tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

(1)

tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Thân Thị Thu Thuỷ

Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh

Võ Thị Danh Thuyên

Kho bạc Nhà nước Long An

Ngày nhận: 22/08/2019 Ngày nhận bản sửa: 09/10/2019 Ngày duyệt đăng: 21/10/2019

Bài viết nhằm khảo sát tác động của vốn chủ sở hữu, sở hữu nhà nước và việc ngân hàng thương mại (NHTM) bán nợ xấu cho Công ty quản lý tài sản (VAMC) đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam. Bài viết sử dụng dữ liệu nghiên cứu trong giai đoạn 2005- 2016, bằng phương pháp bình phương tối thiểu (pool OLS), phương pháp tác động cố định (fixed effect- FE) và phương pháp tác động ngẫu nhiên (random effect- RE). Kết quả nghiên cứu đã cho thấy: (1) Vốn chủ sở hữu có tác động tích cực trong việc gia tăng ổn định và giảm rủi ro ngân hàng. Kết quả chỉ ra tồn tại mối quan hệ chữ U- mối quan hệ phi tuyến tính giữa vốn chủ sở hữu và rủi ro tại các NHTM Việt Nam; (2) Sở hữu nhà nước làm giảm ổn định và gia tăng rủi ro tại các NHTM Việt Nam; (3) Các NHTM bán nợ xấu cho VAMC có tác động tích cực đến ổn định và làm giảm rủi ro ngân hàng; (4) Tăng trưởng GDP làm giảm ổn định, gia tăng rủi ro ngân hàng; và lạm phát có tác động tích cực đến rủi ro ngân hàng.

Từ khóa: Vốn chủ sở hữu, Sở hữu nhà nước, Bán nợ xấu, VAMC, Rủi ro ngân hàng

Equity, government ownership, selling bad debts and risks of Vietnam’s Commercial Banks

Abstract: This paper explores the effects of equity, government ownership and the selling bad debts of commercial banks to Vietnam Asset Management Company (VAMC) to the risks of Vietnam’s Commercial Banks in the period of 2005-2016. Employing pooled OLS, fixed effects and random effects estimations, this paper shows several concluding remarks: (1) equity capital positively affects bank stability and diminishes bank risks. More specifically, the relation between equity capital and bank risks is non-linear; (2) government ownership negatively affects bank stability and increases bank risks; (3) the selling bad debts of commercial banks to VAMC positively affects bank stability and diminishes bank risks; (4) GDP growth reduces bank stability and increases bank risks while inflation has a positive effects on bank risks.

Keywords: Equity, Government ownership, Selling bad debts, VAMC, Bank risks Thuy Thi Thu Than, PhD.

Email: thuynh@ueh.edu.vn

University of Economics Ho Chi Minh City Thuyen Thi Danh Vo, M.Ec.

Email: danhthuyenbk@yahoo.com State Treasury of Long An

(2)

1. Giới thiệu

Vai trò của quy định vốn trong các NHTM với sự ra đời của Basel I (1988), Basel II (2004) và Basel III (2010) đã và đang là chủ đề quan trọng. Để nâng cao chất lượng vốn và dần chuẩn hoá vốn theo tiêu chuẩn quốc tế, tháng 12/2016, 10 NHTM được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) chọn thí điểm áp dụng quản lý rủi ro theo tiêu chuẩn Basel II, đó là Vietcombank, BIDV, Vietinbank, VPBank, Sacombank, MB, ACB, Techcombank, Maritime Bank và VIB. Trước đó, sự ra đời của Nghị định 141/2006/NĐ-CP của Chính phủ được ban hành ngày 22/11/2006 qui định các NHTM phải có lộ trình gia tăng vốn điều lệ lên 3.000 tỷ đồng vào giai đoạn 2008- 2010, đã tác động đến việc gia tăng vốn tại các NHTM Việt Nam và việc gia tăng này tác động đến rủi ro tại các NHTM.

La Porta & ctg (2002) khẳng định, sở hữu nhà nước trong các ngân hàng là phổ biến và khá lớn trên thế giới, đặc biệt tại các quốc gia thu nhập đầu người thấp, hệ thống tài chính kém phát triển, sự can thiệp của chính phủ và quyền bảo vệ tài sản yếu. Thực tế tại Việt Nam, NHTM nhà nước luôn chiếm thị phần trọng yếu trong hệ thống NHTM. Do vậy nghiên cứu tìm hiểu tác động của vốn chủ sở hữu, sở hữu nhà nước và việc NHTM bán nợ xấu cho VAMC đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam là rất cần thiết.

2. Các nghiên cứu thực nghiệm về vốn chủ sở hữu, sở hữu nhà nước, xử lý nợ xấu và rủi ro tại các ngân hàng thương mại Có nhiều nghiên cứu thực nghiệm được nghiên cứu ở các bối cảnh khác nhau về vốn chủ sở hữu, sở hữu nhà nước, xử lý nợ xấu và rủi ro tại các NHTM.

Agusman & ctg (2014) nghiên cứu sự can thiệp của Chính phủ vào ngân hàng Indonesia giai đoạn 1995- 2003. Các công cụ được sử dụng để đo lường rủi ro như độ lệch chuẩn của lợi nhuận, tỷ số tài sản thanh khoản trên tổng tài sản, tỷ lệ dự phòng nợ trên tổng nợ. Còn sự can thiệp của Chính phủ được đo lường thông qua chương trình tái cấp vốn của Chính phủ, và hai biến giả thời gian CAR4 (bằng 1 trong giai đoạn 1998-2000, bằng 0 nếu giai đoạn khác) và BNC4 (bằng 1 trong giai đoạn 2001-2003, bằng 0 nếu giai đoạn khác) cũng được sử dụng, cùng với các biến kiểm soát khác như tổng tài sản và tỷ giá hối đoái. Thông qua mô hình tác động cố định (fixed effect) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effect), nghiên cứu này đã đi đến kết luận rằng Chính phủ và các chủ sở hữu tăng cường bổ sung vốn góp, rủi ro thanh khoản sẽ giảm xuống đồng thời khi Chính phủ loại bỏ các khoản nợ xấu từ các ngân hàng có vấn đề làm rủi ro tín dụng của ngân hàng cũng giảm.

Ngoài ra, mối quan hệ chữ U được tìm thấy trong nghiên cứu của Calem & Rob (1999). Nghiên cứu của hai tác giả này chỉ ra rằng tồn tại mối quan hệ phi tuyến tính giữa vốn chủ sở hữu và rủi ro ngân hàng.

Đó là lúc đầu tăng vốn, rủi ro sẽ giảm nhưng sau đó nếu tiếp tục tăng vốn, rủi ro sẽ tăng.

Xét về mặt tác động của sở hữu nhà nước đến rủi ro ngân hàng, nhiều ý kiến trái chiều xung quanh vấn đề này. Cornett &

ctg (2010) chỉ ra rằng việc sở hữu nhà nước tại các ngân hàng làm cho rủi ro tại các ngân hàng gia tăng, và sự khác biệt này càng mạnh hơn trong hệ thống ngân hàng mà sự can thiệp của Chính phủ lớn hơn. Iannotta & ctg (2013) tìm thấy rủi ro vỡ nợ từ các ngân hàng thuộc sở hữu nhà

(3)

nước thấp hơn ngân hàng tư nhân, nhưng rủi ro hoạt động cao hơn. Sự bảo hộ của Chính phủ làm cho rủi ro tại các ngân hàng sở hữu bởi nhà nước có rủi ro cao hơn bởi các ngân hàng sở hữu nhà nước ít thận trọng trong cho vay hơn các ngân hàng cổ phần. Tuy nhiên, Bertay & ctg (2015) lại chỉ ra, trong suốt chu kỳ kinh doanh cũng như giai đoạn bất ổn tài chính các NHTM nhà nước vẫn đóng vai trò hữu ích trong việc ổn định tín dụng.

Hryckiewicz (2014) nghiên cứu tác động của sự can thiệp của Chính phủ đến rủi ro ngân hàng bằng việc sử dụng dữ liệu của 23 cuộc khủng hoảng tài chính tại 23 quốc gia. Các biến rủi ro như chỉ số Z-score, độ biến động lợi nhuận, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, còn các biến độc lập gồm bảo lãnh toàn phần, dự phòng thanh khoản, sáp nhập dưới sự hỗ trợ của Chính phủ, quốc hữu hóa ngân hàng và công ty quản lý tài sản cùng với một bộ biến kiểm soát. Thông qua phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS), tác giả này đã tìm thấy rằng sự can thiệp của Chính phủ làm giảm sự ổn định của ngân hàng và gia tăng rủi ro cho các tổ chức này.

3. Giả thuyết nghiên cứu

Để khảo sát tác động của vốn chủ sở hữu, sở hữu nhà nước và NHTM bán nợ xấu cho VAMC đến rủi ro ngành ngân hàng của Việt Nam, tác giả đặt ra giả thuyết như sau:

H₁: Vốn chủ sở hữu tác động đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam, gồm 02 giả thuyết:

H_1.1: Vốn chủ sở hữu tác động ngược chiều (-) đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam.

H_1.2: Vốn chủ sở hữu có mối quan hệ phi tuyến tính với rủi ro tại các NHTM Việt Nam.H₂: Sở hữu nhà nước tại các ngân hàng có

tác động thuận chiều (+) đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam.

H₃: Các ngân hàng bán nợ xấu cho VAMC có tác động ngược chiều (-) đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam.

4. Phương pháp nghiên cứu 4.1. Mô hình nghiên cứu

Dựa vào nghiên cứu của Hryckiewicz (2014), nghiên cứu sử dụng phương trình hồi qui như sau:

Risk_it= α₀ + α₁EQU_{i, t}+ α₂EQUsq_it + β₁StateR_it + ϑVAM_it + δ_nX_i,t + θ_kM_t + ε_it(1)

Trong đó:

Biến phụ thuộc:

Risk_i,t: biến phụ thuộc, đo lường rủi ro.

Các biến đo lường rủi ro là lnZ, lnZ5, sdROE.

Trước tiên, biến Z_score (viết tắt Z) được dùng đo lường rủi ro theo cách tiếp cận của Hryckiewicz (2014), Dong & ctg (2014).

Cách đo lường biến Z như sau:

Z_i,t đo lường nghịch đảo xác suất rủi ro vỡ nợ của ngân hàng, đo lường sự ổn định của ngân hàng, với ROA: tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản; EQU: tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản; ϬROA : độ lệch chuẩn của ROA. Theo cách tiếp cận của Uyemura & Deventer (1993), nghiên cứu này sử dụng ϬROA để tính toán đo lường rủi ro, với độ lệch chuẩn của ROA được lấy trung bình trượt 03 năm; it là tính toán

(4)

cho ngân hàng i ở thời gian t. Chỉ số Z càng cao chỉ ra ngân hàng càng ổn định, rủi ro càng thấp. Để giảm tính thiên lệch, nghiên cứu này được lấy logarit của Z.

Bên cạnh đó, bài viết cũng sử dụng trung bình trượt 05 năm của độ lệch chuẩn ROA để tính chỉ số Z5 theo cách tiếp cận của García-Kuhnert & ctg (2015). Tương tự, Z5 cũng được lấy logarit để giảm tính thiên lệch.

Ngoài ra, Uyemura & Deventer (1993) cũng sử dụng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (sdROE) để đo lường rủi ro. Chỉ số này càng cao, rủi ro càng lớn. Chỉ số này được đo lường là trung bình trượt 03 năm của tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE).

Các biến độc lập vốn chủ sở hữu, sở hữu nhà nước, bán nợ xấu cho VAMC:

Để khảo sát mối quan hệ giữa vốn chủ sở hữu, sở hữu nhà nước, bán nợ xấu cho VAMC và rủi ro ngân hàng, ba biến đo lường được sử dụng gồm tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQU), tỷ lệ sở hữu nhà nước tại NHTM (StateR), bán nợ xấu cho VAMC (VAM). Mặt khác, để khảo sát tác động phi tuyến tính của vốn chủ sở hữu đến rủi ro, biến EQUsq được sử dụng.

- EQU: chỉ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản là chỉ số được sử dụng rộng rãi khi khảo sát tác động của vốn chủ sở hữu đến rủi ro (García-Kuhnert & ctg, 2015). Chỉ số này càng cao rủi ro ngân hàng giảm.

Nghiên cứu kỳ vọng vốn chủ sở hữu có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro. Dấu kỳ vọng của biến EQU là “-”.

- EQUsq: Theo Calem & Rob (1999) vốn chủ sở hữu có mối quan hệ chữ U với

rủi ro ngân hàng. Do đó, để khảo sát mối quan hệ này trong bối cảnh các NHTM Việt Nam, tác giả sử dụng biến EQU bình phương (EQUsq) với dấu kỳ vọng của biến EQUsq trong mối quan hệ với rủi ro trong nghiên cứu này là “-; +”.

- StateR: tiếp cận theo Dong & ctg (2014), tác giả sử dụng tỷ lệ kiểm soát của chính phủ trong ngân hàng. Kế thừa nghiên cứu của Cornett & ctg (2010), nghiên cứu kỳ vọng tỷ lệ sở hữu nhà nước càng cao, rủi ro càng cao. Dấu kỳ vọng của biến StateR trong mối quan hệ với rủi ro trong nghiên cứu này là “+”.

- VAM: Các NHTM bán nợ xấu cho

VAMC được đo lường bởi biến VAM. Theo Hryckiewicz (2014), VAM= 1 nếu ngân hàng bán nợ xấu cho VAMC, VAM= 0 nếu khác. Nghiên cứu kỳ vọng việc bán nợ xấu cho VAMC sẽ làm giảm rủi ro cho các NHTM Việt Nam. Dấu kỳ vọng của biến VAM trong mối quan hệ với rủi ro là “-”.

Các biến đo lường đặc thù ngân hàng (các biến X): Các biến X gồm 3 biến sau:

- lnTS: tổng tài sản thường được dùng để đo lường tính kinh tế theo quy mô, được nhiều nghiên cứu sử dụng làm kiểm soát khi khảo sát rủi ro ngân hàng (Dong &

ctg, 2014; Hryckiewicz, 2014). Để giảm tính thiên lệch, tổng tài sản được lấy logarit. Nghiên cứu kỳ vọng tổng tài sản tăng sẽ làm giảm rủi ro ngân hàng. Dấu kỳ vọng của biến lnTS là “-”.

- CRD: là tổng cho vay khách hàng trên tổng tài sản để đo lường hoạt động ngân hàng. Theo Hryckiewicz (2014), hoạt động cho vay có thể làm gia tăng rủi ro ngân hàng, vì vậy, dấu kỳ vọng của biến CRD là “+”.

(5)

- Listdum: Theo Dong & ctg (2014), việc niêm yết sẽ làm cho các ngân hàng hoạt động minh bạch hơn, từ đó giảm thiểu rủi ro cho các ngân hàng. Do đó, biến ngân hàng niêm yết (Listdum) được sử dụng.

Listdum bằng 1 nếu NHTM niêm yết, bằng 0 nếu khác. Kỳ vọng biến Listdum sẽ làm giảm rủi ro cho các NHTM Việt Nam.

Dấu kỳ vọng của biến Listdum là “-”.

Các biến môi trường (các biến M):

Các biến M gồm có GDPGr và LP. Lý do đưa các biến môi trường vào mô hình nghiên cứu là tại Việt Nam, tăng trưởng kinh tế và lạm phát có tác động khá mạnh mẽ đến nền kinh tế cũng như đến hoạt động của các NHTM Việt Nam. Chẳng hạn vào giai đoạn 2008- 2011, lạm phát rất cao làm cho hệ thống tín dụng, bất động sản đóng băng, vấn đề trả nợ cho các ngân hàng rất khó khăn, gia tăng tiền mặt và rủi ro cho các ngân hàng.

- GDPGr: Biến tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) được sử dụng trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm trong thời gian qua khi khảo sát rủi ro ngân hàng (Dong & ctg, 2014, Hryckiewicz, 2014). Quá trình tăng trưởng kinh tế cũng ảnh hưởng sâu sắc tới sự phát triển hệ thống tài chính Việt Nam khi tăng trưởng kinh tế có tác động tích cực đến tỷ lệ tiết kiệm trong dân cư, khiến tổng lượng tiền gửi gia tăng đáng kể. Khi nền kinh tế tăng trưởng tốt, mọi hoạt động sản xuất kinh doanh được thúc đẩy, các doanh nghiệp làm ăn thuận lợi, khả năng trả nợ vay ngân hàng được đảm bảo, nhờ đó mà nợ xấu giảm. Nghiên cứu kỳ vọng rằng khi nền kinh tế tăng trưởng càng cao, rủi ro của các ngân hàng càng thấp. Dấu kỳ vọng của biến GDPGr là “-”.

- LP: Ngoài những nhân tố trên, lạm phát

là nhân tố được hầu hết các nghiên cứu quan tâm khi nghiên cứu tác động đến rủi ro ngân hàng (Hryckiewicz, 2014). Bài nghiên cứu này cũng sử dụng biến này với kỳ vọng khi lạm phát càng tăng, các ngân hàng hoạt động càng rủi ro. Dấu kỳ vọng của biến LP là “+”.

4.2. Phương pháp nghiên cứu

Để ước lượng mô hình (1) theo cách tiếp cận của Hryckiewicz (2014), bài nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu (pool OLS). Ngoài ra, phương pháp tác động cố định (fixed effect- FE) và phương pháp tác động ngẫu nhiên (random effect- RE) được sử dụng để kiểm tra độ vững của kết quả nghiên cứu.

4.3. Dữ liệu nghiên cứu

- Mẫu nghiên cứu: Vì số lượng NHTM Việt Nam không nhiều nên nhóm tác giả đã thu thập hết dữ liệu của 35 NHTM.

Dữ liệu được thu thập thủ công, sau đó tiến hành loại bỏ các biến không có đầy đủ thông tin cần thiết để tính toán các biến trong mô hình. Điều kiện để một ngân hàng được lựa chọn nghiên cứu là có 05 quan sát trở lên. Dữ liệu còn lại sau khi được làm sạch là 26 NHTM Việt Nam gồm có 04¹ NHTM Nhà nước và 22 NHTM cổ phần.

- Nguồn dữ liệu nghiên cứu: Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo kiểm toán của các NHTM trong giai đoạn 2005- 2016. Ngoài ra, dữ liệu được thu thập từ

1 Năm 2015, NHNN buộc mua lại 3 NHTMCP với giá 0 đồng là Ngân hàng Xây Dựng, Ngân hàng Đại Dương, và Ngân hàng Dầu khí Toàn cầu (GPbank), tuy nhiên, quy mô mẫu của các NHTMNN trong nghiên cứu này không bao gồm 03 ngân hàng này do không thu thập được dữ liệu năm 2015&2016. Khối NHTMNN trong nghiên cứu này gồm có 04 ngân hàng: Agribank, Vietinbank, Vietcombank và BIDV.

(6)

nguồn khác như Ngân hàng Thế giới (WB) cho các biến môi trường. Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu không cân bằng, có 299 quan sát.

5. Kết quả nghiên cứu 5.1. Thống kê mô tả

Giá trị trung bình của EQU của mẫu là 11,4%, trong khi giá trị nhỏ nhất là 0,004 và giá trị cao nhất là 0,712. Vì vậy, độ biến thiên của biến này trong mẫu khá cao, với độ lệch chuẩn là 0,080.

Độ lệch chuẩn của lạm phát (LP) rất cao, là 5,931 trong khi lạm phát trung bình của

giai đoạn này là 9,026.

Biến Listdum cho thấy chỉ có 23,1% ngân hàng đã niêm yết trong quy mô mẫu; Còn biến lnTS biến thiên trong khoảng (11,884;

20,730); biến CRD biến thiên trong khoảng (0,047; 6,671). Riêng biến StateR, giá trị trung bình là 0,145. Nghĩa là trong mẫu nghiên cứu, tỷ lệ sở hữu nhà nước trung bình chiếm 14,5%. Biến này biến thiên trong khoảng (0,00; 1,00). Khoảng biến thiên này cho thấy rằng các NHTM cổ phần tỷ lệ sở hữu nhà nước bằng 0 và StateR bằng 1 (tức là 100%) đối với Agribank bởi Nhà nước sở hữu 100% ngân hàng này.

Bảng 1. Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

Tên biến Định nghĩa Dấu kỳ vọng Nguồn số liệu

Biến phụ thuộc: biến Risk

lnZ Tính toán của tác giả

lnZ5 Tính toán của tác giả

sdROE Trung bình trượt 03 năm của tỷ suất sinh lợi

trên vốn chủ sở hữu Tính toán của tác giả

Biến độc lập ốn chủ sở hữu, sở hữu nhà nước, bán nợ xấu cho VAMC

EQU Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản - Báo cáo thường niên của các NHTM EQUsq Bình phương của tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên

tổng tài sản - ; + Tính toán của tác giả

StateR Tỷ lệ sở hữu nhà nước tại NHTM + Báo cáo thường niên của các NHTM VAM Sự can thiệp của chính phủ thông qua việc

các NHTM bán nợ xấu cho VAMC, bằng 1 nếu

NHTM bán nợ xấu cho VAMC, bằng 0 nếu khác - Báo cáo thường niên của các NHTM Biến đặc thù ngân hàng: biến X

lnTS Logarit tổng tài sản - Tính toán của tác giả

CRD Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản + Báo cáo thường niên

của các NHTM Listdum Biến Listdum bằng 1 nếu NHTM niêm yết, bằng

0 nếu khác. - Báo cáo thường niên

của các NHTM Biến môi trường: biến M

GDPGr Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội - WB

LP Tỷ lệ lạm phát + WB

Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả, tham khảo Hryckiewicz (2014)

(7)

5.2. Phân tích tương quan

Tương quan giữa biến lnZ, lnZ5 và sdROE là tương quan âm, khá cao.

Tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc: Đối với biến lnZ, ngoại trừ 03 biến là lnTS, Listdum, CRD, các biến còn lại đều tương quan và có ý nghĩa thống kê.

Đối với biến lnZ5 và sdROE, ngoại trừ 02 biến là Listdum, CRD, các biến còn lại đều tương quan và có ý nghĩa thống kê.

Như vậy trong bước kiểm tra độ vững kết quả nghiên cứu sẽ thực hiện loại các biến không có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc. Cụ thể sẽ loại 03 biến lnTS, CRD và biến Listdum trong bước kiểm tra độ vững kết quả nghiên cứu với biến lnZ và loại 02 biến CRD và biến Listdum trong bước kiểm tra độ vững kết quả nghiên cứu với biến lnZ5 và sdROE.

Mặt khác, các nhóm biến độc lập khác thì hệ số tương quan là rất thấp (hệ số tương

quan nhỏ hơn 0,5), chỉ có biến lnTS có mối tương quan khá cao đối với các biến StateR và biến EQUsq (hệ số tương quan lớn hơn 0,5), đặc biệt hệ số tương quan giữa biến lnTS và EQU là cao (hệ số tương quan lớn hơn là 0,6848). Các hệ số tương quan này đều có ý nghĩa thống kê.

Do đó, mô hình có thể bị đa cộng tuyến.

Vì vậy, kiểm định đa cộng tuyến được thực hiện và trình bày trong Bảng 4.

Kiểm định đa cộng tuyến

Kết quả trình bày trong Bảng 4 cho thấy rằng: VIF<10, do đó, mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.

5.3. Kết quả nghiên cứu

Tác động của vốn chủ sở hữu đến rủi ro ngân hàng

Kết quả hồi qui (Bảng 5) cho thấy rằng tất cả hệ số của biến EQU đều mang dấu

“+” và đều có ý nghĩa thống kê, với mức Bảng 2. Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất

lnZ 298 2,602 0,801 0,555 5,970

lnZ5 298 2,559 0,734 0,377 5,859

sdROE 299 0,107 0,068 0,003 0,490

EQU 299 0,114 0,080 0,004 0,712

EQUsq 299 0,019 0,040 0,000 0,507

StateR 299 0,145 0,338 0 1

VAM 299 0,237 0,426 0 1

lnTS 299 17,609 1,628 11,884 20,730

CRD 299 0,563 0,382 0,047 6,671

Listdum 299 0,231 0,422 0 1

GDPGr 299 6,229 0,714 5,247 7,547

LP 299 9,026 5,931 0,879 23,116

Nguồn: Tổng hợp dữ liệu nghiên cứu dựa trên phần mềm Stata

(8)

ý nghĩa thống kê 1% trong cột (1), cột (2), cột (4), cột (6), mức ý nghĩa 5% ở cột (3) và cột (5). Điều này nói lên rằng vốn chủ sở hữu làm gia tăng ổn định và làm giảm rủi ro ngân hàng.

Bảng 6 cho thấy tất cả hệ số của biến EQU đều mang dấu “+”

và đều có ý nghĩa thống kê, với mức ý nghĩa thống kê 1% cho cả 6 cột. Kết quả này cũng được củng cố mạnh mẽ với tất cả các hệ số EQU trong Bảng 7 mang dấu “-” và đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% trong cột (1), cột (2) và cột (6); mức ý nghĩa 5% cho các cột còn lại.

Điều đó có nghĩa rằng vốn chủ sở hữu gia tăng làm giảm rủi ro ngân hàng.

Kết quả còn chỉ ra rằng vốn chủ sở hữu có mối quan hệ phi tuyến tính với rủi ro ngân hàng. Thực vậy, Bảng 5 cho thấy rằng trong khi tất cả hệ số của EQU mang dấu “+”

và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5% thì hệ số EQUsq đều mang dấu “-” và ý nghĩa thống kê ở mức 1%

và 5% trong Bảng 5 và Bảng 6. Điều này cho thấy EQUsq có mối quan hệ phi tuyến tính với rủi ro ngân hàng. Kết quả này phù hợp với kết quả ước lượng trong Bảng 7 khi hệ số EQU mang dấu “+” và có mức ý nghĩa 5% trong tất cả các cột.

Do đó, tồn tại mối quan hệ phi Bảng 3. Tương quan các biến trong mô hình nghiên cứu lnZlnZ5sdROEEQUEQUsqStateRVAMlnTSCRDListdumGDPGrLP lnZ1 lnZ50,9621*1 sdROE-0,7375*-0,7078*1 EQU0,2808*0,3379*-0,3026*1 EQUsq0,2102*0,2647*-0,2037*0,9146*1 StateR-0,2226*-0,2286*0,1623*-0,3049*-0,1677*1 VAM0,2839*0,2431*-0,2314*-0,1737*-0,1401*-0,00351 lnTS-0,1125-0,1344*0,1779*-0,6848*-0,5544*0,5521*0,3267*1 CRD-0,0314-0,0246-0,00560,0251-0,00680,0957-0,0047-0,07461 Listdum-0,0628-0,07420,113-0,2247*-0,1629*0,1278*0,2540*0,4502*-0,01861 GDPGr-0,1440*-0,1167*0,1261*0,06270,1214*0,0244-0,0573-0,3412*0,098-0,1554*1 LP-0,2314*-0,1937*0,1493*0,1475*0,10280,0132-0,5054*-0,1482*-0,0503-0,1117-0,1927*1 Nguồn: Tính toán từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata

(9)

Bảng 4. Chỉ số VIF

Biến độc lập VIF 1/VIF Biến độc lập VIF 1/VIF

lnTS 4,62 0,2167 EQU 9,53 0,1049

EQU 2,13 0,4689 EQUsq 6,98 0,1432

StateR 1,9 0,5261 lnTS 4,77 0,2097

VAM 1,58 0,6341 StateR 1,93 0,5176

GDPGr 1,47 0,6787 VAM 1,58 0,6336

LP 1,46 0,6829 GDPGr 1,56 0,6430

Listdum 1,34 0,7453 LP 1,47 0,6821

CRD 1,05 0,9559 Listdum 1,34 0,7447

CRD 1,06 0,9457

VIF trung bình 1,94 VIF trung bình 3,36

Nguồn: Tính toán từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata Bảng 5. Kết quả hồi quy với biến lnZ

Biến (1) (2) (3) (4) (5) (6)

lnZ lnZ lnZ lnZ lnZ lnZ

EQU 3,617*** 5,981*** 3,912** 10,81*** 3,620** 9,359***

[4,46] [3,68] [2,58] [5,19] [2,28] [4,41]

EQUsq -4,538** -12,63*** -10,65***

[-2,02] [-4,08] [-3,46]

StateR -0,340* -0,305 2,037* 2,541** -0,396 -0,254

[-1,75] [-1,52] [1,87] [2,32] [-1,20] [-0,69]

VAM 0,439*** 0,433** 0,475** 0,514** 0,472** 0,489**

[2,60] [2,56] [2,32] [2,39] [2,09] [2,02]

lnTS 0,0474 0,0639 0,148 0,159 0,115 0,129

[0,55] [0,74] [1,29] [1,38] [0,90] [0,98]

CRD -0,0265 -0,0453 0,0317 -0,029 0,0185 -0,0331

[-0,49] [-0,77] [0,77] [-0,59] [0,38] [-0,53]

Listdum -0,219 -0,214 -0,0534 -0,0477 -0,21 -0,214

[-1,35] [-1,32] [-0,16] [-0,16] [-0,69] [-0,70]

GDPGr -0,186*** -0,159** -0,111** -0,0683 -0,132** -0,0900*

[-2,72] [-2,28] [-2,06] [-1,59] [-2,11] [-1,73]

LP -0,0264*** -0,0269*** -0,0188** -0,0212*** -0,0196** -0,0217***

[-3,72] [-3,88] [-2,53] [-3,18] [-2,48] [-2,90]

Hệ số 2,764 2,133 -0,00576 -1,026 1,139 0,219

[1,53] [1,16] [-0,00] [-0,47] [0,45] [0,09]

Số quan sát 298 298 298 298 298 298

(10)

tuyến tính- chữ U giữa vốn chủ sở hữu và rủi ro tại các NHTM Việt Nam. Nghĩa là Bảng 6. Kết quả hồi quy với biến lnZ5

Biến (1) (2) (3) (4) (5) (6)

lnZ5 lnZ5 lnZ5 lnZ5 lnZ5 lnZ5

EQU 4,311*** 6,694*** 4,748*** 11,23*** 4,442*** 9,960***

[5,90] [4,59] [3,59] [6,23] [3,18] [5,40]

EQUsq -4,573** -11,86*** -10,25***

[-2,23] [-4,13] [-3,62]

StateR -0,399** -0,363** 1,778* 2,252** -0,501 -0,357 [-2,25] [-1,99] [1,77] [2,25] [-1,62] [-1,04]

VAM 0,336** 0,330** 0,323* 0,361* 0,332* 0,351*

[2,18] [2,14] [1,88] [1,99] [1,73] [1,70]

lnTS 0,0966 0,113 0,217** 0,227** 0,18 0,192

[1,24] [1,44] [2,07] [2,13] [1,55] [1,63]

CRD -0,00101 -0,02 0,0518 -0,00525 0,0404 -0,00887

[-0,02] [-0,35] [1,42] [-0,12] [0,93] [-0,16]

Listdum -0,222 -0,217 0,00386 0,0092 -0,165 -0,173

[-1,49] [-1,45] [0,01] [0,03] [-0,58] [-0,61]

GDPGr -0,105* -0,0775 -0,0105 0,0301 -0,0357 0,00293

[-1,77] [-1,30] [-0,22] [0,72] [-0,66] [0,06]

LP -0,0203*** -0,0207*** -0,0129** -0,0152** -0,0138** -0,0158**

[-3,09] [-3,24] [-2,11] [-2,76] [-2,09] [-2,54]

Hệ số 1,235 0,599 -1,983 -2,942 -0,766 -1,617

[0,76] [0,36] [-0,94] [-1,43] [-0,34] [-0,73]

Số quan sát 298 298 298 298 298 298

R² điều chỉnh 0,249 0,255 0,315 0,387

PP ước lượng OLS OLS FE FE RE RE

Kiểm định Hausman 0,2608 0,9863

Nguồn: Tính toán từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata Ghi chú: Giá trị t ở trong [ ]; * giá trị p<0,10, ** giá trị p<0,05, *** giá trị p<0,01

Biến (1) (2) (3) (4) (5) (6)

R² điều chỉnh 0,243 0,247 0,302 0,369

Kiểm định Hausman 0,6269 -0,49

(11)

lúc đầu vốn chủ sở hữu tăng sẽ làm giảm rủi ro ngân hàng nhưng sau đó nếu tiếp tục tăng nữa, rủi ro ngân hàng sẽ tăng.

Tác động của sở hữu nhà nước đến rủi ro ngân hàng

Khi xem xét kết quả ước lượng biến StateR ở 04 bảng: Bảng 5, 6, 8 và 9 đều có điểm chung là: Cột (1), (2), (5), và (6)

đều mang dấu “-”, nhưng chỉ kết quả ở cột (1) và (2) có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% ở cột (1) trong Bảng 5; 5% ở cột (1) và (2) trong Bảng 6; 1% và 10% ở cột (1) và (2) trong Bảng 8; và 5% và 10%

ở cột (1) và (2) trong Bảng 9.

Tuy nhiên, kết quả ước lượng của biến trình bày ở cột (3) và cột (4) đều mang dấu “+” ở tất cả các Bảng 5, 6, 8 và 9 và Bảng 7. Kết quả hồi quy với biến sdROE

Biến (1) (2) (3) (4) (5) (6)

sdROE sdROE sdROE sdROE sdROE sdROE

EQU -0,234*** -0,597*** -0,209** -0,768** -0,208** -0,710***

[-3,55] [-3,21] [-2,17] [-2,73] [-2,16] [-2,81]

EQUsq 0,696** 1,023** 0,931**

[2,22] [2,17] [2,20]

StateR -0,00289 -0,00838 -0,0525 -0,0934 0,00244 -0,0112 [-0,21] [-0,59] [-0,62] [-1,01] [0,10] [-0,40]

VAM -0,0441*** -0,0433*** -0,0470*** -0,0502*** -0,0470*** -0,0481***

[-3,74] [-3,71] [-3,05] [-3,26] [-2,94] [-3,01]

lnTS 0,00545 0,00295 0,00212 0,00129 0,00367 0,00184

[1,11] [0,60] [0,29] [0,19] [0,50] [0,27]

CRD -0,000286 0,0026 -0,00546 -0,000533 -0,00432 -0,0000685 [-0,06] [0,56] [-1,48] [-0,13] [-0,99] [-0,01]

Listdum 0,0182* 0,0173* 0,0112 0,0107 0,0163 0,016

[1,76] [1,69] [0,74] [0,80] [1,00] [1,03]

GDPGr 0,0205*** 0,0163*** 0,0181*** 0,0146*** 0,0192*** 0,0150***

[3,62] [2,83] [3,35] [3,40] [3,57] [3,50]

LP 0,00143** 0,00150** 0,000994* 0,00119** 0,00110* 0,00124**

[2,04] [2,23] [1,74] [2,60] [1,80] [2,39]

Hệ số -0,0953 0,00117 -0,00897 0,0737 -0,0535 0,0425

[-0,86] [0,01] [-0,06] [0,53] [-0,35] [0,32]

Số quan sát 299 299 299 299 299 299

R² điều chỉnh 0,203 0,224 0,169 0,222

Nguồn: Tính toán từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata.

Ghi chú: Giá trị t ở trong [ ]; * giá trị p<0,10, ** giá trị p<0,05, *** giá trị p<0,01

(12)

Bảng 8. Kiểm định độ vững kết quả nghiên cứu với biến lnZ

Biến (1) (2) (3) (4) (5) (6)

EQU 3,315*** 5,354*** 2,967** 9,463*** 2,941** 8,063***

[6,71] [3,73] [2,26] [4,53] [2,54] [3,76]

EQUsq -4,226* -12,06*** -9,761***

[-1,93] [-3,83] [-3,02]

StateR -0,273*** -0,211* 2,037*** 2,514*** -0,172 -0,0239 [-2,79] [-1,83] [4,02] [4,49] [-0,95] [-0,12]

VAM 0,429*** 0,437*** 0,598*** 0,647*** 0,540*** 0,564***

[3,02] [3,05] [3,77] [3,80] [3,11] [2,97]

GDPGr -0,203*** -0,189*** -0,213*** -0,182*** -0,197*** -0,169***

[-3,96] [-3,63] [-4,38] [-3,73] [-3,97] [-3,27]

LP -0,0267*** -0,0273*** -0,0204** -0,0226** -0,0207** -0,0226**

[-3,41] [-3,55] [-2,26] [-2,66] [-2,15] [-2,42]

Hệ số 3,669*** 3,430*** 3,339*** 2,577*** 3,579*** 3,003***

[9,25] [7,60] [8,33] [5,58] [6,91] [4,91]

Số quan sát 298 298 298 298 298 298

R² điều chỉnh 0,24 0,244 0,289 0,35

Bảng 9. Kiểm định độ vững kết quả nghiên cứu với biến lnZ5

Biến (1) (2) (3) (4) (5) (6)

EQU 4.079*** 6.510*** 4.734*** 11.22*** 4.415*** 9.827***

[6.30] [4.61] [3.36] [6.09] [3.23] [5.32]

EQUsq -4.640** -11.85*** -10.07***

[-2.31] [-4.16] [-3.53]

StateR -0.340** -0.311* 1.746*** 2.229*** -0.452 -0.328 [-2.11] [-1.88] [3.28] [3.88] [-1.50] [-0.99]

VAM 0.321** 0.315* 0.326* 0.361* 0.325 0.34

[2.00] [1.95] [1.84] [1.92] [1.58] [1.54]

lnTS 0.0552 0.0743 0.212** 0.228** 0.158 0.171*

[0.95] [1.27] [2.16] [2.30] [1.57] [1.71]

GDPGr -0.116** -0.088 -0.0119 0.0299 -0.0361 0.00213

(13)

đều có ý nghĩa thống kê, đặc biệt trong Bảng 8 và Bảng 9, hệ số biến StateR có mức ý nghĩa 1%. Vì vậy, cần xem xét đến kiểm định Hausman. Giá trị p của chi bình phương của kiểm định Hausman trình bày trong các Bảng 5, 6, 8 và 9 đều lớn hơn 0,05. Do đó, mô hình ước lượng ngẫu nhiên là phù hợp. Như trình bày ở trên, dấu của hệ số này của Bảng 5, 6, 8 và 9 ở cột (1), (2), (5), và (6) đều mang dấu “-”.

Mặt khác, kết quả kiểm định đối với Bảng 7 và Bảng 10 đều mang dấu «-» nhưng tất cả các cột của hai bảng này đều không có ý nghĩa thống kê.

Như vậy, ước lượng với hai biến phụ thuộc lnZ và lnZ5 để khảo sát tác động của sở hữu nhà nước đến rủi ro tốt hơn kết quả hồi quy với biến sdROE. Do đó, sở hữu nhà nước làm giảm ổn định và gia tăng rủi ro cho các ngân hàng.

Tác động của việc NHTM bán nợ xấu cho VAMC đến rủi ro ngân hàng Kết quả kiểm định giả thuyết H₃về tác động của việc NHTM bán nợ xấu cho

VAMC đến rủi ro ngân hàng đều rất vững trong cả Bảng 5, 6 và 7.

Trong Bảng 5, hệ số của biến VAM đều mang dấu “+” với mức ý nghĩa 1% ở cột (1) và mức ý nghĩa 5% đối với tất cả các cột còn lại. Tương tự trong Bảng 6 bởi hệ số của biến này cũng mang dấu “+” và trong tất cả các cột trong Bảng 6 và đều có ý nghĩa thống kê. Kết quả nghiên cứu được củng cố mạnh mẽ trong Bảng 7 khi kết quả ước lượng ở tất cả các cột trong bảng này đều mang dấu “-” và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này nói lên rằng bán nợ xấu cho VAMC làm gia tăng ổn định và giảm rủi ro ngân hàng. Từ đó chỉ ra rằng VAMC có tác động tích cực đến ổn định và làm giảm rủi ro ngân hàng.

Còn ba biến đặc thù ngân hàng gồm có lnTS, CRD, Listdum, nghiên cứu chưa đủ cơ sở đưa ra kết luận các biến này tác động đến rủi ro ngân hàng vì biến lnTS chỉ có ý nghĩa thống kê, cùng mang dấu “+”

đối với hồi quy biến lnZ5 nên không thể kết luận được; biến CRD trong cùng hồi quy với biến lnZ và lnZ5 không có ý nghĩa thống kê và lúc mang dấu “-”, lúc mang

Biến (1) (2) (3) (4) (5) (6)

GDPGr [-2.03] [-1.52] [-0.23] [0.69] [-0.64] [0.05]

LP -0.0206*** -0.0210*** -0.0131** -0.0151** -0.0138** -0.0156**

[-2.99] [-3.11] [-2.21] [-2.79] [-2.11] [-2.47]

Hệ số 2,008 1,309 -1,857 -2,955 -0,38 -1,278

[1,60] [1,01] [-0,90] [-1,48] [-0,19] [-0,67]

Số quan sát 298 298 298 298 298 298

R² điều chỉnh 0,241 0,248 0,319 0,391

Ghi chú: Giá trị t ở trong [ ]; * giá trị p<0,10, ** giá trị p<0,05, *** giá trị p<0,01.

(14)

dấu “+”. Còn biến Listdum thì trong Bảng 5 không có ý nghĩa thống kê; trong Bảng 6 không có ý nghĩa thống kê và lúc mang dấu “-”, lúc mang dấu “+”; trong Bảng 7, biến Listdum chỉ có ý nghĩa 10% trong cột (1) và cột (2).

Tác động của các biến môi trường đến rủi ro ngân hàng

- Biến tăng trưởng kinh tế (GDPGr): Hệ số biến này trong Bảng 5 mang dấu “-” ở các cột từ cột (1) đến cột (6), chỉ cột (4) không có ý nghĩa thống kê. Hệ số biến này cũng mang dấu “-” cột (1) với mức ý nghĩa 10%

trong Bảng 6, tuy nhiên cột (2), cột (3) và cột (5) không có ý nghĩa thống kê, và cột (4) và cột (6) là mang dấu “+” không có ý nghĩa thống kê. Hệ số của biến GDPGr mang dấu “+” và đều có ý nghĩa thống kê 1% trong Bảng 7. Kết quả này được củng cố mạnh mẽ cho kết quả của Bảng 6 và Bảng 5, tức tăng trưởng GDP làm giảm ổn định và gia tăng rủi ro ngân hàng.

- Biến lạm phát (LP): Tất cả các cột trong Bảng 5 đều mang dấu “-” và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%. Dấu của hệ số này cũng mang dấu “-” trong Bảng 6 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%.

Bảng 10. Kiểm định độ vững kết quả nghiên cứu với biến sdROE

Biến (1) (2) (3) (4) (5) (6)

sdROE sdROE sdROE sdROE sdROE sdROE

EQU -0,214*** -0,581*** -0,211** -0,772** -0,204** -0,703***

[-3,29] [-3,17] [-2,14] [-2,78] [-2,18] [-2,83]

EQUsq 0,699** 1,024** 0,926**

[2,29] [2,22] [2,23]

StateR -0,00765 -0,0122 -0,0805 -0,122 -0,00227 -0,0144

[-0,59] [-0,91] [-0,90] [-1,29] [-0,09] [-0,53]

VAM -0,0429*** -0,0420*** -0,0468*** -0,0498*** -0,0462*** -0,0471***

[-3,59] [-3,56] [-3,01] [-3,21] [-2,83] [-2,89]

lnTS 0,00884** 0,00598 0,00326 0,00195 0,00592 0,0037

[2,15] [1,42] [0,47] [0,31] [0,95] [0,66]

GDPGr 0,0214*** 0,0171*** 0,0180*** 0,0144*** 0,0193*** 0,0150***

[3,79] [2,97] [3,18] [3,21] [3,52] [3,43]

LP 0,00145** 0,00151** 0,00100* 0,00117** 0,00110* 0,00122**

[2,02] [2,19] [1,79] [2,60] [1,82] [2,35]

Hệ số -0,159 -0,054 -0,0244 0,0705 -0,0924 0,0132

[-1,61] [-0,50] [-0,16] [0,52] [-0,70] [0,11]

Số quan sát 299 299 299 299 299 299

R² điều chỉnh 0,199 0,221 0,172 0,226

(15)

Với Bảng 7, tất cả các hệ số của biến này đều mang dấu “+” và đều có ý nghĩa thống kê. Kết quả này chỉ ra rằng khi lạm phát gia tăng, ổn định ngân hàng giảm và rủi ro gia tăng.

5.4. Kiểm tra độ vững kết quả nghiên cứu thực nghiệm

Như đã trình bày trong bảng thống kê mô

tả, bước tiếp theo sẽ loại các biến không có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc để kiểm tra độ vững kết quả nghiên cứu. Cụ thể, trong Bảng 8, sẽ loại 03 biến lnTS, CRD và biến Listdum; trong Bảng 9 và Bảng 10 sẽ loại 02 biến CRD và biến Listdum.

Ngoài ra sử dụng biến giả sở hữu nhà nước (State) thay cho tỷ lệ sở hữu nhà nước để kiểm tra độ vững. State là tỷ lệ Bảng 11. Kiểm định độ vững kết quả nghiên cứu với biến giả sở hữu nhà nước

Biến (1) (2) (3) (4) (5) (6)

lnZ lnZ5 lnZ lnZ5 lnZ lnZ5

EQU 6,060*** 6,783*** 10,25*** 10,73*** 9,341*** 9,971***

[3,73] [4,67] [4,75] [5,73] [4,39] [5,40]

EQUsq -4,545** -4,610** -12,04*** -11,34*** -10,48*** -10,12***

[-2,05] [-2,27] [-3,85] [-3,92] [-3,41] [-3,57]

State -0,326* -0,373** 0 0 -0,392 -0,48

[-1,84] [-2,30] [,] [,] [-1,16] [-1,49]

VAM 0,428** 0,327** 0,488** 0,337* 0,478** 0,343*

[2,57] [2,15] [2,34] [1,91] [2,04] [1,71]

lnTS 0,0732 0,121 0,161 0,229** 0,142 0,204*

[0,87] [1,59] [1,40] [2,17] [1,12] [1,77]

CRD -0,0401 -0,0157 -0,0252 -0,00184 -0,0257 -0,00232

[-0,72] [-0,29] [-0,52] [-0,04] [-0,45] [-0,05]

Listdum -0,205 -0,205 -0,188 -0,115 -0,203 -0,158

[-1,32] [-1,43] [-0,69] [-0,45] [-0,69] [-0,58]

GDPGr -0,154** -0,0737 -0,0615 0,0361 -0,0819* 0,0099

[-2,24] [-1,25] [-1,44] [0,87] [-1,67] [0,23]

LP -0,0269*** -0,0208*** -0,0203*** -0,0144** -0,0216*** -0,0157**

[-3,85] [-3,22] [-3,00] [-2,58] [-2,85] [-2,49]

Hệ số 1,933 0,431 -0,656 -2,614 -0,0461 -1,858

[1,08] [0,27] [-0,29] [-1,27] [-0,02] [-0,87]

Số quan sát 298 298 298 298 298 298

R² điều chỉnh 0,25 0,259 0,355 0,374

Ghi chú: Giá trị t ở trong [ ]; * giá trị p<0,10; ** giá trị p<0,05; *** giá trị p<0,01

(16)

sở hữu chi phối của nhà nước trong các NHTM, bằng 1 nếu sở hữu nhà nước lớn hơn 50%, bằng 0 nếu ngược lại.

Kết quả cho thấy rằng:

- Biến EQU: Hệ số biến EQU mang dấu

“+” và đều có ý nghĩa thống kê, với mức ý nghĩa thống kê 1% và mức ý nghĩa 5%

trong 3 Bảng 8, 9 và 11; và mang dấu “-”

và đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và mức ý nghĩa 5% trong Bảng 10. Do đó, kết quả tác động của vốn chủ sở hữu lên rủi ro ngân hàng rất vững.

- Biến EQUsq: Tất cả hệ số của EQUsq mang dấu “-” và đều có ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10% trong Bảng 8; và ý nghĩa thống kê 1%, 5% trong Bảng 9. Còn trong Bảng 10, hệ số EQUsq mang dấu “+” và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Ở Bảng 11, hệ số biến này mang dấu “-” tất cả các cột với mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5%.

Như vậy kết quả tác động của EQUsq đến rủi ro trong Bảng 8, 9, 10 và 11 củng cố mạnh mẽ cho kết quả tác động của EQUsq đến rủi ro trong Bảng 5, 6 và 7. Do đó, tồn tại mối quan hệ phi tuyến tính- chữ U giữa vốn chủ sở hữu và rủi ro tại các NHTM Việt Nam.

- Biến StateR: Kết quả nghiên cứu từ Bảng 5 đến Bảng 10 đã trình bày ở kết quả hồi qui. Bảng 11 lại càng củng cố kết quả của các bảng trên khi cột (1) và cột (2) mang dấu “-” với mức ý nghĩa 5% và 10%

và trong cột (5) và cột (6) hệ số này cũng mang dấu “-” mặc dù không có ý nghĩa thống kê. Đó là cơ sở để kết luận rằng sở hữu nhà nước làm giảm ổn định và gia tăng rủi ro cho các ngân hàng.

- Biến VAM: So với Bảng 5, kết quả tác động của VAMC đến rủi ro ngân hàng

trong Bảng 8 tốt hơn khi kết quả ước lượng trong tất cả các cột của bảng này đều mang dấu “+ “ và đều có ý nghĩa 1%.

Trong Bảng 9, tất cả các cột đều có ý nghĩa thống kê với hệ số mang dấu “+”.

Còn Bảng 10, hệ số tất cả các biến đều mang dấu “-” với mức ý nghĩa rất cao là 1%. Kết quả trong Bảng 11 củng cố mạnh mẽ cho tất cả các bảng trên vì hệ số biến VAM mang dấu “+” và đều có ý nghĩa thống kê. Do vậy, đủ cơ sở để kết luận rằng bán nợ xấu cho VAMC có tác động tích cực đến ổn định và làm giảm rủi ro ngân hàng.

- Biến GDPGr: Lập luận tương tự các biến trên, kết quả trong Bảng 8, 9, 10 củng cố kết quả cho Bảng 5, 6 và 7. Còn kết quả trong Bảng 11, tuy mức ý nghĩa không cao như kết quả trong các bảng trước nhưng các cột có ý nghĩa thống kê đều mang dấu

“-”. Từ đó, kết luận tăng trưởng GDP làm giảm ổn định và gia tăng rủi ro ngân hàng.

- Biến LP: Cũng lập luận tương tự trên, kết quả trong trong Bảng 8, 9, 10 và 11 đều có ý nghĩa thống kê củng cố cho Bảng 5, 6 và 7. Do đó, lạm phát giảm ổn định và gia tăng rủi ro ngân hàng.

6. Kết luận

Bài nghiên cứu đã khảo sát kết quả nghiên cứu thực nghiệm về tác động của vốn chủ sở hữu, sở hữu nhà nước và việc NHTM bán nợ xấu cho VAMC đến rủi ro ngân hàng, trường hợp tại Việt Nam. Đồng thời, kết quả cũng đã chỉ ra tăng trưởng kinh tế và lạm phát đã tác động đến rủi ro ngân hàng.

Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQU): Vốn chủ sở hữu có tác động tích cực trong việc gia tăng ổn định và giảm rủi ro ngân hàng.

Với mục tiêu nghiên cứu là xác định tác

(17)

động của vốn chủ sở hữu đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam, câu hỏi nghiên cứu cùng giả thuyết được đặt ra là H_1.1: Vốn chủ sở hữu tác động ngược chiều (-) đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu tìm thấy vốn chủ sở hữu là yếu tố đóng góp tích cực trong việc gia tăng ổn định và giảm rủi ro ngân hàng.

Kết quả này phù hợp với giả thuyết H_1.1 đã đưa ra, cũng như phù hợp với kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Agusman và ctg (2014).

Vốn chủ sở hữu là thước đo tiềm lực tài chính, ảnh hưởng cơ bản đến năng lực cạnh tranh của các NHTM Việt Nam.

Nguồn vốn này không chỉ tạo cơ sở hình thành và điều kiện mở rộng cho ngân hàng mà luôn đóng vai trò là bộ đệm chống đỡ mọi tổn thất rủi ro trong suốt quá trình hoạt động của ngân hàng. Khi ngân hàng tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu sẽ làm giảm rủi ro và giúp giảm nguy cơ khó khăn tài chính của ngân hàng. Một mức vốn chủ sở hữu đủ lớn thể hiện nội lực ngân hàng mạnh khi có biến cố xảy ra nhờ khả năng hấp thụ những khoản thua lỗ lớn phát sinh không dự tính trước được, sẽ giúp tránh được những vụ phá sản ngân hàng.

Như vậy, việc gia tăng vốn điều lệ của các NHTMCP theo Nghị định 141/2006/NĐ- CP (được sửa đổi, bổ sung bởi Nghị định 10/2011/NĐ-CP) đã phát huy tác dụng nhằm hấp thụ các tổn thất cũng như giảm thiểu rủi ro đạo đức cho ngành ngân hàng.

Biến bình phương tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQUsq): Tồn tại mối quan hệ phi tuyến tính- chữ U giữa vốn chủ sở hữu và rủi ro tại các NHTM Việt Nam.

Giả thuyết tiếp theo được đặt ra liên quan đến vốn chủ sở hữu là H_1.2: Vốn chủ sở hữu có mối quan hệ phi tuyến tính với rủi ro tại các NHTM Việt Nam.

Kết quả chỉ ra tồn tại mối quan hệ chữ U-

mối quan hệ phi tuyến tính giữa vốn chủ sở hữu và rủi ro tại các NHTM Việt Nam.

Nghĩa là ban đầu tăng vốn chủ sở hữu thì rủi ro sẽ giảm, tuy nhiên sau đó nếu tiếp tục tăng vốn chủ sở hữu, rủi ro sẽ gia tăng.

Điều này phù hợp với giả thuyết H_1.2 cũng như phát hiện của Calem và Rob (1999) về mối quan hệ này.

Nghị định 141/2006/NĐ-CP ngày 22/11/2006 yêu cầu các NHTMCP phải gia tăng vốn pháp định từ 1.000 tỷ đồng lên 3.000 tỷ đồng trong giai đoạn 2008- 2010 và được sửa đổi, bổ sung theo Nghị định 10/2011/NĐ-CP ngày 26/01/2011 gia hạn thời gian tăng vốn đến chậm nhất vào ngày 31/12/2011. Và phải đến cuối năm 2012, tất cả các NHTMCP Việt Nam mới hoàn tất tăng vốn theo nghị định này.

Lợi ích của việc gia tăng vốn này đã được minh chứng: Việc gia tăng vốn điều lệ đã giúp các NHTM giảm rủi ro, tuy nhiên, việc gia tăng vốn này chỉ phát huy mặt có lợi là vốn chủ sở hữu thực thông qua huy động vốn trên thị trường chứng khoán;

góp vốn từ cổ đông chiến lược, cổ đông có tổ chức, các đối tác nước ngoài,… chứ không phải dưới sức ép sáp nhập phải tăng vốn chủ sở hữu bằng mọi cách, kể cả từ các nguồn không hợp lệ. Điều này sẽ dẫn đến ban đầu tăng vốn chủ sở hữu, rủi ro sẽ giảm; tuy nhiên sau đó nếu tiếp tục tăng, rủi ro sẽ gia tăng. Khi vốn chủ sở hữu tăng thì các ngân hàng có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn nhằm tìm kiếm lợi nhuận nhiều hơn.Việc tăng vốn sở hữu quá nhanh cũng đã gia tăng áp lực trong việc chi trả cổ tức cho các cổ đông, do đó các ngân hàng để ổn định thu nhập buộc phải tăng trưởng tín dụng nhằm tăng trưởng tổng tài sản. Khi trình độ quản lý của các ngân hàng không theo kịp tốc độ tăng tổng tài sản sẽ dẫn đến chất lượng tín dụng kém, từ đó gia tăng rủi ro cho các ngân hàng. Kết quả này ủng hộ việc Chính phủ