Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng hay nhất năm 2025 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu

4.1.1. Tổng quan về CAR của các NHTMCP tại Việt Nam

Năm 2014 là năm mà NHNN có chủ trương thực hiện áp dụng tiêu chuẩn Basel tại Việt Nam (ra đời công văn số 1601/2014/NHNN-TTGSNH về chương trình thí điểm Basel II đối với 10 NHTM của Việt Nam). Từ tháng 2 năm 2016, là thời điểm bắt đầu thực hiện, khi đó có 10 ngân hàng TMCP phải đáp ứng các chuẩn mực của Basel II đó là Vietcombank, VietinBank, BIDV, MB, Techcombank, ACB, Sacombank, VPBank, Maritime Bank và VIB.

Giai đoạn 2016 – 2020, khi Quốc hội đưa ra Nghị quyết về kế hoạch cơ cấu lại nền kinh tế, các NHTMCP tại Việt Nam phải điều chỉnh và duy trì mức vốn tự có của mình theo quy định của chuẩn mực Basel II, đến hết năm 2020 đã có khoảng 15 ngân hàng áp dụng thành công quy định về mức vốn tự có trong chuẩn mực Basel II.

Đến cuối năm 2023, đã có hơn 20 ngân hàng đáp ứng quy định của chuẩn mực Basel II, như VIB, Vietcombank, OCB, ACB, TPBank, VPBank, MB, MSB…

Hệ số CAR bình quân năm của 26 NHTMCP trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2023 được thể hiện qua biểu đồ sau:

Biểu đồ 4.1. CAR của 26 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2014 – 2023

Biểu đồ 4.1 ta có thể thấy rằng CAR của 26 NHTMCP tại Việt Nam trong những năm 2014 – 2023 trung bình đạt giá trị là 12,52%. Từ khi NHNN thực hiện thí điểm về áp dụng Basel II từ năm 2014 đến năm 2020, CAR có xu hướng giảm từ 13,43% xuống 11%, đây là thời kỳ thuộc sau khủng hoảng kinh tế toàn cầu. Trong giai đoạn này, việc bổ sung nguồn vốn để nâng cao CAR suy giảm, do các ngân hàng xác định mục tiêu mở rộng quy mô, độ phủ sóng, thị phần, các ngân hàng đã đẩy nhanh tăng trưởng tín dụng, tích cực cho vay cho nên giảm việc bổ sung cho nguồn vốn. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Còn khoảng thời gian từ năm 2020 đến năm 2023 CAR của các NHTMCP duy trì ở mức thấp nguyên nhân do ảnh hưởng cả đại dịch Covid -19, nền kinh tế chịu ảnh hưởng nặng nề của đại dịch, để chống chọi với đại dịch, để duy trì hoạt động thì các đối tượng trong nền kinh tế có xu hướng tăng các khoản vay nhiều hơn, vì vậy, các ngân hàng có xu hướng nới lỏng tín dụng, đồng thời cũng làm gia tăng các rủi ro, khiến cho CAR duy trì ở mức thấp.

4.1.2. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Thống kê mô tả các biến độc lập bao gồm trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (Std. dev), giá trị nhỏ nhất (Min), giá trị lớn nhất (Max). Kết quả thống kê mô tả dữ liệu của các biến quan sát thể hiện như sau:

Bảng 4.1. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu

Nguồn: Kết quả xử lý của tác giả trên phần mềm Stata.

Quy mô ngân hàng (SIZE) duy trì vị thế và ảnh hưởng trong hệ thống ngân hàng. Sự khác biệt SIZE giữa các ngân hàng ở Việt Nam là tương đối nhiều, chúng ta nhận thấy rằng SIZE biến động từ giá trị thấp nhất 7,21567 (SGB) tới giá trị 9,361892 (BID), trung bình tính toán được là 8,236 ứng với độ lệch chuẩn (std.dev) là 48,77%. Từ năm 2014 đến 2023, với mục đích tăng về quy mô, chiếm vị thế, ưu thế cạnh tranh thì các ngân hàng bằng các biện pháp đã có kế hoạch cố gắng tăng SIZE của ngân hàng.

Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) có giá trị trung bình là 0,0895%, độ lệch chuẩn là 0,4877%, ROA có Min là -0,7195% (NVB) và có Max là 3,238% (TCB), khác với những năm về trước khi công nghệ số có bước phát triển vượt bậc, nhu cầu người dùng sử dụng các dịch vụ mang tính tiện ích ngày càng được ưa chuộng, các ngân hàng đã có nghiên cứu và phát triển các dịch vụ mới như mở thẻ tín dụng, cho vay nhanh, chuyển tiền quốc tế…, phương thức truyền thống dần được thay thế bằng kinh doanh theo hướng hiện đại, từ đó đem lại hiệu quả cao hơn khi sử dụng vốn của ngân hàng. Ngược lại, trường hợp của NVB năm 2023 có ROA là 0,7195%, mức rất thấp,  sức cạnh tranh với các ngân hàng khác hạn chế, hiệu quả sử dụng đồng vốn kém.

Tỷ lệ đòn bẩy (LEV) có Mean ở mức 8,53%, dao động từ 4,0618% (BID) đến 21,2119% (SGB), độ lệch chuẩn là 3,06822%, một số chỉ sử dụng nợ so với vốn chủ sở hữu 4,0618% như BID trong năm 2017, mặt khác một số sử dụng vay nợ so với vốn chủ sở hữu lên đến 21,2119% như SGB trong năm 2014. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) trong 279 quan sát có Mean là 2,16%, độ lệch chuẩn 2,25%, thấp nhất ở mức 0,47% thuộc về TCB năm 2020, quy định của NHNN đề ra NPL ở mức an toàn là nhỏ hơn 3%, các ngân hàng cơ bản đang nằm trong giới hạn quy định, tuy vậy nhưng một số ngân hàng vẫn để tỷ lệ nợ xấu ở mức rất cao, đặc biệt là thời kỳ sau khi đại dịch Covid-19 bùng phát, như ngân hàng NVB có NPL ở mức 29,75%  vào năm 2023, 17,92% vào năm 2022. NPL cao khiến ngân hàng phải trích lập dự phòng nhiều hơn, ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận, đồng thời gây tiềm ẩn nhiều nguy cơ rủi ro.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro (LLR) có Mean là 1,22%, Std.dev là 0,95%. Min của LLR ở mức 0,0173% (ACB năm 2022) và giá trị lớn nhất ở mức 5,56% (VPB năm 2021). Để tối đa hóa lợi nhuận thì nhìn chung các ngân hàng giữ LLR ở mức tương đối thấp, đến các năm sau đại dịch Covid-19, do nợ xấu tăng, để đảm bảo an toàn, các NHTMCP buộc phải nâng cao LLR.

Tỷ lệ dư nợ trên tổng vốn huy động (LTD) của các NHTMCP trong giai đoạn 2014 – 2023 có mức trung bình là 90,01%, dao động ở mức từ 36,32% đến 142,81%, độ lệch chuẩn là 16,07%. Trong thời kỳ 2014 – 2023, một số ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản cao như VPB năm 2021 có LTD đạt 142,81%, năm 2022 đạt 140,08%.

Còn đối với tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP) của có mức trung bình là 67,13%, dao động ở mức từ 42,05% đến 90,95%, độ lệch chuẩn là 10,25%, cho thấy có một khoảng cách tương đối lớn trong việc thu hút nguồn tiền gửi. DEP cao thể hiện lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng, ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng. Một số ngân hàng có DEP cao như STB năm 2015 đạt 89,34%, năm 2016 đạt 87,93%, ACB năm 2016 đạt 88,6%…, tuy nhiên một số ngân hàng có DEP thấp như TPB năm 2014 là 42%, VPB năm 2021 là 44,17%.

Yếu tố vĩ mô tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): Dựa vào Bảng 4.1 cho thấy GDP của Việt Nam thời kỳ 2014 – 2023 là tương đối ổn định, đạt trung bình ở mức 6,05%, độ lệch chuẩn chỉ ở mức 1,80%, dao động trong khoản giá trị cao nhất là vào năm 2022 với mức 8% và giá trị này thấp nhất vào năm 2021 với mức 2.6%. Dịch bệnh Covid-19 xảy ra, chỉ số GDP không chỉ của Việt Nam mà toàn cầu đều bị giảm mạnh, các nước đang nỗ lực khôi phục nền kinh tế. Với nỗ lực điều hành của chính phủ, GDP của Việt Nam vẫn được giữ vững, nền kinh tế từng bước hồi phục ấn tượng trong giai đoạn sau đại dịch.

Đối với lạm phát (INF) bình quân ở Việt Nam thời kỳ 2014 – 2023 là 2,86% với độ lệch chuẩn ở mức 0,95%. Năm 2014 có mức lạm phát cao nhất ở mức 4,1% và năm 2015 là năm có mức lạm phát thấp nhất là 0.63%. Với nỗ lực điều hành nền kinh tế của Chính phủ, INF của các năm đều được kiểm soát, nền kinh tế ổn định và phát triển, các cơ quan quản lý có các chính sách phù hợp giúp cho CAR của các NHTMCP ở mức an toàn và hiệu quả hơn.

4.2. Phân tích tương quan Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Mục đích nhằm lượng hóa độ chặt chẽ và tìm kiếm quan hệ tuyến tính giữa các biến trong mô hình nghiên cứu khi các nhân tố khác không thay đổi. Đầu tiên tiến hành kiểm định tương quan giữa các cặp biến trong mô hình, xem xét sự phù hợp của các biến được đưa vào mô hình. Hệ số này dao động từ -1 (là tương quan nghịch chiều hoàn toàn) đến +1 (là tương quan thuận chiều hoàn toàn), trường hợp bằng 0 tức là cặp biến trong mô hình nghiên cứu không có mối quan hệ tương quan với nhau. Mối quan hệ tương quan giữa các biến được thể hiện ở bảng sau:

Bảng 4.2. Ma trận tương quan giữa các biến

Nguồn: Kết quả xử lý của tác giả trên phần mềm Stata.

Farrar, D.E. and Glauber, R.R. (1967) cho rằng nếu hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập, không có cặp nào có hệ số tương quan lớn hơn 0,8 thì mô hình đó không có đa cộng tuyến và ngược lại. Do đó, theo kết quả nghiên cứu ta thấy các biến đưa vào mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến vì hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao nhất là 0,6174, cho nên các biến phù hợp và mô hình được chấp nhận. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Dựa vào kết quả ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình, ta có thể thấy các biến độc lập bao gồm: LEV, NPL, LLR, GDP có tương quan cùng chiều đến CAR; còn các biến SIZE, ROA, LTD, DEP, INF tương quan nghịch chiều đối với CAR của ngân hàng.

• Cụ thể mối tương quan giữa các biến độc lập với CAR như sau:

Cũng dựa vào Bảng 4.2 ta có thể thấy SIZE có tác động nghịch chiều đến CAR là -0.4493, điều này cho ta thấy SIZE và CAR có mối quan hệ nghịch chiều với nhau. Với hàm ý rằng nếu SIZE càng lớn thì CAR của ngân hàng ngày càng giảm và ngược lại nếu SIZE càng nhỏ thì sẽ làm CAR của ngân hàng ngày càng tăng.

Bảng trên cũng cho thấy ROA có kết quả tương quan âm với CAR là -0.0727, điều này cho thấy sự tác động nghịch chiều của ROA đối với CAR. Với hàm ý rằng ROA cao thì CAR sẽ bị giảm và ngược lại nếu ROA bị giảm đi thì CAR của NHTMCP sẽ có xu hướng tăng lên.

Từ Bảng 4.2 ta thấy biến LEV và CAR tương quan dương với nhau 0.6174, điều này phản ánh LEV và CAR xảy ra mối quan hệ cùng chiều với nhau. Từ kết quả đó hàm ý rằng nếu LEV tăng lên sẽ làm cho CAR tăng lên và ngược lại nếu LEV giảm thì sẽ tác động và làm cho CAR giảm theo.

Đối với biến độc lập NPL thì cho kết quả tương quan dương với CAR là 0,0256, điều này phản ánh NPL đang ảnh hưởng đến CAR của NHTMCP một cách tích cực. Với ý nghĩa đó thì nếu NPL của các NHTMCP ngày cảng tăng thì tỷ CAR của các NHTMCP ngày càng tăng và ngược lại nếu các ngân hàng có NPL giảm thì CAR của ngân hàng đó cũng có xu hướng giảm.

Biến số LLR và CAR tương quan âm 0,2407, điều này cũng cho thấy LLR có tác động cùng chiều với CAR. Với hàm ý rằng nếu các ngân hàng gia tăng dự phòng rủi ro thì CAR của ngân hàng sẽ tăng và ngược lại nếu ngân hàng có LLR ở giảm thì CAR sẽ càng được đảm bảo.

Biến số LTD và CAR tương quan âm với nhau -0,0916, kết quả này phản ánh LTD tác động tiêu cực đến CAR. Với hàm ý rằng, nếu LTD của NHTMCP càng cao thì CAR của ngân hàng đó càng giảm. Và ngược lại nếu ngân hàng có LTD thấp thì CAR của ngân hàng đó sẽ tăng. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Bảng trên cũng cho thấy DEP có kết quả tương quan âm với CAR là -0.1707, điều này phản ánh DEP có tác động tích cực đối với CAR. Với hàm ý rằng nếu tỷ lệ tiền gửi cao thì CAR của ngân hàng sẽ bị giảm và trái lại nếu tỷ lệ tiền gửi bị giảm đi thì CAR sẽ có xu hướng tăng lên.

Biến vĩ mô GDP có tương quan dương với CAR là 0,1582, điều này phản ánh GDP và CAR tỷ lệ thuận với nhau. Với ý nghĩa GDP tăng, ngân hàng sẽ có nhiều lựa chọn trong việc cho vay, chất lượng tài sản sẽ tăng, cho nên CAR sẽ tăng, còn nếu GDP thấp, kinh tế khó khăn, cho vay sẽ gặp nhiều rủi ro, nguy cơ nợ xấu, chất lượng tài sản giảm, dẫn tới CAR giảm.

Khác với biến GDP, biến vĩ mô INF lại tương quan âm với CAR -01303, kết quả này phản ánh INF và CAR tỷ lệ nghịch với nhau, khi INF cao chất lượng tài sản của ngân hàng có thể giảm, cho nên CAR sẽ giảm và trái ngược với điều đó, INF giảm xuống thì sẽ tác động làm cho CAR của ngân hàng tăng lên.

4.3. Phân tích hồi quy

4.3.1. Kết quả hồi quy

 Tác giả tiến hành chạy mô hình hồi quy từ dữ liệu bảng trên phần mềm Stata, kết quả hồi quy theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM được tổng hợp trình bày ở các bảng dưới đây:

Bảng 4.3. Kết quả mô hình hồi quy Pooled OLS

Nguồn: Kết quả xử lý của tác giả trên phần mềm Stata.

Bảng 4.4. Kết quả mô hình hồi quy FEM Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Nguồn: Kết quả xử lý của tác giả trên phần mềm Stata.

Bảng 4.5. Kết quả mô hình hồi quy REM

Nguồn: Kết quả xử lý của tác giả trên phần mềm Stata. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Bảng 4.6. Tổng hợp mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM, REM

Nguồn: Kết quả xử lý của tác giả trên phần mềm Stata.

Ghi chú: *, ** và *** là ký hiệu kết quả hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.

4.3.2. Lựa chọn kết quả mô hình hồi quy Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

(i) So sánh mô hình Pooled OLS và FEM

Tác giả sử dụng kiểm định Wald F-test để tiến hành chọn lựa mô hình phù hợp hơn trong hai mô hình Pooled OLS và mô hình FEM, kết quả như sau:

• F test that all u_i  = 0: F(25, 225) = 4.93    
• Prob > F = 0.0000

Kết quả kiểm định cho thấy mức ý nghĩa P-value = 0.0000 < 0.05 (mức ý nghĩa 5%), giả thuyết H0 được bác bỏ. Do đó, kiểm định F với mức ý nghĩa 5% thì mô hình hồi quy FEM phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS và mô hình FEM được chọn. Kết luận ban đầu rằng mô hình FEM phù hợp và được lựa chọn.

• So sánh mô hình FEM và REM

Tác giả sử dụng kiểm định Hausman Test để tiến hành so sánh giữa hai mô hình FEM và mô hình REM để lựa chọn mô hình phù hợp hơn với nghiên cứu, với giả thuyết H0 là mô hình REM phù hợp, kết quả như sau: Test of H0: Difference in coefficients not systematic chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 23.13 Prob > chi2 = 0.0059

P-value = 0.0059 <  0.05 (mức ý nghĩa 5%), bác bỏ giả thuyết H0, nên FEM là mô hình phù hợp, tin cậy hơn trong hai mô hình FEM và REM. Do đó mô hình hồi quy được chọn là mô hình FEM.

• So sánh giữa Pooled OLS và REM

Từ việc thực hiện các kiểm định F và Hausman ở (i) và (ii) cho thấy không cần sử dụng kiểm định Breusch – Pagan để so sánh xác định mô hình phù hợp giữa kết quả hồi quy của mô hình Pooled OLS và mô hình REM như phương pháp kiểm định tác giả đã trình bày ở chương 3.

Kết quả từ kiểm định Wald F-test và Hausman Test cho chúng ta kết quả rằng giữa các mô hình đã chạy là Pooled OLS, FEM, REM thì mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất, do đó tác giả bước đầu chọn lựa sử dụng kết quả của mô hình FEM để đánh giá tác động của CAR đến các NHTMCP tại Việt Nam. Tuy nhiên, để có kết luận chính thức, tác giả sẽ tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

4.3.3. Kiểm định các khuyết tật trong mô hình

4.3.3.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Phương pháp kiểm định tác giả đã đề cập ở Chương 3, có hai phương pháp để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên trong trường hợp này, để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp hệ số phóng đại phương sai Variance Inflation Factor (VIF). Mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nếu như hệ số VIF có giá trị lớn hơn 10 và ngược lại, kết quả như sau:

Bảng 4.7. Kiểm định VIF

Nguồn: Kết quả xử lý của tác giả trên phần mềm Stata.

Từ kết quả Bảng 4.7 trên cho thấy hệ số phóng đại VIF của các biến độc lập đều có giá trị nhỏ hơn 10 từ đó kết luận kết quả mô hình FEM được lựa chọn ở trên không có hiện tượng đa cộng tuyến.

4.3.3.2. Kiểm định tự tương quan Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge để xác định mô hình FEM có hay không có hiện tượng tự tương quan, trong đó H0 là giả thuyết mô hình bị tự tương quan, kết quả kiểm định như sau:

• H0: no first-order autocorrelation
• F(1, 25) = 0.934
• Prob > F = 0.3431

Sau khi kiểm định Wooldridge, cho giá trị P-value = 0.3431 > 0.05 (5%), H0 thõa mãn, do đó kết luận rằng FEM không xảy ra tự tương quan.

4.3.3.3. Kiểm định phương sai thay đổi

Tác giả dùng kiểm định Modified Wald test để kiểm định có hay không hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình FEM đã được chọn. Trong đó, H0 là giả thuyết mô hình FEM được chọn có hiện tượng phương sai thay đổi, kết quả như sau:

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26)  = 1788.94 Prob>chi2 = 0.0000

Kết quả kiểm định Modified Wald cho giá trị Prob>chi2 = 0.0000. Vì vậy, H0 không được xác nhận, mô hình FEM có xảy ra phương sai thay đổi. Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả khắc phục khuyết tật bằng cách thực hiện hồi quy theo FGLS.

4.3.3.4. Kết quả hồi quy FGLS khắc phục phương sai thay đổi

Sau khi thực hiện lựa chọn mô hình, kết quả hồi quy theo mô hình FEM đã được lựa chọn, tuy nhiên thực hiện kiểm định Modified Wald test đã cho kết quả mô hình FEM có hiện tượng phương sai thay đổi. Thực hiện phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát FGLS để khắc phục khuyết tật phương sai thay đổi, kết quả ước lượng FGLS như sau:

Bảng 4.8. Mô hình hồi quy FGLS

Nguồn: Kết quả xử lý của tác giả trên phần mềm Stata. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

 Theo Bảng 4.8 cho thấy, Prob > chi2 = 0.000 nên kết quả mô hình FGLS là hoàn toàn phù hợp, trong các biến độc lập, có biến SIZE, ROA, NPL, LTD, DEP, INF có tác động ngược chiều với CAR, còn các biến LEV, LLR, GDP lại có tác động cùng chiều với CAR. Tuy nhiên trong số các biến trên, chỉ có biến SIZE, ROA, LEV, DEP, GDP, INF là có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10% (SIZE, LEV có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; ROA, INF có ý nghĩa thống kê mức 5%; DEP và GDP ở mức 10%). Các biến còn lại trong nghiên cứu này là NPL, LTD, LLR không có ý nghĩa thống kê, cho thấy trong phạm vi nghiên cứu chưa thể có chứng cứ tin cậy về sự tác động của các yếu tố này lên CAR của các NHTMCP tại Việt Nam.

Bảng 4.9. Tổng hợp kết quả mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM, REM, FGLS

Nguồn: Kết quả xử lý của tác giả trên phần mềm Stata. Ghi chú: *, ** và *** là ký hiệu kết quả hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Với mục đích khắc phục các khuyết tật có trong mô hình FEM đã lựa chọn mà cụ thể là hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tác giả đã sử dụng phương pháp FGLS, kết quả thực hiện cho giá trị Prob > chi2 = 0.0000, cho nên mô hình FGLS hoàn toàn phù hợp. Vậy kết quả hồi quy từ mô hình FGLS là phù hợp và kết quả này là cơ sở để tác giả đưa ra kết luận của nghiên cứu các yếu tố tác động lên CAR của ngân hàng TMCP tại Việt Nam.

Kết quả cho phương trình như sau:

CAR = 0.192 – 0.0108 SIZE – 0.644 ROA + 0.584 LEV – 0.0555 NPL + 0.193 LLR – 0.00856 LTD – 0.0271 DEP + 0.0671 GDP – 0.157 INF

4.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Từ kết quả phương trình nghiên cứu được xác định và đối chiếu với các giả thuyết đã đưa ra ở chương 3, để thực hiện thảo luận, phân tích kết quả, trước hết tác giả tổng hợp kết quả nghiên cứu như sau:

Bảng 4.10. Kết quả nghiên cứu

Nguồn: Kết quả xử lý của tác giả trên phần mềm Stata Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Từ Bảng 4.10 có thể thấy rõ các giả thuyết tác giả đưa ra gần như tương đồng với kết quả nghiên cứu, trong đó có 5 giả thuyết được chấp nhận là giả thuyết H1, H2, H3, H7, H8, H9. Các giả thuyết còn lại không thõa mãn do kết quả của nghiên cứu lại không có ý nghĩa thống kê. Tác giả có thể kết luận các biến quy mô ngân hàng, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản, tỷ lệ lạm phát tác động ngược chiều đến CAR và tỷ lệ đòn bẩy tài chính, tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động cùng chiều đến CAR của các NHTMCP tại Việt Nam, cụ thể như sau:

Thứ nhất, quy mô ngân hàng (SIZE) có mối tương quan nghịch biến với CAR của NHTMCP tại Việt Nam và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, hệ số ẞ là -0,0108. Qua đó cho thấy khi các yếu tố khác không thay đổi, SIZE tăng 1% thì CAR giảm 0,0108% và ngược lại. Kết quả đó phù hợp với kết quả nghiên cứu về CAR của Trần Thị Lam Anh (2020), El-Anasary và cộng sự (2019), Aktas và cộng sự (2015), Bateni & cộng sự (2014). Do vậy, các nhà quản trị có thể kiểm soát CAR bằng cách tác động đến SIZE. Đồng thời, kết quả này cũng cơ bản phù hợp với thực tế, các ngân hàng có SIZE càng lớn thường có tỷ lệ tài sản rủi ro cao hơn các ngân hàng có quy mô nhỏ, cho nên SIZE càng cao thường dẫn đến CAR càng giảm.

Thứ hai, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) có mối quan hệ nghịch biến với CAR và có ý nghĩa thống kê tại mức 5%, hệ số ẞ là -0,644. Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi ROA tăng 1% thì CAR giảm 0,644% và ngược lại. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Phạm Hải Nam & cộng sự (2022) , Shrestha (2023) trong các nghiên cứu của mình về CAR, ROA có mối quan hệ nghịch chiều với CAR vì các NHTMCP muốn có lợi nhuận cao thì họ thường đầu tư vào các tài sản có độ rủi ro cao. Khi ROA giảm, lợi nhuận giảm sút, rủi ro tăng lên, khi đó ngân hàng thường có xu hướng tăng vốn để đáp ứng hoạt động kinh doanh của mình, dẫn đến CAR có xu hướng tăng. Giả thuyết H2 được chấp nhận, ROA tác động nghịch chiều đến CAR của NHTMCP.

Thứ ba, tỷ lệ đòn bẩy tài chính (LEV) có mối tương quan dương với CAR ở mức ý nghĩa thống kê 1% với hệ số tương quan ẞ là 0,584. Từ kết quả cho thấy khi các yếu tố khác không đổi, LEV tăng 1% thì CAR sẽ tăng 0,584% và ngược lại. Khi LEV càng cao cũng có nghĩa là ngân hàng có nguồn tài chính để có thể đưa vào các hạng mục, dự án đang đầu tư, từ đó mang lại nhiều lợi nhuận hơn cho ngân hàng và đưa vào việc tăng vốn cho ngân hàng, làm tăng CAR. Kết luận giả thuyết H3 được chấp nhận, LEV có mối quan hệ tương quan cùng chiều với CAR của các NHTMCP tại Việt Nam.

Thứ tư, tỷ lệ nợ xấu (NPL) cho kết quả có mối quan hệ tương quan nghịch chiều đối với CAR, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi NPL tăng 1% thì CAR giảm 0,0555 %. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng tức tài sản có độ rủi ro của ngân hàng tăng lên, dẫn đến việc tổng tài sản đã điều chỉnh rủi ro của ngân hàng tăng, làm cho hệ số an toàn vốn giảm và ngược lại, khi trong điều kiện tỷ lệ nợ xấu cao, để giải quyết vấn đề đó, trước những khoản lỗ gặp phải, ngân hàng sẽ duy trì mức vốn cao, sử dụng vốn chủ sở hữu để thực hiện, dẫn đến việc hệ số CAR sẽ tăng lên và tỷ lệ nợ xấu sẽ giảm xuống. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Trần Thị Lam Anh (2020), Phạm Hải Nam & cộng sự (2022), Kartal (2019). Tuy nhiên, trong điều kiện về phạm vi dữ liệu về không gian và thời gian trong nghiên cứu, kết quả cho ra chưa đủ tin cậy và không có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu này. Giả thuyết H4 không được chấp nhận trong nghiên cứu. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Thứ năm, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), kết quả nghiên cứu cho rằng LLR có mối quan hệ cùng chiều với CAR. Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tăng 1% thì hệ số an toàn vốn sẽ tăng 0,193% và ngược lại. Bên cạnh đó giả thuyết H5 tác giả đưa ra là LLR và CAR có mối quan hệ nghịch chiều với nhau, điều này được lý giải rằng, khi tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tăng, ngân hàng phải dự phòng rủi ro cho các khoản vay của mình, đồng nghĩa với việc ngân hàng đang cho vay và chấp nhận rủi ro cao hơn, dẫn đến việc tài sản nắm giữ có độ rủi rỏ cao, cho nên hệ số an toàn vốn sẽ giảm. Kết quả nghiên cứu trái ngược với giả thuyết H5 tác giả đưa ra, đồng thời kết quả nghiên cứu cho kết quả không có ý nghĩa thống kê. Do vậy, giả thuyết H5 không được chấp nhận trong nghiên cứu này.

Thứ sáu, tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LTD) có mối tương quan nghịch chiều với CAR, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì LTD tăng 1% sẽ dẫn đến việc CAR giảm 0,00856%. Theo giả thuyết H6 đưa ra, tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động có tác động cùng chiều với hệ số an toàn vốn, bởi vì khi tỷ lệ dư nợ cho vay thấp, tức tỷ lệ cho vay của ngân hàng đang hạn chế, khiến ngân hàng đẩy mạnh cho vay dẫn đến tăng trưởng tín dụng nóng, nguy cơ rủi ro tăng cao, hệ số an toàn vốn từ đó sẽ giảm. Kết quả nghiên cứu trái ngược với giả thuyết H6 tác giả đưa ra, đồng thời kết quả nghiên cứu cho kết quả không có ý nghĩa thống kê. Do vậy, giả thuyết H6 không được chấp nhận trong nghiên cứu này.

Thứ bảy, tỷ lệ tiền gửi của khách hàng (DEP) có mối quan hệ ngược chiều với CAR với mức ý nghĩa thống kê 10%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ tiền gửi khách hàng tăng 1% thì sẽ làm cho hệ số an toàn vốn giảm 0,0271% và ngược lại. Điều này được lý giải rằng, tiền gửi khách hàng là nguồn vốn huy động chủ yếu và chiếm tỷ trọng cao nhất của ngân hàng, khi tỷ lệ tiền gửi khách hàng tăng, áp lực cho vay của ngân hàng lớn, dẫn đến tình trạng tăng trưởng tín dụng nóng, làm tài sản có độ rủi ro của ngân hàng tăng lên, dẫn đến CAR sẽ giảm, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Đào Thị Thanh Bình & Nguyễn Ánh Kiều (2020). Giả thuyết H7 được chấp nhận, tỷ lệ tiền gửi của khách hàng có mối tương quan nghịch chiều đến hệ số an toàn vốn của các NHTMCP tại Việt Nam.

Thứ tám, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) có mối quan hệ cùng chiều với CAR ở mức ý nghĩa thống kê là 1%, hệ số ẞ là 0,0817, cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, GDP tăng 1% thì sẽ tác động làm cho CAR tăng 0,0817% và ngược lại. GDP tăng, tức là nền kinh tế đang phát triển, các chủ thể trong nền kinh tế có nhiều cơ hội hơn trong việc phát triển kinh doanh, gia tăng đầu tư, từ đó nhu cầu vay vốn sẽ tăng, các ngân hàng sẽ chọn lựa được nhiều ngân hàng có chỉ số tín nhiệm cao hơn, hạn chế rủi ro, dẫn đến CAR tăng. Và ngược lại, khi GDP thấp, thì việc huy động vốn sẽ trở nên khó khăn, đồng thời việc đầu tư và hoạt động cho vay sẽ nguy cơ gặp nhiều rủi ro hơn, trong tình hình đó các ngân hàng thường cắt giảm chi phí để đề phòng rủi ro có thể xảy ra, trong khi tăng trưởng tín dụng nóng, chất lượng của khách hàng đi vay giảm, dẫn đến nợ xấu tăng, chất lượng tài sản của ngân hàng giảm, làm cho CAR giảm. Do đó, kết luận giả thuyết H8 được chấp nhận, GDP có mối quan hệ cùng chiều với CAR của các NHTMCP tại Việt Nam. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Thứ chín, tỷ lệ lạm phát (INF) có mối quan hệ ngược chiều với CAR với ý nghĩa thống kê tại mức 1%, hệ số ẞ là -0,184, cho thấy khi các nhân tố khác không thay đổi, khi INF tăng 1% thì CAR giảm 0,184% và ngược lại. Kết quả nghiên cứu tương đồng với nghiên cứu của Aktas và cộng sự (2015), Phạm Hải Nam & cộng sự (2022) và đúng với kì vọng tác giả, khi INF tăng lên nghĩa là đồng tiền mất giá, ảnh hưởng lớn đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng, chất lượng tín dụng giảm, tăng rủi ro tín dụng, làm giảm CAR. Giả thuyết H9 được chấp nhận, INF tác động nghịch chiều đến CAR của các NHTMCP.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Tác giả đã trình bày thống kê mô tả các biến, phân tích tương quan, phân tích hồi quy, lựa chọn ra mô hình hồi quy, sau đó kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình đã được chọn. Kết quả kiểm định sẽ đảm bảo rằng mô hình đưa ra của tác giả có độ tin cậy cao, đáp ứng các yêu cầu để kết luận sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.

Phương trình hồi quy của nghiên cứu đã được xác định và thiết lập, từ đó tác giả kiểm định các giả thuyết đã nêu ra, đồng thời thảo luận về kết quả nghiên cứu.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HÀM Ý CHÍNH SÁCH

5.1. Kết luận

Dựa vào khung lý thuyết tổng quát về CAR, cũng như các nghiên cứu trước đó trong và ngoài nước. Những phương pháp nghiên cứu, đồng thời thực hiện trình tự đã xác định, áp dụng các kỹ thuật trong nghiên cứu, kết quả xác định mức độ tác động của các yếu tố đó đến CAR của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2014 – 2023. Trong bài nghiên cứu, tác giả trả lời được các câu hỏi nghiên cứu đã được đặt ra trong Chương 1.

Trên cơ sở mẫu dữ liệu bảng của 26 NHTMCP thời kỳ 2014 – 2023, trong phạm vi nghiên cứu của mình, sau khi kiểm định các giả thuyết, tác giả đã xác định được các yếu tố tác động đến CAR của các NHTMCP tại Việt Nam. Có 4 yếu tố vi mô là các yếu tố SIZE, ROA, LEV, DEP và 2 yếu tố vĩ mô của nền kinh tế là GDP, INF. Trả lời câu hỏi thứ nhất: “Các yếu tố nào tác động đến hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam?”.

Độ tin cậy của nghiên cứu là tương đối cao do hệ số góc của 6 biến độc lập được xác định đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%. Trả lời câu hỏi thứ hai: “Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam như thế nào?”.

Bảng 5.1. Tổng hợp mức độ tác động của các yếu tố đến CAR

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Để trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ ba: “Những hàm ý chính sách liên quan đến CAR của các NHTMCP tại Việt Nam là gì?”, tác giả đề xuất một số biện pháp nằm cải thiện và duy trì CAR ở mức hợp lý, đảm bảo theo quy định của NHNN và tiêu chuẩn Basel, cụ thể chi tiết tại 5.2.

5.2. Đề xuất hàm ý chính sách Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Một là, đối với quy mô ngân hàng – SIZE, trong nghiên cứu này kết quả đưa ra là nó có mối quan hệ ngược chiều với CAR. Các ngân hàng có SIZE lớn thường nắm giữ nhiều tài sản có độ rủi ro cao hơn các ngân hàng có SIZE nhỏ và đồng thời làm cho CAR nhỏ hơn. Để giải quyết vấn đề này, giải pháp cho các NHTMCP là tăng vốn chủ sở hữu để bảo đảm CAR được duy trì ở mức an toàn.

Lê Thị Thanh Lộc, Nguyễn Hồ Phương Thảo, Phan Thành Tâm (2022) cho rằng, hiện nay, theo quy định tại Nghị định số 86/2019/NĐ-CP ngày 14/11/2019 của Chính phủ quy định mức vốn pháp định của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, tất cả các ngân hàng tại Việt Nam đều đạt được mức vốn pháp định trên 3.000 tỷ VND, vốn là một yếu tố rất quan trọng trong việc đối phó với cá rủi ro và các cú sốc kinh tế, tuy nhiên, so với các ngân hàng nước ngoài trong khu vực và trên thế giới, mức vốn hiện nay của các ngân hàng Việt Nam còn khá hạn chế, do vậy, các ngân hàng cần phải xây dựng một kế hoạch mang tính chiến lược để tăng vốn và sử dụng vốn một cách có hiệu quả, tăng cường kêu gọi cổ đông chiến lược, đa dạng hóa các kênh đầu tư để có thể tăng CAR, tránh khỏi những áp lực phải huy động vốn bên ngoài nhằm mục đích duy trì CAR hoặc tăng CAR theo như kế hoạch, đồng thời, trong thời kỳ nền kinh tế khó khăn, tỷ lệ lạm phát tăng cao, ngân hàng cần tăng cường quản trị rủi ro, cẩn trọng trong tăng trưởng tín dụng để CAR được đảm bảo giữ vững.

Thứ hai, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản – ROA có mối quan hệ ngược chiều với CAR, do vậy để duy trì CAR ở ngưỡng đảm bảo thì các NHTMCP cần cân đối, duy trì ROA ở mức phù hợp. Bên cạnh mục đích lợi nhuận, các NHTMCP cần kiểm soát rủi ro, hạn chế cho vay đối với khách hàng có độ tín nhiệm thấp. Thời đại công nghệ số, các ngân hàng phải tích cực nghiên cứu, vận dụng, tìm tòi các hình thức dịch vụ mới để tăng thu nhập, mặc dù hoạt động cho vay truyền thống vẫn là hoạt động chính mang lại lợi nhuận cho ngân hàng nhưng nó lại tiềm ẩn rủi ro cao, ngân hàng phải có biện pháp để gia tăng tài sản có độ rủi ro thấp. Đồng thời, ngân hàng có các chương trình tập huấn, đào tạo nâng cao chất lượng nguồn nhân lực để phù hợp với thời đại chuyển đổi số mạnh mẽ. Từ đó, vừa đảm bảo ROA ở mức tốt nhất, vừa đảm bảo CAR của các NHTMCP được duy trì ở mức phù hợp.

Thứ ba, tỷ lệ đòn bẩy tài chính – LEV có mối quan hệ cùng chiều với CAR của các NHTMCP, do đó, ngân hàng cần có biện pháp sử dụng đòn bẩy tài chính phù hợp để đảm bảo CAR ở mức an toàn theo quy định. Ngân hàng có thể mua bán, sáp nhập hay phát hành thêm cổ phiếu… để tăng vốn chủ sở hữu và mang lại nhiều lợi nhuận nhất có thể, sử dụng vốn hiệu quả, an toàn, thì ngân hàng phải có kế hoạch cụ thể trong sử dụng vốn, lợi nhuận thu được có thể được ngân hàng bổ sung tăng vốn, giúp CAR giữ vững ở ngưỡng phù hợp. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

Thứ tư, tỷ lệ tiền gửi của khách hàng – DEP, các ngân hàng thương mại cổ phần cần quản lý, điều chỉnh, duy trì tỷ lệ tiền gửi phù hợp, trước việc huy động được nguồn tiền gửi dồi dào, các ngân hàng cần phải có chính sách cho vay, sử dụng vốn huy động phù hợp, hiệu quả, an toàn, tránh việc áp lực cho vay dẫn đến tăng trưởng tín dụng nóng, làm tăng cao rủi ro cho các khoản cho vay của ngân hàng. Kiểm soát tỷ lệ tiền gửi ở mức phù hợp với các chính sách lãi suất huy động phù hợp, giảm thiểu chi phí huy động vốn, từ đó giảm được áp lực phải sử dụng các nguồn vốn đã huy động từ tiền gửi của khách hàng để cho vay. Nói tóm lại, các nhà quản trị ngân hàng cần duy trì tỷ lệ tiền gửi của khách hàng ở mức phù hợp để duy trì hệ số an toàn vốn ở ngưỡng an toàn, theo quy định.

Thứ năm, tốc độ tăng trưởng GDP có tác động thuận chiều đến CAR. Nền kinh tế phát triển ổn định, là cơ sở cho các doanh nghiệp hoạt động thuận lợi . Các doanh nghiệp phát triển ổn định cũng là nền tảng để các ngân hàng huy động vốn, cho vay, đem lại lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Mặc dù, đây là yếu tố vĩ mô, các NHTMCP không thể kiểm soát được, tuy nhiên căn cứ vào tình hình thực tế của nền kinh tế mà ngân hàng có các chính sách, nắm bắt thông tin, xử lý các tình huống, dự báo, chủ động điều chỉnh kế hoạch kinh doanh nếu nền kinh tế có dấu hiệu thay đổi. Các nhà quản trị ngân hàng cần linh hoạt, chủ động trong xây dựng kế hoạch, chiến lược hoạt động để tối đa hóa lợi nhuận, nhưng cũng bảo đảm CAR được duy trì ở ngưỡng phù hợp theo quy định.

Thứ sáu, tỷ lệ lạm phát – INF tác động ngược chiều với CAR, mặc dù nằm ngoài khả năng kiểm soát của ngân hàng do đây là một biến vĩ mô, tuy vậy, căn cứ vào tỷ lệ lạm phát để ngân hàng có chính sách chủ động, linh hoạt, phù hợp với tình hình thực tế. Khi lạm phát tăng cao, ngân hàng phải có các chính sách kiểm soát rủi ro, rà soát hoạt động tín dụng, hạn chế các tài sản rủi ro, để duy trì CAR ở mức phù hợp. Trong giai đoạn nghiên cứu, lạm phát luôn được chính phủ kiểm soát ở mức ổn định cho phép, từ đó ổn định nền kinh tế vĩ mô.

5.3. Hạn chế của đề tài và định hướng cho các nghiên cứu sau

5.3.1. Hạn chế của đề tài

Thứ nhất, phạm vi thời gian và dữ liệu nghiên cứu của đề tài chưa bao quát, đại diện đủ cho các NHTMCP tại Việt Nam. Tác giả chỉ sử dụng 260 mẫu quan sát với dữ liệu được công bố của 26 NHTMCP giai đoạn 2014 – 2023 trong khi đến năm 2023 có đến 31 NHTMCP đang hoạt động. Các ngân hàng được lựa chọn là những ngân hàng đang hoạt động ổn định và số liệu được công bố rõ ràng. Kết quả ước lượng bị tác động không nhỏ do kích thước mẫu quan sát chưa đủ lớn.

Thứ hai, số lượng biến độc lập được đưa vào mô hình không phải là toàn bộ tất cả các yếu tố có mối quan hệ với CAR. Một số các yếu tố khác thuộc về nội tại của ngân hàng và các yếu tố bên ngoài cũng chưa được đề cập trong đề tài nghiên cứu.

Thứ ba, trong nghiên cứu có sự hạn chế về độ chuyên sâu. Do còn hạn chế về mức độ hiểu biết liên quan đến vấn đề nghiên cứu và thời gian, kinh nghiệm,… nên việc tìm kiếm, tổng hợp và thực hiện nghiên cứu còn chưa toàn diện. Do vậy, kết quả ước lượng có thể bị ảnh hưởng. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

5.3.2. Định hướng cho các nghiên cứu sau

Qua các tồn tại nêu trên, tác giả định hướng những nội dung để các bài nghiên cứu sau được hoàn thiện hơn như sau:

Thứ nhất, điều chỉnh cỡ mẫu nghiên cứu bao quát và có tính cập nhật đến thời điểm nghiên cứu. Giải pháp là có thể tăng số năm nghiên cứu và mở rộng phạm vi nghiên cứu để đại diện hơn cho chủ thể nghiên cứu.

Thứ hai, có thể mở rộng thêm các biến độc lập để nghiên cứu toàn diện hơn, giúp đánh giá chính xác hơn các yếu tố tác động, để có các giải pháp quản trị triệt để hơn liên quan đến việc giữa vững CAR ở mức phù hợp.

Thứ ba, tích cực nghiên cứu để có kiến thức sâu rộng liên quan đến CAR và các biến độc lập, thành thạo trong việc sử dụng các công cụ nghiên cứu, có thể sử dụng thêm mô hình GMM (Generalized Method of Moments) kiểm tra các yếu tố nội sinh, để đảm bảo kết quả đạt chính xác và hiệu quả.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Sau khi đã xác định được phương trình hồi quy liên quan đến CAR, đo lường được mức độ tác động của các biến độc lập, tác giả đề xuất các biện pháp liên quan đến các nhà quản trị nhân hàng trong việc kiểm soát các yếu tố vi mô nội tại, đồng thời căn cứ vào các yếu tố vĩ mô đã được xác định là có tác động đến CAR để ngân hàng điều chỉnh kế hoạch hoạt động và có chiến lược, chính sách phù hợp để duy trì CAR ở mức phù hợp. Đồng thời, tác giả đã chỉ ra một số hạn chế trong quá trình nghiên cứu của đề tài và định hướng để nghiên cứu sau cho kết quả chính xác, tin cậy và toàn diện hơn. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến hệ số an toàn vốn ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY: 

===>>> Luận văn: Yếu tố ảnh hưởng đến hệ số an toàn vốn ngân hàng

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com