GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Tính cấp thiết của đề tài
Hệ số an toàn vốn a được a sử dụng như một a chỉ số để ngân hàng và nhà đầu tư nhận biết mức độ rủi ro của từng a ngân hàng Với mục đích tăng a tính hiệu quả và ổn định của hệ thống Ngân hàng a thương mại, hệ số an toàn vốn được sử dụng như một thướca đo báo hiệua cho người gửi tiền trước những rủi ro a của a ngân hàng Thông qua hệ số an toàn vốn, nhà đầu a tư có thể xác a định được khả năng của ngân hàng trong việc thực hiện thanh a toán các khoản nợ có thời hạn và bảo đảm các rủi ro Trong a thực tế, khi bảo a đảm được tỷ lệ an toàn vốn a ngân a hàng đã a có được a khả năng bảo vệ mình và bảo vệ a khách a hàng của mình trước những cú sốc về tài chính.
Năm 2004 Ủy ban Basel lại giới thiệu phiên bản mới với tên gọi Basel 2, có hiệu lực từ năm 2007 và kết thúc thời gian chuyển đổi đến năm 2010 Nội dung của Basel 2 bao gồm a 3 trụ cột chính: trụ cột thứ nhất a liên quan đến a duy trì tỷ lệ vốn bắt buộc, trụ cột thứ 2 và thứ 3 liên quan đến quy trình đánh giá hoạt động thanh tra, giám sát và công bố a thông a tin Theo trụ a cột 1, tỷ lệ vốn bắt buộc tối thiểu vẫn là 8% Các định nghĩa a về vốn không thay đổi và tử số để tính a hệ số an toàn vốn vẫn bao gồm a vốn cấp 1 và vốn cấp 2 Tuy nhiên, phần a mẫu số để tính hệ số an toàn vốn có một số thay đổi đáng kể: hệ số rủi ro của tài sản không chỉ phụ a thuộc vào tài sản đảm bảo và a nhóm khách a hàng, mà còn phụ thuộc vào độ nhạy rủi ro trong mỗi loại và hệ số tín nhiệm của từng khách a hàng Mặc dù đã có một số cải tiến đáng kể so với Basel 1, những tiêu chuẩn của Basel 2 được a cho là vẫn chưa đủ mạnh để ngân hàng có a thể chống đỡ trước hàng loạt các rủi ro Một lần nữa, vào ngày 12/9/2010, Ủy ban Basel đã a giới thiệu bộ tiêu chuẩn an toàn vốn tối thiểu với tên gọi Basel 3.
Bộ tiêu a chuẩn a này có hiệu a lực từ năm 2013 và sẽ kết thúc thời gian chuyển a đổi vào đầu năm 2019. Đứng a trước những a thay đổi và cải tiến a của Hiệp ước Basel, Việt a Nam không nằm trong danh sách các quốc gia thành viên của Ủy ban Basel về giám sát a ngân hàng, tức không chịu áp lực phải vận dụng a các a quy định an toàn của các hiệp ước này, song việc vận dụng các hiệp ước Basel trong hoạt a động quản a trị ngân hàng a là vấn đề hết sức ý nghĩa và cần thiết đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam Với việc tuân thủ các chuẩn mực quốc tế, hoạt động a của hệ thống ngân hàng Việt Nam a sẽ ngày càng lành mạnh hơn, khả a năng a cạnh a tranh của các ngân hàng sẽ ngày càng được nâng cao hơn và tính an toàn hoạt động cũng ngày càng đảm bảo hơn.
Tuy nhiên khi áp dụng các chuẩn mực của Hiệp ước Basel, hệ thống ngân hàng Việt Nam sẽ gặp những khó khăn trong việc nâng a cao hệ số an toàn vốn theo thông lệ quốc tế do đó việc nghiên cứu về hệ số an a toàn vốn, hiểu được tác động hệ số an toàn vốn lên rủi ro và a lợi nhuận của a Ngân hàng thương a mại Việt Nam vàa một trong những vấn đề vô cùnga cần thiếta đối với các nhà quản trị Ngân hàng thương mại Việt Nam, từ đó đưa a ra các giải pháp thúc đẩy nâng cao hệ số an toàn vốn theo chuẩn mực hiệp ước Basel. Bên cạnh đó hệ số an a toàn vốn là một a trong những tiêu chí quan trọng a nhất a để đánh giá mức độ an toàn trong a hoạt động kinh doanh của ngân hàng theo thông a lệ quốc tế.
Tại Việt Nam, sự tăng a trưởng a vốn a của ngân hàng luôn được sự quan tâm đặc a biệt của a các nhà quản trị ngân hàng a trong các mục tiêu, chiến lược, kế hoạch a thực hiện Dưới sự phát triển ngày càng hoàn a thiện và lớn mạnh của hệ thống ngân hàng trong những a năm qua luôn a gắn liền với tiềm ẩn những rủi ro và nguy cơ lớn tác động a trực tiếp đến a sự an toàn và lành mạnh của hệ a thống Ngân hàng a thương mại Chính vì vậy hệ số an toàn vốn đã có sự biến động theo thời gian.
Theo quy định a quản a lý của a Ngân hàng Nhà nước (NHNN) thì tỷ lệ an toàn a vốn tối thiểu đã được ban a hành thông a qua các quy định, thông tư, nghị quyết qua từnga thời kỳ như sau: Ngày 25/08/1999, NHNN ban hành Quyếta định 297/1999/QĐ-NHNN5 quy định Tổ chức tín dụng (trừ chi nhánh ngân hàng nước ngoài) phải duy trì tỷ lệ tối thiểu 8%, tuy nhiên phương pháp tính a vẫn a còn a đơn giản a và chưa a phản ánh a đầy đủ nội dung Basel 1 Ngày
19/04/2005, NHNN ban hành Quyết a định 457/2005/QĐ-NHNN vẫn quy định hệ số an toàn vốn là 8% nhưng phương pháp tính tiếp cận được Basel 1 (trong a việc phân loại tài sản a có cụ thể vàa chi tiết hơn) Sau đó, Ngân hàng nhà nước Việt Nam ban hành Thông tư số 13/2010/TT-NHNN ngày 20/05/2010 nâng tỷ lệ an toàn vốn a tối thiểu lên 9% và từng bước tiếp cận Basel 2 Đây là hai mốc a thay đổi cơ bản về tỷ lệ an toàn vốna tối thiểu quy định đối với các ngân hàng thương mại Việt a Nam Trong a thời gian qua, NHNN đã a có những thay đổi đáng kể về mặt quy định để phù hợp với thông lệ quốc tế, a từng bước a tiếp cận Basel 1, Basel 2.
Tuy nhiên thực tế trong thời gian qua, a hệ số CAR của a các a NHTM Việt a Nam từ năm 2005 đến 2019 có sự thay đổi theo các a năm Cụ thể a bắt a đầu từ năm
2008 thì hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại đều a trên mức 8%, không có bất cứ ngân hàng a nào với hệ số an toàn vốn nhỏ hơn 8% Hệ số an toàn vốn trung a bình ngành a ngân hàng năm 2005 là 20.47%, sang năm a 2008 là 20.35% và giảm dần a đến năm 2014 đạt mức 13.61%, tăng lên 14.39% năm
2015 thì bắt đầu a giảm đến năm a 2019 là 12.99% (Vũ Phương Hùng a và Đặng Ngọc Đức, 2020) Với sự biến động mạnh mẽ của hệ số an toàn vốn của a Ngân hàng thương mại Việt a Nam trong a những năm a qua đã đặt ra những thách thức cho Nhà quản trị làm sao để kiểm a soát hệ số an a toàn vốn theo quy định của NHNN và đảm bảo an toàn vốn cho chính Ngân hàng a mình a là một sự cần thiết hơn bao giờ hết.
Chính vì những lý do trên việc tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến CAR của a NHTM là hết sức a cấp thiết, để từ đó có những biện pháp nhằm tác động đến hệ số an toàn vốn a để đảm a bảo vốn một a cách a an toàn a trong hoạt a động kinh a doanh của hệ thống ngân hàng thương mại, qua đó góp phần phát triển kinh tế Chính vì vậy tác giả chọn đề tài “ Các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại Việt Nam ” làm đề tài nghiên cứu.
Nếu hiểu được a vấn đề này là những vấn đề rất quan trọng, từ đó các nhà hoạch định a chiến lược có những a giải pháp nâng cao hệ số an toàn a vốn a ngân hàng thương mại (NHTM) theo chuẩn mực hiệp ước Basel, theo lộ trình của NHNN nhưng vẫn đảm a bảo được rủi ro và lợi nhuận của Ngân hàng Đây là một a vấn đề vô cùng khó khăn a nên đòi hỏi những chiến lược và kế hoạch a thật sự khéo léo của những nhà quản trị.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát: Luận văn được thực hiện nhằm xác định các nhân tố và đo lường mức độ ảnh hưởng của chúng đến hệ số CAR của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021 Từ kết quả nghiên cứu đề xuất các hàm ý chính sách cho các NHTM Việt Nam duy trì sự ổn định của hệ số này trong tương lai.
Thứ nhất, xác định các nhân a tố ảnh a hưởng đến hệ số CAR tại các NHTM a Việt Nam giai đoạn 2012 – 2021?
Thứ hai, đo lường mức độ ảnh hưởng a của các nhân tố đến hệ số CAR tại các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012 - 2021?
Thứ ba, đề xuất các hàm a ý chính sách cho các bên liên quan nhằm đảm bảo hệ số CAR để duy trì hiệu quả hoạt động kinh a doanh tại các NHTM ViệtNam a trong a tương a lai.
Câu hỏi nghiên cứu
Để hoàn thành các mục tiêu nghiên cứu thì tác giả cần trả lời được các câu hỏi nghiên cứu tương ứng như sau:
Thứ nhất, các nhân tố nào ảnha hưởng đếna hệ số CAR tại các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012 – 2021?
Thứ hai, mức độ ảnh hưởng của a các nhân tố đến hệ số CAR tại các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021 như thế nào?
Thứ ba, các hàm ý chính sách nào được đề xuất cho các bên liên quan nhằm a đảm bảo hệ số CAR để duy trì hiệu quả hoạt độnga kinh doanh tại cácNHTM Việt Nam trong tương lai?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnha hưởng đến hệ số CAR tại các NHTM Việt Nam.
Phạm vi về không gian : Hệ thống Ngân hàng thương a mại Việt Nam trong đó có hai nhóm ngân hàng không nằma trong phạm vi nghiên cứu này là nhóm ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài và a Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam – thuộc loại doanh nghiệp Nhà nước dạng đặc a biệt Đồng thời, đối với Ngân hàng Nông a nghiệp và phát triển Nông thôn a Việt Nam thì đây là a NHTM lớn tại Việt Nam tính theo a tổng khối lượng tài sản và được điều phối, kiểm soát a bởi NHNN Đối với nhóm ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài thì vấn đề kiểm soát rủi ro được điều a phối từ ngân hàng mẹ theo quan điểm kiểm soát rủi ro chung a trên toàn hệ thống, nên tại quốc a gia a đó có thể không phản ánh được thực tế rủi ro của nhóm ngân hàng a có vốn đầu a tư nước ngoài Nghiên cứu này được a tiến hành trên mẫu nghiên cứu bao gồm a 22
NHTM a Việt Nam Cơ sở để chọn a các ngân hàng a này là: Các ngân hàng có công a bố tỷ lệ an a toàn vốn; các ngân hàng a có vốn điều lệ trên 3000 tỷ đồng; 22 ngân hàng này chiếm tỷ lệ cao a về vốn điều lệ.
Phạm vi về thời gian : Dữ liệu a thứ cấp được tác a giả thu a thập dựa trên các a báo cáo tài chính a đã được a kiểm toán của 22 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012 – 2021 Nguyên nhân tác giả lựa chọn tronga giai đoạn này là do khoảng thời gian là 10 năm a đủ a tính đại diện cho tình a hình hoạt động của các NHTM Việt Nama trong một giai đoạn Mặt khác, trong giai đoạn này 2012 – 2015 là giai đoạn đi vào bão hòa của ngành ngân hàng, năm
2018 thì kinh tế thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng chịu sự ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính và từ năm 2020 – 2021 là ảnh hưởng suy thoái nặng nề bởi đại dịch Covid 19, vì thế ngành ngân hàng cũng có những biến động nhất định trong giai đoạn 2012 – 2021.
Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng dữ liệu a của các NHTM Việt a Nam a trong giai đoạn a 2012 – 2021 và dữ liệu kinh a tế vĩ mô của Việt Nam Dữ liệu được thu thập a từ các BCTC của các NHTM, bao gồm bảng cân đối kế toána và bảng a kết quả hoạt động kinh a doanh; dữ liệu thể a hiện đặc điểm kinh tế vĩ mô của Việt Nam được thu thập từ trang Ngân hàng Thế giới (WorldBank) Đồng thời, luận văn sử dụng 2 phương pháp nghiên cứua làa phươnga pháp địnha tính và phương pháp định lượng.
1.5.1 Phương pháp nghiên cứu định tính : Được thực hiện thông qua thu thập, thống kê, tổng hợp, phân tích, so sánh các số liệu và đánh giá hệ số an toàn vốn a tại các NHTM Việt Nam Bên cạnh a đó cũng thu thập và tổng hợp a các bài nghiên cứu trên thế giới để so sánh và kế a thừa những quan điểm đánh giá hệ số an toàn vốn từ đó có những cái nhìn tổng quan hơn về hệ số an toàn vốn tại các a Ngân hàng thương mại Việt Nam.
1.5.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng : Được thực hiện thông qua phân tích hồi quy bội dựa a trên dữ liệu a bảng, phương pháp kiểm định mô hình a sử dụng các a mô hình Pooled OLS, a FEM, REM Tiếp theo, tiến hành lựa chọn mô hình phù hợp bằng kiểm định Hausman Sau đó, xem xét các khuyết tật của mô hình được chọn thông qua các kiểm định Breusch-Pagan; Wald F-test Cuối cùng, sử dụng a phương a pháp FGLS để khác phục các khuyết tật mô hình nếu có và dựa trên kết quả đó để thảo luận và làm cơ sở đề xuất hàm ý chính sách.
Đóng góp của nghiên cứu
1.6.1 Về mặt lý luận: Nghiên cứu này tổng hợp khung lý thuyết liên quan đến hệ số CAR Đồng thời, thông qua lược khảo các nghiên cứu để xác định các khoảng trống nghiên cứu, từ đó làm cơ sở để đề xuất mô hình cùng giả thuyết nghiên cứu áp dụng cho bối cảnh a NHTM Việt Nam, thông qua a việc phân tích số liệu thứ cấp của a các NHTM Việt a Nam a được thu thập trong giai đoạn
2012 – 2021 Mặt khác, kết quả nghiên cứu này là cơ sở tiếp nối và mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo có cùng lĩnh vực trong tương lai tại Việt Nam.
1.6.2 Về mặt thực tiễn: Nghiên cứu này đã cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm a về các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số CAR của NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021 Từ kết quả nghiên cứu đề xuất kiến nghị có tính khả thi giúp cho các nhà quản trị ngân hàng a và các cấp lãnh a đạo a của NHNN có thể đưa ra a các quyết định hợp lý nâng cao hệ số an toàn vốn nhằm duy trì hoạt động a ổn a định và hiệu quả cho hệ thống NHTM Việt Nam.
Kết cấu của luận văn
Chương 1: Giới thiệu đề tài
Chương này sẽ trình bày tính cấp thiếta của đề tài, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu Từ đó, đề xuất phương a pháp nghiên cứu, đóng góp của a đề tài và kết cấu a của luận văn.
TỔNG QUAN VỀ HỆ SỐ AN TOÀN VỐN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG
Lý thuyết về hệ số an toàn vốn tại các các ngân hàng thương mại
Năm 1974, Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàng được thành lập nhằm tìm cách ngăn chặn sự sụp đổ hàng a loạt của a các a ngân a hàng vào thập a kỷ 80 Mặc dù vậy, mãi đến năm 1988, Uỷ ban Basel mới giới thiệua hệ thống đo lường vốn mà thườnga được đề cập là hiệp ước Basel I Hệ thốnga này cung cấp khung đo lường rủi ro tín dụng với tiêu chuẩn an toàn vốn tối thiểu 8%. Basel I không chỉ được phổ biến a và bắt buộc áp dụng trong a các nước a thành viên của a G10 mà còn được rất nhiều a nước khác trên a thế giới tự nguyện tham a gia Nội dung cốt lõi của Basel I là yêu cầu các ngân hàng a phải có tỷ lệ vốn bắt buộc tính trên tổng tài sản điều chỉnh theo hệ số rủi ro (RWA) ở mức an toàn là 8%. Để đáp ứng các yêua cầu phát triển liên tục trong ngành Ngân hàng, các quy định này đã được sửa đổi và đến tháng a 6/2004, một hiệp ước về vốn mới (Basel
II) được ban hành, nhằm đẩy mạnh việc chấp thuận các thông lệ nghiêm ngặc a hơn trong lĩnh vực quản lý rủi ro Nhằm đạt được các mục tiêu này, Uỷ ban Basel cũng đã đề xuấta khunga đo lường với cáca trụ cột chínha cho phiên bản Basel II có hiệu lực a từ năm 2007 và kết thúc thời gian chuyển đổi đến năm a 2010.
Một lần a nữa, vào ngày 12/9/2010, Ủy ban Basel đã giới thiệu a bộ tiêu a chuẩn an toàn vốn tối thiểu a với tên gọi Basel III Bộ tiêu a chuẩn này có hiệu lực a từ năm
2013 và sẽ kết thúc a thời gian a chuyển đổi vào đầu năm 2019 Sau a cuộc họp ngày 12/9/2010 của Ủy ban Giám sát ngân hàng Basel, các thành viên đã đạt được thỏa thuận về những chuẩn mới trong Basel III Những sửa đổi căn bản trong phiên bản lần a này tăng cường yêu cầu về vốn của ngân hàng và giới thiệu các yêu cầu a mới quy định a về tính thanh a khoản và đòn bẩy ngân a hàng.
Tỷ lệ an toàn a vốn là tỷ lệ bảo vệ các ngân hàng chống lại việc mấta khả năng thanh toán và giúp ngân hàng thoát khỏi khó khăn Nó được định nghĩa là tỷ lệ vốn ngân hàng liên quan đến a nợ ngắn hạn và tài sản có rủi ro Tài sản có rủi ro rủi ro là đo lường a số lượng tài sản của ngân hàng, điều chỉnh rủi ro. Mức độ đảm bảo vốn thích a hợp đảm bảo rằng ngân hàng a có đủ vốn a để mở rộng kinh doanh, đồng a thời giá trị thực của nó đủ a để hấp thụ bất a kỳ suy thoái kinh tế mà không bị mất khả năng thanh toán Đây là tỷ lệ xác định khả năng đáp ứng các khoản nợ của các ngân hàng a và a các rủi ro khác như rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, rủi ro hoạt a động…Nó được quyết định bởi ngân hàng Trung ương a và điều chỉnh a bởi từng ngân hàng a thương a mại để ngăn ngừa việc sử dụng a tỷ lệ đòn a bẩy vượt quá ngưỡng an toàn dẫn đến rủi ro phá sản (Phan Thị Thu Hà, 2013).
Tóm a lại, tại nghiên cứu này hệ số an toàn vốn a tại NHTM được hiểu là một chỉ tiêu kinh a tế phản ánh mối quan hệ giữa vốn tự có với tài sản có điều chỉnh a rủi ro của ngân hàng thương mại, một tiêu chí quan trọng a để phản a ánh năng a lực a của một ngân hàng a về khả a năng thanh toán.
2.1.2 Ý nghĩa của hệ số an toàn vốn
Theo Nguyễn Văn Tiến (2015) thì hệ số an toàn vốn có ý nghĩa với các nhóm đối tượng sau: Đối với NHTM : Hệ số an toàn vốn là a một chỉ tiêu a quan trọng để đánh a giá a năng lực tài chính của một ngân hàng, nó thể hiện khả năng a chống a đỡ của ngân hàng nếu có rủi ro xảy ra Trong thực tế, khi ngân hàng đảm bảo được a tỷ lệ an toàn vốn này, ngân hàng a đã có được khả năng chống lại những cú sốc về tài chính, vừa tự bảo vệ mình, vừa bảo vệ khách hàng của ngân hàng mình. Đối với nhà đầu tư : Hệ số an toàn vốn được sử dụnga như một chỉ số để nhà đầu a tư nhận biết mức độ rủi ro của a từng ngân hàng Hệ số này thường được sử dụng để báo hiệu a cho người gửi tiền trước rủi ro của ngân hàng và cũng nhằm mục đích tăng tính a ổn định cũng như hiệu quả của hệ thốngNHTM Với hệ số an toàn vốn, nhà đầu a tư có thể xác định a được khả năng của ngân hàng trong việc thực hiện thanh toán các khoản nợ có thời hạn a và các rủi ro. Đối với NHNN : Hệ số an toàn vốn được Ngân hàng nhà nước sử dụng công cụ giám sát vốn khi quy định hệ số an toàn vốn tối thiểu theo từng thời kỳ để các ngân hàng thương mại chấp hành theo quy định, a bảo đảm a khả năng thanh toán và giảm trừ khả năng a phá a sản của hệ thống NHTM.
2.1.3 Cách thức đo lường hệ số an toàn vốn
2.1.3.1 Theo hệ số của Basel I
Năm 1988, Ủy Ban Basel về giám sát ngân hàng ban hành hệ a thống đo lường vốn và a rủi ro tín dụng a với tên gọi là hiệp ước Basel I Hiệp ước này yêu cầu các NHTM duy trì tỷ lệ ở mức 8% Basel I cũng đưa ra định nghĩa về các loại vốn của ngân hàng và phân thành 3 cấp xét theo khả năng a chủ động, và do đó mức độ đáng tin cậy trong việc sử dụng các nguồn vốn để ứng phó với rủi ro từ cấp 1 cao nhất đến cấp 3 thấp nhất Do vốn cấp 3 có độ tin cậy thấp nhấta nên vốn này không được a tính đến khi xác định a tỷ lệ a an toàn vốn Basel I a phân loại tài sản theo 4 loại mức rủi ro khác nhau là 0%, 20%, 50% và 100% Vì thế các quy định đo lường của Basel I mang tính tương đối vì mức độ rủi ro của các a tài sản chỉ căn cứ vào tài sản đảm bảo và nhóm a khách a hàng a mà không a căn cứ vào quy mô món vay, thời hạn vay và chỉ số tín nhiệm a của khách a hàng Ngoài ra Basel I chỉ mới tính đến rủi ro tín dụng mà chưa tính đến rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường.
2.1.3.2 Theo hệ số của Basel II
Do những hạn chế của Basel I, năm a 2004 ủy ban Basel lại giới thiệu a ra phiên bản mới tên gọi Basel II a có hiệu lực từ năm 2007 và kết thúc chuyển đối đến năm 2010, nội dung Basel a II a gồm 3 trụ cột chính: Trụ cột thứ nhất liên quan đến duy trì tỷ lệ vốn bắt buộc, trụ cột 2 và 3 liên a quan đến quy trình đánh a giá a hoạt động thanh tra giám a sát và công a bố thông tin Theo trụ cột 1 tỷ lệ a an toàn vốn tối thiểu vẫn là a 8%, tuy nhiên phần mẫu số để tính CAR có sự thay đổi đáng kể: hệ số rủi ro của tài sản không a chỉ phụ thuộc vào tài sản a đảm a bào và nhóm khách hàng mà còn phụ thuộc vào độ nhạy rủi ro trong mỗi loại và hệ số tín nhiệm của a từng a khách hàng Hệ số này được mở rộng từ 0 đến 100% ở
Basel I lên 0 đến 150% ở Basel II.
Việc a triển khai Basel II a giúp các ngân hàng hoạt a động an toàn hơn, lành a mạnh hơn do trình độ quản trị rủi ro được tăng cường, các biện a pháp quản trị rủi ro, đặc biệt là mô hình rủi ro và xếp hạng nội bộ được chủ a động a áp dụng, đồng thời nguồn vốn được a quản lý một cách hiệu quả a hơn Trong lĩnh vực tín dụng, các ngân a hàng a thương mại sẽ phải chuyển a hướng tập trung vào đánh giá mức độ tín nhiệm của khách hàng, thay vì dựa chủ yếu vào tài sản a đảm a bảo Sau khi áp dụng các tiêu chuẩn quốc tế về an toàn a vốn và thanh khoản, a ngân hàng cần a thu hút nhiều a nhà đầu a tư nước ngoài hơn, do ngân hàng hoạt động kinh doanh trong môi trường a đạt a tiêu chuẩn quốc tế.
2.1.3.3 Theo hệ số của Basel III
Mặc dù đã có nhiều cải tiến a trên Basel I nhưng a những tiêu a chuẩn của Basel
II vẫn chưa đủ a mạnh để giúp các ngân a hàng chống đỡ và vượt a qua những rủi ro Vào ngày 12/9/2010 Ủy ban Basel đã giới thiệu bộ tiêu chuẩn an a toàn a vốn với tên gọi là Basel III Bộ tiêu a chuẩn này có hiệu a lực từ năm 2013 và kết thúc chuyển đổi vào năm 2019 Ngoài ra, Basel III còn đưa ra tiêu chuẩn thanh khoản đối với các ngân hàng Quy định này yêu cầu ngân hàng nắm giữ các tài sản có tính thanh khoản cao và a có chất lượng cao để đáp ứng nhu cầu chi trả trong a những trường hợp khó khăn bất thường.
Thứ nhất, rà soát lại các tiêu chuẩn a vốn cấp 1 và a vốn cấp 2 và đặc a biệt là vốn chủ a sở hữu, những tài sản có chất lượng kém phải được khấu trừ thẳng vào vốn cổ phần thường, điển hình như khoản a vốn vượt quá giới hạn a 15% đầu tư vào các tổ chức a tài chính khác, khoản a vốn có nguồn a gốc a từ thuế thu a nhập hoãn lại sẽ được khấu trừ vào vốn chủ sở hữu.
Thứ hai, yêu cầu ngân hàng phải tăng mức vốn dự trữ đặc biệt là vốn chủ sở hữu cụ thể nâng tỷ lệ vốn của cổ a đông a thường tối thiểu từ 2% lên 4%, nâng tỷ lệ a vốn cấp 1 tối thiểu từ 4% lên 6%, bổ sung đệm dự phòng tài chính đảm bảo bằng vốn chủ sở hữu lên 2,5%, bổ sung a vốn đệm dự phòng sự suy giảm theo chu a kì kinh tế được đảm bảo bằng vốn chủ sở hữu phổ thông a từ 0% đến 2,5%, tỷ lệ an toàn vốn bắt buộc tối thiểu a vẫn là 8%, kết cấu vốn có sự thay đổi theo hướng tăng a tỷ trọng a vốn cấp 1 bằng a cách a tăng a tỷ trọng a vốn phổ thông trong vốn chủ a sở hữu cấp 1.
Thứ ba, giới thiệu phương pháp giám sát an toàn vĩ mô nhằm hạn chế rủi ro hệ thống, mục tiêu làm giảm a mức độ ảnh a hưởng của khủng hoảng a theo chu a kì và những rủi ro xuất phát từ mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau giữa các định chế tài chính.
Thứ tư, đưa ra các tiêu chuẩn đo lường thanh khoản của ngân hàng, theo đó được yêu cầu phải được nắm giữ nhiều a hơn các a tài sản a có tính thanh khoản cao và chất lượng cao để đáp ứng nhu cầu chi trả trong những trường hợp bất thường.
Bảng 2.1: Bảng tổng hợp cách đo lường hệ số an toàn vốn theo các phiên bản
Bắt đầu áp dụng Công thức tính hệ số an toàn vốn (CAR)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Hay trong nghiên cứu này hệ số an toàn vốn được cụ thể hóa từ cách tính của
Các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại 15 1 Các nhân tố thuộc ngân hàng
2.2.1 Các nhân tố thuộc ngân hàng
2.2.1.1 Quy mô tài sản của ngân hàng
Tài sản của ngân hàng là tài sản được hình thành trong quá trình sử dụng vốn là toàn bộ tài sản có giá trị mà ngân hàng có quyền sở hữu hoặc chiếm hữu, sử dụng định đoạt một cách hợp a pháp Các thành a phần của a tài sản có bao gồm tài sản ngân quỹ, tài sản cho vay, tài sản đầu tư, tài sản cố định và các tài sản có khác Aktas và cộng sự (2015) và Dreca (2014) cho rằng quy mô ngân hàng quan hệ tỷ lệ nghịch với hệ số an toàn vốn bởi vì ngân hàng càng lớn thì tham a vọng mở rộng quy mô tài sản sinh lời càng a nhiều, nhưng các tài sản sinh lời sẽ đi đôi với tính rủi ro cao hơn Ngược lại, Workneh (2014) lại cho rằng quy mô ngân hàng có mối quan a hệ cùng chiều với hệ số an toàn vốn bởi vì ngân hàng càng a lớn thì càng đa dạng hóa tài sản nắm giữ, do a đó rủi ro có thể a giảm a hơn so với ngân hàng có quy mô nhỏ Đồng thời các ngân hàng dù tại quy mô nào thì ràng buộc với ngân hàng trung ương là duy trì mộta mức dự trữ an toàn vốn tương ứng nhằm đối phó a với các a rủi ro hoạt động có thể xảy ra.
Do đó, luôn tồn tại mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng với hệ số an toàn vốn a mặc dù tương quan này có thể thuận hoặc nghịch chiều.
2.2.1.2 Tỷ suất sinh lời Để tăng lợi nhuận thì hầu hết các NHTM đều a muốn gia tăng a hoạt động đầu a tư tài sản rủi ro lên vì rủi ro càng a cao thì tỷ suất sinh lợi càng cao nhưng điều này sẽ làm hệ số an toàn vốn giảm Vì vậy, tỷ suất sinh lời có thể tương quan âm với hệ số an toàn vốn (Dreca, 2014) Tuy nhiên, trong dài hạn nến hoạt động kinh doanh của ngân hàng được duy trì ổn định thì tỷ suất sinh a lời trên tổng a tài sản càng a tăng tạo điều kiện cho lợi nhuận giữ lại ngày càng nhiều, hay nói cách khác đây là điều kiện để tăng nguồn vốn kinh doanh, tỷ lệ dự trữ bắt buộc, tái cơ cấu nguồn vốn tự có và đầu tư vào tài sản Điều đó cho thấy có một mối quan hệ tích cực a giữa tỷ suất a sinh lời trên tổng a tài sản và hệ số an toàn a vốn (Aktas và cộng sự, 2015) Tại các NHTM thì tỷ suất sinh lời thường được đo lường bởi các chỉ tiêu như ROA; ROE hay NIM Tuy nhiên tại nghiên cứu này thì luận văn sử dụng ROE để đại diện cho tỷ suất sinh lời, vì tỷ lệ này đo lường thực sự thu nhập ròng của NHTM được tạo ra vốn chủ sở hữu hay từ các cổ đông là bao nhiêu Chính tỷ suất sinh lời này mới tạo động lực cho các chủ sở hữu NHTM đưa ra những ý kiến nhằm tạo ra hoạt động ổn định và lâu dài của các NHTM.
Chi phí hoạt động là chi phí phát sinh trong quá trình duy trì tất cả các hoạt động kinh doanh của a NHTM, vì vậy, nó ảnh hưởng a trực tiếp đến lợi nhuận hay tỷ lệ an toàn vốn Khi chi phí hoạt động của NHTM tăng cao nhưng hoạt động kinh doanh của ngân hàng lại kém đi thì lợi nhuận sinh ra không tương xứng, điều này có nghĩa là cho thấy HQHĐ không hiệu quả, ROE hay ROA giảm a dẫn đến tỷ lệ CAR cũng giảm Vì thế chi phí hoạt động có mối tương quan âm với hệ số an toàn vốn (Anggono, 2014) Nhưng theo Ansary và Hafez
(2015) khi nghiên cứu về năng lực quản trị của ngân hàng đối với hệ số CAR tại NHTM thì lại cho rằng a mặc a dù a chi phí hoạt động a của a ngân hàng tăng a cao, tuy nhiên a các chi phí này lại giúp cho ngân hàng vận hành a hoạt động kinh doanh thuận lợi hơn và vẫn có thể đem lại doanh thu với tốc độ tăng trưởng cao hơn của chi phí thì lợi nhuận vẫn được tạo ra rất nhiều, từ đó vẫn tạo điều kiện để ngân hàng duy trì hệ số an toàn vốn Vì vậy, vẫn tồn tại mối quan hệ đồng a biến giữa a chi phí hoạt động và a hệ số an toàn vốn của ngân a hàng.
Theo Trần Huy Hoàng (2010) thì tính thanh khoản của NHTM được xem như khả năng tức thời để đáp ứng nhu cầu khách hàng rút các khoản tiền gửi hay giải ngân các khoản vay tín dụng mà ngân hàng đã cam kết Tính thanh khoản đáp ứng được nghĩa vụ như nhu cầu chi trả tiền gửi, cho vay hay thanh toán các giao dịch Rủi ro thanh khoản sẽ xảy ra nếu tính thanh khoản không được đáp ứng nghĩa là ngân hàng không đáp ứng được nhu cầu sử dụng vốn của mình.Nếu tình trạng này xảy ra thì các HĐKD của ngân hàng bị đình trệ, nặng hơn sẽ dẫn đến mất khả năng thanh toán hay phá sản Do đó, các NHTM luôn muốn duy trì tính thanh khoản tối ưu, tuy nhiên khi muốn gia tăng tính thanh khoản thì buộc các NHTM phải giảm cho vay, huy động vốn với mức phí cao Vì vậy,khi tăng tính thanh khoản như trên thì các hoạt động cho vay của NHTM phải chậm lại hoặc có thể bị đình chỉ và các NHTM chủ ưu đã cấp tín dụng theo hạn mức hoặc các khách hàng lớn, cùng với đó lãi suất cho vay cũng sẽ rất cao làm giảm nhu cầu vay của khách hàng Aktas và cộng sự (2015) cho rằng tính là điều kiện quan trọng trong việc các ngân hàng xác định hệ a số an toàn vốn a đối với các ngân hàng trong khu vực a kinh tế, hay hai nhân tố này có mối quan hệ theo chiều hướng tương quan dương Khi lượng tiền mặt hay các khoản tương đương tiền tăng lên nghĩa là khả năng thanh khoản của NHTM cũng a được cũng cố, điều này ảnh hưởng a đến việc giảm thiểu rủi ro thanh khoản và tạo điều kiện nâng cao các giá trị của nguồn vốn a tự có hay giảm tính rủi ro của các loại tài sản và nâng cao hệ số an toàn a vốn cho các NHTM.
Hoạt động cho vay của ngân hàng được xem là hoạt động ngân hàng điều phối các nguồn vốn huy động được, chính điều này ảnh hưởng đến tỷ lệ dự trữ bắt buộc hay kể cả lợi nhuận của ngân hàng, thể hiện thông qua tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng Theo Dreca (2014), nếu a các NHTM muốn mở rộng dư nợ tín dụng nhằm đạt a được a tham a vọng a gia tăng lợi nhuận, mở rộng a thị phần hoặc a bù đắp cho các khoản a lỗ từ các khoản mục đầu tư khác, điều này sẽ làm cho nới lỏng các quy định về dự trữ bắt buộc cũng như an toàn vốn tại ngân hàng Hay nói cách khác, tỷ lệ a cho vay trên tổng tài sản a đo lường a tác động của các khoản a vay trong danh mục tài sản tăng nguy cơ dẫn đến tài sản có rủi ro tăng cao và xu hướng các NHTM tăng vốn để bù đắp cho người gửi tiền khi gửi tiền, nếu mức a độ tăng vốn để bù đắp rủi ro thấp hơn mức độ tăng a tài sản có rủi ro thì hệ số CAR sẽ giảm cho thấy tồn tại một mối tương quan ngược chiều giữa hệ số CAR và tỷ lệ cho vay.
2.2.1.6 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Tỷ lệ dự phòng RRTD các khoản cho vay khó đòi của NHTM được xác định bằng tỷ lệ giá trị dự phòng trên tổng dư nợ Tỷ lệ này đại diện cho khoản tín dụng của NHTM không có khả năng thu hồi Do đó, hình thành mối quan hệ tiêu cực của tỷ lệ dự phòng RRTD hay nói cách khác khi chất lượng tín dụng suy giảm thì việc NHTM sẽ gặp trong việc huy động các khoản vốn sẽ chậm chạp sẽ làm hệ số CAR sẽ suy giảm theo (Workneh, 2014; Ansary và Hafez,2015).
Abusharba và cộng sự (2013) cho rằng tỷ lệ nợ xấu của NHTM là chỉ tiêu phản ảnh trực diện hoạt động tín dụng kém hiệu quả của ngân hàng, tỷ lệ này làm cho lợi nhuận ngân hàng có nguy cơ suy giảm và kéo theo ảnh hưởng tiêu cực đến hệ số CAR Shingjergji và cộng sự (2015) cũng khẳng định các NHTM có mức vốn cao dự kiến sẽ có tỷ lệ này thấp hơn do kết quả của việc bù đắp khoản lỗ của khoản vay bằng VCSH.
2.2.1.8 Hệ số đòn bẩy tài chính
Tại các NHTM đòn bẩy tài chính có thể được đo lường bằng tổng vốn tự có trên tổng a tài sản Các a cổ đông cho rằng a các ngân hàng có đòn bẩy tài chính cao sẽ có nhiều rủi ro hơn so với các ngân hàng a khác Các ngân hàng sử dụng a đòn bẩy cao để tăng vốn chủ sở hữu vì chi phí vốn a chủ sở hữu cao Hệ số đòn bẩy và RR ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với nhau Theo Shingjergji và cộng sự (2015) tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản đo lường đòn bẩy tài chính của ngân a hàng và được tính bằng a cách chia a tổng tài sản cho vốn chủ sở hữu của cổ đông Mối quan hệ giữa a tỷ lệ vốn a chủ a sở hữu và tỷ lệ an toàn vốn sẽ âm a bởi vì nếu chúng ta tăng tỷ lệ VCSH chúng ta phải mong đợi một tỷ lệ CAR thấp hơn (Lê Hoàng Vinh và cộng sự, 2022).
2.2.2 Các nhân tố vĩ mô
2.2.2.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Tốc độ tăng trưởng kinh a tế thể hiện qua tốc độ tăng trưởng tổng a sản phẩm quốc nội Khi tốc độ tăng trưởng a kinh tế tăng nhanh nghĩa là sự mở rộng sản xuất,kinh doanh a của các a tổ chức a và cá a nhân trong a nên kinh tế a tăng a nhanh, do đó nhu cầu về tín dụng cũng tăng cao và vì thế các NHTM có nhiều lựa chọn hơn trong việc lựa chọn những khách hàng tốt, đủ tiêu chuẩn Khi nền kinh a tế phát a triển nghĩa là a hoạt động a sản xuất a thuận lợi, tạo ra nhiều lợi nhận hơn, do đó sẽ giảm a thiểu rủi ro về tín dụng, ngược lại khi nền kinh a tế trì trệ, nhu cầu vay vốn giảm sút, hoạt động tín dụng của NHTM ẩn chứa đầy rủi ro nợ xấu gia tăng đồng thời chi phí cho RRTD cũng tăng cao, điều a này sẽ tác động tiêu cực đến sự an toàn trong hoạt động của NHTM (Đỗ Thị Hoàng Linh và cộng sự, 2019).
Lạm phát là sự tăng mức giá chung a một a cách liên a tục của hàng hóa và dịch vụ theo thời gian và a sự mất giá trị của một loại tiền tệ Khi mức giá a chung a tăng cao, một đơn vị tiền tệ sẽ muaa được ít hàng hóa và dịch vụ hơn so với trước đây, do đó lạm a phát phản ánh a sự suy giảm sức mua a trên một đơn vị tiền a tệ Khi chính phủ đưa ra giải pháp để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, tín dụng đượca mở rộng dẫn đến lạm phát tăng a nhanh, dẫn đến sự mất cân đối trong việc huy động vốn và cho vay của ngân hàng, khi lạm phát tăng nhanh chính sách tiền tệ thắt chặt a qua nhanh a và đột ngột làm a tình a trạng thanh khoản ở các ngân hàng thương mại cũng trở nên căng thẳng (Phạm Hải Nam và cộng sự, 2022).
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1.3.3 Phương pháp kiểm định các hệ số hồi quy và sự phù hợp của mô hình 32 3.1.3.4 Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu và xem xét sự tương quan của các biến độc lập trong mô hình
4.2.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Tên biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm STATA
CAR có giá trị trung bình là 13,39 với độ lệch a chuẩn 3,20% đối với độ lệch chuẩn này thì giá trị giao động của a CAR là không có thay đổi nhiều qua các năm tại giai đoạn này Giá trị nhỏ nhất là 9,0673 (Ngân a hàng ACB năm 2016), giá trị lớn nhất là 32,6445 (Ngân hàng MSB năm a 2028) Theo kết quả thu thập được thì giá trị CAR a qua các năm của ngân hàng không có giá trị đột biến do đây là tỷ lệ mà các ngân hàng luôn cố gắng giữ ở mức độ ổn định và cao nhất có thể.
SIZE có giá trị trung bình a là a 16,2283 với độ lệch chuẩn a 81,12%% đối với độ lệch a chuẩn này thì quy mô ngân hàng có mức độ biến động lớn qua các năm tại mỗi NHTM và quy mô của các NHTM đang ngày được nới rộng khoảng cách với nhau Giá trị nhỏ nhất là 13,0596 (HDB năm 2013), giá trị lớn a nhất a là 17,9543 (VIB năm 2012) Vào thời điểm a những năm gần đây các ngân hàng ra sức a gia a tăng a quy mô của a mình để tạo được thương hiệu và giành lại thị phần cho mình trong hệ thống ngân hàng.
ROE có giá trị trung bình là 11,51%, độ lệch chuẩn là 5,71% đối với độ lệch chuẩn này thì mức độ chênh lệch qua các năm tại mỗi ngân hàng khá lớn Giá trị nhỏ nhất là -8,1% (Ngân hàng LPB năm a 2017), giá trị lớn nhất a là a 35,88% (BID năm a 2021) Khoảng cách a về ROE của các ngân a hàng trong giai đoạn này rất cao, nó cho thấy được sự cách biệt của các a ngân hàng lớn và ngân hàng nhỏ trong hệ thống ngân hàng qua a quá trình thu lợi nhuận a của mình Cụ thể các a NHTM lớn như VCB, BID, a CTG vẫn a giữ được ROA của mình với mức tăng ” trưởng đều đặn.
ME có giá trị trung bình là 2,9379 với độ lệch chuẩn là 43,11% với mức độ lệch a chuẩn này ta có thể thấy các ngân hàng có sự thay đổi rất a nhiều về hiệu quả a quản lý chi phí qua các năm quá nhiều vì đây là tỷ lệ mà các ngân hàng luôn muốn duy trì ở mức thấp nhất có thể Giá trị nhỏ nhất là 2,1833 (Ngân hàng BID, PVC, VAB, VCB, SCB năm a 2020), giá trị lớn a nhất là 4,0757 (Ngân hàng a VIB năm 2012).
LDR a có a giá trị trung bình là 39,10% với độ lệch chuẩn là 19,49% Giá trị nhỏ nhất là 18,9% (Ngân hàng VPB năm 2021), giá trị lớn nhất là 62,3% (Ngân hàng CTG năm 2017) Trong giai đoạn này các ngân hàng thương mại ra sức để duy trì tỷ lệ này cao nhằm tạo ra sự hoạt động a bền a vững a cho tổ chức và a ứng phó các a rủi ro của ngân a hàng.
LLR a có giá trị trung bình là 1,71% với độ lệch chuẩn là 0,81% do đó các ngân hàng luôn giữ được tỷ lệ này thấp và không có sự biến động quá nhiều Giá trị nhỏ nhất là 0,71% (Ngân hàng MSB năm 2015), giá trị lớn nhất là 3,4% (Ngân hàng VAB năm 2020) Nhìn chung các ngân hàng trong giai đoạn này đều duy trì tỷ lệ này tại mức thấp nhất, nhưng trong 2020 – 2021 thì tỷ lệ này cao do tác động của dịch Covid – 19 làm nền kinh tế khó khăn.
LEV có giá trị trung bình là 41,23% với độ lệch chuẩn a là 7,6% Giá trị nhỏ nhất là 32,93% (Ngân hàng CTG năm 2017), giá trị lớn nhất là 60,83% (Ngân hàng VPB năm 2021).
GDP có giá trị trung bình là 5,65%, độ lệch chuẩn là 1,58% a giá trị nhỏ nhất là 2,60% vào năm 2021 nguyên nhân dễ dàng nhận thấy đến từ tác động trực tiếp của đại dịch Covid 19 đến nền kinh tế Việt Nam Sự lưu thông hang hóa và nền kinh tế bị đóng cửa làm cho việc trả nợ vay của các đối tượng khách hàng của NHTM trở nên hạn chế, kéo theo hàng loạt các sự trì trệ của hoạt động kinh doanh của NHTM Việt Nam.
INF có giá trị trung a bình là 3.50%, độ lệch a chuẩn là 1,83% a đối với tỷ lệ lạm a phát độ lệch chuẩn thấp vì chính phủ luôn a cố gắng duy trì lạm phát ổn định để ổn định tình hình tiêu thụ và giá sản phẩm lưu thông Giá trị nhỏ nhất là 0.6% vào năm 2012 và giá trị lớn nhất là 6.81% vào năm 2020 Trong giai đoạn này thì năm 2020 với ảnh hưởng của đại dịch Covid 19 đã ảnh hưởng rất nhiều đến tình hình kinh doanh trong nước đã làm cho tỷ lệ lạm phát tăng rất nhanh, tình hình hàng hóa không được sản xuất ồ ạt, tiêu thu chậm nên giá cả hàng hóa leo thang.
4.2.2 Sự tương quan của các biến độc lập
Farrar và Glauber (1967) cho rằng ma trận tương quan nhằm xác định mức độ tương quan cũng như chiều tương quan từng cặp của các biến độc lập Mặt khác, ma trận này giúp cho ta xác định mô hình không xảy ra tình huống đa cộng tuyến nghiêm trọng nến giá trị tương quan của các cặp biến không quá 0,8.
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan của các biến độc lập trong mô hình
SIZE ROE ME LDR LLR LEV GDP INF
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm STATA
Do đó, bàng 4.2 cho thấy độ lớn lớn nhất của hệ số tương quan của các cặp biến là 0,6547 vẫn nằm trong giới hạn thấp hơn 0,8 nên các biến độc lập có sự tương quan phù hợp và không dẫn đến đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Kết quả mô hình hồi quy
Tác giả đã tiến hành hồi quy dữ liệu bảng được thu thập với ba phương pháp ước lượng đó là Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua các hệ số ước lượng Kết quả chi tiết của việc phân tích hồi được trình bày trong Phụ lục 2 Kết quả hồi quy được tác giả tổng hợp vào Bảng 4.3 cụ thể như sau:
Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM
Các nhân tố Mô hình Pooled OLS Mô hình FEM Mô hình REM
***,** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Kết quả hồi quy của ba mô hình thì mức độ phù hợp của ba mô hình đều trên 45%, dấu tương quan của các biến độc lập đến hệ số CAR của cả ba mô hình với các biến ROE, ME, LDR, LLR, INF tương đồng nhau Tuy nhiên, biến SIZE và GDP của mô hình FEM thì không có ý nghĩa thống kê trong khi hai mô hình Pooled OLS và REM thì ngược lại Tuy nhiên điều này phù hợp của số liệu nghiên cứu, vì có thể các mô hình còn xảy ra các hiện tượng cần khắc phục.
Vì vậy tiến hành kiểm định mô hình phù hợp cuối cùng để có kết quả nghiên cứu chính thức.
4.3.1 So sánh sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Sau khi có kết quả hồi quy của các mô hình Pooled OLS, FEM và REM ta tiến hành lựa chọn giữa FEM và REM thông qua kiếm định Hausman Với giả thuyết đặt ra như sau:
H0: Không có tương quan phần dư với biến số độc lập hay mô hình REM phù hợp hơn; H1 là Không có tương quan phần dư với biến số độc lập hay mô hình FEM phù hợp hơn.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình FEM và REM Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Bảng 4.4 cho thấy giá trị P-value = 0,9993 cao hơn 5%, điều này ủng hộp cho giả thuyết H0 có nghĩa là mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM.
Trong ba mô hình kiểm định Pooled a Ols, mô hình tác động cố định FEM và a mô hình táca động ngẫu nhiêna REM thì mô hình REM có hệ số xác định cao nhất, mặt khác P-Value = 0,9993 xấp xỉ tới 1 nêna có mức độ tương đồng cao với Pooled OLS Vì vậy, kết quả kiểm định Hausman ủng hộ cho việc chọn a mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất để phân tích các kết quả tiếp a theo của nghiên cứu.
4.3.2 Kiểm định các khuyết tật mô hình tác động ngẫu nhiên REM
4.3.2.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Giả thuyết kiểm định H0 là không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình REM; H1 là có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình REM
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Kết a quả của kiểm định a cho thấy các hệ số VIF đều thấp hơn 10, do đó, chấp a nhận giả thuyết H0 và bác bỏ giả thuyết H1 Điều này cho thấy mô hình hồi quy REM không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
4.3.2.2 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Giả thuyết của kiểm định H0 là không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong a mô hình REM; H1 là có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình REM
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình tác động ngẫu nhiên REM
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all I chi2 (22) = 0,00
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Bảng 4.6 cho thấy hệ hệ số P – value là 1 lớn hơn 5% Điều này ủng hộ cho giả thuyết H0 có nghĩa là mô hình REM không xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.3.2.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Giả thuyết H0 là không xuất hiện tự tương quan đối với mô hình REM; H1 là xuất hiện tự tương quan với mô hình REM
Bảng 4.7 cho thấy hệ hệ số P – value là 0,6789 lớn hơn 5% Điều này ủng hộ cho giả thuyết H0 có nghĩa là mô hình REM không xuất hiện hiện tượng tự tương quan.
4.3.2.4 Tổng hợp kết quả mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Với biến phụ thuộc là CAR sau khi thực hiện hàng loạt liên quan đến thống kê mô hình hồi quy và kiểm định các khuyết tật của mô hình Mặt khác, mô hình
REM được xây dựng là phù hợp vì giá trị Prob là 0 thấp hơn mức ý nghĩa tối thiểu là 1%.
Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mô hình tác động ngầu nhiên REM
Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị P-value
***,** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Phương trình hồi quy là: CAR i,t = 0,5094*SIZE it + 31,3856*ROE it –4,2709*LDR it - 52,8346*LLR it + 21,3501*GDP t