Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt động các ngân hàng thương mại Việt Nam

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN VŨ HỒNG TRANG

ẢNH HƯỞNG CỦA CƠ CẤU VỐN ĐẾN HIỆU QUẢ

HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG

MẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ

Chuyên ngành: Tài chính-Ngân hàng

Mã số: 60 34 02 01

Người hướng dẫn khoa học: TS. TRẦN PHƯƠNG THẢO

TP.HỒ CHÍ MINH-NĂM 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tôi là Nguyễn Vũ Hồng Trang hiện đang thuộc biên chế của lớp CH16C5,

Trường Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh. Tôi cam đoan luận văn tốt nghiệp

này là của riêng tôi, các số liệu trong bài đã được trích dẫn một cách đầy đủ nhất.

Tôi sẽ chịu mọi trách nhiệm nếu có các vấn đề xấu liên quan đến luận văn này.

Người viết luận văn

Nguyễn Vũ Hồng Trang

LỜI CÁM ƠN

Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến Cô T.s Trần Phương Thảo, Cô là

người đã hướng dẫn em hoàn thành bài khóa luận này. Từ buổi gặp đầu tiên, em

cảm nhận được Cô là người cởi mở, dễ gần và rấttận tình chỉ bảo, hướng dẫn từng

chút một cho sinh viên, em cũng xin lỗi vì nhiều lúc không hoàn thành đúng tiến độ

mà Cô mong muốn. Trong quá trình làm bài, chính nhờ sự định hướng, chỉ dẫn của

Cô đã giúp em thêm cố gắng hơn để hoàn thành bài khóa luận này. Tấm lòng của

Cô em sẽ không bao giờ quên.

Thông qua bài khóa luận này, em chúc Cô cùng gia đình có thật nhiều sức

khỏe và có nhiều niềm vui mới trong cuộc sống.

Trân trọng.

Nguyễn Vũ Hồng Trang

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Ký hiệu viết tắt Tiếng Việt

TMCP Thương mại cổ phần

NHTMCP Ngân hàng Thương mại cổ phần

NHNN Ngân hàng nhà nước

NHTW Ngân hàng trung ương

TCTD Tổ chức tín dụng

DN Doanh nghiệp

VCSH Vốn chủ sở hữu

Tài sản TS

Nợ phải trả NPT

Nợ dài hạn NDH

Nợ ngắn hạn NHH

Các tác giả Ctg

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Chỉ tiêu đo lường cơ cấu vốn dựa trên tỷ trọng tương đối giữa vốn chủ sở

hữu và vốn vay trong tổng nguồn vốn dài hạn của doanh nghiệp.............................12

Bảng 2.2: Sơ lược về các kết quả nghiên cứu trước đây. ....................................... 19

Bảng 3.1: Bảng tóm tắt các giả thuyết kỳ vọng ...................................................... 22

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến . ....................................................................... 33

Biểu đồ 4.1: So sánh hiệu quả hoạt động các nước trong khu vực. ........................ 34

Bảng 4.2: Kiểm định phương sai thay đổi .............................................................. .35

Bảng 4.3: Kiểm định tự tương quan . ...................................................................... 37

Bảng 4.4: Hồi quy phương trình (1) và (2) với biến phụ thuộc là ROA và ROE (f_p)

và biến độc lập là Lev (D_E và D_A) theo GMM .................................................. 38

Bảng 4.5: Bảng tổng kết các kết quả hồi quy và kỳ vọng với Lev là D_E hoặc D_A

tùy vào mô hình ...................................................................................................... 40

Bảng 4.6: Bảng các chỉ tiêu đo lường cơ cấu vốn của các NHTM Việt Nam (số liệu

tổng hợp năm 2015) .................................................................................................. 41

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU LUẬN VĂN ................................................................. 1

1.1 Tổng quan về cơ cấu vốn và hệ thống NHTM Việt Nam ................................. 1

1.2 Xác định vấn đề nghiên cứu ............................................................................. 3

1.3 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu ..................................................... 5

1.4 Phương pháp và phạm vi nghiên cứu ............................................................... 5

1.5 Nội dung nghiên cứu và kết cấu bài ................................................................. 6

1.6 Ý nghĩa của luận văn ........................................................................................ 6

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CƠ CẤU VỐN VÀ HIỆU QUẢ HOẠT

ĐỘNG CỦA CÁC NHTM ......................................................................................... 8

2.1 Nền tảng về cơ cấu vốn .................................................................................... 8

2.1.1 Khái niệm chung về cơ cấu vốn ................................................................ 8

2.1.2 Các lý thuyết về cơ cấu vốn ....................................................................... 8

2.1.3 Các chỉ tiêu đo lường cơ cấu vốn ............................................................ 11

2.2 Nền tảng lý thuyết về hiệu quả hoạt động của NHTM ................................... 14

2.2.1 Khái niệm về hiệu quả hoạt động các ngân hàng .................................... 14

2.2.2 Các chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động ............................................... 15

2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt

động của các NHTM ............................................................................................. 16

2.4 Khoảng trống nghiên cứu ............................................................................... 21

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................... 22

3.1 Các giả thuyết nghiên cứu trong mô hình ....................................................... 22

3.2 Xây dựng mô hình nghiên cứu ....................................................................... 23

3.3 Giới thiệu các biến số trong mô hình .............................................................. 24

3.3.1 Các biến phụ thuộc .................................................................................. 24

3.3.2 Các biến độc lập, biến kiểm soát và giả thuyết nghiên cứu ..................... 25

3.4 Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu ............................................................... 28

3.4.1 Phương pháp nghiên cứu ......................................................................... 28

3.4.2 Chọn mẫu nghiên cứu, thu thập và xử lý số liệu ..................................... 29

3.4.3 Các kiểm định .......................................................................................... 30

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ............................................................... 33

4.1 Thống kê mô tả biến ....................................................................................... 33

4.2 Kết quả các kiểm định .................................................................................... 35

4.3 Kết quả mô hình nghiên cứu ........................................................................... 37

4.4 Thảo luận kết quả nghiên cứu ......................................................................... 40

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .......................................................... 43

5.1 Kết quả thực nghiệm tại Việt Nam ................................................................. 43

5.2 Kiến nghị ........................................................................................................ 46

5.2.1 Quản trị vốn chủ sở hữu .......................................................................... 46

5.2.2 Quản trị nguồn vốn tiền gửi ..................................................................... 47

5.2.3 Sử dụng đòn bẩy tài chính hợp lý ............................................................ 48

5.2.4 Quản trị chi phí và gia tăng quy mô ngân hàng hợp lý ............................ 48

5.2.5 Quản trị rủi ro tín dụng ............................................................................ 49

5.3 Những hạn chế của bài nghiên cứu và hướng phát triển đề tài ....................... 49

Kết luận chương 5 ................................................................................................ 50

Phụ lục

Tài liệu tham khảo

1

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU LUẬN VĂN

1.1 TỔNG QUAN VỀ CƠ CẤU VỐN VÀ HỆ THỐNG NHTM VIỆT NAM

Việc lựa chọn cơ cấu vốn là một trong những quyết định quan trọng mang

tính chiến lược của các doanh nghiệp. Trên thế giới đã có nhiều lý thuyết nghiên

cứu về sự tác động qua lại giữa cơ cấu vốn và lợi nhuận của doanh nghiệp. Mở màn

đầu tiên là thuyết nghiên cứu M&M của Modigliani và Mayer (1958), cho rằng

trong những điều kiện giả định hoàn hảo (không có thuế doanh nghiệp, không có

chi phí giao dịch, thị trường vốn hoàn hảo...) thì cơ cấu vốn không ảnh hưởng đến

giá trị công ty. Sau này, một loạt các lý thuyết mới ra đời trên cơ sở kế thừa và phát

triển lý thuyết M&M lại đưa ra những nhận định khá thú vị về mối quan hệ giữa cơ

cấu vốn và lợi nhuận. Những nghiên cứu này cho rằng, cùng với các yếu tố như quy

mô, khả năng thanh toán, tỉ lệ chia cổ tức, tuổi… thì “cấu trúc vốn” hay “các quyết

định tài chính” có ảnh hưởng đến giá trị của doanh nghiệp theo hướng tích cực bằng

cách cân đối giữa chi phí đại diện và lợi ích do sử dụng nợ vay đem lại (Jenshen và

Meckling (1976) – Lý thuyết chi phí đại diện).

Trong khi đó, lý thuyết trật tự phân hạng của Mayer và Majlud (1984) lại đưa

ra đề xuất rằng các công ty chỉ nên sử dụng nợ vay khi nguồn tài chính nội bộ

không sẵn có vì việc gia tăng đòn bẩy tài chính sẽ có tác động tiêu cực đến lợi

nhuận của công ty. Ngoài ra, sau này còn có nhiều nghiên cứu của các tác giả khác

nhau như: Kane, Marcus và McDonald (1984), Fisher, Heinkel và Zechner (1989),

Mauer và Triantis (1994). Nhìn chung, dù theo đuổi những khía cạnh nghiên cứu

khác sau song các lý thuyết nói trên đều có một điểm chung là thừa nhận sự tác

động qua lại giữa cơ cấu vốn và lợi nhuận doanh nghiệp đồng thời đưa ra những

phương thức để xác định một cơ cấu vốn tối ưu cho doanh nghiệp.

Giống như các nước trên thế giới, tại Việt Nam, việc xây dựng một cơ cấu

vốn hợp lý nhằm cân đối giữa vốn chủ sở hữu và nợ vay để tối đa hóa lợi nhuận

cũng là mối quan tâm hàng đầu của các nhà lãnh đạo ngân hàng. Bên cạnh đó, qua

nhiều giai đoạn phát triển của nền kinh tế, hoạt động của ngành ngân hàng Việt

2

Nam đã có những thay đổi đáng kể cả về số lượng, quy mô và năng lực tài chính

khiến cho cơ cấu vốn của các NHTM cũng bị ảnh hưởng theo:

Trước năm 1990, hệ thống ngân hàng Việt Nam là hệ thống một cấp, không

có sự tách biệt giữa chức năng quản lý và chức năng kinh doanh. Ngân hàng Nhà

nước (NHNN) vừa đóng vai trò là Ngân hàng Trung ương vừa là Ngân hàng thương

mại.

Đến năm 1990, hệ thống quản lý nhà nước chuyển đổi từ ơ chế quản lý kinh

doanh xã hội chủ nghĩa sang cơ chế thị trường có sự điều tiết của nhà nước theo chủ

trương phát triển nền kinh tế đa thành phần. Để phù hợp với sự thay đổi đó, hệ

thống ngân hàng Việt Nam cũng được chuyển đổi từ một cấp sang hệ thống ngân

hàng hai cấp. Lúc này Ngân hàng Nhà nước chỉ thực hiện hai chức năng chính là

chức năng ngân hàng trung ương và chức năng quản lý nhà nước về tiền tệ và hoạt

động ngân hàng. Điều này một mặt đã xóa bỏ tính độc quyền nhà nước trong hệ

thống ngân hàng, một mặt lại tạo điều kiện cho các ngân hàng TMCP ra đời và phát

triển đa dạng hóa dưới hình thức sở hữu khác nhau: thương mại quốc doanh, thương

mại cổ phần, ngân hàng liên doanh, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, ngân hàng

thương mại 100% vốn nước ngoài. Số lượng các ngân hàng thương mại cũng tăng

lên nhanh chóng, tính đến thời điểm cuối năm 2016 đã có 35 ngân hàng đang hoạt

động trong hệ thống.

Cùng với sự gia tăng về số lượng, quy mô tài sản và vốn chủ sở hữu của các

ngân hàng thương mại cũng tăng theo. Tính đến thời điểm tháng 5/2016 tổng tài sản

có của toàn hệ thống ngân hàng đã tăng 4,26% so với đầu năm, đạt mức 7,63 triệu

tỷ đồng. Trong đó, tăng mạnh nhất là khối NHTM nhà nước (BIDV, Agribank,

Vieticombank, Vietinbank) với mức tăng thêm là 58,6 nghìn tỷ đồng, tiếp đến là

khối TMCP với mức tăng thêm 32 nghìn tỷ đồng so với đầu năm.

Bên cạnh đó, vốn tự có của toàn hệ thống cũng tiếp tục duy trì được đà tăng

trưởng khá ổn định. Cụ thể, tính đến cuối tháng 5/2016, vốn tự có của toàn hệ thống

đạt gần 595 nghìn tỷ đồng, tăng 3 nghìn tỷ đồng so với tháng trước và tăng gần 17

nghìn tỷ đồng (tương đương tăng 2,93%) so với cuối năm 2015. Dẫn đầu vẫn là các

3

ngân hàng TMCP nhà nước như Vietinbank, BIDV, Agribank, Vietcombank, theo

sau là các ngân hàng TMCP nhưVIB, Sacombank, Eximbank, Hàng Hải, ACB,

VPbank...

Theo Ủy ban giám sát tài chính quốc gia, trong năm 2015, mức ROA và

ROE của các NHTM Việt Nam trung bình lần lượt là 0,46% và 6,42%. Tỷ lệ an

toàn vốn tối thiểu của toàn hệ thống bao gồm các NHTM nhà nước và TMCP đạt

9,4%, gần chạm ngưỡng tối thiểu cho phép của NHNN là 9% và thấp hơn nhiều so

với mức bình quân của ASEAN là 10,3%. Qua nhận định của các chuyên gia phân

tích tài chính, nguyên nhân chủ yếu dẫn đến việc sụt giảm hệ số CAR của các

NHTM Việt Nam là do tình trạng thiếu vốn tự có kéo dài, mức tăng của vốn tự có

không đủ bù đắp mức tăng của Tài sản có rủi ro và ảnh hưởng của việc NHNN bước

đầu triển khai thực hiện đánh giá theo Basel II gây ra một vài thay đổi trong cách

tính toán hệ số CAR so với trước đây.

Mới đây nhất, theo đánh giá của Fitch- Tổ chức xếp hạng tín dụng (2017)- độ

tín nhiệm của các ngân hàng Việt Nam hiện đang ở mức thấp nhất trong khu vực

Châu Á Thái Bình Dương do còn tồn tại nhiều vấn đề phải giải quyết triệt đểnhư

tình trạng vốn tự có ít, nợ xấu cao và lợi nhuận thấp. Điều này cũng cho thấy rằng,

giống như các ngân hàng trên thế giới, hoạt động của các ngân hàng TMCP Việt

Nam cũng chịu sự tác động không nhỏ của cơ cấu vốn.

1.2 XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Ngân hàng thương mại (NHTM) là doanh nghiệp đặc biệt, kinh doanh trong

lĩnh vực tiền tệ, tín dụng – một tổ chức cung ứng vốn chủ yếu và hữu hiệu của nền

kinh tế. Thông qua hoạt động của ngân hàng mà nguồn vốn trong nền kinh tế sẽ

được lưu chuyển một cách hợp lý, kịp thời từ các chủ thể thừa vốn đến các chủ thể

thiếu vốn, góp phần thúc đẩy sản xuất, đầu tư và kích thích nền kinh tế phát triển.

Để làm được điều đó đòi hỏi mỗi NHTM phải có một nguồn vốn lớn với cơ cấu hợp

lý để một mặt đảm bảo an toàn cho chính ngân hàng đó đồng thời có khả năng thỏa

mãn nhu cầu vốn của nhiều chủ thể khác nhau trên thị trường tiền tệ.

4

Thông thường, khi đánh giá một ngân hàng có phát triển ổn định và bền

vững hay không các nhà nghiên cứu thường xem xét đến hiệu quả hoạt động của

ngân hàng đó trong từng giai đoạn nhất định và nghiên cứu ở cả cấp độ vi mô và vĩ

mô của nền kinh tế. Hiệu quả hoạt động kinh doanh hay cụ thể hơn là khả năng sinh

lời của ngân hàng chịu sự tác động của nhiều yếu tố chủ quan (vốn chủ sở hữu, quy

mô ngân hàng, tỷ lệ tiền gởi, tỷ lệ dư nợ, dự phòng rủi ro tín dụng, sở hữu ngân

hàng.) và khách quan (tăng trưởng kinh tế, lạm phát, tình hình chính trị)

(Kosmidous và ctg, 2006; Vong và Chan, 2009; Athanasoglou và ctg, 2006; Jiang

và ctg, 2006; Bennaceur và Goaied, 2008).

Trên thế giới, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện liên quan đến ảnh hưởng

của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, doanh nghiệp niêm yết

như: Tharmila K. và ctg (2013), Tayyaba (2013), Lucy và ctg (2014), Rasa

Norvaisiene (2012), Berger và Emilia (2002), Berger (2006). Tại Việt Nam có các

nghiên cứu đóng góp của các tác giả: Trần Thiên Đức (2013), Lê Hoàng Vinh

(2015), Lê Thanh Ngọc và ctg (2015).

Là một nước đang phát triển, nền kinh tế Việt Nam nói chung và ngành ngân

hàng nói riêng gặp nhiều khó khăn và thử thách trong quá trình hội nhập quốc tế.

Việc cạnh tranh giữa các NHTM trong nước với các ngân hàng trong khu vực và

trên thế giới càng trở nên gay gắt đòi hỏi các ngân hàng phải thường xuyên thay đổi,

làm mới mình thông qua các hoạt động như: tái cơ cấu, liên kết, sáp nhập, xử lý nợ

xấu, gia tăng vốn chủ sở hữu… (Lê Thanh Ngọc và ctg, 2015; Nguyễn Tuyết

Dương, 2013). Hay nói cách khác, vấn đề đặt ra cho các nhà lãnh đạo quản trị là

phải nghiên cứu ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt động ngân hàng nhằm

góp phần tạo nên sự phát triển bền vững và ổn định.

Do đó, tìm hiểu sự ảnh hưởng của cơ cấu nguồn vốn đến hiệu quả hoạt động

kinh doanh của các doanh nghiệp nói chung hay các NHTM Việt Nam nói riêng

luôn giữ vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn cho sự phát triển bền vững

lâu dài của toàn hệ thống tài chính. Đây cũng là mối quan tâm hàng đầu của các nhà

quản trịhiện nay. Nhận thức được tầm quan trọng và cấp thiết của đề tài, tôi đã chọn

5

đề tài “Ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt động các ngân hàng

thương mại Việt Nam” để nghiên cứu.

1.3 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

• Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn sẽ tập trung nghiên cứu về ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả

hoạt động kinh doanh ngân hàng. Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết và phân tích tình

hình thực tế để đưa ra một số đề xuất, góp ý nhằm góp phần hoàn thiện công tác

quản trị nguồn vốn, thúc đẩy hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn tại các NHTM.

• Câu hỏi nghiên cứu

Đề tài sẽ tập trung giải quyết câu hỏi trọng tâm có liên quan đến vấn đề xây

dựng cơ cấu vốn của các NHTM là:

Có tồn tại mối quan hệ giữa cơ cấu vốn và hiệu quả hoạt động của các

NHTM Việt Nam hay không? Nếu có, thì mối quan hệ đó như thế nào?

1.4 PHƯƠNG PHÁP VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và sử dụng mô hình

phân tích hồi quy dữ liệu bảng. Theo đó, dựa theo theo đặc điểm của dữ liệu thu

thập trong bài nghiên cứu sẽ thực hiện hồi quy theo mô hình tác động ngẫu nhiên

(REM) và tác động cố định (FEM), mô hình theo phương pháp ước lượng bình

phương nhỏ nhất tổng quát – GLS (Generalied least squares) và GMM (Generalized

Method of Moments). Dựa trên các kết quả thu thập được từ các mô hình luận văn

lựa chọn ra mô hình phù hợp nhất để phân tích mối liên hệ giữa cơ cấu vốn và hiệu

quả hoạt động các NHTM.

Đề tài sử dụng dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của 28 NHTM Việt

Nam trong khoảng thời gian từ 2008 đến 2015. Các biến được lựa chọn dựa trên các

nghiên cứu trước đây bao gồm: lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), lợi nhuận trên

vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu (D_E), tỷ lệ nợ phải trả

trên tổng tài sản (D_A), tỷ lệ vốn tiền gửi trên tổng tài sản (DEP), tỷ lệ cấp tín

6

dụngtrên vốn huy động (LDR), quy mô ngân hàng (BSIZE), dự phòng rủi ro tín

dụng (LPP) và tỷ lệ tăng trưởng GDP (GRO).

Sau khi thu thập đầy đủ các dữ liệu cần thiết, luận văn sẽ tính toán và đưa

vào mô hình hồi quy đa biến nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của các thành phần

trong cơ cấu vốn lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Các phần mềm được sử

dụng là Excel và Stata 13.

1.5 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ KẾT CẤU BÀI

Nội dung nghiên cứu của đề tài gồm 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về để tài nghiên cứu, lí do lựa chọn đề tài, vấn đề

nghiên cứu, mục tiêu, câu hỏi, phương pháp và ý nghĩa của vấn đề nghiên cứu.

Chương 2: Trình bày cơ sở lý thuyết có liên quan đến vấn đề nghiên cứu, bao gồm

các thành phần trong cơ cấu vốn ngân hàng, các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt

động ngân hàng.

Chương 3: Trình bày phương pháp nghiên cứu, cách thu thập dữ liệu, mô tả mô

hình nghiên cứu, đưa ra các giả thuyết nghiên cứu và giải thích cách đo lường các

biến.

Chương 4: Trình bày kết quả thu thập được, thực hiện các kiểm định cần thiết,

phân tích dữ liệu hồi quy và giải thích kết quả.

Chương 5: Đưa ra kết luận cụ thể về vấn đề nghiên cứu, một số kiến nghị đồng thời

nêu lên hạn chế của đề tài và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

1.6 Ý NGHĨA CỦA LUẬN VĂN

Trong những năm gần đây, khi mà nền kinh tế Việt Nam đang mở cửa hội

nhập với nền kinh tế thế giới, đa số các doanh nghiệp nói chung và các ngân hàng

nói riêng đều nỗ lực hết sức mình để tăng trưởng phát triển cả về mặt quy mô lẫn

chất lượng dịch vụ để có thể cạnh tranh với các đối thủ trong và ngoài nước. Song

song với nó, công tác quản trị nguồn vốn cũng ngày càng được coi trọng nhiều hơn

vì nguồn vốn là một trong những điều kiện hàng đầu mà các ngân hàng cần có thể

thực hiện các chiến lược phát triển kinh doanh của mình, nâng cao hiệu quả hoạt

7

động. Kết quả từ việc nghiên cứu ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt động

sẽ giúp cho các nhà quản trị có được cái nhìn tổng quan và toàn diện về hoạt động

của ngân hàng mình đang quản lý thông qua việc đánh giá các chỉ tiêu tài chính

ROE, ROA.., mối tác động qua lại giữa các chỉ tiêu này với nguồn vốn đang theo

chiều hướng tiêu cực hay tích cực. Trên cơ sở đó họ có thể hoạch định chiến lược

phát triển kinh doanh phù hợp, xây dựng kế hoạch gia tăng vốn chủ sở hữu an toàn

cũng như phòng ngừa và tìm biện pháp khắc phục những rủi ro phát sinh trong quá

trình hoạt động (rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng, năng lực quản lý chi phí và sử

dụng vốn đầu tư…) trong từng giai đoạn kinh tế cụ thể.

Xét ở tầm vĩ mô, việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của cơ cấu vốn lên hiệu

quả hoạt động các NHTM sẽ cung cấp thông tin để các nhà quản lý ngân hàng có

thể tham khảo và đưa ra những đánh giá về các quyết định mà NHNN Việt Nam

đang yêu cầu các NHTM thực hiện về: vốn điều lệ tối thiểu, tỉ lệ các chỉ tiêu tài

chính đảm bảo an toàn hoạt động,..khi áp dụng vào thực tế đất nước ta giai đoạn

hiện nay đã thực sự phù hợp chưa, có tạo điều kiện phát triển cho từng NHTM hay

không.Qua đó, NHNN có thể điều chỉnh và cải tiến các quy định của mình cho phù

hợp với tình hình kinh tế Việt Nam và năng lực tài chính các NHTM. Điều này sẽ

góp phần tạo sự ổn định cho hoạt động ngành ngân hàng nói riêng và toàn hệ thống

tài chính Việt Nam nói chung.

Do vậy, khi lựa chọn đề tài “Ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt

động của ngân hàng” em hy vọng rằng đề tài của mình sẽ giúp cho người đọc có

thêm được những thông tin tham khảo hữu ích về lĩnh vực quản trị tài chính ngân

hàng về mặt khoa học cũng như thực tiền. Tuy nhiên, với vốn kiến thức và khả năng

phân tích số liệu còn hạn chế của em, đề tài chắc hẳn sẽ còn một vài thiếu sót, chưa

thật sự hoàn chỉnh, mong rằng sẽ nhận được nhiều nhận xét, góp ý của thầy cô và

các bạn để đề tài được hoàn thiện hơn.

8

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CƠ CẤU VỐN VÀ HIỆU QUẢ

HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NHTM

2.1 NỀN TẢNG VỀ CƠ CẤU VỐN

2.1.1 Khái niệm chung về cơ cấu vốn

Cơ cấu vốn doanh nghiệp được định nghĩa như là sự kết hợp giữa nợ và vốn

chủ sở hữu trong tổng nguồn vốn dài hạn mà doanh nghiệp có thể huy động được để

tài trợ cho các dự án đầu tư (Breadley và ctg, 2008; Brigham và Houston, 2009).

Cơ cấu vốn của một doanh nghiệp sẽ quyết định chi phí sử dụng vốn bình

quân (WACC) của doanh nghiệp đó. Trong khi chi phí sử dụng vốn bình quân của

doanh nghiệp lại chính là tỷ suất sinh lợi đòi hỏi tối thiểu đối với mỗi dự án đầu tư

của doanh nghiệp, đồng thời cũng là tỷ suất chiết khấu để xác định giá trị của doanh

nghiệp đó. Vì vậy, cơ cấu vốn sẽ có ảnh hưởng lớn đến giá trị một doanh nghiệp:

một cơ cấu vốn hợp lý sẽ làm tăng giá trị doanh nghiệp và ngược lại.

Như vậy, ta thấy, tuy có nhiều quan điểm khác nhau về cơ cấu vốn là nhưng

xét cho cùng về cơ bản các quan điểm này đều cho rằng cơ cấu vốn của doanh

nghiệp được cấu thành từ hai thành phần chính là vốn chủ sở hữu và nợ phải trả.

2.1.2 Các lý thuyết về cơ cấu vốn

Lý thuyết cơ cấu vốn của Modigliani và Miller (M&M)

Nội dung lý thuyết M&M trình bày những nghiên cứu của các tác giả về sự

thay đổi của chi phí vốn và giá trị doanh nghiệp khi một doanh nghiệp tăng hay

giảm nợ vay.

Lý thuyết này được phân tích trong điều kiện giả định thị trường vốn là hoàn

hảo, vì vậy sẽ không phát sinh các chi phí giao dịch và các doanh nghiệp đều có thể

vay tiền ở mức lãi suất như nhau; việc đánh thuế được bỏ qua và nguy cơ được tính

hoàn toàn bằng tính không ổn định của các luồng tiền.

9

Lý thuyết M&M được phát biểu rằng “Trong điều kiện không có thuế, giá trị

công ty có vay nợ (V_L) bằng giá trị của công ty không có vay nợ (V_U), nghĩa là

V_L= V_U”. Nói cách khác, trong điều kiện không có thuế, giá trị công ty có vay

nợ và không vay nợ là như nhau, do đó, cơ cấu nợ/vốn (B/S) không có ảnh hưởng

đến giá trị công ty. Vì vậy, không có cơ cấu nào là tối ưu và doanh nghiệp cũng

không thể nào tăng giá trị bằng cách thay đổi cơ cấu vốn.

Đến năm 1963, hai tác giả Modigliani và Miller tiếp tục phát triển lý thuyết

này với việc loại bỏ giả định về thuế thu nhập doanh nghiệp. Khi đó, với thuế thu

nhập doanh nghiệp, việc sử dụng nợ sẽ làm tăng giá trị doanh nghiệp theo phương

trình: V_L= V_U+ T.D. Lúc này, nhờ vào các “lá chắn thuế” mà giá trị của doanh

nghiệp sử dụng nợ sẽ bằng giá trị của doanh nghiệp không sử dụng nợ cộng với

khoản lợi từ việc sử dụng nợ. Trong đó, D là tổng số nợ sử dụng, T là thuế suất thuế

thu nhập doanh nghiệp, T.D là khoản lơi từ việc sử dụng nợ.

Như vậy, theo mô hình M&M (1963) cơ cấu vốn có liên quan đến giá trị của

doanh nghiệp. Doanh nghiệp sử dụng nợ càng cao thì giá trị doanh nghiệp càng tăng

và gia tăng tối đa khi doanh nghiệp được tài trợ 100% nợ vay.

Tuy nhiên, lý thuyết này cũng thể hiện nhiều bất cập do tác giả không tính

đến việc gia tăng nợ vay sẽ làm phát sinh một loại chi phí gọi là chi phí khốn khó

tài chính, điều này sẽ làm giảm giá trị của công ty. Vì đến một điểm nào đó của tỷ

số nợ, chi phí khốn khó tài chính sẽ vượt qua lợi ích của lá chắn thuế, khi ấy giá trị

doanh nghiệp có nợ vay sẽ bắt đầu giảm dần.

Lý thuyết về chi phí kiệt quệ tài chính

Sự kiệt quệ về tài chính bao gồm nguy cơ phá sản và sự phá sản. Một doanh

nghiệp (DN) rơi vào tính trạng phá sản luôn phát sinh các chi phí kế toán và pháp lý

đáng kể (Myers, 1984) và DN đó phải mất nhiều thời gian để duy trì khách hàng,

nhà cung cấp và người lao động. Ngoài ra, tình trạng phá sản thường áp lực các DN

10

phải thanh lý hoặc nhượng bán các tài sản với giá thấp hơn giá trị của nó so với

trường hợp DN hoạt động bình thường.

Chi phí kiệt quệ tài chính có thể gồm cả các chi phí trực tiếp và gián tiếp.

Các chi phí trực tiếp như các chi phí về pháp lý và hành chính trong quá trình phá

sản. Chi phí gián tiếp là những khoản thiệt hại với DN khi các bên có liên quan đến

lợi ích DN hạn chế những điều kiện ưu đãi cho DN đó. Chi phí kiệt quệ về tài chính

tùy thuộc vào 3 yếu tố: khả năng phá sản, chi phí phát sinh khi tình trạng kiệt quệ về

tài chính gia tăng, và ảnh hưởng của nguy cơ phá sản đối với hoạt động của DN ở

hiện tại.

Nếu sử dụng nợ để làm gia tăng giá trị DN theo mô hình thuế M&M, việc gia

tăng nợ lên sẽ làm gia tăng chi phí kiệt quệ, gia tăng khả năng phá sản và sẽ làm

giảm giá trị DN. Ý tưởng về chi phí kiệt quệ tài chính dẫn đến lý thuyết “đánh đổi”

về cấu trúc vốn, theo đó cấu trúc vốn tối ưu là cấu trúc đòi hỏi phải có sự đánh đổi

giữa lợi ích do sử dụng nợ và chi phí kiệt quệ tài chính.

Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn

Theo lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Castanias,1983; Atman, 1984) thì cấu

trúc vốn của doanh nghiệp được xác định dựa trên sự đánh đổi giữa lợi ích của tấm

chắn thuế (do lãi vay được khấu trừ thuế) và chi phí kiệt quệ tài chính. Theo đó, khi

DN vay nợ càng nhiều thì lợi ích của tấm chắn thuế càng lớn nhưng chi phí kiệt quệ

tài chính cũng tăng theo.

Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn giải thích được các khác biệt trong cấu trúc

vốn giữa nhiều ngành. Lý thuyết đánh đổi lại cung cấp một công thức cụ thể để xác

định cơ cấu vốn tối ưu và giải thích ảnh hưởng của thuế, chi phí phá sản và chi phí

đại diện đến việc xác định cơ cấu vốn. Lý thuyết đánh đổi cho rằng, các công ty có

nợ vay quá nhiều, không thể trả bằng tiền mặt trong vòng một vài năm, nên phát

hành cổ phần, hạn chế cổ tức hay bán bớt tài sản để huy động tiền mặt nhằm tái cấu

trúc vốn.

11

Lý thuyết về chi phí đại diện

Trong quản trị tài chính, vấn đề đại diện luôn chứa đựng mâu thuẫn tiềm tàng

về lợi ích giữa người tài trợ với người quản lý DN. Jenshen và Meckling (1976) cho

rằng có hai dạng mâu thuẫn về đại diện: mâu thuẫn giữa người chủ sở hữu với nhà

quản lý doanh nghiệp và mâu thuẫn giữa người chủ sở hữu với người chủ nợ.

Những nghiên cứu về chi phí đại diện cho thấy, tương tự như trường hợp chi

phí kiệt quệ về tài chính, chi phí đại diện làm giảm lợi ích do sử dụng nợ để tài trợ.

Nói cách khác lý thuyết này thừa nhận sự tồn tại của một cơ cấu vốn tối ưu; cụ thể,

Jenshen và Meckling (1976) cho rằng một cấu trúc vốn tối ưu có thể đạt được bằng

việc cân đối giữa chi phí đại diện với lợi ích do sử dụng nợ hay cân bằng giữa ảnh

hưởng thuế thu nhập doanh nghiệp, thuế thu nhập cá nhân với chi phí đại diện và

chi phí kiệt quệ tài chính. Lý thuyết về chi phí đại diện cũng cho rằng đối với các

doanh nghiệp nhỏ nên quan tâm đến chi phí đại diện vì chi phí này có xu hướng

phát sinh lớn hơn xuất phát từ những mâu thuẫn cơ bản về lợi ích giữa người chủ sở

hữu và các chủ nợ khi sử dụng nợ vay nhiều khi nguồn vốn tự có bị hạn chế.

2.1.3 Các chỉ tiêu đo lường cơ cấu vốn

Cơ cấu vốn là một khái niệm trừu tượng nên khi nghiên cứu về lĩnh vực này,

giới tài chính đã cụ thể hóa nó bằng nhiều cách đo khác nhau trong các công trình

của mình. Đây là một vấn đề cần quan tâm vì không giống như các định nghĩa phổ

biến trong các giáo trình về quản trị tài chính, mỗi cách đo lường khác nhau đều ảnh

hưởng đến kết quả nghiên cứu. Thực tế nghiên cứu cho thấy có hai vấn đề cần lưu ý

khi đo lường cơ cấu vốn:

Một là, giá trị thị trường hay giá trị sổ sách sẽ được sử dụng để xác định giá

trị của tài sản và các khoản nợ phải trả khi xem xét cấu trúc vốn? Titnam và

Wessels (1998) cho rằng giữa giá trị sổ sách và giá trị thị trường của nguồn vốn có

sự khác biệt đáng kể, vì vậy việc lựa chọn giá trị sổ sách hay giá trị thị trường của

nguồn vốn sẽ có ảnh hưởng nhất định đến các chỉ tiêu đo lường chi tiêu tài chính.

12

Sử dụng giá trị sổ sách có ưu điểm dễ tiếp cận hơn giá trị trường, ghi nhận

chính xác hơn và không bị lệch so với sự thay đổi như giá trị thị trường. Giá trị sổ

sách còn phù hợp khi xác định cấu trúc vốn đối với các công ty không yết giá hay

các doanh nghiệp nhỏ. Đây là kiểu đo lường được sử dụng trong nhiều nghiên cứu

của Graham (2000), Hesmatti (2001), Michealas (1999), Mira (2001). Ngược lại, sử

dụng “giá trị thị trường” có ưu điểm là giúp cho nhà nghiên cứu xác định được giá

trị thực của doanh nghiệp. Vì lẽ đó, nhiều nghiên cứu sử dụng cả giá trị thị trường

và giá trị sổ sách để đo lường cấu trúc vốn (Titman và Wessel, 1988; Pandey, 2001,

Huang và Song, 2001…).

Hai là, nợ phải trả để xác định cấu trúc vốn là loại nợ gì? Có cần thiết đo

lường cấu trúc vốn theo từng loại nợ không? Michaelas và cộng sự (1999) cho rằng

nếu các nhân tố ảnh hưởng đến nợ ngắn hạn khác với các nhân tố ảnh hưởng đến nợ

dài hạn thì cần thiết sử dụng cả nợ vay ngắn và nợ dài để đo lường cấu trúc vốn.

Đây là hướng tiếp cận đã được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm như Titman và

Wessels (1988), Pandey (2001), Huang và Song (2001).

Nợ vay hay toàn bộ nợ phải trả cũng là vấn đề cần quan tâm khi đo lường

cấu trúc vốn vì sự khác nhau về thời hạn hoàn trả của nợ ngắn hạn hay dài hạn sẽ

quyết định chi phí trả lãi vay của doanh nghiệp là thấp hay cao.

Trên cơ sở tham khảo lý thuyết tổng quan về cơ cấu vốn của các nghiên cứu

trước đây, luận văn lần này sẽ trình bày lại các chỉ tiêu đo lường cấu trúc vốn

thường được sử dụng như sau:

𝑵ợ

Cách tính Ý nghĩa

𝑻ổ𝒏𝒈  𝒕à𝒊  𝒔ả𝒏

Nợ chiếm bao nhiêu % trong tổng nguồn vốn, Tỷ số nợ =

hay là doanh nghiệp có bao nhiêu % tài sản dược

tài trợ bới nợ.Tỷ số nợ lớn hơn 50% cho biết cơ

cấu vốn nghiêng về nợ.

13

Tỷ số tự tài trợ = 𝑽ố𝒏  𝒄𝒉ủ  𝒔ở  𝒉ữ𝒖 𝑻ổ𝒏𝒈  𝒕à𝒊  𝒔ả𝒏 Vốn chủ sở hữu chiếm bao nhiêu % trong tổng nguồn vốn, hay là doanh nghiệp có bao nhiêu %

tài sản được tài trợ bởi vốn chủ sở hữu.

Tỷ số tự tài trợ lớn hơn 50% cho biết cơ cấu vốn

nghiêng về vốn chủ sở hữu.

1 đồng vốn chủ sở hữu phải “gánh” bao nhiêu

đồng nợ, nếu hệ số này lớn hơn 1 tức là cơ cấu Hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu= 𝑵ợ  𝒑𝒉ả𝒊  𝒕𝒓ả 𝑽ố𝒏  𝒄𝒉ủ  𝒔ở  𝒉ữ𝒖 nghiêng về nợ.

𝑻ổ𝒏𝒈  𝒕à𝒊  𝒔ả𝒏

Hệ số đòn bẩy tài chính = Tổng nguồn vốn gấp bao nhiêu lần vốn chủ sở

𝑽ố𝒏  𝒄𝒉ủ  𝒔ở  𝒉ữ𝒖

hữu. Hệ số này lớn hơn 2 cho biết cơ cấu vốn

nghiêng về nợ.

Tỷ lệ nguồn vốn ngắn hạn Doanh nghiệp có bao nhiêu % tài sản được tài

trợ bởi nguồn vốn ngắn hạn, hay nguồn vốn trên tổng tài sản = 𝑵ợ  𝒏𝒈ắ𝒏  𝒉ạ𝒏 𝑻ổ𝒏𝒈  𝒕à𝒊  𝒔ả𝒏 ngắn hạn chiếm bao nhiêu % trong tổng nguồn

vốn.

Doanh nghiệp có bao nhiêu % tài sản được tài

trợ bởi nguồn vốn dài hạn, hay nguồn vốn dài Tỷ lệ nguồn vốn dài hạn trên tổng tài sản = 𝑵ợ  𝒅à𝒊  𝒉ạ𝒏 𝑻ổ𝒏𝒈  𝒕à𝒊  𝒔ả𝒏 hạn chiếm bao nhiêu % trong tổng nguồn vốn.

Bảng 2.1: Chỉ tiêu đo lường cơ cấu vốn dựa trên tỷ trọng tương đối giữa vốn

chủ sở hữu và vốn vay trong tổng nguồn vốn dài hạn của doanh nghiệp

Nguồn: Breadley và ctg, 1984; Ngô Kim Phượng và ctg, 2013

Các chỉ tiêu đo lường cơ cấu vốn nói trên thể hiện mức độ đóng góp của các

chủ thể khác nhau trong tổng vốn đầu tư, cho biết mức độ sử dụng nợ và khả năng

đảm bảo tự chủ tài chính của doanh nghiệp. Một doanh nghiệp có tài sản được tài

trợ chủ yếu bằng vốn chủ sở hữu thì tỷ số tự tài trợ cao, tỷ số nợ thấp, hệ số đòn bẩy

tài chính thấp, và hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu cũng thấp và ngược lại.

14

Nếu tài sản được tài trợ chủ yếu bởi các chủ sở hữu sẽ giúp doanh nghiệp có

cơ cấu tài chính vững chắc và ổn định, khả năng tự chủ tài chính tốt, giảm thiểu

được rủi ro thanh toán (Kim Phượng và các tác giả, 2013) nhưng doanh nghiệp phải

đối mặt với chi phí sử dụng vốn cao, giảm tính mềm dẻo của cơ cấu tài chính.

Nếu doanh nghiệp duy trì cơ cấu vốn nghiêng về nợ nhiều sẽ tạo ra cơ hội

gia tăng lợi nhuận dành cho chủ sở hữu nhiều hơn khi hiệu quả sử dụng nợ được

đảm bảo. Tuy nhiên, lợi nhuận dành cho chủ sở hữu cũng có khả năng bị giảm sút

nhiều hơn khi việc sử dụng nợ không hiệu quả, hơn thế nữa, mức độ sử dụng nợ cao

sẽ làm gia tăng rủi ro kiệt quệ tài chính, nguy cơ phá sản và doanh nghiệp dễ rơi vào

tình trạng bị động về nguồn tài trợ, đặc biệt là những điều này sẽ càng nghiêm trọng

khi doanh nghiệp sử dụng nhiều các khoản nợ ngắn hạn.

Trong luận văn nghiên cứu lần này, để tránh sự tương quan sẵn có giữa các

chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động đã trình bày ở trên nên tác giả sẽ chỉ lựa chọn

hai chỉ tiêu chính đưa vào mô hình là: tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ

phải trả trên vốn chủ sở hữu.

2.2 NỀN TẢNG LÝ THUYẾT VỀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NHTM

2.2.1 Khái niệm về hiệu quả hoạt động các ngân hàng

Hiệu quả hoạt động kinh doanh bao gồm hai mặt là hiệu quả kinh tế (phản

ảnh trình độ sử dùng các nguồn nhân tài, vật lực của doanh nghiệp hoặc xã hội để

đạt được kết quả cao nhất với chi phí thấp nhất) và hiệu quả xã hội (phản ánh những

lợi ích về mặt xã hội đạt được từ quá trình hoạt động kinh doanh) (Lê Văn Tư,

2005).

Đối với hoạt động ngân hàng thì việc phân tích hiệu quả hoạt động kinh

doanh ngân hàng nhằm hai mục tiêu cơ bản là: phát hiện các lĩnh vực kinh doanh có

khả năng mang lại lợi nhuận cao và hạn chế rủi ro phát sinh trong quá trình kinh

doanh tiền tệ.

15

2.2.2 Các chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động

Có rất nhiều các chỉ tiêu tài chính khác nhau được sử dụng để đánh giá các

khía cạnh hoạt động khác nhau của một ngân hàng và phân thành nhiều nhóm:

nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời, nhóm chỉ tiêu phản ánh thu nhập-chi phí

và nhóm chỉ tiêu phản ánh các rủi ro tài chính.

Trong đó, một số chỉ tiêu phổ biến được các nhà phân tích kinh tế ưa dùng

thường là: tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu

(ROE), thu nhập lãi cận biên (NIM), thu nhập trên cổ phiếu (EPS).

Cụ thể:

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE):

Được tính bằng lợi nhuận ròng chia cho vốn tự có cơ bản bình quân (vốn cổ

phần thường, cổ phần ưu đãi, các quỹ dự trữ và lợi nhuận không chia). ROE đo

lường tỷ lệ thu nhập cho các cổ đông của ngân hàng, nó thể hiện thu nhập mà các cổ

đông nhận được từ việc đầu tư vốn vào ngân hàng. Tỷ lệ này được sử dụng khá phổ

biến trong các nghiên cứu của Kosmidous(2006), Gul và ctg (2011), Lucy và ctg

(2014).

ROE   = Lợi  nhuận  ròng Vốn  chủ  sở  hữu  (Vốn  tự  có  bình  quân)

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA):

ROA là chỉ tiêu đánh giá hiệu quả công tác quản lý của ngân hàng, cho thấy

khả năng trong quá trình chuyển tài sản của ngân hàng thành thu nhập ròng.

ROA = Lợi  nhuận  ròng Tổng  tài  sản

16

Tỷ lệ này được sử dụng khá phổ biến trong các nghiên cứu của Vong và

Chan (2009), Kosmidous và ctg, 2005, Mohammad R.Z. và ctg (2015).

Thu nhập lãi cận biên (NIM)

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (Net interest Margin – NIM): là chênh lệch giữa

thu nhập lãi và chi phí lãi, tất cả chia cho tích tài sản sinh lãi. Tỷ lệ này được các

chủ ngân hàng quan tâm theo dõi vì nó giúp cho ngân hàng dự báo trước khả năng

sinh lãi của ngân hàng thông qua việc kiểm soát chặt chẽ tài sản sinh lời và việc tìm

kiếm những nguồn vốn có chi phí thấp nhất (J.Aloy, 2012; Mohammad R.Z. và ctg,

2015).

Thu  nhập  lãi  cận  biên = Thu  nhập  lãi − Chi  phí  lãi Tài  sản  có sinh lãi

Thu nhập trên cổ phiếu (EPS)

EPS   = Thu  nhập  sau  thuế Tổng  số  cổ  phiếu  thường  phát  hành

Đo lường trực tiếp thu nhập của mỗi cổ đông được tính trên mỗi cổ phiếu

đang được lưu hành. Thu nhập trên cổ phiếu sẽ quyết định giá trị thị trường của

chính cổ phiếu đó, làm tăng tính hấp dẫn của cổ phiếu trong mắt các nhà đầu tư.

EPS đã từng được sử dụng để đo lường hiệu quả hoạt động các ngân hàng trong

nghiên cứu của Mohammad R.Z. và ctg (2016).

* Trong luận văn lần này, để đơn giản tác giả sẽ tập trung sử dụng 2 chỉ tiêu

là ROE và ROA làm biến đại diện cho hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.

2.3 CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA CƠ CẤU

VỐN ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NHTM

Trên cơ sở nghiên cứu tổng quan về lý thuyết M&M và một số lý thuyết có

liên quan kết hợp với phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả hoạt động

của các ngân hàng (đại diện là ROE, ROA),kết quả cho thấy luôn tồn tại mối quan

17

hệ giữa cơ cấu vốn và hiệu quả hoạt động của ngân hàng theo hai chiều hướng tiêu

cực hoặc tích cực. Cụ thể:

Nghiên cứu của Mohammad và ctg (2015) về mối quan hệ giữa cấu trúc vốn

và lợi nhuận của các ngân hàng ở Iran thông qua các chỉ tiêu ROA, ROE, NIM với

các tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu, nợ vay trên tổng tài sản (đại diện cho cấu

trúc vốn) đã cho thấy các chỉ tiêu về cơ cấu vốn đều có tác động tích cực đến lợi

nhuận. Từ đó, tác giả đã đưa ra đề nghị khuyến khích nhà quản lý nên tăng tỷ lệ nợ

vay trên tổng tài sản nhằm tối đa hóa giá trị của ngân hàng bởi vì tỷ lệ này có thể

tạo ra được giá trị tài chính cao nhất của các cổ động.

Nirajini và Priya (2013) khi nghiên cứu ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu

quả tài chính của các doanh nghiệp thương mại niêm yết tại Sri Lanka trong giai

đoạn 2006-2010. Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ báo cáo thường niên của 11 doanh

nghiệp trên thị trường chứng khoán Colombo, được phân tích hồi quy tương quan

và hồi quy đa biến. Các biến đại diện cho cơ cấu vốn bao gồm: hệ số nợ trên vốn

chủ sở hữu, tỷ số nợ và tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản. Kết quả thu được cho thấy

các biến cơ cấu vốn có tác động cùng chiều lên hiệu quả tài chính với mức ý nghĩa

5% và 10%. Do vậy, khuyến khích các doanh nghiệp nên thực hiện tốt quyết định

cơ cấu vốn để tìm kiếm lợi nhuận và gia tăng giá trị doanh nghiệp.

Tương tự, Lucy và ctg (2014) cũng tìm thấy sự tác động cùng chiều của cơ

cấu vốn đến hiệu quả tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng

khoán Nairobi, Kenya thông qua các biến: hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ nợ

ngắn hạn trên tổng tài sản. Tác giả cũng khuyến khích các doanh nghiệp nên sử

dụng nợ ngắn hạn thay vì nợ dài hạn trong cơ cấu vốn nhằm gia tăng ROA và ROE.

Nghiên cứu của Aloy (2012) về cấu trúc vốn và lợi nhuận của các ngân hàng

ở Sri lanka lại lựa chọn sử dụng đồng thời nhiều biến đại diện cho hiệu quả bao

gồm: NP (net profit), ROE, ROCE, NIM. Các biến độc lập là: tỷ lệ nợ trên vốn chủ

sở hữu (debt/equity), nợ trên tổng vốn huy động (debt/total funds). Kết quả thu

được cho thấy tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu có tác động tiêu cực đến NP, ROCE,

NIM và tích cực đến ROE. Trong khi đó, tỷ lệ nợ trên tống vốn huy động có tác

18

động tiêu cực đến cả bốn chỉ tiêu NP, ROCE, ROE, NIM. Điều này cho thấy các

ngân hàng ở Sri lanka đang duy trì một tỷ lệ nợ dài hạn quá cao trong cơ cấu vốn,

các khoản tiền gứi chưa được chuyển đối tốt thành các khoản cho vay khiến cho lợi

nhuận trên vốn chủ bị giảm xuống. Do vây, các ngân hàng này nên cân nhắc đến

việc gia tăng nguồn vốn nội bộ thay vì sử dụng nợ vay cũng như chú trọng hơn nữa

viêc tạo ra các khoản cấp tín dụng từ nguồn vốn huy động nhằm tạo thêm thu nhập

từ lãi cho vay.

Nghiên cứu của Muhammad và ctg (2016) cũng sử dụng các chỉ tiêu: SDTA

(nợ ngắn hạn/tổng tài sản), LDTA (nợ dài hạn/tổng tài sản),D_A (nợ phải trả/tổng

tài sản), TDTQ (nợ phải trả/ tổng vốn chủ sở hữu) để phân tích ảnh hưởng của cơ

cấu vốn đến lợi nhuận của 25 ngân hàng ở Pakistan. Kết quả thu được các chỉ tiêu

STDA tác động âm đến ROE, EPS và dương đến ROA; LDTA tác động dương đến

ROA, ROE và EPS, cả D_A và TDTQ đều tác động âm đến ROA, ROE, EPS. Từ

đó cho thấy cơ cấu vốn mà các ngân hàng ở Pakistan đang duy trì chưa thực sự hợp

lý, gây ảnh hưởng xấu đến lợi nhuận cũng như giá trị cổ phiếu của các ngân hàng.

Cũng trong nghiên cứu của mình về cơ cấu vốn và lợi nhuận, Eric và ctg

(2014) cũng sử dụng các biến nợ phải trả/tổng tài sản, nợ/vốn chủ sở hữu, tổng nợ

phải trả, quy mô ngân hàng, tuổi của ngân hàng để đánh giá tác động của cơ cấu vốn

đến lợi nhuận. Theo đó, tỷ lệ nợ phải trả/tổng tài sản, tổng nợ phải trả và tuổi của

ngân hàng đều có tác động âm đến ROA và ROE, tỷ lệ nợ phải trả/vốn chủ sở hữu

và quy mô lại có tác động dương. Tác giả cũng đưa ra đề xuất cho các ngân hàng ở

Ghana thay vì sử dụng quá nhiều nợ vay ngắn hạn nên tập trung mở rộng nguồn vốn

nội bộ của mình, sử dụng tốt nguồn vốn tiền gửi để tạo nên các khoản tín dụng

nhằm tăng thêm nguồn thu từ tiền lãi cho vay.

Tại Việt Nam cũng đã có một vài nghiên cứu về ảnh hưởng của cơ cấu vốn

đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Chẳng hạn, nghiên cứu của Vương Đức

Hoàng Quân (2014) sử dụng tỷ số nợ phải trả trên tổng tài sản trong mô hình hồi

quy đã thu được kết quả cho thấy cơ cấu vốn có tác động ngược chiều lên ROA.

Hay trong nghiên cứu của tác giả Trần Thiên Đức (2013) khi nghiên cứu về cơ cấu

19

vốn của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2012 cũng tìm thấy tác động ngược

chiều giữa ROA và tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản. Hai tác giả Nguyễn Thị Cành

và Nguyễn Thanh Cường (2011) với nghiên cứu về cơ cấu vốn được tiến hành khảo

sát cho các doanh nghiệp ngành chế biến thủy sản giai đoạn 2004-2008 cũng đã thu

được những kết quả hết sức thú vị. Mô hình sử dụng biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ dài

hạn trên tổng nguồn vốn dài hạn, các biến độc lập lần lượt là quy mô, khả năng sinh

lời (EBIT/TA), tăng trưởng doanh thu, chi phí, thời gian hoạt động, hình thức sở

hữu. Kết quả là quy mô, khả năng sinh lời, tăng trưởng doanh thu đều có sự thay đổi

ít nhiều khi doanh nghiệp thực hiện điều chỉnh cán cân nợ và vốn chủ sở hữu.

Bảng 2.2: Sơ lược về các kết quả nghiên cứu trước đây:

Tác giả Nội dung Kết quả Thời gian

nghiên cứu

2003 – 2012 Mohammad Phân tích ảnh hưởng của tỷ Cơ cấu vốn có tác động

và ctg (2015) tích cực đến lợi nhuận. lệ cơ cấu vốn (NPT/VCSH), Banks of Iran

(NPT/TS) đến khả năng sinh

lời ROE, ROA,NIM.

2006 – 2010 Nirajini và Tác động của tỷ lệ Các tỷ lệ cơ cấu vốn có

Priya (2013) (NPT/VCSH), tác động cùng chiều đến Banks of

(NPT/TS),(NDH/TS) đến lợi nhuận với mức ý nghĩa Srilanka

ROE, ROA… 5% và 10%

2006 – 2012 Lucy và ctg Ảnh hưởng của đòn bẩy tài Cơ cấu vốn có tác động

(2014) chính, tỷ lệ (NPT/TS), (TS cùng chiều đến hiệu quả Công ty phi tài

tài chính doanh nghiệp hữu hình/TS) đến ROE, chính được

ROA niêm yết trên

sàn chứng

khoán

Nairobi,Kenya

20

2002 – 2009 Aloy(2012) Ảnh hưởng của tỷ lệ Tỷ lệ NPT/VCSH có tác

(NPT/VCSH), nợ/tổng vốn động tiêu cực đến NP, Banks of

huy động đến NP (net ROCE, NIM và tích cực Srilanka

profit), ROE, ROCE, NIM đến ROE.

Khuyến khích các NH

nên sử dụng vốn tự có

thay vì nợ dài hạn quá

nhiều

25 banks of Muhammad Ảnh hưởng của cơ cấu vốn Cơ cấu vốn có ảnh hưởng

Pakistan và ctg (2016) (NPT/TS), (NPT/VCSH), tiêu cực đến khả năng

sinh lời các NH (Nợ ngắn hạn/TS)… đến

ROE, ROA, EPS

2005 – 2012 Eric (2014) Ảnh hưởng của các tỷ lệ Cơ cấu vốn có tác động

NPT/TS, NPT/VCSH... đến ngược chiều đến lợi Banks of Ghana

ROE, ROA nhuận do sử dụng nhiều

nợ vay ngắn hạn

2006 – 2012 Vương Đức Phân tích mối quan hệ giữa Cơ cấu vốn có tác động

ngược chiều đến ROA Hoàng Quân cơ cấu vốn và hiệu quả 100 Doanh

(2014) doanh nghiệp nghiệp Việt

Nam

2008 – 2012 Trần Thiên Ảnh hưởng của cơ cấu vốn Đòn bẩy tài chính tác

Đức (2013) động âm đến ROA đến hiệu quả hoạt động các NHTM

NH ViệtNam

2004 – 2008 N.T. Cành và Phân tích ảnh hưởng của các Cơ cấu vốn thay đổi gây

nhân tố đến cơ cấu vốn N.T Cường ảnh hưởng đến khả năng Doanh nghiệp

(2011) sinh lời và sự tăng trưởng Việt Nam

21

của doanh nghiệp

2.4 KHOẢNG TRÔNG NGHIÊN CỨU

Có thể thấy rằng tại Việt Nam các nghiên cứu về sự ảnh hưởng của cơ cấu

vốn đến hiệu quả hoạt động cúa các NHTM tuy đã xuất hiện sớm nhưng chưa thực

sự nhiều và phổ biến. Nghiên cứu chủ yếu tập trung nhiều vào cơ cấu vốn của các

doanh nghiệp trong khi an toàn hiệu quả hoạt động của các ngân hàng cũng cần

được chú trọng.

Do vậy, trên cơ sở kế thừa kết quả của những nghiên cứu trước đây mục tiêu

của luận văn là hướng dẫn nghiên cứu về cơ cấu vốn hiện nay cũng như ảnh hưởng

của nó đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2015. Đây

cũng là giai đoạn mà quy mô vốn của các NH có sự gia tăng mạnh mẽ nhất để đáp

ứng các tiêu chuẩn an toàn của Basel 2 cũng như diễn ra sự cạnh tranh quyết liệt

giữa các ngân hàng với mục tiêu mở rộng quy mô và nâng cao năng lực tài chính.

Kết luận chương 2

Chương 2 đã trình bày một cách tổng thể về các lý thuyết cơ sở của cơ cấu

vốn và hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Trên cơ sở đó làm nền tảng để xây dựng

mô hình hồi quy và lựa chọn các biến phù hợp vào mô hình để đánh giá ảnh hưởng

của cơ cấu vốn lên hiệu quả hoạt động các NHTM trong chương 3.

22

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU TRONG MÔ HÌNH

Dựa trên mục tiêu nghiên cứu ban đầu của luận văn là xem xét tác động của

cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt động các NHTM Việt Nam, mô hình nghiên cứu được

đề xuất dựa trên nghiên cứu trên nghiên cứu của Aloy (2012), Muhammad và ctg

(2016)…Cụ thể, nghiên cứu chú trọng phân tích tác động của hai biến D_E (nợ phải

trả/vốn chủ sở hữu) và D_A (nợ phải trả/tổng tài sản) với hiệu quả hoạt động (ROE,

ROA). Theo đó, các giả thuyết kì vọng cũng được xây dựng như sau:

Giả thuyết H1: Tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu có tác động ngược

chiều lên hiệu quả hoạt động các NHTM Việt Nam.

Gỉa thuyết H2: Tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản có tác động ngược chiều lên

hiệu quả hoạt động các NHTM Việt Nam.

Bảng 3.1: Bảng tóm tắt các giả thuyết kỳ vọng

Tên biến Các nghiên cứu trước đây STT Giả Kí Kì vọng

thuyết hiệu tương

quan

- H1 D_E 1 Nợ phải trả trên vốn Aloy (2012), Muhammad và

chủ sở hữu ctg (2016)

- H2 D_A 2 Nợ phải trả trên tổng Muhammad và

tài sản ctg (2016)

Các giả thuyết H1 và H2 được tác giả xây dựng trên cơ sở tham khảo các

nghiên cứu trước đây cũng như dựa vào thực trạng cơ cấu vốn của các NHTM Việt

Nam hiện nay. Đa số các NH đang thiên về sử dụng nợ vay nhiều để tài trợ cho các

dự án đầu tư và các hoạt động kinh doanh thay vì sử dụng vốn chủ sở hữu. Việc sử

dụng nợ vay có ưu điểm là tạo ra các “lá chắn thuế” nhưng lại khiến các ngân hàng

tăng thêm áp lực từ chi phí trả lãi vay cao. Trong khi đó, nguồn vốn tự có ít và trình

độ quản lý tài sản kém sẽ khiến cho các NH có nguy cơ cao về rủi ro thanh khoản.

23

Mặt khác việc phát sinh các khoản cấp tín dụng xấu, kém chất lượng buộc các NH

phải trích lập dự phòng rủi ro nhiều hơn cũng là một trong các nguyên nhân làm

giảm lợi nhuận thu vào. Do đó, tác giả dự đoán tỷ lệ D_A và D_E sẽ có tác động

ngược chiều với hiệu quả hoạt động các NHTM.

3.2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Dựa trên mục tiêu nghiên cứu của đề tài là xem xét sự ảnh hưởng của cơ cấu

vốn đến hiệu quả hoạt động các NHTM Việt Nam và tham khảo lý thuyết cơ sở

cũng như các mô hình nghiên cứu thực nghiệm trước đây có liên quan của các tác

giả trên thế giới: J. Aloy (2012), Muhammad R.Z. và ctg (2016), Eric và ctg (2014)

đề tài sẽ sử dụng mô hình nghiên cứu sau đây:

• Đo lường hiệu quả hoạt động theo ROE với các mô hình nghiên cứu (1a)

và (1b) như sau:

Mô hình (1a)

ROE = C + β1(D_E) it+β2(DEP)it + β3(LDR)it + β4(LLP)it + β5(BSIZE)it+

β6(GRO)it + Ui

Mô hình (1b)

ROE = C + β1(D_A)it+β2(DEP)it + β3(LDR)it + β4(LLP)it + β5(BSIZE)it+

β6(GRO)it + Ui

• Đo lường hiệu quả hoạt động theo ROA với các mô hình nghiên cứu (2a)

và (2b) như sau:

Mô hình (2a)

ROA= C + β1(D_E) it+β2(DEP)it + β3(LDR)it + β4(LLP)it + β5(BSIZE)it+

β6(GRO)it + Ui

Mô hình (2b)

ROA= C + β1(D_A)it+β2(DEP)it + β3(LDR)it + β4(LLP)it + β5(BSIZE)it+

β6(GRO)it + Ui

Trong đó:

24

ROE: Lợi nhuận trước thuế/vốn chủ sở hữu của ngân hàng tại thời điểm t. -

ROA: Lợi nhuận trước thuế/tổng tài sản của ngân hàng tại thời điểm t. -

- Biến độc lập lần lượt là D_E và D_A

- D_E: Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu

- D_A: Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản

- LLP: Rủi ro tín dụng.

BSIZE: Logarit tự nhiên của tổng tài sản (đại diện cho quy mô ngân -

hàng).

- GRO: Tốc độ tăng trưởng GDP

- DEP: Tỷ lệ tiền gửi huy động trên tổng tài sản

- LDR: Tỷ lệ cấp tín dụng trên vốn huy động

- U: Sai số ngẫu nhiên.

3.3 GIỚI THIỆU CÁC BIẾN SỐ TRONG MÔ HÌNH

3.3.1 Các biến phụ thuộc

Tỷ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Biến ROE được tính bằng tỉ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu. Đây

là một trong những chỉ tiêu tài chính quan trọng nhất đối với các nhà đầu tư vì ROE

sẽ cho thấy các nhà quản trị ngân hàng đã quản lý và sử dụng tiền của các cổ đông

hiệu quả như thế nào. Một tỉ lệ ROE cao sẽ khiến cho cổ phiếu của ngân hàng đó trở

nên hấp dẫn hơn trong mắt các nhà đầu tư tài chính. Trong các nghiên cứu của các

tác giả: Eric và ctg (2014), Mohammad R.A. và ctg (2015), J. Aloy (2012) cũng đã

sử dụng biến ROE để đo lường ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt động

của các ngân hàng. Như đã trình bày ở chương 2, trong đề tài nghiên cứu lần này tôi

cũng lựa chọn ROE làm biến đại diện cho khả năng sinh lời trong mô hình hồi quy.

Tỷ số lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)

Tỷ số ROA được đo lường bằng lợi nhuận thu được trên tổng tài sản. ROA

được xem là thước đo hiệu suất hoạt động vì nó có liên quan trực tiếp đến lợi nhuận

của các ngân hàng (Kosmidous, 2006). Tỷ lệ này cho thấy các nhà quản trịđã quản

25

lý, sử dụng, đầu tư các nguồn lực để thực sự tạo ra lợi nhuận như thế nào. Tương tự

như các nghiên cứu trước đây của Eric và ctg (2014), Muhammad R.Z. và ctg

(2016)...đã sử dụng ROA làm biến đại diện cho khả năng sinh lời của các ngân

hàng, trong đề tài nghiên cứu lần này tôi cũng lựa chọn ROA làm biến phụ thuộc để

xem xét ảnh hưởng của cơ cấu vốn lên hiệu quả hoạt động các ngân hàng thương

mại Việt Nam.

3.3.2 Các biến độc lập, biến kiểm soát và giả thuyết nghiên cứu

Tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu (D_E)

Tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu là tỉ lệ khái quát nhất về cấu trúc vốn.

Tỷ lệ này giúp nhà đầu tư có một cái nhìn khái quát về sức mạnh tài chính, cấu trúc

tài chính của ngân hàng đang nghiêng về sử dụng nợ vay hay vốn chủ sở hữu và tác

dụng của nó đến lợi nhuận là tiêu cực hay tích cực. Vì sử dụng đòn bẩy tài chính sẽ

giúp các ngân hàng tạo thêm lá chắn thuế song không thể tránh khỏi các rủi ro tài

chính phát sinh và áp lực trả lãi nợ vay quá lớn có thể làm giảm lợi nhuận thu về.

Trong các nghiên cứu trước đây về ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả

hoạt động các ngân hàng thông qua đòn bầy tài chính Mohammad R.Z và ctg

(2015), Eric và ctg (2014) tìm thấy sự tác động có ích của đòn bẩy tài chính lên lợi

nhuận của ngân hàng. Ngược lại, các tác giả J. Aloy (2012) và Muhammad R.Z và

ctg (2016) lại thu được kết quả cho thấy tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu có tác

động ngược chiều đến lợi nhuận của các ngân hàng.

Trong khóa luận này, tác giả cũng sử dụng tỷ lệ này làm biến phụ thuôc

trong mô hình hồi quy phân tích. Biến này được kỳ vọng có tác động âm (-) đến

hiệu quả hoạt động.

Tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản (D_A)

Ngoài tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu, một tỷ lệ khác cũng thường được

lấy để đại diện cho tỷ lệ sử dụng đòn bẩy là tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản (D/A).

Ý nghĩa của tỷ lệ này cũng tương tự như D_E. Tuy nhiên tôi muốn xem xét liệu mô

26

hình của mình có ổn định và đáng tin cậy hay không, vì vậy sẽ sử dụng cả 2 tỷ lệ

này để cùng hồi quy một mô hình và so sánh kết quả của chúng.

Các nghiên cứu của Mohammad và ctg (2015) về ảnh hưởng của cơ cấu vốn

đến khả năng sinh lợi của ngân hàng đã thu về kết quả rằng giữa tỷ lệ nợ phải trả

trên tổng tài sản và lợi nhuận vốn có mối quan hệ tích cực. Ngược lại, nghiên cứu

của Eric và ctg (2014), Muhammad R.Z. và ctg (2016), lại tìm thấy mối quan hệ

ngược chiều giữa các khoản vay và lợi nhuận. Nguyên nhân là do khi tài chính của

một ngân hàng phụ thuộc quá nhiều vào các khoàn cho vay sẽ khiến cho ngân hàng

nàycó nguy cơ phải đối mặt với sự gia tăng của chi phí kiệt quệ, gia tăng khả năng

phá sản và sẽ làm giảm giá trị doanh nghiệp. Trong luận văn, biến này được kỳ

vọng tác động âm (-) đến hiệu quả hoạt động.

Tỷ lệ tiền gửi huy động trên tổng tài sản (DEP)

Tỷ lệ này được tính bằng cách lấy tổng tiền gửi của khách hàng trên tổng tài

sản. Tỷ này có tác động tích cực hay tiêu cực đến lợi nhuận của các ngân hàng phụ

thuộc phần lớn vào nhu cầu tín dụng của thị trường và khả năng chuyển đổi của các

khoản tiền gừi thành các khoản cho vay nhiều hay ít (Gul và ctg, 2011), Goyal, A.

2013). Trong luận văn, DEP được dự đoán có tác động dương (-) đến hiệu quả hoạt

động.

Rủi ro tín dụng (LLP)

Rủi ro tín dụng được đo lường bằng cách lấy chi phí dự phòng tổn thất rủi ro

tín dụng chia cho tổng dư nợ tín dụng. Tỷ lệ này dùng để đánh giá chất lượng tín

dụng của các ngân hàng trong những thời kỳ khác nhau là tốt hay xấu.Vì rủi ro tín

dung có thể gây tác động làm tăng hay giảm phần lợi nhuận thu vào của ngân hàng

phụ thuộc vào các khoản phải trích lập dự phòng rủi ro là nhiều hay ít.Tỷ lệ này đã

được sử dụng trong nghiên cứu của Vong và Chan (2009), Pasiouras và ctg, (2006).

Trong luận văn này, LLP được dự đoán có tác động âm (-) đến hiệu quả hoạt động.

27

Quy mô ngân hàng (BSIZE)

Quy mô ngân hàng (BSIZE) được xác định bằng cách lấy logarit tổng tài sản.

Nếu BSIZE có mối tương quan dương với khả năng sinh lợi của ngân hàng chứng tỏ

ngân hàng càng mở rộng quy mô thì khả năng sinh lợi càng tăng, mở ra cơ hội cho

các ngân hàng có thể tiếp tục đa dạng hoá và mở rộng kênh phân phối để thu lợi

nhuận nhiều hơn. Ngược lại, trường hợp xuất hiện mối tương quan âm chứng tỏ nếu

các ngân hàng tiếp tục mở rộng quy mô thêm nữa có thể làm cho chi phí tăng cao,

sự phát triển về trình độ quản lý, nguồn nhân lực không theo kịp sự phát triển của

quy mô khiến cho rủi ro của ngân hàng tăng cao, khả năng sinh lợi cũng vì thế mà

bị giảm đi. Biến quy mô được khá nhiều tác giả sử dụng trong các mô hình phân

tích hiệu quả hoạt động các NH như một biến kiểm soát (Eric và ctg, 2004;

Kosmidou và ctg, 2005). Ở đây, BSIZE được kỳ vọng có tác động dương (+) đến

hiệu quả hoạt động.

Tỷ lệ cấp tín dụng trên vốn huy động (LDR)

Tỷ lệ này được tính bằng cách lấy toàn bộ dư nợ cho vay chia cho tổng vốn

huy động được của một ngân hàng. Tỷ lệ này càng cao cho thấy nguồn vốn huy

động của ngân hàng đã được sử dụng khá tốt để chuyển thành nhiều khoản cho vay

nhằm thu về lợi nhuận nhiều hơn. Do vậy, trong các nghiên cứu trước đây về hiệu

quả hoạt động của ngân hàng, tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động được

kỳ vọng có tác động tích cực đến lợi nhuận. Biến này cũng đã được Mohamed L.A.

và ctg (2014), Aragaw Hailu (2015) đưa vào để đánh giá ảnh hưởng của nó tới lợi

nhuận của ngân hàng. Trong luận văn này, LDR cũng được kỳ vọng các tác động

dương (+) đến hiệu quả hoạt động.

Tỷ lệ tăng trưởng GDP (GRO)

Tốc độ tăng trưởng GDP đại diện cho tăng trưởng kinh tế, là sự gia tăng của

tổng sản phẩm quốc nội (GDP) trong một thời gian nhất định. Dữ liệu được lấy từ

số liệu công bố của tổng cục thống kê. Trong mô hình biến GRO đóng vai trò là

một biến kiểm soát. Các tác giả Jiang và ctg (2003), Vong và Chan (2009),

28

Kosmidous và ctg (2005) cũng đều sử dụng chỉ tiêu tốc độ tăng trưởng khi thực

hiện nghiên cứu trước đây về các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động các

NH. Biến này được kỳ vọng tác động dương (+) đến hiệu quả hoạt động trong mô

hình nghiên cứu.

3.4 PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

3.4.1 Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu luận văn là một dữ liệu bảng không cân bằng, các phương pháp ước

lượng trên dữ liệu bảng thường được sử dụng là mô hình hồi quy OLS bình thường

(Pooled Ordinary Least Square –Pooled OLS), mô hình các ảnh hưởng cố định

(Fixed Effects Model –FEM), mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects

Model –REM), mô hình hồi quy theo phương pháp ước lượng bình phương nhỏ

nhất tổng quát – GLS (Generalied least squares) và mô hình GMM (Generalized

Method of Moments). Tuy rằng bản thân mỗi phương pháp nghiên cứu đều có điểm

ưu và nhược riêng của nó song tùy thuộc vào đặc điểm dữ liệu thu thập mà phương

pháp nghiên cứu nào sẽ thực sự phát huy tác dụng và cho kết quả chính xác nhất.

Cụ thể:

- Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát – GLS

(Generalied least squares) có giả định rằng mô hình hoàn toàn xác định,

có sự khác biệt về phương sai sai số ở mỗi nhóm đối tượng, nhưng là

không đổi trong phạm vi từng đối tượng. Qua đó đem lại ước lượng

không chệch, và có tính hiệu quả cao. Đồng thời việc ước lượng cũng cho

phép khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi

trong mô hình hồi quy với dữ liệu bảng.

- Phương pháp GMM có thể giải quyết được các hiện tượng nội sinh và các

khuyết tật trong mô hình dữ liệu bảng. Tôi sẽ sử dụng phương pháp hồi

quy bảng mô hình điều chỉnh động từng phần (Dynamic Partial

Adjustment Model) đã được dùng các nghiên cứu trước như nghiên cứu

của Fama và French (2002), Oztekin và Flannery (2012). Với việc sử

29

dụng mô hình này, ta có thể xem xét có tồn tại cấu trúc vốn mục tiêu/tối

ưu với các ngân hàng hay không và xem độ điều chỉnh của của ngân hàng

để đạt mức tối ưu đó. Hơn nữa, mô hình cũng cho phép kiểm soát các tác

động tiềm năng của những biến không được lấy vào mẫu, biến không phụ

thuộc vào thời gian và các nhân tố ảnh hưởng khác đến khả năng sinh lợi

của ngân hàng.

Vì dữ liệu thu thập được từ báo cáo tài chính của các NHTM (2008-2015)

chưa được đầy đủ và liên tục giữa các năm (Agribank..) nên mô hình có hiện tượng

nộisinh và phương sai thay đổi. Do đó, để đảm bào tính chính xác của kết quả hồi

quy tác giả sẽ sử dụng phương pháp GMM. Phần kết quả mô hình FE, RE và GLS

sẽ trình bày trong Phần phụ lục để tham khảo thêm.

3.4.2 Chọn mẫu nghiên cứu, thu thập và xử lý số liệu

Để tổng hợp số liệu, tôi sử dụng tiêu chí số quan sát thu được là lớn nhất. Do

vậy, đề tài đã lựa chọn 27 NHTM tại Việt Nam, bao gồm 4 NHTM nhà nước và 23

NHTM cổ phần trong giai đoạn 2008 – 2015, tức 8 năm để đưa vào mẫu nghiên

cứu.

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm các số liệu từ báo cáo tài chính đã được kiểm

toán và báo cáo thường niên của của 27 NHTM Việt Nam trong 8 năm từ 2008 –

2015. Mẫu nghiên cứu không bao gồm các ngân hàng bị chi phối chủ yếu bởi ngân

hàng mẹ như: NHTM 100% vốn đầu tư nước ngoài, ngân hàng liên doanh và các

ngân hàng bị chi phối bởi mục đích điều hành kinh tế xã hội của chính phủ như các

ngân hàng chính sách xã hội. Sau khi bỏ đi các quan sát bất thường (các quan sát có

giá trị biến độc lập chênh lệch quá lớn và không hợp lý so với dãy số liệu cùng tính

chất) bài viết có được một bảng dữ liệu không cân bằng với tổng cộng 214 quan sát

cho 27 ngân hàng.

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được

kiểm toán của các ngân hàng được chọn quan sát. Cụ thể hơn, các chỉ số như tổng

tài sản, nợ phải trả, dư nợ cho vay, vốn chủ sở hữu, tổng nguồn vốn huy động bình

30

quân được được tính toán và lấy từ bảng cân đối kế toán; các yếu tố như chi phí dự

phòng rủi ro, lợi nhuận sau thuế được thu thập từ báo cáo kết quả kinh doanh của

ngân hàng thương mại trong từ năm.

Do đặc thù về nguồn dữ liệu, nên tôi không cần phải tiến hành khảo sát, đo

lường và chọn mẫu mà chỉ cần xử lý bằng phương trình hồi quy. Có nhiều phần

mềm hỗ trợ trong việc thống kê, tính toán như Eview, Stata, SPSS…Trong đề tài

nghiên cứu này, tác giả sử dụng phần mềm Stata 13.0 MP để xử lý số liệu.

3.4.3 Các kiểm định

Thống kê mô tả các biến

Bước tiếp theo sau khi đã thu thập được dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy là

tiếp tục xử lý thứ cấp các số liệu đó thành các biến số như yêu cầu của mô hình. Sau

khi đã có bộ dữ liệu đầy đủ, tác giả sẽ tiến hành thông kê mô tả để nhận định một số

đặc điểm riêng của biến số như giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, giá trị

lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.

Đây là bước thực nghiệm khá đơn giản nhưng không kém phần quan trọng,

vì nó cung cấp một cái nhìn chung nhất về biến số của mô hình nghiên cứu.

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Mô hình hồi quy tốt sẽ loại trừ các trường hợp những biến độc lập có mối

quan hệ chi phối lẫn nhau. Nếu xảy ra đa cộng tuyến, dấu của hệ số hồi quy sẽ bị sai

lệch, khoảng tin cậy bị nới rộng bất thường.

Để xác định hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả sẽ căn cứ theo quy tắc kinh

nghiệm tức là VIF (hệ số phóng đại phương sai của các biến giải thích) lớn hơn 10

thì được xem là đa cộng tuyến. Trường hợp xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, tác

giả sẽ loại trừ các biến số có VIF lớn 10, từ đó loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến

trong mô hình.

31

Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Nếu phương sai của sai số không đổi thì phép hồi quy đạt tiêu chuẩn về tính

hiệp phương sai đồng nhất. Ngược lại, nếu chỉ số này thay đổi thì những kết luận từ

quá trình kiểm định, ước lương thường dễ bị sai lầm.

Kiểm định phương sai sai số thay đổi được thực hiện sau kiểm định

Hausman. Nếu mô hình được chọn là mô hình FEM tôi sẽ sử dụng lệnh xttest3 để

kiểm định phương sai sai số thay đổi. Ngược lại mô hình sử dụng là mô hình REM

tôi sử dụng lệnh xttest0.

Điểm chung của các kiểm định này là giả thiết H0. H0: Phương sai sai số

không đổi, nếu P-value lớn 0.05 thì với mức ý nghĩa 5% chấp nhận H0. Mô hình

không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Nếu kết quả kiểm định thu được cho biết mô hình có hiện tượng phương sai

sai số thay đổi tôi sẽ tiếp tục hồi quy theo phương pháp GLS để khắc phục tình

trạng trên nhằm đảm bảo kết quả hồi quy là chính xác nhất.

Kiểm định hiệu tương tự tương quan

Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan sẽ làm cho các ước lượng R2 quá cao so

với thực tế, ước lượng bị sai chệch. Gây ảnh hưởng xấu đến mô hình hồi quy.

Kiểm định này có giả thuyết như sau. H0: Không có hiện tượng tự tương

quan, nếu P – value lớn hơn 0.05 thì với mức ý nghĩa 5%, chấp nhận H0. Mô hình

không có hiện tượng tự tương quan.

Trường hợp nếu mô hình nghiên cứu hồi quy theo phương pháp GLS thì sẽ

không cần thực hiện kiểm định tự tương quan nữa.

Kiểm định lựa chọn mô hình

Sau khi thông kê mô tả và kiểm định đa cộng tuyến, tác giả sẽ tiến hành chạy

hai mô hình hồi quy FEM và REM song song với nhau. Tiếp đó sử dụng kiểm định

Hausman test để lựa chọn giữa FEM và REM.

32

Kiểm định Hausman có giả thuyết H0 như sau: Không có sự khác biệt có tính

hệ thống giữa hai phương pháp FEM và REM. Nếu P-value nhỏ hơn 0.05 thì với

mức ý nghĩa 5%, giả thuyết H0 bị bác bỏ, từ đó lựa chọn FEM thay vì REM, tuy

nhiên, nếu P-value lớn hơn 0.05, thì với mức ý nghĩa 5%, ta chấp nhận H0. Sử dụng

REM để tránh làm mất quá nhiều bậc tự do và hạn chế đa cộng tuyến.

Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy và nghĩa thống kê của biến độc lập

Căn cứ P-value, nếu P-value nhỏ hơn 0.05, thì với mức ý nghĩa 5%, phương

trình hồi quy tuyến tính bội thực sự có ý nghĩa. Đồng thời dựa vào hệ số xác định bội R2 hay chính xác hơn là sử dụng Adjusted R2, tác giả sẽ nhận định được độ phù

hợp của phương trình hồi quy.

Tương tự cho các biến độc lập, để biết được các biến độc lập có ý nghĩa

thông kê hay không, ta căn cứ vào từng P-value của của các biến độc lập. Nếu P-

value nhỏ hơn 0.01 hay 0.05 hay 0.1 thì tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%

biến độc lập có ý nghĩa thống kê. Đồng thời căn cứ vào hệ số hồi quy để đánh giá

mối tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc.

Kết luận chương 3

Dựa trên những cơ sở lý thuyết của chương 2, chương 3 đã trình bày được

các nhân tố được chọn đưa vào mô hình. Giải thích về phương pháp nghiên cứu,

trình bày cách xử lý dữ liệu và các bước nghiên cứu và kiểm định.

Chương 3 đã tạo ra tiền đề khá vững chắc cho việc tiến hành hồi quy và kiểm

định mô hình ở chương 4.

33

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ BIẾN

Thống kê mô tả biến được trình bày trong Bảng 4.1.

Biến Obs Mean Std Min Max

BIẾN PHỤ THUỘC – Hiệu quả hoạt động ngân hàng

ROE 216 9.04% 0.070 -29.9 49.48

ROA 216 0.87% 0.008 -5.50 4.75

BIẾN ĐỘC LẬP – Tỷ lệ nợ

D_A 216 89.26% 0.0561 64.37% 96.00%

D_E 216 10.36 4.5691 1.80 23.97

BIẾN KIỂM SOÁT – Control

DEP 216 0.86 0.058 0.63 0.94

LLP 216 0.52% 0.004 0.01% 1.89%

LDR 216 41.88% 0.181 0.00 0.78

GRO 216 2.64% 0.011 0.00 2.71

BSIZE 216 18.04 1.239 20.91 44.84

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến

Bảng mô tả các biến cung cấp thông tin về số liệu thống kê mô tả các biến

trong chuỗi dữ liệu trong bài. Đầu tiên, tỷ lệ ROE và ROA lần lượt là 9.04% và

0.87%, cả hai đều có biên độ dao động khá rộng (từ -29.94% đến 49.49% đối với

ROE và -5.51% đến 4.75% đối với ROA). Nếu so sánh với các số liệu trong

cùng khu vực thì tỷ lệ này là tương đối thấp (thể hiện trong biểu đồ 4.1). Tuy

nhiên nếu so sánh với các bài nghiên cứu trong nước trước đây ở các ngân hàng

Việt Nam như nghiên cứu của Minh và Dũng (2015) hay nghiên cứu của Dung

(2015) thì con số này khá tương đồng.

34

Đối với chỉ số tỷ lệ nợ D_A nằm ở mức cao, dao động từ 64% đến 96%

và trung bình ở mức 89.26%. Tỷ lệ này khi quy đổi ra tỷ lệ sử dụng đòn bẩy sẽ

là: Cứ 10 đồng vốn thì chỉ có 1 đồng là của vốn chủ sở hữu và 9 đồng là nợ. Điều

này cũng lý giải cho sự chênh lệch lớn (gấp ~10 lần) của ROE và ROA. Nếu so

sánh tỷ lệ sử dụng vốn này với các ngân hàng các nước trong khu vực thì tỷ lệ

35%

4.%

30%

3.%

25%

3.%

20%

2.%

E O R

A O R

15%

2.%

10%

1.%

5%

1.%

0%

0.%

Việt  Nam

Indonesia

Singapore   Malaysia

Philippine

ROE  (%)

ROA  (%)

này ở Việt Nam thuộc mức trung bình.

Biểu đồ 4.1: So sánh hiệu quả hoạt động các nước trong khu vực

(Source: ASEAN | Deciphering the region’s banking sector)

Chỉ số GRO có ước lượng trung bình là 2.62%, đây được cho là một chỉ

số khá thấp (<3%) và có xu hướng tăng dần. Con số này năm 2009 tương ứng là

3.1% và giảm vào những năm sau đó (2010: 4.91%, 2011: 4.44%), cho thấy cuộc

đua huy động vốn của các ngân hàng diễn ra vào đầu năm 2010 nhưng vừa phải

duy trì lãi suất đã kiến tỷ lệ thu ngoài lãi và lợi nhuận thu từ các hoạt động ngoài

tín dụng giảm sút.

Tỷ lệ vốn huy động (DEP) chiếm tỷ lệ khá cao trong các Ngân hàng Việt

Nam (63% - 94%). Các chỉ số còn lại của biến kiểm soát LLP, LDR và BSIZE

có kết quả trung bình và mức biến thiên tương tự như đã trình bày trong phần 2,

cho thấy dữ liệu và nguồn dữ liệu tin cậy, có mức tương đồng cao với các bài

nghiên cứu trước đây tại Việt Nam.

35

4.2 KẾT QUẢ CÁC KIỂM ĐỊNH

Kết quả kiểm định phương sai thay đổi1 của biến ROA và ROE được trình

bày trong Bảng 4.2 cho thấy cả hai biến ROA và ROE đều xảy ra hiện tượng này. Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, thay vì sử dụng robust2 để xử

lý như các bài nghiên cứu trước đây thì với giới hạn về mẫu, việc sử dụng

phương pháp GMM như đã đề cập là điều cần thiết.

. hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of roe

chi2(1) = 5.49 Prob > chi2 = 0.0192

Mô hình 1a (ROE – D_A):

. hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of roe

chi2(1) = 4.34 Prob > chi2 = 0.0372

Mô hình 1b (ROE – D_E):

Mô hình 2b (ROA – D_A):

1  Xảy  ra  hiện  tượng  phương  sai  thay  đổi  sẽ  ảnh  hưởng  tới  các  ước  lượng  thu  được  vì  vậy  ước  lượng  của   các  phương  sai  sẽ  bị  chệch,  do  đó  các  kiểm  định  mức  ý  nghĩa  và  khoảng  tin  cậy  dựa  theo  phân  phối  T  và   F  không  còn  đáng  tin  cậy  nữa.   2Mô  hình  tồn  tại  hiện  tượng  phương  sai  thay  đổi  vẫn  cho  các  hệ  số  ước  lượng  đáng  tin  cậy  nhưng  các  sai   số  chuẩn  của  hệ  số  không  còn  là  nhỏ  nhất,  do  đó  các  sai  số  chuẩn  này  kéo  theo  giá  trị  thông  kê  t,  làm   2Mô  hình  tồn  tại  hiện  tượng  phương  sai  thay  đổi  vẫn  cho  các  hệ  số  ước  lượng  đáng  tin  cậy  nhưng  các  sai   giảm   hoặc   mất   đi   ý   nghĩa   thống   kê.   Ý   nghĩa   của   Robust   standart   errors   (sai   số   chuẩn   mạnh)   là   cởi   bỏ   số  chuẩn  của  hệ  số  không  còn  là  nhỏ  nhất,  do  đó  các  sai  số  chuẩn  này  kéo  theo  giá  trị  thông  kê  t,  làm   giảm   hoặc   mất   đi   ý   nghĩa   thống   kê.   Ý   nghĩa   của   Robust   standart   errors   (sai   số   chuẩn   mạnh)   là   cởi   bỏ   ràng  buộc  “tối  thiểu  sai  số”  của  phương  trình  và  đưa  các  sai  số  này  về  giá  trị  thật  của  nó.  Phương  pháp   thực  hiện  khi  có  mẫu  đủ  lớn.

. hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of roa

chi2(1) = 41.97 Prob > chi2 = 0.0000

36

. hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of roa

chi2(1) = 43.13 Prob > chi2 = 0.0000

Mô hình 2b (ROA – D_E):

Bảng 4.2 Kiểm định phương sai thay đổi

Bảng 4.3 là kết quả của kiểm định tự tương quan giữa các biến. Hầu hết

các mối tương quan của các biến đều ở mức trung bình hoặc thấp (<= 70%), do

đó sẽ không có khó khăn gì trong việc hồi quy mô hình. Có một sự đáng chú ý

giữa mối tương quan của BSIZE vớiD_A (chỉ số tương quan ở mức 66.47%) và

BSIZE với D_E (chỉ số tương quan ở mức 70.50%) cho thấy các ngân hàng sẽ có

xu hướng sử dụng đòn bẩy tài chính nhiều hơn khi mở rộng quy mô ngân hàng.

Hay nói cách khác, tài sản của ngân hàng tăng lên do đóng góp của nợ nhiều

hơn. Đối với các ngân hàng Việt Nam cũng có xu hướng gia tăng vốn như nước

ngoài, đó là trong những năm đầu tỷ lệ nợ của ngân hàng sẽ ở mức thấp, sau đó

phát triển và bắt đầu sử dụng đòn bẩy nhiều hơn, điều này đã dẫn đến sự tương

quan trên, đặc biệt là trong thời điểm Việt Nam đang dần hội nhập sâu hơn vào

kinh tế thế giới và áp lực gia tăng vốn từ bên trong lẫn bên ngoài).

. pwcorr roe roa d_a d_e llp bsize ldr dep nim

roe roa d_a d_e llp bsize ldr roe 1.0000 roa 0.7290 1.0000 d_a 0.2275 -0.2882 1.0000 d_e 0.2771 -0.2499 0.8613 1.0000 llp -0.0015 -0.0653 0.1540 0.2068 1.0000 bsize 0.2068 -0.1423 0.6647 0.7050 0.4298 1.0000 ldr -0.0338 0.1345 -0.1681 -0.0910 0.3812 0.0024 1.0000 dep 0.2737 0.1026 0.3070 0.3124 -0.0078 0.3320 -0.2203 nim 0.3464 0.4624 -0.2619 -0.1819 0.4302 -0.0773 0.4134

dep nim dep 1.0000 nim -0.1017 1.0000

37

Bảng 4.3 Kiểm định tự tương quan

Mức tương quan của GRO và ROA, ROE vào khoảng 30 – 40% phần nào

cho thấy tác động của sự phát triển kinh tế ảnh hưởng tích cực đến tỷ suất sinh

lợi như trong các bài nghiên cứu trước, khi GRO luôn được đưa vào làm biến

kiểm soát với ROA và ROE để đo lường tỷ suất sinh lợi doanh nghiệp.

4.3 KẾT QUẢ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Trong các bài nghiên cứu ở tài liệu tham khảo, hầu hết đều cho thấy các

chỉ số sinh lợi (ROA và ROE) đều có tính nội sinh. Nghĩa là, kết quả hoạt động

của năm trước sẽ có mức độ ảnh hưởng lớn đến hiệu quả hoạt đông kinh doanh

của năm sau. Mà kết quả hoạt động kinh doanh lại bị ảnh hưởng bởi các yếu tố

biến phụ thuộc (đòn bẩy, quy mô ngân hàng, tốc độ tăng trưởng GDP…) nên

những yếu tố này ở năm t đó cũg có thể ảnh hưởng đến năm t+1. Do đó khi hồi

quy mà không kể đến tác động của độ trễ thời gian sẽ làm chệch kết quả.

Vì vậy trong luận văn này, để xử lý hiện tượng nội sinh và phương sai

thay đổi tác giả thực hiện hồi quy theo phương pháp GMM. Thực hiện GMM 1

bước lấy lag 1 năm của biến phụ thuộc (L1) để đưa vào xem xét. Kết quả mô

hình được trình bày trong Bảng 4.4.

38

Mô hình Mô hình 1 (theo ROE) Mô hình 2 (theo ROA)

Lev D_A(1a) D_E(1b) D_A(2a) D_E(2b)

L1(f_p) 0.245 0.313 0.092 0.119

(1.93*) (2.78***) (1.75*) (2.32**)

Lev 0.585 0.010 -0.032 -0.000

(5.14***) (7.83***) (-3.76**) (-2.47***)

DEP 0.186 0.144 0.024 0.025

(1.90***) (2.80***) (3.01***)

LLP -4.384 -4.005 -0.437 -0.422

(-3.46***) (-3.44***) (-4.13***) (-4.03***)

BSIZE 0.032 0.024 -0.001 -0.002

(4.82***) (4.10***) (-2.17**) (-2.17**)

LDR -0.100 -0.081 -0.004 -0.003

(-2.97***) (-2.65***)

GRO 2.807 2.458 0.133 0.137

(6.23***) (5.84***) (3.40***) (3.51***)

Wald chi2 148.05*** 202.48*** 104.83*** 98.36***

Sargan 0.2311 0.2284 0.1719 0.1121

Bảng 4.4: Hồi quy phương trình lần lượt với biến phụ thuộc là ROA và ROE

(f_p) và biến độc lập là Lev (D_E và D_A) theo GMM.

(*), (**) và (***) có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%

Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy, L1 của ROE có tác động đến ROE

với mức ý nghĩa 10% đối với phương trình biến D_A và 1% đối với phương

trình biến D_E. Tương tự L1 của ROA tác động đến ROA ở mức ý nghĩa 10%

(theo biến D_A) và 5% (theo biến D_E). Điều này có thể giải thích được vì các

39

ngân hàng thường lấy tỷ suất sinh lợi năm trước để điều chỉnh làm mức sàn cho

năm sau đó, vì vậy các năm tiếp theo sẽ có mức sinh lợi bị ảnh hưởng một cách

chủ đích. Tuy nhiên, kết quả này cũng không thể chứng minh được nếu năm nay

ngân hàng hoạt động tốt, thu lợi nhuận cao thì năm sau sẽ tốt hơn do chuỗi thời

gian trong bài nghiên cứu là 2008 – 2015, đây là thời gian khủng hoảng và bắt

đầu phục hồi của ngành ngân hàng nên các chỉ số tỷ suất sinh lợi ROE được cải

thiện theo xu hướng chung của cả ngành.

Hai chỉ tiêu đại diện cho cơ cấu vốn là tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản

(D_A) và nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu (D_E) đều tác động dương đến ROE ở

mức ý nghĩa 1% (p-value là 0.000); tác động âm đến ROA ở mức ý nghĩa 1% và

5% (p-value lần lượt là 0.000 và 0.013). Như vậy, kết quả này trái với kỳ vọng

ban đầu của tác giả là cơ cấu vốn sẽ có tác động ngược chiều đến cả ROA và

ROE. Tuy nhiên điều này lại khá phù hợp với thực trạng hiệu quả hoạt động của

các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2015. Sự tăng lên của ROE và giảm xuống

của ROA là kết quả của việc các NH chấp nhận đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro

để mở rộng hoạt động kinh doanh.

Tỷ lệ tiền gứi huy động trên tổng tài sản (DEP) tác động dương đến cả

ROE và ROA với mức ý nghĩa cao 1% cho thấy việc gia tăng nguồn vốn tiền gửi

sẽ giúp cho các NH có thêm nguồn vốn để cấp tín dụng và nhờ đó thu được lợi

nhuận cao hơn.

Ngoài ra, kết quả mô hình cũng cho thấy tác động tỷ lệ nghịch lớn của tỷ

lệ rủi ro tín dụng (LLP) tại mức ý nghĩa 1%. Điều này thể hiện một sự đánh đổi

giữa rủi ro tín dụng và tăng trưởng tín dụng của các NHTM giai đoạn này. Đây

cũng là kết quả thu được trong nghiên cứu của Vong và Chan (2009) khi phân

tích hiệu quả hoạt động các NH tại 6 nước khu vực Đông Nam Á (2004-2009).

Sự tác động của tỷ lệ cấp tín dụng trên tổng nguồn vốn huy động (LDR)

chỉ có ý nghĩa đối với ROE. Biến tốc độ tăng trưởng (GRO) tác động dương đến

ROA và ROE với mức ý nghĩa 1% giống với kết quả nghiên cứu của Jiang và ctg

(2003), Kosmidous và ctg (2005).

40

Biến quy mô (BSIZE) tác động dương đến ROE và tác động âm đến ROA

cho thấy việc mở rộng quy mô chưa hẳn đã làm gia tăng hiệu quả hoạt động vì

nó còn phụ thuộc vào khả năng quản trị chi phí và biến đổi tài sản thành các

khoản thu nhập của các nhà lãnh đạo NH.

4.4 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Quay trở lại với mục tiêu nghiên cứu ban đầu của luận văn là đánh giá sự

ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt động các NHTM Việt Nam, cụ thể

là xét sự ảnh hưởng của tỷ lệ nợ phải trả/vốn chủ sở hữu với nợ phải trả/tổng tài

sản với ROE, ROA cho thấy kết quả thu được từ mô hình là tương đối phù hợp

với các nghiên cứu trước đây.

Kỳ vọng Mô hình: Biến phụ thuộc – Biến độc lập

ROE–D_A ROE–D_E ROA–D_A ROA–D_E

Lev + + + - -

DEP + + + + +

LLP - - - - -

BSIZE + + + - -

LDR + NA NA NA NA

GRO + + + + +

Bảng 4.5: Bảng tổng kết các kết quả hồi quy và kỳ vọng với Lev là D_E hoặc

D_A theo mô hình GMM.

Cụ thể, tỷ lệ nợ phải trả/tổng tài sản và đòn bẩy tài chính tác động dương

đến ROE nhưng lại tác động động âm đến ROA giống với các nghiên cứu trước

đây của Mohammad R.A và ctg (2015) và J.Aloy (2012). Vì đây là tác động

cùng chiều nên việc sử dụng các đòn bẩy tài chính có thể giúp các các ngân hàng

tăng thêm lợi nhuận và gia tăng giá trị ngân hàng. Điều này cũng đi kèm với việc

các ngân hàng phải duy trì một tỷ lệ ROA vừa phải hoặc tương đối do việc sử

dụng nợ vay nhiều và chất lượng quản trị rủi ro tín dụng chưa tốt (phù hợp với

41

nội dung lý thuyết đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận). Kết quả này cũng phần nào

phản ánh được thực trạng chung của các NHTM Việt Nam hiên này đa số đều

đang duy trì một cơ cấu vốn với tỷ trọng vốn chủ sở hữu chưa tương xứng với

quy mô tài sản, tỷ lệ nợ phải trả/vốn chủ sở hữu lớn hơn 1. Nguồn vốn chủ sở

hữu được duy trì ở mức thấp hơn so với trung bình của các NH trong khu vực

Châu Á khiến nó không đủ khả năng thực hiện tốt chức năng bảo trợ cho toàn bộ

các hoạt động đầu tư và phòng ngừa rủi ro. Tốc độ tăng vốn chưa theo kịp tốc độ

tăng của quy mô tài sản khiến các đòn bẩy tài chính chưa phát huy được hiệu quả

của mình. Hậu quả là giai đoạn 2008-2015 cũng là giai đoạn diễn ra nhiều cuộc

sát nhập của các ngân hàng nhỏ vào các ngân hàng lớn do khôn hoàn thành được

các yêu cầu về mức vốn tự có tối thiểu của NHNN cũng như đảm bảo an toàn

trong hoạt động kinh doanh (SCB-Ficombank-Viet Nam Tín nghĩa, BIDV-

MHB..)

NHTM VCB BID CTG STB EIB MSB SCB ACB TCB

14.28

15.63

15.16

8.86

10.26

10.04

12.74

12.55

13.42

D_E

0.934

0.938

0.939

0.898

0.911

0.909

0.927

0.926

0.930

D_A

Bảng 4.6: Bảng các chỉ tiêu đo lường cơ cấu vốn của các NHTM Việt Nam (số

liệu tổng hợp năm 2015)

Kết quả sự tác động của các biến kiểm soát (LDR, LLP, DEP, GRO,

BSIZE) để nhằm giải thích bổ sung cho tác động của hai chỉ tiêu D_A và D_E

đến hiệu quả hoạt động các ngân hàng.

Mục đích của việc lấy 2 biến phụ thuộc ROA và ROE, 2 biến độc lập

D_A và D_E đưa vào hồi quy là để xem xét mức độ vững của mô hình. Nếu kết

quả có sự tương đồng giữa các mô hình thì sẽ giảm thiểu độ chệch và đưa ra kết

quả đáng tin cậy hơn. Thực tế cho thấy các mô hình có sự tương đồng nhất định

về mức ý nghĩa và mức tác động, tuy nhiên có sự khác biệt về dấu. Đối với biến

ROA thì các mức tác động của biến độc lập và kiểm soát yếu hơn và mức đóng

42

góp không đáng kể, do đó khi nhận xét chương 5 và đưa ra các giải pháp, tôi sẽ

sử dụng kết quả hồi quy của ROE. Đồng thời lý do sử dụng ROE cũng là để xem

xét ngân hàng dưới góc độ nhà đầu tư hơn là tổng tài sản của ngân hàng.

Kết luận chương 4

Chương 4 đã thực hiện các nội dung được thiết lập ở chương 3, trong đó

có việc mô tả thống kê các biến, để đưa ra cái nhìn tổng quát nhất về dữ liệu

được thu thập. Sau đó tiến hành hồi quy mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả

thuyết và phân tích kết quả hồi quy nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các

thành phần trong cơ cấu vốn (tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ tiền gửi, nợ phải trả) và

các yếu tố khác đến khả năng sinh lời ROE và ROA. Kết thúc chương 4, bài luận

văn này hầu như đã hoàn thành xong mục tiêu nghiên cứu mà ban đầu đã đặt ra.

Từ kết quả của chương 4, tôi sẽ xây dựng nên những kiến nghị ở chương 5.

43

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Chương 5 đã trình bày ma trận tương quan, các kết quả kiểm định sự phù

hợp của mô hình. Đồng thời nêu chi tiết kết quả phân tích hồi quy cho thấy sự

tác động của các yếu tố trong cơ cấu vốn lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng,

chiều hướng và mức độ tác động của các yếu tố này. Chương này sẽ tóm tắt lại

các kết quả nghiên cứu, sau đó đề xuất một số giải pháp góp phần nâng cao hiệu

quả hoạt động các NHTM Việt Nam, cuối cùng trình bày hạn chế và giới thiệu

hướng nghiên cứu tiếp theo.

5.1 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM

Luận văn sử dụng dữ liệu của 27 NHTM trong giai đoạn từ 2008 – 2015

tại Việt Nam để xem xét sự ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt động

của ngân hàng. Tôi đã lựa chọn hai thành phần tương đối quan trọng của cơ cấu

vốn ngân hàng là tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu (D_E) và tỷ lệ nợ phải trả

trên tổng tài sản (D_A) để làm biến độc lập sử dụng trong mô hình hồi quy đa

biến theo ROE và ROA. Sau khi tiến hành chạy hồi quy mô hình bằng STATA

13, tôi đã thu được những kết quả tương đối thú vị. Hầu hết các biến tỷ lệ nợ

phải trả trên vốn chủ sở hữu (D_E), tỷ lệnợ phải trả trên tổng tài sản (D_A), tỷ lệ

vốn tiền gửi huy động (DEP), quy mô ngân hàng (BSIZE), tốc độ tăng trưởng

GDP (GRO), tỷ lệ cấp tín dụng trên vốn cổ phần (LDR), rủi ro tín dụng (LLP)

đều có tác động ít nhiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại.

Như đã trình bày ở chương 3, hai biến chính đại diện cho cơ cấu vốn được

sử dụng trong mô hình để đo lường hiệu quả hoạt động của các NHTM là D_A

và D_E. Cả D_A và D_E đều tác động cùng chiều đến ROE nhưng lại tác động

ngược chiều đến ROA. Tỷ lệ vốn tiền gửi huy động (DEP) và tốc độ tăng trưởng

GDP (GRO) đều tác động dương đến khả năng sinh lời của ngân hàng trong khi

biến rủi ro tín dụng (LLP) và quy mô ngân hàng (BSIZE) lại có tác dụng ngược

chiều đến lợi nhuận, LDR không có ảnh hưởng đáng kể nên không xét đến. Kết

quả thu được nói trên có thể được giải thích từ một số nguyên nhân chính như

sau:

44

Một là, việc sử dụng đòn bẩy tài chính đã giúp tăng suất sinh lời trên vốn

chủ sở hữu (ROE) nhưng lại làm giảm suất sinh lời trên tài sản (ROA). Điều này

là khá phù hợp với đặc điểm hoạt động của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008

– 2015, nguồn vốn và tổng tài sản đều gia tăng đáng kể. Trong đó, tổng nguồn

vốn tăng lên chủ yếu là từ sự tăng lên của vốn điều lệ (vốn chủ sở hữu) và vốn

tiền gửi khách hàng vốn vay khác từ NHNN và các TCTD (nợ phải trả). Việc

tăng vốn chủ sở hữu đã giúp các ngân hàng củng cố thêm sức mạnh tài chính

cũng như gia tăng uy tín với khách hàng khiến cho các ngân hàng có cơ hội phát

triển đa dạng dịch vụ, có thêm nguồn để cấp tín dụng và thu lợi nhuận nhiều hơn.

Cổ phiếu của các ngân hàng theo đó cũng trở nên hấp dẫn hơn trong mắt các nhà

đầu từ nên các ngân hàng cũng dễ dàng hơn trong việc tìm kiếm đối tác đầu tư để

gia tăng nguồn vốn hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, tốc độ tăng vốn chủ sở hữu

của các ngân hàng Việt Nam hiện nay chưa đồng bộ với mức tăng của tổng tài

sản, việc sử dụng nợ vay nhiều hơn dùng vốn tự có khiến các ngân hàng chịu

thêm áp lực từ chi phí lãi vay và rủi ro thanh khoản là một trong những lí do

khiến cho ROA cúa các ngân hàng giảm xuống.

Hai là, để đáp ứng các chỉ tiêu an toàn vốn theo thông lệ Basel II, NHNN

đã yêu cầu các NHTMCP tăng vốn điều lệ từ 70 tỷ đồng lên 3.000 tỷ đồng bắt

đầu thực hiện từ năm 2007 và hạn chót là hết năm 2011. Chính vì vậy, vốn chủ

sở hữu cũng được mở rộng tương ứng bởi vì vốn điều lệ là thành phần chính của

vốn chủ sở hữu. Do đó, có thể thấy vốn chủ sở hữu của các NHTMCP tăng mạnh

trong giai đoạn 2008- 2011, từ 82.754.864 triệu đồng lên 178.373.646 triệu đồng

(bình quân khoảng 29%/năm). Ngoài ra, vốn chủ sở hữu của các NHTMCP tăng

nhanh từ năm 2008 đến 2011 phần lớn là nhờ vào việc phát hành thêm cổ phiếu

mới, bổ sung từ thặng dư vốn cổ phần và từ lợi nhuận giữ lại. Tính đến thời điểm

cuối năm 2016, đa số các ngân hàng thương mại đều có vốn chủ sở hữu bằng

hoặc vượt mức 3,000 tỷ theo quy định của NHNN. Tuy nhiên, thực tế so sánh

tổng quan cho thấy mức vốn tự có của các ngân hàng Việt Nam hiện nay còn khá

thấp so với mức trung bình của các nước trong khu vực Đông Nam Á và Châu Á.

Việc vốn chủ sở hữu tăng chậm so với mức tăng của tài sản có rủi ro là nguyên

45

nhân khiến cho hệ số an toàn vốn CAR của các ngân hàng có xu hướng giảm dần

về mức dưới 9%.

Ba là, việc gia tăng quy mô ngân hàng chưa thực sự phát huy được hiệu

quả kinh tế của nó. Tính đến tháng 6/2016 tổng tài sản của các ngân hàng thương

mại đã tăng trưởng khá nhanh, dẫn đầu vẫn là 4 ngân hàng quốc doanh (BIDV

với 930 nghìn tỷ, tiếp đó là Agribank, Vietcombank và Vietinbank), theo sau là

các NHTMCP như SCB, Sacombank, MB, ACB...Tuy nhiên, kết quả hồi quy thu

được lại cho thấy quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với lợi nhuận (trái

với kỳ vọng ban đầu của tôi), điều này đã chứng tỏ bản thân các ngân hàng chưa

quản trị tốt các chi phi phát sinh trong quá trình hoạt động cũng như tăng cường

sự đa dạng hóa của sản phẩm dịch vụ cung ứng nhằm thu hút khách hàng đến

giao dịch nhiều hơn thay vì chỉ tập trung khai thác các sản phẩm truyền thống đã

có từ lâu (huy động tiết kiệm và cho vay).

Bốn là, chất lượng tín dụng cũng là một trong những yếu tố ảnh hưởng

không nhỏ đến mức thu của lợi nhuận các ngân hàng. Giai đoạn 2008 – 2015 là

giai đoạn mà các ngân hàng đều theo đuổi muc tiêu đẩy mạnh tăng trưởng tín

dụng. Tuy nhiên, việc tăng trưởng nóng cộng thêm sự lỏng lẻo trong công tác

kiểm soát và thực hiện các biện pháp an toàn tín dụng khiến cho ngày càng nhiều

các khoản tín dụng xấu xuất hiện buộc các ngân hàng phải trích lập dự phòng

khiến cho lợi nhuận thu vào giảm xuống.

Năm là, vốn tiền gửi huy động của khách hàng (DEP) có tác động dương

đến cả ROE và ROA trong khi tỷ lệ LDR lại không có tác động. Kết quả này cho

thấy cũng như các nghiên cứu trước đây (Vong & Chan, 2009; Gul và ctg, 2011)

đối với các NHTM Việt Nam việc tăng tiền gửi huy động sẽ giúp gia tăng lợi

nhuận. Sở dĩ như vậy là do từ năm 2012 đến nay, dưới sự điều chỉnh của NHNN

lãi suất tiền gửi của các NHTM đã giảm xuống và dần đi vào ổn định (dao động

dưới 8%) nên các ngân hàng dễ dàng hơn trong việc huy động tiền gửi từ trong

dân cư mà không quá căng thẳng về chi phí trả lãi. Tuy nhiên, theo kết quả hồi

quy do biến LDR không có tác động đến lợi nhuận nên trong trường hợp này mô

46

hình chưa thể đánh giá được sự liên hệ giữa vốn tiền gửi và tỷ lệ cấp tín dụng với

hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.

5.2 KIẾN NGHỊ

5.2.1 Quản trị vốn chủ sở hữu

Vốn chủ sở hữu là thành phần trong cơ cấu vốn có tác động đáng kể đến

khả năng sinh lời của ngân hàng. Bất kì một ngân hàng nào (thương mại nhà

nước hay thương mại cổ phần, quy mô lớn hay nhỏ đều phải đối mặt với hai yêu

cầu lớn trước mắt: một là yêu cầu tăng vốn theo quy định của nhà nước và hai là

yêu cầu của các nhà đầu tư trên thị trường về mức độ an toàn của ngân hàng.

Vốn chủ sở hữu quá nhỏ so với rủi ro của ngân hàng sẽ vô tình khiến các nhà đầu

tư tài chính phát sinh tâm lý lo sợ về thu nhập của ngân hàng gặp biến động

trong tương lai và những người gửi tiền trở nên lo ngại về khả năng mất vốn. Cổ

phiếu của các ngân hàng này sẽ trở nên kém hấp dẫn trong mắt nhà đầu tư và hậu

quả là việc thu hút đầu tư, tìm đối tác liên doanh, mở rộng quy mô vốn chủ sở

hữu sẽ trở nên khó khăn hơn. Mặt khác, vốn chủ sở hữu quá lớn sẽ giảm hiểu quả

của đòn bẩy tài chính, làm giảm quy mô của việc sử dụng vốn vay và do đó làm

giảm thu nhập tiềm năng. Do vậy, vấn đề đặt ra là làm sao tăng vốn một cách

hợp lý, tăng vốn nhưng không làm giảm hiệu quả hoạt động và giữ vững được

các mục tiêu kinh doanh lâu dài.

Trước hết, các ngân hàng nên hoạch định lộ trình tăng vốn an toàn để gia

tăng sức mạnh chống lại các cuộc khủng hoảng tài chính cũng như tăng độ tin

cậy đối với khách hàng. Các NHTM nên xem xét đến nguồn vốn bổ sung từ

những khoản lợi nhuận để lại sau khi đã tiến hành chia cổ tức. Đối với các ngân

hàng có nhu cầu tăng vốn từ nguồn bên ngoài có thể lựa chọn bán cổ phiếu

thường, cổ phiếu ưu đãi hay tìm các đối tác chiến lược đầu tư vào ngân hàng.

Cần chú ý điều chính tốc độ tăng vốn với tốc độ tăng của lợi nhuận để tránh

những tác động ngược chiều không đáng có do phải gánh thêm chi phí hoạt động

(chi phí đệm vốn) tăng thêm do việc tăng vốn chủ sở hữu mang lại.

47

Cuối cùng, các ngân hàng nên thường xuyên theo dõi và điều chỉnh lại cơ

cấu nợ vay và vốn chủ sở hữu để phát huy đòn bẩy tài chính, tăng tính hấp dẫn

cho cổ phiếu, thu hút đầu tư nhiều hơn.

5.2.2 Quản trị nguồn vốn tiền gửi

Vốn tiền gửi hay vốn huy động có ưu điểm là nguồn vốn với chi phí rẻ

nhất. Là nguồn chính để chuyển thành vốn cho vay nên tiền gửi khách hàng

đương nhiên có ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận trong kì của một ngân hàng.

Trong điều kiện hiện nay, nhu cầu tín dụng tăng cao do lãi suất vay thấp thì việc

tăng nguồn tiền gửi sẽ mở rộng khă năng cấp tín dụng cho khách hàng. Do vậy,

tăng nguồn vốn huy động cũng là mối quan tâm hàng đầu của các nhà quản lý

ngân hàng. Cạnh tranh giữa các ngân hàng ngày càng gay gắt, lãi suất huy động

thấp khiến cho các ngân hàng phải chật vật hơn để giữ vững các khách hàng

truyền thống và lôi kéo các khách hàng mới đến gửi tiền. Các ngân hàng lớn thì

tranh thủ thương hiệu và danh tiếng lâu đời của mình trong khi các ngân hàng

nhỏ phải luôn đổi mới sản phẩm của mình sao cho tiện ích và phù hợp với mong

muốn của khách hàng nhất. Đặc biệt, sự tăng lên của tỷ lệ tiền gửi phụ thuộc vào

nhiều yếu tố khách quan và chủ quan: lãi suất, các quy định của nhà nước tiền

gửi, sản phẩm khuyến mãi, chất lượng dịch vụ, chính sách chăm sóc khách hàng,

thương hiệu ngân hàng, quảng cáo-truyền thông,.. Trong đó các yếu tố khách

quan như: lãi suất, quy định tiền gửi là những yếu tố bắt buộc các ngân hàng phải

tuân theo, để nâng cao hiệu quả huy động vốn, các NHTM Việt Nam nên có sự

quan tâm đúng mức đến việc cải tiến tiện ích sản phẩm, thái độ phục vụ của nhân

viên và các chính sách chăm sóc khách hàng (tặng quà thăm hỏi vào các ngày lễ,

ngày sinh nhật). Ngân hàng cũng nên có sự điều tra và phân khúc khách hàng

theo những thứ hạng khác nhau (khách hàng bình thường, khách hàng VIP,

khách hàng truyền thống, khách hàng đến từ ngân hàng khác..) đi kèm với các

dịch vụ thanh toán ưu đãi và phát hành thẻ miễn phí cho họ.

48

5.2.3 Sử dụng đòn bẩy tài chính hợp lý

Việc sử dụng đòn bẩy tài chính để tạo ra hiệu quả hoạt động luôn là mối

quan tâm hàng đầu của các nhà lãnh đạo ngân hàng Việt Nam. Thông qua việc

phân tích kết quả hồi quy cho thấy đa số các NHTM chưa thực sự sử dụng đòn

bẩy tài chính hiệu quả, mới chỉ dừng lại ở việc tăng tỷ lệ ROE và duy trì một tỷ

lệ ROA thấp. Do vậy, trong tương lai nhằm duy trì các mục tiêu tăng trưởng kinh

doanh mà vẫn đảm bảo an toàn hoạt động theo Basel II, các ngân hàng nên chú

trọng điều chỉnh tỷ trọng nợ vay và vốn chủ sở hữu, giảm bớt nợ vay và gia tăng

vốn tự có thông qua các hoạt động phát hành cổ phiếu hay tìm kiếm các đối tác

đầu tư tiềm năng trong và ngoài nước.

5.2.4 Quản trị chi phí và gia tăng quy mô ngân hàng hợp lý

Kết quả hồi quy mô hình đã cho chúng ta thấy được sự tác động ngược

chiều của quy mô đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam giai đoạn

2008 – 2015. Dù quy mô ngân hàng có được mở rộng nhưng nếu ngân hàng

không quản trị tốt chi phí của mình thì sẽ làm giảm lợi nhuận thu được trong kì.

Do vậy, để gia tăng hiệu quả hoạt động của mình các ngân hàng một mặt phải

củng cố sức mạnh tài chính của mình bằng cách tăng vốn chủ sở hữu mặt khác

phải quản lý tốt các chi phí phát sinh trong suốt quá trình hoạt động.

Thực tế, sự tăng lên của chi phí hoạt động như chi phí đất đai và thiết bị

hoạt động trong thời gian gần đây buộc các ngân hàng phải tăng cường tiết kiệm

dưới nhiều hình thức khác nhau như giảm chi phí nhân sự, chi phí hành chính, tự

động hóa tất cả các dịch vụ. Bởi vì chi phí hoạt động chỉ có thể cắt giảm đến một

mức tối thiểu nào đó đủ để duy trì hoạt động nên không thể cắt giảm thêm. Nói

cách khác, song song với việc cắt giảm các chi phí phát sinh không cần thiết

ngân hàng nên cân nhắc những hình thức chi tiêu hợp lý để kích thích tăng thêm

lợi nhuận thu được. Mặt khác, để gia tăng hiệu quả kinh tế của quy mô các nhà

quản lý ngân hàng nên cân nhắc đến các biện pháp để tăng tổng tài sản, mở rộng

quy mô như tái cơ cấu hoặc theo xu hướng sáp nhập, phát hành thêm cổ phiếu và

49

trái phiếu, tìm kiếm thêm nhà đầu tư chiến lược để giảm bớt các chi phí phát sinh

không cần thiết.

5.2.5 Quản trị rủi ro tín dụng

Như đã trình bày, cả ba yếu tố tỷ lệ tiền gửi, dư nợ cho vay và rủi ro tín

dụng đều có ảnh hưởng qua lại với nhau. Vấn đề quản trị rủi ro tín dụng nằm ở

việc giảm thiểu rủi ro tín dụng thông qua việc thực hiện các biện pháp an toàn tín

dụng, giảm bớt nợ xấu. Tùy vào giai đoạn phát triển kinh tế đất nước và mục tiêu

kinh doanh mà các ngân hàng nên cân nhắc kỹ giữa việc chấp nhận rủi ro để đối

lấy lợi nhuận.nếu rủi ro đó nằm trong mức độ cho phép nào đó.

5.3 NHỮNG HẠN CHẾ CỦA BÀI NGHIÊN CỨU VÀ HƯỚNG PHÁT

TRIỂN ĐỀ TÀI

Hạn chế của đề tài này đó là quy mô cỡ mẫu chưa đủ lớn, số lượng ngân

hàng quan sát chỉ chiếm 1/4 thị trường và số lượng thời gian lại bị hạn chế do

thông tin từ các ngân hàng thương mại trước 2008. Ngoài ra do mẫu chỉ quan sát

được các ngân hàng đã niêm yết nên đã bỏ qua khá nhiều các ngân hàng nước

ngoài lớn có tác động mạnh mẽ đến thị trường nhưng chưa niêm yết hoặc hoạt

động dưới hình thức khác.

Các yếu tố về đặc trưng ngân hàng cũng chưa được đưa vào bài (NHTM,

NHCP, NH đầu tư nước ngoài…), tuổi ngân hàng, yếu tố quản trị… vào tính

toán để có cái nhìn chi tiết hơn về hiệu quả hoạt động. Và thời gian lấy vào quan

sát là khoảng thời gian khá nhạy cảm khi bao gồm luôn khủng khoảng và giai

đoạn phục hồi nhanh chóng sau đó.

Cuối cùng, bài nghiên cứu này chỉ thực hiện ở một quốc gia, do đó tác

động của cơ cấu vốn đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng hay không vẫn còn mơ

hồ, do đó có thể phát triển đề tài theo hướng thống kê ở khu vực và thời gian

rộng hơn, loại bỏ yếu tố khủng hoảng kinh tế để có cái nhìn toàn diện hơn.

50

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Chương 5 đưa ra kết luận cuối cùng cho mô hình nghiên cứu, từ đó tác giả

đã đề xuất một số kiến nghị nhằm gia tăng hiệu quả hoạt động thông qua việc

điều chỉnh cơ cấu vốn hợp lý của ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Trên cơ sở nhìn nhận khách quan, chương 5 đã nêu lên được một số hạn

chế của đề tài nghiên cứu, từ đó xây dựng hướng đi mới cho các nghiên cứu sau

này.

51

PHỤ LỤC 1: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ STATA

. summarize roe roa d_a llp bsize ldr dep gro ,separator(30)

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max roe 216 .0903516 .070016 -.2994324 .4948532 roa 216 .0086706 .0076254 -.0551174 .0475235 d_a 216 .8926545 .0561129 .6436605 .9599645 llp 216 .00515 .0041334 .0001074 .0188753 bsize 216 18.04367 1.239337 14.69872 20.56153 ldr 216 .6027612 .180566 .1622457 1.189574 dep 216 .8603672 .0577676 .6279362 .935499 gro 216 .0264229 .0105911 -.0064123 .0650799 . pwcorr roe roa d_a llp bsize ldr dep gro

roe roa d_a llp bsize ldr dep roe 1.0000 roa 0.7290 1.0000 d_a 0.2275 -0.2882 1.0000 llp -0.0015 -0.0653 0.1540 1.0000 bsize 0.2068 -0.1423 0.6647 0.4298 1.0000 ldr -0.0338 0.1345 -0.1681 0.3812 0.0024 1.0000 dep 0.2737 0.1026 0.3070 -0.0078 0.3320 -0.2203 1.0000 gro 0.3464 0.4624 -0.2619 0.4302 -0.0773 0.4134 -0.1017

gro gro 1.0000

. reg roa d_e llp bsize ldr dep gro

Source SS df MS Number of obs = 216 F( 6, 209) = 19.19 Model .004441173 6 .000740196 Prob > F = 0.0000 Residual .008060325 209 .000038566 R-squared = 0.3553 Adj R-squared = 0.3367 Total .012501498 215 .000058147 Root MSE = .00621

roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] d_e -.0003978 .0001339 -2.97 0.003 -.0006617 -.0001339 llp -.6475812 .1382338 -4.68 0.000 -.9200924 -.37507 bsize .0009718 .0005482 1.77 0.078 -.0001088 .0020524 ldr .0020198 .0027241 0.74 0.459 -.0033505 .00739 dep .0252861 .008073 3.13 0.002 .0093711 .0412011 gro .419043 .0487739 8.59 0.000 .3228911 .5151949 _cons -.0354518 .0102552 -3.46 0.001 -.0556688 -.0152349 . hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of roa

chi2(1) = 43.13 Prob > chi2 = 0.0000

ROA và D_E

. xtreg roa d_e llp bsize ldr dep gro , re

Random-effects GLS regression Number of obs = 216 Group variable: stt Number of groups = 27

R-sq: within = 0.2911 Obs per group: min = 8 between = 0.5518 avg = 8.0 overall = 0.3546 max = 8

Wald chi2(6) = 109.00 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] d_e -.0003641 .0001354 -2.69 0.007 -.0006294 -.0000988 llp -.666059 .1418912 -4.69 0.000 -.9441605 -.3879574 bsize .0008059 .0005716 1.41 0.159 -.0003145 .0019262 ldr .0020796 .0028524 0.73 0.466 -.003511 .0076702 dep .0260792 .0080786 3.23 0.001 .0102455 .0419129 gro .4152473 .0502826 8.26 0.000 .3166953 .5137993 _cons -.0333299 .0106755 -3.12 0.002 -.0542535 -.0124064 sigma_u .0011482 sigma_e .00591479 rho .03631536 (fraction of variance due to u_i) . xttest0

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

roa[stt,t] = Xb + u[stt] + e[stt,t]

Estimated results: Var sd = sqrt(Var) roa .0000581 .0076254 e .000035 .0059148 u 1.32e-06 .0011482

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 1.37 Prob > chibar2 = 0.1208

52

. xtreg roa d_e llp bsize ldr dep gro , fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 216 Group variable: stt Number of groups = 27

R-sq: within = 0.3215 Obs per group: min = 8 between = 0.1827 avg = 8.0 overall = 0.2569 max = 8

F(6,183) = 14.45 corr(u_i, Xb) = -0.3140 Prob > F = 0.0000

roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] d_e -.0002638 .0001551 -1.70 0.091 -.0005698 .0000422 llp -.7229072 .1685051 -4.29 0.000 -1.05537 -.3904446 bsize -.0011073 .0008717 -1.27 0.206 -.0028271 .0006125 ldr -.0025531 .0042179 -0.61 0.546 -.010875 .0057688 dep .0274612 .0091681 3.00 0.003 .0093724 .04555 gro .3635827 .062397 5.83 0.000 .2404726 .4866927 _cons .0034132 .018103 0.19 0.851 -.0323043 .0391307 sigma_u .00392451 sigma_e .00591479 rho .30567318 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(26, 183) = 1.82 Prob > F = 0.0123 . hausman fem rem

Coefficients (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) fem rem Difference S.E. d_e -.0002638 -.0003641 .0001003 .0000757 llp -.7229072 -.666059 -.0568482 .0908894 bsize -.0011073 .0008059 -.0019132 .0006581 ldr -.0025531 .0020796 -.0046326 .0031071 dep .0274612 .0260792 .0013821 .0043349 gro .3635827 .4152473 -.0516646 .0369466 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 21.92 Prob>chi2 = 0.0013 (V_b-V_B is not positive definite)

53

. xtgls roa d_e llp bsize ldr dep gro , panels(iid) corr(independent)

Cross-sectional time-series FGLS regression

Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: no autocorrelation

Estimated covariances = 1 Number of obs = 216 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 27 Estimated coefficients = 7 Time periods = 8 Wald chi2(6) = 119.01 Log likelihood = 794.6859 Prob > chi2 = 0.0000

roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] d_e -.0003978 .0001317 -3.02 0.003 -.0006559 -.0001397 llp -.6475812 .1359754 -4.76 0.000 -.9140882 -.3810743 bsize .0009718 .0005392 1.80 0.072 -.000085 .0020286 ldr .0020198 .0026796 0.75 0.451 -.0032322 .0072717 dep .0252861 .0079411 3.18 0.001 .0097218 .0408505 gro .419043 .0479771 8.73 0.000 .3250096 .5130763 _cons -.0354518 .0100877 -3.51 0.000 -.0552233 -.0156803

. xtabond roa d_e llp bsize ldr dep gro

Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs = 162 Group variable: stt Number of groups = 27 Time variable: year Obs per group: min = 6 avg = 6 max = 6

Number of instruments = 28 Wald chi2(7) = 98.36 Prob > chi2 = 0.0000 One-step results roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] roa L1. .1193571 .0513428 2.32 0.020 .018727 .2199871 d_e -.0002526 .0001022 -2.47 0.013 -.0004529 -.0000523 llp -.4218205 .1047678 -4.03 0.000 -.6271617 -.2164793 bsize -.0017591 .0005519 -3.19 0.001 -.0028408 -.0006774 ldr -.0030664 .0028718 -1.07 0.286 -.008695 .0025623 dep .0254775 .0084519 3.01 0.003 .008912 .042043 gro .136956 .0390275 3.51 0.000 .0604635 .2134485 _cons .0213647 .0134236 1.59 0.111 -.0049451 .0476744 Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).roa Standard: D.d_e D.llp D.bsize D.ldr D.dep D.gro Instruments for level equation Standard: _cons

54

55

. reg roa d_a llp bsize ldr dep gro

Source SS df MS Number of obs = 216 F( 6, 209) = 19.21 Model .004444186 6 .000740698 Prob > F = 0.0000 Residual .008057312 209 .000038552 R-squared = 0.3555 Adj R-squared = 0.3370 Total .012501498 215 .000058147 Root MSE = .00621

roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] d_a -.0317941 .0106497 -2.99 0.003 -.0527887 -.0107995 llp -.6376763 .1381001 -4.62 0.000 -.9099241 -.3654286 bsize .0008773 .000528 1.66 0.098 -.0001636 .0019182 ldr .001451 .0027357 0.53 0.596 -.0039421 .0068441 dep .0250082 .0080636 3.10 0.002 .0091117 .0409046 gro .407477 .0493421 8.26 0.000 .310205 .504749 _cons -.0086518 .0096421 -0.90 0.371 -.02766 .0103563 . hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of roa

chi2(1) = 41.97 Prob > chi2 = 0.0000

. xtreg roa d_a llp bsize ldr dep gro , re

Random-effects GLS regression Number of obs = 216 Group variable: stt Number of groups = 27

R-sq: within = 0.3067 Obs per group: min = 8 between = 0.4966 avg = 8.0 overall = 0.3532 max = 8

Wald chi2(6) = 105.82 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] d_a -.0288825 .0107572 -2.68 0.007 -.0499663 -.0077988 llp -.6720304 .1447618 -4.64 0.000 -.9557582 -.3883025 bsize .0006175 .0005787 1.07 0.286 -.0005167 .0017516 ldr .0015155 .0030006 0.51 0.614 -.0043656 .0073967 dep .0263095 .0080747 3.26 0.001 .0104834 .0421357 gro .3981477 .0521265 7.64 0.000 .2959817 .5003138 _cons -.007297 .0109446 -0.67 0.505 -.028748 .014154 sigma_u .00182486 sigma_e .00588818 rho .08763239 (fraction of variance due to u_i)

ROA và D_A

. xttest0

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

roa[stt,t] = Xb + u[stt] + e[stt,t]

Estimated results: Var sd = sqrt(Var) roa .0000581 .0076254 e .0000347 .0058882 u 3.33e-06 .0018249

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 2.72 Prob > chibar2 = 0.0495 . xtreg roa d_a llp bsize ldr dep gro , fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 216 Group variable: stt Number of groups = 27

R-sq: within = 0.3275 Obs per group: min = 8 between = 0.1904 avg = 8.0 overall = 0.2659 max = 8

F(6,183) = 14.86 corr(u_i, Xb) = -0.2968 Prob > F = 0.0000

roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] d_a -.0253848 .0118647 -2.14 0.034 -.048794 -.0019756 llp -.7143801 .166474 -4.29 0.000 -1.042835 -.3859249 bsize -.000979 .0008692 -1.13 0.262 -.002694 .000736 ldr -.0026615 .004197 -0.63 0.527 -.0109422 .0056193 dep .0261186 .0091862 2.84 0.005 .007994 .0442432 gro .3559139 .0621033 5.73 0.000 .2333834 .4784444 _cons .0224028 .0193764 1.16 0.249 -.015827 .0606327 sigma_u .00386458 sigma_e .00588818 rho .30107433 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(26, 183) = 1.90 Prob > F = 0.0080

56

. hausman fem rem

Coefficients (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) fem rem Difference S.E. d_a -.0253848 -.0288825 .0034977 .0050054 llp -.7143801 -.6720304 -.0423497 .0822048 bsize -.000979 .0006175 -.0015965 .0006486 ldr -.0026615 .0015155 -.004177 .0029345 dep .0261186 .0263095 -.0001909 .0043802 gro .3559139 .3981477 -.0422338 .0337586 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 11.30 Prob>chi2 = 0.0797 (V_b-V_B is not positive definite)

57

. xtgls roa d_a llp bsize ldr dep gro , panels(iid) corr(independent)

Cross-sectional time-series FGLS regression

Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: no autocorrelation

Estimated covariances = 1 Number of obs = 216 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 27 Estimated coefficients = 7 Time periods = 8 Wald chi2(6) = 119.14 Log likelihood = 794.7263 Prob > chi2 = 0.0000

roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] d_a -.0317941 .0104757 -3.04 0.002 -.0523261 -.011262 llp -.6376763 .135844 -4.69 0.000 -.9039256 -.3714271 bsize .0008773 .0005194 1.69 0.091 -.0001406 .0018953 ldr .001451 .002691 0.54 0.590 -.0038233 .0067252 dep .0250082 .0079319 3.15 0.002 .009462 .0405543 gro .407477 .048536 8.40 0.000 .3123482 .5026058 _cons -.0086518 .0094845 -0.91 0.362 -.0272412 .0099375 . xtabond roa d_a llp bsize ldr dep gro

Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs = 162 Group variable: stt Number of groups = 27 Time variable: year Obs per group: min = 6 avg = 6 max = 6

Number of instruments = 28 Wald chi2(7) = 104.83 Prob > chi2 = 0.0000 One-step results roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] roa L1. .0923159 .0527347 1.75 0.080 -.0110421 .1956739 d_a -.031917 .0084869 -3.76 0.000 -.048551 -.015283 llp -.4366329 .1056564 -4.13 0.000 -.6437156 -.2295503 bsize -.0012479 .0005747 -2.17 0.030 -.0023744 -.0001215 ldr -.0044937 .0029529 -1.52 0.128 -.0102813 .0012939 dep .0238491 .008507 2.80 0.005 .0071756 .0405226 gro .1333085 .0391711 3.40 0.001 .0565347 .2100824 _cons .040654 .0146449 2.78 0.006 .0119506 .0693574 Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).roa Standard: D.d_a D.llp D.bsize D.ldr D.dep D.gro Instruments for level equation Standard: _cons

58

59

. reg roe d_a llp bsize ldr dep gro

Source SS df MS Number of obs = 216 F( 6, 209) = 20.29 Model .387914634 6 .064652439 Prob > F = 0.0000 Residual .666067963 209 .003186928 R-squared = 0.3680 Adj R-squared = 0.3499 Total 1.0539826 215 .004902245 Root MSE = .05645

roe Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] d_a .3303986 .0968283 3.41 0.001 .1395134 .5212838 llp -6.100929 1.25562 -4.86 0.000 -8.576233 -3.625625 bsize .0098951 .0048007 2.06 0.041 .0004311 .0193592 ldr -.0289909 .0248732 -1.17 0.245 -.0780254 .0200436 dep .2174262 .0733151 2.97 0.003 .0728944 .361958 gro 4.187228 .4486232 9.33 0.000 3.302821 5.071635 _cons -.6319352 .0876666 -7.21 0.000 -.8047594 -.459111 . hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of roe

chi2(1) = 5.49 Prob > chi2 = 0.0192 . xtreg roe d_a llp bsize ldr dep gro , re

Random-effects GLS regression Number of obs = 216 Group variable: stt Number of groups = 27

R-sq: within = 0.3230 Obs per group: min = 8 between = 0.4259 avg = 8.0 overall = 0.3541 max = 8

Wald chi2(6) = 106.89 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

roe Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] d_a .3619822 .0963933 3.76 0.000 .1730548 .5509096 llp -6.214189 1.315971 -4.72 0.000 -8.793445 -3.634932 bsize .0027602 .0054222 0.51 0.611 -.0078671 .0133875 ldr -.0394371 .0280402 -1.41 0.160 -.0943949 .0155207 dep .2308331 .0723403 3.19 0.001 .0890487 .3726174 gro 4.11995 .4763358 8.65 0.000 3.186349 5.053551 _cons -.5342652 .1050503 -5.09 0.000 -.7401601 -.3283704 sigma_u .02122484 sigma_e .04961392 rho .15470074 (fraction of variance due to u_i)

ROE và D_A

. xttest0

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

roe[stt,t] = Xb + u[stt] + e[stt,t]

Estimated results: Var sd = sqrt(Var) roe .0049022 .070016 e .0024615 .0496139 u .0004505 .0212248

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 10.25 Prob > chibar2 = 0.0007 . xtreg roe d_a llp bsize ldr dep gro , fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 216 Group variable: stt Number of groups = 27

R-sq: within = 0.3795 Obs per group: min = 8 between = 0.0131 avg = 8.0 overall = 0.1132 max = 8

F(6,183) = 18.66 corr(u_i, Xb) = -0.4618 Prob > F = 0.0000

roe Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] d_a .3441732 .0999723 3.44 0.001 .1469266 .5414197 llp -6.06467 1.402713 -4.32 0.000 -8.832239 -3.2971 bsize -.0223767 .0073241 -3.06 0.003 -.0368272 -.0079262 ldr -.1098792 .035364 -3.11 0.002 -.1796527 -.0401057 dep .1755569 .0774035 2.27 0.024 .0228389 .3282749 gro 3.841632 .5232833 7.34 0.000 2.809188 4.874076 _cons .0317953 .1632657 0.19 0.846 -.2903299 .3539205 sigma_u .05439644 sigma_e .04961392 rho .5458842 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(26, 183) = 3.37 Prob > F = 0.0000 . hausman fem rem

Coefficients (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) fem rem Difference S.E. d_a .3441732 .3619822 -.017809 .0265103 llp -6.06467 -6.214189 .1495191 .4856169 bsize -.0223767 .0027602 -.0251369 .0049236 ldr -.1098792 -.0394371 -.0704421 .0215489 dep .1755569 .2308331 -.0552762 .027535 gro 3.841632 4.11995 -.278318 .2166325 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 44.42 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite)

60

. xtgls roe d_a llp bsize ldr dep gro , panels(iid) corr(independent)

Cross-sectional time-series FGLS regression

Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: no autocorrelation

Estimated covariances = 1 Number of obs = 216 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 27 Estimated coefficients = 7 Time periods = 8 Wald chi2(6) = 125.80 Log likelihood = 317.9266 Prob > chi2 = 0.0000

roe Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] d_a .3303986 .0952464 3.47 0.001 .1437192 .517078 llp -6.100929 1.235107 -4.94 0.000 -8.521694 -3.680164 bsize .0098951 .0047223 2.10 0.036 .0006396 .0191506 ldr -.0289909 .0244669 -1.18 0.236 -.0769451 .0189633 dep .2174262 .0721173 3.01 0.003 .0760788 .3587735 gro 4.187228 .441294 9.49 0.000 3.322308 5.052148 _cons -.6319352 .0862344 -7.33 0.000 -.8009515 -.4629189 . xtabond roe d_a llp bsize ldr dep gro

Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs = 162 Group variable: stt Number of groups = 27 Time variable: year Obs per group: min = 6 avg = 6 max = 6

Number of instruments = 28 Wald chi2(7) = 148.05 Prob > chi2 = 0.0000 One-step results roe Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] roe L1. .2449092 .1267021 1.93 0.053 -.0034223 .4932407 d_a .5848764 .1138243 5.14 0.000 .361785 .8079679 llp -4.383776 1.267216 -3.46 0.001 -6.867474 -1.900079 bsize -.0315656 .0065518 -4.82 0.000 -.0444069 -.0187244 ldr -.1001827 .033773 -2.97 0.003 -.1663765 -.033989 dep .1858053 .0975682 1.90 0.057 -.0054248 .3770354 gro 2.807302 .4502849 6.23 0.000 1.92476 3.689844 _cons -.0265507 .1768465 -0.15 0.881 -.3731636 .3200621 Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).roe Standard: D.d_a D.llp D.bsize D.ldr D.dep D.gro Instruments for level equation Standard: _cons

61

62

. reg roe d_e llp bsize ldr dep gro

Source SS df MS Number of obs = 216 F( 6, 209) = 21.16 Model .398358243 6 .06639304 Prob > F = 0.0000 Residual .655624353 209 .003136959 R-squared = 0.3780 Adj R-squared = 0.3601 Total 1.0539826 215 .004902245 Root MSE = .05601

roe Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] d_e .0047001 .0012072 3.89 0.000 .0023202 .00708 llp -5.972074 1.24671 -4.79 0.000 -8.429812 -3.514335 bsize .0074657 .0049438 1.51 0.133 -.0022804 .0172119 ldr -.03457 .0245684 -1.41 0.161 -.0830036 .0138637 dep .2115258 .0728094 2.91 0.004 .0679908 .3550608 gro 4.090015 .4398847 9.30 0.000 3.222836 4.957195 _cons -.3315324 .0924904 -3.58 0.000 -.5138661 -.1491986 . hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of roe

chi2(1) = 4.34 Prob > chi2 = 0.0372 . xtreg roe d_e llp bsize ldr dep gro , re

Random-effects GLS regression Number of obs = 216 Group variable: stt Number of groups = 27

R-sq: within = 0.3553 Obs per group: min = 8 between = 0.3771 avg = 8.0 overall = 0.3620 max = 8

Wald chi2(6) = 116.74 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

roe Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] d_e .0056192 .0012099 4.64 0.000 .0032478 .0079906 llp -5.894699 1.303165 -4.52 0.000 -8.448855 -3.340544 bsize -.0014921 .005534 -0.27 0.787 -.0123385 .0093542 ldr -.0454448 .0277907 -1.64 0.102 -.0999136 .0090241 dep .2215075 .0711091 3.12 0.002 .0821362 .3608788 gro 3.989757 .4679505 8.53 0.000 3.072591 4.906923 _cons -.1792062 .1049257 -1.71 0.088 -.3848567 .0264444 sigma_u .02250892 sigma_e .04882048 rho .17530644 (fraction of variance due to u_i)

ROE và D_E

. xttest0

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

roe[stt,t] = Xb + u[stt] + e[stt,t]

Estimated results: Var sd = sqrt(Var) roe .0049022 .070016 e .0023834 .0488205 u .0005067 .0225089

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 15.12 Prob > chibar2 = 0.0001

. xtreg roe d_e llp bsize ldr dep gro , fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 216 Group variable: stt Number of groups = 27

R-sq: within = 0.3992 Obs per group: min = 8 between = 0.0079 avg = 8.0 overall = 0.1456 max = 8

F(6,183) = 20.27 corr(u_i, Xb) = -0.3954 Prob > F = 0.0000

roe Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] d_e .0054668 .0012801 4.27 0.000 .0029411 .0079925 llp -5.615993 1.390836 -4.04 0.000 -8.36013 -2.871857 bsize -.0240024 .0071947 -3.34 0.001 -.0381977 -.0098071 ldr -.1068974 .0348141 -3.07 0.002 -.175586 -.0382087 dep .1739847 .0756733 2.30 0.023 .0246803 .3232891 gro 3.71053 .515023 7.20 0.000 2.694384 4.726677 _cons .3124115 .1494218 2.09 0.038 .0176005 .6072224 sigma_u .05144244 sigma_e .04882048 rho .52613295 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(26, 183) = 3.54 Prob > F = 0.0000

. hausman fem rem

Coefficients (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) fem rem Difference S.E. d_e .0054668 .0056192 -.0001524 .0004181 llp -5.615993 -5.894699 .2787059 .4859912 bsize -.0240024 -.0014921 -.0225103 .0045977 ldr -.1068974 -.0454448 -.0614526 .020969 dep .1739847 .2215075 -.0475228 .0258834 gro 3.71053 3.989757 -.2792262 .2151072 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 80.99 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite)

63

. xtgls roe d_e llp bsize ldr dep gro , panels(iid) corr(independent)

Cross-sectional time-series FGLS regression

Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: no autocorrelation

Estimated covariances = 1 Number of obs = 216 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 27 Estimated coefficients = 7 Time periods = 8 Wald chi2(6) = 131.24 Log likelihood = 319.6334 Prob > chi2 = 0.0000

roe Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] d_e .0047001 .0011875 3.96 0.000 .0023727 .0070276 llp -5.972074 1.226342 -4.87 0.000 -8.375661 -3.568487 bsize .0074657 .0048631 1.54 0.125 -.0020657 .0169971 ldr -.03457 .024167 -1.43 0.153 -.0819365 .0127965 dep .2115258 .0716199 2.95 0.003 .0711533 .3518983 gro 4.090015 .4326982 9.45 0.000 3.241943 4.938088 _cons -.3315324 .0909794 -3.64 0.000 -.5098487 -.153216

. xtabond roe d_e llp bsize ldr dep gro

Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs = 162 Group variable: stt Number of groups = 27 Time variable: year Obs per group: min = 6 avg = 6 max = 6

Number of instruments = 28 Wald chi2(7) = 202.48 Prob > chi2 = 0.0000 One-step results roe Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] roe L1. .3134804 .1127219 2.78 0.005 .0925496 .5344111 d_e .0096076 .0012269 7.83 0.000 .0072029 .0120124 llp -4.004836 1.163075 -3.44 0.001 -6.284422 -1.72525 bsize -.0242627 .0059191 -4.10 0.000 -.035864 -.0126614 ldr -.0814091 .0307458 -2.65 0.008 -.1416697 -.0211485 dep .1436714 .0907465 1.58 0.113 -.0341885 .3215312 gro 2.458173 .4208961 5.84 0.000 1.633232 3.283114 _cons .2921183 .145915 2.00 0.045 .0061301 .5781065 Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).roe Standard: D.d_e D.llp D.bsize D.ldr D.dep D.gro Instruments for level equation Standard: _cons

64

65

PHỤ LỤC 2:DANH SÁCH CÁC NHTM LỰA CHỌN KHẢO SÁT

1/ Ngân hàng TMCP An Bình

2/ Ngân hàng TMCP Á Châu

3/ Ngân hàng TMCP Bản Việt

4/ Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt

5/ Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

6/ Ngân hàng TMCP Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam

7/ Ngân hàng TMCP Đông Á

8/ Ngân hàng TMCP Đông Nam Á

9/ Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam

10/ Ngân hàng TMCP Kiên Long

11/ Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam

12/ Ngân hàng TMCP Nam Á

13/ Ngân hàng Nông Nghiệp và Phát Triển Nông Thôn Việt Nam

14/ Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam

15/ Ngân hàng TMCP Phát Triển Thành Phố Hồ Chí Minh

16/ Ngân hàng TMCP Phương Đông

17/ Ngân hàng TMCP Quân Đội

18/ Ngân hàng TMCP Quốc Dân

19/ Ngân hàng TMCP Quốc Tế

20/ Ngân hàng TMCP Sài Gòn

21/ Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương

22/ Ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội

23/ Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín

24/ Ngân hàng TMCP Việt Á

25/ Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng

26/ Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam.

66 27/ Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex

28/ Ngân hàng Tiên phong

67

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Acaravci, S. K. (2015). The Determinants of Capital Structure: Evidence from

the Turkish Manufacturing Sector. International Journal of Economics

and Financial Issues, 158-171.

Athanasoglou, P. Delis M., Staikouras C.(2006), “Determinants of bank

profitability in the south eastern european region”, Munich Personal

Repec

Archive, MPRA Paper No. 10274

Bennaceur, S. and Goaied, M. (2001). “The Determinants of the Tunisian

Deposit Banks Performance”, Applied Financial Economics, 11, pp. 317-

319.

Bennaceur, S., Goaied M. (2008) “The Determinants of Commercial Bank

Interest Margin and Profitability: Evidence from Tunisia”. Frontiers in

Finance and Economics, Vol. 5 No. 1, pp. 106 – 130.

M. Bradley, G. Jarrel and E.H.Kim. "On the Existence of an Optimal Capital

Structure: Theory and Evidence". Journal of Finance 39 (Junly, 1984),

857-78.

Eric Febiri Opoku, John Kwame Adu, Boahemaa Opoku Anarfi (2014), The

Impact of Capital Structure and Profitabily of Listed Banks on the Ghana

Stock Exchange, Social and Basic Sciences Research Review, Volume 1

Issue 2 pages 74-91, ISSN 2313-6758.

Gul, S., Irshad, F., Zaman, K. (2011). “Factors Affecting Bank Profitability in

Pakistan”. The Romanian Economic Journal, Year XIV, No. 39 March

2011, pp. 61-87.

J.Aloy Niresh, Capital Structure and Profitablity in Sri Lanka Banks, Global

Journal og Management and Business Research, Volume 12 Issue 13

Version 1.0 Year 2012, Online ISSN 2249-4588 & Print ISSN 0975.

Jiang, G., Tang, N., Law, E. Sze, A.(2003) “Determinants of bank profitability in

hong kong”. Hong Kong Monetary Authority, September 2003.

68 Jensen, M., & Meckling, W. (1976). Theory of the firm: managerial behavior,

agency costsand ownership structure. Journal of Financial Economics,

3(4), 305-360.

Jensen., M. (1986). The agency costs of free cash flow: corporate finance

and takeovers.American Economic Review, 76(2), 323-329

Kosmidou, K., Tanna, S., & Pasiouras, F. (2005). “Determinants of profitability

of domestic UK commercial banks: panel evidence from the period 1995-

2002”. Economics, Finance and Accounting- Applied Research

Working Paper Series, pp. 1-27.

Malcolm Baker, J. W. (2002). Market timing and Capital structure. Journal of

Finance, Vol 22.

Miao, J. (2005). Optimal Capital Structure and Industry Dynamics. The Journal

of Finance, Vol 6.

Michael Angelo Cortez, R. S. (2008). The Determinants Of Corporate Capital

structure: Evidence from Japanese manufacturing companies. Asia Pacific

University, 121.

Milton Harris, A. R. (1991). The theory of Capital Structure. The Journal of

Finance, 297-355.

Mittoo, U. R. (2002). Cross - Country Determinants of Capital Structure Choice:

A Survey of European Firms. Financial Management.

Mohammad Reza Asgari, Sareh Pahlavan, Mostafa Pahlavan, The Relationship

between Capital Structure and Profitablity in Commercial Banks:

Evidence from Iran, SSRG International Journal of Emconomics and

Management Studies (SSRG-IJEMS) volume 2 issue 5 Sep to Oct 2015.

Muhammad Raghib Zafa, Farrukh Zeeshan, Rais Ahmed, Impact of Capital

Structure on Banking Profitability, International Journal of Scientific and

Research Publications, Volume 6, Issue 3, Acrch 2016, ISSN 2250-3153.

Modigliani, F., & Miller, M. (1958), The Cost of Capital, Corporate Finance and

The Theory of Investment, American Economics Review, 48, 261-97.

69 Myers, S. C. & Majluf, N (1984), Corporate Financing and Investment Decisions

when Firms Have Information That Investor Do Not Have, Journal of

Financial Economics, 13, 187-222.

Niu, X. (2008). Theoretical and Practical Review of Capital Structure and its

Determinants. In S. E. University, International Journal of Business and

Management (pp. 133-139).

Nirajini, A and Priya, K B (2013), Impact of Capital Structure on Financial

Performance of the Listed Trading Companies in Sri Lanka, International

Journal of Scientific anf Research Publications, Vol 3, Issue 5, May 2013,

ISSN2250-3153.

Ngô Kim Phượng, Lê Thị Thanh Hà, Lê Mạnh Hưng, Lê Hoàng Vinh (2013),

Phân tích tài chính doanh nghiệp-tái bản lần 2, NXB Lao động.

Nguyệt, L. T., & Bích, P. T. (n.d.). Tác động của chủ sở hữu nhà nước lên quyết

định tài trợ: Thực nghiệm tại Việt Nam. Tạp chí Phát triển và Hội nhập số

22.

Oztekin, & Flannery. (2012). Institutional determinants of capital structure

adjustment speeds. Financial Economics, 88 - 112.

Pasiouras, F., Kosmidou, K. (2006) Factors influencing the profitability of

domestic and foreign banks in the European Union, Research 21. in

International Business and Finance.

Peter S.Rose (2002), Commercial bank management, McGraw-Hill.

Vương Đức Hoàng Quân (2014), Quy mô và hiệu quả doanh nghiệp với cấu trúc

vốn : Nhìn từ góc độ tài chính hành vi, Tạp chí Tài chính tháng 9/2014.

Ross, W. J. (2003). Capital Structure. In Corporate Finance (6th ed., p. 4). USA:

McGrawHill/Irwin.

Sheridan Titman and Roberto Wessels, 1988. The Determinans of

Capital Structure Choice. The Journal of Finance, Vol 43 Issue 1 pages 1-

19.

70 Sufian, F., Chong, R. R. (2008). “Determinants of bank profitability in a

developing economy: empirical evidence from the Philippines”. Asian

Academy of management journal of accounting and finance, Vol. 4, No. 2,

pp. 91–112.

Syed Shad Fasih Ur Rehman (2013), Relationship between Financial Leverage

and Financial Performance: Empricial Evidence of Listed Sugar

Companies of Pakistan, Online ISSN: 2249-4588 & Print ISSN: 0975-

5853.

PGS.TS Lê Văn Tư, 2005. Nghiệp vụ ngân hàng thương mại, NXB Tài chính.

Tharmila K., Arulvel K.K. (2013), The impact of the capital structure and astock

exchange, Merit Research Journal of Accounting, Auditing, Economics

and Finance Vol.1(5) pp.106-107.

Vong, A. P. I., & Chan, H. S. (2009). “Determinants of bank profitability in

Macao”. Macau Monetary Research Bulletin, 12(6), pp. 93-113.

Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2013), Đánh giá tổng thể tình hình kinh tế – xã hội Việt

Nam sau 5 năm gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới, Hà Nội.

Viện Chiến lược phát triển (2012), Diễn đàn kinh tế tài chính, Đánh giá tác động

của gia nhập WTO tới nền kinh tế VN, sử dụng mô hình tổng thể, Khóa

họp lần thứ 8, Đà Nẵng.

Các trang web:

www.thebanker.com

https://www.fitchratings.com

www.sbv.gov.vn