TẠP CHỈ KHOA HỌC TÀI CHÍNH KẺ TOÁN
NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐÉN TỶ LỆ AN TOÀN VÓN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
FACTORS AFFECTING CAPITAL ADEQUACY RATIO IN VIETNAMESE COMMERCIAL BANKS
Ngày nhận bài : 15/10/2020 ThS. Nguyễn Thị Minh Hương
Ngày nhận kêt quả phản biện : 16/12/2020 TrườngĐại học Tàichính-Kếtoán Ngày duyệt đăng : 27/5/2021
TÓM TẲT
Mụctiêu của nghiên cứu là xác định nhântố ảnhhưởngđến tỷ lệ an toànvốn của các ngânhàng thương mại (NHTM) Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng môhìnhhồiquydữ liệu bảng với tác động cố định (FEM) vàtác động ngẫu nhiên (REM)đểphân tích các yếutố ảnh hưởngđến tỷ lệ antoàn vốncủa 28 NHTM Việt Nam trong giai đoạn2015đến 2019. Kết quả nghiên cứu chỉra rang tỷ suất lợinhuận trên tống tài sản (ROA)cótác động tích cực đếntỷ lệ an toànvốn. Trong khi đó, tỷ lệ dựphòng rủi rotín dụng (LLR), quy mô ngân hàng (SIZE), hệ số đòn bấy tài chính (LEV), tỷ lệ huyđộng vốn trêntổng tài sản (DAR), tăng trưởng kinh tế (GDPG), tỷ lệ lạm phát (INF) cótác động tiêucựcđến tỷ lệ an toàn vốn. Tỷ lệ nợxấu (NPL), tỷ lệ cho vay trêntống tà sản (LAR) và lãi suất cho vay (IR) không có ýnghĩa thongkê.
Từ khóa: vốn ngân hàng, tỷ lệ antoàn vốn, ngân hàng thươngmại, Việt Nam.
ABSTRACT
The main objective of the study is to identify the factors affecting the capital adequacy ratio in Vietnamese commercial banks. The study employs theregression ofpaneldata with fixed effects model (FEM) and random effects model (REM) for 28 commercialbanks in Vietnamforthe periodfrom 2015 to 2019to analysis determinants ofcapitaladequacyratio. Thefindings from this study indicate that return on assets (ROA) arepositivelyrelated to banks’capital adequacy ratio. In addition, loans loss reserves (LLR), bank size (SIZE),leverage (LEV), deposits on assets (DAR), economic growth (GDPR), inflation rate (INF) negativelyaffect banks ’capital adequacy ratio. Non-Performingloan (NPL), loans onassets (LAR) andinterest rate (IR) is not important factorwith banks’ capital adequacy ratio.
Key words: Bank capital, capitaladequacy ratio, commercialbanks, Vietnam.
1. Giới thiệu
Trênthegiới đã có rất nhiều nghiên cứu vềtỷ lệ antoàn vốn. Trong những năm gần đây, việc xác định một tỷ lệ an toànvốnhợplýcho các NHTMnhận được sự quantâm của nhiều nhà nghiêncứuở ViệtNam.Tỷ lệ antoànvốn là thướcđo quan trọng để đo mức độ an toàn hoạt độngcủa ngân hàng, được các chuyên qua đầu ngành trong lĩnhvực ngân hàng thuộc ủy ban Baseldày công xây dựng và pháttriển. Ở ViệtNam, tỷ lệ antoàn vốn tối thiểulà9%, theo quy địnhtạiThông tư22/2019/TT- NHNNcủa Ngân hàng Nhà nước(NHNN).
Tỷlệ an toànvốn là mộtchỉtiêu kinhtế phản ánh mối quan hệgiữa vốn tự cóvới tài sản cóđiều chỉnhrủi ro của NHTM. Tỷlệ này thườngđược sử dụng để báo hiệucho ngườigửi tiền trước rủiro của ngân hàng và cũng nhằmmục đích tăng tính ổn định cũng như hiệu quả của hệthốngNHTM.
Với tỷ lệan toàn vốn này, nhà đầu tư cóthể xác định được khảnăngcủa ngân hàng trongviệc thực hiện thanh toán các khoản nợ có thời hạn và các rủiro.
Nghiên cứu này tập trung nghiên cứu cácnhântốchủ yếu tác động đến tỷ lệ an toàn vốn của các
ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - KẾ TOÁN NHTM Việt Nam giaiđoạn 2015 -2019. Trêncơ sở của các kết quảđạt đượctừ nghiên cứu,một số khuyến nghị được đề xuất nhằm góp phầnvào sự pháttriển ổn định củaNHTM nói riêng và hệ thống ngân hàng ViệtNamnói chung.
2. Các nghiên cứu thực nghiệm
Buyukslvarcil and Abdioglu (2011) nghiên cứu các nhân tốảnh hưởng đến CAR của 24 ngân hàng ở Thổ NhĩKỳ trong giai đoạn 2006 -2010.Tácgiảsử dụng phương pháp phân tích hồi quy giữatỷlệ an toàn vốn với các biếnđộc lập.Kếtquả phân tíchchothấytỷlệcho vay trên tổng tài sản và tỷ suất lợi nhuậntrênvốnchủ sởhữu có tươngquan tỷ lệ nghịch với tỷ lệ antoàn vốn; trong khi đó tỷ lệdự phòng rủi ro tín dụng và tỷ suất lợi nhuận trêntàisản có tươngquantỷlệthuậnvới tỷ lệ an toànvốn.
Shingjergj iand Hyseni (2015) sử dụng phương phápướclượng hồiquy tuyến tính thôngthường để đo lường tác động củacác nhân tố đến CAR của các NHTM ở Albanian trong giai đoạn 2007- 2014.
Kết quả ước lượng cho thấytỷlệ nợ xấu,tỷ lệcho vay trêntiền gửi, sốnhân vốn chủ sởhữu có mối tương quan tỷlệnghịch vớiCAR; trong khi đó, quy mô tàisảncómốitương quan tỷlệ thuận vớiCAR.
ĐàovàAnkenbrand(2014) đã dùng dữ liệu thốngkêtừ 11 NHTMViệt Namtrong giai đoạn 2008 - 2013đểxác định tác động của một số biến số độc lậplên sự đủ vốn củacác ngân hàng. Quaphân tích, tác giảkết luận rằng có một mối quan hệ có ý nghĩa giữa tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷsuấtlợinhuận trên tổng tài sản,rủi ro vốn và tỷ lệ vốn cổ đông trên tài sảnrủi ro với CAR.
Thủy và Chi (2015) đã tiến hành nghiên cứutrên22 NHTM Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2013.
Ket quảchothấycó4yếu tố ảnh hưởng ngược chiều đến tỷlệ antoànvốn của các NHTM ViệtNam là quy mô của ngân hàng, khoản vay, tiềngửi và tỷ suất lợinhuận trêntổngtài sản. Trong khi đó, tỷ lệđòn bẩy có mối quanhệ cùng chiều với CAR. Tính thanh khoản, khoảndự phòng rủi ro không có mối quan hệ với CAR.
Nhìn chung,đã cómột số nghiên cứu trênthế giớivàtại ViệtNam về các nhân tố ảnhhưởngđến tỷ lệ antoànvốn củaNHTM. Tuynhiên, những kết luận của các nghiêncứu này vẫn có sự khácbiệt vàgâytranh cãi. Các nghiên cứu thực nghiệm tạiViệtNamđược thực hiện trong các giai đoạn khác nhau, mộtsốbiến ngoại sinh như tăng trưởng kinh tếvà lạm phát chưa được tính đến,chủ yếu tập trungvàocác biến nội sinh (tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, quy mô của ngânhàng, khoản dựphòngrủi ro...). Đây là khoảng trống nghiên cứu cho bàiviếtnày, vớimục tiêu phân tích các nhân tố ảnhhưởng đến tỷlệ antoànvốn củacác NHTMViệt Nam trong giai đoạn 2015-2019, tác giả đã kế thừa các biếnnộisinh ở các nghiêncứu trước đây; đồng thời, bổ sung các biến ngoại sinh vào nghiên cứunày.
3. Xây dựng các giảthuyếtnghiêncứu
HI: Tỷ lệdự phòng rủiro tín dụng cótưcmg quan đồng biếnhoặc nghịch biến với tỷ lệ an toàn vốn.
H2: Tỷ lệ nợ xấu có tương quan đồng biến hoặc nghịchbiếnvới tỷ lệ an toàn vốn.
H3: Quy mô ngân hàngcótương quan nghịch biến với tỷ lệ an toàn vốn.
H4: Tỷ suất lợinhuận trên tống tài sảncótương quan đồngbiến với tỷlệ an toàn vốn.
H5: Hệ số đònbấy tài chinh có tương quanđồng biến hoặc nghịch biến vớitỷ lệ an toànvốn.
H6: Tỷ lệ cho vay trên tống tài sản có tương quannghịch biến với tỷ lệ an toàn vốn.
H7: Tỷ lệ huy đọng vốn trêntổng tài sảncó tương quan nghịch biếnvới tỷlệ an toàn vốn.
H8: Lãi suất cho vay cótương quan nghịch biếnvớitỷ lệ an toàn vốn.
H9: Tăng trưởng kinhtếcótương quan nghịchbiến với tỷlệ an toàn vốn.
H10: Tỷ lệ lạm phát có tương quan nghịch biếnvới tỷlệ an toàn vốn.
TẠP CHÍ KHOA HỌC TÀI CHÍNH KẺ TOÁN
Bảng 1. Tổng họp các nhăn tố ảnh hưởng đếntỷ lệ an toàn vốntốithiếu
Nhân tố Mối
quan hệ Tác giả đã nghiên cứu
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín đụng +/- Al-Sabbagh (2004), Thiam, (2009), Buyukslvarcil and Abdioglu (2011), Mill và cộng sự (2014), Masood và Ansari (2016) Tỷ lệ nợ xấu +/- Ahmad và cộng sự (2008), Abusharba và cộng sự (2013) Quy mô ngân hàng - Kleff và Weber (2003), Wong và cộng sự (2005)
Tỷ suất lợi nhuận trên tồng tài sản + Rose và Hudgins (2008), Gropp và Heider (2007), Yuanjuan và Shishun (2012)
Hệ số đòn bẩy tài chính +/- Ahmet và Hasan (2011), Thủy và Chi (2015) Tỷ lệ cho vay trên tông tài sản - Buyuksalvarcil và Abdioglu (2011)
Tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản - Asarkaya và Ozcan (2007), Bokhari và cộng sự (2012) Lãi suất cho vay - Demứguc-Kunt và Detragiache (1997), Mill và cộng sự (2014) Tăng trưởng kinh tế - Wong và cộng sự (2005), Asarkaya và Ozcan (2007)
Tỳ lệ lạm phát - Akhter và Daly (2009), Shaddady và Moore (2015)
Nguồn: Tốnghọp của tác giả 4. Dữliệu vàphươngpháp nghiên cứu
4.1. Cơ sở dữ liệu
Nghiêncứu này được tiến hành trên mẫu nghiêncứu baogồm 28 NHTM tạiViệt Nam. Cơsởđể chọn các ngânhàng này làcác NHTM cổ phần niêm yết.Vì vậy,cóthểkếtluận rằng mẫunghiêncứu được chọn cótínhđại diện cho các NHTM.
4.2. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu được sử dụng là phương pháp nghiên cứuđịnh lượng, sử dụng phương pháp hồiquy dữ liệu bảng với mô hình các ảnh hưởng cốđịnh (Fixed Effects - FEM) và mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects - REM) để phân tích cácnhân tố tác động đến tỷ lệan toàn vốn của cácNHTM Việt Nam. Bên cạnhđó, nghiên cứucònsử dụngkiểm định Hausman để kiểm tra xem mô hình với hiệu ứngFEM hay REM làphùhợp hơn ương nghiên cứunày.
4.3. Mô hình nghiên cứu
Mô hìnhnghiêncứu được xây dựng nhằm mục đích tìmhiểutác động của các nhântố ảnh hưởng đến tỷ lệan toàn vốn của ngân hàngZ trong khoảng thời gian t:
CARit =po + p i LLRit + P2 NPL~ + P3 SIZEit +P4 ROAit+ P5 LEVit + p6 LARit +P7 DARjt + p8IRt + P9GDPRt + P10INFt+uit(7;
Bảng 2. Mô tảcác biến đo lường đượcsử dụng trongnghiêncứu
Biến Diễn giải Cách xác định
► Biến phụ thuộc
CAR Tỳ lệ an toàn vốn được tính theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN
Vốn tự có
Tổng tài sản Có rủi ro
► Các biến độc lập
LLR Tỳ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Tỷ lệ giữa mức dự phòng rủi ro tín dụng và tổng dư nợ của khách hàng
NPL Tỷ lệ nợ xấu
Tỷ lệ giữa tổng nợ nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (Nợ nghi ngờ), nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) và tổng dư nợ của khách hàng
SIZE Quy mô ngân hàng Logarit tự nhiên của tổng tài sàn
ĐẠI HỌC TÀĨ CHÍNH - KÉ TOÁN
ROA Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản Tý lệ giữa lợi nhuận sau thuế và tổng tài sản LEV Hệ số đòn bẩy tài chính Tỷ lệ giữa tổng nợ và tổng vốn chủ sở hữu LAR Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản Tỷ lệ giữa tồng cho vay ưên tổng tài sản
DAR Tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản Tỷ lệ giữa tổng tiền gửi của khách hàng và tồng tài sản
IR Lãi suất cho vay Lãi suất cho vay của NHTM
GDPR Tăng trưởng kinh tế Tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam (theo giá năm 2010) INF Tỷ lệ lạm phát Tỷ lệ lạm phát của Việt Nam trong các năm
Nguồn: Tóm tắtcủa tác giả 5. Kết quả nghiên cứu
Tác giảtiếnhành phân tích hồi quyđa biến bằng phương pháp phân tích dữ liệu bảng vớicácảnh hưởng cố định (FEM) vàcác ảnh hưởngngẫu nhiên (REM). Sau đó, tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM hay REM. Ket quả phântíchđược trình bày trong bảng 3 như sau:
Bảng 3. Kết quả ước lượng mô hình với tácđộngcốđịnh và tácđộngngẫu nhiên
Mô hình REM Mô hình FEM
po 0,5754(0,000) 0,6234 (0,000)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) -1,9743 (0,000)***
-1,8675 (0,000)***
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) -1,5643
(0,501)
-1,6473 (0,703)
Quy mô ngân hàng (SIZE) -0,0178
(0,000)***
-0,0193 (0,000)***
Tỷ suất lợi nhuận ưên tổng tài sản (ROA) 0,6754 (0,070)*
0,6647 (0,085)*
Hệ số đòn bẩy tài chính (LEV) -0,2574
(0,014)**
-0,2451 (0,019)**
Tỷ lệ cho vay ừên tổng tài sản (LAR) -0,0123 (0,521)
-0,0324 (0,769) Tý lệ huy động von trên tổng tài sản (DAR) -0,0634
(0,007)***
-0,0691 (0,006)***
Lãi suất cho vay (IR) -0,0501
(0,675)
-0,0592 (0,693)
Tăng trưởng kinh tế (GDPR) -1,4532
(0,004)***
-1,4869 (0,003)***
Tỷ lệ lạm phát (INF) -0,1279
(0,083)*
-0,1403 (0,076)*
R-Squared 0,609 0,560
F-Stat. 16,87 17,37
Durbin-Watson 1,719 1,635
VIF 2,713 2,965
Số quan sát (Observations) 140 140
Giá trị P-value của kiềm định Hausman: 0,1016 Giá trị P-value của kiểm định Wald: 0,0713
Nguồn: Kếtquả phân tích dữ liệu cùa tác giả Ghi chú: *, **, ***chỉra cáchệ số hồi quy lần lượt có ý nghĩa thống kêtại 10%, 5%, 1%
- Kiểmđịnhhiện tượngtự tương quan và đa cộng tuyến:
VIF(variance inflationfactor) làchỉ tiêu được dùng đểkiểm định hiện tượngđacộng tuyến của
TẠP CHÍ KHOA HỌC TÀI CHÍNH KÉ TOÁN
phương trìnhhồiquy.NeuVIF > 10 sẽ cóhiệntượng đa cộng tuyến. Kếtquả hồiquy trêncho VIF đều nhỏhơn 10,cụ thể là hiệuứngFixedeffect VIF =2,965và hiệu ứngRandomeffect VIF = 2,713.
Như vậy, hoàn toàn không có hiện tượng đacộng tuyến xảy ra trong mô hình hồi quy trên.
Để kiểmtra hiện tượng tựtương quan trong kinh tế lượng thường dùng chỉtiêuDurbinWatson, nếu chỉ tiêu nàynằm trong khoảng(1,5-2,5) (Baltagi,2005)thìmô hìnhhồi quy không xảy ra hiện tượng tự tươngquan.Kết quả cũngchothấychỉ tiêu D-W nằm trong khoảng xác định, cụ thể là bằng 1,635 (Hiệu ứng Fixedeffect) và 1,719 (Hiệu ứngRandom effect), nghĩa là mô hình hồi quy hoàn toàn không bị hiện tượng tự tương quan.
- Kiếm định phươngsai sai số:
Để kiểm định phương sai sai số có đồng nhấthay không tác giả sửdụng kiểm định Wald.Nếu giátrị p-value >0,05thì khôngtồntại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.Ket quả cho thấy: Giá trịP-value trong kiểm định Wald lớn hơn 0,05;từ đó cóthể điđến kếtluận không tồntại hiện tượng phương saisaisố thay đổitrong mô hình nghiêncứu.
- Kiêm địnhHausman:
Để kiểm định xemmô hình Fixed effects hay Random effects làmô hình phù hợp hơn trongviệc nghiên cứu tác động của cácnhân tốảnh hưởng đến CAR của các NHTMViệtNam ta sửdụng kiểm địnhHausman. Kếtquảchothấy: GiátrịP-valuetrong kiểmđịnh Hausmanlớnhơn0,05,từ đó cóthể đi đến kếtluận bácbỏ giả thiết Ho,nghĩa làmô hình Random effects là mô hình phùhọp hơn trong nghiên cứu.Trong mô hình REM, hệ số xác định R2 = 0,609 chothấy các biến độc lậptrong mô hình có khả năng giải thích được 60,9% sựbiến thiên của biến CAR.
6. Tóm tắt kết quả và một sổ khuyếnnghị 6.1. Tómtất kếtquả
- Tỷ suất lợinhuận trêntổng tàisản (ROA) có mối tương quancùng chiều với tỷlệantoàn vốn ởmức ý nghĩa 10%.Tương quan cùngchiều này phù hợp với kết quả thực nghiệmcủaYuanjuan vàShishun(2012).
- Tỷ lệ dựphòngrủi ro tíndụng (LLR) có mối quan hệ ngược chiềuvới tỷ lệantoàn vốn ở mức ý nghĩa 1 %. Kếtquảnàyphù họp với kết quả từ bằngchứngthực nghiệm của các ngân hàng ở Jordan (Al-Sabbagh, 2004; Thiam, 2009); không phù họp với nghiên cứu của Millvà cộng sự (2014),Masood vàAnsari(2016).
- Tổngtài sản ngânhàng (SIZE) có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ an toàn vốn ở mức ý nghĩa 1%.Các ngânhàng Việt Nam càng mở rộng quy mô thì tỷ lệ antoàn vốn cànggiảm. Kếtquảnày phùhọp vớicác kếtquả nghiên cứu trướcđâycủa KleffvàWeber (2003), Wong và cộngsự(2005).
- Hệ số đòn bẩy tài chính (LEV) có ý nghĩa thốngkê ởmức 5% và cómối tương quanngược chiều với tỷ lệantoàn vốn của các NHTMViệt Nam. Ket quả này trùngvớikết quả nghiêncứu của Ahmet và Hasan (2011)vàtrái ngượcvớikết quả nghiêncứu của Thủy và Chi(2015).
- Tỷ lệ huyđộngvốn trên tổngtàisản(DAR)có tác động ngược chiều vớitỷlệ an toànvốn ởmức ý nghĩa 1%. Kếtquả này trùng vớikết quả nghiêncứu củaAsarkaya và Ozcan (2007) khi nghiên cứu các ngânhàng ở Thổ Nhĩ Kỳ.
- Tăng trưởng kinh tế (GDPR) có mối tương quan ngược chiềuvớiCAR ởmức ý nghĩa1%. Kết quả này hoàn toànphùhợp với kết luậncủaAsarkaya và Ozcan(2007), Wong và cộng sự(2005).
- Tỷ lệ lạm phát(INF)có mốitương quanngược chiều vớitỷ lệ antoànvốn của các NHTMViệt Nam ở mức ý nghĩa 10%. Kết quả này tươngtự như kếtquả thực nghiệm củaAkhter và Daly (2009), Shaddady vàMoore (2015).
6.2. Một số khuyến nghị
Dựa trênkếtquảnghiêncứuthực nghiệm, nghiêncứu này đề xuấtmột số khuyến nghịnhằm nâng
ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - KÉ TOÁN
cao tỷ lệ an toàn vốn trong hệ thống NHTM ViệtNam. Cụ thể:
Thứ nhất, cóthể thấy rằng quy mô ngân hàngcó mối tươngquan ngược chiềutới CAR. Mối tương quan đó chỉ ra rằng các NHTM ViệtNam càngmởrộngquymô thì tỷ lệ an toàn vốncàng giảm. Do đó, NHNN cần kiểm soát,giám sát quá trình mởrộng quy mô củacác NHTM.
Thứ hai,kết quả nghiêncứuchothấyhệsố đòn bẩy tài chính và CAR có mối tươngquan ngược chiều. Dovậy, giảm hệsố đòn bẩy tàichính bằngcách tăngvốn chủ sởhữulà giải pháp cần thiết để nâng cao hệ soCAR.Dướiđây là mộtsố biện pháp nhằm tăng vốnchủ sởhữutại các NHTMViệt Nam:
+ Vốn cấp 2 của các NHTM Việt Nam có thể tănglênbằng cách phát hành trái phiếu trên thị trường quốctế. Tuynhiên, cách này chỉ phù họpvới các NHTM có uy tín và năng lực tàichính tốt do chi phípháthànhtrái phiếucao.
+ Kế hoạch Mua bán và Sáp nhậpcóthểgiúp vốn chủ sởhữu tăng lên. Tuy nhiên, kế hoạch sáp nhập chỉ khả thi khi một ngân hàng lớn mạnh kết họp vớimột ngân hàng yếu hơn.
+ CácNHTM Việt Namcóthểtăngvốn cổ phần bằng cáchphát hành thêm cổ phần.
Thứ ba, kết quả nghiên cứuchothấyCAR có mối tương quancùng chiều với tỷ suất lợi nhuận trên tổngtài sản và có mối tương quanngược chiều vớitỷ lệhuyđộngvốntrêntổngtài sản. Dođó, các ngân hàng cóthể tăng CAR bằng cách giảm tỷ lệhuyđộngvốn trên tổng tài sản hay tăngtỷ suất lợinhuận trên tổngtài sản. Điều này có nghĩa làcác ngân hàngcần tránh các cuộcchạy đua lãi suất để tăngnguồn vốn huyđộng. Đồng thời,các ngân hàngnêncân đối khoảnlợi nhuậncó được vào việc tăngvốn,cảithiện sức mạnhnội tại của ngân hàng mình để tăngcường khả năng chống lại các cú sốc trongquá trình hoạt động.
Thứ tư,tỷlệdự phòng rủi ro tíndụng có mối tương quan ngượcchiều vớiCAR.Do đó, cácNHTM không chi quan tâm đếntỷ lệ nợ xấumà cũng cần chú trọng đếntỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng khi đánh giá rủi ro về tín dụng. Ngoàira,NHNNcần hợp tác với các NHTMđể tổchức cáckhóa đào tạo nhằm bồi dường và cập nhật kiến thức chocác nhà quản lý nhằm nâng cao khả năng đánh giá, đo lường,phân tích và kiểm soát rủiro tín dụng hay cácrủiro được đềcập đến trong Hiệp định Basel.
Thứ năm, tàng trưởng kinhtế có mối tương quanngược chiều với CAR. Điều này chỉ ra rằng, trongbối cảnh tăng trưởngkinh tế, việc giảmquy mô tín dụng,thắtchặt các camkếtvàđiềukiện tín dụng, giảmthời hạn tín dụngvà cơ cấu lạidanh mục tài sản là những giải pháp khả thi nhất cóthể thực hiện đểgiảm tổng tài sản có rủiro. Hơn nữa, các NHTM nên chú ýnhiều hơn vào tài sảncó hệ số rủi ro 0%, giảm tài sảncó hệsố rủiro lớn 150%và 200% như cho vay đầu tư chứng khoán vàcho vay đầu tư bấtđộng sản được đề cập tạiThông tư22/2019/TT-NHNN.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Báo cáothườngniêncủa các NHTMcổ phần niêm yếtgiaiđoạn2015-2019.
2. Buyuksalvarci, A. &Abdioglu, H. (2011), Determinants of capital adequacy ratioin TurkishBanks:A panel data analysis,African journal ofbusiness management, 5 (27).
3. Dao,B. &Ankenbrand, T.(2014), CapitalAdequacy & Banking Risk- An Empirical Study onVietnamese Banks, SSRNElectronic Journal
4. Ngân hàng Nhànước (2019), Thông tư quyđịnh cácgiớihạntỷlệbảo đảm an toàn tronghoạt động của ngân hàng, chi nhánh ngân hàngnướcngoài,ngày15/11/2019
5. Shingjergji, A., andM. Hyseni (2015), Thedeterminantsofthe capital adequacy ratio inthe Albanian banking system during2007-2014, International journal of economics, Commerce and Management,3(1): 1-10.
6. Thuy,T. &Chi, N.(2015), Analyzingthedeterminantsof Capital Adequacy Ratio in Vietnamese Banks, Journal ofBanking,11, pp. 12-18.
