3.2.2.2. Các biến độc lập
Biến độc lập là các yếu tố bên trong và bên ngoài tác động đến hiệu quả hoạt động của các NHTM, gồm có:
(1) Các biến bên trong
LA – Total loans to Total Assets (Cấu trúc tài sản): Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản được dùng để đánh giá tác động của cấu trúc tài sản đến hiệu quả hoạt động ngân hàng (Syafri, 2012). Đứng trên góc độ của nhà quản trị ngân hàng, khả năng sinh lời tăng khi danh mục tài sản gồm các khoản cho vay tăng so với các tài sản an toàn khác. Giả thuyết 1 được đưa ra để kiểm định: Tồn tại tương quan thuận giữa cấu trúc tài sản NHTM và hiệu quả hoạt động của ngân hàng (H1).
EA – Equity capital to Total Assets (Mức độ an toàn vốn): Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản dùng để đánh giá mức độ an toàn của vốn. EA càng cao thì lợi nhuận càng cao, cho thấy việc sử dụng vốn chủ sở hữu để tài trợ cho tài sản càng cao thì càng giảm rủi ro về chi phí nợ vay và chi phí tài chính (Athanasoglou và các tác giả, 2008). Nhưng theo lý thuyết về mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận, các ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn có xu hướng lựa chọn tỷ lệ vốn thấp hơn, trong điều kiện các yếu tố khác như nhau, bởi vì hiệu quả cao hơn đem lại lợi nhuận kỳ vọng cao cho một cấu trúc vốn nhất định và lợi nhuận kỳ vọng cao này, ở một mức độ nào đó thay thế vai trò của vốn chủ sở hữu trong việc giảm thiểu rủi ro của ngân hàng trong tương lai (Berger và Emilia, 2002). Do vậy, hệ số EA cao cho thấy ngân hàng đang hoạt động quá thận trọng, đã bỏ qua những cơ hội kinh doanh tiềm năng. Nên trong mô hình nghiên cứu, tác giả kỳ vọng giả thuyết 2: Tồn tại tương quan nghịch giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và lợi nhuận của ngân hàng (H2).
LLPTL – Loan loss provisions to Total Loans (Rủi ro tín dụng): LLPTL được đo bằng tỷ lệ dự phòng rủi ro trên tổng dư nợ. Dự phòng rủi ro tín dụng được trích lập và hạch toán vào chi phí hoạt động để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy
ra đối với các khoản tín dụng của ngân hàng. Trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng, dự phòng là một khoản mục thuộc tài sản và làm giảm giá trị của tài sản Có, nhằm phản ánh sự suy giảm của tài sản trước những tổn thất có khả năng xảy ra. Trong khi đó, trong bảng kết quả kinh doanh, dự phòng là một khoản chi phí phi tiền mặt (non-cash), được ghi nhận làm giảm lợi nhuận hoặc vốn chủ sở hữu của ngân hàng. Nhưng tác giả có nhận định ngược lại, chi phí dự phòng tăng nhưng lợi nhuận vẫn tăng, đó mới là yếu tố quan trọng khẳng định kinh doanh hiệu quả gắn với an toàn hoạt động. Thật vậy, trong nghiên cứu của Syafri (2012) cho ra kết quả tương quan thuận giữa tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản. Giả thuyết 3: Tồn tại tương quan thuận giữa tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và hiệu quả hoạt động của ngân hàng (H3).
LOGTA - Natural logarithm of Total Assets (Quy mô tài sản): Quy mô tài sản ngân hàng được đo bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản. Nhiều nghiên cứu (Gul, Irshad và Zaman, 2011 và Syafri, 2012) đồng ý rằng các tác động của quy mô tài sản đến khả năng sinh lời của tài sản là không đồng nhất. Quy mô có thể ảnh hưởng tích cực làm tăng lợi nhuận đến một giới hạn nhất định, nhưng không có nghĩa là việc tăng cao trong quy mô sẽ dẫn đến khả năng sinh lời gia tăng. Trong nghiên cứu các NHTM ở Pakistan của Javaid và những tác giả khác (2011) cho rằng quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều lên lợi nhuận ngân hàng. Còn đối với nghiên cứu của Gul, Irshad và Zaman (2011) thì kết luận rằng các ngân hàng lớn sẽ có nhiều cơ hội lợi nhuận hơn trong quá trình mở rộng phân phối sản phẩm, dịch vụ, tiết kiệm các chi phí trong giao dịch. Giả thiết 4 đặt ra: Tồn tại tương quan thuận giữa quy mô tài sản và hiệu quả hoạt động (H4).
DEPTA - Deposits to Total Assets (Cấu trúc tài trợ): Tỷ lệ tiền gửi khách hàng/Tổng tài sản được dùng để phân tích ảnh hưởng của cấu trúc tài trợ đến hiệu quả hoạt động các NHTM. Cấu trúc tài trợ tập trung chủ yếu ở khoản mục tiền gửi khách hàng, đây sẽ là nguồn vốn ổn định và rẻ hơn so với các nguồn tài trợ khác. Các NHTM có nguồn vốn lớn từ việc huy động tiền gửi sẽ có nhiều cơ hội kinh
doanh với chi phí thấp, tạo ra các khoản vay nhiều hơn làm lợi nhuận sẽ tăng lên. Do vậy, sự gia tăng tỷ lệ tiền gửi khách hàng/Tổng tài sản sẽ kéo theo sự gia tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng (Gul, Irshad và Zaman, 2011). Giả thuyết 5: Tồn tại tương quan thuận giữa cấu trúc tài trợ và hiệu quả hoạt động ngân hàng (H5).
INTEXEQ – Interest expenses to Equity và IETA - Interest expenses to Total Assets (Hiệu quả chi phí lãi): Nghiên cứu sử dụng hai nhân tố để đo lường tác động của hiệu quả chi phí lãi lên hiệu quả hoạt động ngân hàng: Tỷ lệ chi phí lãi/Vốn chủ sở hữu và tỷ lệ chi phí lãi/Tổng tài sản. Trong đó, chi phí lãi vay thường được khấu trừ thuế. Hiệu quả chi phí lãi càng tốt thể hiện hiệu quả tỷ lệ chi phí lãi vay/Vốn chủ sở hữu và tỷ lệ chi phí lãi/Tổng tài sản càng thấp thì khả năng sinh lời càng cao, và ngược lại. Giả thuyết 6: Tồn tại tương quan nghịch giữa hiệu quả chi phí lãi và hiệu quả hoạt động của các NHTM (H6) .
INVESTTA – Non-interest income to Total Assets và NIITI - Non-interest income to Total income (Đa dạng hóa thu nhập): Thu nhập ngoài lãi và chi phí ngoài lãi được tính từ thu nhập và chi phí của các hoạt động kinh doanh ngoài hoạt động tín dụng, như là: Hoạt động dịch vụ, hoạt động kinh doanh ngoại hối, hoạt động kinh doanh mua bán chứng khoán kinh doanh, hoạt động kinh doanh ngoại hối, hoạt động kinh doanh mua bán chứng khoán đầu tư, hoạt động khác, …Tác giả sử dụng hai nhân tố: Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi/Tổng tài sản và Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi/Tổng thu nhập để đo lường mức độ đa dạng hóa thu nhập tác động lên hiệu quả hoạt động các NHTM. Các nghiên cứu gần đây của Chiorazzo, Milani và Salvini (2008) và Elsas, Hackethal và Holzhauser (2010) kết luận đa dạng hóa thu nhập làm tăng khả năng sinh lời nhờ biên lợi nhuận cao từ những hoạt động ngoài lãi. Cần lưu ý, thu nhập ngoài lãi thường biến động bất thường, khó dự báo so với hoạt động truyền thống là huy động và cho vay. Giả thuyết 7: Tồn tại tương quan thuận giữa đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả hoạt động ngân hàng (H7).
NIMTA – Net interest margin to Total Assets (Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên): Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên được xác định bằng tổng doanh thu từ lãi trừ tổng chi phí trả
lãi (thu nhập lãi thuần) trên tổng tài sản có sinh lời. Theo nghiên cứu của Burki và Niazi (2006) cho thấy có tương quan dương giữa NIMTA và khả năng sinh lời của các NHTM. Thông qua tỷ lệ này, ngân hàng có thể kiểm soát tài sản sinh lời và đánh giá nguồn vốn nào có chi phí thấp nhất. Giả thuyết 8: Tồn tại tương quan thuận giữa Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên và hiệu quả hoạt động ngân hàng (H8).
FL – Financial Leverage (Đòn bẩy tài chính): Dùng để biểu thị việc sử dụng nợ phải trả (chủ yếu là vốn vay) trong vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp. FL còn là công cụ quan trọng để dự kiến lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE). Ngân hàng hoạt động kinh doanh có hiệu quả thể hiện ở hệ số sử dụng FL càng cao thì càng làm tăng tỷ lệ sinh lời của vốn chủ sở hữu. Ngược lại, khi ngân hàng hoạt động không hiệu quả (FL thấp), mọi rủi ro sẽ dồn hết cho người chủ sở hữu vốn. Giả thuyết 9: Tồn tại tương quan thuận giữa Đòn bẩy tài chính và hiệu quả hoạt động ngân hàng (H9).
OPEXTA - Operating costs to Total Assets và OPEXTI – Operating costs to Total Income (Chất lượng quản lý): Tỷ lệ chi phí hoạt động/Tổng tài sản và Tỷ lệ chi phí hoạt động/Tổng thu nhập là hai chỉ tiêu tác giả sử dụng làm thước đo sự tác động giữa chất lượng quản lý và hiệu quả hoạt động ngân hàng. Chi phí hoạt động bao gồm chi phí lao động, chi phí liên quan đến tài sản (khấu hao, mua sắm tài sản các loại), chi phí quản lý, … Đặc biệt là chi phí lương dành cho nhân viên là một trong những khoản ngân hàng có thể linh hoạt để điều chỉnh biên lợi nhuận. Các biến này cũng được Alexiou và Sofoklis (2009), Dietrich và Wanzenried (2011) sử dụng vào mô hình nghiên cứu sự tác động của chất lượng quản lý lên khả năng sinh lời. Giả thuyết 10: Tồn tại tương quan nghịch giữa chất lượng quản lý và hiệu quả hoạt động ngân hàng (H10).
LLIFE - Natural logarithm of Life (Số năm hoạt động): Được đo bằng logarit tự nhiên của số năm hoạt động, tính từ năm thành lập đến năm phân tích. Tác giả kỳ vọng tuổi đời của ngân hàng sẽ tỷ lệ thuận với khả năng sinh lời, các NHTM có nhiều kinh nghiệm hơn, hoạt động lâu đời trong ngành tài chính sẽ có nhiều ưu thế,
khách hàng tín nhiệm nhiều hơn, hiệu quả hoạt động tốt hơn so với những ngân hàng mới thành lập. Giả thuyết 11: Tồn tại tương quan thuận giữa Tín nhiệm của khách hàng và hiệu quả hoạt động ngân hàng (H11).
(2) Các biến bên ngoài
GDP- Gross Domestic Product (Tốc độ tăng trưởng kinh tế): Đại diện cho tốc độ tăng GDP thực hàng năm. Obamuyi (2013) cho rằng điều kiện kinh tế sẽ ảnh hưởng tích cực đến các hoạt động của ngành tài chính. Nghiên cứu của Dietrich và Wanzenried (2011) cũng nhất trí rằng tăng trưởng kinh tế sẽ làm tăng nhu cần cho vay và do đó làm gia tăng lợi nhuận của ngân hàng. Giả thuyết 12: Tốc độ tăng trưởng kinh tế tương quan thuận với hiệu quả hoạt động của ngân hàng (H12).
CPI – Consumer price index (Tỷ lệ lạm phát): Tỷ lệ lạm phát hàng năm được tính dựa vào tốc độ tăng chỉ số giá tiêu dùng (CPI). CPI là một chỉ số cơ bản đo lường giá cả hàng hoá dịch vụ và cho biết liệu nền kinh tế có bị lạm phát hoặc giảm phát hay không. Tác động lạm phát đến lợi nhuận của ngân hàng còn phụ thuộc vào dự đoán về lạm phát trong từng thời kỳ của các nhà quản lý (Pasiouras và Kosmidou, 2007). Ngân hàng nên dự đoán chính xác tỷ lệ lạm phát, từ đó có chính sách điều chỉnh lãi suất huy động và cho vay phù hợp nhằm tăng lợi nhuận. Nghiên cứu gần đây của Syafri (2012) xác nhận mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ lạm phát dự đoán và lợi nhuận của ngân hàng. Giả thuyết 13: Tồn tại tương quan thuận giữa Tỷ lệ lạm phát và hiệu quả hoạt động ngân hàng (H13).
BIR – Bank Interest Rate (Lãi suất ngân hàng): Đo bằng lãi suất cho vay trung bình của các năm nghiên cứu. Chính sách tiền tệ của NHNN tác động tới xu hướng tăng hoặc giảm lãi suất trên thị trường, tạo điều kiện thuận lợi hoặc gây tổn hại cho tăng trưởng kinh tế và khả năng sinh lời của ngân hàng, vì vậy cần phải điều chỉnh chính sách tiền tệ theo hướng nới lỏng hoặc thắt chặt sao cho hợp lý. Khi lãi suất tăng, các NHTM ưu tiên tập trung vốn cho vay nhiều hơn là đầu tư vào các lĩnh vực khác kéo theo sự gia tăng lợi nhuận ngân hàng (Ramlall, 2009). Giả thuyết 14: Tồn
tại tương quan thuận giữa Lãi suất ngân hàng và hiệu quả hoạt động ngân hàng (H14).
* εi,t: là sai số hay nhiễu.
Bảng 3.7 - Bảng tổng hợp các biến trong mô hình nghiên cứu
Kí hiệu | Giải thích kí hiệu | Phép đo | Kì vọng | ||
Biến phụ thuộc | Khả năng sinh lời | ROA | Return on Asset | Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản | |
ROE | Return on Equity | Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu | |||
Biến độc lập | Các biến bên trong | ||||
Cấu trúc tài sản | LA | Total loans to Total Assets | Dư nợ cho vay/Tổng tài sản | + | |
Mức độ an toàn vốn | EA | Equity capital to Total Assets | Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản | + | |
Rủi ro tín dụng | LLPTL | Loan loss provisions to Total Loans | Dự phòng rủi ro/Dư nợ cho vay | - | |
Quy mô tài sản | LOGTA | Natural logarithm of Total Assets | Logarit của Tổng tài sản | + | |
Cấu trúc tài trợ | DEPTA | Deposits to Total Assets | Tiền gửi/Tổng tài sản | + | |
Hiệu quả chi phí lãi | INTEXEQ | Interest expenses to Equity | Chi phí lãi/Vốn chủ sở hữu | - | |
IETA | Interest expenses to Total Assets | Chi phí lãi/Tổng tài sản | - | ||
Đa dạng hóa thu nhập | INVESTTA | Non-interest income to Total Assets | Thu nhập ngoài lãi/Tổng tài sản | + | |
NIITI | Non-interest income to Total income | Thu nhập ngoài lãi/Tổng thu nhập | + | ||
Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên | NIMTA | Net interest margin to Total Assets | Thu nhập lãi thuần/Tổng tài sản | + | |
Đòn bẩy tài chính | FL | Financial Leverage | Nợ phải trả/Vốn chủ sở hữu | + | |
Chất lượng quản lý | OPEXTA | Operating costs to Total Assets | Chi phí hoạt động/Tổng tài sản | - | |
OPEXTI | Operating costs to Total Income | Chi phí hoạt động/Tổng thu nhập | - | ||
Số năm hoạt động | LLIFE | Natural logarithm of Life | Logarit của Số năm hoạt động | + | |
Các biến bên ngoài | |||||
Tốc độ tăng trưởng kinh tế | GDP | Gross Domestic Product | Tốc độ tăng GDP thực hàng năm | + | |
Tỷ lệ lạm phát | CPI | Consumer price index | Tốc độ tăng CPI hàng năm | + | |
Lãi suất ngân hàng | BIR | Bank interest rate | Lãi suất cho vay trung bình | + | |
Ghi chú: (+), (-) lần lượt là tác động cùng chiều, tác động ngược chiều | |||||
Có thể bạn quan tâm!
-
Tổng Quan Về Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Hiệu Quả Hoạt Động Của Ngân Hàng Thương Mại -
Các Công Trình Nghiên Cứu Trong Nước Đã Được Công Bố -
Tình Hình Cân Đối Giữa Huy Động Tiền Gửi Và Dư Nợ Cho Vay Bảng 3.4 – Tốc Độ Tăng Trưởng Huy Động Và Dư Nợ Cho Vay Của 20 Nhtm -
Kết Quả Ước Lượng Mô Hình Hồi Quy -
Kiểm Định Hiện Tượng Phương Sai Sai Số Thay Đổi Và Hiện Tượng Tự Tương Quan Của Mô Hình -
Giải Pháp 2: Tăng Mức Chi Phí Trích Lập Dự Phòng Rủi Ro Tín Dụng
Xem toàn bộ 113 trang tài liệu này.
3.2.3. Dữ liệu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu được hình thành từ 20 NHTM được cấp phép hoạt động tại Việt Nam, bao gồm 03 NHTM Nhà nước và 17 NHTM cổ phần (Phụ lục 1). Các dữ liệu bên trong phục vụ nghiên cứu mô hình được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất và báo cáo thường niên (dữ liệu thứ cấp được sử dụng để tính toán các chỉ số đại diện cho các yếu tố bên trong) của 20 NHTM trong giai đoạn 2010 – 2015 (06 năm), nên nghiên cứu gồm 120 quan sát. Còn dữ liệu liên quan đến yếu tố vĩ mô: Tốc độ tăng trưởng kinh tế, Tỷ lệ lạm phát, lãi suất ngân hàng được lấy từ IMF và Tổng cục thống kê Việt Nam.
Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu bảng (Panel data), do sự kết hợp giữa dữ liệu theo không gian và dữ liệu chuỗi thời gian. Nghĩa là số liệu của biến được thu thập tại nhiều đơn vị kinh tế khác nhau ở những thời điểm khác nhau. Các dữ liệu nghiên cứu được trình bày ở phần phụ lục.
Lý giải việc lựa chọn 20 NHTM (Phụ lục1) dùng làm mẫu nghiên cứu trong mô hình vì các NHTM này đều có đầy đủ các dữ liệu đã được công bố chính thức mà tác giả cần phân tích. Trong đó có 35% trong tổng số 20 ngân hàng có vốn điều lệ trên 10.000 tỷ (07 ngân hàng), 30% ngân hàng có vốn điều lệ từ 5.000 tỷ đến dưới 10.000 tỷ (06 ngân hàng) và 35% ngân hàng còn lại có vốn điều lệ từ 3.000 tỷ đến dưới 5.000 tỷ (07 ngân hàng). Việc lựa chọn này mang tính khách quan nhằm đa dạng hóa quy mô các NHTM ở Việt Nam.
Mốc thời gian 2010 – 2015 được tác giả chọn để nghiên cứu, vì đây là giai đoạn hệ thống ngân hàng Việt Nam rơi vào tình trạng khó khăn, tính thanh khoản thấp, nợ xấu tăng cao, hiệu quả hoạt động kém. Và thời gian này là thời gian gần nhất với bài nghiên cứu để tác giả có căn cứ sát thực nhận định thực trạng hiện tại và đóng góp các kiến nghị có ích cho nền kinh tế trong tương lai.
3.2.4. Phương pháp nghiên cứu
Hiện nay có rất nhiều phần mềm được sử dụng trong lĩnh vực kinh tế lượng ứng dụng, như: Eviews, Stata, SPSS, SAS, Gauss, … Trong đó, Stata là phần mềm cung cấp những công cụ để phân tích dữ liệu, hồi quy và dự báo. Stata sử dụng khá dễ dàng, là phần mềm rất mạnh cho phân tích dữ liệu bảng, chuyên được ứng dụng trong các lĩnh vực: Phân tích và đánh giá dữ liệu khoa học, phân tích tài chính, phân tích chi phí và dự báo kinh doanh, … Do vậy, tác giả lựa chọn sử dụng phần mềm Stata để phân tích đánh giá mô hình nghiên cứu này.
Quy trình nghiên cứu thông qua phần mềm Stata phiên bản 12 được tác giả thực hiện qua các bước như:
Bước 1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu để chỉ ra các chỉ số lớn nhất, nhỏ nhất và trung bình của các biến nghiên cứu.
Bước 2: Ma trận tương quan giúp chúng ta xem sự thay đổi của các biến độc lập lên biến phụ thuộc là như thế nào?
Bước 3: Phân tích dữ liệu bảng với 3 phương pháp ước lượng phổ biến: OLS, FEM và REM để xác định mô hình nghiên cứu nào tốt hơn. Trong nghiên cứu này không sử dụng phương pháp ước lượng Pooles OLS vì tập dữ liệu thu thập được trên ước lượng OLS của các đối tượng là theo thời gian, do vậy nó xem tất cả các hệ số đều không thay đổi giữa các đối tượng khác nhau và không thay đổi theo thời gian (Gujarati, 2003). Việc sử dụng dữ liệu bảng trong nghiên cứu này là sự kết hợp giữa dữ liệu chéo (cross section) và dữ liệu thời gian (data series). Do vậy, khi phân tích dữ liệu bảng thường sử dụng mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên. Kiểm định Hausman sẽ được sử dụng để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp giữa hai mô hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên (Gujarati, 2003 và Baltagi, 2008).