Tiểu luận: Những ứng dụng của ngân hàng trực tuyến và hiệu quả của ngân hàng cộng đồng

Chia sẻ: Dsfcf Dsfcf | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:25

Thêm vào BST

Báo xấu

97
lượt xem 10
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích nghiên cứu của tiểu luận: Những ứng dụng của ngân hàng trực tuyến và hiệu quả của ngân hàng cộng đồng là để kiểm tra sự ảnh hưởng của sức mạnh ngân hàng trực tuyến lên hiệu quả tài chính của những ngân hàng cộng đồng, nghiên cứu chỉ ra rằng việc sử dụng Internet như là một kênh bổ sung các dịch vụ tiếp thị ngân hàng làm cải tiến đáng kể hiệu suất tài chính của ngân hàng cộng đồng.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tiểu luận: Những ứng dụng của ngân hàng trực tuyến và hiệu quả của ngân hàng cộng đồng

Tiểu luận NHỮNG ỨNG DỤNG CỦA NGÂN HÀNG TRỰC TUYẾN VÀ HIỆU QUẢ CỦA NGÂN HÀNG CỘNG ĐỒNG
Abstract Purpose: Mục đích của nghiên cứu này là để kiểm tra sự ảnh hưởng của sức mạnh ngân hàng trực tuy ến lên hiệu quả tài chính của những ngân hàng cộng đồng. Design/Methodology/Approach - Nghiên cứu này ước lượng sức mạnh của ngân hàng trực tuy ến (Online Banking Intensity - OBI) và những chỉ số hiệu suất ngân hàng (Bank Performance Index) sử dụng một sự kết hợp giữa dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp. Sức mạnh ngân hàng trực tuy ến được xem như là một khái niệm ẩn (latent construct) và được đo lường bởi việc thu t hập dữ liệu qua trang web của ngân hàng. Một hàm lợi nhuận thực nghiệm của dạng thức linh hoạt Fourier được ước lượng bằng dữ liệu tài chính của ngân hàng để có được một thang đo hiệu suất ngân hàng phù hợp. Ảnh hưởng thực sự của ngân hàng về hiệu suất được đo lường bởi phép hồi quy (Regressing) chỉ số hiệu suất lợi nhuận (Profit Efficiency Index) với một số tương quan nào đó bao gồm thang đo cường độ ngân hàng trực tuyến. Findings: Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng việc sử dụng Internet như là một kênh bổ sung các dịch vụ tiếp thị ngân hàng làm cải tiến đáng kể hiệu suất tài chính của ngân hàng cộng đồng. Practical Implications: Những kết quả này cho thấy rằng việc sử dụng ngân hàng trực tuyến làm tăng hiệu suất tài chính và khuy ến khích các ngân hàng cộng đồng thích ứng với các kỹ thuật thông tin mới và đề xuất các dịch vụ trực tuy ến mục tiêu. Original/Value: Nghiên cứu này là nghiên cứu đầu tiên áp dụng mô hình p hương trình cấu trúc (Structural Equation M odeling) để phát triển cách thức đo lường sức mạnh của ngân hàng trực tuy ến toàn diện, thứ mà được tính toán cho một mảng rộng các sản phẩm/ dịch vụ được đề xuất trực tuy ến bởi ngân hàng, và sử dụng chỉ số đã được ước lượng (Est imated index) trong việc đo lường ảnh hưởng của sức mạnh ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất của ngân hàng. Keyword: Virtual Banking, Bank, Profit, Community Banking Paper Type: Research Paper
INTRODUCTION Những ứng dụng Internet đã trở thành một p hương tiện quan trọng cho việc tiếp thị và p hân phối sản p hẩm cho rất nhiều doanh nghiệp (Kotzab và M adlberger, 2001; Dixon và M arston, 2005; Tih và Ennis, 2007). M ặc dù những ngân hàng cộng đồng ở US đã khởi động chậm chạp để thích nghi các kỹ thuật tiên tiến này, hầu hết các ngân hàng thương mại đang đưa ra một chuỗi rộng các dịch vụ và sản p hẩm ngân hàng trực tuy ến (Kolodinsky et al., 2004; Lee et al., 2005). Việc gia tăng nhu cầu cho các dịch vụ và sản phẩm ngân hàng trực tuyến (Acharaya và Kagan, 2004), sự tăng cường cạnh tranh từ các ngân hàng thương mại lớn (Grant Thornton, 2007), và khả năng tăng cường lợi nhuận thông qua tăng cường dịch vụ khách hàng và giảm thiểu chi p hí tiếp thị sản p hẩm là nguy ên nhân chính cho sự thay đổi này, đằng sau tất cả các điều này là kỹ thuật mới tương thích với những ngân hàng cộng đồng (Chau và Lai, 2003; DeYoung et al., 2007). Tuy nhiên, những dịch vụ ngân hàng chứa đựng các thông tin nhạy cảm và công nghệ đảm nhiệm một vai trò quan trọng cho mỗi giai đoạn của việc thu thập, xử lý, truy ền thông tin (Tan và Teo, 2000). Và kết quả là những ngân hàng thích nghi sớm với những kỹ thuật tiên tiến có thể giành được lợi thế cạnh tranh và đạt được hiệu suất sản p hẩm cao hơn. M ặc dù một trong những thúc đẩy chính giữa các ngân hàng cộng đồng đối với việc chấp nhận các kỹ thuật mới là khả năng tăng cường lợi nhuận bởi giảm thiểu chi phí cung cấp những dịch vụ ngân hàng bán lẻ và thu hút một lượng khách hàng mới thông qua Internet, hầu hết các nghiên cứu đã mắc phải sai lầm khi thiết lập mối quan hệ giữa hiệu suất ngân hàng trực tuy ến và doanh nghiệp. M ột ví dụ là Sullivan (2000) đã so sánh hiệu suất tài chính của ngân hàng brick- and-mortar và click-and-mortar (Ngân hàng truyền thống và ngân hàng hiện đại), quan sát thì không có sự khác biệt về mặt hiệu suất của 2 nhóm này. Tuy nhiên, Furst (2002) so sánh hệ số ROE của các ngân hàng click-and-mortar và brick-and-mortar và nhận thấy là hiệu suất của những ngân hàng truy ền thống cao hơn đáng kể so với những ngân hàng hiện đại. DeYoung (2005) đã thấy rằng sự thành công của những ngân hàng chỉ sử dụng Internet được quy ết định chính bởi khả năng của những ngân hàng đó có thích hợp với những công tác quản trị mạnh mẽ và có được thang đo kinh tế cần thiết. Tuy nhiên, những nghiên cứu gần đây có những ảnh hưởng tích cực của ngân hàng trực tuy ến lên hiệu suất ngân hàng bán lẻ (Hernando và Nieto, 2005; DeYoung et al., 2007). Deyoung et al. (2007) đã so sánh môt số phép đo lường hiệu suất của 424 ngân hàng hiện đại
Click&M ortar với 5175 ngân hàng truyền thống brick-and-mortar và đã kết luận rằng những ngân hàng có sử dụng Internet giúp tăng cường hiệu suất của những ngân hàng ở US chủ yếu bởi việc tăng doanh thu từ những dịch vụ gởi tiền (Deposit Services). Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu này thất bại trong việc nhận ra tầm quan trọng của phạm vi và sức mạnh của những dịch vụ ngân hàng trực tuyến nhằm tăng cường hiệu suất toàn bộ ngân hàng. Từ góc độ của ngân hàng bán lẻ khái niệm cường độ đề cập đến độ mạnh hay độ tập trung của việc thiết lập trực tuyến. Hay nói một cách khác làm thế nào nâng cao hay giảm xuống là hỗn hợp sản p hẩm/dịch vụ dựa trên web cho một ngân hàng cộng đồng cụ thể. M ặc dù nhiều ngân hàng hiện đại click-and-mortar đang tiếp thị một số lượng lớn các sản p hẩm trực tuyến, có một lỗ hổng khổng lồ trong cấp độ và sức mạnh những dịch vụ dựa trên nền web được đề xuất bởi các ngân hàng này (Nielsen và Tahir 2002; Chau và Lai, 2003; Hernandez và Mazzon, 2007). Bởi vì ngân hàng trực tuy ến (internet banking) được sử dụng như là một công cụ tiếp thị (marketing tool) để thu hút và giữ khách hàng, mở rộng thị trường, tăng cường chất lượng dịch vụ, quy mô và cường độ của những dịch vụ và sản p hẩm ngân hàng trực tuyến giống như có một ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của toàn bộ ngân hàng (Chau and Lai, 2003; DeYoung 2007). Tuy nhiên, ngân hàng trực tuy ến là một quy trình tiến triển mà không có bất kỳ sự đo lường thống nhất nào để đánh giá sức mạnh của những dịch vụ ngân hàng trực tuyến (Nielsen and Tahir, 2002). Nghiên cứu này sử dụng kết hợp những p hương p háp thống kê và lấy mẫu (Sampling and Statistical Procedures) để xây dựng một chỉ số ngân hàng trực tuyến toàn diện và kiểm tra độ ảnh hưởng của ngân hàng trực tuy ến lên hiệu suất ngân hàng cộng đồng. Relevant Literature (Tổng quan lý thuyết) Việc giảm thiểu luật lệ trong ngành ngân hàng và những tiến bộ trong công nghệ thông tin đã khiến cho việc quản lý ngân hàng dễ dàng hơn với một số lượng lớn các chi nhánh và mở rộng dịch vụ vượt xa giới hạn về mặt địa lý hiện có (Berger et al., 2005). Rất nhiều ứng dụng p hần mềm mới đã được cải tiến khả năng quản lý cũng như giảm thiểu chi phí cung cấp dịch vụ cho khách hàng. Việc sử dụng Internet cũng như một loại phương tiện giúp những dịch vụ và sản p hẩm của ngân hàng vượt ra ngoài giới hạn về mặt địa lý (Bradley và Stewart, 2003). Tương tự, việc sử dụng phổ biến các “thông tin cứng” (hard information) như báo cáo tín dụng, báo cáo thu nhập cũng như là các dữ liệu liên quan tài chính trong việc ra quy ết định cho vay đã đơn giản hóa quá trình p hê duy ệt khoản vay (Berger, 2003; Cole et al., 2004; Berger et al., 2005).
Những thay đổi quy định và tiến bộ công nghệ đã tạo ra một làn sóng M &A (M erge&Acquisition) và mở rộng trong ngành ngân hàng (Avery và Samolyk, 2004; Berger et al., 2005). Và kết quả là số lượng ngân hàng đang giảm xuống nhưng kích thước và số lượng chi nhánh thì tăng lên (Petersen và Rajan, 2002). Ví dụ, một ngân hàng trung bình vào năm 2004 hoạt động với hơn 4 chi nhánh so với năm 1994. Sự mở rộng này làm tăng đáng kể cạnh tranh trong việc cho vay cũng như tiền gửi của bảng cân đối kế toán. Trong một cuộc khảo sát gần đây của các giám đốc ngân hàng cộng đồng, được thực hiện bởi Grant Thornt on (2007), hơn 94% số người được hỏi cho biết rằng giữ lại khoản tiền gửi và thu hút khách hàng doanh nghiệp là thử thách chính phải đối mặt của những người làm ngân hàng cộng đồng. Tuy nhiên, việc tăng cường sử dụng các thông tin cứng trong quy ết định cho vay làm giảm tầm quan trọng của mối quan hệ ngân hàng (Petersen và Rajan, 1995; Cole et al., 2004; Berger et al., 2005). Kết quả là những ngân hàng cộng đồng hoạt động hiệu quả hơn sử dụng các thông tin mềm hơn là cạnh tranh với các ngân hàng quốc gia và khu vực, có thể mất đi lợi thế tương đối của họ trong cho vay doanh nghiệp nhỏ (Cole et al., 2004; Berger et al., 2005). Ví dụ, khảo sát của Grant Thornton (2007) chỉ ra rằng 46% giám đốc ngân hàng cộng đồng xem những liên ngân hàng như là một nguồn chính của cạnh t ranh trong năm 2001, tỷ lệ này tăng lên 68% vào năm 2007. Ngân hàng cộng đồng đang chịu trách nhiệm những thử thách mới sau:  M ạo hiểm vào thị trường tài chính phi truy ền thống như bảo hiểm, môi giới/ đại lý, quỹ tương hỗ và các dịch vụ bất động sản (Stiroh, 2004).  Tăng cường sử dụng công nghệ để nâng cao năng suất (Kolodinsky et al., 2004; Grant Thornton, 2005; Berge và DeYoung, 2006).  Tiếp thị những dịch vụ và sản phẩm ngân hàng thông qua những kênh phân phối mới chẳng hạn như ngân hàng trực tuyến để thu hút và giữ chân khách hàng cũng như để cải thiện chất lượng dịch vụ tổng thể (Howcroft et al., 2002; Kolodinsky et al., 2004; Acharya và Kagan, 2004; Josep h et al., 2005; Lee et al., 2005; Ndubisi và Wah, 2005; Camarero, 2007; Hernandez và Mazzon, 2007; Roberts và Campell, 2007; Sayar và Wolfe, 2007; Gill, 2008).
Mặc dù nhấn mạnh về ứng dụng công nghệ thông tin hiện nay, rất ít nghiên cứu có kiểm tra mối quan hệ giữa hiệu suất ngân hàng trực tuy ến và ngân hàng. Hầu hết các nghiên cứu trước đây đã quan sát thấy rằng dấu hiệu hạn chế của việc tăng cường hiệu quả do ngân hàng ngân hàng trực tuyến (Sullivan, 2000; Furst et al., 2002; DeYoung, 2005). Gần đây, DeYoung (2005) đã so sánh hiệu suất của những ngân hàng click-and-mortar và brick-and-mortar và quan sát thấy rằng các ngân hàng click-and-mortar hoạt động hiệu quả hơn ngân hàng brick-and-mortar. Nghiên cứu này cố gắng để giảm thiểu lỗ hổng trong tổng quan lý thuyết bằng cách xây dựng một chỉ số cường độ ngân hàng trực tuy ến toàn diện và đánh giá tầm ảnh hưởng của nó trong hiệu suất ngân hàng cộng đồng. Methodol ogy (Phương pháp) Phân tích khung (framework) được sử dụng trong nghiên cứu này được dựa trên hai p hương p háp thống kê khác nhau - mô hình phương trình cấu trúc (phân tích nhân tố bậc 2) và p hân tích hồi quy bội. Trong sự vắng mặt của thang đo thống nhất, ngân hàng trực tuyến được định nghĩa như một cấu trúc ẩn bậc 2 và ước tính bằng cách sử dụng ứng dụng web thu thập dữ liệu từ các trang web ngân hàng cộng đồng. M ặt khác, một p hương p háp toán kinh t ế được phát triển bởi Jondrow (1982) được sử dụng để khôi p hục các thừa số hiệu suất từ một biên hiệu quả lợi nhuân ước tính bằng cách sử dụng các dữ liệu tài chính ngân hàng tải về từ FDIC (tổng công ty bảo hiểm tiền gửi liên bang) (http://www.fdic.gov). Với 2 chỉ số này, tác động của ngân hàng trực tuy ến lên hiệu suất ngân hàng cộng đồng được kiểm tra bởi việc hồi quy hiệu suất lợi nhuận đo được đối với một số tương quan bao gồm chỉ số ngân hàng trực tuyến (Mitchell và Onruval, 1996; DeYoung và Hasan, 1998; Akhigbe và M cNulty, 2003; DeYoung et al., 2007). Khung khái niệm cơ bản được sử dụng trong nghiên cứu này minh họa trong Hình 1. Ngân hàng trực tuyến được định nghĩa như nhân tố bậc 2 và được ước tính bằng cách sử dụng dữ liệu trang web tập hợp trên 38 biến quan sát (items) đại diện cho 9 tính năng web và dịch vụ ngân hàng chính. (Cột 3 trong Bảng I cho các danh sách biến). Đặc biệt, các ngân hàng cộng đồng sử dụng ngân hàng trực tuyến như là một cơ chế cung cấp quan trọng giống như các dịch vụ ngân hàng cốt lõi (core banking services) như là các ứng dụng ngân hàng cá nhân, vay thương mại, các khoản vay bất động sản (core banking services varible) trực tuyến thông qua trang web của họ.
Bởi vì mức độ gia tăng cạnh tranh, các ngân hàng cộng động có thể đa dạng hóa các nguồn thu nhập bằng cách đầu cơ vào các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng p hi truy ền thống như môi giới, quản lý tiền mặt, tài khoản sweep và các dịch vụ khai thuế (financial services varible). Hơn nữa, bởi vì một sự gia tăng trong tỷ lệ khách hàng bắt đầu sử dụng Internet như là một nguồn thông tin, các ngân hàng cũng có khả năng sử dụng trang web như là một p hương tiện phổ biển thông tin về chính sách ngân hàng địa phương và các vấn đề quan trọng khác (general information variable). Hầu hết tất cả các ngân hàng với ứng dụng ngân hàng trực tuy ến sử dụng các trang web của mình để giải quy ết các mối quan tâm chính của khách hàng về vấn đề liên quan đến sự riêng tư và bảo mật của giao dịch trực tuyến. Ngoài ra, trong một nỗ lực làm cho tổ chức trang web hấp dẫn và hữu ích hơn, các ngân hàng cũng cung cấp một loạt các thông tin liên quan đến ngân hàng như vị trí ngân hàng, giờ hoạt động, dữ liệu liên lạc cũng như thông tin liên quan cộng đồng. Với một cấu trúc chung của những dịch vụ/sản phẩm ngân hàng trực tuy ến, ngân hàng trực tuy ến (online banking variable) có thể được định nghĩa như một nhân tố bậc 2 và được đo lường bởi các nhân tố bậc nhất – thông tin chung, những dịch vụ tài chính và dịch vụ ngân hàng cốt lõi. Trong khung này tất cả 3 trọng số nhân tố bậc 2 được mong đợi là dương. Chú ý quan trọng là mô hình phương trình cấu trúc có thể xử lý những vấn đề của biến ẩn cũng như lỗi đo lường. Vấn đề này đặc biệt quan trọng cho nghiên cứu bởi vì hầu hết các biến web là các chỉ số nhị phân đo lường sự hiện diện hay vắng mặt của một dịch vụ cụ thể có sẵn trên một trang web của ngân hàng.
Structural equation model (Mô hình phương trình cấu trúc) M ô hình phương trình cấu trúc gồm 2 phần - mô hình đo lường và mô hình phương trình cấu trúc. Thông thường, những mô hình đo lường được đặc tả như (Muthen, 2002; Muthen and M uthen, 2004): y   y   (1) x   x   (2) và mô hình phương trình cấu trúc được mô tả trong hình 1 Figure 1. Conceptual Fram e work
Lưu ý: Mẫu bao gồm tất cả những ngân hàng cộng đồng với các trang web đang hoạt động, và có tổng tài sản dưới 1 t ỷ USD (tín h đến tháng 12 năm 2003), và đang hoạt động ở 1 t ro ng những bang ở T rung Tây của Iowa, Minnesota, Mo ntana, North Dakota, and South Dakota. Một trang web t ìm kiếm phạm vi lớn đã chủ động xác minh và bổ sung những thông t in web được báo cáo bởi những ngân hàng về thu nhập định kì và những báo cáo hoạt động đã t ìm ra 615 trang web đang hoạt động. Tất cả 615 web này đã được phân định để quyết đinh bao nhiêu trong 38 yếu tố được liệt kê ở cột 3 của bảng 1 được chọn. Cronbach’s alpha (a), kí t ự được dùng phổ biến để đo lường độ đồng nhất nội bộ giữa những yếu tố được sử dụng tro ng việc đo lường những khái niệm tiềm ẩn và được báo cáo ở cột 1. Cả 3 giá trị a đều tốt hơn t hông thường khi được sử dụng giới hạn điểm 0.7          (3) trong đó y là một vector của sự hồi đáp được quan sát hoặc biến kết quả và x là một vector của việc dự đoán, sự biến thiên, hoặc biến đầu vào. Vector ε và δ là những lỗi đo lường của y và x. Bởi vì cả hai biến ẩn (  và  ) không được quan sát, sự hồi đáp được quan sát từ biến y và x được dùng để ước lượng sự tương quan (  y và x ) trong những biến ẩn này. M ô hình cấu trúc của tham số α là mộ vector trong mặt phẳng, β là một ma trận của những hệ số cho việc hồi quy giữa những biến nội, với đường chéo bằng 0 và ma (I – β) là không suy biến;  là một ma
trận của những hệ số của những biến ẩn ngoại (  ) trong mối quan hệ cấu trúc; và  là một vector tùy ý của thặng dư. Tuy nhiên, nếu chỉ có lỗi xảy ra trong biến y , dạng rút gọn của mô hình p hương trình cấu trúc từ p hương trình (1) và (3) như sau: y   y ( I  B )1 (   )   (4) Trong thuật ngữ LISREL (một chương trình phần mềm về mô hình p hương trình cấu trúc được sử dụng rộng rãi), phương trình (4) là mô hình cận 3A (Joreskog and Sorbom, 1996). Mô hình p hân tích nhân tố bậc 2 là một trường hợp đặc biệt của mô hình cận 3A khi B = 0. y   y (    )   (5) M ô hình phân tích nhân tố bậc 2 (p hương trình 5) được dùng trong nghiên cứu này để thiết lập chỉ số ngân hàng trực tuyến (Hình 1) bao gồm 3 nhân tố bậc 1, 1(thông tin chung),  2 (các dịch vụ tài chính), và  3 (các dịch vụ ngân hàng cốt lõi) và một nhân tố bậc 2,  (ngân hàng trực tuyến). Mỗi một trong 3 nhân t ố bậc 1 này được đo lường sử dụng 3 số biểu thị (Bảng I). Ví dụ, cấu trúc ẩn những dịch vụ ngân hàng cốt lõi, 3 , được do lường dựa trên cho vay thương mại, cho vay thế chấp, và ngân hàng cá nhân là những số biểu thị ẩn. Nhân tố bậc 2  được xem như là cấu trúc ẩn cơ sở được dùng như là một thước đo tổng quan các hoạt động của ngân hàng trực tuy ến. T rong những phân tích toán kinh tế tiếp theo, sự ảnh hưởng của ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất của ngân hàng cộng đồng được đo đạc sử dụng những giá trị dự đoán của nhân tố bậc 2  (hệ số nợ - factor scores) như là một thước đo gần đúng của các dịch vụ ngân hàng trực tuyến. Profit efficiency (Hiệu quả lợi nhuận) Cả phương pháp tiếp cận hiệu quả lợi nhuận tiêu chuẩn và lợi nhuận thay thế đã được dùng trong những nghiên cứu trước để đánh giá hiệu suất của khu vực tài chính. (Berger and M ester, 1997). Với một loạt giá đầu vào và đầu ra, lợi nhuận tiêu chuẩn đo lường mức độ gần kề mà một ngân hàng cộng đồng đang tạo ra lợi nhuận cực đại. Mặt khác, hiệu quả lợi nhuận thay thế đo lường mức độ gần kề mà một ngân hàng cộng đồng đang tạo ra lợi nhuận cực đại có thể đạt được từ mức độ đầu ra và giá cả đầu vào. Với những giả thiết dưới đây, hàm lợi nhuận tiêu chuẩn có thể đo gần đúng sự hiệu quả của một ngân hàng trong việc cung cấp một dịch vụ kết hợp so sánh với một doanh nghiệp tốt nhất.
Tuy nhiên, việc đo lường hiểu quả lợi nhuận thay thế được ưa thích hơn (Berger and M ester, 1997; Akhigbe and M cNulty, 2003). vì phương pháp dự đoán này cung cấp một sự đo lường nhanh chóng hơn của hiệu quả lợi nhuận thậm chí kể cả khi một vài giả thiết không được đáp ứng. Đặc biêt, hiệu quả lợi nhuận thay thế được mong đợi cung cấp thông tin tốt hơn khi có những điều kiện sau:  Khi chất lượng khác nhau không đo đạc được trong những sản phẩm ngân hàng được hiện diện.  Đầu ra bấp bênh và ngân hàng không thể luôn cung cấp một sản p hẩm kết hợp tối ưu.  Thị trường sản phẩm không cạnh tranh hoàn toàn và những ngân hang có thể có những kiểm soát vượt ngoài giá cả.  Giá đầu ra không được đo đạc chính xác (Berger and M ester, 1997). Trong dạng logarit tuy ến tính, một hàm lợi nhuận thay thế có thể được biểu diễn như là một hàm của giá đầu vào ( w i ), đầu ra ( yi ) và đầu ra thực ( z i ): ln   f (w, y , z)  ln u  ln   (6) trong đó u biểu thị một nhân tố hiệu suất thấp, có thể làm cho lợi nhuận doanh nghiệp duy trì dưới mức lợi nhuận tiềm lực tối đa, và   biểu thị cho lỗi đo lường và ngẫu nhiên trong hệ thống. Sự thiết lập thực nghiệm của mô hình này đòi hỏi một sự trình bày chi tiết và linh hoạt hơn như dạng khai triển Fourier linh hoạt. Dạng Fourier linh hoạt loại bỏ độ chênh lệch vốn có trong đặc tính hàm chuy ển đổi logarit và cũng cấp một sự gần đúng tốt hơn của hàm thực tế dưới đây bằng các tăng hàm chuyển đổi logarit với những thừa số lượng giác. (Gallant, 1981). Berger and M ester (1997) thấy rằng dạng Fourier linh hoạt cung cấp mô hình thực nghiệm tốt nhất bởi vì mỗi sự thêm vào của những thừa số lượng giác trực giao lẫn nhau làm cho hàm gần đúng với đường dữ liệu thực tế. Bởi vì hiệu suất lợi nhuận thấp của ngân hàng được đo đạc bằng độ lệch từ biên được ước lượng, một mô hình phù hợp tốt hơn sẽ cung cấp một ước lượng thích hợp của hiệu suất thấp. Đặc tính này được sự dụng rộng rãi trong việc đánh giá hiệu suất ngân hàng (M itchell and Onruval, 1996; DeYoung and Hasan, 1998; Akhigbe and M cNulty, 2003). Sử dụng dạng hàm Fourier, biên lợi nhuận thay thế:
trong đó π là một thang đo biến lợi nhuận của doanh nghiệp, bao gồm các phí và thu nhập lợi tức trừ cho biến phí tổn; θ là một hằng số được thêm vào biến lợi nhuận để số hạng trong hàm logarit tự nhiên là một số dương (    min  1). Vector, w, bao gồm 3 giá thị trường cho đầu vào: 1. Giá của tiền gửi và tiền cho vay . 2. Giá của vốn hữu hình (chi phí nhà cửa và trang thiết bị như là phần trăm của tổng thể dinh cơ và tài sản cố định). 3. M ức lương cho người lao động. Vector y biểu diễn cho số lượng của 3 biến đầu ra. 1. Tổng vay thương mai, công nghiệp và bất động sản thực (y 1) 2. Tổng tiền gửi (y 2) 3. Những dịch vụ ngân hàng dựa trên chi phí được đo như thu nhập ngoài lợi tức (y 3) Vector đầu ra thực, z, gồm có 3 biến: 1. Tổng vốn cổ phần (z 1) 2. Vốn hữu hình bao gồm cở sở kinh doanh và tài sản cố định (z 2) 3. Tỉ lệ nợ xấu cho vay (z 3) Số hạng xn, n = 1, 2, …, 5 là những giá trị được điều chỉnh của ln(y i/z1), i = 1, 2, 3 và ln(z r /z1), r = 1, 2, do đó những giá trị này nằm trong khoảng [0,2r], với r là một số radian. Để cực tiểu việc gần đúng gần những điểm kết thúc (endpoints), 10% được loại bỏ từ sự kết thúc của mỗi khoảng để những giá trị x nằm trong khoảng [0.1x2r, 0.9x2r]. Do vậy, biến xn được tính toán bằng công thức 0.2r – μa + μ×variable, trong đó μ = (0.9×2r – 0.1×2r)/(b−a), và [a,b] là tầm của biến được chuy ển đổi. Điều kiện đối xứng chuẩn (β ij = βj i, γkm = γm k và δrs = δsr ) áp dụng cho chuy ển đổi tỷ lệ hàm logarit của phương trình (7). Để áp đặt điều kiện đồng nhất, những biến
lợi nhuận và giá đầu vào được chuẩn hóa bằng cách chia cho biến giá đầu vào đầu tiên, w 1 (giá tiền gửi và vốn vay). Lợi nhuận, biến đầu ra và đầu ra thực cố định được chuẩn hóa bằng cách biểu thị những biến này như tỷ lệ vốn cổ phần cố định để kiểm soát tính không đồng nhất. Những biển chuyển đổi này thì ít biến đổi so với những ngân hàng lớn, giảm sai lệch, làm cho kết quả có ý nghĩa hơn (Berger and M este, 1997). Đặc biệt, việc chuẩn hóa bằng vốn cổ phần sẽ chuy ển đổi các biến p hụ thuộc trong phương trình (7) trong một thang đo gần đúng của ROE, đó là một trong những chỉ số hiệu suất tài chính thường được sử dụng. Những thừa số lỗi kép, up andep, lần lượt được đặc tả như nhân tố lợi nhuận không hiệu quả dạng phân bố bán chuẩn mà có thể làm cho lợi nhuận doanh nghiệp dưới mức tiềm năng cực đại và thừa số phân bố chuẩn lỗi ngẫu nhiên. Một dạng sửa đổi của phương trình (7), chỉ có 24 thừa số lượng giác, được ước lượng để giải quyết những vấn đề liên quan tới phần mềm và bậc tự do. Việc hạn chế số lượng thừa số lượng giác để giải quy ết các vấn đề dự toán là một thủ tục thông thường (De Young and Hasan, 1998; Akhigbe and M cNulty, 2003). Efficiency correlates (Hiệu quả tương quan) Với sức mạnh ngân hàng trực tuy ến và các chỉ số hiệu quả, tác động của các ứng dụng trực tuy ến lên hiệu suất tài chính của ngân hàng cộng đồng được đánh giá bởi việc hồi quy chỉ số hiệu quả lợi nhuận ước lượng đối với một số tương quan bao gồm ngân hàng trực tuy ến (phần thứ 2 của hình 1). Nhiều nhân tố, như quy mô ngân hàng, hình thức tổ chức (Berger and M ester, 1997), cơ cấu (Hannan, 1991), quản lý và cho giả thuyết đời sống tĩnh (quite life hyp hothesis) (Rhoades and Rutz, 1982; Clark, 1986), thông tin cho vay (Nakamura, 1993), và mối quan hệ khách hàng (Petersen and Rajan, 1995) đã được sử dụng trong các tài liệu để giải thích sự khác nhau quan sát được một cách hiệu quả. Những nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng những nhân tố liên quan tới cơ cấu ngân hàng, mối quan hệ khách hàng, quản lý (chế độ ưu đãi), và việc chọn công nghệ ngân hàng trực tuy ến đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu suất tài chính của một ngân hàng (Akhigbe and M cNulty, 2003; DeYoung, 2005; DeYoung et al, 2007; Sayar and Wole, 2007). Dựa trên những nghiên cứu trên, mối quan hệ cơ bản giữa hiểu suất lợi nhuận và các tương quan liên quan:
trong đó Xeff, x-hiệu quả ước lượng; Free, p hí thu nhập/doanh thu; Lasset, bản ghi (tổng tài sản); Ddep , nhu cầu tiền gửi/tổng tiền gửi; LTdep, tiền gửi có kỳ hạn lớn/tổng tiền gửi; Empg, tốc độ tăng nhân công cho năm 2002; Lnar, tổng số vốn vay/tổng tài sản; Salary , lương và lợi ích người lao động/tổng tài sản; HHI, chỉ số Hirshman-Herfindahl của thị trường tập trung cho các quận (nơi mà ngân hàng hoạt động); NPLr, tỷ lệ nợ xấu cho vay tương đối (tỷ lệ vay nợ xấu cho ngân hàng/tỷ lệ nợ xấu cho vay cho toàn quận); NPLrc, tỉ lệ nợ xấu cho vay cho toàn quận; BHC1, thành viên của một ngân hàng công ty cổ phần; BHC2, thành viên của nhiều ngân hàng công ty cổ phần; NM etro, ngân hàng có trụ sở không thuộc khu vực đô thị; online banking, một chỉ số ngân hàng trực tuy ến tổng quan (bắt nguồn từ phương trình (1)-(5)); online banking 2, bình p hương online banking; và Statei, những bang nơi mà ngân hàng đặt trụ sở (Iowa, Minnesota, M ontana, North Dakota, and South Dakota). Bởi vì mục tiêu chính của nghiên cứu này là kiểm tra sự ảnh hưởng của sức mạnh ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất ngân hàng, một dạng hàm linh hoạt hơn cho p hép một mối quan hệ không tuy ến tính giữa ngân hàng trực tuyến và hiệu suất ngân hàng được chỉ rõ bởi cả mức độ và số hạng bình phương của biến online baking. Tuy nhiên, những mối quan hệ như vậy là kinh nghiệm thuộc bản chất và cần được kiểm chứng bằng thực nghiệm. Những mối tương quan hiệu suất đề cập trong phương trình (8) được bao gồm để đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố ngoại sinh lên hiệu suất (Berger and M est er, 1997; Akhigbe and M cNulty, 2003). Giả sử hiệu suất lợi nhuận là một phân bố chuẩn, p hương trình (8) thường được ước tính sử dụng p hương pháp bình phương nhỏ nhất (Berger and M ester, 1997). Tuy nhiên, ngân hàng trực tuy ến có thể không hoàn toàn ngoại sinh. Ví dụ, các doanh nghiệp có lợi nhuận cao có nhiều khả năng áp dụng công nghệ mới để giảm chi phí sản xuất như dùng những ứng dụng trực tuyến. M ột p hương pháp biến công cụ thường được dùng để giải quy ết các vấn đề nội sinh (DeYoung et al, 2007). Biến thị trường như thu nhập của khách hàng, tỷ lệ dân số đô thị ở thị trường được p hục vụ bởi ngân hàng, sự sẵn có của các dịch vụ internet tốc độ cao, sự cạnh tranh nói chung từ các ngân hàng khác, cạnh tranh trực tuy ến (cạnh tranh của các ngân hàng khác mà đang cung cấp những dịch vụ trực tuy ến) có thể ảnh hưởng đến khả năng áp dụng công nghệ internet của các
ngân hàng nhưng không có khả năng ảnh hưởng đến hiệu suất của các ngân hàng, có thể sử dụng như công cụ để suy ra chỉ số ngân hàng trực tuyến ngoại sinh. Do đó, một hàm ngân hàng trực tuy ến có để được đặc tả như sau: trong đó Minc, thu nhập bình quân của người tiêu dùng; Popu, tỷ lệ dân số đô thị tại các thị trường được phục vụ bởi ngân hàng; HIS, sự sẵn có của các dịch vụ internet tốc độ cao trên thị trường hoạt động của ngân hàng; Comp , trung bình số lượng các chi nhánh ở quận của các đối thủ cạnh tranh khác mà đang cung cấp các dịch vụ ngân hàng trực tuyến; và Statei, bang nơi mà ngân hàng đặt trụ sở chính (Lowa, M innesota, M ontana, North Dakota, và South Dakota). Giá trị dự đoán từ phương trình bổ trợ này cung một chỉ số ngân hàng trực tuyến mới mà có khả năng ngoại sinh đến mô hình hiệu suất lợi nhuận (DeYoung et al, 2007).. Để nắm bắt ảnh hưởng toàn bộ của ngân hàng trực tuy ến lên hiệu suất ngân hàng, 3 loại hàm hiệu suất lợi nhuận khác nhau được ước lượng. Trong phương trình (6), không có mặt các biến ngân hàng trực tuy ến được xem như là mô hình cơ bản (Model-1), p hương trình đầy đủ (6), mà không loại trừ các biến ngân hàng trực tuy ến, được ước tính là M odel-2. Mô hình 3 thu được bằng cách thay thế giá trị dự đoán của chỉ số ngân hàng trực tuy ến (online baking) từ phương trình (9) vào phương trình (8). Một khi những hệ số cho 3 mô hình này được ước lượng, ảnh hưởng của các biến riêng lẻ lên hiệu suất ngân hàng có thể được kiểm tra sử dụng một biến đơn t-test và ảnh hưởng kết của nhiều biến được kiểm tra sử dụng sự kiểm tra nối kết dựa trên tỉ số chuyển đổi logarit hợp lệ. Tuy nhiên, trước khi ước lượng p hương trình (8), một số mối quan hệ chức năng giữa chỉ số ngân hàng trực tuyến và hiệu suất ngân hàng sẽ được kiểm tra. Đặc biệt, một dạng hàm tuy ến tính, logarit tuy ến tính và toàn phương sẽ được dùng để thiết lập mối quan hệ phù hợp giữa 2 biến này. Data (Dữ liệu) Khung mô hình được sử dụng trong nghiên cứu này y êu cầu sự kết hợp của dữ liệu sơ cấp và thứ cấp để đánh giá tác động của sức mạnh ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất ngân hàng. Dữ liệu sơ cấp được thu thập từ những website của ngân hàng ở Mỹ và những dữ liệu thứ cấp về tài chính ngân hàng được thu t hập từ FDIC website (www.fdic.gov). Bởi vì không khả thi để đánh
giá tất cả trang web của các ngân hàng cộng đồng (5,822), 5 bang M idwestern (Iowa, Minnesota, M ontana, North Dakota, và South Dakota), nơi có một số lượng lớn ngân hàng cộng đồng, được lựa chọn làm phạm vi của nghiên cứu. Thứ hai, ứng dụng định nghĩa về quy mô của ngân hàng cộng đồng (DeYoung et al., 2004); những ngân hàng có tài sản dưới 1 tỷ USD, với 1 trang web đang hoạt động, và đang hoạt động trong 5 bang được lựa chọn từ dữ liệu của FDIC’s online – Cơ quan thống kê tín dụng (SDI). Tổng cộng 640 ngân hàng cộng đồng với trang web của chúng đã được lấy làm mẫu. Thứ ba. trong 640 ngân hàng được lấy làm mẫu ở bước 2, 25 ngân hàng được lựa chọn cho nghiên cứu thử nghiệm. M ột p hân tích chi tiết cho 25 website của những ngân hàng này đưa ra 38 biến quan sát đại diện cho 9 tính năng web và dịch vụ ngân hàng chính phản ánh số lượng và quy mô cả các dịch vụ trực tuyến được cung cấp. 9 p hạm trù này bao gồm: 1. Vấn đề riêng tư/bảo mật của khác hàng; 2. Thông tin cộng đồng; 3. Vị trí và dịch vụ ngân hàng; 4. Dịch vụ thanh t oán trực tuy ến; 5. Dịch vụ quản lý tài chính; 6. Những dịch vụ kinh doanh; 7. Cho vay thương mại; 8. Vốn vay bất động sản; 9. Dịch vụ ngân hàng cá nhân (Bảng I và II để biết thêm chi tiết). Thứ tư, các trang web của 615 ngân hàng còn lại được kiểm tra để xác định xem liệu 38 tính năng của web và dịch vụ ngân hàng có được cung cấp trực tuy ến hay không. Sử dụng các dữ liệu p hân tích web, một tập hợp các chỉ số cho mỗi một trong 9 loại hình dịch vụ được xây dựng bởi các biến tổng hợp trong nhóm. Bởi vì tất cả 9 biến là chỉ số tổng, một mô hình phương trình cấu trúc, sử dụng cho việc đo lường lỗi và biến ẩn, được sử dụng để ước tính một thang đo cường độ thống nhất của ngân hàng trực tuy ến.
Như đã đề cập trước đó, các dữ liệu tài chính cho các ngân hàng mẫu thu được từ báo cáo FDIC trên SDI và tóm tắt của các khoản tiền gửi. FDIC cung cấp một bộ đầy đủ báo cáo tài chính cho tất cả các báo cáo ngân hàng, mà từ đó các khoản cho vay và tiền gửi, số vốn hữu hình, thông tin nhân viên, và các giá trị vốn tài chính y êu cầu (Bảng II). Nghiên cứu này sử dụng toàn bộ nhân viên của các ngân hàng cộng đồng với các trang web giao dịch và hoạt động tại Iowa, M innesota, Montana, North Dakota và South Dakota - một khu vực thường được mô tả như là "up per M idwest" - chủ y ếu vì hai lý do. Đầu tiên, M idwest trên tạo thành một thị trường, tiếp giáp tương đối bị cô lập. Trong phạm vi một ngân hàng cụ thể "thị trường" có thể được định nghĩa, miền Trung Tây trên cũng cung cấp hoạt động tốt nhất, trong đó các ngân hàng có khả năng để cạnh tranh với nhau và không chống lại các ảnh hưởng từ bên ngoài. Thứ hai, vì nền
tảng trước đó của nó trong hệ thống ngân hàng đơn vị, một số lượng lớn các ngân hàng cộng đồng vẫn đang hoạt động trong khu vực này. Đơn vị ngân hàng là các ngân hàng cộng đồng hoạt động tại một số quốc gia (chủ yếu là ở miền Trung Tây) có luật hạn chế phân nhánh, cái mà cấm p hân nhánh hoặc có hoạt động nhiều hơn một văn phòng ngân hàng đầy đủ dịch vụ. Đây là loại p háp luật dẫn đến việc thuê số lượng lớn các ngân hàng nhỏ độc lập. Đối với hầu hết các phần Riegle Neal Interstate Banking và hiệu quả Đạo luật năm 1994 loại bỏ bất kỳ hạn chế chi nhánh trên khắp các tiểu bang. Ở cấp độ nhà nước, luật p hân nhánh trong hầu hết các tiểu bang cũng đã được nới lỏng. Các số liệu thống kê cho thấy rằng hơn 65% của các ngân hàng cộng đồng hoạt động ở các bang lấy mẫu đặt trụ sở chính trong địa điểm ngoài thành thị và gần 40% được kết hợp với các công ty đang nắm giữ nhiều ngân hàng (Bảng II). Trong khi 82% của thị trường được phục vụ bởi các ngân hàng đô t hị, 15% khác bao gồm của các cộng đồng nông thôn. Results (Kết quả) Phần đầu tiên của tổ chức mô hình được dùng trong nghiên cứu này bao gồm việc ước lượng một mô hình ngân hàng trực tuy ến để suy ra một chỉ số bao quát phản ánh mức độ sản p hẩm và dịch vụ ngân hàng được cung cấp bởi một ngân hàng cộng đồng thông qua website trực tuy ến. M ột chuỗi các biến xác định và quá trình rút gọn dữ liệu được sử dụng để suy ra sức mạnh ngân hàng trực tuyến chung đo đạc từ 38 biến quan sát (items) thu được từ những website ngân hàng cộng đồng (Table I và Figure 1). 38 biến quan sát này mô tả 9 đặc trưng của web và các dịch vụ ngân hàng (cột 2 và 3 trong Table I). Mô hình ngân hàng trực tuy ến bao gồm 3 nhân tố bậc nhất (thông tin chung, các dịch vụ tài chính, và các dịch vụ ngân hàng cốt lõi) và một nhân tố bậc 2 (ngân hàng trực tuy ến) và được ước tính sử dụng phương pháp ước lượng hợp lý tối đa như đã nêu trong Jo ¨reskog and So ¨rbom (1996). Mỗi cấu trúc ẩn bậc nhất có 3 chỉ số (cột 1 và 2 trong Table I và mô hình khái niệm được trình bày trong Figure 1). Cronbach’s alpha, hệ số thường được sử dụng như là một thang đo của sự thống nhất bên trong giữa các biến quan sát được dùng trong việc đo lường cấu trúc ẩn, thì lớn hơn điểm cắt thường được sử dụng là 0.7 (Table I). 2 Trong trường hợp thiếu một sự đo lường tính phù hợp đơn nhất, một số chỉ thị như x (mô hình khi bình phương – model chi-square), GFI (chỉ số phù hợp), NNFI (chỉ số phù hợp được chuẩn hóa), và RMSEA (sai số bình phương/sai số tiêu chuẩn của sự gần đúng), được dùng để kiểm tra tính phù hợp toàn bộ của mô hình ước lượng (Jaccard and Wan, 1996; Kline, 1998).
Như được mong đợi, giá trị khi bình phương được sử dụng thường xuy ên để kiểm tra liệu các mẫu hiệp phương sai là khác nhau đáng kể của mô hình bao hàm hiệp phương sai hay không 2 (x =14.597, df=12, p=0.278), điều này chứng tỏ rằng mô hình thực nghiệp phù hợp. Tất cả các chỉ số p hù hợp khác thường được sử dụng gồm có CFI (0.999), GFI (0.996), NNFI (0.999), RMR chuẩn hóa (0.013), và RM SEA (0.016) chỉ ra rằng mô hình thực nghiệm dùng trong nghiên cứu này cung câp một sự phù hợp cho dữ liệu ngân hàng trực tuy ến. Trọng số nhân tố cho các cấu trúc ẩn bậc nhất và hệ số tương quan bội bậc hai cho biến y được trình bày trong Table III. Mặc dù 4 trọng số nhân tố nhỏ hơn 0.6, tất cả đều rất có ý nghĩa (p
các ngân hàng mẫu và được sử dụng trong mô hình kinh tế tiếp theo được phát triển để kiểm tra tác động của ngân hàng trực tuy ến trên hiệu suất của ngân hàng cộng đồng. Dữ liệu tài chính lấy từ trang web FDIC được dùng để phát triển một chỉ số phù hợp về mặt lý thuyết, cái mà phản ánh hiệu suất của những ngân hàng cộng đồng. Quá trình này bao gồm việc ước lượng một hàm lợi nhuận thay thế của dạng Fourier linh hoạt không chuẩn để gần đúng nhất với biên lợi nhuận thực tế cho những ngân hàng cộng đồng và một ứng dụng của p hương p háp tiếp cận Johdrow et al. (1982) để rút ra một thang đo hiệu quả từ hàm lợi nhuận thực nghiệm. Những kết quả được ước lượng chỉ ra rằng hiệu quả lợi nhuận bình quân của các ngân hàng cộng đồng thì xấp xỉ 74% (Table II; kết quả cuối cùng có sẵn theo y êu cầu từ các tác giả). Thang đo này là phù hợp với giá trị được báo cáo bởi Akhigbe và M cNulty (2003) cho những ngân hàng nhỏ cho các năm (1990-1996) (74.7%). Trước khi thiết lập mô hình đầy đủ của các tương quan lợi nhuận, p hương trình (8), một mối quan hệ tuy ến tính, logarit tuy ến tính và hàm bậc 2 giữa thang đo hiệu suất ngân hàng và chỉ số ngân hàng trực tuyến được kiểm tra. Kết quả cho dạng hàm bậc 2, cái mà có sự phù hợp nhất, được trình bày trong Table V. Biến ngân hàng trực tuy ến trong M odel-A là điểm của nhân tố bậc 2 thu được từ mô hình phương trình cấu trúc được mô ta trong các phương trình (1)-(5). Mặt khác, giá trị dự đoán của biến chỉ số ngân hàng trực tuyến dùng trong M odel-B được lấy từ p hương trình (9). Bởi vì các biến đo lường hiệu suất và sức mạnh ngân hàng trực tuy ến có thể là nội sinh, một phương pháp biến công cụ, đã được mô tả trong phần phương pháp luận, được dùng để tạo ra thang đo độc lập cho chỉ số ngân hàng trực tuy ến – giá trị dự đoán của chỉ số ngân hàng trực tuyến.