả lựa chọn phương pháp ước lượng mơ hình Bƣớc 7: Kết quả hồi quy ước lượng và thảo luận kết quả

Tóm tắt chƣơng 3

Dựa trên cơ sở các nghiên cứu trước đây ở phần 2, phần 3 tác giả trình bày chi tiết về dữ liệu và phương pháp nghiên cứu được thực hiện để giải quyết mục tiêu đã đặt ra ở phần 1. Đầu tiên, tác giả giới thiệu mẫu nghiên cứu là dữ liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính hợp nhất của 28 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn năm 2010 - 2017. Sau đó, tác giả kiểm định các giả định và xác định được các biến độc lập nào tác động đến biến phụ thuộc và xây dựng mơ hình hồi quy. Tác giả tiến hành phân tích tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc là tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Đồng thời mô tả phương pháp nghiên cứu thực hiện một số kiểm định để lựa chọn mơ hình hồi quy phù hợp. Kết quả phân tích sẽ được thể hiện ở chương 4.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh tại các ngân hàng thương mại cổ phần việt nam (Trang 37 - 45)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(94 trang)