CHƢƠNG 2 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.3. Đo lường các biến nghiên cứu
2.3.1. Biến phụ thuộc
2.3.1.1. Khả năng sinh lời (Profit)
Cho đến nay, có rất nhiều cơng trình lý thuyết và thực nghiệm đề cập đến các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Đối với NHTM, các chỉ tiêu thường được sử dụng là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ thu nhập lãi ròng cận biên (NIM), tỷ lệ thu nhập phi lãi ròng cận biên (NNM), tỷ lệ thu nhập hoạt động ròng cận biên, lợi nhuận ròng cận biên trước những giao dịch đặc biệt (NRST)…. Tuy nhiên do sự hạn chế về dữ
liệu tác giả tập trung vào 2 chỉ tiêu cơ bản sau: tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE).
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) thể hiện tương quan giữa mức sinh lời của công ty so với tài sản. Nó thể hiện hiệu quả sử dụng tài sản, cũng là thể hiện khả năng của nhà quản trị trong việc sử dụng các nguồn vốn để đầu tư sinh lời. Thông qua ROA, nhà đầu tư sẽ thấy được công ty kiếm được bao nhiêu tiền lãi trên 1 đồng tài sản. ROA càng cao thì khả năng sử dụng tài sản càng có hiệu quả.
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE là chỉ tiêu mọi nhà đầu tư đều quan tâm vì ROE cho biết một đồng vốn của nhà đầu tư bỏ ra kinh doanh thu được bao nhiêu đồng lợi nhuận. Mặc dù không được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu thực nghiệm như ROA, ROE cũng là một chỉ tiêu dùng để đánh giá khả năng sinh lời của NHTM. Tỷ lệ ROE càng cao chứng tỏ ngân hàng sử dụng đồng vốn của cổ đông càng hiệu quả.
2.3.1.2. Rủi ro (Risk)
Có nhiều cách khác nhau để đo lường rủi ro tổng thể của một ngân hàng, hiện nay có 2 mơ hình điển hình để đánh giá rủi ro tổng thể trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại là mơ hình Stress-Test kiểm tra độ căng thẳng tài chính và mơ hình chỉ số Z đánh giá tình trạng mất khả năng thanh toán của ngân hàng thương mại. Mơ hình Stress-Test thường dựa vào phương pháp ước lượng Var (Value at risk) để đo lường rủi ro nên khá phức tạp và tính chính xác của mơ hình vẫn cần được kiểm chứng thêm. Với tiêu chí áp dụng mơ hình đơn giản nhưng vẫn đảm bảo mức độ chính xác để có thể áp dụng rộng rãi, tác giả đã lựa chọn chỉ số Z điều chỉnh (ADZ), độ lệch chuẩn của ROE, độ lệch chuẩn của ROA để phân tích rủi ro tổng thể của ngân hàng thương mại.
a, Chỉ số Z điều chỉnh (ADZ)
Chỉ số Z được Berger và cộng sự (2009), Soedarmono và cộng sự (2013) và Schaeck và Cihák (2014) sử dụng làm thước đo chính cho rủi ro tổng thể của NHTM.
Cơ sở lý thuyết của chỉ số Z dựa trên cơng trình của Roy (1952), chỉ số này đo lường nguy cơ vỡ nợ của NHTM. Nguy cơ vỡ nợ (insolvency) được định nghĩa là trạng thái trong đó tổn thất vượt quá vốn chủ sở hữu (E<- π) (trong đó E là vốn chủ sở hữu và π là lợi nhuận). Do đó, rủi ro phá sản (xác suất mất khả năng thanh tốn) có thể được biểu hiện dưới dạng xác suất (-ROA> CAR), trong đó ROA (= π / A) là tỷ lệ hoàn vốn của tài sản và CAR (= E/ A) là tỷ lệ tài sản-vốn (Tài sản/vốn CSH). Nếu lợi nhuận là hàm phân phối chuẩn, thì tỷ lệ nghịch của xác suất mất khả năng thanh toán bằng (ROA+ CAR)/ ζ(ROA), trong đó ζ(ROA) là độ lệch chuẩn của ROA. Theo tổng quan tài liệu nghiên cứu, chỉ số Z được xác định là nghịch đảo của xác suất mất khả năng thanh toán. Chỉ số Z càng cao rủi ro của NHTM càng thấp.
( )
Chỉ số Z có thể được phân tích thành 2 thành phần và kết hợp hai loại rủi ro (Lepetit, Nys, Rous, và Tarazi, 2008). Thành phần đầu tiên được coi là thước đo rủi ro danh mục đầu tư của ngân hàng (ROA / ζ (ROA)) và thành phần thứ hai là thước đo rủi ro địn bẩy tài tính (tỷ lệ tài sản - vốn / ζ (ROA)).
Để giảm sự khác biệt của các chỉ số Z trong các NHTM thuộc mẫu và kiểm soát vấn đề ngoại vi, nghiên cứu này đã sử dụng một biến khác là chỉ số Z điều chỉnh (ADZ- Adjusted Z score) đại diện cho rủi ro vỡ nợ của NHTM. Cách tiếp cận này giống với nghiên cứu của các tác giả Laeven và Levine, (2009), nhằm mục đích giảm sự khác biệt của chỉ số Z của các quan sát khác nhau.
Chỉ số Z điều chỉnh (ADZ) = log (Chỉ số Z)
Tính chất của chỉ số Z điều chỉnh (ADZ) là chỉ số này càng cao thì rủi ro tổng thể của các NHTM càng thấp và ngược lại. Chỉ số này thể hiện việc giảm thu nhập sẽ làm thâm hụt vốn của ngân hàng và từ đó làm cho ngân hàng lâm vào tình trạng mất khả năng thanh tốn và phá sản.
Tác giả tính toán tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) trong giai đoạn 2007-2019, độ lệch chuẩn của ROA (ζ(ROA)) được tính bằng cách sử dụng cửa sổ cuộn ba năm liên tiếp thay vì giai đoạn mẫu đầy đủ (Schaeck và Cihák, 2010 và Beck và cộng sự, 2013). Dữ liệu tài chính của các ngân hàng được cung cấp bởi công ty Stoxplus, một công ty chuyên cung cấp dữ liệu tài chính đáng tin cậy của
Việt Nam. Dữ liệu liên quan đến cấu trúc sở hữu trong NHTM tác giả trực tiếp thu thập từ báo cáo thường niên.
b, Độ lệch chuẩn của ROE (ζ(ROE)), độ lệch chuẩn của ROA (ζ(ROA))
Rủi ro của ngân hàng đôi khi là rủi ro biến động của tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu hay biến động của tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản. Độ lệch chuẩn cho biết độ phân tán của các giá trị trong bộ số liệu, hay cũng chính là mức độ biến động của dữ liệu.
Thay thế cho chỉ số Z, chỉ số độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ζ(ROE)) đầu tiên được sử dụng trong nghiên cứu của Goyeau và Tarazi (1992), cung cấp một cách xem xét tương tự cho việc giải thích xác suất mất khả năng thanh toán. Tương tự ζ(ROE), các nghiên cứu về xác suất rủi ro dựa trên đo lường độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lời trên tài sản ζ(ROA) cũng thường được sử dụng trong các nghiên cứu gần đây.
Độ lệch chuẩn là giá trị đo lường sự biến thiên của mẫu, độ lệch chuẩn càng lớn rủi ro càng cao. Độ lệch chuẩn càng thấp, phân phối xác suất càng hẹp, do đó rủi ro càng thấp.
Trong trường hợp sử dụng dữ liệu quá khứ để đo lường rủi ro, tỷ suất sinh lời trong một giai đoạn đã qua, tỷ suất sinh lời và độ lệch chuẩn được xác định theo công thức sau:
ζ(ROE): Đo lường biến động của tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu
( ) √∑ ( )⃐
ζ(ROA): Đo lường biến động của tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
( ) √∑ ( )⃐
Thông thường, theo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây (Lee và Hsieh, 2013; Lepetitet và cộng sự, 2008) thì ζ(ROE) và ζ(ROA) được tính tốn dựa trên dữ liệu trung bình trong 3 năm. Hàm STDEV trong excel được sử dụng để tính tốn độ lệch chuẩn ROA và độ lệch chuẩn ROE trong giai đoạn nghiên cứu 2007-2019.