Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tự có và rủi ro của ngân hàng thương mại - Bằng chứng từ Việt Nam
Nghiên Cứu & Trao Đổi
Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tꢍ có
và rꢀi ro cꢀa ngân hàng thương mại:
Bằng chứng tꢋ 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
ài viết phân tích ảnh hưởng cꢀa áp lꢁc gia tăng hệ số CAR đến
thay đổi vốn chꢀ sở hữu cꢀa ngân hàng, và ảnh hưởng cꢀa thay đổi
B
vốn chꢀ sở hữu ngân hàng đến rꢀi ro cꢀa 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 hꢂp 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% cꢃ xu hướng cơ cấu
lại tài sản bꢄng cách giảm tài sản cꢃ hệ số rꢀi ro cao, thay vì gia tăng vốn chꢀ
sở hữu. Sꢁ gia tăng vốn chꢀ sở hữu cꢀa các ngân hàng chịu ảnh hưởng bởi
các nhân tố: quy mô tài sản, tỷ suất sinh lꢂi cꢀa tài sản và mức độ thay đổi
vốn chꢀ sở hữu cꢀa kỳ trước.
Từ khóa: Vốn tự có, rủi ro, ngân hàng thương mại, Hiệp ước Basel.
1. Giới thiệu
nên vốn này không đưꢌc xét đến tên gọi Basel 2, có hiệu lꢍc tꢋ
khi tính tỷ lệ an toàn vốn. Basel năm 2007 và kết thꢎc thời gian
Khái quát về Basel
1 phân loại tài sꢃn theo 4 mức rꢀi chuyꢊn đổi đến năm 2010. Nội
ro khác nhau là 0%, 20%, 50%, dung cꢀa Balse 2 bao gꢉm 3 trꢁ
100%. Các quy định về đo lường cột chính: trꢁ cột thứ nhất liên
rꢀi ro cꢀa Basel 1 nhꢄn chung là quan đến duy trꢄ tỷ lệ vốn bꢅt
mang tính cào bằng vꢄ mức độ buộc, trꢁ cột thứ 2 và thứ 3 liên
rꢀi ro cꢀa các tài sꢃn chỉ căn cứ quan đến quy trꢄnh đánh giá hoạt
vào tài sꢃn bꢃo đꢃm và nhóm động thanh tra, giám sát và công
khách hàng mà không căn cứ vào bố thông tin. Theo trꢁ cột 1, tỷ lệ
quy mô món vay, thời hạn vay và vốn bꢅt buộc tối thiꢊu vẫn là 8%.
hệ số tín nhiệm cꢀa tꢋng khách Các định nghꢈa về vốn không
hàng vay. Ngoài ra, Basel 1 mꢂi thay đổi và tử số đꢊ tính CAR
chỉ tập trung đến rꢀi ro tín dꢁng vẫn bao gꢉm vốn cấp 1 và vốn
mà chưa đề cập đến rꢀi ro hoạt cấp 2. Tuy nhiên, phần mẫu số
động cꢇng như rꢀi ro thị trường. đꢊ tính CAR có một số thay đổi
Do những hạn chế cꢀa Basel đáng kꢊ: hệ số rꢀi ro cꢀa tài sꢃn
1, năm 2004 Ủy ban Basel lại không chỉ phꢁ thuộc vào tài sꢃn
giꢂi thiệu phiên bꢃn mꢂi vꢂi đꢃm bꢃo và nhóm khách hàng,
Năm 1988, Ủy ban Basel về
giám sát ngân hàng ban hành hệ
thống đo lường vốn và rꢀi ro tín
dꢁng vꢂi tên thường gọi là Hiệp
ưꢂc Basel 1. Theo yêu cầu cꢀa
Basel 1, các ngân hàng phꢃi duy
trꢄ tỷ lệ vốn bꢅt buộc trên tổng tài
sꢃn điều chỉnh theo hệ số rꢀi ro
(CAR) ꢆ mức an toàn 8%. Basel
1 cꢇng đưa ra định nghꢈa về các
loại vốn cꢀa ngân hàng và phân
thành 3 cấp xét theo khꢃ năng chꢀ
động, và do đó là mức độ tin cậy,
trong việc sử dꢁng các nguꢉn vốn
đꢊ ứng phó vꢂi rꢀi ro, tꢋ cấp 1
cao nhất đến cấp 3 thấp nhất. Do
vốn cấp 3 có độ tin cậy thấp nhất
54
PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015
Nghiên Cứu & Trao Đổi
Hình 1: Lộ trình thực thi Hiệp ước Basle 3 (Đơn vị: %)
mà còn phꢁ thuộc vào độ nhạy
rꢀi ro trong mꢏi loại và hệ số
tín nhiệm cꢀa tꢋng khách hàng,
hệ số này đưꢌc mꢆ rộng tꢋ 0 –
100% theo Basel 1 lên 0 – 150%
theo Basel 2. Ngoài ra, mẫu số
cꢀa CAR không chỉ có tổng tài
sꢃn có điều chỉnh theo hệ số rꢀi
ro mà còn bao gꢉm 12,5 lần tổng
vốn quy định cho dꢍ phòng rꢀi ro
hoạt động và rꢀi ro thị trường.
Mặc dù đꢐ có một số cꢃi tiến
đáng kꢊ so vꢂi Basel 1, những
tiêu chuꢑn cꢀa Basel 2 đưꢌc cho
là vẫn chưa đꢀ mạnh đꢊ ngân
hàng có thꢊ chống đꢒ trưꢂc hàng
loạt các rꢀi ro. Một lần nữa, vào
ngày 12/9/2010, Ủy ban Basel đꢐ
giꢂi thiệu bộ tiêu chuꢑn an toàn
vốn tối thiꢊu vꢂi tên gọi Basel
3. Bộ tiêu chuꢑn này có hiệu lꢍc
tꢋ năm 2013 và sẽ kết thꢎc thời
gian chuyꢊn đổi vào đầu năm
2019. Basel 3 có 4 điꢊm thay đổi
đáng chꢎ ý:
Thứ nhất, rà soát lại các tiêu
chuꢑn vốn cấp 1 và vốn cấp 2,
định nghꢈa chặt chẽ hơn nhằm
nâng cao hơn nữa chất lưꢌng
vốn. Theo đó, những tài sꢃn có
chất lưꢌng kém sẽ phꢃi khấu trꢋ
thẳng vào vốn cổ phần thường.
Chẳng hạn, khoꢃn vốn vưꢌt quá
giꢂi hạn 15% đầu tư vào các tổ
chức tài chính khác, khoꢃn vốn
có nguꢉn gốc tꢋ số thuế thu nhập
hoꢐn lại...sẽ đưꢌc khấu trꢋ vào
vốn chꢀ sꢆ hữu.
Nguồn: Ủy Ban Basel
giꢃm theo chu kỳ kinh tế đꢃm
Những quy định cơ bản cꢀa
bꢃo bằng vốn chꢀ sꢆ hữu phổ VN vꢅ đảm bảo an toàn vốn và
thông tꢋ 0 – 2,5%. Nếu không thách thức trong quá trình thꢁc
xét đến khoꢃn vốn đệm dꢍ phòng hiện
tài chính 2,5%, tỷ lệ vốn bꢅt buộc
Quy định về đꢃm bꢃo an toàn
tối thiꢊu vẫn là 8%. Tuy nhiên, trong hoạt động cꢀa tổ chức tín
kết cấu cꢀa các loại vốn đꢐ có sꢍ dꢁng đưꢌc thꢊ hiện khá rõ trong
thay đổi theo hưꢂng tăng tỷ trọng Thông tư số 13/2010/TT-NHNN
vốn cấp 1, bao gꢉm tăng tỷ trọng ban hành ngày 20/5/2010 cꢀa
vốn chꢀ sꢆ hữu phổ thông trong Ngân hàng Nhà nưꢂc VN. Nội
vốn cấp 1.
dung cꢀa Thông tư này thꢊ hiện
Thứ ba, giꢂi thiệu phương 3 vấn đề then chốt: (i) Tăng tỷ
pháp giám sát an toàn vꢈ mô lệ an toàn vốn tối thiꢊu (CAR)
nhằm hạn chế rꢀi ro hệ thống. lên 9%; (ii) Hạn chế việc tham
Phương pháp này hưꢂng đến mꢁc gia vào các hoạt động liên quan
tiêu làm giꢃm mức độ khuyếch chứng khoán và kinh doanh bất
đại cꢀa khꢀng hoꢃng theo chu kỳ động sꢃn đối vꢂi các ngân hàng
kinh tế và những rꢀi ro xuất phát thương mại; và (iii) Tăng cường
tꢋ mối quan hệ phꢁ thuộc lẫn quy định về đꢃm bꢃo khꢃ năng
nhau giữa các định chế tài chính, thanh khoꢃn cꢀa các tổ chức tín
đặc biệt là những ngân hàng giữ dꢁng. Tiếp theo Thông tư 13 là
vai trò quan trọng trong hệ thống một số thông tư khác như Thông
Thứ hai, yêu cầu các ngân
hàng phꢃi tăng mức vốn dꢍ trữ,
đặc biệt là vốn cꢀa các chꢀ sꢆ
hữu. Cꢁ thꢊ là nâng tỷ lệ vốn cꢀa
cổ đông thường tối thiꢊu tꢋ 2%
lên 4,5%; nâng tỷ lệ vốn cấp 1 tối
thiꢊu tꢋ 4% lên 6%; bổ sung vốn
đệm dꢍ phòng tài chính đꢃm bꢃo
bằng vốn chꢀ sꢆ hữu 2,5%; bổ
sung vốn đệm dꢍ phòng sꢍ suy
tài chính cꢀa quốc gia.
tư số 19/2010/TT-NHNN ban
Thứ tư, đưa ra các tiêu chuꢑn hành ngày 27/9/2010, Thông tư
đo lường thanh khoꢃn cꢀa ngân số 22/2011/TT-NHNN ban hành
hàng. Theo đó, các ngân hàng ngày 30/8/2011, các thông tư này
đưꢌc yêu cầu phꢃi nꢅm giữ nhiều đưꢌc ban hành nhằm bổ sung,
hơn các tài sꢃn có tính thanh sửa đổi một số điều cꢀa Thông tư
khoꢃn cao và có chất lưꢌng cao 13. Nhꢄn chung, Thông tư 13 và
đꢊ đáp ứng nhu cầu chi trꢃ trong các thông tư có liên quan đến quy
những trường hꢌp bất thường.
định đꢃm bꢃo an toàn vốn cho hệ
Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP
55
Nghiên Cứu & Trao Đổi
thống ngân hàng thương mại đꢐ cꢀa Basel 2. Rõ ràng, khi tính có hệ số rꢀi ro là 250%. Những
có nhiều chuyꢊn biến tích cꢍc đến cꢃ rꢀi ro thị trường và rꢀi khoꢃn tín dꢁng đang đưꢌc xếp
theo hưꢂng tiếp cận ngày càng ro hoạt động, tỷ lệ CAR cꢀa các nhóm 1 cꢇng có thꢊ có cùng một
gần vꢂi các quy định cꢀa Basel, ngân hàng thương mại VN phꢃi hệ số rꢀi ro như những khoꢃn tín
đặc biệt là Basel 1 và Basel 2. đưꢌc tính lại vꢂi mức thấp hơn dꢁng xếp nhóm 2, 3, 4, 5, nếu các
Tuy nhiên, quy định trong các nhiều so vꢂi thꢍc tế đang đưꢌc khoꢃn tín dꢁng này có cùng đối
Thông tư này vẫn còn một số bất công bố.
tưꢌng và cùng loại tài sꢃn đꢃm
cập, hạn chế sau: Thứ hai, quy định về hệ số rꢀi bꢃo. Vꢂi cách quy định như vậy,
Thứ nhất, mẫu số tính CAR ro còn mang tính cào bằng và đơn các ngân hàng có cùng tỷ lệ an
cꢀa VN chỉ tính đến rꢀi ro tín giꢃn. Hệ số rꢀi ro đưꢌc xây dꢍng toàn vốn có thꢊ đang đối diện vꢂi
dꢁng, trong khi theo Basel 2 đꢐ chỉ căn cứ vào tài sꢃn bꢃo đꢃm thꢍc tế các mức độ rꢀi ro khác
tính đến cꢃ rꢀi ro hoạt động và và đối tưꢌng, chưa chi tiết theo nhau. Quy định cào bằng hệ số
rꢀi ro thị trường.
mức độ rꢀi ro cꢀa khách hàng và rꢀi ro có thꢊ khiến các ngân hàng
CAR = (Vốn cấp 1 + Vốn cấp đặc điꢊm cꢀa món vay nên chưa nꢏ lꢍc gia tăng hệ số CAR không
2) : (Tài sꢃn có rꢀi ro + Rꢀi ro phꢃn ánh chính xác mức độ rꢀi phꢃi dꢍa vào việc tái cơ cấu danh
thị trường + Rꢀi ro hoạt động) ≥ ro cꢀa khoꢃn tín dꢁng đó. Chẳng mꢁc tài sꢃn theo hưꢂng giꢃm các
8%
hạn, rꢀi ro giữa cho vay kinh loại tài sꢃn có mức độ rꢀi ro thꢍc
Điều này phꢃn ánh thꢍc tế là doanh bất động đꢐ hꢄnh thành và tế cao, mà ngưꢌc lại, sẽ khuyến
mặc dù phần lꢂn các ngân hàng cho vay bất động sꢃn hꢄnh thành khích họ cấp tín dꢁng dꢍa trên
thương mại VN đều có tỷ lệ CAR trong tương lai là không giống yếu tố tài sꢃn đꢃm bꢃo. Điều này
lꢂn hơn quy định 9%, song con nhau, rꢀi ro cꢇng khác nhau giữa gây hệ quꢃ là khi yếu tố tài sꢃn
số này không đꢀ ý nghꢈa đꢊ nói cho vay ứng trưꢂc tiền bán chứng đꢃm bꢃo lấn át các yếu tố khác,
rằng các ngân hàng thương mại khoán và cho vay cầm cố chứng ngân hàng có thꢊ chấp nhận cꢃ
đꢐ đạt đưꢌc chuꢑn quy định về khoán. Tuy nhiên, theo Thông tư những khách hàng có chất lưꢌng
tỷ lệ vốn tối thiꢊu theo quy định 13, những khoꢃn tín dꢁng này đều tín dꢁng không cao; qua đó làm
PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015
56
Nghiên Cứu & Trao Đổi
gia tăng mức độ rꢀi ro cho ngân cùng chiều giữa vốn và rꢀi ro, gꢌi 1995, ông đꢐ sử dꢁng một mô hꢄnh
hàng.
ý rằng nhà quꢃn lý khuyến khích hệ phương trꢄnh đꢊ phân tích việc
Thứ ba, các quy định mꢂi chỉ các ngân hàng tăng vốn sẽ có thꢊ điều chỉnh vốn và rꢀi ro trong ngân
tập trung ꢆ nội dung tăng vốn điều giꢃm mức độ rꢀi ro (Pettway, 1976; hàng Thꢁy Sꢈ. Nhận thấy trong
lệ lên tối thiꢊu là 3000 tỷ đꢉng và Demirguc- Kunt và Huizinga, những năm gần đây, các nhà quꢃn
hệ số CAR lên 9%. Trong ngꢅn 2000; Iannotta et al, 2007;...). lý đꢐ bꢅt đầu tập trung nhiều hơn
hạn, vốn điều lệ và CAR có mối Phương pháp tiếp cận truyền thống vào tỷ lệ an toàn vốn cꢀa các ngân
quan hệ tỷ lệ thuận. Tuy nhiên, đꢊ điều tiết ngân hàng nhấn mạnh hàng đꢊ tăng cường sꢍ ổn định cꢀa
xét trong dài hạn, việc tăng vốn những tác động tích cꢍc cꢀa việc hệ thống tài chính. Rime phân tích
điều lệ chưa hẳn đꢐ làm tăng yêu cầu an toàn vốn tối thiꢊu. Vốn các ngân hàng Thꢁy Sꢈ đꢐ phꢃn
CAR. Khi tăng vốn điều lệ, ngân đưꢌc xem như một bộ đệm hạn chế ứng thế nào vꢂi những quy định
hàng phꢃi thuyết phꢁc đưꢌc các thiệt hại cho ngân hàng. Hơn nữa, trên. Đꢉng thời ông cꢇng sử dꢁng
cổ đông rằng tỷ suất lꢌi nhuận do sử dꢁng vốn cꢀa chꢀ sꢆ hữu, số liệu và mô hꢄnh kinh tế lưꢌng
trên vốn chꢀ sꢆ hữu trong tương nên ngân hàng có thꢊ giꢃm bꢂt các đꢊ phân tích mối quan hệ giữa việc
lai sẽ tăng hoặc ít nhất là không khuynh hưꢂng tham gia vào các điều chỉnh vốn và rꢀi ro tại các
giꢃm. Đꢊ duy trꢄ hoặc gia tăng tỷ hoạt động có nguy cơ cao (Ben ngân hàng Thꢁy Sꢈ, khi họ buộc
suất lꢌi nhuận trên vốn chꢀ sꢆ Bouheni, 2014). Tuy nhiên, một phꢃi tuân theo mức vốn quy định
hữu, ngân hàng buộc phꢃi tăng số nghiên cứu khác lại cho kết quꢃ tối thiꢊu. Kết quꢃ chỉ ra áp lꢍc điều
hệ số đòn bꢑy tài chính, đꢉng ngưꢌc lại. Vốn và rꢀi ro ngân hàng tiết và những quy định cꢀa chính
thời mꢆ rộng hoạt động đầu tư có thꢊ diꢓn ra mối quan hệ nghịch phꢀ khiến cho các ngân hàng phꢃi
và tín dꢁng. Hệ quꢃ là trong dài biến do những rꢀi ro về đạo đức, tăng vốn, nhưng điều này lại không
hạn, hệ số CAR cꢀa ngân hàng theo đó các ngân hàng có thꢊ trꢁc ꢃnh hưꢆng đến mức độ rꢀi ro cꢀa
khó duy trꢄ ꢆ mức cao.
Tꢋ những thꢍc tế trên, bài (Demirguc-Kunt và Kane, 2002). 2.2. Quy định mức vốn tối thiểu
viết tập trung phân tích mối quan Ngoài ra, trong nghiên cứu cꢀa Quy định mức vốn tối thiꢊu
lꢌi tꢋ hệ thống bꢃo hiꢊm tiền gửi các ngân hàng.
hệ giữa tỷ lệ vốn tꢍ có và rꢀi ro Faten Ben Bouheni và Houssem đưꢌc đặt ra chꢀ yếu bꢆi sꢍ lo ngại
cꢀa các ngân hàng thương mại. Rachdi (2015) về ứng dꢁng việc rằng một số ngân hàng có thꢊ giữ
Trong đó, các câu hỏi nghiên cứu đo lường yêu cầu an toàn vốn ít vốn hơn mức an toàn cần thiết.
đưꢌc đặt ra là:
tại các ngân hàng thương mại Về lý thuyết, các yêu cầu về vốn
(1) Các ngân hàng thương mại Tunisia, bằng cách sử dꢁng tỷ sẽ đưꢌc xác định bꢆi các mô hꢄnh
phꢃn ứng như thế nào, ưu tiên trọng tài sꢃn có rꢀi ro trên tổng dꢍa trên các mô hꢄnh lꢍa chọn giá
thay đổi cơ cấu vốn hay cơ cấu tài sꢃn, kết quꢃ thu đưꢌc cho (Option-Pricing). Theo đó, một
tài sꢃn, trưꢂc áp lꢍc tăng hệ số thấy: Đầu tiên, vốn và mức độ ngân hàng không đưꢌc kiꢊm soát
CAR cꢀa ngân hàng nhà nưꢂc?
rꢀi ro có tác động ngưꢌc chiều, sẽ có danh mꢁc đầu tư rꢀi ro và đòn
(2) Việc gia tăng vốn tꢍ có có nghꢈa là tăng vốn sẽ giꢃm mức bꢑy vưꢌt quá mức an toàn nhằm
cꢀa ngân hàng thương mại có độ rꢀi ro cho ngân hàng. Thứ hai, tối đa hóa lꢌi nhuận (Benston et
ꢃnh hưꢆng như thế nào đến rꢀi ro ngân hàng càng lꢂn thꢄ càng quꢃn al, 1986; Furlong và Keeley, 1989;
cꢀa ngân hàng?
lý tốt rꢀi ro, vꢄ họ có nhiều kinh Keeley và Furlong, 1990). Yêu
nghiệm trong việc quꢃn lý rꢀi ro cầu về vốn có thꢊ hạn chế những
thông qua việc đa dạng hóa danh rꢀi ro đạo đức bằng cách buộc các
2. Lược khꢀo các nghiên cứu
trước
mꢁc.
cổ đông ngân hàng phꢃi chịu một
2.1. Mối quan hệ giữa mức quy
định vốn và rủi ro
Tuy nhiên, Rime (2001) lại cho phần các khoꢃn lꢏ. Chính vꢄ vậy,
rằng không có mối quan hệ giữa bằng việc có nhiều vốn hơn và ít
rꢀi ro và vốn trong ngân hàng. rꢀi ro hơn, ngân hàng sẽ có thꢊ
Ông tiến hành nghiên cứu bằng giꢃm xác suất vꢒ nꢌ. Tuy nhiên,
cách xem xét các mối quan hệ giữa theo Kim và Santomero (1988); và
rꢀi ro và vốn trong các ngân hàng Rochet (1992) lại cho rằng chi phí
thương mại trong giai đoạn 1989- tꢋ việc tăng vốn sẽ làm giꢃm lꢌi
Trong những năm gần đây, rất
nhiều nghiên cứu lý thuyết và có
thꢍc nghiệm đꢐ đưꢌc tiến hành
đꢊ xem xét mối quan hệ giữa vốn
và rꢀi ro trong ngân hàng. Một số
nghiên cứu cho thấy mối quan hệ
Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP
57
Nghiên Cứu & Trao Đổi
nhuận kỳ vọng cꢀa ngân hàng. Do đó, các ngân hàng 2004-2006 có rất nhiều NHTM không công bố thông
vẫn có thꢊ chọn lꢍa các khoꢃn vay hoặc các khoꢃn đầu tin trong khoꢃng thời gian này. Ngoài ra, trong khoꢃng
tư vꢂi một lꢌi nhuận cao hơn và có nguy cơ cao hơn. thời gian 2006-2008, nền kinh tế VN chịu tác động cꢀa
Như vậy trong một số trường hꢌp, sꢍ gia tăng rꢀi ro khꢀng hoꢃng kinh tế thế giꢂi kèm theo nhiều sꢍ kiện
cꢀa ngân hàng vưꢌt quá mức chịu đꢍng cꢀa việc tăng biến động trong hệ thống NHTM; vꢄ vậy, tꢄnh hꢄnh hoạt
vốn và dẫn đến một xác suất vꢒ nꢌ cao hơn.
động cꢀa các NHTM nói riêng khá bất ổn. Riêng năm
Việcxácđịnhvốntốithiꢊudꢍatrênrꢀirocꢀachính 2015, rất nhiều các NHTM chưa công bố thông tin. Các
ngân hàng có thꢊ giꢎp loại bỏ những hạn chế tꢋ việc dữ liệu đưꢌc nhóm tác giꢃ thu thập tꢋ các báo cáo tài
áp đặt vốn cho các ngân hàng. Tuy nhiên, thꢍc tế cho chính và báo cáo thường niên đưꢌc công bố hàng năm
thấy các yêu cầu vốn tối thiꢊu hiện nay lại không phꢃn cꢀa các NHTM. Dữ liệu đưꢌc tập hꢌp tꢋ 15 NHTM
ánh đưꢌc chính xác mức độ rꢀi ro cꢀa các ngân hàng. đưꢌc lꢍa chọn ngẫu nhiên thuận tiện vꢂi hy vọng mang
Ví dꢁ theo Avery và Berger (1991), tỷ lệ này sẽ tính đưꢌc tính đại diện cho tổng thꢊ các NHTM.
khoꢃng 5% tổng số dư nꢌ vay cꢀa ngân hàng. Nếu có
4. mô hình nghiên cứu, các giꢀ thuyꢁt và phương
những sai sót trong việc tính toán vốn tối thiꢊu, sẽ có
thꢊ gây ra bất ổn cho ngân hàng, các ngân hàng bị bꢅt
phꢃi nâng vốn theo mức quy định vốn tối thiꢊu đꢊ làm
giꢃm bꢂt rꢀi ro, tuy nhiên thꢍc tế rꢀi ro kinh doanh lại
có thꢊ tăng.
pháp nghiên cứu
4.1. Mô hình nghiên cứu
Bài viết nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tꢍ có
và rꢀi ro cꢀa ngân hàng thương mại. Dꢍa trên nghiên
cứu cꢀa Shrieves & Dahl (1992), Rime Bertrand
(2000), Faten Ben Bouheni (2015), các mô hꢄnh đưꢌc
đề xuất gꢉm:
2.3. Yêu cầu về vốn, chi phí điều chỉnh và đệm vốn
Trong các nghiên cứu cꢀa Shrieves và Dahl
(1992) và các bài nghiên cứu mꢆ rộng đưꢌc thꢍc
hiện bꢆi Jacques và Nigro (1997), và Ediz, Michael
và Perraudin (1998), các nhà nghiên cứu này khi tính
toán mức vốn tối thiꢊu có đề cập đến chi phí điều
chỉnh vốn và “đệm vốn”. Do việc điều chỉnh tỷ lệ vốn
sẽ tốn chi phí, nên các ngân hàng sẽ phꢃi giữ nhiều
vốn bằng hoặc hơn mức tối thiꢊu theo yêu cầu cꢀa cơ
quan quꢃn lý. Thêm vào đó, do có hiện tưꢌng bất cân
xứng thông tin, Myers and Majluf (1984) cho rằng
các thông tin về việc ngân hàng thiếu vốn sẽ gây ꢃnh
hưꢆng xấu đến hꢄnh ꢃnh và giá trị cꢀa ngân hàng trên
thị trường tài chính. Hơn nữa, các cổ đông sẽ bꢅt buộc
đóng góp thêm vốn mꢂi nếu các ngân hàng bị thiếu
vốn trầm trọng.
Như đꢐ đề cập ꢆ trên, chính vꢄ có các chi phí cho
việc điều chỉnh tỷ lệ vốn, các ngân hàng nếu có vốn
thấp hơn mức vốn tối thiꢊu theo quy định sẽ không có
khꢃ năng phꢃn ứng ngay lập tức. Do đó, ngân hàng có
thꢊ phꢃi chịu phạt theo quy định, hoặc thậm chí tệ hơn
ngân hàng có thꢊ bị đóng cửa. Chính vꢄ vậy, các ngân
hàng thường đꢊ một vốn dư thꢋa hơn so vꢂi mức quy
định tối thiꢊu – “đệm vốn” - đꢊ giꢃm xác suất vi phạm
các yêu cầu vốn pháp định, đặc biệt đối vꢂi các ngân
hàng có tỷ lệ vốn thường xuyên bất ổn.
Mô hꢄnh 1:
Capi,t = β0 + β1RPLi,t + β2RPGi,t + β3sizei,t + β4depi,t
+ β5npli,t + β6ROAi,t + β7capi,t-1 + ε
(1)
Mô hꢄnh 2:
delriski,t = γ0 + γ1RPLi,t + γ2RPGi,t + γ3sizei,t + γ4capi,t
+ γ5LEVDi,t + β6ROAi,t + δ (2)
Vꢂi Ɛ và δ lần lưꢌt là các phần dư cꢀa mô hꢄnh 1
và 2.
Trong đó:
Cap: Biến đại diện cho vốn chꢀ sꢆ hữu cꢀa ngân
hàng. Biến Cap đưꢌc tính bằng cách lấy log cꢀa vốn
chꢀ sꢆ hữu (Shrieves & Dahl, 1992).
Npl: Biến đại diện cho nꢌ xấu cꢀa ngân hàng.
Biến npl đưꢌc tính bằng cách lấy log cꢀa nꢌ xấu.
Size: Biến đại diện cho quy mô cꢀa ngân hàng.
Biến size đưꢌc tính bằng cách lấy log cꢀa tổng tài
sꢃn (Shrieves & Dahl, 1992).
Dep: Biến đại diện cho tiền gửi huy động cꢀa
ngân hàng. Biến dep đưꢌc tính bằng cách lấy log
cꢀa tổng tiền gửi (Dahl & Shrieves, 1990).
ROA: Biến đại diện cho khꢃ năng sinh lời cꢀa
ngân hàng. Biến ROA đưꢌc tính bằng cách lấy
lꢌi nhuận sau thuế chia cho tổng tài sꢃn (Dahl &
Shrieves, 1990).
3. Dữ liệu nghiên cứu
Delrisk: Biến đại diện cho sꢍ thay đổi rꢀi ro cꢀa
ngân hàng. Biến delrisk đưꢌc tính bằng công thức:
(Shrieves & Dahl, 1992)
Dữ liệu đưꢌc tập hꢌp tꢋ 15 NHTM trong khoꢃng
thời gian tꢋ năm 2009-2014. Các dữ liệu đưꢌc các
NHTM công bố tꢋ năm 2004-2015, tuy nhiên vào
58
PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015
Nghiên Cứu & Trao Đổi
4.2. Các giꢀ thuyết
delriski,t = [Nꢌ xấu/Tổng tài
sꢃn]i,t - [Nꢌ xấu/Tổng tài sꢃn]i,t-1
LEVD: Biến đại diện cho tỷ
lệ đòn bꢑy cꢀa ngân hàng. Biến
LEVD là một biến giꢃ có giá trị 0
và 1, LEVD sẽ nhận giá trị 1 nếu
tỷ lệ đòn bꢑy lꢂn hơn hoặc bằng
10%, ngưꢌc lại LEVD sẽ nhận
giá trị 0 (Baer & McElravey,
1992).
RPG và RPL: Biến đại diện
cho dấu hiệu áp lꢍc tꢋ quy định
tỷ lệ an toàn vốn tối thiꢊu (CAR)
(Peltzman, 1970), (Dietrich &
James, 1983) và (Mingo, 1975):
- Đối vꢂi biến RPLsẽ nhận giá
trị 0 nếu NHTM có hệ số CAR
lꢂn hơn 9%, nếu hệ số CAR nhỏ
hơn 9% thꢄ RPG sẽ đưꢌc tính
như sau:
phꢃi chấp nhận đánh đổi bằng
việc lꢍa chọn các dꢍ án đầu tư có
mức độ rꢀi ro cao hơn.
npli,t: Kỳ vọng sẽ tác động
tích cꢍc đến vốn chꢀ sꢆ hữu vꢄ
khi NHTM có nhiều nꢌ xấu, các
NHTM sẽ gia tăng vốn đꢊ đꢃm
bꢃo hệ số an toàn tối thiꢊu.
depi,t: Kỳ vọng sẽ tác động
tiêu cꢍc đến gia tăng vốn vꢄ các
NHTM có tốc độ gia tăng tiền
gửi cao sẽ có động lꢍc đꢊ giữ vốn
ꢆ mức thấp.
LEVDi,t: Kỳ vọng sẽ có tác
động tích cꢍc đến capi,t và tiêu
cꢍc đối vꢂi delriski,t.
RPLi,t: Đối vꢂi các NHTM
có hệ số CAR nhỏ hơn 9% sẽ
có động lꢍc giꢃm nꢌ xấu và gia
tăng vốn chꢀ sꢆ hữu. Vꢄ vậy RPL
đưꢌc kỳ vọng có mối tương quan
tiêu cꢍc trong mối quan hệ vꢂi
nꢌ xấu (delriski,t) và tương quan
tích cꢍc trong mối quan hệ vꢂi
vốn chꢀ sꢆ hữu (cap).
capi,t-1: Biến độ trꢓ cꢀa vốn
đưꢌc kỳ vọng sẽ có ꢃnh hưꢆng
tích cꢍc đến biến vốn chꢀ vꢄ khi
NHTM có điều kiện tăng vốn
trong năm trưꢂc đó sẽ có đꢀ điều
kiện dꢓ dàng đꢊ tăng vốn trong
năm tiếp theo.
sizei,t: Kỳ vọng tác động tích
cꢍc đến vốn chꢀ sꢆ hữu vꢄ khi
quy mô gia tăng ngân hàng sẽ
phꢃi tăng vốn đꢊ đꢃm bꢃo các
quy định cꢀa Ngân hàng Nhà
nưꢂc. Biến sizei,t có thꢊ ꢃnh
hưꢆng tích cꢍc hoặc tiêu cꢍc đến
biến delriski,t, điều này tùy thuộc
vào sꢍ lꢍa chọn cơ cấu tài sꢃn
và khꢃ năng quꢃn trị tài sꢃn cꢀa
ngân hàng.
ROAi,t: Kỳ vọng sẽ tác động
tích cꢍc đến vốn chꢀ sꢆ hữu vꢄ
khi NHTM có lꢌi nhuận lꢂn hơn,
sẽ dꢓ dàng hơn đꢊ gia tăng vốn
chꢀ sꢆ hữu bằng cách giữ lại lꢌi
nhuận. ROAi,t cꢇng đưꢌc kỳ vọng
sẽ tác động tích cꢍc đến delriski,t
vꢄ khi các ngân hàng theo đuổi
mꢁc tiêu lꢌi nhuận cao, họ có thꢊ
RPL=1/9% - 1/CAR
- Đối vꢂi biến RPG sẽ nhận
giá trị 0 nếu NHTM có hệ số
CAR nhỏ hơn 9%, nếu hệ số
CAR lꢂn hơn 9% thꢄ RPG sẽ
đưꢌc tính như sau:
RPGi,t: Đối vꢂi các NHTM có
hệ số CAR lꢂn hơn 9% sẽ không
có động lꢍc giꢃm nꢌ xấu và gia
RPG = 1/9% - 1/CAR
Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP
59
Nghiên Cứu & Trao Đổi
Bảng 1: Tổng hợp các giả thuyết
Bảng 2: Thống kê mô tả các biến
nghiên cứu
Variable
cap
Obs
88
76
89
73
89
88
88
88
89
Mean
Std. Dev.
.3267082
.2587901
1.872908
1.310967
.384205
Min
6.066713
0
Max
7.732994
1.357717
0
6.994334
.0577591
-2.217001
14.30027
8.095972
18.36357
.0109375
.0001657
.1910112
Tên biến
RPLi,t
RPGi,t
sizei,t
capi,t
delriski,t
RPL
+
-
-
RPG
npl
-7.389488
9.4572
7.271608
16.33066
.0002
17.36873
8.820288
20.08451
.0235
+
size
+
-
+/-
dep
.8901327
.0059045
.0201256
.3953251
ROA
delrisk
LEVD
depi,t
-.1098206
0
.1024638
1
npli,t
+
+
+
ROAi,t
capi,t-1
capi,t
+
Bảng 3: Kết quả ước lượng mô hình 1
ra khỏi các biến độc lập, vꢄ vậy có
thꢊ ưꢂc lưꢌng chính xác hơn ꢃnh
hưꢆng cꢀa các biến độc lập. Trong
khi đó, phương pháp Random
Effect giꢃ định các đặc điꢊm riêng
cꢀa các đối tưꢌng là ngẫu nhiên
và không tương quan đến các biến
độc lập, do đó Random Effect xem
phần dư cꢀa các đối tưꢌng (không
tương quan vꢂi biến giꢃi thích) là
một biến giꢃi thích mꢂi. Đꢊ quyết
định lꢍa chọn kết quꢃ ưꢂc lưꢌng
tꢋ phương pháp Fixed Effect hay
Random Effect, bài viết sử dꢁng
phương pháp Hausman. Giꢃ thuyết
Không cꢀa phương pháp Hausman
là ưꢂc lưꢌng cꢀa Fixed Effect và
Random effect là không khác
nhau. Nếu bác bỏ giꢃ thuyết Không
thꢄ phương pháp Fixed Effect đưꢌc
lꢍa chọn và ngưꢌc lại.
Random
Effect
+
-
capi,t
C
Fixed Effect
LEVDi,t
-.252268
(.2602523)
-.3741679
(.544571)
-.0232926
(.0342192)
-.039569
(.0366138)
RPLi,t
RPGi,t
sizei,t
depi,t
npli,t
tăng vốn chꢀ sꢆ hữu. Vꢄ vậy RPG
đưꢌc kỳ vọng có mối tương quan
tích cꢍc trong mối quan hệ vꢂi
nꢌ xấu (delriski,t) và tương quan
tiêu cꢍc trong mối quan hệ vꢂi
vốn chꢀ sꢆ hữu (cap).
capi,t-1: Đưꢌc kỳ vọng sẽ tác
động tích cꢍc đến delriski,t vꢄ khi
các ngân hàng đꢐ có nguꢉn vốn
lꢂn, áp lꢍc duy trꢄ và gia tăng lꢌi
nhuận khiến ngân hàng tꢄm đến
những khoꢃn đầu tư có rꢀi ro cao
hơn.
-.0252664*** -.0326918***
(.0053542)
(.0063421)
.4751339***
(.1609144)
.654836***
(.1919994)
.0269194
(.0534329)
.0036455
(.0558669)
.0071681
(.0071026)
.0078466
(.0079782)
2.844691**
(1.402024)
1.176353
(1.703316)
ROAi,t
capi,t-1
R2
.3917948 ***
(.0807464)
.2596174**
(.0970555)
0.9136
0.9195
4.3. Phương pháp ước lượng
Bảng 4: Kết quả ước lượng mô hình 2
Bài viết sử dꢁng dữ liệu theo
kiꢊu bꢃng (Panel Data) vꢄ vậy các
phương pháp ưꢂc lưꢌng mô hꢄnh
1 và (2) đưꢌc chọn là Pooled OLS,
FixedEffectvàRandomEffect.Tuy
nhiên, đối vꢂi phương pháp Pooled
OLS mô hꢄnh sẽ bị ràng buộc chặt
chẽ về không gian và thời gian cꢀa
các đối tưꢌng khi các hệ số hꢉi quy
không đổi. Điều này làm phương
pháp Pooled OLS không phꢃn ánh
đưꢌc sꢍ khác biệt trong các tác
động cꢀa tꢋng NHTM. Phương
pháp Fixed Effect có thꢊ kiꢊm
soát và tách các ꢃnh hưꢆng riêng
biệt theo không gian và thời gian
Random
Effect
delriski,t
C
Fixed Effect
5. Kꢁt quꢀ nghiên cứu
.0732799
(.0561265)
.5493888***
(.1750349)
5.1. Thống kê mô tꢀ các biến
(Bꢃng 2)
-.0077867
(.0098037)
-.0254861*
(.0143752)
RPLi,t
RPGi,t
sizei,t
ROAi,t
capi,t
LEVDi,t
R2
5.2. Kết quꢀ ước lượng mô hình
Kết quꢃ kiꢊm định Hausman
cho thấy mô hꢄnh 1 đưꢌc
ưꢂc lưꢌng theo phương pháp
Ramdom Effect1.
Kết quꢃ kiꢊm định Hausman
cho thấy mô hꢄnh 2 đưꢌc ưꢂc
lưꢌng theo phương pháp Fixed
Effect2.
.0017325
(.0016487)
.0030101
(.0030118)
-.0180083
(.0281424)
-.0675576
(.0452706)
-.3534846
(.3364859)
-.0675576
(.5454557)
.0120864
(.0294974)
.0034227
(.0468656)
-.0038074
(.0073241)
.0004196
(.0093327)
1 Prob>chi2 =
2 Prob>chi2 =
0.5144
0.0531
0.3244
0.1614
PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015
60
Nghiên Cứu & Trao Đổi
Dahl, Drew. & Shrieves, Ronald E. (1990).
Kết quꢃ cho thấy RPL không hữu (cap(-1)) cꢀa kỳ trưꢂc có tác
có ý nghꢈa ꢆ mô hꢄnh 1, tuy nhiên động tích cꢍc đến tốc độ gia tăng
đꢐ có ý nghꢈa ꢆ mô hꢄnh 2 và vốn chꢀ sꢆ hữu cꢀa kỳ sau. Các
đꢎng vꢂi kỳ vọng về dấu. Điều ngân hàng dꢓ dàng gia tăng vốn
này cho thấy các ngân hàng có chꢀ sꢆ hữu vꢄ đꢐ có kinh nghiệm
hệ số CAR dưꢂi mức quy định tꢋ kỳ trưꢂc đó.
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
9% sẽ có áp lꢍc đꢊ cơ cấu lại tài
Các biến vốn (Cap) và đòn
Furlong, F. T. and M. C. Keeley. 1989.
Capital Regulation and Bank Risk-
Taking: A Note. Journal of Banking and
Finance, 13, 883-891.
sꢃn và giꢃm nꢌ xấu, qua đó giꢃm bꢑy tài chính (LEVD) không có
tài sꢃn quy đổi rꢀi ro đꢊ tăng hệ ý nghꢈa tác động đến sꢍ thay đổi
số CAR.
rꢀi ro. Điều này cho thấy khi
Chỉ số RPG không có ý nghꢈa ngân hàng gia tăng vốn hay thay
ꢆ mô hꢄnh 2, nhưng có ý nghꢈa ꢆ đổi đòn bꢑy tài chính cꢇng không
mô hꢄnh 1 và đꢎng vꢂi kỳ vọng ꢃnh hưꢂng đến chất lưꢌng các
về dấu. Điều này cho thấy các khoꢃn tín dꢁng.
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
ngân hàng có hệ số CAR cao hơn
mức quy định sẽ không có áp lꢍc
đꢊ gia tăng vốn chꢀ sꢆ hữu và tốc
6. Kꢁt luận
Jacques, K. and P. Nigro. (1997). Risk-based
capital, portfolio risk, and bank capital:
Nhꢄn chung, quy định cào bằng
về hệ số CAR phꢃi cao hơn hoặc
A
simultaneous equations approach.
độ gia tăng vốn sẽ giꢃm.
Journal of Economics and Business, 49,
533-547.
bằng 9% cꢀa NHNN đꢐ có nhiều
Sꢍ gia tăng quy mô (Size)
tác động tꢂi hệ thống NHTM. Đối
không có tác động tꢂi sꢍ thay đổi
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.
vꢂi các NHTM có hệ số CAR hiện
rꢀi ro, tuy nhiên sꢍ gia tăng quy
tại dưꢂi 9%, quy định này có tác
mô có tác động tꢂi tốc độ tăng vốn
dꢁng tạo áp lꢍc đꢊ các ngân hàng
chꢀ sꢆ hữu, kết quꢃ ưꢂc lưꢌng tꢋ
cơ cấu lại tài sꢃn bằng cách giꢃm
mô hꢄnh 2 cho thấy ngân hàng có
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.
các loại tài sꢃn có hệ số rꢀi ro cao,
tốc độ gia tăng quy mô càng lꢂn
thay vꢄ gia tăng vốn chꢀ sꢆ hữu.
thꢄ có tốc độ gia tăng vốn chꢀ sꢆ
Tuy nhiên, đối vꢂi các NHTM có
hữu càng lꢂn.
hệ số CAR hiện tại cao hơn mức
Kết quꢃ cho thấy tốc độ tăng
quy định sẽ không còn nhiều động
tiền gửi (dep) và nꢌ xấu (npl) đều
Rime, B. (2001). Capital requyrements and
bank behaviour: empirical evidence for
Switzerland. Journal of Banking and
Finance, 25. 789-805
lꢍc đꢊ gia tăng vốn chꢀ sꢆ hữu. Sꢍ
không ꢃnh hưꢆng tꢂi tốc độ tăng
gia tăng vốn chꢀ sꢆ hữu cꢀa các
cꢀa vốn chꢀ sꢆ hữu.
ngân hàng chịu ꢃnh hưꢆng bꢆi các
ROA có ý nghꢈa tác động tꢂi
nhân tố: quy mô tài sꢃn, tỷ suất
tốc độ tăng vốn chꢀ sꢆ hữu và gia
Rochet, J. C. (1992). Capital requyrements
and the behaviour of commercial banks.
European Economic Review, 36, 1137-
1178.
sinh lꢌi cꢀa tài sꢃn và mức độ thay
tăng rꢀi ro, nhưng sꢍ tác động là
đổi vốn chꢀ sꢆ hữu cꢀa kỳ trưꢂc.
ngưꢌc dấu trong hai mô hꢄnh. Kết
Trong khi đó, thay đổi tổng tài sꢃn,
quꢃ tꢋ mô hꢄnh 1 cho thấy ROA
Peltzman, Sam. (1970). Capital investment in
commercial banking and its relationship
to portfolio regulation. The Journal of
Political Economy, 1-26.
tỷ suất sinh lꢌi cꢀa tài sꢃn, quy
tác động tích cꢍc đến sꢍ gia tăng
mô vốn chꢀ sꢆ hữu không có ꢃnh
tăng cꢀa vốn chꢀ sꢆ hữu. Điều đó
hưꢆng đến rꢀi ro cꢀa ngân hàng
có thꢊ đưꢌc giꢃi thích là các ngân
thương mạil
hàng càng tăng lꢌi nhuận, càng
TÀI LIỆU THAM KHẢO
dꢓ dàng dùng lꢌi nhuận giữ lại đꢊ
gia tăng vốn chꢀ sꢆ hữu. Kết quꢃ
Avery, R. B. and A. B. Berger. 1991. Risk-
tꢋ mô hꢄnh 2 cho thấy ROA tác
based capital and deposit insurance
động tiêu cꢍc đến sꢍ gia tăng rꢀi
ro. Các ngân hàng càng gia tăng
lꢌi nhuận sẽ làm giꢃm sꢍ gia tăng
rꢀi ro.
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
Tốc độ gia tăng vốn chꢀ sꢆ
Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP
61
8 trang
09/01/2024
200
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
File đính kèm:
- moi_quan_he_giua_ty_le_von_tu_co_va_rui_ro_cua_ngan_hang_thu.pdf
