3.1Phương pháp nghiên cứu:
3.1.1Các phương pháp nghiên cứu:
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng. Là phương pháp thu thập dữ liệu bằng số và giải quyết quan hệ trong lý thuyết là nghiên cứu theo quan điểm diễn dịch.
Kiểm định tác động của các nhân tố: Tỷ lệ thất nghiệp, Tăng trưởng GDP,
Lạm phát , tỷ lệ tài sản thanh khoản năm, tỷ lệ thu nhập từ DV trên tổng thu nhập của ngân hàng (thu nhập ngoài lãi và thu nhập từ lãi), cho vay, Tỷ lệ vốn cấp 1 đến khả năng sinh lời của ngân hàng qua hai biến đại diện là ROE và ROA, từ
đó tìm ra mối liên hệ giữa thanh khoản và khả năng sinh lời của ngân hàng. Phương pháp ước lượng hồi quy dữ liệu bảng theo phương pháp tác động cố định được sử dụng để đánh giá tác động của các nhân tố.
3.1.2Qui trình nghiên cứu:
Cụ thể các bước như sau:
- Xác định vấn đề nghiên cứu: Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn ở NHTM Việt Nam, cần nghiên cứu tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của NHTM để các định mức thanh khoản hợp lý nhằm cân đối giữa rủi ro thanh khoản và lợi nhuận của ngân hàng.
- Xây dựng mơ hình nghiên cứu: dựa vào các nghiên cứu Étienne Bordeleau and Christopher Graham (2010) về tác động của thanh khoản đến lợi nhuận của ngân hàng để đưa ra mơ hình nghiên cứu.
- Thu thập dữ liệu: Mẫu dữ liệu về biến phụ thuộc và biến độc lập thu thập từ các NHTM Việt Nam
- Ước lượng mơ hình kinh tế lượng: Dựa vào mơ hình đã được thiết lập và mẫu dữ liệu nghiên cứu được thu thập, ước lượng mơ hình dữ liệu bảng theo phương pháp tác động cố định.
- Kiểm định các giả thiết thống kê để đánh giá kết quả có phù hợp với kỳ vọng ban đầu khi xây dựng mơ hình hay khơng.
- Diễn dịch kết quả: Kết thúc một nghiên cứu định lượng, các kết quả phải được diễn dịch ra, trên cơ sở đó đưa ra các đề xuất, kiến nghị.
3.2. Lượng hóa các biến
Theo Berger (1995) và Morris & Shin (2010), các nghiên cứu này đã sử dụng tỷ số lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản (ROA) và tỷ số lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE) như là một biến phụ thuộc để đo lường khả năng sinh lợi của ngân hàng. ROA chỉ ra lợi nhuận thu được trên một đồng tài sản; tỷ số này rất quan trọng vì nó phản ánh tính hiệu quả trong việc sử dụng các nguồn tài chính và đầu tư của ngân hàng để tạo ra lợi nhuận (Hassan & Bashir, 2003). Đối với bất kỳ ngân hàng nào, ROA đều phụ thuộc vào các quyết định chính sách của ngân hàng cũng như các nhân tố không thể kiểm soát được liên quan đến nền kinh tế và các quy định của chính phủ. Rivard & Thomas (1997) đã đề nghị rằng khả năng sinh lợi của ngân hàng nên được đo lường tốt nhất bằng ROA vì ROA khơng bị bóp méo bởi số nhân vốn chủ sở hữu cao (high equity multipliers) và ROA chứng tỏ là một công cụ đo lường tốt hơn khả năng thu lợi của một ngân hàng trên danh mục tài sản của nó. Trong khi đó, tỷ số lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE) lại phản ánh hiệu
quả quản trị của ngân hàng trong việc sử dụng vốn cổ phần. Vì những lý do đó, ROA và ROE sẽ được sử dụng trong nghiên cứu này để đo lường khả năng sinh lợi của các NHTMCP Việt Nam.
3.2.1. Các nhân tố bên trong
Các biến đại diện cho các nhân tố bên trong được sử dụng để phân tích trong nghiên cứu này bao gồm: La (Tỷ lệ tài sản thanh khoản năm), mkt_incomei,t (tỷ lệ thu nhập từ DV trên tổng thu nhập của ngân hàng (thu nhập ngoài lãi và thu nhập từ lãi)), repos (tỷ lệ chứng khoán phái sinh/Tổng nợ), Tier_1 (Tỷ lệ vốn cấp 1/), Lev (địn bẩy tài chính)
Tỷ lệ tài sản thanh khoản năm (la)
Tỷ lệ tài sản thanh khoản năm đo lường bằng Tài sản thanh khoản chia cho Tổng tài sản (la). Biến la được đưa vào mơ hình hồi quy để đo lường tính thanh khoản của các ngân hàng, khi nắm giữ càng nhiều tài sản thanh khoản thì có tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng.
Địn bẩy tài chính (lev)
Địn bẩy tài chính (lev) được đo lường bằng Tổng tài sản chia cho vốn chủ sở hữu (lev), tỷ số này thể hiện tình trạng đủ vốn và sự an tồn, lành mạnh về tài chính của một ngân hàng. Một cấu trúc vốn mạnh là một nhân tố hết sức cần thiết cho các TCTD ở các nền kinh tế đang phát triển, bởi lẽ nó tạo thêm sức mạnh cho các TCTD có thể đứng vững qua các cuộc khủng hoảng tài chính và làm tăng mức độ an tồn cho người gửi tiền trong điều kiện kinh tế vĩ mô không ổn định. Tỷ số lev của một ngân hàng thấp cao chứng tỏ ngân hàng đó sử dụng địn bẩy tài chính cao, điều này chứa đựng rất nhiều rủi ro và có thể làm cho lợi nhuận của ngân hàng giảm khi chi phí vốn vay cao.
Tỷ lệ chứng khoán phái sinh (repos)
Tỷ lệ chứng khoán phái sinh là một loại hợp đồng mua lại đảo ngược được đo lường bằng khoản mục các công cụ phái sinh và các tài sản tài chính khác chia cho tổng nợ. Những chứng khoán được mua đồng thời được cam kết sẽ bán lại vào một thời điểm nhất định trong tương lai khơng được ghi nhận trên báo cáo tài chính hợp nhất. Khoản tiền thanh toán theo thỏa thuận này được ghi nhận như một tài sản trên bảng cân đối kế toán hợp nhất và phần chênh lệch giữa giá bán và giá mua được phân bổ theo phương pháp đường thẳng theo lãi suất trên hợp đồng vào báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh hợp nhất trong suốt thời gian hiệu lực cua hợp đồng. Việc sử dụng các hợp đồng mua vốn được xem như đại diện cho thời hạn của nguồn.
Tỷ lệ vốn cấp 1 (Tier_1)
Tỷ lệ thu nhập từ dịch vụ (mkt_income)
Tỷ lệ thu nhập từ dịch vụ được đo lường bằng tổng thu nhập từ dịch vụ chia cho tổng thu nhập (mkt_income). Tổng thu nhập từ dịch vụ của một ngân hàng càng lớn chứng tỏ mức độ đa dạng hóa các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng đó càng cao. Nguồn thu nhập của ngân hàng không phải chịu sự phụ thuộc quá nhiều vào hoạt động tín dụng. Các nghiên cứu gần đây cho thấy ngân hàng nào càng đa dạng hóa thì khả năng sinh lợi càng cao.
3.2.2. Các nhân tố bên ngoài
Các biến đại diện cho các nhân tố bên ngoài được sử dụng để phân tích trong nghiên cứu này bao gồm: GDP (tốc độ tăng trưởng kinh tế), CPI (lạm phát tính theo năm), UNP (tỷ lệ thất nghiệp).
Thứ nhất, biến GDP được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng GDP thực hằng năm của Việt Nam. Trong thời kỳ kinh tế tăng trưởng, các nhu cầu về tín dụng và các sản phẩm dịch vụ khác của ngân hàng càng tăng nên ngân hàng thu được nhiều lợi nhuận hơn. Vì vậy, GDP được kỳ vọng có mối tương quan dương với khả năng sinh lợi của ngân hàng.
Thứ hai, biến CPI được đo lường bằng tỷ lệ lạm phát hằng năm của Việt Nam. Lạm phát cao đồng nghĩa với chi phí cao hơn và thu nhập cao hơn. Nếu một ngân hàng có thu nhập tăng với tốc độ nhanh hơn chi phí thì lạm phát có tác động tích cực đến khả năng sinh lợi của ngân hàng. Ngược lại, nếu tốc độ tăng của chi phí lớn hơn tốc độ tăng của thu nhập thì lạm phát có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lợi của ngân hàng.
Thứ ba, biến UNP được đo lường bằng tỷ lệ thất nghiệp hằng năm của Việt Nam. Tỷ lệ thất nghiệp cao đồng nghĩa với việc nền kinh tế đang đi xuống, lợi nhuận giảm. Vì vậy, UNP được kỳ vọng có mối tương quan âm với khả năng sinh lợi của ngân hàng.
Khả năng sinh lời ROA lat-1 la2t-1 lai,t-1*mkt_incomei,t lai,t-1*reposi,t ROE Tiert-1 lai,t-1*gdpi,t Leveraget-1
3.3. Mơ hình và giả thiết nghiên cứu 3.3.1.Mơ hình nghiên cứu
Hình 3.2: Mơ hình nghiên cứu
Trong đó:
Unemloyment: Tỷ lệ thất nghiệp GDP : Tăng trưởng GDP thực tế CPI t-1: Lạm phát năm t-1
lat-1: tỷ lệ tài sản thanh khoản năm t-1 Unemployment
GDP
mkt_imcomei,t: Tỷ lệ thu nhập từ DV trên tổng thu nhập của ngân hàng (thu nhập ngoài lãi và thu nhập từ lãi)
reposi,t: tỷ lệ chứng khoản phái sinh /tổng nợ Tiert-1: Tỷ lệ Vốn cấp 1/TTS rủi ro năm t-1 i: Ngân hàng i
t: Thời gian t
- Phương trình hồi quy là:
ROA = f(Unemloyment, GDP, CPI t-1, lat-1, la2t-1, lai,t-1*mkt_imcomei,t, lai,t- 1*reposi,t, lai,t-1*gdpi,t, Leveraget-1, Tiert-1)
ROE = f(Unemloyment, GDP, CPI t-1, lat-1, la2t-1, lai,t-1*mkt_imcomei,t, lai,t- 1*reposi,t, lai,t-1*gdpi,t, Leveraget-1, Tiert-1)
3.3.2.Giả thiết nghiên cứu
hàng
H1: Tỷ lệ thất nghiệp có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của ngân
H2: Tăng trưởng GDP thực tế có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng
H3: Lạm phát có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng
H4: Tỷ lệ tài sản thanh khoản có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng.
H5: Thu nhập từ DV/ Tổng thu nhập của ngân hàng có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng
H6: Tỷ lệ chứng khoản phái sinh trên tổng nợ tác động tích cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng
H7: Tỷ lệ Vốn cấp 1/TTS rủi ro có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng
3.4. Phương pháp thu thập số liệu Phương pháp thu thập số liệu:
- Dữ liệu sử dụng là dữ liệu thứ cấp, được thu thập từ các nguồn sẵn có như các báo cáo thống kê và báo cáo thường niên.
- Dữ liệu được tổng hợp từ các trang web như :
http://itrade.vn/home/index, http://www.cophieu68.com/,
http://cafef.vn/, http://www.sanotc.com/, http://www.stockbiz.vn/
và trang web của các ngân hàng được lựa chọn trong mẫu.
- Số liệu vĩ mô như GDP, CPI, tỷ lệ thất nghiệp được lấy trong các báo tình hình kinh tế xã hội của Tổng cục Thống kê.
Bảng 3.1: Diễn giải các biến trong mơ hình nghiên cứu
Biến Cơng thức tính Ghi chú
ROE Lợi nhuận/Vốn chủ sở hữu
ROA Lợi nhuận/Tổng tài sản Leverage Tổng tài sản/Vốn chủ
sở hữu
GDP thực tế Tăng trưởng kinh tế tính theo năm CPI Lạm phát tính theo
năm UNP Tỷ lệ thất nghiệp
la Tài sản thanh khoản/ Tổng tài sản
Trong đó :
vàng bạc, đá quý + Tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam + Tiền, vàng gửi tại và cho vay các TCTD khác + Chứng khoán kinh doanh Mkt_income Tỷ lệ thu nhập từ DV/Tổng thu nhập ngân hàng
Repos Tỷ lệ chứng khoán phái sinh/tổng nợ
Trong đó :
- Chứng khốn phái sinh là Hợp đồng mua lại đảo ngược đại diện là khoản mục các công cụ phái sinh và các tài sản tài chính khác trong bảng cân đối kế tốn.
Tier_1 Tỷ lệ Vốn cấp 1/Tổng tài sản rủi ro Trong đó : - Vốn cấp 1 là Vốn CSH của ngân hàng. (Bao gồm vốn điều lệ và các quỹ dự trữ của tổ chức đó cũng như phần lợi nhuận không chia.)
- Tổng tài sản có rủi ro = Tổng tài sản – tiền mặt – Tiền gửi ngân hàng.
Mẫu nghiên cứu:
Nghiên cứu được thực hiện trên 20 ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2012.
Phần mềm phân tích dữ liệu: Eview 6.0 3.5. Phương pháp phân tích, xử lý số liệu
- Phương pháp thống kê mơ tả
Trung bình mẫu (mean) trong thống kê là một đại lượng mơ tả thống kê, được
tính ra bằng cách lấy tổng giá trị của toàn bộ các quan sát trong tập chia cho số lượng các quan sát trong tập.
Số trung vị (median) là một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của một
mẫu, một quần thể, hay một phân bố xác suất. Nó là giá trị giữa trong một phân bố, mà số nằm trên hay dưới con số đó là bằng nhau. Điều đó có nghĩa rằng 1/2 quần thể sẽ có các giá trị nhỏ hơn hay bằng số trung vị, và một nửa quần thể sẽ có giá trị bằng hoặc lớn hơn số trung vị.
Độ lệch chuẩn, hay độ lệch tiêu chuẩn, là một đại lượng thống kê mô tả dùng
để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu đã được lập thành bảng tần số. Có thể tính ra độ lệch chuẩn bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai. Nếu gọi X là giá trị của cơng cụ tài chính, m = E(X) là trung bình động của X, S là phương sai, d là độ lệch chuẩn thì độ lệch chuẩn sẽ được tính tốn như sau:
S = E[(X – m)2] d = Căn bậc hai của S
Tần suất và biểu đồ phân bổ tần suất, tần suất là số lần suất hiện của biến
quan sát trong tổng thể, giá trị các biến quan sát có thể hội tụ, phân tán, hoặc phân bổ theo một mẫu hình nào đó, quy luật nào đó.
Khi hai tập dữ liệu có cùng giá trị trung bình cộng, tập nào có độ lệch chuẩn lớn hơn là tập có dữ liệu biến thiên nhiều hơn. Trong trường hợp hai tập dữ liệu có giá trị trung bình cộng khơng bằng nhau, thì việc so sánh độ lệch chuẩn của chúng khơng có ý nghĩa. Độ lệch chuẩn cịn được sử dụng khi tính sai số chuẩn. Khi lấy độ
lệch chuẩn chia cho căn bậc hai của số lượng quan sát trong tập dữ liệu, sẽ có giá trị của sai số chuẩn.
- Phương pháp ước lượng mơ hình dữ liệu bảng theo phương pháp tác động cố định
Dữ liệu bảng là dữ liệu có quy mơ về cả thời gian lẫn không gian. Cấu trúc dữ liệu bảng được kết hợp từ 2 thành phần: thành phần dữ liệu chéo ( cross – section) và thành phần dữ liệu theo chuỗi thời gian ( time series). Việc kết hợp 2 loại dữ liệu có nhiều lợi thế và thuận lợi trong phân tích, đặc biệt khi muốn quan sát, phân tích sự biến động của các nhóm đối tượng nghiên cứu sau các biến cố hay theo thời gian cũng như phân tích sự khác biệt giữa các nhóm đối tượng nghiên cứu.
Có 2 kiểu cấu trúc dữ liệu bảng: cân bằng (đầy đủ thông tin) và không cân bằng ( thiếu thông tin).
Ưu điểm của việc sử dụng dữ liệu bảng trong nghiên cứu:
- Bởi vì dữ liệu bảng liên hệ đến các cá nhân, các doanh nghiệp, các tiểu bang, các quốc gia v.v theo thời gian, nên chắc chắn có tính khơng đồng nhất trong các đơn vị này. Các kỹ thuật ước lượng dựa trên dữ liệu bảng có thể tính đến tính khơng đồng nhất đó một cách rõ ràng bằng cách bao gồm các biến chuyên biệt theo cá nhân. Thuật ngữ cá nhân ở đây theo nghĩa chung nhất bao gồm các đơn vị vi mô như các cá nhân, doanh nghiệp, tiểu bang và quốc gia.
- Bằng cách kết hợp chuỗi thời gian của các quan sát chéo, dữ liệu bảng cho các nhà nghiên cứu “dữ liệu chứa nhiều thơng tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả cao hơn.”
- Bằng cách nghiên cứu quan sát lập đi lập lại của các đơn vị chéo, dữ liệu bảng phù hợp hơn cho việc nghiên cứu động thái thay đổi theo thời gian của các đơn vị chéo này. Những tác động của thất nghiệp, tốc độ quay vòng việc làm, tính dịch chuyển của lao động được nghiên cứu tốt hơn khi có dữ liệu bảng.
- Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn các tác động mà người ta không thể quan sát được trong dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo thuần túy.
- Dữ liệu bảng làm cho các nhà nghiên cứu có thể nghiên cứu các mơ