performance) và tính động của dữ liệu bảng. Cụ thể, luận án đưa vào biến trễ BP𝑖𝑡−1 vào mô hình (1a) và khai thác cách tiếp cận hồi quy ước lượng dữ liệu bảng động GMM để đạt được các tham số hồi quy như trong mô hình (1b):
BP𝑖𝑡
= 𝛼𝑖
+ ρBP𝑖𝑡−1
+ 𝜕SMV +
h
∑
h=1
βhXℎ + βY
𝑌𝑡
+ βZ
𝑍𝑡
+ 𝜀𝑖𝑡
(1b)
it
Bảng 3.1: Mô tả các biến nghiên cứu được sử dụng trong mô hình (1a) và (1b)
Ký hiệu | Cách tính toán | Tham khảo | Dấu kỳ vọng | |
Biến phụ thuộc: Hiệu quả ngân hàng | ||||
Giá trị kinh tế tăng thêm (Economic Value Added) | EVA | Log (𝑁𝑂𝑃𝐴𝑇 - 𝐶𝐴𝑃*𝐶𝑂𝐶) Trong đó, 𝑁𝑂𝑃𝐴𝑇: thu nhập hoạt động ròng sau thuế; 𝐶𝐴𝑃: Tổng nguồn vốn và 𝐶𝑂𝐶: Chi phí sử dụng vốn | Tan và Floros (2012b); Heffernan và Fu (2010); Griffith và cộng sự (2002) | |
Hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu (Return on Equity) | ROE | Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu | Tan và Floros (2012b); Albertazzi và Gambacorta (2009); Dao và Nguyen (2020); Adesina (2021); | |
Hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu vượt mức (Excess Return on Equity) | EROE | 𝑅𝑂𝐸 – 𝐶𝑂𝐶 trong đó 𝐶𝑂𝐶: Chi phí sử dụng vốn | Tan và Floros (2012b); King (2009) | |
Tỷ lệ lãi cận biên (Net income margins) | NIM | Tỷ lệ lãi ròng (Net interest income)/ Tổng lãi từ tài sản sinh lợi (interest earning assets) | Tan và Floros (2012b); Heffernan và Fu (2010); Moudud-Ul-Huq | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Lý Thuyết Và Thực Nghiệm Tác Động Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Thị Trường Chứng Khoán Lên Hiệu Quả Và Rủi Ro -
Mô Hình Hóa Lý Thuyết Giải Thích Cơ Chế Ảnh Hưởng Của Smv Lên Rủi Ro Ngân Hàng -
Giả Thuyết Tác Động Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Thị Trường Chứng Khoán Lên Hiệu Quả -
Mô Hình Tác Động Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Thị Trường Chứng Khoán Lên Rủi Ro Trong Điều Kiện Thay Đổi Quy Mô Ngân Hàng -
Hồi Quy Tuyến Tính Cổ Điển, Mô Hình Tác Động Cố Định Và Mô Hình Tác Động Ngẫu Nhiên -
Kết Quả Ảnh Hưởng Của Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Thị Trường Chứng Khoán Lên Hiệu Quả
Xem toàn bộ 186 trang tài liệu này.
(2021); Huong và cộng sự (2021) | ||||
Biến độc lập chính | ||||
Biến động tỷ suất sinh lời thị trường (Stock market volatility) | SMV1 | Nt Nt−1 2 √ ∑ R2 + 2 ∑ 𝑅𝑚,𝑡 𝑅𝑚,𝑡−1 mt m=1 m=1 Trong đó: R =VNIndext− VNIndext−1 mt VNIndext−1 và Nt là số ngày giao dịch trong quý t. | Tan và Floros (2012b); Võ Xuân Vinh và Võ Văn Phong (2016); French và cộng sự (1987); Khan và cộng sự (2017) | |
+ | ||||
Độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lời thị trường (Standard deviation of SMV) | SMV2 | ∑𝑁𝑡 𝑅 2 ∑𝑁𝑡 (𝑅 −𝑚=1 𝑚𝑡 )2 √ 𝑚=1 𝑚𝑡 𝑁𝑡 𝑁𝑡 − 1 | Lau và cộng sự (2013) | |
Biến kiểm soát | ||||
Quy mô ngân hàng (Bank size) | SIZE | Logarit của tổng tài sản | Tan và Floros (2012b); Vu và Nahm (2013); Fadzlan và Kahazanah (2009); Pasiouras và Kosmidou (2007) | + |
Thanh khoản (Liquidity) | LIQ | (Tổng nợ - Tổng cho vay)/Tổng tài sản | Tan và Floros (2012b); Rashid và Ilyas (2018); Pasiouras và Kosmidou (2007) | - |
Tỷ lệ vốn (Capitalization) | CAP | Vốn cổ phần/Tổng tài sản | Tan và Floros (2012b); Bouzgarrou và cộng sự (2018); Rashid và Ilyas (2018) | + |
CE | Chi phí hoạt động/Tổng tài sản | Tan và Floros (2012b); Maudos và De Guevara (2004) và Hawtrey và Liang (2008) | - | |
Mức độ đa dạng hóa (Non- traditional activity) | NTA | Thu nhập phi lãi/Lãi gộp | Tan và Floros (2012b); Meslier và cộng sự (2014); Chiorazzo và cộng sự (2008) | + |
Quy mô tài sản ngân hàng (Log of total assets of all studied bank) | LOTA | Logarit tổng tài sản của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu | Tan và Floros (2012b); Albertazzi và Gambacorta (2009) | - |
Triển vọng và cầu nền kinh tế (GDP growth) | GDPG | Tỷ lệ tăng trưởng GDP | Tan và Floros (2012b); Dietrich và Wanzenried (2014); Trujillo‐Ponce (2013) | + |
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.1.2. Mô hình tác động biến động tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán lên rủi ro
Tác giả tiếp tục sử dụng mô hình kể trên trong nghiên cứu của Tan và Floros (2012b), Tan và Floros (2012a), Tan và Floros (2013) và Rashid và Ilyas (2018). Theo đó, mô hình nghiên cứu tác động của SMV lên rủi ro được xây dựng bằng cách thay thế biến phụ thuộc đo lường hiệu quả thành biến đo lường rủi ro. Trong đó, SMV được sử dụng nhất quán như trong mô hình (1) với cách tiếp cận của (i) Tan và Floros (2012b); Võ Xuân Vinh và Võ Văn Phong (2016); French và cộng sự (1987); Khan và cộng sự (2017) và của (ii) Lau và cộng sự (2013). Bên cạnh đó, mô hình còn kiểm soát các yếu tố khác bao gồm yếu tố nội bộ, yếu tố ngành và yếu tố vĩ mô có tiềm năng giải thích cho yếu tố rủi ro của ngân hàng. Như vậy, mô hình SMV – Rủi ro được đề xuất như sau:
RISK
= 𝛼
+ 𝜗SMV + k β Xk + β
𝑌 + β
𝑍 + 𝜀
(2a)
𝑖𝑡 𝑖
∑
k=1
k it
Y 𝑡
Z 𝑡 𝑖𝑡
trong đó, i, t lần lượt là ngân hàng i và năm t;
RISKit đại diện chỉ tiêu rủi ro ngân hàng gồm có các thước đo thành phần bao gồm: hệ số ổn định ngân hàng (ZSCORE), độ lệch chuẩn của hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu (DROE) và độ lệch chuẩn hiệu quả sử dụng tài sản (DROA).
Biến nghiên cứu chính (SMV) đo lường biến động tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán gồm biến SMV1 theo cách tính của Tan và Floros (2012b); Võ Xuân Vinh và Võ Văn Phong (2016) và biến SMV2 đo lường độ lệch chuẩn của biến động tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán theo cách tính của Lau và cộng sự (2013).
it
Xk đại diện cho nhóm k các yếu tố nội bộ ngân hàng, gồm biến quy mô tổng tài sản (SIZE); tỷ lệ vốn cổ phần trên tổng tài sản (CAP); tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản (CE); tỷ lệ thu nhập phi lãi trên lãi gộp (NTA).
𝑌𝑡 đại diện cho yếu tố thuộc ngành ngân hàng là quy mô tổng tài sản của ngân hàng (LOTA);
𝑍𝑡 đại diện cho yếu tố vĩ mô là tỷ lệ lạm phát (INF); 𝛼𝑖 kiểm soát tác động đặc thù của từng ngân hàng; 𝜀𝑖𝑡 là phần dư. Các biến sử dụng trong mô hình và nguồn tham khảo được mô tả chi tiết theo Bảng 3.2.
Mô hình (2a) được ước lượng bằng OLS, FEM và REM. Tuy nhiên để kiểm soát quán tính của rủi ro ngân hàng và tính động của dữ liệu bảng (Tan và Floros, 2012b), luận án đưa vào biến trễ RISK𝑖𝑡−1 và sử dụng GMM để ước lượng mô hình (2b) như sau:
k
it
RISK𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + ∅RISK𝑖𝑡−1 + 𝜗SMV+ ∑ βkXk + βY𝑌𝑡 + βZ𝑍𝑡+ 𝜀𝑖𝑡 (2b)
k=1
Bảng 3.2. Mô tả các biến nghiên cứu được sử dụng trong mô hình (2a) và (2b)
Ký hiệu | Mô tả biến | Nguồn tham khảo | Dấu kỳ vọng | |
Biến phụ thuộc: Rủi ro ngân hàng | ||||
Hệ số số ổn định (Bank solvency/ Bank stability) | ZSCORE | (𝑅𝑂𝐴 + 𝐸𝐴) 𝑍𝑆𝐶𝑂𝑅𝐸 = 𝜕𝑅𝑂𝐴 Biến ZSCORE được lấy logarit để giảm đi độ lệch cao | Delis và cộng sự (2014); Houston và cộng sự (2010); Laeven và Levine (2009); Adesina (2021); Isnurhadi và cộng sự (2021); Moudud-Ul-Huq (2021) | |
Rủi ro do biến động hiệu quà sử dụng vốn chủ sở hữu | DROE | Độ lệch chuẩn của tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (Standard deviation Return on equity) | Lepetit và cộng sự (2008); Lee và Hsieh (2013); Tan và Floros (2013) | |
Rủi ro do biến động hiệu quả sử dụng tài sản | DROA | Độ lệch chuẩn của tỷ lệ lợi nhuận trên Tồng tài sản (Standard deviation Return on asset) | Lepetit và cộng sự (2008); Lee và Hsieh (2013); Tan và Floros (2013) | |
Biến độc lập chính | ||||
Biến động tỷ suất sinh lời thị trường (Stock market volatility) | SMV1 | Nt Nt−1 2 √ ∑ R2 + 2 ∑ 𝑅𝑚,𝑡 𝑅𝑚,𝑡−1 mt m=1 m=1 Trong đó: Rmt = VNIndext− VNIndext−1và VNIndext−1 Nt là số ngày giao dịch trong quý t. | Tan và Floros (2012b); Võ Xuân Vinh và Võ Văn Phong (2016); French và cộng sự (1987); Khan và cộng sự (2017) | + |
SMV2 | ∑𝑁𝑡 𝑅 2 ∑𝑁𝑡 (𝑅 −𝑚=1 𝑚𝑡 )2 √ 𝑚=1 𝑚𝑡 𝑁𝑡 𝑁𝑡 − 1 | Lau và cộng sự (2013) | ||
Biến kiểm soát | ||||
Quy mô ngân hàng (Bank size) | SIZE | Logarit của tổng tài sản | M. S. Khan et al. (2017); Pathan (2009); De Jonghe (2010); Uhde và Heimeshoff (2009) | + |
Tỷ lệ vốn (Capitalization) | CAP | Vốn cổ phần/Tổng tài sản | Anbar and Alper (2011); Gennotte và Pyle (1991); Furlong và Keeley (1989) | + |
Hiệu quả chi phí (Cost efficiency) | CE | Chi phí hoạt động/Tổng tài sản | Tan and Floros (2012); Louzis và cộng sự (2012); Adusei (2016) | + |
Mức độ đa dạng hóa (Non- traditional activity) | NTA | Thu nhập phi lãi/Lãi gộp | Tan and Floros (2012); Deng và cộng sự (2007); De Jonghe (2010); Stiroh (2004); Demirgüç-Kunt và Huizinga (2010) | + |
Quy mô tài sản ngân hàng (Log of total assets of all studied bank) | LOTA | Logarit tổng tài sản của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu | Tan và Floros (2012b); Albertazzi và | - |
Gambacorta (2009) | ||||
Tỷ lệ lạm phát hàng năm (Inflation) | INF | Tốc độ tăng trưởng chỉ số giá tiêu dùng | Tan and Floros (2013); Fang et al. (2014); Khemraj và Pasha (2009); Arpa và cộng sự (2001) | - |
Nguồn: Tác giả tổng hợp | ||||
3.1.3. Mô hình tác động biến động tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán lên hiệu quả trong điều kiện thay đổi quy mô ngân hàng
Các chính sách được ban hành với các quy định kiểm soát ngân hàng thương mại tại Việt Nam phần lớn tập trung vào việc gia tăng tiềm lực của ngân hàng thông qua gia tăng quy mô tổng tài sản và nguồn vốn của chủ sở hữu. Đề án cơ cấu lại tổ chức tín dụng giai đoạn 2011-2015 nhấn mạnh đến việc tăng nhanh quy mô và năng lực tài chính cho các ngân hàng, phấn đấu từ 1-2 ngân hàng nhà nước có khả năng cạnh tranh về quy mô và quản trị đến năm 2015. Theo quyết định 986/QĐ-TTg về việc phê duyệt chiến lược phát triển ngành ngân hàng Việt Nam đến năm 2025 - định hướng đến năm 2030, nhiệm vụ trọng tâm là nâng cao năng lực tài chính và quy mô, hướng tới mục tiêu có từ 1-2 ngân hàng thương mại trong tốp 100 các ngân hàng lớn nhất khu vực Châu Á.
Quy mô là một trong những thành phần cần thiết trong việc nhận định rủi ro và hiệu quả của ngân hàng. Cụ thể, lợi thế về quy mô thường sẽ mang lại lợi ích cho các ngân hàng lớn theo hướng gia tăng khả năng sinh lợi và giảm thiểu rủi ro thanh khoản (Terraza, 2015). Các ngân hàng có quy mô lớn có thể khai thác lợi ích từ hiệu ứng kinh tế theo quy mô để tăng trưởng tốt hơn các ngân hàng không có lợi thế này (Fadzlan và Kahazanah, 2009). Bên cạnh đó, các ngân hàng lớn có thể đa dạng hóa danh mục cho vay hiệu quả và giảm thiểu rủi ro từ hoạt động cho vay (Salas và Saurina, 2002).
Về nghiên cứu thực nghiệm vai trò của quy mô lên ảnh hưởng của SMV đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng, kết quả nghiên cứu của Rashid và Ilyas (2018) cho thấy biến tương tác giữa quy mô và SMV có ý nghĩa thống kê với hiệu quả của ngân hàng. Theo đó, các ngân hàng lớn khuếch đại tác động tiêu cực của SMV lên hiệu quả. Từ những lý do này, luận án khai thác thêm yếu tố có liên quan đến quy mô khi xem xét tác động của nó lên ảnh hưởng của SMV đối với hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Theo nghiên cứu điển hình của Rashid và Ilyas (2018), luận án sử dụng biến tương tác giữa quy mô (SIZE và DUM_SIZE) với SMV. Để đa dạng thước đo SMV, tác giả khai thác 2 cách đo lường SIZE (biến tuyệt đối quy mô) và DUM_SIZE (biến giả quy mô); theo đó, tác giả thu được 4 biến tương tác tương ứng SMV1 ∗ SIZE, 𝑆𝑀𝑉2 ∗ 𝑆𝐼𝑍𝐸, SMV1 ∗ DUM_SIZE và 𝑆𝑀𝑉2 ∗ 𝐷𝑈𝑀_𝑆𝐼𝑍𝐸 và bổ sung các biến tương tác này cho mô hình (1) với mong muốn xem xét ảnh hưởng của SMV lên hiệu quả hoạt động và rủi ro của các ngân hàng trong điều kiện yếu tố quy mô của ngân hàng thay đổi. Ngoài ra, các biến đóng vai trò là biến kiểm soát còn lại được thêm vào tương tự như mô hình (1) SMV – Hiệu quả. Mô hình có biến tương tác được ước lượng bằng phương pháp OLS, FEM và REM cụ thể như sau:
BP𝑖𝑡
= 𝛼𝑖
+ 𝜛𝑆𝑀𝑉 ∗ 𝑆𝐼𝑍𝐸 + ∑
h
h=1
βhXℎ + βY
𝑌𝑡
+ βZ
𝑍𝑡
+ 𝜀𝑖𝑡
(3a)
it
trong đó 𝑆𝑀𝑉 gồm có 𝑆𝑀𝑉1 (theo cách tính của Võ Xuân Vinh và Võ Văn Phong (2016)) và 𝑆𝑀𝑉2 (theo cách tính của Lau và cộng sự (2013)) và biến SIZE gồm logarit quy mô tổng tài sản tuyệt đối và biến giả DUM_SIZE. Trong đó DUM_SIZE là biến giả nhận giá trị 1 nếu tài sản của ngân hàng nào đó trong mẫu nghiên cứu lớn hơn trung vị của toàn bộ tài sản của toàn bộ các ngân hàng trong mẫu và nhận giá trị 0 đối với trường hợp ngược lại.
Tương tự cách tiếp cận của Tan và Floros (2012b), tác giả đưa thêm biến trễ của biến hiệu quả (BP𝑖𝑡−1) để kiểm soát hiện tượng quán tính hiệu quả cũng như tính động