GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Hệ số an toàn vốn được sử dụng như một chỉ số để ngân hàng và nhà đầu tư nhận biết mức độ rủi ro của từng ngân hàng Với mục đích tăng tính hiệu quả và ổn định của hệ thống Ngân hàng thương mại, hệ số an toàn vốn được sử dụng như một thước đo báo hiệu cho người gửi tiền trước những rủi ro của ngân hàng Thông qua hệ số an toàn vốn, nhà đầu tư có thể xác định được khả năng của ngân hàng trong việc thực hiện thanh toán các khoản nợ có thời hạn và bảo đảm các rủi ro Trong thực tế, khi bảo đảm được tỷ lệ an toàn vốn ngân hàng đã có được khả năng bảo vệ mình và bảo vệ khách hàng của mình trước những cú sốc về tài chính Năm 2004 Ủy ban Basel giới thiệu phiên bản mới với tên gọi Basel 2, có hiệu lực từ năm 2007 và kết thúc thời gian chuyển đổi đến năm 2010 Nội dung của Balse 2 được ban hành vào tháng 6 năm 2004 nhằm xác định các tiêu chuẩn về vốn để hạn chế rủi ro kinh doanh của các ngân hàng và tăng cường hệ thống tài chính Basel II được đưa vào thực hiện từ những năm trước 2008, và chỉ được đưa vào áp dụng tại các nền kinh tế lớn cho tới đầu năm 2008 sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007- 2008. Trong khi Basel III đang được phát triển, thì Basel II đang là chuẩn mực cao nhất và đã nhanh chóng được áp dụng tại nhiều quốc gia, trong đó có Hoa Kỳ, Anh Quốc và Việt Nam.
Tuy nhiên thực tế trong thời gian qua, hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2005 đến 2019 có sự thay đổi theo các năm Cụ thể bắt đầu từ năm 2008 thì hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại đều trên mức 8%, không có bất cứ ngân hàng nào với hệ số an toàn vốn nhỏ hơn 8% Hệ số an toàn vốn trung bình ngành ngân hàng năm 2005 là 20.47%, sang năm 2008 là 20.35% và giảm dần đến năm 2014 đạt mức 13.61%, tăng lên 14.39% năm 2015 thì bắt đầu giảm đến năm 2019 là 12.99% (Vũ Phương Hùng và Đặng Ngọc Đức,
2020) Với sự biến động mạnh mẽ của hệ số an toàn vốn của Ngân hàng thương mạiViệt Nam trong những năm qua đã đặt ra những thách thức cho nhà quản trị làm sao để kiểm soát hệ số an toàn vốn theo quy định của NHNN và đảm bảo an toàn vốn cho chính Ngân hàng mình là một sự cần thiết hơn bao giờ hết Chính vì những lý do trên việc tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của ngân hàng là hết sức cấp thiết, để từ đó có những biện pháp nhằm tác động đến hệ số an toàn vốn để đảm bảo vốn một cách an toàn trong hoạt động kinh doanh của hệ thống ngân hàng thương mại, qua đó góp phần phát triển kinh tế Chính vì vậy tác giả chọn đề tài
“ Các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại Việt
Nam ” làm đề tài nghiên cứu.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam Từ kết quả nghiên cứu đề xuất các hàm ý chính sách, kiến nghị cho lãnh đạo các ngân hàng và cơ quan có thẩm quyền quản lý đối với hệ thống NHTMCP Việt Nam nhằm đảm bảo vốn an toàn và duy trì hiệu quả hoạt động kinh doanh tại các ngân hàng.
Mục tiêu tổng quát được cụ thể hoá thành các mục tiêu như sau:
Thứ nhất, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các
Thứ hai, đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam.
Thứ ba, đề xuất các hàm ý chính sách, kiến nghị nhằm đảm bảo vốn an toàn và duy trì hiệu quả hoạt động kinh doanh tại các NHTMCP Việt Nam trong tương lai.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để hoàn thành các mục tiêu nghiên cứu thì tác giả cần trả lời được các câu hỏi nghiên cứu tương ứng như sau:
Thứ nhất, các yếu tố nào ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP
Thứ hai, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hệ số an toàn vốn tại các
NHTMCP Việt Nam như thế nào?
Thứ ba, các hàm ý chính sách, kiến nghị nào được đề xuất nhằm đảm bảo vốn an toàn và duy trì hiệu quả hoạt động kinh doanh tại các NHTMCP Việt Nam trong tương lai?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu chính là “Các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam”.
• Phạm vi về không gian:
22 NHTMCP Việt Nam.Hai nhóm ngân hàng không nằm trong phạm vi nghiên cứu này là nhóm ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài và Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam – thuộc loại doanh nghiệp Nhà nước dạng đặc biệt Đối với nhóm ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài: Vấn đề kiểm soát rủi ro được điều phối từ ngân hàng mẹ theo quan điểm kiểm soát rủi ro chung trên toàn hệ thống, nên tại quốc gia đó có thể không phản ánh được thực tế rủi ro của nhóm ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài Và đối với Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam thì đây là NHTM lớn nhất Việt Nam tính theo tổng khối lượng tài sản và được điều phối, kiểm soát bởi Ngân hàng Nhà nước, do đó tính minh bạch và rõ ràng của Ngân hàng này còn bị hạn chế Nghiên cứu này được tiến hành trên mẫu nghiên cứu bao gồm 22 Ngân hàng thương mại tại Việt Nam Cơ sở để chọn các ngân hàng này là: có công bố tỷ lệ an toàn vốn; các ngân hàng có vốn điều lệ trên 3.000 tỷ đồng; 22 ngân hàng này chiếm tỷ lệ cao về vốn điều lệ Vì vậy tác giả mong muốn mẫu nghiên cứu được chọn có tính đại diện cho các Ngân hàng thương mại.
• Phạm vi về thời gian:
Dữ liệu thứ cấp được tác giả thu thập dựa trên các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 22 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012 – 2021 Nguyên nhân tác giả lựa chọn trong giai đoạn này là do khoảng thời gian là 10 năm đủ tính đại diện cho tình hình hoạt động của các NHTMCP Việt Nam trong một giai đoạn. Mặt khác, trong giai đoạn này 2012 – 2015 là giai đoạn thịnh vượng của ngành ngân hàng, năm 2018 thì kinh tế thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng chịu sự ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính và năm 2020 – 2021 là ảnh hưởng suy thoái nặng nề bởi đại dịch Covid 19, vì thế ngành ngân hàng cũng có những biến động nhất định trong giai đoạn 2012 – 2021 từ phát triển đến suy thoái.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Khoá luận sử dụng dữ liệu của các ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021 và dữ liệu kinh tế vĩ mô của Việt Nam Dữ liệu của các ngân hàng thương mại Việt Nam được thu thập từ các báo cáo tài chính của các ngân hàng, bao gồm bảng cân đối kế toán và bảng kết quả hoạt động kinh doanh; dữ liệu thể hiện đặc điểm kinh tế vĩ mô của Việt Nam được thu thập từ trang Ngân hàng Thế giới (WorldBank) Mẫu nghiên cứu của tác giả bao gồm 22 ngân hàng thương mại đang hoạt động tại Việt Nam Cơ sở để chọn 22 ngân hàng này là có công bố hệ số an toàn vốn, các ngân hàng có vốn điều lệ trên 3.000 tỷ đồng và tổng tài sản của 22 ngân hàng chiếm khoảng 95% tổng tài sản hệ thống ngân hàng vì vậy tác giả mong muốn mẫu nghiên cứu được chọn có tính đại diện cho các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Về phương pháp nghiên cứu, khoá luận sử dụng 2 phương pháp nghiên cứu là phương pháp định tính và phương pháp định lượng.
• Phương pháp nghiên cứu định tính:
Thu thập, thống kê, tổng hợp, phân tích, so sánh các số liệu và đánh giá hệ số an toàn vốn tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam Bên cạnh đó cũng thu thập và tổng hợp các bài nghiên cứu trên thế giới để so sánh và kế thừa những quan điểm đánh giá hệ số an toàn vốn từ đó có những cái nhìn tổng quan hơn về hệ số an toàn vốn tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam.
• Phương pháp nghiên cứu định lượng: Áp dụng phân tích hồi quy bội dựa trên dữ liệu bảng, phương pháp kiểm định mô hình sử dụng các mô hình Pooled OLS gộp, mô hình Fixed Effect, mô hình Random Effect Tiếp theo kiểm định sự phù hợp của mô hình tác giả thực hiện các kiểm định Hausman, kiểm định Breusch-Pagan kiểm định Wald F-test để lựa chọn mô hình phù hợp.
ĐÓNG GÓP ĐỀ TÀI
Nghiên cứu này tổng hợp khung lý thuyết liên quan đến hệ số an toàn vốn và các yếu tố lý thuyết có sự ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Từ các khoảng trống từ lược khảo đề xuất mô hình cùng giả thuyết nghiên cứu để áp dụng cho bối cảnh NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021 Kết quả nghiên cứu trong giai đoạn này là cơ sở tiếp nối và mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo có cùng lĩnh vực trong tương lai.
Nghiên cứu này đã cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn
2012 – 2021 Từ kết quả nghiên cứu đề xuất những hàm ý chính sách và kiến nghị khả thi giúp cho các nhà quản trị ngân hàng và các cấp lãnh đạo của NHNN có thể đưa ra các quyết định hợp lý nâng cao hệ số an toàn vốn, mang lại hiệu quả cho ngân hàng mình.
KẾT CẤU CỦA KHÓA LUẬN
Bài nghiên cứu gồm 5 chương:
Trong phần này, các vấn đề tổng thể của bài nghiên cứu sẽ được trình bày như: lý do chọn đề tài, mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đóng góp của đề tài.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
HỆ SỐ AN TOÀN VỐN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
2.1.1 Khái niệm hệ số an toàn vốn
Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàng ban hành Hiệp ước vốn Basel năm 1988 và có hiệu lực từ năm 1992 công bố những tiêu chuẩn và những hướng dẫn giám sát rộng rãi để củng cố sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng quốc tế và thiết lập một hệ thống ngân hàng quốc tế thống nhất, bình đẳng nhằm giảm cạnh tranh không lành mạnh giữa các ngân hàng quốc tế Hệ thống này cung cấp khung đo lường rủi ro tín dụng với tiêu chuẩn vốn tối thiểu 8%, nghĩa là ngân hàng phải giữ lại lượng vốn bằng ít nhất 8% của rổ tài sản, được tính toán theo nhiều phương pháp khác nhau và phụ thuộc vào độ rủi ro của chúng.
Tỷ lệ an toàn vốn là tỷ lệ bảo vệ các ngân hàng chống lại việc mất khả năng thanh toán và giúp ngân hàng thoát khỏi khó khăn Được định nghĩa là tỷ lệ vốn ngân hàng liên quan đến nợ ngắn hạn và tài sản có rủi ro (Nguyễn Văn Tiến, 2015). Tài sản có rủi ro rủi ro là đo lường số lượng tài sản của ngân hàng, điều chỉnh rủi ro. Mức độ đảm bảo vốn thích hợp đảm bảo rằng ngân hàng có đủ vốn để mở rộng kinh doanh, đồng thời giá trị thực của nó đủ để hấp thụ bất kỳ suy thoái kinh tế mà không bị mất khả năng thanh toán Đây là tỷ lệ xác định khả năng đáp ứng các khoản nợ của các ngân hàng và các rủi ro khác như rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, rủi ro hoạt động v.v Nó được quyết định bởi ngân hàng Trung ương và điều chỉnh bởi từng ngân hàng thương mại để ngăn ngừa việc sử dụng tỷ lệ đòn bẩy vượt quá ngưỡng an toàn dẫn đến rủi ro phá sản (Phan Thị Thu Hà, 2013).
Tóm lại, tại nghiên cứu này hệ số an toàn vốn tại NHTMCP được hiểu là một chỉ tiêu kinh tế phản ánh mối quan hệ giữa vốn tự có với tài sản có điều chỉnh rủi ro của ngân hàng thương mại, một tiêu chí quan trọng để phản ánh năng lực của một ngân hàng về khả năng thanh toán.
2.1.2 Ý nghĩa của hệ số an toàn vốn
Theo Nguyễn Văn Tiến (2015) thì hệ số an toàn vốn có ý nghĩa với các nhóm đối tượng sau:
• Đối với ngân hàng thương mại:
Hệ số an toàn vốn là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá năng lực tài chính của một ngân hàng, nó thể hiện khả năng chống đỡ của ngân hàng nếu có rủi ro xảy ra Trong thực tế, khi ngân hàng đảm bảo được tỷ lệ an toàn vốn này, ngân hàng đã có được khả năng chống lại những cú sốc về tài chính, vừa tự bảo vệ mình, vừa bảo vệ khách hàng của ngân hàng mình.
• Đối với nhà đầu tư:
Hệ số an toàn vốn được sử dụng như một chỉ số để nhà đầu tư nhận biết mức độ rủi ro của từng ngân hàng Hệ số này thường được sử dụng để báo hiệu cho người gửi tiền trước rủi ro của ngân hàng và cũng nhằm mục đích tăng tính ổn định cũng như hiệu quả của hệ thống ngân hàng thương mại Với hệ số an toàn vốn, nhà đầu tư có thể xác định được khả năng của ngân hàng trong việc thực hiện thanh toán các khoản nợ có thời hạn và các rủi ro.
• Đối với ngân hàng Nhà nước:
Hệ số an toàn vốn được Ngân hàng nhà nước sử dụng công cụ giám sát vốn khi quy định hệ số an toàn vốn tối thiểu theo từng thời kỳ để các ngân hàng thương mại chấp hành theo quy định, bảo đảm khả năng thanh toán và giảm trừ khả năng phá sản của ngân hàng thương mại.
2.1.3 Đo lường hệ số an toàn vốn
Theo Nguyễn Văn Tiến (2015) thì hệ số an toàn vốn trong hoạt động của các NHTMCP được đo lường như sau:
Tổngtài sản đã điều chỉ nh rủi ro n Vốn tự có
Vốn tự có của ngân hàng thương mại là những giá trị tiền tệ do ngân hàng tạo lập được thuộc về sở hữu của ngân hàng (Aktas và cộng sự, 2015) Đây là loại vốn ngân hàng có thể sử dụng lâu dài để hình thành nên trang thiết bị, nhà cửa cho ngân hàng Vốn này chiếm tỷ lệ nhỏ trong tổng nguồn vốn của ngân hàng song lại là điều kiện pháp lý bắt buộc khi thành lập một ngân hàng Do tính chất ổn định của nó, Ngân hàng có thể sử dụng vào các mục đích khác nhau như trang bị cơ sở vật chất, mua tài sản cố định, dùng để đầu tư hay góp vốn liên doanh… Vốn tự có là căn cứ quyết định khả năng thanh toán khi Ngân hàng gặp rủi ro, sự tăng trưởng của vốn tự có sẽ quyết định năng lực và sự phát triển của ngân hàng thương mại Thành phần vốn tự có bao gồm vốn tự có cơ bản, vốn tự có bổ sung Vốn tự có có vai trò to lớn trong hoạt động của NHTMCP vì vốn tự có là yếu tố quyết định sức mạnh tài chính của một ngân hàng, nó thể hiện năng lực tài chính vốn có của chính bản thân NHTMCP Vốn tự có không chỉ là cơ sở, tiền đề để phát triển các nguồn vốn khác. NHTMCP có nguồn vốn tự có càng lớn thì khả năng huy động các nguồn vốn khác sẽ dễ dàng hơn vì tạo uy tín đổi với các nhà đầu tư dựa vào năng lực tài chính của chính mình (Hadjixenophontos và Volos, 2018) Trong công thức đo lường hệ số an toàn vốn, vốn tự có được xác định như sau:
Vốn tự có = Vốn cấp 1 + Vốn cấp 2
Gồm vốn chủ sở hữu vĩnh viễn; dự trữ công bố (lợi nhuận giữ lại); lợi ích thiểu số tại các công ty con, có hợp nhất báo cáo tài chính; lợi thế kinh doanh.
• Vốn cấp 2 (Vốn bổ sung):
Gồm lợi nhuận giữ lại không công khai, giá trị tăng thêm của việc đánh giá lại tài sản thông qua dự phòng đánh giá lại tài sản, dự phòng chung và dự phòng tổn thất tín dụng, các công nợ cho phép chuyển đổi thành cổ phiếu và các khoản nợ thứ cấp hay còn gọi là công cụ vốn hỗn hợp, vay với thời hạn ưu đãi hay đầu tư vào các công ty con tài chính và các tổ chức tài chính khác.
■ Tổng tài sản đã điều chỉnh
Tổng tài sản đã điều chỉnh rủi ro là tổng tất cả các tài sản mà ngân hàng nắm giữ được tính toán theo trọng số đối với rủi ro tín dụng theo một công thức do cơ quan quản lý đưa ra Hay nói cách khác, tổng tài sản đã điều chỉnh rủi ro là tài sản có trọng số rủi ro được sử dụng để xác định số vốn tối thiểu mà ngân hàng và các tổ chức khác phải nắm giữ để giảm rủi ro mất khả năng thanh toán Yêu cầu về vốn dựa trên đánh giá rủi ro đối với từng loại tài sản ngân hàng Ví dụ, một khoản vay được bảo đảm bằng thư tín dụng được coi là rủi ro hơn và đòi hỏi nhiều vốn hơn một khoản vay thế chấp được bảo đảm bằng tài sản thế chấp.
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HỆ SỐ AN TOÀN VỐN
2.2.1 Các yếu tố thuộc nội tại ngân hàng
Theo nghiên cứu của Anggono (2014) thì chi phí hoạt động là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của NHTMCP, chi phí hoạt động của Ngân hàng thương mại ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận và sự an toàn vốn Khi chi phí hoạt động của Ngân hàng tăng cao nghĩa là cho thấy hiệu quả hoạt động không hiệu quả, lợi nhuận giảm dẫn đến tỷ lệ an toàn vốn cũng giảm Do đó, chi phí hoạt động có mối tương quan âm với hệ số an toàn vốn.
M Quy mô tài sản của ngân hàng
Quy mô tài sản của NHTMCP được thể hiện thông qua tổng tài sản hiện có của NHTMCP Tổng tài sản ngày một gia tăng hay giảm đi nghĩa là ngân hàng đang trong giai đoạn mở rộng hay thu hẹp quy mô, điều này ảnh hưởng tới hoạt động ngân hàng kể cả hoạt động cho vay lẫn hoạt động huy động tiền gửi dẫn đến sự ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của ngân hàng Theo một số nghiên cứu trước đây của Aktas và cộng sự (2015); Dreca (2014) cho rằng quy mô ngân hàng quan hệ tỷ lệ nghịch với hệ số an toàn vốn bởi vì ngân hàng càng lớn thì càng nắm giữ nhiều tài sản rủi ro hơn so với ngân hàng nhỏ.
Ngược lại, nghiên cứu của Workneh (2014) cho rằng quy mô ngân hàng quan hệ tỷ lệ thuận với hệ số an toàn vốn bởi vì ngân hàng càng lớn thì càng đa dạng hóa tài sản nắm giữ do đó rủi ro giảm hơn so với ngân hàng có quy mô nhỏ đồng thời ngân hàng lớn với quy mô tài sản lớn thì xu hướng dự trữ lượng vốn an toàn lớn hơn do đó hệ số an toàn vốn càng lớn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ do đó tồn tại mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng với hệ số an toàn vốn, mối tương quan này có thể tương quan dương hay tương quan âm.
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của NHTMCP Để tăng lợi nhuận thì hầu hết các Ngân hàng đều muốn tăng tài sản rủi ro lên vì rủi ro càng cao thì tỷ suất sinh lợi càng cao, do đó hệ số an toàn vốn giảm Vì vậy tồn tại một mối quan hệ âm giữa tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và hệ số an toàn vốn Dreca (2014) cho rằng để có lợi nhuận cao hơn làm tăng tài sản rủi ro của nó, do đó tồn tại mối quan hệ tiêu cực giữa tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và hệ số an toàn vốn Mặt khác, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản càng tăng thì lợi nhuận càng tăng Do đó, lợi nhuận giữ lại để tăng vốn và đầu tư vào tài sản Điều đó cho thấy có một mối quan hệ tích cực giữa tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tỷ suất sinh lời và hệ số an toàn vốn (Aktas và cộng sự, 2015).
M Quy mô tiền gửi của khách hàng
Quy mô tiền gửi của khách hàng cũng là một yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của NHTMCP Theo Bokhari và Ali (2012) chỉ ra rằng hệ số tiền gửi trên tổng tài sản có tương quan âm với hệ số an toàn vốn Tuy nhiên, Workneh (2014) lại cho rằng hệ số tiền gửi trên tổng tài sản có mối tương quan dương với hệ số an toàn vốn Khi tiền gửi tăng lên, các ngân hàng nên được điều tiết và kiểm soát để đảm bảo quyền của người gửi tiền và để bảo vệ một ngân hàng khỏi mất khả năng thanh toán do đó ngân hàng sẽ tăng tỷ lệ an toàn vốn lên một mức tỷ lệ vốn tối ưu.
Khả năng thanh khoản của NHTMCP được thể hiện thông qua hệ số giữa lượng tiền mặt và các khoản tương đương tiền với tổng tài sản mà ngân hàng nắm giữ, khả năng thanh khoản cao có nghĩa là ngân hàng có thể chuyển đổi tài sản thành tiền mặt nhanh chóng để đáp ứng các nhu cầu tài chính khác Khả năng thanh khoản cũng được xem là một yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn Theo Aktas và cộng sự (2015) thì tính thanh khoản có những ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê trong việc xác định hệ số an toàn vốn đối với các ngân hàng trong khu vực theo chiều hướng tương quan dương Khi lượng tiền mặt hay các khoảng tương đương tiền tăng lên nghĩa là khả năng thanh khoản của Ngân hàng cũng được củng cố, rủi ro thanh khoản cũng giảm nên có một tác động tích cực lên hệ số an toàn vốn M Hoạt động cho vay
Hoạt động cho vay của ngân hàng cũng là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn, thể hiện thông qua tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng Theo Dreca (2014) tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản đo lường tác động của các khoản vay trong danh mục tài sản tăng nguy cơ dẫn đến tài sản có rủi ro tăng cao và xu hướng các ngân hàng tăng vốn để bù đắp cho người gửi tiền khi gửi tiền, nếu mức độ tăng vốn để bù đắp rủi ro thấp hơn mức độ tăng tài sản có rủi ro thì hệ số an toàn vốn sẽ giảm và bằng chứng thực nghiệm theo nghiên cứu của Dreca (2014) cho thấy tồn tại một mối tương quan ngược chiều giữa hệ số an toàn vốn và tỷ lệ cho vay Do đó, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và hệ số an toàn vốn có mối quan hệ ngược chiều nghĩa là khi hệ số tiền cho vay tăng lên thì hệ số an toàn vốn sẽ giảm và ngược lại.
M Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cũng được xem là một yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn Tỷ lệ dự phòng các khoản cho vay khó đòi của NHTMCP được xác định bằng tỷ lệ giữa tổng giá trị dự phòng cho các mất mát trong danh mục cho vay trên tổng số tiền cho vay Tồn tại một mối quan hệ tiêu cực của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng hay còn gọi là dự phòng mất vốn đối với hệ số an toàn vốn có nghĩa là trong giai đoạn khó khăn ngân hàng đã chậm lại tỷ lệ vốn điều chỉnh, khả năng tăng vốn giảm dẫn đến khó khăn trong việc tăng hệ số an toàn vốn (Workneh, 2014; Ansary và Hafez, 2015).
Tỷ lệ nợ xấu là một yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn được xác định bằng tỉ số giữa nợ không thực hiện với tổng dư nợ Theo Abusharba và cộng sự
(2013) cho rằng tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ tương quan âm với hệ số an toàn vốn.
Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng sẽ làm giảm chất lượng tài sản của ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng có ảnh hưởng ngược chiều lên hệ số an toàn vốn TheoShingjergji và cộng sự (2015) thì mối quan hệ dự kiến giữa tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ an toàn vốn dự kiến sẽ âm, cho thấy các ngân hàng có mức vốn cao dự kiến sẽ có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn do kết quả của việc bù đắp khoản lỗ của khoản vay bằng vốn chủ sở hữu.
M Hệ số đòn bẩy tài chính
Theo Aktas và cộng sự (2015) hệ số đòn bẩy có những ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê trong việc xác định hệ số an toàn vốn đối với các ngân hàng trong khu vực.
Hệ số đòn bẩy và rủi ro ngân hàng có dấu hiệu tiêu cực nghĩa là có mối quan hệ ngược chiều với nhau Theo Shingjergji và cộng sự (2015) tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản đo lường đòn bẩy tài chính của ngân hàng và được tính bằng cách chia tổng tài sản cho vốn chủ sở hữu của cổ đông Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ an toàn vốn sẽ âm bởi vì nếu chúng ta tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu chúng ta phải mong đợi một tỷ lệ an toàn vốn thấp hơn.
2.2.2 Các yếu tố thuộc vĩ mô ■ Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Tốc độ tăng trưởng kinh tế thể hiện qua tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội Khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng nhanh nghĩa là sự mở rộng sản xuất, kinh doanh của các tổ chức và cá nhân trong nền kinh tế tăng nhanh, do đó nhu cầu về tín dụng cũng tăng cao và vì thế các NHTMCP có nhiều lựa chọn hơn trong việc lựa chọn những khách hàng tốt, đủ tiêu chuẩn Khi nền kinh tế phát triển nghĩa là hoạt động sản xuất thuận lợi, tạo ra nhiều lợi nhuận hơn, do đó sẽ giảm thiểu rủi ro về tín dụng, ngược lại khi nền kinh tế trì trệ, nhu cầu vay vốn giảm sút, hoạt động tín dụng của NHTMCP ẩn chứa đầy rủi ro với nguy cơ nợ quá hạn, nợ xấu gia tăng đồng thời chi phí dự phòng rủi ro cũng tăng cao, điều này sẽ tác động tiêu cực đến sự an toàn trong hoạt động của NHTMCP (Shingjergji và cộng sự, 2015).
Lạm phát tăng cao (thể hiện thông qua chỉ số giá tiêu dùng tăng cao) nghĩa là đồng tiền mất giá do đó sự huy động vốn của các ngân hàng gặp nhiều khó khăn và thực hiện cuộc đua lãi suất, đẩy lãi suất huy động lên gần lãi suất tiền gửi, kinh doanh ngân hàng gặp lỗ lớn nhưng vẫn thực hiện dẫn đến sự bất ổn về sự an toàn vốn của hệ thống NHTMCP Bên cạnh đó lạm phát tăng cao, NHNN phải thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ, lãi suất tiền gửi tăng cao dẫn đến lãi suất vay cũng tăng cao, hoạt động tín dụng trở nên khó khăn, bên cạnh đó hoạt động huy động vốn dài hạn cũng khó khăn hơn do đồng tiền mất giá, dẫn đến việc dùng vốn ngắn hạn để cho vay trung dài hạn ở các ngân hàng là vấn đề không nhỏ, ảnh hưởng đến tính thanh khoản của ngân hàng (Shingjergji và cộng sự, 2015).
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Sau quá trình tổng hợp khung lý thuyết liên quan đến hệ số an toàn vốn, lược khảo các nghiên cứu liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP và xác định các khoảng trống nghiên cứu Do đó, tác giả sẽ lựa chọn mô hình của Vũ Phương Hùng và Đặng Ngọc Đức (2020) để kế thừa và mở rộng. Nguyên nhân tác giả lựa chọn mô hình này vì nghiên cứu này được thực hiện tại Việt Nam và sử dụng số liệu thứ cấp của 31 NHTMCP tại Việt Nam Tuy nhiên, nghiên cứu này vẫn chưa đầy đủ để lấp các khoảng trống nghiên cứu do đó tác giả sẽ bổ sung thêm các biến đó là tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ chi phí trên thu nhập (quản lý chi phí) Vì vậy, mô hình nghiên cứu được thành lập như sau:
CAR = α + β1*SIZE + β2*ROA + β3*ME + β4*LIQ+ β5*LLR + β6*LEVSIZE + β2*SIZE + β2*ROA + β3*ME + β4*LIQ+ β5*LLR + β6*LEVROA + β3*SIZE + β2*ROA + β3*ME + β4*LIQ+ β5*LLR + β6*LEVME + β4*SIZE + β2*ROA + β3*ME + β4*LIQ+ β5*LLR + β6*LEVLIQ+ β5*SIZE + β2*ROA + β3*ME + β4*LIQ+ β5*LLR + β6*LEVLLR + β6*SIZE + β2*ROA + β3*ME + β4*LIQ+ β5*LLR + β6*LEVLEV + β7*SIZE + β2*ROA + β3*ME + β4*LIQ+ β5*LLR + β6*LEVGDP + β8*SIZE + β2*ROA + β3*ME + β4*LIQ+ β5*LLR + β6*LEVCPI
CAR là hệ số an toàn vốn
SIZE là quy mô ngân hàng
ROA là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
ME là hiệu quả quản lý
LIQ là tỷ lệ thanh khoản
LLR là tỷ lệ dự phòng rủi ro
LEV là đòn bẩy tài chính
GDP là tốc độ tăng trưởng kinh tế
CPI là tỷ lệ lạm phát
Các hệ số β là hệ số góc của các biến độc lập.
3.1.2 Giả thuyết nghiên cứu Đối với quy mô ngân hàng
Tổng tài sản (Ln Tổng tài sản) được sử dụng để đại diện quy mô của ngân hàng Theo Hadjixenophontos và Volos (2018); Phạm Hải Nam và cộng sự (2022);
Abusharba và cộng sự (2013); Dreca (2014); Aktas và cộng sự (2015) thì ngân hàng có quy mô lớn nghĩa là tổng tài sản của Ngân hàng sẽ lớn hơn các Ngân hàng có quy mô nhỏ Do đó, ngân hàng sẽ duy trì một tỷ lệ vốn an toàn thấp hơn trong điều kiện tổng tài sản lớn có khả năng đáp ứng trước những rủi ro Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:
H1: Quy mô ngân hàng có quan hệ ngược chiều đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam. Đối với tỷ suất sinh lời
Khả năng sinh lợi được xác định tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân cũng ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng Dreca (2014); Vũ Phương Hùng và Đặng Ngọc Đức (2020); Phạm Hải Nam và cộng sự (2022); Lê Hoàng Vinh và cộng sự (2022) nhận thấy rằng các ngân hàng có lợi nhuận nhiều hơn có khuynh hướng có nhiều vốn hơn so với tài sản Nhìn chung, các ngân hàng phải dựa chủ yếu vào lợi nhuận giữ lại để tăng vốn, ROA và tỷ lệ an toàn vốn có nhiều khả năng có liên quan, bởi vì một ngân hàng được kỳ vọng sẽ phải tăng rủi ro tài sản để có được lợi nhuận cao hơn trong hầu hết các trường hợp Do đó, lợi nhuận trên tài sản của ngân hàng (ROA) trong phương trình vốn được tính như một thước đo lợi nhuận với một dấu hiệu tích cực dự kiến Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:
H2: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản có quan hệ cùng chiều đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam. Đối với hiệu quả quản lý chi phí
Hiệu quả quản lý chi phí là tiêu chí được dùng để đánh giá hiệu quả của ngân hàng thông qua việc sử dụng chi phí và kết quả thu nhập đạt được Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Ánh Kiều (2020) cho rằng tỷ lệ chi phí trên thu nhập càng cao cho thấy hoạt động không hiệu quả, chi phí bỏ ra chiếm một tỷ trọng lớn trong thu nhập hoạt động mang lại, vì thế ảnh hưởng đến lợi nhuận và làm cho hệ số an toàn vốn cũng giảm Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:
H3: Hiệu quả quản lý chi phí trên tổng tài sản có quan hệ ngược chiều đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam. Đối với tỷ lệ thanh khoản
Tỷ lệ thanh khoản cao được đo lường thông qua tài sản có tính thanh khoản cao như tiền gửi từ khách hàng và nguồn vốn ngắn hạn được tính vào thanh khoản của ngân hàng ủy thác Abusharba và cộng sự (2013); Workneh (2014); Aktas và cộng sự (2015); Phạm Hải Nam và cộng sự (2022); Lê Hoàng Vinh và cộng sự
(2022) cho rằng khi tỷ lệ vốn đầu tư bằng tiền mặt hoặc tiền mặt tương đương tăng, nguy cơ thanh khoản của ngân hàng sẽ giảm và ngược lại khi tỷ lệ vốn đầu tư bằng tiền mặt hoặc tiền mặt tương đương giảm thì nguy cơ thanh khoản ngân hàng tăng lên Khi nguy cơ thanh khoản của ngân hàng giảm sẽ dẫn đến phí bảo hiểm thanh khoản thấp hơn trong lãi suất ròng Do đó, sự gia tăng thanh khoản của ngân hàng có thể có tác động tích cực đến tỷ lệ vốn Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:
H4: Tỷ suất thanh khoản có quan hệ cùng chiều đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Tỷ lệ dự phòng rủi ro được xác định là chi phí dự phòng rủi ro so với tổng dư nợ của ngân hàng trong bảng cân đối kế toán, đại diện cho khoản dự phòng đủ để bù đắp các khoản lỗ ước tính trong danh mục cho vay Hadjixenophontos và Volos (2018); Vũ Phương Hùng và Đặng Ngọc Đức (2020); Dreca (2014); Workneh
(2014) cho rằng tác động tiêu cực của dự phòng mất vốn trong vốn có thể có nghĩa là các ngân hàng gặp khó khăn về tài chính gặp nhiều khó khăn trong việc tăng tỷ lệ vốn Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:
H5: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có quan hệ ngược chiều đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam. Đối với đòn bẩy tài chính
Hệ số đòn bẩy được xác định tổng nợ trên tổng vốn chủ sở hữu của Ngân hàng Dreca (2014); Workneh (2014); Aktas và cộng sự (2015); Vũ Phương Hùng và Đặng Ngọc Đức (2020); Lê Hoàng Vinh và cộng sự (2022) cho rằng khi hệ số đòn bẩy tăng lên nghĩa là nợ được tăng lên so với vốn chủ sở hữu, rủi ro tín dụng tăng lên, chi phí vốn cao hơn làm tăng rủi ro và khả năng giảm lợi nhuận nếu đầu tư không hiệu quả dẫn đến làm giảm hệ số an toàn vốn Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:
H6: Đòn bẩy tài chính có quan hệ ngược chiều đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam. Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế
Tăng trưởng kinh tế là yếu tố quan trọng giải thích hệ số an toàn vốn theo nghiên cứu của Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Ánh Kiều (2020); Phạm Hải Nam và cộng sự (2022) Trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế khả quan, rủi ro thấp và các ngân hàng giữ tỷ lệ vốn thấp và đầu tư nhiều hơn vào các ngành tài chính khác, trong khi đó ngân hàng có thể cần vốn tương đối cao hoặc có thể phải đối mặt với tổn thất kinh tế đột xuất, để phòng ngừa rủi ro mà các ngân hàng duy trì tỷ lệ vốn cao Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:
H7: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có quan hệ cùng chiều đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam. Đối với tỷ lệ lạm phát
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU
4.1.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu Để có cái nhìn tổng quát tình hình các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn thì cần phải phân tích chung về mẫu nghiên cứu về các nhân tố Kết quả của thống kê mô tả các biến đo lường trong mô hình hồi quy được trình bày trong bảng 4.1 dưới đây:
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Tên biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm STATA
CAR có giá trị trung bình là 13,39 với độ lệch chuẩn 3,20% đối với độ lệch chuẩn này thì giá trị giao động của CAR là không có thay đổi nhiều qua các năm tại giai đoạn này Giá trị nhỏ nhất là 9,0673 (Ngân hàng ACB năm 2016), giá trị lớn nhất là 32,6445 (Ngân hàng MSB năm 2028) Theo kết quả thu thập được thì giá trị CAR qua các năm của ngân hàng không có giá trị đột biến do đây là tỷ lệ mà các ngân hàng luôn cố gắng giữ ở mức độ ổn định và cao nhất có thể.
SIZE có giá trị trung bình là 16,2283 với độ lệch chuẩn 81,12%% đối với độ lệch chuẩn này thì quy mô ngân hàng có mức độ biến động lớn qua các năm tại mỗi ngân hàng và khoảng cách quy mô của các ngân hàng ngày càng được nới rộng Giá trị nhỏ nhất là 13,0596 (Ngân hàng HDB năm 2013), giá trị lớn nhất là 17,9543 (Ngân hàng VIB năm 2012) Vào thời điểm những năm gần đây các ngân hàng ra sức gia tăng quy mô của mình để tạo được thương hiệu và giành lại thị phần cho mình trong hệ thống ngân hàng.
ROA có giá trị trung bình là 11,51%, độ lệch chuẩn là 5,71% đối với độ lệch chuẩn này thì mức độ chênh lệch qua các năm tại mỗi ngân hàng khá lớn Giá trị nhỏ nhất là -8,1% (Ngân hàng LPB năm 2017), giá trị lớn nhất là 35,88% (Ngân hàng BID năm 2021) Khoảng cách về ROE của các ngân hàng trong giai đoạn này rất cao, nó cho thấy được sự cách biệt của các ngân hàng lớn và ngân hàng nhỏ trong hệ thống ngân hàng qua quá trình thu lợi nhuận của mình Cụ thể các ngân hàng lớn như VCB, BID, CTG vẫn giữ được ROA của mình với mức tăng trưởng đều đặn.
ME có giá trị trung bình là 2,9379 với độ lệch chuẩn là 43,11% với mức độ lệch chuẩn này ta có thể thấy các ngân hàng có sự thay đổi rất nhiều về hiệu quả quản lý chi phí qua các năm quá nhiều vì đây là tỷ lệ mà các ngân hàng luôn muốn duy trì ở mức thấp nhất có thể Giá trị nhỏ nhất là 2,1833 (BID, PVC, VAB, VCB, SCB năm 2020), giá trị lớn nhất là 4,0757 (VIB năm 2012).
LIQ có giá trị trung bình là 39,10% với độ lệch chuẩn là 19,49% Giá trị nhỏ nhất là 0,89% (VPB năm 2021), giá trị lớn nhất là 124,175% (CTG năm 2017). Trong giai đoạn này các ngân hàng thương mại ra sức để duy trì tỷ lệ này cao nhằm tạo ra sự hoạt động bền vững cho tổ chức và ứng phó các rủi ro của ngân hàng.
LLR có giá trị trung bình là 1,71% với độ lệch chuẩn là 0,81% do đó các ngân hàng luôn giữ được tỷ lệ này thấp và không có sự biến động quá nhiều Giá trị nhỏ nhất là 0,71% (MSB năm 2015), giá trị lớn nhất là 7,4% (VAB năm 2020) Nhìn chung các ngân hàng trong giai đoạn này đều duy trì tỷ lệ này tại mức thấp nhất, nhưng trong 2020 – 2021 thì tỷ lệ này cao do tác động của dịch Covid – 19 làm nền kinh tế khó khăn.
LEV có giá trị trung bình là 11,23% với độ lệch chuẩn là 7,6% Giá trị nhỏ nhất là 2,93% (CTG năm 2017), giá trị lớn nhất là 80,83% (VPB năm 2021) GDP có giá trị trung bình là 5,65%, độ lệch chuẩn là 1,58% giá trị nhỏ nhất là 2,60% vào năm 2021 đối sánh với tình hình thực tế Việt Nam đây là năm xảy ra đại dịch Covid
19 làm cho tình hình kinh tế cả nước tuột dốc, sản xuất và tiêu thụ hàng hóa đình trệ làm cho GDP năm nay thấp nhất lịch sử trong giai đoạn 10 năm gần đây và giá trị lớn nhất là 7,31% vào năm 2014 INF có giá trị trung bình là 3.50%, độ lệch chuẩn là 1,83% đối với tỷ lệ lạm phát độ lệch chuẩn thấp vì chính phủ luôn cố gắng duy trì lạm phát ổn định để ổn định tình hình tiêu thụ và giá sản phẩm lưu thông Giá trị nhỏ nhất là 0.6% vào năm 2012 và giá trị lớn nhất là 6.81% vào năm 2020 Trong giai đoạn này thì năm 2020 với ảnh hưởng của đại dịch Covid 19 đã ảnh hưởng rất nhiều đến tình hình kinh doanh trong nước đã làm cho tỷ lệ lạm phát tăng rất nhanh, tình hình hàng hóa không được sản xuất ồ ạt, tiêu thu chậm nên giá cả hàng hóa leo thang.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích tương quan được sử dụng trong nghiên cứu nhằm lượng hóa mức độ chặt chẽ và tìm kiếm mối quan hệ tuyến tính giữa các biến định lượng trước khi thực hiện mô hình hồi quy Để tìm hiểu các biến độc lập có mối quan hệ như thế nào đến biến phụ thuộc cần dựa vào việc lập ma trận hệ số tương quan như sau:
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan của các biến độc lập trong mô hình
SIZE ROA ME LIQ LLR LEV GDP INF
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm STATA
Theo Bảng 4.2 (xem phụ lục 03) Ma trận tương quan nhằm xác định sự tác động cũng như mức độ tác động của các biến độc lập theo từng cặp Điều này giúp ta thấy được các cặp biến độc lập nào có tương quan với nhau, tức là ảnh hưởng đến nhau trong mô hình hệ số tương quan giữa các biến có giá trị không cao, cao nhất là 0,6547 chuẩn so sánh theo Farrar và Glauber (1967) là 0,8 vì vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
4.2.2 Kết quả mô hình hồi quy
Tác giả đã tiến hành hồi quy dữ liệu bảng được thu thập với ba phương pháp ước lượng đó là Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua các hệ số ước lượng Kết quả chi tiết của việc phân tích hồi được trình bày trong Phụ lục 2 Kết quả hồi quy được tác giả tổng hợp vào Bảng 4.3 cụ thể như sau:
Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM
Pooled OLS Mô hình FEM Mô hình REM
Pooled OLS Mô hình FEM Mô hình REM
***,** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Kết quả hồi quy của ba mô hình thì mức độ phù hợp của ba mô hình đều trên 45%, dấu tương quan của các biến độc lập đến hệ số an toàn vốn của cả ba mô hình đều tương đối nhau đối với các biến ROA, ME, LIQ, LLR, INF Tuy nhiên, biến SIZE và GDP của mô hình FEM thì không có ý nghĩa thống kê trong khi hai mô hình Pooled OLS và REM thì ngược lại Nhưng nhìn chung điều này chứng minh sự phù hợp của số liệu nghiên cứu, vì có thể các mô hình còn xảy ra các hiện tượng cần khắc phục Vì vậy tiến hành kiểm định mô hình phù hợp cuối cùng để có kết quả nghiên cứu chính thức.
4.2.3 So sánh sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Để lựa chọn mô hình thích hợp để nghiên cứu hơn giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), tác giả sử dụng kiểm định Hausman
Giả thuyết H0: Không có tương quan giữa các biến độc lập và phần dư (mô hình REM phù hợp)
Giả thuyết H1: Có tương quan giữa các biến các biến độc lập và phần dư (mô hình FEM phù hợp)
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình FEM và REM
Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Theo kết quả kiểm định Hausman, giá trị P-value = 0,9993 cao hơn 0.05 vì vậy chấp nhận giả thuyết giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1 đồng nghĩa sẽ là mô hình tác động ngẫu nhiên REM là mô hình phù hợp nghiên cứu hơn.
Trong ba mô hình kiểm định Pooled Ols, mô hình tác động cố định FEM và mô hình tác động ngẫu nhiên REM thì mô hình REM có hệ số xác định cao nhất, mặt khác P-Value = 0,9993 xấp xỉ tới 1 nên có mức độ tương đồng cao với Pooled OLS Vì vậy, kết quả kiểm định Hausman ủng hộ cho việc chọn mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất để phân tích các kết quả tiếp theo của nghiên cứu.
4.2.4 Kiểm định các khuyết tật mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thì thông qua kết quả của kiểm định Collin Kết quả của kiểm định này được thể hiện thông qua bảng sau:
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Giả thuyết của kiểm định:
H0: Không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình REM
H1: Có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình REM
Nếu hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) lớn 10 thì mô hình đa cộng tuyến, đây là điều không mong muốn Tuy nhiên, kết quả của kiểm định cho thấy các hệ số VIF đều thấp hơn 10, do đó, chấp nhận giả thuyết H0 và bác bỏ giả thuyết H1 Vì vậy, mô hình REM không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Nghiên cứu sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (22) = 0,00 Prob>chi2 = 1,0000
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Giả thuyết của kiểm định:
H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình REM H1: có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình REM
Kết quả của kiểm định Prob>chi2 = 1,0000 cao hơn 0.05 vì vậy ta bác bỏ H1 chấp nhận H0 hay không có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình REM.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình bằng kiểm định Wooldridge.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
H0: Không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình FEM
H1: có hiện tượng tự tương quan trong mô hình FEM
Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan cho thấy hệ số Prob > F 0,6789 cao hơn 0.05 vì vậy bác bỏ giả thuyết H1, chấp nhận giả thuyết H0 nên không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình FEM.
M Tổng hợp kết quả mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Sau quá trình kiểm định các hiện tượng của mô hình ngẫu nhiên REM thì mô hình không gặp phải các hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai thay đổi thì kết quả ước lượng cuối cùng của mô hình này như sau:
Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Biến độc lập Biến phụ thuộc CAR
Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị P-value
Biến độc lập Biến phụ thuộc CAR
Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị P-value
***,** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Với biến phụ thuộc là CAR sau khi thực hiện hàng loạt liên quan đến thống kê mô hình hồi quy và kiểm định các hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob =0.0000) nên mô hình hồi quy được xây dựng là phù hợp.
