1476 các nhân tố tác động đến rủi ro phá sản của các nhtm tại vn 2023

TỔNG QUAN

Lý do chọn đề tài

Hệ thống ngành ngân hàng đóng một vai trò rất quan trọng dẫn dắt nền kinh tế đất nước, thực hiện vai trò trong việc dẫn vốn cho nền kinh tế hoạt động Một hệ thống ngân hàng khỏe mạnh sẽ thúc đẩy nền kinh tế quốc dân phát triển và ngược lại hệ thống hàng suy yếu sẽ ảnh hưởng đến tài chính nền kinh tế Tại Việt Nam, hoạt động ngân hàng đã có nhiều đóng góp tích cực cho sự phát triển kinh tế Việt Nam, thể hiện ở những nội dung như đóng vai trò quan trọng như: kiềm chế lạm phát; góp phần thúc đẩy hoạt động đầu tư, phát triển sản xuất kinh doanh và hoạt động xuất nhập khẩu, phát triển sản xuất kinh doanh trong bối cảnh dịch bệnh đại dịch Covid-

19 hết sức phức tạp; giữ ổn định tỷ giá, thị trường ngoại hối…

Thực tế trên thế giới, tầm quan trọng của ngành ngân hàng đã được chứng minh qua cuộc khủng hoảng tài chính thế giới khởi đầu tại Mỹ vào năm 2009, khủng hoảng cho vay thế chấp “dưới chuẩn” của các ngân hàng đã khiến cho nền kinh tế

Mỹ rơi vào tình trạng suy thoái và ảnh hưởng đến cả hệ thống kinh tế toàn cầu Do đó, việc quan tâm một cách đúng mực đối với vấn đề quản lý và nghiên cứu về rủi ro phá sản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam để đưa ra các biện pháp nâng cao sức khỏe ngân hàng, giảm thiểu tối đa khả năng ngân hàng đối mặt với phá sản là vô cùng quan trọng.

Hiện tại, hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam không ghi nhận một trường hợp đổ vỡ, giải thể hay phá sản nhưng điều đó chưa khẳng định cho sự an toàn của hệ thống ngân hàng Việt Nam Hàng loạt các ngân hàng có nợ xấu tăng cao qua các năm, ngân hàng nhỏ hoạt động yếu kém buộc phải sáp nhập và hợp nhất. Đến ngày 20/11/2017, luật số 17/2017/QH14 “Sửa đổi, bổ sung một số điều của luật các tổ chức tín dụng” quy định về phương án cơ cấu lại tổ chức tín dụng được kiểm soát đặc biệt, bao gồm: phục hồi; sáp nhập, hợp nhất, chuyển nhượng toàn bộ phần vốn góp, cổ phần; giải thể; chuyển giao bắt buộc; phá sản Chính vì điều này đã tạo tâm lý e ngại đến người dân khi gửi tiền, còn đối với người quản lý ngân hàng thì yêu cầu cần phải có cách thay đổi tư duy lãnh đạo.

Tại Việt Nam, hiện tại dù nhiều ngân hàng báo lãi hàng nghìn tỷ đồng nhưng các chuyên gia vẫn lo ngại trong nửa cuối năm 2022, nợ xấu vẫn sẽ tiếp tục tăng mạnh Theo số liệu của Ngân hàng Nhà nước, năm 2021, tỷ lệ nợ xấu nội bảng 1,9%; tỷ lệ nợ xấu nội bảng, nợ bán cho VAMC chưa xử lý và các khoản nợ tiềm ẩn trở thành nợ xấu là 3,79% Nếu tính cả các khoản nợ đến hạn mà chưa trả được cơ cấu theo Thông tư 01, 03, 14 cũng như nguy cơ chuyển thành nợ xấu thì tỷ lệ này có thể tăng lên 7,31% Sau đại dịch Covid-19 khiến doanh nghiệp khó khăn, không trả được nợ ngân hàng, dẫn đến nợ xấu có xu hướng tăng cao trở lại Các TCTD dự đoán, nợ xấu sẽ tăng cao hơn nữa trong năm 2022 do dịch bệnh vẫn phức tạp, khó lường Báo cáo tài chính hợp nhất của một số ngân hàng thương mại cho thấy, nợ xấu (nhóm 3,

4, 5) trong năm 2021 tăng hàng nghìn tỷ đồng so với năm 2020 Hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam đang phải đối diện với rất nhiều khó khăn và bộc lộ nhiều hạn chế trong quản lý rủi ro.

Thấy rõ được tính cấp thiết của việc nhận diện được các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản để giúp ngân hàng chủ động phòng ngừa trước những biến cố xấu có thể xảy ra Đã có rất nhiều đề tài nghiên cứu trên thế giới như: Ivipcisc, Kunovac và Ljubaj (2008): Nghiên cứu tác động của các chỉ số kinh tế vĩ mô khác nhau tới rủi ro ngân hàng; Nghiên cứu của García-Marco và Robles- Fernández (2008): Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng và kỹ thuật ước lượng GMM trong phân tích rủi ro và tập trung chủ sở hữu của các NHTM và ngân hàng tiết kiệm ở Tây Ban Nha từ năm 1993 – 2000; Nghiên cứu của Tan và Floros (2013): Sử dụng mô hình 3SLS để điều tra mối quan hệ giữa rủi ro, vốn và hiệu quả của các ngân hàng ở Trung Quốc; Chalermchatvichien, Jumreornvong, Jiraporn và Singh (2014): Nghiên cứu sử dụng mô hình 2SLS để điều tra mối quan hệ giữa rủi ro, tập trung quyền sở hữu, và tiêu chuẩn vốn theo Basel III; Ghosh (2014): Sử dụng dữ liệu trên hơn 100 ngân hàng GCC từ năm 1996 – 2011 và sử dụng mô hình ước lượng bình phương ba giai đoạn (3SLS) để kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro và vốn Tại Việt Nam, cũng đã có rất nhiều đề tài được đưa ra nghiên cứu như: Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Dương (2013) có lấy mẫu là 36 NHTM tại VN trong giai đoạn 2006 - 2011 và sử dụng phương pháp định lượng nhằm xác định sự tác động của các chỉ tiêu đặc trưng đến rủi ro ngân hàng; Nghiên cứu của Nguyễn Minh Hà (2016) sử dụng dữ liệu bao gồm 23 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam với 115 quan sát từ 2009 – 2013; Nghiên cứu của Thúy Hà (2021) đánh giá tác động của đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam với số liệu mẫu 25 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2010 – 2020 Kĩ thuật phân tích định lượng được sử dụng là phương trình hồi quy Logistic đơn Tuy nhiên, các nghiên cứu này chỉ mới dừng lại ở việc chọn mẫu một số ngân hàng và khoảng thời gian năm 2020, trước khi xảy các cú sốc, các sự kiện lớn ảnh hưởng đến hoạt động động của hệ thống NHTM tại Việt Nam Xuất phát từ những khoảng trống nêu trên, việc nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại tại Việt Nam là rất cần thiết.

Trên cơ sở đó, tác giả đã chọn đề tài: “ Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam ” để nghiên cứu, sẽ góp phần lấp đầy khoảng trống này, đồng thời với những kết quả tìm được, sẽ đưa ra một giải pháp nhằm hạn chế rủi ro phá sản, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh các NHTM tại Việt Nam.

1.2.1 Mục tiêu tổng quát

Luận văn được thực hiện nhằm mục tiêu nghiên cứu và xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam Qua quá trình nghiên cứu sẽ có những kết luận và đưa ra hàm ý quản trị góp phần hạn chế rủi ro liên quan đến phá sản tại các ngân hàng.

1.2.2 Mục tiêu cụ thể Đề tài tập trung vào các mục tiêu nghiên cứu cụ thể như sau:

• Nhận định được các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

• Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

• Thông qua kết quả nghiên cứu, đưa ra những những kết luận và hàm ý quản trị trong ngành ngân hàng nhằm hạn chế rủi ro dẫn đến nguy cơ phá sản.

Sau khi đã xác định được mục tiêu nghiên cứu, một số câu hỏi nghiên cứu được đặt ra như sau:

• Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam?

• Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam?

• Kết luận và đưa ra hàm ý quản trị góp phần hạn chế rủi ro liên quan đến phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam?

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

1.4.2 Đối tượng quan sát Đối tượng quan sát là các chỉ số tài chính được tính toán dựa trên báo cáo tài chính qua các năm của ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Về phạm vi không gian, tác giả thực hiện nghiên cứu đối với các ngân hàng thương mại cổ phần và ngân hàng thương mại do Nhà nước làm chủ sở hữu đang hoạt động tại Việt Nam trong nước.

Về phạm vi thời gian, tác giả sử dụng bảng dữ liệu gồm 26 ngân hàng thương mại Việt Nam hiện đang hoạt động Cơ sở dữ liệu thu thập trong luận văn lấy từ các báo cáo tài chính năm đã kiểm toán của các ngân hàng, báo cáo của ngân hàng nhà nước trong giai đoạn 2015-2021 (dữ liệu theo năm) để lập thành bảng dữ liệu Đây là thời điểm sau khoảng 03 năm đề án tái cơ cấu các tổ chức tín dụng được thực hiện thông qua quyết định 254/QĐ-TTg ngày 01/03/2012 Qua kiểm tra dữ liệu của các ngân hàng thương mại, có 26 ngân hàng có đầy đủ số liệu tương ứng với 182 mẫu trong mô hình Danh sách này được tham khảo ở Phụ lục 1.

Với các mục tiêu đặt ra của đề tài, nhằm nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, luận văn áp dụng các phương pháp nghiên cứu sau:

Phương pháp tổng hợp: Được áp dụng để thực hiện lược khảo các lý thuyết cũng như các nghiên cứu trước liên quan đến nội dung của đề tài.

Phương pháp thống kê mô tả: Được áp dụng để phân tích khái quát tình hình hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn năm 2015-2021.

Câu hỏi nghiên cứu

Sau khi đã xác định được mục tiêu nghiên cứu, một số câu hỏi nghiên cứu được đặt ra như sau:

• Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam?

• Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam?

• Kết luận và đưa ra hàm ý quản trị góp phần hạn chế rủi ro liên quan đến phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

1.4.2 Đối tượng quan sát Đối tượng quan sát là các chỉ số tài chính được tính toán dựa trên báo cáo tài chính qua các năm của ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Về phạm vi không gian, tác giả thực hiện nghiên cứu đối với các ngân hàng thương mại cổ phần và ngân hàng thương mại do Nhà nước làm chủ sở hữu đang hoạt động tại Việt Nam trong nước.

Về phạm vi thời gian, tác giả sử dụng bảng dữ liệu gồm 26 ngân hàng thương mại Việt Nam hiện đang hoạt động Cơ sở dữ liệu thu thập trong luận văn lấy từ các báo cáo tài chính năm đã kiểm toán của các ngân hàng, báo cáo của ngân hàng nhà nước trong giai đoạn 2015-2021 (dữ liệu theo năm) để lập thành bảng dữ liệu Đây là thời điểm sau khoảng 03 năm đề án tái cơ cấu các tổ chức tín dụng được thực hiện thông qua quyết định 254/QĐ-TTg ngày 01/03/2012 Qua kiểm tra dữ liệu của các ngân hàng thương mại, có 26 ngân hàng có đầy đủ số liệu tương ứng với 182 mẫu trong mô hình Danh sách này được tham khảo ở Phụ lục 1.

Phương pháp nghiên cứu

Với các mục tiêu đặt ra của đề tài, nhằm nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, luận văn áp dụng các phương pháp nghiên cứu sau:

Phương pháp tổng hợp: Được áp dụng để thực hiện lược khảo các lý thuyết cũng như các nghiên cứu trước liên quan đến nội dung của đề tài.

Phương pháp thống kê mô tả: Được áp dụng để phân tích khái quát tình hình hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn năm 2015-2021.

Phương pháp phân tích định lượng: Sử dụng phương pháp phân tích thống kê mô tả nhằm kiểm tra giá trị trung bình, độ lệch của các giá trị đối với giá trị trung bình của từng biến độc lập Phương pháp ước tính sơ bộ vấn đề tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình Ứng dụng các mô hình tĩnh như mô hình bình phương bé nhất (OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để xem xét các yếu tố ảnh hưởng Đồng thời sử dụng các kiểm định Hausman cho tính phù hợp của các mô hình tĩnh, kiểm định Durbin – Watson (D-W) cho hiện tương tự tương quan và kiểm định phương sai thay đổi để có biện pháp khắc phục mô hình đã chọn giúp kết quả hồi quy đáng tin cậy hơn Thông qua mức ý nghĩa và hệ số hồi quy riêng của các yếu tố trong mô hình, xác định được mức độ tác động của từng nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Phương pháp phân tích so sánh: Áp dụng phương pháp phân tích so sánh để đánh giá thực trạng rủi ro trong hoạt động của hệ thống ngân hàng đồng thời đưa ra kết luận và hàm ý quản trị.

Đóng góp của luận văn

Về mặt thực tiễn: Dựa trên kết quả nghiên cứu, đề tài sẽ đưa ra những kiến nghị giúp hạn chế rủi ro phá sản trước những nguy cơ tiềm ẩn trong vấn đề quản lý ngân hàng hiện nay.

1.7 Bố cục của luận văn

Ngoài phần phụ lục và danh mục các tài liệu tham khảo, luận văn được chia thành năm chương, bao gồm:

Chương I: Giới thiệu tổng quan nghiên cứu và giải thích tầm quan trọng khi

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Một số khái niệm

2.1.1 Khái niệm về rủi ro

Theo trường phái truyền thống, rủi ro được xem là điều không lành, không tốt, bất ngờ xảy đến, là sự không may mắn, sự tổn thất mất mát, nguy hiểm Đó là sự tổn thất về tài sản hay là sự giảm sút lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận dự kiến Rủi ro còn được hiểu là những bất trắc ngoài ý muốn xảy ra trong quá trình kinh doanh,sản xuất của doanh nghiệp, tác động xấu đến sự tồn tại và phát triển của một doanh nghiệp Rủi ro là những thiệt hại, mất mát, nguy hiểm hoặc các yếu tố liên quan đến nguy hiểm, khó khăn hoặc điều không chắc chắn có thể xảy ra cho con người.

Theo trường phái hiện đại, rủi ro là sự bất trắc có thể đo lường được, vừa mang tính tích cực, vừa mang tính tiêu cực Rủi ro có thể mang đến những tổn thất mất mát cho con người nhưng cũng có thể mang lại những lợi ích, những cơ hội Nếu tích cực nghiên cứu rủi ro, người ta có thể tìm ra những biện pháp phòng ngừa, hạn chế những rủi ro tiêu cực, đón nhận những cơ hội mang lại kết quả tốt đẹp cho tương lai.

Trên thực tế cho thấy rằng chúng ta đang sống trong một thế giới mà các mối đe dọa liên tục Nền văn minh nhân loại càng phát triển, các hoạt động của con người càng phức tạp và đa dạng thì các mối đe dọa đối với con người cũng trở nên đa dạng hơn Nghiên cứu rủi ro, xác định và đo lường mức độ rủi ro sẽ giúp quản lý rủi ro tốt hơn trong mọi mặt.

Theo Jasanoff (1999), khái niệm về rủi ro làm cơ sở cho phần lớn các quy định về môi trường hiện đại Rủi ro không còn được coi đơn thuần là khả năng gây tổn hại phát sinh từ các nguyên nhân vật lý, sinh học hoặc xã hội ít nhiều có thể xác định được Thay vào đó, phù hợp hơn khi coi rủi ro là hiện thân của các giá trị và niềm tin văn hóa được lưu giữ sâu sắc - các bài hát trong tiêu đề của bài báo - liên quan đến các vấn đề như tác nhân, quan hệ nhân quả và sự không chắc chắn Những giá trị này được đưa vào các phương pháp luận chính thức, chẳng hạn như đánh giá rủi ro định lượng, theo đó các xã hội công nghiệp đánh giá rủi ro. Ý nghĩa của rủi ro theo đó thay đổi từ bối cảnh văn hóa này sang bối cảnh văn hóa khác, đặt ra những vấn đề khó khăn cho quản trị môi trường toàn cầu Bài viết phản ánh về vai trò của khoa học trong việc thúc đẩy nhận thức hội tụ về rủi ro giữa các nền văn hóa chính trị khác nhau.

Theo COSO (2004), rủi ro là tính thiếu chắc chắn và thiên về tổn thất; với mục đích đầu tư, rủi ro là sự mất mát so với dự kiến; với mục đích quản lý dự án, rủi ro là yếu tố chưa tiên đoán được có thể ảnh hưởng tới việc hoàn thành mục tiêu; với đa mục đích, rủi ro là sự phân bố xác suất quanh giá trị trung bình… Như vậy, rủi ro là khả năng xảy ra thiệt hại cho doanh nghiệp do các tình huống có thể xảy ra Tuy nhiên, trên thực tế hoạt động của doanh nghiệp thường xuyên phải đối mặt với thách thức và cơ hội, khi đó rủi ro đã được nhìn nhận tổng quát hơn, trong đó gồm cả các tình huống có thể đem lại lợi ích cho doanh nghiệp nếu như có sự quản lý phù hợp.

Nghiên cứu của Standard và Poor (2007), phân tích quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM) vào quy trình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trên toàn cầu như một khuôn khổ có cấu trúc, hướng tới tương lai để đánh giá quản lý như một thành phần chính trong việc xác định hồ sơ doanh nghiệp tổng thể Quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM) cung cấp cho ban quản lý thông tin để tối ưu hóa thu nhập và cuối cùng là giá trị của công ty trong khi vẫn chấp nhận rủi ro được xác định rõ Quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM) cũng cung cấp một ngôn ngữ mới và rõ ràng hơn để chuyển thông tin về các ý định và khả năng của ban quản lý, vốn rất quan trọng đối với việc đánh giá tín dụng.

Theo Purdy (2010), quản trị rủi ro doanh nghiệp không phải là một hoạt động độc lập, tách biệt với hoạt động chính và quy trình của doanh nghiệp Quản trị rủi ro doanh nghiệp là các hoạt động điều phối để định hướng và kiểm soát một tổ chức về mặt rủi ro.

Trong bối cảnh nền kinh tế hội nhập, các doanh nghiệp Việt Nam phải đối mặt với rất nhiều rủi ro, bất trắc có thể gây ra những tổn thất nặng nề cho doanh nghiệp cũng như có thể có được nhiều cơ hội kinh doanh đầy mạo hiểm và vô cùng tiềm năng nếu như biết cách đối mặt và xử lý rủi ro hiệu quả Mặc dù trên thế giới và tại Việt Nam đã có nhiều nghiên cứu về quản trị rủi ro doanh nghiệp như lợi ích của ERM, những động lực và trở ngại trong việc thực hiện ERM,… song vẫn chưa có nghiên cứu nào tương tự trong bối cảnh kinh tế hội nhập nêu trên.

2.1.2 Rủi ro trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại Đối với ngân hàng, các tác động đến từ rủi ro có thể dẫn đến sự giảm sút trong doanh thu, hoặc đặt ngân hàng vào tình trạng khó khăn về tài chính Ngoài ra, các tác động này có thể biểu hiện dưới dạng phi tài chính gây hậu quả tiêu cực đến uy tín, khả năng sinh lời trong tương lai của ngân hàng Rủi ro trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng được hiểu là khả năng xảy ra tổn thất cho ngân hàng.

Rủi ro thường đi đôi với lợi ích, rủi ro càng cao thì lợi nhuận kì vọng cho ngân hàng càng lớn Các ngân hàng cần phải đánh giá các cơ hội kinh doanh dựa trên mối quan hệ rủi ro – lợi ích nhằm tìm ra những cơ hội đạt được lợi ích xứng đáng với mức rủi ro chấp nhận Do đó, chấp nhận rủi ro là yêu cầu tất yếu đối với ngân hàng. Theo tiêu chuẩn của Basel thì Rủi ro là việc ngân hàng có thể xảy ra tổn thất ngoài dự kiến Ví dụ, nếu ngân hàng dự đoán rằng chỉ thu hồi được 97% các khoản cho vay trong quý IV/201X, song lại thu về được 98% thì đó có thể coi là thành công và mang lại lợi nhuận cho ngân hàng Chỉ khi ngân hàng thu hồi được ít hơn 97% thì mới được gọi là tổn thất và sự kiện rủi ro đã xảy ra Như vậy, rủi ro của ngân hàng phải gắn với việc giảm sút thu nhập ngoài dự kiến và những biện pháp quản lý rủi ro của ngân hàng là để kiểm soát rủi ro nằm trong mức chấp nhận được, có thể kiểm soát được và không gây tổn thất quá lớn, làm giảm lợi nhuận kỳ vọng.

Một quan điểm khác là quan điểm của Ngân hàng nhà nước Việt Nam: Rủi ro là khả năng xảy ra tổn thất Như vậy, theo quan điểm này thì rủi ro là khả năng xảy ra tổn thất có thể dự báo trước được (Expected Loss) Đây là khái niệm được các nhà nghiên cứu quan tâm để thực hiện nghiên cứu của mình.

Là ngành kinh doanh đặc biệt trong nền kinh tế nên rủi ro trong lĩnh vực ngân hàng thường rất nhiều và rất cao Nếu phân theo các nhân tố tác động đến tổn thất, rủi ro thường bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro lãi suất, rủi ro ngoại hối, rủi ro thanh khoản, rủi ro hoạt động Ngoài ra, một số rủi ro ít gặp hơn có thể kể đến như rủi ro pháp lý, rủi ro quốc gia (COSO, 2013).

• Rủi ro tín dụng: Rủi ro tín dụng có thể được định nghĩa là tiềm năng mà một bên trong hợp đồng sẽ không đáp ứng các nghĩa vụ của mình theo các điều khoản đã thỏa thuận Rủi ro tín dụng còn được gọi là rủi ro vỡ nợ, rủi ro hoạt động hoặc rủi ro đối tác Tất cả những điều này về cơ bản đề cập đến cùng một điều: tác động của hiệu ứng tín dụng đối với các giao dịch của một công ty Có ba đặc điểm xác định rủi ro tín dụng: Rủi ro (đối với một bên có thể không hoàn thành hoặc chịu thay đổi bất lợi về khả năng thực hiện); Khả năng bên này không thực hiện nghĩa vụ của mình (xác suất vỡ nợ); Tỷ lệ thu hồi (nghĩa là có thể thu hồi bao nhiêu nếu vỡ nợ xảy ra) (Brown & Moles, 2014).

• Rủi ro lãi suất: Là khả năng xảy ra tổn thất về thu nhập hoặc vốn của tổ chức tín dụng do những biến động về lãi suất Rủi ro lãi suất có thể phát sinh từ: (i) chênh lệch thời điểm ấn định mức lãi suất mới của tài sản và nguồn vốn; (ii) thay đổi mối quan hệ giữa các mức lãi suất thị trường khác nhau của các tài sản và nguồn vốn khác nhau; (iii) thay đổi mối quan hệ lãi suất ở các kì hạn khác nhau; và (iv) thay đổi lựa chọn của khách hàng về duy trì kỳ hạn còn lại của các tài sản và nguồn vốn (khách hàng vay trả gốc trước hạn hoặc khách hàng gửi tiền rút gốc trước hạn). Những thay đổi lãi suất ảnh hưởng đến thu nhập thông qua thay đổi thu nhập lãi ròng của ngân hàng, cụ thể nó ảnh hưởng tới thu nhập và chi phí của các tài sản và nợ nhạy cảm với lãi suất Những thay đổi về lãi suất cũng ảnh hưởng đến giá trị tiềm ẩn của giá trị tài sản và nợ bởi lãi suất thay đổi sẽ dẫn tới thay đổi giá trị hiện tại của dòng tiền tương lai thu được từ các tài sản đó, qua đó ảnh hưởng tới giá trị vốn cổ phần của ngân hàng (COSO, 2013).

• Rủi ro ngoại hối: Là khả năng xảy ra tổn thất về thu nhập hoặc vốn phát sinh do có sự biến động của tỷ giá hối đoái Rủi ro này chủ yếu xảy ra trong thời gian tổ chức tín dụng có trạng thái mở, ở cả nội bảng và ngoại bảng, và/hoặc trên thị trường giao ngay hoặc trên thị trường kỳ hạn, thị trường tương lai (COSO, 2013).

Tổng quan các công trình nghiên cứu trước

2.2.1 Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu Đánh giá thực trạng của tình hình hoạt động của hệ thống NHTM Việt Nam,các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản, thuận lợi và khó khăn trong quá trình hoạt động kinh doanh của NHTM Việt Nam

Nghiên cứu cũng đưa ra các giải pháp phù hợp với tình hình thực tế của ngân hàng thương mại Việt Nam để các nhà quản trị ngân hàng có thể tham khảo trong quá trình quản trị rủi ro nhằm hạn chế rủi ro phá sản của các ngân hàng Ngoài ra nghiên cứu cũng là bằng chứng thực nghiệm trên 26 ngân hàng, để Ngân hàng nhà nước có cơ sở thảo luận và ban hành các chính sách phù hợp.

2.2.2 Tổng quan các công trình nghiên cứu trước Đề tài nghiên cứu về các nhân tố rủi ro phá sản của ngân hàng được rất nhiều nhà nghiên cứu trong và ngoài nước quan tâm, sau đây là một số nghiên cứu liên quan:

❖ Các nghiên cứu nước ngoài:

Theo Foos, Norden và Weber (2010): Đã cung cấp một bằng chứng toàn diện và hoàn toàn mới về mối quan hệ liên ngành giữa tăng trưởng cho vay có ảnh hưởng đến mức độ rủi ro của các ngân hàng cá nhân ở 16 quốc gia lớn hay không Sử dụng dữ liệu Bankscope từ hơn 16.000 ngân hàng cá nhân trong giai đoạn 1997–2007, nhóm tác giả trên kiểm tra ba giả thuyết về mối quan hệ: giữa tăng trưởng khoản vay bất thường và rủi ro tài sản, khả năng sinh lời của ngân hàng và khả năng thanh toán của ngân hàng Nghiên cứu cho thấy rằng tăng trưởng cho vay dẫn đến tăng dự phòng rủi ro cho vay trong ba năm tiếp theo, giảm thu nhập lãi tương đối và giảm tỷ lệ vốn Các phân tích sâu hơn cho thấy tăng trưởng cho vay cũng có tác động tiêu cực đến thu nhập lãi đã điều chỉnh theo rủi ro Những kết quả này cho thấy rằng: Tăng trưởng cho vay trong quá khứ có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến các khoản lỗ cho vay tiếp theo với mức tối đa trong năm thứ ba; Tăng trưởng cho vay cũng dẫn đến giảm thu nhập lãi tương đối của các ngân hàng; Tăng trưởng cho vay có liên quan tiêu cực đáng kể đến khả năng thanh toán của ngân hàng Tăng trưởng cho vay cao hơn dẫn đến tỷ lệ vốn thấp hơn, cho thấy khả năng thanh toán của ngân hàng giảm.

Theo García-Marco và Robles-Fernández (2008): Nghiên cứu phân tích các yếu tố quyết định việc chấp nhận rủi ro trong các trung gian tài chính Tây Ban Nha,đặc biệt chú trọng đến cấu trúc và quy mô sở hữu của các đơn vị khác nhau Mặt khác, cấu hình pháp lý cụ thể của các ngân hàng tiết kiệm Tây Ban Nha có thể khiến chúng khác với các ngân hàng thương mại về hành vi rủi ro Đặc biệt, họ có thể đầu tư rủi ro hơn Tuy nhiên, các lý thuyết khác chỉ ra rằng sự kiểm soát của cổ đông lớn hơn trong các ngân hàng thương mại có thể khiến họ phải chấp nhận rủi ro lớn hơn trong một số tình huống nhất định Nghiên cứu kiểm tra các giả thuyết này với mô hình dữ liệu bảng động (1993-2000) cho các ngân hàng thương mại và ngân hàng tiết kiệm Tây Ban Nha Phân tích liệu sự khác biệt trong hành vi rủi ro có liên quan đến các cấu trúc sở hữu khác nhau hay các yếu tố khác như quy mô của đơn vị hay không Nghiên cứu sử dụng Chỉ số đo lường rủi ro Z-score được đề xuất bởi Hannan và Hanweck (1998) hay Boyd và Runkle (1993) và được sử dụng bởi Nash và Sinkey (1997); García-Marco và Robles-Fernández (2008) Kết quả nghiên cứu cho thấy, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tổng dư nợ/ tổng tài sản (TLA) có tác động tiêu cực (ngược chiều) với rủi ro đối với NHTM.

Chỉ số Z-SCORE của E I Altman (1968) Phương pháp Z-SCORE dùng để đánh giá rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Chỉ số này được phát minh bởi Giáo sư Edward I Altman, thuộc trường đại học New York Sau đó, tác giả Morris (1997) và một số nhà nghiên cứu khác phát triển thêm để xây dựng mô hình phù hợp hơn với điều kiện hoạt động ngân hàng từng nơi Nghiên cứu dùng mô hình hồi quy xác suất (logit) với 5 biến để dự báo rủi ro phá sản.

Ivičić, Kunovac và Ljubaj (2008) nghiên cứu tác động của các chỉ số kinh tế vĩ mô khác nhau tới rủi ro ngân hàng, với chỉ số Z- score đại diện cho rủi ro vỡ nợ ngân hàng khi ngân hàng mất khả năng thanh toán hay gọi tắt là rủi ro tại

7 ngân hàng của các nước trong khu vực Trung và Đông Âu (CEE) từ năm 1996- 2006.

Nghiên cứu của Tan và Floros (2013): Sử dụng mô hình 3SLS để điều tra mối quan hệ giữa rủi ro, vốn và hiệu quả của các ngân hàng ở Trung Quốc Dữ liệu nghiên cứu bao gồm các số liệu hàng năm từ 101 ngân hàng Trung Quốc trong giai đoạn 2003-2009 Các bằng chứng thực nghiệm cho thấy rằng có một mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê giữa rủi ro (dự phòng rủi ro đại diện cho rủi ro tín dụng) và hiệu quả trong ngành ngân hàng Trung Quốc, trong khi mối quan hệ giữa rủi ro (Z-score) và mức vốn hóa là ngược chiều và có ý nghĩa thống kê Điều này được giải thích bởi thực tế các ngân hàng có mức vốn cao có nhiều khả năng hấp thụ các khoản lỗ lũy kế từ các khoản vay không hiệu quả, từ đó làm giảm rủi ro, trong khi các ngân hàng với mức độ rủi ro cao cần một lượng lớn vốn để bù đắp các khoản lỗ đó dẫn đến mức thấp vốn Ngoài ra, nghiên cứu còn cho thấy lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và quy mô ngân hàng (SIZE) có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro.

Chalermchatvichien, Jumreornvong, Jiraporn và Singh (2014): Nghiên cứu sử dụng mô hình 2SLS để điều tra mối quan hệ giữa rủi ro, tập trung quyền sở hữu, và tiêu chuẩn vốn theo Basel III Dữ liệu nghiên cứu 68 ngân hàng ở khu vực Châu Á từ năm 2005 đến năm 2009 Rủi đo được đo lường bằng chỉ số Z- score và do chỉ số Z- score cao nên tác giả đã sử dụng ln(Z) để dữ liệu được phân bổ đồng đều hơn Kết quả cho thấy: tập trung quyền sở hữu và dự phòng rủi ro (dự phòng tổn thất cho vay/ thu nhập lãi thuần) có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro Ngoài ra, khi quy định áp dụng yêu cầu ổn định về vốn theo Basel III được áp dụng sẽ cải thiện chỉ số Z-score của ngân hàng, tức làm giảm rủi ro.

Ghosh (2014): Sử dụng dữ liệu trên hơn 100 ngân hàng GCC từ năm 1996 –

2011 và sử dụng mô hình ước lượng bình phương ba giai đoạn (3SLS) để kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro và vốn Rủi ro được đo bằng chỉ số Z-score, trong khi vốn được tính là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản (CAP) Biến kiểm soát: bao gồm kích thước ngân hàng Ln(Size), tài sản thanh khoản/ tổng tài sản (Funding), chỉ số lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản (ROA), chi phí trên thu nhập

(Cost/income) và các điều khoản tương tác (Divers) Kết quả cho thấy, ngân hàng có mức vốn thấp sẽ làm tăng rủi ro cho ngân hàng Chi phí trên thu nhập (Cost/income) và các điều khoản tương tác (Divers) có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro, trong khi đó tài sản thanh khoản/tổng tài sản (Funding) có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro.

Lepetit và Strobel (2015): Mối liên hệ truyền thống giữa các thước đo điểm số

Z và khả năng mất khả năng thanh toán của ngân hàng, cung cấp một thước đo cải tiến về xác suất đó mà không áp đặt thêm các giả định phân phối Do đó, thước đo truyền thống về xác suất mất khả năng thanh toán cung cấp giới hạn trên ít hiệu quả hơn của xác suất mất khả năng thanh toán, nhưng trên thực tế có thể được diễn giải lại một cách có ý nghĩa như một thước đo nắm bắt khả năng mất khả năng thanh toán thay thế Kết quả nghiên cứu đạt được các diễn giải xác suất được điều chỉnh lại tương tự của các thước đo điểm Z đơn giản và được biến đổi thường được sử dụng.

Cụ thể, Z-score được hiển thị tỷ lệ nghịch với khả năng mất khả năng thanh toán.

❖ Các nghiên cứu trong nước:

Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Dương (2013) có lấy mẫu là 36 NHTM tại

VN trong giai đoạn 2006 - 2011 và sử dụng phương pháp định lượng nhằm xác định sự tác động của các chỉ tiêu đặc trưng đến rủi ro ngân hàng Kết quả cho thấy: (i) LLP tỉ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên thu nhập lãi thuần; (ii) NIR tỉ lệ thu nhập lãi thuần trên tổng tài sản bình quân đồng biến với rủi ro ngân hàng; (iii) LEV tỉ lệ vốn CSH trên tổng huy động; và (iv) LDR tỉ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn nghịch biến với rủi ro ngân hàng Thay tổng tài sản sinh lời ở mẫu số của NIM bằng tổng tài sản bình quân để tạo ra NIR góp phần hoàn thiện các nghiên cứu trước đây. Nghiên cứu cũng khẳng định việc tăng vốn CSH là điều kiện tiên quyết nhằm bảo vệ ngân hàng trước rủi ro khánh kiệt đồng thời góp ý về chính sách và nâng cao trình độ quản lý rủi ro của hệ thống ngân hàng, đề xuất hoàn thiện chức năng quản lí tài sản và nguồn vốn.

Nghiên cứu của Nguyễn Minh Hà (2016) sử dụng dữ liệu bao gồm 23 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam với 115 quan sát từ 2009 - 2013.

Nghiên cứu tìm thấy các yếu tố có mối quan hệ nghịch chiều với rủi ro phá sản ngân hàng như: Tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dự phòng nợ xấu, tỷ lệ thu nhập lãi thuần, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, đa dạng hóa thu nhập, sở hữu nhà nước, số năm hoạt động của ngân hàng và ngân hàng đã niêm yết Các yếu tố có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng, gồm: Hiệu quả quản lý chi phí và quy mô.

Nghiên cứu của Thúy Hà (2021) đánh giá tác động của đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam với số liệu mẫu 25 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2010 – 2020 Kĩ thuật phân tích định lượng được sử dụng là phương trình hồi quy Logistic đơn Kết quả mô hình cho thấy, đa dạng hóa thu nhập (AHHINOI) có tác động ngược chiều tới rủi ro kinh doanh của ngân hàng Ngoài ra, kết quả mô hình còn cho thấy có hai nhóm yếu tố tác động, các yếu tố tác động ngược chiều với rủi ro như: Rủi ro thanh khoản (LEV), tiền gửi trên tổng tài sản (DTA), tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF) và các yếu tố tác động cùng chiều với rủi ro như: quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA).

Bảng 2.1: Tổng hợp nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại

STT Biến Tác giả Kết quả

I CÁC YẾU TỐ VỀ CHỈ SỐ TÀI CHÍNH CỦA NGÂN HÀNG

Foos và cộng sự (2010), Igan và Pinheiro (2011), Kửhler (2012) +

Hà và Hướng (2016), Ivičić và cộng sự

2 Tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR)

Whalen và Thomson (1988) + Cole và White (2011), Halling (2006),

Hà và Hướng (2016), Ivičić và cộng sự -

Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)

Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu

García-Marco và Robles- Fernández

5 Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM)

6 Hiệu quả quản lý chi phí (CIR)

Hà và Hướng (2016), Uhde và Heimeshoff (2009), Beck và cộng sự

Berger và De Young (1997), Ghosh

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản

8 Đa dạng hóa thu nhập

Diamond (1984), Kửhler (2012), Beck và cộng sự (2009), Hà và Hướng (2016) +

De Jonghe (2010), Jordan và cộng sự

II CÁC YẾU TỐ VỀ ĐẶC ĐIỂM CỦA NGÂN HÀNG

9 Quy mô (SIZE) Uhde và Heimeshoff (2009), De +

Jonghe (2010), Hà và Hướng (2016), García-Marco và Robles-Fernández

Salas và Saurina (2002), García- Marco và Robles-Fernández (2008) -

La Porta và cộng sự (2002), Bonin và các cộng sự (2005), Iannotta và cộng sự

Ngân hàng niêm yết trên sàn chứng khoán

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng

2.3.1 Các yếu tố về chỉ số tài chính của ngân hàng

Trong các nghiên cứu thực nghiệm thì rủi ro tín dụng được đại diện bởi hệ số

CR = dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ Hệ số này cao tượng trưng cho sự quản lý tín dụng không đầy đủ và chất lượng tín dụng thấp (Halil Emre, 2012) Theo kết quả nghiên cứu của Whalen (1988), tỉ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ đồng biến với rủi ro, nợ xấu càng tăng thì dự phòng càng tăng Kết quả của Halling

(2006) cho thấy, tỉ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của năm trước nghịch biến với rủi ro. Ngân hàng có điều kiện tài chính tốt thường chủ động tăng dự phòng, những ngân hàng tài chính khó khăn sẽ chủ động giảm dự phòng đến mực thấp nhất.

Ngoài ra, để đo lường rủi ro tín dụng, còn có thể dùng chỉ số LLP = Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng/Thu nhập lãi thuần của ngân hàng LLP vừa thể hiện chất lượng tài sản vừa theo dõi tình hình nợ xấu xử lý ảnh hưởng đến thu nhập ra sao Khi thu nhập không đủ bù rủi ro khiến ngân hàng xa rời mục tiêu tạo lợi nhuận, sẽ làm gia tăng rủi ro trong ngân hàng Với tình hình của các ngân hàng thương mại Việt Nam, nợ xấu đã trích lập dự phòng được nhiều năm qua và gánh nặng bây giờ là chi phí của khoản dự phòng tác động đến thu nhập như thế nào trong quá trình xử lý nợ xấu Do đó, tác giả sử dụng chỉ số LLP để kỳ vọng chỉ số này sẽ đo lường chính xác hơn về rủi ro của ngân hàng thương mại Việt Nam.

❖ Cho vay/Tổng tài sản (TLA) Đây là một chỉ tiêu đại diện cho rủi ro thanh khoản và giúp đo lường bao nhiêu phần trăm của tài sản ngân hàng được đại diện bởi khoản cho vay (Mansur, Zangeneh & Zitz, 1993) Tỷ lệ cao đối với chỉ tiêu này là một chỉ báo về vấn đề tiềm ẩn thanh khoản vì các khoản vay thông thường không thể trả ngay được Chỉ tiêu cho vay/tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro vì việc phát hành các khoản vay làm giảm lượng vốn sẵn có để đáp ứng nghĩa vụ ngắn hạn hoặc bất ngờ mà có thể làm phát sinh các vấn đề thanh khoản (Agusman, Monroe, Gasbarro & Zumwalt, 2008; Mansur, Zangeneh & Zitz, 1993) Theo nghiên cứu của García-Marco và Robles-Fernández (2008), dữ liệu là các ngân hàng thương mại và các ngân hàng tiết kiệm ở Tây Ban Nha, thì giữa rủi ro và chỉ tiêu TLA có tác động trái chiều nhau giữa hai loại ngân hàng Đối với ngân hàng thương mại, chỉ tiêu TLA tăng sẽ tác động làm tăng rủi ro, trong khi đối với ngân hàng tiết kiệm, tác động lại ngược lại, tức là chỉ tiêu TLA tăng, sẽ giảm rủi ro Theo nghiên cứu của Salkeld (2011), mối quan hệ giữa rủi ro và chỉ tiêu TLA là cùng chiều và liên quan đến tổng số rủi ro cho các ngân hàng Các khoản cho vay không phải là tài sản lưu động và các ngân hàng đã có một số lượng lớn dư nợ cho vay so với tổng tài sản của họ có thể phải đối mặt với một rủi ro lớn hơn bởi vì các tài sản có tính thanh khoản không thể được sử dụng để giải quyết các chi phí bất ngờ trong thời gian ngắn Biến này được tìm thấy liên quan chặt chẽ với các khoản vay với tỷ lệ tiền gửi, và chỉ tiêu này được sử dụng thường xuyên hơn trong các nghiên cứu trước như Salkeld (2011), Ghosh (2014), Tan và Floros (2013), García-Marco và Robles-Fernández (2008), do đó chỉ tiêu cho vay/tổng tài sản được tác giả sử dụng trong nghiên cứu này.

❖ Cho vay/Huy động (LDR)

Thanh khoản là khả năng tiếp cận các tài sản và nguồn vốn với chi phí chuyển hóa thấp và thời gian chuyển hóa nhanh, có thể dùng để chi trả với chi phí hợp lý ngay khi có nhu cầu vốn phát sinh Thanh khoản có ý nghĩa quan trọng vì cần phải có thanh khoản để ngân hàng đáp ứng nhu cầu vay mới mà không cần phải thu hồi các khoản cho vay trong hạn hay thanh lý các tài khoản đầu tư Ngoài ra, ngân hàng cần có thanh khoản để đáp ứng tất cả các biến động hằng ngày về nhu cầu rút tiền của khách hàng một cách kịp thời Một quyết định quan trọng của nhà quản lý ngân hàng là sự quan tâm đến việc quản lý tính thanh khoản, cụ thể là đo lường trong mối liên quan của quá trình gửi và cho vay (Kosmidou, 2008) Ngân hàng có thanh khoản tốt là ngân hàng có khả năng cân đối hợp lý giữa tiền gửi và tiền cho vay Đa số các nghiên cứu thực nghiệm sử dụng tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi của khách hàng để đo lường tính thanh khoản Một tỷ lệ cao hơn cho thấy tính thanh khoản thấp nghĩa là ngân hàng đang đối mặt với rủi ro là do khả năng đáp ứng nhu cầu rút tiền đột xuất của khách hàng giảm Ngược lại một tỷ lệ thấp lại cho thấy hoạt động ngân hàng chưa hiệu quả vì không tận dụng được hết các nguồn vốn huy động.

Theo nghiên cứu của Montgomery (2004), giữa tỷ lệ dư nợ cho vay/tổng tài sản (TLA) và tỉ lệ dư nợ cho vay/tổng tiền gửi (LDR) thì tỷ lệ dư nợ cho vay/tổng tiền gửi có quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản cho cả Nhật Bản và Indonesia Lý giải rằng, khi ngân hàng gặp khó khăn thì ngân hàng thường tập trung tăng trưởng tín dụng để tìm kiếm lợi nhuận và có khuynh hướng cho vay những đối tượng có rủi ro cao hơn lãi suất cho vay cao hơn.

Theo Halling (2006), tỉ lệ lợi nhuận từ hoạt động chính trên tổng tài sản đồng biến với rủi ro ngân hàng Rủi ro lãi suất được đo lường như sau: (thu nhập từ lãi - chi phí trả lãi)/tài sản có sinh lời bình quân Thể hiện khả năng tận dụng nguồn vốn giá rẻ hay chênh lệch lãi suất lớn giữa cho vay và huy động Tỉ lệ này tăng, thu nhập lãi thuần tăng (liên quan đến rủi ro lãi suất và cơ cấu TS – NV nhạy cảm với lãi suất) hoặc do tổng tài sản giảm (liên quan đến việc giảm đầu tư/cho vay và giảm huy động) hay do cả hai đều có thể làm giảm rủi ro ngân hàng Trong nghiên cứu của Nguyễn Thanh Dương (2013), nghiên cứu đã đo lường rủi ro lãi suất bằng chỉ số NIR, NIR = Thu nhập lãi thuần/Tổng tài sản bình quân.Việc sử dụng chỉ số này sẽ giúp cho quá trình nghiên cứu dễ dàng hơn bởi vì chỉ số này thể hiện rõ được rủi ro lãi suất tác động đến rủi ro trong hoạt động ngân hàng.Nếu sử dụng chỉ số NIM, chỉ khác mẫu số của NIR là tổng tài sản sinh lời (thể hiện khả năng tận dụng nguồn vốn giá rẻ hay chênh lệch lãi suất lớn giữa cho vay và huy động) thì sẽ không cho được kết quả như mong muốn vì NIM giả định rằng chất lượng tài sản là không thay đổi cho kỳ kinh doanh Tuy nhiên tại VN giả định dễ vi phạm vì các khoản cho vay dài hạn và đầu tư chứng khoán nợ không chắc chắn ổn định Ngoài ra việc định giá tài sản theo giá trị hợp lí chưa thực sự phổ biến.

❖ Tỷ suất vốn hóa thị trường (CAP)

Theo Shrieves và Dahl (1991), vốn chủ sở hữu bao gồm: cổ phiếu phổ thông, cổ phiếu ưu đãi vĩnh viễn, thặng dư vốn, lợi nhuận chưa phân phối và dự trữ vốn cùng với các chênh lệch ngoại tệ tích lũy Athanasoglou (2005) cho rằng VCSH là nguồn vốn riêng của ngân hàng sẵn có để hỗ trợ kinh doanh của ngân hàng như vậy vốn ngân hàng phản ứng như một mạng lưới an toàn trong trường hợp xấu nhất. Nhiều vốn có thể đáp ứng được các cú sốc và rủi ro trong quá trình hoạt động Anbar và Alper (2011) cho rằng hệ số VCSH trên tổng tài sản là một trong những hệ số cơ bản của sức mạnh vốn Với một tỷ lệ VCSH cao hơn thì sẽ cần ít nguồn vốn bên ngoài hơn, từ đó tăng lợi nhuận Bên cạnh đó, VCSH cho thấy được khả năng hấp thụ thua lỗ và giải quyết rủi ro Nhiều vốn có thể đáp ứng được các cú sốc và rủi ro trong quá trình hoạt động Vốn được đo bằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) Cụ thể như sau: CAP = Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài sản

❖ Quy mô ngân hàng (SIZE) Để phân biệt các ngân hàng có quy mô khác nhau, ta dựa vào tiêu chí định tính và tiêu chí định lượng Tiêu chí định tính dựa trên những đặc trưng cơ bản của ngân hàng: năng lực quản lý, trình độ chuyên môn, công nghệ hiện đại… Tiêu chí định lượng có thể dựa vào các chỉ tiêu như: tổng tài sản, số lượng nhân sự, vốn, doanh thu… Quy mô ngân hàng hay kích thước ngân hàng cho thấy khả năng của ngân hàng Để đối phó và chấp nhận rủi ro Các ngân hàng lớn có khả năng đa dạng hóa rủi ro trên các dòng sản phẩm và quản lý rủi ro tốt hơn so với những ngân hàng nhỏ (Garcia-Marco và Robles-Fernandez, 2008) Hoặc theo nghiên cứu của Demsetz và Strahan (1997) thì cho rằng các ngân hàng lớn có xu hướng đa dạng hơn cho phép họ tham gia vào danh mục đầu tư và cho vay rủi ro cao, có khả năng mang lại lợi nhuận nhiều hơn mà không làm tăng rủi ro vì có lợi thế về đa dạng hóa. Nhưng theo nghiên cứu của Shrieves và Dahl (1991), Aggarwal và Jacques (1998), Tan và Floros (2013) thì quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều với rủi ro Tương tự như vậy, nghiên cứu của Ghosh (2014) và Salkeld (2011), cho rằng các ngân hàng nhỏ phải đối mặt với rủi ro cao hơn vì họ không có khả năng đa dạng hóa danh mục đầu tư để giảm thiểu rủi ro, do đó quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với rủi ro Trong hầu hết các nghiên cứu, quy mô ngân hàng được đo lường Ln(tổng tài sản) nhằm tạo ra một kết quả hồi quy tốt hơn.

❖Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA)

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là chỉ số tài chính dùng để đo lường mối quan hệ của lợi nhuận ròng trên tổng tài sản của ngân hàng Chỉ tiêu ROA sẽ cho biết cứ mỗi đồng tài sản sẽ tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế hay nói cách khác là đánh giá hiệu quả của ngân hàng trong việc sử dụng tài sản (Ghosh,

2014) Chỉ tiêu này đánh giá chức năng của vốn chủ sở hữu đối với người gửi tiền trong trường hợp phá sản (Akenbrand, 2015) Ngoài ra, chỉ tiêu này cũng đánh giá hiệu quả của ngân hàng trong quản lý doanh thu và chi phí của nó, đồng thời phản ánh khả năng chuyển đổi tài sản của ngân hàng thành lợi nhuận ròng (Halil Êmre, 2012).

Công thức tính ROA như sau:

Lợi nhuận sau thuế XOA = — - 100%

Với lợi nhuận sau thuế được tính bằng công thức:

Lợi nhuận sau thuế = Tổng thu – Tổng chi – Thuế TNDN

Theo công thức, các ngân hàng có thể nâng cao chỉ số này bằng cách gia tăng lợi nhuận hoặc giảm tổng tài sản Trong khi lựa chọn thứ hai là không thực tế vì tác động tiêu cực của nó đến hiệu suất các ngân hàng, do đó lựa chọn thứ nhất tốt cho ngân hàng Nói chung, nhờ vào chi phí vốn thấp, các ngân hàng thường dựa chủ yếu vào lợi nhuận giữ lại để tăng vốn Do đó, nếu các ngân hàng hoạt động có lãi, ngân hàng sẽ có thể dùng một phần lợi nhuận giữ lại để tăng vốn, điều này làm tăng mức vốn của các ngân hàng Kết quả thực nghiệm này cũng tương tự như Gropp và Heider (2007) Bên cạnh đó, ROA và rủi ro có mối quan hệ cùng chiều vì các ngân hàng dự kiến sẽ tăng rủi ro tài sản để có được lợi nhuận cao hơn (Jeitschko & Jeung, 2005).

❖Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Tỷ số lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu cho thấy khả năng sinh lời của vốn chủ sở hữu, Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2007) phát biểu rằng, chỉ tiêu tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) phản ánh hiệu quả của vốn tự có, hay nói chính xác hơn là nó thực hiện công việc đo lường mức sinh lời đầu tư của vốn chủ sở hữu. Trên thực tế, các nhà đầu tư tại các ngân hàng thương mại thường rất quan tâm đến chỉ tiêu này vì nó phản ánh khả năng tạo lãi của một đồng vốn mà họ đã bỏ ra để đầu tư vào chính ngân hàng họ kỳ vọng.

Công thức tính ROE như sau:

Von chủ sở hữu bĩnh quần

Với cách tính ROE đó:

Lợi nhuận sau thuế: là lợi nhuận ròng dành cho những cổ phiếu thường.

Vốn chủ sở hữu: là nguồn vốn của chủ sở hữu.

Theo García-Marco và Robles-Fernández (2008), chỉ tiêu ROE và rủi ro có mối quan hệ cùng chiều, thể hiện thông qua sự đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro (Akenbrand Thomas, 2015), chi phí vốn chủ sở hữu là cao hơn nhiều so với chi phí của nợ, khoản mục chi phí trung bình tăng, từ đó làm giảm lợi nhuận ròng, tăng rủi ro.

2.3.2 Các yếu tố về đặc điểm ngân hàng

Chi phí tài chính (Funding cost) của ngân hàng nằm ở khoản mục chi phí lãi và các chi phí tương tự, khoản mục này bao gồm: trả lãi tiền gửi, trả lãi tiền vay, trả lãi phát hành giấy tờ có giá trị và chi phí khác cho hoạt động tín dụng Trong đó, trả lãi tiền gửi chiếm tỷ lệ lớn nhất và đa số trong cơ cấu chi phí tài chính Ngân hàng kinh doanh dựa trên việc huy động và lựa chọn phương pháp đầu tư các nguồn huy động đó Do mỗi ngân hàng đều phải trả lãi cho các khoản tiền huy động của họ Chi phí cho việc huy động các khoản tiền đó được đại diện bằng chi phí lãi trên tổng tiền gửi, được xác định chính bởi tỷ lệ tín dụng của ngân hàng, khả năng cạnh tranh, lãi suất thị trường, thành phần của nguồn quỹ và tầm quan trọng liên quan của nó.

❖ Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP)

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Xây dựng mô hình nghiên cứu

3.1.1 Mô hình hồi quy dữ liệu bảng

Với đặc thù nghiên cứu dữ liệu theo thời gian từ năm 2015 đến năm 2021 kết hợp với việc thu thập dữ liệu (từ báo cáo tài chính) của 26 NHTM đang hoạt động kinh doanh trên thị trường Việt Nam, vì thế, phương pháp hồi quy với dữ liệu bảng (Panel data) được sử dụng để phân tích nguồn dữ liệu này.

Theo đó, hồi quy dữ liệu bảng được sử dụng trong trường hợp xử lý nguồn dữ liệu chéo (Cross-section) có sự ảnh hưởng bởi dữ liệu thời gian (Time series) thông qua việc thu thập thông tin từ nhiều đối tượng (units) giống nhau trong cùng một hoặc nhiều thời điểm Phân tích mô hình hồi quy với dữ liệu bảng cung cấp nhiều thông tin ưu việt đối với tổng thể nghiên cứu so với những mô hình hồi quy thông thường, với tính biến thiên nhiều hơn, có quan tâm tới hiện tượng đa cộng tuyến, có nhiều bậc tự do và hiệu quả cao hơn. Đối với dữ liệu bảng có ba mô hình có thể sử dụng tùy vào đặc điểm và phạm vi nghiên cứu, bao gồm: Mô hình hồi quy bình phương cực tiểu (mô hình PooledOLS – Ordinary Least Squares), mô hình tác động cố định (mô hình FEM – FixedEffects Model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (mô hình REM – Random EffectsModel). Đầu tiên, mô hình Pooled OLS có mức độ đơn giản nhất với các hệ số hồi quy đều không thay đổi giữa các đối tượng nghiên cứu (chính là các NHTM) và không thay đổi theo thời gian (Gujarati, 2003) Chính vì đặc điểm này nên mô hình Pooled OLS ít phản ảnh một cách trung thực sự biến động của dữ liệu bảng nên cũng ít khi được vận dụng vào nghiên cứu thực tế.

Tiếp theo là mô hình tác động cố định FEM, mô hình này được hình thành từ mô hình Pooled OLS Mô hình FEM có thể kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc Vì thế, mô hình FEM sẽ cho biết sự khác biệt giữa các đối tượng nghiên cứu cũng như có sự tương quan giữa phần dư của mô hình và các biến độc lập.

Cuối cùng là mô hình tác động ngẫu nhiên REM, cũng được hình thành từ mô hình Pooled OLS Cũng giống như mô hình FEM, mô hình này cũng cho biết sự khác biệt giữa các đối tượng Điểm khác biệt với mô hình FEM là mô hình REM đưa ra giả định không có mối quan hệ nào giữa phần sai số với các biến độc lập của mô hình.

Mô hình hồi quy dữ liệu bảng có dạng tổng quát như Công thức 3.1 sau:

Y = & + 0 1 X u + + P n X ni, + U t (Công thức 3.1) trong đó,

X là biến độc lập; β0, β1,…, βn là các hệ số hồi quy; i là đơn vị chéo thứ i (đối tượng thứ i); t là thời gian thứ t; u là sai số.

Trên các cơ sở lý thuyết và lược khảo các nghiên cứu liên quan, kế thừa những kết quả nghiên cứu và xét trong bối cảnh thực tế nghiên cứu hiện tại, tác giả đề xuất các giả thuyết nghiên cứu như sau.

Giả thuyết H 1 : Rủi ro tín dụng được đo lường bởi chỉ số LLP ảnh hưởng tích cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

Giả thuyết H2: Rủi ro thanh khoản được đo lường bởi chỉ số TLA ảnh hưởng tích cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

Giả thuyết H 3 : Rủi ro tín dụng được đo lường bởi chỉ số LDR ảnh hưởng tích cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

Giả thuyết H 4 : Rủi ro lãi suất được đo lường bởi chỉ số NIR ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

Giả thuyết H 5 : Tỷ suất vốn hóa thị trường được đo lường bởi chỉ số CAP ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

Giả thuyết H 6 : Quy mô ngân hàng (SIZE) ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

Giả thuyết H 7 : Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (chỉ số ROA) ảnh hưởng tích cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

Giả thuyết H 8 : Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (chỉ số ROE) ảnh hưởng tích cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

Giả thuyết H 9 : Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

Giả thuyết H10: Tỷ lệ lạm phát (INF) ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

Tổng hợp các giả thuyết nghiên cứu và kỳ vọng xu hướng ảnh hưởng được trình bày ở Bảng 3.1.

Bảng 3.1: Tổng hợp các giả thuyết nghiên cứu Giả thuyết Nội dung Kỳ vọng

Rủi ro tín dụng được đo lường bởi chỉ số LLP ảnh hưởng tích cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam +

Rủi ro thanh khoản được đo lường bởi chỉ số TLA ảnh hưởng tích cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam +

Rủi ro tín dụng được đo lường bởi chỉ số LDR ảnh hưởng tích cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam +

Rủi ro lãi suất được đo lường bởi chỉ số NIR ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam -

Tỷ suất vốn hóa thị trường được đo lường bởi chỉ số CAP ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam -

Quy mô ngân hàng (SIZE) ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam -

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (chỉ số ROA) ảnh hưởng tích cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam +

H8 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (chỉ số ROE) ảnh hưởng +

Giả thuyết Nội dung Kỳ vọng tích cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam -

Tỷ lệ lạm phát (INF) ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam -

Nguồn: Tác giả tổng hợp 3.1.3 Mô hình nghiên cứu

Dựa vào các giả thuyết nghiên cứu được đề xuất ở trên, tác giả đề xuất mô hình hồi quy nghiên cứu như ở Công thức 3.2:

Z - ScOre = / o + / 1 LLp + / TA, + / 3 LDR t + / 4 NIR t + A CAP ,t +

& SIZE „ + / 7 ROA t + / 8 ROE , + / 9 GDP t + / 10 INF ,t

(Công thức 3.2) Trong mô hình hồi quy theo Công thức 3.2, Z-Score là biến phụ thuộc được tính toán theo Công thức 3.3 dựa trên đề xuất bởi García-Marco và Robles-

Ngoài ra, LLP, TLA, LDR, NIR, CAP, SIZE, ROA, ROE, GDP, INF là các biến độc lập; β 0 là hệ số chặn; β 1 đến β 10 là các hệ số hồi quy tương ứng với các biến độc lập; i là đơn vị chéo thứ i (NHTM thứ i); t là thời gian từ năm 2015 đến năm 2021.

Mô hình hồi quy trên được biểu diễn tóm gọn như mô tả ở Hình 3.1.

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Quy trình nghiên cứu được thể hiện ở Hình 3.2.

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Cỡ mẫu nghiên cứu

Trong phân tích hồi quy, việc xác định cỡ mẫu (n) phụ thuộc quá trình xác định về mức ý nghĩa, độ mạnh của phép kiểm định và số lượng biến độc lập Có nhiều kỹ thuật để có thể hỗ trợ lựa chọn cỡ mẫu đại diện cho tổng thể nghiên cứu.

Một trong số đó là kỹ thuật xác định cỡ mẫu dựa trên kinh nghiệm của Green

(1991) Tác giả khuyến nghị công thức xác định cỡ mẫu nghiên cứu là n > 50 + 8m. Trong đó, n là cỡ mẫu cần thiết và m là số lượng biến độc lập trong mô hình Áp dụng kinh nghiệm chọn mẫu này vào trường hợp của mô hình nghiên cứu ở Hình 3.1, với số biến độc lập là 10, thì cỡ mẫu nghiên cứu phải lớn hơn 130 quan sát.

Tabachnick, Fidell và Ullman (2007) cho rằng cỡ mẫu nghiên cứu cần đủ lớn để kết quả hồi quy được thuyết phục hơn Các tác giả tiến tới đề xuất công thức để xác định cỡ mẫu dựa trên kinh nghiệm như sau: n > 104 + m Trong đó, n là cỡ mẫu cần thiết và m là số lượng biến độc lập trong mô hình Tiếp tục áp dụng công thức này trong trường hợp nghiên cứu, cỡ mẫu nghiên cứu cần thiết phải lớn hơn 114 quan sát.

Ngoài ra, phương pháp chọn mẫu xác suất ngẫu nhiên, đơn giản cũng được sử dụng trong nhiều trường hợp để giảm bớt thời gian thu thập số liệu trong nghiên cứu. Theo Trần Tiến Khai (2014), đây là phương pháp chọn mẫu không hạn chế và là hình thức đơn giản nhất, thuần nhất của cách chọn mẫu xác suất.

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán của các NHTM tại Việt Nam Các dữ liệu được thu thập từ trang thông tin điện tử chính thức của mỗi ngân hàng Mẫu nghiên cứu là 26 NHTM tại Việt Nam trong khoảng thời gian nghiên cứu từ năm 2015 đến năm 2021 Danh sách 26 NHTM được thống kê chi tiết ở Phụ lục Loại trừ các ngân hàng bị hợp nhất, sáp nhập, ngân hàng 100% vốn nước ngoài và chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam, ngân hàng liên doanh Sau khi thực hiện thu thập dữ liệu tác giả thực hiện tính toán các biến nội bộ dựa trên số liệu BCTC Đối với các dữ liệu kinh tế vĩ mô tác giả lấy từ các thống kê báo cáo kinh tế tổng hợp trên Ngân hàng Thế Giới (WB).

Theo đó, có 26 đơn vị chéo (26 NHTM) và 7 thời đoạn (từ năm 2015 đến năm

2021), tổng cộng có 182 mẫu nghiên cứu (hay quan sát) Số mẫu này đủ lớn để đáp ứng các yêu cầu về cỡ mẫu cho phân tích hồi quy của Green (1991), Tabachnick và cộng sự (2007).

Như vậy, nghiên cứu tiến hành phân tích với 182 mẫu nghiên cứu.

Phương pháp nghiên cứu

3.3.1 Phương pháp thống kê mô tả

Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để khái quát hóa những đặc điểm,điều kiện đặc trưng của dữ liệu nghiên cứu Sử dụng các dữ liệu thống kê để thực hiện đánh giá, phân tích và giải thích sơ lược về thực trạng hệ thống các NHTM tạiViệt Nam trong giai đoạn 2015 – 2021.

3.3.2 Phương pháp phân tích tương quan

Phân tích tương quan được sử dụng để xem xét mối tương quan (quan hệ) giữa các biến với nhau, đặc biệt là mối tương quan giữa biến phụ thuộc (Z- Score) với các biến độc lập (10 biến) Kết quả phân tích dựa trên kết quả hệ số tương quan của ma trận hệ số tương quan giữa các biến Kết quả giá trị hệ số tương quan càng lớn càng chứng tỏ mối quan hệ chặt chẽ giữa các biến với nhau 3.3.3 Phương pháp phân tích hồi quy

Phương pháp phân tích hồi quy với kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng được sử dụng để phân tích sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam Phần mềm Eview 10.0 được sử dụng để hỗ trợ quá trình phân tích dữ liệu, trong đó ưu tiên dùng phương pháp ước lượng bình phương cực tiểu OLS với hai hiệu ứng tác động cố định (mô hình FEM) và tác động ngẫu nhiên (mô hình REM).

Trong trường hợp phương pháp OLS không đáp ứng được yêu cầu phân tích thì sẽ thay bằng phương pháp ước lượng bình phương cực tiểu tổng quát (Generalized Least Squares – GLS).

3.3.4 Kiểm định các giả định thống kê

Hiện tượng đa cộng tuyến được sử dụng để xem xét về giả định vi phạm của các biến độc lập trong mô hình có phụ thuộc lẫn nhau hay không. Để dò tìm và phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) được sử dụng Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số VIF vượt quá 10 thì mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Một biện pháp dò tìm khác cũng khá hiệu quả đó là xem xét các hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến giải thích trong ma trận hệ số tương quan Nếu tồn tại mối quan hệ tương quan mạnh giữa các biến độc lập với nhau thì mô hình có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để xem xét hiện tượng tự tương quan.

Khi mô hình vượt qua các kiểm định trên, các kiểm định về mức độ phù hợp của mô hình và kiểm định về tính nội sinh của mô hình với các giả thuyết về hệ số hồi quy sẽ được tiếp tục tiến hành.

Xử lý dữ liệu

Đối với xử lý dữ liệu khi thu thập, tác giả tiến hành hiệu chỉnh và mã hóa nguồn dữ liệu Dữ liệu tiếp tục được làm sạch nhằm phát hiện các sai sót về hình thức, sự thiếu vắng nguồn thông tin, sai thông tin và tiến hành hoàn thiện ma trận dữ liệu Nguồn dữ liệu trước khi được xử lý được gọi là dữ liệu thô.

Sau khi thu thập đầy đủ 182 dữ liệu thô cần thiết (như xác định ở phần trước,

26 NHTM trong 7 năm), tác giả tiến hành điều chỉnh dữ liệu dựa vào các công thức tính của các chỉ số với cách tính phù hợp nhất trong bối cảnh nghiên cứu tại thị trường Việt Nam (Bảng 3.2) Nguồn dữ liệu sau khi được xử lý hình thành dữ liệu điều chỉnh, được gọi là mẫu nghiên cứu chính thức.

Bảng 3.2: Mã hóa và điều chỉnh dữ liệu nghiên cứu

Biến/Nhân tố Mã hóa Công thức

Rủi ro phá sản của

NHTM tại Việt Nam Z-Score =

Rủi ro tín dụng LLP =

Chi phí dự phòng RRTD/ Thu nhập lãi thuần

(1) TLA = Tổng dư nợ cho vay/ Tổng tài sản

(2) LDR = Tổng dư nợ cho vay/ Tổng huy động

Rủi ro lãi suất NIR =

Thu nhập lãi thuần/ Tổng tài sản bình quân

Tỷ suất vốn hóa thị trường CAP = Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài sản

Quy mô ngân hàng SIZE = Ln(Tổng tài sản)

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA = Lợi nhuận ròng/ Tổng tài sản

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE = Lợi nhuận ròng/ Vốn chủ sở hữu

Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội GDP =

(GDP năm nay – GDP năm trước)/ GDP năm trước

(Chỉ số giá năm nay – Chỉ số giá năm trước)/ Chỉ số giá năm trước Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2022

Việc lựa chọn mô hình nghiên cứu thực hiện qua hai quá trình: o Lựa chọn mô hình Pooled effect hay FEM thông qua kiểm định Likelihood Ratio. o Lựa chọn FEM hay REM thông qua kiểm định Hausman.

Nếu mô hình nghiên cứu có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến, đề tài sử dụng phương pháp loại bỏ bớt biến giải thích ra khỏi mô hình, cụ thể như sau: o Bước 1: Xem cặp biến giải thích nào có quan hệ chặt chẽ Giả sử X2, X3… Xk là các biến độc lập, Y là biến phụ thuộc và X2, X3 có tương quan chặt chẽ với nhau. o Bước 2: Tính R2 đối với các hàm hồi quy: Có mặt cả hai biến; không có mặt một trong hai biến. o Bước 3: Loại biến mà giá trị R2 tính được khi không có mặt biến đó là lớn hơn.

Dựa vào cơ sở lý thuyết và các công trình nghiên cứu liên quan trước đây đã được trình bày trong Chương 2, Chương 3 hướng đến nghiên cứu một số khía cạnh nội dung như xây dựng mô hình các nhân tố cùng với các giả thuyết nghiên cứu, mô tả và thu thập dữ liệu, phương pháp cùng với quy trình xử lý dữ liệu.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thực trạng về hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

4.1.1 Khái quát về hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

Tính đến cuối 2020, hệ thống NHTM gồm có 5 NHTM Nhà nước, 37 NHTM cổ phần,

50 chi nhánh NHTM nước ngoài, 5 NHTM liên doanh, 5 NH 100% vốn nước ngoài.

Từ năm 2010, do ảnh hưởng của thị trường thế giới cũng như hệ quả của quá trình mở rộng quá nhanh trước đây, hệ thống ngân hàng đã bộc lộ một số vấn đề bất cập Chất lượng tín dụng sụt giảm, thanh khoản của hệ thống bất ổn, nguy cơ gây ra đổ vỡ hệ thống Vì vậy, đầu năm 2012, hệ thống NHTM bắt đầu quá trình tái cơ cấu theo Đề án cơ cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD) giai đoạn 2011-2015 (Đề án 254) Sau 05 năm triển khai, đề án cơ bản đã đạt được mục tiêu đề ra, xử lý cơ bản được các NHTM yếu kém và giữ được ổn định chung của toàn hệ thống Từ năm 2012 đến năm 2015, hệ thống đã giảm đi 5 NHTM cổ phần thông qua hoạt động sáp nhập, hợp nhất (Đệ Nhất, Tín Nghĩa, Nhà Hà Nội, Phương Tây, Đại Á) và Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã mua lại 3 NHTM cổ phần (VNCB, OceanBank và GPBank) Đến cuối năm 2015, hệ thống có 7 NHTM Nhà nước (gồm 3 NHTM được Nhà nước mua lại với giá 0 đồng, Agribank và 4 NHTM cổ phần Nhà nước), 28 ngân hàng TMCP, 5 NH 100% vốn nước ngoài, 5 NH liên doanh Tuy nhiên, hệ thống vẫn tiềm ẩn những vấn đề đáng lo ngại về sở hữu chéo, nợ xấu ở mức cao cũng như năng lực tài chính của các NHTM vẫn ở mức kém.

Chính vì vậy, Đề án Tái cơ cấu NH giai đoạn 2 (2016 - 2020) được Chính phủ phê duyệt tại Quyết định số 1058/QĐ-TTg, với các mục tiêu cụ thể: Tiếp tục cắt giảm tỷ lệ nợ xấu một cách bền vững và cắt giảm đáng kể số NHTM yếu kém; kéo lãi suất cho vay xuống mức trung bình của các nước đang phát triển là khoảng 5%/năm; đảm bảo 70% số NHTM thực hiện đầy đủ Basel II vào năm 2020 Đến nay, sau gần 2 năm, quá trình này đã đạt được kết quả bước đầu NHNN đã phê duyệt phương án cơ cấu lại gắn với xử lý nợ xấu của 3/4 NHTM Nhà nước Các NHTM cổ phần tập trung củng cố, chấn chỉnh toàn diện trên các mặt tài chính, quản trị và hoạt động nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh, năng lực cạnh tranh Nợ xấu của toàn hệ thống tiếp tục được kiểm soát và duy trì ở mức dưới 3% Bên cạnh đó, một số mục tiêu cần tiếp tục đẩy mạnh thực hiện như yêu cầu tăng vốn để đảm bảo an toàn hoạt động Theo tính toán của Ủy ban Giám sát tài chính Quốc gia, tới cuối năm 2020

2 lần so với thời điểm hiện tại mới có thể đáp ứng quy định của Basel II Nhưng các NHTM Nhà nước này chưa được sử dụng lợi nhuận giữ lại để tăng vốn, trong khi đó, tăng vốn theo hình thức bán cổ phần bị hạn chế bởi quy định về tỷ lệ nắm giữ cổ phần tối thiểu của Nhà nước.

Hiện nay, hệ thống NHTM đang trong giai đoạn tiếp tục cơ cấu lại để đảm bảo an toàn hoạt động và hướng tới quản trị điều hành theo thông lệ quốc tế Trong đó, những vấn đề cụ thể được quy định chi tiết trong các văn bản pháp lý riêng Đặc biệt là quản lý thanh khoản của các NHTM được quan tâm và các quy định được cập nhật liên tục.

4.1.2 Hiện trạng thanh khoản tại các ngân hàng thương mại

Nghiên cứu thanh khoản hệ thống các NHTM trong giai đoạn 2015-2021, có thể thấy, về cơ bản được đảm bảo an toàn Trong giai đoạn này, tình trạng khủng hoảng thanh khoản diện rộng không xảy ra Song cũng có ngân hàng đôi lúc còn căng thẳng thanh khoản và những khó khăn thanh khoản cục bộ đối với một số NHTM Những trường hợp căng thẳng thanh khoản của hệ thống NHTM có thể được nhận biết thông qua biến động lãi suất trên thị trường.

Căng thẳng thanh khoản của hệ thống trong giai đoạn 2006 đến 2011 có 3 lần xảy ra với diễn biến và tính chất khác biệt nhau, cụ thể:

Lần thứ nhất, vào năm 2008 khi tỷ lệ tín dụng/huy động vốn của hệ thống vượt qua mức 100% từ tháng 1/2008 thì ngay từ tháng 2/2008, lãi suất huy động vốn và cho vay tăng cao Cụ thể, các NHTM phải áp dụng nhiều hình thức khuyến mại bằng tiền, hiện vật để tìm cách thu hút nguồn vốn Xuất hiện tình trạng huy động vốn với kỳ hạn rất ngắn, tương tự như thị trường liên ngân hàng (LNH) với mức lãi suất rất cao Các kỳ hạn đã được huy động là từ

2 đến 6 ngày với mức lãi suất hấp dẫn từ 0,45-0,65%/tháng Tình trạng này kéo dài đến tháng 7 khiến cho mặt bằng lãi suất trên thị trường bán lẻ liên tục tăng Mức tăng bình quân theo tháng từ 1 đến2%/năm Kết quả là mức lãi suất huy động vốn kỳ hạn 6 tháng tăng mạnh lên mức10,5%/năm, vượt ngưỡng hơn 0,61%/năm so với quy định về mức lãi suất không được vượt quá 150% lãi suất cơ bản Đồng thời, mức lãi suất cho vay cũng tăng lên đáng kể Đến tháng7/2008, mức lãi suất cho vay ngắn hạn bình quân của các NHTM tăng lên mức 13,8%/năm, khi chịu thêm ảnh hưởng của thị trường chứng khoán Bởi vì, các NHTM không thể thực hiện bán giải chấp với các khoản vay kinh doanh chứng khoán khi thị trường sụt giảm. Nguyên nhân là do VNIndex sụt giảm trên 60% trong 6 tháng đầu năm 2008 Để tránh tình trạng trở nên tệ hơn, Ủy ban chứng khoán Nhà nước đã vận động ngừng bán giải chấp cổ phiếu.

Lần thứ hai, thanh khoản NHTM có biểu hiện căng thẳng là tháng 12/2009 khi lãi suất tái cấp vốn ở mức 8%/năm Tỷ lệ vốn thanh khoản/tiền gửi huy động từ nền kinh tế tháng 12/2009 giảm ở tất cả các nhóm NHTM so với cuối năm 2008 Trong đó: Nhóm NHTM Nhà nước giảm từ 34,5% xuống 25,8%; Nhóm NHTM cổ phần giảm từ 47,2% xuống 43,4%; Nhóm NH liên doanh và NH nước ngoài giảm từ 65,3% xuống 60,8% Cuối tháng 12/2009, số dư huy động vốn của các NHTM từ thị trường LNH tăng 65,8% so với cuối năm 2008. Riêng tháng 12/2009, huy động vốn trên thị trường LNH tăng đột biến (gần 21%) so với tháng 11/2009 Theo đó: Tỷ lệ huy động vốn từ thị trường LNH so tổng dư nợ cho vay nền kinh tế tăng từ 21,6% năm 2008 lên 26%; Tỷ lệ chênh lệch (tổng dư nợ tín dụng - huy động vốn trên thị trường I) so với huy động vốn trên thị trường LNH tăng từ -25,3% năm 2008 lên 5,4% năm 2009 Lãi suất LNH qua đêm và 1 tuần tăng mạnh Trong khi lãi suất thị trường mở và tái cấp vốn chỉ tăng 1% từ mức 7% lên 8%/năm vào tháng 12/2009 thì lãi suất LNH bình quân tăng từ mức trung bình 6%/năm ở các tháng trong năm lên gần 11%/năm vào tháng 12 đối với kỳ hạn qua đêm, tăng từ 8%/năm lên 12%/năm đối với kỳ hạn 1 tuần.

Lần thứ ba, trong giai đoạn từ tháng 10/2010 - 1/2011, tỷ lệ tín dụng/huy động vốnVND của toàn hệ thống TCTD tăng đáng kể từ mức 98,6% tháng 10/2010 lên mức 100,07% tháng 11/2010 Mặc dù đến thời điểm cuối năm 2010, tỷ lệ này đã giảm nhẹ xuống còn99,1% Nhưng ngay sau đó, vào tháng 1/2011, mức 100% lại tiếp tục bị vượt qua và duy trì đến tháng 5/2011 Nguyên nhân chủ yếu do tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh hơn tăng trưởng huy động vốn bằng VND liên tục diễn ra trong vòng 6 tháng kể từ tháng 10/2010.Thậm chí trong 3 tháng đầu năm 2011, số dư huy động vốn VND vào hệ thống NHTM liên tiếp giảm so với các tháng liền trước Trên thị trường LNH, mức lãi suất qua đêm tăng liên tục Mặc dù, trước đó, lãi suất đang duy trì xu hướng giảm từ đầu năm 2010 thì xu hướng ngược lại đã được xác lập từ tháng 7 đến cuối năm Từ tháng 7/2010 đến tháng 10/2010, mức

11/2010, chỉ trong vòng 1 tháng, mức lãi suất đã tăng cao đột biến 2,8%/năm lên mức 10,3%/ năm vào tháng 11/2010 Lãi suất bình quân các kỳ hạn từ 1 tuần đến 12 tháng dao động xung quanh mức 13,3-13,5%/năm, cao hơn mức ổn định 7-11%/năm trong các tháng trước đó. Đồng thời, các NHTM tăng vay mượn trên thị trường LNH từ tháng 8/2010 Mức tăng mạnh nhất diễn ra vào tháng 10/2010 với mức tăng theo tháng đạt 19,3% Sự gia tăng lãi suất này chính là nguyên nhân giúp cho tỷ lệ dư nợ/huy động vốn của các NHTM có dấu hiệu sụt giảm nhẹ vào cuối năm Bởi vì, số dư huy động vốn VND của các NHTM từ thị trường LNH trong 11 tháng đầu năm tăng khá so với cuối năm 2009, đạt 14,34% Tỷ lệ vốn huy động từ thị trường LNH/tổng vốn huy động tăng từ mức phổ biến 14% trong 7 tháng liền trước lên mức 17,1% tháng 11/2010 và tăng lên mức cao nhất 21,03% vào tháng 1/2011.

Nguyên nhân gây ra tình trạng rủi ro thanh khoản của các NHTM trong thời gian này là do nhiều yếu tố, từ điều kiện khách quan đến các yếu tố chủ quan của NHTM Điều kiện khách quan có thể kể đến là ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế thế giới, điều kiện kinh tế vĩ mô trong nước Nhưng nguyên nhân chủ yếu vẫn là các yếu tố chủ quan của hệ thống khi các NHTM không đáp ứng được các yêu cầu về đảm bảo an toàn thanh khoản của NHNN đưa ra cũng như vấn đề về xử lý khủng hoảng thông tin liên quan đến uy tín, ảnh hưởng của Ban lãnh đạo NHTM.

Khi một ngân hàng gặp rủi ro thanh khoản sẽ có ảnh hưởng đến cả hệ thống của ngân hàng nói riêng cũng như hoạt động của toàn bộ nền kinh tế nói chung.

Rủi ro thanh khoản có thể dẫn đến phá sản một ngân hàng tại một thời điểm mặc dù ngân hàng đó vẫn đảm bảo kinh doanh có lợi nhuận Do nhu cầu thanh khoản tại một thời điểm vượt quá mức dự trữ của một ngân hàng hoặc các tài sản có của ngân hàng chưa kịp chuyển đổi cho hoạt động thanh khoản Tình trạng thiếu thanh khoản có thể đánh giá là rủi ro rất nguy hiểm đối với một ngân hàng.

Rủi ro thanh khoản có thể làm cho các ngân hàng thiếu hụt tạm thời về thanh khoản.Khi thiếu hụt tạm thời về thanh khoản, các ngân hàng phải tìm cách để nguồn bổ sung thanh khoản bằng việc vay mượn từ những ngân hàng khác hoặc vay NHTW để giải quyết các nhu cầu về vốn… Tình trạng thiếu hụt tạm thời về thanh khoản có thể gây hiệu ứng không tốt, mất khả năng chi trả.

Rủi ro thanh khoản có nguy cơ làm giảm uy tín của ngân hàng Do bất cân xứng thông tin trong giao dịch giữa khách hàng và ngân hàng, khi các biểu hiện thiếu thanh khoản xuất hiện sẽ nhanh chóng dẫn đến hiện tượng khách hàng rút tiền hàng loạt để bảo toàn vốn Điều này làm các ngân hàng cạn kiệt thanh khoản thậm chí phá sản.

Kết quả nghiên cứu

4.2.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

Thống kê mô tả tất cả các biến trong mô hình được mô tả trong bảng 4.1 như sau:

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến

Z_SCORE LLP TLA LDR NIR CAP SIZE ROA ROE GD

Nguồn: Số liệu phân tích của tác giả dựa trên mẫu nghiên cứu

Mức trung bình của rủi ro là 22.302 với độ lệch chuẩn là 9.115 Có một sự khác biệt khá lớn giữa mức độ rủi của các NHTM Việt Nam Giá trị Z-score thấp nhất là 5.896 cho thấy mức độ rủi ro khá cao, giá trị Z-score cao nhất là 46.861 cho thấy mức độ rủi ro thấp, thể hiện sự bền vững và khỏe mạnh của ngân hàng.

Biến LLP thể hiện chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên thu nhập lãi thuần của ngân hàng với giá trị trung bình là 22.00% hàm ý là tổng chi phí dự phòng tín dụng trung bình của 26 ngân hàng chiếm khoảng 0.220 tổng thu nhập lãi thuần của chúng Độ lệch chuẩn tương đối ở mức tương đối 17.30%.

Biến TLA thể hiện tổng dư nợ cho vay trên tổng tài sản với giá trị là 12.00% Các khoản tín dụng đại diện cho trung bình khoảng 12.00% tổng tài sản Độ lệch chuẩn là6.1% là khá cao, cho thấy các ngân hàng cung cấp một tầm quan trọng của tài sản đối dụng.

Biến LDR là tỷ lệ tổng cho vay trên tổng tiền gửi, với mức trung bình là 58.5% thể hiện với ngân hàng cho vay 0.585 đồng trên mỗi đồng tiền gửi Từ độ lệch chuẩn 15.1% và khoảng biến thiên 0.220 tới 2.998 cho thấy mức độ biến động và không tương đồng cao giữa các ngân hàng.

Biến NIR thể hiện thu nhập lãi thuần của các NHTM so với tổng tài sản bình quân của ngân hàng Biến NIR có giá trị trung bình 3% cho thấy thu nhập lãi thuần có một tỷ trọng khá nhỏ so với tổng tài sản bình quân của ngân hàng.

Biến CAP là đại lượng đặc trưng cho vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng Mức trung bình của tỷ suất vốn hóa thị trường (CAP) chiếm 5.6% tổng tài sản trung bình của các ngân hàng, một tỷ lệ nhỏ so với tổng tài sản, độ lệch chuẩn của CAP là 0.003, khoảng chênh lệch là 4.8% đến 6,5% cho thấy sự không tương đồng về quy mô vốn chủ sở hữu của ngân hàng.

Biến SIZE thể hiện cho quy mô ngân hàng, với giá trị trung bình là 7.851 với khoảng biến thiên 6.717 đến 8.968, độ lệch chuẩn là 0.494 Cho thấy có sự khác biệt đáng kể giữa các cấp kích thước ngân hàng.

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROA) của 26 ngân hàng là 29.5% biến thiên mạnh từ 2.3% đến 80.4% Với giá trị trung bình cứ mỗi đồng tài sản ngân hàng bỏ ra thì ngân hàng thu về được 0.295 đồng lợi nhuận sau thuế Với độ lệch chuẩn là 15.9% cho thấy mức độ chênh lệch trong việc sử dụng vốn giữa các ngân hàng khá đều.

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân (ROE) của 26 ngân hàng là 10.3% biến thiên mạnh từ 0.00% đến 26.4% Với giá trị trung bình cứ mỗi đồng vốn ngân hàng bỏ ra thì ngân hàng thu về được 0.103 đồng lợi nhuận sau thuế Với độ lệch chuẩn là 7.1% cho thấy mức độ chênh lệch trong việc sử dụng hiệu quả giữa các ngân hàng gần như là tương đồng.

Biến GDP thể hiện tốc độ tăng trưởng GDP hằng năm của nền kinh tế Việt Nam với mức trung bình là 6.0% Độ lệch chuẩn là 0.5% là mức tương đối ổn định qua các năm.

Biến INF đại diện cho tỷ lệ lạm phát với giá trị trung bình là 7.2% với độ lệch

4.2.2 Phân tích độ tương quan

Kết quả phân tích tương quan giữa Z-score và các biến độc lập trong mô hình như sau:

Bảng 4.2 Kết quả phân tích tương quan

LLP TLA LDR NIR CAP SIZE ROA ROE GDP INF

Nguồn: Số liệu phân tích của tác giả dựa trên mẫu nghiên cứu 00

Kết quả phân tích tương quan giữa Z-score và các biến LLP, TLA, LDR, NIR, CAP, SIZE, ROA, ROE, GDP và INF có hệ số tương quan lần lượt là 0.103, 0.111, 0.214, 0.060, -0.044, 0.071, -0.174, -0.026, -0.152 và 0.112 Đối với đa số các biến độc lập trong mô hình thì hệ số tương quan giữa các biến không cao theo tiêu chuẩn của Gurajati đã nghiên cứu là mức 0.8 các hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc ở bảng 4.2 đều nhỏ hơn 0.8 Điều này chứng tỏ ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình Tuy nhiên, tác giả vẫn thực hiện kiểm tra VIF để xác định lại hiện tượng đa cộng tuyến nhằm loại bỏ biến có hiện tượng đa cộng tuyến ra khỏi mô hình để có mô hình hiệu quả hơn.

4.2.3 Kiểm định đa cộng tuyến

Tác giả sử dụng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai VIF để biết phương sai tăng nhanh như thế nào khi có đa cộng tuyến.

Nguồn: Số liệu phân tích của tác giả dựa trên mẫu nghiên cứu

Hệ số VIF = 3.027 < 10: Đa cộng tuyến không nghiêm trọng.

Như vậy, các biến tồn tại trong mô hình tương đối phù hợp Tiếp theo phần phân tích ma trận tương quan, ta sẽ tiến hành ước lượng mô hình hồi quy các yếu tố tác động đến rủi ro của các NHTM tại Việt Nam.

4.2.4 Phân tích hồi quy với mô hình Pooled OLS, FEM và REM

4.2.4.1 Kết quả hồi quy với mô hình Pooled OLS

Phân tích hồi quy được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ định lượng giữa biến phụ thuộc Z-score và các biến độc lập, bao gồm: LLP, TLA, LDR, NIR, CAP, SIZE, ROA, ROE, GDP và INF.

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy với mô hình Pooled OLS

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

Log likelihood -636.152 Hannan-Quinn criter 5 7.19

Durbin-Watson stat 0.43 Prob(F-statistic) 0.00 4

Nguồn: Số liệu phân tích của tác giả dựa trên mẫu nghiên cứu 0 Kết quả trên ta thấy, mô hình hồi quy OLS không có nhiều biến có ý nghĩa tác động đến rủi ro trong hoạt động ngân hàng Do mô hình OLS xem xét các NHTM đồng nhất, điều này thường không phản ánh đúng thực tế vì mỗi NHTM có những đặc điểm riêng hoàn toàn khác nhau có thể ảnh hưởng đến rủi ro của ngân hàng (ví dụ quy mô, thái độ đối với rủi ro, hoạt động tín dụng, hoạt động huy động…) Như vậy, mô hình OLS có thể dẫn đến các ước lượng bị sai lệch khi không kiểm soát được các tác động riêng biệt này.

Với mô hình hiệu ứng cố định FEM và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM đều có thể kiểm soát được tác động riêng biệt này Do đó, tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy FEM và REM để cho kết quả tốt nhất về các nhân tố tác động đến rủi ro trong hoạt động ngân hàng trong phần tiếp theo.

4.2.4.2 Kết quả hồi quy với mô hình FEM và REM

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý RÚT RA

Kết luận

Nghiên cứu cho kết quả về các yếu tố tác động đến rủi ro của ngân hàng với mẫu

26 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2015 – 2021 dựa trên phân tích dữ liệu bảng bằng mô hình tĩnh Từ kết quả thu được tại phần định lượng mô hình chứng minh có hai nhóm yếu tố tác động đến rủi ro của NHTM Yếu tố tác động ngược chiều với rủi ro trong hoạt động ngân hàng bao gồm: NIR, ROA và GDP, trong khi đó yếu tố: LLP, TLA, CAP và ROE có tác động cùng chiều với rủi ro Bên cạnh đó còn có 1 số yếu tố không có ảnh hưởng đến rủi ro của ngân hàng là quy mô ngân hàng (SIZE), cho vay/huy động (LDR) và lạm phát (INF) Từ đó, tác giả đưa ra một số kết luận chính của bài nghiên cứu như sau:

Thứ nhất: Sự gia tăng lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tác động làm tăng rủi ro trong hoạt động của các NHTM Việt Nam, thể hiện đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận Trái lại, đối với các ngân hàng nhóm 1, sự gia tăng lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tác động làm giảm rủi ro trong hoạt động.

Thứ hai: Sự gia tăng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng sẽ làm tăng rủi ro cho các ngân hàng Kết quả này được tìm thấy tương tự đối với cả các ngân hàng ở nhóm 1 và các ngân hàng ở nhóm 3.

Thứ ba: Rủi ro lãi suất được đo lường bởi biến NIR có quan hệ cùng chiều với rủi ro của ngân hàng Đặc biệt, nhóm 4 là nhóm chịu tác động nặng nhất khi chênh lệch lãi suất xảy ra.

Thứ tư: Khi môi trường kinh tế thay đổi, đặc biệt là sự tăng trưởng GDP sẽ có tác động làm tăng rủi ro của các ngân hàng Và nhóm 3 là nhóm bị ảnh hưởng nhiều nhất đối với tăng trưởng GDP hằng năm.

Thứ năm: Quy mô vốn chủ sở hữu càng tăng sẽ giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro Điều này đúng với tất cả các nhóm ngân hàng, dù quy mô nhỏ hay quy mô lớn, thì việc tăng vốn chủ sở hữu sẽ giúp ngân hàng giảm thiểu ro trong hoạt động.

Thứ sáu: Sự gia tăng lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) có tác động làm giảm rủi ro trong hoạt động của các NHTM Việt Nam Kết quả này tương tự được tìm thấy khi hồi quy nhóm 4. hàng có tác động ngược chiều với rủi ro của ngân hàng Kết quả tương tự được tìm thấy đối với nhóm 1, nhóm 2 và nhóm 4 Trong khi đó, đối với nhóm 3 thì cho kết quả ngược lại, việc tăng cho vay trên tổng tài sản sẽ làm tăng rủi ro của ngân hàng.

5.2.1 Đối với các ngân hàng thương mại

5.2.1.1 Sự đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro

Kết quả hồi quy cho thấy Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu (ROE) có tác động cùng chiều với rủi ro của ngân hàng Đo lường mức độ rủi ro liên quan đến sự đo lường lợi nhuận, bởi vì ngân hàng thường phải chấp nhận rủi ro để thu được lợi nhuận thích đáng Sự đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro, sự tồn tại đó được chứng minh qua quan sát rằng một sự thay đổi từ đầu tư chứng khoán ngắn hạn sang chứng khoán dài hạn hoặc cho vay thì tăng lợi nhuận của ngân hàng nhưng cũng tăng rủi ro của nó.

Quản trị ngân hàng muốn có lợi nhuận cao với mức rủi ro cho phép, và giảm rủi ro thấp nhất để có được lợi nhuận cho phép Do đó, câu hỏi đặt ra cho các nhà quản trị ngân hàng: Mức độ rủi ro mà ngân hàng nên gánh chịu để tăng lợi nhuận?

Câu trả lời của những câu hỏi này thực sự rất khó và không chính xác Ngân hàng có thể nhìn vào tình hình hoạt động đã qua và xác định lợi nhuận đạt được của ngân hàng mình một cách thích hợp với rủi ro gánh chịu Ngân hàng có thể so sánh lợi nhuận và rủi ro của ngân hàng mình với những ngân hàng khác cùng quy mô hoạt động trên các chỉ tiêu đo lường Ba bước sau đây các ngân hàng nên thực hiện.

Bước đầu tiên cho nhà quản trị ngân hàng là đánh giá ngân hàng đã thực hiện quyết định lợi nhuận và rủi ro như thế nào? Bước thứ hai so sánh tình hình kết quả hoạt động của ngân hàng thông qua các tỷ số đo lường rủi ro và lợi nhuận của ngân hàng với các ngân hàng khác Bước cuối cùng đề ra mục tiêu thích hợp cho hoạt động của ngân hàng, trên cơ sở hoạt động đã qua của ngân hàng và của các ngân hàng khác cùng qui mô và trong môi trường hoạt động.

5.2.1.2 Quản trị rủi ro tín dụng

Theo kết quả hồi quy mô hình thì tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên thu nhập lãi (LLP) có tác động âm đến rủi ro của NHTM Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng dự phòng ảnh hưởng lớn đến thu nhập, chi phí tăng làm giảm thu nhập khiến cho LLP tăng Theo cấu thành hệ số trong mô hình để giảm thiểu rủi ro tín dụng NHTM cần phải quản lý tốt danh mục cho vay, để từ đó giảm nợ xấu, xử lý nợ xấu tồn đọng và giảm trích lập dự phòng Cụ thể các giải pháp đưa ra như sau.

Nâng cao chất lượng tín dụng: Phương pháp này được thực hiện chủ yếu thông qua việc phân tích thẩm định kỹ lưỡng các thông tin tài chính và các thông tin phi tài chính của khách hàng vay và áp dụng thủ tục cấp tín dụng chặt chẽ trước khi đầu tư nhằm phân loại khoản vay và các đối tác vay vốn dựa vào mức độ rủi ro tín dụng của nó để quản lý Trong quá trình thẩm định, ngân hàng cần xem xét tư cách khách hàng cẩn trọng dựa trên hệ thống xếp hạng tín nhiệm Do đó cần hoàn thiện xếp hạng tín nhiệm bằng cách nâng cao kỹ thuật và công nghệ, hoạt động độc lập giữa bộ phận tín dụng và bộ phận xếp hạng tín nhiệm Bên cạnh đó, ngân hàng cần phải xem xét kỹ phương án kinh doanh trước khi cho vay và theo dõi, đánh giá tình hình sử dụng các danh mục cho vay của ngân hàng có đúng với cam kết ban đầu Nâng cao năng lực thẩm định của nhân viên bằng việc mở các lớp tập huấn Đồng thời, xác định trách nhiệm và gắn chặt quyền lợi với trách nhiệm của từng nhân viên, cần đào tạo cho nhân viên có khả năng ứng dụng công nghệ, có phẩm chất và đạo đức tốt để hạn chế rủi ro trong quá trình xét duyệt cho vay Các ngân hàng cần phải ứng dụng khoa học công nghệ kèm mục tiêu và chiến lược hành động để đánh giá chính xác tình hình kinh tế vĩ mô để phân bổ tỷ trọng danh mục cho vay phù hợp với từng nhóm khách hàng và khu vực địa lý Ngân hàng cần khai thác thông tin tín dụng một cách đầy đủ, có sự kiểm tra giám sát chặt chẽ từ hội sở để dự báo và kịp thời phòng ngừa rủi ro 5.2.1.3 Nâng cao khả năng quản trị thanh khoản

Theo kết quả hồi quy mô hình thì tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA) có tác động dương đến rủi ro của NHTM Chỉ tiêu TLA đại diện cho rủi ro thanh khoản và đo lường bao nhiều phần trăm tài sản của ngân hàng được đại diện bởi khoản vay (Mansur, Zangeneh & Zitz, 1993) Do đó, ngân hàng cần hạn chế những danh mục cho vay tiềm ẩn rủi ro. Đa số tài sản của ngân hàng hình thành từ các khoản cho vay vì thế ngân hàng năng tăng trưởng tín dụng an toàn, hiệu quả Cụ thể là: các ngân hàng có kinh nghiệm và hiểu biết sâu về loại hình tín dụng nào thì nên tập trung cho vay loại hình tín dụng đó Ngân hàng cần phải xem xét thông tin khách hàng đầy đủ và hợp lý để có thể có một quyết định cho vay phù hợp vì nếu không xem xét kỹ việc gia tăng tài sản của ngân hàng thông qua các khoản cho vay này không những không mang lại mức sinh lời cao cho ngân hàng mà còn khiến cho ngân hàng đối mặt tình trạng nợ xấu tăng nhanh dẫn tới mất khả năng thanh khoản.

Ngoài ra, các ngân hàng nên cân đối các khoản huy động ngắn hạn hay trung dài hạn với một tỷ lệ phù hợp để tạo nên quy mô tài sản cho ngân hàng Xác định rõ quyền hạn, trách nhiệm của Ban quản lý tài sản Nợ - tài sản Có (Ban ALCO và những người đứng đầu các chi nhánh, bộ phận trong ngân hàng) trong việc cung cấp các thông tin dự báo, các kiến nghị và báo cáo các chỉ tiêu liên quan đến quản trị thanh khoản thường xuyên và khẩn cấp cho Bộ phận đầu mối tổng hợp, phân tích thông tin và cho thành viên Ban Tổng giám đốc phụ trách để có chỉ đạo kịp thời.

5.2.1.4 Quản trị rủi ro lãi suất

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Bên cạnh các kết quả có được bài nghiên cứu này vẫn tồn tại một số hạn chế như sau: Nghiên cứu này phân tích theo mô hình kế thừa của tác giả Mohamed (2015) về các yếu tố tác động đến rủi ro, đặc biệt chú trọng đến vốn chủ sở hữu của các NHTM ở Tunisia 2000 – 2010, García-Marco và Robles- Fernández (2008) rủi ro chấp nhận và cấu trúc sở hữu của các NHTM ở Tây Ban Nha 1993 – 2000, Whalen và Thomson

(1998) về việc sử dụng các chỉ tiêu tài chính để phân tích rủi ro của các ngân hàng thuộc Ohio, miền tây Pennsylvania, miền Đông Kentucky, và vùng lân cận West của ngân hàng Trung Quốc 2003 – 2009 Tuy nhiên mô hình đã được thay đổi và bổ sung sao cho phù hợp với điều kiện của các NHTM Việt Nam.

Một hạn chế nữa là chưa đáp ứng câu hỏi thực tế về hiệu ứng tác động của việc cho vay trên tổng tiền gửi đến rủi ro của ngân hàng.

Do khó khăn trong việc thu thập số liệu nên làm cho mẫu nghiên cứu của mô hình chỉ có 26 ngân hàng trong hệ thống ngân hàng Việt Nam làm cho số quan sát chỉ đạt được 182 quan sát Thêm vào đó khoảng thời gian nghiên cứu chỉ từ năm 2015-

2021 nên kết quả của bài nghiên cứu chỉ giới hạn trong giai đoạn này.

Nghiên cứu là chưa đánh giá hết các yếu tố tác động tới rủi ro hoạt động kinh doanh theo các nhóm NHTM khác nhau.

Từ kết quả và hạn chế của đề tài, tác giả khuyến nghị một số hướng nghiên cứu trong tương lai.

Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng mẫu nghiên cứu và thời gian nghiên cứu dài hơn để có khuynh hướng đúng cho thực trạng của từng nhân tố tác động đến rủi ro trong hoạt động ngân hàng Điều này cũng giúp cho kết quả hồi quy chính xác hơn để có những đề xuất tốt hơn cho các NHTM.

Từ kết quả hồi quy của chương 4, tác giả đã dựa vào chiều tác động của các nhân tố để đưa các khuyến nghị cho Chính phủ, NHNN và NHTM Việt Nam.

Phát triển những giải pháp phù hợp với tình hình ngân hàng Việt Nam hiện nay để các NHTM nâng cao khả năng quản trị thanh khoản và quản trị lãi suất, nâng cao quy mô vốn chủ sở hữu, cân đối giữa lợi nhuận và rủi ro, quản trị tín dụng và quản lý danh mục cho vay, xử lý và thu hồi nợ xấu.

Về phía Chính phủ và NHNN thì có những giải pháp điều chỉnh lãi suất, kiềm chế lạm phát, giảm tình trạng sở hữu chéo gây nợ xấu ngân hàng, hoàn thiện hệ thống pháp lý, hoàn tất đề án tái cơ cấu,… nhằm giúp các ngân hàng phát triển an toàn, ổn định và vững mạnh.

1 Báo cáo tài chính của 26 NHTM từ năm 2015-2021.

2 Dương, N T (2013) Phân tích rủi ro trong hoạt động ngân hàng Tạp chí Phát triển và Hội nhập, (9 (19)), 29-39.

3 Dương, T H (2021) Nghiên cứu hành vi chuyển đổi việc sử dụng dịch vụ của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.

4 Luật số 51/2014/QH13 ngày 19/6/2014, Luật phá sản.

5 Nguyễn, M H (2016) Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp Z-Score.

6 Trần Tiến, K (2012) Phương pháp nghiên cứu kinh tế kiến thức cơ bản H.: Lao động-Xã hội.

7 Trang thông tin www.cafef.vn

Trang thông tin www.vietstock.vn

1 Arif, A., & Anees, A N (2012) Liquidity risk and performance of banking system. Journal of Financial regulation and compliance.

2 Aggarwal, R., & Jacques, K T (1998) Assessing the impact of prompt corrective action on bank capital and risk Economic Policy Review, 4(3).

3 Agusman, A., Monroe, G S., Gasbarro, D., & Zumwalt, J K (2008) Accounting and capital market measures of risk: Evidence from Asian banks during 1998–2003. Journal of Banking & Finance, 32(4), 480-488.

4 Ali Sulieman Alshatti1 (2015), The Effect of the Liquidity Management on Profitability in the Jordanian Commercial Bank, International Journal of Business and Management; Vol 10, No 1; ISSN 1833-3850 E-ISSN 1833- 8119 Published by Canadian Center of Science and Education, page 62 – 72.

5 Allen, L., Peristiani, S and Saunders A., (1989), Bank size, collateral, and net purchase behavior in the federal funds market: empirical evidence, Journal of Business, Vol.62, No.4, pp.501-15.

6 Altman, E I (2018) A fifty-year retrospective on credit risk models, the Altman Z- score family of models and their applications to financial markets and managerial strategies Journal of Credit Risk, 14(4).

7 Altman, E I., Iwanicz‐ Drozdowska, M., Laitinen, E K., & Suvas, A (2017). Financial distress prediction in an international context: A review and empirical analysis of Altman's Z‐ score model Journal of International Financial Management & Accounting, 28(2), 131-171.

8 Amengor, E C (2010), Importance of Liquidity and Capital Adequacy to Commercial Banks, A Paper Presented at Induction Ceremony of ACCE, UCC Campus.

9 Anbar, A., & Alper, D (2011), Bank specific and macroeconomic determinants of commercial bank profitability: Empirical evidence from Turkey, Business and economics research journal, 2(2), 139-152.

10 Benton E.Gup, James W Kolari (2005), Commercial banking – the management of risk John Wiley & Son, Inc.

11 Berger, A N., & Mester, L J (2003) Explaining the dramatic changes in performance of US banks: technological change, deregulation, and dynamic changes in competition Journal of financial intermediation, 12(1), 57-95.

12 Berger, A N., Kashyap, A K., Scalise, J M., Gertler, M., & Friedman, B M.

(1995) The transformation of the US banking industry: What a long, strange trip it's been Brookings papers on economic activity, 1995(2), 55-218.

13 Bordeleau, É., & Graham, C (2010) The impact of liquidity on bank profitability (No 2010-38) Bank of Canada

14 Boyd, J H., & Graham, S L (1988) The profitability and risk effects of allowing bank holding Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review-Federal Reserve Bank of Minneapolis, 12(2), 3.

15 Boyd, J H., & Runkle, D E (1993) Size and performance of banking firms: Testing the predictions of theory Journal of monetary economics, 31(1), 47-67.

16 Brown, K., & Moles, P (2014) Credit risk management K Brown & P Moles, Credit Risk Management, 16.

17 Chalermchatvichien, P., Jumreornvong, S., Jiraporn, P., & Singh, M (2014) The effect of bank ownership concentration on capital adequacy, liquidity, and capital stability Journal of Financial Services Research, 45(2), 219-240.

18 Chalermchatvichien, P., Jumreornvong, S., Jiraporn, P., & Singh, M (2014) The effect of bank ownership concentration on capital adequacy, liquidity, and capital stability Journal of Financial Services Research, 45(2), 219-240.

19 Chang, T C., & Chiu, Y H (2006) Affecting factors on risk‐ adjusted efficiency in Taiwan's banking industry Contemporary Economic Policy, 24(4), 634-648.

20 Chowdhury, M., & Zaman, S (2018) Effect of Liquidity Risk on Performance of Islamic banks in Bangladesh IOSR Journal of Economics and Finance.

21 Čihák, M., & Hesse, H (2008) Islamic banks and financial stability: An empirical analysis.

22 COSO (2004): Enterprise Risk Management – Integrated Framework – Executive Summary

23 Dahl, D., & Spivey, M F (1991) Moral hazard, equity issuance and recoveries of undercapitalized banks In Federal Reserve Bank of Chicago Proceedings (No 323).

24 Davydenko, A (2010) Determinants of bank profitability in Ukraine. Undergraduate Economic Review, 7(1), 2.

25 Dawood, U (2014) Factors impacting profitability of commercial banks in Pakistan for the period of (2009-2012) International Journal of Scientific and Research Publications, 4(3), 1-7.

26 DeYoung, R (2007) Safety, soundness, and the evolution of the US banking industry Economic Review-Federal Reserve Bank of Atlanta, 92(1/2), 41.

27 DeYoung, R (2007) Safety, soundness, and the evolution of the US banking industry Economic Review-Federal Reserve Bank of Atlanta, 92(1/2), 41.

28 DeYoung, R., & Rice, T (2004) Noninterest income and financial performance at US commercial banks Financial review, 39(1), 101-127.

29 Diamond, Douglas and Rajan, Raghuram, 2001, Liquidity risk, liquidity creation and financial fragility: A theory of banking, Journal of Political Economy.

30 Ferrouhi, E M., & Lehadiri, A (2013) Liquidity determinants of moroccan banking industry.

31 Foos, D., Norden, L., & Weber, M (2010) Loan growth and riskiness of banks. Journal of Banking & Finance, 34(12), 2929-2940.

32 Fredrick Mwaura Mwangi (2014), The Effect Of Liquidity Risk Management On

Financial Performance Of Commercial Banks In Kenya, A Research Project Submitted In Partial Fulfillment Of The Requirements For The Award Of The Degree Of Master Of Science In Finance, School Of Business, University Of Nairobi.

33 García-Marco, T., & Robles-Fernández, M D (2008) Risk-taking behaviour and ownership in the banking industry: The Spanish evidence Journal of economics and business, 60(4), 332-354.

34 García-Marco, T., & Robles-Fernández, M D (2008) Risk-taking behaviour and ownership in the banking industry: The Spanish evidence Journal of economics and business, 60(4), 332-354.

35 Ghosh, S (2014) Risk, capital and financial crisis: Evidence for GCC banks Borsa Istanbul Review, 14 (3): 145-157 View at Google Scholar| View at Publisher.

36 Goyeau, D., & Tarazi, A (1992) An empirical investigation on bank risk in Europe (No 92-11).

37 Gropp, R., & Heider, F (2007) What can corporate finance say about banks’ capital structures European Central Bank working paper.

38 Gujarati, D N., & Porter, D C (2003) Basic econometrics (ed.) Singapore: McGrew Hill Book Co.

39 Inden, R B., & Nicholas, R W (2005) Kinship in Bengali culture Orient Blackswan.

40 Ivičić, L., Kunovac, D., & Ljubaj, I (2008) Measuring bank insolvency risk in CEE countries In The Fourteenth Dubrovnik Economic Conference (pp 1-22).

41 Jasanoff, S (1999) The songlines of risk Environmental values, 8(2), 135- 152.

42 Jeitschko, T D., & Jeung, S D (2005) Incentives for risk-taking in banking– A unified approach Journal of Banking & Finance, 29(3), 759-777.

43 Jenkinson, N (2008) Strengthening regimes for controlling liquidity risk: some lessons from the recent turmoil Bank of England Quarterly Bulletin, Quarterly, 2.

44 Jokipii, T., & Milne, A (2008) The cyclical behaviour of European bank capital buffers Journal of banking & finance, 32(8), 1440-1451.

45 Lee, C C., & Hsieh, M F (2013) The impact of bank capital on profitability and risk in Asian banking Journal of international money and finance, 32, 251- 281.

46 Lepetit, L., & Strobel, F (2015) Bank insolvency risk and Z-score measures: A refinement Finance Research Letters, 13, 214-224.

47 Lepetit, L., Nys, E., Rous, P., & Tarazi, A (2008) Bank income structure and risk:

An empirical analysis of European banks Journal of banking & finance, 32(8), 1452-1467.

48 Maaka, Z A (2013) The relationship between liquidity risk and financial performance of commercial banks in Kenya (Doctoral dissertation, University of Nairobi).

49 Mansur, I., Zangeneh, H., & Zitz, M S (1993) The association between banks' performance ratios and market-determined measures of risk Applied Economics, 25(12), 1503-1510.

50 Morris, A J (1997) Representing spatial interactions in simple ecological models (Doctoral dissertation, University of Warwick).

51 Morris, D P., Lee, J M., Sterner, D E., Brickey, W J., & Greenleaf, A L (1997). Assaying CTD Kinasesin Vitroand Phosphorylation-Modulated Properties of RNA Polymerase IIin Vivo Methods, 12(3), 264-275.

52 Morris, D P., Lee, J M., Sterner, D E., Brickey, W J., & Greenleaf, A L (1997). Assaying CTD Kinasesin Vitroand Phosphorylation-Modulated Properties of RNA Polymerase IIin Vivo Methods, 12(3), 264-275.

53 Mwangi, F M (2014) The effect of liquidity risk management on financial performance of commercial banks in Kenya (Doctoral dissertation, University of Nairobi).

54 Nash, R C., & Sinkey Jr, J F (1997) On competition, risk, and hidden assets in the market for bank credit cards Journal of Banking & Finance, 21(1), 89- 112.

55 Ongore, V O., & Kusa, G B (2013) Determinants of financial performance of commercial banks in Kenya International journal of economics and financial issues, 3(1), 237.

56 Perter S.Rose (1998), Commercial Bank Management, McGraw-Hill/Irwin.

57 Poghosyan, T., & Čihak, M (2011) Determinants of bank distress in Europe:Evidence from a new data set Journal of Financial Services Research, 40(3), 163-184.

58 Purdy, G (2010) ISO 31000: 2009—setting a new standard for risk management. Risk Analysis: An International Journal, 30(6), 881-886.

59 Rivard, R J., & Thomas, C R (1997) The effect of interstate banking on large bank holding company profitability and risk Journal of Economics and Business, 49(1), 61-76.

60 Roy, A E (1952) Models for unmixed stsrs Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 112(5), 484-496.

61 Salkeld, M (2011) Determinants of banks' total risk: Accounting ratios and macroeconomic indicators.

62 Salkeld, M (2011) Determinants of banks' total risk: Accounting ratios and macroeconomic indicators.

63 STEELE, R W., Dmowski, W P., & MARMER, D J (1984) Immunologic aspects of human endometriosis American Journal of Reproductive Immunology, 6(1), 33- 36.

64 Tabachnick, B G., Fidell, L S., & Ullman, J B (2007) Using multivariate statistics (Vol 5, pp 481-498) Boston, MA: pearson.

65 Tam, K Y (1991) Neural network models and the prediction of bank bankruptcy. Omega, 19(5), 429-445.

66 Tan, Y., & Floros, C (2013) Risk, capital and efficiency in Chinese banking. Journal of international financial Markets, Institutions and Money, 26, 378-393.

67 Vento, G A., & La Ganga, P (2009) Bank liquidity risk management and supervision: which lessons from recent market turmoil Journal of Money, Investment and Banking, 10, 79-126.

68 Young, D (2004) Computational chemistry: a practical guide for applying techniques to real world problems John Wiley & Sons.

PHỤ LỤC 1 DANH SÁCH NHTM TẠI VIỆT NAM

STT Tên ngân hàng Tên tiếng Anh Tên viết tắt

1 Ngân hàng TMCP An Bình

Ngân hàng Nông nghiệp và

Phát triển Nông thôn Việt Nam

Vietnam Bank for Agriculture and Rural Development

5 Ngân hàng TMCP Đầu tư và

JSC Bank for Investment and Development of Vietnam

6 Ngân hàng TMCP Bản Việt

Vietnam Joint Stock Commercial Bank for Industry and Trade

8 Ngân hàng TMCP Xuất Nhập khẩu Việt Nam

Vietnam Joint Stock Commercia lVietnam Export Import Ban

9 Ngân hàng TMCP Phát triển

Thành phố Hồ Chí Minh

Ho Chi Minh City Housing

Ngân hàng TMCP Bưu điện

Joint stock commercial Lien Viet postal bank LPB

11 Ngân hàng TMCP Quân Đội Military Commercial Joint MB i

Ngân hàng TMCP Hàng hải

Vietnam Maritime Joint – Stock Commercial Bank MSB

13 Ngân hàng TMCP Quốc Dân

National Citizen Commercial Joint Stock

Ngân hàng TMCP Phương Đông

Ngân hàng TMCP Xăng Dầu

Joint Stock Commercia Petrolimex Bank PG Bank

16 Ngân hàng TMCP Sài Gòn

Ngân hàng TMCP Sài Gòn

Saigon Bank for Industry and Trade SGB

18 Ngân hàng TMCP Sài Gòn –

Saigon – Hanoi Commercial Joint Stock

19 Ngân hàng TMCP Đông Nam Á

Southeast Asia Commercial Joint Stock

20 Ngân hàng TMCP Sài Gòn

Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock

21 Ngân hàng TMCP Kỹ Thương

VietNam Technological and Commercial Joint Stock

Ngân hàng TMCP Tiên Phong Tien Phong Commercial

25 Ngân hàng TMCP Quốc tế

Vietnam International and Commercial Joint Stock

Ngân hàng TMCP Việt Nam

Vietnam Prosperity JointStock Commercial Bank VPBank

1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

E LLP TLA LDR NIR CAP SIZE ROA RO

Z_SCORE LLP TLA LDR NIR CA

Akaike info criterion 7.11 Sum squared resid 11577.42 2

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Swamy and Arora estimator of component variances

7 Kiểm định Likelihood OLS – FEM

Test cross-section fixed effects

Cross-section fixed effects test equation: 0

Correlated Random Effects - Hausman Test

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq Statistic Chi-Sq d.f Prob.

Cross-section random effects test comparisons: 3

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

Cross-section random effects test equation: 1

Tiêu đề	Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Phá Sản Của Các Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam
Tác giả	Trần Thị Ngọc Ánh
Người hướng dẫn	PGS.TS Nguyễn Đức Trung
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	2022
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	103
Dung lượng	176,81 KB