Các yếu tố quyết định tới tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng thương mại việt nam

DANH M唃⌀C CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮTSTT Ký hiệu, từviết tắt1 BCBS Basel Committee on Banking SupervisionỦy ban Basel về Giám sát Ngân hàng2 CAR Capital Adequacy Ratio Tỷ lệ an toàn vố

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Lý do thực hiện đề tài

Với sự tăng trưởng nhanh chóng cả về quy mô và số lượng, hoạt động kinh doanh của các ngân hàng ngày càng đa dạng và phong phú, tuy nhiên, bên cạnh mặt tích cực thì nó cũng tiềm ẩn những nguy cơ và rủi ro có thể gây mất an toàn cho toàn hệ thống ngân hàng Khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008 đã gây ảnh hưởng bất lợi đến thị trường tài chính, các ngân hàng đã phải chịu một cú sốc tài chính nghiêm trọng, tính thanh khoản của các ngân hàng bị giảm thấp và thậm chí một số ngân hàng phải đóng cửa Đặc biệt từ cuối năm 2019, cả thế giới đã chứng kiến sự bùng phát khủng khiếp của dịch bệnh Covid-19, đẩy thế giới rơi vào khủng hoảng kép về y tế và kinh tế, ảnh hưởng nặng nề đến các doanh nghiệp cũng như NHTM Hơn 49.000 doanh nghiệp giải thể rút lui khỏi thị trường, hạn chế giao thương thương mại toàn cầu đặt hệ thống ngân hàng vào những khó khăn như thu nhập từ lãi giảm, chất lượng tài sản xấu đi, sụt giảm thu nhập về dịch vụ hỗ trợ khách hàng, những điều này đã ảnh hưởng đến hệ thống và gây đe dọa đến đến hệ số an toàn vốn của ngân hàng Để ngăn chặn sự đổ vỡ của hệ thống ngân hàng và bảo vệ lợi ích khách hàng trước những tình huống xấu như trên, các ngân hàng được yêu cầu phải duy trì một tỷ lệ an toàn vốn trong hệ thống ngân hàng theo tiêu chuẩn Basel.

Trong bối cảnh mức độ rủi ro trong hệ thống ngân hàng ngày càng tăng và hậu quả nghiêm trọng từ dịch Covid đã tác động xấu đến phần lớn hệ thống ngân hàng, thì việc áp dụng các chuẩn mực quốc tế để đánh giá sự an toàn của hệ thống ngân hàng Việt Nam là vô cùng cần thiết An toàn vốn là chuẩn mực quan trọng, là thước đo sự an toàn và lành mạnh cho ngân hàng và định chế tài chính (Kumar Aspal & Nazneen,

2014) Ở Việt Nam đã có 18 NHTM được phê duyệt áp dụng Thông tư 41/2016/TT-NHNN - Thông tư quy định về tỷ lệ an toàn vốn đối với ngân hàng và được phát triển dựa trên các chuẩn mực quản trị rủi ro theo Basel II Tỷ lệ an toàn vốn càng cao thì sức mạnh nội tại của ngân hàng sẽ càng lớn, đảm bảo hoạt động của ngân hàng diễn ra thông suốt Khi các ngân hàng đảm bảo được tỷ lệ này tức là nó có khả năng đương đầu với những rủi ro phát sinh ngoài dự kiến, tạo đệm cho ngân hàng chống lại các cú sốc tài chính, bảo vệ lợi ích cho các cổ đông, nhà đầu tư và người gửi tiền.Thực tế đã có nhiều nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam về các yếu tố quyết định đến tỷ lệ an toàn vốn của NHTM đã được tiến hành ở Hồng Kông, Liên minh châu Âu và một số nước đang phát triển như Ai Cập, Thổ Nhĩ Kỳ, Indonesia,Pakistan Song, những kết luận của các nghiên cứu trên có nhiều khác biệt và gây tranh cãi, những giải pháp mà các nước đưa ra hầu như không thể áp dụng được cho ngành ngân hàng Việt Nam So với những nghiên cứu trên thế giới, các nghiên cứu tạiViệt Nam lại được thực hiện ở các giai đoạn khác nhau, chủ yếu tập trung vào các biến nội sinh mà chưa quan tâm đến các biến vĩ mô như lạm phát, tăng trưởng tín dụng,Covid Hơn nữa, các ngân hàng ở Việt Nam nên duy trì CAR ở mức phù hợp để đảm bảo ngân hàng vừa hoạt động an toàn và vừa sử dụng vốn hiệu quả thay vì duy trìCAR ở mức quá cao hoặc quá thấp so với mức quy định Việc xác định tỷ lệ an toàn vốn hợp lý nhận được nhiều sự quan tâm từ các nhà nghiên cứu tại Việt Nam những năm gần đây Xuất phát từ những đòi hỏi mang tính thực tiễn trên, nhóm quyết định chọn đề tài “Các yếu tố quyết định tới tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng thương mại

Việt Nam” với mong muốn các nhà quản trị có cái nhìn sâu sắc về các yếu tố tác động đến CAR của NHTM trong giai đoạn 2009-2020 để có quyết định đúng đắn trong việc đưa ra các chính sách quản lý vốn phù hợp.

Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu hướng tới xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của NHTM Việt Nam Từ đó, đề xuất hàm ý quản trị cũng như các kiến nghị tới NHTM, Chính phủ và NHNN để kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn và duy trì tỷ lệ an toàn vốn ở mức phù hợp, đảm bảo an toàn hoạt động

• Đánh giá tổng quan tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-

• Xác định các yếu tố tác động, mức độ và chiều hướng tác động đến tỷ lệ an toàn vốn của NHTM Việt Nam

• Đưa ra những hàm ý quản trị cho NHTM Việt Nam, các kiến nghị cho Chính phủ và NHNN kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng nhằm duy trì tỷ lệ an toàn vốn ở mức phù hợp.

Phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là tỷ lệ an toàn vốn CAR và các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn CAR của NHTM Việt Nam

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 25 NHTM Việt Nam.

Bài nghiên cứu thực hiện trong giai đoạn 2009-2020.

Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với dữ liệu bảng bằng các phương pháp OLS, FEM, REM và GLS để xác định các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn của NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009-2020.

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT BÀI NGHIÊN CỨU

Tỷ lệ an toàn vốn (CAR)

Tỷ lệ an toàn vốn (Capital Adequacy Radio – CAR) là cơ sở đo lường mức độ an toàn vốn của ngân hàng, là một chỉ tiêu kinh tế phản ánh mối quan hệ giữa vốn tự có với tài sản có điều chỉnh rủi ro của ngân hàng thương mại Nó cho thấy mức độ lành mạnh, khả năng của một ngân hàng, đảm bảo rằng các ngân hàng có thể chịu đựng được tổn thất từ các khoản lỗ hoạt động.

Có nhiều nghiên cứu định nghĩa khác nhau về tỷ lệ an toàn vốn Mekonnen

(2015) đã định nghĩa tỷ lệ an toàn vốn là thước đo lượng vốn của một ngân hàng được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm của rủi ro tín dụng có trọng số rủi ro Tương tự như Mekonnen (2015), Hayes (2020) định nghĩa tỷ lệ an toàn vốn chính là thước đo vốn khả dụng của ngân hàng được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm rủi ro tín dụng của ngân hàng Taherinia và Baqueri (2018) định nghĩa rằng tỷ lệ an toàn vốn là tỷ lệ sở hữu trong ngân hàng quyết định cấu trúc tài chính của các ngân hàng và nó là phần bổ sung của tỷ lệ nợ.

Thêm vào đó, tỷ lệ an toàn vốn còn được gọi là tỷ lệ tài sản có trọng số vốn trên rủi ro (CRAR), được sử dụng để bảo vệ người gửi tiền, đảm bảo hiệu quả và ổn định của hệ thống tài chính.

2.1.2 Đo lường tỷ lệ an toàn vốn (CAR)

Trước khi Basel được giới thiệu lần đầu vào năm 1988, trong lĩnh vực tài chính, những học giả đã có những học giả, những nhà kinh tế đưa ra những quan điểm, lý thuyết về tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng như Lý thuyết xung đột lợi ích – Eisenhard

(1989), Lý thuyết trung gian tài chính – Allen và Santomereo (1997), Lý thuyết rủi ro đạo đức – Mirrlees (1999) Tuy nhiên lại chưa có lý thuyết nào được xây dựng một cách hoàn thiện và dành riêng cho ngân hàng vốn dĩ rất đặc thù Khủng hoảng tài chính vào những năm 1970 và 1980 đã làm cho các ngân hàng lớn cạn kiệt nguồn vốn, ảnh hưởng đến khả năng hoạt động Nhưng bất ổn này chính là những thách thức đối với các cơ quan quản lý ngân hàng.

Năm 1988, BCBS (Basel Committee on Banking Supervision - Ủy Ban Basel về Giám sát Ngân Hàng) đã thông qua Basel I nhằm thiết lập các yêu cầu về vốn để bảo vệ người gửi tiền tránh khỏi những ngân hàng gặp rủi ro hệ thống Basel I đã đưa ra các định nghĩa thống nhất về vốn, mức an toàn vốn tối thiểu dựa trên mức độc rủi ro của tài sản, tối thiểu 4% đối với vốn cấp 1, chủ yếu là vốn sở hữu ít hơn lợi thế thương mại, 8% đối với vốn cấp 1 và vốn cấp 2 Trong Basel I, các quy định đo lường tỷ lệ an toàn vốn khá đơn giản, hầu hết tập trung vào rủi ro tín dụng - rủi ro chính mà ngân hàng phải gánh chịu Năm 1996, Basel I đã được sửa đổi và bổ sung thêm yêu cầu về vốn cho rủi ro thị trường

Việc đo lường mức độ an toàn vốn trong Basel I được tính theo công thức (1):

Vào tháng 06/2016, BCBS công bố Basel II “Sự thống nhất quốc tế về phương pháp đo lường vốn và các tiêu chuẩn về vốn” để khắc phụ nhược điểm của Basel I

Tỷ lệ an toàn vốn theo Basel II được tính theo công thức (2):

Tương tự như Basel I, Basel II cũng khuyến nghị các ngân hàng đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu là 8% Trong đó :

_ Vốn tự có về cơ bản cũng giống như vốn tự có trong Basel I gồm vốn cấp 1 và vốn cấp 2 loại trừ các khoản giảm trừ khỏi vốn Basel II đã đưa ra yêu cầu về vốn cho cả ba loại rủi ro bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường.

▪ Vốn cấp 1 bao gồm vốn chủ sở hữu và các khoản dự trữ công khai

▪ Vốn cấp 2 gồm dự trữ không công khai, dự phòng đánh giá lại tài sản, dự phòng tổn thất cho vay chung, nợ kỳ hạn thứ cấp.

▪ Khoản giảm trừ khỏi vốn chẳng hạn như lợi thế thương mại, các khoản đầu tư vốn vào ngân hàng và tổ chức tài chính khác, vốn chủ sở hữu tăng từ việc chứng khoán hóa.

_ Tổng tài sản có trọng số rủi ro được xác định bằng cách nhân yêu cầu vốn cho rủi ro hoạt động (KOR) và yêu cầu vốn cho rủi ro thị trường (KMR) với 12,5 rồi cộng cho tổng tài sản tính theo rủi ro tín dụng (RWA).

Trong bối cảnh cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2007 – 2008 buộc BCBS buộc phải đề xuất sửa đổi Basel II Điểm mới cơ bản trong Basel III về tỷ lệ an toàn vốn là yêu cầu về vốn cấp 1 tăng lên 6% thay vì 4% như Basel II

Theo Basel III, công thức về tỷ lệ an toàn vốn được tính theo công thức (3):

Các yếu tố quyết định tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng thương mại

Hiện nay, đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về tỷ lệ an toàn vốn với đa dạng các hướng tiếp cận khác nhau trên thế giới nhưng đa phần đều hướng đến nghiên cứu các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn Mỗi nhà nghiên cứu đều có cách đánh giá và đưa ra giả định những yếu tố ảnh hưởng tương tự nhau Tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu cho thấy sự chênh lệch đáng kể do khác biệt về môi trường kinh tế, chính sách quản trị của hệ thống ngân hàng và các dữ liệu cùng với thời gian nghiên cứu ở mỗi quốc gia Phần tiếp theo của nghiên cứu sẽ tìm hiểu và đưa ra giả định về các yếu tố quyết định đến tỷ lệ an toàn vốn dựa trên nghiên cứu thực nghiệm ở các nước trong những năm qua bao gồm nhóm yếu tố nội sinh, vĩ mô và ngoài ra cũng nêu thêm về nhóm biến giả định

2.2.1 Các yếu tố nội sinh của ngân hàng

Nhóm chỉ số đánh giá vốn a) Quy mô ngân hàng (LNSIZE)

Quy mô ngân hàng được xác định bằng cách logarit tự nhiên tổng tài sản của ngân hàng Trong nghiên cứu của Wong và cộng sự (2005): (i) các ngân hàng có quy mô lớn thường có danh mục đầu tư đa dạng, phân tán và có ít rủi ro, do đó việc dự trữ vốn cũng thấp hơn các ngân hàng quy mô nhỏ; (ii) công nghệ quản lý rủi ro phát triển hơn, mang đến lợi thế trong việc đo lường rủi ro chính xác hơn cho các ngân hàng quy mô lớn; (iii) việc đáp ứng các yêu cầu về vốn từ nguồn bên ngoài trở nên dễ dàng hơn cho các ngân hàng lớn và danh mục đầu tư có thể được đa dạng hóa trên diện rộng Vì vậy, các ngân hàng có quy mô lớn thường có tỷ lệ an toàn vốn thấp hơn

H1: Tồn tại mối tương quan nghịch biến giữa quy mô ngân hàng và tỷ lệ an toàn vốn b) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nợ (EQTL):

Là tỷ lệ giữa tổng vốn chủ sở hữu trên tổng nợ Với những ngân hàng có đòn bẩy tài chính cao, do đó có rủi ro cao, các cổ đông sẽ luôn đòi hỏi một mức lợi nhuận cao hơn Ngoài ra, bởi vì chi phí cao, việc tăng vốn chủ sở hữu cũng không hề dễ dàng đối với những ngân hàng đó Büyükşalvarcı và Abdioğlu (2011) lý giải rằng với những ngân hàng có đòn bẩy tài chính thấp sẽ dễ dàng huy động và nắm giữ nhiều vốn chủ sỡ hữu hơn ngân hàng có đòn bẩy tài chính cao Theo Büyükşalvarcı và Abdioğlu (2011), sử dụng dữ liệu thu thập trong giai đoạn 2006 - 2010 đối với 24 ngân hàng thương mại tại Thổ Nhĩ Kỳ đã đưa ra kết luận rằng EQTL tác động cùng chiều với CAR.

H2: Tồn tại mối tương quan đồng biến giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nợ và tỷ lệ an toàn vốn c) Tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản (DAR) Được xác định bởi tổng vốn huy động trên tổng tài sản của NHTM Tổng vốn huy động bao gồm tất cả các yếu tố như tiền gửi của khách hàng; các khoản vay và tiền gửi những tổ chức tín dụng khác; vốn ủy thác đầu tư, cho vay, tài trợ các tổ chức tín dụng chịu rủi ro; nợ của Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ Khi vốn huy động tăng lên ngân hàng phải tăng việc kiểm soát đối với các nguồn vốn này để đảm bảo quyền lợi của những người gửi tiền cũng như để đảm bảo cho chính ngân hàng Những phỏt hiện của Asarkaya và ệ can (2007) đó cho thấy rằng cú một mối quan hệ nghịch chiều giữa tỷ lệ an toàn vốn và tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản.

H3: Tồn tại mối tương quan nghịch biến giữa tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản và tỷ lệ an toàn vốn d) Phần trăm sở hữu nước ngoài (ROOM)

Biểu thị cho số lượng cổ phiếu mà các nhà đầu tư nước ngoài được sở hữu Nhà đầu tư chỉ được phép mua số lượng cổ phiếu đã phát hành theo tỷ lệ % tối đa được quy định Ngân hàng thường có những chính sách thu hút các nhà đầu tư nước ngoài, đặc biệt là thu hút các tổ chức để trở thành đối tác chiến lược Điều này không chỉ tăng nguồn vốn mà còn là cơ hội cho các ngân hàng đổi mới mô thức quản trị, nâng cao năng lực điều hành, quản trị rủi ro Nhóm kỳ vọng sẽ có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ lệ sở hữu nước ngoài và tỷ lệ an toàn vốn cho bài nghiên cứu.

H4: Tồn tại mối tương quan đồng biến giữa tỷ lệ sở hữu nước ngoài và tỷ lệ an toàn vốn

Nhóm chỉ số về chất lượng tài sản a) Tỷ lệ nợ xấu (NPL) Được xác định bởi tổng nợ xấu trên tổng dư nợ Các khoản nợ xấu là các khoản nợ tồn đọng cả gốc lẫn lãi trong một thời gian dài trái với các điều khoản và điều kiện trong hợp đồng cho vay Khi tỷ lệ nợ xấu càng lớn cho thấy rằng các ngân hàng phải gánh chịu một mức độ rủi ro tín dụng càng cao, do đó đòi hỏi có mức vốn tăng cao để bù đắp các tổn thất có thể xảy ra Vì vậy, đã có kết luận về mối quan hệ cùng chiều giữa NPL và CAR do Ahmad và cộng sự (2008) thực hiện nghiên cứu tại các nước đang phát triển trong vòng 8 năm

H5: Tồn tại mối tương quan đồng biến giữa tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ an toàn vốn b) Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)

LLR được xác định bằng cách lấy dự phòng rủi ro tín dụng chia cho tổng dư nợ. Khoản dự phòng ấy được các NHTM ước tính để bù đắp tổn thất trong danh mục cho vay Blose (2001) cho thấy rằng dự trữ tổn thất cho vay gây ra một sự suy giảm trong tỷ lệ an toàn vốn Tương tự, nghiên cứu của Al-Sabbagh (2004) thực hiện với số liệu của 17 ngân hàng giai đoạn 1995-2001 chỉ ra rằng, khi tăng lượng dự phòng rủi ro tín dụng các NHTM sẽ có chiều hướng cho vay nhiều hơn, tức là họ chấp nhận chịu nhiều rủi ro khi cho vay, nghiên cứu này cũng đã tìm thấy sự tác động ngược chiều giữa tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) và tỷ lệ an toàn vốn (CAR).

H6: Tồn tại mối tương quan nghịch biến giữa tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ an toàn vốn c) Tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản (FDR) Ở góc độ tài chính, thanh khoản đề cập đến việc tài sản có thể chuyển đổi thành tiền mặt dễ dàng như thế nào FDR được xác định bởi tỷ lệ chứng khoán trên tổng tài sản Trên bảng cân đối kế toán, cổ phiếu, trái phiếu là những tài sản có tính thanh khoản cao vì dễ dàng chuyển đổi thành tiền Mức độ thanh khoản cho biết khả năng của một ngân hàng trong việc đáp ứng các nghĩa vụ ngắn hạn và các khoản rút tiền không thường xuyên (Sundarajan và Errico, 2002) Tính thanh khoản cao làm giảm rủi ro thanh khoản và tăng vốn Theo Abusharba và cộng sự (2013) đã cho thấy sự tác động cùng chiều giữa tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản và CAR khi thực hiện đối với các ngân hàng thương mại Hồi giáo tại Indonesia

H7: Tồn tại mối tương quan đồng biến giữa tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản và tỷ lệ an toàn vốn

Nhóm chỉ số về kết quả hoạt động kinh doanh a) Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LAR)

LAR được xác định bằng cách lấy dư nợ cho vay chia cho tổng tài sản Tỷ lệ này cao cho thấy tài sản của ngân hàng tập trung chủ yếu vào hoạt động tín dụng, chưa đa dạng hóa thu nhập từ các tài sản khác, dẫn đến giảm tính thanh khoản và yêu cầu về vốn để đảm bảo an toàn hoạt động của ngân hàng cũng cao hơn Ngược lại, tỷ lệ này thấp cho thấy ngân hàng có sự đa dạng hóa cơ cấu tài sản, phân tán rủi ro, do đó yêu cầu về vốn cũng giảm Dựa theo nghiên cứu của Bateni et al (2014) thực hiện đối với các ngân hàng thương mại Iran giai đoạn từ 2006 – 2012 cho thấy rằng tỷ lệ an toàn vốn và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với nhau.

H8: Tồn tại mối tương quan đồng biến giữa tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và tỷ lệ an toàn vốn b) Tỷ suất sinh lợi trên tổng vốn chủ sở hữu (ROE) Được xác định bằng cách chia lợi nhuận sau thuế cho tổng vốn chủ sở hữu Khi kết quả làm ăn của ngân hàng có lời, họ sẽ dùng số lợi nhuận này để gia tăng vốn với mục đích tạo ra thêm nhiều lợi nhuận trong tương lai Theo như Gropp và Heider

(2007), các ngân hàng thương mại thường tăng vốn tự có của mình khi họ kiếm được lợi nhuận Do đó, mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ an toàn vốn được kỳ vọng sẽ cùng chiều

H9: Tồn tại mối tương quan đồng biến giữa tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ an toàn vốn c) Biên lợi nhuận ròng (NIM)

Là tỷ lệ giữa thu nhập lãi thuần trên tài sản sinh ra lãi Biên lợi nhuận ròng là yếu tố quan trọng quyết định khả năng sinh lời của ngân hàng (Dumicic and Rizdak,

2013) Khả năng sinh lời tăng sẽ giúp ngân hàng thuận lợi hơn trong việc tăng vốn, đảm bảo an toàn trong hoạt động (Dreca, 2014) Do đó, khi biên lợi nhuận ròng tăng thì tỷ lệ an toàn vốn cũng tăng Theo Usman et al (2019) thực hiện nghiên cứu với 27 ngân hàng thương mại Indonesia từ 2007 – 2018, đã cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa NIM và CAR

H10: Tồn tại mối tương quan đồng biến giữa biên lợi nhuận ròng và tỷ lệ an toàn vốn

2.2.2 Các yếu tố vĩ mô a) Tỷ lệ lạm pháp (INF)

Lạm phát là sự gia tăng liên tục mức giá của hàng hoá và dịch vụ đồng thời là sự giảm giá trị của một loại tiền tệ nào đó, làm ảnh hưởng đến mức tiêu thụ của người tiêu dùng Bằng cách thực hiện khảo sát tại 89 ngân hàng thương mại của các nước giàu tài nguyên dầu thuộc Hội đồng Hợp tác vùng Vịnh (GCC), Shaddady và Moore

(2015) cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ lạm phát và CAR.

H11: Tồn tại mối tương quan nghịch biến giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ an toàn vốn b) Tỷ số tăng trưởng tín dụng (CrG)

Các nghiên cứu thực nghiệm về an toàn vốn ngân hàng

Thực tế, có nhiều nghiên cứu về an toàn vốn của các NHTM và các nhân tố tác động tới tỷ lệ an toàn vốn của các NHTM kể cả trong và ngoài nước Các nghiên cứu cho thấy tỷ lệ an toàn vốn (CAR) chịu tác động bởi các yếu tố vi mô như: khả năng thanh toán, rủi ro tín dụng, đòn bẩy tài chính, quy mô ngân hàng,… Ngoài ra, các nhân tố vĩ mô nền kinh tế cũng có ảnh hưởng đáng kể đến an toàn vốn của các NHTM

2.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài Đầu tiên là một nghiên cứu ở Kuwait cho thấy tác động của các nhân tố lên chỉ số an toàn vốn CAR tại đây Cụ thể, theo kết quả nghiên cứu của Moeidh Alajmi và Khalid Alqasem (2015) về việc xác định tác động của bảy yếu tố nội sinh đối với tỷ lệ an toàn vốn (CAR) của các ngân hàng ở Kuwait (2005-2013) cho thấy: cổ tức chi trả, tỷ lệ cho vay tài sản, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ lợi nhuận trên vốn không có ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn (CAR) Trong khi đó , tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản với tỷ lệ nợ phải trả trên tài sản có tương quan nghịch chiều với tỷ lệ an toàn vốn cùng với tác động cùng chiều của biến cho vay tiền gửi lên tỷ lệ an toàn vốn (CAR)

Nghiên cứu của Ikonomika (2017) về tỷ lệ an toàn vốn và các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng Hồi giáo ở Indonesia trong giai đoạn 2012-2016 Nghiên cứu đã cho thấy 3 biến đại diện cho các hoạt động tài chính là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, biên lợi nhuận ròng và biến đại diện cho khả năng thanh khoản của các ngân hàng đều có mối tương quan thuận lên chỉ số an toàn vốn CAR Mặc dù các biến nghiên cứu đều cho ra kết quả ảnh hưởng lên CAR song bài nghiên cứu vẫn chưa xét đến tác động của các yếu vĩ mô đối với tỷ lệ an toàn vốn.

Trong khi đó, Kalifa và cộng sự (2017) khi thực hiện nghiên cứu về mối quan hệ giữa hệ số an toàn vốn với các biến đặc thù ngân hàng và vĩ mô khác nhau của 28NHTM Hồi giáo giai đoạn 2005-2014 cho kết quả là những biến đặc thù ngân hàng bao gồm tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng và biến vĩ mô là tỷ lệ lạm phát là có mối quan hệ ngược chiều với hệ số an toàn vốn; các biến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, đòn bẩy tài chính, rủi ro tín dụng, vốn hoá thị trường và tỷ giá hối đoái cho tác động ngược lại Bên cạnh đó, bài nghiên cứu còn thực hiện đối với biến rủi ro thanh khoản, tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ cổ phiếu đã giao dịch nhưng chúng đều không có ý nghĩa đối với hệ số CAR.

Kasmadi và cộng sự (2017) đã thực hiện nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến CAR giữa ngân hàng thông thường và ngân hàng Hồi giáo tại Indonesia, quốc gia có điều kiện kinh tế khá tương đồng với Việt Nam Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu là chuỗi dữ liệu thời gian theo quý với tổng số 64 mẫu, giai đoạn từ 2009-2016, sử dụng phương pháp phân tích như hồi quy chuỗi thời gian, OLS và MLR Kết quả nghiên cứu cho thấy với kiểm định đồng thời, các biến độc lập như tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, biên lợi nhuận ròng và tỷ lệ cho vay trên tiền gửi đều có ảnh hưởng đến CAR; với kiểm định từng phần, tỷ suất sinh lời và quy mô ngân hàng có tác động đáng kể đến CAR

Nghiên cứu của Ali (2019) phân tích thực nghiệm các yếu tố có tác động đến tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng Hồi giáo trong Hội đồng Hợp tác Vùng Vịnh (GCC) giai đoạn 2013-2018 Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 28 ngân hàng Hồi giáo chính thức với 168 mẫu quan sát Sử dụng mô hình hồi quy nhiều tuyến tính và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), bài nghiên cứu cho ra kết quả hiệu quả hoạt động và tỷ lệ thanh khoản có tác động mạnh và tích cực đến tỷ lệ an toàn vốn (CAR), trong khi đó quy mô ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn (CAR) Trong khi đó, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, chất lượng tài sản, tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng không đáng kể đến tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng Mặt hạn chế của nghiên cứu là phạm vi nghiên cứu chỉ ở các ngân hàng Hồi giáo cung cấp các sản phẩm tài chính tuân thủ theo Sharia. Đối với bài nghiên cứu tìm hiểu các yếu tố nội sinh và vĩ mô tác động như thế nào đến tỷ lệ an toàn vốn tại 11 ngân hàng thương mại ở Ghana giai đoạn 2008-2017 của 唃nvan và cộng sự (2020) đã đưa ra kết quả rằng tỷ lệ cung tiền mở rộng có ảnh hưởng cùng chiều với hệ số an toàn vốn, trong khi đó quy mô ngân hàng và đòn bẩy tài chính lại có tác động ngược lại Tuy nhiên, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và chính sách tiền tệ lại không có ý nghĩa ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn trong nghiên cứu này Không giống với các tác giả khác, 唃nvan và cộng sự sử dụng mô hình GMM để thực hiện nghiên cứu này nhằm thu được kết quả khả quan nhất và bởi vì thử nghiệmSargan cũng như Wald đã cho thấy tầm quan trọng và tính phù hợp của mô hình.

2.3.2 Các nghiên cứu trong nước

Sau khi Việt Nam thực hiện quá trình tái cấu trúc hệ thống ngân hàng năm

2011, tỷ lệ an toàn vốn (CAR) đóng một vai trò quan trọng để đảm bảo tính an toàn và lành mạnh trong hoạt động ngân hàng Vì vậy, có nhiều bài viết nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố tác động tới tỷ lệ an toàn vốn (CAR) của các NHTM: Bài nghiên cứu của Thủy và Chi (2015) đã cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các NHTM Cổ phần Việt Nam thông qua dữ liệu của 22 NHTM

Cổ phần trong giai đoạn (2007-2013) Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra tác động cùng chiều của hệ số đòn bẩy lên tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng Trong khi đó, bài nghiên cứu cũng cho thấy tác động nghịch chiều lên tỷ lệ an toàn vốn (CAR) của các biến độc lập như: quy mô ngân hàng, số tiền cho vay của ngân hàng, số tiền gửi của khách hàng và lợi nhuận trên tổng tài sản Tuy nhiên, tính thanh khoản và dự phòng các khoản vay khó đòi lại không cho ra tác động đối với hệ số an toàn vốn Mặc dù nghiên cứu này đã bước đầu cung cấp cho các nhà quản lý ngân hàng các yếu tố có ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các NHTM Cổ phần ở Việt Nam nhưng vẫn chưa quan tâm đến sự biến động của các chỉ số vĩ mô như tăng trưởng kinh tế và lạm phát.

Nghiên cứu của Tâm và Linh (2017) về các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn (CAR) của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2015 cho thấy CAR không chỉ bị ảnh hưởng bởi yếu tố vi mô mà còn bị tác động bởi yếu tố vĩ mô Cụ thể, kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, quy mô ngân hàng, tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ nghịch biến với tỷ lệ an toàn vốn (CAR) Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu trên tổng nợ, tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản có mối quan hệ tỷ lệ thuận với CAR Tuy nhiên mô hình nghiên cứu cũng chỉ mới giải thích được 46,06% sự thay đổi của CAR trong hệ thống NHTM Việt Nam.

Một nghiên cứu khác trong giai đoạn gần đây tại Việt Nam, dựa vào nghiên cứu của Anh (2020) về các nhân tố tác động đến an toàn vốn của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008-2017 đã cho thấy một kết quả tổng quát hơn Cụ thể, kết quả nghiên cứu đã chỉ ra các tác động thuận chiều của các biến độc lập như: tỷ số lợi nhuận trên vốn, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ tài sản thanh khoản Bên cạnh đó, các nhân tố vĩ mô như tỷ giá hối đoái, lãi suất với các biến như quy mô ngân hàng, tỷ lệ đòn bẩy tài chính và tỷ lệ nợ xấu đều cho ra tác động nghịch chiều lên tỷ lệ an toàn vốn của NHTM Tuy nhiên, nghiên cứu cũng còn một số hạn chế khi chưa xem xét đến các tác động của rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động khi nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến an toàn vốn.

Nhìn chung, các cuộc nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của NHTM được thực hiện phần lớn ở các quốc gia nước ngoài Tuy nhiên có thể thấy rằng nhân tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn phục thuộc vào từng thời kỳ cụ thể của từng quốc gia Các nghiên cứu trong nước về vấn đề này chưa thực sự nhiều và còn một số hạn chế như số liệu được thu thập trong thời gian không đủ dài, số lượng ngân hàng lấy mẫu chưa đủ lớn để đại diện cho tổng thể, bỏ qua một vài yếu tố nội tại của ngân hàng hoặc không xem xét đồng thời yếu tố nội tại, yếu tố kinh tế vĩ mô Ngoài ra, có một số các cuộc nghiên cứu chưa kiểm định và khắc phục được các khiếm khuyết của mô hình.

DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nguồn dữ liệu và mẫu nghiên cứu

Với nhóm biến là yếu tố nội sinh của ngân hàng được tổng hợp từ các báo cáo thường niên, báo cáo tài chính và báo cáo quản trị được công bố của ngân hàng; nhóm biến về yếu tố vĩ mô bao gồm Tỷ lệ lạm phát (INF), Tỷ số tăng trưởng tín dụng (CrG) được thu thập từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng thế giới (worldbank.org) Ngoài ra, những số liệu thống kê so sánh về hệ số CAR của các tổ chức tín dụng Việt Nam được lấy từ Báo cáo thường niên của NHNN, hệ số CAR của tổ chức tín dụng Việt Nam với một số quốc gia trong khu vực được lấy từ Ceicdata (Ceicdata.com)

Mẫu nghiên cứu bao gồm 25 NHTM có tổng tài sản xếp hạng cao tại Việt Nam.Bài nghiên cứu không nghiên cứu đối với 03 ngân hàng bị mua lại giá 0 đồng (GP

Bank, OceanBank và CBBank) và 01 ngân hàng không có dữ liệu 2020(BaoVietBank) Theo số liệu từ NHNN, tính đến hết ngày 31/12/2020 thì tổng tài sản của nhóm gồm 31 NHTM Việt Nam (không tính 04 ngân hàng không trong phạm vi nghiên cứu) đạt 6.225.035 tỷ đồng Tổng tài sản của 25 NHTM Việt Nam trong mẫu quan sát là 5.481.199 tỷ đồng, chiếm 88,05% tổng tài sản của 31 NHTM Việt Nam,cho nên mẫu nghiên cứu có thể đại diện cho tổng thể.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu dựa trên nghiên cứu của Ali (2019), trong đó thêm các nhân tố nội sinh, ngoại sinh và các biến giả định để phù hợp với tình hình nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 2009-2020, nhằm mục đích tìm hiểu tác động đến tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng trong khoảng thời gian : i t

CAR i,t = β + β 0 1 LNSIZE i,t + β 2 ROOM i,t + β 3 ROE i,t + β 4 EQTL i,t + β 5 NPL i,t + β LLR 6 i,t + β 7 DAR i,t + β 8 LAR i,t + β 9 FDR i,t + β 10 NIM i,t + β 11 dNNY + β dVSCH + i,t 12 i,t β dCOVID 13 t + β 14 INF t + β 15 EXC t + β 16 CrG t + ε i,t

Các biến nội sinh, ngoại sinh và biến ảo được tập hợp với ký hiệu, cách xác định từng biến Cách tính tỷ lệ an toàn vốn của biến phụ thuộc CAR (Capital Adequacy Ratio) dựa trên các chuẩn mực của Basel; tuy nhiên trong nghiên cứu này, với việc hệ thống NHTM Việt Nam chưa áp dụng đồng bộ Basel II cho nên số liệu CAR được lấy từ công bố chính thức của từng ngân hàng:

Bảng 1: Thông tin biến và cách đo lường các biến độc lập

Tên biến Ký hiệu Cách đo lường

Quy mô ngân hàng LNSIZE = Logarit (Tổng tài sản)

Tỷ lệ sở hữu nước ngoài ROOM = Sở hữu nước ngoài/Tổng tài sản

Tỷ suất sinh lợi trên tổng vốn chủ sở hữu ROE =Lợi nhuận/Tổng vốn chủ sở hữu

Tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu trên tổng nợ

EQTL =Tổng vốn chủ sở hữu/Tổng nợ

Tỷ lệ nợ xấu NPL =Tổng nợ xấu/Tổng dư nợ

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng LLR =Dự phòng rủi ro tín dụng/Tổng dư nợ

Tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản DAR =Tổng vốn huy động/Tổng tài sản

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản LAR =Dư nợ cho vay/Tổng tài sản

Tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản

FDR =Chứng khoán/Tổng tài sản

Biên lợi nhuận ròng NIM =Thu nhập lãi thuần/Tài sản sinh ra lãi Năm niêm yết dNNY Nhận giá trị 1 tại năm niêm yết, giá trị 0 ở năm chưa niêm yết

Sở hữu nhà nước dVCSH Nhận giá trị 1 ở NHTM có vốn nhà nước trên 50%, giá trị 0 ở

NH còn lại Dịch bệnh Covid-19 dCOVID Nhận giá trị 1 ở năm có dịch bệnh, giá trị 0 ở năm còn lại

Tỷ lệ lạm phát INF Số liệu từ worldbank.org

Tăng trưởng tín dụng CrG Số liệu từ worldbank.org

Các phương pháp ước lượng sử dụng

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng - phân tích hồi quy dữ liệu bảng Phân tích hồi quy thường được sử dụng để xác định hay giải thích mối quan hệ giữa một biến nhất định (còn gọi là biến phụ thuộc) với một hoặc một số biến khác (còn gọi là biến giải thích) (Brooks, 2014) Kết quả ước lượng hồi quy được thực hiện qua bốn mô hình: Bình phương bé nhất thông thường (OLS), Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) Sử dụng các kiểm định F-test, kiểm định 03 bệnh của mô hình bao gồm: đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và Hausman-test để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

Quy trình thực hiện bao gồm:

• Bước 1: Phân tích thống kê mô tả: Mô tả thống kê đặc trưng dữ liệu của biến phụ thuộc tỷ lệ an toàn vốn và các biến giải thích có tác động đến tỷ lệ an toàn vốn bao gồm số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất Thông qua phân tích thống kê mô tả để phát hiện ra những bất thường trong dữ liệu như giá trị ngoại lai, dị biệt, giá trị bất thường Từ đó giải quyết các vấn đề của biến để làm sạch dữ liệu hơn.

• Bước 2 Phân tích ma trận trương quan giữa các: biến: Kiểm tra mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, kiểm tra mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập để phát hiện mức độ đa cộng tuyến giữa biến giải thích và biến phụ thuộc; mối quan hệ giữa các biến giải thích với nhau.

• Bước 3: Ước lượng hồi quy: Ước lượng hệ số hồi quy theo các phương pháp OLS, FEM, REM, GLS Thực hiện kiểm định F- test và kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp.

• Bước 4: Kiểm định sự phù hợp và khắc phục khiếm khuyết của mô hình: Sau khi thực hiện chạy các mô hình ước lượng hồi quy, thực hiện kiểm định các giải thiết nền tảng của hồi quy đa biến về các khiếm khuyết: Đa cộng tuyến; Phương sai sai số thay đổi; Tự tương quan Trường hợp mô hình mắc phải một trong các khiếm khuyết tiếp tục phân tích hồi quy theo phương pháp GLS để khắc phục các khiếm khuyết trên.

KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ MÔ HÌNH

Tổng quan các quy định về CAR và thực trạng của các NHTM Việt Nam

Tại Việt Nam, hệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng đưa nền kinh tế phát triển và giữ được ổn định vĩ mô Nguồn vốn tín dụng ngân hàng là nguồn vốn chủ lực của nền kinh tế, đặc biệt trong bối cảnh 2019-2020 đại dịch Covid-19 dẫn tới cuộc suy thoái kinh tế toàn cầu, nguồn vốn của ngân hàng không chỉ giúp ổn định nền kinh tế, mà còn động lực thúc đẩy nền kinh tế tăng trưởng dương 2,91% (2020) Các văn bản pháp lý là một trong những điều kiện để hệ thống NHTM hoạt động thành công như vậy:

Bảng 2: Cột mốc trong quy định CAR tại các NHTM Việt Nam

Các văn bản pháp lý Năm ban hành Năm thực hiện Tóm tắt quy định về CAR

CAR Các nhóm tài sản có rủi ro 0%, 20%, 50%, 100%, 150% và 250%

CAR Các nhóm tài sản có rủi ro 0%, 20%, 50%, 100% và 150% Thông tư số

Hệ số tài sản có rủi ro trong bất động sản tăng từ 150% tới 200%

CAR , bao gồm cả rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường.

Nguồn : Tóm tắt từ QĐ số 457, số TT 13, 36,06,11.

Có thể thấy đến thông tư 41, các quy định về tỷ lệ an toàn vốn ở Việt Nam đã được xác định gần nhất theo Basel II Biểu đồ 1 thể hiện hệ số CAR trung bình của 25 NHTM so sánh với CAR toàn hệ thống Cả 25 ngân hàng và toàn bộ hệ thống ngân hàng đều đáp ứng được các yêu cầu của NHNN trong Quyết định 457/2005/QĐ- NHNN với mức CAR tối thiểu là 8% năm 2009 Trong giai đoạn 2010-2020, phần lớn các NHTM lớn đáp ứng được yêu cầu của NHNN và CAR trong Thông tư 13 và Thông tư 36 Thêm vào đó, tính đến hết năm 2020, đã có 18 ngân hàng được công nhận hoàn thành cả 03 trụ cột của Basell II theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN.

Biểu đồ 1: Hệ số CAR trung bình 25 NHTM so sánh với CAR toàn hệ thống

Nguồn: Tổng hợp của nhóm nghiên cứu

Hệ số CAR trung bình của các tổ chức tín dụng tại Việt Nam trong giai đoạn 2017-2020 được thống kê trong bảng 3:

Bảng 3: Hệ số CAR của các tổ chức tín dụng tại Việt Nam Đơn vị: %

Hệ số CAR của các tổ chức tín dụng

Nguồn: Tổng hợp từ Báo cáo thường niên NHNN 2016-2020

Hệ số CAR của các NHTM Nhà nước khá thấp so với CAR của các NHTM cổ phần trong khoảng thời gian 4 năm Bên cạnh đó, so sánh hệ số CAR của các tổ chức tín dụng Việt Nam với một số quốc gia trong khu vực:

Bảng 4: Hệ số CAR của các tổ chức tín dụng Việt Nam với một số quốc gia trong khu vực Đơn vị: %

3 14.7 Nguồn: Tổng hợp dựa trên Ceicdata.com Mức độ an toàn vốn của các tổ chức tín dụng Việt Nam thấp so với các tổ chức tín dụng trong khu vực Nhiều hệ thống ngân hàng của các quốc gia khác có hệ số vốn an toàn cao hơn rất nhiều so với chuẩn 9% tại Việt Nam Tại Việt Nam đã xây dựng khuôn khổ pháp lý tương đối hoàn chỉnh, có định hướng từ Nhà nước tới các tổ chức tín dụng cũng như sự quyết tâm từ Hội đồng quản trị và Ban lãnh đạo NHTM trong định hướng và tổ chức triển khai, điều này có thể đưa tới kỳ vọng để hệ thống ngân hàng Việt Nam tiến tới hoàn thành chuẩn Basel II, hướng tới Basel III trong tương lai.

Kết quả của mô hình nghiên cứu

4.2.1 Thống kê mô tả dữ liệu

Kết quả mô tả dữ liệu của các biến trong mô hình được trình bày ở bảng 5 theo các tiêu chí về chỉ số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, từ đó giúp phát hiện sự bất thường trong dữ liệu nghiên cứu đã tổng hợp.

Bảng 5: Thống kê mô tả các biến

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

Nguồn: Thống kê của nhóm trên Stata 12

Từ các giá trị thống kê mô tả, trung bình của biến phụ thuộc (CAR) khoảng13,88%, độ lệch chuẩn 5,6%, giá trị nhỏ nhất là 8% (ViettinBank năm 2010), giá trị lớn nhất là 54,92% (VietCapitalBank năm 2010) Nhìn chung, các ngân hàng trong mẫu giữ tỷ lệ an toàn vốn cao hơn quy định của NHNN, một số trường hợp ngoại lệ do không kịp kế hoạch như trường hợp của CTG năm 2010 có tỷ lệ an toàn vốn chỉ 8,0% thấp hơn 9% so với quy định Việc này được CTG lý giải tại báo cáo thường niên năm

2010 là do tiến độ tăng vốn điều lệ từ cổ đông nước ngoài chưa đạt được theo kế hoạch Đến tháng 3/2011, tỷ lệ an toàn vốn CTG đã đạt mức 9% theo Thông tư 13/2010/TT-NHNN khi IFC hoàn tất thủ tục góp vốn Trong giai đoạn 2009-2011, tỷ lệ an toàn vốn của NHTM cổ phần lớn hơn nhóm NHTM nhà nước đến từ sự tăng vốn điều lệ theo lộ trình quy định tại Nghị định 141/2006/NĐ-CP làm tăng vốn tự có của các NHTM cổ phần khiến tỷ lệ an toàn vốn khá cao Trong giai đoạn 2012-2020, mặc dù tỷ lệ an toàn vốn nhóm NHTM cổ phần vẫn cao hơn NHTM nhà nước song khoảng cách được rút ngắn nhiều Xu hướng chậm tăng vốn này xuất phát việc hầu hết các NHTM đã đáp ứng yêu cầu vốn pháp định theo quy định và việc tăng vốn phụ thuộc vào các quyết định của cổ biểu quyết đa số cổ đông (hoặc Chính phủ với NHTM nhà nước)

Thống kê với các biến phụ thuộc, độ lệch chuẩn lớn nhất là biến LNSIZE (5,082457) Nguyên nhân đến từ sự khác biệt của vốn tự có cũng như tình hình huy động vốn của từng ngân hàng Đặc biệt, hệ thống tín dụng Việt Nam có sự phân hóa lớn về tài sản giữa các ngân hàng đứng đầu, điển hình 15 NHTM có tổng tài sản xếp hạng cao nhất chiếm 84,38% về tổng tài sản hệ thống NHTM được quan sát.

Dữ liệu nghiên cứu gồm tối thiểu 294 quan sát ở mỗi biến, dữ liệu đủ lớn và đáng tin cậy Qua kết quả thống kê mô tả tại Bảng 5 cho thấy các biến đưa vào mô hình không có giá trị bất thường, các biến đã lựa chọn phù hợp để thực hiện phân tích hồi quy và kiểm định thống kê

Bảng 6 trình bày kết quả phân tích ma trận tương quan giữa các cặp biến trong mô hình:

Bảng 6: Ma trận tương quan

CAR LNSIZE ROOM ROE EQTL NPL LLR DAR LAR FDR NIM dNNY dVCS

Hệ số tương quan cho thấy mối tương quan giữa hai cặp biến với nhau Nếu hệ số tương quan mang dấu dương (+) thì m cùng chiều giữa hai biến; nếu hệ số tương quan mang dấu (-) thì hai biến có quan hệ ngược chiều “Nếu giữa hai biến giải thíc tương quan lớn hơn 0,8 thì khả năng sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến” (Andy Field, 2005; Mai Văn Nam, 2008; Huỳnh Đạt Hùn sự, 2013) Mô hình có sự tương quan thấp giữa các biến độc lập (nhỏ hơn 0,8) tuy nhiên hệ số giữa EQTL và CAR khá cao (0 sử dụng kiểm tra VIFs để xác định đa cộng tuyến của mô hình.

Kiểm tra VIFs của mô hình nghiên cứu ra kết quả bảng 7:

Bảng 7: Phân tích nhân tử phóng đại phương sai VIF

Nguồn: Nhóm tổng hợp trên Stata12

Thông thường nếu VIF của một biến lớn hơn 10 thì biến đó có hiện tượng đa cộng tuyến cao (Huỳnh Đạt Hùng và cộng sự, 2013) Ngoài ra, nếu giá trị 1/VIF < 0.1 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao giữa các biến giải thích (Andy Field, 2005).

Từ kết quả ở bảng 7 có thể thấy hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng ở các biến đã được lựa chọn trong mô hình.

4.2.3 Kết quả phân tích hồi quy

Bài nghiên cứu sử dụng đồng thời 04 phương pháp OLS, FEM, REM và GLS để ước lượng hệ số hồi quy cho mô hình nghiên cứu

Phân tích hồi quy theo OLS: Thực hiện kiểm định giả thiết của mô hình OLS bao gồm kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF (bảng 7), kiểm định tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Kết quả kiểm định như sau:

• Kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF: Kết quả ở bảng 7 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình không nghiêm trọng.

• Kiểm định tự tương quan: thực hiện kiểm định

Wooldridge để xác định bệnh tự tương quan của mô hình Kết quả cho thấy Prob>F = 0.0000 < 0.05, như vậy mô hình có hiện tượng tự tương quan.

• Kiểm định phương sai sai số thay đổi: thực hiện kiểm định White để xác định khiếm khuyết phương sai sai số thay đổi của mô hình Kết quả cho thấy Prob>chi2 = 0.0002 < 0.05, mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Như vậy, kết quả kiểm định cho thấy mô hình dùng phương pháp OLS mắc phải bệnh tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, dẫn đến kết quả dù sử dụng ước lượng OLS vẫn chưa đảm bảo tính tin cậy cao.

Phân tích hồi quy theo FEM và REM: Thực hiện kiểm định lựa chọn mô hình

FEM và REM bao gồm: Kiểm định F-test, Kiểm định Hausman; Kiểm định phương sai sai số thay đổi và Kiểm định tự tương quan.

• Kiểm định F-test: Để xác định mô hình phù hợp giữa

FEM và OLS, nhóm thực hiện kiểm định F-test Kết quả Prob>F 0.0000 < 0.05 cho thấy, phân tích hồi quy theo FEM tốt hơn OLS.

• Kiểm định Hausman-test: Để xác định mô hình phù hợp nhất giữa mô hình FEM và REM, nhóm thực hiện kiểm định

Hausman test đưa ra lựa chọn Kiểm định Hausman test cho kết quả Prob>chi2=0.4726 > 0.05 cho thấy mô hình REM tốt hơn mô hình FEM.

• Kiểm định phương sai thay đổi cho mô hình REM: Sử dụng kiểm định LM – Breusch and pagan Lagrangian Multiplier để kiểm tra khiếm khuyết phương sai sai số thay đổi của mô hình

REM Kết quả Prob>chi2=0.0001 < 0.05 như vậy mô hình REM bị phương sai sai số thay đổi.

• Kiểm định tự tương quan cho mô hình REM: Sử dụng kiểm định Wooldridge-test cho dữ liệu bảng để kiểm tra khiếm khuyết tự tương quan của mô hình REM Kết quả Prob>F=0.0000