1373 Ảnh Hưởng Của Cấu Trúc Vốn Đến Khả Năng Sinh Lời Của Các Nhtm Cp Vn 2023.Docx

Thành phố Hồ Chí Minh Năm 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VŨ TUẤN ANH ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NG[.]

THIỆU NGHIÊN CỨU

Tính cấp thiết của đề tài

Một chủ thể có vai rò rất quan trọng đối với bất cứ nền kinh tế hay quốc gia nào, bất kể chế độ, mục tiêu chính trị mà quốc gia đó đang theo đuổi đó là hệ thống ngân hàng Vì hệ thống này đóng vai trò là mạch máu của cả nền kinh tế nên một hệ thống ngân hàng hoạt động hiệu quả và thông suốt sẽ là động lực để nền kinh tế phát triển bền vững Ngược lại, nếu hệ thống ngân hàng hoạt động yếu kém sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến sự phát triển chung, gây ách tắc tất cả các khâu quan trọng trong việc lưu thông, phát triển của kinh tế quốc gia Nhìn từ góc độ cá thể, để có một hệ thống ngân hàng khỏe mạnh, yêu cầu cần thiết là hệ thống đó các NHTM đều cần đạt hiệu quả. Nếu trong hệ thống có ngân hàng, thua lỗ hoặc yếu kém, có nguy cơ phá sản sẽ gây tác động tiêu cực đến hệ thống ngân hàng nói chung, gây ảnh hưởng về niềm tin của dân cư, từ đó kéo lùi cả một hệ thống và nguy hại cho nền kinh tế.

Với bối cảnh hội nhập sâu rộng như hiện nay, các NHTMCP Việt Nam ngoài việc cạnh tranh trong nước lẫn nhau còn vấp phải sự cạnh tranh quyết liệt đến từ các ngân hàng, tổ chức tín dụng Quốc tế Vì vậy, việc nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh là vấn đề sống còn để hệ thống ngân hàng có sự phát triển bền vững là bức thiết trong bối cảnh này Các chỉ tiêu chính cần thiết khi phải xem xét đến HQHĐ của các NHTM chính là là KNSL của ngân hàng đó KNSL thể hiện một cách tổng quát hiệu quả hoạt động Các ngân hàng cần phải có sức chịu đựng, chống đỡ các rủi ro trước các biến động tiêu cực của thị trường Hiện có rất nhiều các yếu tố tác động đến KNSL của ngân hàng bao gồm các yếu tố nội sinh như cấu trúc vốn, quy mô ngân hàng, rủi ro tín dụng, tính thanh khoản, … và các yếu tố ngoại sinh như mức tăng trưởng GDP, lạm phát … của mỗi quốc gia Trong các yếu tố kể trên, yếu tố quan trọng là cấu trúc vốn ngân hàng được xem là có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả HĐKD của các tổ chức tín dụng Cấu trúc vốn sẽ đem lại kết quả kinh doanh tốt khi đó là một cấu trúc vốn hợp lý, mỗi tổ chức tín dụng có kết quả HĐKD tốt sẽ thúc đẩy sự an toàn và phát triển của cả hệ thống cũng như sẽ làm tối đa hóa giá trị thị trường của cổ phiếu đối với các NHTMCP.

Theo theo Quyết định số 689/QĐ-TTg và Đề án Kế hoạch hành động của ngành Ngân hàng bám sát quan điểm, định hướng, mục tiêu, nhiệm vụ, giải pháp cơ cấu lại hệ thống các TCTD gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2021-2025 nêu tại Quyết định số 689/QĐ-TTg và Đề án 1 ; nêu cao tinh thần chủ động, nỗ lực của từng đơn vị và sự hợp tác, phối hợp giữa các đơn vị trong và ngoài ngành Ngân hàng để quyết tâm thực hiện có hiệu quả các mục tiêu, nhiệm vụ, giải pháp đề ra Trong đó, về giải pháp nâng cao hiệu quả, chất lượng hoạt động của hệ thống các TCTD, một trong những kế hoạch hành động quan trọng của ngành Ngân hàng đã đề ra các nội dung cụ thể về: Nâng cao năng lực tài chính, chất lượng tín dụng, hiệu quả hoạt động, quản trị kinh doanh, tính minh bạch trong hoạt động của TCTD.

Vì mục tiêu đáp ứng được các yêu cầu về an toàn hoạt động ngân hàng, các NHTMCP đã có nhiều cách thức tăng vốn nhằm nâng cao năng lực tài chính như là: giữ lại lợi nhuận, phát hành thêm cổ phiếu cho nhà đầu tư trong và ngoài nước, phát hành trái phiếu hoặc vay từ các định chế tài chính nước ngoài Một số các hoạt động tăng vốn bằng hình thức bán cổ phần, phát hành cổ phiếu trong thời gian gần đây, cụ thể theo báo cáo của NHNN cho biết, tính đến cuối tháng 7/2022, vốn điều lệ của nhóm

“Big 4” (Agribank, Vietcombank, VietinBank, BIDV) đạt 180,3 nghìn tỷ đồng Về nhóm NHTMCP năm 2022, NHNN đã có văn bản chấp thuận tăng vốn điều lệ đối với

15 NHTMCP, trong đó việc tăng vốn điều lệ của các ngân hàng này chủ yếu là từ nguồn vốn chủ sở hữu của ngân hàng (lợi nhuận để lại và các quỹ dự trữ) Trong đó, một số ngân hàng ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ vốn điều lệ trong 6 tháng đầu năm

2022 đứng đầu là VIB với mức tăng trưởng 35,7% Đến 30/6/2022, vốn điều lệ của VIB đạt 21.077 tỷ đồng Tiếp đó là ABBank (35%), Nam A Bank (27,9%), Vietcombank (27,6%), SeABank (24%), VietABank (21,3%)

Tăng vốn là một xu hướng chung của toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam hiện

1 https://thoibaonganhang.vn/ke-hoach-hanh-dong-trien-khai-thuc-hien-de-an-co-cau-lai-cac-tctd-giai- doan-2021-2025-

129995.html#:~:text=Theo%20%C4%91%C3%B3%2C%20m%E1%BB%A5c%20%C4%91%C3%ADch%20c

%E1%BB%A7a%20K%E1%BA%BF%20ho%E1%BA%A1ch%20h%C3%A0nh,689%2FQ%C4%90-

%BB%81%20%C3%A1n. nay, yêu cầu đáp ứng được các chuẩn mực về vốn theo tiêu chuẩn Basel II hiện đang là vấn đề nóng bỏng tại các ngân hàng Để có thể hình thành được một cơ cấu vốn phù hợp với sự phát triển của các ngân hàng, trước đây cũng đã có nhiều công trình nghiên cứu về chủ đề này tuy nhiên còn tồn tại nhiều quan điểm trái chiều nhau Các kết luận khác nhau tại các bài nghiên cứu tại trong và ngoài nước về ảnh hưởng của cấu trúc vốn trong các nghiên cứu của Saona Hoffmann (2011), Rahman và c.s (2015), Emase

(2017), Karabulut & Şen (2018), Matar & Eneizan, (2018), Nguyễn Thành Đạt (2021), Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh (2020) và Ayalew (2021) đều có những kết luận khác nhau về mức độ và chiều hướng tác động của cấu trúc vốn đến KNSL.

Vì vậy, bài nghiên cứu “Ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam” là cần thiết nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh của các NHTM Việt Nam, trong bối cảnh các ngân hàng đang chạy đua với áp lực hoàn thiện cơ cấu vốn trong lộ trình tái cấu trúc tổ chức tín dụng do Chính phủ đề ra đồng thời cũng để đáp ứng chuẩn mực Basel II.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài nghiên cứu của luận văn là kiểm định mức độ ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến KNSL của các NHTMCP, với kết quả thu được thì các hàm ý quản trị về cấu trúc vốn sẽ được luận văn để ra nhằm nâng cao KNSL của các NHTMCP Việt Nam.

- Đo lường ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến KNSL của các NHTMCP

- Đưa ra được một số hàm ý quản trị về cấu trúc vốn để nâng cao KNSL của các NHTMCP Việt Nam

Câu hỏi nghiên cứu

Các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra từ mục tiêu cụ thể như sau:

- KNSL của các NHTMCP Việt Nam có bị ảnh hưởng bởi cấu trúc vốn hay không? Nếu có ảnh hưởng thì mức độ và chiều hướng tác động ra sao?

- Các hàm ý chính sách liên quan đến cấu trúc vốn và các chính sách liên quan nào được đưa ra của ngân hàng để có thể gia tăng khả năng sinh lời của các NHTMCPViệt Nam như thế nào?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng: là tác động của cấu trúc vốn đến KNSL của các NHTMCP Việt Nam.

Phạm vi về không gian: Nghiên cứu thu thập số liệu tại 27 NHTMCP Việt Nam, quy mô tổng tài sản của 27 ngân hàng này chiếm trên 80% quy mô toàn hệ thống các ngân hàng Việt Nam và chiếm trên 90% quy mô các NHTMCP Việt Nam Tỷ trọng tổng tài sản các ngân hàng trong nghiên cứu chiếm tỷ trọng lớn so với quy mô toàn ngành, đáp ứng được độ tin cậy của bài nghiên cứu.

Phạm vi về thời gian: đề tài sử dụng số liệu được thu thập trên báo cáo tài chính các ngân hàng từ năm 2010 đến năm 2021 Đây là giai đoạn tác giả có thể thu thập số liệu và số quan sát đủ lớn để có độ tin cậy cao.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp chính sử dụng trong bài nghiên cứu này là phương pháp định lượng với phần mềm xử lý số liệu Stata17 Tác giả sử dụng phương pháp định lượng đến đánh giá được mức độ ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến KNSL của các NHTMCP Việt Nam Trong kinh tế thường xảy ra vấn đề nội sinh khi thực hiện hồi quy giữa các biến Hậu quả là nếu sử dụng các ước lượng thông thường như OLS, FEM, REM và kết quả hồi quy có thể là giả mạo, và thường dẫn đến vi phạm giả thiết về phương sai không đổi và tự tương quan trong mô hình Một trong các phương pháp thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng này là sử dụng ước lượng GMM Đối với nghiên cứu này, để khắc phục những khuyết tật của mô hình vi phạm tác giả sử dụng ước lượng GMM hệ thống 2, bước (twostep system GMM) do phương pháp này hiệu quả hơn so với ước lượng GMM khác.

Đóng góp của đề tài

Ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến KNSL của các ngân hàng hiện nay còn nhiều quan điểm khác nhau, thông qua việc tham khảo các nghiên cứu trước chỉ ra rằng có quan điểm đưa ra các kết quả khác nhau về chiều hướng tác động của KNSL của cácNHTMCP Việt Nam Với luận văn này, tác giả muốn đóng góp về mặt thực tiễn các kết quả kiểm định tại các NHTMCP Việt Nam về ảnh hưởng của cấu trúc vốn đếnKNSL vào kho dữ liệu về kết quả ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến KNSL của cácNHTMCP Việt Nam cũng như thảo luận về kết quả của nghiên cứu này với các nghiên cứu trước Ngoài ra, nghiên cứu cũng đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm nâng caoKNSL của các NHTMCP Việt Nam.

Kết cấu luận văn

Ngoài phần mục lục, danh mục viết tắt và mục lục bảng biều, tài liệu tham khảo và phụ lục, luận văn có kết cấu 5 Chương cụ thể như sau:

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận.

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách.

Chương này tập trung trình bày các nội dung cơ bản đầu tiên của một nghiên cứu như lý do chọn đề tài, sơ lược về các nghiên cứu trước và các kết quả của những nghiên cứu này, sơ lược về thực trạng cơ cấu vốn và các biện pháp tăng vốn của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu đã lựa chọn Cũng trong chương này tác giả cũng nêu ra mục tiêu nghiên cứu tổng quát, và các mục tiêu nghiên cứu cụ thể cùng các câu hỏi nghiên cứu cần giải quyết trong luận văn Phương pháp nghiên cứu cũng được đề cập một cách tổng quát, ý nghĩa của nghiên cứu này mang ý nghĩa thực tiễn với thời gian nghiên cứu được cập nhật đến năm 2021 Chương 1 cũng trình bày bố cục nghiên cứu của luận văn, chương 2 được trình bày tiếp theo là cơ sở lý thuyết của luận văn.

QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Cơ sở lý thuyết về cấu trúc vốn và khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại 7

2.1.1 Khái niệm về cấu trúc vốn

Theo Trần Ngọc Thơ & Vũ Việt Quảng, (2007) thì khái niệm cấu trúc vốn được nêu là sự kết hợp của các loại vốn được sử dụng để tài trợ cho quyết định đầu tư của doanh nghiệp như cổ phần thường, nợ dài hạn, nợ ngắn hạn thường xuyên và cổ phần ưu đãi Cấu trúc vốn tối ưu xảy ra ở điểm mà tại đó tối thiểu hoá chi phí sử dụng vốn, tối thiểu hoá rủi ro và tối đa hoá giá trị doanh nghiệp.

Có từ 2 nguồn chiếm tỷ trọng chính trong các ngân hàng đó là vốn chủ sở hữu và nguồn vốn vay (bao gồm huy động ngắn hạn, trung dài hạn, phát hành trái phiếu, phát hành chứng chỉ tiền gửi…) Một điểm đặc trưng của ngân hàng là doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính rất cao, nợ vay thông thường chiếm khoảng trên 90% tổng tài sản ngân hàng.

Cấu trúc vốn trong ngân hàng có những đặc trực riêng vì phải đáp ứng các yêu cầu của chính phủ về an toàn vốn Một trong những yêu cầu của NHTW đó là khi các ngân hàng thương mại cung cấp các hợp đồng tiền gởi, với đặc thù các hợp đồng tiền gởi thì khách hàng có quyền rút bất kỳ thời gian nào, chính vì không thể dự đoán được khi nào thì người gởi tiền cần tiền do đó NHTW đòi hỏi các NHTM phải thiết lập một khoản bảo hiểm tiền gởi để tránh sự rút tiền ồ ạt này (Diamond & Dybvig, 1983). Cũng chính vì vậy, một số ngân hàng có thể sử dụng ít vốn hơn nên có nhiều nguy cơ rủi ro đến từ vấn đề này Do đó, NHTW có lý do để phòng ngừa rủi ro đạo đức này và đã tăng cường các quy định về vốn nhằm đảm bảo về tính thanh khoản của các ngân hàng Theo Berlin (2011) thì các NHTM thường có tỷ lệ vốn chủ sở hữu nhiều hơn so với các quy định của NHTW Gropp & Heider (2010) trong nghiên cứu của mình đã cho kết quả rằng các ngân hàng đều sử dụng tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao trung bình vào khoảng hơn 87% giá trị thị trường và hơn 93% giá trị sổ sách.

Tóm lại, cấu trúc vốn được hiểu trong luận văn này là sự kết hợp của nợ dài hạn, nợ ngắn hạn thường xuyên, cổ phần thường, cổ phần ưu đãi và được sử dụng để tài trợ cho quyết định đầu tư của ngân hàng.

Các chỉ tiêu thường gặp để phản ánh cấu trúc vốn doanh nghiệp gồm tỷ lệ tỷ lệ tự tài trợ và tỷ lệ nợ phải trả trên vốn CSH Trong luận văn này, để đánh giá ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến KNSL của các NHTMCP Việt Nam, tác giả sử dụng tỷ lệ tự tài trợ làm chỉ tiêu đại diện cho cấu trúc vốn khi nghiên cứu ảnh hưởng của yếu tố này đến KNSL của ngân hàng.

Khả năng sinh lời (KNSL) là nguồn tiền cơ bản, chính nguồn tiền này có thể bảo toàn vốn, thu hút các nguồn vốn đầu tư, cải thiện trang thiết bị, nâng cao khả năng cạnh tranh và từ đó càng gia tăng lợi nhuận trong tương lai thông qua lợi nhuận giữ lại Xét ở khía cạnh nhà đầu tư, KNSL cao của ngân hàng được đánh giá là an toàn và có thể bù đắp các khoản rủi ro tiềm ẩn.

KNSL là thước đo hiệu quả bằng tiền, đánh giá khả năng tạo ra lợi nhuận của ngân hàng (Demirguc-Kunt, 1989) Ngân hàng hàng cũng là một doanh nghiệp, điểm khiến ngân hàng trở nên khác biệt với các doanh nghiệp khác là hoạt động kinh doanh đặc thù với hàng hóa giao dịch là tiền Vì cũng là một doanh nghiệp, nên để đánh giá về năng lực hoạt động của ngân hàng cũng dựa trên KNSL của ngân hàng đó KNSL là cơ sở để các ngân hàng tích tụ nguồn lực để đổi mới hoạt động, nâng cấp hệ thống cơ sở hạ tầng, đa dạng hóa các sản phẩm và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Nhìn ở góc độ vĩ mô thì một ngân hàng có lợi nhuận tốt sẽ giúp vượt qua các cú sốc bên ngoài, nâng cao danh tiếng của ngân hàng, giúp hệ thống tài chính đi vào ổn định (Aburime, 2008) Lợi nhuận là khoản thu nhập dôi ra bằng tổng số thu về trừ tổng số đã chi (Theo Samuelson & Nordhaus, 2001).

Thông thường, việc đo lường KNSL thông qua các chỉ tiêu định lượng như lợi nhuận, tốc độ tăng trưởng lợi nhuận, cơ cấu của lợi nhuận và quan trọng hơn là các chỉ tiêu thể hiện tỷ suất sinh lời như tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM)… nếu các nhóm chỉ số này càng cao chứng tỏ ngân hàng hoạt động càng hiệu quả trong thời gian đo lường.

Vì vậy, nhóm chỉ tiêu thể hiện tỷ suất sinh lời là yếu tố quan trọng để đánh giá sức khỏe và KNSL của một ngân hàng.

Nhóm các chỉ tiêu đo lường KNSL của ngân hàng:

(1) ROE là tỷ lệ phần trăm giữa lợi nhuận thuần so với vốn chủ sở hữu của ngân hàng Chỉ tiêu này giúp đánh giá hiệu quả sử dụng vốn của một ngân hàng thương mại hoặc bất kỳ tổ chức kinh tế nào.

Lợi nhuận sau thuế (2.1) ROE Vốn chủ sở hữu bình quân

(2) ROA là tỷ lệ phần trăm giữa lợi nhuận thuần so với tổng tài sản của ngân hàng Chỉ tiêu này thể hiện được hiệu quả trong công tác quản lý.

(3) ROA thể hiện khả năng sinh lợi tổng quát, các nghiên cứu của Gul và c.s. (2011); Anbar & Alper (2011) đã nêu lý do vì ROA không bị ảnh hưởng bởi đòn bẩy tài chính nên nó là chỉ số phản ánh lượng hóa giá trị của ngân hàng một cách tốt nhất. ROA đồng thời cũng là thước đo để so sánh các ngân hàng có cùng quy mô với nhau về hiệu quả hoạt động, ngân hàng có ROA cao hơn sẽ thể hiện chính sách kinh doanh và đầu tư có hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, ROA cũng tồn tại các nhược điểm khi loại bỏ các yếu tố được thể hiện trên tài sản ngoại bảng, một nguồn thu cũng quan trọng của ngân hàng.

Lợi nhuận sau thuế (2.2) ROA Tài sản bình quân

(4) NIM được đo lường theo công thức 2.3.

Thu nhập lãi thuần (2.3) NIM Tài sản sinh lãi

NIM được đo lường thông qua tỷ lệ giữa thu nhập từ lãi và chi phí trả lãi thông qua việc kiểm soát chặt chẽ các tài sản có khả năng sinh lời, tối đa hóa mức sinh lời đó, ở chiều ngược lại, kiểm soát giá đầu vào để tối thiểu hóa các chi phí lãi tương ứng Tài sản có sinh lời được tính bằng tổng tiền gửi tại ngân hàng nhà nước, các tổ chức tín dụng khác, đầu tư chứng khoán, các tổ chức tín dụng khác và các khoản cho vay khách hàng Do đó, ngân hàng có hệ số NIM càng cao thì KNSL của ngân hàng càng cao. Thông qua hệ số NIM, ngân hàng cũng có khả năng kiểm soát rủi ro phát sinh từ việc cấp tín dụng để nhắm tới việc tối đa hóa thu nhập lãi Tuy nhiên, theo Ben Naceur & Goaied (2008), NIM chưa bao gồm chi phí hoạt động khác và thu nhập ngoài lãi nên chưa đưa ra được một bức tranh hoàn thiện về KNSL của ngân hàng Các nguồn thu nhập của NHTM có thể kể đến bao gồm:

- Từ hoạt động tín dụng: thu lãi từ cho thuê tài chính, từ các khoản lãi cho vay, và thu lãi khác;

- Từ hoạt động kinh doanh vàng và ngoại hối;

- Từ hoạt động dịch vụ: thu từ hoạt động, doanh thu từ hoạt động tư vấn… thanh toán, nghiệp vụ bảo lãnh, dịch vụ ngân quỹ, nghiệp vụ ủy thác và đại lý,

- Từ các hoạt động khác như: kinh doanh chứng khoán, mua bán nợ, kinh doanh bảo hiểm…

- Thu từ lãi gửi các tổ chức tín dụng khác;

Chi phí là khoản tiền mà ngân hàng phải bỏ ra tương ứng với các khoản thu nhập mang lại, cụ thể:

- Chi phí huy động vốn: trả lãi tiền gửi, trả lãi tiền vay từ NHTW, các tổ chức tín dụng khác, chi phí phát hành giấy tờ có giá…

- Chi phí dự phòng tổn thất tín dụng và quản lý;

- Chi phí kinh doanh vàng và ngoại hối

- Chi phí khấu hao tài sản cố định;

- Chi phí hoạt động dịch vụ ngân hàng

- Chi phí mua bán chứng khoán;

- Chi phí khác, bao gồm: phí, lệ phí, nộp ngân sách…

(5) Đo lường KNSL trên phương diện chỉ số thị trường (P/E : Price to Earning Ratio)

Tổng quan các nghiên cứu trước

2.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài

Có nhiều nghiên cứu về tác động của cấu trúc vốn đến KNSL của ngân hàng và có nhiều kết luận khác nhau.

Berger & Di Patti (2006) đo lường tác động của cấu trúc vốn lên KNSL của các NHTM với KNSL được đo lường thông qua chỉ số ROE, bằng việc sử dụng mô hình OLS và mô hình 2SLS, dữ liệu được thu tập từ năm 1990 đến năm 1995 gồm 7320 quan sát Kết quả cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa KNSL và cấu trúc vốn. Nghiên cứu của Athanasoglou và c.s (2008) tại Hy Lạp về các yếu tố tác động đến KNSL của các ngân hàng với KNSL được đo lường bằng ROA và ROE, với giai đoạn nghiên cứu từ 1985 đến 2001 và sử dụng ba phương pháp hồi quy là FEM, REM, GMM Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy có mối quan hệ cùng chiều giữa cấu trúc vốn và KNSL của các ngân hàng.

Nghiên cứu của Ben Naceur & Goaied (2008) được thực hiện từ năm 1980-

2000 với KNSL đo lường bởi ROA và NIM để nghiên cứu về các yếu tố tác động đến lợi nhuận của ngân hàng và lãi cận biên Hai mô hình nghiên cứu được sử dụng là FEM và REM Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ sở hữu vốn trên tài sản (cấu trúc vốn của ngân hàng) và mối quan hệ này có tác động cùng chiều đến ROA và NIM Nghiên cứu của Saona Hoffmann (2011) cũng nghiên cứu về cấu trúc vốn và KNSL ở các ngân hàng tại Mỹ với biến ROE được đại diện cho KNSL Với mô hình GMM và giai đoạn nghiên cứu từ năm 1995-2007, nghiên cứu phát hiện ra ngưỡng 41,35% Nếu tỷ lệ vốnCSH trên tổng tài sản của ngân hàng càng tăng qua ngưỡng này thì mối quan hệ là ngược chiều, còn nếu tỷ lện này giảm thấp hơn mức này thì mối quan hệ này là cùng chiều.

Nghiên cứu của Trujillo-Ponce (2013) trong giai đoạn 1999-2009 về các nhân tố tác động đến KNSL của các ngân hàng Tây Ban Nha, bằng việc áp dụng mô hình S- GMM và KNSL được đo lường bởi ROA và ROE, nghiên cứu cứu tìm thấy mối quan hệ giữa cấu trúc vốn với ROA là cùng chiều nhưng lại là ngược chiều với ROE.Nghiên cứu của Tarek Al-Kayed và c.s (2014) tại các ngân hàng ở 19 quốc gia Hồi giáo từ năm 2003-2008 về mối quan hệ giữa KNSL và cấu trúc vốn của các ngân hàng này. KNSL được các tác giả đo lường bằng ROA, ROE và NIM, phương pháp hồi quy được sử dụng là 2SLS và cho thấy có các tác động cùng chiều của cấu trúc vốn đến KNSL nếu cao hơn ngưỡng 37,4% ( đây là tỷ lệ giữa vốn CSH/Tổng tài sản), và mối quan hệ này là ngược chiều nếu thấp hơn ngưỡng 37,4%.

Nghiên cứu của De Bandt và c.s (2014) tại các ngân hàng Pháp từ năm 1993-

2012 về mối quan hệ giữa cấu trúc vốn với KNSL, với KNSL được đo lường bởi ROE. Bằng mô hình FEM, nghiên cứu đã tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa cấu trúc vốn và KNSL tại 17 ngân hàng tại Pháp Anarfo & Appiahene (2017) nghiên tại các ngân hàng Châu Phi cũng về mối quan hệ giữa KNSL và cấu trúc vốn Nghiên cứu sử dụng các mô hình hồi quy dữ liệu bảng cùng các kiểm định Granger Causality Test và Unit Root Test để phân tích các tác động đến KNSL của cấu trúc vốn của ngân hàng Các biến phụ thuộc mà nghiên cứu nói trên sử dụng là ROE, ROA và

NIM Nghiên cứu đưa ra giả thuyết rằng cấu trúc vốn và KNSL của ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều nhau Tuy nhiên khi thực hiện mô hình, kết quả đưa ra cho thấy cấu trúc vốn không có tác động đáng kể đến KNSL của các ngân hàng này.

Rahman và c.s (2015) thực hiện nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố tác động đến KNSL của các ngân hàng tại Bangladesh bằng mô hình GMM Nghiên cứu sử dụng mô hình GMM từ dữ liệu được thu thập được từ 25 ngân hàng trong thời gian từ

2006 – 2013 Biến phụ thuộc trong nghiên cứu là ROE, ROA và NIM Biến độc lập được áp dụng bao gồm tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn, tỷ lệ an toàn vốn, rủi ro tín dụng, cấu trúc sở hữu ngân hàng, quy mô tài sản, rủi ro thanh khoản, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản, tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn ngân hàng có tác động cùng chiều đến ROA và NIM, tuy nhiên lại không có ý nghĩa đối thống kê với ROE của các ngân hàng tại Bangladesh.

Nikoo (2015) nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến KNSL của các ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Tehran Với dữ liệu thu thập trong khoảng thời gian từ 2009 – 2014, qua phương pháp hồi quy OLS, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng cấu trúc vốn (Tổng nợ/Vốn chủ sở hữu) có ảnh hưởng trái chiều đến KNSL của các ngân hàng được đề cập trong nghiên cứu thông qua các chỉ số ROE, ROA và EPS. Musah (2018) thực hiện nghiên cứu đánh giá tác động của cấu trúc vốn đến KNSL của các ngân hàng tại Ghana Dữ liệu được sử dụng của 23 ngân hàng tại Ghana trong khoảng thời gian từ 2010 – 2015 Bằng phương pháp hồi quy OLS, kết quả đưa ra cho thấy cấu trúc vốn (tổng nợ/tổng tài sản) có ảnh hưởng cùng chiều đến ROA nhưng lại không có ý nghĩa thống kê đối với ROE.

Pinto và c.s (2020) phân tích ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng ở Ấn Độ Nghiên cứu bao gồm khoảng thời gian 5 năm từ 2011 đến

2015 và 21 ngân hàng được chọn để nghiên cứu Mục tiêu của nghiên cứu là xem xét tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả tài chính của ngân hàng Để đo lường cấu trúc vốn, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu được sử dụng và để đo lường hiệu quả tài chính, lợi nhuận trên vốn sử dụng (ROCE), tỷ suất lợi nhuận ròng (NP) và biên lãi ròng (NIM) được sử dụng Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng cấu trúc vốn có tác động đáng kể đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng ở Ấn Độ.

Ayalew (2021) nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các ngân hàng tư nhân ở Ethiopia, trong giai đoạn 2013- 2019, sử dụng số liệu bảng với mô hình hồi quy OLS, FEM, REM Một cuộc khảo sát của 16 ngân hàng tư nhân được đưa vào nghiên cứu Dựa trên kết quả phân tích hồi quy, các biến cấu trúc vốn và một số đặc điểm riêng của ngân hàng giải thích một phần đáng kể các biến động về khả năng sinh lời của ngân hàng Các thước đo khả năng sinh lời của ROA và biên lãi ròng cao hơn có xu hướng liên quan đến tỷ lệ nợ ngắn hạn và tổng nợ, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi và rủi ro tín dụng tương đối cao hơn Bên cạnh đó, các ngân hàng lâu đời đang ở vị thế tốt hơn so với các ngân hàng có thời gian thành lập ngắn hơn về khả năng sinh lời Tác động của quy mô được tìm thấy là tiêu cực đối với mô hình ROA, ngụ ý rằng các ngân hàng tư nhân Ethiopia đang hoạt động thấp hơn năng lực tối ưu của họ.

2.2.2 Các nghiên cứu trong nước

Nghiên cứu của Trịnh Quốc Trung & Nguyễn Văn Sang (2014) tại 39 NHTM Việt Nam về các yếu tố tác động đến KNSL từ năm 2005-2012 Với yếu tố KNSL được đo lường bằng ROA và ROE, kêt luận cho thấy có mối quan hệ cùng chiều giữa cấu trúc vốn đến ROA nhưng lại có tác động ngược chiều đến ROE.

Nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh & Nguyễn Thị Cành (2015) tại 22 NHTM trong giai đoạn 2007-2013 ở Việt Nam, bằng việc sử dụng phương pháp S-GMM với KNSL được đo lường bằng ROA và ROE, kết quả cho thấy mối quan hệ này là ngược chiều Nghiên cứu của Nguyễn Phạm Nhã Trúc & Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2015) cũng về KNSL của các NHTM Việt Nam ở hai nhóm quốc doanh và ngoài quốc doanh tại giai đoạn 2002-2013, với KNSL được đo lường bằng ROA và ROE Kết quả nghiên cứu cho thấy không có sự chệnh lệch giữa KNSL giữa hai nhóm ngân hàng này.

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2016), nghiên cứu ảnh hưởng của vốn ngân hàng đến KNSL và rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam Bằng phương pháp GMM dung dữ liệu của 30 NHTMVN giai đoạn 2007–2014 để kiểm định giả thuyết rủi ro đạo đức và giả thuyết quản lí về mối quan hệ giữa vốn ngân hàng, KNSL và rủi ro tín dụng Bỏ qua các yếu tố ảnh hưởng khác, kết quả nghiên cứu cho thấy ảnh hưởng rõ ràng của vốn ngân hàng đến KNSL và rủi ro tín dụng của các NHTM.

Nghiên cứu của Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh, (2020) tại 25 NHTM từ năm 2007-2017 ở Việt Nam về mối quan hệ giữa KNSL và cấu trúc sở hữu vốn Với KNSL được đo lường bằng ROA và NIM, kết quả nghiên cứu cho thấy KNSL càng thấp nếu tỷ lệ sở hữu vốn của nhà nước cao; và mối quan hệ này là cùng chiều đối với tỷ lệ sở hữu vốn của ngân hàng là nước ngoài nhưng lại không có ý nghĩa thống kê.

PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở dữ liệu

Luận văn này sử dụng dữ liệu bảng, số liệu sử dụng là số liệu thứ cấp thu thập trên báo cáo tài chính của 27 NHTMCP Việt Nam, thời gian thu thập dữ liệu từ năm 2010 đến

2021, tương ứng 241 quan sát Theo Saona Hoffmann (2011), dữ liệu bảng là công cụ thích hợp nhất khi mẫu quan sát là sự kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian Trong trường hợp này, lợi thế của việc sử dụng dữ liệu bảng là khắc phục được các đặc điểm không thể kiểm soát, liên tục và không đồng nhất của từng ngân hàng được đưa vào mẫu. Ngoài ra, dữ liệu bảng có chứa nhiều thông tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả cao hơn trong các ước tính Hơn nữa, dữ liệu bảng làm tăng kích thước mẫu (số lượng quan sát), từ đó tăng độ chính xác của các ước lượng và vì vậy kết quả có ý nghĩa thống kê cao hơn (Tarek Al-Kayed và c.s., 2014) Cuối cùng, Arellano & Bonhomme (2017) cho rằng việc phân tích dữ liệu bảng sẽ tốt hơn trong việc xác định và đo lường các ảnh hưởng không thể quan sát được so với phân tích dữ liệu chéo hoặc dữ liệu chuỗi thời gian.

Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

Nghiên cứu này kế thừa mô hình của Nghiên cứu này được kế thừa theo các nghiên cứu của Saona Hoffmann (2011), Rahman và c.s (2015), Emase (2017), Karabulut & Şen

(2018), Matar & Eneizan, (2018), Nguyễn Thành Đạt (2021), Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh (2020) và Ayalew (2021), tác giả sử dụng X it là tập hợp các biến bên trong ngân hàng có khả năng tác động đến KNSL của ngân hàng đó, và có sự điều chỉnh để phù hợp với thực tế các NHTMCP Việt Nam trong bài cũng như khả năng và thời gian thu thập dữ liệu của nghiên cứu.

Tác giả đề xuất mô hình như sau:

ROAit = β0 + β1*ROAit_L1 + β2*CAPit + β3*SIZEit + β4*DEPOSITit + β5*RISKit + β6*GDPt + β7*INFt + eit

ROE it = β 0 + β 1 *ROE it _L1 + β 2 *CAP it + β 3 *SIZE it + β 4 *DEPOSIT it + β 5 *RISK it + β 6 *GDP t + β 7 *INF t + e it

NIMit = β0 + β1* NIMit_L1 + β2*CAPit + β3*SIZEit + β4*DEPOSITit + β5*RISKit + β6*GDPt + β7*INFt + eit

Cụ thể các biến như sau:

Biến phụ thuộc là KNSL của các NHTMCP Việt Nam, được đại diện bởi ba chỉ tiêu là (1) Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i ở năm t (ROEit); (2) Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng i ở năm t (ROAit); (3) Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của ngân hàng i ở năm t (NIMit) của ngân hàng i trong năm t.

Biến độc lập bao gồm:

- ROAit_L1: biến trễ bậc 1 của biến ROAit

- ROEit_L1: biến trễ bậc 1 của biến ROEit

- NIM it _L1: biến trễ bậc 1 của biến NIM it

- CAPit : Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn của ngân hàng i tại năm t;

- Quy mô ngân hàng i ở năm t (SIZEit);

- Tỷ lệ cho vay ngân hàng i ở năm t (LOAN);

- Tỷ trọng tiền gửi khách ngân hàng hàng i ở năm t (DEPOSIT);

- Rủi ro tín dụng ngân hàng i ở năm t (RISK),

- Và kết hợp với các yếu tố bên ngoài ngân hàng Zit, bao gồm: o Tốc độ tăng trưởng GDP năm t (GDPt); o Tỷ lệ lạm phát năm t (INFt).

Các biến trong mô hình được kế thừa từ kết quả nghiên cứu trước như: Saona Hoffmann (2011), Rahman và c.s (2015), Emase (2017), Karabulut & Şen (2018), Matar & Eneizan, (2018), Nguyễn Thành Đạt (2021), Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh

(2020) và Ayalew (2021), các biến này không mới nhưng trong nghiên cứu này với số liệu thu thập được cập nhật dựa trên Báo cáo tài chính hợp nhất của 27 NHTM Việt Nam từ năm

2010 đến năm 2021 Đây là khoảng thời gian đủ dài để có được số quan sát cần thiết, làm tăng mức độ tin cậy của các phương pháp thống kê sử dụng Đây chính là khoảng trống và là điểm khác biệt của luận án so với các nghiên cứu trước.

Các quan điểm về cấu trúc vốn truyền thống (lý thuyết Lý thuyết Modigliani & Miller (1958), lý thuyết đánh đổi, lý thuyết chi phí đại diện) đều cho thấy một doanh nghiệp sẽ có lợi hơn khi sử dụng nguồn vốn đi vay, vì chi phí sử dụng vốn của nguồn vốn chủ sở hữu luôn cao hơn, có nghĩa là giới chủ luôn đặt một kỳ vọng cao hơn về mức độ sinh lời bằng đồng vốn họ tự bỏ ra so với việc đi vay Vì lý do đó, biến CAP sẽ có kỳ vọng tác động trái chiều đến KNSL của các ngân hàng, có nghĩa là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn càng thấp thì KNSL của ngân hàng càng cao Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây của

Saona Hoffmann (2011), Rahman và c.s (2015), Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh

(2020) đều cho thấy CAP có tác động cùng chiều đến KNSL của các ngân hàng Do vậy, giả thuyết cho nghiên cứu này được đặt ra như sau:

Giả thuyết : CAP có tác động cùng chiều đến KNSL của các NHTMCP Việt Nam.

Các biến kiểm soát của mô hình bao gồm Quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ cho vay,

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng, Tỷ trọng tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn của ngân hàng, Rủi ro tín dụng, được tính bằng tỷ lệ trích lập dự phòng trên tổng nguồn vốn ngân hàng trong nghiên cứu này được kỳ vọng có ảnh hưởng đến KNSL, cụ thể:

Quy mô ngân hàng (SIZE) là chỉ tiêu được nhiều nhà nghiên cứu đưa vào các mô hình khi nghiên cứu về KNSL của các NHTM cũng như doanh nghiệp Tuy nhiên, việc chiều ảnh hưởng của quy mô ngân hàng đến KNSL lại có nhiều kết luận trái chiều nhau. Nghiên cứu của Athanasoglou và c.s (2008) chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô ngân hàng và KNSL, Rahman và c.s (2015) chỉ ra mối quan hệ cùng chiều của quy mô ngân hàng đến ROA Tuy nhiên, Ben Naceur & Goaied (2008) lại chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa hai tiêu chí này Những nghiên cứu gần đây cho thấy quy mô ngân hàng lại có tác động ngược chiều đối với ROE trong nghiên cứu của Saona Hoffmann (2011), Rahman và c.s (2015), Nguyễn Thành Đạt (2021) Và quy mô ngân hàng cũng có quan hệ ngược chiều đối với NIM trong nghiên cứu Ayalew (2021), Rahman và c.s (2015) Có thể thấy các nghiên cứu gần đây đề cho thấy có mối quan hệ tác động có ý nghĩa (+/-) đến KNSL, do vậy trong nghiên cứu này tác giả kỳ vọng SIZE có tác động đến KNSL của các NHTMCP Việt Nam.

Nhiều nghiên cứu đưa ra mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ cho vay và KNSL của ngân hàng Tức là ngân hàng cho vay được càng nhiều thì càng đem lại nhiều lợi nhuận, mặc dù khả năng rủi ro cũng tăng theo tỷ lệ khoản vay, kết quả được tìm thấy trong các nghiên cứu của Ayalew (2021), Rahman và c.s (2015) với KNSL được đo lường bằng ROA (Ayalew, 2021; Rahman và c.s., 2015) và NIM (Ayalew, 2021; Rahman và c.s., 2015) và đo lường băng ROE (Rahman và c.s., 2015) Tuy nhiên, mối quan hệ giữa tỷ lệ cho vay và KNSL lại có tác động ngược chiều trong nghiên cứu của Saona Hoffmann (2011) khiKNSL được đo lường bằng ROE Kết quả của Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh,

(2020) cũng là tác động ngược chiều đến KNSL khi đo lường bằng ROA, nhưng lại là thuận chiều khi KNSL đo lường bằng NIM Trên thực tế hoạt động ngân hàng tại Việt Nam, thu nhập từ hoạt động cho vay luôn đóng vai trò chính, chiểm tỷ trọng rất lớn trong tổng thu nhập của ngân hàng thương mại Vì vậy, tác giả đặt kỳ vọng tỷ lệ cho vay có ảnh hưởng cùng chiều đến KNSL của ngân hàng. Đối với các NHTM có khả năng huy động tiền gửi càng lớn thì càng có cơ hội hạ thấp chi phí vốn bình quân Từ đó KNSL có thế gia tăng Kết luận này được tìm thấy trong nghiên cứu của Ayalew (2021) với mối quan hệ giữa Tỷ trọng tiền gửi khách hàng với KNSL (ROA, NIM) là cùng chiều Kết quả của Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh

(2020) cũng là tác động thuận chiều của Tỷ trọng tiền gửi khách hàng đến KNSL khi đo lường bằng ROA, nhưng lại là ngược chiều khi KNSL đo lường bằng NIM Trong bài nghiên cứu này, tác giả đặt kỳ vọng tỷ lệ cho vay có ảnh hưởng cùng chiều đến KNSL của các ngân hàng.

Rủi ro tín dụng (RISK) luôn là thứ phát sinh kèm với việc cấp tín dụng, một ngân hàng kiểm soát được rủi ro, có một hệ thống sàng lọc khách hàng tốt sẽ đem lại KNSL cao hơn Các kết quả của Saona Hoffmann (2011), Rahman và c.s (2015), Ayalew (2021) đều cho thấy tác động ngược chiều của rủi ro tín dụng đến

KNSL với KNSL được đo lường bằng ROA, ROE và NIM Do đó, trong nghiên cứu này kỳ vọng của tác giả về ảnh hưởng của rủi ro tín dụng sẽ tác động ngược chiều với KNSL của ngân hàng.

Trong một xã hội có mức tăng trưởng GDP thấp, hoặc tăng trưởng âm, đồng nghĩa với việc khả năng thu hồi khoản vay cũng giảm sút, chất lượng tín dụng xấu ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng Hassan & Bashi, (2003), Rahman và c.s (2015), Nguyễn Thành Đạt (2021) đều đưa ra quan điểm ảnh hưởng cùng chiều giữa tốc độ tăng trưởng GDP quốc gia và KNSL của ngân hàng Tương tự như vậy với bài nghiên cứu này, tác giả cũng đưa ra quan điểm kỳ vọng tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam sẽ có ảnh hưởng cùng chiều đến KNSL của NHTMCP Việt Nam. Ảnh hưởng của lạm phát đến KNSL của ngân hàng phụ thuộc vào việc chi phí lương và các chi phí hoạt động khác của ngân hàng có tăng nhanh hơn lạm phát hay không

(Gul và c.s (2011) Rahman và c.s (2015) và Nguyễn Thành Đạt, (2021) đều tìm ra mối tương quan cùng chiều giữa lạm phát và KNSL của ngân hàng Nếu tỷ lệ lạm phát được dự báo chính xác bởi người quản trị ngân hàng, từ đó ngân hàng có thể điều chỉnh lãi suất một cách hợp lý nhằm tăng trưởng doanh thu cao hơn mức tăng của chi phí, từ đó kiếm được lợi nhuận cao hơn Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng có mối tương quan dương giữa lạm phát và KNSL của ngân hàng Các biến nghiên cứu được tổng hợp và trình bày ở bảng 3.1

Bảng 3.1 Diễn giải các biến và đo lường

STT Ký hiệu Cách đo lường Kỳ vọng

1 ROE Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu

Thành Đạt & Nguyễn Thị Mỹ

2 ROA Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản

Athanasoglou và c.s (2008), Nanceur và Goaied (2008), Dietrich & Wanzenried

(2015), Trịnh Quốc Trung & Nguyễn Văn Sang (2014), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2016)

3 NIM Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên

1 CAP Tỷ lệ vốn chủ sở hữu / tổng nguồn vốn +

Saona Hoffmann (2011), Rahman và c.s (2015), Ayalew (2021), Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh, (2020)

Quy mô ngân hàng, được tính bằng logarit tự nhiên tổng tài sản +/-

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng +

Tỷ trọng tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn của ngân hàng

Rủi ro tín dụng, được tính bằng tỷ lệ trích lập dự phòng trên tổng nguồn vốn ngân hàng

6 GDP Tốc độ tăng trưởng

Saona Hoffmann (2011), Gul và c.s (2011); Hassan & Bashi, (2003), Rahman và c.s.

Emase (2017), Karabulut & Şen (2018), Matar & Eneizan,

7 INF Tỷ lệ lạm phát của

Saona Hoffmann (2011), Gul và c.s (2011); Rahman và c.s.

(2015), Emase (2017), Karabulut & Şen (2018), Matar & Eneizan, (2018), Ayalew (2021), Nguyễn Thành Đạt (2021)

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Với phần mềm xử lý số liệu Stata 17 để phân tích số liệu Do dữ liệu nghiên cứu có

Phương pháp ước lượng

4.1 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến

Tên biến Số quan sát Mean Độ lệch chuẩn Min Max

Nguồn: Kết quả phân tích từ Stata 17

Bảng 4.1 cho thấy, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROEit) của ngân hàng có giá trị trung bình là 10,61%, tuy nhiên biên độ dao động lớn với giá trị nhỏ nhất là 0,00% và giá trị lớn nhất là 26,80% Với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROAit) của ngân hàng với giá trị trung bình 0,86%, giá trị nhỏ nhất là 0,00% và giá trị lớn nhất là 3,20% Tương tự với tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tài sản có sinh lời (NIMit) của ngân hàng với giá trị trung bình 0,86%, giá trị nhỏ nhất là 0,00% và giá trị lớn nhất là 3,20%.

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn của ngân hàng (CAPit) có giá trị trung bình trong toàn mẫu là 18,87%, nhưng mức độ chênh lệch tương đối cao giữa các ngân hàng Một số ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn rất thấp, chỉ đạt 3,80% nhưng có những ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn cao, đạt 19,40%.

Quy mô ngân hàng, đo lường bởi giá trị logarit tự nhiên tổng tài sản của ngân

QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả các biến nghiên cứu

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến

Tên biến Số quan sát Mean Độ lệch chuẩn Min Max

Bảng 4.1 cho thấy, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROEit) của ngân hàng có giá trị trung bình là 10,61%, tuy nhiên biên độ dao động lớn với giá trị nhỏ nhất là 0,00% và giá trị lớn nhất là 26,80% Với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROAit) của ngân hàng với giá trị trung bình 0,86%, giá trị nhỏ nhất là 0,00% và giá trị lớn nhất là 3,20% Tương tự với tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tài sản có sinh lời (NIMit) của ngân hàng với giá trị trung bình 0,86%, giá trị nhỏ nhất là 0,00% và giá trị lớn nhất là 3,20%.

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn của ngân hàng (CAPit) có giá trị trung bình trong toàn mẫu là 18,87%, nhưng mức độ chênh lệch tương đối cao giữa các ngân hàng Một số ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn rất thấp, chỉ đạt 3,80% nhưng có những ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn cao, đạt 19,40%.

Quy mô ngân hàng, đo lường bởi giá trị logarit tự nhiên tổng tài sản của ngân hàng i tại năm t (SIZEit) có giá trị trung bình trong toàn mẫu là 8,45%, nhưng mức độ chênh lệch tương đối cao giữa các ngân hàng Một số ngân hàng có Quy mô ngân hàng rất thấp, chỉ đạt 16,69% nhưng có những ngân hàng có Quy mô ngân hàng cao, đạt 21,29%.

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng i tại năm t (LOANit) có giá trị trung bình trong toàn mẫu là 2,71%, nhưng mức độ chênh lệch tương đối cao giữa các ngân hàng Một số ngân hàng có Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản rất thấp, chỉ đạt 0,00% nhưng có những ngân hàng có Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản cao, đạt 10,30%.

Tỷ lệ rủi ro của ngân hàng i (RISKit) có giá trị trung bình trong toàn mẫu là 1,18%, nhưng mức độ chênh lệch tương đối cao giữa các ngân hàng Một số ngân hàng có tỷ lệ Tỷ lệ rủi ro rất thấp, chỉ đạt -1,90% nhưng có những ngân hàng có tỷ lệ rủi ro cao, đạt 3,60%.

Tốc độ tăng trưởng GDP năm t (GDPt) có giá trị trung bình trong toàn mẫu là 5,80%, nhưng mức độ chênh lệch tương đối cao giữa các thời kỳ Có thời kỳ tốc độ tăng trưởng GDP rất thấp, chỉ đạt 2,59% nhưng có những tốc độ tăng trưởng GDP cao, đạt 7,20%.

Tỷ lệ lạm phát (INFt) có giá trị trung bình trong toàn mẫu là 5,29%, nhưng mức độ chênh lệch tương đối cao giữa các thời kỳ Có thời kỳ tỷ lệ lạm phát rất thấp, chỉ - 1,72% nhưng có những thời kỳ tỷ lệ lạm phát rất cao, tới 42,30%.

Phân tích tương quan nhằm mục đích đo lường mối quan hệ giữa các biến trong mô hình Nếu giữa các biến độc lập trong mô hình không có cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0,8 là chấp nhận được và ngược lại xem như mô hình có thể bị hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4.2 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình

CAPit SIZEit LOANit DEPOSit RISKit GDPt INFt

Bảng 4.2 cho thấy tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình, có thể thấy các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0,8 (Gujarati, 2021) Như vậy khi thực hiện hồi quy, có thể kết luận các mô hình có thể sẽ không vi phạm giả thiết về đa cộng tuyến.

Kết quả nghiên cứu

Tác giả thực hiện hồi quy biến phụ thuộc ROAit theo các biến độc lập với phương pháp GMM Kết quả hồi quy lần tại Bảng 4.3, cho thấy biến LOANit không có ý nghĩa thống kê, giá trị tuyệt đối của thống kê Z = 0,1700, P-value = 0,869 > 0,05, 95% khoảng tin cậy (-0,0137; 0,0162) có chứa giá trị không Vì vậy, tác giả cần loại biến LOANit ra và chạy lần 2 Kết quả hồi quy GMM lần 2 được trình bày trong Bảng 4.4 Kết quả hồi quy lần 2, Bảng 4.4, cho thấy các biến đều có ý nghĩa thống kê, P-value < 0,05, 95% khoảng tin cậy không chứa giá trị không.

Vì vậy, kết quả mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu nghiên cứu (Gujarati, 2021).

Bảng 4.3 Mô hình GMM của biến phụ thuộc ROAit lần 1

ROAit Hệ số hồi qui Độ lệch chuẩn z P>z 95% khoảng tin cậy

Kiểm định xác định quá mức bằng kiểm đinh Sargan, chi2(19) = 19,9359; P- value > chi2 = 0,3984 Kết quả kiểm định cho thấy mô hình không bị xác định quá mức (Gujarati, 2021).

Bảng 4.4 Mô hình GMM của biến phụ thuộc ROAit lần 2 ROAit Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn z P>z 95% khoảng tin cậy

Chú thích: ROAit_L1, là biến trễ bậc 1 của biến ROAit.

Kiểm định tương quan chuỗi bằng kiểm định Arellano–Bond, kết quả được trình bày trong Bảng 4.5 Kết quả mô hình không vi phạm giả thiết ở tương quan chuỗi bậc 2 (P-value>0,05) (Gujarati, 2021).

Bảng 4.5 Kiểm định Arellano–Bond

Từ kết quả hồi quy tại bảng 4.5, kết quả của mô hình nghiên cứu được trình bày như sau:

ROAit = - 0,1427 + 0,5240*ROAit_L1 + 0,0860*CAPit + 0,0069*SIZEit + 0,0101*DEPOSITit - 0,0844*RISKit + 0,0005*GDPt + 0,0003*INFt

Dựa trên phương trình hồi quy 4.1, với độ lớn của hệ số hồi quy đại diện cho mức độ tác động của các yếu tố trong mô hình đến ROAit cho thấy: Biến ROAit_L1 có mức độ tác động lớn nhất và cùng chiều đối với ROAit, với hệ số β = 0,5240; Biến CARit có mức độ tác động lớn thứ hai và cùng chiều đối với ROAit, với hệ số β = 0,0860; Biến RISKit có mức độ tác động lớn thứ ba và ngược chiều đối với ROAit, với hệ số β = - 0,0844; Biến DEPOSITit có mức độ tác động lớn thứ tư và cùng chiều đối với ROAit, với hệ số β = 0,0101; Biến SIZEit có mức độ tác động lớn thứ năm và cùng chiều đối với ROAit, với hệ số β = 0,0069; Biến GDPt có mức độ tác động lớn thứ sáu và cùng chiều đối với ROAit, với hệ số β = 0,0005; Và cuối cùng, biến INFt có mức độ tác động lớn thứ bảy và cùng chiều đối với ROAit, với hệ số β = 0,0003 Cụ thể:

Biến trễ của ROAit, Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng i tại năm t-1 (ROAit_L1): Yếu tố này có tác động cùng chiều và lớn nhất đến ROAit với mức ý nghĩa

1% Kết quả này cho thấy KNSL của các NHTMCP Việt Nam ngoài các yếu tố trong mô hình nghiên cứu thì KNSL còn có sự ảnh hưởng của KNSL năm trước, và có độ trễ là một năm.

Yếu tố Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn của ngân hàng i tại năm t(CARit): Yếu tố này có tác động cùng chiều và lớn thứ hai đến ROAit với mức ý nghĩa

1% Kết quả này phù hợp với giả thiết 1 đặt ra của mô hình nghiên cứu và nó cũng giống kết quả của Rahman và c.s (2015), Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh, (2020).

Yếu tố Rủi ro tín dụng, được tính bằng tỷ lệ trích lập dự phòng trên tổng nguồn vốn ngân hàng i tại năm t (RISKit): Yếu tố có tác động ngược chiều và lớn thứ ba đến ROAit với mức ý nghĩa 1% Kết quả này phù hợp với kết quả của Saona Hoffmann (2011), Rahman và c.s (2015), Ayalew (2021).

Yếu tố Tỷ trọng tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn của ngân hàng i tại năm t (DEPOSITit): Yếu tố này có mức độ tác động lớn thứ tư và cùng chiều đối với

ROAit với mức ý nghĩa 1% Kết quả này phù hợp với kết quả của Rahman và c.s.

(2015), Ayalew (2021), Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh, (2020) Nhưng lại ngược với kết quả của Saona Hoffmann (2011).

Yếu tố Quy mô ngân hàng, được tính bằng logarit tự nhiên tổng tài sản của ngân hàng i tại năm t (SIZEit): Yếu tố này có mức độ tác động lớn thứ năm và cùng chiều đối với ROAit với mức ý nghĩa 1% Kết quả này phù hợp với kết quả của Saona Hoffmann (2011), Rahman và c.s (2015).

Yếu tố Tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam tại năm t (GDPt): Yếu tố này có mức độ tác động lớn thứ sáu và cùng chiều đối với ROAit với mức ý nghĩa 1% Kết quả này phù hợp với kết quả của Rahman và c.s (2015).

Yếu tố Tỷ lệ lạm phát của Việt Nam tại năm t (INFt): Yếu tố này có mức độ tác động lớn thứ bảy và cùng chiều đối với ROAit với mức ý nghĩa 1%.

Với số liệu nghiên cứu trong bài, nghiên cứu không tìm thấy kết quả có ý nghĩa thống kê của yếu tố Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng i tại năm t (LOANit), không có mối quan hệ thống kê có ý nghĩa đối với biến ROAit trong mô hình nghiên cứu.

Tương tự các bước giống hồi qui biến phụ thuộc là ROAit, tác giả sử dụng hồi quy GMM hệ thống để khắc phục các vi phạm giả thiết của mô hình REM Kết quả hồi quy GMM lần 1 được trình bày trong Bảng 4.6

Bảng 4.6 Mô hình GMM của biến phụ thuộc ROEit lần 1

Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn z P>z 95% khoảng tin cậy

Kết quả hồi quy lần 1, Bảng 4.6, cho thấy biến CAPit không có ý nghĩa thống kê, giá trị tuyệt đối của thống kê Z = 1,0100, P-value = 0,3140 > 0,05, 95% khoảng tin cậy (- 0.2781; 0.0894) có chứa giá trị không; biến LOANit không có ý nghĩa thống kê, giá trị tuyệt đối của thống kê Z = 1,9000, P-value = 0,058 > 0,050, 95% khoảng tin cậy (- 0.0041; 0.2475) có chứa giá trị không; biến RISKit không có ý nghĩa thống kê, giá trị tuyệt đối của thống kê Z = 1,7100, P-value = 0,0880 > 0,050, 95% khoảng tin cậy (- 3.4567; 0.2388) có chứa giá trị không Vì vậy, tác giả cần loại biến CAPit, biến

LOANit, biến RISKit ra và chạy lần 2.

Kết quả hồi quy GMM lần 2 được trình bày trong Bảng 4.15 cho thấy các biến đều có ý nghĩa thống kê, P-value < 0,05, 95% khoảng tin cậy không chứa giá trị không.

Vì vậy, kết quả mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu nghiên cứu (Gujarati, 2021).

Kiểm định xác định quá mức bằng kiểm đinh Sargan, chi2(19) = 21,8151; P-value

> chi2 = 0,2936 Kết quả kiểm định cho thấy mô hình không bị xác định quá mức

Bảng 4.7 Mô hình GMM của biến phụ thuộc ROEit lần 2

Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn z P>z 95% khoảng tin cậy

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Đối với biến phụ thuộc là ROA: Dựa trên kết quả Bảng 4.4 cho thấy rằng với biến phụ thuộc là ROA có kết quả cuối cùng cho thấy có sáu yếu tố là ROAit_L1, CAPit, SIZEit, DEPOSITit, GDPt, và INFt có tác động cùng chiều đến ROAit, và một yếu tố RISKit, có tác động ngược chiều đến ROAit của NHTM Việt Nam Kết quả với biến phụ thuộc ROA cho thấy cấu trúc vốn có tác động cùng chiều với mức ý nghĩa là 1% với mức tác động là lớn nhất đến ROA (β= 0,5240) Thực tế hiện nay, theo thống đốc Ngân hàng Nhà nước Nguyễn Thị Hồng thì chênh lệch thu nhập - chi phí của hệ thống các tổ chức tín dụng có xu hướng tăng trong thời gian qua Tuy nhiên, tốc độ tăng của chênh lệch thu nhập - chi phí thấp hơn tốc độ tăng của tổng tài sản và vốn chủ sở hữu nên ROA (lợi nhuận ròng trên tổng tài sản) và ROE (lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu) của hệ thống các tổ chức tín dụng giảm so với năm 2021, đạt mức 1,13% và 14,67% tại thời điểm tháng 12/2022 2 Kết quả này phù hợp với giả thiết đặt ra của mô hình nghiên cứu và nó cũng giống kết quả của Rahman và c.s (2015), Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh, (2020). Đối với biến phụ thuộc là ROE: Dựa trên kết quả Bảng 4.7 cho thấy rằng với biến phụ thuộc là ROEit có kết quả cuối cùng cho thấy có sáu yếu tố là ROEit_L1, CAPit, SIZEit, DEPOSITit, GDPt, và INFt có tác động cùng chiều đến ROEit, và một yếu tố RISKit, có tác động ngược chiều đến ROEit của NHTM Việt Nam Kết quả với biến phụ thuộc ROE cho thấy cấu trúc vốn có tác động cùng chiều với mức ý nghĩa là 1% với mức tác động là lớn thứ hai đến ROE (β= 0,0548) chỉ sau biến trễ của biến ROE Cũng theo thống đốc Ngân hàng Nhà nước Nguyễn Thị Hồng thì ROE (lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu) của hệ thống các tổ chức tín dụng giảm so với năm 2021, đạt

2https://baodautu.vn/doanh-nghiep-kho-khan-ngan-hang-lai-lon-qua-ly-giai-cua-thong-doc- d188474.html mức 1,13% và 14,67% tại thời điểm tháng 12/2022 3 Kết quả này phù hợp với giả thiết đặt ra của mô hình nghiên cứu và nó cũng giống kết quả của Rahman và c.s (2015), Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh, (2020) Kết quả này phù hợp với giả thiết 1 đặt ra của mô hình nghiên cứu và nó cũng giống kết quả của Saona Hoffmann (2011), Rahman và c.s (2015), Ayalew (2021), tuy nhiên kết quả này lại trái ngược với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thành Đạt (2021). Đối với biến phụ thuộc là NIM: Dựa trên kết quả Bảng 4.10 cho thấy rằng với biến phụ thuộc là NIM có kết quả cuối cùng cho thấy có bốn yếu tố là NIMit_L1, CAPit, SIZEit, GDPt, và INFt có tác động cùng chiều đến đến NIMit của NHTM Việt Nam Kết quả với biến phụ thuộc NIM cho thấy cấu trúc vốn có tác động cùng chiều với mức ý nghĩa là 1% với mức tác động là lớn thứ hai đến NIM (β= 0,1465) chỉ sau biến trễ của biến NIM Thực tế hiện nay, chất lượng tài sản của các ngân hàng có suy giảm nhẹ với tỷ lệ nợ xấu trung bình tăng lên 1.64% vào cuối quý 3/2021 từ mức 1.49% vào cuối quý 2/2021 Ngoài ra, nợ tái cơ cấu toàn hệ thống đã tăng lên 250 ngàn tỷ đồng (2.5% tín dụng hệ thống) vào cuối tháng 11 từ mức 227 ngàn tỷ đồng vào cuối tháng 8, theo NHNN Do đó, các ngân hàng sẽ phải cân bằng lại giữa mục tiêu tăng trưởng lợi nhuận và kiểm soát chất lượng tài sản trong bối cảnh NIM thấp hơn và khẩu vị rủi ro ngày càng tăng 4 Kết quả này phù hợp với giả thiết đặt ra của mô hình nghiên cứu và nó cũng giống kết quả của Rahman và c.s (2015), Lâm Chí Dũng & Võ Hoàng Diễm Trinh, (2020) Kết quả này phù hợp với giả thiết đặt ra của mô hình nghiên cứu và nó cũng giống kết quả của của Rahman và c.s (2015), Ayalew (2021).

Bảng 4.12 Tóm tắt các kết quả trong nghiên cứu

Kết quả của các mô hình với biến phụ thuộc thiếtGiả

3https://baodautu.vn/doanh-nghiep-kho-khan-ngan-hang-lai-lon-qua-ly-giai-cua-thong-doc- d188474.html

4https://vietstock.vn/2021/12/vndirect-nim-ngan-hang-co-the-giam-trong-nam-2022-145-

Mức ý nghĩa Chiều hướng tác động

Ghi chú: *Mức ý nghĩa 10%, **Mức ý nghĩa 5%,***Mức ý nghĩa 1%.

Kết quả hồi quy cho thấy cấu trúc vốn của các NHTM Việt Nam được thể hiện qua các kết quả của biến CAP được đo lường bằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu chia cho tổng nguồn vốn của ngân hàng, đều cho thấy có tác động cùng chiều đến KNSL của các NHTM Việt Nam Với mức độ tác động của yếu tố cấu trúc vốn là lớn nhất đến KNSL được đo lường bằng cả ROA, ROE và NIM với hệ số hồi quy được xử lý bằng mô hình GMM lần lượt là 0,5204, 0,4915 và 0,5614 với mức ý nghĩa lần lượt và 1%.

Kết quả này khẳng định tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn có tác động cùng chiều lên KNSL của ngân hàng, phù hợp với quan điểm thứ nhất về cấu trúc vốn có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng dựa trên lý thuyết trật tự phân hạng, lý thuyếtt tín hiệu và lý thuyết M&M Khi ngân hàng có tỷ lệ nợ vay cao và vượt quá mức sử dụng nợ vay tối ưu thì sẽ làm tăng chi phí phá sản kỳ vọng do các yếu tố bên ngoài gây ra Vì khi ngân hàng sẽ phải tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn để làm giảm chi phí phá sản do việc sử dụng nợ quá nhiều Từ đó lợi nhuận cũng như hiệu quả kinh doanh của ngân hàng sẽ tăng lên Một trạng thái cân bằng tín hiệu tồn tại trong các ngân hàng có kỳ vọng hoạt động hiệu quả hơn trong tương lai sẽ có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao hơn Những thông tin nội bộ có thể tồn tại ở nhiều dạng và chủ yếu thể hiện kỳ vọng của các nhà quản lý về doanh thu, chi phí hoặc rủi ro trong tương lai tốt hơn là những người bên ngoài ngân hàng (Berger & Di Patti, 2006; Myers & Majluf, 1984).

Có thể thấy rằng ở mức đòn bẩy thấp, tăng nợ sẽ làm tăng lợi ích từ tấm chắn thuế và giảm chi phí đại diện của vốn cổ phần, làm gia tăng lợi nhuận và KNSL của ngân hàng Tuy nhiên, ở mức đòn bẩy quá cao, lợi ích từ sử dụng nợ không vượt quá được chi phí sử dụng nợ và phát sinh thêm chi phí đại diện của nợ thì việc tăng nợ sẽ làm giảm KNSL của ngân hàng, nghĩa là tăng vốn chủ sở hữu sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động Các nghiên cứu trước về tác động của cấu trúc vốn đến KNSL của các ngân hàng Việt Nam giai đoạn từ năm 2005 đến 2013 Giai đoạn này, đòn bẩy tài chính của các ngân hàng còn nằm ở mức chấp nhận được, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn trung bình vào khoảng 17% năm 2017, giảm dần xuống còn trên 10% năm 2012 (phụ lục) Tuy nhiên, từ năm 2013 đến nay, các ngân hàng tăng cường sử dụng nợ làm tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn trung bình giảm dần và chỉ còn khoảng 7% - 6% trong giai đoạn từ năm 2017 - 2021, trong đó có ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn chỉ còn khoảng 4% (phụ lục) Chính vì vậy, với mức đòn bẩy tài chính quá cao, việc tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn của ngân hàng sẽ làm tăng KNSL của ngân hàng (Jensen & Meckling, 2019).

Ngoài ra, mối tương quan dương giữa cấu trúc vốn với KNSL của NHTMCP Việt Nam cho thấy một ngân hàng có cấu trúc vốn tốt với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn cao có thể theo đuổi các cơ hội kinh doanh hiệu quả hơn và có nhiều thời gian và tính linh hoạt để đối phó với các vấn đề phát sinh từ các khoản lỗ bất ngờ, do đó đạt được KNSL cao hơn.

Về các yếu tố khác tác động đến KNSL của ngân hàng, kết quả chạy hồi quyGMM tái khẳng định mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ tiền gửi (DEPOSIT) với KNSL của ngân hàng ở mức ý nghĩa 1% Mối tương quan thuận giữa tỷ lệ tiền gửi với tỷ suất sinh lợi của ngân hàng cho thấy việc tỷ lệ tiền gửi tăng làm nguồn lực cho vay của ngân hàng gia tăng Ngoài ra, việc thu nhập chính của các NHTMCP Việt Nam chủ yếu đến từ lãi vay, do đó có thể thấy nguồn vốn dồi dào sẽ giảm áp lực về đảm bảo nguồn vốn cho vay trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam và thế giới có nhiều biến động thì việc phát sinh những khoản nợ xấu là điều không tránh khỏi, dẫn đến các khoản dự phòng trong rủi ro tín dụng tăng Việc tăng tỷ lệ tiền gởi sẽ góp phần giúp NHTMCP Việt Nam mạnh dạn hơn trong công tác cấp vốn hơn, đem lại thu nhập về lãi nhiều hơn góp phần gia tăngKNSL cho các NHTMCP Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng (SIZE) tương quan dương với KNSL trên vốn chủ sở hữu (ROE) ở mức ý nghĩa 1% Các NHTMCP Việt Nam có thể nói là có quy mô vừa và nhỏ chiếm phần lớn, nên việc tăng quy mô ngân hàng có thể tận dụng lợi thế kinh tế theo quy mô Trước bối cảnh tình hình ngành ngân hàng hiện nay đang diễn ra việc tái cơ cấu hệ thống ngân hàng, các ngân hàng buộc phải tiến hành hoạt động sáp nhập, tuy nhiên, nhằm mục đích tăng cường khả năng thanh khoản chứ chưa phải tăng khả năng sinh lời Ngoài ra, việc tăng quy mô tài sản của các ngân hàng sẽ làm tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của các ngân hàng tăng lên, có thể dẫn tới KNSL gia tăng tăng (ROA = ROE x tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản).

Kết quả thu được từ mô hình GMM lại cho thấy một số khác biệt với các nghiên cứu trước, đó là tỷ lệ cho vay (LOAN) không có ý nghĩa thống kê đối với cả ba mô hình đo lường KNSL bằng ROA, ROE và NIM nhập ròng, từ đó gia tăng hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, trái với hầu hết các nghiên cứu nước ngoài, tỷ lệ cho vay (LOAN) không có tác động đến KNSL của các NHTMCP Việt Nam bởi hoạt động cho vay của các ngân hàng chưa thực sự hiệu quả, nợ xấu vẫn còn tồn đọng và chưa được giải quyết triệt để Vì thu nhập chính của các NHTMCP Việt Nam chủ yếu đến từ lãi vay, việc không thu hồi được nợ gốc và lãi sẽ không đem lại lợi nhuận cho ngân hàng.

Ngoài ra, Rủi ro ngân hàng (RISK) và Tỷ trọng tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn (DEPOSIT) có tác động trong mô hình đo lường KNSL bằng ROA, ROE tại mức ý nghĩa 1%, nhưng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình đo lường KNSL bằngNIM; Ngoài ra, cả ba mô hình GMM đo lường KNSL bằng ROA, ROE và NIM đều cho thấy tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (INF) đều có tác động đến KNSL của cácNHTMCP Việt Nam.

Chương 4 đã trình bày tổng quan về các ngân hàng Việt Nam thông qua số liệu thống kê của Cục thống kê, báo cáo của NHNN, và báo các ngành từ các ngân hàng và công ty kiểm toán cho thấy các nhận định chung về thực trạng KNSL của NHTM giai đoạn từ 2010 – 2021 Trong chương này, tác giả cũng trình bày kết quả nghiên cứu định lượng, kết quả hồi qui cho thấy rằng mô hình GMM với tùy chọn khắc phục vi phạm giả thiết về phương sai sai số thay dổi và vi phạm giả thiết về tương quan chuỗi được áp dụng.

Kết quả hồi quy đối với biến ROAit, có sáu yếu tố là ROAit_L1, CAPit, SIZEit, DEPOSITit, GDPt, và INFt có tác động cùng chiều đến ROAit, và một yếu tố RISKit, có tác động ngược chiều đến ROAit của NHTM Việt Nam Đối với biến ROEit, có sáu yếu tố là ROEit_L1, CAPit, SIZEit, DEPOSITit, GDPt, và INFt có tác động cùng chiều đến ROEit, và một yếu tố RISKit, có tác động ngược chiều đến ROEit của NHTM Việt Nam Với biến phụ thuộc là NIMit có kết quả cuối cùng cho thấy có bốn yếu tố là NIMit_L1, CAPit, SIZEit, GDPt, và INFt có tác động cùng chiều đến đến NIMit của NHTM Việt Nam.

Từ kết quả của mô hình hồi quy trong chương 4 này sẽ là cơ sở để để tác giả đưa ra kết luận và các hàm ý chính sách trong chương 5 tiếp theo của bài nghiên cứu.

LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Kết luận

Nghiên cứu này được thực hiện với mục đích kiểm định ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến KNSL của các NHTMCP Việt Nam, từ đó hướng đến mục đích đề xuất các giải pháp cụ thể dựa trên các kết quả đạt được nhằm đưa các các giải pháp nâng cao KNSL của các NHTM Việt Nam Nghiên cứu thu thập dữ liệu gồm 27 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010-2021 với các thông số từ BCTC đã kiểm toán, báo cáo thường niên của các NHTM Việt Nam và của ngân hàng thế giới.

Kết quả hồi qui bằng phương pháp GMM với phần mềm xử lý số liệu Stata 17 đã trả lời cho câu hỏi nghiên cứu số 1 và mục tiêu nghiên cứu số một là: cấu trúc vốn của các NHTM Việt Nam đều có tác động cùng chiều và đều có tác động lớn nhất có ý nghĩa thống kê đến KNSL, với KNSL được đo lường bằng cả ROA, ROE và NIM. Mối tương quan dương giữa cấu trúc vốn với KNSL của NHTMCP Việt Nam cho thấy một ngân hàng có cấu trúc vốn tốt với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn cao có thể theo đuổi các cơ hội kinh doanh hiệu quả hơn và có nhiều thời gian và tính linh hoạt để đối phó với các vấn đề phát sinh từ các khoản lỗ bất ngờ, do đó đạt được KNSL cao hơn.

Về các yếu tố khác tác động đến KNSL của các ngân hàng, kết quả cũng cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ tiền gửi (DEPOSIT) với KNSL của ngân hàng ở mức ý nghĩa 1%, quy mô ngân hàng (SIZE) tương quan dương với KNSL trên vốn chủ sở hữu (ROE) cũng ở mức ý nghĩa 1% Sự khác biệt kết quả của nghiên cứu này với các nghiên cứu trước là yếu tố tỷ lệ cho vay (LOAN) không có ý nghĩa thống kê đối với cả ba mô hình đo lường KNSL bằng ROA, ROE và NIM.

Rủi ro ngân hàng (RISK) và Tỷ trọng tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn (DEPOSIT) có tác động có ý nghĩa thống kê trong mô hình đo lường KNSL bằng ROA, ROE nhưng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình đo lường KNSL bằng NIM; Ngoài ra, cả ba mô hình GMM đo lường KNSL bằng ROA, ROE và

NIM đều cho thấy tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (INF) đều có tác động đến

KNSL của các NHTMCP Việt Nam.

Thứ hai, dựa trên kết quả mô hình hồi quy nghiên cứu đưa ra các hàm ý chính sách đối với các nhà quản trị các NHTM Việt Nam và đối với các cơ quan quản lý nhà nước tại mục 5.2.

Từ kết quả nghiên cứu, một số hàm ý chính sách được đề xuất đối với các nhà quản lý ngân hàng và các cơ quan quản lý nhà nước nhằm tăng VCSH nhằm tăng KNSL của các NHTMCP Việt Nam, bao gồm:

- Về việc tăng vốn để nâng cao năng lực tài chính, đáp ứng yêu cầu về vốn theo quy định của pháp luật và chuẩn mực quốc tế

Vì cấu trúc vốn, đại diện bởi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn, có tác động cùng chiều đến KNSL của ngân hàng, các ngân hàng nên lựa chọn phương án phát hành thêm cổ phần trong nước hoặc nước ngoài, tăng vốn góp từ các cổ đông chiến lược hoặc chủ động giữ lại lợi nhuận nhằm gia tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn, dẫn đến gia tăng lợi nhuận Nên hạn chế việc vay nợ vì tăng nợ sẽ làm giảm KNSL của ngân hàng

Việc tăng vốn chủ sở hữu trong cấu trúc vốn đã được các ngân hàng thực hiện trong thời gian qua như Vietcombank, Vietinbank (bán cổ phần cho ngân hàng nước ngoài năm 2012, 2013), BIDV (bán cổ phần cho các cổ đông hiện hữu năm 2013) Tuy nhiên, trong những năm gần đây, xu hướng gọi vốn bằng phát hành trái phiếu đang gia tăng khi hầu hết các ngân hàng Vietinbank, BIDV, HD Bank, VIB, … đều lựa chọn phát hành trái phiếu trong giai đoạn 2017 – 2021 Thêm vào đó, khi thị trường chứng khoán đang biến động mạnh như hiện nay, việc phát hành cổ phiếu cũng không hề dễ dàng Tuy nhiên, với việc phát hành trái phiếu để gọi vốn, các ngân hàng đang tăng tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn của mình Trong khuôn khổ bài nghiên cứu này, tác giả tin rằng biện pháp tăng vốn bằng nợ chỉ là giải pháp tạm thời Về lâu dài, các ngân hàng cần phải tăng vốn chủ sở hữu mới có thể phát triển bền vững.

Về việc gia tăng KNSL:

Chính vì cấu trúc vốn có tác động cùng chiều đến ROA, ROE và NIM nên các NHTMCP Việt Nam nên duy trì một cấu trúc vốn hợp lý, trong đó nên gia tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn để tăng hiệu quả hoạt động Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động, cụ thể là tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu nên các ngân hàng nên tăng quy mô để có thể tận dụng được lợi thế kinh tế theo quy mô.

Việc tăng quy mô tài sản cũng giúp ngân hàng có thể đa dạng hoá các hoạt động tài chính, đưa ra nhiều loại hình sản phẩm, dịch vụ, từ đó đạt được nhiều lợi thế trong cạnh tranh Tuy nhiên, tăng quy mô tài sản nên xuất phát từ tăng vốn chủ sở hữu, hạn chế việc vay nợ Ngoài ra, các ngân hàng khi tăng quy mô cần chú ý đến phát triển nguồn nhân lực có số lượng và trình độ tương ứng, có khả năng quản lý tốt rủi ro, đồng thời ban lãnh đạo phải có năng lực quản trị điều hành tốt để quản lý tốt nguồn nhân lực, tránh tình trạng gặp rủi ro về con người Cụ thể cần lưu ý các vấn đề sua:

Thứ nhất, tăng vốn, nâng cao năng lực tài chính cần song song với kiểm soát chặt chẽ chất lượng danh mục tín dụng.

Thứ hai, nâng cao hiệu quả kinh doanh và chuyển đổi mô hình kinh doanh, tăng tỷ trọng thu nhập từ hoạt động dịch vụ phi tín dụng trong tổng thu nhập

Thứ ba, ứng dụng mạnh mẽ các thành tựu cách mạng công nghiệp 4.0 để hiện 4 đại hóa ngân hàng.

Thứ tư, đầu tư mạnh mẽ cho phát triển nguồn nhân lực, đặc biệt là nhân lực thích ứng với chuyển đổi số Nâng cao năng lực quản trị điều hành, tiếp tục hướng đến các tiêu chuẩn quản trị rủi ro cao hơn.

Tỷ lệ tiền gửi có tác động cùng chiều đến KNSL của ngân hàng Do đó việc gia tăng tỷ lệ tiền gửi là việc cần thiết để gia tăng KNSL của các ngân hàng Tuy nhiên, tín dụng luôn là hoạt động mang lại nguồn thu nhập chính và chủ yếu đối với hầu hết các NHTMCP Việt Nam, nên các ngân hàng vẫn chạy đua huy động vốn để đảm bảo có nguồn tài trợ cho các hoạt động tín dụng Việc chuyển dịch mô hình kinh doanh theo hướng tăng thu nhập từ các hoạt động phi tín dụng, mở rộng các hoạt động dịch vụ nhằm đa dạng hoá nguồn thu sẽ giảm bớt sự phụ thuộc vào hoạt động tín dụng, từ đó giảm áp lực huy động vốn cho các ngân hàng Cụ thể:

- Cần đẩy mạnh chương trình kết nối ngân hàng - doanh nghiệp;

- Tập trung vốn tín dụng đầu tư cho vay lĩnh vực sản xuất hàng xuất khẩu,

- ác doanh nghiệp nhỏ và vừa, các dự án, phương án sản xuất kinh doanh có hiệu quả;

- Đảm bảo đáp ứng tốt nhu cầu vốn vay cho cá nhân và doanh nghiệp

5.3 Những điểm còn hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Trước những biến động của tình hình dịch bệnh Covid19, Tác giả ở một số quốc gia đã tiến hành nghiên cứu KNSL của các NHTM Việt Nam Tuy nhiên, ở Việt Nam, đề tài nghiên cứu theo chủ đề này trong giai đoạn 2005-2021 còn rất hạn chế Vì vậy, tác giả cũng không tránh khỏi những khó khăn và hạn chế trong quá trình nghiên cứu.

Như đã trình bày trong phần phạm vi nghiên cứu, nghiên cứu chỉ tập trung nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL là Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn, Quy mô ngân hàng, Tỷ lệ cho vay ngân hàng, Tỷ trọng tiền gửi khách ngân hàng hàng, Rủi ro tín dụng ngân hàng, Tốc độ tăng trưởng GDP và Tỷ lệ lạm phát Nhưng trên thực tế, có nhiều yếu tố tác động đến KNSL của các NHTM Việt Nam như cung cầu tiền tệ, giá cả, chính sách tiền tệ…Các yếu tố này chưa được đưa vào mô hình nghiên cứu đề xuất để có được một mô hình giải thích tốt nhất.

Những điểm còn hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Trước những biến động của tình hình dịch bệnh Covid19, Tác giả ở một số quốc gia đã tiến hành nghiên cứu KNSL của các NHTM Việt Nam Tuy nhiên, ở Việt Nam, đề tài nghiên cứu theo chủ đề này trong giai đoạn 2005-2021 còn rất hạn chế Vì vậy, tác giả cũng không tránh khỏi những khó khăn và hạn chế trong quá trình nghiên cứu.

Như đã trình bày trong phần phạm vi nghiên cứu, nghiên cứu chỉ tập trung nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL là Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn, Quy mô ngân hàng, Tỷ lệ cho vay ngân hàng, Tỷ trọng tiền gửi khách ngân hàng hàng, Rủi ro tín dụng ngân hàng, Tốc độ tăng trưởng GDP và Tỷ lệ lạm phát Nhưng trên thực tế, có nhiều yếu tố tác động đến KNSL của các NHTM Việt Nam như cung cầu tiền tệ, giá cả, chính sách tiền tệ…Các yếu tố này chưa được đưa vào mô hình nghiên cứu đề xuất để có được một mô hình giải thích tốt nhất.

Số lượng quan sát còn hạn chế: Đề tài nghiên cứu các NHTMCP trong giai đoạn 2010– 2021, trong giai đoạn này nghiên cứu thu thập chỉ có 27 NHTMCP nhưng do giới hạn về khả năng thu thập số liệu nghiên cứu cho các giai đoạn trước, nên tác giả chỉ thu thập được số liệu của 27 NHTMCP Ngoài ra, nghiên cứu chưa xem xét đến ảnh hưởng của đại dịch Covid19 trong giai đoạn 2010-2021 đến cấu trúc vốn và KNSL của các NHTMCP Việt Nam.

Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể nghiên cứu thêm các yếu tố vi mô và vĩ mô khác, có thể mở rộng thêm phạm vi và thời gian nghiên cứu đến toàn bộ các NHTM tại Việt Nam cũng như các nước trong khu vực, hoặc phạm vi rộng hơn là các nước khác trên thế giới, nghiên cứu thêm về tác động của giai đoạn trước và sau đại dịch Covid

19 đến cấu trúc vốn và KNSL của các NHTMCP Việt Nam để có các nhận định rõ hơn về các yếu tố tác động đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam , từ đó sẽ có các khuyến nghị bao quát hơn góc nhìn về cấu trúc vốn ảnh hưởng đến KNSL của các NHTM Việt Nam

Cuối cùng, dữ liệu nghiên cứu chỉ được thu thập từ các báo cáo tài chính sau kiểm toán đã được công bố Hiện tại, ở Việt Nam, tác giả chưa tìm thấy được cơ quan, tổ chức có uy tín cung cấp dữ liệu có độ tin cậy cao Kết quả là, điều này sẽ ảnh hưởng đến kết luận của nghiên cứu ở một mức độ nhất định.

Như tác giả đã đề cập, việc nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến KNSL của các NHTMCP tại Việt Nam tuy không phải là mới, nhưng lại rất cấp thiết và có ý nghĩa Nhất là trong giai đoạn hiện nay, khi mà hệ thống ngân hàng đang trong tiến trình thực hiện đề án tái cơ cấu để hoạt động an toàn, lành mạnh và có hiệu quả hơn.

Chương 5 đã tóm lược kết quả nghiên cứu thực nghiệm chính theo mục tiêu nghiên cứu của luận văn và đưa ra một số gợi ý chính sách góp phần cải thiện khả năng sinh lời của NHTMCP Việt Nam thông qua việc thay đổi cấu trúc sở hữu, hạn chế yếu tố tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của NHTMCP Việt Nam Kết quả nghiên cứu kỳ vọng có thể cung cấp thêm tài liệu tham khảo cho các bạn học viên, nhà quản trị NHTM trong công tác điều hành quản lý các NHTMCP Đồng thời, chương này cũng nhìn nhận một số hạn chế mà tác giả chưa giải quyết được và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Định dạng
Số trang	91
Dung lượng	205,54 KB