Các yếu tố ảnh hưởng đến tính ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam

TÓM TẮT:

Hệ số an toàn vốn được hiểu như một chỉ số thể hiện sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM). Tỷ lệ an toàn vốn càng cao phản ánh khả năng hấp thụ các khoản lỗ tốt hơn, cũng như thể hiện tính ổn định của hệ thống NHTM cao hơn.

Bài viết nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tính ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam (NHTM VN). Nhóm tác giả sử dụng phương pháp ước lượng hồi quy dữ liệu bảng với mẫu gồm 30 NHTM VN giai đoạn 2007 - 2019. Kết quả cho thấy, dự phòng cho vay, khe hở tín dụng, khe hở sản lượng và tỷ lệ tiền gửi có tác động ngược chiều đến hệ số an toàn vốn; tỷ suất sinh lợi, tỷ lệ nợ xấu, hệ số thanh khoản, hệ số rủi ro tác động cùng chiều đến hệ số an toàn vốn.

Từ khóa: Yếu tố ảnh hưởng, ngân hàng thương mại, ổn định tài chính.

1. Đặt vấn đề

Trước tình hình kinh tế có nhiều biến động, các rủi ro đến từ xung đột thương mại và những thay đổi địa chính trị đe dọa đến sự ổn định của kinh tế vĩ mô và hoạt động của hệ thống ngân hàng. Tại Việt Nam, nơi mà hệ thống ngân hàng đóng vai trò then chốt và được xem là định chế tài chính quan trọng trong hoạt động cấp vốn cho hoạt động của doanh nghiệp thì sự ổn định là yếu tố được đặt lên hàng đầu. Điều này được thể hiện rõ khi mà các chính sách kinh tế của Chính phủ trong những năm gần đây đều ưu tiên cho sự ổn định kinh tế vĩ mô. Sau khủng hoảng nợ xấu năm 2012, hoạt động của hệ thống NHTM càng được giám sát chặt chẽ hơn, thể hiện ở chỉ số tăng trưởng tín dụng bình quân của các ngân hàng dao động quanh mức 20% từ năm 2012 đến năm 2019.

Theo đó, việc áp dụng hiệp ước Basel vào quản lý và giám sát hoạt động được các nhà hoạch định chính sách hết sức quan tâm. Hiệp ước Basel I được áp dụng từ năm 1992 và Basel II từ năm 2006. Tuy nhiên, quá trình áp dụng Basel chậm hơn, cụ thể đến năm 2014 ngân hàng nhà nước mới cho thí điểm Basel II tại 14 ngân hàng và yêu cầu các ngân hàng thương mại hoàn tất áp dụng Basel II đầu năm 2020. Một trong ba trụ cột chính của hiệp ước Basel II là quy định về cách tính tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu, được hiểu là chỉ tiêu thể hiện tỷ số giữa vốn bắt buộc của ngân hàng và tài sản có rủi ro - được gọi tắt là hệ số CAR. Hệ số an toàn vốn được hiểu như một chỉ số thể hiện sự ổn định tài chính của các NHTM, nó phản ánh khả năng hấp thụ các khoản lỗ trước những rủi ro. Tỷ lệ an toàn vốn càng cao phản ánh khả năng hấp thụ các khoản lỗ tốt hơn, cũng như thể hiện tính ổn định của hệ thống NHTM cao hơn.

2. Cơ sở lý thuyết ổn định tài chính của ngân hàng

2.1. Khái niệm

Sự ổn định tài chính của các NHTM đạt đuợc khi các ngân hàng này hoạt động một cách trơn tru, không bị tác động bởi những tác nhân không mong muốn ở hiện tại và trong tương lai, vững vàng trước những cú sốc kinh tế. Sự ổn định tài chính của các ngân hàng có thể bị gián đoạn bởi sự vận hành của các yếu tố tài chính bên trong và những cú sốc mạnh dẫn đến xuất hiện những lỗ hổng. Những cú sốc có thể đến từ môi truờng bên ngoài, các nhân tố vĩ mô, vai trò của các chủ nợ và con nợ trong các ngân hàng, các chính sách hay sự thay đổi môi truờng thể chế... Bất kỳ sự tác động nào của các cú sốc đến những lỗ hổng đều có thể dẫn đến sự sụp đổ của các NHTM và làm gián đoạn chức năng trung gian tài chính và trung gian thanh toán của các ngân hàng. Nghiêm trọng hơn, nó có thể dẫn đến khủng hoảng tài chính và những hệ lụy cho nền kinh tế.

2.2. Vai trò của ổn định tài chính của ngân hàng

Ổn định tài chính bao gồm nhiều thành tố: Ổn định hoạt động của các trung gian tài chính, hạ tầng tài chính (hệ thống thanh toán và hệ thống thông tin tín dụng), thị truờng tài chính. Trong đó, sự ổn định hoạt động của các trung gian tài chính là một trong những nhân tố quan trọng nhất.

Các ngân hàng thương mại là một trong những trung gian tài chính quan trọng bậc nhất của hệ thống tài chính (ngân hàng đóng vai trò trung tâm trong quá trình tạo tiền, hệ thống thanh toán, các khoản đầu tư tài chính và sự phát triển của nền kinh tế). Lĩnh vực kinh doanh tiền tệ của các NHTM cũng chịu nhiều tác động trực tiếp, gián tiếp từ những khó khăn nội tại của hệ thống tài chính, của nền kinh tế cũng như những tác động bên ngoài. Do vậy, sự ổn định tài chính của các NHTM được xem là nội dung chủ chốt quan trọng, chính yếu trong ổn định tài chính.

Sự bất ổn tài chính của ngân hàng ảnh hưởng đáng kể lên quá trình truyền dẫn tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế, bong bóng bất động sản, mức độ vay nợ cao cũng như tính kém hiệu quả của khu vực doanh nghiệp đã ảnh hưởng tiêu cực đến những nỗ lực của Ngân hàng Trung ương trong việc kiềm chế lạm phát và ổn định vĩ mô, đặc biệt khi cần xác định thời điểm, mức độ và quy mô của các công cụ chính sách tiền tệ. Trước bối cảnh kinh tế - tài chính toàn cầu luôn biến động, sự thành công của chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa và các chính sách vĩ mô khác phụ thuộc vào khả năng của các cơ quan chức năng trong xây dựng các chính sách phù hợp và đồng bộ, trên cơ sở nắm vững các kênh truyền dẫn tài chính - vĩ mô thông qua hệ thống ngân hàng thương mại. Do đó, sự ổn định tài chính của các NHTM đóng vai trò cầu nối, phối hợp chặt chẽ giữa các chính sách tài khóa, tiền tệ, an toàn vi mô và vĩ mô, nhằm hoàn thiện mục tiêu kinh tế vĩ mô trong từng thời kỳ.

Ổn định tài chính giúp các NHTM có khả năng chịu được những cú sốc và giảm thiểu nguy cơ gây gián đoạn chu trình hoạt động kinh doanh nhằm đảm bảo dòng tiền, lợi nhuận của các ngân hàng. Ổn định tài chính của ngân hàng tạo ra môi trường thuận lợi hơn cho cả nhà đầu tư và người gửi tiền, cung cấp vốn với mức giá ổn định cho người đi vay.

3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

3.1. Dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính hàng năm của 30 NHTM VN giai đoạn 2007 - 2019.

3.2. Mô hình nghiên cứu

Mô hình được xây dựng dựa trên nghiên cứu thực nghiệm của Smaoui và cộng sự (2019); De Moraes và cộng sự (2016) nhằm đánh giá tác động của các yếu tố đến tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu CAR, mô hình cụ thể được viết như sau:

Trong đó:

- CAR: Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu, được đo lường bằng tỷ số giữa vốn bắt buộc với tài sản tính theo độ rủi ro gia quyền. (Borio and Lowe, 2001; Montes và Peixoto, 2014; De Moraes và cộng sự, 2016).

- PROV: Dự phòng cho vay, được đo lường bằng tỷ số dự phòng rủi ro khách hàng với tổng dư nợ cho vay khách hàng. (Tabak, 2011; Montes và Peixoto, 2014; De Moraes và cộng sự, 2016).

- ROA: Tỷ suất sinh lợi, được đo bằng tỷ số giữa lợi nhuận trước thuế và trích lập dự phòng với tổng tài sản. (Anadarajan và cộng sự, 2003; Kanagaretnam và cộng sự, 2004; Perez và cộng sự, 2008; Leventis và cộng sự, 2012).

- DEFAULT: Tỷ lệ nợ xấu, được đo bằng tỷ số giữa nợ xấu với dư nợ cho vay khách hàng. (Montes và Peixoto, 2014; De Moraes và cộng sự, 2016).

- O_GAP: Khe hở sản lượng, chênh lệch giữa chuỗi GDP và xu hướng dài hạn của GDP. (Bikker và Hu, 2002; Laeven và Majnoni, 2003; Montes và Peixoto, 2014; De Moraes và cộng sự, 2016).

- C_GAP: Khe hở tín dụng, chênh lệch giữa tỷ số tín dụng và xu hướng dài hạn của GDP. (Montes và Peixoto, 2014; De Moraes và cộng sự, 2016).

- LIQUID: Khả năng thanh khoản, được đo bằng tỷ số giữa tổng tiền mặt và tiền gửi tại ngân hàng nhà nước với tổng tiền gửi của khách hàng và tiền huy động liên ngân hàng. (Bitar và cộng sự, 2017; Smaoui và cộng sự, 2019).

- NLTA: Rủi ro, được đo bằng tỷ số giữa cho vay khách hàng với tổng tài sản. (Bitar và cộng sự, 2017; Smaoui và cộng sự, 2019; Osama El - Ansary, 2019).

- DEPTA: Tỷ số tiền gửi, được đo bằng tỷ số giữa tiền gửi khách hàng với tổng tài sản. (Mili và cộng sự, 2017; Smaoui và cộng sự, 2019).

3.3. Các bước ước lượng sử dụng trong bài nghiên cứu

Bước 1: Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu gồm tính toán và phân tích các giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của các yếu tố ảnh hưởng đến tính ổn định tài chính của các NHTM VN. Thông qua phương pháp biểu đồ trên Excel, tác giả phân tích sự biến động của các yếu tố trong giai đoạn 2007 - 2019.

Bước 2: Phân tích ma trận hệ số tương quan.

Bước 3: Kiểm định đa cộng tuyến với hệ số nhân tử phóng đại VIF.

Bước 4: Chạy Hausman test so sánh giữa FEM và REM.

Bước 5: Kiểm định so sánh giữa FEM và POOL thông qua F-Test khi chạy mô hình FEM.

Bước 6: Sau khi đã chọn được FEM hoặc REM cho mô hình nghiên cứu, kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan cho mô hình.

Bước 7: Hồi quy GMM.

4. Kết quả và thảo luận kết quả (Bảng 1, 2, 3, 4)

Bảng 1. Thống kê mô tả của các biến

Variable	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max
Car	300	0.1536257	0.0812524	0.0662	0.779
Prov	347	0.0127908	0.0062388	0.0005529	0.0397429
Roa	350	0.0160534	0.0103646	-0.051359	0.0632611
Default	306	0.0225342	0.0152693	0.0008351	0.1140172
O_gap	360	0.0005261	0.0180335	-0.021576	0.0366471
C_gap	360	3.49E-10	0.0589413	-0.08181	0.1239574
Liquid	350	0.0528666	0.0384953	0.0016571	0.2433302
Nlta	350	0.5398294	0.1386732	0.1139039	0.8516832
Depta	350	0.610788	0.1537128	0.0273549	0.8937174

Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 2 trình bày hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình. Các hệ số tương quan giữa các biến được dùng để kiểm tra khả năng xuất hiện đa cộng tuyến giữa các biến trong nghiên cứu. Kết quả cho thấy, các hệ số tương quan giữa các biến không có cặp nào có giá trị tuyệt đối > 0.8. Do vậy, khả năng xuất hiện đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy giữa các biến độc lập là không lớn vì hệ số tương quan giữa các biến đều khá nhỏ.

Bảng 2. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

	Car	Prov	Roa	Default	O_gap	C_gap	Liquid	Nlta	Depta
Car	1
Prov	-0.231	1
Roa	0.1732	0.0051	1
Default	0.0534	0.5895	-0.067	1
O_gap	0.0737	-0.303	0.2091	-0.29	1
C_gap	-0.025	0.0527	0.0363	-0.059	-0.27	1
Liquid	0.1017	0.0555	0.1768	0.0163	0.1531	-0.023	1
Nlta	-0.102	0.0638	0.1846	-0.018	0.1276	-0.056	0.07	1
Depta	-0.402	0.1532	-0.061	0.0376	-0.097	-0.209	0.016	0.5768	1

Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 3. Tóm tắt kết quả hồi quy OLS, FEM, REM

	(1)	(2)	(3)
VARIABLES	Model OLS CAR	Model REM CAR	Model FEM CAR
prov	-4.397***	-2.617***	-1.760
	(-4.968)	(-2.695)	(-1.628)
roa	1.511***	1.939***	2.241***
	(3.053)	(3.671)	(3.871)
default	1.346***	0.910***	0.711**
	(3.822)	(2.830)	(2.140)
o_gap	-0.391	-0.274	-0.234
	(-1.390)	(-1.138)	(-0.958)
c_gap	-0.141*	-0.111*	-0.0988
	(-1.767)	(-1.670)	(-1.480)
liquid	0.106	0.119	0.145
	(0.924)	(1.063)	(1.240)
nlta	0.0745*	0.0527	0.0467
	(1.714)	(1.061)	(0.843)
depta	-0.269***	-0.180***	-0.142***
	(-6.118)	(-4.093)	(-3.047)
Constant	0.277***	0.212***	0.177***
	(10.87)	(7.362)	(5.657)
Observations	276	276	276
R-squared	0.283		0.188
Number of firm		30	30

t-statistics in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Nguồn: Tính toán của tác giả

 

Bảng 4. Tóm tắt kết quả hồi quy OLS và GMM

	(1)	(2)
VARIABLES	Model OLS CAR	Model GMM CAR
prov	-4.397***	-2.923***
	(-4.968)	(-8.730)
roa	1.511***	0.974***
	(3.053)	(4.559)
default	1.346***	0.868***
	(3.822)	(6.001)
o_gap	-0.391	-0.241*
	(-1.390)	(-1.910)
c_gap	-0.141*	-0.0842***
	(-1.767)	(-3.493)
liquid	0.106	0.144*
	(0.924)	(1.645)
nlta	0.0745*	0.00351
	(1.714)	(0.144)
depta	-0.269***	-0.147***
	(-6.118)	(-5.743)
Constant	0.277***	0.228***
	(10.87)	(15.44)
Hansen Test Arellano-Bond test		0.279 0.189
Observations	276	276
R-squared	0.283
Number of firm		30

t-statistics in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Nguồn: Tính toán của tác giả

Kết quả hồi quy GMM được đưa ra thảo luận cùng với hồi quy FEM, REM và OLS. Phương pháp System GMM được sử dụng để xử lý hiện tượng nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan. Các kiểm định biến công cụ Hansen Test và tự tương quan bậc 2 (Arellano-Bond) được xem là các kiểm định cần thiết để kết quả với GMM được công nhận. Hệ số của Hansen Test bằng 0.279, lớn hơn giá trị tham chiếu 5% (0.05). Do đó, nghiên cứu chấp nhận giả thiết H0 của Hansen test: Chưa có bằng chứng cho thấy biến công cụ là kém hiệu quả. Kiểm định Arellano-Bond cho Prob bằng 0.189, lớn hơn giá trị tham chiếu 5% (0.05), do đó nghiên cứu chấp nhận giả thiết H0 của Arellano-Bond: Chưa có bằng chứng cho thấy có hiện tượng tự tương quan bậc 2.

Kết luận, cả hai kiểm định tính hiệu quả của biến công cụ và Arellano-Bond đều thỏa mãn điều kiện. Lúc này, kết quả hồi quy GMM là đáng tin cậy.

5. Kết luận

Kết quả nghiên cứu thực hiện cho mẫu 30 ngân hàng thương mại tại Việt Nam từ năm 2007 đến 2019 đánh giá tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn. Kết quả cho thấy, dự phòng cho vay, khe hở tín dụng, khe hở sản lượng và tỷ lệ tiền gửi có tác động ngược chiều đến hệ số an toàn vốn. Trong khi đó, tỷ suất sinh lợi, tỷ lệ nợ xấu, hệ số thanh khoản, hệ số rủi ro lại có tác động cùng chiều đến hệ số an toàn vốn.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Abedifar, P., Molyneux, P., Tarazi, A. (2013). Risk in Islamic banking. European Financial Review, 17, 2035-2096.

2. Ahmet Büyükşalvarci and Hasan Abdioğlu. (2011). Determinants of capital adequacy ratio in Turkish Banks: A panel data analysis, African journal of business management.
3. Ali Atıf Polat, Hassan A Al-khalaf. (2014). What determines capital adequacy in the banking system of kingdom of Saudi arabia? A panel data analysis on tadawul banks. Journal of Applied Finance and Banking.
4. Ayuso, J., Perez, D., Saurina, J. (2004). Are capital buffers pro-cyclical? Evidence from Spanish panel data. Journal of Financial Intermediation, 13, 249-264.
5. Asarkaya, Y., and Ozcan, S. (2007). Determinants of capital structure in financial institutions: The case of Turkey. Journal of BRSA and Financial Markets, 1(1), 91-109.
6. Balasubramanian, B., Cyree, K.B. (2011). Market discipline of banks: Why are yield spreads on bank-issued subordinated notes and debentures not sensitive to bank risks? Journal of Banking and Finance, 35, 21-35.
7. Beck, T., Demirgüç-Kunt, A., Merrouche, O. (2013). Islamic vs. conventional banking: Business model, efficiency, and stability. Journal of Banking and Finance, 37, 433-447.
8. Belkhir, M., Maghyereh, A., Awartani, B. (2016). Institutions and corporate capital structure in the MENA region. Emerging Markets Review, 26, 99-129.
9. Bitar, M., Saad, W., Benlemlih, M. (2016). Bank risk and performance in the MENA region: The importance of capital requirement. Economic Systems, 40, 398-421.

10.Bitar, M., Hassan, M.K., Hippler, W.J. (2017). The determinants of Islamic bank capital decisions. Emerging Markets Review.

11. Blose LE. (2001). Information asymmetry capital adequacy, and market reaction to loan loss provision announcements in the banking industry. Q. Rev. Econ. Finan., 14(2), 239-258.
12. Calmes, C., Theoret, R. (2013). Market-oriented banking, financial stability and macro-prudential indicators of leverage. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 27, 13-34.
13. Chol G. (2000). The macroeconomic implications of regulatory capital adequacy requirements for Korean banks. Econ. Notes by Banca Monte Dei Paschi Di Siena Sp A, 29(1), 111-143.
14. Daley, J., Matthews, K., Whitfield, K. (2008). Too-big-to-fail: Bank failure and banking policy in Jamaica. Journal of International Financial Markets Institutions and Money, 18, 290-303.
15. De De Moraes, C. O., Montes, G. C., & Antunes, J. A. P. (2016). How does capital regulation react to monetary policy? New evidence on the risk taking channel. Economic Modelling, 56, 177-186.
16. Demsetz, R.S., Strahan, P.E. (1997). Diversification, size, and risk at US bank holding companies. Journal of Money, Credit, and Banking 29, 300-313.
17. El-Ansary, Osama and Hafez, Hassan. (2015). Determinants of Capital Adequacy Ratio: An Empirical Study on Egyptian Banks. Corporate Ownership & Control, 13(1).
18. Gropp, R., and Heider, F. (2009). The Determinants of Bank Capital Structure. European Central Bank Working Paper Series n° 1096, September.
19. Hassan K. (1992). An empirical analysis of bank standby letters of credit risk. Rev. Fin. Econ., 2(1), 31-44.
20. Kleff, V., and Weber, M. (2008). How Do Banks Determine Capital? Evidence from Germany. German Economic Review, 9(8), 354-372.
21. Mili, M., Sahut, J.M., Trimeche, H., Teulon, F. (2017). Determinants of the capital adequacy ratio of foreign banks’ subsidiaries: The role of interbank market and regulation. Research in International Business and Finance 42, 442-453.
22. Mpuga, P. (2002). The 1998-99 banking crisis in Uganda: What was the role of the new capital requirements? Journal of Financial Regulation and Compliance, 10(3), 224- 242.
23. Octavia, M., Brown, R. (2010). Determinants of bank capital structure in developing countries: regulatory capital requirement versus the standard determinants of capital structure. Journal of Emerging Markets, 15, 1-50.
24. Pham Thi Xuan Thoa and Nguyen Ngoc Anh. (2017). The Determinants of Capital Adequacy Ratio: The Case of the Vietnamese Banking System in the Period 2011-2015. VNU Journal of Science: Economics and Business, 33(2), 49-58.5 Rime, B. (2001). Capital requirements and bank behavior: Empirical evidence for Switzerland. Journal of Banking and Finance, 25, 789-805.

26. Ruckes, M. (2004). Bank competition and credit standards. Review of Financial Studies, 17(4), 1073-1102.
27. Srairi, S. (2013). Ownership structure and risk-taking behaviour in conventional and Islamic banks: Evidence for MENA countries. Borsa Istanbul Review, 13(4), 115-127.
28. Schaeck, K., Cihak, M. (2012). Banking competition and capital ratios. European Financial Management 18, 836-866.
29. Smaoui H, Salah IB, Diallo B. (2019). The Determinants of Capital Ratios in Islamic Banking. Quarterly Review of Economics and Finance. doi: https://doi.org/10.1016/j.qref.2019.11.002.
30. Vithessonthi, C. (2014). The effect of financial market development on bank risk: Evidence from Southeast Asian countries. International Review of Financial Analysis, 35, 249-260.

Factors affecting the financial stability of Vietnamese

commercial banks

Master. Nguyen Thi Kieu Nga ¹

Tran Huy Hoang ²

¹  Industrial University of Ho Chi Minh City

² University of Finance – Marketing

ABSTRACT:

Capital adequacy ratio, which is the ratio of a bank's capital to its risk, measures the commercial bank’s financial stability. The higher this ratio is, the better the commerical bank’s financial stability is. This study examines the factors affecting the financial stability of commercial banks in Vietnam. This study employed the panel data regression method with a sample of 30 Vietnamese commercial banks from 2007 to 2019. The results showed that these following factors: the loan loss provision, the credit gap, the output gap and the deposit rate have a negative correlation with the bank’s capital adequacy ratio. Meanwhile, the rate of return, the non-performing loan ratio, and the risk ratio have a positive correlation with the bank’s capital adequacy ratio.

Keywords: Influencing factors, commercial banks, financial stability.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 29+30, tháng 12 năm 2020]