Luận án tiến sĩ Kinh tế: Phân tích mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng với hiệu quả kinh doanh của các NHTMCP Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN (cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1) (cid:2)(cid:2)(cid:2)(cid:2) (cid:3)(cid:3)(cid:3)(cid:3)

NGUYỄN THU NGA

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO TÍN DỤNG VỚI HIỆU QUẢ KINH DOANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM

Chuyªn ngµnh: Tµi chÝnh Ng©n hµng

M· sè: 62340201

LUËN ¸N TIÕN SÜ KINH TÕ

2017 Hµ Néi ---- 2017 Hµ Néi 20172017 Hµ Néi Hµ Néi

Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Nguyễn Hữu Tài

LỜI CAM ĐOAN

Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi

cam kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này do tôi tự thực hiện và không vi

phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật.

Tôi xin cam đoan các số liệu được sử dụng trong luận án tiến sĩ “ Phân tích

mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng với hiệu quả kinh doanh của các NHTMCP

Việt Nam” hoàn toàn được thu thập từ thực tế, chính xác, đáng tin cậy, có nguồn

gốc rõ ràng, được xử lý trung thực và khách quan.

Hà Nội, tháng 08 năm 2017

Xác nhận của giáo viên hướng dẫn Học viên

PGS. TS. Nguyễn Hữu Tài Nguyễn Thu Nga

LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên, lời cảm ơn xin được gửi đến các nhà khoa học và các chuyên gia

của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân, đặc biệt là

các lãnh đạo cùng các đồng nghiệp tại Công ty Stoxplus và các ngân hàng TMCP

Việt Nam đã luôn quan tâm và tạo mọi điều kiện trong quá trình học tập, nghiên

cứu giúp tác giả hoàn thành Luận án tiến sĩ.

Lòng chân thành và biết ơn xin được gửi đến Viện Ngân hàng - Tài chính và

Viện Đào tạo Sau đại học, cùng các thầy cô tham gia giảng dạy chương trình nghiên

cứu sinh của trường ĐH Kinh tế Quốc dân. Qua đây, tác giả đã tiếp thu được những

kiến thức, phương pháp nghiên cứu làm hành trang quan trọng giúp tác giả thực

hiện nghiên cứu.

Lời tri ân sâu sắc nhất xin được gửi đến nhà khoa học hướng dẫn là PGS.TS

Nguyễn Hữu Tài đã gắn bó cùng tác giả trong suốt 4 năm học tập, nghiên cứu. Các

định hướng đúng đắn của thầy cùng sự chỉ bảo tận tình, tâm huyết đã giúp tác giả

hoàn thành Luận án.

Cuối cùng, xin được gửi tặng kết quả cho gia đình thân yêu và các anh,

chị, các bạn đồng hành cùng tác giả trong quá trình nghiên cứu. Chính sự yêu

thương, chia sẻ và niềm tin của mọi người là động lực to lớn cho tác giả hoàn

thành Luận án.

Trân trọng cảm ơn!

Hà Nội, tháng 08 năm 2017

Tác giả Luận án

Nguyễn Thu Nga

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH

PHẦN MỞ ĐẦU .................................................................................................... 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ

RỦI RO TÍN DỤNG VÀ HIỆU QUẢ KINH DOANH NGÂN HÀNG ............... 5

1.1. Khái quát về ngân hàng thương mại, rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh

doanh ngân hàng ......................................................................................... 5

1.1.1. Ngân hàng và các nghiệp vụ kinh doanh ngân hàng ...................................... 5

1.1.2. Rủi ro tín dụng và quản trị rủi ro tín dụng trong ngân hàng ........................... 6

1.1.3. Khái quát về hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại ............... 10

1.2. Hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại theo cách tiếp

cận truyền thống ....................................................................................... 11

1.3. Hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo cách tiếp cận đường biên hiệu quả ... 14

1.3.1. Phân loại hiệu quả kinh doanh ngân hàng .................................................... 14

1.3.2. Các cách tiếp cận trong xây dựng đường biên hiệu quả ............................... 15

1.3.3. Khái quát các cách tiếp cận về hoạt động kinh doanh ngân hàng ................. 18

1.3.4. Đo lường hiệu quả kinh doanh ngân hàng ................................................... 20

1.4. Lý thuyết về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh

doanh của ngân hàng ................................................................................ 30

1.4.1. Tác động của rủi ro tín dụng tới hiệu quả kinh doanh của ngân hàng........... 31

1.4.2. Tác động của hiệu quả kinh doanh của ngân hàng tới rủi ro tín dụng........... 31

1.5. Tổng quan nghiên cứu về mối quan hệ giữa hiệu quả kinh doanh

ngân hàng và rủi ro tín dụng .................................................................... 33

1.5.1. Nghiên cứu ngoài nước về hiệu quả kinh doanh ngân hàng trong mối quan

hệ với rủi ro tín dụng ................................................................................... 33

1.5.2. Các nghiên cứu trong nước ......................................................................... 53

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 .................................................................................... 58

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................ 59

2.1. Khoảng trống nghiên cứu ......................................................................... 59

2.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu ................................................................ 60

2.3. Khung phân tích của luận án ................................................................... 61

2.4. Nguồn dữ liệu nghiên cứu ......................................................................... 63

2.5. Phương pháp lựa chọn biến nghiên cứu .................................................. 67

2.6. Phương pháp nghiên cứu .......................................................................... 70

2.6.1. Phương pháp truyền thống .......................................................................... 70

2.6.2. Phương pháp hiện đại .................................................................................. 71

CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO TÍN DỤNG VÀ

HIỆU QUẢ KINH DOANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM ... 78

3.1. Lịch sử ra đời và phát triển của hệ thống ngân hàng Việt Nam ............. 78

3.2. Hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt

Nam theo phương pháp truyền thống ...................................................... 80

3.2.1. Mức độ tăng trưởng tài sản và vốn .............................................................. 80

3.2.2. Mức độ tăng trưởng tín dụng ....................................................................... 84

3.2.3. Khả năng sinh lời và tỷ lệ nợ xấu ................................................................ 85

3.3. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP

Việt Nam theo phương pháp tham số SFA .............................................. 97

3.3.1. Khái quát về phương pháp tham số SFA sử dụng để đánh giá hiệu quả

kinh doanh ngân hàng ................................................................................. 97

3.3.2. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt

Nam theo phương pháp tham số SFA .......................................................... 98

3.4. Phân tích mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh

của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam ................................ 101

3.4.1. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng khi có tác động của rủi

ro tín dụng ................................................................................................. 101

3.4.2. Đánh giá sự thay đổi của hiệu quả kinh doanh ngân hàng khi có tác động

của rủi ro tín dụng .................................................................................... 105

3.4.3. Lượng hóa sự ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến đến hiệu quả kinh doanh

của các ngân hàng TMCP Việt Nam ......................................................... 109

3.4.4. So sánh hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam giữa mô

hình 3 với phương pháp truyền thống ........................................................ 111

3.4.5. Đánh giá tác động của hiệu quả kinh doanh đối với rủi ro tín dụng của các

ngân hàng TMCP Việt Nam ...................................................................... 114

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 .................................................................................. 116

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .................................................... 117

4.1. Phát hiện của đề tài ................................................................................. 117

4.1.1. Phát hiện về hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam

theo cách tiếp cận truyền thống ................................................................. 117

4.1.2. Phát hiện về hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam

theo cách tiếp cận hiện đại ........................................................................ 117

4.1.3. Phát hiện về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của

các ngân hàng TMCP Việt Nam ................................................................ 118

4.2. Kiến nghị đối với các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.......... 119

4.2.1. Hoàn thiện phương pháp đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng ..... 119

4.2.2. Ước tính mức hiệu quả kinh doanh và rủi ro tín dụng ................................ 120

4.3. Kiến nghị đối với Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước ......................... 124

4.3.1. Chứng khoán hóa nợ xấu ........................................................................... 124

4.3.2. Phát triển thị trường mua bán nợ ............................................................... 125

4.4. Hạn chế của đề tài và các hướng nghiên cứu tiếp theo .......................... 127

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 .................................................................................. 128

KẾT LUẬN ........................................................................................................ 129

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ LIÊN

QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

CNNHNN

Từ viết tăt Diễn giải

NHLD

Chi nhánh ngân hàng nước ngoài

Ngân hàng liên doanh

Ngân hàng NH

Ngân hàng nhà nước NHNN

Ngân hàng thương mại NHTM

Một thành viên MTV

Trách nhiệm hữu hạn TNHH

Thương mại cổ phần TMCP

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1. Các biến đầu vào và đầu ra theo các cách tiếp cận về hoạt động ngân

hàng .................................................................................................... 19

Bảng 1.2. Tổng kết các nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả kinh doanh ngân

hàng trong mối quan hệ với rủi ro tín dụng ......................................... 34

Bảng 1.3. Các biến trong mô hình hoạt động của ngân hàng theo các cách tiếp

cận khác nhau trong nghiên cứu của Pasiouras (2007)......................... 39 Bảng 2.1. Tổng hợp các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu .................................. 64 Bảng 2.2. Các biến trong mô hình SFA ............................................................... 69 Lựa chọn dạng hàm để xây dựng đường biên hiệu quả ....................... 77 Bảng 2.3. Bảng 3.1. Cơ cấu hệ thống ngân hàng thương mại giai đoạn 2009-2015 ............. 79 Bảng 3.2. Qui mô tăng trưởng tài sản .................................................................. 81 Bảng 3.3. Qui mô tăng trưởng vốn điều lệ ........................................................... 82 Bảng 3.4. Qui mô tăng trưởng vốn tự có ............................................................. 82 Bảng 3.5. Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu ................................................................... 83 Bảng 3.6. Tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn ........................................... 84 Bảng 3.7. Tỷ lệ thu nhập thuần từ lãi/doanh thu thuần ........................................ 86 Bảng 3.8. Tỷ lệ nợ xấu/Tổng tài sản .................................................................... 87 Bảng 3.9. Hệ số NIM của một số ngân hàng ....................................................... 88 Bảng 3.10. ROE của các ngân hàng thương mại Việt Nam ................................... 90 Bảng 3.11. ROA của các ngân hàng thương mại Việt Nam ................................... 91 Bảng 3.12. So sánh xếp hạng các NHTM Việt Nam theo ROA và ROE................ 93 Bảng 3.13. Kết quả tính toán hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo mô hình 1 ..... 100 Bảng 3.14. Kết quả tính toán hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo mô hình 2 ..... 102 Bảng 3.15. Kết quả tính toán hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo mô hình 3 ..... 104

Bảng 3.16. So sánh hiệu quả kinh doanh của ngân hàng giữa mô hình 1 và mô

hình 2 ................................................................................................ 106 Bảng 3.17. So sánh hiệu quả kinh doanh ngân hàng giữa mô hình 1 và mô hình 3 .... 108 Bảng 3.18. Kiểm định các dạng hàm Cobb-Douglas ........................................... 109 Bảng 3.19. Ước lượng các hệ số hồi quy ............................................................. 110

Bảng 3.20. So sánh hiệu quả kinh doanh ngân hàng từ mô hình 3 và ROA ......... 112

Bảng 3.21. Phân tích tương quan giữa phương pháp phân tích hiện đại và

phương pháp truyền thống ................................................................ 114 Bảng 3.22. Kết quả phân tích nhân quả Granger ................................................. 114 Bảng 3.23. Kết quả phân tích hàm hồi quy .......................................................... 115

Bảng 4.1. Dự báo kết quả kinh doanh của ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát

triển Việt Nam (BID) ........................................................................ 121

Bảng 4.2. Dự báo kết quả kinh doanh của ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát

triển Việt Nam (BID) ........................................................................ 122

Bảng 4.3. Dự báo kết quả kinh doanh của ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát

triển Việt Nam (BID) khi rủi ro tín dụng thay đổi ............................. 123

DANH MỤC HÌNH

HÌNH

Hình 1.1. Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ theo cách tiếp cận hướng về

đầu vào ............................................................................................... 16 Hình 1.2. Đường đồng lượng tuyến tính từng khúc ............................................. 17 Hình 1.3. Hiệu quả kinh doanh hướng về đầu ra ................................................. 18 Hình 2.1. Khung phân tích của luận án ............................................................... 62 Hình 3.1. Tốc độ tăng trưởng tín dụng ................................................................ 85

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Lý do lựa chọn đề tài

Rủi ro tín dụng là những tổn thất của ngân hàng khi người đi vay không hoàn

thành một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ trả nợ của mình (Coyle, 2000). Có thể nói

rằng, so với các rủi ro khác mà ngân hàng thương mại gặp phải, rủi ro tín dụng có

ảnh hưởng lớn nhất tới sự tồn tại và phát triển của một ngân hàng. Do vậy, quản trị

rủi ro tín dụng vừa là hoạt động cần thiết mà mỗi ngân hàng cần thực hiện trong nội

bộ ngân hàng đồng thời hoạt động này cũng chịu sự giám sát thường xuyên của các

cơ quan quản lý Nhà nước.

Nhận thức về vai trò của kiểm soát rủi ro tín dụng, các ngân hàng thương mại

đã tiến hành quản trị rủi ro tín dụng ở các mức độ khác nhau. Tuy nhiên, là một tổ

chức hoạt động kinh doanh vì mục tiêu lợi nhuận, các nhà quản lý ngân hàng cần

phải cân nhắc mối quan hệ giữa chi phí bỏ ra cho hoạt động quản lý rủi ro tín dụng

và lợi ích mang lại từ hoạt động này. Nói cách khác, rủi ro tín dụng có ảnh hưởng

đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại như thế nào cần được xem xét

và đánh giá một cách cụ thể và khoa học. Như Mester (1996) đã phát biểu “hiệu quả

kinh doanh của ngân hàng chỉ được đánh giá chính xác khi các yếu tố thuộc về rủi

ro được tính đến”.

Trên thế giới, việc nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh

doanh của ngân hàng thương mại đã được thực hiện từ khá lâu. Berger và DeYoung

(1997) lần đầu tiên đưa ra lý thuyết về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả

kinh doanh cũng như kiểm định về mối quan hệ này, sử dụng các dữ liệu từ các

ngân hàng của Mỹ. Kể từ đó, các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan cũng đã

được thực hiện trong các bối cảnh khác nhau với sự hoàn thiện của các phương

pháp tiếp cận trong đó phải kể đến sự hoàn thiện của các phương pháp đánh giá hiệu

quả kinh doanh ngân hàng.

Tổng quan các nghiên cứu về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả

kinh doanh ngân hàng, có thể thấy, các nghiên cứu này sử dụng các phương pháp

nghiên cứu hết sức đa dạng. Sự đa dạng này thể hiện ở việc lựa chọn biến rủi ro tín

dụng, cách tiếp cận hoạt động kinh doanh ngân hàng và phương pháp đánh giá hiệu

quả kinh doanh ngân hàng: phương pháp tham số và phi tham số. Tuy nhiên, mỗi cách

tiếp cận có ưu và nhược điểm cũng như điều kiện áp dụng riêng, vì thế, làm cho kết quả

nghiên cứu cũng không đồng nhất trong các bối cảnh nghiên cứu. Thêm nữa, hai câu

hỏi nghiên cứu liên quan đến mức độ rủi ro tín dụng mà một ngân hàng thương mại có

thể chấp nhận được hay mức độ hiệu quả kinh doanh của ngân hàng khi rủi ro tín dụng

thay đổi là bao nhiêu hầu như còn bỏ ngỏ trong các nghiên cứu đã tiến hành.

Xuất phát từ tầm quan trọng của nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng

và hiệu quả kinh doanh ngân hàng, cùng với sự tồn tại khoảng trống nghiên cứu, tác

giả quyết định chọn mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của

các ngân hàng TMCP Việt Nam làm đề tài nghiên cứu của luận án này. Kết quả

nghiên cứu hi vọng có những đóng góp đối với các ngân hàng thương mại cổ phần

Việt Nam trong việc nâng cao hiệu quả kinh doanh của mình.

2. Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này được tiến hành nhằm mục tiêu chính là đánh giá mối quan

hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ

phần (TMCP) Việt Nam. Các mục tiêu cụ thể bao gồm:

- Đánh giá hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam bằng

các cách tiếp cận khác nhau.

- Lượng hóa tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các

ngân hàng TMCP Việt Nam.

- Đánh giá ảnh hưởng của hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP

Việt Nam đối với rủi ro tín dụng.

Từ các mục tiêu nghiên cứu trên đây, luận án xây dựng các câu hỏi nghiên

cứu cụ thể bao gồm:

1. Hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam được đánh giá

như thế nào khi sử dụng phương pháp truyền thống với các chỉ tiêu tài chính tính

toán từ các báo cáo của ngân hàng?

2. Hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam theo cách phân

tích biên ngẫu nhiên SFA (phương pháp hiện đại) được đánh giá như thế nào?

3. Đánh giá mối quan hệ giữa hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP

Việt Nam và rủi ro tín dụng của ngân hàng?

4. Các đề xuất nào đối với các ngân hàng TMCP Việt Nam để nâng cao hiệu

quả kinh doanh và kiểm soát rủi ro tín dụng?

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu về không gian là các ngân hàng thương mại cổ phần

Việt Nam và phạm vi nghiên cứu về thời gian là 7 năm từ 2009 đến 2015.

Đối tượng nghiên cứu: là mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh

doanh của các ngân hàng TMCP trong đó hiệu quả kinh doanh là hiệu quả kỹ thuật

được ước lượng từ các phương pháp khác nhau.

4. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng hai phương pháp chính là phương pháp định tính và

định lượng.

- Phương pháp định tính: thống kê mô tả, so sánh, phân tích.

- Phương pháp định lượng: chủ yếu sử dụng các mô hình khác nhau thiết kế

cho phương pháp tham số để đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng. Ngoài ra,

luận án còn sử dụng phân tích phân tích tương quan và phân tích nhân quả Granger

để ước lượng mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu.

5. Đóng góp và kết quả mong đợi của luận án

Xuất phát từ những khoảng trống tri thức, nghiên cứu này mong muốn có

những đóng góp cả về lý thuyết và thực tiễn như sau:

Đóng góp về mặt lý thuyết

Nghiên cứu đã đánh giá sự tác động của rủi ro tín dụng đối với hiệu quả kinh

doanh ngân hàng bằng cách xem xét rủi ro tín dụng như một biến đầu vào độc lập

(biến nội sinh) và biến ngoại sinh là biến ảnh hưởng đến sự phi hiệu quả của các

ngân hàng TMCP Việt Nam. Từ đó, kết quả nghiên cứu sẽ góp phần hoàn thiện lý

thuyết về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của các ngân

hàng thương mại trong bối cảnh Việt Nam.

Đóng góp về mặt thực tiễn

Nghiên cứu tiến hành đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng theo

nhiều phương pháp khác nhau để có thể giúp các nhà quản lý ngân hàng lựa chọn

một phương pháp phù hợp để vận dụng đối với ngân hàng đó. Quan trọng hơn, mối

quan hệ giữa rủi ro tín dụng đối với hiệu quả kinh doanh ngân hàng được làm rõ

trong luận án giúp cho các ngân hàng thấy được tầm quan trọng của hoạt động quản

trị rủi ro tín dụng và xử lý nợ xấu để nâng cao hiệu quả ngân hàng. Đối với các cơ

quan quản lý như Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước, kết quả luận án là một gợi ý

để các cơ quan này tăng cường hoạt động hỗ trợ các ngân hàng thương mại trong

hoạt động quản trị rủi ro tín dụng từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh của mình.

6. Kết cấu của luận án

Luận án bao gồm 4 chương:

Chương 1. Tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng và

hiệu quả kinh doanh ngân hàng.

Chương 2. Phương pháp nghiên cứu

Chương 3. Đánh giá mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh

của các ngân hàng TMCP Việt Nam

Chương 4. Kết luận và kiến nghị

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI

RO TÍN DỤNG VÀ HIỆU QUẢ KINH DOANH NGÂN HÀNG

1.1. Khái quát về ngân hàng thương mại, rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh

doanh ngân hàng

1.1.1. Ngân hàng và các nghiệp vụ kinh doanh ngân hàng

Theo Luật Các tổ chức tín dụng ban hành ngày 16/6/2010, Ngân hàng

thương mại (gọi tắt là ngân hàng trong luận án này) là một loại hình tổ chức tín

dụng được thực hiện toàn bộ hoạt động ngân hàng và các hoạt động khác có liên

quan, như: nhận tiền gửi, cấp tín dụng và cung ứng dịch vụ thanh toán tài khoản.

Theo Nguyễn Minh Kiều (2012), các nghiệp vụ chủ yếu của ngân hàng thương mại

bao gồm huy động vốn, hoạt động cấp tín dụng, hoạt động thanh toán, hoạt động

ngân quỹ, và các hoạt động khác như góp vốn mua cổ phần, tham gia thị trường tiền

tệ, kinh doanh bất động sản, kinh doanh dịch vụ bảo hiểm, nghiệp vụ ủy thác và đại

lý, dịch vụ tư vấn và các nghiệp vụ khác liên quan đến hoạt động ngân hàng.

Hoạt động huy động vốn gồm các hoạt động: nhận tiền gửi của tổ chức, cá

nhân và các tổ chức tín dụng khác dưới hình thức tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi có

kỳ hạn và các loại tiền gửi khác; phát hành chứng chỉ tiền gửi, trái phiếu và giấy tờ

có giá khác để huy động vốn của tổ chức, cá nhân trong và ngoài nước; vay vốn

ngắn hạn của ngân hàng nhà nước và các hình thức huy động vốn khác theo quy

định của Ngân hàng Nhà nước. Hoạt động cấp tín dụng cho các tổ chức, cá nhân

được thực hiện dưới các hình thức cho vay, chiết khấu thương phiếu và giấy tờ có

giá khác, bảo lãnh, cho thuê tài chính và các hình thức khác theo quy định của Ngân

hàng Nhà nước như bao thanh toán, tài trợ nhập khẩu, tài trợ xuất khẩu, cho vay

thấu chi, cho vay theo hạn mức tín dụng, cho vay dự phòng,…Trong các hoạt động

cấp tín dụng, cho vay là hoạt động quan trọng và chiếm tỷ trọng lớn nhất.

Hoạt động thanh toán và ngân quỹ của các ngân hàng thương mại bao gồm:

cung cấp các phương tiện thanh toán, thực hiện các dịch vụ thanh toán trong nước

cho khác hàng; thực hiện các dịch vụ thu hộ và chi hộ. Ngoài các hoạt động truyền

thống, các ngân hàng thương mại còn có thể thực hiện một số hoạt động khác, bao

gồm góp vốn và mua cổ phần; tham gia thị trường tiền tệ; kinh doanh ngoại hối; ủy

thác và nhận ủy thác; cung ứng dịch vụ bảo hiểm; tư vấn tài chính; và bảo quản vật

quý giá.

1.1.2. Rủi ro tín dụng và quản trị rủi ro tín dụng trong ngân hàng

1.1.2.1. Khái niệm rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng, theo định nghĩa bởi Hiệp ước Basel ra đời năm 2010 và Rose

(2002), là khả năng mà ngân hàng sẽ mất một phần hoặc toàn bộ khoản vay từ những

sự kiện đe dọa khả năng thanh toán của khách hàng. Các sự kiện không mong muốn

này bao gồm phá sản của khách hàng hoặc sự cố tình từ chối thanh toán khoản nợ của

khách hàng. Theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN liên quan đến việc sử dụng dự

phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước

ngoài thì rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng là tổn thất có khả năng xảy ra đối

với nợ của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng

thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết. Như vậy, dù cách

thể hiện khác nhau nhưng các khái niệm về rủi ro tín dụng được đưa ra đều hội tụ

chung ở một điểm là rủi ro tín dụng chính là tổn thất mà ngân hàng có thể gặp phải từ

sự không thực hiện đầy đủ nghĩa vụ thanh toán của khách hàng.

Rủi ro tín dụng là một trong những mối lo ngại rất lớn của các ngân hàng

thương mại vì rủi ro này không những ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả hoạt động và

uy tín của ngân hàng mà còn quyết định sự tồn tại và phát triển của ngân hàng. Rủi

ro tín dụng làm cho giá trị tài sản của ngân hàng giảm sút, làm mất vốn và sẽ ảnh

hưởng đến khả năng thanh toán của ngân hàng. Bessis (2002) nhấn mạnh rằng, ngân

hàng cần đặc biệt quan tâm đến rủi ro tín dụng vì chỉ cần một số lượng nhỏ các

khách hàng chính của ngân hàng mất khả năng thanh toán cũng có thể dẫn đến

những tổn thất lớn cho ngân hàng. Đặc biệt, đối với các ngân hàng còn nghèo nàn

trong việc kinh doanh dịch vụ tài chính, trong khi tín dụng được coi là nghiệp vụ

sinh lời chủ yếu thì rủi ro tín dụng lại càng được chú ý.

1.1.2.2. Đo lường rủi ro tín dụng

Theo Phạm Thu Thủy & Đỗ Thị Thu Hà (2013), cách tiếp cận truyền thống

đo lường rủi ro tín dụng được thực hiện thông qua các chỉ tiêu như hệ số nợ quá

hạn, hệ số nợ xấu, hệ số rủi ro mất vốn, hệ số khả năng bù đắp rủi ro,... Trong các

chỉ tiêu này, nợ xấu là chỉ tiêu phổ biến nhất để đo lường rủi ro tín dụng. Theo

Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN liên quan đến việc phân loại nợ thì nợ xấu

(NPL) là các khoản nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5. Nhóm 3 là các khoản nợ dưới tiêu

chuẩn, các khoản nợ đã quá hạn từ từ 90 đến 180 ngày. Nhóm 4 gồm các khoản nợ

ghi ngờ, với thời gian quá hạn từ 181 đến 360 ngày. Trong khi đó, nợ có khả năng

mất vốn là các khoản nợ trong nhóm 5, đã quá hạn trên 360 ngày.

Sử dụng chỉ tiêu nợ xấu để đo lường rủi ro tín dụng được đánh giá là trực

quan và có thể áp dụng khá đơn giản. Chỉ tiêu này giúp ngân hàng kịp thời đánh giá

được quy mô và tỷ lệ vốn khó có thể thu hồi của một danh mục cho vay tại thời

điểm hiện tại. Chính vì vậy, có khá nhiều nghiên cứu sử dụng nợ xấu để mô tả rủi ro

tín dụng của một NHTM, tiêu biểu là nghiên cứu của Eisenbeis và cộng sự (1999);

González (2005); Cheng và Kao (2011); Ghafooria và cộng sự, (2013), trong đó, rủi

ro tín dụng đo bằng tỷ lệ nợ xấu trên tổng nợ. Tuy nhiên, các chỉ tiêu này chưa thực

sự gắn với khái niệm rủi ro tín dụng như một khả năng mất vốn trong tương lai. Nói

cách khác, ngân hàng khó có thể dự đoán được tại một thời điểm trong tương lai,

mức độ rủi ro của ngân hàng mình sẽ là bao nhiêu. Ngoài ra, các chỉ số liên quan

đến nợ xấu chịu ảnh hưởng lớn từ cách phân loại và nhận biết nợ xấu, một khi cách

phân loại này thay đổi thì mức độ rủi ro của ngân hàng cũng thay đổi theo. Thêm

nữa, để giảm hệ số nợ xấu, ngân hàng có thể gia tăng dư nợ tín dụng. Khi đó hệ số

nợ xấu có thể cải thiện nhưng rủi ro tín dụng không những giảm mà còn có nguy cơ

nghiêm trọng thêm (Phạm Thu Thủy & Đỗ Thị Thu Hà, 2013).

Ngoài phương pháp đo lường truyền thống, rủi ro tín dụng còn đo bằng dự

phòng rủi ro cho vay. Rủi ro tín dụng tính toán theo phương pháp này được coi là

một khoản chi phí của ngân hàng biểu hiện bằng số tiền được trích lập để dự phòng

cho những tổn thất có thể xảy ra đối với các khoản cho vay của ngân hàng. Cách

xác định mức dự phòng rủi ro này căn cứ vào việc phân loại nợ của ngân hàng theo

từng nhóm, trong đó không chỉ có nhóm nợ xấu nên đã làm cho việc đo lường rủi ro

trở nên toàn diện hơn. Dưới góc độ nghiên cứu, việc thu thập số liệu về rủi ro tín

dụng sử dụng chỉ tiêu dự phòng rủi ro cho vay trở nên dễ dàng hơn nhiều vì chỉ tiêu

này thể hiện trong báo cáo tài chính của ngân hàng với con số đáng tin cậy hơn so

với chỉ tiêu nợ xấu mà ngân hàng công bố.

Theo Ahmed và cộng sự (1998) và Fisher, Gueyie và Ortiz (2000), dự phòng

rủi ro cho vay có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu và vì thế dự phòng rủi ro

cho vay càng cao thì chất lượng khoản vay càng giảm và rủi ro tín dụng tăng. Từ

đó, thước đo này ngày càng được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu liên quan

đến rủi ro tín dụng (Tsolas và Charles, 2015; Sun và Chang, 2010; Chang và Chiu,

2006; Mester, 1996). Đặc biệt, Knaup và Wagner (2012) đã đồng thời đo lường rủi

ro tín dụng bằng các chỉ tiêu như dự phòng rủi ro cho vay, nợ có vấn đề, tỷ lệ nợ

trên tổng vốn chủ sở hữu, nợ không có bảo đảm. Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro

tín dụng đo lường bằng chi phí dự phòng rủi ro cho vay có tác động đáng kể hơn cả

đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng so với các chỉ tiêu đo lường còn lại của rủi

ro tín dụng. Tuy vậy, sự lựa chọn chỉ tiêu này để mô tả rủi ro tín dụng cũng vấp phải

một số phản đối của các nhà nghiên cứu khác, chẳng hạn, Podpiera và Weill (2008)

cho rằng tỷ lệ dự phòng không hoàn toàn chính xác để mô tả rủi ro vì nó mang tính

ước tính và phụ thuộc rất nhiều vào chính sách quản trị rủi ro của ngân hàng đó.

Ngoài hai cách đo lường rủi ro tín dụng trực tiếp kể trên, Sillah và cộng sự

(2015) lại sử dụng chỉ số an toàn vốn (Capital Adequacy Ratio – CAR) bằng vốn

cấp 1 trên tổng tài sản của ngân hàng trong nghiên cứu của mình để đánh giá một

cách gián tiếp về rủi ro tín dụng. Chỉ số này đánh giá khả năng các ngân hàng có thể

thích ứng với rủi ro tín dụng.

Như vậy, việc sử dụng tỷ lệ nợ xấu, chỉ số an toàn vốn hay dự phòng rủi ro

cho vay để mô tả rủi ro tín dụng đã được đồng thời sử dụng một cách đa dạng trong

các nghiên cứu có liên quan trong thời gian vừa qua. Trong bối cảnh nghiên cứu tại

Việt Nam, chỉ tiêu dự phòng rủi ro cho vay được coi là phù hợp hơn vì các thông tin

về nợ xấu của các ngân hàng thương mại không được công bố một cách công khai

và độ xác thực không được bảo đảm. Trong khi đó, chi phí dự phòng rủi ro cho vay

là một chỉ tiêu có thể thu được trên báo cáo tài chính ngân hàng với tỷ lệ trích lập đã

được hướng dẫn cụ thể bởi Bộ Tài chính và Ngân hàng Nhà nước.

1.1.2.3. Quản trị rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng có thể bắt nguồn từ các nguyên nhân từ bên trong hoặc bên

ngoài mà ngân hàng không kiểm soát được. Các nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín

dụng từ phía các ngân hàng thương mại bao gồm sự yếu kém trong các phương

pháp xếp hạng tín dụng nội bộ và cơ cấu quản trị nội bộ, hay thiếu quy trình định

giá độc lập và liên tục cũng như thiếu hệ thống cảnh báo sớm để chỉ ra dấu hiệu của

nợ xấu. Từ đó, quản trị rủi ro tín dụng là quá trình ngân hàng tác động đến hoạt

động tín dụng thông qua bộ máy và công cụ quản lý để phòng ngừa, cảnh báo, đưa

ra các biện pháp nhằm hạn chế đến mức tối đa rủi ro tín dụng. Quản trị rủi ro tín

dụng bao gồm các biện pháp như thiết lập chính sách tín dụng, phân tích và thẩm

định tín dụng, xếp hạng tín dụng, chấm điểm tín dụng và bảo đảm tín dụng.

Biện pháp trước tiên trong công tác quản lý rủi ro tín dụng là xác định mục

tiêu và thiết lập chính sách tín dụng của ngân hàng. Mục tiêu của quản lý rủi ro tín

dụng là giảm thiểu rủi ro tín dụng đến mức thấp nhất có thể được. Các ngân hàng

đều theo dõi sát sao và thường xuyên báo cáo với hội đồng quản trị về chỉ tiêu này.

Để đạt được mục tiêu quản lý rủi ro tín dụng đề ra, các ngân hàng cần thiết lập cho

mình chính sách tín dụng phù hợp.

Phân tích và thẩm định tín dụng là hai khâu rất quan trọng trong toàn bộ quy

trình tín dụng. Mục tiêu của phân tích tín dụng là nhằm đánh giá khả năng trả nợ

của khách hàng để quyết định cho vay, theo đó, ngân hàng chỉ cho vay khi đánh giá

được khách hàng có khả năng trả nợ. Trong khi đó, mục tiêu của thẩm định tín dụng

là đánh giá mức độ tin cậy của phương án sản xuất kinh doanh và dự án đầu tư mà

khách hàng lập và nộp cho ngân hàng trong hồ sơ vay vốn, theo đó, ngân hàng cũng

chỉ cho vay khi nào thẩm định và đánh giá được phương án sản xuất kinh doanh và

dự án đầu tư của khách hàng là đáng tin cậy.

Xếp hạng tín dụng là kỹ thuật đánh giá rủi ro tín dụng do các tổ chức xếp

hạng thực hiện và công bố dựa trên các tiêu chí phản ánh uy tín tín dụng của người

vay nợ. Hai tổ chức xếp hạng tín dụng uy tín là Standard & Poor (S&P) và Moody’s

Investor Service and Fitch. S&P xếp hạng tín dụng của doanh nghiệp cao nhất là

AAA xuống thấp nhất là C, hạng càng thấp thì rủi ro tín dụng càng cao. Xếp hạng

tín dụng chỉ áp dụng cho các khách hàng là doanh nghiệp. Đối với các khách hàng

cá nhân, đặc biệt là các khách hàng vay tiêu dùng và mua bất động sản, ngân hàng

thường áp dụng hình thức chấm điểm tín dụng.

Chấm điểm tín dụng là kỹ thuật sử dụng các dữ liệu nghiên cứu thống kê và

hoạt động để đánh giá mức độ rủi ro tín dụng đối với khách hàng. Điểm tín dụng thể

hiện ở một con số do ngân hàng xác định dựa trên cơ sở phân tích thống kê của

chuyên viên tín dụng, của phòng tín dụng hoặc công ty chuyên thực hiện dịch vụ

chấm điểm tín dụng.

Bảo đảm tín dụng (bảo đảm tiền vay) là việc tổ chức tín dụng áp dụng các

biện pháp nhằm phòng ngừa rủi ro, tạo cơ sở kinh tế và pháp lý để thu hồi được các

khoản nợ đã cho khách hàng vay. Các hình thức bảo đảm tín dụng gồm: thế chấp tài

sản, cầm cố tài sản, bảo đảm bằng tài sản hình thành từ vốn vay và bảo đảm bằng

hình thức bảo lãnh.

1.1.3. Khái quát về hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại

Trong các nghiên cứu đã tiến hành, khái niệm hiệu quả kinh doanh ngân

hàng được nhìn nhận ở hai góc độ: truyền thống và hiện đại. Theo cách tiếp cận

truyền thống, hiệu quả kinh doanh của một ngân hàng được đánh giá bằng cách so

sánh lợi nhuận mà ngân hàng thu được với chi phí mà ngân hàng đã bỏ ra trong một

khoảng thời gian nhất định. Từ đó, hiệu quả kinh doanh ngân hàng được đo lường

bằng các chỉ số như tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) hoặc tỷ suất sinh lời

trên tài sản (ROA), tốc độ tăng trưởng doanh thu, … Có thể thấy rằng, cách đo

lường hiệu quả này đơn giản, dễ thực hiện nhưng lại có nhược điểm lớn đó là không

phản ánh được sự thay đổi của giá đầu vào, giá đầu ra và các yếu tố khác làm cho

một ngân hàng không thể hoạt động ở mức tối ưu được.

Trong khoảng 30 năm trở lại đây, các nhà nghiên cứu đã sử dụng cách tiếp

cận thứ hai, dựa trên khái niệm về đường biên hiệu quả để nghiên cứu về hiệu quả

kinh doanh ngân hàng. Đây là cách tiếp cận hiện đại cho biết hiệu quả kinh doanh

của một ngân hàng được xác định dựa trên sự so sánh kết quả mà ngân hàng đạt

được so với các ngân hàng tương tự khác.

Liên quan đến cách tiếp cận hiện đại, Lovell (1992) cho rằng hiệu quả kinh

doanh của một tổ chức bất kỳ phản ánh mối quan hệ giữa lượng đầu ra và đầu vào

của một tổ chức trong sự so sánh với giá trị đầu vào tối thiểu hay đầu ra tối đa mà tổ

chức đó có thể đạt được. Nói cách khác, mối quan hệ này có thể đo lường bằng cách

so sánh đầu ra đạt được của một tổ chức với đầu ra tối đa mà tổ chức đó có thể đạt

được trên một lượng đầu vào nhất định hoặc bằng cách so sánh đầu vào mà tổ chức

đó thực tế sử dụng với đầu vào tối thiểu có thể sử dụng để thu được một lượng đầu

ra không đổi. Cách tiếp cận thứ hai này được đã phát triển khá đầy đủ, phong phú

trong đó hiệu quả kinh doanh ngân hàng được đo lường dưới nhiều góc độ và

phương pháp khác nhau. Chẳng hạn, hiệu quả kinh doanh của ngân hàng có thể

được phân loại thành hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả chi phí, hiệu quả lợi nhuận, …

theo các cách tiếp cận hướng về đầu vào và hướng về đầu ra.

Như vậy, có thể thấy rằng đang tồn tại hai luồng quan điểm tương đối khác

biệt về hiệu quả kinh doanh ngân hàng trong các nghiên cứu học thuật và thực tiễn.

Các lý thuyết liên quan đến hai cách tiếp cận này sẽ được trình bày cụ thể trong các

phần tiếp theo của chương, trong đó, hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo cách tiếp

cận hiện đại được gọi là cách tiếp cận hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo đường

biên hiệu quả.

1.2. Hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại theo cách tiếp cận

truyền thống

Việc tiếp cận và đo lường hiệu quả kinh doanh ngân hàng đã được thực hiện

đa dạng theo các cách khác nhau. Ở cách tiếp cận truyền thống, hiệu quả kinh doanh

ngân hàng được đo lường thông qua các chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời; các chỉ

tiêu phản ánh thu nhập, chi phí; và các chỉ tiêu phản ánh rủi ro tín dụng (Nguyễn

Việt Hùng, 2012).

- Nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời: bao gồm các chỉ tiêu tính toán

trên báo cáo tài chính phản ánhtính hiệu quả của một đồng vốn kinh doanh. Các chỉ

tiêu này bao gồm: tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), thu ngoài lãi biên ròng (NOM),

hệ số thu nhập trên cổ phiếu (EPS), thu nhập ròng trên tổng tài sản (ROA) và thu

nhập ròng trên tổng vốn chủ sở hữu (ROE).

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên đo lường mức chênh lệch giữa thu từ lãi và chi

phí trả lãi mà ngân hàng có thể đạt được thông qua hoạt động kiểm soát chặt chẽ tài

sản sinh lời và theo đuổi các nguồn vốn có chi phí thấp nhất. Một tỷ lệ NIM cao là

dấu hiệu quan trọng cho thấy ngân hàng đang thành công trong việc quản lý tài sản

và nợ. Ngược lại, NIM thấp sẽ cho thấy ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc

tạo lợi nhuận. Trong khi đó, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên (NOM) đo lường mức

chênh lệch giữa nguồn thu ngoài, chủ yếu là nguồn thu phí từ các dịch vụ với các

chi phí ngoài lãi mà ngân hàng phải chịu như tiền lương, chi phí sửa chữa, bảo hành

và chi phí tổn thất tín dụng. Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên được tính toán theo

công thức sau:

Hệ số thu nhập trên cổ phiếu (EPS) phản ánh phần lợi nhuận mà ngân hàng

phân bổ cho mỗi cổ phần thông thường đang lưu hành trên thị trường. EPS được thể

hiện như một chỉ số thể hiện khả năng kiếm lợi nhuận của ngân hàng, được tính

toán bằng công thức:

Thu nhập ròng trên tổng tài sản (ROA) đo lường khả năng của ban quản lý

sử dụng các nguồn lực nói chung và nguồn lực tài chính của ngân hàng nói riêng để

tạo ra lợi nhuận. ROA được tính theo công thức sau:

Khác với ROA, ROE là một chỉ tiêu đo lường tỷ lệ thu nhập cho các cổ đông

của ngân hàng, thể hiện thu nhập mà cổ đông nhận được từ việc đầu tư vào ngân

hàng. Nếu một ngân hàng có ROE tương đối thấp so với những ngân hàng khác sẽ

làm giảm đi khả năng thu hút vốn mới cần thiết cho sự mở rộng và duy trì vị thế

cạnh tranh của ngân hàng đó trên thị trường. ROE được tính toán bằng công thức:

- Nhóm chỉ tiêu phản ánh thu nhập, chi phí, bao gồm các chỉ tiêu:

+ Tổng chi phí hoạt động/tổng thu từ hoạt động: là một thước đo phản ánh

mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra hay nói cách khác nó phản ảnh khả năng bù đắp

chi phí trong hoạt động của ngân hàng.

+ Năng suất lao động (Thu nhập hoạt động/Số nhân viên làm việc đầy đủ

thời gian): phản ánh hiệu quả sử dụng lao động của ngân hàng.

+ Tổng thu hoạt động/tổng tài sản: phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản. Nếu hệ

số này lớn phản ánh ngân hàng đã phân bổ tài sản (danh mục đầu tư) một cách hợp

lý nhằm nâng cao lợi nhuận của ngân hàng.

- Nhóm chỉ tiêu phản ánh rủi ro tài chính

Trong một nền kinh tế có nhiều biến động như hiện nay, các nhà quản trị

ngân hàng tập trung nhiều hơn vào công việc kiểm soát và đo lường rủi ro trong

hoạt động của ngân hàng, đó là: rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất,

rủi ro phá sản và rủi ro thu nhập.

+ Tỷ lệ nợ xấu/tổng cho vay: chỉ tiêu phản ánh chất lượng của tín dụng, chỉ

số này càng nhỏ thì chất lượng tín dụng càng cao.

+ Tỷ lệ cho vay/tổng tài sản: phản ánh phần tài sản có được phân bổ vào

những tài sản có tính thanh khoản kém. Tỷ lệ này cho thấy việc tăng cường sử dụng

nguồn vốn vay rất có thể gây ra rủi ro thanh khoản nếu như nhu cầu rút tiền của

công chúng tăng và chất lượng của các khoản cho vay giảm.

+ Tỷ lệ giữa tài sản nhạy cảm với lãi suất và nguồn vốn nhạy cảm với lãi

suất: khi quy mô tài sản nhạy cảm với lãi suất vượt quá nguồn vốn nhạy cảm với lãi

suất trong một thời kỳ nhất định, một ngân hàng có thể sẽ rơi vào tình trạng bất lợi

và thua lỗ có thể xảy ra nếu lãi suất giảm. Ngược lại, khi quy mô vốn nhạy cảm với

lãi suất vượt quá tài sản nhạy cảm với lãi suất, thua lỗ chắc chắn sẽ xảy ra nếu lãi

suất tăng.

+ Tỷ lệ đòn bẩy tài chính (Tổng tài sản/tổng nguồn vốn chủ sở hữu): chỉ tiêu

này phản ánh bao nhiêu đồng giá trị tài sản được tạo ra trên cơ sở 1 đồng vốn chủ sở

hữu và ngân hàng phải dựa vào nguồn vay nợ là bao nhiêu.

Phương pháp tiếp cận truyền thống để đánh giá hiệu quả kinh doanh của các

ngân hàng thương mại có ưu điểm đơn giản, dễ hiểu và dễ sử dụng. Hầu hết các chỉ

số trong phương pháp này đều được tính toán từ các thông tin trên hệ thống báo tài

chính doanh nghiệp. Tuy nhiên, khó có thể đưa ra một bức tranh tổng thể về hiệu

quả kinh doanh ngân hàng khi kết hợp nhiều mặt, nhiều khía cạnh hoạt động của

ngân hàng. Khi xem xét đồng thời hoặc tổng hợp các kết quả phân tích từ các tỷ số

khác nhau có thể đưa đến nguy cơ nhầm lẫn trong việc đánh giá hoạt động của các

ngân hàng vì các chỉ số này chỉ là những chỉ số phân tích đơn.

1.3. Hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo cách tiếp cận đường biên hiệu quả

1.3.1. Phân loại hiệu quả kinh doanh ngân hàng

Như đã đề cập ở trên, theo cách tiếp cận hiện đại với việc xây dựng đường

biên hiệu quả, hiệu quả kinh doanh của ngân hàng được đánh giá bằng mối quan hệ

giữa đầu vào mà ngân hàng sử dụng và sản phẩm đầu ra mà ngân hàng đó tạo ra.

Trong các nghiên cứu về hiệu quả kinh doanh theo phương pháp này, đáng chú ý là

nghiên cứu của Farrel (1957) vì đã lần đầu tiên làm rõ khái niệm hiệu quả kinh

doanh cũng như cách nhận dạng của từng loại hiệu quả kinh doanh, cũng như việc

mô hình hóa chúng. Farrel (1957) giới thiệu về đường biên hiệu quả trong đó một tổ

chức có thể tối đa hóa đầu ra dựa vào một lượng đầu vào nhất định. Từ đó, hiệu quả

kinh doanh của một tổ chức bao gồm hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu

quả kinh tế.

Khái niệm về hiệu quả kỹ thuật thật ra đã được giới thiệu trước đó bởi

Koopmans (1951) khi ông cho rằng một tổ chức được coi là có hiệu quả về kỹ thuật

nếu như tổ chức đó không thể tăng một đơn vị đầu ra mà không cần giảm ít nhất

một đơn vị đầu ra khác hoặc tăng ít nhất một đơn vị đầu vào. Hiệu quả kỹ thuật

cũng được thể hiện ở việc một tổ chức không thể giảm một đơn vị đầu vào này mà

không cần tăng một đơn vị đầu vào khác hay giảm ít nhất một đơn vị đầu ra.

Hiệu quả kỹ thuật còn được hiểu là khả năng tối đa hóa đầu ra từ một số

lượng đầu vào nhất định hay tối thiểu hóa đầu vào để thu được một lượng đầu ra

nhất định. Một tổ chức được coi là không hiệu quả về mặt kỹ thuật nếu như tổ chức

đó không thể tạo ra được đầu ra lớn nhất từ một lượng đầu vào cố định. Nói một

cách khác, tổ chức đó đang hoạt động tại điểm nằm ngoài đường biên hiệu quả.

Hiệu quả phân bổ là khả năng kết hợp tối ưu các yếu tố đầu vào với một

công nghệ cho trước cũng như với một mức giá cả đầu vào xác định. Một tổ chức

được coi là phi hiệu quả về mặt phân bổ nếu như tổ chức đó không thể sử dụng một

cách tiết kiệm đầu vào, hay là không tìm được các đầu vào thay thế có mức giá rẻ

hơn để sản xuất một lượng đầu ra tương tự.

Theo Farrel (1957), hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ cấu thành hiệu

quả kinh tế của tổ chức đó. Hiệu quả kinh tế được đo lường bằng tích số giữa hiệu

quả phân bổ và hiệu quả kỹ thuật và nhận giá trị trong khoảng (0,1).

Các nghiên cứu về hiệu quả kinh doanh ngân hàng cũng sử dụng các khái

niệm về hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế giống như Farrel

(1957) đã đề xuất. Bên cạnh đó, khái niệm về hiệu quả kinh doanh mở rộng hơn với

hiệu quả quy mô (Fare, Grosskopf và Lowell, 1985), hiệu quả chi phí (Berger và

Mester, 1997) hay hiệu quả lợi nhuận (Berger và Mester, 1997).

1.3.2. Các cách tiếp cận trong xây dựng đường biên hiệu quả

1.3.2.1. Cách tiếp cận hướng về đầu vào

Với cách tiếp cận đầu vào, hiệu quả kinh doanh và ý tưởng về đường biên

hiệu quả được Farrell mô tả cụ thể trong hình 1.1. Trong tình huống này, Farrell

(1957) giả sử một ngân hàng sử dụng hai đầu vào (x1 và x2) để tạo ra một đầu ra duy

nhất là (y) trong điều kiện công nghệ sử dụng tại ngân hàng là không đổi. Giả định

ngân hàng đó có thể kết hợp các đầu vào để tạo ra một lượng đầu ra q nhất định mô

tả bằng đường biên SS’, đường SS’ là đường đồng lượng. Đường thẳng AA’ mô tả

cách kết hợp các đầu vào tương ứng với một mức tổng chi phí đầu vào nhất định, vì

vậy, đường AA’ gọi là đường đồng phí. Điểm Q’ là điểm tiếp xúc giữa đường cong

SS’ và đường AA’ là điểm hiệu quả cả về kỹ thuật và phân bổ. Nếu tổ chức đó tiến

hành sử dụng đầu vào trong sản xuất được mô tả ở điểm P thì tổ chức đó không hiệu

quả cả về kỹ thuật và phân bổ. Mức độ không hiệu quả về kỹ thuật thể hiện bằng tỷ

lệ OQ/OP. Khoảng cách PQ cho biết tổ chức đó hoàn toàn có thể giảm được lượng

đầu vào theo một tỷ lệ nào đó trong khi số lượng đầu ra không đổi.

Hiệu quả phân bổ được đo bằng tỷ lệ OR/OQ, tỷ lệ này cho biết khả năng tiết

kiệm chi phí mà tổ chức còn có thể thực hiện được để tạo ra lượng đầu ra không đổi

Từ đó mức độ hiệu quả kinh tế (EE) của tổ chức hoạt động tại điểm P là sự kết hợp

giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ được xác định bằng các công thức:

(1.1)

(1.2)

X2/y

Q’

S’

A’

X1/y

0

Hình 1.1. Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ theo cách tiếp cận hướng về đầu vào

Nguồn: Farrell (1957)

Theo hình 1.1, tổ chức hoạt động tại điểm Q được coi là có hiệu quả về kỹ

thuật nhưng không có hiệu quả phân bổ. Tổ chức hoạt động tại điểm R có hiệu quả

về mặt phân bổ nhưng không có hiệu quả về mặt kỹ thuật.

Từ công thức 1.1 có thể thấy, tỷ lệ EE luôn nằm trong khoảng (0,1) trong đó

nếu tổ chức nào có tỷ lệ này nhận giá trị cao nhất bằng 1 nghĩa là tổ chức đó có hiệu

quả về mặt kinh tế (kỹ thuật và phân bổ) theo quan điểm của Farrel (1957).

Trong thực tế, có thể không thể ước lượng được đường đồng lượng SS’ như

thể hiện trong hình 1.1, đường đồng lượng có thể được ước lượng từ một số liệu

mẫu (Coelli, 1996). Lúc này, đường cong SS’ trở thành đường đồng lượng lồi tuyến

tính từng khúc phi tham số như trong hình 1.2 dưới đây.

X2/y

S’

X1/y

0

Hình 1.2. Đường đồng lượng tuyến tính từng khúc

Nguồn: Coelli (1996)

1.3.2.2. Cách tiếp cận hướng về đầu ra

Trong cách tiếp cận hướng về đầu vào, hiệu quả kinh doanh được đánh giá

bằng cách trả lời câu hỏi ngân hàng có thể tiết kiệm chi phí được nữa hay không và

bằng bao nhiêu nếu như lượng đầu ra tạo được vẫn không thay đổi. Ngược lại, trong

cách tiếp cận hướng về đầu ra, hiệu quả kinh doanh ngân hàng liên quan đến khả

năng ngân hàng có thể tăng được lượng đầu ra hay không nếu như lượng đầu vào sử

dụng là không đổi. Lý giải về cách tiếp cận này trong đánh giá hiệu quả kinh doanh

ngân hàng được mô tả trong hình 1.3.

Trong hình 1.3, sự phi hiệu quả kỹ thuật được thể hiện bằng khoảng cách

AB, được hiểu là lượng đầu ra mà ngân hàng có thể gia tăng mà không cần phải bỏ

thêm các chi phí đầu vào. Vì thế hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận này được tính

bằng công thức:

(1.3)

Nếu như cho biết các thông tin về giá các đầu vào thì đường đẳng thu DD’ được

xác định và khi đó, hiệu quả phân bổ được xác định là lượng đầu ra có thể gia tăng khi

chi phí đầu vào không đổi. Hiệu quả phân bổ được xác định dựa trên công thức:

(1.4)

Từ đó, hiệu quả kinh tế được xây dựng bằng công thức:

(1.5)

y /x

Z B B’

A

D’

O y1/x Z’

Hình 1.3. Hiệu quả kinh doanh hướng về đầu ra

Nguồn: Farrell (1957)

1.3.3. Khái quát các cách tiếp cận về hoạt động kinh doanh ngân hàng

Việc xác định các biến đầu vào và đầu ra để xây dựng đường biên hiệu quả

phụ thuộc vào cách tiếp cận hoạt động kinh doanh ngân hàng. Vì ngân hàng là một

chủ thể kinh doanh tương đối đặc biệt, nên tồn tại một số cách tiếp cận khác nhau

như cách tiếp cận “sản xuất”, cách tiếp cận “trung gian tài chính”, cách tiếp cận

“hướng về lợi nhuận” và cách tiếp cận “giá trị tăng thêm”. Liên quan đến các cách

tiếp cận này, Sufian (2011) cho rằng kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân

hàng phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn các biến mô tả hoạt động ngân hàng.

Cách tiếp cận “sản xuất” đưa ra bởi Benston (1965) được coi là cách tiếp cận

truyền thống khi ngân hàng được coi là một chủ thể tạo ra các dịch vụ cho người

gửi tiền hay nói cách khác hoạt động của ngân hàng nhằm biến đổi các khoản tiền

gửi thành các khoản cho vay. Theo quan điểm này, đầu vào của quá trình sản xuất

đó là nhân viên ngân hàng và các tài sản hữu hình trong khi đầu ra là các tài khoản

cho vay. Tuy nhiên, cách tiếp cận này dường như bỏ qua một hoạt động quan trọng

của ngân hàng là hoạt động đầu tư (Berger and Humphrey, 1997).

Ngược lại, cách tiếp cận “trung gian” lại cho rằng ngân hàng đóng vai trò là

một trung gian giữa người cho vay và đi vay. Chính vì vậy, đầu ra của hoạt động

ngân hàng chính là tổng số tiền cho vay và các khoản đầu tư chứng khoán trong khi

đầu vào của quá trình đó là các khoản tiền gửi, nguồn nhân lực và các khoản tài sản

hữu hình (Sealey and Lindley, 1977). Cách tiếp cận trung gian tài chính còn được

phát triển thành cách tiếp cận “giá trị gia tăng”, trong đó, các tài khoản như tiền gửi

và cho vay đều được coi là đầu ra vì các khoản mục này có ý nghĩa tạo ra giá trị

tăng thêm.

Cách tiếp cận “hướng về lợi nhuận” thì cho rằng ngân hàng cũng như một

thực thể kinh doanh với mục tiêu cuối cùng là tạo ra thu nhập từ các khoản chi phí

đã bỏ ra cho hoạt động kinh doanh đó (Drake và cộng sự (2006)). Vì vậy, đầu ra của

hoạt động ngân hàng chính là tổng thu nhập (thu nhập từ lãi và ngoài lãi) và đầu vào

là tổng chi phí (chi phí lãi và chi phí ngoài lãi). Tổng hợp cách phân loại các biến

đầu vào và đầu ra được thể hiện trong bảng 1.1 dưới đây.

Bảng 1.1. Các biến đầu vào và đầu ra theo các cách tiếp cận về hoạt động ngân hàng

Cách tiếp cận

Biến đầu vào

Biến đầu ra

Cách tiếp cận “sản xuất”

Nhân viên, vốn cố định

Cho vay

Cách tiếp cận trung gian

Tiền gửi, nhân lực, vốn cố định Cho vay, Các khoản đầu tư

Cách tiếp cận hướng về

Chi phí lãi, chi phí nhân lực

Thu nhập từ lãi và thu nhập

lợi nhuận

ngoài lãi

Cách tiếp cận giá trị tăng

Chi phí lao động, vốn cố

Tiền gửi, cho vay, và các

thêm

định, chi phí lãi

khoản đầu tư.

Nguồn: Tổng kết của tác giả

1.3.4. Đo lường hiệu quả kinh doanh ngân hàng

Hiệu quả kinh doanh ngân hàng được đo lường bằng hai phương pháp

phương pháp tham số và phương pháp phi tham số. Cả hai phương pháp này đều sử

dụng các vectơ đầu vào và đầu ra trong xác định đường biên hiệu quả. Sự khác nhau

cơ bản của hai phương pháp này là ở chỗ phương pháp phi tham số không đòi hỏi

một phương trình cụ thể cho việc xây dựng đường biên hiệu quả, trong khi đó,

phương pháp tham số lại yêu cầu phải xác định một hàm số cụ thể cho các đầu vào

và đầu ra đối với đường biên hiệu quả. Trong đó, đường biên được hiểu là giới hạn

có thể đạt được, nghĩa là giá trị tối ưu trong một hoạt động kinh tế nào đó của một

tổ chức. Chính vì thế, tổ chức nào đó hoạt động trên đường biên thì tổ chức đó được

coi là hiệu quả nhất so với các tổ chức khác trong một ngành nào đó.

1.3.4.1. Phương pháp phi tham số

a. Giới thiệu về phương pháp phi tham số

Phương pháp phi tham số là phương pháp không đòi hỏi xác định một hàm

số cụ thể mô tả mối quan hệ giữa đầu ra và đầu vào trong việc xây dựng đường biên

hiệu quả. Ý tưởng về cách tiếp cận phi tham số lần đầu tiên được xuất hiện trong

nghiên cứu của Farrell (1957) tuy nhiên trong suốt hai thập kỷ, cách tiếp cận này

chưa thu hút nhiều sự quan tâm từ các học giả cho đến khi nghiên cứu của Charnes

và cộng sự (1978) được công bố.

Charnes và cộng sự (1978) đã đề xuất một chương trình thuật toán, có tên gọi

phân tích đường bao dữ liệu (Data envelopment analysis – DEA) để đánh giá năng lực

của một số tổ chức có nhiều điểm đồng nhất với nhau trong việc sử dụng đầu vào để

tạo ra một số đầu ra nhất định. Đường bao dữ liệu đóng vai trò như một đường biên

hiệu quả để từ đó hiệu quả của từng tổ chức trong mẫu nghiên cứu được tính toán. Kể

từ nghiên cứu đầu tiên đó, rất nhiều nghiên cứu sau này đã phát triển và hoàn thiện

phương pháp đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng dựa vào đường bao dữ liệu

để khẳng định vai trò của phương pháp này trong đánh giá hiệu quả kinh doanh.

Phương pháp đường bao dữ liệu (DEA) sử dụng một chương trình tuyến tính

để xây dựng một đường biên hiệu quả cho các đơn vị trong mẫu nghiên cứu từ các

kết hợp đầu vào và đầu ra của các đơn vị đó. Mỗi đơn vị trong mẫu hay mỗi ngân

hàng được gọi là một đơn vị tạo quyết định (Decision Making Units – DMUs). Từ

đó, hiệu quả của mỗi DMU sẽ được tính toán bằng một điểm số căn cứ vào khoảng

cách giữa đường biên hiệu quả này với thực tế hoạt động của ngân hàng. Điểm hiệu

quả của mỗi ngân hàng nằm trong khoảng (0,1), ngân hàng có điểm hiệu quả bằng 1

là ngân hàng hoạt động trên đường biên hiệu quả và cũng là ngân hàng kinh doanh

hiệu quả nhất trong mẫu.

Liên quan đến cách tiếp cận đường bao dữ liệu, Charnes và cộng sự (1978)

giới thiệu mô hình CCR với giả thiết là hiệu quả không đổi theo quy mô. Sau đó,

Banker, Charnes và Cooper (1984) lại giới thiệu một mô hình DEA mới tên là mô

hình BCC với giả thiết là lợi nhuận thay đổi theo quy mô (VRS).

Hiệu quả kỹ thuật được tách thành hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy

mô (Fare, Grosskopf và Lowell, 1985). Nói cách khác, sự phi hiệu quả về kỹ thuật

xuất phát từ hai nguồn: sự phi hiệu quả về quy mô (SE) do các yếu tố phản ánh quy

mô hoạt động của ngân hàng và sự phi hiệu quả kỹ thuật thuần túy (PTE), chẳng

hạn trình độ quản lý ngân hàng. Liên quan đến hiệu quả quy mô, có hai trường hợp

có thể xảy ra: hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS) và hiệu quả biến đổi theo quy

mô (VRS).

Việc tính toán hiệu quả quy mô được thực hiện theo một số bước như sau.

Trước hết, hiệu quả kỹ thuật được xác định từ hai mô hình: mô hình hiệu quả không

đổi theo quy mô (CRS) để có được hiệu quả kỹ thuật không đổi theo quy mô

TECRS, mô hình hiệu quả biến đổi theo quy mô (VRS) để có được hiệu quả kỹ

thuật thay đổi theo quy mô TEVRS. Nếu tồn tại sự chênh lệch giữa hai loại hiệu quả

này nghĩa là có sự phi hiệu quả về quy mô. Hiệu quả quy mô, từ đó, được tính toán

theo công thức:

Hai mô hình CCR gắn với hiệu quả không đổi theo quy mô CRS và mô hình

mô hình BCC gắn với hiệu quả thay đổi theo quy mô VRS được trình bày cụ thể

dưới đây.

b. Mô hình CCR

Mô hình hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS) gắn với giả thiết các ngân

hàng đang hoạt động ở quy mô tối ưu. Mô hình CCR tính toán điểm hiệu quả của

mỗi DMU bằng cách tính toán tỷ lệ giữa đầu ra và đầu vào có tính toán đến trọng

số. DMU nào có tỷ lệ này lớn nhất thì được coi là có hiệu quả và bằng 1. Chính vì

thế, điểm hiệu quả của các DMU còn lại sẽ nhỏ hơn hoặc bằng 1.

Giả sử trong mẫu nghiên cứu có n DMU và mỗi DMU sử dụng K đầu vào

khác nhau với các lượng khác nhau và tạo ra M đầu ra khác nhau. Chẳng hạn,

DMUj sử dụng vector xij đầu với m chiều vào và tạo ra yrj đầu ra với s chiều, mô

hình hiệu quả không đổi theo quy mô CRS được xác định như sau:

Với các ràng buộc:

Trong đó:

Xij là lượng đầu vào thứ i của DMU thứ j (xij> 0, i =1,2,…, m và j = 1,2,…,n).

Yrj là lượng đầu ra thứ r của DMU thứ j (yrj> 0, r =1,2,…,s và j = 1,2,…,n).

m là số chiều của vector đầu vào

n là số chiều của vector đầu ra

ur là trọng số đối với mỗi đầu ra

vi là trọng số đối với mỗi đầu vào

Đường biên hiệu quả được xác định từ tập hợp điểm hiệu quả tối đa của các

DMU nên vấn đề đặt ra là phải xác định các trọng số ur và vi là bao nhiêu để tối đa

hóa hiệu quả của các DMU. Chính vì vậy, bài toán tối ưu trên phải được giải quyết để tìm ra bộ trọng số đó cho từng DMU. Tuy nhiên, nếu bộ trọng số (u*, v*) được

xác định là nghiệm của bài toán thì tổng số nghiệm của bài toán này có thể là vô hạn

vì bất kỳ một bộ trọng số (αu*, αv* với mọi α>0) cũng có thể là nghiệm của bài toán.

Chính vì vậy, Charnes và Cooper (1978) cho rằng, một điều kiện về bộ trọng số (u,v)

phải được đặt ra để chuyển bài toán trên thành một mô hình tuyến tính.

Từ điều kiện này, bài toán với các ràng buộc trên đây sẽ được viết lại như sau:

Với các ràng buộc:

Từ mô hình cơ bản trên đây, hai mô hình tương ứng với hiệu quả từ việc tối

thiểu hóa đầu vào và tối đa hóa đầu ra được xây dựng. Đối với mô hình hiệu quả

đầu vào tức là hiệu quả đạt được do việc tối thiểu hóa đầu vào cho việc tạo ra một

lượng đầu ra nhất định, gọi là chỉ số hiệu quả hay là điểm hiệu quả của DMU thứ i

và λ vector trọng số. Khi đó, điểm hiệu quả sẽ có giá trị từ 0 đến 1, điểm hiệu quả

bằng 1 chỉ DMU nằm trên đường biên hiệu quả, xác định trong mô hình:

, Min

Với các ràng buộc,

Tương tự đối với hiệu quả đầu ra được hiểu là hiệu quả có được do tối đa hóa

đầu ra mà không cần phải sử dụng thêm bất kỳ đơn vị đầu vào, điểm hiệu quả của mỗi

DMU được ký hiệu bằng , là vector trọng số tương ứng với mô hình dưới đây.

Max ,

Với các ràng buộc,

Từ khái niệm về hiệu quả kỹ thuật, có thể thấy hai mô hình trên đây đều

dùng để đo lường hiệu quả kỹ thuật của các DMU. Do các trọng số và đều nhận

giá trị dương, các ràng buộc trên cho biết các DMU này hiệu quả không đổi theo

quy mô. Các điểm hiệu quả và đều nhận giá trị trong khoảng (0,1), với ý nghĩa

DMU có điểm nhỏ hơn 1 sẽ phi hiệu quả về kỹ thuật, còn DMU nào có điểm hiệu

quả bằng 1 sẽ nằm trên đường biên hiệu quả.

c. Mô hình BCC

Mô hình CCR đưa ra bởi Charnes, Cooper và Rhodes (1978) được thiết lập

dựa trên giả thiết là hiệu quả không đổi theo quy mô. Tuy nhiên, giả thiết này chỉ

phù hợp khi các ngân hàng đang hoạt động ở quy mô tối ưu mà điều này khó xảy ra

trong thực tế vì ngân hàng có thể gặp phải một số trở ngại trong môi trường kinh

doanh của mình như quy định của Nhà nước hay sự không hoàn hảo của thị trường.

Vì thế, mô hình CCR trở nên không hoàn toàn phù hợp để đánh giá hiệu quả của

các tổ chức hoạt động trong các môi trường khác nhau. Chính vì vậy, sau này

Banker, Charnes and Cooper (1984) đã bỏ giả thiết hiệu quả không đổi theo quy

mô, và đề xuất một mô hình đánh giá hiệu quả của các DMU với giả thiết hiệu quả

thay đổi theo quy mô. Mô hình này được đặt theo tên viết tắt của các nhà nghiên

cứu và có tên là mô hình VRS.

Mô hình BBC được xây dựng dựa trên nguyên tắc của mô hình CCR nhưng

kèm theo ràng buộc (đối với hiệu quả từ tối thiểu hóa đầu vào) và

(đối với hiệu quả từ tối đa hóa đầu ra) để bảo đảm khi tính toán hiệu quả,

các DMU cùng quy mô sẽ được so sánh với nhau. Từ đó, mô hình CCR có thể được

viết lại như sau:

Mô hình CCR đối với hiệu quả từ tối thiểu hóa đầu vào

Min ,

Với các ràng buộc,

Mô hình CCR đối với hiệu quả từ tối đa hóa đầu ra

Max ,

Với các ràng buộc,

d. Ưu, nhược điểm của phương pháp phi tham số

Phương pháp phi tham số (Phương pháp phân tích đường bao dữ liệu DEA)

tìm ra ngân hàng nào có tỷ lệ đầu ra trên đầu vào tốt nhất, nghĩa là ngân hàng tạo ra

được một lượng đầu ra nhất định với chi phí bỏ ra là thấp nhất trong mẫu nghiên

cứu. Giả sử các đầu vào của các ngân hàng trong mẫu đều có cùng mức giá đầu vào

thì hiệu quả của các ngân hàng còn lại trong mẫu được đo bằng cách so sánh chi phí

của ngân hàng đó với ngân hàng tốt nhất trong việc cùng tạo ra một đầu ra nhất

định. Ưu điểm của phương pháp này xuất phát từ việc phương pháp phi tham số

không đòi hỏi phải xác định một hàm số cho việc ước lượng đường biên hiệu quả.

Thêm nữa, phương pháp phi tham số cũng không bao gồm các giả thiết về phân

phối thống kê đối với các sai số. Chính vì vậy, bất kỳ một ngân hàng nào hoạt động

ngoài đường biên hiệu quả thì đều coi là phi hiệu quả về mặt kỹ thuật. Ngoài ra,

phương pháp này cũng được coi là thích hợp với các mẫu nghiên cứu có quy mô

nhỏ. Tuy nhiên, một nhược điểm lớn của cách tiếp cận này là không tính đến các sai

số có thể có trong dữ liệu nghiên cứu nghĩa là không tính đến sự tác động của các

biến ngẫu nhiên đối với hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

1.3.4.2. Phương pháp tham số

Phương pháp tham số là phương pháp đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân

hàng sử dụng một hàm số mô tả mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra trong kinh

doanh ngân hàng với những kỹ thuật phân tích thích hợp. Nội dung của phương

pháp tham số được mô tả trong các phần tiếp theo sau đây.

a. Các hàm số mô tả mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra trong kinh

doanh ngân hàng

Khi sử dụng phương pháp tham số để đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân

hàng, cần phải ước lượng được dạng hàm số mô tả mối quan hệ giữa đầu vào mà

ngân hàng sử dụng để tạo ra các đầu ra trong một thời kỳ nhất định. Các dạng hàm

số được dùng phổ biến bao gồm hàm sản xuất Cobb-Douglas và hàm loga siêu việt.

(1) Hàm sản xuất Cobb-Douglas

Hàm Cobb-Douglas là hàm sản xuất được sử dụng phổ biến để mô tả mối quan

hệ giữa đầu vào và đầu ra trong quá trình sản xuất kinh doanh của một tổ chức bất kì,

được đưa ra bởi Cobb và Douglas (1928). Hàm Cobb-Douglas có dạng cơ bản là:

Trong đó, K và L là vốn và lao động được xem là các yếu tố đầu vào cơ bản

sử dụng để tạo ra lượng đầu ra Q là hằng số còn α và β là các hệ số co giãn của Q

theo K và L. Hàm Cobb-Douglas khi được logarit hóa có dạng:

Khi áp dụng trong tính toán hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, hàm Cobb-

Douglas được mô tả đối với hai trường hợp: tính toán hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả

chi phí.

- Đối với hiệu quả kỹ thuật, hàm sản xuất Cobb-Douglas có dạng:

Hàm số này được áp dụng đối với ngân hàng thứ i, sử dụng n đầu ra X để tạo

ra m đầu vào Y.

- Đối với hiệu quả chi phí, hàm sản xuất Cobb-Douglas có dạng:

Trong công thức này, TC là tổng chi phí của ngân hàng, là đầu ra thứ i còn

là giá của đầu vào thứ j, , , là những tham số ước lượng được, thể hiện độ

co giãn của hàm sản xuất.

(2) Hàm sản xuất Loga siêu việt

Hàm Loga siêu việt giới thiệu bởi Christensen và cộng sự (1973) được coi là

một bước phát triển quan trọng kể từ khi hàm Cobb-Douglas được ra đời. Murray &

White (1983) là các tác giả lần đầu tiên áp dụng hàm số này để tính toán hiệu quả

của ngân hàng và từ đó đến nay, hàm loga siêu việt đã trở thành một công cụ được

sử dụng trong các nghiên cứu tiếp theo.

Khi dùng để tính toán hiệu quả kỹ thuật ngân hàng, hàm Loga siêu việt có

dạng như sau:

Trong công thức này, ngân hàng thứ i sử dụng N đầu vào để tạo ra M đầu ra

với các hệ số co dãn tương ứng.

Khi dùng để tính toán hiệu quả chi phí, hàm Loga siêu việt bổ sung các thông

tin về giá cả các đầu vào và có dạng:

Trong công thức này, TC là tổng chi phí của ngân hàng, là đầu ra thứ i còn

là giá của đầu vào thứ j với sai số thống kê là .

b. Kỹ thuật phân tích đường biên hiệu quả

Các hàm sản xuất mô tả ở phần trên được sử dụng để xây dựng đường biên

hiệu quả và được phân tích bằng nhiều kỹ thuật khác nhau. Các kỹ thuật phân tích

bao gồm phân tích biên ngẫu nhiên (Stochastic Frontier Analysis -SFA), phương

pháp tiếp cận tự do (Distribution Free Approach – DFA) và phương pháp phân tích

biên dày (Thick Frontier Analysis - TFA).

(1) Kỹ thuật phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)

Kỹ thuật biên phân tích biên ngẫu nhiên được đề xuất bởi Aigner và cộng sự

(1977), Battese và Corra (1977), Meeusen và van Den Broeck (1977), dựa trên quan

điểm một tổ chức hoạt động bên ngoài đường biên hiệu quả có thể do các yếu tố mà

tổ chức đó không thể kiểm soát được. Chính vì vậy, kỹ thuật SFA cho phép sự có

mặt của các sai số trong các hàm sản xuất khi xây dựng đường biên hiệu quả. Sai số

này được chia thành hai phần, một phần mô tả nhiễu thống kê tuân theo một phân

phối mang tính chất đối xứng, phần còn lại gọi là sai số phi hiệu quả, tuân theo phân

phối không mang tính chất đối xứng.

Minh họa cho kỹ thuật phân tích này, sử dụng hàm sản xuất có dạng:

Trong công thức này, là tổng chi phí, là vector đầu ra và là vector giá

đầu vào. Sai số được chia thành hai phần và . Phần thứ nhất, biểu thị phần

nhiễu thống kê đối xứng trong khi biểu thị sự phi hiệu quả của ngân hàng là sự

chênh lệch trong hoạt động của ngân hàng so với đường biên hiệu quả. Phần nhiễu

thống kê được coi là có phân phối chuẩn trong khi sự phi hiệu quả của ngân hàng lại

được giả thiết là có phân phối bán chuẩn.

(2) Phương pháp tiếp cận tự do (Distribution Free Approach – DFA)

Phương pháp tiếp cận tự do DFA được đưa ra lần đầu tiên bởi Schmidt và

Sickles (1984); Berger (1993) trong đó không sử dụng bất kỳ giả thiết nào liên quan

đến đặc điểm phân phối của sai số thống kê. DFA cũng sử dụng một dạng hàm cụ

thể cho đường biên hiệu quả giống như SFA nhưng lại dùng phương pháp khác để

xác định yếu tố phi hiệu quả ra khỏi sai số này. Phương pháp ước lượng các yếu tố

phi hiệu quả được dựa trên một giả thiết là các yếu tố phi hiệu quả này tồn tại tương

đối ổn định trong suốt khoảng thời gian nghiên cứu trong khi nhiễu ngẫu nhiên sẽ bị

triệt tiêu theo thời gian.

Chính vì vậy, một hàm sản xuất sẽ được ước lượng trong từng giai đoạn ngay

cả đối với nghiên cứu sử dụng dữ liệu mảng cho nhiều giai đoạn khác nhau bằng

các kỹ thuật hồi quy. Phần dư được ước lượng trong mỗi giai đoạn bao gồm yếu tố

phi hiệu quả và sai số ngẫu nhiên. Bởi vì sai số ngẫu nhiên của ngân hàng được coi

là bị triệt tiêu theo thời gian nên phần dư trung bình ước lượng được trong tất cả các

giai đoạn nghiên cứu trở thành yếu tố phi hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, và

được xác định bằng công thức:

Trong đó, là phần dư trung bình trong cả giai đoạn nghiên cứu còn

là giá trị nhỏ nhất của sai số trung bình của tất cả các tổ chức trong mẫu

nghiên cứu.

Phương pháp DFA được đánh giá là phương pháp dễ áp dụng hơn SFA do

phương pháp này không đòi hỏi những giả thiết về phân phối của sai số thống kê, và

vì thế, không cần sử dụng phương pháp hợp lý cực đại (Maximum likelihood

methods để ước lượng hàm sản xuất). Thay vào đó, có thể sử dụng nhiều phương

pháp ước lượng, chẳng hạn phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS)

như trong nghiên cứu của Schmidt và Sickles (1984) và phương pháp bình quân nhỏ

nhất (OLS) như trong nghiên cứu của Berger (1993).

Bên cạnh ưu điểm kể trên, DFA có nhược điểm là kết quả tính toán hiệu quả

có thể khó chính xác nếu như thời gian nghiên cứu quá dài. Ngoài ra, giả thiết các

yếu tố phi hiệu quả là không đổi theo thời gian và sẽ bị vi phạm nếu thời gian chưa

đủ để có thể triệt tiêu sai số thống kê. Như vậy, tính chính xác của hiệu quả đo

lường được sẽ phụ thuộc vào số năm nghiên cứu. De Young (1997b) cho rằng nếu

sử dụng 6 năm nghiên cứu thì mô hình này trở nên hợp lý hơn.

(3) Phương pháp phân tích biên dày (Thick Frontier Analysis - TFA).

Phương pháp phân tích biên dày TFA được đưa ra bởi Berger and Humphrey

(1991, 1992) cũng xác định dạng hàm sản xuất để xây dựng đường biên hiệu quả

như các phương pháp tham số khác. Tuy nhiên, phương pháp này ước lượng đường

biên dày hơn để tính toán hiệu quả của các tổ chức trong mẫu nghiên cứu.

Khi sử dụng để tính hiệu quả chi phí, trước hết, phương pháp này ước lượng

hàm chi phí cho 25% ngân hàng sử dụng chi phí thấp hơn mức trung bình và 25%

ngân hàng sử dụng chi phí nhiều hơn mức trung bình. Những ngân hàng có chi phí

thấp này được coi có mức hiệu quả cao hơn trung bình và được sử dụng để xác định

đường biên hiệu quả dày. Tương tự, ngân hàng có chi phí cao hơn mức trung bình

được coi có hiệu quả thấp hơn mức trung bình. Hai nhóm ngân hàng này được sử

dụng để xây dựng hai đường biên khác nhau và khoảng cách giữa hai đường biên đó

chính là sự phi hiệu quả của ngân hàng trong khi các sai số trong mỗi đường biên

được bắt nguồn từ các yếu tố khác quan như may mắn và nhiễu ngẫu nhiên.

Xuất phát từ việc tính toán khoảng cách chênh lệch giữa hai nhóm ngân hàng có

hiệu quả cao và thấp, phương pháp phân tích biên dày TFA không thể tiến hành xác

định hiệu quả kinh doanh cho từng ngân hàng cụ thể mà chỉ có thể ước lượng hiệu quả

toàn bộ của mẫu. Chính vì vậy, tính chính xác của hiệu quả trong phương pháp này

không đáng tin cậy nếu như các giả thiết không được bảo đảm. Tuy nhiên, phương

pháp phân tích biên dày TFA cũng có nhiều giá trị khi nhà nghiên cứu chỉ muốn xem

xét độ lớn của sự phi hiệu quả kinh doanh của ngân hàng (Berger và Humphrey, 1991).

1.4. Lý thuyết về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của

ngân hàng

Nghiên cứu rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh ngân hàng được đặc biệt

chú ý vì giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh ngân hàng có mối quan hệ hai

chiều: rủi ro tín dụng có tác động đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng trong khi hiệu

quả kinh doanh ngân hàng cũng là một yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Mối

quan hệ giữa rủi ro tín dụng của ngân hàng với hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

lần đầu tiên được đưa ra bởi Berger và DeYoung (1997), gắn liền với các giả thuyết

có tên: thuyết “không may mắn” (bad luck management), thuyết “quản trị kém”

(bad management) và thuyết “tiết kiệm chi phí” (skimping hypothesis).

1.4.1. Tác động của rủi ro tín dụng tới hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

Theo Berger và DeYoung (1997), khi rủi ro tín dụng tăng lên (các khoản nợ

xấu tăng), ngân hàng phải bỏ thêm nhiều khoản chi phí liên quan đến việc giải quyết

các khoản nợ xấu này. Các chi phí tăng thêm bao gồm: chi phí để tăng cường giám

sát những khách hàng vay quá hạn và các tài sản thế chấp của họ; chi phí phân tích

và dàn xếp (thỏa thuận) với khách hàng về các khoản vay này; chi phí duy trì và xử

lý tài sản đảm bảo; chi phí liên quan đến việc bảo vệ danh tiếng và sự an toàn của

ngân hàng đối với các cơ quan quản lý và thị trường tài chính; chi phí tăng thêm để

đảm bảo chất lượng của các khoản cho vay khác. Việc gia tăng các chi phí này làm

cho rủi ro tín dụng có thể trở thành một nguyên nhân làm giảm hiệu quả kinh doanh

của ngân hàng.

Ở một khía cạnh khác, khi rủi ro tín dụng tăng lên do các điều kiện kinh tế

bất lợi nằm ngoài khả năng kiểm soát của ngân hàng thì ngân hàng sẽ phải bỏ thêm

chi phí để khắc phục những hậu quả do các khoản nợ đó mang lại. Như vậy, rủi ro

tín dụng làm tăng chi phí và từ đó làm giảm hiệu quả của ngân hàng, như đã được

đề cập trong thuyết “không may mắn” (bad luck management).

1.4.2. Tác động của hiệu quả kinh doanh của ngân hàng tới rủi ro tín dụng

Đánh giá về tác động của hiệu quả kinh doanh của ngân hàng được đề cập

trong lý thuyết “quản trị kém” (bad management) của Berger và DeYoung (1997).

Trong lý thuyết này, một ngân hàng có hiệu quả kinh doanh (đặc biệt là hiệu quả chi

phí) thấp có thể là một dấu hiệu của hoạt động quản trị ngân hàng yếu kém trong đó

có việc quản trị hoạt động tín dụng. Liên quan đến quản trị rủi ro tín dụng, các ngân

hàng này có thể không thực hiện đúng và đủ các hoạt động cần thiết để kiểm soát

các khoản cho vay: thiếu kỹ năng trong việc chấm điểm tín dụng đối với khách hàng

xin vay, xác định giá trị các tài sản bảo đảm kém chính xác, hay gặp nhiều khó khăn

trong việc kiểm soát việc thu nợ khách hàng sau khi cho vay. Tất cả những yếu kém

này có thể là nguyên nhân dẫn đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng cao và vì vậy rủi ro

tín dụng sẽ tăng. Như vậy, theo thuyết “quản trị yếu kém”, hiệu quả kinh doanh của

ngân hàng thấp chính là nguyên nhân có trước và dẫn đến rủi ro tín dụng của của

ngân hàng cao.

Berger và DeYoung (1997) cũng đưa ra một giả thuyết khác về mối quan hệ

cùng chiều giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của ngân hàng khi một ngân

hàng nào đó không giành nhiều nguồn lực để đánh giá các khoản vay nhằm phát

hiện những điều bất thường trong các hồ sơ xin vay. Khi đó, chi phí ngân hàng bỏ

ra là nhỏ và vì thế ngân hàng đó sẽ có hiệu quả kinh doanh cao trong ngắn hạn vì

chi phí giảm nhưng sẽ có nhiều khả năng nợ xấu của ngân hàng sẽ tăng. Hay nói

một cách khác hiệu quả kinh doanh tăng trong ngắn hạn thì rủi ro tín dụng cũng

tăng. Berger và DeYoung (1997) gọi đây là thuyết “tiết kiệm chi phí” (skimping

hypothesis).

Trong thuyết “tiết kiệm chi phí”, Berger và DeYoung (1997) cho rằng có sự

đánh đổi giữa việc tiết kiệm chi phí trong ngắn hạn và tình trạng nợ xấu trong tương

lai của ngân hàng. Một ngân hàng có thể lựa chọn việc tối đa hóa lợi nhuận trong

hiện tại nhờ việc tiết kiệm các chi phí quản trị rủi ro tín dụng và có thể đạt được

hiệu quả chi phí trong ngắn hạn nhưng sẽ phải đối mặt với các vấn đề về nợ xấu kéo

theo các chi phí để giải quyết các khoản nợ xấu đó trong tương lai. Như vậy, theo

giả thuyết này, rủi ro tín dụng của ngân hàng có thể bắt nguồn từ hiệu quả chi phí

cao của ngân hàng hay hiệu quả chi phí cao cũng có thể là nguyên nhân của rủi ro

tín dụng cao.

Để kiểm định cho các lập luận của mình, Berger và DeYoung (1997) đã thu

thập dữ liệu của các ngân hàng thương mại Mỹ trong giai đoạn 1985 đến 1994 và

đánh giá mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả thông qua việc phân tích hệ

số tương quan Pearson. Kết quả nghiên cứu ủng hộ cho thuyết không may mắn (bad

luck), nghĩa là sự gia tăng của nợ xấu kéo theo sự suy giảm trong hiệu quả của ngân

hàng vì các ngân hàng có các khoản nợ xấu cao sẽ phải gia tăng chi phí trong việc

xử lý các khoản nợ này và chi phí cho việc kiểm soát các khoản vay hiện tại. Xét

trong phạm vi tổng thể các ngân hàng, thì kết quả nghiên cứu nghiêng về thuyết

quản trị kém (bad management) hơn là thuyết tiết kiệm chi phí (skimping). Tuy

nhiên, xét trong phạm vi một số nhóm ngân hàng đang hoạt động hiệu quả thì sự

tăng lên của hiệu quả do giảm chi phí lại làm tăng rủi ro tín dụng. Hay nói cách

khác, có một sự đánh đổi giữa chi phí trong ngắn hạn và chất lượng các khoản vay

trong dài hạn.

Williams (2004) tiếp tục phát triển kết quả nghiên cứu của Berger và

DeYoung (1997) về mối quan hệ nhân quả giữa hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

và rủi ro tín dụng (đo lường rủi ro này bằng tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay trên tổng

nợ) đối với các ngân hàng châu Âu trong giai đoạn 1990 - 1998. Kết quả nghiên cứu

của Williams (2004) cho thấy một sự sụt giảm trong hiệu quả chi phí và hiệu quả lợi

nhuận sẽ làm tăng rủi ro tín dụng, như đã được trình bày trong thuyết “quản trị

kém” (bad management hypothesis) của Berger và DeYoung (1997).

Cùng chung mục tiêu nghiên cứu với Williams (2004), Rossi, Schwaiger, và

Winkler (2005) cũng sử dụng chỉ tiêu tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay trên tổng nợ để

đo lường rủi ro tín dụng trong mối quan hệ với hiệu quả chi phí và hiệu quả lợi

nhuận, chỉ khác là dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 278 ngân hàng ở các nước

có nền kinh tế đang chuyển đổi trong giai đoạn 1995-2002. Kết quả nghiên cứu ủng

hộ cho thuyết “không may mắn” (bad luck hypothesis), nghĩa là rủi ro tín dụng tăng

có sẽ làm cho hiệu quả chi phí và hiệu quả lợi nhuận giảm.

1.5. Tổng quan nghiên cứu về mối quan hệ giữa hiệu quả kinh doanh ngân

hàng và rủi ro tín dụng

1.5.1. Nghiên cứu ngoài nước về hiệu quả kinh doanh ngân hàng trong mối quan

hệ với rủi ro tín dụng

1.5.1.1. Khái quát các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng

và hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến đánh giá hiệu quả kinh doanh của

ngân hàng với sự tác động của biến rủi ro tín dụng đã được thực hiện rộng rãi ở các

bối cảnh khác nhau trong nhiều thập kỉ vừa qua. Các nghiên cứu đã thực hiện khá

đa dạng về cách tiếp cận hoạt động của ngân hàng, cách đo lường rủi ro tín dụng, kỹ

thuật phân tích và từ đó làm cho kết quả nghiên cứu không hoàn toàn đồng nhất.

Trước hết, có hai phương pháp tiếp cận liên quan đến mục tiêu nghiên cứu. Ở

cách tiếp cận thứ nhất, biến rủi ro tín dụng được xem xét như một biến ngoại sinh có

tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng và ngược lại, hiệu quả kinh doanh của

ngân hàng cũng tác động đến rủi ro tín dụng. Nói cách khác, các nghiên cứu với cách

tiếp cận này, phân tích mối quan hệ nhân quả giữa hiệu quả kinh doanh và rủi ro tín

dụng. Ở cách tiếp cận thứ hai, biến rủi ro tín dụng được coi là một biến nội sinh đưa

vào mô hình để đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Về kỹ thuật đo lường hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, có hai kỹ thuật

phân tích là kỹ thuật phân tích tham số (SFA) và kỹ thuật phân tích phi tham số

DEA. Hai kỹ thuật phân tích này có những ưu, nhược điểm và điều kiện áp dụng

riêng. Điểm khác nhau cơ bản là kỹ thuật phân tích tham số đòi hỏi tồn tại một hàm

số xác định mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra trong khi kỹ thuật phân

tích phi tham số không đòi hỏi xác định một hàm số cụ thể khi đánh giá hiệu quả

kinh doanh của ngân hàng.

Cuối cùng, khi xét đến rủi ro tín dụng như là một yếu tố tác động đến hiệu

quả kinh doanh của ngân hàng, biến số này cũng được thể hiện ở các biểu hiện khác

nhau, chẳng hạn, tỷ lệ nợ xấu hay tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay. Tổng kết một số

nghiên cứu tiêu biểu đã tiến hành thuộc chủ đề liên quan được thể hiện trong bảng

1.2 dưới đây.

Bảng 1.2. Tổng kết các nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả kinh doanh ngân hàng trong mối quan hệ với rủi ro tín dụng

Tác giả

Chang và Chiu (2006)

Cách tiếp cận hoạt động ngân hàng Trung gian tài chính

Đo lường rủi ro tín dụng Tỷ lệ nợ xấu

Pasiouras (2008)

Trung gian tài chính

Chen and Kao (2011)

Hướng về lợi nhuận

Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay Tỷ lệ nợ xấu

Said (2013)

Trung gian tài chính

Tỷ lệ nợ xấu

Trung gian tài chính

Kỹ thuật phân tích hiệu quả Phi tham số và hồi quy Tobit Phi tham số và hồi quy Tobit Phi tham số và chỉ số Malmquist Phân tích phi tham số ba giai đoạn Phân tích phi tham số ba giai đoạn Phân tích tham số

Tsolas và Charles (2015) Sun và Chang (2010)

Trung gian tài chính

Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay Tỷ lệ nợ xấu

Trung gian tài chính

Phân tích tham số

Altunbas và cộng sự (2000) Fan và Shaffer (2004)

Hướng về lợi nhuận

Phân tích tham số

Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay

Nguồn: Tổng kết của tác giả

1.5.1.2. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phi tham số trong đánh giá hiệu quả kinh

doanh ngân hàng

Các nghiên cứu với phương pháp phi tham số chủ yếu sử dụng kỹ thuật phân

tích đường bao dữ liệu (DEA) được đưa ra bởi Charnes và cộng sự (1978). DEA

dùng để xây dựng đường biên hiệu quả dựa trên kết quả hoạt động của các đơn vị

mà không đòi hỏi phải tồn tại một phương trình cụ thể cho vệc xây dựng đường

biên. Những đơn vị được coi là có hiệu quả kinh doanh khi chúng hoạt động trên

đường biên này.

Trong các nghiên cứu này, hiệu quả kinh doanh của ngân hàng được đánh giá

trong mối quan hệ với rủi ro tín dụng như một biến đầu vào hoặc đầu ra. Việc lựa

chọn các biến đầu vào, đầu ra trong mô hình cũng phụ thuộc rất nhiều vào việc chọn

cách tiếp cận về hoạt động ngân hàng. Ngoài ra, biến rủi ro tín dụng cũng được lựa

chọn không đồng nhất trong tất cả các nghiên cứu.

Nghiên cứu của Chang và Chiu (2006) đánh giá hiệu quả của các ngân hàng

Đài Loan và tác động của rủi ro tín dụng đối với hiệu quả của các ngân hàng này.

Phương pháp được sử dụng là phương pháp phân tích đường bao dữ liệu DEA kết

hợp với phân tích hồi quy Tobit nhằm so sánh hiệu quả của ngân hàng trong trường

hợp bỏ qua các rủi ro của ngân hàng và trường hợp rủi ro được đưa vào mô hình.

Chang và Chiu (2006) cho rằng có hai cách tiếp cận trong đánh giá hiệu quả của

ngân hàng trong sự tác động của rủi ro. Cách tiếp cận thứ nhất, coi rủi ro như một

biến ngoại sinh được thể hiện trong nghiên cứu của Berger và DeYoung (1997), mà

tại đó phân tích nhân quả giữa rủi ro và hiệu quả được tiến hành. Berger và

DeYoung (1997) sử dụng hai phương trình: phương trình thứ nhất với rủi ro tín

dụng là biến phụ thuộc và hiệu quả là biến độc lập, phương trình thứ hai với hiệu

quả là biến phụ thuộc còn rủi ro tín dụng là biến độc lập. Trong cách tiếp cận thứ

hai, rủi ro tín dụng được đưa vào mô hình như một yếu tố không thể thiếu trong quá

trình tạo ra các sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng để xác định hiệu quả kinh doanh

của ngân hàng. Chang và Chiu (2006) viện dẫn nghiên cứu của Mester (1996) là

người sử dụng cách tiếp cận thứ hai khi xây dựng một đường biên chi phí trong đó

rủi ro tín dụng là một biến nội sinh để cho biết các ngân hàng ở Mỹ có hoạt động

hiệu quả về chi phí hay không.

Đối với dữ liệu tài chính từ 26 ngân hàng Đài Loan trong giai đoạn 1996 –

2000, Chang và Chiu (2006) áp dụng phương pháp phi tham số DEA ở giai đoạn

thứ nhất để đánh giá ba loại hiệu quả kinh doanh của ngân hàng là hiệu quả chi phí,

hiệu quả phân bổ và hiệu quả kỹ thuật. Trong đó, hiệu quả chi phí được gọi là hiệu

quả tổng thể, chính là sự chênh lệch giữa chi phí ngân hàng thực tế và chi phí tối

thiểu. Khoảng chênh lệch này càng thấp thì ngân hàng càng hoạt động hiệu quả.

Hiệu quả phân bổ liên quan tới khả năng ngân hàng kết hợp được các đầu vào một

cách ít tốn kém nhất trong khi hiệu quả kỹ thuật mô tả việc ngân hàng nằm ngoài

đường biên sản xuất như trong mô tả của Farrell (1957). Khi vận dụng phương pháp

DEA, Chang và Chiu (2006) sử dụng kỹ thuật phân tích cặp Wilcoxon nhằm tìm ra

sự khác biệt đáng kể về hiệu quả kinh doanh của ngân hàng trong các trường hợp:

không có rủi ro tín dụng và rủi ro thị trường, có rủi ro tín dụng nhưng không có rủi

ro thị trường, có rủi ro thị trường nhưng không có rủi ro tín dụng, có cả rủi ro tín

dụng và rủi ro thị trường.

Các biến đầu vào và đầu ra trong xác định hiệu quả kinh doanh được Chang

và Chiu (2006) lựa chọn như sau: tổng tiền cho vay và các khoản đầu tư là các biến

đầu ra trong khi chi phí nhân công, chi phí tiền gửi và chi phí tài sản cố định cùng

với biến rủi ro tín dụng là các biến đầu vào trong mô hình. Như vậy, cách tiếp cận

của Chang và Chiu (2006) là cách tiếp cận ngân hàng như một trung gian tài chính,

như đã tổng hợp ở bảng 1.2. Cũng giống như nghiên cứu của Berger và DeYoung

(1997), Chang và Chiu (2006) lựa chọn tỷ lệ nợ xấu (nợ quá hạn từ 90 ngày trở lên)

làm biểu hiện cho biến rủi ro tín dụng.

Ở giai đoạn thứ hai, Chang và Chiu (2006) sử dụng kỹ thuật phân tích hồi

quy Tobit nhằm đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đối với hiệu quả chi phí, hiệu quả kỹ

thuật và hiệu quả phân bổ của ngân hàng. Mô hình phân tích hồi quy Tobit của

Chang và Chiu (2006) có dạng:

Trong đó, T là chỉ số hiệu quả chi phí của ngân hàng trong trường hợp phân

tích hiệu quả chi phí, là chỉ số hiệu quả phân bổ trong trường hợp phân tích hiệu quả

phân bổ và chỉ số hiệu quả kỹ thuật trong phân tích hiệu quả kỹ thuật. Các chỉ số

hiệu quả này được đặt trong mối quan hệ với (tỷ lệ giữa vốn cấp 1, cấp 2 và

cấp 3 trên tài sản có rủi ro), (tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản),

(thị phần cho vay của ngân hàng), (số lượng chi nhánh ngân

hàng mỗi năm), (sở hữu nhà nước của ngân hàng), (ngân hàng thành lập

sau năm 1992 thì nhận giá trị 1 và ngược lại, nhận giá trị 0), (số năm hoạt

động của ngân hàng), và (ngân hàng thuộc một tập đoàn kinh tế thì nhận

giá trị 1, nhận giá trị 0 trong trường hợp ngược lại).

Bằng cách tính toán các chỉ số hiệu quả chi phí - CE, hiệu quả kỹ thuật - TE

và hiệu quả phân bổ - AE của các ngân hàng trong trường hợp có rủi ro tín dụng (đo

lường bằng tỷ lệ nợ xấu), Chang và Chiu (2006) đã phát hiện rằng với các ngân

hàng có rủi ro tín dụng cao thì hiệu quả sẽ giảm đi khi rủi ro tín dụng được đưa vào

mô hình. Tuy nhiên, các ngân hàng có rủi ro tín dụng thấp thì hiệu quả lại tăng lên

khi có tính đến ảnh hưởng của rủi ro tín dụng. Phân tích khác biệt theo cặp

Wilcoxon cho thấy sự khác biệt về hiệu quả của các ngân hàng trong trường hợp bỏ

qua rủi ro tín dụng và trường hợp có rủi ro tín dụng này là đáng kể với mức ý nghĩa

là 10%. Như vậy, Chang và Chiu (2006) kết luận là rủi ro tín dụng thực sự có ảnh

hưởng đến hiệu quả của ngân hàng với chiều hướng còn tùy thuộc vào mức độ rủi

ro của ngân hàng đó.

Nghiên cứu của Chang và Chiu (2006) đã áp dụng phương pháp phân tích

hai giai đoạn, kết hợp giữa phân tích đường bao DEA, phân tích cặp Wilcoxon và

phân tích hồi quy Tobit. Nghiên cứu đã khẳng định tầm quan trọng của rủi ro tín

dụng như một biến số đầu vào không thể thiếu được trong việc tính toán hiệu quả

kinh doanh của ngân hàng.

Cũng giống như Chang và Chiu (2006), Pasiouras (2007) sử dụng phương

pháp đường bao dữ liệu DEA để đánh giá hiệu quả của các ngân hàng Hy Lạp trong

giai đoạn 2000 – 2004 dưới sự tác động của rủi ro tín dụng, với mẫu nghiên cứu bao

gồm từ 12 đến 18 ngân hàng trong một năm hay 78 quan sát trong tất cả các năm.

Pasiouras (2007) cho rằng trong các phương pháp đo lường hiệu quả, phương pháp

đường bao dữ liệu là phù hợp hơn cả vì nó cho phép áp dụng trên các cỡ mẫu nhỏ.

Tuy nhiên, Pasiouras (2007) cũng công nhận rằng phương pháp này không tính đến

các sai số ngẫu nhiên và rất nhạy cảm đối với việc chọn lựa các quan sát.

Lý giải cho việc đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng có tính đến vai trò

của rủi ro tín dụng, Pasiouras (2007) trích lời khẳng định của Mester (1996) “hiệu

quả kinh doanh của ngân hàng chỉ được đánh giá chính xác khi các yếu tố thuộc về

rủi ro được tính đến”. Khác với Berger và DeYoung (1997), Chang và Chiu (2006),

Pasiouras (2007) lựa chọn dự phòng rủi ro cho vay để biểu hiện rủi ro tín dụng, như

đã từng được dùng trong nghiên cứu của Charnes và cộng sự (1990), Drake (2001),

Drake và Hall (2006). Để đánh giá được vai trò của rủi ro tín dụng đối với hiệu quả

kinh doanh ngân hàng, hiệu quả kinh doanh ngân hàng được so sánh trong hai

trường hợp có rủi ro tín dụng và không có rủi ro tín dụng.

Việc đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng phụ thuộc vào các cách tiếp

cận về hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, như đã được đề cập trong các nghiên

cứu trước đó. Pasiouras (2007) cũng đưa ra bình luận về hai cách tiếp cận về đầu

vào và đầu ra trong hoạt động của ngân hàng như đã đề cập trong nghiên cứu của

Berger và Humphrey (1997). Đó là phương pháp tiếp cận ngân hàng như một đơn vị

“sản xuất” và cách tiếp cận ngân hàng như một định chế tài chính. Phương pháp tiếp

cận ngân hàng như một đơn vị “sản xuất”cho rằng, ngân hàng tạo ra các khoản cho

vay và các dịch vụ liên quan đến các tài khoản tiền gửi từ việc sử dụng các đầu vào

là lao động và vốn. Phương pháp tiếp cận ngân hàng như một định chế tài chính cho

rằng ngân hàng chỉ có vai trò tập hợp vốn và sử dụng lao động để biến các khoản

vốn này thành các khoản cho vay và các tài sản khác.

Berger và Humphrey (1997) cũng nhận định rằng vì ngân hàng vừa là một trung

gian tài chính vừa là cung cấp các dịch vụ liên quan đến tiền gửi hay thanh toán nên từng

cách tiếp cận này chưa phản ánh hết được bản chất của nó cho dù cách tiếp cận “sản

xuất” thì có vẻ hợp lý hơn cách tiếp cận còn lại. Gần đây, Drake và cộng sự (2006) đưa

ra cách tiếp cận hướng về lợi nhuận (profit-oriented approach) khi xác định đường biên

ngẫu nhiên trong phân tích hiệu quảkinh doanh của ngân hàng.

Pasiouras (2007) cho rằng dù cho phương pháp tiếp cận ngân hàng như là

một định chế tài chính được sử dụng phổ biến hiện nay, Pasiouras (2007) vẫn lựa

chọn phương pháp tiếp cận của Drake và cộng sự (2006) để so sánh với phương

phương pháp tiếp cận “trung gian tài chính” trong nghiên cứu của ông vì phương

pháp tiếp cận “trung gian tài chính” dường như chỉ tập trung vào việc đánh giá hiệu

quả kỹ thuật – hiệu quả trong việc kết hợp đầu vào và đầu ra mà không tính đến các

chi phí đầu vào (Drake và cộng sự, 2006). Nếu như trong các nghiên cứu khác, việc

mô tả về các cách tiếp cận về ngân hàng chỉ thể hiện ở góc độ lý thuyết, thì ở trong

nghiên cứu của mình, Pasiouras (2007) đã tiến hành một nghiên cứu thực nghiệm

trong đó hai mô hình tương ứng với cách tiếp cận “trung gian tài chính” và cách tiếp

cận “hướng về lợi nhuận” được xây dựng và kiểm định. Việc lựa chọn các biến

trong mô hình được tóm tắt trong bảng 1.3 dưới đây.

Bảng 1.3. Các biến trong mô hình hoạt động của ngân hàng theo các cách tiếp cận khác nhau trong nghiên cứu của Pasiouras (2007)

Theo cách tiếp cận “trung gian tài chính”

Mô hình 1

Mô hình 2

Mô hình 3 Mô hình 4

Cách tiếp cận hướng về lợi nhuận Mô hình 5

1.TSCĐ

1. TSCĐ

Đầu vào

1. Chi phí tiền lương 2. Chi phí ngoài lãi

lượng

2. Tiền gửi của KH 3. Số nhân viên

2. Tiền gửi của KH 3. Số lượng nhân viên

3. Dự phòng rủi ro cho vay

4. Dự phòng rủi ro cho vay

2. Tiền gửi của KH 3. Số lượng nhân viên 4. Dự phòng rủi ro cho vay

Đầu ra

1. Lợi nhuận sau lãi

2. Lợi nhuận sau hoa hồng phí

1. Số tiền cho vay 2. TS sinh lời khác

3. Lợi nhuận khác

1. Số tiền cho vay 2. TS sinh lời khác 3. Khoản mục ngoại bảng

Khoản ngoại

1. Số tiền cho vay 2. TS sinh lời khác 3. mục bảng

Nguồn: Tổng kết của tác giả

Mô hình từ 1 đến 4 được xây dựng dựa trên cách tiếp cận “trung gian tài

chính” trong khi mô hình 5 được xây dựng theo cách tiếp cận hướng về lợi nhuận

của Drake và cộng sự (2006). Điểm khác nhau cơ bản là ở cách tiếp cận thứ nhất,

ngân hàng được coi như trung gian trong việc tiếp nhận tiền gửi và để cho vay

trong khi ở cách tiếp cận thứ hai, ngân hàng giống như một tổ chức sử dụng các

chi phí đầu vào như chi phí lương, chi phí ngoài lãi để với mục tiêu là tối đa hóa

đầu ra thể hiện bằng các chỉ tiêu về lợi nhuận. Vì thế đầu vào của mô hình chủ

yếu là tiền gửi, tài sản cố định và số lượng nhân viên ngân hàng. Từ mô hình 3,

để đo lường ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đối với hiệu quả của ngân hàng, biến

dự phòng rủi ro cho vay được đưa vào như là một biến đầu vào trong mô hình.

Ngoài ra, để đo lường ảnh hưởng của các khoản mục ngoại bảng, mô hình 4 đã

thêm các khoản mục ngoại bảng như là một biến đầu ra của ngân hàng. Đáng chú

ý là khác với nghiên cứu của Chang và Chiu (2006) với rủi ro tín dụng được đo

lường bằng tỷ lệ nợ xấu, trong nghiên cứu này rủi ro tín dụng được đo bằng chi

phí dự phòng rủi ro tín dụng.

Mô hình 5 được xây dựng là mô hình sử dụng cách tiếp cận hướng về lợi

nhuận của Drake và cộng sự (2006) trong đó các biến đầu vào bao gồm chi phí

lương, chi phí ngoài lãi và chi phí dự phòng cho vay, các biến đầu ra bao gồm các

loại thu nhập của doanh nghiệp như lợi nhuận sau trả lãi, lợi nhuận sau hoa hồng

phí và lợi nhuận khác.

Bên cạnh kỹ thuật phân tích đường bao ngẫu nhiên DEA được áp dụng lần

lượt cho các mô hình, cũng giống như Chang và Chiu (2006), Pasiouras (2008)

cũng kiểm định hồi quy Tobit để tìm ra sự ảnh hưởng của hai nhóm biến đối với

hiệu quả kinh doanh của ngân hàng. Nhóm biến thứ nhất bao gồm EQUAS (tỷ lệ

vốn chủ sở hữu/tổng tài sản), ROAA (thu nhập trên trung bình tài sản), LOANS (cho

vay trên tổng tài sản) và POWER (thị phần cho vay). Nhóm thứ hai liên quan đến

các yếu tố như ATMs (số lượng máy ATM), BRANCH (số lượng chi nhánh), biến

giả SUBABR (nhận giá trị 1 nếu ngân hàng triển khai các hoạt động ở nước ngoài

thông qua công ty con) và biến giả BRABR (nhận giá trị 1 nếu ngân hàng triển khai

các hoạt động ở nước ngoài thông qua chi nhánh ngân hàng).

Sử dụng dữ liệu từ các ngân hàng Hy Lạp trong giai đoạn 5 năm từ 2000-

2004, kết quả phân tích cho thấy việc đưa các khoản mục ngoại bảng không làm

thay đổi các chỉ số hiệu quả trong khi rủi ro tín dụng lại làm cho các chỉ số hiệu quả

này tăng lên. Ngoài ra việc so sánh các tính toán về các loại hiệu quả được thực hiện

theo từng năm cho thấy kết quả không thực sự đồng nhất. Tuy nhiên, xét về trung

bình thì hiệu quả tính toán theo cách tiếp cận hướng vào lợi nhuận của Drake và

cộng sự (2006) cho ra kết quả nhỏ hơn. Tuy nhiên sự chênh lệch này không đáng kể

so với kết quả nghiên cứu đã thực hiện của Drake và cộng sự (2006).

Cùng chung mục đích nghiên cứu về rủi ro tín dụng và hiệu quả của ngân

hàng, Chen and Kao (2011) đã kết hợp phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA với

chỉ số năng suất tổng hợp Malmquist (gọi là chỉ số năng suất tổng hợp Malmquist)

để nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng với hiệu quả và sự thay đổi trong

năng suất của ngân hàng. Nghiên cứu của Chen và Kao (2011) sử dụng các chỉ số

tài chính để đánh giá rủi ro tín dụng của 34 ngân hàng thương mại tại Đài Loan

trong giai đoạn 2005 – 2008 trong đó sử dụng chỉ số Malmquist để đánh giá sự thay

đổi về năng suất được dựa trên chỉ số hiệu quả tính toán từ phương pháp DEA. Chỉ

số Malmquist được coi là một chỉ tiêu thích hợp khi dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu

chéo hay dữ liệu mảng (Coelli, 1996). Chỉ số này ban đầu được đưa ra bởi

Malmquist (1953) với ý nghĩa là lượng đầu vào mà một tổ chức có thể giảm bớt mà

vẫn tạo ra một lượng không đổi đầu ra và sau đó được sử dụng lần đầu tiên trong

nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận phi tham số của Nishimizu và Page (1982). Trong

lĩnh vực nghiên cứu này, chỉ số Malmquist cho biết sự thay đổi trong việc sử dụng

nguồn lực mà có thể làm thay đổi hiệu quả của ngân hàng.

Giả sử một DMU (đơn vị tạo quyết định) trong mẫu nghiên cứu sử dụng trong giai đoạn t, t = 1,2,…, T. để tạo ra vector đầu ra vector đầu vào

Fare và cộng sự (1994) biểu thị chỉ số năng suất tổng hợp Malmquist như sau:

Trên phương diện tiếp cận hiệu quả về đầu ra, chỉ số trên cho biết sự thay đổi

về năng suất khi ngân hàng hoạt động ở điểm (xt+1, yt+1) so với điểm (xt, yt). Khi chỉ

số này lớn hơn 1, ngân hàng có những cải tiến trong hoạt động của mình, nghĩa là

tạo ra được nhiều đầu ra hơn với một lượng đầu vào như ở giai đoạn trước đó, thể

hiện hiệu quả của ngân hàng tăng lên. Tương tự, khi chỉ số này bằng 1, nghĩa là hiệu

quả của ngân hàng không đổi theo thời gian. Trong khi đó, khi chỉ số này nhỏ hơn

1, nghĩa là ngân hàng tạo ra được một lượng đầu ra ít hơn với cùng một lượng chi

phí mà ngân hàng đã sử dụng ở giai đoạn trước đó, đồng nghĩa với việc hiệu quả

kinh doanh của ngân hàng giảm dần. Sự thay đổi của hiệu quả kỹ thuật phản ánh

trong chỉ số Malmquist được chia thành hai phần: chỉ số kỹ thuật thuần (Pure

Technical Efficiency - PTE) và hiệu quả về quy mô (Scale Efficiency – SE).

Một đóng góp của Chen and Kao (2011) là việc xây dựng mô hình để đánh

giá tính hiệu quả của việc quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng qua các năm. Mô

hình đưa ra bởi các tác giả này sử dụng cách tiếp cận của hướng về lợi nhuận của

Drake và cộng sự (2006). Các biến đầu ra bao gồm tỷ lệ lợi nhuận ròng trên vốn chủ

sở hữu, lợi nhuận trên tổng tài sản, lợi nhuận trên một đồng vốn và thu nhập trên

mỗi cổ phiếu. Điều đặc biệt trong nghiên cứu của Cheng và Kao (2011) ở chỗ, các

biến đầu vào duy nhất được đưa vào mô hình là biến rủi ro tín dụng mặc dù biến

này được thể hiện ở ba chỉ số khác nhau là tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ lệ dự

trữ trên tổng tiền gửi, tỷ lệ tổng nợ quá hạn trên tổng nợ. Việc lựa chọn các biến

như vậy có thể đánh giá được một cách trực tiếp mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và

kết quả hoạt động của ngân hàng. Ngoài ra, kết quả phân tích chỉ số Malmquist qua

các năm sẽ giúp các ngân hàng thấy được sự cải tiến trong việc kiểm soát rủi ro tín

dụng của mình. Từ đó, kết quả nghiên cứu có thể giúp đưa ra đề xuất cho từng

nhóm ngân hàng về các chiến lược quản trị rủi ro thích hợp.

Tuy nhiên, có thể thấy trong nghiên cứu của Chen và Kao (2011) vẫn còn

một số hạn chế. Thứ nhất, các chỉ số được lựa chọn thể hiện rủi ro tín dụng để làm

biến đầu vào trong mô hình chưa thực sự phản ánh chính xác thông tin về rủi ro tín

dụng của ngân hàng. Thứ hai, việc lựa chọn biến cho vay trên tổng tài sản làm biến

đầu vào cũng chưa thực sự phản ánh đúng bản chất trong hoạt động của ngân hàng.

Cùng ý tưởng về sử dụng cách tiếp cận phi tham số, Said (2013) nghiên cứu

mối quan hệ giữa rủi ro và hiệu quả của các ngân hàng hồi giáo sử dụng phân tích

ba giai đoạn. Ở giai đoạn thứ nhất, mô hình DEA được sử dụng để đo lường hiệu

quả của các ngân hàng trong khi đó, ở giai đoạn thứ hai, rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt

động và rủi ro thanh khoản được phân tích sử dụng các chỉ số tài chính liên quan.

Giai đoạn ba được tiến hành bằng cách áp dụng chỉ số Pearson để nghiên cứu mối

quan hệ giữa ba loại rủi ro: tín dụng, hoạt động và thanh khoản với hiệu quả của các

ngân hàng trong giai đoạn từ 2006 đến 2009. Kết quả nghiên cứu cho thấy, cả ba

loại rủi ro này đều có mối quan hệ ngược chiều với hiệu quả của ngân hàng.

Khi đánh giá hiệu quả của ngân hàng sử dụng mô hình DEA, Said (2013) sử

dụng các biến đầu vào (input) là chi phí lao động, tài sản cố định và tổng tiền gửi,

biến đầu ra (output) là tổng các khoản cho vay, các tài sản ngắn hạn và thu nhập của

ngân hàng. Có thể thấy, việc lựa chọn các biến để đưa vào mô hình này chưa có

nhiều cơ sở lý thuyết, thực tiễn và có thể không phù hợp với các ngân hàng thương

mại nói chung vì sự khác biệt trong mục tiêu kinh doanh của các ngân hàng hồi

giáo. Tuy vậy, việc sử dụng phân tích hệ số tương quan Pearson để kiểm nghiệm

các giả thuyết thống kê về mối tương quan giữa rủi ro với hiệu quả của ngân hàng

lại có giá trị khi mà các kiểm nghiệm trước đây của Berger và DeYoung (1997) đã

được thực hiện tương đối lâu.

Cũng sử dụng phương pháp DEA, Ghafoorian và cộng sự (2013) giới thiệu

cách tiếp cận DEA hai giai đoạn. Theo đó, kỹ thuật phân tích DEA được chia thành

hai giai đoạn trong đó đầu ra của giai đoạn 1 lại là đầu vào của giai đoạn hai. Điều

đáng chú ý là nghiên cứu này xác định tỷ lệ nợ xấu là đầu ra của giai đoạn 1 và đầu

vào của giai đoạn 2. Ghafoorian và cộng sự (2013) phát triển mô hình một giai đoạn

(mô hình 1) của Berger và DeYoung (1997) với n là số DMU trong mẫu nghiên

(1)

và

(2)

cứu, DMUj (j = 1,2,…,n), m yếu tố đầu vào xij (i = 1,2,…,m) thành mô hình 2.

Max

(3)

Khi đó hiệu quả được xác định như bằng mô hình 3.

Nghiên cứu Ghafooria và cộng sự (2013) có ưu điểm so với các nghiên cứu

liên quan ở chỗ đã phát triển mô hình DEA hai giai đoạn trong đó tính đến cả các

yếu tố đầu vào của giai đoạn 1 có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng sau đó

mới xét đến ảnh hưởng của tỷ lệ nợ này đến hiệu quả của ngân hàng. Tuy nhiên,

nghiên cứu mới dừng lại ở việc đề xuất mô hình mà chưa có nghiên cứu thực

nghiệm để chứng minh mô hình đó. Hơn nữa việc xác định rõ các biến đầu vào đầu

ra đầy đủ cho cả hai giai đoạn cũng chưa được đề cập đến trong nghiên cứu.

Trong các nghiên cứu về hiệu quả của ngân hàng sử dụng rủi ro tín dụng như

là một chi phí đầu vào của hoạt động ngân hàng với phương pháp phi tham số,

nghiên cứu của Tsolas và Charles (2015) có nhiều đóng góp mới về cách tiếp cận

rủi ro cũng như việc xây dựng mô hình so với các nghiên cứu trước đó. Trước hết,

Tsolas và Charles (2015) đo lường rủi ro tín dụng của ngân hàng theo hai khía cạnh:

thứ nhất là dự phòng rủi ro cho vay như là một biến số mà ngân hàng có thể có khả

năng kiểm soát, thứ hai là tổn thất do sự mất giá của trái phiếu ngân hàng, được coi

là biến mà ngân hàng không có khả năng kiểm soát. Sau đó, Tsolas và Charles

(2015) sử dụng mô hình DEA tối ưu (satisficing DEA) còn gọi là mô hình P trong

đó sử dụng mô phỏng Monte Carlo để tìm ra xác suất để một DMU có thể đạt được

hiệu quả. Tsolas và Charles (2015) cho rằng thay vì tính toán hiệu quả của các

DMU trong khoảng (0,1) với DMU hiệu quả nhất nhận giá trị bằng 1, việc xác định

xác suất trở nên hiệu quả có ý nghĩa nhiều hơn đối với các ngân hàng để có những

cải tiến cần thiết để đạt được mức hiệu quả trong hoạt động kinh doanh của mình.

Tsolas và Charles (2015) đưa ra một nhận định trong việc xác định các biến

số trong mô hình là kết quả của phân tích DEA rất nhạy cảm trong việc lựa chọn

các biến số, số lượng các biến số càng nhỏ thì khả năng xếp loại các ngân hàng từ

hiệu quả của chúng ngày càng tăng. Chính vì vậy, nghiên cứu sử dụng một số lượng

đầu vào và đầu ra hạn chế. Các biến đầu vào bao gồm 3 biến: tổng chi phí kinh

doanh của ngân hàng, chi phí dự phòng rủi ro cho vay và tổn thất từ mất giá trái

phiếu trong khi biến đầu ra duy nhất của ngân hàng là tổng các khoản cho vay của

ngân hàng được lấy từ bảng cân đối kế toán của ngân hàng.

Nghiên cứu Tsolas và Charles (2015) tỏ rõ ưu thế tính mới về cách tiếp cận

rủi ro tín dụng cũng như phương pháp phân tích phi tham số hiện đại so với phương

pháp phân tích phi tham số truyền thống đã được xây dựng từ năm 1978. Tuy nhiên,

khả năng áp dụng của nghiên cứu này không dễ dàng ở các bối cảnh nghiên cứu khác

nhau và có vẻ phù hợp với các ngân hàng Hy Lạp trong lúc các ngân hàng này gặp

những khủng hoảng về tín dụng trong thời gian vừa qua. Việc lựa chọn các biến số

trong mô hình cũng chưa phù hợp với hoạt động của một ngân hàng hiện đại khi các

sản phẩm đầu ra của ngân hàng không chỉ bó hẹp ở các sản phẩm cho vay. Chính vì

vậy, nghiên cứu của Tsolas và Charles (2015) mang tính gợi mở cho nhiều nghiên cứu

tiếp theo để khẳng định những ưu việt trong những phát hiện của nghiên cứu này.

1.5.1.3. Nghiên cứu sử dụng phương pháp tham số trong đánh giá hiệu quả kinh

doanh ngân hàng

Bên cạnh các nghiên cứu sử dụng phương pháp phi tham số với kỹ thuật

phân tích DEA, phương pháp tham số cũng được sử dụng phổ biến trong việc xác

định hiệu quả kinh doanh ngân hàng. Khác với phương pháp phi tham số, phương

pháp tham số đòi hỏi có việc xác định một hàm số để thể hiện mối quan hệ giữa đầu

vào và đầu ra gắn với hoạt động của ngân hàng.

Phương pháp tham số sử dụng các kỹ thuật phân tích là kỹ thuật phân tích

biên ngẫu nhiên (Stochastic Frontier Analysis -SFA), phương pháp tiếp cận tự do

(Distribution Free Approach – DFA) và phương pháp phân tích biên dày (Thick

Frontier Analysis - TFA). Các kỹ thuật phân tích này đều tính đến các sai số ngẫu

nhiên trong xây dựng đường biên hiệu quả và xây dựng một hàm số cho chi phí, lợi

nhuận hay nói cách khác là một hàm số mô tả mối quan hệ giữa lượng đầu ra, đầu

vào và các yếu tố thuộc về môi trường kinh doanh khác.

Sun và Chang (2010) đã bình luận hai cách tiếp cận trong phương pháp

đường biên ngẫu nhiên tham số SFA để đo lường hiệu quả kinh doanh của ngân

hàng, đó là cách tiếp cận truyền thống và cách tiếp cận hiện đại. Phương pháp

truyền thống, đưa ra bởi Aigner và cộng sự (1977), có sự tồn tại của hai loại sai số

khi đánh giá hiệu quả của ngân hàng: sai số tác động 1 chiều còn gọi là yếu tố tác

động phi hiệu quả và sai số ngẫu nhiên mà các tổ chức hay đơn vị tạo quyết định

DMU không thể kiểm soát được. Trong khi đó, các nghiên cứu hiện đại sau này đã

mở rộng mô hình SFA bằng việc tìm ra các nhân tố quyết định đến các yếu tố phi

hiệu quả kinh doanh của ngân hàng và giả định rằng các yếu tố phi hiệu quả sẽ là

một hàm số của một số biến tác động nào đó (Battese và Coelli, 1995).

Sun và Chang (2010) phát hiện ra rằng nghiên cứu của Wang (2002) đã kết

hợp cả hai cách tiếp cận truyền thống và hiện đại. Wang (2002) đã xây dựng một

) của ngân hàng, thể hiện tương quan giữa đầu công thức xác định tổng chi phí (

, với

ra và đầu vào

Trong đó, sai số ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn còn sai số phi hiệu

quả có trung bình là và phương sai thay đổi và phân theo phân phối nón cụt.

Điểm đặc biệt trong nghiên cứu của Wang (2002) là trung bình và phương sai

sẽ chịu ảnh hưởng của một số yếu tố hay nói cách khác chúng là một hàm số của

các biến độc lập Zit một cách không đơn điệu. Điều này có nghĩa là, ở các mô hình

SFA truyền thống, các biến độc lập chỉ có thể tác động tăng hoặc giảm đến sai số

phi hiệu quả , trong khi đó, nghiên cứu của Wang (2002) cho rằng các yếu tố này

có thể tác động cùng chiều đến sai số phi hiệu quả trong một khoảng nào đó nhưng

lại có thể có tác động ngược chiều với sai số phi hiệu quả trong một khoảng khác.

Sử dụng cách tiếp cận ngân hàng như một trung gian tài chính, Sun và Chang

(2010) xây dựng mô hình bao gồm bốn biến đầu ra và hai biến giá chi phí đầu vào.

Các biến đầu ra bao gồm tổng tiền cho vay (TL), các tài sản sinh lời khác (OEA),

tổng tiền gửi (TD) và các tài sản có tính thanh khoản cao (LA), đây là các biến đầu

ra đã được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu trước đây của Berger và cộng sự

(2009) cũng như Bonin và cộng sự (2005). Liên quan đến giá của chi phí đầu vào, Sun

và Chang (2010) đã sử dụng biến lãi suất (PF) tính bằng tỷ số giữa chi phí lãi trên tổng

tiền gửi làm chi phí huy động vốn, biến chi phí vốn (PC) được đo lường bằng tỷ số

giữa chi phí ngoài lãi trên tổng tài sản cố định. Tổng chi phí (TC) được xác định là một

hàm số logarit theo PF để đảm bảo tính đồng nhất giữa các giá chi phí đầu vào của

ngân hàng. Để đánh giá sự ảnh hưởng của biến rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh

của ngân hàng, biến rủi ro tín dụng được đưa vào mô hình bên cạnh hai biến chi phí

đầu vào là lãi suất (PF) và chi phí vốn (PC), biến này được ký hiệu là LLR, được xác

định bằng tỷ lệ giữa dự phòng rủi ro cho vay trên tổng tiền cho vay.

Điểm mới trong nghiên cứu của Sun và Chang (2010) đó là sự phát hiện mối

quan hệ không chỉ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả chi phí mà còn chỉ ra mối quan

hệ giữa rủi ro tín dụng với sai số phi hiệu quả được thể hiện trong một hàm số với

biến độc lập là tổng chi phí. Bằng sự hỗ trợ của phần mềm Stata 9.0, các câu hỏi

nghiên cứu này lần lượt được trả lời.

Câu trả lời cho câu hỏi về mối quan hệ giữa hiệu quả chi phí của ngân hàng

với rủi ro tín dụng là rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với các sai số phi

hiệu quả, từ đó cho thấy, ngân hàng có rủi ro tín dụng lớn sẽ có hiệu quả chi phí nhỏ

và biến động nhiều. Điều này được giải thích bằng việc một ngân hàng có tỷ lệ dự

phòng rủi ro cho vay cao thì khả năng tồn tại các khoản nợ xấu cũng tăng, từ đó

hiệu quả về chi phí giảm.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, tác động giữa rủi ro tín dụng và sai số phi hiệu

quả là quan hệ tuyến tính. Khi mà rủi ro càng cao thì các sai số này càng biến động

nhiều, từ đó hiệu quả chi phí cũng biến động nhiều.

Cũng sử dụng phương pháp tham số trong nghiên cứu hiệu quả kinh doanh

của ngân hàng trong mối quan hệ với rủi ro tín dụng, Fan và Shaffer (2004) đã có

nhiều đóng góp trong việc xây dựng hàm hiệu quả về lợi nhuận (loại hiệu quả chưa

được tiếp cận nhiều trong các nghiên cứu truyền thống) cũng như việc so sánh các

kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng nếu sử dụng các dạng hàm số

khác nhau.

Fan và Shaffer (2004) cho rằng hiệu quả kinh doanh của ngân hàng nên được

tiếp cận ở góc độ hiệu quả về lợi nhuận bởi vì hiện nay các ngân hàng có xu hướng sử

dụng các đầu vào có chi phí cao nhưng mang lại lợi nhuận cao. Sử dụng phương pháp

tham số trong đánh giá hiệu quả về lợi nhuận của ngân hàng, Fan và Shaffer (2004)

tiến hành xây dựng một hàm số biên thể hiện mối quan hệ giữa lợi nhuận của ngân

hàng với các biến đầu vào trong quá trình kinh doanh của ngân hàng. Hàm số này đo

lường lợi nhuận tối đa ngân hàng có thể đạt được từ các đầu ra và đầu vào cùng với

giá đầu vào và đầu ra nhất định. Hàm số lợi nhuận biên có thể được xây dựng theo

hai phương pháp: hàm lợi nhuận biên tiêu chuẩn và lợi nhuận biên thay thế.

Hàm lợi nhuận biên tiêu chuẩn có dạng như sau:

Trong đó: là lợi nhuận của ngân hàng, là vector các biến đầu vào và đầu

là vector các đầu vào và đầu ra cố định của ngân hàng và là các biến ra biến đổi,

số thuộc về môi trường liên quan đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng. là

sai số tổng hợp trong mô hình và được mô tả như sau:

Để xác định chính xác dạng của hàm lợi nhuận tiêu chuẩn như đã nói ở trên,

một số dạng hàm đã được đề xuất và đã sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu

khác nhau như: hàm logarit tuyến tính Cobb – Douglas và hàm translog và sau đó là

hàm Fourier đưa ra bởi Gallant (1980). Trong dạng hàm translog, sai số phi hiệu

quả được tách ra khỏi sai số thống kê ngẫu nhiên trong hàm Cobb – Douglas và

được coi là một hàm số phụ thuộc vào các biến đầu vào và đầu ra trong mô hình.

Fan và Shaffer (2004) sử dụng cách tiếp cận ngân hàng như một trung gian

tài chính, nghĩa là đầu vào của ngân hàng là các loại tiền gửi khác nhau trong khi

đầu ra là các khoản cho vay khác nhau trong việc xác định các biến của mô hình. Từ

đó, các biến đầu vào của ngân hàng bao gồm:

- Biến phụ thuộc: lợi nhuận sau thuế

- Biến độc lập bao gồm:

+ P1: chi phí lãi tiền gửi

+ P2: chi phí lãi khác

+ P3: Chi phí lương

+ P4: Lãi cho vay cá nhân

+ P5: Lãi cho vay khác

+ P6: lãi từ hoạt động đầu tư

+ Z1: tài sản cố định

+ Z2: vốn chủ sở hữu

+ V: nợ xấu (được đo lường bằng nợ quá hạn 30 ngày và nợ không đòi được).

Nghiên cứu được thực hiện với dữ liệu thu thập từ 866 ngân hàng nội địa của

Hoa Kỳ có tổng tài sản lớn hơn 300 triệu USD trong năm 1998. Kết quả so sánh cho

thấy, hiệu quả về lợi nhuận trung bình của các ngân hàng sử dụng hàm Cobb –

Douglas là 68% trong khi nếu sử dụng dạng hàm Translog thì con số này là 72%.

Fan và Shaffer (2004) cho rằng, kết quả trên có được là vì hàm Translog được coi là

hàm số linh hoạt hơn và vì thế sẽ có thể thu được một hàm sản xuất biên ngẫu nhiên

phù hợp hơn với dữ liệu thu thập. Sai số trong việc xây dựng hàm cũng nhỏ hơn từ

đó, hiệu quả đo lường được cũng cao hơn.

Bên cạnh đó, Fan và Shaffer (2004) cũng nghiên cứu mối quan hệ giữa hiệu

quả kinh doanh của ngân hàng với một số rủi ro của ngân hàng như rủi ro tín dụng

và rủi ro thanh khoản. Ngoài ra, liên quan đến quy mô tài sản của ngân hàng, nghiên

cứu cũng cho thấy, các ngân hàng có quy mô tài sản ở mức trung bình từ 500 triệu

USD đến 1 tỷ USD được coi là có hiệu quả kinh doanh cao hơn các ngân hàng có

quy mô nhỏ hơn hoặc lớn hơn trong mẫu nghiên cứu.

Altunbas và cộng sự (2000) sử dụng dữ liệu nghiên cứu từ các ngân hàng

thương mại Nhật Bản trong giai đoạn 1993-1996 để đo lường sự tác động của rủi ro

đến chi phí ngân hàng bằng cách sử dụng phương pháp đường biên ngẫu nhiên để

đo lường hiệu quả quy mô, hiệu quả X và hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng này.

Trong đó, khái niệm hiệu quả X được hiểu là hiệu quả chi phí, nghiên cứu về hiệu

quả X gắn liền với đường biên hiệu quả tối ưu, là đường chi phí tối thiểu cho một

lượng đầu vào nhất định gắn với một giá cả đầu vào biết trước. Hiệu quả X, từ đó

được đo lường bằng khoảng cách giữa chi phí thực tế của ngân hàng với đường biên

hiệu quả tối ưu.

Hiệu quả chi phí (hiệu quả X) được xác định từ một hàm số của các đầu vào

và đầu ra của ngân hàng, được xác định với công thức sau:

Trong đó TC là tổng chi phí thực tế, là các vector đầu ra trong khi là các

vector giá cả đầu vào. là sai số trong mô hình và được tính toán bằng công thức

dưới đây, với có phân phối bán chuẩn và là biểu hiện của hiệu quả kỹ thuật trong

khi là nhiễu thống kê có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0.

Từ hàm số ban đầu, Altunbas và cộng sự (2000) cụ thể hóa bằng việc sử

dụng ba phương pháp: Cobb – Douglas, Translog và phương pháp Fourier để thể

hiện mối quan hệ giữa tổng chi phí, đầu vào và đầu ra trong kinh doanh ngân hàng

áp dụng để ước lượng hiệu quả của các ngân hàng. Các biến số đầu vào và đầu ra

được tóm tắt như sau:

Biến giá cả các yếu tố đầu vào:

- P1: giá cả lao động, đo lường bằng tổng chi phí lương trên tổng tài sản (%).

- P2: chi phí vốn, đo bằng tổng chi phí lãi trên tổng nguồn vốn (%).

- P3: chi phí tài sản cố định, đo bằng tổng chi phí khấu hao Tài sản cố định

trên tổng tài sản cố định (%).

Các biến đầu ra bao gồm:

- Q1: tổng tiền cho vay (tỷ JPY).

- Q2: tổng đầu tư chứng khoán (tỷ JPY).

- Q3: các khoản mục ngoại bảng (tỷ JPY).

- NPL/L: biến rủi ro tín dụng, đo bằng tỷ lệ nợ xấu trên tổng tiền cho vay (%).

Để đánh giá tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của ngân

hàng, hai hàm chi phí được xây dựng: hàm thứ nhất có biến rủi ro tín dụng NPL/L

như là một biến kiểm soát trong khi hàm thứ hai không bao gồm biến rủi ro tín dụng

NPL/L. Hiệu quả X trong nghiên cứu của Altunbas và cộng sự (2000) được coi là

phần trăm thay đổi của tổng chi phí ngân hàng (phần trăm chi phí tiết kiệm được)

nếu chi phí của ngân hàng tiến tới đường biên chi phí. Kết quả phân tích cho thấy

việc có hay không có sự xuất hiện của yếu tố rủi ro không có tác động đáng kể đến

hiệu quả X của các ngân hàng trong mẫu bằng việc so sánh hiệu quả X từ hai mô

hình chi phí.

Để đánh giá hiệu quả về quy mô trong sự so sánh với hiệu quả X, Altunbas

và cộng sự (2000) đã biến đổi tính kinh tế nhờ quy mô (Scale Economies – SC:

phần trăm thay đổi của chi phí khi quy mô tài sản tăng 1 phần trăm) thành tính hiệu

quả nhờ quy mô (Scale Efficiency – SE: phần trăm thay đổi của chi phí khi ngân

hàng có quy mô hiệu quả tối thiểu) theo phương pháp chuyển đổi được giới thiệu

trong nghiên cứu của Evanoff và Israilevich (1995). Để làm được điều này, 139

ngân hàng trong mẫu được chia thành 7 nhóm tương ứng với quy mô tài sản từ 1 –

500 nghìn tỷ, 500 – 1.000 nghìn tỷ, 1.000 – 2.000 nghìn tỷ, 2.000 – 3.000 nghìn tỷ,

3.000 – 5.000 nghìn tỷ, 5.000 – 10.000 nghìn tỷ, và trên 10.000 nghìn tỷ.

Kết quả nghiên cứu hiệu quả về quy mô cho thấy, các ngân hàng lớn nhất và

nhỏ nhất lại là các ngân hàng phi hiệu quả về quy mô lớn nhất trong trường hợp có tính

đến tác động của rủi ro tín dụng. Ngược lại, nếu không tính đến rủi ro tín dụng thì các

các ngân hàng có hiệu quả về quy mô nhất lại là các ngân hàng có tổng tài sản trong

khoảng 5.000 đến 10.000 nghìn tỷ JPY. Từ đó, có thể thấy rằng quy mô tối ưu của

ngân hàng cũng bị thổi phồng khi không tính đến rủi ro tín dụng. Điều này có nghĩa

rằng, các ngân hàng Nhật Bản đang có quy mô lớn (trên 5.000 nghìn tỷ JPY giá trị tổng

tài sản) nên giảm quy mô tài sản của mình đáng kể để bằng với quy mô tối ưu. Ngoài

ra, các ngân hàng có quy mô nhỏ cũng nên nghĩ tới việc tăng quy mô tài sản của mình

gần với quy mô tài sản tối ưu. So sánh giữa hiệu quả về quy mô và hiệu quả X,

Altunbas và cộng sự (2000) kết luận rằng sự phi hiệu quả về quy mô của các ngân hàng

Nhật Bản đang lớn hơn nhiều sự phi hiệu quả X, điều này cũng ngược với kết quả

nghiên cứu của Berger và Humphrey (1997) hay Mester (1996) trước đó.

Để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả X của các ngân hàng trong

mẫu nghiên cứu, mô hình hồi quy logistic đưa ra bởi Mester (1993 và 1996) đã

được sử dụng. Hiệu quả X từ đó được phân tích hồi quy logistic theo các yếu tố:

tổng tài sản (TASSET), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CRATIO), tỷ lệ tài

sản có tính thanh khoản cao trên tổng tài sản (L/TA), và cuối cùng là tỷ lệ nợ xấu

trên tổng tài sản (NPL/L). Liên quan đến yếu tố tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản

(NPL/L), kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ nợ xấu có quan hệ ngược chiều với hiệu quả

X của ngân hàng. Nhận định này phù hợp với lý thuyết đưa ra bởi Berger và

DeYoung (1997) khi lý thuyết này cho rằng các ngân hàng hoạt động hiệu quả sẽ

đánh giá và kiểm soát nợ xấu hay rủi ro tín dụng tốt hơn.

Nghiên cứu của Altunbas và cộng sự (2000) là một ví dụ điển hình trong việc

áp dụng mô hình phân tích biên ngẫu nhiên để đánh giá hiệu quả X trong nghiên

cứu về mối quan hệ giữa rủi ro và hiệu quả của các ngân hàng thương mại Nhật bản

trong giai đoạn 1993 đến 1996. Thay vì dùng chỉ tiêu dự phòng rủi ro cho vay như

trong nghiên cứu của Sun và Chang (2010) thì Attunbas và cộng sự (2000) lại sử

dụng chỉ tiêu nợ xấu để phản ánh rủi ro tín dụng trong mô hình xác định hiệu quả

chi phí của ngân hàng. Điểm đáng chú ý trong nghiên cứu của Altunbas và cộng sự

(2000) là 139 ngân hàng trong mẫu nghiên cứu được phân loại dựa vào quy mô tài

sản của ngân hàng để kiểm định tính hiệu quả nhờ quy mô đối với các hoạt động

của ngân hàng.

Trong khi xây dựng mô hình nghiên cứu, Altunbas và cộng sự (2000) mang

đến một cách tiếp cận mới trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa rủi ro và hiệu quả

kinh doanh của ngân hàng khi xây dựng hai mô hình, một mô hình không có các

biến mô tả rủi ro tín dụng, gọi là mô hình tiêu chuẩn (Standard cost function – CF)

và mô hình có các biến mô tả rủi ro tín dụng (Risk and Quality variables Cost

Function- RQCF), gọi là mô hình mở rộng. Sau đó kiểm định F được tiến hành

nhằm kiểm định giả thuyết thống kê về sự khác nhau giữa hai mô hình.

Nghiên cứu của Altunbas và cộng sự (2000) có ý nghĩa rất lớn trong việc

phát triển các nghiên cứu thực nghiệm cùng chủ đề vì mối quan hệ giữa rủi ro, hiệu

quả được gắn với tính kinh tế nhờ quy mô, với một quy mô tài sản tối ưu cho các

ngân hàng thương mại. Từ đó, một kết quả nghiên cứu quan trọng được rút ra là nếu

các yếu tố liên quan đến rủi ro tín dụng không được xem xét thì quy mô tài sản của

ngân hàng bị đánh giá cao. Điều đó có nghĩa là, quy mô ngân hàng tối ưu sẽ nhỏ

hơn nếu rủi ro tín dụng được đưa vào mô hình nghiên cứu.

1.5.2. Các nghiên cứu trong nước

Nguyễn Thị Hồng Vinh (2014) nghiên cứu mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu

quả chi phí của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007 đến năm

2013. Nghiên cứu tiến hành theo hai giai đoạn: (i) đo lường hiệu quả chi phí của

ngân hàng bằng phương pháp phân tích phi tham số bao dữ liệu; và (ii) sử dụng mô

hình Tobit để xác định tác động hai chiều của nợ xấu đối với hiệu quả chi phí của

ngân hàng.

Việc chọn biến đầu vào và đầu ra của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2014) được

dựa trên quan điểm ngân hàng là định chế tài chính trung gian nên tiền gửi được xử lý

như là đầu vào trong quá trình kinh doanh tạo ra đầu ra là thu nhập. Hai biến đầu ra

trong nghiên cứu là thu nhập từ lãi (Y1), thu nhập ngoài lãi (Y2), đầu vào được chọn

là chi phí lao động (X1), tài sản cố định (X2), và tiền gửi khách hàng (X3). Kết quả

nghiên cứu cho thấy hiệu quả chi phí của các ngân hàng thương mại Việt Nam là

52,6%, chứng tỏ các ngân hàng đã không sử dụng tối đa nguồn lực đầu vào của mình.

Với lập luận về khả năng tồn tại mối quan hệ giữa hiệu quả chi phí và nợ xấu

là mối quan hệ hai chiều: hiệu quả chi phí thấp phản ánh hoạt động nghèo nàn và

thực tiễn quản lý danh mục cho vay yếu kém do đó nợ xấu tăng, hay nợ xấu tăng

cũng làm tăng chi phí ngân hàng và làm giảm hiệu quả kinh doanh. Chính vì vậy,

Nguyễn Thị Hồng Vinh (2014) sử dụng hai mô hình để kiểm định và đánh giá mối

quan hệ này:

Mô hình 1:

Mô hình 2:

Các biến giải thích trong hai mô hình là NPL, STATE, ASSET, và AGE. Biến

là tỷ lệ nợ xấu trên tổng dự nợ của ngân hàng i năm t. Các biến dùng để kiểm

soát các yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng tại năm t

bao gồm: STATE là biến giả sẽ nhận giá trị 1 nếu là ngân hàng thương mại nhà

nước và nhận giá trị 0 nếu là ngân hàng thương mại cổ phần, ASSET là logarit tự

nhiên của tổng tài sản, AGE là số năm hoạt động hay kinh nghiệm của ngân hàng.

Kết quả hồi quy mô hình Tobit cho thấy hệ số hồi quy của nợ xấu với biến phụ

thuộc là hiệu quả cùng chiều, có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, đồng thời hệ số hồi

quy của hiệu quả khi biến phụ thuộc là nợ xấu cũng cho kết quả cùng chiều với mức

ý nghĩa thống kê 5%. Như vậy, khi hiệu quả kinh doanh của ngân hàng tăng lên thì

cũng làm gia tăng nợ xấu và ngược lại. Nguyễn Thị Hồng Vinh (2014) cũng đưa ra

các chứng cứ khoa học về mặt lý thuyết để giải thích cho phát hiện đó bằng dẫn

chứng lý thuyết gọi là “Quản lý tránh rủi ro” của Koutsomanoli và cộng sự (2009).

Đó là, khi các nhà quản trị nhận thấy có sự gia tăng rủi ro tín dụng, họ thường có xu

hướng tăng chi phí giám sát chất lượng các khoản vay và kiểm soát nợ xấu. Sự bất

ổn gia tăng khi nợ xấu gia tăng báo hiệu sự khởi đầu của thời kỳ tài chính bất ổn,

dẫn đến các nhà quản trị phải phân bổ thêm nguồn lực để giám sát các khoản vay,

khiến cho hiệu quả kinh doanh của ngân hàng giảm nhưng điều này cũng làm cho tỷ

lệ nợ xấu giảm.

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2014) có ý nghĩa đánh giá mối

quan hệ giữa rủi ro tín dụng đo lường bằng tỷ lệ nợ xấu và hiệu quả kinh doanh của

ngân hàng. Tuy nhiên, với cỡ mẫu tương đối nhỏ, kết quả kiểm định hồi quy là chưa

thực sự thuyết phục. Ngoài ra, kỹ thuật phân tích hiệu quả mới chỉ dừng lại ở

phương pháp phi tham số DEA nên kết luận đưa ra chưa được kiểm chứng nếu sử

dụng kỹ thuật phân tích khác.

Cùng mục tiêu nghiên cứu với Nguyễn Thị Hồng Vinh (2014), Nguyễn Minh

Sáng (2013) phân tích sự tác động của các nhân tố đến hiệu quả sử dụng nguồn lực

tại các NHTM trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh theo 2 giai đoạn: giai đoạn 1

phân tích hiệu quả sử dụng nguồn lực của các NHTM theo phương pháp phân tích

phi tham số với sự trợ giúp của phần mềm DEAP 2.1; giai đoạn 2 sử dụng kết quả

phân tích hiệu quả từ giai đoạn1 tiến hành phân tích sự tác động của các các nhân tố

đến hiệu quả sử dụng nguồn lực của các NHTM theo mô hình hồi quy Tobit duới sự

trợ giúp của phần mềm STATA11.0.

Nguyễn Minh Sáng (2013) cũng đồng ý với quan điểm xem các ngân hàng

như các trung gian tài chính trong lựa chọn các biến của mô hình, đó là 3 biến đầu

vào: chi phí nhân viên (X1), tài sản cố định (X2); tiền gửi (X3); và các biến đầu ra

bao gồm: thu nhập từ lãi (Y1); thu ngoài lãi (Y2) bao gồm thu nhập từ hoạt động

dịch vụ, thu nhập từ hoạt động mua bán chứng khoán kinh doanh, đầu tư và thu

nhập từ hoạt động khác. Mô hình này được sử dụng để đo lường mức độ hiệu quả

sử dụng các nguồn lực đầu vào của 17 NHTM trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.

Kết quả cho thấy hiệu quả kinh tế và hiệu quả kỹ thuật bình quân của các NHTM

trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh đạt thấp nhất là 0,62 và 0,75 vào năm 2008.

Nguyễn Minh Sáng (2013) cho rằng những bất ổn kinh tế thế giới toàn cầu nói

chung là những nguyên nhân chính khiến hiệu quả kinh tế suy giảm của các NHTM

trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh do nền kinh tế Việt Nam phụ thuộc quá nhiều

vào xuất khẩu năm này. Trong khi đó, hiệu quả phân bổ thấp nhất trong năm 2010

và chỉ đạt 0,71. Trung bình cả giai đoạn 2007 - 2011 hiệu quả kỹ thuật đạt 0,85,

hiệu quả phân bổ đạt 0,8 và hiệu quả kinh tế đạt mức trung bình thấp nhất 0,68.

Mô hình hồi quy Tobit được xây dựng với CE (hiệu quả kinh tế) là biến phụ

thuộc trong khi các biến độc lập bao gồm E/A (tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài

sản), NPL (Nợ xấu/Tổng dư nợ tín dụng), ROE (Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở

hữu bình quân), LN(A) là Logarit tự nhiên của tổng tài sản. Kết quả phân tích cho

thấy chỉ có 2 biến trong mô hình là E/A và NPL là có ý nghĩa ở mức 10%. Hai biến

ROE và LN(A) không có ý nghĩa, điều này cho thấy chỉ có 2 nhân tố tác động đến

hiệu quả kinh tế toàn phần của các NHTM trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh là

các biến thể hiện quy mô của vốn chủ sở hữu so với tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu.

Tuy nhiên, kết quả hồi quy cũng cho thấy có sự khác biệt với ý nghĩa kinh tế và dấu

kỳ vọng của biến NPL, khi tỷ lệ nợ xấu càng cao thì hiệu quả kinh tế toàn phần của

các NHTM trong mẫu nghiên cứu càng tăng. Ðiều này có thể lý giải là do việc công

bố thông tin nợ xấu của các NHTM Việt Nam nói chung và trên địa bàn thành phố

Hồ Chí Minh nói riêng chưa chuẩn xác làm cho kết quả mô hình bị sai lệch. Hơn

nữa, hiệu quả kinh tế toàn phần của các NHTM Việt Nam còn phụ thuộc vào nhiều

yếu tố kinh tế vi mô khác nữa nên kết quả mô hình hồi quy Tobit không đúng như

kỳ vọng. Bên cạnh đó, biến E/A thể hiện mối quan hệ giữa năng lực tài chính và

hiệu quả kinh tế toàn phần của các NHTM cũng có dấu ngược với kỳ vọng, khi

năng lực tài chính của NHTM càng cao thì hiệu quả kinh tế toàn phần của các

NHTM càng giảm do hiệu suất sử dụng vốn chủ sở hữu của các NHTM trên địa bàn

thành phố Hồ Chí Minh không cao nên làm giảm hiệu quả kinh tế toàn phần của các

ngân hàng.

Phan Thị Diệu Thảo, Nguyễn Thị Ngọc Quỳnh (2013) xây dựng mô hình để

đánh giá hiệu quả của ngân hàng với các biến đầu vào là nguồn nhân lực, quy mô

tiền gửi được lượng hóa bằng chi phí sử dụng trong quá trình hoạt động, gồm: chi

phí kinh doanh (Co), Chi phí trả lãi và các khoản tương tự (i), Chi phí khác (c). Các

biến đầu ra thể hiện thu nhập, lợi nhuận tạo ra trong quá trình hoạt động kinh doanh

của ngân hàng, gồm: thu nhập từ lãi và các khoản tương tự (R1), thu nhập khác từ

hoạt động kinh doanh (R2).

Sử dụng phương pháp tiếp cận đường bao dữ liệu DEA, các tác giả đo lường

hiệu quả kỹ thuật theo hướng tối thiểu hóa các yếu tố đầu vào mà không làm giảm

sút yếu tố đầu ra bằng việc sử dụng hai mô hình: mô hình hiệu quả không đổi theo

quy mô (DEACRS) và mô hình hiệu quả thay đổi theo quy mô (DEAVSR). Trong đó,

mô hình hiệu quả thay đổi theo quy mô lại được chia nhỏ thành mô hình hiệu quả

giảm theo quy mô và mô hình hiệu quả tăng theo quy mô.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, hiệu quả kỹ thuật theo mô hình DEAVSR cao

hơn hiệu quả kỹ thuật theo mô hình DEACRS. Sự phi hiệu quả về mặt kỹ thuật xuất

phát từ hai nguồn: sự không hiệu quả về quy mô (SE) do các nhân tố phản ánh quy

mô hoạt động của ngân hàng như trình độ công nghệ, quy mô,…và sự không hiệu

quả về kỹ thuật thuần túy (PE) chẳng hạn trình độ quản lý của các nhà quản trị.

Hiệu quả quy mô SE bằng hiệu quả theo mô hình DEACRS/ hiệu quả kỹ thuật theo

mô hình DEAVSR (SE = TE/PE). Kết quả nghiên cứu cho thấy, các NHTM nếu tiếp

tục tăng quy mô hoạt động sẽ góp phần làm tăng hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên,

điều này không đúng với các ngân hàng TMCP Nhà nước, khi hiệu quả của các

ngân hàng này đều giảm hay không đổi theo quy mô. Lê Phan Thị Diệu Thảo,

Nguyễn Thị Ngọc Quỳnh (2013) cho rằng các ngân hàng có hiệu quả hoạt động

theo mô hình DEAVSR nhỏ hơn 1, nghĩa là, các ngân hàng chưa đạt đến điểm hiệu

quả tối ưu thì hoàn toàn có khả năng cắt giảm lãng phí các nguồn lực trong điều

kiện vẫn giữ nguyên hoặc thậm chí còn làm tăng các kết quả đầu ra.

Một điểm đáng chú ý trong nghiên cứu này là việc đánh giá chỉ số

Malmquist TFP. Chỉ số này dùng để đo lường thay đổi năng suất và phân tách sự

thay đổi năng suất này thành thay đổi kỹ thuật và thay đổi hiệu quả kỹ thuật. Cụ thể,

chỉ số sẽ phản ánh sự thay đổi của hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kỹ thuật thuần túy,

hiệu quả quy mô và năng suất nhân tố tổng hợp. Tăng năng suất sẽ biểu thị bằng chỉ

số Malmquist lớn hơn 1. Năng suất giảm sẽ dẫn tới việc chỉ số Malmquist nhỏ hơn

1. Năng suất nhân tố tổng hợp TFP (Total Factor Productivity) là chỉ tiêu phản ánh

kết quả sản xuất mang lại do nâng cao hiệu quả sử dụng các đầu vào (các nhân tố

hữu hình), nhờ tác động của các nhân tố vô hình như đổi mới công nghệ, hợp lý hóa

sản xuất, cải tiến quản lý, nâng cao trình độ lao động của nhân viên,… (gọi chung là

nhân tố tổng hợp). Kết quả phân tích cho thấy các chỉ số Malmquist: chỉ số thay đổi

hiệu quả kỹ thuật (EFFCH), chỉ số thay đổi tiến bộ công nghệ (TECHCH), chỉ số

thay đổi hiệu quả thuần (PECH), chỉ số thay đổi hiệu quả quy mô (SECH), chỉ số

thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp TFPCH của các giai đoạn đều nhỏ hơn hoặc

xấp xỉ 1. Trong đó, nguyên nhân chính cho sự suy giảm chỉ số năng suất tổng hợp là

do yếu tố phi hiệu quả kỹ thuật mặc dù các ngân hàng cũng đã chú ý đến việc ứng

dụng tiến bộ công nghệ nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Tổng quan các nghiên cứu về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả

kinh doanh ngân hàng trong thời gian qua cho thấy các nghiên cứu này đã phát triển

trên nhiều góc độ cả về phương pháp tiếp cận, kỹ thuật phân tích và việc lựa chọn

biểu hiện của rủi ro tín dụng. Các phương pháp tiếp cận hoạt động ngân hàng bao

gồm cách tiếp cận “trung gian”, “giá trị tăng thêm”, “hướng về lợi nhuận” và “sản

xuất” dẫn đến việc lựa chọn các biến khác nhau trong mô hình nghiên cứu. Hiệu

quả kinh doanh ngân hàng cũng được đánh giá ở các khía cạnh hiệu quả kỹ thuật,

hiệu quả chi phí, hiệu quả lợi nhuận, … trong khi rủi ro tín dụng cũng được đo

lường bằng cả hai chỉ tiêu nợ xấu và dự phòng rủi ro cho vay. Đặc biệt cả hai

phương pháp đánh giá hiệu quả tham số và phi tham số cũng được sử dụng hết sức

linh hoạt trong các nghiên cứu. Sự đa dạng đó làm cho kết quả phân tích trở nên

không đồng nhất và tồn tại tranh luận về các kết quả này.

CHƯƠNG 2

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Khoảng trống nghiên cứu

Kết quả tổng quan các nghiên cứu đã thực hiện trong và ngoài nước, có thể

rút ra một số nhận xét như sau:

- Các nghiên cứu đánh giá mối quan hệ giữa hiệu quả kinh doanh ngân hàng

và rủi ro tín dụng được phát triển khá đa dạng trên nhiều khía cạnh khác nhau. Tuy

nhiên, ý nghĩa thực tiễn của kết quả nghiên cứu đối với hoạt động quản trị của ngân

hàng còn hạn chế. Chẳng hạn, các câu hỏi nghiên cứu như mức rủi ro tín dụng mà

một ngân hàng có thể chấp nhận dựa vào yêu cầu về hiệu quả kinh doanh của ngân

hàng đó là gì? Hay: với sự thay đổi của rủi ro tín dụng thì sẽ dẫn đến sự thay đổi

hiệu quả kinh doanh của ngân hàng như thế nào? Các câu hỏi đó còn bỏ ngỏ trong

hầu hết các nghiên cứu.

- Có 2 phương pháp đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng đang tồn

tại: truyền thống và hiện đại (gắn với việc xây dựng đường biên hiệu quả). Tuy

nhiên, việc so sánh mối tương quan giữa kết quả đánh giá từ hai phương pháp này

vẫn còn thể hiện hạn chế.

- Các nghiên cứu ngoài nước về hiệu quả kinh doanh trong mối quan hệ với

rủi ro tín dụng đã thực hiện trong nhiều bối cảnh khác nhau và trong một khoảng

thời gian dài. Chính vì vậy, các phương pháp nghiên cứu được hoàn thiện và kết

quả nghiên cứu mang lại nhiều phát hiện có giá trị. Tuy nhiên, các nghiên cứu đã

tiến hành còn chưa đồng nhất trong việc lựa chọn các cách tiếp cận hoạt động ngân

hàng (trung gian tài chính, lợi nhuận, hay giá trị tăng thêm,...). Phương pháp đánh

giá hiệu quả kinh doanh tham số và phi tham số cũng được sử dụng đa dạng. Chính

vì vậy, kết quả về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh ngân

hàng cũng không đồng nhất trong từng nghiên cứu.

- Các nghiên cứu trong nước có liên quan hầu hết mới được tiến hành để

đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng. Các nghiên cứu này hầu như mới chỉ

dừng lại ở cách tiếp cận phi tham số DEA còn cách tiếp cận tham số SFA thì hầu

như còn vắng bóng. Các nghiên cứu làm rõ mối quan hệ giữa hiệu quả kinh doanh

và rủi ro tín dụng ngân hàng chưa được thực hiện nhiều, nếu có thì vai trò của rủi ro

tín dụng còn chưa được thể hiện như là một nhân tố quan trọng tác động đến hiệu

quả kinh doanh của ngân hàng.

Khoảng trống tri thức nói trên đòi hỏi nhà nghiên cứu phải tiến hành một

nghiên cứu đầy đủ và toàn diện để đánh giá hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng

cổ phần thương mại Việt Nam trong mối quan hệ với rủi ro tín dụng theo các cách

tiếp cận khác nhau và phương pháp đo lường hiệu quả kinh doanh khác nhau. Cụ

thể là, kết quả tính toán hiệu quả kinh doanh ngân hàng từ phương pháp truyền

thống và phương pháp hiện đại sẽ được so sánh để có thể tư vấn các nhà quản trị

ngân hàng trong việc lựa chọn phương pháp đánh giá hiệu quả thích hợp.

2.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Nghiên cứu này được tiến hành nhằm mục tiêu chính là đánh giá mối quan

hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ

phần (TMCP) Việt Nam. Các mục tiêu cụ thể bao gồm:

- Đánh giá hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam bằng

các cách tiếp cận khác nhau.

- Lượng hóa mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của các

ngân hàng TMCP Việt Nam.

- Đề xuất các giải pháp đối với các nhà quản trị ngân hàng để nâng cao hiệu

quả kinh doanh và kiểm soát rủi ro tín dụng.

Từ các mục tiêu nghiên cứu trên đây, luận án xây dựng các câu hỏi nghiên

cứu cụ thể bao gồm:

1. Hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam được đánh giá

như thế nào khi sử dụng phương pháp truyền thống với các chỉ tiêu tài chính tính

toán từ các báo cáo của ngân hàng?

2. Hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam theo cách phân

tích biên ngẫu nhiên SFA (phương pháp hiện đại) được đánh giá như thế nào?

3. Đánh giá mối quan hệ giữa hiệu quả kinh doanh và rủi ro tín dụng của các

ngân hàng TMCP Việt Nam?

4. Các đề xuất nào đối với các ngân hàng TMCP Việt Nam để nâng cao hiệu

quả kinh doanh và kiểm soát rủi ro tín dụng?

2.3. Khung phân tích của luận án

Để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu, luận án lựa chọn các biến nghiên cứu

ứng với các cách tiếp cận khác nhau, kết hợp giữa định tính và định lượng. Với đối

tượng nghiên cứu của luận án là mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh

doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam, sơ đồ 2.1 mô tả cách thức đo lường các

biến nghiên cứu và trình tự tiến hành các bước nghiên cứu. Theo sơ đồ 2.1, rủi ro

tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam được đo bằng dự phòng rủi ro cho

vay. Trong các nghiên cứu liên quan, rủi ro tín dụng thường được đo lường bằng tỷ

lệ nợ xấu hoặc tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay của ngân hàng. Luận án lựa chọn tỷ lệ

dự phòng rủi ro cho vay do sự sẵn có của chỉ tiêu này trong khi nợ xấu của hệ thống

ngân hàng Việt Nam vẫn chưa được công bố chính xác và khó tiếp cận.

Luận án sử dụng cách tiếp cận “trung gian tài chính” trong xác định các biến

đầu vào và đầu ra để xây dựng đường biên hiệu quả trong phương pháp tham số

SFA. Cách tiếp cận này bắt nguồn từ nghiên cứu của Sealey and Lindley (1977) khi

ông cho rằng đầu ra của hoạt động ngân hàng chính là tổng số tiền cho vay và các

khoản đầu tư chứng khoán trong khi đầu vào của quá trình đó là các khoản tiền gửi,

nguồn nhân lực và các khoản tài sản hữu hình. Quan điểm này trở nên phổ biến và

được áp dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu sau này như nghiên cứu của Altunbas

và cộng sự (2000); Chang và Chiu (2006); Pasiouras (2008); Sun và Chang (2010);

Said (2013); Tsolas và Charles (2015).

BIẾN ĐẦU VÀO

KHẢ NĂNG SINH LỜI

KHẢ NĂNG QUẢN TRỊ RR

BIẾN PHI HQ

PHƯƠNG PHÁP TRUYỀN THỐNG RỦI RO HIỆU QUẢ

KINH DOANH

QH NHÂN QUẢ

HÀM COBB-DOUGLAS

TÍN DỤNG NGÂN HÀNG

HÀM LOGA SIÊU VIỆT

PHƯƠNG PHÁP THAM SỐ SFA

TIẾP CẬN TRUNG GIAN TÀI CHÍNH

DỰ PHÒNG RỦI RO CHO VAY

BIẾN ĐẦU RA BIẾN ĐẦU VÀO

Hình 2.1. Khung phân tích của luận án

Nguồn: Thiết kế bởi tác giả

Hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam được đánh giá

bằng hai phương pháp chính là phương pháp truyền thống bằng việc đánh giá các

chỉ tiêu chủ yếu liên quan đến khả năng sinh lời và năng lực quản trị rủi ro của ngân

hàng; và phương pháp hiện đại là phương pháp xây dựng đường biên hiệu quả SFA.

Trong phương pháp tham số, hai hàm số mô tả mối quan hệ giữa các biến đầu vào

và đầu ra trong quá trình kinh doanh của ngân hàng là hàm Cobb-Douglas tuyến

tính đưa ra bởi Cobb và Douglas (1928) và hàm Loga siêu việt giới thiệu bởi

Christensen và cộng sự (1973). Sau đó, luận án tiến hành các kiểm định cần thiết để

lựa chọn được dạng hàm phù hợp. Kết quả kiểm định dạng hàm sẽ được trình bày

cụ thể trong các phần tiếp theo của chương này.

Khi đánh giá tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh ngân

hàng, rủi ro tín dụng được xem xét với hai vai trò: là một biến đầu vào trong quá

trình kinh doanh ngân hàng và là một yếu tố phi hiệu quả, yếu tố làm suy giảm hiệu

quả kinh doanh của ngân hàng. Trong khi đó, sự tác động trở lại của hiệu quả kinh

doanh tới rủi ro tín dụng được đo lường bằng kiểm định mối quan hệ nhân quả

Granger giữa hai biến số này. Các phương pháp nghiên cứu của luận án sẽ được

trình bày chi tiết trong các phần tiếp theo.

2.4. Nguồn dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu không chỉ tập trung vào một vài ngân hàng thương mại nhà nước

như ở các nghiên cứu trước đây, phạm vi nghiên cứu của luận án được mở rộng

phân tích cho các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, đây là các ngân hàng

có vốn sở hữu Nhà nước, các ngân hàng tư nhân và không bao gồm các ngân hàng

thương mại nước ngoài. Nếu phân chia theo cơ cấu sở hữu, các ngân hàng trong mẫu

nghiên cứu được chia thành hai nhóm NHTMCP không có sở hữu Nhà nước và các

NHTMCP NN chiếm cổ phần đáng kể. Tuy nhiên, các ngân hàng này đều được đồng

thời đưa vào mô hình để xác định đường biên hiệu quả cho tất cả các ngân hàng. Sự

lựa chọn này xuất phát từ các lý do sau:

- Thứ nhất, các ngân hàng TMCP có sở hữu của Nhà nước (NHTMCPNN)

thường có lợi thế về vốn, thị trường và quan hệ khách hàng tuy nhiên các ngân hàng

TMCP có sở hữu tư nhân lại chịu nhiều áp lực về quản trị tài chính cũng như đề cao

việc tiết kiệm chi phí, tăng lợi nhuận nên các ngân hàng TMCPNN chưa chắc đã kinh

doanh hiệu quả hơn các ngân hàng này.

- Thứ hai, Việc xem xét các ngân hàng TMCPNN vào mẫu nghiên cứu có thể

giúp cho việc so sánh hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo các nhóm khác nhau mà

không làm thay đổi nhiều đến thứ tự xếp hạng hiệu quả kinh doanh ngân hàng. Ảnh

hưởng của sở hữu Nhà nước tới hiệu quả kinh doanh ngân hàng có thể được đánh giá

hợp lý hơn bằng các phân tích hồi quy sau khi tính toán hiệu quả ngân hàng.

- Thứ ba, số lượng các ngân hàng TMCPNN là quá nhỏ để tiến hành các kiểm

định thống kê và kết luận về vai trò của rủi ro tín dụng đối với hiệu quả kinh doanh

của ngân hàng trong khi đây là mục tiêu chính của đề tài.

Theo số liệu thu thập được từ Báo cáo tài chính năm đã qua kiểm toán của

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam tính đến ngày 31/12/2016 có tổng 31 ngân hàng

TMCP trong nước. Tuy nhiên, ngân hàng TMCP Bảo Việt (Baoviet bank) do mới

thành lập năm 2008 nên số liệu 2009 tác giả thu thập chưa được đầy đủ và không có

độ tin cậy, độ chính xác cao nên tác giả đã loại ra khỏi mẫu nghiên cứu. Vậy, mẫu

nghiên cứu bao gồm 30 ngân hàng TMCP. Danh sách các ngân hàng trong mẫu

nghiên cứu được tổng hợp trong bảng 2.1 sau đây.

Bảng 2.1. Tổng hợp các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu

STT Ngân hàng Mã CP

1 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín STB

2 Ngân hàng TMCP Á Châu ACB

3 Ngân hàng TMCP Đại chúng Việt Nam PVF

4 Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội SHB

5 Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam VCB

6 Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam CTG

7 Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam EIB

8 Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam TCB

9 Ngân hàng TMCP Sài Gòn SCB

10 Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt LVB

Ngân hàng Mã CP STT

11 Ngân hàng TMCP Phát Triển TPHCM HDB

12 Ngân hàng TMCP Phương Đông OCB

13 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công thương SGB

14 Ngân hàng TMCP An Bình ABB

15 Ngân hàng TMCP Tiên Phong TPB

16 Ngân hàng TMCP Kiên Long KLB

17 Ngân hàng TMCP Việt Á VAB

18 Ngân hàng TMCP Quốc Dân NVB

19 Ngân hàng TMCP Nam Á NAB

20 Ngân hàng TMCP Bản Việt GDB

21 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng VPB

22 Ngân hàng TMCP Quân đội MBB

23 Ngân hàng TMCP Hàng Hải MSB

24 Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam VIB

25 Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam BID

26 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thương Tín VTTB

27 Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex PGB

28 Ngân hàng TMCP Bắc Á NASB

29 Ngân hàng TMCP Đông Nam Á SEAB

30 Ngân hàng TMCP Đông Á EAB

Nguồn: thu thập bởi tác giả

Trong số 30 ngân hàng mà tác giả chọn thu thập số liệu nghiên cứu có một số

ngân hàng đã trải qua sáp nhập trong giai đoạn 2009 - 2015. Vì vậy, số liệu những

ngân hàng này trong giai đoạn trước và sau khi thành lập hoặc sáp nhập được tác

giả thu thập như sau:

- Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB) sáp nhập với ngân hàng TMCP

Nhà Hà Nội (Habubank) năm 2012 nên giai đoạn 2009-2011 là số liệu của Ngân hàng

TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB) cũ hay trước khi sáp nhập, còn giai đoạn 2012-2015

là số liệu của Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB) sau khi đã sáp nhập.

- Ngân hàng TMCP Đại chúng Việt Nam (PVcombank) được thành lập trên

cơ sở hợp nhất giữa Tổng công ty Tài chính Dầu khí Việt Nam(PVFC) và ngân

hàng TMCP Phương Tây (WesternBank) vào năm 2013 nên giai đoạn 2009-2012 là

số liệu của Tổng công ty Tài chính Dầu khí Việt Nam (PVFC) giai đoạn trước khi

sáp nhập, còn số liệu giai đoạn 2013-2015 là số liệu của Ngân hàng TMCP Đại

chúng Việt Nam (PVcombank) sau khi đã thành lập hay sáp nhập.

- Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) được thành lập năm 2011 trên cơ sở hợp

nhất tự nguyện 3 ngân hàng: Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB), Ngân hàng TMCP

Đệ Nhất (Ficombank) và Ngân hàng TMCP Tín Nghĩa (TinNghiaBank) nên giai

đoạn 2009-2010 là số liệu của Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) trước khi hợp

nhất, còn giai đoạn 2011 - 2015 là số liệu của Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) sau

khi thành lập (hợp nhất).

Dữ liệu về các biến trong các mô hình được thu thập từ báo cáo tài chính

năm đã qua kiểm toán của các ngân hàng trong 7 năm từ năm 2009 đến 2015. Các

báo cáo Tài chính được tác giả thu thập từ công ty Cổ phần Stoxplus. Khoảng thời

gian 7 năm tuy không quá dài nhưng cũng đủ để thấy được sự phát triển của các

ngân hàng nói chung và sự thay đổi của hiệu quả kinh doanh nói riêng. Như vậy, dữ

liệu thu thập được là dữ liệu chéo, bao gồm 210 quan sát.

Luận án lựa chọn phạm vi nghiên cứu này vì đây là thời kỳ hệ thống ngân

hàng Việt Nam trải qua 3 giai đoạn phục hồi, suy giảm, tăng trưởng, đặc biệt là việc

thực hiện đề án 254 “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011-

2015”. Trước khi thực hiện đề án 254 là thời kỳ các tổ chức tín dụng, hệ thống ngân

hàng đang dần phục hồi sau khủng hoảng tài chính và suy thoái toàn cầu, NHNN

điều hành nới lỏng chính sách tiền tệ nên tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng rất

thấp, dưới 3%. Năm 2012 là năm bản lề quan trọng thực hiện chủ trương của Đảng,

Chính Phủ về ưu tiên kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô, đảm bảo an ninh xã

hội đi đôi với tăng trưởng và cơ cấu lại ngân hàng theo đề án 254, diễn biến nền

kinh tế phức tạp, rủi ro gia tăng, NHNN đã thắt chặt chính sách tiền tệ, tỷ lệ nợ xấu

tăng nhanh lên đến trên 13%, thậm chí có ngân hàng lên đến trên 30 - 40%. Năm

2013 -2015 là giai đoạn then chốt của đề án 254, kinh tế phục hồi và tích cực phát

triển, nợ xấu cũng giảm xuống (2015: 2,55%), năm 2015 là năm bắt đầu hệ thống

ngân hàng đi vào ổn định sau một thời gian thực hiện đề án 254, hệ thống ngân

hàng phuc hồi tích cực phát triển.

Hơn nữa, nguồn số liệu của thời kỳ nghiên cứu này bảo đảm tính đồng bộ

hơn, đẩy đủ hơn, có độ tin cậy cao hơn, và phản ánh tốt việc đánh giá hiệu quả

kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

2.5. Phương pháp lựa chọn biến nghiên cứu

Vì ngân hàng là một chủ thể kinh doanh tương đối đặc biệt, nên tồn tại một

số cách tiếp cận khác nhau về hoạt động của ngân hàng khi đánh giá hiệu quả kinh

doanh. Các cách tiếp cận đó là: cách tiếp cận “sản xuất”, cách tiếp cận “trung gian

tài chính”, cách tiếp cận “hướng về lợi nhuận”, cách tiếp cận “giá trị tăng thêm”, và

cách tiếp cận “chi phí sử dụng”.

Nghiên cứu này sử dụng cách tiếp cận “trung gian” để đánh giá hiệu quả kinh

doanh của ngân hàng vì đây là cách tiếp cận phổ biến và phù hợp với hoạt động kinh

doanh của ngân hàng. Hiệu quả kinh doanh của ngân hàng được cụ thể hóa bằng hiệu

quả kỹ thuật, đánh giá mối quan hệ giữa các đầu vào và đầu ra của ngân hàng.

Cách tiếp cận trung gian cho rằng ngân hàng đóng vai trò là trung gian giữa

người cho vay và đi vay. Chính vì vậy, đầu ra của hoạt động ngân hàng chính là

tổng số tiền cho vay và các khoản đầu tư chứng khoán trong khi đầu vào của quá

trình đó là các khoản tiền gửi, nguồn nhân lực và các tài sản hữu hình (Sealey and

Lindley, 1977). Cách tiếp cận “trung gian tài chính” còn được phát triển thành cách

tiếp cận “giá trị gia tăng”, trong đó, các tài khoản như tiền gửi và cho vay đều được

coi là đầu ra vì các khoản mục này có ý nghĩa tạo ra giá trị tăng thêm.

Trong luận án này, rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh của một ngân

hàng thương mại được định nghĩa là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của

ngân hàng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một

phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết. Biến mô tả rủi ro tín dụng được

lựa chọn là biến dự phòng rủi ro cho vay, là số tiền được trích lập và hạch toán vào

chi phí hoạt động để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra đối với nợ của các

ngân hàng. Dự phòng rủi ro cho vay được xác định dựa trên cơ sở Thông tư số

02/2013/TT-NHNN “Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích

lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ

chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài”. Trong đó, dự phòng rủi ro cho vay

được tính toán bằng tỷ lệ nhất định của các nhóm nợ, cụ thể là:

- Nhóm 1: 0%; bao gồm: Các khoản nợ được ngân hàng đánh giá là có khả

năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn.

- Nhóm 2: 5%; Các khoản nợ được ngân hàng đánh giá là có khả năng thu

hồi đầy đủ cả gốc và lãi nhưng có dấu hiệu khách hàng suy giảm khả năng trả nợ.

- Nhóm 3: 20%; Các khoản nợ được ngân hàng đánh giá là không có khả

năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn. Các khoản nợ này được tổ chức tín dụng,

chi nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là có khả năng tổn thất.

- Nhóm 4: 50%; Các khoản nợ được ngân hàng đánh giá là có khả năng tổn

thất cao.

- Nhóm 5: 100%. Các khoản nợ được ngân hàng đánh giá là không còn khả

năng thu hồi, mất vốn.

Ngoài dự phòng cho vay cụ thể trên ngân hàng thương mại phải trích số tiền

dự phòng chung bằng 75% tổng số dư các khoản nợ từ nhóm 1 đến nhóm 4, trừ các

khoản sau:

- Tiền gửi (trừ tiền gửi thanh toán) tại các tổ chức tín dụng trong nước, chi

nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam theo quy định của pháp luật và tiền gửi

tại tổ chức tín dụng nước ngoài.

- Khoản cho vay, mua có kỳ hạn giấy tờ có giá đối với tổ chức tín dụng, chi

nhánh ngân hàng nước ngoài khác tại Việt Nam.

Dự phòng rủi ro cho vay có liên quan mật thiết với nợ xấu của ngân hàng.

Tuy nhiên, thay vì chỉ tiêu nợ xấu, dự phòng rủi ro cho vay được lựa chọn để đại

diện cho rủi ro tín dụng vì các lý do sau:

- Rủi ro tín dụng với khái niệm là khả năng xảy ra tổn thất của ngân hàng do

sự không hoàn trả đầy đủ của khách hàng nên phải tính toán đến rủi ro cho tất cả

các khoản cho vay (nhóm 2,3,4,5) chứ không chỉ đối với các khoản nợ xấu của ngân

hàng (nhóm 3,4,5).

- Dự phòng rủi ro cho vay chỉ chiếm một tỷ lệ nhất định so với nợ xấu của

ngân hàng mà không bao gồm toàn bộ số nợ xấu của ngân hàng, cũng phù hợp hơn

với định nghĩa về “khả năng xảy ra tổn thất” của ngân hàng.

- Các số liệu về nợ xấu của các ngân hàng TMCP Việt Nam còn mập mờ và

có độ tin cậy không cao.

Kết quả của một số nghiên cứu đã tiến hành (Knaup và Wagner, 2012) khi đồng

thời đo lường rủi ro tín dụng bằng các chỉ tiêu như dự phòng rủi ro cho vay, nợ có vấn

đề, tỷ lệ nợ trên tổng vốn chủ sở hữu, nợ không có bảo đảm cho thấy rủi ro tín dụng đo

lường bằng chi phí dự phòng rủi ro cho vay có tác động đáng kể hơn cả đến hiệu quả

kinh doanh của ngân hàng so với các chỉ tiêu đo lường còn lại của rủi ro tín dụng.

Nhằm đánh giá được vai trò của rủi ro tín dụng đối với hiệu quả kinh doanh

của các ngân hàng TMCP Việt Nam, luận án sử dụng phương pháp tham số SFA

trong xây dựng đường biên hiệu quả. Trong phương pháp này, có ba mô hình khác

nhau được xây dựng. Các mô hình này đều bao gồm các biến đầu ra và đầu vào

trong quá trình kinh doanh của ngân hàng và khác nhau ở sự xuất hiện của biến rủi

ro tín dụng đóng vai trò là một biến đầu vào (mô hình 2) và đóng vai trò như một

yếu tố phi hiệu quả của mô hình (mô hình 3) trong khi mô hình 1 được coi là mô

hình gốc khi không chứa biến rủi ro tín dụng. Cách xây dựng ba mô hình như thế

này có thể giúp tác giả đưa ra các so sánh hiệu quả kinh doanh của một ngân hàng

trong những trường hợp khác nhau.

Bảng 2.2. Các biến trong mô hình SFA

Mô hình 1

Mô hình 2,3

Đầu vào

1. Tài sản cố định

2. Tiền gửi của khách hàng

3. Lao động

4. Rủi ro tín dụng

Đầu ra

1. Cho vay khách hàng

2. Tài sản sinh lời khác

Nguồn: Thiết kế bởi tác giả

2.6. Phương pháp nghiên cứu

Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, luận án sử dụng hai phương pháp chính để

đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng là phương pháp truyền thống và

phương pháp hiện đại, kết hợp với phân tích hồi quy để lượng hóa các mối quan hệ

giữa các biến số. Phương pháp truyền thống là phương pháp đánh giá hiệu quả kinh

doanh ngân hàng bằng các chỉ số tài chính trong khi phương pháp hiện đại là

phương pháp xây dựng đường biên hiệu quả để từ đó xác định hiệu quả của mỗi

ngân hàng trong mẫu.

2.6.1. Phương pháp truyền thống

Trong phương pháp truyền thống để đánh giá hiệu quả kinh doanh của các

ngân hàng TMCP Việt Nam, luận án sử dụng các chỉ tiêu liên quan đến khả năng

sinh lời, chỉ tiêu phản ánh thu nhập, chi phí và chỉ tiêu phản ánh rủi ro tín dụng của

ngân hàng. Các chỉ tiêu được phân tích bao gồm:

- Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM)

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên đo lường mức chênh lệch giữa thu từ lãi và chi

phí trả lãi mà ngân hàng có thể đạt được thông qua hoạt động kiểm soát chặt chẽ tài

sản sinh lời và theo đuổi các nguồn vốn có chi phí thấp nhất. Một tỷ lệ NIM cao là

dấu hiệu quan trọng cho thấy ngân hàng đang thành công trong việc quản lý tài sản

và nợ. Ngược lại, NIM thấp sẽ cho thấy ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc

tạo lợi nhuận.

- Thu nhập ròng trên tổng tài sản (ROA)

Thu nhập ròng trên tổng tài sản (ROA) đo lường khả năng của ban quản lý sử

dụng các nguồn lực nói chung và nguồn lực tài chính của ngân hàng để tạo ra lợi nhuận.

- Thu nhập ròng trên tổng vốn chủ sở hữu (ROE)

ROE là một chỉ tiêu đo lường tỷ lệ thu nhập cho các cổ đông của ngân hàng,

thể hiện thu nhập mà cổ đông nhận được từ việc đầu tư vào ngân hàng. Nếu một

ngân hàng có ROE tương đối thấp so với những ngân hàng khác sẽ làm giảm đi khả

năng thu hút vốn mới cần thiết cho sự mở rộng và duy trì vị thế cạnh tranh của ngân

hàng đó trên thị trường.

- Tỷ lệ nợ xấu/Tổng tài sản: là chỉ tiêu phản ánh chất lượng của tín dụng, chỉ

số này càng nhỏ thì chất lượng tín dụng càng cao.

2.6.2. Phương pháp hiện đại

Phương pháp hiện đại là phương pháp đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân

hàng gắn với việc xác định đường biên hiệu quả, sử dụng cách tiếp cận định lượng

để chỉ ra mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào và đầu ra trong hoạt động của ngân

hàng. Trong đó, đường biên hiệu quả được hiểu là giới hạn có thể đạt được, nghĩa là

giá trị tối ưu trong một hoạt động kinh tế nào đó của một tổ chức. Một tổ chức nào

đó hoạt động càng gần với đường biên thì càng hiệu quả. Tổ chức nào hoạt động

trên đường biên thì tổ chức đó được coi là hiệu quả nhất so với các tổ chức khác

trong một ngành hay tổ chức đó có hiệu quả bằng 1.

Trong phương pháp tham số, đường biên hiệu quả được xây dựng nhờ một

hàm số mô tả mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra trong quá trình kinh

doanh của ngân hàng. Trong phương pháp này, có ba cách tiếp cận được sử dụng:

kỹ thuật phân tích đường biên ngẫu nhiên (SFA), phương pháp tiếp cận tự do DFA,

và phương pháp phân tích biên dày (TFA).

Từ ba kỹ thuật phân tích SFA, DFA và TFA, cách tiếp cận SFA được lựa

chọn vì sự phổ biến và những ưu điểm của kỹ thuật này trong đánh giá hiệu quả

kinh doanh của ngân hàng. Kỹ thuật phân tích đường biên ngẫu nhiên SFA còn

được gọi là phân tích biên về mặt kinh tế là phương pháp tách rời sai số ngẫu nhiên

và sai số phi hiệu quả kèm theo các giả thiết về phân phối của chúng. Sai số phi

hiệu quả tuân theo phân phối bất cân xứng (bán chuẩn) bởi vì các sai số phi hiệu

quả được coi là không nhận giá trị âm trong khi sai số ngẫu nhiên tuân theo phân

phối cân xứng, và thường là phân phối chuẩn. Cả hai loại sai số này đều không

tương quan với đầu vào hay đầu ra của ngân hàng.

Như vậy, có thể thấy kỹ thuật phân tích SFA tính đến nhiễu thống kê có thể

tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng và không phụ thuộc nhiều vào số

lượng ngân hàng trong mẫu cũng như tổng số đầu vào, đầu ra sử dụng. Tuy nhiên,

kết quả từ phân tích SFA lại phụ thuộc nhiều độ chính xác của dạng hàm và giả

thiết phân phối chuẩn của nhiễu.

Khi xây dựng đường biên hiệu quả sử dụng phân tích SFA, luận án sử dụng

hai hàm số mô tả quá trình kinh doanh của ngân hàng: hàm Cobb-Douglas tuyến

tính và hàm Loga siêu việt. Mỗi hàm số này đều được thiết kế gắn với các mô hình

sử dụng các biến số khác nhau, và được mô tả trong phần tiếp sau đây.

Khi xây dựng một đường biên hiệu quả dựa trên một hàm số mô tả mối quan

hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, thì rủi ro tín dụng có

thể được bổ sung vào hàm số theo hai cách. Ở cách thứ nhất, rủi ro tín dụng có thể

trở thành một biến đầu vào độc lập với các biến khác trong mô hình, ở cách thứ hai,

rủi ro tín dụng có thể trở thành một biến kiểm soát, ảnh hưởng đến sự phi hiệu quả

của ngân hàng, nói cách khác, rủi ro tín dụng có thể là một yếu tố làm cho ngân

hàng hoạt động ngoài đường biên hiệu quả.

2.6.2.1. Các mô hình sử dụng hàm Cobb-Douglas tuyến tính

(2.1)

Trong đó, Qi biểu thị các biến đầu ra còn Xi là các biến đầu vào trong quá

trình kinh doanh ngân hàng. Ui là yếu tố phi hiệu quả của ngân hàng còn vi là các

nhiễu thống kê. Trong phương pháp xác định đường biên hiệu quả sử dụng hàm

Cobb-Douglas tuyến tính, các mô hình được xác định như sau:

- Mô hình 1: mô hình không chứa biến rủi ro tín dụng. Mô hình là mô hình

gốc, có dạng:

Trong đó, là đầu ra của hoạt động ngân hàng, bao gồm các khoản cho vay

khách hàng (Q1) và các tài sản sinh lời khác (Q2). Trong đó Q1 là số tiền cho các

khách hàng cá nhân và tổ chức vay còn Q2 gồm số tiền cho các tổ chức tín dụng khác

vay, chứng khoán đầu tư và chứng khoán kinh doanh. Các đầu vào được lựa chọn bao

gồm Tài sản cố định (X1), Tiền gửi của khách hàng (X2), và Lao động (X3).

- Mô hình 2 là mô hình có rủi ro tín dụng như một biến đầu vào. Hàm số

trong mô hình được mô tả bằng công thức.

So với mô hình 1, mô hình 2 bổ sung biến rủi ro tín dụng như một biến đầu

vào độc lập với các biến Tài sản cố định (X1), Tiền gửi của khách hàng (X2), và Lao

động (X3) để tạo ra các biến đầu ra Q1 và Q2 của ngân hàng. Các biến còn lại của

mô hình cũng được xác định tương tự các biến trong mô hình 1. Biến rủi ro tín dụng

được đo lường bằng dự phòng rủi ro cho vay của ngân hàng.

Các biến số đầu vào và đầu ra trong các mô hình được tính toán từ báo cáo

tài chính năm của ngân hàng đã qua kiểm toán và mô tả cụ thể như sau:

- Tài sản cố định (X1): sử dụng giá trị tài sản cố định ròng, bằng nguyên giá

tài sản cố định trừ hao mòn lũy kế.

- Tiền gửi của khách hàng (X2): tổng tiền gửi của khách hàng và các tổ chức

tín dụng khác.

- Lao động (X3): tổng chi phí lương (bằng tổng tiền lương nhân viên chia cho

tổng số nhân viên)

- Rủi ro tín dụng (X4): đo lường bằng dự phòng rủi ro cho vay.

- Cho vay khách hàng (Q1): tổng số tiền cho cá nhân và tổ chức vay.

- Tài sản sinh lời khác (Q2) : tổng tiền cho vay các tổ chức tín dụng khác,

chứng khoán kinh doanh, chứng khoán đầu tư và các khoản đầu tư dài hạn.

- Mô hình 3 là mô hình có rủi ro tín dụng như một biến ảnh hưởng đến sự

phi hiệu quả của ngân hàng.

Mô hình 3 cũng bổ sung biến rủi ro tín dụng vào hàm số mô tả mối quan hệ

giữa đầu vào và đầu ra của ngân hàng. Tuy nhiên, khác với mô hình 2, trong mô

hình 3 này, biến rủi ro tín dụng được đưa vào mô hình như một biến số ảnh hưởng

đến sự phi hiệu quả ui của ngân hàng, nói cách khác đây là một yếu tố giải thích cho

sự tách rời đường biên hiệu quả trong quá trình hoạt động của ngân hàng.

2.6.2.2. Các mô hình sử dụng hàm Loga siêu việt

Ngoài hàm Cobb-Douglas, luận án còn sử dụng hàm Loga siêu việt để xây

dựng đường biên hiệu quả trong đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Tương tự như đối với hàm Cobb-Douglas, có 3 mô hình khác nhau cũng được thiết

kế nhằm trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu.

Mô hình 4: mô hình không bao gồm rủi ro tín dụng. Đây cũng là mô hình

gốc sử dụng hàm Loga siêu việt để có thể so sánh với các mô hình khác. Mô hình

này có dạng:

Mô hình 4 được xây dựng dựa trên các biến đầu vào và đầu ra như mô hình 1

sử dụng hàm Cobb-Douglas. Đó là các biến cho vay khách hàng (Q1) và các tài sản sinh lời khác (Q2). Các đầu vào được lựa chọn bao gồm Tài sản cố định (X1), Tiền gửi của khách hàng (X2), và Lao động (X3).

Mô hình 5: mô hình gồm biến rủi ro tín dụng như một biến đầu vào. Hàm

Loga siêu việt trong mô hình này như sau:

Như vậy, mô hình bổ sung biến rủi ro tín dụng X4, được coi như một biến đầu vào bên cạnh các biến Tài sản cố định (X1), Tiền gửi của khách hàng (X2), và Lao động (X3).

Mô hình 6: mô hình gồm biến rủi ro tín dụng như một biến ảnh hưởng đến

sự phi hiệu quả của ngân hàng. Hàm Loga siêu việt trong mô hình này như sau:

Mô hình 6 cũng bổ sung biến rủi ro tín dụng, đo lường bằng dự phòng rủi ro

cho vay của ngân hàng. Tuy nhiên, khác với mô hình 5, rủi ro tín dụng được coi như

một yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến sự phi hiệu quả của ngân hàng.

2.6.2.3. Lựa chọn dạng hàm trong phương pháp tham số

a. Các giả thuyết thống kê

Do luận án sử dụng nhiều hơn một phương pháp để đánh giá hiệu quả kinh

doanh của ngân hàng, để lựa chọn được phương pháp đánh giá hiệu quả kinh doanh

của các ngân hàng một cách phù hợp, bảo đảm độ tin cậy cho kết quả nghiên cứu,

các kiểm định thống kê được tiến hành.

- Kiểm định liên quan đến lựa chọn hàm Cobb-Douglas tuyến tính hay Loga

siêu việt để xây dựng đường biên hiệu quả

Trong phương pháp tham số, các mô hình 1 và 4; 2 và 5; 3 và 6 sử dụng cùng

hệ thống biến đầu vào và đầu ra giống nhau nhưng khác nhau về dạng hàm mô tả

mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra trong quá trình kinh doanh ngân hàng. Vì thế,

để lựa chọn mô hình có tính tin cậy hơn, luận án tiến hành kiểm định giả thuyết

thống kê như sau:

H0: Hàm Loga siêu việt là dạng hàm không phù hợp cho dữ liệu nghiên cứu. Từ giả thuyết thống kê này, các giả thuyết cụ thể khác được xây dựng như sau:

H01: Mô hình 4 (hàm loga siêu việt) không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Giả thuyết này tương ứng với lựa chọn mô hình 1 hay mô hình 4 để đánh giá

= = = =0

hiệu quả kinh doanh củangân hàng khi không có rủi ro tín dụng.

H01:

H02: Mô hình 5 (hàm loga siêu việt) không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Giả thuyết này tương ứng với lựa chọn mô hình 2 hay mô hình 5 để đánh giá

hiệu quả kinh doanh củangân hàng khi rủi ro tín dụng như một biến đầu vào.

= = = =0 H02:

H03: Mô hình 6 (hàm loga siêu việt) không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Giả thuyết này tương ứng với lựa chọn mô hình 3 hay mô hình 6 để đánh giá

hiệu quả kinh doanh củangân hàng khi rủi ro tín dụng được coi là một yếu tố phi

= =0

hiệu quả.

H03:

- Kiểm định sự phù hợp của đường biên hiệu quả

Kiểm định này được tiến hành nhằm kiểm định sự tồn tại của yếu tố phi hiệu

quả ( và sai số thống kê ( . Nếu các yếu tố phi hiệu quả và sai số không tồn tại

thì một hàm hồi quy tuyến tính (OLS) sẽ phù hợp hơn để đánh giá hiệu quả kinh

doanh củangân hàng. Giả thuyết thống kê sẽ có dạng:

=0; =0 H0:

- Kiểm định giả thuyết liên quan đến mối quan hệ giữa các phương pháp

đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

H0: không có mối tương quan giữa hiệu quả kinh doanh của ngân hàng đánh

giá từ phương pháp truyền thống và hiện đại

b. Kết quả lựa chọn dạng mô hình tham số để đánh giá hiệu quả kinh

doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam

Trong phương pháp tham số để tính toán hiệu quả kinh doanh củangân hàng,

luận án sử dụng hai hàm số để xây dựng đường biên hiệu quả là hàm Cobb-Douglas

tuyến tính và hàm Loga siêu việt. Hai hàm số này đưa ra các kết quả đánh giá hiệu

quả kinh doanh tương đối khác nhau đối với các ngân hàng. Như vậy, trước hết,

luận án sẽ tiến hành một số kiểm định cần thiết để lựa chọn dạng hàm hợp lý sử

dụng cho phương pháp tham số trong đánh giá hiệu quả kinh doanh củangân hàng.

Kiểm định dạng hàm phù hợp để xây dựng đường biên hiệu quả gắn với việc

kiểm định giả thuyết thống kê H0: Hàm loga siêu việt là dạng hàm không phù hợp

cho dữ liệu nghiên cứu. Đối với mỗi dạng hàm (Cobb-Douglas tuyến tính và hàm

loga siêu việt), luận án xây dựng 3 mô hình (mô hình từ 1 đến 3 đối với hàm Cobb-

Douglas tuyến tính, mô hình 4 đến 6 đối với hàm loga siêu việt) tương ứng với các

giả thiết khác nhau. Các cặp mô hình 1 và 4; 2 và 5; 3 và 6 cùng sử dụng dữ liệu

như nhau. Chính vì vậy, kiểm định dạng hàm phù hợp được cụ thể hóa thành 3

trường hợp kiểm định cụ thể sau:

- Kiểm định nhằm lựa chọn dạng hàm phù hợp để đánh giá hiệu quả kinh

doanh củangân hàng trong mô hình 1 và mô hình 4. Hai mô hình này sử dụng 2 biến

đầu ra (cho vay và đầu tư) và 3 biến đầu vào (tài sản cố định, tiền gửi khách hàng và

lao động). Giả thuyết thống kê H0: Hàm loga siêu việt trong mô hình 4 không phù

hợp với dữ liệu nghiên cứu.

- Kiểm định để lựa chọn dạng hàm phù hợp để đánh giá hiệu quả kinh doanh

củangân hàng trong mô hình bổ sung biến rủi ro tín dụng như một biến đầu vào độc

lập (mô hình 2 và mô hình 5). Giả thuyết thống kê H0: Hàm loga siêu việt trong mô

hình 5 không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

- Kiểm định để lựa chọn dạng hàm phù hợp để đánh giá hiệu quả kinh doanh

củangân hàng trong mô hình bổ sung biến rủi ro tín dụng như một biến ảnh hưởng

đến sự phi hiệu quả (mô hình 3 và mô hình 6). Giả thuyết thống kê H0: Hàm loga

siêu việt trong mô hình 6 không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

Bảng 2.3 cho biết kết quả các kiểm định thống kê trên bằng cách so sánh giá

trị kiểm định với giá trị tới hạn ứng với độ tin cậy 95% trong kiểm định bình

phương. Nếu giá trị kiểm định lớn hơn giá trị tới hạn thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, nếu

giá trị kiểm định nhỏ hơn giá trị tới hạn thì giả thuyết H0 không bị bác bỏ.

Bảng 2.3. Lựa chọn dạng hàm để xây dựng đường biên hiệu quả

Df

Kết luận

Hệ số log likelihood

Giá trị tới hạn (5%)

Giá trị kiểm định

= = = =0

132,19 144,96

5,991

Không bác bỏ H0

1. Lựa chọn mô hình 1 hay mô hình 4 H0: Mô hình 1 -25,54 Mô hình 4 2. Lựa chọn mô hình 2 hay mô hình 5

= = =

H0: 188,80 237,05

16,92

Không bác bỏ H0

Mô hình 2 Mô hình 5 -184,17 3. Lựa chọn mô hình 3 hay mô hình 6 = =0 H0: Mô hình 3 Mô hình 6

123,3374 1,40E+02

-34,06

7,851

Không bác bỏ H0

Nguồn: Kết quả kiểm định từ các ước lượng

Kết quả trên bảng 2.3 cho thấy, các giá trị kiểm định đều nhỏ hơn giá trị tới

hạn nên giả thuyết H0 không bị bác bỏ trong 3 kiểm định. Như vậy, hàm Loga siêu

việt không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu hay hàm Cobb-Douglas tuyến tính mới

là dạng hàm phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả tính toán hiệu quả kinh doanh

ngân hàng sử dụng hàm Loga siêu việt được trình bày trong phụ lục từ 01 đến 03,

tương ứng với 3 mô hình 4,5,6.

CHƯƠNG 3

ĐÁNH GIÁ MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO TÍN DỤNG VÀ HIỆU QUẢ

KINH DOANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM

3.1. Lịch sử ra đời và phát triển của hệ thống ngân hàng Việt Nam

Sự phát triển của ngành ngân hàng Việt Nam có thể được đánh dấu từ sự ra

đời của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) vào ngày 06/05/1951. Tuy nhiên,

trước 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. NHNN vừa đóng vai trò

Ngân hàng Trung ương vừa là Ngân hàng thương mại. Đến năm 1990, do nhu cầu

chuyển đổi từ cơ chế quản lý kinh doanh xã hội chủ nghĩa sang cơ chế thị trường có

sựđiều tiết của nhà nước trong chủ trương phát triển nền kinh tếđa thành phần, ngày

23/05/1990, Hội đồng Nhà Nước ban hành pháp lệnh về NHNN và pháp lệnh về các

tổ chức tín dụng. Hai pháp lệnh này đã chính thức chuyển cơ chế hoạt động của hệ

thống ngân hàng Việt Nam từ hệ thống một cấp sang hệ thống hai cấp. Từ đó, hệ

thống ngân hàng Việt Nam đã được tổ chức tương tự như hệ thống ngân hàng các

nước có nền kinh tế thị trường: chức năng của NHNN được thu hẹp lại, chỉ còn

giám sát chính sách tiền tệ, phát hành tiền, quản lý hệ thống tín dụng, giám sát các

ngân hàng thương mại, quản lý dự trữ ngoại hối với mục tiêu hàng đầu là bình ổn

tiền tệ và kiểm soát lạm phát, trong khi chức năng trung gian tài chính (huy động và

phân bổ vốn) được chuyển sang cho các ngân hàng thương mại.

Cải cách hệ thống ngân hàng năm 1990 đã xoá bỏ được tính chất độc quyền

nhà nước, góp phần đa dạng hoá hoạt động ngân hàng về mặt hình thức sở hữu cũng

như về số lượng ngân hàng. Cụ thể, số lượng ngân hàng TMCP (NHTMCP) đã tăng

lên nhanh chóng. Từ năm 1991-1993, số lượng NHTMCP nhảy vọt từ 4 ngân hàng

lên đến 41 ngân hàng và đạt đỉnh điểm là 51 ngân hàng vào năm 1997. Sau cuộc

khủng hoảng tài chính tiền tệ 1997, một số NHTMCP do kinh doanh không hiệu

quả, bị phá sản hoặc rút giấy phép hoạt động nên con số này đã giảm. Giai đoạn

2000 - 2007, là giai đoạn đẩy mạnh tiến trình tái cơ cấu lại toàn diện hệ thống ngân

hàng nhằm củng cố và phát triển theo hướng tăng cường năng lực quản lý về tài

chính, đồng thời giải thể, sáp nhập, hợp nhất hoặc bán lại các NHTMCP yếu kém về

hiệu quả kinh doanh. Do đó, thời kỳ này số lượng các ngân hàng TMCP đã giảm

xuống đôi chút so với những năm cuối của thập kỷ 1990. Ngoài ra, số lượng các chi

nhánh và đại diện của các ngân hàng nước ngoài có xu hướng gia tăng theo các cam

kết đã ký, trước hết là hiệp định thương mại Việt-Mỹ, hiệp định khung về thương

mại dịch vụ (AFAS) của ASEAN. Kết quả là, tỷ trọng về số lượng NHTMCP giảm

xuống so với toàn hệ thống ngân hàng thương mại, từ đỉnh cao 73% ở năm 1993

xuống còn 40% vào năm 2007. Đến năm 2008 và 2009, do hai ngân hàng thương

mại nhà nước (NHTMNN) là ngân hàng Ngoại thương và ngân hàng Công thương

lần lượt chuyển đổi sang hình thức cổ phần nên tỷ lệ này đã tăng lên chiếm khoảng

42% năm 2008 và 43% năm 2009 so với toàn ngành.

Số lượng các ngân hàng thương mại nhà nước vẫn tương đối ổn định, từ bốn

NHTMNN được thành lập ban đầu tăng lên 7 ngân hàng trong năm 2015. Trong số

các NHTMNN, có bốn ngân hàng lớn nhất hệ thống: NHTMCP Ngoại thương

(VCB), NHTMCP Công thương (CTG), NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

(BIDV), NH Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (Agribank). Các ngân hàng còn

lại bao gồm Ngân hàng TNHH MTV Dầu khí toàn cầu (GP Bank), Ngân hàng

TNHH MTV Đại Dương và Ngân hàng TNHH MTV Xây dựng. Số lượng các ngân

hàng được chia thành các nhóm ngân hàng nhà nước (NHNN), ngân hàng thương

mại cổ phần (NHTMCP), chi nhánh ngân hàng nước ngoài (CNNHNN) và ngân

hàng liên doanh (NHLD) được thể hiện cụ thể tại bảng 3.1.

Bảng 3.1. Cơ cấu hệ thống ngân hàng thương mại giai đoạn 2009-2015

2009 2010

2011 2012 2013 2014 2015

NHTMNN

NHTMCP

CNNHNN

NHLD

Nguồn: Thống kê của NHNN

3.2. Hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

theo phương pháp truyền thống

Sau gần 3 thập kỷ, các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam nói riêng và

hệ thống ngân hàng nói chung đã đạt được những tăng trưởng ấn tượng, góp phần

quan trọng vào công cuộc đổi mới đất nước. Hiệu quả kinh doanh của các ngân

hàng TMCP Việt Nam được đánh giá thông qua mức độ tăng trưởng tài sản và vốn,

tăng trưởng huy động và tín dụng và các chỉ tiêu liên quan đến khả năng sinh lời và

mức độ an toàn vốn. Do hạn chế trong việc tiếp cận dữ liệu của Ngân hàng Nhà

nước Việt Nam, nên chỉ tiêu Mức độ tăng trưởng tài sản và vốn để đánh giá hiệu

quả kinh doanh của các NHTMCP Việt Nam theo phương pháp truyền thống chỉ xét

trong giai đoạn 2012-2015.

3.2.1. Mức độ tăng trưởng tài sản và vốn

Quy mô tài sản của hệ thống ngân hàng có sự tăng trưởng đáng kể đi kèm

với sự gia tăng về số lượng ngân hàng. Theo số liệu của Quỹ Tiền tệ quốc tế, tổng

tài sản khu vực ngân hàng tăng hơn gấp hai lần từ năm 2007 đến năm 2010, tăng từ

1.097 nghìn tỷ VND (tương đương 52,4 tỷ USD) lên 2.690 nghìn tỷ VND (tương

đương 128,7 tỷ USD).

Bảng 3.2 thống kê sự tăng trưởng tài sản của hệ thống ngân hàng từ năm

2012 đến năm 2015. Ngoại trừ quy mô tài sản tương đối ổn định trong hai năm

2013-2014, các nhóm ngân hàng đều có sự gia tăng tài sản đáng kể trong những

năm còn lại. Giai đoạn 2014-2015 thể hiện sự tăng trưởng tài sản mạnh mẽ của các

NHTMNN (do số lượng NHTMNN tăng) và của các NHTMCP. Trong khi đó, tài

sản của các chi nhánh NHNN và ngân hàng liên doanh tăng mạnh trong giai đoạn

2012-2013. Trong nhóm các NHTMNN, Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam

(CTG) có tỷ lệ tăng trưởng tài sản cao nhất trong khi đó, ở nhóm NHTMCP, Ngân

hàng TMCP Á Châu (ACB) tăng trưởng tài sản thấp nhất còn Ngân hàng TMCP Sài

Gòn – Hà Nội (SHB) và Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPB) là hai

ngân hàng mức độ tăng trưởng tài sản cao nhất.

Bảng 3.2. Qui mô tăng trưởng tài sản

2012

2013

2014

2.069.193

2.504.871

2.525.580

3.303.995

ĐVT: tỷ đồng 2015

2.102.518

2.463.445

2.461.845

2.928.146

NHTMNN

521.848

704.908

736.290

755.581

NHTMCP

Nguồn: Thống kê của NHNN

CNNHNN & NHLD

Bên cạnh tốc độ tăng trưởng tài sản, kết quả hoạt động của hệ thống ngân

hàng Việt Nam nói chung và các ngân hàng thương mại cổ phần nói riêng còn được

đánh giá bằng các chỉ số liên quan đến vốn như mức vốn điều lệ, vốn tự có, các chỉ

số liên quan đến sự an toàn của vốn như tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu và tỷ lệ vốn ngắn

hạn cho vay trung và dài hạn.

Hệ thống ngân hàng Việt Nam đã trải qua ba lần thay đổi quy định về vốn

điều lệ qua việc ban hành Quyết định 67/QĐ-NH5 (ngày 27/03/1996), Nghị định

82/1998/NĐ-CP (ngày 03/10/1998), và Nghị định 141/2006/NĐ-CP (ngày

22/11/2006). Bắt đầu từ năm 1996, quy định về mức vốn điều lệ tối thiểu để thành

lập một NHTMCP khá thấp và thay đổi phụ thuộc tùy thuộc vào nhiều yếu tố như

ngân hàng được thành lập ở khu vực thành thị hay nông thôn, mở thêm hay không

mở thêm chi nhánh. Do những yêu cầu về vốn thấp, khả năng sinh lời tương đối tốt

và tính ổn định của ngành ngân hàng thời bấy giờ, đã có một làn sóng mạnh mẽ

thành lập các NHTMCP cỡ nhỏ. Tuy nhiên, không phải tất cả các ngân hàng nhỏ

này đều hoạt động hiệu quả như mong đợi. Đối với một vài ngân hàng, sự thiếu

kiểm soát và kinh nghiệm, hoạt động cho vay nghèo nàn cùng sự cạnh tranh dữ dội

đã đưa họ đến tình trạng thiếu thanh khoản, mất khả năng thanh toán và âm vốn chủ

sở hữu. Nền tảng vốn mỏng không đủ khả năng hấp thụ thua lỗ do hoạt động yếu

kém đã khiến các ngân hàng này không còn sự lựa chọn nào khác ngoài việc phá

sản hoặc bị mua lại bởi những ngân hàng mạnh hơn. Đối với những ngân hàng nhỏ

còn sống sót, họ ý thức rõ được sự cần thiết trong việc duy trì tỷ lệ an toàn vốn tối

thiểu (CAR) và tích cực gia tăng vốn điều lệ.

Tính đến nay, tất cả các ngân hàng thương mại đã đáp ứng đầy đủ yêu cầu về

vốn điều lệ. Tổng số vốn đăng ký của 35 ngân hàng (NHTMNN và NHTMCP) là

331.070 tỷ VND (bảng 3.3). Bảng 3.3 cũng cho biết các ngân hàng thương mại cổ

phần có tổng số vốn điều lệ lớn nhất so với hai nhóm còn lại trong hệ thống ngân

hàng và tương đối ổn định trong giai đoạn 2012-2015.

Bảng 3.3. Qui mô tăng trưởng vốn điều lệ

ĐVT: tỷ đồng

2012

2013

2014

2015

NHTMNN

111.372

128.094

130.611

137.093

NHTMCP

172.854

193.536

194.814

193.977

CNNHNN & NHLD

75.384

81.529

81.584

93.948

Nguồn: Thống kê của NHNN

Xét về mức độ gia tăng vốn tự có, bảng 3.4 cho biết mức vốn tự có của các

nhóm ngân hàng trong giai đoạn 2012-2015. Nhìn chung, mức vốn tự có của các

ngân hàng trong hệ thống có xu hướng tăng, ngoại trừ giai đoạn 2013-2014. Các

NHTMCP hiện nay đang có mức vốn tự có cao nhất trong cả 3 nhóm ngân hàng với

số vốn tự có bằng 236.342 tỷ đồng trong năm 2015.

Bảng 3.4. Qui mô tăng trưởng vốn tự có

ĐVT: tỷ đồng

2012

2013

2014

2015

NHTMNN

133.749

166.58

166.094

203.328

NHTMCP

176.865

195.123

193.034

236.342

CNNHNN & NHLD

91.273

100.233

104.817

117.164

Nguồn: Thống kê của NHNN

Ngoài những thống kê về mức vốn điều lệ và vốn tự có, sự an toàn trong hoạt

động của ngân hàng còn được đánh giá bằng các thước đo như tỷ lệ an toàn vốn tối

thiểu và tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn.

Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) là một thước đo độ an toàn vốn của ngân

hàng, được tính theo tỷ lệ phần trăm của tổng vốn cấp I và vốn cấp II so với tổng tài

sản đã điều chỉnh rủi ro của ngân hàng. Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) thấp phản

ánh mức độ sử dụng vốn cao, và ngược lại. Tỷ lệ này còn cho biết khả năng của

ngân hàng trong việc thanh toán các khoản nợ có thời hạn và đối mặt với các rủi ro

khác như rủi ro tín dụng và rủi ro vận hành. Hiện nay, có 10 ngân hàng được

NHNN chọn thí điểm áp dụng quản lý rủi ro theo tiêu chuẩn Basel II, trong đó yêu

cầu tỷ lệ CAR phải trên 8%.

Thống kê về tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) trong 4 năm gần đây của

NHNN cho thấy, các NHTMCP có tỷ lệ này đều lớn hơn 10% cả giai đoạn trong khi

các NHTMNN có tỷ lệ CAR bằng 9,42 trong năm 2015. Tuy nhiên, có nhiều ý kiến

cho rằng, tỷ lệ an toàn vốn ở Việt Nam vẫn chưa phản ánh trung thực tình hình của

các ngân hàng do tình trạng giấu giếm nợ xấu và chưa tuân thủ chặt chẽ về trích lập

dự phòng. Một số ngân hàng kinh doanh kém hơn những năm trước nhưng tỷ lệ

CAR lại tăng do tài sản giảm. Vì thế chỉ dựa vào chỉ số này để đánh giá độ an toàn

của một ngân hàng thì chưa hoàn toàn chính xác.

Bảng 3.5. Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu

ĐVT: %

2012

2013

2014

2015

NHTMNN

10,54

10,91

10,84

9,42

NHTMCP

13,95

12,56

12,12

12,74

CNNHNN & NHLD

35,42

26,53

29,36

33,80

Nguồn: Thống kê của NHNN

Một chỉ tiêu quan trọng nữa liên quan đến hoạt động sử dụng vốn của các

ngân hàng là tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn, đây là một chỉ tiêu nhằm

đánh giá sự cân đối giữa nguồn vốn ngắn hạn và trung, dài hạn của ngân hàng. Nếu

như ngân hàng không kiểm soát được việc sử dụng vốn ngắn hạn cho vay các khoản

đầu tư dài hạn thì ngân hàng sẽ rơi vào tình trạng mất cân đối và khả năng rủi ro

thanh khoản cao. Cuối năm 2014, NHNN đã ban hành Thông tư 36/2014/TT-

NHNN nhằm điều chỉnh tăng mạnh tỷ lệ tối đa nguồn vốn ngắn hạn cho vay trung,

dài hạn từ 30% lên 60%. Tuy nhiên, kể từ ngày 01/01/2017, tỷ lệ tối đa sử dụng

nguồn vốn ngắn hạn để cho vay trung, dài hạn đối với các ngân hàng thương mại

giảm từ 60% xuống 50%. Bảng 3.6 cho biết tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài

hạn trong tất cả các năm của ba nhóm ngân hàng đều nhỏ hơn mức khống chế do

NHNN đặt ra. Các NHTMCP và NHTMNN có sự tăng vọt doanh số cho vay trung

dài hạn từ vốn ngắn hạn trong năm 2015 so với năm 2014.

Bảng 3.6. Tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn

ĐVT: %

2012

2013

2014

2015

NHTMNN

10,28

10,91

9,4

33,36

NHTMCP

14,01

12,56

14,4

36,90

CNNHNN & NHLD

27,63

26,53

30,78

13,75

13,25

12,75

31,00

Toàn hệ thống

Nguồn: Thống kê của NHNN

3.2.2. Mức độ tăng trưởng tín dụng

Khu vực ngân hàng Việt Nam đã thể hiện sự tăng trưởng ấn tượng về tín

dụng nhưng có những diễn biến bất thường từ năm 2000. Trong giai đoạn từ năm

2000 đến 2012, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng là 28,28%. Tốc độ tăng trưởng nhanh

nhất diễn ra vào giai đoạn từ năm 2002 đến 2007, khi tỷ lệ tăng trưởng tín dụng

bằng 35,8%. Sự tăng trưởng này đạt đỉnh vào năm 2007 ở mức 51,49% đối với huy

động và 53,89% với tín dụng (Hình 3.1) chủ yếu do luồng vốn vào lớn sau khi Việt

Nam gia nhập Tổ chức thương mại thế giới (WTO). Trong một khoảng thời gian

kéo dài, tốc độ tăng trưởng tín dụng ở Việt Nam gấp bốn lần tốc độ tăng trưởng

GDP. Nói một cách khác, tín dụng đã tăng trưởng quá nóng.

Vào cuối năm 2008, tín dụng và hoạt động kinh tế đã chậm lại do tác động

của khủng hoảng toàn cầu, buộc các cơ quan chức năng phải ứng phó. Việc nới lỏng

chính sách tài khóa và tiền tệ đã gây ra một đợt bùng nổ tín dụng khác vào năm

2009 và 2010, dẫn đến một đợt thắt chặt chính sách và tín dụng giảm mạnh trong

năm 2011. Vì vậy, tốc độ tăng trưởng trong giai đoạn 2011 – 2014 đã giảm đáng kể.

Thị trường đã chứng kiến tốc độ tăng trưởng huy động và tín dụng thấp nhất kể từ

thập niên 90’. Qui mô tín dụng được cung cấp bởi ngành ngân hàng so với GDP

tăng hàng năm, kể từ năm 2001 tới nay, và đạt đỉnh cao nhất vào năm 2010, trước

khi quay trở lại mức thấp hơn vào các năm 2011 - 2014, đây là thời kỳ mà nợ xấu là

bước cản trở tín dụng của hệ thống ngân hàng ra bên ngoài nền kinh tế (Hình 3.1).

Hình 3.1. Tốc độ tăng trưởng tín dụng

Nguồn: Thống kê của NHNN

3.2.3. Khả năng sinh lời và tỷ lệ nợ xấu

3.2.3.1. Tỷ lệ tỷ lệ thu nhập thuần từ lãi/doanh thu thuần, tỷ lệ nợ xấu

Kết quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt

Nam được đánh giá thông qua tỷ lệ thu nhập thuần từ lãi/doanh thu thuần, ROA,

ROE, hệ số NIM, tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản. Các chỉ số này liên quan đến khả

năng sinh lời và sự an toàn trong hoạt động cho vay của các ngân hàng trong thời

gian qua.

Bảng 3.7 cho biết tỷ lệ thu nhập thuần từ lãi trên doanh thu thuần của một số

ngân hàng trong giai đoạn 2009-2015. Tỷ lệ này cho biết sự phụ thuộc của nguồn

thu của ngân hàng vào hoạt động tín dụng. Bảng này cho biết thu nhập từ lãi chiếm

phần lớn thu nhập của ngân hàng, tỷ lệ này có thể lên tới gần 99% đối với một số

ngân hàng trong thời kỳ này (Ngân hàng TMCP Quân đội năm 2011). Một số ngân

hàng cũng có nhiều nỗ lực trong việc giảm tỷ lệ này xuống dưới 50% (STB, SHB

năm 2009) nhưng nhìn chung tỷ lệ thu nhập thuần từ lãi trên doanh thu thuần bình

quân của các ngân hàng đều cao xấp xỉ 80%.

Tỷ trọng thu nhập từ lãi cao trong tổng số doanh thu thuần của ngân hàng

cho thấy nguồn thu từ hoạt động phi tín dụng của các ngân hàng là rất khiêm tốn.

Thực tế này xuất phát từ nguyên nhân mảng dịch vụ phi tín dụng tại các ngân hàng

thương mại tại Việt Nam còn đơn điệu về hình thức, chất lượng chưa cao, quy mô

dịch vụ nhỏ, sức cạnh tranh còn hạn chế; trình độ công nghệ và nguồn nhân lực chất

lượng cao để phát triển các dịch vụ phi tín dụng ứng dụng công nghệ cao còn chưa

được phát huy tối đa để đem lại hiệu quả tương xứng với năng lực và lợi thế của các

ngân hàng.

Bảng 3.7. Tỷ lệ thu nhập thuần từ lãi/doanh thu thuần

ĐVT: %

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

CTG

82,7

80,7

87,7

82,5

80,8

BID

78,0

69,9

76,9

79,4

79,7

72,6

76,9

VCB

78,9

71,3

72,2

86,3

71,6

68,2

64,1

MBB

75,3

98,9

93,1

83,5

78,5

75,5

STB

46,4

56,2

82,5

75,7

86,0

84,1

75,7

ACB

64,4

57,7

77,3

85,8

116,0

75,9

SHB

33,7

74,8

82,4

84,1

63,3

86,0

81,8

EIB

69,8

76,7

77,7

84,3

88,0

84,1

84,8

Nguồn: Thống kê của NHNN

Đánh giá kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng không thể tách rời

việc xem xét chất lượng tín dụng của ngân hàng, thể hiện bằng tỷ lệ nợ xấu/tổng tài

sản. Bảng 3.8 cho thấy một số ngân hàng TMCP trong giai đoạn 2009-2015 một số

ngân hàng TMCP thuộc sở hữu nhà nước như Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát

triển Việt Nam (BID) và ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (VCB) có tỷ lệ

tỷ lệ nợ xấu/tổng tài sản khá cao, hầu như cao hơn tỷ lệ của cả ngành ngân hàng.

Một số ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu/tổng tài sản thấp so với bình quân của cả ngành

như Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (CTG), Ngân hàng TMCP Sài Gòn

Thương Tín (STB), Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB). Trong khi đó, một số ngân

hàng như Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB) lại có tỷ lệ nợ xấu/tổng tài

sản biến động lớn trong cả giai đoạn, nếu như năm 2009 tỷ lệ nợ xấu chỉ bằng

0,82% thì tời năm 2013 con số này đã lên tới 4,3%.

Bảng 3.8. Tỷ lệ nợ xấu/Tổng tài sản

ĐVT: %

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

CTG

1,77

0,41

0,42

0,48

0,97

0,65

0,74

BID

1,73

1,91

2,23

1,89

1,61

1,39

VCB

2,34

1,37

1,67

1,16

1,4

1,59

1,29

MBB

0,65

0,68

0,56

0,68

0,78

1,19

1,37

STB

0,3

0,37

0,29

0,33

1,3

1,00

0,8

ACB

0,29

0,07

0,14

0,33

1,46

1,95

1,41

SHB

0,82

1,3

0,67

0,92

4,3

2,16

1,25

EIB

2,07

1,08

0,68

0,66

0,68

0,97

1,33

Ngành

1,26

1,02

0,95

0,9

1,83

1,55

1,25

Nguồn: Thống kê của NHNN

Như vậy, ngoài các những tăng trưởng ấn tượng, sự biến động của các chỉ

tiêu phân tích ở trên cho thấy kết quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ

phần Việt Nam còn phụ thuộc nhiều vào chu kỳ kinh tế và chính sách tiền tệ.

3.2.3.2. NIM, ROA và ROE

Kết quả hoạt động của các ngân hàng còn được đánh giá bằng hệ số NIM (hệ

số thu nhập lãi cận biên), được tổng hợp trên bảng 3.9. Hệ số thu nhập lãi cận biên

được xác định bằng tổng doanh thu từ lãi trừ tổng chi phí trả lãi (thu nhập lãi thuần)

trên tổng tài sản sinh lời bình quân. Thông qua tỷ lệ này, ngân hàng có thể kiểm soát

tài sản sinh lời và đánh giá nguồn vốn nào có chi phí thấp nhất.

Bảng 3.9 cho biết chỉ số NIM của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt

Nam trong giai đoạn 2009-2015. Một số ngân hàng có tỷ lệ NIM thấp, dưới 3% bao

gồm các ngân hàng: Ngân hàng TMCP Đại chúng Việt Nam (PVF), Ngân hàng

TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB), Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam

(EIB), Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB), Ngân hàng TMCP Phát Triển TPHCM

(HDB), Ngân hàng TMCP Việt Á (VAB), Ngân hàng TMCP Quốc Dân (NVB),

Ngân hàng TMCP Nam Á (NAB), Ngân hàng TMCP Hàng Hải (MSB), Ngân hàng

TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID), Ngân hàng TMCP Bắc Á (NASB),

Ngân hàng TMCP Đông Nam Á (SEAB). Các ngân hàng có tỷ lệ NIM quá cao, lớn

hơn 5% gồm ngân hàng: Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công thương (SGB) ( 2013 -

2015) và Ngân hàng TMCP Việt Nam Thương Tín (VTTB) (2013 - 2015; 2009 -

2015). Tỷ lệ NIM tăng cho thấy dấu hiệu của quản trị tốt tài sản Nợ - Có trong khi

NIM có xu hướng thấp và bị thu hẹp thì cho thấy lợi nhuận ngân hàng đang bị co

hẹp lại.

Hệ số NIM toàn ngành, từ bảng 3.9 cho thấy rằng bất kỳ khi nào nền kinh tế

tăng trưởng mạnh, kèm với lạm phát cao đều dẫn tới hệ số NIM cao, giai đoạn năm

2009, 2011, 2012 và 2013, hệ số NIM cao hơn các năm liền trước và kề sau rất

nhiều, và đây cũng là các năm mà NHNN thực hiện việc thắt chặt chính sách tiền tệ.

Hệ số NIM biến động như trên cho thấy các ngân hàng không chủ động trong việc

nâng hệ số NIM mà phụ thuộc vào biến động của nền kinh tế. Trong điều kiện nền

kinh tế tăng trưởng nóng, và NHNN thực hiện Chính sách tiền tệ thắt chặt hệ số

NIM tăng nhanh trong năm 2009 và 2011, cho thấy sự tác động mạnh của Chính

sách vĩ mô tới ngành Ngân hàng.

Bảng 3.9. Hệ số NIM của một số ngân hàng

ĐVT: %

STT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Ngân hàng STB ACB PVF SHB VCB CTG EIB TCB SCB LVB HDB

2009-2010 1,94 2,13 0,67 1,73 2,76 3,48 2,88 2,84 2,08 4,85 1,21 2011-2012 2013-2015 2009-2015 3,86 3,28 -0,9 1,61 2,34 3,16 2,28 3,06 1,49 2,98 1,62 2,57 2,62 0,42 1,37 2,51 3,19 2,21 3,13 1,74 4,09 1,42 3,34 2,19 0,16 2,53 3,03 3,82 2,54 2,53 1,01 3,58 2,21

STT 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Ngân hàng OCB SGB ABB TPB KLB VAB NVB NAB GDB VPB MBB MSB VIB BID VTTB PGB NASB SEAB EAB

Trung bình

Nguồn: Thống kê của NHNN

2009-2010 3,16 3,55 2,3 3,6 3,78 2,07 1,74 1,78 3,44 3,15 2,93 2,11 2,18 2,44 1,47 2,53 1,98 2,62 2,52 3,41 2011-2012 2013-2015 2009-2015 3,54 5,39 2,97 1,86 4,62 1,2 2,51 2,31 2,15 3,07 3,51 1,48 3,72 2,66 14,1 3,82 1,97 1,22 2,65 3,32 2,66 3,52 2,11 3,54 3,86 1,52 1,79 1,77 2,48 3,37 3,23 1,68 2,6 2,56 7,11 2,39 1,86 1,89 2,07 3,26 3,36 4,45 3,84 0,2 4,44 2,21 2,87 1,91 2,41 2,14 3,49 1,51 3,04 2,81 2,96 4,7 2,01 1,44 3,14 3,87

Bảng 3.10 cho biết chỉ số ROE của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt

Nam trong giai đoạn 2009-2015. Một số ngân hàng có mức ROE cao hơn chỉ số

trung bình ngành như Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (STB), Ngân hàng

TMCP Ngoại thương Việt Nam (VCB), Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam

(CTG), Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (TCB), Ngân hàng TMCP Sài Gòn

Công thương (SGB), Ngân hàng TMCP Quân đội (MBB), Ngân hàng TMCP Đầu

tư và Phát triển Việt Nam (BID). Các ngân hàng có mức ROE nhỏ hơn nhiều so với

mức trung bình ngành bao gồm Ngân hàng TMCP Đại chúng Việt Nam (PVF),

Ngân hàng TMCP Phương Đông (OCB), Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB),

Ngân hàng TMCP Việt Á (VAB), Ngân hàng TMCP Nam Á (NAB).

Bảng 3.10. ROE của các ngân hàng thương mại Việt Nam

ĐVT: %

STT Ngân hàng

2009-2010

2011-2012

2013-2015

2009-2015

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

STB ACB PVF SHB VCB CTG EIB TCB SCB LVB HDB OCB SGB ABB TPB KLB VAB NVB NAB GDB VPB MBB MSB VIB BID VTTB PGB NASB SEAB EAB Trung bình

0,141 0,251 0,041 0,109 0,209 0,175 0,070 0,221 0,118 0,135 0,072 0,065 0,109 0,041 0,064 0,059 0,086 0,088 0,025 0,027 0,100 0,159 0,193 0,115 0,154 0,030 0,112 0,054 0,082 0,147 0,108

0,138 0,237 0,069 0,124 0,177 0,204 0,160 0,236 0,030 0,157 0,117 0,089 0,159 0,086 -0,039 0,087 0,074 0,065 0,068 0,054 0,115 0,207 0,133 0,099 0,143 0,063 0,136 0,043 0,066 0,142 0,115

0,109 0,068 0,009 0,053 0,105 0,131 0,061 0,059 0,005 0,086 0,047 0,059 0,062 0,042 0,088 0,081 0,025 0,003 0,051 0,048 0,123 0,160 0,025 0,043 0,133 0,124 0,042 0,045 0,017 0,052 0,065

0,126 0,169 0,035 0,089 0,155 0,165 0,092 0,156 0,044 0,120 0,074 0,069 0,103 0,054 0,045 0,077 0,056 0,045 0,048 0,044 0,114 0,173 0,104 0,080 0,142 0,080 0,089 0,047 0,050 0,105 0,092 Nguồn: Tính toán từ báo cáo tài chính của các ngân hàng

ROA là hệ số sinh lời trên tài sản, cho biết một đồng tài sản sẽ tạo ra bao nhiêu

đồng lợi nhuận. Chỉ số này được sử dụng để đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân

hàng với nguyên tắc ROA càng cao thì ngân hàng hoạt động càng hiệu quả. Bảng 3.11

cho biết thu thập trên tài sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn

2009-2015. Nhằm mục đích đánh giá độ chính xác sự biến động của hiệu quả kinh

doanh ngân hàng trong khoảng thời gian nghiên cứu, hệ số này được tính toán theo 3

giai đoạn: từ 2009 đến 2010, từ 2011 đến 2012 và từ 2013 đến 2015.

Bảng 3.11. ROA của các ngân hàng thương mại Việt Nam ĐVT: %

STT Ngân hàng

2009-2010

2011-2012

2013-2015

2009-2015

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

STB ACB PVF SHB VCB CTG EIB TCB SCB LVB HDB OCB SGB ABB TPB KLB VAB NVB NAB GDB VPB MBB MSB VIB BID VTTB PGB NASB SEAB EAB

0,013 0,011 0,006 0,010 0,013 0,011 0,015 0,016 0,004 0,018 0,009 0,014 0,034 0,010 -0,003 0,019 0,011 0,008 0,011 0,011 0,009 0,015 0,009 0,008 0,009 0,012 0,019 0,005 0,006 0,013 0,012

0,015 0,017 0,004 0,013 0,013 0,010 0,016 0,019 0,009 0,045 0,008 0,011 0,016 0,008 0,016 0,012 0,010 0,006 0,003 0,009 0,011 0,016 0,011 0,007 0,009 0,005 0,014 0,009 0,015 0,015 0,012

0,011 0,005 0,001 0,004 0,009 0,010 0,006 0,005 0,000 0,008 0,004 0,007 0,014 0,004 0,010 0,014 0,003 0,000 0,007 0,007 0,007 0,013 0,002 0,005 0,007 0,014 0,006 0,003 0,001 0,004 0,006

0,013 0,010 0,003 0,008 0,011 0,011 0,011 0,012 0,004 0,022 0,007 0,010 0,020 0,007 0,008 0,015 0,008 0,004 0,007 0,009 0,009 0,014 0,006 0,006 0,008 0,011 0,012 0,005 0,007 0,010 0,010

Ngành

Nguồn: Tính toán từ báo cáo tài chính của các ngân hàng

Bảng 3.11 cho thấy, nhóm các ngân hàng dẫn đầu về hiệu quả kinh doanh xét

theo hệ số ROA bao gồm Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (VCB), Ngân

hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) với 1 đồng tài sản của ngân hàng

có thể tạo ra hơn 0,02 đồng lợi nhuận. Ngân hàng đứng cuối cùng trong bảng hiệu

quả kinh doanh là Ngân hàng TMCP Nam Á (NAB) khi 1 đồng tài sản của ngân

hàng chỉ có thể tạo ra 0,008 đồng lợi nhuận. Hiệu quả của các ngân hàng này đặc

biệt tăng nhanh qua từng giai đoạn.

Xét về mức độ biến động của chỉ tiêu ROA trong cả giai đoạn, nhìn chung

hầu hết các ngân hàng có hiệu quả kinh doanh tăng qua các giai đoạn khác nhau.

Một số ngân hàng có sự cải thiện hiệu quả rõ rệt như Ngân hàng TMCP Đông Nam

Á (SEAB), Ngân hàng TMCP An Bình (ABB), Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt

Nam (VIB), Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB), Ngân hàng TMCP Bưu

Điện Liên Việt (LVB) và Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB). Tuy nhiên, cũng có

một số ngân hàng có hiệu quả kinh doanh biến động giảm theo thời gian. Một số

ngân hàng có mức độ hiệu quả kinh doanh biến động theo các chiều hướng khác

nhau trong suốt giai đoạn nghiên cứu như Ngân hàng TMCP Đại chúng Việt Nam

(PVF), Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB), Ngân hàng Sài Gòn Công thương (SGB)

và Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam (EIB).

Bảng 3.12. So sánh xếp hạng các NHTM Việt Nam theo ROA và ROE

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Năm

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ACB

LVB VCB

LVB

SGB

SGB ACB

PGB

CTG

SGB MBB VTTB MBB VTTB

TCB ACB

TCB

LVB

TCB KLB MBB KLB VPB KLB BID MBB

VCB

TPB

ACB

SGB VCB MBB MBB VTTB EIB MBB STB

STB

VPB

STB

4 MSB TCB MSB EIB

ACB KLB CTG

SGB

BID

LVB VTTB MBB VTTB SGB

SCB MBB CTG

PGB MBB OCB

EIB

TCB VTTB EIB

BID

TPB

6 MBB EAB

PGB GDB CTG VCB

PGB

LVB

PGB

CTG

SGB

STB

CTG

EAB

EIB

BID

OCB MSB EIB

EAB

EIB

VCB CTG

TPB

CTG VCB VCB

BID

SEAB MBB STB

LVB

TCB

LVB GDB KLB VTTB VCB VCB CTG VPB

CTG

SGB

STB MBB BID

PGB VCB MBB VPB NAB KLB VPB ACB KLB

LVB

STB

VIB

VCB

EIB

ABB

STB

EAB

EAB VCB

SHB OCB

SHB

BID

STB

SHB

LVB

SEAB STB

STB

VPB

STB

SGB GDB LVB BID

TCB VIB

SGB KLB

EAB

EAB BID

CTG ABB ABB ACB

LVB NASB GDB

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Năm

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

SHB

SCB

SHB VAB VIB

SEAB SHB NAB

PGB OCB OCB

SHB

LVB

TCB

VPB VCB VAB ACB

SHB ACB HDB OCB

STB

EAB NASB ACB VIB

OCB

SEAB VPB NVB KLB HDB VAB KLB VCB GDB VIB

EAB NAB NAB ACB

VIB

PGB VPB MSB

SEAB BID

VTTB ACB VIB

TPB

SGB GDB OCB

PGB

PGB MSB

SGB

TPB

ABB MSB

SGB VAB ACB BID

TCB

EAB HDB NAB

EIB

CTG HDB ABB

PGB

SHB MSB

SHB HDB VAB EIB

TCB KLB NASB

NVB BID

OCB

SHB OCB NAB GDB VPB OCB

STB

NAB EIB

SGB HDB

TPB

NASB PVF

VPB VPB

CTG OCB HDB TCB VPB MSB NASB GDB

SHB

NASB VAB EIB

CTG VAB VIB

VIB

BID

NAB HDB GDB MSB

PGB

LVB

VAB OCB

SEAB HDB NVB VPB NAB ABB VAB ACB

SEAB HDB ABB ABB

OCB HDB KLB NASB PVF

NVB VAB NVB TPB

TCB HDB ABB

PVF

HDB NVB TPB

BID

NAB HDB

PVF MSB MSB MSB ABB VAB

SEAB MSB

KLB VIB

SCB

PVF

KLB

TPB

ABB VIB

NASB NASB VAB

SEAB MSB VAB

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Năm

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

ROE

ROA

VTTB VTTB ABB VIB

SCB

PVF

NVB NASB SEAB SEAB PGB

PGB VAB

SEAB

ABB ABB NASB NVB TPB

GDB NASB PVF

PVF

VIB

SCB

NAB NAB GDB

SCB NASB NASB SEAB SCB

SCB

SCB NVB NVB EAB

EIB

GDB GDB NAB VTTB GDB

SCB

SEAB SHB

SHB

SCB

PVF

EIB

EAB

PVF

VTTB NAB VTTB VTTB TPB

TPB

NVB NVB

PVF

SCB NVB NVB

Nguồn: tính toán của tác giả

Hai chỉ tiêu quan trọng và phổ biến để đánh giá hiệu quả kinh doanh của các

ngân hàng TMCP Việt Nam là ROA và ROE. Để trả lời cho câu hỏi một ngân hàng

có hiệu quả kinh doanh cao xét ở chỉ tiêu ROA thì có đạt hiệu quả kinh doanh cao

xét ở chỉ tiêu ROE, luận án lập bảng so sánh trực quan xếp hạng ROA và ROE của

30 ngân hàng trong giai đoạn 2009-2015. Kết quả so sánh cho thấy:

Các ngân hàng ở cuối bảng xếp hạng về ROA thì cũng đứng cuối bảng đối

với ROE. Các ngân hàng đó bao gồm: ngân hàng TMCP Việt Nam Thương Tín

(VTTB), Ngân hàng TMCP An Bình (ABB), ngân hàng TMCP Nam Á (NAB),

ngân hàng TMCP Bản Việt (GDB) năm 2009; ngân hàng TMCP Đại chúng Việt

Nam (PVF) năm 2009, 2013, ngân hàng TMCP Bắc Á (NASB) năm 2011, 2012; và

ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) 2011, 2013, 2015.

Ngoại trừ ngân hàng TMCP Sài Gòn Công thương (SGB) đứng đầu cả về

ROA và ROE năm 2011 thì các ngân hàng hầu như không giống nhau về thứ hạng

ROA và ROE. Một số ngân hàng có sự khác nhau đáng kể xếp hạng ROA và ROE.

Chẳng hạn, ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt (LVB) đứng đầu về ROA nhưng

đứng thứ 10 về ROE, ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB) đứng thứ 3 về ROA

nhưng đứng thứ 20 về ROE, ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (CTG) đứng

thứ 9 về ROE nhưng lại đứng thứ 18 về ROA trong năm 2009. Trong năm 2010,

ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (VCB) đứng đầu về ROE nhưng lại

đứng thứ 10 về ROA, ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt (LVB) đứng thứ nhất

về ROA nhưng lại đứng thứ 11 về ROE. Trong năm 2012, ngân hàng TMCP Công

thương Việt Nam (CTG) xếp thứ 4 về ROE nhưng lại xếp thứ 12 về ROA. Gần đây,

năm 2015, ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB) đứng thứ 10 về ROE nhưng

lại đứng thứ 20 về ROA.

Như vậy, kết quả so sánh cho thấy, sử dụng các chỉ tiêu truyền thống (ROA

và ROE) khó đưa ra được một đánh giá đồng nhất về hiệu quả kinh doanh của ngân

hàng. Lý do của kết quả này là các chỉ số tài chính trong phương pháp này được

tính toán một cách đơn lẻ, phản ánh những khía cạnh khác nhau trong hoạt động của

ngân hàng.

3.3. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt

Nam theo phương pháp tham số SFA

3.3.1. Khái quát về phương pháp tham số SFA sử dụng để đánh giá hiệu quả

kinh doanh ngân hàng

Trong phương pháp truyền thống, hiệu quả kinh doanh của ngân hàng được

đánh giá bằng các chỉ số tài chính thu thập trên báo cáo tài chính năm của ngân

hàng và theo đó, các chỉ số này tính toán được càng cao thì hiệu quả kinh doanh của

ngân hàng cũng càng cao. Tuy nhiên, trong cách tiếp cận hiện đại, phương pháp

định lượng được sử dụng để xây dựng một đường biên hiệu quả mà một ngân hàng

được đánh giá là hiệu quả khi ngân hàng đó hoạt động trên đường biên này.

Phần này của luận án trình bày kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của

ngân hàng sử dụng phương pháp tham số (SFA) để xây dựng đường biên ngẫu

nhiên (đường biên hiệu quả). Đường biên này được xác định bằng một hàm số

nhằm mô tả mối quan hệ giữa các đầu vào mà ngân hàng sử dụng với các đầu ra

là kết quả của quá trình kinh doanh ngân hàng. Hai hàm số thông dụng trong

cách tiếp cận này là hàm Cobb-Douglas tuyến tính và hàm Loga siêu việt. Kết

quả phân tích trong chương 2 cho thấy, hàm Cobb-Douglas tuyến tính là hàm

số thích hợp đối với dữ liệu nghiên cứu của luận án. Chính vì vậy, hàm Cobb-

Douglas tuyến tính sẽ là hàm số được lựa chọn để xây dựng đường biên hiệu

quả cho các ngân hàng trong luận án này. Hiệu quả kinh doanh của từng ngân

hàng sẽ được đánh giá dựa vào sự so sánh giữa kết quả hoạt động của từng

ngân hàng đối với đường biên hiệu quả.

Hàm Cobb-Douglas tuyến tính có dạng:

(3.1)

là đầu ra của hoạt động ngân hàng, bao gồm các khoản cho Trong đó,

vay khách hàng (Q1) và các tài sản sinh lời khác (Q2). Q1 là số tiền cho các khách

hàng cá nhân và tổ chức vay còn Q2 gồm số tiền cho các tổ chức tín dụng khác

vay, chứng khoán đầu tư và chứng khoán kinh doanh. Các đầu vào được lựa

chọn bao gồm Tài sản cố định (X1), Tiền gửi của khách hàng (X2), và Chi phí lao

động (X3).

Mô hình có các biến như công thức 3.1 được coi là mô hình gốc (mô hình 1)

chỉ bao gồm các biến đầu vào và đầu ra cơ bản trong hoạt động kinh doanh ngân

hàng. Từ mô hình gốc này, các biến có thể ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh

củangân hàng đặc biệt là biến mô tả rủi ro tín dụng có thể được bổ sung để tạo ra

các mô hình mới.

- Mô hình có rủi ro tín dụng như 1 biến đầu vào độc lập (mô hình 2).

- Mô hình có rủi ro tín dụng như một biến ảnh hưởng đến sự phi hiệu quả của

ngân hàng (mô hình 3).

Bên cạnh những biến đầu vào và đầu ra của ngân hàng, các đặc điểm về quy

mô, cơ cấu sở hữu, tuổi của ngân hàng cũng được thu thập, và thể hiện trên các phụ

lục 04, 05, 06.

3.3.2. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam

theo phương pháp tham số SFA

Bằng sự hỗ trợ của phần mềm FRONTIER 4.1, hiệu quả kinh doanh của mỗi

ngân hàng thương mại được tính toán trong 7 năm được thể hiện trong bảng 3.13.

Trong bảng này, các biến đầu ra và đầu vào trong hàm Cobb-Douglas tuyến tính

như được xác định trong mô hình gốc (mô hình 1). Hiệu quả kinh doanh của các

ngân hàng được sắp xếp theo chiều giảm dần để dễ dàng phân loại được các nhóm

ngân hàng có mức độ hiệu quả khác nhau.

Các ngân hàng có hiệu quả kinh doanh cao nhất trong 30 ngân hàng là

Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID), Ngân hàng TMCP

Đại chúng Việt Nam (PVF), và Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam

(CTG) với mức độ hiệu quả lớn hơn 90%. Các ngân hàng này đều có quy mô

lớn với tổng tài sản lớn hơn 45.000 tỷ đồng và có thời gian hoạt động dài trên

10 năm tính đến thời điểm hiện tại. Trong ba ngân hàng này, Ngân hàng

TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam và Ngân hàng TMCP Công thương Việt

Nam là các ngân hàng thương mại cổ phần nhà nước còn Ngân hàng TMCP

Đại chúng Việt Nam chỉ có sở hữu của Nhà nước trong cơ cấu vốn. Xét về cấu trúc vốn

của ngân hàng, đo bằng tỷ lệ giữa nợ phải trả và vốn chủ sở hữu thì các ngân hàng này

đều có tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E) lớn hơn 10.

Các ngân hàng có mức độ hiệu quả kinh doanh thấp nhất (nhỏ hơn 70%) bao

gồm 7 ngân hàng Ngân hàng Thương mại Cổ phần Bản Việt (GDB), Ngân hàng

Thương mại Cổ phần Việt Nam Thương Tín (VTTB), Ngân hàng Thương mại

Cổ phần Nam Á (NAB), Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đông Nam Á

(SEAB), Ngân hàng Thương mại Cổ phần Hàng Hải (MSB), Ngân hàng

Thương mại Cổ phần Bưu Điện Liên Việt (LVB) và Ngân hàng Thương mại Cổ

phần Tiên Phong (TPB). Nhóm các ngân hàng này có cả quy mô lớn và quy mô

nhỏ và trung bình, tuy nhiên các ngân hàng này đều không phải là các ngân

hàng thương mại cổ phần nhà nước. Một số ngân hàng đã hoạt động hơn 20

năm như (NAB, SEAB, MSB), một số ngân hàng có tuổi đời chưa lâu với thời

gian hoạt động dưới 10 năm (VTTB, LVB, TPB). Điều đáng chú ý là các ngân

hàng này có tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E) tương đối nhỏ, các tỷ lệ tính

toán được hầu hết nhỏ hơn 10.

Xét về sự thay đổi qua các năm, có thể nhận thấy hiệu quả kinh doanh của

ngân hàng có sự tăng dần đều qua các năm. Tuy nhiên, sự gia tăng này không quá

lớn, hầu như đều nhỏ hơn 10%.

100

Bảng 3.13. Kết quả tính toán hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo mô hình 1

STT

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Bình quân

Ngân hàng

0,965

0,964

0,965 0,965 0,966 0,966 0,967

BID

0,962

0,961

0,962 0,962 0,963 0,963 0,964

PVF

0,944

0,942

0,943

0,944 0,944 0,945 0,946 0,947

CTG

0,883

0,878

0,880

0,881 0,883 0,885 0,886 0,888

VCB

0,827

0,820

0,822

0,825 0,827 0,830 0,832 0,834

NASB

0,824

0,816

0,819

0,821 0,824 0,826 0,829 0,831

STB

0,814

0,807

0,809

0,812 0,814 0,817 0,820 0,822

ACB

0,803

0,794

0,797

0,800 0,803 0,805 0,808 0,811

EAB

0,790

0,781

0,784

0,787 0,790 0,793 0,796 0,799

VIB

0,783

0,774

0,777

0,780 0,783 0,786 0,789 0,792

EIB

0,774

0,765

0,768

0,771 0,774 0,777 0,780 0,783

OCB

0,774

0,764

0,768

0,771 0,774 0,777 0,780 0,783

SCB

0,769

0,760

0,763

0,766 0,769 0,772 0,775 0,779

VPB

0,752

0,742

0,746

0,749 0,752 0,756 0,759 0,762

VAB

0,749

0,739

0,743

0,746 0,749 0,753 0,756 0,759

TCB

0,747

0,737

0,740

0,744 0,747 0,751 0,754 0,757

MBB

0,745

0,734

0,738

0,741 0,745 0,748 0,751 0,755

SGB

0,740

0,730

0,734

0,737 0,741 0,744 0,747 0,751

PGB

0,736

0,726

0,729

0,733 0,736 0,740 0,743 0,747

KLB

0,734

0,724

0,727

0,731 0,734 0,738 0,741 0,745

NVB

0,725

0,714

0,718

0,722 0,725 0,729 0,733 0,736

HDB

0,709

0,698

0,702

0,705 0,709 0,713 0,717 0,720

SHB

0,707

0,696

0,700

0,704 0,707 0,711 0,715 0,719

ABB

0,686

0,673

0,677

0,682 0,686 0,690 0,694 0,697

GDB

0,682

VTTB

0,670

0,674

0,678 0,682 0,686 0,690 0,694

0,655

NAB

0,642

0,647

0,651 0,655 0,660 0,664 0,668

0,651

SEAB

0,638

0,643

0,647 0,651 0,656 0,660 0,664

0,651

MSB

0,638

0,642

0,647 0,651 0,655 0,660 0,664

0,648

LVB

0,635

0,640

0,644 0,649 0,653 0,657 0,661

0,597

TPB

0,583

0,588

0,593 0,597 0,602 0,607 0,612

Nguồn: Kết quả phân tích trên FRONTIER 4.1.

101

3.4. Phân tích mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của các

ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

3.4.1. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng khi có tác động của rủi

ro tín dụng

Tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng

TMCP Việt Nam được đánh giá bằng cách tính toán hiệu quả kinh doanh ngân hàng

trong phương pháp tham số với sự có mặt của biến rủi ro tín dụng để xây dựng

đường biên hiệu quả. Từ đó, xem xét hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng có

thay đổi trong hai trường hợp có rủi ro tín dụng và không có rủi ro tín dụng hay

không. Từ mô hình gốc (mô hình 1), mô hình 2 và mô hình 3 được xây dựng. Mô

hình 2 là mô hình có chứa rủi ro tín dụng như một biến đầu vào, có vai trò song

song với các biến đầu vào khác (Tài sản cố định, Tiền gửi và Lao động) trong việc

xây dựng đường biên hiệu quả. Mô hình 3 là mô hình có rủi ro tín dụng như một

biến kiểm soát, biến có ảnh hưởng đến sự phi hiệu quả kinh doanh củangân hàng

(ui). Trong mô hình 3 này, rủi ro tín dụng được coi là biến số có thể làm cho một ngân hàng hoạt động ngoài đường biên hiệu quả.

Sử dụng hàm Cobb-Douglas tuyến tính, từ hàm số 3.1, hàm số mới có biến

rủi ro tín dụng như một biến đầu vào (3.2) và hàm số có biến rủi ro tín dụng như

một biến kiểm soát, hay biến phi hiệu quả (3.3) được mô tả như sau:

(3.2)

(3.3)

Trong hai hàm số trên, biến X4 là biến rủi ro tín dụng, đo lường bằng dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng. Các biến đầu vào và đầu ra khác được xác

định như trong mô hình gốc (mô hình 1). Kết quả tính toán hiệu quả của tất cả ngân

hàng trong mẫu nghiên cứu theo mô hình 2 và mô hình 3 được thể hiện trên bảng

3.14 và bảng 3.15.

Theo kết quả tính toán trên bảng 3.14, hai ngân hàng có hiệu quả kinh doanh

gần 98% cũng là hai ngân hàng có hiệu quả kinh doanh cao nhất trong mô hình 1,

đó là Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID), Ngân hàng TMCP

102

Đại chúng Việt Nam (PVF). Các ngân hàng có mức độ hiệu quả thấp bao gồm 5

ngân hàng: Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nam Á (NAB), Ngân hàng Thương

mại Cổ phần Đông Nam Á (SEAB), Ngân hàng Thương mại Cổ phần Hàng Hải

(MSB), Ngân hàng Thương mại Cổ phần Bưu Điện Liên Việt (LVB) và Ngân hàng

Thương mại Cổ phần Tiên Phong (TPB).

Bảng 3.14. Kết quả tính toán hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo mô hình 2

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015 Bình quân

STT

0,975 0,973 0,884 0,874 0,862 0,829 0,808 0,803 0,800 0,800 0,778 0,772 0,770 0,761 0,760 0,760 0,753 0,749 0,748 0,747 0,730 0,729 0,729 0,718 0,700 0,692 0,686 0,665 0,639 0,613

Ngân hàng BID PVF CTG VCB NASB STB ACB EAB VIB EIB OCB SCB VPB VAB TCB MBB SGB PGB KLB NVB HDB SHB ABB GDB VTTB NAB SEAB MSB LVB TPB

0,973 0,971 0,874 0,863 0,851 0,816 0,794 0,787 0,785 0,785 0,761 0,754 0,752 0,744 0,742 0,742 0,734 0,730 0,729 0,728 0,710 0,710 0,709 0,697 0,679 0,670 0,664 0,642 0,614 0,588

0,974 0,971 0,878 0,867 0,854 0,821 0,799 0,793 0,790 0,790 0,767 0,760 0,758 0,750 0,748 0,748 0,740 0,737 0,736 0,735 0,717 0,716 0,716 0,704 0,686 0,677 0,672 0,650 0,622 0,596

0,975 0,972 0,881 0,870 0,858 0,825 0,804 0,798 0,795 0,795 0,773 0,766 0,764 0,756 0,754 0,754 0,747 0,743 0,742 0,741 0,724 0,723 0,723 0,711 0,693 0,685 0,679 0,657 0,631 0,605

0,976 0,974 0,887 0,877 0,865 0,834 0,813 0,808 0,805 0,805 0,784 0,778 0,776 0,768 0,766 0,766 0,759 0,755 0,754 0,753 0,737 0,736 0,736 0,725 0,708 0,699 0,694 0,673 0,647 0,622

0,977 0,974 0,890 0,880 0,869 0,838 0,818 0,813 0,810 0,810 0,789 0,783 0,781 0,773 0,772 0,772 0,765 0,761 0,760 0,759 0,743 0,743 0,742 0,731 0,714 0,706 0,701 0,680 0,655 0,630

0,977 0,975 0,893 0,884 0,872 0,842 0,823 0,817 0,815 0,815 0,795 0,788 0,787 0,779 0,777 0,777 0,770 0,767 0,766 0,765 0,749 0,749 0,748 0,738 0,721 0,713 0,708 0,688 0,663 0,638

0,975 0,973 0,884 0,874 0,862 0,830 0,809 0,803 0,800 0,800 0,779 0,772 0,770 0,762 0,760 0,760 0,753 0,749 0,748 0,747 0,730 0,730 0,729 0,718 0,701 0,692 0,687 0,665 0,639 0,614

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Nguồn: Kết quả phân tích trên FRONTIER 4.1.

103

Bảng 3.15 cho biết hiệu quả kinh doanh của ngân hàng khi biến rủi ro tín

dụng được đưa vào mô hình như một biến số có thể ảnh hưởng đến sự phi hiệu

quả của ngân hàng. Theo bảng này, ngân hàng có hiệu quả kinh doanh cao nhất

là Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) với hiệu quả trung

bình hơn 90%. Hai ngân hàng có hiệu quả kinh doanh trên 80% là Ngân hàng

TMCP Ngoại thương Việt Nam (VCB) và Ngân hàng TMCP Công thương Việt

Nam (CTG).

Ngân hàng TMCP Đại chúng Việt Nam (PVF) có mức hiệu quả kinh

doanh trên 90% trong mô hình 1 nhưng chỉ có mức hiệu quả kinh doanh trên

75% trong mô hình 3. Ngoài ra, ngân hàng PVF, Ngân hàng TMCP Á Châu

(ACB) cũng có sự sụt giảm mạnh về hiệu quả kinh doanh so với kết quả trong

mô hình 2.

Các ngân hàng có mức hiệu quả kinh doanh thấp nhất được tính toán dưới

50% là các ngân hàng Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công thương (SGB), Ngân

hàng TMCP Kiên Long (KLB), Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt (LVB),

Ngân hàng TMCP Việt Nam Thương Tín (VTTB), Ngân hàng TMCP Bản

Việt (GDB), Ngân hàng TMCP Nam Á (NAB) và Ngân hàng TMCP Tiên

Phong (TPB).

Hiệu quả kinh doanh ngân hàng tính toán theo mô hình 3 biến động khá đa

dạng, theo các chiều hướng khác nhau. Đa số các ngân hàng có hiệu quả kinh doanh

tăng trong giai đoạn từ 2010 đến 2012. Tuy nhiên, một số ngân hàng có hiệu quả

kinh doanh giảm mạnh, điển hình là ngân hàng TMCP Đại chúng Việt Nam (PVF)

có hiệu quảkinh doanh bằng 1 trong năm 2009 nhưng giảm nhanh chóng xuống tới

mức gần 60% năm 2015. Một số ngân hàng mặc dù có mức hiệu quả kinh doanh

trung bình chưa cao nhưng hiệu quả có xu hướng cải thiện trong giai đoạn nghiên

cứu là Ngân hàng Thương mại Cổ phần Tiên Phong (TPB) và Ngân hàng TMCP

Bản Việt (GDB).

104

Bảng 3.15. Kết quả tính toán hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo mô hình 3

STT

2009

2010

2011 2012

2013 2014

2015 Bình quân

Ngân hàng

0,908

BID

0,840

0,892 0,884 0,937 0,936 0,948 0,919

0,883

CTG

0,805

0,840 0,913 0,912 0,892 0,906 0,911

0,822

VCB

0,727

0,769 0,811 0,852 0,856 0,854 0,882

0,762

PVF

1,000

0,724 0,939 0,795 0,668 0,617 0,591

0,703

ACB

0,590

0,706 0,743 0,737 0,732 0,707 0,709

0,686

STB

0,584

0,702 0,738 0,722 0,684 0,679 0,697

0,656

EIB

0,573

0,659 0,696 0,695 0,657 0,657 0,657

0,635

TCB

0,571

0,630 0,640 0,640 0,630 0,660 0,675

0,632

MBB

0,509

0,607 0,645 0,625 0,660 0,677 0,699

0,627

VIB

0,563

0,593 0,685 0,681 0,627 0,618 0,624

0,620

SCB

0,573

0,606 0,584 0,627 0,661 0,605 0,682

0,607

VPB

0,517

0,543 0,622 0,619 0,591 0,655 0,703

0,601

EAB

0,571

0,564 0,638 0,637 0,606 0,590 0,599

0,592

NASB

0,589

0,583 0,595 0,585 0,552 0,602 0,636

0,569

SHB

0,428

0,480 0,562 0,572 0,602 0,661 0,677

0,542

HDB

0,511

0,482 0,529 0,504 0,549 0,612 0,606

0,539

OCB

0,453

0,514 0,550 0,561 0,565 0,564 0,564

0,531

ABB

0,488

0,517 0,555 0,566 0,522 0,541 0,527

0,529

MSB

0,481

0,568 0,561 0,600 0,516 0,506 0,472

0,520

VAB

0,456

0,516 0,558 0,550 0,521 0,516 0,520

0,517

NVB

0,462

0,539 0,532 0,534 0,581 0,485 0,482

0,509

PGB

0,394

0,482 0,525 0,524 0,549 0,540 0,549

0,509

SEAB

0,480

0,470 0,583 0,466 0,470 0,504 0,588

0,494

SGB

0,477

0,480 0,507 0,519 0,490 0,493 0,490

0,491

KLB

0,448

0,484 0,508 0,489 0,504 0,507 0,497

0,490

LVB

0,436

0,457 0,473 0,443 0,510 0,533 0,579

0,470

VTTB

0,454

0,437 0,472 0,487 0,477 0,480 0,483

0,456

GDB

0,357

0,437 0,469 0,459 0,481 0,476 0,511

0,453

NAB

0,405

0,444 0,428 0,435 0,458 0,499 0,505

0,428

TPB

0,232

0,398 0,418 0,351 0,505 0,537 0,557

Nguồn: Kết quả phân tích trên FRONTIER 4.1.

105

3.4.2. Đánh giá sự thay đổi của hiệu quả kinh doanh ngân hàng khi có tác động

của rủi ro tín dụng

Sau khi tính toán được hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam khi có

sự xuất hiện của rủi ro tín dụng, luận án tiếp tục đánh giá sự thay đổi của hiệu quả

kinh doanh ngân hàng so với hiệu quả kinh doanh thu được từ mô hình gốc.

Bảng 3.16 so sánh kết quả tính toán hiệu quả kinh doanh ngân hàng trong mô

hình 1 và kết quả tính toán hiệu quả kinh doanh khi có rủi ro tín dụng như một biến

đầu vào độc lập trong mô hình (mô hình 2). Bảng 3.17 so sánh kết quả tính toán

hiệu quả kinh doanh ngân hàng khi không có rủi ro tín dụng (mô hình 1) và các yếu

tố kiểm soát ảnh hưởng đến sự phi hiệu quả, kết quả tính toán hiệu quả kinh doanh

khi rủi ro tín dụng được đưa vào mô hình (mô hình 3).

Sự chênh lệch về hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP trong mẫu

nghiên cứu trong bảng 3.16 được tính toán bằng cách lấy hiệu quả kinh doanh trong

mô hình 2 trừ đi kết quả trong mô hình 1. Bảng 3.16 cho biết có 19/30 ngân hàng có

hiệu quả kinh doanh tăng khi rủi ro tín dụng được tính đến trong mô hình tham số

trong khi có 10 ngân hàng có hiệu quả kinh doanh giảm trong mô hình 2 so với mô

hình 1. Ngân hàng TMCP Quân đội (MBB) ngân hàng duy nhất có hiệu quả kinh

doanh gần như không đổi giữa hai mô hình.

Trung bình sự chênh lệch hiệu quả kinh doanh trong giai đoạn 2009-2010

giữa mô hình 1 và mô hình 2 là 0,3%, trong giai đoạn 2011-2012 là 0,8% và 1,4%

trong giai đoạn 2013-2015. Xét trong cả giai đoạn 2009-2015, mức chênh lệch hiệu

quả kinh doanh của các ngân hàng giữa hai mô hình trung bình là 0,9%. Như vậy,

có thể nhận xét rằng, sự chênh lệch hiệu quả kinh doanh giữa mô hình gốc và mô

hình có rủi ro tín dụng được bổ sung như một biến đầu vào trong xây dựng đường

biên hiệu quả kinh doanh là có xu hướng dương nhưng không đáng kể. Thêm nữa,

mức chênh lệch hiệu quả kinh doanh so sánh giữa các ngân hàng trong mỗi ngân

hàng cũng không nhiều. Đặc biệt, ngân hàng Ngân hàng TMCP Công thương Việt

Nam (CTG) là ngân hàng có mức hiệu quả kinh doanh thay đổi nhiều nhất (thay đổi

giảm) khi so sánh kết quả tính toán được trong mô hình 2 so với mô hình 1.

106

Bảng 3.16. So sánh hiệu quả kinh doanh của ngân hàng giữa mô hình 1 và mô hình 2

STT Ngân hàng 2009-2010

2011-2012

2013-2015

2009-2015

-0,054

STB

-0,062

-0,055

-0,047

-0,014

ACB

-0,020

-0,015

-0,009

0,011

PVF

0,010

0,011

0,039

SHB

0,033

0,038

0,044

-0,021

VCB

-0,026

-0,022

-0,018

-0,071

CTG

-0,077

-0,072

-0,066

0,019

EIB

0,014

0,018

0,023

-0,020

TCB

-0,028

-0,021

-0,014

0,056

SCB

0,052

0,055

0,058

0,016

LVB

0,008

0,015

0,023

0,036

HDB

0,030

0,035

0,041

0,005

OCB

-0,002

0,003

0,009

0,015

SGB

0,009

0,014

0,020

-0,007

ABB

-0,015

-0,008

-0,001

0,016

TPB

0,007

0,014

0,023

0,016

KLB

0,010

0,015

0,021

0,048

VAB

0,044

0,047

0,051

0,025

NVB

0,019

0,024

0,030

0,037

NAB

0,029

0,035

0,042

0,032

GDB

0,025

0,031

0,038

-0,020

VPB

-0,028

-0,022

-0,014

0,000

MBB

-0,007

-0,002

0,005

-0,012

MSB

-0,022

-0,014

-0,005

-0,018

VIB

-0,025

-0,019

-0,013

0,010

BID

0,009

0,010

0,048

VTTB

0,041

0,047

0,053

-0,011

PGB

-0,019

-0,013

-0,005

0,057

NASB

0,055

0,056

0,058

0,035

SEAB

0,028

0,034

0,041

0,006

EAB

0,001

0,005

0,010

0,003

0,008

0,014

0,009

Trung bình

Nguồn: Tính toán của tác giả

107

Trong bảng 3.17, hiệu quả kinh doanh ngân hàng tính toán trong mô hình 1

và mô hình 3 được so sánh dựa trên trung bình hiệu quả kinh doanh của các giai

đoạn 2009 -2010, 2011-2012 và 2013-2015. Số liệu trên bảng được tính toán bằng

cách lấy hiệu quả kinh doanh từ mô hình 3 trừ hiệu quả kinh doanh thu được từ mô

hình 1. Có thể thấy rằng, khi bổ sung biến rủi ro tín dụng như một yếu tố ảnh hưởng

đến sự phi hiệu quả kinh doanh củangân hàng thì hiệu quả kinh doanh đều giảm đối

với tất cả các ngân hàng trong tất cả các giai đoạn. Trung bình trong giai đoạn 2009-

2010 hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng trong mẫu giảm 20,1%, trong giai

đoạn 2011-2012 và giai đoạn 2013-2015, hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng

trong mẫu đều giảm 15,1%. Xét trong cả giai đoạn 2009-2015, hiệu quả kinh doanh

của các ngân hàng giảm hơn 14%.

Một số ngân hàng có hiệu quả kinh doanh giảm khá nhiều khi tính toán đến

rủi ro tín dụng trong xây dựng đường biên hiệu quả, sự chênh lệch lên tới hơn 30%

(PVF-Ngân hàng TMCP Đại chúng Việt Nam), hơn 20% (KLB - Ngân hàng TMCP

Kiên Long, NVB - Ngân hàng TMCP Quốc Dân). Các ngân hàng có sự chênh lệch

hiệu quả lớn giữa hai mô hình thường là các ngân hàng trong nhóm các ngân hàng

có hiệu quả kinh doanh thấp trong mẫu nghiên cứu. Ngược lại, hầu hết các ngân

hàng trong nhóm có mức hiệu quả kinh doanh cao lại không có nhiều thay đổi về

hiệu quả kinh doanh nếu tính đến tác động của rủi ro tín dụng. Chẳng hạn, Ngân

hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (VCB) có hiệu quả giảm 0,1%, Ngân hàng

TMCP Công thương Việt Nam (CTG) có hiệu quả giảm 3,3%, Ngân hàng TMCP

Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) có hiệu quả giảm 4,7%.

108

Bảng 3.17. So sánh hiệu quả kinh doanh ngân hàng giữa mô hình 1 và mô hình 3

STT Ngân hàng

2009-2010

2011-2012

2013-2015

2009-2015

STB

-0,174

-0,092

-0,137

-0,126

ACB

-0,160

-0,073

-0,098

-0,105

PVF

-0,099

-0,095

-0,337

-0,371

SHB

-0,246

-0,141

-0,062

-0,032

VCB

-0,131

-0,050

-0,019

-0,001

CTG

-0,119

-0,031

-0,041

-0,033

EIB

-0,160

-0,086

-0,126

TCB

-0,141

-0,108

-0,094

-0,074

SCB

-0,177

-0,167

-0,124

-0,092

LVB

-0,191

-0,189

-0,108

-0,070

HDB

-0,220

-0,207

-0,137

-0,120

OCB

-0,283

-0,217

-0,209

-0,210

SGB

-0,257

-0,230

-0,254

-0,255

ABB

-0,195

-0,145

-0,177

-0,180

TPB

-0,271

-0,210

-0,064

-0,040

KLB

-0,261

-0,236

-0,233

-0,239

VAB

-0,258

-0,197

-0,233

-0,232

NVB

-0,225

-0,199

-0,218

-0,252

NAB

-0,220

-0,222

-0,168

-0,151

GDB

-0,279

-0,220

-0,196

-0,175

VPB

-0,232

-0,147

-0,120

-0,067

MBB

-0,181

-0,110

-0,069

-0,048

MSB

-0,116

-0,068

-0,153

-0,179

-0,205

-0,106

-0,167

-0,166

VIB

BID

-0,098

-0,055

-0,031

-0,047

VTTB

-0,227

-0,201

-0,202

-0,199

PGB

-0,294

-0,214

-0,195

-0,192

NASB

-0,235

-0,236

-0,230

-0,191

SEAB

-0,165

-0,125

-0,130

-0,063

EAB

-0,228

-0,163

-0,204

-0,201

-0,151

-0,141

Trung bình

Nguồn: Tính toán của tác giả

109

3.4.3. Lượng hóa sự ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến đến hiệu quả kinh doanh

của các ngân hàng TMCP Việt Nam

3.4.3.1. Lựa chọn mô hình phù hợp để đánh giá tác động của rủi ro tín dụng

Phân tích trong phần 3.4.2 cho biết sự thay đổi của hiệu quả kinh doanh ngân

hàng khi bổ sung rủi ro tín dụng như một biến số trong mô hình tham số SFA. Biến

rủi ro tín dụng có thể đóng vai trò là biến đầu vào (mô hình 2) và biến kiểm soát

(mô hình 3). Kết quả so sánh cho biết hiệu quả kinh doanh củangân hàng có xu

hướng tăng với biên độ rất nhỏ khi so sánh mô hình gốc với mô hình 2 và hiệu quả

kinh doanh ngân hàng cơ bản có xu hướng giảm với biên độ khá lớn khi so sánh mô

hình gốc với mô hình 3. Như vậy, một vấn đề cần giải quyết là rủi ro tín dụng nên là

một biến số đầu vào hay một biến phi hiệu quả khi xây dựng đường biên hiệu quả hay

nói cách khác mô hình 2 hay mô hình 3 mới là mô hình phù hợp đối với dữ liệu trong

mẫu nghiên cứu của luận án. Để đánh giá mức độ phù hợp của việc bổ sung các biến và

phương pháp bổ sung biến trong các mô hình, luận án tiến hành các kiểm định cần thiết

giữa mô hình gốc và mô hình 2, mô hình 3, được gọi là các kiểm định dạng hàm Cobb-

Douglas tuyến tính. Kết quả kiểm định được thể hiện trên bảng 3.18.

Bảng 3.18. Kiểm định các dạng hàm Cobb-Douglas

Hệ số log likelihood Kết luận Hệ số kiểm định Giá trị tới hạn

=0 và = = và =0 1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình 2 H0:

11,07 132,19 188,80 -113,22 Không bác bỏ

Mô hình 1 Mô hình 2 2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình 3 H0: =0

132,19 123,34 37,04 3,841 Bác bỏ Mô hình 1 Mô hình 3

Nguồn: Kết quả kiểm định từ các ước lượng

Kết quả kiểm định trên bảng 3.18 cho thấy, giả thuyết bằng 0 của hệ số của

biến bổ sung trong mô hình 2 so với mô hình gốc không bị bác bỏ trong khi giả

thuyết bằng 0 của hệ số trong mô hình bị bác bỏ. Như vậy, có thể thấy mô hình 2

không phù hợp bằng mô hình 3. Mô hình 3 trong đó chỉ định biến rủi ro tín dụng

110

như một biến phi hiệu quả phù hợp với dữ liệu nghiên cứu trong luận án. Chính vì

vậy, có thể khẳng định, biến rủi ro tín dụng có ảnh hưởng đến hiệu quả của ngân

hàng ( ≠ 0). Biến này nên được bổ sung vào mô hình không phải dưới dạng một

biến đầu vào độc lập mà như một yếu tố ảnh hưởng đến sự phi hiệu quả của ngân

hàng, biến số có thể làm cho ngân hàng hoạt động ngoài đường biên hiệu quả.

3.4.3.2. Lượng hóa tác động của rủi ro tín dụng đối với hiệu quả kinh doanh của

các ngân hàng TMCP Việt Nam

Bảng 3.19 cho biết hệ số hồi quy của các biến đầu vào và các biến ảnh hưởng

đến sự thay đổi vị trí của ngân hàng so với đường biên hiệu quả. Các hệ số hồi quy

này được trình bày dựa vào sự có mặt của các biến trong hai mô hình 1 và mô hình 3.

Đây là hai mô hình tham số phù hợp với dữ liệu thu thập được trong nghiên cứu này.

Kết quả tính toán cho thấy, trong mô hình 1, biến đầu vào (FC – X1) mô tả vốn cố định tỷ lệ nghịch với đầu ra của ngân hàng là tổng cho vay và đầu tư khác.

Với hệ số = -0,148 nghĩa là khi vốn cố định tăng 1% thì cho vay và đầu tư khác

giảm 0,148%. Hai biến đầu vào khác là tổng tiền gửi (TD – X2) và lao động (TLC – X3) có hệ số tương quan là dương đối với lượng đầu ra mà các ngân hàng tạo ra. Chẳng hạn, nếu lượng tiền gửi tăng 1% thì cho vay và đầu tư tăng 0,119%. Vai trò

của ba biến đầu vào cơ bản này đối với lượng đầu ra của ngân hàng cũng thể hiện

tương tự trong mô hình tiếp theo (mô hình 3).

Mô hình 3 bổ sung biến rủi ro tín dụng (CR) như một yếu tố có thể ảnh

hưởng đến hiệu quả kinh doanh củangân hàng. Mô hình này cho thấy, rủi ro tín

dụng có thể làm giảm đầu ra của ngân hàng, cụ thể là, khi rủi ro tín dụng tăng 1%

thì đầu ra của ngân hàng giảm 0,586%.

Bảng 3.19. Ước lượng các hệ số hồi quy

Mô hình 3 Hệ số tương quan Mô hình 1

1,853

0,4989

Ln(FC)

-0,148

-0,245

Ln(TD)

0,119

0,099

Ln(TLC)

0,912

0,812

-0,586 Nguồn: Kết quả tính toán trên FRONTIER 4.1.

Biến Hằng số

111

3.4.4. So sánh hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam giữa mô

hình 3 với phương pháp truyền thống

Phần 3.4.2 cho biết hiệu quả kinh doanh ngân hàng tính toán từ phương pháp

tham số (đường biên ngẫu nhiên) có sự thay đổi đáng kể khi rủi ro tín dụng được

đưa vào mô hình (mô hình 3). Phần này cho biết sự thay đổi của hiệu quả kinh

doanh ngân hàng tính toán được từ mô hình 3 so với hiệu quả kinh doanh ngân hàng

đánh giá từ phương pháp truyền thống, sử dụng chỉ tiêu ROA. Để có thể so sánh

được hai giá trị có đơn vị tính khác nhau này, tác giả sẽ so sánh thứ tự xếp hạng về

hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thu được từ hai cách tiếp cận nói trên. Đồng

thời, để làm rõ sự thay đổi của hiệu quả kinh doanh ngân hàng khi có sự tác động

của rủi ro tín dụng, phân tích tương quan cũng được thực hiện.

Kết quả so sánh trên bảng 3.20 cho thấy, xếp loại hiệu quả kinh doanh của

ngân hàng khi xác định bằng đường biên hiệu quả gần như thay đổi toàn bộ so với

xếp hạng hiệu quả kinh doanh bằng cách tính toán chỉ tiêu ROA qua các năm

(phương pháp truyền thống). Trong tất cả 7 năm nghiên cứu, các ngân hàng BID,

CTG, VCB, PVF là các ngân hàng trong nhóm 3 ngân hàng có hiệu quả kinh doanh

cao nhất trong tổng số các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu khi tính toán từ phương

pháp tham số với rủi ro tín dụng là một yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh

ngân hàng (mô hình 3). Tuy nhiên, các ngân hàng này lại có kết quả xếp hạng về

ROA theo cách tiếp cận truyền thống hết sức thay đổi. Trong năm 2009, ngân hàng

TMCP Đại chúng Việt Nam (PVF) đứng thứ nhất về hiệu quả kinh doanh theo mô

hình 3 lại xếp thứ 9 về độ lớn của chỉ số ROA so với các ngân hàng còn lại. Tương

tự trong năm 2011, ngân hàng TMCP Đại chúng Việt Nam (PVF) xếp thứ 29, nằm

trong nhóm các ngân hàng có chỉ số ROA thấp nhất trong 30 ngân hàng. Tương tự,

Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) là ngân hàng dẫn đầu về

hiệu quả kinh doanh khi sử dụng phương pháp tham số có tính đến tác động của rủi

ro tín dụng trong 6 năm từ 2010 đến 2015 lại xếp thứ 15 về ROA trong năm 2009,

thứ 27 trong 2010 và xếp trong nhóm có hiệu quả trong nhóm ROA thấp nhất.

112

Bảng 3.20. So sánh hiệu quả kinh doanh ngân hàng từ mô hình 3 và ROA

TT

Năm 1

Năm 2

Năm 3

Năm 4

Năm 5

Năm 6

Năm7

MH3

ROA MH3

ROA

PVF

TCB

BID

GDB

PVF

SHB

BID

NAB BID

TPB

BID

SEAB BID

CTG

BID

ACB

CTG VPB

CTG

PGB

CTG

SCB

CTG VAB

PVF

STB

CTG

SHB

CTG

EAB VCB MSB BID

VCB VCB GDB VCB

SEAB CTG ACB VCB

STB

VCB

SHB

PVF

ABB VCB

SEAB PVF

NVB ACB NASB VCB

PVF

ACB VIB

ACB

STB

ACB KLB ACB NASB ACB VPB

STB

EAB NASB SHB

VPB

NVB

NASB CTG

STB

SGB

STB

CTG

STB

VIB

PVF

LVB

STB

CTG MBB

PGB

STB MBB EIB

STB

EIB

VTTB EIB

SHB

SCB

HDB ACB

EAB

STB

VAB

EIB

SCB

TCB

TPB

VIB

EIB

VIB

KLB MBB MBB EAB VPB

SCB

BID

SCB

PVF MBB MBB MBB NAB

TCB

VAB

EIB

VPB

VIB

EIB

SHB

ACB

EAB

EIB

SCB

TCB

GDB

EAB

LVB

TCB

NVB

EIB

VCB

TCB

VCB

TCB MSB VIB

VAB

EAB

BID

SCB

ABB VIB

VIB

OCB GDB

EIB

VIB

HDB NASB LVB VPB

TCB MBB

PVF

EAB

SCB

ABB NASB VTTB

VPB

LVB MSB

PGB

NASB VPB

VPB

STB

SHB MSB VPB

SGB

VIB

NAB

HDB

SEAB EAB ACB

SCB

EAB MSB BID

VPB

VTTB VAB NAB HDB

PVF

15 MBB BID

VPB

PVF

SEAB OCB NASB VTTB NVB ACB

TCB

KLB

EAB HDB

113

TT

Năm 1

Năm 2

Năm 3

Năm 4

Năm 5

Năm 6

Năm7

MH3

ROA MH3

ROA

ABB VIB

NVB

EIB

SHB

ABB

SHB

TPB

OCB

PGB MBB MBB

PVF

NASB

17 MSB KLB ABB HDB MSB MBB ABB

CTG NASB STB

SGB

BID

SEAB LVB

SEAB VAB VAB

TCB

VAB

SGB

OCB HDB HDB

PVF

PGB

VIB

LVB

SGB

VCB OCB

CTG ABB MSB VAB

SGB

PGB

KLB KLB

TCB

OCB

SCB

NVB

PGB

KLB

SHB

OCB

SCB

NVB MBB ABB GDB NVB MSB

TPB

OCB

VAB ABB HDB OCB NVB NVB

PGB

VCB VAB BID

HDB

TPB

PGB

KLB

VTTB NVB

PGB

VCB HDB HDB

SGB MSB MSB

TCB

SHB

NVB ABB

SEAB

OCB

SGB

VTTB PGB

TPB

HDB

PGB

LVB

SGB

ABB

PGB

VAB

TPB

KLB NASB SHB

NASB KLB VIB

KLB

EAB

TPB

OCB GDB OCB GDB MBB

LVB OCB

SEAB SEAB SGB

VAB VTTB ACB KLB NAB VTTB VTTB NAB

TCB

SHB

VPB

LVB VIB

LVB

SEAB EIB

SGB

EIB

NAB NASB KLB GDB

NAB NAB NAB BID

VTTB KLB GDB NASB GDB ABB

SEAB LVB

SGB MSB

PGB

GDB GDB NVB GDB

STB

LVB

TCB

VTTB VCB MSB

SCB

VTTB ABB

GDB VTTB VTTB EAB NAB

PVF

NAB

SEAB SEAB CTG

LVB HDB NVB VPB

TPB

NAB

TPB

ACB

TPB

OCB NAB

SHB

TPB

VAB MSB

EAB

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả

114

Để so sánh kết quả thu được từ hai phương pháp định lượng hiện đại với

phương pháp truyền thống, luận án xác định mối quan hệ giữa hiệu quả kinh doanh

tính toán từ mô hình 1 và 3 với hiệu quả kinh doanh theo phương pháp truyền thống

(ROA, ROE). Mối quan hệ này được xác định qua phân tích hồi quy tương quan với

hệ số tương quan Pearson. Hệ số này càng lớn thì mối tương quan giữa hai biến

càng chặt. Kết quả phân tích tương quan này được thể hiện trong bảng 3.21.

Bảng 3.21. Phân tích tương quan giữa phương pháp phân tích hiện đại và

phương pháp truyền thống

Mô hình 1

Mô hình 3

0,027

0,003

ROA

0,252**

0,386**

ROE

** Có ý nghĩa với mức ý nghĩa 1% Nguồn: kết quả phân tích trên SPSS 20.0

Kết quả phân tích trên bảng 3.21 cho thấy chỉ số ROA tính toán được hầu

như không có mối liên hệ có ý nghĩa thống kê với hiệu quả kinh doanh ngân hàng từ

các mô hình trong phương pháp tham số. Tuy nhiên, chỉ tiêu ROE có quan hệ cùng

chiều và có ý nghĩa đối với hiệu quả kinh doanh từ cách tiếp cận tham số. Khi hiệu

quả kinh doanh tăng thì ROE cũng có xu hướng tăng.

3.4.5. Đánh giá tác động của hiệu quả kinh doanh đối với rủi ro tín dụng của các

ngân hàng TMCP Việt Nam

Để đánh giá tác động của hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP

Việt Nam, phân tích nhân quả Granger được tiến hành trên Eviews 6.0. Kết quả

phân tích nhân quả được thể hiện trong bảng 3.22.

Bảng 3.22. Kết quả phân tích nhân quả Granger

Thống kê F Xác suất 0,00022 8,75832

2,42908 0,03068 Giả thuyết thống kê H0: Rủi ro tín dụng không phải là nguyên nhân của sự thay đổi hiệu quả kinh doanh của ngân hàng H0: Hiệu quả kinh doanh của ngân hàng không phải là nguyên nhân của rủi ro tín dụng

Nguồn: Kết quả phân tích trên Eviews 6.0

115

Kết quả trên bảng 3.22 cho thấy với độ tin cậy 95%, xác suất thống kê đều

nhỏ hơn 5%, nghĩa là giả thuyết H0 bị bác bỏ hay nói cách khác rủi ro tín dụng là

nguyên nhân của hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam và hiệu

quả kinh doanh ngân hàng cũng là nguyên nhân của rủi ro tín dụng.

Bên cạnh phân tích nhân quả Granger, phân tích hồi quy được tiến hành trên

phần mềm EVIEWS 6.0 được thực hiện để đánh giá mối quan hệ giữa rủi ro tín

dụng (CR) và hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam.

Bảng 3.23. Kết quả phân tích hàm hồi quy

Biến

Hệ số tương quan Độ lệch tiêu chuẩn Thống kê z

Xác suất

EFF -1,246569 0,003443 -0,095906 0,0000

Hằng số -0,355965 0,002092 6,513909 0,0000

Nguồn: Kết quả phân tích trên Eviews 6.0

Trong hàm hồi quy trên bảng 3.23, rủi ro tín dụng (CR) là biến phụ thuộc

còn biến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam là biến độc lập.

Để thu được kết quả hồi quy thích hợp, biến rủi ro tín dụng được tính toán lại và

biểu hiện bằng tỷ lệ giữa chi phí dự phòng rủi ro cho vay trên tổng số tiền cho vay.

Kết quả phân tích cho thấy, với độ tin cậy bằng 95%, biến hiệu quả kinh doanh của

các ngân hàng TMCP Việt Nam cũng có ý nghĩa thống kê trong mô hình và có tác

động ngược chiều đối với rủi ro tín dụng. Khi hiệu quả kinh doanh của các ngân

hàng TMCP tăng 1% thì rủi ro tín dụng giảm 1,246569%. Kết quả kiểm định và độ

tin cậy của mô hình được thể hiện trong phụ lục 08.

116

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Chương 3 trình bày kết quả phân tích hiệu quả kinh doanh ngân hàng sử

dụng các tiếp cận “trung gian” đối với hoạt động ngân hàng bằng nhiều phương

pháp khác nhau. Để đánh giá mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh

doanh ngân hàng, hiệu quả kinh doanh của từng ngân hàng trong giai đoạn nghiên

cứu được so sánh trong cả hai trường hợp: có rủi ro tín dụng và không có rủi ro tín

dụng. Ngoài ra, mối quan hệ này cũng được lượng hóa bằng hệ số tương quan của

rủi ro tín dụng với hiệu quả kinh doanh ngân hàng trong các mô hình tham số.

Khi sử dụng phương pháp tham số trong đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân

hàng, luận án sử dụng hai hàm số là hàm Cobb-Douglas tuyến tính và hàm Loga

siêu việt. Một số kiểm định cần thiết đã thực hiện cho thấy hàm Cobb-Douglas

tuyến tính là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu trong luận án. Kết quả nghiên cứu cho

thấy rủi ro đã làm giảm đáng kể hiệu quả kinh doanh ngân hàng. Bên cạnh đó, hiệu

quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam cũng là nguyên nhân dẫn đến

sự thay đổi của rủi ro tín dụng trong ngân hàng.

117

CHƯƠNG 4

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

4.1. Phát hiện của đề tài

4.1.1. Phát hiện về hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam

theo cách tiếp cận truyền thống

Trong cách tiếp cận truyền thống, luận án đánh giá hiệu quả kinh doanh của

các ngân hàng TMCP Việt Nam thông qua các chỉ tiêu tài chính liên quan đến khả

năng sinh lời, doanh thu, chi phí và quản lý rủi ro của các ngân hàng. Về cơ bản,

trong khoảng thời gian nghiên cứu, các ngân hàng TMCP Việt Nam đã trải quả

nhiều biến động và đã từng đạt được những bước tăng trưởng ấn tượng. Tuy nhiên,

kết quả ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam còn phụ thuộc nhiều vào chu kỳ

kinh tế và chính sách tiền tệ.

Luận án đặc biệt chú ý đến hai hệ số thường được sử dụng để đo lường hiệu quả

kinh doanh ngân hàng là ROA và ROE. Từ đó, luận án lập bảng so sánh trực quan xếp

hạng ROA và ROE của 30 ngân hàng trong giai đoạn 2009-2015. Để trả lời cho câu

hỏi một ngân hàng có hiệu quả kinh doanh cao xét ở chỉ tiêu ROA thì có đạt hiệu quả

kinh doanh cao xét ở chỉ tiêu ROE không?, luận án tiến hành so sánh xếp hạng của

ROA so với xếp hạng ROE của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Kết quả so sánh cho

thấy, hầu hết các ngân hàng hầu như không giống nhau về thứ hạng ROA và ROE. Một

ngân hàng có ROE cao thường có ROA thấp và ngược lại. Như vậy, kết quả so sánh

cho thấy, sử dụng các chỉ tiêu truyền thống (ROA và ROE) khó đưa ra được một đánh

giá đồng nhất về hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng. Lý do của nhận định này là

vì các chỉ số tài chính trong phương pháp truyền thống được tính toán một cách đơn

lẻ, phản ánh những khía cạnh khác nhau trong hoạt động của ngân hàng.

4.1.2. Phát hiện về hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam

theo cách tiếp cận hiện đại

Luận án tiến hành đánh giá hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP

Việt Nam theo cách tiếp cận hiện đại bằng cách xây dựng đường biên hiệu hiệu quả,

118

còn gọi là đường biên ngẫu nhiên SFA. Đường biên này được xác định bằng một

hàm số nhằm mô tả mối quan hệ giữa các đầu vào mà ngân hàng sử dụng với các

đầu ra là kết quả của quá trình kinh doanh ngân hàng. Hai hàm số thông dụng trong

cách tiếp cận này là hàm Cobb-Douglas tuyến tính và hàm Loga siêu việt. Kết quả

phân tích cho thấy, hàm Cobb-Douglas tuyến tính là hàm số thích hợp đối với dữ

liệu nghiên cứu của luận án.

Kết quả phân tích cho thấy các ngân hàng có hiệu quả kinh doanh cao nhất

trong 30 ngân hàng là các ngân hàng có mức độ hiệu quả lớn hơn 90%. Các ngân

hàng này đều có quy mô lớn với tổng tài sản lớn hơn 45.000 tỷ đồng và có thời gian

hoạt động dài trên 10 năm tính đến thời điểm hiện tại. Xét về cấu trúc vốn của ngân

hàng, đo bằng tỷ lệ giữa nợ phải trả và vốn chủ sở hữu thì các ngân hàng này đều có

tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E) lớn hơn 10.

Các ngân hàng có mức độ hiệu quả kinh doanh thấp nhất là các ngân hàng có

hiệu quả nhỏ hơn 70%. Nhóm các ngân hàng này có cả quy mô lớn và quy mô nhỏ

và trung bình, tuy nhiên các ngân hàng này đều không phải là các ngân hàng thương

mại cổ phần nhà nước. Một số ngân hàng đã hoạt động hơn 20 năm như (NAB,

SEAB, MSB), một số ngân hàng có tuổi đời chưa lâu với thời gian hoạt động dưới

10 năm (VTTB, LVB, TPB). Ngoài ra, các ngân hàng này có tỷ lệ nợ trên vốn chủ

sở hữu (D/E) tương đối nhỏ (nhỏ hơn 10).

Khi so sánh hiệu quả ngân hàng đo lường bằng cách xây dựng đường biên

hiệu quả và các chỉ số tài chính theo phương pháp truyền thống, có thể thấy, mối

quan hệ giữa hai kết quả này tương đối lỏng lẻo, đặc biệt đối với chỉ số ROA. Chính

vì vậy, một số NHTMNN có mức hiệu quả cao xác định từ cách tiếp cận tham số lại

có mức ROA và ROE thấp và ngược lại.

4.1.3. Phát hiện về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của

các ngân hàng TMCP Việt Nam

Kết quả phân tích cho thấy sự thay đổi của hiệu quả kinh doanh của các ngân

hàng khi bổ sung rủi ro tín dụng như một biến số trong mô hình tham số SFA: biến

rủi ro tín dụng có thể đóng vai trò là biến đầu vào (mô hình 2) và biến phi hiệu quả

119

hay biến kiểm soát (mô hình 3). Để đánh giá mức độ phù hợp của việc bổ sung các

biến và phương pháp bổ sung biến trong các mô hình, luận án tiến hành các kiểm

định dạng hàm Cobb-Douglas tuyến tính.

Kết quả kiểm định cho thấy, mô hình 2 không phù hợp bằng mô hình 3 do

giả thuyết bằng không của các hệ số tương quan đối với các biến trong mô hình

không bị bác bỏ. Chính vì vậy, có thể khẳng định, biến rủi ro tín dụng thực sự có

≠ 0). Biến này nên được bổ sung vào mô ảnh hưởng đến hiệu quả của ngân hàng (

hình không phải dưới dạng một biến đầu vào độc lập mà như một yếu tố ảnh hưởng

đến sự phi hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, là biến số có thể làm cho ngân hàng

hoạt động ngoài đường biên hiệu quả của nó. Kết quả lượng hóa sự ảnh hưởng của

rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng cho thấy khi rủi ro tín

dụng tăng 1% thì đầu ra của ngân hàng giảm 0,586%.

Phân tích nhân quả Granger cho thấy hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng

TMCP Việt Nam là nguyên nhân của rủi ro tín dụng. Kết quả phân tích hồi quy cho

thấy, với độ tin cậy bằng bằng 95%, biến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng

TMCP Việt Nam cũng có ý nghĩa thống kê trong mô hình và có tác động ngược

chiều đối với rủi ro tín dụng. Khi hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP

tăng 1% thì rủi ro tín dụng giảm 1,246569%, trong đó rủi ro tín dụng được biểu hiện

bằng tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay trên tổng số tiền cho vay của ngân hàng.

4.2. Kiến nghị đối với các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

4.2.1. Hoàn thiện phương pháp đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

Kết quả nghiên cứu cho thấy, hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương

mại cổ phần Việt Nam không đồng nhất khi sử dụng các phương pháp đánh giá

khác nhau. Sự khác biệt này lại càng lớn khi sử dụng chỉ tiêu kế toán (phương pháp

truyền thống) trong sự so sánh với các phương pháp định lượng (phương pháp hiện

đại) để đánh giá hiệu quả. Như vậy, các ngân hàng thương mại không nên chỉ dựa

vào các con số thống kê trên báo cáo tài chính để đánh giá hiệu quả trong hoạt động

kinh doanh của mình mà phải xây dựng một phương pháp đánh giá hiệu quả kinh

doanh một cách khoa học và phù hợp.

120

Phương pháp đánh giá hiệu quả mà ngân hàng xây dựng cần phải có sự

chuẩn bị về con người, thông tin, và công cụ hỗ trợ.

- Về con người: trước hết lãnh đạo ngân hàng phải đổi mới tư duy trong việc

đánh giá trung thực và khách quan về hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng.

Bên cạnh đó, cần có các cộng sự có khả năng hỗ trợ việc xây dựng và thực hiện

phương pháp đánh giá. Ngân hàng có thể hỗ trợ bộ phận công nghệ thông tin được

tập huấn về các phương pháp đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng.

- Về thông tin:

Mỗi ngân hàng thương mại có thể lựa chọn mô hình đánh giá hiệu quả kinh

doanh phù hợp với hoạt động ngân hàng của mình. Các biến đầu ra và đầu vào được

có thể thay đổi sao cho phù hợp nhất với hoạt động ngân hàng. Từ đó, chuẩn bị các

thông tin cho các biến hoạt động đó một cách trung thực.

- Về công cụ: ngân hàng có thể cập nhật những phần mềm cần thiết phục vụ

cho hoạt động đánh giá hiệu quả kinh doanh củangân hàng.

Hoạt động đánh giá hiệu quả kinh doanh có thể được thực hiện ở cuối mỗi

niên độ kế toán để giúp lãnh đạo ngân hàng có thể thấy được mối quan hệ giữa

nguồn lực mà ngân hàng sử dụng và kết quả đạt được bên cạnh các kết quả trên báo

cáo tài chính. Ngoài ra, việc đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng còn giúp

cho việc lập chiến lược kinh doanh trong tương lai của ngân hàng. Chẳng hạn, trước

khi đưa ra các quyết định lớn về đầu tư, cho vay, ngân hàng có thể sử dụng mô hình

đánh giá để thấy được sử ảnh hưởng của các quyết định này đến hiệu quả của ngân

hàng. Bên cạnh đó, mô hình cũng giúp xây dựng các chỉ tiêu hoạt động trong tương

lai dựa trên một mức hiệu quả của ngân hàng.

4.2.2. Ước tính mức hiệu quả kinh doanh và rủi ro tín dụng

Một trong những phát hiện quan trọng của luận án là lượng hóa được mối

quan hệ giữa rủi ro tín dụng tới hiệu quảkinh doanh của ngân hàng, cụ thể là kết quả

phân tích đã cho biết một sự thay đổi của rủi ro tín dụng có thể ảnh hưởng như thế

nào đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng và ngược lại. Trên góc độ nhà quản trị ngân

hàng, nếu ngân hàng đặt ra một mức hiệu quả kinh doanh cần đạt được thì mức rủi

121

ro tín dụng cho phép sẽ là bao nhiêu? Ngược lại, với mức độ rủi ro tín dụng được

dự báo trong tương lai thì hiệu quả kinh doanh ngân hàng sẽ là bao nhiêu với các

ước tính khác về các yếu tố đầu ra và đầu vào của ngân hàng.

4.2.2.1. Ước tính mức độ rủi ro tín dụng chấp nhận được

Với một mức hiệu quả kinh doanh đặt ra bởi ngân hàng, các kịch bản về sự

thay đổi các yếu tố đầu ra và đầu vào và rủi ro tín dụng trong tương lai có thể được

xây dựng. Từ đó, ngân hàng có thể xác định được mức rủi ro tín dụng tối đa có thể

chấp nhận được. Cần lưu ý rằng, các yếu tố để xác định hiệu quả kinh doanh ngân

hàng đều có mối quan hệ với nhau. Chẳng hạn, sự tăng trưởng tín dụng (đầu ra của

hoạt động ngân hàng) sẽ gắn với sự gia tăng rủi ro tín dụng. Đồng thời sự tăng

trưởng tín dụng cũng tương thích với sự tăng trưởng vốn huy động. Các kịch bản

phải được xây dựng dựa trên các ước tính về mức độ tăng trưởng và các điều kiện

của ngân hàng trong những năm tiếp theo. Luận án sẽ sử dụng số liệu của ngân hàng

TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) để minh họa cho kiến nghị này.

Bảng 4.1. Dự báo kết quả kinh doanh của ngân hàng TMCP

Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID)

ĐVT: triệu đồng

2016 2017 Tỷ lệ

Đầu vào

1. Tài sản cố định

9.721.971,00

11.958.063,9

0,230

2. Tiền gửi của khách hàng

27.618.075,00

33.453.371,07

0,211

3. Lao động

4.272.562,47

6.133.787,69

0,436

1. Cho vay khách hàng

723.697.407

858.380.593

0,186

2. Tài sản sinh lời khác

144.192.808

166.791.235,1

0,157

10.015.849

10.894.819,25

0,088

Đầu ra

Rủi ro tín dụng

Nguồn: BCTC của ngân hàng và tính toán của tác giả

122

Trong bảng 4.1, số liệu về 3 đầu vào là tài sản cố định, tiền gửi của khách hàng,

lao động và 2 đầu ra là cho vay khách hàng, tài sản sinh lời khác và biến kiểm soát rủi

ro tín dụng, đo lường bằng dự phòng rủi ro cho vay, được thu thập từ báo cáo tài chính

đã được kiểm toán của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam năm 2016. Số

liệu của các khoản mục tương tự trong năm 2017 của ngân hàng này được ước tính dựa

vào tốc độ tăng trưởng bình quân trong cả giai đoạn, từ 2009 đến 2015. Tính toán cụ

thể về tốc độ gia tăng các khoản mục này được thể hiện trong phụ lục 09.

Với các thông tin về đầu ra và đầu vào ước tính được trong năm 2017, hiệu

quả kinh doanh của ngân hàng được tính toán bằng cách sử dụng phần mềm

FRONTIER 4.0. Kết quả cho thấy, hiệu quả kinh doanh của ngân hàng ước tính

được bằng 0,942% . Tuy nhiên, do hiệu quả kinh doanh mà ngân hàng chấp nhận

được chỉ là 92% nên ngân hàng có thể chịu đựng được mức rủi ro tín dụng cao hơn.

Giả sử, ngân hàng quyết định nâng cao tỷ lệ tăng trưởng tín dụng lên tới 19% (bằng

với mức khống chế của NHNN) thay vì mức 18,6% như ước tính ban đầu, giả sử tỷ

lệ dự phòng rủi ro vay bằng 0,02 số tiền cho vay (theo số trung bình của cả giai

đoạn) thì mức độ hiệu quả mới tính toán được là 0,920. Mức hiệu quả này phù hợp

với mục tiêu của ngân hàng. Từ đó, sự thay đổi các khoản mục đầu ra, đầu vào và

rủi ro tín dụng được thể hiện trong bảng 4.2.

Bảng 4.2. Dự báo kết quả kinh doanh của ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID)

ĐVT: triệu đồng

2016

2017

Tỷ lệ

Đầu vào

1. Tài sản cố định

9.721.971,00

11.958.063,9

0,230

2. Tiền gửi của khách hàng

27.618.075,00

33.453.371,07

0,211

3. Lao động

4.272.562,47

6.133.787,69

0,436

Đầu ra

1. Cho vay khách hàng

723.697,407

858.380.593

0,186

2. Tài sản sinh lời khác

144.192,808

166.791.235,1

0,157

10.015.849

17.223.998,29

0,020

Rủi ro tín dụng

Nguồn: BCTC của ngân hàng và tính toán của tác giả

123

Với các số liệu được cung cấp bởi bảng 4.2 thì hiệu quả kinh doanh của ngân

hàng ước tính được sẽ bằng 0,920 hay 92%, mức hiệu quả này phù hợp với chiến

lược kinh doanh của ngân hàng. Trong thực tế, ngân hàng có thể đưa ra các ước tính

chính xác hơn về các đầu vào và đầu ra trong mô hình và có thể xây dựng được các

kịch bản thích hợp liên quan đến rủi ro tín dụng.

4.2.2.2. Ước tính hiệu quả kinh doanh ngân hàng từ các mức độ rủi ro tín dụng

Từ kết quả ước lượng mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng tới hiệu quả kinh

doanh ngân hàng có thể thấy rủi ro tín dụng có thể làm giảm đầu ra của ngân hàng,

cụ thể là, khi rủi ro tín dụng tăng 1% thì đầu ra của ngân hàng giảm -0,586%. Như

vậy, rủi ro tín dụng tăng làm giảm tốc độ luân chuyển vốn của ngân hàng, từ đó làm

giảm đầu ra của ngân hàng. Khi ngân hàng chấp nhận một mức rủi ro cao hơn nào

đó, ngân hàng cần đánh giá sự mạo hiểm đó có ảnh hưởng như thế nào tới hiệu quả

kinh doanh ngân hàng. Nếu sự suy giảm hiệu quả kinh doanh ngân hàng đó có thể

chấp nhận được thì ngân hàng có thể thực hiện các dự án mạo hiểm hơn để có thể

thu được lợi nhuận cao hơn.

Bảng 4.3. Dự báo kết quả kinh doanh của ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) khi rủi ro tín dụng thay đổi

ĐVT: triệu đồng

2016 2017 Tỷ lệ

Đầu vào

1. Tài sản cố định

2. Tiền gửi của khách hàng

9.721.971,00 9.721.971,00 0,230

3. Lao động

27.618.075,00 27.618.075,00 0,211

4.272.562,47 4.272.562,47 0,436

1. Cho vay khách hàng

Đầu ra

2. Tài sản sinh lời khác

723.697,407 719.456.540,2 -0,59%

144.192,808 143.347.838,1 -0,59%

Rủi ro tín dụng

10.015.849 10.894.819,25 0,01

Nguồn: BCTC của ngân hàng và tính toán của tác giả

124

Bảng 4.3 trình bày ước tính về các biến đầu ra và đầu vào của ngân hàng

trong năm 2017 từ các số liệu thực tế năm 2016. Khác với bảng 4.2, rủi ro tín dụng

được ước tính tăng 1%, kèm theo sự suy giảm đầu ra -0,59%. Giả sử các yếu tố

khác không thay đổi, hiệu quả kinh doanh của TMCP Đầu tư và Phát triển Việt

Nam (BID) (BID) ước tính trong năm 2017 bằng 0,938%.

4.3. Kiến nghị đối với Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước

Kết quả nghiên cứu của luận án cho thấy rủi ro tín dụng đo lường bằng một

tỷ lệ nhất định của nợ xấu có ảnh hưởng tiêu cực tới hiệu quả kinh doanh củangân

hàng. Trong điều kiện nợ xấu là một vấn đề tồn đọng trong các ngân hàng thương

mại cổ phần Việt Nam hiện nay, luận án đề xuất một số kiến nghị đối với các cơ

quan quản lý trong việc hỗ trợ giải quyết nợ xấu, từ đó, có thể giúp nâng cao hiệu

quả kinh doanh của các ngân hàng.

4.3.1. Chứng khoán hóa nợ xấu

Một trong những giải pháp có thể giúp các ngân hàng trong việc xử lý nợ xấu

là chứng khoán hóa nợ xấu. Chứng khoán hóa nợ xấu là một phương án xử lý nợ

xấu đã thực hiện đầu tiên ở Mỹ và sau đó đã được hiều quốc gia khác áp dụng.

Chứng khoán hóa là quá trình chuyển các khoản cho vay thành các chứng khoán có

thể giao dịch trên thị trường. Hoạt động chứng khoán hóa có thể biến các tài sản

không có tính chất giao dịch thành các công cụ có tính thanh khoản cao trên thị

trường thứ cấp.

Chứng khoán hóa các khoản nợ xấu về cơ bản bao gồm 2 bước chính. Trong

bước thứ nhất, các ngân hàng tập hợp các khoản cho vay của mình, trong đó có nợ

xấu mà ngân hàng muốn đưa ra khỏi bảng cân đối kế toán của mình thành một danh

mục tài sản. Danh mục tài sản này sau đó sẽ được bán cho một tổ chức phát hành.

Trong bước thứ hai, tổ chức mua danh mục tài sản từ các ngân hàng sẽ phát hành

các chứng khoán mang lãi suất và có thể giao dịch để bán cho các nhà đầu tư trên

thị trường. Với phương án này, trách nhiệm của Nhà nước được thực hiện thông qua

việc tiến hành chứng khoán hóa nợ xấu thành trái phiếu chính phủ. Số lượng trái

phiếu chính phủ được phát hành căn cứ vào tổng giá trị nợ xấu, sẽ được đưa ra giao

125

dịch trên thị trường chứng khoán và cả trên thị trường liên ngân hàng. Trách nhiệm

của doanh nghiệp có nợ xấu là phải phát hành phiếu nợ chuyển đổi làm tài sản đối

ứng với lượng trái phiếu chính phủ trên. Trách nhiệm của các ngân hàng là tham gia

nhận trái phiếu chính phủ (và cũng có thể chấp nhận cả phiếu nợ chuyển đổi của

doanh nghiệp - coi như đã nhận được khoản thanh toán nợ xấu). Để thu hồi tiền từ

xử lý nợ xấu, các ngân hàng thương mại cổ phần có thể bán trái phiếu chính phủ

trên thị trường cho nhà đầu tư trong và ngoài nước theo nhu cầu sử dụng vốn của

ngân hàng.

Để hỗ trợ cho chứng khoán hóa các khoản nợ xấu, cần phải có các giải pháp như

- Xây dựng lộ trình phù hợp cho việc chứng khoán hóa nợ xấu

Trước hết, Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước cần lựa chọn được mô hình

chứng khoán hóa nợ xấu trên cơ sở cân nhắc các vấn đề về lợi ích cũng như rủi ro từ

hoạt động này có thể mang lại đối với nền kinh tế. Trong mô hình này, các bước

tiến hành, chủ thể tham gia, phương pháp, thời gian tiến hành và vai trò của cơ quan

quản lý cần được xác định rõ ràng.

- Hoàn thiện cơ sở pháp lý có liên quan định giá tài sản và tài sản bảo đảm

Chứng khoán hóa nợ xấu gắn với hoạt động phân loại, định giá tài sản để xây

dựng danh mục tài sản gồm các khoản cho vay trước khi biến các danh mục này

thành các loại chứng khoán có khả năng chuyển đổi. Vì vậy, cần có cơ sở pháp lý

đầy đủ và chặt chẽ cho hoạt động định giá tài sản. Ngoài ra, do các chứng khoán

4.3.2. Phát triển thị trường mua bán nợ

Phát triển thị trường mua bán nợ là một trong những giải pháp quan trọng có

thể giúp các ngân hàng xử lý các khoản nợ xấu một cách triệt để. Các giải pháp phát

triển thị trường mua bán nợ liên quan đến việc phát triển thị trường chứng khoán và

hỗ trợ hoạt động của các công ty mua bán nợ.

- Quy định chặt chẽ về việc xử lý nợ xấu

Ngân hàng Nhà nước cần đưa bổ sung các quy định chặt chẽ đối với các

ngân hàng thương mại trong việc trích lập dự phòng rủi ro cho vay và xử lý nợ xấu.

Từ đó, giúp các ngân hàng có những động thái mạnh mẽ và khẩn trương để xử lý nợ

126

xấu, tạo ra nguồn cung cho thị trường mua bán nợ. Đây là giải pháp mà một số quốc

gia đã thực hiện thành công. Chẳng hạn, các ngân hàng thương mại ở Mỹ yêu cầu

các khoản nợ quá hạn từ 180 ngày phải được đánh giá lại. Nếu như giá trị thị trường

của tài sản bảo đảm và các chi phí có liên quan không đủ để bù đắp khoản nợ này

thì ngân hàng buộc phải xử lý khoản nợ ra khỏi bảng cân đối kế toán. Tại Nhật Bản,

các ngân hàng thương mại buộc phải đưa khoản nợ xấu đã được ghi nhận trong thời

gian 3 năm ra khỏi bảng cân đối kế toán. Tại Braxin, các khoản nợ xấu phải được

ghi chép ngoại bảng và xử lý sau 6 tháng ghi nhận. Đối với các khoản nợ này, ngân

hàng phải trích lập dự phòng 100%.

- Tăng cường hoạt động giám sát các ngân hàng thương mại

Tăng cường hoạt động giám sát việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro

cho vay của các ngân hàng thương mại. Các ngân hàng cũng cần được yêu cầu báo

cáo công khai và thường xuyên về tiến trình xử lý nợ xấu của mình.

- Khuyến khích chuyển đổi nợ thành vốn cổ phần

Việc các ngân hàng tham gia vào quá trình cấu trúc lại nợ như chuyển đổi nợ

thành vốn cổ phần giúp cho việc tăng tính thanh khoản cho các khoản nợ và và cải

thiện tình hình tài chính của doanh nghiệp. Có thể tham khảo một số kinh nghiệm

liên quan đến việc khuyến khích chuyển đổi nợ thành cổ phần ở một số quốc gia.

Chẳng hạn, luật pháp Mỹ cho phép các ngân hàng được quyền chủ động về phương

án chuyển đổi các khoản cho vay thành vốn cổ phần. Đặc biệt, nếu giám đốc hay bất

kỳ cổ đông của doanh nghiệp đang vay ngân hàng sẽ chịu những hình thức phạt nếu

phản đối kế hoạch chuyển đổi do ngân hàng (chủ nợ) đề xuất.

- Hỗ trợ hoạt động của công ty mua bán nợ

Ngày 09/7/2013, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã chính thức thành lập

công ty Công ty khai thác và quản lý tài sản Việt Nam (VAMC) nhằm hỗ trợ cho

quá trình xử lý nợ xấu của các ngân hàng thương mại. Để hỗ trợ cho hoạt động của

VAMC, một số giải pháp được đưa ra như sau:

- Thứ nhất, tăng vốn điều lệ cho Công ty khai thác và quản lý tài sản Việt

Nam (VAMC)

127

Với lượng vốn hạn chế, VAMC khó có thể xử lý được các khoản nợ của các

ngân hàng một cách triệt để và hiệu quả. Vì vậy, công ty cần được tăng vốn theo đề

xuất của công ty trong giai đoạn mới.

- Thứ hai, tạo ra các cơ chế hỗ trợ cho VAMC

Trong thời gian vừa qua, số lượng nợ xấu mà công ty VAMC đã xử lý mới

chỉ chiếm phần nhỏ trong tổng số nợ đã mua từ các ngân hàng. Vì vậy, để tạo cho

hoạt động xử lý nợ của công ty, VAMC cần những hỗ trợ về mặt pháp lý từ Quốc

hội và các Bộ, ngành có liên quan như Bộ Tài nguyên và Môi trường, Bộ Kế hoạch

và Đầu tư để có được khung pháp lý cho hoạt động bán nợ cho các nhà đầu tư, nhất

là các nhà đầu tư nước ngoài.

4.4. Hạn chế của đề tài và các hướng nghiên cứu tiếp theo

Kết quả nghiên cứu của luận án đã cung cấp các cách tiếp cận trong đánh giá

hiệu quả kinh doanh ngân hàng trong mối quan hệ với biến rủi ro tín dụng. Từ đó

thấy được vai trò của hoạt động quản trị rủi ro tín dụng đến việc nâng cao hiệu quả

hoạt động của ngân hàng. Tuy nhiên, do những giới hạn về thời gian nghiên cứu

cũng như khả năng thu thập dữ liệu nên kết quả nghiên cứu còn nhiều hạn chế.

Trong tương lai, luận án mở ra một số hướng nghiên cứu mới bằng cách hoàn thiện

phương pháp nghiên cứu như sau:

Thứ nhất, các biến đầu vào và đầu ra trong mô hình có thể bổ sung thêm để

phản ánh đầy đủ các hoạt động của một ngân hàng hiện đại.

Thứ hai, các cách tiếp cận về hoạt động kinh doanh có thể được mở rộng,

không chỉ sử dụng phương pháp “trung gian” như trong luận án này mà có thể sử

dụng đồng thời các cách tiếp cận khác (cách tiếp cận “hướng về lợi nhuận”, “giá trị

gia tăng”).

Thứ ba, bên cạnh hiệu quả kỹ thuật, có thể đánh giá thêm các loại hiệu quả

kinh doanh khác như hiệu quả quy mô, hiệu quả chi phí để làm phong phú thêm các

phát hiện của đề tài.

128

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương 4 tổng kết các kết quả nghiên cứu của luận án để từ đó xây dựng các

đề xuất có liên quan tới các ngân hàng TMCP Việt Nam. Trong đó, hai phát hiện

quan trọng của đề tài liên quan đến kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của các

ngân hàng TMCP Việt Nam và mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh

doanh của các ngân hàng.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, rất khó đưa ra được đánh giá đồng nhất về hiệu

quả kinh doanh của các ngân hàng khi sử dụng các chỉ tiêu truyền thống (ROA và

ROE) vì các chỉ tiêu này được tính toán một cách đơn lẻ. Nhược điểm đó được khắc

phục khi sử dụng phương pháp xây dựng đường biên hiệu quả SFA để đánh giá hiệu

quả kinh doanh ngân hàng. Kết quả phân tích SFA cho thấy các ngân hàng có hiệu

quả kinh doanh cao nhất trong 30 ngân hàng thường là các ngân hàng quy mô lớn

và thời gian hoạt động dài trên 10 năm.

Liên quan đến mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của

ngân hàng, có thể thấy, biến rủi ro tín dụng thực sự có ảnh hưởng đến hiệu quả kinh

doanh của ngân hàng. Biến này nên được bổ sung vào mô hình không phải dưới

dạng một biến đầu vào độc lập mà như một yếu tố ảnh hưởng đến sự phi hiệu quả

của ngân hàng, là biến số có thể làm cho ngân hàng hoạt động ngoài đường biên

hiệu quả của ngân hàng đó. Khi rủi ro tín dụng tăng 1% thì đầu ra của ngân hàng

giảm 0,586%. Phân tích nhân quả Granger cho thấy hiệu quả kinh doanh của các

ngân hàng TMCP Việt Nam cũng là nguyên nhân của rủi ro tín dụng. Khi hiệu quả

kinh doanh của các ngân hàng TMCP tăng 1% thì rủi ro tín dụng giảm 1,246569%.

Kết quả nghiên cứu giúp cho các ngân hàng TMCP có thể ước tính hiệu quả

kinh doanh ngân hàng ở các mức rủi ro khác nhau hoặc xác định được mức rủi ro

tín dụng chấp nhận được với một mức hiệu quả kinh doanh yêu cầu của ngân hàng.

Các ước tính này dựa trên các dự báo về các biến đầu vào và đầu ra trong hoạt động

kinh doanh của ngân hàng trong tương lai.

129

KẾT LUẬN

Luận án được tiến hành để đánh giá mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu

quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Rủi ro tín dụng được lựa chọn

là dự phòng rủi ro cho vay của các ngân hàng được tính toán theo tỷ lệ với các

khoản nợ được phân loại của ngân hàng. Hiệu quả kinh doanh của ngân hàng được

đánh giá bằng phương pháp xây dựng đường biên hiệu quả với kỹ thuật phân tích

biên ngẫu nhiên (SFA).

Kết quả nghiên cứu cho thấy, rủi ro tín dụng là một yếu tố phi hiệu quả của

ngân hàng, làm cho một ngân hàng thương mại hoạt động xa dần với đường biên

hiệu quả. Hiệu quả kinh doanh của ngân hàng giảm mạnh khi bổ sung rủi ro tín

dụng vào các mô hình tính toán. Kết quả phân tích tham số cho thấy, rủi ro tín dụng

tăng 1% thì đầu ra của ngân hàng giảm 0,586%. Ngoài ra, hiệu quả kinh doanh của

ngân hàng cũng chính là nguyên nhân cho những thay đổi của rủi ro tín dụng theo

kết quả phân tích nhân quả Granger.

Từ những phát hiện của đề tài, luận án đưa ra những đề xuất liên quan đến

việc dự báo các mức hiệu quả kinh doanh ngân hàng với các ước tính về rủi ro tín

dụng hay phương pháp xác định rủi ro tín dung từ một mức hiệu quả. Ngoài ra, luận

án cũng đưa ra các gợi ý chính sách đối với các cơ quan quản lý Nhà nước để hỗ trợ

hoạt động xử lý nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam.

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU

CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN

I. Bài viết đăng trong Tạp chí khoa học

1. Nguyễn Thu Nga, Nguyễn Thị Minh Huệ (2016) “Mối quan hệ giữa hiệu quả

kinh doanh và rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí

Phát triển kinh tế, Số 1 (năm thứ 27) tháng 01/2016, trang 29-44.

2. Nguyễn Thu Nga (2016) “ Sử dụng phương pháp tham số trong đánh giá hiệu quả

ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí Kinh tế Châu Á Thái Bình Dương, số

481, tháng 11/2016, trang 40-42.

II. Bài viết đăng trong Kỷ yếu Hội thảo khoa học chuyên ngành

1. Nguyễn Thu Nga, Vũ Thị Loan (2015) “Banking efficiency and the relationship

with credit risk”, Kỷ yếu hội thảo quốc tế: “Proceedings of international

conference on emerging challenges: managing to success – ICECH 2015”, Quý IV/

2015, trang 264-270, Bach Khoa Publishing House.

2. Nguyễn Thu Nga, Nguyễn Hữu Tài, Trần Thanh Hải (2017) “Đánh giá hiệu quả

kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam theo phương pháp

hiện đại”; Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia: "Hoàn thiện thể chế tài chính cho

phát triển bền vững thị trường chứng khoán và thị trường bảo hiểm Việt Nam", tháng

4/2017; trang 199-227, Trường ĐH Kinh tế Quốc dân.

III. Đề tài khoa học

1. Nguyễn Thu Nga, Ngô Thị Nhung (2015) “Phân tích tác động của rủi ro tín

dụng đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP niêm yết trên thị trường

chứng khoán Việt Nam”. Đề tài cấp cơ sở . Mã số: CS2015 - BF - 009. Nghiệm thu

tháng 5/2016. Kết quả: Tốt. Chủ nhiệm đề tài

2. Nguyễn Thu Nga, Trần Thanh Hài (2016) "Ứng dụng phương pháp tham số trong

đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam”.

Đề tài cấp cơ sở . Mã số: CS2016 - BF - 39. Nghiệm thu tháng 2/2017. Kết quả: Tốt.

Chủ nhiệm đề tài

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Ahmed, A.S., Takeda, C., and Shawn, T. (1998), ‘Bank Loan Loss provision: 1.

A reexamination of capital management, Earnings Management and

Signaling Effects’, Working paper, Department of Accounting, Syracuse

University, pp.1-37.

Aigner, D.J., Lovell, C.A.K., and Schmidt, P. (1977),‘Formulation and 2.

Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models’, Journal of

Econometrics, 6: 21-37.

Altunbas, Y., Liu, M., Molyneux, P., Seth, R. (2000), ‘Efficiency and risk in 3.

Japanese banking’, Journal of Banking and Finance, 24(10), pp. 1605-1628.

Ariff, M., Can, L. (2008), ‘Cost and Profit Efficiency of Chinese Banks: A Non-

Banker, R. D., Charnes, A., and Cooper, W, W (1984). “Some Models for 4. 5.

Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment

Analysis”. Management Science, 30(9), pp. 1079-1092

Banks’, Journal of Comparative Economics, vol. 25, no. 2, pp. 196-219.

Battese, G.E. and G.S. Corra. (1977), ‘Estimation of a Production Frontier 6. 7.

Model with Application to the Pastoral Zone of Eastern Australia’,

Australian Journal of Agricultural Economics, 21, pp. 169-179.

Benston, G.J. (1965), ‘Branch banking and economies of scale’, Journal of 8.

Finance, 20(2), pp. 312-331.

Berger, A.N. & Humphrey, D.B. 1991, "The Dominance of Inefficiencies 9.

over Scale and Product Mix Economies in Banking", Journal of Monetary

Economics, vol. 28, no. 1, pp. 117-148

10. Berger, A.N. & Humphrey, D.B. 1992, "Measurement and Efficiency Issues

in Commercial Banking" in Output Measurement in the Service Sectors, ed.

Z. Griliches, University of Chicago Press, Chicago and London, pp. 245-279 11. Berger, A.N. 1993, "'Distribution Free' Estimates of Efficiency of the U.S.

Banking Industry and Tests of the Standard Distributional Assumptions",

Journal of Productivity Analysis, vol. 4, no. 3, pp. 261-292.

12. Berger, A. N., De Young, R. (1997), ‘Problem loans and cost efficiency in

commercial Banks’, Journal of Banking And Finance, (21)6, pp. 849-870.

13. Berger, A., & Humphrey, D. (1997), ‘Efficiency of Financial Institutions:

International Surveyand Directions for Future Research’, European Journal

of Operational Research, 98, pp. 175-212.

14. Berger, A.N., Hasan, I., Zhou, M. ( 2009), ‘Bank ownership and efficiency in

China: what will happen in the world’s largest nation?’ Journal of Banking

and Finance, 33, pp.113-130.

15. Berger AN, D Hancock and DB Humphrey (1993). “Bank Efficiency

Derived from the Profit Function.” J Banking and Finance 17: 317-347 16. Berger, A.N. and Mester L.J.(1997), ‘Inside the Black Box: What Explains

Differences in the Efficiencies of Financial Institutions?, Journal of Banking

and Finance, 21: 895-947

17. Bessis, J., (2002), Risk Management in Banking, Wiley; 2nd edition 18. Bhattacharyya, A., Bhattacharyya, A. & Kumbhakar, S.C. (1997a), ‘Changes in 19. Bonin, J.P., Hasan, I., Wachtel, P. (2005), ‘Bank performance, efficiency and

ownership in a transition countries’, Journal of Banking and Finance, 29,

pp.31-53.

20. Chang, T.C., and Chiu, Y.H. (2006), ‘Affecting Factors on Risk-Adjusted

Efficiency in Taiwan’s Banking Industry’, Contemporary Economic Policy,

24(4), pp. 634-648.

21. Charnes, A., Cooper, W. and Rhodes, E. (1978), ‘Measuring efficiency of

decision making units’, European journal of operations research, 6(3), pp.

429-444.

22. Chen .X, Skully, M., and Brown. K, (2005), ‘Banking Efficiency in China:

An Application of DEA to Pre- and Post Deregulation Era: 1993-2000’,

China Economic Review,Vol. 16, No. 3, pp. 229-245.

23. Chen, K.C., and Kao, C.H. (2011), ‘Measurement of credit risk efficiency

and productivity change for commercial banks in Taiwan’, The journal of

American Academy of Business, 16(2), pp. 279-286.

24. Christensen, L.R., Jorgenson, D.W. & Lau, L.J. 1973, "Transcendental

Logarithmic Production Frontiers", The review of economics and statistics, vol. 55, no. 1, pp. 28-45

25. Clarke, G.R.G., Cull, R. & Shirley, M.M. (2005), ‘Bank Privatization in

Developing Countries: A Summary of Lessons and Findings’, Journal of

Banking & Finance, vol. 29, no. 8-9, pp. 1905-1930.

26. Coelli, T. (1996), “A guide to DEAP version 2.1: a data envelopment

analysis (computer) program”, CEPA Working Paper 1996/08, Available at:

http://www.une.edu.au/econometrics/cepa.htm.

27. Coyle, B. (2000), “Framework for Credit Risk Management”, Chartered

Institute of Bankers, United Kingdom

28. Cobb, C.W. & Douglas, P.H. 1928, "A Theory of Production", American

Economic Review, vol. 18, pp. 139-162.

29. Công ty Cổ phần Stoxplus. http://www.stoxplus.com 30. Dong, Y., and Hamilton, R., and Tippett, Mark J., ‘Cost Efficiency of the

Chinese Banking Sector: A Comparison of Stochastic Frontier Analysis and

Data Envelopment Analysis’, Available at SSRN:

https://ssrn.com/abstract=2341056 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2341056

31. Drake, L., & Hall, M.J.B., Simper, R. (2006), ‘The impact of

macroeconomic and regulatory factors on bank efﬁciency: anon-parametric

analysis of Hong Kong’s banking system’, Journal of Banking and Finance,

30, pp. 1443–1466.

Economic Regime and Productivity Growth: A Study of Indian Public Sector

32. 33. Evanoff, D.D., Israilevich, P.R. (1995), ‘Scale elasticity versus scale eciency

in banking’, Southern Journal of Economics, 61, pp. 1036-1047.

Eisenbeis, R.A., Ferrier, G.D., Kwan, S.H. (1999), ‘The Informativeness of 34.

Stochastic Frontier and Programming Frontier Efficiency Scores: Cost

Efficiency and Other Measures of Bank Holding Company Performance’

Federal Reserve Bank of Atlanta Working Paper, 99–23.

35. Fan, L., Shaffer, S. (2004), ‘Efficiency versus risk in large domestic US

banks’, Managerial Finance, 30(9), pp.1-19.

Farrell, M.J. (1957), ‘The measurement of productive efficiency’, Journal of 36.

the Royal Statistical Society, 120, pp.253-281.

Fare, R., Grosskopf, S. and Lovell, C. A. K. (1985), The Measurement of 37.

Efficiency of Production, KluwerNijhoff, Boston.

Fischer, K.P., Gueyie, J.P. and Ortiz, E. (2000), ‘Risk-taking and Charter 38.

Value of Commercial Banks’ From the NAFTA Countries’, paper presented

at the 1st International Banking and Finance Conference, Nikko Hotel,

Kuala Lumpur, Malaysia.

39. Ghafoorian, H., Anuar, A., Abubakar, N. (2013), ‘Eficiency considering

credit risk in banking industry, using two-stage DEA’, Journal of Social and

Development Sciences, 4(8), pp. 356-360.

40. González, F., ( 2005), ‘Bank regulation and risk-taking incentives: an

internationalcomparison of bank risk’, Journal of Banking and Finance, 29,

1153–1184.

41. Knaup, M., & Wagner W. B. (2012), ‘A market-based measure of credit

quality and bank performance during the subprime crisis’, Management

Science, 58(8), pp.1423-1437.

42. Koopmans, T. C. (1951), ‘An analysis of production as an efficient

combination of activities’, in Koopmans, T. C. (Ed.): Activity Analysis of

Production and Allocation, Proceeding of a Conference, pp.33-97, John

Wiley and Sons Inc., London.

43. Koutsomanoli-Filippaki, A., Margaritis, D., & Staikouras, C. (2009),

‘Efficiency and productivity growth in the banking industry of Central and

Eastern Europe’, Journal of Banking & Finance, 33(3), 557–567

Leightner, J.E. and Lovell, C.A.K. (1998), ‘The impact of financial 44.

liberalization on the performance of Thai banks’, Journal of Economics and

Business, 50(2), pp. 115-31.

Lovell, C. and Thore, SA., (1992). “Productive Efficiency under Capitalism 45.

and State Socialism: the Chance-Constrained Programming Approach.”

Publique Finance, 47: 109-121

46. Malmquist, S (1953). Index Number and Indifference Surfaces Trabajos de

Estadistica, 4(2), 209-242

47. Mester, L. (1993), "Efficiency in the saving and loan industry", Journal of

Banking and Finance 17, pp. 267-286.

48. Mester, L.J. (1996), ‘A study of bank efficiency taking into account risk-

preferences’, Journal of Banking & Finance, 20, pp.1025-1045

49. Meeusen, W. & van Den Broeck, J. (1977), ‘Efficiency Estimation from

Cobb-DouglasProduction Functions with Composed Error’, International

Economic Review, vol.18, no. 2, pp. 435-444.

50. Murray, J.D. & White, R.W. 1983, "Economies of Scale and Economies of

Scope in Multiproduct Financial Institutions: A Study of British Columbia Credit Unions", Journal of Finance, vol. 38, no. 3, pp. 887-902

51. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015),

Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

52. Ngân hàng TMCP Á Châu (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015), Báo

cáo tài chính, TP. Hồ Chí Minh.

53. Ngân hàng TMCP An Bình (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015), Báo

cáo tài chính, TP. Hồ Chí Minh.

54. Ngân hàng TMCP Bản Việt (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015),

Báo cáo tài chính, TP. Hồ Chí Minh.

55. Ngân hàng TMCP Bắc Á (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015), Báo

cáo tài chính, tỉnh Nghệ An

56. Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014,

2015), Báo cáo tài chính, Hậu Giang

57. Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (2009, 2010, 2011, 2012, 2013,

2014, 2015), Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

58. Ngân hàng TMCP Đại chúng Việt Nam (2013, 2014, 2015), Báo cáo tài

chính, TP.Hà Nội.

59. Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (2009, 2010, 2011, 2012,

2013, 2014, 2015), Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

60. Ngân hàng TMCP Đông Nam Á (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014,

2015), Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

61. Ngân hàng TMCP Đông Á (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015), Báo

cáo tài chính, TP. Hồ Chí Minh.

62. Ngân hàng TMCP Hàng Hải (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015),

Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

63. Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (2009, 2010, 2011, 2012, 2013,

2014, 2015), Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

64. Ngân hàng TMCP Kiên Long (2009, 2010, 2012, 2013, 2014, 2015), Báo

cáo tài chính, tỉnh Kiên Giang.

65. Ngân hàng TMCP Nam Á (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015), Báo

cáo tài chính, TP. Hồ Chí Minh.

66. Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (2009, 2010, 2011, 2012, 2013,

2014, 2015), Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

67. Ngân hàng TMCP Phát Triển TP. Hồ Chí Minh (2009, 2010, 2011, 2012,

2013, 2014, 2015), Báo cáo tài chính, TP. Hồ Chí Minh.

68. Ngân hàng TMCP Phương Đông (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014,

2015), Báo cáo tài chính, TP. Hồ Chí Minh..

69. Ngân hàng TMCP Quân đội (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015),

Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

70. Ngân hàng TMCP Quốc Dân (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015),

Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội

71. Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014,

2015), Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

72. Ngân hàng TMCP Sài Gòn (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015), Báo

cáo tài chính, TP. Hồ Chí Minh.

73. Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công thương (2009, 2010, 2011, 2012, 2013,

2014, 2015), Báo cáo tài chính, TP. Hồ Chí Minh.

74. Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014,

2015), Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

75. Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (2009, 2010, 2011, 2012, 2013,

2014, 2015), Báo cáo tài chính, TP. Hồ Chí Minh.

76. Ngân hàng TMCP Tiên Phong (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015),

Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

77. Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex (2009, 2010, 2011, 2012, 2013,

2014, 2015), Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

78. Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam (2009, 2010, 2011, 2012, 2013,

2014, 2015), Báo cáo tài chính, TP. Hồ Chí Minh.

79. Ngân hàng TMCP Việt Á (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015), Báo

cáo tài chính, TP. Hà Nội.

80. Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (2009, 2010, 2011, 2012, 2013,

2014, 2015), Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

81. Ngân hàng TMCP Việt Nam Thương Tín (2009, 2010, 2011, 2012, 2013,

2014, 2015), Báo cáo tài chính, tỉnh Sóc Trăng.

82. Nguyễn Minh Kiều (2012), Nghiệp vụ Ngân hàng hiện đại, NXB Lao động

xã hội.

83. Nguyễn Minh Sáng (2013), ‘Phân tích nhân tố tác động đến hiệu quả sử dụng

nguồn lực của các ngân hàng thương mại trên địa bàn TP.HCM’, Tạp chí

Phát triển và hội nhập, số 11(21), tr.10-15.

84. Nguyễn Thị Hồng Vinh (2014), ‘Nợ xấu và hiệu quả chi phí của các ngân hàng

thương mại Việt Nam’, Tạp chí Phát triển kinh tế, 289(11/2014), tr.58-73. 85. Nguyễn Việt Hùng ( chủ biên) (2012) , Tiếp cận phân tích định lượng: Hiệu

quả hoạt động của các ngân hàng ở Việt Nam, NXB Đại học KTQD 86. Nishimizu, M. and Page, J.M. (1982), ‘Total Factor Productivity Growth,

Technological Progress and Technical Efficiency Change: Dimensions of

Productivity Change in Yugoslavia, 1965-78’, Economic Journal, 92, pp.

920-936.

Parametric Analysis’, China Economic Review, Vol. 19, No. 2, pp. 260-273.

Pasiouras, F. (2008), ‘Estimating the technical and scale efﬁciency of Greek 87. 88.

commercial banks: The impact of credit risk, off-balance sheet activities, and

international operations’, Research in International Business and Finance,

22, pp.301-318

Phan Thị Diệu Thảo, Nguyễn Thị Ngọc Quỳnh (2013), ‘Ứng dụng phương 89.

pháp DEA trong đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng

thương mại cổ phần Việt Nam’, Tạp chí ngân hàng, (số 21 tháng 11), tr.12-17.

Phạm Thị Thu Thủy, Đỗ Thị Thu Hà (2013), ‘Đổi mới cách thức đo lường 90.

rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam trong quá trình tái cấu trúc hệ

thống”, truy cập ngày 1/12/2016, http://bank.hvnh.edu.vn/4980/news-

detail/813297/nam-hoc-2012-2013/doi-moi-cach-thuc-do-luong-rui-ro-tin-

dung-tai-cac-nhtm-viet-nam-trong-qua-trinh-tai-cau-truc-he-thong-ths-pham-

thu-thuy-do-thi-thu.html.

Podpiera, J., Weill, L. (2008), ‘Bad luck or bad management? Emerging 91.

banking market experience’, Journal of Finance, 4, pp. 135-148.

92. Rose, P. (2002), Commercial Bank Management, 5th edition, Mc Graw-

Hill/Irwin, USA

93. Rossi, S., Schwaiger, M., and Winlker, G. (2005), ‘Managerial Behaviour

and Cost/Profit Efficiency in the Banking Sectors of Central and Eastern

European Countries’, Working Paper, No. 96, Austrian National Bank.

Said, A. (2013), ‘Risks and efficiency in the Islamic banking systems: The 94.

case of selected Islamic banks in MENA region’, International journal of

Economics and Financial Issues, 3(1), pp.66-73.

Schmidt, P. & Sickles, R.C., (1984), ‘Production Frontiers and Panel Data’, 95.

Journal of Business & Economic Statistics, vol. 2, no. 4, pp. 367-374.

Sillah, M. S. & 1, Khokhar, Imran., Khan, N.M. (2015) Journal of Applied 96.

Finance & Banking, vol. 5, no. 2, 2015, 109-122 ISSN: 1792-6580 (print

version), 1792-6599 (online) Scienpress Ltd.

Sun,L. and Chang, T.P. (2010), “A comprehensive analysis of the effects of 97.

risk measures on bank efﬁciency:Evidence from emerging Asian countries”,

Journal of Banking & Finance, 35, 727-1735

Tổng công ty Tài chính cổ phần Dầu khí Việt Nam (2009, 2010, 2011, 98.

2012), Báo cáo tài chính, TP. Hà Nội.

Tsolas, I. E., & Charles (2015), V.Q,Incorporating risk into bank efﬁciency: 99.

A satisﬁcing DEA approach to assess the Greek bankingcrisis. Expert

Systems with Applications. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2014.12.033 100. Thủ tướng Chính phủ, Đề án cơ cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng giai đoạn

2011 - 2015, TP. Hà Nội

101. Williams, J., ( 2004), ‘Determining management behaviour in European

Banking’ Journal of Banking and Finance 28, 2427-2460.

PHỤ LỤC

Phụ lục 01. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng theo mô hình 4

STT

2009

2010

2011 2012

2013 2014

2015 Bình quân

0,978 0,968 0,875 0,871 0,849 0,841 0,811 0,811 0,803 0,797 0,785 0,775 0,761 0,761 0,756 0,748 0,748 0,741 0,741 0,737 0,735 0,731 0,723 0,716 0,705 0,685 0,667 0,660 0,650 0,567

0,976 0,966 0,866 0,862 0,838 0,830 0,798 0,798 0,789 0,783 0,770 0,760 0,745 0,745 0,739 0,731 0,731 0,724 0,723 0,719 0,717 0,713 0,704 0,697 0,686 0,664 0,646 0,638 0,628 0,542

0,976 0,977 0,978 0,978 0,979 0,979 0,967 0,967 0,968 0,969 0,970 0,971 0,869 0,872 0,875 0,878 0,881 0,884 0,865 0,868 0,872 0,875 0,878 0,880 0,841 0,845 0,849 0,852 0,856 0,859 0,834 0,838 0,842 0,845 0,849 0,852 0,803 0,807 0,812 0,816 0,820 0,824 0,802 0,807 0,811 0,816 0,820 0,824 0,794 0,798 0,803 0,807 0,812 0,816 0,788 0,793 0,798 0,802 0,807 0,811 0,775 0,780 0,785 0,790 0,794 0,799 0,765 0,770 0,776 0,781 0,786 0,790 0,750 0,756 0,761 0,767 0,772 0,777 0,750 0,756 0,761 0,766 0,772 0,777 0,745 0,751 0,756 0,762 0,767 0,772 0,737 0,743 0,749 0,754 0,760 0,765 0,736 0,742 0,748 0,753 0,759 0,764 0,730 0,735 0,741 0,747 0,753 0,758 0,729 0,735 0,741 0,747 0,752 0,758 0,726 0,731 0,737 0,743 0,749 0,754 0,723 0,729 0,735 0,741 0,746 0,752 0,719 0,725 0,731 0,737 0,743 0,748 0,711 0,717 0,723 0,729 0,735 0,741 0,703 0,710 0,716 0,722 0,728 0,734 0,692 0,699 0,705 0,712 0,718 0,724 0,671 0,678 0,685 0,691 0,698 0,704 0,653 0,660 0,667 0,674 0,681 0,688 0,646 0,653 0,660 0,667 0,674 0,681 0,636 0,643 0,650 0,658 0,665 0,672 0,550 0,559 0,567 0,575 0,584 0,592

Ngân hàng BID PVF VCB CTG SCB NASB ACB EAB VAB EIB OCB VIB HDB VPB MBB TCB NVB KLB VTTB SHB PGB SGB STB GDB ABB NAB LVB SEAB MSB TPB

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Nguồn: Kết quả phân tích trên FRONTIER 4.1.

Phụ lục 02. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng theo mô hình 5

STT

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015 Bình quân

Ngân hàng BID PVF NASB SCB CTG ACB EAB EIB VCB VPB OCB HDB VIB VAB TCB SHB STB NVB VTTB MBB PGB KLB SGB NAB LVB GDB ABB MSB SEAB TPB

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

0,969 0,968 0,921 0,910 0,893 0,884 0,876 0,860 0,857 0,848 0,844 0,840 0,832 0,830 0,812 0,806 0,805 0,803 0,800 0,799 0,795 0,792 0,787 0,764 0,763 0,760 0,758 0,727 0,713 0,682

0,969 0,969 0,968 0,968 0,968 0,968 0,968 0,968 0,968 0,967 0,967 0,967 0,920 0,920 0,919 0,918 0,917 0,917 0,909 0,908 0,907 0,906 0,906 0,905 0,892 0,891 0,890 0,890 0,889 0,888 0,883 0,882 0,881 0,880 0,879 0,878 0,875 0,874 0,872 0,871 0,870 0,869 0,858 0,857 0,856 0,855 0,854 0,852 0,856 0,855 0,854 0,853 0,851 0,850 0,847 0,846 0,844 0,843 0,842 0,840 0,843 0,842 0,840 0,839 0,838 0,836 0,838 0,837 0,836 0,834 0,833 0,831 0,831 0,829 0,828 0,826 0,825 0,823 0,829 0,827 0,826 0,825 0,823 0,822 0,811 0,809 0,808 0,806 0,804 0,803 0,804 0,803 0,801 0,800 0,798 0,796 0,804 0,802 0,800 0,799 0,797 0,796 0,801 0,799 0,798 0,796 0,794 0,793 0,798 0,796 0,795 0,793 0,791 0,790 0,798 0,796 0,794 0,793 0,791 0,789 0,794 0,792 0,790 0,789 0,787 0,785 0,790 0,788 0,786 0,785 0,783 0,781 0,785 0,784 0,782 0,780 0,778 0,776 0,762 0,760 0,758 0,756 0,754 0,752 0,761 0,759 0,758 0,756 0,754 0,752 0,758 0,756 0,755 0,753 0,751 0,749 0,757 0,755 0,753 0,751 0,749 0,747 0,724 0,722 0,720 0,718 0,716 0,714 0,711 0,709 0,706 0,704 0,702 0,700 0,680 0,677 0,675 0,673 0,670 0,668

0,968 0,968 0,919 0,907 0,890 0,881 0,872 0,856 0,854 0,844 0,840 0,836 0,828 0,826 0,808 0,801 0,800 0,798 0,795 0,794 0,790 0,786 0,782 0,758 0,758 0,755 0,753 0,720 0,706 0,675

Nguồn: Kết quả phân tích trên FRONTIER 4.1.

Phụ lục 03. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng theo mô hình 6

STT

2009

2010

2011 2012

2013 2014

2015 Bình quân

Ngân hàng

0,935

0,934 0,934 0,909 0,902 0,951 0,906

0,924

NASB

0,938

0,942 0,920 0,928 0,781 0,910 0,902

0,903

BID

0,948

0,905 0,852 0,953 0,902 0,872 0,886

0,902

PVF

0,878

0,891 0,906 0,903 0,886 0,904 0,900

0,895

VIB

0,882

0,922 0,892 0,908 0,907 0,877 0,861

0,893

VAB

0,859

0,883 0,881 0,879 0,958 0,837 0,909

0,886

SCB

0,851

0,898 0,885 0,911 0,895 0,889 0,867

0,885

OCB

0,922

0,899 0,888 0,893 0,892 0,775 0,896

0,881

VCB

0,898

0,897 0,885 0,843 0,814 0,891 0,866

0,871

KLB

0,902

0,893 0,761 0,902 0,893 0,885 0,859

0,871

EAB

0,869

0,853 0,867 0,890 0,888 0,830 0,889

0,869

NVB

0,870

0,887 0,890 0,743 0,896 0,890 0,831

0,858

VPB

0,776

0,841 0,888 0,841 0,870 0,887 0,901

0,858

PGB

0,846

0,845 0,834 0,833 0,863 0,891 0,887

0,857

HDB

0,894

0,858 0,915 0,782 0,756 0,891 0,898

0,856

CTG

0,900

0,862 0,850 0,901 0,853 0,815 0,796

0,854

MSB

0,890

0,950 0,846 0,789 0,786 0,830 0,812

0,843

TCB

0,862

0,913 0,601 0,869 0,889 0,881 0,879

0,842

ACB

0,817

0,822 0,840 0,853 0,850 0,852 0,853

0,841

SGB

0,861

0,943 0,663 0,822 0,840 0,860 0,838

0,832

EIB

0,787

0,815 0,713 0,830 0,843 0,877 0,921

0,827

SHB

0,832 0,824 0,837 0,795 0,861 0,837

0,823

STB

0,777

0,861

0,874 0,874 0,850 0,612 0,808 0,877

0,822

MBB

0,758

0,745 0,884 0,816 0,813 0,840 0,883

0,820

SEAB

0,844

0,835 0,823 0,725 0,772 0,818 0,906

0,817

NAB

0,917

0,770 0,734 0,770 0,840 0,819 0,866

0,816

LVB

0,792

0,829 0,853 0,854 0,829 0,724 0,821

0,815

ABB

0,947

0,842 0,815 0,843 0,838 0,841 0,559

0,812

VTTB

0,790

0,888 0,869 0,823 0,520 0,816 0,899

0,801

GDB

0,617

0,826 0,818 0,665 0,826 0,879 0,891

0,789

TPB

Nguồn: Kết quả phân tích trên FRONTIER 4.1.

Phụ lục 04. Số năm hoạt động của các ngân hàng trong mẫu

2011 20 18 11 18 48 23 22 18 19 3 21 15 18 18 3 16 8 16 19 20 18 17 20 15 54 4 18 17 17 19

NH STB ACB PVF SHB VCB CTG EIB TCB SCB LVB HDB OCB SGB ABB TPB KLB VAB NVB NAB GDB VPB MBB MSB VIB BID VTTB PGB NASB SEAB EAB

2009 18 16 9 16 46 21 20 16 17 1 19 13 16 16 1 14 6 14 17 18 16 15 18 13 52 2 16 15 15 17 2010 19 17 10 17 47 22 21 17 18 2 20 14 17 17 2 15 7 15 18 19 17 16 19 14 53 3 17 16 16 18 2012 21 19 12 19 49 24 23 19 20 4 22 16 19 19 4 17 9 17 20 21 19 18 21 16 55 5 19 18 18 20 2013 22 20 13 20 50 25 24 20 21 5 23 17 20 20 5 18 10 18 21 22 20 19 22 17 56 6 20 19 19 21 2014 23 21 14 21 51 26 25 21 22 6 24 18 21 21 6 19 11 19 22 23 21 20 23 18 57 7 21 20 20 22 2015 24 22 15 22 52 27 26 22 23 7 25 19 22 22 7 20 12 20 23 24 22 21 24 19 58 8 22 21 21 23

STT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Nguồn: Thu thập bởi tác giả

STB ACB PVF SHB VCB CTG EIB TCB SCB LVB HDB OCB SGB ABB TPB KLB VAB NVB NAB GDB VPB MBB MSB VIB BID VTTB PGB NASB SEAB EAB

Phụ lục 05. Quy mô tài sản của các ngân hàng trong mẫu NH 2014 2011 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 2009 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2013 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 2010 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 2012 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 2015 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1

STT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Nguồn: Thu thập bởi tác giả

Phụ lục 06. Cơ cấu sở hữu của các ngân hàng trong mẫu

STT

NH

STB

ACB

PVF

SHB

VCB

CTG

EIB

TCB

SCB

LVB

HDB

OCB

SGB

ABB

TPB

KLB

VAB

NVB

NAB

GDB

VPB

MBB

MSB

VIB

BID

VTTB

PGB

NASB

SEAB

EAB

2009 0 2010 0 2011 0 2012 0 2013 0 2014 0 2015 0

Nguồn: Thu thập bởi tác giả

Phụ lục 07. Chỉ số ROA của các ngân hàng trong mẫu

2011 0,01 0,01 0,00 0,01 0,03 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 NH STB ACB PVF SHB VCB CTG EIB TCB SCB LVB HDB OCB SGB ABB TPB KLB VAB NVB NAB GDB VPB MBB MSB VIB BID VTTB PGB NASB SEAB EAB 2009 0,01 0,01 0,02 0,00 0,04 0,02 0,02 0,01 0,01 0,00 0,01 0,01 0,01 0,01 0,00 0,01 0,01 0,00 0,01 0,00 0,01 0,02 0,01 0,01 0,03 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 2010 0,01 0,01 0,02 0,01 0,03 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01 0,03 0,00 0,01 0,00 0,02 0,01 2012 0,01 0,01 0,01 0,01 0,03 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01 0,01 0,02 0,02 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 0,02 0,02 0,01 0,02 0,01 0,02 0,02 2013 0,02 0,01 0,02 0,02 0,02 0,01 0,01 0,02 0,01 0,02 0,01 0,02 0,01 0,02 0,02 0,01 0,02 0,02 0,01 0,01 0,01 0,02 0,03 0,02 0,02 0,01 0,02 0,01 0,03 0,02 2014 0,01 0,01 0,03 0,02 0,02 0,01 0,01 0,02 0,01 0,02 0,02 0,01 0,01 0,03 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01 0,01 0,02 0,03 0,03 0,02 0,01 0,01 0,01 0,02 0,02 2015 0,01 0,01 0,02 0,01 0,02 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02 0,02 0,02 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02 0,02 STT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Nguồn: Thu thập bởi tác giả

Biến phụ thuộc: rủi ro tín dụng

Phụ lục 08. Kết quả kiểm định mô hình hồi quy

Biến

Hệ số

Độ lệch

Thống kê

Xác suất

tương quan

tiêu chuẩn

Hiệu quả kinh doanh

-1,246569

0,054798

22,74840

0,0000

Hằng số

-0,355965

0,041992

-8,477028

0,0000

R-squared

0,713297 Mean dependent var

0,592673

Adjusted R-squared

0,711919 S.D. dependent var

0,133104

S.E. of regression

0,071441 Akaike info criterion

-2,430401

Sum squared resid

1,061605 Schwarz criterion

-2,398524

Log likelihood

257,1921 F-statistic

517,4896

Durbin-Watson stat

1,639273 Prob(F-statistic)

0,000000

Nguồn: Kết quả kiểm định trên Eviews 6.0

Phụ lục 09. Tốc độ tăng trưởng các yếu tố đầu vào và đầu ra

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Trung

bình

/2009

/2010

/2011

/2012

/2013

/2014

Đầu vào

1. Tài sản cố định

0,15

0,52

0,04

0,16

0,23

0,28

0,23

2. Tiền gửi của khách hàng

0,17

0,35

0,01

0,24

0,13

0,36

0,21

3. Lao động

0,44

0,43

0,5

0,30

0,74

0,20

0,43

Đầu ra

1. Cho vay khách hàng

0,28

0,23

0,16

0,15

0,14

0,18

2. Tài sản sinh lời khác

0,15

0,22

0,01

0,18

0,09

0,27

0,16

3. Rủi ro tín dụng

0,31

0,02

0,11

0,01

0,04

0,08

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả

Luận án tiến sĩ Kinh tế: Phân tích mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng với hiệu quả kinh doanh của các NHTMCP Việt Nam

Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu này được tiến hành nhằm mục tiêu chính là đánh giá mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) Việt Nam.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN (cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1) (cid:2)(cid:2)(cid:2)(cid:2) (cid:3)(cid:3)(cid:3)(cid:3)

NGUYỄN THU NGA

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO TÍN DỤNG VỚI HIỆU QUẢ KINH DOANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM

LUËN ¸N TIÕN SÜ KINH TÕ

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH

HÌNH

PHẦN MỞ ĐẦU

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI

RO TÍN DỤNG VÀ HIỆU QUẢ KINH DOANH NGÂN HÀNG

X2/y

A’

X1/y

0

X2/y

X1/y

0

A

Cách tiếp cận

Biến đầu vào

Biến đầu ra

Tác giả

Cách tiếp cận hoạt động ngân hàng Trung gian tài chính

Đo lường rủi ro tín dụng Tỷ lệ nợ xấu

Kỹ thuật phân tích hiệu quả Phi tham số và hồi quy Tobit Phi tham số và hồi quy Tobit Phi tham số và chỉ số Malmquist Phân tích phi tham số ba giai đoạn Phân tích phi tham số ba giai đoạn Phân tích tham số

Bảng 1.3. Các biến trong mô hình hoạt động của ngân hàng theo các cách tiếp cận khác nhau trong nghiên cứu của Pasiouras (2007)

Theo cách tiếp cận “trung gian tài chính”

Cách tiếp cận hướng về lợi nhuận Mô hình 5

CHƯƠNG 2

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình 1

Mô hình 2,3

Df

Kết luận

Hệ số log likelihood

Giá trị tới hạn (5%)

Giá trị kiểm định

CHƯƠNG 3

ĐÁNH GIÁ MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO TÍN DỤNG VÀ HIỆU QUẢ

KINH DOANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM

2009 2010

2011 2012 2013 2014 2015

2012

2013

2014

2012

2013

2014

2015

2012

2013

2014

2015

2012

2013

2014

2015

2012

2013

2014

2015

13,75

13,25

12,75

31,00

Toàn hệ thống

Hình 3.1. Tốc độ tăng trưởng tín dụng

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015