TÓM TẮT Đề tài: “Yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần: Kiểm chứng với hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng tại Việt Nam” Tóm tắt Cơ sở nghiên cứu
GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Các hoạt động ngân hàng thương mại đóng vai trò rất quan trọng trong nền kinh tế nói chung và hệ thống tài chính nói riêng Những đóng góp của các NHTMCP dành cho tăng trưởng GDP và sự phát triển kinh tế quốc gia là vô cùng đáng kể Trong những năm gần đây, hệ thống ngân hàng có những bước chuyển mình lớn và dần trở nên hoàn thiện hơn thì khả năng sinh lời cũng là một vấn đề được chú trọng, theo Levin (1997) Tuy nhiên, khi nền kinh tế thị trường càng ngày càng phát triển đã làm xuất hiện sự cạnh tranh gay gắt giữa các ngành nghề và không thể không nhắc đến những khó khăn của ngành ngân hàng khi những NHTM vừa phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các NHTM khác hay thậm chí là các tổ chức tín dụng trên thương trường Để có thể tiếp tục duy trì sự tồn tại và phát triển thì các NHTM phải hướng đến mục tiêu làm sao cho hiệu quả hoạt động kinh doanh luôn ở mức tối đa
Nhưng để đánh giá được khả năng sinh lời của các ngân hàng thì cần phải xem xét đến sự ảnh hưởng từ những yếu tố khác nhau, gồm yếu tố nội tại của các NHTM và các yếu tố bên ngoài như tình hình kinh tế vĩ mô, chính sách hỗ trợ doanh nghiệp của chính phủ, Nghiên cứu của Olalekan và Adeyinka (2013) cho rằng trong số đó, chỉ tiêu tỷ lệ an toàn vốn (CAR) chiếm phần quan trọng bởi vì thông qua đó có thể đo lường được mức độ đảm bảo hoạt động kinh doanh an toàn của ngân hàng, trong trường hợp những rủi ro về vốn xuất hiện Hoạt động kinh doanh càng an toàn và bền vững thì ngân hàng sẽ càng khẳng định được vị thế của mình trong mắt khách hàng
Ngoài ra, một tiêu chí khác quan trọng không kém sẽ tác động lên khả năng sinh lời của ngân NHTM có thể nhắc đến là rủi ro tín dụng Rủi ro tín dụng là rủi ro lớn nhất của các NHTM, có thể gây tổn thất nghiêm trọng như giảm khả năng sinh lời, khả năng thanh toán và khả năng huy động vốn của ngân hàng, đặc biệt trong giai đoạn 2012 – 2022, khi tỷ lệ nợ xấu của NHTM đã tăng từ 2,5%/năm lên 2,88% Cho nên có thể thấy rằng, việc quản lý rủi ro tín dụng của các NHTM càng trở nên cấp thiết
Vì vậy, xuất phát từ những lý do nêu trên, tác giả quyết định chọn đề tài “Yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần: Kiểm chứng với hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng tại Việt Nam” để đo lường cũng như phân tích mức độ tác động của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng của các NHTMCP đến khả năng sinh lời của các NHTMCP tại Việt Nam Từ kết quả nghiên cứu, đưa ra các nhận xét nhằm hoạch định những chính sách phù hợp để các ngân hàng gia tăng mức lợi nhuận, đồng thời cũng có thể nâng cao ưu thế cạnh tranh của mình.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Mục tiêu tổng quát của đề tài này nghiên cứu tác động của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2022 Từ kết quả nghiên cứu đưa ra được hàm ý quản trị giúp gia tăng lợi nhuận của các NHTMCP trong thời gian tới
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để đạt được mục tiêu tổng quát nói trên, đề tài sẽ tập trung giải quyết các mục tiêu cụ thể sau:
Kiểm định tác động của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTMCP tại Việt Nam
Xác định chiều hướng và mức độ tác động của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTMCP tại Việt Nam Đưa ra những đề xuất và hàm ý chính sách thúc đẩy khả năng sinh lời của các NHTMCP tại Việt Nam trong thời gian sắp tới.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để hoàn thành được các mục tiêu đưa ra thì đề tài cần phải trả lời được các câu hỏi sau:
Yếu tố hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng có tác động đến khả năng sinh lời của các NHTMCP tại Việt Nam hay không?
Nếu có thì chiều hướng của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng khi tác động đến khả năng sinh lời của các NHTMCP tại Việt Nam là gì?
Những hàm ý chính sách nào sẽ phù hợp để có thể cải thiện khả năng sinh lời để nâng cao lợi nhuận thu được?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Trong đề tài này, đối tượng nghiên cứu là đánh giá mức độ tác động của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng đến các NHTMCP tại Việt Nam
Phạm vi không gian: Nghiên cứu lựa chọn 27 NHTMCP có quy mô và tầm ảnh hưởng khác nhau trong số các NHTMCP tại Việt Nam Lựa chọn này dựa trên những tiêu chí như vốn sở hữu nhà nước, cổ phần hoá, sáp nhập và mua lại Hơn nữa, dữ liệu về các NHTMCP được công bố rộng rãi, dễ tiếp cận sẽ đảm bảo được tính chính xác cũng như độ tin cậy của dữ liệu nghiên cứu
Phạm vi thời gian: Dữ liệu nghiên cứu được sử dụng giới hạn trong phạm vi từ năm 2012 đến năm 2022 Năm 2012 là cột mốc quan trọng đánh dấu khoảng thời gian các NHTMCP thực hiện tái cấu trúc hệ thống và quá trình sáp nhập sau những biến động của cuộc khủng hoảng kinh tế năm 2008.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Để thực hiện đề tài, đầu tiên tác giả sử dụng phương pháp tổng hợp tài liệu: để lược khảo tài liệu có liên quan đến lý thuyết về hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại
Phương pháp định lượng: nghiên cứu sử dụng phương pháp này để xây dựng mô hình hồi quy đa biến và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng (panel data) Kết hợp các phương pháp thống kê, phương pháp phân tích, phương pháp so sánh để xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó đưa ra các kết luận về tác động của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTMCP tại Việt Nam.
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp, không chỉ đưa ra những kết quả cụ thể về mức độ tác động hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của NHTMCP mà còn mở rộng phạm vi hiểu biết về cách đánh giá những tác động này Điều này có thể hỗ trợ nhà quản trị ngân hàng và các quyết định chính sách trong việc tăng khả năng sinh lời, quan trọng hơn là có được lợi thế cạnh tranh so với các ngân hàng, tổ chức tín dụng khác.
KẾT CẤU CỦA KHÓA LUẬN
Để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu đề ra, khóa luận sẽ được chia làm 5 chương, cụ thể như sau:
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI
Nội dung của chương 1 nhằm giới thiệu chung về vấn đề nghiên cứu bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, nội dung nghiên cứu, đóng góp của đề tài, bố cục của đề tài.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HỆ SỐ AN TOÀN VỐN
2.1.1 Khải niệm về hệ số an toàn vốn
Trong những năm gần đây, ngành ngân hàng thương mại đang đặc biệt quan tâm đến hệ số an toàn vốn (CAR) – một chỉ tiêu kinh tế phản ánh mối quan hệ giữa vốn tự có và tổng tài sản có điều chỉnh rủi ro của ngân hàng Theo Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàng (1999), hệ số an toàn vốn có thể xác định năng lực đáp ứng các khoản nợ phải trả có thời hạn và một số rủi ro khác như rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường Nói cách khác, chỉ số này biểu thị cho sức mạnh tài chính và mức độ an toàn trong hoạt động ngân hàng
Theo thông tư số 41/2016/TT-NHNN được ban hành ngày 30/12/2016 bởi Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu phản ánh mức đủ vốn của ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài trên cơ sở giá trị vốn tự có và mức độ rủi ro trong hoạt động của ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài
Theo quan điểm của Võ Hồng Đức, Nguyễn Minh Vương và Đỗ Thành Trung
(2014), hệ số an toàn vốn được dùng như là chỉ số để ngân hàng và nhà đầu tư nhận biết rủi ro của từng ngân hàng Thông qua hệ số này, người gửi tiền có thể biết được mức độ rủi ro của ngân hàng và cũng nhằm mục đích tăng tính ổn định cũng như hiệu quả của hệ thống NHTM
Aspal và Nazneen (2014) cho rằng, hệ số an toàn vốn là một trong những chỉ tiêu để đánh giá về sức khoẻ tài chính của ngân hàng và hữu ích trong việc ngăn chặn các ngân hàng khỏi bị phá sản Các ngân hàng kiểm soát được trạng thái của hệ số này ở mức càng cao thì càng dễ dàng linh hoạt hơn trong việc đối phó những rủi ro không mong muốn xảy ra Điều này đồng nghĩa với việc sự tín nhiệm của ngân hàng được gia tăng và từ đó có thể giữ được sự ổn định trong nền kinh tế
Theo Nguyễn Đăng Dờn (2012), hệ số an toàn vốn là tỷ lệ giữa vốn tự có và tổng tài sản có rủi ro quy đổi, hay còn gọi là hệ số Cooke Năng lực tài chính cũng như mức độ an toàn trong hoạt động tín dụng của các NHTM cũng được biểu thị rõ ràng thông qua chỉ tiêu này
Như vậy, có thể thấy được rằng, hệ số an toàn vốn là thước đo về vốn tự có với tổng tài sản có rủi ro quy đổi Ngoài ra, đây còn là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá rủi ro giữa các NHTM
2.1.2 Đo lường hệ số an toàn vốn
Hiện nay, NHNN Việt Nam đã khuyến khích tất cả ngân hàng áp dụng Basel
II trong cách tính hệ số an toàn vốn, được thể hiện trong các thông tư ban hành Mục tiêu đến năm 2025, tất cả NHTM đều sẽ áp dụng Basel II theo phương pháp tiêu chuẩn
Trên thực tế, đến thời điểm hiện tại đã có khoảng hơn 20 NHTM triển khai áp dụng thành công Basel III Tuy nhiên, tại Việt Nam, các quy định bắt buộc trong việc áp dụng chuẩn Basel III vẫn chưa chính thức ban hành Nguyên nhân bởi vì Basel III đòi hỏi nhiều yêu cầu cao hơn và khắt khe hơn, buộc các NHTM phải có sự cải tiến, nâng cao tỉ trọng và chất lượng vốn Chính vì thế, trong bài viết này, tác giả sẽ dựa vào Basel II đo lường hệ số an toàn vốn để phù hợp với thực trạng ứng dụng Hiệp ước Basel tại Việt Nam
Hệ số an toàn vốn được tính theo tỷ lệ phần trăm của tổng vốn cấp I và cấp II trên tổng tài sản đã điều chỉnh rủi ro của ngân hàng bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường
Tổng tài sản đã điều chỉnh rủi ro
CAR = Vốn cấp I + Vốn cấp II
∑(Tài sản * hệ số rủi ro)+Rủi ro thị trường*12,5+Rủi ro hoạt động*12,5
Hệ số an toàn vốn là thước đo cơ bản để đánh giá sự lành mạnh về tài chính của ngân hàng Khi xét đến hệ số này sẽ cần quan tâm đến thành phần của vốn tự có, bao gồm vốn cấp I và vốn cấp II
Vốn cấp I, hay còn gọi là vốn cơ bản, sẽ gồm các loại nguồn lực tài chính sẵn có nguồn dự phòng như vốn điều lệ, quỹ dự trữ bổ sung vốn điều lệ, quỹ dự phòng tài chính, lợi nhuận chưa phân phối, cổ phiếu không hoàn lại và không tích luỹ, lợi nhuận giữ lại Đây cũng là nguồn vốn chất lượng và có tính thanh khoản cao nhất khi có khả năng bù đắp lỗ ngay lập tức vào lúc xảy ra tổn thất
Vốn cấp II, hay còn gọi là vốn bổ sung, sẽ bao gồm lợi nhuận giữ lại không công khai, giá trị tài sản đánh giá lại, dự phòng chung và dự phòng tổn thất tín dụng, công cụ lai giữa nợ và vốn, các khoản nợ thứ cấp Nguồn vốn này được dùng để bù đắp lỗ trong trường hợp cần thiết
Tài sản đã điều chỉnh rủi ro là tổng tài sản mà ngân hàng đang nắm giữ được tính toán dựa trên công thức và tỷ trọng khác nhau do cơ quan quản lý đề ra, tuy nhiên phần lớn đều dựa trên chuẩn của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) Hệ số rủi ro của tài sản sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau như tài sản đảm bảo, nhóm khách hàng và độ nhạy rủi ro trong mỗi loại, hệ số tín nhiệm của từng khách hàng Theo quy định Basel II, tuỳ thuộc vào mức độ rủi ro mà mỗi loại tài sản sẽ có hệ số rủi ro khác nhau từ 0% đến 150%
Ngoài ra, tổng tài sản có điều chỉnh rủi ro cũng có thể tính bằng 12,5 lần tổng vốn quy định cho dự phòng rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường
Rủi ro hoạt động đề cập đến những tổn thất tiềm ẩn mà tổ chức tài chính có thể gặp phải do những sự cố xảy ra trong quá trình hoạt động hằng ngày của mình Theo Ủy ban Basel, rủi ro hoạt động là tổn thất xảy ra do quy trình, hệ thống hay con người trong nội bộ ngân hàng không đầy đủ, vận hành chưa tốt hoặc đến từ các sự kiện bên ngoài
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG
2.2.1 Khái niệm về rủi ro tín dụng
Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàng (2000) định nghĩa rủi ro tín dụng là trường hợp người đi vay hoặc đối tác của ngân hàng không đủ khả năng thanh toán khoản nợ vay từ ngân hàng Nhiều nguyên nhân dẫn đến việc này có thể kể đến như là không thanh toán đúng hạn, không trả lại số tiền gốc và lãi hoặc vi phạm các điều khoản trong hợp đồng vay Ngoài ra, Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàng (2000) còn chỉ ra rủi ro tín dụng xuất phát từ sự không chắc chắn cuả người đi vay
Theo Boudriga và cộng sự (2009), trong tất cả các loại rủi ro của ngân hàng thì rủi ro tín dụng được cho là rủi ro quan trọng nhất và có ảnh hưởng nhiều nhất đến khả năng sinh lời của ngân hàng Anthony Saunders (2007) định nghĩa về rủi ro tín dụng là khoản lỗ tiềm năng khi ngân hàng cấp tín dụng cho một khách hàng, nghĩa là luồng thu nhập dự tính mang lại từ khoản vay của ngân hàng không thể được thực hiện cả về số lượng và thời hạn
Nói một cách dễ hiểu thì rủi ro tín dụng là rủi ro xảy ra khi người đi vay hoặc một đối tác kinh doanh không thực hiện các cam kết hợp đồng của họ trước ngày đáo hạn hoặc muộn hơn Cụ thể là khách hàng sau khi vay vốn đã vi phạm các điều khoản thỏa thuận ban đầu, đến hạn các khoản gốc và lãi vay nhưng kéo dài việc trả nợ hoặc thậm chí không trả, trở thành những khoản nợ xấu gây ra thiệt hại về tài chính, thậm chí đối với các khách hàng lớn có thể sẽ gây tổn thất nặng nề cho kết quả hoạt động của ngân hàng
Trong quá trình hoạt động, các ngân hàng đều cố gắng dùng các biện pháp để đưa tỷ lệ nợ xấu về mức thấp nhất có thể và đảm bảo trong mức cho phép theo quy định từng thời kỳ
2.2.2 Đo lường rủi ro tín dụng
Có nhiều chỉ tiêu khác nhau phản ánh rủi ro tín dụng của một ngân hàng nhưng chỉ tiêu đặc trung được sử dụng để đo lường là tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ - NPL
Nợ xấu được hiểu là một món nợ khó thu hồi, là chỉ số cho thấy các khoản vay và hoặc lãi vay kém hiệu quả, quá hạn bị trả chậm hoặc khách hàng không có khả năng trả nợ Nói theo cách khác, bất kỳ khoản vay nào không được thu hồi đúng hạn đều được gọi là nợ xấu Chỉ tiêu này phản ánh rủi ro dòng tiền cơ bản từ các khoản vay có thể không được hoàn trả đầy đủ và có liên quan đến chất lượng tài sản của ngân hàng
Nợ xấu là một trong những biểu hiện cụ thể của rủi ro tín dụng, là thước đo được sử dụng phổ biến nhất để đo lường rủi ro Mức nợ xấu lớn sẽ gây tổn hại đến khả năng thanh toán và sinh lời.Những đặc thù cùng với sự lựa chọn chính sách khác nhau trong các ngân hàng sẽ có tác động đến sự xuất hiện và diễn biến của nợ xấu Đây là chỉ tiêu quan trọng để đánh giá chất lượng dư nợ và mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng Tỷ lệ cao có nghĩa là ngân hàng chịu rủi ro thua lỗ lớn hơn nếu không thu hồi được nợ, tỷ lệ thấp có nghĩa là dư nợ cho vay có rủi ro thấp Để bù đắp rủi ro, ngân hàng đánh giá tổn thất dự kiến từ khoản nợ xấu và trích lập dự phòng tương ứng Reinhart và Rogoff (2011) cho rằng khi chỉ số NPL đáng báo động sẽ đánh dấu sự khởi đầu của suy thoái tài chính
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI
2.3.1 Khái niệm khả năng sinh lời
Khả năng sinh lời là một chỉ tiêu tài chính quan trọng, được quan tâm bởi tất cả các chủ thể có liên quan đến doanh nghiệp nói chung và NHTM, hay thậm chí là các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực kế toán, tài chính Cụ thể hơn, khả năng sinh lời là thước đo hiệu quả bằng tiền, đánh giá khả năng tạo ra lợi nhuận của ngân hàng Khái niệm khả năng sinh lời áp dụng trong các hoạt động kinh tế sử dụng các phương tiện vật chất, con người và tài chính, thể hiện bằng kết quả trên phương tiện, theo Chien-Chiang Lee và cộng sự (2013)
Hifza Malik (2011) cho rằng, khả năng sinh lời chiếm phần trăm quan tọng nhất trong mục tiêu của quản lý và tạo ra lợi nhuận của doanh nghiệp Nếu như không có lợi nhuận thì doanh nghiệp đó không thể tồn tại và phát triển Ngược lại, nếu doanh nghiệp có lợi nhuận cao sẽ có thể mang lại một khoản lợi tức lớn đến từ khoản đầu tư của họ Chính vì vậy, mục tiêu của một tổ chức kinh tế là đảm bảo thu được lợi nhuận nhằm duy trì sự bền vững của doanh nghiệp
Từ những nghiên cứu trước, nghiên cứu khả năng sinh lời của các NHTM dựa trên lý thuyết cấu trúc hiệu quả (EFS), được phát triển bởi Demsetz (1973), bao gồm hai giả thuyết là giả thuyết hiệu quả X và hiệu quả quy mô Giả thuyết này cho rằng dưới áp lực của cạnh tranh hệ thống, các ngân hàng buộc phải trở nên lớn mạnh, đồng thời có khả năng quản lý hoạt động hiệu quả thì mới chiếm được ưu thế hơn so với những ngân hàng khác, từ đó dẫn đến việc giành được tỷ lệ thị phần lớn hơn và mức lợi nhuận cũng cao hơn, theo Homma (2014) Vì vậy, khả năng sinh lời của ngân hàng sẽ tăng cao hơn Nói cách khác, Demsetz (1973) cho rằng cạnh tranh tác động đáng kể đến khả năng sinh lời của ngân hàng phát sinh từ mức độ hiệu quả cao hơn của các ngân hàng có tỷ lệ thị phần lớn hơn
Tóm lại, khả năng sinh lời là một công cụ tài chính giúp xác định được khả năng tạo ra lợi nhuận của doanh nghiệp Nói cách khác, loại chỉ số này cung cấp thông tin về mức độ hiệu quả khi các doanh nghiệp sử dụng nguồn lực của họ để sinh lời Khi nhìn vào chỉ số này sẽ có thể đánh giá được hiệu quả tài chính và sức khoẻ của doanh nghiệp
2.3.2 Đo lường khả năng sinh lời
Có nhiều phương pháp khác nhau để đo lường khả năng sinh lời Nhưng thông thường, hai chỉ tiêu phổ biến nhất được sử dụng trong lĩnh vực ngân hàng là tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu – ROE, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản – ROA, theo quan điểm của Hassan và Bashir (2003)
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu là tỷ số đo lường khả năng sinh lời trên mỗi đồng vốn chủ sở hữu của ngân hàng, nó thể hiện thu nhập mà các cổ đông nhận được từ việc đầu tư vào ngân hàng Chỉ tiêu này thường được sử dụng đại diện cho khả năng sinh lời của ngân hàng trong nhiều nghiên cứu trước đây trên thế giới như: Ali (2015) trong nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM tại Jordania, hay nghiên cứu của Gizaw và cộng sự (2015) khi nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM tại Ethiopia
Công thức tính ROE như sau:
ROE = Lợi nhuận sau thuế
Vốn chủ sở hữu bình quân x100% Ý nghĩa: một đồng vốn chủ sở hữu tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận Tỷ số này cho thấy hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng và mức doanh lợi tương đối mà các cổ đông được hưởng khi đầu tư vào doanh nghiệp, theo Lưu Thị Hương
Theo quan điểm của Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa (2007), tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản là một chỉ số tài chính dùng để đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng tài sản của doanh nghiệp Chỉ số này được tính bằng cách lấy lợi nhuận ròng (hoặc lợi nhuận sau thuế) của doanh nghiệp trong kỳ báo cáo (có thể là một tháng, một quý, nửa năm, hoặc một năm) chia cho tổng giá trị tài sản của doanh nghiệp trong cùng kỳ Số liệu về lợi nhuận ròng hoặc lợi nhuận sau thuế được lấy từ báo cáo kết quả kinh doanh, còn giá trị tài sản được lấy từ bảng cân đối kế toán Nhưng có một số trường hợp chỉ số ROA cao không hẳn từ việc doanh nghiệp khai thác hiệu quả sử dụng tài sản mà có thể do việc đầu tư thiếu hụt vào tài sản làm cho giá trị tài sản giảm xuống gây ra những ảnh hưởng đến hoạt động lâu dài sau này của NHTM
Công thức tính ROA như sau:
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản bình quân x100%
Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa (2007) cũng cho rằng, nếu chỉ số này > 0, thì đồng nghĩa với việc doanh nghiệp làm ăn có lãi Chỉ số càng cao cho thấy doanh nghiệp làm ăn càng hiệu quả Còn nếu chỉ số này < 0, có nghĩa là doanh nghiệp làm ăn thua lỗ Mức lãi hay lỗ được đo bằng phần trăm của giá trị tổng tài sản của doanh nghiệp Chỉ số cho biết hiệu quả quản lý và sử dụng tài sản để tạo ra thu nhập của doanh nghiệp Do đó, người phân tích tài chính doanh nghiệp sử dụng chỉ số này trong so sánh doanh nghiệp với toàn ngành hoặc với doanh nghiệp khác cùng ngành và so sánh cùng một thời kỳ
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TÁC ĐỘNG CỦA HỆ SỐ AN TOÀN VỐN ĐẾM KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NHTMCP
Hệ số an toàn vốn đóng vai trò chủ chốt trong việc đảm bảo tính ổn định và an toàn của ngân hàng Chỉ số này ở mức cao sẽ biểu thị được sức khoẻ tài chính của ngân hàng, nhờ đó giúp tăng cường niềm tin từ nhà đầu tư và thị trường và có thể thu hút được nguồn vốn với chi phí thấp hơn Điều này giúp tăng doanh thu và lợi nhuận từ các hoạt động kinh doanh cốt lõi Beck và Levines (2004) cho rằng hệ số an toàn vốn đặc biệt ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng và lợi nhuận của những quốc gia có nền kinh tế phụ thuộc nhiều vào vốn tín dụng ngân hàng Khi một ngân hàng có chỉ số CAR cao thì sẽ tạo điều kiện cho ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay của mình và từ đó thu về nhiều lợi nhuận
Từ những nghiên cứu trước, nghiên cứu tác động của hệ số an toàn vốn đến khả năng sinh lời của NHTM dựa trên lý thuyết cấu trúc – hành vi – hiệu quả (SCP)
Lý thuyết này được nghiên cứu bởi nhà kinh tế học người Mỹ Joe Bain (1968) Mô hình này dựa trên giả thuyết cấu trúc ảnh hưởng đến hành vi, hành vi ảnh hưởng đến kết quả, vì vậy nên cấu trúc ảnh hưởng đến kết quả Khi gia nhập vào thị trường, các ngân hàng được lợi từ việc áp lực cạnh tranh thấp, rào cản gia nhập ngành cao Khi đó các ngân hàng sẽ cạnh tranh về giá từ việc đưa ra mức lãi suất tiền gửi thấp hơn và lãi suất cho vay cao hơn Trong điều kiện thị trường này, những ngân hàng có năng lực cạnh tranh cao hơn sẽ có quyền kiểm soát độc đoán được thị trường, từ đó thu được một nguồn lợi nhuận khổng lồ từ mức độ tập trung cao của thị trường, mang lại hiệu quả cao hơn các ngân hàng có quy mô hoặc thị phần nhỏ Vì thế, các ngân hàng có mức độ tập trung vốn càng cao thì lợi nhuận càng lớn, thúc đẩy sự tăng trưởng Một số nghiên cứu cho kết quả đúng như lý thuyết nói trên như nghiên cứu của Nguyễn Bích Ngân và cộng sự (2021), Noss và Toffano (2016),
2.5 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NHTMCP
Trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, tín dụng là hoạt động chủ yếu, chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng tài sản của NHTM Đây là hoạt động có thể đem về thu nhập lớn cho các NHTM nhưng đồng thời cũng chứa đựng nhiều rủi ro, gây ra hậu quả nghiêm trọng cho các ngân hàng Quy mô và mức độ thiệt hại mà rủi ro tín dụng gây ra có thể để lại hậu quả nặng nề, thậm chí có thể dẫn đến nguy cơ phá sản của ngân hàng, cũng như cả hệ thống ngân hàng, theo Boahene (2012)
Rủi ro và lợi nhuận là hai yếu tố luôn song hành cùng nhau Do vậy, khi xem xét tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của ngân hàng, chúng ta cần xem xét sự tác động đến cả hai chiều: cùng chiều và ngược chiều nhau
Trường hợp thứ nhất, rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng Rủi ro tín dụng của ngân hàng càng cao sẽ càng làm cho khả năng sinh lời của ngân hàng giảm xuống và ngược lại Theo Achou và Tengah (2008), với những đối tượng khách hàng có mức độ rủi ro kinh doanh cao hoặc các dự án có độ rủi ro cao, khi ngân hàng cho vay sẽ có khả năng đối mặt với việc không thu hồi được vốn và lãi từ khách hàng Từ đó sẽ dẫn đến thất thoát về tài sản, làm giảm khả năng sinh lời của ngân hàng
Trường hợp thứ hai, rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời có mối quan hệ cùng chiều, nếu ngân hàng chấp nhận mức rủi ro cao thì lợi nhuận thu về sẽ cao, rủi ro thấp thì lợi nhuận cũng thấp Nguyên nhân bởi vì khi ngân hàng chấp nhận mức rủi ro cao thì đồng thời họ cũng dưa ra một mức lãi suất cho vay cao hơn cho những rủi ro đó
Dù hoạt động tín dụng chứa đựng nhiều rủi ro nhưng xét theo khía cạnh khác thì đây lại là hoạt động làm gia tăng nhiều lợi nhuận nhất cho ngân hàng Do vậy, thông thường, các ngân hàng sẽ chấp nhận một mức rủi ro nào đó vì mong muốn mức lợi nhuận cao tương ứng với rủi ro mà hoạt động tín dụng mang lại Lý thuyết chịu rủi ro về lợi nhuận được nghiên cứu bởi Hawley (1900) đã giải thích điều này rằng lợi nhuận chính là phần thưởng cho việc gánh chịu rủi ro Vậy có thể nói rằng trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, để thu được mức lợi nhuận như kỳ vọng, ngân hàng phải chấp nhận những rủi ro xảy ra Hawley (1900) cũng chỉ ra rằng mức độ rủi ro ở từng doanh nghiệp là khác nhau, phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, nhưng tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro và lợi nhuận
Như vậy có thể thấy rằng, có nhiều quan điểm khác nhau khi nói về tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của ngân hàng Trong khi có quan điểm cho rằng giữa rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời luôn có sự đánh đổi nghĩa là có mối quan hệ cùng chiều với nhau, tức rủi ro tín dụng cao thì đồng thời mang đến cho ngân hàng khoản lợi nhuận cao hơn; thì ngược lại cũng đã có nhiều quan điểm cho rằng mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời là ngược chiều nhau Điều quan trọng là cần có quy trình quản lý để giảm rủi ro và đạt được các mục tiêu Quản lý rủi ro một cách cẩn thận có thể giúp các ngân hàng cải thiện lợi nhuận khi họ chịu ít tổn thất hơn đối với các khoản đầu tư và cho vay, mang đến cơ hội cải thiện đáng kể khả năng sinh lời và đảm bảo lợi thế cạnh tranh.
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
2.6.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Nicolae Petria, Bogdan Caprarub, Iulian Ihnatov (2015) đã nghiên cứu và đánh giá những yếu tố quyết định lợi nhuận của các NHTM trong khối Liên minh châu Âu Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu của các ngân hàng thuộc 27 quốc gia thành viên từ năm 2004 đến năm 2011 Các biến được dùng trong nghiên cứu bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ tín dụng trên tiền gửi (LDR), tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA), tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ lạm phát (INF), GDP ( tốc độ tăng trưởng kinh tế) Để phân tích tác động của các yếu tố đến lợi nhuận của ngân hàng, tác giả sử dụng mô hình hồi quy đa biến Kết quả cho thấy, quy mô ngân hàng có tác động đến ROA nhưng lại không tác động đến ROE Mặt khác, rủi ro tín dụng, thanh khoản và tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng đến cả ROA và ROE
Almaqtari và cộng sự (2018) nghiên cứu các yếu tố quyết định khả năng sinh lời của các NHTM tại Ấn Độ Nghiên cứu sử dụng ba phương pháp ước lượng là OLS, FEM và REM để chỉ ra và phân tích những yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của 69 NHTM tại Ấn Độ trong giai đoạn năm 2007 – 2017 Biến phụ thuộc là ROA và ROE, biến độc lập được chia làm hai nhóm là các biến nội tại trong ngân hàng bao gồm quy mô ngân hàng, hệ số an toàn vốn, thanh khoản, và các biến vĩ mô bên ngoài như tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến ROA và ROE Đáng chú ý, các yếu tố vĩ mô như tỷ lệ lạm phát, tỷ giá đối hoái, có sự ảnh hưởng tích cực đáng kể đối với ROA
Isayas (2022) nghiên cứu các yếu tố quyết định lợi nhuận của các ngân hàng thương mại ở Ethiopia Dữ liệu của bài nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của 14 ngân hàng trong giai đoạn năm 2008 đến 2019 Phương pháp tác giả lựa chọn là phương pháp ước lượng Moment tổng quát (GMM), mô hình kinh tế lượng, với biến phụ thuộc là ROA và các biến độc lập bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE), thanh khoản (LQ), tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tỷ lệ đòn bẩy (LEV), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng quy mô, tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ an toàn vốn và GDP có tác động dương trong khi tỷ lệ lạm phát tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của các ngân hàng
Fanli và Yijun Zou (2014) đã nghiên cứu và đánh giá tác động của quản lý rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM bằng mô hình hồi quy đa biến Dữ liệu dùng trong bài nghiên cứu là dữ liệu của 47 NHTM lớn nhất ở châu Âu trong giai đoạn 2007 đến 2012 Để thực hiện việc đo lường tác động, tác giả đã sử dụng biến phụ thuộc là ROA và ROE để đại diện cho khả năng sinh lời, còn biến độc lập đại diện cho quản lý rủi ro tín dụng là tỷ lệ nợ xấu (NPLR) và hệ số an toàn vốn
(CAR) Kết quả nghiên cứu cho thấy, quản lý rủi ro tín dụng có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các NHTM Trong đó, tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng đáng kể đến ROA và ROE trong khi tỷ lệ an toàn vốn dường như không ảnh hưởng nhiều
Muhamad (2014) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng, dữ liệu sử dụng được chính nhóm tác giả thực hiện khảo sát 73 NHTM trong khoảng thời gian từ năm 2006 đến năm 2012 Trong bài nghiên cứu này, tác giả lựa chọn biến phụ thuộc là ROA và ROE để nghiên cứu mối quan hệ giữa chúng với các nhân tố quy mô ngân hàng (SIZE), tiền gửi (DEP), tỷ lệ thanh khoản (LIQ), lãi suất (IR) và cho kết quả tác động cùng chiều Trong khi đó, đối với tỷ lệ lạm phát (INF) và tốc độ tăng trưởng (GDP), nghiên cứu chỉ ra 2 nhân tố này tác động ngược chiều với ROA, ROE
2.6.2 Các nghiên cứu trong nước
Lê Đồng Duy Trung (2020) nghiên cứu các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại tại Việt Nam Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của 30 NHTM tại Việt Nam từ năm 2009 đến năm 2017 Phương pháp được sử dụng trong bài nghiên cứu này là phương pháp ước lượng Moment tổng quát (GMM), biến phụ thuộc là ROA và ROE Tác giả kiểm tra tác động của yếu tố quy mô tài sản (S), tỷ lệ an toàn vốn (CAR), thu nhập cận biên (NIM), tỷ lệ chi phí hoạt động (OEAR), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF) đối với ROA và ROE đưa ra kết luận rằng quy mô tài sản S tác động dương đến ROA nhưng hệ số ước lựog khá nhỏ trong khi tác động này lại không có ý nghĩa thống kê đối với ROE Tiếp theo, nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động dương đến ROA nhưng lại tác động âm lên ROE Điều này cho thấy được sự trái ngược nhau giữa hai mục tiêu về hiệu quả quản lý tài sản và hiệu quả sử dụng vốn Đặc biệt, chi phí hoạt động tác động âm mạnh nhất đến ROA và ROE, có nghĩa là khi ngân hàng quản lý chi phí tốt thì sẽ đạt được khả năng sinh lời càng cao Ngoài ra, yếu tố thu nhập cận biên, tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát có tác động dương lên cả
ROA và ROE Kết quả nghiên cứu đề xuất rằng cần có biện pháp kiểm soát chi phí một cách hiệu quả để khả năng sinh lời đạt được một cách tốt nhất Đặng Thị Minh Nguyệt, Phạm Thị Thu Trang, Nguyễn Bích Ngọc (2021) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại Nhà nước Việt Nam hiện nay Nghiên cứu sử dụng dữ liệu mẫu dữ liệu bảng cân bằng thu thập từ các báo cáo tài chính hằng năm của bốn NHTM có vốn Nhà nước chi phối lớn nhất tại Việt Nam hiện nay bao gồm: VietinBank, Vietcombank, BIDV và Agribank từ năm 2005 đến 2020 Tác giả lựa chọn phương pháp ước lượng là FEM và REM sau đó sử dụng kiểm định Hausman Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố như quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều trong khi tỷ lệ lạm phát không có tác động đến hiệu quả kinh doanh của NHTM Nhà nước
Nguyễn Thuỳ Dương, Tạ Thanh Huyền, Nguyễn Thị Diễm Hương (2018) nghiên cứu yếu tố quyết định đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam Dữ liệu được thu thập từ 13 NTHM trong giai đoạn từ năm 2006 đến năm 2015 Các biến phụ thuộc trong nghiên cứu bao gồm ROA, ROE, NIM thể hiện cho khả năng sinh lời Các biến độc lập được chia ra làm hai nhóm là nhóm các yếu tố vĩ mô gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế, chỉ số giá tiêu dùng và nhóm các yếu tố nội tại của ngân hàng bao gồm tỷ lệ sở hữu nhà nước, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản, tỷ lệ nợ rủi ro trên tổng dư nợ cho vay, tỷ lệ sở hữu nước ngoài, tỷ lệ dự phòng rủi ro, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ khoản vay lỗ trên doanh thu lãi thuần, tỷ lệ tài sản lưu động trên tiền gửi và nguồn vốn ngắn hạn, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ tài sản lưu động trên tổng tiền gửi và đi vay, tỷ lệ chi phí trên thu nhập Để phân tích sự tác động của các yếu tố này đến ROA, ROE và NIM, tác giả lựa chọn mô hình hồi quy đa biến Kết quả cho thấy tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều đối với khả năng sinh lời trong khi tỷ lệ dự phòng rủi ro và tốc độ tăng trưởng kinh tế không có ý nghĩa thống kê
Nguyễn Chí Đức và Triệu Thị Thanh Huyền (2023) thực hiện nghiên cứu tác động của hệ số an toàn vốn lên thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam Dữ liệu được thu thâp từ Tổng cục Thống kê và báo cáo tài chính đã được kiểm toán của
17 NHTM trong giai đoạn 2010 – 2021 Trong bài viết này, biến phụ thuộc được tác giả chọn là thu nhập cận biên (NIM) để đại diện cho khả năng sinh lời, cùng các biến độc lập là hệ số an toàn vốn (CAR), quy mô hoạt động (SIZE), rủi ro thanh khoản (LIQ), và các biến vĩ mô như tỷ lệ lạm phát (INF), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) Tác giả sử dụng mô hình Pooled, FEM, REM để phân tích, thực hiện các kiểm định và lựa chọn mô hình phù hợp là REM Mô hình không bị đa cộng tuyến nhưng lại có khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tương quan chuỗi Để khắc phục hiện tượng này, tác giả sử dụng ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) với mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tương quan chuỗi Kết quả cho thấy tỷ lệ an toàn vốn (CAR) và quy mô hoạt động (SIZE) có tác động cùng chiều đến thu nhập cận biên trong khi rủi ro thanh khoản (LIQ) lại tác động ngược chiều và không có ý nghĩa thống kê đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Lưu Phước Vẹn (2023) nghiên cứu tác động của quản lí rủi ro rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất của 27 NHTM Việt Nam từ năm 2016 đến năm 2021 Nghiên cứu đo lường khả năng sinh lời bằng chỉ tiêu ROA và các biến độc lập là tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tỷ lệ nợ xấu (NPLR), tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), Tác giả thực hiện phương pháp hồi quy đối với dữ liệu bảng thông qua 3 phương pháp OLS, FEM và REM, sau đó tiến hành dùng kiểm định F và kiểm định Hausman để chọn ra mô hình FEM, cuối cùng là sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục các hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng tỷ lệ an toàn vốn (CAR) không có ý nghĩa thống kê đến ROA Trái lại, tỷ lệ nợ xấu (NPLR) lại có tác động tiêu cực đến ROA, đồng nghĩa với việc nếu NPLR tăng thì ROA sẽ giảm và ngược lại
2.6.3 Thảo luận các nghiên cứu trước và khoảng trống của đề tài
Các nghiên cứu trước đây khi điều tra mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng khả năng sinh lời của NHTM thường tập trung đánh giá tác động cộng gộp yếu tố ảnh hưởng, có rất ít nghiên cứu đào sâu về tác động của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng Do đó, cần có thêm các nghiên cứu thực nghiệm để xác định được tác động riêng biệt cũng như những đặc điểm riêng của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của NHTM, đặc biệt trong những năm gần đây khi tăng hệ số CAR và kiểm soát rủi ro tín dụng là hai vấn đề đang được quan tâm nhiều trong các hệ thống ngân hàng Việc nghiên cứu để lấp đầy những khoảng trống này sẽ giúp cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về tác động của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của NH tại Việt Nam, từ đó góp phần đưa ra các khuyến nghị chính sách phù hợp để có thể gia tăng lợi nhuận
Bảng 2.1 Tổng hợp nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến các biến
Các yếu tố ảnh hưởng Cùng chiều (+) Ngược chiều Không tác động
Isayas (2022) Nguyễn Chí Đức và Triệu Thị Thanh
Huyền (2023) Đặng Thị Minh Nguyệt, Phạm Thị Thu Trang, Nguyễn Bích Ngọc (2021)
Hệ số an toàn vốn
Isayas (2022) Nguyễn Chí Đức và Triệu Thị Thanh
Fanli và Yijun Zou (2014) Lưu Phước Vẹn (2023)
Tỷ lệ nợ xấu Fanli và Yijun Zou (2014) Đặng Thị Minh Nguyệt, Phạm Thị Thu Trang, Nguyễn Bích Ngọc (2021) Nguyễn Thuỳ Dương, Tạ Thanh Huyền, Nguyễn Thị Diễm Hương (2018) Lưu Phước Vẹn (2023)
Tỷ lệ tiền gửi Muhamad (2014)
Nicolae Petria, Bogdan Caprarub, Iulian
Nguyễn Chí Đức và Triệu Thị Thanh Huyền (2023)
Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập
Nguyễn Thuỳ Dương, Tạ Thanh Huyền, Nguyễn Thị Diễm Hương (2018)
Nicolae Petria, Bogdan Caprarub, Iulian
Nguyễn Thuỳ Dương, Tạ Thanh Huyền, Nguyễn Thị Diễm Hương (2018) Nguyễn Chí Đức và Triệu Thị Thanh Huyền (2023)
Nicolae Petria, Bogdan Caprarub, Iulian
Isayas (2022) Nguyễn Chí Đức và Triệu Thị Thanh Huyền
(2023) Đặng Thị Minh Nguyệt, Phạm Thị Thu Trang, Nguyễn Bích Ngọc
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Trong chương 2, tác giả đã trình bày một cách tổng quan cơ sở lý thuyết về hệ số an toàn vốn, rủi ro tín dụng, khả năng sinh lời của các NHTM và tác động của hệ số an toàn vốn, rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời Bên cạnh đó, tác giả cũng lược khảo một số nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước, nêu rõ các biến độc lập và biến phụ thuộc để có thể được chiều hướng tác động đến khả năng sinh lời, từ đó làm tiền đề cho bài nghiên cứu này Tiếp theo các giả thuyết và mô hình nghiên cứu sẽ được tiến hành ở chương 3.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Để thực hiện khóa luận, tác giả xây dựng quy trình nghiên cứu như sau:
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Bước 1: Tác giả xác định mục tiêu nghiên cứu của khóa luận là “Yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần: Kiểm chứng với hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng tại Việt Nam”
Bước 2: Tác giả thực hiện tổng quan các lý thuyết liên quan và lược khảo các nghiên cứu trước ở trong và ngoài nước về hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của NHTM
Bước 3: Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu đã được tổng hợp, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu đồng thời phát triển các giả thuyết nghiên cứu các biến
Bước 8: Thảo luận, kết luận, đề xuất khuyến nghị Bước 7: Kiểm định và khắc phục những khuyết tật của mô hình
Bước 6: Chọn ra mô hình phù hợp nhất
Bước 5: Ước lượng mô hình bằng các phương pháp hồi quy Pooled OLS, FEM,
Bước 4: Thu thập dữ liệu thứ cấp và xử lý dữ liệu nghiên cứu
Bước 3: Xây dựng mô hình và phương pháp nghiên cứu
Bước 2: Lược khảo các khái niệm,cơ sở lý thuyết, tổng quan các nghiên cứu có liên quan Bước 1: Xác định mục tiêu khóa luận
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Bước 4: Xác định mẫu nghiên cứu phù hợp mục tiêu nghiên cứu cũng như đối tượng và phạm vi nghiên cứu, từ đó thu thập và xử lý dữ liệu theo mô hình nghiên cứu tại bước 3
Bước 5: Xác định phương pháp nghiên cứu với những kỹ thuật phân tích và ước lượng cụ thể: thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo OLS, FEM và REM
Bước 6: Sau khi thực hiện ước lượng với 3 phương pháp Pooled OLS, FEM, REM, tác giả tiến hành một số kiểm định bao gồm F-Test, Breusch –Pagan, và Hausman để chọn ra mô hình phù hợp nhất
Bước 7: Tiến hành kiểm định các khuyết tật mô hình, bao gồm hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi Nếu có một trong các khuyết tật này thì sẽ khắc phục bằng phương GMM
Bước 8: Căn cứ kết quả hồi quy, tác giả tiến hành thảo luận, tổng kết kết quả nghiên cứu, đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến khả năng sinh lời và đề xuất các khuyến nghị từ kết quả nghiên cứu.
PHÁT TRIỂN GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHiên cứu
3.2.1 Phát triển giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu
Dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả của những nghiên cứu thực nghiệm được tổng hợp ở chương 2, tác giả đã lựa chọn các biến trong nghiên cứu như sau:
3.2.1.1 Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) Đa phần những nghiên cứu trước khi đánh giá khả năng sinh lời của doanh nghiệp đều sử dụng hai chỉ tiêu là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) Tuy nhiên, trong bài viết này, tác giả lựa chọn tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) đại diện cho khả năng sinh lời của ngân hàng Demirgỹỗ-Kunt và Huizinga (1999) giải thớch rằng chửi tiờu ROA phản ỏnh tốt hơn hiệu quả hoạt động tổng thể của ngân hàng bởi vì không bị ảnh hưởng đến cơ cấu vốn Athanasoglou, Brissimis và Delis (2008) cũng cho rằng ROA là thước đo khả năng sinh lời tốt hơn ROE vì ROA không bị tác động bởi mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính
3.2.1.2 Hệ số an toàn vốn (CAR)
Hệ số an toàn vốn là chỉ số dùng để xác định năng lực của ngân hàng trong việc đáp ứng những khoản nợ phải trả có thời hạn và các rủi ro khác như rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, rủi ro hoạt động, , theo Nguyễn Chí Đức và Triệu Thị Thanh Huyền (2023) Hệ số CAR được tính bằng tỷ lệ phần trăm của vốn tự có trên tổng tài sản đã điều chỉnh rủi ro Ngân hàng phải thường xuyên duy trì CAR theo quy định của NHNN để đảm bảo mức độ an toàn trong hoạt động ngân hàng Những ngân hàng có khả năng tài chính mạnh mẽ hơn thường có xu hướng thu được lợi nhuận cao hơn Nghiên cứu của Abreu và Mendes (2001) giải thích điều này rằng các ngân hàng có chỉ số CAR cao đồng nghĩa với việc có vốn mạnh, khả năng ứng phó với những cú sốc tài chính cũng tốt hơn nên hiệu quả kinh doanh đạt được cải thiện hơn, nhờ đó mà khả năng sinh lời cũng tăng Dựa trên cơ sở nghiên cứu trước, tác giả đề xuất giả thuyết như sau:
Giả thuyết H1: Hệ số an toàn vốn tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng
3.2.1.3 Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Ricardas Mileris (2012) đã sử dụng tỷ lệ nợ xấu đại diện cho rủi ro tín dụng Fofack(2005) cho rằng, "Non-performing loan (NPL)", "Bad debt" hoặc "Doubtful debt" là những thuật ngữ chính được sử dụng để mô tả các khoản nợ khó đòi Thuật ngữ "nợ khó đòi" dùng để chỉ các khoản cho vay không sinh lời trong thời gian dài hoặc các khoản nợ đã quá hạn trên 90 ngày và không được hoàn trả đầy đủ Reinhart và Rogoff (2011) đã lập luận rằng khi chỉ số NPL đáng báo động sẽ đánh dấu sự khởi đầu của suy thoái tài chính Chỉ số này được đo lường bằng cách lấy tổng nợ xấu chia tổng dư nợ
Nhiều nghiên cứu trước đã chứng minh được rằng tỷ lệ nợ xấu có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng TMCP Theo quan điểm của Pasiouras và Kosmidou (2008), trong một vài trường hợp, ngân hàng sẽ đạt được lợi nhuận nhiều hơn nếu chấp nhận rủi ro cao nên dẫn đến việc NPL tăng Đồng quan điểm, nghiên cứu của Sufian và Habibullah (2009) cũng chứng minh được tỷ lệ nợ xấu tương quan dương với khả năng sinh lời
Ngược lại, có quan điểm cho rằng, tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của NHTM Warue (2013) cho rằng tỷ lệ nợ xấu cao trong lĩnh vực ngân hàng có tác động bất lợi đến đầu tư tư nhân, khiến các ngân hàng khó trả nợ khi đến hạn hơn và hạn chế phạm vi cấp tín dụng của ngân hàng đối với người vay Bên cạnh đó, nghiên cứu của Masood và Ashraf (2012) cũng chỉ ra rằng nợ xấu gây áp lực rất lớn đối với các ngân hàng bởi vì chúng ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng Phạm Hữu Hồng Thái (2014) đánh giá tác động của nợ xấu đến khả năng sinh lời của 34 NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn năm 2005 đến năm 2012 Kết quả cho thấy tỷ lệ nợ xấu có mối tương quan nghịch đáng kể đến khả năng sinh lời của NHTMCP Điều này được giải thích bởi vì sự tăng chi phí dự phòng, chi phí quản lý và thu hồi nợ Từ những lập luận trên, tác giả đề xuất giả thuyết như sau:
Giả thuyết H2: Tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng
3.2.1.4 Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô ngân hàng (SIZE) là một chỉ tiêu được nhiều nhà nghiên cứu đưa vào mô hình để khảo sát tác động đối với khả năng sinh lời, được đo lường bằng Logarit tự nhiên của tổng tài sản Hirindu Kawshala (2017) nhận định rằng quy mô ngân hàng là một yếu tố không thể thiếu trong việc quyết dịnh khả năng sinh lời của ngân hàng Trên thực tế, những ngân hàng có quy mô lớn hơn sẽ đạt được một số ưu thế so với các ngân hàng quy mô nhỏ trong việc tiếp cận khách hàng Khi quy mô ngân hàng tăng đến mức nhất định sẽ kéo theo lợi nhuận của ngân hàng tăng dẫn đến lợi thế cạnh tranh cũng tăng, theo Nguyễn Văn Tiến (2015) Do đó, các nghiên cứu trước đây đã tìm ra mối tương quan tích cực giữa quy mô ngân hàng và khả năng sinh lời như Sehrish Gul và cộng sự (2011), Isayas (2022),
Tuy nhiên, có những nghiên cứu chứng minh rằng quy mô ngân hàng có sự tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời Pasiouras và Kosmidou (2007) cho rằng, nếu quy mô ngân hàng được mở rộng lớn ngoài tầm kiểm soát thì sẽ gây ra nhiều khó khăn trong việc quản lý, ngân hàng sẽ không kiểm soát chặt chẽ được các chi phí phát sinh như chi phí hành chính, chi phí nhân sự, từ đó dễ dẫn đến sự sai lầm trong hoạch định của các nhà quản trị gây ảnh hưởng xấu đến lợi nhuận của ngân hàng Ngoài ra,
Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh (2022) cũng tìm thấy những bằng chứng thực nghiệm cho thấy việc tăng quy mô hơn mức cần thiết sẽ chỉ khiến cho ngân hàng tiêu tốn nhiều kinh phí hơn nhưng kết quả thu được không như dự định Dựa trên cơ sở các nghiên cứu trước, tác giả đề ra giả thuyết sau:
Giả thuyết H3: Quy mô ngân hàng có tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng
3.2.1.5 Tỷ lệ tiền gửi (DEP)
Nghiên cứu của Sehrish Gul và cộng sự (2011) cho rằng tiền gửi là một tỷ lệ được tính bằng cách lấy tổng tiền gửi chia cho tổng tài sản của ngân hàng Ngân hàng có lượng tiền gửi càng cao thì chứng minh rằng ngân hàng đó không những có chiến lược thu hút khách hàng tốt mà uy tín cũng được khẳng định, dẫn đến việc ngân hàng có nhiều cơ hội hơn trong tín dụng Tiền gửi được xem như là nguồn tài trợ chính của ngân hàng Chính vì vậy nên tiền gửi được đánh giá là có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng Ngoài ra, trong nghiên cứu của Ayalew (2021) cũng tìm thấy kết luận rằng NHTM có khả năng huy động tiền gửi càng lớn thì càng có cơ hội hạ thấp chi phí vốn bình quân và từ đó dẫn đến việc gia tăng khả năng sinh lời
Tuy nhiên, Đoàn Việt Hùng (2016) cho rằng tiền gửi có mối tương quan nghịch với khả năng sinh lời của ngân hàng Điều này có thể ngụ ý đến cơ hội chưa được khai thác của tăng trưởng khối lượng tiền gửi trong lĩnh vực ngân hàng Những nghiên cứu khác đồng quan điểm có thể kể đến như nghiên cứu của Azar (2016), Deli Yuan và cộng sự (2022), Qua các dẫn chứng trên, tác giả kỳ vọng rằng tiền gửi ngân hàng có ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng sinh lời của NHTM
Giả thuyết H4: Tỷ lệ tiền gửi có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng
3.2.1.6 Tỷ lệ thanh khoản (LIQ)
Nghiên cứu của Diamond and Rajan (2012) đã đưa ra bằng chứng thực nghiệm cho thấy lợi nhuận ngân hàng được cải thiện đối với các ngân hàng nắm giữ một số tài sản thanh khoản, tuy nhiên tồn tại một mức độ nắm giữ các tài sản thanh khoản cao làm giảm hiệu quả lợi nhuận của các ngân hàng Các NHTM thường chỉ gia tăng sự nắm giữ tài sản thanh khoản trong trường hợp điều kiện kinh tế có chiều hướng xấu đi Mặc dù vậy, các NHTM vẫn đặt mục tiêu tối đa hoá lợi nhuận lên hàng đầu
Theo Athanasoglou và cộng sự (2006), khi thanh khoản tăng, ngân hàng đang cho vay quá nhiều, cao hơn nguồn tiền gửi huy động đầu vào, vì vậy khi có rủi ro phát sinh, ngân hàng không có đủ năng lực để đối mặt với với các rủi ro dẫn đến ảnh hưởng xấu đến khả năng sinh lời Đồng quan điểm, Mohamed Khaled Al-Jafari và Mohammad Alchami (2014), Usman Dawood (2014), Lê Đồng Duy Trung (2020) cũng cho thấy tính thanh khoản có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng
Nghiên cứu sử dụng tài sản thanh khoản trên tổng tài sản để xác định tỷ lệ thanh khoản Giả thuyết được đề ra như sau:
Giả thuyết H5: Tỷ lệ thanh khoản có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng
3.2.1.7 Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập (CIR)
Theo Nguyễn Thị Thu Hiền (2017), chi phí hoạt động là toàn bộ các khoản chi phí được dùng vào việc phục vụ các hoạt động kinh doanh của ngân hàng, được đo lường bằng cách lấy chi phí hoạt động chia thu nhập hoạt động Tỷ lệ này càng lớn thể hiện rằng ngân hàng mất nhiều phí trong việc tạo ra doanh thu Đây cũng là một trong những yếu tố quan trọng đánh giá được khả năng vận hành và quản lý của ngân hàng có tốt hay không Bởi nếu ngân hàng có cách quản lý hiệu quả sẽ giảm thiểu được những chi phí hoạt động dẫn đến việc lợi nhuận tăng Nhưng nếu doanh thu của ngân hàng không ổn định và chi phí tiếp tục tăng thì đồng nghĩa với việc lợi nhuận của ngân hàng giảm dần, hoặc có thể hiểu rằng nếu ngân hàng quản lý kém hiệu quả thì khả năng sinh lời của ngân hàng đó sẽ bị hạ thấp, theo Syafri (2012) Chính vì vậy, đa phần các tác giả đều mong chờ mức chi phí hoạt động thấp để tăng khả năng sinh lời của ngân hàng Điều đó được kiểm chứng qua một số nghiên cứu của Lê Đồng Duy Trung (2020), Hess và Francis (2004), Từ lập luận trên, tác giả đề xuất giả thuyết sau:
Giả thuyết H6: Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng
3.2.1.8 Tỷ lệ lạm phát (INF)
Tỷ lệ lạm phát hàng năm được sử dụng để đánh giá tình trạng của nền kinh tế ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng như thế nào Khả năng sinh lời của ngân hàng có thể bị ảnh hưởng bởi lạm phát vì nó có cơ cấu trong quyết định của lãi suất
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Đề tài tiến hành nghiên cứu tại 27 ngân hàng thương mại tại Việt Nam, số liệu được thu thập trong giai đoạn 2012 - 2022 từ nhiều nguồn khác nhau như báo cáo tài chính hợp nhất và báo cáo tài chính riêng của các NHTMCP được kiểm toán và công bố hằng năm Tính đến ngày 31 tháng 12 năm 2021, Việt Nam có 31 NHTMCP trong nước Tuy nhiên, bởi vì lý do minh bạch và công bố thông tin, việc thu thập dữ liệu của các ngân hàng còn lại gặp một vài hạn chế Vì vậy, trong bài nghiên cứu này, tác giả lấy mẫu từ 27 NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2022 với số quan sát là 297 Những chỉ số kịnh tế vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế được thu thập từ báo cáo của Tổng cục Thống kê Việt Nam, World Bank và IMF.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ
Kết quả thống kê mô tả các biến cho thấy có tất cả 297 quan sát trong giải đoạn
2012 đến 2022, được trình bày như sau:
Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Stata 17
Thông qua bảng 4.1, tác giả thấy rằng có tất cả 297 quan sát của 27 NHTMCP Việt Nam Chỉ số đại diện cho khả năng sinh lời của NHTM là ROA có giả trị trung bình là 0,0083 cùng với độ lệch chuẩn là 0,0065 Trong tổng số 27 NHTMCP, ngân hàng có giá trị ROA nhỏ nhất là NVB với 0,0000 vào năm 2021 Ngược lại, TCB là ngân hàng có ROA lớn nhất với giá trị là 0,0324 trong cùng thời điểm
Tỷ lệ an toàn vốn có giá trị trung bình là 0,1307 và độ lệch chuẩn là 0,0360 Thấp nhất là của ngân hàng LPB năm 2019 với 0,0835 và cao nhất là của ngân hàng KLB năm 2012 với 0,3342 Sự chênh lệch nhiều giữa tỷ lệ an toàn vốn ở mức thấp nhất và cao nhất cho thấy rằng có khác biệt và đa dạng trong việc quản lý rủi ro của các ngân hàng
Trong giai đoạn 2012 – 2022, tỷ lệ nợ xấu (NPL), đại diện cho rủi ro tín dụng có giá trị nhỏ nhất là 0,0047 thuộc về ngân hàng BAB năm 2018, và giá trị cao nhất là 0,0883 của ngân hàng NAB năm 2018 Tỷ lệ nợ xấu của một số ngân hàng cao hơn mức trung bình NHTMCP nhưng giá trị trung bình là 0,0220, vẫn nằm trong mức kiểm soát là dưới 3%
Quy mô của ngân hàng (SIZE) trong mẫu nghiên cứu có sự biến động lớn, với kích thước trung bình đạt mức 18,6996 và độ lệch chuẩn là 1,1519 Ngân hàng BID ở năm 2012 với giá trị SIZE là 21,4750 là ngân hàng có quy mô lớn nhất Trong khi đó, với giá trị SIZE là 16,4020, BaoVietBank là ngân hàng có quy mô nhỏ nhất trong số các ngân hàng tại năm 2012
Tỷ lệ thanh khoản (LIQ) có giá trị trung bình đạt mức 0,1777, với độ lệch chuẩn là 0,0789 Sự biến động này cho thấy rằng có khác biệt đáng kể về khả năng thanh khoản của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu Tỷ lệ thanh khoản thấp nhất là 0,3020 thuộc về ngân hàng VAB năm 2014 và cao nhất là 0,5211 của ngân hàng SSB năm 2012
Hiệu quả hoạt động của các ngân hàng được đánh giá qua tỷ lệ chi phí trên tổng thu nhập (CIR), với giá trị trung bình là 0,5119 và độ biến động cao (độ lệch chuẩn là 0,1437) Giá trị nhỏ nhất thuộc về ngân hàng KLB năm 2012 với mức 0,0512 và giá trị lớn nhất khoảng 0,9268 của ngân hàng NVB năm 2013 Mức chênh lệch nhiều giữa chi phí hoạt động cho thấy sự khác nhau về cấu trúc chi phí và chiến lược kinh doanh của các ngân hàng
Tỷ lệ tiền gửi trong thời kỳ nghiên cứu đạt mức trung bình 0,6645, với sự biến động đáng kể (độ lệch chuẩn là 0,1048) Sự biến động này có thể phản ánh khác biệt về khả năng huy động tiền gửi của ngân hàng Tỷ tiền gửi thấp nhất là 0,4141 của ngân hàng EIB năm 2012 và cao nhất là 0,8935 của ngân hàng STB năm 2015
Tăng trưởng kinh tế (GDP): Tăng trưởng kinh tế trong thời kỳ nghiên cứu đạt mức trung bình là 0,0578, với sự biến động là 0,1590, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là 0,0802 năm 2022 và 0,0258 năm 2021
Tỷ lệ lạm phát (INF): Tỷ lệ lạm phát trung bình trong thời kỳ nghiên cứu là 0,0362, với độ biến động là 0,0222 Tỷ lệ lạm phát cao nhất và thấp nhất 0,0921 năm
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2.1 Phân tích hệ số tương quan
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan
ROA CAR NPL SIZE LQ CIR DEP GDP INF
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Stata 17
Ma trận tương quan ở Bảng 4.2 cho thấy các biến độc lập CAR, LIQ, CIR, DEP và GDP có mối quan hệ ngược chiều với ROA của các ngân hàng Ngược lại, biến NPL, SIZE, và INF có mối quan hệ thuận chiều với ROA Trong đó, biến CIR có tương quan mạnh nhất với ROA, với hệ số tương quan là -0,6745, tiếp đến là SIZE (0,4206), và NPL có tương quan yếu nhất đối với ROA, với hệ số tương quan 0,0092
4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Kết quả kiểm định dựa trên bảng 4.3 thể hiện rằng tất cả các biến độc lập trong mô hình (biến độc lập chính là CAR và NPL) các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10, đồng thời trung bình của chúng cũng là 1,43 Điều này cho thấy mô hình không gặp vấn đề đa cộng tuyến, vì các biến độc lập không có sự phụ thuộc tuyến tính mạnh lẫn nhau
4.2.3 Kết quả hồi quy bằng ba mô hình OLS, FEM và REM
Tác giả thực hiện ước lượng ba mô hình hồi quy để lựa chọn mô hình phù hợp, bao gồm Pooled OLS, Fixed Effects Model (FEM), và Random Effects Model (REM) Kết quả được trình bày như sau:
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy OLS, FEM, REM
Mô hình 2 (REM) Mô hình 3 (FEM)
Ghi chú: ***, **, *: có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17
Bảng 4.4 tổng hợp kết quả từ ba mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM Biến đại diện cho rủi ro tín dụng được thể hiện qua biến NPL và biến hệ số an toàn vốn, cùng với INF không có ý nghĩa thống kê trong cả ba mô hình Biến SIZE có ý nghĩa thống kê ở mức 10% trong cả ba mô hình và đều có tác động tích cực đến ROA Biến LIQ tác động tiêu cực đến ROA và có ý nghĩa thống kê lần lượt là 10%, 5% và 1% trong ba mô hình lần lượt là Pooled OLS, FEM và cuối cùng là REM Biến CIR và DEP đều có tác động ngược chiều đến ROA thông qua cả ba mô hình ở mức ý nghĩa 10% Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP cũng tỷ lệ nghịch với ROA của các ngân hàng ở mức ý nghĩa 5% trong cả ba mô hình
Sau khi chạy ba mô hình hồi quy, để đánh giá chính xác tác động của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của NHTMCP thì tác giả sẽ sử dụng các kiểm định F-test, Hausman test và Breusch-Pargan test Kết quả của các kiểm định sẽ giúp tác giả lựa chọn mô hình phù hợp nhất, được trình bày như sau:
Bảng 4.5 Kiểm định lựa chọn mô hình
Kiểm định Pooled OLS và
FEM FEM và REM Pooled OLS và FEM
Pargan test chi2(27) = 651,52 Prob > chibar2 0,0000 Prob > F = 0,0000 <
Kết luận Chọn FEM Chọn FEM Chọn FEM
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17
Theo bảng 4.5, kết quả lựa chọn mô hình được trình bày như sau:
Kết quả cho thấy p – value của kiểm định F-test là 0,0000 nhỏ hơn 0.05, bác bỏ giả thuyết H0: Mô hình OLS là mô hình phù hợp, do đó tác giá sử dụng mô hình FEM để thực hiện kiểm định tiếp theo
Khóa luận tiếp tục sử dụng Hausman test để so sánh hiệu quả giữa mô hình FEM và REM Kiểm định với mức ý nghĩa (Prob > chi2 = 0,0004) nhỏ hơn 0,05 Do đó, bác bỏ H0: Mô hình FEM là mô hình phù hợp
Do mô hình FEM là mô hình được lựa chọn, tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pargan để đưa ra kết luận FEM là mô hình phù hợp hơn OLS Kiểm định này cũng phát hiện mô hình có bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi đối với mô hình FEM, kết quả cho thấy p- value = 0,0000 < 0,05, bác bỏ H0, chấp nhân H1: Mô hình gặp hiện tượng phương sai số thay đổi FEM là mô hình đáng tin cậy nhất và tất cả các mô hình đều có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Tiếp theo, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge với biến phụ thuộc để kiểm tra xem mô hình có bị hiện tượng tự tương quan hay không
Bảng 4.6 Kiểm định tự tương quan
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17
Kết quả của bảng 4.6 cho thấy Prob > F = 0,0000 nhỏ mức ý nghĩa 5%, bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1 là mô hình nghiên cứu xảy ra hiện tượng tự tương quan Vì vậy, tác giả sẽ dùng phương pháp GMM để khắc phục các khuyết tật của mô hình và hiện tượng nội sinh
4.2.5 Kết quả ước lượng mô hình GMM
Tác giả tiến hành khắc phục khuyết tật mô hình và hiện tượng nội sinh bằng mô hình GMM Và kết quả từ phương trình hồi quy GMM được trình bày trong bảng 4.9 Bảng này trình bày kết quả của GMM theo cách tiếp cận được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991)
Bảng 4.7 Kết quả hồi quy bằng GMM Biến độc lập Mô hình GMM (ROA)
Ghi chú: ***, **, *: có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17 Để kiểm tra kết quả đầu ra có phù hợp và chính xác hay không, tác giả sử dụng hai kiểm định AR và Sargan/Hansen test để đưa ra kết luận về tương quan chuỗi và hiện tượng biến nội sinh có trong mô hình
Kết quả kiểm định Hansen và Sargan của mô hình lớn hơn 0,05 cho thấy số biến công cụ trong mô hình GMM là vừa đủ và phù hợp Kiểm định ràng buộc chuỗi nhiễu sai số của mô hình GMM với giá trị P-value AR(2) = 0 ,512 > 0,05 cho kết quả hợp lệ Điều này thể hiện các biến công cụ được đưa vào mô hình để khắc phục hiện tượng biến nội sinh là phù hợp Vì vậy, kết quả mô hình GMM là phù hợp để đánh giá tác động của hệ số an toàn vốn và rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của NHTMCP Việt Nam
Theo bảng 4.7 mô tả kết quả hồi quy mô hình GMM, cho thấy các biến có ý nghĩa thống kê là CAR, NPL, CIR, DEP và GDP Trong đó, các biến NPL, CIR, DEP, GDP có mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc; CAR có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc Các biến còn lại là SIZE, LIQ và INF không có quan hệ thống kê với biến phụ thuộc Từ bảng kết quả 4.9, tác giả xác định phương trình hồi quy với biến phụ thuộc ROA như sau:
ROA = -0,0071+ 0,0312 * CAR it – 0,0453* NPL it
- 0,0094 * DEP it – 0,0114 * CIR it - 0,0726 * GDP it + 𝑢 𝑖𝑡
Bảng 4.8 So sánh kết quả với giả thuyết nghiên cứu
Ký hiệu Giả thuyết Kết quả Mức ý nghĩa
SIZE +/- Không có ý nghĩa thống kê
LIQ - Không có ý nghĩa thống kê
INF - Không có ý nghĩa thống kê
Ghi chú: ***, **, *: có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn : Tác giả tổng hợp
