Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tự có và rủi ro của ngân hàng thương mại: Bằng chứng từ Việt Nam
Bài viết phân tích ảnh hưởng c thay đổi vốn ch vốn chủ sở hữu ngân hàng đến r ủ sở hữu của ngân hàng, và ảnh hưởng c ủa áp l ủi ro c ựủc gia tăng hệ số CAR đến a ngân hàng thương mại. ủa thay đổi
Sử dụng dữ liệu bảng không cân từ mẫu 15 ngân hàng thương mại, giai đoạn
2009 – 2014, thông qua phương pháp phân tích tác động ngẫu nhiên (REM)
kết hợp phương pháp phân tích tác động cố định (FEM), nghiên cứu phát hiện
các ngân hàng với hệ số CAR thấp hơn mức quy định 9% có xu hướng cơ cấu
lại tài sản bằng cách giảm tài sản có hệ số rủi ro cao, thay vì gia tăng vốn chủ
sở hữu. Sự gia tăng vốn chủ sở hữu của các ngân hàng chịu ảnh hưởng bởi
các nhân tố: quy mô tài sản, tỷ suất sinh lợi của tài sản và mức độ thay đổi
vốn chủ sở hữu của kỳ trước.
Tóm tắt nội dung Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn tự có và rủi ro của ngân hàng thương mại: Bằng chứng từ Việt Nam, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút "TẢI VỀ" ở trên
để gia tăng vốn chủ sở hữu bằng cách giữ lại lợi nhuận. ROA i,t cũng được kỳ vọng sẽ tác động tích cực đến delrisk i,t vì khi các ngân hàng theo đuổi mục tiêu lợi nhuận cao, họ có thể phải chấp nhận đánh đổi bằng việc lựa chọn các dự án đầu tư có mức độ rủi ro cao hơn. npl i,t : Kỳ vọng sẽ tác động tích cực đến vốn chủ sở hữu vì khi NHTM có nhiều nợ xấu, các NHTM sẽ gia tăng vốn để đảm bảo hệ số an toàn tối thiểu. dep i,t : Kỳ vọng sẽ tác động tiêu cực đến gia tăng vốn vì các NHTM có tốc độ gia tăng tiền gửi cao sẽ có động lực để giữ vốn ở mức thấp. LEVD i,t : Kỳ vọng sẽ có tác động tích cực đến cap i,t và tiêu cực đối với delrisk i,t . RPL i,t : Đối với các NHTM có hệ số CAR nhỏ hơn 9% sẽ có động lực giảm nợ xấu và gia tăng vốn chủ sở hữu. Vì vậy RPL được kỳ vọng có mối tương quan tiêu cực trong mối quan hệ với nợ xấu (delrisk i,t ) và tương quan tích cực trong mối quan hệ với vốn chủ sở hữu (cap). RPG i,t : Đối với các NHTM có hệ số CAR lớn hơn 9% sẽ không có động lực giảm nợ xấu và gia PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015 Nghiên Cứu & Trao Đổi 60 tăng vốn chủ sở hữu. Vì vậy RPG được kỳ vọng có mối tương quan tích cực trong mối quan hệ với nợ xấu (delrisk i,t ) và tương quan tiêu cực trong mối quan hệ với vốn chủ sở hữu (cap). cap i,t-1 : Được kỳ vọng sẽ tác động tích cực đến delrisk i,t vì khi các ngân hàng đã có nguồn vốn lớn, áp lực duy trì và gia tăng lợi nhuận khiến ngân hàng tìm đến những khoản đầu tư có rủi ro cao hơn. 4.3. Phương pháp ước lượng Bài viết sử dụng dữ liệu theo kiểu bảng (Panel Data) vì vậy các phương pháp ước lượng mô hình 1 và (2) được chọn là Pooled OLS, Fixed Effect và Random Effect. Tuy nhiên, đối với phương pháp Pooled OLS mô hình sẽ bị ràng buộc chặt chẽ về không gian và thời gian của các đối tượng khi các hệ số hồi quy không đổi. Điều này làm phương pháp Pooled OLS không phản ánh được sự khác biệt trong các tác động của từng NHTM. Phương pháp Fixed Effect có thể kiểm soát và tách các ảnh hưởng riêng biệt theo không gian và thời gian ra khỏi các biến độc lập, vì vậy có thể ước lượng chính xác hơn ảnh hưởng của các biến độc lập. Trong khi đó, phương pháp Random Effect giả định các đặc điểm riêng của các đối tượng là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến độc lập, do đó Random Effect xem phần dư của các đối tượng (không tương quan với biến giải thích) là một biến giải thích mới. Để quyết định lựa chọn kết quả ước lượng từ phương pháp Fixed Effect hay Random Effect, bài viết sử dụng phương pháp Hausman. Giả thuyết Không của phương pháp Hausman là ước lượng của Fixed Effect và Random effect là không khác nhau. Nếu bác bỏ giả thuyết Không thì phương pháp Fixed Effect được lựa chọn và ngược lại. 5. Kết quả nghiên cứu 5.1. Thống kê mô tả các biến (Bảng 2) 5.2. Kết quả ước lượng mô hình Kết quả kiểm định Hausman cho thấy mô hình 1 được ước lượng theo phương pháp Ramdom Effect1. Kết quả kiểm định Hausman cho thấy mô hình 2 được ước lượng theo phương pháp Fixed Effect2. 1 Prob>chi2 = 0.5144 2 Prob>chi2 = 0.0531 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max cap 88 6.994334 .3267082 6.066713 7.732994 RPL 76 .0577591 .2587901 0 1.357717 RPG 89 -2.217001 1.872908 -7.389488 0 npl 73 14.30027 1.310967 9.4572 17.36873 size 89 8.095972 .384205 7.271608 8.820288 dep 88 18.36357 .8901327 16.33066 20.08451 ROA 88 .0109375 .0059045 .0002 .0235 delrisk 88 .0001657 .0201256 -.1098206 .1024638 LEVD 89 .1910112 .3953251 0 1 capi,t Random Effect Fixed Effect C -.252268(.2602523) -.3741679 (.544571) RPLi,t -.0232926 (.0342192) -.039569 (.0366138) RPGi,t -.0252664*** (.0053542) -.0326918*** (.0063421) sizei,t .4751339*** (.1609144) .654836*** (.1919994) depi,t .0269194 (.0534329) .0036455 (.0558669) npli,t .0071681 (.0071026) .0078466 (.0079782) ROAi,t 2.844691** (1.402024) 1.176353 (1.703316) capi,t-1 .3917948 *** (.0807464) .2596174** (.0970555) R2 0.9136 0.9195 delriski,t Random Effect Fixed Effect C .0732799(.0561265) .5493888*** (.1750349) RPLi,t -.0077867 (.0098037) -.0254861* (.0143752) RPGi,t .0017325 (.0016487) .0030101 (.0030118) sizei,t -.0180083 (.0281424) -.0675576 (.0452706) ROAi,t -.3534846 (.3364859) -.0675576 (.5454557) capi,t .0120864 (.0294974) .0034227 (.0468656) LEVDi,t -.0038074 (.0073241) .0004196 (.0093327) R2 0.3244 0.1614 Bảng 2: Thống kê mô tả các biến Bảng 3: Kết quả ước lượng mô hình 1 Bảng 4: Kết quả ước lượng mô hình 2 Tên biến capi,t delriski,t RPLi,t + - RPGi,t - + sizei,t + +/- depi,t - npli,t + ROAi,t + + capi,t-1 + capi,t + LEVDi,t - Bảng 1: Tổng hợp các giả thuyết nghiên cứu Số 25 (35) - Tháng 11-12/2015 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Nghiên Cứu & Trao Đổi 61 Kết quả cho thấy RPL không có ý nghĩa ở mô hình 1, tuy nhiên đã có ý nghĩa ở mô hình 2 và đúng với kỳ vọng về dấu. Điều này cho thấy các ngân hàng có hệ số CAR dưới mức quy định 9% sẽ có áp lực để cơ cấu lại tài sản và giảm nợ xấu, qua đó giảm tài sản quy đổi rủi ro để tăng hệ số CAR. Chỉ số RPG không có ý nghĩa ở mô hình 2, nhưng có ý nghĩa ở mô hình 1 và đúng với kỳ vọng về dấu. Điều này cho thấy các ngân hàng có hệ số CAR cao hơn mức quy định sẽ không có áp lực để gia tăng vốn chủ sở hữu và tốc độ gia tăng vốn sẽ giảm. Sự gia tăng quy mô (Size) không có tác động tới sự thay đổi rủi ro, tuy nhiên sự gia tăng quy mô có tác động tới tốc độ tăng vốn chủ sở hữu, kết quả ước lượng từ mô hình 2 cho thấy ngân hàng có tốc độ gia tăng quy mô càng lớn thì có tốc độ gia tăng vốn chủ sở hữu càng lớn. Kết quả cho thấy tốc độ tăng tiền gửi (dep) và nợ xấu (npl) đều không ảnh hưởng tới tốc độ tăng của vốn chủ sở hữu. ROA có ý nghĩa tác động tới tốc độ tăng vốn chủ sở hữu và gia tăng rủi ro, nhưng sự tác động là ngược dấu trong hai mô hình. Kết quả từ mô hình 1 cho thấy ROA tác động tích cực đến sự gia tăng tăng của vốn chủ sở hữu. Điều đó có thể được giải thích là các ngân hàng càng tăng lợi nhuận, càng dễ dàng dùng lợi nhuận giữ lại để gia tăng vốn chủ sở hữu. Kết quả từ mô hình 2 cho thấy ROA tác động tiêu cực đến sự gia tăng rủi ro. Các ngân hàng càng gia tăng lợi nhuận sẽ làm giảm sự gia tăng rủi ro. Tốc độ gia tăng vốn chủ sở hữu (cap(-1)) của kỳ trước có tác động tích cực đến tốc độ gia tăng vốn chủ sở hữu của kỳ sau. Các ngân hàng dễ dàng gia tăng vốn chủ sở hữu vì đã có kinh nghiệm từ kỳ trước đó. Các biến vốn (Cap) và đòn bẩy tài chính (LEVD) không có ý nghĩa tác động đến sự thay đổi rủi ro. Điều này cho thấy khi ngân hàng gia tăng vốn hay thay đổi đòn bẩy tài chính cũng không ảnh hướng đến chất lượng các khoản tín dụng. 6. Kết luận Nhìn chung, quy định cào bằng về hệ số CAR phải cao hơn hoặc bằng 9% của NHNN đã có nhiều tác động tới hệ thống NHTM. Đối với các NHTM có hệ số CAR hiện tại dưới 9%, quy định này có tác dụng tạo áp lực để các ngân hàng cơ cấu lại tài sản bằng cách giảm các loại tài sản có hệ số rủi ro cao, thay vì gia tăng vốn chủ sở hữu. Tuy nhiên, đối với các NHTM có hệ số CAR hiện tại cao hơn mức quy định sẽ không còn nhiều động lực để gia tăng vốn chủ sở hữu. Sự gia tăng vốn chủ sở hữu của các ngân hàng chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố: quy mô tài sản, tỷ suất sinh lợi của tài sản và mức độ thay đổi vốn chủ sở hữu của kỳ trước. Trong khi đó, thay đổi tổng tài sản, tỷ suất sinh lợi của tài sản, quy mô vốn chủ sở hữu không có ảnh hưởng đến rủi ro của ngân hàng thương mạil TÀI LIỆU THAM KHẢO Avery, R. B. and A. B. Berger. 1991. Risk- based capital and deposit insurance reform. Journal of Banking and Finance, 15 (4-5) (September), 847-74. Ben Bouheni, F. 2014. Banking regulation and supervision: can it enhance stability of banks in Europe. Journal of Financial Economic Policy. Vol. 6 – Iss:3 Dahl, Drew. & Shrieves, Ronald E. (1990). The impact of regulation on bank equyty infusions. Journal of Banking & Finance, 14(6), 1209-1228. Demirg, Kunt. A., Kane, E. 2002. Deposit insurance around the world: where does it work? Journal of Economic Perspectives, 16 (2), 175–195 Furlong, F. T. and M. C. Keeley. 1989. Capital Regulation and Bank Risk- Taking: A Note. Journal of Banking and Finance, 13, 883-891. Iannotta, G., Nocera, G., Sironi, A. (2007). Ownership structure. risk and performance in the European banking industry. Journal of Banking and Finance, 31 (7), 2127–2149 Jacques, K. and P. Nigro. (1997). Risk-based capital, portfolio risk, and bank capital: A simultaneous equations approach. Journal of Economics and Business, 49, 533-547. Keeley, M.C. and F.T. Furlong. (1990). A reexamination of mean-variance analysis of bank capital regulation. Journal of Banking and Finance, 14 (March), 69- 84. Kim, D. and A. M. Santomero. (1988). Risk in banking and capital regulation. Journal of Finance, 43, 1219-1233. Mingo, John J. (1975). Regulatory influence on bank capital investment. The Journal of Finance, 30(4), 1111-1121. Rime, B. (2001). Capital requyrements and bank behaviour: empirical evidence for Switzerland. Journal of Banking and Finance, 25. 789-805 Rochet, J. C. (1992). Capital requyrements and the behaviour of commercial banks. European Economic Review, 36, 1137- 1178. Peltzman, Sam. (1970). Capital investment in commercial banking and its relationship to portfolio regulation. The Journal of Political Economy, 1-26.
File đính kèm:
moi_quan_he_giua_ty_le_von_tu_co_va_rui_ro_cua_ngan_hang_thu.pdf
