CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Các mơ hình đo lường hiệu quả
3.2.1. Phương pháp đo lường hiệu quả từng phần
3.2.1.1. Khái quát về phương pháp đo lường hiệu quả từng phần
Phương pháp hiệu quả từng phần (Partial Performance – PP) là phương pháp đo lường hiệu quả truyền thống thơng qua việc tính tốn các chỉ số tài chính thể hiện sự so sánh tương đối giữa lợi nhuận và chi phí của NH. Theo Whittington (1980), việc so sánh các chỉ số tài chính được tính tốn từ thực tế với các chỉ số tiêu chuẩn có thể xác định được mức độ hiệu quả là cao hay thấp. Các chỉ số tiêu chuẩn có thể được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết hay có thể dựa trên kinh nghiệm quá khứ từ những doanh nghiệp được nghiên cứu hoặc so với các doanh nghiệp cùng ngành.
Salmi & Martikainen (1994) định nghĩa các tỷ số tài chính có dạng X/Y, trong đó X và Y là một yếu tố đầu vào hoặc đầu ra được trích xuất từ báo cáo tài chính hay những nguồn thông tin tài chính khác của doanh nghiệp. Dựa vào cách sử dụng các khoản mục X và Y khác nhau, các chỉ số hiệu quả có thể được tính theo nhiều cách khác nhau. Chẳng hạn, Courtis (1978) đo lường hiệu quả thông qua các chỉ số khả năng sinh lời, hiệu quả quản lý và nguy cơ phá sản. Bird & McHugh (1977) chia thước đo hiệu quả thành chỉ số thanh khoản, cấu trúc tài chính và HQHĐ. Olson & Zoubi (2011) đã chia các chỉ số tài chính trong ngành NH thành năm nhóm: khả năng sinh lời, hiệu quả, chất lượng tài sản, tính thanh khoản và rủi ro; trong khi Lee & Rose (2010) đã sắp xếp lại thành 5 nhóm chỉ số về khả năng sinh lời, chất lượng quản lý, quản trị thu nhập, chi phí và quản trị rủi ro. Mặt khác, Avkiran (2011) đã phân biệt các chỉ số tài chính thành mức độ an tồn, tăng trưởng, chất lượng tín dụng, khả năng sinh lời và giá trị thị trường.
Do mỗi chỉ số tài chính chỉ phản ánh một khía cạnh nhất định nào đó nên để có thể kiểm tra hiệu quả NH một cách đầy đủ và chính xác, số lượng chỉ tiêu được sử dụng trong phân tích khơng chỉ có một mà là rất nhiều chỉ tiêu và ngày có xu hướng tăng lên. Courtis (1978) báo cáo rằng các nghiên cứu trước đây đã sử dụng tới 79 chỉ tiêu, trong khi Laurent (1979) sắp xếp chúng thành 45 và Chen & Shimerda (1981) tìm thấy hơn 65 chỉ tiêu. Theo đó, các chỉ số tài chính được sử dụng phổ biến để đánh giá hiệu quả NH bao gồm: Thu nhập lãi ròng cận biên (NIM), tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân (ROA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu bình quân (ROE), tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay (NPL), tỷ lệ thu nhập trên chi phí (ITC)…
Đã có nhiều cuộc tranh luận về việc lựa chọn chỉ tiêu nào là tốt nhất trong số hàng trăm chỉ tiêu có thể được tính tốn từ các báo cáo tài chính do NH cơng bố. Do đó một số nhà nghiên cứu đã thu hẹp phạm vi các chỉ tiêu được sử dụng thông qua các phương pháp như phân tích phân biệt (Discriminant analysis) (Altman, 1968), phân tích nhân tố (Factor analysis) (Yeh, 1996), hoặc phân tích thành phần chính (Principal component analysis) (Laurent, 1979; Canbas & cộng sự, 2005). Tuy nhiên, các phương pháp này đều đòi hỏi những kiến thức về kinh tế lượng thống kê và mỗi nghiên cứu khác nhau lại cho ra kết quả về các chỉ tiêu chí được tinh gọn khác nhau. Gần đây, các nhà phân tích đã sử dụng một phương pháp lựa chọn các chỉ số cần thiết khác đơn giản hơn đó là thơng qua hệ thống xếp hạng CAMELS (Cole & Gunther, 1998; De Young & cộng sự, 2001; Hays & cộng sự, 2009; Männasoo & Mayes, 2009; Salhuteru & Wattimena, 2015).
3.2.1.2. Hệ thống các chỉ số đo lường hiệu quả ngân hàng theo CAMELS
Hệ thống Xếp hạng các Tổ chức tài chính Thống nhất (tên chính thức của CAMELS) được thơng qua vào năm 1979 với mục đích cung cấp cho các cơ quan quản lý NH liên bang một khuôn khổ đánh giá các điều kiện tài chính và HQHĐ của các NH (Siems & Barr, 1998). Ban đầu, CAMELS chỉ là một hệ thống giám sát được sử dụng để đánh giá tình trạng tài chính tổng thể của một NH thơng qua việc kiểm tra tại chỗ; tuy nhiên sau đó, nó được sử dụng cho cả giám sát tại chỗ và giám xát từ xa. Theo Tổng Công ty Bảo hiểm Tiền gửi Liên bang Mỹ (FDIC, 1997), CAMELS được xem là một công cụ giám sát nội bộ hiệu quả để đánh giá sức khỏe của các tổ chức tài chính dựa trên một cơ sở thống nhất và để xác định các tổ chức nào cần được sự quan tâm hoặc chú ý đặc biệt. Mơ hình CAMELS rất phù hợp và chính xác để đánh giá hiệu quả và dự đoán khả năng phá sản của một NH (Salhuteru & Wattimena, 2015). Theo De Young & cộng sự (2001), CAMELS tập trung vào việc kiểm tra các khoản mục trong báo cáo tài chính, do đó quan sát được hiệu quả tài chính của các NH. Mặt khác, Rose & Hudgins (2013), cha đẻ của cuốn sách “Quản trị ngân hàng và dịch vụ tài chính”, các chỉ tiêu trong CAMELS có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả tổng thể của các NHTM.
CAMELS là từ viết tắt cho 6 thành phần đánh giá sự an toàn và ổn định của NH, bao gồm: Mức độ an toàn vốn (Capital adequacy); Chất lượng tài sản (Asset quality); Chất lượng quản lý (Management quality); Khả năng sinh lời (Earnings ability); Thanh khoản (Liquidity); và Độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (Sensitivity). Mỗi thành phần
này đều có vai trị và ý nghĩa riêng trong việc đo lường tính ổn định của một NH. Trong hệ thống CAMELS, mức độ an toàn vốn quyết định tính bền vững của một NH trước các cú sốc tài chính. Trong khi đó, chất lượng tài sản đo lường sự suy giảm tài sản do rủi ro tín dụng và danh mục cho vay. Năng lực của ban giám đốc và người quản lý trong việc giám sát và kiểm soát NH được đánh giá bởi chất lượng quản lý. Khả năng sinh lời đo lường hiệu quả tài chính của tổ chức thơng qua các chỉ số về khả năng tạo thu nhập; trong khi mức độ thanh khoản ảnh hưởng đến khả năng thanh toán và chi trả các khoản vay của NH. Cuối cùng, độ nhạy cảm với rủi ro thị trường theo dõi mức độ chịu ảnh hưởng của NH đối với các rủi ro thị trường do biến động lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá cổ phiếu và giá cả hàng hóa. Mỗi một trong năm yếu tố đều được tính điểm từ 1 đến 5, với 1 là điểm xếp hạng tốt nhất. Theo đó, điểm xếp hạng CAMELS tổng hợp từ trung bình của sáu thành phần này cũng nằm trong khoảng từ 1 đến 5. Các NH thuộc nhóm NH có vấn đề (xếp hạng 4-5) cần có những giải pháp khắc phục kịp thời nếu không muốn đối mặt với việc phải đóng cửa (Rose & Hudgins, 2013).
Về lý thuyết, hồn tồn có thể sử dụng điểm xếp hạng CAMELS tổng hợp để đánh giá hiệu quả tổng thể của các NH, tuy nhiên, những đánh giá này thường khơng được cơng bố rộng rãi vì lo ngại có thể dẫn đến việc rút tiền gửi quá mức khiến các NH gặp thêm nhiều khó khăn và có thể làm suy yếu niềm tin của cơng chúng đối với cả hệ thống NH (Lopez, 1999). Tuy nhiên, dựa trên các tiêu chí xếp hạng của CAMELS đã có nhiều ý tưởng khác nhau được các tác giả đề xuất nhằm đo lường mức độ hiệu quả của các NH (Cole & Gunther, 1998; De Young & cộng sự, 2001; Hays & cộng sự, 2009).
3.2.1.3. Nhóm chỉ số đo lường hiệu quả ngân hàng theo CAMELS
i) Độ an tồn về vốn
Nguồn vốn tự có của một tổ chức tài chính có khả năng “hấp thụ” các dạng rủi ro tiềm ẩn khác nhau (như rủi ro tín dụng và rủi ro thị trường) để đảm bảo sự ổn định của tổ chức tài chính đó và bảo vệ các chủ nợ (Dietrich & Wanzenried, 2009). Độ an toàn vốn đại diện cho sức mạnh nội tại và phản ánh khả năng vượt qua khó khăn của NH. Thành phần này thường được đo lường thơng qua hệ số an tồn vốn CAR. Hệ số CAR được tính bằng cách lấy vốn tự có (vốn cấp 1 + vốn cấp 2) chia cho tổng tài sản Có rủi ro của NH; trong đó, vốn cấp 1 được xem như là nguồn vốn chính trong khi vốn cấp 2 là vốn bổ sung (Sangmi & Nazir, 2010). Hệ số CAR phản ánh khả năng bù đắp những tổn thất về mặt giá trị tài sản của NH, hệ số này càng cao thì NH càng an toàn (Hasbi &
Haruman, 2001). Tuy nhiên, hệ số CAR thường được các NH tính tốn cho nhu cầu quản trị cũng như theo yêu cầu của cơ quan quản lý và ít được cơng bố rộng rãi trong các báo cáo tài chính. Do đó, một chỉ số khác được tác giả sử dụng để đại diện cho mức độ an toàn vốn của NH thay thế CAR là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. Tỷ lệ này đo lường khả năng đủ vốn của NH để đối mặt với việc rút tiền gửi; tỷ lệ càng cao thì NH càng an tồn (Mendes & Abreu, 2003; Tan, 2016). Vì những hạn chế trong việc tiếp cận dữ liệu nên nghiên cứu này sử dụng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản thay cho hệ số CAR để đo lường mức độ an toàn vốn của NH.
ii) Chất lượng tài sản
Phần lớn tài sản của NH là các khoản cho vay đối với khách hàng. Đây là loại tài sản mang lại nguồn thu nhập chủ yếu cho NH. Chất lượng của các khoản cho vay phụ thuộc chủ yếu vào khả năng thu hồi nợ và lãi vay từ khách hàng. Do đó, một trong những nhiệm vụ chính của các nhà quản lý NH là phải kiểm soát và giám sát chặt chẽ rủi ro tín dụng. NH càng hạn chế rủi ro tín dụng thì các khoản cho vay càng có chất lượng. Nhìn chung, rủi ro của NH chủ yếu đến từ danh mục cho vay, do đó, yêu cầu đánh giá sức khỏe và chất lượng tài sản của NH thông qua việc theo dõi sức khỏe tài chính của khách hàng vay cũng như đo lường tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay như một đại diện về chất lượng tài sản là vô cùng cần thiết (Baral, 2005). Tỷ lệ nợ xấu càng cao thì chất lượng tài sản của NH càng thấp.
iii) Chất lượng quản lý
Chất lượng quản lý về cơ bản là khả năng của ban giám đốc và các nhà quản lý khi xác định, đo lường và kiểm soát rủi ro của một tổ chức nhằm đảm bảo an toàn, hiệu quả trong hoạt động (FDIC, 1997). Chất lượng quản lý góp phần quan trọng trong việc phản ánh HQHĐ tổng thể và là một trong những yếu tố hàng đầu quyết định đến sự thành bại của một NH. NH được quản lý càng tốt thì sẽ càng hiệu quả. Nhiệm vụ của nhà quản lý NH không chỉ dừng ở việc phải đảm bảo hoạt động của NH được trơn tru mà cịn phải kiểm sốt được chi phí và gia tăng năng suất với mục tiêu cuối cùng là tối đa hóa lợi nhuận. Chất lượng quản lý có thể được đo lường bởi nhiều chỉ số khác nhau, tiêu biểu trong đó có tỷ số lợi nhuận trước thuế trên tổng số nhân viên NH (Dash & Das, 2009; Chandani & cộng sự, 2014).
iv) Khả năng sinh lời
Khả năng sinh lời là một thông số quan trọng được dùng để đo lường HQHĐ của một NH. Nó giải thích sự tăng trưởng và tính bền vững của thu nhập NH trong một
khoản thời gian nhất định. Ngược lại, NH cũng phụ thuộc vào thu nhập của mình để thực hiện các hoạt động như chi trả cổ tức, bổ sung vốn chủ sở hữu, tạo cơ hội tái đầu tư để phát triển, thực hiện chiến lược tham gia vào các hoạt động mới và duy trì triển vọng cạnh tranh. Khả năng sinh lời của các NH có thể được đo bằng nhiều tỷ lệ khác nhau, trong đó phổ biến nhất là tỷ lệ thu nhập rịng trên bình qn tổng tài sản (ROA) (Ayadi & Pujals, 2005; Athanasoglou & cộng sự, 2006). Tỷ lệ này cho thấy mức độ hiệu quả của một NH trong việc sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận (Sangmi & Nazir, 2010). Neal (2004) cho rằng, ROA phản ánh khả năng sử dụng tài sản của NH để tạo ra thu nhập và do đó, bất kỳ thay đổi nào trong ROA theo thời gian đều là bằng chứng cần thiết để đánh giá hiệu quả NH tăng hay giảm. Theo Athanasoglou & cộng sự (2006), so với ROE, việc sử dụng ROA để đo lường khả năng sinh lời là phù hợp hơn vì có tính đến cả các rủi ro vốn có từ việc sử dụng địn bẩy tài chính (tài sản Nợ) của các NH.
v) Thanh khoản
Thanh khoản NH đo lường khả năng thanh toán các nghĩa vụ hiện tại của nó (Hazzi & Kilani, 2013). Thiếu hụt thanh khoản có tác động xấu đến hình ảnh của các NH, vì vậy, đảm bảo thanh khoản đầy đủ là mối quan tâm hàng đầu của các NH, đặc biệt là từ sau khủng hoảng tài chính tồn cầu năm 2008. Một NH đang ở trong trạng thái thanh khoản đầy đủ có nghĩa là NH đó có đủ khả năng thanh tốn bằng tiền bằng cách tăng nợ hoặc chuyển đổi tài sản thành tiền một cách nhanh chóng với chi phí hợp lý. Thanh khoản NH thường được tính bằng tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản của NH (Laurent, 1979; Canbas & cộng sự, 2005; Vodová, 2013; và Wilbert, 2014).
vi) Độ nhạy cảm với rủi ro thị trường
Hoạt động của các NH thường rất nhảy cảm với những biến động của điều kiện thị trường. Những thay đổi của thị trường có thể tác động bất lợi đến thu nhập và/hoặc tài sản của NH. Rủi ro thị trường bao gồm các rủi ro liên quan đến thay đổi lãi suất, tỷ giá hối đoái, nhu cầu đầu tư, giá vốn chủ sở hữu… Theo đó, độ nhạy cảm với rủi ro thị trường được đánh giá bởi các thay đổi về lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán của NH… trước biến động của thị trường. Những thay đổi này đều có thể ảnh hưởng đến HQHĐ của NH. Vì vậy, sự nhạy cảm với rủi ro thị trường thể hiện sự bất lợi của NH do bị ảnh hưởng bởi những thay đổi đó.
Bảng 3.1. Các chỉ số đo lường hiệu quả theo CAMELS
Thành phần Chỉ số Đo lường Nguồn
Độ an toàn vốn ETA Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản
Mendes & Abreu (2003); Canbas & cộng sự (2005); Brewer & Jackson (2006); Männasoo & Mayes (2009); Hays & cộng
sự (2009). Chất lượng tài sản NPL Nợ xấu / Tổng dư
nợ cho vay
Laurent (1979); Gonzalez-Hermosillo (1999); Baral (2005); Owoputi & cộng sự (2014).
Chất lượng quản lý PTE Lợi nhuận trước thuế / Tổng số nhân viên
Dash & Das (2009); Soni (2012); Chandani & cộng sự (2014).
Khả năng sinh lời ROA Lợi nhuận rịng / Bình qn tổng tài sản
Laurent (1979); De Young & cộng sự (2001); Neal (2004); Canbas & cộng sự (2005); Ayadi & Pujals (2005);
Athanasoglou & cộng sự, 2006); Männasoo & Mayes (2009); Sangmi & Nazir (2010).
Thanh khoản LIQ Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản
Laurent (1979); Canbas & cộng sự (2005); Vodová (2013); Wilbert (2014). Độ nhạy cảm rủi ro thị trường ISG (Tài sản nhạy cảm – Nợ nhạy cảm) / Tổng tài sản
De Young & cộng sự (2001); Brewer & Jackson (2006).
Nguồn: Tổng hợp từ các nghiên cứu trước đây
Vì hoạt động của các NH chủ yếu là huy động vốn và cho vay nên thường sẽ nhạy cảm với rủi ro lãi suất hơn các loại rủi ro thị trường khác. Theo Gonzalez- Hermosillo (1999), trong các rủi ro thị trường của NH thì rủi ro lãi suất là đáng kể nhất. Do đó, mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường thường được các tác giả xem xét thông qua độ nhạy cảm của NH đối với lãi suất thị trường, đo lường bằng khe hở nhạy cảm lãi suất (ISG). Phân tích ISG được sử dụng để đánh giá mức độ biến động thu nhập lãi của các NH trước những thay đổi biên độ chênh lệch lãi suất. Khe hở nhạy cảm lãi suất của một NH trong một khoảng thời gian nhất định là chênh lệch giữa giá trị tài sản và giá trị của các khoản nợ có thời điểm đáo hạn nằm trong khoảng thời gian đó so với tổng tài
sản. Nếu trị tuyệt đối của chênh lệch này lớn, thì thay đổi lãi suất sẽ có tác động khơng nhỏ đến thu nhập lãi ròng. Trạng thái khe hở cân bằng xảy ra khi giá trị tài sản nhạy cảm được bù đắp chính xác bởi giá trị các khoản nợ nhạy cảm theo tỷ lệ 1:1. Tỷ lệ nhỏ