GIỚI THIỆU TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Hệ số an toàn vốn (CAR) là tiêu chí quan trọng đánh giá mức độ an toàn của các Ngân hàng thương mại theo tiêu chuẩn quốc tế Cơ quan quản lý và nhà quản trị ngân hàng luôn chú trọng đến CAR, tìm cách duy trì và nâng cao thông qua các chính sách và cơ chế phù hợp Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến CAR giúp quản lý cải thiện hệ số này, tạo ra tấm đệm bảo vệ trước cú sốc tài chính, đồng thời bảo vệ quyền lợi của người gửi tiền.
Trong giai đoạn 2005-2015, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ về số lượng và quy mô, nhưng cũng bộc lộ nhiều yếu kém, đặc biệt là về an toàn vốn Năm 2016, Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước đã đặt ra nhiều mục tiêu quan trọng cho ngành ngân hàng, trong đó ưu tiên hàng đầu là áp dụng chuẩn Basel II Việc áp dụng Basel II yêu cầu các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam phải đáp ứng tiêu chuẩn về hệ số CAR theo quy định quốc tế Xuất phát từ thực tiễn này, tôi lựa chọn đề tài luận văn “Các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2005-2015” để nghiên cứu.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu nhằm đạt được các mục tiêu sau:
Trong giai đoạn 2005-2015, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam đã trải qua những biến động đáng kể về an toàn vốn Đánh giá thực trạng an toàn vốn cho thấy sự cải thiện về hệ số CAR (Capital Adequacy Ratio), nhưng vẫn còn nhiều thách thức Các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số CAR của NHTM Việt Nam bao gồm chất lượng tài sản, khả năng sinh lời và quản lý rủi ro Nghiên cứu này nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình hình an toàn vốn và các yếu tố quyết định đến hiệu quả hoạt động của NHTM trong bối cảnh kinh tế đang thay đổi.
- Vận dụng kết quả nghiên cứu để đề xuất những giải pháp nhằm nâng cao hệ số
CAR, bảo đảm an toàn hoạt động cho hệ thống NHTM tại Việt Nam.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: 16 Ngân hàng thương mại tại Việt Nam (theo phụ lục I đính kèm)
- Thời gian nghiên cứu: Giai đoạn từ năm 2005 đến 2015
- Phạm vi nghiên cứu: Nguồn số liệu từ báo cáo tài chính của 16 NHTM tại Việt
Do thời gian và nguồn lực hạn chế, cùng với việc nhiều ngân hàng thương mại không công bố báo cáo tài chính trong giai đoạn 2005-2015, bài nghiên cứu chỉ chọn 16 ngân hàng có đủ thông tin báo cáo tài chính và báo cáo thường niên hàng năm Những ngân hàng này đại diện cho hệ thống ngân hàng tại Việt Nam, vì chúng có quy mô và thị phần lớn, ảnh hưởng đáng kể đến toàn bộ hệ thống ngân hàng và hệ số an toàn vốn chung của ngành.
Phương pháp nghiên cứu
Luận văn nghiên cứu các yếu tố tác động đến hệ số an toàn vốn (CAR) của ngân hàng thương mại thông qua việc tiếp cận lý thuyết và mô hình từ các nghiên cứu trong nước và quốc tế Nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện bằng phương pháp thống kê, so sánh và tổng hợp dữ liệu để phân tích thực trạng, từ đó xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số CAR Sử dụng phần mềm Stata để xử lý số liệu cho mô hình hồi quy, nghiên cứu đề xuất các biện pháp nhằm nâng cao hệ số an toàn vốn cho các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn là rất quan trọng để các nhà quản trị ngân hàng xây dựng chính sách quản lý hiệu quả Điều này không chỉ giúp nâng cao hệ số an toàn vốn mà còn đảm bảo sự ổn định trong hoạt động của ngân hàng và toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Kết cấu đề tài
Để thực hiện các mục tiêu trên, nghiên cứu được chia thành 5 chương với những nội dung như sau:
Chương 1: Giới thiệu tổng quan nghiên cứu Chương 2 : Tổng quan về hệ số an toàn vốn
Chương 3: Thực trạng về hệ số an toàn vốn của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2005-2015
Chương 4: Kết quả nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số CAR Chương 5 : Kiến nghị nhằm nâng cao hệ số CAR cho hệ thống NHTM Việt Nam
TỔNG QUAN VỀ HỆ SỐ AN TOÀN VỐN TỐI THIỂU CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Cơ sở lý luận về hệ số an toàn vốn
Hệ số an toàn vốn (CAR) là chỉ số quan trọng để đánh giá mức độ an toàn vốn của các tổ chức tín dụng, được tính bằng tỷ lệ phần trăm giữa tổng vốn cấp I và vốn cấp II so với tổng tài sản đã điều chỉnh rủi ro của ngân hàng thương mại, theo quy định của hiệp ước Basel II.
Vốn cấp I bao gồm các nguồn lực tài chính đáng tin cậy và có tính thanh khoản cao, như vốn thực góp, lợi nhuận chưa phân phối, các quỹ và thặng dư vốn cổ phần.
- Vốn cấp II: bao gồm các loại nguồn lực tài chính có độ tin cậy ở hàng thứ cấp
(thấp hơn so với vốn cấp 1) như: đánh giá lại tài sản, đánh giá lại các khoản quỹ dự trữ hay các công cụ nợ,…
Tài sản điều chỉnh có rủi ro là tổng hợp tất cả tài sản mà ngân hàng nắm giữ, được tính toán theo trọng số rủi ro tín dụng theo công thức do cơ quan quản lý, thường là Ngân hàng trung ương, quy định Hầu hết ngân hàng Trung ương áp dụng tiêu chuẩn BIS – Ngân hàng thanh toán quốc tế – để xác định các trọng số này Các tài sản như tiền mặt và tiền xu thường có trọng số rủi ro là 0%, trong khi các khoản vay không có bảo đảm có trọng số rủi ro lên đến 100%.
Khái niệm về CAR (tỷ lệ an toàn vốn) có sự khác biệt giữa các quốc gia do các cơ quan quản lý ngân hàng áp dụng quy định riêng trong việc tính toán các công cụ tài chính Tại Việt Nam, việc xác định vốn cấp 1 và vốn cấp 2 được hướng dẫn theo Thông Tư số 36/2014/TT-NHNN ban hành ngày 20/11/2014 của Ngân hàng Nhà nước.
Vốn điều lệ (vốn đã được cấp, vốn đã góp);
Quỹ dự trữ bổ sung vốn điều lệ;
Quỹ đầu tư phát triển nghiệp vụ;
Thặng dư cổ phần được tính vào vốn theo quy định của pháp luật, trừ đi phần dùng để mua cổ phiếu quỹ (nếu có)
- Các khoản loại trừ khỏi vốn cấp I:
Khoản lỗ kinh doanh, bao gồm các khoản lỗ lũy kế;
Các khoản góp vốn, mua cổ phần của tổ chức tín dụng khác;
Các khoản góp vốn, mua cổ phần của công ty con; và một số phần góp vốn, mua cổ phần của doanh nghiệp, quỹ đầu tư, dự án
- Vốn cấp II: có giá trị tối đa bằng 100% vốn cấp 1, và bao gồm các khoản mục sau:
50% số dư có tài sản đánh giá lại tài sản cố định theo quy định của pháp luật;
40% số dư có tài khoản đánh giá lại tài sản tài chính theo quy định của pháp luật;
Quỹ dự phòng tài chính;
Trái phiếu chuyển đổi do tổ chức tín dụng phát hành thỏa mãn một số điều kiện;
Các công cụ nợ ưu tiên thấp thỏa mãn một số điều kiện
Tổng tài sản Có rủi ro là tổng giá trị các tài sản Có nội bảng được đánh giá dựa trên mức độ rủi ro, cùng với giá trị tài sản Có nội bảng tương ứng của cam kết ngoại bảng cũng được xác định theo mức độ rủi ro, theo quy định tại Phụ lục 2 của Thông tư 36/2014/TT-NHNN.
Sự ra đời của hệ số CAR
Hiệp ước Basel I và II là các quy định quan trọng về hệ thống đo lường vốn, được ban hành bởi Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (BCBS) gồm 10 quốc gia phát triển (G10).
BCBS ra đời năm 1974 nhằm ngăn chặn sự đổ vỡ của các ngân hàng vào thập kỷ
80 Hội đồng thư ký của Ủy ban Basel được đề xuất bởi Ngân hàng Thanh toán Quốc tế ở Basel (Thụy Sỹ), gồm 15 thành viên là những nhà giám sát hoạt động ngân hàng chuyên nghiệp được biệt phái tạm thời từ các tổ chức tín dụng tài chính thành viên Đến năm 1988, Basel I ra đời (hiệu lực 1992) cung cấp khung đo lường rủi ro tín dụng với tiêu chuẩn vốn tối thiểu là 8%
Theo Basel I, công thức tính tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) = Vốn bắt buộc/Tài sản tính theo độ rủi ro gia quyền (RWA)
Trong đó, vốn cấp 1 > vốn cấp 2 + vốn cấp 3
Vốn cấp 1 là nguồn vốn dự trữ và các khoản dự phòng được công bố, bao gồm vốn chủ sở hữu vĩnh viễn, lợi nhuận giữ lại, lợi ích thiểu số tại các công ty con trong báo cáo tài chính hợp nhất, và lợi thế kinh doanh.
Vốn cấp 2, hay còn gọi là vốn bổ sung, bao gồm các thành phần như lợi nhuận giữ lại không công bố, dự phòng đánh giá lại tài sản, dự phòng chung và dự phòng thất thu nợ chung, công cụ vốn hỗn hợp, vay với thời hạn ưu đãi, cũng như đầu tư vào các công ty con tài chính và các tổ chức tài chính khác Trong khi đó, vốn cấp 3 dành cho rủi ro thị trường chủ yếu bao gồm vay ngắn hạn.
Vốn tính theo rủi ro gia quyền (RWA) được xác định bằng tổng giá trị tài sản nhân với mức rủi ro phân định cho từng tài sản trong bảng cân đối kế toán, cộng với tổng nợ tương đương nhân với mức rủi ro ngoại bảng.
Basel I đưa ra trọng số rủi ro gồm 4 mức: quốc gia 0%; ngân hàng 20%; doanh nghiệp 100% Trọng số rủi ro không phản ánh độ nhạy cảm rủi ro trong mỗi loại này Theo đó, ngân hàng có mức vốn tốt là ngân hàng có CAR > 10%, có mức vốn thích hợp khi CAR > 8%, thiếu vốn khi CAR < 8%, thiếu vốn rõ rệt khi CAR < 6% và thiếu vốn trầm trọng khi CAR < 2%
Vào ngày 26 tháng 6 năm 2004, Basel II được giới thiệu nhằm cải thiện kỷ luật thị trường tài chính, chính thức có hiệu lực từ năm 2007 Basel II bao gồm ba trụ cột chính: yêu cầu vốn tối thiểu dựa trên Basel I, quy trình giám sát và đánh giá nội bộ về sự đủ vốn của các tổ chức tài chính, cùng với việc sử dụng hiệu quả công bố thông tin để nâng cao kỷ luật thị trường.
Trụ cột thứ I của Basel II quy định tỷ lệ vốn bắt buộc tối thiểu (CAR) vẫn giữ ở mức 8% tổng tài sản có rủi ro, tương tự như Basel I Tuy nhiên, rủi ro được xác định dựa trên ba yếu tố chính mà ngân hàng phải đối mặt: rủi ro tín dụng, rủi ro vận hành và rủi ro thị trường Trọng số rủi ro trong Basel II có nhiều mức khác nhau, từ 0% đến 150% hoặc hơn, và rất nhạy cảm với xếp hạng tín dụng.
Trụ cột thứ II của chính sách ngân hàng tập trung vào việc hoạch định các giải pháp đối phó với nhiều loại rủi ro mà ngân hàng phải đối mặt Những rủi ro này bao gồm rủi ro hệ thống, rủi ro chiến lược, rủi ro danh tiếng, rủi ro thanh khoản và rủi ro pháp lý, tất cả đều được tổng hợp dưới khái niệm rủi ro còn lại.
Trụ cột thứ III của Basel II yêu cầu các ngân hàng công khai thông tin một cách minh bạch theo nguyên tắc thị trường Các yêu cầu này bao gồm việc công khai thông tin về cơ cấu vốn, mức độ đầy đủ vốn, cũng như mức độ nhạy cảm của ngân hàng đối với các loại rủi ro như rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường và rủi ro vận hành Đồng thời, ngân hàng cũng phải cung cấp thông tin về quy trình đánh giá đối với từng loại rủi ro này.
Vai trò của hệ số CAR
Một số nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số CAR
Các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số CAR của TS.Thân Thị Thu Thủy và Ths.Nguyễn Thị Kim Chi (2015)
Mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam được giới thiệu bởi tiến sĩ Thân Thị Thu Thủy và thạc sĩ Nguyễn Thị Kim Chi vào năm 2013 Mô hình tổng quát được biểu diễn dưới dạng CARit = α + β1SIZEit + β2LEVit + β3LLRit + β4DEPit + β5LOAit + β6LIQit + β7ROAit + εit, trong đó các biến số như SIZE, LEV, LLR, DEP, LOA, LIQ và ROA đóng vai trò quan trọng trong việc xác định hệ số an toàn vốn của ngân hàng.
- (CAR)it: hệ số an toàn vốn của ngân hàng i tại thời điểm t
- (SIZE)it: quy mô của ngân hàng i tại thời điểm t, được lượng hóa bằng logarit của tổng tài sản ngân hàng i tại thời điểm t
Hệ số đòn bẩy tài chính (LEV) được xác định bằng cách lấy vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t chia cho tổng tài sản của ngân hàng i trong năm t.
LLR (Loan Loss Reserve) là chỉ số dự phòng cho các khoản vay khó đòi tại ngân hàng i trong năm t, được tính bằng cách chia dự phòng tổn thất rủi ro tín dụng của ngân hàng i trong năm t cho tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng i trong cùng năm.
Khoản tiền gửi (DEP)it của khách hàng tại ngân hàng i vào thời điểm t được xác định bằng tổng số tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng i trong năm t, chia cho tổng tài sản của ngân hàng i trong cùng năm t.
Khoản vay của ngân hàng i tại thời điểm t, được xác định bằng cách chia số tiền cho vay của ngân hàng i trong năm t cho tổng tài sản của ngân hàng i trong cùng năm t.
Hệ số thanh khoản (LIQ) của ngân hàng i tại thời điểm t được tính bằng cách chia tiền mặt và các khoản tương đương tiền cho tổng tài sản của ngân hàng i trong năm t.
ROA (Return on Assets) là chỉ số đo lường khả năng sinh lợi trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t, được tính bằng cách chia lợi nhuận sau thuế cho tổng tài sản của ngân hàng i trong năm t.
Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số CAR là công cụ hữu ích để đánh giá các yếu tố tác động đến hệ số CAR của ngân hàng thương mại, nhờ vào khả năng tính toán dễ dàng dựa trên dữ liệu từ báo cáo tài chính Mô hình này chủ yếu tập trung vào việc định lượng các chỉ tiêu tài chính, mà không xem xét các yếu tố phi tài chính như môi trường ngành, tình hình sản xuất kinh doanh, khả năng quản trị doanh nghiệp và kiểm soát nội bộ.
Mô hình nghiên cứu áp dụng hàm tuyến tính bậc nhất để phân tích các chỉ tiêu tài chính thông qua các hệ số định lượng Phương pháp phân tích dữ liệu bảng (panel data) kết hợp với phương pháp GMM được sử dụng, một kỹ thuật được giới thiệu bởi Lars Peter Hansen trong bài viết "Large Sample Properties of Generalized Methods of Moments Estimators" đăng trên tạp chí Econometrica vào năm 1982.
Nghiên cứu của Ayesha Afzal (2015) phân tích tác động của kỷ luật thị trường đối với an toàn vốn của các ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi Kết quả cho thấy rằng kỷ luật thị trường đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao mức độ an toàn vốn, giúp ngân hàng hoạt động ổn định hơn Nghiên cứu cung cấp bằng chứng cho thấy các yếu tố như sự minh bạch thông tin và phản ứng của nhà đầu tư ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng duy trì vốn của ngân hàng.
Nghiên cứu này khám phá vai trò của sự hỗ trợ từ kỷ luật thị trường trong việc nâng cao tỷ lệ an toàn vốn trong môi trường cạnh tranh ngân hàng Dựa trên dữ liệu của các ngân hàng thương mại tại Pakistan trong giai đoạn 2009-2014, bài nghiên cứu phân tích khả năng thị trường có trừng phạt các ngân hàng khi tăng cường rủi ro bằng cách tăng chi phí huy động vốn hay không.
- Kết quả của nghiên cứu:
Các nghiên cứu chỉ ra rằng sự an toàn vốn có mối liên hệ chặt chẽ với các yếu tố khác, trong đó chi phí tiền gửi phản ánh việc người gửi tiền điều chỉnh yêu cầu hoàn trả dựa trên mức độ rủi ro của ngân hàng.
Nghiên cứu thực nghiệm của Tiến sĩ Đào Thị Thanh Bình từ Trường đại học Hà Nội và Ankenbrand Thomas từ Trường đại học Zurich (2014) đã phân tích mối liên hệ giữa an toàn vốn và rủi ro ngân hàng tại Việt Nam Kết quả cho thấy rằng việc duy trì an toàn vốn là yếu tố quan trọng giúp giảm thiểu rủi ro trong hoạt động ngân hàng Nghiên cứu nhấn mạnh vai trò của các quy định về vốn trong việc bảo vệ hệ thống tài chính và nâng cao tính ổn định của ngân hàng.
Bài nghiên cứu phân tích mối quan hệ giữa an toàn vốn, rủi ro và chỉ số sinh lời của ngân hàng thương mại Việt Nam thông qua nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm Nó cung cấp cái nhìn tổng quan về quy định vốn, tiêu chuẩn Basel và quy định an toàn vốn tại Việt Nam Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp để khảo sát tác động của các biến số độc lập đến an toàn vốn của ngân hàng.
- Kết quả của bài nghiên cứu:
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng sự kết hợp giữa rủi ro vốn, vòng quay tài sản và tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có tác động đáng kể đến mức độ an toàn vốn của các ngân hàng tại Việt Nam.
Nghiên cứu về an toàn vốn và chính sách cổ tức: Bằng chứng từ các ngân hàng Ý, Marina Brogi – Đại học Rome (2010)
KẾT LUẬN TỪ CÁC NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM Và TRÊN THẾ GIỚI
Các nghiên cứu tại Việt Nam và quốc tế cho thấy hệ số an toàn vốn của ngân hàng thương mại (NHTM) được giải thích bởi các yếu tố cơ bản như quy mô ngân hàng, hệ số đòn bẩy tài chính, tiền gửi, tính thanh khoản và khả năng sinh lời.
Tại Việt Nam, nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số CAR của ngân hàng thương mại đã thu hút sự quan tâm của nhiều tác giả trong thời gian gần đây Bài nghiên cứu này áp dụng phương pháp GMM để phân tích và dự báo tình hình ngành ngân hàng.
Phương pháp được Lars Peter Hansen giới thiệu lần đầu vào năm 1982 trong bài viết “Large Sample Properties of Generalized Methods of Moments Estimators” được áp dụng để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn (CAR) của các ngân hàng thương mại Việt Nam Nghiên cứu sử dụng 8 chỉ tiêu thu thập từ báo cáo tài chính của 16 ngân hàng trong giai đoạn 2005-2015 Kết quả cho thấy một số nhân tố có tác động tích cực hoặc tiêu cực đến hệ số CAR, từ đó đề xuất các chính sách và giải pháp cho các nhà quản trị ngân hàng nhằm nâng cao hệ số CAR, đảm bảo an toàn vốn cho ngân hàng và toàn bộ hệ thống.
Chương 2 đã cung cấp những lý luận cơ bản về mô hình các nhân tố có ảnh hưởng đến hệ số CAR tại các NHTM, làm rõ được khái niệm, nguyên tắc cũng như tổng quan về cách tính toán hệ số CAR của NHTM Ngoài ra, Chương 2 còn lượt khảo một số mô hình, nghiên cứu đánh giá trên thế giới và phương pháp thống kê được sử dụng trong các bài nghiên cứu trước đây có cùng đề tài để tham khảo học hỏi Những lý luận cơ bản này là khung lý thuyết định hướng cho quá trình nghiên cứu thực hiện mục tiêu của đề tài Trên cơ sở đó, đề tài dựa trên nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP tại Việt Nam của Tiến sĩ Thân Thị Thu Thủy và Thạc Sĩ Nguyễn Kim Chi để tham khảo và làm nền tảng.
THỰC TRẠNG AN TOÀN VỐN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Quy định về hệ số an toàn vốn tại việt nam
Cách xác định hệ số CAR của các TCTD được quy định tại Điều 9 theo thông tư số 36/2014/TT-NHNN ngày 20/11/2014 của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam
Vốn tự có bao gồm vốn cấp 1 và vốn cấp 2 được xác định như sau:
Vốn điều lệ (vốn đã được cấp, vốn đã góp);
Quỹ dự trữ bổ sung vốn điều lệ;
Quỹ đầu tư phát triển nghiệp vụ;
Thặng dư cổ phần được tính vào vốn theo quy định của pháp luật, trừ đi phần dùng để mua cổ phiếu quỹ (nếu có)
- Các khoản loại trừ khỏi vốn cấp I:
Khoản lỗ kinh doanh, bao gồm các khoản lỗ lũy kế;
Các khoản góp vốn, mua cổ phần của tổ chức tín dụng khác;
Các khoản góp vốn, mua cổ phần của công ty con; và một số phần góp vốn, mua cổ phần của doanh nghiệp, quỹ đầu tư, dự án
- Vốn cấp II: có giá trị tối đa bằng 100% vốn cấp 1, và bao gồm các khoản mục sau:
50% số dư có tài sản đánh giá lại tài sản cố định theo quy định của pháp luật;
40% số dư có tài khoản đánh giá lại tài sản tài chính theo quy định của pháp luật;
Quỹ dự phòng tài chính;
Trái phiếu chuyển đổi do tổ chức tín dụng phát hành thỏa mãn một số điều kiện;
Các công cụ nợ ưu tiên thấp thỏa mãn một số điều kiện
Tổng tài sản có rủi ro là tổng giá trị của các tài sản có nội bảng, được xác định dựa trên mức độ rủi ro Giá trị của các tài sản có nội bảng tương ứng với cam kết ngoại bảng cũng được xác định theo mức độ rủi ro, theo quy định tại Phụ lục 2 của Thông tư 36/2014/TT-NHNN.
Theo quy định của NHNN, hệ số CAR riêng lẻ và hệ số CAR hợp nhất của các TCTD và Chi nhánh Ngân hàng nước ngoài phải duy trì giá trị tối thiểu là 9% tại mọi thời điểm.
Thực trạng an toàn vốn của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam
Giai đoạn từ sau khủng hoảng tài chính khu vực năm 2005 đến năm 2009
Trước những thiếu sót của Quyết định 297, Quyết định 457 được ban hành năm
Năm 2005, việc sửa đổi khái niệm vốn tự có đã được thực hiện, trong đó vốn tự có được xác định bằng vốn cấp 1 và vốn cấp 2, sau khi trừ đi các khoản giảm trừ Đến năm 2006, Chính Phủ tiếp tục ban hành Nghị định 141, quy định về mức vốn pháp định tối thiểu của ngân hàng thương mại.
3.000 tỷ đồng Những quy định này là những bước tiến để việc quản lý an toàn hệ thống tiến sát với thông lệ quốc tế hơn
Trong giai đoạn này, hệ thống ngân hàng Việt Nam chứng kiến sự tăng trưởng nhanh chóng về số lượng và quy mô tài sản, với khoảng 100 ngân hàng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài tính đến cuối năm 2010 Trong số 42 ngân hàng trong nước, chỉ 11 ngân hàng có vốn điều lệ trên 5.000 tỷ đồng, cho thấy quy mô còn nhỏ so với các nước trong khu vực Một số ngân hàng thương mại lớn như Vietcombank, Techcombank, Sacombank, ACB và DongAbank đã đạt tỷ lệ an toàn vốn 8% nhờ vào môi trường kinh doanh thuận lợi và sự bùng nổ của thị trường chứng khoán giai đoạn 2006-2008, giúp cải thiện nhanh chóng vốn tự có của họ.
Giai đoạn từ sau khủng hoảng tài chính khu vực năm 2010 đến năm 2014
Vào năm 2010, NHNN đã ban hành Thông tư 13 với quy định mới về an toàn vốn trong hoạt động ngân hàng, yêu cầu tỷ lệ CAR tối thiểu là 9% và nâng hệ số rủi ro đối với các khoản vay vào chứng khoán và bất động sản lên 250% Đến cuối tháng 6/2011, hệ thống ngân hàng có 7 NHTM với vốn điều lệ trên 10.000 tỷ đồng, 9 NHTM cổ phần từ 5.000-10.000 tỷ đồng, và khoảng 15 NHTM có vốn điều lệ dưới 3.000 tỷ đồng Mặc dù tiến độ tăng vốn được gia hạn thêm một năm, một số ngân hàng nhỏ vẫn chưa đạt mức vốn pháp định Đến ngày 30/06/2014, tất cả các NHTM Việt Nam đều có vốn điều lệ trên 3.000 tỷ đồng Nhóm NHTM cổ phần có sự ổn định nhất về quy mô và tốc độ tăng trưởng vốn trong giai đoạn này, trong khi nhóm NHTMNN chỉ tăng trưởng 1,02% vào năm 2014 Từ 2012-2015, tốc độ tăng trưởng vốn tự có toàn hệ thống đạt 7,39%, với CAR trung bình ngành trên 13%, trong đó NHTM liên doanh và nước ngoài có CAR cao nhất đạt 25%.
Giai đoạn từ sau khủng hoảng tài chính khu vực năm 2014 đến nay
Mặc dù Thông tư 13 năm 2010 của NHNN quy định chi tiết về cách tính toán hệ số CAR, nhưng vẫn còn nhiều bất cập, như hệ số điều chỉnh rủi ro chưa phản ánh đầy đủ mức độ rủi ro tín dụng do không tính đến xếp hạng của khách hàng Theo khuyến nghị của Basel II, hệ số rủi ro tín dụng trong mẫu số CAR cần áp dụng khác nhau cho các loại tài sản và mức xếp hạng, với tỷ lệ từ 0-350% Hơn nữa, CAR tại Việt Nam vẫn chưa xem xét đến rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động.
Ngày 20/11/2014, NHNN đã ban hành Thông tư 36, quy định các giới hạn và tỷ lệ bảo đảm an toàn hoạt động của TCTD và Chi nhánh ngân hàng nước ngoài, dựa trên cơ sở pháp lý từ Basel I và Basel II, cùng với thực tiễn áp dụng Thông tư 13 trong giai đoạn 2010-2014 Thông tư 36 có điểm khác biệt quan trọng so với Thông tư 13 là bổ sung Chi nhánh ngân hàng nước ngoài và yêu cầu khoản mục trái phiếu chuyển đổi trong vốn cấp 2 phải có lãi suất cố định, nhằm đảm bảo tính ổn định lâu dài và bảo vệ quyền lợi của người gửi tiền Tuy nhiên, tỷ lệ CAR trong Thông tư 36 vẫn chưa tính đến rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động, dẫn đến việc nếu các NHTM Việt Nam xem xét đầy đủ hai loại rủi ro này, giá trị CAR sẽ giảm do mẫu số tăng lên.
PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Bài nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng tới hệ số an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam" của Tiến sĩ Thân Thị Thu Thủy và Thạc sĩ Nguyễn Kim Chi đã khảo sát 22 ngân hàng TMCP trong giai đoạn 2007-2013, dựa trên nghiên cứu trước đó tại Thổ Nhĩ Kỳ của Ahmet Büyükşalvarcı và Hasan Abdioğlu (2011) Nghiên cứu này áp dụng mô hình phù hợp với điều kiện thực tế của Việt Nam, với những điều chỉnh cần thiết để phản ánh đúng bối cảnh địa phương.
- CARit: hệ số an toàn vốn của ngân hàng i tại thời điểm t
- (SIZE)it: quy mô ngân hàng i tại thời điểm t, được lượng hóa bằng logarit của tổng tài sản ngân hàng i tại thời điểm t
LEV (hệ số đòn bẩy tài chính) được xác định bằng cách chia vốn chủ sở hữu của ngân hàng i trong năm t cho tổng tài sản của ngân hàng i trong cùng năm t.
LLR (Loan Loss Reserve) là chỉ số dự phòng cho các khoản vay khó đòi của ngân hàng i tại thời điểm t Chỉ số này được tính bằng cách lấy dự phòng tổn thất rủi ro tín dụng của ngân hàng i trong năm t chia cho tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng i trong cùng năm.
Khoản tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng i vào thời điểm t, được xác định bằng tổng số tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng i trong năm t, chia cho tổng tài sản của ngân hàng i trong cùng năm.
LOA (khoản tiền cho vay) của ngân hàng i tại thời điểm t được xác định bằng cách lấy số tiền cho vay của ngân hàng i trong năm t chia cho tổng tài sản của ngân hàng i trong năm t.
Hệ số thanh khoản (LIQ) của ngân hàng i tại thời điểm t được xác định bằng tỷ lệ giữa tiền mặt và các khoản tương đương tiền của ngân hàng i trong năm t so với tổng tài sản của ngân hàng i trong cùng năm.
ROA (Return on Assets) là chỉ số phản ánh khả năng sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t Chỉ số này được tính bằng cách chia lợi nhuận sau thuế của ngân hàng i trong năm t cho tổng tài sản của ngân hàng i trong cùng năm đó.
ROE (Return on Equity) là chỉ số đo lường khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t Chỉ số này được tính bằng cách lấy lợi nhuận sau thuế của ngân hàng i trong năm t chia cho tổng vốn chủ sở hữu của ngân hàng i trong cùng năm.
Bảng 1: Các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu
Biến Mô tả Kí hiệu Dấu kì vọng
Hệ số an toàn vốn Hệ số an toàn vốn của ngân hàng i tại thời điểm t
Quy mô ngân hàng Logarit cơ số 10 của tổng tài sản SIZE -
Hệ số đòn bẩy tài chính
Vốn chủ sở hữu/ tổng tài sản LEV
Dự phòng các khoản cho vay khó đòi
Dự phòng tổn thất rủi ro tín dụng/ tổng dư nợ tín dụng
Tiền gửi của khách hàng
Tổng tiền gửi của khách hàng/ tổng tài sản
Tiền cho vay của ngân hàng
Tổng tiền cho vay/ tổng tài sản LOA
Hệ số thanh khoản Tiền mặt và các khoản tương đương tiền/ tổng tài sản
Khả năng sinh lời trên tổng tài sản
Lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản ROA
Khả năng sinh lời trên tổng tài sản
Lợi nhuận sau thuế/ tổng vốn chủ sở hữu
Phương pháp nghiên cứu
Để đánh giá mối quan hệ giữa CAR và các yếu tố như quy mô ngân hàng, hệ số đòn bẩy tài chính, dự phòng cho vay khó đòi, tiền gửi khách hàng, tiền cho vay ngân hàng, hệ số thanh khoản và khả năng sinh lời, bài viết áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng (panel data) kết hợp với phương pháp GMM Phương pháp GMM, được giới thiệu bởi Lars Peter Hansen vào năm 1982 trong bài viết “Large Sample Properties of Generalized Methods of Moments Estimators” trên tạp chí Econometrica, là một phương pháp tổng quát cho nhiều kỹ thuật ước lượng phổ biến như OLS, GLS, và MLE GMM cung cấp các ước lượng vững, không lệch, phân phối chuẩn và hiệu quả ngay cả khi giả thiết nội sinh bị vi phạm.
Dữ liệu nghiên cứu
Tính đến ngày 31/12/2015, Việt Nam có 33 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Tuy nhiên, do thời gian nghiên cứu hạn chế và một số ngân hàng chưa công bố số liệu, bài viết chỉ tập trung phân tích 16 NHTMCP trong số đó.
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công thương Việt Nam (CTG)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam (VCB)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu (ACB)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quốc tế Việt Nam (VIB)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nam Á
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn – Hà Nội (SHB)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín (Sacombank)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quốc Dân (NCB)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân Đội (MBBank)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Hàng Hải Việt Nam (Maritime Bank)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Xuất Nhập khẩu Việt Nam (Eximbank)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Tiên Phong (TPbank)
- Ngân hàng Thương mại Cổ phần Bản Việt (Viet Capital Bank)
Năm 2016, nhiều ngân hàng vẫn chưa công bố báo cáo tài chính đầy đủ, do đó, bài luận văn đã sử dụng dữ liệu bảng của 16 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2015.
Nguồn dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được tập hợp từ 16 NHTM Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2005-
Từ năm 2004 đến 2015, dữ liệu được công bố bởi các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam có nhiều thiếu sót, đặc biệt trong giai đoạn 2004-2006 khi nhiều ngân hàng không công khai thông tin Thêm vào đó, giai đoạn 2008-2012 chứng kiến nền kinh tế Việt Nam chịu ảnh hưởng nặng nề từ khủng hoảng kinh tế toàn cầu và các vấn đề nội tại, dẫn đến suy thoái kinh tế Tình hình chung của ngành ngân hàng Việt Nam cũng biến động lớn, làm cho hoạt động kinh doanh của nhiều NHTM trở nên bất ổn và dữ liệu trong giai đoạn 2005-2015 bị đứt quãng Bài luận này thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của 16 NHTM Việt Nam, nhằm cung cấp cái nhìn đại diện cho toàn bộ ngành ngân hàng Việt Nam trong thời gian nghiên cứu.
Kết quả nghiên cứu
Bài luận này phân tích 16 ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn 2005-2015 nhằm xác định tác động của 8 yếu tố đặc thù đến hệ số an toàn vốn của các ngân hàng Dữ liệu thống kê mô tả được trình bày tóm tắt trong bảng 2.
Bảng 2: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Thống kê mô tả cho thấy trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất Tổng số quan sát cho mỗi biến là 169
Giá trị trung bình CAR của 16 ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đạt 0.1678065 (16.78%), với giá trị cao nhất là 1.01 (101%) và thấp nhất là 0.0518 (5.18%) Theo quy định tại Thông tư 36/2014/TT-NHNN và sửa đổi tại Thông tư 06/2016/TT-NHNN, CAR tối thiểu của các NHTM phải đạt 9% Điều này cho thấy giá trị trung bình CAR của các NHTM Việt Nam vượt qua mức yêu cầu của Ngân hàng Nhà nước, cho thấy khả năng vốn của họ đủ để chống lại các cú sốc tài chính và bảo vệ người gửi tiền Tuy nhiên, thực tế cho thấy các ngân hàng nhỏ có CAR cao hơn, điều này có thể không phản ánh sự an toàn trong hoạt động mà có thể chỉ ra rằng họ đang gặp khó khăn trong việc huy động tiền gửi hoặc tìm kiếm cơ hội cho vay.
Quy mô của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam có sự chênh lệch lớn, với giá trị trung bình logarit tự nhiên của tổng tài sản đạt 7.757858 và độ lệch chuẩn lên tới 71.46% Giá trị tối thiểu và tối đa của tổng tài sản lần lượt là 4.319918 và 8.927889.
Hệ số đòn bẩy tài chính trung bình của các NHTM đạt 0.110287 với độ lệch chuẩn 10.66% Giá trị tối thiểu và tối đa lần lượt đạt 0.0308 và 1.030161
Tỉ lệ trích lập dự phòng trên tổng dư nợ tín dụng trung bình trong 10 năm qua là 1.22%, với độ lệch chuẩn là 0.68%
Trong 10 năm qua, tỷ lệ tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản tại các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam trung bình đạt 60.08%, với độ lệch chuẩn là 14.06% Sự chênh lệch trong khả năng thu hút nguồn tiền gửi giữa các ngân hàng rất lớn, dao động từ 18.51% đến 89.21% Đồng thời, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của các NHTM Việt Nam cũng đạt trung bình 50.40%, với độ lệch chuẩn 12.29%, trong đó tỷ lệ tối thiểu là 14.73% và tối đa là 78.47%.
Hệ số thanh khoản trung bình của các NHTMCP Việt Nam đạt 0.2586501 với độ lệch chuẩn 15.62%, cho thấy sự chênh lệch lớn về thanh khoản giữa các ngân hàng Hệ số thanh khoản cao giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro thanh khoản trong hoạt động hàng ngày Hệ số thanh toán dao động từ tối thiểu 0.0338603 đến tối đa 1.707091.
Trong mười năm qua, ROA trung bình của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đạt 1.10% với độ lệch chuẩn 0.87% Doanh nghiệp có lợi nhuận cao cho thấy khả năng chống chịu tốt hơn trong thời kỳ khủng hoảng so với những doanh nghiệp có lợi nhuận thấp (Michel S et al, 2015) Mức ROA tối thiểu là -5.51% và tối đa là 5.07%, cho thấy sự chênh lệch lợi nhuận giữa các NHTMCP Tổng quan, mức sinh lời của các NHTMCP Việt Nam khá khả quan, đáp ứng tiêu chuẩn tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản theo quy định Basel, đạt mức tối thiểu 1%.
Bài nghiên cứu sử dụng ROE bên cạnh ROA để đo lường tác động của lợi nhuận lên CAR Trong giai đoạn 2005 – 2015, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu trung bình đạt 12.38% với độ lệch chuẩn tương ứng Mức ROE thấp nhất là -82.00% và cao nhất là 44.52%, cho thấy sự chênh lệch lớn trong hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu giữa các ngân hàng.
Hệ số tương quan là chỉ số thể hiện mức độ liên kết giữa hai biến khi các yếu tố khác được giữ ổn định Giá trị của hệ số này dao động từ -1, biểu thị tương quan nghịch hoàn toàn, đến +1, biểu thị tương quan thuận hoàn toàn Khi hệ số tương quan bằng 0, điều này cho thấy rằng không có sự liên kết giữa cặp biến.
Bảng 3: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
CAR SIZE LEV LLR DEP LOA LIQ ROA ROE CAR 1.0000 -0.5703 0.5681 -0.3317 -0.4819 -0.1852 0.3360 0.2418 -0.2098
Hệ số tương quan giữa CAR và các biến SIZE (-0.5703), LLR (-0.3317), DEP (-0.4819), LOA (-0.1852) và ROE (-0.2098) cho thấy mối tương quan nghịch, trong khi hệ số tương quan với LEV (0.5681), LIQ (0.3360) và ROA (0.2418) cho thấy mối tương quan thuận chiều.
Theo Andi Field (2006), hệ số tương quan dưới 0.8 hoặc 0.9 cho thấy biến phụ thuộc không có sự tương quan cao với biến khác Trong mô hình, các cặp biến đều có hệ số tự tương quan tuyến tính nhỏ hơn 0.75.
Kiểm tra đa cộng tuyến
Hệ số phóng đại VIF cho thấy mối quan hệ đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình nghiên cứu Theo Andy Field (2006), giá trị VIF trên 10 có thể chỉ ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các biến đều có hệ số VIF nhỏ hơn 10, với giá trị VIF trung bình là 2.29, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong dữ liệu.
Bảng 4: Hệ số phóng đại (VIF) của các biến trong mô hình nghiên cứu
Variable SIZE LEV DEP LIQ LLR LOA ROE ROA Mean VIF
Việc áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu theo panel data và GMM giúp tái cấu trúc mô hình, hạn chế hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến Các biến được đưa vào mô hình này được coi là phù hợp để xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến CAR tại các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) ở Việt Nam.
Kiểm định Hansen Để kiểm định tính chính xác của mô hình, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định Hansen như sau:
H0: biến công cụ phù hợp và không xảy ra ra hiện tượng nội sinh;
H1: biến công cụ không phù hợp và xảy ra hiện tượng nội sinh
Với mức ý nghĩa = 5%, trị số thống kê Chi bình phương cho thấy P-Value = 0.689, lớn hơn , dẫn đến việc chấp nhận giả thuyết H0 rằng "biến công cụ phù hợp và không xảy ra hiện tượng nội sinh" Kết quả này khẳng định mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê và phù hợp để kiểm định lý thuyết về tác động của tám nhân tố lên hệ số an toàn vốn.
NHTMCP Việt Nam chịu ảnh hưởng từ xu hướng của tám nhân tố DEP, LOA, ROA và ROE, với một độ trễ nhất định trong tác động Mô hình cũng kiểm định mối quan hệ giữa các biến SIZE, LEV, LIQ, LLR với hệ số CAR với độ tin cậy cao.
Kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp GMM để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến CAR tại các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) ở Việt Nam Kết quả ước tính các yếu tố ảnh hưởng đến CAR đã được tổng hợp sau khi thực hiện các mô hình bằng phần mềm thống kê Stata, được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 5: Kết quả ước tính các yếu tố ảnh hưởng đến CAR theo phương pháp GMM
Biến độc lập Hệ số 𝜷 Giá trị t Mức ý nghĩa
Ghi chú: *, **,*** có ý nghĩa thống kê lần lượt tại 10%, 5%, 1%
CAR = -0.0968SIZE – 0.0072LEV – 2.2749LLR – 0.3239DEP + 0.3731LOA + 0.2640LIQ + 3.3655ROA – 0.5000ROE + 0.019
Bảng 6: Kết quả hồi quy
Nghiên cứu cho thấy rằng quy mô tài sản và khả năng sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ảnh hưởng tiêu cực đến CAR của ngân hàng, trong khi khả năng sinh lợi trên tổng tài sản và tính thanh khoản lại có tác động tích cực Hơn nữa, hệ số đòn bẩy, dự phòng cho vay khó đòi, số tiền cho vay, và khoản tiền gửi không có ảnh hưởng đáng kể đến CAR của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2005-2015.
Yếu tố đầu tiên ảnh hưởng đến hệ số CAR là quy mô ngân hàng (SIZE), với mối tương quan âm có ý nghĩa thống kê 10% trong mô hình Điều này cho thấy rằng khi các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam mở rộng quy mô, hệ số an toàn vốn sẽ giảm Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của TS Thân Thị Thu Thủy và Ths Nguyễn Kim Chi về các NHTM tại Việt Nam.
Nghiên cứu của Jim Wong, Ka-fai Choi và Tom Fong (2005) tại các ngân hàng ở Hồng Kông, cùng với các công trình của Gropp và Heider (2007) cũng như Shrieves và Dahl (1992), chỉ ra rằng ngân hàng có quy mô lớn thường nắm giữ nhiều tài sản rủi ro hơn so với các ngân hàng nhỏ.
Các ngân hàng thương mại cổ phần lớn tại Việt Nam như Vietinbank, BIDV và Vietcombank thường có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn, dẫn đến việc nắm giữ nhiều tài sản rủi ro hơn so với các ngân hàng nhỏ Mối quan hệ giữa hệ số an toàn vốn (CAR) và quy mô ngân hàng (SIZE) cho thấy rằng khi quy mô ngân hàng tăng thêm 1%, hệ số CAR sẽ giảm 0.0968%.
Yếu tố ảnh hưởng đến CAR của các NHTMCP Việt Nam là tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản (LIQ) Kết quả cho thấy, khi tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản tăng 1% (các biến khác không đổi), tỷ lệ an toàn vốn sẽ tăng 0.2640% với mức ý nghĩa 10% Mặc dù kết quả này không hoàn toàn giống với nghiên cứu của TS Thân Thị Thu Thủy và Ths Nguyễn Kim Chi (2015), nhưng lại phù hợp với nghiên cứu của Angbazo (1997) và Ahmet cùng Hasan (2011) ở Thổ Nhĩ Kỳ, cho thấy tỷ lệ tài sản thanh khoản cao tương ứng với hệ số an toàn vốn cao hơn Dự trữ thanh khoản cao bao gồm tiền mặt, tiền gửi tại NHNN và các tổ chức tín dụng khác, cùng với giấy tờ có giá đủ điều kiện tái cấp vốn Hiện nay, vấn đề thanh khoản của các ngân hàng Việt Nam đang gặp nhiều khó khăn; ngân hàng có tỷ lệ tài sản thanh khoản cao sẽ giảm thiểu rủi ro vỡ nợ và tăng tỷ lệ an toàn vốn.
Nghiên cứu này chỉ ra rằng tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) có tác động tích cực đến tỷ lệ an toàn vốn, với mức tăng 1% ROA dẫn đến tăng 3.3655% tỷ lệ an toàn vốn ở mức ý nghĩa 10% Kết quả này trái ngược với nghiên cứu của TS Thân Thị Thu Thủy và Ths Nguyễn Kim Chi (2015) cũng như các nghiên cứu trước đây tại Jordan Tuy nhiên, nó lại phù hợp với các nghiên cứu của Gropp và Heider (2007) ở châu Âu và Ahmet Büyükşalvarcı và Hasan Abdioğlu (2011) tại Thổ Nhĩ Kỳ, cho thấy rằng các ngân hàng có lợi nhuận cao thường tăng cường vốn, dẫn đến tăng tỷ lệ an toàn vốn Tình hình này phản ánh thực trạng hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, đặc biệt trong giai đoạn 2005-2008, khi thị trường chứng khoán phát triển mạnh mẽ và các tập đoàn kinh tế đổ xô vào lĩnh vực tài chính-ngân hàng.
15 hồ sơ xin phép hoạt động ngân hàng đã được chấp thuận về nguyên tắc Trong năm
Năm 2008, bốn ngân hàng gồm VietBank, Bảo Việt, Liên Việt và Tiên Phong đã được cấp phép hoạt động, cùng với 11 ngân hàng nông thôn chuyển đổi thành ngân hàng đô thị Tuy nhiên, nguồn lực tài chính của các ngân hàng này thường khá hạn chế, dẫn đến việc Nghị định số 141/2006/NĐ-CP yêu cầu tăng vốn điều lệ lên tối thiểu 3.000 tỷ đã tạo ra áp lực lớn Dù có lợi nhuận cao trong giai đoạn này, các ngân hàng thương mại cổ phần vẫn quyết định chia cổ tức bằng tiền mặt thấp, nhằm giữ lại lợi nhuận để tăng vốn và đầu tư vào tài sản.
Trong giai đoạn 2008-2015, việc tăng vốn của các ngân hàng trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết để đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế theo Basel II và phát triển kinh doanh trong khi vẫn đảm bảo các chỉ tiêu an toàn Theo Thông tư 06 năm 2016 của NHNN, tỷ lệ sử dụng vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn sẽ giảm từ 60% xuống 50% vào năm 2017 và tiếp tục xuống 40% vào năm 2018 Áp lực tăng vốn liên tục trong mười năm qua đã khiến các NHTMCP Việt Nam có xu hướng giữ lại lợi nhuận để tăng vốn, dẫn đến việc tăng chỉ số CAR.
ROE có mối tương quan ngược chiều với CAR của ngân hàng, điều này trái ngược với kết quả nghiên cứu của Gropp và Heider.
Nghiên cứu cho thấy rằng tại Việt Nam, sự gia tăng ROE 1% dẫn đến giảm CAR 0.5%, điều này khác với xu hướng ở các ngân hàng châu Âu và Jordan Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của các ngân hàng ở Hồng Kông và Thổ Nhĩ Kỳ, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa ROA và CAR ROE không chỉ phản ánh lợi nhuận mà còn thể hiện tác động của mối quan hệ giữa lợi nhuận và vốn chủ sở hữu lên hệ số an toàn vốn Trong bối cảnh các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam có vốn chủ sở hữu thấp, ROE tăng chủ yếu do nguồn vốn nhỏ và tỷ lệ tăng vốn chủ sở hữu thấp hơn lợi nhuận Tăng trưởng kinh tế cao, đặc biệt là 8.48% vào năm 2007, đã thúc đẩy lợi nhuận ngân hàng, nhưng cũng dẫn đến chất lượng tín dụng giảm và tỷ lệ nợ xấu tăng cao từ 2011 đến 2013 Sự không tương xứng giữa tăng trưởng vốn chủ sở hữu và lợi nhuận đã đe dọa an toàn hoạt động của ngân hàng, làm giảm CAR.
Trong chương 4, nghiên cứu đã phân tích dữ liệu từ các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam giai đoạn 2005-2015 và chỉ ra rằng có nhiều yếu tố tác động đến hệ số an toàn vốn (CAR) của các NHTM Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng, được đo bằng tổng tài sản (SIZE), có mối quan hệ ngược chiều với CAR, tức là khi ngân hàng mở rộng quy mô, CAR sẽ giảm Tính thanh khoản (LIQ) cũng ảnh hưởng đến CAR, với việc tăng tài sản có tính thanh khoản cao làm CAR tăng lên, đạt mức ý nghĩa 10% Hiệu quả sử dụng tài sản (ROA) có mối tương quan cùng chiều với CAR tại mức ý nghĩa 10%, trong khi hiệu quả sử dụng vốn (ROE) lại có mối tương quan ngược chiều với CAR tại mức ý nghĩa 1% Những phát hiện này cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc xây dựng chính sách phù hợp nhằm nâng cao hệ số an toàn vốn tại các NHTM Việt Nam.