Các yếu tố chính ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
MỤC LỤC
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
- MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU .1 Mục tiêu tổng quát
Chính vì những lý do trên việc tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của ngân hàng là hết sức cấp thiết, để từ đó có những biện pháp nhằm tác động đến hệ số an toàn vốn để đảm bảo vốn một cách an toàn trong hoạt động kinh doanh của hệ thống ngân hàng thương mại, qua đó góp phần phát triển kinh tế. Cơ sở để chọn 22 ngân hàng này là có công bố hệ số an toàn vốn, các ngân hàng có vốn điều lệ trên 3.000 tỷ đồng và tổng tài sản của 22 ngân hàng chiếm khoảng 95% tổng tài sản hệ thống ngân hàng vì vậy tác giả mong muốn mẫu nghiên cứu được chọn có tính đại diện cho các ngân hàng thương mại Việt Nam.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
- CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HỆ SỐ AN TOÀN VỐN .1 Các yếu tố thuộc nội tại ngân hàng
Ngược lại, nghiên cứu của Workneh (2014) cho rằng quy mô ngân hàng quan hệ tỷ lệ thuận với hệ số an toàn vốn bởi vì ngân hàng càng lớn thì càng đa dạng hóa tài sản nắm giữ do đó rủi ro giảm hơn so với ngân hàng có quy mô nhỏ đồng thời ngân hàng lớn với quy mô tài sản lớn thì xu hướng dự trữ lượng vốn an toàn lớn hơn do đó hệ số an toàn vốn càng lớn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ do đó tồn tại mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng với hệ số an toàn vốn, mối tương quan này có. Theo Dreca (2014) tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản đo lường tác động của các khoản vay trong danh mục tài sản tăng nguy cơ dẫn đến tài sản có rủi ro tăng cao và xu hướng các ngân hàng tăng vốn để bù đắp cho người gửi tiền khi gửi tiền, nếu mức độ tăng vốn để bù đắp rủi ro thấp hơn mức độ tăng tài sản có rủi ro thì hệ số an toàn vốn sẽ giảm và bằng chứng thực nghiệm theo nghiên cứu của Dreca (2014) cho thấy tồn tại một mối tương quan ngược chiều giữa hệ số an toàn vốn và tỷ lệ cho vay.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Hadjixenophontos và Volos (2018); Vũ Phương Hùng và Đặng Ngọc Đức (2020); Dreca (2014); Workneh (2014) cho rằng tác động tiêu cực của dự phòng mất vốn trong vốn có thể có nghĩa là các ngân hàng gặp khó khăn về tài chính gặp nhiều khó khăn trong việc tăng tỷ lệ vốn. Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể. Thay vì trong mô hình trên αi (i=1…n): hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu.i là cố định (không thay đổi theo thời gian) thì phương pháp REM giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với αi (i=1…n): hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu.i = αi (i=1…n): hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu.
Như vậy, với phương pháp REM, thay vì coi mỗi đặc điểm riêng của các đơn vị có tương quan tới biến độc lập và tách tác động đó ra như trong FEM thì phương pháp REM coi các đặc điểm riêng đó là ngẫu nhiên và không tương quan tới các biến độc lập mà giống như một biến giải thích mới tác động tới biến phụ thuộc. Nếu không có sự khác nhau, ta có thể chọn Pooled OLS làm mô hình ước lượng cho bài nghiên cứu và nếu trường hợp ngược lại nhóm mô hình FEM và REM phù hợp thì ta phải tiến hành kiểm định Hausman nhằm lựa chọn một trong hai mô hình Fixed effect và Random effect, xem mô hình nào là mô hình phù hợp nhất cho bài nghiên cứu này.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Khoảng cách về ROE của các ngân hàng trong giai đoạn này rất cao, nó cho thấy được sự cách biệt của các ngân hàng lớn và ngân hàng nhỏ trong hệ thống ngân hàng qua quá trình thu lợi nhuận của mình. ME có giá trị trung bình là 2,9379 với độ lệch chuẩn là 43,11% với mức độ lệch chuẩn này ta có thể thấy các ngân hàng có sự thay đổi rất nhiều về hiệu quả quản lý chi phí qua các năm quá nhiều vì đây là tỷ lệ mà các ngân hàng luôn muốn duy trì ở mức thấp nhất có thể. Nhìn chung các ngân hàng trong giai đoạn này đều duy trì tỷ lệ này tại mức thấp nhất, nhưng trong 2020 – 2021 thì tỷ lệ này cao do tác động của dịch Covid – 19 làm nền kinh tế khó khăn.
INF có giá trị trung bình là 3.50%, độ lệch chuẩn là 1,83% đối với tỷ lệ lạm phát độ lệch chuẩn thấp vì chính phủ luôn cố gắng duy trì lạm phát ổn định để ổn định tình hình tiêu thụ và giá sản phẩm lưu thông. Trong giai đoạn này thì năm 2020 với ảnh hưởng của đại dịch Covid 19 đã ảnh hưởng rất nhiều đến tình hình kinh doanh trong nước đã làm cho tỷ lệ lạm phát tăng rất nhanh, tình hình hàng hóa không được sản xuất ồ ạt, tiêu thu chậm nên giá cả hàng hóa leo thang.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .1 Phân tích tương quan
Điều này giúp ta thấy được các cặp biến độc lập nào có tương quan với nhau, tức là ảnh hưởng đến nhau trong mô hình hệ số tương quan giữa các biến có giá trị không cao, cao nhất là 0,6547 chuẩn so sánh theo Farrar và Glauber (1967) là 0,8 vì vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Tác giả đã tiến hành hồi quy dữ liệu bảng được thu thập với ba phương pháp ước lượng đó là Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua các hệ số ước lượng. Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA Kết quả hồi quy của ba mô hình thì mức độ phù hợp của ba mô hình đều trên 45%, dấu tương quan của các biến độc lập đến hệ số an toàn vốn của cả ba mô hình đều tương đối nhau đối với các biến ROA, ME, LIQ, LLR, INF.
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA Theo kết quả kiểm định Hausman, giá trị P-value = 0,9993 cao hơn 0.05 vì vậy chấp nhận giả thuyết giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1 đồng nghĩa sẽ là mô hình tác động ngẫu nhiên REM là mô hình phù hợp nghiên cứu hơn. Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA Với biến phụ thuộc là CAR sau khi thực hiện hàng loạt liên quan đến thống kê mô hình hồi quy và kiểm định các hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob =0.0000) nên mô hình hồi quy được xây dựng là phù hợp.
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Vì vậy, khi quy mô càng lớn thì các ngân hàng càng tham vọng muốn kiếm được lợi nhuận nhiều hơn vì thế việc tích cực gia tăng hệ số an toàn vốn cũng trở thành điều kiện hay nhiệm vụ tiên quyết tại các ngân hàng để phát triển bền vững. Tuy nhiên tại Việt Nam thì tình hình này lại trái ngược đến từ việc các ngân hàng hiện nay đang chạy đua trong cuộc đua lãi suất nền dù tỷ lệ thanh khoản có tăng cao thì nhu cầu vay vẫn tăng theo và các ngân hàng muốn mở rộng cho vay để kiếm lợi nhuận thì vẫn luôn thiếu hụt nguồn vốn dự trữ điều này làm cho CAR suy giảm. Tỷ lệ dự phòng tăng cao nói lên thực trạng các NHTM Việt Nam đang tăng cường cho vay để tìm kiếm lợi nhuận, chính hoạt động này đang làm cho các cơ chế quản lý lỏng lẻo dễ dẫn đến chất lượng tín dụng ngày càng xấu đi và sẽ làm cho tỷ lệ dự phòng cho các khoản nợ xấu, quá hạn tăng theo.
Khi nền kinh tế suy giảm nghĩa là nhu cầu vay vốn giảm sút, hoạt động tín dụng của NHTM ẩn chứa đầy rủi ro với nguy cơ nợ quá hạn, nợ xấu gia tăng đồng thời chi phí dự phòng rủi ro cũng tăng cao, điều này sẽ tác động tiêu cực đến sự an toàn trong hoạt động của NHTM bên cạnh đó tăng trưởng tín dụng nóng, chất lượng tín dụng giảm là nguyên nhân khiến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng tăng lên chất lượng tài sản Có giảm làm cho CAR giảm. Trong chương này, tác giả sẽ đã dựa trên các lược khảo nghiên cứu trước đây về hệ số an toàn vốn của các tác giả trên Thế giới và Việt Nam để xây dựng mô hình nghiên cứu, cơ sở dữ liệu, đưa ra các giả định và kỳ vọng để thực hiện nghiên cứu bằng phương pháp định lượng, phân tích kết quả nghiên cứu để đưa ra kết quả nghiên cứu như sau: Trong số tám yếu tố tác giả xây dựng thì có năm nhân tố tác động đến hệ số CAR của ngân hàng.