Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò trung gian tài chính quan trọng trong nền kinh tế thông qua chức năng huy động vốn tiết kiệm và phân bổ tín dụng. Hoạt động kinh tế của một quốc gia có thể bị cản trở nghiêm trọng nếu hệ thống NHTM hoạt động kém hiệu quả hoặc xảy ra đổ vỡ mang tính lây lan. Do đó, bên cạnh mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận nhằm gia tăng quy mô và năng lực cạnh tranh, việc duy trì hệ số an toàn vốn (Capital Adequacy Ratio - CAR) ở mức hợp lý là yêu cầu bắt buộc để tạo lập sự ổn định tài chính và bảo vệ niềm tin của người gửi tiền. Tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã ban hành nhiều thông tư, văn bản quy phạm pháp luật nhằm điều chỉnh và giám sát chặt chẽ hệ số CAR theo các chuẩn mực quốc tế. Tuy nhiên, việc duy trì hệ số này luôn đối mặt với nhiều áp lực do sự biến động đan xen của các nhân tố vi mô nội tại ngân hàng và các yếu tố kinh tế vĩ mô.
Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể như sau:
- Mục tiêu tổng quát: Nghiên cứu các chỉ số tác động đến hệ số an toàn vốn của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2013–2022, từ đó đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm cải thiện chất lượng hệ số CAR của các NHTM Việt Nam trong tương lai.
- Mục tiêu cụ thể:
- Phân tích các yếu tố tác động đến hệ số CAR của các NHTM tại Việt Nam.
- Phân tích và đo lường sự tác động của các yếu tố đó lên hệ số CAR thông qua việc xác định chiều hướng và mức độ ảnh hưởng bằng các mô hình phân tích định lượng.
- Đề xuất các khuyến nghị nhằm gia tăng chất lượng hệ số CAR cho các NHTM tại Việt Nam.
Nhiệm vụ nghiên cứu được cụ thể hóa qua ba câu hỏi:
- Các yếu tố nào đã có tác động đến hệ số an toàn vốn của các NHTM tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2013 đến năm 2022?
- Mức độ tác động của những yếu tố đó lên hệ số an toàn vốn của các NHTM tại Việt Nam như thế nào?
- Các biện pháp nào cần được đề xuất để tăng cường hệ số an toàn vốn cho các NHTM tại Việt Nam trong tương lai?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến hệ số an toàn vốn (CAR) của các NHTM tại Việt Nam.
- Phạm vi không gian: Nghiên cứu thực hiện trên mẫu dữ liệu gồm 22 NHTM tại Việt Nam có báo cáo tài chính kiểm toán và báo cáo thường niên được công bố đầy đủ, minh bạch trong suốt giai đoạn khảo sát.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm từ năm 2013 đến năm 2022, bao quát cả giai đoạn chịu ảnh hưởng từ đại dịch Covid-19.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Khung lý thuyết của nghiên cứu được xây dựng dựa trên các chuẩn mực giám sát an toàn vốn quốc tế của Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS) qua các hiệp ước Basel I (năm 1988), Basel II (năm 2004) và Basel III (năm 2010). Về mặt pháp lý tại Việt Nam, hệ thống quy định về hệ số an toàn vốn được theo dõi xuyên suốt qua các mốc: Quyết định số 457/2005/QĐ-NHNN (CAR $\ge$ 8%), Thông tư 13/2010/TT-NHNN (CAR $\ge$ 9%), Thông tư 36/2014/TT-NHNN (CAR $\ge$ 9%), Thông tư 06/2016/TT-NHNN (CAR $\ge$ 9%), Thông tư 41/2016/TT-NHNN (quy định tỷ lệ an toàn vốn $\ge$ 8%, tích hợp rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường, có hiệu lực từ ngày 01/01/2020), Thông tư 16/2018/TT-NHNN, Thông tư 22/2019/TT-NHNN và Thông tư 23/2020/TT-NHNN (quy định tỷ lệ an toàn vốn riêng lẻ và hợp nhất $\ge$ 9%).
Mô hình nghiên cứu thực nghiệm được kế thừa và phát triển từ mô hình gốc của Bhattarai (2020) nghiên cứu tại Indonesia, đồng thời bổ sung biến thu nhập lãi cận biên (NIM) theo đề xuất của Usman và cộng sự (2019) cùng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) theo Aktas và cộng sự (2015). Phương trình hồi quy có dạng:
$$\text{CAR}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{LNSIZE}{it} + \beta_2 \text{LEV}{it} + \beta_3 \text{LIQ}{it} + \beta_4 \text{ROA}{it} + \beta_5 \text{LOA}{it} + \beta_6 \text{NIM}{it} + \beta_7 \text{GDP}{t} + \beta_8 \text{INF}{t} + \varepsilon{it}$$
| Tên biến |
Ký hiệu |
Cách thức đo lường |
Kỳ vọng dấu |
| Hệ số an toàn vốn |
CAR |
Vốn tự có / Tổng tài sản có trọng số rủi ro |
Biến phụ thuộc |
| Quy mô ngân hàng |
LNSIZE |
Logarit tự nhiên của tổng tài sản: $\text{Log}(\text{Tổng tài sản})$ |
- |
| Đòn bẩy tài chính |
LEV |
Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản |
- |
| Tỷ lệ thanh khoản |
LIQ |
(Tiền mặt và tương đương tiền) / Tổng tài sản |
+ |
| Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản |
ROA |
Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản |
+ |
| Hoạt động cho vay |
LOA |
Tổng dư nợ cho vay / Tổng tài sản |
- |
| Thu nhập lãi cận biên |
NIM |
Thu nhập lãi thuần / Tổng tài sản sinh lời |
+ |
| Tỷ lệ lạm phát |
INF |
Chỉ số lạm phát hàng năm của Việt Nam |
- |
| Tăng trưởng kinh tế |
GDP |
Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm của Việt Nam |
+ |
Phương pháp nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng (panel data) trên phần mềm STATA 17 với 220 quan sát. Quy trình xử lý gồm 7 bước: tập hợp dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính kiểm toán hợp nhất và báo cáo thường niên của 22 NHTM (kết hợp dữ liệu GDP, INF từ Ngân hàng Thế giới); thống kê mô tả; phân tích ma trận tương quan; ước lượng bằng các phương pháp hồi quy Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM); kiểm định lựa chọn mô hình qua F-test, Breusch-Pagan và Hausman; thực hiện các kiểm định khuyết tật mô hình (kiểm định đa cộng tuyến bằng chỉ số VIF, kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định Wald, kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge); và xử lý khuyết tật cùng hiện tượng nội sinh bằng phương pháp ước lượng mô hình hồi quy GMM (Generalized Method of Moments) kết hợp kiểm định Arellano-Bond và kiểm định Hansen.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương mở đầu trình bày tính cấp thiết của việc kiểm soát hệ số an toàn vốn trong bối cảnh các ngân hàng tại Việt Nam vừa mở rộng kinh doanh vừa phải quản trị rủi ro theo chuẩn mực quốc tế. Tác giả xác định rõ mục tiêu tổng quát, ba mục tiêu cụ thể, ba câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu tập trung vào 22 NHTM giai đoạn 2013–2022 (bao gồm giai đoạn đại dịch Covid-19), đồng thời phác thảo cấu trúc khóa luận gồm 5 chương. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của công trình được xác lập thông qua việc cung cấp bằng chứng thực nghiệm cập nhật về các yếu tố tác động vi mô và vĩ mô đến hệ số CAR.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo nghiên cứu có liên quan
Nội dung chương 2 tập trung hệ thống hóa khái niệm về CAR, cách đo lường vốn tự có (vốn cấp 1, vốn cấp 2) và tổng tài sản có rủi ro theo các văn bản của BCBS (Basel I, II, III). Chương này tổng thuật chi tiết các giai đoạn chuyển đổi chính sách an toàn vốn tại Việt Nam từ Quyết định 457/2005/QĐ-NHNN đến Thông tư 41/2016/TT-NHNN và Thông tư 23/2020/TT-NHNN. Phần lược khảo nghiên cứu chia thành hai nhóm:
- Nghiên cứu trong nước: Phân tích các công trình của Đào Thanh Bình và Ankenbrand Thomas (2014), Võ Hồng Đức và cộng sự (2014), Nguyễn Kim Chi (2015), Đỗ Hoài Linh và cộng sự (2019), Phạm Tiến Dũng (2017).
- Nghiên cứu nước ngoài: Tổng hợp công trình của Aspal & Nazneen (2014), Bateni và cộng sự (2014), El-Ansary & Hafez (2015), Shingjergji & Hyseni (2015), Bhattarai (2020).
Từ khoảng trống nghiên cứu (các đề tài trước chủ yếu dừng lại ở giai đoạn trước năm 2015 và ít tích hợp yếu tố vĩ mô), tác giả thiết lập cơ sở lý thuyết cho 8 biến độc lập của mô hình.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 trình bày việc xây dựng mô hình hồi quy dựa trên nghiên cứu của Bhattarai (2020), Usman và cộng sự (2019), Aktas và cộng sự (2015). Tác giả thiết lập hệ thống 8 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H8, chi tiết hóa định nghĩa và công thức tính của từng biến số. Quy trình thực hiện nghiên cứu được chuẩn hóa qua sơ đồ 7 bước, làm rõ cơ chế lựa chọn giữa các mô hình Pooled OLS, FEM và REM bằng các kiểm định thống kê (F-test, kiểm định Breusch-Pagan, kiểm định Hausman). Đồng thời, chương 3 trình bày cơ sở lý thuyết của các kiểm định khuyết tật (VIF, Wald, Wooldridge) và nguyên lý của phương pháp GMM nhằm khắc phục hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và nội sinh với hai kiểm định chẩn đoán là Arellano-Bond (AR(2)) và Hansen test.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 công bố kết quả xử lý dữ liệu của 22 NHTM trong giai đoạn 2013–2022 (220 quan sát). Hệ số CAR trung bình đạt 13,12% (thấp nhất là 8% tại BIDV năm 2020, cao nhất là 28% tại OCB năm 2017). Kết quả phân tích ma trận tương quan chỉ ra các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (tương quan cao nhất là giữa NIM và ROA ở mức 0,7495). Sau khi thực hiện các kiểm định và phát hiện mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, tác giả áp dụng phương pháp ước lượng GMM để đưa ra kết quả hồi quy cuối cùng. Chương này dành dung lượng thảo luận chuyên sâu về cơ chế tác động của 6 biến có ý nghĩa thống kê (LNSIZE, LEV, LIQ, ROA, NIM, INF) và giải thích nguyên nhân hai biến LOA, GDP không đạt ý nghĩa thống kê.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Trên cơ sở kết quả hồi quy GMM, chương 5 đúc kết các kết luận thực nghiệm và đề xuất các nhóm khuyến nghị cụ thể cho ba chủ thể:
- Đối với các NHTM: Tối ưu hóa quy mô tài sản đi đôi với quản trị rủi ro; nâng cao chất lượng vốn chủ sở hữu; tăng cường tỷ lệ nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao; kiểm soát chặt chẽ biên lãi thuần (NIM); cân bằng giữa mục tiêu lợi nhuận trên tài sản (ROA) và mức độ chấp nhận rủi ro.
- Đối với Ngân hàng Nhà nước: Hoàn thiện hành lang pháp lý giám sát an toàn vốn theo chuẩn mực Basel II và Basel III; tăng cường công tác thanh tra định kỳ việc phân loại tài sản có trọng số rủi ro; điều hành chính sách tiền tệ linh hoạt để kiểm soát lạm phát.
- Đối với Chính phủ: Ổn định kinh tế vĩ mô, hỗ trợ chính sách phát triển thị trường vốn giúp ngân hàng đa dạng hóa nguồn huy động vốn dài hạn.
Chương 5 cũng nêu rõ các hạn chế về quy mô mẫu, dữ liệu và đề xuất hướng mở cho các nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Nghiên cứu xử lý mẫu dữ liệu bảng cân bằng gồm 22 NHTM niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2013–2022 với tổng cộng 220 quan sát. Bảng số liệu thống kê mô tả mẫu nghiên cứu được thể hiện như sau:
| Tên biến |
Ký hiệu |
Số quan sát |
Giá trị trung bình |
Độ lệch chuẩn |
Giá trị nhỏ nhất |
Giá trị lớn nhất |
Đơn vị tính |
| Hệ số an toàn vốn |
CAR |
220 |
0,1311964 |
0,0365179 |
0,08000 |
0,28000 |
Tỷ lệ tuyệt đối |
| Quy mô ngân hàng |
LNSIZE |
220 |
8,1888710 |
0,5101781 |
7,16687 |
9,32646 |
Log tự nhiên |
| Đòn bẩy tài chính |
LEV |
220 |
0,0907657 |
0,0548838 |
0,04062 |
0,73323 |
Tỷ lệ tuyệt đối |
| Tỷ lệ thanh khoản |
LIQ |
220 |
0,1460789 |
0,0633814 |
0,01563 |
0,42559 |
Tỷ lệ tuyệt đối |
| Tỷ suất sinh lời / tổng tài sản |
ROA |
220 |
0,0089299 |
0,0070293 |
0,00000 |
0,03653 |
Tỷ lệ tuyệt đối |
| Hoạt động cho vay |
LOA |
220 |
0,5957274 |
0,1095097 |
0,22525 |
0,80062 |
Tỷ lệ tuyệt đối |
| Thu nhập lãi cận biên |
NIM |
220 |
0,0303883 |
0,0093980 |
0,00584 |
0,09426 |
Tỷ lệ tuyệt đối |
| Tốc độ tăng trưởng kinh tế |
GDP |
220 |
0,0608640 |
0,1802590 |
0,02562 |
0,08020 |
Tỷ lệ tuyệt đối |
| Tỷ lệ lạm phát |
INF |
220 |
0,0320460 |
0,1466790 |
0,00631 |
0,06593 |
Tỷ lệ tuyệt đối |
Kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM đối với 8 biến nghiên cứu cho thấy:
- Các yếu tố có tác động dương (+) cùng chiều đến hệ số an toàn vốn (CAR) có ý nghĩa thống kê:
- Quy mô ngân hàng (LNSIZE): Ngược với kỳ vọng âm ban đầu (-), quy mô ngân hàng mang hệ số dương, cho thấy ngân hàng quy mô lớn có khả năng đa dạng hóa danh mục tài sản và năng lực kiểm soát rủi ro tốt hơn, từ đó củng cố CAR.
- Hệ số đòn bẩy tài chính (LEV): Ngược với kỳ vọng âm ban đầu (-), LEV tác động cùng chiều do tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tăng phản ánh bộ đệm vốn tự có dày hơn để hấp thu rủi ro.
- Tỷ lệ thanh khoản (LIQ): Đúng với kỳ vọng (+), tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao giúp ngân hàng phòng ngừa rủi ro rút tiền đột ngột và nâng cao an toàn vốn.
- Thu nhập lãi cận biên (NIM): Đúng với kỳ vọng (+), biên lãi thuần cao tạo nguồn lợi nhuận giữ lại để bổ sung trực tiếp vào vốn tự có.
- Các yếu tố có tác động âm (-) ngược chiều đến hệ số CAR có ý nghĩa thống kê:
- Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA): Ngược với kỳ vọng dương ban đầu (+), ROA có tác động ngược chiều lên CAR. Tác giả thảo luận rằng để đạt được tỷ suất sinh lời tài sản cao hơn, ngân hàng có xu hướng gia tăng nắm giữ các danh mục tài sản có trọng số rủi ro cao, khiến mẫu số của công thức CAR tăng nhanh hơn tốc độ tăng vốn tự có.
- Tỷ lệ lạm phát (INF): Đúng với kỳ vọng (-), lạm phát tăng cao làm giảm giá trị thực của đồng tiền, đẩy lãi suất danh nghĩa lên cao, gây áp lực lên khả năng trả nợ của bên vay và làm gia tăng nguy cơ nợ xấu, tác động tiêu cực đến an toàn vốn.
- Các yếu tố không có ý nghĩa thống kê trong mô hình GMM: Hoạt động cho vay (LOA) và Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP).
Đóng góp của đề tài:
- Đóng góp khoa học: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động đồng thời của các biến vi mô nội tại ngân hàng và biến vĩ mô đối với hệ số CAR của hệ thống ngân hàng thương mại tại một thị trường mới nổi như Việt Nam. Đề tài kiểm chứng lại các lý thuyết và tranh luận học thuật về chiều hướng tác động của quy mô (LNSIZE) và khả năng sinh lời (ROA) lên an toàn vốn.
- Tính mới về dữ liệu: Cung cấp chuỗi số liệu 10 năm liên tục từ 2013 đến 2022, bao quát toàn bộ giai đoạn trước, trong và sau đại dịch Covid-19, đồng thời phản ánh giai đoạn các ngân hàng Việt Nam chuyển đổi tuân thủ Thông tư 41/2016/TT-NHNN tiếp cận chuẩn Basel II.
- Giá trị thực tiễn: Cung cấp cơ sở định lượng để các nhà quản trị ngân hàng cân đối giữa mục tiêu tăng trưởng quy mô tài sản rủi ro và mục tiêu đảm bảo bộ đệm an toàn vốn, đồng thời hỗ trợ cơ quan quản lý (NHNN) trong việc định hình các chính sách giám sát an toàn vĩ mô.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận chỉ ra một số hạn chế nhất định dựa trên phạm vi và dữ liệu tiếp cận:
- Giới hạn về quy mô mẫu: Mẫu nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở 22 NHTM do hạn chế về tính sẵn có và mức độ minh bạch của thông tin công bố. Một số ngân hàng thương mại cổ phần khác không công bố đầy đủ số liệu liên tục trong suốt 10 năm (2013–2022) nên buộc phải loại khỏi mẫu phân tích.
- Phạm vi biến số: Nghiên cứu tập trung vào 8 biến giải thích vi mô và vĩ mô cơ bản, chưa bao quát hết các yếu tố đặc thù khác có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn như tỷ lệ nợ xấu chi tiết, chi phí dự phòng rủi ro tín dụng hay các chỉ số quản trị nội bộ.
Hướng nghiên cứu tiếp theo được tác giả đề xuất:
- Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu ra toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam (bao gồm cả các ngân hàng liên doanh, chi nhánh ngân hàng nước ngoài) khi điều kiện công bố thông tin cho phép.
- Kéo dài chuỗi thời gian nghiên cứu và bổ sung thêm các biến giải thích mới về cơ cấu sở hữu, quản trị rủi ro thanh khoản chuyên sâu hoặc các biến số kinh tế vĩ mô khác nhằm tăng cường năng lực giải thích của mô hình.
Giá trị tham khảo
Tài liệu này hữu ích cho sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học và Quản trị kinh doanh khi thực hiện các đề tài nghiên cứu thực nghiệm về an toàn vốn, quản trị rủi ro ngân hàng và phân tích báo cáo tài chính. Đối với các nhà nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng, khóa luận cung cấp một quy trình mẫu rõ ràng về việc xử lý dữ liệu bảng (panel data) trên phần mềm STATA, từ các bước kiểm định lựa chọn mô hình OLS/FEM/REM đến việc nhận diện các khuyết tật (phương sai sai số thay đổi, tự tương quan) và xử lý biến nội sinh bằng kỹ thuật hồi quy GMM.
Nội dung đáng tham khảo chuyên sâu gồm:
- Bảng tổng hợp hệ thống các mốc văn bản pháp lý của Ngân hàng Nhà nước quy định về hệ số an toàn vốn (từ Quyết định 457 đến Thông tư 41 và Thông tư 23).
- Phương pháp luận chuyển đổi các chỉ tiêu trên báo cáo tài chính kiểm toán thành hệ thống biến số định lượng phục vụ mô hình hồi quy.
- Các luận giải thực nghiệm trong chương 4 về sự trái ngược giữa kỳ vọng lý thuyết và kết quả thực tế đối với biến LNSIZE, LEV và ROA trong bối cảnh đặc thù của hệ thống ngân hàng Việt Nam.
Câu hỏi thường gặp
1. Hệ số an toàn vốn (CAR) trung bình của 22 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013–2022 đạt mức bao nhiêu và biến động như thế nào?
Theo kết quả thống kê mô tả tại bảng 4.1 của khóa luận, hệ số CAR trung bình của 22 NHTM đạt 13,12% (0,1311964) với độ lệch chuẩn là 3,65% (0,0365179). Giá trị nhỏ nhất được ghi nhận là 8% tại NHTMCP BIDV vào năm 2020 và giá trị lớn nhất đạt 28% tại NHTMCP OCB vào năm 2017. Mức trung bình này phản ánh hệ thống NHTM trong mẫu nghiên cứu nhìn chung tuân thủ giới hạn an toàn vốn tối thiểu theo quy định của NHNN (từ 8% đến 9% tùy thời kỳ).
2. Tại sao nghiên cứu phải chuyển từ các mô hình Pooled OLS, FEM, REM sang phương pháp ước lượng GMM?
Qua các bước kiểm định thống kê, mô hình Pooled OLS và các mô hình tác động cố định/ngẫu nhiên gặp phải các khuyết tật kinh tế lượng phổ biến trong dữ liệu bảng: hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định Wald) và hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge). Việc xuất hiện các khuyết tật này làm cho các ước lượng OLS/FEM/REM không còn hiệu quả và có thể dẫn đến sai lệch hệ số do vấn đề nội sinh. Tác giả áp dụng phương pháp hồi quy GMM nhằm khắc phục triệt để hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và biến nội sinh, đảm bảo tính vững của các ước lượng.
3. Biến nào có tương quan tuyến tính mạnh nhất với tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) trong ma trận tương quan?
Theo ma trận tương quan tại bảng 4.2 của khóa luận, biến thu nhập lãi cận biên (NIM) có mối tương quan thuận mạnh nhất với ROA, đạt hệ số tương quan là 0,7495. Mức tương quan này phản ánh hoạt động thu nhập lãi thuần là nguồn đóng góp trọng yếu vào tổng lợi nhuận sau thuế trên tài sản của các NHTM Việt Nam, đồng thời vẫn nằm dưới ngưỡng 0,8 nên không gây ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình.
4. Kết quả ước lượng mô hình GMM cho thấy những yếu tố nào tác động ngược chiều lên hệ số an toàn vốn CAR?
Mô hình GMM xác định hai yếu tố có tác động âm (-) ngược chiều lên CAR với ý nghĩa thống kê là:
- Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA): Ngân hàng gia tăng lợi nhuận bằng cách mở rộng danh mục tài sản có rủi ro cao khiến quy mô tài sản có trọng số rủi ro tăng nhanh hơn vốn tự có.
- Tỷ lệ lạm phát (INF): Lạm phát cao làm giảm sức mua của đồng tiền, kéo theo lãi suất tăng, gây khó khăn cho hoạt động tín dụng và gia tăng rủi ro tổn thất vốn của ngân hàng.
5. Hai yếu tố nào không đạt ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu cuối cùng?
Trong kết quả ước lượng hồi quy GMM, hai biến độc lập không đạt mức ý nghĩa thống kê là hoạt động cho vay của ngân hàng (LOA, đo lường bằng tỷ lệ tổng dư nợ cho vay trên tổng tài sản) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP).
Kết luận
Khóa luận của tác giả Lê Thị Hồng Nhân đã thực hiện đánh giá thực nghiệm toàn diện về các yếu tố tác động đến hệ số an toàn vốn tối thiểu (CAR) của 22 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 10 năm (2013–2022). Bằng việc sử dụng phương pháp ước lượng GMM để khắc phục các khuyết tật phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh, nghiên cứu khẳng định quy mô ngân hàng (LNSIZE), đòn bẩy tài chính (LEV), tỷ lệ thanh khoản (LIQ) và thu nhập lãi cận biên (NIM) có tác động cùng chiều lên CAR, trong khi tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và lạm phát (INF) có tác động ngược chiều. Các kết quả này cung cấp cơ sở dữ liệu và căn cứ khoa học quan trọng giúp các nhà quản trị ngân hàng cùng Ngân hàng Nhà nước hoạch định chính sách duy trì an toàn hệ thống và kiểm soát rủi ro bền vững.
