Đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại Việt Nam bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu

15 1.3 Các nghiên cứu thực nghiệm về đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA .... Với những lý do đó, đề tài “Đánh giá

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

_

NGUYỄN VŨ PHÚC HIỀN

ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP

PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp Hồ Chí Minh - Năm 2014

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

_

NGUYỄN VŨ PHÚC HIỀN

ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP

PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS NGUYỄN THANH PHONG

Tp Hồ Chí Minh - Năm 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nghiên cứu nào

TP.HCM, ngày 30 tháng 12 năm 2014 Học viên

Nguyễn Vũ Phúc Hiền

MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG, BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

PHẦN MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Mục tiêu nghiên cứu 1

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Phương pháp nghiên cứu 2

5 Kết cấu của luận văn 2

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU 3

1.1 Hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại 3

1.1.1Khái niệm hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại 3

1.1.2Các phương pháp đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại 4

1.2 Phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA – Data Envelopment Analysis) 8

1.2.1Tổng quan về phương pháp phân tích bao dữ liệu 8

1.2.2Hướng tiếp cận phân tích hiệu quả theo DEA 10

1.2.3Cách chọn biến đầu vào, đầu ra 14

1.2.4Mô hình DEA 15

1.3 Các nghiên cứu thực nghiệm về đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA 23

1.3.1Các nghiên cứu nước ngoài 23

1.3.2Các nghiên cứu trong nước 25

Kết luận chương 1 29

CHƯƠNG 2 ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU 31

2.1 Tổng quan hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013

31

2.2 Hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại Việt Nam 34

2.2.1Hoạt động huy động vốn 34

2.2.2Hoạt động cấp tín dụng 36

2.2.3Hoạt động thanh toán 38

2.2.4Hoạt động đầu tư 39

2.2.5Các hoạt động kinh doanh khác 40

2.3 Đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại Việt Nam bằng các chỉ số tài chính 42

2.3.1Lợi nhuận trước thuế 42

2.3.2Khả năng sinh lời 42

2.3.3Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên và tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên 43

2.4 Đánh giá hiệu quả hoạt động của Ngân hàng thương mại Việt Nam bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA 45

2.4.1Giới thiệu mô hình 45

2.4.2Quy trình nghiên cứu 46

2.4.3Chọn biến đầu vào, đầu ra 46

2.4.4Chọn mẫu 47

2.4.5Kết quả phân tích mô hình 50

2.4.6Kết luận liên quan đến mục tiêu nghiên cứu 60

Kết luận Chương 2 62

CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 63

3.1 Định hướng phát triển ngành ngân hàng Việt Nam đến năm 2020 63

3.2 Giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của Ngân hàng thương mại Việt Nam 65

3.3 Kiến nghị đối với Chính phủ, Ngân hàng Nhà nước 71

3.3.1Kiến nghị đối với Chính phủ 71

3.3.2Kiến nghị đối với NHNN 72

Kết luận chương 3 74

KẾT LUẬN 75 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

NHTMCP: Ngân hàng thương mại cổ phần

CRS: Constant returns to scale

Sản lượng không đổi theo quy mô

Phân tích bao dữ liệu

Đơn vị ra quyết định DRS: Decreasing returns to scale

Sản lượng giảm theo quy mô IRS: Increasing returns to scale

Sản lượng tăng theo quy mô PE: Pure technical efficiency

Hiệu quả kỹ thuật thuần

Hiệu quả quy mô TE: Technical efficiency

Hiệu quả kỹ thuật VRS: Variable returns to scale

Sản lượng thay đổi theo quy mô

DANH MỤC BẢNG, BIỂU Bảng 1.1 Một số nghiên cứu của nước ngoài đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh

của NHTM 24

Bảng 1.2 Một số nghiên cứu đánh giá hiệu quả hoạt động của NHTM tại Việt Nam 26

Bảng 2.1 Số lượng NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013 31

Bảng 2.2 Quy mô vốn điều lệ của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013 33

Bảng 2.3 Vốn điều lệ và quy mô tổng tài sản một số ngân hàng khu vực năm 2013 34

Bảng 2.4 Hoạt động đầu tư chứng khoán của NHTM Việt Nam 40

Bảng 2.5 Hoạt động đầu tư, góp vốn dài hạn của NHTM Việt Nam 40

Bảng 2.6 Lợi nhuận trước thuế của NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013 42

Bảng 2.7 Khả năng sinh lời của NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013 43

Bảng 2.8 Chỉ số NIM một số NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013 43

Bảng 2.9 Chỉ số NM một số NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013 44

Bảng 2.10 Tóm tắt dữ liệu của các biến trong mẫu nghiên cứu 48

Bảng 2.11 Hiệu quả hoạt động của 15 NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 - 2013 50

Bảng 2.12 Hiệu quả trung bình chung của các NHTM giai đoạn 2010 – 2013 51

Bảng 2.13 Số lượng các NHTM đạt hiệu quả tối ưu giai đoạn 2010 – 2013 52

Bảng 2.14 Số lượng các NHTM đạt hiệu quả tối ưu theo quy mô giai đoạn 2010 – 2013 53

Bảng 2.15 Giá trị tối ưu cho các biến số đầu vào của DAB, PNB và ACB năm 2013 55

Bảng 2.16 Thứ tự xếp hạng theo quy mô tổng tài sản bình quân và hiệu quả kỹ thuật bình quân giai đoạn 2010 - 2013 57

Bảng 2.17 Số lượng NHTM trong điều kiện DRS, IRS và CRS giai đoạn 2010 – 2013 59

Bảng 2.18 Điều kiện DRS, IRS và CRS và xếp hạng tổng tài sản của các NHTM giai đoạn 2010 – 2013 59

DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1 Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu vào 11

Hình 1.2 Mô hình DEA hướng đầu vào 12

Hình 1.3a Hiệu quả kỹ thuật trong điều kiện sản lượng thay đổi theo quy mô 13

Hình 1.3b Hiệu quả kỹ thuật trong điều kiện sản lượng không đổi theo quy mô 17

Hình 1.4 Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu ra 13

Hình 1.5 Mô hình DEA hướng đầu ra 14

Hình 1.6 Đo lường hiệu quả trong phương pháp DEA 22

Hình 2.1 Tăng trưởng GDP, Tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2010 - 2013 32

Hình 2.2 Tốc độ tăng trưởng huy động vốn của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013 35

Hình 2.3 Tăng trưởng tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013 36

Hình 2.4 Tỷ lệ nợ xấu/tổng dư nợ của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013 37

Hình 2.5 Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô của 15 NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 - 2013 61

PHẦN MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Hệ thống ngân hàng ở những nền kinh tế đang phát triển đang trải qua những biến chuyển quan trọng từ những năm 1990 Những thập kỷ gần đây, ngân hàng trên toàn thế giới phải đối mặt với việc toàn cầu hóa tài chính, những thay đổi về công nghệ, cũng như sự cạnh tranh Các ngân hàng cũng phải đối mặt với cạnh tranh ngày càng gay gắt, chi phí ngày gia tăng để đáp ứng các yêu cầu về quản lý,

sự đổi mới công nghệ và các thách thức từ các cuộc khủng hoảng tài chính gần đây Hơn nữa, ngành ngân hàng đã và đang thay đổi cùng với các ứng dụng công nghệ cao hơn và giới thiệu nhiều công cụ tài chính hơn Câu hỏi thường được đặt ra là những thay đổi này có tác động như thế nào đến hiệu quả của các ngân hàng Vì vậy, phân tích hiệu quả của các ngân hàng ngày càng nhận được nhiều sự chú ý của các nhà nghiên cứu trong vài năm gần đây

Tại Việt Nam, NHNN thực hiện các chính sách điều hành và thực thi các chính sách tiền tệ chủ yếu thông qua hệ thống ngân hàng Vì thế, việc đánh giá hiệu quả của các ngân hàng đóng vai trò quan trọng đối với hiệu quả của hệ thống tài chính Trước những thách thức to lớn từ tiến trình hội nhập, trong môi trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt, các ngân hàng Việt Nam sẽ khó phát triển bền vững nếu không tập trung mọi nguồn lực nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh Với những

lý do đó, đề tài “Đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại Việt Nam bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu” được lựa chọn để nghiên cứu

2 Mục tiêu nghiên cứu

- Hệ thống lý thuyết về hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM và phương pháp phân tích bao dữ liệu

- Phân tích thực trạng và đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM Việt Nam bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu

- Đề xuất giải pháp góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu của luận văn là hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013

- Phạm vi nghiên cứu: do hạn chế về dữ liệu nên luận văn tập trung nghiên cứu hiệu quả hoạt động kinh doanh của 15 NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2010 –

2013

4 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp được sử dụng trong luận văn là phương pháp định tính kết hợp phương pháp định lượng

- Về phương pháp định tính, luận văn sử dụng phương pháp thống kê thông qua thu thập dữ liệu có sẵn, tiến hành lập bảng biểu, vẽ đồ thị, biểu đồ để so sánh và đánh giá nội dung cần nghiên cứu Luận văn cũng sử dụng phương pháp quan sát thông qua các nghiên cứu trước đây và các tài liệu tham khảo

để từ đó lựa chọn ra biến đầu vào và đầu ra cho mô hình nghiên cứu

- Về phương pháp định lượng, luận văn chọn mẫu theo phương pháp phi xác suất thuận tiện và sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu để đưa ra kết quả về hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam

5 Kết cấu của luận văn

Ngoài phần mở đầu và kết luận, kết cấu luận văn gồm 3 chương:

- Chương 1: Tổng quan về hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM và phương pháp phân tích bao dữ liệu

- Chương 2: Đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM Việt Nam bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu

- Chương 3: Giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM Việt Nam

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO

DỮ LIỆU

1.1 Hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại

1.1.1 Khái niệm hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương

mại

Hiệu quả là thuật ngữ được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh tế,

kỹ thuật, khoa học, … Một cách đơn giản, hiệu quả được đo bằng tỷ lệ đầu ra và đầu vào:

Hiệu quả=(đầu ra)/(đầu vào)

Nguồn lực đầu vào của một doanh nghiệp là các yếu tố đầu vào sản xuất như vốn, lao động, kỹ thuật Đầu ra là kết quả kinh tế như sản phẩm, doanh thu, lợi nhuận

Theo Farrell (1957), hiệu quả của doanh nghiệp bao gồm hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ Hiệu quả kỹ thuật là sự chuyển hóa các đầu vào vật lý (như nhân công, máy móc) thành các đầu ra với cách làm tốt nhất (best practice) Nói cách khác, một đơn vị được coi là đạt hiệu quả kỹ thuật khi đơn vị đó có hiệu quả tốt nhất trong số các mẫu được xem xét Hiệu quả kỹ thuật có thể được đánh giá về khả năng của một đơn vị trong việc tối đa hóa đầu ra trong điều kiện đầu vào cho trước (định hướng đầu ra) hoặc tối thiểu hóa tổng đầu vào để sản xuất một lượng đầu ra nhất định (định hướng đầu vào) Khi có những lựa chọn để thay thế giữa các yếu tố đầu vào với nhau thì mỗi đơn vị đều có những lựa chọn trong việc kết hợp các yếu

tố đầu vào Trên cơ sở cho trước giá tương đối của các đầu vào, một đơn vị được gọi là đạt hiệu quả phân bổ khi tìm được cách thức kết hợp các đầu vào để sản xuất một đầu ra cho trước với mức chi phí thấp nhất

Tóm lại, theo tác giả hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM là sự so sánh kết quả đầu ra và các yếu tố nguồn lực đầu vào, phản ánh trình độ khai thác các nguồn lực trong quá trình hoạt động nhằm thực hiện mục tiêu kinh doanh

1.1.2 Các phương pháp đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân

hàng thương mại

1.1.2.1 Đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh thông qua chỉ tiêu tài

chính

Phương pháp đánh giá hiệu quả thông qua các chỉ tiêu tài chính thường được

áp dụng khi đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, trong đó có NHTM Có nhiều chỉ tiêu tài chính khác nhau được sử dụng để đánh giá hoạt động kinh doanh của NHTM Các nhóm chỉ tiêu tài chính thường được sử dụng bao gồm:

 Nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lợi

Bao gồm: tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ

sở hữu (ROE), hệ số thu nhập trên cổ phiếu (EPS), tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên (NM)

ROA là chỉ tiêu đánh giá hiệu quả công tác quản lý của ngân hàng, cho thấy khả năng trong quá trình chuyển tài sản của ngân hàng thành thu nhập ròng

Tổng tài sản ROE đo lường tỷ lệ thu nhập cho các cổ đông của ngân hàng, thể hiện thu nhập mà các cổ đông nhận được từ việc đầu tư vốn vào ngân hàng

Vốn chủ sở hữu NIM là chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi, tất cả chia cho tài sản có sinh lãi NIM được các chủ ngân hàng quan tâm theo dõi vì nó giúp cho ngân hàng

dự báo trước khả năng sinh lãi của ngân hàng thông qua việc kiểm soát chặt chẽ tài sản sinh lời và việc tìm kiếm những nguồn vốn có chi phí thấp nhất

NIM =(Thu nhập lãi – Chi phí lãi)

Tài sản có sinh lãi

NM đo lường mức chênh lệch giữa nguồn thu ngoài lãi (thu phí dịch vụ) với mức chi phí ngoài lãi (tiền lương, sửa chữa, bảo hành thiết bị, chi phí tổn thất tín dụng, …)

NM =(Thu nhập ngoài lãi – Chi phí ngoài lãi)

Tài sản có sinh lãiNgoài ra, để đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM, các mô hình phân tích khả năng sinh lời cũng được xem xét như mô hình đánh đổi rủi ro và lợi nhuận, mô hình phân chia tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu và mô hình tách các chỉ số phân tích lợi nhuận trên tài sản Bằng cách tách các tỷ lệ ROA, ROE thành nhiều tỷ lệ khác để đánh giá sự phụ thuộc của các chỉ tiêu ROA, ROE vào các tỷ lệ khác; hoặc phân tích mối quan hệ giữa ROA và ROE, các nhà quản trị có thể đánh giá toàn diện hơn hiệu quả hoạt động của NHTM

 Nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng kinh doanh

- Tổng chi phí hoạt động/Tổng thu từ hoạt động: chỉ tiêu này phản ánh mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra, cho biết khả năng bù đắp chi phí trong hoạt động của NHTM

- Tổng thu nhập hoạt động/Tổng tài sản: chỉ tiêu này phản ánh hiệu suất sử dụng tài sản Tỷ lệ này gồm 2 phần là Thu nhập lãi bình quân/Tổng tài sản và Thu nhập ngoài lãi bình quân/Tổng tài sản

- Năng suất lao động (Thu nhập hoạt động/ số bình quân nhân viên làm việc toàn thời gian): là chỉ tiêu đo lường khả năng tạo ra thu nhập của một nhân viên ngân hàng trong một khoảng thời gian nhất định Chỉ tiêu này phản ánh hiệu quả sử dụng lao động của NHTM

 Nhóm chỉ tiêu đánh giá rủi ro trong hoạt động của ngân hàng

Các chỉ tiêu tài chính thường được sử dụng để đánh giá rủi ro hoạt động bao gồm:

- Tỷ lệ nợ xấu (nợ xấu/tổng dư nợ cho vay): là chỉ tiêu phản ánh chất lượng tín dụng thường được sử dụng để đo lường rủi ro tín dụng của NHTM Tỷ lệ này càng nhỏ thể hiện chất lượng tín dụng ngày càng cao

- Hệ số rủi ro tín dụng (tổng dư nợ cho vay/tổng tài sản có): hệ số phản ánh tỷ trọng của khoản mục tín dụng trong tài sản có Khoản mục tín dụng trong tổng tài sản càng lớn thì lợi nhuận sẽ càng cao, nhưng đồng thời rủi ro tín dụng cũng tăng lên

- Tổng cho vay/tổng vốn huy động: là chỉ tiêu phản ánh hiệu quả đầu tư của một đồng vốn huy động, đồng thời cũng là chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng

Tỷ lệ này càng cao chứng tỏ ngân hàng sử dụng vốn huy động chủ yếu là để cho vay nên rủi ro tín dụng càng cao

- Tỷ lệ giữa tài sản nhạy cảm lãi suất và nợ nhạy cảm lãi suất: tỷ lệ này đo lường rủi ro lãi suất Khi quy mô tài sản nhạy cảm với lãi suất vượt quá các khoản nợ nhạy cảm lãi suất trong một thời gian nhất định, một ngân hàng có thể rơi vào tình trạng bất lợi và thua lỗ nếu lãi suất giảm, và ngược lại

- Dự trữ thanh khoản/tổng tài sản: là chỉ tiêu đo lường rủi ro thanh khoản của NHTM Tỷ lệ này càng nhỏ thì khả năng chống đỡ rủi ro thanh khoản càng yếu và ngược lại Tuy nhiên, nếu tỷ lệ này cao thì ngân hàng cần xem lại khả năng đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận, vì tài sản thanh khoản có mức sinh lợi thường thấp hơn nhiều so với tài sản sinh lời khác

- Tỷ lệ đòn bẩy tài chính (tổng vốn chủ sở hữu/tổng tài sản): chỉ tiêu này phản ánh có bao nhiêu đồng vốn chủ sở hữu tạo ra một đồng tài sản và NHTM phải dựa vào nguồn vốn vay nợ là bao nhiêu Tỷ lệ này càng thấp chứng tỏ NHTM vay nợ càng nhiều, tận dụng được đòn bẩy tài chính nhưng đồng thời rủi ro cũng tăng lên

Bên cạnh các nhóm chỉ tiêu trên, các nhà quản trị ngân hàng còn sử dụng các chỉ tiêu khác để đánh giá hiệu quả hoạt động của NHTM như: Vốn huy động/Vốn tự

có (phản ánh khả năng và quy mô thu hút vốn từ nền kinh tế), Tiền gửi không kỳ hạn/Tiền gửi có kỳ hạn (phản ánh khả năng cung ứng dịch vụ của ngân hàng), …

Phương pháp đánh giá hiệu quả thông qua các chỉ tiêu tài chính có ưu điểm là đơn giản, dễ hiểu Tuy nhiên, mỗi chỉ tiêu tài chính biểu hiện mối quan hệ giữa hai biến số, phản ánh một khía cạnh trong hoạt động của NHTM Vì vậy, để đánh giá toàn diện hiệu quả hoạt động của NHTM, chúng ta phải sử dụng nhiều chỉ tiêu khác nhau Điều này gây ra khó khăn cho nhà quản trị ngân hàng cũng như các cơ quan quản lý khi đánh giá và so sánh hiệu quả giữa các NHTM Để khắc phục các nhược điểm của phương pháp đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh thông qua các chỉ tiêu tài chính, gần đây các nhà kinh tế đã sử dụng phương pháp phân tích hiệu quả biên để đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM

1.1.2.2 Đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh bằng phương pháp

phân tích hiệu quả biên

Phân tích hiệu quả biên là phương pháp xác định chỉ số hiệu quả tương đối dựa trên việc so sánh khoảng cách của các đơn vị với một đơn vị thực hiện hoạt động tốt nhất trên đường biên Ưu điểm của phương pháp này là cho phép so sánh

và đánh giá được hiệu quả sử dụng nguồn lực của các ngân hàng, xác định được chỉ

số hiệu quả cho từng ngân hàng, đây cũng là hiệu quả tốt nhất mà một ngân hàng đang thực hiện khi so sánh với các ngân hàng khác

Phân tích hiệu quả biên được chia thành hai nhóm: tiếp cận tham số và tiếp cận phi tham số

 Đánh giá hiệu quả bằng phương pháp tiếp cận tham số

Cách tiếp cận tham số dựa vào lý thuyết thống kê và/hoặc kinh tế lượng, chỉ ra một dạng hàm cụ thể đối với đường biên hiệu quả, tập trung vào một số biến ưu tiên (các biến có ảnh hưởng trực tiếp đến dữ liệu tính toán) Hạn chế của phương pháp này là nếu việc xác định dạng hàm sai thì kết quả tính toán sẽ ảnh hưởng ngược lại đến các chỉ số hiệu quả, đồng thời cách tiếp cận này đòi hỏi người sử dụng phải có một số kiến thức toán học nhất định

Cách tiếp cận tham số hướng tập trung vào hoạt động sản xuất và hoạt động chi phí của ngân hàng, qua đó hoạt động được đánh giá qua mô hình hồi quy được xem như hoạt động tối ưu của hệ thống ngân hàng Nhờ đó có thể đo lường hiệu quả của một ngân hàng nào đó bằng cách so sánh mức độ sản xuất và chi phí của ngân hàng đó với mức độ tối ưu

Việc đo lường tham số dựa trên một mô hình hồi quy với các khoảng tin cậy

và độ lệch đã biết, và được công nhận thông qua thống kê

Phương pháp tiếp cận tham số, bao gồm:

- Phương pháp bình phương cực tiểu (OLS – Ordinary Least Squares)

- Phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA – Stochastic Frontier Analysis)

 Đánh giá hiệu quả bằng phương pháp tiếp cận phi tham số

Cách tiếp cận phi tham số dựa vào chương trình tuyến tính toán học, ít bị giới hạn bởi biến ưu tiên, không yêu cầu đưa ra một dạng hàm cụ thể, cũng như không đòi hỏi ràng buộc về hình dáng của đường biên thực hiện tốt nhất

Cách tiếp cận phi tham số hướng đến việc bao bọc dữ liệu thu thập từ các đơn

vị được chọn làm mẫu, để đo lường mức sản xuất và chi phí tối ưu cho toàn bộ mẫu Phương pháp này vì vậy linh hoạt hơn phương pháp tiếp cận tham số trong phân tích hiệu quả dựa trên nhiều dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra

Phương pháp tiếp cận biên phi tham số bao gồm:

- Phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA – Data Envelopment Analysis)

- Phương pháp xử lý tham số tự do (FDH – Free Disposal Hull)

Phương pháp thường được sử dụng trong cách tiếp cận này là phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA

1.2 Phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA – Data Envelopment Analysis) 1.2.1 Tổng quan về phương pháp phân tích bao dữ liệu

Phương pháp phân tích bao dữ liệu là phương pháp tiếp cận biên phi tham số,

sử dụng kiến thức về mô hình toán tuyến tính để so sánh mức độ hiệu quả trong vận

hành của một tập các đơn vị (như các công ty, doanh nghiệp, các nhà máy sản xuất,

…) – gọi là các đơn vị ra quyết định (DMU – Decision Making Units) Để việc so sánh có ý nghĩa thì các đơn vị được đánh giá cần phải có sự tương đồng ở một mức

độ nhất định

Phân tích bao dữ liệu DEA đo lường mức hiệu quả dựa trên chỉ số hiệu suất, chỉ số này phản ánh hoạt động vận hành của các đơn vị được so sánh Việc đo lường tính toán dựa trên các kết quả mà mỗi đơn vị đạt được – gọi là đầu ra (outputs), và dựa trên các nguồn lực được sử dụng để đạt được những kết quả đó – gọi là đầu vào (inputs) hoặc các yếu tố sản xuất (production factors)

 Quá trình phát triển

Phương pháp Phân tích bao dữ liệu là một cách tiếp cận phi tham số dùng để xây dựng đường hiệu quả, được đề xuất đầu tiên bởi Farrell năm 1957 Cho đến năm 1978, Charnes, Cooper và Rhodes đã sử dụng khái niệm “Phân tích bao dữ liệu” trong báo cáo của mình, họ cùng đề xuất một phương pháp với giả thiết tối thiểu hóa đầu vào và với điều kiện hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS) Sau này các báo cáo của Fare, Grosskopf và Logan (1983); Banker, Charnes, Cooper (1984) còn đề cập tới một số giả định khác và xây dựng thêm mô hình phân tích bao dữ liệu với điều kiện hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS) Gần đây, các nhà khoa học bắt đầu nghiên cứu thêm một số giả định khác nữa và xây dựng thêm mô hình phân tích bao dữ liệu mở rộng nhằm khắc phục một số hạn chế của DEA cũng như mở rộng ứng dụng của nó trong phân tích kinh tế

 Ƣu, nhƣợc điểm

Phương pháp phân tích bao dữ liệu có các ưu điểm so với mô hình tham số:

- Không yêu cầu phải xác định một dạng hàm cụ thể khi xây dựng đường biên sản xuất

- Đường giới hạn biên sản xuất được xây dựng trực tiếp từ dữ liệu quan sát thông qua hệ thống phương trình tuyến tính Vì thế, có thể ứng dụng trong những nghiên cứu với số lượng quan sát hạn chế

- Có thể áp dụng cho các đơn vị với nhiều đầu vào và nhiều đầu ra

- Việc phân tích hiệu quả kỹ thuật giúp cho doanh nghiệp có thể tìm ra đầu vào nào không được tận dụng hiệu quả, từ đó tìm ra cách tốt nhất để cải thiện hiệu quả Với phương pháp phi tham số, không chỉ đo lường được hiệu quả

kỹ thuật mà còn đo lường hiệu quả kinh tế, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kỹ thuận thuần Từ đó có thể xây dựng việc đánh giá toàn diện và có thể được xem là chỉ số để thẩm định kết quả đạt được

- Có khả năng xác định các nguyên nhân và mức không hiệu quả trong mỗi đầu vào và mỗi đầu ra của từng đơn vị

- Chỉ ra được tham khảo phù hợp cho mỗi đơn vị

Bên cạnh đó, phương pháp phân tích bao dữ liệu cũng có những hạn chế như:

- Hạn chế lớn nhất của DEA là chỉ cho phép người nghiên cứu so sánh hiệu quả của các DMU trong cùng một mẫu/ một tổng thể nghiên cứu Do đó, kết quả đôi khi bị hiểu sai Một DMU có điểm hiệu quả là 1 không có nghĩa đó

là DMU tốt nhất Nó chỉ chỉ ra rằng, trong một nhóm các DMU thì DMU đó được xem là hiệu quả so với các DMU khác

- Tính toán phức tạp, nếu có n đơn vị quan sát thì yêu cầu cần phải tính n lần

để xác định điểm hiệu quả cho n đơn vị

- Kết quả ước lượng (cho phần phi hiệu quả) hoàn toàn phụ thuộc vào đặc điểm thống kê của các quan sát

1.2.2 Hướng tiếp cận phân tích hiệu quả theo DEA

Phương pháp DEA đánh giá hiệu quả hoạt động của các DMU theo hai hướng tiếp cận: hướng tiếp cận đầu vào và hướng tiếp cận đầu ra

Hướng tiếp cận đầu vào cho biết doanh nghiệp có thể giảm bao nhiêu đầu vào

để đạt đến trạng thái tối ưu mà không thay đổi sản lượng đầu ra

Ngược lại, hướng tiếp cận đầu ra cho biết lượng đầu ra doanh nghiệp có thể tăng thêm để đạt trạng thái tối ưu trong điều kiện giữ nguyên lượng đầu vào cho trước

 Hướng tiếp cận đầu vào

Farrell minh họa ý tưởng của ông về hiệu quả kỹ thuật bằng cách sử dụng một

ví dụ đơn giản gồm các doanh nghiệp sử dụng 2 yếu tố đầu vào (x1 và x2) để sản xuất một đầu ra (y) trong điều kiện sản lượng không đổi theo quy mô1 Các doanh nghiệp nằm trên đường đẳng lượng đạt hiệu quả hoàn toàn, mô tả bằng đường SS’trong Hình 1.1, cho phép đo lường hiệu quả kỹ thuật

Hình 1.1 Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu vào

Nếu các doanh nghiệp sử dụng các lượng đầu vào, xác định tại điểm P để sản xuất một đầu ra Khi đó phi hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp được xác định bằng khoảng cách QP Đây là lượng mà tất cả các yếu tố đầu vào có thể giảm xuống mà không làm giảm đầu ra Mức không hiệu quả này thường được tính theo phần trăm

và biểu diễn bằng tỷ số QP/OP Hiệu quả kỹ thuật TE của doanh nghiệp được đo

1

Điều kiện sản lượng không đổi theo quy mô cho phép doanh nghiệp đại diện bằng một đường đẳng lượng đơn vị Sau này, Farrell cũng đề cập đến việc mở rộng phương pháp của ông đối với trường hợp 2 đầu vào, nhiều đầu ra và mô hình sản lượng thay đổi theo quy mô

lường bằng tỷ số TEI = OQ/OP = 1 – QP/OP và có giá trị từ 0 đến 1 Trong ví dụ này, điểm Q là điểm hiệu quả kỹ thuật vì nó nằm trên đường đồng lượng hiệu quả Cách đo lường hiệu quả này giả định rằng hàm sản xuất của doanh nghiệp đạt hiệu quả hoàn toàn đã được biết trước Trên thực tế, chúng ta không thể nào biết được hàm sản xuất của một doanh nghiệp đạt hiệu quả hoàn toàn nên không thể có đường đồng lượng hiệu quả như Hình 1.1 Vì vậy, đường đồng lượng hiệu quả cần phải được ước lượng từ dữ liệu mẫu Farrell (1957) đã gợi ý sử dụng một đường đồng lượng lồi tuyến tính từng khúc phi tham số sao cho các điểm quan sát không nằm bên trái hay dưới nó Và theo hướng gợi ý này của Farrell; Charnes, Cooper và Rhodes (1978) đã phát triển thành mô hình DEA Mô hình DEA tối thiểu hóa đầu vào được minh họa như sau:

Hình 1.2 Mô hình DEA hướng đầu vào

Các doanh nghiệp A, B, C đạt hiệu quả tương đối hoàn toàn so với các doanh nghiệp khác trong cùng mẫu nghiên cứu nên nằm trên đường giới hạn hiệu quả Doanh nghiệp P chưa đạt hiệu quả tương đối hoàn toàn nên không nằm trên đường giới hạn hiệu quả

Đo lường hiệu quả theo khuynh hướng đầu ra ngược lại với cách đo lường theo khuynh hướng đầu vào trên đây Sự khác nhau giữa đo lường theo khuynh hướng đầu vào và đầu ra được minh họa bằng cách sử dụng ví dụ đơn giản gồm một đầu ra và một đầu vào và được minh họa trong Hình 1.3a và Hình 1.3b Theo Hình 1.3a, trong điều kiện sản lượng giảm dần theo quy mô, hiệu quả kỹ thuật đại diện bằng hàm f(x) và doanh nghiệp không đạt được hiệu quả tại điểm P Hiệu quả kỹ thuật đo lường theo hướng đầu vào tương đương tỷ lệ AB/AP, trong khi hiệu quả kỹ thuật đo lường theo hướng đầu ra được đo bằng tỷ lệ CP/CD Từ đồ thị cho thấy hai

tỷ lệ này là khác nhau Theo Hình 1.3b, trong trường hợp sản lượng không đổi theo quy mô, hiệu quả kỹ thuật theo đầu vào và đầu ra là tương đương nhau

Hình 1.4 Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu ra

Hình 1.3a Hiệu quả kỹ thuật

trong điều kiện sản lƣợng

thay đổi theo quy mô

Hình 1.3b Hiệu quả kỹ thuật trong điều kiện sản lƣợng không đổi theo quy mô

Chúng ta có thể xem xét việc đo lường hiệu quả kỹ thuật theo hướng đầu ra đối với trường hợp hai đầu ra và một đầu vào Một lần nữa, trong trường hợp sản lượng không đổi theo quy mô, có thể tính hiệu quả kỹ thuật dựa vào đường cong khả năng sản xuất đơn vị ở hai chiều Ví dụ này được mô tả trong Hình 1.4, đường

ZZ’ là đường cong khả năng sản xuất đơn vị và điểm A được xem là điểm không hiệu quả Điểm không hiệu quả A nằm dưới đường cong trong trường hợp này vì

ZZ’ đại diện cho giới hạn trên của đường giới hạn khả năng sản xuất

Cách đo lường hiệu quả theo khuynh hướng đầu ra có thể xác định như sau: Khoảng cách AB đại diện cho phi hiệu quả kỹ thuật Vì vậy, đó chính là tỷ lệ đầu ra

có thể gia tăng mà không yêu cầu thêm lượng đầu vào Khi đó, TE0 = OA/OB Mô hình DEA tối đa hóa đầu ra được minh họa tương tự như mô hình DEA tối thiểu hóa đầu vào

Hình 1.5 Mô hình DEA hướng đầu ra 1.2.3 Cách chọn biến đầu vào, đầu ra

Sử dụng mô hình DEA trong việc đo lường hiệu quả ngân hàng yêu cầu lựa chọn các biến đầu vào và đầu ra thích hợp Tuy nhiên, không có sự đồng thuận về việc lựa chọn đầu vào và đầu ra trong các nghiên cứu

Theo Berger & Humphrey (1997), có 2 hai cách tiếp cận liên quan đến việc lựa chọn đầu vào và đầu ra là: cách tiếp cận sản xuất và cách tiếp cận trung gian

Cách tiếp cận sản xuất: ngân hàng được xem như tổ chức tài chính sử dụng các nguồn lực khác nhau để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ cho khách hàng Cách tiếp cận này đo lường hiệu quả chi phí của các ngân hàng Các sản phẩm dịch vụ như các khoản cho vay và các khoản tiền gửi được xem là đầu ra, các nguồn lực như lao động, vốn, chi phí vận hành được xem là đầu vào trong phương pháp này Theo Berger và Humphrey, cách tiếp cận này thường được dùng trong đánh giá hiệu quả của các chi nhánh ngân hàng

Cách tiếp cận trung gian (còn gọi là cách tiếp cận tài sản): ngân hàng được xem như trung gian tài chính sử dụng lao động và vốn để chuyển đổi các khoản tiền gửi thành các khoản cho vay và chứng khoán Cách tiếp cận này đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng

Khác nhau cơ bản giữa hai cách tiếp cận là trong cách tiếp cận sản xuất các khoản tiền gửi được xem là đầu ra, còn trong cách tiếp cận trung gian các khoản tiền gửi được xem là đầu vào

1.2.4 Mô hình DEA

Giả sử muốn đánh giá n đơn vị, cho N={1,2, …, n}, N biểu thị tập các đơn vị đang được so sánh

Nếu các đơn vị sản xuất một đầu ra chỉ sử dụng một đầu vào, hiệu quả của đơn

vị ra quyết định thứ j DMUj, j∈N, được định nghĩa là:

𝜃𝑗 =𝑦𝑗

𝑥𝑗 (1) Trong đó: yj là giá trị đầu ra được sản xuất bởi DMUj

xj là giá trị đầu vào được sử dụng

Farrell đã mở rộng công thức (1) trong trường hợp đơn vị sản xuất nhiều đầu

ra sử dụng nhiều yếu tố đầu vào Hiệu quả của DMUj được xác định là tỷ số giữa một tổng đầu ra theo trọng số và một tổng đầu vào theo trọng số

Ký hiệu H={1, 2, …, s} là tập các yếu tố sản xuất (đầu vào)

K={1, 2, …, m} là tập các đầu ra tương ứng Nếu xij, i∈H, biểu thị số lượng đầu vào i được sử dụng bởi DMUj và yrj, r∈K, biểu thị số lượng đầu ra r thu được, thì hiệu quả của DMUj được xác định bằng công thức:

Trong đó: u1, u2, …, um là các trọng số của các đầu ra

v1, v2, …, vs là các trọng số của các yếu tố đầu vào

Bằng cách tính toán hệ số hiệu quả của từng doanh nghiệp, xác định doanh nghiệp hiệu quả nhất (𝜃𝑗 = 1) sẽ hình thành nên đường bao dữ liệu, trong khi các doanh nghiệp còn lại kém hiệu quả hơn (𝜃𝑗 < 1) sẽ không nằm trên đường bao dữ liệu

2 Điều kiện CRS có nghĩa là khi tăng tất cả các yếu tố đầu vào lên một tỷ lệ nhất định a% thì đầu ra cung tăng lên tương ứng một tỷ lệ a%

Điều kiện:

𝑢 𝑟 𝑦 𝑟𝑗 𝑟∈𝐾

𝑣𝑖𝑥𝑖𝑗

ur, vi≥0 với r∈K, i∈H Bài toán (3) được viết lại dưới dạng bài toán quy hoạch tuyến tính:

Min𝜃 Điều kiện:

𝜃𝑥0 − 𝑋𝜆 ≥ 0

𝑌𝜆 ≥ 𝑦0

𝜆 ≥ 0 Trong đó:

- 𝜃 là mức độ hiệu quả của từng doanh nghiệp

- 𝜆 gồm tập hợp (𝜆1, 𝜆2, …, 𝜆n) thể hiện mối quan hệ giữa các doanh nghiệp được khảo sát (nếu u và v là trọng số giữa các biến đầu ra và đầu vào thì 𝜆 là

“trọng số” giữa các DMU với nhau)

(3)

(4)

(5) (5)

Bài toán (5) được gọi là mô hình CCR với giả định các doanh nghiệp hoạt động ở quy mô tối ưu Bài toán (5) được giải n lần, mỗi lần với một doanh nghiệp Giá trị 𝜃 được xác định cho từng doanh nghiệp, thỏa điều kiện 𝜃 ≤ 1, với 𝜃 = 1 doanh nghiệp đạt hiệu quả hoàn toàn

Mục đích của mô hình CCR là xác định điểm hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp được khảo sát với giả định các doanh nghiệp hoạt động ở quy mô tối ưu, đồng thời xác định phi hiệu quả kỹ thuật có thể xảy ra Phi hiệu quả kỹ thuật là lượng mà tất cả các đầu vào có thể giảm xuống mà không làm giảm đầu ra Nguyên nhân gây ra phi hiệu quả kỹ thuật có thể là do cơ cấu (configuration) giữa đầu vào

và đầu ra, do khả năng quản lý kém hoặc do quy mô hoạt động chưa phù hợp

 Mô hình CCR định hướng đầu ra

Mô hình định hướng đầu ra được xây dựng như sau:

Max 𝜂 Điều kiện:

𝜃𝑥0 − 𝑋𝜆 ≥ 0

𝑦0 − 𝑌𝜆 ≤ 0

(6)

(7)

𝜆 ≥ 0 Như vậy, thực chất mô hình định hướng đầu ra khi xác định và tính toán hiệu quả cũng tương tự như là mô hình định hướng đầu vào

1.2.4.2 Mô hình BCC

Năm 1984, Banker, Charnes và Cooper đề xuất mô hình mở rộng của mô hình CCR là mô hình BCC với giả định sản lượng thay đổi theo quy mô (VRS) 3 Việc sử dụng các chỉ thị (specification) của mô hình CCR khi không phải tất cả các DMU đều hoạt động ở quy mô tối ưu làm cho kết quả đo lường hiệu quả kỹ thuật bao gồm

cả hiệu quả quy mô

Mô hình BCC được xây dựng bằng cách thêm điều kiện 𝑒𝜆 = 𝜆𝑛 𝑖 = 1

𝜆 ∈ 𝑅𝑛 và e là một vec-tơ hàng với tất cả các giá trị bằng 1

 Mô hình BCC định hướng đầu vào

Mô hình BCC định hướng đầu vào đánh giá hiệu quả của các DMU bằng việc giải bài toán tuyến tính sau:

Min 𝜃 Điều kiện:

Điều kiện:

vx0 =1 -vX + uY – u0e ≤ 0 v≥0, u≥0, u0 tự do về dấu Trong đó z và u0 là giá trị chưa xác định và nó có thể là giá trị dương hoặc âm (hoặc bằng 0) Từ bài toán đối ngẫu đạt được bài toán phân số tương đương sau:

 Mô hình BCC định hướng đầu ra

Mô hình BCC định hướng đầu ra đánh giá hiệu quả của các DMU bằng việc giải bài toán tuyến tính sau:

Max 𝜂𝐵Điều kiện:

Điều kiện:

uy0=1

vX – uY – v0e ≥ 0 v≥ 0, u≥ 0, v0 tự do về dấu

Trong đó v0 là giá trị vô hướng với e𝜆 = 1 trong mô hình bao dữ liệu Ta có phương trình phân số tương đương cho mô hình hệ số nhân như sau:

𝑣𝑥0−𝑣0

𝑢𝑦0  min Điều kiện:

𝑣𝑥𝑗− 𝑣0

𝑢𝑦𝑗 ≥ 1 (j=1,…,n) v≥0, u≥0, v0 tự do về dấu Hiệu quả kỹ thuật TE tính toán trong mô hình BCC được phân rã thành 2 thành phần là hiệu quả quy mô và hiệu quả kỹ thuật thuần Khi tính toán với cùng một dữ liệu theo cả 2 mô hình CCR và BCC, nếu có sự khác nhau giữa hai điểm hiệu quả kỹ thuật TE của một DMU, thì DMU đó có phi hiệu quả quy mô Phi hiệu quả quy mô được xác định từ sự khác nhau giữa điểm hiệu quả kỹ thuật TE tính toán theo mô hình BCC và điểm hiệu quả kỹ thuật TE tính toán theo mô hình CCR Hình 1.6 minh họa nội dung này Trong Hình 1.6, giả sử chúng ta có một đầu

ra, một đầu vào, đường biên DEA theo mô hình CCR và BCC (đường CRS và đường VRS).Trong mô hình CCR, phi hiệu quả kỹ thuật theo đầu vào tại P là khoảng cách PPC trong khi theo mô hình BCC phi hiệu quả kỹ thuật chỉ là đoạn

PPV Sự khác nhau giữa hai điểm, khoảng cách PCPV gọi là phi hiệu quả quy mô Ta biểu thị điều này bằng các tỷ số sau:

TEI,CRS=APC/AP

(12)

(13) )

TEI,VRS=APv/AP

SEI=APC/APV

Vì APC/AP=(APv/AP)×( APC/APV)

Nên TEI,CRS= TEI,VRS× SEI

Hình 1.6 Đo lường hiệu quả trong phương pháp DEA

Nếu hiệu quả quy mô bằng 1, DMU hoạt động với quy mô tối ưu, do đó năng suất của các yếu tố đầu vào không thể được cải thiện bằng cách tăng hay giảm quy

mô sản xuất Hiệu quả quy mô bằng 1 chỉ khi doanh nghiệp hoạt động trong điều kiện CRS Nếu hiệu quả quy mô nhỏ hơn 1 chứng DMU đang hoạt động với quy

mô không tối ưu và tồn tại phi hiệu quả quy mô Phi hiệu quả quy mô có thể tồn tại trong điều kiện sản lượng tăng theo quy mô (IRS) hoặc sản lượng giảm theo quy mô (DRS).4 Muốn biết doanh nghiệp đang trong điều kiện tăng hay giảm sản lượng theo quy mô, ta thay thế điều kiện 𝑒𝜆 = 1 trong bài toán (8) bằng điều kiện

𝑒𝜆 ≤ 1

4 Điều kiện IRS và DRS có nghĩa là khi tăng tất cả các yếu tố đầu vào lên một tỷ lệ nhất định a% thì đầu

ra tăng lên tương ứng một tỷ lệ lớn hơn hoặc nhỏ hơn a%

Min 𝜃 Điều kiện:

𝜃𝑥0 − 𝑋𝜆 ≥ 0

𝑌𝜆 ≥ 𝑦

𝑒𝜆 ≤ 1 Nếu điểm hiệu quả kỹ thuật tính được từ bài toán (14) khác với điểm hiệu quả

kỹ thuật theo mô hình BCC (như trường hợp điểm P trong Hình 1.6), DMU hoạt động trong điều kiện sản lượng tăng theo quy mô Nếu hai điểm hiệu quả kỹ thuật này bằng nhau (như trường hợp điểm Q trong Hình 1.6), DMU hoạt động trong điều kiện sản lượng giảm theo quy mô

Điều kiện DRS ngụ ý rằng quy mô của doanh nghiệp quá lớn và doanh nghiệp

có thể cải thiện năng suất các yếu tố đầu vào và theo đó giảm các chi phí của đơn vị bằng cách giảm quy mô Còn điều kiện IRS cho biết doanh nghiệp có thể cải thiện năng suất của các yếu tố đầu vào để giảm các chi phí đơn vị bằng cách tăng quy mô

1.3 Các nghiên cứu thực nghiệm về đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA 1.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài

Phương pháp DEA được ứng dụng để đánh giá hiệu quả của ngân hàng trong nhiều nghiên cứu trước đây Phương pháp này được sử dụng lần đầu để đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng vào năm 1985 Sherman và Gold (1985) đã đánh giá 14 chi nhánh của một ngân hàng ở Mỹ, kết quả cho thấy có 6 chi nhánh ngân hàng hoạt động kém hiệu quả so với các chi nhánh còn lại

Phương pháp DEA ngày càng được áp dụng rộng rãi trong đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM tại các quốc gia khác Một vài nghiên cứu tiêu biểu như:

(14)

Bảng 1.1 Một số nghiên cứu của nước ngoài đánh giá hiệu quả hoạt động

kinh doanh của NHTM

Roberta và cộng sự

(2009)

127 NHTM ở Brazil giai đoạn

2000 – 2007

-Lao động -Vốn -Nguồn vốn huy động

-Tiền gửi -Cho vay -Đầu tư

Tahir và các cộng

sự (2009)

22 NHTM ở Malaysia giai đoạn

2000 – 2006

-Tổng tiền gửi -Tổng chi phí

-Tổng cho vay -Tổng đầu tư

Majid Karimzadeh

(2012)

08 NHTM ở Ấn

Độ giai đoạn 2000 – 2010

-Tài sản cố định -Các khoản tiền gửi

-Số lượng nhân viên

-Các khoản cho vay

-Các khoản đầu tư

Tại Brazil, Roberta và cộng sự (2009) đã sử dụng phương pháp DEA để đánh giá hiệu quả chi phí, hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ của các ngân hàng giai đoạn 2000 – 2007 Nghiên cứu sử dụng hướng tiếp cận trung gian với ba biến đầu vào bao gồm: lao động, vốn và nguồn vốn huy động được; ba biến đầu ra gồm tiền gửi, cho vay và đầu tư Các ngân hàng Brazil đạt được hiệu quả phân bổ là 66,9%, hiệu quả kỹ thuật là 63,3% Kết quả nghiên cứu cho thấy phi hiệu quả của các ngân hàng ở Brazil cao so với các quốc gia khác, hiệu quả của các ngân hàng thay đổi theo thời gian phù hợp với các thay đổi trong kinh tế vĩ mô hoặc các thay đổi về quy định tài chính

Tại Malaysia, Tahir và các cộng sự (2009) đánh giá hiệu quả hoạt động của 22 NHTM ở Malaysia giai đoạn 2000 – 2006 Nghiên cứu sử dụng mô hình BCC

hướng đầu vào, với hai biến đầu vào là tổng tiền gửi và tổng chi phí; một biến đầu

ra là tổng tài sản Kết quả nghiên cứu cho thấy các ngân hàng nội địa hoạt động hiệu quả hơn các ngân hàng nước ngoài và phi hiệu quả của ngân hàng nội được gây ra bởi phi hiệu quả kỹ thuật thuần lớn hơn là phi hiệu quả theo quy mô

Tại Trung Quốc, Chan (2011) đánh giá hiệu quả kỹ thuật của NHTM Trung Quốc giai đoạn 2001 – 2007 Nghiên cứu sử dụng hướng tiếp cận trung gian với ba biến đầu vào là các chi phí ngoài lãi, tài sản cố định và tổng tiền gửi; hai biến đầu ra

là tổng cho vay và tổng đầu tư Kết quả nghiên cứu cho thấy các ngân hàng hoạt động không hiệu quả với hiệu quả trung bình đạt được là 31,42% và phi hiệu quả chủ yếu đến từ phi hiệu quả kỹ thuật thuần, nghĩa là các NHTM đang đối mặt với việc phân tán các nguồn lực

Tại Ấn Độ, Majid Karimzadeh (2012) đánh giá hiệu quả hoạt động của 08 NHTM ở Ấn Độ giai đoạn 2000 – 2010 Các biến đầu vào, đầu ra được lựa chọn theo cách tiếp cận trung gian với ba biến đầu vào bao gồm: tài sản cố định, các khoản tiền gửi, số lượng nhân viên; hai biến đầu ra bao gồm: các khoản cho vay và các khoản đầu tư Kết quả cho thấy hiệu quả trung bình giai đoạn 2000 – 2010 đạt được của các ngân hàng là 93%; điểm hiệu quả khác nhau giữa các ngân hàng phụ thuộc vào quy mô, vị trí địa lý; các ngân hàng lớn có hiệu quả cao hơn

Nhìn chung, phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA đã được sử dụng ở các nước phát triển để đánh giá hiệu quả hoạt động của hệ thống NHTM và hiện nay đang trở nên phổ biến ở các nước đang phát triển Điều này chứng tỏ tính ưu việt của phương pháp DEA trong đánh giá bức tranh tổng thể hoạt động của hệ thống NHTM ở từng quốc gia Cách tiếp cận chủ yếu là tiếp cận trung gian và các biến được lựa chọn là khác nhau

1.3.2 Các nghiên cứu trong nước

Các nghiên cứu về hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong những năm gần đây được nhiều người quan tâm Riêng về phương pháp DEA có các nghiên cứu tiêu biểu sau:

Bảng 1.2 Một số nghiên cứu đánh giá hiệu quả hoạt động của NHTM tại

2003

-Lao động -Tài sản -Tiền gửi

-Thu nhập từ lãi

-Thu nhập ngoài lãi

DEA kết hợp chỉ số

Malmquist

Ngô Đăng

Thành (2010)

22 NHTM Việt Nam năm

2008

-Chi phí tiền lương

-Chi phí trả lãi

và các khoản tương tự -Các khoản chi phí khác

-Tổng tài sản -Thu nhập lãi

và các khoản tương tự -Các khoản thu nhập khác

CCR hướng đầu vào

Nguyễn Thị

Hồng Vinh

(2011)

20 NHTM giai đoạn 2007 -

2010

-Chi phí nhân viên

-Tài sản cố định

-Tiền gửi tiết kiệm

-Thu nhập lãi -Thu nhập ngoài lãi

DEA kết hợp chỉ số

Malmquist

Ngô Đăng

Thành (2012)

Hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn

1990 - 2010

Tổng tiền gửi huy động của toàn hệ thống ngân hàng

-Giá trị các khoản tín dụng -Giá trị của vốn quốc nội ròng

Mô hình CCR kết hợp phân tích hồi quy Tobit

Nghiên cứu Mẫu Đầu vào Đầu ra Mô hình

-Khả năng thanh toán bằng tiền mặt Ngô Đăng

Thành (2012)

Hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn

1990 - 2009

Tổng tiền gửi huy động của toàn hệ thống ngân hàng

-Tổng dư nợ tín dụng -Giá trị GDP của quốc gia -Lượng cung tiền tệ M2

Mô hình CCR hướng đầu vào, kết hợp phân tích hồi quy Tobit

2005

-Chi phí nhân viên

-Tổng tài sản ròng

-Tổng tiền gửi -Lao động

-Thu nhập lãi -Thu nhập hoạt động -Tổng dư nợ

Mô hình BCC hướng đầu ra, kết hợp phân tích hồi quy Tobit

Năm 2007, tác giả Nguyễn Việt Hùng sử dụng phương pháp DEA kết hợp với chỉ số Malmquist để đánh giá hiệu quả hoạt động của 13 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2001 – 2003 Nghiên cứu sử dụng ba biến đầu vào gồm: lao động, tài sản và tiền gửi; hai biến đầu ra là thu nhập từ lãi và thu nhập ngoài lãi Kết quả nghiên cứu cho thấy các ngân hàng chỉ đạt hiệu quả trung bình 60,6% Phi hiệu quả đến từ phí hiệu quả kỹ thuật và phi hiệu quả quy mô Nguồn phi hiệu quả cho thấy các NHTMCP Việt Nam chưa sử dụng hợp lý các nguồn lực đầu vào

Năm 2010, tác giả Ngô Đăng Thành sử dụng phương pháp DEA đánh giá hiệu quả sử dụng nguồn lực của 22 NHTMCP Việt Nam năm 2008, sử dụng phần mềm DEAP 2.1 Nghiên cứu sử dụng các biến đầu vào gồm: chi phí tiền lương, chi phí trả lãi và các khoản tương tự, các khoản chi phí khác; các biến đầu ra gồm: tổng tài sản, thu nhập từ lãi và các khoản tương tự, các khoản thu nhập khác Kết quả cho

thấy hiệu quả sử dụng nguồn lực của các ngân hàng là tương đối tốt, trung bình đạt 91,7% Trong 22 NHTMCP được nghiên cứu, có 6 ngân hàng sử dụng nguồn lực có hiệu quả tối ưu, 7 ngân hàng có hiệu quả trên 90%, 7 ngân hàng đạt hiệu quả trên 80%, 2 ngân hàng chưa phát huy được hết nguồn lực của mình

Năm 2011, tác giả Nguyễn Thị Hồng Vinh sử dụng phương pháp DEA kết hợp phân tích chỉ số Malmquist đánh giá hiệu quả hoạt động của 20 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2007 – 2010 Nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận trung gian với ba biến đầu vào bao gồm: chi phí nhân viên, tài sản cố định, tiền gửi tiết kiệm; hai biến đầu ra bao gồm: thu nhập lãi, thu nhập ngoài lãi Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả của các NHTMCP Việt Nam trung bình giai đoạn đạt 76,7%, tăng từ 70% năm

2007 lên 81,8% năm 2010 Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các NHTMCP có hiệu quả cao hơn các NHTMNN (78,3% so với 63%) Nghiên cứu kết luận các NHTM hoạt động vẫn chưa hiệu quả trong giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 Năm 2012, tác giả Ngô Đăng Thành sử dụng mô hình DEA để đánh giá hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng Việt Nam trước việc tự do hóa tài chính, sử dụng số liệu giai đoạn 1990 – 2010 Nghiên cứu sử dụng một biến đầu vào là tổng tiền gửi huy động của toàn hệ thống ngân hàng; ba biến đầu ra bao gồm: giá trị các khoản tín dụng, giá trị của vốn quốc nội ròng và khả năng thanh toán bằng tiền mặt Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả hoạt động của hệ thống có xu hướng giảm (ngoại trừ sự phục hồi nhẹ giai đoạn 2009 – 2010) và hệ thống ngân hàng chỉ hoạt động dưới ba phần tư công suất

Cùng năm 2012, tác giả Ngô Đăng Thành sử dụng mô hình DEA hướng đầu ra

để phân tích hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 1990 –

2009 Nghiên cứu sử dụng một biến đầu vào là tổng tiền gửi huy động của toàn hệ thống ngân hàng; ba biến đầu ra bao gồm: giá trị các khoản tín dụng , giá trị tổng sản phẩm quốc nội GDP và giá trị cung tiền tệ M2 Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống ngân hàng mới chỉ hoạt động với hai phần ba công suất và đóng góp còn hạn chế cho nền kinh tế; hiệu quả của các ngân hàng giảm dần trong khi ngành ngân

hàng đang ngày càng phát triển, thị trường tài chính ngày càng tự do và khi nền kinh tế thế giới cũng như trong khu vực đang còn nhiều vấn đề cần giải quyết Gần đây nhất, Nguyễn Khắc Minh (2013) và cộng sự đã sử dụng phương pháp DEA kết hợp với mô hình hồi quy Tobit để đánh giá hiệu quả của 32 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2001 – 2005 Nghiên cứu sử dụng bốn biến đầu vào bao gồm: chi phí nhân viên, tổng tài sản ròng, tổng tiền gửi và lao động; ba biến đầu ra bao gồm: thu nhập lãi, thu nhập hoạt động và tổng dư nợ Kết quả của nghiên cứu cho thấy hiệu quả trung bình của các ngân hàng giai đoạn nghiên cứu đạt 78,74%, và các ngân hàng lớn chưa chắc hoạt động hiệu quả hơn các ngân hàng nhỏ

Các nghiên cứu chủ yếu sử dụng hướng tiếp cận trung gian, xem ngân hàng là cầu nối giữa người gửi tiền và người vay tiền, các biến được sử dụng khác nhau và kết quả tính toán cũng khác nhau Các nghiên cứu phần lớn kết luận các NHTM Việt Nam hoạt động chưa hiệu quả Mặc dù các nghiên cứu về hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam thông qua phương pháp DEA có các lựa chọn biến số, lựa chọn ngân hàng (DMU), thu thập số liệu khác nhau, mỗi nghiên cứu đều có những đóng góp nhất định cho sự phát triển của ngành ngân hàng thông qua các giải pháp

đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng

Việc nghiên cứu về hệ thống ngân hàng Việt Nam là cần thiết, đặc biệt nghiên cứu về hiệu quả hoạt động Bằng cách cải thiện hiệu quả hoạt động, các ngân hàng Việt Nam mới có thể cạnh tranh được với các ngân hàng nước ngoài trong bối cảnh hiện nay

Hai phương pháp đánh giá thường được sử dụng là đánh giá thông qua các chỉ tiêu tài chính và đánh giá bằng phương pháp phân tích hiệu quả biên Phương pháp phân tích hiệu quả biên có thể được thực hiện thông qua tiếp cận tham số và tiếp cận phi tham số Cách tiếp cận hiệu quả biên phi tham số thường được sử dụng nhất là phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA

Phần lý thuyết về phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA) giới thiệu tổng quát về phương pháp DEA, các cách tiếp cận đánh giá hiệu quả, cách lựa chọn biến đầu vào và đầu ra, các mô hình DEA Các mô hình thực chất là các bài toán nhằm ước lượng hiệu quả đạt được của các ngân hàng dựa vào tập các dữ liệu đầu vào và đầu ra cho trước Mô hình CCR cho phép xác định hiệu quả toàn bộ, trong khi mô hình BCC xác định hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô

CHƯƠNG 2 ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU

2.1 Tổng quan hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010 –

Hệ thống ngân hàng Việt Nam trong thời gian qua không ngừng mở rộng về quy mô, đa dạng về tính chất và đa dạng về loại hình sở hữu

Bảng 2.1 Số lượng NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2013

Loại hình ngân hàng Năm

(Nguồn: NHNN Việt Nam) Ghi chú: NHTM Nhà nước là các ngân hàng có vốn Nhà nước góp trên 50%

Việc mở rộng về quy mô, đa dạng về tính chất và loại hình sở hữu đã góp phần

quan trọng trong việc thúc đẩy phát triển kinh tế Tuy nhiên việc có gần 100 NHTM

với quy mô nhỏ và sản phẩm dịch vụ tương tự nhau đã tạo ra thách thức rất lớn về

nguồn lực cũng như quản trị rủi ro Sự cạnh tranh không lành mạnh đã xuất hiện

cùng với các yếu kém của hệ thống ngân hàng Việt Nam Mức dư nợ quá cao đi

kèm với vấn đề nợ xấu do sự suy yếu của các khách hàng là các doanh nghiệp, sự

đóng băng của thị trường bất động sản, khó khăn thanh khoản Khó khăn về thanh

khoản thể hiện qua cuộc đua lãi suất thời gian qua ( năm 2010 – 2011) Các vấn đề

yếu kém về quản trị doanh nghiệp và quản lý rủi ro, hoạt động kinh doanh thua lỗ,

kém hiệu quả.

Hình 2.1 Tăng trưởng GDP, Tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2010 - 2013

(Nguồn:Tổng cục Thống kê, Báo cáo thường niên của NHNN Việt Nam)

Với tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh hơn rất nhiều so với GDP, các ngân

hàng đã tạo ra một lượng cung tiền cực kỳ lớn ra nền kinh tế và hậu quả là lạm phát

cao Các doanh nghiệp được tiếp cận nguồn vốn rẻ trước đó đã đầu tư tràn lan kém

hiệu quả dẫn đến sự tăng cao nợ xấu của ngân hàng