Khóa luận các yếu tố tác động tới hệ số an toàn vốn của NHTM cổ phần Việt Nam 2011-2022

Hệ số An Toàn Vốn (CAR) là một chỉ số quan trọng đánh giá khả năng chống chịu rủi ro của… 78 trang · Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh · 2023.

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Đan Thanh
• Người hướng dẫn: TS. Trần Hồng Hà
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Yếu Tố Tác Động Tới Hệ Số An Toàn Vốn Của Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu đề tài
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của đề tài
• 1.7. Kết cấu của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM LIÊN QUAN
• 2.1. Cơ sở lý thuyết về hệ số an toàn vốn
• 2.1.1. Khái niệm về hệ số an toàn vốn
• 2.1.2. Đo lường hệ số an toàn vốn
• 2.1.3. Ý nghĩa của hệ số an toàn vốn
• 2.2. Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm liên quan
• 2.2.1. Các nghiên cứu ngoài nước
• 2.2.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2.3. Yếu tố tác động đến hệ số an toàn vốn của ngân hàng
• 2.3.1. Các yếu tố vi mô
• 2.3.2. Các yếu tố vĩ mô
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu
• 3.2.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2.2. Các giả thuyết nghiên cứu
• 3.3. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.3.1. Mẫu nghiên cứu
• 3.3.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 3.3.3. Công cụ xử lý dữ liệu
• 3.4. Quy trình xử lý dữ liệu
• 3.4.1. Thống kê mô tả
• 3.4.2. Phân tích ma trận tương quan
• 3.4.3. Kiểm tra đa cộng tuyến
• 3.4.4. Phân tích các phương pháp xử lý dữ liệu mô hình
• 3.6. Hồi quy theo phương pháp FGLS
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Phân tích thống kê mô tả
• 4.2. Phân tích ma trận tương quan
• 4.3. Kiểm tra đa cộng tuyến
• 4.4. Kết quả nghiên cứu
• 4.4.1. Kết quả ước lượng mô hình hồi quy
• 4.4.2. Các kiểm định mô hình
• 4.4.3. Kiểm định các vi phạm của mô hình
• 4.4.4. Hồi quy theo phương pháp FGLS
• 4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.2. Hàm ý chính sách
• 5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo của nghiên cứu
• 5.3.1. Hạn chế của đề tài
• 5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Hệ Số An Toàn Vốn CAR Ngân Hàng Việt Nam

Hệ số An Toàn Vốn (CAR) là một chỉ số quan trọng đánh giá khả năng chống chịu rủi ro của các ngân hàng thương mại (NHTM). Nó phản ánh mối quan hệ giữa vốn tự có của ngân hàng và tài sản có rủi ro. Một CAR cao cho thấy ngân hàng có đủ vốn để hấp thụ các khoản lỗ tiềm ẩn và duy trì hoạt động ổn định. Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam quy định một mức CAR tối thiểu mà các NHTM phải tuân thủ để đảm bảo an toàn hệ thống tài chính. Việc theo dõi và quản lý các yếu tố ảnh hưởng đến CAR là rất quan trọng đối với các nhà quản lý ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách. Theo Al-Sabbagh (2004), CAR là chỉ số phản ánh mức độ rủi ro của ngân hàng, bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, rủi ro lãi suất và rủi ro tỷ giá hối đoái.

1.1. Định Nghĩa và Ý Nghĩa CAR Capital Adequacy Ratio

CAR (Capital Adequacy Ratio) đo lường khả năng của ngân hàng trong việc hấp thụ tổn thất bằng vốn tự có so với tài sản có rủi ro. Ý nghĩa của nó nằm ở việc đánh giá mức độ an toàn và ổn định của ngân hàng, đảm bảo khả năng thanh toán và đối phó với các rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường. Một CAR cao cho thấy ngân hàng có khả năng chống chịu tốt hơn trước các biến động kinh tế và tài chính. Việc duy trì một CAR ổn định cũng giúp ngân hàng tạo dựng lòng tin với khách hàng và nhà đầu tư.

1.2. Tại Sao CAR Lại Quan Trọng Với Ngân Hàng Việt Nam

Đối với ngân hàng thương mại Việt Nam, CAR có vai trò then chốt trong việc tuân thủ các quy định của Ngân hàng Nhà nước và chuẩn mực quốc tế như Basel II và Basel III. Việc đáp ứng yêu cầu CAR giúp các ngân hàng hoạt động an toàn, hiệu quả và giảm thiểu nguy cơ khủng hoảng tài chính. Hơn nữa, CAR còn ảnh hưởng đến khả năng tăng trưởng tín dụng của ngân hàng, bởi vì vốn tự có là một trong những yếu tố quyết định quy mô cho vay. Duy trì CAR ở mức cao cũng giúp ngân hàng tăng cường năng lực quản lý và quản trị rủi ro.

II. Thách Thức Quản Lý CAR Hiệu Quả Cho NHTM Việt Nam

Mặc dù CAR là một chỉ số quan trọng, việc quản lý nó hiệu quả không phải lúc nào cũng dễ dàng, đặc biệt trong bối cảnh môi trường kinh tế vĩ mô biến động và sự cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng. Các yếu tố như nợ xấu, tăng trưởng tín dụng, và chính sách tiền tệ đều có thể ảnh hưởng đến CAR. Ngoài ra, việc áp dụng các tiêu chuẩn Basel II và Basel III đòi hỏi các ngân hàng phải đầu tư vào hệ thống quản trị rủi ro và cải thiện chất lượng tài sản. Việc duy trì CAR ở mức ổn định trong khi vẫn đảm bảo lợi nhuận và hiệu quả hoạt động là một bài toán khó đối với nhiều NHTM Việt Nam.

2.1. Các Rủi Ro Ảnh Hưởng Tới Hệ Số An Toàn Vốn CAR

Nhiều loại rủi ro có thể tác động tiêu cực đến CAR của ngân hàng thương mại, bao gồm rủi ro tín dụng (tỷ lệ nợ xấu tăng cao), rủi ro hoạt động (sai sót trong quy trình nghiệp vụ, gian lận), rủi ro thị trường (biến động lãi suất, tỷ giá hối đoái), và rủi ro thanh khoản (khả năng đáp ứng nhu cầu rút tiền của khách hàng). Bên cạnh đó, các yếu tố bên ngoài như lạm phát, suy thoái kinh tế và thay đổi chính sách tiền tệ cũng có thể gây áp lực lên CAR.

2.2. Tác Động Của Nợ Xấu Đến Hệ Số CAR Của Ngân Hàng

Nợ xấu là một trong những yếu tố chính làm suy giảm CAR của các ngân hàng thương mại. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao, ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro, làm giảm lợi nhuận và vốn tự có. Điều này dẫn đến sự sụt giảm của CAR, ảnh hưởng đến khả năng cho vay và khả năng chống chịu rủi ro của ngân hàng. Do đó, việc kiểm soát và xử lý nợ xấu là vô cùng quan trọng để duy trì CAR ổn định và đảm bảo hoạt động lành mạnh của hệ thống ngân hàng.

III. Cách Yếu Tố Vi Mô Tác Động Đến CAR Ngân Hàng Thương Mại

Các yếu tố vi mô, liên quan trực tiếp đến hoạt động nội tại của ngân hàng, có ảnh hưởng đáng kể đến CAR. Những yếu tố này bao gồm tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay, quy mô ngân hàng, hiệu quả hoạt động, và chất lượng tài sản. Việc quản lý tốt các yếu tố vi mô này giúp ngân hàng tăng cường vốn tự có, giảm thiểu rủi ro và duy trì CAR ở mức an toàn. Nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Đan Thanh (2023) chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay tác động cùng chiều đến hệ số CAR.

3.1. Ảnh Hưởng Của Tỷ Lệ Vốn Chủ Sở Hữu Đến CAR

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (Equity-to-Asset Ratio - EQR) là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến CAR. Khi vốn chủ sở hữu tăng lên, CAR cũng tăng theo, cho thấy ngân hàng có khả năng hấp thụ rủi ro tốt hơn. Các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao thường được xem là an toàn và ổn định hơn. Việc tăng cường vốn tự có thông qua phát hành cổ phiếu, giữ lại lợi nhuận hoặc tái cấp vốn là những biện pháp hiệu quả để cải thiện CAR.

3.2. Tầm Quan Trọng Của Quy Mô Ngân Hàng SIZE Đối Với CAR

Quy mô ngân hàng (SIZE), thường được đo lường bằng tổng tài sản, cũng có thể ảnh hưởng đến CAR. Các ngân hàng lớn thường có lợi thế về quy mô, đa dạng hóa hoạt động và khả năng tiếp cận thị trường vốn, giúp họ duy trì CAR ở mức ổn định. Tuy nhiên, các ngân hàng lớn cũng có thể phải đối mặt với các rủi ro hệ thống và quy định khắt khe hơn. Nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Đan Thanh (2023) cho thấy quy mô ngân hàng tác động ngược chiều đến CAR.

IV. Yếu Tố Vĩ Mô Tác Động Đến Hệ Số An Toàn Vốn CAR

Bên cạnh các yếu tố vi mô, môi trường kinh tế vĩ mô cũng có ảnh hưởng đáng kể đến CAR của các ngân hàng thương mại. Các yếu tố như tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát, tỷ giá hối đoái, và chính sách tiền tệ đều có thể tác động đến khả năng sinh lời, chất lượng tài sản, và tăng trưởng tín dụng của ngân hàng, từ đó ảnh hưởng đến CAR. Việc theo dõi và dự báo các biến số vĩ mô là rất quan trọng để các ngân hàng có thể chủ động điều chỉnh chiến lược và quản lý rủi ro.

4.1. Ảnh Hưởng Của Tăng Trưởng GDP Đến CAR Ngân Hàng

Tăng trưởng GDP thường có tác động tích cực đến CAR của các ngân hàng. Khi nền kinh tế phát triển, nhu cầu tín dụng tăng lên, giúp ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay và tăng lợi nhuận. Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng quá nóng cũng có thể dẫn đến rủi ro bong bóng tài sản và nợ xấu, ảnh hưởng tiêu cực đến CAR. Nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Đan Thanh (2023) không tìm thấy sự tương quan tác động nào diễn ra giữa GDP và CAR.

4.2. Tác Động Của Lạm Phát Đến Hệ Số An Toàn Vốn CAR

Lạm phát có thể gây ra nhiều tác động phức tạp đến CAR. Một mặt, lạm phát có thể làm tăng giá trị tài sản của ngân hàng, cải thiện vốn tự có. Mặt khác, lạm phát cũng có thể làm tăng chi phí hoạt động, giảm lợi nhuận, và làm suy giảm chất lượng tài sản. Lạm phát cao cũng có thể buộc Ngân hàng Nhà nước phải thắt chặt chính sách tiền tệ, làm giảm tăng trưởng tín dụng và ảnh hưởng đến CAR. Nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Đan Thanh (2023) cho thấy yếu tố lạm phát tác động ngược chiều đến hệ số CAR.

V. Giải Pháp Nâng Cao Hệ Số CAR Cho Ngân Hàng Thương Mại

Để nâng cao CAR, các ngân hàng thương mại cần thực hiện đồng bộ nhiều giải pháp, từ tăng cường vốn tự có, cải thiện chất lượng tài sản, đến nâng cao hiệu quả hoạt động và quản lý rủi ro. Các biện pháp như phát hành cổ phiếu, giữ lại lợi nhuận, tái cấp vốn, và sáp nhập và mua lại (M&A) có thể giúp tăng cường vốn tự có. Việc kiểm soát nợ xấu, đa dạng hóa danh mục tín dụng, và nâng cao năng lực quản lý cũng là rất quan trọng để cải thiện chất lượng tài sản. Nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Đan Thanh (2023) đề xuất một số gợi ý giúp các nhà điều hành cải thiện và nâng cao CAR.

5.1. Tăng Cường Vốn Tự Có Để Cải Thiện Hệ Số CAR

Tăng cường vốn tự có là một trong những giải pháp hiệu quả nhất để cải thiện CAR. Các ngân hàng thương mại có thể tăng vốn tự có thông qua phát hành cổ phiếu, giữ lại lợi nhuận, hoặc tái cấp vốn. Việc lựa chọn phương pháp tăng vốn nào phụ thuộc vào tình hình tài chính và chiến lược phát triển của từng ngân hàng. Tuy nhiên, việc tăng vốn cần được thực hiện một cách thận trọng, đảm bảo không gây pha loãng cổ phiếu hoặc ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng.

5.2. Nâng Cao Hiệu Quả Hoạt Động Để Tăng CAR Bền Vững

Nâng cao hiệu quả hoạt động là một giải pháp quan trọng để tăng CAR một cách bền vững. Các ngân hàng thương mại có thể nâng cao hiệu quả hoạt động bằng cách giảm chi phí, tăng doanh thu, cải thiện quy trình nghiệp vụ, và ứng dụng công nghệ ngân hàng mới. Việc đầu tư vào chuyển đổi số ngân hàng cũng có thể giúp các ngân hàng tăng cường hiệu quả hoạt động, giảm rủi ro, và nâng cao năng lực cạnh tranh.

VI. Triển Vọng và Hướng Nghiên Cứu Về Hệ Số An Toàn Vốn CAR

Trong bối cảnh môi trường kinh tế và thị trường tài chính ngày càng biến động, việc nghiên cứu và quản lý CAR tiếp tục là một vấn đề quan trọng đối với các ngân hàng thương mại và các nhà hoạch định chính sách. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc đánh giá tác động của các yếu tố mới như công nghệ tài chính, chuyển đổi số, và biến đổi khí hậu đến CAR. Việc phát triển các mô hình dự báo CAR chính xác hơn cũng là một hướng nghiên cứu quan trọng.

6.1. Hạn Chế Của Nghiên Cứu Hiện Tại Về CAR

Nghiên cứu này có một số hạn chế. Thứ nhất, dữ liệu chỉ giới hạn trong giai đoạn 2011-2022, có thể không phản ánh đầy đủ các biến động gần đây. Thứ hai, mô hình chỉ xem xét một số yếu tố vĩ mô và vi mô chính, bỏ qua các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến CAR. Thứ ba, nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng, có thể gặp phải các vấn đề về tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Hệ Số An Toàn Vốn CAR

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc mở rộng phạm vi nghiên cứu, bao gồm nhiều yếu tố hơn và sử dụng các phương pháp phân tích phức tạp hơn. Việc nghiên cứu tác động của công nghệ tài chính và chuyển đổi số đến CAR cũng là một hướng đi tiềm năng. Ngoài ra, việc phát triển các mô hình dự báo CAR chính xác hơn có thể giúp các ngân hàng thương mại quản lý rủi ro và duy trì CAR ở mức an toàn hơn.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành ngân hàng đóng vai trò huyết mạch trong việc điều tiết vốn và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế của một quốc gia. Trong tiến trình hội nhập quốc tế, sự phát triển nhanh chóng về quy mô và tính đa dạng của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro mang tính hệ thống cùng nguy cơ đổ vỡ tài chính. Nhằm duy trì sự ổn định, các ngân hàng bắt buộc phải đáp ứng tỷ lệ an toàn vốn (Capital Adequacy Ratio - CAR) theo các chuẩn mực quốc tế của Ủy ban Basel. Tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã từng bước thể chế hóa các chuẩn mực này, khởi đầu từ việc áp dụng Basel I qua Quyết định số 457/2005/QĐ-NHNN và tiến tới triển khai Basel II theo Thông tư số 41/2016/TT-NHNN (có hiệu lực từ ngày 01/01/2020) cùng Thông tư số 22/2019/TT-NHNN. Tuy nhiên, thực tế giám sát và duy trì hệ số CAR tại một số NHTM vẫn còn tồn tại sai sót và chưa đồng đều. Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Ngọc Đan Thanh (Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, năm 2023) với đề tài "Yếu tố tác động tới hệ số an toàn vốn của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam" được thực hiện nhằm lượng hóa các nhân tố ảnh hưởng, từ đó hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng nâng cao tính bền vững của nguồn vốn.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu của khóa luận được phân định cụ thể như sau:

• Mục tiêu tổng quát: Phân tích, kiểm tra sự tác động của các yếu tố vi mô và vĩ mô đến hệ số CAR của các NHTMCP Việt Nam, từ đó khuyến nghị các giải pháp cải thiện và nâng cao chất lượng an toàn vốn.
• Mục tiêu cụ thể:
  1. Khái quát cơ sở lý thuyết nền về CAR và tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trước đó nhằm nhận diện các biến số tác động.
  2. Đo lường mức độ và chiều hướng tác động của từng yếu tố đến hệ số CAR của các NHTMCP Việt Nam.
  3. Khuyến nghị một số giải pháp nhằm cải thiện và nâng cao hệ số CAR cho các NHTM Việt Nam trong giai đoạn tới.
• Câu hỏi nghiên cứu:
  1. Cơ sở lý thuyết nền tảng và các công trình đi trước làm rõ sự ảnh hưởng của những yếu tố nào đến hệ số CAR của các NHTMCP?
  2. Mức độ và chiều hướng tác động (cùng chiều hay ngược chiều) của từng yếu tố đến CAR tại các NHTM Việt Nam diễn ra như thế nào?
  3. Những khuyến nghị và giải pháp nào cần được đề xuất để nâng cao hệ số CAR và bảo đảm an toàn hoạt động cho hệ thống NHTM Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Hệ số an toàn vốn (CAR) và các yếu tố tác động đến hệ số CAR tại các NHTMCP Việt Nam.
• Phạm vi không gian: Thu thập dữ liệu từ Báo cáo tài chính (BCTC) hợp nhất đã kiểm toán của 26 NHTMCP tại Việt Nam có hoạt động liên tục đến thời điểm 31/12/2022.
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 12 năm, từ năm 2011 đến năm 2022.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận dựa trên khung lý thuyết của Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (BCBS) bao gồm các hiệp ước Basel I, Basel II và Basel III, kết hợp với các văn bản pháp quy hiện hành của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam:

• Basel I (1988): Quy định tỷ lệ vốn bắt buộc tối thiểu trên tổng tài sản có rủi ro (RWA) là 8%, phân loại tài sản theo 4 nhóm hệ số rủi ro (0%, 20%, 50%, 100%), chia vốn thành Vốn cấp 1, Vốn cấp 2 và Vốn cấp 3.
• Basel II (2004): Phát triển cấu trúc 3 trụ cột (Trụ cột 1: Yêu cầu vốn tối thiểu tính thêm rủi ro hoạt động, hệ số rủi ro từ 0%–150%; Trụ cột 2: Rà soát giám sát; Trụ cột 3: Kỷ luật thị trường và minh bạch thông tin).
• Basel III (2010): Nâng cao tỷ lệ vốn cấp 1 lên 6%, vốn cổ phần phổ thông tối thiểu 4,5%, bổ sung vốn đệm dự phòng 2,5%, đệm chống rủi ro chu kỳ (0%–2,5%), tỷ lệ đòn bẩy tối thiểu 3% cùng hai chỉ số thanh khoản LCR và NSFR.
• Khung pháp lý Việt Nam: Thông tư số 41/2016/TT-NHNN (quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu 8%, đo lường cả rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động, rủi ro thị trường) và Thông tư số 22/2019/TT-NHNN (quy định tỷ lệ CAR tối thiểu 9%, nâng hệ số rủi ro cho vay bất động sản lên 200%, hạ tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn xuống 30%).

Về mặt phương pháp nghiên cứu, đề tài áp dụng phương pháp định lượng trên dữ liệu bảng (panel data) được xử lý bằng phần mềm Stata 16.0. Quy trình ước lượng lần lượt thực hiện qua các mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Tác giả sử dụng kiểm định F (F-test) và kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình tối ưu. Nhằm kiểm tra các khuyết tật của mô hình, tác giả thực hiện kiểm định phương sai sai số thay đổi (Wald test/Modified Wald test qua lệnh xttest3) và kiểm định hiện tượng tự tương quan chuỗi (Wooldridge test). Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) được sử dụng sau cùng để khắc phục toàn bộ các vi phạm phương sai thay đổi và tự tương quan.

Nguồn dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ BCTC hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo thường niên của 26 NHTM giai đoạn 2011–2022, kết hợp dữ liệu thống kê vĩ mô (GDP, INF).

Nhóm biến	Tên biến	Ký hiệu	Đo lường / Công thức	Giả thuyết kỳ vọng
Biến phụ thuộc	Hệ số an toàn vốn	CAR	Tổng vốn tự có / Tổng tài sản có rủi ro	N/A
Biến vi mô	Quy mô ngân hàng	SIZE	Logarit tự nhiên của tổng tài sản ($LnTA$)	$H_1$ (-)
	Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản	LOA	Dư nợ cho vay khách hàng / Tổng tài sản	$H_2$ (+)
	Tỷ suất sinh lời trên VCSH	ROE	Lợi nhuận sau thuế / Tổng vốn chủ sở hữu	$H_3$ (+)
	Tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản	EQR	Tổng vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản	$H_4$ (+)
	Biên lãi ròng	NIM	Thu nhập lãi thuần / Tổng tài sản sinh lời bình quân	$H_5$ (+)
	Tỷ lệ huy động trên tổng tài sản	DEP	Tổng vốn huy động / Tổng tài sản	$H_6$ (-)
	Hệ số thanh khoản	LIQ	(Tiền mặt + Các khoản tương đương tiền) / Tổng tài sản	$H_7$ (+)
	Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay	LLR	Dự phòng rủi ro cho vay / Tổng dư nợ cho vay	$H_8$ (-)
Biến vĩ mô	Tăng trưởng kinh tế	GDP	Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (%)	$H_9$ (-)
	Tỷ lệ lạm phát	INF	Tỷ lệ lạm phát hàng năm theo chỉ số giá tiêu dùng CPI (%)	$H_{10}$ (-)

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương mở đầu xác lập tính cấp thiết của việc kiểm soát hệ số CAR trong bối cảnh các NHTM Việt Nam mở rộng quy mô kinh doanh nhanh chóng nhưng vẫn tiềm ẩn rủi ro hệ thống. Tác giả trình bày quá trình áp dụng các chuẩn mực an toàn vốn của NHNN từ Quyết định 457/2005/QĐ-NHNN đến Thông tư 41/2016/TT-NHNN và Thông tư 22/2019/TT-NHNN. Nội dung chương nêu rõ 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi khảo sát gồm 26 NHTMCP trong 12 năm (2011–2022) dựa trên BCTC hợp nhất, đồng thời trình bày kết cấu tổng thể 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan

Chương 2 phân tích chuyên sâu các khái niệm an toàn vốn theo quan điểm của Al-Sabbagh (2004), Abdel Karim (1996), Jensen và Mark (1997). Tác giả làm rõ tiến trình phát triển và cách tính CAR qua ba hiệp ước Basel I, Basel II (3 trụ cột), Basel III (bổ sung tỷ lệ đòn bẩy, đệm dự phòng và chỉ số LCR, NSFR), cùng các quy định cụ thể tại Thông tư 41 và Thông tư 22 của NHNN. Chương này cũng phân tích ý nghĩa của hệ số CAR đối với 3 chủ thể: NHTM, nhà đầu tư và cơ quan quản lý (NHNN). Phần tổng quan lược khảo 5 công trình nghiên cứu quốc tế (Abusharba và cộng sự, 2013; Ali Shingjergji & Marsida Hyseni, 2015; Leila Bateni và cộng sự, 2014; Abdurrahman Setiawan & Susy Muchtar, 2021; Usman Masood & Sanaullah Ansari, 2016) và 5 công trình nghiên cứu tại Việt Nam (Phạm Phát Tiến & Nguyễn Thị Kiều Ny, 2019; Nguyễn Thị Minh Hương, 2021; Võ Hồng Đức và cộng sự, 2014; Lê Hồng Thái, 2021; Nguyễn Kim Chi, 2018), làm căn cứ xây dựng các giả thuyết tác động của 8 yếu tố vi mô và 2 yếu tố vĩ mô.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 thiết lập quy trình nghiên cứu gồm 7 bước: từ hệ thống hóa lý thuyết, xây dựng mô hình, thống kê mô tả, phân tích ma trận tương quan, kiểm tra đa cộng tuyến (VIF), hồi quy mô hình (Pooled OLS, FEM, REM), kiểm định lựa chọn mô hình (F-test, Hausman test), kiểm định khuyết tật mô hình (phương sai sai số thay đổi, tự tương quan) và xử lý khuyết tật bằng FGLS. Mẫu nghiên cứu chính thức bao gồm 26 NHTMCP Việt Nam với dữ liệu bảng 12 năm (2011–2022). Tác giả định nghĩa chi tiết công thức đo lường biến phụ thuộc (CAR), 8 biến độc lập vi mô (SIZE, LOA, ROE, EQR, NIM, DEP, LIQ, LLR) và 2 biến độc lập vĩ mô (GDP, INF), đồng thời thuyết minh 10 giả thuyết nghiên cứu tương ứng.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 công bố kết quả thống kê mô tả, phân tích tương quan và kết quả hồi quy trên Stata 16.0. Kết quả thống kê mô tả phản ánh các chỉ tiêu chính:

• Hệ số CAR: Giá trị trung bình đạt 13,49% (độ lệch chuẩn 4,3%), giá trị nhỏ nhất là 8,35% (LPB năm 2019), giá trị lớn nhất đạt 40,15% (TPB năm 2012).
• Biến SIZE: Giá trị trung bình là 8,34 (đo lường logarit), dao động từ 7,1718 (SGB năm 2022) đến 9,33 (BID năm 2022).
• Biến LOA: Giá trị trung bình đạt 57,6% (độ lệch chuẩn 12,38%), nhỏ nhất là 14,73% (TPB năm 2011) và cao nhất đạt 80,11%.
• Biến ROE: Giá trị trung bình đạt 9,87% (độ lệch chuẩn 8,43%), dao động từ -82% (TPB năm 2011) đến 26,82% (ACB năm 2011).
• Biến EQR: Giá trị trung bình đạt 9,12%, cao nhất đạt 90,77% (VCB năm 2021) và thấp nhất đạt 4,06% (BID năm 2017).
• Biến NIM: Giá trị trung bình đạt 3,25% (độ lệch chuẩn 1,42%).
• Biến DEP: Giá trị trung bình đạt 65,4% (độ lệch chuẩn 11,2%), dao động từ 25,1% đến 85,3%.

Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến cho thấy tất cả các hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 10 (không có đa cộng tuyến nghiêm trọng). Sau khi thực hiện F-test và Hausman test để lựa chọn mô hình, các kiểm định chẩn đoán cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Do đó, ước lượng FGLS được chọn làm kết quả cuối cùng. Kết quả FGLS xác định:

• Tác động cùng chiều (+): EQR và LLR tác động có ý nghĩa thống kê dương tới CAR.
• Tác động ngược chiều (-): SIZE, LIQ, DEP và INF tác động có ý nghĩa thống kê âm tới CAR.
• Không có ý nghĩa thống kê: Các biến LOA, ROE, NIM và GDP không thể hiện tác động rõ ràng đến CAR.

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách

Chương cuối tóm tắt toàn bộ kết quả thực nghiệm, đối chiếu với các mục tiêu ban đầu và đưa ra hệ thống hàm ý chính sách cho các nhà điều hành NHTM nhằm tối ưu hóa hệ số CAR:

1. Kiểm soát quy mô tài sản và cấu trúc vốn: Tăng cường tích lũy vốn tự có, nâng cao tỷ lệ EQR để tạo bộ đệm an toàn vốn vững chắc; thận trọng khi mở rộng quy mô tổng tài sản (SIZE) nhằm tránh làm gia tăng tài sản rủi ro nhanh hơn tốc độ tăng vốn.
2. Quản trị chất lượng tín dụng và trích lập dự phòng: Duy trì tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro cho vay (LLR) hợp lý nhằm bảo đảm nguồn dự phòng bù đắp tổn thất, từ đó củng cố CAR.
3. Quản trị thanh khoản và huy động vốn: Cân đối tỷ lệ thanh khoản (LIQ) và tỷ lệ tiền gửi huy động (DEP) ở mức tối ưu, tránh dư thừa thanh khoản kém sinh lời hoặc phụ thuộc quá mức vào các khoản huy động ngắn hạn có chi phí vốn cao.
4. Theo dõi biến động vĩ mô: Chủ động ứng phó trước sự thay đổi của tỷ lệ lạm phát (INF) để điều chỉnh lãi suất huy động và cơ cấu tài sản có rủi ro phù hợp. Bên cạnh đó, chương này nêu rõ các hạn chế nghiên cứu và định hướng mở rộng đề tài.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Mô hình hồi quy FGLS trên mẫu 26 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011–2022 mang lại các kết luận thực nghiệm cụ thể:

Biến số	Chiều hướng tác động thực nghiệm (FGLS)	Mức độ phù hợp với giả thuyết ban đầu
EQR (Tỷ lệ VCSH / Tổng tài sản)	Cùng chiều (+)	Phù hợp với giả thuyết $H_4$ (+)
LLR (Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay)	Cùng chiều (+)	Trái với giả thuyết $H_8$ (-) (phù hợp với Võ Hồng Đức và cs, 2014)
SIZE (Quy mô ngân hàng)	Ngược chiều (-)	Phù hợp với giả thuyết $H_1$ (-)
LIQ (Hệ số thanh khoản)	Ngược chiều (-)	Trái với giả thuyết $H_7$ (+) (phù hợp với Nguyễn Kim Chi, 2018)
DEP (Tỷ lệ huy động vốn)	Ngược chiều (-)	Phù hợp với giả thuyết $H_6$ (-)
INF (Tỷ lệ lạm phát)	Ngược chiều (-)	Phù hợp với giả thuyết $H_{10}$ (-)
LOA, ROE, NIM, GDP	Không có ý nghĩa thống kê	Không đủ bằng chứng bác bỏ giả thuyết

Đóng góp của đề tài

• Về mặt thực tiễn: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cập nhật trong giai đoạn 12 năm (2011–2022) bao quát toàn bộ quá trình hệ thống NHTMCP Việt Nam chuyển đổi áp dụng chuẩn mực tỷ lệ an toàn vốn từ Basel I sang Basel II theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN và Thông tư 22/2019/TT-NHNN.
• Về mặt quản trị: Cung cấp cơ sở khoa học giúp ban điều hành các ngân hàng nhận diện chính xác các nhân tố vi mô (vốn chủ sở hữu, dự phòng rủi ro, thanh khoản, quy mô, tiền gửi) và yếu tố vĩ mô (lạm phát) ảnh hưởng trực tiếp đến an toàn vốn, hỗ trợ hoạch định chiến lược kinh doanh an toàn và bền vững.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế của đề tài:
  • Mẫu nghiên cứu mới chỉ tập trung vào 26 NHTMCP tại Việt Nam, chưa bao quát toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng, ngân hàng liên doanh hay ngân hàng 100% vốn nước ngoài.
  • Khoảng thời gian khảo sát dừng lại ở năm 2022; chưa lượng hóa được các tác động của các biến động kinh tế và chu kỳ chính sách tiền tệ mới hơn.
  • Mô hình mới kiểm định 10 biến giải thích cơ bản, chưa xem xét sâu các chỉ số quản trị nội bộ khác (như cơ cấu sở hữu, tỷ lệ nợ xấu NPL chi tiết theo nhóm nợ, chi phí hoạt động) hoặc các biến số vĩ mô khác (như tỷ giá hối đoái, lãi suất tái cấp vốn).
• Hướng nghiên cứu tiếp theo:
  • Mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu sang toàn bộ hệ thống các NHTM tại Việt Nam bao gồm cả các chi nhánh ngân hàng nước ngoài và ngân hàng chính sách.
  • Kéo dài chuỗi dữ liệu thời gian sang các năm tiếp theo để đánh giá tác động toàn diện khi các ngân hàng áp dụng sâu rộng chuẩn mực Basel II và thí điểm Basel III.
  • Bổ sung thêm các biến giải thích mới về quản trị rủi ro và sử dụng các phương pháp hồi quy nâng cao (như mô hình GMM để xử lý triệt để hiện tượng nội sinh nếu có).

---

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Cung cấp khung lý thuyết hoàn chỉnh về hệ số an toàn vốn theo Basel I, II, III và các thông tư của NHNN (Thông tư 41/2016/TT-NHNN, Thông tư 22/2019/TT-NHNN); minh họa chi tiết quy trình nghiên cứu định lượng dữ liệu bảng trên phần mềm Stata (từ thống kê mô tả, kiểm tra đa cộng tuyến, hồi quy OLS/FEM/REM đến kiểm định khuyết tật và khắc phục bằng FGLS).
• Người làm nghiên cứu về an toàn vốn và quản trị rủi ro ngân hàng: Cung cấp bảng tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước, công thức tính toán các chỉ tiêu tài chính ngân hàng và bằng chứng thực nghiệm cụ thể tại thị trường Việt Nam giai đoạn 2011–2022.
• Các nhà phân tích và điều hành tại các NHTM: Tham khảo các phân tích thực nghiệm về mối quan hệ giữa cấu trúc vốn, trích lập dự phòng, quy mô tài sản và thanh khoản đối với hệ số CAR để xây dựng chính sách quản trị an toàn vốn phù hợp.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu nghiên cứu và giai đoạn khảo sát của khóa luận được xác định như thế nào?
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng thu thập từ Báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 26 NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 12 năm, từ năm 2011 đến năm 2022. Tất cả các ngân hàng được chọn đều duy trì hoạt động liên tục đến ngày 31/12/2022.

2. Giá trị trung bình, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của hệ số CAR trong mẫu nghiên cứu là bao nhiêu?
Hệ số CAR trung bình của các NHTM trong giai đoạn 2011–2022 đạt 13,49% (độ lệch chuẩn 4,3%). Giá trị nhỏ nhất là 8,35% thuộc về Ngân hàng Bưu điện Liên Việt (LPB) vào năm 2019 và giá trị lớn nhất là 40,15% thuộc về Ngân hàng Tiên Phong (TPB) vào năm 2012.

3. Phương pháp hồi quy nào được tác giả lựa chọn làm kết quả cuối cùng để giải thích tác động của các biến?
Tác giả sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS). Sau khi chạy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM, các kiểm định chẩn đoán chỉ ra mô hình bị vi phạm hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan; phương pháp FGLS được áp dụng để khắc phục hoàn toàn hai khuyết tật này, đảm bảo tính vững của các ước lượng.

4. Những biến số nào có tác động cùng chiều và ngược chiều đến hệ số CAR theo kết quả hồi quy FGLS?
Kết quả FGLS kết luận:

• Tác động cùng chiều (+): Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQR) và tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay (LLR).
• Tác động ngược chiều (-): Quy mô ngân hàng (SIZE), hệ số thanh khoản (LIQ), tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản (DEP) và tỷ lệ lạm phát (INF).
• Các biến LOA, ROE, NIM và GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình này.

5. Khóa luận căn cứ vào những văn bản quy phạm pháp luật nào của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về tỷ lệ an toàn vốn?
Khóa luận căn cứ vào các văn bản chính: Quyết định số 457/2005/QĐ-NHNN (triển khai Basel I), Thông tư số 41/2016/TT-NHNN (áp dụng chuẩn Basel II với tỷ lệ CAR tối thiểu 8%, có hiệu lực từ 01/01/2020) và Thông tư số 22/2019/TT-NHNN (quy định tỷ lệ CAR tối thiểu 9% cùng các giới hạn an toàn vốn).

---

Kết luận

Khóa luận của tác giả Nguyễn Ngọc Đan Thanh đã phân tích toàn diện các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn (CAR) tại 26 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011–2022 thông qua mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng và phương pháp FGLS. Kết quả thực nghiệm xác định EQR và LLR có tác động thúc đẩy tỷ lệ an toàn vốn, trong khi SIZE, LIQ, DEP và lạm phát INF tạo áp lực làm suy giảm hệ số này. Đây là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn rõ ràng, cung cấp cơ sở dữ liệu xác thực cho việc nghiên cứu quản trị ngân hàng và hoạch định chính sách an toàn vốn tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1, nghiên cứu trình bày tổng quan về đề tài nghiên cứu bao gồm: lý do chọn đề tài, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, mẫu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, nội dung nghiên cứu và đóng góp ý nghĩa thực tiễn của đề tài.1 Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài Hệ thống ngành ngân hàng giúp điều tiết và đẩy mạnh kinh tế phát triển đƣợc ví nhƣ khung xƣơng sống của một quốc gia.Trong giai đoạn hiện nay, đất nƣớc đang có xu hƣớng hội nhập quốc tế thì việc đẩy mạnh tăng trƣởng hoạt động của các NHTM cũng góp phần không nhỏ cho sự phát triển chung của đất nƣớc. Thời gian qua, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển vƣợt bậc về quy mô và đa dạng của hệ thống NH trên khắp cả nƣớc. Tuy nhiên, chính sự tăng trƣởng vƣợt bậc trong thời gian ngắn của các hệ thống NH đã làm cho tình hình hoạt động kinh doanh NH vẫn còn tiềm ẩn rủi ro hệ thống và nguy cơ đổ vỡ của NH. Vì vậy để duy trì hệ thống NH lành mạnh và tránh nguy cơ đổ vỡ thì trong những quy định về tài chính mà các NH nên đáp ứng và ƣu tiên hàng đầu là quyết định hệ số CAR theo tiêu chuẩn Basel.

Qua đó, cho thấy CAR là một chỉ tiêu cốt lõi và thiết yếu để tăng tính ổn định cho sự phát triển và quá trình hoạt động kinh doanh của NHTM sẽ an toàn hơn. Hay nói một cách khác, chỉ tiêu này giúp cho khách hàng nhận biết khả năng thanh toán trƣớc tình hình hoạt động kinh doanh và cảnh báo rủi ro của từng NH. Trên thực tế nếu NHTM tuân thủ CAR theo quy định này thì NH sẽ có khả năng chống chịu trƣớc bất lợi tài chính khi nền kinh tế suy thoái, vừa bảo vệ chính mình cũng nhƣ đảm bảo lƣợng tiền gửi của khách hàng tại NH mình. Tại Việt Nam, NHNN đã triển khai áp dụng Basel vào quản trị rủi ro NH và xem đó là mối quan tâm hàng đầu cho hệ thống NH.

Từ năm 2005, Việt Nam lần đầu tiên áp dụng tiêu chuẩn CAR của Basel I theo Quyết định 457/2005/QĐ-NHNN của NHNN và đang từng bƣớc hoàn thiện Basel II đƣợc quy định tại Thông tƣ 41/2006/TT- NHNN về tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu và áp dụng cho tất cả các NHTM tại Việt Nam và kể từ 01/01/2020, các NHTM sẽ chính thức áp dụng hệ số CAR theo chuẩn Basel II. 2 Tuy nhiên, thời gian gần đây việc kiểm soát hệ số CAR ở các NH còn nhiều sai sót và chƣa chặt chẽ theo Basel II. Nhƣ vậy, việc kiểm tra sự tác động của các yếu tố đến hệ số CAR của các NHTM là vô cùng quan trọng, thông qua đó để đƣa ra những giải pháp nhằm cải thiện và nâng cao hiệu quả CAR để giúp các nhà điều hành NH tại Việt Nam nhận diện và ngăn chặn rủi ro kịp thời qua đó kiểm soát chặt chẽ hơn về an toàn hoạt động lành mạnh trong hệ thống. Chính vì vậy, đề tài nghiên cứu đƣợc tác giả lựa chọn trong khóa luận là “Yếu tố tác động tới hệ số an toàn vốn của Ngân hàng Thƣơng mại Cổ phần Việt Nam”.

Với kết quả đạt đƣợc sẽ góp phần gợi ý một số chính sách phù hợp cho các nhà điều hành để cải thiện, tăng tính ổn định và chất lƣợng CAR của NHTM dựa trên tiêu chuẩn Basel và quy định của NHNN.2 Mục tiêu đề tài 1.