995 Vận Dụng Mô Hình Z-Score Để Đánh Giá Bất Ổn Tài Chính Của Các Nhtm Vn Luận Văn Thạc Sĩ Tcnh 2023.Docx

Microsoft Word [Final] Huynh Nhat Thanh Chinh sua sau bao ve 02 05 2021 BỘGIÁODỤCVÀĐÀOTẠO NGÂNHÀNGNHÀNƯỚCVIỆTNAM TRƯỜNGĐẠIHỌCNGÂNHÀNGTHÀNHPHỐHỒCHÍMINH HUỲNHNHẬTTHANH VẬNDỤNGMÔHÌNHZ SCOREĐỂĐÁNHGIÁBẤTỔN[.]

Tínhcấpthiếtcủađềtài

Nền kinh tế Việt Nam sau khi gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO)từ năm 2007 đã đạt được những bước tiến rất mạnh mẽ, với tốc độ tăng trưởng tổngsản phẩm nội địa (GDP) luôn duy trì ở mức rất cao, bất kể những ảnh hưởng bất lợitừ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu khiến nhịp tăng trưởng có chút suy giảmnăm 2008 – 2009 Việc hội nhập sâu rộng với thị trường tài chính toàn cầu đã tạo ramột nền tảng quan trọng để hệ thống ngân hàng Việt Nam có thêm động lực tăngtrưởng Trong bối cảnh này, ngành Ngân hàng Việt Nam thời gian qua đã có nhữngthayđổiđángkể,điểnhìnhvềtăngtrưởngquymôtổngtàisản,mởrộngtíndụ ngtài trợ cho nền kinh tế, bổ sung vốn chủ sở hữu, trong khi vẫn luôn duy trì được vịthế quan trọng bậc nhất đối với nền kinh tế Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng caotrong thờigian dàiđãdẫn đến hậu quả làcác ngân hàng bị thiệt hạin g h i ê m t r ọ n g sauthờikỳbùngnổtíndụng.Khốilượnglớncáckhoảnnợxấulàmốiqu antâmchủyếuđốivớicácngânhàng,ảnhhưởngtiêucựcđếnsựổnđịnhtàichínhcủahọ.

Việc đảm bảo được hiệu quả hoạt động của các ngân hàng hay sự ổn định tàichính là nhân tố quan trọng hàng đầu Từ năm 2010, để đảm bảo sự an toàn và lànhmạnhc h o h ệ t h ố n g n g â n h à n g , c á c t i ê u c h u ẩ n h ư ớ n g d ẫ n c ủ a H i ệ p đ ị n h B a s e l (Basel I và Basel II) đã được đưa vào hệ thống các quy định về giám sát ngân hàng.Các quy định mới đã thắt chặt tỷ lệ an toàn vốn cho từng ngân hàng Đến năm 2012,Chínhp h ủ đ ã b a n h à n h m ộ t đ ề á n t oà nd i ệ n đ ể t á i cấu t r ú c h ệ t h ố n g t ổc h ứ c t í n dụng Việt Nam (Quyết định số 254/QĐ-TTg ngày 01/3/2012), qua đó làm mới thịtrường tài chính và tăng cường sự an toàn, hiệu quả của các tổ chức tín dụng do cácngân hàng thương mại (NHTM) dẫn đầu Cụ thể, ngoài việc xử lý nợ xấu và tăngcường vốn hóa, chiến lược chung cho hệ thống ngân hàng nhằm đa dạng hóa ngànhnghề kinh doanh và do đó tăng doanh thu từ hoạt động ngoài cho vay đã được đặcbiệtnhấnmạnh.Nhữngđộnglựcnàyđượckỳvọngcảithiệnlợinhuận,giảiquyế t bài toán nợ xấu và xa hơn là giúp ổn định tài chính cho hệ thống ngân hàng ViệtNam. Để phục vụ việc đánh giá, nghiên cứu, và xây dựng các chính sách giúp ổnđịnh tài chính cho các ngân hàng, cần thiết kế được các chỉ tiêu đo lường sao chophùhợ p Và th ực tế đã có nh iề um ôh ìn h đ ư ợ c c á c n h à ng hi ênc ứu x â y dự n g để đánh giá và dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp dựa trên các thông tin tài chínhdoanh nghiệp công bố Mỗi mô hình có những ưu điểm, nhược điểm riêng Mô hìnhhệ số Z-score của Altman (1968) được coi là mô hình gốc được nhiều nhà nghiêncứuứngdụngvàocácquốcgiakhác nhauđểdựbáorủirotíndụng,rủirophásản.

Xuất phát từ thực tiễn và tầm quan trọng nêu trên, tác giả lựa chọn đề tài

“ Vậndụng mô hình Z-score để đánh giá bất ổn tài chính của các Ngân hàng thươngmại Việt Nam ” nhằm đưa ra công cụ nhận dạng, phân tích toàn diện và tìm ra cácyếu tố giúp các nhà quản trị ngân hàng nói riêng và các nhà hoạch định chính sáchnói chung có định hướng phù hợp vì mục tiêu phát triển lành mạnh hệ thống ngânhàng.

Mụctiêunghiêncứu

Mụctiêunghiêncứutổngquát

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của luận văn là vận dụng mô hình Z-score đểnhận dạng và phân tích các nhân tố tác động đến bất ổn tài chính xét trên khía cạnhrủi ro phásản của các NHTMViệt Namgiai đoạn 2008 –2 0 1 9 t h ô n g q u a c á c s ố liệu tài chính được công bố hàng năm của các ngân hàng này Từ đó, tác giả đề xuấtmột số giải pháp, khuyến nghị nhằm hạn chế tình trạng bất ổn tài chính của cácNHTMViệtNamtrongthờigiantới.

Mụctiêunghiêncứucụthể

Tổng hợp cơ sở lý thuyết về Z-score trong việc đánh giá sự ổn định tài chínhcủa NHTM; Đánh giá sự ổn định tài chính tại của các NHTM Việt Nam thông qua chỉ sốZ- score(tínhtoánchỉsốZ-scorecủacácNHTMViệtNamgiaiđoạn2008–2019và phân tích so sánh Z-score giữa các nhóm ngân hàng theo hình thức hình thức sởhữu (có/không có vốn sở hữu nhà nước), tình trạng niêm yết (có/không có niêm yếttrên sàn chứng khoán Việt Nam) và đáp ứng chuẩn Basel II (đã đáp ứng/chưa đápứngchuẩnBaselIItạithờiđiểm31/12/2019theocôngbốcủaNHNN);

Xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến độ bất ổn tài chính của các NHTM ViệtNam qua thước đo Z-score và xây dựng mô hình hồi quy để kiểm định khả năng tácđộng của yếu tố này đến Z- score (Cụ thể là tập trung vào các yếu tố đặc thù của cácNHTM như: quy mô, hiệu quả quản lý, tỷ lệ dự phòng nợ xấu, tỷ suất sinh lời trênvốn chủ sở hữu, cơ cấu tài sản, hình thức sở hữu nhà nước/tư nhân và các yếu tố vĩmô như: tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát, tác động của khủng hoảng kinh tế, sựpháttriểncủathịtrườngtàichính,

…); Đề xuất các giải pháp và kiến nghị nhằm hạn chế bất ổn tài chính của hệ thốngNHTMViệtNam.

Câuhỏinghiêncứu

Từ các mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra, luận văn hướng đến trả lời những câuhỏisauđây:

Câu hỏi 1: Đặc điểm Z-score trong việc đánh giá sự ổn định tài chính củaNHTMnhưthếnào?;

Câu hỏi 2: Thực trạng ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam giai đoạn2008 – 2019 thông qua chỉ số Z-score và các nhân tố nào tác động đến ổn định tàichínhcủacácNHTMViệtNamtronggiaiđoạnnày?;

Đốitượng,phạmvinghiêncứu

Đốitượngnghiêncứu

Phạmvinghiêncứu

Tại thời điểm 31/12/2019, theo danh sách công bố của NHNN Việt Nam có 35NHTMV i ệ t N a m ( k h ô n g b a o g ồ m n g â n h à n g 1 0 0 % v ố n n ư ớ c n g o à i , c h i n h á n h ngân hàng nước ngoài) Tác giả chọn 25 NHTM cổ phần trong đó 13 ngân hàngniêm yết trên sàn chứng khoán (HOSE, HNX), 12 ngân hàng UpCom để thực hiệnnghiên cứu Danh sách

25 NHTM được chọn tại Phụ lục 2 Đây là các NHTM cóthông tin tài chính được công bố đầy đủ và đáp ứng cho yêu cầu tính toán các chỉtiêutronggiaiđoạnnghiêncứucủatácgiả.

Danh sách các ngân hàng nghiên cứu chiếm 71,42% số lượng các NHTM ViệtNam;đồngthờicác NHTMđượcchọnchiếmthịphầntíndụngvà huyđộngv ốntrên 60% nên có thể nói các NHTM được chọn có tính đại diện cho các NHTM ViệtNam.

Phạm vi thời gian:dữ liệu thứ cấp được thu thập từ năm 2008 đến năm

2019.Dữ liệu trong nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp, với số liệu được lấy từ các báo cáo tàichính (BCTC), báo cáo thường niên (BCTN) của 25 NHTM Việt Nam từ năm

2008đếnn ă m 2 0 1 9 k h a i t h á c t ạ i đ ị a c h ỉ h t t p s : w w w f i n a c i a l / v i e t s t o c k Đ ồ n g t h ờ i , c á c yếu tố vĩ mô được tổng hợp từ các thông tin công bố của NHNN, Tổng CụcThốngkê,ỦybanChứngkhoánNhànước.

Phươngphápnghiêncứu

Nghiêncứuđịnhtính

Phương pháp khái quát hệ thống cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thựcnghiệm trước đây để xác định các nhân tố cóảnh hưởng đếnbất ổnt à i c h í n h c ủ a cácNHTM ViệtNam;

Sửdụng các kỹ thuậtphân tích tổng hợp,sosánh và thống kêmôtản h ằ m đánhgiáthựctrạngtàichínhcủacácNHTMtạiViệtNamthôngquachỉsốZ- score.

Nghiêncứuđịnhlượng

Sửdụngnghiêncứuđịnhlượngbằngphươngphápmomenttổngquát(Generalized method of moments – GMM) do dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu bảngđộng,vìsự h i ệ n d i ệ n c ủ a biếntr ễ c ủ a bi ến p h ụ thuộc P h ư ơ n g phápGM

Mđ ượ c xem là hiệu quả hơn so với phương pháp OLS, FEM và REM trong việc ước lượngdữ liệu bảng động có hiện tượng nội sinh; cũng như khắc phục nhiều vấn đề tronghồi quy như tự tương quan, phương sai thay đổi, hiện tượng nội sinh (Jacheka,2016) Trong các mô hìnhdữ liệu bảng động tuyến tính, khiT (thời gian) nhỏt h ì các phương pháp ước lượng tác động cố định FEM hoặc REM là không phù hợp(Nickell,1981).

Kếtcấuđềtài

Chương1:Mởđầu–NộidungChương1trìnhbàytínhcấpthiếtcủađềtàivà mục tiêu nghiên cứu về bất ổn tài chính của các NHTM thông qua thang đo Z- scorevà các nhân tố tác động đến chỉ số Z-score của các NHTM tại Việt Nam Dựa vàomục tiêu nghiên cứu, tác giả hướng đến trả lời các câu hỏinghiênc ứ u t ư ơ n g ứ n g với các mục tiêu đề ra Đồng thời, những nội dung như phạm vi, đối tượng nghiêncứu; phương pháp nghiên cứu; đóng góp của đề tài được tác giả trình bày trong nộidungcủaChương1.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về bất ổn tài chính và phương pháp đo lường bất ổntài chính của NHTM - Nội dung chương 2 phản ánh sở lý thuyết về ổn định tàichính, bất ổn tài chính và các phương pháp hay mô hình dùng để đánh giá bất ổn tàichính Bất ổn tài chính có thể đánh giá, dự báo theo các phương pháp, mô hình khácnhau; trong phạm vi nghiên cứu, tác giả sử dụng chỉ số Z-score theo nghiên cứu củaBoy&Graham(1986)đểđánhgiá. Đồng thời, Chương 2 cũng khái quát về các nghiên cứu đã thực hiện trên thếgiớicũngnhưtạiViệtNamliênquanđếnsửdụngchỉsốZ-scoređểđánhgiátình trạng bất ổn tài chính của các NHTM cũng như các yếu tố tác động đến chỉ số Z- score Trên cơ sở đó, tác giả chỉ ra các khoảng trống của các nghiên cứu trước và đềxuấtcácđịnhhướngnghiêncứubổsung,hoànthiệnchonghiêncứulầnnày.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu - Trình bày về phương pháp nghiên cứumà tác giả sẽ sử dụng trong bài nhằm đạt được các mục tiêu đã đặt ra ở phần mởđầu.Phươngphápnghiêncứuchínhđượcsửdụnglànghiêncứuđịnhlượng(phương pháp GMM) với dữ liệu thứ cấp, dạng bảng (Panel Data) Ngoài ra, các kỹthuật về thống kê mô tả, tổng hợp và so sánh cũng được đề cập để phân tích số liệutrong luận văn Nội dung cuối cùng của chương 3, tác giả tổng hợp các biến trongmôhìnhnghiêncứu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận - Phần đầu của chương 4 tác giảphân tích, so sánh chỉ số Z-score của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiêncứu với một số quốc gia/khu vực khác trên thế giới; đồng thời thời đánh giá so sánhgiữa các nhóm NHTM phân theo hình thức sở hữu (nhà nước/tư nhân), tình trạngniêm yết (có/không có niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam) và việc đáp ứngchuẩnBaselIItại31/12/2019.

Sau đó, tác giả tiến hành ước lượng mô hình hồi quy để đánh giá mức độ tácđộng của các yếu tố đến Z-score của các NHTM Nội dung tiếp theo của chương 4,tác giả sẽ tập trung thảo luận về các biến có ý nghĩa thống kê từ mô hình hồi quy đạtđược.

Chương 5: Kết luận và kiến nghị - Chương 5 trình bày tóm tắt những kết quảđã đạt được từ mô hình nghiên cứu cuối cùng Trên cơ sở đó, tác giả sẽ tiến hành đềxuất một số giải pháp và kiến nghị nhằm nâng cao tính ổn định tài chính cho cácNHTM tại Việt Nam Phần cuối cùng của chương, tác giả nêu lên một số hạn chế vàhướngnghiêncứutrongtươnglai.

Đónggópcủanghiêncứu

Đónggópvềlýluận

Đề tài làm rõ hơn về thực trạng bất ổn tài chính của các NHTM Việt Nam giaiđoạn 2008 – 2019 (thông qua chỉ số Z-score) Điểm mới của nghiên cứu này so vớicác nghiên cứu trước là tác giả nghiên cứub ổ s u n g t r o n g g i a i đ o ạ n d à i h ơ n ( 1 2 năm) với dữ liệu cập nhật đến thời điểm gần nhất (năm 2019); đồng thời bổ sungthêm các biến đánh giá về ảnh hưởng của hình thức sở hữu (nhà nước/tư nhân) củacácNHTM,sựpháttriểncủathịtrườngtàichínhViệtNam(đolườngquagi átrịvốn hóa của thị trường chứng khoán/GDP) và tác động của khủng hoảng tài chính2007 – 2008 mà các nghiên cứu trước còn đề cập ở các phân tích riêng lẻ hoặc chưatìmraýnghĩathốngkê đểphântíchtổnghợpchomôhìnhnghiêncứulầnnày. Đồng thời, nghiên cứu cũng cho thấy rõ hơn xu hướng/sự chênh lệch về mứcđộổn đị nh tà i chính của c á c N HT M V i ệ t Na mthông qua t h a n g đ oZ - sc ore p h â n theo nhóm NHTM khác nhau về: hình thức sở hữu (nhà nước/tư nhân), tình trạngniêm yết (có/không có niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam) và việc đáp ứngchuẩnBaselIItại31/12/2019.

Đónggópvềgiátrịthực tiễn

– 2019) Do đó kết quả nghiên cứu sẽ có sự cập nhật mới hơn, sátv ớ i t h ờ i đ i ể m hiệntạiđểcóthểđưarađánhgiáphùhợpnhất.

Kết quả nghiên cứu sẽ gợi mở những hàm ý chính sách quan trọng cho các cổđông, nhà quản trị và các cơ quan quản lý nhà nước trong hoạch định chiến lượcnhằm nâng cao tiềm lực tài chính của hệ thống NHTM Việt Nam nói riêng và ổnđịnhhệthốngtàichínhnóichung.

Kháiniệmvềbấtổntàichính

Kháini ệm v ề ổn đị nh t à i c h í n h , đ ặc đ i ể m v à v a i t r ò c ủ a ổ n đ ị n h t à

Wellink (2002),hệ thống tài chính được xem là ổn định nếu đáp ứng các điềukiện: (i) có khả năng phân bổ hiệu quả các nguồn lực và hấp thụ những cú sốc; (ii)ngăn chặn những tác động xấu đến nền kinh tế và hệ thống tài chính; (iii) hệ thốngtàichínhđókhôngđượclànguồnphátsinhcáccúsốc.

Large (2003) coi sự ổn định tài chính như việc duy trì sự tự tin trong hệ thốngtàichính.Cácmốiđedọađốivớisựổnđịnhtàichínhcóthểđếntừcáccúsốcvàl an truyền rộng ra, khi đó khả năng thanh toán và việc tôn trọng các điều khoảntrong hợp đồng sẽ trở thành điều nghi vấn, không chắc chắn (tham khảo từ NguyễnMinhSángvàcộngsự(2019)).

Tomasso (2003) coi sự ổn định tài chính là một điều kiện để hệ thống tài chínhchịu được được những cú sốc và vẫn thực hiện được chức năng thanh toán cũng nhưphẩn bổ vốn từ tiết kiệm sang các hoạt động đầu tư của nền kinh tế (tham khảo từNguyễnMinhSángvàcộngsự(2019)).

Theo Ngân hàng Trung ương Đức (2003), ổn định hệ thống tài chính nghĩa làmột hệ thống tài chính mà trong đó các chủ thể - trung gian tài chính, thị trường tàichính và hạ tầng tài chính thực hiện tốt các chức năng của mình và có khả năngchốngđỡđượccáccúsốctiềmẩn.

Theo IMF (2004), ổn định tài chính được sử dụng để mô tả tình trạng hệ thốngtài chính có thể thực hiện tốt các chức năng kinh tế chủ yếu như phân bổ nguồn lực,phântánrủiro,cũngnhưthựchiệnchứcnăngthanhtoánvàthậmchícóthểduytrì các chức năng đó ngay cả khi nền kinh tế gặp phải các cú sốc hoặc trong các thời kỳtáicấutrúcmạnhmẽ.

Jose Manuel (2007) định nghĩa ổn định tài chính là trạng thái mà hệ thống tàichính (bao gồm các trung gian tài chính, cấu trúc thị trường tài chính) có thể chịuđựng những cú sốc và có khả năng bộc lộ sớm sự mất cân bằng tài chính, do đó làmgiảmsựgiánđoạncủaquytrìnhtrunggiantàichínhrấtphứctạpđủlàmphântán cơhộiđầutưcólợicủa nhữngngườinắmgiữtiền.

Yayla & cộng sự (2008) quan điểm rằng ổn định tài chính nghĩa là hệ thốngngân hàng có khả năng thực hiện hết các trách nhiệm của nó hoặc theo cách khácnếu hệ thống đó có sự thiếu hụt lợi nhuận rất thấp trong bất kì hoàn cảnh nào. Mộthệ thống tài chínhđược xem là ổn định khikhôngcó sự xuất hiệnc ủ a y ế u t ố d ễ biếnđộng,suythoáihaykhủnghoảng.

Ngân hàng Trung ương Châu Âu - ECB (2014) cho rằng, ổn định tài chính làtrạng thái hệ thống tài chính (bao gồm các trung gian tài chính, các thị trường và hạtầng cơ sở của thị trường) có khả năng hấp thụ được các cú sốc, giảm thiểu đượcnhững đổ vỡ nghiêm trọng có thểgây nguyhại đáng kểcho quát r ì n h p h â n b ổ nguồnlựcđầutưđếncáckênhđầutưhiệuquảhơn.

ECB cũng cho rằng một hệ thống tài chính được cho là ổn định nếu hội tụ đủcác nội dung sau: (i) Hệ thống tài chính có thể phân bổ nguồn lực hiệu quả từ kênhtiết kiệm sang kênh đầu tư; (ii) Các rủi ro tài chính được đánh giá và xác định mộtcách chính xác và hợp lý để có thể kiểm soát tốt hơn; (iii) Hệ thống tài chính có thểhấpthụđượccáccúsốctàichínhcũngnhư nhữngbiếnđộngtrongnềnkinhtếthực.

Tóm lại, có thể thấy rằng thuật ngữ ổn định tài chính chưa có định nghĩa mộtcách chính thức và thống nhất giữa các nghiên cứu cũng như quan điểm của cácngân hàng trung ương, tuy nhiên xét chung thì ổn định tài chính bao gồm các nộihàmsau:

Thứ nhất, các yếu tố chính của hệ thống tài chính như thị trường tài chính, cácđịnh chế tài chính, hạ tầng tài chính,…thực hiện các chức năng bình thường vàthôngsuốt,hỗtrợphânbổcóhiệuquảnguồnlựccủanềnkinhtế.

Thứ hai, thị trường phản ánh đủ, chính xác các yếu tố rủi ro và có đủ công cụđểquảntrịrủironàyđểgópphầnngănchặnsựsụpđổcủahệthống.

Buiter (2008) cho rằng thị trường tài chính được xem là ổn định nếu không cócác yếu tố sau: (i) Bong bong giá tài sản; (ii) Tình trạng thiếu thanh khoản của cácthể chế tài chính và thị trường tài chính đe dọa sự ổn định hệ thống; (iii) Tình trạngvỡnợcủacácthểchếtàichínhđedọa sựổnđịnhhệ thống.

Sự ổn định của hệ thống tài chính là một điều kiện quan trọng cho tăng trưởngkinh tế, hầu hết các giao dịch trong nền kinh tế thực được thực hiện thông qua hệthốngtàichính. Ổn định tài chính tạo ra môi trường thuận lợi cho cả nhà đầu tư và người gửitiền,tănghiệuquảcủahoạtđộngtrunggiantàichính,tăngcácchứcnăngcủacác thị trường tài chính và cải thiện phân phối nguồn lực để phát triển hệ thống tài chínhlànhmạnhvàminhbạch,giảmđicáccúsốcvàrủirohệthống.

Kháiniệmvềbấtổntàichính

Theo Davies (2005), sự bất ổn tài chính là một rủi ro có thể làm tăng nguy cơkhủng hoảng tài chính Một sự sụp đổ lớn của hệ thống tài chính có thể xảy ra dẫnđến không thể cung cấp dịch vụ thanh toán cho nền kinh tế hoặc phân bổ tín dụngđếncáccơhộiđầutưhiệuquả.

Chant & cộng sự (2003) cho rằng bất ổn tài chính liên quan đến các điều kiệntrong thị trường tài chính gây tổn thất hay đe dọa gây hại đến nền kinh tế thông quacơchếhoạtđộngcủahệthốngtàichính.

Bất ổn tài chính gây tổn hại đến nền kinh tế thông quan nhiều cách khác nhaunhư làm suy yếu tình hình tài chính của các chủ thể tham gia, gián đoạn hoạt độngcủa cácđịnhchếtàichínhvàtrunggiantàichính.

Mishkin (1999) cho rằng bất ổn tài chính xuất hiện khi nảy sinh các cú sốc tácđộng đến hệ thống tài chính và ảnh hưởng đến việc thực hiện tốt chức năng của nótrong việc phân phối tài chính Từ đó khiến cho những chủ thể tham gia vào hệthống này không thực hiện được chức năng phân bổ vốn đầu tư hiệu quả như bìnhthường.

(i) sự sụt giảm giá trị bảng cân đối tài sản của khu vực tài chính; (ii) sự gia tăng củalãi suất; (iii) sự không chắc chắn tăng lên; (iv) sự sụt giảm giá trị bảng cân đối tàisảncủakhuvựcphitàichínhdosựthayđổigiácủatàisản;và(v)sựmấtcânđốitàich ínhcủachínhphủ.

Bất ổn tài chính sẽ kéo theo những tình trạng như: (i) giảm tính hiệu quả củaCSTT; (ii) làm suy yếu chức năng trung gian của hệ thống tài chính do phân phốinguồn lực không hợp lí, làm trì trệ sự phát triển của nền kinh tế; (iii) làm mất niềmtin của người dân vào hệ thống tài chính; và (iv) mất nhiều chi phí để giải quyết sựyếukémcủahệthốngtàichính.

Như vậy, nhìn chung bất ổn tài chính là trạng thái ngược lại với ổn định tàichính Xét ở góc độ vĩ mô, ổn định tài chính là tình trạng mà hệ thống tài chính vậnhành trơn tru, thực hiện tốt các chức năng của nó, có khả năng hứng chịu các cú sốctừ bên ngoài và tự bản thân nó không gây ra cú sốc ảnh hưởng đến nền kinh tế. Cònnếu hiểu theo nghĩa hẹp hơn, ổn định tài chính của một tổ chức tàic h í n h l à t r ạ n g thái mà tổ chức đó vận hành trơn tru, thực hiện tốt các hoạt động, chức năng của nó,do đó hiệu quả mang lại là khá và ổn định, có khả năng hứng chịu được cú sốc từmôitrườngbênngoài.

BấtổntàichínhcủaNHTM

Rolnick & Weber (1985) cho rằng không có quan điểm thống nhất về kháiniệmbấtổntàichínhcủangânhàng.

Xét theo nghĩa thông thường, bất ổn tài chính của ngân hàng có thể hiểu nhưmột cơn hoảng loạn ngân hàng nói chung dưới tác động của một cú sốc kinh tế hoặccú sốc thông tin nào đó Từ đó dẫn đến sự phóng đại trong hành động của nhữngngười gửi tiền do không có đủ thông tin, sự nghi ngờ giá trị tài sản của ngân hàngthấp hơn giá trị của các khoản nợ nên tỏ ra hoang mang và hành động rút tiền ồ ạt.Vấnđềxảyraởmộtngânhàngcóthể khiếnchongườigửitiềnlolắngởcảcác ngân hàng khác, từ đó xảy ra phản ứng dây chuyền và kéo theo bất ổn cho cả hệthốngngânhàng.

Bản chất của bất ổn tài chính ngân hàng là hậu quả của những mâu thuẩn vàxungđộtlợiíchtrongquátrìnhhoạtđộngtrunggiantàichínhgiữangườigửitiền vàngườivaytiền.

(ii) chi phí tài chính để giải cứu hoạt động các ngân hàng có thể vượt 2% GDP; (iii)các biện pháp khẩn cấp nhưtạm ngưng giaod ị c h , đ ó n g b ă n g c á c k h o ả n t i ề n g ử i , bảolãnhchongười gửitiềnvàcácchủnợkhác;hoặc(iv)q uốc hữuhóa q uymôlớn.

Lai (2002) cho rằng nguyên nhân xảy ra bất ổn tài chính của NHTM là từ vấnđề thanh khoản: nhu cầu thanh toán các khoản nợ cho người gửi tiền trong ngắn hạnvượt quá dự trữ thanh khoản tức thời trong ngắn hạn Điều này xuất phát từ việc tàisảnnợcóngânhàngcóxuhướngtậptrungtrongngắnhạntrongkhitàisảncócóxu hướng dài hạn hơn và tính thanh khoản kém, không đáp ứng kịp thời nhu cầutrongngắnhạn.

Theo Nadya và Thomas (2012), sự ổn định tài chính ngân hàng là trạng thái ổnđịnh mà khi đó các ngân hàng thực hiện hiệu quả các chức năng của nó như phânphốinguồnlực,phântánrủirovàphânphốithunhập.

Nguyễn Minh Sáng và cộng sự (2019) cho rằng sự ổn định tài chính của cácNHTM được xem là trạng thái hệ thống không xuất hiện các bất ổn tài chính, cácthành phần của các NHTM hoạt động ổn định và thực hiện tốt chức năng trung giantài chính là thực hiện chức năng thanh toán, điều chuyển vốn cho nền kinh tế, đồngthời hấp thụ các cú sốc của nền kinh tế ở giai đoạn đầu để hạn chế lây lan khủnghoảnghệthống.

Với nghĩa hẹp hơn, bất ổn tài chính của NHTM có thể xem như là nguy cơ phásản ngân hàng, bao gồm tổng hợp các rủi ro đe dọa hoạt động bình thường của ngânhàngvàdẫnđếnđốimặtvớisựphásản.

Q H 1 3 n g à y 1 9 / 0 6 / 2 0 1 4 ( Q H 1 3 ) t h ì p h á sản là tình trạng của doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán và bị Tòa ánnhândânraquyếtđịnhtuyênbốphásản.

Theo Từ điển kinh tế, phá sản ngân hàng xảy ra khi ngân hàng mất khả năngthanh toán, không đủ khả năng đáp ứng các nghĩa vụ nợ và dẫn tới tình trạng phảidừng hoạt động theo yêu cầu của cơ quan quản lý Nguyên nhân thường do cáckhoản nợ quá lớn và không có khả năng thanh toán dựa trên dòng vốn sẵn có cũngnhưkhông có các khoản tiền cần thiếtđể duy trì lượng tiền mặtổn địnhđ á p ứ n g yêucầuhoạtđộng.

Sherrill Shaffer (2012) khi nghiên cứu về rủi ro phá sản của các NHTM tại Úccho rằng rủi ro phá sản là tập hợp các rủi ro mà ngân hàng gặp phải trong quá trìnhhoạt động Rủi ro phá sản sẽ tăng hoặc giảm trên cơ sở điều chỉnh các yếu tố rủi rokhác nhưrủirotíndụng,rủirothanhkhoản,rủirohoạtđộng,…

Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Dương (2013) thì chỉ ra rằng rủi ro phá sản khigiảm thu nhập trong thời gian dài dẫn đến thâm hụt vốn, từ đó ngân hàng lâm vàotrạngtháikhánhkiệtvàphásảnxảyra.

Tómlại,xéttrênquanđiểmlàrủirophásản,thìbấtổntàichínhcủaNHTMlà tình trạng xảy ra NHTM đứng trước nguy cơ phá sản hoặc bị cơ quan quản lýkiểmsoáthoặcbịbắtbuộcsápnhậpbởimộtngânhàngkhác.Bấtổntàichínhxảyra do nhiều nguyên nhân đến từ nội tại của ngân hàng cũng như tác động của môitrườngkinhdoanhbênngoài.

Vaitròcủaviệc ổnđịnhtàichínhcủanềnkinhtếvàNHTM

Lê Thị Thùy Vân (2015) cho rằng, ổn định tài chính là một mục tiêu quantrọng trong CSTT nói riêng và chính sách an toàn vĩ mô nói chung của các nước bởicáclýdosau:

Mộtl à,ổnđ ị n h t à i c h í n h đ ó n g v a i t r ò q u a n t r ọ n g b ở i n ó p h ả n á n h m ộ t h ệ thốngt à i c h í n h l à n h m ạ n h , t ừ đ ó t ạ o n i ề m t i n v à o h ệ t h ố n g t à i c h í n h v à g i ú p ngăn ngừa các hiện tượng hỗn loạn của thị trường (tình trạng mất khả năng thanhtoán, phá sản hay vỡ nợ của các ngân hàng và các định chế tài chính khác), qua đó,giảmthiểunhữngtácđộngtiêucựcđếnantoànvĩmôcủanềnkinhtế.

Hai là, thực hiện mục tiêu ổn định tài chính cần thiết phải xây dựng một hệthốngcảnhbáosớm(EWS)đểgiámsátcácchỉsốtươngứng,quađócóthểgiúp các nhà hoạch định chính sách và giám sát thị trường theo dõi hệ thống cũng nhưchuẩnbịcácphươngánnhằmngănngừakhủnghoảngđốivớihệthốngtàichính.

Ba là, xem xét lịch sửc ủ a c á c N H T W t r ê n t h ế g i ớ i c ó t h ể t h ấ y , t r o n g t h ế k ỷ 19, các NHTW đã đóng vai trò chủ yếu trong việc ngăn ngừa các cú sốc tài chính.Trong đó, chức năng ổn định tài chính thậm chí còn được chú trọng nhiều hơn chứcnăng ổn định tiền tệ Sau Thế chiến II, khi Hệ thống Bretton Woods được thiết lậpvới những trật tự mới đã mở ra một thời kỳ dài ổn định trên các thị trường tài chính.Trong khi đó, giá cả lại biến động (tiêu biểu là cú sốc giá dầu những năm 1970) đãkhiến các NHTW chuyển sang chú trọng hơn đối với vai trò ổn định tiền tệ, màkhông chú trọng đến vai trò ổn định tài chính, cho đến khi xảy ra cuộc khủng hoảngtàic h í n h t o à n c ầ u n ă m 2 0 0 7 -

2 0 0 9 C h í n h v ì v ậ y , đ ể n g ă n n g ừ a k h ủ n g h o ả n g , nhiềunhà n g h i ê n c ứ u c h o r ằn g, saukỷ n g u y ê n t hự c h i ệ n C S T T m ụ c t iê uvà l ạ m phát mục tiêu, các nhà hoạch định chính sách cần hướng đến một khuôn khổ CSTTmới,chútrọngnhiềuhơnđếnmụctiêuổnđịnhtàichính.

Xét riêng đối với hoạt động ngân hàng thì sự bất ổn tài chính ngân hàng sẽ gâytổn hại đến sự vận hành của nền kinh tế theo nhiều cách khác nhau Nó có thể làmsuy giảm tình hình tài chính của các đơn vị phi tài chính như các hộ gia đình, cácdoanh nghiệp và chính phủ đến mức làm cho các dòng tài chính đến họ thu hẹp lại.Nó cũng có thể phá vỡ hoạt động của các tổ chức tài chính khác nói riêng và thịtrường tài chính nói chung và làm cho các thực thể ít có khả năng tài trợ cho nềnkinhtế.

Bất ổn tài chính của một ngân hàng có thể lan rộng thành khủng hoảng hệthống ngân hàng và có thể gây khủng hoảng tài chính đơn lẻ hoặc đồng thời vớikhủng hoảng tiền tệ và khủng hoảng nợ Do đó, ổn định tài chính ngân hàng có vaitrò quan trọng trongviệc ổnđịnhhệ thống tài chính nóic h u n g , g i ú p c h o h ệ t h ố n g tàichínhthựchiệntốtcácchứcnăngbìnhthường,gópphầnổnđịnhvĩmô.

PhươngphápđolườngổnđịnhtàichínhcủaNHTM

Ổn định tài chính còn có thể được đo lường thông qua thước đo là sự phân bốtổn thất hệ thống Phương pháp này kết hợp ba yếu tố chính gồm xác suất vỡ nợ củatừng tổ chức tài chính, quy mô thua lỗ và tính chất truyền dẫn của rủi ro phá sảntrongcáctổchức tàichínhdocósựliênkếtlẫnnhau(NguyễnLưuTuyền,2018).

Ngoàiratỷlệvốnđiềulệđốivớicáctàisảncórủirovàtỷlệcáckhoảnnợxấu đối với tổng nợ cũng được dùng để đo lường sự ổn định tài chính Đây là mộttrongsố những chỉ tiêu tàichínhvữngmạnh đượcđưara bởiIMF.Tuyn h i ê n , Čihák và Schaeck (2010) cho rằng, chỉ số nợ xấu là chỉ tiêu có một độ trễ nhất địnhvềmặtthờigian.

Một yếu tố khác có thể sử dụng để đánh giá sự mất ổn định về tài chính làthông qua sự tăng trưởng tín dụng quá mức Một khu vực tài chính phát triển tốt cóthể sẽ tăng trưởng, nhưng sự tăng trưởngtín dụngq u á n h a n h l à m ộ t t r o n g n h ữ n g yếutốphổbiếnnhấtliênquanđếnkhủnghoảngngânhàng.

Demirguc-Kunt và Detragiache (2002) còn chỉ rathêmmộts ố d ấ u h i ệ u c ủ a bất ổn tài chính như tỷ lệ nợ xấu vượt 10% tổng tài sản trong giai đoạn đỉnh khủnghoảng,chi phítàichínhđểgiảicứuhoạtđộngcácngânhàngcóthểvượt2%GDP.

Một số chỉ số khác được sử dụng để đo lường sự ổn định tài chính như chỉ sốbiếnđộngcủathịtrường,độchênhlệchvềlợinhuậncủacổphiếu,…

Tuy nhiên, một chỉ số được cả giới học thuật và thực hành công nhận và sửdụng rộng rãi trên thế giới là chỉ số Z-score được đưa ra lần đầu tiên bởi EdwardI.Altman từ những năm 1968 và sau đó được nhiều nhà nghiên cứu phát triển để đánhgiárủirotrongnhiềungànhkhácnhau,baogồmcảlĩnhvựcNHTM.

GiớithiệuMôhìnhchỉsốZ-scorecủa Altman(1968)

Kháiniệm,đặcđiểm

Chỉ số Atlman Z – score được phát triển năm 1968 bởi Giáo sư Eward I.Altman, trường kinh doanh Leonard N Stern, thuộc Đại học New York dựa trênnghiêncứumộtsốlượnglớncáccôngtyởMỹ.

Mô hình thuộc loại phân tích đa biệt số, được phát triển ban đầu dựa trênnghiên cứu với 22 chỉ tiêu tài chính và được rút gọn lại trong 5 biến dự báo. Sau đósốlượngbiếndựbáogiảmxuốngcòn4trongmôhìnhZ’’-scorenăm1995,cụ thể:

TT Phạm vi áp dụng Môhìnhápdụng Diễn giải ý nghĩa các biến

+ X1: Vốn lưu động/Tổng tài sản

TT Phạm vi áp dụng Môhìnhápdụng Diễn giải ý nghĩa các biến vay/Tổng tài sản

X4:Giátrịthịtrườngcủavốnchủsở hữu/Giá trị sổsáchcủa tổng nợ

X5:Doanh số/Tổng tài sản sản xuất 0,998X5

Ýnghĩa

Doanhnghiệpchưa cổ phần hóa,ngành sảnxuất

Theo Altman (1968), mô hình này được đánh giá là dự báo được một cáchtương đối chính xác các công ty sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm (xác suất đúng là94% trong vòng 1 năm và 2 năm là 72%) Grice và Ingram (2001) kiểm chứng sựphù hợp của mô hình Altman Z- score trong dự báo nguy cơ phá sản của các doanhnghiệp Nghiên cứu này chỉ ra rằng, độ chính xác khi áp dụng mô hình Z- score đểdự báo nguy cơ phá sản của doanh nghiệp là 57,6% so với 83,5% được chứng minhbởiAltman(1968).

Theo Hoàng Thị Hồng Vân (2020), có thể thấy Z- score của Altman (1968) làmột trong những mô hình hiệu quả nhất trong dự báo phá sản được sử dụng trongnghiên cứu của nhiều tác giả trong suốt hơn 50 năm qua Mô hình Z-score củaAltman (1968) được ứng dụng ở nhiều nước châu Âu và hiện tại các nước châu Ácũng đang áp dụng nhiều trong phân tích, dự báo tình hình hoạt động của doanhnghiệp, chứng tỏ được tính ưu việt trong việc phân loại vùng rủi ro của doanhnghiệpởnhiềulĩnhvựckhácnhau.

ƯuđiểmvàhạnchếcủamôhìnhZ-score Altman

Phương pháp của Altman có ưu điểm là do kết hợp các chỉ số tài chính vớinhau, giúp tránh những xung đột về dự báo như trong cách tiếp cận phân tích đơnbiến, các biến dự báo trở lên đa dạng và phong phú hơn do đó có thể làm giảm sailầm loại I, loại II (Holmen, 1968 (tham khảo từ Đặng Huy Ngân (2018)). Phươngpháp này dễ sử dụng và có thể áp dụng cho các đối tượng khác nhau, có thể áp dụngđể phân loại các doanh nghiệp gặp khủng hoảng, chưa đến mức phá sản (Bragg,2002(thamkhảotừĐặngHuyNgân(2018)).

Nghiên cứu của Vũ Thị Loan & Đặng Anh Tuấn (2016) so sánh mô hình phântích theo chỉ số Z-score Altman và mô hình phân tích Logit cho thấy mô hình phântích theo chỉ số Z-score Altman làphù hợpv à đ á n g t i n c ậ y h ơ n m ô h ì n h

L o g i t , trongđó, mô hì nh nà y c ó khả nă ng dự báotố tnhấtở thờ i điểm1 năm tr ư ớc k h i côngtychínhthức lâmvàotìnhtrạngkhókhăntàichính.

Môh ì n h Z - s c o r e c ó n h ữ n g n h ư ợ c đ i ể m l i ê n q u a n đ ế n c á c g i ả đ ị n h c ơ b ả n trong mô hình (giả thiết về phân phối chuẩn và phương sai bằng nhau) có thể bị viphạm làm giảm độ tin cậy của mô hình. Shumway (2001) cho rằng đây là phươngpháp phân tích tĩnh, chưa tính đến các yếu tố kinh tế vĩ mô như tốc độ tăng trưởngGDP,lạmphátcóthểảnhhưởngđếnkhảnăngvỡnợcácdoanhnghiệp.

Một nhược điểm nữa của phương pháp này là chưa xét đến đặc thù của cácngành kinh doanh khác nhau sẽ có những chỉ số tài chính phản ánh đặc trưng.Nguyên nhân do không có đủ số lượng đủ lớn các doanh nghiệp phá sản cho riêngtừng ngành cụ thể để nghiên cứu xây dựng mô hình chỉ số Z đặc trưng của từngngành Tuy vậy, phương pháp chấm điểm Z của Altman vẫn được sử dụng rộng rãitrên thế giới, đặc biệt là đối với các công ty đầu tư chứng khoán, các ngân hàng vàcác kiểm toán viên trong việc hỗ trợ các quyết định của họ Các nhà nghiên cứucũng đi sâu xây dựng mô hình chỉ số Z-score mang yếu tố đặct r ư n g c h o t ừ n g ngành. như:

Mộtsố n g h i ê n cứu vậ n d ụn g m ô h ì n h Z -

NghiêncứucủaPam(2013)sửdụngmôhìnhZ-scorecủaAltman(1986)để dự báo rủi ro phá sản của các ngân hàng Nigeria Dữ liệu nghiên cứu trong 05 năm(1999 – 2003) Mô hình Z – score được sử dụng là Z = 6,56T1 + 3,26T2 + 6,72T3 +1,05T4 Tác giả cho rằng mô hình trên vẫn là một công cụ mạnh trong việc dự đoánkhảnăngthấtbạicủangânhàng.

Nguyễn Đăng Tùng và Bùi Thị Len (2015) nghiên cứu đánh giá nguy cơ phásản của các ngân hàng niêm yết trên thịu trường chứng khoán Việt Nam bằng chỉ sốAltman Z score Bằng việc sử dụng mô hình Z-score: Z’’ = 6,56X1 + 3,26X2+6,72X3+1,05X4ápdụngcho39NHTMViệtNamgiaiđoạn2008–2013chỉra rằngcácngânhàngcóquymôcànglớn(VCSH>20 ngàntỷ)hoặccàngbé(VCSH

< 3,5 ngàn tỷ) chịu ảnh hưởng lớn trước những thay đổi của nền kinh tế Do đó, chỉsốZ-scorecósựnhạycảmhơncácNHTMcóquymôvốnvừa phải.

+ 1,4 X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 để dự đoán rủi ro phá sản của 29 ngân hàngniêmyếttạiIndonesiagiaiđoạn2011-2013.

Tuyn h i ê n , s ự p h ứ c t ạ p c ủ a v i ệ c x á c đ ị n h ổ n đ ị n h t à i c h í n h t r o n g h ệ t h ố n g ngân hàng dẫn đến yêu cầu xây dựng mô hình chỉ số Z-score mang yếu tố đặc trưngriêng để định lượng sự ổn định đó phù hợp hơn Các nhà nghiên cứu đã đi sâu xâydựngchỉsốZ- scoreápdụngriêngtronglĩnhvựcNHTM.Chỉsốnàyphảnánhrủirocấpđộtổngthểcủ angânhànghayxácsuấtvỡnợcủangânhàngđó.

MôhìnhphântíchchỉsốZ-scoreápdụngtrongđánhgiábấtổntàichínhcủaNHTM 20 1 KháiniệmchỉsốZ-scoreápdụng chocácNHTM

ÝnghĩacủachỉsốZ-score

Bản chất Z-score cho thấy khi Z-score càng cao tức ngân hàng càng có nhiềunguồn lực (lợi nhuận và vốn) để hấp thụ các cú sốc và đối phó các biến động trongkinh doanh tốt hơn, do đó khả năng không trả được nợ (rủi ro vỡ nợ) thấp.Trongtrường hợp thua lỗ (ROA âm), biến thiên lợi nhuận mạnh, Z-score cũng thể hiệnđược việc thua lỗ sẽ làm thâm hụt vốn, từ đó khiến ngân hàng khó có khả năng đốiphó với các tình huống xấu và có thể mất khả năng thanh toán dẫn đến nguy cơ phásản Như vậy, Z-score được xem là chỉ số đo lường rủi ro ngược, Z-score càng lớnthì xác suất phá sản của ngân hàng càng thấp, rủi ro càng thấp (Phạm Tiến Minh–BùiHuyHảiBích(2019)).

Điềukiệnsửdụng

Các phiên bản khác nhau của Z-score cũng đã xuất hiện khá nhiều và thậm chícòn xa rời khỏi khái niệm ban đầu Một số nghiên cứu ước tính giá trị độ lệch chuẩncủa ROA chỉ căn cứ trên một phần của mẫu thời gian (2, 3, 4h o ặ c 5 n ă m ) v à t i ế p tục nguyên tắc này trên phần còn lại của mẫu để làmc h o c h ỉ s ố Z - s c o r e t r ở n ê n nhạy hơn và do đó biến động nhiều hơn (Anginer và cộng sự, 2014; Williams,2014) Các tác giả chorằng bằng cách này, họ có thể nắm bắttốth ơ n n h ữ n g t h a y đổitứcthờiphùhợpvớitừngbốicảnhcủangânhàng.Cáctácgiảkhácthậ mchícòn xem xét chỉ số Z-score nhạy hơn, bằng cách ước tính thước đo rủi ro hàng nămthông qua độ lệch chuẩn trung bình hàng quý (De Haan và Poghosyan, 2012; Anollivà cộng sự, 2014) Nhìn chung, điều này không có ý nghĩa hơn với khái niệm củachỉsốZ-score. Đáng chú ý, ý nghĩa của chỉ số Z-score hoàn toàn biến mất khi thay vì phải sửdụng ROA thì một số tác giả sử dụng lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) Do đó,để đảm bảo được tiêu chí tăng số lượng quan sát nhiều nhất có thể, chỉ số Z- scoređược tính toán với độ lệch chuẩn của ROA cho cả giai đoạn khảo sát nên được ưutiênápdụng(Niu,2012;Djatche,2019).

Ngoài ra, Beck và cộng sự (2013), Leroy và cộng sự (2017) cho rằng, chỉ sốZ- score cầnđượctínhtoánvớikhungthờigianbìnhquânítnhất03năm.

Ưuđiểmvàhạnchế

Chỉ số Z-score cho tớinay được xem là mộttiêu chí đại diệnt ố t c h o r ủ i r o tổngthểcủangânhàng,hayđolườngsựổnđịnhtàichính,vìkhichỉsốnàygiảmcó nghĩalàtínhdễđổvỡcủangânhànggiatăng.

Beck và cộng sự (2013) chỉ ra 02 ưu điểm của cách tiếp cận theo chỉ số Z- score: phương pháp này giúp cân bằng chỉ số lợi nhuận và nguồn vốn đối với nhữngngân hàng có thay đổi bất thường trong giai đoạn nghiên cứu, chẳng hạn như cổphần hóa, sáp nhập làm tăng vốn điều lệ; giúp dữ liệu bảng trở nên cân bằng, tránhđược nhữngchênhlệchdokhungthờigiantínhtoáncủamỗingânhàng.

Theo Chiaramonte và cộng sự (2016), 76% khả năng thất bại của các ngânhàng có thể được dự đoán tốt bằng chỉ số Z-score Chỉ số Z-score được sử dụng đểtính toán hành vi chấp nhận rủi ro của các ngân hàng thông qua vốn hóa, lợi nhuậnvà biến động tài sản của họ Những sự biến động này là phù hợp để đánh giá khảnăngổnđịnhtàichínhcủangânhàng.

Nguyễn Lưu Tuyền (2018) cho rằng Z-score cho phép so sánh nguy cơ vỡ nợtrong nhiều nhóm tổ chức tài chính ngân hàng có quyền sở hữu hoặc mục tiêu hoạtđộngkhácnhau.

Hơn nữa, một ưu điểm khác của chỉ số Z-score là nó ít đòi hỏi dữ liệu và dễtính toán khi chỉ yêu cầu thông tin có sẵn trên báo cáo tài chính Đây là lợi thế hàngđầu trong việc ưu tiên sử dụng chỉ số Z-score trong việc đánh giá ổn định tài chínhhay rủi ro tổng thể của các hệ thống ngân hàng đang trong giai đoạn phát triển, nơimàcònnhiềungânhàngchưaniêmyếttrênsànchứngkhoán.

Nguyễn Lưu Tuyền (2018) cho rằng ngoài ưu điểm của Z-score là nó cho phépso sánh nguy cơ vỡ nợ trong nhiều nhóm tổ chức tài chính ngân hàng có quyền sởhữu hoặc mục tiêu hoạt động khác nhau nhưng cũng có một vài hạn chế khi sử dụngđể đo lường sựổ n đ ị n h t à i c h í n h G i ớ i h ạ n q u a n t r ọ n g n h ấ t l à Z - s c o r e đ ư ợ c d ự a hoàn toàn vào dữ liệu kế toán Vì vậy, nếu các NHTM cố tình thay đổi các dữ liệutrên báo cáo, Z-score có thể cung cấp một đánh giá quá tích cực về sự ổn định củacáctổchứctàichính.

Ngoài ra, Z-score xem xét mức độ ổn định ở từng NHTM một cách riêng biệtvà có thể bỏ qua rủi ro một NHTM sụp đổ có thể gây thiệt hại cho các tổ chức tàichínhkháctronghệthống.

Mặc dùvậy, với những ưu điểmnổi trội,Z-score vẫnlà chỉs ố đ ư ợ c c ả g i ớ i họcthuậtvà thựchànhcôngnhậnvàsửdụngrộngrãitrênthếgiới.

Tổngquancác nghiêncứutrước

CácnghiêncứuvềsửdụngchỉsốZ- scoređểtìmracácnhântốtácđộngđếnbấtổntàichínhcủaNHTM

Nghiên cứu của Godlewski (2004) về ảnh hưởng của vốn đến rủi ro bất ổn tàichínhcủacácNHTMởbakhuvực:TrungĐông,ĐôngNamÁvà NamMỹ.Dữ liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu Bankscope trong giai đoạn 1996 – 2001 Phươngpháp nghiên cứu được các tác giả sử dụng là hệ hai phương trình hồi quy với cácbiếnp hụ th uộ clà t h a y đ ổ i t ỷ lệ v ố n chủ sở h ữ u t r ê n tổ ng tà i s ả n v à Z - sc ore của ngân hàng, các biến độc lập bao gồm quy mô ngân hàng, ROA, cùng các biến giả.Kết quả cho thấy việcg i a t ă n g v ố n c h ủ s ở h ữ u l à m g i ả m t h i ể u r ủ i r o b ấ t ổ n c ủ a ngânhàng.

Teresa & M Dolores (2008) sử dụng dữ liệu bảng và kỹ thuật ước lượngGMM trong phân tích rủi ro và tập trung chủ sở hữu của các ngân hàng thương mạivàngânhàngtiếtkiệmởTâyBanNhatừnăm1993–

2000.Biếnphụthuộclàchỉsố Z-score được tính theo Hannan và Hanweck (1998) Các biến độc lập: lợi nhuậntrên vốn chủ sở hữu (ROE), tổng dư nợ/ tổng tài sản (LOANTA), CG biến giả đạidiện cho sự thay đổi chính sách của chính phủ, tập trung chủ sở hữu (OW) là biếngiả với giá trị 1 là ngân hàng thương mại, 0 là ngân hàng tiết kiệm; Lg, Me là biếngiả đại diện cho quy mô ngân hàng (SIZE) lần lượt là ngân hàng có quy mô lớn vàquy mô trung bình; M là biến giả đại diện cho sự sáp nhập Kết quả nghiên cứu chothấy,lợinhuậntrênvốnchủsởhữu(ROE)vàtổngdưnợ/tổngtàisản(LOANTA) cómốiquanhệngượcchiềuvớirủirođốivớingânhàngthươngmại,cònđốivới ngân hàng tiết kiệm thì cho kết quả ngược lại Trong khi đó, đối với ngân hàngthương mại thì biến sát nhập (M) và quy mô ngân hàng (SIZE) lớn thì có mối quanhệ cùng chiều với rủi ro, nhưng quy mô ngân hàng (SIZE) trung bình thì có mốiquan hệ ngược chiều với rủi ro Đối với ngân hàng tiết kiệm, thì biến sáp nhập (M)có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro, trong khi quy mô ngân hàng (SIZE) thìkhôngcóýnghĩathốngkê.

Yong Tana & Christos Florosb (2013) nghiên cứu xác định mối quan hệ giữarủi ro, vốn và hiệu quả của các ngân hàng ở Trung Quốc Dữ liệu được lấy từ các sốliệu hàng năm của 101 ngân hàng Trung Quốc giai đoạn 2003-2009 Phương phápnghiên cứu sử dụngmô hình 3SLS Kết quảc h o t h ấ y c h o t h ấ y r ằ n g c ó m ộ t m ố i quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê giữa rủi ro (dự phòng rủi ro đại diện chorủi ro tín dụng) và hiệu quả trong ngành ngân hàng Trung Quốc, trong khi mối quanhệ giữa rủi ro (Z-score) và mức 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 khảnăng hấp thụ các khoản lỗ lũy kế từ các khoản vay không hiệu quả từ đó làm giảmrủi ro, trong khi các ngân hàng với mức độ rủi ro cao cần một lượng lớn vốn để bùđắp các khoản lỗ đó dẫn đến mức thấp vốn Ngoài ra, nghiên cứu còn cho thấy lợinhuậnt r ê n t ổ n g t à i s ả n ( R O A ) v à q u y m ô n g â n h à n g ( S I Z E ) c ó m ố i q u a n c ù n g chiều với rủi ro Trong khi đó, lạm phát có tác động ngược chiều rủi ro của các ngânhàng ở Trung Quốc Còn biến đại diện cho thanh khoản (cho vay/tổng tài sản) thìnghiêncứukhôngtìmra mốiquanhệvớirủirocủangânhàngởTrungQuốc.

Saibal Ghosh (2014) sử dụng dữ liệu trên hơn 100 ngân hàng GCC từ năm1996 – 2011và sử dụng mô hình ước lượng bình phương ba giai đoạn (3SLS) đểkiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro và vốn Rủi ro được đo bằng chỉ số Z-score, trongkhi vốn được tính là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản (CAP) Biến kiểm soát: baogồm kíchthước ngânhàng Ln(Size), tàisảnt h a n h k h o ả n / t ổ n g t à i s ả n ( F u n d i n g ) , chỉ số lợi nhuận sau thế/tổng tài sản (ROA), chi phí trên thu nhập (Cost/income) vàcác điều khoản tương tác (Divers) Kết quả cho thấy, ngân hàng có mức vốn thấp sẽlàmt ă n g r ủ i r o c h o n g â n h à n g C h i p h í t r ê n t h u n h ậ p ( C o s t / i n c o m e ) v à c á c đ i ề u khoảntươngtác(Divers) cómốiquanhệngượcchiềuvớirủiro,trongkhiđótài sảnthanhkhoản/tổngtàisản(Funding) cómốiquanhệcùngchiềuvớirủiro.

Jacob Oduor và cộng sự (2017) nghiên cứu mẫu 167 ngân hàng tại 37 quốc giaChâuPhitronggiaiđoạn2000–

2011nhằmxácđịnhmốiquanhệgiữavốnvàsựổnđịnhtài chínhcủacácngânhàngtạiChâuPhi.DữliệuđượcthuthậptừBankscope Bằng cách sử dụng phương pháp 2SLS cho dữ liệu bảng để xây dựngphương trình hồi quy với biến phụ thuộc đại diện cho sự ổn định tài chính của cácngân hàng là chỉ số Z-score và các biến độc lập bao gồm quy mô ngân hàng, tỷ lệvốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản, ROA,

ROE,doanhthuhoạtđộngtrêntổngtàisản,tỷlệtiềngửitrêntổngtàisản,tỷlệvốnchủs ở hữu trên dư nợ cho vay, tài sản lưu động trên tổng tài sản, tỷ lệ tăng trưởng GDP,tỷ lệ lạm phát Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy việc gia tăng vốn chủ sở hữu làmgiảmthiểusựbấtổncủacácngânhàng.

Hoàng Công Gia Khánh và Trần Hùng Sơn (2015) nghiên cứu phát triển thịtrường tài chính và rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam dựa trên số liệubáo cáo tài chính của 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2005 – 2013 Chỉ sốZscore theo cỏch tớnh của Kửhler, M, (2015) được sử dụng để đại diện đo lường rủiro tín dụng, rủi ro thanh khoản và rủi ro thị trường của ngân hàng Các tác giả đã sửdụngphântíchGMMđểxemxéttácđộngcủacácyếutốđếnchỉsốZscore.Quađ ó, nghiên cứu chỉ rađ ư ợ c s ự p h á t t r i ể n c ủ a h ệ t h ố n g n g â n h à n g v à t h ị t r ư ờ n g chứng khoán làm tăng độ bất ổn của NHTM Các biến số: cấu trúc tài sản (Dư nợcho vay/Tổng tài sản), yếu tố an toàn vốn (Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản), quy môngân hàng (đo lường bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản) và tăng trưởng kinh tế(GDP)tácđộngthuậnchiềuđếnZscore.

Biến số ROE tác động nghịch chiều đến Zscore Ngoài ra, nghiên cứu khôngtìmthấymốiliênhệgiữahiệuquảhoạtđộngCIR(tỷlệchiphíhoạtđộng/thunhập hoạt động), mức độ đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng và tỷ lệ lạm phát đến rủi rongânhàng.

Võ Xuân Vinh & Trần Thị Phương Mai (2015) đánh giá mối quan hệ giữa lợinhuận và rủiro của các NHTM Việt Nam vàtác động củađa dạngh ó a t h u n h ậ p Chỉ số Z-score, RAROA và RAROE được sử dụng làm biến đo lường rủi ro ngânhàng Dữ liệu nghiên cứu gồm 37 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2006 – 2013.Bằng phương pháp ước lượng hồi quy cho dữ liệu bảng (GMM), kết quả nghiên cứuchothấycácđadạnghóathunhậpcàngcaothìrủirocàngcao.

Nghiên cứu của Nguyễn Minh Hà và Nguyễn Bá Hướng (2016) phân tích cácyếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp Z-score. Nghiêncứu sử dụng dữ liệu gồm 23 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam với

115 quansát từ 2009 - 2013 Nghiên cứu tìm thấy các yếu tố có mối quan hệ nghịch chiều vớirủi ro phá sản ngân hàng như: Tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dự phòng nợ xấu, tỷ lệ thunhập lãi thuần, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, đa dạng hóa thu nhập, sở hữu nhànước,sốnămhoạtđộngcủangânhàngvàngânhàngđãniêmyết.Cácyếutốc ómối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng, gồm: Hiệu quả quản lý chi phívàquymô.

Trần Minh Tâm (2016) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngânhàng ở Việt Nam bằng thang đo Z-score Mẫu nghiên cứu bao gồm 27 NHTM tạiViệt Nam trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2015 Bằng việc sử dụng kỹ thuậtphân tích hồi quy dữ liệu bảng (data panel) kết hợp phương pháp ước lượng bìnhphươngnhỏ nhất tổngquát (GeneralizedLeast Square–GLS), tácg i ả c h ỉ r a r ằ n g : Các yếu tố có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro vỡ nợ ngân hàng: tỷ lệ dự phòngnợ xấu (LLR), vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), đa dạng hóa thu nhập (ID).Yếutốcómốiquanhệđồngbiếnvớirủirovỡnợngânhàng:quảnlýchiphí(CIR).

Các yếu tố khác như: Tăng trưởng tín dụng (Loan growth - LG), Tỷ suất lợinhuậntrênt ổn gt ài s ả n ( Ret ur no n Assets -

R O A ) , Tỷ l ệ t h u n hập l ã i th uầ n( Net interestrevenue–NIR), quymô(Size), ngânh à n g đ ư ợ c ( h o ặ c c h ư a đ ư ợ c ) n i ê m y ế t trênsànchứngkhoán(Listedbank–

VũNgọcHoàiChân(2016)thựchiệnđolường,đánhgiáđộbấtổntàichínhvà kiểmđịnhcác yếu tố ản hh ưở ng đế nđ ộbấ t ổnt àic hí nh củac ácN HT MVi ệt N am giai đoạn 2008 – 2015 thông qua chỉ số Z-score qua các nghiên cứu của cácnghiên cứu Boyd & Graham

(1986), Hannan & Hanweck (1988) Tác giả thực hiệnhiện phân tích thông qua số liệu tài chính của 25 NHTM Việt Nam trong 8 năm2008 - 2015 và sử dụng phương pháp ước lượng moment tổng quát (GMM) để hồiquycácbiếncóảnhhưởngđếnđộbấtổntàichínhcủangânhàng.

Trong đó: EQTA là vốn chủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản bình quân;LOAN là tỷ lệ cho vay, được tính bằng tổng dư nợ cho vay khách hàng trên tổng tàisản; CIR là tỷ lệ chi phí hoạt động trên thunhập hoạt động ròng;R O E l à t ỷ s u ấ t sinh lời trên vốn chủ sở hữu; LTD là tỷ lệ cho vay khách hàng trên tổng tiền gửi củakhách hàng; LLP là tỷ lệ dự phòng rủi ro, được tính bằng tỷ lệ dự phòng rủi ro chovay trên tổng dư nợ cho vay khách hàng; BANKSIZE là quy mô ngân hàng, đượctính bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản; các biến vĩ mô gồm: GDP là tốc độ tăngtrưởng kinh tế, INF là tỷ lệ lạm phát và SVOL là biến động của thị trường chứngkhoán,đượctínhbằngđộlệchchuẩncủatỷsuấtsinhlờiVNINDEX.

Khoảngtrốngnghiêncứu

Các nghiên cứu trước cho thấy việc nghiên cứu về các yếu tố tác động ổn định tàichínhhayhẹphơnlàrủirophásảncủacácNHTMlàvấnđềkhôngmới,nhưngthuhúts ựquantâmcủarấtnhiềuhọcgiả.Tùythuộcquanđiểmvàyêucầunghiêncứu,các học giả đã đánh giá thông qua nghiên cứu chi tiết một hoặc nhiều khía cạnh khácnhau.

Trên cơ sở các nghiên cứu đã thực hiện, tác giả nhận thấy một số khoảng trốngnghiêncứusau:

- Mặc dù cùng mục tiêu nghiên cứu về sự ổn định tài chính hay rủi ro phá sản củaNHTM nhưng các kết quả chỉ ra không hoàn toàn thống nhất về các yếu tố ảnhhưởng và chiều hướng tác động của các yếu tố này đến ổn định tài chính củaNHTM Thực tế này xuất phát từ việc các học giả thực hiện ở các quốc giavà/hoặc ở khoảng thời gian khác nhau, sử dụng các phương pháp nghiên cứukhác nhau.

- Các nghiên cứu trước lựa chọn phân tích ổn định tài chính của NHTM (thôngqua thang đo Z-score) theo một hoặc một số chỉ tiêu nhất định, không có sựthống nhất trong số lượng cũng như các chỉ tiêu lựa chọn Chưa có nghiên cứumang tính kết hợp nhiều hơn các chỉ tiêu này để đánh giá một cách đa dạng vàđầyđủhơn.

- Các nghiên cứu chỉ ra các yếu tốtác động đến Z-score hoặc là tậpt r u n g v à o mộtvàiđặcđiểmnộitạicủangânhàng,hoặctậptrungvàocácbiếnsốkinhtế vĩmô,hoặckếthợpcảyếutốvĩmôvàcácyếutốnộitạicủangânhàng.Đôilúc kết quả của từng nghiên cứu chỉ là thực nghiệm tại thời gian và không giannghiên cứu đó; ứng với thời gianvà khônggian nghiên cứu khác,c á c y ế u t ố trên có thể không có mối liên hệ với Z-score hay hướng tác động lên chỉ số Z-score thayđổi.Dođó, việc tiếp tụcnghiêncứu, cập nhật theo thời gian,m ở rộngkhônggiannghiêncứulàvẫnđềcầntiếptụcphảithựchiện.

- Các nghiên cứu liên quan đến NHTM Việt Nam còn tương đối ít và thời giancủa bộdữliệunghiêncứukhángắn(đasốcácnghiêncứusửdụngdữliệutrong khoảng thời gian 7 – 8 năm) và không được cập nhật (01 nghiên cứu của PhạmTiến Minh – Bùi Huy Hải Bích (2019) sử dụng dữ liệu cập nhật đến năm 2018,cácnghiêncứukhácsửdụngdữ liệutừ2016trởvềtrước).

- Kế thừa không gian nghiên cứu: 25 NHTM Việt Nam, tương tự như các nghiêncứutrước.

- Kế thừa về mô hình các nhân tố tác động đến Z-score với các chỉ tiêu cơ bảntươngtựvớinghiêncứucủaVũNgọcHoàiChân(2016).

- Bổ sung khoảng trống về thời gian: phạm vi nghiên cứu tại các NHTM ViệtNam trong giai đoạn 2008 – 2019 (dữ liệu có độ dài thời gian 12 năm, cập nhậtđếnthờiđiểmgầnnhất).

- Bổ sung cho khoảng trống về các nhân tố tác động so với mô hình nghiên cứucủa VũNgọcHoài Chân (2016): tác giả bổ sung cácbiếnđánh giáv ề ả n h hưởngsau:

NguyễnMinhHà&NguyễnBáHướng(2016),P hạmTiếnMinh&BùiHuyH ả i Bích(2019)

Sựp h á t t r i ể n c ủ a t h ị t r ư ờ n g tài chính Việt Nam

Nguyễn Lưu Tuyền (2018), tuy nhiên nghiêncứu này chưa tìm ra ý nghĩa thống kê của tácđộng do khủng hoảng tài chính đến NHTM.Tác giả đề xuất bổ sung lại trong nghiên cứunày.

Nội dung chương 2 bao gồm cơ sở lý thuyết liên quan đến về ổn định tài chính,vai trò của ổn định tài chính, bất ổn tài chính nói chung và bất ổn tài chính của ngânhàng thương mại nói riêng Trong phạm vi nghiên cứu, mức độ bất ổn tài chính đượcđánh giá thông qua chỉ số Z-score Đây cũng là biến phụ thuộc trong mô hình mà tácgiảsẽxâydựngcácnhântốảnhhưởngđếnbấtổntàichínhcủaNHTM. Đồng thời chương 2 cũng đã khái quát lại các nghiên cứu liên quan đến việc sửdụng chỉ số Z-score trong đánh giá bất ổn tài chính của các NHTM cũng như cácnghiêncứuvềcácyếutốtácđộngđếnchỉsốZ-score.

Trên cơ sở các kết quả từc á c n h à n g h i ê n c ứ u t r ư ớ c đ â y , l u ậ n v ă n đ ã c h ỉ r a khoảng trống trong nghiên cứu và đề xuất các nội dung sẽ được kế thừa và bổ sungthêmtạinghiêncứulầnnày.

PHÁPNGHIÊNCỨU

Quytrìnhnghiêncứu

Phươngp h á p đ ị n h t í n h : p h â n t í c h , s o s á n h c h ỉ s ố Z - s c o r e cá c q u ố c gia/ khuvựckhácvàtheonhóm cácngânhàng

M đểxửlývấnđềnội sinh Ước lượng và kiểm định mối quan hệ các nhân tố ảnh hưởng đến Z- score của các NHTM và các kiểm định khuyết tật của mô hình (hiệntượng đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổivàhiệntượngnội sinh)

Giải pháp và kiến nghị nhằm nâng cao ổnđịnhtàichínhchocácNHTM

Trên cơ sở mục tiêu nghiên cứu đề ra và lý thuyết về bất ổn tài chính ngân hàngcùng việc tìm hiểu, phân tích các nghiên cứu trước đây về các yếu tố đo lường bất ổntài chính ngân hàng, các nhân tố tác động đến bất ổn tài chính của các NHTM, tác giảđãđềxuấtmôhìnhnghiêncứubaogồm2nhómnhântốbêntrongvàbênngoàitác động đến bất ổn tài chính của NHTM Sau khi xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất,tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu phù hợp để ước lượng và kiểm định các nhântố tác động đến Z-score Phương pháp nghiên cứu chính được sử dụng là phương phápGMM với sự có mặt của độ trễ của biến phụ thuộc (LNZSCOREit-1), để đạt được mụctiêu nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết đã đặt ra Nếu kết quả nghiên cứu dẫn đếnkhông phù hợp với các nghiên cứu thực tế trước đây cũng như các cơ sở lý thuyết liênquan,tácgiảsẽtiếnhànhđiềuchỉnhmôhìnhđềxuấtbanđầu.

Trường hợp kết quả nghiên cứu hợp lý và các kiểm định đảm bảo mô hình khôngcó các khiếm khuyết, tác giả sẽ tiến hành thảo luận và đánh giá kết quả đạt được, từ đóđề xuất các giải pháp, kiến nghị để hạn chế khả năng xảy ra bất ổn tài chính của cácNHTMtạiViệtNam.

PhươngphápnghiêncứuđịnhtínhđánhgiábấtổntàichínhcủaNHTMViệtNambằ ngchỉsốZ-score

Dựa theo cách tính chỉ số Z-score theo Boyd & Graham (1986), Hannan

&Hanweck (1988), nghiên cứu tính toán Z-score cho tất cả các quan sát, tính toán mứctrung bình để so sánh với một số quốc gia/khu vực khác trên thế giới Sau đó tính toánZ-core bình quân của các NHTM trong mẫu theo từng năm để xác định chiều hướngbiến động của Z-score trong giai đoạn 2008 - 2019, tính toán Z-core bình quân từngngân hàng trong giaiđoạn 2008 - 2019 đánh giá độ bấtổ n t à i c h í n h c ủ a t ừ n g n g â n hàng trong giai đoạn nghiên cứu Tác giả cũng chia các NHTM theo từng nhóm dựatrên các đặc điểm: có sở hữu nhà nước chia phối/không có sở hữu nhà nước, tình trạngniêm yết hay chưa niêm yết trên sàn chứng khoán và nhóm các ngân hàng đã được ápdụngBaselII/chưađượcápdụngtheoquyđịnhcủaNHNNđểđánhgiá.

Phươngp h á p n g h i ê n c ứ u đ ị n h l ư ợ n g c á c n h â n t ố t á c đ ộ n g đ ế n b ấ t ổ

Trên nền tảng cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây về các nhân tố ảnhhưởngđếnbấtổntàichínhcủangânhàng(đolườngthôngquachỉsốZ-score)củacác

EQTA là một biến đại diện cho năng lực tài chính của NHTM, cho biết tỷ lệ tàisản được tài trợ bởi vốn chủ sở hữu, tỷ lệ này càng cao thì khả năng tự chủ tài chínhcàng cao, ngược lại tỷ lệ EQTA thấp thể hiện gần như toàn bộ tài sản của ngân hàngđượctài trợbởi các nguồn vốnbên ngoài như vốn huyđộng,vốnv a y , … ( V ũ

Vốn chủ sở hữu cao sẽgiúp ngânhàng cónhững lựa chọn tốth ơ n t r o n g h o ạ t động kinh doanh, kiểm soát tốt hoạt động cho vay và đầu tư, từ đó giúp ổn định tàichínhcủangânhàng.

Liên quan đến vai tròq u a n t r ọ n g c ủ a v ố n c h ủ s ở h ữ u , Ủ y b a n g i á m s á t B a s e l cũng đã quy định tỷ lệ an toàn vốn trong hoạt động của các ngân hàng Năm 1988, ủyban này ban hành hệ thống đo lường vốn và rủi ro tín dụng, trong đó yêu cầu các ngânhàng hoạt động quốc tế phải nắm giữ một mức vốn tối thiểu để có thể đối phó vớinhững rủi ro có thể xảy ra Tiêu chuẩn an toàn vốn tối thiểu (tỷ lệ vốn bắt buộc tínhtrên tổng tài sản điều chỉnh theo hệ số rủi ro - CAR) là 8% Ngày 20/11/2014, Ngânhàng Nhà nước ban hành Thông tư 36/2014/TT-NHNN (hiện được thay thế bằngThông tư 22/2019/TT-NHNN ngày 15/11/2019) tạo lập chuẩn mực mới về quản trị, antoàn hoạt động ngân hàng với các quy định về tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu, trong đó,yếu tố vốn chủ sở hữu đóng vay trò quan trọng trong việc đáp ứng các hệ số an toànvốntronghoạtđộngngânhàng.

Các nghiên cứu của Hoàng Công Gia Khánh và Trần Hùng Sơn (2015), NguyễnMinh Hà & Nguyễn Bá Hướng (2016) cho thấy mối quan hệ tỷ lệ thuận giữa tỷ lệ vốnchủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản bình quân với chỉ số Z-score, khi tỷ lệ này tăngthì Z-score tăng, độ bất ổn tài chính của ngân hàng giảm Do đó, tác giả đặt ra giảthuyết:

 Yếutố2:Dự phòngrủi rochovay(LLP)

Dự phòng rủi ro là khoản tiền được trích lập để dự phòng cho những tổn thất cóthể xảy ra do khách hàng của tổ chức tín dụng không thực hiện nghĩa vụ theo cam kết.Dự phòng rủi ro được tính theo dư nợ gốc và hạch toán vào chi phí hoạt động của tổchứctíndụng(Ngânhàngnhà nướcViệtNam,2005–Quyếtđịnh493/2005).

Cole&White(2011)chorằngdựphòngrủirocótươngquannghịchvớinguyc ơđổvỡcủangânhàngtrongcáccuộc khủnghoảnggầnđây.

Nghiênc ứ u c ủ a N g u y ễ n M i n h H à v à N g u y ễ n B á H ư ớ n g ( 2 0 1 5 ) c h o t h ấ y k h i ngân hàng tăng dự phòng nợ xấu sẽ làm giảm rủi ro phá sản Điều này được giải thíchlà do khi dự phòng nợ xấu tăng lên, đồng nghĩa với việc đảm bảo an toàn cho ngânhàngđanglớnhơnsứcéplợinhuậnchocổđôngvàquảnlýcủanhànướcvềantoànhệ thốngcũngchặt chẽhơn.

Từ đó,giả thuyếtH2được đặtralà:

Chỉ tiêu tổng chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động (CIR) đo lường hiệuquảquảnlýcủangânhàng(OlwenyvàShipho,2011).

Berger & DeYoung (1997) chỉ ra hiệu quảnquản lý chiphí và vốn lày ế u t ố quyết định đến rủi ro ngân hàng Hiệu quảnquản lý chi phí thấplàm giat ă n g c á c khoảnvaycóvấnđề,đặcbiệtlàởcácngânhàngcóvốnchủsởhữuthấp.

NghiêncứucủaSufianvàChong(2008)rằngquảnlýchiphíkémsẽlàmgiảmlợi nhuận của ngân hàng và dẫn đến hiệu quả kinh doanh không tốt Từ đó có khả nănggiatăngbấtổntàichínhcủangânhàng.

ROE được xem là một trong những chỉ tiêu phổ biến để đánh giá hiệu quả hoạtđộng của các nhà quản trị và các nhà đầu tư Chỉ tiêu này càng cao, các nhà quản trịcàngcólợithếtrongviệc đihuyđộngvốntr ên thịtrườngtàichínhđểtăngquym ô hoạt động kinh doanh Sự tồn tại trong tương lai của một ngân hàng phụ thuộc vào khảnăng sinh lời của ngân hàng trên cơ sở sử dụng hiệu quả vốn tự có của chính ngânhàng.Điềunàysẽgiúpngânhàngtăngvốn,mởrộngvốnvàgiữvịthếcạnhtranh.

Nghiên cứu của Nguyễn Lưu Tuyền (2018) cho thấy khả năng sinh lời tăng thìmứcđộổnđịnhtàichínhcủaNHTMtăng.

Theo các nghiên cứu của Husain và cộng sự (2018), Hammanmi & Boubaker(2015),Iannotta vàcộngsự(2007)chorằngsởhữunhànướcgiúplàmgiảmrủiro.

Trongb ối cản hcủ a V i ệ t Na m, c ổ đô ng nhà nư ớc đó ng va i tròqua nt rọ ng , t h ể hiện ở việc tăng cường cơ chế kiểm soát, giám sát từ cơ quan nhà nước đối với cácNHTM mà nhà nước nắm cổ phần chi phối nhằm mục tiêu đảm bảo ổn định hệ thốngtoànngânhàngchosựpháttriểnchungcủanềnkinhtế.

Cornett và cộng sự (2010) chỉ ra rằng sau khủng hoảng tài chính, các ngân hàngcó vốn sở hữu nhà nước là các ngân hàng tiên phong đẩy mạnh cơ chế kiểm soát nộibộ, cải thiện và nâng cao tính hiệu quả của các chính sách quản lý tín dụng và minhbạchhóathôngtinđếncổđông.

Hệ thống NHTM Việt Nam cũng không nằm ngoài xu hướng đó, đặc biệt với vaitrò điđầucủacủaNHTM sở hữunhà nước chiphốinhưBIDV, VietinbankvàVietcombank Quy mô tín dụng,lợi nhuận và tỷ lệ nợ xấu củac á c

Như vậy, tác giả kỳ vọng rằng sở hữu nhà nước giúp làm giảm rủi ro và tăng tínhổnđịnhchongânhàng.

Giả thiết H5: Tình trạng có/không sở hữu nhà nước có tác động cùng chiềuZ-score

Quy mô của một ngân hàng được coi là một trong những yếu tố đóng vai tròquyết định đếnhiệuquả hoạt độngcủa ngân hàng.Goddard và cộng sự (2008);Athanasoglou và cộng sự (2006); Alkhatib (2012); Nguyễn Kim Quốc Trung và BùiQuang Hưng (2018) đã sử dụng logarit tự nhiên của tổng tài sản để chỉ ra quy mô ngânhàng.

Tính kinh tếtheo quy mô có thể cho phép quy môlớnc ủ a c á c n g â n h à n g g i ả m chi phí xử lý và chi phí thu thập thông tin khác Xét về mặt rủi ro, các ngân hàng lớnthường có rủi ro thấp vì có nhiều nguồn lực để đối phó với các biến động cũng như cónhiều cơ hội để theo đuổi các hoạt động khác nhau nhằm đa dạng hóa rủi ro (Srairi,2013).

Salas & Saurina (2012) cho rằng các ngân hàng lớn thường ít bị rủi ro do có nănglựcquảnlývàhiệuquảtheoquymô.

Các biến số kinh tế vĩ mô chính là một trong những nhân tố có ảnh hưởng đếnhoạt động ổn định của ngân hàng và các nhân tố vĩ mô thường được xem xét là tăngtrưởng kinh tế, lạm phát, thất nghiệp Các nhân tố vĩ mô có tác động đến rủi ro củaNHTM tùy thuộc vào đặc điểm của quốc gia hoặc nhóm quốc gia được chọn để phântích Về vấn đề này, luận văn sử dụng các biến kinh tế vĩ mô sau đây trong nghiên cứunày bao gồm tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF) như các nghiên cứutrước Đồng thời bổ sung thêm biến đo lường khủng hoảng (CRISIS) và mức độ pháttriểncủathịtrườngtàichínhViệtNam(MARKETCAP)đểđánhgiá.

Tổng sảnphẩm quốcnội hayGDPlà giá trịthị trường của tất cảh à n g h ó a v à dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định trong mộtthời kỳ nhất định Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội hàng năm được tính bằng phầntrăm thay đổi so với tổng sản phẩm quốc nội năm t so với năm t - 1 Nghiên cứu củaHoàngC ô n g G i a K h á n h & T r ầ n H ù n g S ơ n ( 2 0 1 5 ) , P o g h o s y a n & Č i h a k (

Cubillas & González (2014) cho thấy tăng trưởng GDP có tác động cùng chiều đến chỉsốZscore(làmgiảmrủirongânhàng).

Ngược lại Hesse & Cihak (2007), Uhde & Heimeshoff (2009) và Vũ Ngọc HoàiChân (2016) cho rằng tăng trưởng kinh tế làm gia tăng bất ổn của ngân hàng Lý giảiđiều này là do tăng trưởng kinh tế kéo theo sự phát triển và đòi hỏi ngày cao hơn vềdịch vụ ngân hàng và hoạt động ngân hàng sẽ trở nên phức tạp, khó quản lý hơn. Cácchính sách thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thường thông qua việc nới lỏng tiền tệ mà biệnpháp thường được các nước, nhất là các nước đang phát triển sử dụng là tăng cung tiềnthông qua kênh tín dụng ngân hàng Các điều kiện cho vay nới lỏng hơn sẽ khiến chấtlượngtíndụngcủangânhànggiảmsút.Nhưvậy,cácchínhsáchtăngtrưởngkinhtế sẽgâyhiệuứngngượclênmứcđộổnđịnhcủa cácngânhàng.

Giả thuyết H7: Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội có tác động ngượcchiềuđếnZ-score.

Dữliệunghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp từ 25 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn2008 đến 2019 Vì vậy cỡ mẫu là 25 x 12 = 300 quan sát Đây là dữ liệu bảng động vớidanhsách25NHTMđượcthểhiệntạiBảng3.2dướiđây:

1 NgânhàngTMCPCôngthươngViệtNa m https://www.vietinbank.vn

2 Ngânh à n g T M C P Đ ầ u t ư v à P h á t t r i ể n https://www.bidv.com.vn

V i ệ t Nam https://www.vietcombank.com.vn

4 NgânhàngTMCPÁChâu https://acb.com.vn

5 Ngânhàng TMCPTiên Phong https://tpb.vn

6 NgânhàngTMCPHàngHải https://www.msb.com.vn

7 Ngânhàng TMCPKiênLong https://kienlongbank.com

8 Ngânhàng TMCPKỹ Thương https://www.techcombank.com.vn

9 NgânhàngTMCPBưu điệnLiênViệt https://lienvietpostbank.com.vn

10 Ngânhàng TMCPQuânĐội https://www.mbbank.com.vn

11 NgânhàngTMCPQuốcTế https://www.vib.com.vn

12 NgânhàngTMCPQuốcdân https://www.ncb-bank.vn

13 Ngânhàng TMCPSài Gòn https://www.scb.com.vn

14 Ngân hàng TMCP Sài Gòn

CôngThương https://www.saigonbank.com.vn

15 NgânhàngTMCPSàiGòn–Hà Nội https://www.shb.com.vn

16 Ngânhàng TMCPSài GònThươngTín https://www.sacombank.com.vn

17 Ngânh à n g T M C P V i ệ t N a m T h ị n h Vượng https://www.vpbank.com.vn

18 NgânhàngTMCPXuấtNhậpKhẩu https://www.eximbank.com.vn

19 NgânhàngTMCPPháttriểnnhàThàn hphốHồChíMinh https://www.hdbank.com.vn

20 Ngânhàng TMCPPhươngĐông https://www.ocb.com.vn

21 Ngânhàng TMCPBản Việt https:// www.vietcapitalbank.com.vn

22 Ngânhàng TMCPXăngdầuPetrolimex https://www.pgbank.com.vn

23 NgânhàngTCMPĐôngNamÁ https://www.seabank.com.vn

24 Ngânhàng TMCPViệt Á https://www.vietabank.com.vn

25 NgânhàngTMCPAn Bình https://www.abbank.vn

Nội dung chương 3 đã đề cập đến quy trình nghiên cứu và phương pháp sẽ đượcthựchiệntrongluậnvăn.Ngoàicác kỹthuậtphântích,thốngkê,môtả,sosá nhvà tính toán Z-score của các NHTM Việt Nam, phương pháp chủ yếu dùng để đạt đượcmụctiêunghiêncứulàphươngphápđịnhlượngGMM.

Phương pháp định lượng được thực hiện trên cơ sở mô hình dữ liệu bảng động.Các phương pháp ước lượng như OLS, FEM và REM sẽ không vững và hiệu quả khiđược dùng để đo lường và ước lượng sự tác động của các yếu tố vi mô và yếu tố vĩ môđến Z-score của các NHTM do có mặt của biến trễ của biến phụ thuộc và vấn đề nộisinhtrongmôhình.

Các kiểm định đo lường các khuyết tật của mô hình sẽ được thực hiện, bao gồmhiện tượng tự tương quan, đa cộng tuyến và phương sai thay đổi, hiện tượng nội sinh,để đảm bảo mô hình hiệu quả Các nội dung của chương 3 sẽ là cơ sở để vận dụng vàođo lường, đánh giá các kết quả nghiên cứu trong chương 4 và đề xuất các giải pháp,kiếnnghịởchương5.

NGHIÊNCỨU VÀTHẢOLUẬN

KếtquảtínhtoánchỉsốZ- scorecủacácNHTMViệtNamnghiêncứutronggiaiđoạn2008–2019

Trên cơ sở công thức của Boyd & Graham (1986), Hannan & Hanweck (1988),tác giả tính toán chỉ số Z-score cho 25 NHTM Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2019.Kết quả tính toán Z-score được thể hiện ở Bảng 4.1, theo đó chỉ số Z-score cao nhấttrong 12 năm 2008 - 2019 là 50,34 thuộc về Bản Việt năm 2009, thấp nhất trong giảiđoạn năm 2008 - 2015 là 1,96 thuộc về TIENPB năm 2011, Z-score trung bình tronggiaiđoạn2008-2019củacácNHTMViệtNamđạt19,26.

So sánh với các nghiên cứu về chỉ số Z-score của các nước khác hoặc hệ thốngNHTMViệt Namcácgiai đoạntrước thìchỉsố Z-score bìnhquân cho giaiđ o ạ n nghiêncứucủatácgiảởmứcthấphơn.

Bảng 4.2: Tổng hợp kết quả tính Z-score của các nghiên cứu trước tại Việt

Tácgiả Thờigiantí nhtoán Nhómngânhàng Z- scorebìn hquân

Cácngânhàngthuộc12nướcChâu Âu không gặp phải khó khăntàichính 86,57

Tácgiả Thờigiantí nhtoán Nhómngânhàng Z- scorebìn hquân chính

1.000 ngân hàng của 29 quốc giamới nổi trên khắp thế giới (Trungvà Đông Âu, Mỹ Latinh và châuÁ)

Chỉ số Z-score bình quân qua các năm có xu hướng giảm, cho thấy tính ổn địnhcủa các ngân hàng giảm dần, riêng năm 2019 có sự tăng nhẹ so với năm 2018, thể hiệnởhình4.1.

Xu hướng giảm này là phù hợp do sau thời kỳ tăng trưởng nóng, cú sốc khủnghoảng toàn cầu 2008 – 2009 đã bộc lộ rõ tính bất ổn của hệ thống NHTM ViệtNam.Đây là thời kỳ thực hiện tái cấu trúc để ổn định và lành mạnh hóa hệ thống tài chínhnóichungvàhệthốngngânhàngnóiriêng.

Z-score tính cho các NHTM trong mẫu nghiên cứu cao hơn mức bình quân tínhchung cho hệ thống ngân hàng Việt Nam và nhìn chung ở mức trung bình so với mộtsốnướctrongkhuvực.

So sánh theo từng ngân hàng thì BIDV có chỉ số Z-score trung bình cao nhất(233,94)vàthấpnhấtthuộcvềTPBank(6,69)như Hình4.3.

Nếu xem xét theo hình thức sở hữu thì các NHTM có vốn nhà nước chi phối(BIDV, Vietinbank, VCB, MB) có chỉ số Z-score bình quân cao hơn (Hình 4.6), chothấy mức độ ổn định tài chính của các NHTM có vốn sở hữu nhà nước cao hơn nhómcònlại.KếtquảtínhtoánnàyphùhợpvớinghiêncứucủanghiêncứucủaHammam i& Boubaker (2015), Vũ Ngọc Hoài Chân (2016) và Phạm Tiến Minh (2019): sở hữunhànướcgiúplàmgiảmrủirovàtăngtínhổnđịnhchongânhàng.

Hình4.4:Z-score cácNHTM phântheohìnhthức sởhữugiaiđoạn2008–2019

Phân theo nhóm ngân hàng niêm yết và chưa niêm yết trên sàn giao dịch chứngkhoán(HOSE,HNX)thìgiaiđoạn2008–

2012,cácngânhàngchưaniêmyếtcóchỉsố Z-score cao hơn các ngân hàng niêm yết; tuy nhiên kể từ sau giai đoạn này, kết quảchothấysựđảochiềucủa02nhómngânhàngnày(Hình4.5).

Các ngân hàng được niêm yết trên sàn có thông tin công khai, minh bạch hơn sovới ngân hàng chưa niêm yết Một số lợi thế mà ngân hàng niêm yết có được như: khảnăng huy động được vốn lớn khi có nhu cầu từ thị trường chứng khoán, nâng cao tínhthanh khoản cho cổ phiếu ngân hàng, quảng bá thương hiệu, tăng uy tín của ngân hàngđối với các tổ chức tài chính do công khai, minh bạch hóa thông tin Đây là những yếutốgiúpnângcaotínhổnđịnhcủacácngânhàng.

Tiến trình xây dựng một hệ thống ngân hàng lành mạnh, thúc đẩy phát triển kinhtế quốc gia bền vững được đánh dấu bởi những bước tiến đáng kể trong việc tái cấutrúc, nâng cao năng lực của các TCTD, đặc biệt là về chất lượng tài sản, khả năng sinhlời, hệ số an toàn vốn và năng lực quản trị Với định hướng đó, năm 2017, Chính phủban hành Nghị quyết số 51/NQ-CP về thực hiện Nghị quyết 07 của Bộ Chính trị,trongđó nhấn mạnh đến năm 2020, các NHTM triển khai áp dụng tỷ lệ an toàn vốn theochuẩnmựcBaselII.

Tính đến thời điểm 31/12/2019, có 18 ngân hàng (bao gồm NHTM Việt Nam vànướcngoài)đượcNHNNchophépápdụngThôngtư41/2016/TT-NHNNngày30/12/2016 do đáp ứng được các chuẩn mực quản trị theo Basel II, trong đó có 14NHTMtrongmẫunghiêncứunày.

Theo xu hướng tại Hình 4.6, các NHTM đủ tiêu chuẩn áp dụng theo Thông tư41/2016/TT-NHNN có chỉ số Z-score theo xu hướng tăng dần, ngược lại các NHTMcònlạitheoxuhướnggiảmvàcóđộngtháităngnhẹvàonăm2019.

Hình 4.6: Z-score của các NHTM phân theo nhóm ngân hàng đáp ứng tiêu chuẩnBaselIItạithờiđiểm31/12/2019

Chuẩn mực Basel II được xem là giải pháp tối ưu để các NHTM trụ vững trướccác cú sốc bất thường của thị trường tài chính Các chuẩn mực quản trị khắc khe vàminh bạch của Basel II là động lực và cũng là yêu cầu bắt buộc đối với các NHTM vìsự lànhmạnhhóavàổnđịnhcủahệthốngtàichính. Đồ thị tại hình 4.6 cho thấy xu hướng tăng của chỉ số Z-score ở cả 02 nhóm ngânhàng phùhợpvớithực tế yêucầu của NHNN là đếnnăm2020,c ơ b ả n c á c

Kếtquảnghiêncứu

Bảng 4.3 thể hiện kết quả hồi quy tuyến tính với R2 = 48,77%, R2 – hiệu chỉnh

G%; đồng thời mô hình có 6 biến mang ýn g h ĩ a t h ố n g k ê T u y n h i ê n , v ì d ữ l i ệ u nghiên cứu là dữ liệu bảng động nên phương pháp ước lượng OLS không hiệu quả, môhình hồi quy chỉ giải thích được khoảng 48% mối quan hệ giữa biến độc lập và biếnphụthuộc.

Bảng 4.4 thể hiện kết quả thống kê mô tả của các biến trong mô hình Theo đó,giá trị trung bình của LNZSCORE là 2,843 tương ứng với độ lệch chuẩn là 0,510. Giátrị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của LNZSCORE là 3,9187 và 0,7599, một cách tươngứng Trong các biến còn lại, biến CIR có sự biến động lớn (độ lệch chuẩn 5,022) vàbiếnLLPcósựbiếnđộngnhỏnhất(0,0051).

Nguồn: kết quả từ Stata 14KhihệsốVIFvượtquá10làdấuhiệuc ủ a h i ệ n t ư ợ n g đ a c ộ n g t u y ế n ( H o à n g

TrọngvàChuNguyễnMộngNgọc,2008).CáchệsốVIFtrongbảng4.5đềunhỏhơn10,giátrịt rungbìnhcủaVIFkháthấpnênmôhìnhkhôngtồntạihiệntượngđacộng tuyến.

Bảng 4.6 thể hiện ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình nghiêncứu Kết quả cho thấy, các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0,8, do đó, mô hình khôngtồntạihiệntượngđacộngtuyến.

Bảng 4.7: Kiểm định Breusch-Pagan hiện tượng phương sai thay đổi trong môhìnhOLS

Ho:Constantvariance Variables:fittedvaluesofLNZSCORE chi2(1) = 1,66 Prob>chi2=0 , 1 9 7 8

White'stestforHo:homoskedasticity againstHa:unrestrictedheteroskedasticity chi2(51) = 69,24 Prob>chi2= 0,2192

Kết quả bảng 4.7 và 4.8 thể hiện kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi. Kếtquả kiểm định cho thấy giá trị p-value > 0,05 nên chấp nhận giả thuyết H0 Vì vậy, môhìnhkhôngtồntạihiệntượngphươngsaithayđổitrongmôhìnhOLS.

Modified Waldtest for groupwiseheteroskedasticityin fixedeffectregressionmodel H0: sigma(i)^2=sigma^2foralli chi2(25)= 638,56 Prob>chi2= 0,0000

Tuy nhiên, 02 phương pháp ước lượng FEM và REM đều gặp phải hiện tượngphươngsaithayđổi.

Kiểm định hiện tượng tự tương quan:Sử dụng câu lệnh xtserial để thực hiệnkiểmđịnhWooldridgecho hiệntượng tựtương quantrongmôhìnhtathuđư ợckếtquảsau:

Bảng4.11:Kiểm địnhhiệntượng tựtương quan

Giá trị p-values trong kiểm định hiện tượng tự tương quan ở bảng 4.11 là 0,0305nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5%, nên giả thuyết H0 bị bác bỏ Từ đó, mô hình tồn tại hiệntượngtựtươngquan.

TheoG u j a r a t i ( 2 0 1 1 ) , k h i x ả y r a h i ệ n t ư ợ n g t ự t ư ơ n g q u a n t h ì c á c ư ớ c l ư ợ n g OLS vẫn không chệch, vẫn nhất quán và vẫn theo phân phối chuẩn trong các mẫu lớnnhưng chúng không còn hiệu quả nữa Nghĩa là, chúng không còn là ước lượng tuyếntính không chệch tốt nhất Trong hầu hết các trường hợp, các sai số chuẩn OLS bị ướclượng thấp, nghĩa là các giá trị t ước lượng bị thổi phồng (tức cao hơn bình thường),điềunàynhìnbềngoàicóvẽnhưmộthệsốcóýnghĩathốngkêhơnlànóthựcsựcó thể.K ế t q u ả l à , n h ư t r o n g t r ư ờ n g h ợ p p h ư ơ n g s a i t h a y đ ổ i , t h ủ t ụ c k i ể m đ ị n h g i ả thuyết trở nên đáng nghi ngờ, vì các sai số chuẩn ước lượng có thể không tin cậy, thậmchí tiệm cận (tức là trong các mẫu lớn) Vì vậy, các kiểm định t và F có thể không cóhiệulực.

Do mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan nên nghiên cứu này tiến hành hồiquybìnhphươngtốithiểutổngquátkhảthiFGLSvớilệnhxtgls.

Phươngp h á p F G L S đ ư ợ c s ử d ụ n g t r o n g b à i v i ế t n à y b ở i n ó c ó t h ể k i ể m s o á t được hiện tượng tựtương quanvà phươngs a i t h a y đ ổ i P h ư ơ n g p h á p

F G L S s ẽ ư ớ c tính mô hình theo phương pháp OLS (ngay cả trong trường hợp có sự tồn tại của hiệntượng tự tương quan và phương sai thay đổi) Do tồn tại hiện tượng phương sai thayđổi, tác giả sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng này trong mô hìnhcủa mình (NguyễnThị LiênHoavàBùiThị BíchPhương,

2014) Kếtq u ả h ồ i q u y bằngphươngphápFGLStạibảng4.12chothấymôhìnhcó2biếncóýnghĩathốn gkê ở mức 1% Các biến đó là quy mô ngân hàng (BANKSIZE) và tỷ lệ lạm phát (INF).Trong khi các biến hiệu quả hoạt động (CIR), vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (EQTA), dựphòng rủi ro/dư nợ vay (LLP), suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) và hình thức sởhữu(OWSTATE)cóýnghĩathốngkêởmức5%.

Tuynhiên,domôhìnhcósựhiệndiệncủabiếntrễnênhiệntượngnộisinhtồntại trong mô hình nghiên cứu, do đó, tác giả sử dụng phương pháp GMM để khắc phụchiệntượngnộisinh.

Kết quả hồi quy bằng phương pháp GMM tại bảng 4.13 cho thấy mô hình có 9biến mang ý nghĩa thống kê, tăng so với kếtq u ả h ồ i q u y b ằ n g p h ư ơ n g p h á p F G L S Tuy nhiên, để đảm bảo ước lượng GMM hiệu quả, cần kiểm định tính hợp lý của biếncôngcụbằngkiểmđịnhSargan.

H0:overidentifyingrestrictionsare valid Sargantest of overid.restrictions:chi2(2) =0 , 7 3 P r o b >chi2=0 , 6 9 5

(Notrobust,butnotweakenedbymanyinstruments) Hansentest ofoverid.restrictions: chi2(2) =0 , 9 0 P r o b >chi2=0 , 6 3 6

Giá trịp-values trongkiểm định Sarganlớnhơn 0,05 nên giả thuyết H0( t ạ m dịch: Biến công cụ hợp lý) không có cơ sở để bác bỏ Vì vậy, mô hình sử dụng biếncôngcụđểkhắcphụchiệntượngnộisinhlàphùhợp.

Arellano-Bond test for zero autocorrelation in first-differenced errorsH0:noautocorrelation

Tự tương quan bậc 2, AR(2) được kiểm định trên chuỗi sai phân của sai số đểphát hiện hiện tượng tự tương quan của sai số bậc 1 Kiểm định cho AR (1) và AR (2)có giá trị p-values lớn hơn 0,05 nên mô hình nghiên cứu có sự hiện diện của biến trễkhôngtồntạihiệntượngphươngsaithayđổi.

Hệ số hồi quy của biến trên lnZ-scoret-1=0,8317436 và có ý nghĩa thống kê chothấy độ bất ổn tài chính của ngân hàng có phụ thuộc vào độ bất ổn tài chính năm trướcđóvàđiềunàyphảnánhđặctínhđộngcủamôhìnhnghiêncứu.

Như vậy, các kết quả kiểm định cho thấy mô hình không tồn tại các khiếmkhuyết,phươngpháphồiquyGMMsửdụnglàphùhợp.

Biến CIR đo lường hiệu quản quản lý của ngân hàng, có tác động đến mức độ ổnđịnh tài chính của ngân hàng và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% CIR có quan hệ ngượcchiều với chỉ số Z-score, điều này hàm ý rằng khi tỷ lệ chi phí hoạt động/thu nhập hoạtđộngtănglên,độbấtổncủangânhàngsẽgiatăng.

Kếtquả nàyphùhợpvới kỳvọngbanđầucủa tác giả.C á c n g h i ê n c ứ u c ủ a Berger & DeYoung (1997), Sufian & Chong (2008), Hesse & Cihak

(2007), NguyễnMinh Hà & Nguyễn Bá Hướng (2016), Vũ Ngọc Hoài Chân (2016) cũng cho kết quảđồngthuậnnhưnghiêncứunày.

Biến EQTA đại diện cho năng lực tài chính của ngân hàng, mức vốn chủ sở hữucó thể xem như một tấm đệm chống sốc cho các ngân hàng khi có tác động bất lợi từcác yếu tố bên ngoài Kết quả nghiên cứu cho thấy EQTA tác động cùng chiều đến sựổnđịnhtàichínhcủangânhàngvàcóýnghĩa thốngkêởmức1%.

Kết quả này phù hợp với giả thiết nghiên cứu ban đầu của tác giả và đồng thuậnvới các nghiên cứu của Hoàng Công Gia Khánh và Trần Hùng Sơn (2015), NguyễnMinhHà&NguyễnBáHướng(2016)vàVũNgọcHoàiChân(2016). Điều này cho thấy sự phù hợp với yêu cầu về tỷ lệ vốn an toàn vốn tối thiểu làmột trong 03 trụ cột bắt buộc trong Basel II và là quy định bắt buộc của NHNN trongThông tư 22/2019/TT-NHNN Thực tế hiện nay cho thấy, gia tăng vốn chủ sở hữu làmộttrongnhữngyếutốquantâmhàngđầucủahệthốngNHTM.

BANKSIZE đại diện cho quy mô ngân hàng Tương tự các nghiên cứu của DeNicolo (2000), Fu & cộng sự (2014), Nguyễn Minh Hà & Nguyễn Bá Hướng (2016),Vũ Ngọc Hoài Chân (2016), Nguyễn Lưu Tuyền (2018 và MaiB ì n h

Kếtluận

Trên cơ sở lý thuyết về bất ổn tài chính nói chung và bất ổn tài chính ngân hàngnói riêng và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, tác giả đã xây dựng mô hình cácnhân tố ảnh hưởng đếnổn địnhtài chính của các NHTM tại ViệtNam,theođ ó , ổ n định tài chính được đo lường bằng chỉ số Z-score theo các nghiên cứu của Boy

&Gaham (186), Haweck (1988) Do dữ liệu này dựa trên dữ liệu bảng động, do đó, kếtquả hồi quy theo phương pháp GMM cho các mô hình có biến công cụ là đáng tin cậy.Kết quả nghiên cứu đã xây dựng được mô hình gồm bảy biến có tác động đến sự ổnđịnh tài chính của các NHTM, bao gồm: hiệu quả quản lý, quy mô vốn chủ sở hữu trêntổng tài sản, quy mô ngân hàng, dự phòng rủi ro tín dụng, suất sinh lời trên vốn chủ sởhữu, tốc độ tăng trưởng kinh tế hằng năm và sự phát triển của thị trường chứng khoánnóiriênghaythịtrườngtàichínhnóichung.

STT Tênbiến Kýhiệu Kết quảnghiên cứu

Thứ nhất, hiệu quả quản lý là một trong năm tiêu chí trong mô hình CAMELS đolường hiệu quả hoạt động Các nghiên cứu sử dụng tỷ lệ chi phí hoạt động trên thunhập để đo lường hiệu quả quản lý của ngân hàng Tỷ lệ này biểu hiện khả năng kiểmsoát chi phí của các ban lãnh đạo ngân hàng Khi ban lãnh đạo thực hiện tốt trong quảnlýchiphívàduytrìcácchiphíhoạtđộngmộtcáchhợplýthìhiệuquảhoạtđộngcủa

NHTM sẽ tăng, từ đó giúp ổn định tài chính Chi phí hoạt động có thể được giảm dướisựquản lýtốtcủa ngân hàng vàtheo cáchnày, cóthểdự kiến một sự giat ă n g l ợ i nhuậnròng,nângcaonănglựctàichínhtươngứng.

Thứ hai, yếu tố quy mô vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản hay nói khác hơn là cơcấu tài sản – nguồn vốn có tác động tích cực đến sự ổn định tài chính của ngân hàng.Điềunaychỉrarằngmộtngânhàngquymôvốnchủsởhữulớnsẽcólợithếtro ngviệc chống lại các cú sốc từ nội tại cũng như từ tác động bên ngoài lên sự ổn định vàbềnvữngcủangânhàng.

Thứ ba, quy mô ngân hàng là một yếu tố vi mô ảnh hưởng đến ổn định tài chínhcủa các ngân hàng Trong những năm gần đây, cạnh tranh trong ngành ngân hàng ngàycàng gay gắt và khốc liệt, nhằm thu hút khách hàng và mở rộng hoạt động kinh doanh,các ngân hàng luôn tìm cách gia tăng tài sản của mình Các ngân hàng có quy mô lớnsẽ đạt được khả năng sinh lời cao hơn, có nhiều cơ hội thuận lợi trong quá trình mởrộng phân phối sản phẩm – dịch vụ, tiết giảm chi phí trong giao dịch Đồng thời, vớiquy mô lớn, khả năng sinh lời cao hơn và có sức cạnh tranh hơn, các ngân hàng này sẽcó tiềm lực mạnh hơn về tài chính và nhân lực để ứng phó với các cú sốc bên trong lẫnbên ngoài hơn là các ngân hàng có quy mô nhỏ Có thể thấy, hệ thống ngân hàng củaViệt Nam hiện chịu ảnh hưởng lớn và khá nhạy cảm với sự biến động trong hoạt độngcủa cácNHTMcóquymôlớnnhưVCB,BIDVvàVietinbank.

Thứ tư, dự phòng rủi ro tín dụng một mặt phản ánh chất lượng trong hoạt độngcho vay của ngân hàng; mặt khác cho thấy khả năng ngân hàng có đủ nguồn lực để dựphòng cho các rủi ro phát sinh trong tương lai hay không Trích lập dự phòng rủi ronhiều hơnngoài việc làm tăng chiphí hoạtđộng, giảmkhảnăngs i n h l ờ i c ủ a n g â n hàng thì có cho thấy cổ đông của ngân hàng chấp thuận hi sinh lợi ích trong ngắn hạnđể dự trữ một nguồn lực tài chính cần thiết để ứng phó với rủi ro trong hoạt động cấptín dụng Và cũng không phải bất kỳ ngân hàng nào cũng có thể giành nhiều nguồn lựcđể dự phòng cho rủi ro này, đơn cử như hiện nay trong số các NHTM thì chỉ có VCBtrích lập dựphòng bao phủ nợ xấu vượt 100%, cao hơn quy địnhc ủ a N H N N Đ â y cũng là ngân hàng có quy mô lớn và khả năng sinh lợi tăng trưởng vượt bậc trong thờigianqua.

Thứ năm, yếu tố nội tại khác tác động đến sự ổn định tài chính của ngân hàng làsuấtsinhlợitrênvốnchủsởhữu.Mụctiêutốiđahóagiátrịcủangânhàng,giatănglợi ích cho cổ đông cũng sẽ giúp cho ngân hàng đạt được sự ổn định Tuy nhiên, hàm ýcủa việc này là gia tăng lợi ích lâu dài, bền vững trong dài hạn cho cổ đông mới có thểkéot h e o s ự ổ n đ ị n h , b ề n v ữ n g c ủ a n g â n h à n g ; c ò n v i ệ c c h ạ y t h e o t ă n g t r ư ở n g l ợ i nhuận cao, gia tăng suất sinh lời trong ngắn hạn từ việc chấp nhận một mức rủi ro caohơnsẽkhiếnchotăngtrưởngkhôngbềnvững,lợinhuậnkhôngổnđịnhquacácnămsẽ giatăngđộbấtổnchongânhàng.

Thứ sáu, các nhân tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế hằng năm và sự pháttriển của thị trường chứng khoán đều có tác động đến sự ổn định của các ngân hàng.Với quy mô nền kinh tế ngày càng mở rộng và hội nhập sâu vào kinh tế khu vực và thếgiới, thị trường tài chính từng bước phát triển, có độ mở và tính tự do hóa cao hơn thìsẽ có những tác động tích cực cho sự phát triển của ngân hàng Tuy nhiên cũng sẽ tiềmẩnnhữngcúsốcbênngoàiđedọatínhổnđịnhnày.

Hàmýchínhsách

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu cùng các cơ sở lý thuyết liên quan, tác giả khuyếnnghịmộtsốhàmýchínhsáchsau:

Việc tiếp tục tăng vốn chủ sở hữu của các NHTM trong nước là vô cùng cần thiếtnhằm nâng cao khả năng cạnh tranh, giảm thiểu rủi ro, đặc biệt là giúp NHTM có điềukiện thu hút thêm vốn, phát triển nhân lực, đầu tư công nghệ hiện đại, mở rộng mạnglưới, tăng cường cơ sở vật chất, tiếp thu kinh nghiệm quản trị điều hành theo thông lệvàchuẩnmựcquốctế.

Theo đó, các NHTM sẽ phải chủ động thực hiện quy mô tăng vốn trong thời giantới như: Tăng vốn chủ sở hữu nhằm ứng phó với rủi ro, đáp ứng yêu cầu về vốn theokhung an toàn CAMELS, nâng cao khả năng cạnh tranh với các ngân hàng liên doanhvàngânhàngnướcngoàihoạtđộngtạiViệtNam;Đảmbảođúngnguyêntắctíndụng, thu hồi vốn cho vay đúng hạn; Kiểm tra nghiêm ngặt các dựá n đ ầ u t ư , đ ả m b ả o nguyêntắccólợinhuậnmớiđầutư Đồng thời, đẩy mạnh việc triển khai các phương án kinh doanh và nâng cao nănglực tài chính Bởi vì, mục tiêu kinh doanh của NHTM là hướng đến ổn định, tích cực,nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh; nâng cao khả năng cạnh tranh, giữ vững vaitrò chủ lực trên thị trường tiền tệ; cung ứng sản phẩm dịch vụ chất lượng cao, hoạtđộngkinhdoanhtăngtrưởng,antoàn,hiệuquả,bềnvững.

Các NHTM cần sớm triển khai hoạt động kinh doanh theo hướng lấy hiệu quảlàm mục tiêu trọng tâm, phấn đấu tăng tỷ lệ thu lãi nội bảng, thu nợ đã xử lý rủi ro,giảm chi phí trích dự phòng rủi ro và các chi phí khác; Nâng cao khả năng tài chính vàtăng lợi nhuận cho NHTM, đảm bảo ổn định và cải thiện thu nhập, đời sống cho ngườilaođộng.

5.2.1.2 Xây dựng và quản lý tăng trưởng theo quy mô vốn chủ sở hữu sovớitổngtàisản

Bên cạnh việc đáp ứng tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo quy định hiện hành củaNHNN,cácNHTMcầnxemxét,quảntrịbổsungtheotỷlệtốithiểuvốnchủsởhữuso với tổng tài sản Đồng thời xem đây là giới hạn động, nghĩa là sẽ có sự điều chỉnhphù hợp với thực tế trong từng thời kỳ Các NHTM phải chú ý tính đến việc tăng vốnphù hợp với tốc độ tăng tổng tài sản của ngân hàng ở giai đoạn chu kỳ kinh tế thịnhvượng, bởi việc tăng vốn ở giai đoạn này sẽ góp phần củng cố năng lực tài chính, giữsự ổnđịnhchongânhàngtronggiaiđoạnsuythoái.

5.2.1.3 Nângcaochấtlượngtíndụng Để nâng cao chất lượng tín dụng, gia tăng khả năng sinh lợi và đảm bảo đủ cácnguồn lực ứng phó với các rủi ro, các NHTM cần xây dựng riêng cho mình một hệthốngquảnlýrủirotíndụngchặtchẽhơn,cụthể:

Thứ nhất, xác lập mục tiêu tín dụng, trong đó mức độ rủi ro từ hoạt động tín dụngphải đo lường được; đồng thời, chất lượng của dự nợ tín dụng không chỉ được quantâmởtàisảncónộibảng,màcònđượcchúýởcáckhoảnmụctàisảnngoạibảng.

Thứ hai, xây dựng, cập nhật chiến lược và chính sách quản lý rủi ro tín dụng, phùhợp với các quy định mới pháp luật Việt Nam và với các chuẩn mực quản trị rủi roquốctế.

Thứ ba, xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng để kịp thời trong việcnhận diện các khách hàng/khoản vay có vấn đề để chủ động có biện pháp ứng xử phùhợp,hạnchếrủiro.

Thứ tư, chú trọng công tác tuyển chọn, đào tạo độin g ũ n h â n s ự t r ự c t i ế p l à m công tác tín dụng Nâng cao trình độ thẩm định của cán bộ, hạn chế rủi ro đạo đức xảyra.

Thứ năm, có cơ chế giám sát, kiểm tra chặt chẽ quá trình trước, trong và sau khicho vay đểkịp thời có biện pháp xử lý nếu khách hàng sử dụng vốn sai mụcđ í c h Tăng cường công tác thanh tra, kiểm tra nội bộ ngân hàng Trong đó nên định hướngtách công tác liên quan đến tín dụng ra nhiều bộ phận độc lập để đảm bảo tính độc lập,khách quan, đối trọng và cân bằng nhau như: bộ phận đề xuất cấp tín dụng, bộ phậnkiểm tra, thẩm định tài sản bảo đảm bộ phận tái thẩm định/phê duyệt khoản vay, bộphậntácnghiệpgiảingân/cấptíndụngvàbộphậnkiểmtra/kiểmtoánnộibộ.

Các NHTM cầnpháttriển cơ chế quản lýchi phí hiệu quả, bằngc á c h c â n đ ố i giữa chi phí hoạt động giữa các bộ phận, phòng giao dịch và chi nhánh Đồng thời, cácngân hàng cần đa dạng hoá danh mục sản phẩm tài chính cho từng sản phẩm, từngkháchhàngtrongquátrìnhhoạtđộngkinhdoanh. Để tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận, các NHTM cần xem xét và phân bổ cáckhoản chi phí hoạt động hợp lý, do các chi phí hoạt động trong ngân hàng liên quanđến nhiều khoản mục khác nhau như chi phí tiền lương cán bộ nhân viên, chi phí thuêvăn phòng, chi phí đầu tư thiết bị máy móc thiết bị, chi phí quản lý, chi phí trả lãi…Vìthế, nhiệm vụ cần thiết và quan trọng tránh giảm lợi nhuận, các ngân hàng luôn tăngcường tiết kiệm dưới nhiều hình thức khác nhau như cắt giảm chi phí hành chính, chiphínhânsự,tăngtựđộnghoámộtsốcácdịchvụ.

Chú trọng đầu tư hệ thống công nghệ để nâng cao hiệu quả quản lý, đo lường vàphân phối thu nhập theo hiệu quả công việc, chú trọng vào việc nâng cao hiệu suất làmviệccủanhânviên.

Tuỳt hu ộc v à o q uy m ô, m ỗ i ngâ nh à n g s ẽ c ầ nc ó n hữ ng c h í n h sá c h và c ơ ch ế quản lý chi phí và sử dụng chi phí hợp lý, từ đó tỷ lệ chi phí trên thu nhập sẽ được duytrìtrongmộtphạmvihợplý.

Thứ nhất, NHNN tiếp tục điều hành chính sách tiền tệ chặt chẽ, hiệu quả và phùhợp với tín hiệu của thị trường, có những biện pháp phù hợp quản lý kinh tế tăngtrưởngổnđịnhđể thịtrườngđược hoạtđộngổnđịnhvàbềnvững. Đồng thời, kết quả nghiên cứu cho thấy sự phát triển thị trường chứng khoán cókhuynh hướng giúp lành mạnh hóa, ổn định hóa hệ thống NHTM Do đó, công tácquản lý vĩ mô của NHNN cần chú trọng đến sự phát triển của thị trường chứng khoánđến quá trình phát triển tài chính, điều này sẽ giúp ổn định hệ thống tài chính và giảmsự bấtổncủahệthốngngânhàng.

Thứ hai, NHNN cần theo sát và tiếp tục chỉ đạo các TCTD nói chung và hệ thốngNHTM nói riêng rà soát việc phân loại nợ, đảm bảo phản ánh đúng chất lượng khoảnvay, trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ theo quy định Khuyến khích các NHTM ưu tiêngiànhnhiềunguồnlựcchocôngtác dựphòngrủirotíndụngdụng. Đồng thời, tăng cường thanh tra, giám sát chặt chẽ việc chấp hành quy định về antoàn hoạt động và phân loại nợ, trích lập dự phòng rủi ro, hoạt động cấp tín dụng, chấtlượng tín dụng, nợ xấu để pháthiện, ngăn chặn vàxử lýkịpthờirủi rog â y t ổ n t h ấ t , mất an toàn và vi phạm pháp luật trong hoạt động cấp tín dụng của TCTD; kiểm soáttốc độ và chất lượng tăng trưởng tín dụng hợp lý; phát hiện và xử lý kịp thời xu hướngđầutư,cấptíndụngvàocáclĩnhvực,ngànhnghề,đốitượngtiềmẩnnhiềurủiro. Để đảm bảo hành lang pháp lý, NHNN cần thường xuyên rà soát, sửa đổi,bổsung các quy định, chính sách về hoạt động tín dụng theo hướng nâng cao nguyên tắc,kỷluậtthịtrườngtronghoạtđộngtíndụngvàtăngcườngtráchnhiệmcủahộiđ ồng quản trị, hội đồng thành viên, ban kiểm soát và ban điều hành đối với hoạt động tíndụng.

Hạnchếcủanghiêncứuvà hướngnghiêncứutiếptheo

Trong phạm vi nghiên cứu, tác giả chưa xem xét được các ngân hàng nước ngoài,tácđộngcủasởhữungoạiđếnsựổnđịnhvàpháttriểnlànhmạnhcủahệthốngngân hàng; chỉ số Z-score hiện chỉ mang tính đánh giá về xu hướng ổn định của NHTM màchưa có tiêu chí cụ thể về giá trị Z-score để dự báo xác suất xảy ra bất ổn như phươngpháp của Altman (1968) Đồng thời, dữ liệu nghiên cứu mang tính động, thị trường cóthể biếnđổi liêntụcnên cầncó cácnghiêncứu tiếp theo thời sựhơnđểđ ả m b ả o khôngbịgiánđoạn.

Nội dung chương 5 đã khái quát những kết quả nghiên cứu đã đạt được và thôngqua đó,tác giả đã tiến hành đề xuất những kiến nghị nhằm nâng cao sự ổnđịnhc ủ a các NHTM Những kiến nghị đầu tiên liên quan đến bản thân của cácN H T M , đ ó l à chú trọng trong việc tăng quy môv ố n , t à i s ả n c ủ a n g â n h à n g ; t ă n g c ư ờ n g c ô n g t á c quảnlýhiệuquả hoạtđộng,trongđóchấtlượngtíndụngđượcquantâmhàngđầu.

Ngoài ra,đối với cơquan chủ quan của cácNHTM là NHNNcầnt ă n g c ư ờ n g hơn nữa năng lực điều hành chính sách tiền tệ, ổn định và kiểm soát lạm phát và tăngtrưởng nền kinh tế Bên cạnh đó, NHNN cần nâng cao vai trò chủ đạo của mình trongviệcthanhtra,giámsátvàhỗtrợ hoạtđộngchocácNHTM.

Mục đích chính của nghiên cứu này đánh giá xu hướng bất ổn của các NHTMViệt Nam thông qua diễn biến chỉ số Z-score; đồng thời xác định và ước lượng các yếutố chính ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam (trong đó, ổnđịnh tài chính được đo lường bằng thông qua mức độ cao thấp của giá trị Z-score)trong giai đoạn 2008 đến

2019 Nghiên cứu sử dụng các phương pháp hồi quy địnhlượng như hồi quy OLS, FGLS và phương pháp GMM để xây dựng mô hình Kết quảcho thấy mô hình nghiên cứu cuối cùng bao gồm bảy biến có ý nghĩa thống kê, đó làhiệu quả quản lý, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, quy mô ngân hàng, tỷ lệ dựphòng rủi ro trong cho vay, tốc độ tăng trưởng GDP hằng năm và sự phát triển của thịtrường chứng khoán Trên cơ sở các kết quả đạt được, tác giả đã tiến hành đề xuất cáckiến nghị liên quan đếnNHNN và các NHTM nhằm nâng cao sự ổn định của cácNHTMnóiriêngvàhệthốngtàichínhViệtNamnóichungtrongtươnglai.

Vũ Ngọc Hoài Chân (2016).Đo lường bất ổn tài chính của các Ngân hàng thươngmạiViệtNambằngZ-score,LuậnvănThạcsĩKinhtế,ĐHNgânhàngTP.HCM

Nguyễn Thanh Dương (2013) “Phân tích rủi ro trong hoạt động ngân hàng”,TạpChíPháttriển&Hộinhập,Số9(19)–Tháng03–04/2013,29–39

Mai Bình Dương (2018).Tác động của vốn chủ sở hữu, rủi ro tín dụng đến sự ổnđịnh tài chính của NHTM Việt Nam, Luận án Tiến sĩ Kinh tế, Đại học Ngân hàngTP.HCM

NguyễnMinhHà&NguyễnBáHướng (2016).“Phân tíchcácyếut ốảnhhưởn gđến rủi ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp z-score”,Tạp chí Kinh tế và

Nguyễn Thị Liên Hoa và Bùi Thị Bích Phương (2014) “Nghiên cứu các nhân tố tácđộng đến đầu tư trực tiếp nước ngoài tại những quốc gia đang phát triển”,Tạp chíPháttriểnvàHộinhập,14(24),pp.40-46

Huỳnh Japan (2020) “Ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng Việt Nam: GócnhìnmớitừchỉsốZ-Score”,TạpchíThịtrườngTàichínhTiềntệ,11(2020)

HoàngCôngGiaKhánh&TrầnHùngSơn(2015).“Pháttriểnthịtrườngtàichínhvà rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam”,Tạp chí Phát triển Kinh tế, Số26(12),trang53–68

PhanThịN h i K h á n h (2 01 6) Yếutố tá c độngđếnrủirop hás ản củ a các NHT

M ViệtNam,LuậnvănThạcsĩKinhtế,ĐạihọcKinhtếTP.HCM ĐỗThịThúyLiễu (2019).Phântíchcácnhântốtácđộngđếnkhảnăngsinhlờ icủa các Ngân hàng thương mại Việt Nam, Luận văn Thạc sĩ Kinh tế, Đại học NgânhàngTP.HCM

Vũ Thị Loan, Đặng Anh Tuấn (2016) “So sánh mô hình phân tích biệt số và môhìnhphântíchLogittrongdựbáokhókhăntàichínhdoanhnghiệp”,TạpchíKinht ếvàPháttriển,Số230(II)tháng08/2016,trang28–37

Phạm Tiến Minh & Bùi Huy Hải Bích (2019) “Cấu trúc sở hữu và rủi ro của cácngân hàng thương mại tại Việt Nam”,Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ -Kinhtế-LuậtvàQuảnlý,3(SI):SI1-SI13 Đinh Tuấn Minh, Tô Trung Thành, Malesky, M & Nguyễn Đức Thành (2010).“Ảnh hưởng của chính sách hỗ trợ lãi suất đối với hoạt động của các doanh nghiệp”,Trung tâm nghiên cứu kinh tế và chính sách - Trường Đại học Kinh tế,ĐHQG HàNội,bàinghiêncứuNC-20,1-36 Đặng Huy Ngân (2018).Xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ đối với cácngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, Luận án Tiến sĩ Kinh tế, Đại học Kinh tếQuốcdân

Ngân hàngNhà nước(2016),Thông tư số 41/2016/TT-NHNN Quyđịnh tỷlệa n toànđốivớiNgânhàng,ChinhánhNHNNg,banhànhngày30/12/2016

Chính Phủ (2012).Quyết định số 254/QĐ-TTg Phê duyệt đề án “Cơc ấ u l ạ i h ệ thốngcácTổchức Tíndụnggiaiđoạn2011–2015”,banhànhngày01/03/2012

ChínhPhủ(2017).Nghịquyếtsố51/NQ-CP,banhànhngày19/06/2017

Nguyễn Minh Sáng & Nguyễn Thị Hồng Vinh & Lê Hoàng Long (2019).

“Sứcmạnh thị trường và sự ổn định tài chính của các Ngân hàng thương mại Việt Nam”,TạpchíNgânhàng,Số7(tháng4/2019),12–20

Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).Phân tích dữ liệu nghiên cứu vớiSPSS,NXBHồngĐức,TP.HCM

Nguyễn Đăng Tùng & Bùi Thị Len (2015) “Đánh giá nguy cơ phá sản của các ngânhàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng chỉ số Altman Z score”,TạpchíKhoahọcvàPháttriển,tập13,số5,trang833–840

TrầnM i n h T â m ( 2 0 1 6 ) P h â n t í c h c á c y ế u t ố ả n h h ư ở n g đ ế n r ủ i r o v ỡ n ợ n g â n hàng ở Việt Nam bằng thang đo Z-score, Luận văn Thạc sĩ Kinh tế, Đại học NgânhàngTP.HCM

Nguyễn Lưu Tuyền (2018).Tác động của cạnh tranh đến sự ổn định tài chính củacác Ngân hàngthương mại Việt Nam, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Ngân hàngTP.HCM

NguyễnX u â n T h à n h ( 2 0 1 9 ) “ N g â n h à n g t h ư ơ n g m ạ i V i ệ t N a m : N h ữ n g c h u y ể n biến trong giai đoạn 2015 – 2019”,Hà Nội: Đặc san Toàn cảnh Ngân hàng

LêThịThùyVân(2015).“Môhìnhổnđịnhtàichính:CơsởlýthuyếtvàthựctiễnViệtN am,ViệnChiếnlượcvàChínhsáchtàichính”,BộTàiChính,truycậptại:https:// www.mof.gov.vn/webcenter/portal/vclvcstc/r/m/ncvtd/ncvtd_chitiet? dDocN ame=MOF305383&dID619&_afrLoop&7760509030000#

%40%3FdID%3D1 7619%26_afrLoop%3D267760509030000%26dDocName%3DMOF305383%26_a df.ctrl-state%3Dgsm28a5a1_4,[04 tháng10năm2020]

Võ Xuân Vinh & Trần Thị Phương Mai (2015) “Lợi nhuận và rủi ro từ đa dạng hóathunhậpcủaNHTMViệtNam”,TạpchíPháttriểnKinhtế,26(8),54–70

Hoàng Thị Hồng Vân (2020) “Vận dụng mô hình Z-score trong dự báo khả năngphá sản doanh nghiệp tại Việt Nam”,Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, Số217–Tháng06.2020,43-51

Altman, E.I (1968) “Financial Ratios, discriminant analysis and the prediction ofcorprate bankruptcy”,JournalofFinance,23(4),589-609

Arellano, M và Bover, O.,81 (1995) “Another Look at the InstrumentalVariableEstimation of Error-Components Models”,Journal of Econometrics,Volume6 8 , pp.29-51

Amor A (2017) “Ownership structure and bank risk-taking: empirical evidencefromTunisianbanks”,Afro-

AsianJournalofFinanceandAccounting,2017;7(3):227–241 Available from: https:// doi.org/10.1504/AAJFA.2017.085542,[03October2020]

Anginer, D., Demirguỗ-Kunt, A., & Zhu, M (2014) “How does deposit insuranceaffect bank risk? Evidence from the recent Crisis”,Journal of Banking and Finance,48,312–321

Athanasoglou,P.DelisM.vàStaikourasC.,(2006).Determinantsofbankprofitability in the south eastern european region, unich Personal Repec Archive,MPRANo.10274

Boyd, J.H., Graham,S.L (1986) “Risk, regulation, and bank holding companyexpansionintononbanking”,ResearchDepartmentFederalReserveBankofM inneapolis,Vol.10(2),pp.2-17

Buiter, Willem H (2008).Central banks and financial crises, European

Beck, T., Hesse, H., Kick, T., & Westernhagen, N.V (2009) Bank Ownership andStability: Evidence from Germany, Available from

,

Barry T, Lepetit L, Tarazi A (2011) “Ownership structure and risk in publicly heldand privately ownedbanks”,Journal of Banking & Finance, 35(5):1327– 1340.Availablefrom:https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2010.10.004,[03

Beck, T., De Jonghe, O., & Schepens, G (2013) “Bank Competion and stability:Cross- countryh e t e r o g e n e i t y ” ,J o u r n a l o f f i n a n c i a l I n t e r m e d i a t i o n

,2 2 ( 2 ) , 2 1 8 – 244,Availablefrom:https://doi.org/10.1016/j.jfi.2012.07.001

Brana, S., Campmas, A., & Lapteacru, I (2019) “(Un) Conventional monetarypolicy and bank risk-taking: A nonlinear relationship”,Economic

Chant& c ộ n g s ự ( 2 0 0 3 ) “ F i n a n c i a l S t a b i l i t y A s a P o l i c y G o a l , inE s s a y s o n Financial Stability”,Bank of Canada Technical Report No 95 (Ottawa:

Cihak M., Hesse H (2008) “Islamic Banks And Financial Stability: An EmpiricalAnalysis”,IMFworkingpaper

CornettM,GuoL,KhaksariS,TehranianH.(2010).“Theimpactofs t a t e ownership on performance differences in privatelyowned versus state-owned banks:An international comparison”,Journal of Financial Intermediation, 2010;19(1):74– 94Availablefrom:https://doi.org/10.1016/j.jfi.2008.09.005,[03October2020]

Cubillas, E., & González, F (2014) “Financial liberalization and bank risk- taking:Internationalevidence”,JournalofFinancialStability,11,32-48

Chiaramonte, L., Liu, H., Poli, F., & Zhou, M (2016) “How accurately can Z‐ scorepredict bank failure?”,Financial Markets, Institutions & Instruments, 25(5), 333–360Chen, M., Wu, J., Jeon, B N., & Wang, R (2017) “Monetary policy and bank risk- taking: Evidence from emerging economies”,Emerging Markets Review, 31, 116–140

Demirguc-Kunt,A.vàPeria,M.S.M.(2002).“AFrameworkforAnalyzingCompetition in the Banking Sector: An Application to the Case of Jordan”,WorldBank,WorldBankPolicyResearchWorkingPaperNo.5499

Djatche, M J N (2019) “Re-exploring the nexus between monetary policy andbanks’risk-taking”,EconomicModelling,82,294–307

De Nicolo, G (2000) “Size, Charter Value and Risk in Banking: an InternationalPerspective”,B o a r d o f G o v e r n o r s o f t h e

De Haan, J., & Poghosyan, T (2012) “Bank size, market concentration, and bankearningsvolatilityintheUS”,JournalofInternationalFinancialMarkets,Institutio nsandMoney,22(1),35–54

Dong Y, Meng C, Firth M, Hou W (2014) “Ownership structure and risk- taking:ComparativeevidencefromprivateandstatecontrolledbanksinChina”,Internati onalReviewofFinancialAnalysis,36:120–130.Availablefrom:https://doi.org/

Drakos A, Kouretas G, Tsoumas C (2016) “Ownership, interest rates and bankrisk-taking in Central and Eastern European countries”,International Review ofFinancialAnalysis,2016;45:308–319.Availablefrom: https://doi.org/10.1016/j.irfa.2014.08.004,[03 October2020]

Ehsan S, Javid A (2018) “Bank ownership structure, regulations and risk- taking:evidencefromcommercialbanksinPakistan”,PortugueseEconomicJournal,17( 3):185–209.A v a i l a b l e f r o m : h t t p s : / / d o i o r g / 1 0 1 0 0 7 / s 1 0 2 5 8 - 0 1 8 -

Foos D., Norden L., Weber M (2010) “Loan Growth And Riskiness OfBanks”,JournalofBankingandFinance,Vol.34,p.2929-2940,Availablefrom:https:// doi.org/10.1016/j.jbankfin.2010.06.007,[03October2020]

Fu,Xiaoqing(Maggie),Lin,Yongjia(Rebecca)andPhilipMolyneux( 2 0 1 4 ) “Bank competition and financial stability in Asia Pacific”,Journal of Banking

Grice, J.S and Ingram, R.W (2001) “Tests of the Generalizability of Altman’sBankruptcyPredictionModel”,JournalofBusinessResearch,54,53-61

Godlewski,ChristopheJ.(2004).“CapitalRegulationandCreditRiskTaking:Empirical EvidencefromBanksinEmergingMarketEconomies”,AvailableatSSRN: https://ssrn.com/abstractX8163 orhttp://dx.doi.org/10.2139/ssrn.588163,[3October2020]

Goddard,J.,Molyneux,P.,vàWilson,JO.S.,(2004).“Theprofitabilityo f european banks: a cross-sectional and dynamic panel analysis”,The

Hannan, T.H., & Hanweck, G.A (1988) “Bank Insolvency Risk and the Market forLarge Certificates of Deposit”,Journal of Money, Credit and Banking, Vol 20 (2),pp.203– 211

Hansen, L P; Heaton, John và Yaron, Amir, (1996) “Finite-sample properties ofsome alternative GMM estimators”,Journal of Business & Economic

Hesse, H.,&Cihák, M (2007) “Cooperative Banks and Financial Stability”,IMF,IMFWorkingPaperNo.07/2,WashingtonDC:InternationalMonetaryFu nd

Hussain A, Siddique A, Rehman H, (2018) “Impact of Ownership Structure onBank Risk Taking: A Comparative Analysis of Conventional Banks and IslamicBanksofPakistan”,JournalofBusinessandTourism,2018;4:175–81

Iannotta G, Nocera G, Sironi A (2007) “Ownership structure, risk and performancein the European banking industry”,

Finance.,2007;31(7):2127–2149, Available at:https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2006.07.013

Ivičić, L., Kunovac, D., &Ljubaj, I (2008) “Measuring Bank Insolvency Risk inCEE Countries”,The Fourteenth Dubrovnik Economic Conference, June 25 - June28,2008

José-Manuel, G P.(2007) “Progress towards a framework for financial stabilityassessment”, Istanbul, 28/6: OECD World Forum on “Statistics, Knowledge andPolicy”

Jacob Oduor, Kethi Ngoka, Maureen Odongo (2017) “Capital requirement, bankcompetitionandstabilityinAfrica”,ReviewofDevelopmentFinance,7(2017 ),45

–51,http://dx.doi.org/10.1016/j.rdf.2017.01.002

Kửhler, M, (2015) “Which banks are more risky? The impact of business model onbankstability”,JournalofFinancialStability,16,195-212

Louzis, D P., Vouldis, A T., & Metaxas, V L (2012) “Macroeconomic and bank- specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study ofmortgage, business and consumer loan portfolios”,Journal of Banking & Finance,36(4),1012-1027

Laetitia Lepetit, Frank Strobel (2013) “Bank insolvency risk and time-varying Z- scoremeasures”,JournalofInternationalFinancialMarkets,InstitutionsandMoney,Els evier,2013,25,pp.73–87

( 2 0 1 4 ) “ D e t e r m i n a n t s o f B a n k P e r f o r m a n c e : T h e Application of the CAMEL Model to Banks Listed in China’s Stock Exchangesfrom2008to2011”,A U - G S B e-

Marco, T., Fernadez, M (2008) “Risk-taking Behaviour and Ownership in theBankingIndustry:TheSpanishEvidence”,JournalofEconomicandBusiness,vol.60(4),p p.332-354

Muammar Khaddafi, Falahuddin, Mohd Heikal, Ayu Nandari (2017) “Analysis Z- scoretoPredictBankruptcyinBanksListedinIndonesiaStockExchange”,International

( 2 0 1 2 ) “A ne mp ir ica l a n a l y s i s o f t h e r e l a t i o n b e t w e e n ba nk cha rt er v a l u e andrisktaking”,TheQuarterly ReviewofEconomicsandFinance,52(3),298–304

Nickell, S., (1981) “Biases in Dynamic Models with Fixed Effects”,Econometrica,49(6),pp.1417-1426

Nadya and Thomas Kick (2012) “Early warning indicators for the German bankingsystem: a macroprudential analysis”, Deutsch Bundesbank Discussion Paper No.27/2012

Olweny, T., và Shipho, T M., (2011) “Effects of banking sectoral factors on theprofitability of commercial banks in Kenya”,Economics and Finance Review,1(5),pp.01-30

Poghosyan, T., & Čihak, M (2011) “Determinants of bank distress in Europe:evidencefromanewdataset”,JournalofFinancialServicesResearch,40,163-184

Quang Khai Nguyen (2020) “Ownership structure and bank risk-taking in ASEANcountries:Aquantileregressionapproach”,CogentEconomics&Fin ance (2020),8:1 8 0 9 7 8 9 , A v a i l a b l e f r o m h t t p s : / / d o i o r g / 1 0 1 0 1 6 / j j b a n k f i n 2 0 1 0 1 0 0 0 4 , [ 0 3 October2020]

(2013).“DiscriminantAnalysisandthePredictionofCorporateBankruptcyintheBankin gSectorof Nigeria”,International Journal ofF i n a n c e andAccounting,2013,2(6):319-325

Roy, A (1952).Safety first and the holding assest, Econometrica, Vol.20, pp431- 449

Rolnick, A J., & Weber, W E (1985).Banking instability and regulation in the

Rahman,N.,Ahmad,N.,&Abdullah(2012).“Ownershipstructure,capitalregulation and bank risk taking”,Journal of Business and Economics, Vol 3, Pages176-188

Salas, V & Saurina, J (2002) “Credit risk in two institutional regimes: Spanishcommercial and savings banks”,Journal of Financial Services Research,

Soto,M.,(2009).SystemGMMestimationwithasmallsample,Barcelona:Barcelona Economics WorkingPaperSeries

Soedarmono,W.,Machrouh,F.,&Tarazi,A.(2011).“Bankmarketpower,economic growth and financial stability: Evidence from Asian banks”,Journal ofAsianEconomics,Vol.22,pp.460-470

Srairi S (2013) “Ownership structureandrisk-taking behaviouri n c o n v e n t i o n a l andI s l a m i c b a n k s : E v i d e n c e f o r M E N A c o u n t r i e s ” ,B o r s a I s t a n b u l R e v i e w,

2013;13(4):115–127.Availablefrom:https://doi.org/10.1016/j.bir.2013.10.010,[03 October2020]

Borsa Istanbul Review, 14 – 3 (2014), 145 – 157, Available from: https://doi.org/10.1016/j.bir.2014.06.003,[03 October2020]

Strobel, F.,& Lepetit, L (2015) “Bank Insolvency Risk and Z-Score Measures: ARefinement”,FinanceResearchLetters,Vol.13,pp.214-224

Shumway, T (2001) “Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazardmodel”,TheJournalofBusiness,74(1),101-124

Sherrill Shaffer (2012) “Bank failure risk: Different now?”,Economics

TeresaGarc´ıa-Marco,M.DoloresRobles-Fern´andez.(2008).“Risk- takingbehaviourandownershipinthebankingindustry:TheSpanishevidence” ,JournalofEconomicsandBusiness,60(2008)332–354

( 2 0 1 3 ) “ R i s k , c a p i t a l a n d e f f i c i e n c y i n C h i n e s e B a n k i n g Jo urnal of International Financial Markets”,Institutions & Money,Vol 26, pp 378– 393,Availableathttp://dx.doi.org/10.1016/j.intfin.2013.07.009

IMPACT ON BANK PERFORMANCE: AN APPLICATION OF THECAMELM O D E L T O V I E T N A M E S E C O M M E R C I A L B A N K S ” ,C o n t e m p o r a r y

Uhde,A.,&Heimeshoff,U.(2009).“Consolidationinbankingandfinancialstability inEurope: Empirical evidence”,Journal of Banking and Finance, 33(7),1299-1311

Williams,J.,&Nguyen,N.,(2005).“Financialliberalisation,crisis,andrestructuring: A comparative study of bank performance and bank governance inSouthEastAsia”,JournalofBanking&Finance,29(8-9),2119-2154

Yayla, M., Hekimoglu, A., & Kutlukaya, M (2008) “Financial Stability of theTurkishBankingSurvey”,Ancara: BDDK Bankac›l›kveFinansalPiyasalar

Yosra Hammami & Adel Boubaker (2015) “Ownership Structure and Bank Risk- Taking: Empirical Evidence from the Middle East and North Africa”,InternationalBusinessResearch,Vol.8,No.5;2015,271–284

Wellink, N (2002) “Central banks as guardians of financial stability at the seminar“CurrentIssuesinCentralBanking””,Oranjestad,14November2002

PHỤ LỤC 1: TỶ LỆ LẠM PHÁT, TỔNG SẢN PHẨM QUỐC NỘI VÀGIÁ TRỊ VỐN HÓA CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT

Năm Tỷlệlạmphát Tăng trưởng tổng sảnphẩmquốcnội(GDP)

Giá trị vốn hóa thị trườngchứngkhoán/GD P

Tên viết gọntrong dữ liệuhồiquy

1 NgânhàngTMCPCôngthươngVi ệtNam VIETIN HOSE CTG

2 NgânhàngTMCPĐầutưvàPhátt riểnViệtNam BIDV HOSE BID

3 Ngânh à n g T M C P N g o ạ i T h ư ơ n g ViệtNam VCB HOSE VCB

5 NgânhàngTMCP Tiên Phong TPBANK HOSE TPB

8 NgânhàngTMCPKỹ Thương TECHCOM HOSE TCB

Tên viết gọntrong dữ liệuhồiquy

17 Ngân hàng TMCP Việt Nam

19 Ngânh à n g T M C P P h á t t r i ể n n h à ThànhphốHồChíMinh HD HOSE HDB

22 Ngân hàng TMCP Xăng dầuPetrolimex PGBANK - -

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET

NGÂNHÀNG BANK YEAR ZSCORE CIR EQTA BANK

TATE GDP INF CRISIS MARKET