Nguồn: Why do bank merge? (Dario Focarelli)
Những thỏa thuận trong đó các ngân hàng được giám sát tái cấu trúc hay phá sản bị loại ra khỏi mẫu của tác giả. Tuy nhiên, biết rằng sáp nhập và mua lại có thể bị thúc đẩy bởi sự kiệt quệ tài chính của các ngân hàng bị động, tác giả đã kiểm tra
xem các ngân hàng tham gia vào quy trình phá sản cũng tương tự như những ngân hàng bị động theo ghi nhận của tác giả. Nhưng thực tế là những ngân hàng thất bại khá khác biệt so với tất cả những ngân hàng tham gia M&A. Những ngân hàng này nhỏ hơn nhiều; vào năm trước năm nộp đơn theo đề nghị của Ngân hàng Italy để được giám sát tái cấu trúc hay phá sản ngay lập tức, giá trị bình quân trong tổng tài sản các ngân hàng này chỉ xấp xỉ bằng 100 triệu USD và lợi nhuận trên tài sản âm (trung bình là -0,34%), trong khi đó tỉ lệ nợ xấu chiếm 17% trong danh mục của họ.
4.3. Thiết lập mơ hình nghiên cứu
Phần này nêu lên những đặc trưng của các ngân hàng tham gia vào M&A, phân biệt những biến ảnh hưởng đến khả năng sẽ chủ động hay bị động trong một thỏa thuận và cho thấy sự khác biệt giữa sáp nhập và mua lại.
Phân tích thực nghiệm sử dụng phương pháp sau đây. Đầu tiên, tác giả xác định biến phụ thuộc (ev) có thể nhận 3 giá trị: bằng 1 nếu như ngân hàng là bên chủ động (ngân hàng mua hay thầu) trong một thỏa thuận M&A trong năm sau năm quan sát; bằng 2 nếu ngân hàng là bên bị động (ngân hàng bị mua lại hay ngân hàng mục tiêu) trong một thỏa thuận M&A vào năm tiếp theo, và bằng 0 nếu ngân hàng khơng tham gia vào bất kì hoạt động nào trong năm tiếp theo.7 Cụ thể là các giá trị của biến phụ thuôc ev được xác định như sau đối với mỗi thời điểm t:
ev = 0 đối với các ngân hàng không tham gia M&A vào năm t+1
1 đối với các ngân hàng chủ động trong sáp nhập hay mua lại vào năm t+1
2 đối với các ngân hàng bị động trong sáp nhập hay mua lại vào năm t+1
7 Biến ev được xác định tại thời điểm t đối với thỏa thuận ghi nhận vào thời điểm t+1 bởi vì tác giả quy định khả năng tham gia vào một thỏa thuận dựa trên thơng tin
có sẵn đối với các giám đốc tại thời điểm quyết định của họ. Hơn thế nữa, trong trường hợp sáp nhập khơng có bảng cân đối kế tốn của ngân hàng bị động vào tại thời điểm cuối năm thỏa thuận; vì vậy, các biến phải tham chiếu đến dữ liệu có được ngay trước đó, nói cách khác, năm trước khi M&A.
Tác giả ước lượng hồi quy xác suất đa biến theo công thức sau:
(1) Prob(ev = i, với i=0,1,2) = F(a1ROA + a2SIZE + a3BADLOAN +
a4LABORCOST+ a5INTPAID + a6LOANFIN + a7INTERBANK + a8SERVICES)
trong đó, hàm F(.) là phân phối xác suất. Sau đó tác giả sử dụng cách phân loại chi tiết hơn, phân biệt các biến ảnh hưởng đến động cơ của ngân hàng mua và những động cơ ảnh hưởng đến khả năng trở thành ngân hàng bán tách biệt đối với sáp nhập và mua lại. Do đó tác giả xác định biến phụ thuộc (event) có thể nhận 5 giá trị: đối với mua lại, event bằng 1 hoặc 2 nếu như ngân hàng tham gia vào năm tiếp theo tương ứng như bên mua hoặc bên bị mua; bằng 3 hoặc 4 nếu như tương ứng là ngân hàng thầu hay ngân hàng mục tiêu; bằng 0 nếu như ngân hàng khơng tham gia vào bất kì hoạt động nào vào năm tiếp theo. Các giá trị của biến phụ thuộc event được xác định như sau trong mỗi thời điểm t:
event = 0 nếu ngân hàng không tham gia M&A vào năm t+1
1 nếu ngân hàng chủ động trong mua lại vào năm t+1 2 nếu ngân hàng bị động trong mua lại vào năm t+1 3 nếu ngân hàng chủ động trong sáp nhập vào năm t+1 4 nếu ngân hàng bị động trong sáp nhập vào năm t+1
Trong cách phân loại này, sáp nhập và mua lại tách biệt nhau bởi vì các ngân hàng có thể lựa chọn một hoặc loại hình khác theo các chiến lược khác nhau. Trong một số trường hợp, mục tiêu có thể địi hỏi phải sáp nhập tồn bộ, kết hợp tài sản và hoạt động của các ngân hàng lại với nhau, tuy nhiên trong những trường hợp khác có thể khơng cần thiết phải chịu chi phí do thống nhất tất cả hoạt động; ngân hàng mua có thể đơn giản chỉ muốn kiểm soát ngân hàng bán và tận hưởng lợi ích có được từ tái cấu trúc. Tác giả ước lượng xác suất đa biến với cùng các biến độc lập như trong đẳng thức (1) nhưng với biến phụ thuộc nhận giá trị từ 0 đến 4 (thay vì từ 0 đến 2):
(2) Prob(ev = i, với i=0,1,2,3,4) = F(a1ROA + a2SIZE + a3BADLOAN + a4LABORCOST +a5INTPAID + a6LOANFIN + a7INTERBANK +
Xác suất đa biến được sử dụng khi biến phụ thuộc nhận hơn hai giá trị riêng biệt mà khơng có thứ tự thông thường; đây là trường hợp khi các giá trị gán cho biến phụ thuộc là tùy ý. Ví dụ như trong trường hợp mua lại, ngân hàng nhận giá trị bằng 1 nếu năm sau đó là ngân hàng mua và bằng 2 nếu là ngân hàng bán, nhưng điều này không ám chỉ rằng quan sát thứ hai tốt hơn cái trước. Nhiều đẳng thức được ước lượng đồng thời nhằm sử dụng thông tin một cách hiệu quả, và hệ số của mỗi đẳng thức được hiểu là đối với một nhóm tham chiếu, trong trường hợp của tác giả là những ngân hàng không tham gia vào bất kì hoạt động nào (biến phụ thuộc bằng 0). Hệ số của đẳng thức (1) và (2) được ước lượng bằng phương pháp khả năng lớn nhất, gộp tất cả các quan sát của năm t và thêm vào các biến độc lập một biến giả thời gian, ghi nhận những thành phần thông thường với tất cả ngân hàng qua các năm, như chu kỳ kinh doanh, những thay đổi trong luật thuế và tiến bộ công nghệ.
4.4. Các biến trong mơ hình
Các biến trong mơ hình hồi quy ghi nhận những động cơ có thể xảy ra trong một giao dịch: ngân hàng mua có thể muốn mua và tái cấu trúc một ngân hàng trong điều kiện nghèo nàn (nói cách khác, sinh lợi kém hơn, với chi phí và tỉ lệ nợ xấu cao) hay xâm nhập vào những thị trường mới nhằm tăng thu nhập từ phí. Cuối cùng, ngân hàng đó có thể muốn đa dạng hóa nguồn vốn huy động và danh mục cho vay của họ.
Tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản (ROA) là thước đo khả năng sinh lời. Nếu M&A được thúc đẩy bởi mong muốn khai thác tính bất hiệu quả bằng cách chuyển giao kĩ năng quản lý ưu việt từ ngân hàng mua sang ngân hàng bán, tác giả kì vọng khả năng sinh lời tương quan dương với khả năng trở thành ngân hàng chủ động (ngân hàng thầu hay ngân hàng mua) hay tương quan âm với khả năng trở thành bị động (ngân hàng bị mua lại hay ngân hàng mục tiêu). Những ngân hàng càng hiệu quả hơn càng có khả năng trở thành chủ động, trong khi đó những ngân hàng kém hiệu quả hơn có nhiều khả năng trở thành bị động: do đó tác giả kì vọng hệ số của LABORCOST (tỷ lệ của chi phí lao động trong thu nhập thuần, là chỉ số tiêu chuẩn để đo lường tính hiệu quả) sẽ âm đối với ngân hàng chủ động và dương đối với
ngân hàng bị động. Tính rủi ro của danh mục cho vay có thể nhìn thấy được trong tỷ lệ nợ xấu trong tổng vốn cho vay (BADLOAN). Tỷ lệ này cao có thể phản ánh chiến lược rủi ro cao – lợi nhuận cao có cân nhắc hay đơn giản chỉ là sự quản lý sai lầm. Do đó tác giả kì vọng những ngân hàng bị động có tỷ lệ nợ xấu cao hơn, trong khi đó tác giả khơng kì vọng bất kì giá trị nào đối với ngân hàng chủ động, bởi vì nếu như được quản lý tốt thì danh mục rủi ro cao cũng có thể đem lại lợi nhuận cao.
Ngân hàng chủ động có thể muốn tăng thu nhập phí của họ bằng cách cung cấp thêm nhiều loại dịch vụ hay đạt được nhiều khách hàng hơn. Biến SERVICES (tỷ lệ thu nhập từ dịch vụ trên tổng thu nhập thuần) tương ứng với tầm quan trọng của các sản phẩm dựa trên phí do ngân hàng cung cấp. Tại Italy, các dịch vụ tài chính rất sinh lãi và mở rộng mạnh mẽ trong những năm gần đây nhưng vẫn chỉ chiếm một phần nhỏ trong tổng doanh thu. Do đó, tác giả kì vọng những ngân hàng chuyên về lĩnh vực này (hệ số cao) sẽ thâu tóm những ngân hàng khơng cung cấp nhiều dịch vụ nhằm giới thiệu sản phẩm của họ đến những khách hàng của nhóm ngân hàng sau.
Tác giả cũng sử dụng số dư ròng liên ngân hàng INTERBANK, được xác định bằng vị thế cho vay (dấu dương) hay vay (dấu âm) thuần trên thị trường liên ngân hàng chia cho tổng tài sản. Những ngân hàng với số dư âm hay số dư dương nhỏ có khả năng sẽ nhạy cảm với rủi ro từ những cú shock thanh khoản, có thể buộc họ phải tìm kiếm những nguồn vốn tương đối đắt đỏ như thị trường liên ngân hàng. Vì vậy tác giả kì vọng họ có khả năng sẽ mua những ngân hàng với số dư dương nhằm đa dạng hóa rủi ro này (hệ số âm của biến INTERBANK đối với những ngân hàng chủ động). Ngồi ra, ngân hàng chủ động 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). Cuối cùng, nếu sáp nhập hay mua lại bị thúc đẩy bởi việc chuyển giao 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.
Biến cuối cùng là SIZE (tổng tài sản), vì những ngân hàng lớn có khả năng trở thành 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.
4.5. Kết quả
Các kết quả của hồi quy xác suất đa biến được trình bày trong Bảng 4.3. Các hệ số (với độ lệch chuẩn trong ngoặc) đo lường ảnh hưởng của mỗi biến lên xác suất của mỗi sự kiện đối với trường hợp gốc (khơng có sáp nhập hay mua lại trong năm tiếp theo): những hệ số này được hiểu là đo lường độ lớn của ảnh hưởng chứ không phải là xác suất xảy ra ảnh hưởng.
4.5.1. Các ngân hàng chủ động và bị động
Đầu tiên tác giả thực hiện hồi quy (1) trong đó tất cả các thỏa thuận được xem là như nhau, không phân biệt sáp nhập hay mua lại, nhưng tách biệt các ngân hàng chủ động (ngân hàng thầu hay ngân hàng đi mua) khỏi ngân hàng bị động (ngân hàng mục tiêu hay ngân hàng bị mua lại). Hồi quy này cho thấy gộp toàn bộ giao dịch lại với nhau sẽ làm mất đi một số thơng tin bởi vì, như thảo luận sau đây làm rõ, sáp nhập và mua lại có những động cơ khác nhau. Tác giả thấy rằng một số biến lần lượt quan trọng đối với ngân hàng chủ động và đối với ngân hàng bị động, có thể được dùng để lần ra đó là sáp nhập hay mua lại, trong khi đó những biến khác dường như khơng ảnh hưởng đến khả năng trở thành ngân hàng chủ động hay bị động lại phù hợp với sáp nhập hay hợp nhất.
Các ngân hàng chủ động thì lớn hơn, sinh lãi hơn, có phần lớn thu nhập từ dịch vụ và có số dư rịng liên ngân hàng nhỏ hơn; nói ngắn gọn, những ngân hàng này tốt và năng động (xem mục A của Bảng 4.3). Hệ số âm của số dư rịng liên ngân hàng có thể được xem như một tín hiệu mà các ngân hàng chủ động phải chịu đối với những cú shock thanh khoản và muốn đa dạng hóa. Vì mục đích này, số dư liên ngân hàng của ngân hàng bị động khơng nhất thiết phải cao hơn bình qn: chỉ cần
gần trung bình là đủ, hoặc để cú shock ảnh hưởng lên hai ngân hàng có tương quan nghịch chiều.
Các ngân hàng bị động sinh lãi kém hơn, với nhiều nợ xấu và chi phí lao động cao hơn; những ngân hàng này trông như đang kinh doanh cho vay truyền thống thiếu hiệu quả. Họ cũng có phần trăm tài sản đầu tư vào cho vay cao hơn: những ngân hàng này có thể hấp dẫn đối với những ngân hàng muốn mua lại vì, mặc dù họ cần tái cấu trúc, nhưng họ cũng được tiếp cận với cơ sở khách hàng mới. Chi phí huy động vốn của họ khơng thấp hơn nhiều so với trung bình.
Hệ số tương quan của biến giả năm thì lớn đối với cả hai loại ngân hàng chủ động và ngân hàng bị động, đề xuất rằng những nhân tố đặc trưng của từng doanh nghiệp khơng thể giải thích hồn tồn làn sóng hợp nhất tại Italy. Các trường hợp M&A cũng liên quan đến những nhân tố của tồn nền kinh tế, như cải tiến về cơng nghệ, bãi bỏ quy định, tạm miễn thuế đối với những ngân hàng sáp nhập, những nhân tố này giúp giải tỏa cấu trúc sở hữu của nhiều ngân hàng. Các hệ số của biến giả thời gian dương và đáng chú ý vào năm tiếp sau Luật Ngân hàng 1993 bãi bỏ quy định của ngành; điều này phù hợp với sự tăng nhanh chóng trong hoạt động M&A sau năm 1993.
Bảng 4.3: Những nhân tố quyết định sáp nhập và mua lại trong ngành ngân hàng Italy
Nguồn: Why do bank merge? (Dario Focarelli)
Ảnh hưởng của những biến liệt kê dưới đây lên xác suất một ngân hàng tham gia vào một giao dịch M&A được ước lượng bằng mơ hình xác suất đa biến. Trong mơ hình đầu tiên (mục A), xác suất được ước lượng mà không phân biệt sáp nhập hay mua lại: biến phụ thuộc bằng 0 nếu ngân hàng khơng tham gia vào bất kì hoạt động nào, bằng 1 nếu ngân hàng tham gia sáp nhập như ngân hàng thầu hay mua lại phần lớn cổ phiếu biểu quyết tại ngân hàng khác và bằng 2 nếu như ngân hàng tham
gia sáp như ngân hàng mục tiêu hay bán phần lớn quyền biểu quyết của mình cho một ngân hàng khác. Trong mơ hình thứ hai (mục B) sáp nhập được tách biệt ra khỏi mua lại: biến phụ thuộc bằng 0 nếu ngân hàng không tham gia bất kì hoạt động nào, bằng 1 nếu ngân hàng mua lại một ngân hàng khác, bằng 2 nếu như nó bị mua lại, bằng 3 nếu như ngân hàng đó chủ động trong sáp nhập (ngân hàng thầu) và bằng 4 nếu như nó bị động trong sáp nhập (ngân hàng mục tiêu). Trong 18 trường hợp sáp nhập dẫn đến việc thành lập một ngân hàng mới (từ ngữ chính thức là hợp nhất: xem bài nghiên cứu của Henn và Alexander, 1993), tác giả xem những ngân hàng lớn là ngân hàng thầu và những ngân hàng nhỏ hơn là ngân hàng mục tiêu. ROA được xác định bằng thu nhập trước thuế chia cho tổng tài sản. SIZE là tổng tài sản của ngân hàng. Nợ xấu tính bằng phần trăm trong tổng vốn cho vay. Chi phí lao động được biểu hiện bằng phần trăm trong thu nhập thuần. Chi phí huy động vốn được tính bằng tỷ lệ của chi phí lãi vay trong tổng vốn vay. Dịch vụ là giá trị của các khoản phí và hoa hồng nhận được, tính bằng phần trăm trong thu nhập thuần. Tổng vốn cho vay tính bằng phần trăm trong tổng tài sản tài chính (cho vay + chứng khốn). Số dư rịng liên ngân hàng là vị thế cho vay (+) hay đi vay (-) thuần trên thị trường liên ngân hàng, tính bằng phần trăm trong tổng tài sản. Mơ hình hồi quy cũng bao gồm cả các biến giả năm cố định (khơng trình bày). Độ lệch chuẩn được trình bày trong ngoặc đơn. Dòng cuối cùng trình bày giá trị của kiểm định Tỷ số