Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng tại một số ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam trong giai đoạn 2008

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

----------------------------------------

VŨ THỊ HƯƠNG THẢO

TÁC ĐỘNG CỦA VỐN NGÂN HÀNG ĐẾN

RỦI RO TÍN DỤNG TẠI MỘT SỐ NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Ở VIỆT NAM TRONG

GIAI ĐOẠN 2008 - 2018

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2019

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

----------------------------------------

VŨ THỊ HƯƠNG THẢO

TÁC ĐỘNG CỦA VỐN NGÂN HÀNG ĐẾN

RỦI RO TÍN DỤNG TẠI MỘT SỐ NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Ở VIỆT NAM TRONG

GIAI ĐOẠN 2008 - 2018

CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG (HƯỚNG ỨNG DỤNG)

MÃ SỐ: 8340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGUỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS. VƯƠNG ĐỨC HOÀNG QUÂN

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2019

LỜI CAM ĐOAN

Tôi tên là Vũ Thị Hương Thảo, học viên lớp Cao học khóa K27, chuyên ngành

Tài chính, trường Đại Học Kinh Tế thành phố Hồ Chí Minh.

Các số liệu trong luận văn được sử dụng trung thực. Kết quả nghiên cứu được

trình bày trong luận văn này chưa từng được công bố tại bất kỳ công trình nào khác.

Tôi xin chân thành cảm ơn các Thầy Cô trường Đại Học Kinh Tế thành phố Hồ

Chí Minh đã truyền đạt cho tôi kiến thức trong suốt nhưng năm học ở trường.

Tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TS. Vương Đức Hoàng Quân đã tận tình hướng

dẫn tôi hoàn thành tốt luận văn này.

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH, ĐỒ THỊ

TÓM TẮT

ABSTRACT

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ........................................................................................... 1

1.1 Bối cảnh nghiên cứu ........................................................................................... 1

1.2 Lý do nghiên cứu ................................................................................................ 2

1.3 Mục tiêu nghiên cứu: .......................................................................................... 4

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ...................................................................... 5

1.5. Kết cấu đề tài ...................................................................................................... 5

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

TRƯỚC ........................................................................................................................... 6

2.1

Khái niệm, nguyên nhân về rủi ro tín dụng và các tiêu chí đo lường ............... 6

2.1.1 Nguyên nhân của rủi ro tín dụng .................................................................... 7

2.1.2 Cách đo lường rủi ro tín dụng ...................................................................... 10

2.3 Cơ sở lý luận về mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng .............. 13

2.3.1 Mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng dưới góc độ của rủi ro đạo đức .................................................................................................................... 13

Mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng dưới góc độ hành vi

2.3.2 ngân hàng................................................................................................................. 15

2.4 Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trước đây .......................................... 16

2.4.1

Các nghiên cứu thực nghiệm nước ngoài ................................................. 16

2.4.2

Các nghiên cứu thực nghiệm Việt Nam .................................................... 21

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ....................................................... 28

3.1 Mô hình nghiên cứu .......................................................................................... 28

3.2 Phương pháp nghiên cứu .................................................................................. 33

3.2.1

Phương pháp thu thập dữ liệu .................................................................... 33

3.2.2

Phương pháp ước lượng ............................................................................. 36

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN .............................................................. 39

4.1 Thống kê mô tả ................................................................................................. 39

4.1.1 Nợ xấu và trích lập dự phòng .................................................................... 39

4.1.2 Vốn điều lệ và tỉ lệ an toàn vốn ................................................................. 40

4.1.3 Tỷ suất sinh lợi tài sản bình quân .............................................................. 41

4.1.4 Quy mô tổng tài sản ................................................................................... 42

4.1.5 Tốc độ tăng trưởng GDP và tỉ lệ lạm phát ................................................. 43

4.1.6 Thống kê mô tả .......................................................................................... 43

4.2 Ma trận hệ số tương quan và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến ................. 45

4.3 Kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan ............................................ 48

4.4 Kết quả hồi quy ................................................................................................. 49

4.4.1 Kết quả hồi quy mô hình............................................................................ 49

4.4.2 Kiểm định độ tin cậy của mô hình ............................................................. 52

4.4.3 Tổng hợp kết quả ước lượng ...................................................................... 52

4.4 Thảo luận kết quả ............................................................................................. 53

4.5 Hàm ý chính sách ............................................................................................. 56

4.5.1 Hàm ý đối với cơ quan chức năng ............................................................. 56

4.5.2 Hàm ý đối với các NHTM ......................................................................... 57

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN ............................................................................................ 60

5.1 Kết luận ............................................................................................................. 60

5.2 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo ........................................... 62

5.2.1 Hạn chế của đề tài ...................................................................................... 62

5.2.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo ...................................................................... 63

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

AFTA

ASEAN Free Trade Area

Khu vực Mậu dịch Tự do ASEAN

APEC

Diễn đàn Hợp tác Kinh tế châu Á – Thái Bình Dương

ASEAN

Hiệp hội các Quốc gia Đông Nam Á

BCBS

Asia-Pacific Economic Cooperation Association of Southeast Asian Nations Basel Committee on banking Supervision

Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàn

BCTC

Báo cáo tài chính

CAR

Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu

GDP

Tổng thu nhập quốc nội

GMM

Capital Adequacy Ratio Gross Domestic Product Generalized Method of Moments

Phương pháp ước lượng moment tổng quát

NHNN

Ngân hàng Nhà nước

NHTM

Ngân hàng thương mại

NHTMCP

Ngân hàng thương mại cổ phần

ROA

Return on Asset

Suất sinh lời trên tổng tài sản

TCTD

Tổ chức tín dụng

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1. Bảng tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trước đây ................................. 24

Bảng 3.1. Mô tả biến ...................................................................................................... 33

Bảng 3.2. Danh sách các ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên cứu .............................. 35

Bảng 4.1 Thống kê mô tả ............................................................................................... 44

Bảng 4.2 Ma trận tương quan ......................................................................................... 46

Bảng 4.3 Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến qua hệ số VIF .............................................. 47

Bảng 4.4 Kết quả kiểm tra vấn đề hồi quy ..................................................................... 48

Bảng 4.5 Kết quả hồi quy tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng của các ngân

hàng được đại diện bởi NPL .......................................................................................... 50

Bảng 4.6 Kết quả hồi quy tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng của các ngân

hàng được đại diện bởi LLP ........................................................................................... 51

DANH MỤC HÌNH, ĐỒ THỊ

Hình 4.1 So sánh tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng .................... 39

Hình 4.2 Vốn điều lệ và tỉ lệ an toàn vốn trung bình hàng năm từ 2008-2018 ............ 40

Hình 4.3 Tỷ lệ ROAA của các NHTM trung bình hàng năm từ 2008-2018 ................. 41

Hình 4.4 Tổng tài sản của các NHTM trung bình hàng năm từ 2008-2018 ................. 42

Hình 4.5 Tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm từ 2008-2018................. 43

TÓM TẮT

Sau cuộc khủng hoảng toàn cầu 2007-2008, NHNN liên tiếp đưa ra những yêu

cầu nâng cao chất lượng vốn tự có trong hệ thống nhằm chống đỡ những rủi ro có thể

xảy ra. Cụ thể, Thông tư 41/2016/TT-NHNN đã được ban hành với mục tiêu điều chỉnh

hệ số CAR tiệm cận với Basel II, ngoài yêu cầu vốn đối với rủi ro tín dụng thì cần bổ

sung thêm yêu cầu vốn cho rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động. Bài nghiên cứu được

thực hiện nhằm xem xét tác động của yếu tố vốn đến rủi ro tín dụng tại các NHTM cổ

phần tại Việt Nam để xác định chính sách tăng vốn của NHNN đối với các NHTM có

thực sự hiệu quả trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng.

Dựa vào các nghiên cứu trước, luận văn sử dụng mô hình hồi quy GMM để phân

tích mối quan hệ giữa vốn và rủi ro tín dụng. Trong đó, rủi ro tín dụng của các ngân hàng

được luận văn đo lường bởi hai yếu tố (1) tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng trên dư nợ cho

vay và (2) tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng cho vay khách hàng và các TCTD

khác. Bộ dữ liệu nghiên cứu được lấy từ báo cáo tài chính (BCTC) có kiểm toán của 23

NHTPCP tại Việt Nam từ năm 2008-2018.

Kết quả ước lượng cho thấy vốn ngân hàng có tác động đáng kể đến rủi ro tín

dụng của các ngân hàng, nhưng chiều hướng tác động tùy thuộc vào đại diện vốn ngân

hàng. Cụ thể, kết quả này cho thấy rằng khi vốn điều lệ của các ngân hàng tăng cao thì

có thể làm tăng rủi ro tín dụng mà các ngân hàng phải đối mặt. Trong khi đó, hệ số an

toàn vốn gia tăng thì có thể giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro.

Từ khóa: Vốn ngân hàng, Rủi ro tín dụng, Tỷ lệ an toàn vốn.

ABSTRACT

After the global crisis in 2007-2008, the State Bank of Vietnam continuously

made requests to improve the quality of capital in the banking system, in order enhance

bank performance, control and reduce possible risks. Specifically, Circular 41/2016 /

TT-NHNN was issued with the aim of adjusting CAR asymptotic to Basel II, in which

bank capital is not required only for credit risks, but also for market risks and operational

risks. The study was conducted to examine the impact of bank capital on credit risk in

Vietnam joint stock commercial banks, in order to determine whether the SBV's policy

of increasing bank capital is really effective in controlling credit risk.

Based on previous studies, this paper used the GMM regression model to analyze

the relationship between bank capital and credit risk. In particular, the credit risk of banks

is measured by two factors (1) Non-performing loans (NPL) and (2) Loan loss Provision

(LLP). The study data was collected from 23 commercial banks in Vietnam for the 2008–

2008 period.

The result shows that bank capital has a significant impact on credit risk, but the

direction of impact depends on the bank capital representative. Specifically, with bank

capital represented by charter capital, the correlation is positive and in contrast, with

bank capital represented as the capital adequacy ratio, this correlation is negative.

Keywords: Bank capital, Credit risk, Capital adequacy ratio.

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 Bối cảnh nghiên cứu

Sau năm 1990, mối quan hệ kinh tế quốc tế của Việt Nam đã chuyển hướng hội

nhập với thị trường quốc tế ngày càng sâu rộng. Cụ thể, Việt Nam đã gia nhập khối

ASEAN năm 1995 tham gia vào khu vực mậu dịch tự do ASEAN (AFTA) năm 1996,

gia nhập APEC năm 1998 và WTO năm 2007 cũng như nhiều hiệp định thương mại

khác. Cùng với sự hội nhập chung của các ngành kinh tế, ngành tài chính - ngân hàng

cũng dần chuyển theo hướng thị trường ngày càng mạnh mẽ.

Qua hơn 25 năm đổi mới, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã đóng vai trò quan

trọng trong việc mở rộng và phát triển của nền kinh tế thị trường. Để đáp ứng với xu thế

tự do hóa như hiện nay, hệ thống các NHTM tại Việt Nam cần phải chủ động tăng tính

minh bạch, lành mạnh và nâng cao năng lực cạnh tranh. Do đó, Hiệp ước về an toàn vốn

trong hoạt động ngân hàng, hay còn được biết thông dụng với tên gọi Hiệp ước Basel là

một trong những vấn đề được quan tâm.

Vào những năm 1970, thị trường tài chính tiền tệ đã xảy ra cuộc khủng hoảng

toàn cầu, và là nguyên nhân hàng loạt ngân hàng trên thế giới sụp đổ. Trước tình trạng

đó, Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàng (BCBS) đã thành lập Hiệp ước vốn Basel với

mục đích ban hành hệ thống đo lường vốn và rủi ro tín dụng, trong đó yêu cầu các ngân

hàng hoạt động quốc tế phải nắm giữ một mức vốn tối thiểu để có thể đối phó với những

rủi ro có thể xảy ra. Năm 1988, Hiệp ước vốn Basel đầu tiên ( Basel I) ra đời và có hiệu

lực từ 1992. Từ đó đến nay, rất nhiều quốc gia trên thế giới đã áp dụng các tiêu chuẩn an

toàn trong hoạt động ngân hàng trong hiệp ước Basel, và rất nhiều nước hiện nay đã áp

dụng Basel III.

Qua đó có thể thấy vốn tự có là vấn đề mà trong hiệp ước Basel rất quan tâm vì

mởi đây là nguồn hấp thụ tổn thất tài chính và khi nó gia tăng, sẽ giúp giảm thiểu xác

suất và sự khắc nghiệt của rủi ro hệ thống. Quy mô vốn tự có là một trong những tiêu

chí quan trọng nhất để đánh giá mức độ an toàn của ngân hàng. Do vậy, các cơ quan

quản lý như Cơ quan Thanh tra Giám sát Ngân hàng, Ủy ban Giám sát Tài chính Quốc

gia luôn đưa ra nhiều cơ chế, chính sách đánh giá năng lực tài chính của ngân hàng, trong

đó nhấn mạnh việc tăng vốn tự có nhằm giúp hệ thống tài chính an toàn.

Cụ thể, vào năm 1999 NHNN đã ban hành Quyết định số 297/1999/QĐ quy định

về các tỷ lệ bảo đảm an toàn (hệ số CAR) trong hoạt động của tổ chức tín dụng chính

thức tại Việt Nam. Theo đó, quyết định này yêu cầu tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu là 8%

nhưng phương pháp tính đơn giản và chưa phản ánh đầy đủ nội dung Basel I. Tiếp đến,

năm 2005 quyết định số 457/2005/QĐ - NHNN được ra đời với quy định tỷ lệ an toàn

vốn tối thiểu là 8% được thực hiện kéo dài trong 3 năm và phương pháp tính đã tiếp cận

tương đối toàn diện Basel I.

1.2 Lý do nghiên cứu

Cuộc khủng hoàng tài chính toàn cầu toàn cầu 2007-2008 bắt nguồn từ cuộc

khủng hoảng tài chính ở Hoa Kỳ năm 2007 khi bong bóng nhà ở bị vỡ cùng với giám sát

tài chính thiếu hoàn thiện. Từ đó dẫn tới sự đổ vỡ hàng loạt của hệ thống ngân hàng, tình

trạng đói tín dụng, tình trạng sụt giá chứng khoán và mất giá tiền tệ quy mô lớn ở Mỹ và

nhiều nước châu Âu, từ đó lan rộng ra khắp thế giới. Cuộc khủng hoảng đã gây hậu quả

lớn và nặng nề khi nó phá huỷ lực lượng sản xuất, đẩy lùi sự phát triển của kinh tế thế

giới. Trước hết là đối với nước Mỹ, cuộc khủng hoảng tài chính biến thành cuộc khủng

hoảng kinh tế, sản xuất suy thoái, thất nghiệp tăng lên. Cuộc khủng hoảng còn làm phá

sản hàng loạt ngân hàng và công ty tài chính, kể cả những ngân hàng, công ty tài chính

hàng đầu nước Mỹ.

Qua cuộc khủng hoảng tài chính 2007-2008, các thành viên Ủy ban Basel có cơ

hội đánh giá một cách nghiêm túc những quy định mà Basel II đã đưa ra trước đó. Mục

tiêu cơ bản là tăng cường quản lý và quản trị rủi ro, nâng cao tính minh bạch của các

ngân hàng, có thể đối phó với khó khăn kinh tế và tài chính toàn cầu. Năm 2010, khuôn

khổ Basel III được đưa ra với các quy định nghiêm ngặt hơn, tập trung vào việc khắc

phục những hạn chế của những quy định Basel trước đó, như cải thiện chất lượng vốn

pháp định, nâng cao yêu cầu về vốn để ngân hàng có thể chịu đựng được những thiệt hại

trong thời kỳ khó khăn, tăng cường tính thanh khoản của hệ thống ngân hàng. Hiện nay,

hiệp ước Basel III đã bắt dầu được triển khai ở nhiều nước trên thế giới.

Từ cuộc khủng hoảng toàn cầu 2007-2008, nhận thấy việc phải nâng cao năng lực

cạnh tranh để hội nhập vào thị trường ngân hàng quốc tế cũng như chất lượng vốn tự có

trong hệ thống để chống đỡ những rủi ro có thể xảy ra, ngày 20/5/2010 tỷ lệ an toàn vốn

đã được NHNN nâng lên 9% qua Thông tư số 13/2010/TT-NHNN. Và mới nhất, Thông

tư 41/2016/TT-NHNN về các quy định các giới hạn, tỷ lệ đảm bảo an toàn hướng theo

chuẩn Basel II trong hoạt động của tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng hàng nước

ngoài đã được NHNN ban hành vào tháng 12/2016 và có hiệu lực thi hành từ ngày

01/01/2020. Theo đó, hệ số CAR đã được điều chỉnh ngoài yêu cầu vốn đối với rủi ro

tín dụng thì cần bổ sung thêm yêu cầu vốn cho rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động, và

được điều chỉnh từ 9% xuống còn 8%.

Để đáp ứng các Quy định ngày càng chặt chẽ của cơ quan quản lý, từ năm 2008

đến nay, các ngân hàng thương mại cổ phần ở nước ta thường xuyên tăng vốn điều lệ.

Bên cạnh đó, dư nợ cho vay và đầu tư thường xuyên tăng cao, làm cho tỷ lệ an toàn vốn

giữa vốn tự có so với tài sản có rủi ro quy định và theo thông lệ quốc tế tối thiểu là 8%

của các ngân hàng thương mại ngày càng giảm xuống. Do đó quy mô hoạt động ngân

hàng này càng tăng, dư nợ cho vay tăng cao, thì vốn điều lệ cũng phải tăng cao. Mặc dù

vậy, trong khi thực tế việc tăng vốn lại không đi cùng với sự ổn định trong hệ thống ngân

hàng khi hệ thống ngân hàng ngày càng bất ổn, cụ thể nợ xấu tăng cao, nhiều ngân hàng

bị giám sát đặc biệt, bị yêu cầu tái cơ cấu và NHNN phải mua lại với giá 0 đồng. Vì thế,

câu hỏi được đặt ra là liệu việc yêu cầu tăng vốn tại các Ngân hàng có thực sự giúp các

ngân hàng sẽ hoạt động an toàn hơn, với lượng vốn “đủ” theo thông lệ tiên tiến để trang

trải các rủi ro có thể xảy ra cho các loại rủi ro chính. Từ đó có thể thấy, bối cảnh Việt

Nam hiện nay việc xem xét tác động của việc tăng vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng của

các ngân hàng là cần thiết. Bởi vì, việc xác định mức độ và chiều hướng tác động của

vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng sẽ giúp cho việc xây dựng hệ thống ngân hàng ngày

càng bền vững.

Hiện nay, có rất nhiều công trình nghiên cứu nước ngoài nghiên cứu mối quan hệ

giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng. Tuy nhiên kết quả các nghiên cứu không đồng

nhất. Điều này minh chứng rằng mỗi quốc gia có đặc thù riêng trong chính sách kinh tế

và cơ chế quản lý, giám sát ngân hàng riêng của mình mà chiều hướng tác động của vốn

đến rủi ro tín dụng sẽ khác nhau. Tại Việt Nam, các nghiên cứu mối quan hệ giữa vốn

và rủi ro tín dụng chỉ xem xét trên khía cạnh vốn chủ sở hữa, trong khi tỷ lệ vốn an toàn

tối thiểu lại cho chúng ta thấy được khả năng tự vệ từ vốn tự có và đánh giá khả năng

thích ứng các rủi ro tín dụng tại ngân hàng. Do đó, luận văn tiến hành nghiên cứu mối

quan hệ giữa vốn ngân hàng với rủi ro tín dụng tại các ngân hàng TMCP tại Việt Nam

trên phương diện gồm vốn điều lệ và tỷ lệ an toàn vốn tổi thiểu – hệ số CAR.

Từ những lý do bên trên, vấn đề đặt ra cần phải nghiên cứu là: “Tác động vốn

ngân hàng đến rủi ro tín dụng tại một số ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam

trong giai đoạn 2008 - 2018“

1.3 Mục tiêu nghiên cứu:

Mục tiêu chung của bài nghiên cứu đánh giá tác động của vốn ngân hàng đến rủi

ro tín dụng tại các NHTM cổ phần ở Việt Nam trong giai đoạn 2008-2018.

Với mục tiêu chung bên trên, đề tài sẽ lần lượt nghiên cứu các mục tiêu cụ thể

như sau:

- Thứ nhất, tổng quan từ các lý thuyết và nghiên cứu trước để đề xuất mô hình

đánh giá tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng.

- Thứ hai, áp dụng mô hình bên trên để đánh giá tác động của vốn ngân hàng

đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

- Thứ ba, đưa ra những khuyển nghị, hàm ý chính sách nhằm tăng tính lành

mạnh của hệ thống NHTM Việt Nam.

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro của các NHTM

tại Việt Nam. Hiện nay, hệ thống các NHTM cổ phần trong nước gồm có 31 ngân hàng

theo thống kê tại website của Ngân hàng nhà nước Việt Nam. Tuy nhiên, vì lý do dữ liệu

một số ngân hàng không có sẵn để thu thập và cũng như loại bỏ các ngân hàng thương

mại cổ phần được đưa vào dạng kiểm soát đặc biệt, nên dữ liệu thống kê chỉ còn 23 ngân

hàng.

Việc ra đời và áp dụng Basel II của các NHTM xuất phát từ cuộc khủng hoảng tài

chính toàn cầu năm 2007-2008. Khi đó, các quy định của Basel I đã không dự báo được

cuộc khủng hoảng. Do đó, phạm vi nghiên cứu của đề tài này được bắt đầu từ năm 2008

đến năm 2018.

1.5. Kết cấu đề tài

Kết cầu của luận văn bao gồm 5 chương với tên gọi cụ thể như sau:

- Chương 1: Giới thiệu

- Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước

- Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

- Chương 4: Kết quả và thảo luận

- Chương 5: Kết luận

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC

NGHIÊN CỨU TRƯỚC

2.1 Khái niệm, nguyên nhân về rủi ro tín dụng và các tiêu chí đo lường

Rủi ro ngân hàng được hiểu là những bất trắc ngoài ý muốn xảy ra trong quá trình

hoạt động của ngân hàng, tác động xấu đến sự tồn tại và phát triển của ngân hàng. Trong

lĩnh vực ngân hàng, có thể chia thành nhiều loại rủi ro như rủi ro tín dụng, rủi ro thanh

khoản, rủi ro lãi suất, rủi ro kỳ hạn. Đối với hầu hết các ngân hàng tại Việt Nam thì hoạt

động tín dụng chiếm hơn 1/2 tổng tài sản có và thu nhập từ tín dụng chiếm từ 1/2 đến

2/3 tổng thu nhập của ngân hàng. Khi ngân hàng rơi vào trạng thái tài chính khó khăn

thì nguyên nhân thường phát sinh từ hoạt động tín dụng của ngân hàng. Vì thế, tác giả

chỉ tập trung nghiên cứu rủi ro tín dụng do hoạt động tín dụng là hoạt động trọng yếu

của các NHTM Việt Nam.

Rủi ro tín dụng theo định nghĩa của Ủy ban Basel là “khả năng một người vay

hoặc đối tác không đáp ứng được nghĩa vụ của mình theo điều khoản thỏa thuận”. Theo

quy định trong Quyết định số 493/2005/QĐ – NHNN ngày 22/04/2005 của Thống đốc

Ngân hàng Nhà nước, “rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng là khả năng xảy ra tổn

thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện

hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết.”

Như vậy, có thể nói rủi ro tín dụng là những rủi ro do khách hàng vay không thực

hiện đúng các điều khoản ghi trong hợp đồng tín dụng đã được kí kết giữa hai bên, biểu

hiện cụ thể là khách hàng chậm trả nợ, trả nợ không đầy đủ hoặc không trả nợ khi hết

thời hạn vay các khoản gốc và lãi vay, gây ra những tổn thất về tài chính và khó khăn

trong hoạt động kinh doanh của NHTM.

2.1.1 Nguyên nhân của rủi ro tín dụng

Các nghiên cứu trước đây cho rằng có hai nhóm yếu tố giải thích sự thay đổi trong rủi ro

tín dụng của ngân hàng: bao gồm các yếu tố bên ngoài và bên trong ngân hàng.

Yếu tố bên ngoài

Berger và DeYoung (1997) đã lập luận sự gia tăng trong rủi ro do các yếu tố bên

ngoài (chẳng hạn như các doanh nghiệp phá sản, nhà máy đóng cửa…) và theo sau đó là

sự suy giảm trong hiệu quả, sự gia tăng trong rủi ro tín dụng có thể khiến các ngân hàng

buộc phải chi tiêu với chi phí hoạt động cao hơn chẳng hạn như chi phí giám sát người

đi vay. Các phát hiện này hàm ý rằng sự thất bại của các ngân hàng có thể được gây ra

bởi các yếu tố bên ngoài, và chính sách và quy định có thể giảm thiểu các rủi ro này,

chẳng hạn như một tỷ lệ vốn ngân hàng cao hơn có thể giảm thiểu cú sốc bên ngoài, hạn

chế việc tập trung cho vay…. Trong các nghiên cứu gần đây, Reddy (2011) tìm thấy phát

hiện tương tự khi cho thấy rằng rủi ro đạo đức, quản trị yếu kém đều có thể giải thích sự

thay đổi trong rủi ro tín dụng của các ngân hàng.

Một nghiên cứu khác của Klein (2013) tiến hành phân tích các ngân hàng ở 16

quốc gia châu Âu, và tìm thấy rằng cả các yếu tố đặc điểm ngân hàng cũng như các yếu

tố vĩ mô đều có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Tác giả tìm thấy

rằng các yếu tố vĩ mô như tỷ lệ thất nghiệp cao, chính sách phá giá đồng nội tệ và lạm

phát cao có thể dẫn đến sự gia tăng trong rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Skarica

(2014) tìm thấy kết quả tương tự khi cho rằng tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát sẽ làm gia

tăng rủi ro tín dụng, nhưng tăng trưởng kinh tế lại có tác động ngược chiều đến rủi ro tín

dụng của ngân hàng. Messai và Jouini (2013) cũng tìm thấy cho thấy rằng rủi ro tín dụng

sẽ suy giảm nếu nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng cao, trong khi đó tỷ lệ thất nghiệp, lãi

suất và chất lượng tín dụng thấp sẽ có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng của các

ngân hàng ở Ý, Hy Lạp và Tây Ban Nha.

Salas và Saurina (2002) đã nghiên cứu các ngân hàng tiết kiệm và thương mại ở

Tây Ban Nha trong giai đoạn 1986 đến 1997 và tìm thấy rằng tăng trưởng kinh tế và rủi

ro tín dụng có mối quan hệ ngược chiều. Ở Thổ Nhĩ Kỳ, Macit (2012) đã giải thích rủi

ro tín dụng của 15 ngân hàng lớn nhất từ năm 2005 đến năm 2010. Tác giả kết luận rằng

các yếu tố vĩ mô có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Các yếu tố

vĩ mô như thất nghiệp, lạm phát, nợ công đều làm gia tăng rủi ro tín dụng của ngân hàng,

trong khi đó tăng trưởng kinh tế càng cao sẽ làm giảm rủi ro tín dụng.

Yếu tố bên trong

Các yếu tố đặc điểm ngân hàng được xem như là các yếu tố bên trong ngân hàng

và có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng mà ngân hàng đối mặt. Những rủi ro từ chính

bản thân ngân hàng có thể tổng hợp thành những nhóm nhân tố liên quan như sau:

Năng lực tài chính

Tổng tài sản và vốn chủ sở hữu là hai chỉ tiêu đánh giá quy mô hoạt động của một

ngân hàng thương mại, đồng thời nó cũng là hai chỉ tiêu giúp ngân hàng thể hiện được

tiềm năng phát triển và tiềm lực kinh tế (Nguyễn Mạnh Hùng và Tạ Thu Hồng Nhung,

2016).

Quy mô tài sản và vốn chủ sở hữu là hai chỉ tiêu quan trọng để đánh giá năng lực

tài chính của một định chế tài chính theo thông lệ quốc tế. Hai chỉ tiêu này là những chìa

khóa đối với hiệu quả hoạt động của một ngân hàng. Tuy nhiên nó cũng là những tác

nhân ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của định chế tài chính đó. Một ngân hàng quy mô

lớn có lợi thế cạnh tranh và cơ hội đa dạng hóa hoạt động của mình nên hạn chế rủi ro

(Demset và Strahan,1997), (Nguyễn Quốc Anh, 2016), (Lê Thị Thu Điềm, 2016). Nhưng

Das và Ghost (2007) cho rằng quy mô càng lớn thì tâm lý chấp nhận rủi ro cao hơn và

kết quả nợ xấu cao hơn trong tương lai.

Một giải thích khác của Berger và De Young (1997), Park và Zhang (2012) liên

quan đến quy mô nhỏ của ngân hàng, đó là ngân hàng nhỏ có thể chấp nhận rủi ro bằng

cách tăng mức độ rủi ro của danh mục cho vay và đầu tư của mình, và kết quả nợ xấu

cao hơn trung bình trong tương lai.

Năng lực quản trị

Quản trị lành mạnh là chìa khóa đối với hiệu quả hoạt động của một ngân hàng.

Tuy nhiên, nó cũng là tác nhân ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của định chế tài chính đó.

Tiếp cận năng lực quản trị, nhiều công trình nghiên cứu đánh giá nhân tố hiệu quả

chi phí thể hiện qua các chỉ số ROA, ROE (Berger và DeYoung (1997), Messai và Jouini

(2013), Williams (2004); Fiordelisi và các cộng sự (2011), Podpiera và Weill (2008)

Như trong nghiên cứu của mình, Berger và DeYoung (1997) tìm thấy mối tương

quan giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả bằng cách nghiên cứu mẫu dữ liệu với 57655 quan

sát các ngân hàng ở Mỹ trong giai đoạn 1985 – 1994. Kết quả của các tác giả khẳng định

sự suy giảm trong hiệu quả của ngân hàng có thể làm cho ngân hàng đối mặt với rủi ro

tín dụng trong tương lai. Điều này cho thấy rằng năng lực quản trị không chỉ thể hiện ở

những khoản chi tiêu khác mà còn thể hiện ở các hoạt động giám sát và bảo lãnh yếu

kém hơn mức cần thiết, và kết quả là mức nợ xấu ngân hàng có trong danh mục cho vay

cao hơn, nói cách khác rủi ro tín dụng gia tăng

Messai và Jouini (2013) đã nghiên cứu các ngân hàng ở Ý, Tây Ban Nha, Hy Lạp.

Các tác giả cũng tìm thấy khả năng sinh lợi ROA có ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro

tín dụng. Nói cách khác các ngân hàng có khả năng sinh lợi cao thì thường có khuynh

hướng giảm thiểu rủi ro tín dụng. Đồng thời, Williams (2004); Fiordelisi và các cộng sự

(2011) cũng đã tìm thấy bằng chứng cho thấy mối quan hệ nhân quả giữa rủi ro tín dụng

và hiệu quả của ngân hàng. Theo đó, các tác giả cho thấy rằng việc giảm hiệu quả của

ngân hàng sẽ làm gia tăng rủi ro tín dụng trong tương lai của các ngân hàng. Podpiera và

Weill (2008) đã thực hiện nghiên cứu với dữ liệu dạng bảng các ngân hàng ở Séc và phân

tích mối quan hệ nhân quả giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả của các ngân hàng ở thị trường

mới nổi. Các tác giả tìm thấy rằng hiệu quả của ngân hàng càng yếu kém thì sẽ càng làm

gia tăng rủi ro tín dụng và đóng vai trò quan trọng đối với các thương vụ phá sản của các

ngân hàng.

2.1.2 Cách đo lường rủi ro tín dụng

Tỷ lệ Nợ xấu

Rủi ro tín dụng có thể được đánh giá qua tỷ lệ nợ xấu. Đó là tỷ lệ giữa nợ xấu và

tổng dư nợ (Shrieves và Dahl (1992); Park và Zhang (2012); Trần Hoàng Ngân và các

cộng sự (2014))

Theo đó, Bolem và Freeman (2005) cho rằng một khoản vay là nợ xấu khi mà các

khoản thanh toán lãi vay và/hoặc nợ gốc quá hạn kể từ 90 ngày trở lên so với ngày đã ký

kết trong hợp đồng tín dụng. Định nghĩa này phù hợp với cách định nghĩa của Ghosh

(2015) và Dimitrios và các cộng sự (2016).

Tại Việt Nam, theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005, Quyết định

18/2007/QĐ-NHNN ngày 24/4/2007 cùng Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày

21/01/2013 được sửa đổi bổ sung bởi Thông tư 09/2014/TT-NHNN của NHNNVN nợ

xấu được hiểu là những khoản nợ được xếp vào:

Nhóm 3: Nợ dưới tiêu chuẩn, bao gồm: (i) nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày;

(ii) nợ được gia hạn trả nợ lần đầu; (iii) nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không

đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng; (iv) nợ được phân loại vào nhóm 3 theo kết

quả phân loại của CIC.

Nhóm 4: Nợ nghi ngờ, bao gồm: (i) nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày; (ii) nợ

cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ đã được cơ

cấu lại; (iii) nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần hai; (iv) nợ được phân loại vào nhóm 4 theo

kết quả phân loại của CIC.

Nhóm 5: Nợ có khả năng mất vốn, bao gồm: (i) nợ quá hạn trên 360 ngày; (ii) nợ

cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ đã được

cơ cấu lại; (iii) nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ

cấu lần hai; (iv) nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc

đã bị quá hạn; (v) nợ được phân loại vào nhóm 5 theo kết quả phân loại của CIC.

Với cách phân loại nợ như trên, Việt Nam cũng tiếp cận xác định nợ xấu theo

khung thời gian quá hạn trên 90 ngày.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Việc trích lập dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra đối với từng khoản nợ

cụ thể phản ánh chính xác hơn về rủi ro tín dụng bởi vì nó được xem như là chi phí cho

những tài sản suy yếu (Fofack, 2005). Việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng càng lớn

thì phản ánh càng nhiều tài sản suy yếu.

Nghiên cứu của Fofack (2005), Hess và cộng sự (2008), Foos và cộng sự (2010)

sử dụng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng hàng năm so với tổng dư nợ hàng năm.

2.2 Các yêu cầu về vốn và cách đo lường

Tiêu chí để đo lường việc đảm bảo vốn ngân hàng theo thông lệ quốc tế là tỷ lệ

an toàn vốn tối thiểu (CAR), tuy nhiên cũng có nhiều quốc gia điều chỉnh bằng một mức

vốn điều lệ cụ thể.

Về tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu, hiệp ước Basel I quy định các ngân hàng phải duy

trì tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu ở mức an toàn 8%. Chỉ số CAR này được tính toán bằng tỷ

lệ của vốn tự có trên tổng tài sản điều chỉnh theo hệ số rủi ro. Dựa vào mức độ chủ động

sử dụng nguồn để các ngân hàng ứng phó với rủi ro, Basel I phân chia vốn tự có thành

nhiều cấp dựa khác nhau; tổng tài sản cũng được chia theo 4 mức rủi ro khác nhau và

được tính theo trọng số là 0%, 20%, 50%, 100%. Tuy nhiên, rủi ro được đề cập chỉ là rủi

ro tín dụng, không có rủi ro tác nghiệp, rủi ro thị trường và trọng số rủi ro chỉ phụ thuộc

vào tài sản đảm bảo, nhóm khách hàng. Đến Basel II, độ nhạy rủi ro cũng như hệ số tín

nhiệm của từng khách hàng đã được mở rộng tính trong trọng số rủi ro. Với cách tính

như trên thì dựa vào chỉ số CAR có thể xác định được khả năng ngân hàng đối mặt với

các rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng. Do đó, khi ngân hàng đảm bảo được tỉ lệ này

đồng nghĩa với việc ngân hàng đó ổn định, có khả năng bảo vệ người gửi tiền.

Theo công thức tính chỉ số CAR, để tăng chỉ số này thì cần tăng vốn tự có của

ngân hàng hoặc giảm tài sản rủi ro. Do đó, một số quốc gia như Áo, Thụy Sĩ, Croatia,

Mông Cổ, Lào…yêu cầu NHTM phải đáp ứng một mức vốn điều lệ tối thiểu như là một

cách tăng vốn tự có, từ đó tăng chỉ số CAR. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa việc tăng vốn

điều lệ và tăng chỉ số CAR chỉ đúng trong ngắn hạn. Trong dài hạn, tăng vốn điều lệ có

thể làm giảm chỉ số CAR do để thu hút được nhà đầu tư nhằm đạt mục tiêu tăng vốn điều

lệ, các ngân hàng buộc phải mở rộng đầu tư, gia tăng tín dụng để tăng ROE, khi đó tài

sản rủi ro tăng lên, chỉ số CAR có thể không tăng.

Ở Việt Nam, Quyết định 457/2005/QÐ-NHNN yêu cầu tỷ lệ CAR là 8% với cách

tính tương đối tiếp cận Basel I. Sau đó, thông tư 13/2010/TT-NHNN thay thế Quyết định

457/2005/QÐ-NHNN nâng tỷ lệ CAR lên 9%; bổ sung Thông tư 41/2016/TT-NHNN

với cách tiếp cận ngày càng gần với Basel II. Ngoài ra, ở Việt Nam còn yêu cầu thêm

về mức độ vốn điều lệ tối thiểu. Văn bản điều chỉnh hiện hành là Nghị định

141/2006/NĐ-CP, theo đó tất cả các NHTM phải có vốn điều lệ trên 3000 tỷ đồng. Theo

Luật doanh nghiệp 2014, vốn điều lệ là tổng giá trị tài sản do các thành viên đã góp hoặc

cam kết góp khi thành lập công ty trách nhiệm hữu hạn, công ty hợp danh; là tổng giá trị

mệnh giá cổ phần đã bán hoặc đã được đăng ký mua khi thành lập doanh nghiệp đối với

công ty cổ phần. Như vậy đối với NHTMCP đang nghiên cứu thì vốn điều lệ là tổng giá

trị mệnh giá cổ phần đã bán hoặc đã được đăng ký mua.

Trong nghiên cứu này, tác giả nghiên cứu về tác động vốn ngân hàng đến rủi ro

tín dụng với biến vốn được xem xét theo vốn điều lệ và tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu. Trong

đó, vốn điều lệ sẽ được lấy logarit để giảm sự biến thiên của dữ liệu.

2.3 Cơ sở lý luận về mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng

2.3.1 Mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng dưới góc độ của

rủi ro đạo đức

Các nghiên cứu trước đây đã cho rằng tồn tại mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và

rủi ro của ngân hàng. Theo đó vốn ngân hàng là yếu tố có khả năng giải thích sự thay

đổi trong rủi ro ngân hàng. Như Berger và DeYoung (1997) cho rằng các ngân hàng có

thể chấp nhận các rủi ro không cần thiết nếu các bên có liên quan khác gánh chịu rủi ro

này, đây còn được gọi là rủi ro đạo đức (Moral hazard). Do đó, các ngân hàng có tỷ lệ

vốn ngân hàng tương đối thấp thì thường có hành vi rủi ro đạo đức so với các ngân hàng

khác sẽ cao hơn do các ngân hàng này sẽ có thể tăng mức độ rủi ro của danh mục cho

vay của họ lên và kết quả là tỷ lệ nợ xấu ngân hàng gia tăng trong tương lai, nói cách

khác, rủi ro ngân hàng gia tăng. Hơn thế nữa, các nhà quản lý sẽ mục đích để chấp nhận

mức rủi ro cao hơn mức tối ưu mà ngân hàng hướng đến.

Jensen và Meckling (1976) cũng cho rằng rủi ro đạo đức có thể xuất phát từ hai

vấn đề: (1) khi nhà quản lý theo đuổi lợi ích cá nhân của bản thân và đầu tư vào các dự

án tiềm tàng rủi ro, (2) xuất phát từ mâu thuẫn lợi ích giữa các cổ đông/nhà quản lý và

các chủ nợ. Theo đó các cổ đông thì muốn có danh mục cho vay có rủi ro tương đối cao

(thông qua lãi suất cho vay cao hơn), nhưng rủi ro của danh mục cho vay sẽ được chuyển

cho người gửi tiền tại Ngân hàng (các chủ nợ của ngân hàng). Cả hai vấn đề rủi ro đạo

đức này đều dẫn đến tăng trưởng tín dụng cao hơn và tỷ lệ nợ xấu trong danh mục cho

vay cũng cao hơn. Một cách giải thích cho rủi ro đạo đức của Duran và Lozano – Vivas

(2015) có thể do khi một ngân hàng phá sản, hầu hết các khoản nợ xấu sẽ được xử lý bởi

các chủ nợ của ngân hàng (người gửi tiền), trong khi đó các cổ đông dường như đã hạn

chế được các vấn đề bất lợi có liên quan. Cho nên các cổ đông ủng hộ một danh mục tài

sản có rủi ro cao hơn nhằm thu về lợi nhuận cao hơn.

Một trong những chỉ số chính của vấn đề rủi ro đạo đức là chấp nhận rủi ro quá

mức khi cho vay (Foos và các cộng sự, 2010; Zhang và các cộng sự (2016). Trong các

nghiên cứu trước đây, nhiều nhà nghiên cứu đã cố gắng giải thích vấn đề rủi ro đạo đức.

Chẳng hạn như nghiên cứu của Foos và các cộng sự (2010) với mẫu nghiên cứu ở Mỹ,

Canada, Nhật Bản và Châu Âu, các tác giả đã cho thấy rằng tăng trưởng tín dụng có thể

dẫn đến sự gia tăng trong chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng và nợ xấu, và điều

này có tể làm suy giảm thu nhập từ lãi của ngân hàng cũng như tỷ lệ vốn ngân hàng.

Khi phân tích sâu hơn ở Châu Âu, Duran và Lozano - Vivas (2015) đã giải thích

mẫu nghiên cứu các ngân hàng từ năm 2002 đến năm 2009, nhằm phân tích vấn đề dịch

chuyển rủi ro trong các quy định để đánh giá xem liệu các quy định của Basel có phải là

tác nhân gây ra các vấn đề này hay không. Đầu tiên, các tác giả đã tìm thấy rằng Basel

II có khả năng làm suy yếu động cơ rủi ro đạo đức. Thứ hai, bảo hiểm tiền gửi có thể

tăng cường các động cơ của các ngân hàng có tỷ lệ vốn hóa thấp dịch chuyển rủi ro sang

cho người gửi tiền. Cuối cùng, các ngân hàng có tỷ lệ vốn trên mức tối thiểu mà các Cơ

quan thanh tra và giám sát đã quy định thì dường như không khuyến khích việc dịch

chuyển rủi ro sang các chủ nợ. Cho nên, các ngân hàng có tấm đệm vốn tương đối cao

thì sẽ cân nhắc nhiều hơn trong việc dịch chuyển rủi ro.

Tóm lại, các nghiên cứu trước đây dường như tìm thấy các kết quả nhấn mạnh

được tầm quan trọng của vốn ngân hàng đối với hành vi của ngân hàng. Cụ thể, các ngân

hàng có vốn hóa thấp dường như sẽ có mức nợ xấu cao hơn trong danh mục cho vay.

2.3.2 Mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng dưới góc độ hành

vi ngân hàng

Trong thời gian gần đây, các nghiên cứu thực nghiệm đã minh chứng cho việc

các quy định của Basel có thể tác động đáng kể đến hành vi của ngân hàng cũng như rủi

ro của ngân hàng. Theo đó, các quy định của Basel sẽ thắt chặt các quy định về hoạt

động kinh doanh của các ngân hàng ở các quốc gia trên thế giới và do đó sẽ ngăn chặn

các ngân hàng có hành vi chấp nhận rủi ro đối với rủi ro thanh khoản của ngân hàng cũng

như rủi ro tín dụng. Điều này có thể giúp các ngân hàng cải thiện khả năng hấp thụ các

cú sốc từ căng thẳng tài chính và kinh tế (Cosimano và Hakura (2011), Koudstaal và Van

Wijnbergen (2012)). Hơn thế nữa, các quy định của Basel thắt chặt hơn về định nghĩa

vốn ngân hàng và đòi hỏi các ngân hàng phải nắm giữ vốn ngân hàng nhiều hơn với một

lượng tài sản tương ứng. Các nghiên cứu cho rằng việc tăng vốn chủ sở hữu của ngân

hàng có thể mang đến nhiều lợi ích cho kinh tế vĩ mô do một tỷ lệ vốn ngân hàng càng

cao sẽ có thể giảm tỷ lệ đòn bẩy của ngân hàng cũng như rủi ro phá sản của các ngân

hàng (Admati và các cộng sự (2013)). Đồng thời, việc tăng vốn chủ sở hữu làm tăng tính

chịu trách nhiệm của chủ sở hữu, họ sẽ đưa ra tiêu chí chặt chẽ hơn khi chấp nhận khoản

vay nên rủi ro thấp hơn.

Mặt khác, một số nghiên cứu lại cho rằng tăng vốn ngân hàng sẽ làm tăng rủi ro

tín dụng. Cụ thể, theo Mishkin (1992), thì với lý thuyết “quá lớn để đổ vỡ” ông cho rằng

ngân hàng có quy mô lớn có xu hướng ỷ lại vào sự bảo hộ của Nhà nước nên tăng hành

vi rủi ro. Còn theo Beck và các cộng sự (2004), các ngân hàng sẽ gánh chịu chi phí tương

đối cao có liên quan đến việc thực hiện các quy định của Basle khi nâng vốn ngân hàng.

Để bù đắp các khoản chi phí này, các ngân hàng sẽ có hành vi nâng lãi suất cho vay áp

dụng cho các khách hàng và điều này có thể làm giảm tăng trưởng tín dụng cũng như trì

trệ tăng trưởng kinh tế của nền kinh tế. Đồng thời, Barth và các cộng sự (2004) đã thực

hiện nghiên cứu ở 107 quốc gia để đo lường mối quan hệ giữa các quy định của Basel

và sự phát triển của ngành ngân hàng. Một trong những kết quả mà các tác giả tìm thấy

đó là các quy định về vốn nghiêm ngặt hơn có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu của các

ngân hàng, nói cách khác, các quy định về vốn nghiệm ngặt sẽ làm giảm rủi ro của ngân

hàng (Barth và các cộng sự (2004)).

2.4 Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trước đây

2.4.1 Các nghiên cứu thực nghiệm nước ngoài

Hussain và Hassan (2005) đã phân tích tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín

dụng của ngân hàng ở 11 quốc gia trên thế giới vào năm 2004. Hơn thế nữa, trong nghiên

cứu này, rủi ro tín dụng được các tác giả đo lường bởi tỷ lệ tài sản có rủi ro trên tổng tài

sản. Mô hình nghiên cứu của các tác giả bao gồm vốn ngân hàng (bao gồm tổng vốn và

hệ số an toàn vốn), quy mô ngân hàng, lợi nhuận ngân hàng, chi phí trích lập dự phòng

rủi ro tín dụng, tỷ lệ trái phiếu chính phủ, thanh khoản ngân hàng, tăng trưởng kinh tế,

lạm phát. Bằng cách hồi quy mô hình nghiên cứu bởi phương pháp ước lượng GMM,

nghiên cứu chỉ ra rằng nhìn chung các yếu tố đều có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng

của ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Cụ thể, vốn ngân hàng, thanh khoản ngân

hàng, tỷ lệ trái phiếu chính phủ, chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng và lạm phát

thể hiện mối tương quan âm với rủi ro tín dụng của ngân hàng trong năm nay ở mức ý

nghĩa thống kê 10%. Điều này ngụ ý rằng các ngân hàng có vốn an toàn càng cao, thanh

khoản càng dồi dào, nắm giữ nhiều trái phiếu chính phủ, tăng nhiều trích lập dự phòng,

và nền kinh tế có lạm phát cao thì sẽ có thể giúp các ngân hàng làm giảm rủi ro tín dụng

mà ngân hàng phải đối mặt.

Wu và các cộng sự (2008) đã phân tích tác động của vốn an toàn đến rủi ro tín

dụng của ngân hàng ở Trung Quốc trong giai đoạn 2004 - 2006. Mẫu nghiên cứu được

tác giả sử dụng bao gồm 12 ngân hàng thương mại ở Trung Quốc. Hơn thế nữa, trong

nghiên cứu này, rủi ro tín dụng được các tác giả đo lường bởi tỷ lệ tài sản có rủi ro trên

tổng tài sản. Mô hình nghiên cứu của các tác giả bao gồm biến rủi ro tín dụng ở năm

trước, vốn an toàn, quy mô ngân hàng. Sử dụng phương pháp ước lượng GMM để hồi

quy mô hình nghiên cứu, kết quả đã chỉ ra rằng nhìn chung các yếu tố đều có tác động

đáng kể đến rủi ro tín dụng của ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Cụ thể, quy mô

ngân hàng thể hiện mối tương quan dương với rủi ro tín dụng tại mức ý nghĩa thống kê

10%. Từ đó cho rằng các ngân hàng có quy mô càng lớn thì rủi ro tín dụng mà các ngân

hàng phải đối mặt ở hiện tại sẽ gia tăng. Ngược lại, vốn an toàn, rủi ro tín dụng ở năm

trước lại cho thấy mối tương quan âm với rủi ro tín dụng của ngân hàng trong năm nay

ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Điều này ngụ ý rằng các ngân hàng có vốn an toàn càng

cao thì sẽ có thể giúp các ngân hàng làm giảm rủi ro tín dụng mà ngân hàng phải đối

mặt.

Alkadamani (2015) đã phân tích ảnh hưởng của vốn an toàn ngân hàng đến rủi ro

tín dụng của ngân hàng ở Jordan, UAE, Saudi Arabia và Kuwait trong giai đoạn 2004 -

2014. Với mục tiêu nghiên cứu này tác giả đã sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 46 ngân

hàng thương mại các quốc gia Trung Đông. Hơn thế nữa, trong nghiên cứu này, rủi ro

tín dụng của ngân hàng được tác giả đo lường bởi tỷ lệ tài sản có rủi ro trên tổng tài sản.

Mô hình nghiên cứu của tác giả bao gồm rủi ro tín dụng ở năm trước, quy mô ngân hàng,

vốn an toàn, lợi nhuận ngân hàng, tăng trưởng ngân hàng, chi phí trích lập dự phòng rủi

ro tín dụng. Bằng cách hồi quy mô hình nghiên cứu bởi phương pháp ước lượng OLS,

nghiên cứu chỉ ra rằng nhìn chung các yếu tố đều có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng

của ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Cụ thể, vốn an toàn ngân hàng, lợi nhuận

ngân hàng, tăng trưởng ngân hàng thể hiện mối tương quan dương với rủi ro tín dụng ở

hiện tại của các ngân hàng tại mức ý nghĩa thống kê 10%. Qua đó có thể kết luận rằng

các ngân hàng có hệ số an toàn vốn càng cao, lợi nhuận ngân hàng càng dồi dào, ngân

hàng càng tăng trưởng thì sẽ làm gia tăng rủi ro tín dụng mà các ngân hàng phải đối mặt.

Ngược lại, rủi ro tín dụng ở năm trước, quy mô ngân hàng, chi phí trích lập dự phòng rủi

ro tín dụng lại cho thấy mối tương quan âm với rủi ro tín dụng của ngân hàng ở mức ý

nghĩa thống kê 10%. Điều này ngụ ý rằng các ngân hàng có rủi ro tín dụng ở năm trước

càng cao, quy mô càng lớn, trích lập nhiều dự phòng thì sẽ làm giảm rủi ro tín dụng của

ngân hàng.

Witowschi và Luca (2016) đã phân tích ảnh hưởng của vốn ngân hàng đến rủi ro

tín dụng của ngân hàng ở Romani, Áo, Bul-ga-ri, Hy Lạp, Ý, Hà Lan và Hungary trong

giai đoạn 2006 - 2011. Tác giả đã sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 68 ngân hàng thương

mại các quốc gia trên. Mặt khác, trong nghiên cứu này, rủi ro tín dụng của ngân hàng

được tác giả đo lường bởi tỷ lệ tài sản có rủi ro trên tổng tài sản. Mô hình nghiên cứu

bao gồm rủi ro tín dụng ở năm trước, lợi nhuận ngân hàng, vốn ngân hàng, quy mô ngân

hàng. Dùng phương pháp ước lượng OLS để hồi quy mô hình nghiên cứu, kết quả cho

thấy nhìn chung các yếu tố đều có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng của ngân hàng ở

mức ý nghĩa thống kê 10%. Cụ thể, rủi ro tín dụng ở năm trước, quy mô ngân hàng, vốn

ngân hàng (bao gồm cả ba đại diện vốn cấp 1, vốn chủ sở hữu và vốn an toàn), lợi nhuận

ngân hàng lại cho thấy mối tương quan âm với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa thống kê

10%. Điều này ngụ ý rằng các ngân hàng có rủi ro tín dụng ở năm trước càng cao, quy

mô càng lớn, lợi nhuận càng nhiều và vốn ngân hàng càng cao thì sẽ làm giảm rủi ro tín

dụng.

Jabra và các cộng sự (2017) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng

của ngân hàng ở Châu Âu trong suốt thời kỳ khủng hoảng tài chính. Với mục tiêu nghiên

cứu này các tác giả đã sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 280 ngân hàng thương mại

đang niêm yết ở 26 quốc gia thuộc Châu Âu trong những năm 2005 - 2012. Trong đó,

rủi ro tín dụng ngân hàng được các tác giả đo lường bởi tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay.

Mô hình nghiên cứu bao gồm rủi ro tín dụng năm trước, vốn chủ sở hữu, quy mô, năng

lực cạnh tranh, chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, chất lượng thể chế, lạm phát,

tăng trưởng kinh tế. Bằng cách hồi quy mô hình nghiên cứu bởi phương pháp ước lượng

GMM, nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố đều có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng

ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Cụ thể, rủi ro tín dụng năm trước thể hiện mối

tương quan dương với rủi ro hiện tại ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Từ đó nhận ra rằng

rủi ro tín dụng năm trước của các ngân hàng cao thì sẽ làm gia tăng rủi ro mà các ngân

hàng phải đối mặt. Ngược lại, quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, chi phí trích lập dự

phòng rủi ro tín dụng, tăng trưởng kinh tế, lạm phát, chất lượng thể chế lại cho thấy mối

tương quan âm với rủi ro tín dụng ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Điều này ngụ

ý rằng các ngân hàng có quy mô càng lớn (thể hiện qua tổng tài sản cao), vốn chủ sở hữu

càng cao, trích lập nhiều dự phòng rủi ro tín dụng, nền kinh tế càng tăng trưởng và lạm

phát tăng, cũng như chất lượng thể chế của các quốc gia mà ngân hàng đang hoạt động

tốt thì sẽ làm giảm rủi ro tín dụng ngân hàng.

Koju và các cộng sự (2018) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng

ngân hàng ở Nepal trong thời gian từ năm 2003 – 2015. Tác giả đã sử dụng mẫu nghiên

cứu bao gồm 30 ngân hàng thương mại ở Nepal. Trong đó, rủi ro tín dụng ngân hàng

được các tác giả đo lường bởi tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay. Mô hình nghiên cứu bao

gồm rủi ro tín dụng năm trước, cho vay, quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, lợi nhuận,

chi phí hoạt động, thu nhập lãi cận biên, lạm phát, tăng trưởng kinh tế, ngoại hối và nợ

công. Bằng phương pháp ước lượng GMM để hồi quy mô hình nghiên cứu, nghiên cứu

chỉ ra rằng nhìn chung các yếu tố đều có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng ngân hàng

ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Trong đó, rủi ro tín dụng năm trước, lợi nhuận, thu nhập

lãi cận biên, chi phí hoạt động và quy mô ngân hàng thể hiện mối tương quan dương với

rủi ro hiện tại với mức ý nghĩa thống kê 10%. Từ đó kết luận rằng các ngân hàng năm

trước có rủi ro tín dụng cao, càng có lợi nhuận cao, thu nhập lãi cận biên cao, quy mô

càng lớn, và phải trang trải nhiều chi phí hoạt động thì rủi ro mà các ngân hàng phải đối

mặt sẽ gia tăng. Ngược lại, tăng trưởng kinh tế, vốn chủ sở hữu lại cho thấy mối tương

quan âm với rủi ro ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê 10%. Điều này ngụ ý rằng các

ngân hàng có vốn chủ sở hữu càng cao, và nền kinh tế càng tăng trưởng thì sẽ làm giảm

rủi ro ngân hàng. Các yếu tố khác không có tác động đáng kể đến biến phụ thuộc.

Mohanty và các cộng sự (2018) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín

dụng của ngân hàng ở Ấn Độ trong thời gian từ 2000 - 2015. Mẫu nghiên cứu mà tác giả

sử dụng bao gồm 95 ngân hàng ở Ấn Độ. Trong đó, rủi ro tín dụng của ngân hàng được

các tác giả đo lường bởi tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay. Mô hình nghiên cứu bao gồm

biến rủi ro tín dụng ở năm trước, cho vay, lợi nhuận, chi phí hoạt động, vốn chủ sở hữu,

quy mô ngân hàng, sự phát triển thị trường chứng khoán và tăng trưởng kinh tế. Bằng

phương pháp ước lượng GMM để hồi quy mô hình nghiên cứu bởi, nghiên cứu chỉ ra

rằng tất cả các yếu tố đều có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng của ngân hàng ở mức

ý nghĩa thống kê 10%. Trong đó, rủi ro tín dụng ở năm trước, chi phí hoạt động thể hiện

mối tương quan dương với rủi ro tín dụng của các ngân hàng ở hiện tại với mức ý nghĩa

thống kê 10%. Từ đó kết luận rằng các rủi ro tín dụng năm trước càng cao và phải trang

trải nhiều chi phí hoạt động thì sẽ ngân hàng phải đối mặt rủi ro tín dụng cao hơn ở hiện

tại. Ngược lại, lợi nhuận, quy mô ngân hàng, cho vay, vốn chủ sở hữu, tăng trưởng kinh

tế và sự phát triển thị trường chứng khoán lại cho thấy mối tương quan âm với rủi ro tín

dụng của ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê 10%. Qua đó có thể thấy khi các ngân

hàng càng có lợi nhuận càng cao, quy mô càng lớn, cho vay càng nhiều, vốn chủ sở hữu

càng lớn và nền kinh tế càng tăng trưởng cũng như thị trường chứng khoán càng phát

triển thì sẽ làm giảm rủi ro tín dụng mà ngân hàng gặp phải.

Kumar và Kusuma (2019) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng

của ngân hàng ở Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất (UAE) trong thời gian từ 2008

- 2015. Mẫu nghiên cứu tác giả đã sử dụng bao gồm 12 ngân hàng ở Các Tiểu vương

quốc Ả Rập Thống nhất. Trong đó, rủi ro tín dụng của ngân hàng được các tác giả đo

lường bởi tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay. Mô hình nghiên cứu bao gồm biến rủi ro tín

dụng ở năm trước, vốn chủ sở hữu, cho vay, lợi nhuận, tăng trưởng kinh tế, lạm phát, tín

dụng khu vực tư nhân, thất nghiệp, nợ công. Bằng phương pháp ước lượng OLS để hồi

quy mô hình nghiên cứu, nghiên cứu chỉ ra rằng nhìn chung các yếu tố đều có tác động

đáng kể đến rủi ro tín dụng của ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Trong đó, rủi

ro tín dụng ở năm trước tác động cùng chiều tới rủi ro tín dụng ở hiện tại của các ngân

hàng ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Từ đó kết luận rằng rủi ro tín dụng năm trước ngân

hàng gặp phải càng cao thì sẽ làm gia tăng rủi ro tín dụng ở hiện tại. Ngược lại, cho vay

tại ngân hàng lại cho thấy mối tương quan âm với rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa thống

kê 10%. Các ngân hàng càng cho vay thì sẽ làm giảm rủi ro tín dụng của ngân hàng. Các

yếu tố khác không có tác động đáng kể đến biến phụ thuộc.

2.4.2 Các nghiên cứu thực nghiệm Việt Nam

Tại Việt nam, có rất nhiều nghiên cứu xem xét đến các yếu tố ảnh hưởng đến rủi

ro tín dụng của các ngân hàng nhưng dường như chưa có nghiên cứu chuyên sâu phân

tích tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng.

Chẳng hạn, Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015) xem xét tác động của

các yếu tố nội tại đến rủi ro tín dụng các ngân hàng trong giai đoạn từ 2004 – 2014. Với

mục tiêu nghiên cứu này các tác giả đã sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 25 ngân hàng

thương mại tại Việt Nam. Trong đó, rủi ro tín dụng được các tác giả đo lường bởi tỷ lệ

nợ xấu trên dư nợ cho vay. Mô hình nghiên cứu bao gồm biến rủi ro tín dụng năm trước,

vốn chủ sở hữu, chi phí hoạt động, lợi nhuận, thu nhập ngoài lãi, tăng trưởng kinh tế, lãi

suất và lạm phát. Bằng phương pháp ước lượng GMM để hồi quy mô hình nghiên cứu,

nghiên cứu chỉ ra rằng nhìn chung các yếu tố đều có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín

dụng của ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Trong đó, rủi ro tín dụng ở năm trước,

lãi suất, lạm phát thể hiện mối tương quan dương với rủi ro tín dụng ở hiện tại của các

ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Từ đó kết luận rằng rủi ro tín dụng năm trước

của ngân hàng càng cao, nền kinh tế có lãi suất cao và lạm phát cao thì rủi ro tín dụng

các ngân hàng gặp phải ở hiện tại sẽ tăng lên. Ngược lại, vốn chủ sở hữu, lợi nhuận và

tăng trưởng kinh tế lại cho thấy mối tương quan âm với rủi ro tín dụng của ngân hàng tại

mức ý nghĩa thống kê 10%. Ngân hàng có lợi nhuận càng nhiều, vốn chủ sở hữu càng

cao và nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng càng cao thì sẽ làm giảm rủi ro tín dụng của

ngân hàng. Các yếu tố khác không có tác động đáng kể đến biến phụ thuộc.

Lê Bá Trực (2015) đánh giá tác động các yếu tố quyết định đến rủi ro tín dụng

của ngân hàng thương mại hoạt động ở Việt Nam thời kỳ 2006 – 2012. Tác giả đã sử

dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 35 ngân hàng thương mại Việt Nam. Trong đó, rủi ro tín

dụng được tác giả đo lường bởi tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay. Mô hình nghiên cứu bao

gồm các tăng trưởng tín dụng, vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, lợi nhuận, tăng trưởng

kinh tế, tỷ giá, lãi suất, cung tiền, chỉ số giá nhà cả và lạm phát. Bằng phương pháp ước

lượng GMM để hồi quy mô hình nghiên cứu, nghiên cứu chỉ ra rằng nhìn chung các yếu

tố đều có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng của ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê

10%. Trong đó, chỉ số giá nhà ở, lãi suất, vốn chủ sở hữu và quy mô ngân hàng thể hiện

mối tương quan dương với rủi ro tín dụng ở hiện tại của các ngân hàng ở mức ý nghĩa

thống kê 10%. Điều này cho thấy rằng các ngân hàng có vốn chủ sở hữu càng cao, quy

mô càng lớn, nền kinh tế có lãi suất cao và chỉ số giá nhà ở cao thì ngân hàng sẽ gặp phải

rủi ro tín dụng cao hơn ở hiện tại. Ngược lại, lạm phát, tỷ giá, tăng trưởng kinh tế, cung

tiền, tăng trưởng tín dụng của ngân hàng,lợi nhuận ngân hàng lại cho thấy mối tương

quan âm với rủi ro tín dụng của ngân hàng tại mức ý nghĩa thống kê 10%. Qua đó có thể

thấy rằng khi các ngân hàng có lợi nhuận càng nhiều, tăng trưởng tín dụng càng cao và

nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng càng cao, lạm phát cao, tỷ giá tăng, chính sách tiền tệ

nới lỏng thì rủi ro tín dụng tại ngân hàng sẽ giảm.

Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo (2016) đã nghiên cứu các yếu tố

ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng ở Việt Nam thời kỳ 2007 - 2014. Mẫu

nghiên cứu bao gồm 22 ngân hàng thương mại ở Việt Nam. Hơn thế nữa, trong nghiên

cứu này, rủi ro tín dụng được tác giả đo lường bởi tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay. Mô

hình nghiên cứu bao gồm rủi ro tín dụng ở năm trước, quy mô hoạt động, tăng trưởng

tín dụng, vốn chủ sở hữu, lợi nhuận, cho vay, tăng trưởng kinh tế, lạm phát. Bằng cách

hồi quy mô hình nghiên cứu bởi phương pháp ước lượng GMM, nghiên cứu chỉ ra rằng

nhìn chung các yếu tố đều có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng của ngân hàng ở

mức ý nghĩa thống kê 10%. Trong đó, rủi ro tín dụng ở năm trước, quy mô ngân hàng,

tăng trưởng tín dụng, lạm phát cho thấy mối tương quan dương với rủi ro tín dụng ở hiện

tại ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Từ đó kết luận rằng rủi ro tín dụng của các ngân hàng

năm trước càng cao, quy mô hoạt động càng rộng, mức tăng trưởng tín dụng càng cao

và nền kinh tế có lạm phát cao thì ngân hàng phải gặp rủi ro tín dụng cao hơn ở hiện tại.

Ngược lại, lợi nhuận, vốn chủ sở hữu, và tăng trưởng kinh tế lại cho thấy mối tương quan

âm với rủi ro tín dụng của ngân hàng tại mức ý nghĩa thống kê 10%. Lợi nhuận càng lớn

và vốn chủ sở hữu của ngân hàng càng lớn và nền kinh tế càng tăng trưởng sẽ giúp các

ngân hàng giảm thiểu rủi ro tín dụng của ngân hàng. Các yếu tố khác không có tác động

đáng kể đến biến phụ thuộc.

Nguyễn Thùy Dương (2016) đã phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng

của ngân hàng ở Việt Nam thời kỳ từ 2005 - 2014. Mẫu nghiên cứu bao gồm 20 ngân

hàng thương mại ở Việt Nam. Hơn thế nữa, trong nghiên cứu này, rủi ro tín dụng được

tác giả đo lường bởi tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay. Các yếu tố trong mô hình bao gồm

rủi ro tín dụng ở năm trước, quy mô hoạt động, tăng trưởng tín dụng, chi phí hoạt động,

vốn chủ sở hữu, lợi nhuận, lãi suất cho vay, tăng trưởng kinh tế và lạm phát. Bằng phương

pháp ước lượng GMM để hồi quy mô hình nghiên cứu, nhìn chung các yếu tố đều có tác

động đáng kể đến rủi ro tín dụng của ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Trong đó,

rủi ro tín dụng ở năm trước, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng kinh

tế thể hiện mối tương quan dương với rủi ro tín dụng ở hiện tại ở mức ý nghĩa thống kê

10%. rủi ro tín dụng năm trước của ngân hàng càng cao, quy mô hoạt động càng rộng,

mức tăng trưởng tín dụng càng cao và nền kinh tế càng tăng trưởng thì ngân hàng phải

gặp mức rủi ro tín dụng ở hiện tại cao hơn. Ngược lại, vốn chủ sở hữu lại thể hiện mối

tương quan âm với rủi ro tín dụng tại mức ý nghĩa thống kê 10%. Từ đó có thể thấy chủ

sở hữu càng lớn thì sẽ giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro tín dụng của ngân hàng. Các

yếu tố khác không có tác động đáng kể đến biến phụ thuộc.

Từ việc tổng quan cơ sở lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm nước ngoài có thể

thấy tìm được tác động nhất quán của chính sách tăng vốn lên rủi ro ngân hàng. Tùy vào

đặc trưng của từng quốc gia mà tác động này có thể tích cực hoặc tiêu cực.

Bảng 2.1. Bảng tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trước đây

Nghiên cứu

Đo lường

Đo lường vốn

Phát hiện

RRTD

Hussain và Hassan

tỷ lệ tài sản có

Tỷ lệ vốn chủ sở

- vốn ngân hàng,

thanh

(2005)

rủi ro trên tổng

hữu trên tổng tài

khoản ngân hàng, tỷ lệ trái

tài sản (

sản

phiếu chính phủ, chi phí

trích lập dự phòng rủi ro tín

dụng và lạm phát (-)

Wu và các cộng sự

tỷ lệ tài sản có

CAR

- quy mô ngân hàng (+)

(2008)

rủi ro trên tổng

- vốn an toàn, rủi ro tín dụng

tài sản

ở năm trước (-)

Alkadamani (2015)

tỷ lệ tài sản có

CAR

- vốn an toàn ngân hàng, lợi

rủi ro trên tổng

nhuận ngân hàng,

tăng

tài sản

trưởng ngân hàng (+)

rủi ro tín dụng ở năm trước,

quy mô ngân hàng, chi phí

trích lập dự phòng rủi ro tín

dụng (-)

Witowschi và Luca

tỷ lệ tài sản có

vốn cấp 1, vốn

rủi ro tín dụng ở năm trước,

(2016)

rủi ro trên tổng

chủ sở hữu và

quy mô ngân hàng, vốn

tài sản

vốn an toàn

ngân hàng, lợi nhuận ngân

hàng (-)

Jabra và các cộng

tỷ lệ nợ xấu trên

Tỷ lệ vốn chủ sở

rủi ro tín dụng năm trước

sự (2017)

dư nợ cho vay

hữu trên tổng tài

(+)

sản

- quy mô ngân hàng, vốn chủ

sở hữu, chi phí trích lập dự

phòng rủi ro tín dụng, tăng

trưởng kinh tế, lạm phát,

chất lượng thể chế (-)

Koju và các cộng

tỷ lệ nợ xấu trên

Tỷ lệ vốn chủ sở

rủi ro tín dụng năm trước,

sự (2018)

dư nợ cho vay

hữu trên tổng tài

lợi nhuận, thu nhập lãi cận

sản

biên, quy mô ngân hàng,

chi phí hoạt động (+)

tăng trưởng kinh tế, vốn

chủ sở hữu (-)

Mohanty và các

tỷ lệ nợ xấu trên

Tỷ lệ vốn chủ sở

rủi ro tín dụng ở năm trước,

cộng sự (2018)

dư nợ cho vay

hữu trên tổng tài

chi phí hoạt động (+)

sản

lợi nhuận, quy mô ngân

hàng, cho vay, vốn chủ sở

hữu, tăng trưởng kinh tế và

sự phát triển thị trường

chứng khoán (-)

Kumar và Kusuma

tỷ lệ nợ xấu trên

Tỷ lệ vốn chủ sở

rủi ro tín dụng ở năm trước

(2019)

dư nợ cho vay

hữu trên tổng tài

(+)

sản

- cho vay (-)

Bùi Duy Tùng và

tỷ lệ nợ xấu trên

Tỷ lệ vốn chủ sở

rủi ro tín dụng ở năm trước,

Đặng Thị Bạch Vân

dư nợ cho vay

hữu trên tổng tài

lãi suất và lạm phát (+)

(2015)

sản

- vốn chủ sở hữu, lợi nhuận

của ngân hàng, tăng trưởng

kinh tế (-)

Lê Bá Trực (2015)

Tỷ lệ nợ xấu

Tỷ lệ vốn chủ sở

- chỉ số giá nhà ở, lãi suất,

trên dư nợ cho

hữu trên tổng tài

quy mô ngân hàng, vốn chủ

vay

sản

sở hữu (+)

tăng trưởng kinh tế, lạm

phát, tỷ giá, cung tiền, tăng

trưởng tín dụng của ngân

hàng, và lợi nhuận của ngân

hàng (-)

Nguyễn Thị Hồng

Tỷ lệ nợ xấu

Tỷ lệ vốn chủ sở

rủi ro tín dụng ở năm trước,

Vinh và Lê Phan

trên dư nợ cho

hữu trên tổng tài

quy mô ngân hàng, tăng

Diệu Thảo (2016)

vay

sản

trưởng tín dụng và lạm phát

(+)

lợi nhuận, vốn chủ sở hữu,

và tăng trưởng kinh tế (-)

Nguyễn Thùy

tỷ lệ nợ xấu trên

Tỷ lệ vốn chủ sở

rủi ro tín dụng ở năm trước,

Dương (2016)

dư nợ cho vay

hữu trên tổng tài

quy mô ngân hàng, tăng

sản

trưởng tín dụng và tăng

trưởng kinh tế (+)

- vốn chủ sở hữu (-)

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu của tác giả chủ yếu dựa vào khung phân tích của Wu và các

cộng sự (2008), Witowschi và Luca (2016). Tuy nhiên, so với nghiên cứu gốc, tác giả

tiến hành nghiên cứu tác động của vốn đến rủi ro tín dụng dưới góc độ vốn điều lệ của

ngân hàng và tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu. Mô hình nghiên cứu được đưa ra như sau:

𝑅𝑖𝑠𝑘𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 ∗ 𝑅𝑖𝑠𝑘𝑖𝑡−1 + 𝛽2 ∗ 𝐶𝐴𝑃𝑖𝑡 + +𝛽3 ∗ 𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡 + +𝛽4 ∗

(*)

𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡 + +𝛽5 ∗ 𝐺𝐷𝑃𝑡 + 𝛽6 ∗ 𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

Trong đó,

𝑅𝑖𝑠𝑘𝑖𝑡 là rủi ro tín dụng của ngân hàng và được đo lường bởi hai nhân tố gồm (1)

tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay (NPL) và (2) tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên

tổng cho vay khách hàng và các TCTD khác (LLP); 𝑅𝑖𝑠𝑘𝑖𝑡−1 là rủi ro tín dụng của ngân

hàng ở năm trước.

𝐶𝐴𝑃𝑖𝑡 là vốn ngân hàng và được đo lường bởi (1) logarit của vốn điều lệ và (2)

tỷ lệ vốn tự có của ngân hàng trên tổng tài sản có trọng số rủi ro của ngân hàng (CAR).

Có thể thấy rằng vốn ngân hàng được xem như là một trong các yếu tố ảnh hưởng đáng

kể đến rủi ro tín dụng ngân hàng nếu các ngân hàng thất bại trong việc gia tăng vốn hợp

lý cần thiết cho các hoạt động của ngân hàng, hoặc trong việc tạo nên một cấu trúc vốn

tốt hoặc nếu các ngân hàng phân bổ các nguồn lực không hiệu quả. Tuy nhiên, vẫn chưa

có sự nhất quán trong việc kết luận tác động của vốn đến rủi ro tín dụng của các ngân

hàng. Cụ thể, có quan điểm cho rằng tồn tại mối tương quan dương giữa vốn và rủi ro

tín dụng của các ngân hàng. Các nghiên cứu ủng hộ quan điểm này lập luận, vốn ngân

hàng của các ngân hàng càng cao có vẻ như tấm đệm hấp thụ rủi ro sẽ lớn hơn, và dẫn

đến việc có thể chấp nhận rủi ro cao hơn. Đồng thời, so với tiền gửi thì việc tăng vốn

điều lệ là tương đối tốn kém nói cách khác, để bù đắp chi phí cao của việc tăng vốn cổ

phần, các ngân hàng này có thể cho vay các đối tượng có rủi ro cao nhằm tìm kiếm thu

nhập cao hơn. Kết quả là ngân hàng phải đổi mặt với rủi ro tín dụng cao hơn. Một số

nghiên cứu ủng hộ quan điểm này như Beck và các cộng sự (2004); Barth và các cộng

sự (2004). Ngược lại, quan điểm còn lại cho rằng tồn tại mối tương quan âm giữa vốn

ngân hàng và rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Các nghiên cứu này cho rằng các ngân

hàng có mức vốn tự có càng cao thì dường như là những ngân hàng e ngại rủi ro, cho

nên cho dù vốn tự có có hấp thụ được các rủi ro cũng như có thể gây tốn kém cho ngân

hàng nhưng vì họ e ngại rủi ro nên họ sẽ không có động cơ thực hiện các hành vi có rủi

ro như cho vay các đối tượng có rủi ro cao. Kết quả là ngân hàng sẽ đối mặt với rủi ro

tín dụng thấp hơn. Một số nghiên cứu như Cosimano và Hakura (2011); Koudstaal và

Van Wijnbergen (2012);

Với phương pháp đo lường hai biến rủi ro tín dụng và vốn ngân hàng như trên, ta

có thể triển khai phương trình (*) thành các phương trình sau:

𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 ∗ 𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡−1 + 𝛽2 ∗ 𝐿𝑛𝐶ℎ𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑡 + +𝛽3 ∗ 𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡 +

(1)

+𝛽4 ∗ 𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡 + +𝛽5 ∗ 𝐺𝐷𝑃𝑡 + 𝛽6 ∗ 𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 ∗ 𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡−1 + 𝛽2 ∗ 𝐶𝐴𝑅𝑖𝑡 + +𝛽3 ∗ 𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡 + +𝛽4 ∗

(2)

𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡 + +𝛽5 ∗ 𝐺𝐷𝑃𝑡 + 𝛽6 ∗ 𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

𝐿𝐿𝑃𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 ∗ 𝐿𝐿𝑃𝑖𝑡−1 + 𝛽2 ∗ 𝐿𝑛𝐶ℎ𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑡 + +𝛽3 ∗ 𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡 +

(3)

+𝛽4 ∗ 𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡 + +𝛽5 ∗ 𝐺𝐷𝑃𝑖𝑡 + 𝛽6 ∗ 𝐼𝑁𝐹𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

𝐿𝐿𝑃𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 ∗ 𝐿𝐿𝑃𝑖𝑡−1 + 𝛽2 ∗ 𝐶𝐴𝑅𝑖𝑡 + +𝛽3 ∗ 𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡 + +𝛽4 ∗

(4)

𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡 + +𝛽5 ∗ 𝐺𝐷𝑃𝑖𝑡 + 𝛽6 ∗ 𝐼𝑁𝐹𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡 là lợi nhuận của ngân hàng, được tính bởi tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên

tổng tài sản bình quân. Lợi nhuận của ngân hàng thường có liên quan đến việc chấp nhận

rủi ro của các nhà quản trị. Các nghiên cứu trước đây ủng hộ quan điểm cho thấy rằng

lợi nhuận ngân hàng và rủi ro tín dụng có mối tương quan âm với nhau. Ngân hàng càng

có lợi nhuận càng cao sẽ có ít có động cơ tham gia vào các hoạt động rủi ro bởi vì các

ngân hàng này ít bị áp lực bởi việc tạo ra lợi nhuận (Hu và các cộng sự, 2002). Đồng

thời các ngân hàng có lợi nhuận càng cao thì sẽ có cơ hội để lựa chọn ra các khách hàng

có khả năng tài chính tốt và rủi ro thấp. Do đó, xác suất mà các nhà quản trị ngân hàng

tham gia vào các dự án đầu tư rủi ro sẽ giảm khi lợi nhuận của các ngân hàng gia tăng,

dẫn đến xác suất mà các khoản vay của ngân hàng chuyển sang nợ xấu cũng sẽ giảm

tương ứng. Ngược lại, các ngân hàng không có lợi nhuận (hoặc hoạt động không hiệu

quả) thì sẽ tham gia vào các hoạt động cho vay có rủi ro khi các nhà quản trị bị áp lực về

việc tạo ra lợi nhuận trong ngắn hạn. Khi các nhà quản trị tham gia vào các hoạt động

các rủi ro thì sẽ làm gia tăng khả năng mà các khoản vay chuyển sang nợ xấu và hậu quả

là tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng gia tăng. Một số nghiên cứu như Witowschi và Luca

(2016), Mohanty và các cộng sự (2018), Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015),

Lê Bá Trực (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo (2016) ủng hộ mối

tương quan âm giữa lợi nhuận ngân hàng và rủi ro tín dụng của ngân hàng.

𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡 là quy mô ngân hàng và được đo lường bởi lograithm tự nhiên của

tổng tài sản. Một trong số các yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng của các ngân

hàng phải kể đến yếu tố quy mô ngân hàng. Trong đó, mối tương quan âm giữa quy mô

ngân hàng và rủi ro tín dụng của các ngân hàng đã được các tài liệu trước đây nghiên

cứu. Cụ thểm ngân hàng có quy mô lớn sẽ có nhiều nguồn lực và kinh nghiệm hơn trong

công tác xử lý và phân tích các vấn đề sự lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi

ro đạo đức (moral hazard). Trong khi đó các ngân hàng có quy mô nhỏ thì lại không thể

giải quyết tốt vấn đề sự lựa chọn đối nghịch do thiếu năng lực và kinh nghiệm để đánh

giá chất lượng tín dụng của người đi vay. Cho nên có thể thấy rằng các ngân hàng có

quy mô nhỏ thường có tỷ lệ nợ xấu cao trong danh mục cho vay hơn so với các ngân

hàng có quy mô lớn. Một số nghiên cứu như Park và Zhang (2012), Swamy (2012), Jabra

và các cộng sự (2017), Mohanty và các cộng sự (2018) ủng hộ mối tương quan âm giữa

quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng của ngân hàng. Mặt khác, một số nghiên cứu thực

nghiệm khác ủng hộ quan điểm cho thấy rằng quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng có

mối tương quan dương với nhau. Theo đó, các nghiên cứu này lập luận rằng, các ngân

hàng có quy mô càng lớn thì dường như sẽ có thể chấp nhận mức rủi ro cao hơn so với

các ngân hàng có quy mô nhỏ vì các ngân hàng này nhận thấy bản thân họ đang “quá lớn

để thất bại”. Nói cách khác, nếu có các cú sốc tiêu cực ảnh hưởng đến việc hoạt động

của ngân hàng thì Chính phủ sẽ can thiệp nhằm giúp các ngân hàng vẫn có thể duy trì

trạng thái hoạt động bình thường, né tránh sự sụp đổ của hệ thống ngân hàng do các ngân

hàng chiếm thị phần lớn. Kết quả là quy môn lớn, ngân hàng sẽ có khuynh hướng cho

vay nhiều hơn cũng như có thể chấp nhận cho vay các đối tượng có rủi ro cao nhằm thu

được lợi nhuận nhiều hơn. Điều này dẫn đến rủi ro tín dụng của ngân hàng có quy mô

lớn sẽ cao hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ. Một số nghiên cứu như Nguyễn

Thùy Dương (2016), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo (2016) ủng hộ quan

điểm quy mô ngân hàng có tương quan dương đến rủi ro tín dụng của ngân hàng.

𝐺𝐷𝑃𝑡 là tăng trưởng kinh tế của Việt Nam và được đo lường bởi tốc độ gia tăng

trong GDP của Việt Nam ở năm t và năm t – 1. Các nghiên cứu như Jabra và các cộng

sự (2017), Koju và các cộng sự (2018), Mohanty và các cộng sự (2018), Bùi Duy Tùng

và Đặng Thị Bạch Vân (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo (2016)

cho rằng tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế với mức độ nợ

xấu của các ngân hàng thương mại. Các nghiên cứu giải thích kết quả này là một sự thay

đổi trong chu kỳ kinh doanh sẽ ảnh hưởng đến khả năng trả lãi và nợ của người vay. Cụ

thể, khi nền kinh tế tăng trưởng tốt thì thu nhập của cá nhân cũng như doanh nghiệp cũng

tăng tương ứng, dẫn đến khả năng thanh toán lãi vay và nợ của người đi vay sẽ cải thiện

và tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng cũng giảm. Mặt khác, khi nền kinh tế tăng trưởng thấp

hoặc tăng trưởng âm, các hoạt động kinh doanh cũng như thu nhập của các cá nhân, tổ

chức cũng sẽ bị thu hẹp. Từ đó có thể dẫn tới việc mất khả năng thanh toán lãi và nợ vay

của người đi vay, xác suất hình thành nợ xấu ở ngân hàng cũng tăng lên tương ứng.

𝐼𝑁𝐹𝑡 là lạm phát của Việt Nam và được đo lường bởi tốc độ gia tăng trong chỉ số

giá tiêu dùng của Việt Nam ở năm t và năm t – 1. Lạm phát sẽ có ảnh hưởng đáng kể

đến khả năng thanh toán lãi vay và trả nợ của các khách hàng vay của ngân hàng thông

qua nhiều kênh khác nhau, cho nên có thể thấy được rằng lạm phát là một trong các yếu

tố quan trọng xác định rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Tuy nhiên, tác động của lạm

phát đến rủi ro tín dụng có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều. Quan điểm lạm phát và

rủi ro tín dụng của ngân hàng các mối quan hệ ngược chiều được ủng hộ bởi một số

nghiên cứu. Các nghiên cứu giải thích mối quan hệ này như là lạm phát cao có thể làm

cải thiện năng lực trả nợ của người đi vay bởi việc làm giảm giá trị thực của các khoản

vay khi lãi suất cho vay là cố định (các ngân hàng không thể điều chỉnh lãi suất nhưng

lạm phát lại thay đổi suất sinh lợi thực của khoản vay này). Một số nghiên cứu ủng hộ

quan điểm này như Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015), Nguyễn Thị Hồng

Vinh (2015). Tuy nhiên, lạm phát cũng có thể làm giảm năng lực trả nợ bởi việc làm

giảm thu nhập thực của người đi vay. Hơn thế nữa, khi lãi suất cho vay là thả nổi, thì

lạm phát sẽ làm giảm năng lực trả nợ của các khách hàng khi các ngân hàng điều chỉnh

lãi suất cho vay nhằm duy trì lãi suất thực áp dụng cho các khách hàng, kết quả ngân

hàng đối mặt với lệ nợ xấu gia tăng. Một số nghiên cứu như Skarica (2014) , Bùi Duy

Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo

(2016) ủng hộ quan điểm này.

Bảng 3.1. Mô tả biến

Biến

Viết tắt

Mô tả tính toán

Rủi ro tín dụng

Nợ xấu

NPL

Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay

Dự phòng rủi ro

LLP

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng

tín dụng

dư nợ cho vay khách hàng và cho vay

các TCTD khác

Biến độc lập

Vốn điều lệ

LNCHARTERCAPITAL Hàm Logarit của vốn điều lệ

Hệ số an toàn

CAR

Tỷ lệ vốn tự có trên danh mục tài sản

có điều chỉnh rủi ro

vốn

Quy mô ngân

LNASSET

Hàm Logarit của tổng tài sản

hàng

Lợi nhuận

ROAA

Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài

sản bình quân

Tăng

trưởng

GDP

Tốc độ tăng trưởng của GDP

kinh tế

Lạm phát

INF

Tốc độ tăng trưởng của chỉ số giá tiêu

dùng

(Nguồn: Học viên tự tổng hợp)

3.2 Phương pháp nghiên cứu

3.2.1 Phương pháp thu thập dữ liệu

Như được trình bày trong chương 1, mục tiêu của đề tài là nghiên cứu ảnh hưởng

của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần đang hoạt

động tại Việt Nam. Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu này, đề tài thu thập số liệu tài

chính của các ngân hàng thương mại cổ phần đang kinh doanh tại Việt Nam có được từ

các báo cáo tài chính của các ngân hàng của Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008 –

2018.

Mặt khác, để đạt được mẫu nghiên cứu cuối cùng không bị chệch nhiều so với

các ngân hàng thương mại cổ phần đang kinh doanh bình thường, đề tài tiến hành loại

trừ các ngân hàng thương mại cổ phần không có sẵn dữ liệu liên tục từ năm 2008 – 2018

hoặc các ngân hàng thương mại cổ phần không công bố báo cáo tài chính trong năm tài

chính, đặc biệt các ngân hàng thương mại cổ phần không công bố báo cáo thuyết minh1,

báo cáo thường niên2, cũng như các ngân hàng thương mại cổ phần hoạt động yếu kém

trong thời gian vừa qua, cụ thể là các ngân hàng thương mại cổ phần kinh doanh tại Việt

Nam bị mua lại 0 đồng bởi Ngân hàng Nhà nước và các ngân hàng thương mại cổ phần

bị sáp nhập vào các ngân hàng thương mại cổ phần khác (chẳng hạn như Ngân hàng

TMCP Đông Á, Ngân hàng TMCP Phương Nam, Ngân hàng TMCP Đại Dương…). Cho

nên mẫu nghiên cứu cuối cùng của đề tài bao gồm 23 ngân hàng thương mại cổ phần

đang kinh doanh tại Việt Nam với chi tiết các ngân hàng thương mại cổ phần này được

thể hiện trong bảng 3.1 của đề tài.

Hơn thế nữa, đề tài cũng sử dụng một số biến số đại diện cho các yếu tố kinh tế

vĩ mô có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Các chỉ tiêu này được bài

nghiên cứu thu thập từ trên cơ sở dữ liệu Chỉ tiêu Phát triển Thế giới (World

Development Indicators, WDI) của Ngân hàng Thế giới (World Bank).

1 Nợ xấu (nợ nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5).

2 Hệ số an toàn vốn CAR.

Bảng 3.2. Danh sách các ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên cứu

Tên ngân hàng

Viết tắt

Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

BID

Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam

EIB

Ngân hàng TMCP Phát triển TPHCM

HDB

Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam

MSB

Ngân hàng TMCP Quân Đội

MBB

Ngân hàng TMCP Á Châu

ACB

Ngân hàng TMCP An Bình

ABB

Ngân hàng TMCP Bản Việt

GDB

Ngân hàng TMCP Kiên Long

KLB

Ngân hàng TMCP Nam Á

NAB

Ngân hàng TMCP Quốc Dân

NVB

Ngân hàng TMCP Tiên Phong

TPB

Ngân hàng TMCP Phương Đông

OCB

Ngân hàng TMCP Sài gòn Thương tín

STB

Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công thương

SGB

Ngân hàng TMCP Đông Nam Á

SEAB

Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội

SHB

Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam

TCB

Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam

VIB

Ngân hàng TMCP Petrolimex

PGB

Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam

VCB

Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam

CTG

Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng

VPB

(Nguồn: Học viên tự tổng hợp)

3.2.2 Phương pháp ước lượng

Phương pháp hồi quy OLS là phương pháp ước lượng đơn giản và dễ thực hiện

nhất. Các nghiên cứu trước như nghiên cứu của Witowschi và Luca (2016) cũng đã sử

dụng mô hình này. Tuy nhiên, phương pháp OLS phải đảm bảo thỏa các giả định của

phương pháp, cụ thể:

(1) Không có mối tương quan giữa các biến độc lập

(2) Không có nội sinh trong mô hình

(3) Không có phương sai thay đổi trong sai số

(4) Không có tự tương quan trong sai số

Trong đó giả định (2), (3) và (4) nếu bị vi phạm sẽ làm cho hệ số hồi quy được

ước lượng bởi OLS mặc dù là tuyến tính nhưng không đạt được ước lượng hiệu quả nhất.

Nói các khác, khi mô hình tồn tại vấn đề nội sinh, tự tương quan, phương sai thay đổi thì

nếu mô hình nghiên cứu tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng của các ngân

hàng được ước lượng bởi phương pháp hồi quy OLS có thể đưa ra kết quả bị chệch và

không đáng tin cậy để phân tích.

Hơn thế nữa, theo như một số nghiên cứu trước đây khi phân tích về chủ đề ngân

hàng, thì các nghiên cứu cho rằng có thể tồn tại vấn đề nội sinh trong mô hình nghiên

cứu. Theo đó vấn đề nội sinh có thể xuất hiện khi có các vấn đề sau:

- Biến trễ của biến phụ thuộc đóng vai trò như là một biến độc lập

- Sai số của mô hình có tương quan với các biến độc lập

- Biến phụ thuộc có tác động đến các biến độc lập

Căn cứ vào mô hình nghiên cứu, thể thấy rằng biến trễ của biến phụ thuộc đóng

vai trò như là một biến độc lập cho nên đề tài kết luận rằng có tồn tại vấn đề nội sinh

trong mô hình nghiên cứu tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng của các ngân

hàng. Mà để giải quyết vấn đề này, các nghiên cứu trước đây đề cử phương pháp GMM

và phương pháp biến công cụ. Tuy nhiên, giữa hai phương pháp có sự khác biệt nhất

định, cụ thể, phương pháp biến công cụ yêu cầu phải không có tự tương quan và không

có phương sai thay đổi; trong khi đó phương pháp GMM không yêu cầu.

Cho nên, có thể thấy rằng để minh chứng cho việc nên sử dụng phương pháp hồi

quy nào là phù hợp, luận văn cũng xem xét vấn đề tự tương quan và phương sai thay đổi

bởi các kiểm định với giả thuyết H0 như sau:

- Kiểm định phương sai thay đổi bởi Breusch-Pagan: H0 là phương sai không đổi

trong mô hình nghiên cứu

- Kiểm định tự tương quan bởi Wooldridge: H0 là không tồn tại hiện tượng tự tương

quan trong mô hình nghiên cứu

Khi cả hai kiểm định này đều cho thấy không tồn tại hiện tượng tự tương quan và

không tồn tại phương sai thay đổi thì các kết quả ước lượng từ phương pháp biến công

cụ có thể dùng để phân tích. Tuy nhiên ngược lại thì kết quả thu được từ phương pháp

biến công cụ có thể bị chệch, do vậy luận văn đề cử dùng phương pháp GMM với ưu

điểm khắc phục được cả hiện tượng tự tương quan lẫn phương sai thay đổi và cho ra kết

quả ước lượng hiệu quả hơn. Với ưu điển trên, phương pháp GMM đã được nhiều nghiên

cứu trước đây sử dụng: nghiên cứu của Koju và các cộng sự (2018), Mohanty và các

cộng sự (2018), Kumar và Kusuma (2019) hay ở Việt Nam có nghiên cứu của Nguyễn

Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo (2016), Lê Bá Trực (2015), Nguyễn Thùy Dương

(2016).

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

4.1 Thống kê mô tả

Trước khi tiến hành phân tích định lượng mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành

thực hiện thống kê mô tả để có cái nhìn tổng quan cũng như xu hướng của các biến

trong mô hình.

4.1.1 Nợ xấu và trích lập dự phòng

3.5

2.5

1.5

0.5

0 2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

LLP

NPL

Hình 4.1 So sánh tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng

(nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)

Nhìn chung, sự biến thiên của tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ và tỷ lệ dự phòng rủi

ro tín dụng trên tổng dư nợ tương đối tương đồng nên kết quả này ủng hộ lập luận rằng

có thể sử dụng giá trị tài sản có khác như một chỉ báo cho nợ xấu ngân hàng. Xét trong

giai đoạn từ năm 2008-2012, thị trường bất động sản đóng băng, nợ xấu trong hệ thống

ngân hàng liên tục tăng lên, từ năm 2012-2014 nợ xấu của các ngân hàng trên sổ sách

giảm dần một phần là do bán nợ cho VAMC.

4.1.2 Vốn điều lệ và tỉ lệ an toàn vốn

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

CAR lnCharterCapital

Hình 4.2 Vốn điều lệ và tỉ lệ an toàn vốn trung bình hàng

năm từ 2008-2018 (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)

Từ biểu đồ 4.2, ta có thể thấy rõ xu thế ngược chiều của Vốn điều lệ và tỷ lệ an

toàn vốn trong giai đoạn từ năm 2008 – 2018. Hệ số an toàn vốn CAR của các ngân hàng

bình quân từ năm 2008 – 2018 có xu hướng suy giảm theo thời gian. Trong khi đó, vốn

điều lệ của các ngân hàng bình quân từ năm 2008 – 2018 lại có xu hướng tăng nhẹ. Giải

thích cho điều này, nhằm thu hút được nhà đầu tư nhằm đạt mục tiêu tăng vốn điều lệ

của NHNN, các ngân hàng buộc phải mở rộng đầu tư, gia tăng tín dụng để tăng ROE,

khi đó tài sản rủi ro tăng lên. Theo công thức tính chỉ số CAR, khi mà tài sản rủi ro có

rủi ro tăng lên cao hơn so với mức tăng của vốn tự có thì sẽ là chỉ số CAR giảm xuống.

4.1.3 Tỷ suất sinh lợi tài sản bình quân

ROAA

1.55

1.2

1.06

1.03

0.83

0.77

0.69

0.65

0.57

0.51

1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Hình 4.3 Tỷ lệ ROAA của các NHTM trung bình hàng năm từ 2008-2018

(nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)

Hình 4.3 cho thấy tỷ suất sinh lợi tài sản bình quân theo xu hướng giảm mạnh từ

sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu và có dấu hiệu phục hồi từ năm 2015 nhờ nỗ

lực tái cấu trúc toàn hệ thống ngân hàng. Trong 4 năm trở lại đây, tỷ số ROAA của các

NHTM có xu hướng ổn định, năm sau cao hơn năm trước, tăng từ mức 0.51% (năm

2015) lên 1.02% (năm 2018).

4.1.4 Quy mô tổng tài sản

Tổng tài sản (triệu đồng)

9,000,000,000 8,000,000,000 7,000,000,000 6,000,000,000 5,000,000,000 4,000,000,000 3,000,000,000 2,000,000,000 1,000,000,000

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Hình 4.4 Tổng tài sản của các NHTM trung bình hàng năm từ 2008-2018

(nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)

Quy mô tổng tài sản các NHTM tăng mạnh trong 11 năm qua thể hiện Hình 4.4,

đạt 7,77 triệu tỷ đồng (tương đương 337 tỷ đô la Mỹ) vào cuối năm 2017, tăng 525% so

với năm 2008 (1,24 tỷ đồng). Từ đó cho thấy hệ thống ngân hàng đã phát triển mở rộng

theo cấp số nhân thông qua việc thành lập thêm nhiều chi nhánh và phòng giao dịch

trong cả nước. Song song với mở rộng quy mô, mức lợi nhuận ổn định đã được các

NHTM duy trì trong những năm qua.

4.1.5 Tốc độ tăng trưởng GDP và tỉ lệ lạm phát

0 2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

GDP

INF

Hình 4.5 Tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm từ 2008-2018

(nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)

Hình 4.5 cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát của Việt Nam trong

giai đoạn từ 2008-2018. Trong khi các GDP thay đổi trong khoảng từ 5% đến 7%, phạm

vi biến động của lạm phát lớn hơn (0.88 – 23,12%). Đặc biệt trong giai đoạn 2008 – 2012

là bất ổn ngày càng tăng của nền kinh tế quốc gia nên lạm phát đạt mức cao (trên 7%).

Từ 2013 cho đến nay, nhà nước đã điều hành tốt trong việc kiềm chế lạm phát (dưới

4%).

4.1.6 Thống kê mô tả

Luận văn tiến hành thống kê mô tả các biến số thông qua việc đưa ra các giá trị

trung bình, giá trị độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất được thực hiện thông

qua phần mềm Stata 13. Bảng 4.1 trình bày thống kê mô tả các biến trong đề tài. Qua

bảng 4.1 có thể thấy rằng nhìn chung rủi ro tín dụng của các ngân hàng vẫn đang thấp.

Cụ thể, rủi ro tín dụng của ngân hàng được đại diện bởi NPL có giá trị trung bình là

2.2388, số liệu này cho thấy rằng nợ xấu của các ngân hàng đang chiếm khoảng 2.2388%

so với tổng dư nợ cho vay của ngân hàng. Qua đó có thể thấy rằng các ngân hàng TMCP

trong thời gian gần đây đã có nhiều sự thay đổi trong chính sách cho vay cũng như thẩm

định, theo dõi, kiểm soát các khoản vay đã được giải ngân cho các khách hàng nhằm

đảm bảo tỷ lệ nợ xấu nhỏ hơn mức 3% do Ngân hàng Nhà nước quy định. Đồng thời,

Ngân hàng TMCP Đông Nam Á năm 2010 là ngân hàng có rủi ro tín dụng thấp nhất

trong các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu, giá trị NPL tương ứng đạt 0.0000. Trong khi

đó, Ngân hàng TMCP Sài gòn – Hà Nội năm 2012 là ngân hàng có rủi ro tín dụng cao

nhất trong các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu, giá trị NPL tương ứng đạt 8.81.

Tương tự vậy, rủi ro tín dụng của ngân hàng được đại diện bởi LLP có giá trị

trung bình đạt 1.2051, số liệu này cho thấy rằng dự phòng rủi ro tín dụng của các ngân

hàng đang chiếm khoảng 1.2051% so với tổng cho vay khách hàng và các TCTD khác.

Đồng thời, Ngân hàng TMCP Tiên Phong năm 2008 là ngân hàng có rủi ro tín dụng thấp

nhất trong các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu, giá trị LLP tương ứng đạt 0.01. Tuy

nhiên, ngân hàng TMCP Tiên Phong năm 2011 lại có rủi ro tín dụng LLP cao nhất tương

ứng đạt 6.48.

Bảng 4.1 Thống kê mô tả

Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất

Lớn nhất

Biến

1.2051

0.6579

0.01

6.4800

LLP

2.2388

1.3247

0.0000

8.8100

NPL

LNCHARTERCAPITAL

29.3968

0.8800

27.6310

31.2482

15.5779

8.1084

5.6900

55.5000

CAR

0.9409

0.8192

-5.9900

5.5400

ROAA

LNASSET

19.4271

4.4068

14.6897

34.8100

GDP

6.1053

0.5908

5.2474

7.0800

INF

8.1170

6.5583

0.8786

23.1163

(Nguồn: Học viên tự tổng hợp từ phần mềm Stata)

Vốn ngân hàng được đại diện bởi hàm logarit của Vốn điều lệ có giá trị trung bình

là 29.3968. Trong đó, vốn ngân hàng được đại diện bởi CAR có giá trị trung bình đạt

15.5779, số liệu này cho thấy rằng vốn tự có đang chiếm khoảng 15.5779% so với tổng

tài sản có trọng số rủi ro của các ngân hàng. Trong đó, Ngân hàng TMCP Quốc Dân năm

2016 là ngân hàng có vốn ngân hàng thấp nhất khi CAR đạt 5.69, trong khi đó, Ngân

hàng TMCP Bản Việt năm 2008 là ngân hàng có vốn ngân hàng cao nhất khi CAR đạt

55.5.

Lợi nhuận của ngân hàng được đại diện bởi ROAA có giá trị trung bình đạt

0.9409, số liệu này cho thấy rằng lợi nhuận sau thuế của các ngân hàng đang chiếm

khoảng 0.9409% so với tổng tài sản.

Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam có mức tốc độ tăng trưởng trung bình từ

2008 – 2018 là 6.1053%, và lạm phát là 8.1170%.

4.2 Ma trận hệ số tương quan và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Bài nghiên cứu tiến hành lập ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình

nghiên cứu và trình bày trong bảng 4.2. Dựa vào bảng 4.2 có thể thấy rằng vốn ngân

hàng đại diện với Vốn điều lệ tương quan tuyến tính cùng chiều với rủi ro tín dụng đại

diện bởi LLP nhưng lại tương quan tuyến tính ngược chiều với rủi ro tín dụng đạo diện

với NPL. Ngược lại, vốn ngân hàng đại diện với hệ số CAR tương quan tuyến tính ngược

chiều với rủi ro tín dụng đại diện bởi LLP nhưng lại tương quan tuyến tính cùng chiều

với rủi ro tín dụng đạo diện với NPL.

Ngoài ra các biến khác như lợi nhuận và tăng trưởng kinh tế có tương quan tuyến

tính ngược chiều với rủi ro tín dụng được đại diện bởi cả LLP vàNPL. Từ đó có thể kết

luận rằng lợi nhuận và tăng trưởng kinh tế có xu hướng chuyển động ngược chiều với

rủi ro tín dụng của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu.

Bảng 4.2 Ma trận tương quan

LNCHARTER

LLP NPL CAPITAL CAR ROAA LNASSET GDP INF

0.2823

LLP

NPL

0.3342

-0.0512

LNCHARTER

-0.2573 0.1287

-0.4388

CAPITAL

-0.3557

-0.1597

-0.0118

0.1439

CAR

0.1076

-0.0968

0.4406

-0.4700 0.0166

ROAA

-0.0606

-0.2437

0.2620

-0.0895

-0.0642

0.5587

LNASSET

-0.0493 0.0510

-0.3350

0.2203

0.1799

-0.2995

-0.3769

GDP

(Nguồn: Học viên tự tổng hợp từ phần mềm Stata)

Đồng thời dựa vào giá trị tương quan giữa các biến độc lập có thể thấy rằng, hệ

số tương quan cao nhất là mối tương quan giữa tổng tài sản và GDP, khi hệ số tương

INF

quan đạt 0.5587. Cho nên bài nghiên cứu nghi ngờ có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến

giữa hai biến số này.

Tuy nhiên để tăng tính vững chắc của điều này, luận văn sẽ sử dụng hệ số VIF

nhằm kiểm tra liệu có thật không mô hình nghiên cứu tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.

Theo đó, hệ số VIF trên 10 xem như có đa cộng tuyến và ngược lại không có.

Kết quả của kiểm tra đa cộng tuyến bởi hệ số VIF được trình bày trong bảng 4.3

của đề tài. Qua đây có thể thấy rằng hầu như các giá trị VIF của các biến độc lập có trong

tám phương trình hồi quy đều nhỏ hơn 2, cho nên luận văn kết luận rằng hiện tượng đa

cộng tuyến không tồn tại trong mô hình nghiên cứu.

Bảng 4.3 Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến qua hệ số VIF

Biến

VIF

1.23

1.35

LNCHARTERCAPITAL

1.64

1.33

1.64

1.40

LNASSET

1.05

1.28

1.05

ROAA

1.18

1.09

1.14

L_NPL

1.22

1.26

1.17

1.20

INF

1.54

1.13

1.53

1.10

GDP

1.32

1.31

CAR

1.17

1.14

L_LLP

(Nguồn: Học viên tự tổng hợp từ phần mềm Stata)

4.3 Kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan

Như đã đề cập trong chương 3 phương pháp nghiên cứu, để có thể quyết định sử

dụng phương pháp hồi quy nào phù hợp với mô hình nghiên cứu và dữ liệu của đề tài,

thì luận văn tiến hành kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi có trong mô hình

nghiên cứu tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng với câu

lệnh trong Stata trong đó, giả thuyết H0 của kiểm định lần lượt là phần dư không có tự

tương quan/phương sai thay đổi. Bảng 4.4 thể hiện kết quả kiểm tra vấn đề hồi quy.

Qua bảng 4.4, tất cả các giá trị p-value của kiểm định tự tương quan Wooldridge

dao động từ 0.0002 đến 0.0028. Nói cách khác, các giá trị p-value này đều nhỏ hơn mức

ý nghĩa 0.10. Qua đây luận văn có thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định Wooldridge.

Điều này có nghĩa là trong mô hình nghiên cứu tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro

tín dụng của các ngân hàng có thể tồn tại hiện tượng tự tương quan.

Bảng 4.4 Kết quả kiểm tra vấn đề hồi quy

Biến phụ

P-value của KĐ

Phương trình hồi quy

thuộc

Breusch-Pagan

Wooldridge

LNCHARTERCAPITAL

0.0000

0.0028

NPL

CAR

0.0000

0.0002

LNCHARTERCAPITAL

0.0000

0.0002

LLP

CAR

0.0000

0.0003

(Nguồn: Học viên tự tổng hợp từ phần mềm Stata)

Cũng trong bảng 4.5, có thể thấy rằng tất cả các giá trị p-value của kiểm định

phương sai thay đổi Breusch-Pagan đều bằng 0.0000. Nói cách khác, các giá trị p-value

này đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.10. Qua đây luận văn có thể bác bỏ giả thuyết H0 của

kiểm định Breusch-Pagan. Điều này có nghĩa là hiện tượng phương sai thay đổi có thể

tồn tại trong mô hình nghiên cứu tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng của các

ngân hàng.

Qua đây, luận văn cho rằng có tồn tại tự tương quan và phương sai thay đổi trong

sai số của mô hình nghiên cứu tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng của các

ngân hàng. Do đó, kết hợp với sự hiện diện của biến trễ của biến phụ thuộc, đề tài quyết

định sử dụng phương pháp hồi quy GMM để có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến

hồi quy như nội sinh, tự tương quan và phương sai thay đổi.

4.4 Kết quả hồi quy

4.4.1 Kết quả hồi quy mô hình

Theo đó, các kết quả hồi quy mà đề tài thu được đến từ việc sử dụng phương pháp

hồi quy GMM. Đồng thời biến phụ thuộc rủi ro tín dụng của ngân hàng được đo lường

bởi hai yếu tố (1) tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay (NPL) và (2) tỷ lệ dự phòng rủi

ro tín dụng trên tổng cho vay khách hàng và các TCTD khác (LLP).

Bảng 4.5 thể hiện kết quả hồi quy tương ứng với rủi ro tín dụng của ngân hàng

được đo lường bởi NPL trong phương trình (1) và (2), và bảng 4.6 tương ứng với rủi ro

tín dụng của ngân hàng được đo lường bởi LLP trong phương trình (3) và (4).

Bảng 4.5 Kết quả hồi quy tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng

của các ngân hàng được đại diện bởi NPL

(LNCHARTERCAPITAL)

(CAR)

Phương trình (1)

Phương trình (2)

L_NPL

0.3851***

0.3726***

(8.61)

(16.51)

LNCHARTERCAPITAL

0.7348**

(2.49)

CAR

-0.0437**

(-2.54)

ROAA

-0.4806*

-0.5781***

(-1.74)

(-14.32)

LNASSET

0.3284***

-0.1571***

(2.65)

(-3.18)

GDP

-0.5670***

-0.3458***

(-6.75)

(-5.31)

INF

0.0528***

0.0339***

(4.58)

(5.72)

Constant

-17.4140**

9.3632***

(-2.04)

(5.40)

Observations

210

224

ar2p

0.400

0.7445

hansenp

0.6760

0.3656

(Nguồn: Học viên tự tổng hợp từ phần mềm Stata)

Ghi chú: *,**,*** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%

Bảng 4.6 Kết quả hồi quy tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng

của các ngân hàng được đại diện bởi LLP

(LNCHARTERCAPITAL)

(CAR)

Phương trình (3)

Phương trình (4)

L_LLP

0.6065***

0.4729***

(29.68)

(7.76)

LNCHARTERCAPITAL

0.1660***

(3.35)

CAR

-0.0620***

(-7.91)

ROAA

-0.0290

-0.4399***

(-0.48)

(-7.22)

LNASSET

0.0106***

0.1096

(4.18)

(1.43)

GDP

-0.1226***

-0.1131**

(-3.88)

(-2.23)

INF

0.0176***

0.0317***

(3.24)

(8.13)

Constant

-3.955***

-1.2960

(-2.87)

(-0.56)

Observations

229

224

ar2p

0.4790

0.5237

hansenp

0.3600

0.4888

(Nguồn: Học viên tự tổng hợp từ phần mềm Stata)

Ghi chú: *,**,*** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%

4.4.2 Kiểm định độ tin cậy của mô hình

Luận văn sẽ kiểm định xem liệu kết quả thu được từ phương pháp GMM có phù

hợp hay không bằng cách phân tích kiểm định Hansen và AR(2).

Kiểm định Hasen dùng để xác định tính phù hợp của các biến công cụ trên mô

hình GMM, với giả thuyết Ho: Các biến công cụ là biến ngoại sinh, không có tương quan

với sai số của mô hình.

Kiểm định về tự tương quan trong mô hình của Arellano – Bond với giả thiết Ho:

không có tự tương quan với sai số phân. Do chuỗi sai phân khảo sát mặc nhiên có tương

quan bậc một nên kết quả kiểm định AR(1) có thể bỏ qua. Tương quan bậc hai - AR(2)

được kiểm định trên chuỗi sai phân của sai số để phát hiện tự tương quan của sai số ở

bậc một – AR(1).

Dựa vào bảng 4.5 và bảng 4.6 có thể thấy rằng p-value của hai kiểm định Hansen

và AR(2) đều lớn hơn mức ý nghĩa 0.10. Giá trị p-value này cho thấy rằng giả thuyết H0

của hai kiểm định sẽ được luận văn chấp nhận. Nói cách khác, luận văn cho rằng không

tồn tại tự tương quan sau khi sử dụng GMM để ước lượng mô hình nghiên cứu, đồng

thời, các biến công cụ không tương quan với sai số của mô hình. Vì thế, các kết quả thu

được từ phương pháp hồi quy GMM là phù hợp và có thể dùng để phân tích.

4.4.3 Tổng hợp kết quả ước lượng

Tổng hợp kết quả ước lượng của mô hình nghiên cứu qua 4 phương trình ở bảng

4.5 và 4.6 cho thấy:

Vốn ngân hàng, CAP có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng

được đại diện bởi NPL và LLP ở mức ý nghĩa thống kê 10%, nhưng chiều hướng tác

động tùy thuộc vào đại diện vốn ngân hàng. Cụ thể, với vốn ngân hàng được đại diện

bởi vốn điều lệ LNCHARTERCAPITAL, thì mối tương quan này là dương và ngược lại,

với vốn ngân hàng được đại diện là hệ số an toàn vốn thì mối tương quan này là âm.

Lợi nhuận của ngân hàng, ROAA, cho thấy tác động ngược chiều đến rủi ro tín

dụng của các ngân hàng được đại diện bởi NPL và LLP ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Kết

quả này cho thấy rằng khi lợi nhuận của các ngân hàng càng cao thì sẽ có thể giảm thiểu

rủi ro tín dụng mà ngân hàng đang đối mặt.

Quy mô của ngân hàng, LNASSEST có tương quan cùng chiều với rủi ro tín dụng

trong phương trình (1) và (3) với ý nghĩa thống kê 1%. Còn trong phương trình (2) quy

mô của ngân hàng lại ngược chiều với rủi ro tín dụng.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế, GPD, cho thấy mối tương quan âm với rủi ro tín dụng

của các ngân hàng được đại diện bởi NPL ở mức ý nghĩa thống kê 1% và với LLP là với

mức ý nghĩa 5%.

Lạm phát, INF, và rủi ro tín dụng được đại diện bởi NPL và LLP cho thấy mối

tương quan dương với ở mức ý nghĩa thống kê 1%.

4.4 Thảo luận kết quả

Từ kết quả của mô hình nghiên cứu được trình bày bên trên, tác giả đưa ra

những nhận định như sau:

Vốn ngân hàng có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng, nhưng

chiều hướng tác động tùy thuộc vào đại diện vốn ngân hàng. Cụ thể, với vốn ngân hàng

được đại diện bởi vốn điều lện LNCHARTERCAPITAL, thì mối tương quan này là

dương và ngược lại, với vốn ngân hàng được đại diện là hệ số an toàn vốn thì mối tương

quan này là âm. Kết quả này cho thấy rằng khi vốn điều lệ của các ngân hàng tăng cao

thì có thể làm tăng rủi ro tín dụng mà các ngân hàng phải đối mặt. Trong khi đó, hệ số

an toàn vốn gia tăng thì có thể giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro. Trong giai đoạn

nghiên cứu, giá trị tuyệt đối của vốn điều lệ tăng lên nhưng đi kèm với đó là chỉ số CAR

đều giảm xuống cho thấy các NHTM sử dụng đòn bẩy tài chính nhiều hơn và tăng cường

đầu tư rủi ro hơn. Điều này tương tự với trường hợp Hoa Kỳ trong nghiên cứu của

Shrieves và Dahl (1992), theo đó quá trình tăng vốn làm tăng thái độ chấp nhận rủi ro

của chủ sở hữu hoặc nhà quản lý ngân hàng dẫn đến tăng rủi ro. So với tiền gửi thì tăng

vốn điều lệ là tương đối tốn kém hơn, nói cách khác, để bù đắp chi phí cao của việc tăng

vốn cổ phần, các ngân hàng này có thể cho vay các đối tượng có rủi ro cao nhằm tìm

kiếm thu nhập cao hơn. Điều này phù hợp với các kỳ vọng ban đầu mà đề tài đã đề cập

cũng như tương tự với phát hiện của Jabra và các cộng sự (2017), Koju và các cộng sự

(2018), Mohanty và các cộng sự (2018). Bên cạnh đó, với vốn ngân hàng mà đại diện

bởi hệ số an toàn vốn, thì có thể thấy rằng các ngân hàng có CAR khi các ngân hàng này

hạn chế cho vay vào các khoản vay có tiềm tàng rủi ro cao chẳng hạn như bất động sản

khi mà cho vay các lĩnh vực này thì hệ số rủi ro của các khoản vay lên đến 150%. Cho

nên, các ngân hàng có CAR cao thì dường như sẽ có rủi ro tín dụng thấp. Nói cách khác,

việc tăng hệ số an toàn vốn theo chủ trương của NHNN có thể giúp các ngân hàng thương

mại giảm thiểu được rủi ro tín dụng của ngân hàng. Kết quả này tương tự với các bằng

chứng thực nghiệm của Hussain và Hassan (2005), Wu và các cộng sự (2008).

Lợi nhuận của ngân hang tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng của các ngân

hang. Kết quả này cho thấy rằng khi lợi nhuận của các ngân hàng càng cao thì sẽ có thể

giảm thiểu rủi ro tín dụng mà ngân hàng đang đối mặt. Điều này phù hợp với các kỳ

vọng ban đầu mà đề tài đã đề cập cũng như tương tự với phát hiện của Witowschi và

Luca (2016), Mohanty và các cộng sự (2018), Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân

(2015), Lê Bá Trực (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015). Có thể giải thích kết quà này

như là các ngân hàng càng có lợi nhuận càng cao sẽ có ít có động cơ tham gia vào các

hoạt động rủi ro bởi vì các ngân hàng này ít bị áp lực bởi việc tạo ra lợi nhuận. Đồng

thời các ngân hàng có lợi nhuận càng cao thì sẽ có cơ hội để lựa chọn ra các khách hàng

có khả năng tài chính tốt và rủi ro thấp. Do đó, khi lợi nhuận của các ngân hàng gia tăng,

xác suất mà các nhà quản trị ngân hàng tham gia vào các dự án đầu tư rủi ro sẽ giảm và

do đó xác suất mà các khoản vay của ngân hàng chuyển sang nợ xấu cũng sẽ giảm tương

ứng. Ngược lại, các ngân hàng không có lợi nhuận (hoặc hoạt động không hiệu quả) thì

sẽ tham gia vào các hoạt động cho vay có rủi ro khi các nhà quản trị bị áp lực về việc tạo

ra lợi nhuận trong ngắn hạn. Khi các nhà quản trị tham gia vào các hoạt động các rủi ro

thì sẽ làm gia tăng khả năng mà các khoản vay chuyển sang nợ xấu và do đó sẽ làm gia

tăng rủi ro tín dụng của các ngân hàng.

Quy mô tài sản cùng chiều với rủi ro tín dụng khi biến vốn được đo lường bằng

vốn điều lệ và biến rủi ro tín dụng được đo lường với tỷ lệ nợ xấu NPL. Còn đối với biến

vốn đo lường bởi tỷ lệ an toàn vốn CAR, thì quy mô tài sản lại tác động ngược chiều với

rủi ro tín dụng.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam càng cao thì sẽ có thể giảm thiểu rủi ro tín

dụng mà các ngân hàng đang phải đối mặt. Kết quả này tương tự với bằng chứng thực

nghiệm được tìm thấy bởi Jabra và các cộng sự (2017), Koju và các cộng sự (2018),

Mohanty và các cộng sự (2018), Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015), Nguyễn

Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo (2016). Có thể giải thích kết quả này như là sự

thay đổi trong chu kỳ kinh doanh sẽ có tác động đến khả năng trả nợ của người đi vay.

Các nghiên cứu giải thích kết quả này là một sự thay đổi trong chu kỳ kinh doanh sẽ ảnh

hưởng đến khả năng trả lãi và nợ của người vay. Cụ thể, khi nền kinh tế tăng trưởng tốt

thì thu nhập của cá nhân cũng như doanh nghiệp cũng tăng tương ứng, dẫn đến khả năng

thanh toán lãi vay và nợ của người đi vay sẽ cải thiện và tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng

cũng giảm. Mặt khác, khi nền kinh tế tăng trưởng thấp hoặc tăng trưởng âm, các hoạt

động kinh doanh cũng như thu nhập của các cá nhân, tổ chức cũng sẽ bị thu hẹp. Từ đó

có thể dẫn tới việc mất khả năng thanh toán lãi và nợ vay của người đi vay, xác suất hình

thành nợ xấu ở ngân hàng cũng tăng lên tương ứng.

Khi lạm phát của Việt Nam càng cao thì ngân hàng phải gặp phải rủi ro tín dụng

cao hơn. Kết quả này tương tự với bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy bởi Skarica

(2014) , Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê

Phan Diệu Thảo (2016). Có thể giải thích kết quả này như là lạm phát cũng có thể làm

giảm năng lực trả nợ của người đi vay bởi việc làm giảm thu nhập thực của các khách

hàng. Hơn thế nữa, khi lãi suất cho vay là thả nổi, thì lạm phát sẽ làm giảm năng lực trả

nợ của các khách hàng khi các ngân hàng điều chỉnh lãi suất cho vay nhằm duy trì lãi

suất thực áp dụng cho các khách hàng, kết quả là sẽ làm gia tăng rủi ro tín dụng của các

ngân hàng.

Tóm lại, kết quả ước lượng ở Bảng 4.5 và 4.6 cho tác động của vốn ngân hàng

đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng ở Việt Nam. Cụ thể, với vốn ngân hàng được đại

diện bởi vốn điều lệ, thì mối tương quan này là dương và ngược lại, đói với vốn ngân

hàng được đại diện là hệ số an toàn vốn thì mối tương quan này là âm.

4.5 Hàm ý chính sách

Dựa trên các kết quả mà đề tài đã tìm thấy, học viên cũng có đưa ra một số hàm

ý chính sách nhằm giúp các nhà quản lý ngân hàng cũng như phía Chính phủ có thể hạn

chế vấn đề rủi ro tín dụng đang xảy ra ở các ngân hàng.

4.5.1 Hàm ý đối với cơ quan chức năng

Chính phủ tập trung nhiều hơn nữa vào vấn đề tăng trưởng kinh tế và lạm phát

của Việt Nam nếu mong muốn giúp các ngân hàng thương mại giảm thiểu rủi ro tín dụng.

Do đề tài tìm thấy rằng, tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam càng cao thì có thể giảm

thiểu rủi ro tín dụng mà các ngân hàng đang phải đối mặt; trong khi đó, lạm phát của

Việt Nam càng cao thì ngân hàng sẽ gặp rủi ro tín dụng càng cao. Nguyên nhân xuất phát

từ vấn đề, tốc độ tăng trưởng kinh tế sẽ có tương quan cùng chiều với thu nhập của các

cá nhân lẫn tổ chức trong nền kinh tế, ảnh hưởng đến khả năng trả lãi và nợ của người

vay. Cụ thể, khi nền kinh tế tăng trưởng tốt thì thu nhập của cá nhân cũng như doanh

nghiệp cũng tăng tương ứng, dẫn đến khả năng thanh toán lãi vay và nợ của người đi vay

sẽ cải thiện và tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng cũng giảm. Mặt khác, khi nền kinh tế tăng

trưởng thấp hoặc tăng trưởng âm, các hoạt động kinh doanh cũng như thu nhập của các

cá nhân, tổ chức cũng sẽ bị thu hẹp. Từ đó có thể dẫn tới việc mất khả năng thanh toán

lãi và nợ vay của người đi vay, xác suất hình thành nợ xấu ở ngân hàng cũng tăng lên

tương ứng. Trong khi đó, lạm phát cũng có thể làm giảm năng lực trả nợ của các khách

hàng bởi việc làm giảm thu nhập thực của các khách hàng. Hơn thế nữa, khi lãi suất cho

vay là thả nổi, thì lạm phát sẽ làm giảm năng lực trả nợ của các khách hàng khi các ngân

hàng điều chỉnh lãi suất cho vay nhằm duy trì lãi suất thực áp dụng cho các khách hàng,

kết quả là sẽ làm gia tăng rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Vì thế, để giảm thiểu rủi ro

tín dụng ngân hàng thì Chính Phủ cần nghiên cứu việc phối hợp chính sách tài khóa và

chính sách tiền tệ phù hợp để vừa có thể gia tăng tốc độ tăng trưởng kinh tế và vừa có

thể hạn chế lạm phát tăng quá cao.

4.5.2 Hàm ý đối với các NHTM

Đầu tiên, các nhà quản lý ngân hàng nên tập trung nhiều hơn vào vấn đề vốn ngân

hàng nếu đang mong muốn giảm thiểu rủi ro tín dụng của ngân hàng. Mặc dù vậy, cần

có sự phân tách rõ ràng giữa tang vốn điều lệ và tang hệ số CAR. Do đề tài tìm thấy rằng,

vốn điều lệ của các ngân hàng tăng cao thì có thể làm tăng rủi ro tín dụng mà các ngân

hàng phải đối mặt, trong khi đó, hệ số an toàn vốn gia tăng thì có thể giúp các ngân hàng

giảm thiểu rủi ro tín dụng. Nguyên nhân xuất phát từ vấn đề, các ngân hàng có vốn điều

lệ càng cao thì để bù đắp chi phí cao của việc tăng vốn cổ phần, các ngân hàng này có

thể cho vay các đối tượng có rủi ro cao nhằm tìm kiếm thu nhập cao hơn. Trong khi đó,

để có hệ số CAR cao hơn thì các ngân hàng phải hạn chế cho vay vào các khoản vay có

tiềm tàng rủi ro cao chẳng hạn như bất động sản khi mà cho vay các lĩnh vực này thì hệ

số rủi ro của các khoản vay lên đến 150%. Cho nên, các ngân hàng có CAR cao thì dường

như sẽ có rủi ro tín dụng thấp. Nói cách khác, việc tăng hệ số an toàn vốn theo chủ trương

của NHNN có thể giúp các ngân hàng thương mại giảm thiểu được rủi ro tín dụng của

ngân hàng. Vì thế, để giảm thiểu rủi ro tín dụng ngân hàng thì các ngân hàng cần cố gắng

nâng cao hệ số an toàn vốn CAR nhiều hơn, đồng thời xem lại vốn ngân hàng cũng như

tình hình tài chính hiện tại của ngân hàng, hạn chế việc chấp nhận rủi ro khi cảm thấy

vốn ngân hàng có thể bù đắp được các rủi ro có thể xảy ra trong tương lai.

Thứ hai, các NHTM nên tập trung nhiều hơn vào vấn đề lợi nhuận ngân hàng nếu

đang mong muốn giảm thiểu rủi ro tín dụng của ngân hàng. Do đề tài tìm thấy rằng, lợi

nhuận của các ngân hàng càng cao thì sẽ có thể giảm thiểu rủi ro tín dụng mà ngân hàng

đang đối mặt. Nguyên nhân xuất phát từ vấn đề, các ngân hàng càng có lợi nhuận càng

cao sẽ có ít có động cơ tham gia vào các hoạt động rủi ro bởi vì các ngân hàng này ít bị

áp lực bởi việc tạo ra lợi nhuận. Đồng thời các ngân hàng có lợi nhuận càng cao thì sẽ

có cơ hội để lựa chọn ra các khách hàng có khả năng tài chính tốt và rủi ro thấp. Do đó,

khi lợi nhuận của các ngân hàng gia tăng, xác suất mà các nhà quản trị ngân hàng tham

gia vào các dự án đầu tư rủi ro sẽ giảm và do đó xác suất mà các khoản vay của ngân

hàng chuyển sang nợ xấu cũng sẽ giảm tương ứng. Ngược lại, các ngân hàng không có

lợi nhuận (hoặc hoạt động không hiệu quả) thì sẽ tham gia vào các hoạt động cho vay có

rủi ro khi các nhà quản trị bị áp lực về việc tạo ra lợi nhuận trong ngắn hạn. Khi các nhà

quản trị tham gia vào các hoạt động các rủi ro thì sẽ làm gia tăng khả năng mà các khoản

vay chuyển sang nợ xấu và do đó sẽ làm gia tăng rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Vì

thế, để giảm thiểu rủi ro tín dụng ngân hàng thì các ngân hàng cần cố gắng nghiên cứu

các chính sách hoạt động kinh doanh làm sao để vừa có thể thu được lợi nhuận càng

nhiều nhưng hạn chế tập trung quá nhiều vòa hoạt động cho vay mà không có sự thẩm

định, giám sát với các khoản vay đã cho vay. Đồng thời, các nhà quản lý cũng có thể cân

nhắc đến việc đẩy mạnh đến các hoạt động kinh doanh phi truyền thống nếu ngân hàng

có đủ hệ thống công nghệ thông tin cao cũng như nguồn nhân lực phù hợp với các hoạt

động kinh doanh phi truyền thống.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN

5.1 Kết luận

Qua hơn 25 năm mở cửa và hộp nhập, nền kinh tế tại Việt Nam đã từng bước phát

triển mạnh mẽ, tự do hóa và dần chuyển theo hướng thị trường. Tuy nhiên, trong bối

cảnh thương mại có độ mở cao, chính sách tài khóa và tiền tệ còn hạn chế, Việt Nam vẫn

dễ bị ảnh hưởng bởi những biến động bên ngoài. Điển hình là cuộc khủng hoảng toàn

cầu 2007 – 2008 đã ảnh đến nền kinh tế tại Việt Nam khi tốc độ tăng trưởng chậm lại,

thị trường xuất khẩu lớn bị ảnh hưởng, sức mua trong nước giảm. Từ đó, vấn đề nâng

cao khả năng cạnh tranh và chất lượng vốn tự có trong hệ thống NHTM để chống đỡ rủi

ro là rất cần thiết. NHNN liên tiếp đưa ra những chính sách nâng cao chất lượng vốn như

Thông tư số 13/2010/TT-NHNN ban hành vào ngày 20/5/2010 với tỷ lệ an toàn vốn đã

được nâng lên 9%. Và mới nhất là Thông tư 41/2016/TT-NHNN ban hành vào tháng

12/2016 với mục tiêu hệ số CAR tiệm cận với Basel II. Song song với yêu cầu về tỷ lệ

an toàn vốn, theo Nghị định 141/2006/NĐ-CP thì tất cả các NHTM phải có vốn điều lệ

trên 3000 tỷ đồng. Từ những thực tế trên, việc nghiên cứu tác động của vốn đến rủi ro

tín dụng của các ngân hàng ở Việt Nam là cần thiết nhằm đánh giá tính hiểu quả của các

chính sách tăng vốn. Tại Việt Nam, có nhiều nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa vốn

và rủi ro tín dụng. Tuy nhiên, các nghiên cứu trước chỉ xem xét trên khía cạnh vốn chủ

sở hữa, trong khi tỷ lệ vốn an toàn tối thiểu lại cho chúng ta thấy được khả năng tự vệ từ

vốn tự có và đánh giá khả năng thích ứng các rủi ro tín dụng tại ngân hàng, còn hệ số

anh toàn vốn CAR sẽ cho thấy khía cạnh vốn tự có điều chỉnh theo tài sản có rủi ro của

ngân hàng. Do đó, luận văn tiến hành nghiên cứu mối quan hệ giữa vốn ngân hàng với

rủi ro tín dụng tại các ngân hàng TMCP tại Việt Nam trên phương diện gồm vốn điều lệ

và tỷ lệ an toàn vốn tổi thiểu – hệ số CAR.

Với mục tiêu nghiên cứu tác động của vốn đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng

ở Việt Nam, luận văn đặt các mục tiêu cụ thể như sau: (1) Tổng quan từ các lý thuyết và

nghiên cứu trước để đề xuất mô hình đánh giá tác động của vốn ngân hàng đến rủi ro tín

dụng của các ngân hàng. (2) Áp dụng mô hình bên trên cho các ngân hàng thương mại

cổ phần tại Việt Nam. (3) Đề xuất, gợi ý một số khuyến nghị nhằm gia tăng tính lành

mạnh của hệ thống NHTM Việt Nam. Bên cạnh đó, luận văn sử dụng dữ liệu của các

ngân hàng thương mại cổ phần, dữ liệu vĩ mô của Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2018.

Sau khi thực hiện việc loại trừ các ngân hàng thương mại cổ phần không có sẵn dữ liệu

liên tục từ năm 2008 – 2018, các ngân hàng thương mại cổ phần hoạt động yếu kém

trong thời gian vừa qua, ví dụ như các ngân hàng thương mại cổ phần bị mua lại bởi

Ngân hàng Nhà nước (NHNN) với giá 0 đồng hoặc các ngân hàng thương mại cổ phần

sáp nhập vào các ngân hàng thương mại cổ phần khác. Cho nên, mẫu nghiên cứu cuối

cùng của luận văn bao gồm 23 ngân hàng thương mại cổ phần đang hoạt động tại Việt

Nam bao gồm 03 ngân hàng thương mại có sở hữu nhà nước (Ngân Hàng TMCP Đầu

Tư & Phát Triển Việt Nam, Ngân Hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam và Ngân Hàng

TMCP Công Thương Việt Nam) và 20 ngân hàng thương mại cổ phần tư nhân.

Bằng phương pháp hồi quy GMM để ước lượng phương trình nghiên cứu và kết

quả ước lượng được kiểm định tin cậy bằng phương pháp kiểm định Hasen và kiểm định

Arellano – Bond (AR) phù hợp, luận văn tìm thấy rằng vốn ngân hàng có tác động đáng

kể đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng được đại diện bởi cả hai tiêu chí, nhưng chiều

hướng tác động tùy thuộc vào đại diện vốn ngân hàng. Cụ thể, với vốn ngân hàng được

đại diện bởi vốn điều lệ, thì mối tương quan này là dương và ngược lại, với vốn ngân

hàng được đại diện là hệ số an toàn vốn thì mối tương quan này là âm.

Hơn thế nữa, các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu cũng cho thấy tác động

đáng kể đến rủi ro tín dụng của ngân hàng. Cụ thể, rủi ro tín dụng kỳ trước và lạm phát

thể hiện tương quan dương với rủi ro ro tín dụng ở kỳ hiện tại của các ngân hàng với

mức ý nghĩa thống kê 10%. Điều đó có thể kết luận rằng các ngân hàng có rủi ro tín dụng

ở năm trước càng cao và nền kinh tế Việt Nam có lạm phát cao thì sẽ làm gia tăng rủi ro

tín dụng năm hiện tại của các ngân hàng. Ngược lại các yếu tố như lợi nhuận và tăng

trưởng kinh tế lại cho thấy mối tương quan âm với rủi ro tín dụng năm hiện tại của các

ngân hàng trong mẫu ở mức ý nghĩa 10%. Kết quả này hàm ý rằng các ngân hàng thu

được lợi nhuận càng nhiều, và nền kinh tế Việt Nam càng tăng trưởng càng cao thì có

thể giúp các ngân hàng thương mại giảm thiểu được rủi ro tín dụng ở năm hiện tại.

Từ kết quả của mô hình nghiên cứu, tác giả đề xuất hàm ý chính sách cho Chính

phủ tập trung nhiều hơn nữa vào vấn đề tăng trưởng kinh tế và lạm phát của Việt Nam

nếu mong muốn giúp các ngân hàng thương mại giảm thiểu rủi ro tín dụng. Còn đối với

các NHTM, tác giả đề xuất các nhà quản lý ngân hàng nên tập trung nhiều hơn vào vấn

đề vốn ngân hàng, cụ thể là chất lượng vốn theo hệ số CAR nếu đang mong muốn giảm

thiểu rủi ro tín dụng của ngân hàng. Tuy nhiên, các NHTM cũng cần phải chú ý đến vấn

đề quản lý đòn bẩy tài chính trong điều kiện kinh tế vĩ mô bất ổn. Cuối cùng, các NHTM

nên tập trung nhiều hơn vào vấn đề lợi nhuận ngân hàng nếu đang mong muốn giảm

thiểu rủi ro tín dụng của ngân hàng. Các ngân hàng càng có lợi nhuận càng cao sẽ có ít

có động cơ tham gia vào các hoạt động rủi ro bởi vì các ngân hàng này ít bị áp lực bởi

việc tạo ra lợi nhuận. Đồng thời các ngân hàng có lợi nhuận càng cao thì sẽ có cơ hội để

lựa chọn ra các khách hàng có khả năng tài chính tốt và rủi ro thấp.

5.2 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo

5.2.1 Hạn chế của đề tài

Tuy rằng đề tài đã giải quyết được các mục tiêu nghiên cứu ban đầu đã đặt ra,

nhưng luận văn vẫn tồn tại một số hạn chế. Cụ thể:

Mẫu nghiên cứu mà đề tài sử dụng để giải quyết mục tiêu nghiên cứu chỉ bao gồm

số liệu của 23 Ngân hàng thương mại cổ phần đang hoạt động tại Việt Nam. Mặc dù số

lượng này vẫn tương đối đủ để nghiên cứu nhưng số lượng ngân hàng này vẫn đủ có thể

đại diện cho toàn bộ tổng thể các ngân hàng đang hoạt động tại Việt Nam trong thời gian

này. Cho nên luận văn cho rằng hạn chế về mẫu nghiên cứu là hạn chế đầu tiên của luận

văn.

Về vấn đề đo lường rủi ro tín dụng. Có thể thấy rằng có nhiều đại diện cho rủi ro

tín dụng của ngân hàng nhưng luận văn chỉ đo lường rủi ro tín dụng ngân hàng thông

qua hai chỉ tiêu là NPL và LLP nên kết quả mà luận văn tìm được chỉ có thể áp dụng đối

với trường hợp NPL và LLP.

Các biến độc lập được sử dụng trong luận văn mặc dù dựa vào sự đề nghị của các

nghiên cứu trước đây nhưng vẫn có mang tính chủ quan, nhưng vẫn còn có nhiều yếu tố

khác có thể ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng.

Số liệu hệ số CAR được luận văn cũng thu thập và phân tích chủ yếu xuất phát từ

việc công bố của các ngân hàng thương mại, cho nên có thể trong quá trình công bố này

các số liệu liên quan đến CAR có thể không chính xác 100% như cách đo lường mà

NHNN đã quy định cho các ngân hàng thương mại. Nhưng theo luận văn thì phần nào

hệ số CAR này cũng phản ánh đúng được tình trạng thực của các ngân hàng.

Cuối cùng liên quan đến vấn đề xử lý số liệu khi mà giai đoạn nghiên cứu trải dài

từ 2008 – 2018, trong giai đoạn này có tồn tại khủng hoảng tài chính toàn cầu và có thể

có tác động tiềm tàng đến các biến số làm cho các kết quả chưa thật sự nhất quán như

mong đợi.

5.2.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo

Từ các hạn chế mà luận văn đã đưa ra, đề tài cũng đưa ra một số hướng nghiên

cứu tiếp cho đối với đề tài phân tích ảnh hưởng của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng

của ngân hàng.

Thứ nhất, các nghiên cứu sau này có thể cố gắng thu thập và sử dụng các số liệu

của tất cả các ngân hàng đang hoạt động tại Việt Nam bao gồm cả các ngân hàng trong

nước và chi nhánh của các ngân hàng nước ngoài.

Thứ hai, các nghiên cứu sau này cũng có thể cân nhắc đến việc phân tách mẫu

nghiên cứu ra thành hai nhóm: nhóm ngân hàng quốc doanh và các ngân hàng khác, cũng

như niêm yết và phi niêm yết để xem xét ảnh hưởng của vốn ngân hàng đến rủi ro tín

dụng của ngân hàng có khác biệt trong các nhóm này hay không.

Thứ ba, các nghiên cứu sau này có thể cân nhắc đến việc sử dụng thêm các đo

lường khác cho rủi ro tín dụng của ngân hàng nhằm có thể khám phá rõ hơn tác động

của vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng.

Thứ tư, các nghiên cứu sau này cũng có thể cân nhắc đến việc tìm hiểu thêm các

yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng ở Việt Nam bằng

cách khảo sát, phỏng vấn ý kiến các chuyên gia trong ngành ngân hàng và đưa vào mô

hình nghiên cứu để tăng độ giải thích cho rủi ro tín dụng của các ngân hàng đang hoạt

động ở Việt Nam

Cuối cùng, các nghiên cứu sau này có thể cố gắng thu thập các số liệu liên quan

đến hệ số CAR và tính toán nhằm có thể tăng tính minh bạch và chính xác hơn trong

việc đô lường hệ số CAR.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Anh

Admati, A. R., DeMarzo, P. M., Hellwig, M. F., & Pfleiderer, P. C. (2013).

Fallacies, irrelevant facts, and myths in the discussion of capital regulation: Why bank

equity is not socially expensive. Max Planck Institute for Research on Collective

Goods, 23.

Alkadamani, K. (2015). Capital Adequacy, Bank Behavior and Crisis: Evidence

from Emergent Economies. European Journal of Sustainable Development, 4(2), 329.

Barth, J.R., Caprio, G., Levine, R. (2004). Bank regulation and supervision:

what works best? Journal of Financial Intermediation. 13, 205-248.

Berger, A. N., & DeYoung, R. (1997). Problem loans and cost efficiency in

commercial banks. Journal of Banking & Finance, 21(6), 849-870.

Cosimano, T. F., & Hakura, D. (2011). Bank behavior in response to Basel III:

A cross-country analysis.

Das, A. and Ghosh, S. (2007). Determinants of credit risk in India state owned

banks: An Empirical Investigation. MPRA.

Demsetz, R. and Strahan, E. (1997). Diversification, size and risk at bank

holding companies. Journal of Money, Credit and Banking, 300-313.

Dimitrios, A., Helen, L., & Mike, T. (2016). Determinants of non-performing

loans: Evidence from Euro-area countries. Finance research letters, 18, 116-119.

Duran, M. A., & Lozano-Vivas, A. (2015). Moral hazard and the financial

structure of banks. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money,

34, 28-40.

Fiordelisi, F., Marques-Ibanez, D., & Molyneux, P. (2011). Efficiency and

risk in European banking. Journal of banking & finance, 35(5), 1315-1326.

Fofack, H. (2005). Nonperforming Loans in Sub – Saharan Africa: Causal

Analysis and Macroeconomic implications. World Bank Policy Research Working

Paper 3769.

Foos D., Norden L. and Weber M. (2010). Loan growth and Riskiness of banks.

Journal of banking and finance, (34), 217-228

Ghosh, A. (2015). Banking-industry specific and regional economic

determinants of non-performing loans: Evidence from US states. Journal of Financial

Stability, 20, 93-104.

Hess, K., Grimes, A. and Holmes, M. (2008). Credit losses in Australasian

Banking. Working Paper In Economics 08/10.

Hussain, M. E., & Hassan, M. K. (2005). Basel capital requirements and bank

credit risk taking in developing countries.

Jabra, W. B., Mighri, Z., & Mansouri, F. (2017). Bank capital, profitability and

risk in BRICS banking industry. Global Business and Economics Review, 19(1), 89-

119.

Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: Managerial

behavior, agency costs and ownership structure. Journal of financial economics, 3(4),

305-360.

Klein, D. (2013), The Ideological Migration of the Economics Laureates:

Introduction and Overview, Econ Journal Watch, 10, issue 3, p. 218-239,

Koju, L., Koju, R., & Wang, S. (2018). Macroeconomic and Bank-Specific

Determinants of Non-Performing Loans: Evidence from Nepalese Banking System.

Journal of Central Banking Theory and Practice, 7(3), 111-138.

Koudstaal, M., & van Wijnbergen, S. (2012). On risk, leverage and banks: do

highly leveraged banks take on excessive risk?. Duisenberg School of Finance-

Tinbergen Institute Discussion Paper TI, 12-022.

Kumar, B. R., Rao, B. S., & Kusuma, G. D. V. (2019). Genesis for Increase of

Npas in Indian Banks–An Empirical Analysis. Journal of Banking and Finance

Management, 2(1), 1-12.

Macit, F. (2012), Recent evidence on concentration and competition in Turkish

banking sector, Theoretical and Applied Economics, XVIII(2012), issue 8(573), p. 19-

Messai, A. S., & Jouini, F. (2013). Micro and macro determinants of non-

performing loans. International journal of economics and financial issues, 3(4), 852-

860.

Mohanty, A. R., Das, B. R., & Kumar, S. (2018). Determinants of Non-

Performing Loans in India: A System GMM Panel Approach. Prajnan, 47(1).

Park, J. and Zhang, L. (2012). Macroeconomic and Bank-Specific Determinants

of the U.S. Non-Performing Loans: Before and During the Recent Crisis. Simon Fraser

University.

Podpiera, J., & Weill, L. (2008). Bad luck or bad management? Emerging

banking market experience. Journal of financial stability, 4(2), 135-148.

Reddy, K. S. (2011). Management Behaviour in Indian Commercial Banks.

International Review of Accounting, Banking & Finance, 3(3).

Salas, Vicente and Saurina, Jesús, (2002), Credit Risk in Two Institutional

Regimes: Spanish Commercial and Savings Banks, Journal of Financial Services

Research, 22, issue 3, p. 203-224

Shrieves, E. R. và Dahl, D. (1992), The relationship between risk and capital in

commercial banks*, Journal of Banking và Finance, 16, 439 - 457.

Skarica, B. (2014), Determinants of non-performing loans in Central and

Eastern European countries, Financial Theory and Practice, 38, issue 1, p. 37-59

Williams, J. (2004). Determining management behaviour in European banking.

Journal of Banking & Finance, 28(10), 2427-2460.

Witowschi, I. R. B., & Luca, F. A. (2016). Bank capital, risk and performance in

European banking. A case study on seven banking sectors. Prague Economic Papers,

2016(2), 127-142.

Wu, J., ZHANG, Z. Y., & Xu, L. (2008). Banking Capitalization and Risk-

taking Under Capital Adequacy Regulation: Empirical Evidence After Implementing

the Capital Adequacy Standards [J]. Collected Essays on Finance and Economics, 2.

Zhang, D., Cai, J., Dickinson, D. G., & Kutan, A. M. (2016). Non-performing

loans, moral hazard and regulation of the Chinese commercial banking system. Journal

of Banking & finance, 63, 48-60.

Tiếng Việt

Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của 23 ngân hàng (208 – 2018).

Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015). Ảnh hưởng của các yếu tố nội tại

đến nợ xấu các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí phát triển kinh tế, trang 111-

128.

Frederic S.Mishkin (1992). Tiền tệ, ngân hàng và thị trường tài chính. Dịch từ

tiếng Anh. Người dịch Nguyễn Quang Cư & Nguyễn Đức Dỵ, 1994. Hà Nội: Nhà xuất

bản khoa học và kỹ thuật

Lê Bá Trực (2015). Những Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Quản Lý Rủi Ro Tín

Dụng Trong Hệ Thống Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam. Trường Đại học Kinh tế

Tp. Hồ Chí Minh.

Lê Thị Thu Diềm (2016). Rủi ro và lợi nhuận của các ngân hàng thương mại:

Trường hợp Việt Nam và các nước Châu Á Thái Bình Dương. Luận văn tiến sỹ,

Trường đại học kinh tế - thành phố Hồ Chí Minh.

Nguyễn Mạnh Hùng và Tạ Thu Hồng Nhung (2016). Năng lực tài chính ngân

hàng thương mại Việt Nam trước bối cảnh hội nhập cộng đồng kinh tế ASEAN.

Nguyễn Quốc Anh (2016). Tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh

doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận văn tiến sỹ, Trường đại học kinh

tế - thành phố Hồ Chí Minh.

Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo (2016). Tác động của vốn ngân

hàng đến khả năng sinh lời và rủi ro tín dụng: Trường hợp cácngân hàng thương mại

Việt Nam. Tạp chí phát triển kinh tế, trang 25-44

Nguyễn Thùy Dương (2016). Tìm hiểu các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng

trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Khoa học và

đào tạo Ngân hàng

Trần Hoàng Ngân và các cộng sự, 2014. Thực trạng nợ xấu của ngân hàng

thương mại Việt Nam và giải pháp phòng ngừa. Báo cáo khoa học: Triển vọng kinh tế

Việt Nam 2014, thể chế và minh bạch, trang 145 – 172. Đại học Kinh tế TP Hồ Chí

Minh, năm 2014.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1. Thống kê mô tả các nhân tố

2010 1.54 20.46 17.45 1.06 6.42 8.86 ABB

2011 0.77 38.37 17.54 1.59 3.94 6.24 18.68 ABB

2012 0.91 24.29 17.64 1.78 2.84 5.25 9.09 ABB

2013 0.27 13.66 17.87 1.74 7.63 5.42 6.59 ABB

2014 0.19 14.9 18.03 1.11 4.51 5.98 4.71 ABB

2015 0.14 17.5 17.98 0.93 2.42 6.68 0.88 ABB

2016 0.35 15.1 18.12 1.19 2.31 6.21 3.24 ABB

2017 0.62 15.1 18.25 1.34 2.77 6.81 3.52 ABB

2018 0.82 32.13 1.19 1.89 7.08 3.54 ABB

2008 2.32 12.44 18.47 0.39 0.39 5.66 23.12 ACB

2009 28.63 28.88 28.97 29.07 29.07 29.20 29.20 29.20 29.30 29.30 29.30 29.48 29.69 1.61 9.4 18.94 0.81 0.81 5.40 7.05 ACB

2010 1.25 10.6 19.14 0.82 0.82 6.42 8.86 ACB

2011 1.32 9.25 19.45 0.96 0.96 6.24 18.68 ACB

2012 0.34 13.5 18.99 1.45 1.45 5.25 9.09 ACB

2013 0.48 14.7 18.93 1.78 1.78 5.42 6.59 ACB

2014 0.55 14.08 19.01 1.94 1.94 5.98 4.71 ACB

2015 0.54 12.8 19.12 1.25 1.25 6.68 0.88 ACB

2016 0.61 13.19 19.27 1.19 1.19 6.21 3.24 ACB

2017 0.82 11.49 19.47 0.99 0.99 6.81 3.52 ACB

2018 1.69 33.43 1.14 0.73 7.08 3.54 ACB

2008 0.88 8.94 19.32 2.3 7.82 5.66 23.12 BID

2009 1.04 7.55 19.51 2.41 2.68 5.40 7.05 BID

2010 1.13 9.32 19.72 1.81 2.53 6.42 8.86 BID

2011 0.83 11.07 19.82 1.8 2.76 6.24 18.68 BID

2012 0.58 9.65 20.00 1.69 2.7 5.25 9.09 BID

2013 0.78 10.23 20.12 1.56 2.26 5.42 6.59 BID

2014 29.87 29.87 29.87 29.87 29.87 29.87 29.87 29.96 30.19 29.80 29.98 30.31 30.19 30.77 30.97 30.97 0.83 20.29 1.45 2.03 5.98 4.71 BID

BID 0.84 2015 20.56 1.22 1.68 0.88 6.68

BID 0.66 2016 20.73 1.36 1.99 3.24 6.21

BID 0.61 2017 10.9 20.91 1.26 1.62 3.52 6.81

BID 0.60 2018 34.81 1.24 1.69 3.54 7.08

CTG 1 2008 12.02 19.08 1.55 1.81 23.12 5.66

CTG 0.58 2009 8.06 19.31 0.94 0.61 7.05 5.40

CTG 1.11 2010 8.02 19.72 1.17 0.66 8.86 6.42

CTG 1.51 2011 10.57 19.95 1.03 0.75 18.68 6.24

CTG 1.28 2012 10.33 20.04 1.04 1.47 9.09 5.25

CTG 1.07 2013 13.2 20.17 0.87 1 6.59 5.42

CTG 0.92 2014 10.4 20.31 0.97 1.12 4.71 5.98

CTG 0.79 2015 10.6 20.47 0.84 0.92 0.88 6.68

CTG 0.78 2016 10.4 20.67 1.04 0.9 3.24 6.21

CTG 0.73 2017 20.81 1.04 1.14 3.52 6.81

CTG 0.48 2018 34.69 1.50 1.56 3.54 7.08

EIB 31.16 31.16 31.16 31.16 29.67 30.05 30.35 30.64 30.90 31.25 31.25 31.25 31.25 31.25 31.25 29.61 1.74 2008 5.66 45.89 17.69 1.22 4.71 23.12

2009 1.99 26.87 18.00 0.98 1.83 5.40 7.05 EIB

2010 1.85 17.79 18.69 1.01 1.42 6.42 8.86 EIB

2011 1.93 12.94 19.03 0.83 1.61 6.24 18.68 EIB

2012 1.21 16.38 18.95 0.63 1.32 5.25 9.09 EIB

2013 0.39 14.47 18.95 0.64 1.98 5.42 6.59 EIB

2014 0.03 13.16 18.89 1.1 2.46 5.98 4.71 EIB

2015 0.03 16.52 18.64 1.14 1.86 6.68 0.88 EIB

2016 0.24 17.12 18.67 1.35 2.95 6.21 3.24 EIB

2017 0.59 15.98 18.82 0.91 2.27 6.81 3.52 EIB

2018 0.44 32.66 1.03 1.85 7.08 3.54 EIB

2008 0.51 23.49 16.07 0.49 1.93 5.66 23.12 HDB

2009 1.35 13.37 16.77 0.46 1.1 5.40 7.05 HDB

2010 1.01 9.15 17.35 0.42 0.83 6.42 8.86 HDB

2011 1.07 10.22 17.62 0.61 2.11 6.24 18.68 HDB

2012 0.67 11.97 17.78 0.81 2.35 5.25 9.09 HDB

2013 29.81 29.99 30.15 30.15 30.15 30.15 30.15 30.15 30.15 30.15 28.07 28.07 28.32 28.73 29.24 29.72 0.31 11.55 18.27 1.45 3.67 5.42 6.59 HDB

2014 0.51 11.18 18.42 1 2.27 5.98 4.71 HDB

2015 0.5 13.7 18.48 1.31 1.59 6.68 0.88 HDB

2016 0.57 12.5 18.83 1.08 1.46 6.21 3.24 HDB

2017 1.03 13.5 19.06 1.09 1.52 6.81 3.52 HDB

2018 1.58 33.01 1.07 1.53 7.08 3.54 HDB

2008 1.45 42.56 14.89 0.45 1.66 5.66 23.12 KLB

2009 1.76 18.38 15.83 0.45 1.17 5.40 7.05 KLB

2010 1.94 31.22 16.35 0.7 1.11 6.42 8.86 KLB

2011 2.59 26.39 16.70 0.75 2.77 6.24 18.68 KLB

2012 1.93 33.42 16.74 1.39 2.93 5.25 9.09 KLB

2013 1.57 20.74 16.88 0.89 2.47 5.42 6.59 KLB

2014 0.79 18.38 16.96 0.96 1.95 5.98 4.71 KLB

2015 0.68 19.77 17.05 0.84 1.13 6.68 0.88 KLB

2016 0.43 16.35 17.23 0.74 1.06 6.21 3.24 KLB

2017 0.6 15.78 17.44 0.76 0.84 6.81 3.52 KLB

2018 29.72 29.72 29.72 29.91 29.91 27.63 27.63 28.73 28.73 28.73 28.73 28.73 28.73 28.73 28.73 28.81 0.58 31.38 0.87 0.86 7.08 3.54 KLB

2008 1.9 12.35 17.61 0.78 1.83 5.66 23.12 MBB

2009 1.93 12 18.05 1.51 1.58 5.40 7.05 MBB

2010 1.92 12.9 18.51 0.9 1.26 6.42 8.86 MBB

2011 1.71 9.59 18.75 1.83 1.59 6.24 18.68 MBB

2012 1.47 11.15 18.98 1.49 1.84 5.25 9.09 MBB

2013 1.28 11 19.01 1.81 2.45 5.42 6.59 MBB

2014 1.3 10.07 19.12 2.61 2.73 5.98 4.71 MBB

2015 1.18 12.41 19.21 1.69 1.61 6.68 0.88 MBB

2016 1.2 12.5 19.36 1.36 1.32 6.21 3.24 MBB

2017 1.21 12 19.56 1.17 1.2 6.81 3.52 MBB

2018 1.83 33.52 1.52 1.32 7.08 3.54 MBB

2008 1.26 9.83 17.30 0.76 1.49 5.66 23.12 MSB

2009 1.6 8.42 17.97 0.68 0.62 5.40 7.05 MSB

2010 1.29 7.11 18.56 1 1.87 6.42 8.86 MSB

2011 0.69 10.74 18.55 0.97 3.88 6.24 18.68 MSB

2012 28.85 29.30 29.62 29.62 29.93 30.05 30.08 30.40 30.47 30.53 30.70 28.04 28.73 29.24 29.71 29.71 0.2 11.31 18.52 2.01 2.65 5.25 9.09 MSB

MSB 2013 0.3 10.56 18.49 1.95 2.71 5.42 6.59

MSB 2014 0.14 15.7 18.46 1.81 5.16 5.98 4.71

MSB 2015 0.11 24.53 18.46 1.97 3.41 6.68 0.88

MSB 2016 0.14 16.49 18.34 1.45 2.36 6.21 3.24

MSB 2017 0.12 13.82 18.54 1.45 2.23 6.81 3.52

MSB 2018 0.69 32.56 2.06 3.01 7.08 3.54

NamABank 2008 0.17 15.59 0.45 5.66 23.12

NamABank 2009 0.67 16.21 0.3 5.40 7.05

NamABank 2010 1.09 16.49 0.67 2.18 6.42 8.86

NamABank 2011 1.44 16.76 0.52 2.84 6.24 18.68

NamABank 2012 1.04 16.59 0.99 2.48 5.25 9.09

NamABank 2013 0.6 17.18 0.67 1.48 5.42 6.59

NamABank 2014 0.57 17.43 0.72 1.4 5.98 4.71

NamABank 2015 0.53 17.38 0.87 0.91 6.68 0.88

NamABank 2016 0.08 17.57 1.46 1.62 6.21 3.24

NamABank 2017 29.71 29.71 30.09 30.09 30.09 30.09 27.86 27.86 28.32 28.73 28.73 28.73 28.73 28.74 28.74 28.74 0.49 17.81 2.31 6.81 3.52

NamABank 31.95 1.61 0.91 2018 7.08 3.54

0.55 2008 14 16.20 0.23 2.91 5.66 23.12 NVB

0.96 2009 8.87 16.74 0.63 2.45 5.40 7.05 NVB

0.81 2010 19.47 16.81 0.86 2.24 6.42 8.86 NVB

0.78 2011 17.18 16.93 1 2.92 6.24 18.68 NVB

0.01 2012 19.09 16.89 1.67 5.64 5.25 9.09 NVB

0.07 2013 16.03 17.19 1.52 6.07 5.42 6.59 NVB

0.02 2014 10.83 17.42 1.05 2.52 5.98 4.71 NVB

0.02 2015 11.08 17.69 1.01 2.15 6.68 0.88 NVB

0.02 2016 5.69 18.05 1.05 1.48 6.21 3.24 NVB

0.03 2017 18.09 1.09 1.53 6.81 3.52 NVB

0.05 2018 31.91 1.1 1.67 7.08 3.54 NVB

0.6 2008 16.13 0.8 5.66 23.12 OCB

1.81 2009 16.36 1.04 2.64 5.40 7.05 OCB

1.88 2010 16.80 0.65 2.05 6.42 8.86 OCB

28.84 27.63 27.63 28.23 28.73 28.73 28.73 28.73 28.73 28.73 28.73 28.73 28.02 28.32 28.60 28.73 1.34 2011 17.05 1 6.24 18.68 OCB

0.87 2012 OCB 17.13 1.74 5.25 9.09

0.8 2013 OCB 17.31 1.02 5.42 6.59

0.61 2014 OCB 17.48 1.32 5.98 4.71

0.47 2015 OCB 17.72 0.87 6.68 0.88

0.68 2016 OCB 17.97 0.81 1.75 6.21 3.24

1.1 2017 OCB 18.25 0.82 1.79 6.81 3.52

1.91 2018 OCB 32.24 0.99 2.29 7.08 3.54

1.21 2008 PGBank 15.64 0.41 1.42 5.66 23.12

2.11 2009 PGBank 16.16 0.74 1.23 5.40 7.05

1.63 2010 PGBank 16.61 0.83 1.42 6.42 8.86

2.63 2011 PGBank 16.68 1.36 2.06 6.24 18.68

1.3 2012 PGBank 16.77 2.07 8.44 5.25 9.09

0.17 2013 PGBank 17.03 0.92 2.98 5.42 6.59

0.52 2014 PGBank 17.07 1.19 2.48 5.98 4.71

0.16 2015 PGBank 17.02 0.96 2.75 6.68 0.88

28.80 28.80 28.90 28.90 29.02 29.24 29.52 27.63 27.63 28.32 28.32 28.73 28.73 28.73 28.73 28.73 0.5 2016 PGBank 17.03 0.94 2.47 6.21 3.24

PGBank 2017 17.19 1.01 3.23 0.24 6.81 3.52

PGBank 2018 31.03 1.02 2.96 0.43 7.08 3.54

Saigonbank 2008 16.16 16.23 0.91 0.69 1.51 5.66 23.12

Saigonbank 2009 14.42 16.29 1.25 1.78 1.82 5.40 7.05

Saigonbank 2010 24.75 16.64 1.17 1.91 5.54 6.42 8.86

Saigonbank 2011 23.83 16.55 1.93 2.35 1.89 6.24 18.68

Saigonbank 2012 23.94 16.51 0.96 2.93 1.97 5.25 9.09

Saigonbank 2013 24.05 16.50 0.92 2.24 1.17 5.42 6.59

Saigonbank 2014 23.03 16.58 0.82 2.08 1.19 5.98 4.71

Saigonbank 2015 19.98 16.69 0.71 1.88 0.26 6.68 0.88

Saigonbank 2016 23.36 16.76 0.71 2.63 0.76 6.21 3.24

Saigonbank 2017 23.36 16.88 0.83 2.98 0.27 6.81 3.52

Saigonbank 2018 30.65 0.81 2.2 0.2 7.08 3.54

Seabank 2008 30.39 16.92 0.47 0.72 1.32 5.66 23.12

Seabank 2009 34.03 17.24 0.67 1.8 1.73 5.40 7.05

Seabank 2010 13.72 17.83 0.95 0 28.73 28.73 27.65 28.04 28.53 28.72 28.76 28.76 28.76 28.76 28.76 28.76 28.76 29.03 29.25 29.31 1.47 6.42 8.86

2011 0.16 13.29 18.43 1.64 3.11 18.68 6.24 Seabank

2012 0.06 15.5 18.13 2.34 2.97 5.25 9.09 Seabank

2013 0.2 14.29 18.20 1.28 6.3 5.42 6.59 Seabank

2014 0.11 17.61 18.20 1.14 3.11 5.98 4.71 Seabank

2015 0.11 17.55 18.26 0.81 3.17 6.68 0.88 Seabank

2016 0.12 9.14 18.45 0.86 2.97 6.21 3.24 Seabank

2017 0.27 7.85 18.64 0.83 0.84 6.81 3.52 Seabank

2018 0.37 32.58 1.04 2.34 7.08 3.54 Seabank

2008 1.46 18.16 16.48 0.28 1.89 5.66 23.12 SHB

2009 1.52 17.06 17.13 0.66 2.79 5.40 7.05 SHB

2010 1.26 13.81 17.75 0.76 1.4 6.42 8.86 SHB

2011 1.23 13.37 18.08 0.74 2.23 6.24 18.68 SHB

2012 0.03 14.18 18.57 1.94 8.81 5.25 9.09 SHB

2013 0.65 12.38 18.78 1.33 5.66 5.42 6.59 SHB

2014 0.51 11.33 18.95 0.96 2.02 5.98 4.71 SHB

2015 29.31 29.31 29.33 29.33 29.33 29.33 29.33 29.67 28.32 28.32 28.88 29.20 29.81 29.81 29.81 29.88 0.43 11.4 19.14 1.05 1.72 6.68 0.88 SHB

13 19.30 1.06 1.87 0.42 6.21 3.24 2016 SHB

19.47 1.4 2.33 0.59 6.81 3.52 2017 SHB

33.41 1.38 2.4 0.55 7.08 3.54 2018 SHB

0.6 12.16 18.04 0.72 1.44 5.66 23.12 2008 STB

11.41 18.46 0.86 0.64 1.94 5.40 7.05 2009 STB

9.97 18.84 0.99 0.54 1.46 6.42 8.86 2010 STB

11.66 18.77 1 0.58 1.41 6.24 18.68 2011 STB

9.53 18.84 1.47 2.05 0.68 5.25 9.09 2012 STB

10.22 18.90 1.21 1.46 1.42 5.42 6.59 2013 STB

9.87 19.06 1.06 1.19 1.26 5.98 4.71 2014 STB

9.51 19.49 1.21 1.86 0.27 6.68 0.88 2015 STB

10.82 19.62 1.22 6.91 0.03 6.21 3.24 2016 STB

11.3 19.72 1.23 4.67 0.29 6.81 3.52 2017 STB

33.64 1.37 2.11 0.46 7.08 3.54 2018 STB

13.99 17.89 0.77 2.53 2.37 5.66 23.12 2008 TCB

9.6 18.34 1.23 2.49 30.05 30.05 30.12 29.26 29.53 29.85 30.00 30.00 30.15 30.15 30.57 30.57 30.57 30.57 28.92 29.32 2.24 5.40 7.05 2009 TCB

2010 1.71 13.11 18.83 1.15 2.29 6.42 8.86 TCB

2011 1.91 11.4 19.01 0.83 2.83 6.24 18.68 TCB

2012 0.42 12.6 19.01 1.51 2.7 5.25 9.09 TCB

2013 0.39 14.03 18.88 1.65 3.65 5.42 6.59 TCB

2014 0.65 15.65 18.99 1.08 2.38 5.98 4.71 TCB

2015 0.83 14.74 19.07 0.98 1.66 6.68 0.88 TCB

2016 1.47 13.1 19.28 0.96 1.58 6.21 3.24 TCB

2017 2.55 19.41 1.08 1.61 6.81 3.52 TCB

2018 2.87 33.40 1.39 1.75 7.08 3.54 TCB

2008 2.09 14.70 0.01 5.66 23.12 TPB

2009 1.95 16.19 0.48 5.40 7.05 TPB

2010 1.02 16.85 0.83 0.02 6.42 8.86 TPB

2011 -5.99 17.03 6.48 0.67 6.24 18.68 TPB

2012 0.58 16.53 4.75 3.66 5.25 9.09 TPB

2013 1.62 17.28 2.27 2.33 5.42 6.59 TPB

2014 29.57 29.80 29.81 29.81 29.81 29.81 29.81 30.09 31.19 27.63 27.85 28.73 28.73 29.34 29.34 29.34 1.28 17.76 1.01 1.22 5.98 4.71 TPB

TPB 2015 0.88 18.15 0.85 0.81 0.88 6.68

TPB 2016 0.62 18.48 0.8 0.75 3.24 6.21

TPB 2017 0.84 18.64 1.06 1.09 3.52 6.81

TPB 2018 1.39 32.54 1.14 1.12 3.54 7.08

VCB 2008 0.64 8.9 19.22 3.68 4.61 23.12 5.66

VCB 2009 1.64 8.11 19.36 3.25 2.47 7.05 5.40

VCB 2010 1.5 9 19.54 3.15 2.91 8.86 6.42

VCB 2011 1.24 11.4 19.72 2.2 2.03 18.68 6.24

VCB 2012 1.13 14.63 19.84 2.19 2.4 9.09 5.25

VCB 2013 0.99 13.13 19.97 2.31 2.73 6.59 5.42

VCB 2014 0.87 11.35 20.17 1.87 2.31 4.71 5.98

VCB 2015 0.85 11.04 20.33 2.02 1.84 0.88 6.68

VCB 2016 0.93 11.13 20.48 1.59 1.5 3.24 6.21

VCB 2017 1 11.63 20.76 1.31 1.14 3.52 6.81

VCB 2018 1.39 12.14 34.61 1.62 0.98 3.54 7.08

VIB 2008 29.34 29.40 29.40 29.78 30.12 30.12 30.21 30.61 30.77 30.77 30.91 30.91 31.21 31.21 31.21 28.32 0.46 5.66 8.53 17.36 0.94 1.84 23.12

VIB 8.67 17.85 0.91 1.28 5.40 7.05 2009 1.01

VIB 10.11 18.36 1.13 6.42 8.86 2010 1.05

VIB 14.9 18.39 1.53 2.48 6.24 18.68 2011 0.67

VIB 19.14 17.99 1.68 2.5 5.25 9.09 2012 0.65

VIB 17.33 18.16 2.55 2.82 5.42 6.59 2013 0.07

VIB 17.71 18.21 2.09 2.51 5.98 4.71 2014 0.66

VIB 18 18.25 1.57 2.07 6.68 0.88 2015 0.63

VIB 13.25 18.46 1.67 2.58 6.21 3.24 2016 0.59

VIB 13.07 18.63 1.17 2.49 6.81 3.52 2017 0.99

VIB 32.57 0.91 2.52 7.08 3.54 2018 1.67

5.66 23.12 0.18 Vietcapital Bank 2008 55.5 15.02 0.26 1.24

5.40 7.05 1.64 Vietcapital Bank 2009 45.11 15.02 0.76 3.48

6.42 8.86 0.98 Vietcapital Bank 2010 54.92 15.92 0.57 4.07

6.24 18.68 2.14 Vietcapital Bank 2011 34.4 16.65 0.51 2.7

5.25 9.09 1.08 Vietcapital Bank 2012 27.48 16.84 0.75 1.9

5.42 6.59 28.51 29.02 29.08 29.08 29.08 29.08 29.21 29.36 29.36 29.69 27.63 27.63 28.32 28.73 28.73 28.73 0.47 Vietcapital Bank 2013 20.1 16.95 1.13 4.11

Vietcapital Bank 2014 13.2 17.07 1 2.89 0.66 5.98 4.71

Vietcapital Bank 2015 16.1 17.18 0.74 2.89 0.19 6.68 0.88

Vietcapital Bank 2016 11.3 17.29 0.83 2.89 0.01 6.21 3.24

Vietcapital Bank 2017 0.09 17.50 0.97 6.81 3.52

Vietcapital Bank 2018 0.22 31.47 1.13 7.08 3.54

0.78 14.29 16.74 3.41 5.66 23.12 2008 VPB

1.27 11.94 17.13 0.56 1.63 5.40 7.05 2009 VPB

1.15 12.51 17.91 0.62 1.2 6.42 8.86 2010 VPB

1.12 12.5 18.23 1.06 1.82 6.24 18.68 2011 VPB

0.69 12.5 18.45 0.94 2.72 5.25 9.09 2012 VPB

0.91 12.5 18.61 1.09 2.81 5.42 6.59 2013 VPB

0.88 11.3 18.91 1.25 2.54 5.98 4.71 2014 VPB

1.34 12.2 19.08 1.42 2.69 6.68 0.88 2015 VPB

1.86 13.2 19.25 1.39 2.91 6.21 3.24 2016 VPB

2.54 14.6 19.44 1.7 3.39 6.81 3.52 2017 VPB

28.73 28.73 28.73 28.73 28.73 28.38 28.38 29.02 29.25 29.38 29.38 29.48 29.72 29.85 30.39 30.86 2.45 33.41 1.6 3.5 7.08 3.54 2018 VPB

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động vốn ngân hàng đến rủi ro tín dụng tại một số ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam trong giai đoạn 2008 - 2018

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

VŨ THỊ HƯƠNG THẢO

TÁC ĐỘNG CỦA VỐN NGÂN HÀNG ĐẾN

RỦI RO TÍN DỤNG TẠI MỘT SỐ NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Ở VIỆT NAM TRONG

GIAI ĐOẠN 2008 - 2018

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

VŨ THỊ HƯƠNG THẢO

TÁC ĐỘNG CỦA VỐN NGÂN HÀNG ĐẾN

RỦI RO TÍN DỤNG TẠI MỘT SỐ NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Ở VIỆT NAM TRONG

GIAI ĐOẠN 2008 - 2018

CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG (HƯỚNG ỨNG DỤNG)

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGUỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS. VƯƠNG ĐỨC HOÀNG QUÂN

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH, ĐỒ THỊ

TÓM TẮT

ABSTRACT

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ........................................................................................... 1

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

TRƯỚC ........................................................................................................................... 6

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ....................................................... 28

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN .............................................................. 39

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN ............................................................................................ 60

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH, ĐỒ THỊ

TÓM TẮT

Từ khóa: Vốn ngân hàng, Rủi ro tín dụng, Tỷ lệ an toàn vốn.

ABSTRACT

Keywords: Bank capital, Credit risk, Capital adequacy ratio.

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 Bối cảnh nghiên cứu

1.2 Lý do nghiên cứu

1.3 Mục tiêu nghiên cứu:

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5. Kết cấu đề tài

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC

NGHIÊN CỨU TRƯỚC

2.1

Khái niệm, nguyên nhân về rủi ro tín dụng và các tiêu chí đo lường

2.1.1 Nguyên nhân của rủi ro tín dụng

Yếu tố bên ngoài

Yếu tố bên trong

2.1.2 Cách đo lường rủi ro tín dụng

Tỷ lệ Nợ xấu

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

2.2

Các yêu cầu về vốn và cách đo lường

2.3 Cơ sở lý luận về mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng

2.3.1

Mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng dưới góc độ của

rủi ro đạo đức

2.3.2

Mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng dưới góc độ hành

vi ngân hàng

2.4 Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trước đây

2.4.1

Các nghiên cứu thực nghiệm nước ngoài

2.4.2

Các nghiên cứu thực nghiệm Việt Nam

Bảng 2.1. Bảng tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trước đây

Nghiên cứu

Đo lường

Đo lường vốn

Phát hiện