1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam

119 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Tác giả Nguyễn Mạnh Quân
Người hướng dẫn TS. Dương Thị Thùy An
Trường học Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng
Thể loại Khóa luận tốt nghiệp đại học
Năm xuất bản 2024
Thành phố TP. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 119
Dung lượng 2,5 MB

Cấu trúc

  • CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU (12)
    • 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI (12)
    • 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU (14)
      • 1.2.1. Mục tiêu tổng quát (14)
      • 1.2.2. Mục tiêu cụ thể (14)
    • 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU (14)
    • 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU (15)
      • 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu (15)
      • 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu (15)
    • 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (15)
      • 1.5.1. Dữ liệu nghiên cứu (15)
      • 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu (16)
    • 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI (16)
    • 1.7. KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI (17)
  • CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU (17)
    • 2.1. TỔNG QUAN VỀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI (18)
      • 2.1.1. Khái niệm về hiệu quả hoạt động ngân hàng thương mại (18)
      • 2.1.2. Các chỉ tiêu phản ánh hiệu quả hoạt động của NHTM (18)
    • 2.2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ VỐN NGÂN HÀNG (20)
      • 2.2.1. Khái niệm về vốn ngân hàng (20)
        • 2.2.2.2. Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory) (21)
        • 2.2.2.3. Lý thuyết cấu trúc - hành vi - hiệu quả (Structure – Conduct – (22)
    • 2.3. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO THANH KHOẢN (23)
      • 2.3.1. Khái niệm về rủi ro thanh khoản (23)
      • 2.3.2. Cơ sở lý thuyết về rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của NHTM (24)
        • 2.3.2.1. Lý thuyết thanh khoản thị trường (Market Liquidity Theory) (24)
        • 2.3.2.2. Lý thuyết ưa thích thanh khoản (Theory of Liquidity Preference) (25)
        • 2.3.2.3. Lý thuyết khả năng chuyển đổi (The Shiftability Theory) (25)
    • 2.4. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG (27)
      • 2.4.1. Khái niệm về rủi ro tín dụng (27)
      • 2.4.2. Cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của NHTM 16 1. Lý thuyết đánh đổi rủi ro và lợi nhuận (Risk return trade off theory) (27)
        • 2.4.2.2. Giả thuyết kém may mắn và quản lý kém (Bad luck hypothesis and (28)
        • 2.4.2.3. Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric information) (29)
    • 2.5. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC (30)
      • 2.5.1. Nghiên cứu về các NHTM Việt Nam (30)
      • 2.5.2. Nghiên cứu về các NHTM nước ngoài (33)
      • 2.5.3. Thảo luận và khoảng trống nghiên cứu (35)
  • CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (37)
    • 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU (37)
    • 3.2. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU (38)
    • 3.3. GIẢI THÍCH CÁC BIẾN NGHIÊN CỨU (39)
      • 3.3.1. Biến phụ thuộc (39)
        • 3.3.1.2. Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu bình quân (Return on Average (39)
        • 3.3.1.3. Tỷ suất sinh lợi lãi thuần (Net interest margin – NIM) (40)
      • 3.3.2. Biến độc lập (40)
        • 3.3.2.1. Vốn ngân hàng (CAP) (40)
        • 3.3.2.2. Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động (LDR) (41)
        • 3.3.2.3. Tỷ lệ tài sản thanh khoản (LIQ) (42)
        • 3.3.2.4. Tỷ lệ khoản vay ròng trên tổng tài sản (NLTA) (43)
        • 3.3.2.5. Tỷ lệ nợ xấu (NPL) (44)
        • 3.3.2.6. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) (45)
        • 3.3.2.7. Hệ số ổn định ngân hàng (Z-Score) (45)
        • 3.3.2.8. Quy mô ngân hàng (SIZE) (46)
        • 3.3.2.9. Tăng trưởng kinh tế (GDP) (47)
        • 3.3.2.10. Tỷ lệ lạm phát (INF) (47)
        • 3.3.2.11. Thời điểm dịch Covid - 19 (COV) (48)
    • 3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (52)
      • 3.4.1. Phương pháp nghiên cứu định tính (52)
      • 3.4.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng (52)
        • 3.4.2.1. Phân tích thống kê mô tả (52)
        • 3.4.2.2. Phân tích tương quan (52)
        • 3.4.2.3. Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng (52)
        • 3.4.2.4. Kiểm định điều kiện của mô hình hồi quy (52)
        • 3.4.2.5. Kiểm định các khuyết tật của mô hình (53)
        • 3.4.2.6. Mô hình hồi quy FGLS (55)
        • 3.4.2.7. Mô hình hồi quy GMM (55)
  • CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN (17)
    • 4.1. PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ (57)
    • 4.2. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU (61)
    • 4.3. KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN (KIỂM ĐỊNH VIF) (62)
    • 4.4. KẾT QUẢ HỒI QUY THEO PHƯƠNG PHÁP POOLED OLS, FEM, REM (63)
      • 4.4.1. Hồi quy mô hình (1): biến phụ thuộc ROAA (63)
      • 4.4.2. Lựa chọn mô hình (1) phù hợp (64)
      • 4.4.3. Hồi quy mô hình (2): biến phụ thuộc ROAE (64)
      • 4.4.4. Lựa chọn mô hình (2) phù hợp (65)
      • 4.4.5. Hồi quy mô hình (3): biến phụ thuộc NIM (65)
      • 4.4.6. Lựa chọn mô hình (3) phù hợp (66)
    • 4.5. KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH (67)
      • 4.5.1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi (67)
      • 4.5.2. Kiểm định tự tương quan (67)
    • 4.6. MÔ HÌNH HỒI QUY FGLS (67)
    • 4.7. KIỂM ĐỊNH VẤN ĐỀ NỘI SINH (69)
    • 4.8. MÔ HÌNH HỒI QUY GMM (69)
    • 4.9. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU (72)
  • CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ (17)
    • 5.1. KẾT LUẬN (80)
    • 5.2. CÁC ĐỀ XUẤT, KIẾN NGHỊ ĐỐI VỚI NHTM (82)
      • 5.2.1. Đối với vốn ngân hàng (82)
      • 5.2.2. Đối với vấn đề rủi ro thanh khoản (83)
      • 5.2.3. Đối với vấn đề rủi ro tín dụng (85)

Nội dung

Do đó, khóa luận đi đến tìm hiểu các yếu tố gắn liền với vấn đề ổn định tài chính là vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng sẽ có chiều hướng tác động như thế nào tới vấn đ

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Trong lĩnh vực quản trị ngân hàng, việc xác định các nhân tố rủi ro có tác động tới hiệu quả hoạt động và ổn định tài chính luôn là chủ đề đáng quan tâm và là vấn đề phải làm đối với các nhà quản trị nhằm đảm bảo sự ổn định và an toàn cũng như tối ưu hóa hiệu quả trong các hoạt động tài chính và kinh doanh của ngân hàng Khi đề cập tới hai loại rủi ro đặc trưng trong ngành, không thể không nhắc tới rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản bởi yếu tố cốt lõi là ảnh hưởng sâu rộng và khó tránh trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng Đặc biệt, khi nhắc về đại dịch Covid vừa qua, vấn đề về rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản lại trở nên nổi trội hơn cả Bởi trong bối cảnh của đại dịch Covid-19 bùng phát, tác động tiêu cực của đại dịch này đã gây ra những thách thức lớn đối với sự ổn định trong hệ thống lưu thông tiền tệ, trong nền kinh tế vĩ mô và cũng đã khiến cho tình trạng thanh khoản và sức khỏe tài chính của nhiều ngân hàng bị suy thoái nghiêm trọng, đặc biệt với những ngân hàng có mức dự trữ thanh khoản kém trước đó Ngân hàng với vai trò quan trọng là làm kênh dẫn vốn chủ lực và kiểm soát dòng tiền của nền kinh tế và vì vậy, năng lực thanh khoản của ngân hàng trở thành một trong những yếu tố then chốt quan trọng nhất để đảm bảo sự ổn định của nền kinh tế và duy trì sự ổn định trong dòng lưu thông tiền tệ Còn đối với RRTD, hoạt động cho vay và cấp tín dụng vốn được coi là hoạt động kinh doanh trọng tâm của ngân hàng với vai trò mang lại nguồn thu cốt yếu cho doanh thu và lợi nhuận và do đó RRTD thường xuất hiện như một mối lo ngại về nợ xấu, nợ không thu hồi được Đặc biệt, tác động của đại dịch Covid-19 đã làm gia tăng vấn đề nợ trở nên bùng phát và đẩy mối lo về nợ xấu lên cao trào cũng như mang lại hệ lụy dài lâu và nặng nề Đây không chỉ là vấn đề tạm thời mà có thể ảnh hưởng đến sức khỏe tài chính và hoạt động kinh doanh của ngân hàng trong thời gian dài Việc quản lý và giảm thiểu rủi ro tín dụng trở nên cực kỳ quan trọng để đảm bảo tính ổn định và bền vững của hệ thống ngân hàng trong bối cảnh khó khăn Để giảm thiểu các rủi ro được đề cập trên, vốn ngân hàng được đặt nặng bởi tính chất là nguồn tài chính cần thiết để cấp các khoản vay cho khách hàng cũng như là điều kiện để đảm bảo nguồn tiền có sẵn nhằm đáp ứng nhu cầu của thị trường, nhu cầu thanh toán của người dân Điều này giúp duy trì khả năng vận hành ổn định của ngân hàng và ngăn chặn các rủi ro tài chính có thể phát sinh Vốn ngân hàng mà bài viết hướng tới phân tích là vốn chủ sở hữu bởi đây là thành phần vô cùng quan trọng trong cấu trúc nguồn vốn của các NHTM cũng như là nguồn vốn cấp 1 – nguồn vốn có sẵn và có độ tin cậy cao nhất và theo tinh thần của khung pháp lý Basel, vốn chủ sở hữu đảm nhận vai trò là tấm đệm chống đỡ những rủi ro và biến động không lường trước, qua đó đảm bảo an toàn trong hoạt động kinh doanh

Nhìn chung, vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và tín dụng có mối liên hệ chặt chẽ tới khía cạnh ổn định tài chính Việc kiểm soát các rủi ro để đảm bảo ổn định ngân hàng được đặt ra bằng cách điều chỉnh gia tăng hoặc giảm các chỉ số liên quan tới loại hình đảm bảo ổn định có thể thường đi kèm những khó khăn tài chính và giảm hiệu suất sinh lời Nhận thức được đối với các NHTM, ngoài các mục tiêu mang tính chất kinh tế và xã hội, lợi nhuận vẫn được xem là mục tiêu chủ chốt và quan trọng hơn hết và do đó hiệu quả hoạt động của NHTM được gắn liền với khả năng sinh lợi của ngân hàng đó Đây cũng là mục đích của bài nghiên cứu này khi muốn xem xét các vấn đề mang tính ổn định ngân hàng liệu sẽ có mức độ tác động thế nào đối với hiệu quả hoạt động của hệ thống NHTM Việt Nam Liên hệ với đó, nhằm đối phó với tình trạng rủi ro và biến động kinh tế khó lường, hiệp định Basel III ra đời năm 2010 nhằm cải thiện những hạn chế của Basel I và II trước đó đã đặt ra các mức tiêu chuẩn cao và nghiêm ngặt hơn cho các tổ chức tài chính về mức tỷ trọng và an toàn vốn, khả năng thanh khoản, mức độ xử lý rủi ro tín dụng và đòn bẩy Qua đó, các tiêu chuẩn của nghị định cũng đã bắt đầu phổ biến tại Việt Nam trong những năm gần đây nhưng cho đến nay vẫn còn nhiều ngân hàng tại Việt Nam chưa thể đáp ứng được khung tiêu chuẩn do Basel III đặt ra và hiện tại cũng chưa có quy định nào bắt buộc áp dụng tiêu chuẩn của hiệp định cho các ngân hàng Sở dĩ vậy vì một số thách thức trong đó trọng điểm là tiêu chuẩn Basel III yêu cầu các ngân hàng phải nắm giữ một lượng lớn vốn dồi dào hơn cũng như một mức đệm dự phòng lớn hơn nên do đó đặt thêm gánh nặng tài chính cho các ngân hàng Và vì vậy, bài nghiên cứu cũng muốn đặt rõ vấn đề là dưới một mức chấp nhận RRTK, mức chấp nhận RRTD và một mức chấp nhận yêu cầu về vốn chủ sở hữu lớn hơn, hiệu quả hoạt động của các NHTM ở Việt Nam sẽ thể hiện chiều tăng trưởng như thế nào và mối tương quan giữa chúng liệu có đáng kể hay không

Từ những vấn đề được đặt ra trên, tác giả lựa chọn tên đề tài là “Tác động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam” nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM ở Việt Nam dưới sự tác động của các yếu tố đặc thù của ngành ngân hàng và cũng là các tiêu chí trọng điểm liên quan tới nghị định Basel III bao gồm chất lượng vốn, thanh khoản và tín dụng.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu tìm hiểu khả năng tác động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của hệ thống NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2014 - 2023 Từ đó đề xuất các biện pháp nhằm phát huy các yếu tố tích cực cũng như hạn chế tác động tiêu cực từ các biến mà bài khóa luận xem xét đến hiệu quả hoạt động NHTM

Dựa trên mục tiêu tổng quát, mục tiêu cụ thể của bài nghiên cứu được thể hiện như sau:

+ Xác định chiều hướng ảnh hưởng của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng đối với hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam

+ Phân tích mức độ ảnh hưởng và lý giải cho kết quả ước lượng của từng yếu tố + Đề xuất các biện pháp thích hợp dựa trên các nhân tố đang nghiên cứu nhằm nâng cao, cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ thống NHTM tại Việt Nam.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

+ Mối tương quan giữa vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng tới hiệu quả hoạt động NHTM thể hiện như thế nào?

+ Mức độ ảnh hưởng của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng dụng tới hiệu quả hoạt động NHTM ra sao và tại sao lại có kết quả như vậy?

+ Các hàm ý quản trị nào cần rút ra từ kết quả mô hình nghiên cứu để áp dụng cho hệ thống NHTM Việt Nam?

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là các yếu tố có mối quan hệ mật thiết tới ổn định ngân hàng bao gồm vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM đang hoạt động tại Việt Nam

- Về không gian: Đề tài sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp và xác định lấy mẫu từ

29 NHTM đại diện cho 31 NTHM đang hoạt động tại Việt Nam

- Về thời gian: Dữ liệu nghiên cứu được thực hiện trong khung thời gian 10 năm từ 2014 đến 2023 Việc thực hiện trong khung thời gian như vậy nhằm bám sát mốc thời gian gần nhẩt và đây cũng là giai đoạn mà các NTHM triển khai mạnh mẽ các chính sách về tiêu chuẩn quản trị ngân hàng trên quốc tế bao gồm chuẩn mực IFRS, Basel II lẫn Basel III và cũng là giai đoạn mà hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam nói riêng và nền kinh tế nói chung phải chịu ảnh hưởng nặng nề bởi Covid – 19 Qua đó có thể xem xét mức độ tác động của vốn ngân hàng, RRTK và RRTD đến hiệu quả hoạt động của các NHTM trong cả giai đoạn thích nghi chuẩn mực Basel và giai đoạn khủng khoảng kinh tế một cách khách quan hơn.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu có yếu tố vi mô được tổng hợp và tính toán thông qua báo cáo tài chính hợp nhất và báo cáo thường niên đã được kiểm toán và công bố trên website của từ

29 NHTM Việt Nam Việc lựa chọn 29 ngân hàng trên 31 NHTM đang hoạt động tại Việt Nam được giải thích bởi các ngân hàng thu thập có đầy đủ dữ liệu trên báo cáo tài chính và đều được công bố công khai cũng như các ngân hàng không công bố báo cáo tài chính trong giai đoạn mà bài khóa luận thực hiện đã bị loại khỏi mẫu nghiên cứu Đối với dữ liệu vĩ mô bao gồm chỉ số tăng trưởng kinh tế GDP và chỉ số lạm phát được tổng hợp thông qua trang web Ngân hàng Thế giới World Bank

Phương pháp định tính trong bài nhằm tổng hợp các công trình nghiên cứu trong nước và cả ngoài nước để tiến hành tham khảo kế thừa và lược khảo cách xây dựng mô hình, phương pháp hồi quy, kết quả của mô hình nghiên cứu và cơ sở lý thuyết được đưa ra để từ đó có thể xây dựng mô hình hồi quy hợp lý cho bài khóa luận và so sánh, đối chiếu kết quả với các nghiên cứu trước đó

Phương pháp định lượng được thực hiện chủ đạo để phân tích mô hình hồi quy tuyến tính và các biến được tập hợp và thống kê qua phần mềm Microsoft Excel và sau đó thực hiện chạy mô hình thông qua phần mềm Stata 17 Để phân tích dữ liệu, bài khóa luận ban đầu sẽ sử dụng các phương pháp ước lượng khác nhau bao gồm mô hình bình phương bé nhất Pooled OLS, mô hình tác động cố định FEM và mô hình tác động ngẫu nhiên REM Tiếp đó, nhằm đảm bảo sự phù hợp của mô hình với dữ liệu nghiên cứu, tác giả sẽ tiến hành thực hiện một số kiểm định để kiểm tra xem mô hình có gặp các khuyết tật không Sau cùng, để tránh các vấn đề như nội sinh hay tự tương quan mà mô hình OLS, FEM hoặc REM còn tồn tại, nghiên cứu sẽ sử dụng đồng thời 2 phương pháp hồi quy FGLS và GMM nhằm giúp mô hình vững chắc hơn bằng việc khắc phục các khuyết tật mô hình, xử lý các vấn đề về nội sinh, kiểm soát sai lệch mẫu và xử lý dữ liệu có biến thiên theo thời gian hiệu quả hơn.

ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI

Về thực tiễn, việc phân tích các tác động có mối quan hệ mật thiết với ổn định và an toàn tài chính của ngành ngân hàng bao gồm vốn ngân hàng là vốn CSH, các nhân tố đại diện cho rủi ro thanh khoản và cả các nhân tố đại diện cho rủi ro tín dụng có giá trị thiết thực đối với các nhà quản trị ngân hàng trong việc xác định các hệ số có mức độ ảnh hưởng đáng kể đối với hiệu quả hoạt động cũng như khả năng sinh lời của NHTM Hơn hết, như đã đề cập ban đầu, bài nghiên cứu muốn tìm hiểu dưới tác động của các đối tượng được xem xét trọng điểm của tiêu chuẩn Basel III bao gồm tỷ trọng vốn, thanh khoản và rủi ro tín dụng dưới một mức được yêu cầu cao và nghiêm ngặt hơn, hiệu quả hoạt động của hệ thống NHTM sẽ thể hiện xu hướng nào

Qua đó có thể đưa ra được các chính sách, khuyến nghị đúng đắn và hợp lý nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống NHTM Việt Nam

Về lý thuyết, kết quả nghiên cứu có thể đóng góp thêm bằng chứng thực nghiệm cho các nghiên cứu tương đồng trước cũng như củng cố thêm luận điểm của họ Không chỉ vậy, bài khóa luận còn có thể đưa ra được những góc nhìn mới mà nhiều nghiên cứu trước không xem xét đồng thời cập nhật cho mốc thời gian mới nhất phù hợp với bối cảnh hiện tại và là cơ sở, nguồn tham khảo cho các nghiên cứu sau này khi phân tích đề tài liên quan.

KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI

Khóa luận được chia làm 5 chương cụ thể như sau:

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

TỔNG QUAN VỀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

2.1.1 Khái niệm về hiệu quả hoạt động ngân hàng thương mại

Có nhiều khái niệm đã được ra về hiệu quả hoạt động của NHTM Theo định nghĩa của Trung Ương Châu Âu (EC) đề cập, hiệu quả hoạt động của NHTM thể hiện qua khả năng của ngân hàng trong việc tạo ra lợi nhuận từ các hoạt động kinh doanh của mình, bao gồm việc cấp tín dụng, huy động vốn và các dịch vụ tài chính khác Theo Farrell (1957), hiệu quả hoạt động là một phạm trù nhìn nhận khả năng của một đơn vị hay tổ chức trong việc tối ưu hóa doanh thu đầu ra trong điều kiện biết trước chi phí đầu vào hay cũng có thể nói hiệu quả chính là những kết quả tích cực thu được từ chuỗi hoạt động cụ thể Định nghĩa của Farrell tương đồng với lý thuyết hệ thống của NHTM rằng hiệu quả hoạt động là khả năng biến đổi các nguồn lực và yếu tố đầu vào thành sản phẩm, lợi nhuận hoặc giảm thiểu chi phí tối ưu nhằm nâng cao khả năng cạnh tranh với các định chế tài chính khác Quan điểm tương đương khác lập luận rằng hiệu quả hoạt động kinh doanh là khả năng tối đa hóa lợi nhuận, tối đa hóa giá trị doanh nghiệp và lợi ích cho cổ đông (Nguyễn Đăng Khoa và cộng sự, 2023) và Trương Quang Thông (2011) củng cố thêm rằng hiệu quả kinh doanh của ngân hàng được phản ánh qua kết quả lợi nhuận do hoạt động ngân hàng mang lại trong một khoảng thời gian nhất định Có thể hiểu được rằng đối với các ngân hàng thương mại, lợi nhuận chính là mục tiêu hàng đầu và trọng tâm nhất và do đó khi phân tích về hiệu quả hoạt động của NHTM các nhà nghiên cứu thường tập trung vào kết quả kinh doanh hay nói cách khác là khả năng sinh lời của ngân hàng đó Hơn nữa, hiệu quả hoạt động của NHTM còn mang hàm ý tối thiểu chi phí đầu vào và tối ưu hóa lợi nhuận đầu ra dựa vào các định nghĩa được đề cập trên

2.1.2 Các chỉ tiêu phản ánh hiệu quả hoạt động của NHTM Để đo lường cho hiệu quả hoạt động hay khả năng sinh lời của NHTM, nhiều tác giả như Phan Thị Hằng Nga và cộng sự (2022), Athanasoglou và cộng sự (2008),

Jaouad và Lahsen (2018), Abbas và cộng sự (2018), Sahyouni và Wang (2018) đều thống nhất việc lựa chọn hai tiêu chí cơ bản là tỉ suất sinh lời trên tài sản bình quân (ROAA) và tỉ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu bình quân (ROAE) để đánh giá hiệu quả tài chính của ngân hàng đó Các tỷ lệ này được sử dụng để đo lường khả năng tạo ra thu nhập của doanh nghiệp so với chi phí và các phí tổn liên quan khác trong một khoảng thời gian nhất định (Nwachukwu, 2019) Theo Lê Hồng Nga và Nguyễn Thành Đạt (2021), ROAA giúp nhà đầu tư đánh giá khả năng tạo thu nhập thông qua đầu tư của ngân hàng trong khi ROAE giúp nhà đầu tư đo lường hiệu suất quản lý sử dụng tài sản hoặc tài nguyên của ngân hàng để sinh lời Mặc dù đây là thước đo không hoàn hảo để đánh giá toàn diện về hiệu quả hoạt động của ngân hàng nhưng nó lại là một thước đo phổ biến trong các tài liệu về ngân hàng, nguyên nhân là vì nó có thể được tính toán khá dễ dàng từ thông tin kế toán mà không cần các giả định về giá trị thị trường của khoản nợ của công ty (Osborne và cộng sự, 2012) Nhiều nghiên cứu khác khi đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng ngoài việc sử dụng tiêu chí ROAA và ROAE thì còn sử dụng thêm chỉ số tỷ suất lợi nhuận lãi thuần NIM (Trầm Thị Xuân Hương, 2021; Chen và cộng sự, 2018; Ongore và Kusa, 2013, Uralov,

2020) Biên lãi ròng NIM tính toán khoản thu nhập lãi từ các khoản cho vay và đầu tư so với số tiền mà ngân hàng phải trả lãi cho các khoản tiền gửi của khách hàng Đây là một chỉ số quan trọng trong ngành ngân hàng, phản ánh chi phí của các dịch vụ trung gian của ngân hàng và hiệu quả của hoạt động kinh doanh Một biên lãi ròng cao chứng tỏ ngân hàng đạt được lợi nhuận cao hơn và có sự ổn định tốt hơn (Ongore và Kusa, 2013) Các chỉ số đo lường lợi nhuận bao gồm NIM, ROAA và ROAE phản ánh nên hiệu quả quản lý và hiệu suất chung của ngân hàng và một tỷ lệ lợi nhuận cao hơn cho một thấy hiệu suất hoạt động tốt hơn (Bilal và cộng sự, 2015) Do đó, trên phương diện kế thừa những nghiên cứu trước, bài khóa luận tiến hành sử dụng 3 hệ số tài chính là ROAA, ROAE và NIM làm các hệ số đại diện cho hiệu quả hoạt động của hệ thống NTHM Việc sử dụng cách tính chỉ số trung bình của tài sản và VCSH nhằm tính tỷ suất sinh lợi trong giai đoạn theo năm của ngân hàng một cách chính xác hơn và khắc phục được những biến động và thay đổi xảy ra đối với cả tài sản và vốn chủ hữu trong năm tài chính Ngoài ra, lý do sử dụng chỉ số trung bình là để tránh trường hợp đánh giá quá cao hoặc quá thấp thấp khoản sinh lời bởi cách tính đơn giản của ROA và ROE (Abbas và cộng sự, 2019).

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ VỐN NGÂN HÀNG

2.2.1 Khái niệm về vốn ngân hàng

Vốn ngân hàng được định nghĩa là khoảng chênh lệch giữa giá trị tài sản của ngân hàng và các khoản nợ phải trả và được coi là giá trị ròng của ngân hàng hoặc giá trị vốn chủ sở hữu của nó đối với các nhà đầu tư và vốn chủ sở hữu đại diện cho nguồn vốn dài hạn từ các cổ đông, nhà đầu tư và thành viên liên doanh đã góp vốn để đưa ngân hàng vào hoạt động Vốn chủ sở hữu ban đầu của các ngân hàng thương mại được hình thành từ các nguồn khác nhau: đối với NHTM Nhà nước, đó là vốn được cấp từ ngân sách Nhà nước khi thành lập, trong khi đối với NHTM cổ phần, đó là vốn từ cổ đông thông qua việc mua cổ phần, bao gồm cả cổ phần thường và cổ phần ưu đãi Mức vốn này được quy định đảm bảo đáp ứng theo mức vốn pháp định Các thành phần chính của vốn chủ sở hữu của loại hình ngân hàng thương mại bao gồm: vốn điều lệ, vốn chủ sở hữu bổ sung, thặng dư vốn cổ phần, lợi nhuận giữ lại, các quỹ dự trữ và các tài sản nợ khác Đây là nguồn tài trợ cốt lõi cho doanh nghiệp, có tính bền vững và lâu dài, đóng vai trò quan trọng trong việc định giá giá trị của ngân hàng Các NHTM muốn triển khai hoạt động kinh doanh thì trước hết phải có đủ cơ sở nguồn vốn chủ sở hữu hay tiềm lực tài chính mới có thể duy trì hoạt động và phát triển (Huỳnh Thị Hương Thảo, 2018) Theo Athanasoglou và cộng sự (2005) diễn giải, vốn ngân hàng đề cập tới lượng vốn có sẵn để hỗ trợ và thực hiện các hoạt động kinh doanh của ngân hàng và do đó, nó đảm nhận vai trò quan trọng như một mạng lưới an toàn của ngân hàng trong việc phòng tránh các viễn cảnh bất lợi Vốn chủ sở hữu theo đánh giá của chuẩn mực Basel được xem như là một "tấm đệm" trong việc bảo vệ ngân hàng khỏi những rủi ro tiềm ẩn và đảm bảo sự ổn định cũng như an toàn của ngành ngân hàng trong mọi tình huống Do đó, vốn CSH được Basel phân loại thành vốn cấp 1 – thành phần quan trọng nhất trong cấu trúc vốn khi xem xét chỉ số an toàn vốn tối thiểu (Capital Adequacy Ratio - CAR) của ngân hàng

2.2.2 Cơ sở lý thuyết về vốn ngân hàng đến hiệu quả hoạt động của NHTM

2.2.2.1 Lí thuyết của Modigliani và Miller (Modigliani-Miller theorem - M&M theorem)

Lí thuyết về vốn của Modigliani và Miller được phát triển bởi 2 nhà kinh tế học Franco Modigliani và Merton Miller ra đời vào năm 1958 được coi là lí thuyết sơ khai nghiên cứu về cấu trúc vốn của công ty và cũng là nền tảng cho các lý thuyết sau ra đời Theo đó mệnh đề đầu tiên của lý thuyết về cơ bản khẳng định rằng trong điều kiện thị trường hoàn hảo, cơ cấu vốn của một doanh nghiệp không ảnh hưởng gì đến giá trị của doanh nghiệp đó Bởi giá trị của một tổ chức được định hình bằng giá trị hiện tại của dòng tiền trong tương lai nên cấu trúc vốn không có ý nghĩa gì đến nó Bên cạnh đó, mệnh đề 2 của lý thuyết chứng minh rằng chi phí vốn bình quân gia quyền (WACC) vẫn sẽ giữ nguyên khi doanh nghiệp có thay đổi cấu trúc vốn của họ Tuy vậy, những giả định của một thị trường hoàn hảo như không có chi phí giao dịch hay chi phí phá sản, không có thuế thu nhập doanh nghiệp lẫn thuế và thuế thu nhập cá nhân, thông tin đối xứng, và lãi suất vay bằng lãi suất phi rủi ro là không thực tế với môi trường hoạt động của doanh nghiệp ngoài đời Do đó, 2 tác giả đã có sự điều chỉnh ở các phiên bản sau dựa vào lý thuyết ban đầu khi thêm vào thuế và chi phí phá sản Theo phiên bản điều chỉnh của lý thuyết M&M, khi có thuế thu nhập doanh nghiệp, chi phí nợ vay sẽ được hưởng lợi ích từ lá chắn thuế, nghĩa là lãi suất trả cho các khoản vay được khấu trừ thuế, nhờ đó làm giảm tổng chi phí vốn của doanh nghiệp Lý thuyết mới cập nhật cũng xem xét về một cấu trúc vốn tối ưu trong đó mức nợ và vốn chủ sở hữu được sử dụng sao cho chi phí vốn tổng thể (WACC) là thấp nhất Qua đó đặt ra nguyên tắc cơ bản cho các ngân hàng là sao cho tối ưu hóa việc sử dụng nợ và vốn chủ sở hữu để tối đa hóa giá trị doanh nghiệp trong khi vẫn đảm bảo an toàn tài chính

2.2.2.2 Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory)

Lý thuyết trật tự phân hạng được xây dựng khởi điểm bởi Gordon Donaldson vào năm 1961 và được hoàn thiện vào năm 1984 bởi Stewart C.Myers và Nicolas

Majluf có ý nghĩa giải thích cách thức các công ty ưu tiên nguồn tài trợ khi cần vốn cho các dự án đầu tư Lý thuyết trật tự phân hạng bắt đầu từ những thông tin bất cân xứng để biểu thị rằng người quản lý sẽ luôn có đủ thông tin về các tiềm năng, rủi ro và giá trị của doanh nghiệp của mình nhiều hơn so với các nhà đầu tư bên ngoài và dựa vào thông tin bất cân xứng đó sẽ tác động đến lựa chọn nội bộ và lựa chọn bên ngoài Theo lý thuyết này, các doanh nghiệp thường ưu tiên các nguồn tài trợ theo thứ tự: lợi nhuận giữ lại, nợ và cuối cùng là phát hành vốn chủ sở hữu Việc phát hành vốn mới được xếp vào cuối cùng vì nó được coi là có thể làm loãng giá trị cổ phần hiện tại và gửi tín hiệu tiêu cực đến thị trường về việc công ty không có các nguồn tài trợ khác Donaldson cho biết thay vì phát hành thêm cổ phiếu mới, việc ưu tiên sử dụng nguồn lợi nhuận giữ lại – phần lợi nhuận sau thuế thuộc vốn CSH mà doanh nghiệp không phân phối cho cổ đông dưới dạng cổ tức mà giữ lại để tái đầu tư sẽ là một kênh chủ lực để gia tăng nguồn vốn của họ Lý thuyết trật tự phân hạng giải thích tại sao các công ty, tổ chức có xu hướng sử dụng các nguồn tài trợ theo một thứ tự ưu tiên cụ thể để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và quản lý rủi ro và theo lý thuyết thì các doanh nghiệp ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội bộ hơn là nguồn vốn bên ngoài

2.2.2.3 Lý thuyết cấu trúc - hành vi - hiệu quả (Structure – Conduct – Performance Theory – SCP Theory)

Lý thuyết mô hình cấu trúc - hành vi - hiệu quả (SCP) được đề xuất và hình thành lần đầu tiên bởi các nhà kinh tế học Edward Chamberlin và Joan Robinson vào năm 1930 và sau đó được phát triển bởi Joe S Bain năm 1959, diễn giải rằng cấu trúc thị trường sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi của công ty và điều này sẽ quyết định hiệu suất của công ty đó Trong đó cấu trúc thị trường bao gồm số lượng và kích thước của các công ty cạnh tranh trong thị trường, mức độ tập trung, chi phí gia nhập và sự khác biệt về sản phẩm và hiệu suất của công ty theo lý thuyết có thể được đo lường thông qua các chỉ số thể hiện khả năng sinh lời, hiệu quả sản xuất hay khả năng phân bổ Lý thuyết khẳng định rằng một thị trường có mức độ tập trung cao sẽ làm gia tăng sức mạnh độc quyền Do đó đối với ngành ngân hàng, một ngân hàng sở hữu mức độ tập trung vốn lớn thường có lợi thế cạnh tranh tốt hơn, dễ dàng tiếp cận nguồn vốn với chi phí thấp hơn và khả năng chịu đựng rủi ro tốt hơn bởi mức độ tác động của vốn đến hành vi của ngân hàng trong việc đưa ra các quyết định chiến lược và cuối cùng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng; ngược lại, ngân hàng với nguồn vốn ít hơn có thể gặp khó khăn trong việc duy trì hiệu quả hoạt động cao, đặc biệt trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt và môi trường kinh tế đầy biến động Qua đó đồng nghĩa với việc tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa mức độ tập trung vốn chủ sở hữu với khả năng sinh lời bất kể thị phần của ngân hàng (Nguyễn Thành Đạt,

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO THANH KHOẢN

2.3.1 Khái niệm về rủi ro thanh khoản

Thanh khoản được hiểu là khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt và dưới góc độ của ngân hàng với vai trò là một trung gian tài chính, thanh khoản có vai trò quan trọng trong việc đáp ứng các nhu cầu và nghĩa vụ tài chính của khách hàng một cách đầy đủ và nhanh chóng như rút tiền gửi, giải ngân cho vay, thanh toán và các giao dịch tài chính khác Theo giải thích của hiệp định Basel, rủi ro thanh khoản là rủi ro mất mát do ngân hàng hoặc tổ chức tài chính không thể đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán đầy đủ và đúng thời hạn De Young và Jang (2016) định nghĩa thêm, RRTK có thể được hiểu đơn giản là khả năng cung cấp tiền mặt có sẵn của ngân hàng thấp hơn nhu cầu nhận và rút tiền mặt của khách hàng Thông thường, vấn đề thanh khoản phát sinh nếu đồng loạt khách hàng rút tiền gửi ra nhiều và một cách đột ngột trong tình cảnh ngân hàng không có đủ tiền mặt dự trữ Theo Dermine (1986), thanh khoản được coi là một khoản chi phí làm giảm thu nhập và rủi ro thanh khoản tăng lên khi xảy ra tình trạng vỡ nợ bởi sự sụt giảm giá trị và dòng tiền vào giảm Mặc dù các ngân hàng có thể kiểm soát RRTK bằng các cách giữ một bộ đệm thanh khoản dồi dào, tuy vậy chi phí cơ hội của việc duy trì tài sản thanh khoản là sự đánh đổi về lợi nhuận, khi ngân hàng giữ càng nhiều tài sản thanh khoản để đảm bảo khả năng thanh khoản, lợi nhuận của ngân hàng sẽ giảm đi và ngược lại (Trần Thị Thanh Nga và Trầm Thị Xuân Hương, 2018) Bandyopadhyay và Saxena (2023) cho biết rủi ro thanh khoản phát sinh khi việc thanh toán các khoản cam kết đến hạn của ngân hàng không thực hiện được do không đủ nguồn lực thanh khoản bởi ngân hàng gặp khó trong việc chi ngân quỹ ngoài dự kiến không thể bán tài sản hoặc do các khoản đầu tư của ngân hàng đó mất tính thanh khoản Điều này có thể dẫn đến những tác động xấu như khách hàng liên tục rút tiền gửi, giảm giá trị của chứng khoán, tăng chi phí huy động vốn và giảm khả năng vay vốn của ngân hàng Có thể nhận định được rằng rủi ro thanh khoản xảy ra khi ngân hàng đang trong tình cảnh thâm hụt thanh khoản và một ngân hàng có tỷ lệ nắm giữ tài sản thanh khoản càng thấp thì RRTK của ngân hàng đó càng cao và ngược lại

2.3.2 Cơ sở lý thuyết về rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của NHTM

2.3.2.1 Lý thuyết thanh khoản thị trường (Market Liquidity Theory)

Rủi ro thanh khoản có thiên hướng xuất phát từ sự gián đoạn trên thị trường tài chính, nơi các ngân hàng có thể gặp khó khăn trong việc bán tài sản hoặc huy động vốn và việc các ngân hàng thiếu tài sản lưu động cũng như có tính thanh khoản kém còn có thể đến từ các khiếm khuyết cơ bản trên thị trường như thông tin bất cân xứng, các dạng chi phí giao dịch khác nhau và sự hạn chế về tài trợ (Vayanos và Wang,

2013) Lý thuyết thanh khoản thị trường nhấn mạnh rằng thanh khoản là yếu tố cực kỳ quan trọng đối với sự phát triển và hoạt động của thị trường Một thị trường có thanh khoản tốt sẽ thu hút được nhiều nhà đầu tư tham gia và góp phần nâng cao tính minh bạch và hiệu quả của giá cả bởi thanh khoản thị trường giúp giảm thiểu rủi ro giao dịch và tăng tính dễ dàng chuyển đổi của tài sản, làm tăng sự tin cậy của các nhà đầu tư Qua đó, Vayanos và Wang (2013) cung cấp một cái nhìn toàn diện về thanh khoản thị trường từ cả góc độ lý thuyết và thực nghiệm và cho biết rằng tính thanh khoản yếu một là một yếu tố rủi ro về giá và nó có những tác động bất lợi đáng kể đến tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng trên tài sản của ngân hàng do các vấn đề như tăng chi phí vốn, hạn chế khả năng đầu tư bởi sự xuất hiện của rủi ro thanh khoản hay đối với thị trường thì là sự tăng lên của rủi ro tài chính, ảnh hưởng nghiêm trọng đến giá tài sản, đặc biệt trong các giai đoạn khủng hoảng tài chính

2.3.2.2 Lý thuyết ưa thích thanh khoản (Theory of Liquidity Preference)

Lý thuyết ưa thích thanh khoản cho rằng người dân thích nắm giữ tài sản ở dạng thanh khoản cao như tiền mặt nhiều hơn so với quyết định nắm giữ các tài sản có tính thanh khoản yếu như trái phiếu, cổ phiếu hoặc bất động sản Theo lý thuyết này, các nhà đầu tư có xu hướng đánh giá cao tính thanh khoản của tài sản vì nó mang lại sự linh hoạt và khả năng chuyển đổi thành tiền mặt một cách nhanh chóng và dễ dàng Trong trường hợp kinh tế tài chính biến động không lường, đặc biệt trong các cuộc khủng khoảng, khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt mà không mất nhiều thời gian và chi phí có thể mang lại nhiều lợi ích quan trọng đối với các nhà đầu tư, cá nhân và các doanh nghiệp và giúp họ kiểm soát tình hình tốt hơn Maynard Keynes xây dựng nên lý thuyết xuất phát từ quan điểm của ông khi cho rằng lãi suất là giá cả của phương tiện thanh toán hay là giá cả của tiền tệ và cho biết có sự cân bằng giữa việc nắm giữ tài sản là tiền mặt có tính thanh khoản cao nhưng không mang lại lợi nhuận và việc nắm giữ tài sản thanh khoản kém như trái phiếu lại mang tới lãi suất hoặc lợi nhuận Thực tế, lãi suất là phần thưởng hay còn gọi là chi phí cơ hội mà các nhà đầu tư phải yêu cầu chấp nhận rủi ro từ việc nắm giữ các tài sản ít thanh khoản hơn như trái phiếu và do đó, các ngân hàng phải tạo động lực cho các nhà đầu tư với một mức lãi suất hấp dẫn để bù đắp cho mức rủi ro cao hơn mà các nhà đầu tư phải đối mặt nhằm từ bỏ tính thanh khoản này Thuyết ưa thích thanh khoản qua đó ứng dụng tới việc các ngân hàng cần cân đối các nguồn tài trợ giữa nợ ngắn hạn và dài hạn cũng như duy trì một lượng lớn tài sản ngắn hạn có tính thanh khoản cao Bằng cách duy trì một danh mục tài sản như vậy, ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro thanh khoản, đảm bảo rằng họ luôn có sẵn nguồn tiền để đáp ứng các nhu cầu tài chính đến hạn mà không phải bán các tài sản dài hạn với giá thấp hoặc vay với lãi suất cao và qua đó nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng cũng như duy trì sự ổn định trong hoạt động kinh doanh

2.3.2.3 Lý thuyết khả năng chuyển đổi (The Shiftability Theory)

Lý thuyết khả năng chuyển đổi được khởi xướng bởi H.G Moulton vào năm

1915 nhằm thay thế cho thuyết vay mượn thương mại bởi sự thay đổi cốt yếu của tiền gửi ngân hàng từ người dân khi chiếm tỷ trọng lớn hơn rất nhiều trong nguồn vốn của các ngân hàng so với trước đó, từ đó khiến nhận định của lý thuyết cho vay thương mại rằng việc thực hiện các hoạt động cho vay ngắn hạn có tính đáo hạn kịp thời sẽ giúp các ngân hàng luôn ở trạng thái sẵn sàng đáp ứng nhu cầu của người dân không còn chính xác Lý thuyết đề xuất cho các ngân hàng thương mại rằng để duy trì một lượng lớn tài sản có khả năng chuyển sang ngân hàng khác để lấy tiền mặt mà không phải nhận khoản lỗ đáng kể nào trong trường hợp cần thiết thì việc dựa vào kỳ hạn là không bắt buộc và lý thuyết cũng nhấn mạnh rằng việc chuyển đổi các tài sản sinh lãi sang tổ chức tài chính khác có vị thế tiền mặt tốt hơn có thể hình thành nên nguồn dự trữ tiền mặt cần thiết Quan điểm này chỉ ra một tài sản có khả năng chuyển đổi hoàn hảo phải được chuyển giao ngay lập tức mà không bị mất vốn khi cần thanh khoản Điều này đặc biệt quan trọng đối với các khoản đầu tư ngắn hạn trên thị trường như giấy tờ thương mại và trái phiếu chính phủ, có thể được thanh lý ngay lập tức khi ngân hàng cần huy động vốn

Theo lý thuyết này, H.G Moulton cân nhắc rằng các ngân hàng hoàn toàn có thể tự bảo vệ mình khỏi các rủi ro thanh khoản bằng cách nắm giữ các tài sản dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt ở thị trường thứ cấp Các khoản này dự phòng thanh khoản này bao gồm giấy tờ thương mại, chấp nhận thanh toán của ngân hàng và quan trọng nhất là trái phiếu kho bạc Việc duy trì một danh mục tài sản thanh khoản cao cho phép ngân hàng quản lý dòng tiền một cách hiệu quả hơn Điều này giúp ngân hàng tối ưu hóa việc sử dụng các nguồn tài trợ, giảm chi phí liên quan đến vay mượn ngắn hạn với lãi suất cao và tăng khả năng phản ứng nhanh với các biến động thị trường cũng như tránh được các tình huống khủng hoảng thanh khoản Tuy vậy, các tài sản như trái phiếu kho bạc thường mang lại lợi suất thấp hơn so với các khoản cho vay hoặc đầu tư khác có rủi ro cao hơn Do đó, ngân hàng phải cân nhắc giữa việc giữ mức độ thanh khoản cao để đảm bảo an toàn và việc đầu tư vào các tài sản sinh lợi cao hơn để tăng lợi nhuận.

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG

2.4.1 Khái niệm về rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng theo Ủy ban giám sát Basel giải thích là khả năng không hoàn thành nghĩa vụ trả nợ theo các điều khoản đã thỏa thuận từ phía người đi vay hoặc đối tác ngân hàng Cụ thể hơn, tại Việt Nam khoản 23 Điều 3 Thông tư 13/2018/TT- NHNN được sửa đổi, bổ sung thì rủi ro tín dụng được định nghĩa là “ rủi ro do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng hoặc thỏa thuận với ngân hàng thương mại, chi nhánh ngân hàng nước ngoài” Theo đó, RRTD là một phần không thể tránh khỏi trong hoạt động cho vay của ngân hàng cho các bên đối tạo nhằm mục đích tạo thu nhập và do đó, nó gắn liền với rủi ro vỡ nợ (Bandyopadhyay và Saxena, 2023) Ngoài ra, theo Alshatti

(2015), rủi ro tín dụng được phát sinh từ một loạt các hoạt động ngân hàng bao gồm tín dụng, kho bạc và đầu tư, tài trợ thương mại được ghi nhận trong sổ giao dịch Và đối với người đi vay, rủi ro đến từ việc vỡ nợ do không thực hiện các khoản thanh toán cần thiết và rủi ro chủ yếu thuộc về người cho vay bao gồm việc mất tiền gốc và lãi, dẫn đến gián đoạn dòng tiền và tăng chi phí thu nợ Dựa vào các quan điểm trên, có thể nhận định rằng RRTD là loại rủi ro phát sinh trong hoạt động kinh doanh cấp tín dụng của ngân hàng và do người đi vay không thực hiện đầy đủ nghĩa vụ trả nợ (cả gốc lẫn lãi) hoặc không đúng hạn trả nợ như đã cam kết trong hợp đồng vay trước đó và rủi ro tín dụng được đánh giá là loại rủi ro chủ yếu cũng như mang tính cố hữu có thể mang đến nhiều hệ quả tiêu cực cho hoạt động kinh doanh của ngân hàng

2.4.2 Cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của NHTM

2.4.2.1 Lý thuyết đánh đổi rủi ro và lợi nhuận (Risk return trade off theory)

Lý thuyết nguyên tắc đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận biểu lộ rằng rủi ro của một khoản đầu tư càng cao thì lợi nhuận mà nhà đầu tư đó có khả năng nhận được cũng càng lớn Ngược lại, để giảm thiểu rủi ro, lợi nhuận kỳ vọng nhận được có chiều hướng thấp hơn Với nguyên tắc này, các ngân hàng có thể cân nhắc quyết định cấp tín dụng cho các khách hàng có mức độ rủi ro cao hơn (bởi lịch sử tín dụng kém hoặc tình trạng tài chính chưa ổn định) hoặc với một mức cấp tín dụng mạo hiểm hơn cho nhóm khách hàng chưa thực sự đảm bảo khả năng trả nợ, sự chấp thuận này đi kèm với một mức lãi suất yêu cầu cao hơn để bù đắp cho rủi ro tín dụng gia tăng

2.4.2.2 Giả thuyết kém may mắn và quản lý kém (Bad luck hypothesis and Bad management hypothesis)

Berger và DeYoung (1997) khi phân tích về vấn đề cho vay và hiệu quả chi phí của các NHTM đã đề cập tới 2 giả thuyết mang tên giả thuyết kém may mắn (Bad luck theory) và thuyết quản lý kém (Bad management hypothesis) Thuyết kém may mắn hay còn gọi là thuyết “xui xẻo” đề cập đến những yếu tố bên ngoài mang tính không thể kiểm soát hay lường trước được gây ra tình trạng khó khăn tài chính cho các ngân hàng bởi sự gia tăng các khoản nợ vay quá hạn khó thu hồi Các yếu tố bên ngoài đó có thể bao gồm: thảm họa tự nhiên, suy thoái kinh tế toàn cầu, nạn lạm phát, doanh nghiệp phá sản,… Và từ đó khiến cho các ngân hàng phải đẩy mạnh nỗ lực quản lý và bỏ thêm nhiều loại chi phí khác để xử lý các khoản nợ xấu gia tăng Các chi phí này bao gồm: chi phí tăng cường giám sát bổ sung với nhóm vay quá hạn và tài sản thế chấp của họ; chi phí thu giữ, duy trì và xử lý tài sản thế chấp nếu vỡ nợ xảy ra; chi phí liên quan để bảo vệ danh tiếng và sự an toàn của ngân hàng đối với các cơ quan quản lý giám sát ngân hàng và cả người tham gia thị trường,… Ý chính của giả thuyết “xui xẻo” tin rằng sự tăng cao của các khoản nợ khó thu hồi sẽ kéo theo các chi phí liên quan khác mà buộc ngân hàng phải chi trả và từ đó làm giảm hiệu quả chi phí của ngân hàng

Theo giả thuyết quản lý kém, Berger và DeYoung (1997) cho biết hiệu quả chi phí được đo lường thấp là tín hiệu của một hoạt động quản lý cấp cao kém hiệu quả và dưới tiêu chuẩn, bao gồm quản lý hoạt động hàng ngày và quản lý danh mục cho vay Việc giám sát và quản lý kém cuối cùng sẽ dẫn đến sự gia tăng quá cao của các khoản nợ xấu và danh mục cho vay để từ đó kết luận thuyết quản lý kém có tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động của ngân hàng

2.4.2.3 Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric information)

Lý thuyết "thông tin bất cân xứng" (asymmetric information) được đặt ra đầu tiên bởi nhà kinh tế học George Akerlof năm 1970, theo đó lý thuyết được giải thích là trạng thái không có sự cân bằng trong việc nắm giữ thông tin khi tham gia giao dịch trong đó một bên tham gia có nhiều hoặc ít thông tin hơn về các khía cạnh quan trọng của giao dịch đó so với bên còn lại Trong một số trường hợp giao dịch, người bán có thể lợi dụng người mua vì sự tồn tại của thông tin bất cân xứng, qua đó người bán có nhiều thông tin về hàng hóa được bán hơn người mua và khi đó giá cả được đưa ra có thể thấp hơn hoặc cao hơn mức giá cân bằng của thị trường, dẫn tới thị trường không đạt được hiệu quả Thông thường, các chức tài chính cung cấp tín dụng phải đối mặt với nỗi lo về mức độ tín nhiệm của khách hàng do họ không thể quan sát được hết động thái và đặc điểm của người đi vay và tình trạng thông tin bất cân xứng này có thể dẫn đến phân bổ tín dụng không hiệu quả và làm suy yếu các kết quả tiêu chuẩn khác của thị trường cạnh tranh (Dell’Ariccia, 2001) Sự hiện diện của thông tin bất cân xứng mang đến 2 hệ quả học thuật mang tên rủi ro đạo đức (Moral hazard) và lựa chọn đối nghịch (Adverse selection)

Thuật ngữ “rủi ro đạo đức” (Moral hazard) xuất phát từ ngành bảo hiểm từ khá lâu đời và đã được sử dụng bởi các kinh tế học từ cuối thế kỷ 20, ám chỉ tình trạng một bên gây ra rủi ro khiến cho bên khác gánh chịu hậu quả rủi ro đó mà không dễ dàng ngăn chặn và buộc tội đối tượng gây rủi ro đó Cụ thể hơn, khi một cá nhân hoặc tổ chức, sau khi được bảo hiểm hoặc có bất kỳ hỗ trợ tài chính nào, có thể có xu hướng thay đổi hành vi của mình một cách có chủ đích theo hướng có lợi cho bản thân và gây bất lợi cho đối tác hỗ trợ do không còn phải chịu trách nhiệm đầy đủ cho các hậu quả của các quyết định của mình Ngân hàng là bên nắm ít thông tin hơn và khó có thể quan sát, kiểm soát hành vi gian dối của khách hàng, điều này khiến ngân hàng có thể gặp sai phạm khi cấp các khoản tín dụng đối với nhóm người đi vay có chủ ý không hoàn trả đúng như cam kết, bao gồm cả các hành động như sử dụng vốn sai trình tự, đi đầu tư vào các hạng mục rủi ro mà không có sự thông báo với bên ngân hàng hay thậm chí là các hành vi gian dối như làm giả giấy tờ hồ sơ, hợp đồng mua bán vòng vo để được cấp vốn vay từ ngân hàng Hơn nữa, rủi ro đạo đức còn ảnh hưởng đến các quyết định cho vay của ngân hàng trong mối quan hệ ngân hàng với chính phủ, khi họ cảm thấy không cần thiết phải đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng một cách cẩn trọng cũng như sẵn sàng mạo hiểm cho khách hàng vay các khoản nợ lớn khi họ biết rằng sẽ nhận được sự hỗ trợ từ chính phủ trong trường hợp khó khăn

Sự tin tưởng vào việc chính phủ sẽ can thiệp và cứu trợ có thể làm suy giảm động lực quản lý rủi ro hiệu quả, tạo ra một môi trường mà các ngân hàng chấp nhận rủi ro lớn hơn, dẫn đến những hậu quả tiêu cực cho hệ thống tài chính và làm suy thoái cường độ kỉ luật thị trường (Pernell và Jung, 2023)

Lựa chọn đối nghịch (Adverse selection) hay còn được gọi là lựa chọn bất lợi, chỉ tình trạng mà bên mua hoặc bên bán có thông tin không đầy đủ hoặc không cân xứng về các đặc điểm của sản phẩm hoặc dịch vụ được giao dịch, dẫn đến việc bên có thông tin ít hơn (thường là bên mua) dễ bị lựa chọn những sản phẩm hoặc dịch vụ kém chất lượng và không xứng với giá cả bỏ ra Trong ngữ cảnh tín dụng, lựa chọn bất lợi xảy ra khi người cho vay không thể phân biệt được giữa người vay có rủi ro cao và người vay có rủi ro thấp Trong trường hợp ngân hàng tăng lãi vay để hạn chế nhu cầu vay thì đối tượng khách hàng uy tín lại có thể nhận được tín hiệu giảm nhưng tình trạng đối tượng khách hàng xấu vẫn có thể giữ nguyên bởi thiên hướng chấp nhận các khoản nợ lãi cao này vì họ biết trước khả năng hoàn trả các khoản nợ vay này là không có hoặc sẽ khó có thể xảy ra Như vậy, việc lựa chọn tăng lãi suất để hạn chế nhu cầu vay của khách hàng lại mang tới sự phản tác dụng khi ngân hàng có khả năng tích lũy thêm các khoản nợ xấu và làm mất đi các khách hàng đáng tin cậy.

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

2.5.1 Nghiên cứu về các NHTM Việt Nam

Tại Việt Nam, đã có tương đối nghiên cứu tìm hiểu tác động của các yếu tố liên quan tới ổn định tài chính bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản và vốn chủ sở hữu tới hiệu quả hoạt động của chuỗi NHTM và kết quả của các nghiên cứu phản ánh sự đồng nhất khá cao, tuy vậy vẫn có các nghiên cứu thể hiện kết quả trái chiều Đối với yếu tố rủi ro tín dụng, RRTD được nhận định là một trong các nguyên nhân chính khiến cho thu nhập của ngân hàng không tăng trưởng mạnh bởi các khoản nợ xấu không thu hồi được cả vốn lẫn lãi tồn đọng cao Các nghiên cứu học thuật được thực hiện trên thị trường trong nước là minh chứng cho luận điểm trên được tìm thấy ở các tác giả Nguyễn Đăng Khoa và cộng sự (2023), Trần Huy Hoàng và Trần Thị Bích Loan (2021), Huỳnh Thị Hương Thảo (2021), Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022) Tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng là 2 chỉ số phổ biến để đại diện cho yếu tố RRTD và là các yếu tố có khả năng làm giảm HQHĐ của ngân hàng (Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương, 2022) Đối lập với các kết quả và nhận định đó, RRTD vẫn được tìm thấy có hiệu ứng khả quan bởi Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021) khi các tác giả khảo sát 30 NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2019 bằng phương pháp hồi quy FEM và nhận thấy mối quan hệ cùng chiều tới hiệu quả hoạt động của NHTM được đo lường bởi 2 ROA và ROE Với nghiên cứu tương đương, Nghiêm Quý Hào và cộng sự (2023) thực hiện lấy mẫu là 35 ngân hàng giai đoạn 2007 đến 2018 bằng phương pháp FGLS cũng nhận được kết quả dương giữa RRTD tới chỉ số NIM và Batten và Võ Xuân Vinh (2019) khẳng định các ngân hàng Việt Nam với một tỷ lệ RRTD cao có thể thu về được nhiều biên lãi ròng hơn nhưng lại làm suy giảm lợi nhuận trên VCSH ROE Các kết quả qua đó cũng thích hợp với lý thuyết đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận và có thể phản ánh rằng nhiều ngân hàng có hiệu quả hoạt động kinh doanh tốt thường đi liền với mức độ rủi ro tín dụng cao Mặt khác, nghiên cứu của Nguyễn Thị Thanh Bình và cộng sự (2021) và Phan Thanh Hải và cộng sự (2020) không tìm thấy tác động đáng kể đến từ RRTD đến HQHĐ của ngân hàng Đối với rủi ro thanh khoản, nhiều nghiên cứu trong nước lại chỉ ra rằng rủi ro thanh khoản được đo bằng chỉ số LDR có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả hoạt động của các NHTM (Nguyễn Đăng Khoa và cộng sự, 2023; Phùng Việt Hà và cộng sự, 2023; Nghiêm Quý Hào và cộng sự , 2023) Các nghiên cứu thực nghiệm củng cố cho quan điểm rằng dưới một mức độ chấp nhận RRTK cao hơn, các NHTM sẽ thu về lợi nhuận hiệu quả hơn Ở mặt khác, nghiên cứu của Tăng Mỹ Sang (2020) phát hiện rằng khi ngân hàng sở hữu nhiều tài sản thanh khoản cao, khả năng tìm kiếm lợi nhuận cũng sẽ có chiều hướng tăng trưởng cùng chiều, như vậy việc phòng tránh RRTK nhận về một dấu hiệu tích cực cho HQHĐ ngân hàng, quan điểm qua đó cũng tương đồng với Lê Ngọc Thùy Trang và cộng sự (2021), Trần Huy Hoàng Và Trần Thị Bích Loan (2021) và phù hợp lý thuyết thanh khoản thị trường của Vayanos và Wang (2013) Ở mặt đối lập, vẫn có nhận định cho rằng RRTK không có tác động đáng kể (Phan Thanh Hải và cộng sự, 2023) và Đặng Văn Dân (2019) khi kiểm định

30 NHTM Việt Nam từ 2007 đến 2017 bằng phương pháp hồi quy GMM nhận được kết quả rằng việc tăng tỷ lệ nắm giữ tài sản thanh khoản sẽ giúp các ngân hàng tránh và giảm thiểu được nguy cơ rủi ro tài chính nhưng lại mất đi lợi nhuận từ các khoản đầu tư sinh lời cao hơn, hay nói cách khác, việc phòng tránh rủi ro thanh khoản mang tới hệ quả tích cực về mặt ổn định ngân hàng nhưng lại là tác động trái chiều cho hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam, luận điểm của tác giả đồng thuận với nghiên cứu của Trương Quang Thông (2011)

Cuối cùng, đối với vốn ngân hàng, xu hướng cùng chiều tương tự giữa vốn CSH tới hiệu quả hoạt động của các NHTM được đo bằng ROA và ROE được nhận thấy trong nhiều nghiên cứu (Nguyễn Đăng Khoa và cộng sự, 2023; Vương Thị Hương Giang và cộng sự, 2023; Lê Hồng Nga và Nguyễn Thành Đạt, 2021) Ngược lại, các nghiên cứu của Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022) và Đặng Văn Dân (2019) lại cho thấy rằng sự gia tăng vốn chủ sở hữu có tác động bất lợi đối với cả ROA, ROE và NIM Qua đó cung cấp bằng chứng thực nghiệm rằng việc gia tăng VCSH có thể đặt nặng thêm gánh nặng tài chính và giảm HQHĐ của ngân hàng Mặt khác, Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016) khi nghiên cứu về các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của hệ thống NHTM giai đoạn 2002 - 2013 tại Việt Nam chứng kiến rằng sự gia tăng trong vốn chủ sở hữu sẽ dẫn đến sự tăng theo ROA nhưng lại mang đến một sự suy yếu trong ROE, kết quả này đồng thuận với nhiều nghiên cứu khác như Vũ Hữu Thành và cộng sự (2016), Huỳnh Thị Hương Thảo và cộng sự (2021), Lê Văn Hợp (2021)

2.5.2 Nghiên cứu về các NHTM nước ngoài

Tại thị trường nước ngoài, phân tích các nhân tố tương quan với ổn định tài chính tới hiệu quả ngân hàng cũng được rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm Saleh và Afifa (2020) khi xem xét trên trên thị trường mới nổi là Jordan từ 2010 đến 2018 bằng phương pháp hồi quy GMM đã nhận định rằng vốn chủ sở hữu có hiệu ứng cùng chiều đến KNSL của ngân hàng, trong khi đó RRTK và RRTD lại có hiệu ứng tiêu cực Tín hiệu ngược chiều của rủi ro thanh khoản đối với HQHĐ của ngân hàng cũng được nhận thấy nhiều trên địa bàn Châu Á (Sahyouni và Wang, 2018; Chen và cộng sự, 2018; Hunjra và cộng sự, 2020; Siddique và cộng sự, 2020; Hakimi và cộng sự,

2020) Mặt khác, Toutou và Xiaodong (2011) khi kiểm định 12 ngân hàng thuộc thị trường Châu Âu đang được niêm yết trên sàn chứng khoán từ năm 2005 đến 2010 chứng kiến rằng sự gia tăng trong các yếu tố dễ dẫn đến rủi ro thanh khoản sẽ có hiệu ứng tích cực với 2 chỉ số ROE và NIM nhưng lại là mối quan hệ tiêu cực với chỉ số ROA, kết quả qua đó cũng tương đương với Kalimashi và cộng sự (2022) Đáng chú ý, nghiên cứu của Trầm Thị Xuân Hương (2021) sử dụng 3 chỉ số bao gồm khe hở tài trợ (FGAP), dư nợ cho vay trên tổng tài sản (NLTA) và dư nợ cho vay trên vốn huy động ngắn hạn (NLST) để đo lường cho RRTK và thực hiện lấy mẫu với quy mô lớn 171 ngân hàng thuộc 9 nước thuộc Đông Nam Á giai đoạn 2004 – 2016 cùng phương pháp hồi quy SGMM đã chỉ ra rằng RRTK có mối quan hệ cùng chiều đối với HQHĐ ngân hàng qua 2 hệ số ROA và NIM nhưng lại ngược chiều với hệ số ROE Đồng thời, tác động của RRTD được đo lường bằng dự phòng RRTD của nghiên cứu nhận thấy xu hướng cùng chiều với hệ số ROA nhưng ngược chiều với NIM Hơn hết, bài nghiên cứu cho thấy rằng rủi ro thanh khoản sẽ có tác động tiêu cực nếu khủng khoảng tài chính diễn ra Được giải thích rằng trong thời kỳ khủng hoảng, các ngân hàng sẽ tìm cách tăng tài sản thanh khoản nhằm cải thiện khả năng sinh lời, điều này làm tăng chi phí tài chính và từ đó giảm HQHĐ của ngân hàng Đặc biệt, bài nghiên cứu so sánh giữa mức độ ảnh hưởng của vốn ngân hàng, RRTK và RRTD tới khả năng sinh lời của NHTM trong thời kỳ hậu khủng khoảng giữa nước Mỹ và Châu Á của Abbas và cộng sự (2019) đã có những phát hiện đáng kể rằng rằng tác động của RRTK được đo bằng tỷ lệ tài sản thanh khoản cao là tích cực trên địa bàn Châu Á nhưng trên địa bàn Hoa Kỳ lại là tiêu cực, và tác động của RRTD là bất lợi đối với cả 2 khu vực, tuy vậy, mức độ ảnh hưởng tiêu cực của nhân tố đối với các ngân hàng ở Châu Á là yếu hơn so với ngân hàng ở Bắc Mỹ Theo lập luận của tác giả, sự khác biệt đến từ việc các ngân hàng ở Châu Á được thiết lập chính sách tín dụng chặt chẽ cùng với đó là quản lý khoản vay hiệu quả hơn so với các ngân hàng ở Hoa Kỳ Kết quả đối lập trong mối quan hệ giữa RRTD đến hiệu quả hoạt động của các NHTM được nhận thấy nhiều trên địa bàn Châu Âu (Dietricha và Wanzenried, 2010; Kani, 2017; Kihuro và Iraya, 2018, Kola và cộng sự, 2018; Uralov, 2020) và cả Châu Á (Margono và cộng sự, 2020; Hakimi và cộng sự, 2020; Hunjra và cộng sự, 2018; Khrawish, 2011; Ruziqua, 2013) Một số nghiên cứu vẫn chứng minh RRTD có hiệu ứng khả quan tới hiệu quả hoạt động ngân hàng như nghiên cứu của Boahene và cộng sự (2012), Alshatti (2015), Maudos và Solís (2009), Tarus và cộng sự (2012) nhưng không vượt trội bằng tín hiệu tiêu cực

Cuối cùng, vốn chủ sở hữu được nhận định là thuận lợi đối với HQHĐ của NHTM trong cả hai khu vực Nghiên cứu chứng minh VCSH có ảnh hưởng tích cực trên thị trường Châu Á của Abbas và cộng sự (2019) được tìm thấy bởi nhiều nghiên cứu trước đó bao gồm Athanasoglou và cộng sự (2008); Islam và Nishiyama (2016), Lee và Hsieh (2013), Ruziqa (2013) Kết quả chứng tỏ vốn ngân hàng tác động thuận chiều tới hệ số ROA và ngược chiều tới ROE cũng được tìm thấy ở công trình nghiên cứu của Jaouad và Lahsen (2018) khi thực hiện trên địa bàn Maroc giai đoạn 2010 đến 2016 Ở mặt cụ thể hơn, Osborne và cộng sự (2012) khi tìm hiểu về mối quan hệ giữa vốn ngân hàng tới hiệu quả hoạt động của các ngân hàng ở Mỹ xuyên suốt giai đoạn từ 1977 tới 2010 đã có những phát hiện rằng mối quan hệ giữa hai chủ thể này thường thay đổi theo thời gian và không đồng nhất giữa các ngân hàng, kết quả ước lượng phản ánh rằng mối quan hệ dài hạn giữa tỷ lệ vốn và ROA luôn là tích cực nhưng có những tác động không đối xứng khi tỷ lệ vốn lệch khỏi mục tiêu dài hạn

Cụ thể, khi tỷ lệ vốn thấp hơn mục tiêu dài hạn (thiếu hụt vốn), điều này thường có tác động dương đến ROA trong tương lai Ngược lại, khi tỷ lệ vốn cao hơn mục tiêu dài hạn (dư thừa vốn), tác động âm tới ROA trong tương lai sẽ xảy ra

2.5.3 Thảo luận và khoảng trống nghiên cứu

Sau khi lược khảo nhiều nghiên cứu trên thị trường nội địa và quốc tế, tác giả nhìn nhận rằng đã có rất nhiều học giả kiểm định tác động của vốn ngân hàng, RRTK và RRTD tới lĩnh vực hiệu quả hoạt động của chuỗi NHTM nhưng nhìn chung ảnh hưởng của các nhân tố giữa các bài nghiên cứu có sự khác biệt tương đối Cụ thể, RRTD và RRTK đều được tìm thấy có cả mối quan hệ tích cực lẫn tiêu cực tới HQHĐ ngân hàng đặc biệt chiều hướng đồng biến của RRTK được phát hiện nhiều hơn và tác động của vốn ngân hàng đa phần đều có chiều hướng thuận chiều Về thực tiễn, mặc dù có chung hướng xây dựng đề tài, kết quả giữa các nghiên cứu không hoàn toàn giống nhau và khó có thể trùng hợp bởi sự khác biệt ở vị trí địa lý, mẫu nghiên cứu, phạm vi không gian, thời gian, phương pháp hồi quy và đặc biệt là mô hình nghiên cứu Cũng chính vì vậy mà các hàm ý chính sách được rút ra khá đa dạng và có nhiều hướng giải quyết khác nhau đồng thời cũng tạo điều kiện để thiết kế đề tài không bị trùng lắp với các nghiên cứu trước đó, đóng góp vào việc hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến HQHĐ của các NHTM trong những bối cảnh khác nhau

Cấu trúc thiết lập biến phụ thuộc đại diện cho HQHĐ cũng như KNSL của các nghiên cứu trên mà tác giả tham khảo đều sử dụng các số tài chính sinh lời là ROA, ROE và NIM nhưng các biến độc lập và cả biến kiểm soát được xây dựng hầu như hoàn toàn khác nhau Qua quan sát của tác giả, rất nhiều học giả chỉ sử dụng một đến hai biến để đại diện cho yếu tố RRTK và cả RRTD, điều này có thể đưa tới góc nhìn thiếu toàn diện và không đủ để đánh giá bao hàm tác động của các yếu tố này Bên cạnh đó, việc sử dụng các phương pháp hồi quy cơ bản OLS, FEM, REM để xem xét mối quan hệ tuyến tính thường không mang về được một kết quả đảm bảo do các mô hình trên không xử lý được khuyết tật mô hình và không đáp ứng tốt mẫu dữ liệu biến thiên theo thời gian so với các phương pháp hồi quy tiên tiến hơn như FGLS và GMM Thêm nữa, theo khung dữ liệu lược khảo, phạm vi nghiên cứu hầu hết đều thực hiện trước năm 2020 và chưa có nhiều nghiên cứu thực hiện trên mẫu dữ liệu thời gian gần đây – mốc thời gian mà đại dịch Covid – 19 bùng nổ và có tác động mạnh mẽ đến kinh tế - xã hội nói chung cũng như các NHTM nói riêng ở trên phạm vi toàn cầu Do đó, kết quả thu được từ các nghiên cứu trước đây có thể mất tính đảm bảo và không phản ánh chính xác tình hình hiện tại do thiếu tính cập nhật Những vấn đề mà tác giả đề cập trên có thể được coi là khoảng trống nghiên cứu bởi sự thiếu cập nhật, thiếu tính tối ưu trong phương pháp nghiên cứu và biến số tối giản

Như vậy, trên phương diện kế thừa các công trình nghiên cứu trước và để lấp đầy khoảng trống hiện hữu, đề tài khóa luận tác giả đang thực hiện có tính cập nhật mốc thời gian mới nhất cũng như xây dựng được mô hình nghiên cứu với góc nhìn mới và được thiết lập các biến số mà theo tác giả nhận thấy là phù hợp và đủ đánh giá bao hàm các yếu tố dựa trên dữ liệu báo cáo tài chính của các NHTM Ngoài ra, tác giả cũng nhận thấy sự hạn chế ở các hàm ý, kiến nghị của nhiều học giả khi không có liên hệ với những sự điều chỉnh trong nghị định Base lII, điều này sẽ được tác giả chú trọng trong nghiên cứu của mình nhằm đưa ra những khuyến nghị chính sách có tính thực tiễn và hiệu quả cao hơn

Chương 2 đã trình bày một cách kỹ lưỡng các lý thuyết nền tảng liên quan đến đề tài nghiên cứu, bao gồm vốn ngân hàng, rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản Đồng thời, chương này cũng tổng hợp và phân tích các kết quả từ các nghiên cứu trước đây, cả trong nước và quốc tế Qua đó, khóa luận đã xác định được các khoảng trống nghiên cứu hiện hữu Những phát hiện này sẽ là cơ sở để tác giả biện luận và phát triển các bước nghiên cứu tiếp theo trong bài khóa luận Phương pháp và mô hình nghiên cứu chi tiết của đề tài sẽ được trình bày cụ thể trong chương 3.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu của bài khóa luận được thực hiện thông qua 7 bước, nội dung cụ thể của từng bước được trình bày khái quát như sau:

Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu, bài nghiên cứu đã xác nhận vấn đề cần tìm hiểu là tác động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng tới hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam Dựa trên vấn đề này, tác giả lập ra các câu hỏi, mục tiêu nghiên cứu, thiết lập mẫu và phạm vi nghiên cứu thích hợp

Bước 2: Tìm hiểu về cơ sở lý thuyết liên quan, lược khảo các bài nghiên cứu thực nghiệm trước đó được thực hiện tại Việt Nam và trên thị trường nước ngoài chủ yếu là ở Châu Á, định hình nên khoảng trống nghiên cứu Từ đó giúp bài khóa luận định hướng phương pháp hồi quy và thiết kế mô hình nghiên cứu phù hợp

Bước 3: Dựa vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu đã thực nghiệm tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp cho bài khóa luận đồng thời giải thích, xác định cách đo lường và đặt ra các giả thuyết kỳ vọng cho từng biến độc lập

Bước 4: Thu thập và xử lý dữ liệu qua phần mềm Excel, sau đó tiến hành nhập và xử lý dữ liệu theo mô hình nghiên cứu rên phần mềm Stata

Bước 5: Thực hiện các bước phân tích thông qua các kĩ thuật: thống kê mô tả, phân tích tương quan và thực hiện các kiểm định đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan, biến nội sinh sau khi phân tích hồi quy ban đầu bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Pooled OLS) và tiếp tục hồi quy bằng mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) Xem xét lựa chọn 1 giữa 3 mô hình OLS, FEM hoặc REM thông qua kiểm định một số kiểm định bao gồm F-test, Breusch –Pagan và cuối cùng là Hausman để tìm ra mô hình tốt và phù hợp nhất

Bước 6: Trong trường hợp mô hình có khuyết tật về PSSSTĐ hoặc tự tương quan, bài khóa luận sẽ thực hiện hồi quy phương pháp FGLS để khắc phục và nếu mô hình hồi quy có tồn tại biến nội sinh, phương pháp GMM sẽ được sử dụng để có kết quả ước lượng một cách chính xác nhất Sau đó, nghiên cứu sẽ kiểm định tính phù hợp của các biến công cụ cũng như tính vững chắc trong mô hình GMM thông qua kiểm định Sargan và Arellano-Bond

Bước 7: Căn cứ vào kết quả ước lượng hồi quy từ mô hình thống nhất, tác giả xác định các biến độc lập có ý nghĩa thống kê và xu hướng ngược chiều hay thuận chiều của biến đó đối với biến phụ thuộc Qua đó tổng kết kết quả và đưa ra kết luận liên quan đến câu hỏi nghiên cứu cũng như đưa ra được các khuyến nghị đúng đắn, hợp lý nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Xuất phát từ việc kế thừa và căn cứ vào các nghiên cứu khoa học thưc nghiệm của các tác giả Nguyễn Đăng Khoa và cộng sự (2023), Trầm Thị Xuân Hương (2021), Abbas và cộng sự (2023), Toutou và Xiaodong (2011) và Hunjra và cộng sự (2020)

Mô hình nghiên cứu mà bài khóa luận triển khai nhằm xem xét tác động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của hệ thống NHTM Việt Nam với 3 biến phụ thuộc đại diện cho HQHĐ bao gồm tỷ suất sinh lời trên tài sản bình quân (ROAA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu bình quân (ROAE) và tỷ suất thu nhập lãi thuần (NIM) và các biến độc lập bao gồm tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) đại diện cho yếu tố vốn ngân hàng; tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động (LDR), tỷ lệ tài sản thanh khoản (LIQ) và tỷ lệ khoản vay ròng trên tổng tài sản (NLTA) làm biến đại diện cho RRTK; tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) và và hệ số ổn định ngân hàng (Z-Score) làm biến đại diện cho RRTD Ngoài ra, mô hình còn sử dụng thêm các biến có giá trị kiểm soát ngân hàng bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ lạm phát (INF), tăng trưởng kinh tế (GDP) và thời điểm đại dịch Covid-19 (COV) Các biến độc lập có yếu tố vi mô được tổng hợp và tính toán dựa trên báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của các NHTM và các biến độc lập có yếu tố vĩ mô bao gồm GDP và INF được tổng hợp thông qua Ngân hàng Thế giới World Bank

Mô hình nghiên cứu của bài khóa luận được trình bày như sau:

Trong đó: α : hệ số chặn β 1 → β 11 / γ 1 − γ 11 / δ 1 − δ 12 : Hệ số góc của các biến độc lập i,t : Tương ứng với ngân hàng i tại thời điểm t ε i,t : Phần dư của mô hình

GIẢI THÍCH CÁC BIẾN NGHIÊN CỨU

3.3.1.1 Tỷ suất sinh lời trên tài sản bình quân (Return on Average Assets - ROAA)

ROAA là chỉ số thể hiện tỷ suất lợi nhuận dựa vào bình quân tài sản của 1 doanh nghiệp, nó đo lường khả năng tiền kiếm được trên mỗi đồng tài sản như thế nào dựa vào tài sản của doanh nghiệp đó Mức ROAA cao thường cho thấy khả năng quản lý tài sản hiệu quả cũng như một cơ cấu tài sản hợp lý và ROAA thường được sử dụng rộng rãi khi đánh giá năng lực quản lý của doanh nghiệp (Nwachukwu và cộng sự , 2020) Ngược lại, một chỉ số ROAA thấp không chỉ phản ánh hiệu suất sử dụng tài sản kém hiệu quả hay nguồn vốn của doanh nghiệp chưa được khai thác đúng mức mà còn biểu thị chính sách trong đầu tư và cho vay của ngân hàng là không tốt Đối với lĩnh vực ngân hàng, một chỉ số ROAA tốt được cho là lớn hơn 1% theo nhận định của Moody‘s - tổ chức xếp hạng tín dụng uy tín hàng đầu trên thế giới

3.3.1.2 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu bình quân (Return on Average Equity - ROAE)

ROAE là chỉ số đánh giá lợi nhuận nhận được dựa trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường, cu thể với bao nhiêu đồng vốn chủ sở hữu bỏ ra thì ngân hàng sẽ thu được bấy nhiêu đồng lợi nhuận ROAE giúp các nhà cổ đông biết được khả năng sinh lợi mà họ có thể nhận được dựa vào tỷ lệ vốn đã góp và ROAE càng cao thì lợi nhuận mà các doanh nghiệp thu được càng nhiều và khiến cho các nhà đầu tư bị hấp dẫn bởi khoản cổ phiếu hơn ROAE đánh giá năng lực quản lý của ngân hàng trong việc sử dụng nguồn vốn cổ phần và một doanh nghiệp có lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu cao có thể chỉ ra khả năng tạo tiền mặt đáng kể từ hoạt động kinh doanh nội bộ của doanh nghiệp đó (Ongore và Kusa, 2013) Trong ngành ngân hàng, chỉ số ROAE từ 10% trở lên có thể được coi là tích cực

3.3.1.3 Tỷ suất sinh lợi lãi thuần (Net interest margin – NIM)

Tỷ suất sinh lợi lãi thuần hay còn được gọi là biên lãi ròng NIM đo lường chênh lệch phần trăm giữa thu nhập từ lãi mà ngân hàng nhận được và chi phí lãi phải trả, cụ thể, NIM tập trung vào việc duy trì sự tăng trưởng của các nguồn thu bao gồm khoản cho vay, đầu tư chứng khoán, lãi chiết khấu, phí cho thuê tài chính, … mà trong đó chủ yếu đến từ hoạt động cho vay so với mức tăng của chi phí phải trả chủ yếu đến từ việc trả lãi cho người gửi tiền Do đó, chỉ số NIM tập trung vào khả năng sinh lợi từ hoạt động cho vay truyền thống của ngân hàng (Chen và cộng sự 2018) Chỉ số NIM càng cao càng cho thấy khả năng sinh lời đến từ các hoạt động kinh doanh cốt lõi của ngân hàng là rất hiệu quả đồng thời giữ chi phí phải trả lãi ở mức thấp và ngược lại một chỉ số NIM thấp chứng tỏ ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc tạo thu nhập từ lãi thuần Tuy vậy, một tỷ lệ NIM quá cao có thể phản ánh ngân hàng đang chấp nhận một mức rủi ro tài chính liên quan lĩnh vực tín dụng lớn hơn và đi kèm với sự gia tăng đáng kể các khoản dự phòng rủi ro cho vay (Khrawish, 2011).

3.3.2.1 Vốn ngân hàng (CAP) Để đại diện cho yếu tố vốn ngân hàng hay còn là vốn hóa ngân hàng, nhiều bài nghiên cứu sử dụng hệ số vốn chủ sở hữu như tác giả Obamuyi (2013), Aremu và cộng sự (2013), Jameel và Siddiqui (2023), Kola và cộng sự (2018), Vương Thị Hương Giang và cộng sự (2023), … Tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản ước tính phần trăm tài sản của ngân hàng được tài trợ bởi vốn chủ sở hữu thay vì nợ, nó cho thấy tình trạng vốn thực có của ngân hàng và phản ánh sự ổn định, lành mạnh về tài chính của ngân hàng đó (Lê Văn Hợp, 2021) Theo Obamuyi (2013), tỷ lệ này tính toán mức độ tài trợ cho tài sản của ngân hàng bằng vốn chủ sở hữu và là đại diện cho mức độ an toàn vốn của ngân hàng bằng cách ước tính khả năng chịu lỗ

Hầu hết các nghiên cứu đều nhận được kết quả thuận chiều giữa mối quan hệ của vốn ngân hàng và hiệu quả hoạt động của NHTM cả trên địa bàn trong nước lẫn ngoài nước (Siddique, 2020; Vương Thị Hương Giang và cộng sự, 2023; Islam and Nishiyama, 2016; Ruziqua, 2013) Bởi với một nguồn vốn dồi dào, các ngân hàng sẽ dễ dàng thay đổi chính sách cũng như các dịch vụ, sản phẩm phù hợp và thích nghi với biến động của thị trường, nhờ đó tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng (Lê Ngọc Thùy Trang và cộng sự, 2021) Dựa vào lý thuyết cấu trúc - hành vi - hiệu quả, một ngân hàng có mức độ tập trung vốn cao được nhận định không chỉ có khả năng chống chịu rủi ro tổng thể tốt hơn mà còn tận dụng được sức mạnh độc quyền, từ đó đạt được lợi thế cạnh tranh, tăng khả năng huy động vốn, mở rộng cấp tín dụng và tổng thể thu về được hiệu quả lợi nhuận tích cực Do đó, từ những kết quả tìm cũng như lý thuyết được nêu, tác giả đề xuất kỳ vọng cho vốn ngân hàng (CAP) như sau:

Giả thuyết H1: Chỉ số CAP ảnh hưởng tích cực tới hiệu quả hoạt động của NHTM

3.3.2.2 Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động (LDR)

Chỉ số LDR (Loan to deposit ratio) là một phương pháp đo lường thanh khoản cho các NHTM được sử dụng phổ biến tại Việt Nam và được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng làm công cụ đánh giá rủi ro thanh khoản bởi đây là một chỉ tiêu tài chính nhằm đánh giá tính thanh khoản hay khả năng chi trả của tổ chức, tỷ số này càng lớn càng biểu thị số tiền cho vay mà ngân hàng cấp nhiều hơn số tiền gửi huy động được và qua đó phản ánh việc ngân hàng đang tích cực tìm kiếm cơ hội đầu tư và tăng trưởng lợi nhuận từ các khoản cho vay Chỉ số LDR cao có thể mang lại những lợi ích nhất định về lợi nhuận, nhưng cũng kèm theo đó là những rủi ro tài chính lớn không kém được kể đến là vấn đề RRTK mà bài viết đang phân tích Tỷ lệ tiền gửi khách hàng chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng nguồn vốn của ngân hàng và khi ngân hàng sử dụng quá nhiều tiền gửi để cho vay có thể đối mặt với tình trạng khó khăn trong việc thiếu nguồn vốn để đáp ứng các nhu cầu tài chính ngắn hạn Một chỉ số LDR cao cũng chỉ ra rằng ngân hàng đã chấp nhận mức RRTD cao hơn khi cho vay vượt mức và thể hiện tính thanh khoản thấp hơn (Nwachukwu và cộng sự, 2020)

Với nhiều bài nghiên cứu ngoài nước, chỉ số LDR lại được thấy là bất lợi đối với hiệu quả hoạt động ngân hàng theo Siddique và cộng sự (2020), Hakimi và cộng sự (2020), Kalimashi và cộng sự (2022), Hunjra và cộng sự (2020) hoặc không có ý nghĩa thống kê như Imani và Pracoyo (2018), Ongore và Kusa (2013) Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu tìm ra được hiệu ứng có lợi hơn như nghiên cứu của Nghiêm Quý Hào và cộng sự (2023), Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021), Phùng Việt Hà và cộng sự (2023) Dựa vào địa thế ở Việt Nam, LDR được xây dựng giả thuyết như sau:

Giả thuyết H2: chỉ số LDR ảnh hưởng tích cực tới hiệu quả hoạt động của NHTM

3.3.2.3 Tỷ lệ tài sản thanh khoản (LIQ)

Chỉ số LIQ (Liquid assets ratio) thể hiện tình trạng thanh khoản của ngân hàng Chỉ số này cho biết tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao so với tổng tài sản của ngân hàng và là một chỉ số đo lường ổn định tài chính Trong đó, tài sản thanh khoản đối với loại hình ngân hàng được cấu thành bao gồm: Tiền mặt, tiền gửi tại các tổ chức tín dụng khác và tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (Hoàng Hải Yến và Hồ Phan Đức Dung, 2023) Việc nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản giúp cho các tổ chức tài chính đối phó được nguy cơ rút tiền gửi liên tục của khách hàng và đáp ứng được các nghĩa vụ tài chính ngắn hạn khác một cách nhanh chóng và kịp thời

Tỷ lệ nắm giữ tài sản thanh khoản càng cao thì nguy cơ gặp phải các vấn đề về thanh khoản càng thấp và do đó nó có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với rủi ro thanh khoản Tuy vậy, tài sản có tính thanh khoản cao được nhận định là loại tài sản kém sinh lời và việc nắm giữ quá nhiều tài sản thanh khoản có thể dẫn đến việc bỏ lỡ chi phí cơ hội cho các hoạt động đầu tư có tiềm năng sinh lời cao hơn Do đó chỉ số LIQ cao hơn thường báo hiệu hiệu suất lợi nhuận thấp hơn và được chứng thực bởi các nghiên cứu của Đặng Văn Dân (2019), Abbas và cộng sự (2018), Saleh và Afifa

(2020), Kalimashi và cộng sự (2018) Mặc dù vậy, vẫn có các công trình nghiên cứu chỉ ra chỉ số LIQ có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả hoạt động ngân hàng như nghiên cứu của Trần Huy Hoàng Và Trần Thị Bích Loan (2021), Lê Ngọc Thùy Trang và cộng sự (2021), Toutou và Xiaodong (2011) Dựa vào luận điểm cùng cơ sở lược khảo đã nêu, tác giả thiết lập kỳ vọng cho biến như sau:

Giả thuyết H3: chỉ số LIQ ảnh hưởng tiêu cực tới hiệu quả hoạt động của NHTM

3.3.2.4 Tỷ lệ khoản vay ròng trên tổng tài sản (NLTA)

Chỉ số NLTA (Net loan to total assets) là một thước đo đánh giá cơ cấu tài sản và mức độ cho vay của ngân hàng, nó cho thấy tỷ lệ cho vay chiếm bao nhiêu phần trăm trong tổng tài sản của ngân hàng Chỉ số NLTA càng cao thì mức độ cho vay dựa trên tài sản của ngân hàng càng lớn và chỉ số NLTA thấp có thể ngụ ý rằng ngân hàng sử dụng tài sản của mình cho các chiến lược đầu tư khác hoặc giữ tài sản thanh khoản cao Do đó, một ngân hàng với chỉ số NLTA thấp được nhận định là có nhiều tài sản thanh khoản hơn so với ngân hàng có chỉ số NLTA cao (Nwachukwu và cộng sự, 2020) Qua đó chứng tỏ có mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro thanh khoản với tỷ lệ khoản vay ròng trên tổng tài sản Việc sử dụng chỉ tiêu khoản vay ròng (Net loan) thay cho khoản vay gộp (Gross loan) nhằm cung cấp rõ hơn chất lượng danh mục cho vay của ngân hàng cũng như phản ánh thực tế về khả năng sinh lợi sau khi đã tính đến các khoản dự phòng rủi ro tín dụng

Chỉ số NLTA tập trung vào hoạt động cho vay cốt lõi của ngân hàng nên với một chỉ số NLTA cao được dự báo là có tiềm năng sinh lợi đáng kể nhờ khoản thu nhập từ lãi suất cho vay, qua đó thể hiện mối quan hệ có hiệu ứng tích cực đến hiệu quả hoạt động ngân hàng (Toutou và Xiaodong, 2011; Khrawish, 2011; Trầm Thị Xuân Hương, 2021; Tăng Mỹ Sang, 2020) Tuy vậy, vẫn có các nghiên cứu đưa ra kết quả trái chiều như Bilal và Hanudin (2015) và Lee và Hsieh (2013) Qua đó, bài nghiên cứu đi đến thiết lập giả thuyết kỳ vọng cho biến như sau:

Giả thuyết H4: chỉ số NLTA ảnh hưởng tích cực tới hiệu quả hoạt động của NHTM

3.3.2.5 Tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Nợ xấu gắn liền với rủi ro tín dụng bởi đây là các khoản nợ vay khó đòi hoặc không thể thu hồi do người vay không trả nợ đúng hạn như đã cam kết Cụ thể, khoản nợ quá thời hạn thanh toán hơn 90 ngày được coi là nợ xấu và theo quy định tại Điều

10 Thông tư 11/2021/TT-NHNN, nợ xấu được phân thành 3 nhóm bao gồm nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) Chỉ số nợ xấu trên tổng dư nợ (NPL) phản ánh chất lượng tín dụng cũng như sức khỏe tài chính của ngân hàng

Theo giả thuyết kém may mắn và quản lý kém của Berger và DeYoung (1997), khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên, các ngân hàng sẽ phải bỏ thêm nhiều loại chi phí phát sinh để xử lý vấn đề xoay quanh và khiến cho hiệu quả chi phí suy giảm cũng như kéo theo sự suy yếu trong hiệu quả sinh lời của ngân hàng Nợ xấu chủ yếu xuất phát từ việc cấp tín dụng nhiều và mạo hiểm từ phía tổ chức tín dụng nhằm thu được khoản lợi nhuận cao hơn bởi khoản danh mục nợ lớn, tuy vậy việc không thu hồi được các khoản nợ bởi danh mục nợ có quá nhiều khoản vay kém chất lượng gây tổn thất không nhỏ cho ngân hàng (Phan Thị Hằng Nga, 2017) Kihuro và Iraya (2018) nhận thấy rằng nợ xấu có sự can thiệp vào mối quan hệ giữa quản lý rủi ro tín dụng và hiệu quả hoạt động ngân hàng và nợ xấu gia tăng khiến cho bảng cân đối kế toán của ngân hàng xấu đi, dẫn đến sự suy yếu trong hiệu quả hoạt động ngân hàng Qua đó suy xét tỷ lệ nợ xấu mang tác nhân tiêu cực cho hiệu quả hoạt động của các NHTM và được đồng ý bởi các tác giả như Huỳnh Thị Hương Thảo (2018), Uralov (2020), Phan Thị Hằng Nga và cộng sự (2020), Siddique (2020), Kola và cộng sự (2018),… Tuy vậy, nợ xấu gắn liền với rủi ro tín dụng không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với thua lỗ và chúng có thể trở thành một nguồn phần thưởng lợi nhuận đáng kể (Abbas và Ullah,

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ

Bảng 4.1: Thống kê mô tả mô hình

Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn

Dựa vào bảng 4.1, có thể thấy rằng tất cả các biến trong mô hình đều đủ 290 quan sát từ 29 ngân hàng TMCP trong giai đoạn 2014 – 2023, như vậy dữ liệu nghiên cứu thuộc dạng cân bằng Kết quả thống kê mô tả từng biến như sau: Đối với biến phụ thuộc ROAA, chỉ số dao động từ -0.72% đến 3.65%, trong đó giá trị thấp nhất -0.72% thuộc về ngân hàng TMCP Quốc Dân (NVB) năm 2023 và giá trị lớn nhất 3.65% thuộc về ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (TCB) năm 2021 Chỉ số ROAA âm của NVB trong năm gần nhất cho thấy ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc tạo thu nhập từ tài sản của mình và đang phải hứng chịu khoản lỗ nặng nề Độ lệch chuẩn xuyên suốt giai đoạn chỉ với khoảng 0.72% thể hiện một mức độ biến động rất thấp và có tính không chênh lệch nhiều về hiệu quả sinh lời trên tài sản bình quân giữa các ngân hàng Đối với biến phụ thuộc ROAE, chỉ số dao động từ -12.33% đến 30.33% trong đó giá trị thấp nhất vẫn thuộc về NHTMCP Quốc Dân (NVB) trong năm 2023 và giá trị lớn nhất thuộc về NHTMCP Quốc Tế (VIB) năm 2021 Rõ ràng NVB đã phải hứng chịu khoản lỗ ròng nghiêm trọng trong năm vừa qua và khiến cho giá trị vốn chủ sở hữu bị suy yếu nặng nề Tỷ suất sinh lời trên VSCH bình quân trung bình của các ngân hàng là ở mức 10.9% và độ lệch chuản của chỉ số là 7.9 % chỉ ra sự chênh lệch lớn và có sự biến động đáng kể trong tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu giữa các ngân hàng Nhìn chung, chỉ số ROAE thể hiện khả năng sinh lời từ VCSH trung bình của các ngân hàng là khá tốt tuy vậy không có sự đồng nhất lớn trong hiệu suất hoạt động giữa các ngân hàng TMCP Việt Nam Đối với biến NIM, chỉ số dao động từ 0.57% đến 9.76% trong đó giá trị thấp nhất thuộc về Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) năm 2017 và giá trị cao nhất thuộc về ngân hàng Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPB) năm 2019 Giá trị biên lãi ròng trung bình của các ngân hàng là 3.09% phản ánh một mức tạo ra thu nhập từ lãi thuần là tương đối hiệu quả và có độ lệch chuẩn nhất định là 1.34% Đối với biến độc lập CAP, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản thấp nhất đạt 2.7% thuộc về Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) vào năm 2020 và tỷ lệ cao nhất đạt 21.21% thuộc về Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương (SGB) năm 2014 Theo đó giá trị trung bình của tỷ lệ vốn chủ sở hữu của 29 NHTM là 8.27%, tỷ lệ này có thể được nhận định là an toàn tài chính đối với các NHTM và thậm chí còn cao hơn cả quy ước về tỷ lệ yêu cầu vốn cấp 1 của hiệp định Basel III, qua đó thể hiện mặt tích cực về mặt ổn định tài chính và khả năng đảm bảo yêu cầu về vốn của trung bình hệ thống NHTMCP Việt Nam

Biến độc lập LDR có sự chênh lệch đáng kể khi tỷ lệ thấp nhất là 37.18% thuộc về Ngân hàng TMCP Hàng Hải (MSB) năm 2014 và tỷ lệ cao nhất đạt tới 146.91% thuộc về Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VIB) vào năm 2021 Tỷ lệ trung bình dư nợ tín dụng trên tiền gửi huy động của VIB trong năm 2021 có thể nhận thấy là rất mạo hiểm và vượt ngưỡng mức an toàn, bên cạnh đó, chỉ số LDR trung bình của 29 NHTM cũng lên tới một con số khá cao là 90.26% Theo quy định mới nhất của NHNN về tỷ lệ đảm bảo an toàn hoạt động, tỷ lệ LDR tối đa dành cho các NHTM được đặt ra ở mức 85% - giảm 5% so với quy định cũ Tỷ lệ trung bình vượt ngưỡng tỷ lệ cho phép cho thấy các ngân hàng có xu hướng cho vay nhiều hơn trên số vốn đã huy động để thu về mức lợi nhuận hấp dẫn hơn và do đó nó đi kèm với nguy cơ rủi ro tài chính cao hơn, tuy vậy đây cũng là tỷ lệ chưa quá mạo hiểm và có thể chấp nhận được để vừa đảm bảo an toàn tài chính vừa đảm bảo tạo lợi nhuận cho các NHTM

Chỉ số đại diện cho tài sản thanh khoản (LIQ) có mức chênh lệch cũng rất rõ rệt khi dao động từ 1.38% đến 42.56% Ngân hàng TMCP Bắc Á (BAB) nắm giữ tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản trong năm 2016 thấp nhất là 1.38% và ngân hàng TMCP Kiên Long (KLB) đạt tỷ lệ nắm giữ tài sản thanh khoản cao nhất là 42.56% trong năm 2021 Giá trị trung bình của tỷ lệ LIQ ở mức 13.78% cùng với độ lệch chuẩn là 6.13%, một mức độ chênh lệch khá lớn cho thấy rằng có sự khác biệt đáng kể giữa các ngân hàng trong chiến lược quản lý tài chính, với một số ngân hàng tập trung nhiều hơn vào việc nắm giữ tài sản thanh khoản cao trong khi các ngân hàng khác nắm giữ ít hơn và đầu tư vào các chiến lược sinh lời khác

Biến độc lập NLTA ở một ngưỡng tỷ lệ khá cao khi biến thiên mạnh từ 22.01% đến 78.81% trong đó vị trí thấp nhất nằm ở NHTMCP Hàng Hải (MSB) trong năm

2014 và vị trí cao nhất nằm ở NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) trong năm 2021 Giá trị trung bình của tỷ lệ khoản vay ròng trên tổng tài sản của các ngân hàng là 60.16% cùng với độ lệch chuẩn là 10.01% thể hiện sự chênh lệch lớn giữa các ngân hàng về việc sử dụng khoản vay trong quản lý tài sản

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) trung bình của các ngân hàng duy trì ở mức ngưỡng thấp khi giá trị đạt 2.11% và dựa vào chuẩn mực quốc tế thì tỷ lệ này nằm trong mức an toàn và có thể chấp nhận được, cho thấy hệ thống NHTM Việt Nam vẫn và đang kiểm soát nợ xấu trong giai đoạn 10 năm gần đây là rất tốt và hiệu quả Tỷ lệ nợ xấu tuy biến thiên đáng kể từ 0.34% đến 29.75% nhưng độ lệch chuẩn ở mức thấp với 2.16% Theo đó ngân hàng chiếm tỷ lệ nợ xấu cao nhất thuộc về NHTMCP Quốc Dân trong năm 2020, mức cao nhất trong 10 năm qua đối với ngân hàng, điều này củng cố thêm bằng chứng rằng nợ xấu có tác động âm tới hiệu quả hoạt động khi chỉ số ROAA, ROAE và NIM của NVB cũng đạt mức thấp nhất từ trước tới giờ Đối ngược với NVB, NHTMCP Sài Gòn (SCB) có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất trong năm 2015 với 0.34%

Chỉ số dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) cũng nhận được xu thế tương tự khi giá trị trung bình ở mức thấp với 1.33% cùng với độ lệch chuẩn rất nhỏ là 0.45% Tỷ lệ LLP thấp nhất 0.54% tiếp tục thuộc về SCB trong năm 2014 và tỷ lệ cao nhất 3.12% thuộc về NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPB) năm 2022 Nhìn chung, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng thường được duy trì ở mức thấp hơn so với các khoản nợ xấu và không có sự chênh lệch lớn về việc trích lập rủi ro giữa các ngân hàng

Hệ số ổn định ngân hàng (Z-Score) có sự chênh lệch rõ rệt hơn khi dao động từ khoảng 2.1218 đến 9.6925 Ngân hàng có hệ số thấp nhất là NHTMCP Sài Gòn –

Hà Nội (SHB) trong năm 2014 và ngân hàng với hệ số cao nhất là NHTMCP Bắc Á (BAB) trong 2018 Giá trị trung bình Z-score nằm ở khoảng 4.3876 cho thấy hầu hết các NHTM đều có mức độ ổn định an toàn tài chính khá cao và sự chênh lệch giữa các ngân hàng là không quá lớn dựa vào độ lệch chuẩn là 1.0744 Đây là dấu hiệu tích cực về sức khỏe và ổn định của hệ thống NHTM Đối với biến quy mô ngân hàng (SIZE), giá trị nhỏ nhất là 7.2156 tương đương với tổng tài sản là 16,431 tỷ đồng thuộc về Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương (SGB) năm 2014 và giá trị lớn nhất là 9.3619 tương đương với tổng tài sản 2,300,868 tỷ đồng thuộc về NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) Giá trị trung bình của quy mô tài sản ngân hàng ở mức khá cao là 8.261976 và mức lệch chuẩn chỉ khoảng 0.5094 ngụ chỉ rằng phần lớn các ngân hàng có quy mô tài sản khá tương đương và không có sự chênh lệch quá lớn giữa các ngân hàng qua các năm

Biến kiểm soát tăng trưởng kinh tế (GDP) có giá trị dao động từ thấp nhất là 2.56% vào thời điểm 2021 đến lớn nhất là 8.02% vào thời điểm 2022 So với mức tăng trưởng thấp nhất từ trước đến giờ trong 2021 thì chỉ trong vòng 1 năm sau GDP Việt Nam đã tăng trưởng vượt ngưỡng và lập kỉ lục cao nhất trong 10 năm qua, đánh dấu mốc thời điểm mà Việt Nam đã xuất xắc vượt qua những khó khăn từ những biến động kinh tế và khủng khoảng đại dịch để có thể khôi phục và phát triển nền kinh tế nước nhà Tỷ lệ GDP trung bình giai đoạn 10 năm của Việt Nam ở mức khá cao và ổn định với 6.04% cùng với độ lệch chuẩn tương đối là 1.82%

Biến kiểm soát INF biến thiên từ 0.63% đến 4.08% Theo đó tỷ lệ lạm phát thấp nhất diễn ra trong năm 2015 và tỷ lệ lạm phát cao nhất diễn ra vào năm 2014 Giá trị tỷ lệ lạm phát trung bình từ 2014 đến 2023 của Việt Nam ở mức 2.88% cho thấy sự ổn định trong việc kiểm soát lạm phát của nước ta trong thập kỷ qua cùng độ lệch chuẩn thấp là 0.94%

Cuối cùng, biến giả COV đại diện cho thời điểm có đại dịch Covid-19 biến thiên từ 0 đến 1, có giá trị trung bình là 3 và độ lệch chuẩn là 45.91%.

PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Bảng 4.2: Ma trận tương quan mô hình

NIM CAP LDR LIQ NLT

Kết quả của ma trận cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều thấp hơn 0.8 do đó có thể kết luận không có mối tương quan mạnh giữa các biến độc lập và qua đó không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng Trong đó, biến có tương quan mạnh nhất với ROAA và cả NIM là biến LDR với hệ số lần lượt đều là 0.55 và biến có tương quan mạnh nhất với ROAE là biến SIZE với hệ số là 0.57.

KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN (KIỂM ĐỊNH VIF)

Dựa vào kết quả ma trận tương quan, khóa luận tìm thấy bằng chứng thực nghiệm chứng tỏ mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến Tuy vậy, để tăng độ tin cậy và mang tính đảm bảo, kiểm định VIF được sử dụng để xem xét mức độ phóng đại phương sai của mô hình

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định VIF

Từ bảng 4.3 thấy được rằng hệ số VIF của tất cả các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 3 đồng thời giá trị Mean VIF =1.51 < 2 nên có thể kết luận mô hình nghiên cứu không có hiện tượng đa cộng tuyến.

KẾT QUẢ HỒI QUY THEO PHƯƠNG PHÁP POOLED OLS, FEM, REM

4.4.1 Hồi quy mô hình (1): biến phụ thuộc ROAA

Bảng 4.4: Mô hình OLS, FEM, REM của ROAA

Mô hình (1): biến phụ thuộc ROAA

Biến Pooled OLS FEM REM

Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value CAP 0.0928*** 0.000 0.074*** 0.000 0.0789*** 0.000

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

Nhìn chung, có sự khác biệt tương đối ở chiều hướng tác động lẫn giá trị thống kê giữa các phương pháp hồi quy và hệ số R square lớn nhất thuộc về phương pháp OLS cho thấy các biến trong mô hình giải thích được 63.55% sự biến động của ROAA và tiếp đó là 61.13% của mô hình FEM và 59.04% của mô hình REM

4.4.2 Lựa chọn mô hình (1) phù hợp

▪ Lựa chọn giữa phương pháp hồi quy Pooled OLS và FEM

Giá trị p_value từ kiểm định là 0.000 < 0.05, do đó bác bỏ H0, chấp nhận H1, có nghĩa là mô hình FEM phù hợp hơn so với mô hình hồi quy OLS và khóa luận tiếp tục sử dụng kiểm định Hausman để tìm ra phương pháp tốt hơn giữa FEM và REM

▪ Lựa chọn giữa phương pháp hồi quy REM và FEM

Giá trị p_value có giá trị là 0.4220 > 0.05, qua đó bác bỏ H1, chấp nhận H0, có nghĩa là mô hình tác động ngẫu nhiên REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn là mô hình tác động cố định FEM Do đó khóa luận sẽ sử dụng mô hình REM để xem xét khuyết tật mô hình ROAA

4.4.3 Hồi quy mô hình (2): biến phụ thuộc ROAE

Bảng 4.7: Mô hình OLS FEM, REM của ROAE

Mô hình (2): biến phụ thuộc ROAE

Biến Pooled OLS FEM REM

Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value

*,**,*** có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 10%, 5%, 1% Đối với biến phụ thuộc ROAE, hệ số xác định R square của từng phương pháp hồi quy giảm dần theo thứ tự cao đến thấp là 58,71% thuộc về mô hình OLS cho thấy các biến độc lập trong mô hình OLS giải thích được 58.71% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROAE, 54.96% thuộc về mô hình FEM và 53.52% thuộc về mô hình REM

4.4.4 Lựa chọn mô hình (2) phù hợp

▪ Lựa chọn giữa phương pháp hồi quy OLS và FEM

Giá trị p_value từ thống kê F bằng 0.000 nên mô hình FEM có thể được xem là tốt hơn mô hình OLS Theo đó khóa luận tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình thích hợp nhất giữa 2 mô hình FEM và REM

▪ Lựa chọn giữa phương pháp hồi quy REM và FEM

Giá trị p_value cho ra được kết quả là 0.0173 < 0.05, qua đó bác bỏ H0 và kết luận phương pháp hồi quy FEM tạm thời thích hợp nhất cho hệ số ROAE

4.4.5 Hồi quy mô hình (3): biến phụ thuộc NIM

Bảng 5.0: Mô hình OLS, FEM, REM của NIM

Mô hình (3): biến phụ thuộc NIM

Biến Pooled OLS FEM REM

Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value CAP 0.1536*** 0.000 0.0718*** 0.002 0.0880*** 0.000

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

Bảng 5.0 chứng kiến vài sự thay đổi khác biệt giữa các mức ý nghĩa của các biến trong từng mô hình Bên cạnh đó, hệ số R square trong cả 3 phương pháp hồi quy nhận được giá trị tương đối thấp đặc biệt ở mô hình FEM khi các biến độc lập chỉ giải thích được 41.47% đối với thay đổi của biến phụ thuộc NIM, tiếp đó là mô hình REM với 48.14% và cao nhất là mô hình OLS với 54.65%,

4.4.6 Lựa chọn mô hình (3) phù hợp

▪ Lựa chọn giữa phương pháp hồi quy OLS và FEM

Giá trị p_value từ thống kê F sau khi chạy mô hình FEM cũng nhận được kết quả tương tự của 2 biến phụ thuộc trên là bằng 0.000 nên mô hình FEM tiếp tục được lựa chọn và kiểm định Hausman được thực hiện làm bước tiếp theo

▪ Lựa chọn giữa phương pháp hồi quy REM và FEM

Giá trị p_value từ kiểm định Hausman có kết quả bằng 0.0000 < 0.05 nên mô hình FEM được nhận định tạm thời là thích hợp nhất cho mẫu nghiên cứu với biến phụ thuộc NIM.

KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH

4.5.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Bảng 5.3: Kết quả kiểm định PSSSTĐ Biến phụ thuộc

Sau khi sử dụng phương pháp kiểm định thích hợp cho từng mô hình, kết quả từ giá trị p_value bằng 0.0000 cho thấy cả 3 mô hình đều gặp phải vấn đề PSSSTĐ

4.5.2 Kiểm định tự tương quan

Tương tự với kiểm định phát hiện PSSSTĐ, giá trị p_value từ kiểm định Wooldridge của cả 3 mô hình đều bằng 0.000 nên bác bỏ H0, qua đó khẳng định mô hình có hiện tượng tự tương quan và do đó nghiên cứu tiến hành ứng dụng phương pháp hồi quy FGLS để khắc phục các nhược điểm trên.

MÔ HÌNH HỒI QUY FGLS

Bảng 5.5: Ước lượng hồi quy FGLS

Hệ số P > |z| Hệ số P > |z| Hệ số P > |z| CAP 0.1109*** 0.000 0.4401*** 0.000 0.137*** 0.000

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

Sau khi sử dụng phương pháp hồi quy GLS để khắc phục các khuyết tật trong

3 mô hình, kết quả ước lượng từ bảng 5.4 chứng kiến nhiều sự thay đổi đáng kể và tích cực hơn trước ở mức giá trị thống kê, nhờ đó có thể đánh giá chiều hướng tác động của các yếu tố một cách chính xác và hiệu quả hơn hẳn

Cụ thể, trong mô hình ROAA, biến phụ thuộc chịu ảnh hưởng đồng biến từ CAP, LDR, LIQ, SIZE và COV với mức ý nghĩa cao nhất 1% và biến GDP có mức ý nghĩa 5% Các biến có mối quan hệ ngược chiều là NPL với ý nghĩa 1%, NLTA và Z-Score với ý nghĩa 5% Biến LLP và INF không có ý nghĩa thống kê Đối với mô hình ROAE, biến phụ thuộc chịu tác động tích cực bởi các biến tương tự trong mô hình ROAA và có ý nghĩa 1% là CAP, LDR, LIQ, SIZE, GDP, COV Biến NPL có tác động tiêu cực cùng mức ý nghĩa 1% và các biến còn lại là LLP, NLTA, INF không có có ý nghĩa thống kê

Cuối cùng đối với mô hình NIM, các biến thể hiện mối quan hệ cùng chiều là CAP, LDR, SIZE, GDP, COV đều có mức ý nghĩa thống kê 1% 2 biến có chiều hướng ngược lại là LIQ và NPL với mức ý nghĩa cũng là 1% Các biến NLTA, LLP và INF không có có ý nghĩa thống kê

Nhìn chung, kết quả ước lượng từ mô hình FGLS đã mang lại góc nhìn mới hơn sau khi xử lý các vấn đề khuyết tật tự tương quan và PSSSTĐ, tuy vậy vấn đề về biến nội sinh vẫn còn có thể xuất hiện trong mô hình nên nghiên cứu tiếp tục thực hiện kiểm định Durbin-Wu-Hausman để kiểm tra.

KIỂM ĐỊNH VẤN ĐỀ NỘI SINH

Bảng 5.6: Kiểm định Durbin-Wu-Hausman Biến công cụ

P-value Kết quả P-value Kết quả P-value Kết quả CAP 0.0023 Nội sinh 0.0000 Nội sinh 0.7791 Ngoại sinh

LDR 0.7655 Ngoại sinh 0.9762 Ngoại sinh 0.0223 Nội sinh

LIQ 0.2834 Ngoại sinh 0.3583 Ngoại sinh 0.0978 Ngoại sinh

NLTA 0.4928 Ngoại sinh 0.4002 Ngoại sinh 0.1296 Ngoại sinh

NPL 0.0102 Nội sinh 0.0122 Nội sinh 0.9015 Ngoại sinh

LLP 0.9063 Ngoại sinh 0.4657 Ngoại sinh 0.7880 Ngoại sinh

Z-Score 0.0045 Nội sinh 0.0001 Nội sinh 0.1056 Ngoại sinh

SIZE 0.0006 Nội sinh 0.0054 Nội sinh 0.0023 Nội sinh

GDP 0.3522 Ngoại sinh 0.4712 Ngoại sinh 0.0948 Ngoại sinh

INF 0.2157 Ngoại sinh 0.2644 Ngoại sinh 0.9933 Ngoại sinh

COV 0.1138 Ngoại sinh 0.5933 Ngoại sinh 0.0014 Nội sinh Dựa vào kết quả từ bảng 5.5 được thống kê từ Stata, có thể khẳng định rằng cả 3 mô hình đều gặp vấn đề về biến nội sinh Cụ thể, đối với cả mô hình ROAA và ROAE, phương pháp kiểm thử từng biến độc lập thành biến công cụ phát hiện các biến mang yếu tố nội sinh đều là CAP, NPL, Z-Score và SIZE; còn đối với mô hình NIM thì các biến nội sinh là LDR, SIZE và COV Do đó, bài khóa luận đi đến bước cuối cùng đó là thực hiện phương pháp hồi quy tổng quát thời điểm GMM để khắc phục vấn đề còn xót lại này.

MÔ HÌNH HỒI QUY GMM

Bảng 5.7: Mô hình hồi quy GMM

Hệ số P > |z| Hệ số P > |z| Hệ số P > |z|

Giá trị P_value Giá trị P_value Giá trị P_value

Số lượng biến công cụ

Căn cứ vào các kiểm định gắn liền với phương pháp GMM, có thể đánh giá được rằng các mô hình hồi quy là hợp lệ và đã xử lý biến nội sinh tốt khi giá trị p_value AR(1) và AR(2) của cả 3 biến phụ thuộc đều đáp ứng được giả thuyết H0 cũng như mức ý nghĩa của kiểm định Hansen từ 3 mô hình đều lớn hơn 0.05, cho thấy các biến công cụ sử dụng là hợp lý Đồng thời, số lượng biến công cụ đều đáp ứng yêu cầu nhỏ hơn số lượng mẫu nghiên cứu là 29 tương đương với 29 ngân hàng

Trong mô hình hồi quy GMM của ROAA, các biến có mối quan hệ đồng biến và có ý nghĩa thống kê mức 1% là biến trễ bậc 2 của ROAA, CAP, LDR, LIQ, SIZE, GDP và COV Các biến có mối quan hệ ngược chiều và cũng có mức ý nghĩa 1% làNLTA, NPL và Z-Score, mức ý nghĩa 10% là LLP Biến duy nhất không có đủ ý nghĩa thống kê và có chiều hướng âm là INF

Trong mô hình hồi quy GMM của ROAE, các biến có hệ số hồi quy dương và sở hữu mức ý nghĩa 1% bao gồm LDR, SIZE, GDP và COV, mức ý nghĩa 5% là LIQ Các biến có chiều hướng âm cùng mức ý nghĩa 1% là biến trễ bậc 5 của ROAE, CAP, NLP, LLP và Z-Score Các biến còn lại là NLTA và INF cũng có mối quan hệ ngược chiều tuy vậy lại có giá trị p_value lớn hơn 10% nên không đủ điều kiện thống kê

Cuối cùng, đối với mô hình NIM, các biến độc lập đa số thể hiện tác động thuận chiều với mức ý nghĩa 1% bao gồm LIQ, NLTA, NPL, Z-Score; mức ý nghĩa 5% là LLP Các biến có mối quan hệ đồng biến và có mức ý nghĩa 1% là CAP, LDR, và SIZE, mức ý nghĩa 5% là biến trễ bậc 3 của NIM Các biến còn lại đại diện cho yếu tố kiểm soát là GDP, INF và COV không tìm được ý nghĩa thống kê

Nhìn chung, phương pháp hồi quy GMM đã giúp cho kết quả ước lượng trở nên tối ưu và vững vàng nhất bởi sự xuất hiện của nhiều biến có ý nghĩa thống kê hơn khi xử lý được các khuyết tật mô hình bao gồm cả vấn đề tự tương quan và nội sinh

Do đó, phương trình thống nhất thể hiện kết quả hồi quy trong đề tài nghiên cứu để đánh giá mức độ ảnh hưởng của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng tới hiệu quả hoạt động của các NHTM giai đoạn 2014 – 2023 như sau:

ROAA = -0.0607*** + 0.2966***L2.ROAA + 0.0608***CAP + 0.011***LDR + 0.0171***LIQ - 0.0198***NLTA - 0.0488***NPL - 0.2753*LLP - 0.0019***Z-Score + 0.0089***SIZE + 0.0276***GDP - 0.0143INF + 0.0014***COV+ 𝛆 𝐢,𝐭

ROAE = -1.0592*** + 0.3548***L5.ROAE - 0.8113**CAP + 0.3125***LDR + 0.3984**LIQ - 0.1477NLTA - 0.8494***NPL - 6.3975***LLP - 0.0361***Z-Score + 0 1523***SIZE + 0.3038***GDP - 0.5719INF + 0.0169***COV+𝛆 𝐢,𝐭

NIM = -0.0426* + 0.2322**L3.NIM + 0.0785***CAP + 0.0440***LDR - 0.0642***LIQ – 0.0268***NLTA - 0.0591***NPL – 0.6835**LLP - 0.0023*** Z-Score + 0.0078***SIZE + 0.0089GDP - 0.0202INF+ 0.0008COV+ 𝛆 𝐢,𝐭

Ngày đăng: 02/10/2024, 17:05

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Bảng tổng hợp và diễn giải các biến trong mô hình bao gồm công thức, dấu kỳ vọng và một số nguồn tham khảo cách tính toán với biến được tác giả trình bày dưới đây: - Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Bảng t ổng hợp và diễn giải các biến trong mô hình bao gồm công thức, dấu kỳ vọng và một số nguồn tham khảo cách tính toán với biến được tác giả trình bày dưới đây: (Trang 49)
Bảng 4.1: Thống kê mô tả mô hình - Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4.1 Thống kê mô tả mô hình (Trang 57)
Bảng 4.2: Ma trận tương quan mô hình - Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4.2 Ma trận tương quan mô hình (Trang 61)
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định VIF - Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định VIF (Trang 62)
Bảng 4.4: Mô hình OLS, FEM, REM của ROAA - Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4.4 Mô hình OLS, FEM, REM của ROAA (Trang 63)
Bảng 4.5: Kiểm định F-test - Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4.5 Kiểm định F-test (Trang 64)
Bảng 4.8: Kiểm định F-test (2) - Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4.8 Kiểm định F-test (2) (Trang 65)
Bảng 5.1: Kiểm định F-test (3) - Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 5.1 Kiểm định F-test (3) (Trang 66)
Bảng 5.2: Kiểm định Hausman (3) - Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 5.2 Kiểm định Hausman (3) (Trang 67)
Bảng 5.6: Kiểm định Durbin-Wu-Hausman Biến - Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 5.6 Kiểm định Durbin-Wu-Hausman Biến (Trang 69)
Bảng 5.8: Kết quả kỳ vọng và thực tế - Tác Động của vốn ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Đến hiệu quả hoạt Động của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 5.8 Kết quả kỳ vọng và thực tế (Trang 72)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN