Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tự có và rủi ro của ngân hàng thương mại: Bằng chứng từ Việt Nam

bài viết phân tích ảnh hưởng c thay đổi vốn ch vốn chủ sở hữu ngân hàng đến r ủ sở hữu của ngân hàng, và ảnh hưởng c ủa áp l ủi ro c ựủc gia tăng hệ số CAR đến a ngân hàng thương mại. ủa thay đổi

Sử dụng dữ liệu bảng không cân từ mẫu 15 ngân hàng thương mại, giai đoạn

2009 – 2014, thông qua phương pháp phân tích tác động ngẫu nhiên (REM)

kết hợp phương pháp phân tích tác động cố định (FEM), nghiên cứu phát hiện

các ngân hàng với hệ số CAR thấp hơn mức quy định 9% có xu hướng cơ cấu

lại tài sản bằng cách giảm tài sản có hệ số rủi ro cao, thay vì gia tăng vốn chủ

sở hữu. Sự gia tăng vốn chủ sở hữu của các ngân hàng chịu ảnh hưởng bởi

các nhân tố: quy mô tài sản, tỷ suất sinh lợi của tài sản và mức độ thay đổi

vốn chủ sở hữu của kỳ trước.

pdf 8 trang phuongnguyen 6520
Bạn đang xem tài liệu "Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tự có và rủi ro của ngân hàng thương mại: Bằng chứng từ Việt Nam", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

Tóm tắt nội dung tài liệu: Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tự có và rủi ro của ngân hàng thương mại: Bằng chứng từ Việt Nam

Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tự có và rủi ro của ngân hàng thương mại: Bằng chứng từ Việt Nam
PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015
Nghiên Cứu & Trao Đổi
1. Giới thiệu
Khái quát về Basel
Năm 1988, Ủy ban Basel về 
giám sát ngân hàng ban hành hệ 
thống đo lường vốn và rủi ro tín 
dụng với tên thường gọi là Hiệp 
ước Basel 1. Theo yêu cầu của 
Basel 1, các ngân hàng phải duy 
trì tỷ lệ vốn bắt buộc trên tổng tài 
sản điều chỉnh theo hệ số rủi ro 
(CAR) ở mức an toàn 8%. Basel 
1 cũng đưa ra định nghĩa về các 
loại vốn của ngân hàng và phân 
thành 3 cấp xét theo khả năng chủ 
động, và do đó là mức độ tin cậy, 
trong việc sử dụng các nguồn vốn 
để ứng phó với rủi ro, từ cấp 1 
cao nhất đến cấp 3 thấp nhất. Do 
vốn cấp 3 có độ tin cậy thấp nhất 
nên vốn này không được xét đến 
khi tính tỷ lệ an toàn vốn. Basel 
1 phân loại tài sản theo 4 mức rủi 
ro khác nhau là 0%, 20%, 50%, 
100%. Các quy định về đo lường 
rủi ro của Basel 1 nhìn chung là 
mang tính cào bằng vì mức độ 
rủi ro của các tài sản chỉ căn cứ 
vào tài sản bảo đảm và nhóm 
khách hàng mà không căn cứ vào 
quy mô món vay, thời hạn vay và 
hệ số tín nhiệm của từng khách 
hàng vay. Ngoài ra, Basel 1 mới 
chỉ tập trung đến rủi ro tín dụng 
mà chưa đề cập đến rủi ro hoạt 
động cũng như rủi ro thị trường.
Do những hạn chế của Basel 
1, năm 2004 Ủy ban Basel lại 
giới thiệu phiên bản mới với 
tên gọi Basel 2, có hiệu lực từ 
năm 2007 và kết thúc thời gian 
chuyển đổi đến năm 2010. Nội 
dung của Balse 2 bao gồm 3 trụ 
cột chính: trụ cột thứ nhất liên 
quan đến duy trì tỷ lệ vốn bắt 
buộc, trụ cột thứ 2 và thứ 3 liên 
quan đến quy trình đánh giá hoạt 
động thanh tra, giám sát và công 
bố thông tin. Theo trụ cột 1, tỷ lệ 
vốn bắt buộc tối thiểu vẫn là 8%. 
Các định nghĩa về vốn không 
thay đổi và tử số để tính CAR 
vẫn bao gồm vốn cấp 1 và vốn 
cấp 2. Tuy nhiên, phần mẫu số 
để tính CAR có một số thay đổi 
đáng kể: hệ số rủi ro của tài sản 
không chỉ phụ thuộc vào tài sản 
đảm bảo và nhóm khách hàng, 
Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tự có 
và rủi ro của ngân hàng thương mại: 
Bằng chứng từ Việt Nam
Lê ThaNh NGọc, ĐặNG Trí DũNG & Lê NGuyễN miNh PhươNG 
Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM
Nhận bài: 13/06/2015 – Duyệt đăng: 21/10/2015
Bài viết phân tích ảnh hưởng của áp lực gia tăng hệ số CAR đến thay đổi vốn chủ sở hữu của ngân hàng, và ảnh hưởng của thay đổi vốn chủ sở hữu ngân hàng đến rủi ro của ngân hàng thương mại. 
Sử dụng dữ liệu bảng không cân từ mẫu 15 ngân hàng thương mại, giai đoạn 
2009 – 2014, thông qua phương pháp phân tích tác động ngẫu nhiên (REM) 
kết hợp phương pháp phân tích tác động cố định (FEM), nghiên cứu phát hiện 
các ngân hàng với hệ số CAR thấp hơn mức quy định 9% có xu hướng cơ cấu 
lại tài sản bằng cách giảm tài sản có hệ số rủi ro cao, thay vì gia tăng vốn chủ 
sở hữu. Sự gia tăng vốn chủ sở hữu của các ngân hàng chịu ảnh hưởng bởi 
các nhân tố: quy mô tài sản, tỷ suất sinh lợi của tài sản và mức độ thay đổi 
vốn chủ sở hữu của kỳ trước. 
Từ khóa: Vốn tự có, rủi ro, ngân hàng thương mại, Hiệp ước Basel.
54
Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP 
 Nghiên Cứu & Trao Đổi
mà còn phụ thuộc vào độ nhạy 
rủi ro trong mỗi loại và hệ số 
tín nhiệm của từng khách hàng, 
hệ số này được mở rộng từ 0 – 
100% theo Basel 1 lên 0 – 150% 
theo Basel 2. Ngoài ra, mẫu số 
của CAR không chỉ có tổng tài 
sản có điều chỉnh theo hệ số rủi 
ro mà còn bao gồm 12,5 lần tổng 
vốn quy định cho dự phòng rủi ro 
hoạt động và rủi ro thị trường. 
Mặc dù đã có một số cải tiến 
đáng kể so với Basel 1, những 
tiêu chuẩn của Basel 2 được cho 
là vẫn chưa đủ mạnh để ngân 
hàng có thể chống đỡ trước hàng 
loạt các rủi ro. Một lần nữa, vào 
ngày 12/9/2010, Ủy ban Basel đã 
giới thiệu bộ tiêu chuẩn an toàn 
vốn tối thiểu với tên gọi Basel 
3. Bộ tiêu chuẩn này có hiệu lực 
từ năm 2013 và sẽ kết thúc thời 
gian chuyển đổi vào đầu năm 
2019. Basel 3 có 4 điểm thay đổi 
đáng chú ý: 
Thứ nhất, rà soát lại các tiêu 
chuẩn vốn cấp 1 và vốn cấp 2, 
định nghĩa chặt chẽ hơn nhằm 
nâng cao hơn nữa chất lượng 
vốn. Theo đó, những tài sản có 
chất lượng kém sẽ phải khấu trừ 
thẳng vào vốn cổ phần thường. 
Chẳng hạn, khoản vốn vượt quá 
giới hạn 15% đầu tư vào các tổ 
chức tài chính khác, khoản vốn 
có nguồn gốc từ số thuế thu nhập 
hoãn lại...sẽ được khấu trừ vào 
vốn chủ sở hữu. 
Thứ hai, yêu cầu các ngân 
hàng phải tăng mức vốn dự trữ, 
đặc biệt là vốn của các chủ sở 
hữu. Cụ thể là nâng tỷ lệ vốn của 
cổ đông thường tối thiểu từ 2% 
lên 4,5%; nâng tỷ lệ vốn cấp 1 tối 
thiểu từ 4% lên 6%; bổ sung vốn 
đệm dự phòng tài chính đảm bảo 
bằng vốn chủ sở hữu 2,5%; bổ 
sung vốn đệm dự phòng sự suy 
giảm theo chu kỳ kinh tế đảm 
bảo bằng vốn chủ sở hữu phổ 
thông từ 0 – 2,5%. Nếu không 
xét đến khoản vốn đệm dự phòng 
tài chính 2,5%, tỷ lệ vốn bắt buộc 
tối thiểu vẫn là 8%. Tuy nhiên, 
kết cấu của các loại vốn đã có sự 
thay đổi theo hướng tăng tỷ trọng 
vốn cấp 1, bao gồm tăng tỷ trọng 
vốn chủ sở hữu phổ thông trong 
vốn cấp 1. 
Thứ ba, giới thiệu phương 
pháp giám sát an toàn vĩ mô 
nhằm hạn chế rủi ro hệ thống. 
Phương pháp này hướng đến mục 
tiêu làm giảm mức độ khuyếch 
đại của khủng hoảng theo chu kỳ 
kinh tế và những rủi ro xuất phát 
từ mối quan hệ phụ thuộc lẫn 
nhau giữa các định chế tài chính, 
đặc biệt là những ngân hàng giữ 
vai trò quan trọng trong hệ thống 
tài chính của quốc gia. 
Thứ tư, đưa ra các tiêu chuẩn 
đo lường thanh khoản của ngân 
hàng. Theo đó, các ngân hàng 
được yêu cầu phải nắm giữ nhiều 
hơn các tài sản có tính thanh 
khoản cao và có chất lượng cao 
để đáp ứng nhu cầu chi trả trong 
những trường hợp bất thường. 
Những quy định cơ bản của 
VN về đảm bảo an toàn vốn và 
thách thức trong quá trình thực 
hiện 
Quy định về đảm bảo an toàn 
trong hoạt động của tổ chức tín 
dụng được thể hiện khá rõ trong 
Thông tư số 13/2010/TT-NHNN 
ban hành ngày 20/5/2010 của 
Ngân hàng Nhà nước VN. Nội 
dung của Thông tư này thể hiện 
3 vấn đề then chốt: (i) Tăng tỷ 
lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) 
lên 9%; (ii) Hạn chế việc tham 
gia vào các hoạt động liên quan 
chứng khoán và kinh doanh bất 
động sản đối với các ngân hàng 
thương mại; và (iii) Tăng cường 
quy định về đảm bảo khả năng 
thanh khoản của các tổ chức tín 
dụng. Tiếp theo Thông tư 13 là 
một số thông tư khác như Thông 
tư số 19/2010/TT-NHNN ban 
hành ngày 27/9/2010, Thông tư 
số 22/2011/TT-NHNN ban hành 
ngày 30/8/2011, các thông tư này 
được ban hành nhằm bổ sung, 
sửa đổi một số điều của Thông tư 
13. Nhìn chung, Thông tư 13 và 
các thông tư có liên quan đến quy 
định đảm bảo an toàn vốn cho hệ 
Hình 1: Lộ trình thực thi Hiệp ước Basle 3 (Đơn vị: %)
Nguồn: Ủy Ban Basel
55
PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015
Nghiên Cứu & Trao Đổi
thống ngân hàng thương mại đã 
có nhiều chuyển biến tích cực 
theo hướng tiếp cận ngày càng 
gần với các quy định của Basel, 
đặc biệt là Basel 1 và Basel 2. 
Tuy nhiên, quy định trong các 
Thông tư này vẫn còn một số bất 
cập, hạn chế sau: 
Thứ nhất, mẫu số tính CAR 
của VN chỉ tính đến rủi ro tín 
dụng, trong khi theo Basel 2 đã 
tính đến cả rủi ro hoạt động và 
rủi ro thị trường.
CAR = (Vốn cấp 1 + Vốn cấp 
2) : (Tài sản có rủi ro + Rủi ro 
thị trường + Rủi ro hoạt động) ≥ 
8%
Điều này phản ánh thực tế là 
mặc dù phần lớn các ngân hàng 
thương mại VN đều có tỷ lệ CAR 
lớn hơn quy định 9%, song con 
số này không đủ ý nghĩa để nói 
rằng các ngân hàng thương mại 
đã đạt được chuẩn quy định về 
tỷ lệ vốn tối thiểu theo quy định 
của Basel 2. Rõ ràng, khi tính 
đến cả rủi ro thị trường và rủi 
ro hoạt động, tỷ lệ CAR của các 
ngân hàng thương mại VN phải 
được tính lại với mức thấp hơn 
nhiều so với thực tế đang được 
công bố. 
 Thứ hai, quy định về hệ số rủi 
ro còn mang tính cào bằng và đơn 
giản. Hệ số rủi ro được xây dựng 
chỉ căn cứ vào tài sản bảo đảm 
và đối tượng, chưa chi tiết theo 
mức độ rủi ro của khách hàng và 
đặc điểm của món vay nên chưa 
phản ánh chính xác mức độ rủi 
ro của khoản tín dụng đó. Chẳng 
hạn, rủi ro giữa cho vay kinh 
doanh bất động đã hình thành và 
cho vay bất động sản hình thành 
trong tương lai là không giống 
nhau, rủi ro cũng khác nhau giữa 
cho vay ứng trước tiền bán chứng 
khoán và cho vay cầm cố chứng 
khoán. Tuy nhiên, theo Thông tư 
13, những khoản tín dụng này đều 
có hệ số rủi ro là 250%. Những 
khoản tín dụng đang được xếp 
nhóm 1 cũng có thể có cùng một 
hệ số rủi ro như những khoản tín 
dụng xếp nhóm 2, 3, 4, 5, nếu các 
khoản tín dụng này có cùng đối 
tượng và cùng loại tài sản đảm 
bảo. Với cách quy định như vậy, 
các ngân hàng có cùng tỷ lệ an 
toàn vốn có thể đang đối diện với 
thực tế các mức độ rủi ro khác 
nhau. Quy định cào bằng hệ số 
rủi ro có thể khiến các ngân hàng 
nỗ lực gia tăng hệ số CAR không 
phải dựa vào việc tái cơ cấu danh 
mục tài sản theo hướng giảm các 
loại tài sản có mức độ rủi ro thực 
tế cao, mà ngược lại, sẽ khuyến 
khích họ cấp tín dụng dựa trên 
yếu tố tài sản đảm bảo. Điều này 
gây hệ quả là khi yếu tố tài sản 
đảm bảo lấn át các yếu tố khác, 
ngân hàng có thể chấp nhận cả 
những khách hàng có chất lượng 
tín dụng không cao; qua đó làm 
56
Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP 
 Nghiên Cứu & Trao Đổi
gia tăng mức độ rủi ro cho ngân 
hàng. 
Thứ ba, các quy định mới chỉ 
tập trung ở nội dung tăng vốn điều 
lệ lên tối thiểu là 3000 tỷ đồng và 
hệ số CAR lên 9%. Trong ngắn 
hạn, vốn điều lệ và CAR có mối 
quan hệ tỷ lệ thuận. Tuy nhiên, 
xét trong dài hạn, việc tăng vốn 
điều lệ chưa hẳn đã làm tăng 
CAR. Khi tăng vốn điều lệ, ngân 
hàng phải thuyết phục được các 
cổ đông rằng tỷ suất lợi nhuận 
trên vốn chủ sở hữu trong tương 
lai sẽ tăng hoặc ít nhất là không 
giảm. Để duy trì hoặc gia tăng tỷ 
suất lợi nhuận trên vốn chủ sở 
hữu, ngân hàng buộc phải tăng 
hệ số đòn bẩy tài chính, đồng 
thời mở rộng hoạt động đầu tư 
và tín dụng. Hệ quả là trong dài 
hạn, hệ số CAR của ngân hàng 
khó duy trì ở mức cao. 
Từ những thực tế trên, bài 
viết tập trung phân tích mối quan 
hệ giữa tỷ lệ vốn tự có và rủi ro 
của các ngân hàng thương mại. 
Trong đó, các câu hỏi nghiên cứu 
được đặt ra là:
(1) Các ngân hàng thương mại 
phản ứng như thế nào, ưu tiên 
thay đổi cơ cấu vốn hay cơ cấu 
tài sản, trước áp lực tăng hệ số 
CAR của ngân hàng nhà nước? 
(2) Việc gia tăng vốn tự có 
của ngân hàng thương mại có 
ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro 
của ngân hàng?
2. Lược khảo các nghiên cứu 
trước
2.1. Mối quan hệ giữa mức quy 
định vốn và rủi ro
Trong những năm gần đây, rất 
nhiều nghiên cứu lý thuyết và có 
thực nghiệm đã được tiến hành 
để xem xét mối quan hệ giữa vốn 
và rủi ro trong ngân hàng. Một số 
nghiên cứu cho thấy mối quan hệ 
cùng chiều giữa vốn và rủi ro, gợi 
ý rằng nhà quản lý khuyến khích 
các ngân hàng tăng vốn sẽ có thể 
giảm mức độ rủi ro (Pettway, 1976; 
Demirguc- Kunt và Huizinga, 
2000; Iannotta et al, 2007;...). 
Phương pháp tiếp cận truyền thống 
để điều tiết ngân hàng nhấn mạnh 
những tác động tích cực của việc 
yêu cầu an toàn vốn tối thiểu. Vốn 
được xem như một bộ đệm hạn chế 
thiệt hại cho ngân hàng. Hơn nữa, 
do sử dụng vốn của chủ sở hữu, 
nên ngân hàng có thể giảm bớt các 
khuynh hướng tham gia vào các 
hoạt động có nguy cơ cao (Ben 
Bouheni, 2014). Tuy nhiên, một 
số nghiên cứu khác lại cho kết quả 
ngược lại. Vốn và rủi ro ngân hàng 
có thể diễn ra mối quan hệ nghịch 
biến do những rủi ro về đạo đức, 
theo đó các ngân hàng có thể trục 
lợi từ hệ thống bảo hiểm tiền gửi 
(Demirguc-Kunt và Kane, 2002). 
Ngoài ra, trong nghiên cứu của 
Faten Ben Bouheni và Houssem 
Rachdi (2015) về ứng dụng việc 
đo lường yêu cầu an toàn vốn 
tại các ngân hàng thương mại 
Tunisia, bằng cách sử dụng tỷ 
trọng tài sản có rủi ro trên tổng 
tài sản, kết quả thu được cho 
thấy: Đầu tiên, vốn và mức độ 
rủi ro có tác động ngược chiều, 
có nghĩa là tăng vốn sẽ giảm mức 
độ rủi ro cho ngân hàng. Thứ hai, 
ngân hàng càng lớn thì càng quản 
lý tốt rủi ro, vì họ có nhiều kinh 
nghiệm trong việc quản lý rủi ro 
thông qua việc đa dạng hóa danh 
mục. 
Tuy nhiên, Rime (2001) lại cho 
rằng không có mối quan hệ giữa 
rủi ro và vốn trong ngân hàng. 
Ông tiến hành nghiên cứu bằng 
cách xem xét các mối quan hệ giữa 
rủi ro và vốn trong các ngân hàng 
thương mại trong giai đoạn 1989-
1995, ông đã sử dụng một mô hình 
hệ phương trình để phân tích việc 
điều chỉnh vốn và rủi ro trong ngân 
hàng Thụy Sĩ. Nhận thấy trong 
những năm gần đây, các nhà quản 
lý đã bắt đầu tập trung nhiều hơn 
vào tỷ lệ an toàn vốn của các ngân 
hàng để tăng cường sự ổn định của 
hệ thống tài chính. Rime phân tích 
các ngân hàng Thụy Sĩ đã phản 
ứng thế nào với những quy định 
trên. Đồng thời ông cũng sử dụng 
số liệu và mô hình kinh tế lượng 
để phân tích mối quan hệ giữa việc 
điều chỉnh vốn và rủi ro tại các 
ngân hàng Thụy Sĩ, khi họ buộc 
phải tuân theo mức vốn quy định 
tối thiểu. Kết quả chỉ ra áp lực điều 
tiết và những quy định của chính 
phủ khiến cho các ngân hàng phải 
tăng vốn, nhưng điều này lại không 
ảnh hưởng đến mức độ rủi ro của 
các ngân hàng.
2.2. Quy định mức vốn tối thiểu
Quy định mức vốn tối thiểu 
được đặt ra chủ yếu bởi sự lo ngại 
rằng một số ngân hàng có thể giữ 
ít vốn hơn mức an toàn cần thiết. 
Về lý thuyết, các yêu cầu về vốn 
sẽ được xác định bởi các mô hình 
dựa trên các mô hình lựa chọn giá 
(Option-Pricing). Theo đó, một 
ngân hàng không được kiểm soát 
sẽ có danh mục đầu tư rủi ro và đòn 
bẩy vượt quá mức an toàn nhằm 
tối đa hóa lợi nhuận (Benston et 
al, 1986; Furlong và Keeley, 1989; 
Keeley và Furlong, 1990). Yêu 
cầu về vốn có thể hạn chế những 
rủi ro đạo đức bằng cách buộc các 
cổ đông ngân hàng phải chịu một 
phần các khoản lỗ. Chính vì vậy, 
bằng việc có nhiều vốn hơn và ít 
rủi ro hơn, ngân hàng sẽ có thể 
giảm xác suất vỡ nợ. Tuy nhiên, 
theo Kim và Santomero (1988); và 
Rochet (1992) lại cho rằng chi phí 
từ việc tăng vốn sẽ làm giảm lợi 
57
PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015
Nghiên Cứu & Trao Đổi
nhuận kỳ vọng của ngân hàng. Do đó, các ngân hàng 
vẫn có thể chọn lựa các khoản vay hoặc các khoản đầu 
tư với một lợi nhuận cao hơn và có nguy cơ cao hơn. 
Như vậy trong một số trường hợp, sự gia tăng rủi ro 
của ngân hàng vượt quá mức chịu đựng của việc tăng 
vốn và dẫn đến một xác suất vỡ nợ cao hơn.
Việc xác định vốn tối thiểu dựa trên rủi ro của chính 
ngân hàng có thể giúp loại bỏ những hạn  ... ều 
chỉnh vốn và “đệm vốn”. Do việc điều chỉnh tỷ lệ vốn 
sẽ tốn chi phí, nên các ngân hàng sẽ phải giữ nhiều 
vốn bằng hoặc hơn mức tối thiểu theo yêu cầu của cơ 
quan quản lý. Thêm vào đó, do có hiện tượng bất cân 
xứng thông tin, Myers and Majluf (1984) cho rằng 
các thông tin về việc ngân hàng thiếu vốn sẽ gây ảnh 
hưởng xấu đến hình ảnh và giá trị của ngân hàng trên 
thị trường tài chính. Hơn nữa, các cổ đông sẽ bắt buộc 
đóng góp thêm vốn mới nếu các ngân hàng bị thiếu 
vốn trầm trọng. 
Như đã đề cập ở trên, chính vì có các chi phí cho 
việc điều chỉnh tỷ lệ vốn, các ngân hàng nếu có vốn 
thấp hơn mức vốn tối thiểu theo quy định sẽ không có 
khả năng phản ứng ngay lập tức. Do đó, ngân hàng có 
thể phải chịu phạt theo quy định, hoặc thậm chí tệ hơn 
ngân hàng có thể bị đóng cửa. Chính vì vậy, các ngân 
hàng thường để một vốn dư thừa hơn so với mức quy 
định tối thiểu – “đệm vốn” - để giảm xác suất vi phạm 
các yêu cầu vốn pháp định, đặc biệt đối với các ngân 
hàng có tỷ lệ vốn thường xuyên bất ổn.
3. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được tập hợp từ 15 NHTM trong khoảng 
thời gian từ năm 2009-2014. Các dữ liệu được các 
NHTM công bố từ năm 2004-2015, tuy nhiên vào 
2004-2006 có rất nhiều NHTM không công bố thông 
tin trong khoảng thời gian này. Ngoài ra, trong khoảng 
thời gian 2006-2008, nền kinh tế VN chịu tác động của 
khủng hoảng kinh tế thế giới kèm theo nhiều sự kiện 
biến động trong hệ thống NHTM; vì vậy, tình hình hoạt 
động của các NHTM nói riêng khá bất ổn. Riêng năm 
2015, rất nhiều các NHTM chưa công bố thông tin. Các 
dữ liệu được nhóm tác giả thu thập từ các báo cáo tài 
chính và báo cáo thường niên được công bố hàng năm 
của các NHTM. Dữ liệu được tập hợp từ 15 NHTM 
được lựa chọn ngẫu nhiên thuận tiện với hy vọng mang 
được tính đại diện cho tổng thể các NHTM. 
4. mô hình nghiên cứu, các giả thuyết và phương 
pháp nghiên cứu
4.1. Mô hình nghiên cứu
Bài viết nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tự có 
và rủi ro của ngân hàng thương mại. Dựa trên nghiên 
cứu của Shrieves & Dahl (1992), Rime Bertrand 
(2000), Faten Ben Bouheni (2015), các mô hình được 
đề xuất gồm:
Mô hình 1: 
Cap
i,t
 = β
0
 + β
1
RPL
i,t 
+ β
2
RPG
i,t 
+ β
3
size
i,t 
+ β4depi,t 
+ β
5
npl
i,t 
+ β
6
ROA
i,t 
+ β7capi,t-1 + ε (1)
Mô hình 2:
delrisk
i,t
 = γ
0
 + γ
1
RPL
i,t 
+ γ
2
RPG
i,t 
+ γ
3
size
i,t 
+ γ
4
cap
i,t 
+ γ
5
LEVD
i,t 
+ β
 6
ROA
i,t 
+ δ (2)
Với Ɛ và δ lần lượt là các phần dư của mô hình 1 
và 2.
Trong đó:
Cap: Biến đại diện cho vốn chủ sở hữu của ngân 
hàng. Biến Cap được tính bằng cách lấy log của vốn 
chủ sở hữu (Shrieves & Dahl, 1992).
Npl: Biến đại diện cho nợ xấu của ngân hàng. 
Biến npl được tính bằng cách lấy log của nợ xấu.
Size: Biến đại diện cho quy mô của ngân hàng. 
Biến size được tính bằng cách lấy log của tổng tài 
sản (Shrieves & Dahl, 1992).
Dep: Biến đại diện cho tiền gửi huy động của 
ngân hàng. Biến dep được tính bằng cách lấy log 
của tổng tiền gửi (Dahl & Shrieves, 1990).
ROA: Biến đại diện cho khả năng sinh lời của 
ngân hàng. Biến ROA được tính bằng cách lấy 
lợi nhuận sau thuế chia cho tổng tài sản (Dahl & 
Shrieves, 1990).
Delrisk: Biến đại diện cho sự thay đổi rủi ro của 
ngân hàng. Biến delrisk được tính bằng công thức: 
(Shrieves & Dahl, 1992) 
58
Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP 
 Nghiên Cứu & Trao Đổi
59
delrisk
i,t 
= [Nợ xấu/Tổng tài 
sản]
i,t 
- [Nợ xấu/Tổng tài sản]
i,t-1
LEVD: Biến đại diện cho tỷ 
lệ đòn bẩy của ngân hàng. Biến 
LEVD là một biến giả có giá trị 0 
và 1, LEVD sẽ nhận giá trị 1 nếu 
tỷ lệ đòn bẩy lớn hơn hoặc bằng 
10%, ngược lại LEVD sẽ nhận 
giá trị 0 (Baer & McElravey, 
1992).
RPG và RPL: Biến đại diện 
cho dấu hiệu áp lực từ quy định 
tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) 
(Peltzman, 1970), (Dietrich & 
James, 1983) và (Mingo, 1975):
- Đối với biến RPL sẽ nhận giá 
trị 0 nếu NHTM có hệ số CAR 
lớn hơn 9%, nếu hệ số CAR nhỏ 
hơn 9% thì RPG sẽ được tính 
như sau:
RPL=1/9% - 1/CAR
- Đối với biến RPG sẽ nhận 
giá trị 0 nếu NHTM có hệ số 
CAR nhỏ hơn 9%, nếu hệ số 
CAR lớn hơn 9% thì RPG sẽ 
được tính như sau:
RPG = 1/9% - 1/CAR
 4.2. Các giả thuyết
cap
i,t-1
: 
Biến độ trễ của vốn 
được kỳ vọng sẽ có ảnh hưởng 
tích cực đến biến vốn chủ vì khi 
NHTM có điều kiện tăng vốn 
trong năm trước đó sẽ có đủ điều 
kiện dễ dàng để tăng vốn trong 
năm tiếp theo.
size
i,t
: Kỳ vọng tác động tích 
cực đến vốn chủ sở hữu vì khi 
quy mô gia tăng ngân hàng sẽ 
phải tăng vốn để đảm bảo các 
quy định của Ngân hàng Nhà 
nước. Biến size
i,t
 có thể ảnh 
hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến 
biến delrisk
i,t
, điều này tùy thuộc 
vào sự lựa chọn cơ cấu tài sản 
và khả năng quản trị tài sản của 
ngân hàng. 
ROA
i,t
: Kỳ vọng sẽ tác động 
tích cực đến vốn chủ sở hữu vì 
khi NHTM có lợi nhuận lớn hơn, 
sẽ dễ dàng hơn để gia tăng vốn 
chủ sở hữu bằng cách giữ lại lợi 
nhuận. ROA
i,t
 cũng được kỳ vọng 
sẽ tác động tích cực đến delrisk
i,t
vì khi các ngân hàng theo đuổi 
mục tiêu lợi nhuận cao, họ có thể 
phải chấp nhận đánh đổi bằng 
việc lựa chọn các dự án đầu tư có 
mức độ rủi ro cao hơn.
npl
i,t
: Kỳ vọng sẽ tác động 
tích cực đến vốn chủ sở hữu vì 
khi NHTM có nhiều nợ xấu, các 
NHTM sẽ gia tăng vốn để đảm 
bảo hệ số an toàn tối thiểu.
dep
i,t
: Kỳ vọng sẽ tác động 
tiêu cực đến gia tăng vốn vì các 
NHTM có tốc độ gia tăng tiền 
gửi cao sẽ có động lực để giữ vốn 
ở mức thấp. 
LEVD
i,t
: Kỳ vọng sẽ có tác 
động tích cực đến cap
i,t
 và tiêu 
cực đối với delrisk
i,t
.
RPL
i,t
: Đối với các NHTM 
có hệ số CAR nhỏ hơn 9% sẽ 
có động lực giảm nợ xấu và gia 
tăng vốn chủ sở hữu. Vì vậy RPL 
được kỳ vọng có mối tương quan 
tiêu cực trong mối quan hệ với 
nợ xấu (delrisk
i,t
) và tương quan 
tích cực trong mối quan hệ với 
vốn chủ sở hữu (cap).
RPG
i,t
: Đối với các NHTM có 
hệ số CAR lớn hơn 9% sẽ không 
có động lực giảm nợ xấu và gia 
PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015
Nghiên Cứu & Trao Đổi
60
tăng vốn chủ sở hữu. Vì vậy RPG 
được kỳ vọng có mối tương quan 
tích cực trong mối quan hệ với 
nợ xấu (delrisk
i,t
) và tương quan 
tiêu cực trong mối quan hệ với 
vốn chủ sở hữu (cap).
cap
i,t-1
: Được kỳ vọng sẽ tác 
động tích cực đến delrisk
i,t
 vì khi 
các ngân hàng đã có nguồn vốn 
lớn, áp lực duy trì và gia tăng lợi 
nhuận khiến ngân hàng tìm đến 
những khoản đầu tư có rủi ro cao 
hơn.
4.3. Phương pháp ước lượng
Bài viết sử dụng dữ liệu theo 
kiểu bảng (Panel Data) vì vậy các 
phương pháp ước lượng mô hình 
1 và (2) được chọn là Pooled OLS, 
Fixed Effect và Random Effect. Tuy 
nhiên, đối với phương pháp Pooled 
OLS mô hình sẽ bị ràng buộc chặt 
chẽ về không gian và thời gian của 
các đối tượng khi các hệ số hồi quy 
không đổi. Điều này làm phương 
pháp Pooled OLS không phản ánh 
được sự khác biệt trong các tác 
động của từng NHTM. Phương 
pháp Fixed Effect có thể kiểm 
soát và tách các ảnh hưởng riêng 
biệt theo không gian và thời gian 
ra khỏi các biến độc lập, vì vậy có 
thể ước lượng chính xác hơn ảnh 
hưởng của các biến độc lập. Trong 
khi đó, phương pháp Random 
Effect giả định các đặc điểm riêng 
của các đối tượng là ngẫu nhiên 
và không tương quan đến các biến 
độc lập, do đó Random Effect xem 
phần dư của các đối tượng (không 
tương quan với biến giải thích) là 
một biến giải thích mới. Để quyết 
định lựa chọn kết quả ước lượng 
từ phương pháp Fixed Effect hay 
Random Effect, bài viết sử dụng 
phương pháp Hausman. Giả thuyết 
Không của phương pháp Hausman 
là ước lượng của Fixed Effect và 
Random effect là không khác 
nhau. Nếu bác bỏ giả thuyết Không 
thì phương pháp Fixed Effect được 
lựa chọn và ngược lại.
5. Kết quả nghiên cứu
5.1. Thống kê mô tả các biến
(Bảng 2)
5.2. Kết quả ước lượng mô hình 
Kết quả kiểm định Hausman 
cho thấy mô hình 1 được 
ước lượng theo phương pháp 
Ramdom Effect1. 
Kết quả kiểm định Hausman 
cho thấy mô hình 2 được ước 
lượng theo phương pháp Fixed 
Effect2. 
1 Prob>chi2 = 0.5144
2 Prob>chi2 = 0.0531
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
cap 88 6.994334 .3267082 6.066713 7.732994
RPL 76 .0577591 .2587901 0 1.357717
RPG 89 -2.217001 1.872908 -7.389488 0
npl 73 14.30027 1.310967 9.4572 17.36873
size 89 8.095972 .384205 7.271608 8.820288
dep 88 18.36357 .8901327 16.33066 20.08451
ROA 88 .0109375 .0059045 .0002 .0235
delrisk 88 .0001657 .0201256 -.1098206 .1024638
LEVD 89 .1910112 .3953251 0 1
capi,t
Random 
Effect Fixed Effect
C -.252268(.2602523)
-.3741679
(.544571)
RPLi,t
-.0232926
(.0342192)
-.039569
(.0366138)
RPGi,t
-.0252664***
(.0053542)
-.0326918***
(.0063421)
sizei,t
.4751339***
(.1609144)
.654836***
(.1919994)
depi,t
.0269194
(.0534329)
.0036455
(.0558669)
npli,t
.0071681
(.0071026)
.0078466
(.0079782)
ROAi,t
2.844691**
(1.402024)
1.176353
(1.703316)
capi,t-1
.3917948 ***
(.0807464)
.2596174**
(.0970555)
R2 0.9136 0.9195
delriski,t
Random 
Effect Fixed Effect
C .0732799(.0561265)
.5493888***
(.1750349)
RPLi,t
-.0077867
(.0098037)
-.0254861*
(.0143752)
RPGi,t
.0017325
(.0016487)
.0030101
(.0030118)
sizei,t
-.0180083
(.0281424)
-.0675576
(.0452706)
ROAi,t
-.3534846
(.3364859)
-.0675576
(.5454557)
capi,t
.0120864
(.0294974)
.0034227
(.0468656)
LEVDi,t
-.0038074
(.0073241)
.0004196
(.0093327)
R2 0.3244 0.1614
Bảng 2: Thống kê mô tả các biến
Bảng 3: Kết quả ước lượng mô hình 1
Bảng 4: Kết quả ước lượng mô hình 2
Tên biến capi,t delriski,t
RPLi,t + -
RPGi,t - +
sizei,t + +/-
depi,t -
npli,t +
ROAi,t + +
capi,t-1 +
capi,t +
LEVDi,t -
Bảng 1: Tổng hợp các giả thuyết 
nghiên cứu
Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP 
 Nghiên Cứu & Trao Đổi
61
Kết quả cho thấy RPL không 
có ý nghĩa ở mô hình 1, tuy nhiên 
đã có ý nghĩa ở mô hình 2 và 
đúng với kỳ vọng về dấu. Điều 
này cho thấy các ngân hàng có 
hệ số CAR dưới mức quy định 
9% sẽ có áp lực để cơ cấu lại tài 
sản và giảm nợ xấu, qua đó giảm 
tài sản quy đổi rủi ro để tăng hệ 
số CAR. 
Chỉ số RPG không có ý nghĩa 
ở mô hình 2, nhưng có ý nghĩa ở 
mô hình 1 và đúng với kỳ vọng 
về dấu. Điều này cho thấy các 
ngân hàng có hệ số CAR cao hơn 
mức quy định sẽ không có áp lực 
để gia tăng vốn chủ sở hữu và tốc 
độ gia tăng vốn sẽ giảm. 
Sự gia tăng quy mô (Size) 
không có tác động tới sự thay đổi 
rủi ro, tuy nhiên sự gia tăng quy 
mô có tác động tới tốc độ tăng vốn 
chủ sở hữu, kết quả ước lượng từ 
mô hình 2 cho thấy ngân hàng có 
tốc độ gia tăng quy mô càng lớn 
thì có tốc độ gia tăng vốn chủ sở 
hữu càng lớn. 
Kết quả cho thấy tốc độ tăng 
tiền gửi (dep) và nợ xấu (npl) đều 
không ảnh hưởng tới tốc độ tăng 
của vốn chủ sở hữu.
ROA có ý nghĩa tác động tới 
tốc độ tăng vốn chủ sở hữu và gia 
tăng rủi ro, nhưng sự tác động là 
ngược dấu trong hai mô hình. Kết 
quả từ mô hình 1 cho thấy ROA 
tác động tích cực đến sự gia tăng 
tăng của vốn chủ sở hữu. Điều đó 
có thể được giải thích là các ngân 
hàng càng tăng lợi nhuận, càng 
dễ dàng dùng lợi nhuận giữ lại để 
gia tăng vốn chủ sở hữu. Kết quả 
từ mô hình 2 cho thấy ROA tác 
động tiêu cực đến sự gia tăng rủi 
ro. Các ngân hàng càng gia tăng 
lợi nhuận sẽ làm giảm sự gia tăng 
rủi ro.
Tốc độ gia tăng vốn chủ sở 
hữu (cap(-1)) của kỳ trước có tác 
động tích cực đến tốc độ gia tăng 
vốn chủ sở hữu của kỳ sau. Các 
ngân hàng dễ dàng gia tăng vốn 
chủ sở hữu vì đã có kinh nghiệm 
từ kỳ trước đó.
Các biến vốn (Cap) và đòn 
bẩy tài chính (LEVD) không có 
ý nghĩa tác động đến sự thay đổi 
rủi ro. Điều này cho thấy khi 
ngân hàng gia tăng vốn hay thay 
đổi đòn bẩy tài chính cũng không 
ảnh hướng đến chất lượng các 
khoản tín dụng. 
6. Kết luận
Nhìn chung, quy định cào bằng 
về hệ số CAR phải cao hơn hoặc 
bằng 9% của NHNN đã có nhiều 
tác động tới hệ thống NHTM. Đối 
với các NHTM có hệ số CAR hiện 
tại dưới 9%, quy định này có tác 
dụng tạo áp lực để các ngân hàng 
cơ cấu lại tài sản bằng cách giảm 
các loại tài sản có hệ số rủi ro cao, 
thay vì gia tăng vốn chủ sở hữu. 
Tuy nhiên, đối với các NHTM có 
hệ số CAR hiện tại cao hơn mức 
quy định sẽ không còn nhiều động 
lực để gia tăng vốn chủ sở hữu. Sự 
gia tăng vốn chủ sở hữu của các 
ngân hàng chịu ảnh hưởng bởi các 
nhân tố: quy mô tài sản, tỷ suất 
sinh lợi của tài sản và mức độ thay 
đổi vốn chủ sở hữu của kỳ trước. 
Trong khi đó, thay đổi tổng tài sản, 
tỷ suất sinh lợi của tài sản, quy 
mô vốn chủ sở hữu không có ảnh 
hưởng đến rủi ro của ngân hàng 
thương mạil
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Avery, R. B. and A. B. Berger. 1991. Risk-
based capital and deposit insurance 
reform. Journal of Banking and Finance, 
15 (4-5) (September), 847-74.
Ben Bouheni, F. 2014. Banking regulation 
and supervision: can it enhance stability 
of banks in Europe. Journal of Financial 
Economic Policy. Vol. 6 – Iss:3
Dahl, Drew. & Shrieves, Ronald E. (1990). 
The impact of regulation on bank 
equyty infusions. Journal of Banking & 
Finance, 14(6), 1209-1228. 
Demirg, Kunt. A., Kane, E. 2002. Deposit 
insurance around the world: where 
does it work? Journal of Economic 
Perspectives, 16 (2), 175–195
Furlong, F. T. and M. C. Keeley. 1989. 
Capital Regulation and Bank Risk-
Taking: A Note. Journal of Banking and 
Finance, 13, 883-891.
Iannotta, G., Nocera, G., Sironi, A. 
(2007). Ownership structure. risk and 
performance in the European banking 
industry. Journal of Banking and 
Finance, 31 (7), 2127–2149
Jacques, K. and P. Nigro. (1997). Risk-based 
capital, portfolio risk, and bank capital: 
A simultaneous equations approach. 
Journal of Economics and Business, 49, 
533-547.
Keeley, M.C. and F.T. Furlong. (1990). A 
reexamination of mean-variance analysis 
of bank capital regulation. Journal of 
Banking and Finance, 14 (March), 69-
84.
Kim, D. and A. M. Santomero. (1988). 
Risk in banking and capital regulation. 
Journal of Finance, 43, 1219-1233.
Mingo, John J. (1975). Regulatory influence 
on bank capital investment. The Journal 
of Finance, 30(4), 1111-1121. 
Rime, B. (2001). Capital requyrements and 
bank behaviour: empirical evidence for 
Switzerland. Journal of Banking and 
Finance, 25. 789-805
Rochet, J. C. (1992). Capital requyrements 
and the behaviour of commercial banks. 
European Economic Review, 36, 1137-
1178.
Peltzman, Sam. (1970). Capital investment in 
commercial banking and its relationship 
to portfolio regulation. The Journal of 
Political Economy, 1-26.

File đính kèm:

  • pdfmoi_quan_he_giua_ty_le_von_tu_co_va_rui_ro_cua_ngan_hang_thu.pdf