2. CHƯƠNG II: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ TÁC ĐỘNG CỦA VỐN CHỦ SỞ
3.1.2. Phương pháp thu thập và xử lý số liệu
3.1.2.1. Cỡ mẫu
Mơ hình được nhóm nghiên cứu sử dụng chứa 8 biến phụ thuộc. Các ngân hàng được lựa chọn phải đảm bảo vẫn tiếp tục hoạt động và có đủ báo cáo tài chính được cơng bố ra cơng chúng trong khoảng thời gian từ năm 2008 đến năm 2019. Nguyên nhân sử dụng bộ dữ liệu từ năm 2008–2019 là do sự sụp đổ của các ngân hàng trên thế giới trong cuộc khủng hoảng kinh tế tồn cầu năm 2008 địi hỏi sự gia tăng vốn chủ sở hữu như một biện pháp để phòng ngừa rủi ro, theo Mohammad Bitar và các cộng sự (2018). Đồng thời, vốn chủ sở hữu của các NHTM Việt Nam không ngừng gia tăng trong thời gian qua để đáp ứng yêu cầu của Basel II sẽ đặt ra thách thức đối với lợi nhuận của ngân hàng. Đến thời điểm nghiên cứu này được thực hiện, nhóm nghiên cứu đã thu thập được dữ liệu báo cáo tài chính năm đã kiểm tốn cho đến năm 2019. Chúng tơi loại trừ các ngân hàng được mua bán và sáp nhập vào các ngân hàng khác trước khoảng thời gian nghiên cứu này được tiến hành, những ngân hàng này khơng cịn tồn tại. Như vậy, 24 NHTM được nhóm nghiên cứu thu thập trong khoảng thời gian nêu trên.
3.1.2.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
Để phân tích tác động của VCSH đến lợi nhuận của ngân hàng thương mại tại Việt Nam, bài nghiên cứu đã sử dụng bộ dữ liệu thứ cấp của 24 NHTM (chi tiết xem Phụ lục 1) trong giai đoạn 12 năm từ năm 2008–2019 và một số nguồn đáng tin cậy, cụ thể như sau:
• Các số liệu tính tốn các chỉ số: Lợi nhuận của ngân hàng (ROE, ROA), Tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản (LTA), Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLR), Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DTA), Quy mô của ngân hàng (SIZE) được thu thập từ Báo cáo tài chính năm đã kiểm tốn của các ngân hàng trên trang thơng tin chính thức của họ.
• GDP: số liệu tính tốn tốc độ tăng trưởng của tổng sản phẩm quốc nội hằng năm được lấy từ trang thông tin của Worldbank từ năm 2008–2019. • INF: số liệu tỷ lệ lạm phát trong khoản thời gian từ 2008–2019 được lấy từ trang thông tin của Worldbank.
57
3.1.2.3. Phương pháp xử lý dữ liệu
Excel, nhằm mục đích đưa ra kết luận về sự tác động của VCSH đến lợi nhuận của ngân hàng nên nhóm nghiên cứu đã sử dụng phần mềm Stata 14 để chạy mơ hình. Theo đó các số liệu kinh tế được nhóm đưa vào phần mềm theo dạng mơ hình dữ liệu bảng (panel data) bao gồm bởi hai thành phần: dữ liệu chéo (cross–section) và dữ liệu chuỗi thời gian (time series). Mơ hình dữ liệu bảng (panel data) có nhiều ưu điểm vượt trội và tạo ra thuận lợi trong việc phân tích, nghiên cứu sự biến động của các nhóm đối tượng nghiên cứu sau các biến cố hay theo thời gian. Dữ liệu bảng được các nhà nghiên cứu sử dụng cho các mục đích sau:
• Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heterogeneity) khá phổ biến khi trong mẫu quan sát theo thời gian có nhiều hơn một đối tượng đã được khắc phục. • Hiệu quả đối với các nghiên cứu có sự thay đổi theo thời gian
• Dữ liệu bảng có khả năng tính tốn và phân tích các tác động mà khơng thể đo lường được khi tách riêng ra thành dữ liệu chéo (cross–section data) hay dữ liệu chuỗi thời gian (time series)
• Khắc phục được hiện tượng đa cộng tuyến.
• Nghiên cứu được động thái thay đổi của các đơn vị chéo theo thời gian. Dưới sự hỗ trợ của phần mềm Stata 14, bài nghiên cứu đã thu được kết quả thống kê mô tả thể hiện đặc trưng của từng biến bao gồm giá trị trung bình, sai số chuẩn, giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, hệ số tương quan.
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng mơ hình hồi quy đa biến do đây là mơ hình được sử dụng rộng rãi nhất để đo lường sự tác động giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc là lợi nhuận của ngân hàng với nhiều biến độc lập, cụ thể trong bài là 8 biến đã được phân tích thơng qua mơ hình hồi quy đa biến để từ đó xem xét sự tương quan và mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Đối với hồi quy tuyến tính đa biến, biến độc lập và biến phụ thuộc phải có mối quan hệ tuyến tính và các biến độc lập khơng có sự tương quan với nhau. Sử dụng mơ hình hồi quy đa biến có thể kiểm định giả thuyết một cách chính xác mối liên quan của các biến lên lợi nhuận của ngân hàng. Để đo lường mối quan hệ giữa các biến tác động, nhóm đã lựa chọn kiểm định tự tương quan (autocorrelation test). Nếu các biến tương quan với nhau thì khi một trong biến thay đổi sẽ kéo theo sự thay đổi của biến phụ thuộc.
3.1.3. Mơ hình nghiên cứu
3.1.3.1. Lựa chọn mơ hình
Dựa trên nghiên cứu gốc của Lee và Hsieh (2013) và Dietrich và Wanzenried 58
(2011), mơ hình nghiên cứu được đề xuất như sau:
ROEit = β0 + β1 Capit + β2 LTAit + β3 LLRit + β4 DTAit + β5 Sizeit + β6 OWNit + β7
GDPit + β8 INFit + εit (1)
ROAit = β0 + β1 Capit + β2 LTAit + β3 LLRit + β4 DTAit + β5 Sizeit + β6 OWNit + β7
Trong đó: β0: Hệ số chặn β1, β2…β8: Các hệ số của biến độc lập Ɛ: Sai số mơ hình i: Ngân hàng i t: Năm t
Bảng 3.1: Tóm tắt các biến trong mơ hình
Biến số Kí hiệu Cơng thức xác định
Dấu kỳ
vọng
Tác giả đã nghiên cứu Biến phụ thuộc Tỷ lệ LNST trên VCSH Tỷ lệ LNST trên tổng tài sản Tỷ lệ Vốn chủ sở
hữu ngân hàng trên tổng tài sản
Tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản ROE �ợ� �ℎ�ậ� ��� �ℎ�ế �ố� �ℎủ �ở ℎữ� ROA�ợ� �ℎ�ậ� ��� �ℎ�ế �ổ�� �à� �ả� Biến độc lập CAP�ố� �ℎủ �ở ℎữ� �ổ�� �à� �ả�+ LTA�ổ�� �ư �ợ �ổ�� �à� �ả�+ Altunbas và các cộng sự (2007), Goddard và các cộng sự (2011); Gropp and Heider (2010); Dietrich và
Wanzenried (2011); Lee và Hsieh (2013), Berger và
Bouwman (2013); Tan và Floros (2013), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo (2016).
Lee và Hsieh (2013), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo (2016)
phòng rủi LLR�ự �ℎị�� �ủ� �� �í� �ụ�� Tỷ lệ dự
�ổ�� �ư �ợ+ Dietrich và Wanzenried (2011), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê
59 ro tín dụng trên
tổng dư nợ
Tỷ lệ tiền
Phan Thị Diệu Thảo (2016), Brahmaiah và Ranajee (2018), Van Dan Dang (2019)
Acharya và Naqvi (2012), Lee và Hsieh (2013), Nguyễn Thị
gửi trên tổng tài sản
Quy mô
DTA�ổ�� ��ề� �ử�
�ổ�� �à� �ả� –
Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo (2016), Van Dan Dang
(2019), Đỗ Hoài Linh và Vũ Thị Kiều Trang (2019). Altunbas (2007); Lee và Hsieh (2013), Berger và Bouwman (2013), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo
ngân hàng SIZE Ln(Tổng tài sản) + =1 nếu Nhà
nước sở hữu
(2016), Cohen and Scatigna (2016); Van Dan Dang (2019), Đỗ Hoài Linh và Vũ Thị Kiều Trang (2019)
Lee và Hsieh (2013), Iannotta Sở hữu của nhà nước
Tốc độ tăng OWN
trên 50% vốn cổ phần +
=0 nếu Nhà nước sở hữu nhỏ hơn hoặc bằng 50% vốn cổ phần và cộng sự (2007), Đỗ Hoài Linh và Vũ Thị Kiều Trang (2019) Lee và Hsieh (2013), Altunbas (2007); Cohen and Scatigna
trưởng GDP
Tỷ lệ lạm
GDP Worldbank +
(2016), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo
(2016), Van Dan Dang (2019). Lee và Hsieh (2013), Altunbas (2007); Cohen and Scatigna
phát INF Worldbank + 3.1.3.2. Mơ tả các biến
giải thích
(2016), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo
(2016), Van Dan Dang (2019) Nguồn: Tổng hợp của
nhóm tác giả, 2020
Lợi nhuận (ROE, ROA): Lợi nhuận là yếu tố quan trọng nhằm xác định hiệu quả kinh
doanh của các đơn vị và đây cũng là mục tiêu quan trọng được các NHTM hướng tới. Tuy nhiên, số liệu kinh tế về lợi nhuận trên Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh chưa phải là một đánh giá tồn diện và có đủ cơ sở để tin cậy. Nhà quản lý không chỉ cần phải xem xét đến số lượng tiền lãi mà còn cả mối quan hệ giữa lợi nhuận và vốn, tài sản được sử dụng vào hoạt động kinh doanh, đầu tư nhằm tạo ra lợi nhuận. Do đó, tỷ lệ lợi nhuận của các công ty là mối quan tâm của các nhà quản lý, nhà đầu tư cũng như các bên liên quan khác. Có rất nhiều chỉ số để phản ánh hiệu quả sinh lời, tuy nhiên trong nghiên cứu này nhóm nghiên cứu sử dụng đến hai chỉ tiêu là ROE và ROA. Trong đó
60
chỉ tiêu ROE được xác định bằng tỷ lệ Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, giúp phản ánh hiệu quả sinh lời của VCSH. ROA được xác định bằng tỷ lệ Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản, cho thấy lợi nhuận được tạo ra trên mỗi đồng tài sản là bao nhiêu. Đây là hai chỉ tiêu quan trọng đại diện cho biến phụ thuộc trong mơ hình
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP): Đây là biến độc lập được quan tâm
nhiều nhất trong mơ hình. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản thể hiện tình trạng vốn thực có thuộc về ngân hàng và sự an toàn, lành mạnh về tài chính. Nghiên cứu Altunbas (2007), Goddard (2011) và các cộng sự đã chỉ ra khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
thấp chứng tỏ ngân hàng 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. Ngược lại, nghiên cứu của Lee và Hsieh (2013), Dietrich và Wanzenried (2011), Nguyễn Thị Hồng
Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo (2016) đã cho thấy các ngân hàng có mức vốn hóa cao sẽ
có tác động dương với ROA và tác động tiêu cực đến ROE do tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao sẽ cung cấp bộ đệm vững chắc cho ngân hàng, gia tăng sự thận trọng trong cho vay và ít có nhu cầu tài trợ bên ngồi. Điều này làm tăng hiệu quả của tài sản tuy nhiên lại làm giảm lợi ích của “lá chắn thuế” và các chiến lược cho vay quá thận trọng thường dẫn đến kết quả kém sinh lợi hơn. Kết quả hồi quy của biến CAP đặc biệt quan trọng đối với các quốc gia đang phát triển như Việt Nam khi nỗ lực theo đuổi hướng dẫn của Basel II đầy khó khăn và thách thức. Từ đó, nhóm đưa ra giả thuyết:
H1: Tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản có tác động dương với khả năng sinh lời của ngân hàng.
kỳ vọng có mối tương quan dương với lợi nhuận của ngân hàng. Điều này chứng tỏ ngân hàng càng cho vay nhiều, lợi nhuận càng tăng do hoạt động kinh doanh chính của ngân hàng đến từ việc cho vay. Ngược lại, trường hợp xuất hiện mối tương quan âm chứng tỏ nếu ngân hàng cho vay càng nhiều so với tổng tài sản có thể làm cho rủi ro nợ xấu tăng cao, nguy cơ mất vốn, giảm sút lợi nhuận của các NHTM. Nghiên cứu của Lee và Hsieh (2013) đã cho thấy tỷ lệ dư nợ rịng trên tổng tài sản có tác động tiêu cực đến tỷ lệ ROE và
ROA dựa trên bộ dữ liệu ngân hàng của 42 nước Châu Á từ năm 1994 đến năm 2008. Liên quan đến các biến kiểm soát, nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo (2016) đã chỉ ra tỷ lệ dư nợ vay trên vốn huy động lần lượt tác động tích cực và tiêu
cực đến ROA và ROE. Từ đó đưa ra giả thuyết:
H2: Tổng dư nợ trên Tổng tài sản có tác động dương đến khả năng sinh lời của ngân hàng.
Tỷ lệ Dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLR): Dự phịng rủi ro tín dụng
61
là khoản tiền được trích lập để dự phịng cho những tổn thất chưa xác định được trong quá trình phân loại nợ. Đây là khoản tiền bao gồm trích lập dự phịng tín dụng chung và cụ thể khi chất lượng các khoản nợ suy giảm. Chỉ số này cho biết bao nhiêu % dư nợ được trích lập dự phịng. Theo Quyết định số 493/2005/QĐ–NHNN ngày 22/04/2005 của Ngân hàng Nhà nước, các khoản nợ được phân loại từ Nhóm 1 đến 5 có mức trích lập dự phịng cụ thể từ 0% đến 100% của Giá trị khoản nợ trừ đi (–) Giá trị khấu trừ của tài sản đảm bảo. Chỉ số này càng cao cho thấy chất lượng các khoản tín dụng của ngân hàng đang tiêu cực và khả năng thu hồi nợ thấp đồng thời làm tăng chi phí, giảm lợi nhuận của ngân hàng. Nếu chỉ số này thấp thì có thể phản ánh chất lượng cải thiện của các khoản nợ, hoặc có thể do các khoản dự phịng chưa được trích lập đủ theo quy định. Nghiên cứu của Lee và Hsieh (2013), Dietrich và Wanzenried (2011) Brahmaiah và Ranajee (2018) cho thấy biến
LLR có mối tương quan âm với lợi nhuận của các NHTM hàm ý tỷ lệ trích lập dự phịng rủi ro tín dụng càng thấp, lợi nhuận của các ngân hàng càng cao. Ngược lại Van Dan Dang (2019) cho thấy tỷ lệ LLR tác động dương lên lợi nhuận ngân hàng do các khoản dự
phòng khấu trừ khỏi thu nhập của năm hiện tại giúp giảm một phần thuế thu nhập doanh nghiệp. Bên cạnh đó tỷ lệ dự phịng cao cho thấy các ngân hàng đã có nhận thức trong việc phịng tránh rủi ro. Khi ngân hàng xử lý được khoản nợ xấu (thu hồi được một phần hoặc tồn bộ khoản nợ), số tiền trích lập dự phịng sẽ được hồn nhập vào dự phịng hoặc hạch toán trực tiếp vào thu nhập bất thường và điều này lại làm tăng trở lại lợi nhuận của ngân hàng. Từ đó đưa ra giả thuyết:
H3: Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ có tác động dương đến khả năng sinh lời của ngân hàng.
Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DTA): các nghiên cứu về ngân hàng cho thấy hiệu
quả của vốn đối với thị phần là tích cực (Mehran và Thakor, 2011) vì các ngân hàng có vốn hóa cao có nhiều lợi thế hơn trong việc cạnh tranh tiền gửi và cho vay nhiều hơn so với các ngân hàng khác (Calomiris và Mason, 2003; Kim, Kristiansen và Vale,
2005).Theo Acharya và Naqvi (2012), đối với các ngân hàng có thể tiếp cận nhiều tiền gửi
hơn, các nhà quản lý của họ được thúc đẩy bởi các mục tiêu tăng trưởng ngắn hạn và sau đó mở rộng cho vay mạnh mẽ. Đây là một yếu tố dự báo rủi ro ngân hàng, đe dọa hoạt động của ngân hàng (Foos và cộng sự, 2010; Dang, 2019). Tỷ lệ DTA có tác động dương tới lợi nhuận ngân hàng cho thấy ngân hàng càng có lượng tiền gửi lớn càng sẵn sàng để cho vay và từ đó làm tăng lợi nhuận. Ngược lại, nghiên cứu của Lee và Hsieh (2013), Van Dan Dang (2019) cho thấy tỷ lệ DTA có tác động ngược chiều lên lợi nhuận của ngân
hàng do sự tăng trưởng của tiền gửi có thể liên quan đến việc đầu tư vào các tài sản có chất lượng tín dụng thấp hơn, và làm cho lợi nhuận ngân hàng sụt giảm khi không thu hồi được nợ. Đồng thời việc huy động nguồn vốn lớn trong khi hoạt động cho
62
vay của ngân hàng không hiệu quả sẽ làm gia tăng áp lực chi trả lãi tiền gửi hoặc khiến ngân hàng rơi vào khả năng mất thanh toán khi khách hàng đồng loạt rút tiền. Giả thuyết được đưa ra là:
H4: Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản có tác động âm đến khả năng sinh lời của ngân hàng.
Quy mơ ngân hàng (SIZE): được tính bằng Logarit tự nhiên của tổng tài sản.
Tương quan dương giữa quy mô ngân hàng và lợi nhuận ngân hàng cho thấy nếu ngân hàng mở rộng quy mô sẽ làm gia tăng lợi nhuận và ngược lại tương quan âm cho thấy tăng quy mô làm giảm lợi nhuận ngân hàng. Nghiên cứu của Berger và Bouwman (2013) cho thấy: “…tỷ lệ vốn cao ít có tác động đến lợi nhuận ở các ngân hàng có quy mơ lớn do có thể làm cho chi phí tăng cao, sự phát triển về trình độ quản lý, nguồn nhân lực không