1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

1325 Các Nhân Tố Tác Động Đến Tỷ Lệ An Toàn Vốn Của Các Nhtm Niêm Yết Tại Vn 2023.Docx

93 3 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Các Nhân Tố Tác Động Đến Tỷ Lệ An Toàn Vốn Của Các Ngân Hàng Thương Mại Niêm Yết Tại Việt Nam
Tác giả Nguyễn Thanh Trà My
Người hướng dẫn TS. Nguyễn Thị Mỹ Hạnh
Trường học Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Tài Chính – Ngân Hàng
Thể loại Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản 2023
Thành phố Thành Phố Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 93
Dung lượng 215,79 KB

Cấu trúc

  • CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI (11)
    • 1.1 Lý do chọn đề tài (11)
    • 1.2 Mục tiêu nghiên cứu (14)
      • 1.2.1 Mục tiêu tổng quát (14)
      • 1.2.2 Mục tiêu cụ thể (14)
    • 1.3 Câu hỏi nghiên cứu (14)
    • 1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu (14)
      • 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu (14)
      • 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu (15)
    • 1.5 Phương pháp nghiên cứu (15)
    • 1.6 Kết cấu của luận văn (16)
  • CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT (19)
    • 2.1 Tổng quan về tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng thương mại (19)
      • 2.1.1 Khái niệm về tỷ lệ an toàn vốn (19)
      • 2.1.2 Ý nghĩa của hệ số an toàn vốn (20)
      • 2.1.3 Đo lường hệ số an toàn vốn (22)
    • 2.2 Tình hình nghiên cứu (28)
      • 2.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài (0)
      • 2.2.2 Các nghiên cứu trong nước (30)
    • 2.3 Các nhân tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn ngân hàng thương mại (36)
      • 2.3.1 Nhóm nhân tố nội tại ngân hàng thương mại (36)
      • 2.3.2 Nhóm nhân tố vĩ mô nền kinh tế (41)
  • CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (44)
    • 3.1 Các bước của quy trình nghiên cứu (0)
    • 3.2 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu (45)
      • 3.2.1 Mô hình nghiên cứu (45)
      • 3.2.2 Giả thuyết nghiên cứu (47)
    • 3.3 Phương pháp nghiên cứu (52)
      • 3.3.1 Thiết kế nghiên cứu (52)
      • 3.3.2 Thu thập và xử lý số liệu (53)
      • 3.3.3 Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp giữa Pooled OLS, FEM và REM 44 (54)
      • 3.3.4 Phương pháp kiểm định hệ số hồi quy và sự phù hợp của mô hình hồi quy 46 (56)
      • 3.3.5 Kiểm định các khuyết tật của mô hình (56)
  • CHƯƠNG 4: KÉT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN (58)
    • 4.1 Thống kê mô tả (58)
      • 4.1.1 Tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2012 – (58)
      • 4.1.2 Đối với các biến độc lập (0)
    • 4.3 Kết quả kiểm định các mô hình hồi quy (62)
      • 4.3.1 So sánh sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) (63)
      • 4.3.2 Kiểm định các khuyết tật mô hình tác động ngẫu nhiên REM (64)
    • 4.4 Thảo luận kết quả nghiên cứu (67)
  • CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH (72)
    • 5.1 Kết luận (72)
    • 5.2 Các hàm ý chính sách (72)
      • 5.2.1 Gia tăng vốn tự có tại các ngân hàng thương mại (72)
      • 5.2.2 Gia tăng tỷ lệ sinh lời tại các ngân hàng thương mại (73)
      • 5.2.3 Tăng tài sản có tính thanh khoản (73)
      • 5.2.4 Giảm tỷ lệ nợ xấu và thu hẹp tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (74)
    • 5.3 Kiến nghị đối với ngân hàng Nhà nước (0)
    • 5.4 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo (0)
      • 5.4.1 Hạn chế nghiên cứu (75)
      • 5.4.2 Hướng nghiên cứu mở rộng (0)

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM Thành phố Hồ Chí Minh Năm 2023 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THANH TRÀ MY CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ LỆ AN TOÀN VỐN CỦA CÁC[.]

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Lý do chọn đề tài

Các ngân hàng và cơ quan quản lý hoạt a động a ngân a hàng a trên a thế a giới a đã a thông a qua a các a quy a định a dựa a trên a các a khuyến a nghị a của a Ủy a ban a Basel để thúc đẩy sự lành mạnh của hệ thống ngân hàng toàn cầu (Agarwal và Jacques, 2001) Các quy định này yêu cầu các ngân hàng đánh giá đúng rủi ro có thể xảy ra tại ngân hàng mình, vì hệ thống ngân hàng yếu kém đe dọa sự ổn định của nền kinh tế quốc gia nói a riêng a và a thế a giới a nói a chung Đây được coi là điều kiện tiên quyết để hệ thống ngân hàng thế giới hoạt động bình thường Mô hình quản lý do Ủy ban Basel khuyến nghị về cơ bản dựa trên

"mô hình giám sát vốn ngân hàng", điều này đã được đề cập bởi Caprio và Honohan

(1999) Trong bối cảnh này, tỷ lệ an toàn vốn (CAR) là một trong những công cụ quản lý chính được sử dụng để kiểm soát và đánh giá tình hình tài chính của một ngân hàng. Điều này đã nhận a được a sự a quan a tâm a đặc a biệt a của các cơ quan quản lý quốc tế Theo Sinkey (1989), các cơ quan quản lý sử dụng CAR như một thước đo quan trọng về “sự an toàn và lành mạnh” vì họ coi vốn là một biên độ an toàn có khả năng hấp thụ tiềm năng lỗ vốn Một số nghiên cứu đã xem xét cấu trúc vốn của các a ngân a hàng a ở a một a số a quốc a gia a trong a để a xác a định a các a nhân a tố quyết định CAR; hầu hết đã cố gắng giải thích rằng khả năng tài chính của ngân hàng sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển của CAR.

Cuộc khủng hoảng a kinh a tế a toàn a cầu a năm a 2007-2008 a đã để lại những hệ quả nghiêm trọng: sự đổ vỡ hàng loạt hệ thống ngân hàng, thiếu hụt vốn, sụt giảm mạnh giá chứng khoán, đồng tiền mất giá, tỷ giá hối đoái tăng đột biến theo hướng phá giá, lạm phát xuất hiện ở Mỹ, Châu Âu và nhiều nước khác trên thế giới Sự sụp đổ tài chính lên đến đỉnh điểm vào tháng 10 năm 2008 khi những gã khổng lồ như Lehman Brothers, Morgan Stanley, Citigroup, AIG, … sống sót và lớn mạnh từ những cuộc khủng hoảng trước đó cũng sụp đổ.

Từ các cuộc khủng hoảng tài chính đã cho thấy nếu các ngân hàng không có lượng vốn cần thiết để đáp ứng kịp thời trong các thời điểm nhạy cảm, nó là nguyên nhân chính dẫn đến các cuộc khủng hoảng kinh tế (Mili và ctg, 2016) Chính vì nguyên

2 nhân này, tỷ lệ a an a toàn a vốn a trở a thành a một a chỉ a số a an a toàn a trong a hoạt a động a của a ngân a hàng, a được a quy a định rõ tại chuẩn Basel Nội dung của Hiệp ước Basel với tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu 8% đã được áp dụng ở nhiều quốc gia trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Văn bản quan trọng do NHNN ban hành để hướng a dẫn a cụ a thể a việc a triển a khai a Basel a II a là a Thông a tư a 41/2016/TT-NHNN a quy a định a tỷ a lệ an toàn vốn a và a Thông a tư a 06/2020/TT- NHNN a quy a định a về a kiểm a soát a nội a bộ, a kiểm a toán a nội a bộ a Ngân a hàng Nhà nước Việt Nam.

Thông tư mới nhất số 22/2019/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ban hành ngày 15/11/2019 vẫn bao hàm các nội dung đã nêu ở Thông tư 41/2016/TT- NHNN a quy a định a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a trước a đó Các NHTM phải thực hiện cơ cấu lại cấu trúc các nguồn tài trợ, tăng vốn điều lệ để đảm bảo tỷ lệ an a toàn a vốn a tối a thiểu, a nâng a cao a hạn a mức a cấp a tín a dụng a đáp a ứng a nhu a cầu a vay a vốn a của a khách a hàng a đồng a thời a nâng a cao a năng a lực a quản a trị, a đạo a đức a kinh a doanh, a công a khai a minh a bạch a tình a hình tài chính.

Việt Nam thực hiện an toàn vốn theo từng giai đoạn cụ thể nên chưa có sự đồng nhất trong quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu Nếu các ngân hàng được chấp nhận thực hiện theo Thông tư a số a 41/2016/TT-NHNN a thì a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a ở a mức tối thiểu 8% Các a ngân a hàng a được a chấp a nhận a thực a hiện a theo a Thông a tư a số a 22/2019/TT- NHNN a thì a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a phải a cao a hơn a 1% a mức a tối a thiểu áp dụng tại Thông tư 41.

Theo dữ liệu thống kê một số chỉ tiêu cơ bản tháng 03/2022 (Ngân hàng Nhà nước, 2022) tỷ lệ an toàn vốn của Nhóm ngân hàng áp dụng Thông tư 41/2016/TT- NHNN là 11.52 %, trong đó NHTM Nhà nước là 8.84 %, NHTM Cổ phần 12.06 % và Ngân hàng nước ngoài 18.67 % Đối với Nhóm ngân hàng áp dụng thông tư 22/2019/TT- NHNN thì NHTM Nhà nước là 10.27 %, NHTM Cổ phần 9.17 %, Ngân hàng nước ngoài 22.89 % và Ngân hàng Hợp tác xã là 10.11 %.

Nếu ngân hàng có tỷ lệ an a toàn a vốn a quá a cao a đồng a nghĩa a ngân a hàng a dự a trữ a nhiều a vốn a hoặc a đầu a tư a vào a các a tài a sản a có a mức a rủi a ro a thấp a dẫn a đến a hiệu a quả a sử a dụng vốn không cao, lợi nhuận giảm Ngược lại, khi ngân hàng có tỷ lệ an toàn vốn thấp thì khả năng

3 đương đầu và vượt qua khủng hoảng, các cú sốc kinh tế bị giảm Vì vậy, các ngân a hàng a cần a giữ a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a ở a mức a phù a hợp a thông a qua a các a nhân a tố a tác a động a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a Từ a đó a giúp a ngân a hàng a vừa a sử a dụng a vốn a hiệu a quả vừa đảm bảo an toàn cho hoạt động ngân hàng.

Vấn đề đặt ra là các nhân tố nào tác động đến tỷ lệ an toàn vốn trong tình hình hiện nay của ngành ngân hàng nói riêng và kinh tế thị trường nói chung Nghiên cứu này tập a trung a vào a nhóm a các a ngân a hàng a thương mại niêm yết a trên a thị a trường a chứng khoán Việt Nam Đến nay, đã có nhiều nghiên cứu nổi bật liên quan đến vấn đề này cả trong và ngoài nước Các nghiên cứu nổi bật của Ho và Hsu (2010), Büyüksalvarci và Abdioglu (2011), Bokhari và ctg (2012), Almazari (2013), Bateni và ctg (2014), Yahaya và ctg (2016), Võ a Hồng a Đức, a Nguyễn a Minh a Vương, a Đỗ a Thành a Trung (2014), Phạm Thị Xuân Thoa, Nguyễn Ngọc Anh (2017), Lê Hồng Thái (2021), Lê Hoàng Vinh và ctg (2022), …

Tuy nhiên, các nghiên cứu trên chưa nghiên cứu đầy đủ các nhân tố, mức độ tác động a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a của a các a NHTM a và chỉ mới sử dụng dữ liệu của các NHTM giai đoạn 2000-2016 Tính đến thời điểm hiện tại, tình hình kinh tế với nhiều biến a động a tích a cực a lẫn a tiêu a cực, vẫn chưa có nhiều bằng chứng từ kết quả phân tích mô hình hồi quy đa biến để chứng minh mối quan hệ giữa các nhân tố tác động đến CAR của các NHTM niêm yết Việt Nam Từ các khía cạnh nêu trên, tác giả lựa chọn đề tài

“Các nhân tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam” để làm đề tài luận văn tốt nghiệp, nhằm xác định các nhân tố và mức ảnh hưởng của chúng đến hệ số này tại các ngân hàng để đề xuất các hàm a ý a chính a sách a cho a các a cơ a quan a quản a lý a và a các a ngân a hàng a có a thể a duy a trì a hệ a số a này a để a đảm a bảo a tính a bền a vững a trong a hoạt a động a kinh a doanh a ngân a hàng a

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định các nhân tố và đo lường mức độ tác độ tác động của chúng đến hệ số an toàn vốn của các NHTM cổ phần niêm yết trên TTCK Việt Nam Từ đó, đề xuất những hàm ý a chính a sách a cho a các a NHTM a để a duy a trì a sự a ổn a định a của a hệ a số a này a trong a hoạt a động a kinh a doanh a của a mình.

Mục tiêu tổng quát được cụ thể hóa thành các mục tiêu như sau:

Thứ nhất, xác định các nhân tố tác động a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a của các NHTMCP a niêm a yết a trên a TTCK a Việt a Nam.

Thứ hai, đo lường mức độ tác a động a của a các a nhân a tố a đến a tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP niêm a yết a trên a TTCK a Việt a Nam.

Thứ ba, từ kết quả nghiên cứu đề xuất các hàm ý chính sách cho các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam nhằm a duy a trì a sự a ổn a định a của a hệ a số an toàn vốn để tạo ra sự tăng trưởng a bền a vững a cho hoạt động kinh a doanh a của a các a ngân hàng.

Câu hỏi nghiên cứu

Để hoàn thành được mục a tiêu a nghiên a cứu a thì a tác giả cần trả lời được các câu hỏi nghiên a cứu a như a sau:

Thứ nhất, các nhân tố nào tác a động a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a của a các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam?

Thứ hai, mức độ tác động của các nhân a tố a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a của a các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam như thế nào?

Thứ ba, các hàm ý chính a sách a nào a được a đề xuất cho các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam nhằm duy trì sự ổn định của a hệ a số a an a toàn a vốn a để tạo ra sự tăng trưởng a bền a vững a cho a hoạt a động kinh a doanh của các a ngân a hàng?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Các nhân tố tác động đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a của a các a NHTMCP niêm yết trên

• Phạm vi về không gian: 21 NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam có công a bố a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a trên trang website của ngân a hàng a và a trên a toàn hệ thống Các ngân hàng a có a vốn a điều a lệ a trên 2000 tỷ đồng phù a hợp a quy a định a về a vốn a tối thiểu của ngân hàng a nhà a nước Vì vậy, số lượng NHTMCP niêm yết này cùng khoản vốn điều lệ của các ngân hàng được lựa chọn chiếm hơn 50% số NHTM Việt Nam và 70% thị phần do đó đủ cơ sở để làm mẫu đại diện cho hệ thống NHTM Việt Nam.

• Phạm vi về thời gian : Số liệu thứ cấp của 21 NHTMCP niêm a yết a trên a TTCK a Việt a Nam a sẽ a được a thu a thập a từ a các a báo a cáo a tài a chính a kiểm a toán, a bảng a cân a đối a kế toán trong giai đoạn 2012 – 2021 Nguyên nhân tác giả lựa chọn giai đoạn này vì có sự thay đổi rõ rệt của ngành ngân hàng từ thịnh vượng đến suy thoái Cụ thể trong những năm 2012 – 2014 ngân hàng rất phát triển, sau đó đến năm 2018 – 2019 bắt đầu giai đoạn bão hòa và gặp phải nhiều sự khó khăn vì suy thoái kinh tế và cuối cùng đến 2020– 2021 ngành ngân hàng phải gánh chịu sự tác động nặng nề của đại dịch Covid – 19.Chính vì những thay đổi đó là a cho a sự a thay a đổi a về a hệ a số a an a toàn a vốn a (CAR) cũng có nhiều biến động cần a xem a xét a và a phân a tích a nguyên nhân.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn a sử a dụng a kết a hợp a phương pháp nghiên a cứu a định a tính a và a định lượng a Trong a đó a nghiên a cứu định tính a nhằm a tổng a hợp, a phân a tích, a so a sánh a các dữ liệu thống kê.

Dữ liệu được a thu a thập a từ a báo a cáo a tài a chính a đã kiểm toán và báo a cáo a thường niên công a bố a trên a website a của a 21 a Ngân hàng thương a mại a cổ a phần a niêm a yết trên thị trường chứng a khoán a Việt a Nam a giai a đoạn a 2012 - 2021, báo cáo của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Ngân hàng Thế giới, các bài báo liên quan đến đề tài nghiên cứu.

Nghiên cứu định a lượng a nhằm a lượng hóa các a mối a quan a hệ a để a kiểm a định từ a các a giả a thuyết a nghiên a cứu đã đề xuất a trước a đó, a thông a qua a mô a hình a kinh a tế a có thể ước lượng tác động của các biến a độc a lập a đến a biến a phụ a thuộc a Đóng góp của đề tài

Nghiên cứu này được a thực a hiện a nhằm a cung a cấp a các a bằng a chứng thực nghiệm từ kết quả phân tích mô hình hồi quy đa biến về các nhân tố, mức độ tác động của chúng đối với tỷ lệ an toàn vốn a của a các a NHTM a niêm a yết a trên a TTCK a Việt a Nam a giai đoạn 2012 – 2021 Các kết luận được đưa ra từ kết quả a thực a nghiệm có độ chính xác, tin cậy cao và phù hợp với tình a hình a thực a tại a của a các a NHTM a niêm a yết Việt Nam do dữ liệu được sử dụng trong thời gian gần nhất Các dữ liệu lấy từ báo cáo tài chính a của a các a NHTM a niêm a yết a được a công a bố a công a khai, a minh a bạch a và a đã a thông a qua a kiểm a toán a độc a lập a

Như vậy, nghiên cứu a này a cung a cấp a thêm a cơ sở, bằng chứng a về a mối a quan a hệ a giữa các biến, biến nào có ý nghĩa trong giai đoạn hiện nay để đưa ra các giải pháp nhằm gia tăng tỷ lệ an toàn a vốn a cho a các a NHTM a niêm a yết a trên a TTCK Việt Nam trong thời a gian a tới Ngoài ra, xác định được a các a yếu a tố a tác a động a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn phù hợp tại Việt Nam giúp nâng cao a hiệu a quả a hoạt a động a và a khả a năng a cạnh a tranh trong quá trình hội nhập kinh tế quốc tế về lĩnh vực ngân hàng.

Kết cấu của luận văn

Bài nghiên cứu gồm 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Trong phần này, các vấn đề tổng thể của bài nghiên cứu sẽ được trình bày như: a lý a do a chọn a đề a tài, a mục a tiêu, a câu a hỏi a nghiên a cứu, phương pháp nghiên cứu, đóng góp của đề tài.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết Đối với phần này, bài nghiên cứu sẽ trình bày các lý thuyết về hệ số an toàn vốn.

Lược khảo các a nghiên a cứu a trong a nước a và a nước a ngoài a có liên quan để xác định các khoảng trống nghiên cứu.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Trong chương này, bài nghiên cứu sẽ trình bày về a giả a thuyết a nghiên a cứu, a mô a hình a nghiên a cứu, a các a biến a trong a mô a hình, a bảng a kì a vọng a về a tương a quan a giữa a các a biến a Ngoài ra, cách lựa chọn dữ liệu và nguồn dữ liệu cũng sẽ được trình bày trong phần này.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận Đối với chương này, bài nghiên cứu sẽ trình bày về thống kê mô tả đối với các biến đã cho trong mô hình, phân tích tương quan Đồng thời, kết quả hồi quy và các thảo luận về kết quả cũng được đề cập đến trong phần này.

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách

Phần cuối cùng, các tóm tắt về kết quả a nghiên a cứu, a những a hạn a chế và các kiến nghị cũng được đưa ra sao cho phù hợp với tình hình hiện tại NHTMCP niêm yết trênTTCK Việt Nam về duy trì sự đảm bảo về hệ số an toàn vốn.

Chương a 1 a đã a giới a thiệu a lý a do chọn đề tài, các a nhân a tố a ảnh a hưởng a đến a tỷ a lệ an toàn vốn của các ngân a hàng a thương a mại a cổ a phần a niêm a yết trên thị trường a chứng a khoán a Việt a Nam, a mục a tiêu a tổng a quát, a mục a tiêu a cơ a bản, a những a điểm a chính a mà a nghiên a cứu giải quyết Đồng thời, chương 1 đã giới thiệu tổng quan về vấn đề nghiên cứu cũng như đối tượng và thời gian nghiên a cứu, a các a phương a pháp a nghiên a cứu a cũng như ý nghĩa của nghiên a cứu a Đó a là a tiền a đề a để làm rõ, chi tiết và a cụ a thể a hơn a cũng a như a mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a của a ngân a hàng a sẽ a được a trình bày chi tiết ở các chương sau.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Tổng quan về tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng thương mại

2.1.1 Khái niệm về tỷ lệ an toàn vốn Ủy ban Basel về Giám sát Ngânn hàng, đã ban hành Hiệp định vốn Basel vào năm 1988 và có hiệu lực vào năm 1992, công bố các tiêu chuẩn và hướng dẫn giám sát rộng rãi để củng cố sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng quốc tế Thiết lập hệ thống ngân hàng quốc tế thống nhất, bình đẳng nhằm giảm thiểu sự cạnh tranh không lành mạnh giữa các ngân hàng quốc tế Hệ thống đưa ra khung đo lường rủi ro tín dụng với tiêu chuẩn vốn tối thiểu là 8%, nghĩa là ngân hàng phải giữ lại vốn bằng ít nhất 8% rổ tài sản, được tính toán theo nhiều phương pháp và tùy theo mức độ rủi ro.

Theo Khoản 1 Điều 9 thông tư số 22/2019/TT-NHNN thì “Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu phản ánh mức đủ vốn của ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài trên cơ sở giá trị vốn tự có và mức độ rủi ro trong hoạt động của ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài Ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài phải thường xuyên duy trì tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo quy định tại khoản 2, khoản 3 Điều này”.

Tỷ lệ an toàn vốn là tỷ lệ bảo vệ ngân hàng khỏi mất khả năng thanh toán và giúp ngân hàng thoát khỏi khó khăn Được định nghĩa là tỷ lệ vốn ngân hàng so với nợ ngắn hạn và tài sản có rủi ro (Nguyễn Văn Tiến, 2015) Tài sản có rủi ro là thước đo tài sản của ngân hàng, được điều chỉnh theo rủi ro Mức đảm bảo vốn phù hợp đảm bảo rằng ngân hàng có đủ vốn để mở rộng kinh doanh, trong khi giá trị ròng của ngân hàng đủ để đối phó với bất kỳ suy thoái kinh tế nào mà không bị mất khả năng thanh toán. Đây là tỷ lệ xác định khả năng đáp ứng các khoản nợ của ngân hàng và các rủi ro khác như rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, rủi ro hoạt động, v.v Tỷ lệ này do ngân hàng trung ương quyết định và được điều chỉnh bởi từng ngân hàng thương mại để ngăn chặn việc sử dụng tỷ lệ đòn bẩy vượt ngưỡng an toàn dẫn đến nguy cơ phá sản (Phan Thị Thu Hà, 2013).

Tóm lại, trong nghiên cứu này, tỷ lệ an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại cổ phần được hiểu là một chỉ tiêu kinh tế phản ánh mối quan hệ giữa vốn tự có và tài sản có điều chỉnh theo rủi ro của ngân hàng thương mại, một chỉ tiêu quan trọng để phản ánh năng lực của một ngân hàng về khả năng thanh toán.

2.1.2 Ý nghĩa của hệ số an toàn vốn

Theo Nguyễn Văn Tiến (2015), tỷ lệ an toàn vốn là một trong những chỉ tiêu quan trọng khi đánh giá hoạt động của ngân hàng thương mại trong nền kinh tế thị trường cạnh tranh, xu hướng quốc tế hóa kinh tế hiện nay Tỷ lệ an toàn vốn là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động của một ngân hàng, đặc biệt là hoạt động cho vay Tỷ lệ an toàn vốn có ý nghĩa tương tự như tỷ lệ đòn bẩy hoạt động Tỷ lệ này giúp đánh giá khả năng đáp ứng các nghĩa vụ của ngân hàng với khả năng tự bảo vệ từ nguồn vốn tự có của mình và đánh giá khả năng thích ứng của ngân hàng đối với rủi ro tín dụng và hoạt động.

Dựa vào hệ số này cũng giúp tạo ra sự công bằng khi đánh giá rủi ro giữa các ngân hàng thương mại Các ngân hàng trung ương thường quy định tỷ lệ an toàn vốn tối đa để bảo vệ người gửi tiền, người cho vay và qua đó giúp đảm bảo hệ thống tài chính hoạt động an toàn Một hệ thống ngân hàng có tỷ lệ an toàn vốn ở mức an toàn sẽ giúp toàn bộ hệ thống ngân hàng cũng như hệ thống tài chính của một quốc gia hoạt động an toàn, hiệu quả và phát triển, đóng góp đáng kể vào tăng trưởng và phát triển kinh tế của một quốc gia Ngoài ra, tỷ lệ an toàn vốn còn là công cụ để NHNN kiểm tra, giám sát việc bảo toàn và phát triển vốn, kiểm tra xem mức vốn thực tế có đảm bảo so với quy định hoặc đã đăng ký với ngân hàng nhà nước hay không khi thành lập ngân hàng, kiểm tra tỷ lệ dự trữ bắt buộc, trích lập dự phòng theo quy định, hiệu quả sử dụng vốn của ngân hàng thương mại Vì vậy, nếu ngân hàng không tuân thủ các quy định về hệ số sẽ rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán dẫn đến phá sản, có thể gây nguy hại cho toàn bộ hệ thống tài chính của mỗi quốc gia (Phan ThịThu Hà, 2013) Tỷ lệ an toàn vốn được sử dụng như một chỉ tiêu để ngân hàng và nhà đầu tư nhận biết mức độ rủi ro của mỗi ngân hàng, tỷ lệ này thường được sử dụng để cảnh báo cho người gửi tiền về rủi ro của ngân hàng cũng như nhằm tăng tính ổn định và hiệu quả của hệ thống ngân hàng thương mại Trên thực tế, một khi ngân hàng có tỷ lệ an toàn vốn thỏa đáng, nó có thể giúp ngân hàng chống lại các cuộc khủng hoảng tài chính và bất ổn kinh tế.

• Đối với ngân hàng thương mại: Tỷ lệ an toàn vốn là chỉ tiêu quan trọng đánh giá năng lực tài chính của ngân hàng, nó thể hiện khả năng chống chịu của ngân hàng nếu có rủi ro xảy ra Thực tế cho thấy, khi ngân hàng đảm bảo được tỷ lệ an toàn vốn này, ngân hàng đã có được khả năng chống chọi với các cú sốc tài chính, vừa bảo vệ chính mình, vừa bảo vệ khách hàng.

• Đối với nhà đầu tư: Tỷ lệ an toàn vốn được dùng làm chỉ tiêu để nhà đầu tư nhận biết mức độ rủi ro của từng ngân hàng Tỷ lệ này thường được sử dụng để phát tín hiệu cho người gửi tiền trước rủi ro của ngân hàng và cũng nhằm mục đích tăng tính ổn định và hiệu quả của hệ thống ngân hàng thương mại Với tỷ lệ an toàn vốn, nhà đầu tư có thể xác định được khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn và rủi ro của ngân hàng.

• Đối với NHNN: Tỷ lệ an toàn vốn được NHNN sử dụng như một công cụ giám sát vốn khi quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu trong từng thời kỳ để các NHTM tuân thủ theo quy định, đảm bảo khả năng thanh toán và giảm khả năng phá sản củaNHTM.

2.1.3 Đo lường hệ số an toàn vốn

Năm 1988, Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng đã ban hành một hệ thống đo lường rủi ro tín dụng và vốn được gọi là hiệp ước Basel I Theo yêu cầu của Basel I, các ngân hàng được yêu cầu duy trì tỷ lệ vốn trên vốn bắt buộc trên tổng tài sản điều chỉnh rủi ro (CAR) ở mức 8% Basel I cũng đưa ra định nghĩa về các loại vốn của ngân hàng và chia thành 3 cấp độ theo khả năng chủ động, từ đó đánh giá độ tin cậy trong việc sử dụng các nguồn vốn để ứng phó với rủi ro từ cấp độ 1 cao nhất, cấp thấp nhất là cấp 3 Do vốn cấp 3 có độ tin cậy thấp nhất nên vốn này không được tính đến khi xác định tỷ lệ an toàn vốn Basel I phân loại tài sản theo bốn loại rủi ro khác nhau: 0%, 20%, 50% và 100% Do đó, các quy định đo lường của Basel I mang tính tương đối vì mức độ rủi ro của tài sản chỉ dựa trên tài sản đảm bảo và nhóm khách hàng chứ không dựa trên quy mô khoản vay, thời hạn vay và mức tín dụng của khách hàng Ngoài ra, Basel I chỉ tính đến rủi ro tín dụng chứ không tính đến rủi ro hoạt động và thị trường.

2.1.3.2 Theo hiệp ước Basel II

Do những hạn chế của Basel I, năm 2004 Ủy ban Basel đưa ra phiên bản mới là Basel II có hiệu lực từ năm 2007 và kết thúc chuyển đổi sang năm 2010 Nội dung của Basel II bao gồm

3 trụ cột chính: trụ cột thứ nhất liên quan đến việc duy trì tỷ lệ vốn bắt buộc và cột thứ hai, thứ ba liên quan đến quy trình kiểm tra, giám sát và công bố thông tin Theo trụ cột 1, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu vẫn là 8%, nhưng mẫu số để tính CAR đã thay đổi đáng kể: hệ số rủi ro của tài sản không chỉ phụ thuộc vào tài sản đảm bảo và nhóm khách hàng mà còn phụ thuộc vào mức độ nhạy cảm với rủi ro trong từng loại hình và mức độ tín nhiệm của từng khách hàng Hệ số này được mở rộng từ 0 đến 100% trong Basel I thành 0 đến 150% trong Basel II Ngoài ra, mẫu số của CAR không chỉ bao gồm tổng tài sản có điều chỉnh theo rủi ro mà còn gấp 12,5 lần tổng vốn quy định cho dự phòng rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường Việc triển khai Basel II giúp các ngân hàng hoạt động an toàn, lành mạnh hơn nhờ tăng cường quản trị rủi ro, các biện pháp quản trị rủi ro, đặc biệt là mô hình rủi ro và xếp hạng nội bộ được chủ động áp dụng đồng vốn được quản lý hiệu quả hơn Trong lĩnh vực tín dụng, các ngân hàng thương mại sẽ phải tập trung vào việc đánh giá mức độ tín nhiệm của khách hàng, thay vì chủ yếu dựa vào tài sản thế chấp Ngoài ra, sau khi áp dụng các tiêu chuẩn quốc tế về an toàn vốn và thanh khoản, ngân hàng cần thu hút thêm các nhà đầu tư nước ngoài, bởi ngân hàng hoạt động trong môi trường đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế.

2.1.3.3 Theo hiệp ước Basel III

Mặc dù đã có nhiều cải tiến trên Basel I nhưng các tiêu chuẩn của Basel II vẫn chưa đủ mạnh để giúp các ngân hàng chống chọi và vượt qua rủi ro Ngày 12 tháng 9 năm 2010, Ủy ban Basel đã đưa ra bộ tiêu chuẩn về an toàn vốn có tên là Basel III Bộ tiêu chuẩn này có hiệu lực từ năm 2013 và kết thúc vào năm 2019 Ngoài ra, Basel III còn đưa ra các tiêu chuẩn về thanh khoản cho các ngân hàng Quy định này buộc các ngân hàng phải nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao, chất lượng cao để đáp ứng nhu cầu thanh toán trong những trường hợp khó khăn bất thường Basel III đưa ra phương pháp giám sát an toàn vĩ mô có hệ thống để các ngân hàng áp dụng Ngoài ra, sẽ mất thời gian để đưa các tiêu chuẩn quốc tế mới vào các quy định cụ thể của từng quốc gia Trên tinh thần này, Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) đã đưa ra lộ trình triển khai bắt đầu từ tháng 1/2013 và hoàn thiện vào cuối năm 2018 về tiêu chuẩn thanh khoản cho các ngân hàng.

Ngày 7/12/2017, Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) đã công bố kết quả cải cách các quy định của Basel III và lùi thời hạn áp dụng sang năm 2022 để các ngân hàng có đủ thời gian triển khai các quy định của Basel III Việc triển khai Basel III có 4 thay đổi đáng chú ý:

- Thứ nhất: xem xét lại các tiêu chuẩn về vốn cấp 1, cấp 2 và đặc biệt là vốn chủ sở hữu, những tài sản kém chất lượng phải trừ thẳng vào vốn cổ phần thường Điển hình là vốn vượt quá giới hạn 15% đối với các khoản đầu tư vào các tổ chức tài chính khác, vốn thu được từ thuế thu nhập hoãn lại sẽ được khấu trừ khỏi vốn chủ sở hữu.

Tình hình nghiên cứu

2.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài

Al-Sabbagh và Magableh (2004) trong nghiên cứu xác định các nhân tố ảnh hưởng a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn, a dữ a liệu a được a thu a thập a từ báo cáo tài chính hàng năm của 17 ngân hàng tiêu biểu tại Jordan với giai đoạn 1 từ a 1985 a đến a 1994 a khi a chưa a áp a dụng a tiêu a chuẩn a Basel a và a giai a đoạn a 2 a từ a 1995-2001 a khi a tiêu a chuẩn a Basel a được áp dụng Dữ liệu được a xử a lý a bằng a mô a hình a hồi a quy a Pooled a OLS, a FEM, a REM a với 9 biến độc lập được xác định là các a nhân a tố a ảnh a hưởng a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a và a đưa a ra kết luận cuối cùng là có mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô ngân hàng và tỷ lệ an toàn vốn Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ a suất a lợi a nhuận a trên a tài a sản a (ROA); a tỷ a suất a lợi a nhuận a trên a vốn a chủ a sở a hữu a trên a tài a sản a (ROE); a tỷ a lệ a cho a vay a trên a tài a sản a (LOA); vốn chủ sở hữu trên tài sản (LEV); tỷ lệ rủi ro trên a tài a sản a (giai a đoạn a 1); a tỷ a lệ a tiền a gửi a trên a tổng a tài a sản a (DEP) a (giai a đoạn a 2); a tỷ a lệ a chi a trả a cổ a tức a (đợt a 2) a có a mối a quan a hệ a đồng a biến với CAR Ngược lại quy mô ngân hàng (SIZE); tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản giai đoạn 1 và tỷ lệ trích lập dự phòng a rủi a ro a tín a dụng a có a mối a quan hệ nghịch biến với hệ số CAR.

Nghiên cứu của Asarkaya a và a Ozcan a (2007) a phân a tích a các a nhân a tố a ảnh a hưởng a đến cấu trúc a vốn a của a các a ngân a hàng a ở a Thổ a Nhĩ a Kỳ Nguồn dữ liệu cho nghiên cứu này được thu thập từ 20 ngân hàng Thổ Nhĩ a Kỳ a từ a năm a 2002 a đến a cuối a năm a 2006 Bảng dữ liệu được phân tích bằng mô a hình a hồi a quy a ước a lượng a GMM, a từ kết quả phân tích a cho a thấy a quy a mô a ngân a hàng a (SIZE), a tốc a độ a tăng a trưởng a kinh a tế a (GDP), tốc độ huy động vốn (DEP) có mối quan hệ đồng biến với tỷ lệ an toàn vốn.

Trong nghiên cứu a của a Skylly a và a cộng a sự a (2009), a dữ a liệu nghiên cứu a được a lấy a từ a báo a cáo a tài a chính a hàng a năm a của a 42 a tổ a chức a tài a chính a Malaysia a bao a gồm: a ngân a hàng thương a mại a cổ a phần, a ngân a hàng a bán a buôn a và a công a ty a tài a chính a Giai đoạn thu thập dữ liệu là 1995-

2002 Nghiên cứu sử dụng a mô a hình a hồi a quy a để a phân a tích a dữ a liệu a bảng a Pooled a OLS, a từ a đó a phân a tích a mối a quan a hệ a giữa a 6 a biến a độc a lập a bao a gồm a quy mô ngân hàng (SIZE), a tỷ a lệ a tài a sản a lưu a động a trên a tổng a nguồn a vốn a huy a động, tỷ lệ a vốn a chủ a sở a hữu a trên a tổng a nợ, a chỉ a số a rủi a ro a của a từng ngân hàng, các khoản nợ khó đòi không thể thu hồi được và tỷ lệ lãi cận biên với a mức a an a toàn a vốn a Kết a quả a nghiên a cứu a cho a thấy a tỷ a lệ a vốn a chủ a sở a hữu a trên a tổng a nợ; a tỷ a lệ a giữa a tài a sản a có a khả a năng a thanh a khoản trên tổng a tài a sản a có a mối a quan a hệ a thuận a chiều a với a hệ a số a CAR a Ngược a lại, quy mô ngân hàng, lãi suất cận biên, chỉ số rủi ro ngân hàng a có a mối a quan a hệ a ngược a chiều a với CAR.

Bateni và cộng sự (2014) đánh a giá a tác a động a của a 7 a nhân a tố a đến a tỷ a lệ a an a toàn vốn bao gồm quy mô ngân hàng, RAR, DAR, tỷ lệ tài sản có thể cho vay (LAR), Tỷ suất a sinh a lời a trên a vốn, a Tỷ a lệ a sở a hữu a (ROE), a Tỷ a suất a sinh a lời a trên a tổng a tài a sản a (ROA), a Tỷ a lệ a vốn a chủ a sở a hữu a (EQR) a của a các a ngân a hàng a tư a nhân a Iran a giai a đoạn a 2006 a đến hết năm 2012 Dữ liệu được xử lý bằng mô hình hồi a quy a gộp a OLS, a FEM, a REM a và a kết a quả a cho a thấy a tỷ a lệ a cho a vay a trên a tài a sản a (LAR); a lợi a nhuận a trên a vốn a chủ a sở a hữu a (ROE); lợi nhuận trên tài sản (ROA); tỷ lệ vốn chủ a sở a hữu a (EQR) a có a mối a quan a hệ a tích a cực với CAR Ngược lại, a quy a mô a ngân a hàng a (SIZE) a có a mối a quan a hệ a ngược a chiều a với CAR.

Yahaya và cộng sự (2016) nghiên cứu a ảnh a hưởng a của a các a nhân a tố a đến a tỷ a lệ a an toàn vốn a của a 64 a ngân a hàng a tại a Nhật a Bản a trong giai đoạn từ a năm a 2005 a đến a hết a năm a 2014 Đặc điểm của a nghiên a cứu a này a là a nghiên a cứu a hoạt a động a của a 64 ngân hàng tại Nhật Bản Năm biến được sử dụng để đại diện cho hiệu quả kinh tế - a tỷ a lệ a thất a nghiệp, a tỷ a lệ a lạm a phát, a tỷ a giá a hối a đoái a thực, a cung a tiền a và a tổng a sản a phẩm a quốc a nội, a trong a khi a hiệu a quả a tài a chính a của a các a ngân a hàng a bao a gồm a sáu a biến a cụ a thể a là a tỷ a lệ a tiền a gửi trên tài sản, lợi nhuận a trên a tài a sản a (ROA), a lợi a nhuận a trên a vốn a chủ a sở a hữu a (ROE), tổng tài sản, tổng tiền gửi và tổng vốn vay Dữ liệu được xử lý bằng các mô hình hồi quy gộp OLS, FEM, REM và a kết a quả a cho a thấy a tỷ a lệ a thất a nghiệp; a tỷ a giá a hối a đoái a thực; cung tiền; tỷ lệ a tiền a gửi a trên a tài a sản; a lợi a nhuận a trên a tài a sản a (ROA); a lợi a nhuận a trên vốn chủ sở hữu (ROE); a Tổng a tài a sản; a tổng a tiền a gửi; a tổng a dư a nợ a có a mối a quan a hệ a đồng a biến với CAR Ngược lại, tỷ lệ lạm phát a và a tốc a độ a tăng a trưởng a kinh a tế a có a mối a quan hệ ngược chiều với hệ số CAR.

Nghiên cứu của Hadjixenophontos và Volos (2018) về rủi ro tài chính và tỷ lệ an toàn a vốn a tại a các a ngân a hàng a thương a mại a cổ a phần ở Cypriot giai đoạn 2010-2014 Nghiên cứu này sử dụng phương a pháp a nghiên a cứu a định a lượng a thông a qua a mô hình hồi quy đa biến Pooled OLS để kết luận kết quả nghiên cứu a Kết a quả a nghiên a cứu a cho a thấy a quy a mô a ngân a hàng a và a hệ a số a rủi a ro a ngân a hàng a có a tác a động a ngược a chiều a đến a tỷ a lệ a an toàn vốn Trong khi, a tỷ a lệ a dự a phòng a rủi a ro a và a tỷ a suất a lợi a nhuận a có a tác a động tích cực đến tỷ lệ an toàn vốn tại các ngân hàng TMCP nước này.

2.2.2 Các nghiên cứu trong nước

Võ Hồng Đức và cộng sự (2014) phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến CAR của 28 NHTM giai đoạn 2007 - 2012 Các nhân tố bao gồm tài sản có tính thanh khoản cao, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, quy mô ngân hàng, tỷ lệ huy động vốn, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ đòn bẩy và tỷ lệ cho vay được sử dụng để đưa vào mô hình nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tích cực đến hệ số CAR Trong khi đó, quy mô ngân hàng, tỷ lệ huy động và ROE có tác động tiêu cực đến hệ số CAR Nghiên cứu này không tìm thấy bằng chứng định lượng về tác động của tỷ lệ đòn bẩy và tỷ lệ cho vay đối với CAR.

Phạm Thị Xuân Thoa và Nguyễn Ngọc Anh (2017) trong nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn (CAR) của các ngân hàng TMCP Việt Nam từ năm 2011 đến cuối năm 2015 Các tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng cùng với Pooled OLS, FEM và mô hình hồi quy đa biến REM Các yếu tố được phân tích trong nghiên cứu này bao gồm: Quy mô ngân hàng (SIZE), Tỷ lệ cho vay (LOA), Đòn bẩy tài chính (LEV), Tỷ lệ biên lãi (NIM), Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), Thanh khoản (LIQ) Kết quả nghiên cứu cho thấy các nhân tố có tác động tích cực đến hệ số CAR là tỷ lệ thu nhập lãi biên (NIM); thanh khoản (LIQ) Ngược lại, tỷ lệ cho vay (LOA); tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có tác động tiêu cực đến hệ số CAR. Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Anh Kiều (2020) trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa CAR và hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP Việt Nam, tác giả đã sử dụng dữ liệu thứ cấp của 16 ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn giai đoạn 2010 - 2017.

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua mô hình hồi quy đa biến Pooled OLS, FEM, REM để kết luận Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ huy động, tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng và tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều đến hệ số CAR Trong khi đó, ROA, giá trị thị trường của ngân hàng, tỷ lệ cho vay, tỷ lệ chi phí trên thu nhập và quy mô ngân hàng có tác động tiêu cực đến CAR. Đỗ Hoài Linh và cộng sự (2019) trong nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại Việt Nam Nhóm tác giả đã tiến hành thu thập dữ liệu thứ cấp của 26 ngân hàng thương mại Việt Nam niêm yết giai đoạn 2008 - 2013 và áp dụng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát thông qua các mô hình Pooled OLS, FEM, REM Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên, tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát có tác động tiêu cực đến tỷ lệ an toàn vốn Ngược lại, tỷ lệ đòn bẩy tài chính có tác động tích cực đến tỷ lệ an toàn vốn tại các NHTM Việt Nam.

Lê Hồng Thái (2021) trong nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của 28 ngân hàng thương mại Việt Nam, được thu thập trong giai đoạn từ 2008 đến 2019.

Dữ liệu được cung cấp từ Công ty Cổ phần Dữ liệu Kinh tế Việt Nam (Vietdata) và dữ liệu về các yếu tố vĩ mô được thu thập từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới Nghiên cứu này sử dụng phương pháp ước lượng Generalized Method of Moments

(GMM) để phân tích Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LAR); tỷ suất lợi nhuận ròng (NIM); thanh khoản (FDR); lãi suất cho vay bình quân (LIR) có tác động tương tự đến CAR Ngược lại, khả năng sinh lời của ngân hàng (ROA); Quy mô ngân hàng (SIZE) và tỷ lệ đòn bẩy tài chính (LEV) có tác động ngược chiều đến CAR.

Lê Hoàng Vinh và cộng sự (2022) trong nghiên cứu xem xét các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 24 ngân hàng TMCP tại Việt Nam (2009 - 2019) và áp dụng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát thông qua các mô hình Pooled OLS, FEM, REM và GMM.Kết quả cho thấy đòn bẩy tài chính, tiền gửi từ khách hàng, cho vay khách hàng, khả năng thanh khoản và khả năng sinh lời có quan hệ tỷ lệ nghịch với tỷ lệ an toàn vốn Ngoài ra, nghiên cứu cho thấy sự khác biệt giữa tỷ lệ an toàn vốn thực tế và tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo quy định là do ảnh hưởng tiêu cực của quy mô ngân hàng, đòn bẩy tài chính, cho vay khách hàng, tính thanh khoản và khả năng sinh lời.

Phạm Hải Nam và cộng sự (2022) trong nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn CAR của các ngân hàng TMCP Việt Nam, tác giả đã thu thập dữ liệu của 30 ngân hàng TMCP Việt Nam từ năm 2012 đến năm 2018 và áp dụng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát thông qua các mô hình OLS, FEM, REM và GMM Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ ngân hàng, nợ xấu, tài sản lưu động, lợi nhuận và lạm phát có tác động tiêu cực đến hệ số CAR Ngược lại, quy mô ngân hàng, lạm phát và tốc độ tăng trưởng GDP có tác động cùng chiều đến hệ số CAR.

Bảng 2.2: Tóm tắt các nghiên cứu liên quan

Tác giả/năm Phạm vi nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu

17 ngân hàng tiêu biểu ở Jordan với giai đoạn 1 từ 1985

Nghiên cứu định lượng với mô hình hồi quy đa biến

Tương quan dương (+) với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) Tương

Tác giả/năm Phạm vi nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu đến 1994 khi chưa áp dụng các tiêu chuẩn Basel và giai đoạn 2 từ 1995- 2001

Pooled OLS, FEM, REM quan nghịch (-) với tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE).

20 ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ từ năm 2002 đến hết năm 2006

Nghiên cứu định lượng với phương pháp GMM

Tương quan dương (+) với quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tốc độ huy động vốn (DEP)

42 định chế tài chính của Malaysia gồm:

NHTMCP, ngân hàng bán buôn và các công ty tài chính giai đoạn 1995-2002

Nghiên cứu định lượng với mô hình hồi quy đa biến Pooled OLS

Các nhân tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn ngân hàng thương mại

Theo Nguyễn Văn Tiến (2015), hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại muốn thuận lợi hay khó khăn đều chịu tác động chủ yếu của hai nhóm yếu tố: nội tại ngân hàng và nền kinh tế vĩ mô Vì vậy, tỷ lệ an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại là vấn đề liên quan mật thiết đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng Do đó, nó cũng sẽ được xuất phát bởi hai nhóm yếu tố đó, bao gồm:

2.3.1 Nhóm nhân tố nội tại ngân hàng thương mại

2.3.1.1 Quy mô tài sản của ngân hàng thương mại

Quy mô tài sản có của ngân hàng thương mại được thể hiện thông qua tài sản hiện có của ngân hàng Nói cách khác, các NHTM trong quá trình hoạt động luôn có tham vọng mở rộng tài sản nhằm tạo ảnh hưởng hoạt động trong hệ thống NHTM hoặc chiếm lĩnh thị phần kinh doanh của mình Tuy nhiên, quy mô tài sản có của ngân hàng trong từng bối cảnh hoạt động của ngân hàng thương mại có thể tác động tích cực hoặc tiêu cực đến hoạt động của ngân hàng. Shrieves và Dahl (1992) cho rằng quy mô tài sản càng lớn thì ngân hàng thương mại nắm giữ càng nhiều tài sản, trong đó tài sản rủi ro sẽ gia tăng, đặc biệt là các NHTM có quy mô lớn trong hệ thống ngân hàng, điều này tạo ra rủi ro tiềm tàng cho các ngân hàng và làm giảm giá trị của CAR (Gropp và Heider, 2007) Tuy nhiên, Jackson và cộng sự (2002) cho rằng khi các ngân hàng thương mại có tham vọng mở rộng quy mô tài sản, họ sẽ đi cùng với chiến lược đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn (CAR) theo quy định của ngân hàng Trung ương hoặc các ngân hàng thương mại có xu hướng giữ tỷ lệ CAR càng lớn càng tốt vì dự trữ vốn vượt quá kỳ vọng của thị trường.

2.3.1.2 Tiền gửi huy động của khách hàng

Hoạt động huy động vốn của khách hàng từ mục đích tiết kiệm hay thanh toán là một trong những hoạt động cơ bản, thường xuyên và xương sống hoạt động của NHTM Hay nói cách khác, trong các hình thức huy động vốn của NHTM thì nhân tiền gửi huy động của khách hàng là phổ biến nhất, vì hoạt động này giúp cho ngân hàng chỉ cần trả một mức chi phí thanh toán lãi thấp hơn rất nhiều lần so với đi vay các TCTD khác hoặc phát hành các loại chứng khoán Mặt khác, khi số lượng khách hàng tin tưởng gửi tiền vào ngân hàng ngày càng nhiều sẽ làm cho thương hiệu nâng cao Tuy nhiên, cũng chính điều này sẽ tác động tích cực hoặc hạn chế đến hệ số CAR của ngân hàng Kleff và Weber (2003) cho rằng khi khách hàng gửi tiền vào ngân hàng thì buộc các NHTM phải thực hiện những quy định nhằm duy trì một tỷ lệ hệ số CAR để bảo vệ tính thanh khoản và đáp ứng việc thanh toán đến hạn cho khách hàng, điều này sẽ có lợi cho hệ số an toàn vốn của NHTM Tuy nhiên, nếu khách hàng gửi tiền lạc quan và đặt niềm tin quá lớn vào ngân hàng hay không xác định được khả năng tài chính của ngân hàng thì cácNHTM lúc này sẽ lợi dụng tình hình này hạ thấp tỷ lệ CAR xuống thấp hơn kì vọng và nhận định của khách hàng, nhằm thực hiện việc đầu tư mở rộng để thu được lợi nhuận nhiều hơn nhưng sẽ tạo ra rủi ro cho ngân hàng Mặt khác, Asarkaya và Ozcan (2007) cho rằng nếu khách hàng quan tâm vào tỷ lệ an toàn vốn và khả năng tài chính hiện tại của NHTM thì buộc khi lượng tiền gửi tăng lên thì ngân hàng phải duy trì hệ số CAR tăng tương ứng nhằm đảm bảo quyền lợi và khả năng thanh toán gốc lãi đến hạn cho khách hàng.

2.3.1.3 Hoạt động cho vay của ngân hàng Đối với dư nợ cho vay : Đây được xem là hoạt động sử dụng vốn huy động lớn nhất và quan trọng nhất của các NHTM Do đó, hoạt động cho vay của ngân hàng cũng tác động trực tiếp đến hệ số CAR, thể hiện thông qua dư nợ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng Đây là hệ số phản ánh mối quan hệ tương quan giữa hai khía cạnh đó là đa dạng hóa và thiết lập các cơ hội đầu tư, hay có thể nói đo lường được mức tác động của các khoản cho vay với danh mục tài sản vốn Theo Mpuga (2002) cho rằng khi dư nợ cho vay tăng lên thì đồng nghĩa với việc rủi ro của người gửi tiền cũng tăng lên nên trong hoàn cảnh hoạt động kinh doanh hướng đến sự bền vững thì bắt buộc các NHTM phải gia tăng hệ số CAR để phòng ngự cho trường hợp phải bù đắp khoản mất mát từ nợ xấu hay nợ quá hạn gây ra cho các khoản tiền huy động, do đó dư nợ cho vay và hệ số CAR của NHTM có mối quan hệ cùng chiều với nhau Tuy nhiên, Dreca (2014) cho rằng tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản đo lường tác động của các khoản vay trong danh mục tài sản tăng nguy cơ dẫn đến tài sản có rủi ro tăng cao và xu hướng các ngân hàng tăng vốn để bù đắp cho người gửi tiền khi gửi tiền, nếu mức độ tăng vốn để bù đắp rủi ro thấp hơn mức độ tăng tài sản có rủi ro thì hệ số an toàn vốn sẽ giảm và cho thấy tồn tại một mối tương quan ngược chiều giữa hệ số an toàn vốn và tỷ lệ cho vay. Đối với chất lượng tín dụng : Để đánh giá chất lượng tín dụng, các nghiên cứu trên thế giới thường sử dụng hai chỉ tiêu nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng để phản ánh.

• Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cũng được coi là một nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn Tỷ lệ dự phòng rủi ro nợ xấu của ngân hàng thương mại được xác định bằng tỷ lệ giữa tổng giá trị dự phòng rủi ro của danh mục cho vay trên tổng số tiền cho vay Tồn tại mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng hay còn gọi là dự phòng rủi ro vốn đối với tỷ lệ an toàn vốn, nghĩa là trong thời điểm khó khăn ngân hàng chậm điều chỉnh tỷ lệ vốn điều chỉnh, khả năng huy động vốn giảm dẫn đến việc tăng tỷ lệ an toàn vốn gặp khó khăn (Ansary và Hafez, 2015) Tuy nhiên, khi tỷ lệ dự phòng rủi ro tăng lên, các NHTM để đối phó với tình thế khó khăn đó sẽ huy động vốn tự có thay cho các nguồn vốn khác, đồng thời thực hiện chính sách thắt chặt giải ngân tín dụng để hạn chế nợ xấu, nợ quá hạn trong thời gian tới, qua đó tăng CAR (Buyukslvarcil và Abdioglu, 2011; Dreca và cộng sự, 2014).

• Tỷ lệ nợ xấu là nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn, được xác định bằng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ Theo Shingjergji và Hyseni (2015), tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với tỷ lệ an toàn vốn Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng sẽ làm giảm chất lượng tài sản của ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng có ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ an toàn vốn Nói cách khác, các ngân hàng có vốn lớn dự kiến sẽ có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn do bù đắp các khoản lỗ cho vay bằng vốn chủ sở hữu.

Tỷ lệ thanh khoản của ngân hàng thương mại là tỷ lệ được tính giữa lượng tiền và các khoản tương đương tiền như tiền gửi ngân hàng Nhà nước, tiền gửi tại các tổ chức tín dụng khác, chứng khoán kinh doanh trên tổng tài sản có của ngân hàng đang nắm giữ Tính thanh khoản cũng có nghĩa là các ngân hàng có thể nhanh chóng chuyển đổi các tài sản hiện có thành tiền mặt, để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính khi cần thiết.

Tỷ lệ thanh khoản cũng là một trong những biểu hiện của cơ cấu tài sản vì tiền và các khoản tương đương tiền được tính vào khoản mục tài sản có (ngân quỹ) trong công thức CAR của Basel Tiền và các khoản tương đương tiền như tiền gửi ngân hàng Nhà nước, tiền gửi tại các tổ chức tín dụng khác, chứng khoán kinh doanh với tổng tài sản được các ngân hàng nắm giữ là một trong những tài sản có rủi ro thấp (dưới mẫu số trong cách tính CAR của Basel) nên tỷ lệ thanh khoản có tác dụng tăng hệ số CAR. Angbazo (1997) lập luận rằng tỷ lệ vốn đầu tư tiền mặt hoặc các khoản tương đương tiền sẽ làm giảm rủi ro thanh khoản dẫn đến phí bảo hiểm thanh khoản thấp hơn lợi nhuận ròng của ngân hàng Với các yếu tố khác không đổi, khi lượng tiền hoặc các khoản tương đương tiền tăng lên thì khả năng thanh toán của ngân hàng cũng được củng cố, tỷ lệ thanh khoản có tác động đến tỷ lệ an toàn vốn theo hướng thuận, ngược lại khi tỷ lệ an toàn vốn tăng thì lượng vốn của ngân hàng tăng, lượng vốn bằng tiền và các khoản tương đương tiền cũng tăng góp phần làm tăng tỷ lệ thanh khoản của ngân hàng (Ansary và Hafez, 2015).

Trong ngân hàng, đòn bẩy tài chính có thể được đo lường bằng tổng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản Cổ đông cho rằng ngân hàng có đòn bẩy tài chính cao sẽ rủi ro hơn ngân hàng khác Các ngân hàng sử dụng đòn bẩy cao để huy động vốn chủ sở hữu vì chi phí vốn cổ phần cao Tỷ lệ đòn bẩy và rủi ro ngân hàng có mối quan hệ tỷ lệ nghịch 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 hàng và được tính bằng cách chia tổng tài sản cho vốn chủ sở hữu Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ an toàn vốn sẽ âm vì nếu tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu thì chúng ta phải kỳ vọng tỷ lệ an toàn vốn thấp hơn (Lê Hoàng Vinh và cộng sự, 2022).

2.3.1.6 Tỷ suất sinh lời của ngân hàng

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản là một trong những nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của NHTMCP Để tăng lợi nhuận, hầu hết các ngân hàng đều muốn tăng tài sản có rủi ro vì rủi ro càng cao thì tỷ suất sinh lời càng cao nên hệ số an toàn vốn giảm Do đó, tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ lệ an toàn vốn Dreca (2014) cho rằng để có lợi nhuận cao hơn, các ngân hàng sẽ chấp nhận hạ hệ số CAR để tập trung vào các hoạt động liên quan đến cho vay và đầu tư Do vậy tồn tại quan hệ ngược chiều giữa tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ lệ an toàn vốn Mặt khác, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản càng cao thì lợi nhuận càng cao Vì vậy, lợi nhuận giữ lại để huy động vốn và đầu tư vào tài sản Nó cho thấy rằng có một mối quan hệ tích cực giữa tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ lệ an toàn vốn (Buyukslvarcil và Abdioglu, 2011).

Chi phí hoạt động được đo lường thông qua tỷ lệ tổng chi phí hoạt động trên tổng thu nhập của ngân hàng thương mại, tỷ lệ này cho thấy khả năng quản lý hiệu quả hoạt động của ngân hàng và tiết kiệm nguồn lực để duy trì vai trò của ngân hàng Lợi nhuận hoặc các số liệu liên quan? Theo nghiên cứu của Anggono (2014), chi phí hoạt động là một trong những nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại Khi chi phí hoạt động của Ngân hàng cao đồng nghĩa với hiệu quả hoạt động không hiệu quả, lợi nhuận giảm dẫn đến hệ số an toàn vốn giảm Do đó, chi phí hoạt động có quan hệ tỷ lệ nghịch với tỷ lệ an toàn vốn.

2.3.2 Nhóm nhân tố vĩ mô nền kinh tế

2.3.2.1 Tốc độ tăng trưởng nền kinh tế

Tăng a trưởng a kinh a tế a thể a hiện a ở tốc độ tăng tổng a sản a phẩm a quốc a nội a Khi a tốc a độ tăng trưởng kinh tế tăng nhanh đồng nghĩa với a việc a mở a rộng a sản a xuất a kinh a doanh của a các a tổ a chức a và a cá a nhân a trong a nền a kinh tế tăng nhanh nên nhu cầu tín dụng cũng tăng theo Do đó các ngân hàng thương mại có nhiều a lựa a chọn a hơn a trong a việc a lựa chọn những khách hàng tốt, có chất lượng Khi nền kinh a tế a phát a triển a đồng a nghĩa a với việc doanh a nghiệp a tiếp a cận a được a nguồn a vốn tốt với các kỳ hạn đa dạng phù hợp với nhu cầu sản xuất kinh doanh và ngân hàng cũng có nhiều lựa chọn khách hàng tốt để bán sản phẩm, giảm thiểu rủi ro nợ xấu và mất khả a năng a trả a nợ a của a khách a hàng, giảm thiểu rủi ro trong hoạt động tín dụng Kinh tế phát triển đã làm tăng lượng tiền gửi trong dân cư góp phần làm tăng khả a năng a thanh a khoản a của a ngân hàng Ngược lại, khi nền kinh tế trì trệ, nhu a cầu a vay a vốn a giảm a thì a hoạt a động a tín dụng của các NHTM a đầy a rủi a ro a với a nguy a cơ nợ quá hạn, nợ khó đòi ngày càng tăng, chi phí dự phòng rủi ro cũng a tăng a Điều a này a sẽ a ảnh a hưởng a tiêu cực đến an a toàn a hoạt a động a của các ngân a hàng a thương a mại (Đỗ Thị Hoàng Linh và cộng sự, 2019).

Lạm phát là sự gia tăng liên tục mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ theo thời gian và sự mất giá trị của đồng tiền Khi mức giá chung tăng lên, một đơn vị tiền tệ sẽ mua được ít hàng hóa và dịch vụ hơn so với trước đây Vì vậy lạm phát phản ánh sự sụt giảm sức mua trên một đơn vị tiền tệ Khi chính phủ đưa ra các giải pháp thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, tín dụng được mở rộng dẫn đến lạm phát tăng nhanh, dẫn đến huy động vốn và cho vay của ngân hàng mất cân đối, khi đó lạm phát tăng nhanh Việc thắt chặt chính sách tiền tệ nhanh và đột ngột khiến tình hình thanh khoản tại các ngân hàng thương mại cũng trở nên căng thẳng (Phạm Hải Nam và cộng sự, 2022).

Lạm phát có ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng Lạm phát tăng cao đồng tiền giảm giá trị và sức cạnh tranh bắt buộc ngân hàng phải đẩy lãi suất huy động tăng cao, chí phí lãi để huy động vốn tăng cao làm suy giảm nguồn vốn của ngân hàng nhiều ngân hàng không huy động được vốn dẫn đến phá sản Sức mua giảm,giá vàng và ngoại tệ tăng lên, rủi ro thanh khoản của ngân hàng tăng cao trong khi đó vốn chủ sở hữu là một trong những một bộ phận quan trọng để tính hệ số an toàn vốn của ngân hàng Đo lường hệ số CAR theo Basel III cũng đưa ra những thước đo lường thanh khoản của ngân hàng theo đó ngân hàng phải giữ được những tài sản có thanh khoản cao để có thể chống đỡ với những rủi ro của thị trường Sự gia tăng lạm phát ảnh hưởng trực tiếp đến thanh khoản của ngân hàng thông qua đó ảnh hưởng đến an toàn vốn của ngân hàng

Chương 2 đã nêu lên khái niệm về tỷ lệ an toàn vốn, phương pháp đo lường tỷ lệ an toàn vốn theo chuẩn mực Việt Nam và ủy ban Basel Chương này cũng đã khái quát các quy định, tiêu chuẩn hiện hành về tỷ lệ an toàn vốn Đồng thời, xem xét các nghiên cứu, cách tiếp cận trong và ngoài nước khi tìm hiểu về tỷ lệ an toàn vốn và các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn Qua đó giúp tôi có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài nghiên cứu, bối cảnh nghiên cứu toàn vốn của các NHTM Việt Nam giai đoạn

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Qua quá trình tổng hợp khung lý thuyết liên quan đến hệ số an toàn vốn tại các NHTM và lược khảo các công trình nghiên cứu liên quan có thể thấy rằng mô hình của Al-Sabbagh và Magableh (2004) xác định các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn với số liệu từ các báo cáo tài chính thường niên của 17 ngân hàng mẫu ở Jordan được sử dụng làm cơ sở nghiên cứu cho nhiều nghiên cứu có tính ứng dụng cao sau này, có thể kể đến là nghiên cứu của Yahaya và cộng sự

(2016), Phạm Hải Nam và cộng sự (2022) Vì lý do này tác giả dựa trên mô hình của Al-Sabbagh và Magableh (2004) và Yahaya và cộng sự (2016), Phạm Hải Nam và cộng sự (2022) để để xây dựng mô hình đo lường tác động của các nhân tố đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP Việt Nam Vì vậy, mô hình nghiên cứu được thành lập như sau:

CAR = α + β1*SIZE + β2*ROA + β3*LIQ+ β4*LLR + β5*LEV + β6*ME +SIZE + β2*SIZE + β2*ROA + β3*LIQ+ β4*LLR + β5*LEV + β6*ME +ROA + β3*SIZE + β2*ROA + β3*LIQ+ β4*LLR + β5*LEV + β6*ME +LIQ+ β4*SIZE + β2*ROA + β3*LIQ+ β4*LLR + β5*LEV + β6*ME +LLR + β5*SIZE + β2*ROA + β3*LIQ+ β4*LLR + β5*LEV + β6*ME +LEV + β6*SIZE + β2*ROA + β3*LIQ+ β4*LLR + β5*LEV + β6*ME +ME + β7*SIZE + β2*ROA + β3*LIQ+ β4*LLR + β5*LEV + β6*ME +GDP + β8*SIZE + β2*ROA + β3*LIQ+ β4*LLR + β5*LEV + β6*ME +INF

Trong đó: CAR là hệ số an toàn a vốn; a SIZE a là a quy a mô a ngân a hàng; a ROA a là a tỷ a suất a sinh a lời a trên a tổng a tài a sản; a LIQ a là a tỷ a lệ a thanh a khoản; a LLR a là a tỷ a lệ dự phỏng rủi ro; LEV là đòn bẩy tài chính; ME là hiệu quả a quản a lý; a GDP a là a tốc a độ a tăng a trưởng a kinh a tế; a INF a là a tỷ a lệ a lạm a phát; a Các a hệ a số a β a là a hệ a số a góc a của a các a biến a độc a lập.

Nguyên nhân tác giả lựa chọn các biến độc lập này để đại diện cho các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn là do: Đối với quy mô ngân hàng (SIZE), đây là nhân tố thể hiện cho năng lực cũng như sức mạnh tài chính của ngân hàng Do đó, a việc a phát a triển a quy a mô a ngân a hàng a cần a phải a gắn a chặt a với a việc a ngân a hàng a đảm a bảo a được a hệ số an toàn vốn theo chủ trương phát triển bền vững của mình. Đối với tỷ suất lợi nhuận (ROA), đây được xem là khả năng sinh lời được xác a định a bằng a cách a lấy a lợi a nhuận a sau a thuế a chia a cho a tổng a tài a sản a Lợi a nhuận a trên a tổng a tài a sản a của a ngân a hàng a (ROA) a được a xem a là a một a trong a những a thước a đo a tích a cực a trong a hoạt động kinh doanh của ngân hàng Khi ROA tăng cao tức là lợi nhuận ngân hàng tăng cao, đây là điều kiện tốt để tăng vốn chủ sở hữu, tăng tử số trong cách tính CAR theo Basel. Đối với tỷ lệ thanh khoản (LIQ), đây được xem là khả a năng a thanh a khoản a của a ngân a hàng a được a tính a bằng a tiền a và a các a khoản a tương a đương tiền chia cho tổng tài sản Khi tỷ lệ vốn đầu tư a bằng a tiền a mặt a hoặc a tiền a mặt a tương a đương a tăng, a nguy a cơ a mất a khả a năng a thanh a khoản a của a ngân a hàng a sẽ a giảm a từ đó hệ số an toàn a vốn a cũng a được đảm bảo. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), đây được xem là tỷ lệ đại diện cho chất lượng tín dụng hay giá trị mà ngân hàng trích lập cho các khoản nợ quá hạn và nợ xấu của ngân hàng Tỷ lệ này ảnh hưởng đến hoạt động cũng như lợi nhuận của ngân hàng và chính nó cũng ảnh hưởng đến khả a năng a huy a động a vốn a hay a khoản a vốn a mà a ngân a hàng a có a kế a hoạch a bổ a sung a vào a vốn a tự a có, a do a đó a ảnh a hưởng a đến a hệ a số a an a toàn a vốn a của a ngân a hàng a Đối với tỷ lệ đòn bẩy tài chính (LEV), đây được xem là tỷ lệ mà ngân hàng sử dụng nợ vay trên tổng nguồn vốn mà ngân hàng huy động Khi tỷ lệ nợ được huy động được nâng cao sẽ ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng với ngân hàng khác nếu khoản nợ này không được sử dụng hiệu a quả a với a tính a chất a đòn a bẩy a kéo theo của nó Vì vậy, a nó a sẽ a ảnh a hưởng a đến a khả a năng a bổ a sung a vốn a tự a có a của a ngân a hàng a và a hệ số an a toàn a vốn a của a ngân a hàng. Đối với hiệu quả quản lý (ME), đây được xem là tỷ lệ chi phí hoạt động của NHTM trên thu nhập ảnh hưởng trực tiếp a đến a lợi a nhuận a và a sự a an a toàn a vốn a Khi a chi a phí a hoạt a động a của a Ngân a hàng a tăng a cao a nghĩa a là a cho a thấy a hiệu a quả a hoạt a động a không hiệu quả, lợi nhuận a giảm a dẫn a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a cũng a giảm. Đối với tốc độ tăng trưởng a kinh a tế a (GDP), a đây a được xem là tỷ lệ để đánh giá sự phát triển a của a nền a kinh a tế a quốc a gia, a hay a nói cách khác khi tỷ lệ này được đảm bảo với sự tăng trưởng liên tục thì ngành ngân a hàng a và a các a ngành a khác a sẽ a thuận a lợi a trong việc kinh doanh và tạo điều a kiện a thuận a lợi a cho a các a nguồn a vốn của ngân hàng được đảm bảo nhằm tạo ra hệ số an toàn vốn như kỳ vọng. Đối với tỷ lệ lạm phát (INF), đây được xem là tỷ lệ để đánh giá việc tiêu thụ hàng hóa trong nền kinh tế có thuận lợi hay không ? Với việc giá cả hàng hóa leo thang khi tỷ lệ này gia tăng Lạm phát tăng cao dẫn a đến a lãi a suất a thực a giảm a và a ngược a lại a lãi a suất a danh a nghĩa a tăng, a gây a mất a giá a đồng a tiền a ảnh a hưởng a đến a người a đi vay a và a cả người cho vay Lãi suất cao hơn a làm a tăng a nguy a cơ a vỡ a nợ a của a người đi vay, dẫn đến những khoản nợ xấu ảnh a hưởng a xấu a đến a hoạt a động a kinh a doanh a của a ngân a hàng, tác động làm cho hệ số a an a toàn a vốn giảm đi.

3.2.2.1 Đối với quy mô ngân hàng

Bateni và cộng sự (2014) cho rằng các ngân hàng trong hoạt động kinh doanh a của a mình a có a xu a hướng muốn gia tăng tài sản hay quy mô của mình để mở rộng thị phần trong nền kinh tế Do đó, sẽ liên tục đầu tư cho các loại tài sản kể cả tài a sản a có a thanh a khoản a cao a hay tài sản có rủi ro cao Chính vì điều đó làm cho CAR sẽ giảm xuống (Hadjixenophontos và Volos, 2018; Võ Hồng Đức và cộng sự, 2014) Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H1: Quy mô ngân a hàng a tác a động ngược chiều a đến tỷ lệ an toàn vốn tại các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam.

3.2.2.2 Đối với tỷ suất lợi nhuận

Skylly và cộng sự (2009) cho rằng ngân hàng hoạt động kinh doanh thuận lợi làm cho ROA được gia tăng Hay nói cách khác, ROA tăng cao cũng tạo điều kiện cho việc ngân hàng có thể tận dụng lợi nhuận để giữ lại bổ sung cho các nguồn vốn trong ngân hàng Điều này giúp a hạn a chế a việc a đi a vay a nợ các tổ chức khác nhằm giảm thiểu được áp lực thanh toán và nâng cao hệ a số a an a toàn a vốn a của a ngân a hàng a để đối mặt trước những rủi ro có thể xảy ra trong tương lai (Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Ánh Kiều,

2020) Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H2: Tỷ suất lợi a nhuận a tác a động cùng chiều đến a tỷ lệ an toàn vốn tại các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam.

3.2.2.3 Đối với tỷ lệ thanh khoản

Skylly và cộng sự (2009) cho rằng khi a tỷ a lệ a vốn a đầu a tư a bằng a tiền a hoặc a tương a đương tiền tăng thì rủi ro thanh khoản a của a ngân a hàng a sẽ a giảm a và a ngược a lại a khi tỷ lệ vốn a đầu a tư a bằng a tiền a hoặc a tương a đương a tiền giảm, rủi ro thanh khoản của ngân hàng tăng lên Khi rủi ro thanh a khoản a của a ngân a hàng a giảm a đi, a điều a này a dẫn đến phần bù thanh khoản tính theo lãi ròng thấp hơn Do đó, việc a tăng a thanh a khoản a ngân a hàng a có a thể a có a tác a động a tích a cực a đến a tỷ a lệ a vốn a (Võ a Hồng a Đức a và a cộng a sự, a 2014) a Do đó, giả thuyết sau đây được đề xuất:

H3: Tỷ lệ thanh a khoản a tác a động cùng chiều a đến a tỷ lệ an toàn vốn tại cácNHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam.

3.2.2.4 Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Hadjixenophontos và Volos (2018) cho rằng a chất a lượng a tín a dụng a được biểu đạt thông qua tỷ lệ dự a phòng a rủi a ro a tín a dụng a tại a ngân a hàng a Tỷ a lệ này càng gia tăng thì ngân hàng càng bị đe dọa rủi a ro a hoạt a động, các dòng lợi nhuận của ngân hàng thay vì giúp ngân hàng mở rộng kinh doanh hay bổ sung nguồn vốn tự có thì phải dành để dự phòng cho các khoản nợ quá hạn hay nợ không thu hồi được của khách hàng Mặt khác, chi phí a dự a phòng a rủi a ro a so a với a tổng a dư a nợ a của a ngân a hàng a trong a bảng a cân a đối a kế a toán, a đại a diện a cho a khoản a dự a phòng a đủ a để a bù a đắp a các khoản a lỗ a ước a tính a trong danh mục cho a vay a Do a đó, tỷ lệ an a toàn a vốn a tại a ngân hàng từ đó a sẽ a suy a giảm và a không a đảm a bảo Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H4: Tỷ lệ dự a phòng a rủi a ro a tín a dụng a tác động ngược chiều đến tỷ lệ an toàn vốn tại các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam.

3.2.2.5 Đối với tỷ lệ đòn bẩy tài chính

Bateni và cộng sự (2014) cho rằng a khi a ngân a hàng a huy động được các khoản nợ từ các tổ chức a tín a dụng a khác a thì a ngân a hàng a sẽ a tận a dụng a được a nguồn a vốn a có a chi a phí a rẻ a hơn a khi a huy a động a nguồn a vốn a từ a các a cổ a đông a hoặc a các a chủ a sở hữu khác Nếu ngân hàng sử dụng nguồn vốn giá rẻ này đầu tư vào các hạng mục hiệu quả hay hoạt động cho vay diễn ra thuận lợi thì ngân hàng vẫn thu được nhiều lợi nhuận nhằm bổ sung nguồn vốn của mình để đảm bảo cho tỷ lệ an toàn a vốn a tại a ngân a hàng Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H5: Tỷ lệ đòn bẩy tài a chính a tác a động a cùng chiều a đến tỷ lệ an toàn vốn tại các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam.

3.2.2.6 Đối với hiệu quả quản lý Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Anh Kiều (2020) cho rằng chi phí hoạt động của a Ngân a hàng a cao a đồng a nghĩa a với a hiệu a quả hoạt động của Ngân hàng không hiệu quả, lợi nhuận giảm a dẫn a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a giảm a Do a đó, a giả a thuyết a sau đây được đề xuất:

H6: Hiệu quả quản lý tác động ngược chiều đến tỷ lệ an toàn vốn tại các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam.

3.2.2.7 Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế

Yahaya và cộng sự (2016) lập luận rằng trong thời kỳ tăng trưởng a kinh a tế a tích a cực, a rủi a ro a thấp a và a các a ngân a hàng a giữ a tỷ a lệ a vốn a thấp, a a đầu a tư a nhiều a hơn a vào a các a lĩnh vực tài chính khác, a trong a khi a các a ngân a hàng a có a thể a cần a vốn tương đối a cao a hoặc có thể phải a đối a mặt a với a tổn a thất a kinh tế bất ngờ, để phòng a ngừa a rủi a ro a mà a các a ngân a hàng duy trì a tỷ a lệ a vốn a cao (Đỗ Hoài Linh và cộng sự, 2019) Do đó, giả thuyết sau đây được đề xuất:

H7: Tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động cùng chiều đến tỷ lệ an toàn vốn tại các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam.

3.2.2.8 Đối với tỷ lệ lạm phát

Yahaya và cộng sự (2016) cho rằng lạm phát có dấu hiệu tiêu cực đến nền kinh tế khi sức mua của đồng tiền giảm sút, hoạt động tiêu thụ hàng hóa trở nên trì trệ, hoạt động ngân hàng cũng sẽ chậm lại hay gặp khó khăn hơn nhiều Lạm phát cao dẫn đến lãi suất thực a giảm a và a ngược a lại a nhưng a lãi suất danh nghĩa a tăng a là a một diễn biến a tiêu a cực a đối a với người đi vay a vì a họ a có a thể a gặp a khó a khăn a trong a việc a trả lãi suất cao hơn Lãi a suất a cao a hơn a làm a tăng a rủi a ro a vỡ a nợ a của a người a đi vay Vì vậy, đây là nguyên nhân a dẫn a đến a việc a tăng a vốn a tự a có a của a ngân a hàng a để a cải a thiện hệ số an toàn vốn của ngân hàng còn hạn a chế a Do a đó, a giả a thuyết a sau a đây a được a đề xuất:

H8: Tỷ lệ lạm phát tác động ngược chiều đến tỷ lệ an toàn vốn tại các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam.

Sau quá trình suy luận và đề xuất các giả thuyết a nghiên a cứu a liên a quan a đến a các a nhân a tố a ảnh a hưởng a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a tại a các a ngân a hàng a thương a mại a cổ a phần a niêm yết trên thị a trường a chứng a khoán a Việt a Nam, bảng dưới đây sẽ tổng hợp các phương pháp đo lường cho các biến này trong a mô a hình a nghiên a cứu a và a kỳ a vọng tương quan.

Bảng 3.1: Mô tả và đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu Biến độc lập

Ký hiệu Tên biến Nguồn Cách đo lường biến Dấu kỳ vọng

SIZE Quy mô ngân hàng

Hadjixenophontos và Volos (2018); Võ Hồng Đức và cộng sự (2014); Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Ánh Kiều (2020); Lê Hồng Thái

Ký hiệu Tên biến Nguồn Cách đo lường biến Dấu kỳ vọng

(2021); Lê Hoàng Vinh cộng sự (2022)

Tỷ suất sinh a lời a trên a tổng a tài a sản

Al-Sabbagh và Magableh (2004); Bateni và cộng sự (2014); Yahaya và cộng sự (2016)

Lợi nhuận sau thuế Tổng tài sản bình quân +

ME Hiệu quả quản lý Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Ánh Kiều (2020)

Tổng chi phí hoạt động

LIQ Tỷ lệ thanh khoản

Võ Hồng a Đức a và a cộng a sự a (2014); a Phạm a Thị a Xuân a Thoa a và a Nguyễn a Ngọc a Anh (2017); Lê Hoàng Vinh cộng sự (2022)

Tổng dư nợ cho vay Tổng tiền gửi khách hàng +

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Skylly và cộng a sự a (2009); a Phạm a Thị a Xuân a Thoa a và a Nguyễn a Ngọc a Anh a (2017)

Dự phòng tổn thất rủi ro Tổng dư nợ cho vay -

LEV Đòn bẩy tài chính Bateni và cộng sự (2014) Tổng vốn chủ sở hữu Tổng tài sản +

Tốc độ tăng trưởng kinh tế

Lấy từ số liệu nền kinh tế theo các năm cụ thể +

INF Tỷ lệ lạm phát

Lấy từ số liệu nền kinh tế theo các năm cụ thể -

Ký hiệu Tên biến Nguồn Cách đo lường biến Dấu kỳ vọng

CAR Hệ a số a an a toàn a vốn

Hadjixenophontos và Volos (2018); Võ Hồng Đức và cộng sự (2014); Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Ánh Kiều (2020); Lê Hồng Thái (2021); Lê Hoàng Vinh cộng sự (2022) vồn cấp 1 + vồn cấp 2 Tài sản có trọng sồ rủi ro

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu a sử a dụng a phương a pháp a định a lượng a với a dữ a liệu a bảng a thông qua kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để lượng hóa tác động của a các a biến độc lập đến biến a phụ a thuộc a trong a mô a hình a Các a bước a cụ a thể a như sau: Đầu tiên, nghiên cứu sẽ kiểm định a hiện a tượng a đa a cộng a tuyến a giữa a các biến độc lập trong mô hình thông qua hệ số phương sai phóng đại (VIF), nếu hệ số VIF lớn hơn hoặc bằng 10 a thì a hiện a tượng a đa a cộng a tuyến a sẽ a được a a đánh a giá là nghiêm trọng (Gujrati, 2003).

Sau đó, nghiên cứu hồi quy theo 3 cách: hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình a phương a nhỏ a nhất a tổng a quát a (Pooled OLS); a hồi a quy a tác a động a cố a định a (FEM) và hồi quy tác a động a ngẫu a nhiên a (REM) Để lựa chọn phương a pháp a hồi a quy a nào a là phù hợp a nhất a trong a ba a phương a pháp a trên, a các a kiểm a định a được a sử dụng là: kiểm định F và kiểm định

Breusch và a Pagan a Lagrangian a Multiplier a (Breush a và a Pagan, a 1979) F-test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM Breusch và Pagan Lagrangian Multiplier để biết nên chọn a mô a hình a Pooled a OLS a hay a mô a hình a REM Để lựa chọn giữa các mô hình FEM và REM, sử dụng a kiểm a định a Hausman.

Sau a khi a chọn a được a mô a hình a phù a hợp, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định hiện tượng a tự a tương a quan a và a phương a sai a sai a số, nếu có hiện tượng tự tương quan và/hoặc phương sai sai số thì nghiên cứu a sẽ a chuyển a sang a phương a pháp a bình a phương a tổng a thể a nhỏ a nhất a khả a thi a (General a Least a Square a - a GLS) a Wooldridge a (2002) a lập a luận a rằng phương pháp này rất hữu ích khi kiểm a soát a hiện a tượng a tự a tương a quan a và a phương a sai thay đổi.

3.3.2 Thu thập và xử lý số liệu

3.3.2.1 Mẫu nghiên cứu Đối với phân tích hồi quy đa biến, a cỡ a mẫu a tối a thiểu a cần a đạt a được a tính a theo a công a thức a là a 50 a + a 8 a x a m a (m: a số a biến a độc a lập) a (Tabachnick a và a Fidell, a 1996), đối với nghiên cứu này kích cỡ mẫu tối thiểu là 106 Với dữ liệu bảng bao gồm 21 ngân hàng thương mại a cổ a phần a niêm a yết a trên a thị a trường a chứng a khoán a Việt Nam, thu thập dữ liệu từ năm 2012 đến 2021.Tuy nhiên, dữ liệu được tính trung bình nên số năm tính toán trong mô hình thực tế là

10 năm Như vậy mẫu nghiên cứu 21 x 10 = 210 quan sát, đạt yêu cầu về mức độ phù hợp.

Dữ liệu ngân hàng để tính toán các biến độc lập được thu thập từ BCTC có kiểm toán của 21 NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2012 – 2021 Các dữ liệu thu thập sử dụng cho phân tích được thể hiện ở Phụ lục 1.

3.3.2.3 Phương pháp xử lý số liệu

Tác giả sử dụng phân tích hồi a quy a đa a biến a cho a dữ a liệu a bảng a Dữ a liệu a bảng a là a dữ a liệu a có a hai a chiều: a chiều a không a gian a và a chiều a thời a gian a Nói a cách a khác, a dữ a liệu a bảng a là a sự a mở a rộng a dữ a liệu a chéo a (cross a section) a theo a thời a gian a (time a series) a Việc a chọn a sử a dụng a dữ a liệu a bảng a có a nhiều a lợi a thế a hơn a so a với a dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu chéo Hồi quy theo dữ liệu bảng a thường a sử a dụng a ba a phương a pháp a hồi a quy a theo a mô a hình a Pooled, mô hình tác động ngẫu nhiên và a mô a hình tác động cố định Tác giả a sử a dụng a phần a mềm a hỗ aa a a trợ aa a a STATA a 14.0 a để a lập a mô a hình a và a kiểm a định a mô a hình a Các a bước a trong a quy a trình a được a trình a bày a chi a tiết a như sau:

Thống kê a mô a tả a được a sử a dụng a để a mô a tả a các đặc điểm cơ bản a của a dữ a liệu a được thu thập a từ a nghiên a cứu a theo a những a cách khác nhau Thông a qua a thống a kê a mô a tả a này, a giá a trị a trung a bình a của a các a biến a được a thể a hiện a thông a qua a các a tiêu a chí a giá a trị a trung bình, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn a nhất, a giá a trị a trung a vị a và a sai a số a chuẩn a giữa các giá a trị a Thông a qua a các a chỉ a tiêu a thống a kê a đó, a chúng a ta a có a thể a hiểu a rõ a các a hiện a tượng a và a đưa a ra a quyết a định a đúng đắn đối với chuỗi a số a liệu a nghiên a cứu

3.3.3 Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp giữa Pooled OLS, FEM và REM

Thực a hiện a phân a tích a hồi a quy a là một phân tích thống a kê a để a xác a định a cách các biến độc lập a xác a định a các a biến a phụ a thuộc a Kết a quả hồi quy được a coi a là a bằng a chứng a thực a nghiệm a để a đánh a giá a tác a động a Các a mô a hình a hồi a quy a được a tác a giả a xem a xét a bao a gồm: a Pooled a OLS, Fixed effect, Random a effect a Để a lựa a chọn a mô hình phù hợp nhất cho a nghiên a cứu, a chúng a ta a cần a xem xét nội dung và đặc a điểm a của a các a mô a hình a ước a lượng a này:

Mô hình hồi quy Pooled OLS:

Y it : Biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t

X it : Biến độc lập của quan sát i trong thời kỳ t Đối với phương pháp Pooled OLS, bản chất là sử dụng dữ liệu bảng để phân a tích a dưới a dạng a sử a dụng tất cả dữ liệu a theo a cách a xếp a chồng a lên a nhau a không phân biệt các đơn vị chéo a riêng a lẻ a Đây a là a phương a pháp a đơn a giản a nhất, giống như sử dụng dữ liệu a như a một a phân a tích a OLS a thông a thường, a bất a kể a kích a thước a không a gian và thời gian của dữ liệu bảng.

Nhược điểm của phương pháp Pooled OLS là nó bỏ qua các đặc điểm khác nhau của các đơn vị thời gian và không gian.

Mô hình tác động cố định - FEM

Giả sử mỗi a đơn a vị a có a những a đặc a điểm a riêng a có a thể ảnh hưởng đến a các a biến a giải a thích, a FEM a phân a tích a mối a tương a quan a giữa a phần a dư a của a từng a đơn a vị a với a các biến giải thích a để a qua a đó a kiểm a định a và tách ảnh hưởng của các a điểm a đặc a biệt a (không thay a đổi a theo a thời a gian) a ra a khỏi a các a biến a giải a thích để từ đó a ước a lượng a được a tác a động a thực a của a biến a giải a thích a đến a các a biến a phụ a thuộc a

Mô hình hồi quy sử dụng:

Xit: biến độc lập αi (i=1…n): hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu. β: hệ số góc đối với yếu tố X. μ it : phần dư.

Mô hình tác động ngẫu nhiên - REM

Xét mô hình: Yit = αi + βXit + μit

Thay vì trong mô hình trên αi là cố định (không thay đổi theo thời gian) thì phương pháp REM giả định rằng a nó a là a một a biến a ngẫu a nhiên a với αi = α + εi (i= 1, 2, …, n), thay vào trong mô hình ban đầu ta có: Yit = α + βXit + εi + μit.

Trong đó εi là thành a phần a sai a số a theo a đơn a vị chéo và μit là chuỗi thời gian kết hợp và thành phần sai số chéo Như vậy, với phương pháp REM, a thay a vì a coi a từng a đặc a trưng a riêng a lẻ a của a đơn a vị a có a tương a quan a với a biến a độc a lập a và a tách a tác a động a đó a ra a như a trong a FEM, a thì a phương a pháp a REM a coi a các a đặc a trưng a đó a là a ngẫu a nhiên và không a tương a quan a với a các a biến a độc a lập a mà a là a một a biến a giải a thích a mới ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.

So với phương a pháp a FEM, a phương a pháp REM khắc a phục a được a nhược a điểm a của a FEM a nhưng a REM a coi a từng a đặc a trưng a riêng a của a đơn a vị a ε i a là a không a tương a quan với các biến độc lập nên nếu vi phạm a điều a này a thì a REM a sẽ a ước a lượng a không a còn chính xác

Qua nội dung của ba phương phương pháp ước lượng trên tác giả nhận thấy rằng mô hình REM và FEM có a nhiều a ưu a điểm a hơn a so a với a mô a hình a Pooled a OLS a Tuy a nhiên a để a có a được a một a mô a hình a tối a ưu a nhất, a tác a giả a tiến hành a ước a lượng a Pooed a OLS, a sau a đó a ước a lượng a mô hình FEM và REM a Nếu a trường a hợp a chọn nhóm a mô hình FEM và REM phù hợp thì a ta a phải a tiến a hành a kiểm a định a Hausman a nhằm a lựa a chọn a một a trong a hai a mô a hình a Fixed a effect a và a Random a effect, xem a mô a hình a nào a là a mô a hình a phù a hợp a nhất a cho a bài a nghiên a cứu a này a

KÉT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả

4.1.1 Tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2012 –

2021 Đối với tỷ lệ an toàn vốn CAR thì biểu đồ sau biểu diễn cho sự thay đổi qua các năm từ 2012 – 2021 như sau:

Hình 4.1: Biểu đồ thể hiện tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Dựa trên kết quả hình 4.1 ta thấy rằng tỷ lệ an toàn vốn trung bình của a hệ a thống a NHTM a Việt a Nam a lấy a đại a diện a của a 21 a NHTM a trong a giai a đoạn a 2012 a – a 2021 a có a giá a trị a là 13,356 Trong đó từ năm 2012 đến năm 2017 thì hệ số an toàn vốn có xu hướng giảm từ 13,67 xuống còn 10,79 Nguyên nhân là trong giai đoạn này các ngân hàng tăng cường việc mở rộng cho vay để gia tăng thị phần do đó việc bổ sung các nguồn vốn cũng suy giảm dẫn đến hệ số an toàn vốn có xu hướng giảm theo Tuy nhiên, trong các năm tiếp theo từ năm

2017 – 2019 thì các chính sách thắt chặt và kiểm soát nghiêm ngặt hơn việc gia tăng tỷ lệ an toàn vốn tại các ngân hàng của NHNN làm cho tỷ lệ này tại các NHTM a Việt a Nam a có a xu a hưởng a tăng đến tỷ lệ 14,39 Nhưng trong hai năm 2020 – 2021 thì tỷ lệ này lại có xu hướng giảm đến từ ảnh hưởng đại dịch Covid a – a 19, a các a đối a tượng a trong a nền a kinh a tế a có a xu a hướng a vay a nhiều a hơn a để a thanh a toán a các a khoản a nợ a và a trụ a vững a trong a giai a đoạn a dịch a

Do a đó, các ngân hàng có xu hướng nới lỏng tín dụng, điều này làm cho hệ số CAR giảm theo trong hai năm lần lượt là 13,65 và 13,68.

4.1.2 Đối với các biến độc lập

Thống kê mô tả cho các biến độc lập bao gồm trung bình (Mean), a trung a vị a (Std.Dev), a giá a trị a lớn a nhất a (Max), a giá a trị a nhỏ a nhất a (Min) a Kết a quả a thống a kê a mô a tả a dữ a liệu của các biến quan sát thể hiện như sau:

Bảng 4.1: Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu của các biến độc lập

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

SIZE có giá trị trung bình a là a 16,2227 a với a độ a lệch a chuẩn a 81,45% a Đối a với a độ a lệch a chuẩn a này a thì a quy a mô a ngân a hàng a có a mức a độ a biến a động lớn qua a các a năm a tại a mỗi a ngân a hàng a và a khoảng a cách a quy a mô a của a các a ngân a hàng a ngày a càng a được a nới a rộng Giá trị nhỏ nhất là 13,0596 (Ngân hàng HDB năm a 2013), a giá a trị a lớn a nhất a là a 17,9543 (Ngân hàng VIB năm a

2012) a Vào a thời a điểm a những a năm a gần a đây a các a ngân a hàng ra sức gia tăng quy mô của mình để tạo được thương hiệu và giành lại thị phần cho mình trong hệ thống ngân hàng.

ROA có giá trị trung bình a là a 11,48%, a độ a lệch a chuẩn a là a 5,73% a Đối a với a độ a lệch a chuẩn a này a thì a mức a độ a chênh a lệch a qua a các a năm a tại a mỗi a ngân hàng khá lớn Giá trị nhỏ nhất là -8,1% (Ngân hàng LPB năm 2017), giá trị lớn a nhất a là a 35,88% a (Ngân a hàng a BID a năm a 2021) a Khoảng a cách a về a ROA a của a các a ngân a hàng a trong a giai a đoạn a này a rất cao, nó cho thấy được a sự a cách a biệt a của a các a ngân a hàng a lớn a và ngân hàng nhỏ trong hệ thống ngân hàng qua quá a trình a thu a lợi a nhuận a của a mình a Cụ a thể a các a ngân a hàng a lớn a như a VCB, a BID, a CTG a vẫn a giữ a được a ROA a của a mình a với a mức a tăng a trưởng đều đặn.

ME có giá trị trung bình a là a 2,9392 a với a độ a lệch a chuẩn a là a 0,4277 a Giá a trị a nhỏ a nhất là 2,1833 (BIDV, VCB, VAB và PVC cùng năm 2020) và giá trị lớn nhất 4,0757 của VIB năm

2012 a LIQ a có a giá a trị a trung a bình a là a 39,05% a với a độ a lệch a chuẩn a là 19.43% Giá trị nhỏ nhất là 0,89% (VPB năm 2021), giá trị lớn nhất là 124,175% (CTG năm 2017) Trong a giai a đoạn a này a các a ngân a hàng a thương a mại a ra a sức a để a duy trì tỷ lệ này cao nhằm tạo ra sự hoạt động bền vững cho tổ chức và ứng phó các rủi ro của ngân hàng.

LLR có giá trị trung bình là 1,73% với độ lệch chuẩn là 0,82% 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% (MSB và PVC năm 2015), giá trị a lớn a nhất a là a 7,4% a (VAB a năm a 2020) a Nhìn a chung a các a ngân a hàng a trong a giai a đoạn a này a đều a duy a trì a tỷ a lệ a này a tại a mức a thấp a nhất, a nhưng a trong a 2020 a – a 2021 a thì a tỷ a lệ a này a cao a do a tác a động a của a dịch a Covid a – a 19 làm nền kinh tế khó khăn.

LEV có giá trị trung bình là 11,25% với độ lệch chuẩn là 7,73% Giá trị nhỏ nhất là 2,93% (CTG năm 2017), giá trị lớn nhất là 80,83% (VPB năm 2021).

GDP có giá trị trung bình là 5,65%, độ lệch chuẩn là 1,58%, giá trị nhỏ nhất là 2,60% vào năm 2021 với a tình a hình a thực a tế a Việt a Nam a thì a đây a là a năm a xảy ra đại dịch Covid

19 làm a cho a tình a hình a kinh a tế a cả a nước a tuột a dốc, a sản a xuất a và a tiêu a thụ a hàng a hóa đình trệ làm cho a GDP a năm a nay a thấp a nhất a lịch sử trong giai đoạn a 10 a năm a gần a đây và giá trị lớn nhất là 7,31% a vào a năm a 2014 a INF a có a giá a trị a trung a bình a là a 3.50%, a độ lệch chuẩn a là a 1,83% a Đối a với a tỷ a lệ a lạm a phát a độ a lệch a chuẩn a thấp a vì chính phủ luôn cố gắng a duy a trì a lạm a phát a ổn a định a để a ổn a định a tình hình tiêu thụ a và a giá a sản a phẩm a lưu thông Giá trị nhỏ nhất là a 0.6% a vào a năm a 2012 a và a giá a trị a lớn a nhất là 6.81% vào a năm a 2020 a Trong a giai a đoạn a này a thì a năm a 2020 a với a ảnh a hưởng a của a đại a dịch a Covid a 19 đã ảnh hưởng rất nhiều đến tình a hình a kinh a doanh a trong a nước a đã a làm a cho a tỷ a lệ a lạm a phát a tăng a rất a nhanh, a tình a hình a hàng a hóa a không a được a sản a xuất a ồ a ạt, a tiêu a thu chậm nên giá cả hàng hóa leo thang.

4.2 Kiểm định sự tương quan các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu

Phân tích tương quan được sử dụng a trong a nghiên a cứu a nhằm a lượng a hóa a mức a độ a chặt a chẽ a và a tìm a kiếm a mối a quan a hệ a tuyến a tính a giữa a các a biến a định a lượng a trước khi thực hiện mô hình hồi quy Để tìm hiểu các biến độc lập có mối quan a hệ a như a thế a nào a đến a biến a phụ a thuộc a cần a dựa a vào lập a ma a trận a hệ a số a tương a quan a như a sau: a

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan của các biến độc lập trong mô hình

| SIZE ROA ME LIQ LLR LEV GDP

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Theo Bảng 4.2 (xem phụ lục 02) Ma trận tương quan nhằm a xác a định a sự a tác a động a cũng a như a mức a độ a tác a động a của a các a biến a độc a lập a theo a từng a cặp a Điều a này a giúp a ta thấy được các cặp biến độc lập nào có tương quan với nhau, tức là ảnh hưởng đến nhau.

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Trong a mô a hình a hệ a số a tương a quan a giữa a các a biến a có a giá a trị a không a cao, a cao a nhất a là a 0,6469 a Chuẩn a so a sánh a theo a Farrar a và a Glauber a (1967) a là a 0,8 vì vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Kết quả kiểm định các mô hình hồi quy

Tác giả đã tiến hành hồi quy dữ liệu bảng a được a thu a thập a với a ba a phương a pháp a ước a lượng a đó a là a Pooled a OLS, a mô a hình a tác a động a cố a định a (FEM) a và a mô a hình a tác a động a ngẫu nhiên (REM) để xác định mức độ ảnh hưởng của a các a biến a độc a lập a đến a biến a phụ thuộc thông qua các a hệ a số a ước a lượng a Kết a quả a chi a tiết a của a việc a phân a tích hồi được trình bày trong Phụ a lục a 2 a Kết a quả a hồi a quy a được a 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

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%

5 Kết quả hồi quy a của a ba a mô a hình a thì3 a mức a độ a phù a hợp a của a ba a mô a hình a đều a trên a 45%, a dấu a tương a quan a của a các a biến a độc a lập a đến a hệ số an toàn vốn của cả ba mô hình đều tương đối nhau đối với các biến SIZE, ROA, LIQ, LLR, GDP Tuy nhiên, biến ME, LEV, INF không có a ý a nghĩa a thống a kê a tại a cả a ba a mô a hình, a LLR a có a ý a nghĩa a thống a kê a tại a mô a hình a Pooled a OLS a và a REM a nhưng a lại a không a có a ý a nghĩa a thống a kê a với a FEM Nhưng nhìn chung điều này chứng minh sự phù hợp của số liệu nghiên a cứu, a vì a có a thể a các a mô a hình a còn a xảy a ra a các a hiện a tượng a cần a khắc a phục a Vì a vậy a 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) Để lựa chọn a mô a hình a thích a hợp a để a nghiên a cứu a hơn a giữa a mô a hình a tác a động a cố a định a (FEM) a và a mô a hình a tác động ngẫu nhiên a (REM), a tác a giả a sử a dụng a kiểm a định a Hausman

Giả thuyết H0: Không a có a tương a quan a giữa a các a biến a độc a lập a và a phần a dư a (mô a hình a REM a phù a hợp)

Giả thuyết H1: Có tương quan giữa a các a biến a các a biến a độc a lập a và a phần a dư a (mô a hình a FEM a phù a hợp)

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình FEM và REM

Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả )

Theo kết quả kiểm định a Hausman, a giá a trị a P-value a = a 0,9995 a cao a hơn a 0.05 a vì a vậy a chấp a nhận a giả a thuyết a giả a thuyết a H0, a bác a bỏ a giả a thuyết a H1 a đồng a nghĩa sẽ là mô hình tác

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

5 động ngẫu nhiên REM là mô a hình a phù a hợp4 a nghiên a cứu a hơn a Trong a ba a mô a hình a kiểm a định a Pooled a Ols, a mô a hình a tác a động a cố a định a FEM a và a mô a hình tác động ngẫu nhiên REM thì mô hình REM có hệ số xác định cao nhất, mặt khác P-Value a = a 0,9995 a xấp a xỉ a tới a 1 a nên a có a mức a độ a tương a đồng a cao a với a Pooled a OLS a Vì a vậy, a kết a quả a kiểm định a Hausman a ủng a hộ a cho a việc a chọn a mô a hình a REM a là mô hình phù hợp nhất để phân tích các kết quả tiếp 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 Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thì a thông a qua a kết a quả a của a kiểm a định a Collin a Kết a quả a của a kiểm a định a này a được a thể a hiện a thông a qua a bảng a sau:

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình tác động ngẫu nhiên REM

ME | 2.15 0.464127 SIZE | 2.13 0.469033 LEV | 2.05 0.486791 ROA | 1.33 0.751464 LLR | 1.22 0.818548

5 Giả thuyết của kiểm định: 5

H0: Không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình REM H1: Có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình REM

Nếu hệ số phóng đại phương a sai a VIF a (variance a inflation a factor) a lớn a 10 a thì a mô a hình a đa a cộng a tuyến, a đây a là a điều a không a mong a muốn a Tuy a nhiên, a kết a quả a của kiểm định cho thấy các hệ số VIF đều thấp hơn 10, do a đó, a chấp a nhận a giả a thuyết a H0 a và a bác a bỏ a giả a thuyết a H1 a Vì a vậy, a mô a hình a REM a không a có a hiện a tượng a đa a cộng tuyến nghiêm trọng.

4.3.2.2 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Nghiên cứu sử dụng kiểm định Wald để a kiểm a tra a hiện a tưởng a phương a sai thay đổi của mô hình tác động ngẫu nhiên REM.

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình tác động ngẫu nhiên REM

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Giả thuyết của kiểm định:

H0: Không có a hiện a tượng a phương a sai sai số thay đổi trong mô a hình a REM

H1: có hiện tượng phương a sai a sai a số a thay a đổi a trong a mô a hình a REMKết quả của kiểm định Prob>chi2 = 1,0000 cao hơn 0.05 vì vậy ta bác bỏ H1 chấp nhận H0 hay không có xảy ra hiện a tượng a phương a sai a thay a đổi a trong a mô hình REM.

4.3.2.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan6

Nghiên cứu tiến hành kiểm a định a hiện a tượng a tự a tương a quan a của a mô a hình a bằng a kiểm a định a Wooldridge.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Wooldridge test for autocorrelation in panel data

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả ) Giả thuyết

H0: Không có hiện a tượng a tự a tương a quan a trong a mô a hình a REM

H1: a có a hiện a tượng a tự a tương a quan a trong a mô a hình a REM

Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan cho thấy hệ số Prob > F = 0,7396 cao hơn 0.05 vì vậy bác bỏ giả thuyết H1, chấp nhận giả thuyết a H0 a nên a không a có a hiện a tượng a tự a tương a quan a trong a mô a hình a REM.

4.3.2.4 Tổng hợp kết quả mô hình tác động ngẫu nhiên REM

Sau quá trình kiểm định các hiện tượng của mô hình ngẫu nhiên REM thì mô hình không gặp phải các hiện tượng a đa a cộng a tuyến, a tự a tương a quan a và a phương a sai a thay a đổi a thì a kết a quả a ước a lượng a cuối a cùng a của a mô a hình a này a như a sau: a

Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mô hình tác động ngầu nhiên REM7

Biến độc lập Biến phụ thuộc CAR

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 tính toán của tác giả)

Với biến phụ thuộc a CAR, a sau a khi a thực a hiện a hàng a loạt a thống a kê a liên a quan a đến mô hình hồi quy và kiểm định hiện a tượng a đa a cộng a tuyến, a tự a tương a quan và phương sai a thay a đổi, a mô a hình a có a ý a nghĩa a ở mức ý nghĩa a là a 1% a (do a Prob a = a 0.000) nên mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Dựa trên kết quả ước lượng mô hình thì tác giả tiến hành so sánh và kết luận giả thuyết ban đầu đã đề xuất:

Bảng 4.9: Kết quả nghiên cứu theo giả thuyết thống kê8

CAR Giả thuyết Kết quả nghiên cứu

Dấu ảnh hưởng P-value Mức ý nghĩa Kết luận giả thuyết

SIZE H1 (-) + 0,036 Có a ý a nghĩa a thống a kê

ROA H2 (+) + 0,000 Có a ý a nghĩa a thống a nhận kê Chấp a nhận a

LIQ H3 (+) - 0,002 Có a ý a nghĩa a thống a kê Không a chấp a

LLR H4 (-) - 0,026 Có a ý a nghĩa a thống a nhận kê Chấp a nhận

LEV H5 (+) + 0,259 Không a có a ý a nghĩa a thống a kê

ME H6 (-) - 0,261 Không a có a ý a nghĩa a thống a kê

GDP H7 (+) + 0,038 Có a ý a nghĩa a thống a kê Chấp a nhận

INF H8 (-) + 0,318 Không a có a ý a nghĩa a thống a kê

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Kết quả mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:

CAR i, t = 0,632*SIZE i, t + 30,73*ROA i, t – 4,255*LIQ i, t -50,23*LLR I, t + 22,85*

Kết quả hồi quy và kiểm định a cho a thấy a cả a ba a phương a pháp a ước a lượng a phổ a biến a cho a dữ a liệu a bảng a bao a gồm: a Pooled a OLS, a mô a hình a tác a động a cố a định a FEM a và mô hình tác động ngẫu nhiên REM cùng với một loạt các kiểm a định a tương a tự a Sau a đó, mô hình REM được chọn cho phân tích cuối cùng:

Hệ số R-Square là 0,5997 có nghĩa là các a biến a độc a lập a của a mô a hình a giải a thích a được a 59,97% a sự a biến a thiên a của a biến a phụ a thuộc a CAR Các biến SIZE, ROA, LIQ, LLR, GDP có ý

5 nghĩa thống kê là 5% và 10% Biến ME, LEV, INF không có ý nghĩa thống kê do P-value >9 5% Bảng 4.9 cho thấy kết quả a tương a đối a thống a nhất a với a giả a thuyết a ban a đầu a Sau a đây a là a những a phân a tích a về a kết a quả a các a nhân a tố a có a ảnh a hưởng a đến a hệ a số a an a toàn a vốn a của a các a NHTM a Việt a Nam a trong a giai a đoạn a 2012 a – 2021 Sau đây là những phân tích về kết quả nghiên cứu.

Hệ số beta của quy mô ngân hàng (SIZE) là 0,632 điều này có a nghĩa a là a quy a mô a ngân a hàng a có a tương a quan a dương a với a hệ a số a an a toàn a vốn a tại a các NHTM Việt Nam Nếu quy mô ngân hàng tăng 1 đơn vị thì hệ số an toàn vốn tại các NHTM Việt Nam tăng 0,632 đơn vị Điều này có thể được luận giải cho việc dù các ngân hàng có tham vọng mở rộng quy mô thì cần phải đảm bảo nguyên tắc giữ vững a hệ a số a an a toàn a vốn a CAR a theo a Basel a và a quy a định a của a NHNN, a do a đó a có a thể a cho a thấy a quy a mô a ngân a hàng a lớn hay nhỏ đều phải tuân thủ quy định về hệ số an toàn vốn CAR Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Phạm Hải Nam

(2022) Do đó, bác bỏ giả thuyết H1.

Hệ số beta của tỷ suất a lợi a nhuận a trên a tổng a tài a sản a bình a quân a (ROA) là 30,73 điều này có nghĩa là ROA có tương quan dương với hệ số an a toàn a vốn a tại a các a NHTM a Việt Nam. Nếu ROA tăng 1 đơn vị a thì a hệ a số a an a toàn a vốn a sẽ a tăng a 30,73 đơn vị Khi các NHTM Việt Nam hoạt động tín dụng tốt thì sẽ tạo ra nhiều lợi nhuận, lợi nhuận này chính là cố gắng giảm bớt hay hạn chế được tối đa những rủi ro kinh doanh Hay nói cách khác khi lợi nhuận càng gia tăng thì uy tín của a ngân a hàng a ngày a càng a được a cải a thiện, a các a hoạt a động a huy a động a vốn a cấp a 1, a cấp a 2 a sẽ a trở a nên a dễ a dàng a hơn a Mặt a khác, các rủi ro liên quan đến thanh toán cũng hạn chế vì vậy hệ số an toàn vốn cũng sẽ được đảm bảo Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Al-Sabbagh và Magableh (2004); Bateni và cộng sự (2014); Yahaya và cộng sự

(2016) Do đó, chấp nhận giả thuyết H2.

Hệ số beta của tỷ lệ thanh khoản (LIQ) là -4,255 điều này có nghĩa là tỷ lệ thanh khoản có tương quan âm với hệ số an toàn vốn tại các NHTM Việt Nam Nếu tỷ lệ thanh khoản tăng 1 đơn vị thì hệ số an toàn vốn tại các NHTM Việt Nam giảm 4,2559 đơn vị Tỷ lệ thanh khoản được duy trì nhằm mục đích kiểm soát hệ số an toàn vốn theo quan điểm của nhà quả trị Tuy nhiên, tại Việt Nam thì tình hình này lại trái ngược đến từ việc các ngân hàng hiện nay đang chạy đua trong cuộc đua lãi suất nên dù tỷ lệ thanh khoản có tăng cao

6 thì nhu cầu vay vẫn tăng theo và các ngân hàng muốn mở rộng cho vay để kiếm lợi nhuận0 thì vẫn luôn thiếu hụt nguồn vốn dự trữ điều này làm cho CAR suy giảm Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Phạm Hải Nam và cộng sự (2022) Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H3.

Hệ số beta của tỷ lệ dự phòng a rủi a ro a tín a dụng a (LLR) a là a -50,23 a điều a này a có a nghĩa a là a LLR a có a tương a quan a âm a với a hệ a số a an a toàn a vốn a tại a các a NHTM a Việt a Nam Nếu tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) tăng 1 đơn vị thì hệ số an toàn vốn tại các NHTM Việt Nam sẽ giảm 50,23 đơn vị Điều a này a có a thể a được a luận a giải a cho a việc a dù a các a ngân a hàng a có a tỷ a lệ a trích a lập a dự a phòng a tín a dụng a càng a lớn a đảm a bảo a nguyên tắc giữ vững hệ số an toàn vốn CAR theo Basel và quy định của NHNN thì quy định về hệ số an toàn vốn CAR sẽ bị giảm xuống vì tỷ lệ dự phòng tăng thì chi phí sẽ tăng theo Kết quả nghiên a cứu a này a tương a đồng a với a nghiên a cứu a của a Skylly a và a cộng a sự a (2009); a Phạm a Thị a Xuân a Thoa a và a Nguyễn a Ngọc a Anh a (2017) Do đó, chấp nhận giả thuyết H4.

Hệ số beta của tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) là 22,85, có nghĩa là tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) a có a tương a quan a thuận a với a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a tại a các a ngân a hàng a thương a mại a Việt a Nam a Nếu a tốc a độ a tăng a trưởng a kinh a tế a (GDP) a tăng a 1 đơn vị thì hệ số an toàn vốn tại các ngân a hàng a thương a mại a Việt a Nam a tăng a thêm a 22,85 a đơn a vị a Kết a quả a này a phù a hợp a với a thực a trạng a hệ a thống a ngân a hàng a thương a mại Việt Nam Mối tương quan thuận cho thấy khi nền kinh tế tăng a trưởng a thì a hệ a số a CAR a có a xu a hướng a tăng a và a khi a nền a kinh a tế a suy a giảm a thì a hệ a số a CAR a có a xu a hướng a giảm a Khi a nền a kinh tế suy giảm đồng nghĩa với nhu cầu vay vốn giảm, hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại đầy rẫy rủi ro với nguy cơ nợ a quá a hạn, a nợ a xấu a gia a tăng a và a chi a phí a dự a phòng a rủi a ro a cũng a gia a tăng a Điều a này a sẽ a tác a động a tiêu a cực a đến a sự a an a toàn a của a các NHTM, bên cạnh tăng trưởng tín a dụng a nóng, a chất a lượng a tín a dụng a giảm a là a nguyên a nhân a khiến a tỷ a lệ a nợ a xấu a ngân a hàng a tăng, a chất a lượng a tài a sản a Có a giảm a làm a cho a CAR a giảm a Kết a quả a này a tương a đồng a với a nghiên a cứu a của a Phạm a Hải Nam (2022) Do đó, chúng tôi chấp nhận giả thuyết H7.

Qua chương 4, tác giả đã phân tích a dữ a liệu a và a trình a bày a kết a quả a nghiên a cứu, a đánh a giá a tác a động a của a từng a nhân a tố a đến a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a của a các a ngân a hàng a thương a mại Việt Nam, đồng thời tác giả cũng đề xuất mô hình phù hợp và khắc phục những khiếm khuyết của mô hình Thông qua kết quả hồi quy, kiểm định các giả thuyết đề xuất về biến độc lập và biến phụ thuộc Đây cũng là cơ sở để tác giả đưa a ra a các a kết a luận a và a kiến a nghị a phù a hợp a với a nội a dung a nghiên a cứu a sẽ a được a trình a bày a chi a tiết a trong a Chương a 5.

Ngày đăng: 28/08/2023, 22:04

Xem thêm

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Bảng 2.1: Bảng tổng hợp cách đo lường tỷ lệ an toàn vốn theo các phiên bản Basel Phiên - 1325 Các Nhân Tố Tác Động Đến Tỷ Lệ An Toàn Vốn Của Các Nhtm Niêm Yết Tại Vn 2023.Docx
Bảng 2.1 Bảng tổng hợp cách đo lường tỷ lệ an toàn vốn theo các phiên bản Basel Phiên (Trang 24)
Hình 4.1: Biểu đồ thể hiện tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021 - 1325 Các Nhân Tố Tác Động Đến Tỷ Lệ An Toàn Vốn Của Các Nhtm Niêm Yết Tại Vn 2023.Docx
Hình 4.1 Biểu đồ thể hiện tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021 (Trang 58)
Bảng 4.1: Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu của các biến độc lập - 1325 Các Nhân Tố Tác Động Đến Tỷ Lệ An Toàn Vốn Của Các Nhtm Niêm Yết Tại Vn 2023.Docx
Bảng 4.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu của các biến độc lập (Trang 59)
Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM - 1325 Các Nhân Tố Tác Động Đến Tỷ Lệ An Toàn Vốn Của Các Nhtm Niêm Yết Tại Vn 2023.Docx
Bảng 4.3 Tổng hợp kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM (Trang 62)
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình tác động ngẫu nhiên REM - 1325 Các Nhân Tố Tác Động Đến Tỷ Lệ An Toàn Vốn Của Các Nhtm Niêm Yết Tại Vn 2023.Docx
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình tác động ngẫu nhiên REM (Trang 64)
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình tác động ngẫu nhiên REM - 1325 Các Nhân Tố Tác Động Đến Tỷ Lệ An Toàn Vốn Của Các Nhtm Niêm Yết Tại Vn 2023.Docx
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình tác động ngẫu nhiên REM (Trang 65)
Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mô hình tác động ngầu nhiên REM 7 - 1325 Các Nhân Tố Tác Động Đến Tỷ Lệ An Toàn Vốn Của Các Nhtm Niêm Yết Tại Vn 2023.Docx
Bảng 4.8 Kết quả ước lượng mô hình tác động ngầu nhiên REM 7 (Trang 67)
Bảng 4.9: Kết quả nghiên cứu theo giả thuyết thống kê 8 - 1325 Các Nhân Tố Tác Động Đến Tỷ Lệ An Toàn Vốn Của Các Nhtm Niêm Yết Tại Vn 2023.Docx
Bảng 4.9 Kết quả nghiên cứu theo giả thuyết thống kê 8 (Trang 68)
PHỤ LỤC 1: BẢNG SỐ LIỆU CÁC BIẾN ĐỘC LẬP - 1325 Các Nhân Tố Tác Động Đến Tỷ Lệ An Toàn Vốn Của Các Nhtm Niêm Yết Tại Vn 2023.Docx
1 BẢNG SỐ LIỆU CÁC BIẾN ĐỘC LẬP (Trang 79)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w