Các Kết Luận Về Hiệu Quả Ngân Hàng Khi Đo Lường Thông Qua Mô Hình Dea Với

0.7182507	0.2817493
/012
0	0	0
1	0.0209996	0.9790004
2	0.0589105	0.9410895
3	0.0905878	0.9094122
4	0.0846742	0.9153258
5	0.0925493	0.9074507
6	0.0919448	0.9080552
7	0.0926895	0.9073105
8	0.0933485	0.9066515
9	0.09315	0.90685
10	0.0933949	0.9066051

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 200 trang tài liệu này.

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 13

Kết quả ở bảng 4.55 phân tích phân rã phương sai của hiệu quả chi phí CE và tỷ lệ nợ xấu NPL thể hiện như sau:

- Sự thay đổi của hiệu quả chi phí được giải thích bởi tỷ lệ nợ xấu gần 27% cho các giai đoạn đầu và hơn 28% cho các giai đoạn tiếp theo. Sự ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả chi phí có mức giải thích khá lớn trong các giai đoạn tiếp theo.

- Ở chiều ngược lại, sự thay đổi của tỷ lệ nợ xấu NPLR được giải thích bởi hiệu quả chi phí chỉ hơn 9%.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương 4 tiến hành phân tích kết quả của dữ liệu thu thập thông qua ba mô hình để xem xét mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng. Cụ thể: (i) mô hình DEA với đầu ra không mong muốn là nợ xấu; (ii) ước lượng S – GMM hai bước cho mô hình dữ liệu bảng động để xem xét mức độ tác động giữa nợ xấu đến hiệu quả chi phí, và ngược lại; (iii) đánh giá mối quan hệ nhân quả giữa nợ xấu và hiệu quả chi phí thông qua ước lượng cho mô hình PVAR và phân tích nhân quả Granger.

Kết quả nghiên cứu khi đo lường điểm hiệu quả ngân hàng DEA với nợ xấu là đầu ra không mong muốn cho thấy: điểm không hiệu quả ngân hàng là do có sự ảnh hưởng lớn bởi đầu ra không mong muốn là nợ xấu. Điều này biểu hiện qua khoảng cách giữa tỷ lệ nợ xấu thực tế và tỷ lệ nợ xấu để đạt biên hiệu quả.

Kết quả ước lượng S – GMM hai bước cho mô hình dữ liệu bảng động thể hiện: tỷ lệ nợ xấu năm quan sát và bậc trễ 2 của tỷ lệ nợ xấu có tác động tiêu cực đến hiệu quả chi phí lần lượt là - 0.5034, - 0.07012. Còn bậc trễ 1 của tỷ lệ nợ xấu có tác động tích cực lên hiệu quả chi phí là 0.16; ở chiều ngược lại, hiệu quả chi phí và các bậc trễ 1, 2 đều có tác động tiêu cực làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu lần lượt là - 0.14413, - 0.31029, - 0.2088.

Đối với kết quả ước lượng cho mô hình PVAR và kỹ thuật phân tích nhân quả Granger cho những bằng chứng thực nghiệm về: sự thay đổi của tỷ lệ nợ xấu là nguyên nhân làm thay đổi hiệu quả chi phí, và sự thay đổi của hiệu quả chi phí cũng là nguyên nhân cho sự thay đổi của tỷ lệ nợ xấu (quan hệ nhân quả Granger 2 chiều); và các dự đoán cho sự thay đổi của tỷ lệ nợ xấu và hiệu quả chi phí.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN, GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ

Mục đích của chương 5 là đưa ra kết luận từ kết quả nghiên cứu ở chương 4, và đề xuất những giải pháp cũng như kiến nghị liên quan. Cụ thể những kết luận như sau: (i) Các kết luận về đo lường điểm hiệu quả thông qua mô hình DEA với đầu ra không mong muốn là nợ xấu. Để từ đó có đánh giá sơ bộ mối tương quan giữa điểm số hiệu quả và nợ xấu của từng ngân hàng thương mại; (ii) kết luận về đo lường hiệu quả chi phí của hệ thống ngân hàng thương mại; (iii) kết luận về mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả chi phí; (iv) kết luận sự ảnh hưởng ngược lại của hiệu quả chi phí đến nợ xấu ngân hàng.

Những kết luận sẽ là cơ sở để đề xuất các giải pháp, bao gồm: (i) Nhóm giải pháp nâng cao hiệu quả ngân hàng của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam; (ii) nhóm giải pháp tổng thể nhằm quản trị nợ xấu và giảm trừ sự tác động của nợ xấu đến hiệu quả chi phí; (iii) nhóm giải pháp cụ thể loại trừ các hoạt động làm “quản lý kém” (bad management) và gia tăng hỗ trợ của các chính sách kinh tế vĩ mô.

Bên cạnh đó, luận án còn đưa ra các kiến nghị gồm: (i) Kiến nghị các ngân hàng thương mại hướng đến mảng kinh doanh ngân hàng bán lẻ như một chiến lược dài hạn nhằm nâng cao hiệu quả ngân hàng và giảm trừ sự tác động của nợ xấu; (ii) kiến nghị các ngân hàng thương mại xây dựng mô hình quản trị ngân hàng hiện đại nhằm hướng đến biên hiệu quả ngân hàng; (iii) kiến nghị các ngân hàng thương mại áp dụng phương pháp quản lý nợ xấu chủ động; (iv) kiến nghị ngân hàng nhà nước xây dựng hệ thống đo lường hiệu quả ngân hàng; (v) nhóm kiến nghị cơ quan hoạch định chính sách nhằm hỗ trợ ổn định hệ thống tài chính và thúc đẩy xử lý triệt để nợ xấu…

5.1. KẾT LUẬN

5.1.1. Các kết luận về hiệu quả ngân hàng khi đo lường thông qua mô hình DEA với đầu ra không mong muốn là nợ xấu.

Với mô hình đo lường hiệu quả ngân hàng có đầu ra không mong muốn (undesirable output DEA model) thì kết quả phân tích đã cho thấy nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực lên hiệu quả ngân hàng thông qua điểm số hiệu quả. Nhiều ngân hàng trong dữ liệu kém hiệu quả ngân hàng do tác động của nợ xấu mà dẫn đến kết

quả mua bán sáp nhập trong thực tế. Vì vậy, có thể nhận định nợ xấu là nhân tố ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả ngân hàng của các ngân hàng thương mại Việt Nam.

Ngoài ra, kết quả trên cũng phác thảo được nhiều ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu khá cao (như AGR – năm 2011 tỷ lệ nợ xấu lên tới 7.5%, BID – năm 2008 tỷ lệ nợ xấu là 4.02%...) nhưng vẫn đạt biên hiệu quả nhờ sự tối ưu hóa các đầu vào thừa, đầu ra thiếu. Đồng thời, có những ngân hàng tỷ lệ nợ xấu khá thấp (như DAI – tỷ lệ nợ xấu 2010 là 1%, EAB – năm 2011 tỷ lệ nợ xấu 1.599%...) nhưng vẫn là nhân tố tác động tiêu cực đến hiệu quả ngân hàng. Vì vậy, không nên có một con số định tính cụ thể về tỷ lệ nợ xấu để áp dụng cho toàn hệ thống ngân hàng, mà cần xây dựng khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu trên cơ sở đo lường với dữ liệu đầy đủ các ngân hàng theo năm.

Với bảng 5.1, tổng hợp khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu cho những ngân hàng trong năm nghiên cứu. Khoảng tỷ lệ này thể hiện cho các ngân hàng không đạt biên hiệu quả và có sự ảnh hưởng do đầu ra không mong muốn là nợ xấu. Từ khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu của từng ngân hàng, luận án tổng hợp được tỷ lệ nợ xấu tối ưu cả hệ thống ngân hàng là 1.40945% - 1.56126% (Bảng 5.2) cho năm 2007 đến 2014.

Như vậy, mô hình DEA với nợ xấu là đầu ra không mong muốn sẽ cho biết cụ thể khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu cho từng ngân hàng và toàn bộ hệ thống ngân hàng trong năm nghiên cứu. Đồng thời, nếu ước lượng được sự tác động của hiệu quả ngân hàng đến nợ xấu thì có thể dự đoán được khoảng tỷ lệ nợ xấu cho các năm tiếp theo của hệ thống ngân hàng.

Bảng 5.1: Khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu được trích xuất từ đo lường hiệu quả DEA với đầu ra không mong muốn là nợ xấu

Khoảng tỷ lệ nợ xấu tối

ưu

2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014
ABB	0.1961% - 0.254%	0.85% - 0.853%	1.083% - 1.1014%	0.6857% - 0.6917%	0.8782% - 0.8907%	1.870% - 1.933%	1.3726% - 2.1226%	1.5134% - 1.7422%
ACB	-	-	-	-	-	1.6303% - 1.6717%	1.5572% - 1.6766%	1.3573%-1.3985%
AGR	-	-	-	-	-	-	-	-
BAN	-	0%	-	-	-	-	2.2015% - 2.6296%	1.6498%-1.6642%
BID	-	-	-	-	-	-	-	-
BVB			-	-	-	-	-
CTG	-	-	-	-	-	-	-	-
EAB	-	-	-	1.4326% - 1.4383%	-	3.4118% - 3.4381%	1.8677% - 1.937%	1.751% - 1.8212%
EIB	-	3.2266% - 3.4352%	-	-	-	-	1.4195%-1.4409%	1.4126%-1.4537%
DAI		0.4659%-0.466%	-	0.5615%-0.5624%	-	2.174%-2.1864%
GBP		-	-	-
HAB	0.18949%-0.1961%	0.833%-0.856%	0.9234%-0.9475%	1.9284%-2.1121%	3.2448%-3.3642%
HDB	-	0.757%-0.764%	-	0.19558%-0.1965%	1.4093%-1.4144%	-	-	-
KLB	0.10561%-0.13268%	0.94%-0.9416%	-	0.1794%-0.1801%	-	2.368%-2.3716%	1.9172%-1.9212%	-
LVP		-	-	-	-	1.977% - 2.316%	-	-
MBB	-	-	-	-	-	-	-	-
MDB	-	-	-	-	-	-	-	-
MHB	2.342% - 3.114%	-	0.84%-0.8544%	0.2737%-0.2801%	0.74133%-0.7524%	1.5244%-1.5399%
MSB	0.21885%-0.28502%	-	0.9425%-0.9598%	-	-	-	-	-

NAB

0.0822%-0.0828%	1.1118%-1.11194%	0.7381%-0.7405%	0.0122%-0.01255	1.9766% - 1.9805%	-	-	-
NAV	-	1.013%-1.027%	1.675%-1.6841%	0.4214%-0.4265%	-	2.5741%-2.6026%	1.961%-2.148%	1.321% - 1.5466%
NSB					-	-	-	-
OCB	0.11745%-0.11943%	1.828%-1.8488%	0.7429%-0.753%	0.8573%-0.86468%	0.8573%-0.8668%	1.90911%-1.914%	1.4165%-1.44028%	1.31%-1.331%
OEB	-	-	-	-	-	-	-	2.357%-3.8970%
PGB	-	0.7563%-0.7578%	-	-	1.2328%-1.2374%	3.011%-3.753%	1.958%-1.966%	-
PNB	0.0868%-0.121%	0.4815%-0.4922%	-	-	-	7.271%-10.475%	3.026%-4.937%
SCB	-	-	-	-	-	-	-	-
SEA	-	-	-	-	2.6431%-2.6452%	2.0712%-2.392%	2.1676%-2.2283%	1.276%-1.4303%
SGB	0.1264%-0.1268%	-	0.72883%-0.734%	-	1.228%-1.2457%	3.169%-3.1864%	-	-
SHB	-	-	1.55906%-1.57613%	1.3666%-1.3672%	-	-	-	-
STB	-	-	-	-	-	1.6191%-1.6379%	1.035%-1.25656%	-
TCB	0.6719% - 0.7287%	-	-	-	-	-	-	-
TPB		-	-	-	-	-	-	-
TNB	0.086%-0.0876%	-	-	-
CB	-	-	-	0.4314%-0.4362%	0.9394%-0.9424%
VAB	0.08747%-0.088%	1.47755%-1.4815%	-	1.538%-1.5505%	1.0228%-1.02958%	-	2.2391%-2.361%	-
VCB	-	-	-	-	-	-	-	-
VIB	-	-	-	-	-	2.549%-2.5503%	2.264%-2.278%	-
VPB	0.27%-0.2714%	1.1083%-1.1513%	0.6355%-0.6425%	0.9913%-0.9946%	-	2.0351%-2.248%	-	-
PVCom bank	-	-	-	0.1197%-0.1543%	-	3.69229%-5.08178%	-	-

Ghi chú: Dữ liệu trong ô tô vàng là do chưa thành lập hoặc được sáp nhập; “-“ ngân hàng đã đạt biên hiệu quả D

Bảng 5.2: Khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu của toàn hệ thống ngân hàng thời gian nghiên cứu

Giá trị trung bình

Độ lệch chuẩn

Min

Max

Giá trị thấp nhất của khoảng tỷ lệ

nợ xấu

1.40945%

.0104503

7.271%

Giá trị cao nhất của khoảng tỷ lệ nợ xấu

1.56126%

.0137055

10.475%

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 13 Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cho thấy sự phân nhóm hiệu quả ngân hàng

rõ rệt như sau:

- Nhóm thứ nhất là bốn ngân hàng thương mại nhà nước (BID, AGR, VCB, CTG) đạt biên hiệu quả liên tục với quy mô tài sản lớn và định hướng cho sự phát triển của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Tuy nhiên, nợ xấu là một yếu tố ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả ngân hàng, nên bốn ngân hàng (đặc biệt là AGR) cần chú trọng đến quản trị rủi ro chủ động và kịp thời xử lý những khoản nợ xấu phát sinh. Còn với điểm siêu hiệu quả (super – efficiency), hai trong bốn ngân hàng là AGR, VCB cần cải thiện hơn nữa các đầu ra và tối thiểu đầu vào nhằm hướng đến hiệu quả ngân hàng hơn nữa trong thời gian tới. Tác giả gọi nhóm thứ nhất là nhóm ngân hàng định hướng.

- Nhóm thứ hai các ngân hàng thương mại cổ phần đạt biên hiệu quả liên tục và là động lực phát triển cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Bao gồm các ngân hàng như ngân hàng TMCP Quân Đội (MBB), ngân hàng TMCP Kỹ Thương (TCB), ngân hàng Bưu Điện Liên Việt (LVP), ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB), ngân hàng TMCP Bảo Việt (BVB). Ngoài ra, những ngân hàng như Bắc Á, Tiên Phong, Phát triển Mê Kông cũng có mặt trong nhóm này nhưng khi xét điểm siêu hiệu quả (super – efficiency) thì rất thấp hoặc bằng 0, do đó tính vững bền trong hiệu quả cần phải xem xét và hướng đến cải thiện hơn nữa về đầu vào thừa/đầu ra thiếu. Tác giả gọi nhóm thứ hai là nhóm động lực.

- Nhóm thứ ba các ngân hàng như ngân hàng TMCP Á Châu (ACB), ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng (VPB), ngân hàng Quốc Tế Việt Nam (VIB), ngân hàng TMCP Nam Á (NAB), ngân hàng TMCP Phát triển TPHCM (HDB), ngân hàng TMCP Hàng Hải (MSB) là những ngân hàng cải thiện được biên hiệu quả và có nhiều nỗ lực trong tối ưu đầu vào thừa/đầu ra thiếu sau năm 2013. Đồng thời, cả sáu đều là những ngân hàng có quy mô tài sản lớn trong nhóm các ngân hàng thương mại cổ phần. Những hoạt động cải thiện liên tục cho những năm tiếp theo có thể sẽ đưa những ngân hàng này vào nhóm thứ hai – nhóm động lực. Các ngân hàng còn lại cần phải tự tái cơ cấu mạnh mẽ và tối ưu đầu vào thừa/đầu ra thiếu, cũng như có những biện pháp chủ động xử lý nợ xấu và hướng đến khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu cho ngân hàng để đạt biên hiệu quả tốt hơn, cụ thể như EIB, ABB, OCB, SEA, SGB, VAB, KLB, BAN. Tác giả gọi nhóm thứ ba là nhóm cần cải thiện.

- Nhóm thứ tư là nhóm những ngân hàng kém hiệu quả liên tục. Các ngân hàng thuộc nhóm này cần phải buộc tái cơ cấu và thực hiện giám sát chặt chẽ. Sau năm 2013, số lượng ngân hàng thuộc diện này khá nhiều và tái cơ cấu/mua bán/sáp nhập được NHNN thực hiện rất quyết liệt như: DAI, HAB, PNB, TNB, PGBank, Western Bank (PVcombank). Ngoài ra, những ngân hàng tự tái cơ cấu (EAB, NAV) hoặc được mua lại bởi NHNN với giá 0 đồng (GPBank, CB, OEB) cũng cần gia tăng giám sát sự ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng, và cải thiện hơn nữa điểm hiệu quả, đầu vào thừa/đầu ra thiếu. Tác giả gọi nhóm thứ tư là nhóm tái cơ cấu và giám sát.

Đo lường hiệu quả ngân hàng liên tục trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam sẽ giúp cơ quan quản lý nhà nước nắm vững được tình hình hoạt động kinh doanh của các ngân hàng, nhận diện những ngân hàng yếu kém, phân loại ngân hàng dựa trên điểm hiệu quả, và có những biện pháp khả thi nhằm cải thiện hiệu quả ngân hàng, tối ưu đầu vào thừa/đầu ra thiếu. Bên cạnh đó, sự tác động của yếu tố đầu ra không mong muốn là nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng cũng cần nhấn mạnh và có thể xây dựng khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu cho từng nhóm ngân hàng như bên trên.