Trong bài viết này, tác giả nghiên cứu các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2010-2018. Thông qua nghiên cứu này nhằm xác định và đo lường mức độ tác động của các yếu tố đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM Việt Nam, từ đó đưa ra một số kiến nghị cụ thể nhằm nâng cao tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM Việt Nam trong thời gian tới.
TẠP CHÍ KINH TẾ - CƠNG NGHIỆP Số 25 – Tháng 11/2020 CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ LỆ AN TOÀN VỐN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Determinants of capital adequacy ratio in Vietnam Commercial Banks Trần Thị Mỹ Hạnh1 Học viên Cao học Trường Đại học Kinh tế Cơng nghiệp Long An tranhanh253@gmail.com Tóm tắt — Từ năm 2020, ngân hàng phải tuân thủ tỷ lệ an toàn vốn (CAR) theo tiêu chuẩn Basel II với quy định khắt khe Tuy nhiên, đến hết năm 2019 có 16 Ngân hàng Thương mại cổ phần đáp ứng tỷ lệ Muốn nâng cao tỷ lệ an toàn vốn, ngân hàng phải xác định yếu tố tác động đến Vì vậy, mục tiêu nghiên cứu tìm yếu tố nội ngân hàng tác động đến tỷ lệ an toàn vốn Bài nghiên cứu sử dụng mẫu 19 Ngân hàng Thương mại Việt Nam giai đoạn từ năm 2010-2018 với mơ hình hồi quy gồm biến độc lập Kết nghiên cứu phương pháp bình phương nhỏ tổng quát (GLS) cho thấy quy mô ngân hàng (SIZE), hệ số đòn bẩy (LEV), tỷ lệ huy động vốn (DEP) có tác động âm lên CAR Trong đó, tỷ lệ cho vay (LOA) tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động dương lên CAR Nghiên cứu tỷ suất lợi nhuận tài sản (ROA) tác động khơng có ý nghĩa thống kê lên tỷ lệ an toàn vốn ngân hàng Abstract — From 2020, banks will have to comply with capital adequacy ratio (CAR) under Basel II standards with stricter regulations However, by the end of 2019, only 16 joint stock commercial banks will meet this ratio To improve the capital adequacy ratio, banks must identify the factors affecting it Therefore, the main objective of this study is to understand the internal factors of the bank that affect capital adequacy ratio The paper uses a sample of 19 Vietnamese commercial banks from 2010-2018 with a regression model of independent variables Research results using the method of Generalized Least Squares (GLS) show that bank size (SIZE), leverage ratio (LEV), deposits ratio (DEP) have a negative impact on CAR Meanwhile, the loan ratio (LOA) and non performing loans ratio (NPL) have a positive impact on CAR The study also shows that return on assets (ROA) does not have a statistically significant impact on a bank's CAR Từ khóa — Tỷ lệ an tồn vốn, Basel, GLS, Ngân hàng Thương mại Việt Nam Giới thiệu Tỷ lệ an toàn vốn thước đo quan trọng để đo mức độ an toàn hoạt động ngân hàng, chuyên gia đầu ngành lĩnh vực ngân hàng thuộc Ủy ban Basel xây dựng phát triển Basel hiệp ước đưa nguyên tắc chung, luật ngân hàng Ủy ban Basel giám sát hoạt động ngân hàng [10] Hiện tại, Việt Nam áp dụng theo tảng, định hướng Basel II Đây yêu cầu cần thiết hệ thống Ngân hàng Thương mại (NHTM) Việt Nam xu hội nhập mở cửa thị trường, nhằm tăng cường lực hoạt động, hạn chế rủi ro nâng cao lực cạnh tranh NHTM Việt Nam thời gian tới Trên sở định hướng triển khai Basel II theo đề án Chính Phủ, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) ban hành Thông tư 41/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016 quy định tỷ lệ an toàn vốn ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước phải đáp ứng tỷ lệ an toàn vốn theo tiêu chuẩn Basel II ngồi vốn có tính đến rủi ro tín dụng, cịn tính đến rủi ro hoạt động rủi ro thị trường, tỷ lệ tối thiểu 8%, thông tư áp dụng từ 01/01/2020 [6] Tỷ lệ an toàn vốn hệ thống ngân hàng nước ta bình quân khoảng 12,21% theo số liệu đến ngày 30/11/2019 cơng bố trang NHNN, khối NHTM nhà nước có 10,55%, Ngân hàng TMCP 10,63% thấp mức trung bình tồn hệ thống thấp năm 2018 [12] Trong viết này, tác giả nghiên cứu yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn NHTM Việt Nam giai đoạn từ năm 2010-2018 Thông qua nghiên cứu nhằm xác định đo lường mức độ tác động yếu tố đến tỷ lệ an toàn vốn NHTM Việt 64 TẠP CHÍ KINH TẾ - CÔNG NGHIỆP Số 25 – Tháng 11/2020 Nam, từ đưa số kiến nghị cụ thể nhằm nâng cao tỷ lệ an toàn vốn NHTM Việt Nam thời gian tới Phương pháp nghiên cứu 2.1 Mơ hình phương pháp nghiên cứu Tác giả sử dụng mơ hình nghiên cứu dựa kế thừa mơ hình nghiên cứu tác giả Thân Thị Thu Thủy Nguyễn Kim Chi [9] có thay đổi sau : CARit = β0 + β1*SIZEit + β2*ROAit + β3*LEVit + β4*DEPit + β5*LOAit + β6*NPLit + μit Trong đó: CARit: Tỷ lệ an tồn vốn ngân hàng i thời điểm t (SIZE)it: Quy mô ngân hàng i thời điểm t, lượng hóa logarit tự nhiên tổng tài sản ngân hàng (ROA)it: Tỷ suất lợi nhuận tài sản ngân hàng i thời điểm t (LEV)it: Hệ số đòn bẩy ngân hàng i thời điểm t, lượng hóa tổng vốn huy động vốn chủ sở hữu (DEP)it: Tỷ lệ huy động vốn ngân hàng i thời điểm t, lượng hóa tổng vốn huy động tổng tài sản (LOA)it: Tỷ lệ cho vay ngân hàng i thời điểm t, lượng hóa tổng dư nợ cho vay tổng tài sản (NPL)it: Tỷ lệ nợ xấu ngân hàng i thời điểm t, lượng hóa tổng nợ xấu (nhóm 3, 4,5) tổng dư nợ μit: phần dư mơ hình ngân hàng i thời điểm t β0: hệ số góc phương trình βi (i = 1, 2, 3, 4, 5, 6) hệ số hồi quy biến độc lập Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm xác định đo lường mức độ tác động yếu tố lên tỷ lệ an toàn vốn (CAR) NHTM Việt Nam với hỗ trợ xử lý số liệu phần mềm Stata 13 2.2 Dữ liệu nghiên cứu Theo công bố trang NHNN, đến ngày 30/06/2019 nước có 35 NHTM, nhiên thời gian nghiên cứu có hạn để đảm bảo mẫu nghiên cứu cân xứng, có số ngân hàng không công bố báo cáo đầy đủ hàng năm, nghiên cứu chọn 19 NHTM Việt Nam (chiếm 54% tổng số ngân hàng), ngân hàng có quy mơ vốn điều lệ cao, chiếm thị phần lớn hệ thống NHTM Việt Nam [2] Sử dụng nguồn liệu thứ cấp tác giả thu thập từ Báo cáo 19 NHTM Việt Nam thu thập từ trang web https://finance.vietstock.vn/ [11] Các số tài ngân hàng tác giả tính tốn dựa báo cáo tài hợp kiểm toán hàng năm 19 NHTM Việt Nam giai đọan từ 2010 - 2018 Kết nghiên cứu thảo luận Tác giả tiến hành hồi quy theo mơ hình, kết Bảng 1: Phương pháp bình phương nhỏ thơng thường (OLS): mơ hình khơng phân biệt đặc điểm ngân hàng nghiên cứu năm 65 Số 25 – Tháng 11/2020 TẠP CHÍ KINH TẾ - CƠNG NGHIỆP Phương pháp hồi quy yếu tố tác động cố định (FEM): phát triển từ mơ hình OLS, phân biệt đặc điểm ngân hàng, biến độc lập có tương quan với phần dư mơ hình Phương pháp hồi quy yếu tố tác động ngẫu nhiên (REM): phát triển từ mơ hình OLS, phân biệt đặc điểm ngân hàng, nhiên biến độc lập khơng có tương quan với phần dư mơ hình Bảng Bảng tóm tắt kết hồi quy mơ hình OLS, FEM, REM Mơ hình OLS FEM REM Biến CAR CAR CAR SIZE -0,0158*** -0,0294*** -0,0176*** [-4,05] [-2,82] [-3,64] -0,6256 -0,5524 -0,607 [-1,48] [-1,22] [-1,44] -0,00356*** -0,00277** -0,00344*** [-3,12] [-2,01] [-2,88] -0,1351** -0,2185*** -0,168*** [-2,28] [-2,89] [-2,68] -0,0205 0,055 -0,0038 [-0,79] [1,35] [-0,13] 0,2532 0,2385 0,248 [1,33] [1,23] [1,33] 0,596*** 0,873*** 0,647*** [6,80] [4,94] [6,50] N 171 171 171 R2 0,4157 0,3872 0,413 ROA LEV DEP LOA NPL Hằng số Nguồn: Tổng hợp từ liệu nghiên cứu dựa phần mềm Stata 13.0 Ghi chú: * p < 0,1, **p < 0,05, ***p < 0,01 Sau chạy hồi quy mơ hình thử nghiệm, tác giả sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình thích hợp FEM REM Kết thể bảng 2, giả thiết sau: H0: Khơng có mối tương quan biến độc lập thành phần ngẫu nhiên (REM thích hợp) H1: Có mối tương quan biến độc lập thành phần ngẫu nhiên (FEM thích hợp) Bảng Kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình FEM hay REM Chi2 (6) Prob>chi2 9,28 0,1586 Nguồn: Tổng hợp từ liệu nghiên cứu dựa phần mềm Stata 13.0 Theo Bảng giá trị Prob > 0,05; điều có nghĩa chấp nhận giả thiết H0, ta chọn mô hình REM cho nghiên cứu (Huỳnh Đạt Hùng [3]) Tiếp theo nữa, tác giả kiểm định khuyết tật mơ hình theo bảng 3, hệ số phóng đại phương sai (VIF) biến nhỏ 10 với giá trị trung bình 1,55 Vì vậy, liệu nghiên cứu không xuất hiện tượng đa cộng tuyến, tức biến độc lập khơng có tương quan chặt chẽ với theo Huỳnh Đạt Hùng [1] 66 Số 25 – Tháng 11/2020 TẠP CHÍ KINH TẾ - CƠNG NGHIỆP Bảng Hệ số phóng đại phương sai (VIF) Biến SIZE ROA VIF 1,91 1,22 LEV DEP LOA NPL Trung bình VIF 2,26 1,61 1,24 1,07 1,55 Nguồn: Tổng hợp từ liệu nghiên cứu dựa phần mềm Stata 13.0 Bảng Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian cho mơ hình REM 3,33 Chibar2(01) 0,034 Prob > Chibar2 Nguồn: Tổng hợp từ liệu nghiên cứu dựa phần mềm Stata 13.0 Nhìn vào Bảng ta thấy p < 0,05; ta kết luận bác bỏ giả thiết H0, tức mơ hình có tượng phương sai số thay đổi [3] Bảng Kiểm định Wooldridge 26,555 F(1,18) 0,0001 Prob > F Nguồn: Tổng hợp từ liệu nghiên cứu dựa phần mềm Stata 13.0 Theo Bảng 5, ta thấy giá trị Prob < 0,05; ta kết luận bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa có tượng tự tương quan tồn mơ hình nghiên cứu [3] Như vậy, mơ hình nghiên cứu tác giả có xảy tượng phương sai sai số thay đổi tự tương quan, để khắc phục khuyết tật này, tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ tổng quát (GLS) Phương pháp GLS ta biến đổi thành phần mơ hình ban đầu biến phụ thuộc, biến độc lập, nhiễu mơ hình thành đại lượng mới, nhờ phương sai nhiễu khơng thay đổi, mơ hình thỏa mãn giả thiết hồi quy tuyến tính cổ điển sau ta áp dụng phương pháp bình phương nhỏ thơng thường (OLS) để hồi quy cho mơ hình [3] Kết ước tính yếu tố ảnh hưởng đến CAR theo phương pháp GLS tóm tắt theo Bảng Bảng Kết hồi quy theo phương pháp bình phương nhỏ tổng quát (GLS) CAR Hệ số hồi quy Sai số chuẩn SIZE -0,014** 0,004 ROA -0,502*** 0,291 LEV -0,003** 0,001 DEP -0,090** 0,033 LOA 0,044* 0,021 NPL 0,215* 0,108 Hằng số 0,472 0,070 R2 0,4157 Wald chi2(6) 84,28 Prob > chi2 0,000 Nguồn: Tổng hợp từ liệu nghiên cứu dựa phần mềm Stata 13.0 Ghi chú: *p < 0,05, **p < 0,01, ***p