Tiểu luận Những ứng dụng của ngân hàng trực tuyến và hiệu quả của ngân hàng Cộng Đồng

Mặc dù hầu hết các ngân hàng cộng đồng đang cung cấp một số lượng lớn dịch vụ ngân hàng trực tuyến, nó không p hải là rõ ràng liệu các dịch vụ này đã thành công trong việc cải thiện hiệu suất tổng thể của ngân hàng. M ô hình thực nghiệm được phát triển trong bài viết này cung cấp một khung độc đáo để đo lường tác động của công nghệ thông tin vào hoạt động tài chính. Người quản lý ngân hàng có thể sử dụng khung này để hiểu mối quan hệ giữa các dịch vụ ngân hàng trực tuyến khác nhau và đánh giá các dịch vụ này như thế nào ảnh hưởng đến lợi nhuận tổng thể của một tổ chức tài chính.

pdf25 trang | Chia sẻ: lylyngoc | Ngày: 09/09/2014 | Lượt xem: 1315 | Lượt tải: 3download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Tiểu luận Những ứng dụng của ngân hàng trực tuyến và hiệu quả của ngân hàng Cộng Đồng, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Tiểu luận NHỮNG ỨNG DỤNG CỦA NGÂN HÀNG TRỰC TUYẾN VÀ HIỆU QUẢ CỦA NGÂN HÀNG CỘNG ĐỒNG Abstract Purpose: Mục đích của nghiên cứu này là để kiểm tra sự ảnh hưởng của sức mạnh ngân hàng trực tuyến lên hiệu quả tài chính của những ngân hàng cộng đồng. Design/Methodology/Approach - Nghiên cứu này ước lượng sức mạnh của ngân hàng trực tuyến (Online Banking Intensity - OBI) và những chỉ số hiệu suất ngân hàng (Bank Performance Index) sử dụng một sự kết hợp giữa dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp. Sức mạnh ngân hàng trực tuyến được xem như là một khái niệm ẩn (latent construct) và được đo lường bởi việc thu thập dữ liệu qua trang web của ngân hàng. Một hàm lợi nhuận thực nghiệm của dạng thức linh hoạt Fourier được ước lượng bằng dữ liệu tài chính của ngân hàng để có được một thang đo hiệu suất ngân hàng phù hợp. Ảnh hưởng thực sự của ngân hàng về hiệu suất được đo lường bởi phép hồi quy (Regressing) chỉ số hiệu suất lợi nhuận (Profit Efficiency Index) với một số tương quan nào đó bao gồm thang đo cường độ ngân hàng trực tuyến. Findings: Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng việc sử dụng Internet như là một kênh bổ sung các dịch vụ tiếp thị ngân hàng làm cải tiến đáng kể hiệu suất tài chính của ngân hàng cộng đồng. Practical Implications: Những kết quả này cho thấy rằng việc sử dụng ngân hàng trực tuyến làm tăng hiệu suất tài chính và khuyến khích các ngân hàng cộng đồng thích ứng với các kỹ thuật thông tin mới và đề xuất các dịch vụ trực tuyến mục tiêu. Original/Value: Nghiên cứu này là nghiên cứu đầu tiên áp dụng mô hình phương trình cấu trúc (Structural Equation M odeling) để phát triển cách thức đo lường sức mạnh của ngân hàng trực tuyến toàn diện, thứ mà được tính toán cho một mảng rộng các sản phẩm/ dịch vụ được đề xuất trực tuyến bởi ngân hàng, và sử dụng chỉ số đã được ước lượng (Est imated index) trong việc đo lường ảnh hưởng của sức mạnh ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất của ngân hàng. Keyword: Virtual Banking, Bank, Profit, Community Banking Paper Type: Research Paper INTRODUCTION Những ứng dụng Internet đã trở thành một phương tiện quan trọng cho việc tiếp thị và phân phối sản phẩm cho rất nhiều doanh nghiệp (Kotzab và M adlberger, 2001; Dixon và M arston, 2005; Tih và Ennis, 2007). M ặc dù những ngân hàng cộng đồng ở US đã khởi động chậm chạp để thích nghi các kỹ thuật tiên tiến này, hầu hết các ngân hàng thương mại đang đưa ra một chuỗi rộng các dịch vụ và sản phẩm ngân hàng trực tuyến (Kolodinsky et al., 2004; Lee et al., 2005). Việc gia tăng nhu cầu cho các dịch vụ và sản phẩm ngân hàng trực tuyến (Acharaya và Kagan, 2004), sự tăng cường cạnh tranh từ các ngân hàng thương mại lớn (Grant Thornton, 2007), và khả năng tăng cường lợi nhuận thông qua tăng cường dịch vụ khách hàng và giảm thiểu chi phí tiếp thị sản phẩm là nguyên nhân chính cho sự thay đổi này, đằng sau tất cả các điều này là kỹ thuật mới tương thích với những ngân hàng cộng đồng (Chau và Lai, 2003; DeYoung et al., 2007). Tuy nhiên, những dịch vụ ngân hàng chứa đựng các thông tin nhạy cảm và công nghệ đảm nhiệm một vai trò quan trọng cho mỗi giai đoạn của việc thu thập, xử lý, truyền thông tin (Tan và Teo, 2000). Và kết quả là những ngân hàng thích nghi sớm với những kỹ thuật tiên tiến có thể giành được lợi thế cạnh tranh và đạt được hiệu suất sản phẩm cao hơn. M ặc dù một trong những thúc đẩy chính giữa các ngân hàng cộng đồng đối với việc chấp nhận các kỹ thuật mới là khả năng tăng cường lợi nhuận bởi giảm thiểu chi phí cung cấp những dịch vụ ngân hàng bán lẻ và thu hút một lượng khách hàng mới thông qua Internet, hầu hết các nghiên cứu đã mắc phải sai lầm khi thiết lập mối quan hệ giữa hiệu suất ngân hàng trực tuyến và doanh nghiệp. M ột ví dụ là Sullivan (2000) đã so sánh hiệu suất tài chính của ngân hàng brick- and-mortar và click-and-mortar (Ngân hàng truyền thống và ngân hàng hiện đại), quan sát thì không có sự khác biệt về mặt hiệu suất của 2 nhóm này. Tuy nhiên, Furst (2002) so sánh hệ số ROE của các ngân hàng click-and-mortar và brick-and-mortar và nhận thấy là hiệu suất của những ngân hàng truyền thống cao hơn đáng kể so với những ngân hàng hiện đại. DeYoung (2005) đã thấy rằng sự thành công của những ngân hàng chỉ sử dụng Internet được quyết định chính bởi khả năng của những ngân hàng đó có thích hợp với những công tác quản trị mạnh mẽ và có được thang đo kinh tế cần thiết. Tuy nhiên, những nghiên cứu gần đây có những ảnh hưởng tích cực của ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất ngân hàng bán lẻ (Hernando và Nieto, 2005; DeYoung et al., 2007). Deyoung et al. (2007) đã so sánh môt số phép đo lường hiệu suất của 424 ngân hàng hiện đại Click&M ortar với 5175 ngân hàng truyền thống brick-and-mortar và đã kết luận rằng những ngân hàng có sử dụng Internet giúp tăng cường hiệu suất của những ngân hàng ở US chủ yếu bởi việc tăng doanh thu từ những dịch vụ gởi tiền (Deposit Services). Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu này thất bại trong việc nhận ra tầm quan trọng của phạm vi và sức mạnh của những dịch vụ ngân hàng trực tuyến nhằm tăng cường hiệu suất toàn bộ ngân hàng. Từ góc độ của ngân hàng bán lẻ khái niệm cường độ đề cập đến độ mạnh hay độ tập trung của việc thiết lập trực tuyến. Hay nói một cách khác làm thế nào nâng cao hay giảm xuống là hỗn hợp sản phẩm/dịch vụ dựa trên web cho một ngân hàng cộng đồng cụ thể. M ặc dù nhiều ngân hàng hiện đại click-and-mortar đang tiếp thị một số lượng lớn các sản phẩm trực tuyến, có một lỗ hổng khổng lồ trong cấp độ và sức mạnh những dịch vụ dựa trên nền web được đề xuất bởi các ngân hàng này (Nielsen và Tahir 2002; Chau và Lai, 2003; Hernandez và Mazzon, 2007). Bởi vì ngân hàng trực tuyến (internet banking) được sử dụng như là một công cụ tiếp thị (marketing tool) để thu hút và giữ khách hàng, mở rộng thị trường, tăng cường chất lượng dịch vụ, quy mô và cường độ của những dịch vụ và sản phẩm ngân hàng trực tuyến giống như có một ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của toàn bộ ngân hàng (Chau and Lai, 2003; DeYoung 2007). Tuy nhiên, ngân hàng trực tuyến là một quy trình tiến triển mà không có bất kỳ sự đo lường thống nhất nào để đánh giá sức mạnh của những dịch vụ ngân hàng trực tuyến (Nielsen and Tahir, 2002). Nghiên cứu này sử dụng kết hợp những phương pháp thống kê và lấy mẫu (Sampling and Statistical Procedures) để xây dựng một chỉ số ngân hàng trực tuyến toàn diện và kiểm tra độ ảnh hưởng của ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất ngân hàng cộng đồng. Relevant Literature (Tổng quan lý thuyết) Việc giảm thiểu luật lệ trong ngành ngân hàng và những tiến bộ trong công nghệ thông tin đã khiến cho việc quản lý ngân hàng dễ dàng hơn với một số lượng lớn các chi nhánh và mở rộng dịch vụ vượt xa giới hạn về mặt địa lý hiện có (Berger et al., 2005). Rất nhiều ứng dụng phần mềm mới đã được cải tiến khả năng quản lý cũng như giảm thiểu chi phí cung cấp dịch vụ cho khách hàng. Việc sử dụng Internet cũng như một loại phương tiện giúp những dịch vụ và sản phẩm của ngân hàng vượt ra ngoài giới hạn về mặt địa lý (Bradley và Stewart, 2003). Tương tự, việc sử dụng phổ biến các “thông tin cứng” (hard information) như báo cáo tín dụng, báo cáo thu nhập cũng như là các dữ liệu liên quan tài chính trong việc ra quy ết định cho vay đã đơn giản hóa quá trình phê duyệt khoản vay (Berger, 2003; Cole et al., 2004; Berger et al., 2005). Những thay đổi quy định và tiến bộ công nghệ đã tạo ra một làn sóng M &A (M erge&Acquisition) và mở rộng trong ngành ngân hàng (Avery và Samolyk, 2004; Berger et al., 2005). Và kết quả là số lượng ngân hàng đang giảm xuống nhưng kích thước và số lượng chi nhánh thì tăng lên (Petersen và Rajan, 2002). Ví dụ, một ngân hàng trung bình vào năm 2004 hoạt động với hơn 4 chi nhánh so với năm 1994. Sự mở rộng này làm tăng đáng kể cạnh tranh trong việc cho vay cũng như tiền gửi của bảng cân đối kế toán. Trong một cuộc khảo sát gần đây của các giám đốc ngân hàng cộng đồng, được thực hiện bởi Grant Thornton (2007), hơn 94% số người được hỏi cho biết rằng giữ lại khoản tiền gửi và thu hút khách hàng doanh nghiệp là thử thách chính phải đối mặt của những người làm ngân hàng cộng đồng. Tuy nhiên, việc tăng cường sử dụng các thông tin cứng trong quy ết định cho vay làm giảm tầm quan trọng của mối quan hệ ngân hàng (Petersen và Rajan, 1995; Cole et al., 2004; Berger et al., 2005). Kết quả là những ngân hàng cộng đồng hoạt động hiệu quả hơn sử dụng các thông tin mềm hơn là cạnh tranh với các ngân hàng quốc gia và khu vực, có thể mất đi lợi thế tương đối của họ trong cho vay doanh nghiệp nhỏ (Cole et al., 2004; Berger et al., 2005). Ví dụ, khảo sát của Grant Thornton (2007) chỉ ra rằng 46% giám đốc ngân hàng cộng đồng xem những liên ngân hàng như là một nguồn chính của cạnh t ranh trong năm 2001, tỷ lệ này tăng lên 68% vào năm 2007. Ngân hàng cộng đồng đang chịu trách nhiệm những thử thách mới sau:  M ạo hiểm vào thị trường tài chính phi truyền thống như bảo hiểm, môi giới/ đại lý, quỹ tương hỗ và các dịch vụ bất động sản (Stiroh, 2004).  Tăng cường sử dụng công nghệ để nâng cao năng suất (Kolodinsky et al., 2004; Grant Thornton, 2005; Berge và DeYoung, 2006).  Tiếp thị những dịch vụ và sản phẩm ngân hàng thông qua những kênh phân phối mới chẳng hạn như ngân hàng trực tuyến để thu hút và giữ chân khách hàng cũng như để cải thiện chất lượng dịch vụ tổng thể (Howcroft et al., 2002; Kolodinsky et al., 2004; Acharya và Kagan, 2004; Joseph et al., 2005; Lee et al., 2005; Ndubisi và Wah, 2005; Camarero, 2007; Hernandez và Mazzon, 2007; Roberts và Campell, 2007; Sayar và Wolfe, 2007; Gill, 2008). Mặc dù nhấn mạnh về ứng dụng công nghệ thông tin hiện nay, rất ít nghiên cứu có kiểm tra mối quan hệ giữa hiệu suất ngân hàng trực tuyến và ngân hàng. Hầu hết các nghiên cứu trước đây đã quan sát thấy rằng dấu hiệu hạn chế của việc tăng cường hiệu quả do ngân hàng ngân hàng trực tuyến (Sullivan, 2000; Furst et al., 2002; DeYoung, 2005). Gần đây, DeYoung (2005) đã so sánh hiệu suất của những ngân hàng click-and-mortar và brick-and-mortar và quan sát thấy rằng các ngân hàng click-and-mortar hoạt động hiệu quả hơn ngân hàng brick-and-mortar. Nghiên cứu này cố gắng để giảm thiểu lỗ hổng trong tổng quan lý thuyết bằng cách xây dựng một chỉ số cường độ ngân hàng trực tuyến toàn diện và đánh giá tầm ảnh hưởng của nó trong hiệu suất ngân hàng cộng đồng. Methodology (Phương pháp) Phân tích khung (framework) được sử dụng trong nghiên cứu này được dựa trên hai phương pháp thống kê khác nhau - mô hình phương trình cấu trúc (phân tích nhân tố bậc 2) và phân tích hồi quy bội. Trong sự vắng mặt của thang đo thống nhất, ngân hàng trực tuyến được định nghĩa như một cấu trúc ẩn bậc 2 và ước tính bằng cách sử dụng ứng dụng web thu thập dữ liệu từ các trang web ngân hàng cộng đồng. M ặt khác, một phương pháp toán kinh tế được phát triển bởi Jondrow (1982) được sử dụng để khôi p hục các thừa số hiệu suất từ một biên hiệu quả lợi nhuân ước tính bằng cách sử dụng các dữ liệu tài chính ngân hàng tải về từ FDIC (tổng công ty bảo hiểm tiền gửi liên bang) ( Với 2 chỉ số này, tác động của ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất ngân hàng cộng đồng được kiểm tra bởi việc hồi quy hiệu suất lợi nhuận đo được đối với một số tương quan bao gồm chỉ số ngân hàng trực tuyến (Mitchell và Onruval, 1996; DeYoung và Hasan, 1998; Akhigbe và M cNulty, 2003; DeYoung et al., 2007). Khung khái niệm cơ bản được sử dụng trong nghiên cứu này minh họa trong Hình 1. Ngân hàng trực tuyến được định nghĩa như nhân tố bậc 2 và được ước tính bằng cách sử dụng dữ liệu trang web tập hợp trên 38 biến quan sát (items) đại diện cho 9 tính năng web và dịch vụ ngân hàng chính. (Cột 3 trong Bảng I cho các danh sách biến). Đặc biệt, các ngân hàng cộng đồng sử dụng ngân hàng trực tuyến như là một cơ chế cung cấp quan trọng giống như các dịch vụ ngân hàng cốt lõi (core banking services) như là các ứng dụng ngân hàng cá nhân, vay thương mại, các khoản vay bất động sản (core banking services varible) trực tuyến thông qua trang web của họ. Bởi vì mức độ gia tăng cạnh tranh, các ngân hàng cộng động có thể đa dạng hóa các nguồn thu nhập bằng cách đầu cơ vào các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng phi truyền thống như môi giới, quản lý tiền mặt, tài khoản sweep và các dịch vụ khai thuế (financial services varible). Hơn nữa, bởi vì một sự gia tăng trong tỷ lệ khách hàng bắt đầu sử dụng Internet như là một nguồn thông tin, các ngân hàng cũng có khả năng sử dụng trang web như là một phương tiện phổ biển thông tin về chính sách ngân hàng địa phương và các vấn đề quan trọng khác (general information variable). Hầu hết tất cả các ngân hàng với ứng dụng ngân hàng trực tuyến sử dụng các trang web của mình để giải quyết các mối quan tâm chính của khách hàng về vấn đề liên quan đến sự riêng tư và bảo mật của giao dịch trực tuyến. Ngoài ra, trong một nỗ lực làm cho tổ chức trang web hấp dẫn và hữu ích hơn, các ngân hàng cũng cung cấp một loạt các thông tin liên quan đến ngân hàng như vị trí ngân hàng, giờ hoạt động, dữ liệu liên lạc cũng như thông tin liên quan cộng đồng. Với một cấu trúc chung của những dịch vụ/sản phẩm ngân hàng trực tuyến, ngân hàng trực tuyến (online banking variable) có thể được định nghĩa như một nhân tố bậc 2 và được đo lường bởi các nhân tố bậc nhất – thông tin chung, những dịch vụ tài chính và dịch vụ ngân hàng cốt lõi. Trong khung này tất cả 3 trọng số nhân tố bậc 2 được mong đợi là dương. Chú ý quan trọng là mô hình phương trình cấu trúc có thể xử lý những vấn đề của biến ẩn cũng như lỗi đo lường. Vấn đề này đặc biệt quan t rọng cho nghiên cứu bởi vì hầu hết các biến web là các chỉ số nhị phân đo lường sự hiện diện hay vắng mặt của một dịch vụ cụ thể có sẵn trên một trang web của ngân hàng. Structural equation model (Mô hình phương trình cấu trúc) M ô hình phương trình cấu trúc gồm 2 phần - mô hình đo lường và mô hình phương trình cấu trúc. Thông thường, những mô hình đo lường được đặc tả như (Muthen, 2002; Muthen and M uthen, 2004): yy     (1) xx     (2) và mô hình phương trình cấu trúc được mô tả trong hình 1 Figure 1. Conceptual Frame work Lưu ý: Mẫu bao gồm tất cả những ngân hàng cộng đồng với các trang web đang hoạt động, và có tổng tài sản dưới 1 t ỷ USD (tính đến tháng 12 năm 2003), và đang hoạt động ở 1 t rong những bang ở T rung Tây của Iowa, Minnesota, Montana, North Dakota, and South Dakota. Một t rang web t ìm kiếm phạm vi lớn đã chủ động xác minh và bổ sung những thông t in web được báo cáo bởi những ngân hàng về thu nhập định kì và những báo cáo hoạt động đã t ìm ra 615 trang web đang hoạt động. Tất cả 615 web này đã được phân định để quyết đinh bao nhiêu trong 38 yếu tố được liệt kê ở cột 3 của bảng 1 được chọn. Cronbach’s alpha (a), kí t ự được dùng phổ biến để đo lường độ đồng nhất nội bộ giữa những yếu tố được sử dụng trong việc đo lường những khái niệm t iềm ẩn và được báo cáo ở cột 1. Cả 3 giá t rị a đều tốt hơn t hông thường khi được sử dụng giới hạn điểm 0.7         (3) trong đó y là một vector của sự hồi đáp được quan sát hoặc biến kết quả và x là một vector của việc dự đoán, sự biến thiên, hoặc biến đầu vào. Vector ε và δ là những lỗi đo lường của y và x. Bởi vì cả hai biến ẩn ( và ) không được quan sát, sự hồi đáp được quan sát từ biến y và x được dùng để ước lượng sự tương quan ( y và x ) trong những biến ẩn này. M ô hình cấu trúc của tham số α là mộ vector trong mặt phẳng, β là một ma trận của những hệ số cho việc hồi quy giữa những biến nội, với đường chéo bằng 0 và ma (I – β) là không suy biến;  là một ma trận của những hệ số của những biến ẩn ngoại ( ) trong mối quan hệ cấu trúc; và  là một vector tùy ý của thặng dư. Tuy nhiên, nếu chỉ có lỗi xảy ra trong biến y , dạng rút gọn của mô hình phương trình cấu trúc từ phương trình (1) và (3) như sau: 1( ) ( )yy I B          (4) Trong thuật ngữ LISREL (một chương trình phần mềm về mô hình phương trình cấu trúc được sử dụng rộng rãi), phương trình (4) là mô hình cận 3A (Joreskog and Sorbom, 1996). Mô hình phân tích nhân tố bậc 2 là một trường hợp đặc biệt của mô hình cận 3A khi B = 0. ( )yy        (5) M ô hình phân tích nhân tố bậc 2 (phương trình 5) được dùng trong nghiên cứu này để thiết lập chỉ số ngân hàng trực tuyến (Hình 1) bao gồm 3 nhân tố bậc 1, 1 (thông tin chung), 2 (các dịch vụ tài chính), và 3 (các dịch vụ ngân hàng cốt lõi) và một nhân tố bậc 2,  (ngân hàng trực tuyến). Mỗi một trong 3 nhân tố bậc 1 này được đo lường sử dụng 3 số biểu thị (Bảng I). Ví dụ, cấu trúc ẩn những dịch vụ ngân hàng cốt lõi, 3 , được do lường dựa trên cho vay thương mại, cho vay thế chấp, và ngân hàng cá nhân là những số biểu thị ẩn. Nhân tố bậc 2 được xem như là cấu trúc ẩn cơ sở được dùng như là một thước đo tổng quan các hoạt động của ngân hàng trực tuyến. Trong những phân tích toán kinh tế tiếp theo, sự ảnh hưởng của ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất của ngân hàng cộng đồng được đo đạc sử dụng những giá trị dự đoán của nhân tố bậc 2 (hệ số nợ - factor scores) như là một thước đo gần đúng của các dịch vụ ngân hàng trực tuyến. Profit efficiency (Hiệu quả lợi nhuận) Cả phương pháp tiếp cận hiệu quả lợi nhuận tiêu chuẩn và lợi nhuận thay thế đã được dùng trong những nghiên cứu trước để đánh giá hiệu suất của khu vực tài chính. (Berger and M ester, 1997). Với một loạt giá đầu vào và đầu ra, lợi nhuận tiêu chuẩn đo lường mức độ gần kề mà một ngân hàng cộng đồng đang tạo ra lợi nhuận cực đại. Mặt khác, hiệu quả lợi nhuận thay thế đo lường mức độ gần kề mà một ngân hàng cộng đồng đang tạo ra lợi nhuận cực đại có thể đạt được từ mức độ đầu ra và giá cả đầu vào. Với những giả thiết dưới đây, hàm lợi nhuận tiêu chuẩn có thể đo gần đúng sự hiệu quả của một ngân hàng trong việc cung cấp một dịch vụ kết hợp so sánh với một doanh nghiệp tốt nhất. Tuy nhiên, việc đo lường hiểu quả lợi nhuận thay thế được ưa thích hơn (Berger and M ester, 1997; Akhigbe and M cNulty, 2003). vì phương pháp dự đoán này cung cấp một sự đo lường nhanh chóng hơn của hiệu quả lợi nhuận thậm chí kể cả khi một vài giả thiết không được đáp ứng. Đặc biêt, hiệu quả lợi nhuận thay thế được mong đợi cung cấp thông tin tốt hơn khi có những điều kiện sau:  Khi chất lượng khác nhau không đo đạc được trong những sản phẩm ngân hàng được hiện diện.  Đầu ra bấp bênh và ngân hàng không thể luôn cung cấp một sản phẩm kết hợp tối ưu.  Thị trường sản phẩm không cạnh tranh hoàn toàn và những ngân hang có thể có những kiểm soát vượt ngoài giá cả.  Giá đầu ra không được đo đạc chính xác (Berger and M ester, 1997). Trong dạng logarit tuyến tính, một hàm lợi nhuận thay thế có thể được biểu diễn như là một hàm của giá đầu vào ( w i ), đầu ra ( iy ) và đầu ra thực ( iz ): ln (w, , ) ln lnf y z u     (6) trong đó u biểu thị một nhân tố hiệu suất thấp, có thể làm cho lợi nhuận doanh nghiệp duy trì dưới mức lợi nhuận tiềm lực tối đa, và  biểu thị cho lỗi đo lường và ngẫu nhiên trong hệ thống. Sự thiết lập thực nghiệm của mô hình này đòi hỏi một sự trình bày chi tiết và linh hoạt hơn như dạng khai triển Fourier linh hoạt. Dạng Fourier linh hoạt loại bỏ độ chênh lệch vốn có trong đặc tính hàm chuyển đổi logarit và cũng cấp một sự gần đúng tốt hơn của hàm thực tế dưới đây bằng các tăng hàm chuyển đổi logarit với những thừa số lượng giác. (Gallant, 1981). Berger and M ester (1997) thấy rằng dạng Fourier linh hoạt cung cấp mô hình thực nghiệm tốt nhất bởi vì mỗi sự thêm vào của những thừa số lượng giác trực giao lẫn nhau làm cho hàm gần đúng với đường dữ liệu thực tế. Bởi vì hiệu suất lợi nhuận thấp của ngân hàng được đo đạc bằng độ lệch từ biên được ước lượng, một mô hình phù hợp tốt hơn sẽ cung cấp một ước lượng thích hợp của hiệu suất thấp. Đặc tính này được sự dụng rộng rãi trong việc đánh giá hiệu suất ngân hàng (M itchell and Onruval, 1996; DeYoung and Hasan, 1998; Akhigbe and M cNulty, 2003). Sử dụng dạng hàm Fourier, biên lợi nhuận thay thế: trong đó π là một thang đo biến lợi nhuận của doanh nghiệp, bao gồm các phí và thu nhập lợi tức trừ cho biến phí tổn; θ là một hằng số được thêm vào biến lợi nhuận để số hạng trong hàm logarit tự nhiên là một số dương ( min 1   ). Vector, w, bao gồm 3 giá thị trường cho đầu vào: 1. Giá của tiền gửi và tiền cho vay. 2. Giá của vốn hữu hình (chi phí nhà cửa và trang thiết bị như là phần trăm của tổng thể dinh cơ và tài sản cố định). 3. M ức lương cho người lao động. Vector y biểu diễn cho số lượng của 3 biến đầu ra. 1. Tổng vay thương mai, công nghiệp và bất động sản thực (y 1) 2. Tổng tiền gửi (y 2) 3. Những dịch vụ ngân hàng dựa trên chi phí được đo như thu nhập ngoài lợi tức (y 3) Vector đầu ra thực, z, gồm có 3 biến: 1. Tổng vốn cổ phần (z1) 2. Vốn hữu hình bao gồm cở sở kinh doanh và tài sản cố định (z2) 3. Tỉ lệ nợ xấu cho vay (z3) Số hạng xn, n = 1, 2, …, 5 là những giá trị được điều chỉnh của ln(y i/z1), i = 1, 2, 3 và ln(zr/z1), r = 1, 2, do đó những giá trị này nằm trong khoảng [0,2r], với r là một số radian. Để cực tiểu việc gần đúng gần những điểm kết thúc (endpoints), 10% được loại bỏ từ sự kết thúc của mỗi khoảng để những giá trị x nằm trong khoảng [0.1x2r, 0.9x2r]. Do vậy, biến xn được tính toán bằng công thức 0.2r – μa + μ×variable, trong đó μ = (0.9×2r – 0.1×2r)/(b−a), và [a,b] là tầm của biến được chuyển đổi. Điều kiện đối xứng chuẩn (βij = βj i, γkm = γmk và δrs = δsr) áp dụng cho chuy ển đổi tỷ lệ hàm logarit của phương trình (7). Để áp đặt điều kiện đồng nhất, những biến lợi nhuận và giá đầu vào được chuẩn hóa bằng cách chia cho biến giá đầu vào đầu tiên, w1 (giá tiền gửi và vốn vay). Lợi nhuận, biến đầu ra và đầu ra thực cố định được chuẩn hóa bằng cách biểu thị những biến này như tỷ lệ vốn cổ phần cố định để kiểm soát tính không đồng nhất. Những biển chuyển đổi này thì ít biến đổi so với những ngân hàng lớn, giảm sai lệch, làm cho kết quả có ý nghĩa hơn (Berger and M este, 1997). Đặc biệt, việc chuẩn hóa bằng vốn cổ phần sẽ chuyển đổi các biến phụ thuộc trong phương trình (7) trong một thang đo gần đúng của ROE, đó là một trong những chỉ số hiệu suất tài chính thường được sử dụng. Những thừa số lỗi kép, up andep, lần lượt được đặc tả như nhân tố lợi nhuận không hiệu quả dạng phân bố bán chuẩn mà có thể làm cho lợi nhuận doanh nghiệp dưới mức tiềm năng cực đại và thừa số phân bố chuẩn lỗi ngẫu nhiên. Một dạng sửa đổi của phương trình (7), chỉ có 24 thừa số lượng giác, được ước lượng để giải quyết những vấn đề liên quan tới phần mềm và bậc tự do. Việc hạn chế số lượng thừa số lượng giác để giải quyết các vấn đề dự toán là một thủ tục thông thường (De Young and Hasan, 1998; Akhigbe and M cNulty, 2003). Efficiency correlates (Hiệu quả tương quan) Với sức mạnh ngân hàng trực tuyến và các chỉ số hiệu quả, tác động của các ứng dụng trực tuyến lên hiệu suất tài chính của ngân hàng cộng đồng được đánh giá bởi việc hồi quy chỉ số hiệu quả lợi nhuận ước lượng đối với một số tương quan bao gồm ngân hàng trực tuyến (phần thứ 2 của hình 1). Nhiều nhân tố, như quy mô ngân hàng, hình thức tổ chức (Berger and M ester, 1997), cơ cấu (Hannan, 1991), quản lý và cho giả thuyết đời sống tĩnh (quite life hyp hothesis) (Rhoades and Rutz, 1982; Clark, 1986), thông tin cho vay (Nakamura, 1993), và mối quan hệ khách hàng (Petersen and Rajan, 1995) đã được sử dụng trong các tài liệu để giải thích sự khác nhau quan sát được một cách hiệu quả. Những nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng những nhân tố liên quan tới cơ cấu ngân hàng, mối quan hệ khách hàng, quản lý (chế độ ưu đãi), và việc chọn công nghệ ngân hàng trực tuyến đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu suất tài chính của một ngân hàng (Akhigbe and M cNulty, 2003; DeYoung, 2005; DeYoung et al, 2007; Sayar and Wole, 2007). Dựa trên những nghiên cứu trên, mối quan hệ cơ bản giữa hiểu suất lợi nhuận và các tương quan liên quan: trong đó Xeff, x-hiệu quả ước lượng; Free, phí thu nhập/doanh thu; Lasset, bản ghi (tổng tài sản); Ddep, nhu cầu tiền gửi/tổng tiền gửi; LTdep, tiền gửi có kỳ hạn lớn/tổng tiền gửi; Empg, tốc độ tăng nhân công cho năm 2002; Lnar, tổng số vốn vay/tổng tài sản; Salary , lương và lợi ích người lao động/tổng tài sản; HHI, chỉ số Hirshman-Herfindahl của thị trường tập trung cho các quận (nơi mà ngân hàng hoạt động); NPLr, tỷ lệ nợ xấu cho vay tương đối (tỷ lệ vay nợ xấu cho ngân hàng/tỷ lệ nợ xấu cho vay cho toàn quận); NPLrc, tỉ lệ nợ xấu cho vay cho toàn quận; BHC1, thành viên của một ngân hàng công ty cổ phần; BHC2, thành viên của nhiều ngân hàng công ty cổ phần; NMetro, ngân hàng có trụ sở không thuộc khu vực đô thị; online banking, một chỉ số ngân hàng trực tuyến tổng quan (bắt nguồn từ phương trình (1)-(5)); online banking 2, bình phương online banking; và Statei, những bang nơi mà ngân hàng đặt trụ sở (Iowa, Minnesota, M ontana, North Dakota, and South Dakota). Bởi vì mục tiêu chính của nghiên cứu này là kiểm tra sự ảnh hưởng của sức mạnh ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất ngân hàng, một dạng hàm linh hoạt hơn cho p hép một mối quan hệ không tuyến tính giữa ngân hàng trực tuyến và hiệu suất ngân hàng được chỉ rõ bởi cả mức độ và số hạng bình phương của biến online baking. Tuy nhiên, những mối quan hệ như vậy là kinh nghiệm thuộc bản chất và cần được kiểm chứng bằng thực nghiệm. Những mối tương quan hiệu suất đề cập trong phương trình (8) được bao gồm để đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố ngoại sinh lên hiệu suất (Berger and M ester, 1997; Akhigbe and M cNulty, 2003). Giả sử hiệu suất lợi nhuận là một phân bố chuẩn, phương trình (8) thường được ước tính sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (Berger and M ester, 1997). Tuy nhiên, ngân hàng trực tuyến có thể không hoàn toàn ngoại sinh. Ví dụ, các doanh nghiệp có lợi nhuận cao có nhiều khả năng áp dụng công nghệ mới để giảm chi phí sản xuất như dùng những ứng dụng trực tuyến. M ột phương pháp biến công cụ thường được dùng để giải quy ết các vấn đề nội sinh (DeYoung et al, 2007). Biến thị trường như thu nhập của khách hàng, tỷ lệ dân số đô thị ở thị trường được phục vụ bởi ngân hàng, sự sẵn có của các dịch vụ internet tốc độ cao, sự cạnh tranh nói chung từ các ngân hàng khác, cạnh tranh trực tuyến (cạnh tranh của các ngân hàng khác mà đang cung cấp những dịch vụ trực tuyến) có thể ảnh hưởng đến khả năng áp dụng công nghệ internet của các ngân hàng nhưng không có khả năng ảnh hưởng đến hiệu suất của các ngân hàng, có thể sử dụng như công cụ để suy ra chỉ số ngân hàng trực tuyến ngoại sinh. Do đó, một hàm ngân hàng trực tuyến có để được đặc tả như sau: trong đó Minc, thu nhập bình quân của người tiêu dùng; Popu, tỷ lệ dân số đô thị tại các thị trường được phục vụ bởi ngân hàng; HIS, sự sẵn có của các dịch vụ internet tốc độ cao trên thị trường hoạt động của ngân hàng; Comp , trung bình số lượng các chi nhánh ở quận của các đối thủ cạnh tranh khác mà đang cung cấp các dịch vụ ngân hàng trực tuyến; và Statei, bang nơi mà ngân hàng đặt trụ sở chính (Lowa, M innesota, M ontana, North Dakota, và South Dakota). Giá trị dự đoán từ phương trình bổ trợ này cung một chỉ số ngân hàng trực tuyến mới mà có khả năng ngoại sinh đến mô hình hiệu suất lợi nhuận (DeYoung et al, 2007).. Để nắm bắt ảnh hưởng toàn bộ của ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất ngân hàng, 3 loại hàm hiệu suất lợi nhuận khác nhau được ước lượng. Trong phương trình (6), không có mặt các biến ngân hàng trực tuyến được xem như là mô hình cơ bản (Model-1), phương trình đầy đủ (6), mà không loại trừ các biến ngân hàng trực tuyến, được ước tính là Model-2. Mô hình 3 thu được bằng cách thay thế giá trị dự đoán của chỉ số ngân hàng trực tuyến (online baking) từ phương trình (9) vào phương trình (8). Một khi những hệ số cho 3 mô hình này được ước lượng, ảnh hưởng của các biến riêng lẻ lên hiệu suất ngân hàng có thể được kiểm tra sử dụng một biến đơn t-test và ảnh hưởng kết của nhiều biến được kiểm tra sử dụng sự kiểm tra nối kết dựa trên tỉ số chuyển đổi logarit hợp lệ. Tuy nhiên, trước khi ước lượng phương trình (8), một số mối quan hệ chức năng giữa chỉ số ngân hàng trực tuyến và hiệu suất ngân hàng sẽ được kiểm tra. Đặc biệt, một dạng hàm tuyến tính, logarit tuyến tính và toàn phương sẽ được dùng để thiết lập mối quan hệ phù hợp giữa 2 biến này. Data (Dữ liệu) Khung mô hình được sử dụng trong nghiên cứu này yêu cầu sự kết hợp của dữ liệu sơ cấp và thứ cấp để đánh giá tác động của sức mạnh ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất ngân hàng. Dữ liệu sơ cấp được thu thập từ những website của ngân hàng ở Mỹ và những dữ liệu thứ cấp về tài chính ngân hàng được thu thập từ FDIC website (www.fdic.gov). Bởi vì không khả thi để đánh giá tất cả trang web của các ngân hàng cộng đồng (5,822), 5 bang M idwestern (Iowa, Minnesota, M ontana, North Dakota, và South Dakota), nơi có một số lượng lớn ngân hàng cộng đồng, được lựa chọn làm phạm vi của nghiên cứu. Thứ hai, ứng dụng định nghĩa về quy mô của ngân hàng cộng đồng (DeYoung et al., 2004); những ngân hàng có tài sản dưới 1 tỷ USD, với 1 trang web đang hoạt động, và đang hoạt động trong 5 bang được lựa chọn từ dữ liệu của FDIC’s online – Cơ quan thống kê tín dụng (SDI). Tổng cộng 640 ngân hàng cộng đồng với trang web của chúng đã được lấy làm mẫu. Thứ ba. trong 640 ngân hàng được lấy làm mẫu ở bước 2, 25 ngân hàng được lựa chọn cho nghiên cứu thử nghiệm. M ột phân tích chi tiết cho 25 website của những ngân hàng này đưa ra 38 biến quan sát đại diện cho 9 tính năng web và dịch vụ ngân hàng chính phản ánh số lượng và quy mô cả các dịch vụ trực tuyến được cung cấp. 9 p hạm trù này bao gồm: 1. Vấn đề riêng tư/bảo mật của khác hàng; 2. Thông tin cộng đồng; 3. Vị trí và dịch vụ ngân hàng; 4. Dịch vụ thanh toán trực tuyến; 5. Dịch vụ quản lý tài chính; 6. Những dịch vụ kinh doanh; 7. Cho vay thương mại; 8. Vốn vay bất động sản; 9. Dịch vụ ngân hàng cá nhân (Bảng I và II để biết thêm chi tiết). Thứ tư, các trang web của 615 ngân hàng còn lại được kiểm tra để xác định xem liệu 38 tính năng của web và dịch vụ ngân hàng có được cung cấp trực tuyến hay không. Sử dụng các dữ liệu phân tích web, một tập hợp các chỉ số cho mỗi một trong 9 loại hình dịch vụ được xây dựng bởi các biến tổng hợp trong nhóm. Bởi vì tất cả 9 biến là chỉ số tổng, một mô hình phương trình cấu trúc, sử dụng cho việc đo lường lỗi và biến ẩn, được sử dụng để ước tính một thang đo cường độ thống nhất của ngân hàng trực tuyến. Như đã đề cập trước đó, các dữ liệu tài chính cho các ngân hàng mẫu thu được từ báo cáo FDIC trên SDI và tóm tắt của các khoản tiền gửi. FDIC cung cấp một bộ đầy đủ báo cáo tài chính cho tất cả các báo cáo ngân hàng, mà từ đó các khoản cho vay và tiền gửi, số vốn hữu hình, thông tin nhân viên, và các giá trị vốn tài chính y êu cầu (Bảng II). Nghiên cứu này sử dụng toàn bộ nhân viên của các ngân hàng cộng đồng với các trang web giao dịch và hoạt động tại Iowa, M innesota, Montana, North Dakota và South Dakota - một khu vực thường được mô tả như là "upper M idwest" - chủ yếu vì hai lý do. Đầu tiên, M idwest trên tạo thành một thị trường, tiếp giáp tương đối bị cô lập. Trong phạm vi một ngân hàng cụ thể "thị trường" có thể được định nghĩa, miền Trung Tây trên cũng cung cấp hoạt động tốt nhất, trong đó các ngân hàng có khả năng để cạnh tranh với nhau và không chống lại các ảnh hưởng từ bên ngoài. Thứ hai, vì nền tảng trước đó của nó trong hệ thống ngân hàng đơn vị, một số lượng lớn các ngân hàng cộng đồng vẫn đang hoạt động trong khu vực này. Đơn vị ngân hàng là các ngân hàng cộng đồng hoạt động tại một số quốc gia (chủ yếu là ở miền Trung Tây) có luật hạn chế phân nhánh, cái mà cấm phân nhánh hoặc có hoạt động nhiều hơn một văn phòng ngân hàng đầy đủ dịch vụ. Đây là loại pháp luật dẫn đến việc thuê số lượng lớn các ngân hàng nhỏ độc lập. Đối với hầu hết các phần Riegle Neal Interstate Banking và hiệu quả Đạo luật năm 1994 loại bỏ bất kỳ hạn chế chi nhánh trên khắp các tiểu bang. Ở cấp độ nhà nước, luật phân nhánh trong hầu hết các tiểu bang cũng đã được nới lỏng. Các số liệu thống kê cho thấy rằng hơn 65% của các ngân hàng cộng đồng hoạt động ở các bang lấy mẫu đặt trụ sở chính trong địa điểm ngoài thành thị và gần 40% được kết hợp với các công ty đang nắm giữ nhiều ngân hàng (Bảng II). Trong khi 82% của thị trường được phục vụ bởi các ngân hàng đô thị, 15% khác bao gồm của các cộng đồng nông thôn. Results (Kết quả) Phần đầu tiên của tổ chức mô hình được dùng trong nghiên cứu này bao gồm việc ước lượng một mô hình ngân hàng trực tuyến để suy ra một chỉ số bao quát phản ánh mức độ sản phẩm và dịch vụ ngân hàng được cung cấp bởi một ngân hàng cộng đồng thông qua website trực tuyến. M ột chuỗi các biến xác định và quá trình rút gọn dữ liệu được sử dụng để suy ra sức mạnh ngân hàng trực tuyến chung đo đạc từ 38 biến quan sát (items) thu được từ những website ngân hàng cộng đồng (Table I và Figure 1). 38 biến quan sát này mô tả 9 đặc trưng của web và các dịch vụ ngân hàng (cột 2 và 3 trong Table I). Mô hình ngân hàng trực tuyến bao gồm 3 nhân tố bậc nhất (thông tin chung, các dịch vụ tài chính, và các dịch vụ ngân hàng cốt lõi) và một nhân tố bậc 2 (ngân hàng trực tuyến) và được ước tính sử dụng phương pháp ước lượng hợp lý tối đa như đã nêu trong Jo ¨reskog and So ¨rbom (1996). Mỗi cấu trúc ẩn bậc nhất có 3 chỉ số (cột 1 và 2 trong Table I và mô hình khái niệm được trình bày trong Figure 1). Cronbach’s alpha, hệ số thường được sử dụng như là một thang đo của sự thống nhất bên trong giữa các biến quan sát được dùng trong việc đo lường cấu trúc ẩn, thì lớn hơn điểm cắt thường được sử dụng là 0.7 (Table I). Trong trường hợp thiếu một sự đo lường tính phù hợp đơn nhất, một số chỉ thị như x 2 (mô hình khi bình phương – model chi-square), GFI (chỉ số phù hợp), NNFI (chỉ số phù hợp được chuẩn hóa), và RMSEA (sai số bình phương/sai số tiêu chuẩn của sự gần đúng), được dùng để kiểm tra tính phù hợp toàn bộ của mô hình ước lượng (Jaccard and Wan, 1996; Kline, 1998). Như được mong đợi, giá trị khi bình phương được sử dụng thường xuyên để kiểm tra liệu các mẫu hiệp phương sai là khác nhau đáng kể của mô hình bao hàm hiệp phương sai hay không (x 2 =14.597, df=12, p=0.278), điều này chứng tỏ rằng mô hình thực nghiệp phù hợp. Tất cả các chỉ số phù hợp khác thường được sử dụng gồm có CFI (0.999), GFI (0.996), NNFI (0.999), RMR chuẩn hóa (0.013), và RM SEA (0.016) chỉ ra rằng mô hình thực nghiệm dùng trong nghiên cứu này cung câp một sự phù hợp cho dữ liệu ngân hàng trực tuyến. Trọng số nhân tố cho các cấu trúc ẩn bậc nhất và hệ số tương quan bội bậc hai cho biến y được trình bày trong Table III. Mặc dù 4 trọng số nhân tố nhỏ hơn 0.6, tất cả đều rất có ý nghĩa (p<0.001) và mang dấu mong đợi. Tuy nhiên, trọng số nhân tố được chuẩn hóa hoàn toàn đặc biệt dành cho các nhân tố đo lường các vấn đề liên quan đến quy ền riêng tư và bảo mật của người tiêu dùng, tính năng thanh toán hóa đơn điện tử, các dịch vụ kinh doanh, ngân hàng cá nhân, dịch vụ cho vay thương mai, và các khoản vay bất động sản dân cư cao chấp nhận được (Coursey and Pandey, 2007). Hơn nữa, các giá trị R 2 liên quan tới biến y cũng tương đối cao (dạo động từ 0.17 đến 0.77), đặc biệt cho nghiên cứu dựa trên dữ liệu cắt ngang, ngụ ý rằng các biến quan sát được sử dụng trong mô hình là các chỉ số hợp lý của các cấu trúc ẩn cơ sở mà chúng biểu diễn. Đặc biệt, các ngân hàng mà tương đối hiệu quả trong việc phổ biến thông tin đang sử dụng những chức năng web để truyền các chính sách ngân hàng về những vấn đề bảo mật/riêng tư, thông tin cộng đồng, và cách địa điểm/dịch vụ ngân hàng với khác hàng của họ. M ặt khác, những ngân hàng cộng đồng mà đang cung cấp một mảng rộng các dịch vụ tài chính thì đang đề xuất việc thanh đoán hóa đơn, các dịch vụ đầu tư, và các ứng dụng thương mại thông qua internet. Tương tự, những ngân hàng mà đang tập trung vào các dịch vụ ngân hàng cốt lõi thì đang đề xuất các khoản vay thương mai, các khoản vay bất động sản, và các dịch vụ ngân hàng cá nhân qua internet. Ngoài ra, các trọng số nhân tố bậc 2 cung cấp một sự phù hợp hơn (Table IV). Đặc biệt, tất cả các trọng số nhân tố lớn hơn 0.7, mang dấu dự đoán, và rất có ý nghĩa (p < 0.001). Hơn nữa, những hệ số tương quan bội bình p hương (R2) thì tương đối cao, ngụ ý rằng hơn 85% của sự khác biệt trong các cấu trúc ẩn bậc nhất của thông tin chung và những dịch vụ ngân hàng cốt lõi, và hơn 60% sự khác biệt trong các dịch vụ tài chính được giải thích bởi sự khác biệt trong nhân tố bậc 2 – ngân hàng trực tuyến. Dựa trên những kết quả này, cấu trúc ẩn bậc 2 được xem như là một cấu trúc ẩn cơ sở để đo mức độ của các dịch vụ ngân hàng trên Internet được cung cấp bởi các ngân hàng mẫu và được sử dụng trong mô hình kinh tế tiếp theo được phát triển để kiểm tra tác động của ngân hàng trực tuyến trên hiệu suất của ngân hàng cộng đồng. Dữ liệu tài chính lấy từ trang web FDIC được dùng để phát triển một chỉ số phù hợp về mặt lý thuyết, cái mà phản ánh hiệu suất của những ngân hàng cộng đồng. Quá trình này bao gồm việc ước lượng một hàm lợi nhuận thay thế của dạng Fourier linh hoạt không chuẩn để gần đúng nhất với biên lợi nhuận thực tế cho những ngân hàng cộng đồng và một ứng dụng của phương pháp tiếp cận Johdrow et al. (1982) để rút ra một thang đo hiệu quả từ hàm lợi nhuận thực nghiệm. Những kết quả được ước lượng chỉ ra rằng hiệu quả lợi nhuận bình quân của các ngân hàng cộng đồng thì xấp xỉ 74% (Table II; kết quả cuối cùng có sẵn theo yêu cầu từ các tác giả). Thang đo này là phù hợp với giá trị được báo cáo bởi Akhigbe và M cNulty (2003) cho những ngân hàng nhỏ cho các năm (1990-1996) (74.7%). Trước khi thiết lập mô hình đầy đủ của các tương quan lợi nhuận, p hương trình (8), một mối quan hệ tuyến tính, logarit tuyến tính và hàm bậc 2 giữa thang đo hiệu suất ngân hàng và chỉ số ngân hàng trực tuyến được kiểm tra. Kết quả cho dạng hàm bậc 2, cái mà có sự phù hợp nhất, được trình bày trong Table V. Biến ngân hàng trực tuyến trong M odel-A là điểm của nhân tố bậc 2 thu được từ mô hình phương trình cấu trúc được mô ta trong các phương trình (1)-(5). Mặt khác, giá trị dự đoán của biến chỉ số ngân hàng trực tuyến dùng trong M odel-B được lấy từ phương trình (9). Bởi vì các biến đo lường hiệu suất và sức mạnh ngân hàng trực tuyến có thể là nội sinh, một phương pháp biến công cụ, đã được mô tả trong phần phương pháp luận, được dùng để tạo ra thang đo độc lập cho chỉ số ngân hàng trực tuyến – giá trị dự đoán của chỉ số ngân hàng trực tuyến. Cả hai thừa số tuyến tính và bậc 2 trong cả hai mô hình đều có ngụ ý là tác động của ngân hàng trực tuyến lên hiệu suất tài chính của ngân hàng cộng đồng sẽ cao hơn vào lúc đầu nhưng giảm sau khi đạt đến đỉnh. Bởi vì một số các nhân tố khác bao gồm chi phí của ngân hàng và cơ cấu doanh thu, quy mô, vị trí, cơ cấu thị trường cũng ảnh hưởng đến hiệu suất (Berger và M ester, 1997; Akhigbe và McNulty, 2003), phân tích hồi quy bội (phương trình (8)) nên được ước tính để tránh sự trùng hợp. Phân tích hồi quy bội có thể tách các tác động thực tế của ngân hàng trực tuyến từ ảnh hưởng chung của các biến ngoại sinh lên hiệu suất. M ối quan hệ giữa ngân hàng trực tuyến và hiệu suất được phân tích rõ hơn bằng cách sử dụng các kết quả từ phương trình (8). Kết quả hồi quy của hiệu quả tương quan cho mô hình cơ sở, Model-1 (phương trình (8)), được trình bày trong Table VI (cột 2). Mặc dù có một số khác biệt trong đặc tính mô hình, việc chọn thời gian lấy mẫu, và một quy mô lấy mẫu tương đối nhỏ trong nghiên cứu này (615 ngân hàng), hầu hết các thông số ước lượng phù hợp với nghiên cứu trước đây (Berger và M ester, 1997; DeYoung và Hasan, 1998; Akhigbe và M cNulty, 2003). Ví dụ, các hệ số của nhu cầu trên tổng số tiền gửi, tỷ lệ tiền gửi có kỳ hạn lớn, mức lương, tỷ lệ nợ xấu cho vay tương đối, và tỷ lệ nợ xấu cho vay ở thành phố là đáng kể và mang dấu đồng nhất theo báo cáo của Akhigbe và M cNulty (2003). Hệ số dương gắn liền với nhu cầu trên biến tổng số tiền gửi thì phù hợp với kỳ vọng trước là tiền gửi không kỳ hạn là một nguồn chi phí thấp của quỹ mà làm tăng lợi nhuận ngân hàng. M ặt khác, một mối quan hệ âm giữa hiệu suất lợi nhuận và tỷ lệ tiền gửi kỳ hạn lớn, tỷ lệ nợ xấu cho vay tương đối, và tỷ lệ nợ xấu cho vay ở thành phố và phù hợp với sự quan sát mà tiền gửi có kỳ hạn lớn thì tốn hơn là có giá trị hơn so với tiền gửi lẻ và các khoản nợ xấu cho vay làm giảm lợi nhuận. M ặc dù các hệ số của HHI và các biến Non-M etro Bank mang dấu âm, tác động tổng thể của 2 biến này lên hiệu suất lợi nhuận là dương (Table VII). Tuy nhiên, chỉ có tác động tổng của biến Non-Metro Bank là có ý nghĩa thống kê chỉ ra rằng những ngân hàng cộng đồng không ở khu vực trung tâm có hiệu suất hơn khoảng 2.2% so với những ngân hàng cộng ở khu vực trung tâm. Hơn nữa, đạo hàm của biến (1-loan/asset) thì có ý nghĩa với dấu âm chỉ ra rằng những ngân hàng cộng đồng với một tỷ lệ tài sản không cho vay cao hơn thì trung bình hiệu suất ít hơn 17.3% so với những ngân hàng với tỷ lệ tài sản cho vay cao hơn. Kết quả này phù hợp với quy định đặt ra “cuộc sống tĩnh” mà các nhà quản lý ngân hàng nhỏ, những người đang hoạt động trong thị trường ít cạnh tranh hơn, có xu thế kém hiệu quả hơn bởi vì họ duy trì một tỷ lệ cao các tài sản ít rủi ro để được tận hưởng yên bình (Rhoades và Rutz, 1982; Clark, 1986; Akhigbe và M cNulty, 2003). Cho rằng những kết quả từ mô hình cơ sở là phù hợp với các nghiên cứu trước đó, các thông số của từ Model-2 và M odel-3 (cột 4 và 6 trong Table VI) cung cấp một cơ sở hợp lý cho việc đánh giá ảnh hưởng của những ứng dụng web lên hiệu suất. Việc kiểm tra tỉ số hợp lẽ logarit, cái mà đo lường tầm quan trọng của mô hình ước lượng đối với một đặc tính hạn chế hơn, cũng có ý nghĩa (p<0.001) cho cả hai mô hình. Những hệ số liên hợp với các biến online banking và online banking 2 trong cả hai Model-2 và Model-3 là có ý nghĩa (p<0.001) và mang dấu đối nhau để chỉ ra một mối quan hệ phi tuyến giữa hiệu suất ngân hàng và sức mạnh ngân hàng trực tuyến (Table V). Như mong đợi, những kết quả này chỉ ra rằng hiệu suất tài chính của các ngân hàng cộng đồng bắt đầu tăng vào lúc đầu bởi vì mật độ của các dịch vụ ngân hàng trực tuyến tăng, đạt tới đỉnh và sau đó bắt đầu giảm. Như đã được thảo luận trong phần phương pháp luận, bao gồm các chỉ số ngân hàng trực tuyến trong hàm hiệu suất (M odel-2) có thể tạo ra một vấn đề nội sinh biến. Một phương pháp biến công cụ, được sử dụng rộng rãi trong việc giải quy ết vấn đề này, đã được chọn trong nghiên cứu này . Quá trình này bao hàm việc ước lượng một phương trình bổ trợ (phương trình (9)) để dự đoán chỉ số ngân hàng trực tuyến (kết quả cho phương trình (9) có sẵn nhưng không được trình bày) và tái dự đoán hàm hiệu suất (phương trình (8)) sau khi thay thế chỉ số ngân hàng trực tuyến với giá trị được dự đoán của nó (M odel-3). Do đó, kết quả đạt được từ quá trình này là phù hợp và cung cấp nền tảng cho việc phân tích xa hơn. Đạo hàm của hàm hiệu suất lợi nhuận được tóm tắt trong Table VII nêu bật 4 vấn chính. Thứ nhất, những ngân hàng cộng đồng không ở khu vực trung tâm có xu hướng hơn 2% hiệu suất lợi nhuận so với đối tác của họ ở thành phố (Akhigbe và McNulty, 2003). Thứ hai, những ngân hàng với một tỷ lệ tài sản không cho vay cao hơn có xu hướng ít hơn 16% hiệu suất so với những ngân hàng với tài sản không cho vay nhỏ hơn ngay cả sau khi tính toán tác động của sức mạnh ngân hàng trực tuyến. Thứ ba, một sự gia tăng 10% trong chi phí lao động sẽ làm giảm hiệu suất lợi nhuận khoảng 1%. Hơn nữa, các ngân hàng cộng đồng mà đang sử dụng internet để phổ biến thông tin về các dịch vụ ngân hàng và cung cấp các dịch vụ tài chính và ngân hàng cốt lõi có khoảng hơn 1% hiệu suất so với những ngân hàng không cung cấp những dịch vụ ngân hàng trực tuyến này. Summary and conclusions (Tóm tắt và kết luận) Nghiên cứu này sử dụng 2 phương pháp thống kê khác nhau (mô hình phương trình cấu trúc và phương pháp toán kinh tế) trong việc xây dựng ngân hàng trực tuyến và chỉ số hiệu suất lợi nhuận. Bởi vì ngân hàng trực tuyến là một khái niệm mở, nó được định nghĩa như là một cấu trúc ẩn và được ước lượng bằng những dữ liệu của ứng dụng web được thu thập từ những ngân hàng cộng đồng (Hình 1). Một phương pháp tham số, lần đầu tiên được đề xuất bởi Jondrow, là dùng để xác định mức hiểu quả của ngân hàng đo đạc từ một biên hiệu suất lợi nhuận thay thế được ước lượng sử dụng dữ liệu tài chính. M ối quan hệ giữa độ mạnh của ngân hàng trực tuyến và hiệu suất ngân hàng tổng thể được đánh giá bởi việc đo lường hiệu quả lợi nhuận hồi quy so với số lượng các biến trong chỉ số độ mạnh của ngân hàng trực tuyến. Phù hợp với những nghiên cứu trước, mô hình ước lượng chỉ ra rằng những ngân hàng cộng đồng với một phạm vi lớn những dịch vụ ngân hàng trực tuyến là hiệu quả hơn những web bị giới hạn. Những kết quả này chi ra rằng ngân hàng trực tuyến là một lựa chọn chiến lược quan trọng cho việc cạnh tranh vị trí của những ngân hàng cộng đồng. Việc xây dụng một mạng lưới sản phẩm lớn dựa trên web bởi những ngân hàng cộng đồng cho phép các tổ chức kinh tế cạnh tranh cho khách hàng, việc này theo truyên thống có thể nằm ngoài thị trường địa phương (local market). Bởi vì mức độ hấp dẫn khách hàng từ cách dịch vụ ngân hàng dựa trên web gia tăng, cùng với nhu cầu cho những dịch vụ thuộc loại này, ngân hàng cộng đồng nên thiết kế một sản phẩm kết hợp để gia tăng hiệu suất lợi nhuận, trong khi kết hợp nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng. Đây là loại định hướng chiến lược sẽ mở rộng cơ sở khách hàng của công ty nói chung và phân khúc thị trường nói riêng, thứ mà đòi hỏi các dịch vụ trực tuyến mạnh mẽ. Managerial implications (Quản lý tác động) Bởi vì các ứng dụng trực tuyến tiếp tục tăng, các ngân hàng cộng đồng đang tái cơ cấu các kết hợp sản phẩm của họ và mở rộng các kênh phân phối của để thu hút và giữ chân khách hàng hiểu biết về web. Mặc dù các khách hàng mới này có thể không được gắn bó như với các ngân hàng cộng đồng địa phương như trước đây, họ chủ yếu quan tâm về tính khả dụng và chức năng sản phẩm. Nói cách khác, bởi vì các tổ chức tài chính cố gắng để mở rộng tầm ảnh hưởng của họ vượt ra ngoài phạm vi truyền thống của mối quan hệ ngân hàng, sự sẵn có của các sản phẩm và dịch vụ trực tuyến có khả năng trở thành một yếu tố trội trong việc điều chỉnh các ngân hàng cộng đồng như các thực thể cạnh t ranh. Hơn nữa, sự dịch chuyển nhân khẩu dự kiến trong lĩnh vực ngân hàng cộng đồng cũng sẽ nâng cao nhận thức của khách hàng ngân hàng trực tuyến và tăng tầm quan trọng của sản phâm kết hợp như là công cụ cạnh tranh. Bởi vì sự phát triển của công nghệ, ngân hàng trực tuyến có khả năng trở thành một chiến lược cần thiết hơn một quá trình để đạt được một lợi thế cạnh tranh. M ặc dù hầu hết các ngân hàng cộng đồng đang cung cấp một số lượng lớn dịch vụ ngân hàng trực tuyến, nó không phải là rõ ràng liệu các dịch vụ này đã thành công trong việc cải thiện hiệu suất tổng thể của ngân hàng. M ô hình thực nghiệm được phát triển trong bài viết này cung cấp một khung độc đáo để đo lường tác động của công nghệ thông tin vào hoạt động tài chính. Người quản lý ngân hàng có thể sử dụng khung này để hiểu mối quan hệ giữa các dịch vụ ngân hàng trực tuyến khác nhau và đánh giá các dịch vụ này như thế nào ảnh hưởng đến lợi nhuận tổng thể của một tổ chức tài chính.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdf2_nhom_11_online_banking_file_dich_7158.pdf
Luận văn liên quan