Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính hiện đại, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò huyết mạch của nền kinh tế. Sự ổn định và lành mạnh của các ngân hàng quyết định trực tiếp đến sự an toàn của toàn bộ hệ thống tiền tệ quốc gia. Hệ số an toàn vốn (Capital Adequacy Ratio - CAR) là một trong những chỉ tiêu trọng yếu nhất đo lường khả năng chống chịu của ngân hàng trước các cú sốc và rủi ro tài chính, phản ánh tỷ lệ giữa nguồn vốn tự có thực tế so với tổng tài sản chịu rủi ro.

Tại Việt Nam, tiến trình tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng gắn liền với việc từng bước áp dụng các chuẩn mực quốc tế theo Hiệp ước Basel (từ Basel I, Basel II đến định hướng Basel III). Sự chuyển giao khung pháp lý từ Thông tư 36/2014/TT-NHNN sang Thông tư 41/2016/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã đặt ra những yêu cầu khắt khe hơn về phương pháp tính toán và quản trị an toàn vốn. Thực tế giai đoạn 2015–2020 cho thấy, bên cạnh sự tăng trưởng quy mô tài sản và tín dụng, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) phải đối mặt với nhiều biến động kinh tế vĩ mô, biến động chất lượng tài sản và sự bùng phát của đại dịch COVID-19 vào năm 2020. Việc xác định các nhân tố tác động đến hệ số CAR và mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố trở thành yêu cầu cấp thiết đối với công tác quản trị rủi ro ngân hàng.

Khóa luận xác định các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cụ thể như sau:

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu tổng quát: Phân tích các nhân tố tác động đến hệ số an toàn vốn của các NHTMCP tại Việt Nam, từ đó đề xuất các hàm ý chính sách nhằm nâng cao và duy trì hệ số an toàn vốn.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Đánh giá thực trạng hệ số an toàn vốn của các NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2015–2020.
    2. Xác định các nhân tố và đo lường mức độ tác động của từng nhân tố nội tại đến hệ số an toàn vốn của các NHTMCP tại Việt Nam.
    3. Đề xuất các hàm ý chính sách và khuyến nghị quản trị nhằm cải thiện và duy trì hệ số an toàn vốn cho các NHTMCP.

Câu hỏi nghiên cứu:

  • Câu hỏi thứ 1: Thực trạng hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2015–2020 diễn biến như thế nào?
  • Câu hỏi thứ 2: Các nhân tố nội tại nào tác động đến hệ số an toàn vốn của các NHTMCP Việt Nam và chiều hướng, mức độ tác động ra sao?
  • Câu hỏi thứ 3: Ban quản trị các NHTM cần thực hiện những giải pháp nào để duy trì và cải thiện hệ số an toàn vốn đáp ứng quy định pháp lý và chuẩn mực quốc tế?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố tác động đến hệ số an toàn vốn (CAR) của các ngân hàng thương mại.
  • Phạm vi không gian: Nghiên cứu tập trung vào 29 NHTMCP đang hoạt động trong hệ thống ngân hàng tại Việt Nam.
  • Phạm vi thời gian: Thu thập và phân tích chuỗi dữ liệu thứ cấp trong giai đoạn 6 năm, từ năm 2015 đến năm 2020.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và chuẩn mực quản lý an toàn vốn

Khóa luận xây dựng nền tảng lý luận dựa trên các lý thuyết về vốn ngân hàng và hệ thống các chuẩn mực an toàn vốn quốc tế:

  • Khung Hiệp ước Basel (Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel - BCBS):
    • Basel I (1988): Quy định CAR tối thiểu ở mức 8%, chỉ tập trung vào rủi ro tín dụng với 4 nhóm trọng số rủi ro (0%, 20%, 50%, 100%).
    • Basel II (2004): Xây dựng cấu trúc 3 trụ cột (Yêu cầu vốn tối thiểu, Giám sát của cơ quan quản lý, Kỷ luật thị trường). Công thức tính CAR mở rộng tài sản có rủi ro bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường.
    • Basel III (2010): Tăng cường tiêu chuẩn chất lượng vốn tự có, bổ sung các bộ đệm bảo toàn vốn và quy định về tỷ lệ đòn bẩy, tỷ lệ thanh khoản.
  • Khung pháp lý Việt Nam:
    • Thông tư 36/2014/TT-NHNN (quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu 9%).
    • Thông tư 41/2016/TT-NHNN (tiếp cận Basel II với tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu 8% dựa trên cách tính rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường).

Mô hình nghiên cứu thực nghiệm

Kế thừa mô hình nghiên cứu của Trần Thị Thu Thủy và Nguyễn Thị Kim Chi (2013) cùng nghiên cứu của Ahmet và Hasan (2011), mô hình hồi quy đa biến dạng dữ liệu bảng được thiết lập:

$$CAR_{it} = \alpha + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 LEV_{it} + \beta_3 LLR_{it} + \beta_4 NPL_{it} + \beta_5 ROA_{it} + \beta_6 ROE_{it} + \varepsilon_{it}$$

Tên biến Ký hiệu Vai trò Cách đo lường / Công thức Kỳ vọng dấu
Hệ số an toàn vốn $CAR$ Biến phụ thuộc $\frac{\text{Vốn cấp 1} + \text{Vốn cấp 2}}{\text{Tổng tài sản tính theo rủi ro}}$ -
Quy mô ngân hàng $SIZE$ Biến độc lập $\ln(\text{Tổng tài sản})$ (-)
Hệ số đòn bẩy tài chính $LEV$ Biến độc lập $\frac{\text{Tổng nợ}}{\text{Vốn chủ sở hữu}}$ (-)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay $LLR$ Biến độc lập $\frac{\text{Dự phòng rủi ro tín dụng}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$ (-)
Tỷ lệ nợ xấu $NPL$ Biến độc lập $\frac{\text{Dư nợ nhóm 3, 4, 5}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$ (-)
Tỷ suất sinh lời trên tài sản $ROA$ Biến độc lập $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng tài sản bình quân}}$ (-)
Tỷ suất sinh lời trên vốn CSH $ROE$ Biến độc lập $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Vốn chủ sở hữu bình quân}}$ (-)

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp dạng bảng không cân bằng (166 quan sát) thu thập từ Báo cáo tài chính đã kiểm toán và Báo cáo thường niên của 29 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2015–2020, kết hợp các báo cáo thống kê từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Tổng cục Thống kê (GSO) và Ngân hàng Thế giới (World Bank).
  • Quy trình phân tích định lượng:
    1. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu và phân tích ma trận tương quan giữa các biến.
    2. Ước lượng các mô hình cơ sở cho dữ liệu bảng: Hồi quy bình phương bé nhất gộp (Pool-OLS), Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    3. Thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình và chẩn đoán khuyết tật: Kiểm định F-Test (chọn giữa OLS và FEM), kiểm định Hausman (chọn giữa FEM và REM), kiểm định đa cộng tuyến (VIF, Collin), kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test), kiểm định tự tương quan chuỗi (Wooldridge test).
    4. Sử dụng phương pháp hồi quy mô-men tổng quát hệ thống (System Generalized Method of Moments - GMM) để xử lý triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.
    5. Kiểm định tính hợp lệ của biến công cụ và mô hình qua kiểm định Sargan/Hansen và kiểm định tương quan chuỗi Arellano-Bond (AR(1), AR(2)). Công cụ xử lý: Stata 14.1 và Microsoft Excel.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 1 trình bày tổng quan cấu trúc của đề tài, bao gồm sự cần thiết của việc nghiên cứu an toàn vốn trong bối cảnh hệ thống ngân hàng Việt Nam đẩy mạnh tiến trình áp dụng Thông tư 41/2016/TT-NHNN và chuẩn mực Basel II. Tác giả xác lập rõ 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu là các nhân tố tác động đến CAR, và phạm vi nghiên cứu gồm 29 NHTMCP giai đoạn 2015–2020. Chương này cũng phác thảo phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa phân tích định tính (tổng hợp thực trạng quy định) và phân tích định lượng (kinh tế lượng với mô hình GMM), đóng góp dự kiến của khóa luận và kết cấu 5 chương của văn bản.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về các nhân tố tác động hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về vốn và an toàn vốn của NHTM:

  • Phân tích cơ chế xác định vốn tự có (vốn cấp 1, vốn cấp 2 và các khoản giảm trừ) cùng cấu phần tài sản có rủi ro theo quy định của Ngân hàng Nhà nước tại Thông tư 36/2014/TT-NHNN và Thông tư 41/2016/TT-NHNN.
  • Trình bày lịch sử hình thành và tiến trình phát triển của các hiệp ước an toàn vốn quốc tế từ Basel I (1988), Basel II (2004) đến Basel III (2010), làm rõ sự chuyển đổi từ quản lý rủi ro đơn lẻ (tín dụng) sang quản trị rủi ro tổng thể (tín dụng, thị trường, hoạt động).
  • Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế (Ahmet & Hasan, 2011; Bateni và cộng sự, 2014; Yonas Mekonnen, 2015; Ayesha Afzal, 2015; Shingjergji & Hyseni, 2015; Kasmadi, 2017) và nghiên cứu trong nước (Trần Thị Thu Thủy & Nguyễn Thị Kim Chi, 2013; Võ Hoàng Đoan Thục, 2014; Đặng Thị Quỳnh Anh, 2017; Hà Thị Thiều Dao, 2017).
  • Xác định khoảng trống nghiên cứu: Các nghiên cứu trước phần lớn sử dụng dữ liệu trước năm 2015 hoặc áp dụng các mô hình tĩnh OLS/FEM/REM chưa xử lý tốt hiện tượng nội sinh; nghiên cứu này bổ sung giai đoạn dữ liệu 2015–2020 khi các NHTMCP chuẩn bị và chính thức áp dụng Thông tư 41/2016/TT-NHNN, bao gồm thời điểm xảy ra dịch COVID-19.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Chương 3 xây dựng khung phương pháp luận hoàn chỉnh:

  • Thiết lập mô hình hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là CAR và 6 biến độc lập đại diện cho các đặc trưng ngân hàng: $SIZE, LEV, LLR, NPL, ROA, ROE$.
  • Xây dựng 6 giả thuyết nghiên cứu ($H1$ đến $H6$), trong đó các biến đều được kỳ vọng có tác động ngược chiều (-) đến hệ số CAR dựa trên lập luận lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đó.
  • Trình bày quy trình thu thập mẫu từ 29 NHTMCP, mô tả chi tiết nguồn trích xuất dữ liệu BCTC và Báo cáo thường niên.
  • Thiết lập quy trình kiểm định kinh tế lượng: Quy trình phân tích dữ liệu bảng từ OLS, FEM, REM đến các kiểm định khuyết tật mô hình (VIF, Wald test, Wooldridge test). Thuyết minh kỹ thuật ước lượng GMM (System-GMM) nhằm kiểm soát hiện tượng nội sinh và khắc phục các vi phạm giả định hồi quy cổ điển.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 tập trung trình bày thực trạng và kết quả ước lượng thực nghiệm:

  • Thực trạng CAR tại Việt Nam: Phân tích quá trình chuyển đổi tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu từ 9% theo Thông tư 36 sang 8% theo Thông tư 41. Tính đến cuối năm 2019, đã có nhiều ngân hàng tiên phong được công nhận áp dụng Thông tư 41/2016/TT-NHNN trước thời hạn như Vietcombank, Techcombank, ACB, VPBank, MB, MSB, Sacombank, VIB, BIDV. Nhìn chung hệ số CAR trung bình toàn hệ thống được duy trì trên mức yêu cầu tối thiểu nhưng có sự phân hóa rõ nét giữa các ngân hàng quy mô lớn và nhóm ngân hàng quy mô nhỏ.
  • Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu (166 quan sát):
    • Hệ số $CAR$: Giá trị trung bình đạt $0{,}1242$ (tương đương $12{,}42%$), cao hơn mức sàn 8% theo Basel II và 9% theo Thông tư 36. Giá trị nhỏ nhất là $0{,}056$ và lớn nhất đạt $0{,}215$.
    • Biến $SIZE$: Thể hiện độ giãn quy mô tài sản giữa các ngân hàng trong hệ thống với mức trung bình là $18{,}73$.
    • Biến $LEV$: Giá trị trung bình của hệ số đòn bẩy tài chính ở mức $10{,}82$.
    • Biến $LLR$: Tỷ lệ dự phòng tổn thất cho vay trung bình đạt $0{,}0132$ ($1{,}32%$).
    • Biến $NPL$: Tỷ lệ nợ xấu trung bình của 29 NHTMCP đạt $1{,}90%$, phản ánh nỗ lực kiểm soát nợ xấu dưới ngưỡng 3% của toàn ngành.
    • Biến $ROA$ và $ROE$: Tỷ suất sinh lời trên tài sản trung bình đạt $0{,}0079$ ($0{,}79%$) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu trung bình đạt $0{,}0955$ ($9{,}55%$).
  • Kết quả kiểm định khuyết tật và ước lượng GMM:
    • Kiểm định VIF cho thấy hệ số phóng đại phương sai đều nhỏ hơn 10 (chỉ số bình quân đạt mức an toàn), loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
    • Các kiểm định chẩn đoán chỉ ra sự tồn tại của hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mô hình FEM/REM, khẳng định việc sử dụng phương pháp GMM là hoàn toàn phù hợp và cần thiết.
    • Kết quả hồi quy GMM cho thấy:
      • Biến $LEV$ tác động cùng chiều (+) có ý nghĩa thống kê đến $CAR$ ở mức $1%$.
      • Biến $LLR$, $NPL$, $ROA$ tác động ngược chiều (-) có ý nghĩa thống kê đến $CAR$.
      • Biến $SIZE$ và $ROE$ không có ý nghĩa thống kê đối với $CAR$ trong mẫu nghiên cứu.

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách

Dựa trên các phát hiện thực nghiệm, Chương 5 đưa ra hệ thống các hàm ý và khuyến nghị cho ban lãnh đạo ngân hàng và cơ quan quản lý:

  • Về hệ số đòn bẩy tài chính ($LEV$): Cơ cấu nguồn vốn nợ và vốn chủ sở hữu một cách linh hoạt, nâng cao năng lực vốn tự có thông qua tích lũy lợi nhuận giữ lại hoặc phát hành cổ phiếu, trái phiếu chuyển đổi nhằm đảm bảo an toàn vốn khi gia tăng đòn bẩy.
  • Về tỷ lệ trích lập dự phòng tổn thất cho vay ($LLR$) và nợ xấu ($NPL$): Siết chặt quy trình thẩm định tín dụng, chủ động phân loại nợ chính xác theo mức độ rủi ro, xây dựng kịch bản dự phòng đầy đủ để tránh gây sụt giảm đột ngột tỷ lệ an toàn vốn.
  • Về tỷ suất sinh lời ($ROA$): Tái cơ cấu danh mục tài sản sinh lời theo hướng tối ưu hóa chi phí vốn và mức độ rủi ro; mở rộng các mảng thu nhập ngoài lãi (dịch vụ, thanh toán, bảo hiểm) để gia tăng lợi nhuận ròng mà không làm tăng tài sản có rủi ro tín dụng.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Kết quả hồi quy thực nghiệm thông qua phương pháp GMM đối với mẫu 29 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2015–2020 được tổng hợp trong bảng đối chiếu giả thuyết sau:

Giả thuyết Biến độc lập Dấu kỳ vọng Dấu thực nghiệm (GMM) Ý nghĩa thống kê Kết luận giả thuyết
H1 Quy mô ngân hàng ($SIZE$) (-) Không xác định Không có ý nghĩa ($p > 0{,}1$) Bác bỏ giả thuyết
H2 Hệ số đòn bẩy tài chính ($LEV$) (-) (+) Có ý nghĩa ($p < 0{,}01$) Bác bỏ chiều tác động
H3 Dự phòng tổn thất cho vay ($LLR$) (-) (-) Có ý nghĩa ($p < 0{,}05$) Chấp nhận giả thuyết
H4 Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) (-) (-) Có ý nghĩa ($p < 0{,}05$) Chấp nhận giả thuyết
H5 Tỷ suất sinh lời trên tài sản ($ROA$) (-) (-) Có ý nghĩa ($p < 0{,}01$) Chấp nhận giả thuyết
H6 Tỷ suất sinh lời trên vốn CSH ($ROE$) (-) Không xác định Không có ý nghĩa ($p > 0{,}1$) Bác bỏ giả thuyết

Đóng góp của đề tài

  1. Đóng góp về mặt học thuật và phương pháp:
    • Cập nhật giai đoạn dữ liệu bảng giai đoạn 2015–2020 gồm 29 NHTMCP, bao quát toàn diện thời kỳ chuyển giao tiêu chuẩn an toàn vốn sang Thông tư 41/2016/TT-NHNN và giai đoạn đầu ảnh hưởng của dịch COVID-19.
    • Áp dụng phương pháp ước lượng GMM để khắc phục các hạn chế của các nghiên cứu trước (vốn chủ yếu dùng OLS, FEM hoặc REM), kiểm soát tốt hiện tượng nội sinh và các khuyết tật chuỗi dữ liệu bảng, mang lại ước lượng vững và không chệch.
  2. Đóng góp về mặt thực tiễn và quản trị:
    • Cung cấp bằng chứng thực nghiệm rõ ràng về mối quan hệ giữa chất lượng tín dụng ($NPL, LLR$), hiệu quả sinh lời ($ROA$), cấu trúc tài chính ($LEV$) đối với an toàn vốn tại Việt Nam.
    • Làm cơ sở thực tế cho các NHTMCP trong việc cân đối giữa mục tiêu tăng trưởng quy mô tài sản, tối đa hóa lợi nhuận và nghĩa vụ duy trì tỷ lệ an toàn vốn theo chuẩn mực Basel II.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự chỉ ra một số điểm hạn chế gắn liền với phạm vi nghiên cứu:

  • Phạm vi mẫu và thời gian: Mẫu nghiên cứu chỉ bao gồm 29 NHTMCP trong khoảng thời gian từ năm 2015 đến năm 2020; chưa bao hàm toàn bộ các ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài hoặc các tổ chức tín dụng phi ngân hàng đang hoạt động tại Việt Nam.
  • Biến số nghiên cứu: Mô hình chỉ tập trung vào các nhân tố nội tại bên trong ngân hàng ($SIZE, LEV, LLR, NPL, ROA, ROE$), chưa đưa vào các biến vĩ mô bên ngoài như tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (CPI), lãi suất điều hành hoặc tỷ giá hối đoái.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng chuỗi thời gian nghiên cứu sang các năm sau 2020 để đánh giá toàn diện tác động phục hồi hậu đại dịch; bổ sung nhóm biến vĩ mô và xem xét thêm các nhân tố quản trị đặc thù (cấu trúc sở hữu, tỷ lệ thanh khoản LDR, tỷ lệ nguồn vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn).

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn đối với các đối tượng cụ thể sau:

  • Sinh viên và học viên cao học ngành Tài chính – Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo chi tiết về phương pháp nghiên cứu định lượng dữ liệu bảng, quy trình xử lý dữ liệu tài chính ngân hàng trên phần mềm Stata, cũng như cách triển khai ước lượng GMM để xử lý hiện tượng nội sinh.
  • Cán bộ quản trị rủi ro và phân tích tài chính tại các NHTM: Cung cấp góc nhìn thực chứng về mức độ co giãn của hệ số CAR trước sự thay đổi của nợ xấu, dự phòng rủi ro và tỷ suất sinh lời, hỗ trợ công tác lập kế hoạch vốn và kiểm thử sức chịu tải (stress testing) vốn tự có.
  • Cơ quan quản lý và giám sát ngân hàng (NHNN): Bổ sung luận cứ thực tế phục vụ quá trình đánh giá tác động chính sách khi thúc đẩy các ngân hàng thương mại hoàn thiện lộ trình áp dụng chuẩn mực Basel II và hướng tới Basel III.

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu ngân hàng và dữ liệu được thu thập trong giai đoạn nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 29 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam, với tổng số 166 quan sát được thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán và báo cáo thường niên trong giai đoạn 6 năm từ năm 2015 đến năm 2020.

2. Hệ số an toàn vốn (CAR) trung bình của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2015–2020 đạt bao nhiêu?
Hệ số CAR trung bình của 29 NHTMCP trong giai đoạn 2015–2020 đạt $12{,}42%$ (tương đương giá trị $0{,}1242$), nằm trong khoảng từ thấp nhất là $5{,}6%$ đến cao nhất là $21{,}5%$, đáp ứng ngưỡng an toàn tối thiểu theo quy định chung của Ngân hàng Nhà nước.

3. Phương pháp hồi quy nào được sử dụng làm phương pháp ước lượng chính và vì sao?
Khóa luận sử dụng phương pháp hồi quy mô-men tổng quát hệ thống (System-GMM) trên phần mềm Stata 14.1 làm phương pháp ước lượng chính, nhằm kiểm soát hiện tượng nội sinh tiềm ẩn giữa các biến tài chính và khắc phục các khuyết tật về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan chuỗi của các mô hình OLS, FEM, REM.

4. Kết quả nghiên cứu chỉ ra những nhân tố nào tác động đáng kể đến hệ số an toàn vốn (CAR)?
Kết quả ước lượng GMM cho thấy hệ số đòn bẩy tài chính ($LEV$) có tác động cùng chiều (+) có ý nghĩa thống kê đến CAR; trong khi đó, tỷ lệ dự phòng tổn thất cho vay ($LLR$), tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) và tỷ suất sinh lời trên tài sản ($ROA$) có tác động ngược chiều (-) có ý nghĩa thống kê đến CAR. Hai biến quy mô ngân hàng ($SIZE$) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) không có ý nghĩa thống kê.

5. Khung pháp lý nào tại Việt Nam được tác giả sử dụng làm cơ sở đối chiếu về tỷ lệ an toàn vốn?
Khóa luận dựa trên khung pháp lý của Thông tư số 36/2014/TT-NHNN (quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu 9%) và Thông tư số 41/2016/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (hướng dẫn tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu 8% theo phương pháp tiếp cận chuẩn mực Basel II).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Thụy Minh Tâm đã hoàn thành việc phân tích các nhân tố nội tại tác động đến hệ số an toàn vốn (CAR) của 29 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2015–2020 thông qua phương pháp ước lượng GMM. Kết quả thực nghiệm khẳng định vai trò quan trọng của đòn bẩy tài chính, dự phòng rủi ro, nợ xấu và khả năng sinh lời trên tài sản trong việc định hình mức độ an toàn vốn của ngân hàng. Đây là công trình nghiên cứu định lượng có giá trị học thuật và thực tiễn, đóng góp cơ sở dữ liệu và khuyến nghị quản trị xác đáng cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam trong quá trình thực thi chuẩn mực an toàn vốn Basel II.