Phương Pháp Đo Lường Hiệu Quả Của Ngân Hàng Thương Mại

đổi theo quy mô (VRS). Do đó, hiệu quả kỹ thuật có thể được tách thành hiệu quả kỹ thuật thuần (PTE) và hiệu quả quy mô (SE).

Hình 2.3 giả định trường hợp đơn giản là ngân hàng sử dụng đầu vào X để sản xuất đầu ra Y và ngân hàng đang sản xuất tại điểm P. Đường OA thể hiện đường biên hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS). Điểm sản xuất của ngân hàng có thể nằm trên hoặc nằm phía dưới đường biên nhưng không thể vượt quá biên này. Hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng tại P sẽ là tỷ số GR/GP thay vì OR/OP như hình 2.1.

Để đo lường hiệu quả theo quy mô, giả định CRS được thay bằng giả định VRS. Đường FEBCD thể hiện đường biên hiệu quả thay đổi theo quy mô. Hiệu quả quy mô được đo bằng tỷ số GR/GE và hiệu quả kỹ thuật thuần tại P sẽ bằng tỷ số GE/GP. Như vậy, hiệu quả quy mô sẽ bằng hiệu quả kỹ thuật chia cho hiệu quả kỹ thuật thuần.

2.3.3. Phương pháp đo lường hiệu quả của ngân hàng thương mại

Mục này thảo luận 2 phương pháp đo lường hiệu quả của NHTM thường được sử dụng là phương pháp chỉ số tài chính và phương pháp phân tích hiệu quả biên. Trên cơ sở phân tích các ưu điểm và nhược điểm của từng phương pháp ở chương này, trong Chương tiếp theo luận án sẽ lựa chọn phương pháp phù hợp để đo lường hiệu quả của các NHTM Việt Nam. Các chỉ số hiệu quả này được dùng để kiểm tra ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

2.3.3.1. Phương pháp chỉ số tài chính

Có thể bạn quan tâm!

• Phương Pháp Đo Lường Cạnh Tranh Trong Thị Trường Ngân Hàng Thương Mại
• Lựa Chọn Phương Pháp Đo Lường Cạnh Tranh Trong Luận Án
• Các Nghiên Cứu Sử Dụng Phương Pháp Tiếp Cận Phi Cấu Trúc
• Lý Thuyết Về Ảnh Hưởng Của Thâm Nhập Ngân Hàng Nước Ngoài Đến Hiệu Quả Của Các Ngân Hàng Trong Nước
• Mô Hình Nghiên Cứu Thực Nghiệm Đối Với Rq1
• Mô Hình Nghiên Cứu Đối Với Rq2 Bằng Phương Pháp Chỉ Số Tài Chính

Xem toàn bộ 216 trang tài liệu này.

Phương pháp chỉ số tài chính là phương pháp truyền thống dựa trên phân tích báo cáo tài chính và thường được dùng trong thực tế. Các chỉ số tài chính là công cụ quan trọng mà cơ quan giám sát, chủ sở hữu ngân hàng, khách hàng, nhà đầu tư thường sử dụng trong việc so sánh, đánh giá hiệu quả hoạt động của NHTM. Hệ thống chỉ số tài chính trong phân tích hiệu quả của NHTM được Wozniewska (2008) chia thành 3 nhóm: (i) nhóm chỉ số phản ánh khả năng sinh lời; (ii) nhóm chỉ số phản ánh thu nhập và chi phí; (iii) nhóm chỉ số phản ánh chất lượng tài sản.

Nhóm chỉ số phản ánh khả năng sinh lời. Những chỉ số tài chính trong nhóm này bao gồm: Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên. Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản là chỉ số chủ yếu phản ánh tính hiệu quả của ngân hàng, cho biết khả năng sinh lời của tổng tài sản. Trong khi, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu cho biết lợi nhuận trên vốn đầu tư của chủ sở hữu, và tỷ lệ thu nhập lãi cận biên đo lường chênh lệch lãi trên tổng tài sản của ngân hàng.

Nhóm chỉ số phản ánh thu nhập và chi phí. Nhóm chỉ số này cho thấy hiệu quả hoạt động của NHTM trong việc quản lý chi phí và tạo thu nhập. Các chỉ số trong nhóm này bao gồm:

Tỷ lệ chi phí trên thu nhập là thước đo phản ánh mối tương quan giữa tổng chi phí và tổng thu nhập của ngân hàng. Tỷ lệ này càng nhỏ thì ngân hàng càng hoạt động hiệu quả.

Tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản của ngân hàng. Nó cho biết một đơn vị tài sản đã tạo ra bao nhiêu thu nhập trong kỳ phân tích.

Tỷ lệ thu nhập lãi trên thu ngoài lãi. Tỷ lệ này càng cao càng cho thấy tỷ lệ phụ thuộc của ngân hàng vào hoạt động cho vay càng lớn.

Nhóm chỉ số phản ánh chất lượng tài sản. Nhóm chỉ số này phản ánh việc kiểm soát rủi ro của ngân hàng đối với tài sản. Một số chỉ số phổ biến là:

Tỷ lệ nợ xấu (nợ xấu/dư nợ) cho biết chất lượng tín dụng của ngân hàng. Tỷ lệ này càng nhỏ thể hiện chất lượng tín dụng càng cao.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cho biết bao nhiêu phần trăm dư nợ được trích lập dự phòng. 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.

Ngoài ba nhóm chỉ số tài chính nêu trên, trong đánh giá hiệu quả NHTM tùy vào mục tiêu phân tích, một số chỉ số tài chính khác cũng thường được sử dụng như

tỷ lệ vốn vay trên vốn huy động, tỷ lệ cho vay trên tài sản, tỷ lệ vốn huy động trên tài sản, tỷ lệ chi phí ngoài lãi trên tài sản…

Phương pháp chỉ số tài chính là phương pháp đơn giản, dễ sử dụng trong phân tích hiệu quả ngân hàng. Phương pháp này giúp xác định những điểm mạnh cũng như những mặt hạn chế của từng ngân hàng về khả năng sinh lời, tính thanh khoản và chất lượng tín dụng, cho phép phân tích và so sánh hiệu quả giữa các ngân hàng có quy mô khác nhau hoặc giữa một ngân hàng với mức trung bình toàn ngành. Tuy nhiên, nhược điểm chính của phương pháp chỉ số tài chính là mỗi chỉ số cung cấp rất ít thông tin về tình hình hoạt động của ngân hàng, hay nói cách khác không có một chỉ số nào cho biết hiệu quả tổng thể của một ngân hàng. Do đó, khi sử dụng phương pháp chỉ số tài chính cần phải xem xét đồng thời và tổng hợp từ rất nhiều chỉ số tài chính khác nhau, điều này có thể dẫn đến nguy cơ nhầm lẫn trong quá trình phân tích. Ngoài ra, không có một tiêu chuẩn thống nhất trong việc lựa chọn các chỉ số tài chính dẫn đến tình trạng sai khác trong kết quả phân tích và thông tin từ việc phân tích không thể đáp ứng được tất cả các đối tượng sử dụng với mục đích khác nhau (Ho và Zhu, 2004).

Phương pháp chỉ số tài chính chỉ thích hợp khi ngân hàng sử dụng một đầu vào duy nhất hoặc sản xuất một đầu ra duy nhất. Tuy nhiên, thực tế ngân hàng là một tổ chức kinh doanh sử dụng nhiều yếu tố đầu vào khác nhau để cung cấp các dịch vụ đầu ra khác nhau. Vì vậy, phương pháp phân tích hiệu quả biên đã được sử dụng trong việc đo lường hiệu quả NHTM nhằm khắc phục những hạn chế của phương pháp chỉ số tài chính.

2.3.3.2. Phương pháp phân tích hiệu quả biên

Phương pháp phân tích hiệu quả biên đo lường hiệu quả của một ngân hàng bằng cách so sánh khoảng cách giữa hiệu quả của ngân hàng cần xác định với hiệu quả của một ngân hàng hoạt động tốt nhất trên biên hiệu quả. Khác với phương pháp chỉ số tài chính, phương pháp này cho phép tính được hiệu quả chung của từng ngân bằng một chỉ tiêu độ đo hiệu quả.

Phương pháp này được phát triển từ nghiên cứu của Farrell (1957), và được dùng để đo hiệu quả kỹ thuật của một đơn vị ra quyết định (công ty, ngân hàng) khi sử dụng các yếu tố đầu vào đã cho để thu được đầu ra tối đa. Do không biết được hàm sản xuất, Farrell (1957) đề xuất ước lượng hàm này từ số liệu mẫu hoặc bằng phương pháp tuyến tính từng khúc phi tham số hoặc tiếp cận bằng một hàm số. Dựa trên đề xuất của Farrell (1957) phương pháp phân tích hiệu quả biên có thể chia thành hai nhóm: (i) phương pháp tham số và (ii) phương pháp phi tham số.

Phương pháp tham số

Có ba cách tiếp cận chính theo phương pháp này là: tiếp cận biên ngẫu nhiên (Stochastic Frontier Approach - SFA), tiếp cận biên dày (Thick Frontier Approach – TFA), và tiếp cận không phân phối (Distribution Free Approach - DFA).

Thứ nhất, tiếp cận biên ngẫu nhiên (SFA) hay còn gọi là tiếp cận biên kinh tế lượng - Econometric frontier approach, được sử dụng phổ biến nhất trong phương pháp tham số. Phương pháp này do Aigner (1977) đồng thời với Meeusen và van Den Broeck (1977) đề xuất. SFA được định nghĩa là một dạng hàm số đối với lợi nhuận, chi phí hoặc mối quan hệ sản xuất giữa các biến đầu vào, đầu ra và các yếu tố môi trường. A. N. Berger và Humphrey (1997) cho rằng SFA yêu cầu phải xác định một hàm số cụ thể và cỡ mẫu nghiên cứu lớn thì kết quả mới đáng tin cậy.

Thứ hai, cách tiếp cận biên dày (TFA) do A. N. Berger và Humphrey (1991) phát triển. Tương tự như SFA, TFA cũng yêu cầu phải xác định một dạng hàm cụ thể. TFA đo lường riêng biệt tứ phân vị hiệu quả cao nhất và thấp nhất của tất cả các quan sát. TFA dựa trên giả định những độ lệch trong các giá trị hiệu quả được xác định giữa tứ phân vị cao nhất và thấp nhất biểu thị tính phi hiệu quả kỹ thuật, trong khi thành phần sai số là độ lệch trong nhóm tứ phân vị hiệu quả thấp nhất và cao nhất của các quan sát (Berger và Humphrey, 1997).

Thứ ba, cách tiếp cận không phân phối (DFA) được đề xuất bởi Schmidt và Sickles (1984) và Berger (1993). Cách tiếp cận DFA tương tự như cách tiếp cận SFA.

Tuy nhiên, DFA khác với SFA ở chỗ nó không áp dụng giả định về phân phối của nhiễu ngẫu nhiên do phi hiệu quả kỹ thuật gây ra.

Phương pháp phi tham số

Phương pháp phi tham số không yêu cầu xác định dạng hàm sản xuất hay chi phí cho các NHTM như phương pháp tham số. Phân tích bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis - DEA) là đặc trưng của phương pháp phi tham số.

Phương pháp DEA được Charnes và cộng sự (1978) phát triển dựa trên nghiên cứu của Farrell (1957). Phương pháp DEA được Charnes và cộng sự (1978) giới thiệu là mô hình tối đa hóa đầu ra ứng với giả định hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS) trong trường hợp xác định độ đo hiệu quả khi kết hợp nhiều đầu vào và nhiều đầu ra. Sau đó, Banker và cộng sự (1984) đã phát triển mô hình DEA cho trường hợp hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS).

Giả thiết của CRS là tất cả các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu đang hoạt động với một quy mô tối ưu. Điều này có nghĩa là một tỷ lệ gia tăng trong sản lượng đầu ra sẽ dẫn đến một tỷ lệ gia tăng tương ứng trong số lượng đầu vào. Ngược lại, giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS) cho rằng các ngân hàng không hoạt động tại quy mô tối ưu. Nói cách khác, một tỷ lệ gia tăng trong số lượng đầu vào không dẫn đến một tỷ lệ gia tăng tương ứng trong sản lượng đầu ra.

Xét trường hợp có N ngân hàng trong mẫu nghiên cứu, mỗi ngân hàng sử dụng n yếu tố đầu vào xn để sản xuất m sản lượng đầu ra ym. Hiệu quả (mang tính kỹ thuật) của mỗi ngân hàng được xác định dựa trên giá pi của yếu tố đầu ra và giá qj của yếu tố đầu vào như sau:

m

pi yic

n

hc i 1

q j x jc

j 1

Trong đó, hc là hiệu quả của ngân hàng c, yic là lượng đầu ra thứ i của ngân hàng c, xjc là lượng đầu vào thứ j của ngân hàng c. Tuy nhiên, đối với ngành ngân

hàng, việc xác định giá của từng yếu tố đầu vào và đầu ra rất phức tạp. Vì vậy, có thể giả thiết là mỗi ngân hàng sẽ sử dụng trọng số đầu vào (vj) và trọng số đầu ra (ui) tối ưu sao cho điểm hiệu quả (hc) đạt cực đại. Bài toán tổng quát như sau:

m

ui yic

n

Maxhc i1

v j x jc

j 1

(2.31)

với các ràng buộc:







m

ui yik



i1 1; k  1, 2,..., N

n



j 1



v j x jk

(2.32)

ui, v j 0; j  1, 2,..., n; i  1, 2,..., m

Trong đó, yik là lượng đầu ra thứ i của ngân hàng k, xjk là lượng đầu vào thứ j của ngân hàng k. Ràng buộc thứ nhất để đảm bảo rằng điểm hiệu quả của tất cả các ngân hàng không vượt quá 1, ràng buộc thứ hai là các trọng số đầu vào, đầu ra không âm. Trong công thức (2.31) hc là hàm mục tiêu, bài toán đặt ra là tìm giá trị tối ưu của ui và vj để hiệu quả của ngân hàng thứ c (hc) đạt cực đại và phải nhỏ hơn hoặc bằng

1. Tuy nhiên, bài toán trên có hàm mục tiêu và ràng buộc không tuyến tính và tồn tại vô số nghiệm (u,v). Để khắc phục vấn đề này, Charnes và cộng sự (1978) đã đưa thêm ràng buộc:

n

vjxjc  1

j 1

Như vậy, bài toán trên có thể biến đổi thành bài toán quy hoạch tuyến tính.

Các trọng số (u,v) chuyển thành (μ,v), bài toán quy hoạch tuyến tính mới có dạng:

n

Maxeciyic

i 1

(2.33)

Với các ràng buộc:

ny

v x

 0; k  1, 2,..., N



i1







i ik j jk

m

j 1

m

v j x jk  1

j 1

 , v

 0;i  1, 2,..., n; j  1, 2,..., m

i j



Chuyển sang bài toán đối ngẫu:

c c

Mine (2.34)

Với các ràng buộc:

N

y

y ;i  1, 2,..., n



k 1

k ik ic

N x

x

; j  1, 2...., m



k 1

k jk c jc

k  0; k  1, 2,..., N





Trong đó:

+ Giá trị θc là mức hiệu quả kỹ thuật toàn bộ của ngân hàng c;

+ λk là vector không âm là trọng số của ngân hàng;

+ xjk, yic là các đầu vào và đầu ra của ngân hàng c.

Mức hiệu quả kỹ thuật toàn bộ của ngân hàng c (θc) có giá trị từ 0 đến 1. Khi một ngân hàng không đạt hiệu quả thì θc < 1, lúc này, ngân hàng có thể tiết kiệm chi phí đầu vào thừa hoặc gia tăng sản lượng đầu ra còn thiếu để đạt mức hiệu quả θc =

1. Ali và Seiford (1993) và Cooper và cộng sự (2004) đã phát triển thuật toán để xác định chi phí đầu vào thừa hoặc sản lượng đầu ra thiếu của ngân hàng như sau:

Minm

s

n s

c

, , s j , si

j

j 1

i 

i1 

(2.35)

Với các ràng buộc:

N

y

sy

;i  1, 2,..., n



k 1

k ik i ic

N x

sx

; j  1, 2,..., m



k 1

k jk j c jc

k i j

 , s, s 0; k  1, 2,..., N





Trong đó,

+ 𝑠−, 𝑠+ lần lượt là đầu vào thừa và đầu ra thiếu của ngân hàng;

𝑗 𝑖

+ Khi ngân hàng đạt hiệu quả tối ưu thì θc = 1 và 𝑠−=𝑠+=0

𝑗 𝑖

Bài toán (2.33) và (2.34) dựa trên giả định hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS). Tuy nhiên, các ngân hàng hoạt động trong điều kiện thị trường cạnh tranh không hoàn hảo. Vì vậy, Banker và cộng sự (1984) cho rằng hiệu quả của ngân hàng chịu ảnh hưởng của quy mô hay giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS). Mô

k=1

hình VRS bổ sung thêm ràng buộc ∑N λk=1, mô hình VRS định hướng đầu vào cho

ngân hàng c được xác định qua hàm tuyến tính:

Minm

s

n s

c

, , s j , si

j

j 1

i 

i1 

(2.36)

Với các ràng buộc:

N

y

sy

;i  1, 2,..., n



k 1

k ik i ic

Nx

sx

; j  1, 2,..., m



k 1







k jk j c jc

N

k 1

k 1



k i j



 , s, s 0; k  1, 2,..., N

Giá trị θc là hiệu quả kỹ thuật với giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô thay vì giả định quy mô tối ưu như mô hình CRS.