Xây dựng mơ hình và phương pháp nghiên cứu

2.3 Mô hình nghiên cứu

2.3.2 Xây dựng mơ hình và phương pháp nghiên cứu

2.3.2.1. Phương pháp nghiên cứu thống kê mô tả

Trong bài nghiên cứu này, tác giả lấy mẫu là 32 NHTM VN hoạt động liên tục từ năm 2006-2013, cho ra 194 quan sát. Vì trong quá trình chọn mẫu, tác giả nhận thấy một số NH thành lập sau năm 2006 như TPB, Baovietbank, PVcombank, và một số NH không công khai BCTC như BacAbank, nên tác giả chọn mẫu là 32/39 NHTM. Tại VN, hoạt động mua lại khơng cịn mới. Trước đây, NHNN đã ban hành Quy chế về hoạt động M&A các TCTD cổ phần kèm theo Quyết định 241/1998/QĐ- NHNN ngày 15/7/1998 làm tiền đề pháp lý quan trọng cho những thương vụ mua lại NHTM diễn ra vào các năm 1997, 1998, 1999, 2001, 2003 với việc nhiều NHTMCP nông thôn với quy mô vốn nhỏ đã được thâu tóm. Từ năm 2005, hoạt động thâu tóm các NHTM trong nước đã giảm đi. Tuy nhiên, sau khi VN gia nhập WTO vào năm 2007 với hàng loạt các cam kết về mở rộng thị trường tài chính, hoạt động đầu tư, mua cổ phần của các NHTM trong nước bởi các NĐT trong và ngồi nước đã diễn ra mạnh mẽ. Vì vậy, tác giả thực hiện nghiên cứu các thương vụ mua lại trong giai đoạn 2007-2013, vì các biến được lấy trước một năm liền kề năm xảy ra thương vụ mua lại nên thời gian nghiên cứu của tác giả là từ năm 2006 đến năm 2013.

Tác giả dùng mơ hình xác suất tích lũy theo thời gian Kaplan-Meier (Kaplan- Meier proportional-hazards duration model) trong chương trình SPSS 16.0để thống kê xác suất NH được mua lại qua các năm. Đây là mơ hình phân tích xác suất sống sót (Survival Analysis) tương tự như mơ hìnhxác suất tích lũy theo thời gian Cox trong nghiên cứu của Hannan và Pilloff (2006) nhưng đơn giản hơn. Mơ hình nghiên cứu được xây dựng như sau:

Trong đó S(t) là xác suất NH được mua lại tích lũy theo năm t; Ŝ(t) là ước số của S(t); nt là số NH tại năm t; dt là số NH được mua lại tại năm t, t = (1,k=7). Gọi pt là xác suất NH không được mua lại trong năm t. Ta có:

pt = (nt – dt)/nt (2)

Từ (1) và (2) ta được phương trình thống kê mơ tả như sau:

2.3.2.2. Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm

Tác giả dùng phương pháp nghiên cứu mơ hình hồi quy LS trong chương trình Stata 11.Tuy nhiên, trong mơ hình nghiên cứu có dữ liệu dạng bảng với sự kết hợp giữa biến thời gian (năm) và biến khơng gian (NH). Mơ hình nghiên cứu thực nghiệm được xây dựng như sau:

Pjt = (αj + αt) + ∑βjXjit + εjt

Theo đó, Pjt là xác suất NH j được mua lại trong năm t; Xijt là biến giải thích thứ i cho NH j trong năm t; εjt là biến ngẫu nhiên của NH j trong năm t và α là hệ số chặn của mơ hình.

Việc xây dựng mơ hình nghiên cứu được dựa trên những nhân tố nội tại ảnh hưởng đến khả năng NH được mua lại đã được xác định. Các biến giải thích là Tỷ lệ chi phí/thu nhập (Cost/Inc), Lợi nhuận/tổng tài sản (ROA), Vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (K/A), Tổng tài sản (Ln(Size)), Tuổi thọ (Ln(Age)), Cho vay nội địa (Locloans), Tiền gửi nội địa (Locdepts). Biến phụ thuộc đại diện cho khả năng NH được mua lại là Xác suất NH được mua lại (P). Các biến giải thích được đo lường trước năm mà thương vụ mua lại xảy ra, dựa trên giá trị sổ sách của các BCTC đã được kiểm toán của các NHTM. Mơ hình nghiên cứu dự kiến như sau:

Pjt = β0+ β1Cost/Incj,t-1+ β2ROAj,t-1 + β3K/Aj,t-1+ β4Ln(Size)j,t-1+ β5Ln(Age)j,t + β6Locdeptsj,t-1 + β7Locloansj,t-1

Để bổ sung cho nghiên cứu của mình và cũng dựa vào nghiên cứu của Hernando, Nieto và Wall (2008), ngoài các biến kinh tế vi mô, tác giả lựa chọn một biến kinh tế vĩ mơ để đưa vào mơ hình là tốc độ tăng trưởng GDP làm đại diện để đánh giá kết quả tác động của GDP lên xác suất NH trở thành NH mục tiêu. Mơ hình nghiên cứu thực nghiệm được xây dựng như sau:

Pjt = β0+ β1Cost/Incj,t-1+ β2ROAj,t-1 + β3K/Aj,t-1+ β4Ln(Size)j,t-1+ β5Ln(Age)j,t + β6Locdeptsj,t-1+ β7Locloansj,t-1+β8GDPt-1

Ngoài ra, tác giả cũng xem xét thêm yếu tố niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán của các NHTM để đánh giá xác suất NH được mua lại. Tác giả đưa vào mơ hình biến giả Listed, với giá trị = 0 là NH chưa niêm yết và giá trị = 1 là NH đã niêm yết.Mơ hình nghiên cứu được xây dựng hoàn chỉnh như sau:

Pjt = β0+ β1Cost/Incj,t-1+ β2ROAj,t-1 + β3K/Aj,t-1+ β4Ln(Size)j,t-1+ β5Ln(Age)j,t + β6Locdeptsj,t-1+ β7Locloansj,t-1+β8GDPt-1 +β9Listed

2.3.3. Kết quả nghiên cứu

2.3.3.1. Kết quả thống kê mô tả

Bảng 2.8: Kết quả ước lượng xác suất NH được mua lại tích lũy qua các năm năm

Thời gian Xác suất tích lũy Số NH được mua lại Số NH còn lại

1 năm 0.125 4 28 2 năm 0.281 9 23 3 năm 0.281 9 23 4 năm 0.312 10 22 5 năm 0.344 11 21 6 năm 0.438 14 18 7 năm 0.469 15 17

Xác suất tổng thể: 0.531 Số NH còn lại: 17 NH

2.3.3.2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

• Phân tích mơ tả

Bảng 2.9: Phân tích mơ tả các biến trong mơ hình

N= 194; n = 32 Mean Min Max

Pjt 0.3325773 0.13 0.47 Cost/Incj,t-1 0.4540722 0.13 0.97 ROAj,t-1 0.148969 0 0.05 K/Aj,t-1 0.1230928 0.03 0.51 Ln(Size)j,t-1 17.41804 13.01 20.24 Ln(Age)j,t 2.931907 1.79 4.03 Locdeptsj,t-1 0.5400515 0.12 0.82 Locloansj,t-1 0.5151031 0.15 0.94 GDPt-1 0.0631959 0.05 0.08 Listed 0.2731959 0 1

• Phân tích tương quan

Phân tích độ tương quan để đo lường mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình. Nếu giữa các biến độc lập, khơng có cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0.8 là chấp nhận được và ngược lại xem như mơ hình bị hiện tượng đa cộng tuyến. Từ kết quả tính tốn của chương trình Stata, tác giả có kết quả về mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc như sau:

jt j,t-1 j,t-1 j,t-1 j,t-1 j,t j,t-1 j,t-1 t-1 Pjt 1 Cost/Inc j,t-1 0.2964 1 ROA j,t-1 -0.1688 -0.5906 1 K/A j,t-1 -0.1257 -0.1720 0.5116 1 Ln(Size) j,t-1 0.4256 0.1115 -0.2967 -0.7036 1 Ln(Age) j,t 0.2724 -0.1197 0.0131 -0.1730 0.5201 1 Locdepts j,t-1 0.0031 0.0574 -0.0454 -0.3674 0.4174 0.2630 1 Locloans j,t-1 -0.1403 0.0307 0.2380 0.1534 -0.0773 0.1418 0.3478 1 GDP t-1 -0.6398 -0.3548 0.1314 0.0788 -0.2687 -0.1801 -0.1597 -0.0057 1 Listed -0.0019 -0.1535 0.0926 -0.2128 0.4903 0.4163 0.2753 -0.0305 0.0107 1

Từ kết quả phân tích tương quan trên tác giả nhận thấy có hiện tượng tương quan chấp nhận được giữa các cặp biến độc lập trong mơ hình và giá trị tương quan lớn nhất là -0.7036.Điều này cho thấy các biến trong mơ hình là phù hợp.Sau đây tác giả sẽ tiến hành phân tích mơ hình hồi quy các nhân tố nội tại của các NHTM VN tác động lên xác suất NH được mua lại.

• Phân tích mơ hình hồi quy các nhân tố nội tại tác động đến khả năng được mua lại của NH

Bảng 2.11: Kết quả hồi quy theo phương pháp Pool

Coef P >|𝒕𝒕| Cost/Incj,t-1 0.0928139 0.044 ROAj,t-1 0.7548824 0.359 K/Aj,t-1 0.2991971 0.002 Ln(Size)j,t-1 0.0419242 0.000 Ln(Age)j,t 0.0238164 0.181 Locdeptsj,t-1 -0.1101665 0.010 Locloansj,t-1 -0.0803701 0.034 GDPt-1 -4.039325 0.000 Listed -0.0488088 0.000 Cons -0.188208 0.130 N = 194 F (9, 184) = 29.66 R-squared = 0.5919 n = 32 Prob > F = 0.0000 Adj R-squared = 0.5720

Từ kết quả hồi quy của mơ hình, ta có hệ số R2hiệu chỉnh = 0.5720 cho thấy độ tương thích của mơ hình là 57.20% hay nói cách khác 57.20%biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình. 5 biến độc lập là K/A, Ln(Size), Locdepts, GDP, Listed đều có mức ý nghĩa < 0.01; biến Cost/Inc, Locloans

lập đưa vào mơ hình là phù hợp ngoại trừ 2 biếnROA và Ln(Age). Đồng thời, hệ số hồi quy F có mức ý nghĩa < 0.01 nên mơ hình này là phù hợp.

• Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 2.12: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến theo chỉ số VIF

VIF 1/VIF Ln(Size)j,t-1 3.76 0.265984 K/Aj,t-1 3.03 0.329699 ROAj,t-1 2.40 0.416047 Cost/Incj,t-1 2.01 0.498260 Ln(Age)j,t 1.71 0.585382 Locdeptsj,t-1 1.59 0.630496 Listed 1.58 0.633018 Locloansj,t-1 1.43 0.700080 GDPt-1 1.36 0.736106 2.10

Sau khi kiểm định, tác giả nhận thấy chỉ số VIF của mơ hình = 2.10 < 5 và chỉ số VIF của các biến đều < 5, nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

• Phân tích hồi quy các nhân tố tác động lên xác suất NH được mua lại

Tác giả lần lượt tiến hành hồi quy mơ hình theo mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên và cố định để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình.

Bảng 2.13: Kết quả hồi quy theo mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên

coef P >|𝒕𝒕|

Cost/Incj,t-1 0.0928139 0.042

ROAj,t-1 0.7548824 0.357

K/Aj,t-1 0.2991971 0.002

Ln(Age)j,t 0.0238164 0.179 Locdeptsj,t-1 -0.1101665 0.009 Locloansj,t-1 -0.0803701 0.033 GDPt-1 -4.039325 0.000 Listed -0.0488088 0.000 Cons -0.188208 0.128 N = 194 n = 32

Obs per group: min = 1 avg = 6.1 max = 7 Wald chi2 = 266.90 Prob > chi2 = 0.0000

R-squared: within = 0.6681 between = 0.3824 overall = 0.5919 Kết quả hồi quy cho thấy mức độ giải thích của mơ hình khơng thay đổi so với phương pháp Pool, R2 tổng thể = 59.19; các biến độc lập là K/A, Ln(Size), Locdepts, GDP và Listed đều có mức ý nghĩa < 0.01; Cost/Inc và Locloans có mức ý nghĩa < 0.05; ROA và Ln(Age) khơng có ý nghĩa. Mức độ giải thích của mơ hình khơng được cải thiện. Tuy nhiên chi2 = 0.0000 < 0.01 cho thấy mơ hình là phù hợp.

Bảng 2.14: Kết quả hồi quy theo hiệu ứng cố định

coef P >|𝒕𝒕| Cost/Incj,t-1 0.0371176 0.303 ROAj,t-1 -0.2983334 0.621 K/Aj,t-1 0.2087076 0.005 Ln(Size)j,t-1 0.0501285 0.000 Ln(Age)j,t 0.5290783 0.000 Locdeptsj,t-1 -0.052969 0.080 Locloansj,t-1 0.0615139 0.094 GDPt-1 -0.2972103 0.398 Listed Omitted

Cons -2.114169 0.000 N = 194 n = 32

Obs per group: min = 1 avg = 6.1 max = 7 F (8, 154) = 134.33 Prob > F = 0.0000

R-squared: within = 0.8748 between = 0.0003 overall = 0.1330 Kết quả hồi quy cho thấy mức độ giải thích của mơ hình thay đổi nhiều so với phương pháp Pool và hiệu ứng ngẫu nhiên, R2khi chưa điều chỉnh(cố định yếu tố thời gian) = 87.48, R2khi đãđiều chỉnh = 13.30; hơn nữa, biến Listed bị omitted khiến tất cả các biến cịn lại khơng cịn ý nghĩa. Vậy có thể thấy rằng phương pháp hiệu ứng cố định đã không đánh giá được hết các tác động của các yếu tố khả biến theo thời gian. Tuy nhiên F = 0.0000 < 0.01 cho thấy mơ hình vẫn phù hợp.

Như vậy, kết quả cho thấy mơ hình sử dụng hiệu ứng ngẫu nhiên là phù hợp và có thể dùng làm kết quả nghiên cứu với độ tin cậy cao hơn hai mô hình cịn lại.

2.3.4. Kết luận

Từ kết quả hồi quy của mình, tác giả tổng hợp với kết quả hồi quy của các nghiên cứu trước đây trên thế giới về tác động của các nhân tố nội tại đến khả năng NH được mua lại như sau:

Bảng 2.15: Kết quả tác động của các nhân tố lên xác suất NH được mua lại Tác giả Hernando, Nieto và Wall (2008) Hannan và Pilloff (2006) Cost/Incj,t-1 +** +*** +* ROAj,t-1 + -* K/Aj,t-1 +* -** Ln(Size)j,t-1 +* +*** +* Ln(Age)j,t + -* Locdeptsj,t-1 -* +*

Locloansj,t-1 -** -

GDPt-1 -* -**

Listed -* +*

*, **, *** lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%

Bảng tổng hợp trên cho thấy tác động của biến Cost/Inc, Ln(Size) và GDPmà tác giả nghiên cứu tương đồng với nghiên cứu của Hernando, Nieto và Wall (2008); và nghiên cứu của Hannan và Pilloff (2006). Cụ thể, biến độc lập ảnh hưởng lên khả năng NH được mua lại trong hoạt động mua lại NHTM tạiVN như sau:

2.3.4.1. Biến đại diện cho hiệu quả hoạt động (Cost/Inc)

Biến Cost/Inc tác động đồng biến lên triển vọng được mua lại của NH với mức ý nghĩa 5% đồng nghĩa với hiệu quả hoạt động của NH càng thấp thì khả năng NH được mua lại càng cao.Kết quả này phù hợp với giả thuyết hiệu quả hoạt động cho rằng các nhà thâu tóm ln tìm kiếm tỷ lệ địn bẩy cao sau khi mua lại và cải tổ NH bằng cách tối đa hóa chênh lệch giữa lợi ích nhận được và chi phí bỏ ra.

Qua số liệu từ BCTC của các NHTM VN có thể thấy rằng hiệu quả hoạt động của hệ thống NH là khá thấp (tỷ lệ chi phí/thu nhập ở mức cao, xem Phụ lục 3), đặc biệt đối với những NHTMCP có vốn điều lệ nhỏ. Do đó, các NH này trong thời gian qua đã ln chủ động tìm kiếm các TCTD nước ngồi uy tín để bán lại cổ phần nhằm cải thiện tình hình hoạt động cũng như giúp họ tăng quy mô vốn. Tuy nhiên, bên cạnh những NH thành cơng trong việc tìm kiếm đối tác nước ngồi để giao dịch, vẫn còn nhiều NH phải dời kế hoạch tìm kiếm sang những năm tiếp theo hoặc sau khi được các TCTD nước ngồi mua lại cổ phần thì sau một thời gian gắn bó, các TCTD này lại thoái vốn khỏi NH.

2.3.4.2. Biến đại diện cho mức vốn hóa thị trường (K/A)

Biến K/A tác động đồng biến lên triển vọng được mua lại của NH với mức ý nghĩa 1% đồng nghĩa với mức vốn hóa thị trường của NH càng cao thì khả năng NH được mua lại càng cao.Kết quả này trái ngược với các nghiên cứu trên thế giới về các

nhân tố nội tại ảnh hưởng đến khả năng NH được mua lại. Cụ thể,Hannan và Rhoades (1987) sử dụng một mẫu các NH Texas vào năm 1970, báo cáo rằng các NH có tỷ lệ vốn/tài sản thấpcó nhiều khả năng được mua lại; Moore (1997), tìm thấy bằng chứng cho rằng tỷ lệ vốn/tài sản của NH mục tiêu tương quan âm đến khả năng NH được mua lại; Wheelock và Wilson (2000) cũng cho rằng tỷ lệ vốn/tài sản của NH tỷ lệ nghịch với khả năng NH được mua lại; chỉ có nghiên cứu của Akhigbe, Madura và Whyte (2004) cho rằng NH có tỷ lệ vốn/tài sản cao thì hấp dẫn hơn với nhà thâu tóm.

Giải thích cho tác động cùng chiều này trong hoạt động mua lại NHTM ở VN, tác giả thấy rằng hầu hết các NHTM đều chưa đa dạng hóa tài sản của mình, hoạt động tín dụng vẫn chiếm trọng số cao trong tổng tài sản. Vì vậy, các nhà thâu tóm nước ngồi bị thu hút bởi các NH có mức vốn hóa thị trường cao nhưng chưa tận dụng hết nguồn vốn này để đầu tư đem lại lợi nhuận cao nhất cho NH. Do đó, mối quan hệ giữa mức vốn hóa thị trường và khả năng NH được mua lại là cùng chiều.

2.3.4.3. Biến đại diện cho quy mô (Ln(Size))

Biến Ln(Size) tác động đồng biến lên khả năng được mua lại của NH với mức ý nghĩa 1% đồng nghĩa với quy mơ (tổng tài sản) của NH càng tăng thì triển vọng NH được mua lại càng cao. Kết quả này phù hợp vớiAkhigbe, Madura và Whyte (2004) cho rằng NH có quy mơ tài sản lớn thì hấp dẫn hơn.

Thị trường tài chính VN đang trong giai đoạn phát triển nên ln tiềm ẩn những cơ hội tìm kiếm lợi nhuận cao đối với các TCTD nước ngoài, đặc biệt sau khi VN gia nhập WTO và thực hiện mở cửa thị trường. Để thâm nhập vào thị trường mới, hạn chế chi phí và tận dụng các nguồn lực sẵn có, các TCTD nước ngồi hướng đến những NH trong nước có quy mơ lớn và ổn định để đầu tư. Do đó, biến quy mơ tương quan thuận lên khả năng NH được mua lại là điều hợp lý.

2.3.4.4. Biến đại diện cho yếu tố nội địa (Locdepts và Locloans)

Biến Locdeptstác động nghịch biến lên khả năng được mua lại của NH với mức ý nghĩa 1% đồng nghĩa với lượng tiền gửi của NH càng thấp thì triển vọng NH được mua lại càng cao.

Để giải thích cho tác động ngược chiều này, tác giả cho rằng với tình hình thiếu hụt thanh khoản của các NHTM VN như hiện nay, hoạt động tiền gửi của khách hàng cũng được nới lỏng. Các NH tìm cách thu hút và giữ chân khách hàng không chỉ bằng cạnh tranh lãi suất huy động mà còn cho phép khách hàng rút tiền gửi trước hạn mà khơng chịu lãi suất phạt. Chính điều này đã tạo nên sự bất ổn trong hoạt động huy động tiền gửi của NH. Vào thời kỳ đỉnh điểm của cuộc chạy đua lãi suất, khách hàng có thể