Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế hội nhập và phát triển kinh tế, hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò huyết mạch của nền kinh tế Việt Nam. Sự bùng nổ về quy mô và tính đa dạng trong hoạt động ngân hàng đem lại nhiều động lực tăng trưởng nhưng đồng thời cũng tiềm ẩn các rủi ro lớn tác động trực tiếp đến tính an toàn và lành mạnh của toàn hệ thống. Việc tuân thủ và duy trì tỷ lệ an toàn vốn (Capital Adequacy Ratio - CAR) theo các chuẩn mực quốc tế (như các hiệp ước Basel) và quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam là yêu cầu bắt buộc nhằm tạo bộ đệm chống đỡ rủi ro, ngăn ngừa nguy cơ phá sản và bảo vệ quyền lợi của người gửi tiền.

Xuất phát từ thực tiễn các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam đang đẩy mạnh lộ trình đáp ứng chuẩn mực an toàn vốn ngày càng khắt khe, tác giả Bùi Thị Ngọc Khuyên đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp ngành Tài chính – Ngân hàng với đề tài: "Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam" (Factors affecting capital adequacy ratio of joint-stock commercial banks in Vietnam).

Mục tiêu nghiên cứu

  • Mục tiêu tổng quát: Kiểm định tác động của các yếu tố (nội tại ngân hàng và vĩ mô) đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao và duy trì tỷ lệ an toàn vốn trong thời gian tới.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.
    2. Đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng này.
    3. Đề xuất các khuyến nghị, giải pháp cho các nhà quản trị ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách nhằm cải thiện tỷ lệ an toàn vốn.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Những yếu tố nào ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam?
  2. Mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam như thế nào?
  3. Những giải pháp nào giúp cải thiện tỷ lệ an toàn vốn trong hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) và các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu gồm 25 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam (chiếm khoảng 80,65% trong tổng số 31 ngân hàng thương mại cổ phần hoạt động tính đến ngày 31/12/2020; 6 ngân hàng còn lại không đưa vào mẫu do hạn chế về tính sẵn có của dữ liệu).
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu thứ cấp được thu thập trong giai đoạn 11 năm, từ năm 2010 đến hết năm 2020.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm

Khóa luận tiếp cận khái niệm tỷ lệ an toàn vốn (CAR) dựa trên các nghiên cứu quốc tế và trong nước:

  • Theo Parvesh Kumar Aspal & Afroze Nazneen (2014), CAR là chỉ tiêu đo lường sức mạnh nội tại và khả năng chịu đựng tổn thất hoạt động của ngân hàng trong thời kỳ khủng hoảng, bảo đảm thực hiện các nghĩa vụ nợ trước rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường.
  • Theo Nguyễn Đăng Dờn (2012), CAR là tỷ lệ giữa vốn tự có và tổng tài sản có rủi ro, phản ánh năng lực tài chính và mức độ an toàn trong hoạt động tín dụng.
  • Theo Bateni và cộng sự (2014), CAR giúp nâng cao hiệu quả hệ thống tài chính bằng cách giảm thiểu nguy cơ mất khả năng thanh toán.
  • Khung chuẩn mực Basel: Khóa luận hệ thống hóa quá trình phát triển từ Basel I (1988, quy định CAR tối thiểu 8% cho rủi ro tín dụng), sửa đổi năm 1996, đến Basel II (2004) và Basel III (2010).

Công thức xác định tỷ lệ an toàn vốn được trình bày như sau:

$$\text{CAR} = \frac{\text{Tier 1 Capital} + \text{Tier 2 Capital}}{\text{Risk Weighted Assets}}$$

Trong đó:

  • Vốn cấp 1 (Tier 1 Capital): Cổ phiếu phổ thông, cổ phiếu ưu đãi không tích lũy, lợi nhuận giữ lại.
  • Vốn cấp 2 (Tier 2 Capital): Lợi nhuận giữ lại chưa công bố, dự phòng đánh giá lại tài sản, dự phòng chung, công cụ nợ thứ cấp/vốn hỗn hợp.
  • Tài sản có rủi ro (Risk-Weighted Assets - RWA): Tổng tài sản được điều chỉnh theo hệ số rủi ro tín dụng, thị trường và hoạt động theo quy định.

Khung pháp lý của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về CAR

Khóa luận tổng hợp tiến trình ban hành các văn bản quy phạm pháp luật quy định về CAR tại Việt Nam:

Văn bản pháp lý Năm ban hành Năm hiệu lực Nội dung quy định chính về CAR
Quyết định 297/QĐ-NHNN5 1999 1999 CAR = Vốn tự có / Tổng tài sản có; CAR $\ge$ 8%; Hệ số rủi ro từ 0% - 100%.
Quyết định 457/2005/QĐ-NHNN 2005 2005 Vốn tự có gồm Vốn cấp 1 + Vốn cấp 2 trừ các khoản giảm trừ; Hệ số rủi ro: 0%, 20%, 50%, 100%.
Thông tư 13/2010/TT-NHNN 2010 2010 CAR $\ge$ 9%; Bổ sung hệ số rủi ro 250%.
Thông tư 36/2014/TT-NHNN 2014 2015 CAR $\ge$ 9%; Hệ số rủi ro: 0%, 20%, 50%, 100%, 150%; Chưa tính rủi ro thị trường và hoạt động.
Thông tư 06/2016/TT-NHNN 2016 2016 CAR $\ge$ 9%; Điều chỉnh hệ số rủi ro tối đa lên 200%.
Thông tư 41/2016/TT-NHNN 2016 2020 CAR $\ge$ 8% (tiếp cận Basel II); Bổ sung đầy đủ rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường.
Thông tư 22/2019/TT-NHNN 2019 2020 CAR $\ge$ 9%; Giảm tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn xuống 30%; Tăng hệ số rủi ro cho vay BĐS lên 200%.

Mô hình nghiên cứu thực nghiệm và các biến số

Kế thừa mô hình của Nadja Dreca (2014), Võ Hồng Đức và cộng sự (2014), kết hợp biến vĩ mô từ Shaddady & Moore (2015) và Serhat Yüksel & Mustafa Özsarı (2017), mô hình hồi quy đa biến có dạng:

$$\text{CAR}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{SIZE}{it} + \beta_2 \text{ROA}{it} + \beta_3 \text{LIQ}{it} + \beta_4 \text{LLR}{it} + \beta_5 \text{DEP}{it} + \beta_6 \text{LOA}{it} + \beta_7 \text{NIM}{it} + \beta_8 \text{LEV}{it} + \beta_9 \text{INF}{it} + \beta_{10} \text{GDP}{it} + e{it}$$

Tên biến Ký hiệu Công thức đo lường Kỳ vọng dấu
Quy mô ngân hàng SIZE $\log(\text{Tổng tài sản})$ $-$
Tỷ suất sinh lời trên tài sản ROA $\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Tổng tài sản}$ $+$
Tỷ lệ thanh khoản LIQ $(\text{Tiền mặt và tương đương tiền}) / \text{Tổng tài sản}$ $+$
Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay LLR $\text{Dự phòng rủi ro cho vay} / \text{Tổng dư nợ cho vay}$ $-$
Tỷ lệ tiền gửi khách hàng DEP $\text{Tiền gửi khách hàng} / \text{Tổng tài sản}$ $-$
Tỷ lệ cho vay LOA $\text{Tổng dư nợ cho vay} / \text{Tổng tài sản}$ $-$
Đòn bẩy tài chính LEV $\text{Vốn chủ sở hữu} / \text{Tổng tài sản}$ $+$
Tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM $(\text{Thu nhập lãi} - \text{Chi phí lãi}) / \text{Tổng tài sản}$ $+$
Tỷ lệ lạm phát INF $(P_t - P_{t-1}) / P_{t-1}$ $-$
Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP $(\text{GDP}t - \text{GDP}{t-1}) / \text{GDP}_{t-1}$ $+$

Dữ liệu và phương pháp xử lý

  • Mẫu dữ liệu: Dữ liệu bảng (panel data) gồm 275 quan sát từ 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong 11 năm (2010–2020), thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán, bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, thuyết minh báo cáo tài chính và báo cáo thường niên.
  • Danh sách 25 ngân hàng trong mẫu: VCB, BID, TCB, CTG, MBB, VPB, ACB, STB, EIB, SHB, VIB, OCB, ABB, NVB, PGB, MSB, SGB, BVB, KLB, NAB, VAB, HDB, LPB, TPB, SSB.
  • Quy trình nghiên cứu 8 bước:
    1. Tổng quan cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây.
    2. Xây dựng mô hình nghiên cứu và thu thập dữ liệu thứ cấp.
    3. Thống kê mô tả các biến số (Mean, Max, Min, Std. Dev) bằng phần mềm Stata.
    4. Phân tích ma trận tương quan và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF).
    5. Ước lượng các mô hình: Bình phương bé nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    6. Thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp: Kiểm định F (Pooled OLS vs FEM), kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (Pooled OLS vs REM), kiểm định Hausman (FEM vs REM).
    7. Kiểm tra và khắc phục các khuyết tật của mô hình (tự tương quan, phương sai sai số thay đổi) nếu phát sinh.
    8. Kết luận kết quả nghiên cứu, đánh giá tác động của các biến và đề xuất giải pháp.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu tổng quan đề tài nghiên cứu (Introduction)

Chương 1 làm rõ tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam chịu áp lực chuẩn hóa theo tiêu chuẩn Basel và các quy định an toàn vốn của Ngân hàng Nhà nước. Tác giả xác định mục tiêu chung, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu (25 NHTMCP, 2010–2020). Chương này cũng chỉ rõ khoảng trống nghiên cứu: các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu sử dụng chuỗi dữ liệu cũ (2000–2016), thiếu các phân tích hồi quy cập nhật giai đoạn 2010–2020 để cung cấp bằng chứng thực nghiệm mới về các yếu tố tác động đến CAR.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước (Theoretical Basis and Overview of Prior Studies)

Chương 2 trình bày có hệ thống các lý thuyết nền tảng về tỷ lệ an toàn vốn, cách đo lường theo tiêu chuẩn của Ủy ban Basel (Basel I, II, III), và hệ thống văn bản pháp quy của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam từ Quyết định 297/QĐ-NHNN5 (1999) đến Thông tư 22/2019/TT-NHNN. Chương này cũng tổng hợp chi tiết các nghiên cứu quốc tế (Nadja Dreca, 2014; Bahtiar Usman et al., 2019; Ahmet & Hasan, 2011; Serhat Yüksel & Mustafa Özsarı, 2017; Yakup & Serkan, 2007) và nghiên cứu trong nước (Nguyễn Kim Chi, 2018; Phạm Xuân Thoa và cộng sự, 2020; Võ Hồng Đức và cộng sự, 2014; Lê Hồng Thái, 2020; Hùng Phương Vũ & Ngọc Đức Đặng, 2020), từ đó làm căn cứ xây dựng bảng tổng hợp dấu kỳ vọng cho các biến nghiên cứu.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu (Research Methods)

Chương 3 thiết lập quy trình nghiên cứu thực nghiệm 8 bước, xác định phương trình hồi quy đa biến và định nghĩa 10 biến độc lập cùng 10 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_{10}$). Tác giả mô tả chi tiết mẫu nghiên cứu 275 quan sát từ 25 NHTMCP, cơ sở lý thuyết của ba phương pháp ước lượng dữ liệu bảng (Pooled OLS, FEM, REM) cùng nguyên lý của các kiểm định lựa chọn mô hình: kiểm định F ($H_0$: chọn Pooled OLS thay vì FEM), kiểm định Breusch-Pagan ($H_0$: chọn Pooled OLS thay vì REM) và kiểm định Hausman ($H_0$: chọn REM thay vì FEM).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận (Research Results and Discussion)

Chương 4 công bố kết quả xử lý số liệu trên phần mềm Stata:

  • Thống kê mô tả: Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) bình quân của 25 ngân hàng đạt 13,xx% (dao động từ 8,02% đến 24,xx%), đều cao hơn mức tối thiểu 9% theo quy định chung nhưng có sự phân hóa rõ rệt giữa ngân hàng quy mô lớn và nhỏ. Quy mô tài sản (SIZE) trung bình là 8,0327 (nhỏ nhất là 6,9152 thuộc về BVB năm 2010; lớn nhất thuộc về BIDV năm 2020). ROA trung bình là 0,84% (0,00% - 2,xx%). LIQ trung bình là 14,87% (4,38% - 35,xx%). DEP trung bình là 63,65% (25,084% - 89,xx%). LOA trung bình là 54,64% (16,48% - 78,xx%). LEV trung bình là 9,45% (4,06% - 25,xx%). NIM trung bình là 3,015%.
  • Kiểm tra ma trận tương quan và đa cộng tuyến: Hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập đều nhỏ hơn 0,8. Hệ số VIF lớn nhất trong mô hình là 3,76 (biến NIM có VIF là 3,41), nhỏ hơn ngưỡng 5 (và cách xa ngưỡng 10), xác nhận mô hình không gặp hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  • Hồi quy và lựa chọn mô hình: Kết quả chạy hồi quy Pooled OLS, FEM, REM và các kiểm định thống kê đi kèm đã xác định mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là mô hình phù hợp nhất để giải thích tác động của các biến lên CAR.

Chương 5: Kết luận và kiến nghị (Conclusions and Recommendations)

Chương 5 tổng kết các kết quả nghiên cứu chính, chỉ ra chiều hướng tác động của 6 biến có ý nghĩa thống kê và 4 biến không có ý nghĩa thống kê. Dựa trên kết quả thực nghiệm, tác giả đưa ra các nhóm khuyến nghị quản trị cho các ngân hàng thương mại cổ phần và đề xuất đối với cơ quan quản lý. Đồng thời, chương này chỉ ra các hạn chế trong nghiên cứu và gợi mở các hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Qua kiểm định mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), nghiên cứu đã xác định tác động của 10 yếu tố đến tỷ lệ an toàn vốn (CAR) của 25 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010–2020:

Biến số Tên biến Tác động thực nghiệm đến CAR Ý nghĩa thống kê Phù hợp kỳ vọng ban đầu
LEV Đòn bẩy tài chính (Vốn CSH/Tổng tài sản) Dương (+) Có ý nghĩa Có ($H_7$ được chấp nhận)
LLR Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay Dương (+) Có ý nghĩa Không ($H_4$ kỳ vọng âm)
GDP Tăng trưởng kinh tế Dương (+) Có ý nghĩa Có ($H_{10}$ được chấp nhận)
SIZE Quy mô ngân hàng Âm (-) Có ý nghĩa Có ($H_1$ được chấp nhận)
ROA Tỷ suất sinh lời trên tài sản Âm (-) Có ý nghĩa Không ($H_2$ kỳ vọng dương)
LIQ Tỷ lệ thanh khoản Âm (-) Có ý nghĩa Không ($H_3$ kỳ vọng dương)
DEP Tỷ lệ tiền gửi khách hàng Không tác động Không có ý nghĩa -
LOA Tỷ lệ cho vay Không tác động Không có ý nghĩa -
INF Tỷ lệ lạm phát Không tác động Không có ý nghĩa -
NIM Tỷ lệ thu nhập lãi thuần Không tác động Không có ý nghĩa -
  • Các yếu tố tác động cùng chiều (+):
    • Đòn bẩy tài chính (LEV): Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản càng cao giúp gia tăng vốn tự có, từ đó cải thiện trực tiếp CAR.
    • Dự phòng rủi ro cho vay (LLR): Khi tỷ lệ trích lập dự phòng tăng, ngân hàng tăng cường lớp đệm an toàn dự phòng rủi ro, góp phần nâng cao CAR.
    • Tăng trưởng kinh tế (GDP): Kinh tế tăng trưởng tạo điều kiện cho ngân hàng gia tăng lợi nhuận và tích lũy vốn tự có, thúc đẩy CAR tăng.
  • Các yếu tố tác động ngược chiều (-):
    • Quy mô ngân hàng (SIZE): Ngân hàng có quy mô tài sản càng lớn thường nắm giữ khối lượng tài sản có rủi ro cao hơn, dẫn đến CAR giảm.
    • Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA): Tác động ngược chiều phản ánh thực tế khi ngân hàng theo đuổi lợi nhuận cao có thể phải đầu tư vào các danh mục tài sản sinh lời mang hệ số rủi ro lớn hơn, làm mẫu số CAR tăng nhanh hơn tử số.
    • Thanh khoản (LIQ): Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt và tương đương tiền cao có thể làm giảm hiệu quả tối ưu hóa vốn nếu không được phân bổ hợp lý vào cấu trúc tài sản an toàn.
  • Các yếu tố không có ý nghĩa thống kê: Tỷ lệ tiền gửi (DEP), tỷ lệ cho vay (LOA), tỷ lệ lạm phát (INF) và biên lãi thuần (NIM).

Đề xuất và giải pháp của tác giả

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra các nhóm giải pháp nhằm nâng cao tỷ lệ an toàn vốn:

  1. Kiểm soát quy mô và cơ cấu tài sản có rủi ro: Quản lý chặt chẽ tốc độ tăng trưởng tổng tài sản đi đôi với việc tái cơ cấu danh mục tài sản, hạn chế tập trung vào các lĩnh vực có hệ số rủi ro cao (như bất động sản theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN).
  2. Củng cố và gia tăng năng lực vốn tự có (Vốn CSH - LEV): Đẩy mạnh phát hành cổ phiếu, bổ sung vốn điều lệ từ lợi nhuận giữ lại, phát hành trái phiếu thứ cấp đủ điều kiện tính vào vốn cấp 2.
  3. Nâng cao chất lượng tín dụng và trích lập dự phòng rủi ro (LLR): Thực hiện nghiêm túc việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ, tạo bộ đệm chống sốc tài chính vững chắc.
  4. Cân đối giữa mục tiêu sinh lời (ROA) và an toàn vốn: Xây dựng chiến lược tăng trưởng lợi nhuận bền vững, kiểm soát rủi ro danh mục đầu tư thay vì đánh đổi an toàn vốn để lấy lợi nhuận ngắn hạn.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt học thuật: Hệ thống hóa cơ sở lý luận về CAR, chuẩn mực Basel và các văn bản điều hành của NHNN; bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động đồng thời của các yếu tố nội tại và yếu tố kinh tế vĩ mô đối với CAR tại các NHTMCP Việt Nam.
  • Về khoảng trống dữ liệu: Cập nhật chuỗi dữ liệu 11 năm (2010–2020) gồm 275 quan sát tại 25 NHTMCP, khắc phục hạn chế về dữ liệu cũ (chỉ đến 2016) của phần lớn các công trình nghiên cứu trước đó tại Việt Nam.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

  • Giới hạn cỡ mẫu: Mẫu nghiên cứu mới chỉ bao gồm 25 trong tổng số 31 ngân hàng thương mại cổ phần tính đến năm 2020 do 6 ngân hàng còn lại thiếu dữ liệu công bố công khai hoặc số liệu không đầy đủ, liên tục trong giai đoạn 2010–2020.
  • Giới hạn biến số: Mô hình nghiên cứu mới chỉ tập trung vào 10 yếu tố phổ biến (8 yếu tố vi mô nội tại ngân hàng và 2 yếu tố vĩ mô); chưa bao quát được toàn bộ các yếu tố khác như tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ sở hữu nước ngoài, hay các biến số vĩ mô như lãi suất cho vay, tỷ giá hối đoái.
  • Giới hạn về phương pháp khắc phục khuyết tật: Khóa luận tập trung so sánh ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM, chưa áp dụng sâu các phương pháp ước lượng nâng cao như FGLS hay hồi quy GMM để xử lý triệt để hiện tượng nội sinh (endogeneity) tiềm ẩn.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng mẫu nghiên cứu cho toàn bộ các ngân hàng thương mại tại Việt Nam (bao gồm các ngân hàng thương mại có vốn nhà nước, ngân hàng liên doanh và mở rộng dữ liệu sau năm 2020).
  • Bổ sung thêm các biến số đo lường rủi ro chuyên sâu (rủi ro thị trường, rủi ro hoạt động theo chuẩn Basel II/III) và các biến vĩ mô khác.
  • Ứng dụng các kỹ thuật kinh tế lượng nâng cao (như FGLS hoặc sai phân GMM hệ thống) để kiểm định tính vững chắc và giải quyết vấn đề nội sinh trong mô hình dữ liệu bảng.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng thụ hưởng: Khóa luận là tài liệu tham khảo thiết thực cho sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Quản trị rủi ro tài chính, Kinh tế lượng ứng dụng; cũng như các chuyên viên phân tích rủi ro tại các ngân hàng thương mại và các nhà nghiên cứu chính sách tiền tệ.
  • Nội dung tham khảo giá trị:
    • Bảng tổng hợp chi tiết lộ trình và nội dung các văn bản pháp luật của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về quy định CAR từ năm 1999 đến năm 2020 (Bảng 2.1).
    • Khung quy trình nghiên cứu thực nghiệm 8 bước bằng phần mềm Stata và phương pháp thực hiện chuỗi kiểm định lựa chọn mô hình bảng (F-Test, Breusch-Pagan, Hausman).
    • Bộ số liệu thống kê mô tả và phân tích tương quan 10 biến số tài chính vi mô và vĩ mô của 25 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 11 năm.

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ đâu và trong giai đoạn nào?

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán, báo cáo thường niên và thuyết minh báo cáo tài chính của 25 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 11 năm, từ năm 2010 đến hết năm 2020, tạo thành bộ dữ liệu bảng gồm 275 quan sát.

2. Mô hình kinh tế lượng nào được lựa chọn cuối cùng trong khóa luận?

Sau khi ước lượng qua ba phương pháp Pooled OLS, Fixed Effects Model (FEM) và Random Effects Model (REM), tác giả đã thực hiện các kiểm định thống kê gồm kiểm định F, kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định Hausman. Kết quả các kiểm định xác định mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) là mô hình thích hợp nhất để giải thích dữ liệu.

3. Những yếu tố nào có tác động có ý nghĩa thống kê đến CAR trong mô hình?

Mô hình thực nghiệm chỉ ra 6 yếu tố có ý nghĩa thống kê:

  • Tác động tích cực (cùng chiều): Đòn bẩy tài chính (LEV), Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay (LLR), và Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP).
  • Tác động tiêu cực (ngược chiều): Quy mô ngân hàng (SIZE), Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), và Tỷ lệ thanh khoản (LIQ).
  • Bốn biến không có ý nghĩa thống kê gồm: DEP, LOA, INF và NIM.

4. Tại sao mẫu nghiên cứu chỉ chọn 25 ngân hàng thay vì toàn bộ 31 NHTMCP tại Việt Nam?

Tính đến ngày 31/12/2020, Việt Nam có 31 ngân hàng thương mại cổ phần. Tuy nhiên, tác giả chỉ đưa vào phân tích 25 ngân hàng (đại diện cho 80,65% toàn hệ thống) do 6 ngân hàng còn lại gặp hạn chế về tính sẵn có, thiếu hụt dữ liệu báo cáo tài chính liên tục trong suốt giai đoạn 2010–2020.

5. Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF) trong nghiên cứu cho kết quả ra sao?

Kết quả kiểm tra hệ số phóng đại phương sai cho thấy giá trị VIF cao nhất của các biến trong mô hình là 3,76 (biến NIM đạt VIF = 3,41). Do tất cả các hệ số VIF đều nhỏ hơn ngưỡng 5 (và thấp hơn nhiều so với ngưỡng nghiêm trọng là 10), nghiên cứu kết luận không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Bùi Thị Ngọc Khuyên đã giải quyết toàn diện bài toán định lượng về các yếu tố tác động đến tỷ lệ an toàn vốn (CAR) tại 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2010–2020. Bằng việc ứng dụng mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) trên 275 quan sát, nghiên cứu chứng minh đòn bẩy tài chính, dự phòng rủi ro và tăng trưởng GDP có tác động cùng chiều, trong khi quy mô ngân hàng, ROA và thanh khoản có tác động ngược chiều đến CAR. Các phát hiện thực nghiệm cung cấp cơ sở khoa học giúp nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý đưa ra giải pháp cân đối giữa tăng trưởng quy mô, mục tiêu sinh lời và kiểm soát an toàn vốn theo chuẩn mực Basel.