GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
ĐẶT VẤN ĐỀ VÀ TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Nền kinh tế của Việt Nam nói riêng và nền kinh tế thế giới nói chung trong giai đoạn vừa qua có nhiều biến động Trong giai đoạn gần đây, nền kinh tế Việt Nam đang có những chuyển biến tích cực và có những dấu mốc trong tăng trưởng kinh tế - xã hội.
Hệ thống ngân hàng và kết quả hoạt động kinh doanh tăng trưởng mạnh mẽ đã góp phần tích cực vào sự phát triển chung của cả nước Khi việc nghiên cứu các chuẩn mực quốc tế và áp dụng là điều vô cùng cần thiết để nền kinh tế Việt Nam hội nhập sâu rộng hơn vào kinh tế tài chính toàn cầu Những chuẩn mực quốc tế về đảm bảo an toàn hoạt động ngân hàng lần đầu tiên được NHNN áp dụng tại Việt Nam sau 11 năm kể từ khi Basel I được ban hành NHNN đã ban hành Thông tư 22/2019/TT-NHNN đề cập đến tỷ lệ an toàn vốn trong việc đảm bảo an toàn hoạt động của hệ thống ngân hàng.
Tỷ lệ an toàn vốn (CAR – Capital Adequacy Ratio) được nghiên cứu rất nhiều trên phạm vi thế giới Trong những năm gần đây, việc xác định một tỷ lệ an toàn vốn hợp lý cho các NHTM nhận được nhiều sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu tại Việt Nam Tỷ lệ an toàn vốn là một chỉ tiêu an toàn trong hoạt động của ngân hàng, được quy định rõ trong các quy định của ngân hàng quốc tế theo chuẩn Basel Ở Việt Nam, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu là 9%, theo quy định tại Thông tư 22/2019/TT-NHNN của NHNN Để đáp ứng tiêu chuẩn Basel II, cho đến nay, hiện tại hầu hết các ngân hàng đạt chuẩn về tỷ lệ an toàn vốn này Trước đó, việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn trong bối cảnh tái cơ cấu của ngành là điều cần thiết, nhằm giúp các ngân hàng nắm bắt được các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn từ đó cải thiện được tỷ lệ này trước mắt nhằm đáp ứng Basel II thêm những rủi ro về thị trường, vận hành, đồng thời tỷ lệ an toàn vốn cũng khắt khe hơn Trong khi nhiều ngân hàng trên thế giới đã thực hiện Basel thì phần lớn ngân hàng trong nước mới dùng ở Basel I.
Do đó, tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng là hết sức cần thiết và để có những biện pháp nhằm ổn định hoạt động của hệ thống NHTM tại Việt Nam góp phần phát triển kinh tế Xuất phát từ thực tiễn đó, tác giả chọn đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các Ngân hàng thương mại Việt Nam” làm đề tài khóa luận.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là xác định được các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam và phân tích mức độ ảnh hưởng của những yếu tố tác động đó Từ kết quả nghiên cứu, đề xuất một số khuyến nghị để đạt tỷ lệ an toàn vốn cho các NHTMCP Việt Nam.
1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
Xác định các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP Việt Nam. Đánh giá mức độ tác động của các yếu tố đến tỷ lệ an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam.
Trên cơ sở xác định và đánh giá mức độ các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn từ đó đề xuất một số khuyến nghị để đạt tỷ lệ an toàn vốn cho các NHTMCP ViệtNam.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Các ngân hàng thương mại Việt Nam đảm bảo các chỉ tiêu an toàn hoạt động, đặc biệt chỉ tiêu tỷ lệ an toàn vốn ra sao?
Những yếu tố nào ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại Việt Nam?
Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đối với tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam như thế nào? Để nâng cao và duy trì tỷ lệ an toàn vốn tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam thì cần phải làm gì?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu về không gian: Hệ thống ngân hàng Việt Nam có 31 NHTMCP tuy nhiên một số ngân hàng không đầy đủ thông tin và số liệu nên đề tài sử dụng dữ liệu của 20 NHTMCP Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu về thời gian: dữ liệu nghiên cứu được xem xét từ năm 2011
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Khóa luận sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng, thu thập dữ liệu của 20 NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm
Phương pháp nghiên cứu định tính: nhằm tổng hợp, phân tích và so sánh số liệu thống kê các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP.
Phương pháp nghiên cứu định lượng: Khóa luận sử dụng phần mềm Stata 14 để chạy hồi quy theo mô hình Pooled OLS, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), mô hình tác động cố định (FEM) và phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi FGLS (Feasible generalised least square) Kết quả của mô hình sẽ được kiểm định và so sánh để tìm ra mô hình phù hợp thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai thay đổi từ đó đưa ra phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam.
ĐÓNG GÓP NGHIÊNCỨU
Có rất nhiều bài nghiên cứu liên quan đến đề tài này, tuy nhiên các yếu tố có thể thay đổi theo thời gian và các số liệu quá khứ không còn phù hợp Cho nên, khóa luận sẽ thừa hưởng và mở rộng vấn đề của bài nghiên cứu trước để xác định được mối quan hệ, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP ViệtNam từ năm 2011 đến năm 2020, từ đó đề xuất một số giải pháp, kiến nghị với mục đích nâng cao tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP tại Việt Nam, để đáp ứng các tiêu chuẩn Basel trong thời gian tiếp theo.
KẾT CẤU CỦANGHIÊN CỨU
Đề tài khóa luận nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam” bao gồm 05 chương với bố cục như sau: Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Trong chương 1, trình bày một cách tổng quát về nghiên cứu, nên ra lý do chọn đề tài cũng như mục tiêu nghiên cứu. Đồng thời ở chương này cũng trình bày các câu hỏi nghiên cứ, phạm vi và đối tượng của bài nghiên cứu Chương này cũng nêu ra phương pháp nghiên cứu, từ đó
4 cho thấy tổng quan cấu trúc của một bài khóa luận.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan
Chương này sẽ trình bày nội dung cơ sở lý thuyết về tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng; lý luận chung về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn và sơ lược các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến đề tài các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng TMCP Việt Nam làm cơ sở cho việc xây dựng mô hình và kiểm chứng các biến trong mô hình.
Chương 3: Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu
Chương 3 này sẽ xây dựng mô hình nghiên cứu, đề xuất các giải thuyết cũng như dấu dự kiến về tác động của các biến vi mô và vĩ mô ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn. Ngoài ra, còn trình bày dữ liệu nghiên cứu và phân tích các phương pháp nghiên cứu nhằm tiến hành xác định sự ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng TMCP Việt Nam.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 sẽ trình bày kết quả phân tích thống kê mô tả các biến trong mô hình, phân tích tương quan mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu, tiến hành kiểm tra các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp Sau đó, thảo luận kết quả nghiên cứu và từ mô hình xác định yếu tố nào thực sự tác động đến tỷ lệ an toàn vốn và mức độ tác động của từng yếu tố.
Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách
Từ kết quả nghiên cứu ở chương 4, khóa luận sẽ nêu ra được các kết luận chính và hàm ý chính sách nhằm nâng cao tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP Việt Nam.
Từ đó, chương này cũng sẽ trình bày những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo.
Chương 1 đã đưa ra được nội dung cơ bản nhất trong khóa luận Với việc đặt ra các mục tiêu nghiên cứu để định hướng cho việc phân tích Việc xác định rõ mục tiêu nghiên cứu là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại của Việt Nam giai đoạn 2011 – 2020, thông qua việc nghiên cứu xác định các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC CÓ LIÊN QUAN
KHÁI QUÁT VỀ TỶ LỆ AN TOÀN VỐN
2.1.1 Khái niệm về tỷ lệ an toàn vốn
Theo quan điểm của Ebhdaghe (1991), đã định nghĩa an toàn vốn (CAR) là tình trạng vốn điều chỉnh đủ để bù đắp các khoản lỗ và trang trải cho tài sản cố định của ngân hàng để lại thặng dư thoải mái cho hoạt động hiện tại và mở rộng trong tương lai. Trên thực tế, vốn đầy đủ được coi là lượng vốn có thể bảo vệ hiệu quả hoạt động của ngân hàng khỏi thất bại bằng cách hấp thụ các khoản lỗ.
Theo quan điểm của Aspal,P.K.,&Nazneen,A.(2014), tỷ lệ an toàn vốn (CAR) được xem như là một trong những chỉ tiêu về sức khỏe tài chính của các ngân hàng và cực kỳ hữu ích trong việc ngăn chặn các ngân hàng dẫn đến bị phá sản Tỷ lệ an toàn vốn CAR cao được coi là một biện pháp tự vệ, bảo vệ các bên liên quan và duy trì sự ổn định của hệ thống ngân hàng trong nền kinh tế Đây là một chỉ tiêu cho thấy khả năng chịu đựng tổn thất bất ngờ phát sinh trong tương lai của một NHTM.
Theo Berger et al, (1995) cho rằng tỷ lệ an toàn vốn là tỷ lệ vốn trên tài sản có rủi ro quy đổi, tỷ lệ này thể hiện mối tương quan giữa vốn của ngân hàng và các rủi ro có thể sẽ xảy ra ngoài dự kiến Tỷ lệ an toàn vốn được tính bằng phần trăm (%) vốn tự có của ngân hàng chia cho tổng tài sản có rủi ro.
Tỷ lệ an toàn vốn là thước đo lượng vốn của một ngân hàng được tính bằng tỷ lệ phần trăm của rủi ro tín dụng có tỷ số rủi ro theo quan điểm Mekonnen (2015).
Tương tự Mekonnen, quan điểm của Adam Hayes (2020) còn phát biểu rằng tỷ lệ an toàn vốn là thước đo vốn khả dụng của ngân hàng được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm rủi ro tín dụng của ngân hàng Tỷ lệ an toàn vốn còn được coi là tỷ lệ tài sản có trọng số vốn trên rủi ro, được sử dụng để bảo vệ người gửi tiền, đảm bảo hiệu quả và tính ổn định của hệ thống tài chính. Đối với Việt Nam, tỷ lệ an toàn vốn thường được ở trong các báo cáo thường niên của các ngân hàng thương mại cổ phần Cho nên, chỉ tiêu tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng đảm bảo theo quy định của Ngân hàng nhà nước thể hiện sự ổn định và phát triển cả về tăng trưởng tín dụng an toàn, kiểm soát chất lượng tín dụng một cách hiệu quả Theo đó, khái niệm tỷ lệ an toàn vốn phản ánh mức độ 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.
Vì vậy, tỷ lệ an toàn vốn (Capital Adequacy Ratio – CAR) của các NHTMCP là thước đo độ an toàn vốn dựa trên tỷ lệ giữa vốn tự có và tổng tài sản có điều chỉnh rủi ro của ngân hàng Tỷ lệ an toàn vốn được các nhà đầu tư dùng để đánh giá mức độ rủi ro của ngân hàng trong việc thanh toán các khoản nợ đến hạn và giúp nhà nước có thể quản lý được sự ổn định của ngành ngân hàng nói riêng và nền kinh tế nói chung. Ngân hàng nhà nước sẽ quy định một tỷ lệ an toàn vốn đối với các NHTM trên cơ sở ban hành các quy định pháp luật nhằm đảm bảo hoạt động của hệ thống tài chính trơn tru, hiệu quả, có đủ tiềm lực để chống lại các cú sốc về tài chính, tạo sự yên tâm cho người dân vào chính ngân hàng của mình cũng như toàn hệ thống ngân hàng dựa trên cơ sở ban hành các quy định pháp luật của NHNN về tỷ lệ an toàn vốn Với vai trò là vị thế trung gian tài chính của nền kinh tế, sự ổn định của hệ thống ngân hàng mang lại một ý nghĩa quan trọng trong sự phát triển kinh tế, xã hội Do vậy, việc đáp ứng tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo quy định càng trở nên quan trọng.
2.1.2 Ý nghĩa của tỷ lệ an toàn vốn
Tỷ lệ an toàn vốn là một trong những chỉ tiêu quan trọng được quan tâm tới khi đánh giá hoạt động của ngân hàng thương mại, đây cũng là công cụ để thanh tra ngân hàng nhà nước thực hiện giám sát việc bảo toàn và phát triển vốn Từ đó có thể thấy tầm quan trọng của hệ số này trong việc đánh giá hoạt động của các ngân hàng nói riêng và của các hệ thống ngân hàng nói chung.
Trong sự phát triển ngày càng nhanh và đa dạng của thị trường tài chính nói riêng và nền kinh tế nói chung, các NHTM luôn phải đối mặt với hai vấn đề lớn đó là năng lực cạnh tranh và rủi ro trong hoạt động kinh doanh Khi ngân hàng đảm bảo được tỷ lệ an toàn vốn tức là nó đã tự tạo ra một tấm đệm chống lại những cú sốc về tài chính, vừa tự bảo vệ mình, vừa bảo vệ những người gửi tiền, giúp tăng uy tín cho ngân hàng thương mại.
Tỷ lệ an toàn vốn là chỉ tiêu đảm bảo an toàn trong hoạt động của ngân hàng: CAR được cấu thành bởi hai thành phần rất quan trọng đó là vốn tự có và tài sản có rủi ro quy đổi Nếu như vốn tự có phản ánh khả năng của một ngân hàng trong việc giảm rủi ro phá sản đồng thời đảm bảo khả năng sinh lời thì tài sản có rủi ro quy đổi lại phản ánh hoạt động sử dụng vốn và mức độ rủi ro của các khoản tín dụng mà ngân hàng đó cấp cho nền kinh tế Vì vậy CAR chính là chỉ tiêu thể hiện khả năng chống đỡ của ngân hàng nếu có rủi ro xảy ra Một ngân hàng có CAR đạt tiêu chuẩn theo quy định nghĩa là ngân hàng có khả năng đảm bảo an toàn trong hoạt động kinh doanh tiền gửi.
Ngoài ra CAR còn là công cụ để thanh tra ngân hàng trung ương thực hiện giám sát việc bảo toàn và phát triển vốn, tức là kiểm tra việc đảm bảo thực hiện giám sát việc bảo toàn và phát triển vốn, tức là kiểm tra việc đảm bảo vốn thực có so với vốn đăng ký ghi trong giấy phép khi thành lập và so với vốn pháp định, kiểm tra quỹ dự phòng rủi ro có chấp hành theo quy định, kiểm tra chỉ tiêu an toàn và hiệu quả sử dụng và bảo toàn vốn của các NHTM Vì nếu các ngân hàng không chấp hành quy định về hệ số an toàn vốn sẽ có thể rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán dẫn đến phá sản điều này có thể gây nguy hại cho toàn bộ hệ thống tài chính của cả quốc gia.
2.1.3 Đo lường tỷ lệ an toàn vốn
Hiệp ước Basel là yêu cầu về an toàn vốn do các ngân hàng thuộc các nhóm nước G10 khởi xướng và được Ủy ban Quản lý ngân hàng Thanh toán quốc tế (BIS) ban hành lần đầu tiên vào năm 1988, xuất phát từ những cuộc khủng hoảng về tiền tệ quốc tế và thị trường ngân hàng, quan trọng nhất là sự sụp đổ của ngân hàng Herstatt ở Tây Đức thời điểm đó Để phù hợp với những thay đổi lớn của thị trường, Basel đã được cải tiến sửa đổi lần 2 vào năm 2001 và có hiệu lực năm 2006 Ủy ban Basel bao gồm Thống đốc Ngân hàng trung ương của nhóm G10 và một số nước có hệ thống ngân hàng lớn mạnh hàng đầu thế giới bao gồm Bỉ, Canada, Pháp, Đức, Italia, Nhật, Luxembua, Hà Lan, Tây Ban Nha, Thụy Sĩ, Anh, Mỹ đã ký Hiệp ước Basel, một cơ quan gọi là Hội đồng Basel về giám sát ngân hàng quốc tế cũng được thành lập để theo dõi và chỉ đạo thực thi Hiệp ước Ngoài ra hệ thống ngân hàng của nhiều quốc gia khác trên thế giới cũng đã biểu thị đồng thuận tham gia tuân thủ Hiệp ước Đến thời điểm hiện tại, thì Ủy ban đã ban hành hiệp ước Basel II (06/2004) và Basel III (9/2010).
Hiệp ước Basel được bổ sung, sửa đổi để hoàn thiện cho phù hợp với thực tế, đến nay Ủy ban đã ban hành 3 hiệp ước gồm Basel I, Basel II, Basel III.
Bảng 2.1 Các mốc ban hành và thời điểm hiệu lực các hiệp ước Basel
Thời gian bắt đầu áp dụng
Tài sản córủi ro (RWA)
(RWARủi ro tín dụng +RWARủi ro ℎ0ạt động +RWARủ i ro t ℎ ị trường
(RWARủi ro tín dụ ng +RWARủ i ro ℎ0ạt động +RWARủi ro t ℎ ị trườ
Nguồn: Hoàng Thị Thu Hường, 2017
2.1.3.2 Theo quy định tại Việt Nam
Theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN quy định các giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của ngân hàng, định nghĩa tỷ lệ an toàn vốn phản ánh mức đủ vốn của ngân hàng 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, gồm tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu riêng lẻ và tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu hợp nhất.
Tỷ lệ an toàn vốn theo quy định tại Việt Nam theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN ngày
15 tháng 11 năm 2019 của Ngân hàng Nhà nước: Ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài phải duy trì tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu 9% giữa vốn tự có so với tổng tài sản có rủi ro của tổ chức tín dụng (tỷ lệ an toàn vốn riêng lẻ) Ngoài việc duy trì tỷ lệ an toàn vốn riêng lẻ, Ngân hàng thực hiện Báo cáo tài chính hợp nhất theo quy định của pháp luật, phải đồng thời duy trì tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu 9% trên cơ sở hợp nhất vốn, tài sản có tổ chức tín dụng và công ty trực thuộc (tỷ lệ an toàn vốn hợp nhất).
Tỷ lệ an toàn vốn được xác định bằng công thức sau:
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
2.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài Đã có nhiều nghiên cứu có liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM ở các nước phát triển và đang phát triển.
Trước tiên là nghiên cứu của Bateni et al (2014) về các nhân tố ảnh hưởng đến CAR của các ngân hàng ở Iran từ năm 2006 đến năm 2012 chỉ ra rằng, quy mô ngân hàng có mối tương quan tỷ lệ nghịch với CAR; trong khi đó tỷ lệ cho vay, ROE, ROA và tỷ lệ vốn chủ sở hữu có mối tương quan thuận với CAR.
Nghiên cứu của Buyukslvarcil and Abdioglu (2011) về các nhân tố ảnh hưởng đến CAR của các ngân hàng ở Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn 2006 – 2010 Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy giữa tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu với các biến độc lập Kết quả phân tích cho thấy tỷ lệ cho vay và tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có tương quan tỷ lệ nghịch với tỷ lệ an toàn vốn; trong khi đó tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ suất lợi nhuận trên tài sản có tương quan tỷ lệ thuận với tỷ lệ an toàn vốn.
Mekonnen (2015) thực hiện nghiên cứu để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến CAR trong ngân hàng ở Ethiopia trong giai đoạn 2004 – 2013 Kết quả ước lượng cho thấy, mô hình hồi quy với hiệu ứng tác động cố định được sử dụng để giải thích tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Nghiên cứu khác của El-Ansary and Hafez (2015) cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến CAR có sự thay đổi trước và sau khủng hoảng tài chính năm 2008 Mousa (2018) nghiên cứu các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn của các ngân hàng tại Tunisia trong giai đoạn 2000 –
2013 Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản, thu nhập lãi thuần, tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ sở hữu nước ngoài và tỷ lệ sở hữu tư nhân có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ an toàn vốn.
Serhat and Mustafa (2017) xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng gửi tiền Thổ Nhĩ Kỳ để phân tích tác động của các biến Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, Tăng trưởng kinh tế, Mức chênh lệch thanh khoản ròng, Biến động tài sản / Biến động nợ có mối quan hệ nghịch biến với CAR Trong khi đó, lạm phát có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ an toàn vốn Các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê.
Josephat (2016), nghiên cứu về mối quan hệ giữa hệ số an toàn vốn và hoạt động rủi ro của các ngân hàng thương mại ở Tanzania giai đoạn 2009 – 2014 Mô hình nghiên cứu được xây dựng với biến phụ thuộc là CAR và các biến độc lập bao gồm: tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), quy mô ngân hàng (BSZ), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), rủi ro tín dụng (CRSK), tăng trưởng kinh tế (GDP) và một số biến giả là áp lực pháp lý (PRES) Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), áp lực pháp lý (PRES),quy mô ngân hàng (BSZ) và rủi ro tín dụng có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ an toàn vốn Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tăng trưởng kinh tế (GDP) lại có tác động ngược chiều đến hệ số an toàn vốn.
Aktas et al (2015), nghiên cứu tác động của các yếu tố ảnh hưởng nền kinh tế tới CAR của các ngân hàng thuộc 10 quốc gia khác nhau trong khu vực Động Nam Âu (SEE), giai đoạn từ 2007 – 2012 Khu vực SEE chủ yếu bao gồm “các nền kinh tế chuyển đổi” vẫn đang gặp khó khăn để trở thành nền kinh tế thị trường hiệu quả với tiềm năm kinh tế cao Kết quả cho thấy tác động của các biến vi mô như: quy mô ngân hàng, đòn bẩy, mức độ rủi ro của tài sản, thanh khoản, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tới CAR có mối quan hệ nghịch biến Các biến vĩ mô nền kinh tế: Tỷ lệ tăng trưởng GDP, chỉ số quản trị có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với CAR, mức độ bao phủ của bảo hiểm tiền gửi và chỉ số biến động thị trường chứng khoán có mối quan hệ tỷ lệ thuận với CAR Trong khi đó, tác động của lạm phát và lãi suất tới CAR không có ý nghĩa thống kê.
Nghiên cứu của Nuviyanti and Achmad (2014) xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại ở Indonesia trong giai đoạn từ năm 2008 – 2013. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các biến tỷ lệ nợ xấu, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản có tác động tích cực lên tỷ lệ an toàn vốn Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động và chi phí hoạt động có tác động tiêu cực đến tỷ lệ an toàn vốn. Nghiên cứu Nadja (2013) đã phân tích các yếu tố quyết định đến tỷ lệ an toàn vốn tại các ngân hàng ở Bosnia Kết quả cho thấy có mối tương quan cùng chiều giữa dự phòng rủi ro, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, thu nhập từ lãi ròng và tỷ lệ đòn bẩy với tỷ lệ an toàn vốn Trong khi đó, quy mô tổng tài sản, tỷ lệ tiền gửi của khách hàng, tỷ lệ cho vay và lời nhuận trên tổng tài sản lại tác động ngược chiều đến tỷ lệ an toàn vốn. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng đề cập đến việc biến dự phòng rủi ro với biến thu nhập từ lãi ròng lại không có ý nghĩa thống kê.
Nghiên cứu của MoHammed và công sự (2013) về việc phân tích các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại Indonesia trong giai đoạn 2009 – 2011 với số liệu được lấy từ báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại ở nước này Kết quả phân tích cho thấy tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và thanh khoản tương quan cùng chiều với tỷ lệ an toàn vốn Trong khi đó, tỷ lệ nợ xấu có quan hệ ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn Cũng trong bài viết này, tác giả nhận định rằng cơ cấu tiền gửi và hiệu quả hoạt động không có mối tương quan với tỷ lệ an toàn vốn ngân hàng.
Nghiên cứu Asarkaya and Ozcan (2007) nghiên cứu về các nhân tố quyết định CAR của các NHTM, phân tích thực nghiệm đối với các NHTM Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 2002 – 206 bằng phương pháp ước lượng GMM Tác giả cũng có kết luận: các ngân hàng giữ vốn vượt quá quy định, mức độ rủi ro của tài sản, quy mô ngân hàng, tỷ trọng tiền gửi có tương quan nghịch với CAR Bên cạnh đó nghiên cứu còn cho thấy: CAR kỳ trước, CAR trung bình của ngành và tỷ lệ tăng trưởng GDP có mối quan hệ tỷ lệ thuận với CAR của ngân hàng.
2.2.2 Các nghiên cứu trong nước Đối với Việt Nam, Võ Hồng Đức và ctv (2014) đã phân tích nhân tố ảnh hưởng đến CAR của 28 NHTM trong giai đoạn 2007 – 2012 Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tác động tích cực đến CAR Nghiên cứu này chưa tìm thấy được bằng chứng định lượng về tác động của hệ số đòn bẩy và tỷ lệ cho vay đến CAR.
Trần Thị Thu Thủy và Nguyễn Kim Chi (2015) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng, số tiền gửi của khách hàng, số tiền cho vay của ngân hàng và khả năng sinh lời trên tổng tài sản có tác động âm lên hệ số an toàn vốn của ngân hàng Dự phòng các khoản cho vay khó đòi, tính thanh khoản tác động không có ý nghĩa thống kê.
Phạm Hữu Hồng Thái (2013) nghiên cứu về các yếu tố quyết định hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2006 – 2010 Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ số tổng tiền gửi trên tổng tài sản (DEP), tỷ số dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ số tiền mặt và các khoản tương đương tiền trên tổng tài sản (LIQ), tỷ số nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu (LEV) có tác động cùng chiều với hệ số an toàn vốn (CAR) Trong khi đó, quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ số tổng dư nợ trên tổng tài sản (LOAN), tỷ số lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA), tỷ số giữa thu nhập lãi ròng và tỷ suất sinh lời (NIM) có tác động ngược chiều với hệ số an toàn vốn (CAR).
Trên cơ sở tổng quan nghiên cứu, tác giả đi đến những sự lựa chọn cho nghiên cứu của mình:
Một là, bài viết của tác giả tập trung nghiên cứu các yếu tố vi mô và yếu tố vĩ mô của nền kinh tế.
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ AN TOÀN VỐN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM
Quy mô ngân hàng (SIZE) là một yếu tố quan trọng vì mối quan hệ của nó với đặc điểm sở hữu của ngân hàng và việc tiếp cận vốn chủ sở hữu phản ảnh tầm quan trọng trong khả năng tránh phá sản, rủi ro quản lý Theo Jackson và cộng sự (2002) cho thấy rằng các ngân hàng lớn có xếp hạng tốt sẽ có thể khai thác lượng dự trữ dư thừa do xác định thị trường.
Theo (Wong et al., 2005) đã chỉ ra rằng quy mô ngân hàng (được xác định bằng logarit của tổng tài sản), có mối tương quan nghịch với CAR vì các ngân hàng lớn sẽ có nhiều rủi ro tài sản hơn các ngân hàng nhỏ Cùng quan điểm đó, (Shrieves and Dahl, 1992, DRECA,
2014) cho rằng quy mô tài sản ngân hàng rất quan trọng và có tương quan nghịch với hệ số CAR Điều đó có nghĩa là ngân hàng càng lớn thì CAR càng nhỏ Điều này xảy ra bởi vì các ngân hàng có quy mô lớn hơn có khả năng đa dạng hóa tài sản của mình, giảm rủi ro và do đó cần có tỷ lệ vốn thấp hơn Bên cạnh đó, trong nghiên cứu của (Demsetz and Strahan, 1997, Wong et al., 2005, Ahmadet al.,2008) và (Bateni et al., 2014) họ tuyên bố rằng rủi ro của các ngân hàng lớn phát triển hơn, đồng nghĩa với việc họ có thể đo lường rủi ro tốt hơn nên không cần phải nắm giữ quá nhiều có xu hướng giữ hệ số CAR cao hơn, do dự trự vốn vượt quá kỳ vọng của thị trường.
Huy động vốn là các hoạt động cơ bản và quan trọng nhất của NHTM, góp phần mang lại nhiều nguồn vốn để ngân hàng có thể thực hiện các hoạt động kinh doanh một cách hiệu quả nhất Trong số các hình thức huy động thì nhận tiền gửi của khách hàng là hình thức chủ yếu nhất Tiền gửi của khách hàng thể hiện thông qua tỷ lệ tiền gửi của khách hàng với tổng tài sản Theo nghiên cứu Kleff và Weber (2003), nhìn chung vốn từ tiền gửi của ngân hàng, có chi phí thấp hơn chi phí vay từ các công cụ tài chính khác (như trái phiếu hoặc chứng khoán vốn khác) Khi tiền gửi của khách hàng tăng cao, các ngân hàng sẽ có nhiều quy định và kiểm soát chặt chẽ hơn để bảo vệ người gửi tiền và bảo toàn được khả năng thanh toán của ngân hàng Đối với (DRECA, 2004) cũng đề cập rằng, nếu người gửi tiền không thể xác định được tính ổn định của ngân hàng mà họ gửi tiền thì ngân hàng sẽ duy trì hệ số vốn tối ưu CAR thấp hơn Tuy nhiên, nếu người gửi tiền có thể biết chính xác rằng ngân hàng là nơi họ bỏ tiền vào, có tài chính lành mạnh thì ngân hàng có thể duy trì một nguồn tiền lớn từ những người gửi tiền sẽ chấp nhận lãi suất tiền gửi thấp hơn.
Cho vay là một trong những hoạt động quan trọng của các NHTM, thể hiện qua hệ số cho vay trên tổng tài sản được đo lường bằng tổng dư nợ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng Cho vay là khoản mục tài sản chủ yếu mang lại thu nhập từ lãi cho vay cho các ngân hàng Tuy nhiên cho vay lại có hai mặt, một mặt là cung cấp phần lớn thu nhập cho các NHTM và mặt khác là nó quyết định mức độ rủi ro tín dụng mà một ngân hàng sẽ phải gánh chịu khi cho vay Theo nghiên cứu Hassan và Bashir (2003), tỷ lệ này là một yếu tố quan trọng và tỷ lệ cho vay trên tài sản đo lường tác động của khoản vay trong danh mục tài sản Tỷ lệ này càng cao cho thấy ngân hàng càng có nhiều rủi ro và khả năng vỡ nợ càng cao. Khi rủi ro gia tăng, người gửi tiền sẽ được bù đắp tổn thất do đó hệ số CAR cũng tăng lên theo quan điểm DRECA (2004) Nghiên cứu của (Mpuga, 1 2002) cho thấy mối quan hệ giữa các khoản cho vay và CAR là cùng chiều, nghĩa là khi dư nợ tăng thì CAR cũng tăng và ngược lại Do đó, mối quan hệ giữa quy mô cho vay và an toàn vốn được kỳ vọng là tích cực.
2.3.4 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu đo lường được xác định bằng lợi nhuận sau thuế chia cho tổng vốn chủ sở hữu Khi ngân hàng làm ăn có lợi nhuận sẽ dùng số lợi nhuận này để tăng vốn với mục đích sẽ kiếm thêm nhiều lợi nhuận nhiều hơn trong tương lai Vì vậy có mối quan hệ cùng chiều giữa khả năng sinh lời và tỷ lệ an toàn vốn Có chung quan điểm đó thì các nghiên cứu như Asarkaya và Ozcan (2007); Siti Norbaya Yahaya và các cộng sự (2016);Yolanda (2017); Abdurrahman Setiawan và Susy Muchtar (2021) Bên cạnh đó, nghiên cứu của Yonas Mekonen (2015) lại cho thấy mối quan hệ phức tạp, tại hệ thống ngân hàngEthiopia, tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA) có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ an toàn vốn trong khi tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có mối quan hệ nghịch chiều với tỷ lệ an toàn vốn
2.3.5 Hệ số đòn bẩy tài chính
Tỷ lệ đòn bẩy tài chính (LEV) của ngân hàng được đo lường bằng tỷ lệ giữa tổng vốn chủ sở hữu trên tổng nợ phải trả Từ quan điểm của cổ đông, một ngân hàng có tỷ lệ đòn bẩy cao hơn thường gặp rủi ro hơn các ngân hàng có tỷ lệ đòn bẩy thấp hơn và do đó, được yêu cầu phải cung cấp lợi tức cao hơn cho cổ đông để bù đắp Với chi phí vốn chủ sở hữu cao hơn, các ngân hàng có tỷ lệ đòn bẩy cao có thể gặp khó khăn trong việc huy động vốn chủ sở hữu mới Ngoài ra, các ngân hàng có đòn bẩy tài chính cao có thể nắm giữ ít vốn hơn các ngân hàng có đòn bẩy tài chính thấp ngay từ đầu Do đó, mối quan hệ tiêu cực được mong đợi giữa tỷ lệ đòn bẩy và tỷ lệ an toàn vốn Hơn nữa, theo (Ahmad et al., 2008) các ngân hàng sử dụng đòn bẩy tài chính cao sẽ có vốn chủ sở hữu thấp hơn vốn do đòn bẩy tài chính tạo ra Hơn nữa, khi điều tra các yếu tố quyết định tỷ lệ an toàn vốn tại Bosnia (DRECA, 2014) cho thấy rằng đòn bẩy có tác động tiêu cực đến hệ số CAR.
2.3.6 Dự phòng rủi ro tín dụng
Dự phòng rủi ro cho vay là khoản dự trữ tiền mặt được ngân hàng trích lập để đề phòng các khoản lỗ có thể xảy ra khi cho vay Các ngân hàng thường giữ đủ dự trữ để bù đắp những tổn thất dự kiến trong danh mục cho vay Danh mục cho vay càng lớn thì càng có nhiều tổn thất và dự phòng tổn thất cho vay càng cao Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay trên tổng các khoản cho vay là một đại lượng cho rủi ro ngân hàng vì nó có thể cho thấy sức khỏe tài chính của các ngân hàng Khi một ngân hàng bị lỗ trong việc cho vay, ngân hàng phải trích lập các khoản dự trữ từ thu nhập và từ nguồn vốn chủ sở hữu của mình nếu thu nhập không đủ để trả cho các khoản dự trữ, điều này sẽ làm giảm nguồn vốn của ngân hàng Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay cao hơn cũng báo hiệu khả năng rủi ro của ngân hàng cao hơn, điều này sẽ gây khó khăn hơn trong việc huy động vốn Mối quan hệ tiêu cực giữa dự phòng rủi ro cho vay và tỷ lệ an toàn vốn cho thấy khó khăn tài chính mà một ngân hàng có thể phải đối mặt Ngược lại, một mối quan hệ tích cực có thể báo hiệu rằng các ngân hàng sẵn sàng tăng vốn ở mức độ lớn hơn để khắc phục tình hình tài chính ngày càng xấu đi của họ Các ước tính thu được từ một số nghiên cứu cho kết quả ngược lại Theo nghiên cứu Blose (2001) nhận thấy rằng việc trích lập dự phòng rủi ro cho vay làm giảm tỷ lệ an toàn vốn Mặt khác, Hassan (1992) và Chol
(2000) đã tìm thấy mối quan hệ thuận chiều giữa tỷ lệ an toàn vốn và dự phòng rủi ro cho vay.
Trong một nghiên cứu về hệ thống ngân hàng Pakistan, Usman và Sanuallah (2016) cũng chỉ ra rằng LLR có tác động tích cực đáng kể đến việc xác định hệ số CAR.
Tính thanh khoản do ngân hàng nắm giữ cho phép ngân hàng có khả năng đáp ứng ngay nhu cầu rút tiền và giải ngân của người gửi tiền đối với các khoản tín dụng đã cam kết Thanh khoản ngân hàng tăng (LIQ cao) có thể tác động tích cực đến tỷ lệ vốn Tính thanh khoản do ngân hàng nắm giữ giúp ngân hàng có khả năng đáp ứng ngay nhu cầu rút tiền và giải ngân của người gửi tiền đối với các khoản tín dụng đã cam kết Với nghiên cứu Angbazo (1997) cho rằng khi tỷ lệ đầu tư vốn bằng tiền hoặc các khoản tương đương tiền tăng lên, rủi ro thanh khoản của ngân hàng dẫn đến phí bảo hiểm thanh khoản thấp hơn trong tỷ suất lợi nhuận ròng Do đó, thanh khoản ngân hàng tăng (LIQ cao) có thể tác động tích cực đến tỷ lệ vốn.
Tỷ lệ Nợ xấu (NPL) là tỷ lệ giữa tổng số nợ xấu trên tổng số các khoản cho vay Tỷ lệ nợ xấu cao hơn mức trung bình và xu hướng nợ xấu đang gia tăng có thể là dấu hiệu cho thấy một ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc quản lý chất lượng các khoản cho vay Các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao hơn có thể phải huy động nhiều vốn hơn để thanh toán Do đó, mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và CAR sẽ cùng chiều Điều này được chứng minh bởi Ahmad et al.
(2008), người đã tìm thấy mối quan hệ thuận chiều giữa nợ xấu và hệ số CAR khi nghiên cứu hệ thống ngân hàng thương mại ở các nước đang phát triển trong khoảng thời gian 8 năm Mặt khác, các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao hơn có thể có vị thế vốn yếu và do đó thể hiện mối quan hệ tiêu cực giữa tỷ lệ nợ xấu và hệ số CAR Abusharba và cộng sự (2013) cho thấy nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều với hệ số CAR khi sử dụng dữ liệu từ 11 ngân hàng Indonesia từ năm 2009 đến năm 2011.
2.3.9 Tỷ lệ an toàn vốn kỳ trước
Trên thực tế, các ngân hàng sử dụng tài trợ từ ba nguồn chính trong hoạt động của mình(tức là lợi nhuận để lại, nợ và vốn tự có) Tầm quan trọng của an toàn vốn khác nhau giữa các bên liên quan trong thị trường tài chính, chẳng hạn như các chuyên gia tài chính, cơ quan quản lý và chủ ngân hàng Một mặt, các nhà quản lý thích mức vốn tự có cao hơn để bảo vệ quyền lợi của người gửi tiền và tăng cường ổn định thị trường tài chính bằng cách tăng tính thanh khoản của ngân hàng Mặt khác, các chủ ngân hàng thích tiền gửi cao hơn, điều này cho phép chênh lệch và lợi nhuận ngân hàng cao hơn (Koch và Mcdonald, 2010) Do đó, mức độ an toàn vốn vẫn là một trong những thước đo sức mạnh tài chính của các ngân hàng được đo bằng nguồn vốn chính của ngân hàng đối với các khoản cho vay rủi ro Do đó, yêu cầu về vốn tối thiểu đòi hỏi các ngân hàng phải có một lượng vốn tối thiểu, đủ để trang trải một phần nghĩa vụ ngắn hạn của họ (Mendoza & Rivera, 2017) Nghiên cứu đo lường tỷ lệ an toàn vốn (CAR) là tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản.
Lạm phát đo lường mức tăng giá chung của hàng hóa và dịch vụ Trong thời kỳ lạm phát cao, một nền kinh tế có thể có nhu cầu cao về tài trợ ngân hàng Nghiên cứu đã sử dụng tỷ lệ lạm phát hàng năm do chính phủ Nigeria công bố như một biến số độc lập Theo nghiên cứu của Siti Norbaya Yahaya và các công sự (2016) tại Nhật Bản cho kết quả lạm phát có tác động nghịch chiều đến tỷ lệ an toàn vốn Lạm phát tăng cao khiến đồng tiền mất giá đòi hỏi ngân hàng duy trì một mức vốn cao để đảm bảo hoạt động kinh doanh Nghiên cứu của Serhat Yuksel và Mustafa Ozsari (2017) lại kết quả tác động cùng chiều đến tỷ lệ an toàn vốn.
Bảng 2.3 Tổng hợp các nghiên cứu trước về các yếu tố ảnh hưởng đến an toàn vốn
Yonas Mekonen (2015); Mehdi Mili và cộng sự (2017);
Abdurrahman Setiawan và Susy Muchtar (2021)
Asarkaya và Ozcan (2007); Võ Hồng Đức và các cộng sự (2014); Trần Đức Minh và Lữ Phi Nga (2018);
Bahtiar Usman và các cộng sự(2019); Do Hoai Linh và các cộng sự(2019); Phạm Thị Xuân Thoa và các công sự (2020); Hung Phuong Vu vaNgoc Duc Dang (2020)
Mili và cộng sự (2017); Siti
Norbaya Yahaya và các cộng sự
(2016); Do Hoai Linh và các cộng sự (2019)
Asarkaya và Ozcan (2007); Võ Hồng Đức và các cộng sự (2014); Trần Đức Minh và Lữ Phi Nga (2018); Hung Phuong Vu va Ngoc Duc Dang (2020)
Tỷ suất sinh lời trên vốn
Norbaya Yahaya và các cộng sự
Võ Hồng Đức và các cộng sự (2014);Trần Đức Minh và Lữ Phi Nga(2018); Hung Phuong Vu va chủ sở hữu và Susy Muchtar
Ngoc Duc Dang (2020); Yonas Mekonen (2015); Pham Thi Xuan Thoa và các cộng sự (2020)
Hệ số đòn bẩy tài chính
Do Hoai Linh và các cộng sự (2019); Bahtiar Usman và các cộng sự (2019)
Hung Phuong Vu va Ngoc Duc Dang (2020);
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Võ Hồng Đức và các cộng sự (2014);
Mehdi Mili và cộng sự (2017); Asarkaya và Ozcan (2007); Bahtiar Usman và các cộng sự (2019); Hung Phuong Vu va Ngoc Duc Dang (2020); Pham Thi Xuan Thoa và các cộng sự (2020)
Võ Hồng Đức và các cộng sự (2014); Mehdi Mili và cộng sự (2017); Hung Phuong Vu va Ngoc Duc Dang (2020);
Pham Thi Xuan Thoa và các cộng sự (2020)
Ahmad et al (2008); Abusharba et al (2013)
Nassei (2003); Ahmad và cộng sự (2008); Abushaiba và cộng sự (2013); Nuviyanti & Anggono (2014)
Tỷ lệ an toàn vốn kỳ trước
Wong et al (2005); Asarkaya và Ozcan (2007)
Lạm phát Serhat Yuksel và Mustafa Ozsari
Siti Norbaya Yahaya và các cộng sự (2016); Mehranfar (2013); Shaddady và Moore (2015)
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Qua việc phân tích cơ sở lý luận, các cơ sở lý thuyết liên quan đến tỷ lệ an toàn vốn như khái niệm về tỷ lệ an toàn vốn, ý nghĩa có tỷ lệ an toàn vốn và công thức đo lường an toàn vốn theo tiêu chuẩn Việt Nam và của Ủy ban Basel cũng như các nghiên cứu trước đây đã giúp khóa luận khái quát cái nhìn rõ hơn về tỷ lệ an toàn vốn và bản chất của tỷ lệ an toàn vốn các NHTMCP Việt Nam Đây là tiền đề tôi có thể xây dựng mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn được thực hiện ở chương tiếp theo.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.1.1 Khái quát mô hình nghiên cứu
Trên các nền tảng lý thuyết và tham khảo các công trình nghiên cứu khóa luận và dựa trên các mô hình nghiên cứu của Al-Sabbagh (2004), Ahmet và Hasan (2011), Bokhari và các cộng sự (2009), Yahaya và các cộng sự (2016).
Nhằm mục đích tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn bao gồm: tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ cho vay, tỷ lệ tiền gửi, dự phòng rủi ro tín dụng, khả năng thanh khoản, hệ số đòn bẩy tài chính, tỷ lệ an toàn vốn kỳ trước, quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu và lạm phát lên tỷ lệ an toàn vốn, mô hình được nghiên cứu sử dụng phù hợp với điều kiện thực tế ở Việt Nam dựa trên các mô hình đã nghiên cứu làm nền tảng và có sự thay đổi phù hợp như sau:
CAR i,t = β0 + β1 ROE i,t + β2 LOA i,t + β3 DAR i,t + β4 LLR i,t + β5 LIQ i,t + β6 LEV i,t + β7 INF i,t + β8 CAR i,t -1+ β9 SIZE i,t + β10 NPL i,t + u
CAR i,t : Tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng i tại thời điểm t
ROE i,t : Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t
LOA i,t : Tỷ lệ cho vay của ngân hàng i tại thời điểm t
DAR i,t : Tỷ lệ tiền gửi của ngân hàng i tại thời điểm t
LLR i,t : Dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t
LIQ i,t : Khả năng thanh khoản của ngân hàng i tại thời điểm t
LEV i,t : Hệ số đòn bẩy tài chính của ngân hàng i tại thời điểm t
INF i,t : Lạm phát của ngân hàng i tại thời điểm t
CAR i,t -1 : Tỷ lệ an toàn vốn hằng năm của ngân hàng i tại thời điểm t
SIZE i,t : Quy mô ngân hàng i tại thời điểm t
NPL i,t : Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i tại thời điểm t
Mô hình nghiên cứu gồm 1 biến phụ thuộc là tỷ lệ an toàn vốn (CAR) và 10 biến độc lập gồm tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ cho vay (LOA), tỷ lệ tiền gửi (DAR), dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), khả năng thanh khoản (LIQ), hệ số đòn bẩy tài chính (LEV), lạm phát (INF), tỷ lệ an toàn vốn hằng năm (CAR- 1), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ nợ xấu (NPL).
Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo TT36/2014/TT-NHNN ngày 20/11/2014, TT06/2016/TT-NHNN ngày 27/05/2016 về sửa đổi TT36/2014/TT-NHNN được đo lường theo công thức sau:
Tài ѕản có rủі roản có rủі ro Vốn tự có = Vốn cấp 1 + Vốn cấp 2 – Các khoản giảm trừ vốn tự có
Tổng tài sản có rủi ro dựa vào mức độ rủi ro của tài sản, NHNN quy định có 6 nhóm tài sản có mức độ rủi ro như sau: 0%, 20%, 50%, 100%, 150% và 200%.
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) được tính bằng lợi nhuận sau thuế chia cho vốn chủ sở hữu Lợi nhuận sau thuế được lấy từ báo cáo kết quả kinh doanh, vốn chủ sở hữu thu thập từ bản cân đối kế toán.
Lợі thuận sau thuế Тổng tài ѕản(tổng tài ѕản bình quân)ổng tài ѕản có rủі roản(tổng tài ѕản có rủі roản bình quân)
Tỷ lệ cho vay của ngân hàng (LOA) được tính bằng dư nợ cho vay trên tổng tài sản, chỉ số này thu thập trên bảng cân đối kế toán.
Cho vay khách hàng Tổng tài ѕản có rủі roản
LOA Tỷ lệ tiền gửi (DAR) được tính bằng số tiền huy động từ tổ chức và cá nhân của ngân hàng so với tổng tài sản của ngân hàng đó, số liệu được thu thập từ bảng cân đối kế toán.
Tổng gửi của khách hàng
Tổng tài ѕản có rủі roản
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) được tính bằng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng chia cho tổng dư nợ cho vay khách hàng, chi phí dự phòng rủi ro tín dụng được lấy từ báo cáo kết quả kinh doanh, tổng dự nợ được thu thập từ bảng cân đối kế toán.
Chi phí ԁự phòng rủi ro tín ԁụngự phòng rủi ro tín ԁự phòng rủi ro tín ԁụngụng
Dư nợ cho vay khách hàng
Tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản (LIQ) được xác định bằng tiền và các khoản tương đương tiền chia cho tổng tài sản, các chỉ tiêu này được thu thập từ bảng cân đối kế toán.
Tiền và các khoản tương đương tiền
Tổng tài ѕản có rủі roản
Hệ số đòn bẩy tài chính (LEV) được xác định dựa trên tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu và tổng nợ phải trả của ngân hàng, các chỉ tiêu này được thu thập từ bảng cân đối kế toán. Νợ phải trảợ phải trả Vốn chủ ѕản có rủі roở hữu
Tỷ lệ lạm phát (INF) sự thay đổi của mức giá hàng hóa và dịch vụ có thể ảnh hưởng đến mức tiêu thụ của người tiêu dùng được tính theo công thức sau:
P(t): chỉ số giá tiêu dùng năm t
P(t – 1): chỉ số giá tiêu dùng năm t – 1
Tỷ lệ an toàn vốn kỳ trước (CAR-1) được tính bằng công thức như sau:
DAR LLR LIQ LEV INF = P(t) -Р(t-1)
CARt-1CAR(t): chỉ số an toàn vốn năm t
CAR(t-1): chỉ số an toàn vốn năm t – 1
Quy mô ngân hàng (SIZE) được xác định bằng cách lấy logarit của tổng tài sản, tổng tài sản được lấy từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng.
SIZE = log(Tổng tài sản)
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) được đo lường thông qua tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ
Nợ xấu Tổng ԁự phòng rủi ro tín ԁụngư nợ cho vay
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tác động đến tỷ lệ an toàn vốn
Các nghiên cứu trước đây của nhiều tác giả có nhận định không giống nhua về mối quan hệ tỷ lệ lợi nhuận và tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng Theo nghiên cứu Berger et al. (1995); Nadja (2013); Josephat (2016); Mohammed và cộng sự (2013), Nuviyanti và Achmad (2014); Ali (2015) có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu và CAR Mặc dù có nhiều nghiên cứu Asarkaya và Ozcan (2007); Siti Norbaya Yahaya và các cộng sự (2016); Yolanda (2017); Abbdurrahman Setiawan và Susy Muchtar (2021) ủng hộ cho mối quan hệ ngược chiều giữa khả năng sinh lời và CAR Tuy nhiên, tác giả vẫn kỳ vọng mối quan hệ cùng chiều giữa hai yếu tố này Vì vậy, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tác động đến tỷ lệ an toàn vốn như sau:
H1: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tác động cùng chiều đến tỷ lệ an toàn vốn
Tỷ lệ cho vay tác động đến tỷ lệ an toàn vốn
Hoạt động cho vay ảnh hưởng đến mức độ rủi ro cao đến an toàn của ngân hàng, do đó khi tỷ trọng cho vay trong tổng tài sản tăng cũng đồng nghĩa với rủi ro tăng Để đảm bảo ngân hàng có đủ vốn để bù đắp tổn thất khi xảy ra rủi ro cũng như đảm bảo an toàn cho người gửi tiền thì ngân hàng cần tăng vốn Mặc dù, việc tăng vốn không phải là vấn đề đơn giản Trong trường hợp, các NHTM không thể tăng vốn hoặc mức tăng thấp thì sẽ làm giảm khả năng an toàn vốn của ngân hàng Các trường hợp nghiên cứu của Hassan và Bashir
(2003), Buyuksalvarci và Abdioglu (2011); Mpuga (2002); Bahtiar Usman và các cộng sự
NPL (2019); Abdurrahman Setiawan và Susy Muchtar (2021); Hung Phuong Vu và Ngoc Duc Dang (2020); Aspal et al (2014); Nadja hay Thân Thị Thu Thủy và Nguyễn Kim Chi (2015) có cùng quan điểm là ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn Từ đó, tác giả đặt giả thuyết như sau:
H2: Tỷ lệ cho vay tác động ngược chiều đến tỷ lệ an toàn vốn
Tỷ lệ tiền gửi tác động đến tỷ lệ an toàn vốn
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Với mục tiêu tìm ra chiều hướng tác động và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ lệ an toàn vốn của 20 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011-2020, nghiên cứu được thực hiện theo quy trình được trình bày tại Hình 3.1 như sau:
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.3 MẪU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu giới hạn trong bộ số liệu của 20 ngân hàng TMCP niêm yết trên Thị trường Chứng Khoán ở Việt Nam.
Bảng 3.3 Danh sách các Ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên cứu
Tên đầy đủ Giai đoạn
1 ACB Ngân hàng TMCP Á Châu 2011 - 2020
2 BIDV Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt
3 BVB Ngân hàng TMCP Bản Việt 2011 – 2020
4 CTG Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam 2011 – 2020
5 EIB Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam 2011 – 2020
6 HDB Ngân hàng TMCP Phát triển Nhà TP HCM 2011 – 2020
7 KLB Ngân hàng TMCP Kiên Long 2011 – 2020
8 MBB Ngân hàng TMCP Quân Đội 2011 – 2020
9 MSB Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam 2011 – 2020
10 NAB Ngân hàng TMCP Nam Á 2011 – 2020
11 NCB Ngân hàng TMCP Quốc Dân 2011 – 2020
12 PGB Ngân hàng TMCP Xăng Dầu Petrolimex 2011 – 2020
13 SeAB Ngân hàng TMCP Đông Nam Á 2011 – 2020
14 SGB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương 2011 – 2020
15 SHB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội 2011 – 2020
16 STB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín 2011 – 2020
17 TCB Ngân hàng TMCP Tiên Phong 2011 – 2020
18 VCB Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam 2011 – 2020
19 VIB Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam 2011 – 2020
20 VPB Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng 2011 – 2020
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Khóa luận được tiến hành nghiên cứu ở các NHTM tại Việt Nam, dữ liệu thu thập trong giai đoạn 2011 – 2020 Tính đến ngày 31/12/2020 tại Việt Nam có tổng cộng 31 NHTM trong nước Một số ngân hàng không cung cấp đầy đủ báo cáo tài chính, ngân hàng có quy mô nhỏ và có ngân hàng không công bố đầy đủ tỷ lệ an toàn vốn, đã lựa chọn 20 NHTM Việt Nam, đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam; và dữ liệu thứ cấp để đo lường các biến độc lập thuộc nhóm yếu tố vĩ mô như GDP và lạm phát được thu thập từ trang website của Ngân hàng Thế giới (WorldBank) Cụ thể hơn, các chỉ số như tổng tài sản, nợ phải trả, dư nợ cho vay, vốn chủ sở hữu, tổng nguồn vốn huy động được tính toán và lấy từ bảng cân đối kế toán; các yếu tố như chi phí dự phòng rủi ro, lợi nhuận sau thuế được thu thập từ báo cáo kết quả kinh doanh của NHTM trong từng năm.
Do đặc thù về nguồn dữ liệu, nên không cần phải tiến hành khảo sát, đo lường và chọn mẫu mà chỉ nhập liệu tính toán bằng Excel các dữ liệu liên quan đến biến số của mô hình nghiên cứu, sau đó sắp xếp theo cấu trúc dữ liệu bảng cân đối Dữ liệu bảng là dữ liệu kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu theo thời gian Các dữ liệu chéo của từng đối tượng sẽ được đo lặp theo từng thời điểm khác nhau.
Kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP tại Việt Nam được xác định dựa trên cơ sở dữ liệu bảng (Panel data) với sự hỗ trợ của phần mềm Excel và phần mềm Stata 14.0.
3.3.4 Các phương pháp ước lượng
Dữ liệu Khóa luận là một dữ liệu bảng, các phương pháp ước lượng trên dữ liệu bảng thường được sử dụng là mô hình hồi quy bình phương tối thiểu thông thường (PooladOrdinary Least Square – Pooled OLS), mô hình các ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model
– FEM), mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM), mô hình hồi quy theo phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát – GLS (Generalied least squares) Tuy rằng bản thân mỗi phương pháp nghiên cứu đều có điểm ưu và nhược riêng của nó song tùy thuộc vào đặc điểm dữ liệu thu thập mà phương pháp nghiên cứu nào sẽ thực hiện phát huy tác dụng và cho kết quả chính xác nhất.
Mô hình bình phương tối thiểu thông thường (Pool OLS)
Mô hình (Pool OLS) có phương trình như sau:
Y it = α + β 1 X 1it + β 2 X 2it +…+ β n X nit + ε it
Trong đó: i: Đối tượng thứ i được quan sát (đơn vị chéo thứ i) t: Thời gian quan sát thứ t của đơn vị chéo thứ i α: Hệ số chặn β: Ảnh hưởng biên của từng biến độc lập ε it : Sai số của mô hình
Việc hồi quy theo Pool OLS có thể tạo ra các kết quả ước lượng sai do các giả thuyết của mô hình bị vi phạm Pool OLS có thể nhận diện sai do tự tương quan và ràng buộc quá chặt về các đơn vị chéo, hiện tượng đa cộng tuyến hoặc phương sai thay đổi.
Mô hình các ảnh hưởng cố định (FEM)
Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởn đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mô hình ước lượng sử dụng:
Ci (i=1….n): hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu Β: hệ số góc đối với nhân tố X
Mô hình trên đã thêm vào chỉ số I cho hệ số chặn “C” để phân biệt hệ số chặn của từng thực thể khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng đơn vị hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của từng đơn vị.
Mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Mô hình tác động ngẫu nhiên còn được gọi là mô hình các thành phần sai số Mô hình REM tương tự như mô hình FEM, tuy nhiên trong mô hình REM các hệ số chặn của từng đơn vị chéo được phát sinh từ một hệ số chặn chung α không đổi theo thời gian Trong khi FEM nhận định các đơn vị chéo khác nhau ở hệ số chặn cố định thì REM lại cho rằng các đơn vị chéo khác nhau ở sai số.
Yi,t là biến phụ thuộc cần nghiên cứu
Xi là các biến độc lập β0 là hằng số của mô hình αi thể hiện tác động của đối tượng thứ i đến hàm hồi quy chung β1 là hệ số hồi quy
U là phần dư của mô hình
Các αi gây ra sự chênh lệch về tung độ góc và sự chênh lệch này là không thể tính toán được vì nó biến động ngẫu nhiên giữa các đơn vị.
3.3.5 Lựa chọn các phương pháp ước lượng Để lựa chọn một trong hai mô hình hồi quy FEM và REM ta sử dụng kiểm địnhHausman test để lựa chọn Kiểm định Hausman có giả thuyết như sau: H 0 : Không có sự khác biệt có tính hệ thống giữa hai phương pháp FEM và REM Nếu P-value nhỏ hơn 0.05 thì với mức ý nghĩa 5%, giả thuyết H0 bị bác bỏ, từ đó lựa chọn FEM thay vì REM, tuy nhiên, nếu P-value lớn hơn 0.05, thì với mức ý nghĩa 5%, ta chấp nhận H0 Sử dụng REM để tránh làm mất quá nhiều bậc tự do và hạn chế đa cộng tuyến.
Sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn mô hình phân tích hồi quy phù hợp giữa FEM và Pool OLS Kiểm định F giả thuyết H 0 như sau: Các đặc điểm riêng về chủ thể không gian không giải thích được biến phụ thuộc vì vậy OLS là tốt hơn FEM Sau khi chạy mô hình hồi quy theo phương pháp FEM, nếu P-value nhỏ hơn 0.05 thì với mức ý nghĩa 5%, ta bác bỏ H0, lựa chọn FEM thay vì OLS.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ
Dữ liệu nghiên cứu được tổng hợp từ báo cáo thường niên, báo cáo tài chính của 20 NHTMCP trong thời gian 10 năm từ năm 2011 đến năm 2020, với tổng cộng có 200 quan sát Kết quả thống kê mô tả trong mô hình được trình bày trong bảng dưới đây.
Hình 4.1 Thống kê mô tả các biến
Variable Obs Mean Std Dev Min Max
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata 06 Đối với tỷ lệ an toàn vốn (CAR): Tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng TMCP dao động từ mức thấp nhất 8.54% và cao nhất là 34.4% Tỷ lệ an toàn vốn trung bình là 13.572% cao hơn CAR tối thiểu theo quy định của NHNN là 8% Độ lệch chuẩn đo lường biến động của tỷ lệ an toàn vốn là 0.0433. Đối với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE): Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của các ngân hàng TMCP dao động từ mức thấp nhất là 0 và cao nhất là 26.823% Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu trung bình là 9.236% và độ lệch chuẩn đo lường biến động của tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu 0.0668. Đối với tỷ lệ dư nợ cho vay (LOA): Tỷ lệ cho vay của các NHTMCP dao động từ mức thấp nhất là 19.428% và cao nhất là 80.062% Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản trung bình là 57.448% và độ lệch chuẩn đo lường biến động của tỷ lệ cho vay là 0.13 Qua đó cho thấy tổng tài sản của ngân hàng sử dụng vào cho việc vay và cho vay là nguồn chính tạo ra thu nhập từ lãi cho ngân hàng Điều đó khẳng định rằng các NHTMCP Việt Nam có mức độ phụ thuộc cao vào hoạt động tín dụng và chất lượng tài sản ngân hàng chủ yếu phụ thuộc chất lượng của các khoản vay.
Tỷ lệ tiền gửi (DAR): Tỷ lệ tiền gửi của các NHTMCP dao động từ mức thấp nhất là
29.227% và cao nhất là 89.371% Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản trung bình là 66.106% và độ lệch chuẩn đo lường biến động của tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản là 0.11564 Tỷ lệ tiền gửi của các ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn 2011 – 2020 theo từng năm có xu hướng ổn định Việc tỷ lệ tiền gửi liên tục tăng cho thấy được việc các ngân hàng TMCP tích cực sử dụng nhiều sản phẩm để thu hút và duy trì khách hàng. Đối với dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): Dự phòng rủi ro tín dụng bình quân trong giai đoạn 2011 – 2020 là 1.315% Trong đó, có dự phòng rủi ro tín dụng cao nhất là 2.781% và dự phòng thấp nhất là 0 Ngoài ra, giá trị độ lệch chuẩn của LLR ở mức 0.44%. Đối với khả năng thanh khoản (LIQ): Khả năng thanh khoản trung bình đạt 26.81% và độ lệch chuẩn là 10.2% Khả năng thanh khoản của các NHTMCP dao động ở mức thấp nhất là 8.099% và mức cao nhất là 73.672% Các ngân hàng có mức khả năng thanh khoản càng cao thì có khả năng giảm thiểu rủi ro thanh khoản có thể xảy ra trong hoạt động kinh doanh thường ngày. Đối với hệ số đòn bẩy tài chính (LEV): Hệ số đòn bẩy tài chính trung bình của các
NHTMCP Việt Nam ở mức 11.6037 lần Hệ số đòn bẩy của NHTMCP Việt
Nam có sự thay đổi với giá trị nhỏ nhất là 3.195% và lớn nhất là 23.62% Hoạt động ngân hàng có hệ số đòn bẩy càng cao càng làm tăng rủi ro và ảnh hưởng tới an toàn hiệu quả Mức độ sử dụng nợ của các NHTM có sự khác nhau. Đối với lạm phát (INF): Lạm phát bình quân tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 –
2020 là 5.48%, có sự biến động khá lớn với độ lệch chuẩn là 4.93% Lạm phát của NHTMCP có sự dao động thấp nhất là 0.63% và lớn nhất là 18.68% Nhìn chung, lạm phát của các ngân hàng có xu hướng giảm dần qua các năm. Đối với tỷ số an toàn vốn năm trước (CAR-1): Tỷ lệ an toàn vốn năm trước của các
NHTMCP Việt Nam có mức dao động nhỏ nhất là –42.68% và lớn nhất là 56.242% Tỷ lệ an toàn vốn năm trước có mức trung bình là -1.012% và giá trị độ lệch chuẩn ở mức 0.166. Đối với quy mô ngân hàng (SIZE): Quy mô ngân hàng có độ biến động trong khoảng từ 13.166% tới 15.18%, với giá trị trung bình ở mức 14.118 và có độ lệch chuẩn đo lường biến động của quy mô ngân hàng là 0.518%. Đối với tỷ lệ nợ xấu (NPL): Tỷ lệ nợ xấu trung bình của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn là 2.26%, đảm bảo ngưỡng an toàn mà NHNN đề ra (NPL < 3%) Tuy nhiên, tỷ lệ nợ xấu rất cao, lên tới 8.8%, cao gấp hơn 2 lần so với ngưỡng an toàn Do đó, sẽ có nhiều khó khăn và rủi ro đối với hoạt động tín dụng và sẽ nguy hiểm đến mức an toàn của NHTM cũng như là NHNN.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2.1 Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu
Hình 4.2 Ma trận tương quan các biến trong mô hình
CAR ROE LOA DAR LLR LIQ LEV INF CAR1 SIZE NPL
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata 000
Dựa vào bảng, cho thấy kết quả kiểm định tương quan giữa hệ số an toàn vốn với các yếu tố như tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ dư nợ cho vay (LOA), tỷ lệ tiền gửi (DAR), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ lệ khả năng thanh khoản (LIQ), tỷ lệ hệ số đòn bẩy tài chính (LEV), tỷ lệ lạm phát (INF), tỷ lệ an toàn vốn năm trước (CAR-1), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ nợ xấu (NPL).
Tương quan giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc (CAR)
Biến độc lập ROE có tương quan âm với biến phụ thuộc CAR là -0.3461, cho thấy tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có tác động ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn.
Biến độc lập LOA có tương quan âm với biến phụ thuộc CAR là -0.1936, cho thấy tỷ lệ dư nợ cho vay có tác động ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn.
Biến độc lập DAR có tương quan âm với biến phụ thuộc CAR là -0.2207, cho thấy tỷ lệ tiền gửi có tác động ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn.
Biến độc lập LLR có tương quan âm với biến phụ thuộc CAR là -0.0992, cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn.
Biến độc lập LIQ có tương quan dương với biến phụ thuộc CAR là 0.0238, cho thấy tỷ lệ khả năng thanh khoản có tác động cùng chiều với tỷ lệ an toàn vốn.
Biến độc lập LEV có tương quan âm với biến phụ thuộc CAR là -0.6474, cho thấy hệ số đòn bẩy tài chính có tác động ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn.
Biến độc lập INF có tương quan dương với biến phụ thuộc CAR là 0.2052, cho thấy tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều với tỷ lệ an toàn vốn.
Biến độc lập CAR-1 có tương quan dương với biến phụ thuộc CAR là 0.1073, cho thấy tỷ lệ an toàn vốn năm trước có tác động cùng chiều với tỷ lệ an toàn vốn.
Biến độc lập SIZE có tương quan âm với biến phụ thuộc CAR là -0.6690, cho thấy quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn.
Biến độc lập NPL có tương quan dương với biến phụ thuộc CAR là 0.2242, cho thấy tỷ lệ nợ xấu có tác động cùng chiều với tỷ lệ an toàn vốn.
Tương quan giữa các biến độc lập
Hệ số tương quan dùng để chỉ ra mối quan hệ giữa hai biến với nhau trong mô hình.Trị tuyệt đối của hệ số càng lớn thì hai biến càng tương quan mạnh với nhau theo chiều mà dấu thể hiện và theo Kennedy (2008) chỉ ra rằng hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện khi giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan cao hơn 0.9 Qua bảng, cho thấy không có hệ số tương quan nào có giá trị tuyết đối lớn hơn 0.9 Do đó, có thể kết luận rằng các biến trong mô hình là phù hợp, không có biến nào bị loại khỏi mô hình.
4.2.2 Kết quả các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM, REM
Biến phụ thuộc tỷ lệ an toàn vốn chịu tác động của nhiều biến độc lập nên việc lựa chọn mô hình phân tích hồi quy phù hợp là cần thiết, kết quả phân tích hồi quy theo mô hình Pooled OLS, REM, FEM như sau:
Với mức ý nghĩa 10%, cả ba mô hình phân tích hồi quy Pooled OLS, FEM, REM đều thỏa mô hình hồi quy theo phân phối chuẩn do F-statistis của 3 mô hình đều lớn hơn 1, R- squared cho thấy mức độ phù hợp của 3 mô hình phân tích lần lượt là: Pooled OLS 62.48%; FEM 57.78%, REM 60.78%.
Hình 4.3 Kết quả các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM, REM
Pooled OLS FEM REM CAR Coef p > ǀtǀ Coef p > ǀtǀ Coef p > ǀzǀ
Ghi chú: *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata Để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, ta thực hiện các kiểm định sau:
Hình 4.4 Kiểm định mô hình F test và Hausman test
Kiểm định F test Hausman test
Lựa chọn OLS và REM FEM và REM
Giá trị thống kê F(19,170) = 4.17 Chi2(9) = 13.41
Kết luận Bác bỏ H0 Chấp nhận H0
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata
ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH THEO PHƯƠNG PHÁP FGLS
Để khắc phục hai khuyết tật tồn tại trong mô hình trên là phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tương quan chuỗi, tác giả đã thực hiện ước lượng mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi FGLS với lệnh xtgls, thêm lựa chọn panels(h) nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và corr(arl) để khắc phục hiện tượng tự tương quan của mô hình.
Hình 4.8 Kết quả hồi quy mô hình FGLS CAR Coef Std Err z p > ǀzǀ [95% Conf
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata
Từ kết quả hồi quy mô hình tác động của các biến nghiên cứu tới CAR là hoàn toàn đáng tin cậy do thỏa mãn các điều kiện của mô hình và đã khắc phục được các khuyết tật của mô hình là hiện tượng đa cộng tuyến, hiện phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan chuỗi.
Kết quả hồi quy mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMViệt Nam cho thấy rằng hầu hết các biến có ý nghĩa thống kê ở các ngưỡng 10%, 5%, 1% cho thấy phần nào sự phù hợp của việc lựa chọn biến.
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi tiến hành thực hiện ước lượng, kiểm định mô hình và khắc phục các khuyết tật của mô hình được lựa chọn, nghiên cứu đưa ra được mô hình nghiên cứu về các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng TMCP Việt Nam.
Mô hình được xác định là :
0.01691LLR i,t – 0.04987LIQ i,t – 0.00199 LEV i,t – 0.02742 INF i,t + 0.05098 CAR i,t
Bảng tóm tắt kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu và kỳ vọng về chiều hướng tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn.
Bảng 4.1 Tóm tắt kết quả
Biến Dấu kỳ vọng Dấu thực tế Hệ số Mức ý nghĩa
Nguồn: Tác giải tự tổng hợp
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) cho biết tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng, tỷ số này cho biết tính hiêu quả của quá trình sử dụng vốn của ngân hàng đưa vào hoạt động kinh doanh Kết quả chỉ tiêu này cho thấy cứ một đồng vốn chủ sở hữu đưa vào hoạt động kinh doanh thì tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế Theo nghiên cứu của Ahmet và Hasan (2011), Võ Hồng Đức và các cộng sự (2014), Yonas Mokennen (2015) chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa ROE và CAR Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có tác động ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP Việt Nam với mức ý nghĩa 10% Hệ số hồi quy bằng -0.04665 cho thấy ở Việt Nam hiện nay khi tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tăng 1% thì tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM Việt Nam giảm 0.04665 (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi) Về nguyên tắc khi ngân hàng hoạt động kinh doanh có lãi sẽ có xu hướng dùng lợi nhuận giữ lại để tăng vốn, điều này làm tăng vốn tự có Nhưng ROE càng cao thì các ngân hàng sẽ giữ lại một phần tăng vốn điều lệ, còn lại dùng để chia cho các cổ động Khi tốc độ tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2011 – 2020 khiến lợi nhuận tăng nhanh, nhưng bên cạnh đó chất lượng tín dụng lại giảm, tỷ lệ dự phòng tín dụng tăng cao Trong khi vốn chủ sở hữu nguồn vốn chủ lực và chắc chắn nhất trong cơ cấu vốn tự có của ngân hàng lại không tăng, làm cho kết quả CAR của các NHTM giảm xuống.
Tỷ lệ tiền gửi (DAR)
Yếu tố thứ hai ảnh hưởng đến hệ số CAR của các ngân hàng là tiền gửi Tỷ lệ tiền gửi có tác động ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn với mức ý nghĩa 5% Nhìn chung, nguồn huy động từ tiền gửi của khách hàng có chi phí thấp hơn chi phí đi vay hoặc các công cụ tài chính khác Kết quả hệ số hồi quy bằng -0.0369 cho thấy ở Việt Nam thì tỷ lệ tiền gửi tăng 1% thì tỷ lệ an toàn vốn giảm 0.0369 (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi) Tỷ lệ tiền gửi của các ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2020 theo từng năm có xu hướng ổn định Việc huy động vốn của các ngân hàng trong giai đoạn này chịu nhiều ảnh hưởng của các quy định, chính sách điều hành lãi suất, tiền tệ của Nhà nước Tỷ lệ tiền gửi khách hàng liên tục tăng từ năm 2011 – 2020 cho thấy việc các ngân hàng TMCP tích cực sử dụng nhiều sản phẩm để thu hút và duy trì khách hàng.
Tỷ lệ khả năng thanh khoản (LIQ)
Khả năng thanh khoản là tỷ lệ tiền mặt và các khoản tương đương tiền trên tổng tài sản sẽ có kết quả hồi quy mô hình chấp nhận với ý nghĩa thống kê 5% Biến LIQ này có hệ số hồi quy là -0.04987 < 0 nên tác động ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn CAR Trong nghiên cứu này cứ tăng 1 đơn vị khả năng thanh khoản thì tỷ lệ an toàn vốn giảm 0.04987 đơn vị (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi) Khả năng thanh khoản càng cao ngân hàng càng có khả năng giảm thiểu các rủi ro thanh khoản có thể xảy ra trong hoạt động kinh doanh thường ngày.
Hệ số đòn bẩy tài chính (LEV)
Hệ số đòn bẩy tài chính là yếu tố tác động thứ 4 ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn và có mối tương quan ngược chiều với hệ số CAR với ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% Kết quả hệ số hồi quy là -0.00199 cho thấy ở Việt Nam thì hệ số đòn bẩy tài chính tăng 1% thì tỷ lệ an toàn vốn giảm 0.00199 (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi) Kết quả này cũng phù hợp với kỳ vọng của nghiên cứu này và có cùng quan điểm với nghiên cứu của Võ Hồng Đức và các cộng sự (2014); Hung Phuong Vu và Ngoc Duc Dang (2020).
Tỷ lệ an toàn vốn kỳ trước (CAR-1)
Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ an toàn vốn kỳ trước có tác động cùng chiều với tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP Việt Nam với mức ý nghĩa 1% Hệ số hồi quy bằng 0.05098 cho thấy ở Việt Nam hiện nay khi tỷ lệ an toàn vốn kỳ trước (CAR-1) tăng 1% thì tỷ lệ an toàn vốn của các NHTMCP Việt Nam tăng 0.05098 (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi) Tỷ lệ an toàn vốn là một trong những chỉ tiêu đánh giá năng lực tài chính của các NHTM, theo hướng CAR càng cao thì khả năng tài chính, khả năng an toàn cao Xu hướng của NHTM Việt nam sẽ gia tăng CAR của kỳ này cao hơn kỳ trước để được đánh giá cao trong bảng xếp hạng ngân hàng cũng như để khẳng định vị thế của ngân hàng.
Quy mô ngân hàng (SIZE)
Yếu tố tiếp theo ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM là quy mô ngân hàng.Quy mô của ngân hàng có mối tương quan ngược chiều với hệ số CAR ở mức ý nghĩa 1% trong mô hình Mối quan hệ ngược chiều này cho thấy rằng các ngân hàng ở Việt Nam mở rộng quy mô càng lớn thì tỷ lệ an toàn vốn càng thấp Kết quả này cho thấy, mối quan hệ giữa hệ số CAR và quy mô của ngân hàng đã chứng minh rằng cứ tăng quy mô 1% thì tỷ lệ an toàn vốn giảm 3.92574 (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi) Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu tại các ngân hàng Hồng Kong hay Châu Âu Ngân hàng có quy mô lớn như Vietinbank, BIDV Vietcombank ,… thường có xu hướng kinh doanh rủi ro hơn, vì thế họ nắm giữ nhiều tài sản có rủi ro hơn so với ngân hàng nhỏ Giá trị của các công cụ tài chính được nắm giữ bởi các ngân hàng giảm xuống sẽ làm tăng nợ xấu và tổn thất Theo quy định về vốn ngân hàng, việc bổ sung các khoản vay và công cụ tài chính dẫn đến các tài sản có rủi ro của các ngân hàng sẽ tăng lên và CAR của các ngân hàng từ đó sẽ giảm.
Chương 4 đã thực hiện các nội dung được thiết lập ở chương 3, trong đó có việc mô tả thống kê các biến, để đưa ra các nhìn tổng quát nhất về dữ liệu được thu thập Sau đó tiến hành hồi quy mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết và phân tích kết quả hồi quy nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến tỷ lệ an toàn vốn Kết thúc chương 4,bài Khóa luận này hầu như đã hoàn thành xong mục tiêu nghiên cứu ban đầu đề ra Từ kết quả chương 4, tác giản sẽ xây dựng nên những khuyến nghị ở chương 5.
