Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng từ cách tiếp cận phi tham số (só 17)

Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng từ cách tiếp cận phi tham số

PGS.,TS. Nguyễn Hữu Tài1

ThS. Nguyễn Thu Nga2

 

Các nghiên cứu về hiệu quả kinh doanh ngân hàng đã được thực hiện rộng rãi tại nhiều bối cảnh nghiên cứu khác nhau và chủ yếu là sử dụng phương pháp phi tham số với kỹ thuật phân tích đường bao dữ liệu - DEA để đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng. Tuy nhiên, số lượng bài viết về hiệu quả kinh doanh ngân hàng có tính đến ảnh hưởng rủi ro tín dụng còn hạn chế với kết quả không đồng nhất. Vì thế, tác giả đã xây dựng mô hình đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng bao gồm và không bao gồm biến rủi ro tín dụng như một biến đầu vào của quá trình kinh doanh, với giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô; thu thập các dữ liệu từ 30 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2009-2015 tương ứng với các biến số trong mô hình; sử dụng phần mềm DEAP 2.1 để tính toán hiệu quả ngân hàng và so sánh kết quả tính toán hiệu quả từ các mô hình khác nhau. Kết quả nghiên cứu cho thấy, hiệu quả kinh doanh ngân hàng giảm khi có sự tác động của rủi ro tín dụng và rủi ro tín dụng làm thứ tự xếp hạng hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thay đổi trong mẫu nghiên cứu.

 

1. Tổng quan nghiên cứu

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.

Về cách tiếp cận, có hai phương pháp tiếp cận. 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.

Bảng 1. 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	Cách tiếp cận hoạt động ngân hàng	Đo lường rủi ro tín dụng	Kỹ thuật phân tích hiệu quả
Chang và Chiu (2006)	Trung gian tài chính	Tỷ lệ nợ xấu	Phi tham số và hồi quy Tobit
Pasiouras (2007)	Trung gian tài chính	Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay	Phi tham số và hồi quy Tobit
Chen and Kao (2011)	Hướng về lợi nhuận	Tỷ lệ nợ xấu	Phi tham số và chỉ số Malmquist
Said (2013)	Trung gian tài chính	Tỷ lệ nợ xấu	Phân tích phi tham số ba giai đoạn
Tsolas và Charles (2015)	Trung gian tài chính	Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay	Phân tích phi tham số ba giai đoạn
Sun và Chang (2010)	Trung gian tài chính	Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay	Phân tích tham số
Altunbas và cộng sự (2000)	Trung gian tài chính	Tỷ lệ nợ xấu	Phân tích tham số
Fan và Shaffer (2004)	Hướng về lợi nhuận	Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay	Phân tích tham số

Nguồn: Tổng kết của tác giả

 

Tại Việt Nam, các nghiên cứu đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng được nhiều tác giả quan tâm như: Nguyễn Thị Hồng Vinh (2014); Nguyễn Minh Sáng (2013); Phan Thị Diệu Thảo và Nguyễn Thị Ngọc Quỳnh (2013). Tuy nhiên, hầu hết mới được tiến hành để đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng chưa tính đến rủi ro tín dụng, 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. Do vậy, kết quả nghiên cứu cần được kiểm chứng để nâng cao độ tin cậy.

 

2. Cơ sở lý luận về hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại

2.1. Cách tiếp cận về 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 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” và cách tiếp cận “giá trị tăng thêm”.

Liên quan đến các cách tiếp cận về hoạt động của ngân hàng, Fadzlan 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. Cũng theo Fadzlan Sufian (2011), hiện nay có 4 cách tiếp cận về hoạt động ngân hàng, đó là cách tiếp cận “sản xuất”, cách tiếp cận “trung gian”, các tiếp cận “hoạt động” và cuối cùng là cách tiếp cận “giá trị gia tăng”.

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. 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, Calvin W, and James T 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).

2.2. Hiệu quả kinh doanh của 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 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 vòng 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 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. Trong cách tiếp cận thứ hai, khái niệm hiệu quả kinh doanh ngân hàng được làm rõ và cụ thể hóa thành hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ.

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 đạt được trên cơ sở một lượng đầu vào nhất định hoặc bằng cách so sánh đầu vào mà tổ chức đó sử dụng với đầu vào tối thiểu để thu được một lượng đầu ra nhất định.

2.3. Rủi ro tín dụng và tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng

2.3.1. 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.

2.3.2. 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 90 đến 180 ngày. Nhóm 4 gồm các khoản nợ nghi 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.

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 Fischer, 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.

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

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).

 

3. Phương pháp nghiên cứu

3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu

Tác giả đã thu thập số liệu của 30 ngân hàng TMCP Việt Nam trong 7 năm từ 2009 - 2015, đây là các ngân hàng có vốn sở hữu Nhà nước và các ngân hàng cổ phần và không bao gồm các ngân hàng thương mại nước ngoài. Như vậy, nếu phân chia các ngân hàng theo hình thức sở hữu thì mẫu nghiên cứu bao gồm các ngân hàng trong nhóm các ngân hàng thương mại cổ phần và một số ngân hàng TMCP trong nhóm các ngân hàng thương mại Nhà nước. Danh sách các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu được tổng hợp trong Phụ lục 01.

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 mẫu 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.

3.2. Phương pháp phân tích dữ liệu

Phương pháp phi tham số, còn gọi là phương pháp phân tích đường bao dữ liệu (DEA) sử dụng trong nghiên cứu này được sử dụng với các mục đích: Đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng được thể hiện bằng hiệu quả kỹ thuật trong hai trường hợp: có rủi ro tín dụng và không có rủi ro tín dụng như một biến đầu vào của quá trình kinh doanh.

Các bước nghiên cứu cụ thể trong phương pháp phi tham số bao gồm:

(1) Xây dựng mô hình đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng bao gồm và không bao gồm biến rủi ro tín dụng.

(2) Thu thập các dữ liệu tương ứng với các biến số trong mô hình.

(3) Sử dụng phần mềm DEAP 2.1 để tính toán hiệu quả kinh doanh ngân hàng.

(4) So sánh kết quả tính toán hiệu quả từ các mô hình khác nhau.

Các mô hình phân tích DEA

Tác giả xây dựng 2 mô hình với giả định: hiệu quả thay đổi theo quy mô (BBC).

- Mô hình 1: mô hình gồm 2 biến đầu ra và 3 biến đầu vào với giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô.

- Mô hình 2: mô hình bổ sung biến rủi ro tín dụng so với mô hình 1 với giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô.

Các biến số đầu vào và đầu ra trong các mô hình được tính toán từ báo cáo tài chính của ngân hàng 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.

 

4. Kết quả nghiên cứu cho các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

4.1. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng theo mô hình 1

Mô hình 1 được xây dựng nhằm đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng khi chưa xét tới rủi ro tín dụng. Mô hình này bao gồm 2 biến đầu ra và 3 biến đầu vào với giả thiết hiệu quả thay đổi theo quy mô, nghĩa là, lượng đầu ra có thể tăng hoặc giảm khi thay đổi lượng đầu vào sử dụng.

Kết quả tính toán cho thấy, có 7 ngân hàng hoạt động trên đường bao dữ liệu khi mức hiệu quả của những ngân hàng này cao nhất trong mẫu (100%) là: Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (VCB), Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (CTG), Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB), 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) và đây cũng là các ngân hàng hiệu quả cao nhất trong tất cả các năm của giai đoạn nghiên cứu. Trong toàn bộ mẫu, 20/30 ngân hàng có mức hiệu quả lớn hơn 90%, hai ngân hàng có mức hiệu quả lớn hơn 80% và chỉ có một ngân hàng có mức hiệu quả lớn hơn 70%, là ngân hàng có mức hiệu quả thấp nhất trong mẫu. Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB), Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (STB) và Ngân hàng TMCP Phương Đông (OCB) có nhiều biến động tăng giảm bất thường về hiệu quả trong thời gian nghiên cứu. (Bảng 2)

 

Bảng 2: Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo mô hình 1

STT	Ngân hàng	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	Bình quân
1	VCB	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
2	CTG	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
3	TPB	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
4	MSB	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
5	BID	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
6	NASB	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
7	SEAB	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
8	VIB	0,997	1,000	1,000	1,000	0,961	0,907	1,000	0,981
9	GDB	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	0,870	0,941	0,973
10	PVF	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	0,945	0,847	0,970
11	VTTB	0,786	1,000	0,904	1,000	1,000	1,000	1,000	0,956
12	EIB	0,705	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	0,975	0,954
13	HDB	0,945	0,933	0,975	0,801	1,000	1,000	1,000	0,951
14	TCB	0,830	0,821	1,000	0,994	1,000	1,000	1,000	0,949
15	VPB	0,899	0,744	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	0,949
16	ACB	1,000	1,000	1,000	1,000	0,928	0,820	0,873	0,946
17	LVB	1,000	1,000	1,000	1,000	0,829	0,788	1,000	0,945
18	PGB	1,000	0,806	0,927	0,923	0,939	1,000	1,000	0,942
19	SCB	0,975	1,000	0,618	1,000	1,000	1,000	1,000	0,942
20	VAB	0,796	1,000	0,788	1,000	1,000	1,000	1,000	0,941
21	NVB	1,000	0,937	1,000	1,000	1,000	0,806	0,812	0,936
22	STB	1,000	0,999	0,891	0,862	0,920	0,898	0,912	0,926
23	KLB	1,000	1,000	0,824	0,849	0,946	0,952	0,909	0,926
24	NAB	0,835	0,877	0,726	1,000	1,000	1,000	1,000	0,920
25	OCB	0,942	1,000	0,761	0,847	0,885	1,000	0,943	0,911
26	MBB	0,764	1,000	0,880	0,794	1,000	0,959	0,943	0,906
27	SGB	0,793	0,922	0,612	1,000	1,000	1,000	1,000	0,904
28	EAB	1,000	1,000	0,775	0,752	0,903	0,831	0,802	0,866
29	SHB	0,773	0,877	0,673	0,879	0,826	0,985	0,975	0,855
30	ABB	0,650	0,771	0,567	0,686	0,844	0,946	0,981	0,778

Nguồn: Kết quả phân tích trên DEAP 2.1.

4.2. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng theo mô hình 2

Cùng sử dụng giả thiết hiệu quả thay đổi theo quy mô, so với mô hình 1, mô hình 2 được xây dựng với 6 biến số, hai biến đầu ra và bốn biến đầu vào. Trong các biến đầu vào này có biến rủi ro tín dụng đo lường bằng dự phòng rủi ro cho vay. Kết quả tại bảng 3 cho thấy, có 6 ngân hàng có hiệu quả cao nhất so với các ngân hàng còn lại trong mẫu là: Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (VCB), Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB), 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), 12/30 ngân hàng có mức hiệu quả trên 90% và Ngân hàng TMCP An Bình (ABB) có mức hiệu quả thấp nhất trong mẫu dù mức hiệu quả tính toán được vẫn lớn hơn 70%.

Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công thương (SGB), Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB), Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPB) và Ngân hàng TMCP Nam Á (NAB) có sự cải thiện về hiệu quả tốt nhất so với các ngân hàng trong mẫu khi mức hiệu quả đều ở mức 100% trong những năm cuối của giai đoạn. Trong khi đó, Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (STB) và Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) có sự sụt giảm về hiệu quả từ mức cao trong những năm đầu giai đoạn. Một số ngân hàng như Ngân hàng TMCP Quân đội (MBB) và Ngân hàng TMCP Việt Á (VAB) là các ngân hàng có sự biến động hiệu quả kinh doanh lúc tăng, lúc giảm trong cả giai đoạn.

Bảng 3. Kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo mô hình 2

STT	Ngân hàng	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	Bình quân
1	SEAB	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
2	NASB	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
3	BID	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
4	MSB	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
5	TPB	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
6	VCB	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
7	CTG	1,000	0,984	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	0,998
8	PVF	1,000	1,000	1,000	1,000	0,999	0,945	0,847	0,970
9	GDB	1,000	1,000	1,000	1,000	0,972	0,863	0,912	0,964
10	VIB	0,798	1,000	1,000	1,000	0,961	0,907	1,000	0,952
11	PGB	1,000	0,806	0,927	0,923	0,939	1,000	1,000	0,942
12	VAB	0,777	1,000	0,788	1,000	1,000	1,000	1,000	0,938
13	ACB	1,000	1,000	1,000	1,000	0,866	0,783	0,873	0,932
14	TCB	0,796	0,821	1,000	0,994	1,000	0,918	0,968	0,928
15	EIB	0,691	0,853	0,977	1,000	0,976	1,000	0,925	0,917
16	KLB	1,000	1,000	0,824	0,820	0,941	0,926	0,890	0,914
17	VTTB	0,744	0,779	0,810	1,000	1,000	1,000	1,000	0,905
18	LVB	0,822	1,000	1,000	0,988	0,806	0,786	0,924	0,904
19	MBB	0,719	1,000	0,880	0,794	1,000	0,953	0,943	0,898
20	NVB	0,766	0,937	1,000	1,000	1,000	0,806	0,773	0,897
21	HDB	0,746	0,826	0,928	0,782	0,992	1,000	1,000	0,896
22	VPB	0,613	0,723	0,922	1,000	1,000	1,000	1,000	0,894
23	STB	1,000	0,858	0,802	0,841	0,861	0,802	0,897	0,866
24	OCB	0,693	0,993	0,761	0,847	0,885	0,936	0,933	0,864
25	SGB	0,565	0,856	0,612	1,000	1,000	1,000	1,000	0,862
26	SCB	0,644	0,719	0,618	1,000	1,000	1,000	1,000	0,854
27	NAB	0,602	0,771	0,690	0,810	1,000	1,000	0,984	0,837
28	EAB	0,783	0,955	0,775	0,752	0,891	0,821	0,802	0,826
29	SHB	0,671	0,749	0,656	0,879	0,824	0,977	0,970	0,818
30	ABB	0,343	0,724	0,567	0,686	0,844	0,946	0,968	0,725

Nguồn: Kết quả phân tích trên DEAP 2.1.

 

4.3. So sánh hiệu quả kinh doanh ngân hàng giữa mô hình 1 và mô hình 2

Bảng 4 so sánh hiệu quả tính toán được từ mô hình 1 và 2 để đánh giá tác động của rủi ro tín dụng trong trường hợp hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thay đổi theo quy mô. Sự chênh lệch về hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam trong mẫu nghiên cứu ở bảng 4 được tính toán bằng cách lấy hiệu quả kinh doanh trong mô hình 2 trừ đi kết quả trong mô hình 1.

Bảng 4. So sánh hiệu quả kinh doanh ngân hàng giữa mô hình 1 và mô hình 2

STT	Ngân hàng	2009-2010	2011-2012	2013-2015	2009-2015
1	STB	-0,0705	-0,055	-0,037	-0,0075
2	ACB	0	0	-0,031	0
3	PVF	0	0	-0,0005	0
4	SHB	-0,115	-0,0085	-0,0035	-0,0535
5	VCB	0	0	0	0
6	CTG	-0,008	0	0	0
7	EIB	-0,0805	-0,0115	-0,037	-0,032
8	TCB	-0,017	0	-0,016	-0,033
9	SCB	-0,306	0	0	-0,1655
10	LVB	-0,089	-0,006	-0,0495	-0,127
11	HDB	-0,153	-0,033	-0,004	-0,0995
12	OCB	-0,128	0	-0,005	-0,1295
13	SGB	-0,147	0	0	-0,114
14	ABB	-0,177	0	-0,0065	-0,16
15	TPB	0	0	0	0
16	KLB	0	-0,0145	-0,012	-0,0095
17	VAB	-0,0095	0	0	-0,0095
18	NVB	-0,117	0	-0,0195	-0,1365
19	NAB	-0,1695	-0,113	-0,008	-0,1245
20	GDB	0	0	-0,0285	-0,0145
21	VPB	-0,1535	-0,039	0	-0,143
22	MBB	-0,0225	0	0	-0,0225
23	MSB	0	0	0	0
24	VIB	-0,0995	0	0	-0,0995
25	BID	0	0	0	0
26	VTTB	-0,1315	-0,047	0	-0,021
27	PGB	0	0	0	0
28	NASB	0	0	0	0
29	SEAB	0	0	0	0
30	EAB	-0,131	0	-0,006	-0,1085
Trung bình		-0,071	-0,011	-0,009	-0,054

Nguồn: Tính toán của tác giả

Có thể thấy rằng, khi bổ sung biến rủi ro tín dụng như một biến đầu vào trong xây dựng đường biên hiệu quả kinh doanh 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 7,1%, trong giai đoạn 2011 - 2012, giảm 1,1% và giảm 0,9% trong giai đoạn 2013 - 2015. Xét trong cả giai đoạn 2009 - 2015, hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng giảm hơn 5%.

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 10% (SCB - Ngân hàng TMCP Sài Gòn 16,6%, ABB - Ngân hàng TMCP An Bình 16%, VPB - Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng 14,3%, NVB - Ngân hàng TMCP Quốc Dân 13,6%, OCB - Ngân hàng TMCP Phương Đông 12,9% , NAB - Ngân hàng TMCP Nam Á 12,4%, LVB - Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt 12%, SGB - Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công thương 11,4% và EAB - Ngân hàng TMCP Đông Á là 10,8%). 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. Có 6 ngân hàng trong nhóm có mức hiệu quả kinh doanh cao lại không thay đổi về hiệu quả kinh doanh nếu tính đến tác động của rủi ro tín dụng, còn ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (CTG) hiệu quả cao khi không tính đến rủi ro nhưng khi tính đến rủi ro tín dụng thì hiệu quả giảm nhẹ. Ngoài ra, Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex (PGB) có hiệu quả không đổi giữa 2 mô hình. Còn lại phần lớn các ngân hàng không có sự thay đổi nhiều về hiệu quả kinh doanh khi có rủi ro tín dụng.

Qua đó, có thể thấy rủi ro tín dụng đã làm giảm hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng và làm thay đổi thứ tự xếp hạng hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng. Như, Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (CTG) xếp thứ 1 ở mô hình 1, nhưng lại xếp thứ 2 ở mô hình 2. Có thể chia làm 3 nhóm xếp hạng thay đổi cụ thể như sau:

+ Nhóm các ngân hàng không có sự thay đổi về thứ tự xếp hạng: VCB, TPB, MSB, BID, NASB, SEAB (đứng thứ 1 ở cả 2 mô hình), NVB (đứng thứ 15 ở cả 2 mô hình), OCB (đứng thứ 19 ở cả 2 mô hình).

+ Nhóm các ngân hàng có sự thay đổi ít về thứ tự xếp hạng: CTG, PVF, GDB, VIB, ACB, TCB, LVB, STB, OCB, SGB, EAB, SHB, ABB.

+ Nhóm các ngân hàng có sự thay đổi nhiều về thứ tự xếp hạng: PGB, VAB, EIB, KLB, VTTB, MBB, HDB, VPB, SCB.

Tuy nhiên, chỉ có hai ngân hàng: OCB, NVB là hiệu quả giảm nhiều nhưng thứ tự xếp hạng hiệu quả không thay đổi.

 

5. Kết luận và kiến nghị

5.1. Kết luận

Nghiên cứu được tiến hành để đánh giá hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam khi có và không có rủi ro tín dụng, với giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô. 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 kỹ thuật phân tích đường bao dữ liệu (DEA).

Kết quả nghiên cứu cho thấy, rủi ro tín dụng được bổ sung vào mô hình như một biến đầu vào 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. Cụ thể, hiệu quả kinh doanh ngân hàng trong trường hợp chưa tính toán đến ảnh hưởng của rủi ro tín dụng được đo lường bằng phương pháp phi tham số tính toán được là khá cao. Trong số 30 ngân hàng, có 7 ngân hàng hoạt động trên đường bao dữ liệu với mức hiệu quả bằng 100%. Có tới 20/30 ngân hàng có mức hiệu quả lớn hơn 90%, hai ngân hàng có mức hiệu quả lớn hơn 80% và chỉ một ngân hàng có mức hiệu quả thấp nhất dù rằng mức hiệu quả kinh doanh của ngân hàng này cũng lớn hơn 70%. Khi tính toán ảnh hưởng của rủi ro tín dụng, biến rủi ro tín dụng đo lường bằng dự phòng rủi ro cho vay có thể đóng vai trò như một biến đầu vào độc lập của mô hình. Kết quả phân tích cho thấy, mức hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng cũng giảm sút. Có 6/30 ngân hàng có mức hiệu quả cao nhất (100%) so sánh với con số 7/30 ngân hàng khi chưa tính đến rủi ro tín dụng. Có 12/30 ngân hàng có mức hiệu quả trên 90% trong khi con số này là 20/30 ngân hàng ở mô hình không có biến rủi ro tín dụng. Mức hiệu quả thấp nhất cũng giảm.

Rủi ro tín dụng làm cho thứ tự xếp hạng hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu cũng thay đổi: 8 ngân hàng không thay đổi thứ tự xếp hạng, 13 ngân hàng thay đổi ít về thứ tự xếp hạng và 9 ngân hàng thay đổi nhiều về thứ tự xếp hạng.

+ Nhóm các ngân hàng có sự thay đổi ít về thứ tự xếp hạng: CTG, PVF, GDB, VIB, ACB, TCB, LVB, STB, OCB, SGB, EAB, SHB, ABB.

+ Nhóm các ngân hàng có sự thay đổi nhiều về thứ tự xếp hạng: PGB, VAB, EIB, KLB, VTTB, MBB, HDB, VPB, SCB

Tuy nhiên, chỉ có hai ngân hàng: OCB, NVB là hiệu quả giảm nhiều nhưng thứ tự xếp hạng hiệu quả không thay đổi.

5.2. Kiến nghị

Nghiên cứu của tác giả cho thấy, kết quả đánh giá hiệu quả kinh doanh ngân hàng khi có và không có tính toán ảnh hưởng của rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Việc chạy mô hình để thấy sự tác động tiêu cực của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng. Do vậy, cần phải sử dụng các biện pháp để hạn chế rủi ro tín dụng nên tác giả xin đề xuất một số kiến nghị sau:

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

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

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.

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.

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

Một trong những phát hiện quan trọng của tác giả là lượng hóa được mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng tới hiệu quả kinh 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 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.

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

Kết quả nghiên cứu của tác giả 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 của ngân hàng. Trong điều kiện nợ xấu là một vấn đề tồn đọng trong các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam hiện nay, tác giả 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.

a. 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 nhiều 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.

b. 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;

- Tăng cường hoạt động giám sát các ngân hàng thương mại;

- Khuyến khích chuyển đổi nợ thành vốn cổ phần

- Hỗ trợ hoạt động của công ty mua bán nợ.

Phụ lục 01. 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
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

   

 

 

Tài liệu tham khảo:

1. Altunbas, Y., Liu, M., Molyneux, P., Seth, R. (2000), ‘Efficiency and risk in Japanese banking’, Journal of Banking and Finance, 24(10), pp. 1605-1628.

2. Ahmed, A.S., Takeda, C., and Shawn, T. (1998), ‘Bank Loan Loss provision: A reexamination of capital management, Earnings Management and Signaling Effects’, Working paper, Department of Accounting, Syracuse University, pp.1-37.

3. Berger, A., & Humphrey, D. (1997), ‘Efficiency of Financial Institutions: International Surveyand Directions for Future Research’, European Journal of Operational Research, 98, pp. 175-212.

4. Benston, G.J. (1965), ‘Branch banking and economies of scale’, Journal of Finance, 20(2), pp. 312-331.

5. Bessis, J., (2002), Risk Management in Banking, Wiley; 2nd edition

6. 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.

7. 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.

8. Công ty Cổ phần Stoxplus. http://www.stoxplus.com

9. 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.

10. Fan, L., Shaffer, S. (2004), ‘Efficiency versus risk in large domestic US banks’, Managerial Finance, 30(9), pp.1-19.

11. Fadzlan Sufian (2011) “Benchmarking the efficiency of the Korean banking sector: a DEA approach”, Benchmarking: An International Journal, Vol. 18 Issue: 1, pp.107-127, https://doi.org/10.1108/14635771111109841

12. Fischer, K.P., Gueyie, J.P. and Ortiz, E. (2000), ‘Risk-taking and Charter Value of Commercial Banks’ From the NAFTA Countries’, paper presented at the 1st International Banking and Finance Conference, Nikko Hotel, Kuala Lumpur, Malaysia.

13. 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.

14. Lovell, C. and Thore, SA., (1992). “Productive Efficiency under Capitalism and State Socialism: the Chance-Constrained Programming Approach.” Publique Finance, 47: 109-121

15. Mester, L.J. (1996), ‘A study of bank efficiency taking into account risk-preferences’, Journal of Banking & Finance, 20, pp.1025-1045

16. 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.

17. 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.

18. Phan Thị Diệu Thảo, Nguyễn Thị Ngọc Quỳnh (2013), ‘Ứng dụng phương 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.

19. Phạm Thị Thu Thủy, Đỗ Thị Thu Hà (2013), ‘Đổi mới cách thức đo lường 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.

20. Pasiouras, F. (2008), ‘Estimating the technical and scale efficiency of Greek commercial banks: The impact of credit risk, off-balance sheet activities, and international operations’, Research in International Business and Finance, 22, pp.301-318

21. Podpiera, J., Weill, L. (2008), ‘Bad luck or bad management? Emerging banking market experience’, Journal of Finance, 4, pp. 135-148.

22. Said, A. (2013), ‘Risks and efficiency in the Islamic banking systems: The case of selected Islamic banks in MENA region’, International journal of Economics and Financial Issues, 3(1), pp.66-73.

23. Sealey, Calvin W, and James T Lindley (1977), “Inputs, Outputs, and a Theory of Production and Cost at Depository Financial Institutions”, Journal of Finance, 1977, vol. 32, issue 4, 1251-66

24. Sillah, M. S. & 1, Khokhar, Imran., Khan, N.M. (2015) Journal of Applied Finance & Banking, vol. 5, no. 2, 2015, 109-122 ISSN: 1792-6580 (print version), 1792-6599 (online) Scienpress Ltd.

25. Sun,L. and Chang, T.P. (2010), “A comprehensive analysis of the effects of risk measures on bank efficiency:Evidence from emerging Asian countries”, Journal of Banking & Finance, 35, 727-1735

26. Tsolas, I. E., & Charles (2015), V.Q,Incorporating risk into bank efficiency: A satisficing DEA approach to assess the Greek bankingcrisis. Expert Systems with Applications. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2014.12.033

27. Rose, P. (2002), Commercial Bank Management, 5th edition, Mc Graw-Hill/Irwin, USA