4. KẾT CẤU ĐỀ TÀI
2.4 Đánh giá các yếu tố nội tại tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các
2.4.1 Xác định mơ hình
Nhằm xác định các yếu tố nội tại giải thích cho hệ số hiệu quả kỹ thuật của các NHTM (TE), tác giả tiến hành phân tích thơng qua mơ hình hồi quy Tobit đối với các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu ban đầu trong năm 2006-2012.
Mơ hình hồi quy Tobit được sử dụng để phân tích kinh tế lượng lần đầu tiên bởi nhà kinh tế học James Tobin năm 1958. Nó cịn có tên gọi khác là mơ hình hồi quy chuẩn được kiểm duyệt. Do chỉ số hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả về mặt chi phí
tìm được bằng phương pháp DEA chỉ giao động từ 0 đến 1, nên các chỉ số này được xem là các biến số phụ thuộc và được sử dụng trong phân tích hồi quy Tobit (Tobit Regression).
Việc lựa chọn các biến này dựa trên việc lượng hóa các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng thương mại. Về cơ bản ,các biến có thể được chia làm 2 loại biến: các biến tài chính kế tốn sử dụng số liệu tài chính về khả năng thanh khoản, khả năng sinh lời, hiệu suất hoạt động...; các biến môi trường như tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ tăng trưởng GDP thực, tỷ lệ tăng trước GDP thực trên tốc độ tăng trưởng vốn... ngồi ra, cịn có sự lượng hóa một số yếu tố định tính như loại hình sở hữu, thời gian. Tuy nhiên trong phạm vi bài nghiên cứu chỉ xem xét các biến nội tại mà ngân hàng có khả năng tự chủ động cải thiện để nâng cao hiệu quả hoạt động.
Trên cơ sở tổng hợp kết quả của một số bài nghiên cứu của các tác giả như Mokhamad Anwar (2012), Hiroyuki Kiyota (2011), tác giả xây dựng mơ hình cho bài nghiên cứu:
TEit = γ0 + γ1EQTAit + γ2ROAit + γ3NIEit + γ4NPLit + γ5MSit + γ6LNTAit +
γ7LOATAit + γ8NIIit +εit
Trong mơ hình này, biến hiệu quả kỹ thuật thuần (TE) được ước lượng từ mơ hình DEA (cho cả mơ hình 1 và mơ hình 2), cùng với các biến EQTA, ROA, NIE, NPL, MS, LNTA, LOATA, NII là các biến giải thích cho mơ hình hồi quy. Trong đó: TE: là giá trị của chỉ số hiệu quả kỹ thuật được tính tốn bằng phương pháp phân tích cận biên DEA được đề cập tại phần 2.3 của bài nghiên cứu. β là hệ số của phương trình hồi quy cần tính.
Các biến giải thích bao gồm:
− Nhân tố EQTA: là biến đo lường mức độ vốn hóa của ngân hàng, được đo bằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản Có. Chỉ tiêu này phản ánh sức mạnh về vốn của các ngân hàng và mức độ vốn hóa cao có thể giảm bớt rủi ro thanh khoản và chi phí vốn vay của ngân hàng, vì vậy, chỉ số này được kỳ vọng có giá trị dương với hiệu quả ngân hàng do giảm bớt chi phí bù đắp cho các khoản nợ xấu ngân hàng. Ngược lại, nếu tỷ lệ an toàn vốn thấp có thể gia
tăng hiệu quả nhờ lợi nhuận có được trong ngắn hạn do lợi dụng đòn bẩy tài chính thực hiện các khoản đầu tư có rủi ro, song trong dài hạn có thể ngân hàng rơi vào tình trạng thiếu thanh khoản và dẫn đến phá sản. Như vậy, chỉ tiêu này phản ánh khả năng quản trị ngân hàng của người quản lý, từ đó quyết định đến hiệu quả ngân hàng.
− ROA: Tỷ lệ lợi nhuận ngân hàng, được đo bằng tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản Có. Dấu tác động của ROA tới hiệu quả ngân hàng được kỳ vọng là dương vì càng tạo ra nhiều thu nhập chứng tỏ ngân hàng càng hoạt động hiệu quả.
− NIE: được đo lường bằng chi phí ngồi lãi trên tổng tài sản Có. Chi phí ngồi lãi giảm xuống làm gia tăng hiệu quả hoạt động ngân hàng, vì vậy dấu tác động của NIE tới hiệu quả ngân hàng được kỳ vọng là âm.
− NII: được đo bằng tỷ số giữa doanh thu ngồi lãi so với tổng tài sản Có. Chỉ tiêu đo lường ảnh hưởng của đa dạng hóa các hoạt động ngân hàng tới hiệu quả hoạt động ngân hàng. Dấu của chỉ tiêu này tác động tới hiệu quả hoạt động ngân hàng chưa xác định được.
− NPL: đo lường rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng, được xác định bằng tỷ lệ nợ xấu trên tổng cho vay khách hàng. Nếu tỷ lệ này cao thể hiện rủi ro tín dụng lớn và có thể đẩy ngân hàng đến tình trạng phá sản. Như vậy, nó có tác động xấu tới hiệu quả ngân hàng, dầu kỳ vọng là dấu âm.
− MS: đo lường thị phần mỗi ngân hàng, được xác định bằng tổng tài sản của mỗi ngân hàng trên tổng tài sản tất cả các ngân hàng. Các ngân hàng với thị phần lớn có khuynh hướng hiệu quả hơn nhờ vào tính kinh tế theo quy mơ, vì vậy, dấu trơng đợi giữa hiệu quả ngân hàng và MS là dương.
− LNTA: đại diện cho quy mô ngân hàng, được đo bằng giá trị logarit tự nhiên của tổng tài sản mỗi ngân hàng. Ta có thể thấy các ngân hàng lớn hơn có thể có chi phí ít hơn cho đầu vào của nó và gia tăng doanh thu nhờ quy mơ thơng qua việc phân bổ chi phí cố định. Vì vậy, quy mơ ngân hàng được trơng đợi có tác động dương tới hiệu quả ngân hàng.
− LOATA: đo lường rủi ro thanh khoản trong hoạt động ngân hàng, là tỷ lệ tổng giá trị khoản cho vay trên tổng tài sản Có. Chỉ tiêu này cho biết phần tài sản Có được phân bổ vào những khoản mà ngân hàng cho vay. Chỉ tiêu này có mối quan hệ dương với hiệu quả ngân hàng vì nếu ngân hàng thực hiện được nhiều khoản cho vay hợp lý, làm gia tăng khoản thu nhập chính trong hoạt động ngân hàng, do đó, tỷ lệ này tăng càng gia tăng hiệu quả ngân hàng. Tuy nhiên, chất lượng khoản vay có thể có tác động khơng tốt tới hiệu quả ngân hàng khi chất lượng khoản vay xuống thấp có thể gây thiệt hại tới hiệu quả ngân hàng.
− NII: được đo bằng tỷ số giữa doanh thu ngoài lãi so với tổng tài sản Có. Chỉ tiêu đo lường ảnh hưởng của đa dạng hóa các hoạt động ngân hàng tới hiệu quả hoạt động ngân hàng. Dấu của chỉ tiêu này tác động tới hiệu quả hoạt động ngân hàng chưa xác định được.