Mô Tả Các Biến Phụ Thuộc Và Các Biến Độc Lập Trong Các Mô Hình Nghiên Cứu

Mô hình nghiên cứu đề xuất:

(2) Bankstabi,t = α0 + α1Bankstabi,t-1 + α2Lerneri,t + α3Lerneri,t

+ βj,Controli,t + βj,,Control’i,t + εi,t

Trong đó :

Bankstab : là biến phụ thuộc, đo lường độ ổn định ngân hàng, được xác định bằng chỉ số Z-score, ROA, ROE, lợi nhuận điều chỉnh rủi ro: RAROA và RAROE.

Lerner : là biến độc lập, đo lường mức độ cạnh tranh của ngân hàng.

Control : là tập hợp các biến kiểm soát mô tả theo đặc điểm riêng có của từng ngân hàng (bao gồm: Logarit tự nhiên của TTS, Tốc độ tăng của TTS, Tỷ lệ Cho vay/TTS, Tỷ lệ Vốn huy động/TTS)

Control’ : là tập hợp các biến kiểm soát mô tả đặc điểm nền KTVM có tác động đến ổn định ngân hàng (GDP, INF)

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 221 trang tài liệu này.

it : ngân hàng i vào năm t

α0 : hệ số chặn

αj ( j = 1-3) : hệ số hồi quy của biến độc lập

βj, (j, = 1-4) : hệ số hồi quy của biến kiểm soát mô tả đặc điểm riêng của ngân hàng

βj’, (j,, = 1,2) : hệ số hồi quy của biến kiểm soát mô tả đặc điểm nền KTVM ε : phần dư mô hình

Mô hình đo lường tác động của đa dạng hóa và cạnh tranh đến ổn định ngân hàng:

Khung lược khảo lý thuyết cho thấy còn hạn chế các nghiên cứu thực nghiệm về mức độ ảnh hưởng của ĐDH thu nhập và cạnh tranh đến ổn định của ngân hàng. Kế thừa phương pháp nghiên cứu của Mamtecon (2009), qua đó tiếp cận mô hình nghiên cứu định lượng của Amidu và Wolfe (2013), luận án dựng mô hình nghiên cứu như sau:

(3) Bankstabi,t = α0 + α1Bankstabi,t-1 + α2R-Divi,t + α3Lerneri,t

+ α4Lerneri,t * R-Divi,t + βj,Controli,t + βj,,Control’i,t + εi,t

Trong đó :

Bankstab : là biến phụ thuộc, đo lường độ ổn định ngân hàng, được xác định bằng chỉ số Z-score, ROA, ROE, lợi nhuận điều chỉnh rủi ro: RAROA và RAROE.

R-Div : là biến độc lập, đo lường mức độ ĐDH thu nhập của ngân hàng.

Lerner : là biến độc lập, đo lường mức độ cạnh tranh của ngân hàng.

Control’ : là tập hợp các biến kiểm soát mô tả đặc điểm nền KTVM có tác động đến ổn định ngân hàng (GDP, INF)

it : ngân hàng i vào năm t

α0 : hệ số chặn

αj ( j = 1-3) : hệ số hồi quy của biến độc lập

βj, (j, = 1-4) : hệ số hồi quy của biến kiểm soát mô tả đặc điểm riêng của ngân hàng

βj’, (j,, = 1,2) : hệ số hồi quy của biến kiểm soát mô tả đặc điểm nền KTVM ε : phần dư mô hình

3.2 Mô tả các biến phụ thuộc và các biến độc lập trong các mô hình nghiên cứu

Ổn định của NHTM Việt Nam – Bankstab:

Có nhiều phương pháp đo lường ổn định của ngân hàng được trình bày chi tiết trong các nghiên cứu được lược khảo như: phương pháp phân tích tỷ lệ, phương pháp phân tích đơn biến và phương pháp phân tích kết hợp các chỉ số. Tác giả nhận thấy phương pháp phân tích kết hợp các chỉ số mà ứng dụng là mô hình Z-Score của Mercieca và cộng sự (2007) khá phổ biến và ngày càng phù hợp với đặc điểm của hệ thống ngân hàng hầu hết các nước hiện nay, trong đó có Việt Nam. Do đó, Chỉ số Z-score được chọn đại diện đánh giá cho ổn định của các NHTM Việt Nam. Chỉ số Z-score phản ánh ổn định của ngân hàng tăng lên khi khả năng sinh lợi và mức

độ vốn hóa tăng lên, và giảm khi có sự bất ổn trong thu nhập phản ánh qua độ lệch chuẩn của ROA. Như vậy Z-Score đo lường khả năng xảy ra vỡ nợ của một ngân hàng khi giá trị tài sản giảm xuống thấp hơn giá trị các khoản nợ (Chiang và cộng sự, 2014; Amidu và cộng sự, 2013; Ariss, 2010).

𝑅𝑂𝐴+𝐸/𝑇𝐴

Với:

Z-Score =

𝜎𝑅𝑂𝐴

- ROA là tỷ suất lợi nhuận ròng trên TTS.

- E/TA là tỷ số giữa VCSH trên TTS của ngân hàng.

- σROA là độ lệch chuẩn của lợi nhuận ròng trên TTS.

Ngoài ra để đánh giá toàn diện hơn ổn định NHTM, các nghiên cứu thực nghiệm còn đưa vào các chỉ số như: ROA, ROE (Ariss, 2010; Uhde và Heimeshoff, 2009), Nợ xấu, Lợi nhuận điều chỉnh rủi ro RARROA, RARROE (Amidu và cộng sự, 2013, Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai, 2015). Dựa trên cơ sở đó, luận án sẽ đo lường các chỉ số ROA, ROE, Nợ xấu, RARROA, RARROE theo công thức sau:

𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑟ò𝑛𝑔 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑟ò𝑛𝑔

ROA =

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑇à𝑖 𝑠ả𝑛 ROE = 𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢

RARROA

= 𝑅𝑂𝐴

𝜎𝑅𝑂𝐴

RARROE

= 𝑅𝑂𝐸

𝜎𝑅𝑂𝐸

Đa dạng hóa thu nhập ngân hàng - R-Div:

Như đã trình bày ở chương 1 về chỉ tiêu ĐDH thu nhập ngân hàng phản ánh mức độ mở rộng trong hoạt động của NHTM sang các lĩnh vực phi truyền thống nhằm tìm kiếm lợi nhuận. Bên cạnh đó, đứng trước những quy định ngày càng nghiêm ngặt hơn đối với hoạt động tín dụng và bảo đảm an toàn trong kinh doanh vốn, giới hạn cơ hội tìm kiếm các khoản sinh lời nhưng kèm theo rủi ro cao, các NHTM thường lựa chọn chiến lược ĐDH chuyển nguồn thu sang các sản phẩm, dịch vụ mới (Võ Xuân Vinh và cộng sự, 2015). Ngoài ra, dựa trên việc đánh giá hiệu quả của hoạt động ĐDH trong ngân hàng trên nhiều lĩnh vực với mục tiêu cuối cùng là gia tăng thu nhập cho ngân hàng, tác giả lựa chọn biến ĐDH thu nhập để đại diện cho mức độ ĐDH trong hoạt động ngân hàng ở Việt Nam.

Kế thừa các nghiên cứu tin cậy trước, luận án lựa chọn biến ĐDH thu nhập được đo lường bằng chỉ số cấu trúc (Constructing Index) Herfindahl – Hirschman (HHI) của mỗi ngân hàng (Mercieca và cộng sự, 2007; Amidu và cộng sự, 2013; Mensi và Labidi, 2015), cụ thể như sau:

R-Div = 1 - HHI

𝐻𝐻𝐼 = ( 𝑁𝑂𝑁 + ( 𝑁𝐸𝑇 )2

𝑁𝐸𝑇𝑂𝑃 𝑁𝐸𝑇𝑂𝑃

𝑁𝐸𝑇𝑂𝑃 = 𝑁𝑂𝑁 + 𝑁𝐸𝑇

Với :

NON (Non-interest income) đại diện cho thu nhập ngoài lãi của các NHTM Việt Nam.

NET (Net-interest income) đại diện cho thu nhập lãi thuần của các NHTM Việt Nam.

NETOP là thu nhập thuần của ngân hàng được tính bằng tổng của NON và NET.

Phương trình trên thể hiện một sự gia tăng của HHI chỉ ra sự gia tăng trong việc tập trung thu nhập của các NHTM Việt Nam, đồng nghĩa với việc các ngân hàng ít ĐDH hơn, nghĩa là R-Div giảm xuống.

Cạnh tranh ngân hàng – Lerner:

Trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng chỉ số Lerner đại diện cho cạnh tranh ngân hàng nhằm xem xét một mối quan hệ phi tuyến tính có thể có giữa cạnh tranh và ổn định ngân hàng. Đây là chỉ số được sử dụng khá phổ biến trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đó liên quan đến lĩnh vực này. Đồng thời cũng thể hiện tính kế thừa của luận án, kết quả nghiên cứu phù hợp với các nghiên cứu trước và phù hợp với cấu trúc dữ liệu bảng (Berger và cộng sự, 2009; Ariss, 2010; Jimenez cùng cộng sự, 2013; Amidu và cộng sự, 2013; Fu và cộng sự, 2014; Mensi và Labidi, 2015), cụ thể:

𝐿𝑒𝑟𝑛𝑒𝑟𝑖𝑡

= 𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖𝑡 − 𝑀𝐶𝑖𝑡

𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖𝑡

Theo đó, Priceit là trị giá của TTS ngân hàng i vào thời điểm t, được tính bằng tỷ lệ Tổng thu nhập lãi và phi lãi chia cho TTS (Fu và cộng sự, 2014; Fiordelisi và Mare, 2014; Guevara và cộng sự, 2005).

MCit là chi phí cận biên tính trên một đơn vị sản lượng đầu ra, đây là đại lượng không quan sát trực tiếp được nên ước lượng bằng công thức sau (Fu và cộng sự, 2014; Kasman và Carvall, 2014; Fiordelisi và Mare, 2014; Amidu và cộng sự, 2013):

𝑀𝐶

=𝐶𝑜𝑠𝑡𝑖𝑡[β + β

ln Q

+ ∑3 𝛷 ln W

+ υ trend ] (4)

𝑖𝑡

𝑄𝑖𝑡 1 2

it 𝑘=1 k

k,it it

TTS.

Qit đại diện cho sản lượng đầu ra của ngân hàng và được đo lường giống như

W1 là chi phí huy động vốn, bằng chi phí lãi. W2 là chi phí lao động, bằng chi phí lao động. W3 là chi phí vốn, bằng chi phí hoạt động khác. Trend là biến phản ánh sự thay đổi công nghệ.

Riêng Costit là tổng chi phí ngân hàng i vào thời điểm t, bao gồm chi phí tài

chính và chi phí hoạt động, đại lượng này được tính toán bằng hàm chi phí như sau:

𝑙𝑛𝐶𝑜𝑠𝑡

= 𝛽 + 𝛽 𝑙𝑛𝑄 + 1 𝛽 (𝑙𝑛𝑄

)2 + ∑ ϒ

𝑙𝑛𝑤

+ ∑ Φ

𝑙𝑛𝑄

𝑙𝑛𝑤

𝑖𝑡

0 1 𝑖𝑡 2 2

3 3

𝑖𝑡

𝑘𝑡

𝑘=1

𝑘 𝑖𝑡

𝑘

𝑘=1

𝑖𝑡

𝑘 𝑖𝑡

+ ∑ ∑ 𝛿

𝑙𝑛𝑤

+ ∑ 𝛿𝑖 (𝑙𝑛𝑤

)2 + 1 ∑ 𝜂

𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑𝑘

𝑘=1 𝑗=1 3

+ ∑

𝑖𝑗

𝑘 𝑖𝑡

𝑗 𝑖𝑡

𝑖=1

𝑗 𝑖𝑡

2 𝑘

𝑘=1

𝑖=1

𝜍𝑖 𝑙𝑛𝑤𝑗 𝑖𝑡𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑 + 2 𝜐𝑙𝑛𝑄𝑗 𝑖𝑡𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑 + 𝜀𝑗

Sau khi triển khai và rút gọn hàm chi phí được phương trình ước lượng như

𝑙𝑛𝐶𝑜𝑠𝑡𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑙𝑛𝑄𝑖𝑡 + 1 𝛽2(𝑙𝑛𝑄𝑖𝑡)2 + ϒ1𝑙𝑛𝑤1 𝑖𝑡 + ϒ2𝑙𝑛𝑤2 𝑖𝑡 +

ϒ3𝑙𝑛𝑤3 𝑖𝑡 + Φ1𝑙𝑛𝑄𝑖𝑡𝑙𝑛𝑤1 𝑖𝑡 + Φ2𝑙𝑛𝑄𝑖𝑡𝑙𝑛𝑤2 𝑖𝑡 + Φ3𝑙𝑛𝑄𝑖𝑡𝑙𝑛𝑤3 𝑖𝑡 + 1 𝛼1(𝑙𝑛𝑤1 𝑖𝑡)2 +

1 𝛼2(𝑙𝑛𝑤2 𝑖𝑡)2 + 1 𝛼3(𝑙𝑛𝑤3 𝑖𝑡)2 + 𝛼4𝑙𝑛𝑤1 𝑖𝑡𝑙𝑛𝑤2 𝑖𝑡 + 𝛼5𝑙𝑛𝑤1 𝑖𝑡𝑙𝑛𝑤3 𝑖𝑡 +

2 2

𝛼6𝑙𝑛𝑤2 𝑖𝑡𝑙𝑛𝑤3 𝑖𝑡 + 𝜂1𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑 + 1 𝜂2𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑2 + 𝜍1𝑙𝑛𝑤1 𝑖𝑡𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑 + 𝜍2𝑙𝑛𝑤2 𝑖𝑡𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑 +

𝜍3𝑙𝑛𝑤3 𝑖𝑡𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑 + 1 𝜐𝑙𝑛𝑄𝑖𝑡𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑 + 𝜀𝑗 (5)

Để ước lượng hàm Tổng chi phí lnCost, đầu tiên sẽ ước lượng các tham số của hàm chi phí. Luận án sử dụng hồi quy với mô hình FEM và REM để tìm ra các tham số này, sau đó tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp.

Sau khi ước lượng hàm Tổng chi phí, chi phí biên được tính toán bằng cách lấy đạo hàm bậc nhất của hàm Tổng chi phí và được ước lượng như phương trình (4).

Chỉ số Lerner cho giá trị càng cao tức là ngân hàng có sức mạnh chi phối giá cao và điều kiện cạnh tranh thị trường sẽ giảm xuống.

Ngoài biến Lerner, tác giả sử dụng thêm biến Lerner2 để đo lường tác động

của cạnh tranh đến ổn định ngân hàng trong dài hạn. Điều này xuất phát từ lý thuyết về mối quan hệ giữa cạnh tranh và ổn định ngân hàng được trình bày ở chương 1. Nội dung lý thuyết cho thấy khi cạnh tranh gia tăng sẽ giúp nâng cao sự ổn định. Tuy nhiên khi cạnh tranh gia tăng vượt quá một giới hạn nhất định sẽ gây ra sự bất ổn trong hệ thống ngân hàng. Điều này ngụ ý về mối quan hệ phi tuyến giữa cạnh tranh và ổn định ngân hàng và có hình chữ U ngược. Lập luận này cũng thể hiện trong rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm của các nhà kinh tế học trên thế giới như

nghiên cứu của Nguyen và cộng sự (2012), Amidu và cộng sự (2013); Ovi và cộng sự (2014). Đồng thời, kết quả kiểm định hệ số hồi quy của Lerner2 trong mô hình nghiên cứu của luận án có ý nghĩa thống kê đáng tin cậy chỉ ra mối quan hệ phi tuyến giữa cạnh tranh và ổn định ngân hàng trong hệ thống các NHTM Việt Nam.

Đa dạng hóa và cạnh tranh ngân hàng – Lerner*R-Div:

Trong mô hình nghiên cứu số 3, tác giả sử dụng biến tương tác Lerner*R-Div để đánh giá tác động của ĐDH và cạnh tranh đến ổn định ngân hàng của các NHTM Việt Nam (Amidu và cộng sự, 2013, Mensi và Labidi, 2015). Hệ số hồi quy có ý nghĩa thể hiện dưới áp lực cạnh tranh, các NHTM luôn tìm cách ĐDH nguồn thu nhập của mình sang nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau, vì vậy sẽ ảnh hưởng đến ổn định ngân hàng.

Tập hợp biến kiểm soát:

Mặc dù luận án không đề cập đến việc nghiên cứu tác động của các biến kiểm soát trong mô hình nghiên cứu đến các biến phụ thuộc nhưng các biến này vẫn được đưa vào mô hình vì những ảnh hưởng có ý nghĩa đến các biến phụ thuộc đó (Ariss, 2010; Jimenez cùng cộng sự, 2013; Amidu và cộng sự, 2013; Fu và cộng sự, 2014; Mensi và Labidi, 2015). Luận án chia các biến kiểm soát này thành hai nhóm, nhóm thứ nhất đại diện cho đặc điểm riêng của từng ngân hàng và nhóm thứ hai là những biến đại diện cho ảnh hưởng từ nền KTVM.

Các biến đại diện cho đặc điểm riêng của ngân hàng:

- Size: Phản ánh quy mô của ngân hàng, được tính bằng Logarit tự nhiên của TTS.

- Growth: Tốc độ tăng trưởng của TTS, được tính dựa trên tốc độ tăng của năm hiện tại so với năm trước đó

Quy mô ngân hàng có những ảnh hưởng nhất định đến HQKD cũng như mức độ ổn định ngân hàng. Quy mô lớn được kỳ vọng sẽ làm gia tăng hiệu quả hoạt động, giảm chi phí do lợi thế kinh tế theo quy mô. Điều này được lý giải bởi lý thuyết kinh tế về quy mô cho rằng các tổ chức lớn sẽ có ưu thế về hiệu quả hoạt động hơn, có thể cung cấp dịch vụ với mức giá thấp, qua đó sẽ thu về lợi nhuận cao hơn. Do đó, quy mô ngân hàng tăng lên sẽ giúp ngân hàng mở rộng hơn thị phần, khả năng tiếp cận nhiều hơn khách hàng để cung cấp đa dạng các sản phẩm, dịch vụ. Đồng thời giá trị ngân hàng cũng được khẳng định. Tuy nhiên quy mô tài sản lớn yêu cầu năng lực quản lý phải tốt hơn, nếu không sẽ dẫn đến rủi ro cao hơn gây ra ảnh hưởng đến sự ổn định ngân hàng (Athanasoglou và cộng sự, 2006).

- Loans: Phản ánh hoạt động cho vay của từng ngân hàng, được tính bằng tỷ lệ cho vay/TTS.

Hoạt động tín dụng được xem là nguồn thu quan trọng trong doanh thu của ngân hàng. Khi dư nợ tín dụng càng cao đóng góp rất lớn vào thu nhập. Vì vậy, yếu tố này phản ánh năng lực quản trị tốt của các nhà quản lý ngân hàng (Sadikoglu và Zehir, 2010).

- Deposits: Phản ánh hoạt động huy động vốn của từng ngân hàng, được tính bằng tỷ lệ huy động vốn/TTS.

Khi ngân hàng gia tăng huy động vốn sẽ mang lại nguồn vốn dồi dào giúp ngân hàng mở rộng các hoạt động kinh doanh của mình. Từ đó tăng khả năng mang lại nguồn thu cho ngân hàng. Khi ngân hàng duy trì nguồn vốn sẽ giúp ổn định và ngày càng phát triển.

Các biến đại diện cho đặc điểm nền KTVM:

- Tăng trưởng GDP (GGDP): Phản ánh tình hình KTVM và được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng (GDP Growth)

Ở mọi quốc gia hệ thống ngân hàng hoạt động và chi phối ở hầu hết các lĩnh vực kinh tế, văn hóa, chính trị, xã hội,…của đời sống, tiếp cận với mọi ngành nghề khác nhau. Do đó, những diễn biến của môi trường kinh tế - xã hội sẽ có những ảnh hưởng nhất định đến hệ thống ngân hàng. Khi nền kinh tế phát triển và ổn định, thể hiện bởi tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP cao, sẽ tạo môi trường kinh doanh với nhiều điều kiện thuận lợi cho hoạt động của các NHTM. Từ đó góp phần thúc đẩy quá trình sản xuất, thương mại, dịch vụ,…đảm bảo khả năng truyền dẫn nguồn vốn của các thành phần kinh tế khác trong xã hội.

Có nhiều nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của tốc độ tăng trưởng GDP đến ổn định ngân hàng. Nghiên cứu của Abreu và Mendes (2003) chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng GDP tác động tích cực đến HQKD ngân hàng. Nghiên cứu của Nasserinia và cộng sự (2017) cho thấy quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và HQKD ngân hàng là ngược chiều.