Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Khóa luận tốt nghiệp "Các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam" được thực hiện bởi tác giả Lê Nam Khánh, dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Đào Lê Kiều Oanh tại Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh (chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, mã số 7340201, bảo vệ tháng 6/2022).
Bối cảnh thực tiễn của đề tài gắn liền với tiến trình hội nhập kinh tế quốc tế sâu rộng của Việt Nam thông qua các hiệp định thương mại tự do thế hệ mới như CPTPP và EVFTA. Trong nền kinh tế, hệ thống ngân hàng thương mại giữ vai trò trung gian tài chính huyết mạch nhưng đồng thời luôn tiềm ẩn nguy cơ rủi ro hệ thống mang tính dây chuyền. Sự phát triển nóng về quy mô và danh mục hoạt động trong thời gian ngắn đã đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc kiểm soát an toàn hoạt động. Nhằm ngăn chặn nguy cơ đổ vỡ và bảo vệ người gửi tiền, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đã xây dựng lộ trình áp dụng chuẩn mực an toàn vốn theo thông lệ quốc tế, trọng tâm là Thông tư 41/2016/TT-NHNN quy định tỷ lệ an toàn vốn (CAR) tối thiểu 8% theo phương pháp tiêu chuẩn của Hiệp ước Basel II, có hiệu lực chính thức từ ngày 01/01/2020. Tuy nhiên, nhiều ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) trong nước gặp khó khăn lớn trong việc hoàn thành các tiêu chuẩn này, đặc biệt là bài toán thiếu hụt vốn điều lệ và duy trì tỷ lệ an toàn vốn. Do đó, nghiên cứu định lượng các nhân tố tác động đến CAR là đòi hỏi cấp bách từ thực tiễn quản trị ngành ngân hàng.
Mục tiêu nghiên cứu:
- Mục tiêu chung: Xác định và lượng hóa mức độ tác động của các yếu tố nội tại đến hệ số an toàn vốn của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2013 – 2021; từ đó đề xuất các khuyến nghị giúp nâng cao chất lượng an toàn vốn trong thời gian tới.
- Mục tiêu cụ thể:
- Hệ thống hóa cơ sở lý luận liên quan đến hệ số an toàn vốn và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại.
- Phân tích, đánh giá và lượng hóa mức độ tác động của từng yếu tố đến hệ số an toàn vốn thông qua mô hình kinh tế lượng.
- Lập luận và đề xuất các giải pháp, hàm ý quản trị hỗ trợ các nhà điều hành ngân hàng xây dựng chính sách cải thiện tỷ lệ an toàn vốn.
Câu hỏi nghiên cứu:
- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của ngân hàng thương mại Việt Nam?
- Các yếu tố tác động đến hệ số an toàn vốn như thế nào, yếu tố nào đóng vai trò chủ đạo?
- Cần đề xuất hàm ý chính sách nào giúp các NHTMCP nâng cao chất lượng hệ số an toàn vốn trong thời gian tới?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Hệ số an toàn vốn (CAR) và các nhóm yếu tố thuộc đặc điểm nội tại ngân hàng có tác động đến CAR của các NHTMCP Việt Nam.
- Phạm vi không gian: Nghiên cứu thu thập dữ liệu tại 25 NHTMCP Việt Nam (trên tổng số 31 NHTMCP tại thời điểm nghiên cứu). Mẫu nghiên cứu chiếm gần 94% tổng tài sản của toàn hệ thống NHTM tính đến ngày 31/12/2020, đảm bảo tính đại diện cho hệ thống NHTMCP Việt Nam.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 9 năm, từ năm 2013 đến năm 2021.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu dựa trên khung lý thuyết của Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS) và hệ thống văn bản pháp lý của NHNN Việt Nam. Khái niệm hệ số an toàn vốn (CAR) được định nghĩa là tỷ số phản ánh mối quan hệ giữa vốn tự có của ngân hàng và tổng tài sản có rủi ro đã điều chỉnh (RWA). Về mặt lý thuyết, CAR đóng vai trò như tấm đệm dự phòng chống đỡ các cú sốc tài chính, ngăn ngừa nguy cơ phá sản (Aspal, 2014; Nguyễn Đăng Dờn, 2012). Công thức tính CAR có sự thay đổi theo từng thời kỳ của Hiệp ước Basel:
- Basel I (1988): CAR = Vốn tự có / RWA (chỉ tính rủi ro tín dụng), ngưỡng tối thiểu 8%.
- Basel II (2004) & Basel III (2010): CAR = Vốn tự có / (RWA rủi ro tín dụng + Vốn yêu cầu cho rủi ro hoạt động + Vốn yêu cầu cho rủi ro thị trường).
Tại Việt Nam, các mốc pháp lý điều chỉnh cách tính và ngưỡng an toàn vốn bao gồm:
| Văn bản pháp lý |
Ngày ban hành |
Ngày hiệu lực |
Quy định cốt lõi về CAR |
| Quyết định 457/2005/QĐ-NHNN |
19/04/2005 |
06/05/2005 |
CAR tối thiểu ≥ 8% |
| Thông tư 13/2010/TT-NHNN |
20/05/2010 |
01/10/2010 |
CAR tối thiểu ≥ 9%; phân loại 6 nhóm tài sản rủi ro (0%, 20%, 50%, 100%, 150%, 250%) |
| Thông tư 36/2014/TT-NHNN |
20/11/2014 |
01/02/2015 |
CAR tối thiểu ≥ 9%; điều chỉnh hệ số rủi ro (0%, 20%, 50%, 100%, 150%) |
| Thông tư 06/2016/TT-NHNN |
27/05/2016 |
01/06/2016 |
CAR tối thiểu ≥ 9%; tăng hệ số rủi ro cho vay bất động sản từ 150% lên 200% |
| Thông tư 41/2016/TT-NHNN |
30/12/2016 |
01/01/2020 |
CAR tối thiểu ≥ 8% theo Basel II (tính đủ rủi ro tín dụng, hoạt động, thị trường) |
| Thông tư 22/2019/TT-NHNN |
15/11/2019 |
01/01/2020 |
Giảm tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn xuống 30%; tăng rủi ro BĐS tiêu dùng lên 150% |
| Thông tư 23/2020/TT-NHNN |
31/12/2020 |
14/02/2021 |
Quy định tỷ lệ an toàn vốn riêng lẻ và hợp nhất ≥ 9% |
Về mô hình kinh tế lượng, tác giả kế thừa mô hình của Hasan và cộng sự (2011) nghiên cứu tại Thổ Nhĩ Kỳ, kết hợp bổ sung biến Thu nhập lãi cận biên (NIM) từ Bahtiar Usman và cộng sự (2019) cùng biến Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) từ El-Ansary & Hafez (2015) và Phạm Phát Tiến & Nguyễn Thị Kiều Ny (2019). Mô hình hồi quy đa biến có dạng:
$$CAR_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 ROA_{it} + \beta_3 LLR_{it} + \beta_4 LIQ_{it} + \beta_5 DEP_{it} + \beta_6 LOA_{it} + \beta_7 LEV_{it} + \beta_8 NIM_{it} + e_{it}$$
Trong đó, các biến và giả thuyết nghiên cứu được xác định cụ thể:
| Biến |
Tên biến |
Cách đo lường |
Giả thuyết |
Dấu kỳ vọng |
| CAR |
Hệ số an toàn vốn |
Tỷ lệ CAR công bố (%) |
Biến phụ thuộc |
|
| SIZE |
Quy mô ngân hàng |
Logarit tự nhiên của tổng tài sản: $Ln(Tổng\ tài\ sản)$ |
H1: Tác động ngược chiều |
(-) |
| ROA |
Lợi nhuận trên tài sản |
$\frac{Lợi\ nhuận\ sau\ thuế}{Tổng\ tài\ sản} \times 100%$ |
H2: Tác động cùng chiều |
(+) |
| LLR |
Tỷ lệ dự phòng RRTD |
$\frac{Dự\ phòng\ rủi\ ro\ tín\ dụng}{Tổng\ dư\ nợ} \times 100%$ |
H3: Tác động ngược chiều |
(-) |
| LIQ |
Khả năng thanh khoản |
$\frac{Tiền\ và\ các\ khoản\ tương\ đương\ tiền}{Tổng\ tài\ sản} \times 100%$ |
H4: Tác động cùng chiều |
(+) |
| DEP |
Tỷ lệ tiền gửi khách hàng |
$\frac{Tiền\ gửi\ khách\ hàng}{Tổng\ tài\ sản} \times 100%$ |
H5: Tác động ngược chiều |
(-) |
| LOA |
Tỷ lệ cho vay |
$\frac{Dư\ nợ\ cho\ vay\ khách\ hàng}{Tổng\ tài\ sản} \times 100%$ |
H6: Tác động ngược chiều |
(-) |
| LEV |
Hệ số đòn bẩy tài chính |
$\frac{Vốn\ chủ\ sở\ hữu}{Tổng\ tài\ sản} \times 100%$ |
H7: Tác động ngược chiều |
(-) |
| NIM |
Thu nhập lãi cận biên |
$\frac{Thu\ nhập\ lãi\ thuần}{Tài\ sản\ sinh\ lời} \times 100%$ |
H8: Tác động cùng chiều |
(+) |
Nguồn dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán và báo cáo thường niên của 25 NHTMCP giai đoạn 2013–2021, tạo thành dữ liệu bảng cân bằng gồm 225 quan sát. Phương pháp xử lý dữ liệu thực hiện trên phần mềm Stata theo quy trình chuẩn: thống kê mô tả; phân tích tương quan và kiểm định đa cộng tuyến (VIF); ước lượng hồi quy bằng ba mô hình cơ bản (Pooled OLS, FEM, REM); sử dụng kiểm định F, Breusch-Pagan Lagrange Multiplier và kiểm định Hausman để chọn mô hình tối ưu; kiểm định khuyết tật mô hình (Modified Wald kiểm tra phương sai thay đổi, Wooldridge kiểm tra tự tương quan); và áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Tổng quan đề tài nghiên cứu
Chương mở đầu tập trung luận giải tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh các NHTMCP Việt Nam phải đáp ứng chuẩn mực Basel II theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN. Tác giả chỉ ra rằng mặc dù NHNN đã chọn 10 ngân hàng thí điểm áp dụng Basel II từ năm 2014 (gồm Vietcombank, VietinBank, BIDV, MB, Sacombank, Techcombank, ACB, VPBank, VIB, MSB), nhưng quá trình triển khai gặp nhiều trở ngại về tăng vốn. Nội dung chương công bố rõ mục tiêu nghiên cứu, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu (CAR và các chỉ số tài chính nội tại), phạm vi nghiên cứu (25 NHTMCP từ 2013 đến 2021, chiếm gần 94% tổng tài sản hệ thống năm 2020), phương pháp định lượng và cấu trúc 5 chương của khóa luận.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đó
Chương 2 thiết lập nền tảng lý luận toàn diện về hệ số an toàn vốn: định nghĩa của BCBS, vai trò bảo vệ hệ thống của CAR, lịch sử phát triển qua ba hiệp ước Basel I, II, III và các mốc văn bản pháp lý tại Việt Nam từ Quyết định 457/2005 đến Thông tư 23/2020. Tác giả phân tích cơ chế tác động của 8 biến nội tại đến CAR. Bên cạnh đó, chương khảo lược sâu rộng các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế (Abusharba và cộng sự, 2012; Nadja Dreca, 2014; El-Ansary & Hafez, 2015; Bokhari & Ali, 2009; Hasan và cộng sự, 2011; Bahtiar Usman và cộng sự, 2019) và các nghiên cứu tại Việt Nam (Võ Hồng Đức và cộng sự, 2014; Nguyễn Kim Chi, 2014; Phạm Thị Xuân Thoa và cộng sự, 2017; Nguyễn Tiến Dũng, 2017), tổng hợp thành bảng đối chiếu làm căn cứ xây dựng giả thuyết cho mô hình nghiên cứu.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Nội dung chương trình bày việc xây dựng mô hình nghiên cứu gồm 1 biến phụ thuộc (CAR) và 8 biến độc lập (SIZE, ROA, LLR, LIQ, DEP, LOA, LEV, NIM). Tác giả chi tiết hóa công thức tính toán và lập luận cơ sở cho từng giả thuyết từ H1 đến H8. Chương làm rõ quy trình chọn mẫu 25 NHTMCP, nguồn dữ liệu thứ cấp (báo cáo kiểm toán giai đoạn 2013–2021) và quy trình xử lý dữ liệu qua 6 bước. Về kỹ thuật định lượng, tác giả mô tả cơ sở toán học của các phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM, REM và FGLS; giải thích các kiểm định chẩn đoán gồm kiểm định F (so sánh Pooled OLS và FEM), Breusch-Pagan (so sánh Pooled OLS và REM), kiểm định Hausman (so sánh FEM và REM), kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF, kiểm định Modified Wald và kiểm định Wooldridge.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 4 phản ánh thực trạng áp dụng Basel II tại Việt Nam: Vietcombank và VIB là hai ngân hàng đầu tiên được phê duyệt áp dụng Thông tư 41 vào cuối năm 2018; năm 2019 ghi nhận thêm 14 ngân hàng nội đáp ứng chuẩn, trong khi các ngân hàng lớn như VietinBank và Agribank gặp nhiều khó khăn trong tăng vốn điều lệ. Kết quả thống kê mô tả 225 quan sát ghi nhận CAR trung bình của mẫu đạt 12,65% (cao hơn mức sàn 8% theo quy định), giá trị thấp nhất là 8,50% (NHTMCP Bản Việt, năm 2020) và cao nhất là 20,00% (PG Bank, năm 2015). Phân tích ma trận tương quan cho thấy các hệ số giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,8. Kiểm định VIF cho kết quả trung bình là 2,71 (biến SIZE có VIF là 2,71; không có biến nào vượt quá 5 hay 10), xác nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Sau khi ước lượng qua Pooled OLS ($F(8, 216) = 22,4729$), FEM ($R^2$ within = 0,4794) và REM, tác giả tiến hành các kiểm định lựa chọn. Mô hình FEM được xác định là phù hợp hơn Pooled OLS và REM. Tuy nhiên, các kiểm định chẩn đoán khuyết tật trên mô hình FEM cho thấy mô hình vi phạm giả định: kiểm định Modified Wald xác nhận có hiện tượng phương sai sai số thay đổi ($p < 0,05$) và kiểm định Wooldridge xác nhận có hiện tượng tự tương quan ($p < 0,05$). Do đó, tác giả sử dụng mô hình hồi quy FGLS để khắc phục triệt để hai khuyết tật này nhằm thu được ước lượng vững và hiệu quả.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Trên cơ sở kết quả ước lượng từ mô hình FGLS, chương tổng hợp mức độ tác động của các nhân tố đến CAR. Tác giả xây dựng hệ thống 4 nhóm giải pháp điều hành nhằm cải thiện hệ số CAR cho các NHTMCP Việt Nam: tăng vốn chủ sở hữu, gia tăng khả năng thanh khoản, nâng cao khả năng sinh lời phi tín dụng và đề cao an toàn trong hoạt động cấp tín dụng. Cuối chương, tác giả chỉ ra các giới hạn của đề tài về quy mô mẫu, sự thiếu vắng các biến vĩ mô và gợi ý định hướng mở rộng nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Kết quả hồi quy mô hình FGLS phản ánh mối tương quan thực nghiệm giữa các biến độc lập và hệ số an toàn vốn CAR của 25 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2013–2021:
| Tên biến |
Dấu kỳ vọng |
Kết quả hồi quy FGLS |
Ý nghĩa thống kê |
Kết luận giả thuyết |
| SIZE (Quy mô ngân hàng) |
(-) |
Không có tác động |
$p > 0,10$ |
Bác bỏ H1 |
| ROA (Lợi nhuận trên tài sản) |
(+) |
Tác động tiêu cực (-) |
Có ý nghĩa ($p < 0,05$) |
Bác bỏ H2 (ngược kỳ vọng) |
| LLR (Dự phòng rủi ro tín dụng) |
(-) |
Tác động tiêu cực (-) |
Có ý nghĩa ($p < 0,05$) |
Chấp nhận H3 |
| LIQ (Khả năng thanh khoản) |
(+) |
Tác động tích cực (+) |
Có ý nghĩa ($p < 0,05$) |
Chấp nhận H4 |
| DEP (Tiền gửi khách hàng) |
(-) |
Tác động tiêu cực (-) |
Có ý nghĩa ($p < 0,05$) |
Chấp nhận H5 |
| LOA (Tỷ lệ cho vay) |
(-) |
Không có tác động |
$p > 0,10$ |
Bác bỏ H6 |
| LEV (Đòn bẩy tài chính: VCSH/TTS) |
(-) |
Tác động tích cực (+) |
Có ý nghĩa ($p < 0,01$) |
Bác bỏ H7 (ngược kỳ vọng) |
| NIM (Thu nhập lãi cận biên) |
(+) |
Không có tác động |
$p > 0,10$ |
Bác bỏ H8 |
Giải thích kết quả kinh tế lượng:
- Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) có tác động tiêu cực đến CAR: Kết quả đi ngược kỳ vọng ban đầu nhưng phù hợp với phát hiện của Nadja Dreca (2014). Tác giả lý giải rằng để tạo ra lợi nhuận cao hơn trong ngắn hạn, các NHTM có xu hướng dịch chuyển danh mục đầu tư sang các tài sản có mức sinh lời cao kèm rủi ro lớn hơn. Sự gia tăng của mẫu số (tổng tài sản rủi ro RWA) diễn ra nhanh hơn tốc độ tích lũy vốn tự có từ lợi nhuận giữ lại, dẫn đến suy giảm CAR.
- Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) tác động tiêu cực đến CAR: Đúng với kỳ vọng H3. Việc trích lập dự phòng tăng phản ánh chất lượng tín dụng suy giảm, phát sinh nợ xấu, làm bào mòn vốn cấp 2 và lợi nhuận giữ lại, gây áp lực trực tiếp lên hệ số CAR.
- Tỷ lệ tiền gửi khách hàng (DEP) tác động tiêu cực đến CAR: Đúng với kỳ vọng H5 và phát hiện của Bokhari & Ali (2009). Nguồn tiền gửi dồi dào thúc đẩy ngân hàng mở rộng tài trợ tín dụng, làm gia tăng tài sản rủi ro; đồng thời các ngân hàng có thanh khoản huy động tốt thường có xu hướng chủ quan duy trì tấm đệm vốn mỏng hơn.
- Khả năng thanh khoản (LIQ) tác động tích cực đến CAR: Đúng kỳ vọng H4 và nghiên cứu của Võ Hồng Đức và cộng sự (2014). Nắm giữ tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao (tiền mặt, tiền gửi tại NHNN và chứng khoán chính phủ với hệ số rủi ro bằng 0% hoặc rất thấp) giúp giảm quy mô tài sản tính rủi ro trong mẫu số, qua đó làm tăng CAR.
- Hệ số đòn bẩy tài chính (LEV) có mối quan hệ tích cực với CAR: Biến LEV được đo bằng Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản. Tỷ lệ này tăng đồng nghĩa vốn tự có trong tử số tăng lên, củng cố năng lực tài chính và làm tăng trực tiếp hệ số CAR.
- Các biến SIZE, LOA và NIM không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, cho thấy quy mô tài sản, tỷ lệ dư nợ cho vay và biên lãi ròng chưa thể hiện tác động độc lập rõ ràng lên CAR trong mẫu nghiên cứu giai đoạn này.
Hệ thống giải pháp và khuyến nghị quản trị do tác giả đề xuất:
- Giải pháp tăng vốn chủ sở hữu: Đa dạng hóa các kênh tăng vốn cấp 1 thông qua phát hành cổ phiếu cho cổ đông hiện hữu, chào bán cho nhà đầu tư chiến lược nước ngoài, chi trả cổ tức bằng cổ phiếu để giữ lại lợi nhuận; đồng thời phát hành trái phiếu chuyển đổi, trái phiếu dài hạn để bổ sung vốn cấp 2 theo quy định Thông tư 41.
- Gia tăng khả năng thanh khoản: Tối ưu hóa cơ cấu tài sản có tính thanh khoản cao; xây dựng khung quản trị rủi ro thanh khoản khoa học nhằm cân đối giữa tỷ suất sinh lời và tính an toàn vốn.
- Nâng cao khả năng sinh lời từ hoạt động phi tín dụng: Chuyển dịch mô hình kinh doanh, giảm sự phụ thuộc vào tín dụng thuần túy; đẩy mạnh thu nhập từ phí dịch vụ, thanh toán, ngân hàng số và bancassurance nhằm tăng lợi nhuận ròng mà không làm tăng tài sản có rủi ro tín dụng.
- Đề cao an toàn trong cấp tín dụng: Nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng, kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ nợ xấu nhằm giảm thiểu chi phí trích lập dự phòng LLR; cơ cấu lại danh mục cho vay theo hướng ưu tiên các lĩnh vực có hệ số rủi ro thấp.
Đóng góp của khóa luận:
Về mặt khoa học, đề tài củng cố bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa các chỉ số quản trị nội bộ và hệ số an toàn vốn trong bối cảnh các NHTM Việt Nam chuyển dịch từ Basel I sang Basel II. Về mặt thực tiễn, kết quả định lượng cung cấp cơ sở cụ thể để các nhà quản trị ngân hàng nhận diện đúng tác động hai mặt của việc chạy theo lợi nhuận ngắn hạn (ROA) và huy động tiền gửi (DEP) đối với mức độ an toàn vốn.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo
Khóa luận tự chỉ ra một số hạn chế nhất định xuất phát từ phạm vi và điều kiện thực hiện:
- Về cỡ mẫu và đối tượng nghiên cứu: Mẫu nghiên cứu dừng lại ở 25 NHTMCP, chưa bao quát được toàn bộ 31 NHTMCP và chưa đưa Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank) - ngân hàng thương mại 100% vốn nhà nước có quy mô tài sản lớn - vào phân tích định lượng.
- Về các biến giải thích trong mô hình: Mô hình mới chỉ tập trung vào 8 biến nội tại phản ánh đặc điểm tài chính của ngân hàng, chưa tích hợp các biến kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng lớn đến an toàn hệ thống như tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (CPI), lãi suất điều hành hay biến động tỷ giá.
- Về phương pháp xử lý nội sinh: Mặc dù tác giả đã áp dụng mô hình FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, khóa luận chưa triển khai được phương pháp GMM hệ thống (System-GMM) để kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn giữa các biến tài chính.
Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu ra toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng (bao gồm NHTM nhà nước và các chi nhánh ngân hàng nước ngoài); bổ sung các biến kiểm soát vĩ mô; đồng thời áp dụng phương pháp ước lượng GMM để nâng cao độ chính xác của các tham số hồi quy.
Giá trị tham khảo
Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng khi thực hiện các đề tài nghiên cứu về hệ số an toàn vốn, quản trị rủi ro ngân hàng và chuẩn mực Basel.
Nội dung đặc biệt có giá trị tham khảo chuyên môn bao gồm:
- Phần hệ thống hóa toàn bộ các mốc thay đổi pháp lý của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về cách thức tính toán CAR từ năm 2005 đến năm 2021 (từ Quyết định 457 đến Thông tư 23).
- Quy trình phân tích dữ liệu bảng chuẩn mực trên phần mềm Stata: từ thống kê mô tả, ma trận tương quan, kiểm tra đa cộng tuyến (VIF), đến kỹ thuật lựa chọn mô hình qua các kiểm định F, Breusch-Pagan, Hausman, và phương pháp khắc phục khuyết tật bằng mô hình FGLS.
Câu hỏi thường gặp
1. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu ngân hàng và chiếm tỷ trọng ra sao trong hệ thống?
Mẫu nghiên cứu gồm 25 NHTMCP Việt Nam (trong tổng số 31 NHTMCP tại thời điểm nghiên cứu) trong giai đoạn 2013–2021. Tổng tài sản của 25 ngân hàng này chiếm gần 94% tổng tài sản của toàn hệ thống NHTM Việt Nam tính đến ngày 31/12/2020.
2. Khóa luận sử dụng các phương pháp ước lượng kinh tế lượng nào và mô hình nào được lựa chọn cuối cùng?
Khóa luận đã thực hiện ước lượng qua ba mô hình cơ bản là Pooled OLS, FEM và REM. Sau khi kiểm định Hausman xác định FEM là mô hình thích hợp, tác giả phát hiện mô hình FEM xuất hiện cả hai khuyết tật là phương sai sai số thay đổi (qua kiểm định Modified Wald) và tự tương quan (qua kiểm định Wooldridge). Do đó, phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) được lựa chọn làm mô hình ước lượng cuối cùng để xử lý các khuyết tật này.
3. Yếu tố nào có tác động mang ý nghĩa thống kê đến hệ số an toàn vốn (CAR) và chiều hướng tác động như thế nào?
Trong 8 biến nội tại được đưa vào phân tích, có 5 biến có ý nghĩa thống kê: ROA, LLR và DEP có tác động tiêu cực (ngược chiều) đến CAR; LIQ và LEV có tác động tích cực (cùng chiều) đến CAR. Ba biến SIZE, LOA và NIM không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.
4. Vì sao tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) lại có tác động tiêu cực đến hệ số an toàn vốn (CAR) trong kết quả nghiên cứu?
Tác giả lý giải rằng để đạt được tỷ suất sinh lời trên tài sản cao hơn, các ngân hàng thương mại thường có xu hướng gia tăng nắm giữ các tài sản có mức độ rủi ro cao. Sự gia tăng của quy mô tài sản tính theo rủi ro (RWA ở mẫu số) vượt quá tốc độ gia tăng vốn tự có từ lợi nhuận giữ lại (ở tử số), dẫn đến hệ số an toàn vốn CAR bị sụt giảm.
5. Khóa luận đề xuất những nhóm giải pháp cụ thể nào nhằm cải thiện hệ số an toàn vốn tại các NHTMCP?
Tác giả đề xuất 4 nhóm giải pháp điều hành: (1) Tăng vốn chủ sở hữu qua phát hành cổ phiếu, giữ lại lợi nhuận và phát hành trái phiếu chuyển đổi; (2) Tăng cường khả năng thanh khoản bằng việc phân bổ tài sản an toàn; (3) Nâng cao khả năng sinh lời thông qua việc gia tăng tỷ trọng thu nhập từ hoạt động dịch vụ phi tín dụng; (4) Kiểm soát chặt chẽ chất lượng tín dụng nhằm giảm thiểu chi phí trích lập dự phòng rủi ro.
Kết luận
Khóa luận của tác giả Lê Nam Khánh đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về hệ số an toàn vốn theo chuẩn mực Basel và quy định pháp lý của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Thông qua phương pháp ước lượng FGLS trên mẫu dữ liệu bảng gồm 25 NHTMCP giai đoạn 2013–2021, nghiên cứu lượng hóa thành công tác động tích cực của thanh khoản (LIQ), đòn bẩy (LEV) và tác động tiêu cực của khả năng sinh lời (ROA), dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tiền gửi khách hàng (DEP) lên CAR. Những phát hiện thực nghiệm này cung cấp cơ sở tin cậy cho 4 nhóm khuyến nghị chính sách giúp các nhà quản trị ngân hàng chủ động kiểm soát rủi ro và đáp ứng hiệu quả lộ trình Basel II.
