Ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại tại việt nam

Trang 1 NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ MỸ THẢOẢNH HƯỞNG CỦA HỆ SỐ AN TỒN VỐN ĐẾN HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG CỦA CÁC

GIỚI THIỆU VỀ NGHIÊN CỨU

Lý do chọn đề tài

Ngành ngân hàng có một vai trò rất quan trọng trong việc ổn định vĩ mô của nền kinh tế nói chung và hệ thống tài chính nói riêng Trong bối cảnh xu hướng toàn cầu hóa trên toàn cầu, nhiều ngân hàng thương mại đang không ngừng phát triển thêm các sản phẩm dịch vụ nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của cả khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp Tuy nhiên, hoạt động tín dụng vẫn là nghiệp vụ chủ yếu và mang lại tỷ trọng thu nhập lớn nhất trên tổng số nguồn lợi nhuận của cho các ngân hàng khi so sánh với các hoạt động khác Ngoài ra, ở quốc gia có có hệ thống tài chính dựa trên ngân hàng như Việt Nam thì hoạt động tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc tăng trưởng và phát triển nền kinh tế Song không thể phủ nhận rằng hoạt động tín dụng cũng mang lại những tiềm ẩn rủi ro lớn, có thể gây nên những sự đổ vỡ khó lường của một ngân hàng và những hệ lụy tiêu cựu đối với nền kinh tế Vì thế, cả hai khía cạnh là tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng cần phải được quan tâm một cách đồng thời để cân bằng được mục tiêu rủi ro - lợi nhuận cho hệ thống tổ chức ngân hàng thương mại Đặc biệt là sau khi có những yêu cầu cao hơn mức độ an toàn vốn khi thị trường tài chính toàn cầu có những biến đổi sâu sắc từ cuộc khủng hoảng tài chính 2007-2009 thì Ngân hàng Nhà nước đã chủ động triển khai và áp dụng Basel II qua thông tư 41 vào năm 2016 nhằm phát triển hệ thống ngân hàng một cách an toàn và lành mạnh Cũng từ đó, các ngân hàng luôn đẩy mạnh chú trọng đến hệ số an toàn vốn mặc dù phải đối diện với một quy trình chuyển đổi đòi hỏi nhiều thời gian và phức tạp Vì thế, để đảm bảo hiệu quả cho hoạt động tín dụng thì vấn đề về hệ số an toàn vốn rất cần được quan tâm Ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đã được thảo luận trong các đề tài nghiên cứu ở nước ngoài như nghiên cứu của Van den Heuvel (2008) cho rằng các ngân hàng thương mại sẽ không sẵn sàng chấp nhận rủi ro tín dụng và ít tăng trưởng tín dụng khi có hệ số an toàn vốn lớn Noss và Toffano (2016) đã ước tính những tác động về các yêu cầu vốn đối với hoạt động cho vay và tăng trưởng tín dụng Bên cạnh đó, Shrieves và Dahl (1992) đã phân tích mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và vốn ở các ngân hàng thương mại

Một số nghiên cứu trong nước như Nguyễn Văn Thuận (2021) đã cho thấy rằng hệ số an toàn vốn tác động tới tăng trưởng tín dụng của các NHTM hay ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng qua nghiên cứu của Lê Hoàng Vinh và ctg (2021) Thêm vào đó, Nguyễn Bích Ngân và ctg (2021) đã cho thấy tác động của tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu tới khía cạnh khác là rủi ro và khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam Các nghiên cứu trên chỉ đánh giá tác động của hệ số an toàn vốn tới hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại một cách riêng biệt Chỉ có nghiên cứu của Lê Hải Trung (2023) đã phát hiện ra khoảng trống nghiên cứu này và phân tích tác động của hệ số an toàn vốn lên hoạt động tín dụng một cách tổng thể Tuy nhiên, kết quả của các tác giá trong nước và ngoài nước có chiều hướng tác động của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng là khác nhau Đồng thời, hệ số an toàn vốn cũng đang được xem là mối quan tâm hàng đầu khi mà Việt Nam đang triển khai áp dụng chuẩn Basel III đối với ngành ngân hàng,

Do đó, sẽ còn nhiều vấn đề để tranh luận về sự ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng Vì vậy, sinh viên chọn đề tài “Ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM tại Việt Nam” là cần thiết và có ý nghĩa thực tiễn.

Mục tiêu đề tài

Mục tiêu chung của bài nghiên cứu là tìm hiểu và phân tích ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam từ đó đưa ra các khuyến nghị để các NHTM thực hiện hiệu quả các quy định về tỷ lệ an toàn vốn từ Ngân hàng Nhà nước tùy từng thời điểm cụ thể nhằm cân bằng mục tiêu rủi ro và lợi nhuận trong hoạt động kinh doanh của mình

1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để thực hiện được mục tiêu tổng quát thì nghiên cứu sẽ tập trung vào các mục tiêu cụ thể như sau:

(i) Kiểm định mối quan hệ giữa hệ số an toàn vốn và hoạt động tín dụng của các NHTM Việt Nam

(ii) Đo lường mức độ ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM Việt Nam

(iii) Đưa ra các hàm ý chính sách cho các NHTM Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Để thực hiện mục tiêu nghiên cứu, khóa luận tập trung trả lời vào các câu hỏi như sau:

Câu hỏi 1: Hệ số an toàn vốn và hoạt động tín dụng của các NHTM Việt Nam có mối quan hệ như thế nào?

Câu hỏi 2: Mức độ ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM Việt Nam như thế nào?

Câu hỏi 3: Dựa trên kết quả nghiên cứu, những khuyến nghị nào có thể đưa ra cho các NHTM Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM tại Việt Nam Trong đó, biến độc lập hệ số an toàn vốn được đo lường bằng vốn tự có trên tài sản điều chỉnh có rủi ro, còn biến phụ thuộc hoạt động tín dụng được đo lường dựa trên hai khía cạnh là tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng

Phạm vi không gian: Tính tới thời điểm 10/10/2023, theo số liệu từ website của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam thì hệ thống ngân hàng có 46 NHTM Việt Nam tuy nhiên bài nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu được thu thập và tính toàn từ 26 ngân hàng thương mại vì thời gian nghiên cứu có hạn và các thông tin công bố liên quan đến hệ số an toàn vốn bị hạn chế Các ngân hàng chiếm 56,5% số lượng các NHTM thể hiện trong phụ lục 1 được lựa chọn đa dạng về quy mô và hình thức sở hữu (có sở hữu Nhà nước hay không) Ngoài ra, vì chuẩn mực Basel III chưa được bắt buộc áp dụng nên chỉ có một số lượng nhỏ các ngân hàng tiên phong áp dụng thành công vì thế mà các

4 ngân hàng trong dữ liệu nghiên cứu sẽ bao gồm các ngân hàng tự động thực hiện mức độ an toàn vốn theo chuẩn Basel II và có cả các ngân hàng thuộc diện thí điểm thực hiện Basel II do Ngân hàng Nhà nước phê duyệt

Phạm vi thời gian: Giai đoạn thực hiện nghiên cứu cho đề tài là từ năm 2012 đến năm 2022 Đây là mốc thời gian sau cuộc khủng hoảng kinh tế khi nền kinh tế có những thay đổi rõ rệt và các ngân hàng thương mại hầu như công bố các số liệu đầy đủ so với thời kỳ trước đó.

Phương pháp nghiên cứu

Khóa luận sử dụng phương pháp định lượng để phân tích ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM tại Việt Nam

Phương pháp định lượng: thu thập mẫu số liệu của 26 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2012-2022 được trích xuất từ cơ sở dữ liệu FIINPRO với nguồn dữ liệu toàn diện về hơn 3200 doanh nghiệp niêm yết và chưa niêm yết Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy mô men tổng quát hệ thống 2 bước (SGMM) và sẽ kiểm định các khuyết tật nếu có như hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi cho mô hình.

Đóng góp của đề tài

Bài nghiên cứu đã hệ thống cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trong và ngoài nước về ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM Việt Nam Ngoài ra, dựa trên phương pháp định lượng khoa học và cơ sở dữ liệu tin cậy, bài nghiên cứu đã xác định mối quan hệ và mức độ ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn lên hoạt động tín dụng của các NHTM Việt Nam Trên cơ sở đó, đề tài còn là một nguồn tài liệu tham khảo đóng góp thêm và làm vững chắc cho các công trình nghiên cứu sau này

Bài nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM tại Việt Nam từ năm 2012 đến năm

2022 Đề tài góp phần làm phong phú thêm các nghiên về phương pháp tiếp cận và

5 đánh giá ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn tới hai khía cạnh là rủi ro tín dụng và tăng trưởng tín dụng một cách tổng thể Cùng với kết quả nghiên cứu và những hàm ý mà tác giả đưa ra giúp các NHTM điều chỉnh hệ số an toàn vốn phù hợp với điều kiện tình hình thực tế.

Bố cục của khóa luận

Đề tài khóa luận nghiên cứu có bố cục bao gồm 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Trong chương này, tác giả cung cấp một cái nhìn bao quát về đề tài nghiên cứu bao gồm tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu đề tài và câu hỏi nghiên cứu để giải thích cho mục tiêu đó; cũng như trình bày các vấn đề cơ bản như đối tượng và phạm vi nghiên cứu; phương pháp nghiên cứu; đóng góp của đề tài và bố cục của khóa luận

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước Ở chương 2, khóa luận sẽ trình bày nội dung của những lý thuyết nền tảng về hệ số an toàn vốn, cách thức đo lường hệ số an toàn vốn theo chuẩn mực quốc tế Basel và hoạt động tín dụng Tiếp đó, tác giả sẽ khảo lược các nghiên cứu thực nghiệm ở cả trong và ngoài nước để xác định các chỉ tiêu đại diện cho hoạt động tín dụng làm cơ sở đề xuất mô hình nghiên cứu ở chương tiếp theo

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Dựa vào cơ sở lý thuyết ở chương 2 và kế thừa từ các nghiên cứu trước, trong chương này khóa luận sẽ đưa ra mô hình nghiên cứu, các biến và dữ liệu nghiên cứu; cũng như thiết lập các giả thuyết nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu của khóa luận

Chương 4: Kết qủa nghiên cứu và thảo luận

Dựa vào mô hình đã đề cập ở chương 3, ở chương này sẽ thực hiện kiểm định và ước lượng các biến từ dữ liệu thu thập từ 26 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2012-2022 Sau một quá trình xem xét các khuyết tật và khắc phục thì mô hình tối ưu nhất sẽ được đưa ra để kết luận ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng Bên cạnh đó, tác giả sẽ tiến hành thảo luận kết quả nghiên cứu trên với các nghiên cứu trước đây để gia tăng thêm độ tin cậy của đề tài

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Sau khi thấy được chiều hướng ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng dựa vào kết quả nghiên cứu ở chương 4, ở chương này khóa luận sẽ tóm tắt vấn đề nghiên cứu đạt được cũng như các hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài Ngoài ra, tác giả đưa ra một số hàm ý chính sách như là một nguồn tài liệu tham khảo cho các nhà quản lý chính sách ở các NHTM tại Việt Nam trong công tác quản lý hệ số an toàn vốn

Trong chương 1, sinh viên đã trình bày tổng quát về khóa luận Đầu tiên chỉ ra lý do chọn đề tài “Ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng tại Việt Nam” Từ đó đưa ra mục tiêu tổng quát và ba mục tiêu cụ thể cùng với ba câu hỏi nghiên cứu tương ứng Tiếp theo, khóa luận trình bày về đối tượng và phạm vi của nghiên cứu là hệ số an toàn vốn với dữ liệu nghiên cứu của 26 NHTM tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2012-2022 Bên cạnh đó, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để làm sáng tỏ đề tài Phần cuối cùng trong nội dung của chương 1 là những đóng góp của đề tài và bố cục 5 chương của khóa luận

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Tổng quan về ngân hàng thương mại

2.1.1 Định nghĩa về ngân hàng thương mại

Theo Luật Tổ chức Tín dụng Việt Nam (2010) định nghĩa Ngân hàng thương mại là loại hình ngân hàng có chức năng của tất cả các hoạt động ngân hàng như nhận tiền gửi, cấp tín dụng, dịch vụ thanh toán và các hoạt động kinh doanh khác có mục tiêu chính là đạt lợi nhuận

Ngân hàng thương mại là trung gian tín dụng chuyển giao các khoản tiết kiệm từ các hộ gia đình cho các tổ chức kinh doanh và các nhà đầu tư cá nhân khác Ngoài ra, ngân hàng thương mại còn là người cung cấp các khoản tín dụng với quy mô lớn từ vốn lưu động cho đến vốn trung và dài hạn quan trọng cho người tiêu dùng (Nguyễn Việt Hùng, 2008)

Theo Dương Thị Hoàn (2020) dựa vào tiêu chí sở hữu và góp vốn thì NHTM được phân thành 3 loại:

• Ngân hàng thương mại nhà nước: thuộc sở hữu nhà nước và được thành lập bởi 100% vốn từ ngân sách nhà nước

• Ngân hàng thương mại cổ phần: là loại hình ngân hàng phổ biến ở các nước trên thế giới bởi khả năng mở rộng quy mô vốn và tính minh bạch cùng với cơ chế giám sát trong ngân hàng Vốn điều lệ ban đầu là do các cổ đông sáng lập góp vốn và sẽ phát hành thêm cổ phiếu để tăng vốn trong quá trình hoạt động tùy vào chiến lược cụ thể ở mỗi ngân hàng

• Ngân hàng thương mại nước ngoài: được thành lập ở nước ngoài và tuân theo quy định của pháp luật nước ngoài Có các hình hình thức hiện diện là văn phòng đại diện, Ngân hàng liên doanh, chi nhánh NHTM nước ngoài hay NHTM 100% vốn nước ngoài

Như vậy, ngân hàng thương mại là một định chế tài chính thực hiện các chức năng quan trọng nhu trung gian tín dụng, cung ứng dịch vụ ngân hàng, trung gian

8 thanh toán và đặc biệt là tạo tiền với mục tiêu là lợi nhuận Trong đó, hoạt động cho vay là hoạt động mang lại nguồn thu lớn nhất và chủ yếu cho ngân hàng

2.1.2 Họat động chính của ngân hàng thương mại

Theo Luật các tổ chức tín dụng 2010 thì hoạt động của ngân hàng thương mại gồm 10 nhóm hoạt động Trong đó, nhóm hoạt động chính và cốt lõi nhất là cấp tín dụng và cung ứng dịch vụ thanh toán Các NHTM sẽ nhận tiền gửi và phát hành các giấy tờ có giá để huy động vốn và cấp tín dụng dưới các hình thức như: cho vay, chiết khấu, tái chiết khấu, bao thanh toán trong nước, bao thanh toán quốc tế, bảo lãnh, phát hành thẻ tín dụng và các nghiệp vụ cấp tín dụng khác sau khi được NHNN chấp thuận Ngoài ra, các NHTM còn cung ứng các dịch vụ thanh toán như: séc, lệnh chi, ủy nhiệm chi, ủy nhiệm thu, nhờ thu, thẻ ngân hàng, thư tín dụng, dịch vụ thu hộ và chi hộ đối với các dịch vụ thanh toán trong nước Bên cạnh đó, NHTM có thể thực hiện dịch vụ thanh toán quốc tế và các dịch vụ thanh toán khác khi có sự chấp thuận của NHNN

Các nhóm hoạt động còn lại của NHTT bao gồm: vay vốn của ngân hàng nhà nước; vay vốn của các tổ chức tín dụng, tổ chức tài chính; mở tài khoản; tổ chức và tham gia các hệ thống thanh toán; góp vốn, mua cổ phần; tham gia thị trường tiền tệ; kinh doanh, cung ứng dịch vụ ngoại hối và sản phẩm phái sinh; nghiệp vụ ủy thác và đại lý và các hoạt động kinh doanh khác.

Tổng quan về hệ số an toàn vốn

2.2.1 Khái niệm về hệ số an toàn vốn

Hệ số an toàn vốn là nguyên tắc thứ 6 trên tổng số 25 nguyên tắc cơ bản về giám sát hệ thống ngân hàng được tiêu chuẩn hóa cách đo lường bởi Ủy ban Basel về giám sát Ngân hàng Tổ chức này được thành lập vào năm 1974 bởi Ngân hàng Trung ương thuộc Chính phủ của 10 quốc gia phát triển và là một trong năm Ủy ban quan trọng của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế Đến năm 1988, Basel I là hiệp ước được công bố quy định đầu tiên về hệ thống đo lường vốn Sau đó cùng với tình hình phát triển liên tục của thị trường tài chính và những thiếu soát bộc lộ rõ sau cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới thì các hiệp ước Basel II và III lần lượt ra đời vào năm 2004 và

2010 Hiệp ước này là quy định bắt buộc chấp hành đối với các nước thành viên tuy nhiên CAR đã được công nhận và được sử dụng rộng rãi trên thế giới, trong đó có Việt Nam

Theo Ủy ban Basel (1999), hệ số an toàn vốn là một chỉ số kinh tế phản ánh tình trạng vốn của ngân hàng đối với tổng tài sản có điều chỉnh rủi ro, biểu thị cho sức mạnh tài chính, khả năng đối phó trước các cú sốc kinh tế và mức độ an toàn hoạt động của ngân hàng Các ngân hàng thương mại nhất định phải nắm giữ lượng vốn này để đối mặt với các tổn thất có thể xảy ra trong tương lai (Nguyễn Bích Ngân, 2021) Đây còn là chỉ tiêu phản ánh năng lực tài chính, khả năng thanh toán các khoản nợ có thời hạn và mức độ an toàn trong hoạt động tín dụng của các NHTM, hay còn được gọi là hệ số Cooke (Nguyễn Văn Dờn, 2012)

Theo Bank for International Settlements (2019), hệ số CAR là lượng vốn liên quan đến nợ ngắn hạn và tài sản có rủi ro, giúp ngăn ngừa việc sử dụng tỷ lệ đòn bẩy vượt quá ngưỡng cho phép có thể dẫn đến rủi ro phá sản Các ngân hàng có mức độ bảo đảm vốn thích hợp vừa sẽ có đủ vốn để mở rộng kinh doanh vừa đủ hấp thụ bất kỳ suy thoái kinh tế mà không lo ngại về việc bị mất khả năng thanh toán

Theo thông tư số 41/2016/TT-NHNN ngày 30 tháng 12 năm 2016 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu phản ánh mức đủ vốn của ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài trên cơ sở giá trị vốn tự có và mức độ rủi ro trong hoạt động của ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài

Theo Aspal & Nazneen (2014), các ngân hàng có trạng thái hệ số an toàn vốn cao sẽ có nhiều thời gian linh hoạt đối phó với các vấn đề không lường trước được, có nghĩa là ít rủi ro hơn và góp phần duy trì sự ổn định hệ thống ngân hàng trong nền kinh tế

Như vậy trong bài nghiên cứu này, hệ số an toàn vốn là một thước đo về vốn tự có với tổng tài sản có rủi ro quy đổi, biểu thị cho sức mạnh tài chính của ngân hàng giúp ổn định hệ thống tài chính toàn cầu Hệ số này giúp xác định khả năng đáp ứng nghĩa vụ, khả năng thanh toán các khoản nợ có thời hạn và đối mặt với nhiều loại rủi ro khác nhau như rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động v.v Hay nói cách khác, hệ số an toàn vốn được xem như là một tấm đệm giúp các NHTM chống lại các cú sốc tài chính

10 và bảo vệ cho những người gửi tiền, người cho vay Hiện nay, các nhà quản lý ở các nước luôn xác định rõ và duy trì một hệ số an toàn vốn tối thiểu, ở Việt Nam tỷ lệ này hiện đang là 8% đối với chuẩn mực Basel II đang được NHNN ban hành

2.2.2 Phương pháp đo lường hệ số an toàn vốn

Hiện nay, NHNN Việt Nam đã hoàn thiện khuôn khổ pháp lý chuẩn mực Basel

II trong cách tính hệ số an toàn vốn được thể hiện qua các thông tư ban hành, chỉ có một số ít ngân hàng đã áp dụng thành công Basel III tuy nhiên các quy định bắt buộc trong việc áp dụng chuẩn Basel III vẫn chưa được ban hành Vì thế, trong bài nghiên cứu này sử dụng Basel II đo lường hệ số CAR để phù hợp với tình hình ứng dụng Hiệp ước Basel tại Việt Nam

Hệ số an toàn vốn được tính toán theo tỷ lệ phẩn trăm của tổng vốn tự có so với tổng tài sản đã điều chỉnh rủi ro của ngân hàng bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường

Tổng tài sản đã điều chỉnh rủi ro (2.1)

CAR = Vốn cấp I+ Vốn cấp II

∑(Tài sản* Hệ số rủi ro)+ Rủi ro thị trường*12,5+ Rủi ro hoạt động*12,5 (2.2)

Khi tính toán hệ số CAR, vốn tự có là nhân tố quyết định sức mạnh tài chính của ngân hàng, là tấm đệm chống đỡ các rủi ro đến từ sự bất ổn tác động đến của vốn ngân hàng Vốn tự có được sử dụng lâu dài thuộc về sở hữu của ngân hàng mặc dù chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ trong tổng nguồn vốn nhưng lại là điều kiện pháp lý bắt buộc khi thành lập một ngân hàng Thành phần của vốn tự có sẽ bao gồm:

• Vốn cấp I (vốn nòng cốt): gồm các loại nguồn lực tài chính được dự trữ sẵn có cùng với nguồn dự phòng công bố như vốn điều lệ, quỹ dự trữ bổ sung cho vốn điều lệ, khoản dự phòng cho các khoản vay: vốn chủ sở hữu vĩnh viễn, lợi nhuận giữ lại, lợi ích thiểu số tại các công ty con có hợp nhất báo cáo tài chính, lợi thế kinh doanh

• Vốn cấp II (vốn bổ sung): bao gồm lợi nhuận giữ lại không công khai, giá trị tài sản đánh giá lại, dự phòng chung và dự phòng tổn thất tín dụng, công cụ lai giữa nợ và vốn, các khoản nợ thứ cấp

Tổng tài sản đã điều chỉnh có rủi ro: là tổng tất cả các tài sản do ngân hàng nắm giữ được tính toán theo trọng số đối với rủi ro tín dụng theo một công thức do cơ quan quản lý đưa ra, thông thường đều theo chuẩn của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) Trong đó, hệ số rủi ro của tài sản phụ thuộc vào tài sản đảm bảo, nhóm khách hàng và độ nhạy rủi ro trong mỗi loại, hệ số tín nhiệm của từng khách hàng Theo quy định của Basel II thì hệ số này được mở rộng từ 0 đến 150%

Ngoài ra, tổng tài sản điều chỉnh có rủi ro còn được tính bằng 12,5 lần tổng vốn quy định cho dự phòng rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường

Tổng quan về hoạt động tín dụng

2.3.1 Khái niệm về tín dụng ngân hàng

Theo Nguyễn Văn Dờn (2012) tín dụng gắn với sự chuyển nhượng một lượng tài sản từ người sở hữu sang người sử dụng có ba đặc điểm chính là: tính thời hạn (trong một khoảng thời gian nhất định), tính hoàn trả (một lượng giá trị lớn hơn giá trị ban đầu) và tính tin tưởng (trên cơ sở tín nhiệm người sử dụng có khả năng hoàn trả đúng hạn) Các NHTM sẽ là trung gian thực hiện chức năng luân chuyển vốn giữa chủ thể thừa vốn và chủ thể thiếu hụt vốn thông qua các nghiệp vụ cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh và các nghiệp vụ khác Trong đó, hoạt động cho vay chiếm tỷ trọng lớn và là hoạt động quan trọng nhất tại các ngân hàng

Theo Bùi Diệu Anh (2020) thì tín dụng ngân hàng là một giao dịch chuyển giao tài sản giữa bên cấp tín dụng (ngân hàng/tổ chức tín dụng khác) và bên nhận tín dụng (doanh nghiệp, cá nhân hoặc các chủ thể khác) với các đặc trưng: tài sản giao dịch đa dạng (tiền tệ, tài sản thực hoặc chữ ký), rủi ro trong tín dụng ngân hàng không thể loại trừ hoàn toàn, bản chất của tín dụng là hoàn trả vô điều kiện đầy đủ gốc và lãi

Theo Mises (2013) quan hệ tín dụng ra đời và tồn tại qua nhiều hình thái xã hội từ nền kinh tế hành hóa khi phát sinh nhu cầu bù đắp thiếu hụt trong sản xuất kinh doanh cho đến cuộc sống hàng ngày khi những chủ thể thừa vốn muốn sinh lời Hiện tượng này phát sinh mối quan hệ vay mượn bình đẳng cùng có lợi, mang tính thỏa thuận theo nguyên tắc trả lãi là tiền lãi và giá vốn để thỏa mãn nhu cầu của hai bên

Trong bài nghiên cứu này, tín dụng ngân hàng là mối quan hệ chuyển giao vốn thông qua ngân hàng là tổ chức trung gian tham gia vào kết nối giữa người thừa và thiếu vốn với những điều kiện nhất định trong một khoảng thời gian xác định và hoàn trả theo nguyên tắc gốc, lãi theo thỏa thuận

2.3.2 Các yếu tố ảnh hưởng tới hoạt động tín dụng

Một số nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố vĩ mô có tác động đến hoạt động tín dụng như chu kỳ kinh tế Theo Iman và Nishat (2013) trong điều kiện nền kinh tế tăng trưởng mạnh mẽ tạo ra sức cầu nhiều hơn về hàng hóa và dịch vụ, nhu cầu đầu tư gia tăng giúp cho các ngân hàng thương mại tăng trưởng tín dụng ở mức cao hơn Trong tình huống ngược lại, tỷ lệ lạm phát cao sẽ tác động tiêu cực tới tăng trưởng tín dụng khi nền kinh tế rơi vào giai đoạn suy thoái Rủi ro tín dụng có xu hướng tăng khi thất nghiệp tăng, tỷ giá mất giá và lạm phát cao Klein (2013) cho rằng chu kỳ kinh tế ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng bởi sự thay đổi trong năng lực trả nợ của các doanh nghiệp và cá nhân trong nền kinh tế Ngoài ra, khả năng cấp tín dụng của các ngân hàng thương mại cũng bị ảnh hưởng bởi chính sách tiền tệ Các ngân hàng sẽ gia tăng khả năng cấp tín dụng khi nền kinh tế duy trì tỷ giá và lạm phát ở mức ổn định (Stepanya và Guo,

Ngoài các nhân tố vĩ mô, đặc tính của mỗi ngân hàng còn ảnh hưởng tới hoạt động tín dụng Tăng trưởng tín dụng ở các khu vực trên thế giới khác nhau phụ thuộc vào đặc điểm cơ cấu của các quốc gia, chẳng hạn như chiều sâu tài chính và hội nhập

13 tài chính quốc tế Vì thế, các ngân hàng thương mại có sức khỏe tài chính tốt sẽ sẵn sàng mở rộng tín dụng (Aisen và Franken, 2010) Kim và Sohn (2017) cũng chỉ ra quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tới tốc độ tăng trưởng và rủi ro tín dụng khi so sánh sự khác nhau giữa các ngân hàng có giá trị vốn hóa lớn và các ngân hàng vừa và nhỏ Đồng thời, Vinh (2018) cho thấy hoạt động tín dụng phụ thuộc đáng kể vào đặc điểm cụ thể của ngân hàng như mô hình kinh doanh hay đòn bẩy tài chính mà không bị tác động bởi cấu trúc thị trường ngân hàng Rủi ro tín dụng có thể được quyết định bởi chiến lược cho vay, quy mô, khả năng hoạt động, khả năng sinh lời và cấu trúc sở hữu (Louzis và ctg, 2012) Bên cạnh đó, theo Cornett và ctg (2011) các ngân hàng có danh mục tài sản kém thanh khoản sẽ tăng tỷ lệ nắm giữ tài sản lưu động và giảm hoạt động cho vay Trong khi đó, các ngân hàng có nguồn tài chính ổn định sẽ giảm thiểu được rủi ro và gia tăng hoạt động tín dụng Ngoài ra, Natsir và ctg (2019) còn cho thấy mức độ rủi ro tín dụng còn liên quan đến yếu tố ngành ngân hàng như mức độ cạnh tranh, thể hiện thông qua số lượng ngân hàng nước ngoài Đối với các quốc gia có nền kinh tế mới nổi, số lượng các ngân hàng nước ngoài sẽ có ảnh hưởng tiêu cực tới các khoản nợ xấu Ngược lại, đối với các quốc gia ở thị trường tiên tiến, số lượng ngày càng tăng của của các ngân hàng nước ngoài có thể làm giảm nợ xấu

2.3.3 Các chỉ tiêu đo lường hoạt động tín dụng

Theo Trần Văn Sinh (2022) để đánh giá hiệu quả hoạt động tín dụng cần phải đo lường hai yếu tố tác động trực tiếp đến lợi nhuận là các khoản thu nhập và chi phí kinh doanh nhằm đạt được lợi nhuận cao và hạn chế các rủi ro phát sinh trong hoạt động tín dụng Ngoài ra, các ngân hàng muốn đạt được mục tiêu tăng lợi nhuận cần phải tăng đầu tư, mở rộng và đa dạng hóa hoạt động tín dụng cùng với đó là giảm chi phí hoạt động

Theo Võ Đình Duy (2020) hiệu quả hoạt động tín dụng được đánh giá nhóm các chỉ tiêu định tính và các chỉ tiêu định lượng Nhóm các chỉ tiêu định tính phản ánh việc tuân thủ các quy trình nghiệp vụ, thực hiện theo đúng cam kết hợp đồng trong hoạt động tín dụng Nhóm các chỉ tiêu định lượng được thể hiện qua các chỉ tiêu đánh giá tốc độ tăng trưởng tín dụng như mức độ phát triển của hoạt động cho vay, số khách

14 hàng vay vốn, dư nợ cho vay, thu nhập ròng và các chỉ tiêu đánh giá rủi ro tín dụng như chỉ tiêu nợ xấu

Theo Phan Quang Đán (2017) hiệu quả hoạt động tín dụng bao gồm sự tăng trưởng về mặt quy mô tín dụng và sự nâng cao về chất lượng tín dụng ứng với mức độ chấp nhận rủi ro trong quá trình thực hiện khi đứng trên quan điểm ngân hàng Tuy nhiên nếu xét theo quan điểm của người đi vay thì hoạt động ngân hàng chỉ có hiệu quả khi đáp ứng được nhu cầu sử dụng vốn thuận lợi nhất với chi phí vốn thấp nhất Bài nghiên cứu đã đưa ra các chỉ tiêu để đánh giá hiệu quả hoạt động tín dụng cho các ngân hàng thương mại như tổng dư nợ cho vay, tỷ lệ nợ quá hạn, thời gian hoàn vốn và số khách hàng được vay vốn

Theo Nguyễn Thị Quỳnh Anh (2017) theo tiêu chí định tính thì hoạt động cho vay được xem là hiệu quả khi tuân thủ ba nguyên tắc: (1) vốn vay phải được sử dụng đúng mục đích, (2) vốn vay phải được hoàn trả theo đúng thời hạn cam kết cả gốc và lãi, (3) ngân hàng tài trợ dựa trên phương án có hiệu quả Ngoài ra, theo các tiêu chí định lượng thì hiệu quả hoạt động tín dụng được phân tích thông bốn nhóm chỉ tiêu:

(1) nhóm chỉ tiêu phản ánh quy mô và tăng trưởng cho vay, (2) nhóm chỉ tiêu phản ánh hiệu quả sử dụng vốn, (3) nhóm chỉ tiêu phản ánh sự an toàn, (4) nhóm chỉ tiêu phản ánh mức độ sinh lời

Như vậy, hầu hết các nghiên cứu khi đánh giá hoạt động tín dụng đều dựa trên hai khía cạnh là tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng để phản ánh rõ hiệu quả của hoạt động tín dụng Do đó, bài nghiên cứu sẽ tiếp tục phân tích rõ hơn về cơ sở lý thuyết của tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng để lựa chọn các biến số thích hợp đưa vào mô hình cho đề tài nghiên cứu

2.3.4 Tổng quan về tăng trưởng tín dụng

2.3.4.1 Khái niệm về tăng trưởng tín dụng

Theo Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020) tăng trưởng tín dụng là chỉ tiêu quan trọng để đánh giá tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia, giúp các NHTM nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh, nâng cao thương hiệu và thị phần Tuy nhiên, các NHTM cần phải đảm bảo khoảng cách an toàn giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và tốc

15 độ huy động vốn nhằm tránh rủi ro thanh khoản Nhất là trong trường hợp nền kinh tế tăng trưởng, mức tăng trưởng tín dụng cao hơn dư nợ cho phép khi các NHTM nới lỏng điều kiện xét duyệt tín dụng trước áp lực cạnh tranh phát triển

Cơ sở lý thuyết về ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng tại các ngân hàng thương mại

2.4.1 Lý thuyết cấu trúc - hành vi - hiệu quả (SCP)

Lý thuyết SCP (Structure – Conduct - Performance) hay còn gọi là lý thuyết cấu trúc – hành vi – hiệu quả của nhà kinh tế học người Mỹ Joe Bain (1968) Mô hình này dựa trên các giả thuyết rằng cấu trúc ảnh hưởng đến hành vi, hành vi ảnh hưởng đến kết quả và do đó cấu trúc ảnh hưởng đến kết quả Tại các thị trường tập trung, các ngân hàng sẽ được hưởng lợi từ áp lực cạnh tranh thấp, rào cản gia nhập ngành cao Lúc này các ngân hàng sẽ thực hiện quyền lực thị trường thông qua lợi thế cạnh tranh về giá bằng cách đưa ra lãi suất tiền gửi thấp hơn và lãi suất cho vay cao hơn Trong điều kiện thị trường này, những ngân hàng có năng lực cạnh tranh cao hơn sẽ có quyền kiểm soát độc đoán được thị trường, từ đó thu được một nguồn lợi nhuận khổng lồ do từ mức độ tập trung cao của thị trường, mang lại hiệu quả cao hơn các ngân hàng có quy mô hoặc thị phần nhỏ Do đó, lý thuyết SCP cho thấy mức độ tập trung có mối liên hệ trực tiếp tới năng lực cạnh tranh và khả năng sinh lợi bất kể thị phần của các ngân hàng Vì thế, các ngân hàng có mức độ tập trung vốn càng cao thì lợi nhuận càng lớn, thúc đẩy sự tăng trưởng Một số nghiên cứu thực nghiệm đã cho kết quả đúng như lý thuyết đã nói trên như nghiên cứu của Berger and Bouwman (2009), Kim and Sohn

(2017), Ngân và ctg (2021), Noss and Toffano (2016)

Tuy nhiên vẫn có một số nghiên cứu khác cho kết quả ngược lại so với lý thuyết đã nêu Nghiên cứu của Kumalasari and Syaichu (2016), Herdhayinta and Supriyono

(2019), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo (2016) cho rằng các ngân hàng càng tập trung vốn thì lợi nhuận sẽ giảm

2.4.2 Lý thuyết hấp thụ rủi ro (Risk Absorption)

Theo Berger and Bouwman (2009), lý thuyết hấp thụ rủi ro dựa trên chỉ tiêu hệ số tự tài trợ được tính bằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, cho rằng các ngân hàng sẽ có khả năng chống chịu rủi ro càng cao khi có nguồn vốn chủ sở hữu càng lớn Chỉ tiêu hệ số tự tài trợ càng cao chứng tỏ doanh nghiệp sẽ có khả năng tự đảm bảo về mức độ độc lập về mặt tài chính, có nguồn tài chính mạnh đảm bảo các chỉ số an toàn vốn theo quy định Trái ngược lại, khả năng đảm bảo về mức độ độc lập về mặt tài chính càng thấp khi trị số của chỉ tiêu này càng nhỏ

Vì thế, lý thuyết hấp thụ rủi ro cho rằng các ngân hàng có nguồn vốn chủ sở hữu càng lớn thì càng có khả năng chống chịu rủi ro

2.4.3 Lý thuyết quản lý (Regulatory Hypothesis)

Anginer và ctg (2014) chỉ ra rằng các tổ chức tín dụng có lượng vốn cổ phần thấp phải đối mặt với các quy định buộc phải tăng lượng vốn bằng cách giảm cổ tức cho cổ đông Các tổ chức tín dụng có tỷ lệ vốn cao sẽ đảm bảo được năng lực tài chính nhằm đáp ứng nhu cầu rút tiền gửi từ khách hàng và kháng cự trước các cú sốc về thu nhập Chủ sở hữu của các tổ chức tín dụng có tấm đệm vốn cao sẽ thận trọng và khôn ngoan hơn trong việc ra các quyết định đầu tư, cải thiện việc theo dõi và sàng lọc rủi ro tín dụng Ngoài ra còn giúp các tổ chức tín dụng giảm áp lực về các khoản nợ phải trả và rủi ro phải kêu gọi các gói cứu trợ từ Chính phủ (Beck và ctg, 2013), ngăn chặn sự đổ vỡ từ những tình huống nghiêm trọng bất ngờ, không bóp méo khả năng cho vay và tạo sự lành mạnh cho hệ thống tổ chức tín dụng thương mại (Editz và ctg, 1998)

Lý thuyết này cho rằng tồn tại một mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro tín dụng và vốn ngân hàng bởi các nhà quản lý sẽ yêu cầu tăng vốn tương ứng với mức độ rủi ro dụng Vì thế có thể kết luận rằng khi rủi ro tín dụng tăng thì vốn ngân hàng sẽ được điều chỉnh tăng theo Các nghiên cứu ủng hộ cho lý thuyết này như nghiên cứu của Rochet (1992), Myers (1984)

2.4.4 Lý thuyết rủi ro đạo đức (Moral hazard)

Lý thuyết rủi ro đạo đức của Keeton và Morris (1987) cho rằng các nhà quản lý ngân hàng sẽ có xu hướng khuyến khích các khoản vay có rủi ro cao hơn để kỳ vọng

21 một mức lợi nhuận lớn hơn, về lâu dài nợ xấu gia tăng trong tương lai hoặc có động cơ đầu tư vào các tài sản có rủi ro khi các ngân hàng này có mức vốn thấp hoặc hiệu quả hoạt động thấp Ngược lại thì các ngân hàng có vốn cao thường không phải đối mặt với rủi ro đạo đức hoặc các khoản cho vay không hiệu quả

Ngoài ra, rủi ro đạo đức đến từ vấn đề chi phí đại diện hoặc tình trạng thông tin bất cân xứng trong thông tin cho vay Chẳng hạn như người đi vay có khả năng có nhiều thông tin về rủi ro dự án hơn người cho vay làm giảm hiệu quả của việc chuyển giao vốn Hoặc thông tin bất cân xứng khiến các ngân hàng dễ rơi vào tình trạng cho vay khách hàng xấu và mất khách hàng tốt vì ngân hàng luôn có ít thông tin về dự án, về mục đích sử dụng tín dụng của khách hàng

Do đó, theo lý thuyết này thì mối quan hệ giữa vốn và rủi ro tín dụng là ngược chiều nhau bởi vì khi vốn ngân hàng thấp sẽ làm tăng rủi ro của các khoản vay, nợ xấu nhiều hơn dẫn đến gia tăng rủi ro đạo đức Một số nghiên cứu thực nghiệm đã ủng hộ lý thuyết này có thể kể đến kết quả nghiên cứu của Le Tu và Pham Thi Thanh Xuan

(2021), Lê Thanh Ngọc và ctg (2015), Godlewski (2005), Jacques and Nigro (1997).

Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng

hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng

2.5.1 Các nghiên cứu trên thế giới

Jacques and Nigro (1997) xem xét mối quan hệ giữa vốn và rủi ro tín dụng của hơn 2570 ngân hàng thương mại được FDIC bảo hiểm có tài sản lớn hơn 100 triệu trong giai đoạn từ cuối năm 1990 đến cuối năm 1991 Tác giả sử dụng mô hình hồi quy 3 giai đoạn 3SLS để đánh giá mối liên quan của hai yếu tố trên trong một phương trình đồng thời Các biến ngoại sinh bao gồm quy mô ngân hàng, đòn bẩy tài chính, mức độ áp lực pháp lý do áp dụng tiêu chuẩn vốn, tỷ lệ tài sản để đánh giá tác động lên hai biến phụ thuộc là vốn và mức độ rủi ro của ngân hàng Kết quả cho thấy hệ số an toàn vốn có tác động đáng kể tới rủi ro tín dụng, nhất là ở các ngân hàng có vốn hóa lớn và ít ảnh hưởng đến ngân hàng có vốn hóa thấp Các ngân hàng thương mại có vốn hóa lớn sẽ điều chỉnh cơ chế quản trị rủi ro trong hoạt động tín dụng theo hướng giảm xuống khi hệ số an toàn vốn tăng lên Ngoài ra, ảnh hưởng của quy mô ngân hàng là tích cực đối với cả vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng

Goddard và ctg (2004) sử dụng bộ dữ liệu về quy mô và lợi nhuận từ 1992 -

1998 của 625 ngân hàng Châu Âu bao gồm tất cả các ngân hàng thương mại trong nước, các ngân hàng tiết kiệm và hợp tác xã hoạt động tại bảy quốc gia là Đan Mạnh, Pháp, Đức, Ý, Hà Lan, Tây Ban Nha và Anh để xem xét tác động của hệ số an toàn vốn tới hoạt động tín dụng Bài nghiên cứu sử dụng hai biến phụ thuộc là quy mô ngân hàng và tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu Các biến kiểm soát được sử dụng là giá trị danh nghĩa của các hoạt động kinh doanh ngoại bảng, tỷ lệ vốn trên tài sản, tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ tài sản của ngân hàng trên tổng tài sản của tất cả các ngân hàng trong quốc gia đó, chỉ số Herfindahl, tốc độ tăng trưởng hàng năm GDP Các tác giả sử dụng phương pháp hồi quy SGMM và đưa ra kết luận rằng ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn tới hoạt động tín dụng ở các ngân hàng thương mại có quy mô nhỏ là rõ ràng hơn so với các ngân hàng thương mại lớn Bởi lẽ theo đánh giá của các nhà đầu tư và chủ nợ, các ngân hàng nhỏ sẽ giảm thiểu đáng kể rủi ro khi hệ số an toàn vốn được cải thiện, từ đó có thể huy động vốn với chi phí rẻ hơn để mở rộng hoạt động tín dụng

Godlewsk (2005) đã nghiên cứu về mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng ở các nền kinh tế thị trường mới nổi Sử dụng phương pháp 2 giai đoạn 2SLS và 3 giai đoạn 3SLS cùng với dữ liệu của 30 nền kinh tế thị trường mới nổi ở Trung và Đông Âu, Châu Á và Nam Mỹ Trong đó vốn ngân hàng được thể hiện qua tỷ lệ tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, còn rủi ro tín dụng được thể hiện qua tỷ lệ nợ xấu trên tổng nợ Các biến độc lập được đưa vào nghiên cứu bao gồm quy mô ngân hàng, lợi nhuận trên tổng tài sản bình quân, mức độ áp lực pháp lý, các nhân tố quy định thể chế và khu vực địa lý Tác giả đã đưa ra kết quả về mối quan hệ ngược chiều giữa hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng Điều này có nghĩa là các ngân hàng khi có hệ số an toàn vốn lớn sẽ giảm bớt rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh Quy mô ngân hàng, tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản và mức độ áp lực pháp lý có tác động ngược chiều tới cả vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng

Iannotta và ctg (2013) nghiên cứu ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn tới hoạt động tín dụng có thể khác nhau phụ thuộc vào yếu tố sở hữu nhà nước Tác giả đã sử dụng dữ liệu mẫu gồm 210 ngân hàng lớn ở Tây Âu trong thời gian 10 năm từ 2010 -

2019, trong đó tập trung vào các ngân hàng thương mại lớn nhất ở 16 quốc gia Châu Âu có tổng tài sản ít nhất là 10 tỷ euro Trong đó, biến phụ thuộc được biểu thị thông

23 qua chỉ tiêu thay đổi tổng dư nợ cho vay Các biến đặc thù của ngân hàng phản ánh các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng cho vay của ngân hàng như quy mô ngân hàng, tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ tiền gửi cá nhân trên tổng nguồn vốn huy động, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và biến kiểm soát qua chỉ tiêu tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm được đưa vào mô hình nghiên cứu Với phương pháp OLS, bài nghiên cứu đã cho thấy rằng ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn rõ ràng hơn ở các ngân hàng thương mại không có sở hữu nhà nước, nhờ vào sự ghi nhận của thị trường mà các ngân hàng này có thể sẵn sàng mở rộng tín dụng và chấp nhận rủi ro

Kim and Sohn (2017) xem xét liệu tác động của vốn ngân hàng đối với tăng trưởng tín dụng có khau nhau tùy thuộc vào mức độ thanh khoản hay không Tác giả đã sử dụng dữ liệu từ quý 1 năm 1993 đến đến quý 4 năm 2010 của các ngân hàng thương mại Hoa Kỳ để kiểm tra mối quan hệ trên Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô men tổng quát GMM để nghiên cứu tác động của tỷ lệ vốn, tính thanh khoản, quy mô ngân hàng, cơ cấu nguồn vốn, khả năng sinh lời, chất lượng khoản vay và các yếu tố vĩ mô lên chỉ số tốc độ tăng trưởng cho vay hàng quý Bài nghiên cứu cho thấy tác động của vốn ngân hàng đối đối với tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ đồng biến với mức độ thanh khoản của ngân hàng, đặc biệt là ở các ngân hàng lớn Ở các ngân hàng vừa và nhỏ thì mối quan hệ này lại không đáng kể Đồng thời, tác giả cũng chỉ ra mối quan hệ đồng biến giữa quy mô ngân hàng, khả năng sinh lời và tỷ lệ thanh khoản lên tăng trưởng cho vay tại các ngân hàng thương mại Hoa Kỳ

Roulet (2018) đã nghiên cứu ảnh hưởng của tỷ lệ vốn được tính toán từ khung pháp lý Basel III đối với hoạt động cho vay của các ngân hàng tại Châu Âu sau cuộc khủng hoảng tài chính 2008 Bài nghiên cứu dựa trên dữ liệu của các ngân hàng thương mại Châu Âu được niêm yết và là các ngân hàng thương mại tư nhân lớn từ 22 quốc gia giai đoạn từ năm 2008 đến 2015 Tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính OLS cùng với biến phụ thuộc để đánh giá hoạt động cho vay là tốc độ tăng trưởng hàng năm của các khoản vay mang tính chất thương mại, các khoản vay bán lẻ và các khoản vay khác Nhóm biến độc lập thứ nhất liên quan đến đặc trưng của các NHTM được đưa vào mô hình bao gồm tỷ lệ đòn bẩy, tính thanh khoản, quy mô ngân hàng, khẩu vị rủi ro Nhóm biến độc lập thứ hai liên quan đến yếu tố kinh tế vĩ mô như tình hình kinh tế, chính sách tiền tệ Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ vốn tác động

24 tiêu cực đến sự tăng trưởng cho vay Tỷ lệ thanh khoản, chi phí huy động và tốc độ tăng trưởng GDP có tác động tích cực lên tăng trưởng cho vay, trong khi đó mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và quy mô ngân hàng với tăng trưởng tín dụng là tiêu cực

2.5.2 Các nghiên cứu trong nước

Lê Thanh Ngọc và ctg (2015) đã thực hiện đánh giá mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tự có và rủi ro của các ngân hàng thương mại Bài nghiên cứu lấy dữ liệu bảng không cân bằng từ 15 NHTM trong khoảng thời gian từ 2009 đến 2014 Bằng phương pháp phân tích tác động ngẫu nhiên (REM) cùng với phương pháp phân tích tác động cố định (FEM) cùng với hai mô hình với biến vốn chủ sở hữu và rủi ro ngân hàng là biến phụ thuộc Ngoài ra, cùng với các biến độc lập được đưa vào mô hình bao gồm nợ xấu, quy mô của ngân hàng, tiền gửi huy động, khả năng sinh lời, tỷ lệ đòn bẩy, dấu hiệu áp lực từ quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu, nghiên cứu đã cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ CAR và rủi ro ngân hàng Theo đó, hoạt động của ngân hàng sẽ trở nên ít rủi ro hơn và hấp thụ rủi ro tốt hơn khi có hệ số an toàn tăng Khả năng sinh lời có tác động tiêu cực đến sự gia tăng rủi ro Trong khi đó, quy mô vốn ngân hàng, tỷ lệ đòn bẩy, tiền gửi huy động không có ảnh hưởng đến rủi ro của ngân hàng thương mại

Vo Xuan Vinh (2018) nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi cho vay ở các nền kinh tế mới nổi như Việt Nam Dữ liệu được trích xuất từ 37 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2006 - 2015 Tác giả sử dụng phương pháp GMM để kiểm soát các vấn đề nội sinh Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng biến tốc độ tăng trưởng cho vay để đo lường cho hành vi cho vay của ngân hàng với hai nhóm biến độc lập Thứ nhất, các biến đặc trưng của ngân hàng gồm quy mô ngân hàng, hệ số an toàn vốn, rủi ro ngân hàng, chi phí hoạt động, hiệu quả hoạt động Thứ hai, các biến thuộc ngành ngân hàng như cấu trúc thị trường được đại diện bởi chỉ số Herfindahl-Hirschman Index Thứ ba, các nhân tố kinh tế vĩ mô bao gồm tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng GDP Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng quy mô ngân hàng và hệ số an toàn vốn có tác động ngược chiều tới tăng trưởng tín dụng Các ngân hàng lớn và có tỷ lệ CAR cao sẽ có xu hướng thận trọng hơn trong hoạt động cho vay Ngoài ra nghiên cứu cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa tăng trưởng kinh tế và tăng trưởng cho vay, ảnh hưởng tiêu cực của lạm phát và chi phí hoạt động tới tăng trưởng tín dụng Mức độ sẵn sàng mở rộng tín

25 dụng còn phụ thuộc vào cấu trúc thu nhập nếu NHTM phụ thuộc vào khoản doanh thu ngoài lãi từ các dịch vụ tài chính thì sẽ ít chú trọng đến việc mở rộng cho vay Biến cấu trúc thị trường không có ảnh hưởng đáng kể tới hoạt động cho vay của ngân hàng

Nguyễn Thành Đạt (2019) đã nghiên cứu ảnh hưởng của nguồn vốn ngân hàng đến khả năng sinh lời và rủi ro tín dụng của các NHTMCP Việt Nam Nghiên cứu sử dụng dữ liệu trong giai đoạn từ 2009 đến năm 2018 từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của 19 NHTMCP ở Việt Nam cùng với mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) để ước lượng mức độ ảnh hưởng cho đề tài Tác giả sử dụng hai chỉ tiêu là lợi nhuận và tỷ lệ nợ xấu làm biến phụ thuộc và 6 biến độc lập gồm vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, dư nợ trên vốn huy động, tổng sản phẩm quốc nội và chỉ số giá tiêu dùng để đưa vào mô hình nghiên cứu Kết quả cho thấy rằng vốn ngân hàng có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời và cùng chiều với rủi ro tín dụng Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng nhưng lại không có ý nghĩa thống kê với khả năng sinh lời Tăng trưởng tín dụng và lạm phát có tác động cùng chiều lên khả năng sinh lời Bên cạnh đó, thì tổng sản phẩm quốc nội lại có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng

Nguyễn Bích Ngân và ctg (2021) nghiên cứu về tác động của tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu tới tỷ lệ sinh lời và mức độ rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam Các tác giả đã lấy dữ liệu từ 2005 đến 2019 của 26 ngân hàng thương mại và sử dụng mô hình mô men tổng quát (GMM) để lượng hóa tác động trên Trong đó, hai biến phụ thuộc là tỷ lệ sinh lời được thể hiện qua tỷ lệ lợi nhuận trước thuế trên tổng tài sản (ROA) và mức độ rủi ro tổng thể được đo lường bằng hệ số Z-core thông qua ROA và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng (ETA) Bên cạnh biến độc lập là hệ số an toàn vốn, các tác giả còn sử dụng một số biến đặc trưng của NHTM như quy mô NHTM, khả năng thanh khoản, cấu trúc thu nhập, chất lượng tài sản để kiểm soát sự tác động của các yếu tố này lên khả năng sinh lời và rủi ro tín dụng Kết quả bài nghiên cứu đã chỉ ra rằng tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu sẽ tác động tích cực đến cả hai khía cạnh trên của hoạt động tín dụng, rõ ràng hơn ở các ngân hàng có quy mô nhỏ, không thuộc sở hữu Nhà nước và chưa được niêm yết trên thị trường chứng khoán

Lê Hải Trung (2023) đã nghiên cứu về tác động của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, tác giả thực hiện nghiên cứu trên 26 NHTM trong giai đoạn 2005 đến 2021 Tác giả đã áp dụng khe hở khi mà các nghiên cứu trong nước chỉ đánh giá tác động của hệ số an toàn vốn tới hoạt động tín dụng một cách riêng lẻ Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy mô men tổng quát hệ thống 2 bước (SGMM), trong đó hoạt động tín dụng được thể hiện qua hai biến là tốc độ tăng trưởng của dư nợ tín dụng năm nay so với năm trước đó và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro trên tổng dư nợ của ngân hàng Ngoài biến độc lập chính là hệ số an toàn vốn thì bài nghiên cứu còn đưa vào mô hình 6 biến dặc trưng của NHTM như quy mô ngân hàng, hệ số thanh khoản, tỷ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, biên lãi suất ròng, thu nhập ngoài lãi và tỷ lệ đòn bẩy tài chính Kết quả nghiên cứu đã cho thấy rằng hệ số an toàn vốn có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng cho các NHTM tại Việt Nam và có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro tín dụng Mối quan hệ này là lớn hơn ở các ngân hàng thương mại có quy mô nhỏ, không thuộc sở hữu nhà nước và mô hình hoạt động hiện đại có tỷ lệ thu nhập từ phí cung cấp dịch vụ tài chính cao

2.5.3 Thảo luận các nghiên cứu thực nghiệm và khoảng trống nghiên cứu

MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu

3.1.1 Biến đại diện cho hoạt động tín dụng

Có nhiều quan điểm khác nhau về cách ước lượng về hoạt động tín dụng của các NHTM Trong đó, công cụ được sử dụng phổ biến nhất trong đánh giá, phân tích và phản ánh hiệu quả hoạt động hoạt động tín dụng là các chỉ tiêu đánh giá tốc độ tăng trưởng quy mô tín dụng và mức độ chấp nhận rủi ro tương ứng trong quá trình cấp tín dụng Một số nghiên cứu xem xét về các nhân tố phản ánh hiệu quả hoạt động tín động của ngân hàng như Trần Văn Sinh (2022), Theo Võ Đình Duy (2020), Phan Quang Đán (2017), Nguyễn Thị Quỳnh Anh (2017) đều sử dụng hai chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng để phản ánh tính hiệu quả của hoạt động tín dụng

Ngoài ra, một số lý thuyết được đề cập ở chương 2 như lý thuyết cấu trúc – hành vi – hiệu quả, lý thuyết hấp thụ rủi ro, lý thuyết quản lý và lý thuyết rủi ro đạo đức cũng đề cập đến rủi ro tín dụng và tăng trưởng tín dụng khi đánh giá mối quan hệ giữa vốn và hoạt động tín dụng Do đó, dựa trên cơ sở lý thuyết đã trình bày bài nghiên cứu lựa chọn hai chỉ tiêu để đánh giá hoạt động tín dụng của các NHTM là tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng

Khía cạnh thứ nhất của hoạt động tín dụng là tăng trưởng tín dụng được tính toán bằng tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng ngân hàng tại năm t so với dư nợ tín dụng ngân hàng tại năm t-1, dựa trên nguồn tham khảo chính của khóa luận là nghiên cứu của Lê Hải Trung (2023), kí hiệu là LGR

LGR = Dư nợ tín dụng năm t

Dư nợ cấp tín dụng năm t-1− 1 (3.1)

Khía cạnh thứ hai của hoạt động tín dụng là rủi ro tín dụng, được đo lường bằng tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng dựa trên nguồn tham khảo chính của khóa luận là nghiên cứu của Lê Hải Trung (2023), kí hiệu là LLP

LLP = Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng

Tổng dư nợ tín dụng (3.2)

3.1.2 Các biến độc lập được sử dụng trong mô hình

Biến độc lập chính là hệ số an toàn vốn (CAR) được đo lường bằng tỷ lệ vốn tự có trên tài sản điều chỉnh rủi ro

CAR = Tỷ lệ vốn tự có

Tài sản điều chỉnh rủi ro (3.3)

Ngoài ra, bài nghiên cứu còn đưa vào các biến đặc trưng của ngân hàng để đánh giá chi tiết và so sánh ảnh hưởng của các biến này tới hoạt động tín dụng ở các NHTM có những đặc trưng khác nhau

Biến đặc trưng thứ nhất của NHTM được đưa vào mô hình là quy mô ngân hàng (SIZE) dựa trên nghiên cứu của Kim and Sohn (2017), được đo lường bằng logarit của tổng tài sản NHTM i tại năm t

SIZE = Logarit (Tổng tài sản) (3.4)

Biến đặc trưng thứ hai của NHTM được đưa vào mô hình là khả năng thanh khoản (LIQ) theo nghiên cứu của Cornet và ctg (2011), được đo lường bằng tỷ lệ tài sản có tính thanh khảo cao trên trong tổng tài sản, trong đó tài sản thanh khoản cao bao gồm tiền mặt và các khoản tương đương tiền

LIQ = Tiền mặt và các khoản tương đương tiền

Biến đặc trưng thứ ba của NHTM là khả năng sinh lời, thể hiện qua hai chỉ tiêu là chỉ lợi nhuận trên vốn (ROE) và biên lãi suất ròng (NIM) tham khảo từ nghiên cứu của Kim and Sohn (2017) Trong đó, ROE được đo lường tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu Và NIM được đo lường bằng tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tổng tài sản có sinh lãi

ROE = Lợi nhuận sau thuế

NIM = Thu nhập lãi thuần

Tổng tài sản có sinh lãi (3.7)

Biến đặc trưng thứ bốn của NHTM được đưa vào mô hình là cấu trúc thu nhập, thể hiện qua chỉ tiêu thu nhập ngoài lãi (NII) dựa trên nghiên cứu của Vinh (2018), được đo lường bằng tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập, trong đó thu nhập ngoãi lãi đến từ hoạt động dịch vụ, hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng, mua bán chứng khoán kinh doanh, mua bán chứng khoán đầu tư và hoạt động khác

NII =Thu nhập ngoài lãi

Thêm vào đó, để kiểm soát tính ổn định qua thời gian của hoạt động tín dụng của ngân hàng thương mại thì bài nghiên cứu sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc như nghiên cứu của Lê Hải Trung (2023)

Khung phân tích được tóm tắt qua sơ đồ 3.1 thể hiện các khái niệm liên quan trực tiếp đến vấn đề nghiên cứu và chỉ ra mối liên hệ giữa các yếu tố như sau:

Biểu đồ 3.1: Khung phân tích

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

- Hệ số an toàn vốn

Giả thuyết 1: Hệ số an toàn vốn có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng tín dụng và ngược chiều với rủi ro tín dụng

Các NHTM đáp ứng được tiêu chuẩn về mức an toàn vốn tối thiểu có thể tạo niềm tin cho khách hàng, khuyến khích họ gửi tiền và tạo điều kiện tăng nguồn vốn cho vay Ngoài ra, hệ số an toàn vốn giúp các NHTM bù đắp được các rủi ro có thể gặp phải, đặc biệt là rủi ro tín dụng Điều này đã được tìm thấy qua các nghiên cứu thực nghiệm của Lê Hải Trung (2023), Nguyễn Bích Ngân và ctg (2021), Nguyễn Thành Đạt (2019), Kim and Sohn (2017)

Giả thuyết 2: Quy mô ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng tín dụng và ngược chiều với rủi ro tín dụng

Các ngân hàng có quy mô lớn thường sẽ dễ dàng huy động tiền gửi từ khách hàng bởi vì sự uy tín, danh tiếng và vị thế trong ngành Bên cạnh đó, với quy mô lớn các ngân hàng thường sẽ có quy trình làm việc chặt chẽ, chiến lược marketing mạnh mẽ, hệ thống chi nhánh rộng lớn và đội ngũ nhân sự chất lượng cao tạo điều kiện cho việc tìm kiếm và tạo mối quan hệ với khách hàng có nhu cầu sử dụng vốn, giúp tăng trưởng tín dụng Đồng thời, các NHTM lớn có nhiều loại sản phẩm dịch vụ và danh mục đầu tư đa dạng sẽ có hệ thống quản trị rủi ro tín dụng tốt hơn so với các NHTM có quy mô nhỏ khi phân bố các rủi ro bù trừ cho nhau, giảm rủi ro phi hệ thống theo lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại

Một số nghiên cứu đã cho thấy mối quan hệ cùng giả thuyết trên như nghiên cứu của Kim and Sohn (2017), Godlewsk (2005)

Giả thuyết 3: Hệ số thanh khoản có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng tín dụng và ngược chiều với rủi ro tín dụng

Các NHTM có chỉ số thanh khoản cao sẽ có đủ khả năng đáp ứng các nhu cầu vay vốn của công chúng một cách nhanh chóng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tăng trưởng tín dụng Ngược lại, Các NHTM sẽ không đủ tiền để thỏa mãn nhu cầu vay của khách hàng khi có tình trạng thanh khoản yếu Đồng thời, dựa trên lý thuyết tài chính trung gian

37 cổ điển người gửi tiền sẽ muốn rút tiền đột ngột do tình hình kinh tế bất ổn hoặc thông tin sai lệch làm cho hệ số thanh khoản của các NHTM giảm sâu khiến các ngân hàng khó thu hổi vốn do hoạt động kinh tế xã hội bị gián đoạn, làm gia tăng rủi ro tín dụng Các nghiên cứu của Roulet (2018), Kim and Sohn (2017) đã cho kết quả giống với giả thuyết này

Giả thuyết 4: Khả năng sinh lời có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng tín dụng và ngược chiều với rủi ro tín dụng

Dữ liệu và công cụ nghiên cứu

Tính đến ngày 10/10/2023, theo website của NHNN thì số lượng ngân hàng thương mại tại Việt Nam là 46 ngân hàng (gồm có 4 NHTM Nhà nước, 31 NHTMCP, 9 NHTM có 100% vốn nước ngoài và 2 ngân hàng liên doanh) Do hạn chế về mặt thời gian nên phạm vi nghiên cứu được lựa chọn từ 26 NHTM tại Việt Nam chiếm 56,5% về số lượng các NHTM Các NHTM được lựa chọn gồm có 3 NHTM Nhà nước và 23 NHTMCP, được niêm yết trên sàn HOSE, HNX và UPCOM Dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian 11 năm từ năm 2012 đến năm 2022

Bộ dữ liệu sử dụng để kiểm định mô hình là dữ liệu bảng cân bằng (balanced) và có một số NHTM trong khoảng đầu thời gian này vẫn chưa áp dụng các tiêu chuẩn về hệ số an toàn vốn do NHNN ban hành Nguồn dữ liệu được thu thập từ hệ thống FiinPro do Công ty cổ phần tập đoàn FiinGroup cung cấp Tổng số lượng quan sát của mẫu nghiên cứu là 312 quan sát, đáp ứng được tính đại diện của mẫu cho tổng thể nghiên cứu (Hair và ctg, 1998) Kết quả nghiên cứu được xác định dựa trên sự hỗ trợ của phần mềm Excel và phần mềm Stata.

Phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình

Đề tài sử dụng phương pháp định lượng để trả lời các câu hỏi nghiên cứu và thực hiện được mục tiêu nghiên cứu đã đề ra liên quan đến ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của 26 NHTM tại Việt Nam Phương pháp định lượng bao gồm các nghiệp vụ như:

Thống kê mô tả: cung cấp thông tin về các biến trong mô hình nghiên cứu một cách khái quát như: giá trị lớn nhất, nhỏ nhất; giá trị trung bình; số quan sát và độ lệch chuẩn

Phân tích tương quan: nhằm xác định mức độ tương quan cùng hay ngược chiều, mạnh hay yếu giữa các biến với nhau Đồng thời, nhận diện được hiện tượng đa cộng tuyến có xảy ra trong mô hình hay không khi hệ số tương quan có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0,8 giữa một cặp biến bất kỳ (Gujirati (2011))

Phân tích hồi quy dữ liệu bảng: nhằm kiểm định chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM tại Việt Nam, tác sử dụng mô hình mô men tổng quát 2 bước (SGMM) để phù hợp với chiều thời gian ngắn mà số liệu được sử dụng trong bài nghiên cứu và giải quyết hiện tượng nội sinh thường xảy ra ở mô hình khi có biến trễ của biến phụ thuộc tham gia như một biến độc lập trong mô hình Thêm vào đó, phương pháp SGMM sẽ cho kết quả tốt hơn phương pháp DGMM nếu phát sinh hiện tượng tương quan chuỗi hoặc phương sai sai số thay đổi và cho kết quả ít thiên lệch hơn trong sai số và bình phương trung bình tốt hơn với các mẫu nhỏ (Blundell và Bond, 1998) Ngoài ra, vì phương pháp hiệu ứng cố định FEM chỉ cho kết quả tốt khi chuỗi thời gian của dữ liệu bảng lớn và nếu có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến giải thích thì ước lượng của OLS sẽ bị chệch hoặc không hiệu quả Do đó, ước lượng SGMM có tính bền vũng, không quan trọng về mức độ tương quan giữa biến công cụ và biến bị nội sinh Để kiểm định tính phù hợp của kết quả ước lượng theo phương pháp SGMM, nghiên cứu có thể sử dụng các kiểm định sau:

Kiểm định Sargan hay Hansen: là kiểm định ràng buộc xác định quá mức hoặc xác định tính phù hợp của các biến công cụ Với giả thuyết H0 là biến công cụ là ngoại sinh, không tương quan với sai số của mô hình vì thế giá trị p-value càng lớn càng tốt Nếu trong câu lệnh hồi quy sử dụng tùy chọn Robust thì kiểm định Hasen sẽ thích hợp hơn so với kiểm định Sargan

Kiểm định Arellano - Bond (AR): kiểm tra tính chất tự tương quan của phương sai sai số ở dạng sai phân bậc 1 Giả thuyết H0 của kiểm định Arellano - Bond là không có tự tương quan bậc 2 cho phần dư vì chuỗi sai phân khảo sát mặc nhiên có tương quan bậc 1 nên kết quả kiểm định được bỏ qua đối với AR(1) Nếu giá trị p-value của kiểm định AR(2) càng lớn thể hiện không có tự tương quan bậc 2 cho phần dư

Quy trình nghiên cứu

Nhằm thực hiện mục tiêu nghiên cứu ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM tại Việt Nam, quy trình nghiên cứu được thiết kế với các bước sau thể hiện qua biểu đồ 3.2

Biểu đồ 3.2: Quy trình nghiên cứu

Bước 1: Khảo lược cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm có liên quan trong nước và trên thể giới để xác định được khoảng trống nghiên cứu và định hướng mô hình phù hợp cho đề tài nghiên cứu

Bước 2: Đặt ra các câu hỏi nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu cùng với các cơ sở lý thuyết kế thừa từ các nghiên cứu trước đó để thiết kế mô hình nghiên cứu, giải thích các biến và đưa ra các giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến

Bước 3: Xác định mẫu nghiên cứu để phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu đã đề cập, sau đó thu thập và xử lý dữ liệu theo mô hình đã đề ra ở bước 2

Bước 4: Xác định phương pháp nghiên cứu với những kỹ thuật phân tích và ước lượng cụ thể: thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo phương pháp mô men tổng quát 2 bước SGMM

Bước 5: Kiểm định tính phù hợp của kết quả ước lượng thông qua kiểm định Sargan hay Hansen và kiểm định Arellano - Bond (AR)

Bước 6: Thảo luận về kết quả và đưa ra hàm ý về quản trị và điều hành chính sách dựa vào kết quả phân tích Tiếp đó, nêu ra các hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo cho đề tài

Trong chương 3, khóa luận đã trình cơ sở lựa chọn và cách đo lường các biến phụ thuộc và các biến độc lập để làm cơ sở cho khung lý thuyết, từ đó đưa ra các giả thuyết nghiên cứu và xây dựng mô hình đánh giá ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM tại Việt Nam Ngoài ra, chương 3 cũng mô tả dữ liệu được sử dụng, phương pháp nghiên cứu SGMM và quy trình nghiên cứu để thực hiện hồi quy và phân tích kết quả ở chương 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả

Nghiên cứu đã xem xét ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM tại Việt Nam theo giai đoạn 2012-2022 Trong giai đoạn này có một số NHTM vẫn chưa áp dụng mức an toàn vốn tối thiểu do đó sẽ có số quan sát ít hơn so với những ngân hàng đã áp dụng và hoàn thành chuẩn mực Basel về hệ số an toàn vốn do NHNN ban hành tại các thời điểm trước đó Thống kê mô tả của các biến phụ thuộc và độc lập của mẫu gồm 26 ngân hàng được tóm tắt trong bảng 4.1

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu

Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất

Nguồn: Trích xuất từ Stata 17.0

Thứ nhất, biến LGR Theo kết quả thống kê, tốc độ tăng trưởng tín dụng trong 12 năm gần đây tại các NHTM Việt Nam trung bình đạt 19,67% với độ lệch chuẩn 16,28% Điều này cho thấy có một khoảng cách khá lớn trong tốc độ tăng trưởng tín dụng từ mức

-23,33% (Maritime Bank năm 2012) đến 108,2% (HD Bank năm 2013) Bên cạnh đó, biểu đồ 4.1 dưới đây còn thống kê tốc độ tăng trưởng tín dụng trung bình của từng NHTM từ 2012 đến năm 2022

Kết quả cho thấy rằng Tien Phong Bank, HD Bank và NAB là 3 NHTM dẫn đầu trong việc có tốc độ tăng trưởng tín dụng lần lượt là 43,2%, 33,3% và 31,8% Nhóm ngân hàng có tốc độ tăng trưởng tín dụng thấp nhất trong mẫu nghiên cứu là Saigon Bank 4,9%, Eximbank 5,5% và PG Bank 8,4%

Biểu đồ 4.1: Tốc độ tăng trưởng tín dụng trung bình của 26 NHTM giai đoạn 2012 -

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Thứ hai, biến LLP Tỷ lệ chi phí trích lập dự phòng trên tổng dư nợ tín dụng trung bình của 26 NHTM trong 12 năm là 1,16% với độ lệch chuẩn là 0,92% Xét trên từng NHTM thì biểu đồ 4.2 cho thấy 3 ngân hàng là VPB, Maritime Bank và MB Bank với số liệu lần lượt là 3,7%, 2% và 1,9% đang dẫn đầu về tỷ lệ này Các NHTM có tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trung bình thấp nhất là Viet Bank (0,3%), Kien Long Bank (0,4%), Bac A Bank (0,5%), Bao Viet Bank (0,5%)

Biểu đồ 4.2: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trung bình của 26 NHTM trong giai đoạn 2012 - 2022

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Thứ ba, biến CAR Hệ số an toàn vốn của 26 NHTM Việt Nam có giá trị trung bình là 11,4%, giá trị lớn nhất là 40,1% (CAR của Tien Phong Bank năm 2012) và giá trị nhỏ nhất ở mức 0% Trong khi đó, theo quy định của thông tư số 41/2016/TT-NHNN ban hành vào ngày 30/12/2016 thì chỉ số này của các NHTM phải đạt tối thiểu ở mức 8% Do đó có thể thấy rằng giá trị trung bình CAR đã đảm bảo theo quy định của NHNN, giúp các NHTM tại Việt Nam có đủ khả năng về vốn để bảo vệ chính mình, bảo vệ khách hàng và chống lại các cú sốc tài chính có thể diễn ra trong tương lai

Biểu đồ 4.3 cho thấy hệ số CAR của 26 NHTM Việt Nam có sự phân hóa rõ rệt giữa các NHTM lớn và các NHTM nhỏ Tuy nhiên vẫn có một số trường hợp các ngân hàng nhỏ thì hệ số CAR cao hơn so với các những ngân hàng lớn, đặc biệt là dẫn đầu trong giai đoạn 2012 - 2022 như Kien Long Bank, Bao Viet Bank, Saigon Bank …

Mặc dù trên lý thuyết khi hệ số an toàn vốn giúp các ngân hàng hoạt động an toàn tuy nhiên khi mức an toàn vốn quá cao cũng có thể là một dấu hiệu cho thấy những khó khăn trong việc thu hút tiền gửi hoặc trong hoạt động cho vay mà các ngân hàng này có thể đang gặp phải

Biểu đồ 4.3: CAR trung bình của 26 NHTM trong giai đoạn 2012 - 2022

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Thứ tư, biến SIZE Quy mô ngân hàng có sự khác biệt tương đối lớn, theo bảng

4.1 thì giá trị trung bình tính tóan là 14,14 với độ lệch chuẩn là 49,7%; giá trị thấp nhất và lớn nhất lần lượt là 13,16 (Saigon Bank năm 2013) và 15,32 (BIDV năm 2022) Có thể thấy đây là kết quả khi giá trị trung bình của tổng tài sản có sự cách biệt nhau là rất lớn, được thể hiện qua biểu đồ 4.4

Biểu đồ 4.4: Tổng tài sản trung bình của 26 NHTM trong giai đoạn 2012 - 2022

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Các NHTM có quy mô tài sản lớn nhất chính là BIDV (1177 nghìn tỷ đồng), Vietin Bank (1059 nghìn tỷ đồng) và VCB (983 nghìn tỷ đồng) Trong khi đó, những NHTM có quy mô tài sản khá thấp so với quy mô tài sản trung bình của 26 NHTM là Saigon Bank

(20 nghìn tỷ đồng), PG Bank (31 nghìn tỷ đồng) và Kien Long Bank (43 nghìn tỷ đồng)

Thứ năm, biến LIQ Theo kết quả nghiên cứu, hệ số thanh khoản trung bình của các NHTM đạt 0,93% với độ lệch chuẩn là 0,7% cho thấy có khoảng cách không quá lớn về khả năng thanh khoản giữa các NHTM Việt Nam Hệ số thanh khoản tối thiểu là 0,26% (Lien Viet Post Bank năm 2013) và tối đa 7,76% (Eximbank năm 2012) Ngoài ra, biểu đồ 4.5 dưới đây còn cho thấy số liệu trung bình của hệ số thanh khoản của 26 NHTM Ba ngân hàng dẫn đầu với tỷ lệ lần lượt 2,28%, 1,92%, 1,74% là Sacombank, Eximbank và ACB Trong khi đó, NCB là ngân hàng có hệ số thanh khoản thấp nhất chỉ có 0,48%, tiếp đó là SHB 0,49% và MB Bank 0,56% Đa phần các NHTM có hệ số thanh khoản dao động ở khoảng 0,7% - 0,9%

Biểu đồ 4.5: Hệ số thanh khoản trung bình của 26 NHTM trong giai đoạn 2012- 2022

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Thứ sáu, biến ROA Trung bình trong 12 năm qua khả năng sinh lời trên tổng tài sản của các NHTN là 10,8% và độ lệch chuẩn là 7,6% Khoảng cách lợi nhuận trên tổng

50 tài sản giữa các NHTM Việt Nam là vô vùng khác biệt với mức tối thiểu của ROA là 0,00016% (NVB năm 2022) và mức tối đa 30,3% (VIB năm 2021) Xét về chỉ tiêu khả năng sinh lời trung bình của 22 NHTM được biểu diễn ở biểu đồ 4.6 thì VP Bank, MB Bank và Vietcombank là các ngân hàng có mức sinh lời trên tổng tài sản cao nhất ghi nhận ở các mức lần lượt là 19,5%, 18,1% và 17,9% Trong khi đó, NVB và Bao Viet Bank là hai ngân hàng có ROA thấp nhất nhóm, khi giá trị trung bình trong 12 năm qua chỉ có 0,4% và 3,7%

Biểu đồ 4.6: Khả năng sinh lời trung bình của 26 NHTM trong giai đoạn 2012 - 2022

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Thứ bảy, biến NIM Biên lãi suất ròng trung bình của các NHTM đạt 3.19% với độ lệch chuẩn 1,32%, giá trị tối thiểu và tối đa lần lượt là 0,58% (HD Bank năm 2013) và 9,4% (VP Bank năm 2019) Ngoài ra, biên lãi suất ròng của từng NHTM Việt Nam được thống kê trung bình trong 12 năm qua thông qua biểu đồ 4.7 như sau: VP Bank là NHTM có biên lãi suất ròng cao nhất trong nhóm 26 NHTM Trong khi đó, Vietbank và VietABank là hai NHTM có biên lãi suất ròng thấp nhất với mức ghi nhận lần lượt là 1,2% và 1,9% Biên lãi suất ròng của 23 NHTM còn lại không có sự chênh lệch nhiều, dao động trong khoảng 2% - 4,5%

Biểu đồ 4.7: Biên lãi suất ròng trung bình của 26 NHTM trong giai đoạn 2012 - 2022

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Thứ tám, biến NII Trung bình thu nhập ngoài lãi của các NHTM Việt Nam đạt

18,53% với độ lệch chuẩn 11,9% Trong đó thu nhập ngoài lãi tối thiểu là -26,6% (NII của VietABank năm 2015) và tối đa là 75% (NII của HD Bank năm 2013)

Biểu đồ 4.8: Thu nhập ngoài lãi trung bình của 26 NHTM trong giai đoạn 2012-2022

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Từ biểu đồ 4.8 có thể thấy thu nhập ngoài lãi trung bình có sự khác biệt rõ nét giữa các NHTM được nghiên cứu, trong đó Maritime Bank có tỷ lệ này cao nhất 35,2%, tiếp theo là VietBank 29,5% và Sacombank 27,9% Ngược lại, Lien Viet Post Bank là ngân hàng có thu nhập ngoài lãi trung bình thấp nhất khi chỉ có 1%, kế tiếp là VietABank 8,7% và Bac A Bank 8,9%.

Phân tích tương quan và đa cộng tuyến các biến trong mô hình

Bài nghiên cứu sử dụng ma trận tương quan để kiểm tra mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không Hệ số tương quan giữa các cặp biến biểu thị mối tương quan tuyến tính giữa các biến khi các nhân tố khác không thay đổi Giá trị của các hệ số tương quan giữa các biến độc lập sẽ thay đổi từ tương quan nghịch chiều hoàn toàn khi hệ số tương quan bằng -1 đến tương quan thuận chiều hoàn toàn khi hệ số tương quan bằng

1 Trong trường hợp hệ số tương quan bằng 0 thì cặp biến không có sự tương quan, các biến giải thích sẽ độc lập với nhau và kết quả ước lượng có độ tin cậy cao

Bảng 4.2: Ma trận tương quan của mô hình nghiên cứu

LGR LLP CAR SIZE LIQ ROE NIM NII

Nguồn: Trích xuất từ Stata 17.0

Theo Kenedy (2008) các biến đưa vào mô hình là phù hợp và sẽ không có hiện tượng tương quan khi không có các cặp biến nào trong mô hình có trị tuyệt đối hệ số tương quan lớn hơn 0,8 Có thể nhận thấy ở bảng 4.2 các cặp biến trong mô hình có hệ số tương quan đều dưới 0,3 ngoại trừ mối tương quan giữa NIM - ROE (0,5424), NIM - LLP (0,5783), ROE - SIZE (0,6279), chưa vượt mức 0,8 Do đó khả năng hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình là tương đối thấp, tạo tính tin cậy cao cho mô hình nghiên cứu

Ngoài ra, đề tài sẽ tiến hành kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại VIF để đảm bảo chắc chắn vấn đề đa cộng tuyến không tồn tại Vì kết quả phân tích định lượng không còn ý nghĩa, các chỉ số bị sai lệch nếu mô hình xả ra hiên tượng đa cộng tuyến Chỉ số VIF sẽ định lượng mức độ nghiêm trọng của đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy Theo Gujrati và ctg (2009) mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nếu hệ số VIF lớn hơn 10

Bảng 4.3: Hệ số phóng đại phương sai VIF giữa các biến trong nghiên cứu

Biến CAR SIZE LIQ ROE NIM NII Mean VIF

Nguồn: Trích xuất từ Stata 17.0

Từ bảng 4.3 có thể thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 10 và giá trị trung bình của VIF bằng 1,71 Do đó có thể kết luận rằng mô hình không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, các biến đưa vào mô hình có thể xem là khá phù hợp trong việc xem xét và phân tích ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM Việt Nam

Kết quả hồi quy theo phương pháp SGMM

4.3.1 Kết quả hồi quy mô hình biến phụ thuộc LGR

Kết quả ước lượng bằng phương pháp SGMM về ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012-2022 được trình bày ở bảng 4.4.

Bảng 4.4: Kết quả ước lượng theo SGMM mô hình biến phụ thuộc LGR

Biến độc lập Hệ số Sai số chuẩn P-value

***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%

Nguồn: Trích xuất từ Stata 17.0

Các biến giải thích đều có ý nghĩa thống kê khi có giá trị p-value nhỏ hơn 0,1 Ngoài độ trễ bậc 1 của LGR tương quan dương với LGR với mức ý nghĩa 10%, còn có ROE và NIM tương quan dương với LGR với mức ý nghĩa là 1%; NIM cũng có tương quan dương với LGR với mức ý nghĩa 5% Ngược lại, CAR và NII có tác động ngược

55 chiều với LGR với mức ý nghĩa 5%; SIZE có tác động ngược chiều với LGR với mức ý nghĩa 1%

Bảng 4.5: Kiểm định kết quả hồi quy mô hình biến phụ thuộc LGR

Nguồn: Trích xuất từ Stata 17.0

Dựa vào bảng 4.5, các giá trị p-value của AR(1) nhỏ hơn mức ý nghĩa 10% và các giá trị p-value của AR(2) = 0,487 không có ý nghĩa thống kê do đó mô hình thỏa mãn điều kiện về hiện tượng tương quan chuỗi, các kiểm định về sự phù hợp của biến công cụ là đáng tin cậy Giá trị p-value của kiểm định Hansen đều có giá trị khá cao nên giá thuyết H0 là các biến công cụ là phù hợp không có cơ sở để bác bỏ Ngoài ra, các biến công cụ là phù hợp đã giải quyết được vấn đề nội sinh của mô hình khi số biến công cụ nhỏ hơn số nhóm Vì thế, các hệ số ước lượng có thể được sử dụng để phân tích và đạt được hiệu quả trong mô hình nghiên cứu

Dựa trên kết quả nghiên cứu, mô hình nghiên cứu về ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến rủi ro tín dụng được trình bày như sau:

LGR it = 1,075 + 0,193 LGR it-1 - 0,855 CAR it - 0,067 SIZE it + 6,598 LIQ it

+ 0,41 ROE it + 1,721 NIM it - 0,202 NII it + u it +ε it (4.1)

4.3.2 Kết quả hồi quy mô hình biến phụ thuộc LLP

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng theo SGMM mô hình biến phụ thuộc LLP

Biến độc lập Hệ số Sai số chuẩn P-value

***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%

Nguồn: Trích xuất từ Stata 17.0

Kết quả ước lượng bằng phương pháp SGMM về ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012-2022 được trình bày ở bảng 4.6

Các biến giải thích đều có ý nghĩa thống kê khi có giá trị p-value nhỏ hơn 0,1 Ngoài biến trễ bậc 1 của LLP có tác động cùng chiều với LLP với mức ý nghĩa 5%, còn có SIZE, NIM và NII tác động cùng chiều với LLP với mức ý nghĩa 1% Các biến còn lại là CAR, LIQ và ROE tương quan âm với LLP với mức ý nghĩa 1%

Bảng 4.7: Kiểm định kết quả ước lượng theo SGMM mô hình biến phụ thuộc LLP

Nguồn: Trích xuất từ Stata 17.0

Dựa vào bảng 4.7, mô hình đều thỏa mãn các điều kiện về hiện tượng tương quan chuỗi khi p-value của AR(2) = 0,399 không có ý nghĩa thống kê, các biến công cụ là phù hợp khi kiểm định Hansen có giá trị p-value = 0,476, các biến công cụ giải quyết được vấn đề nội sinh cho mô hình khi số biến công cụ là 21 nhỏ hơn số nhóm là 26 Do đó, các hệ số ước lượng có trong mô hình có thể được sử dụng để phân tích và đạt được hiệu quả

Dựa trên kết quả nghiên cứu, mô hình nghiên cứu về ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến rủi ro tín dụng được trình bày như sau:

𝐿𝐿𝑃 it = - 0,088 + 0,245 LLP it-1 - 0,03 CAR it + 0,006 SIZE it - 0,331 LIQ it

- 0,072 ROE it + 0,535 NIM it + 0,028 NII it + u it +ε it (4.2)

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Căn cứ vào giả thuyết đã nêu và kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu tổng hợp được, tác giả tóm tắt ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 12 năm tính từ năm 2012 đến năm 2022 qua bảng 4.8

Bảng 4.8: Tóm tắt kết quả mô hình ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động động tín dụng

Biến Kỳ vọng dấu Kết quả Hệ số

LGR LLP LGR LLP LGR LLP

Nguồn: Trích xuất từ Stata 17.0

Biến hệ số an toàn vốn (CAR): không đúng như kì vọng nghiên cứu được đề cập ở chương 3, hệ số an toàn vốn có ảnh hưởng tiêu cực đến LGR, có nghĩa là khi các nhân tố khác không thay đổi thì hệ số an toàn vốn tăng lên 1 đơn vị sẽ làm cho tốc độ tăng trưởng tín dụng giảm xuống 0,8546 đơn vị Mặc dù kết quả này ngược lại với lý thuyết cấu trúc - hành vi - hiệu quả khi cho rằng tồn tại một mối quan hệ tích cực giữa mức độ tập trung vốn và tăng trưởng tín dung

Tuy nhiên điều này có thể giải thích rằng khi các NHTM duy trì hệ số an toàn vốn quá cao so với mức quy định nhằm đảm bảo an toàn vốn cho hoạt động ngân hàng thì sẽ phản ánh việc không sử dụng hiệu quả nguồn vốn cho vay khiến cho tốc độ tăng trưởng tín dụng giảm Kết quả nghiên cứu này trái ngược với kết quả của Goddard và ctg (2004), Iannotta và ctg (2013), Kim and Sohn (2017), Nguyễn Bích Ngân và ctg (2021), Lê Hải Trung (2023) khi nghiên cứu ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn đến hoạt động tín dụng

Tuy nhiên lại thống nhất với các kết quả nghiên cứu trước đây như nghiên cứu của Roulet

(2018) và Vo Xuan Vinh (2018) Đồng thời, hệ số an toàn vốn tác động ngược chiều và là nhân tố tác động yếu nhất đến rủi ro tín dụng, phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu Kết quả này và kết luận của Goddard và ctg (2004), Godlewsk (2005), Jacques and Nigro (1997), Nguyễn Bích Ngân và ctg (2021), Lê Thanh Ngọc và ctg (2015), Nguyễn Thành Đạt (2019), Lê Hải Trung

(2023) không mâu thuẫn với nhau, khi CAR tăng lên 1 đơn vị và các yếu tố khác không đổi sẽ làm cho LLP giảm tương ứng 0,03 đơn vị Kết quả này phù hợp với lý thuyết rủi ro đạo đức, các ngân hàng có tỷ lệ vốn thấp sẽ gia tăng mức độ rủi ro trong danh mục cho vay, có nguy cơ dẫn đến mức nợ xấu tăng cao trong tương lai khi có nhiều động cơ tham gia vào hoạt động cho vay có rủi ro và tiết kiệm chi phí bằng cách xếp hạng tín dụng lõng lẻo hoặc giảm giảm sát khách hàng đi vay

Biến quy mô ngân hàng (SIZE): có mối tương quan nghịch biến đến LGR, không phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu Hệ số này được ghi nhận với giá trị -0,0673, tức là khi biến SIZE tăng lên 1 đơn vị làm cho biến LGR giảm 0,0673 đơn vị Mối quan hệ này được giải thích rằng khi các NHTM có xu hướng tăng quy mô để đa dạng hóa danh mục cho vay sẽ đi kèm với những rủi ro như rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng đến từ những khoản vay được mở rộng này Khi đó, các NHTM sẽ có xu hướng kiểm soát chặt chẽ hơn hoạt động cấp tín dụng để khắc phục và hạn chế những rủi ro trên, từ đó làm giảm tốc độ tăng trưởng tín dụng Biểu đồ 4.9 biểu diễn thực trạng trên, khi mà quá trình hội nhập khiến các NHTM phải sáp nhập, hợp nhất và mua lại các ngân hàng với nhau để nâng cao mức cạnh tranh cùng với Nghị định số 10/2011/NĐ-CP ngày 26/11/2011 buộc các NHTM phải tăng vốn điều lệ lên tối thiểu là 3000 tỷ đồng góp phần thúc đẩy xu hướng tăng quy mô ngân hàng diễn ra Tuy nhiên do chưa sử dụng hết nội lực cùng với bối cảnh chịu sự kiểm soát lạm phát và tăng trưởng nóng trong giai đoạn 2012 - 2019 thì tốc độ tăng trưởng tín dụng có dấu hiệu chững lại khi liên tục giảm từ 25,8% xuống chỉ còn 21,3% vào năm 2017, giảm sâu còn 15,4% vào năm 2018 và ít có dấu hiệu tăng trưởng trở lại cho đến nay Do đó, các NHTM cần nhìn nhận và xem xét khi quyết định

60 tăng quy mô và sử dụng nguồn vốn để đạt được hiệu quả Một số nghiên cứu đã cho cùng kết quả như nghiên cứu của Roulet (2018), Vo Xuan Vinh (2018)

Biểu đồ 4.9: Quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và quy mô ngân hàng của 26 NHTM giai đoạn 2012 - 2022

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Trái ngược lại, quy mô ngân hàng có mối tương quan cùng chiều với rủi ro tín dụng Kết quả này ngược với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu và trái ngược với nghiên cứu của Godlewsk (2005), tuy nhiên kết quả của đề tài phù hợp với nghiên cứu của Jacques and Nigro (1997), Nguyễn Thành Đạt (2019) khi kết luận rằng khi SIZE giảm 1 đơn vị và các yếu tố khác không đổi sẽ làm giảm LLP 0,0062 đơn vị

Kết quả này phù hợp với lý thuyết “quá lớn để đổ vỡ” cho rằng các ngân hàng càng lớn thì càng có nhiều rủi ro do tăng cường sử dụng vốn vay, làm tăng rủi ro tín dụng Các NHTM có quy mô lớn thường ỷ lại tình trạng “quá lớn để đổ vỡ” mà thực hiện các chính sách tín dụng lỏng lẻo, tăng tỷ lệ đòn bẩy Bên cạnh hoạt động cho vay, các NHTM lớn còn đầu tư dưới nhiều hình thức khác như đầu tư vào các doanh nghiệp khác, ủy thác công ty liên quan đầu tư chứng khoán, trái phiếu, ngoại hối, bất động sản v.v Vì thế, các khoản đầu tư này có thể bị thua lỗ hoặc không thể thu hồi khi thị trường biến động mạnh dẫn đến nợ xấu gia tăng

Biến tỷ lệ thanh khoản (LIQ): có ảnh hưởng tích cực và là nhân tố tác động mạnh nhất đến LGR Kết quả này phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu với hệ số 6,5981, hàm ý rằng khi LIQ tăng lên 1 đơn vị sẽ làm tốc độ tăng trưởng tín dụng tăng lên 6,5981 đơn vị Như vậy các ngân hàng sẽ đặt mục tiêu gia tăng khối lượng tín dụng, làm tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng khi có được tỷ lệ thanh khoản cao Hay còn có thể giải thích rằng khi có tính thanh khoản cao thì ngân hàng có nguồn tiền nhiều để đáp ứng các nhu cầu kinh doanh, trong đó có hoạt động chính là cấp tín dụng vì thế mà tốc độ tăng trưởng tín dụng của các NHTM sẽ cao hơn Ngược lại thì các NHTM sẽ gặp khó khăn trong việc cấp tín dụng khi có tính thanh khoản yếu Kết quả này phù hợp với phần lớn các nghiên cứu trước đây như Roulet (2018), Kim and Sohn (2017)

Ngoài ra, trong các nhân tố tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng, tỷ lệ thanh khoản là yếu tố tác động mạnh nhất Khi LIQ giảm 1 đơn vị và các yếu tố khác không đổi sẽ khiến cho LLP tăng tương ứng 0,3312 đơn vị Kết luận này có kết quả giống với nghiên cứu của Roulet (2018), Kim and Sohn (2017) Giống như kỳ vọng nghiên cứu ban đầu, khi tỷ lệ thanh khoản giảm lúc này các NHTM đối mặt với vấn đề giảm lợi nhuận do rủi ro thanh khoản được xem là chi phí làm giảm lợi nhuận, sẽ đưa ra biện pháp tăng lãi suất cho vay khiến cho người đi vay phải trả chi phí vay cao hơn, dẫn đến tăng rủi ro khi người đi vay không đủ khả năng trả nợ gốc và lãi vay, hệ quả làm tăng rủi ro tín dụng

Biến lợi nhuận trên vốn (ROE): có tác động cùng chiều đến tăng trưởng tín dụng với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu Hệ số ghi nhận là 0,4096 thể hiện khi biến ROE tăng 1 đơn vị cũng sẽ làm tăng 0,4096 tốc độ tăng trưởng tín dụng Mối quan hệ này cho thấy khi ngân hàng gia tăng được lợi nhuận từ việc sử dụng hiệu quả nguồn vốn thì sẽ gia tăng độ uy tín trên thị trường trong việc thu hút thêm nhà đầu tư có những quyết định tích cực trong việc đầu tư vốn vào ngân hàng, từ đó có thêm nguồn tiền sử dụng để thực hiện hoạt động kinh doanh chính là cấp tín dụng Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Kim and Sohn (2017), Godlewsk (2005), Lê Thanh Ngọc và ctg (2015) Đồng thời, đúng như kỳ vọng ban đầu, khả năng sinh lời mà đại diện bởi biến số ROE có mối tương quan ngược chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng Rủi ro tín dụng sẽ

62 giảm 0,072 đơn vị khi tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu tăng 1 đơn vị Kết quả nghiên cứu thống nhất với các kết quả nghiên cứu của Kim and Sohn (2017), Godlewsk (2005),

Lê Thanh Ngọc và ctg (2015) Mối quan hệ được lý giải rằng những NHTM có suất sinh lợi cao thường ít bị áp lực tăng trưởng tín dụng một cách bất chấp với các khoản tín dụng không chất lượng hoặc xác suất tham gia vào các dự án đầu tư có rủi ro sẽ giảm Ngoài ra, những NHTM này sẽ có nhiều cơ hội tiếp cận các khách hàng có khả năng tài chính, hồ sơ tín dụng tốt Ngược lại với đó thì các NHTM kinh doanh không hiệu quả hoặc không thu được lợi nhuận sẽ đối mặt với áp lực tạo ra lợi nhuận vì thế sẽ đưa ra chính sách nới lỏng tín dụng nhằm phục hồi khoản lỗ trước đó hoặc duy trì lợi nhuận hiện tại, từ đó làm gia tăng rủi ro tín dụng

Biến biên lãi suất ròng (NIM): có tác động cùng chiều đến tăng trưởng tín dụng, kết quả này phù hợp với giả thuyết mô hình ban đầu Tốc độ tăng trưởng tín dụng sẽ tăng lên 1,7207 đơn vị khi NIM tăng 1 đơn vị Điều này có thể được lý giải rằng khi biên lãi suất ròng lớn tức là ngân hàng sẽ thu được nhiều lợi nhuận hơn, góp phần tích lũy thêm nguồn vốn, tạo điều kiện cho việc mở rộng tín dụng để cải thiện hiệu quả kinh doanh Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Kim and Sohn (2017)