Vận dụng mô hình camel và dea trong đánh giá hiệu quả kinh doanh của 10 ngân hàng thương mại cổ phần ở việt nam trong giai đoạn 2012 2018

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

Lý do nghiên cứu

Trong 20 năm qua, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã trải qua nhiều giai đoạn biến động, từ khủng hoảng tài chính châu Á (1998-2003) đến việc gia nhập WTO (2005-2008) và hiện nay là giai đoạn cơ cấu và phát triển kinh tế Kể từ đầu năm 2012, các thương vụ sát nhập ngân hàng (M&A) đã diễn ra thành công, giúp các ngân hàng mở rộng quy mô, nâng cao mạng lưới và cải thiện vị thế Tuy nhiên, hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, bao gồm cả nhóm thực hiện và không thực hiện M&A, vẫn chưa được đánh giá một cách đầy đủ và chính xác.

Gần đây, một số tác giả đã áp dụng mô hình CAMEL để đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, tuy nhiên vẫn tồn tại một số nhược điểm, đặc biệt là trong việc đo lường chỉ tiêu nợ xấu thuộc yếu tố (A - Chất lượng tài sản) Trước đây, các tác giả chỉ sử dụng nợ xấu danh nghĩa (nhóm nợ 3, 4, 5) để đánh giá, nhưng phương pháp này không phản ánh đúng quy mô nợ xấu thực tế Để cải thiện vấn đề này, tác giả đề xuất bổ sung nợ nhóm 2 và nợ VAMC (giá trị trái phiếu đặc biệt VAMC) vào nợ xấu danh nghĩa khi đánh giá yếu tố (A) trong mô hình CAMEL, nhằm phản ánh chính xác hơn chất lượng tài sản của các ngân hàng tại Việt Nam.

Mô hình CAMEL phụ thuộc vào nhiều số liệu tài chính, nhưng có thể bị bóp méo, đặc biệt là khi các ngân hàng cho vay cho công ty sân sau của cổ đông lớn Để khắc phục điều này, tác giả áp dụng phương pháp bao dữ liệu DEA, sử dụng số liệu đầu vào và đầu ra không bị nhiễu, nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động ngân hàng một cách chính xác hơn Tác giả chọn mẫu nghiên cứu gồm 10 ngân hàng uy tín theo công bố tháng 07/2016 của Vietnam Report, tất cả đều có quy mô lớn về tổng tài sản Việc lựa chọn này giúp loại bỏ thông tin bất cân xứng từ các ngân hàng nhỏ hơn, nâng cao độ tin cậy và ý nghĩa của kết quả từ cả mô hình CAMEL và DEA.

Để đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng một cách chính xác và toàn diện, tác giả đã lựa chọn đề tài nghiên cứu phù hợp.

“Vận dụng mô hình CAMEL và DEA trong đánh giá hiệu quả kinh doanh 10 ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam trong giai đoạn 2012-2018”.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài bao gồm: đánh giá hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thông qua việc đo lường nợ xấu thực tế theo mô hình CAMEL, đồng thời chỉ ra sự khác biệt trong cách đo lường nợ xấu danh nghĩa so với các nghiên cứu trước nhằm khắc phục nhược điểm của mô hình này Ngoài ra, nghiên cứu còn đánh giá hiệu quả kinh doanh dựa trên mối quan hệ đầu vào và đầu ra của các ngân hàng qua mô hình phân tích bao dữ liệu DEA Đề tài cũng sẽ so sánh hiệu quả giữa các ngân hàng thực hiện M&A và những ngân hàng không thực hiện M&A, kết hợp kết quả từ mô hình CAMEL và DEA Cuối cùng, nghiên cứu sẽ đưa ra các khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh cho các ngân hàng thương mại cổ phần.

Câu hỏi nghiên cứu

Nghiên cứu này sẽ trả lời các câu hỏi quan trọng liên quan đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tiên, theo mô hình CAMEL, nghiên cứu sẽ đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh dựa trên nợ xấu thực tế và so sánh với nợ xấu danh nghĩa Tiếp theo, mô hình phân tích bao dữ liệu DEA sẽ được áp dụng để phân tích mối tương quan giữa đầu vào và đầu ra của các ngân hàng Thêm vào đó, nghiên cứu sẽ xem xét hiệu quả của các ngân hàng sau khi thực hiện M&A so với những ngân hàng không tham gia M&A, kết hợp giữa CAMEL và DEA Cuối cùng, dựa trên kết quả phân tích, nghiên cứu sẽ đưa ra các khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh cho 10 ngân hàng thương mại cổ phần.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu trong bài viết này bao gồm 10 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) uy tín nhất theo báo cáo của Vietnam Report vào tháng 07/2016, đồng thời cũng là 10 NHTMCP có quy mô tổng tài sản lớn nhất dựa trên báo cáo tài chính từ năm 2012 đến 2018.

Ba ngân hàng thương mại cổ phần thuộc sở hữu nhà nước bao gồm BID, CTG, VCB, cùng với bảy ngân hàng thương mại cổ phần thuộc sở hữu tư nhân là SCB, STB, MBB, ACB, SHB, VPB, và TCB.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm các báo cáo thường niên và báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các ngân hàng thương mại cổ phần từ năm 2012 đến 2018 Những tài liệu này được công bố trên website của các ngân hàng và các trang web tài chính uy tín như vietstocsk.vn, website của Ngân hàng Nhà nước, cafef.vn, và nhiều nguồn khác.

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài áp dụng hai phương pháp nghiên cứu qua nhiều bước khác nhau Dựa trên mô hình CAMEL, tác giả thực hiện phương pháp thống kê mô tả, phân tích so sánh và phân tích tổng hợp Đồng thời, với mô hình phân tích bao dữ liệu DEA, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng.

Ý nghĩa của đề tài

Nghiên cứu hiệu quả hoạt động của các ngân hàng theo mô hình CAMEL mặc dù toàn diện nhưng vẫn gặp một số hạn chế, đặc biệt là trong việc đo lường chỉ tiêu tính toán chưa chính xác và phụ thuộc vào thông tin báo cáo tài chính có kiểm toán, có thể bị bóp méo bởi các ngân hàng nhỏ Việc áp dụng phương pháp DEA và lựa chọn mẫu ngân hàng trong nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn đúng đắn hơn về hiệu quả hoạt động của ngân hàng, từ đó hệ thống hóa lý luận về việc sử dụng hiệu quả nguồn lực đầu vào và đầu ra cũng như thực trạng hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng, tạo nên điểm mới cho luận văn so với các nghiên cứu trước đây.

Nghiên cứu luận văn cung cấp cái nhìn toàn diện và chính xác về hiệu quả hoạt động của các ngân hàng tại Việt Nam Đồng thời, nó cũng góp phần đánh giá thực trạng hoạt động M&A, so sánh hiệu quả giữa nhóm ngân hàng thực hiện M&A và nhóm không thực hiện M&A tại Việt Nam.

Nghiên cứu này cung cấp cơ sở khoa học quan trọng cho các nhà làm chính sách và quản lý ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) trong việc đưa ra quyết sách hiệu quả, không chỉ cho ngân hàng mà còn cho nền kinh tế Đồng thời, nghiên cứu cũng hỗ trợ các nhà đầu tư tài chính trong việc đánh giá và nhìn nhận khách quan, từ đó giúp họ có những quyết định đầu tư hiệu quả hơn.

Kết cấu của đề tài nghiên cứu

Kết cấu của luận văn gồm 5 chương được trình bày cụ thể như sau:

Chương 1: Phần giới thiệu, trong chương này luận văn trình bày lý do nghiên cứu của đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, nêu ra câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu dữ liệu và phương pháp sử dụng để nghiên cứu, ý nghĩa của đề tài

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan, trong chương này luận văn trình bày cơ sở các lý thuyết, các nghiên cứu trước sử dụng mô hình CAMEL và DEA để đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Các lý thuyết này là tiền đề để đưa ra nhận định các ưu khuyết điểm khi dùng các mô hình và các giả thuyết nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu, trong chương này luận văn xây dựng khung tiếp cận nghiên cứu và xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên cơ sở lý luận đã được trình bày ở chương 2 Trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu, cách thức chọn mẫu, cách đo lường, xử lý dữ liệu theo mô hình CAMEL và DEA để đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTMCP

Chương 4: Kết quả nghiên cứu, trong chương luận văn trình bày kết quả đo lường, tổng hợp các yếu tố theo Mô hình CAMEL và DEA Đánh giá hiệu quả hoạt động NHTMCP đã thực hiện M&A so với các NHTMCP không thực hiện M&A, đặc biệt sự khác biệt trong trường hợp đánh giá nợ xấu trên cơ sở danh nghĩa báo cáo tài chính và trên cơ sơ tính nợ xấu thực tế bao gồm giá trị trái phiếu VAMC

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị, trong chương này luận văn nêu những đóng góp của luận văn và một số khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh của các NHTMCP Đồng thời, chỉ ra những mặt hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Lý luận liên quan đến hiệu quả kinh doanh của Ngân hàng thương mại

Theo Ngô Đình Giao (1997), hiệu quả kinh tế là một khái niệm phản ánh mức độ sử dụng hiệu quả các nguồn lực như nhân lực, tài lực, vật lực và tiền vốn nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể trong một hiện tượng hoặc quá trình kinh tế.

Theo Peter S.Rose (1998), ngân hàng thương mại được coi là một doanh nghiệp hoạt động với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận, đồng thời phải quản lý rủi ro trong giới hạn cho phép.

Theo Walker (2001), hiệu suất của công ty được đánh giá qua ba thước đo chính Đầu tiên là năng suất, phản ánh khả năng chuyển đổi đầu vào thành đầu ra một cách hiệu quả Thứ hai là lợi nhuận, thể hiện mức thu nhập vượt qua chi phí của công ty Cuối cùng, thước đo thứ ba là vị trí trên thị trường, đánh giá giá trị thị trường của công ty so với giá trị sổ sách.

Hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM) có thể được hiểu qua hai khía cạnh chính Thứ nhất, nó liên quan đến mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra, tức là sự so sánh giữa kết quả đạt được và chi phí bỏ ra, cũng như việc sử dụng hợp lý các nguồn lực đầu vào để tối ưu hóa kết quả Thứ hai, hiệu quả kinh doanh còn phải đảm bảo an toàn trong hoạt động của ngân hàng.

Tóm lại, hiệu quả kinh doanh được nhìn nhận từ nhiều góc độ khác nhau, phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu Trong luận văn này, tác giả phân tích hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM) thông qua mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đảm bảo an toàn trong hoạt động của NHTM.

2.1.2 Các yếu tố tác động đến hiệu quả kinh doanh của NHTM

 Năng lực phát triển công nghệ:

Trong bối cảnh hội nhập và cách mạng công nghiệp đang diễn ra mạnh mẽ, công nghệ trở thành yếu tố then chốt ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM) Hiện nay, các NHTM không ngừng cải tiến và phát triển ứng dụng công nghệ hiện đại trong tất cả các hoạt động, từ quy trình nội bộ đến việc cung cấp sản phẩm dịch vụ cho người tiêu dùng.

Nắm bắt tâm lý và sự tiện lợi của công nghệ, nhiều ngân hàng hiện nay đang phát triển các chương trình tiên tiến như CRM, LOS và ứng dụng Bank Pay Họ cũng áp dụng công nghệ AI trực tuyến nhằm đơn giản hóa quy trình tiếp cận khách hàng và nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường.

Công nghệ thông tin đang trở thành xu hướng chủ đạo trong ngân hàng hiện đại, với việc mở rộng ứng dụng công nghệ và phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử Sự cạnh tranh khốc liệt giữa các ngân hàng thể hiện qua việc sử dụng thiết bị giao dịch trí tuệ nhân tạo (AI) và thiết bị giao dịch tự động Nhiều ngân hàng hiện đại còn thay thế con người trong giao dịch với khách hàng bằng công nghệ Để đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại trong thời kỳ hiện nay, công nghệ đóng vai trò quyết định cho sự tồn tại và phát triển của các ngân hàng.

Quản trị Ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến kết quả hoạt động của ngân hàng thương mại Năng lực quản trị phụ thuộc vào trình độ, cấu trúc tổ chức và khả năng thích ứng với thay đổi thị trường Điều này được thể hiện qua việc xác định định hướng, chiến lược kinh doanh và mục tiêu cụ thể Trong thời đại công nghệ hiện nay, nhà quản trị cần nắm bắt công nghệ tiên tiến để giảm chi phí hoạt động và nâng cao năng suất, từ đó tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh.

Để phát triển bền vững, các ngân hàng thương mại (NHTM) cần đảm bảo khả năng tài chính vững mạnh và cân đối nguồn lực tài chính, nhằm tránh nguy cơ mất khả năng thanh toán và phá sản Việc duy trì thanh khoản ở mức tối thiểu là cần thiết để NHTM có thể cạnh tranh hiệu quả trong môi trường kinh doanh nhiều biến động hiện nay Đồng thời, các ngân hàng không nên quá chú trọng hoặc mạo hiểm trong hoạt động kinh doanh để kiểm soát các ảnh hưởng tiêu cực có thể xảy ra.

Xã hội đang phát triển nhanh chóng với sự ra đời liên tục của các sản phẩm và dịch vụ mới, điều này yêu cầu đội ngũ lao động phải thường xuyên cập nhật và nâng cao chất lượng bản thân để thích ứng với biến đổi của thị trường Để nâng cao hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại trong thời đại công nghệ số hóa, việc cải thiện chất lượng nguồn nhân lực về nghiệp vụ chuyên môn và giữ vững đạo đức nghề nghiệp là điều cấp thiết.

Ngân hàng thương mại (NHTM) cần tập trung vào đào tạo và phát triển nguồn nhân lực, cùng với các chính sách phúc lợi hợp lý để hạn chế tình trạng chảy máu chất xám Việc này sẽ giúp NHTM thực hiện thành công các mục tiêu, chiến lược và kế hoạch đã đề ra, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh trên thị trường và đảm bảo an toàn cho hệ thống ngân hàng.

 Điều kiện môi trường chính sách, pháp lý

Môi trường chính sách và pháp lý là yếu tố then chốt cho sự phát triển bền vững của các ngân hàng thương mại (NHTM) Hệ thống pháp lý không chỉ điều hành nền kinh tế thị trường mà còn phản ánh sức khỏe kinh tế Sự tiến bộ trong khoa học công nghệ yêu cầu cải tiến hệ thống pháp lý để bắt kịp với sự phát triển Đặc biệt đối với các quốc gia đang phát triển, việc áp dụng các chuẩn mực quốc tế Basel vừa tạo cơ hội vừa là thách thức, buộc các NHTM phải thích ứng để nâng cao hiệu quả kinh doanh và phát triển bền vững.

 Điều kiện môi trường kinh tế, chính trị, xã hội

Ngành Ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc đo lường sức khỏe của nền kinh tế, với môi trường kinh tế, chính trị và xã hội ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của nó Khi môi trường ổn định, doanh nghiệp có khả năng vay và hoàn trả vốn tốt hơn, dẫn đến sự ổn định trong hoạt động ngân hàng Nhu cầu vay vốn tăng cao giúp ngân hàng mở rộng tín dụng và giảm nợ xấu nhờ vào khả năng tài chính của doanh nghiệp được cải thiện Ngược lại, khi môi trường bất ổn, nhu cầu vay vốn giảm, nguy cơ nợ quá hạn tăng cao, và nợ xấu gia tăng, làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Trong bối cảnh toàn cầu hóa hiện nay, môi trường kinh tế, chính trị và xã hội ảnh hưởng lớn đến kết quả kinh doanh của ngân hàng Mọi thay đổi trong chính sách kinh tế hay sự ổn định chính trị đều có tác động không nhỏ Vì vậy, trong thời đại hội nhập, việc tự do hóa tài chính ngân hàng cần được thực hiện từng bước phù hợp với trình độ phát triển kinh tế của đất nước Ngân hàng cần nâng cao năng lực, phát huy nội lực và không ngừng tự hoàn thiện để đảm bảo hiệu quả kinh doanh.

Đánh giá hiệu quả kinh doanh của các NHTM cổ phần

2.2.1 Đánh giá theo mô hình CAMEL

2.2.1.1 Giới thiệu mô hình CAMEL

Hệ thống CAMEL là tiêu chuẩn đánh giá và giám sát hiệu quả hoạt động cũng như rủi ro của các ngân hàng tại Mỹ, và nó được áp dụng rộng rãi trên toàn cầu cho các tổ chức tín dụng.

Hệ thống đánh giá CAMEL do Cục Quản lý các tổ hợp tín dụng Hoa Kỳ (National Credit Union Administration - NCUA) xây dựng và được thông qua năm

Năm 1987, hệ thống đánh giá CAMEL đã được áp dụng không chỉ ở Hoa Kỳ mà còn ở nhiều quốc gia khác trên thế giới Sau cuộc khủng hoảng kinh tế châu Á năm 1997, Quỹ Tiền tệ Quốc tế và Ngân hàng Thế giới đã khuyến nghị áp dụng mô hình này tại các quốc gia bị ảnh hưởng như một biện pháp tái thiết khu vực tài chính Mô hình CAMELS chủ yếu dựa trên các yếu tố tài chính và sử dụng thang điểm để đánh giá tình trạng vững mạnh của các tổ chức tài chính.

CAMEL là chữ viết tắt bằng tiếng Anh của 5 yếu tố mà theo nhận định của cộng đồng ngân hàng thế giới, bao gồm:

- C (Capital Adequacy) : Mức an toàn vốn

- A (Asset quality) : Chất lượng tài sản

- M (Management) : Năng lực quản lý

- E (Earning) : Khả năng sinh lời

- L (Liquidity) : Khả năng thanh khoản

Năm 1997, CAMEL được bổ sung thêm một nội dung nữa là mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (S – Sensitivity to market risk)

2.2.1.2 Các nghiên cứu trước đây đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng dựa theo mô hình CAMEL

Nghiên cứu của Prasuna (2003) áp dụng mô hình CAMEL để phân tích dữ liệu từ 65 ngân hàng trong giai đoạn 2003-2004 Kết quả cho thấy các ngân hàng cần cải thiện hiệu suất để đáp ứng các tiêu chí mong muốn.

Nghiên cứu của Said và Saucier (2003) áp dụng mô hình CAMEL để đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Nhật Bản trong giai đoạn 1993-1999, dựa trên 5 tiêu chí của mô hình này Kết quả cho thấy nguyên nhân chính dẫn đến thất bại của các ngân hàng là do mức an toàn vốn thấp và chất lượng tài sản không đảm bảo.

Nghiên cứu của Prasad và G.Ravinder (2012) sử dụng mô hình CAMEL cho

Giai đoạn 2006 – 2010, 20 ngân hàng quốc hữu hóa tại Ấn Độ đã được nghiên cứu, trong đó ngân hàng trung bình Andhra đạt vị trí xếp hạng cao nhất, trong khi Ngân hàng Trung ương Ấn Độ đứng ở vị trí cuối cùng.

Nghiên cứu của Misra và Aspal (2013) áp dụng mô hình CAMEL để phân tích nhóm Ngân hàng nhà nước Ấn Độ, bao gồm 6 ngân hàng trong giai đoạn 2009-2011 Kết quả cho thấy Ngân hàng nhà nước Ấn Độ (SBI) đứng ở vị trí thấp nhất, cần cải thiện chất lượng quản lý tài sản và mức an toàn vốn để nâng cao thứ hạng của mình.

Nghiên cứu của Majumder và Rahman (2016) sử dụng mô hình CAMEL kết hợp với kiểm định SPSS để phân tích 15 Ngân hàng tại Bangladesh giai đoạn 2009-

Nghiên cứu năm 2013 đã chỉ ra rằng các tiêu chí trong mô hình CAMEL có ý nghĩa thống kê trong việc xếp loại 15 ngân hàng tại Bangladesh, đồng thời đề xuất các giải pháp nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động của các ngân hàng này.

Mô hình CAMEL được áp dụng để dự đoán sự đổ vỡ của ngân hàng, với nghiên cứu của Nurazi và Evans (2005) cho thấy các yếu tố như tỷ lệ an toàn vốn, chất lượng tài sản, năng lực quản trị, khả năng sinh lời, khả năng thanh khoản và quy mô ngân hàng đều có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích sự thất bại của ngân hàng tại Indonesia.

Trần Thị Thanh Hòa (2012) đã sử dụng mô hình CAMEL để phân tích hiệu quả hoạt động của Ngân hàng ACB trong giai đoạn 1993-2011 Trong nghiên cứu, tác giả đã so sánh hiệu quả của ACB với 8 ngân hàng có tổng tài sản lớn nhất tính đến cuối năm 2011 Kết quả cho thấy ACB đứng thứ 5, chỉ sau 4 ngân hàng nhà nước lớn là Agribank, BIDV, Vietinbank và Vietcombank.

Phạm Phan Bạch Yến (2014) cũng sử dụng mô hình CAMEL để phân tích hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại cổ phần nhà nước giai đoạn 2008-

Vào năm 2013, tác giả đã chỉ ra rằng Vietinbank là ngân hàng dẫn đầu về hiệu quả hoạt động trong số ba ngân hàng thương mại nhà nước (NHTMNN) và nổi bật với những cải tiến mạnh mẽ về công nghệ cũng như quy mô.

Nhìn chung, mô hình CAMEL được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu trước đây để đánh giá hiệu quả của NHTM

2.2.1.3 Nhận xét chung mô hình

Mô hình CAMEL tổng hợp các yếu tố tài chính và tiêu chí đánh giá năng lực của tổ chức tín dụng (TCTD), giúp đo lường sức khỏe và độ an toàn trong hoạt động tài chính Việc áp dụng mô hình CAMEL có khả năng dự đoán tình trạng phá sản của hệ thống ngân hàng, từ đó ngăn ngừa khủng hoảng tài chính.

Phụ thuộc vào số liệu trong báo cáo tài chính nên yêu cầu báo cáo tài chính phản ánh phải đầy đủ, chính xác

Mô hình CAMEL chỉ đánh giá các yếu tố tài chính mà không thể lượng hóa đầy đủ các tác động của yếu tố phi tài chính Do đó, cần kết hợp với các phương pháp khác để có cái nhìn toàn diện về hiệu quả kinh doanh của tổ chức tín dụng.

2.2.2 Đánh giá theo mô hình phân tích bao dữ liệu DEA

2.2.1.1 Giới thiệu mô hình phân tích bao dữ liệu DEA

DEA (Phân tích Đường biên dữ liệu) là một phương pháp phi tham số được phát triển từ năm 1957 bởi Farrel và sau đó được mở rộng bởi các nhà nghiên cứu như Charnes, Cooper, Rhodes, Fare, Grosskopf, Lowell, Simar, Wilson và nhiều người khác để đo lường hiệu quả kinh tế của doanh nghiệp Phương pháp này dựa trên giả thuyết rằng việc ước lượng đường giới hạn khả năng sản xuất từ các biến đầu vào cho trước cho phép xác định hiệu quả sử dụng các yếu tố đầu vào thông qua tỷ lệ giữa kết quả thực tế và kết quả theo mô hình khả năng sản xuất.

Khả năng sản xuất của doanh nghiệp phản ánh hiệu quả hoạt động thông qua các mối quan hệ đầu vào và đầu ra Ngành ngân hàng đặc biệt có nhiều mối quan hệ này không xác định, nhất là khi xem xét đồng thời nhiều yếu tố Phương thức tiếp cận tham số yêu cầu chỉ định cụ thể hàm, điều này có thể dẫn đến sai sót nếu các yếu tố không được xác định chính xác Tuy nhiên, sự ra đời của phương pháp DEA đã giúp khắc phục những nhược điểm này.

Theo mô hình phân tích dữ liệu DEA, một đơn vị hoạt động hiệu quả sẽ có chỉ số hiệu quả bằng 1, trong khi chỉ số dưới 1 cho thấy sự không hiệu quả Nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng thông tin từ mô hình DEA rất hữu ích cho các nhà quản lý, giúp họ nhận diện thực trạng hoạt động của đơn vị và từ đó xây dựng chiến lược cải thiện phù hợp.

2.2.1.2 Các nghiên cứu trước đây đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng dựa theo mô hình phân tích bao dữ liệu DEA

Giả thuyết nghiên cứu

Bài nghiên cứu này nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động của nhóm ngân hàng thực hiện M&A so với nhóm ngân hàng không thực hiện M&A Nghiên cứu kế thừa phương pháp đánh giá hiệu quả ngân hàng, sử dụng các chỉ tiêu đo lường và phương pháp so sánh xếp hạng theo mô hình CAMEL từ các nghiên cứu trước đây của Said và Saucier (2003), Prasuna (2003), Prasad và G.Ravinder (2012), cùng với Misra và Aspal.

(2013), Majumder và Rahman (2016), Nurazi và Evans (2005), Trần Thị Thanh Hòa

Luận văn của Phan Thị Minh Thảo (2016) đã điều chỉnh mô hình CAMEL để phù hợp với thực tế tại Việt Nam, đồng thời loại bỏ nhóm ngân hàng có quy mô tài sản nhỏ nhằm nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động Dựa trên kết quả thực nghiệm, luận văn đưa ra các giả thuyết nghiên cứu để làm rõ hơn các vấn đề liên quan.

Giả thuyết H1 cho rằng việc đo lường nợ xấu bằng phương pháp thông thường và bản chất thực tế của nợ xấu sẽ ảnh hưởng đến kết quả đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Việc hiểu rõ sự khác biệt này là cần thiết để có cái nhìn chính xác về tình hình tài chính và khả năng quản lý rủi ro của các tổ chức tín dụng.

 Giả thuyết H2: Nhóm các ngân hàng M&A có hiệu quả hoạt động tốt hơn nhóm các ngân hàng không thực hiện M&A

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình CAMEL

3.1.1 Đo lường hiệu quả kinh doanh theo mô hình CAMEL

Dựa trên mô hình nghiên cứu của Said và Saucier (2003), Prasuna (2003), Prasad và G.Ravinder (2012), Misra và Aspal (2013), cùng với Majumder và Rahman (2016), luận văn này tiến hành phân tích và điều chỉnh nhóm yếu tố (A) – chất lượng tài sản, nhằm phù hợp với đặc thù hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam.

 Chỉ tiêu đo lường mức an toàn vốn (C): với 4 chỉ tiêu tính toán

- Chỉ tiêu 1: Tỷ lệ an toàn vốn ( CAR – Capital Adequacy Ratio) , cách tính

CAR= [(Vốn Cấp I + Vốn Cấp II) / ( Tài sản có điều chỉnh rủi ro)] * 100%

- Chỉ tiêu 2: Tỷ lệ đòn bẩy (Debt – Equity ratio) : tỷ lệ Tổng dư nợ trên Vốn chủ sở hữu

- Chỉ tiêu 3: Tỷ lệ Tổng dư nợ trên Tổng Tài sản

- Chỉ tiêu 4: Tỷ lệ Trái phiếu chỉnh phủ trên Tổng Đầu Tư

 Chỉ tiêu đo lường chất lượng tài sản (A):

- Chỉ tiêu 1: Tỷ lệ Tổng nợ xấu trên Tổng dư nợ vay

- Chỉ tiêu 2: Tỷ lệ Tổng nợ xấu ròng trên Tổng dư nợ vay ròng

- Chỉ tiêu 3: Tỷ lệ Tổng nợ xấu ròng trên Tổng tài sản

- Chỉ tiêu 4: Tỷ lệ Tổng đầu tư trên Tổng tài sản

 Chỉ tiêu đo lường khả năng quản trị

- Chỉ tiêu 1: Tỷ lệ Tổng dư nợ cho vay trên Tổng vốn huy động

- Chỉ tiêu 2: Lợi nhuận trên một nhân viên

- Chỉ tiêu 3: Chi phí trên một nhân viên

- Chỉ tiêu 4: Tỷ lệ sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ( ROE – Return on Equity)

 Chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời

- Chỉ tiêu 1: Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA – Return on Assets)

- Chỉ tiêu 2: Thu nhập từ lãi trên tổng thu nhập

- Chỉ tiêu 3: Tỷ lệ Thu nhập lãi cận biên trên Tổng tài sản có sinh lời ( NIM - Net Interest Margin to Total Assets)

- Chỉ tiêu 4: Tỷ lệ lợi nhuận hoạt động trên Tổng tài sản

 Chỉ tiêu đo lường khả năng thanh khoản

- Chỉ tiêu 1: Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn

- Chỉ tiêu 2: Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản

- Chỉ tiêu 3: Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng vốn huy động

- Chỉ tiêu 4: Tỷ lệ chứng khoán chính phủ trên tổng tài sản

Mô hình nghiên cứu gồm 2 giai đoạn:

Giai đoạn 1 : Mô hình xếp hạng so sánh theo từng yếu (C), (A), (M), (E), (L)

BẢNG 3.1: Xếp hạng so sánh hiệu quả các NHTMCP theo từng yếu tố

Chỉ tiêu 1 Chỉ tiêu 2 Chỉ tiêu 3 Chỉ tiêu 4 Xếp hạng

Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên kết quả kế thừa các nghiên cứu trước

_ Thứ hạng từ cao xuống thấp theo thứ tự từ 1 đến 10

_ (+): tương quan cùng chiều, giá trị chỉ tiêu đo lường càng lớn, xếp hạng càng cao

_ (-): tương quan ngược chiều, giá trị chỉ tiêu đo lường tính toán càng lớn, xếp hạng càng thấp

_ A(dn): yếu tố (A) mô hình CAMEL nhưng chỉ tiêu nợ xấu được tính toán trực tiếp theo phân loại nhóm nợ từ báo cáo tài chính

_ A(tt): yếu tố (A) mô hình CAMEL nhưng chỉ tiêu nợ xấu bao gồm nợ xấu theo phân loại và giá trị trái phiếu đặc biệt VAMC

Các chỉ tiêu đo lường mang dấu (-) bao gồm yếu tố (A), chi phí trên nhân viên (M) và tỷ lệ đòn bẩy (C) Giá trị trung bình của các chỉ tiêu này càng cao thì rủi ro càng lớn, hiệu quả hoạt động càng thấp và thứ hạng cũng giảm.

Giai đoạn 2: Mô hình xếp hạng so sánh tổng hợp tất cả yếu tố CAMEL

BẢNG 3.2: Tổng hợp các yếu tố CAMEL để xếp hạng so sánh hiệu quả các

NHTMCP trong 2 trường hợp tính toán A(dn) và A(tt)

NHTMCP TB TB TB TB TB + +

Nguồn: tác giả tự tổng hợp

_ Thứ hạng từ cao xuống thấp theo thứ tự từ 1 đến 10

_ (+): tương quan cùng chiều, giá trị tổng hợp đo lường càng lớn, xếp hạng càng cao

_ Bảng tổng hợp theo A(tt) giữ vai trò chính, A(dn) giữ vai trò bổ sung, giải thích để kết luận giả thuyết nghiên cứu

3.1.3 Dữ liệu nghiên cứu Để tiến hành nghiên cứu, đề tài thu thập số liệu của 10 Ngân hàng thương mại cổ phần uy tín đồng thời là 10 ngân hàng có quy mô tài sản lớn nhất toàn ngành theo báo cáo của Vietnam Report vào tháng 07/2016 Các chỉ tiêu được lấy từ các báo cáo tài chính (có kiểm toán), báo cáo thường niên giai đoạn 2012-2018 của các Ngân hàng nên việc sử dụng mẫu nghiên cứu gồm 10 Ngân hàng uy tín giúp loại trừ thông tin bất cân xứng, thiếu chuẩn mực của các ngân hàng nhỏ khác, từ đó có thể khái quát một cách đúng đắn vấn đề nghiên cứu với độ tin cậy cao hơn

Bảng 3.3 Danh sách các NHTMCP được chọn làm mẫu trong nghiên cứu

STT Tên ngân hàng Mã ngân hàng

1 Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu ACB

2 Ngân hàng Thương mại Cổ phần ĐT và PT Việt Nam BID

3 Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công Thương Việt Nam CTG

4 Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội MBB

5 Ngân hàng TMCP Sài Gòn SCB

6 Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn - Hà Nội SHB

7 Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín STB

8 Ngân hàng Thương mại Cổ phần Kỹ Thương Việt Nam TCB

9 Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam VCB

10 Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam thịnh vượng VPB

Nguồn: tác giả tự tổng hợp

3.1.4 Trình tự nghiên cứu Đối với mô hình CAMEL, tác giả sử dụng phương pháp nghiên thống kê mô tả, phân tích so sánh và phân tích tổng hợp Quá trình nghiên cứu được thực hiện trình tự qua các bước:

 Bước 1: Thống kê mô tả

Dữ liệu nghiên cứu được thống kê mô tả nhằm phân tích các thuộc tính của các biến, bao gồm giá trị của 4 chỉ tiêu tính toán cho từng nhóm yếu tố (C), (A), (M), (E), (L) theo từng năm Bên cạnh đó, bài viết cũng cung cấp giá trị trung bình của các yếu tố CAMEL cho từng Ngân hàng trong giai đoạn 2012-2018, giúp người đọc có cái nhìn tổng quan về dữ liệu nghiên cứu.

 Bước 2: Phân tích so sánh

Trong bước này, chúng tôi thực hiện xếp hạng các ngân hàng dựa trên giá trị trung bình của từng yếu tố (C), (A), (M), (E), (L) trong giai đoạn 2012-2018 Mục tiêu là so sánh hiệu quả hoạt động của các ngân hàng và phân tích chi tiết hiệu quả hoạt động thông qua từng yếu tố đã đề cập.

Tại bước này, tác giả phân loại yếu tố (A) – chất lượng tài sản có thành hai trường hợp: chỉ tiêu nợ xấu tính theo danh nghĩa và nợ xấu thực, bao gồm nợ nhóm 2 và nợ xấu VAMC.

 Bước 3: Phân tích tổng hợp (có lồng ghép thêm phân tích so sánh)

Bước này nhằm tổng hợp giá trị trung bình của tất cả các yếu tố (C), (A), (M), (E), (L) để xác định giá trị trung bình tổng hợp và thực hiện xếp hạng tổng hợp theo mô hình CAMEL.

 Bước 4: Kết quả nghiên cứu

Bước này sử dụng kết quả xếp hạng tổng hợp theo mô hình CAMEL để thảo luận và đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thực hiện M&A so với các ngân hàng không thực hiện M&A, dựa trên giả thuyết nghiên cứu Đặc biệt, phân loại nhóm yếu tố (A) thành hai trường hợp nợ xấu danh nghĩa và nợ xấu thực tế cho thấy rằng kết quả xếp hạng CAMEL theo nợ xấu thực tế là yếu tố chủ đạo, trong khi kết quả theo nợ xấu danh nghĩa đóng vai trò bổ sung, giúp giải thích sâu hơn về hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.

Mô hình phân tích bao dữ liệu DEA

Nghiên cứu này áp dụng mô hình phân tích bao dữ liệu, một phương pháp lập trình tuyến tính, nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động của một ngân hàng so với các ngân hàng khác trong cùng mẫu Phương pháp này giúp xác định ranh giới giữa các ngân hàng hoạt động hiệu quả và những ngân hàng kém hiệu quả.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ năm 2012 đến 2018 của 10 Ngân hàng thương mại cổ phần hàng đầu theo báo cáo Vietnam Report tháng 07/2016, tập trung vào những ngân hàng có quy mô lớn nhất về tổng tài sản Việc loại bỏ nhóm ngân hàng có xếp hạng uy tín thấp và quy mô tài sản nhỏ giúp xác định chính xác hiệu quả hoạt động của các NHTMCP.

3.2.2 Mô tả các biến nghiên cứu

Dựa vào kết quả nghiên cứu của các tác giả trước đây gồm Nguyễn Việt Hùng (2008), Ong Tze San và cộng sự (2011), Kai Ji, Wei Song và Renwen Wang

(2012), Liễu Thu Trúc và Võ Thành Danh (2012), Nguyễn Thị Hồng Xuân (2012),

Lê Phan Thị Diệu Thảo và Nguyễn Thị Ngọc Quỳnh (2013), cùng với Nguyễn Thị Hà Thanh và Lê Hoàng Việt (2018), đã lựa chọn 10 Ngân hàng TMCP có quy mô tài sản tương đồng và uy tín cao để xây dựng mô hình, nhằm loại bỏ dữ liệu nhiễu Qua đó, họ kế thừa và sử dụng các biến đầu vào và đầu ra một cách hiệu quả.

 Các biến đầu vào gồm Tài sản cố đi ̣nh (K), Chi phí lương cho nhân viên (L), và Tiền gửi huy đô ̣ng (D)

 Các biến đầu ra gồm Thu nhập lãi (Y1) và Thu nhập ngoài lãi (Y2)

Để đánh giá hiệu quả phân bổ và hoạt động chung, cần thu thập thêm thông tin về giá của các biến đầu vào Giá của ba biến đầu vào này được tính toán một cách xấp xỉ.

 Giá của (K) = Chi cho tài sản / Tổng tài sản cố định

 Giá của (L) = Chi phí lương cho nhân viên / Số lượng nhân viên

 Giá của (D) = Chi trả lãi và các khoản tương đường/ Tiền gửi huy động

BẢNG 3.4: Thống kê mô tả giá trị trung bình các biến (số quan sát 10) Đơn vị tính: triệu đồng

Nguồn: Kết quả tính toán theo Báo cáo tài chính các NHTM giai đoạn 2012-2018

3.2.3 Đo lường hiệu quả kinh doanh theo mô hình phân tích bao dữ liệu DEA

Theo DEA, để đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM sẽ thông qua các chỉ tiêu:

 Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô

Charnes, Cooper và Rhodes (1978) đã sử dụng kỹ thuật quy hoạch tuyến tính để đánh giá hiệu quả kỹ thuật Tiếp theo, Fare, Grosskopf và Lowell (1985) đã phân chia hiệu quả kỹ thuật thành hiệu quả theo quy mô và các yếu tố khác.

DEA bao gồm hai nguồn gốc chính gây ra tính không hiệu quả trong kỹ thuật: tính không hiệu quả về quy mô và tính không hiệu quả về kỹ thuật thuần Kết quả của việc phân tích này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống.

DEA bao gồm: hiệu quả kỹ thuật toàn bộ, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô

Hiệu quả kỹ thuật toàn bộ (CRSTE) được xác định trong điều kiện sản lượng không đổi theo quy mô Khi chỉ số CRSTE đạt giá trị 1, điều này cho thấy ngân hàng đã hoạt động tối ưu Ngược lại, nếu CRSTE nhỏ hơn 1, ngân hàng cần xem xét lại việc sử dụng các yếu tố đầu vào để cải thiện hiệu quả hoạt động.

Hiệu quả kỹ thuật thuần (vrste) được xác định dựa trên sự thay đổi sản lượng theo quy mô Khi vrste = 1, ngân hàng đạt hiệu quả kỹ thuật tối ưu trong điều kiện quy mô thay đổi Ngược lại, khi vrste < 1, hiệu quả hoạt động của ngân hàng giảm sút do sự thay đổi quy mô.

Hiệu quả quy mô của ngân hàng được đo bằng tỷ số crste/vrste Nếu tỷ số này lớn hơn 1, việc mở rộng quy mô sẽ cải thiện hiệu quả hoạt động Ngược lại, khi tỷ số nhỏ hơn 1, việc tăng quy mô sẽ dẫn đến giảm hiệu quả hoạt động Khi tỷ số bằng 1, hiệu quả hoạt động sẽ không thay đổi theo quy mô.

Chỉ số Malmquist là công cụ quan trọng để ước lượng sự thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp, bao gồm các thành phần hiệu quả như thay đổi hiệu quả kỹ thuật, tiến bộ công nghệ, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả theo quy mô.

Chỉ số Malmquist đo lường sự thay đổi năng suất thông qua tích số của chỉ số tiến bộ công nghệ và hiệu quả kỹ thuật Sự gia tăng hoặc giảm sút trong từng yếu tố này sẽ tác động trực tiếp đến chỉ số Malmquist Nếu chỉ số lớn hơn 1, điều này cho thấy năng suất đang tăng, ngược lại, nếu chỉ số nhỏ hơn 1, năng suất đang giảm.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Mô hình CAMEL

4.1.1 Phân tích khả năng an toàn vốn

Khả năng an toàn vốn của ngân hàng là chỉ số quan trọng thể hiện khả năng tài chính và năng lực ứng phó với các khoản thua lỗ không mong muốn Theo Misra và Aspal (2013), điều này chứng tỏ rằng nguồn vốn của ngân hàng đủ mạnh để duy trì hoạt động Prasad và G.Ravider (2012) nhấn mạnh rằng việc duy trì lòng tin của người gửi tiết kiệm và ngăn chặn nguy cơ phá sản là yếu tố then chốt Khả năng an toàn vốn không chỉ phản ánh tình trạng tài chính tổng thể mà còn cho thấy khả năng quản lý và đáp ứng nhu cầu bổ sung vốn Để đo lường yếu tố này, các chỉ tiêu như Tỷ lệ an toàn vốn (CAR), Tỷ lệ đòn bẩy, Tỷ lệ tổng dư nợ vay trên Tổng tài sản và Tỷ lệ Trái phiếu chính phủ trên Tổng đầu tư được sử dụng.

4.1.1.1 Tỷ lệ an toàn vốn (CAR)

Tỷ lệ an toàn vốn (CAR - Capital Adequacy Ratio) là chỉ số quan trọng để đánh giá mức độ an toàn vốn của ngân hàng Chỉ số này được tính bằng tỷ lệ phần trăm giữa Vốn cấp I và Vốn cấp II so với tổng tài sản đã điều chỉnh rủi ro của ngân hàng, giúp đảm bảo khả năng thanh khoản và ổn định tài chính.

CAR= [(Vốn Cấp I + Vốn Cấp II) / ( Tài sản có điều chỉnh rủi ro)] * 100%

BẢNG 4.1: Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) các NHTM giai đoạn 2012-2018 Đơn vị: %

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Trung bình CTG 10,33 13,20 10,40 10,60 10,40 10,00 10,00 10,70 BID 9,65 10,23 9,27 9,81 9,50 10,90 10,30 9,95 VCB 14,63 13,13 11,35 11,04 11,13 11,63 12,10 12,14 SCB 10,35 9,95 9,39 9,95 11,17 9,83 9,69 10,05 STB 9,53 10,22 9,87 9,51 9,61 11,30 10,71 10,11 MBB 11,15 11,00 10,07 12,85 12,50 12,00 10,90 11,50 ACB 13,50 14,70 14,10 12,80 13,19 11,49 12,80 13,23 SHB 14,18 12,38 11,33 11,40 13,00 11,30 12,14 12,25 VPB 12,50 12,50 11,30 12,20 13,20 14,60 12,30 12,66 TCB 12,60 14,03 15,65 14,74 13,10 12,68 14,30 13,87

Nguồn: Báo cáo thường niên các NHTM giai đoạn 2012-2018

Theo Bảng 4.1, giai đoạn 2012-2018, tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng đều đạt yêu cầu theo Thông tư số 36/2014/TT-NHNN, với mức tối thiểu là 9% Điều này cho thấy các ngân hàng có đủ vốn dựa trên giá trị vốn tự có và mức độ rủi ro trong hoạt động Đặc biệt, các ngân hàng không tham gia M&A có tỷ lệ cao vượt trội, như ACB và TCB với hệ số CAR trên 13%.

Tỷ lệ đòn bẩy (Debt – Equity ratio) là chỉ số quan trọng trong tài chính, giúp đánh giá khả năng đòn bẩy tài chính của các ngân hàng Chỉ số này phản ánh khả năng của vốn chủ sở hữu trong việc trang trải các khoản nợ phải trả, được tính bằng cách chia tổng nợ phải trả cho vốn chủ sở hữu.

Tỷ lệ thấp cho thấy rằng rủi ro đối với người gửi tiền và các khoản nợ được bảo đảm tốt hơn nhờ vào nguồn vốn nội tại của Ngân hàng.

BẢNG 4.2: Tỷ lệ đòn bẩy ( Tổng nợ phải trả / Vốn chủ sở hữu) các NHTM giai đoạn 2012-2018 Đơn vị: lần

Nguồn: Kết quả tính toán theo số liệu Báo cáo tài chính các NHTM giai đoạn

Theo Bảng 4.2, MBB và TCB có tỷ lệ sử dụng đòn bẩy thấp nhất, cho thấy các khoản tiền gửi và nợ tại hai ngân hàng này được bảo đảm cao Ngược lại, SCB có tỷ lệ đòn bẩy cao nhất, là ngân hàng đầu tiên thực hiện M&A và là ngân hàng thương mại cổ phần lớn nhất tại Việt Nam Nhóm các ngân hàng M&A, ngoại trừ STB, cũng có tỷ lệ sử dụng đòn bẩy cao, với SCB (20,16 lần), BID (19,87 lần) và SHB (15,77 lần) nổi bật Số liệu tiền gửi huy động cho thấy ba ngân hàng này duy trì lượng tiền gửi lớn qua các năm, với SCB và SHB thực hiện M&A từ năm 2012, trong khi BIDV có lượng huy động nội tại lớn trước khi M&A STB ghi nhận sự gia tăng mạnh mẽ trong số dư tiền gửi huy động sau M&A từ 2015 đến 2018, dẫn đến tỷ lệ đòn bẩy tăng cao.

4.1.1.3 Tỷ lệ Tổng dư nợ vay trên Tổng tài sản

Tỷ lệ Tổng dư nợ trên Tổng Tài sản phản ánh mối quan hệ giữa tổng dư nợ cho vay và tổng tài sản của các ngân hàng, cho thấy nỗ lực trong hoạt động cho vay Một tỷ lệ cao cho thấy ngân hàng có khả năng tạo ra lợi nhuận tốt hơn, điều này được coi là dấu hiệu tích cực về hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

BẢNG 4.3: Tỷ lệ Tổng dư nợ vay / Tổng tài sản Đơn vị: %

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Trung bình CTG 66,20 65,29 66,52 69,03 69,79 72,20 74,28 69,04 BID 70,12 71,31 68,53 70,35 71,91 72,10 75,30 71,37 VCB 58,18 58,49 56,04 57,49 58,49 52,49 58,83 57,14 SCB 59,08 49,17 55,32 54,72 61,43 60,02 59,32 57,01 STB 63,33 68,51 67,45 63,66 59,89 60,51 63,20 63,79 MBB 42,41 48,64 50,16 54,90 58,82 58,68 59,25 53,27 ACB 58,32 64,34 64,76 67,18 69,92 69,82 70,00 66,34 SHB 48,86 53,27 61,58 64,20 69,41 69,33 67,12 61,97 VPB 35,98 43,27 48,01 60,25 63,24 65,77 68,66 55,02

Theo Bảng 4.3, BID có giá trị trung bình cao nhất cho toàn giai đoạn 2012-

2018, tiếp theo sau là CTG và ACB Nhìn chung, tỷ lệ dư nợ cho vay của các ngân hàng khá tốt, thấp nhất là TCB cũng đạt được 50,91%

4.1.1.4 Tỷ lệ Trái phiếu chính phủ trên Tổng đầu tư

Tỷ lệ trái phiếu chính phủ trong tổng đầu tư phản ánh mức độ rủi ro trong hoạt động đầu tư của ngân hàng Ở Việt Nam, ngân hàng chủ yếu hoạt động cho vay, nhưng đầu tư vào trái phiếu chính phủ, được coi là phi rủi ro, cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tăng lợi nhuận Tỷ trọng đầu tư vào trái phiếu chính phủ càng cao thì rủi ro đầu tư càng giảm, ngược lại, tỷ lệ thấp có thể dẫn đến rủi ro cao hơn.

BẢNG 4.4: Tỷ lệ Trái phiếu chính phủ trên Tổng đầu tư Đơn vị: %

Theo Bảng 4.4, ACB dẫn đầu về tỷ lệ đầu tư vào trái phiếu chính phủ, tiếp theo là MBB và BID, trong khi SHB và SCB có tỷ lệ thấp nhất Các ngân hàng thương mại cổ phần thường xuyên đầu tư vào trái phiếu chính phủ với tỷ lệ cao, cho thấy sự chú trọng đến an toàn trong hoạt động đầu tư Trong bối cảnh môi trường kinh tế biến động, đầu tư vào trái phiếu chính phủ trở thành một hoạt động kinh doanh hiệu quả, mang lại lợi nhuận gia tăng.

4.1.1.5 Kết hợp xếp hạng các chỉ tiêu theo khả năng an toàn vốn (C)

BẢNG 4.5: TỔNG HỢP XẾP HẠNG CÁC NHTM THEO KHẢ NĂNG AN TOÀN VỐN (C)

Tỷ lệ an toàn vốn (CAR)

Tỷ lệ đòn bẩy ( Tổng nợ phải trả / Vốn chủ sở hữu)

Tỷ lệ Tổng dư nợ / Tổng tài sản

Tỷ lệ trái phiếu chính phủ / Tổng đầu tư

Kết hợp các chỉ tiêu theo (C)

Nguồn: Tính toán từ các kết quả trung bình các nhóm chỉ tiêu (C) giai đoạn 2012-2018

Theo Bảng 4.5, khả năng an toàn vốn của các ngân hàng M&A như SCB, SHB và BID thấp hơn so với các ngân hàng khác STB, sau khi thực hiện M&A vào cuối năm 2015, đứng hạng 3 cùng với TCB, cho thấy khả năng an toàn vốn khá tốt ACB dẫn đầu với hiệu quả bảo đảm an toàn hoạt động cao, xếp hạng cao về tỷ lệ an toàn vốn và tỷ lệ trái phiếu chính phủ trên tổng đầu tư, đồng thời có hiệu suất cho vay ổn định, xếp hạng thứ 3.

4.1.2 Phân tích chất lượng tài sản (nợ xấu thực tế)

Chất lượng tài sản là một chỉ số quan trọng để đánh giá sức mạnh tài chính của ngân hàng, theo nghiên cứu của Theo Prasad và G.Ravider (2012) cũng như Misra và Aspal (2013) Mục tiêu chính trong việc đo lường chất lượng tài sản là xác định tỷ lệ phần trăm của tài sản kém hiệu quả (NPA) so với tổng tài sản Để thực hiện điều này, yếu tố (A) được đo lường thông qua bốn chỉ tiêu: Tỷ lệ tổng nợ xấu trên tổng dư nợ vay, tỷ lệ tổng nợ xấu ròng trên tổng dư nợ vay ròng, tỷ lệ tổng nợ xấu ròng trên tổng tài sản, và tỷ lệ tổng đầu tư trên tổng tài sản.

Tại Việt Nam, VAMC được thành lập với mục đích mua lại và xử lý các khoản nợ xấu của tổ chức tín dụng, giúp các tổ chức này duy trì tỷ lệ nợ xấu theo quy định của NHNN và kéo dài thời gian xử lý nợ Do đó, việc tính toán các chỉ tiêu liên quan đến chất lượng tài sản cần xem xét giá trị trái phiếu đặc biệt VAMC, hay còn gọi là nợ xấu VAMC, để có cái nhìn chính xác về thực trạng nợ xấu tại các ngân hàng.

Theo quy định, nợ xấu trên báo cáo tài chính của các tổ chức tín dụng được xác định từ nhóm 3 trở lên Tuy nhiên, theo định nghĩa của IMF, nợ xấu có thể bao gồm cả các khoản nợ dưới 90 ngày nếu có yếu tố cho thấy khả năng không thể trả nợ trong tương lai Thực tế tại Việt Nam cho thấy, hầu hết các tổ chức tín dụng không cho vay đối với nợ nhóm 2, và nợ nhóm 2 cần 12 tháng để xóa lịch sử nợ xấu theo báo cáo của CIC Do đó, nợ nhóm 2 trở lên được xem là nợ xấu để đảm bảo tính chính xác trong việc đo lường các chỉ tiêu.

4.1.2.1 Tỷ lệ Tổng nợ xấu trên Tổng dư nợ vay (nợ xấu bao gồm giá trị trái phiếu đặc biệt VAMC)

Tỷ lệ Tổng nợ xấu trên Tổng dư nợ vay là chỉ số quan trọng để đánh giá chất lượng tài sản của ngân hàng, phản ánh tỷ lệ nợ xấu so với tổng dư nợ cho vay Chỉ số này cho thấy mức độ rủi ro tín dụng và khả năng thu hồi nợ của ngân hàng, từ đó giúp các nhà đầu tư và quản lý có cái nhìn rõ ràng hơn về tình hình tài chính của tổ chức.

Tỷ lệ này thấp cho thấy hoạt động cho vay có rủi ro thấp, hoạt động cho vay và chất lượng tài sản đạt hiệu quả cao

BẢNG 4.6: Tỷ lệ Tổng nợ xấu / Tổng dư nợ vay

( nợ xấu bao gồm nợ VAMC) Đơn vị: %

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Trung bình CTG 1,89 1,73 2,91 3,44 3,24 1,91 3,74 2,69 BID 19,51 13,28 7,98 8,09 8,66 7,38 5,66 10,08 VCB 16,32 11,36 8,27 5,18 3,22 2,02 1,58 6,85 SCB 8,81 9,14 9,04 12,08 7,34 9,58 9,45 9,35 STB 2,49 2,73 5,44 13,96 26,97 24,48 18,25 13,48 MBB 6,67 7,42 9,44 8,05 6,36 4,35 4,11 6,63 ACB 7,77 6,09 5,72 5,40 3,90 2,03 1,76 4,67 SHB 17,15 12,25 8,43 8,66 8,18 8,09 8,02 10,11 VPB 10,66 8,73 10,34 12,51 11,27 12,54 10,18 10,89

Theo Bảng 4.6, CTG là ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất, cho thấy hiệu quả cao trong hoạt động cho vay Ngược lại, bốn ngân hàng M&A là STB, BID, SHB và SCB có tỷ lệ nợ xấu cao, phản ánh bất ổn trong cho vay trước khi sát nhập Sau khi M&A, các ngân hàng này vẫn giữ tỷ lệ nợ xấu cao, cho thấy rằng mục đích sát nhập không chỉ nhằm giảm tỷ lệ nợ xấu mà còn mở rộng quy mô hoạt động, nâng cao năng lực cạnh tranh và xử lý dần nợ xấu cũ.

Mô hình phân tích bao dữ liệu DEA

4.2.1 Hiệu quả toàn bộ, hiệu quả kỹ thuật thuần, hiệu quả quy mô của 10

BẢNG 4.34: HIỆU QUẢ TOÀN BỘ, HIỆU QUẢ KỸ THUẬT THUẦN, HIỆU QUẢ QUY MÔ CÁC NHTMCP GIAI ĐOẠN 2012-2018

Bình quân giai đoạn 2012-2018 Xếp hạng

CRSTE VRSTE SE CRSTE VRSTE SE

Nguồn: tác giả tổng hợp kết quả tính toán bằng DEAP 2.1

Trong giai đoạn 2012-2018, hiệu quả bình quân của 10 Ngân hàng đạt 0,87, tương đương với 87% Điều này cho thấy các Ngân hàng chỉ sử dụng 87% lượng đầu vào để tạo ra cùng một mức sản lượng đầu ra, nghĩa là còn 23% lượng đầu vào chưa được sử dụng hiệu quả Để đạt được hiệu quả tối ưu (crste = 1), các Ngân hàng cần giảm trung bình 23% lượng đầu vào lãng phí.

Theo Bảng 4.33, SCB và VPB là hai ngân hàng sử dụng hiệu quả lượng đầu vào tốt nhất trong nghiên cứu, với TCB theo sau, chỉ lãng phí 1% đầu vào Ngược lại, STB là ngân hàng có tỷ lệ lãng phí đầu vào cao nhất, lên tới 31% trong giai đoạn 2012-2018, chủ yếu do việc sát nhập Ngân hàng Phương Nam vào năm 2015, dẫn đến sự gia tăng đột biến tỷ lệ nợ xấu và ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động ngân hàng.

Trong bối cảnh thay đổi quy mô, năm ngân hàng VCB, SCB, ACB, SHB và VPB đạt hiệu quả kỹ thuật thuần (VRSTE = 1) Hiệu quả kỹ thuật thay đổi theo quy mô (VRSTE) cho phép xác định mức độ hiệu quả và phi hiệu quả của quy mô hoạt động Kết quả từ Bảng 4.34 cho thấy VRSTE cao hơn hiệu quả kỹ thuật không đổi theo quy mô (CRSTE) trong giai đoạn nghiên cứu Hiệu quả VRSTE trung bình của toàn hệ thống đạt 95%, vượt trội hơn 8% so với CRSTE Từ công thức SE = CRSTE/VRSTE, kết quả ước lượng cho thấy hiệu quả quy mô của các ngân hàng trong giai đoạn 2012-2018 trung bình là 91%, cho thấy VRSTE đóng góp lớn hơn vào hiệu quả toàn bộ (CRSTE) so với các yếu tố phản ánh quy mô hoạt động (SE).

Mặc dù hiệu quả kỹ thuật thuần túy đóng góp lớn hơn so với hiệu quả toàn bộ, nhưng cả hai yếu tố này đều dẫn đến sự giảm sút trong hiệu quả quy mô từ năm 2015 đến 2018 Nguyên nhân có thể do thực trạng hoạt động của ngành ngân hàng trong giai đoạn này, khi mà số lượng ngân hàng và tốc độ mở rộng quy mô không còn đột biến như trước năm 2012 Sau năm 2012, theo đề án tái cơ cấu hệ thống tài chính, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) cần loại bỏ ngân hàng yếu kém và tập trung nâng cao hiệu quả cho các ngân hàng lớn Mặc dù có sự tăng trưởng đi kèm với cấu trúc an toàn và nâng cao chất lượng, nhưng các NHTM chủ yếu vẫn tập trung vào sản phẩm truyền thống, trong khi dịch vụ ngân hàng hiện đại chưa phát triển đồng bộ và nhiều dịch vụ chưa tương xứng với tiềm năng.

4.2.2 Hiệu quả hoạt động kinh doanh của 10 NHTMCP theo chỉ số Malmquist Bảng 4.35: CHỈ SỐ MALMQUIST CÁC NHTMCP HÀNG NĂM TRONG

Năm Effch Techch Pech Sech Tfpch

Nguồn: tác giả tính toán chỉ số Malmquist bằng Deap 2.1

Trong giai đoạn 2012-2018, năng suất nhân tố tổng hợp (Tfpch) hàng năm chỉ đạt 0,945, chủ yếu do tiến bộ công nghệ (Techch) chỉ đạt 0,947 Mặc dù tiến bộ công nghệ đã được chú trọng, đặc biệt là từ 2012-2015, nhưng sau đó có xu hướng giảm hoặc duy trì trong giai đoạn 2015-2018 Nguyên nhân có thể là do các ngân hàng vẫn nghiêng về công nghệ sử dụng nhiều lao động và chưa đầu tư xứng đáng vào công nghệ mới, phần nào do hạn chế về năng lực tài chính Tuy nhiên, năng suất nhân tố tổng hợp có xu hướng tăng dần qua từng thời kỳ, cho thấy sự chú trọng vào cải tiến công nghệ trong hoạt động ngân hàng, đây là dấu hiệu tích cực cho việc nâng cao hiệu suất và hiệu quả trong tương lai.

Ngoài ra, để thấy rõ hơn hiệu quả của từng ngân hàng trong toàn giai đoạn 2012-2018, mô hình DEA cho ra kết quả theo Bảng 4.36 bên dưới

Bảng 4.36: CHỈ SỐ MALMQUIST TỔNG HỢP THEO

TỪNG NGÂN HÀNG TRONG GIAI ĐOẠN 2012-2018

Mã Effch Techch Pech Sech Tfpch rank

Nguồn: tác giả tính toán chỉ số Malmquist bằng Deap 2.1

Theo Bảng 4.36, xét riêng hiệu quả từng ngân hàng trong giai đoạn 2012-

Năm 2018, TCB và VPB nổi bật với những cải tiến đáng kể về công nghệ và quy mô hoạt động Ngược lại, ACB đã có sự thay đổi công nghệ chậm hơn trong giai đoạn 2012-2018 so với các ngân hàng khác trong nghiên cứu STB cũng chịu ảnh hưởng từ tình hình này.

BẢNG 4.37: SO SÁNH KẾT QUẢ XẾP HẠNG TỔNG HỢP CÁC NHTM

CAMEL (theo nợ thực tế)

Nguồn: Tính toán tổng hợp CAMEL, DEA giai đoạn 2012-2018

Theo Bảng 4.37, hiệu quả hoạt động của các ngân hàng theo mô hình CAMEL cho thấy MBB là ngân hàng hoạt động hiệu quả nhất, trong khi nhóm ngân hàng M&A (BID, STB, SHB, SCB) có hiệu quả thấp nhất Về mặt phi tài chính, một số ngân hàng như TCB và VPB đã tận dụng công nghệ để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh Các ngân hàng khác cần cải tiến công nghệ để nâng cao hiệu quả hoạt động, nếu chú trọng vào việc áp dụng công nghệ tiên tiến trong quản lý và vận hành.

Nghiên cứu áp dụng phương pháp CAMEL kết hợp với phân tích bao dữ liệu DEA đối với 10 ngân hàng uy tín cho thấy hiệu quả hoạt động được đánh giá chính xác hơn khi xem xét chỉ tiêu nợ xấu Cụ thể, việc tính toán nợ xấu cần bao gồm cả nợ nhóm 2 và giá trị trái phiếu đặc biệt VAMC, phản ánh đúng tình hình thực tế của các ngân hàng.

Nghiên cứu chỉ ra rằng các ngân hàng không tham gia M&A có hiệu quả hoạt động tốt hơn so với các ngân hàng thực hiện M&A Thực trạng hoạt động M&A tại Việt Nam trong giai đoạn 2012-2018 chủ yếu nhằm xử lý nợ xấu và cải thiện tình hình yếu kém của các ngân hàng Sau quá trình M&A, các ngân hàng đã dần ổn định hoạt động, từ đó tận dụng được nguồn lực lớn hơn về vốn, công nghệ, nhân sự và thị phần.

Kết quả chi tiết cung cấp cái nhìn rõ ràng về hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, đồng thời chỉ ra những bất cập còn tồn tại trong quá trình hoạt động của họ.

Ngân hàng CTG đứng đầu trong bảng xếp hạng hiệu quả hoạt động theo mô hình CAMEL nhờ vào công tác thẩm định và phê duyệt vay vốn chặt chẽ, giúp duy trì tỷ lệ nợ xấu thấp và nâng cao chất lượng tài sản Để tiếp tục phát triển, CTG cần cải thiện khả năng an toàn vốn và ứng dụng công nghệ tiên tiến nhằm tối ưu hóa năng suất Với mô hình kinh doanh hiện tại và quy mô tài sản, ngân hàng này có tiềm năng trở thành ngân hàng dẫn đầu tại Việt Nam trong lĩnh vực kiểm soát nợ xấu và duy trì hoạt động bền vững.

Ngân hàng MBB đứng thứ hai trong bảng xếp hạng và có hiệu quả hoạt động tốt, mặc dù quy mô tài sản chỉ đứng thứ sáu trong số mười ngân hàng được nghiên cứu Để nâng cao chất lượng tài sản, MBB cần kiểm soát nợ xấu tốt hơn và cải thiện năng lực quản trị, đặc biệt là trong việc kiểm soát chi phí hoạt động Ngân hàng cũng nên đa dạng hóa hoạt động kinh doanh sang các lĩnh vực khác ngoài cho vay và huy động Một giải pháp hiệu quả là cải tiến công nghệ, vì theo mô hình DEA, MBB chưa đạt năng suất tối ưu như TCB và VPB.

Ngân hàng ACB hiện đang đứng thứ ba trong bảng xếp hạng hiệu quả hoạt động theo mô hình CAMEL, với sự tập trung chủ yếu vào hai hoạt động truyền thống là cho vay và huy động vốn ACB nổi bật về khả năng an toàn vốn và kiểm soát nợ xấu Tuy nhiên, để tiếp tục phát triển và nâng cao hiệu quả trong tương lai, ngân hàng cần cải tiến mạnh mẽ trong việc áp dụng công nghệ hiện đại vào quản trị và điều hành Đồng thời, ACB nên mở rộng sang các dịch vụ khác như ngoại hối, dịch vụ ngoại tệ, và các mô hình kinh doanh quốc tế đa dạng để nhanh chóng nâng cao hiệu quả hoạt động so với các ngân hàng hàng đầu hiện nay.

Ngân hàng VCB xếp thứ tư trong bảng xếp hạng hiệu quả hoạt động theo mô hình CAMEL, nổi bật với quy mô tài sản lớn và thuộc khối nhà nước Ngoài hai mảng truyền thống, VCB còn có uy tín cao trong lĩnh vực dịch vụ kinh doanh ngoại hối và ngoại tệ Ngân hàng này cũng chú trọng cải tiến công nghệ để gia tăng thu nhập từ dịch vụ, với kết quả TFPCH đạt 0,99, gần như tối ưu theo chỉ số Malmquist trong giai đoạn 2012-2018.

Ngân hàng VPB đứng thứ năm trong bảng xếp hạng hiệu quả hoạt động theo mô hình CAMEL nhờ vào chiến lược cho vay tín dụng tiêu dùng Mặc dù chiến lược này mang lại tỷ suất sinh lời lớn, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro nợ xấu cao Để đối phó với rủi ro này, VPB không ngừng cải tiến công nghệ nhằm nâng cao khả năng quản trị và kiểm soát thanh khoản Các biện pháp kiểm soát chặt chẽ trong cho vay tín dụng tiêu dùng giúp VPB cải thiện hiệu quả hoạt động so với các ngân hàng khác Tuy nhiên, ngân hàng cũng phải chuẩn bị giải pháp ứng phó với các yếu tố khách quan như thiên tai và dịch bệnh có thể làm gia tăng nợ xấu VPB thể hiện sự sáng tạo trong hoạt động kinh doanh, nhận diện rõ áp lực và bản chất nợ xấu, từ đó kết hợp với các biện pháp kiểm soát rủi ro để đạt được hiệu quả hoạt động tốt.

Tiêu đề	Vận Dụng Mô Hình Camel Và Dea Trong Đánh Giá Hiệu Quả Kinh Doanh Của 10 Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Ở Việt Nam Trong Giai Đoạn 2012-2018
Tác giả	Phạm Minh Hiệp
Người hướng dẫn	TS. Phạm Phú Quốc
Trường học	Trường Đại Học Mở Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài Chính - Ngân Hàng
Thể loại	Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản	2020
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	149
Dung lượng	8,54 MB