2.3 Mơ hình nghiên cứu
2.3.1 Các nhân tố tác động đến khả năng NH đượcmua lại
Một trong những động cơ chính của hoạt động mua lại là nâng cao hiệu quả của NH mục tiêu.Vì nhà thâu tóm có thể đạt được nhiều lợi ích khi mua lại các NH
hoạt động kém và cải tổ họ.Vì vậy, các NH hoạt động kém hiệu quả sẽ hấp dẫn hơn với nhà thâu tóm.Tuy nhiên, các NH này cũng rủi ro hơn, đặc biệt nếu nguồn gốc của việc hoạt động hiệu quả kém là nợ xấu cao.Trong trường hợp này, nhà thâu tóm nội địa có vị thế tốt hơn nhà thâu tóm nước ngồi để xác định các vấn đề tồn đọng của NH mục tiêu.
Trong nhân tố này tác giả sử dụng hai đại diện.Đầu tiên là tỷ lệ chi phí/thu nhập (Cost/Inc), với giá trị càng cao cho thấy chi phí sử dụng càng khơng hiệu quả.Như vậy, dấu hiệu kỳ vọng vào hệ số của tỷ lệ này là dương, các NH hoạt động yếu kém cung cấp nhiều cơ hội hơn để mua lại.Thứ hai là tỷ lệ lợi nhuận/tổng tài sản (ROA), với giá trị càng thấpcàng cho thấy NH hoạt động kém hiệu quả.Như vậy, dấu hiệu kỳ vọng vào hệ số của tỷ lệ này là âm.NH hoạt động kém hiệu quả sẽ hấp dẫn hơn đối với nhà thâu tóm vì họ mong muốn tỷ lệ địn bẩy cao bằng cách tối đa hóa lợi ích đạt được so với chi phí bỏ ra sau khi cải tiến NH mục tiêu.
2.3.1.2. Mức vốn hóa thị trường
Đại diện cho nhân tố này là tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (K/A).Mối quan hệ giữa mức vốn hóa thị trường của NH và khả năng NH trở thành NH mục tiêu là cùng chiều dựa trên hai giả thuyết.Đầu tiên, nếu các NH thâu tóm đối mặt với áp lực điều chỉnh tăng vốn họ có thể tìm kiếm mức vốn hóa thị trường của các NH mục tiêu. Do đó, mức vốn hóa thị trường của NH càng cao, khả năng NH được mua lại càng lớn. Thứ hai,mức vốn hóa thị trường cao thể hiện sự khó khăn của NH trong đa dạng hóa tài sản. Vì vậy,các NH này sẽ hấp dẫn hơn với nhà thâu tóm vì nhà thâu tóm có thể thu lợi từ việc đa dạng hóa tài sản của NH mục tiêu sau khi mua lại.
Mặt khác, một số giả thuyết cho rằng mối quan hệ này lànghịch chiều. Đầu tiên, về bản chất, giả thuyết này tương tự giả thuyết hiệu quả hoạt động,mức vốn hóa thị trường được coi là một chỉ số của hiệu quảhoạt động, các NH có mức vốn hóa càng cao càng ít hấp dẫn đối với người mua tiềm năng. Các NH có mức vốn hóa cao thể hiện sự hiệu quả trong hoạt động của NH, do đó, các nhà thâu tóm sẽ đạt được lợi
ích ít hơn so với những NH có mức vốn thấp. Thứ hai, nếu một NHcó mức vốn hóa thấp và sắp vỡ nợ, việc mua lại bởi một NH thâu tóm có hiệu suất và mức vốn hóa tốt thậm chí được thúc đẩy bởi cơ quan giám sát nhà nước. Ngoài ra, những NH này cũng trở nên hấp dẫn với nhà thâu tóm vì yếu tố quyền sở hữu NH sau khi mua lại.
2.3.1.3. Quy mô
Để đánh giá tác động của quy mô đến triển vọng NH được mua lại, tác giả sử dụng biến log của tổng tài sản cuối năm, ký hiệuln(Size). Mối quan hệ này là ngược chiều vì hai lý do: (1) các NH nhỏ dễ dàng tích hợp vào hoạt động của NH thâu tóm; (2) các NH nhỏ không gây chú ý với các đối thủ cạnh tranh.Mối quan hệ này là cùng chiều vì hai lý do: (1) hội nhập sau mua lại khó khăn hơn đối với các NH nhỏ vì quy mơkhơng tương đồng với NH thâu tóm; (2) các NH lớn có thể hấp dẫn hơn các NH nhỏ nếu các tổ chức mua lại tìm kiếm lợi thế quy mơ hoặc quyền lực thị trường.
2.3.1.4. Tuổi thọ
Độ dài khoảng thời gian mà NH đã hoạt động cũng liên quan đến triển vọng NH trở thành mục tiêu mua lại.Khoảng thời gian này có thể NH đã đạt được một vài thành cơng nhất định, do đó, dấu hiệu kỳ vọng của hệ số này là âm. Tác giả sử dụng biến log của tuổi thọ, ký hiệuln(Age) để đưa vào mơ hình.
2.3.1.5. Tính chất nội địa
Đại diện cho nhân tố nội địa, tác giả sử dụng biến cho vay nội địa (Locloans) và tiền gửi nội địa (Locdepts). Khi nhà thâu tóm gặp bất lợi hay phải trả chi phí lớn để cung cấp sản phẩm dịch vụ của mình cho khách hàng nội địa thì các yếu tố nội địa sẽ ảnh hưởng đến triển vọng mua lại. Trong trường hợp huy động, nhà thâu tóm có cơ hội bán chéo sản phẩm cho khách hàng nội địa.Nhưng nhàthâu tóm có thể gặp bất lợi khi người gửi tiền nội địa có xu hướng rút tiền gửi.Trong trường hợp cho vay, việc thiếu hiểu biết về khu vực mà NH mục tiêu hoạt động khiến nhàthâu tóm khó đánh giá rủi ro cho vay đối với khách hàng nội địa.
2.3.2. Xây dựng mơ hình và phương pháp nghiên cứu 2.3.2.1. Phương pháp nghiên cứu thống kê mô tả 2.3.2.1. Phương pháp nghiên cứu thống kê mô tả
Trong bài nghiên cứu này, tác giả lấy mẫu là 32 NHTM VN hoạt động liên tục từ năm 2006-2013, cho ra 194 quan sát. Vì trong quá trình chọn mẫu, tác giả nhận thấy một số NH thành lập sau năm 2006 như TPB, Baovietbank, PVcombank, và một số NH không công khai BCTC như BacAbank, nên tác giả chọn mẫu là 32/39 NHTM. Tại VN, hoạt động mua lại khơng cịn mới. Trước đây, NHNN đã ban hành Quy chế về hoạt động M&A các TCTD cổ phần kèm theo Quyết định 241/1998/QĐ- NHNN ngày 15/7/1998 làm tiền đề pháp lý quan trọng cho những thương vụ mua lại NHTM diễn ra vào các năm 1997, 1998, 1999, 2001, 2003 với việc nhiều NHTMCP nông thôn với quy mô vốn nhỏ đã được thâu tóm. Từ năm 2005, hoạt động thâu tóm các NHTM trong nước đã giảm đi. Tuy nhiên, sau khi VN gia nhập WTO vào năm 2007 với hàng loạt các cam kết về mở rộng thị trường tài chính, hoạt động đầu tư, mua cổ phần của các NHTM trong nước bởi các NĐT trong và ngoài nước đã diễn ra mạnh mẽ. Vì vậy, tác giả thực hiện nghiên cứu các thương vụ mua lại trong giai đoạn 2007-2013, vì các biến được lấy trước một năm liền kề năm xảy ra thương vụ mua lại nên thời gian nghiên cứu của tác giả là từ năm 2006 đến năm 2013.
Tác giả dùng mơ hình xác suất tích lũy theo thời gian Kaplan-Meier (Kaplan- Meier proportional-hazards duration model) trong chương trình SPSS 16.0để thống kê xác suất NH được mua lại qua các năm. Đây là mơ hình phân tích xác suất sống sót (Survival Analysis) tương tự như mơ hìnhxác suất tích lũy theo thời gian Cox trong nghiên cứu của Hannan và Pilloff (2006) nhưng đơn giản hơn. Mơ hình nghiên cứu được xây dựng như sau:
Trong đó S(t) là xác suất NH được mua lại tích lũy theo năm t; Ŝ(t) là ước số của S(t); nt là số NH tại năm t; dt là số NH được mua lại tại năm t, t = (1,k=7). Gọi pt là xác suất NH khơng được mua lại trong năm t. Ta có:
pt = (nt – dt)/nt (2)
Từ (1) và (2) ta được phương trình thống kê mơ tả như sau:
2.3.2.2. Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm
Tác giả dùng phương pháp nghiên cứu mơ hình hồi quy LS trong chương trình Stata 11.Tuy nhiên, trong mơ hình nghiên cứu có dữ liệu dạng bảng với sự kết hợp giữa biến thời gian (năm) và biến khơng gian (NH). Mơ hình nghiên cứu thực nghiệm được xây dựng như sau:
Pjt = (αj + αt) + ∑βjXjit + εjt
Theo đó, Pjt là xác suất NH j được mua lại trong năm t; Xijt là biến giải thích thứ i cho NH j trong năm t; εjt là biến ngẫu nhiên của NH j trong năm t và α là hệ số chặn của mơ hình.
Việc xây dựng mơ hình nghiên cứu được dựa trên những nhân tố nội tại ảnh hưởng đến khả năng NH được mua lại đã được xác định. Các biến giải thích là Tỷ lệ chi phí/thu nhập (Cost/Inc), Lợi nhuận/tổng tài sản (ROA), Vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (K/A), Tổng tài sản (Ln(Size)), Tuổi thọ (Ln(Age)), Cho vay nội địa (Locloans), Tiền gửi nội địa (Locdepts). Biến phụ thuộc đại diện cho khả năng NH được mua lại là Xác suất NH được mua lại (P). Các biến giải thích được đo lường trước năm mà thương vụ mua lại xảy ra, dựa trên giá trị sổ sách của các BCTC đã được kiểm tốn của các NHTM. Mơ hình nghiên cứu dự kiến như sau:
Pjt = β0+ β1Cost/Incj,t-1+ β2ROAj,t-1 + β3K/Aj,t-1+ β4Ln(Size)j,t-1+ β5Ln(Age)j,t + β6Locdeptsj,t-1 + β7Locloansj,t-1
Để bổ sung cho nghiên cứu của mình và cũng dựa vào nghiên cứu của Hernando, Nieto và Wall (2008), ngồi các biến kinh tế vi mơ, tác giả lựa chọn một biến kinh tế vĩ mô để đưa vào mơ hình là tốc độ tăng trưởng GDP làm đại diện để đánh giá kết quả tác động của GDP lên xác suất NH trở thành NH mục tiêu. Mơ hình nghiên cứu thực nghiệm được xây dựng như sau:
Pjt = β0+ β1Cost/Incj,t-1+ β2ROAj,t-1 + β3K/Aj,t-1+ β4Ln(Size)j,t-1+ β5Ln(Age)j,t + β6Locdeptsj,t-1+ β7Locloansj,t-1+β8GDPt-1
Ngoài ra, tác giả cũng xem xét thêm yếu tố niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán của các NHTM để đánh giá xác suất NH được mua lại. Tác giả đưa vào mơ hình biến giả Listed, với giá trị = 0 là NH chưa niêm yết và giá trị = 1 là NH đã niêm yết.Mơ hình nghiên cứu được xây dựng hồn chỉnh như sau:
Pjt = β0+ β1Cost/Incj,t-1+ β2ROAj,t-1 + β3K/Aj,t-1+ β4Ln(Size)j,t-1+ β5Ln(Age)j,t + β6Locdeptsj,t-1+ β7Locloansj,t-1+β8GDPt-1 +β9Listed
2.3.3. Kết quả nghiên cứu
2.3.3.1. Kết quả thống kê mô tả
Bảng 2.8: Kết quả ước lượng xác suất NH được mua lại tích lũy qua các năm năm
Thời gian Xác suất tích lũy Số NH được mua lại Số NH còn lại
1 năm 0.125 4 28 2 năm 0.281 9 23 3 năm 0.281 9 23 4 năm 0.312 10 22 5 năm 0.344 11 21 6 năm 0.438 14 18 7 năm 0.469 15 17
Xác suất tổng thể: 0.531 Số NH còn lại: 17 NH
2.3.3.2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
• Phân tích mơ tả
Bảng 2.9: Phân tích mơ tả các biến trong mơ hình
N= 194; n = 32 Mean Min Max
Pjt 0.3325773 0.13 0.47 Cost/Incj,t-1 0.4540722 0.13 0.97 ROAj,t-1 0.148969 0 0.05 K/Aj,t-1 0.1230928 0.03 0.51 Ln(Size)j,t-1 17.41804 13.01 20.24 Ln(Age)j,t 2.931907 1.79 4.03 Locdeptsj,t-1 0.5400515 0.12 0.82 Locloansj,t-1 0.5151031 0.15 0.94 GDPt-1 0.0631959 0.05 0.08 Listed 0.2731959 0 1
• Phân tích tương quan
Phân tích độ tương quan để đo lường mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình. Nếu giữa các biến độc lập, khơng có cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0.8 là chấp nhận được và ngược lại xem như mơ hình bị hiện tượng đa cộng tuyến. Từ kết quả tính tốn của chương trình Stata, tác giả có kết quả về mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc như sau:
jt j,t-1 j,t-1 j,t-1 j,t-1 j,t j,t-1 j,t-1 t-1 Pjt 1 Cost/Inc j,t-1 0.2964 1 ROA j,t-1 -0.1688 -0.5906 1 K/A j,t-1 -0.1257 -0.1720 0.5116 1 Ln(Size) j,t-1 0.4256 0.1115 -0.2967 -0.7036 1 Ln(Age) j,t 0.2724 -0.1197 0.0131 -0.1730 0.5201 1 Locdepts j,t-1 0.0031 0.0574 -0.0454 -0.3674 0.4174 0.2630 1 Locloans j,t-1 -0.1403 0.0307 0.2380 0.1534 -0.0773 0.1418 0.3478 1 GDP t-1 -0.6398 -0.3548 0.1314 0.0788 -0.2687 -0.1801 -0.1597 -0.0057 1 Listed -0.0019 -0.1535 0.0926 -0.2128 0.4903 0.4163 0.2753 -0.0305 0.0107 1
Từ kết quả phân tích tương quan trên tác giả nhận thấy có hiện tượng tương quan chấp nhận được giữa các cặp biến độc lập trong mơ hình và giá trị tương quan lớn nhất là -0.7036.Điều này cho thấy các biến trong mơ hình là phù hợp.Sau đây tác giả sẽ tiến hành phân tích mơ hình hồi quy các nhân tố nội tại của các NHTM VN tác động lên xác suất NH được mua lại.
• Phân tích mơ hình hồi quy các nhân tố nội tại tác động đến khả năng được mua lại của NH
Bảng 2.11: Kết quả hồi quy theo phương pháp Pool
Coef P >|𝒕𝒕| Cost/Incj,t-1 0.0928139 0.044 ROAj,t-1 0.7548824 0.359 K/Aj,t-1 0.2991971 0.002 Ln(Size)j,t-1 0.0419242 0.000 Ln(Age)j,t 0.0238164 0.181 Locdeptsj,t-1 -0.1101665 0.010 Locloansj,t-1 -0.0803701 0.034 GDPt-1 -4.039325 0.000 Listed -0.0488088 0.000 Cons -0.188208 0.130 N = 194 F (9, 184) = 29.66 R-squared = 0.5919 n = 32 Prob > F = 0.0000 Adj R-squared = 0.5720
Từ kết quả hồi quy của mơ hình, ta có hệ số R2hiệu chỉnh = 0.5720 cho thấy độ tương thích của mơ hình là 57.20% hay nói cách khác 57.20%biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình. 5 biến độc lập là K/A, Ln(Size), Locdepts, GDP, Listed đều có mức ý nghĩa < 0.01; biến Cost/Inc, Locloans
lập đưa vào mơ hình là phù hợp ngoại trừ 2 biếnROA và Ln(Age). Đồng thời, hệ số hồi quy F có mức ý nghĩa < 0.01 nên mơ hình này là phù hợp.
• Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 2.12: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến theo chỉ số VIF
VIF 1/VIF Ln(Size)j,t-1 3.76 0.265984 K/Aj,t-1 3.03 0.329699 ROAj,t-1 2.40 0.416047 Cost/Incj,t-1 2.01 0.498260 Ln(Age)j,t 1.71 0.585382 Locdeptsj,t-1 1.59 0.630496 Listed 1.58 0.633018 Locloansj,t-1 1.43 0.700080 GDPt-1 1.36 0.736106 2.10
Sau khi kiểm định, tác giả nhận thấy chỉ số VIF của mơ hình = 2.10 < 5 và chỉ số VIF của các biến đều < 5, nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
• Phân tích hồi quy các nhân tố tác động lên xác suất NH được mua lại
Tác giả lần lượt tiến hành hồi quy mơ hình theo mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên và cố định để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình.
Bảng 2.13: Kết quả hồi quy theo mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên
coef P >|𝒕𝒕|
Cost/Incj,t-1 0.0928139 0.042
ROAj,t-1 0.7548824 0.357
K/Aj,t-1 0.2991971 0.002
Ln(Age)j,t 0.0238164 0.179 Locdeptsj,t-1 -0.1101665 0.009 Locloansj,t-1 -0.0803701 0.033 GDPt-1 -4.039325 0.000 Listed -0.0488088 0.000 Cons -0.188208 0.128 N = 194 n = 32
Obs per group: min = 1 avg = 6.1 max = 7 Wald chi2 = 266.90 Prob > chi2 = 0.0000
R-squared: within = 0.6681 between = 0.3824 overall = 0.5919 Kết quả hồi quy cho thấy mức độ giải thích của mơ hình khơng thay đổi so với phương pháp Pool, R2 tổng thể = 59.19; các biến độc lập là K/A, Ln(Size), Locdepts, GDP và Listed đều có mức ý nghĩa < 0.01; Cost/Inc và Locloans có mức ý nghĩa < 0.05; ROA và Ln(Age) khơng có ý nghĩa. Mức độ giải thích của mơ hình khơng được cải thiện. Tuy nhiên chi2 = 0.0000 < 0.01 cho thấy mơ hình là phù hợp.
Bảng 2.14: Kết quả hồi quy theo hiệu ứng cố định
coef P >|𝒕𝒕| Cost/Incj,t-1 0.0371176 0.303 ROAj,t-1 -0.2983334 0.621 K/Aj,t-1 0.2087076 0.005 Ln(Size)j,t-1 0.0501285 0.000 Ln(Age)j,t 0.5290783 0.000 Locdeptsj,t-1 -0.052969 0.080 Locloansj,t-1 0.0615139 0.094 GDPt-1 -0.2972103 0.398 Listed Omitted
Cons -2.114169 0.000 N = 194 n = 32
Obs per group: min = 1 avg = 6.1 max = 7 F (8, 154) = 134.33 Prob > F = 0.0000
R-squared: within = 0.8748 between = 0.0003 overall = 0.1330 Kết quả hồi quy cho thấy mức độ giải thích của mơ hình thay đổi nhiều so với phương pháp Pool và hiệu ứng ngẫu nhiên, R2khi chưa điều chỉnh(cố định yếu tố thời gian) = 87.48, R2khi đãđiều chỉnh = 13.30; hơn nữa, biến Listed bị omitted khiến tất cả các biến cịn lại khơng cịn ý nghĩa. Vậy có thể thấy rằng phương pháp hiệu ứng cố định đã không đánh giá được hết các tác động của các yếu tố khả biến theo thời gian. Tuy nhiên F = 0.0000 < 0.01 cho thấy mơ hình vẫn phù hợp.
Như vậy, kết quả cho thấy mơ hình sử dụng hiệu ứng ngẫu nhiên là phù hợp và có thể dùng làm kết quả nghiên cứu với độ tin cậy cao hơn hai mơ hình cịn lại.
2.3.4. Kết luận
Từ kết quả hồi quy của mình, tác giả tổng hợp với kết quả hồi quy của các nghiên cứu trước đây trên thế giới về tác động của các nhân tố nội tại đến khả năng NH được mua lại như sau:
Bảng 2.15: Kết quả tác động của các nhân tố lên xác suất NH được mua lại Tác giả Hernando, Nieto và Wall (2008) Hannan và Pilloff (2006) Cost/Incj,t-1 +** +*** +*