1054 tác động của quy mô nh rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các nhtm vn 2023

GIỚI THIỆUĐỀ TÀI

Lý do chọn đề tài

Ngân hàng thương mại (NHTM) với vai trò trung gian thực hiện nghiệp vụ nhận tiền gửi của khách hàng để cấp tín dụng, trung gian thanh toán cho các chủ thể kinh tế và là một kênh đáp ứng vốn chủ yếu cho nền kinh tế (Kiemo và cộng sự, 2019) Hoạt động của hệ thống NHTM an toàn, hiệu quả sẽ thúc đẩy kinh tế phát triển (Enkhbold và Otgonshar, 2013).

Trong cuộc khủng hoảng kinh tế xảy ra ở Mỹ năm 2008, tình trạng bất ổn của hệ thống ngân hàng đã dẫn đến bất ổn kinh tế Lý thuyết quá lớn để thất bại cho rằng các NHTM có quy mô lớn là nguyên nhân gây ra cuộc khủng hoảng (Adusei, 2015) Lý do xuất phát từ việc các NHTM có quy mô lớn thường có thái độ chấp nhận rủi ro cao hơn và dễ dẫn đến thất bại (Enkhbold và Otgonshar, 2013) Vấn đề quy mô NHTM để đảm bảo cho hoạt động ngân hàng ổn định đang được rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Sau khủng hoảng, các nhà hoạch định chính sách các quốc gia bắt đầu cân nhắc, xem xét lại quy mô ngân hàng để đảm bảo hoạt động ngân hàng an toàn, ổn định.

Bên cạnh đó, rủi ro tài trợ cũng là một nguyên nhân gây ra bất ổn trong hoạt động ngân hàng (Adusei, 2015) Khi kỳ hạn tài sản NHTM không có đủ khả năng để thanh toán cho các khoản nợ thì hoạt động kinh doanh ngân hàng rơi vào bất ổn các tác giả trên thế giới đã chứng minh rủi ro tài trợ có tác động tiêu cực đến sự ổn định của các NHTM (Adusei, 2015; Ali và Puah, 2018; Dahir và các cộng sự, 2018; Kiemo và cộng sự, 2019).

Hơn nữa, hoạt động tín dụng là một trong những hoạt động chủ yếu của các ngân hàng thương mại (NHTM) Điều này thường thể hiện giá trị của các khoản vay chiếm tỷ trọng lớn trong tổng tài sản hoạt động của các NHTM Trung gian tài chính hoạt động hiệu quả đòi hỏi hệ thống ngân hàng ổn định để chuyển các khoản các khoản tiền dư thừa từ tiết kiệm để đầu tư nhằm thúc đẩy nền kinh tế phát triển nhanh chóng. Nkusu (2011) cho rằng nợ xấu tăng cao ở nhiều quốc gia gây áp lực lên bảng cân đối kế toán của ngân hàng và có thể ảnh hưởng xấu đến hoạt động của ngân hàng.

Tính cấp thiết của đề tài

Tăng trưởng kinh tế Việt Nam cũng bị ảnh hưởng trong bối cảnh khủng hoảng tài chính nổ ra tại Mỹ vào năm 2008, tình hình kinh tế vĩ mô của Việt Nam cũng gặp nhiều khó khăn Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế liên tục giảm vào những năm 2008 và 2009 Sang năm 2010, nền kinh tế có dấu hiệu phục hồi đạt 6,42% nhưng từ năm 2011 tăng trưởng kinh tế lại suy giảm trở lại còn 6,24% Thực tế là trong thời gian qua ngân hàng bộc lộ một số yếu điểm: quy mô ngân hàng nhỏ, tính hiệu lực, hiệu quả của hoạt động thanh tra, giám sát của NHNN còn nhiều hạn chế là những nguyên nhân gây ra rủi ro trong hoạt động của hệ thống NHTM: thanh khoản toàn hệ thống có nguy cơ rủi ro lớn vào đầu năm 2011, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng liên tục tăng từ 3,07% năm 2011 lên 8,6% vào năm 2012 Vấn đề đặt ra là cần thiết thực hiện nghiên cứu đánh giá sự ổn định của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2021, tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam như thế nào Thấy được tầm quan trọng đó, tác giả lựa chọn đề tài: “TÁC ĐỘNG CỦA QUY MÔNGÂN HÀNG, RỦI RO TÀI TRỢ VÀ RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN SỰ ỔN ĐỊNHCỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM” làm luận văn thạc sỹ.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát: Phân tích tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam để rút ra các hàm ý chính sách nhằm gia tăng sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

(1) Xác định chiều hướng tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

(2) Đề xuất các hàm ý chính sách cho ngân hàng nhà nước và các nhà quản trị NHTM tác động đến quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng nhằm nâng cao sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Để làm rõ các mục tiêu trên, các câu hỏi nghiên cứu bao gồm:

(1) Chiều hướng tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam là gì?

(2) Các hàm ý chính sách nào cho ngân hàng nhà nước và các nhà quản trịNHTM tác động đến quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng nhằm nâng cao hiệu sự ổn định của các NHTM Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu: Gồm 30 NHTM VN trong giai đoạn 2011 – 2021 Dữ liệu được thu thập từ BCTC đã kiểm toán, báo cáo thường niên của các NHTM Việt Nam,các báo cáo tổng kết của ngân hàng nhà nước và các chỉ số kinh tế vĩ mô thu thập từ trang web của ngân hàng thế giới và Tổng cục thống kê Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định lượng: Tác giả thực hiện phân tích hồi quy đa biến sử dụng dữ liệu bảng để đánh giá tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam Để phân tích dữ liệu bảng, luận văn sử dụng các phương pháp ước lượng bao gồm: Mô hình bình phương bé nhất Pooled OLS, mô hình tác động cố định FEM (Fix Effects Model), mô hình tác động ngẫu nhiên REM (Random Effects Model) và mô hình GMM. Để lựa chọn phương pháp hồi quy nào nào phù hợp nhất trong ba phương pháp nêu trên là kiểm định F-test và kiểm định Breusch-Pagan lagrangian (Breuch và Pagan,

1979) Kiểm định F-test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM Kiểm định Breusch-Pagan lagrangian để lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM Để lựa chọn mô hình FEM hay REM sử dụng kiểm định Hausman.

Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, sẽ tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi, nếu có hiện tượng tự tương quan và/hoặc hiện tượng phương sai thay đổi thì nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và/hoặc hiện tượng phương sai thay đổi và phân tích kết quả mô hình.

Tuy nhiên, đối với dữ liệu bảng, biến trễ có tác động đến biến phụ thuộc và có thể dẫn đến hiện tượng nội sinh, luận văn dự kiến thực hiện kiểm định nội sinh và sử dụng mô hình GMM (Generalized Moment Method) để khắc phục hiện tượng nội sinh của mô hình (nếu có).

Dữ liệu nghiên cứu: được thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của

30 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ 2011 – 2021 Số lượng 30 NHTM có quy mô tổng tài sản chiếm hơn 80% toàn hệ thống nên mẫu nghiên cứu có tính đại diện cao Từ năm 2011, NHTM Việt Nam có những bất ổn trong hoạt động nên NHNN đã yêu cầu tái cơ cấu hệ thống NHTM Vì vậy giai đoạn từ năm 2011, tác giả có cơ sở để đánh giá tính ổn định của các NHTM Việt Nam.

Ý nghĩa của đề tài

Nghiên cứu thực nghiệm sẽ cung cấp thêm bằng chứng về tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2021 Kết quả nghiên cứu rất hữu ích hướng đến các đối tượng như: các nhà hoạch định chính sách, các ngân hàng thương mại và các nhà đầu tư. Đối với các NHTM: Nghiên cứu sẽ là cơ sở khoa học để các nhà quản trị và điều hành NHTM xác định được tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam Từ đó, có thể đưa ra những quyết định hợp lý tác động đến quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng để gia tăng sự ổn định của các NHTM Việt Nam, năng cao năng lực cạnh tranh và gia tăng uy tín.Đối với Ngân hàng Nhà nước (NHNN): Nghiên cứu là cơ sở để đưa ra những chính sách vĩ mô kịp thời và hợp lý nhằm xây dựng hệ thống Ngân hàng thương mại ổn định, an toàn và hiệu quả.

Kết cấu luận văn

Luận văn được chia bố cục 5 chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Sự ổn định của ngân hàng

2.1.1 Lý thuyết về sự ổn định ngân hàng

Dựa vào các học thuyết kinh tế về ổn định tài chính của các nhà kinh tế học nhưKeneys, Minskin, có thể thấy trung tâm của các chính sách đảm bảo an toàn cho hoạt động của hệ thống tín dụng là các định chế tài chính trung gian, trong đó tiêu biểu là NHTM Nội dung chủ yếu của các chính sách là tập trung vào kết quả sự tương tác giữa NHTM với thị trường tài chính và toàn bộ nền kinh tế Xuất phát từ quá trình hình thành, diễn biến và phát triển các lý thuyết về bất ổn định tài chính và ổn định tài chính, lý thuyết ổn định ngân hàng được xem xét trên khía cạnh ổn định tài chính trong hoạt động ngân hàng, bắt nguồn từ nỗ lực đưa ngân hàng thoát khỏi tình trạng mất ổn định tài chính mà nguyên nhân là từ bất ổn của nền kinh tế dẫn đến bất ổn của hệ thống tài chính gây ra.

Hầu hết các nghiên cứu về ổn định tài chính ngân hàng được tìm thấy đều đánh giá “bất ổn tài chính” như là một cách tiếp cận để đánh giá “ổn định tài chính" Từ đó, nghiên cứu tập trung vào bất ổn tài chính là trạng thái ngược lại với ổn định tài chính. Các lý thuyết về “bất ổn tài chính” được nghiên cứu và phát triển như: Lý thuyết bất ổn tài chính của trường phái Trọng tiền, Lý thuyết bất ổn tài chính của trường phái Hậu Keynes, Lý thuyết về bất ổn tài chính của Minskin, Lý thuyết về bất ổn tài chính của Koo, …

Theo Keynes, những biến động tức thời trong ngắn hạn biểu hiện bằng các hiện tượng như lạm phát, thất nghiệp hay tăng trưởng,…là nguyên nhân gây ra những biến động trong HTTC Do đó, để can thiệp cần thực hiện công cụ tài khóa và tiền tệ để ứng phó trong một thời gian ngắn Ông cũng đề cao vai trò của chính phủ trong điều tiết các công cụ trên Ủng hộ tư tưởng của Keynes, phát triển theo quan điểm Minsky, giai đoạn 2 là thời điểm dễ xảy ra rủi ro vì các nhà đầu tư gia tăng đòn bẩy nợ thông qua hoạt động vay vốn từ các trung gian tài chính Khi đòn bẩy nợ vượt quá khả năng chịu đựng rủi ro sẽ dẫn đến bong bóng tài chính bị vỡ kéo theo khủng hoảng nợ vay Các nhà đầu tư mất đi khả năng trả nợ làm tổn hại đến nguồn vốn của nền kinh tế Do đó, vai trò của trung gian tài chính ở giai đoạn này vô cùng quan trọng Các NHTM cần điều tiết lượng vốn cho vay, dựa trên nhận định và phân tích cung cầu tiền tệ trong nền kinh tế Chính phủ cũng cần can thiệp giới hạn cấp tín dụng của các NHTM bằng các công cụ tiền tệ thích hợp Từ đó, giảm sức ép lên bong bóng tài chính trong tương lai Như vậy vừa duy trì khả năng sinh lời cho các nhà đầu tư, đảm bảo ổn định cho HTTC.

Lý thuyết ổn định ngân hàng theo quan điểm của Minsky: Kế thừa quan điểm của

Keynes, Minsky đã chỉ ra giai đoạn bất ổn của NHTM khi các nhà đầu tư gia tăng vay vốn đầu cơ với kỳ vọng lãi suất cao trong tương lai Khi nền kinh tế bất ổn, lãi suất kỳ vọng của các cơ hội đầu tư không còn, các nhà đầu tư có xu hướng bán hàng loạt tài sản để trả nợ Lúc này, giá cả các tài sản tài chính cũng giảm sút do mức định giá của NHTM cũng giảm trước biến động của nền kinh tế Sự suy giảm đột ngột giá trị tài sản tài chính ảnh hưởng nghiêm trọng đến tính ổn định và khả năng trả nợ của nhà đầu tư. Kết quả là kéo theo sự bất ổn của ngân hàng, thanh khoản ảnh hưởng, nợ xấu tăng cao và nguồn vốn huy động bị giảm đột ngột Lúc bấy giờ cần thiết có sự can thiệp của chính phủ để khôi phục tình hình thanh khoản, giải quyết nợ xấu,…đưa hoạt động ngân hàng ổn định trở lại.

Dựa trên tư tưởng kinh tế chỉ đạo như trên về bất ổn tài chính ngân hàng, các nhà kinh tế học hiện đại đã cung cấp nhiều bằng chứng thực nghiệm về bất ổn ngân hàng Ở đó, ngân hàng được xem là một bộ phận của thị trường tài chính, do đó luôn phải chịu ảnh hưởng trực tiếp và sâu sắc nhất từ các biến động của hệ thống tài chính quốc gia nói riêng và nền kinh tế nói chung bởi theo (Davis, 2003), có ba loại bất ổn tài chính: sự thất bại của ngân hàng, giá cả thị trường bất ổn và sự sụp đổ kéo theo thanh khoản thị trường Do đó ổn định ngân hàng đóng vai trò chủ chốt trong vấn đề ổn định tài chính Khi hoạt động ngân hàng được khôi phục, kéo theo sự phục hồi của hệ thống tài chính Lúc đó, dòng vốn của nền kinh tế được khơi thông, hoạt động kinh doanh cũng sẽ dần đi vào ổn định Với sự phát triển ngày càng lớn mạnh và đa dạng của mình, các định chế tài chính, đặc biệt là ngân hàng, luôn được xem là kênh cung cấp nguồn vốn dồi dào cho các nhà đầu tư trong nền kinh tế Trong giai đoạn 2 của “Khoảng khắc Minsky”, khi muốn gia tăng đòn bẩy nợ, các nhà đầu tư có xu hướng gia tăng các món vay ngân hàng nhiều hơn để tài trợ vốn cho các cơ hội đầu tư Khi khủng hoảng tài chính xảy ra (giai đoạn 3

“Khoảnh khắc Minsky”) kéo theo sự bất ổn trong hệ thống ngân hàng do khách hàng suy giảm khả năng trả nợ Lúc này bong bóng tài chính vỡ kéo theo tình trạng khó khăn cho các NHTM, thậm chí ngân hàng có nguy cơ phá sản vì không thu hồi các khoản nợ cho vay đầu tư quá rủi ro Bất ổn ngân hàng lan rộng và có thể làm trầm trọng hơn bất ổn của nền kinh tế Một cách tiếp cận khác về ổn định ngân hàng thông qua đánh giá bất ổn tài chính nhằm tìm kiếm các giải pháp hữu hiệu đưa ngân hàng về lại trạng thái ổn định, từ đó xác định và đánh giá ngưỡng chịu đựng của ngân hàng từ trạng thái ổn định sang bất ổn cũng được tìm thấy trong nhiều nghiên cứu trước. Điển hình như nghiên cứu của (Lai, 2002) về ổn định tài chính nhằm tìm ra nguyên nhân làm cho ngân hàng lâm vào tình trạng bất ổn là khi ngân hàng rơi vào khủng hoảng thanh khoản Lúc này, nhu cầu về thanh khoản trong ngắn hạn vượt quá khả năng dự trữ tài sản thanh khoản hiện có của ngân hàng Việc quản trị tài sản của ngân hàng yếu kém đã gây ra tình trạng mất cân đối giữa tài sản nợ ngắn hạn (thường chiếm tỷ trọng cao) và tài sản có dài hạn (thường chiếm tỷ trọng thấp) Ngoài ra, nguyên nhân còn có thể là do nợ xấu ngân hàng tăng cao, khả năng thu hồi nợ bị suy giảm, khách hàng có hành vi rút tiền ồ ạt khi nắm bắt thông tin về tình hình tài chính ngân hàng bị suy yếu, dẫn đến là trầm trọng hơn những bất ổn của ngân hàng Bằng tập hợp các phương pháp tuyến tính và phi tuyến tính, tác giả xem xét những thay đổi của hệ thống ngân hàng qua các chu kỳ kinh tế, từ đó đặt mỗi ngân hàng vào trong từng giai đoạn cụ thể, tính toán và chỉ ra xác suất dẫn kết kiệt quệ của từng ngân hàng càng thấp thể hiện tính ổn định của ngân hàng càng cao.

2.1.2 Phương pháp đo lường mức độ ổn định ngân hàng Ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng được xác định từ các phương pháp đo lường ổn định của các doanh nghiệp ra đời vào những năm 1930 Đây là giai đoạn chủ nghĩa tư bản bắt đầu bộc lộ những khiếm khuyết trong hệ thống tài chính (HTTC) ở nền kinh tế các nước Hầu hết các nhà kinh tế lúc này tập trung vào việc nghiên cứu để đo lường độ bất ổn tài chính của các doanh nghiệp trong nền kinh tế bằng chỉ số dự báo phá sản của công ty, từ đó đánh giá độ ổn định tài chính của công ty cũng như của nền kinh tế.

Ban đầu, các nghiên cứu tập trung theo phương pháp phân tích tỷ lệ (ratio analysis), sau đó là phương pháp phân tích đơn biến, cuối cùng là đến năm 1968, phương pháp phân tích kết hợp các chỉ số được nhà kinh tế học Altman (1968) đưa ra để dự báo xác suất phá sản của doanh nghiệp Kế thừa chỉ số Z-Score của Altman, hàng loạt các nghiên cứu thực nghiệm còn sử dụng thêm các chỉ số khác để đo lường toàn diện hơn ổn định ngân hàng như: ROA, ROE, RARROA, RARROE.

Phương pháp phân tích tỷ lệ: Phương pháp này tập trung vào từng công ty cụ thể bằng cách so sánh các chỉ số giữa các công ty thành công và các công ty thất bại.

Mở đầu là bảng công bố thông tin của The Bureau of Business Research nghiên cứu về các 24 chỉ số của 29 công ty công nghiệp thành công Từ đó rút ra tỷ lệ trung bình của từng chỉ số Các tỷ lệ này sau đó được dùng để so sánh, đánh giá để kết luận sự thành công hay thất bại cho các công ty có những điểm tương đồng còn lại trong nền kinh tế. Tuy nhiên, nhiều kết quả nghiên cứu sau này của các nhà kinh tế cũng cho thấy các mô hình được phát triển cho các công ty công nghiệp trước kia không phù hợp với các ngành cụ thể khác, đặc biệt là đối với các công ty tài chính.

Phương pháp phân tích đơn biến: được phát triển từ năm 1965 trở đi Phương pháp này tiến hành dự báo khả năng phá sản công ty tập trung vào một số các chỉ số tài chính Tiêu biểu là nghiên cứu của (Beaver, 1966) đưa ra nguyên nhân khiến cho công ty lâm vào tình trạng bất ổn tài chính là do lượng tiền mặt và hàng tồn kho quá ít trong khi nợ phải thu nhiều Từ đó Baever cho rằng tỷ lệ lưu chuyển tiền thuần/tổng nợ phải trả là chỉ tiêu được dùng để dự báo hay đánh giá xác suất phá sản của công ty Ngoài ra, Baever còn sử dụng chỉ số tỷ suất sinh lợi của tài sản (thu nhập thuần/TTS) để phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh và chỉ số Hệ số nợ (Tổng nợ phải trả/TTS) để đánh giá mức độ rủi ro tài chính Các chỉ số này được ứng dụng để so sánh với các chỉ số tài chính của bất kỳ công ty cụ thể nào đó để phát hiện các dấu hiệu hay nguy cơ phá sản của chính công ty đó Ưu điểm của các chỉ số Baever là việc áp dụng khá đơn giản, dễ thực hiện với độ tin cậy tương đối cao Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất là khi các chỉ số này trong tình huống nào đó lại trở nên mâu thuẫn với nhau thì khó có thể đánh giá một cách toàn diện được.

Phương pháp phân tích kết hợp các chỉ số: Để khắc phục những sai sót trong chỉ số Baever, nhà kinh tế học người Mỹ (Edward, 1968) đã đưa ra phương pháp phân tích kết hợp các chỉ số (phương pháp phân tích đa biến) để dự báo nguy cơ phá sản. Ông đề xuất mô hình Z-Score năm yếu tố nhằm xác định nguy cơ của công ty khi điểm số rơi vào phạm vi nhất định Mô hình này đã tiên đoán khả năng rất cao cho mẫu nghiên cứu (xác suất 95% cho thời điểm một năm trước khi công ty phá sản) Sau đó giảm xuống với thời gian dài hơn (72% cho 2 năm, 48% cho 3 năm và 29% cho 4 năm).

Lý giải cho việc thay đổi từ phương pháp đánh giá mức độ thất bại (phương pháp phân tích tỷ lệ) sang dự báo khả năng phá sản (phương pháp phân tích đơn biến và đa biến) là do cách nhìn nhận từ các nhà kinh tế học khác nhau Một số nghiên cứu định nghĩa “thất bại” là khi công ty nộp đơn xin phá sản, thanh lý Số khác cho rằng đó là tình trạng căng thẳng về tài chính hay mất khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính. Tuy nhiên càng về sau hầu như các nghiên cứu đều thống nhất đưa tình trạng phá sản của công ty là đáng để đo lường vì họ cho rằng phá sản là “thất bại” cuối cùng Kể từ nghiên cứu của Altman, số lượng cũng như sự phức tạp của các mô hình dự báo phá sản cũng tăng lên đáng kể Lĩnh vực nghiên cứu cũng được mở rộng và chuyên sâu hơn, trong đó có lĩnh vực TCNH đặc biệt từ năm 1970 đến nay. Đo lường mức độ ổn định của ngân hàng sử dụng chỉ số Zscore

Có nhiều nghiên cứu đo lường mức độ ổn định ngân hàng của các tác giả Hosono và cộng sự (2005), Groeneveld và De Vries (2009), Miklaszewska và cộng sự (2012), Fiordelisi và Mare (2013), Diaconu và Oanea (2014) Tuy nhiên, khi ứng dụng mô hình ZScore vào việc đo lường ổn định của ngân hàng gặp nhiều khó khăn do việc tính toán. Để khắc phục điều này, (Mercieca và cộng sự, 2007) đã đề xuất phương trình ước lượng ZScore với các yếu tố có thể ước lượng như sau:

Mặc dù tồn tại nhiều phương pháp đo lường ổn định của ngân hàng, tuy nhiên mô hình ZScore của (Mercieca và cộng sự, 2007) được ứng dụng khá phổ biến trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm và ngày càng phù hợp với đặc điểm của hệ thống ngân hàng hầu hết các nước hiện nay Bởi tính phổ biến cũng như ưu thế linh động và dễ tính toán các chỉ số trong công thức, đồng thời vẫn phán ánh đầy đủ ý nghĩa kinh tế, luận văn sử dụng mô hình ZScore cho nghiên cứu của mình.

Quy mô ngân hàng và đo lường

NHTM hoạt động vì lợi nhuận như các doanh nghiệp khác Tuy nhiên, điểm khác biệt giữa ngân hàng và các doanh nghiệp phi tài chính nằm ở điểm chúng đóng vai trò trung gian tài chính Lý thuyết trung gian tài chính được đề xuất bởi Leland và Pyle(1977); Diamond (1984) với hai trụ cột chính là “thông tin bất cân xứng” và “chi phí giao dịch” đều nhấn mạnh về lợi ích khi quy mô ngân hàng lớn lên, giúp chúng có thông nhiều thông tin từ khách hàng, các hợp đồng Lợi ích này giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro tổng thể theo hàm ý từ lý thuyết danh mục đầu tư vì rủi ro tổng thể sẽ nhỏ hơn tổng các rủi ro của từng hợp đồng, do đó, cải thiện lợi nhuận sau điều chỉnh rủi ro, và giúp ngân hàng trang trải các chi phí trong vai trò trung gian của mình Tuy vậy, cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 đã cho thấy hậu quả từ sự phát triển quy mô của các NHTM Có rất nhiều bằng chứng cho thấy các ngân hàng lớn đã gây ra sự bất ổn và khủng hoảng dẫn đến thiệt hại đáng kể cho nhiều nền kinh tế trên toàn cầu Kể từ khi thế giới thoát ra khỏi khủng hoảng, cuộc tranh luận về quy mô tối ưu, sự đa dạng trong hoạt động của tổ chức và phạm vi hoạt động của các ngân hàng đã trở nên gay gắt (Viủals và cộng sự, 2013) Cuộc tranh luận này đó nảy nở trong bối cảnh bối cảnh tài chính đã phát triển rõ rệt, được thúc đẩy bởi đổi mới tài chính và tự do hóa tài chính (Laeven và cộng sự, 2014) Các cơ quan quản lý ở Hoa Kỳ (theo Đạo luật Dodd, 2010) và ở Liên minh Châu Âu như trong các khuyến nghị của Liikanen (2012) được thực hiện thành luật của EC cũng như các khuyến nghị của Báo cáo Vickers (2011) được thực hiện vào luật của Vương quốc Anh đang đưa ra nỗ lực cố gắng để hạn chế quy mô của các ngân hàng bằng cách yêu cầu vốn cao hơn và thanh khoản phù hợp với các yêu cầu của Basel III và cũng hạn chế sự tham gia của ngân hàng vào các lĩnh vực hoạt động rủi ro hơn.

Các nghiên cứu của tác giả đo lường quy mô ngân hàng bằng chỉ tiêu tổng tài sản,các mô hình gần đây sử dụng biến quy mô ngân hàng thông qua logarit của tổng tài sản

Rủi ro tài trợ và đo lường

Rủi ro tài trợ được Fender và McGuire (2010) cho là rủi ro mà tính kỳ hạn của các khoản mục tài sản, nợ phải trả trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng không khớp về thời gian đáo hạn Drehmann và Nikolaou (2013) định nghĩa rủi ro tài trợ liên quan đến việc NHTM không có khả năng giải quyết các nghĩa vụ nợ trong thời gian đúng hạn nghĩa là một ngân hàng có rủi ro tài trợ nếu như không thể thanh toán các nghĩa vụ nợ kịp thời Ngân hàng thương mại huy động vốn dưới các hình thức: Nhận tiền gửi (tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi có kỳ hạn, tiền gửi tiết kiệm); phát hành các công cụ nợ (tín phiếu, trái phiếu); và nguồn vốn đi vay Ngoài ra vốn của ngân hàng còn được hình thành thông qua việc làm uỷ thác, đại lý cho các tổ chức trong và ngoài nước hoặc cung cấp các phương tiện thanh toán như thẻ rút tiền tự động từ máy ATM… khách hàng thường tiếp cận dịch vụ ngân hàng dựa vào niềm tin, các tín hiệu tốt về hiệu quả hoạt động của NHTM Khi NHTM có biểu hiện bất ổn trong hoạt động thì khách hàng sẽ rút tiền ồ ạt gây ra tình trạng mất khả năng chi trả của NHTM (Huang và Ratnovski, 2010).

Vì vậy, khi NHTM phụ thuộc quá nhiều vào nguồn vốn huy động thì có khả năng rủi ro tài trợ sẽ tăng cao.

Adusei (2015), Ali và Puah (2018) đã đo lường rủi ro tài trợ bằng tỷ lệ:

Trong đó, DEPO = Tổng tiền gửi của khách hàng / Tổng tài sản

EA = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản

∂DEPO = Độ lệch chuẩn của DEPO trong giai đoạn nghiên cứu

Tỷ lệ rủi ro tài trợ - Funding Risk càng cao cho thấy NHTM lệ thuộc nhiều vào nguồn tài trợ là tiền gửi của khách hàng, cho thấy rủi ro tài trợ càng thấp.

Rủi ro tín dụng và đo lường

Theo Koch (1995) “Rủi ro tín dụng là rủi ro tiềm ẩn của thu nhập thuần và giá trị của vốn tín dụng xuất phát từ việc khách hàng không thanh toán hay thanh toán trễ hạn”.

Theo Joel (2017) thì “Rủi ro tín dụng là loại rủi ro xảy ra khi người vay không thanh toán được nợ theo thỏa thuận hợp đồng dẫn đến sai hẹn trong nghĩa vụ trả nợ. Cùng với rủi ro lãi suất, rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro chủ yếu trong hoạt động tín dụng của NH”

Rủi ro tín dụng là nguy cơ mà người đi vay không thể chi trả tiền lãi hoặc không hoàn trả gốc so với thời gian ấn định trong hợp đồng tín dụng (Hồ Diệu, 2002).

Theo Nguyễn Văn Tiến (2010), rủi ro tín dụng là rủi ro phát sinh trong trường hợp ngân hàng không thu được đầy đủ gốc và lãi của khoản vay hoặc việc thanh toán gốc và lãi không đúng kì hạn.

Theo ủy ban giám sát Basel, rủi ro tín dụng là khả năng người đi vay hoặc đối tác của NH thất bại trong việc thực hiện các điều khoản trả nợ đã thỏa thuận Rủi ro tín dụng còn gọi là rủi ro vỡ nợ, phát sinh từ việc không chắc chắn liên quan đến việc không hoàn trả các khoản nợ từ phía khách hàng cho ngân hàng.

Những khái niệm trên đều chứa đựng cách hiểu chung nhất về rủi ro tín dụng đối với một khoản tín dụng là khả năng xảy ra tổn thất khi khách hàng không hoàn trả hoặc hoàn trả không đầy đủ theo hợp đồng tín dụng đã kí giữa ngân hàng và khách hàng. Rủi ro tín dụng thường được thể hiện qua các chỉ tiêu: giá trị nợ xấu, tỷ lệ nợ xấu của Khan và các cộng sự (2017), Chand và cộng sự (2021)

Tổng dư nợ cho vay

Các lý thuyết nền tảng có liên quan đến vấn đề nghiên cứu

2.5.1 Lý thuyết quá lớn để thất bại

Thuật ngữ “Quá lớn để thất bại” được phổ biến bởi Nghị sĩ Hoa kỳ trong phiên điều trần của Quốc hội năm 1984 Lý thuyết "quá lớn để sụp đổ" khẳng định rằng một số tập đoàn nhất định, đặc biệt là các tổ chức tài chính, quá lớn và liên kết với nhau đến nỗi thất bại của họ sẽ là thảm họa đối với hệ thống kinh tế lớn hơn và do đó họ phải được chính phủ hỗ trợ khi họ gặp phải thất bại tiềm tàng Các nghiên cứu trước đây đã tìm thấy rằng, với nhận thức về sự can thiệp của chính phủ sẽ làm giảm các kỷ luật thị trường, các nhà đầu tư sẽ không tiếp tục giám sát mức độ chấp nhận rủi ro mà các ngân hàng đang thực hiện, điều này sẽ tạo động cơ gia tăng việc chấp nhận rủi ro nhiều hơn của các ngân hàng có quy mô lớn (Alessandri và Haldane, 2009) Demsetz và Strahan

(1997) đã lập luận rằng các ngân hàng có quy mô lớn thường có cơ hội đa dạng hóa tốt hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là các ngân hàng lớn lại có rủi ro thấp hơn các ngân hàng nhỏ Bởi lẽ cơ hội đa dạng hóa tốt hơn có khả năng tạo động cơ để các ngân hàng lớn theo đuổi việc cho vay có rủi ro cao hơn Cho nên các tác giả cho rằng các ngân hàng có quy mô lớn dường như lại không ổn định hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ vì rủi ro tiềm tàng tương đối cao hơn.

Kể từ sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, một số nghiên cứu đã bắt đầu chú ý nhiều hơn vào mối tương quan giữa quy mô và hành vi chấp nhận rủi ro cũng như mức độ ổn định của các ngân hàng Như nghiên cứu của Gadanecz và các cộng sự

(2012), các tác giả tìm thấy mối tương quan âm giữa chất lượng của các khoản cho vay và sự hỗ trợ/can thiệp của chính phủ Điều này có nghĩa là các ngân hàng lớn hoặc có mức độ phức tạp trong cơ cấu quản lý thị trường được bảo lãnh bởi Chính phủ, cho nên họ sẽ sẵn sàng chấp nhận rủi ro nhiều hơn khi mà phê duyệt cấp tín dụng vào các đối tượng có rủi ro tiềm tàng cao Thật vậy, nghiên cứu của Gropp và các cộng sự (2014) cũng phát hiện thấy rằng các ngân hàng sẽ chấp nhận thực hiện các hành vi rủi ro nhiều hơn, và điều này sẽ giảm mức độ ổn định của ngân hàng khi họ được Chính phủ bao lãnh (quá lớn để thất bại) Nói cách khác, theo lý thuyết quá lớn để thất bại, thì các ngân hàng có quy mô càng lớn thì dường như sẽ chấp nhận thực hiện các hành vi rủi ro nhiều hơn và dẫn đến mức độ ổn định của các ngân hàng này suy giảm.

2.5.2 Lý thuyết tấm đệm của vốn

Lý thuyết tâm đệm của vốn được cải tiến bởi Diamond và Rajan (1999) Theo đó lý thuyết này cho rằng các ngân hàng nên nắm giữ nhiều vốn hơn mức được quy định. Các quy định nhằm mục tiêu tạo ra tấm đệm vốn an toàn được thiết kế để giảm tính chất thuận chu kỳ bằng cách thúc đẩy việc tạo ra vốn dự phòng phản chu kỳ (Countercyclical buffers) (Milne và Whalley, 2001) Hơn thế nữa, các quy định này cũng được thiết kế nhằm giảm tính chất thuận chu kỳ của việc cho vay bằng cách thúc đẩy việc tạo ra vốn dự phòng phản chu kỳ (Khrawish, 2011) Tấm đệm của vốn là số vốn dư thừa mà ngân hàng nắm giữ so với mức vốn tối thiểu được yêu cầu phải nắm giữ Lý thuyết tấm đệm của vốn ngụ ý rằng các ngân hàng có tấm đệm của vốn tương đối thấp thì sẽ cố gắng xây dựng lại tấm đệm vốn thích hợp hơn bằng cách huy động vốn nhiều hơn và các ngân hàng có tấm đệm của vốn tương đối cao thì sẽ cố gắng duy trì tấm đệm này Vốn càng nhiều thì càng có khuynh hướng hấp thụ các cú sốc bất lợi càng tốt và do đó sẽ gia tăng khả năng ổn định của ngân hàng cũng như giảm khả năng phá sản của ngân hàng Cho nên các ngân hàng sẽ tăng vốn khi rủi ro danh mục tài sản của họ đang tăng (Marcus,

1984) Nói cách khác, các ngân hàng sẽ tăng vốn nhằm tăng tấm đệm của vốn cũng như tăng khả năng hấp thụ rủi ro tiềm tàng trong danh mục tài sản của họ và các điều này đều hàm ý ngân hàng đang có mức độ ổn định cao.

2.5.3 Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information)

Lý thuyết thông tin bất cân xứng lần đầu tiên được đề cập bởi Akerlof vào năm

1970 Theo đó, thông tin bất cân xứng xảy ra khi các thành phần của thị trường không có sự cân bằng trong việc nắm giữ thông tin giữa các bên tham gia giao dịch Dẫn đến một bên tham gia giao dịch sẽ chiếm được lợi thế do có nhiều thông tin hơn các bên còn lại Khi đó, giá cả không phải là giá cân bằng của thị trường mà có thể quá thấp hoặc quá cao Bất cân xứng thông tin sẽ dẫn đến hai hệ quả phổ biến nhất, đó là rủi ro ngược hay còn gọi là sự lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức

Lựa chọn đối nghịch là hành động xảy ra trước khi tiến hành giao dịch của bên có nhiều thông tin, biết rõ hơn một hay một vài tính chất của sản phẩm mà đối tượng kia không biết dẫn đến có thể gây tổn hại hoặc rủi ro cho bên có ít thông tin hơn Rủi ro đạo đức là hành động của bên có nhiều thông tin hơn thực hiện sau khi ký kết hợp đồng có thể gây tổn hại cho bên có ít thông tin hơn Đối với hoạt động tín dụng, nếu ngân hàng không có đầy đủ thông tin của khách hàng vay vốn thì có thể xảy ra rủi ro không thu hồi được gốc, lãi và nợ xấu gia tăng và làm giảm sự ổn định của ngân hàng(Adusei, 2015, Khan và các cộng sự, 2017)

Các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các ngân hàng thương mại

và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các ngân hàng thương mại

2.6.1 Các nghiên cứu nước ngoài

Enkhbold và Otgonshar (2013) sử dụng cơ sở dữ liệu bảng với phương pháp bình phương bé nhất OLS gồm 401 ngân hàng ở 31 quốc gia Châu Á trong khoảng thời gian từ 2000 đến 2010 để xem xét tác động của quy mô ngân hàng, bảo hiểm tiền gửi, rủi ro tài trợ đối đến sự ổn định của các ngân hàng Đồng thời nghiên cứu của các tác giả đo lường mức độ ổn định của ngân hàng bởi đại diện Z-score Các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu mà các tác giả sử dụng bao gồm quy mô ngân hàng, thu nhập ngoài lãi, rủi ro tài trợ, vốn chủ sở hữu, bảo hiểm tiền gửi, tăng trưởng kinh tế, lạm phát và lãi suất Kết quả nghiên cứu tìm thấy rằng thu nhập ngoài lãi, rủi ro tài trợ, lạm phát và lãi suất có mối quan hệ đồng biến với mức độ ổn định của ngân hàng tại mức ý nghĩa10% Điều này cho thấy rằng các ngân hàng càng có thu nhập ngoài lãi càng cao, rủi ro tài trợ càng cao và nền kinh tế có mức lạm phát cao và lãi suất cao thì các ngân hàng càng có mức độ ồn định càng cao Ngược lại, tăng trưởng kinh tế lại cho thấy ảnh hưởng ngược chiều đến mức độ ỏn định của ngân hàng ở mức ý nghĩa 10% Kết quả này cho thấy rằng nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng càng cao thì dường như các ngân hàng có mức độ ôn định càng thấp Ngoài ra, phân biệt phí bảo hiểm có thể không phản ánh chính xác mức độ rủi ro mà ngân hàng đặt ra Với sự hiện diện của một chương trình bảo hiểm tiền gửi, mô hình thể hiện mối quan hệ phi tuyến tính giữa quy mô ngân hàng và chấp nhận rủi ro thay đổi đáng kể Kết quả của chúng tôi cho thấy kỷ luật thị trường được thực hiện bởi các ngân hàng mạnh hơn khi có chương trình bảo hiểm tiền gửi bắt buộc Các quỹ bảo hiểm tiền gửi do chính phủ tài trợ cho phép các ngân hàng châu Á chấp nhận rủi ro cao hơn Một chương trình bảo hiểm tiền gửi dựa trên rủi ro hoạt động hiệu quả hơn ở các nước có khung quy định và thể chế.

Adusei (2015) đã đặt ra câu hỏi quy mô ngân hàng có giải thích đáng kể những thay đổi trong sự ổn định của ngân hàng không, rủi ro tài trợ của ngân hàng có ảnh hưởng đáng kể đến sự ổn định của ngân hàng không để tìm ra câu trả lời trong nghiên cứu tác động của quy mô ngân hàng và rủi ro tài trợ đến sự ổn định của các NHTM Ghana Dữ liệu được thu thập hàng quý của 117 ngân hàng nông thôn ở Ghana trong giai đoạn 2009 - 2013 Biến phụ thuộc sự ổn định ngân hàng thể hiện qua các biến Z- score, RAROA, RAEA Biến kiểm soát là rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, đa dạng hóa mô hình kinh doanh, khả năng sinh lời, lạm phát, cơ cấu tài chính và tổng sản phẩm quốc nội, kết quả cho thấy việc tăng quy mô của ngân hàng nông thôn sẽ làm tăng tính ổn định của ngân hàng này Tác giả sử dụng phương pháp định lượng với mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình tác động cố định (FEM) Kết quả cũng cho thấy rủi ro tài trợ tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng Mối quan hệ tích cực giữa quy mô và sự ổn định của ngân hàng có tác động quan trọng đến cuộc tranh luận hiện tại về việc có nên hạn chế quy mô ngân hàng để cách ly hệ thống tài chính khỏi khủng hoảng trong tương lai hay không Mối quan hệ tích cực giữa rủi ro tài trợ và sự ổn định của ngân hàng cũng có ý nghĩa quan trọng đối với cuộc tranh luận hiện nay về tài trợ của các ngân hàng bán lẻ Các biến kiểm soát: rủi ro tín dụng, ROE, lạm phát có tác động cùng chiều đến sự ổn định ngân hàng và biến phát triển tài chính có tác động ngược chiều đến sự ổn định ngân hàng.

Khan và các cộng sự (2017) nghiên cứu ảnh hưởng của rủi ro tài trợ đến mức độ ổn định của ngân hàng ở Mỹ Các tác giả đã sử dụng dữ liệu hàng quý của các ngân hàng Hoa Kỳ từ năm 1986 đến năm 2014 bằng phương pháp OLS Các tác giả đã tìm thấy bằng chứng cho thấy rủi ro tài trợ, vốn chủ sở hữu và lợi nhuận ngân hàng được tìm thấy có tác động cùng chiều đến mức độ ổn định của ngân hàng ở mức ý nghĩa10% Điều này cho thấy rằng các ngân hàng đối mặt với rủi ro tài trợ càng cao, nắm giữ nhiều vốn chủ sở hữu và có nhiều lợi nhuận thì các ngân hàng càng có mức độ ổn định càng cao Ngược lại, quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng lại được tìm thấy có tác động ngược chiều đến mức độ ổn định của ngân hàng ở mức ý nghĩa 10% Đồng thời nghiên cứu của các tác giả cũng tìm thấy rằng quy mô ngân hàng, khủng hoảng tài chính và tấm đệm của vốn là các yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến mối quan hệ giữa rủi ro tài trợ và mức độ ổn định của các ngân hàng Hơn nữa, trong thời kỳ khủng hoảng tài chính toàn cầu, các ngân hàng có rủi ro tài trợ thấp hơn sẽ có sự ổn định cao hơn Các phát hiện của nghiên cứu này có ý nghĩa đối với các cơ quan quản lý ngân hàng ủng hộ các yêu cầu về thanh khoản và vốn lớn hơn đối với các ngân hàng theo Basel III.

Ali và Puah (2018) cũng tìm hiểu rằng quy mô ngân hàng có ảnh hưởng đến sự ổn định của ngân hàng không, rủi ro tài trợ có giải thích cho sự ổn định của ngân hàng không Các tác giả đã sử dụng dữ liệu bảng cân bằng từ lĩnh vực ngân hàng của Pakistan Dữ liệu mẫu bao gồm 5 ngân hàng Hồi giáo và 19 ngân hàng truyền thống từ năm 2007 đến năm 2015 Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tiêu cực đến sự ổn định theo mô hình ZSCORE, trong khi mối quan hệ tích cực được tìm thấy khi tính ổn định được đo lường thông qua lợi nhuận trên tài sản được điều chỉnh rủi ro (RAROA) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản được điều chỉnh theo rủi ro (RAEA). Hơn nữa, rủi ro tài trợ có mối quan hệ cùng chiều với sự ổn định của ngân hàng theo cả ba mô hình ổn định Các kết quả thu được từ phân tích kiểm tra độ chắc chắn xác nhận sức mạnh của các phát hiện của các tác giả, khi lạm phát, phát triển tài chính và GDP được sử dụng làm các biến được kiểm soát Ngoài ra, tác động của lạm phát và GDP đối với sự ổn định của ngân hàng là tiêu cực, trong khi mối quan hệ tích cực được báo cáo giữa ổn định ngân hàng và phát triển tài chính theo cả ba mô hình Nhìn chung, nghiên cứu hiện tại là một nỗ lực đầu tiên nhằm phân tích thực nghiệm mối quan hệ quy mô - ổn định và rủi ro tài trợ - ổn định trong lĩnh vực ngân hàng của Pakistan Các biến kiểm soát: rủi ro thanh khoản có tác động ngược chiều, các biến: rủi ro tín dụng, ROE có tác động cùng chiều đến sự ổn định của NHTM Pakistan.

Dahir và các cộng sự (2018) nghiên cứu ảnh hưởng của rủi ro tài trợ đến mức độ ổn định của ngân hàng ở các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi BRICS, Mẫu nghiên cứu của các tác giả bao gồm 57 ngân hàng trong khoảng thời gian từ năm

2006 đến năm 2015 Đồng thời nghiên cứu của các tác giả đo lường mức độ ổn định của ngân hàng đại diện bởi Z-score Hơn thế nữa, các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu mà các tác giá sử dụng bao gồm rủi ro tài trợ, thanh khoản, cho vay, lợi nhuận, vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, tăng trưởng kinh tế và lạm phát Sau khi sử dụng phương pháp ước lượng GMM, nghiên cứu tìm thấy rằng thanh khoản, quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, lợi nhuận được tìm thấy có tác động cùng chiều đến mức độ ổn định của ngân hàng ở mức ý nghĩa 10% Điều này cho thấy rằng các ngân hàng càng nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản, càng có quy mô càng lớn, có vốn chủ sở hữu càng nhiều và có nhiều lợi nhuận thì dường như các ngân hàng cảng có mức độ ổn định cảng cao Ngược lại, rủi ro tài trợ, cho vay, tăng trưởng kinh tế và lạm phát lại được tìm thấy có tác động ngược chiều đến mức độ ổn định của ngân hàng ở mức ý nghĩa 10%.

Kiemo và cộng sự (2019) nghiên cứu ảnh hưởng của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ, rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại ở Kenya Ngoài ra tác giả còn sử dụng các biến vốn quy định, tiếp cận tín dụng Mô hình đo lường ổn định ngân hàng thông qua chỉ số Z-Score Dữ liệu bảng thu thập từ báo cáo tài chính của đối tượng nghiên cứu bao gồm 39 ngân hàng thương mại Kenya được Ngân hàng Trung ương Kenya cấp phép cho giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2015 Phương pháp nghiên cứu định lượng với mô hình hồi quy cho các hiệu ứng cố định được hỗ trợ bởi kết quả kiểm tra Hausman; ngoài ra phương pháp mô men tổng quát (GMM) được sử dụng cho kết quả hồi quy: quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ, vốn điều tiết và quản trị công ty đã có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến sự ổn định tài chính của ngân hàng thương mại ở Kenya Tuy nhiên, rủi ro tín dụng được phát hiện là có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại ở Kenya.

Dựa trên những phát hiện này, nghiên cứu đã kết luận sự gia tăng về quy mô ngân hàng, vốn điều tiết, tài trợ ngân hàng và quản trị công ty giúp ổn định tài chính đối với các ngân hàng thương mại ở Kenya Mặt khác, tăng hạn mức tín dụng giảm sự ổn định tài chính cho các ngân hàng thương mại Dựa trên những phát hiện này, nghiên cứu khuyến nghị các ngân hàng thương mại áp dụng các chiến lược phù hợp để thúc đẩy tăng quy mô ngân hàng, vốn điều tiết, tài trợ ngân hàng và quản trị công ty.

Chand và cộng sự (2021) nghiên cứu xem xét các yếu tố như quy mô vốn, rủi ro tài trợ, rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến sự ổn định của ngân hàng dựa trên ba thước đo về sự ổn định của ngân hàng tại nền kinh tế nhỏ như Fiji Mẫu bao gồm một nhóm dữ liệu cân bằng gồm 07 tổ chức tín dụng và ngân hàng trong giai đoạn 2000 – 2018 sử dụng phương pháp hồi quy với mô hình tác động cố định để kiểm soát tính không đồng nhất của ngân hàng Biến phụ thuộc là sự ổn định của ngân hàng, dựa trên ba thước đo - Zscore, lợi nhuận trên tài sản được điều chỉnh theo rủi ro và tỷ lệ vốn chủ sở hữu được điều chỉnh theo rủi ro trên tài sản Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ, rủi ro tín dụng và chỉ số Herfindahl-Hirschman có quan hệ thuận chiều với sự ổn định của ngân hàng Trong mô hình mở rộng, cả lạm phát và tăng trưởng kinh tế đều có quan hệ thuận chiều với sự ổn định của ngân hàng, mặc dù chỉ lạm phát là có ý nghĩa thống kê Hơn nữa, các yếu tố có mối liên hệ tiêu cực với sự ổn định của ngân hàng là rủi ro thanh khoản, biên lãi ròng và dòng kiều hối Ngoài ra, các cuộc khủng hoảng chính trị trong nước của những năm 2000 và 2006 và cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007-2008 có liên quan tiêu cực đến sự ổn định của ngân hàng Nghiên cứu nhấn mạnh các yếu tố thích hợp liên quan đến sự ổn định của ngân hàng trong nền kinh tế đảo nhỏ Fiji, có thể được các nhà phân tích, chủ ngân hàng, nhà quản lý và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này quan tâm.

2.6.2 Các nghiên cứu trong nước

Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020) Nghiên cứu này thu thập dữ liệu từ 19 ngân hàng của Việt Nam trong giai đoạn 2014–2018 để tính biến phụ thuộc – hệ số nguy cơ phá sản (z-score) – thước đo sự ổn định tài chính của các ngân hàng thông qua các mô hình hồi quy dữ liệu bảng: Mô hình ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu thông thường, mô hình hồi quy tác động cố định, mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên và mô hình bình phương tối thiểu tổng quát Kết quả cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, quy mô ngân hàng và tỷ lệ cho vay đối với tiền gửi ảnh hưởng tích cực đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng này Còn biên lãi ròng được coi là yếu tố quyết định và quan trọng nhất lại ảnh hưởng tiêu cực đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu.

Tăng Mỹ Sang (2020) thông qua dữ liệu thứ cấp được thu thập từ năm 2005 đến

2019, chúng tôi sử dụng phương pháp BK, trong đó sử dụng phương pháp gộp OLS,FEM, REM, GMM và thử nghiệm của Sobel để kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng ngân hàng và sự ổn định ngân hàng của hệ thống ngân hàng thương mại ViệtNam Kết quả cho thấy rủi ro tín dụng ngân hàng, khả năng sinh lời và sự ổn định của ngân hàng có mối quan hệ trực tiếp và có mối quan hệ gián tiếp một phần Quy mô và khả năng sinh lời của kỳ trước có mối tương quan thuận với khả năng sinh lời của ngân hàng, cho vay kém hiệu quả, dự phòng rủi ro cho vay, thu nhập ngoài lãi, hiệu quả và tăng trưởng tín dụng của ngân hàng có tác động tiêu cực đến lợi nhuận của ngân hàng, lợi nhuận của ngân hàng không ảnh hưởng đến tín dụng ngân hàng rủi ro Khả năng sinh lời và sự ổn định của ngân hàng giai đoạn trước có ảnh hưởng đến sự ổn định của ngân hàng hiện tại

Nguyễn Quốc Anh và Dương Nguyễn Thanh Phương (2021) nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Bài báo sử dụng điểm số Z để đánh giá sự ổn định tài chính của các ngân hàng Các tác giả sử dụng dữ liệu của 27 ngân hàng thương mại Việt Nam trên BankScope, trong giai đoạn 2010 - 2019 Bài báo áp dụng phương pháp tiếp cận dữ liệu bảng động; phương pháp đã chọn là GMM sai phân (DGMM) Câu hỏi quan trọng được thảo luận là yếu tố nào tác động đến Z-score Kết quả phân tích cho thấy ảnh hưởng tiêu cực của nợ xấu đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng Khi các ngân hàng thương mại có nợ xấu càng cao thì khả năng ổn định tài chính càng thấp Ngoài ra, các biến số cụ thể của ngân hàng như tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản, tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, quy mô của ngân hàng và tập hợp các biến kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của ngân hàng

Nguyễn Thị Hương và Nguyễn Thị Thu Huyền (2022) xác định các nhân tố có ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam thông qua chỉ số z-score trong giai đoạn 2011-2020 Kết quả nghiên cứu từ mô hình hồi quy dữ liệu bảng cho thấy tổng tài sản, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tác động cùng chiều đến z-score trong khi tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản có tác động theo chiều ngược lại Ngoài ra, nghiên cứu chưa thể kết luận ảnh hưởng của tốc độ tăng trưởng tín dụng và tốc độ tăng trưởng lợi nhuận sau thuế đến z-score Dựa trên những kết quả nghiên cứu đạt được, tác giả đã đưa ra một số giải pháp cho các ngân hàng thương mại và khuyến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ để nâng cao sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại tại ViệtNam.

Bảng 2.1: Tóm tắt các nghiên cứu có liên quan

Tác giả Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu

Otgonshar (2013) xem xét tác động của quy mô ngân hàng, bảo hiểm tiền gửi, rủi ro tài trợ đối đến sự ổn định của các ngân hàng

401 ngân hàng ở 31 quốc gia Châu Á trong khoảng thời gian từ 2000 đến 2010

Phương pháp bình phương bé nhất OLS

Mức độ ổn định của ngân hàng bởi đại diện Z-score. Thu nhập ngoài lãi, rủi ro tài trợ, lạm phát và lãi suất: + Tăng trưởng kinh tế: - Một chương trình bảo hiểm tiền gửi: mối quan hệ phi tuyến tính giữa quy mô ngân hàng và chấp nhận rủi ro thay đổi đáng kể.

Adusei (2015) nghiên cứu tác động của quy mô ngân hàng và rủi ro tài trợ đến sự ổn định của các

117 ngân hàng nông thôn ở Ghana trong giai đoạn 2009 - 2013

Phương pháp định lượng với mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình tác động cố định (FEM).

Biến phụ thuộc sự ổn định ngân hàng thể hiện qua các biến Z-score, RAROA, RAEA.

Rủi ro tài trợ: + Quy mô: + Các biến kiểm soát: rủi ro tín dụng, ROE, lạm phát: + Biến phát triển tài chính: -

Khan và các cộng sự (2017) nghiên cứu ảnh hưởng của rủi ro tài trợ đến mức độ ổn định của ngân hàng ở Mỹ.

Ngân hàng Hoa Kỳ từ năm 1986 đến năm 2014

Rủi ro tài trợ, vốn chủ sở hữu và lợi nhuận ngân hàng: +

Quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng: -

Quy mô ngân hàng, khủng hoảng tài chính và tấm đệm của vốn là các yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến mối quan hệ giữa rủi ro tài trợ và mức

Phạm vi Phương pháp c g nghiên cứu nghiên cứu Kết quả nghiên cứu

(2018) cũng tìm 5 ngân hàng hiểu rằng quy môHồi giáo và ngân hàng có ảnh

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết nghiên cứu

3.1.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Thông qua khảo lược các nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam, tác giả nhận thấy cần thiết phải thực hiện đề tài tác động của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các NHTM cần thực hiện tại Việt Nam vì bối cảnh các nước khác nhau Và nghiên cứu có giai đoạn từ 2011 – 2021 là khác biệt so với các nghiên cứu khác Hơn nữa, các nghiên cứu trên thế giới đã đánh giá tác động của quy mô ngân hàng và rủi ro tài trợ đến sự ổn định của ngân hàng theo Adusei (2015) và Ali và Puah (2018) Nhưng hoạt động tín dụng là hoạt động mang lại nguồn thu cao và ổn định cho NHTM nên để tìm hiểu ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến sự ổn định của ngân hàng tác giả đưa thêm biến độc lập rủi ro tín dụng vào mô hình cùng với biến quy mô ngân hàng và rủi ro vốn để xem xét dựa theo nghiên cứu của Kiemo và cộng sự

(2019), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Quốc Anh và Dương Nguyễn Thanh Phương (2021).

Mô hình nghiên cứu của tác giả xây dựng dựa theo nghiên cứu của Adusei (2015) và Ali và Puah (2018) để lựa chọn biến Z-score là biến phụ thuộc, biến độc lập quy mô ngân hàng và rủi ro tài trợ Ngoài ra, để tìm hiểu ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến sự ổn định của ngân hàng tác giả đưa thêm biến độc lập rủi ro tín dụng vào mô hình để xem xét, dựa theo nghiên cứu của Kiemo và cộng sự (2019), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Quốc Anh và Dương Nguyễn Thanh Phương (2021) Ngoài ra, còn các biến kiểm soát được đưa vào mô hình nghiên cứu.

ZSCOREit = β0 + β1SIZEit + β2FUNDRISKit + β3NPLit + β4ROEit + β5LTAit + β6LIQit + β7CTAit + β8ETAit + β9INFit + β10GDPit + uit

Các biến được diễn giải và đo lường được trình bày ở bảng 3.1:

Biến Phương pháp tính Tác giả nghiên cứu trước Kỳ vọng Biến phụ thuộc

ZSCORE EAT it + ROA it Ô ROA it

Enkhbold và Otgonshar (2013), Adusei (2015), Khan và các cộng sự

(2017), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự

(2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Quốc Anh và Dương Nguyễn Thanh Phương (2021), Nguyễn Thị Hương và Nguyễn Thị Thu Huyền (2022)

SIZE Ln(Tổng tài sản)

(2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020)

NPL Nợ xấu Tổng dư nợ cho vay

Adusei (2015), Khan và các cộng sự

(2017), Ali và Puah (2018), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020)

ROE = Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu bình quân

Adusei (2015), Khan và các cộng sự

(2017), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Quốc Anh và Dương Nguyễn Thanh Phương

(2021), Nguyễn Thị Hương và Nguyễn Thị Thu Huyền (2022)

LTA Dư nợ cho vay / Tổng tài sản

Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự

(2019), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự

LIQ Tài sản thanh khoản

Adusei (2015), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020)

CTA Chi phí hoạt động/Tổng tài sản

ETA Vốn chủ sở hữu/tổng tài sản

INF Tỷ lệ lạm phát

(2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Quốc Anh và Dương Nguyễn Thanh Phương (2021),

Biến Phương pháp tính Tác giả nghiên cứu trước Kỳ vọng

GDP Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.1.2.1 Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng có liên quan chặt chẽ với hiệu quả hoạt động và sự ổn định của các ngân hàng Quy mô ngân hàng được đo lường bằng logarit (Tổng tài sản) Nếu các ngân hàng hoạt động kinh doanh tốt, đạt lợi nhuận cao thì việc mở rộng quy mô sẽ tạo ra được nhiều cơ hội để thu hút khách hàng từ đó nâng cao sự ổn định của ngân hàng từ việc huy động được nhiều hơn tiền gửi (Adusei (2015), Dahir và các cộng sự

(2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang (2020)) Kết quả này ủng hộ cho về lý thuyết kinh tế quy mô Tuy nhiên, theo lý thuyết quá lớn để thất bại, việc mở rộng quy mô sẽ khiến ngân hàng có thể gặp rủi ro lớn nếu hoạt động kinh doanh kém hiệu quả do không đáp ứng được nhu cầu tất toán các khoản tiền gửi hay thanh toán các khoản nợ đến hạn của ngân hàng dẫn đến suy giảm sự ổn định của ngân hàng (Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018)).

Do đó việc mở rộng quy mô ngân hàng có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến sự ổn định ngân hàng tùy thuộc vào tình hình kinh doanh của ngân hàng đó. Chính vì vậy, các nghiên cứu đã cho thấy các kết quả khác nhau về sự ảnh hưởng của quy mô ngân hàng đến sự ổn định của ngân hàng.

Từ những lý thuyết, lập luận và kết quả nghiên cứu ở trên tác giả xét thấy các giữa quy mô và sự ổn định của ngân hàng.

Giả thuyết H1: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

3.1.2.2 Rủi ro tài trợ (FUNDRISK)

Drehmann và Nikolaou (2013) định nghĩa rủi ro tài trợ liên quan đến việc NHTM không có khả năng giải quyết các nghĩa vụ nợ trong thời gian đúng hạn nghĩa là một ngân hàng có rủi ro tài trợ nếu như không thể thanh toán các nghĩa vụ nợ kịp thời. Adusei (2015), Ali và Puah (2018) đã đo lường rủi ro tài trợ bằng tỷ lệ:

Trong đó, DEPO = Tổng tiền gửi của khách hàng / Tổng tài sản

EA = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản

∂DEPO = Độ lệch chuẩn của DEPO trong giai đoạn nghiên cứu

Tỷ lệ Funding Risk càng cao cho thấy NHTM lệ thuộc nhiều vào nguồn tài trợ là tiền gửi của khách hàng, cho thấy rủi ro tài trợ càng thấp Khi NHTM có biểu hiện bất ổn trong hoạt động thì khách hàng sẽ rút tiền ồ ạt gây ra tình trạng mất khả năng chi trả của NHTM (Huang và Ratnovski, 2010) Trong môi trường có tín hiệu không tốt về chất lượng dự án của ngân hàng thì trong ngắn hạn, các nhà cung cấp nguồn tài trợ phi tiền gửi sẽ không có động cơ để thực hiện giám sát hoạt động của dự án, thay vào đó họ sẽ rút tiền, gây áp lực lên khả năng thanh toán của khách hàng (Ali và Puah (2018)). Theo lý thuyết tấm đệm vốn thì tấm đệm của vốn là số vốn dư thừa mà ngân hàng nắm giữ so với mức vốn tối thiểu được yêu cầu phải nắm giữ Lý thuyết tấm đệm của vốn ngụ ý rằng các ngân hàng có tấm đệm của vốn tương đối thấp thì sẽ cố gắng xây dựng lại tấm đệm vốn thích hợp hơn bằng cách huy động vốn nhiều hơn và các ngân hàng có tấm đệm của vốn tương đối cao thì sẽ cố gắng duy trì tấm đệm này Vốn càng nhiều thì càng có khuynh hướng hấp thụ các cú sốc bất lợi càng tốt và do đó sẽ gia tăng khả năng ổn định của ngân hàng cũng như giảm khả năng phá sản của ngân hàng Nghiên cứu của các tác giả Enkhbold và Otgonshar (2013), Adusei (2015), Khan và các cộng sự (2017),Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020) đã cho thấy NHTM có tài trợ

Giả thuyết H2: Rủi ro tài trợ có tác động cùng chiều đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

3.1.2.3 Rủi ro tín dụng (NPL)

Rủi ro tín dụng của NHTM được đo lường thông qua tỷ lệ nợ xấu (nợ nhóm 3,4,5) chia cho tổng dư nợ Lý thuyết thông tin bất cân xứng của Akerlof (1970) cho rằng bất cân xứng thông tin sẽ dẫn đến hai hệ quả phổ biến nhất, đó là rủi ro ngược hay còn gọi là sự lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard). Lựa chọn đối nghịch là hành động xảy ra trước khi tiến hành giao dịch của bên có nhiều thông tin, biết rõ hơn một hay một vài tính chất của sản phẩm mà đối tượng kia không biết dẫn đến có thể gây tổn hại hoặc rủi ro cho bên có ít thông tin hơn Rủi ro đạo đức là hành động của bên có nhiều thông tin hơn thực hiện sau khi ký kết hợp đồng có thể gây tổn hại cho bên có ít thông tin hơn Đối với hoạt động tín dụng, nếu ngân hàng không có đầy đủ thông tin của khách hàng vay vốn thì có thể xảy ra rủi ro không thu hồi được gốc, lãi và nợ xấu gia tăng và làm giảm sự ổn định của ngân hàng (Adusei

(2015), Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020)) Vì vậy, tác giả kỳ vọng:

Giả thuyết H3: Rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam.

3.1.2.4 Giả thuyết nghiên cứu cho các biến kiểm soát

3.1.2.5 Tỷ lệ lợi nhuận (ROE): được tính bằng lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân cho thấy khả năng sinh lời trên tài sản của ngân hàng, chỉ tiêu này phản ánh hiệu quả hoạt động của NHTM Một số nghiên cứu được thực hiện bởi các tác giả: Adusei (2015), Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự

(2018), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Quốc Anh và

Dương Nguyễn Thanh Phương (2021), Nguyễn Thị Hương và Nguyễn Thị Thu Huyền

(2022) cho thấy tương quan dương giữa ROE và sự ổn định, khi NHTM có lợi nhuận nhiều thì mức độ hấp thụ rủi ro cao hơn, khi dư thừa vốn có thể bổ sung, gia tăng an toàn vốn cho NHTM Vì vậy, tác giả kỳ vọng:

3.1.2.6 Tỷ lệ Dư nợ cho vay / Tổng tài sản (LTA): Tại Việt Nam, cũng như hệ thống ngân hàng các nền kinh tế mới nổi, các ngân hàng thường tập trung sử dụng các nguồn vốn vào hoạt động truyền thống là cho vay Đây là hoạt động mang lại nguồn thu chủ yếu cho NHTM, khi hoạt động tín dụng an toàn, hiệu quả thì sự ổn định của NHTM gia tăng Các tác giả đã thực hiện nghiên cứu và có kết quả đúng theo nhận định này: Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang

Giả thuyết H5: Tỷ lệ LTA có ảnh hưởng cùng chiều đến sự ổn định của NHTM Việt Nam.

3.1.2.7 Tỷ lệ tài sản thanh khoản /tổng tài sản (LIQ): Tài sản có tính thanh khoản cao bao gồm: tiền mặt, tiền gửi tại NHNN, tiền gửi tại các tổ chức tín dụng, đầu tư vào trái phiếu chính phủ Chỉ tiêu này mới phản ánh chính xác nhất tình trạng thanh khoản của các ngân hàng Nó cho thấy trong tổng tài sản mà ngân hàng có thì tài sản thanh khoản chiếm bao nhiêu phần trăm Tỷ số này cao tức là khả năng thanh khoản của ngân hàng càng tốt Các NHTM có thanh khoản cao càng gia tăng tính ổn định thông qua sự gia tăng hấp thụ các cú sốc thanh khoản Các nghiên cứu trước đây đã tìm thấy ảnh hưởng cùng chiều của tỷ lệ LIQ đến sự ổn định của NTHM: Adusei (2015), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020) Vì vậy, giả thuyết H6 kỳ vọng:

Giả thuyết H6: Tỷ lệ LIQ có ảnh hưởng cùng chiều đến sự ổn định của NHTM Việt Nam.

3.1.2.8 Tỷ lệ CTA: được tính bằng tổng chi phí hoạt động chia cho tổng tài sản. Các nhà nghiên cứu tìm thấy sự mất ổn định của các ngân hàng dường như có liên quan đến vấn đề quản trị của các ngân hàng (Berger và Humphery, 1992; Berger và DeYoung, 1997), họ cho rằng, có mối tương quan ngược chiều giữa mức độ sử dụng chi phí hoạt động và sự ổn định; quản trị yếu kém thì tốn kém chi phí và sự ổn định giảm Enkhbold và (Otgonshar (2013), Adusei (2015), Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021)) Vì vậy, tác giả kỳ vọng: chiều đến sự ổn định của NHTM Việt Nam.

3.1.2.9 Tỷ lệ ETA: được tính bằng vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản Tỷ lệ vốn chủ sở hữu càng thấp thể hiện năng lực tài chính của ngân hàng càng yếu Muratbek

(2017) Vì vậy, ngân hàng có tấm đệm vốn càng lớn thì sự ổn định càng cao, giống như kết quả nghiên cứu của Enkhbold và Otgonshar (2013), Adusei (2015), Khan và các cộng sự (2017), Ali và Puah (2018), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự

Giả thuyết H8: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có ảnh hưởng cùng chiều đến sự ổn định của NHTM Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng, hồi quy bằng phần mềm Stata 14.0 để kiểm định các giả thuyết trên Theo đó mô hình hồi quy với biến phụ thuộc và

03 biến độc lập và các biến kiểm soát Tiếp theo, để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor). Sau đó sử dụng dữ liệu bảng kết hợp các quan sát nhiều đối tượng trong một giai đoạn thời gian nhất định, theo phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất có 3 dạng mô hình dành riêng cho dữ liệu bảng là mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình ảnh hưởng cố định (Fix effect model - FEM) và mô hình các tác động ngẫu nhiên (Random effect model - REM) Để lựa chọn phương pháp hồi quy nào nào phù hợp nhất trong ba phương pháp nêu trên là kiểm định F-test và kiểm định Breusch-Pagan lagrangian (Breuch và Pagan, 1979) Kiểm định F-test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM Kiểm định Breusch-Pagan lagrangian để lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM Để lựa chọn mô hình FEM hay REM sử dụng kiểm định Hausman.

Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, sẽ tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, nếu có hiện tượng tượng tự tương quan và/hoặc hiện tượng phương sai của sai số thay đổi thì nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) để khắc phục hiện tượng tượng tự tương quan và/hoặc hiện tượng phương sai của sai số thay đổi và so sánh các kết quả từ các mô hình Các bước thực hiện như sau:

• Bước 1: Xác định nhân tố nội tại của ngân hàng và các nhân tố vĩ mô tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng.

• Bước 2: Mã hóa các biến quan sát.

• Bước 3: Thu thập và xử lý số liệu.

• Bước 4: Thống kê mô tả dữ liệu.

• Bước 5: Hồi quy mô hình Pooled OLS. o Xem xét tương quan của các biến. o Kiểm định phương sai sai số thay đổi. o Kiểm định hiện tượng tự tương quan.

• Bước 6: Ước lượng mô hình FEM và mô hình REM.

• Bước 7: Kiểm định mô hình phù hợp. o Kiểm định F-test để lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM. o Kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM và REM. o Kiểm định Breusch-Pagan lagrangian để lựa chọn mô hình Pooled OLS và REM. o Kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai của sai số thay đổi.

• Bước 8: Ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS trong trường hợp có hiện tượng tự tương quan và/hoặc phương sai của sai số thay đổi trong mô hình

• Bước 9: Kiểm tra tình trạng nội sinh của mô hình

• Bước 10: Sử dụng mô hình GMM để khắc phục nội sinh đem lại kết quả ước lượng vững và hiệu quả nhất.

Bộ dữ liệu dùng để kiểm định mô hình được thu thập từ báo cáo tài chính của 30NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2021, các NHTM không có đầy đủ dữ liệu bị loại ra khỏi nghiên cứu Các biến nội tại ngân hàng được thu thập dựa trên Báo cáo thường niên của các ngân hàng Các biến vĩ mô được thu thập từ trang web của ngân hàng thế giới Theo báo cáo của NHNN, tổng tài sản của các NHTM chiếm trên 70% tổng tài sản của hệ thống ngân hàng cho thấy mẫu nghiên cứu có tính đại diện cao. đưa vào mô hình Phần mềm Excel được sử dụng để xử lý các dữ liệu cơ bản, tính toán giá trị các biến của mô hình Từ đó tác giả xây dựng dữ liệu bảng cân bằng với đầy dủ giá trị biến thông qua việc kết hợp các dữ liệu thời gian (từ năm 2011-2021) của các quan sát theo không gian (30 NHTM VN) Bảng tính excel được nhập vào phần mềm STATA để chạy các mô hình nghiên cứu.

Bảng 3.2: Các ngân hàng thương mại trong mẫu nghiên cứu

TT TÊN NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

3 Bản Việt (Viet Capital Bank)

4 Bưu điện Liên Việt (Lienviet Post Bank - LPB)

5 Đại Chúng Việt Nam (PVcomBank)

16 Sài Gòn Công Thương (SGB)

17 Sài Gòn – Hà Nội (SHB)

18 Sài Gòn Thương Tín (Sacombank)

20 Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank)

23 Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh (HDBank)

24 Công thương Việt Nam (CTG)

25 Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV)

26 Ngoại Thương Việt Nam (VCB)

27 Nông nghiệp & Phát triển nông thôn (Agribank)

29 Việt Nam Thương Tín (VBB)

Tại Chương 3 tác giả đã mô tả phương pháp nghiên cứu của đề tài, đồng thời tác giả đã đưa ra những giả thuyết nghiên cứu về ảnh hưởng của quy mô, rủi ro tài trợ, rủi ro tín dụng và các biến kiểm soát đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam dựa trên những mô hình nghiên cứu của các học giả và công trình nghiên cứu trên thế giới.

Dữ liệu thu thập được tác giả sẽ tiến hành tính toán, xử lý thông qua sự hỗ trợ của phần mềm STATA Kết quả này sẽ được tác giả thống kê mô tả, phân tích, tương quan và hồi quy tại cũng như sẽ trình bày kết quả nghiên cứu tại chương tiếp theo.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả và xem xét sự tương quan trong mẫu nghiên cứu

Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

Tên biến Số quan sát

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ phần mềm Stata 14

ZSCORE có giá trị trung bình là 26.65, độ lệch chuẩn 14.72, giá trị nhỏ nhất là 0.62 giá trị lớn nhất là 80.20 Khi so sánh giá trị các quan sát với giá trị trung bình, cho thấy chênh lệch chỉ số Zscore giữa các quan sát là tương đối lớn Sự chênh lệch này không phải chỉ do sự khác biệt giữa các ngân hàng, mà còn do chính sự biến động của từng ngân hàng qua thời gian Điều này cho thấy sự ổn định của các NHTM trong mẫu nghiên cứu có sự khác biệt.

SIZE có giá trị trung bình là 3.48, độ lệch chuẩn 0.04, giá trị trung bình của biến SIZE giao động từ 3.41 đến 3.56 Tuy rằng có sự khác biệt về quy mô tài sản giữa các ngân hàng tại mỗi thời điểm và sự gia tăng tài sản của từng ngân hàng qua thời gian là rất lớn; nhưng khi logarit hóa giá trị tổng tài sản các đối tượng quan sát thì sự chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất không còn nhiều.

FUNDRISK có giá trị trung bình là 13.78, độ lệch chuẩn 4.64, giá trị nhỏ nhất 4.64, giá trị lớn nhất 23.62 Rủi ro tài trợ của các NHTM Việt Nam cũng có sự khác biệt đáng kể trong thời gian nghiên cứu do độ lệch chuẩn cũng khá lớn.

NPL có giá trị trung bình là 0.02, độ lệch chuẩn 0.01, giá trị nhỏ nhất là 0.0, giá trị nằm trong mức kiểm soát của các NHTM.

ROE có giá trị trung bình là 0.086, độ lệch chuẩn 0.084, có nghĩa giá trị trung bình của biến ROE giao động từ 0,09 đến 0,1752, giá trị nhỏ nhất là -0,82, giá trị lớn nhất là 0,27 Kết hợp bảng dữ liệu gốc và bảng thống kê mô tả, tác giả nhận thấy có sự khác biệt lớn về hiệu quả kinh doanh giữa các ngân hàng là do khả năng của từng ngân hàng. LTA có giá trị trung bình là 0.60 cho cho vay trên tổng tài sản là 60% Độ lệch chuẩn của LTA giữa các NHTM trong mẫu nghiên cứu qua các năm cũng không quá cao: 0.12, LTA thấp nhất là 0.17, cao nhất là 0.84.

LIQ có giá trị trung bình là 0.14, độ lệch chuẩn của các NHTM trong mẫu nghiên cứu không có sự khác biệt đáng kể 0.08, giá trị nhỏ nhất là 0.01, giá trị lớn nhất là 0.61 CTA có giá trị trung bình là 0.02 Độ lệch chuẩn của CTA giữa các NHTM trong mẫu nghiên cứu qua các năm cũng khá cao: 0.01 cho thấy mức độ sử dụng chi phí trên tổng tài sản của các NHTM khá khác biệt, LTA thấp nhất là 0.00, cao nhất là 0.05.

ETA có giá trị trung bình là 0.09 cho thấy vốn chủ sở hữu của ngân hàng chiếm tỷ trọng khá thấp trong tổng tài sản, độ lệch chuẩn của ETA giữa các NHTM trong mẫu nghiên cứu qua các năm cũng không quá cao: 0.04, thấp nhất là 0.026, cao nhất là 0.02. GDP có giá trị trung bình là 0.06, độ lệch chuẩn 0.02, cho thấy tính ổn định của tăng trưởng kinh tế Việt Nam, biến động xoay quanh giá trị trung bình rất thấp với, giá trị nhỏ nhất là 0.026 (năm 2012), giá trị lớn nhất 0.071 (năm 2018).

INF có giá trị trung bình là 0.05, độ lệch chuẩn 0.05, có nghĩa giá trị trung bình của biến INF giao động từ 0,0186 đến 0,1136, tỷ lệ lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn năm 2009-2018 có sự thay đổi rất lớn, giá trị nhỏ nhất là -0.002 (năm 2015), giá trị lớn nhất là 0.187 (năm 2011).

4.1.2 Phân tích tương quan của các biến độc lập trong mô hình

Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến giải thích trong mô hình

L ROE LTA LIQ CTA ETA INF GDP

Ma trận tương quan nhằm xác định sự tác động cũng như mức độ tác động của các biến độc lập theo từng cặp Điều này giúp ta thấy được các cặp biến độc lập nào có tương quan với nhau, có ảnh hưởng đến nhau trong mô hình Hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình theo số liệu bảng 4.2 có giá trị không cao, đều dưới 0.8 theo chuẩn so sánh theo Farrar và Glauber (1967) Cặp biến SIZE-ROE có hệ số tương quan cao là 0.44, CẶP biến LIQ-ROA có hệ số tương quan cao nhất là 0.5 cho thấy mô hình có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Phần tiếp theo, tác giả sử dụng các ước lượng phù hợp để khắc phục hiện tượng này để tìm ra mô hình ước lượng vững và hiệu quả nhất.

Kết quả mô hình hồi quy

Tác giả đã tiến hành hồi quy dữ liệu bảng được thu thập với ba phương pháp ước lượng đó là Pooled OLS, REM và FEM để xác định mức độ ảnh hưởng của các biên độc lập đến biến phụ thuộc thông qua các hệ số ước lượng Kết quả chi tiết của việc phân tích hồi được trình bày trong Phụ lục 1 Kết quả hồi quy được tác giả tổng hợp vào bảng 4.3 cụ thể như sau:

Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả hồi quy Pooled OLS, REM và FEM

Các nhân tố ảnh hưởng

Mô hình REM Mô hình FEM

***,** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%

4.2.1 Các kết quả kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp Đầu tiên, tác giả sử dụng mô hình bình phương bé nhất (OLS), sau đó thực hiện kiểm định VIF để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình OLS với giả thuyết: H0: Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

H1: Mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

Kết quả Bảng 4.4 cho thấy hệ số VIF của mô hình là: 2.58 chibar2 = 0.0000

Prob > F = 0.0000 Kiểm định Durbin Wu-

Sau đó, tác giả thực hiện kiểm định White để đánh giá hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình OLS với giả thuyết:

H0: Mô hình OLS không có hiện tượng phương sai thay đổi

H1: Mô hình OLS xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi

Kết quả kiểm định White, kết quả cho thấy p-value của mô hình OLS là 0.0000 5% nên mô hình REM được chọn, chấp nhận giả thuyết H1. Để đảm bảo điều kiện không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình, tác giả tiến hành thực hiện kiểm định Wooldridge với giả thuyết:

H0: Không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình REM

H1: có hiện tượng tự tương quan trong mô hình REM

Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan cho thấy hệ số Prob > F 0,00005% nên chấp nhận giả thuyết H1, mô hình bị nội sinh. Để khắc phục hiện tượng nội sinh của mô hình, tác giả sử dụng mô hình GMM sai phân Sau khi có kết quả mô hình GMM hệ thống (System GMM – SGMM), tác giả thực hiện kiểm định tự tương quan bậc 2 Arellano – Bond và Sargan (Bảng 4.4), cho thấy:

Hệ số p = 0.522 > 5% của kiểm định Abond cho thấy mô hình SGMM không xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2 và kiểm định Hansen p = 0.593 > 5% cho thấy mô hình SGMM không xảy ra hiện tượng nội sinh Vì vậy, kết quả mô hình SGMM có thể

4.2.2 Kết quả mô hình hồi quy

Bảng 4.5: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp GMM hệ thống

Số đối tượng 30 Prob > chi2 0.0000

***,** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%

Với biến phụ thuộc là ZSCORE sau khi sử dụng SGMM để khắc phục hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và nội sinh, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa1% (do Prob =0,0000) nên mô hình hồi quy được xây dựng là phù hợp.

Bảng 4.6: Tóm tắt giả thuyết và kết quả nghiên cứu

Giả thuyết Kết quả Ảnh hưởng Ảnh hưởng Mức ý nghĩa

SIZE + + Có ý nghĩa thống kê 1%

FUNDRISK + + Có ý nghĩa thống kê 5%

NPL - - Có ý nghĩa thống kê 1%

ROE + - Không có ý nghĩa thống kê

LTA + + Có ý nghĩa thống kê 5%

LIQ + + Có ý nghĩa thống kê 1%

CTA - - Có ý nghĩa thống kê 1%

ETA + + Không có ý nghĩa thống kê

INF - - Có ý nghĩa thống kê 1%

GDP + + Không có ý nghĩa thống kê

L1.ZSCORE + + Có ý nghĩa thống kê 1%

Bảng 4.6 cho thấy kết quả nghiên cứu có chiều hướng tác động tương đồng với giả thuyết ban đầu mà tác giả kỳ vọng, có biến ROE cho kết quả ngược Sau đây là những phân tích về kết quả mô hình ảnh hưởng của quy mô ngân hàng, rủi ro tài trợ và rủi ro tín dụng đến sự ổn định của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2021:

• Quy mô ngân hàng - SIZE

Quy mô ngân hàng có hệ số hồi quy là 3.8818 cho thấy SIZE có tác động cùng chiều đến sự ổn định của ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 1% Kết quả này đúng với kỳ vọng ở giả thuyết H1 đặt ra của mô hình nghiên cứu Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của (Adusei (2015), Dahir và các cộng sự (2018), Kiemo và cộng sự (2019), Chand và cộng sự (2021), Nguyễn Quý Quốc và cộng sự (2020), Tăng Mỹ Sang (2020). Nếu các ngân hàng hoạt động kinh doanh tốt, đạt lợi nhuận cao thì việc mở rộng quy mô sẽ tạo ra được nhiều cơ hội để thu hút khách hàng từ đó nâng cao sự ổn định của ngân hàng từ việc huy động được nhiều hơn tiền gửi) Kết quả này ủng hộ cho về lý thuyết kinh tế quy mô.

Tiêu đề	Tác Động Của Quy Mô Ngân Hàng, Rủi Ro Tài Trợ Và Rủi Ro Tín Dụng Đến Sự Ổn Định Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
Tác giả	Nguyễn Hoàng Phương My
Người hướng dẫn	TS. Dương Nguyễn Thanh Tâm
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài Chính Ngân Hàng
Thể loại	Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản	2023
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	84
Dung lượng	206,74 KB