CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ TÁC ĐỘNG CỦA KHẢ NĂNG CHUYỂN ĐỔI THANH KHOẢN ĐẾN HỆ SỐ AN TOÀN VỐN CAR
Vốn ngân hàng, an toàn vốn và tính đủ vốn của ngân hàng
Vốn ngân hàng là nguồn lực quan trọng do cổ đông và nhà đầu tư đóng góp thông qua cổ phiếu phổ thông và ưu đãi (Rose và Hudgins, 2014) Theo Casu và cộng sự (2015), vốn của ngân hàng được xác định là giá trị tài sản ròng, tức là sự chênh lệch giữa tổng tài sản và tổng nợ phải trả Vốn không chỉ là điều kiện tiên quyết cho hoạt động của ngân hàng mà còn là yếu tố quyết định sức mạnh và khả năng cạnh tranh trên thị trường Nó ảnh hưởng đến toàn bộ hoạt động và quyết định của ngân hàng trong việc thực hiện các chức năng cả ở thị trường trong nước lẫn quốc tế Do đó, vốn là yêu cầu hàng đầu để cấp phép thành lập và hoạt động ngân hàng, đảm bảo khả năng tồn tại và phát triển bền vững.
Theo nghiên cứu của Ahmad, Ariff và Skully (2008), trong môi trường không được kiểm soát, các ngân hàng vẫn phải duy trì vốn do yêu cầu từ thị trường Berger và Herring (1995) chỉ ra rằng yêu cầu về vốn này giúp ngân hàng đáp ứng thanh khoản khi người gửi tiền rút tiền, đồng thời hoạt động như một tấm đệm để hấp thụ tổn thất bất ngờ Masood và Ansari (2016) nhấn mạnh rằng sự tồn tại của ngân hàng phụ thuộc vào khả năng duy trì đủ vốn trong các tình huống khủng hoảng thanh khoản Rủi ro ngân hàng có tính dây chuyền, một ngân hàng gặp rủi ro có thể ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống Friedman và Schwartz (1963) kết luận rằng khủng hoảng ngân hàng là nguyên nhân dẫn đến khủng hoảng tài chính Để bảo vệ người gửi tiền và ngăn chặn sự sụp đổ của hệ thống ngân hàng, các cơ quan giám sát đã chú trọng vào tỷ lệ an toàn vốn CAR, một yếu tố quan trọng để đánh giá sự ổn định và minh bạch của hệ thống, giúp ngân hàng chống lại cú sốc tài chính và bảo vệ người gửi tiền (Jeff, 1990; Hoggarth và cộng sự, 2002).
Theo Ebhodaghe (1991), an toàn vốn ngân hàng là việc điều chỉnh vốn đủ để hấp thụ lỗ và duy trì hoạt động, đồng thời mở rộng kinh doanh trong tương lai Mức độ đủ vốn, theo Hiệp ước Basel, phụ thuộc vào quy mô và chất lượng tài sản của tổ chức tài chính (Casu và cộng sự, 2015) Ngân hàng đo lường rủi ro thông qua tài sản có rủi ro (RWA) (BIS, 1999) và mức độ đủ vốn được xác định bằng phương pháp trọng số rủi ro Ngân hàng được coi là đủ vốn khi đáp ứng hệ số an toàn vốn tối thiểu CAR, cho phép bù đắp rủi ro từ tài sản Mức độ an toàn vốn thấp làm tăng khả năng đổ vỡ và giảm vốn liên quan đến tài sản có thể dẫn đến suy thoái tài chính (Mayes & Stremmel, 2012) Hệ số CAR cao cho thấy ngân hàng có khả năng hấp thụ rủi ro tốt hơn và hoạt động kinh doanh vững chắc, cho phép mất một tỷ lệ nhất định tài sản mà không bị phá sản Mỗi quốc gia quy định ngưỡng an toàn vốn, và nếu hệ số CAR dưới ngưỡng này, ngân hàng được coi là “không đủ vốn” và dễ mất khả năng thanh toán, từ đó thúc đẩy hiệu quả và ổn định của hệ thống tài chính.
Hệ số an toàn vốn CAR (Capital Adequacy Ratio)
1.2.1 Sự ra đời và phát triển của hệ số an toàn vốn CAR Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng - Basel Committee on Banking Supervisor (viết tắt là BCBS) được thành lập năm 1974 bởi các Ngân hàng trung ương và các cơ quan giám sát của nhóm 10 nước phát triển (G10) với mục tiêu thiết lập ra các tiêu chuẩn chung trong hoạt động quản lý và giám sát ngân hàng nhằm nâng cao chất lượng hoạt động cũng như ngăn chặn sự sụp đổ của hệ thống ngân hàng trên toàn thế giới.
Hiệp ước vốn Basel I, được ban hành bởi BCBS vào năm 1988 và có hiệu lực từ năm 1992, thiết lập khung đo lường rủi ro tín dụng với hệ số an toàn vốn tối thiểu (CAR) là 8% CAR được tính bằng tỷ lệ giữa vốn tự có và tài sản có rủi ro theo trọng số, với các trọng số đơn giản là 0%, 20%, 50% và 100% Tuy nhiên, quy định này thiếu nhạy cảm với rủi ro, không phân biệt được các loại rủi ro đặc thù, dẫn đến tất cả các khoản vay của khu vực tư nhân đều có trọng số 100%, bất kể chất lượng tín dụng Ngân hàng có mức CAR > 10% được coi là có vốn tốt, trong khi CAR < 8% cho thấy thiếu vốn, và CAR < 6% hoặc < 2% thể hiện tình trạng thiếu vốn nghiêm trọng.
Basel II, được ra đời vào ngày 26/6/2004 và có hiệu lực từ năm 2007, nhằm khắc phục những hạn chế của Basel I và nâng cao kỷ luật cùng tính lành mạnh cho hệ thống ngân hàng quốc tế thông qua ba trụ cột chính Quy định về hệ số an toàn vốn tối thiểu (CAR) vẫn giữ mức 8% của tổng tài sản có rủi ro tính theo trọng số rủi ro như Basel I, nhưng Basel II mở rộng phạm vi sang cả rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường Hơn nữa, trọng số rủi ro được phân chia thành nhiều mức độ phức tạp hơn (từ 0% đến 150%), tùy thuộc vào độ nhạy cảm của tài sản trước các rủi ro.
Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã chỉ ra những "lỗ hổng" của Basel II, khiến BCBS nhận thấy cần thiết phải cải cách Hai năm sau, hiệp ước Basel III được thiết lập với các tiêu chuẩn nghiêm ngặt hơn cho các ngân hàng Basel III đưa ra các đề xuất mới về vốn, đòn bẩy và tính thanh khoản nhằm củng cố quy định và quản lý rủi ro trong lĩnh vực ngân hàng Các ngân hàng sẽ phải duy trì vốn nhiều hơn và chất lượng vốn cao hơn, cùng với yêu cầu hệ số an toàn vốn tối thiểu CAR cao hơn, để đảm bảo hoạt động ổn định trong trường hợp xảy ra cú sốc tài chính.
1.2.2 Cách xác định hệ số an toàn vốn CAR a Cách xác định hệ số an toàn vốn CAR theo Hiệp ước Basel I
Hiệp ước Basel II, được ban hành năm 1988 và có hiệu lực từ năm 1992, đã thiết lập khung đo lường rủi ro tín dụng với hệ số an toàn vốn tối thiểu (CAR) là 8% Hệ số này được tính toán dựa trên các yếu tố rủi ro của ngân hàng.
Hệ so an toàn von CAR = ■■■ô , „„ r Tong tài sản có rủi ro
Trong đó, vốn được chia làm 3 cấp:
Vốn cấp 1 là nguồn vốn chắc chắn và các khoản dự phòng đã được công bố, bao gồm vốn chủ sở hữu vĩnh viễn như vốn điều lệ hoặc vốn cổ phần phổ thông, vốn dự trữ đã công bố (lợi nhuận không chia), lợi ích thiểu số tại các công ty con trong báo cáo tài chính hợp nhất, và lợi thế kinh doanh (Goodwill).
Vốn cấp 2 là nguồn vốn bổ sung có độ tin cậy thấp hơn, bao gồm vốn tăng từ việc đánh giá lại tài sản, các khoản dự phòng tổn thất chung và vốn bổ sung từ các công cụ nợ hỗn hợp.
Vốn cấp 3: là các khoản vay ngắn hạn.
Khả năng sử dụng chủ động các nguồn vốn để ứng phó với rủi ro giảm dần từ vốn cấp 1 đến vốn cấp 3, với độ tin cậy của vốn cấp 3 là thấp nhất Do đó, Basel 1 đã thiết lập các tiêu chuẩn quy định nhằm đảm bảo tính hiệu quả trong việc quản lý rủi ro tài chính.
Vốn cấp 1 ≥ Vốn cấp 2 + Vốn cấp 3
Vốn cấp 3 có độ tin cậy thấp nhất, vì vậy khi xác định tỷ lệ an toàn vốn (CAR), thường chỉ xem xét vốn cấp 1 và vốn cấp 2.
Theo Hiệp ước Basel I, các tài sản được phân loại thành 4 mức rủi ro: 0%, 20%, 50% và 100%, tương ứng với các khoản cho vay chính phủ, ngân hàng và doanh nghiệp Tuy nhiên, cách đo lường rủi ro này được cho là cào bằng và thiếu chính xác, bởi vì tỷ lệ rủi ro không phản ánh quy mô vốn vay cũng như hệ số tín nhiệm của khách hàng vay Để cải thiện, Hiệp ước Basel II đã đưa ra phương pháp xác định hệ số an toàn vốn CAR, nhằm nâng cao tính chính xác trong việc đánh giá rủi ro tài chính.
Theo Hiệp ước vốn Basel II, hệ số an toàn vốn CAR được xác định như sau:
Hệ số CAR = _ Vốn ngân hàng _
RWA Rui ro tín dụng + (K RÙÌ ro hoạt động x 12,5) + (K RÙÌ ro thị trường x 12,5)
Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu được quy định vẫn là 8%, và cách xác định vốn cấp
Hệ số CAR ở cấp 2 và cấp 3 vẫn được duy trì, trong khi Basel II đã hoàn thiện và bổ sung bằng cách thêm rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường vào mẫu số Đồng thời, cách xác định rủi ro tín dụng của tài sản có cũng được chuẩn hóa và bổ sung.
Thay vì quy định hệ số rủi ro từ 0% - 100% và ưu đãi cho các nước thuộc OECD như Basel 1, Basel 2 đã điều chỉnh hệ số rủi ro lên đến 150% và không còn đặc quyền cho các nước này Hệ số rủi ro được xác định chi tiết theo độ nhạy cảm rủi ro và phụ thuộc vào hệ số tín nhiệm của từng đối tượng, thay vì áp dụng một cách cứng nhắc Theo Basel 2, công thức tính hệ số an toàn vốn CAR bao gồm tổng tài sản đã điều chỉnh theo hệ số rủi ro, yêu cầu các ngân hàng cần có nhiều vốn tự có hơn để đáp ứng tỷ lệ tối thiểu 8%.
Ủy ban vốn ngân hàng Basel đã thông qua phiên bản thứ 3 của Hiệp ước vốn Basel (Basel III) vào năm 2010 để ứng phó với khủng hoảng tài chính toàn cầu Những sửa đổi chính trong Basel III tập trung vào việc nâng cao yêu cầu về vốn và cải thiện khả năng chống chịu của hệ thống ngân hàng.
• Nâng tỷ lệ vốn chủ sở hữu tối thiểu (cổ phần phổ thông) từ 2% lên 4,5%.
• Nâng tỷ lệ vốn cấp 1 tối thiểu từ 4% lên 6%.
• Bổ sung phần vốn đệm dự phòng tài chính đảm bảo bằng vốn chủ sở hữu 2,5%.
Về cơ bản, công thức xác định theo công thức tổng quát như sau:
Hệ so an toàn von CAR = ■■■ô r , „„
Tong tài sản có rủi ro
Hiệp ước vốn Basel III có những điểm khác biệt và nâng cao trong cách xác định hệ số an toàn vốn CAR so với Hiệp ước vốn Basel II.
Vốn ngân hàng cần được bổ sung một tỷ lệ vốn đệm từ 0 - 2,5% để phòng ngừa sự suy giảm theo chu kỳ kinh tế, và tỷ lệ này phải được đảm bảo bằng vốn chủ sở hữu phổ thông Khoản vốn dự phòng này chỉ áp dụng trong trường hợp có sự tăng trưởng tín dụng nóng, làm gia tăng rủi ro trong hoạt động tín dụng Ngoài vốn đệm này, tiêu chuẩn an toàn vốn tối thiểu theo Basel III vẫn duy trì ở mức 8%.
Khả năng chuyển đổi thanh khoản của ngân hàng
Ngoài thuật ngữ “chuyển đổi thanh khoản - liquidity transformation”, thuật ngữ
"Thanh khoản - liquidity creation" thường đề cập đến hoạt động chuyển đổi thanh khoản của ngân hàng Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng cả hai thuật ngữ này Tuy nhiên, hoạt động tạo thanh khoản của ngân hàng có hai cách hiểu khác nhau, do đó cần làm rõ khái niệm về hoạt động này trước khi áp dụng.
Sự tạo thanh khoản được hiểu là hoạt động cung cấp khả năng rút tiền cho các khoản vốn huy động từ người cho ngân hàng vay và khả năng thu hồi các khoản tín dụng mà ngân hàng đã cho vay.
Hướng thứ hai xem sự tạo thanh khoản tương đồng với thuật ngữ “chuyển đổi thanh khoản”, mô tả tình huống mà nguồn vốn có tính thanh khoản cao được sử dụng để tài trợ cho tài sản có tính thanh khoản thấp (Ramakrishnan và Thakor).
Thanh khoản trong lĩnh vực tài chính đề cập đến khả năng dễ dàng chuyển đổi tài sản hoặc nguồn vốn thành tiền mặt với chi phí tối thiểu Sự chênh lệch thanh khoản thường tương ứng với sự chênh lệch về kỳ hạn giữa tài sản và nguồn vốn của ngân hàng; tài sản và nguồn vốn ngắn hạn có tính thanh khoản cao hơn, trong khi tài sản và nguồn vốn dài hạn có tính thanh khoản thấp Theo TS Nguyễn Hồng Yến (2012), sự chênh lệch kỳ hạn này là đặc điểm cố hữu trong hoạt động ngân hàng, cho phép các ngân hàng duy trì chênh lệch kỳ hạn để giảm chi phí lãi vay từ nguồn vốn ngắn hạn và tối đa hóa lợi nhuận từ đầu tư và cho vay dài hạn, đặc biệt trong điều kiện kinh tế vĩ mô thuận lợi.
1.3.2 Cách xác định khả năng chuyển đổi thanh khoản a Lý thuyết của Deep và Schaefer (2004)
Khả năng chuyển đổi thanh khoản lần đầu tiên được đo lường bởi Deep và Schaefer vào năm 2004 thông qua khái niệm "khoảng cách chuyển đổi thanh khoản" (LTG), là hiệu số giữa thanh khoản về nguồn vốn và thanh khoản về tài sản Họ xác định rằng các khoản tín dụng có kỳ hạn 1 năm trở xuống là nguồn vốn thanh khoản, trong khi các khoản cho vay trên 1 năm được coi là kém thanh khoản Nếu LTG dương, ngân hàng đang đầu tư vốn có tính thanh khoản vào tài sản kém thanh khoản, thể hiện sự tạo thanh khoản của ngân hàng Điều này xảy ra khi ngân hàng huy động vốn ngắn hạn để đầu tư vào tài sản dài hạn.
Berger và Bouwman (2009) đã phát triển một thước đo toàn diện về khả năng tạo thanh khoản, gọi là khả năng tạo thanh khoản LC - Liquidity Creation, nhằm xác định lượng thanh khoản mà các ngân hàng Mỹ tạo ra trong mười một năm Họ phân loại tài sản và nguồn vốn của ngân hàng thành ba nhóm với ba mức độ thanh khoản: cao, thấp và trung bình, dựa trên thời gian, rào cản và chi phí mà khách hàng, chủ nợ hoặc chủ sở hữu phải đối mặt khi muốn rút lại số tiền đã gửi, vay hoặc góp vào ngân hàng.
Để đo lường khả năng tạo thanh khoản của ngân hàng, các khoản mục trên bảng cân đối kế toán được tính tổng có trọng số, với trọng số +0,5 cho tài sản kém thanh khoản và nguồn vốn có tính thanh khoản cao Lý thuyết về khả năng tạo thanh khoản cho thấy ngân hàng tạo thanh khoản khi tài trợ tài sản kém thanh khoản bằng nguồn vốn có tính thanh khoản cao, như tiền gửi không kỳ hạn Ngược lại, việc tài trợ tài sản có tính thanh khoản cao bằng nguồn vốn kém thanh khoản, như vốn chủ sở hữu, sẽ làm giảm khả năng tạo thanh khoản Các tài sản và nguồn vốn có tính thanh khoản trung bình không ảnh hưởng đến khả năng tạo thanh khoản được gán trọng số 0, trong khi tài sản thanh khoản và nguồn vốn kém thanh khoản có tác động tiêu cực được gán hệ số -0,5.
Khi tất cả tài sản của ngân hàng đều có tính thanh khoản kém với tổng giá trị 1 đồng, trong khi nguồn vốn lại có tính thanh khoản cao là 1 đồng, khả năng tạo thanh khoản (LC) của ngân hàng sẽ được tính toán như sau: LC = 0,5*1 + 0,5*1 = +1 đồng Điều này cho thấy ngân hàng có khả năng chuyển đổi từ 1 đồng vốn thành thanh khoản hiệu quả.
1.3.3 Mối quan hệ giữa khả năng chuyển đổi thanh khoản ngân hàng và vốn của ngân hàng a Lý thuyết về “Sự hấp thụ rủi ro” (Risk Absorption Hypothesis)
Theo lý thuyết “Sự hấp thụ rủi ro”, vốn ngân hàng đóng vai trò như một tấm đệm giúp hấp thụ và trung hòa rủi ro trong hoạt động của ngân hàng Điều này áp dụng cho cả rủi ro từ hoạt động chuyển đổi thanh khoản, như đã được nghiên cứu bởi các tác giả như Von Thadden (2004), Repullo (2004), Coval & Thakor (2000), và Bhattacharya & Thakor (1993).
Khi ngân hàng tạo ra nhiều thanh khoản, tài sản kém thanh khoản cũng tăng lên, dẫn đến mức độ tổn thất cao hơn khi xử lý những tài sản này Để tránh rủi ro sụp đổ do không đáp ứng nhu cầu thanh khoản của khách hàng, ngân hàng cần tìm kiếm nguồn bù đắp khi nguồn vốn thanh khoản đã hết hạn nhưng chưa thu hồi được tiền từ các tài sản kém thanh khoản Để không phải vay mượn với chi phí cao trên thị trường liên ngân hàng, các ngân hàng sẽ chủ động tăng vốn tương ứng với mức thanh khoản được tạo ra.
Trường phái lý thuyết này cho rằng có mối tương quan tích cực giữa khả năng thanh khoản và vốn của ngân hàng Cụ thể, việc tăng cường hoạt động tạo thanh khoản yêu cầu các ngân hàng duy trì mức vốn cao hơn nhằm hấp thụ rủi ro thanh khoản phát sinh Ngược lại, khi vốn chủ sở hữu của ngân hàng tăng lên, ngân hàng sẽ tự tin hơn trong việc mở rộng hoạt động tạo thanh khoản.
Sơ đồ 1.1: Mối quan hệ giữa chuyển đổi thanh khoản và vốn ngân hàng theo giả thuyết về sự hấp thụ rủi ro
Chủ động tăng vốn ngân hàng ↑ Tài sản kém thanh khoản ↑
Tìm kiếm nguồn vốn bù đắp rủi ro thanh khoản Rủi ro thanh khoản ↑
Nguồn: Tổng hợp của tác giả b Nhóm lý thuyết về “Cấu trúc tài chính mong manh & Sự lấn át tiền gửi” (Financial Fragility — Crowding Out)
Lý thuyết về “Sự hấp thụ rủi ro” trái ngược với lý thuyết “Financial Fragility - Crowding Out”, cho rằng vốn ngân hàng có mối tương quan ngược chiều với khả năng tạo thanh khoản của ngân hàng Theo lý thuyết này, sự gia tăng tiền gửi từ nhiều khách hàng nhỏ lẻ với kỳ hạn ngắn khiến ngân hàng phải thực hiện tín dụng với số lượng ít hơn nhưng giá trị lớn hơn và kỳ hạn dài hơn Điều này dẫn đến việc ngân hàng phải đối mặt với rủi ro thanh khoản gia tăng Hơn nữa, việc tăng vốn chủ sở hữu của ngân hàng diễn ra chậm hơn so với việc gia tăng tiền gửi, vì cổ đông không thể tăng vốn một cách linh hoạt như người gửi tiền Kết quả là, ngân hàng trở nên phụ thuộc vào tiền gửi, làm giảm tỷ lệ vốn trong cơ cấu nguồn vốn của mình, từ đó tạo ra mối tương quan ngược chiều giữa khả năng tạo thanh khoản và vốn ngân hàng.
Sơ đồ 1.2: Mối quan hệ giữa chuyển đổi thanh khoản và vốn ngân hàng theo lý thuyết về cấu trúc tài chính mong manh & sự lấn át tiền gửi
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Cả hai trường phái lý thuyết đều chỉ ra rằng sự gia tăng hoạt động chuyển đổi thanh khoản thường đi kèm với sự gia tăng của các tài sản kém thanh khoản, tức là những tài sản có trọng số rủi ro cao Sự khác biệt giữa hai trường phái này nằm ở mối tương quan giữa hoạt động chuyển đổi thanh khoản và vốn ngân hàng Hệ số an toàn vốn CAR của ngân hàng được xác định dựa trên tỷ lệ giữa vốn của ngân hàng và tài sản có rủi ro, cho thấy tầm quan trọng của hoạt động chuyển đổi thanh khoản trong việc quản lý rủi ro tài chính.
21 đổi thanh khoản ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn CAR của ngân hàng, dựa trên cả hai trường phái lý thuyết, thông qua tài sản có rủi ro và vốn ngân hàng.
THỰC TRẠNG AN TOÀN VỐN VÀ KHẢ NĂNG CHUYỂN ĐỔI
Thực trạng hệ số an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Bảng 2.2: Hệ số an toàn vốn CAR của 13 NHTM được nghiên cứu giai đoạn 2012 - 2018 Đơn vị:%
Trong giai đoạn 2012 - 2018, giá trị hệ số an toàn vốn CAR của 10 ngân hàng thí điểm áp dụng Basel II không có xu hướng biến động cụ thể, nhưng đều cao hơn mức 9% mà NHNN yêu cầu, ngoại trừ BIDV năm 2018 Điều này cho thấy các ngân hàng thương mại đang hoạt động lành mạnh Tuy nhiên, hệ số CAR của các ngân hàng lớn như BIDV, Vietinbank, và MB Bank có xu hướng thấp hơn, chỉ xấp xỉ mức quy định của NHNN, với BIDV ghi nhận mức thấp nhất là 8,7% vào năm 2018 Ngược lại, các ngân hàng nhỏ như Maritime Bank duy trì hệ số CAR cao, có thời điểm lên đến 29%.
Vào năm 2012, hệ số CAR của ngân hàng đã từng vượt 40% Nghiên cứu của Reynolds và các cộng sự (2000) chỉ ra rằng an toàn vốn có mối quan hệ tiêu cực với quy mô, với các ngân hàng lớn có tỷ lệ an toàn vốn thấp hơn so với ngân hàng nhỏ Điều này cho thấy giá trị hệ số CAR của các ngân hàng Việt Nam là hợp lý Tuy nhiên, một hệ số CAR cao không nhất thiết phản ánh hiệu quả hoạt động tốt của các ngân hàng nhỏ; có thể họ đang gặp khó khăn trong việc cho vay hoặc thu hút tiền gửi từ khách hàng.
(Thân Thị Thu Thủy & Nguyễn Kim Chi, 2015).
Thực trạng khả năng tạo thanh khoản tại các ngân hàng TMCP Việt Nam 30 1 Phương pháp xác định khả năng chuyển đổi thanh khoản được sử dụng
2.4.1 Phương pháp xác định khả năng chuyển đổi thanh khoản được sử dụng trong đề tài
Để xác định khả năng chuyển đổi thanh khoản của ngân hàng, cần phân chia tài sản và nguồn vốn theo các mức độ thanh khoản khác nhau Nghiên cứu của Berger và Bouwman (2009) cùng với Vũ Hữu Thành & cộng sự (2016) đã đề xuất phương pháp phân chia mức độ thanh khoản phù hợp với bảng cân đối kế toán của các ngân hàng Việt Nam Tuy nhiên, vẫn còn một số tồn tại cần được xem xét trong quá trình áp dụng.
Khoản mục “Tiền gửi ký quỹ” thường được xem là nguồn vốn có tính thanh khoản cao, cho phép khách hàng rút tiền dễ dàng Tuy nhiên, thực tế, tiền gửi ký quỹ là khoản tiền mà khách hàng gửi vào ngân hàng để cam kết thực hiện nghĩa vụ với ngân hàng hoặc đối tác Đôi khi, ngân hàng còn phong tỏa khoản tiền ký quỹ trong tài khoản thanh toán của khách hàng, vì vậy, việc coi tiền gửi ký quỹ là có tính thanh khoản cao là không hoàn toàn chính xác.
Khoản mục “Chứng khoán đầu tư” thuộc tài sản có tính thanh khoản trung bình và được chia thành hai loại: “Chứng khoán nắm giữ đến ngày đáo hạn” và “Chứng khoán sẵn sàng để bán” Chứng khoán nắm giữ đến ngày đáo hạn có thể gặp rủi ro khi bán trước thời hạn, dẫn đến tổn thất không lường trước Ngược lại, chứng khoán sẵn sàng để bán có tính thanh khoản cao, cho phép ngân hàng bán khi cần tiền mặt Do đó, không thể gộp chung hai loại chứng khoán này.
“Chứng khoán sẵn sàng để bán” và “Chứng khoán nắm giữ đến ngày đáo hạn” vào cùng một loại tài sản có tính thanh khoản trung bình.
Các khoản "Cho vay khách hàng" được phân loại theo mức độ thanh khoản thành "Cho vay khách hàng cá nhân" và "Cho vay khách hàng tổ chức", dựa trên phương pháp phân chia "fat cat" của Berger & Bouwman (2009) áp dụng cho các ngân hàng tại Mỹ Theo đó, cho vay khách hàng cá nhân được coi là tài sản có tính thanh khoản cao, trong khi cho vay khách hàng tổ chức được đánh giá là tài sản có tính thanh khoản trung bình Tuy nhiên, cách phân chia này chưa hoàn toàn phù hợp với thị trường Việt Nam, vì tại Mỹ, các khoản tín dụng cá nhân có thể dễ dàng được chứng khoán hóa và bán.
TÀI SẢN MỨC ĐỘ THANH KHOẢN
Tiền và các khoản tương đương tiền Cao
Các công cụ tài chính phái sinh Cao
Chứng khoán kinh doanh Cao
Chứng khoán sẵn sàng để bán Cao
Tiền gửi tại NHNN Trung bình
Tiền gửi và cho vay các TCTD Trung bình
Chứng khoán nắm giữ đến ngày đáo hạn Trung bình
Cho vay ngắn hạn khách hàng Trung bình
Cho vay trung, dài hạn khách hàng Thấp
Góp vốn, đầu tư dài hạn Thấp
Tài sản cố định Thấp
Bất động sản đầu tư Thấp
Bảng 2.3: Phân chia mức độ thanh khoản tài sản trong ngân hàng
Tổng hợp của tác giả
NGUỒN VỐN MỨC ĐỘ THANH KHOẢN
Tiền gửi không kỳ hạn Cao
Tiền gửi ký quỹ Trung bình
Tiền gửi có kỳ hạn Trung bình
Tiền gửi tiết kiệm Trung bình
Các khoản nợ khác Trung bình
Phát hành giấy tờ có giá Thấp
Vốn chủ sở hữu Thấp
Bảng 2.4: Phân chia mức độ thanh khoản nguồn vốn trong ngân hàng
Tổng hợp của tác giả
Theo nghiên cứu của Alhassan A S (2017) về ảnh hưởng của khả năng tạo thanh khoản đến mức độ an toàn vốn của các ngân hàng tại Ghana, bài viết sẽ áp dụng LTG sửa đổi, được phát triển từ hai phương pháp của Deep & Schaefer (2004) và Berger & Bouwman (2009), để đo lường khả năng chuyển đổi thanh khoản của ngân hàng LTG sửa đổi sẽ được xác định một cách cụ thể trong nghiên cứu này.
Khả năng chuyển đổi thanh khoản LTG = (Liquid Liabilities - Liquid Assets)
Liquid Liabilities: Nguồn vốn có tính thanh khoản cao;
Liquid Assets: Tài sản có tính thanh khoản cao;
Illiquid Assets: Tài sản có tính thanh khoản thấp.
LTG đã được điều chỉnh để đơn giản hóa việc xác định lượng vốn thanh khoản cao mà các ngân hàng sử dụng để tài trợ cho các tài sản.
Giá trị LTG là 0,5 cho thấy mỗi 1 đồng tài sản kém thanh khoản, như các khoản tín dụng và đầu tư dài hạn, được ngân hàng tài trợ bằng 0,5 đồng nguồn vốn thanh khoản từ tiền gửi không kỳ hạn Điều này giúp ngân hàng dễ dàng xác định mức độ rủi ro thanh khoản của mình, vì giá trị LTG cao hơn đồng nghĩa với rủi ro thanh khoản tăng cao.
2.4.2 Thực trạng khả năng tạo thanh khoản của một số NHTM Việt Nam Ở một số quốc gia, khả năng tạo thanh khoản của toàn hệ thống ngân hàng nói chung và của từng ngân hàng nói riêng đã được các cơ quan chủ quản tính toán, giám sát và công bố rộng rãi Tuy nhiên, ở Việt Nam thì hoàn toàn chưa có điều này Việc phân chia tài sản và nguồn vốn của cả hệ thống ngân hàng theo từng khoản mục trên bảng cân đối kế toán thành các mức độ thanh khoản khác nhau bị hạn chế về mặt số liệu, một số khoản mục cần dùng đến thuyết minh báo cáo tài chính của ngân hàng, nhưng trong toàn hệ thống ngân hàng, việc thu thập được tất cả báo cáo tài chính đã khó, chưa kể đến việc phần lớn các ngân hàng không niêm yết trên sàn chứng khoán sẽ không có thuyết minh báo cáo tài chính Do vậy, rất khó để đánh giá khả năng chuyển đổi thanh khoản của toàn hệ thống NHTM Việt Nam, nên đề tài chỉ phân tích
Bảng 2.5: Khả năng tạo thanh khoản LTG của một sô NHTM giai đoạn 2012 - 2018
Nguồn: Tính toán dựa trên báo cáo tài chính của các NHTM
Trong giai đoạn nghiên cứu từ năm 2012 đến năm 2018, khả năng tạo thanh khoản của các ngân hàng thương mại không cho thấy một xu hướng cụ thể nào.
Ngoại trừ Vietinbank, hai ngân hàng thương mại có cổ phần Nhà nước còn lại là Vietcombank và BIDV luôn duy trì khả năng chuyển đổi thanh khoản dương Đặc biệt, vào năm 2017, Vietcombank sở hữu nguồn vốn thanh khoản cao từ tiền gửi không kỳ hạn, đủ để tài trợ cho cả tài sản thanh khoản cao và thấp, thậm chí còn dư thừa để hỗ trợ các tài sản có mức thanh khoản khác.
Ngân hàng 35 thu hút lượng lớn tiền gửi không kỳ hạn từ các tổ chức và cá nhân nhờ danh tiếng và độ phủ sóng rộng rãi Sự tham gia đông đảo của các tổ chức và cá nhân giao dịch tại Vietcombank và BIDV cho thấy khả năng tạo thanh khoản cao, nhưng cũng đồng nghĩa với rủi ro thanh khoản cao hơn so với các ngân hàng thương mại khác do cơ cấu vốn kém an toàn.
Mối tương quangiữa khảnăngchuyểnđổi thanh khoản, tài sảncó rủi ro và vốn ngân hàng
ổn định và bền vững, có thể không chống đỡ được lâu.
Các ngân hàng thương mại (NHTM) khác thường duy trì hệ số CAR ở mức gần 0 hoặc âm, điều này cho thấy họ không tạo ra thanh khoản và không sử dụng nguồn vốn thanh khoản cao để đầu tư vào tài sản thanh khoản thấp Có hai nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng này: thứ nhất, NHTM có thể đang theo đuổi một cơ cấu vốn an toàn; thứ hai, NHTM thiếu danh tiếng và mạng lưới khách hàng, dẫn đến việc không thu hút được tiền gửi không kỳ hạn và tiền gửi thanh toán, vốn là nguồn tài chính quan trọng cho hoạt động của ngân hàng.
2.5 Mối tương quan giữa khả năng chuyển đổi thanh khoản, tài sản có rủi ro và vốn ngân hàng
Biểu đồ 2.4 trình bày “Khả năng chuyển đổi thanh khoản”, “Tỷ lệ Tài sản có rủi ro/Tổng tài sản” và “Tỷ lệ Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản” của Ngân hàng TMCP BIDV trong giai đoạn 2012 - 2018, cho thấy sự biến động và xu hướng phát triển của các chỉ số tài chính quan trọng này.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Báo cáo tài chính kiểm toán của ngân hàng,
Báo cáo phân tích của CTCK HSC.
Biểu đồ 2.5 thể hiện “Khả năng chuyển đổi thanh khoản”, “Tỷ lệ Tài sản có rủi ro/Tổng tài sản” và “Tỷ lệ Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản” của Ngân hàng TMCP Vietcombank trong giai đoạn 2012 - 2018, cho thấy sự biến động và xu hướng phát triển của các chỉ tiêu tài chính quan trọng này.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Báo cáo tài chính kiểm toán của ngân hàng,
Báo cáo phân tích của CTCK HSC.
Biểu đồ 2.6 thể hiện khả năng chuyển đổi thanh khoản, tỷ lệ tài sản có rủi ro so với tổng tài sản, và tỷ lệ vốn chủ sở hữu so với tổng tài sản của Ngân hàng TMCP Sacombank trong giai đoạn 2012 - 2018 Những chỉ số này phản ánh tình hình tài chính và khả năng quản lý rủi ro của ngân hàng trong khoảng thời gian này.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Báo cáo tài chính kiểm toán của ngân hàng,
Báo cáo phân tích của CTCK HSC.
Dữ liệu từ các biểu đồ cho thấy có mối tương quan tích cực giữa khả năng chuyển đổi thanh khoản và tỷ lệ tài sản có rủi ro trên tổng tài sản, trong khi mối tương quan giữa khả năng chuyển đổi thanh khoản và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản lại là tiêu cực Khi khả năng chuyển đổi thanh khoản tăng, ngân hàng thường có nhiều tài sản thanh khoản thấp hơn, dẫn đến tỷ lệ tài sản có rủi ro tăng Điều này đồng nghĩa với việc ngân hàng tăng cường nguồn vốn thanh khoản cao từ tiền gửi, làm giảm tỷ trọng vốn chủ sở hữu trong cấu trúc nguồn vốn.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH LựA CHỌN 39 3.1 Phạm vi đối tượng và thời gian
Thu thập dữ liệu
Theo Bajpai (2011), dữ liệu thống kê được chia thành hai loại chính: dữ liệu chủ yếu và dữ liệu thứ yếu Dữ liệu chủ yếu là thông tin được thu thập trực tiếp bởi các nhà nghiên cứu cho mục đích nghiên cứu của họ, trong khi dữ liệu thứ yếu là thông tin đã được thu thập và công bố bởi người khác.
Trong nghiên cứu này, dữ liệu được thu thập không trực tiếp từ người nghiên cứu mà từ các phản hồi của người trả lời và các nguồn khác (Hair và các cộng sự, 2011) Cụ thể, dữ liệu được tính toán từ các báo cáo tài chính công bố trên các trang web chính thức của ngân hàng, cùng với thông tin từ hệ thống cơ sở dữ liệu tài chính FiinPro và website của Ngân hàng Thế giới (https://www.worldbank.org).
Lựa chọn dữ liệu thứ yếu trong nghiên cứu này được lý giải bởi hai lý do chính: Thứ nhất, Ghauri & Gronhaug (2005) nhấn mạnh lợi ích của dữ liệu thứ yếu là tiết kiệm thời gian và chi phí Thứ hai, mặc dù góc nhìn cộng đồng thường quan trọng trong nhiều nghiên cứu, nhưng trong trường hợp này, nó không cần thiết vì nghiên cứu tập trung vào bản chất hoạt động và cơ cấu bảng cân đối kế toán của ngân hàng, thay vì quan điểm và đánh giá của cộng đồng Do đó, các nguồn dữ liệu chính như khảo sát hay phỏng vấn không được sử dụng.
Mô hình nghiên cứu
Mô hình hồi quy trong nghiên cứu dựa trên nghiên cứu của Alhassan (2017) về tác động của khả năng chuyển đổi thanh khoản đến hệ số an toàn vốn CAR của các ngân hàng thương mại tại Ghana trong giai đoạn 2007 - 2014 Biến phụ thuộc là hệ số an toàn vốn CAR t của năm tài chính, cùng với 8 biến độc lập: (i) hệ số an toàn vốn CAR t-1 của năm trước, (ii) khả năng chuyển đổi thanh khoản LTG t-1 của năm trước, (iii) tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA, (iv) tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE, (v) quy mô ngân hàng SIZE, (vi) tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng CRSK, (vii) tỷ lệ tăng trưởng kinh tế GDP, và (viii) tỷ lệ lạm phát INFL Mô hình hồi quy gốc được áp dụng trong nghiên cứu của Alhassan.
CAR i,t-ι là hệ số an toàn vốn của ngân hàng i tại thời điểm t - 1
LTG i,t-ι là khả năng chuyển đổi thanh khoản của ngân hàng i tại thời điểm t - 1
ROA i,t là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t
ROE i,t là tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t
SIZE i,t là quy mô của ngân hàng i tại thời điểm t
CRSK i,t là tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t
GDP t là tỷ lệ tăng trưởng kinh tế của quốc gia tại thời điểm t
INFL t là tỷ lệ lạm phát của quốc gia tại thời điểm t
3.3.2 Cách xác định các biến trong mô hình a Các yếu tố nội sinh của ngân hàng
Các yếu tố nội sinh sẽ được xác định dựa trên dữ liệu từ báo cáo tài chính thường niên của các ngân hàng, được công bố trên website chính thức của họ, cùng với thông tin từ hệ thống cơ sở dữ liệu tài chính FiinPro®.
Hê số an toàn vốn (CAR — Capital Adequacy Ratio)
Tỷ lệ an toàn vốn CAR được tính toán dựa trên các chuẩn mực của Hiệp ước vốn Basel, bao gồm Basel I, Basel II và Basel III Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ áp dụng phương pháp tính theo Basel I, theo quy định tại Thông tư số 36/2014/TT-NHNN, có hiệu lực từ ngày 01 tháng 02 năm 2015.
Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu CAR (%) = r r λ ' ' ' , _
Tổng tài sản có rủi ro x 100%
Khả năng chuyển đổi thanh khoản (LTG — Liquidity Transformation Gap)
Khả năng chuyển đổi thanh khoản LTG được xác định như sau:
Khả năng chuyển đổi thanh khoản LTG = (Liquid Liabilities - Liquid Assets)
Illiquid Assets Liquid Liabilities: Nguồn vốn có tính thanh khoản cao;
Liquid Assets: Tài sản có tính thanh khoản cao;
Illiquid Assets: Tài sản có tính thanh khoản thấp.
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE — Return On Equity)
Công thức xác định tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu:
Tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu ROE = V, , 1- 1 _ʌ j Vốn chủ sở hữu bình quân
Tỷ lê dự phòng rủi ro tín dụng (CRSK — Credit Risk)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng được xác định như sau:
, .< , Dự P hòn g rủi ro tín d ≡g
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng CRSK t f ∙ b Tong dư nợ tín dụng của khách hàng b Các yếu tố vĩ mô
Các yếu tố vĩ mô như tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát sẽ được thu thập từ các nguồn dữ liệu chính thống của Ngân hàng Thế giới Tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INFL) là những chỉ số quan trọng để đánh giá tình hình kinh tế.
3.3.3 Mô hình sử dụng trong nghiên cứu
Nghiên cứu sẽ áp dụng mô hình hồi quy gốc từ Alhassan (2017), nhưng loại bỏ biến quy mô ngân hàng SIZE do sự bất hợp lý trong mối tương quan với hệ số an toàn vốn CAR Dữ liệu từ 13 NHTM giai đoạn 2012 - 2018 cho thấy các ngân hàng lớn như BIDV và VietinBank có hệ số an toàn vốn thấp, chỉ khoảng 9%, trong khi các ngân hàng nhỏ như Maritimebank và VIB duy trì hệ số cao, có năm lên đến 18% hoặc hơn 24% Theo các nghiên cứu như của Wong và cộng sự (2005) hay Kleff và Weber (2003), mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô ngân hàng và hệ số an toàn vốn CAR được lý giải bởi ba nguyên nhân: (i) ngân hàng lớn có tài sản rủi ro hơn; (ii) công nghệ quản lý rủi ro phát triển hơn ở ngân hàng lớn, cho phép đo lường rủi ro chính xác hơn; và (iii) ngân hàng lớn có lợi thế trong việc huy động vốn.
CAR CAR t-1 LTG t-1 ROA ROE CRSK GDP INFL
Các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam có sự khác biệt đáng kể về hệ số an toàn vốn CAR giữa các ngân hàng quy mô nhỏ và lớn Mặc dù các NHTM nhỏ có CAR cao hơn, điều này không nhất thiết cho thấy họ quản trị rủi ro tốt hơn, mà có thể do khó khăn trong việc huy động vốn và tìm kiếm khách hàng Ngược lại, các NHTM lớn thường có lợi thế trong việc huy động tiền gửi và cấp tín dụng nhờ danh tiếng và mạng lưới rộng rãi Do đó, việc loại bỏ biến quy mô ngân hàng SIZE khỏi mô hình nghiên cứu tác động đến CAR tại các NHTM Việt Nam là hợp lý.
Mô hình sau khi loại bỏ biến quy mô SIZE có dạng như sau:
CARi,t = β0 + β1CARijt-1 + β2LTGijt-1 + β3ROAijt + β4R0Eijt + β5CRSKijt
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu ban đầu bằng phần mềm STATA
Hệ số tương quan là chỉ số thể hiện mức độ liên hệ giữa hai biến trong khi giữ nguyên các yếu tố khác trong mô hình Giá trị của hệ số này dao động từ -1, biểu thị mối tương quan ngược chiều hoàn toàn, đến +1, cho thấy mối tương quan thuận chiều hoàn toàn Khi hệ số tương quan bằng 0, điều này có nghĩa là hai biến không có bất kỳ mối liên hệ nào với nhau.
Theo Kennedy (2008), nếu hệ số tương quan giữa các biến có giá trị tuyệt đối từ 0,8 trở lên, mô hình sẽ có đa cộng tuyến cao Cụ thể, hệ số tương quan giữa ROA và ROE đạt 0,8823, trong khi hệ số tương quan giữa GDP và INFL là -0,7986 (~0,8) Do đó, nghiên cứu quyết định loại bỏ biến ROA (tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản) và biến INFL (tỷ lệ lạm phát) khỏi mô hình.
Cuối cùng, mô hình được sử dụng trong nghiên cứu sẽ có dạng sau:
CARi,t = β0 + β1CARi,t-1 + β2LTGi,t-ι + β3ROEi,t + β4CRSKi,t + β5GDPt
CAR i,t là hệ số an toàn vốn của ngân hàng i tại thời điểm t
CAR i,t-ι là hệ số an toàn vốn của ngân hàng i tại thời điểm t - 1
LTG i,t-ι là khả năng chuyển đổi thanh khoản của ngân hàng i tại thời điểm t - 1
ROE i,t là tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t
CRSK i,t là tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t
GDP t là tỷ lệ tăng trưởng kinh tế của Việt Nam tại thời điểm t i = 1÷13 và t = 2012÷2018
Bảng 2.4 tổng hợp các biến với ký hiệu, cách xác định và dấu kỳ vọng tương ứng Trong nghiên cứu này, tỷ lệ an toàn vốn (CAR - Capital Adequacy Ratio) của biến phụ thuộc được tính toán theo phương pháp phù hợp với các Ngân hàng Thương mại Việt Nam.
Nam, được tính toán theo Thông tư số 36/2014/TT-NHNN có hiệu lực thi hành kể từ
Ký hiệu Cách xác định Dấu kỳ vọng Biến phụ thuộc
Hệ số an toàn vốn CA
Vốn tự có Tài sản có rủi ro
Hệ số an toàn vốn của CA
Vốn tự có năm tài chính trước Tài sản có rủi ro +
Khả năng chuyển đổi LTG t-1
NV thanh khoản - TS thanh khoản thanh khoản TS kém thanh khoản +/-
Tỷ suất lợi nhuận trên RO
Lợi nhuận sau thuế vốn chủ sở hữu Vốn chủ sở hữu bình quân +/-
Tỷ lệ dự phòng rủi ro CRS
Tổng mức dự phòng rủi ro tín dụng tín dụng Tổng dư nợ tín dụng +/-
Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế
Tổng chi tiêu tiêu dùng, chi tiêu đầu tư, chi tiêu chính phủ & xuất khẩu ròng
Bảng 3.2: Tổng hợp các biến số trong mô hình
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Biến Obs Mean Std Dev Min Max
Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Số liệu thống kê mô tả được tóm tắt trong bảng:
Bảng 3.3: Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Obs: số quan sát; Mean: giá trị trung bình; Std Dev.: độ lệch chuẩn; Min: giá trị nhỏ nhất; Max: giá trị lớn nhất.
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu ban đầu bằng phần mềm STATA
Trong giai đoạn 2012 - 2018, hệ số an toàn vốn CAR của các ngân hàng thương mại không có xu hướng biến động rõ rệt, dao động từ 8,7% đến 40,15%, với giá trị trung bình là 13,18% và độ lệch chuẩn 4,15% Những con số này cho thấy các ngân hàng thương mại đang hoạt động lành mạnh, vượt xa yêu cầu tối thiểu 9% của Ngân hàng Nhà nước.
Hệ số an toàn vốn CAR của các ngân hàng thương mại (NHTM) trong năm tài chính trước dao động từ 9% đến 40,15%, với giá trị trung bình là một chỉ số quan trọng phản ánh tình hình tài chính và khả năng chịu đựng rủi ro của các ngân hàng.
13,17% với độ lệch chuẩn ở mức 4,19%.
Khả năng chuyển đổi thanh khoản của ngân hàng, được đo lường bằng LTG, có giá trị trung bình là 0,0143, cho thấy các ngân hàng đang tạo thanh khoản nhưng ở mức rất thấp Mặc dù sử dụng nguồn vốn thanh khoản để tài trợ cho các tài sản kém thanh khoản, nhưng vẫn đảm bảo an toàn và rủi ro thấp Độ lệch chuẩn lên đến 47,33% cho thấy sự chênh lệch LTG giữa các ngân hàng là khá lớn, với giá trị LTG cao nhất là 1,2228 của TP Bank năm 2013 và thấp nhất là -1,9317 của Vietcombank năm 2017.
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE có giá trị trung bình ở mức
Tỷ suất lợi nhuận trung bình đạt 11,08% với độ lệch chuẩn 6,81%, trong đó giá trị lớn nhất là 27,73% và giá trị nhỏ nhất là 0,29% Các ngân hàng có vốn hóa nhỏ thường ghi nhận tỷ suất lợi nhuận thấp trong giai đoạn hậu khủng hoảng 2007 - 2008 và trong thời kỳ tăng trưởng tín dụng thấp từ 2013 đến 2014.
Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng CRSK trung bình giai đoạn này là
Tỷ lệ nợ xấu chỉ đạt 1,43% với độ lệch chuẩn 0,54%, trong đó giá trị lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là 4,75% và 0,63% Con số này cho thấy các ngân hàng thương mại (NHTM) đang duy trì một lượng dư nợ tín dụng với chất lượng tốt, không cần thiết phải trích lập dự phòng Tuy nhiên, điều này cũng có thể phản ánh rằng việc trích lập dự phòng của các NHTM chưa được thực hiện một cách nghiêm túc.
Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế GDP của nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn
- 2018 trung bình ở mức 6,2% với giá trị nhỏ nhất là 5,25% năm 2012 và giá trị lớn nhất là 7,08% trong năm 2018.
Phương pháp hồi quy sử dụng
Mô hình dữ liệu của nghiên cứu sử dụng dạng dữ liệu bảng (Panel data), yêu cầu thực hiện hồi quy dữ liệu và kiểm định so sánh giữa ba mô hình hồi quy phổ biến: mô hình bình phương nhỏ nhất thông thường (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM), và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Mục tiêu là xác định mô hình phù hợp nhất cho dữ liệu Phần mềm STATA14 được sử dụng để thực hiện các phân tích hồi quy, trong đó có so sánh giữa mô hình Pooled và mô hình FEM.
Sử dụng kiểm định Likelihood-Ratio Test là một phương pháp hiệu quả để lựa chọn giữa hai phương pháp hồi quy Pooled và FEM cho mô hình Kiểm định này giúp đánh giá sự phù hợp của các giả thuyết được đặt ra, từ đó xác định phương pháp hồi quy nào là tối ưu cho dữ liệu đang phân tích.
H o : Mô hình Pooled hiệu quả hơn mô hình FEM
CAR t-1 LTG t-1 ROE CRSK GDP Trung bình
VIF 1,38Để kiểm định, ta tiến hành hồi chạy hồi quy mô hình với phương pháp hồi quy1,29 1,18 1,17 1,21 1,25
FEM, kết quả P-value ở dòng cuối của mô hình hồi quy chính là kết quả của kiểm định Likelihood-Ratio Test.
P-value của kiểm định Likelihood-Ratio Test (xem thêm tại Phụ lục 4) ở mức 4,09% < 5% đã bác bỏ giả thuyết H O : Mô hình Pooled hiệu quả hơn mô hình FEM, do đó có kết luận rằng mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled. b So sánh mô hình FEM và mô hình REM
Sử dụng kiểm định Hausman để so sánh sự phù hợp giữa mô hình FEM và mô hình REM trong nghiên cứu, nhằm xác định mô hình nào thích hợp hơn cho dữ liệu.
H o : Mô hình REM hiệu quả hơn mô hình FEM
H i : Mô hình FEM hiệu quả hơn mô hình REM
P-value của kiểm định Hausman ở mức 0% < 5% (xem thêm tại Phụ lục 5)đã bác bỏ giả thuyết H 0 : Mô hình REM hiệu quả hơn mô hình FEM, do đó kết luận rằng mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM.
Sau khi thực hiện kiểm định Likelihood-Test Ratio và kiểm định Hausman để so sánh sự phù hợp giữa các mô hình Pooled, FEM và REM, kết quả cho thấy mô hình FEM là lựa chọn phù hợp nhất Do đó, nghiên cứu sẽ áp dụng mô hình FEM để hồi quy dữ liệu.
Kiểm định các khuyết tật của mô hình
3.6.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình
Bảng 3.4: Hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến trong mô hình
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu ban đầu bằng phần mềm STATA
CAR CAR t-1 LTG t-1 ROE CRSK GDP
Bảng 3.5: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình (Lần 2)
Nguồn: Tính toán từ dữ liệu ban đầu bằng phần mềm STATA
Kết quả phân tích cho thấy hệ số tương quan giữa các biến có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 0,8, chủ yếu dưới 0,5, cho thấy mức độ tương quan thấp Hơn nữa, hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập cũng đều nhỏ hơn 2, điều này khẳng định không có dấu hiệu đa cộng tuyến trong mô hình.
3.6.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình
Sử dụng kiểm định Wooldridge kiểm tra hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình, với giả thuyết:
H o : Không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình
H i : Có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình
P-value của kiểm định Wooldridge (xem thêm tại Phụ lục 8) ở mức 0,04%