Bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ phức hợp giữa các chính sách quản lý vốn và rủi ro ngân hàng ở đông nam á, hồng kông và nhật bản

TÓM TẮT ĐỀ TÀI o Lý do chọn đề tài: Chính sách quản lý vốn lỏng lẻo và không phù hợp là nguyên nhân chính để các ngân hàng có động lực tham gia các hoạt động rủi ro. Vì vậy cần có một nghiên cứu phân tích và đánh giá về mối quan hệ giữa rủi ro ngân hàng và chính sách quản lý vốn nhằm giúp những ai quan tâm có cái nhìn chính xác hơn về sự vận động của rủi ro ngân hàng. o Mục tiêu nghiên cứu: Làm rõ 3 vấn đề mục tiêu: Xác định mối quan hệ giữa chính sách và quản lý vốn Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động tới mối quan hệ đó Liên hệ các khung pháp lý thực tiễn 3 mục tiêu trên o Phương pháp nghiên cứu o Nội dung nghiên cứu o Đóng góp của đề tài Hướng phát triển của đề tài

- Xác định mối quan hệ giữa chính sách và quản lý vốn

- Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động tới mối quan hệ đó

- Liên hệ các khung pháp lý thực tiễn

3 mục tiêu trên

o Phương pháp nghiên cứu

o Nội dung nghiên cứu

o Đóng góp của đề tài

Hướng phát triển của đề tài

Chương 1: Giới thiệu

1.1 Lý do chọn đề tài:

Thế giới hiện nay đang ngày càng bất ổn cả về chính trị lẫn hoạt động kinh tế Cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 đã giúp cho những nhà nghiên cứu và nhà đầu tư tài chính thừa nhận những điểm yếu được bộc lộ từ các mô hình dự báo tài chính Nguyên nhân chính là với một chính sách quản lý vốn lỏng lẻo, trong một môi trường cạnh tranh ngày càng gay gắt, các ngân hàng luôn muốn mở rộng cả về quy mô vốn và quy mô thị trường, tìm kiếm và nắm bắt bất cứ cơ hội đầu tư nào mà họ cho là đem lại một tỷ suất sinh lợi vượt trội so với đối thủ, kể cả việc tăng tỷ lệ nợ xấu, cho vay tràn lan hoặc săn tìm những hoạt động đầu tư dưới chuẩn Mặc dù tỷ suất sinh lợi cao nhưng rủi ro các nghiệp vụ này mang lại cho ngân hàng cũng không hề nhỏ

Duy trì sự ổn định chung trong hệ thống ngân hàng quốc tế không phải là một vấn đề đơn giản Trên cơ sở đó, các hiệp ước Basel I và Basel II đã lần lượt ra đời đặt ra những quy định khắt khe về tỷ lệ vốn dự trữ bắt buộc, quy định về việc hoạch định chính sách, hay việc công khai những thông tin một cách phù hợp áp dụng cho toàn bộ thể chế tài chính ngân hàng Tuy nhiên, thực tiễn cho thấy rằng cho dù các Hiệp ước Basel đã xây dựng nên bộ khung pháp lý vững chắc và chặt chẽ về việc kiểm soát dòng tiền của hệ thống ngân hàng, các tổ chức tín dụng riêng lẻ thuộc những quốc gia khác nhau vẫn tiếp tục có những hoạt động đầu tư dưới mức, vẫn tăng cường cho vay dưới chuẩn, nâng cao

tỷ lệ nợ xấu…chung quy lại chính là tăng cường thêm rủi ro thanh khoản và rủi ro vỡ nợ cho chính ngân hàng của mình Vậy câu hỏi mục tiêu của nhóm nghiên cứu đặt ra là: Liệu việc áp dụng một bộ khung pháp lý chuẩn và đồng nhất (như Hiệp ước Basel) cho tất cả các ngân hàng trên thế giới có hiệu quả hay không, khi mà mức độ chấp nhận rủi

ro của từng ngân hàng là khác nhau tùy vào các đặc trưng khác nhau của doanh nghiệp, đặc trưng ngành, cùng các điều kiện kinh tế vĩ mô khác? Để trả lời câu hỏi này, nhóm

đã đi sâu vào nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến mối quan hệ phức hợp giữa các chính sách quản lý vốn và khẩu vị rủi ro của ngân hàng

Nhóm nghiên cứu đã xây dựng các biến nhân tố với giả định rằng đó là những yếu tố ảnh hưởng một cách riêng biệt nhau đến mối quan hệ phức hợp giữa chính sách quản lý vốn và khả năng chấp nhận rủi ro ngân hàng, rồi sử dụng phương pháp ước lượng LGMM nhằm xác định mức độ của sự ảnh hưởng đó Một trong những khám phá quan trọng của nhóm nghiên cứu này là cho ta thấy được những quy định về quản lý vốn đồng nhất sẽ không bao giờ đem lại được sự ổn định về tài chính cho một hệ thống gồm những ngân hàng không hề đồng nhất về khẩu vị rủi ro, về tiềm lực tài chính

1.2 Mục tiêu nghiên cứu:

Bài nghiên cứu tập trung trả lời những vấn đề sau đây để làm rõ mục tiêu nghiên cứu:

Thứ nhất: Xác định và phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới sự khác biệt tham số trong

phản ứng của từng ngân hàng riêng lẻ thuộc các quốc gia khác nhau đối với rủi ro thanh khoản và rủi ro vỡ nợ Nhóm nghiên cứu thực hiện bước này bằng cách xây dựng các biến giải thích trên những cơ sở lý thuyết nhất định rồi dùng phương pháp GMM để kiểm tra các mối quan hệ giữa các biến có thực sự tồn tại hay không

Thứ hai: Những phản ứng khác nhau của các ngân hàng riêng lẻ đối với rủi ro thay đổi

như thế nào khi gặp phải sự thay đổi của chính sách quản lý vốn Nhóm nghiên cứu sử dụng công cụ Local Polynomial Smoothing để minh họa mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn và rủi ro ngân hàng nhằm cho thấy một điều rằng: với các loại rủi ro khác nhau, tác động của chính sách quản lý vốn đối với khẩu vị rủi ro của từng ngân hàng sẽ khác nhau

Thứ ba: Sau khi làm rõ các nhân tố ảnh hưởng và xác định rõ mối quan hệ giữa chính

sách quản lý vốn và rủi ro ngân hàng, liên hệ với khung pháp lý thực tiễn của các quốc gia hiện còn những thiếu sót gì, và các ngân hàng nên dừng hay tiếp tục các hoạt động làm tăng cường rủi ro cho chính bản thân mình

Với việc giải quyết những vấn đề trên theo phương pháp nghiên cứu khoa học truyền thống, bao gồm đo lường được mức độ đa dạng của rủi ro ngân hàng trong nhiều hệ thống ngân hàng khác nhau, với các khung pháp lý về vốn khác nhau, cùng với việc xác

định những nhân tố nào ảnh hưởng đến sự đa dạng đó, mục tiêu cuối cùng mà nhóm nghiên cứu nhắm tới chính là việc cung cấp một cái nhìn mới về mối quan hệ rủi ro ngân hàng – chính sách quản lý vốn cho các tổ chức ngân hàng, các cơ quan chức năng quan tâm nhằm phục vụ các mục đích riêng của mình, như các CEO ngân hàng nên điều chỉnh cơ cấu vốn thế nào cho phù hợp với các chính sách mà các nhà làm luật đưa ra

1.3 Phạm vi nghiên cứu:

Bài nghiên cứu được thực hiện tập trung chủ yếu tại các nước Đông Nam Á cùng với 2 nước có thị trường tài chính ngân hàng phát triển mạnh là Hồng Kông, Nhật Bản Nhóm nghiên cứu chọn khu vực này là phạm vi nghiên cứu vì đây là thị trường đang phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực tài chính, bộ khung pháp lý cho việc quản trị hệ thống ngân hàng còn sơ sài và nhiều khuyết điểm, đồng thời đây là khu vực có tỷ lệ ngân hàng mới thành lập mỗi năm khá lớn nên các hoạt động làm tăng rủi ro như cho vay tăng nợ, đầu

tư dưới chuẩn diễn ra rất nhiều, phục vụ tốt cho tiến trình ước lượng của bài nghiên cứu

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Nhóm nghiên cứu xây dựng dữ liệu bảng động (dynamic panel data) gồm các số liệu của những ngân hàng thương mại cổ phần nội địa và quốc tế cùng ngân hàng nhà nước

từ 10 quốc gia ASEAN: Malaysia, Indonesia, Singapore, Thailand, Philippines, Brunei, Laos, Cambodia, Vietnam, cùng 2 nước có hệ thống ngân hàng phát triển ở khu vực lân cận là Nhật Bản và Hồng Kông, thời gian từ năm 2000 đến năm 2013 Mẫu quan sát gồm 63 ngân hàng thương mại cổ phần được chọn ngẫu nhiên từ các nước và tạo nên được một mẫu bao gồm 704 quan sát Toàn bộ dữ liệu được thu thập từ trang web Bankscope

1.5 Kết cấu bài nghiên cứu

Chương 1: Giới thiệu đề tài Trong chương này nhóm nghiên cứu sẽ trình bày lý do

Chương 2: Những bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về mối quan hệ giữa quy định quản lý vốn và rủi ro mà ngân hàng chấp nhận Mục tiêu của chương này là làm

rõ các cơ sở lý thuyết mà nhóm nghiên cứu đã sử dụng làm nền tảng cho mô hình định lượng của mình thông qua các nghiên cứu trước đây

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Nhóm nghiên cứu trình bày mô tả các biến trong

mô hình, phương pháp ước lượng, dữ liệu, mô hình hồi quy, nguồn download dữ liệu và cách thu thập dữ liệu

Chương 4: Kết quả ước lượng mô hình, thảo luận kết quả Từ kết quả ước lượng rút

ra được từ mô hình, nhóm nghiên cứu xác định được những biến nào trong các biến đã đặt ra ban đầu là những nhân tố ảnh hưởng tới sự khác biệt trong rủi ro ngân hàng đối với chính sách quản lý vốn đối với từng tổ chức ngân hàng khác nhau

Chương 5: Kết luận Nhóm trình bày tổng kết về bài nghiên cứu và các ưu, nhược điểm

còn sót lại trong quá trình nghiên cứu

Chương 2: Những bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về mối quan hệ giữa quy định quản lý vốn và rủi

ro mà ngân hàng chấp nhận

2.1 Các bằng chứng về sự tồn tại mối quan hệ phức hợp giữa chính sách quản lý vốn và rủi ro ngân hàng:

Muốn xác định những nhân tố ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn

và rủi ro ngân hàng, trước tiên phải xác định sự tồn tại của mối quan hệ đó Nguyên nhân Hiệp ước Basel ra đời chính là do sự không đồng nhất trong các phương thức hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thuộc các quốc gia khác nhau, nhằm đưa các ngân hàng thế giới vào một khuôn khổ quản lý chung Tuy nhiên, việc chúng ta đang xét đến đây là việc đưa ra một bộ quy tắc chung như thế đã thực sự hiệu quả hay chưa?

Trong một nghiên cứu vào năm 2001, Santos cũng đã cho thấy rằng ông ủng hộ việc có một bộ khung pháp lý chung cho tất cả các ngân hàng trên thế giới Ông đưa ra 2 luận điểm chính cho việc nhất định phải có một chuẩn quy tắc chung cho việc quản trị vốn hệ thống ngân hàng:

Thứ nhất, luận điểm theo rủi ro hệ thống: Rủi ro hệ thống là những rủi ro đến từ bên

ngoài có thể tác động mạnh mẽ đến dòng vốn ngân hàng Ông đề cập đến 3 vấn đề chính

mà hệ thống ngân hàng sẽ gặp phải khi không có các chính sách quản lý vốn phù hợp:

- Thông tin bất cân xứng: Tác giả đề cập đến việc thông tin về sự bất ổn của tài sản ngắn

hạn ngân hàng là không quan sát được có thể dẫn tới việc ngân hàng đang nắm giữ một lượng lớn tài sản mất tính thanh khoản mà khách hàng không hề hay biết

- Bảo hiểm tiền gửi: Khi tính thanh khoản bị đe dọa, các khoản bảo hiểm tiền gửi của

khách hàng cũng gặp nguy hiểm theo

- Rủi ro đạo đức: Những nhà tài trợ cho các khoản bảo hiểm tiền gửi trong ngân hàng có

quyền thu lấy một khoản phí cho bảo hiểm tiền gửi Chính vì ngân hàng không hoàn

cũng là điều mà Keely năm 1988 đã tìm thấy được, rằng thực tế ngân hàng luôn giữ cho

tỷ lệ vốn trên tài sản của mình lớn hơn mức vốn pháp định cần thiết

Thứ hai, luận điểm theo tính đại diện của người gửi tiền: Việc những khách hàng gửi

tiền tiếp cận được với thông tin tài chính của ngân hàng đang giữ tiền của mình là điều

vô cùng quan trọng Tuy nhiên trên thực tế điều này không xảy ra nhiều, vì ngay cả chính những người gửi tiền cũng không có động lực kiểm soát thông tin của ngân hàng khi trong tay họ chỉ là những khoản tiền gửi nhỏ, trong khi chi phí để theo dõi, phân tích tài chính của một công ty lại quá lớn Khi đó cần có một chính sách ra đời nhằm quy định người gửi tiền có thể sử dụng quyền đòi hỏi thông tin của mình như thế nào đối với ngân hàng

Đối với tổ chức ngân hàng, ngoài những bất hoàn hảo thị trường thông thường như thuế, bất cân xứng thông tin, chi phí giao dịch, chi phí phòng ngừa rủi ro phá sản…2 khía cạnh cần được xem xét đầu tiên là khả năng tiếp cận nguồn vốn an toàn của ngân hàng,

cụ thể là bảo hiểm tiền gửi, thứ hai là một bộ phận nhỏ các nhà đầu tư nắm giữ nợ ngân hàng Dựa trên những khám phá của Kahane (1977), Kareken và Wallace (1978) và Sharpe (1978), Santos đã rút ra được vai trò của quản lý vốn thông qua bảo hiểm tiền gửi: Khách hàng gửi tiền vào ngân hàng được bảo hiểm toàn bộ, và vì vậy không có động lực để điều chỉnh lợi nhuận kỳ vọng theo những hoạt động rủi ro của ngân hàng Nghiên cứu của Santos kết luận: việc nâng cao tính nghiêm ngặt trong tiêu chuẩn vốn điều lệ có thể làm cho các ngân hàng hoạt động ổn định hơn nhưng đó là một điều vô cùng tốn chi phí và việc ước tính được các chi phí đó hoàn toàn không rõ ràng Những trung gian tài chính khác, các kênh huy động vốn khác như phát hành trái phiếu, cổ phiếu đều không phải là những biện pháp thay thế hoàn hảo cho tiền gửi ngân hàng, và đều rất tốn kém Để phòng ngừa rủi ro thì phải tăng cường chi phí hoạt động, điều này

có thể dẫn tới làm giảm hiệu quả kinh doanh, từ đó gia tăng rủi ro tổng thể cho ngân hàng

Tác giả James R Barth trong nghiên cứu “Bank regulation and supervision: What works best” trong năm 2004 đã xây dựng một bộ dữ liệu chéo về bằng chứng thực nghiệm ở hơn 100 quốc gia, thời gian quan sát từ năm 1999 đến 2004 nhằm đánh giá các chính sách thanh tra và quản lý vốn tác động thế nào đến sự phát triển ổn định và bền vững

của ngân hàng Kết quả cho thấy, chính sách quản lý vốn điều lệ càng thay đổi theo chiều hướng thắt chặt thì tỷ lệ nợ xấu trong các ngân hàng càng giảm, kết luận được rằng yếu tố chính sách quản lý vốn có tương quan mật thiết và bền vững đến rủi ro ngân hàng

Tuy nhiên, vẫn còn những thiếu sót tồn tại trong hệ thống những lý thuyết đã được về mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn và rủi ro ngân hàng: hầu như tất cả các mô hình nghiên cứu trước đề dựa trên cơ sở “một ngân hàng đại diện”, nghĩa là cho rằng phản ứng của các ngân hàng riêng lẻ đối với chính sách quản lý vốn trong một quốc gia

là như nhau Trong một bài viết của Van Hoose năm 2007 có đoạn “mô hình một ngân hàng đại diện không phản ánh được các phản ứng khác nhau của ngân hàng ở cấp uộ doanh nghiệp và kết quả ở cấp độ thị trường Một khuôn mẫu lý thuyết như vậy có rất ít

sự tương đồng với thực tế, bao gồm các tổ chức có khả năng quản lý đa dạng và khả năng tận dụng mức độ khác biệt của sự tinh vi về kỹ thuật” Nhóm nghiên cứu đã loại

bỏ đi cơ sở “một ngân hàng đại diện này” bằng cách xây dựng hệ thống các nhân tố ảnh hưởng đến mối quan hệ quản lý vốn – rủi ro bằng các biến ở cấp độ ngân hàng, mỗi biến đều được quan sát trong khoảng thời gian từ 2000 – 2013, nhằm đưa mối quan hệ cần nghiên cứu đến sát với thực tiễn hơn

2.2 Những nhân tố ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn và rủi ro ngân hàng:

Các nghiên cứu xác định mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn và rủi ro ngân hàng cho thấy rằng sức ảnh hưởng của một chuẩn quy tắc chung lên toàn bộ hệ thống ngân hàng thế giới vẫn còn khá mập mờ và chưa đủ rõ nét Chính vì lẽ đó các nhà nghiên cứu

đã nghĩ tới một ý tưởng: thay vì cố gắng nắm bắt được mối quan hệ hai chiều phức tạp

đó, họ đi vào nghiên cứu nhằm xác định và đánh giá những nhân tố đã góp phần tạo nên

sự đa dạng hóa và vận động liên tục trong hoạt động kinh doanh đầu tư của ngân hàng thương mại, để từ đó có thể dễ dàng kiểm soát được những tác động của chuẩn quy tắc chung lên sự đa dạng của hệ thống ngân hàng như thế nào

Về khía cạnh quản trị rủi ro và chính sách quản lý vốn, đã có khá nhiều nghiên cứu thực nghiệm nhằm tìm kiếm những nhân tố ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa chính sách quản

lý vốn và rủi ro ngân hàng Mỗi đề tài nghiên cứu đi trước đều đóng góp một nhân tố nhất định thông qua nhiều phương pháp thống kê hồi quy khác nhau

Nghiên cứu của Kim và Santomero năm 1988 đã xây dựng phương pháp ước lượng mối quan hệ giữa các tiêu chuẩn pháp lý về vốn và một danh mục gồm tiền gửi ngân hàng và các tài sản rủi ro khác nhau trên tổng nguồn vốn Kết quả cho thấy, thay đổi trong các tiêu chuẩn về vốn pháp định khiến ngân hàng có động lực cơ cấu lại danh mục đầu tư của mình, sự thay đổi này đồng thời sẽ điều chỉnh lại rủi ro Điều này có nghĩa là tồn tại những nhân tố thuộc về các đặc trưng của ngân hàng có thể ảnh hưởng lên rủi ro khi chính sách quản lý vốn thay đổi

Trong nghiên cứu “Bank regulation under non-binding capital guidelines” năm 1992, tác giả Sarah Kendall lần đầu tiên xây dựng một mô hình miêu tả sự ảnh hưởng của một đặc trưng nổi bật của ngân hàng: tỷ suất vốn hóa (capitalization) lên chính sách quản lý vốn và rủi ro ngân hàng Mô hình của tác giả xem xét giá trị thị trường cuối kỳ của các ngân hàng được chọn một cách ngẫu nhiên qua một hàm số tỷ lệ chi trả cổ tức Tuy kết quả cho thấy rằng tác động của các tiêu chuẩn vốn lên tỷ suất vốn hóa là phi tuyến tính

và không rõ ràng, nhưng cũng có thể kết luận được khi các tham số của chính sách quản

lý vốn tăng lên, các ngân hàng có động lực để tăng thêm vốn, mở rộng hoạt động kinh doanh đầu tư Thế nhưng có một phát hiện thú vị là khi tỷ suất vốn hóa càng lớn thì khả năng chấp nhận rủi ro của ngân hàng càng giảm, do các ngân hàng lớn thường không có nhiều động lực lao vào các hoạt động đầu tư dưới chuẩn Một kết luận đặc biệt được rút

ra từ nghiên cứu này: Khi chính sách quản lý vốn thay đổi, một vài ngân hàng sẽ có động lực thay đổi nhân tố ảnh hưởng là tỷ suất vốn hóa thị trường, từ đó làm thay đổi khả năng chấp nhận rủi ro, tuy nhiên sự thay đổi này không thể hiện một xu hướng chung cho toàn hệ thống ngân hàng, nghĩa là vẫn sẽ có những ngân hàng với tỷ suất vốn hóa lớn có phản ứng giữ nguyên đối với rủi ro

Nghiên cứu của Beatty và Gron vào năm 2001 – Capital, Portfolio and Growth – Bank behavior under risk-based capital đã kiểm tra một mẫu các ngân hàng của Mỹ từ năm

1986 đến năm 1995 Hai tác giả đã xây dựng một mô hình nhằm xác định các nhân tố

ảnh hưởng đến quyết định của ngân hàng liên quan tài trợ vốn, tăng cường tài sản, và quyết định tăng trưởng, thông qua việc xem xét dưới tiêu chuẩn vốn trên cơ sở rủi ro (risked base capital requirements – viết tắt là RBCS) Kết quả cho thấy rõ sự khác biệt giữa 2 nhóm: nhóm ngân hàng có mức vốn thấp và nhóm ngân hàng có mức vốn cao Những ngân hàng có tỷ suất vốn hóa thấp tăng cường tài sản rủi ro một lượng thấp hơn rất nhiều so với lượng tổng tài sản tăng thêm từ các ngân hàng khác khi những tiêu chuẩn vốn trên cơ sở rủi ro (risk-based capital requirements) Kết quả còn cho thấy tỷ lệ tài sản rủi ro trên tổng tài sản từ khoảng 0.5% sẽ dẫn đến sự điều chỉnh tỷ lệ vốn trên tổng tài sản khoảng 0.11%, đối với ngân hàng có mức vốn thấp tỷ lệ này sẽ là 0.14%

Tỷ lệ tài sản rủi ro trung bình đối với ngân hàng có mức vốn thấp là 0.07 và đối với ngân hàng có mức vốn cao là 0.14 Chung quy lại, kết quả của nghiên cứu này cho ta thấy các biến đo lường chính sách quản lý vốn ảnh hưởng mạnh mẽ đến cách ngân hàng

có có tỷ lệ vốn trên tổng tài sản thấp Hay nói cách khác, quy mô ngân hàng chính là một trong những nhân tố ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn và rủi

ro ngân hàng

Một đóng góp khác mà nhóm muốn giới thiệu tới là nghiên cứu của tác giả Delis và Tsionas vào năm 2009, đề tài mang tên là “The joint estimation of bank-level market power and efficiency” Đây là một nghiên cứu quan trọng trong việc xây dựng các biến giải thích của nhóm Tác giả Delis và Tsionas đã giới thiệu về một phương pháp tiếp cận mới đối với biến “tiềm lực tài chính” (market power) Đây là nhân tố thể hiện tầm ảnh hưởng của một ngân hàng đến cơ cấu ngành và nền kinh tế thông qua các tiềm lực tài chính của mình Nghiên cứu cung cấp phương thức ước tính chỉ số Lerner theo cấp

độ ngân hàng theo công thức sau: Lit  ( pit q  mcit) / pit q Công thức này ước tính tiềm lực tài chính cho mỗi ngân hàng trên thị trường nhằm giải thích được tính đa dạng của rủi ro ngân hàng Nghiên cứu này còn cung cấp phương pháp thực nghiệm nhằm phân tích ước lượng gộp giữa 2 nhân tố “hiệu quả hoạt động” và “tiềm lực tài chính” của từng ngân hàng riêng lẻ Mẫu quan sát được sử dụng là hệ thống ngân hàng ở Châu Âu và Châu Mỹ Những kết quả cho thấy các ngân hàng được đặc trưng bởi tính cạnh tranh rất cao, xác định một mối quan hệ rõ ràng giữa mức độ tiềm lực tài chính và hiệu quả hoạt

hàng có ảnh hưởng rất lớn trong toàn hệ thống Áp dụng với nhiều quốc gia với chính sách quản lý vốn khác nhau, mô hình cũng cho ra những kết quả tương tự

Một nghiên cứu nữa được thực hiện trong thời gian gần đây là đề tài của Jokipii và Milne vào năm 2010 – Bank capital buffer and risk adjustment decisions Nghiên cứu này lại đóng góp thêm cho ta một cái nhìn mới về vai trò của “nguồn vốn đệm” (capital buffer) trong mối quan hệ giữa khẩu vị rủi ro và nguồn vốn ngân hàng Sự điều chỉnh gần đây nhất trong khung chính sách quản lý vốn của Basel II là việc tập trung nhiều hơn vào nguồn vốn điều lệ cần thiết khi mỗi ngân hàng phải đối mặt với những rủi ro cụ thể Thông thường, thắt chặt các chính sách quản lý vốn sẽ làm giảm mức độ chấp nhận rủi ro của ngân hàng Tuy nhiên, nếu ngân hàng đã tự điều chỉnh giảm nguồn vốn đệm

và tổng nguồn vốn theo rủi ro, khi đó sự điều chỉnh trong các chuẩn nguyên tắc của Hiệp ước Basel không ảnh hưởng nhiều đến tỷ lệ vốn trên tổng tài sản hay rủi ro danh mục như đã lo ngại

2.3 Sự cần thiết đối với một nghiên cứu về mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn tại và mức độ chấp nhận rủi ro trong hệ thống ngân hàng ở Đông Nam Á, Hồng Kông, Nhật Bản

Những nghiên cứu trên của các tác giả đi trước đã dần dần hoàn thiện một cái nhìn tổng quát và toàn diện nhất về sự tác động của các chính sách quản lý vốn đối với khả năng chấp nhận rủi ro ngân hàng, đồng thời đóng góp và bổ sung rất nhiều vào việc xây dựng những giả thiết và kết luận của nhóm chúng tôi Tuy nhiên, đa số những nghiên cứu trên đều xây dựng những lý thuyết của mình dựa trên mô hình “một ngân hàng đại diện” Điều này sẽ làm giảm đi chất lượng của các kết quả do trên thực tế, sự ảnh hưởng của các chính sách quản lý vốn đối với khẩu vị rủi ro của từng ngân hàng riêng lẻ là khác nhau, do mỗi ngân hàng có những chính sách khác nhau, bộ quy tắc khác nhau để phản ứng lại với sự quản lý của các nhà làm luật và với các điều kiện thị trường Đó gọi là sự khác biệt tham số (parameter heterogeneity) So với các kết quả được công bố trước đây, điểm mới của nhóm nghiên cứu là cho thấy chính sách quản lý vốn ảnh hưởng đến khả năng chấp nhận rủi ro của ngân hàng theo nhiều cách khác nhau Mức độ khác biệt

được hình thành bởi một chuỗi các tác nhân ở cấp độ ngân hàng, cấp độ chính sách quản

lí và các yếu tố kinh tế vĩ mô Nghiên cứu của nhóm cũng cho thấy rằng với những ngân hàng có giá trị vốn hóa càng nhỏ (do vậy thường dẫn đến căng thẳng trong vốn), sự khác biệt tồn tại càng lớn Lần lượt, từ ngân hàng có tiềm lực tài chính cực lớn hoặc cực nhỏ sẽ dễ dàng chấp nhận một mức rủi ro tín dụng cao hơn khi các chính sách quản lý vốn được thắt chặt Ngoài ra, hiệu quả hoạt động ngân hàng cũng là một điều kiện tiên quyết đối với mối quan hệ phức hợp giữa tiêu chuẩn quản lý vốn và rủi ro Một kết quả đáng chú ý là một bộ khung pháp lý chung không hề thúc đẩy sự ổn định tài chính, đặc biệt nếu chúng không được gắn với một hệ thống giám sát hiệu quả Do đó, với những quy định khác nhau sẽ được xem như một cơ chế bổ sung cho những rủi ro mà ngân hàng có thể chấp nhận được Những kết quả này có thể đặc biệt quan trọng khi đòi hỏi

sự thông hiểu về ảnh hưởng của khuôn khổ vốn pháp định được đưa ra trong hệ thống Basel II đối với rủi ro ngân hàng, cũng như đối với những quy định về chính sách quản

lý tổng quát đối được đặt ra trong Basel III và hơn thế nữa

Hiện tại, mặc dù có những nghiên cứu trên thế giới tìm hiểu về mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn tại ngân hàng và mức độ chấp nhận rủi ro của ngân hàng, nhưng chưa

có nghiên cứu nào về vấn đề này được thực hiện với dữ liệu được thu thập tại các nước Đông Nam Á Ngoài ra, việc hệ thống tài chính của các quốc gia Đông Nam Á chưa thực sự phát triển với các chính sách quản lý và bộ khung pháp lý hoàn thiện, đầy đủ cũng là một trong những nguyên do nhóm nghiên cứu quyết định thực hiện tìm hiểu mối quan hệ giữa rủi ro ngân hàng và chính sách quản lý vốn ở khu vực này Tuy Hồng Kông và Nhật Bản đã là những cường quốc trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, nhưng

vì đây là các trung tâm tài chính của các ngân hàng khu vực Đông Nam Á nói riêng và Châu Á nói chung, việc đưa hai quốc gia này vào vẫn đảm bảo tính đa dạng của ngân hàng trong mối quan hệ được ước lượng Việc thu thập dữ liệu ở các nước Đông Nam Á nhằm nghiên cứu xem tại những nước đang phát triển, những quy định chung về quản lý vốn tại hệ thống các ngân hàng sẽ ảnh hưởng như thế nào đến mức độ rủi ro mà những ngân hàng trong khu vực có thể chấp nhận Mô hình nghiên cứu cũng tìm ra những kết quả sát với thực tiễn các ngân hàng tại Việt Nam

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

3.1 Phương pháp ước lượng LGMM:

Trong bài nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy Local Generalized Methods of Moment (LGMM) Đây thực chất là sự kết hợp giữa phương pháp hồi quy phi tham số Local Polynomial Smoothing và kỹ thuật ước lượng Genaralized methods of moment (GMM) Nhóm nghiên cứu xin trình bày sơ lược về những điểm chính của 2 phương pháp này:

3.1.1 Generalized Methods of Moment (GMM):

Đây là một phương pháp ước lượng được sử dụng khá phổ biến trong nghiên cứu và thống kê GMM thường được dùng để thống kê các thông số hồi quy của cả 2 loại mô hình tham số (parametric) và phi tham số (non-parametric) Những tính chất quan trọng của GMM là:

- Tính nhất quán (consistency)

- Tính chuẩn tiệm cận (Asymptotic normality)

- Tính hiệu quả (Efficiency)

Bài nghiên cứu này tập trung vào việc lượng hóa mối quan hệ giữa các chính sách quản

lý vốn và khả năng chấp nhận rủi ro ngân hàng Do các biến đo lường mức độ chặt chẽ của dòng vốn bị lo ngại là sẽ xảy ra hiện tượng nội sinh khi chưa biết được mức độ tương quan với phần dư trong mô hình là bao nhiêu, phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS) không thể khắc phục được nhược điểm này, sẽ cho ra các kết quả ước lượng không nhất quán Về cơ bản, kỹ thuật hồi quy với biến công cụ (instrument variable) trong GMM sẽ khắc phục nhược điểm này và cho ra kết quả hồi quy nhất quán

kể cả khi xảy ra hiện tượng tương quan giữa biến giải thích với sai số ngẫu nhiên trong

mô hình Tuy nhiên, có 2 điều kiện chính cần lưu ý khi áp dụng GMM trong mô hình hồi quy tuyến tính:

- Biến công cụ phải tương quan với biến giải thích

- Biến công cụ không được tương quan với sai số ngẫu nhiên trong phương trình chứa biến giải thích, nghĩa là biến công cụ muốn hoạt động hiệu quả thì không được gặp phải vấn đề như biến gốc đã gặp phải

Tuy nhiên trong phạm vi bài nghiên cứu này, kiểm soát được việc biến công cụ có tương quan với sai số ngẫu nhiên hay không là điều rất khó khi các nhân tố ảnh hưởng được chọn ngẫu nhiên, mối liên kết giữa các biến giải thích có thể chạy theo nhiều hướng khác nhau, cùng với việc sai số ngẫu nhiên có thể chứa nhiều yếu tố nhiễu không thay đổi theo thời gian (fixed effects) nhưng lại có thể tương quan với biến giải thích như: điều kiện địa lý, dân số…Chỉ một vài khuyết điểm nhỏ lẻ này cũng đủ để làm cho kết quả hồi quy theo phương pháp biến công cụ của GMM không còn chính xác nữa Vì vậy, để khắc phục tất cả các nhược điểm trên, nhóm nghiên cứu quyết định chọn phương pháp ước lượng Arellano – Bond GMM Phương pháp này có điểm mạnh là giải quyết được vấn đề nội sinh của các trễ của biến độc lập, vốn được dùng làm biến công cụ trong mô hình GMM bình thường

3.1.2 Local Smoothing Regression:

Local Smoothing Regression là một phương pháp ước lượng phi tham số kết hợp nhiều

mô hình hồi quy lại với nhau trong một mô hình hồi quy duy nhất Trong thực tế rất hiếm khi ta gặp trường hợp phân phối chuẩn trong nghiên cứu thống kê, những giả định của phương pháp bình phương bé nhất nghiễm nhiên bị vi phạm Do đó OLS không phải là một phương pháp thực sự thích hợp để diễn tả mối quan hệ này Vì vậy một phương pháp ước lượng mới đã ra đời nhằm khắc phục nhược điểm này, đó là Local Regression Trong nghiên cứu về các mô hình tuyến tính thông thường, người ta luôn giả định rằng mô hình đã hoàn toàn phù hợp và việc còn lại chỉ là tập trung vào việc làm sao cho hệ số ước lượng khớp nhất với hệ số của mô hình Local Regression đòi hỏi ta phải thay đổi mục tiêu ước lượng, chuyển từ việc làm sao đạt được hệ số ước lượng chính xác nhất sang việc làm sao để mô hình phù hợp nhất Mô hình Local Regression

có dạng:

Với ( )x là một hàm chưa biết và i là sai số ngẫu nhiên của mô hình

Các thành phần chính của mô hình Local Regression:

- Hệ số băng thông (Bandwidth)

- Bậc đa thức quỹ tích (Local Polynomial Degree)

- Hàm trọng số (Weight Function

- Điều kiện phù hợp (Fitting Criterion)

Nhóm nghiên cứu không đi quá sâu vào việc giải thích các kỹ thuật toán học và các phương trình kinh tế lượng mà chỉ nêu lên những nét chính về lý thuyết trong phương pháp ước lượng này, chỉ có thể nói rằng những thành phần trên là các thông số quan trọng cần được tính toán và khai báo chính xác để có thể ước lượng chính xác bằng phương pháp Local Smoothing Regression Các vấn đề chuyên sâu hơn về kinh tế lượng của phương pháp này có thể được tham khảo qua tài liệu “Local Regression and Likelihood” của Clive Loader, xuất bản vào năm 1993

Trong phạm vi bài nghiên cứu này, việc ứng dụng phương pháp Local Regression chỉ dừng lại ở việc dùng đồ thị minh họa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc về chính sách quản lý vốn và các biến giải thích là những nhân tố ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn và rủi ro ngân hàng ở cấp độ công ty, thông qua việc sử dụng một công cụ con tên là Local Polynomial Smoothing

Các phần tiếp theo của bài nghiên cứu này sẽ đi vào giới thiệu về mô hình hồi quy kinh

tế lượng nhằm làm rõ mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn và khả năng chấp nhận rủi ro của ngân hàng

3.2 Dữ liệu:

Nhóm nghiên cứu xây dựng một mẫu quan sát dữ liệu bảng bao gồm các ngân hàng ở các nước Đông Nam Á: Malaysia, Indonesia, Singapore, Thailand, Philippines, Brunei, Laos, Cambodia, Việt Nam, cùng hai định chế tài chính lớn khác ở khu vực Châu Á là Hồng Kông và Nhật Bản, mẫu quan sát được lựa chọn trong suốt thời kỳ từ năm 2000 –

2013 Mẫu dữ liệu bao gồm một số ngân hàng đã bị sáp nhập hoặc ngưng hoạt động từ sau năm 2008 - 2009, để bao gồm cả tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2008 lên hệ thống các định chế tài chính trung gian Thông tin về các biến ở cấp độ ngân hàng đều là những thông tin thu thập được trên báo cáo tài chính, thu thập được từ

trang web chia sẻ dữ liệu ngân hàng Bankscope Tất cả đều được thu thập từ báo cáo tài

chính hợp nhất đã kiểm toán Nhóm nghiên cứu đã trải qua nhiều lần chạy thử và chọn

lọc, loại bớt một số quan sát gây ra lỗi trong ước lượng Bảng sau mô tả số ngân hàng

và số quan sát tìm được từ mỗi nước:

Bảng 1: Số lượng quan sát và số lượng ngân hàng trong từng quốc gia Quốc gia Số lượng ngân hàng Số lượng quan sát

1 2 3

3.3 Mô hình hồi quy:

Nhìn chung, để đạt được mục tiêu chính của bài nghiên cứu này, nhóm đã sử dụng 2 mô hình hồi quy chính:

Mô hình hồi quy thứ nhất:

(1) Trong đó r it là biến phụ thuộc đo lường khả năng chấp nhận rủi ro của ngân hàng i trong thời gian t, R it là biến độc lập thứ nhất đại diện cho chính sách quản lý vốn của ngân hàng bao gồm Capitalization, Efficiency, Market Power và Bank size; B it là biến độc lập thể hiện những đặc trưng của ngân hàng, được đo lường bởi 2 chỉ số chính là capital regulation và minimum capital requirements; và M t là biến điều khiển những nhân tố kinh tế vĩ mô, được đặc trưng bởi các thước đo GDP growth và CPI inflation Đây là mô hình được xây dựng dựa trên mô hình hồi quy gốc của phương pháp LGMM

( ) i

Y   x , vì thế không có hệ số chặn

Đây là mô hình hồi quy chính của nghiên cứu này, nhóm xây dựng nhằm mục đích giải thích sự vận động của rủi ro ngân hàng dưới sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng thuộc đặc trưng của ngân hàng B it, các chính sách quản lý R it và các điều kiện kinh tế vĩ

mô M t Các hệ số a1, a2, a3 được điều chỉnh để có thể phù hợp với kiểu dữ liệu bảng động, vì vậy cũng có thể thay đổi khi các biến độc lập thay đổi

Mô hình hồi quy thứ hai:

Đây là mô hình hồi quy phụ dùng để ước lượng chi phí biên (marginal cost) Chi phí biên là một tham số quan trọng trong công thức tính chỉ số Lerner để đo lường biến Market Power trong mô hình chính Để có thể ước lượng được chi phí biên ở đây, nhóm nghiên cứu đã sử dụng mô hình hàm chi phí Cobb-Douglas:

0 1 2

Với c là tổng chi phí của ngân hàng i tại thời điểm t (đo lường bằng chi phí thực), q là doanh thu ngân hàng (đo lường bằng giá trị tài sản thực), w it là giá của 3 biến đầu vào

(tài trợ quỹ, tính bằng tỷ lệ chi phí lãi vay đối với tổng tiền gửi; chi phí vốn, tính bằng tỷ

lệ chi phí hoạt động đối với tổng chi phí cố định ; và chi phí lao động, tính bằng tỷ số

chi tiêu cho người lao động trên tổng tài sản) và e it là sai số ngẫu nhiên

Định nghĩa và phương pháp đo lường các biến trong mô hình sẽ được trình bày trong phần tiếp theo

3.4 Phương pháp đo lường các biến:

3.5 Mô tả các biến:

a Biến phụ thuộc rit :

Bài nghiên cứu này xem xét yếu tố “khả năng chấp nhận rủi ro của ngân hàng”, hay khẩu vị rủi ro của ngân hàng, thay đổi như thế nào đối với các nhân tố thay đổi trong chính sách quản lý vốn, cùng các điều kiện ở cấp độ ngân hàng và cấp độ vĩ mô Do đó biến phụ thuộc hiển nhiên phải được xây dựng đo lường được khẩu vị rủi ro của ngân hàng Thực ra không có sự khác biệt quá lớn giữa hai khái niệm “rủi ro ngân hàng” và

“khả năng chấp nhận rủi ro ngân hàng” Do trên thực tế, doanh thu của đa phần các ngân hàng đều đến từ cho vay và tiền gửi tiết kiệm, và hoạt động cho vay doanh nghiệp được xem là đem lại rủi ro khá lớn cho thanh khoản của ngân hàng Vì vậy muốn đo lường khẩu vị rủi ro của ngân hàng phải chú ý xem xét kỹ lưỡng các khía cạnh trong các tài khoản nợ và doanh thu Trên cơ sở đó, dù có thể có nhiều cách khác nhau để xây dựng biến đo lường mức độ chấp nhận rủi ro, nhóm nghiên cứu nhận thấy 3 cách sau là phương pháp đo lường hiệu quả và phổ biến nhất thường được dùng trong các nghiên

cứu: xem xét tỷ lệ nợ xấu, chỉ số Z-index và độ lệch chuẩn ROA của ngân hàng

Tỷ lệ nợ xấu (Non-performing loans – NPL) được đo lường bằng tỷ số giữa nợ xấu và

tổng nợ của một ngân hàng Đây là một phương pháp đo lường khá phổ biến thường

được sử dụng trong nhiều nghiên cứu trước đây, như nghiên cứu của Brissimis năm

2008 Tỷ lệ nợ xấu là chỉ tiêu phản ánh rõ chất lượng một phần tài sản của ngân hàng, đồng thời cũng ảnh hưởng tới doanh thu và giá trị thị trường của ngân hàng Một sự tăng lên trong tỷ lệ này dẫn tới lỗ trong kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng, do các chi phí trích lập dự phòng tăng lên nhiều hơn, kéo theo đó là sự mất thanh khoản và giảm giá trị ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu cao là điều không ngân hàng nào mong muốn, nhưng có nhiều nguyên nhân khác nhau khiến các ngân hàng lớn và nhỏ không ngừng cho vay các khoản nợ dưới chuẩn và đem về cho chủ thể doanh nghiệp những rủi ro khổng lồ Vì vậy tỷ lệ này lại là một trong những chỉ tiêu đo lường hiệu quả nhất mức

độ chấp nhận rủi ro của ngân hàng

Chỉ số Z-index: Nếu như tỷ lệ nợ xấu đo lường thiên về khẩu vị rủi ro của ngân hàng,

thì chỉ số Z lại là chỉ tiêu mạnh hơn để mô tả rủi ro ngân hàng một cách tổng quát Chỉ

số Z được đo lường bằng công thức sau:

ln[Z (ROA EA ) / ( ROA)]

Trong đó, ROA là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản, EA là tỷ lệ vốn cổ phần trên tổng tài sản và (ROA)là độ lệch chuẩn ROA được tính trên tổng thời gian quan sát 14 năm từ 2000-2013 Lưu ý rằng đề tài của Delis, Kien Tran và Tsionas năm 2011 đã sử dụng (ROA)

 trên cơ sở 3 năm gần nhất, điều này là chính xác hơn khi đo lường những ngân hàng lớn và tỷ suất sinh lợi ít biến động như các ngân hàng ở Mỹ, Châu Âu và Úc Bài nghiên cứu của nhóm tập trung vào các ngân hàng ở khu vực Đông Nam Á cùng Hồng Kông và Nhật Bản, đa phần là những ngân hàng mới thành lập và đang trên đà phát triển, vì vậy việc sử dụng (ROA)được tính dựa trên số năm quan sát lớn sẽ bao hàm được quá trình hoạt động của các ngân hàng hơn Do biểu đồ phân phối của Z khá nhọn

ở đỉnh, nhóm nghiên cứu sử dụng logarithm tự nhiên để bảo đảm phân phối chuẩn của biến này Chỉ số Z càng cao cho thấy ngân hàng càng khó mất thanh khoản Vì tính phổ biến vốn có, chỉ số Z được dùng trong khá nhiều nghiên cứu thực tiễn như nghiên cứu

Độ lệch chuẩn của ROA: Một chỉ tiêu nữa được nhóm nghiên cứu sử dụng là (ROA) Chỉ tiêu này không thực sự phổ biến và cũng không mạnh về ý nghĩa đo lường trong thực tiễn, tuy nhiên nó có tác dụng tách biệt tác động của đòn bẩy khỏi sự biến động của tổng tài sản trong chỉ số Z, đồng thời cho ta biết kết quả hồi quy có được bị ảnh hưởng bởi biến động tổng tài sản hay mức độ vốn hóa thị trường nhiều hơn Bạn đọc có thể tham khảo kỹ hơn về cách sử dụng chỉ tiêu này trong nghiên cứu của Boyd năm 2006

b Biến độc lập:

Trong phương trình của mô hình hồi quy thứ nhất (1) nhóm nghiên cứu xem xét 3 vectơ biến độc lập R, B và M tương ứng lần lượt với việc diễn tả chính sách quản lý vốn, các đặc tính ngân hàng cùng các điều kiện vĩ mô của nền kinh tế

Tuy nhiên, không phải tất cả các biến độc lập được liệt kê dưới đây đều là biến giải thích Trong nghiên cứu của Delis và Tsionas năm 2011, tác giả nghiên cứu sự vận động của mối quan hệ giữa chính sách vốn và rủi ro ngân hàng thông qua các nhân tố ảnh hưởng ở cấp độ công ty như: tỷ suất vốn hóa thị trường, tiềm lực tài chính, quy mô ngân hàng, tính thanh khoản và tăng trưởng doanh thu…Tuy nhiên các kết quả ước lượng cho thấy khi đưa tất cả các nhân tố này vào mô hình thì mối quan hệ đang được nghiên cứu hoàn toàn không mang nhiều ý nghĩa thống kê Vì thế, những biến chứa đựng các nhân

tố không có tương quan nhiều với mối quan hệ không đóng vai trò chính trong ước lượng hệ số hồi quy, mà chỉ được đưa vào mô hình như những biến kiểm soát để giúp cho kết quả ước lượng được tốt hơn Nhóm nghiên cứu cũng chọn lọc ra những nhân tố sau để đưa vào mô hình hồi quy của mình:

 Biến giải thích:

Các biến đo lường mức độ quản lý vốn: Đây là một biến không dễ xây dựng vì cơ sở lý

thuyết phức tạp Tuy rằng hiệp ước Basel được xem như là một chuẩn mực chung cho toàn bộ hệ thống ngân hàng trên thế giới, nhưng mỗi quốc gia khác nhau với các điều kiện kinh tế vĩ mô khác nhau có thể áp đặt các chính sách và quy định riêng lên hệ thống ngân hàng của mình Do vậy mức độ quản thúc vốn (capital stringency) của từng quốc gia là khác nhau Trong nghiên cứu Regulations, competition and bank risk-taking

in transition countries, Barth đã tổng hợp được rất nhiều bộ chỉ số đo lường mức độ

quản lý vốn của hàng chục hệ thống ngân hàng trên thế giới qua những thông tin mình thu thập được, trong đó 2 chỉ số minimum capital requirements và capital regulation index được bài nghiên cứu này mạn phép sử dụng làm biến đo lường mức độ quản lý vốn Dữ liệu của biến được lấy từ paper gốc xuất bản năm 2001 và các paper cập nhật vào năm 2003 và 2008

Tỷ suất vốn hóa thị trường (Capitalization): được đo lường bằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu

cổ đông thường trên tổng tài sản Đây là một chỉ tiêu khá phổ biến trong phân tích tài chính Nhóm nghiên cứu không đi quá sâu vào việc giải thích ý nghĩa biến này

Hiệu quả hoạt động (Efficiency): là chỉ tiêu được đo lường bằng tỷ lệ thu nhập hoạt

động trên tổng chi phí hoạt động Tỷ số này cho thấy rõ với một đồng chi phí hoạt động

bỏ ra thì ngân hàng tạo được bao nhiêu đồng doanh thu

Quy mô ngân hàng (Bank size): được đo lường bằng cách lấy logarith tự nhiên của của

tổng tài sản Lưu ý rằng, muốn việc so sánh quy mô khác nhau của các ngân hàng từ nhiều quốc gia khác nhau có ý nghĩa thì phải quy đổi các biến định lượng theo cùng một đơn vị nhất định

Tiềm lực tài chính (Market power): Tiềm lực tài chính là nhân tố ảnh hưởng đến mối

quan hệ giữa chính sách quản lý vốn và khẩu vị rủi ro ngân hàng, lần đầu tiên được nhắc đến trong nghiên cứu của Agoraki năm 2011 - Regulations, competition and bank risk-taking in transition countries Đây là biến thể hiện mức độ ảnh hưởng của các ngân hàng vay lên nhiều lĩnh vực của nền kinh tế Agoraki đã tin rằng những ngân hàng với tiềm lực tài chính lớn sẽ ít phải gánh chịu rủi ro thanh khoản và rủi ro vỡ nợ Nhóm nghiên cứu đo lường tiềm lực tài chính trong bài nghiên cứu này bằng một phương pháp được phát triển bởi 2 tác giả Delis và Tsionas: Lerner index Chỉ số Lerner này được tính bằng công thức:

Các biến vĩ mô: 2 yếu tố vĩ mô trong nền kinh tế được cân nhắc trong mô hình này là

tăng trưởng GDP (GDP growth) và tỷ lệ lạm phát (CPI inflation) Tất cả các dữ liệu vĩ

mô đều được thu thập từ công cụ World Development Indicators của World Bank Nhóm nghiên cứu cho rằng, trên phương diện vĩ mô, tăng trưởng GDP đóng vai trò là tác động từ sự thay đổi trong nền kinh tế, còn tỷ lệ lạm phát đại diện cho sự điều chỉnh trong chính sách tiền tệ Cả 2 yếu tố vĩ mô này đều có tác động sâu sắc đến sự thay đổi

đa dạng trong khẩu vị rủi ro ngân hàng khi các quy định về quản lý vốn thay đổi

 Biến kiểm soát:

Nhóm đã thử đưa thêm một vài biến khác vào để làm biến giải thích nguồn gốc của sự

khác biệt tham số trong mối quan hệ mà đề tài này đang nghiên cứu, đó là tính thanh

khoản (liquidity) và tăng trưởng doanh thu (revenue growth) với ý tưởng rằng đây cũng

là những nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến sự điều chỉnh rủi ro ngân hàng theo các chính sách quản lý vốn Thế nhưng kết quả ước lượng cho thấy mức ý nghĩa thống kê của mô hình không đáng kể Vì vậy, nhóm quyết định chỉ sử dụng 2 nhân tố này như một công cụ gọi là biến kiểm soát (control variables), là những biến được đưa vào mô hình nhằm làm giảm bất cứ tác động nào có thể gây nhiễu cho các biến tố khác hoặc cho việc diễn giải kết quả của nghiên cứu

Tính thanh khoản được đo lường bằng tỷ lệ tài sản có tính lỏng trên tổng tài sản

Tăng trưởng doanh thu là tỷ lệ tăng trưởng doanh thu hằng năm, được tính theo công

Bảng 2: Tổng hợp các biến trong mô hình

Capital requirement Thu thập từ paper của Barth

Bankscope

Mức độ quản lý vốn Capital regulation Thu thập từ paper của Barth

Bankscope

Quy mô ngân

World Development Indicators

Tỷ lệ lạm phát CPI Inflation

World Development Indicators

Bankscope

Tăng trưởng

Một trong những khó khăn lớn nhất mà nhóm nghiên cứu gặp phải là sự nội sinh của các biến quy định Trong phạm vi của mối quan hệ phức hợp này, các dữ liệu lịch sử cho thấy rằng nếu một ngân hàng có rủi ro cao trong quá khứ sẽ tạo áp lực cho những cơ quan chức năng nhanh chóng điều chỉnh lại khuôn mẫu chính sách quản lý và môi trường áp dụng Chiều ngược lại cũng có thể đúng: chính sách quản lý của nhà làm luật

có thể trở nên lỏng lẻo hơn khi nền kinh tế bước vào thời kỳ tăng trưởng, vì vậy sẽ thúc đẩy ngân hàng tăng cường hoạt động đầu tư và kinh doanh dưới chuẩn, tạo ra nhiều rủi

ro hơn

Các bước được thực hiện trong chương tiếp theo của nhóm nghiên cứu gồm:

Bước 1: Thống kê mô tả dữ liệu:

- Thống kê mô tả dữ liệu hồi quy được

Bước 2: Trình bày kết quả hồi quy:

- Trình bày các kết quả hồi quy của các biến giải thích, nhằm mục đích xác định các nhân tố ảnh hưởng tới mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn và rủi ro ngân hàng

- Minh họa sự đa dạng trong mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn của rủi ro ngân hàng, giải thích sự đa dạng đó

- Phân tích các hệ số hồi quy nhằm làm rõ mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới mối quan hệ giữa chính sách quản lý vốn và rủi ro ngân hàng