830 Ứng Dụng Mô Hình Camels Trong Kiểm Định Các Yếu Tố Tác Động Đến Tăng Trưởng Cho Vay Của Các Nhtm Vn 2023.Docx

BỘGIÁODỤCVÀĐÀOTẠO NGÂNHÀNGNHÀNƯỚCVIỆTNAM TRƯỜNGĐẠI HỌCNGÂNHÀNGTP HỒCHÍMINH NGUYỄNHOÀNGDIỆUHIỀN ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CAMELS TRONG KIỂM ĐỊNH CÁC YẾUTỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG CHO VAY CỦA CÁCNGÂNHÀNGTHƯƠNGM[.]

Lýdo chọnđềtài

Phân tích các yếu tố quyết định tiềm năng tăng trưởng tín dụng là một lĩnh vực nghiêncứu thu hút nhiều sự quan tâm kể từ đầu những năm 2010 Điều này chủ yếu là bởi có bằngchứng cho thấy nhiều thị trường mới nổi đã trải qua sự bùng nổ tín dụng trong thập kỷ qua.Hơn nữa, cũng rất cần thiết để nắm rõ các yếu tố quyết định tiềm năng tăng trưởng tín dụngvìchúngcóthểảnhhưởngtrựctiếpđếnphúclợiởcácnềnkinhtếđangpháttriển.Trongbốicảnh kinh tế thế giới ngày nay, tăng trưởng tín dụng không chỉ là cơ sở của các khoản đầu tưmà còn là nhân tố chính của tiêu dùng hộ gia đình Từ đó, tăng trưởng tín dụng cũng là độnglựchàng đầuchotăngtrưởngkinhtếởnhiềunềnkinhtếmớinổi.

Tại Việt Nam, trải qua giai đoạn tín dụng tăng trưởng nóng với mức bình quân hơn21.70% hàng năm (Dang 2019) với nhiều rủi ro đã bộc lộ khi trích lập dự phòng hơn 1.43%(Dang

2019), kể từ năm 2012 Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã bắt đầu kiểm soát chặt vấnđề tăng trưởng tín dụng của ngành ngân hàng và xem đây là công cụ quan trọng trong điềuhành chính sách tiền tệ Từ đó đến nay, tình hình tài chính và hoạt động kinh doanh của mỗingân hàng thương mại (NHTM) trở thành cơ sở để hàng năm NHNN giao từng chỉ tiêu tăngtrưởng tín dụng cụ thể Về phía các NHTM trong thời gian gần đây, cơ cấu các nguồn thu đãmởrộngvàtỷtrọngthungoàilãiđãnângcaohơn.Tuynhiên,vớiđặcthùtrunggiantàichínhtronghoạtđộngkin hdoanhngânhàngthìchovayvẫnlàmảngkinhdoanhchủchốtcủangânhàngvàcũngđóngvaitròchiphốicảm ảngtíndụng(ĐặngVănDân2018).Tăngtrưởngchovay ở mức phù hợp dưới góc độ của quốc gia sẽ hỗ trợ rất nhiều trong tăng trưởng kinh tế,dưới góc độ ngân hàng sẽ giúp họ đạt được nguồn lợi nhuận tốt từ mảng kinh doanh chính.Nhưvậy,trongbốicảnhchovayluônlàkênhhoạtđộngquantrọngcủacácngânhàngvànềnkinh tế, đồng thời có những yêu cầu về một cơ chế quản lý tín dụng minh bạch, thống nhấtthì việc tìm hiểu các nhân tố các tác động đến tăng trưởng cho vay của các ngân hàng là mộtvấn đề cần thiết, phù hợp với thực tiễn quản lý nhà nước và phát triển kinh doanh của cácnguồnlực xã hội.

Các nhà nghiên cứu trên thế giới đã nghiên cứu về mặt lý thuyết lẫn thực nghiệm cácnhân tố tác động đến tăng trưởng cho vay của ngân hàng (xem phần các tài liệu liên quan tạichương2).Cácnghiêncứukếthợpcảnhữngnhântốnộitạingânhàngvàvĩmôcủanềnkinhtế để cố gắng tìm ra câu trả lời toàn diện nhất cho các thị trường được khảo sát Tuy nhiên,vớiViệtNamthìnhữngpháthiệnđólà chưathểlàmsángtỏvấn đềkhi màgầnnhư chưacó nhiều nghiên cứu toàn diện trực tiếp khai thác thị trường này Hơn thế nữa, các nghiên cứunhìn chung chưa tiếp cận vấn đề theo một cách có hệ thống, thay vào đó là một sự lắp ghéptừng yếu tố được cho là quan trọng và ảnh hưởng đến tăng trưởng cho vay Do đó, luận ánđược thực hiện nhằm tìm kiếm bằng chứng để thêm vào khoảng trống của các nghiên cứutrước đây, với điểm mới là phải khai thác một bộ khung hoàn chỉnh các yếu tố có ảnh hưởngvàởđó,bộkhung CAMELSđượccholàmộtlựachọnrấtphùhợp.

Ngành ngân hàng ngày càng phát triển với nhiều đổi mới nhanh chóng, cũng là lúc cácngânhàngphảiđốimặtvớinhiềurủirođangngàycàngphứctạphơn.Đểđốiphóvớithựctếnày, việc đánh giá hiệu quả hoạt động chung của các ngân hàng bằng cách thực hiện khunggiám sát ngân hàng theo quy định là rất quan trọng Một trong những biện pháp thông tingiám sát như vậy là hệ thống xếp hạng CAMELS được áp dụng đầu tiên tại Mỹ vào năm1979 Đây được chứng minh là một công cụ hữu ích và hiệu quả để đối phó với cuộc khủnghoảng tài chính năm 2008 của chính phủ Mỹ Với vị trí là một quốc gia đang phát triển, cóthị trường tài chính ngân hàng còn khá non trẻ, Việt Nam đang tận dụng lợi thế của người đisau để học tập kinh nghiệm từ các quốc gia trên thế giới trong cải thiện năng lực hệ thốngngân hàng Từ năm 2019, NHNN đã thống nhất một khung đánh giá ngân hàng cho toànngànhtrênnhữngýtưởngtừbộnguyêntắcCAMELS,hiệnđangphổbiếntrongcáccơquanquản lý trên toàn thế giới với các thành phần: mức độ an toàn vốn, chất lượng tài sản, hiệuquả quản lý, lợi nhuận, tính thanh khoản và mức độ nhạy cảm với thị trường Cách tiếp cậnnàylàmộtbộtiêuchuẩnquốctếtoàndiện,cóýnghĩavớibảnthânngânhàngtrongviệcđánhgiá hiệu quả hoạt động của họ và hữu ích với cơ quan quản lý để thực hiện chức năng thanhtra, giám sát của mình Như vậy, bên cạnh những tiêu chuẩn yêu cầu thực hiện được lồngghép vào các văn bản pháp quy từ các chỉ dẫn của hiệp định Basel, ngành ngân hàng ViệtNam đang quyết liệt thay đổi để hướng đến một hệ thống ngân hàng lành mạnh và hiệu quảhơn thông qua một bộ tiêu chuẩn quốc tế khác phục vụ công tác đánh giá là CAMELS Dướigóc nhìn của NHNN, CAMELS là một bộ công cụ để đánh giá và xếp hạng ngân hàng, tuynhiênvớichínhngânhàngthìđâylạilànhữngtiêuchuẩnđểhọhướngđếnvàtậptrunghoànthiện nhằm nâng cao hiệu quả, phát triển năng lực kinh doanh mà ở đó, tăng trưởng cho vaylà mộttiêuchíquantrọnghàngđầu.

Cũng chính từ những vấn đề đặt ra này mà tác giả sẽ khai thác đề tài “ Ứng dụng môhình CAMELS trong kiểm định các yếu tố tác động đến tăng trưởng cho vay của cácNHTMViệt Nam ”đểlàmluận ánnhằmđạtđượchọcvịtiến sĩ Dựavào cáckết quảnghiên cứu, luận án có thể đưa ra các hàm ý liên quan đến các yếu tố tác động đến tăng trưởng chovay,hỗtrợvềmặtxâydựngchínhsáchchoNHNNcũngnhưchiếnlượcchocácNHTMViệtNam,từđógi úpngànhngânhàngpháttriểnbềnvữnghơntrongtươnglaitheotinthầnminhbạch,côngbằngvàđảmbảocạ nhtranhlànhmạnhgiữacácngânhàng.

Mụctiêunghiêncứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là khảo sát tác động của các nhân tố nội tại ngân hàngđối với hoạt động cho vay của các NHTM Việt Nam, bằng một bộ khung các nhân tốCAMELS.Cụthể,nghiêncứusẽnỗlựcđể đạtđượccácmụctiêucụthểsauđây:

 XácđịnhđượccácbiếnđạidiệnphùhợpchotừngnhântốtrongbộkhungCAMELSvàqua đó đánh giá tình hình tài chính, hiệu quả hoạt động và mức độ lành mạnh của hệthốngngânhàngViệtNamdựa theo các tiêuchíđã xâydựng.

 Tìm ra tác động của các nhân tố nội tại theo CAMELS đối với tăng trưởng cho vay củangân hàng Theo đó, các nhân tố nội tại theo CAMELS bao gồm mức độ an toàn vốn,chất lượng tài sản, hiệu quả quản lý, lợi nhuận, tính thanh khoản và mức độ nhạy cảmvớithịtrường.

 Đưaranhữngcơsởgiảithíchphùhợpchonhữngpháthiệntìmđược,đặttrongbốicảnhtìnhhìnhthịtrườn gvàcácchínhsáchquản lý liênquantronggiai đoạnkhảosát.

Đốitượngvàphạmvinghiêncứu

Đối tượng nghiên cứu của luận án là các nhân tố nội tại ngân hàng và tăng trưởng chovay của ngân hàng Các nhân tố nội tại ngân hàng căn cứ theo bộ khung CAMELS gồm có:mứcđộantoànvốn,chấtlượngtàisản,hiệuquảquảnlý,lợinhuận,tínhthanhkhoảnvàmứcđộnhạycảmv ớithịtrường.

Phạm vi nghiên cứu của luận án dựa trên thông tin tài chính của các NHTM Việt Namtrong giai đoạn từ 2007–2019 Với giới hạn tiếp cận dữ liệu, dữ liệu được khai thác từ năm2007 và đây cũng là thời điểm mà quy định nhà nước về báo cáo tài chính ngân hàng trở nênchặtchẽhơn.Nhữngngânhàngkhôngcôngbốđầyđủthôngtinsẽkhôngđượcxemxét.Tăngtrưởng cho vay sẽ được xem xét dưới góc độ tăng trưởng từ cho vay khách hàng, không tínhđếnchovaycáctổchứckhácnhưChínhphủhaycáctổchứctíndụng(TCTD)khácdonhữngkhácbiệttronghà nhvichovay,mụctiêuchovay,và rủirođặcthùcủa cáckhoảnvay.

Dữliệuvà phương phápnghiêncứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu được lấy từ hai nguồn, gồm có dữ liệu cấp độ ngân hàngtrênbáocáotàichínhhàngnămcủacácngânhàngvàdữliệuthôngtinvĩmô củaViệtNam từ Chỉ số Phát triển Thế giới (World Development Indicators – WDI) trong giai đoạn nghiêncứutừnăm2007đếnnăm2019.Donghiêncứuvềhànhvichovay ngânhàngcùngcácyếutốkhácgắnliềnvớiđặcđiểmnộitạingânhàngnêncácngânhànggánhchịucá cyếutốtácđộngmạnhlàmảnhhưởngđángkểđếnhoạtđộngsẽkhôngđượcxemxét,nhómnàygồmcócácng ânhàngtừngtrảiquacácthươngvụsápnhậpvàhợpnhất,cácngânhànghoạtđộngyếubịNHNN mualạihoặckiểmsoátđặcbiệt.Saucùng,mẫunghiêncứugồmcó31ngânhànggồmcảcácngânhà ngniêmyếtvàkhôngniêmyết,đasốlàcácngânhàngtưnhânvàphầncònlạilàcácngânhàngsởhữunhà nước,tạonênmộtbộdữliệubảngkhôngcânbằng.

Kế thừa và phát triển các nghiên cứu trước đây, luận án sẽ xây dựng các mô hình, lựa chọn các biến đại diện cũng như phương pháp hồi quy ước lượng phù hợp Cụ thể, được gợiý từ các mô hình mà các tác giả trước đã xây dựng (Kim và Sohn 2017; Roulet 2018; Dahirvà cộng sự 2019), nghiên cứu sẽ căn cứ để xây dựng các mô hình phù hợp nhằm xác địnhđượctácđộngcủacácnhântốnộitạiđếntăngtrưởngchovayngânhàng Trongđóbiếnphụthuộc là tăng trưởng cho vay khách hàng và biến giải thích chính là các biến xây dựng trêntrong bộ khung CAMELS Căn cứu đồng thời trên cơ sở lý thuyết, hướng nghiên cứu thựcnghiệm của các nghiên cứu trước đây và những định hướng mới, luận án sẽ thiết lập 6 nhómbiến đại diện cho từng nhân tố trong bộ khung CAMELS gồm có: mức độ an toàn vốn, chấtlượng tài sản, hiệu quả quản lý, lợi nhuận, tính thanh khoản và mức độ nhạy cảm với thịtrường Mỗi nhóm có thể được đại diện bởi nhiều hơn một biến cụ thể để đảm bảo tính vữngchonghiêncứu.Mỗimộtbộbiếnkhácnhausẽcấuthànhnênmộtmôhìnhhồiquykhácnhauvàtừ đó,nghiêncứusẽcónhiềuphéphồiquy. Để thực hiện kiểm định các mô hình nghiên cứu, luận án sử dụng phương pháp ướclượng moment tổng quát (generalized method of moments – GMM) cho ước lượng chính vàphương pháp bình phương tối thiểu thông thường (ordinary least squares – OLS), bìnhphương tối thiểu tổng quát (generalized least squares – GLS) để kiểm tra tính nhạy cảm(sensitivity) của ước lượng Đồng thời tiến hành các kiểm định liên quan để xác định đượckhả năng giải thích phù hợp như kiểm định về biến công cụ phù hợp, tự tương quan, phươngsaisaisốthayđổihayđacộngtuyến.

Nhữngđónggóp của nghiêncứu

Vềmặtthựcnghiệm,nghiêncứunàybổsungvàocơsởtàiliệuhiệncóvềviệcđánhgiátác động của các nhân tố nội tại đến tăng trưởng cho vay của NHTM tại Việt Nam.

NghiêncứulầnđầutiênápdụngbộkhungCAMELStrongđánhgiátácđộngđếntăngtrưởngcho vaytạicácngânhàng.Cácnghiêncứuhiệncóthiếuđimộtbộkhungchuẩnthốngnhấtđểlựachọn các nhân tố tác động đưa vào mô hình Thông qua đó, việc tiếp cận theo CAMELS làmột điểm mới của nghiên cứu khi nó có khả năng cải thiện cách tiếp cận vấn đề của các tàiliệuhiệncó,đemlạinhữnghiểubiếtvềvấnđềnghiêncứumộtcáchtoàndiệnvàcóhệthống.Hơnnữa,từngnh ântốtácđộngtheoCAMELSđếntăngtrưởngchovayđềuđượchỗtrợbởicơ sở lý thuyết hiện có, do đó việc kiểm chứng thực nghiệm các tác động này là phù hợp vàmanglạicáckhámpháhữuích,cóýnghĩa. Đặc biệt, các yếu tố như năng lực quản trị, mức độ nhạy cảm thị trường cũng lần đầuđượcđưavàomộtnghiêncứuthựcnghiệmđểkhảosáthànhvităngtrưởngchovaycủangânhàng Việc bổ sung vào khoảng trống nghiên cứu này được kỳ vọng mở rộng thêm các kiếnthứchiệncóvềcácyếutốquyếtđịnhhànhvichovayngânhàng.

Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu có thể đem lại các hàm ý chính sách giúp các nhàquản trị ngân hàng, các cơ quan quản lý Nhà nước giải quyết được các vấn đề đang cần thiếtđược làm rõ tại thị trường ngân hàng Việt Nam Về ứng dụng của

CAMELS, bên cạnh việcápdụngđểxácđịnhnănglựcngânhàngthìđâycònlàcôngcụhiệuquảđểđánhgiákhảnăngtăngtrưởngchov aycủangânhàng.Vềvấnđềtăngtrưởngtíndụng,cácpháthiệncóthểcungcấp công cụ, gợi ý cho NHNN trong việc xác định hạn mức tăng trưởng tín dụng cho từngngânhàngdựatrêntiềmlựcnộitạingânhàng.

Bốcụcluậnán

Mục tiêu của chương này nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về các yếu tố cốt lõi củanghiêncứu.

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊNQUAN

Tăngtrưởngchovaycủangânhàng

Theo định nghĩa của NHNN trong Luật các Tổ chức tín dụng năm 2010 thì: “Cho vaylà hình thức cấp tín dụng, theo đó bên cho vay giao hoặc cam kết giao cho khách hàng mộtkhoản tiền để sử dụng vào mục đích xác định trong một thời gian nhất định theo thỏa thuậnvới nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi.” So với các hình thức cấp tín dụng khác như bảolãnh,chiếtkhấu,baothanhtoán,vàchothuêtàichính,chovaycủangânhàngluônđượcxemlà mộthìnhthức cấptíndụngquantrọngbậcnhất.

Căn cứ theo nhiều tiêu chí khác nhau, cho vay có thể được phân thành cho vay ngắn,trung và dài hạn, cho vay có đảm bảo và không có đảm bảo, cho vay tiêu dùng và phục vụsảnxuấtkinhdoanh, Nếuxéttheođốitượngnhậnvốnvay,cácngânhàngthườngphânchiacác khoản cho vay theo cho vay khách hàng và cho vay các TCTD khác (cho vay liên ngânhàng) Trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng, cho vay khách hàng là khoản mục quantrọngvàchiếmtỷtrọngcao nhất.

Cáckhoảnvayliênngânhànghìnhhànhkhicácngânhàngchovaylẫnnhautrongmộtthời hạn xác định Hầu hết các khoản vay liên ngân hàng đều có các kỳ hạn từ một tuần trởxuống, phần lớn là qua đêm Các khoản vay như vậy được thực hiện theo lãi suất liên ngânhàng (còn được gọi là lãi suất qua đêm nếu thời hạn của khoản vay là qua đêm) Các ngânhàng được yêu cầu nắm giữ một lượng tài sản thanh khoản đầy đủ, chẳng hạn như tiền mặt,để quản lý bất kỳ sự kiện thiếu hụt thanh khoản nào.

Nếu một ngân hàng không thể đáp ứngcácyêucầuthanhkhoảnnày,họsẽvaytiềntrênthịtrườngliênngânhàngđểbùđắpsựthiếuhụt.Mặtkhác, mộtsốngânhàngcótàisảnthanhkhoảnvượtmức,họsẽchovaytiềntrênthịtrườngliênngânhàngđểnhậnlãi chocác khoảnvayđó.

Trong khi đó, cho vay khách hàng có thể để đáp ứng nhu cầu tiêu dùng của người đivay.Mụcđíchcủaloạichovaynàylàngườiđivaysửdụngtiềnvayvàoviệctiêudùng,muasắm tài sản nhằm phục vụ lợi ích cá nhân Quan trọng hơn, cho vay khách hàng còn phục vụnhu cầu sản xuất kinh doanh và đầu tư để gia tăng giá trị Mục đích của loại cho vay này làngânhàngchocácdoanhnghiệpvàhộkinhdoanhvayđểphụcvụhoạtđộngkinhdoanhcủamình,nhằmm ởrộngsản xuấthayđápứngmột nhucầuvềtiềncủadoanhnghiệp.Nhưvậy, cóthểthấycáckhoảnchovaykháchhàngvàcáckhoảnchovayliênngânhàngkhácnhauvềbảnchất,mụctiêu ,cơ chếchovayvàhànhvi chấpnhậnrủirocủangânhàngchovay.

Trong hoạt động kinh doanh của NHTM, cho vay là hoạt động cơ bản, gắn liền với sựtồntạicủangânhàng.Ởhầuhếtcácngânhàng,dưnợchovaychiếmtỷtrọnglớnnhấttrongcơ cấu tổng tài sản, và nguồn thu nhập lãi từ hoạt động cho vay chiếm phần trọng yếu trongtổng nguồn thu của ngân hàng Do đó việc tăng trưởng của hoạt động cho vay sẽ là nhân tốchínhtrongchiếnlượckinhdoanhcủangânhàng. Mộtcáchtổngquát,tăngtrưởnglàkháiniệmđolườngsựgiatăngvềgiátrị(cóthểtrênkhía cạnh tuyệt đối lẫn tương đối) của một đại lượng trong một khoảng thời gian xem xét.Như vậy, tăng trưởng cho vay có thể hiểu là sự gia tăng dư nợ cho vay của NHTM vào thờiđiểm này so với thời điểm trước Tăng trưởng cho vay có thể được xác định theo các khíacạnhvềquymôtăngtrưởng(giátrịtuyệtđối)vàtỷlệtăngtrưởng(giátrịtươngđối).

Quymôtăngtrưởngchovayđượcxácđịnhbằnggiátrịchênhlệchtuyệtđốigiữadưnợcho vay kỳ này so với dư nợ cho vay kỳ trước Chỉ tiêu này đánh giá sự thay đổi quy mô chovay của ngân hàng, trong đó chỉ tiêu này dương thì quy mô cho vay của ngân hàng được mởrộng,cònngượclạithìthuhẹp.Tuynhiêntrongthựctiễnkinhdoanh ngânhàng,chỉtiêunàyít được xem xét hơn so với tỷ lệ tăng trưởng cho vay do nó không loại trừ được ảnh hưởngcủa quymôkhiđánhgiákhảnăngmởrộngchovaycủangânhàng.

Quymôtăngtrưởngchovaykỳ(t)=Dư nợchovaykỳ(t)–Dư nợchovaykỳ(t–1)

Tỷ lệ tăng trưởng cho vay được xác định bằng giá trị tương đối giữa biến động giá trịcủa dư nợ cho vay kỳ này so với dư nợ cho vay kỳ trước Chỉ tiêu này phản ánh tốc độ thayđổidưnợchovayđốivớikháchhànglànhưthếnào,nhanhhaychậm.Tỷlệnàytăng(vàlớnhơn0)chứngt ỏngânhàngcóxuhướng mởrộngchovayvới mức độlớnhơnkỳtrước,tỷlệnàygiảm(nhưngvẫnlớnhơn0)chothấycóthểngânhàngbắtđầuhạnchếmởrộngc hovayđốivớikháchhàng.Còntốcđộtăngtrưởngâmghinhậndưnợchovayđãgiảmvàngânhàngbắtđầusiếtc hặtchovayhaythuhẹpdanhmục tài sản.

Tỷ lệ tăng trưởng cho vay kỳ (t) = [Dư nợ cho vay kỳ (t) – Dư nợ cho vay kỳ (t – 1)]/

Tỷ lệ tăng trưởng cho vay này phản ánh khả năng cung ứng vốn vay của ngân hàng vànhucầutiếpnhậnvốnchopháttriểnkinhtếcủakháchhàngđivay.Ngoàicácyếutốvĩmô vàcácquyđịnhphápluậthiệnhành,tỷlệtăngtrưởngchovaycủangânhàngđượcđiềuchỉnhbởinhiềuyếutốnội tạiđặc thù củangânhàng.

Về phía các ngân hàng,cho vay là một hoạt động trọng tâm và đóng góp lớn nhất vàotổng lợi nhuận của ngân hàng (Abedifar và cộng sự 2018) Như vậy để hướng tới nguồn lợinhuậntốtcùngvớităngtrưởngổnđịnhlàmongmuốncủacáccổđôngthìcácngânhàngphảitậptrungvàom ảngchovayvớinhữngchiếnlượcphùhợp,đảmbảotínhhiệuquảtrongchấtlượng các khoản vay và duy trì mức tăng trưởng hợp lý Mặc dù doanh thu từ các hoạt độngngoài cho vay của ngân hàng gần đây có tăng lên nhưng xét về tổng thể thì cho vay vẫn luônlà phân khúc đem lại lợi ích chi phối Do đó vấn đề về tăng trưởng cho vay luôn rất quantrọngđốivớichínhbảnthâncácngânhàngtạibấtkỳthờiđiểmnào.

Vềphíanềnkinhtế,tăngtrưởngchovaylàbiểuhiệuchonguồnlựcthúcđẩysựpháttriểncủakinht ếcủaquốcgia.TheoSpataforavàLuca(2012),cáckhoảnchovaycủangânhànglànguồntàitrợchí nhchocáckhoảnđầutưcủakhuvựctưnhânvàcácdoanhnghiệpnhànước.Cácngânhàngmởrộng chovaysẽtạođiều kiệnchocácthànhphần kinhtếđượcbổsungnguồnvốnthiếuhụtphụcvụhoạtđộngsảnxuấthoặccóthểmởrộngcơs ởkinhdoanh,đầutưmớihaycảitạocácdựánhiệncónhằmmanglạigiátrịgiatăngvềmặtkinhtế.Dođ ó,cáckhoảnchovayngânhàngcóthểảnhhưởngtrựctiếpđếnhoạtđộngkinhtếvĩmôởcácnềnkinhtế,đặ cbiệtlàcácnềnkinhtếđangpháttriểnphụthuộcnhiềuvàovốnvay.Vềphíacơquanquảnlý,tăngtrưởn gchovaylànhântốquantrọnggiúpngânhàngtrungươngthựcthichínhsáchtiềntệtrongtừ ngthờikỳ.Chovayngânhàngvàtổngcungtiềncómốiliênhệchặtchẽ,mộtsựthayđổitrongtăngtr ưởngchovaycóthểdẫnđếnbiếnđộngvềlãisuấtvàtổngnguồncungứngvốnchonềnkinhtế.Mởrộ ngquymôchovaycóthểtăngtiềntronglưuthông,lãisuấtđượcđiềuchỉnhgiảmvàkhơităngnhucầuvayvốn của cácchủthểtrongnềnkinhtế(BernankevàBlinder1988).

Ngoài ra, hạn mức tăng trưởng tín dụng hay nói cách khác cũng là mức tăng trưởng tíndụng mà ngân hàng trung ương giao cho các NHTM cũng được xem là công cụ quan trọngtrong điều hành chính sách tiền tệ và ở các quốc gia như Việt Nam thì đã và đang được sửdụng Kể từ năm 1994 thì NHNN đã ban hành hạn mức tín dụng cho 4 NHTM nhà nước(Đặng Văn Dân 2018) Sau đó, việc triển khai áp dụng được mở rộng sang NHTM cổ phầnvà các chi nhánh ngân hàng nước ngoài lớn nhằm điều tiết lại tốc độ cho vay, qua đó kiểmsoátlạmphátcũngnhưổnđịnhtìnhhìnhkinhtế.Tuynhiên,dobảnchấtcủahạnmứctín dụng là công cụ điều hành mang tính hành chính, can thiệp mang tính trực tiếp và chỉ đượcphân bổ đối với một số NHTM, nên phần nào hạn chế tính công bằng trong cạnh tranh giữacácngânhàngvàhơnthếnữahạnmứctíndụngkhóđượcđiềuchỉnhlinhhoạttheothịtrường,từ đó đã làm ảnh hưởng tiêu cực đến việc đáp ứng nhu cầu về vốn cho nền kinh tế Vì vậy,đến năm 1998, NHNN đã quyết định không tiếp tục sử dụng hạn mức tín dụng như là mộtcôngcụthườngxuyêntrongđiềuhànhchínhsáchtiềntệ,màchỉdùngnókhicónhucầucầnthiếthạnchếs ựbùngnổtíndụng(cụthểlàbùngnổtăngtrưởngchovayvớitốcđộrấtnhanh).Đến năm 2011, công cụ hạn mức tín dụng lại được NHNN áp dụng trở lại trong điều hànhchính sách Kể từ thời điểm này đến nay, công cụ hạn mức tín dụng được áp dụng rộng rãichohầuhếtcácNHTMtạiViệtNam.

Không chỉ mang lại những điểm tích cực, việc hiểu được các yếu tố quyết định tăngtrưởng cho vay cũng rất quan trọng vì một số lý do sau Trước hết, tăng trưởng cho vay làmộtchỉsốcảnhbáosớmquantrọnghàngđầuđểdựđoáncáccuộckhủnghoảngtàichính.Vídụ,theoMontor ovàRojas-

Suarez(2015),mứctăngtrưởngchovaycóthểảnhhưởngđếnsựổnđịnhtàichínhvàtìnhhìnhkinhtếvĩmô.Đ âylànhântốchínhtừphíangânhànggópphầnvào cuộc khủng hoảng nợ vay ở các nước châu Mỹ trong những năm 1990 Ngoài ra, một sốnghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng tăng trưởng cho vay cũng là chỉ số cảnh báo sớm đáng tincậy để dự đoán cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm

2008 (Gourinchas và Obstfeld 2012;Schularick và Taylor 2012; Lane và McQuade 2014; Davis và cộng sự 2016; Jordá và cộngsự2016).

Theo các nghiên cứu khác, khi dư nợ cho vay giảm mạnh, điều này gây ra sự đình trệ trong hoạt động kinh tế, và sau đó, nó làm thay đổi sự ổn định tài chính với mức độ lớn, đặcbiệtlàởcácnềnkinhtếđangpháttriển.Chẳnghạn,GourinchasvàObstfeld(2012)nhậnthấyrằng sức mạnh tương đối của các thị trường mới nổi trong cuộc khủng hoảng toàn cầu năm2008 có liên quan đến việc họ tránh được sự bùng nổ tín dụng trong những năm trước đó.Cũngtheocáctácgiả,điềunàykhôngdiễnraởcácnềnkinhtếTrungvàĐôngÂuđangpháttriển, và đó là lý do tại sao hậu quả của cuộc khủng hoảng toàn cầu là rất nghiêm trọng trongcác khu vực này Tóm lại, tăng trưởng cho vay quá mức có thể đe dọa sự ổn định kinh tế vĩmô theo nhiều cách Khi mà cho vay hỗ trợ tiêu dùng, tăng trưởng cho vay của khu vực tưnhâncóthểquácaosovớitổngcầu,quađóvượtrangoàikhuônkhổcủasảnlượngtiềmnăngvà khiến nền kinh tế trở nên quá nóng, với các tác động kích thích lạm phát, thâm hụt tàikhoảnvãnglai,lãisuất vàtỷgiáhốiđoáithực biếnđộngmạnh.

Tiếp theo đó, tăng trưởng cho vay quá nhanh chóng có thể làm xuất hiện vấn đề “bongbóng”. Theo Mishkin (2010), cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 cũng đã minhhọasâusắcchocơchếrằngcáckhoảnchovayquámứccóthểdẫnđếnbongbónggiátàisản(cụ thể là bong bóng giá nhà) Sự sụp đổ của bong bóng cũng có thể ảnh hưởng tiêu cực đếnổnđịnhkinhtếvĩmôvàổnđịnhtàichínhởnhiềunềnkinhtếđangpháttriển.

Trong những năm qua, nhiều mối lo ngại cũng đã xuất hiện khi mà sự tăng trưởng đặcbiệtnhanhchóngcủacáckhoảnvaytạicácngânhàngxuấtphátphầnlớnlàdocáctiêuchuẩncấptíndụngqu ádễdàng.Mộtsốnhàphântíchchorằngmứcđộcạnhtranhtănglênrấtnhiềuđã khiến các ngân hàng giảm lãi suất cho vay và nới lỏng các tiêu chuẩn tín dụng để thu hútkhách hàng vay mới Khi nền kinh tế tiếp tục mở rộng và mối bận tâm về các khoản cho vaykhông hiệu quả trong quá khứ không còn rõ ràng nữa, các ngân hàng sẵn sàng chấp nhận rủiro.DođótheoKeeton(1999),việctăngtốcchovaycuốicùngcóthểdẫnđếnsựgiatăngcủacáckhoảnchovay kémchấtlượng,dẫnđếngiảmlợinhuậnvàtiếptụcgâyramộtchukỳkinhdoanhkhônghiệuquảcho ngânhàng. CũngtheoKeeton(1999),cáclýdothườngđượcđưarađểlýgiảiviệctăngtrưởngchovay nhanh hơn dẫn đến tổn thất cho vay cao hơn liên quan đến sự thay đổi nguồn cung, cụthểhơn,đólàsựgiatăngmong muốncủacácngânhàngtrongviệcchovay.Khisựthayđổinhưvậyxảyra,cácngânhàngthườngtìmcáchtăn gchovaytheohaicách.Đầutiên,họgiảmlãi suất cho các khoản vay mới Thứ hai, họ hạ thấp tiêu chuẩn tín dụng tối thiểu đối với cáckhoảnvaymới,chẳnghạn,họgiảmsốlượngtàisảnthếchấpmàngườivayphảidùngđểđảmbảo cho khoản vay của mình, chấp nhận những người vay có lịch sử tín dụng kém hơn hoặcyêu cầu ít tài liệu minh chứng rằng người vay sẽ có đủ dòng tiền phục vụ cho việc hoàn trảcác khoản nợ của mình Việc giảm tiêu chuẩn tín dụng như vậy làm tăng xác suất một sốngười đi vay cuối cùng sẽ mất khả năng thanh toán các khoản vay của họ Do đó, nếu cácngân hàng hạ thấp tiêu chuẩn tín dụng cũng như giảm lãi suất cho vay, dẫn đến tăng cho vaydothayđổi nguồncung,sẽcóxu hướngdẫnđếntổnthất chovaycaohơntrong tươnglai.

BộkhungCAMELS

Thời gian qua, nhiều quốc gia đã áp dụng các phương pháp mới và phát triển các hệthốngphùhợpchogiámsátngânhàngnhằmtrangbịtốthơnđểđốimặtvớinhữngtháchthứcmớiđượctạorab ởiđổimớitàichínhvàtoàncầuhóa.Cáchệthốngmớinày tìmcáchđánh giá và theo dõi các thay đổi trong điều kiện tài chính, mức độ rủi ro của ngân hàng và đưa ranhữngcảnhbáokịpthời.

Ngành ngân hàng Ý đã giới thiệu hệ thống xếp hạng PATROL vào năm 1993 như làmột công cụ giám sát có hệ thống về sức khỏe tài chính của từng ngân hàng Các đầu vàochínhchophântíchcủaPATROLbaogồmthôngtintừdữliệubáocáođịnhkỳcủacácngânhàng Năm thành phần của PATROL là an toàn vốn, lợi nhuận, chất lượng tín dụng, tính tổchức và thanh khoản Mỗi thành phần của

PATROL được đánh giá theo thang điểm từ 1

(tốtnhất)đến5(kémnhất)dựatrêncáctiêuchí.Nămxếphạngthànhphầnriênglẻđượcchuyểnđổithànhxếp hạngtổnghợp,cũngtheothangđiểmtừ1(tốtnhất)đến5(kémnhất),baogồmtấtcảcácthôngtincósẵnchonh àphântích.

Hệthống xếphạngORAP ỦybanngânhàngPhápđãgiớithiệuhệthốngORAPvàonăm1997nhưlàmộthệthốngphân tích đa nhân tố, đặt mục tiêu phát hiện các điểm yếu tiềm ẩn trong các ngân hàng bằngcách kiểm tra tất cả các thành phần rủi ro liên quan đến hoạt động và môi trường, thông quasửdụngthôngtinđịnhlượngvàđịnhtính.XếphạngORAPsửdụngcácnguồnthôngtinbêntrongvàbênn goàikhácnhau.Chúngbaogồmcáccơsởdữliệukhácnhaucủacơquangiámsát,đặcbiệtlàdữliệudochínhc ácngânhàngcungcấpvàdữliệugiámsáttạichỗ.

HệthốngxếphạngORAPđượcchuẩnhóavớixếphạngcụthểtrên14thànhphần.Cácthành phần liên quan đến các yếu tố thận trọng (tiềm lực vốn, thanh khoản, danh mục tậptrungvàantoànvốn),hoạtđộngngoạibảng(chấtlượngtàisản,nợxấuvàdựphòngchocáckhoản nợ), rủi ro thị trường, thu nhập (thu nhập hoạt động, thu nhập không định kỳ và lợinhuận trên tài sản) và tiêu chí định tính (cổ đông, quản lý và kiểm soát nội bộ) Mỗi thànhphần được đánh giá theo thang điểm từ 1 (tốt nhất) đến 5 (kém nhất) Xếp hạng thành phầnđượcchuyểnđổithànhxếphạngtổnghợp,cógiátrịgiữa 1(tốtnhất) và5(kémnhất).

Bộ khung CAMELS được phát triển vào năm 1979, được Cục Dự trữ Liên bang Mỹkhuyến nghị Bộ khung này đã được sử dụng trong các tổ chức tài chính Mỹ và sau đó trêntoàn thế giới CAMELS hiện tại bao gồm sáu nhân tố là mức độ an toàn vốn, chất lượng tàisản, hiệu quả quản lý, lợi nhuận, tính thanh khoản và mức độ nhạy cảm với thị trường (trongđó, vào ngày 1 tháng 1 năm 1997, thành phần thứ sáu là độ nhạy cảm với rủi ro thị trườngđượcthêmvàosaucùng).KhungCAMELSnhấnmạnhvàocácthôngsốcủahệthốngngân hàngbằngcáchthôngquabáocáokếtquảkinhdoanhđểđánhgiáhiệuquảhoạtđộngvàbảngcân đối kế toán để đánh giá tình hình tài chính của các ngân hàng Các thang điểm đánh giácũngđượcvậnhànhtươngtựnhưcáchệthốngtrìnhbàytrước,theothangđiểmtừ1(tốtnhất)đến5(kémnhất). Trongđóchitiếtvềcácthànhphầnđánhgiátheobộkhungnàynhư sau:

Cơ quan giám sát đánh giá mức độ an toàn vốn của các ngân hàng thông qua phân tíchxu hướng vốn Để có được xếp hạng an toàn vốn cao, các ngân hàng cũng phải tuân thủ cácquytắcvàthônglệvềlãisuấtvàcổtức.Cácyếutốkhácliênquanđếnxếphạngvàđánhgiámức độ an toàn vốn của một tổ chức là kế hoạch tăng trưởng, môi trường kinh doanh, khảnăngkiểmsoátrủiro,chovayvàtậptrungđầutư.

Chất lượng tài sản bao gồm chất lượng khoản vay của ngân hàng Đánh giá chất lượngtài sản liên quan đến các yếu tố rủi ro đầu tư mà ngân hàng có thể phải đối mặt và so sánhchúng với thu nhập vốn của công ty Cơ quan giám sát cũng kiểm tra xem các ngân hàng bịảnh hưởng như thế nào bởi giá trị thị trường của các khoản đầu tư khi được nhân đôi với giá trị sổ sách Cuối cùng, chất lượng tài sản được phản ánh bởi hiệu quả của các chính sách vàthựctiễnđầutư củamộtngânhàng.

Việcđánhgiákhảnăngquảnlýxácđịnhliệumộtngânhàngcóthểphảnứngđúngtrướccăng thẳng tài chính Xếp hạng thành phần này được phản ánh bởi khả năng của ban quản lýđể đo lường và kiểm soát rủi ro trong các hoạt động hàng ngày của ngân hàng Nó bao gồmkhả năng quản lý để đảm bảo hoạt động an toàn của ngân hàng khi họ tuân thủ các quy địnhnộibộvàbênngoài.

Khảnăngcủamộtngânhàngđểtạoralợinhuậnphùhợpđểcóthểmởrộng,duytrìkhảnăng cạnh tranh và gia tăng vốn là một yếu tố quan trọng để đánh giá khả năng tồn tại liêntục của ngân hàng Cơ quan giám sát xác định điều này bằng cách đánh giá sự tăng trưởng,sựổnđịnh,tỷlệlãiròngvàchấtlượngtàisảnhiệncócủacôngty.

+Thanhkhoản Đểđánhgiátínhthanhkhoảncủangânhàng,cơquangiámsátxemxétđộnhạycảmrủiro lãi suất, tính sẵn có của tài sản có thể dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt, phụ thuộc vàonguồntàichínhngắnhạn,cấutrúctàisảnnợvàtàisảncó.

Cơquangiámsátđánhgiámứcđộnhạycảmcủamộtngânhàngđốivớirủirothịtrườngbằng cách giám sát việc quản lý danh mục tín dụng Theo cách này, họ có thể thấy việc chovayđốivớicácngànhcụthểảnhhưởngđếnmộtngânhàngnhưthếnào.

Việc cung cấp một khuôn khổ chung trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động của cácngânhàngcótầmquantrọnglớndosựhộinhậpngàycàngtăngcủathịtrườngtàichínhtoàncầu Bộ khung CAMELS phản ánh các điều kiện và hoạt động của các ngân hàng để đưa ranhững đánh giá tốt hơn đối với mức độ lành mạnh của ngân hàng Mục đích của nó là cungcấpmộtđánhgiáchínhxácvànhấtquánvềtìnhtrạngtàichínhvàhoạtđộngkinhdoanhcủangânhàngt rongcáclĩnhvực cấuphần.

Chấtlượngcủatừngyếutốsẽquyếtđịnhsứcmạnhtổngthểcủangânhàng,nhấnmạnhđếnnănglựcnộitạibê ntrongvàmứcđộngânhàngcóthểtựchămsócbảnthântrướcnhữngrủir o t h ị t r ư ờ n g ( M u h a m m a d , 2 0 0 9 ) B a r k e r v à H o l d s w o r t h ( 1 9 9 3 ) t h ấ y r ằ n g h ệ t h ố n g CAMELSrấthữuích,hoạt độngnhưmộtmôhìnhdựđoánthấtbạingânhàngvớinguyêntắcđánhgiáđượcchỉđịnhdựatrêncảthôngtin địnhlượngvàđịnhtínhcủangânhàng.Mộtsốnghiêncứuhọcthuậthiệncóliênquanđếnđánhgiáhiệuquả củacáctiêuchíkhisửdụngdữliệuquákhứđểxếphạngtrongbốicảnhtươnglaithịtrườngngânhàngthayđổinha nhchóng.ColevàGunther(1998)đãphântíchđiềunàyvàthấyrằngngaycảkhixếphạngCAMELScó chứathôngtinhữuích,chúngsẽnhanhchóngmấtđigiátrịthamkhảo,vìCAMELSđượcsửdụngđểxếph ạngtrongquákhứ.Hirtle vàLopez(1999)đãkiểm tracáctiêuchỉtheoCAMELStrướcđây đểđánhgiácácđiềukiệnhiệntạicủacácngânhàngvàhọchorằngthôngtingiámsátcótrongx ếphạngCAMELStrướcđâycungcấpcáinhìnsâusắchơnvềcácđiềukiệnhiệntạicủangânhàng.Tóml ạisaunhiềutranhluận,thôngtingiámsátbởixếphạngCAMELSvẫnđượcxemlàmộtcáchhiệuquảđểđánhgi ácácđiềukiệncủangânhàng. Tại Việt Nam, cuối năm 2018, NHNN cho ban hành Thông tư số 52/2018/TT-NHNNcó hiệu lực thi hành từ ngày 01/04/2019, quy định xếp hạng TCTD, chi nhánh ngân hàngnướcngoàivàthaythếhoàntoànQuyếtđịnhsố06/2008/QĐ-

NHNNtrướcđó.Quyđịnhmớiđãmởrộngđốitượng được điềuchỉnhvàđãcónhữngchỉdẫncụthể,chitiếthơntrongtừngcấu phần với cả những tiêu chí định tính và định lượng Hệ thống tiêu chí được sử dụng đểxếp hạng với các trọng số nhất định gồm có: vốn (20%), chất lượng tài sản (30%), quản trịđiều hành (10%), kết quả hoạt động kinh doanh (20%), khả năng thanh khoản (15%) và mứcđộnhạycảmvớirủirothịtrường(5%).Căncứvàomứcxếphạngđạtđược,cácngânhàng đượcxếpvàomộttrongcáchạngsau:Tốt(A)nếucótổngđiểmxếphạnglớnhơnhoặcbằng4,5; Khá (B) nếu tổng điểm xếp hạng nhỏ hơn 4,5 và lớn hơn hoặc bằng 3,5; Trung bình (C)nếu tổng điểm xếp hạng nhỏ hơn 3,5 và lớn hơn hoặc bằng 2,5; Yếu (D) nếu tổng điểm nhỏhơn2,5vàlớnhơnhoặcbằng1,5; Yếukém(E)nếutổng điểmxếphạngnhỏhơn1,5.

Kết quả xếp hạng sẽ chỉ được thông báo cho chính ngân hàng đó và NHNN chi nhánhtỉnh,thànhphốmàkhôngđượccôngbốrộngrãi.Thậmchí,ngânhàngkhôngđượccungcấpkết quả xếp hạng cho bên thứ ba (bao gồm cả ngân hàng mẹ của chi nhánh ngân hàng nướcngoài) Theo quy định của thông tư, thông tin đánh giá xếp hạng ngân hàng phải thực hiệnlưutrữvàsửdụngkếtquảxếphạngtheoquyđịnhphápluậtvềbảovệbímậtnhànướctrongngànhngânhà ng.

Vốn ngân hàng (cụ thể là vốn chủ sở hữu ngân hàng) là sự chênh lệch giữa tài sản củangânhàngvàcáckhoảnnợphảitrả.Giátrịnàythểhiệngiátrịròngcủangânhàng(networth)hoặc giá trị vốn chủ sở hữu của nó đối với các nhà đầu tư Vốn chủ sở hữu của ngân hàng cóthểđượccoilàmứckýquỹmàcácchủnợđượcbảohiểmnếungânhàngmấtkhảnăngthanhtoán.Vốnchủsởh ữubaogồmcácthànhphầnchínhlàvốnđiềulệ,cácquỹvàlợinhuậnchưaphânphối.

Vốnđiềulệ Đây là vốn được tạo lập ban đầu khi thành lập ngân hàng, là vốn riêng của ngân hàngdo chủ sở hữu đóng góp Vốn điều lệ phải lớn hơn hoặc bằng vốn pháp định Tại Việt Nam,tuỳtheotừngloạihìnhNHTMmàyêucầuchủsởhữugópvốnsẽkhácnhau.Trongquátrìnhhoạt động, tuỳ theo từng loại hình ngân hàng mà vốn điều lệ có thể được bổ sung tăng thêmdưới các hình thức như được cấp bổ sung, phát hành thêm cổ phiếu mới hoặc được bổ sungtừ quỹ dự trữ bổ sung tăng vốn điều lệ, Vốn điều lệ chủ yếu được sử dụng để tạo ra cơ sởvật chất cho ngân hàng như xây dựng trụ sở, hệ thống các chi nhánh, phòng giao dịch, trangthiếtbịphụcvụchohoạtđộngkinhdoanh.

Các quỹ của ngân hàng gồm có quỹ dự trữ bổ sung vốn điều lệ, quỹ khen thưởng, quỹphúclợi, Cácquỹnàychủ yếuđượctríchtừlợinhuậnrònghằngnămhoặclàthặngdưvốnđểlậpquỹ.

Là lợi nhuận hằng năm chưa phân chia và chưa sử dụng tới Khoản mục này của ngânhàngcũngmangnhiềuýnghĩakhiphảnánhtìnhhìnhkếtquảkinhdoanhcủangânhàngcũngnhưnhữngđ ộngthái,chínhsáchcủangânhàngtrongviệcphânchialợinhuậnnhằmđápứngkỳvọngcủanhữngngườigóp vốnhiệnhữuvàlàtínhiệugợiýchoviệcgọivốntrongtươnglai.

Đánhgiávềtìnhhìnhnghiêncứu vàkhoảngtrốngcóthểkhaithác

Các nghiên cứu về những nhân tố tác động đến tăng trưởng cho vay của ngân hàng rấtđa dạng và phong phú trên bình diện quốc tế Các nghiên cứu này có thể được chia thành hainhóm,mộtlànghiêncứutậptrung tổngquátcácnhómnhântốtácđộngvàhailànhómthực hiện khảo sát trên từng nhân tố tác động được quan tâm Các nghiên cứu điển hình gần đâynhấttậptrungvàonhómnhiềunhântốtácđộngđượckhảolượcthêmnhưsau.

KimvàSohn(2017)sửdụngmẫuquansáthàngquýcủacácngânhàngMỹđểkiểmtratác động của các yếu tố đặc thù ngân hàng đối với tăng trưởng tín dụng, được định nghĩa làtốc độ tăng trưởng của các khoản vay ròng và hạn mức cam kết cấp vốn chưa được sử dụng.Các tác giả nhận thấy rằng tác động của quy mô ngân hàng là ngược chiều, ngụ ý rằng cácngân hàng nhỏ có nguồn cung cho vay tương đối sẵn sàng hơn so với các ngân hàng lớn. Hệsốlợinhuận(thôngqualợinhuậnròngtrêntổngtàisản)làcùngchiềuđốivớicácngânhànglớn nhưng ngược chiều đối với các ngân hàng nhỏ Các hệ số ước lượng của các biến chấtlượng cho vay là ngược chiều và nhất quán, theo đó chất lượng cho vay thấp làm giảm khảnăngchovaycủacácngânhàng.Vềcáchệsốthanhkhoản,cáctácgiảchỉramột mốitươngquan cùng chiều với tăng trưởng cho vay trong khi đó với vốn ngân hàng thì các kết quả lạibiếnđộngphụthuộcvàoquymôngânhàng.

Roulet (2018) phân tích các nhân tố tác động đối với hoạt động cho vay của ngân hàngchâu Âu sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, trong đó tập trung vào các nhân tố lấycảmhứngtừbộkhungBaselIII.Dựatrêncácnghiêncứutrướcđâyphântíchcácyếutốquyếtđịnhchovay,môh ìnhbìnhphươngtốithiểutruyềnthốngđượctácgiảsửdụngđểđiđếnmộtsố kết luận Tỷ lệ vốn ngân hàng có tác động tiêu cực đến tăng trưởng ngân hàng bán lẻ vàcác khoản cho vay khác Về tỷ lệ thanh khoản, một ảnh hưởng đáng kể và tích cực đối vớităng trưởng cho vay thương mại tại các ngân hàng châu Âu được phát hiện Đặc biệt, tác giảnhấn mạnh rằng trong số các yếu tố quyết định của cho vay ngân hàng được xác định trongcáctàiliệuhiệncó,rủirotíndụng,chiphítàitrợ,tốcđộtăngtrưởngtổngsảnphẩmquốcnội(grossdomestic product–GDP)lànhữngbiếnsốquantrọngnhất.Rủirotíndụngngânhàngcó tác động tiêu cực đến tăng trưởng cho vay, khi mà nó gây áp lực lên ngân hàng có xuhướngsuyyếuhoặctăngkhảnănggiảmsố lượngcáckhoảnvayrủirovàkémhiệuquả.Chiphí tài trợ ngân hàng có tác động tích cực đến tăng trưởng cho vay, nhấn mạnh khả năng củacác ngân hàng châu Âu trong việc giảm các khoản vay trong bối cảnh áp lực phải thu hẹp tàisản của họ khi phải đối mặt với chi phí tài trợ cao hơn. Bên cạnh đó, quy mô ngân hàng cótác động tiêu cực đến tăng trưởng cho vay của ngân hàng, khi mà các ngân hàng lớn có khảnănggiảmhoạtđộngtíndụngtốthơntrongbốicảnháplựcphảithuhẹptàisảncủahọ.Cuốicùng,tốcđộtă ngtrưởngGDPcótácđộngtíchcựcđếntăngtrưởngchovay,nhấnmạnhhành vicủacácngânhàngchâuÂutrongviệcgiảmcáchoạtđộngchovaycủahọsaucuộckhủnghoảngtàichính2 008.

Dahir và cộng sự (2019) khảo sát 57 ngân hàng ở các nước các nền kinh tế lớn mới nổi(BRICS) trong giai đoạn từ 2006 đến 2015 Các tác giả cho rằng quy mô tiền gửi có thể làmsuy yếu tăng trưởng cho vay của ngân hàng, khi mà với các kỹ thuật quản lý rủi ro tiên tiếnthì có thể ngăn các ngân hàng đưa ra quyết định cho vay kém Trong khi đó vốn chủ sở hữucó mối tương quan tích cực với cho vay ngân hàng và mức tăng trưởng cho vay rõ rệt hơntrong cuộc khủng hoảng khi mà các ngân hàng dường như đã tăng vốn trong giai đoạn này.Quy mô ngân hàng có mối quan hệ tiêu cực với cho vay ngân hàng tại thị trường khảo sát,điều này cho thấy các ngân hàng lớn hạn chế tăng trưởng cho vay, trong khi các ngân hàngnhỏhơncóthểcótốcđộtăngtrưởngchovaycaohơn.Hơnnữa,thanhkhoảnvàlợinhuậncótác độngn tích cực đến cho vay ngân hàng; tuy nhiên, cả hai ước tính đều không có ý nghĩathốngkê.CáckếtquảkhácnhấnmạnhrằngtăngtrưởngGDPvàtỷlệlạmphátcótươngquantiêucựcđếnho ạtđộngchovaycủangânhàng,điềunàychothấycảhainhântốđềulàmgiảmchovayngânhàng.

Nghiên cứu của Bustamante và cộng sự (2019) sử dụng dữ liệu chi tiết các khoản vaytừ cơ quan kiểm soát tín dụng Peru, để xác định vai trò của các đặc điểm ngân hàng (gồm cóquy mô ngân hàng, thanh khoản, vốn hóa, nguồn tài trợ, doanh thu và lợi nhuận) ảnh hưởngnhưthếnàođếnviệccấptíndụngcủangânhàng.Cáctácgiảcũngxemxét mốiliênkếtgiữacác đặc điểm của ngân hàng và nguồn cung tín dụng bị điều tiết bởi các điều kiện tài chínhtoàn cầu và thay đổi giá cả hàng hóa Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các ngân hàng vốnhóatốt,thanhkhoảncao,rủirotíndụngthấp,cólợinhuậncaohơncóxuhướngcấptíndụngnhiềuhơn,đặc biệtlàbằngnộitệ.Hơnnữa,nghiêncứunàycũngđãtìmthấybằngchứngchothấy các yêu cầu dự trữ cả bằng nội tệ và ngoại tệ là có hiệu quả trong việc giảm đà tăngtrưởng tín dụng ở Peru, qua đó ủng hộ cho việc sử dụng công cụ này một cách chủ động đểlàmdịuchukỳtíndụngđangbùngnổ.

Song song với đó, như đã trình bày chi tiết trong nội dung trước đó, nhiều nghiên cứutậptrungkhaithácảnhhưởngcủatừngnhântốtácđộngđếntăngtrưởngchovay.Cóthểthấycácnghiêncứu liênquanlàtươngđốiphongphú(ởmộtvàinhântốnhưvốnngânhàng,chấtlượng tài sản hay lợi nhuận ngân hàng), về lý thuyết lẫn thực nghiệm, để tập trung khai tháccácnhântốtácđộngriênglẻthôngquanhiềuphươngphápvàkỹthuậtướclượng,trênnhiềunhómmẫukh ảosáttrongcáckhoảngthờigiankhácnhau.Tuynhiên,hầunhưchưacósự đồng thuận trong các nghiên cứu này Đặc biệt, việc liên hệ đến một bộ khung giám sát nhưCAMELSđểđánhgiámộtcáchthốngnhấtlàchưađượcquansát.Trongkhiđó,tạithịtrườngngân hàng Việt Nam thì vẫn còn rất ít các nghiên cứu toàn diện khai thác chủ đề về các yếutố tác động đến tăng trưởng cho vay Một nghiên cứu hiếm hoi là của Vo (2018), sử dụng dữliệu của 37 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2006–2015 để khảo sát các nhân tố ảnh hưởngtốc độ tăng trưởng khoản vay ngân hàng mà tác giả cho đây là một thước đo quan trọng củahành vi cho vay ngân hàng Tác giả sử dụng một số biến có khả năng giải thích hành vi chovaycủacácngânhàng,baogồmmộtsốbiếnđặcthùngânhàngnhưquymô,antoànvốn,rủiro tín dụng, chi phí hoạt động, lợi nhuận ngân hàng; cấu trúc thị trường qua chỉ số tập trung;và các biến số kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát Nghiên cứu đã đạt được nhữngkếtquảnhấtđịnhtrêncơsởnhữngnhậnđịnhphùhợpvớitìnhhìnhthịtrườngViệtNamtronggiai đoạn khảo sát Tuy nhiên, còn một vài nhân tố quan trọng mà nghiên cứu này đã chưalàm rõ, ví dụ như thanh khoản ngân hàng hay rủi ro lãi suất Về hướng ứng dụng CAMELS,một nghiên cứu điển hình là của Nguyễn Thị Cành và Nguyễn Thị Diễm Hiền (2015) Bàinghiên cứu áp dụng khung phân tích CAMELS đánh giá tình hình hoạt động và mức độ lànhmạnh của các ngân hàng Việt Nam dựa trên số liệu báo cáo tài chính giai đoạn 2008–

2013.Tuynhiên,đâylàmộtphântíchtheohướngkhácvớichủđềđangnghiêncứu,khimàcáctácgiảdựatrênc ơsởmôtảcácchỉtiêucủaCAMELSđểnhậnđịnhvềtínhantoànvàlànhmạnhcủa thị trường ngân hàng Rất nhiều nghiên cứu sau đó cũng đi theo hướng nghiên cứu nàykhi tiếp cận CAMELS tại thị trường Việt Nam Theo đó, vai trò của các nhân tố này đối tớihànhvichovaylàchưađượcxemxétđến.

Tóm lại, khi xem xét các nghiên cứu đã thực hiện liên quan đến chủ đề thì có thể thấyvẫn còn nhiều khoảng trống nghiên cứu cần được khai thác Đây là các điểm mà luận án sẽtậptrungkhaithác,hoànthiệnvàlàmsángtỏ:

(i) Không có nhiều nghiên cứu tập trung vào đánh giá một cách thực nghiệm các nhân tốtác động đến tăng trưởng cho vay tại các ngân hàng Việt Nam Các nghiên cứu hiện cóđa phần chưa bao quát và còn nhiều hạn chế về mặt dữ liệu, phương pháp và cách thứctiếpcận.

(ii) Các nghiên cứu hiện có thiếu đi một bộ khung chuẩn thống nhất để lựa chọn các nhântố tác động đưa vào mô hình Thông qua đó, việc tiếp cận theo CAMELS là một điểmmới của nghiên cứu khi nó có khả năng cải thiện cách tiếp cận vấn đề của các tài liệuhiệncó,đemlạinhữnghiểubiếtvềvấnđềnghiêncứumộtcáchtoàndiệnvàcó hệ thống Hơn nữa, từng nhân tố tác động theo CAMELS đến tăng trưởng cho vay đềuđược hỗ trợ bởi cơ sở lý thuyết hiện có, do đó việc kiểm chứng thực nghiệm các tácđộngnàylàphùhợpvàmanglạicáckhámpháhữuích,cóýnghĩa.

(iii) Các nhân tố đặc thù ngân hàng như hiệu quả quản lý, rủi ro thị trường chưa được khảosátnhiềuvềmặtthựcnghiệmtrongmốitươngquanvớităngtrưởngchovayngânhàng.Việc bổ sung vào khoảng trống nghiên cứu này được kỳ vọng sẽ là một đóng góp quantrọng về mặt lý luận cho luận án, từ đó mở rộng thêm các kiến thức hiện có về các yếutốquyếtđịnhhànhvichovayngânhàng.

Nhiều nội dung quan trọng đã được phân tích chi tiết trong chương này với nhiều hàmý phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu Trước hết, cơ sở lý luận về hoạt động cho vay được làmrõ, trong đó có chỉ ra những khác biệt giữa các khoản mục cho vay khách hàng và cho vayliênngânhàng.Đâylàcơsởđểđềtàigiớihạnphạmvichovaykháchhàngđểtiếnhànhphântích Tiếp theo, bộ khung lý luận về CAMELS cũng được trình bày, trong đó đi vào chi tiếttừng nhân tố thành phần và cũng là những nhân tố khảo sát chính của luận án trong mối liênhệvớihànhvichovay.Đặcđiểmvàcáchthứcđolườngcácnhântốcungcấpcơsởchoviệcxâydựngcáct hiếtkế hồiquytrongchươngtiếptheo.

Tăng trưởng cho vay có thể gây ra những ảnh hưởng đáng kể đến nhiều mặt khác nhaucủathịtrườngtàichínhvàcảnềnkinhtế.Bêncạnhnhữngtácđộngtíchcực,tăngtrưởngchovay cũng có thể dẫn đến những hậu quả rất nghiêm trọng Những đặc điểm này đã được chỉra trong chương này, từ đó cho thấy rằng việc tìm hiểu về hành vi tăng trưởng cho vay là rấtcầnthiết.

Các tài liệu hiện có cũng đã cho thấy tăng trưởng cho vay có thể bị chi phối bởi nhiềuyếu tố khác nhau Tuy nhiên, dưới góc độ cả lý thuyết và thực nghiệm như đã trình bày,cácyếutốquyếtđịnhtiềmnăngcủatăngtrưởngchovayvẫnchưarõràngvàcầnđượckhámphámộtcáchcóhệt hốnghơn.Nhữngkhoảngtrốngnghiêncứucũngđãđượcđềcậptrongchươngnày, làm cơ sở để luận án thiết lập các mục tiêu nghiên cứu và qua đó đem lại các khám phámớivàhữuích.

Cácbiếnnghiên cứu

Luận án phân tích tác động của các nhân tố đặc thù ngân hàng đến tăng trưởng cho vaycủa các ngân hàng, do đó biến phụ thuộc sẽ được xác định bằng tỷ lệ tăng trưởng cho vayhàngnămcủangânhàng:

Cách tiếp cận này phù hợp với hầu hết các nghiên cứu hiện có về tăng trưởng cho vaycủangân hàng.

3.1.2.1 Vốnngânhàng Đểđạidiệnchohệsốvốnngânhàng,cácnhànghiêncứucóthểtiếpcậntheokhíacạnhhệsốvốnchủsởhữutru yềnthốnghayhệsốantoànvốncórủiro.Hầuhếtcácngânhàngtạicác nước phát triển trên thế giới đã hoàn thành chuẩn mực Basel III, qua đó giải thích chotínhsẵncóvàkhảnăngdễdàngtruycậpđốivớidữliệuvềvốncấp1, vốncấp2,vàhệsốantoàn vốn (Capital Adequacy Ratio – CAR) để làm cơ sở cho việc tính toán hệ số an toàn vốncó rủi ro Với một thị trường ngân hàng như Việt Nam, đang trong quá trình hoàn thiện quytắc an toàn vốn Basel II và hơn nữa dữ liệu chi tiết về các loại vốn tự có của ngân hàng làchưa được công bố công khai và đầy đủ Do đó, dựa trên khả năng tiếp cận dữ liệu, luận ánxem xét tỷ lệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng trên tổng tài sản là phép đo đánh giá mức độ antoànvốncủangânhàng(Vốnchủsởhữu(C)).

(3.2) Đâylàhệsốkếtoàntruyềnthống,đượcápdụngtronghầuhếtcácnghiêncứucùngchủđề(Sorokinavàcộngs ự 2017;LouhichivàBoujelbene2017;Roulet 2018).

Về tác động của vốn ngân hàng đối với tăng trưởng cho vay, các tài liệu hiện có chothấy tác động này có thể diễn ra theo cả hai chiều Ví dụ, để ổn định tài chính, việc nắm giữđủ vốn sẽ giúp ngân hàng hấp thụ các khoản lỗ có thể phát sinh và qua đó duy trì khả năngchovaytốthơn(Distinguinvàcộngsự2013).Theođó,cácngânhàngcómứcvốncaocóthểmởrộngch ovaynhanhhơnsovớicácngânhàngcómứcvốnnhỏ.Hơnnữa,trongthờikỳ căngthẳngtàichínhthìcácngânhàngcómứcvốncaocóthểđươngđầuvớikhủnghoảngvàhỗtrợchovaytốt hơnsovớinhómcácngânhàngcònlại(Košakvàcộngsự2015).Tuyvậy,cũng co quan điểm chỉ ra rằng vốn ngân hàng được xem như nhân tố xác định động cơ quảnlý Khi đó các ngân hàng có hệ số vốn cao sẽ trở nên thận trọng hơn và qua đó mở rộng chovayvới một mứcđộnhỏhơncácngânhàngcóvốn yếu(Goodhart2013).Cácphântíchthựcnghiệmgầnđâycũngchothấytácđộngcủavốnngânhàngđếntăngtr ưởngchovaylàkhôngrõràngtạicácthịtrườngkhácnhau.

Dođó,tácđộngcủavốnngânhàngcóthểlàtíchcựchoặctiêucựcđếntăngtrưởngchovay Theo đó, hệ số hồi quy của biến Vốn chủ sở hữu (C) được dự đoán là có thể có dấu âmhoặcdương.

Gợiýtừrấtnhiềutàiliệucóliênquanđãđượcthựchiện,luậnánxácđịnhhaibiếnđánhgiáchấtlượngtàisảnngâ nhànggồmtỷlệnợxấuvàtỷlệdựphòngtổnthấtchovaycủacáckhoản vay cho khách hàng (Delis và cộng sự 2014; Nguyen 2017; Adesina 2019; Aysan vàDisli 2019; Bustamante và cộng sự 2019) Các biến này là giá trị nghịch đảo của chất lượngcho vay, hay nói cách khác giả trị nợ xấu và dự phòng rủi ro càng lớn thì danh mục tài sảnngân hàng càng kém chất lượng Để đảm bảo tính vững cho các mô hình hồi quy, luận án sẽsử dụng chỉ số này trong các ước lượng riêng biệt đại diện cho chất lượng tài sản của ngânhàng.

Dựphòng rủiro (A)=Dự phòng rủi ro cho vay khách hàng

Tỷlệnợxấu (A)=Tổ ng nợ xấu (nợnhóm 3, 4, 5)

Về tác động của chất lượng tài sản đối với tăng trưởng cho vay, các tài liệu hiện có hầunhư đều ủng hộ quan điểm như sau Một ngân hàng khi có một lượng nợ xấu cao, sẽ có xuhướng tập trung vào việc tăng cường quản trị rủi ro và đồng thời cải thiện chất lượng tài sảnthay vì tập trung mở rộng tín dụng(Bernanke và Blinder 1988; Altunbas và cộng sự 2010;Balgova và cộng sự 2016) Như vậy,chất lượng tài sản được cải thiện sẽ cho phép các ngânhàng mạnh dạng mở rộng hoạt động kinh doanh cho vay Hơn nữa, rủi ro tín dụng cao ràngbuộc các nguồn lực của ngân hàng,giảm lợi nhuận của ngân hàng và dẫn đến chi phí tài trợcaohơn.Kếtquảsaucùnglàngânhàngbuộcphảigiảmnguồncungtíndụng.Nhiềunghiên cứu thực nghiệm được thực hiện tại các thị trường khác nhau cũng đã xác nhận hướng tácđộngnày.

Do đó, tác động của chất lượng tài sản có thể là tích cực đến tăng trưởng cho vay. Căncứtheocácbiếnđượcsửdụng,hệsốhồiquycủabiếnDựphòngrủiro(A)vàTỷlệnợxấu

Kế thừa các nghiên cứu trước đây, luận án sử dụng hai chỉ tiêu đánh giá hiệu quả chiphí như sau để đảm bảo tính tin cậy của các kết quả hồi quy: (i) Tổng chi phí ngoài lãi trêntổng doanh thu (Bitar và cộng sự 2018), và (ii) Chi phí hoạt động trên tổng tài sản bình quân(Gambacorta2008).Chỉtiêuthứnhấtchobiếtsốđơnvịchiphíngoàilãingânhàngcầnphảibỏ ra để có một đơn vị doanh thu, trong khi đó chỉ tiêu thứ hay chỉ ra số đơn vị chi phí hoạtđộng ngân hàng đã chi cho một đơn vị tài sản Các chỉ tiêu này càng có giá trị lớn chứng tỏcác ngân hàng không tiết kiệm được chi phí, hay nói cách khác là ngân hàng đạt hiệu quảquảnlýchiphíthấp.

Nghiên cứu tập trung vào hệ số hiệu quả chi phí kế toán thay vì điểm hiệu quả chi phíbằng phương pháp bao dữ liệu/biên ngẫu nhiên khá phức tạp với một số lý do Thứ nhất,phương pháp bao dữ liệu/biên ngẫu nhiên thích hợp cho các ngân hàng hoạt động ở các thịtrườngtiêntiếnvìchúngcôngbốthôngtintài chínhđầyđủvàchitiếthơnnhiềusovớingânhànghoạtđộngởcácnướcđangpháttriểnnhưViệtNam.Hạnch ếtrongviệctiếpcậnđầyđủdữ liệu sử dụng cho việc tính điểm hiệu quả có thể làm sai lệch kết quả của chúng tôi Thứhai, để thực hiện phương pháp bao dữ liệu/biên ngẫu nhiên, các nghiên cứu thường sử dụngtổng vốn chủ sở hữu làm đầu vào để kiểm soát rủi ro ngân hàng (Johnes và cộng sự 2009,Johnes và cộng sự 2013; Ayadi và cộng sự 2016) Điểm hiệu quả theo các phương pháp nàykhông phải là một biến giải thích thích hợp bởi vì trong mô hình nghiên cứu tác giả đã đưavào vốn chủ sở hữu ngân hàng làm biến giải thích chính (gây ra vấn đề đa cộng tuyến tiềmnăng).Thứba,cácphépđohiệuquảchiphídựatrênchỉtiêukếtoán rấtdễdàngđểtínhtoánvàgiảithích,đặcbiệtđốivớicácnghiêncứusosánh.Saucùng,mặcdùcácphépđohiệu quảchiphídựatrênchỉtiêukếtoáncóthểkhônghoànhảokhiđượcsửdụng,nghiêncứucốgắng giảmthiểuvấnđềnàyvàđảmbảotínhvữngcủakếtquảbằngcách sửdụnghaiphépđohiệuquảchi phíkhác nhau.

Về tác động của hiệu quả quản lý đối với tăng trưởng cho vay, các tài liệu hiện chỉ rahai hướng tác động đối lập song song với nhau Với các ngân hàng quản lý kém, các hoạtđộng đánh giá và giám sát kém sẽ dẫn đến số lượng khoản vay được cấp nhanh chóng giatăng chỉ sau một thời gian, danh mục cho vay trở nên lớn hơn rất nhiều và qua đó, hiệu quảchi phí thấp dự kiến sẽ dẫn đến tăng trưởng cho vay với tốc độ nhanh hơn (Berger và DeYoung1997).Hơnnữa,căncứtheođềxuấttừgiảthuyết“rủirođạođức”,cácquảnlýngânhàngcóđộngcơ đểchấpnhậnrủironhiềuhơn,đặcbiệtlàkhingânhàngkémhiệuquảhơn(Jeitschkovà Jeung 2005) Tuy vậy, một cơ chế đối lập cũng được quan sát Với hiệu quả về chi phítrongngắnhạndochiphíhoạtđộngíthơnchocùngmộtlượngvốnchovaykháchhàng,chấtlượng của các khoản vay vẫn không bị ảnh hưởng trong ngắn hạn, từ đó việc mở rộng danhmụcchovaychưabịảnhhưởngvàvẫnđảmbảođượcđàtăngtrongthờigiannày(Berger vàDeYoung 1997).

Do đó, tác động của hiệu quả quản lý có thể là tích cực hoặc tiêu cực đến tăng trưởngcho vay. Căn cứ theo các biến được sử dụng, hệ số hồi quy của biến Chi phí ngoài lãi/Doanhthu(M)vàChiphíhoạtđộng/Tài sản(M)đượcdựđoánlàcóthểcódấuâmhoặcdương.

3.1.2.4 Lợinhuậnngânhàng Để đánh giá lợi nhuận ngân hàng, luận án sử dụng bộ ba chỉ tiêu gồm có lợi nhuận trêntổng tài sản ROA, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE và biên lãi ròng NIM (ví dụ, QayyumvàNoreen2019;DaovàNguyen2020;Khanifahvàcộngsự2020).Sựkếthợpđồngthờinàyphù hợp với cơ sở lý luận hiện có và cũng nhằm kiểm tra độ nhạy cảm của từng thang đotrong mốiquanhệvớităngtrưởngchovay.

ROE (E)= Lợi nhuậnròng sau thuế

NIM(E)= Thu nhập lãi ròng

Về tác động của lợi nhuận ngân hàng đối với tăng trưởng cho vay, các tài liệu nghiêncứu chỉ ra các chiều hướng khác nhau Các ngân hàng có lợi nhuận cao có thể giảm chi phíhuyđộngvốntốthơnvàtíchlũyvốnchủsởhữungânhàngnhanhhơn,cũngnhưtậndụng tốthơnviệchuyđộngvốn(tiềngửi,vốncổphần)nhờcóuytínvàxếphạngtíndụngcaohơn,quađócónhiềuđiềuk iệnthuậnlợiđểmởrộngchovaynhanhhơn(Mankiw1986;Bernankevà Gertler 1987; Holmstrom và Tirole 1997) Tuy nhiên, lợi nhuận cao hơn lại có thể khiếncácngânhànggiảmđiđộngcơđểtìmkiếmlợinhuận,từđólàmchohànhvichovayantoànhơn với mức độ tăng trưởng thấp đi (Rajan 2006) Các nghiên cứu thực nghiệm được tổnghợpcũngcóbằngchứngủnghộcảhaichiềuhướngtácđộngnày.

Dođó,tácđộngcủalợinhuậnngânhàngcóthểlàtíchcựchoặctiêucựcđếntăngtrưởngcho vay Căn cứ theo các biến được sử dụng, hệ số hồi quy của biến ROA (E), ROE (E), vàNIM(E)đượcdự đoánlàcóthểcódấuâmhoặcdương.

Trongcácnghiêncứuhiệncóliênquanđếnthanhkhoảnngânhàng,đặcđiểmnàyđượccácnhànghiêncứuxá cđịnhbằngnhiềucáchkhácnhau,tuỳthuộcvàotínhsẵncócủabộdữliệu và lập luận của tác giả Ví dụ, Drehmann &

&Mistrulli(2004)xemxéttiềnmặtvàchứngkhoánlàhaikhoảnmụcchínhđạidiệnchotàisảnthanhkhoảncủa ngânhàng.BerrospideandEdge(2010)thìsửdụngtỷlệtàisảnthanhkhoảntrêntổngtàisản,trongđótàisảntha nhkhoảnchỉbaogồmchứngkhoánngắnhạn.TrongkhiđóKimvàSohn(2017)chorằngtàisảnthanhkhoản chỉnênbaogồmtiềnmặtvàtiềngửitạingânhàngtrungươnghaycácngânhàngkhác.Ởmộthướngkhác,De Youngetal.(2018)ápdụngtỷlệchovaytrêntiềngửilà mộtthướcđotruyềnthốngchothanhkhoảnngânhàng.

Mặc dù các vị thế thanh khoản được các ngân hàng đánh giá thông qua các chuẩn mựcmớitừBaselIII,gồmcótỷlệđảmbảokhảnăngthanhkhoảnvàtỷlệquỹbìnhổnròng(LCRvà NSFR) cũng rất hiệu quả trong đánh giá thanh khoản, nhưng dữ liệu của chúng là khôngthểtiếpcậnđược tạithịtrườngViệtNam.

Như vậy, trong nghiên cứu này tác giả kế thừa các định nghĩa về thanh khoản truyềnthốngcủacáctácgiảtrướcđểxâydựngbiếngiảithíchđạidiệnchothanhkhoảnthôngqua:(i) Tài sản thanh khoản/Tổng tài sản, và (ii) Cho vay khách hàng/Tiền gửi của khách hàng.Trong đó tài sản thanh khoản gồm có tiền mặt, tiền gửi tại NHNN, và tiền gửi tại cácTCTDkhác Giá trị Tài sản thanh khoản/Tổng tài sản càng cao thì ngân hàng càng thanh khoản,trongkhiđógiátrịChovaykháchhàng/Tiềngửicủakháchhàngcàngcaothìngânhàngcàngkémthanhkhoản.Vềthựctiễnhoạtđộngngânhàng,thangđ otỷlệvốnvaytrêntiềngửiđượccácngân hàng sửdụngrấtphổbiếnđểxácđịnhkhảnăngthanhkhoản.

Về tác động của thanh khoản ngân hàng đối với tăng trưởng cho vay, động cơ tích trữthanhkhoảnphụcvụmụcđíchdựphòngđượcliênhệnhiềuhơncảđểlýgiảicơchếtácđộng.TheoGennaioliv àcộngsự(2014),cácngânhàngcóthểtốiưulựachọnnắmgiữtàisảnthanhkhoảncaonhưmộtcáchđểlưutrữthanh khoảnnhằmtàitrợchocáckhoảnđầutưtrongtươnglai.Hơnthếnữa,dểđảmbảotốiưuhoádòngtiềnvàlợinhuận, cácngânhàngcóthểtạmthờiđầutưmộtphầnnguồnvốnnhậnđượcvàocáctàisảnngắnhạncótínhthanhkhoả ncaongaysaukhihuyđộngtiềntừ thịtrường.

Do đó, tác động của thanh khoản ngân hàng có thể là tích cực đến tăng trưởng cho vay.Căn cứ theo các biến được sử dụng, hệ số hồi quy của biến Tài sản thanh khoản (L) được kỳvọng là có dấu dương và biến Cho vay/Tiền gửi (L) được kỳ vọng là có dấu âm (biến này lànghịchđảocủathanh khoảnngânhàng).

Nghiêncứutiếpcậnđặcđiểmnhạycảmrủirothịtrườngthôngquakhíacạnhquantrọngnhấtlàrủirolãisuất.Cáct àiliệuchođếnnayđềuthốngnhấtrằngrấtkhóđểđolườngchínhxác rủi ro lãi suất thông qua bất cứ thang đo nào Do đó, chấp nhận những hạn chế này và kếthừa các nghiên cứu của tác giả trước (Gomez và cộng sự 2020; Le 2018), luận án tính toánkhe hở tài sản – nợ để làm biến đại diện cho rủi ro lãi suất Về mặt thực nghiệm, biến nàyđược xác định bằng tỷ lệ giữa chênh lệch giữa tài sản nhạy cảm lãi suất và nợ nhạy cảm lãisuấtsovớitổngtàisảncủa ngân hàng.

Khehởtàisản–nợ(S)=Tàisảnnhạy cảm lãi suất– Nợnhạycảm lãisuất

Môhìnhnghiên cứu

ĐểkhảosátcácnhântốtácđộngđếntăngtrưởngchovaycủacácngânhàngViệtNam,luận án tiếp cận mô hình bảng động được sử dụng rộng rãi trong tài liệu ngân hàng, đặc biệtlà trong các tài liệu tập trung vào hành vi cho vay của ngân hàng (ví dụ, Delis và cộng sự,2014;Vo2018;Dahirvàcộngsự2019).Theocáctácgiảtrước,tăngtrưởngchovaycủangânhàng có tính chất nhất quán, nghĩa là tăng trưởng kỳ trước có liên quan đến tăng trưởng kỳhiệntại.Dođó,phươngtrìnhước lượngchínhcủanghiêncứuđượcxácđịnhnhưsau:

= α 0 +α 1 ×LoanLoangrowth i,t–1 +α 2 ×LoanCAMELS i,t–1 +α 3 ×LoanMacro t +u i,t (3.13) trong đó biến phụ thuộcLoan growth i,t là tỷ lệ phần trăm thay đổi hàng năm của dư nợ chovay khách hàng của ngân hàngitrong nămt.CAMELSlà một vectơ của các nhân tố nội tạingân hàng cần khảo sát được xác định bằng cách sử dụng các thành phần CAMELS.Macrolà một vectơ của các biến số kinh tế vĩ mô để kiểm soát môi trường bên ngoài, bao gồm chukỳ kinh doanh của nền kinh tế (tốc độ tăng trưởng GDP) và lạm phát (tỷ lệ lạm phát hàngnăm).u i,t làsaisốcủamôhình.

Giá trị trễ của biến phụ thuộc được đưa vào bên phải của phương trình để thể hiện tínhchất động (dynamic) của cho vay ngân hàng Tính chất này sẽ được chứng minh cũng nhưquanđiểmvềnóđượccủngcốnếunhưkếtquảhồiquychothấygiátrịtrễcủabiếnphụthuộclà có ý nghĩa thống kê nhất quán Kế thừa các nghiên cứu của Adesina (2019), Ben Naceurvàcộngsự(2018),vàRoulet(2018),nghiêncứusửdụngđộtrễmộtkỳcủacácbiếngiảithíchlà các biến nội tại ngân hàng trên cơ sở rằng hành vi cho vay ngân hàng không thể phản hồingaylậptứcvớinhữngthayđổitrongnộitạingânhàng. Hơnnữa, việclấyđộtrễmộtkỳcủacác biến độc lập CAMELS làm giảm thiểu vấn đề nội sinh do tác động qua lại tiềm năng(causality) giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc Tuy nhiên cơ chế này không áp dụngchocácbiếnvĩmô,vìvềbảnchất,tìnhhìnhkinhtếvĩmônóichungcóthểtácđộngđếntừngngân hàng, tuy nhiên từng ngân hàng lại không thể ảnh hưởng ngược lại đến cả bối cảnh vĩmô toànthể. Để xem xét tính chất nhạy cảm của các kết quả ước lượng khi được kết hợp với cácnhóm biến khác nhau, trước khi tiến hành các hồi quy với đầy đủ các biến CAMELS và biếnkiểm soát vĩ mô như chỉ định, tác giả sẽ thực hiện các hồi quy chỉ bao gồm từng nhân tốCAMELSriênglẻvàbiếnkiểmsoátvĩmô.Sựnhấtquántừcáchồiquy nàyvàcáchồiquy đầy đủ các biến sẽ là cơ sở khẳng định tính vững của các kết quả nghiên cứu Thêm vào đó,để giảm đi sự cồng kềnh cho thủ tục ước lượng, các biến thay thế cho cùng một tiêu chí khikhôngcóýnghĩathốngkêsẽđượctinhgiảntrongcácmôhìnhhồiquyhoànchỉnh.

Phươngphápướclượng

3.3.1 PhươngphápGMMchomôhìnhbảng động (kiểmđịnhchính) Để ước lượng mô hình dạng bảng động, với biến trễ của biến phụ thuộc làm biến giảithích,quađógiảiquyếtmụctiêunghiêncứulàphântíchcácnhântốtácđộngđếntăngtrưởngcho vay của các ngân hàng, luận án sẽ tiến hành sử dụng phương pháp moment tổng quát hệthống(systemGMM)vớidữliệubảng.PhươngphápGMMnàyđượcđềxuấtlầnđầubởibởiArellanovàBond( 1991).Kếtquảhồiquyđạtđượcthôngquaphươngtrìnhbiếnđổidạngsaiphân,nêncòngọilàGMM dạngsaiphân(differenceGMM).

Tuy nhiên, theo Arellano và Bover (1995) và Blundell và Bond (1998), kết quả ướclượng của phương pháp GMM dạng sai phân sẽ có thể kém hiệu quả bởi vì các dữ liệu quákhứ được lấy dưới dạng sai phân sẽ chứa ít thông tin để dự báo sự thay đổi trong tương lai.Để tăng tính hiệu quả, Arellano và Bover (1995) và Blundell và Bond (1998) phát triển mộtphương pháp tiếp cận GMM mới, trong đó tiến hành thực hiện các hồi quy trên một hệ phươngtrình gồm có phương trình dạng sai phân và phương trình dạng gốc Phương pháp ước lượngGMM hệ thống sẽ sử dụng các biến công cụ chính là các biến trễ có sẵn trong các phươngtrìnhsaiphânvàphươngtrìnhdạnggốc.

Một điểm cần lưu ý là với các phương trình đề xuất khi đưa vào các biến trễ của biếnphụ thuộc thì các ước lượng OLS/GLS sẽ bị chệch do vấn đề nội sinh Hơn nữa, có một vấnđề quan trọng có thể phát sinh khi thực hiện ước lượng các phương trình bằng các phươngpháp tuyến tính cổ điển Đó là các biến giải thích trong phương trình có thể được xem là nộisinh,bởivìcóthểtồntạimốiquanhệnhânquảtiềmnănggiữacácbiếngiảithíchvàcácbiếnđượcgiảithích.Vi ệchồiquymôhìnhcócácbiếnnộisinhcóthểlàmsailệchkếtquảnghiêncứu. Để gia tăng tính hiệu quả của ước lượng, nghiên cứu áp dụng GMM hai bước vì sự kếthợpnàysẽchokếtquảtốthơnmộtbướcnếuxảyratươngquanchuỗihoặcphươngsaisaisốthay đổi ở các thành phần chuỗi Theo Windmeijer (2005), GMM hai bước sẽ sử dụng phươngpháp điều chỉnh ma trận phương sai – hiệp phương sai Trên Stata, nghiên cứu thực hiện cácthủ tục kiểm định căn cứ theo cú pháp đề xuất bởi Roodman (2009) thông qua câu lệnh“xtabond2”.

Tóm lại, ước lượng GMM hệ thống sẽ thích hợp sử dụng trong các trường hợp: (i) Dữliệubảngcóthờigiannghiêncứunhỏvớisốlượngđốitượngnghiêncứulớn(rấtnhiềuquansát với ít mốc thời gian); (ii) Mô hình dạng bảng động động, trong đó biến trễ của biến phụthuộc làm biến giải thích trong phương trình; (iii) Các biến độc lập không phải là một biếnngoại sinh ngặt, nghĩa là chúng có thể tương quan với các phần dư (hiện tại hoặc trước đó)hoặc tồn tại biến nội sinh tiềm năng trong mô hình; (iv) Có thể xuất hiện vấn đề phương saithayđổihoặc tự tươngquan ởcácsaisốcủaphươngtrình. Để đảm bảo độ tin cậy của ước lượng GMM, nghiên cứu phải tiến hành các kiểm địnhcầnthiết.Thứnhất,kiểmđịnhHansenđểxácđịnhtínhchấtphùhợpcủabộcácbiếncôngcụđượclựachọ ntrongtrongướclượngGMM.KiểmđịnhnàycógiảthuyếtH0(nullhypothesis)là bộ các biến công cụ là phù hợp, nghĩa là chúng không tương quan với sai số của mô hìnhước lượng Thứ hai, kiểm định Arellano-Bond để xác định xem liệu mô hình có tồn tại hiệntượng tự tương quan bậc 2 hay không Kiểm định này có giả thuyết H0 là không tồn tại tựtương quan của các số dư sai phân Chúng ta cần các giá trị p-values lớn của các kiểm địnhđể qua đó không bác bỏ giả thuyết H0, đảm bảo độ tin cậy của ước lượng GMM đang ápdụng.

3.3.2 PhươngphápOLS/GLSchomô hìnhbảng tĩnh (kiểmđịnhtínhvững)

Trongtrườnghợpgiảđịnhvềmôhìnhdạngbảngđộngkhôngchínhxác,khiđómôhìnhthay thế dạng bảng tĩnh có thể được áp dụng để đảm bảo tính vững của các kết quả nghiêncứu Ý tưởng ở đây là các phát hiện sẽ là rất đáng tin cậy nếu chúng được duy trì trên cả haimô hình.Theođó,môhìnhbảngtĩnhcódạng:

Loangrowth i,t = α 0 +α 1 ×LoanCAMELS i,t–1 +α 2 ×LoanMacro t +v i +u i,t (3.14) Điểmkhácbiệtlàtrongmôhìnhbảngtĩnh,khôngchứabiếntrễcủabiếnphụthuộc.Cầnlưu ý là mô hình được trình bày đang được thể hiện dưới dạng mô hình tác động cố định(fixed effects model – FEM) Ở đó nó có xem xét đặc điểm của chuỗi dữ liệu theo đơn vịkhônggian,tứclàtínhđặcthùriêngcủatừngngânhàngtrongmẫudữliệu.Dođógiátrịv i sẽthay đổi theo từng đối tượng nhưng hệ số độ dốc vẫn được giả định là hằng số cho tất cả cácchủthể.Thuậtngữ“cáctácđộngcốđịnh”là vìmỗihệsốchặn(củamỗingânhàng),mặcdùkhác nhau giữa các hệ số chặn của những ngân hàng khác nhau, nhưng không thay đổi quathờigian,nghĩalàcốđịnhquathờigian.

Chúng ta có thể thực hiện kiểm định để xem mô hình tác động cố định FEM có tốt hơnmô hình dữ liệu gộp OLS hay không Vì mô hình dữ liệu gộp OLS bỏ qua các ảnh hưởngkhông đồng nhất mà chúng được đưa vào tính toán trong mô hình các tác động cố định, nênmôhìnhdữliệugộplàmộtphiênbản“bịràngbuộc”(restrictedversion)củamôhìnhcáctácđộng cố định (nếu không tồn tại đặc tính riêng biệt của chủ thể thì FEM tương tự mô hìnhgộpOLS).Vìthế,chúngtacóthểsửdụngkiểmđịnhFbịràngbuộc(restrictedFtest)đểkiểmđịnhxemliệukhô ngcókhácbiệtgiữacácchủthểvàmôhìnhPooledlàmôhìnhphùhợphaykhông.MôhìnhFEMđượcướclượn gbởiphươngphápOLS.

Trong mô hình đang xem xét, nếu nhưv i không có tương quan với các biến giải thích,chúngtacóthểgộpv i vàu i,t lạicùngnhau,vìkhiđómôhìnhkhôngxuấthiệnvấnđềnộisinh.Nhưvậy,hạng nhiễugộpmớicóhaithànhphần:mộtlàthànhphầnnhiễuđặcthùcủachủthểngânhàng v à ha i làthành ph ầ n nhiễu k ế t hợ p g i ữ a chủ t h ể c h é o v à c h u ỗ i thờ i g ia n L ú c n à y ta sẽ có mô hình tác động ngẫu hiên (random effects model – REM) REM được ước lượngbằngphươngphápGLS.KiểmđịnhHausmansẽchothấyliệuhạngnhiễugộpcótươngquanvớicácbiế ngiảithíchhaykhông–nghĩalàliệuREMcóphảilàmôhìnhphùhợphơnsovớimô hìnhFEMhaykhông. Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình tác động cố định FEM vàtác động ngẫu nhiên REM Giả thuyết H0 cho rằng không có sự tương quan giữa sai số đặctrưnggiữacácchủthểvớicácbiếngiảithíchtrongmôhình,lúcnàymôhìnhREMđượcủnghộ Trong trường hợp giả thuyết H0 bị bác bỏ thì mô hình tác động cố định FEM là phù hợphơnsovớimôhìnhtácđộngngẫunhiênREM.Ngượclại,nếuchưacóđủbằngchứngđểbácbỏgiảthuyếtH 0nghĩalàkhôngbácbỏđượcsựtươngquangiữasaisốvàcácbiếngiảithíchthì mô hình tác động cố định FEM không còn phù hợp và theo đó thì mô hình tác động ngẫunhiênREMsẽưutiênđượcsử dụng.

VớimôhìnhFEMhayREM,cáckhuyếttậtphổbiến màcóthểxửlý đượcbaogồmđacộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Trong đó, để thu được các kết quảvững trước những ảnh hưởng của phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, luận án ápdụngthủtụckiểmđịnhcủaHoechle(2007)bằngcâulệnh“xtscc”trênStata.Câulệnhnàycóthểgiảiquyếtđ ượccác khuyếttậtvừanêubằngcáchchạyhồiquyvớicácsaisốchuẩnđượcđiềuchỉnhDriscoll-Kraay(Driscoll-Kraaycorrectedstandarderrors).

Dữliệunghiêncứu

7đến2019 Nghiên cứukhông xétđến cácngân hànghoặcchi nhánhngânhàngcó100%vốnnướcngoài,bởinhómngânhàngnàycóquymônhỏ,tỷtrọngkhôngđ ángkểvàđặcbiệtlàcôngbốkhôngđầy đủthôngtin.Mốc2007đượcchọnvìđây làthờiđiểmmàquyđịnhvềbáocáotàichínhcủacácNHTMViệtNamđượccơquanquảnlýbanhànhmới, nâng cấp theo chuẩn quốc tế và yêu cầu chế độ báo cáo chi tiết, minh bạch cùng những giámsátsátsaotrongquátrìnhthựchiện.Tấtcảcácngânhàngđápứngcácđiềukiệnvừanêuđư ợcđưavàomẫunghiêncứu,khôngphânbiệtngânhàngniêmyếthaykhôngniêmyếtđểphảnánhtổngt hểtìnhhìnhthịtrườngngânhàngcủaViệtNam.Điềunàytránhnhữngyếutốthiênlệchgiốngnhưnhữngnghi êncứutrướcđâychỉkhaithácbộ dữliệucủacácngânhàngniêmyếthaycácngânhàngcóquymôlớn(Dahirvàcộngsự2018;Rouletvàcộngsự 2018).Saukhixemxéttấtcảcácyếutố,mẫunghiêncứubaogồm31ngânhàng(baogồm4NHTMnh ànướcvà27NHTMngoàinhànước)vớitốiđa384quansát,tạothànhmộtbộdữliệubảngkhôngcânbằng.

Mẫunghiêncứubaogồmcácngânhàngchiếmhơn95%tổngtàisản củatoàn ngành,trongkhi đósốlượngquansátthu thậpđượccũng hoàntoànđủđểđảmbảochođộtincậycủacácướclượnghồiquyvớihệthốngngânhàngViệtNam.Đểl oạibỏtácđộngcủacácgiátrịngoạilai(outliers),nghiêncứutiếnhànhthaythế(winsorize)cácbiếntheobộkhung

CAMELSđượcxâydựngtừbộdữliệuthuthậpởmức2.5%và97.5%.Ngoài racácdữliệuvềkinhtếvĩ mônhưtăngtrưởngGDPvàlạmphát đượcthuthậptừWDI.

Trongchươngnày,luậnánđãxâydựngcácbiếnđạidiệnchocácđặcđiểmnộitạingânhàngtheoCAMELS đểquađókhảosáttácđộngcủanhữngbiếnnàyđếnbiếnphụthuộclàtăngtrưởngchovayngânhàng. CơsởlựachọncácbiếntheoCAMELScăncứvàocáctàiliệuthựcnghiệmhiệncókhảosátcácnh ântốcóliênquan.Vớinỗlựctiếpcậntốiđa,vớicùng một đặc điểm nội tại có thể có nhiều hơn một biến được sử dụng để đảm bảo tính vữngcủakếtquảnghiêncứu(vídụchấtlượngtàisản,hiệuquảquảnlý,thanhkhoảnvàlợinhuận).Cácbiếnphântí chđượckếthợpđưavàomôhìnhbảngđộng,phùhợpvớihầuhếtcácnghiêncứuhiệncóvềhànhvich ovayngânhàng,trongđócụthểtăngtrưởngchovaykỳtrướccóthểgiảithíchchotăngtrưởngchovayk ỳsau.PhươngphápGMMhệthốnghaibướcđượcsửdụng đểướclượngmôhìnhđềxuất.Ngoàira,đểđảmbảo cácpháthiệnlà đáng tincậyvàvững(robust)bấtkểdạngmôhìnhhồiquynào,luậnáncònápdụngthêmmôhìnhhồiquy bảngtĩnhvàướclượngchúngbằngphươngphápOLS/GLSphùhợpkhidạngmôhình làtácđộngcốđịnhhayngẫunhiêntươngứng.

Luậnáncũngđãtrìnhbàychitiếtcáchthuthậpdữliệutừcácnguồnkhácnhaunhưbáocáo tài chính ngân hàng hay từ cơ quan của Ngân hàng Thế giới, qua đó đảm bảo mức độ tincậy của nguồn số liệu Hơn thế nữa, việc mô tả chi tiết cách thu thập và sau đó xử lý dữ liệulàcơsởđểcácnghiêncứuvềsaucóthểmôphỏngvàtìmrapháthiệntươngtự.

Đánh giáhệthống ngânhàngViệtNamthôngquabộkhungCAMELS

Ngành ngân hàng Việt Nam đã trải qua thời kỳ tăng trưởng tín dụng nhanh chóng suốthơn thập kỷ qua Sau khi Việt Nam gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới (World TradeOrganization – WTO) vào năm 2007, nhiều rào cản kinh doanh đã được nới lỏng theo tiêuchuẩn quốc tế Từ đây, sự gia nhập thị trường ngân hàng từ các nhà đầu tư nước ngoài đãkhiếnchongànhngânhàngViệtNambướcsanggiaiđoạnpháttriểnmới.Sốlượng,quymô,mạnglướicá cngânhàngtănglênnhanhchóng,vớisựthamgiangàycàngnhiềucủakhốitưnhâncảtrongvàngoàinước.C hođếnngày31tháng12năm2019,ngànhngânhàngcủaViệtNam gồm có 4 NHTM nhà nước, 31 NHTM cổ phần, 50 chi nhánh ngân hàng nước ngoài, 2ngân hàng liên doanh, và 9 ngân hàng nước ngoài Trong khi các NHTM nhà nước từ lâu đãđóng vai trò đầu tàu trong lĩnh vực ngân hàng, các NHTM cổ phần gần đây đã bắt đầu đạtđược những thị phần lớn hơn Thị phần của các NHTM nhà nước trong hệ thống ngân hàngđãgiảmdần,mặcdùvậychúngvẫnchiếmgầnmộtnửasốdư nợtrongnềnkinhtế.

Việctiếpcậntàichínhlà yếutốgâykhókhănnhấtchocácdoanhnghiệptạiViệtNam.Đặc biệt, các doanh nghiệp vừa và nhỏ của Việt Nam đã phải đối mặt với những hạn chế lớnvềtàichính.Sứcépvề nhucầutàitrợvốntrongnhữngnămvừaqualuônđặtlênvaicủacáchệ thống NHTM Mặc dù gặp khó khăn trong việc tiếp cận tài chính, các doanh nghiệp ViệtNam đã phát triển rất nhanh trong thời gian nhờ vào sự phát triển của thị trường ngân hàng.Do đó, có thể nói hệ thống ngân hàng tại Việt Nam luôn chiếm một vị thế quan trọng trongnềnkinhtế.

4.1.2 Đánh giá hệ thống ngân hàng Việt Nam với thống kê mô tả của các biếnnghiên cứu

Nội dung mục này mô tả sự phát triển của các chỉ số đánh giá đặc điểm nội tại theoCAMELS tại hệ thống ngân hàng Việt Nam và đưa ra những phân tích dựa trên các chỉ sốnày để cho thấy chúng có thể hữu ích như thế nào để xác định tình hình ngành ngân hàng ởViệtNam.Trướchết,thốngkêmôtảcácbiếnnghiêncứuđượctrình bàytrong Bảng4.1.

Biến Sốquansát Trungbình Độlệchchuẩn Giátrịnhỏnhất Giátrịlớnnhất

Ghichú:Mẫunghiêncứuchogiaiđoạn2007–2019,baogồm31ngânhàngthươngmạiViệtNam.Tấtcảcácbiếnđược thểhiệnbằngtỷlệphầntrăm

Kể từ sau khi gia nhập WTO, thị trường ngân hàng Việt Nam đã ngay lập tức cho thấysựtăngtrưởngnóng.QuansátHình4.1,cóthểthấytỷlệtăngtrưởngchovayđạtmứcrấtcaovào năm 2007, ở mức trung bình hơn 100% theo khảo sát tại nhóm các ngân hàng trong mẫunghiên cứu Tốc độ tăng trưởng quá nóng như vậy khiến cơ quan điều hành không khỏi longại, bởi hệ lụy của nó là cung tiền trong lưu thông tiếp tục tăng, đẩy lạm phát lên cao, vàchất lượng tài sản bị ảnh hưởng xấu Những lo ngại này đã khiến các nhà điều hành chínhsách có những điều chỉnh trong năm 2008 Cộng với ảnh hưởng từ khủng hoảng tài chínhtoàn cầu năm 2008, kết quả làm cho tăng trưởng cho vay thời điểm cuối năm này giảm đángkểsovớicùngkỳ.

Bước sang năm 2009, xuất phát từ chủ trương của Chính phủ nhằm thực hiện các góikích cầu, hỗ trợ lãi suất đối với doanh nghiệp để thúc đẩy kinh tế, tăng trưởng cho vay củangân hàng bắt đầu tăng mạnh trở lại Trong bối cảnh này, tăng trưởng ở mức cao tiềm ẩnnhiều lo ngại hơn khi dòng vốn liên tục được giải ngân vào các lĩnh vực rủi ro cao như kinhdoanhchứngkhoán,bấtđộngsản.

Giai đoạn từ năm 2010 đến 2011, tăng trưởng cho vay giảm mạnh do NHNN thực thichínhsáchtiềntệthắtchặt,thanhkhoảnhệthốngtrởnênkhókhănvàmộtsốngânhàngchưa

2007200820092010201120122013201420152016201720182019 chấphànhnghiêmcácquyđịnhcủaNHNNnênđượcgiaochỉtiêutăngtrưởngtíndụngthấp.Hơnnữa,rủirođ ãthựcsựbộclộtronggiaiđoạnnàynhưlàhệquảcủaquátrìnhtăngtrưởngnóng trước đó Kết quả tăng trưởng cho vay năm

2011 rơi xuống mức thấp nhất trong giaiđoạnkhảosáttừ 2007đến2019.

Kể từ năm 2012, NHNN đã phối hợp đồng bộ các công cụ chính sách tiền tệ, trong đóđã đề ra cụ thể và quyết tâm triển khai chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng cả năm cho từng ngânhàng Nỗ lực từ nhiều phía khiến cho mặt bằng lãi suất được giữ ổn định, một số ngân hàngđãgiảmlãisuấtchovayđểhỗtrợdoanhnghiệp.Cơcấutíndụnggiaiđoạnnàydiễnbiếntíchcực theo hướng mở rộng tăng trưởng cho vay phải đi đôi với an toàn, tập trung chủ yếu cholĩnh vực sản xuất kinh doanh Trong khi đó vốn giải ngân đối với các lĩnh vực tiềm ẩn nhiềurủi ro được giới hạn lại Kết quả là tăng trưởng cho vay duy trì ở mức tương đối ổn định từnăm2012đến2019.

Tại Việt Nam, sau khi hoàn tất “Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng” giaiđoạn2011−2015(Đềán254),hệthốngngânhàngđãkhôngchỉvượtquakhókhăn,ngă n chặn nguy cơ đổ vỡ hệ thống mà còn đạt được những kết quả đáng khích lệ về kiểm soát antoànvốn.Cùngvớiđó,vấnđềvềquảntrịrủirongânhàngluônđượcđềcaovàtrởthànhmốiquantâmlớn,trư ớchết làchobảnthâncácngânhàngvàbêncạnhđó làcáccơquanquảnlýcủa Nhà nước NHNN Việt Nam đã chọn 10 ngân hàng để áp dụng thí điểm Basel II từ năm2013vàkếhoạchbanđầulàđếnnăm2018,cả10ngânhàngsẽhoànthànhviệcthíđiểmnàyvàsauđódựk iếnsẽmởrộngápdụngBaselIIvớicácngânhàngcònlạitrongtoànhệthống.Tuy nhiên đến hết năm 2018, chỉ có một vài ngân hàng hoàn thành nhiệm vụ Đặt trong bốicảnh hệ thống ngân hàng ở nhiều nước trên thế giới đã áp dụng các chỉ dẫn mới Basel III, cóthểthấyđốivớimộthệthốngngânhàngđangtrênlộtrìnhpháttriểnnhưcủaViệtNam,việcáp dụng các chuẩn mực an toàn vốn theo chuẩn quốc tế hiện đại gặp nhiều thách thức và cầnthời gian để tiếp cận Trước xu thế hội nhập và cạnh tranh gay gắt trong thị trường tài chínhquốc tế, việc từng bước thích nghi với các yêu cầu nâng cao mức độ an toàn vốn là cấp thiếtđể vừa hỗ trợ mở rộng kinh doanh, vừa giảm thiểu rủi ro cho các ngân hàng Nâng cao quymô an toàn vốn tại các ngân hàng Việt Nam là vấn đề rất đáng được quan tâm bởi chính cácngânhàngvàcơquanquảnlý.

Tỷlệvốnchủsởhữutrungbìnhcủahệthốngngânhàngtrongcảgiaiđoạnlà10,009%.Nhìnchung,Hình4.2ch othấytỷlệvốnchủsởhữucủacácngânhàngViệtNamcóxuhướnggiảmtronggiaiđoạnkhảosáttừnăm2007đế nnăm2019.Mặcdùyêucầutăngvốnlàrấtcấpthiết trong giai đoạn này, nhưng có thể nói đây là một thử thách rất lớn cho toàn hệ thốngngânhàng.Tốcđộtăngvốnkhôngtheokịptốcđộcácngânhàngmởrộngquymôtàisảncủamình Đặc biệt, tỷ lệ vốn thấp tập trung vào các NHTM nhà nước do sự khó khăn trong việctăng vốn khi có nhiều ràng buộc trong vấn đề duy trì tỷ lệ nắm giữ vốn của nhà nước Tuynhiên, các ngân hàng này lại có thể hưởng các cơ chế riêng từ Chính phủ và do đó hiệu suấtkinhdoanhcũngnhư sứckhỏe của họcóthểkhôngbịảnhhưởng.

Một chỉ tiêu khác được các ngân hàng chú trọng trong vấn đề đảm bảo an toàn vốn làhệ số an toàn vốn CAR Hệ số này được xây dựng dựa trên các tài sản có rủi ro và quy môvốntựcó.Tuynhiên,trênthịtrườngchỉcómộtsốngânhàngcôngkhaichỉsốnày.Theoghinhận của Ngân hàng Thế giới (2019), tất cả các ngân hàng Việt Nam tính đến 2018 đều đảmbảo duy trì hệ số an toàn vốn trên mức 9% Tuy nhiên có thể thấy đây chỉ là hệ số được tínhtoán dựa trên Chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS), thực tế có khác biệt khá lớn với chuẩnmựckếtoánquốctế(IFRS)vàtừđó,nếuđánhgiálạihệsốCARtạiViệtNamtheochuẩn

2007200820092010201120122013201420152016201720182019 mực kế toán quốc tế thì sẽ có một sự sai lệch khá xa mà có thể làm cho mốc 9% không đượcđảmbảo.

Hình 4.2 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của các NHTM Việt Nam giai đoạn2007–2019 Chấtlượngtàisản

Trước tình hình tăng trưởng nóng trong hoạt động ngân hàng giai đoạn trước đó, chấtlượngtàisảncủacácngânhàngViệtNambắtđầugiảmsútrõrệttừnăm2007đếnnăm2012.Nói cách khác, thông qua giá trị trích lập dự phòng và tỷ lệ nợ xấu, chất lượng tài sản ngânhàng giảm xuống mức thấp nhất vào năm 2012 khi mà hai chỉ tiêu đánh giá rủi ro tín dụngtrong Hình 4.3 tăng chạm đỉnh Khi tình hình kinh tế vĩ mô xấu đi do ảnh hưởng của suythoái, hoạt động sản xuất kinh doanh trì trệ, một số ngành nghề đặc biệt là các ngành có rủirogặprấtnhiềukhókhăn,thìcũnglàlúcmàchấtlượngtàisảnnằmngoàitầmkiểmsoátcủacácngân hàng. Để xử lý nợ xấu, một bước tiến quan trọng của hệ thống ngân hàng là NHNN thành lậpCôngtyQuảnlýtàisảnViệtNam(VAMC)vàotháng7năm2013.Kểtừthờiđiểmnày,nợ

Dự phòng rủi ro (%) Tỷ lệ nợ xấu (%) xấu của ngân hàng cũng đã bắt đầu giảm liên tục và đáng kể từ năm 2012 đến 2015 (Hình4.3).VAMCtheođóđãmualạikhoảng310.000tỷđồng(tươngđươngkhoảng13,5tỷUSD)nợxấutí nhđếncuốinăm2017,thôngquaviệcpháthànhtráiphiếuđặcbiệt.ViệcchuyểncáckhoảnnợxấunàysangVA MCđóngmộtvaitròquantrọngtrongviệcgiảmtỷlệnợxấutrênbảngcânđốikếtoáncủacácngânhàng,mặc dùcáchtiếpcậnnàykhônghàmýviệcxửlýnợxấu triệt để và hiệu quả trong hệ thống Đã có một số sáng kiến hỗ trợ VAMC trong việc xửlýnợxấunhanhhơn,chẳnghạnnhưquyđịnh vềcơchếgiátrịthịtrườnghợplýđốivớiviệcmuanợxấucủaVAMC(tứclàVAMCpháthànhtráiphiếuvàmua nợxấubằngtiềnthuđượctừ trái phiếu và tiền mặt của chính họ), cho phép VAMC linh hoạt hơn trong việc xử lý nợxấu Tuy nhiên, trong thực tế và cho đến gần đây, không có nhiều giải pháp sử dụng cơ chếnày.

Nghị quyết 42 được ban hành vào tháng 5 năm 2017 với nhiều quy định mới cho phépcác cơ quan chức năng xử lý nợ xấu ở Việt Nam một cách có hệ thống và hiệu quả hơn.Gầnđây,Luậtcáctổchứctíndụngđãđượcsửađổivàotháng11năm2017đểchophépNHNN

Hiệu quả quản lý chi phí

2007200820092010201120122013201420152016201720182019 Chi phí ngoài lãi/Doanh thu (%) Chi phí hoạt động/Tài sản (%) xửlýcácTCTD yếukém.Từthờiđiểmnàyđếnhếtnăm2019,chấtlượngtàisảnđượckiểmsoátvàduytrìởmứcổnđịnh.

Trong cả giai đoạn nghiên cứu từ năm 2007 đến 2009, hiệu quả chi phí trung bình củatoàn hệ thống ngân hàng đánh giá bằng tỷ lệ chi phí ngoài lãi trên doanh thu là 21,440% vàtỷlệchiphíhoạtđộngtrêntàisảnlà1,730%.Điềunàychobiếtđểtạora100đồngdoanhthuhay quản lý 100 đồng tài sản thì các NHTM Việt Nam lần lượt phải bỏ ra hơn 21 đồng chiphíngoàilãivàchưađến2đồngchiphíhoạtđộng.QuansátHình4.4,cóthểthấybiếnđộngcủa tỷ lệ chi phí ngoài lãi đã dao động lớn hơn nhiều so với mức độ dao động của tỷ lệ chiphí hoạt động, hàm ý khả năng quản lý chi phí tính trên đơn vị tài sản của ngân hàng khôngcónhiềuthayđổi(cụ thểdaođộngtừ1.5%đến1.9%hàngnăm).

Tập trung vào hiệu quả quản lý chi phí tính theo tỷ lệ chi phí ngoài lãi trên doanh thu,từ năm

2012 trở đi, các NHTM Việt Nam đã cho thấy sự giảm sút rõ nét trong vấn đề tiếtkiệmchiphíđểgiatănghiệuquảquảnlý.Nguyênnhâncóthểlàdogiaiđoạnnàycảhệthống

ROE (%) NIM (%) ROA (%) ngân hàng đã phải tập trung toàn lực vào các vấn đề quan trọng mang tính chiến lược theođịnh hướng cải cách toàn diện các ngân hàng mà Chính phủ đã đề ra Để có thể đáp ứng yêucầuđặtra,cácNHTMchấpnhậnbỏranhiềunguồnlựchơnchocôngtácquảnlý.Khinhữngtínhiệukhảqu anbướcđầuđãxuấthiện,hiệuquảquảnlýcủangânhàngchothấysựcảithiệnkể từ năm 2015 khi tỷ lệ chi phí ngoài lãi trên doanh thu đã theo đà giảm, kéo dài đến năm2019.

Giá trị trung bình lợi nhuận của 31 ngân hàng được khảo sát trong cả giai đoạn là 0,933%(ROA), 9,968% (ROE) và 5,491% (NIM) Chỉ tiêu lợi nhuận trên tài sản ROA và lợi nhuậntrênvốnchủsởhữuROEđãchothấycácngânhàngViệtNamcóhiệusuấtkinhdoanhgiảmliêntụctừ năm2009trướckhi đạt mứckémnhấttrongnăm2015(Hình4.5).

Phântíchtươngquangiữa các biếnnghiêncứu

Hệ số tương quan giải thích mối quan hệ giữa hai biến được xem xét Mối tương quangiữacácbiếncóthểthayđổitừ–1(tươngquanâmtuyệtđối)đến+1(tươngquandươngtuyệtđối) Giá trị 0 có nghĩa là không có mối tương quan giữa các biến, chỉ ra rằng sự dao độngtrong giá trị của biến này hoàn toàn độc lập với sự dao động của biến còn lại Để có một môhình hồi quy hiệu quả, tất cả các giá trị tương quan giữa các biến giải thích cần phải nhỏ hơn0,80 Nếu có giá trị tương quan trên 0,80, điều này có nghĩa là mô hình mắc phải vấn đề đacộng tuyến (Studenmund, 2005) Đa cộng tuyến có thể ảnh hưởng đến mô hình nghiên cứunhưsau:

 Các ước lượng hệ số có thể biến động mạnh dựa trên các biến giải thích khác trong môhình.Cáchệsốước lượngtrởnênrấtnhạycảmvớinhữngthayđổinhỏtrongmôhình.

 Đa cộng tuyến còn làm giảm độ chính xác của các hệ số ước lượng, làm suy yếu sứcmạnh thống kê của mô hình hồi quy Các giá trị thống kê p-value có thể không còn tincậyđểlàmcơsởxácđịnhcácbiếngiảithíchcóýnghĩathốngkê.

Tă ng trư ởn gk in htế

Kh eh ởtà isả n– nợ (S)

Tà isả n tha nh kh oả n(

D ựp hò ng rủi ro (A )

Vố nc hủ sở hữ u(

Tă ng trư ởn gc ho va y

Phântíchtươngquantrongmatrậnnàytrướchếtlàđểchứngminhliệucókhảnăngcóvấn đề về đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy hay không Quan sát hệ số tương quan giữahaibiếngiảithíchđolườnghaikhíacạnhxemxétkhácnhau,kếtquảchỉrarằnghệsốtươngquan đều là rất thấp, cách rất xa mức 0,8 Điều này ngụ ý rằng ảnh hưởng của đa cộng tuyếntrongcác ước lượnghồiquylàkhôngđángkể. Hơnnữa,matrậnhệsốtươngquancònchothấymứcđộtươngquangiữacácbiếnđánhgiá cùng một đặc điểm CAMELS được khảo sát Với các biến có tương quan cao (ví dụ giữaROA và ROE, giữa tỷ lệ nợ xấu và dự phòng rủi ro), kết quả phân tích cho thấy việc luận ánlựa chọn áp dụng các biến này làm các biến thay thế để đánh giá cùng một đặc điểm là phùhợp Với các biến có tương quan thấp (ví dụ giữa tài sản thanh khoản và tỷ lệ cho vay trêntiền gửi để đánh giá thanh khoản ngân hàng), việc áp dụng đồng thời hai biến củng cố nhậnđịnhrằngnếukếtquảhồiquyđemlạicáckếtluậngiốngnhau,chứngtỏkhiđócácpháthiệnđược tìm thấy là rất đáng tin cậy Ngược lại, các kết quả hồi quy sẽ là rất nhạy cảm với thanđođược lựa chọnvàgiảmđitínhvữngcủanghiêncứu.

Saucùng,nhìnvàohệsốtươngquangiữabiếnphụthuộclàtăngtrưởngchovayvớicácbiến giải thích, có thể nhận thấy mối tương quan sơ bộ là không đáng kể Do đó, cần thiếtphải tiến hành các phép hồi quy trên các mô hình kinh tế được xây dựng, trong đó có kiểmsoátvaitròcủanhiềunhântốảnhhưởngkháccùngvớicáckỹthuậthồiquyphùhợp,đểđưaracác kếtluậnchínhxácnhất.

Kếtquảước lượngvàthảoluận

Trongmụcnày,luậnántrìnhbàykếtquảhồiquykhảosátcácnhântốtácđộngđếntăngtrưởngchovaycủacác NHTMViệtNam.Nhưđãthảoluậntrongchươngtrước,cáchồiquybướcđầusẽđượcthựchiệnchotừngn hântốCAMELSđượckhảosát,trongđócókiểmsoátmôitrườngkinhtếvĩmô.Sauđóđầyđủtấtcảcácnhâ ntốCAMELSđượcđưavàocùngmôhình để khẳng định lại kết quả trước đó cũng như đảm bảo khả năng giải thích tốt nhất chomô hình hồi quy Sự nhất quán giữa các kết quả theo quy trình khảo sát này sẽ đảm bảo độtincậychocácpháthiện. Để đảm bảo sự phù hợp của ước lượng GMM trên mô hình bảng động, cần thiết phảixem xét kết quả của các kiểm định về sự phù hợp của biến công cụ, sự không tồn tại của tựtươngquanbậc 2 vàýnghĩa thốngkêcủabiếntrễbiếnphụthuộc:

 Thứnhất,tấtcảcáckếtquảkiểmđịnhHansenđểxácđịnhtínhchấtphùhợpcủabộcácbiếncôngcụđư ợclựachọntrongướclượngGMMđềucógiátrịp-valuelớn(lớnhơn mức ý nghĩa chuẩn 5%) Kiểm định này có giả thuyết H0 là bộ các biến công cụ là phùhợp, nghĩa là chúng không tương quan với sai số của mô hình ước lượng Do đó, kếtquảướclượngchỉrarằngnghiêncứukhôngthểbácbỏgiảthuyếtH0,haynóicáchkhácmô hìnhđượclựachọncóbộcácbiếncôngcụđượcsử dụnglàphùhợp.

 Thứhai,kếtquảkiểmđịnhArellano-Bondđểxácđịnhxemliệumôhìnhcótồntạihiệntượng tự tương quan đã chỉ ra giá trị p-value nhỏ (thấp hơn mức ý nghĩa 5%) với kiểmđịnh tự tương quan bậc 1 (AR(1)) và giá trị p-value lớn (lớn hơn mức ý nghĩa 5%) vớikiểmđịnhtựtươngquanbậc2(AR(2)).KiểmđịnhtựtươngquanArellano-Bondcógiảthuyết H0 là không tồn tại tự tương quan của các số dư sai phân Do đó, kết quả kiểmđịnh qua đó không thể bác bỏ giả thuyết H0 trong trường hợp của kiểm định tự tươngquanbậc2,haynóicáchkháclàkhôngtồntại tự tươngquanbậc2.

 Thứba,cáckếtquảhồi quyđềuchothấyhệsốướclượngcóýnghĩathốngkêcủabiếntrễbiếnphụthuộc,quađóxácnhậnhành vichovaycủangânhàngbịchiphốibởichínhnótrongquákhứ.Điềunàyủnghộcáchtiếpcậndạngmô hìnhbảngđộngmàtácgiảđãápdụngchonghiêncứunày.

Nhưvậy,cáckếtquảhồiquytrênmôhìnhbảngđộngbằngphươngphápGMMhệthốnglà phù hợp và được kỳ vọng có thể mang lại các phát hiện đáng tin cậy cho thị trường ngânhàngViệtNam.

Kết quả ước lượng về tác động của vốn ngân hàng đến tăng trưởng cho vay của cácNHTMViệt Nam được trình bày ở Bảng 4.3 (cột 1) Trong mô hình hồi quy, các nhân tố vĩmô đã được kiểm soát Kết quả hồi quy cho thấy một mối tương quan dương và có ý nghĩathốngkêởmức1%củathangđotỷlệvốnchủsởhữuvớităngtrưởngchovaycủangânhàng.Kếtquảnà ychỉrarằngcácngânhàngvớitỷlệvốncaohơncóxuhướngmởrộnghoạtđộngchovaynhiềuhơncácngân hàngvớitỷlệvốnthấphơn.Cụthểhơn,hệsốướclượngđãchothấy nếu tỷ lệ vốn chủ sở hữu ngân hàngtăngmột điểm phần trăm thì tăng trưởng cho vaycủa ngân hàng có thểcải thiện1,338 điểm phần trăm.Bên cạnh ý nghĩa thống kê, mức tăngnàycũnghoàntoànphùhợpvềmặtýnghĩakinhtế.

Ghichú:Biếnphụthuộclàtỷlệtăngtrưởngchovay.Saisốchuẩnđượctrìnhbàytrongdấungoặc đơn *, ** và *** chỉ ra các mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5% và 1% Các kiểm định tính hợp lệcủaướclượngGMMđượctrìnhbàyvớip-values.

Phát hiện này ủng hộ quan điểm nâng cao quy mô vốn ngân hàng để hỗ trợ hoạt độngchovayvàđồngthờicũngtươngđồngvớirấtnhiềunghiêncứuthựcnghiệmkhácđượcthựchiện trước đó, mặc dù thị trường được khảo sát và cách tiếp cận có thể là không như nhau(Bernanke và Lown 1991; Furlong 1992;Hancock và Wilcox 1994; Košak và cộng sự 2015;Kim và Sohn 2017) Hệ số vốn cao tại các ngân hàng sẽ đóng vai trò nòng cốt trong việc cấptín dụng, giúp thúc đẩy hoạt động sản xuất kinh doanh và tăng trưởng kinh tế Có một số cơchếđểlýgiảihợplýchopháthiệnnày:

 Vềmặtlýluận,hệsốvốncaohơnđượcxemlàbộđệmtốtđểquađócảithiệnkhảnănghấpthụrủirocho ngânhàng,làmgiảmnhữngtổnthấtđedoạđếnkhảnăngduytrìhoạtđộng của ngân hàng, giúp ngân hàng có thể chống chịu được các tình huống khó khăntài chính tạm thời và tiếp tục mở rộng kinh doanh (Repullo 2004; Coval và Thakor2005) Hơn thế nữa, các ngân hàng có nhiều vốn chủ sở hữu có xu hướng tự tin và sẵnsàngchấpnhậnrủironhiềuhơncácngânhàngcóbộđệmvốnnhỏ,kếtquảlàcácngânhàng này có thể sẵn sàng tăng khối lượng vốn giải ngân ra nền kinh tế với tốc độ lớnhơn(Thakor2005).

 VớimộtthịtrườngngânhàngđangtronggiaiđoạnpháttriểnnhưViệtNam,Chínhphủđã ban hành các biện pháp kiểm soát tăng trưởng tín dụng rất chặt chẽ đối với các ngânhàng và mức độ an toàn vốn là một tiêu chí quan trọng để cơ quan quản lý xem xét chỉđịnhgiớihạnmởrộngchovaychotừngngânhàng.Vớibảnthâncácngânhàng,khiđãđáp ứng các yêu cầu về vốn thì họ đã được trang bị tấm đệm tốt và qua đó được cấpphép mở rộng kinh doanh nhiều hơn. Trong bối cảnh hệ thống ngân hàng Việt Namđang xoay xở để triển khai các tiêu chuẩn về an toàn vốn của Basel II, kết quả này córất nhiều hàm ý quan trọng về mặt thực tiễn, nêu bật lên tầm quan trọng của việc trangbị bộ đệm vốn ngân hàng thích hợp để giải quyết vấn đề về chiến lược kinh doanh vàtăngtrưởng.

4.3.2 Tácđộng củachấtlượng tàisảnđếntăng trưởng chovay

Kết quả ước lượng về tác động của chất lượng tài sản đến tăng trưởng cho vay tại cácNHTM Việt Nam được trình bày ở Bảng 4.3 (cột 2 và 3) Hai biến tỷ lệ trích lập dự phòngrủirotíndụngvàtỷlệnợxấuđượcsửdụngtrongcáchồiquy.Cáckếtquảhồiquynhấtquánvà phù hợp với dự đoán đã được chỉ ra Cụ thể, hệ số hồi quy của cả hai biến tỷ lệ trích lậpdự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu đều âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Tươngquan với mức ý nghĩa này cho thấy rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều đến tăng trưởngcho vay, hay nói cách khác, tác động của chất lượng tài sản đến tăng trưởng cho vay là cùngchiều Các ngân hàng có chất lượng tài sản tốt hơn (tức có rủi ro tín dụng thấp hơn) có xuhướng mở rộng cho vay nhanh hơn các ngân hàng sở hữu danh mục tài sản với chất lượngthấphơn.

Xemxétđộlớncủacáctácđộng,cáccơchếcụthểđượcrútratừcáchệsốhồiquynhưsau (i) Sựgiảmsút rủi ro tín dụng được biểu thị bằng sự giảm đi một điểm phần trăm trongtỷlệdựphòngrủirocóthểkéotheosựgiatăng6,431điểmphầntrămcủatăngtrưởngcho vay.(ii)Sựgiảmsútrủirotíndụngđượcbiểuthịbằngsựgiảmđi mộtđiểmphầntrămtrongtỷ lệ nợ xấu có xu hướng làm cho các ngân hàng giatăng1,469 điểm phần trăm về tăngtrưởng cho vay Với các giá trị phân phối của các biến nợ xấu, trích lập dự phòng và tăngtrưởngchovaytạihệthốngngânhàngViệtNamnhưđãtrìnhbày,cóthểkhẳngđịnhcácmứcđộtácđộng vừa nêu làhoàntoàncó ý nghĩa vềmặtkinh tế.

Pháthiệnnàylàtươngđồngvớinhữnggìđượctìmthấyởcácthịtrườngkhácnhautrênthế giới trong các nghiên cứu thực nghiệm gần đây (Delis và cộng sự 2014; Aysan và Disli2019;Adesina2019).Tácđộngtiêucựccủarủirotíndụngđượcchỉratrongnghiêncứunàyđã xác nhận lại phát hiện trước đây cũng được khảo sát tại hệ thống NHTM Việt Nam tronggiai đoạn từ 2005 đến 2015, trong đó nghiên cứu này mở rộng quan sát sang cả dự phòng rủiro tín dụng được trích lập thay vì chỉ sử dụng số liệu về nợ xấu (Nguyen

2017) Như vậy, cóthể khẳng định vai trò quan trọng của chất lượng tài sản trong xác định hành vi cho vay củacác ngân hàng Việt Nam.

Cơ chế tác động có thể được giải thích thông qua các nền tảng lýluậnhiệncóvàthựctếtìnhhìnhngànhngânhàngViệtNamthời gian quanhưsau:

 Với quy trình quản trị rủi ro tín dụng chặt chẽ và xu hướng thận trọng trong chiến lượcđầutưtrongmộtngànhnghềcótínhchấtrủirocao,khicósựsụtgiảmtrongchấtlượngtài sản thì các ngân hàng buộc phải tập trung vào việc tăng cường quản trị rủi ro, tìmcách khắc phục tổn thất và cải thiện chất lượng tài sản Đối mặt với rủi ro và nguy cơmấtvốn,khiđóphươngángiatăngcấptíndụngchỉđượcxemlàthứyếuvàkhôngcònlà chiến lược ưu tiên của ngân hàng (Bernanke và Blinder 1988; Altunbas và cộng sự2010; Balgova và cộng sự 2016) Sự gia tăng rủi ro tín dụng của ngân hàng sẽ gây áplực lên vốn hay giá trị tài sản ròng của ngân hàng và qua đó làm giảm mong muốn chovay của ngân hàng Các ngân hàng theo đó kỳ vọng rằng một khi kiểm soát được rủi rotín dụng và chất lượng tài sản được cải thiện thì họ hoàn toàn có quyền mạnh dạng mởrộnghoạtđộngkinhdoanhchovay.

 Chấtlượngtàisảnsuygiảm,dựphòngrủirovànợxấulàmchodoanhthuthấpdẫnđếngiảmlợinhuậnc ủangânhànghaythualỗ.Kểcảkhôngtínhđếnảnhhưởnggiảmdoanhthu, thì các khoản chi phí cũng tăng lên hay doanh thu khác cũng giảm đi đáng kể, nóbao gồm chi phí quản lý nợ xấu tăng lên, doanh thu từ các dịch vụ khác liên quan đếnkhoản vay bị giảm xuống Việc gia tăng các khoản chi phí khiến cho lợi nhuận còn lạicũng trở nên thấp hơn so với dự tính ban đầu Do không thu hồi được các khoản chovay, nợxấulàmthuhẹpquymô vốnhaygiátrịtàisảnròngcủangânhàng,quađólàm chậm quá trình luân chuyển vốn sang người đi vay của ngân hàng Hơn nữa, rủi ro tíndụng cao còn tác động tiêu cực đến uy tín của ngân hàng, gây nên sự bất lợi trong hoạtđộng cạnh tranh với các ngân hàng khác và đặc biệt là công tác huy động vốn từ nềnkinhtế.Kếtquả lànguồnvốnhuyđộngkhôngđủđểđápứngnhucầumởrộngchovaycủangân hàng (HeidvàKruger2011).

 Tác động của chất lượng tài sản ngân hàng còn gián tiếp thông qua mối quan hệ ngânhàng - khách hàng - nền kinh tế Theo đó, chất lượng tài sản sụt giảm trước hết sẽ ảnhhưởng tới hoạt động kinh doanh ngân hàng và sau đó cũng sẽ ảnh hưởng đến sự pháttriển của nền kinh tế Nợ xấu phát sinh do khách hàng, doanh nghiệp sản xuất kinh doanhkémhiệuquảsẽtácđộngđếntoànbộnềnkinhtế,ảnhhưởngđếnsựtăngtrưởngvàpháttriển nền kinh tế do vốn ứ đọng, sản xuất kinh doanh đình trệ Tiếp theo đó, sự chậmphát triển của nền kinh tế lại trở thành yếu tố khiến cho ngân hàng không thể mở rộngkinhdoanh,hoạtđộng chovayvìthếmàkhôngtăngtrưởngtốt(O’Brien1992).

 Với bối cảnh của Việt Nam, trước tình hình tăng trưởng nóng một cách thiếu kiểm soáttronghoạtđộngchovayđãkéotheochấtlượngtàisảncủacácngânhàngViệtNambắtđầu giảm sút rõ rệt (đặc biệt là giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2012), nhiều giải phápquyếtliệtđãđượctriểnkhai.TrongđóNHNNđặcbiệtchútrọngđếncôngtáckiểmsoátchấtlượngk hoảnvay,quytrìnhchovayvàđặcbiệtlàgiớihạnđượcphépgiảingâncủangân hàng vào các lĩnh vực rủi ro cao.

Sự kiểm soát quyết liệt này khiến cho các ngânhàngkhôngthểồạtmởrộngdanhmụcchovay,đặcbiệtlàđốivớicácngânhàngđãcóchấtlượngt àisảnsuygiảmđángkể.

Nhưvậy,luậnánđãchỉrađượctácđộngcóýnghĩacủachấtlượngtàisảnđốivớităngtrưởng cho vay của các ngân hàng Việt Nam Tác động được tìm thấy phù hợp với cơ sở lýthuyết, các tài liệu thực nghiệm hiện có và cả bối cảnh của ngành ngân hàng Việt Nam tronggiaiđoạnnghiêncứu.

Kiểmđịnhtínhvữngcủa các kếtquảnghiêncứu

Luận án cũng dựa vào các phương pháp ước lượng trên dữ liệu bảng tĩnh để phân tíchthực nghiệm các nhân tố tác động đến tăng trưởng cho vay Các ước lượng này có thể có kếtquả hỗ trợ những gì được tìm thấy trên các mô hình dữ liệu bảng động ước lượng bởi GMMtrướcđó,quađóđảmbảotínhvữngcủacáckếtquảnghiêncứu.Ýtưởngởđâylàcáckếtquảhồiquycóthể chothấylàchúngkhôngnhạycảmvớimôhìnhvàphươngphápđượcápdụng,quađócáckếtluậnlàđángtinc ậy.

Cụthể,nghiêncứusửdụngcôngcụướclượngsửdụnghiệuứngcốđịnhvàngẫunhiênvới các sai số chuẩn được điều chỉnh Driscoll-Kraay để đảm bảo tính hiệu quả của các kếtquả hồi quy Các ước lượng hồi quy trên dữ liệu bảng với các sai số chuẩn được điều chỉnhDriscoll-

Kraaylàvững(robust)trướccáckhuyếttậtnhưphươngsaisaisốthayđổi,tựtươngquanvàtínhphụthuộcg iữa cácđơnvịchéo(cross-sectionaldependence)(Hoechle,2007).

Hồiquy FEM FEM FEM FEM

Ghichú:Biếnphụthuộclàtỷlệtăngtrưởngchovay.Saisốchuẩnđượctrìnhbàytrongdấungoặcđơn.*,**và***chỉra cácmứcýnghĩalầnlượtlà10%,5%và1%.CáckiểmđịnhFvàHausman đượctrìnhbàyvớip-values.

Hồiquy FEM REM FEM REM

Ghichú:Biếnphụthuộclàtỷlệtăngtrưởngchovay.Saisốchuẩnđượctrìnhbàytrongdấungoặcđơn.*,**v à***chỉracácmứcýnghĩalầnlượtlà10%,5%và1%.CáckiểmđịnhFvàHausman đượctrìnhbàyvớip-values.

Hồiquy REM REM REM REM

Ghichú:Biếnphụthuộclàtỷlệtăngtrưởngchovay.Saisốchuẩnđượctrìnhbàytrongdấungoặc đơn.*,**và***chỉracácmứcýnghĩalầnlượtlà10%,5%và1%.CáckiểmđịnhFvàHausmanđượctrìnhbà yvớip-values.

Hồiquy FEM REM FEM REM

Ghichú:Biếnphụthuộclàtỷlệtăngtrưởngchovay.Saisốchuẩnđượctrìnhbàytrongdấungoặc đơn.*,**và***chỉracácmứcýnghĩalầnlượtlà10%,5%và1%.CáckiểmđịnhFvàHausmanđượctrìnhbà yvớip-values.

Nghiên cứu cũng tiến hành các kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình tác độngcố định FEM và tác động ngẫu nhiên REM, trước khi sử dụng dạng mô hình phù hợp hơn đểhồi quy với các sai số chuẩn được điều chỉnh Driscoll-Kraay Giả thuyết H0 cho rằng khôngcósựtươngquangiữasaisốđặctrưnggiữacácchủthểvớicácbiếngiảithíchtrongmôhình,lúc này mô hình REM được ủng hộ (p-value của kiểm định Hausman có giá trị lớn) TrongtrườnghợpgiảthuyếtH0bịbácbỏthì môhìnhtácđộngcốđịnhFEMlàphùhợphơnsovớimô hình tác động ngẫu nhiên REM (p-value của kiểm định Hausman có giá trị nhỏ).

Ngượclại,nếuchưacóđủbằngchứngđểbácbỏgiảthuyếtH0nghĩalàkhôngbácbỏđượcsựtươngquangiữas aisốvàcácbiếngiảithíchthìmôhìnhtácđộngcốđịnhFEMkhôngcònphùhợpvà theo đó thì mô hình tác động ngẫu nhiên REM sẽ ưu tiên được sử dụng Các kết quả kiểmđịnhHausmanđượctrìnhbàychitiếttrongcácbảngtổnghợpkếtquả.Theođó,từngmôhìnhhồiquycũngđ ược lựachọntươngứng.

 Vốn ngân hàng:Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tương quan cùng chiều với biến tăngtrưởngchovayởmứcýnghĩa1%tạitấtcảcáchồiquy,hoàntoànnhấtquánvớicáckếtquả đạt được trước đó Như vậy, luận án có thể cho thấy tác động cùng chiều của vốnngânhàngđếntăngtrưởngchovaylàrất đángkể.

 Chất lượng tài sản:Hai biến dự phòng rủi ro và tỷ lệ nợ xấu đánh giá chất lượng tàisản ngân hàng đều có tương quan ngược chiều với biến tăng trưởng cho vay, mặc dù ýnghĩa thống kê có suy giảm so với các phát hiện trước đó nhưng vẫn cung cấp bằngchứng chỉ ra rằng chất lượng tài sản hỗ trợ tăng trưởng cho vay So với ảnh hưởng củavốn ngân hàng, tác động của chất lượng tài sản đến tăng trưởng cho vay là kém hơn vềđộmạnh.

 Hiệuquảquảnlý:Hệsốhồiquycủacảhaibiếntỷlệchiphíngoàilãitrêntổngdoanhthu và tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản ngân hàng đều đã giảm toàn bộ ý nghĩathống kê trên mô hình bảng tĩnh Trước đó, biến tỷ lệ chi phí ngoài lãi trên tổng doanhthu cũng không cho thấy ý nghĩa thống kê cao ở hầu hết các hồi quy Kết quả này chothấy tác động của hiệu quả quản lý đến tăng trưởng cho vay là tương đối yếu, mặc dùvẫn có bằng chứng để ủng hộ quan điểm về tương quan tiêu cực giữa hiệu quả quản lývàtăngtrưởngchovayngânhàng.

 Lợi nhuận ngân hàng:Hai biến lợi nhuận trên tài sản ROA và lợi nhuận trên vốn chủsởhữuROEđềucótươngquancùngchiềuvớibiếntăngtrưởngchovay,vàhầuhếtcáchệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê cao Như vậy, các kết quả cung cấp bằng chứngvững chắc để chỉ ra vai trò hỗ trợ của lợi nhuận ngân hàng trong vấn đề mở rộng kinhdoanhchovaytạicácngânhàng.

 Thanhkhoảnngânhàng:Haibiếntỷlệtàisảnthanhkhoảnvàtỷlệchovaytrêntổngtiềngửiđềuch ỉracáckếtquảcóýnghĩathốngkêcao,phùhợpvớicácpháthiệntrướcđó.Nhưvậy,mộtlầnnữaluậná ncócơsởvữngchắcđểlậpluậnrằngthanhkhoảnngânhàngcótácđộngtíchcực rấtđángkểđốivới tăngtrưởngchovay.

 Nhạy cảm rủi ro thị trường:Biến đại diện cho nhạy cảm với rủi ro thị trường là khehở tài sản – nợ có hệ số hồi quy âm và có ý nghĩa thống kê ở một số hồi quy (5/16 hồiquycóýnghĩathốngkê).Nhưvậy,mặcdùýnghĩathốngkêcủatácđộngtrênmôhìnhbảng tĩnh đã giảm đi độ mạnh, tuy nhiên nghiên cứu vẫn có cơ sở để chỉ ra rằng tồn tạitác động ngược chiều của rủi ro lãi suất đối với tăng trưởng cho vay tại các ngân hàngViệtNamtrongthờigiankhảosát.

Tóm lại, thông qua việc kiểm tra lại tính vững của các phát hiện đạt được, nghiên cứucó cơ sở vững chắc để tin vào các kết luận đưa ra sau cùng Vốn và thanh khoản ngân hànglàcácnhântốtácđộngrấtmạnhđếnhànhvichovayngânhàng.Trongkhiđólợinhuậnngânhàng và chất lượng tài sản cũng có những tác động đáng kể đến tăng trưởng cho vay Saucùng,yếutốhiệuquảquảnlývànhạycảmlãi suấtcótácđộngđếnhànhvichovaycủangânhàng một cách tương đối yếu hơn các nhân tố khác Căn cứ theo cách tiếp cận đã thực hiện,hai nhân tố sau cùng này được đánh giá bởi các thang đo xấp xỉ (trong khi các nhân tố khácđượcđạidiệntươngđốichínhxácbởicácbiếnđạidiện).Điềunàycóthểlànguyênnhândẫnđến các kết quả tìm được Do đó, các nghiên cứu trong tương lai có thể khai thác những hạnchếnàyđểcungcấpcácbằngchứngmạnhhơn.

Cácvấnđềtrọngtâmcủaluậnánđãđượcgiảiquyếttrongchươngnày.Trướchết,thôngqua thống kê tóm tắt và phân phối dữ liệu của các biến nghiên cứu, tình hình hoạt động củangành ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn khảo sát đã được mô tả chi tiết Sự biến động đủlớn qua thời gian cùng những đặc điểm phân hoá không đồng nhất của các ngân hàng chỉ rarằng mẫu khảo sát là phù hợp để đưa ra các ước lượng tin cậy (khác biệt đủ lớn trong mẫukhảo sát) Tiếp theo, ma trận hệ số tương quan cho thấy các biến số được lựa chọn đều đủđiềukiệnđưavàomô hìnhphântíchcácnhântốtácđộngđếntăngtrưởngchovay.

Thông qua kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng động bằng phương pháp GMM hệ thống,các tác động cần kiểm định đến tăng trưởng cho vay tại thị trường ngân hàng Việt Nam đãđược làm rõ Theo đó, từng nhân tố trong bộ khung CAMELS gồm có vốn ngân hàng, chấtlượng tài sản, hiệu quả quản lý, lợi nhuận, thanh khoản và nhạy cảm rủi ro thị trường đều cóthể giải thích cho sự biến động trong hành vi mở rộng cho vay của ngân hàng Bên cạnh đó,cáctácđộngđượctìmthấyđềuđượcgiảithích hợplýbởicáccơsởlýluậnhiệncóvàcóthểliên hệ phù hợp với bối cảnh của ngành ngân hàng Việt Nam thời gian qua Hơn nữa, các hệsố ước lượng đều chỉ ra mức độ tác động là phù hợp và hoàn toàn đảm bảo ý nghĩa về mặtkinhtế.

Kếtquảnghiêncứulàrấtđángtincậykhiđảmbảođượctínhvững(robustness)vớilầnlượt các thủ tục kiểm định như sau: (i) Áp dụng nhiều biến thay thế cho cùng một tiêu chíCAMELS nhờ vào dữ liệu hiện có; (ii) Kết hợp các nhóm biến khác nhau trên cùng mô hìnhướclượng(từngnhântốCAMELSvàtổnghợptấtcảnhântố);và(iii)Thayđổiphươngphápướclượngtừ bảngđộngGMMsangbảngtĩnhFEM/REMướclượngbởiOLS/GLS,trongđótừng hồi quy đều đảm bảo được tính nhất quán, không chệch và hiệu quả khi các khuyết tậtnhưnộisinh,phươngsaisaisốthayđổi,tự tươngquanvàđacộngtuyếnđềuđượckiểmsoátbởicácthủtụcước lượngtiêntiến đượcpháttriểntrênStata.

Kếtluận

Luậnántiếnhànhphântíchthựcnghiệmtácđộngcủacácnhântốnộitạingânhàngđốivới tăng trưởng cho vay trong hệ thống ngân hàng Việt Nam Bộ khung CAMELS được sửdụng để xác định một cách có hệ thống các nhân tố nội tại ngân hàng quan trọng cần khảosát.Sốliệutàichínhtừ31NHTMViệtNamtronggiaiđoạntừnăm2007đếnnăm2019đượcsửdụngch onghiêncứu.

Luận án thiết lập các mục tiêu nghiên cứu cụ thể như sau: (i) Xác định được các biếnđạidiệnphùhợpchotừngnhântốtrongbộkhungCAMELSvàquađóđánhgiátìnhhìnhtàichính, hiệu quả hoạt động và mức độ lành mạnh của hệ thống ngân hàng Việt Nam dựa theocác tiêu chí đã xây dựng (ii) Tìm ra tác động của các nhân tố nội tại theo CAMELS đối vớităngtrưởngchovaycủangânhàng.Theođó,cácnhântốnộitạitheoCAMELSbaogồmmứcđộ an toàn vốn, chất lượng tài sản, hiệu quả quản lý, lợi nhuận, tính thanh khoản và mức độnhạy cảm với rủi ro thị trường (iii) Đưa ra những cơ sở giải thích phù hợp cho những pháthiện tìm được, đặt trong bối cảnh tình hình thị trường và các chính sách quản lý liên quantronggiaiđoạnkhảosát.

VớimụctiêuđánhgiátìnhhìnhhoạtđộngcủahệthốngngânhàngViệtNamthôngquabộ khung CAMELS, luận án đã chỉ ra những đặc điểm chuyển biến quan trọng Nhìn chung,giai đoạn khảo sát cho thấy rất nhiều biến động mạnh trong cơ cấu tài sản, tiềm lực vốn vàhiệu suất kinh doanh của các ngân hàng Việt Nam Tuy rằng vốn chủ sở hữu có sụt giảm domức tích luỹ của nó không theo kịp quy mô tài sản được mở rộng Tuy nhiên, số liệu cũngcho thấy tỷ lệ an toàn vốn vượt qua yêu cầu tối thiểu 8,0% của Ủy ban Basel, và thậm chívượt yêu cầu tối thiểu 9.0% của NHNN (với các ngân hàng áp dụng Thông tư 41/2016/TT-NHNNvàthôngtư22/2019/TT-

NHNNtrongcácnămgầnđây).Chấtlượngtàisảnđãkhôngđượcđảmbảovìnợxấuđãcógiaiđoạntăngrấtc ao.Tuynhiên,thôngquanhữngnỗlựccủaNHNN và các ngân hàng trong hệ thống, số lượng các khoản nợ xấu đã giảm đáng kể từ saukhi chạm đỉnh vào năm 2012 Thu nhập và lợi nhuận, bao gồm lợi nhuận trên tài sản và lợinhuận trên vốn chủ sở hữu đều cho thấy xu hướng giảm trong những năm 2012–2015 do hệquả của các khoản nợ xấu và ngân hàng hoạt động kém hiệu quả trong việc tiết kiệm chi phí.Tỷlệtrungbìnhcủatàisảnthanhkhoảntrêntổngtàisảngiảmliêntụctừ2007–2016,sauđókhá ổn định từ năm 2016 cho tới 2019, cho thấy những nỗ lực trong chính sách củaNHNNđểhỗtrợthanhkhoảnvàbảovệngườigửitiền.Tómlại,sựbiếnđộngđủlớnquathờigian cùng những đặc điểm phân hoá không đồng nhất của các ngân hàng trong hệ thống cung cấphàm ý nghiên cứu rằng mẫu khảo sát được lựa chọn là phù hợp để đưa ra các ước lượng tincậy(khácbiệtđủlớntrongmẫukhảosát).

Với các mục tiêu kiểm định và qua đó đánh giá, lý giải kết quả kiểm định, luận án đãtriểnkhaicácthủtụcđảmbảođộtincậythôngqua:(i)Ápdụngnhiềubiếnthaythếchocùngmột tiêu chí CAMELS nhờ vào dữ liệu hiện có; (ii) Kết hợp các nhóm biến khác nhau trêncùng mô hình ước lượng (từng nhân tố CAMELS và tổng hợp tất cả nhân tố); và (iii) Thayđổi phương pháp ước lượng từ bảng động GMM sang bảng tĩnh FEM/REM ước lượng bởiOLS/GLS Các lý thuyết có liên quan được luận án tổng hợp là cơ sở phù hợp để lý giải chocác phát kết quả nghiên cứu Hơn nữa, những diễn biến trong tình hình ngành ngân hàng vàkhuôn khổ pháp lý của cơ quan quản lý trong thời gian qua cũng góp phần lý giải hợp lý chocác phát hiện Cụ thể, các kết quả nghiên cứu đều có ý nghĩa thống kê và ý nghĩa kinh tế ởmứcphùhợp đểquađó giảiquyết thoảđáng mụctiêunghiên cứuđượcchỉranhưsau:

 Vốnngânhàng:Tácđộngcủavốnngânhàng(đánhgiábằngtỷlệvốnchủsởhữu)đếntăngtrưởngcho vaycủacácNHTMViệtNamlàcùngchiều,hàmýrằngcácngânhàngvớitỷlệvốncaohơncóxuhướn gmởrộnghoạtđộngchovaynhiềuhơncácngânhàngvới tỷ lệ vốn thấp hơn Hệ số vốn cao hơn được xem là bộ đệm tốt để qua đó cải thiệnkhảnănghấpthụrủirocũngnhưnângcaohànhvichấpnhậnrủirocủangânhàng,giúpngân hàng có thể chống chịu được các tình huống khó khăn tài chính tạm thời và mạnhdạng mở rộng kinh doanh Hơn nữa, với bản thân các ngân hàng Việt Nam, khi đã đápứng các yêu cầu về vốn thì họ đã được đánh giá an toàn và qua đó được cho phép mởrộngkinhdoanhnhiềuhơn.

 Chất lượng tài sản:Tác động của chất lượng tài sản (đánh giá bằng nghịch đảo của tỷlệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu) đến tăng trưởng cho vay tại cácNHTMViệtNamlàcùngchiều,hàmýrằngcácngânhàngcóchấtlượngtàisảntốthơn(tứccórủirotí ndụngthấphơn)cóxuhướngmởrộngchovaynhanhhơncácngânhàngsở hữu danh mục tài sản với chất lượng thấp hơn Với quy trình quản trị rủi ro tín dụngchặt chẽ, khi có sự sụt giảm trong chất lượng tài sản thì các ngân hàng phải tập trungvào việc tăng cường quản trị rủi ro, tìm cách khắc phục tổn thất và cải thiện chất lượngtài sản Gia tăng cấp tín dụng không còn là chiến lược ưu tiên của ngân hàng Sự suygiảmchấtlượngtàisản củangânhàngsẽgâyáplựclênvốnhaygiátrịtàisảnròngcủangânhàngvàquađólàmgiảmmongmu ốncũngnhưnguồnlựcchovaycủangânhàng.

 Hiệu quả quản lý:Tác động của hiệu quả quản lý chi phí (đánh giá bằng nghịch đảocủa tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản và tỷ lệ chi phí ngoài lãi trên tổng doanhthu) đến tăng trưởng cho vay của các NHTM Việt Nam là ngược chiều, hàm ý rằng khihiệu quả quản lý càng giảm (tức chi phí hoạt động tăng) thì các ngân hàng càng đẩynhanh tăng trưởng cho vay. Phát hiện này phù hợp với giả thuyết “quản lý kém”, theođó sự quản lý kém hiệu quả có liên quan đến việc thiếu kinh nghiệm cũng như kỹ năngtrongviệcđánhgiákhoảnvay,kháchhàngvàtàisảnbảođảmvàtừđóngânhàngcóxuhướng dễ dàng hơn trong việc ra quyết định cho vay Từ đó mà số lượng khoản vayđược cấp nhanh chóng tăng cao chỉ sau một thời gian Bên cạnh đó, giả thuyết “rủi rođạo đức” cũng phù hợp để lý giải phát hiện, khi mà các nhà quản lý ngân hàng có độngcơ để chấp nhận rủi ro nhiều hơn thông qua mở rộng cho vay nhiều hơn, đặc biệt là khingân hàng vận hành kém hiệu quả hơn vì khi đó các nhà quản lý sẽ dễ dàng bị chi phốibởicácđộngcơcánhân.VớibốicảnhcủathịtrườngngânhàngViệtNamcònkhánontrẻ,cácngân hàngcũngbuộcphảiphânbổnhiềuhơnnguồnlực,chi phíđểquađóđảmbảo mức tăng trưởngcaohơntheoyêucầu.

 Lợi nhuận ngân hàng:Tác động của lợi nhuận ngân hàng (đánh giá bằng ROA vàROE)đếntăngtrưởngchovaycủacácNHTMViệtNamlàcùngchiều,hàmýrằngcácngân hàng có lợi nhuận cao hơn thì mức độ tăng trưởng cho vay sẽ càng lớn hơn so vớicácngânhàngcólợinhuậnthấphơn.Vớilợithếtừthôngtinbấtcânxứngcóxuhướnggiảm đi khi lợi nhuận ngân hàng gia tăng, các ngân hàng lợi nhuận cao có rất nhiều lợithế để phát triển hoạt động cho vay Ví dụ, lợi nhuận cao giúp ngân hàng cải thiện lợithế cạnh tranh, giảm chi phí huy động vốn, tiếp cận với nhiều nguồn vốn tài trợ khácnhaudễdànghơn,sẵnsànggiãmlãisuấtchovay,tăngthunhậpgiữlạivànângcaoquymô antoànvốn.

 Thanh khoản ngân hàng: Tác động của thanh khoản ngân hàng (đánh giá bằng tỷ lệtài sản thanh khoản trên tổng tài sản và nghịch đảo của tỷ lệ cho vay khách hàng trêntiền gửi khách hàng) đến tăng trưởng cho vay của các NHTM Việt Nam là cùng chiều,hàm ý rằng các ngân hàng duy trì vị thế thanh khoản cao hơn sẽ có xu hướng mở rộngtăng trưởng cho vay nhiều hơn Các ngân hàng có thể lựa chọn nắm giữ tài sản thanhkhoảncaonhưmộtcáchđểlưutrữthanhkhoảnnhằmtàitrợchocáckhoảngiảingân trong tương lai Điều này còn đặc biệt phù hợp khi mà các ngân hàng sau khi huy độngtiềntừ nềnkinhtếthìchưa thểgiảingânngaynguồntiềnnày.

 Nhạy cảm rủi ro thị trường:Tác động của rủi ro lãi suất (đánh giá bằng tỷ lệ khe hởtàisản– nợ,đạidiệnchorủirothịtrường)đếntăngtrưởngchovaycủacácNHTMViệtNamlàngượcchiều,hàm ýrằngcácngânhàngcórủirolãisuấtcaohơnsẽcóxuhướngmởrộngchovayíthơn.Mộtkhilãisuấtbiến độngtheochiềuhướngbấtlợi,rủirogiảmthu nhập có thể sẽ xuất hiện đối với các ngân hàng Do đó các ngân hàng có lý do để longại các biến động bất lợi và không dự đoán được sẽ làm cạn kiệt nguồn vốn của ngânhàng và đưa họ đến gần hơn với những căng thẳng tài chính, từ đó họ quyết định giảmquy mô tăng trưởng cho vay như là một giải pháp quan trọng để làm giảm mức độ rủirolãi suấtcủangânhàng.

Mộtsốhàmý

Dựavàokếtquảnghiêncứuthựcnghiệmvềtácđộngcóýnghĩacủacácnhântốnộitạingânhàngđếntăngtrư ởngchovaycủacácNHTM,nghiêncứuđềracáchàmývềchínhsáchvà chiến lược kinh doanh cho cơ quan quản lý và ngân hàng Các hàm ý được rút ra gắn liềnvới từng kết quả nghiên cứu Theo đó, các nhà hoạch định chính sách nên nhận thức đượcđộngcơvàhànhvichovaycủacácngânhàngđểduytrìtăngtrưởngchovaytronghệthốngngân hàng một cách hợp lý Bên cạnh đó, các quản lý ngân hàng cần nắm rõ về tác động củacácnhân tốliênquanđểcó chiếnlượckinhdoanhphùhợp.

Các hàm ý này đặc biệt mang nhiều ý nghĩa khi kể từ năm 2019, NHNN đã thống nhấtmột khung đánh giá ngân hàng cho toàn ngành trên tinh thần tiếp thu những ý tưởng từ bộnguyên tắc CAMELS Như vậy, bên cạnh những tiêu chuẩn được lồng ghép vào các văn bảnpháp quy thông qua các chỉ dẫn của hiệp định Basel, ngành ngân hàng Việt Nam đang quyếtliệt thay đổi để hướng đến một hệ thống ngân hàng lành mạnh và hiệu quả hơn thông qua bộtiêu chuẩn quốc tế CAMELS Dưới góc nhìn của NHNN, CAMELS là một bộ công cụ đểđánhgiávàxếphạngngânhàng,tuynhiênvớichínhngânhàngthìđâylạilànhữngtiêuchuẩnđể họ hướng đến và tập trung hoàn thiện nhằm nâng cao hiệu quả, phát triển năng lực kinhdoanh,cụthểhơnởđâylàtăngtrưởngchovay.

Thứ nhất,vốn ngân hàng có tác động tích cực đến tăng trưởng cho vay tại các ngânhàng.

Mối quan hệ này cho thấy các ngân hàng cần có lộ trình tăng vốn chủ sở hữu, điều đósẽgiúpngânhànghoạtđộng mộtcáchchủđộnghơntrongvấnđềmởrộngkinhdoanh.Việccácngânhàngcầnđầutưvàonguồnvốnđ ểduytrì chovayvànângcaochất lượngtíndụng làrấtcầnthiếtvàcầnđượcthựchiệnmộtcáchhàihòađểcóhiệuquả,đặcbiệttrongbốicảnhcácngânhàngViệ tNamđangnỗlựcápdụngBaselIItheoyêucầucủacơquanquảnlý.Pháthiện về vai trò của vốn ngân hàng còn cung cấp công cụ, gợi ý cho Chính phủ trong việc xácđịnhhạnmứctăngtrưởngtíndụngchotừngngânhàngdựatrênmứcantoànvốntheohướngan toàn, công khai và minh bạch Trong bối cảnh NHNN những năm vừa qua bên cạnh quyđịnhvềtỷlệvốnngắnhạnchovaytrungdàihạnđểđiềuhànhchínhsáchtiềntệ,tăngtrưởngtíndụngthìh ọcòndùngcôngcụhạnmứctíndụngchotừngngânhàng.

Thứhai,chấtlượngtàisảncaosẽtăngcườngnănglựcmởrộngchovaycủangânhàng.Vì vậy, ngân hàng cần có những biện pháp nhằm hạn chế những tác động của rủi ro tín dụngvà từ đó đảm bảo nguồn lực để tăng trưởng cho vay Rủi ro tín dụng càng cao thì khả năngmở rộng kinh doanh của ngân hàng càng giảm, các ngân hàng cần phải tăng cường các giảipháp hạn chế rủi ro tín dụng khi không chỉ giúp họ nâng cao chất lượng tài sản mà còn giảiquyết được bài toán tăng trưởng kinh doanh Các ngân hàng cần nâng cao công tác quản trịrủi ro, đẩy mạnh công tác xử lý nợ xấu, tái cấu trúc lại danh mục tín dụng với các giải phápnhư tích cực tham gia bán các khoản nợ xấu cho VAMC Xử lý tốt rủi ro sẽ giúp cho ngânhàng nhanh chóng làm sạch bảng cân đối kế toán, tự tái cơ cấu qua đó góp phần mở rộngnguồn cung tín dụng cho nền kinh tế Với vai trò quản lý, NHNN cần giám sát chặt chẽ tìnhhìnhkiểmsoátchấtlượngtàisảncủacácngânhàng.Phảiquyếttâmkiểmsoátđượctìnhhìnhnợ xấu, chất lượng tài sản ngân hàng được cải thiện thì nguồn cung tín dụng mới được đảmbảo,quađóđộnglựctăngtrưởngkinhtếmớiđượcduytrì.

Thứ ba, các ngân hàng có hiệu quả quản lý chi phí thấp hơn lại mở rộng cho vay nhiềuhơnvàngượclại.Pháthiệnnàyđặcbiệtcóýnghĩađốivớibanđiềuhànhngânhàng,cơquanquản lý và những thành phần tham gia thị trường – khả năng quản lý thấp hơn tại các ngânhàng lại là nhân tố khiến các ngân hàng duy trì mở rộng cho vay nhiều hơn Việc các nhàquảnlýchưathểphânbổnguồnlựcngânhàngmộtcáchhiệuquảvề chiphí màtrongkhiđólại tiếp tục mở rộng cho vay là một vấn đề rất đáng được quan tâm, tiềm ẩn nhiều rủi ro chongânhàngvànềnkinhtế.VấnđềcốtlõiởđâycóthểgiúpcácngânhàngViệtNamhoạtđộnglànhmạnh,đặc biệtlàtăngtrưởngchovayantoàn,làrủirođạođứcvànănglựcquảntrịcủacácngânhàngcầnđượckiểmso át.Chínhvìthế,cácngânhàngViệtNamcầnnângcaonănglực và hiệu quả quản trị của bộ máy nhằm hạn chế các tiêu cực đồng thời chú trọng việc bồidưỡng phẩm chất đạo đức cho đội ngũ quản lý, nhân viên Ngân hàng hoạt động hiệu quảhơn,khắcphụcđượcvấnđềrủirođạođức,sẽcóđiềukiệnquảnlýrủirotốthơnvàtránh đượccácchiếnlượckinhdoanhtăngtrưởngnhanhtiềmẩnnhiềurủiro.Cơquanquảnlýnhànước cần đặc biệt lưu ý đến tăng trưởng tín dụng vượt khỏi tầm kiểm soát của ngân hàng,trongđócácngânhàngcóhiệuquảquảnlýkémcầnđượcchútrọng nhiềuhơn cả.

Thứ tư, lợi nhuận cao hỗ trợ tích cực hơn cho hoạt động tăng trưởng cho vay của ngânhàng.

Do đó, để giữ vững được thị phần hoạt động trong hiện tại và tương lai, các ngân hàngcần tăng cường lợi thế cạnh tranh trên thị trường bằng cách tập trung tăng cường lợi nhuận,quađótănguytíntrênthịtrường,kéotheorấtnhiềulợiíchkhácnhư tiếpcậnnguồnvốndồidàovớigiárẻ.Từnguồnlợinhuậnnàyngânhàngcóthểcóphươngángiữlạimộtphầ nhoặctoàn bộ để tăng vốn để từ đó có cơ cấu tài chính an toàn lành mạnh, đáp ứng được các quyđịnh của cơ quan quản lý và là tiền đề để mở rộng hoạt động kinh doanh hiệu quả Về phíacơ quan quản lý, khi lợi nhuận là yếu tố tác động rất mạnh đến hành vi cho vay của ngânhàng, ngoài việc đảm bảo các điều kiện thuận lợi để ngân hàng hoạt động hiệu quả và đảmbảo khả năng sinh lời, cơ quan quản lý có thể nghiên cứu để đưa ra các quyết định chi tiết vềhạn mức tăng trưởng tín dụng của ngân hàng tương ứng với lợi nhuận đạt được của họ Điềunày sẽ góp phần tạo ra sân chơi công bằng, minh bạch hơn cho các ngân hàng tham gia trênthịtrường.

Thứ năm, thanh khoản ngân hàng hỗ trợ tích cực cho hoạt động cho vay Do đó, cácquản lý ngân hàng và những nhà làm chính sách cần đánh giá chính xác tầm quan trọng củathanh khoản ngân hàng, liên quan đến các chiến lược tăng trưởng hay quản lý nhà nước vềgiớihạntíndụngtrongđiềuhànhchínhsáchtiềntệ,giámsátngânhàng.Bảnthânngânhàngvà cơ quan quản lý cũng cần xem lại quan điểm trước đây cho rằng việc dự trữ thanh khoảnquá nhiều sẽ là lãng phí và thu hẹp đi nguồn cung cho vay – động lực chính của tăng trưởngkinh tế Những gì tìm thấy được chỉ ra rằng dự trữ thanh khoản hỗ trợ rất tích cực cho hoạtđộng cho vay, là nền tảng để các ngân hàng tối ưu hoá hiệu quả quản lý dòng tiền Ngoài ra,đểđánhgiávịthếthanhkhoảnvàtriểnkhaicôngtácquảntrịthanhkhoảntốthơn,ngânhàngcó thể dùng những tiêu chí và phương pháp hiện đại khác nhau, điển hình như theo hướngtiếpcậncácchuẩn mựcquảnlýthanhkhoảntheochuẩnquốc tếcủaBaselIII.

Thứsáu,rủirothịtrườngcótácđộngbấtlợiđếntăngtrưởngchovayngânhàng.Vìthế,đểhạnchếtácđộngbấtl ợicủathịtrườngđếnhoạtđộngkinhdoanhcủangânhàng,cácngânhàng cần chú trọng hệ thống thông tin để hoạt động ngân hàng ăn khớp với những diễn biếntrên thị trường, từ đó thúc đẩy hoạt động ngân hàng theo hướng an toàn, chủ động và hiệuquả Hệthốngthôngtin giámsátcầnđượcthôngsuốtđảmbảo việcthựcthichặt chẽhơnđể nắmbắtkịpthờidiễnbiếnthịtrường,giảmsựbấtcânxứngthôngtin vàtừđógópphầngiúpcác ngân hàng ra quyết định nhanh chóng Công tác phân tích và dự báo thị trường, đặc biệtlà tình huống biến động bất lợi trên thị trường cần được quan tâm để có kế hoạch ứng phókhẩn cấp một cách chủ động Rủi ro lãi suất nói riêng và rủi ro thị trường nói chung càngđược kiểm soát tốt thì hoạt động kinh doanh của ngân hàng càng ổn định và lành mạnh Vềphía cơ quan quản lý, NHNN cần có những biện pháp phù hợp nhằm tạo môi trường vĩ môổn định cho ngân hàng, tránh những tác động tiêu cực của thị trường tài chính đến nền kinhtế Trong thời gian sắp tới, NHNN cần có những biện pháp nhằm ổn định lãi suất trong biênđộhợplýnhằmtạođiềukiệnthuậnlợichohoạtđộngkinhdoanhcủacácngânhàng.

Ngoàira,kếtquảnghiêncứucủaluậnáncũngđềxuấtrằngcácyếutốvĩmôcótácđộngđến hoạt động cho vay của ngân hàng Các biến số vĩ mô thường nằm ngoài tầm kiểm soátcủacácngânhàng.Dođó,cácngânhàngcầnchủđộngđốiphótrướcnhữngthayđổicủanềnkinhtếvĩmô,đưaracácdựbáohợplý,nhằmđảmbảođượckhảnăngsinhlờivàtínhantoàntronghoạtđộng.

Hạnchếcủa luậnánvàhướngnghiêncứutiếptheo

Mặc dù luận án đã đạt được những mục tiêu nghiên cứu đề ra, nhưng phải thừa nhậnmột cách khách quan rằng vẫn còn những mặt hạn chế mà nếu được khắc phục sẽ đảm bảotínhhiệuquảtoàndiệncủa nghiêncứu:

 QuymôcủamẫunghiêncứuchiếmhầuhếttổngquymôcủangànhngânhàngViệtNamkhinóbaogồmc ácNHTMnhànướcvàcácNHTMcổphần(ngoàinhànước).Tuyvậycác chi nhánh ngân hàng nước ngoài, ngân hàng 100% vốn nước ngoài, ngân hàng liêndoanh lại không thuộc mẫu nghiên cứu Do khả năng tiếp cận dữ liệu bị hạn chế nênnghiên cứu chỉ kiểm định một bộ phận các ngân hàng Việt Nam, qua đó kết quả chưamangtínhtoàndiện.Cácloạihìnhngânhàngcónhữngđặcthùvềcạnhtranh,vềnguồnnhân lực, năng lực quản trị khác nhau nên hành vi cho vay có thể khác nhau Như vậy,các nghiên cứu tiếp theo có thể được thực hiện trên phạm vi rộng hơn khi điều kiện dữliệuhỗtrợ,khảosáttrênmẫugồmcótoànbộcácnhómngânhàngkhácnhauđểkếtquảcótínhtoàn diệnhơn.

 Luận án cũng không thể sử dụng các chỉ số tối ưu nhất cho tất cả các khía cạnh CAMELStạicácngânhàng.Mặcdùcácngânhàngđãcôngkhaibáocáotàichínhcủahọ,tuyvậymột số chỉ là bản tóm tắt của các báo cáo và hoàn toàn không thể được sử dụng để tínhtoánphùhợpcácchỉtiêutheoCAMELS.Hơnnữa,báocáotàichínhchitiếtcủangân hàngViệtNamlạikhông“đủchitiết”đểcungcấpmộtsốthôngtingiúptínhtoánchínhxác các thành phần CAMELS, từ đó khiến cho việc đánh giá giảm đi tính hợp lý toàndiện và độ tin cậy cao nhất Cụ thể như theo hướng tiếp cận trong luận án, các nhân tốnhư rủi ro thị trường, hiệu quả quản lý hay hệ số an toàn vốn được đánh giá bởi cácthangđoxấpxỉ.Dođó,nếutrongtươnglaidữliệutrênbáocáotàichínhtheotiêuchuẩnquốc tế được công bố đẩy đủ thì các nghiên cứu sau này có thể tận dụng để tính toánđược các biến đại diện chính xác và hợp lý hơn, từ đó cung cấp các bằng chứng mạnhhơn.

 Luậnánđãcóđượcnhữngkếtquảướclượngvữngdựatrêncáckỹthuậtkiểmđịnhphùhợptrêncácph ươngtrìnhtuyếntínhgiảnđơn.Cácmốiquanhệđơnđiệuđượctìmthấychưađượckhảosátcùngvớisự chiphốibởicácnhântốđiềutiếthayquanhệphituyếntính, hay thậm chí đi sâu hơn vào các ngưỡng tác động mà tại đó nhân tố được khảo sátbắt đầu hỗ trợ hay kìm hãm cho vay Do đó, cần thêm thời gian để thực hiện thêm cácnghiên cứu trong tương lai nhằm mở rộng chủ đề nghiên cứu theo các hướng như vừatrìnhbày.

Từ những kết quả nghiên cứu chính của luận án, chương 5 trước hết đã có những liênhệvới mụctiêunghiêncứubanđầuđểquađókhẳngđịnhrằngtấtcảcácmụctiêuđặtrađềuđã được giải quyết Các kết luận chính về các mối quan hệ có ý nghĩa của các nhân tố nội tạingânhàngvớităngtrưởngchovayđược chỉra.

Trên cơ sở các kết quả nghiên cứu này, luận án đã đưa ra một số hàm ý chính sách đốivớicáccơquanquảnlýcũngnhưcáchàmývềmặtchiếnlượckinhdoanhdànhchocácngânhàng.Cáchàm ýđượcchỉrarấtsátvớicáckếtquảnghiêncứuđạtđược,tránhtìnhtrạngquábaoquátvàkhônggắnvớikếtq uảnghiêncứu.

Saucùng,luậnánđãchỉranhữnghạnchếkháchquantrongquátrìnhnghiêncứu,phầnnhiều do giới hạn về dữ liệu ngân hàng ở thời điểm khảo sát Đây cũng là các khía cạnh màcáchướngnghiêncứutiếptheocóthểtiếptụcpháttriển.

1 Đặng Văn Dân (2018), “Tác động của tăng trưởng tín dụng đến nợ xấu của các ngân hàngthương mạiViệtNam”,TạpchíKhoahọcvàĐàotạongânhàng,số198(11),trang50–56.

2 NgânhàngNhànước(2013),Thôngtưsố02/2013/TT-NHNNngày21/01/2013vềviệcquyđịnh về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sửdụngdựphòngđểxửlýrủirotronghoạtđộngcủaTCTD,chinhánhngânhàngnướcngoài.

4 NgânhàngNhànước(2019),Thôngtưsố22/2019/TT-NHNNngày15/11/2019vềviệcquyđịnh các giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của ngân hàng, chi nhánh ngânhàngnướcngoài.

6 Ngân hàng Nhà nước (2018) Thông tư số 52/2018/TT-NHNN ngày 31/12/2018 quy địnhxếphạngtổchức tín dụng,chinhánhngânhàngnước ngoài.

7 NguyễnThịCànhvàNguyễnThịDiễmHiền(2015),“Thựctrạnghoạtđộngvàmứcđộlànhmạnh của các ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí phát triển kinh tế, số 26(2), trang2–25.

8 Quốchội(2010),Luật cáctổchứctíndụngsố47/2010/QH12ngày16/06/2010.

9 Abedifar,P.,Molyneux,P.andTarazi,A.(2018),“Non- interestincomeandbanklending”,JournalofBankingandFinance,ElsevierB.V.,Vol.87,pp.411– 426.

10 Acharya,V.andNaqvi,H.(2012),“Theseedsofacrisis:Atheoryofbankliquidityandrisktaking over the business cycle”, Journal of Financial Economics, Vol 106 No 2, pp 349–366.

11 Adesina, K.S (2019), “Basel III liquidity rules: The implications for bank lending growthinAfrica”,EconomicSystems,Vol.43No.2,availableat:https://doi.org/10.1016/ j.ecosys.2018.10.002.

12 Aikman, D and Vlieghe, G (2004), “How much does bank capital matter?” Bank ofEngland

13 Alper, F., Hulagu, T and Keles, G (2012), “An empirical study on liquidity and banklending”.TurkiyeCumhuriyetMerkezBankasi.WorkingPaper12/04.

14 Altunbas, Y., Gambacorta, L and Marques-Ibanez, D (2009), “Securitisation and the banklendingchannel”,EuropeanEconomicReview.

15 Altunbas, Y., Gambacorta, L and Marques-Ibanez, D (2010), “Bank risk and monetarypolicy”,JournalofFinancialStability,Vol.6No.3,pp 121–129.

17 Arellano,M.andBond,S.(1991),“Sometestsofspecificationforpaneldata:MonteCarloevidence and an application to employment equations”, The Review of Economic Studies,Vol.58No.2,pp.277–297.

18 Arellano,M.andBover,O.(1995),“Anotherlookattheinstrumentalvariableestimationoferror-components models”,Journalof Econometrics,Vol.68No.1,pp.29–51.

(2019),“Smallbusinesslendingandcreditrisk:Grangercausalityevidence”,EconomicModelling,Vol.83, pp.245–255.

20 Bakker,B.andGulde,A.(2010),“Thecredit boomintheEUnewmemberstates:badluckorbadpolicies?”,InternationalMonetaryFund

21 Balgova, M., Nies, M and Plekhanov, A (2016), “The economic impact of reducing non- performingloans”,SSRNElectronicJournal,availableat:https://doi.org/10.2139/ ssrn.3119677.

22 Banerjee, R.N and Mio, H (2018), “The impact of liquidity regulation on banks”, JournalofFinancialIntermediation,AcademicPressInc.,Vol.35,pp.30–44.

24 Basle Committee on Banking Supervision (2010), “Basel III: International framework forliquidityriskmeasurement,standardsandmonitoring”,BankforInternationalSettlements.

25 Basel Committee on Banking Supervision (2011), “Revisions to the Basel II Market RiskFramework”,BankforInternationalSettlements.

26 Bayoumi, M T and Melander, O (2008) “Credit matters: Empirical evidence onUSmacro-financiallinkages”(No.8–169).InternationalMonetaryFund.

27 Ben Naceur, S., Marton, K and Roulet, C (2018), “Basel III and bank-lending:EvidencefromtheUnitedStatesandEurope”,JournalofFinancialStability,Vol.39,pp 1–27.

28 Berger, A.N and DeYoung, R (1997), “Problem loans and cost efficiency in commercialbanks”,JournalofBankingandFinance,Vol 21No.6, pp.849–870.

29 Berger,A.N.,DeYoung,R.,Flannery,M.J.,Lee,D.andệztekin,ệ.

(2008),“Howdolargebankingorganizationsmanagetheircapitalratios?”,JournalofFinancialServicesRese arch,Vol.34No.2–3,pp.123–149.

30 Bernanke,B.S.andGertler,M.(1987).“Bankingingeneralequilibrium”.InW.Barnett,&

K Singleton (Eds.), New approaches to monetary economics (pp 89–111). Cambridge,England: CambridgeUniversityPress.

(1988),“Credit,money,andaggregatedemand”,AmericanEconomicReview,Vol.78,pp.435– 439.

32 Bernanke, B.S., Lown, C.S and Friedman, B.M (1991), “The credit crunch”, BrookingsPapersonEconomicActivity,Vol.1991No 2,p.205.

33 Bertay,A.C.,Demirgỹỗ-Kunt,A.andHuizinga,H.(2015),“Bankownershipandcreditoverthe business cycle: Is lending by state banks less procyclical?”, Journal of Banking andFinance,Vol.50,pp.326–339.

34 Beutler, T., Bichsel, R., Bruhin, A and Danton, J (2020), “The impact of interest rate riskonbanklending”,JournalofBankingandFinance,Vol.115,availableat:https://doi.org/ 10.1016/j.jbankfin.2020.105797.

(2018),“Theeffectofcapitalratiosontherisk,efficiencyandprofitabilityofbanks:EvidencefromOECD countries”,JournalofInternationalFinancial Markets,InstitutionsandMoney,Vol.53,pp.227– 262.

36 Blum, J (1999), “Do capital adequacy requirements reduce risks in banking?”, Journal ofBankingandFinance,Vol.23No.5,pp.755–771.

37 Blundell, R and Bond, S (1998), “Initial conditions and moment restrictions in dynamicpaneldatamodels”,JournalofEconometrics,Vol.87No.1,pp.115–143.

38 Bolton, P and Freixas, X (2006), “Corporate finance and the monetary transmissionmechanism”,ReviewofFinancialStudies,Vol.19No.3,pp.829–870.

39 Brei, M., Gambacorta, L and von Peter, G (2013), “Rescue packages and bank lending”,JournalofBanking andFinance,Vol.37No.2,pp.490–505.

40 Bustamante, J., Cuba, W., and Nivin, R (2019), “Determinants of credit growth and thebank-lendingchannelinPeru:Aloanlevelanalysis.”.

(2016),“Sentimentvolatilityandbanklendingbehavior”,InternationalReviewofFinancialAnal ysis,Vol.45,pp.107–120.

42 Carlson, M., Shan, H and Warusawitharana, M (2013), “Capital ratios and bank lending:A matched bank approach”, Journal of Financial Intermediation, Vol 22 No 4, pp 663–687.

43 Cole, R.A and Gunther, J (1998), “Predicting bank failures: A comparison of on-and off- site monitoring systems”, Journal of Financial Services Research, Vol 13 No 2, pp 103- 117.

44 Cornett,M.M.,McNutt,J.J.,Strahan,P.E.andTehranian,H.(2011),“Liquidity riskmanagementandcreditsupplyinthefinancialcrisis”,JournalofFinancialEconomics,Vol.101No. 2,pp.297–312.

45 Coval,J.D.andThakor,A.V.(2005),“Financialintermediationasabeliefs- bridgebetweenoptimistsandpessimists”,JournalofFinancialEconomics,Vol.75No.3,pp.535–569.

46 Crockett, A (2002), “Market discipline and financial stability”, Journal of Banking andFinance,Vol.26No.5,pp.977–987.

47 Dahir, A.M., Mahat, F., Razak, N.H.A and Bany-Ariffin, A.N (2019), “Capital, fundingliquidity,andbanklendinginemergingeconomies:AnapplicationoftheLSDVCapproa ch”, Borsa Istanbul Review, Vol 19 No 2, pp.139–148.

48 Dang, V.D (2019), “The effects of loan growth on bank performance: Evidence fromVietnam”,ManagementScienceLetters, Vol.9No.6,pp.899–910.

49 Dao, B.T.T and Nguyen, D.P (2020), “Determinants of profitability in commercial banksin Vietnam, Malaysia and Thailand”, Journal of Asian Finance, Economics, and Business,Vol.7No.4,pp.133–143.

50 Davis, J.S., Mack, A., Phoa, W and Vandenabeele, A (2016), “Credit booms, bankingcrises, and the current account”, Journal of International Money and Finance, Vol.

51 Davydov, D., Fungáčová, Z and Weill, L (2018), “Cyclicality of bank liquidity creation”,JournalofInternationalFinancialMarkets,InstitutionsandMoney,Vol.55,pp.81–93.

52 De Graeve, F., De Jonghe, O and Vennet, R Vander (2007), “Competition,transmissionand bank pricing policies: Evidence from Belgian loan and deposit markets”,Journal ofBankingandFinance,Vol.31No.1,pp.259–278.

53 Debreu, G (1951), “The coefficient of resource utilization”, Econometrica, Vol 19 No. 3,p.273.

54 Delis, M.D., Kouretas, G.P and Tsoumas, C (2014), “Anxious periods and bank lending”,JournalofBankingandFinance,Vol.38No.1,pp.1–13.

55 Dell’Ariccia, G and Marquez, R (2006), “Lending booms and lending standards”, TheJournalofFinance,John Wiley& Sons, Ltd,Vol.61No.5,pp.2511–2546.

56 Demerjian, P., Lev, B and McVay, S (2012), “Quantifying managerial ability: A newmeasureandvaliditytests”,ManagementScience,availableat:https://doi.org/10.1287/ mnsc.1110.1487.

57 Dermine, J (1986), “Deposit rates, credit rates, and bank capital: the Klein-Monti modelrevisited”,Journal ofBankingandFinance,Vol.10No.1,pp.99–114.

58 DeYoung, R (1998), “Management quality and X-Inefficiency in national banks”, JournalofFinancialServicesResearch,Vol.13No.1,pp.5–22.

59 DeYoung, R and Jang, K.Y (2016), “Do banks actively manage their liquidity?”, JournalofBankingandFinance,Vol.66,pp.143–161.

60 Diamond, D.W and Rajan, R.G (2001), “Liquidity risk, liquidity creation, and financialfragility:Atheoryofbanking”,JournalofPoliticalEconomy,Vol.109No.2,pp.287–327.

61 Diamond, D.W and Rajan, R.G (2005), “Liquidity shortages and banking crises”, JournalofFinance,Vol.60No.2,pp.615–647.

62 Distinguin, I., Roulet, C and Tarazi, A (2013), “Bank regulatory capital and liquidity:Evidence from US and European publicly traded banks”, Journal of Banking and Finance,Vol.37No.9,pp.3295–3317.

63 Ehrmann, M (2003), “The effects of monetary policy in the euro area”, Oxford Review ofEconomic Policy,Vol.19No.1,pp.58–72.

64 Fahlenbrach, R., Prilmeier, R and Stulz, R.M (2018), “Why does fast loan growth predictpoorperformanceforbanks?”,ReviewofFinancialStudies,Vol.31No.3,pp.1014–1063.

65 Fama, E.F (2013), “Was there ever a lending channel?”, European Financial Management,Vol.19No.5,pp.837–851.

66 Farrell, M.J (1957), “The measurement of productive efficiency”, Journal of theRoyalStatistical Society.SeriesA(General),Vol.120No.3,p.253.

(2011),“ThecostefficiencyofGermanbanks:AcomparisonofSFAandDEA”,SSRNElectronicJo urnal,availableat:https://doi.org/10.2139/ssrn.947340.

68 Furlong, F.T (1992), “Capital regulation and bank lending”, Federal Reserve Bank of SanFranciscoEconomicReview,p.23.

69 Gambacorta, L (2005), “Inside the bank lending channel”, European Economic Review,Vol.49No.7,pp.1737–1759.

70 Gambacorta, L (2008), “How do banks set interest rates?”, European Economic Review,Vol.52No.5,pp.792–819.

71 Gambacorta, L and Marques-Ibanez, D (2011), “The bank lending channel: Lessons fromthecrisis”,Economic Policy, Vol 26 No.66,pp.135–182.

72 Gambacorta, L and Mistrulli, P.E (2003), “Bank capital and lending behavior: EmpiricalevidenceforItaly”.Rome,Italy:Bancad'Italia, Research Department.

73 Gambacorta, L and Mistrulli, P.E (2004), “Does bank capital affect lending behavior?”,JournalofFinancialIntermediation,Vol.13No.4,pp.436–457.

74 Gennaioli, N., Martin, A and Rossi, S (2014), “Sovereign default, domestic banks, andfinancialinstitutions”,JournalofFinance,Vol.69No.2,pp.819–866.

75 Gomez, M., Landier, A., Sraer, D and Thesmar, D (2020), “Banks’ exposure to interestrateriskandthetransmissionofmonetarypolicy”,JournalofMonetaryEconomics,available at:https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2020.03.011.

(2013),“Ratiocontrolsneedreconsideration”,JournalofFinancialStability,Vol.9No 3,pp.445– 450.

77 Gourinchas,P.O.andObstfeld,M.(2012),“Storiesofthetwentiethcenturyforthetwenty- first”,AmericanEconomicJournal:Macroeconomics,Vol.4No.1,pp.226–265.

(2010),“Bankprofitabilityandthebanklendingchannel:EvidencefromChina”,JournalofAsianEc onomics,Vol.21No.2,pp.129–141.

79 Guo, K and Stepanyan, V (2011), “Determinants of bank credit in emerging marketeconomies”,InternationalMonetaryFundWorkingPaper,No.11/51.

80 Hancock,D.andWilcox,J.A.(1994),“Bankcapitalandthecreditcrunch:Therolesofrisk‐weighted and unweighted capital regulations”, Real Estate Economics, Vol 22 No 1, pp.59–94.

81 Havranek,T.,Irsova,Z.andLesanovska,J.(2016),“Bankefficiencyandinterestratepass- through:EvidencefromCzechloanproducts”,EconomicModelling,Vol.54,pp.153–169.

82 Heid, F and Krüger, U (2011), “Do capital buffers mitigate volatility of bank lending? Asimulationstudy” DiscussionPaperSeries2BankingandFinancialStudiesN003/2011.

83 Hirtle, B.J and Lopez, J.A (1999), “Supervisory information and the frequency of bankexamination”,FRBNCEconomicReview.

(2016),“CEOoverconfidenceandfinancialcrisis:Evidencefrombanklendingandleverage”,JournalofFin ancialEconomics,Vol.120No.1,pp.194–209.

85 Hoechle, D (2007), “Robust standard errors for panel regressions with cross- sectionaldependence”,StataJournal,Vol.7No.3,pp 281–312.

(1997),“Financialintermediation,loanablefunds,andtherealsector”,QuarterlyJournalofEconomics, Vol.112No.3,pp.663–691.

87 Hou,Y.andDickinson,D.(2007).“Thenon-performingloans:Somebank- levelevidences”.ResearchConferenceonSafetyandEfficiencyoftheFinancialSystem,August2007.

88 Jeitschko, T.D and Jeung, S.D (2005), “Incentives for risk-taking in banking – A unifiedapproach”,JournalofBanking& Finance,Vol.29No.3,pp.759–777.

89 Johnson, R and Lee, C (1994) “The link between the 1980s credit boom and the recentbank”,FederalReserveBankofNewYork.

90 Jordà,Ò.,Schularick,M.andTaylor,A.M.(2016),“Sovereignsversusbanks:Credit,crises,and consequences”, Journal of the European Economic Association, Vol 14 No 1, pp 45–79.

91 Kashyap, A.K and Stein, J.C (1995), “The impact of monetary policy on bank balancesheets”,Carnegie-RochesterConfer.Series onPublicPolicy,Vol.42No.C,pp.151–195.

92 Keeton, W.R (1999), “Does faster loan growth lead to higher loan losses?”, EconomicReview,Vol.84No.2,pp.57–75.

93 Khan, M.S., Scheule, H and Wu, E (2017), “Funding liquidity and bank risk taking”,JournalofBankingandFinance,Vol.82,pp.203–216.

94 Khanifah, K., Hardiningsih, P., Darmaryantiko, A., Iryantik, I and Udin, U.D.I.N. (2020),“Thee ff e c to f c o r po r a t e g o v e r na n c e d i s c l o s u r e on b a nk in g p e r f o r m a n c e :E m p i r ic a le v i d e n c e fromIran,SaudiArabiaandMalaysia”,JournalofAsianFinance,Economics,andBusiness,Vol.7No.3, pp.41–51.

95 Kim, D and Sohn, W (2017), “The effect of bank capital on lending: Does liquiditymatter?”,JournalofBankingand Finance,Vol.77,pp.95–107.

96 King, T., Srivastav, A and Williams, J (2016), “What’s in an education? Implications ofCEOeducationforbankperformance”,JournalofCorporateFinance,Vol.37,pp.287–308.

98 Košak, M., Li, S., Lončarski, I and Marinč, M (2015), “Quality of bank capital and banklending behavior during the global financial crisis”, International Review of FinancialAnalysis, Vol.37,pp.168–183.

99 Kupiec, P., Lee, Y and Rosenfeld, C (2017), “Does bank supervision impact bank loangrowth?”,JournalofFinancialStability,Vol.28,pp.29–48.

100 Laidroo, L (2010), “Lending growth determinants and cyclicality: Evidence fromCEEanks”,RBIStaffStudies,pp.1–24.

(2014),“Domesticcreditgrowthandinternationalcapitalflows”,ScandinavianJournalofEconomics, Vol.116 No.1,pp.218–252.

(2018),“FinancialSoundnessofVietnameseCommercialBanks:AnCAMELSApproach”,SSRNElectron icJournal,availableat:https://doi.org/10.2139/ssrn.3068529.

103 Louhichi,A.andBoujelbene,Y.(2017),“Bankcapital,lendingandfinancingbehaviour of dual banking systems”, Journal of Multinational Financial Management, Vol.41,pp.61–79.

104 Mankiw,N.G.(1986),“Theallocationofcreditandfinancialcollapse”,TheQuarterlyJournalof Economics, OxfordUniversityPress(OUP), Vol.101No 3,pp.455–470.

105 Mishkin, F.S (2010), “Monetary policy flexibility, risk management, and financialdisruptions”,JournalofAsianEconomics,Vol.21No.3,pp.242–246.

106 Montoro, C and Rojas-Suarez, L (2015), “Credit in times of stress: Lessons fromLatinAmericaduringtheglobalfinancialcrisis”,ReviewofDevelopmentEconomics,Vol.19N o.2,pp.309–327.

107 Mora, N and Logan, A (2012), “Shocks to bank capital: Evidence from UK banks athomeandaway”,AppliedEconomics,Vol.44No.9,pp.1103–1119.

108 Muhammad,H.(2009),“BanksandCAMELS”,availableathttp://ezinearticles.Com/? Banks-And-CamelsandId%65867

109 Myers, S.C (2001), “Capital structure” Journal of Economic Perspectives, Vol. 15No.2,pp.81–102.

110 Myers, S.C and Majluf, N.S (1984), “Corporate financing and investment decisionswhen firms have information that investors do not have”, Journal of Financial Economics,Vol.13No.2,pp.187–221.

111 Nguyen, T.H.V (2017), “The impact of non-performing loans on bank profitabilityand lending behavior:Evidence from Vietnam”, Journal of Economics Development, Vol.24No.3,pp.27–44.

112 Nier,E.andZicchino,L.(2006),“Bankweakness,loansupplyandmonetarypolicy”.Financial Stability,BankofEngland,January.

113 O’Brien, P.F and Browne, F (1992), “A “credit crunch”?: The recent slowdown inbank lending and its implications for monetary policy” Quarterly Bulletin, Spring, pp. 48–58.

114 Qayyum, N and Noreen, U (2019), “Impact of capital structure on profitability: AcomparativestudyofIslamicandconventionalbanksofPakistan”,JournalofAsianFinance,Econ omicsandBusiness,Vol.6No.4,pp.65–74.

116 Repullo,R.(2004),“Capitalrequirements,marketpower,andrisk- takinginbanking”,JournalofFinancialIntermediation,Vol.13No.2,pp.156–182.

(2009),“Howtodoxtabond2:AnintroductiontodifferenceandsystemGMMinStata”,StataJournal, Vol.9No 1,pp.86–136.

118 Roulet, C (2018), “Basel III: Effects of capital and liquidity regulations on Europeanbanklending”,Journal ofEconomicsandBusiness,Vol 95,pp.26–46.

119 Schularick, M and Taylor, A.M (2012), “Credit booms gone bust: Monetary policy,leveragecycles,andfinancialcrises,1870-2008”,AmericanEconomicReview.

120 Shamshur, A and Weill, L (2019), “Does bank efficiency influence the cost ofcredit?”,JournalofBankingand Finance,Vol.105,pp.62–73.

121 Sorokina,N.Y.,Thornton,J.H.andPatel,A.(2017),“Whydobankschoosetofinancewithequity?”,Journal ofFinancialStability,Vol.30,pp.36–52.

122 Spatafora, N and Luca, O (2012), “Capital Inflows, Financial Development, andDomestic Investment: Determinants and Inter-Relationships”, IMF Working Papers, Vol.12No.120,availableat:https://doi.org/10.5089/9781475503494.001.

(2005),UsingEconometrics:APracticalGuide(5thedition)Boston:Addison-Wesley.

(2005),“Doloancommitmentscauseoverlending?”,JournalofMoney,Credit,andBanking,Vol.37No.6 ,pp.1067–1099.

125 Tracey, M and Leon, H (2011), “The impact of non-performing loans on loangrowth”.IMFWorkingPapers.

126 Van den Heuvel, S.J (2002), “Does bank capital matter for monetary transmission?”,Economic PolicyReview(FRBNY),Vol.8No.1,pp.259–265.

127 VanHoose, D (2007), “Theories of bank behavior under capital regulation”, JournalofBankingandFinance,Vol.31No.12, pp.3680–3697.

128 Vo, X.V (2018), “Bank lending behavior in emerging markets”, Finance ResearchLetters,Vol.27,pp.129–134.

129 Vo, X.V., Pham, T.H.A., Doan, T.N and Luu, H.N (2020), “Managerial ability andbanklendingbehavior”,FinanceResearchLetters,availableat:https://doi.org/10.1016/ j.frl.2020.101585.

130 Windmeijer, F (2005), “A finite sample correction for the variance of linear efficienttwo-stepGMMestimators”,JournalofEconometrics,Vol.126 No.1,pp.25–51.

131 WorldB a n k ( 2 0 1 9 ) , V i e t n a m : S t r e n g t h e n i n g B a n k i n g S e c t o r S o u n d n e s s a n d Development, available at:http://documents1.worldbank.org/curated/en/504361561514781366/pdf/Project-Information-Document-PID- Vietnam-Strengthening-Banking-Sector-Soundness-and-Development-P171375.pdf

(2018),“CyclicalityoflendinginAfrica:Theinfluenceofbankownership”,EmergingMarketsReview,Vol 37,pp.164–180.