intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Tác động của tỷ lệ an toàn vốn - CAR đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại – nghiên cứu tại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:19

Thêm vào BST
Báo xấu
9
lượt xem 1
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài nghiên cứu đánh giá và phân tích định lượng tác động của chỉ số CAR đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của 27 NHTM Việt Nam được niêm yết với sự đa dạng về quy mô, tính chất sở hữu và mô hình kinh doanh trong 6 năm từ 2017 đến 2022.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tác động của tỷ lệ an toàn vốn - CAR đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại – nghiên cứu tại Việt Nam

  1. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 TÁC ĐỘNG CỦA TỶ LỆ AN TOÀN VỐN - CAR ĐẾN HIỆU QUẢ KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI – NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM Phạm Thu Trang, Nguyễn Hoàng Anh, Phan Thùy Dung, Lương Tuấn Dương Trường Đại học Thương Mại Email: trangpt@tmu.edu.vn, nguyenhoanganh270603@gmail.com, dungphan23122003@gmail.com, luongtuanduong623@gmail.com. Tóm tắt: Bài nghiên cứu đánh giá và phân tích định lượng tác động của chỉ số CAR đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của 27 NHTM Việt Nam được niêm yết với sự đa dạng về quy mô, tính chất sở hữu và mô hình kinh doanh trong 6 năm từ 2017 đến 2022. Nghiên cứu sử dụng công cụ ước tính GMM để xem xét CAR và hai biến phụ thuộc đại diện cho hiệu quả kinh doanh của NHTM là ROA, ROE có tác động đến nhau như thế nào. Kết quả chỉ ra rằng hai biến CAR và quy mô ngân hàng có tác động tích cực đến hai biến phụ thuộc ROA và ROE. Sau đó, kiểm định độ vững của kết quả bằng phương pháp 2SLS và chạy hồi quy GMM cho biến ETAR thay thế biến CAR. Cuối cùng, kết quả cho thấy khi NHTM duy trì CAR càng cao thì hiệu quả hoạt động của ngân hàng càng phát triển. Một số khuyến nghị đã được đưa ra trong bài nghiên cứu dành cho NHTM với mục đích nâng cao và thực hiện tốt các yêu cầu về CAR theo quy định của NHNN; và dành cho NHNN để có những giải pháp phù hợp trong việc triển khai những chính sách, quy định về tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu trên diện rộng. Từ khóa: CAR, tỷ lệ an toàn vốn, hiệu quả hoạt động, NHTM Việt Nam, NHNN 1. Đặt vấn đề Trong lĩnh vực ngân hàng, vốn đóng vai trò quan trọng và ảnh hưởng đến hiệu suất của ngân hàng. Quyết định về tỷ lệ vốn đối với NHTM đóng góp to lớn vào sự phát triển của nền kinh tế. Vì vậy, xác định mức CAR tối thiểu là quyết định trọng yếu mà mỗi ngân hàng phải đưa ra để đảm bảo sự ổn định của hệ thống ngân hàng đặc biệt trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế đang diễn ra mạnh mẽ. Trong khi những nghiên cứu trước đây tập trung vào khám phá các yếu tố ảnh hưởng tới CAR, bài nghiên cứu này sử dụng một tệp dữ liệu gồm 27 NHTM Việt Nam được niêm yết từ năm 2017 đến 2022 và đa dạng các biến từ vĩ mô đến vi mô của NHTM để củng cố, đồng thời đưa ra một góc nhìn toàn diện hơn về mối quan hệ giữa CAR và hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM ở Việt Nam. Trong xu thế hội nhập toàn cầu, vấn đề về vốn trở thành cơ sở quan trọng cho hoạt động của ngân hàng, đặt ra yêu cầu cần chủ động hơn trong việc lựa chọn cấu trúc tài trợ hợp lý giữa vốn chủ sở hữu và vốn vay nhằm mục tiêu tối đa hóa giá trị của ngân hàng. Đảm bảo chỉ số CAR không chỉ giúp ngân hàng chống lại cú sốc tài chính mà còn bảo vệ khách hàng, do vậy quản lý ngân hàng yêu cầu duy trì và đảm bảo CAR ở mức tối thiểu. Ở quốc tế, chuẩn Basel đặt ra các yêu cầu về CAR, và ở Việt Nam, theo thông tư 41/2016/TT-NHNN tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu được xác định là 8%. Mặc dù CAR đã được xác định rõ ràng cũng như các NHTM ở Việt Nam đã và đang áp dụng, tuy nhiên với tình hình kinh tế trong và ngoài nước biến động mạnh, càng phải hiểu sâu hơn về tỷ lệ này. Hơn nữa, các nghiên cứu trước như nghiên cứu của Đỗ Thành Trung, Nguyễn Minh Vương và Võ Hồng Đức đi sâu khám phá các yếu tố tác động 459
  2. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 đến tỷ lệ CAR mà chưa cụ thể mối quan hệ của CAR tới hiệu quả kinh doanh. Vì vậy nghiên cứu muốn giải quyết khoảng trống này bằng cách tiến hành nghiên cứu dựa trên mẫu các NHTM ở Việt Nam. Mục tiêu của bài nghiên cứu chúng tôi hướng tới là (1) Khảo lược những vấn đề xung quanh đề tài nghiên cứu; (2) Nghiên cứu đánh giá tác động của các yếu tố tới hiệu quả kinh doanh của NHTM; (3) Đánh giá thực trạng CAR của hệ thống NHTM Việt Nam qua từng thời kỳ; (4) Nghiên cứu ứng dụng và đưa ra kiến nghị chính sách kiểm soát phù hợp để NHTM phát triển hội nhập. Chúng tôi sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng: để tiếp cận được những thông tin tổng quát nhất, nhóm tác giả đã thu thập dữ liệu dưới dạng số học và thống kê, từ đó tiến hành chạy dữ liệu bằng phần mềm Stata 14 và thảo luận kết quả nghiên cứu, đồng thời đưa ra những khuyến nghị dành cho NHTM và NHNN. 2. Thực trạng tỷ lệ an toàn vốn CAR tại các NHTM Việt Nam Quyết định số 297/NHNN, ban hành vào tháng 8 năm 1999, đánh dấu sự khởi đầu quan trọng trong quá trình quy định tỷ lệ bảo đảm an toàn hoạt động cho các tổ chức tín dụng (TCTD) tại Việt Nam, không dưới 8% là yêu cầu dành cho vốn cấp 1. Tiếp sau đó, tháng 4 năm 2005, Quyết định số 457/NHNN ra đời, đã điều chỉnh và cụ thể hóa hơn về tỷ lệ bảo đảm an toàn hoạt động và CAR được xác định ở mức 8%, bao gồm cả vốn cấp 1 và cấp 2. Vào tháng 5 năm 2006, Thủ tướng đã thông qua Quyết định số 112, chính thức phê duyệt Đề án phát triển ngành ngân hàng Việt Nam đến năm 2010 và có kế hoạch đến năm 2020 chuẩn mực Basel sẽ chính thức được đề cập trong quá trình cải tiến của NHNN về hệ thống giám sát ngân hàng. Năm 2012, Quyết định số 254 được ban hành, hướng tới mục tiêu cơ cấu lại tài chính, quá trình hoạt động và quản trị của các TCTD; tiêu chuẩn Basel được đề cập một lần nữa như một giải pháp hữu hiệu, cả ba trụ cột của Basel II đều được tập trung hướng tới trong Quyết định này. Năm 2016, Thông tư số 41 ra đời, được coi là một bước tiến sáng suốt và thành công trong việc áp dụng chuẩn mực Basel II cho hệ thống ngân hàng Việt Nam. Khả năng thực thi của chính sách đã được xem xét kỹ lưỡng, thể hiện thông qua thời gian hiệu lực được định rõ sau ba năm, điều này đã tạo nên sự khác biệt cho Thông tư này. Trong khoảng thời gian này, khi nền kinh tế bắt đầu có dấu hiệu hồi phục và sự ổn định của các ngân hàng dần được cải thiện đã tạo ra nhiều cơ hội để nâng cao quản lý rủi ro, đặc biệt là quản lý rủi ro tín dụng, nhằm đáp ứng và đương đầu với khó khăn mới về cạnh tranh. Dựa trên cơ sở này, NHNN đã triển khai hai giai đoạn quan trọng: - Giai đoạn 1: tháng 2/2016 là thời điểm khởi đầu của giai đoạn này, đây là một bước quan trọng trong quá trình cải thiện hệ thống ngân hàng Việt Nam. Nó đặt nền móng cho việc triển khai Basel II trên toàn bộ ngành ngân hàng và đảm bảo rằng các yêu cầu về quản lý rủi ro và an toàn tài chính theo chuẩn quốc tế sẽ được đáp ứng. Mười ngân hàng được thí điểm thực hiện Basel II trong giai đoạn 1 bao gồm: Vietcombank, VietinBank, BIDV, Techcombank, MBbank, Sacombank, VPBank, VIB, ACB và Maritime Bank. Mục tiêu dành cho các ngân hàng được lựa chọn này là phải cơ bản đáp ứng đầy đủ các chuẩn mực của Basel II vào cuối năm 2018. 460
  3. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 - Giai đoạn 2: Đến năm 2020, mức vốn tự có của nhiều NHTM đã đạt được sự phù hợp theo tiêu chuẩn của Basel II, trong đó số lượng NHTM áp dụng thành công Basel II đạt ít nhất 12-15 ngân hàng. Nhìn lại quá trình triển khai Basel II của các NHTM Việt Nam, các ngân hàng Việt Nam vào đầu năm 2019 mới có xu hướng đáp ứng được những yêu cầu trong Thông tư số 41 mặc dù thông tư đã được ban hành từ năm 2016. Ngân hàng đầu tiên được công nhận là ngân hàng đạt chuẩn Basel II theo Thông tư 41 là VIB kể từ ngày 01/01/2019. Các ngân hàng khác như Vietcombank, MBBank, VPBank, BIDV cũng được công nhận đạt chuẩn Basel II vào cuối năm 2019. Vào cuối năm 2020, có 18 NHTM địa phương đạt chuẩn Basel II, trong đó có những cái tên như VIB, ACB, Vietcombank, MB Bank, Techcombank, MSB, HDBank, OCB, VPBank, VietBank, và nhiều ngân hàng khác, chứng minh sự tiến triển trong quá trình triển khai các chuẩn mực quốc tế tại hệ thống ngân hàng Việt Nam. Theo thống kê của NHNN, đến cuối năm 2022, CAR của nhóm các NHTM Nhà nước đạt 9,04% (theo Thông tư số 41). Trong khi đó các NHTM cổ phần đã thể hiện một sự vượt trội hơn với con số lên đến 12,29%, tỷ lệ này đối với ngân hàng nước ngoài là 18,61%, cao hơn rất nhiều so với các ngân hàng trong nước. Trước đó, theo thông báo định kỳ, một số NHTM còn ghi nhận tỷ lệ CAR vô cùng ấn tượng, vượt qua ngưỡng 15% (cập nhật đến cuối quý 3/2022), bao gồm Techcombank (15,7%), HDBank (15,3%), VPBank (15%),... Nhóm ngân hàng có CAR dao động từ 12-14% gồm có MSB (12,17%), SeABank (13,49%), LienVietPostBank (12,36%) và TPBank (12,2%)..., gấp 2 lần so với 8% - yêu cầu tối thiểu. Theo thông báo ngày 30/06/2022, CAR tại Shinhan Bank Việt Nam đạt 17,13%; 15,33% là tỷ lệ được Saigonbank công bố vào cuối quý 2/2022 đối với ngân hàng riêng lẻ và 17,34% đối với ngân hàng hợp nhất. Ngành ngân hàng đang nỗ lực để đến năm 2023, CAR của các NHTM đạt tối thiểu 10-11% và đến năm 2025, mục tiêu là đạt tối thiểu 11- 12%. 3. Cơ sở lý luận 3.1. Cơ sở lý thuyết Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) là một chỉ số quan trọng được các NHTM cũng như các nhà nghiên cứu tính toán và phân tích cả trong và ngoài nước. Trước hết, nó biểu thị cho lượng vốn mà mỗi NHTM phải có nhằm ứng phó với các rủi ro như rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản,... Đầu tiên, khái niệm CAR được Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) đề cập trong Hiệp ước Basel I; sau đó, lý thuyết cơ bản để tính toán Mức Tối Thiểu của Tỷ lệ An Toàn Vốn (Minimum Capital Adequacy Ratio) được BIS thiết lập; theo đó, NHTM cần duy trì và tuân thủ trong các phiên bản sau của Hiệp ước Basel. Tại Việt Nam, CAR đã được NHNN Việt Nam quy định là 8% theo Thông tư 41/2016 dựa trên công thức sau: 𝐂 (1) CAR= 𝐑𝐖𝐀+ 𝟏𝟐,𝟓(𝐊𝐎𝐑+ 𝐊𝐌𝐑) Trong đó: C: Vốn tự có; RWA: Tổng tài sản tính theo rủi ro tín dụng; KOR: Vốn yêu cầu cho rủi ro hoạt động; KMR: Vốn yêu cầu cho rủi ro thị trường. 461
  4. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Chỉ số này được đề xuất tính toán và quy định theo các đời Basel I, II, III. Năm 1974, tại thành phố Basel, Thụy Sĩ, một nhóm các Ngân hàng Trung ương và cơ quan giám sát của 10 nước phát triển (G10) đã lập nên Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàng (Basel Committee on Banking supervision- BCBS) với mục đích chống lại sự sụp đổ và cứu vãn tình thế nguy cấp của ngành ngân hàng vào thập niên 80. Ở thế kỷ trước, vào những năm 80, Uỷ ban Basel đã đề ra một loạt các văn bản cấu thành hệ thống liên quan đến cách thức đo lường vốn, được gọi là Hiệp ước Basel hay Basel I. Lý do ra đời Hiệp ước này bởi tại thời điểm đó, các nước có khối lượng nợ lớn phải đương đầu với nhiều rủi ro mang tính chất quốc tế vì các ngân hàng lớn trên thế giới cho thấy một sự suy giảm về vốn đáng kể. Theo Basel I, CAR > 10% thể hiện mức vốn tốt, CAR > 8% là mức vốn thích hợp, CAR < 8% là tình trạng thiếu vốn, < 6% là thiếu vốn rõ rệt và rơi vào tình thế nghiêm trọng khi mức an toàn vốn < 2%. Năm 1996, Basel I đã được ban hành với rất nhiều điểm mới đáng chú ý nhưng vẫn còn tồn tại những điểm bất cập. Tháng 6/1999, Ủy ban đã công bố khung đo lường mới với ba trụ cột chính để khắc phục những hạn chế còn tồn tại, yêu cầu một tỷ lệ CAR trên cơ sở kế thừa Basel I. Tiếp sau đó, Hiệp ước quốc tế về vốn Basel mới hay còn gọi là Basel II được chính thức công bố vào ngày 26/06/2004. Cụ thể, hệ số CAR khi tính theo Basel II: tử số được giữ nguyên so với Basel I nhưng mẫu số lại thay đổi. Rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường được thêm vào Basel II trong khi ở Basel I chỉ tính đến rủi ro tín dụng. Hiệu quả kinh doanh của các NHTM được đánh giá thông qua nhiều chỉ tiêu như ROA, ROE, tỷ lệ sử dụng vốn, tỷ lệ nợ quá hạn,... Đặc biệt, với ROA và ROE, lợi nhuận phản ánh khả năng sinh lời của NHTM, bao gồm thu lãi từ cho vay và đầu tư, thu nhập từ hoạt động dịch vụ, và phụ thuộc vào quy mô, chất lượng và cấu trúc tài sản. 3.2. Khung lý thuyết 3.2.1. Lý thuyết về vùng đệm vốn Với mục đích làm giảm bớt chu kỳ các khoản vay và tạo ra một vùng đệm phản chu kỳ thì lý thuyết này tập trung vào nhiệm vụ cũng như mục tiêu của các ngân hàng trong việc đảm bảo duy trì tỷ lệ vốn sao cho tỷ lệ này lớn hơn yêu cầu tối thiểu. Nghiên cứu của Jokipii & Milne (2011) khẳng định rằng quy mô vùng đệm sẽ có sự ảnh hưởng và tác động đến quá trình quản lý vốn cũng như rủi ro. Đối với ngân hàng có vốn hóa lớn, vốn và điều chỉnh rủi ro có mối quan hệ thuận chiều, vì vậy điều chỉnh tăng hoặc giảm rủi ro là một cách để mức vốn mục tiêu được duy trì. Vốn đệm không chỉ ngăn chặn rủi ro mà còn bảo vệ khỏi sự cạnh tranh không thanh toán, và nhận thức về quy mô vốn đệm so với đối thủ cạnh tranh là vô cùng quan trọng. Lý thuyết đệm vốn về tính đủ vốn của Calem và Rob (1996) cho rằng đệm vốn có thể tăng hiệu suất bằng việc giảm lãi suất cho vay, kích thích nhu cầu vay, và rủi ro có thể giảm thông qua việc tăng vốn, từ đó ngăn chặn phá sản cũng như giảm chi phí quản lý từ việc không tuân thủ yêu cầu vốn. 3.2.2. Lý thuyết về lựa chọn đối nghịch Lý thuyết về lựa chọn đối nghịch chỉ ra rằng cần có sự đánh đổi giữa chi phí sử dụng vốn và chi phí nợ. Kim & Santomero (1988) và Rochet (1992) đã chỉ ra rằng thông qua việc cắt giảm đòn bẩy dẫn đến lợi nhuận của ngân hàng giảm là do chi phí dành cho vốn chủ sở hữu chiếm phần lớn hơn đáng kể so với chi phí nợ. Chính phủ có thể can thiệp thông qua việc điều 462
  5. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 chỉnh yêu cầu vốn đệm để giảm rủi ro tiềm ẩn của ngân hàng. Bên cạnh đó, đối với Diamond & Rajan (2000), NHTM khi đạt được mức vốn mục tiêu sẽ giảm thiểu ảnh hưởng của vốn đối với rủi ro thanh khoản và chi phí dự phòng cho từng loại rủi ro, đồng thời cần xem xét kỹ lưỡng về ổn định và chi phí liên quan. 3.2.3. Lý thuyết về hiệu quả kinh tế Hiệu quả kinh tế thể hiện lợi ích mà mỗi đơn vị trong nền kinh tế nhận được lớn nhất từ nguồn tài nguyên, đồng thời hạn chế việc sử dụng lãng phí và không hiệu quả. Trong môi trường hiệu quả, để tạo đà phát triển cho một đơn vị mà tạo ra một biến động nhỏ nhưng những đơn vị khác có thể bị ảnh hưởng nghiêm trọng. Tình trạng khan hiếm tài nguyên cần được quản lý một cách nghiêm ngặt và đặt ra yêu cầu khắt khe về công suất hoạt động của tất cả các khía cạnh trong nền kinh tế luôn phải đạt mức cao nhất, đó chính là những vấn đề mà các tiêu chuẩn về hiệu quả kinh tế cần tập trung đi sâu. Nguồn lực bị thiếu hụt là bối cảnh chung nên việc cần làm để nhu cầu kinh tế được đáp ứng là tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và giảm thiểu tối đa tình trạng lãng phí trong sản xuất. Lý thuyết này đã được áp dụng trong các nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng, yêu cầu ngân hàng cung cấp dịch vụ với hao phí tài nguyên thấp nhất có thể (Aly & cộng sự, 1990). Trong ngữ cảnh này, hiệu quả của ngân hàng thể hiện qua việc tạo ra lợi nhuận hàng năm lớn hơn so với các đối thủ, như đã được Isik & Hassan (2002) chỉ rõ. 3.3. Một số nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới Sau khủng hoảng thế giới, Thông tư 36/2014/TT-NHNN (2014) và Thông tư 41/2016/TT- NHNN (2016) áp dụng các quy định theo hướng của Basel II, bổ sung về rủi ro thị trường và tác nghiệp. CAR xuất hiện trong Thông tư 41 và giảm từ 9% xuống 8%, nhưng bổ sung yêu cầu vốn cho rủi ro thị trường và hoạt động. Đến Thông tư 22/2019/TT-NHNN, CAR được đặc tả phản ánh mức đủ vốn của ngân hàng dựa trên vốn tự có và mức độ rủi ro. Việc duy trì CAR theo quy định sẽ có sự ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng. 3.3.1. Một số nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới Trong nghiên cứu của Hahn (1966), đã xem xét về các nhân tố tác động đến CAR của các ngân hàng ở Hoa Kỳ từ năm 1953 đến 1962. Ba yếu tố chính được nghiên cứu tập trung đi sâu khai thác là quy mô, mức tăng trưởng và khả năng sinh lời của các ngân hàng. Phương pháp phân tích được thực hiện theo hai bước. Trong bước đầu tiên, CAR được xem xét là biến phụ thuộc, trong khi quy mô, mức tăng trưởng và khả năng sinh lời được xem xét là các biến độc lập. Trong bước thứ hai, từ kết quả của bước đầu tiên, một mô hình ngược được xây dựng. Kết quả của nghiên cứu này chỉ ra rằng cả số lượng và chất lượng của vốn đều đóng vai trò quan trọng trong cả hai bước phân tích. Tổng hợp thông tin từ nghiên cứu, rút ra được kết luận là những biến đổi liên quan đến vốn chỉ là sự thay đổi trong vốn còn trong số dư tiền gửi và tài sản không có sự đổi khác. Nghiên cứu của Santomero và Watson (1977) đã đưa ra một quan điểm thú vị về việc thiết lập các yêu cầu về vốn quá cao có thể dẫn đến một số hệ quả không mong muốn như: việc cung cấp tín dụng từ phía các ngân hàng giảm, kéo theo đó hiệu suất đầu tư bị ảnh hưởng đáng kể. Bài nghiên cứu đề xuất rằng thay vì xác định một mức vốn tối đa cho ngân hàng thì nên xác định mức vốn tối ưu ở mức mà lợi nhuận biên từ việc sử dụng vốn bằng với chi phí vốn của ngân hàng (chi phí cơ hội cho việc chuyển đổi mục đích sử dụng vốn). Điều này đồng nghĩa với việc đạt được sự cân bằng giữa lợi ích và chi phí vốn, nhằm mục đích tối ưu hóa hoạt động 463
  6. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 của ngân hàng. Tùy thuộc vào tình hình của từng quốc gia mà mức vốn có thể yêu cầu cao hơn hoặc thấp hơn để phù hợp với điều kiện cụ thể. Ahmad và cộng sự (2009) tiến hành tập trung phân tích các biến số có sự tác động như thế nào đến CAR tại Malaysia trong khoảng thời gian từ 1995 đến 2002 đối với mẫu nghiên cứu gồm 42 tổ chức tài chính. Kết quả của nghiên cứu cho thấy các yếu tố sau có ảnh hưởng tích cực đến CAR: tỷ lệ nợ quá hạn, chỉ số rủi ro, các quy định nâng cao tiêu chuẩn vốn, thanh khoản, và tỷ lệ vốn chủ sở hữu so với nợ; trong khi quy mô có tác động ngược chiều. Nghiên cứu của Büyükşalvarcı và Abdioğli (2011) đã xem xét về 9 yếu tố tác động tới CAR tại các ngân hàng của Thổ Nhĩ Kỳ trong 4 năm từ 2006 đến 2010. Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn rõ ràng hơn về mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ cho vay, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và hệ số đòn bẩy với CAR, tức khi những hệ số này tăng thì sẽ khiến CAR giảm. Trong khi đó, khi tỷ lệ dự phòng cho vay khó đòi và lợi nhuận trên tài sản tăng thì cũng sẽ khiến CAR tăng, điều này tạo ra một mối liên kết tích cực đối với tính ổn định của ngân hàng. 3.3.2. Một số nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam Nghiên cứu của Võ Hồng Đức, Nguyễn Minh Vương và Đỗ Thành Trung (2014) tập trung đánh giá CAR bị quyết định bởi những nhân tố nào. Phương pháp hồi quy bảng trên một tệp dữ liệu từ 2007 đến 2012 của 28 NHTM Việt Nam được sử dụng để phát hiện rằng giữa tỷ lệ tài sản có thanh khoản, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và CAR có mối quan hệ ảnh hưởng tích cực đến nhau. Trái ngược lại, mối quan hệ giữa quy mô của ngân hàng cùng với ROE và CAR là ngược chiều nhau. Điều này thể hiện những ngân hàng càng lớn và có lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu lớn hơn có thể đối mặt với mức độ rủi ro cao hơn đối với tỷ lệ an toàn vốn. Sử dụng bộ dữ liệu gồm 22 NHTM cổ phần Việt Nam từ 2015 đến 2022 với 176 quan sát, Đặng Phương Thảo (2021) đã thực hiện nghiên cứu về sự ảnh hưởng của rủi ro và hiệu quả hoạt động đến CAR tại các NHTM Việt Nam. Để tiến hành ước lượng mô hình hồi quy, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM). Kết quả của nghiên cứu khẳng định CAR sẽ tăng khi ngân hàng hoạt động hiệu quả và có tỷ lệ thu nhập lãi cận biên cao. Ngược lại, các yếu tố như rủi ro thanh khoản và rủi ro vốn chủ sở hữu khi tăng lên sẽ làm giảm CAR. Nguyễn Bích Ngân & cộng sự (2021) đã xem xét mối quan hệ tác động giữa CAR và tỷ lệ sinh lời cũng như mức độ rủi ro của các NHTM Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2005 đến 2019. Phương pháp ước lượng GMM được sử dụng với mẫu nghiên cứu gồm 26 NHTM đã cho kết quả rằng khi CAR được các ngân hàng duy trì ở mức cao hơn thì sẽ tăng tỷ lệ sinh lời và giảm mức độ rủi ro. Điều này thể hiện CAR cao giúp ngân hàng đảm bảo tính ổn định và nâng cao khả năng chịu rủi ro. Sự cạnh tranh và rủi ro là điều không không thể tránh khỏi, đặc biệt, đối với các ngân hàng nhỏ, do đó để đảm bảo tính sinh lời được phát triển và rủi ro được hạn chế thì duy trì tỷ lệ CAR cao hơn là một việc làm cần thiết. Trong bối cảnh Hiệp định Basel II đang được thực thi tại Việt Nam, nghiên cứu của Nguyễn Thị Hiền (2020) đã được tiến hành để khảo sát CAR có tác động như thế nào đến khả năng sinh lời của các ngân hàng. Nghiên cứu này sử dụng hai biến ROA và ROE để đo lường hiệu suất của ngân hàng. Bên cạnh CAR, các yếu tố khác tác động đến khả năng sinh lời như biên lãi ròng, nợ xấu, thu nhập ngoài lãi, quyền sở hữu và các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô cũng được kiểm soát trong nghiên cứu. Nghiên cứu phân tách bộ dữ liệu gồm 22 NHTM trong 8 năm từ 2010 đến 2018 thành hai nhóm là ngân hàng có quy mô lớn và ngân hàng có quy mô nhỏ. Sau 464
  7. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 khi tiến hành phân tích hồi quy dữ liệu bảng thu được kết quả như sau: đối với những ngân hàng có quy mô nhỏ, CAR có mối quan hệ cùng chiều với ROA, tuy nhiên lại không có ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận của các ngân hàng có quy mô lớn hơn. Mặt khác, trong quá trình triển khai vốn theo Basel II, tại các ngân hàng có quy mô lớn, ROA và ROE không có sự tương quan quá lớn nhưng lại tồn tại ý nghĩa thống kê đối với các ngân hàng còn lại. Dựa trên kết quả này, nghiên cứu đề xuất cần khuyến khích tăng cường vốn ngân hàng và liên tục tái cơ cấu sở hữu ngân hàng, đặc biệt trong ngữ cảnh thực hiện Hiệp định Basel II tại Việt Nam. Trong nghiên cứu của Nguyễn Phúc Hiền (2023) mô tả mối quan hệ tác động giữa CAR và ROE của các NHTM Việt Nam. Khoảng thời gian từ 2011 đến 2019 với tệp dữ liệu bao gồm 26 NHTM và mô hình hồi quy GMM được sử dụng đã đem lại kết quả là khi tỷ lệ CAR tăng, ROE - đại diện cho hiệu quả hoạt động của ngân hàng sẽ biến động ngược chiều. Kết quả này đề xuất rằng cần cân nhắc cẩn thận mức độ CAR trong ngân hàng và có những giải pháp phù hợp cân bằng giữa tính ổn định và khả năng chịu rủi ro với hiệu quả hoạt động của ngân hàng. 4. Mô hình và phương pháp nghiên cứu 4.1. Nguồn dữ liệu, mẫu và đặc điểm mẫu Dữ liệu thứ cấp được sử dụng để thực hiện phân tích mô hình nghiên cứu. Các thông tin về tỷ suất sinh lời, tỷ suất an toàn vốn, quy mô, thanh khoản, và hiệu suất hoạt động của các ngân hàng được thu thập từ báo cáo thường niên hợp nhất cuối năm đã được kiểm toán, cùng với các thông tin được 27 NHTM ở Việt Nam niêm yết trên ba sàn chứng khoán (HOSE, HNX, UPCoM) công bố trong giai đoạn từ 2017 đến 2022. Trong số này, có 16 Ngân hàng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE), 2 Ngân hàng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX), và 8 Ngân hàng niêm yết trên sàn UPCoM. Bên cạnh đó, nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ NHNN và Ngân hàng Thế giới để đánh giá biến động tỷ suất tăng trưởng GDP và lạm phát. Nguồn dữ liệu thứ cấp khác bao gồm thông tin từ tạp chí, sách báo, trang web, và các nghiên cứu chuyên sâu. 4.2. Mô hình nghiên cứu và đặc tả các biến Để đánh giá tác động của CAR tới hiệu quả kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam, nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình nghiên cứu như sau: Mô hình 1: ROAit = 𝛽 0 + 𝛽 1 L.ROAit + 𝛽 2 CARit + 𝛽 3 INFt + 𝛽 4 GDPGrowtht + 𝛽 5 Sizeit + 𝛽 6 NPLit + 𝛽 7 CGRit + 𝛽 8 DEPit + 𝛽 9 LDRit + 𝛽 10 LIQit + 𝛽 11 CRit + 𝛽 12 OPCit + Ɛit Mô hình 2: ROEit = 𝛽 0 + 𝛽 1 L.ROEit + 𝛽 2 CARit + 𝛽 3 INFt + 𝛽 4 GDPGrowtht + 𝛽 5 Sizeit + 𝛽 6 NPLit + 𝛽 7 CGRit + 𝛽 8 DEPit + 𝛽 9 LDRit + 𝛽 10 LIQit + 𝛽 11 CRit + 𝛽 12 OPCit + Ɛit Trong đó, i là chỉ số ngân hàng, t là chỉ số thời gian. Bài viết gồm 3 nhóm biến: Nhóm biến phụ thuộc (ROAit, ROEit), nhóm biến giải thích (CARit) và còn lại nhóm biến kiểm soát. Bảng 1 mô tả các biến được sử dụng trong mô hình của ngân hàng i tại thời điểm t. Ɛ là sai số mô hình nghiên cứu; 0, 1, 2,... 12 là các hệ số ước lượng tự do và hệ số ước lượng các biến trong mô hình nghiên cứu. Bảng 1: Mô tả các biến đo lường được sử dụng trong nghiên cứu 465
  8. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Tên biến Định nghĩa Cách đo lường Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐥ợ𝐢 𝐧𝐡𝐮ậ𝐧 ROE Biến sở hữu 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐯ố𝐧 𝐜𝐡ủ 𝐬ở 𝐡ữ𝐮 phụ thuộc 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐥ợ𝐢 𝐧𝐡𝐮ậ𝐧 ROA Tỷ suất sinh lời trên tài sản 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐭à𝐢 𝐬ả𝐧 Biến 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐯ố𝐧 𝐭ự 𝐜ó giải CAR Hệ số an toàn vốn thích 𝐑𝐖𝐀 + 𝟏𝟐, 𝟓(𝐊𝐎𝐑 + 𝐊𝐌𝐑) L.ROA Độ trễ của ROA L.ROE Độ trễ của ROE INF Tỷ lệ lạm phát Số liệu của Tổng cục Thống kê GDP Tỷ lệ tăng trưởng tổng sản 𝐆𝐃𝐏(𝐧) − 𝐆𝐃𝐏(𝐧 − 𝟏) Growth phẩm quốc nội 𝐆𝐃𝐏(𝐧) Size Quy mô ngân hàng Ln(Tổng tài sản) 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐧ợ 𝐱ấ𝐮 NPL Tỷ lệ nợ xấu 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐝ư 𝐧ợ 𝐃ư 𝐧ợ 𝐭í𝐧 𝐝ụ𝐧𝐠(𝐧) − CGR Tốc độ tăng trưởng tín dụng 𝐃ư 𝐧ợ 𝐭í𝐧 𝐝ụ𝐧𝐠(𝐧 − 𝟏) Biến 𝐃ư 𝐧ợ 𝐭í𝐧 𝐝ụ𝐧𝐠 (𝐧 − 𝟏) kiểm soát 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐡𝐮𝐲 độ𝐧𝐠 𝐯ố𝐧 DEP Tỷ lệ huy động vốn 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐭à𝐢 𝐬ả𝐧 Tỷ lệ dư tín dụng trên số vốn 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐝ư 𝐧ợ 𝐜𝐡𝐨 𝐯𝐚𝐲 LDR hoạt động của ngân hàng 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐭𝐢ề𝐧 𝐠ử𝐢 𝐤𝐡á𝐜𝐡 𝐡à𝐧𝐠 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐧ợ LIQ Hệ số rủi ro thanh khoản 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐭𝐢ề𝐧 𝐠ử𝐢 𝐤𝐡á𝐜𝐡 𝐡à𝐧𝐠 𝐂𝐡𝐢 𝐩𝐡í 𝐭𝐫í𝐜𝐡 𝐥ậ𝐩 𝐝ự 𝐩𝐡ò𝐧𝐠 CR Hệ số rủi ro tín dụng 𝐫ủ𝐢 𝐫𝐨 𝐭í𝐧 𝐝𝐮𝐧𝐠 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐝ư 𝐧ợ 𝐜𝐡𝐨 𝐯𝐚𝐲 𝐂𝐡𝐢 𝐩𝐡í 𝐡𝐨ạ𝐭 độ𝐧𝐠 OPC Chi phí hoạt động 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐭à𝐢 𝐬ả𝐧 Tỷ lệ cổ phần của cổ đông 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐯ố𝐧 𝐜𝐡ủ 𝐬ở 𝐡ữ𝐮 ETAR trên tổng tài sản 𝐓ổ𝐧𝐠 𝐭à𝐢 𝐬ả𝐧 Nguồn: Nhóm tự tổng hợp 466
  9. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 ROA (Tỷ suất sinh lợi trên tài sản) và ROE (Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu) là hai chỉ số chính được nhóm nghiên cứu lựa chọn để đánh giá hiệu suất hoạt động của ngân hàng. ROA đo lường hiệu suất bằng cách so sánh lợi nhuận ròng thu được từ mỗi đơn vị tài sản, trong khi ROE tập trung vào khả năng sinh lời của ngân hàng đối với cổ đông, đo lường lợi nhuận trên mỗi đồng vốn chủ sở hữu. Để phân tích yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của ngân hàng, nhóm nghiên cứu đã lựa chọn tỷ suất an toàn vốn (CAR) làm biến giải thích chính. CAR được xem là một yếu tố quan trọng đối với ngân hàng để đảm bảo sự ổn định và an toàn về mặt tài chính. Nghiên cứu với mục đích tìm kiếm mối quan hệ giữa CAR và ROA, ROE, nhằm có cái nhìn tổng quát và sâu sắc hơn về cách mức an toàn vốn của ngân hàng tương tác và ảnh hưởng đến hiệu suất kinh doanh của nó. Qua đó, kết quả từ nghiên cứu có thể mang lại những thông tin quan trọng về quản lý rủi ro và tài chính trong ngành ngân hàng. Nghiên cứu đã lựa chọn các biến kiểm soát dựa trên những lý do cụ thể và liên quan chặt chẽ đến mục tiêu cụ thể của nghiên cứu. Các biến này không chỉ phản ánh đầy đủ mà còn toàn diện về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất và an toàn vốn của ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh môi trường kinh tế và tài chính ngày nay. Đầu tiên, L.ROA và L.ROE lần lượt là độ trễ của ROA và ROE khi chạy GMM. Với 2 biến vĩ mô: Lạm phát (INF) được chọn để đo lường sự biến động của giá trị tiền tệ và ảnh hưởng đến quá trình huy động vốn, đặc biệt là trong môi trường kinh tế không ổn định. Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDPGrowth) đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng, mang lại cơ hội lợi nhuận nhưng cũng kèm theo rủi ro. Bên cạnh đó, quy mô ngân hàng (SIZE) được chọn để phản ánh ảnh hưởng của ngân hàng trong thị trường, cũng như khả năng quản lý rủi ro và tiếp cận vốn. Tỷ lệ nợ xấu (NPL) đo lường sức khỏe của tài sản và rủi ro trong quá trình cấp tín dụng, ảnh hưởng đến lợi nhuận và chi phí quản lý. Tốc độ tăng trưởng tín dụng (CGR) thể hiện mức độ mở rộng cấp tín dụng, từ đó tăng rủi ro. Tỷ lệ huy động vốn (DEP) phản ánh mức độ phụ thuộc vào nguồn vốn huy động, ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính. Tỷ lệ dư tín dụng trên số vốn hoạt động (LDR) đánh giá rủi ro tín dụng và khả năng quản lý vốn. Hệ số rủi ro thanh khoản (LIQ) và hệ số rủi ro tín dụng (CR) thể hiện sự thanh khoản và rủi ro tín dụng, ảnh hưởng đến khả năng chi trả và chi phí huy động. Chi phí hoạt động (OPC) ảnh hưởng đến lợi nhuận và sức cạnh tranh. Tỷ lệ cổ đông trên tổng tài sản (ETAR) được chọn để xem xét sự phù hợp giữa vốn thực tế và mức quy định của NHNN, đặc biệt là theo các hướng dẫn Basel II. Các biến kiểm soát này được lựa chọn với hy vọng đem đến một tổng thể đầy đủ và chi tiết về các yếu tố có sự tác động đến hiệu suất và an toàn vốn của ngân hàng, giúp nghiên cứu mang lại thông tin chi tiết và hữu ích về quản lý rủi ro và tài chính ngân hàng. 4.3. Phương pháp nghiên cứu Các tài liệu thực nghiệm trước đây sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để giải hệ phương trình, nhưng không phải phương pháp nào cũng phù hợp cho mọi trường hợp. Nghiên cứu xem xét tác động của CAR đến hiệu quả kinh doanh bằng cách sử dụng công cụ ước tính GMM hệ thống (System Generalized Method of Moments) hai bước do Arellano và Bover (1995) và Blundell và Bond (2000) phát triển. Công cụ ước tính GMM được chọn áp dụng vì các hệ phương trình gặp phải một số vấn đề, cụ thể là vấn đề nội sinh, tự tương quan và tính phương sai thay đổi. Lee và Hsieh (2013) cho rằng kỹ thuật GMM hiệu quả hơn so với kỹ thuật OLS. Kỹ thuật OLS cung cấp các kết quả sai lệch trong việc ước tính mô hình bảng động (Nickell, 1981). GMM khắc phục được hiện tượng nội sinh cũng như những vấn đề khác không 467
  10. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 được quan sát của ngân hàng để đưa ra kết quả có độ chính xác cao. Nhóm nghiên cứu thực hiện xử lý dữ liệu và kết quả bằng phần mềm Stata 14. Cuối cùng, nghiên cứu này đã áp dụng kiểm tra độ tin cậy bằng phương pháp 2SLS và tiến hành chạy hồi quy GMM đối với biến ETAR thay thế cho biến CAR trong cả hai mô hình chính để chứng minh cho kết quả luôn đúng. 5. Kết quả nghiên cứu và thảo luận Chương này được chia thành 4 phần khác nhau. Ở phần một nêu bật lên được số liệu thống kê mô tả của tất cả các biến trong mô hình; phần tiếp theo cung cấp kết quả phân tích tương quan của tất cả các biến; phần thứ ba là kết quả phân tích hồi quy và ở phần cuối cùng cung cấp bằng chứng về tính vững của kết quả nghiên cứu bằng việc kiểm tra độ tin cậy. 5.1. Kết quả thống kê mô tả Bảng 2 trình bày số liệu thống kê mô tả dữ liệu của 27 NHTM Việt Nam từ năm 2017 đến 2022, bao gồm số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các biến. Trong số các biến nghiên cứu, có thể nhận thấy rằng những biến phụ thuộc thể hiện hiệu quả hoạt động của ngân hàng là ROA, ROE lần lượt có độ lệch chuẩn là 0,008 và 0,08; giá trị trung bình là 0,011 và 0,135. CAR có giá trị nhỏ nhất là 0,0835 và giá trị lớn nhất là 0,2216 với giá trị trung bình là 0,1167 và độ lệch chuẩn 0,02422847. Tiếp theo là nhóm biến vĩ mô, đây cũng là nhóm biến có độ lệch chuẩn thấp nhất trong tất cả các biến với 0,005 cho biến lạm phát và 0,002 cho biến tốc độ tăng trưởng GDP (GDP Growth). Còn lại là những biến vi mô trong ngân hàng, biến quy mô ngân hàng có mức độ biến động lớn hơn so với mẫu nghiên cứu (độ lệch chuẩn = 0,47), tiếp sau đó là biến LIQ với độ lệch chuẩn là 0,21, còn lại các biến khác không có sự biến động quá lớn. Bảng 2: Kết quả thống kê mô tả các biến Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất ROA 162 0,0111064 0,0080376 4,2817 0,0358 ROE 162 0,1353364 0,0797371 -1,6507 0,3033 INF 162 0,0301333 0,0058441 0,0184 0,0354 GDP 162 0,001029 0,0027297 0,0004 0,0354 Growth CAR 162 0,1167 0,02422847 0,0835 0,2216 ETAR 162 0,0835405 0,0304761 0,0406177 0,1697322 Size 162 5,281927 0,470129 4,309067 6,326461 NPL 162 0,0191636 0,0158167 0,047 0,183 CGR 162 0,1627969 0,0777793 0,5393 0,5393 DEP 162 0,7929246 0,1104432 0,461128 1 LDR 162 0,8624074 0,1013989 0,54 1,19 LIQ 162 1,397705 0,2107339 1,058855 1,951061 468
  11. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 CR 162 0,0113077 0,0097686 0,0000694 0,0540945 OPC 162 0,0171119 0,01063 0,0065473 0,1376 Nguồn: Nhóm tính toán bằng Stata 14 5.2. Ma trận tương quan Có thể thấy từ bảng 3 và 3.1, các biến phụ thuộc ROA, ROE và biến giải thích CAR có mối quan hệ cùng chiều; cùng với đó GDP Growth và CAR cũng có quan hệ tương tự nhưng biến INF lại có quan hệ ngược chiều với CAR. Bên cạnh đó, có thể thấy ở bảng 3 và 3.1 là hầu hết các biến vi mô trong ngân hàng có quan hệ cùng dấu với CAR, trừ biến NPL và DEP. Bảng 3 và 3.1. cũng cho thấy tương quan giữa các biến độc lập là thấp, trong khi hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi hệ số tương quan lớn hơn 0,8. Vì vậy có thể khẳng định rằng ít có khả năng đa cộng tuyến khi tiến hành hồi quy. Bảng 3: Ma trận tương quan GDP ROA ROE INF CAR ETAR Size Growth ROA 1,0000 ROE 0,8636 1,0000 INF -0,1705 -0,1633 1,0000 GDP 0,0088 0,0878 0,1243 1,0000 Growth CAR 0,4193 0,2746 -0,0078 0,0085 1,0000 ETAR 0,5059 0,0987 -0,0625 -0,0781 0,4553 1,0000 Size 0,4550 0,6077 -0,1216 0,0196 0,0549 -0,1892 1,0000 NPL -0,1536 -0,2568 0,0209 -0,0917 -0,0290 0,0703 -0,1969 CGR 0,3369 0,3649 0,1134 0,0265 0,0826 -0,0361 0,0938 DEP -0,3062 -0,1414 -0,0076 0,0551 -0,0466 -0,3134 -0,1074 LDR 0,3572 0,2944 -0,0657 -0,0312 0,2326 0,3148 0,1799 LIQ 0,4050 0,3437 -0,1241 -0,1453 0,0182 0,1295 0,0556 CR 0,3056 0,1875 -0,0514 -0,0555 0,1330 0,3432 0,2383 OPC 0,1646 0,1153 0,1167 0,0507 0,0799 0,1682 0,0829 Nguồn: Nhóm tính toán bằng Stata 14 469
  12. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Bảng 3.1: Ma trận tương quan (tiếp) NPL CGR DEP LDR LIQ CR OPC NPL 1,0000 CGR -0,1002 1,0000 DEP 0,0051 -0,1394 1,0000 LDR -0,1010 0,0842 0,1369 1,0000 LIQ 0,0400 0,3587 -0,3442 0,2154 1,0000 CR 0,2156 0,0376 -0,2055 0,2149 0,2763 1,0000 OPC -0,0270 0,1139 -0,1356 0,1794 0,0413 0,1589 1,0000 Nguồn: Nhóm tính toán bằng Stata 14 5.3. Hồi quy Kết quả thực nghiệm của mô hình hồi quy được trình bày ở Bảng 4, trong đó có hai mô hình được sử dụng để phân tích hồi quy. Bảng này cung cấp thông tin về sự tác động của CAR đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của 27 NHTM Việt Nam giai đoạn 2017 - 2022. Hai mô hình mô tả tác động của CAR đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng (ROA: lợi nhuận ròng trên tổng tài sản và ROE: lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu). Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy GMM, phương pháp này sử dụng các công cụ nội bộ (biến phụ thuộc/độc lập LAGGED) để ước tính các mô hình dữ liệu bảng động. Do đó, kết quả là các quan sát được sử dụng để ước tính đã giảm đi. Có thể thấy trong cả hai mô hình đều có AR(1) và AR(2) lớn hơn 0,05, điều này thể hiện mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan. Bên cạnh đó, kiểm định Sargan Test (1958) và Hansen Test (1982) đều có kết quả Prob > chi2 > 0,05; qua đó thể hiện khuyết tật nội sinh đã không còn. Với những kiểm định trên có thể khẳng định kết quả hồi quy có thể sử dụng để thảo luận với ý nghĩa tin cậy cao. Bảng 4: Kết quả hồi quy hai mô hình ROA và ROE ROA ROE L.ROA 0,161 (0,26) L.ROE -0,280 (-0,79) INF -0,00817 (-0,07) -0,912 (-0,78) GDP Growth 2,238 (1,05) 3,773 (0,19) CAR 0,000110* (2,11) 0,000924* (2,26) Size 0,0134** (2,65) 0,173** (3,13) NPL 0,130 (1,37) 0,784 (0,61) CGR 0,0234 (0,39) 0,782 (1,12) DEP -0,0319 (-1,34) -0,152 (-0,73) LDR -0,0303 (-0,83) -0,0427 (-0,11) 470
  13. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 LIQ 0,00808 (0,78) 0,0638 (0,48) CR 0,0370 (0,24) -1,000 (-0,58) OPC -0,430 (-0,83) -6,655 (-1,04) _cons -0,0303 (-0,70) -0,733 (-1,69) N 135 135 t statistics in parentheses * p
  14. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Kết quả của kiểm định chỉ ra rằng biến ETAR có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM được thể hiện thông qua biến ROA, ROE. Kết quả kiểm định này giống với phát hiện chính và càng làm củng cố hơn độ tin cậy của kết quả ở hai mô hình chính. Bảng 5: Kết quả kiểm định Robustness bằng cách thay biến ETAR ROA và ETAR ROE và ETAR L.ROA 0,353 (1,25) L.ROE 0,0856 (0,43) INF -0,0338 (-0,45) -2,215* (-2,55) GDP Growth 0,190 (1,56) 25.79* (2,51) CAR ETAR 0,154* (2,19) 2,831* (2,47) Size 0,00808* (2,19) 0,153*** (3,74) NPL -0,0275 (-0,28) 0,453 (0,55) CGR 0,0471** (2,73) 0,902** (2,94) DEP 0,00278 (0,23) 0,519*** (3,38) LDR -0,0172 (-1,01) -0,567** (-3,16) LIQ 0,00542 (1,15) 0,0737 (1,12) CR 0,0255 (0,20) -3,391** (-2,89) OPC -0,408 (-1,07) 3,538 (1,25) _cons -0,0422 (-1,58) -1,074*** (-4,18) N 135 135 t statistics in parentheses * p
  15. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Bảng 6: Kết quả kiểm định Robustness bằng phương pháp 2SLS ROA ROE INF -0,119 (-1,72) -0,894 (-1,29) GDP Growth -0,184 (-1,35) -1,825 (-1,34) CAR 0,0000551*** (4,19) 0,000261* (1,99) Size 0,00626*** (6,35) 0,0943*** (9,59) NPL -0,0194 (-0,76) -0,454 (-1,80) CGR 0,0202** (3,14) 0,249*** (3,89) DEP -0,0116** (-2,93) 0,0264 (0,67) LDR 0,00991* (2,13) 0,0375 (0,81) LIQ 0,00772** (3,24) 0,0865*** (3,64) CR -0,0544 (-1,08) -1,203* (-2,40) OPC 0,537*** (5,03) 4,389*** (4,12) _cons -0,0427*** (-5,10) -0,611*** (-7,33) N 135 135 t statistics in parenthesesü * p
  16. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 nhiên, kết quả này phủ nhận lại kết quả nghiên cứu của Nguyễn Phúc Hiền (2023); Nguyễn Phúc Đình và Lưu Tiến Thuận (2022) khi cho rằng CAR và hiệu quả hoạt động của ngân hàng có tác động ngược chiều nhau, hay khi CAR càng lớn thì hiệu quả hoạt động của ngân hàng càng giảm. CAR càng cao chứng tỏ về khả năng đáp ứng các khoản nợ phải trả có thời hạn của NHTM cũng như khả năng chống chọi với các rủi ro như rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động, rủi ro thị trường và nhiều loại rủi ro khác. Một mức vốn đủ lớn để đáp ứng các rủi ro tiềm ẩn sẽ giúp NHTM trở nên ổn định hơn, khả năng ứng phó với các biến động trong thị trường và các sự cố trong nội bộ sẽ được nâng cao, từ đó hiệu quả hoạt động của ngân hàng tăng lên. Bên cạnh đó, CAR cao đồng nghĩa với việc ngân hàng tuân thủ tốt các quy định và thông tư của Nhà nước, từ đó một hình ảnh tốt được tạo dựng, là cơ hội để ngân hàng nâng cao uy tín, tạo đà tăng trưởng, đầu tư và mở rộng hoạt động. Tóm lại, khi ngân hàng có CAR tốt thì khi đứng trước những biến động của nền kinh tế và thị trường, NHTM sẽ có sức chịu đựng tốt, khả năng sẵn sàng đối phó để có thể giải quyết những biến động bất thường và củng cố, nâng cao nội lực, hoàn thành mục tiêu tăng trưởng trung và dài hạn. Tuy nhiên, vốn được nắm giữ ở mức quá cao cũng gây ra những bất lợi cho NHTM như khả năng tái đầu tư bị giảm, tăng chi phí biên của việc nắm giữ vốn. Khi chi phí vốn tăng, NHTM có thể gặp khó khăn trong việc duy trì mức lãi suất cạnh tranh và cung cấp dịch vụ với chi phí thấp cho khách hàng. Bên cạnh đó, khả năng cho vay của NHTM cũng sẽ giảm theo vì phải giữ một lượng vốn tối thiểu lớn, khi không thể cung cấp vốn cho vay, nó có thể hạn chế khả năng hỗ trợ phát triển kinh tế, tạo cơ hội đầu tư mới và thu hút những khách hàng tiềm năng. Chính vì vậy, NHTM cần giữ một lượng vốn tối thiểu hợp lý để hiệu quả hoạt động được đảm bảo và đem lại những lợi ích tích cực cho nền kinh tế nói chung cũng như ngân hàng và khách hàng nói riêng. 6. Kết luận và khuyến nghị 6.1. Hạn chế của nghiên cứu Nghiên cứu vẫn còn tồn tại một số những hạn chế sau: (1) Số liệu thứ cấp mà nghiên cứu sử dụng là báo cáo tài chính của các NHTM được niêm yết trên ba sàn chứng khoán. Nghiên cứu còn thiếu sót trong việc lấy ý kiến từ những chuyên gia trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng để có cái nhìn sâu sắc và toàn diện hơn về tác động của CAR đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM. (2) Còn những biến thể hiện hiệu quả hoạt động của NHTM nhưng chưa được sử dụng khi kiểm định Robustness. (3) Có thể tồn tại những sai lệch trong trong quá trình tổng hợp, phân tích số liệu. (4) Những số liệu được thống kê trong báo cáo tài chính của NHTM chưa được kiểm định về độ chính xác. Những hạn chế này sẽ được nhóm nghiên cứu tiếp tục tìm hiểu và tiến hành khắc phục trong những nghiên cứu sau. 6.2. Khuyến nghị Lợi nhuận được coi là mục tiêu hàng đầu của mọi tổ chức nhằm tồn tại và phát triển trong thế giới cạnh tranh. Đặc biệt đối với NHTM ở Việt Nam, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu đóng một vai trò quan trọng và tích cực quyết định mục tiêu lợi nhuận. Từ đó nhóm nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị 6.2.1. Đối với NHNN 474
  17. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 (1) Thực hiện định kỳ kiểm tra và giám sát các khoản nợ quá hạn và nợ xấu của NHTM để có thể xử lý kịp thời. (2) Áp dụng chính sách tiền tệ, chính sách lãi suất linh hoạt và phù hợp với từng giai đoạn của tình hình kinh tế. (3) Cung cấp văn bản hướng dẫn chi tiết và đồng bộ với mục đích các quy định được đảm bảo thi hành một cách chính xác, đồng thời đề xuất các biện pháp điều chỉnh ngay lập tức để tránh sai sót không mong muốn và hạn chế việc NHTM thực hiện sai tinh thần của các quyết định đã được ban hành. (4) Đẩy mạnh việc hỗ trợ và tạo cơ hội thuận lợi cho các định chế tài chính, đồng thời các tài sản được thu hồi từ nợ xấu cần được hợp pháp hóa để giúp ngân hàng giảm tỷ lệ nợ xấu và cần đề xuất các phương án cụ thể để đạt được mục tiêu này. 6.2.2. Đối với NHTM Kết quả của bài nghiên cứu đã chỉ ra rằng CAR và Size có tác động tích cực đến hiệu suất hoạt động của ngân hàng, vì vậy những khuyến nghị sau được đưa ra để cải thiện CAR và quy mô của NHTM. (1) Nâng cao CAR: quản lý vốn có vai trò vô cùng quan trọng, chính vì vậy cần cải tiến đào tạo cũng như tăng cường hiểu biết về sự thiết yếu của vấn đề này; các rủi ro về nợ xấu cần được kiểm soát chặt chẽ bằng những giải pháp và cơ chế thích hợp; tỷ lệ tài sản có thanh khoản khi được tăng lên sẽ là một giải pháp hữu hiệu để trích lập dự phòng rủi ro tín dụng; cơ cấu lại nguồn vốn huy động và cho vay trên thị trường; cần phải có chiến lược chi tiết và đầy đủ về việc phân bổ tín dụng vào hàng năm,...(2) Tăng quy mô của ngân hàng: mở rộng mạng lưới chi nhánh, nâng cao chất lượng cũng như cần đa dạng, phong phú các sản phẩm và dịch vụ để đáp ứng nhu cầu ngày càng gia tăng của khách hàng, ngân hàng số ngày càng trở nên phổ biến nên cần có kế hoạch để đầu tư và phát triển ở khía cạnh này,... Bằng cách này, ngân hàng có thể tối ưu hóa quy mô, cung cấp dịch vụ rộng rãi, và tăng cường vị thế cạnh tranh trong ngành từ đó góp phần tối đa hóa lợi nhuận. 6.3. Hướng nghiên cứu trong tương lai Nhà nghiên cứu trong tương lai có thể xem xét các hướng nghiên cứu sâu hơn bằng cách (1) Sử dụng nhiều ngân hàng mẫu hơn với dữ liệu nhiều năm và mới hơn trong thời gian tới, có thể ở các quốc gia khác có bản chất kinh tế và chính trị tương tự. (2) Trong tương lai, các nghiên cứu có thể bao gồm nhiều yếu tố đặc thù của ngân hàng, ngành và kinh tế vĩ mô bên cạnh nghiên cứu này như thuế, tỷ lệ thất nghiệp, chỉ số Herfindahl-Hirschman về tập trung ngành và đa dạng hóa doanh thu, chi phí trung gian, hiệu quả quản lý... (3) Sử dụng nhiều hơn các biến thể hiện hiệu quả hoạt động của NHTM để kiểm định Robustness. (4) Nghiên cứu đã sử dụng mô hình hồi quy GMM và kiểm định 2SLS với phần mềm Stata 14 để phân tích hồi quy; có thể cân nhắc các phương pháp phù hợp và phần mềm khác để đưa ra kết quả tốt nhất trong tương lai. 475
  18. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Abdioğli & Büyükşalvarcı, (2011), “Determinants of Capital Adequacy Ratio in Turkish Banks: A Panel Data Analysis”, African Journal of Business Management, Vol. 5, No. 27, pp. 11199-11209. [2]. Anggari & Dana, (2020), “The Effect of Capital Adequacy Ratio, Third Party Funds, Loan to Deposit Ratio, Bank Size on Profitability in Banking Companies on IDX”, American Journal of Humanities and Social Sciences Research (AJHSSR), Vol. 4, No. 12, pp. 334-338. [3]. Bogdan A & Iulian Ihnatov, (2014), “The Determinants of Banks’ Capital Adequacy Ratio: Some Evidence from South Eastern European Countries”, Journal of Economics and Behavioral Studies, Vol. 7, No. 1, pp. 79-88. [4]. Adeusi & cộng sự (2014), “Determinants of commercial bank's profitability panel evidence from Nigeria”, International Journal of Economics, Commerce and Management, Vol. 2, No. 12, pp. 1-18. [5]. Ayaydin & Karakaya, (2014), “The Effect of Bank Capital on Profitability and Risk in Turkish Banking”, International Journal of Business and Social Science, Vol. 5, No. 1, pp. 252- 271. [6]. Bandt & cộng sự, (2017), “Can better capitalised banks be more profitable? An analysis of large French banking groups before and after the financial crisis”, Economics and Statistics, pp. 131-148. [7]. Đặng Thị Phương Thảo, (2023), “Tác động của rủi ro và hiệu quả hoạt động đến hệ số an toàn vốn của ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí công thương, No. 12. [8]. Đào Thị Thanh Bình & Dung Phuong Nguyen, (2020), “Determinants of Profitability in Commercial Banks in Vietnam, Malaysia and Thailand”, Journal of Asian Finance Economic and Business, Vol. 7, No. 4, pp. 133-143. [9]. Farras & cộng sự, (2020), “The Effect of Capital Adequacy Ratio and Non-Performing Loan on Banking Stock Prices with Profitability as Intervening Variable”, American Journal of Humanities and Social Sciences Research (AJHSSR), Vol. 4, No. 12, pp. 43-49. [10]. Irawati & cộng sự, (2018), “The Effect of CAR, NPL and Good Corporate Governance on Banking Financial Performance in Indonesia”, Advanced Science Letters, Vol. 24, pp. 4824- 4827. [11]. Lê Hoàng Nam, (2016). Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại Việt Nam, pp. 1-41. [12]. Lê Hải Trung & cộng sự, (2023), “Tác động của hệ số an toàn vốn tới tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam và một số khuyến nghị”, Tạp chí Ngân hàng, số tháng 3. [13]. MJ & cộng sự (2009), “The determinants of bank capital ratios in a developing economy Asia-Pacific”, Asia - Pacific Financial Markets, Vol. 15, No. 4, pp. 255-272. [14]. Nguyễn Bích Sơn & cộng sự (2021), “Tác động của tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu tới tỷ lệ sinh lời và mức độ rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí kinh tế & phát triển, No. 249, pp. 2-12. 476
  19. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 [15]. Nguyễn Bích Ngân & cộng sự, (2023), “Tác động của tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu tới tỷ lệ sinh lời và mức độ rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, Vol. 11, No. 294, pp. 2-12. [16]. Nguyễn Phúc Đình & Lưu Tiến Thuận, (2022), “Mối quan hệ giữa mức đảm bảo an toàn vốn và lợi nhuận của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam”, Tạp chí khoa học, Vol. 18, No. 4, pp. 20-32. [17]. Nguyễn Phúc Hiền, (2023), “Tỷ lệ an toàn vốn và hiệu quả hoạt động: Bằng chứng từ ngân hàng thương mại ở Việt Nam”, Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng, Vol. 12, No. 251, pp. 52-63. [18]. Nguyễn Thị Minh Hương, (2021), “Nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng hương mại Việt Nam”, Tạp chí khoa học tài chính kế toán, Vol. 6, pp. 16-21. [19]. Nguyễn Hồng Anh, (2023), “Ngân hàng tăng cường bộ đệm vốn”, Báo Nhân dân. [20]. Nguyen Thi Hien, (2020), “Impact of bank capital adequacy on bank profitability under Basel II accord: evidence from Vietnam”, Journal of Economic Development, Vol. 45, No. 1, pp. 31-45. [21]. Nasir & cộng sự, (2020), “Capital Requirements and Banks Performance Under Basel-III: A Comparative Analysis of Australian and British Banks”, Journal Pre-proof, Vol. 20, pp. 1- 37. [22]. Phan Thành Tâm & cộng sự, (2022), “Đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam”, Tạp chí Ngân hàng. [23]. PJ, (1966), “Factors determining adequacy of capital in commercial banks”, Journal of Finance, Vol. 21, No. 1, pp. 135-136. [14]. Santomero & Watson D, (1977), “Determining of optimal capital standard for the banking industry”, The Journal of Finance, Vol. Xxxii, No. 4. [25]. Suhara & cộng sự, (2023), “The Influence of Capital Adequacy Ratio (Car), Loan to Deposit Ratio (Ldr) and Operational Costs of Operational Income (Bopo) On Profitability at Pt. Bank Negara Indonesia (Persero)”, International Journal of Social Science And Human Research, Vol. 6, No. 6, pp. 3864-3870. [26]. Võ Hồng Đức; Nguyễn Minh Vương; Đỗ Thành Trung, (2014), “Yếu tố quyết định tỷ lệ an toàn vốn: Bằng chứng thực nghiệm từ hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí khoa học Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Vol. 4, No. 37, pp. 37-50. 477
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2