CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN MUA BÁN VÀ SÁP NHẬP
2.3. Mô hình nghiên cứu
2.3.1. Mơ hình định lượng
Mơ hình nghiên cứu kiểm định của đề tài kế thừa và có những thay đổi, bổ sung cho phù hợp với điều kiện các ngân hàng thương mại Việt Nam dựa vào bài nghiên cứu của Fabio Panetta, Dario Focarelli và Carmelo Salleo (1999). Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy xác suất đa thức với mẫu nghiên cứu là các ngân hàng Ý từ năm 1985 đến 1996, phân biệt rõ ràng giữa sáp nhập và thâu tóm. Tuy nhiên, bài viết này sẽ chỉ tập trung nghiên cứu một phần trong hoạt động mua bán và sáp nhập đó là việc bán cổ phần của ngân hàng thương mại Việt Nam với đối tác nước ngồi. Những ngân hàng nào có đối tác nước ngồi tham gia và ngân hàng nào khơng để từ đó xác định những nhân tố nào thúc đẩy ngân hàng tham gia vào quá trình mua bán sáp nhập này. Với các nhân tố tác động, những nhân tố nào sẽ có tác động tích cực và nhân tố nào không và ảnh hưởng của từng nhân tố như thế nào cho khả năng ngân hàng có đối tác nước ngồi hay khơng.
Liên hệ giữa lý thuyết với nghiên cứu: Một ngân hàng thương mại Việt Nam có đối tác chiến lược nước ngoài là một giá trị kỳ vọng của đề tài (gọi là biến Y), và ngân hàng thương mại khơng có đối tác chiến lược nước ngồi sẽ nhận giá trị cịn lại của biến kỳ vọng. Khả năng có đối tác nước ngồi tham gia mua bán và sáp nhập với ngân hàng thương mại Việt Nam hay không được xác định thông qua hệ thống biến độc lập là những biến đo lường khả năng về tài chính như tài sản, vốn chủ sở hữu và tính hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại Việt Nam.
Phân tích những nhân tố tác động đến quyết định tham gia mua bán và sáp nhập với ngân hàng thương mại Việt Nam của đối tác nước ngồi, ta sử dụng mơ hình logit (Binary logistics) để đánh giá những ngân hàng có hoặc khơng có đối tác chiến lược nước ngồi. Mơ hình này được sử dụng cho trường hợp biến phụ thuộc chỉ có 2 giá trị, thơng thường hai giá trị này được mã hóa là “1” hoặc “0”. Trong đó, mỗi giá trị đại diện cho một giá trị cụ thể của biến phụ thuộc. Việc xác định “1” hoặc “0” thuộc đối tượng nào, giá trị nào của biến phụ thuộc không ảnh hưởng đến kết quả của mơ hình.
Kết quả xây dựng mơ hình định lượng trên được tiến hành và kết luận sau khi thực hiện các kiểm định về tính khả dụng của mơ hình, các kiểm định về tính cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình, đánh giá mức độ giải thích của mơ hình. Đồng thời, nghiên cứu cũng hướng đến tính khả thi mơ hình và đánh giá chính xác nhất trong việc giải quyết mục tiêu nghiên cứu.
Mơ hình được xác định như sau:
Loge[P(Y=1)/P(Y=0)] =Ev = α1.ROA + α2.SIZE + α3.BADLOAN + α4.LABORCOST
+ α5.INTPAID + α6.LOANFIN + α7.LABORCOST + α8.ROE + ε (2.1)
Trong đó:
+ Biến phụ thuộc được xác định có hai giá trị hoặc có tham gia hoặc khơng có đối tác nước ngồi tham gia thời gian năm (t+1). Vì biến phụ thuộc định tính và chỉ có hai giá trị nên ta dùng mơ hình hồi quy Binary Logistic trong đó:
Y = 1: ngân hàng thương mại Việt Nam có cổ đơng chiến lược nước ngoài tham gia vào năm (t+1).
Y = 0: ngân hàng thương mại Việt Nam khơng có cổ đơng chiến lược nước ngoài tham gia vào năm (t+1).
Biến phụ thuộc được xác định tại thời điểm t đối với thỏa thuận ghi nhận vào thời điểm (t+1) bởi vì khả năng một ngân hàng thương mại Việt Nam có đối tác nước ngồi tham gia hay khơng là dựa vào thơng tin có sẵn vào trước năm quyết định có mua bán và sáp nhập với đối tác nước ngồi hay khơng.
+ Biến độc lập được xây dựng dựa vào các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu của tác giả Dario Focarelli và cộng sự (1999) với dữ liệu đầu vào là ngân hàng thương mại Việt Nam.
ROA (X1): Lợi nhuận trên tổng tài sản của ngân hàng (%)
INTPAID (X2): Tỷ lệ chi phí lãi trên nguồn vốn huy động và chứng chỉ tiền gửi (%) LOANFIN (X3): Tổng cho vay trên tổng tài sản tài chính (%).
LABORCOST (X4): Tỷ trọng chi phí nhân viên trong tổng thu nhập thuần (%) SIZE (X5): Tổng tài sản của ngân hàng (tỷ VND)
BADLOAN (X6): Tỷ lệ nợ xấu trên tổng vốn cho vay (%)
SERVICE (X7): Tỷ trọng thu nhập từ dịch vụ trong tổng thu nhập thuần (%) ROE (X8): Lợi nhuận trên tổng vốn chủ sở hữu (%)
2.3.1.1.Giải thích các biến trong mơ hình
Tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản (ROA) hay tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) là một thước đo khả năng sinh lời. Ta kì vọng khả năng sinh lời của những ngân hàng hoạt động tốt sẽ thu hút các đối tác nước ngoài hơn những ngân hàng có khả năng sinh lời thấp. Altunbas và Ibanez (2004) nghiên cứu thấy có sự thay đổi trong khả năng sinh lời của những giao dịch mua bán sáp nhập xuyên quốc gia.
Tỷ trọng thu nhập từ dịch vụ trên tổng thu nhập thuần của ngân hàng (SERVICE): ngày nay dịch vụ phi tín dụng ngày càng chiếm vị trí quan trọng trong hoạt động ngân hàng trên thế giới. Đối với nền kinh tế mở, tự do hóa thương mại và tài chính thì nhu cầu về dịch vụ phi tín dụng càng cao. Đây được xem là nguồn thu ổn định và ít rủi ro so với hoạt động tín dụng dù lợi nhuận thu về cao nhưng đầy rủi ro. Sự phát triển của dịch vụ phi tín dụng ngày càng đóng vai trị quan trọng trong sự tồn tại và phát triển của ngân hàng. Nó góp phần đa dạng hóa sản phẩm, dịch vụ thu hút nhiều đối tượng khách hàng; giúp nâng cao vị thế ngân hàng hơn trong việc đáp ứng cho nhu cầu ngày càng phát triển của xã hội ta khi mà mở cửa thương mại quốc tế ngày càng sâu rộng; phân tán rủi ro cho ngân hàng cũng như tăng lợi nhuận an tồn cho ngân hàng. Bài viết kì vọng những ngân hàng có tỷ trọng thu nhập từ dịch vụ trên tổng thu nhập cao sẽ dễ dàng trong tìm kiếm đối tác nước ngồi hơn để mở rộn và phát triển dịch vụ hơn nữa. Kết quả nghiên cứu của Dario Focarelli và cộng sự (1999) phát hiện rằng các ngân hàng mua bán sáp nhập nhằm tăng thu nhập từ dịch vụ tuy nhiên kết quả tăng thêm bị bù trừ bởi chi phí nhân viên cao hơn. Chính vì vậy, tỷ trọng chi phí nhân viên trong tổng thu nhập thuần (LABORCOST) cũng được đưa vào mơ hình. Những
ngân hàng càng hiệu quả hơn có khả năng trở thành chủ động trong đó có cả hiệu quả về lao động. Một ngân hàng hiệu quả với lợi nhuận cao nhưng chi phí lao động trong tổng thu nhập thấp sẽ có khả năng chủ động trong mua bán và sáp nhập và ngân hàng có chỉ số LABORCOST cao xem xét là chưa hoạt động tốt và kỳ vọng thông qua mua bán sáp nhập sẽ được cải thiện. Micco và cộng sự (2007) nghiên cứu mẫu lớn phát hiện ra tại các nước đang phát triển, các ngân hàng mục tiêu trong mua bán sáp nhập xun quốc gia có lợi nhuận bình qn trên tài sản thấp hơn nhưng sau khi được đầu tư thì có xu hướng giảm chi phí so với đối thủ khác trong nước.
Tỷ lệ nợ xấu trong tổng vốn vay (BADLOAN) có thể phản ánh hoạt động tín dụng của ngân hàng có thật sự tốt hay khơng từ khâu thẩm định đến quản trị rủi ro. Một ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp sẽ có hoạt động tốt hơn và khả năng chủ động hơn trong mua bán sáp nhập.
Ngoài ra, ngân hàng tham gia mua bán sáp nhập có thể cắt giảm chi phí huy động vốn (lãi trên vốn huy động và chứng chỉ tiền gửi) bằng cách thâu tóm một ngân hàng bị động với chi phí huy động vốn thấp (INTPAID). Chính vì vậy, INTPAID là một trong các nhân tố đối tác nước ngoài xem xét khi quyết định thực hiện với ngân hàng nội đia hay không. Martinez Peria và Mody (2004) phát hiện ra rằng ngân hàng nước ngồi thường có chênh lệch lãi suất thấp hơn ngân hàng trong nước.
Nếu sáp nhập hay mua lại để học hỏi kinh nghiệm kĩ năng quản lý rủi ro tín dụng, thì cả ngân hàng chủ động và bị động có thể có giá trị LOANFIN cao (tổng vốn cho vay chia cho tổng tài sản tài chính): ngân hàng chủ động vì nó có lợi thế tương đối trong quản lý rủi ro tín dụng, ngân hàng bị động vì những khoản cho vay của nó là lý do nó bị nhắm đến. Hơn thế nữa, tác giả kì vọng những ngân hàng có chỉ số LOANFIN cao có khả năng trở thành bên bị động, đại diện cho một số lượng lớn ngân hàng đi vay, những ngân hàng là khách hàng tiềm năng cho các dịch vụ tài chính khác. Cull và Martinez Peria (2007) cho thấy tỷ trọng tín dụng nội địa được cung cấp bởi các ngân hàng nước ngoài gia tăng sau khủng hoảng.
Biến cuối cùng là SIZE (tổng tài sản), vì những ngân hàng lớn có khả năng trở nên chủ động, và những ngân hàng nhỏ trở thành bị động, vì quá trình tái cấu trúc của những ngân hàng này có thể quản lý được.
2.3.1.2.Các kiểm định liên quan mơ hình hồi quy logistic
Đầu tiên bài viết đánh giá khả năng cộng tuyến của các biến độc lập trong mơ hình thơng qua ma trận tương quan Pearson (Soper, H.E., Young, A.W., Cave, B.M., Lee, A., Pearson, K, 1917) nhằm xem xét các biến có khả năng cộng tuyến mạnh và ảnh hưởng tới mơ hình. Trong hầu hết các trường hợp, việc nghiên cứu mối quan hệ tương quan giữa các biến giải thích trong mơ hình mang lại xu hướng tạo sự tin cậy tăng thêm cho quá trình thành lập mơ hình (Anglim, J., Langan-Fox, J., & Mahdavi, N, 2005).
Sau khi thực hiện hồi quy Logistic, bài viết thực hiện một số kiểm định nhằm kiểm tra mức độ phù hợp, tính chính xác của mơ hình. Các kiểm định được sử dụng như:
+ Kiểm định Omnibus (Althose, L.A, 1997) và Hosmer and Lemershow (Hosmer D.W and Lemershow S, 1980) nhằm mục đích kiểm định tính khả dụng của mơ hình. Nếu mục tiêu kiểm định Omnibus nhằm kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình thì kiểm định Hosmer and Lemershow đánh giá mức độ khác biệt giữa giá trị thực tế so với giá trị dự đốn của mơ hình.
+ Kiểm định -2LogLikehood (Edwards, A.W.F., 1972) được sử dụng trong việc lựa chọn giữa các mơ hình với chỉ tiêu -2LogLikehood càng thấp mơ tả tính chính xác của mơ hình càng cao.
Ngồi ra, bài viết còn sử dụng các chỉ số: (i) pseudo-R2(Nagelkerke, N.J.D., 1991), (ii) Cox and Snell R square (Cox, D.R. and E.J Snell, 1989), (iii) chỉ số Nagelkerke R square (Nagelkerke, N.J.D., 1991) và chỉ số McFadden R square (McFadden, D, 1974) (được tính trên phần mềm SPSS) để dự đốn chính xác các ngân hàng có đối tác chiến lược nước ngồi và khơng có đối tác chiến lược nước ngồi.
Kiểm định hệ số hồi quy của các biến độc lập giải thích trong mơ hình nhằm mục tiêu đánh giá những giả thuyết về sự tác động của các biến tác động vào khả năng có đối tác nước ngồi của ngân hàng thương mại Việt Nam.
2.3.2.Thu nhập và mô tả dữ liệu
Phương pháp thu thập dữ liệu: căn cứ trên mơ hình nghiên cứu được chọn, bài viết thu thập dữ liệu của các NHTMVN, cụ thể là từ thời điểm trước một năm có đối tác nước ngồi tham gia đến thời điểm năm 2012 với các chỉ số lợi nhuận, tổng tài sản, tỷ lệ nợ xấu, ROA, ROE, … được lấy từ các website của chính ngân hàng này hoặc
báo cáo của NHNN và một số do tác giả tự tổng hợp số liệu. Qua quá trình thu thập và xử lý, bộ mẫu được xác định là 110 quan sát của các ngân hàng thương mại Việt Nam có và khơng có đối tác chiến lược nước ngoài trong thời gian từ năm 2004 – 2012 nhằm làm rõ mục tiêu của đề tài xác định các nhân tố thúc đẩy mua bán và sáp nhập của ngân hàng thương mại Việt Nam với đối tác nước ngoài.
Mẫu khảo sát được tiến hành trên 110 quan sát, trong đó số quan sát có đối tác chiến lược nước ngồi là 14/110 chiếm 12,73% tổng số ngân hàng được khảo sát. Số quan sát cịn lại 96/110 là khơng có đối tác chiến lược nước ngoài, chiếm 87,27% tổng mẫu được khảo sát.
Bảng 2.5: Thống kê mơ tả dữ liệu Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy Valid Khơng có đối tác chiến lược nước ngồi 96 87.27 87.27 87.27
Có đối tác chiến lược nước ngồi 14 12.73 12.73 12.73
Tổng 110 100 100
Nguồn: Khảo sát và tổng hợp của tác giả
Thống kê tổng hợp mẫu được trình bày ở bảng 3.2, phân biệt các ngân hàng trên cơ sở ngân hàng có đối tác nước ngồi tham gia hay khơng có đối tác nước ngồi tham gia trong thời gian từ năm 2004-2012. Ta có thể thấy, ngân hàng trung vị của tập mẫu khơng có đối tác nước ngồi tham gia có tổng tài sản vào khoảng 58.743 tỷ đồng; lợi nhuận trên tổng tài sản vào khoảng 1,49%; chi phí huy động vốn vào khoảng 7,79%; cho vay chiếm 54,78% trong tổng tài sản tài chính; chi phí lao động chiếm 22,82% trong thu nhập thuần; doanh thu từ dịch vụ chiếm 8,52% thu nhập thuần; nợ xấu bằng 2,46% trong tổng cho vay và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu vào khoảng 12,42%. Trong khi đó, ngân hàng thương mại Việt Nam có đối tác nước ngồi tham gia thì ngân hàng trung vị so với ngân hàng trung vị khơng có đối tác nước ngồi có tổng tài sản lớn hơn vào khoảng 61.629 tỷ đồng; lợi nhuận trên tổng tài sản cao hơn vào khoảng 1,9%; chi phí huy động vốn thấp hơn khoảng 5,7%; cho vay bằng 50,36% tổng tài sản tài chính; chi phí lao động thấp hơn chiếm 20,65% trong thu nhập thuần; doanh
thu từ dịch vụ cao hơn chiếm 13,03% trong thu nhập thuần; nợ xấu cũng thấp hơn khoảng 1,49% trong tổng cho vay và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu cao hơn khoảng 19,66%. Như vậy, với thống kê tổng hợp sơ bộ ta có thể thấy ngân hàng trung vị có đối tác nước ngồi tham gia thì khả năng tài chính lớn hơn, hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn so với ngân hàng khơng có đối tác nước ngồi tham gia.
Bảng 2.6: Mơ tả các nhân tố trong mơ hình
Khơng có đối tác nước ngồi Có đối tác nước ngồi
N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch tiêu chuẩn N giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch tiêu chuẩn X1 96 0,05 4,89 1,49 0,92 14 1,32 3,09 1,90 0,46 X2 96 2,53 17,61 7,79 3,06 14 3,88 8,07 5,70 1,26 X3 96 15,4 93,15 54,78 17,85 14 11,39 72,35 50,36 14,54 X4 96 8,76 52,97 22,82 9,35 14 7,46 35,87 20,65 9,49 X5 96 0,55 71,6 8,52 9.61 14 3,58 21,5 12,03 6,63 X6 96 827 484.784 58.743 91.868 14 2.418 367.712 61.629 118.265 X7 96 0 11,9 2,46 2,10 14 0 3,35 1,49 1,09 X8 96 0,57 25,74 12,42 5,91 14 9,31 39,74 19,66 8,46
Nguồn: Khảo sát và tổng hợp của tác giả
2.3.3.Kết quả kiểm định mơ hình nghiên cứu
2.3.3.1.Ma trận tương quan các biến trong mơ hình
Tương quan các biến trong mơ hình được thể hiện thông qua ma trận hệ số tương quan Pearson (Soper, H.E., Young, A.W., Cave, B.M., Lee, A., Pearson, K, 1917). Quan sát ma trận hệ số tương quan person, mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mơ hình ở mức độ khá thấp. Hệ số tương quan tối đa của các biến độc lập trong mơ hình đạt 0,337 thuộc về mối tương quan giữa hai biến SERVICE và ROE. Các chỉ số tương quan còn lại giữa các biến độc lập trong mơ hình tương đối thấp cho thấy khả năng cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình là khơng cao. Vì vậy, các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình xử lý.
Bảng 2.7: Ma trận hệ số tương quan của các biến độc lập X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X1 1 -.002 .134 -.215* -.185 -.260** -.127 .222* X2 -.002 1 .171 .189* .022 -.014 .168 -.315** X3 .134 .171 1 .303** .274** .271** .176 .179 X4 -.215* .189* .303** 1 .182 .253** .008 -.054 X5 -.185 .022 .274** .182 1 .261** .264** .337** X6 -.260** -.014 .271** .253** .261** 1 .206* .313** X7 -.127 .168 .176 .008 .264** .206* 1 -.126 X8 .222* -.315** .179 -.054 .337** .313** -.126 1 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).