Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các 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 tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần 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. Thực trạng CAR của các NH TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2023

Theo Nghị quyết của Quốc hội về Kế hoạch cơ cấu lại nền kinh tế giai đoạn 2016-2020 ngày 08/11/2016, đã có ít nhất 12 – 15 ngân hàng áp dụng thành công Basel II. Tuy nhiên, chỉ có một số ngân hàng như VIB, Vietcombank, VPBank, TPBank và MSB,… cơ bản đã thực hiện được 03 nội dung trụ cột của Basel II, các lại, các ngân hàng khác chưa hoàn thành các nội dung này, chủ yếu đang dừng lại ở bước đo lường và thực hiện mức an toàn vốn tối thiểu theo Basel II và vẫn tiếp tục hoàn thiện trụ cột 2. Thông tư số 41/2016/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, CAR của các ngân hàng là 8%. Sau đó, Thông tư 22/2019/TT-NHNN được ban hành nâng mức CAR từ 8% lên 9%.

Dựa vào biểu đồ 4.1, ta thấy rằng CAR trung bình giảm dần trong giai đoạn 2012 – 2023 nhưng mức trung bình của các năm đều đảm bảo mức CAR tối thiểu của NHNN quy định (9%). Trong giai đoạn này, nền kinh tế Việt Nam nói riêng và thế giới nói chung đang bước đầu trải qua sau cuộc khủng hoảng kinh tế, những tác động tiêu cực, bên cạnh những chính sách nhằm phục hồi và phát triển kinh tế, đồng thời hệ thống ngân hàng phải đưa ra và duy trì các tiêu chuẩn, quy định ngặt nghèo để thực hiện bảo đảm an toàn cho hệ thống ngân hàng. Đến năm 2020, đây là thời kỳ bắt đầu đại dịch Covid-19, gây ra nhiều rủi ro, gia tăng nguy cơ nợ xấu, ảnh hưởng đến CAR của ngân hàng. Năm 2021 CAR trung bình có sự tăng nhẹ lên 11.55% cho thấy ngân hàng có thể chống lại được các bất thường của thị trường.

Từ đó, việc tiếp cận thị trường vốn quốc tế ngày càng dễ dàng hơn.

4.2. Thống kê mô tả dữ liệu Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

Sau khi dữ liệu nghiên cứu được thu thập, tác giả sử dụng phần mềm Stata 17.0 để thống kê mô tả, kết quả về giá trị trung bình (mean), độ lệch chuẩn (std.dev), giá trị lớn nhất (max) và giá trị nhỏ nhất (min) của các biến nghiên cứu như sau:

Bảng 4.1. Thống kê mô tả dữ liệu

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

CAR của 28 NH TMCP Việt Nam có mean trong giai đoạn 2012 – 2023 là 13.01%. Min là 8.35% và Max là 33.42% ứng với Std.dev là 3.79%. LPB là ngân hàng có CAR nhỏ nhất là 8.35% vào năm 2019 và cao nhất là KLB đạt 33.42% vào năm 2012. Trong giai đoạn 2012 – 2023, cơ bản các ngân hàng chấp hành quy định về CAR tối thiểu của NHNN.

Quy mô ngân hàng (SIZE): có thể thấy SIZE biến động trong khoảng từ 7.17 tới 9.36, với mean của cỡ mẫu 8.1916 ứng với Std.dev của mẫu là 0.5245. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

Tăng quy mô là xu hướng mà các ngân hàng đều hướng đến như BIDV là ngân hàng có quy mô lớn nhất vào năm 2012 là hơn 2.3 triệu tỷ đồng và quy mô nhỏ nhất thuộc về Bảo Việt Bank với hơn 13 nghìn tỷ đồng vào năm 2012. Các NHTMCP đang chú trọng đến việc tăng quy mô để giành lại thị phần cũng như tạo thương hiệu cho mình trong hệ thống ngân hàng.

Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA): Kết quả phân tích cho thấy giá trị ROA trung bình là 0.8%, biến động trong khoảng từ giá trị -0.72% tới giá trị 3.24%. ROA có Std.dev 0.66% trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2023. Các ngân hàng đã chuyển đổi từ mô hình cho vay truyền thống sang từng bước hiện đại, ngân hàng gia tăng lợi nhuận từ các hình thức, loại hình dịch vụ khác như chuyển tiền quốc tế, phát hành thẻ tín dụng,… Năm 2021, TCB là ngân hàng có chỉ số ROA Max là 3.24%, cho thấy khả năng quản lý tài sản cũng như hoạt động kinh doanh của ngân hàng này rất tốt. Bên cạnh đó, ngân hàng có khả năng điều hành chưa tốt với nợ xấu tăng cao nên chỉ số ROA giảm mạnh ở mức -0.72% của NVB vào năm 2023.

Hệ số đòn bẩy tài chính (LEV): Kết quả phân tích cho thấy hệ số đồn bẩy tài chính dao động từ 4.06% tới 23.83%. LEV có mean là 8.84% và Std.dev là 3.47%. LEV càng cao thì sẽ làm tăng rủi ro, ảnh hưởng đến CAR của ngân hàng. Qua bảng số liệu cho thấy tỷ lệ vay nợ, sử dụng nợ của các NH TMCP có sự khác biệt tương đối lớn, một số chỉ sử dụng nợ so với vốn chủ sở hữu 4.06% như BIDV vào năm 2017, mặt khác một số sử dụng vay nợ so với vốn chủ sở hữu lên đến 23.83% như SGB vào năm 2012.

Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Dựa vào kết quả phân tích cho thấy NPL trung bình là 2.3% và Std.dev là 2.16%. Việc cố gắng nỗ lực duy trì NPL ở mức an toàn là mục tiêu cơ bản của các ngân hàng, tuy nhiên đến năm 2020 đến năm 2020, khi đại dịch Covid bùng phát mạnh nên NPL tăng nhanh. NHNN cùng với Chính phủ đề ra các giải pháp nhằm tái cấu trúc hệ thống ngân hàng và xử lý nợ xấu đã giúp cho các NH TMCP có giải pháp cụ thể, phù hợp để xử lý nợ xấu của ngân hàng mình.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): Mức giao động của LLR trong khoảng từ giá trị 0.02% tới giá trị 5.56%. LLR có Mean là 1.21% và Std.dev là 0.9%. Ngân hàng ACB có LLR thấp nhất là 0.02% tại năm 2022 và giá trị Max là VPB với 5.56% vào năm 2021. Các ngân hàng trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2023 đều duy trì tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ở mức thấp nhất để tối ưu hoá lợi nhuận. Tuy nhiên, sau khi đại Covid-19 thì tỷ lệ này có xu hướng tăng lên do bối cảnh nền kinh tế gặp nhiều khó khăn nên các ngân hàng buộc phải tăng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng nhằm đảm bảo an toàn cho khách hàng.

Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LTD): Từ bảng 4.1 cho thấy, LTD có Mean là 88.25% với với Std.dev là 16.52%, Min là 36.32%, Max là 142.81%, cho thấy trong giai đoạn này, có ngân hàng chưa chủ động trong việc tận dụng vốn đã huy động để đưa vào cho vay. Tuy nhiên, có ngân hàng lại cho vay vượt vốn huy động được, dẫn đến tăng trưởng nóng, nguy cơ rủi ro tín dụng.

Tỷ lệ tiền gửi khách hàng (DEP): Trong giai đoạn 2012 – 2023, DEP giao động từ 41.41% tới 90.95%, có Mean là 67.16% và Std.dev là 10.83%. Một số ngân hàng có độ bao phủ thị trường cũng như có độ uy tín, an toàn đối với khách hàng, do đó việc huy động vốn ở những ngân hàng này được tiến hành thuận lợi và ngân hàng có thể huy động lượng vốn lớn, thường xuyên và ổn định. Tuy nhiên cũng còn nhiều ngân hàng khó khăn trong việc huy động vốn.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): Dựa vào kết quả phân tích trên cho thấy GDP ở Việt Nam từ 2012 – 2023 tương đối ổn định với Std.dev ở mức 1.66%. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

GDP thấp nhất là 2.6% vào năm 2021 và giá trị Max là 8%  vào năm 2022, với Mean của chỉ số này là 5.97%. Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu sau đại dịch Covid 19 là nguyên nhân dẫn đến tốc độ tăng trưởng kinh tế trên thế giới nói chung và của Việt Nam nói riêng đều giảm mạnh.

Lạm phát (INF): Trong giai đoạn 2012 – 2023, lạm phát bình quân tại Việt Nam là 3.66% với Std.dev ở mức 2.08%. Mức lạm phát cao nhất với giá trị là 9.1% vào năm 2012 và mức lạm phát thấp nhất với giá trị là 0.6% vào năm 2015. Tỷ lệ lạm phát tăng nhanh do ảnh hưởng của dịch bệnh Covid 19 và chiến tranh quân sự giữa Nga và Ukraine đã ảnh hưởng đến tình hình kinh tế trong nước, hàng hoá sản xuất bị trì trệ, sản lượng bán hàng chậm nên giá cả hàng hoá ngày càng tăng cao.

 4.3. Kết quả nghiên cứu

4.3.1. Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu

Tác giả thực hiện phân tích tương quan giữa các biến trong nghiên cứu, với mục đích lượng hóa mức độ chặt chẽ và mối quan hệ tuyến tính giữa các biến. Giữa các cặp biến trong mô hình thì hệ số tương quan giao động từ -1 đến +1, trường hợp bằng 0 thì cặp biến đó không có tác động với nhau. Tiến hành kiểm định nhằm mục đích xem xét sự phù hợp trong mô hình nghiên cứu. Mối tương quan giữa các biến trình bày trong bảng sau:

Bảng 4.2. Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình

Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

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

Từ Bảng 4.2 cho thấy, hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có giá trị tuyệt tối là 0.6853 nhỏ hơn 0.8, do đó có thể kết luận ban đầu rằng giữa các biến trong mô hình không có hiện tượng tự tương quan.

4.3.2. Mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

4.3.2.1. Mô hình hồi quy Pooled OLS

Tác giả sử dụng phương pháp bình phương bé nhất để chạy dữ liệu. Kết quả phân tích hồi quy Pooled OLS được thể hiện như sau: quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, hệ số đòn bẩy tài chính, GDP có mối tương quan với CAR. Trong khi đó, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động, tỷ lệ tiền gửi khách hàng, tỷ lệ lạm phát không có ý nghĩa thống kê.

4.3.2.2. Mô hình hồi quy FEM

Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên để chạy dữ liệu. Kết quả phân tích hồi quy mô hình FEM như sau: quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, hệ số đòn bẩy tài chính, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ tiền gửi khách hàng có ảnh hưởng đến CAR. Trong khi đó, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động, tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát không có ý nghĩa thống kê.

4.3.2.3. Mô hình hồi quy REM

Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên để chạy dữ liệu.

Kết quả phân tích hồi quy theo mô hình REM như sau: quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, hệ số đòn bẩy tài chính, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ tiền gửi khách hàng và tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng đến CAR. Trong khi đó, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động, tỷ lệ lạm phát không có ý nghĩa thống kê.

4.3.2.4. Hồi quy với ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM

Tác giả sử dụng kết quả phân tích trên phần mềm Stata 17.0 cho kết quả hồi quy theo 3 phương pháp: Pooled OLS, FEM, REM như sau: Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

Bảng 4.3. Kết quả hồi quy với ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM

Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

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

4.3.3. Lựa chọn mô hình hồi quy tốt nhất giữa các mô hình Pooled OLS, FEM và REM

• So sánh mô hình Pooled OLS và FEM:

Tác giả so sánh mô hình Pooled OLS và mô hình FEM dựa trên kiểm định F để xem mô hình nào phù hợp với nghiên cứu hơn. Kết quả nghiên cứu như sau:

• F test that all u_i=0: F(27, 296) = 4.70
• Prob > F = 0.0000

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

Dựa vào kết quả trên cho thấy Prob = 0.0000 < 𝛼 = 5%, điều này cho thấy giả thuyết 𝐻₀ bị bác bỏ và chấp nhận giả thuyết 𝐻₁. Vì vậy, với mức ý nghĩa 5%, mô hình phân tích hồi quy FEM phù hợp hơn mô hình phân tích hồi quy OLS.

• So sánh mô hình FEM và mô hình REM

Tác giả tiến hành kiểm định Hausman để tìm mô hình hồi quy thích hợp giữa mô hình phân tích hồi quy FEM và mô hình phân tích hồi quy REM. Kết quả nghiên cứu như sau:

• Test of H0: Difference in coefficients not systematic
•                  chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
•                  =   0.51
• Prob > chi2 = 1.0000
• (V_b-V_B is not positive definite)

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

Hausman test cho thấy P-value = 1.0000 > 𝛼 = 5%, điều này có nghĩa là chấp nhân giả thuyết 𝐻₀. Với mức ý nghĩa 5%, tác giả nhận thấy mô hình phân tích hồi quy REM phù hợp hơn mô hình phân tích hồi quy FEM.

• So sánh mô hình Pooled OLS và mô hình REM

Để lựa chọn sự phù hợp mô hình giữa Pooled OLS và REM, tác giả sử dụng kiểm định Breusch – Paga. Kết quả nghiên cứu như sau: Prob > chibar 2 = 0.0000 Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

Kiểm định Breusch – Pagan cho thấy P-value = 0.0000 < 𝛼 = 5%, điều này cho thấy giả thuyết 𝐻₀ bị bác bỏ và chấp nhận giả thuyết 𝐻₁. Vì vậy, với mức ý nghĩa 5%, mô hình phân tích hồi quy REM phù hợp hơn mô hình phân tích hồi quy OLS.

Sau khi thực hiện các kiểm định F, Hausman, Breusch – Pagan, kết quả cho rằng, giữa 3 mô hình này, mô hình phù hợp nhất được lựa chọn là mô hình REM. Tuy nhiên, chưa thể luận về kết quả nghiên cứu, tác giả tiếp tục sử dụng các kiểm định để kiểm tra các khuyết tật như hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi, từ đó khắc phục các khuyết tật, sau đó mới có thể xác định kết quả nghiên cứu.

4.3.4. Kiểm định các khuyết tật trong mô hình

4.3.4.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến mô hình có xảy ra hay không, tác giả lựa chọn phương pháp hệ số phóng đại phương sai Variance Inflation Factor – VIF. Nếu mô hình cho kết quả hệ số VIF nhỏ hơn 10 thì mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến và ngược lại, kết quả như sau:

Bảng 4.4. Kiểm định VIF

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

Theo kết quả ở 4.4 cho thấy, các hệ hệ số phóng đại phương sai tương ứng với các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu đều nhỏ hơn 10 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

4.3.4.2. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi dựa trên mô hình hồi quy những ảnh hưởng ngẫu nhiên REM, tác giả đã sử dụng kiểm định Breusch – Pagan với kết quả như sau:

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

Dựa vào kết quả Prob > chibar2 = 0.0000 < 5% cho rằng giả thuyết 𝐻₁ được chấp nhận và giả thuyết 𝐻₀ bị bác bỏ, điều này có nghĩa là mô hình có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

4.3.4.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Để thực hiện kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng kiểm định Wooldrige nhằm xác định xem mô hình được chọn có hiện tượng tự tương quan hay không, kết quả kiểm định như sau:

• Wooldridge test for autocorrelation in panel data
• H0: no first-order autocorrelation
• F(  1,      27) =      2.989
• Prob > F =      0.0953

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

• Kết quả trên cho thấy hệ số p-value là 0.0953 > 5% nên chấp nhận giả thuyết
• 𝐻₀ và bác bỏ giả thuyết 𝐻₁, điều này có nghĩa là mô hình REM không xảy ra hiện tượng tự tương quan.

4.3.5. Khắc phục các khuyết tật trong mô hình Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

Trong mô hình nghiên cứu đang xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi, do đó, tác giả thực hiện ước lượng mô hình FGLS để khắc phục khuyết tật tồn tại này, kết quả thực hiện như sau:

Bảng 4.5. Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

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

Dựa vào bảng 4.5 cho thấy, để khắc phục khuyết tật đang tồn tại trong mô hình bằng phương pháp FGLS thì kết quả nhận được là Prob>chi2 = 0.0000, vì vậy kết này được xác nhận là phù hợp.

Bảng 4.6. Tổng hợp kết quả mô hình hồi quy Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

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

4.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

Sau khi thực hiện kiểm định từng mô hình và khắc phục các khuyết tật tồn tại trong mô hình thì mô hình nghiên cứu được xác định như sau:

CAR = 0.1990 – 0.0128 SIZE – 0.7670 ROA + 0.6675 LEV – 0.0633 NPL + 0.2972 LLR – 0.0182 LTD – 0.0167 DEP + 0.1188 GDP + 0.0401 INF  

Kết quả nghiên cứu đối chiếu với các giả thuyết đã đưa ra trong chương 2, tổng hợp kết quả như sau:

Bảng 4.7. Tổng hợp kết quả mô hình

Nguồn: Tác giả tổng hợp

• Nhìn vào kết quả của bảng trên, tác giả thấy rằng:

SIZE có mối tương quan ngược chiều với CAR và có ý nghĩa thống kê tại mức 1% (P-value = 0,0000 < 0,05 và hệ số = – 0,0128) nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi, SIZE tăng thêm một đơn vị thì CAR sẽ giảm 0,0128%. Các nghiên cứu của Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Ánh Kiều (2020), Đỗ Hoài Linh và cộng sự (2019) cũng cho kết quả phù hợp với kết quả tác giả đưa ra. Đối với các ngân hàng có quy mô lớn như BIDV, Vietinbank, Vietcombank,…thường có xu hướng kinh doanh rủi ro, vì thế họ nắm giữ nhiều tài sản có rủi ro hơn so với các ngân hàng khác. Tổng tài sản của các ngân hàng tăng lên chủ yếu do tăng các tài sản có sinh lời của ngân hàng dưới hình thức cho vay hoặc đầu tư vào các tài sản có rủi ro khác. Sự tăng lên của các khoản vay và công cụ tài chính rủi ro sẽ làm gia tăng rủi ro của ngân hàng. Các công cụ tài chính được nắm giữ bởi các ngân hàng giảm xuống sẽ làm tăng nợ xấu. Việc các ngân hàng bổ sung các khoản vay và công cụ tài chính dẫn đến các tài sản có rủi ro tăng lên, từ đó tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng sẽ giảm. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

ROA đại diện cho khả năng sinh lời của ngân hàng. Trái ngược với giả thuyết ban đầu, ở mức ý nghĩa 1% (P-value = -0.7669), tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản có ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ an toàn vốn. Các ngân hàng muốn lợi nhuận cao bằng cách tăng trưởng cho vay, điều này sẽ làm tăng tài sản rủi ro của ngân hàng dẫn đến giảm tỷ lệ an toàn vốn. Kết quả nghiên cứu của luận văn tương đồng với các nghiên cứu của Phạm Phát Tiến và Nguyễn Thị Kiều Ny (2019), Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Ánh Kiều (2020).

LEV có tác động tương quan dương với CAR và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%.  Khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng thêm 1% thì hệ số an toàn vốn của ngân hàng sẽ tăng 0,67%. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Đỗ Hoài Linh và cộng sự (2019). LEV tăng tức quy mô vốn chủ sở hữu tăng, ngân hàng sử dụng vốn đó để đầu tư mang lại lợi nhuận, từ đó có thể bổ sung nguồn vốn, làm tăng CAR của ngân hàng. Các ngân hàng tại Việt Nam trong thời gian gần đây phù hợp với tình hình này. Để đảm bảo an toàn trong hoạt động ngân hàng, Ngân hàng

Nhà nước liên tục ban hành các quy định về an toàn vốn, cũng như việc tuân thủ kế hoạch tăng vốn điều lệ đã làm tăng vốn tự có của các ngân hàng trong đó có vốn chủ sở hữu. Điều này đã tác động lớn đến CAR, giúp duy trì hệ thống ngân hàng đảm bảo có CAR ở mức an toàn theo quy định.

Tỷ lệ nợ xấu NPL là tỷ lệ được các ngân hàng hiện nay luôn quan tâm, tỷ lệ này dùng để chỉ các khoản nợ cho vay khách hàng đang đối diện với rủi ro cao trong việc thu hồi nợ gốc và lãi do khách hàng gặp khó khăn. Giả thuyết ban đầu đưa ra là NPL ảnh hưởng ngược chiều đến CAR, tuy nhiên kết quả ước lượng FGLS cho thấy P-value = 0.170 lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 10% cho thấy yếu tố NPL không ảnh hưởng đến CAR của các NH TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2023. Kết quả nghiên cứu của luận văn này tương đồng với nghiên cứu của Vũ Hùng Phương và Đặng Ngọc Đức (2020).

LLR có mối tương quan cùng chiều với CAR và có ý nghĩa thống kê tại mức 1% (P-value = 0.006 và hệ số = 0.2972) nghĩa là khi tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tăng 1% thì tỷ lệ an toàn vốn CAR tăng 0.2972%. Kết quả này cho thấy khi các ngân hàng có tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tăng cao nghĩa là chất lượng của hoạt động tín dụng đang giảm. Hay nói cách khác tỷ lệ này càng cao thì rủi ro vỡ nợ của ngân hàng càng tăng trong tương lai. Vì vậy, để hạn chế được tối đa mức thiệt hại từ rủi ro tín dụng gây ra thì các NH TMCP luôn gia tăng mức tỷ lệ an toàn vốn để tạo ra sự ổn định trong hoạt động kinh doanh, duy trì khả năng thanh toán được các khoản nợ đến hạn. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Vũ Hùng Phương và Đặng Ngọc Đức (2020).

LTD cho thấy khả năng sinh lời cao hay thấp và mức độ tín nhiệm của ngân hàng. Trái ngược với giả thuyết ban đầu, ở mức ý nghĩa 5% (P-value = -0.0182), tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động có ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ an toàn vốn. Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động là một trong hai chỉ số đo độ thanh khoản quan trọng do cấp tín dụng dễ dãi trong nhiều năm khiến cho tín dụng tăng trưởng quá nóng, cho vay đảo nợ, cho vay nợ xấu, không thu hồi được nợ cũ mà huy động thêm cho vay mới, điều này sẽ làm tăng tài sản rủi ro của ngân hàng dẫn đến tỷ lệ an toàn vốn sẽ giảm. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

Tỷ lệ tiền gửi DEP được xác định bằng tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản. Ban đầu giả thuyết đưa ra là DEP ảnh hưởng cùng chiều với CAR, tuy nhiên kết quả ước lượng FGLS cho thấy P-value = 0.171 lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 10% cho thấy yếu tố DEP không ảnh hưởng đến CAR của các NH TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2023. Kết quả này trái ngược với các nghiên cứu của Yonas Mekonen (2015), Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Ánh Kiều (2020). Tỷ lệ tiền gửi của khách hàng không phải là một trong các yếu tố quyết định đến tỷ lệ an toàn vốn vì các ngân hàng có xu hướng phụ thuộc vào tiền gửi của khách hàng, họ không xem đây là khoản nợ có rủi ro, khi lượng tiền gửi của khách hàng dồi dào các ngân hàng không có kế hoạch tăng vốn dẫn đến khi khách hàng rút tiền ồ ạt, ngân hàng bị mất khả năng thanh toán; ngoài ra, chính sách huy động vốn của các ngân hàng cũng không ảnh hưởng nhiều đến tỷ lệ an toàn vốn.

GDP có mối tương quan cùng chiều với CAR và có ý nghĩa thống kê tại mức 5% (P-value = 0.022 và hệ số = 0.1188). Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Phạm Hải Nam và cộng sự (2022). Các ngân hàng có nhiều lợi nhuận sẽ ít gặp rủi ro trong môi trường kinh tế tăng trưởng nóng, vì thế họ có khả năng bổ sung vốn dẫn đến tăng tỷ lệ an toàn vốn. Bên cạnh đó, các ngân hàng còn dự trữ vốn để chuẩn bị cho thời kỳ gặp khó khăn, do đó tỷ lệ an toàn vốn cũng tăng lên. Năm 2019 chịu ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 nên tình hình kinh tế gặp nhiều khó khăn, hoạt động ngân hàng trầm lắng dẫn đến lợi nhuận của ngành giảm đáng kể, từ đó CAR giảm. Đến năm 2022, GDP đạt 8,02% do nền kinh tế dần phục hồi, môi trường vĩ mô thuận lợi và các yêu cầu về an toàn vốn bắt đầu có hiệu lực đã thúc đẩy các ngân hàng thực hiện tốt công tác tăng trưởng quy mô, đa dạng hoá lợi nhuận, giảm tỷ lệ nợ xấu và đồng thời ngân hàng tiếp tục bổ sung vốn điều lệ dẫn đến tỷ lệ an toàn vốn tăng (Hồng Anh, 2023).

Tỷ lệ lạm phát INF được đo lường bằng mức độ tăng lên trong chỉ số giá tiêu dùng của kỳ này so với kỳ trước. Giả thuyết ban đầu đưa ra là INF ảnh hưởng ngược chiều với CAR, tuy nhiên kết quả ước lượng FGLS cho thấy P-value = 0.357 lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 10% cho thấy yếu tố INF không ảnh hưởng đến CAR của các NH TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012 -2023.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương 4, tác giả đã thực hiện chạy mô hình hồi quy theo các phương pháp, sau đó tiến hành kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp, đồng thời kiểm định các khuyết tật của mô hình và khắc phục các khuyết tật đó. Kết quả lựa chọn theo phương pháp FGLS cho ra kết quả phương trình các yếu tố tác động đến CAR của ngân hàng. Biến số LEV, LLR có mối quan hệ cùng chiều với CAR ở mức ý nghĩa 1% và GDP có mối quan hệ cùng chiều với CAR ở mức ý nghĩa 5%. Các biến có mối quan hệ ngược chiều với CAR ở mức ý nghĩa 1% và 5% lần lượt là SIZE, ROA và LTD. Các biến còn lại bao gồm NPL, GDP và INF không có mức ý nghĩa thống kê. Từ kết quả này, tác giả sẽ thảo luận và đưa ra một số đề xuất để giúp các ngân hàng duy trì CAR ở mức phù hợp, đạt hiệu quả và an toàn cao nhất.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

5.1. Kết luận

Luận văn nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến CAR của các NH TMCP Việt Nam vói dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ BCTC và BCTN của 28 NH TMCP Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2023 với 333 mẫu quan sát.

Luận văn sử dụng phân tích hồi quy theo các phương pháp Pooled OLS, FEM và REM, sau khi thực hiện kiểm định thì mô hình REM được chọn, do đáp ứng yêu cầu và phù hợp nhất trong các mô hình đã đưa ra. Sau khi xác định mô hình có khuyết tật, tác giả đã tiến hành phương pháp FGLS để khắc phục các khuyết tật trên, sau đó phương trình hồi quy được xác định.

Kết quả thu được như trên, tác giả đã trả lời được các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra trong chương 1, cụ thể như sau:

Một là, “Các yếu tố ảnh hưởng đến CAR của các NH TMCP Việt Nam?”

Đề tài nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến CAR của các NHTMCP Việt Nam, kết quả gồm có sáu yếu tố có sự ảnh hưởng đến CAR, đó là: SIZE, ROA, LEV, LLR, LTD và GDP. Bên cạnh đó, tuy được xác định để nghiên cứu nhưng các yếu tố NPL, DEP và INF lại cho kết quả không có ý nghĩa thống kê, do đó trong nghiên cứu này không thể đưa ra kết luận đối với ba biến trên.

Hai là, “Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến CAR của các NH TMCP Việt Nam?”

Mức độ tác động của từng yếu tố đến CAR của NHTMCP Việt Nam được thể hiện dưới bảng sau:

Bảng 5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tổng hợp Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

Dựa vào Bảng 5.1 cho thấy, hệ số đòn bẩy tài chính (LEV), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có mối quan hệ cùng chiều với CAR ở mức ý nghĩa 1%, tốc độ tăng trưởng (GDP) có mối quan hệ cùng chiều với CAR ở mức ý nghĩa 5%. Các biến có mối quan hệ ngược chiều với CAR ở mức ý nghĩa 1% và 10% lần lượt là quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LTD). Các biến còn lại bao gồm tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ tiền gửi khách hàng (DEP) và tỷ lệ lạm phát (INF) không có mức ý nghĩa thống kê. Trong đó, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) là yếu tố có mức độ tác động mạnh nhất với hệ số tác động là 0,7669 và quy mô ngân hàng (SIZE) là yếu tố có mức độ tác động yếu nhất với hệ số 0,0128.

Ba là, “Các hàm ý chính sách nhằm đảm bảo an toàn vốn cho các NH TMCP Việt Nam là gì?”

Trả lời câu hỏi nghiên cứu này, tác giả sẽ trình bày cụ thể ở mục 5.2 các hàm ý chính sách để đảm bảo duy trì CAR ở mức an toàn theo quy định, đảm bảo vừa phát huy hiệu quả nguồn vốn, vừa giữ vững an toàn trong hoạt động của ngân hàng.

5.2. Đề xuất Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

5.2.1. Quy mô ngân hàng

Đối với SIZE, trong nghiên cứu này kết quả đưa ra là nó có mối quan hệ ngược chiều đến CAR. Tỷ lệ tài sản có độ rủi ro cao mà các ngân hàng có quy mô lớn nắm giữ là cao hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ, nguy cơ rủi ro sẽ cao hơn, ảnh hưởng đến CAR của ngân hàng. Để khắc phục tình trạng này, các NH TMCP sẽ phải tăng vốn chủ sở hữu bảo đảm CAR được duy trì ở mức an toàn và tạo nền tảng vững chắc cho ngân hàng hoạt động ổn định và mạnh mẽ.

Ngày nay, quy mô vốn chủ sở hữu nói chung và vốn điều lệ của các ngân TMCP Việt Nam còn khá thấp. Vốn điều lệ là cơ sở để xác định một số tiêu chí hoạt động của các ngân hàng, do đó các ngân hàng cần tập trung vào việc tăng vốn điều lệ, đây là điều kiện để tăng vốn chủ sở hữu. Việc phát hành thêm cổ phiếu và trả cổ tức bằng cổ phiếu là một trong các hình thức tăng vốn điều lệ của ngân hàng.

5.2.2. Tỷ suất lợi nhuận 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 NH TMCP cần cân đối, duy trì ROA ở mức phù hợp. Bên cạnh mục đích lợi nhuận, các NH TMCP cần kiểm soát rủi ro, hạn chế cho vay đối khách hàng có độ tín nhiệm thấp. Trong thời kỳ công nghệ số phát triển, các ngân hàng cần phải tích cực nghiên cứu, vận dụng, tìm ra những hình thức dịch vụ mới để tăng thu nhập, mặc dù các hoạt động tín dụng truyền thống vẫn là hoạt động mang lại lợi nhuận chủ yếu cho ngân hàng, song hoạt động này luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro cao, do đó, các ngân hàng phải nghiên cứu, rà soát, giảm thiểu tài sản rủi ro, không chạy theo lợi nhuận mà phớt lờ các quy định, nhằm bảo đảm các khách hàng đi vay có uy tín, độ rủi ro thấp. Đồng thời, ngân hàng thường xuyên có các buổi 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 vừa đảm bảo CAR của các NH TMCP được duy trì ở mức phù hợp.

5.2.3. Tỷ lệ đòn bẩy tài chính

Qua nghiên cứu cho kết quả rằng tỷ lệ đòn bẩy tài chính có tác động tỷ lệ nghịch với CAR của ngân hàng, do đó cần có giải pháp tăng hệ số đòn bẩy tài chính nhưng vẫn đảm bảo CAR. Để tăng LEV cần tăng cơ cấu vốn chủ sở hữu bằng các biện pháp như phát hành thêm cổ phiếu, tăng vốn từ cổ đông hiện hữu hay bán cổ phiếu cho cổ đông; mua bán, sáp nhập các ngân hàng. Việc phát hành thêm cổ phiếu các NH TMCP cần tập trung vào chiến lược sử dụng nguồn vốn kinh doanh có hiệu quả để đảm bảo việc hoàn thành nghĩa vụ cổ tức đối với các cổ đông. Ngoài việc sử dụng cách thức phát hành thêm cổ phiếu mới, có thể tăng vốn chủ sở hữu bằng cách mua bán, sáp nhập các ngân hàng. Trong những năm về trước, một số ngân hàng đã thực hiện tăng vốn bằng cách sáp nhập với nhau từ đó dẫn đến CAR cũng tăng lên như: Việt Nam Tín Nghĩa và Sài Gòn sáp nhập vào năm 2012; năm 2012 NH TMCP Sài Gòn Hà Nội chính thức sáp nhập với Habubank. Sau khi hợp nhất, việc tăng vốn sẽ dẫn đến quy mô tài sản cũng tăng lên, do đó đòi hỏi các NH TMCP cần phải thẩn trọng trong việc quản lý để tránh các sai sót có thể ảnh hưởng đến CAR. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

5.2.4. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Đối với yếu tố tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng nó có tác động cùng chiều với CAR. Để hạn chế được rủi ro tín dụng, các ngân hàng cần tuân thủ các quy định về tỷ lệ an toàn trong hoạt động ngân hàng, về việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro, hay việc mở rộng quy mô, lĩnh vực hoạt động mà mức độ rủi ro chưa được đo lường thì cần phải được xem xét, đánh giá một cách kỹ càng hơn. Đồng thời, ngân hàng định kỳ phải thường xuyên theo dõi, phân tích và đánh giá nguyên nhân phát sinh nợ xấu, làm rõ trách nhiệm của các cá nhân, đơn vị có liên quan làm tăng tỷ lệ nợ xấu.

Để thuận lợi trong việc giải quyết hậu quả của nợ xấu, bên cho vay (ngân hàng) cần phải tăng cường các cơ chế thoả thuận, thương lượng với bên đi vay (khách hàng). Hai bên cần đưa ra giải pháp để khắc phục nợ xấu như đề ra các phương án trả nợ, thời điểm trả nợ, thay đổi các điều khoản của hợp đồng tín dụng để phù hợp với nhu cầu và tình hình thực tế của các bên.

 Nâng cao chất lượng của khách hàng thông qua việc nâng cao trình độ chuyên môn của cán bộ tín dụng; bên cạnh đó, các NH TMCP cũng cần phải có những chế độ đãi ngộ tốt để thu hút được nhiều nhân lực có chất lượng cao và giữ được đội ngũ nhân sự đang có. Các ngân hàng cần phải quán triệt đạo đức nghề nghiệp đối với mỗi cán bộ, nhân viên ngân hàng để hạn chế tối đa rủi ro tín dụng.

5.2.5. Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động

Kết quả nghiên cứu của tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn cho thấy các ngân hàng đang cho vay nhiều dẫn đến không kiểm soát được chất lượng tín dụng, do đó các ngân hàng cần có các biện pháp để kiểm soát được nguồn vốn hiệu quả như ngân hàng cần nắm giữ nhiều tài sản có tính thanh khoản cao như tiền mặt, vàng bạc và đá quý,… thì tỷ lệ an toàn vốn sẽ được cải thiện và duy trì ở mức phù hợp để bảo đảm an toàn hoạt động ngân hàng. Đồng thời, các ngân hàng cần phải tuân thủ các quy trình, quy định, thẩm định chính xác khách hàng và phương án kinh doanh sử dụng nguồn vốn đúng cách để hạn chế những khoản vay có mức độ rủi ro cao và không để tình trạng chạy theo doanh số cho vay mà ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng của ngân hàng.

5.2.6. Tốc độ tăng trưởng Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

Bài nghiên cứu chỉ ra rằng GDP có mối quan hệ cùng chiều với CAR của các NH TMCP Việt Nam. Khi nền kinh tế phát triển ổn định sẽ giúp cho các doanh nghiệp hoạt động kinh doanh diễn ra thuận lợi. Doanh nghiệp phát triển ổn định cũng là nền tảng để các ngân hàng hoạt động hiệu quả, mang lợi nhiều lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng. Mặc dù, tốc độ tăng trưởng là yếu tố vĩ mô, các ngân hàng không thể kiểm soát được, tuy nhiên căn cứ vào tình hình thực tế mà các nhà quản trị cần có các chính sách, chủ động theo dõi tình hình biến động của nền kinh tế và cân nhắc, thận trọng, dự báo điều chỉnh kế hoạch kinh doanh nếu nền kinh tế có dấu hiệu thay đổi. Các nhà quản trị ngân hàng cần có chính sách kinh doanh linh hoạt, chủ động đưa ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả nhằm đạt được lợi nhuận cao nhất, đồng thời cũng đảm bảo cho tỷ lệ an toàn vốn duy trì ở mức phù hợp theo quy định.

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

5.3.1. Hạn chế nghiên cứu

Thứ nhất, phạm vi thời gian và dữ liệu nghiên cứu của đề tài chưa bao quát, đại diện đủ cho các NH TMCP Việt Nam. Tác giả chỉ sử dụng 333 mẫu quan sát với dữ liệu được công bố của 28 NH TMCP giai đoạn 2012 – 2023 trong khi đến năm 2023 hiện có 31 NH TMCP đang hoạt động. Các ngân hàng được tác giả chọn nghiên cứu là những ngân hàng đang hoạt động ổn định và số liệu được công bố rõ ràng. Kết quả ước lượng bị ảnh hưởng 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.

5.3.2. Định hướng cho nghiên cứu sau

Từ những hạn chế trên, tác giả định hướng những nội dung để các bài nghiên cứu tiếp theo được hoàn thiện hơn như sau:

Thứ nhất, điều chỉnh cỡ mẫu nghiên cứu

Về thời gian, các công trình nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng thời gian nghiên cứu, đảm bảo có tính cập nhật và đủ số lượng quan sát để có thể kết luận một cách chính xác, tin cậy nhất. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

Về không gian, các nghiên cứu có thể mở rộng phạm vi nghiên cứu bao gồm các ngân hàng có vốn 100% nước ngoài không chỉ vậy mà có thể tiến hành so sánh với các NHTM các nước trong khu vực ASEAN từ đó làm kết quả nghiên cứu sẽ có tính đại diện cao hơn.

Thứ hai, tăng cường nội dung nghiên cứu

Về nội dung nghiên cứu, các nghiên cứu trong tương lai có thể thực hiện theo hướng phân tích mở rộng thêm, có thể chọn thêm các yếu tố khác ảnh hưởng đến CAR của các NH TMCP để tăng tính phù hợp của mô hình nghiên cứu.

Thứ ba, phương pháp nghiên cứu

Tích cực nghiên cứu để có kiến thức sâu rộng liên quan đến CAR 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 chính xác và hiệu quả.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Trong chương 5 tác giả đã đưa ra một số khuyến nghị nhằm nâng cao CAR cho các nhà quản trị NH TMCP Việt Nam. Bên cạnh đó, trong chương này cũng đề ra một số hạn chế của đề tài và gợi ý cho hướng nghiên cứu tiếp theo như tăng cường yếu tố ảnh hưởng đến CAR của các NH TMCP Việt Nam và mở rộng phạm vi nghiên cứu đến các loại hình ngân hàng khác nhằm đánh giá được tổng quan hơn. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến tỷ lệ an toàn vốn các ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY: 

===>>> Luận văn: Yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ an toàn vốn các 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