Đánh Giá Khái Quát Hiệu Quả Ngân Hàng Và Hoạt Động Ngân Hàng Phi Truyền

Nhờ đó, mô hình CCR phân đoạn (3.1) có thể được chuyển đổi thành mô hình lập trình tuyến tính sau, được biết đến dưới dạng mô hình số nhân của mô hình CCR:

max,; f9(µ) = ^ µ6y69

6Z[

Với điều kiện:

^ vTxT9 = 1

TZ[

(3.2)

^ µ6y6` − ^ vTxT` ≤ 0, j = 1, … . , n

6Z[ TZ[

µ6 ≥ ε, r = 1, … . . , s

vT ≥ ε, i = 1, … . . , m

Mô hình kép của mô hình (3.2) thường được biết đến một cách rộng rãi là “dạng mô hình bao” của mô hình CCR, có dạng như sau:

$ #

min g9(θjjk, s", sl) = θ9jjk − ε m^ s"+ ^ slo

bccd,e,$f,$g

Với điều kiện:

6Z[

TZ[

^ λ`xT` + sl= θ9jjkxT9, i = 1, … , m

`Z[

(3.3)

^ λ`y6` − s" = y69

, r = 1, … , s

`Z[

λ`≥ 0, j = 1, … , n s", sl≥ 0

6 T

0 < ε ≤ 1

Số vô hướng θ9jjk, tương ứng với điểm hiệu quả TE o’s của ngân hàng. Đối với các ngân hàng kém hiệu quả, giá trị của θ9jjk <1 đại diện cho tỉ lệ của các đầu vào mà ngân hàng có thể dùng để sản xuất mức độ đầu ra hiện , vì thế, 1-θ9jjk tương ứng với mức độ phi hiệu quả kỹ thuật o’s của NGÂN HÀNG. Giá trị của θ9jjk giới hạn là 0<θ9jjk ≤ 1. Mọi

giá trị khác không của λ` biểu thị rằng một ngân hàng hiệu quả nằm trong tập tham chiếu của ngân hàng ‘o’.

Với giả định VRS, mô hình CCR (3.3) sẽ trở thành BCC:

$ #

min g9(θtjj, s", sl) = θtjj − ε m^ s"+ ^ slo

bscc,e,$f,$g

Với điều kiện:

9 6

6Z[

TZ[

^ λ`xT` + sl= θtjjx

T 9 T9

`Z[

∑

`Z[

λ`y6` − s" = y69

^ λ`` = 1

`Z[

(3.4)

λ`, sl, s"≥ 0

T 6

`Z[

Điểm khác biệt trong mô hình BCC so với CCR chính là ràng buộc lồi∑q λ` = 1 về

cơ bản đảm bảo rằng một ngân hàng không hiệu quả chỉ được ‘chấm điểm’ so với các ngân

`Z[

hàng có quy mô tương tự. Vì mô hình BCC áp đặt một ràng buộc bổ sung ∑q λ` = 1, vùng

khả thi của mô hình BCC là tập hợp con của mô hình CCR. Mối quan hệ giữa các giá trị mục tiêu tối ưu của các mô hình CCR và BCC là θ∗tjj ≥ θ∗jjk. Do đó, 1 ngân hàng được

9 9

cho là hiệu quả với mô hình CCR sẽ có thể cũng hiệu quả theo mô hình BCC. Thước đo SE (Hiệu quả theo quy mô) cho ngân hàng ‘o’ có thể được tính bằng tỉ lệ giữa hiệu quả đo được

theo mô hình CCR-I với hiệu quả đo được theo mô hình BCC-I, tức là θ∗jjk/θ∗tjj.

9 9

3.5.2. Phương pháp hồi quy

Theo Gujarati (2004), nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập vượt quá 0,8 thì có khả năng dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến cao trong mô hình. Khi đó dấu của hệ số hồi quy trong mô hình có thể bị thay đổi, dẫn đến kết quả nghiên cứu bị sai lệch. Vì vậy, trước khi chạy mô hình hồi quy thì luận án kiểm tra hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình, đồng thời kiểm tra lại có hiện tượng đa cộng tuyến hay không bằng hệ số phóng đại phương sai VIF. Hệ số VIF của các biến số nhỏ hơn 10 thì đa cộng tuyến không là một vấn đề nghiêm trọng ảnh hưởng đến kết quả ước lượng của mô hình (Gujarati 2004).

Nghiên cứu này thực hiện hồi quy các mô hình bằng các phương pháp ước lượng cho dữ liệu bảng như phương pháp tác động cố định (Fixed effects), phương pháp tác động ngẫu nhiên (Random effects). Sau đó, tác giả sử dụng kiểm định Hausman để xác định phương pháp ước lượng phù hợp. Các kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan cũng được thực hiện với mô hình được lựa chọn.

Trong trường hợp tồn tại các hiện tượng này, tác giả sẽ tiếp tục ước lượng mô hình bằng phương pháp GMM hệ thống (System GMM – SGMM) hai bước của Arellano & Bover (1995) và Blundell & Bond (1998). Phương pháp này được sử dụng phổ biến trong các ước lượng dữ liệu bảng động tuyến tính hoặc các dữ liệu bảng có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.

Các ước lượng của phương pháp GMM sẽ thích hợp sử dụng trong các trường hợp:

• Dữ liệu bảng có T nhỏ, N lớn (rất nhiều quan sát với ít mốc thời gian)

• Tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến giải thích

• Mô hình động với một hoặc 2 vế của phương trình có chứa biến trễ

• Các biến độc lập không phải là một biến ngoại sinh ngặt (strictly exogenous), nghĩa là chúng có thể tương quan với các phần dư (hiện tại hoặc trước đó) hoặc tồn tại biến nội sinh (endogenous variables) trong mô hình.

• Tồn tại vấn đề phương sai thay đổi hoặc tự tương quan ở các sai số đo lường (idiosyncratic disturbances)

• Tồn tại các tác động cố định riêng rẻ (fixed individual effects)

• Tồn tại phương sai thay đổi và tự tương quan trong mỗi đối tượng (nhưng không tồn tại giữa các đối tượng)

Mô hình nghiên cứu này là mô hình động với biến trễ của biến phụ thuộc trong phương trình thì sẽ xuất hiện vấn đề nội sinh. Ngoài ra, do tính đồng thời trong mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (cụ thể là giữa biến hoạt động ngân hàng phi truyền thống và biến hiệu quả) nên mô hình nghiên cứu có vấn đề nội sinh. Vấn đề nội sinh có thể gây ra ước tính sai lệch trong phân tích. Ngoài ra, hoạt động ngân hàng phi truyền thống có thể bị ảnh hưởng bởi hiệu quả kinh doanh trong quá khứ, hiện tại và ngược lại. Nói cách khác, quan hệ nhân quả có thể theo hai cách và các biến hoạt động ngân hàng phi truyền thống và hiệu quả kinh doanh có thể tương quan với các sai số (error term). Đặc điểm cụ thể của ngân hàng bất biến theo thời gian (hiệu ứng cố định) cũng có thể tương quan với các sai số. Sự tồn tại của biến phụ thuộc bị trễ trong mô hình (đặc tính tự phát) cũng có thể gây ra tự tương quan. Hơn nữa, tập dữ liệu của nghiên cứu bao gồm khoảng thời gian ngắn (9 năm) và các đơn vị ngân hàng tương đối dài hơn (13 ngân hàng). Do đó, nghiên cứu dùng SGMM hai bước của Arellano & Bover (1995) và Blundell & Bond (1998) là phù hợp trong trường hợp này.

SGMM là một phương pháp nghiên cứu hiệu quả trong các nghiên cứu trước. Blundell và Bond (1998) đã chứng minh rằng SGMM có phương sai nhỏ hơn và hiệu quả hơn, do đó cải thiện độ chính xác trong công cụ ước tính. SGMM bao gồm một hệ thống gồm hai phương trình theo Gurbuz (2013)

Trong đó: Y: biến phụ thuộc X: biến độc lập δ: Những yếu tố không quan sát được

v: sai số

SGMM được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh của một số biến giải thích thông qua biến công cụ. Hiệu quả của ước lượng phụ thuộc vào sự phù hợp của biến công cụ. Kiểm định Sargan hoặc kiểm định Hansen đối với tính chất xác định quá mức (over- identifying) cho phép kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ. Về lý thuyết, kiểm định Hansen trong ước lượng 2 bước được xem hiệu quả hơn kiểm định Sargan trong ước lượng 1 bước (Roodman, 2009). Do đó, kiểm định Hansen được sử dụng để kiểm định tính xác định quá mức của các biến công cụ. Kiểm định này xác định liệu có sự tương quan giữa biến công cụ và phần dư trong mô hình hay không thông qua kiểm tra giả thuyết H0: các biến công cụ là phù hợp (thỏa tính over-identifying). Khi chấp nhận giả thuyết H0 (p-value

> alpha) nghĩa là các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là phù hợp.

Bên cạnh đó, kiểm định tự tương quan bậc 2 (AR2) cũng là một kiểm định quan trọng về sự tương quan bậc 2 của phần dư trong mô hình. Trong kiểm định AR2, kiểm định giả thuyết H0: không có sự tương quan bậc 2 của phần dư. Khi p-value lớn hơn alpha, ta chấp nhận H0: phần dư của mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2, nghĩa là mô hình đạt yêu cầu.

Tóm tắt chương 3

Dựa trên nghiên cứu của Akhigbe & Stevenson (2010) cùng các nghiên cứu trước, mô hình hoạt động ngân hàng phi truyền thống tác động đến hiệu quả ngân hàng tại NHTMNY Việt Nam được xây dựng với 7 giả thuyết nghiên cứu. Mô hình như sau:

EFFit = α0 + α1EFEit-1 + β1Xit + β2SIZEit + β3ETAit + β4LTAit + β5ROAit + β6GDPit + β7INFit + uit (1)

Trong đó, biến phụ thuộc EFF đo lường hiệu quả ngân hàng.

Đối với mục tiêu tìm hiểu các yếu tố tác động đến hoạt động NHPTT, kế thừa nghiên cứu của Rogers & Sinkey (1999) và các nghiên cứu trước, nghiên cứu này xây dựng mô hình nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động NHPTT tại các NHTMNY Việt Nam với 6 giả thuyết nghiên cứu. Mô hình như sau:

NIIit = α0 + α1NIIit-1 + β1NIMit + β2DEPit + β3 ETAit + β4LLPit + β5BRANCHit + uit (2)

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp là các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 13 NHTMNY Việt Nam trong 9 năm từ năm 2011 đến năm 2019 để có dữ liệu tính toán các biến nội tại bên trong ngân hàng, dữ liệu tính toán các yếu tố bên ngoài thuộc môi trường vĩ mô được thu thập từ Quỹ tiền tệ quốc tế, Ngân hàng thế giới và Tổng cụ thống kê Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng SGMM (SystemGMM) hai bước của Arellano & Bover (1995)

và Blundell & Bond (1998) để có những ước tính hoàn hảo.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN

4.1. Đánh giá khái quát hiệu quả ngân hàng và hoạt động ngân hàng phi truyền thống của các Ngân hàng thương mại niêm yết Việt Nam giai đoạn 2011 – 2019

4.1.1. Đánh giá khái quát hiệu quả

Đầu vào của mô hình DEA là các nguồn lực đầu vào của một NHTMNY như: vốn huy động, lao động, cơ sở vật chất, trang thiết bị kỹ thuật được lượng hóa bằng 3 biến chi phí bao gồm: Chi phí trả lãi (X1): bao gồm chi phí trả lãi và các khoản tương đương thể hiện yếu tố vốn trong đầu vào của hoạt động ngân hàng thương mại cổ phần; Chi phí tiền lương (X2): là chi phí trả cho nhân viên thể hiện yếu tố lao động trong đầu vào của hoạt động NHTM; Chi phí khác (X3): là chi phí ngoài lãi loại trừ chi phí nhân viên thể hiện yếu tố trang thiết bị, cơ sở vật chất kỹ thuật …

Đầu ra của mô hình DEA bao gồm 02 biến phản ánh kết quả hoạt động kinh doanh của một NHTM: Thu nhập từ lãi (Y1): là thu nhập từ hoạt động tín dụng và các khoản tương đương; Thu nhập phi lãi (Y2): bao gồm thu nhập hoạt động dịch vụ và thu nhập hoạt động khác.

Kết quả phân tích DEA của các NHTMNY trong nghiên cứu này được trình bày trong Bảng 4.1.

Bảng 4.1. Kết quả phân tích DEA về hiệu quả kỹ thuật của các NHTMNY

2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	Trung bình
ACB	0.9061	0.9168	0.8673	0.8052	0.8413	0.8787	0.9401	0.8869	0.8502	0.8770
BIDV	0.8657	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	0.9851
CTG	0.9475	0.9302	0.9377	0.9274	0.9475	0.8841	0.9516	0.9231	1.0000	0.9388
EIB	0.9503	1.0000	0.9507	0.8580	0.8591	0.8661	0.8328	0.7784	0.8275	0.8803
HDB	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000
MBB	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	0.9953	0.9557	1.0000	1.0000	0.9946
NCB	0.8443	0.8281	0.8890	0.9293	1.0000	0.8853	0.9395	0.8019	0.8986	0.8907
SHB	0.8867	0.9221	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	0.9787
STB	0.9019	0.9185	0.9107	0.9121	0.8371	0.7423	0.8483	0.7801	0.7626	0.8460
TCB	0.9615	0.9157	0.8510	0.9048	0.9925	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	0.9584

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 199 trang tài liệu này.

TPB

1.0000	1.0000	1.0000	0.9668	0.9983	0.9189	0.9537	0.8799	0.9522	0.9633
VCB	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	0.9767	0.9957	1.0000	1.0000	0.9969
VPB	0.8335	0.9295	0.8675	0.8729	0.9314	1.0000	0.9356	1.0000	1.0000	0.9301

Nguồn: kết quả phân tích từ phần mềm STATA 16

Hình 4.1. Hiệu quả kỹ thuật của các NHTMNY Việt Nam qua các năm

1.0000

0.9500

0.9000

0.8500

0.8000

0.7500

0.7000

2011

ACB SHB

2012 2013

BIDV STB

2014 2015

EIB TPB

2016

HDB VCB

2017

MBB VPB

2018

2019

CTG

TCB

NCB

Nguồn: kết quả phân tích từ phần mềm STATA 16

Có thể thấy, trong giai đoạn 2011 – 2019, hiệu quả hoạt động của các NHTMNY Việt Nam biến động liên tục qua các năm. TE bình quân của HDB là cao nhất trong số các NHTMNY tại Việt Nam, đạt mức tối đa là 1. Ngược lại, TE bình quân của STB là thấp nhất, ở mức 0.8460.

SE bình quân của HDB là cao nhất trong số các NHTM tại Việt Nam, đạt mức tối đa là 1. Ngược lại, SE bình quân của CTG là thấp nhất, ở mức 0.9403.

Bảng 4.2. Kết quả thống kê phân tích DEA của các NHTMNY Việt Nam

Ngân hàng

Hiệu quả kỹ thuật (TE)			Hiệu quả quy mô (SE)
Mean	Max	Min	Mean	Max	Min
ACB	0.8770	0.9401	0.8052	0.9725	0.9999	0.9108
BIDV	0.9851	1.0000	0.8657	0.9851	1.0000	0.8657
CTG	0.9388	1.0000	0.8841	0.9403	1.0000	0.8841
EIB	0.8803	1.0000	0.7784	0.9532	1.0000	0.8624
HDB	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000
MBB	0.9946	1.0000	0.9557	0.9986	1.0000	0.9895
NCB	0.8907	1.0000	0.8019	0.8967	1.0000	0.8019
SHB	0.9787	1.0000	0.8867	0.9911	1.0000	0.9221
STB	0.8460	0.9185	0.7423	0.9915	0.9985	0.9771
TCB	0.9584	1.0000	0.8510	0.9911	1.0000	0.9615
TPB	0.9633	1.0000	0.8799	0.9633	1.0000	0.8799

VCB

0.9969	1.0000	0.9767	0.9969	1.0000	0.9767
VPB	0.9301	1.0000	0.8335	0.9975	1.0000	0.9913

Nguồn: kết quả phân tích từ phần mềm STATA 16

4.1.2. Đánh giá khái quát về hoạt động ngân hàng phi truyền thống

Hoạt động ngân hàng phi truyền thống ở các NHTMNY Việt Nam đã phát triển khá đa dạng. Nhìn chung, tất cả các ngân hàng đều thực hiện đầy đủ 4 nhóm hoạt động NHPTT cơ bản. Thứ nhất là nhóm dịch vụ có thu phí bao gồm: thanh toán, ngân quỹ, dịch vụ uỷ thác, đại lý, dịch vụ tư vấn, bảo lãnh, dịch vụ hợp tác, đại lý bảo hiểm, dịch vụ bảo quản, dịch vụ giữ giùm và két sắt, các dịch vụ khác như các dịch vụ liên quan đến mở và quản lý tài khoản, dịch vụ liên quan tiền gửi, dịch vụ xác nhận số dư, truy xuất thông tin, ngân hàng điện tử, sao lục chứng từ… Có thể thấy, đây là hoạt động phi truyền thống đa dạng nhất trong nhóm. Các nhóm còn lại bao gồm hoạt động kinh doanh ngoại hối, hoạt động mua bán chứng khoán và các hoạt động khác.

Điều đáng chú ý là quy mô của các hoạt động NHPTT không ngừng được cải thiện qua các năm:

Hình 4.2. Tỉ trọng thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập hoạt động của các NHTMNY từ 2011 – 2019

100%

80%

60%

40%

20%

-20%

-40%

-60%

-80%

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

VCB

BIDV

CTG

TCB

VPB

MBB

EIB

HDB

TPB

STB

ACB

SHB

NCB

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ BCTC của các ngân hàng Nhìn vào biểu đồ ta thấy nhóm các ngân hàng đứng đầu VCB, BIDV và CTG có sự

tăng trưởng ổn định nhưng không có nhiều bứt phá. Trong khi đó, các ngân hàng như TCB, VPB, MBB, IEB, STB và SHB đề cho thấy xu hướng tăng trưởng rõ nét 3 năm 2017-2019. Tuy nhiên, cũng có ngân hàng đi ngược lại với xu hướng chung như HDB với sự phát triển rất tốt giai đoạn 2012-2014 nhưng sau đó lại cho thấy dấu hiệu sụt giảm. Tương tự HDB là NCB, những năm 2013,2014, 2017,2018 tăng trưởng tốt nhưng đến 2019 lại có sự sụt giảm