CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU
3.2 Lựa chọn biến nghiên cứu
Sau khi giới thiệu mơ hình ở phần 4.1, phần tiếp theo Luận văn giải thích biến phụ thuộc và các biến độc lập sử dụng trong mơ hình của mình.
3.2.1 Biến phụ thuộc
Chỉ số Zscore được Alman (1968) đề xuất để dự báo khả năng phá sản của các công ty. Kế thừa nghiên cứu của Alman (1968), Mercieca và cộng sự (2007) tiếp tục phát triển chỉ số Zscore để đánh giá khả năng phá sản của ngân hàng với cách tính khá dễ dàng, khơng phân biệt cấu trúc hay phương hướng kinh doanh của các tổ chức. Cụ thể Zscore được tính tốn từ các số liệu lấy từ báo cáo tài chính của các năm quá khứ, phản ánh được đầy đủ các yếu tố vốn, tài sản, khả năng sinh lợi, cũng
như mức biến động lợi nhuận qua các năm. Zscore còn được xem là chỉ số để đo lường mức độ ổn định tài chính của các ngân hàng (Nguyen và cộng sự, 2012; Laeven và Levine, 2009).
Luận văn sử dụng cơng thức tính Zscore theo Nguyen và cộng sự (2012), Laeven và Levine (2009) để đo lường ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam. Zscore được tính tốn theo cơng thức sau:
̅̅̅̅̅̅ ̅̅̅̅̅̅̅
Trong đó: ̅̅̅̅̅̅ là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản, ̅̅̅̅̅̅̅ là tỷ lệ vốn trên tổng tài sản, và là độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản. Các đại lượng tính tốn được lấy giá trị trung bình trong giai đoạn nghiên cứu. Luận văn sử dụng cơng thức tính Zscore này bởi vì các giá trị tính tốn khá đơn giản và có thể lấy từ báo cáo tài chính của các ngân hàng, hơn nữa giá trị trung bình thể hiện chính xác hơn số liệu tại thời điểm cuối năm của các giá trị này.
3.2.2 Biến độc lập
3.2.2.1 Thu nhập lãi cận biên
Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (Net Interest Margin – NIM) là chỉ tiêu quan trọng trong hoạt động ngân hàng, nó được sử dụng để xác định chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi phải trả của ngân hàng, cho biết hiện các ngân hàng đang thực sự hưởng chênh lệch lãi suất giữa hoạt động huy động và hoạt động đầu tư tín dụng là bao nhiêu. NIM được đo lường bằng tỷ lệ giữa thu nhập lãi thuần và tài sản có sinh lãi, tài sản có sinh lãi là những tài sản ngân hàng mang ra để kinh doanh và mang lại lơị nhuận, tài sản có sinh lãi bao gồm tiền gửi tại NHNN Việt Nam, tiền gửi tại các tổ chức tín dụng khác, chứng khoán đầu tư và cho vay khách hàng. Đối với các NHTM Việt Nam hiện nay, hoạt động theo phương thức truyền thống, huy động và cho vay. Một tỷ lệ NIM cao chứng tỏ ngân hàng đang quản trị tốt tài sản nợ có, trong khi đó NIM thấp cho thấy ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc tạo ra lợi
nhuận. Trong phạm vi bài viết này Luận văn kỳ vọng có sự tác động thuận chiều giữa thu nhập lãi cận biên và mức độ ổn định tài chính của ngân hàng thương mại.
Giả thuyết H1: Có sự tác động thuận chiều của thu nhập lãi cận biên đến ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam
3.2.2.2 Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản
Các NHTM Việt Nam hiện nay đang ngày càng phát triển, mỗi ngân hàng cần đảm bảo khả năng thanh khoản hợp lý cho mình, vừa đảm bảo khả năng chi trả trong các trường hợp cần thiết, vừa có mức chi phí thấp nhất. Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản đại diện cho khả năng thanh khoản của ngân hàng, tỷ lệ này càng cao thể hiện thanh khoản ngân hàng đang dồi dào, thanh khoản của ngân hàng đang được đảm bảo tuy nhiên nếu tỷ lệ này quá lớn ngân hàng có vẻ đang lãng phí nguồn vốn của mình, chưa sử dụng hết các tài sản thanh khoản này để sinh lợi, tăng chi phí cơ hội của các tài sản này, tỷ lệ này cao cũng làm suy giảm khả năng sinh lợi của ngân hàng. Ln có sự đánh đổi giữa thanh khoản và khả năng sinh lợi, do vậy các nhà quản trị cần hoạch định kế hoạch rõ ràng để cân đối hai yếu tố này, lập kế hoạch cẩn thận về vốn thanh khoản có thể huy động ở đâu, khi nào, và mức độ huy động được là bao nhiêu. Ngân hàng càng tập trung nhiều vào thanh khoản thì khả năng sinh lợi dự tính càng thấp đi. Đối với các NHTM Việt Nam, vẫn đang phải đối mặt với rủi ro thanh khoản, do vậy Luận văn kỳ vọng tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản cao sẽ hỗ trợ các ngân hàng thương mại Việt Nam hoạt động ổn định hơn.
Giả thuyết H2: Có sự tác động cùng chiều của tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản đến ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
3.2.2.3 Tăn trƣởng cho vay khách hàng
Diaconu và cộng sự (2015) khi nghiên cứu về các yếu tố quyết định sự ổn định ngân hàng, nhận xét rằng cho vay là hoạt động đem lại lợi nhuận chính cho ngân
hàng, hoạt động cho vay làm gia tăng lợi nhuận của ngân hàng, tuy nhiên gia tăng trong hoạt động cho vay thừa nhận mang lại nhiều rủi ro hơn, sự ổn định tài chính của ngân hàng có thể bị ảnh hưởng do sự gia tăng này. Các khoản vay là tài sản sinh lợi chính của ngân hàng, ngân hàng vì muốn đẩy mạnh cho vay có thể bỏ qua một số quy định hoặc cho vay đối với khách hàng bị ngân hàng khác từ chối, do vậy việc tăng trưởng cho vay chưa hẳn tốt cho sự ổn định của ngân hàng. Theo (Pain, 2013; Borio và Lowe, 2002) cho rằng việc mở rộng danh mục cho vay quá nhanh có thể mang đến nhiều rủi ro cho ngân hàng.
Tăng trưởng cho vay khách hàng được đo lường bằng tỷ lệ tăng trưởng cho vay hai năm liền kề chia cho năm trước. Tăng trưởng cho vay một mặt đem lại lợi nhuận cho ngân hàng, mặt khác nếu tăng trưởng quá nhanh dễ dẫn tới rủi ro mất thanh khoản, làm cho ngân hàng hoạt động bất ổn, do vậy trong phạm vi bài viết này, tăng trưởng cho vay khách hàng được kỳ vọng có mối quan hệ phi tuyến với ổn định tài chính ngân hàng.
Giả thuyết H3: Tồn tại mối quan hệ phi tuyến giữa tăng trưởng cho vay đến ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
3.2.2.4 Tỷ lệ cho vay khách hàng trên tiền gửi khách hàng
Luận văn sử dụng chỉ số tỷ lệ cho vay khách hàng trên tiền gửi khách hàng để xác định mối quan hệ với ổn định tài chính của NHTM, chỉ số này đại diện cho khả năng thanh khoản của NHTM, trong đó cho vay khách hàng là loại tài sản sinh lợi cao nhưng cũng đem lại nhiều rủi ro. Ngân hàng huy động vào và cho vay, nếu tỷ lệ này thấp tức là ngân hàng đang huy động dư thừa, nguồn vốn của ngân hàng bị ứ đọng trong khi khoản tiền huy động vẫn phải trả lãi khiến cho lợi nhuận ngân hàng sụt giảm, tỷ lệ cho vay khách hàng trên tiền gửi khách hàng cao, hoạt động cho vay đang tăng trưởng nóng, điều này làm cho các NHTM dễ gặp rủi ro thanh khoản khi nguồn tiền vay không về kịp thời với nguồn tiền gửi có nhu cầu rút ra, điều này làm cho hoạt động của NHTM trở nên bất ổn. Trong phạm vi luận văn này, luận văn kỳ
vọng tỷ lệ cho vay khách hàng trên tiền gửi khách hàng có mối quan hệ phi tuyến với ổn định tài chính của các NHTM
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ phi tuyến của tỷ lệ cho vay khách hàng trên tiền gửi khách hàng đến ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
3.2.2.5 Tỷ lệ nợ xấu
Ngân hàng huy động vốn và cho vay, khi các khoản nợ tới hạn khách hàng không trả được, ngân hàng không thu được lãi và vốn đã cho vay nhưng vẫn phải trả gốc và lãi đầy đủ cho khách hàng gửi tiền, nếu tỷ lệ khoản vay xấu quá lớn sẽ làm cho Ngân hàng mất thanh khoản. Bên cạnh đó, chất lượng các khoản cho vay khơng tốt dẫn tới nợ xấu, ngân hàng sẽ phải trích lập dự phịng cho các khoản vay này đảm bảo tuân thủ theo các quy định của nhà nước, các khoản dự phịng trích lập lớn sẽ bào mòn lợi nhuận của ngân hàng. Tỷ lệ nợ xấu cao cũng gây ra tâm lý lo lắng cho người gửi tiền, làm giảm khả năng thu hút tiền gửi của những ngân hàng này, khả năng cạnh tranh trên thị trường giảm, những ảnh hưởng này có tính lây lan, kéo theo ngân hàng khơng huy động được vốn, khơng mở rộng cho vay được, từ đó lợi nhuận sụt giảm, hoạt động ngân hàng bất ổn. Theo Nguyen và cộng sự (2012), nghiên cứu danh mục khoản vay có rủi ro của các ngân hàng Nam Á cho thấy các ngân hàng có NPL cao sẽ ít ổn định. Fratzscher và cộng sự (2016) cũng đã sử dụng NPL để đo lường ổn định của ngân hàng, gia tăng NPL ngụ ý ngân hàng sẽ tiềm ẩn rủi ro và ít ổn định hơn.
Tỷ lệ nợ xấu được đo lường bằng tổng các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5 trên tổng cho vay khách hàng. Trong phạm vi bài viết này, Luận văn kỳ vọng tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều với ổn định tài chính của ngân hàng.
Giả thuyết H5: Có sự tác động ngược chiều của tỷ lệ nợ xấu đến ổn định tài
3.2.2.6 Quy mô ngân hàng
Tác động của quy mô đến ổn định của ngân hàng chưa được giải quyết hoàn toàn và thỏa đáng. Laeven và cộng sự (2014) tìm ra rằng ngân hàng lớn tạo ra nhiều rủi ro hệ thống và con người hơn là ngân hàng nhỏ. Kohler (2015) cũng báo cáo rằng quy mơ ngân hàng có tác động phủ định đến sự ổn định của ngân hàng, có nghĩa là ngân hàng lớn ít ổn định hơn ngân hàng nhỏ. Nguyên và cộng sự (2012) cho rằng ngân hàng lớn có ít rủi ro phá sản hơn ngân hàng nhỏ. Tuy nhiên, Altaee và cộng sự (2013) tìm ra rằng quy mơ ngân hàng khơng có tác động quan trọng lên tính ốn định của ngân hàng.
Quy mô ngân hàng được đo lường bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản. Đối với các NHTM Việt Nam, những Ngân hàng có tổng tài sản lớn, mạng lưới hoạt động rộng nên sẽ có lợi thế cạnh tranh và có uy tín hơn so với các ngân hàng khác. Do vậy những ngân hàng này có lợi thế hơn trong việc mở rộng hoạt động kinh doanh của mình, tìm kiếm lợi nhuận ổn định hơn. Trong phạm vi bài viết này, mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và ổn định của ngân hàng được kỳ vọng có mối quan hệ đồng biến với nhau.
Giả thuyết H6: Có sự tác động thuận chiều của quy mơ đến ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
3 2 2 7 Tăn trƣởng GDP
Môi trường kinh tế vĩ mô tăng trưởng ổn định là điều cần thiết cho sự ổn định kinh tế, và cũng cần thiết cho sự ổn định ngân hàng, kinh tế tăng trưởng cần đi đôi với chất lượng nền kinh tế, nền kinh tế tăng trưởng hay lạm phát giúp ngân hàng đánh giá được rủi ro tín dụng một cách chính xác. Khi nền kinh tế tăng trưởng mạnh, sẽ thúc đẩy tăng trưởng tín dụng, tín dụng tăng trưởng ở mức độ vừa phải góp phần gia tăng lợi nhuận ngân hàng, tuy nhiên nếu tăng trưởng quá nóng sẽ dẫn đến rủi ro cho ngân hàng. Ngược lại, khi nền kinh tế kém tăng trưởng, hoạt động kinh doanh của khách hàng trở nên khó khăn, điều này có thể ảnh hưởng đến khả
năng thanh toán của khách hàng, khả năng trả nợ của khách hàng giảm, hoạt động tín dụng của ngân hàng sẽ bất ổn, ngân hàng dễ rơi vào tình trạng mất thanh khoản, ngân hàng bất ổn. Luận văn kỳ vọng tăng trưởng GDP sẽ giúp các NHTM Việt Nam hoạt động có hiệu quả và ổn định hơn.
Giả thuyết H7: Có sự tác động cùng chiều của tăng trưởng kinh tế đến ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
3.2.2.8 Tỷ lệ lạm phát
Tỷ lệ lạm phát là biến vĩ mô tiếp theo được đề cập đến trong mơ hình. Tỷ lệ lạm phát tăng cao sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến toàn bộ nền kinh tế, giá cả tăng mạnh sẽ ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất kinh doanh, làm tăng chi phí, giảm khả năng cạnh tranh của các doanh nghiệp cũng như toàn bộ nền kinh tế. Lạm phát tăng làm giảm giá trị đồng tiền, người dân không muốn gửi tiền nữa mà chuyển qua tích trữ các loại tài sản khác, điều này dẫn đến ngân hàng phải tăng lãi suất để giữ các nguồn tiền này, tăng chi phí trả lãi của ngân hàng, lợi nhuận giảm, ngân hàng hoạt động bất ổn hơn. Tỷ lệ lạm phát tăng kỳ vọng sẽ làm giảm sự ổn định tài chính của ngân hàng.
Giả thuyết H8: Có sự tác động ngược chiều của tỷ lệ lạm phát đến ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Để có cái nhìn tổng quát về các biến đo lường trong nghiên cứu, Bảng 3.1 dưới đây sẽ trình bày cách đo lường và dấu kỳ vọng về sự tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Bảng 3.1: Bảng tổng hợp các biến và kỳ vọng dấu
Biến độc lập Ký hiệu Kỳ vọng
dấu Cách tính Nguồn gốc trích dẫn
Quy mơ Sizeit + Logarit tự nhiên của tổng tài
sản Nguyen và cộng sự (2012), Laeven và cộng sự (2014), Steven (2007), Haq và cộng sự (2012) Thu nhập lãi cận biên NIMit + Nguyen và cộng sự (2012), Lepetit và cộng sự (2008) Tăng trưởng cho vay khách hàng LGRit +/- Al-Khouri và Arouri (2016), Niu (2016), Foos (2010), Amador và cộng sự (2013) Tỷ lệ nợ xấu NPLit - Al-Khouri và Arouri (2016), Saadet Kasman (2015), Fratzscher và cộng sự (2016) Tỷ lệ cho vay khách hàng trên tiền gửi khách hàng LTDit +/- Diaconua và Oanea (2015), Al-Khouri và Arouri (2016) Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản LARit + Vodova (2013), Swamy (2014) Tăng trưởng kinh tế GDP GDPt + Tốc độ tăng trưởng GDP(%) hàng năm Diaconua và Oanea (2014), Al-Khouri và Arouri (2016)
Tỷ lệ lạm phát IFLt - Tốc độ tăng trưởng CPI(%) hàng năm
Ivicic và cộng sự (2008), Al-Khouri và Arouri (2016)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.3 P ƣơn p áp n ên ứu:
Luận văn sử dụng phần mềm excel để tính tốn, xử lý, làm sạch dữ liệu, sau đó sử dụng phần mềm eview 9 để lượng hóa mức độ tác động của các yếu tố. Bài viết lấy dữ liệu từ nhiều ngân hàng trong khoảng thời gian từ 2007-2017, do vậy phương pháp hồi quy dữ liệu bảng sẽ thích hợp nhất cho bộ dữ liệu này. Bài viết sử dụng dữ liệu bảng bởi vì các kỹ thuật ước lượng của dữ liệu bảng phù hợp với bộ dữ
liệu bao gồm nhiều đơn vị, trong nhiều khoảng thời gian, bên cạnh đó dữ liệu bảng cũng ít xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn. Sau khi thu thập, xử lý số liệu, Luận văn tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập, hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan của phần dư, sau đó kiểm định mức độ phù hợp của các mơ hình Fixed effect model (FEM), Random effect model (REM) và Pooled OLS, lựa chọn mơ hình phù hợp nhất và tiến hành hồi quy dữ liệu bảng theo phương pháp thích hợp.
3.3.1 Thống kê mơ tả các biến quan sát
Bảng 3.2 Bảng thống kê mô tả các biến quan sát
Biến quan sát Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Log(Zscore) 270 3.6529 0.7951 2.4962 6.5091 SIZE 270 17.8982 1.2139 14.0742 20.8141 NIM 270 0.0311 0.0152 -0.0062 0.1049 LGR 270 0.3388 0.4768 -0.4066 5.0818 NPL 270 0.0212 0.0127 0.0008 0.1140 LTD 270 0.8932 0.3085 0.3632 2.5107 LAR 270 0.3745 0.1243 0.0554 0.7751 GDP 270 0.0606 0.0058 0.0525 0.0713 IFL 270 0.0829 0.0614 0.0060 0.1989