Các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của ngân hàng thương mại Việt Nam năm 2023
MỤC LỤC
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1. Lý do chọn đề tài
Với sự biến động mạnh mẽ của hệ số an toàn vốn của Ngân hàng thương mại Việt Nam trong những năm qua đã đặt ra những thách thức cho Nhà quản trị làm sao để kiểm soát hệ số an toàn vốn theo quy định của NHNN và đảm bảo an toàn vốn cho chính Ngân hàng mình là một sự cần thiết hơn bao giờ hết. 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.
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu
Đối với quy mô ngân hàng (SIZE), đây là nhân tố thể hiện cho năng lực cũng như sức mạnh tài chính của ngân hàng, do đó, việc phát triển quy mô ngân hàng cần phải gắn chặt với việc ngân hàng đảm bảo được hệ số an toàn vốn theo chủ trương phát triển bền vững của mình. Khi tỷ lệ vốn đầu tư bằng tiền mặt hoặc tiền mặt tương đương tăng, nguy cơ mất khả năng thanh khoản của ngân hàng sẽ giảm từ đó hệ số an toàn vốn cũng được đảm bảo. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), đây được xem là tỷ lệ đại diện cho chất lượng tín dụng hay giá trị mà ngân hàng trích lập cho các khoản nợ quá hạn và nợ xấu của ngân hàng.
Tỷ lệ này ảnh hưởng đến hoạt động cũng như lợi nhuận của ngân hàng và chính nó cũng ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn hay khoản vốn mà ngân hàng có kế hoạch bổ sung vào vốn tự có, do đó ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của ngân hàng. Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), đây được xem là tỷ lệ để đánh giá sự phát triển của nền kinh tế quốc gia, hay nói cách khác khi tỷ lệ này được đảm bảo với sự tăng trưởng liên tục thì ngành ngân hàng và các ngành khác sẽ thuận lợi trong việc kinh doanh và tạo điều kiện thuận lợi cho các nguồn vốn của ngân hàng được đảm bảo nhằm tạo ra hệ số an toàn vốn như kỳ vọng. Lãi suất cao hơn làm tăng nguy cơ vỡ nợ của người đi vay, dẫn đến những khoản nợ xấu ảnh hưởng xấu đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng, tác động làm cho hệ số an toàn vốn giảm đi.
Giả thuyết nghiên cứu 1. Đối với quy mô ngân hàng
Tỷ lệ này càng gia tăng thì ngân hàng càng bị đe dọa rủi ro hoạt động, các dòng lợi nhuận của ngân hàng thay vì giúp ngân hàng mở rộng kinh doanh hay bổ sung nguồn vốn tự có thì phải dành để dự phòng cho các khoản nợ quá hạn hay nợ không thu hồi được của khách hàng. Dreca (2014) cho rằng khi ngân hàng huy động được các khoản nợ từ các tổ chức tín dụng khác thì ngân hàng sẽ tận dụng được nguồn vốn có chi phí rẻ hơn khi huy động nguồn vốn từ các cổ đông hoặc các chủ sở hữu khác. Nếu ngân hàng sử dụng nguồn vốn giá rẻ này đầu tư vào các hạng mục hiệu quả hay hoạt động cho vay diễn ra thuận lợi thì ngân hàng vẫn thu được nhiều lợi nhuận nhằm bổ sung nguồn vốn của mình để đảm bảo cho hệ số an toàn vốn tại ngân hàng (Phạm Phát Tiến và Nguyễn Thị Chúc Ny, 2019).
Phạm Hải Nam và cộng sự (2022) cho rằng trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế khả quan, rủi ro thấp và các ngân hàng giữ tỷ lệ vốn thấp và đầu tư nhiều hơn vào các ngành tài chính khác, trong khi đó ngân hàng có thể cần vốn tương đối cao hoặc có thể phải đối mặt với tổn thất kinh tế đột xuất, để phòng ngừa rủi ro mà các ngân hàng duy trì tỷ lệ vốn cao (Đỗ Hoài Linh và cộng sự, 2019). Phạm Hải Nam và cộng sự (2022) cho rằng lạm phát có dấu hiệu tiêu cực đến nền kinh tế khi sức mua đồng tiền giảm xuống, sự tiêu thụ hàng hóa trở nên trì trệ, hoạt động ngân hàng từ đó cũng sẽ chậm lại hay gặp nhiều khó khăn hơn. Sau quá trình lập luận và đề xuất các giả thuyết nghiên cứu liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn tại các NHTM Việt Nam thì bảng dưới đây sẽ tổng hợp lại cách thức đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu và kỳ vọng tương quan.
Phương pháp nghiên cứu
Bước 3: Phân tích ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nhằm kiểm tra mối quan hệ tương quan giữa các biến trong mô hình, kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc, và giữa các biến độc lập với nhau để phát hiện ra các khiếm khuyết của mô hình như đa cộng tuyến, phương sai thay đổi hay tự tương quan trong mô hình nghiên cứu. Bước 4: Ước lượng hồi quy các hệ số theo mô hình Pooled Ols, Fixed Effect Model, Random Effect Model để tìm ra mô hình phù hợp sử dụng các kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp giữa hai mô hình Fixed Effect Model, Random Effect, kiểm định phương sai thay đổi, kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan. Phương pháp thu thập dữ liệu: Với mục tiêu nghiên cứu tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số của ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn từ năm 2012 đến 2021, khóa luận sử dụng dữ liệu của các NHTM Việt Nam giai đoạn từ năm 2012 – 2021, dữ liệu vĩ mô của Việt Nam từ trang web của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam, tổng cục thống kê.
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 ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc. 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
- Kết quả kiểm định các mô hình hồi quy
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. 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. Điều này có thể được luận giải cho việc dù các ngân hàng có tham vọng mở rộng quy mô nhưng vẫn phải đảm bảo nguyên tắc giữ vững hệ số an toàn vốn CAR theo Basel và quy định của NHNN, do đó có thể cho thấy quy mô ngân hàng lớn hay nhỏ không ảnh hưởng đến việc tuân thủ quy định về hệ số an toàn vốn CAR.
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 nên 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. 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. Thông qua chương 4, tác giả đã phân tích dữ liệu và trình bày kết quả nghiên cứu, đánh giá được tác động của từng yếu tố lên hệ số an toàn vốn của ngân hàng thương mại Việt Nam, đồng thời tác giả cũng đưa ra được mô hình phù hợp và thực hiện khắc phục những khuyết tật của mô hình.
