Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế, hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò điều tiết và cung ứng nguồn vốn quan trọng cho toàn bộ nền kinh tế quốc dân. Sự tăng trưởng nhanh chóng về quy mô tài sản và mạng lưới hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong thời gian qua mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro mang tính hệ thống, bao gồm nguy cơ mất khả năng thanh toán và đổ vỡ tín dụng. Để duy trì sự lành mạnh tài chính và gia tăng năng lực chống chịu trước các cú sốc kinh tế, việc duy trì hệ số an toàn vốn (Capital Adequacy Ratio - CAR) theo các chuẩn mực quốc tế của Ủy ban Basel là yêu cầu bắt buộc và ưu tiên hàng đầu.

Tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước đã từng bước nội hóa các chuẩn mực Basel vào khung khổ pháp lý, bắt đầu từ tiêu chuẩn Basel I theo Quyết định 457/2005/QĐ-NHNN và tiến tới áp dụng toàn diện Basel II theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN kể từ ngày 01/01/2020. Tuy nhiên, việc kiểm soát và duy trì hệ số CAR tại các ngân hàng thương mại cổ phần vẫn còn tồn tại những bất cập, đòi hỏi phải nhận diện và định lượng rõ ràng các yếu tố tác động để nâng cao hiệu quả quản trị an toàn vốn.

Đề tài xác định mục tiêu tổng quát và các mục tiêu cụ thể như sau:

  • Mục tiêu tổng quát: Nghiên cứu, phân tích và kiểm tra sự ảnh hưởng của các yếu tố nội tại và yếu tố vĩ mô đến hệ số an toàn vốn CAR của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, từ đó đề xuất các khuyến nghị chính sách và giải pháp nâng cao chất lượng quản trị an toàn vốn.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Khái quát cơ sở lý thuyết nền tảng về hệ số an toàn vốn CAR, tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước nhằm nhận diện các biến số tác động đến CAR của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.
    2. Đo lường mức độ và xác định chiều hướng tác động (cùng chiều hay ngược chiều) của từng yếu tố đến hệ số an toàn vốn CAR thông qua mô hình kinh tế lượng.
    3. Đề xuất các khuyến nghị và giải pháp phù hợp nhằm cải thiện và nâng cao chất lượng hệ số CAR cho các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn tiếp theo.

Các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra tương ứng:

  1. Cơ sở lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây chỉ ra những yếu tố nào tác động đến hệ số an toàn vốn CAR của các ngân hàng thương mại cổ phần?
  2. Mức độ và chiều hướng tác động của từng yếu tố nội tại và vĩ mô đến hệ số CAR của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam diễn ra như thế nào?
  3. Những giải pháp và hàm ý chính sách nào cần được đề xuất nhằm cải thiện và duy trì hệ số an toàn vốn bền vững cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ số an toàn vốn (CAR) và các yếu tố vi mô, vĩ mô tác động tới hệ số CAR của các ngân hàng thương mại cổ phần.
  • Phạm vi không gian: 26 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam có đầy đủ dữ liệu báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và hoạt động liên tục đến ngày 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 xây dựng nền tảng lý luận dựa trên các khái niệm an toàn vốn theo Al-Sabbagh (2004), Jensen và Mark (1997), cùng hệ thống chuẩn mực của Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (BCBS) qua ba hiệp ước:

  • Basel I (1988): Quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu $CAR \ge 8%$, tập trung chủ yếu vào rủi ro tín dụng và tài sản có rủi ro (RWA), phân chia tài sản theo 4 nhóm trọng số rủi ro (0%, 20%, 50%, 100%).
  • Basel II (2004): Phát triển cấu trúc 3 trụ cột:
    • Trụ cột 1: Yêu cầu vốn tối thiểu $CAR \ge 8%$, mở rộng đo lường thêm rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động, điều chỉnh hệ số rủi ro từ 0% đến 150%.
    • Trụ cột 2: Quy trình rà soát giám sát của cơ quan quản lý và tự đánh giá vốn nội bộ của tổ chức tín dụng.
    • Trụ cột 3: Kỷ luật thị trường và minh bạch hóa thông tin tài chính, quản trị rủi ro.
  • Basel III (2010): Nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu phổ thông tối thiểu từ 2% lên 4,5%, nâng tỷ lệ vốn cấp 1 lên 6%, bổ sung đệm dự phòng tài chính (Capital Conservation Buffer) 2,5%, đệm chống chu kỳ (0 - 2,5%), quy định tỷ lệ đòn bẩy tối thiểu 3% và các chuẩn mực thanh khoản ngắn hạn (LCR), dài hạn (NSFR).
  • Khung pháp lý Việt Nam: Nghiên cứu đối chiếu Thông tư 41/2016/TT-NHNN (quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu 8%, bao gồm rủi ro tín dụng, hoạt động, thị trường) và Thông tư 22/2019/TT-NHNN (quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu 9%, điều chỉnh hệ số rủi ro cho vay bất động sản lên 200% và giảm tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn xuống 30%).

Mô hình nghiên cứu định lượng tổng quát được xác lập:

$$CAR_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 LOA_{it} + \beta_3 ROE_{it} + \beta_4 EQR_{it} + \beta_5 NIM_{it} + \beta_6 DEP_{it} + \beta_7 LIQ_{it} + \beta_8 LLR_{it} + \beta_9 GDP_{it} + \beta_{10} INF_{it} + \varepsilon_{it}$$

Trong đó:

  • $CAR$: Hệ số an toàn vốn (Biến phụ thuộc).
  • Các biến độc lập vi mô: Quy mô ngân hàng ($SIZE = \ln(\text{Tổng tài sản})$), Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản ($LOA$), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($EQR$), Biên lãi ròng ($NIM$), Tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản ($DEP$), Hệ số thanh khoản ($LIQ$), Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay ($LLR$).
  • Các biến độc lập vĩ mô: Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$), Tỷ lệ lạm phát ($INF$).

Phương pháp và công cụ xử lý:

  • Dữ liệu bảng (Panel Data) được phân tích qua phần mềm Stata 16.0.
  • Quy trình ước lượng thực hiện lần lượt qua mô hình Pooled OLS, mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM).
  • Sử dụng kiểm định $F$-test để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM; kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.
  • Kiểm tra đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF).
  • Kiểm định các khuyết tật mô hình: Kiểm định Modified Wald (hoặc $xttest3$) phát hiện phương sai sai số thay đổi, kiểm định Wooldridge phát hiện hiện tượng tự tương quan.
  • Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) để khắc phục hoàn toàn các hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, đảm bảo ước lượng thu được không thiên vị và có hiệu quả thống kê cao.

Nguồn dữ liệu: Thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo thường niên giai đoạn 2011–2022 của 26 NHTMCP tại Việt Nam, kết hợp chỉ số kinh tế vĩ mô từ cơ quan thống kê chính thức.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể, phân tích tính cấp thiết của việc kiểm soát hệ số an toàn vốn trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam khi chuyển đổi sang các chuẩn mực Basel II và Basel III. Chương này xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, hệ thống câu hỏi, đối tượng khảo sát (26 NHTMCP), phạm vi dữ liệu giai đoạn 2011–2022, phương pháp định lượng và cấu trúc 5 chương của khóa luận.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM LIÊN QUAN

Chương 2 trình bày chi tiết cơ sở lý luận về hệ số an toàn vốn, cách thức tính toán theo hiệp ước Basel I, Basel II, Basel III và các quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (Quyết định 457/2005/QĐ-NHNN, Thông tư 41/2016/TT-NHNN, Thông tư 22/2019/TT-NHNN).

Chương này tổng thuật sâu sắc các công trình nghiên cứu thực nghiệm:

  • Nghiên cứu quốc tế: Mohammed T. Abusharba và cộng sự (2013) tại Indonesia; Ali Shingjergji và Marsida Hyseni (2015) tại Albania; Leila Bateni và cộng sự (2014) tại Iran; Abdurrahman Setiawan và Susy Muchtar (2021) tại Indonesia; Usman Masood và Sanaullah Ansari (2016) tại Pakistan.
  • Nghiên cứu trong nước: Phạm Phát Tiến và Nguyễn Thị Kiều Ny (2019); ThS. Nguyễn Thị Minh Hương (2021); Võ Hồng Đức, Nguyễn Minh Vương, Đỗ Thành Trung (2014); Lê Hồng Thái (2021); Nguyễn Kim Chi (2018).

Từ các công trình trên, tác giả làm rõ bản chất tác động lý thuyết của 8 yếu tố đặc thù ngân hàng ($SIZE, LOA, ROE, EQR, NIM, DEP, LIQ, LLR$) và 2 yếu tố kinh tế vĩ mô ($GDP, INF$) tới hệ số CAR.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 thiết lập quy trình nghiên cứu thực nghiệm 7 bước, phát triển mô hình hồi quy dữ liệu bảng và xây dựng 10 giả thuyết nghiên cứu cụ thể ($H_1$ đến $H_{10}$). Chương này mô tả công thức đo lường từng biến số, phương pháp chọn mẫu 26 ngân hàng, quy trình thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán và phương pháp phân tích kinh tế lượng từ thống kê mô tả, ma trận tương quan, kiểm tra VIF, các hồi quy Pooled OLS/FEM/REM, các kiểm định lựa chọn mô hình, kiểm định vi phạm giả định và kỹ thuật hồi quy FGLS.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 4 thực hiện phân tích số liệu thực nghiệm thông qua phần mềm Stata 16.0:

  • Thống kê mô tả: Phản ánh các đặc trưng thống kê của mẫu 26 ngân hàng giai đoạn 2011–2022:
    • Hệ số $CAR$: Giá trị trung bình đạt 13,49%, độ lệch chuẩn 4,30%, giá trị nhỏ nhất là 8,35% (LPB năm 2019), giá trị lớn nhất là 40,15% (TPB năm 2012).
    • Quy mô $SIZE$: Giá trị nhỏ nhất là 7,1718 (SGB năm 2022), giá trị lớn nhất thuộc về BID (năm 2022).
    • Tỷ lệ $LOA$: Trung bình đạt 57,60%, giá trị nhỏ nhất là 14,73% (TPB năm 2011), phản ánh hơn một nửa tổng tài sản ngân hàng phục vụ cho vay.
    • Chỉ số $ROE$: Trung bình đạt 9,x%, độ lệch chuẩn 8,43%, giá trị nhỏ nhất là -82,00% (TPB năm 2011), lớn nhất là 26,82% (ACB năm 2011).
    • Tỷ lệ $EQR$: Trung bình đạt 9,x%, giá trị cao nhất đạt 90,77% (VCB năm 2021), nhỏ nhất đạt 4,06% (BID năm 2017).
    • Biên lãi ròng $NIM$: Trung bình đạt 3,25%, độ lệch chuẩn 1,42%.
    • Tỷ lệ huy động $DEP$: Trung bình đạt 65,x%, độ lệch chuẩn 11,x%, phản ánh tiền gửi là nguồn vốn chủ lực.
  • Kết quả kiểm định mô hình: Kiểm định Hausman và $F$-test xác nhận mô hình FEM/REM có vi phạm hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Hồi quy FGLS được lựa chọn làm kết quả cuối cùng để thảo luận.
  • Thảo luận kết quả: Phân tích chuyên sâu về mặt kinh tế học đối với các biến có ý nghĩa thống kê và so sánh đối chiếu với các nghiên cứu trước đây.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Chương 5 đúc kết kết quả nghiên cứu định lượng, chỉ ra mức độ và chiều hướng tác động của từng nhân tố. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra các hàm ý chính sách và khuyến nghị thực tiễn cho ban điều hành các NHTMCP nhằm cơ cấu lại nguồn vốn, quản trị rủi ro tín dụng và thanh khoản. Chương này cũng chỉ rõ các hạn chế nội tại của đề tài và định hướng phát triển cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả ước lượng thông qua mô hình FGLS đã xác định rõ vai trò và chiều hướng tác động của từng yếu tố đến hệ số an toàn vốn $CAR$ của 26 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011–2022.

Tên biến Ký hiệu Dấu kỳ vọng Kết quả thực nghiệm FGLS Ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản $EQR$ $+$ $+$ Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay $LLR$ $-$ $+$ Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê
Quy mô ngân hàng $SIZE$ $-$ $-$ Tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê
Hệ số thanh khoản $LIQ$ $+$ $-$ Tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ huy động vốn / Tổng tài sản $DEP$ $-$ $-$ Tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ lạm phát $INF$ $-$ $-$ Tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ cho vay / Tổng tài sản $LOA$ $+$ Không có ý nghĩa Không tìm thấy tác động tương quan
Tỷ suất sinh lời trên VCSH $ROE$ $+$ Không có ý nghĩa Không tìm thấy tác động tương quan
Biên lãi ròng $NIM$ $+$ Không có ý nghĩa Không tìm thấy tác động tương quan
Tăng trưởng kinh tế $GDP$ $-$ Không có ý nghĩa Không tìm thấy tác động tương quan

Phân tích chi tiết các kết quả chính:

  1. $EQR$ (Tác động cùng chiều): Vốn chủ sở hữu đóng vai trò là lớp đệm bảo vệ vững chắc nhất của ngân hàng. Khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản gia tăng, quy mô vốn tự có tăng tương ứng giúp hệ số $CAR$ tăng lên.
  2. $LLR$ (Tác động cùng chiều): Khi ngân hàng gia tăng trích lập dự phòng rủi ro cho vay, ngân hàng chủ động củng cố nguồn dự phòng tài chính để bù đắp các tổn thất tín dụng tiềm năng, từ đó gia tăng độ an toàn và nâng cao hệ số $CAR$ trong thực tiễn điều hành.
  3. $SIZE$ (Tác động ngược chiều): Các ngân hàng có quy mô tài sản càng lớn thường mở rộng danh mục tài sản có rủi ro nhanh chóng, đồng thời có xu hướng giảm tỷ lệ đệm an toàn vốn do dựa vào lợi thế quy mô hoặc tâm lý "quá lớn để sụp đổ" (Too Big To Fail), làm giảm $CAR$.
  4. $LIQ$ (Tác động ngược chiều): Hệ số thanh khoản cao làm giảm tỷ trọng tài sản sinh lời cao, đồng thời nếu cơ cấu thanh khoản tập trung vào các tài sản có hệ số điều chỉnh rủi ro nhất định sẽ tạo áp lực làm giảm hệ số an toàn vốn tổng thể.
  5. $DEP$ (Tác động ngược chiều): Tỷ lệ tiền gửi huy động trên tổng tài sản tăng làm gia tăng nợ phải trả và tài sản nợ, thúc đẩy việc mở rộng phân bổ vào tài sản có rủi ro nếu không tăng vốn tự có tương ứng, khiến $CAR$ sụt giảm.
  6. $INF$ (Tác động ngược chiều): Lạm phát gia tăng làm suy giảm sức mua của đồng tiền, đẩy mặt bằng lãi suất huy động lên cao, gây khó khăn cho việc tích lũy vốn tự có và làm suy yếu chất lượng danh mục tài sản, kéo theo sự sụt giảm của $CAR$.
  7. $LOA, ROE, NIM, GDP$: Kết quả nghiên cứu không tìm thấy mối liên hệ có ý nghĩa thống kê giữa các biến này với hệ số $CAR$ trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2011–2022.

Giải pháp và hàm ý chính sách đề xuất:

  • Quản trị vốn chủ sở hữu: Nâng cao năng lực tài chính thông qua việc tăng vốn điều lệ, phát hành cổ phiếu, giữ lại lợi nhuận sau thuế hợp lý để gia tăng vốn cấp 1.
  • Kiểm soát tăng trưởng tài sản: Cân đối giữa tốc độ mở rộng quy mô tài sản và năng lực vốn tự có, tái cơ cấu danh mục tài sản có rủi ro thấp hơn.
  • Quản trị rủi ro tín dụng và trích lập dự phòng: Duy trì chính sách trích lập dự phòng rủi ro ($LLR$) đầy đủ và kịp thời để củng cố bộ đệm an toàn vốn.
  • Tối ưu hóa nguồn vốn huy động và thanh khoản: Điều tiết tỷ lệ huy động vốn ($DEP$) và thanh khoản ($LIQ$) ở mức cân bằng, tránh phụ thuộc quá mức vào các nguồn vốn ngắn hạn chi phí cao.

Đóng góp của đề tài: Khóa luận không đóng góp mới về mặt lý thuyết thuần túy nhưng cung cấp bằng chứng thực nghiệm cập nhật trong 12 năm (2011–2022) về các yếu tố tác động đến CAR tại 26 NHTMCP Việt Nam. Nghiên cứu kiểm định đầy đủ các khuyết tật của dữ liệu bảng và ứng dụng phương pháp FGLS để đưa ra các ước lượng tin cậy cho các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan thanh tra giám sát.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của đề tài:
    • Nghiên cứu mới tập trung vào mẫu khảo sát 26 ngân hàng thương mại cổ phần có đầy đủ dữ liệu, chưa bao quát toàn bộ các tổ chức tín dụng phi ngân hàng hoặc các ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài tại Việt Nam.
    • Nghiên cứu sử dụng thuần túy dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính hợp nhất đã công bố; cách thức phân loại tài sản có rủi ro phụ thuộc vào mức độ chuẩn hóa thông tin thuyết minh của từng ngân hàng qua các thời kỳ chuyển đổi chuẩn mực (từ Thông tư 41 sang Thông tư 22).
    • Chưa xem xét sâu tác động của các biến số phi tài chính như chất lượng quản trị doanh nghiệp, trình độ công nghệ ngân hàng số hoặc các cú sốc chính sách đặc thù.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng cỡ mẫu nghiên cứu sang toàn bộ hệ thống tổ chức tín dụng tại Việt Nam và kéo dài chuỗi dữ liệu thời gian sang các năm tiếp theo.
    • Áp dụng thêm các mô hình kinh tế lượng động như phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) để kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn và độ trễ của hệ số an toàn vốn.
    • Bổ sung thêm các biến giải thích mới về cơ cấu quản trị, an toàn thanh khoản theo Basel III (LCR, NSFR) và rủi ro phi tài chính.

Giá trị tham khảo

Nội dung khóa luận mang lại giá trị tham khảo chuyên môn cho các đối tượng sau:

  • Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Cung cấp tài liệu tham khảo hoàn chỉnh về cách tiếp cận chuẩn mực an toàn vốn quốc tế (Basel I, II, III), hệ thống văn bản pháp lý của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và quy trình nghiên cứu thực nghiệm dữ liệu bảng trên phần mềm Stata.
  • Chuyên viên quản trị rủi ro và điều hành tại các NHTMCP: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cụ thể về tác động của các chỉ số nội tại ($EQR, LLR, SIZE, LIQ, DEP$) giúp ngân hàng chủ động xây dựng chiến lược vốn và kiểm soát tài sản có rủi ro.
  • Người làm đề tài nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng: Tham khảo phương pháp luận khoa học trong việc xử lý dữ liệu bảng, từ việc kiểm tra đa cộng tuyến (VIF), kiểm định lựa chọn mô hình ($F$-test, Hausman), kiểm định khuyết tật mô hình (phương sai sai số thay đổi, tự tương quan qua kiểm định Wooldridge) đến kỹ thuật ước lượng FGLS.

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu nghiên cứu và khung thời gian trong khóa luận được xác định cụ thể như thế nào?
Nghiên cứu thu thập dữ liệu bảng từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo thường niên của 26 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 12 năm liên tục, từ năm 2011 đến năm 2022. Các ngân hàng này đều đảm bảo điều kiện hoạt động liên tục cho đến ngày 31/12/2022.

2. Giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của hệ số CAR trong mẫu nghiên cứu là bao nhiêu?
Trong giai đoạn 2011–2022, hệ số an toàn vốn $CAR$ của 26 NHTMCP đạt giá trị trung bình là 13,49% với độ lệch chuẩn là 4,30%. Giá trị thấp nhất được ghi nhận là 8,35% (tại Ngân hàng Bưu điện Liên Việt - LPB năm 2019) và giá trị cao nhất đạt 40,15% (tại Ngân hàng Tiên Phong - TPB năm 2012).

3. Vì sao tác giả sử dụng phương pháp hồi quy FGLS thay vì Pooled OLS, FEM hay REM?
Sau khi thực hiện hồi quy dữ liệu bảng bằng Pooled OLS, FEM và REM, tác giả đã tiến hành các kiểm định lựa chọn mô hình ($F$-test và kiểm định Hausman). Kết quả kiểm định các khuyết tật cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi (thông qua kiểm định Wald/xttest) và hiện tượng tự tương quan (thông qua kiểm định Wooldridge). Do đó, phương pháp FGLS được sử dụng để khắc phục hoàn toàn hai vi phạm này, giúp kết quả ước lượng chính xác và tin cậy hơn.

4. Những yếu tố nào có tác động cùng chiều và ngược chiều đến hệ số CAR theo kết quả hồi quy FGLS?
Kết quả thực nghiệm FGLS xác định:

  • Hai yếu tố tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($EQR$) và Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay ($LLR$).
  • Bốn yếu tố tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê: 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 ($INF$).

5. Những biến số nào không có ý nghĩa thống kê tác động tới hệ số an toàn vốn trong nghiên cứu này?
Nghiên cứu không tìm thấy mối quan hệ tác động có ý nghĩa thống kê giữa 4 biến: Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản ($LOA$), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$), Biên lãi ròng ($NIM$) và Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) đối với hệ số an toàn vốn $CAR$.

Kết luận

Khóa luận của tác giả Nguyễn Ngọc Đan Thanh đã phân tích toàn diện các yếu tố tác động đến hệ số an toàn vốn (CAR) tại 26 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2011–2022 bằng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng FGLS. Kết quả nghiên cứu khẳng định tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($EQR$) và tỷ lệ dự phòng rủi ro ($LLR$) có tác động cùng chiều, trong khi quy mô ($SIZE$), thanh khoản ($LIQ$), huy động vốn ($DEP$) và lạm phát ($INF$) tác động ngược chiều đến CAR. Đây là công trình nghiên cứu định lượng thực nghiệm chuẩn xác, cung cấp cơ sở thực tiễn quan trọng cho công tác quản trị rủi ro và điều hành chính sách an toàn vốn trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.