(Luận văn thạc sĩ) các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại nghiên cứu tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi

Bối cảnh nghiên cứu

Mức xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng thương mại, được công bố bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế, là công cụ quan trọng giúp nhà đầu tư nắm bắt thông tin về tình hình tài chính của các ngân hàng mà họ quan tâm Điều này cũng là cơ sở thiết yếu để nhà đầu tư xác định lãi suất phù hợp với mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng khi xem xét việc cung cấp vốn.

Bài viết phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm (MXHTN) của các ngân hàng thương mại (NHTM), bao gồm rủi ro quốc gia, rủi ro ngành ngân hàng, quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính Mỗi yếu tố này lại chịu tác động từ nhiều yếu tố chi tiết khác Tuy nhiên, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế chưa cung cấp thông tin cụ thể về mức độ và chiều hướng tác động của những yếu tố này đến MXHTN của NHTM, cũng như sự khác biệt trong tác động giữa các ngân hàng tại nền kinh tế phát triển và các ngân hàng tại nền kinh tế mới nổi.

Nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mức độ hài lòng của khách hàng (MXHTN) tại các ngân hàng thương mại (NHTM) cho thấy sự không thống nhất trong việc lựa chọn các yếu tố tác động Mỗi nhà nghiên cứu dựa vào mẫu dữ liệu quan sát khác nhau để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN Kết quả từ các nghiên cứu cũng không đồng nhất về ảnh hưởng của các yếu tố này Nguyên nhân có thể do các mô hình dự báo MXHTN được xây dựng từ mẫu quan sát của NHTM ở nhiều quốc gia có đặc điểm và trình độ phát triển kinh tế khác nhau, dẫn đến sự khác biệt Đặc biệt, nghiên cứu của Shen và cộng sự (2012) chỉ ra sự khác biệt trong tác động của một số chỉ tiêu tài chính đến MXHTN giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Tác giả nhận thấy cần thiết phải nghiên cứu để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường xã hội và truyền thông (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Vấn đề nghiên cứu

Dự báo và đánh giá tình hình tài chính của các tổ chức tài chính, đặc biệt là các ngân hàng thương mại, đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu từ nhiều năm qua.

Năm 1960, Matousek và Stewart (2009) chỉ ra rằng các cơ quan quản lý ngân hàng rất quan tâm đến mức độ rủi ro của từng ngân hàng trong quốc gia, vì điều này ảnh hưởng trực tiếp đến an toàn của hệ thống ngân hàng Liu và F rri (2001) nhấn mạnh rằng các ngân hàng thương mại cũng chú trọng đến mức độ rủi ro của chính mình, vì nó ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn trên thị trường tài chính quốc tế Hơn nữa, nhà đầu tư và người gửi tiền vào ngân hàng thương mại cũng quan tâm đến mức độ rủi ro này, vì nó có tác động lớn đến an toàn nguồn vốn của họ (Kumar và Ravi, 2007).

Để đánh giá tình hình tài chính của ngân hàng thương mại (NHTM), cần thực hiện một phân tích khoa học, xem xét đầy đủ các yếu tố tác động đến tài chính của NHTM Việc này được thực hiện bởi Cơ quan Quản lý hoạt động NHTM nhằm đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong đánh giá.

Mỹ đã triển khai hệ thống đánh giá CA ELS để định kỳ đánh giá tình hình tài chính của các ngân hàng thương mại từ năm 2017 Ba tổ chức xếp hạng tín nhiệm hàng đầu hiện nay là Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s cũng thường xuyên công bố thông tin về mức độ tín nhiệm của các ngân hàng thương mại trên toàn cầu Những tổ chức này ngày càng có ảnh hưởng lớn trong lĩnh vực tài chính quốc tế, nhờ vào tầm quan trọng của thông tin về mức độ tín nhiệm trong các quyết định đầu tư.

Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế gặp khó khăn trong việc đánh giá đầy đủ và thường xuyên tất cả các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các quốc gia có quy mô kinh tế nhỏ Hơn nữa, họ không chỉ ra rõ ràng các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến môi trường hoạt động của NHTM và tác động của chúng Một câu hỏi quan trọng được đặt ra là liệu các tổ chức này có áp dụng cùng một phương pháp đánh giá cho các NHTM ở nền kinh tế phát triển và nền kinh tế mới nổi hay không, như đã được nghiên cứu bởi Liu và Ferri (2001) cùng với Shen và các cộng sự.

Nghiên cứu của Shen và cộng sự (2012) đã chỉ ra sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường xã hội và tài nguyên nhân lực (MXHTN) của các ngân hàng thương mại và doanh nghiệp tại các nước phát triển so với các nước đang phát triển Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ mới chứng minh được sự khác biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính.

Nghiên cứu này so sánh mức độ rủi ro của các ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các nền kinh tế phát triển và nền kinh tế mới nổi, nhấn mạnh sự cần thiết phải tìm hiểu sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ rủi ro Điều này giúp các cơ quan quản lý ngân hàng nhận diện nhanh chóng các NHTM có mức độ rủi ro cao và có biện pháp xử lý kịp thời Đồng thời, quá trình tự do hóa tại các nền kinh tế mới nổi đã tạo cơ hội lớn cho các NHTM thu hút vốn đầu tư nước ngoài Tuy nhiên, để tiếp cận nguồn vốn này, các NHTM cần cải thiện mức độ rủi ro của mình thông qua việc tác động đến các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp Mức độ rủi ro có ảnh hưởng lớn đến khả năng tiếp cận thị trường vốn và chi phí sử dụng vốn của các NHTM (Manso, 2013).

Xuất phát từ bối cảnh nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến môi trường giao dịch ngân hàng thương mại, tác giả nhận thấy nhu cầu thực tế từ các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng và các ngân hàng thương mại Do đó, luận án này được thực hiện nhằm giải quyết các vấn đề nghiên cứu cụ thể trong lĩnh vực này.

Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia và rủi ro ngành ngân hàng, cùng với các yếu tố đặc trưng riêng của ngân hàng thương mại (NHTM) như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính, đến mức độ ảnh hưởng của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của luận án này là xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại (MXHTN) tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Để thực hiện điều này, luận án áp dụng các kiểm định kinh tế lượng và thiết lập các mô hình định lượng nhằm phản ánh tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của các ngân hàng thương mại Ngoài ra, luận án còn hướng đến việc đạt được các mục tiêu cụ thể liên quan đến phân tích và so sánh hiệu quả hoạt động ngân hàng giữa hai nhóm nền kinh tế này.

Phân tích và so sánh sự khác biệt trong tác động của các yếu tố hệ thống như rủi ro quốc gia và rủi ro ngành ngân hàng đối với môi trường hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Phân tích và so sánh nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố thể hiện đặc trưng riêng của doanh nghiệp, bao gồm quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính, đến mức độ phát triển của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển và nền kinh tế mới nổi.

Câu hỏi nghiên cứu

Dựa trên các vấn đề và mục tiêu nghiên cứu đã nêu, tác giả đã đề xuất một số câu hỏi nghiên cứu chi tiết nhằm làm rõ hơn nội dung nghiên cứu.

Sự khác biệt trong tác động của các yếu tố hệ thống, như mức độ rủi ro quốc gia và rủi ro ngành ngân hàng, đến môi trường hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi là điều đáng lưu ý.

Có sự khác biệt trong tác động của các yếu tố như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến mức độ hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Đối tượng, phạm vi và dữ liệu nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của bài viết này là môi trường xã hội và các yếu tố tác động đến môi trường xã hội của các ngân hàng thương mại tại các quốc gia phát triển, bao gồm các nước thuộc nhóm G7 cùng với một số quốc gia khác như Australia, New Zealand, Thụy Sĩ, Thụy Điển, Hà Lan, Bỉ, và các ngân hàng thương mại tại các quốc gia được IMF đánh giá là thị trường mới nổi, chẳng hạn như Trung Quốc, Ấn Độ, Brazil, Argentina, Chile, Mexico, Thái Lan, Philippines, và Việt Nam Thông tin chi tiết có thể tham khảo trong phụ lục 1a và 1b.

Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu các môi trường xã hội và tâm lý (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM), cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của các NHTM tại hai nước được đề cập, trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến 2015.

Dữ liệu nghiên cứu: dữ liệu nghiên cứu của luận án là dữ liệu chéo về

Mức độ MXHTN của các ngân hàng thương mại (NHTM) chịu ảnh hưởng bởi các chỉ số tài chính của các đơn vị này và các yếu tố vĩ mô liên quan đến môi trường hoạt động Dữ liệu về MXHTN được thu thập từ các công bố của Fitch, trong khi các chỉ số tài chính của NHTM được lấy từ nguồn dữ liệu Bankscope.

hương pháp nghiên cứu

Để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ chuyển đổi ngân hàng (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM), tác giả cần xác định rõ các yếu tố này tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi Để giải quyết vấn đề này, tác giả áp dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố kết hợp với phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình hồi quy Ordered logit, sử dụng mẫu dữ liệu từ các NHTM ở cả hai loại nền kinh tế một cách tách biệt.

Luận án áp dụng phương pháp đánh giá tác động tổng hợp của biến giải thích và biến tương tác nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

Ý nghĩa khoa học

Luận án này tập trung vào nghiên cứu về môi trường cạnh tranh của các ngân hàng thương mại (NHTM), cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự khác biệt trong tác động của các yếu tố hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia và rủi ro ngành ngân hàng Ngoài ra, các yếu tố đặc trưng riêng của ngân hàng như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính cũng được phân tích để đánh giá ảnh hưởng đến môi trường cạnh tranh của các ngân hàng tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Ý nghĩa thực tiễn

Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng và mức độ tác động của chúng đến mức độ rủi ro của các ngân hàng thương mại (NHTM) là rất quan trọng, giúp các cơ quan quản lý ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi có công cụ hữu hiệu để đánh giá tình hình tài chính và rủi ro của NHTM Nhờ đó, các cơ quan này có thể thực hiện các biện pháp can thiệp kịp thời nhằm giảm thiểu thiệt hại do phá sản hoặc mất khả năng thanh toán của ngân hàng Hơn nữa, kết quả nghiên cứu cũng cung cấp cơ sở tham khảo cho các cơ quan quản lý trong việc xây dựng quy định nhằm đảm bảo an toàn cho hoạt động của NHTM và cải thiện mức độ rủi ro của họ theo tiêu chuẩn đánh giá của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế.

Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hoạt động của ngân hàng thương mại (MXHTN) và sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này giữa các nền kinh tế mới nổi và phát triển là rất quan trọng Điều này giúp các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi chủ động lựa chọn các giải pháp phù hợp để cải thiện MXHTN Qua đó, các ngân hàng này có thể củng cố uy tín và nâng cao khả năng huy động vốn trên cả thị trường trong và ngoài nước.

Những đóng góp của luận án

Các nghiên cứu trư c về sự chính xác và tính thống nhất trong các đánh giá

Nghiên cứu X TN tại NHTM cho thấy rằng các đánh giá không theo yêu cầu thường thấp hơn so với các đánh giá theo yêu cầu, và điều này có ảnh hưởng lớn đến MXHTN của NHTM (Poon và Firth, 2005; Poon và cộng sự, 2009) Nghiên cứu của Shen và cộng sự (2012) chỉ ra rằng mức độ bất cân xứng thông tin giữa các quốc gia ảnh hưởng đến tác động của một số chỉ tiêu tài chính đến MXHTN Luận án này làm rõ sự khác biệt trong tác động của các yếu tố như mức độ rủi ro quốc gia, rủi ro ngành và đặc điểm sở hữu của NHTM đối với MXHTN tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Trong nghiên cứu về mô hình dự đoán MXHTN, nhiều nghiên cứu đã sử dụng mẫu quan sát từ các NHTM ở nhiều quốc gia khác nhau, phản ánh điều kiện và trình độ phát triển kinh tế (Poon và cộng sự, 2001; Ioannidis và cộng sự, 2010; Caporale và cộng sự, 2012) Tuy nhiên, luận án này tập trung xây dựng mô hình riêng biệt cho các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi Điều này nhằm mục đích phản ánh chính xác và đầy đủ các yếu tố tác động cũng như mức độ ảnh hưởng của chúng đến MXHTN của các NHTM trong từng loại nền kinh tế.

Kết cấu của luận án

Bố cục của luận án được chia thành chương, chi tiết như sau:

Chương 1 “Giới thiệu” cung cấp cái nhìn tổng quan về luận án, bao gồm các nội dung chính như vấn đề nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn và những đóng góp của luận án.

Chương 2 của luận án tập trung vào việc xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi Nội dung chương trình bày tóm lược những vấn đề cơ bản liên quan đến mức xếp hạng tín nhiệm (MXHTN) của ngân hàng thương mại, cũng như những đặc điểm kinh tế và đặc điểm của các ngân hàng thương mại trong các nền kinh tế này Đồng thời, chương cũng trình bày cơ sở lý thuyết của luận án và tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của các ngân hàng thương mại, nhằm xây dựng khung phân tích phù hợp cho luận án.

Chương 3 “Mô hình và phương pháp nghiên cứu” trình bày mô hình nghiên cứu, tóm tắt dữ liệu nghiên cứu và các giả thuyết của luận án Tác giả cũng mô tả chi tiết các phương pháp kinh tế lượng được áp dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến Mô hình Xu hướng Nâng cao (MXHTN) của Ngân hàng Thương mại (NHTM) và sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Chương 4 “Kết quả nghiên cứu và thảo luận” trình bày kết quả phân tích phương sai một yếu tố các biến giải thích trong mô hình nghiên cứu theo các MXHTN khác nhau, cùng với kết quả của phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi Chương này cũng bao gồm đánh giá mức độ phù hợp và kiểm định một số giả định của mô hình nghiên cứu, đồng thời phân tích sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN.

NHTM tại các nền kinh tế phát triển được so sánh với các nền kinh tế mới nổi Cuối cùng, chương trình sẽ trình bày và thảo luận về các kết quả nghiên cứu của luận án, đồng thời kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã được đề ra trong chương 3.

Chương 5 "Kết luận và gợi ý chính sách" tổng hợp những kết quả chính của luận án, đưa ra các gợi ý chính sách cho các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng và các ngân hàng thương mại Cuối cùng, chương cũng chỉ ra một số hạn chế của luận án và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

C ƯƠ G 2 XẾP HẠNG TÍN NHIỆ G À G ƯƠ G ẠI

TẠI CÁC NỀN KINH TẾ PHÁT TRIỂN VÀ

CÁC NỀN KINH TẾ MỚI NỔI

Chương này nhằm giới thiệu tổng quan về một số vấn đề cơ bản liên quan đến môi trường kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM), bao gồm đặc điểm của các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, cũng như đặc điểm của các NHTM tại những quốc gia này Bên cạnh đó, chương cũng đề cập đến sự bất cân xứng thông tin trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động của NHTM và tác động của vấn đề này đến sự khác biệt trong ảnh hưởng của các yếu tố đến môi trường kinh doanh của NHTM ở các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Nội dung chương cũng bao gồm phân tích các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến môi trường kinh doanh của NHTM, từ đó tác giả đề xuất khung phân tích phù hợp cho luận án.

Tổng quan về mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại

Khái niệm về mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại

Theo Tổ chức Xếp hạng tín nhiệm oo y’s, MXHTN của một NHTM thể hiện mức độ uy tín và tin cậy của đơn vị này đối với các nghĩa vụ tài chính, không áp dụng riêng cho một khoản nợ hay loại chứng khoán cụ thể (oo y’s, 2009).

MXHTN của một NHTM, theo Standard & Poor's, là sự đánh giá năng lực tài chính tổng thể của ngân hàng trong việc thanh toán các nghĩa vụ tài chính Đánh giá này tập trung vào khả năng và mức độ sẵn sàng của NHTM trong việc thực hiện các nghĩa vụ tài chính đến hạn Nó không áp dụng riêng cho một nghĩa vụ tài chính cụ thể và không đề cập đến đặc điểm của các khoản dự phòng cho những nghĩa vụ này Ngoài ra, MXHTN cũng được xem xét tách rời với MXHTN của các chủ thể bảo lãnh cho nghĩa vụ tài chính của NHTM.

X TN của N T o Fitch công bố đánh giá khả năng thanh toán đúng hạn các nghĩa vụ tài chính Đánh giá này dựa trên việc phân tích khả năng gánh chịu, thái độ và năng lực quản trị rủi ro của N T X TN.

N T ết hợp v i việc đánh giá hả năng hỗ trợ tài chính của chính phủ hay tập đoàn mẹ đối v i NHTM (Fitch, 2003)

T m lại, từ 3 hái niệm về X TN của N T của 3 tổ chức ếp hạng tín nhiệm uy tín nhất tr n thế gi i được trình bày ở tr n, ta c thể hiểu được rằng

X TN của N T là thư c đo phản ánh cụ thể mức độ uy tín và hả năng thanh toán đúng hạn các nghĩa vụ tài chính của N T

Nghiên cứu thực nghiệm về xếp hạng tín nhiệm (X TN) của ngân hàng thương mại (NHTM) đã chỉ ra rằng các khái niệm liên quan đến X TN đều thống nhất với nhau Cụ thể, nghiên cứu của Atous và Stewart (2000), Annotta và cộng sự (2010), Caporal và cộng sự (2012) đã khẳng định rằng X TN được tổ chức xếp hạng tín nhiệm công bố là những thang đo phản ánh tình hình tài chính hiện tại và dự báo tương lai của các NHTM Hơn nữa, quá trình đánh giá X TN của một đơn vị là độc lập và nhằm xác định khả năng và mức độ sẵn sàng thanh toán các nghĩa vụ tài chính Quá trình này được thực hiện bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thông qua việc phân tích và đánh giá tổng hợp các yếu tố rủi ro có thể nhận biết được của đơn vị được đánh giá.

Xếp hạng tín nhiệm của một ngân hàng thương mại có thể bị thay đổi, tạm ngừng áp dụng hoặc bị thu hồi bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm do sự thay đổi trong thông tin tài chính của đơn vị hoặc tính xác thực của những thông tin này.

Việc đánh giá xếp hạng tín nhiệm của một tổ chức dựa trên thông tin hiện tại từ chính tổ chức đó hoặc từ các nguồn tin cậy khác Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm không thực hiện kiểm toán đối với thông tin tài chính này và đôi khi dựa vào thông tin tài chính chưa được kiểm toán.

MXHTN của một ngân hàng thương mại bao gồm hai thành phần chính Mức độ tin cậy của một đơn vị trong việc hoàn tất các nghĩa vụ tài chính của mình trong khoảng thời gian ngắn hạn được thể hiện qua MXHTN.

Hệ thống xếp hạng tín nhiệm của Standard & Poor's được chia thành 10 cấp độ khác nhau, từ tín nhiệm tốt nhất AAA đến tín nhiệm kém nhất SD Các cấp độ này bao gồm: AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, CC, C, và R, với thông tin chi tiết có trong phụ lục 2.

MXHTN của các ngân hàng thương mại được phân loại theo tiêu chuẩn đánh giá của Moody's thành các bậc từ cao đến thấp: Aaa, Aa, A, Baa, Ba, B, Caa, Ca, C Tương tự, Fitch cũng phân loại MXHTN thành 11 bậc từ cao đến thấp: AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, CC, C, RD, D Sự khác biệt giữa hai hệ thống đánh giá này chủ yếu nằm ở số lượng các mức đánh giá được sử dụng.

Sự khác biệt giữa ba tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch, Standard & Poor's và Moody's chủ yếu tập trung vào các mức xếp hạng tín nhiệm thấp nhất, nhằm phân biệt rõ ràng mức độ rủi ro mất khả năng thanh toán cực kỳ cao của các ngân hàng thương mại Cụ thể, theo Standard & Poor's, xếp hạng tín nhiệm R cho thấy ngân hàng đang trong tình trạng chịu sự kiểm soát của cơ quan quản lý do những bất ổn tài chính nghiêm trọng, và có khả năng chỉ đáp ứng một số nghĩa vụ tài chính, trong khi xếp hạng tín nhiệm SD thể hiện tình trạng tài chính yếu kém hơn.

N T mất khả năng thanh toán khi không thể đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của mình Theo Fitch, tình trạng X TN C cho thấy N T đang đối mặt với nguy cơ phá sản, trong khi X TN RD chỉ ra rằng N T đã bắt đầu mất khả năng thanh toán X TN D cho thấy N T đang trong quá trình thực hiện thủ tục phá sản hoặc bị kiểm soát đặc biệt chờ phá sản Theo Moody's, X TN C cho thấy N T đã phá sản và có rất ít cơ hội phục hồi.

Hái niệm về xếp hạng tín nhiệm (X TN) và thang đo X TN đang được áp dụng bởi ba tổ chức xếp hạng quốc tế lớn nhất hiện nay có nhiều điểm tương đồng Hai hệ thống cơ sở dữ liệu nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực ngân hàng là Ban scop và Thomson Reuters Datastram cũng sử dụng X TN của tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch Theo nghiên cứu của Bellotti và cộng sự (2011a), Atous và Stewart (2009), Fitch là tổ chức thực hiện nhiều đánh giá X TN nhất đối với các ngân hàng trên toàn cầu Đặc biệt, tại cùng một thời điểm, một ngân hàng có thể nhận được các X TN khác nhau từ ba tổ chức xếp hạng tín nhiệm uy tín nhất là Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s.

Năm 2014 đã chứng minh rằng ba tổ chức xếp hạng tín nhiệm sẽ nhanh chóng điều chỉnh xếp hạng tín nhiệm của họ tương đồng với các xếp hạng của các tổ chức khác Do đó, trong phạm vi luận án, khái niệm xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng được hiểu là xếp hạng tín nhiệm hạn chế của ngân hàng do Fitch công bố Vấn đề này không làm giảm ý nghĩa học thuật và mức độ khả thi của luận án.

2.1.2 Phương pháp đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm các ngân hàng thương mại

Hiện nay, ba tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế uy tín nhất là Fitch, Standard & Poor's và Moody's đã công bố các nguyên tắc đánh giá tín nhiệm các ngân hàng thương mại Đồng thời, Hội đồng Giám sát các tổ chức tài chính Liên Bang Mỹ (FFIEC) cũng đã đưa ra hệ thống thống nhất để đánh giá các tổ chức tài chính Tuy nhiên, các phương pháp đánh giá tín nhiệm từ những tổ chức này chủ yếu mang tính hướng dẫn tổng quát và không cung cấp các tiêu chí cụ thể cũng như thang đo rõ ràng để đánh giá mức độ tín nhiệm của ngân hàng thương mại.

2.1.2.1 Hệ thống thống nhất đánh giá các tổ chức tài chính (The Uniform Financial Institutions Rating System - UFIRS)

Hệ thống đánh giá CAMELS, được Hội đồng giám sát các tổ chức Tài chính Liên Bang Mỹ ban hành vào năm 1977, đã được áp dụng tại Mỹ và sau đó lan rộng ra nhiều quốc gia khác nhờ sự khuyến khích của Cục Dự trữ Liên Bang Mỹ Hệ thống này đánh giá 6 yếu tố quan trọng của ngân hàng thương mại, bao gồm: mức độ đủ của nguồn vốn chủ sở hữu (Capital Adequacy), chất lượng tài sản (Asset Quality), năng lực điều hành (Management Capability), thu nhập (Earnings), hệ số thanh khoản (Liquidity Ratios), và mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (Sensitivity to Market).

Đặc điểm kinh tế và đặc điểm của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi

Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế phát triển

Các nền kinh tế phát triển là những quốc gia có mức độ phát triển kinh tế cao và sở hữu hệ thống cơ sở hạ tầng công nghệ hiện đại Các tổ chức quốc tế như IMF và WB sử dụng nhiều tiêu chí khác nhau để xác định xem một quốc gia có thuộc nhóm này hay không Một số đặc điểm cơ bản giúp nhận diện các quốc gia phát triển bao gồm sự ổn định kinh tế, thu nhập bình quân đầu người cao, và hệ thống giáo dục cũng như y tế tiên tiến.

Các quốc gia có nền kinh tế phát triển thường có mức GDP bình quân đầu người cao, với nhiều chuyên gia cho rằng mức GDP trên 12,000 USD là dấu hiệu của sự phát triển Tuy nhiên, một số ý kiến khác cho rằng để được coi là phát triển, GDP bình quân đầu người cần phải đạt trên 25,000 USD hoặc 30,000 USD (Investopedia, 2017).

Các quốc gia phát triển hiện nay đang ở thời kỳ hậu công nghiệp hóa, nơi lĩnh vực dịch vụ và công nghệ tri thức đóng góp nhiều hơn vào sự phát triển kinh tế so với các lĩnh vực khác Trong khi đó, các nền kinh tế mới nổi vẫn chủ yếu dựa vào công nghiệp sản xuất và nông nghiệp như những lĩnh vực chủ chốt trong nền kinh tế của họ (Nafziger, 2006).

Các quốc gia có nền kinh tế phát triển thường có chất lượng cuộc sống tốt, được phản ánh qua chỉ số phát triển con người (HDI) Chỉ số này đo lường mức độ phát triển giáo dục và khả năng chăm sóc y tế của người dân, với giá trị từ 0 đến 1 Những quốc gia có HDI trên 0.8 thường được coi là có nền kinh tế phát triển.

Một số đặc điểm của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển

Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) ở các quốc gia phát triển thường được đánh giá cao về tính cạnh tranh Nghiên cứu của Mizaei và các cộng sự đã chỉ ra rằng sự cạnh tranh trong ngành ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hiệu quả và đổi mới dịch vụ tài chính.

Nghiên cứu năm 2013 đã sử dụng dữ liệu từ các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển và mới nổi trong giai đoạn 1999 – 2008, cho thấy NHTM tại các nền kinh tế phát triển hoạt động trong môi trường cạnh tranh hơn so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi Mức độ tập trung của các NHTM được đo lường bằng tỷ lệ giá trị tổng tài sản của 5 NHTM lớn nhất so với tổng giá trị tài sản của tất cả NHTM tại một quốc gia; giá trị này càng thấp thì môi trường hoạt động của các NHTM càng mang tính cạnh tranh Đồ thị 2.1 minh họa mức độ tập trung trong lĩnh vực ngân hàng giữa các nền kinh tế phát triển và mới nổi trong giai đoạn 1999 - 2008.

Nghiên cứu của Mizaei và cộng sự (2013) chỉ ra rằng mức độ tập trung trong lĩnh vực ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi luôn cao hơn so với các nền kinh tế phát triển trong giai đoạn từ 1999 Đồ thị 2.1 minh họa rõ ràng sự khác biệt này, cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của ngành ngân hàng ở các nền kinh tế đang nổi.

2008 Do vậy, môi trường hoạt động của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển mang tính cạnh tranh cao hơn so v i các nền kinh tế m i nổi

Các ngân hàng thương mại (NHTM) ở các nền kinh tế phát triển thường có sự đa dạng hóa sản phẩm và dịch vụ cao hơn so với các NHTM ở các nền kinh tế mới nổi Theo nghiên cứu của Nguyen và cộng sự (2012), các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi chủ yếu tập trung vào các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng truyền thống, như huy động vốn.

NHTM tại các nền kinh tế m i nổi

NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Mức độ tập trung vốn và cho vay tại các nền kinh tế phát triển thường cao hơn, với các ngân hàng thương mại (NHTM) đóng góp đáng kể vào tổng thu nhập nhờ vào sự vượt trội về quản lý và công nghệ Các NHTM ở những nền kinh tế này cung cấp dịch vụ ngân hàng phong phú và đa dạng, tạo ra nguồn thu lớn Bên cạnh đó, tỷ lệ sử dụng dịch vụ ngân hàng của người dân và doanh nghiệp cũng cao hơn, làm cho việc cung cấp dịch vụ ngân hàng trở thành hoạt động kinh doanh quan trọng trong các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Khung pháp lý chi phối hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển thường được đánh giá cao và hoàn thiện hơn so với các nền kinh tế mới nổi Theo Tho Suar z (2001), các quy định về quản lý ngân hàng và chuẩn mực kế toán tại các nền kinh tế phát triển thường chặt chẽ và nghiêm ngặt hơn Đồng thời, NHTM tại các nền kinh tế phát triển cũng tiên phong trong việc áp dụng các tiêu chuẩn quản trị ngân hàng như Basel Nghiên cứu của Powell (2004) cho thấy tỷ lệ NHTM tuân thủ các tiêu chuẩn Basel 2 tại các nền kinh tế phát triển đạt 80%, trong khi con số này chỉ là 40% tại các nền kinh tế mới nổi vào năm 2003.

Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế mới nổi

Khái niệm "nền kinh tế mới nổi" được Antoine W Van Agtmael, chuyên gia kinh tế của Ngân hàng Thế giới, giới thiệu vào năm 1981 để chỉ các quốc gia đang trong quá trình công nghiệp hóa và có tốc độ phát triển kinh tế mạnh mẽ Các nền kinh tế mới nổi thường khác biệt với nền kinh tế phát triển về chỉ số GDP bình quân đầu người, mức độ đóng góp của lĩnh vực dịch vụ và công nghệ tri thức trong tổng giá trị sản phẩm xã hội, cũng như chất lượng cuộc sống của người dân Thêm vào đó, có thể phân biệt giữa nền kinh tế mới nổi và nền kinh tế phát triển thông qua các đặc điểm cụ thể.

Các nền kinh tế mới nổi đang trong quá trình chuyển đổi từ nền kinh tế đóng cửa sang nền kinh tế mở cửa và phát triển, thể hiện qua sự hình thành thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối cùng với sự thay đổi trong chính sách quản lý kinh tế theo hướng tự do hóa Tuy nhiên, các nền kinh tế này vẫn chưa đạt được hiệu quả thị trường và quy định chặt chẽ về kế toán, quản lý tài chính như các nền kinh tế phát triển Chính phủ tại các nền kinh tế mới nổi thường thiếu sự giám sát đối với đầu tư trực tiếp từ nước ngoài, trong khi thông tin về hoạt động và tài chính của các công ty niêm yết thường không đầy đủ, kịp thời và chính xác.

Sự thiếu ổn định và dễ đổ vỡ của hệ thống tài chính tại các nền kinh tế mới nổi là một đặc điểm nổi bật, với nhiều cuộc khủng hoảng tài chính diễn ra trong vài thập kỷ qua Theo Nilsen và Rovelli (2001), các cuộc khủng hoảng này bắt đầu từ Chile năm 1982, tiếp theo là Mexico (1994-1995), khủng hoảng tài chính Đông Nam Á năm 1997, và các khủng hoảng tại Nga năm 1998 và Brazil năm 1999 Keffala (2015) chỉ ra rằng mỗi cuộc khủng hoảng đều có những đặc điểm và nguyên nhân riêng, nhưng chúng đều xuất phát từ một số nguyên nhân chung như chính sách tài chính quốc gia thiếu bền vững, hệ thống pháp luật không phù hợp và hoạt động giám sát yếu kém của các ngân hàng thương mại, cũng như đầu tư không hiệu quả của chính phủ và các tổ chức kinh tế.

Quá trình tự do hóa tài chính đang diễn ra mạnh mẽ tại các nền kinh tế mới nổi nhằm khắc phục sự thiếu ổn định của hệ thống tài chính Đặc biệt, trong hai thập kỷ gần đây, khu vực Châu Á đã chứng kiến sự gia tăng đầu tư từ nước ngoài vào các nền kinh tế mới nổi Ban đầu, tỷ lệ thâm nhập của các nhà đầu tư nước ngoài rất thấp do các chính sách quản lý nghiêm ngặt Tuy nhiên, sau khủng hoảng tài chính khu vực Đông Nam Á năm 1997, chính phủ các quốc gia này đã khuyến khích đầu tư nước ngoài vào các ngân hàng thương mại Ví dụ, Indonesia đã nâng tỷ lệ góp vốn của nhà đầu tư nước ngoài vào ngân hàng liên doanh từ 85% lên 99% vào năm 2000, trong khi Thái Lan nới lỏng hạn chế sở hữu nước ngoài tại các ngân hàng thương mại, cho phép nhà đầu tư nước ngoài nắm giữ tới 10% vốn trong vòng 10 năm.

Năm 2001, tại Thái Lan, có bốn ngân hàng thương mại liên doanh được thành lập với vốn góp chủ yếu từ các nhà đầu tư nước ngoài (Montgomery, 2003) Vào năm 2011, chính phủ Trung Quốc đã cho phép các ngân hàng thương mại áp dụng mức lãi suất cho vay cao nhất là 130% so với mức lãi suất quy định của Ngân hàng Trung ương đối với doanh nghiệp quy mô nhỏ.

Năm 2002, chính phủ Trung Quốc bắt đầu quá trình tự do hóa lãi suất trong hoạt động cho vay và huy động của các ngân hàng thương mại Đến năm 2003, người gửi tiền và ngân hàng có thể tự do thương lượng lãi suất gửi ngoại tệ Đến năm 2004, Trung Quốc đã có 204 chi nhánh ngân hàng.

Nước ngoài được phép thu đổi ngoại tệ cho người dân Trung Quốc và người nước ngoài trên toàn quốc (Fu và Heffernan, 2009) Đồng thời, theo Fang và cộng sự (2014), các nền kinh tế mới nổi ở Đông Âu đã chứng kiến quá trình cải cách mạnh mẽ hệ thống ngân hàng thương mại sau sự tan rã của Liên Bang Xô Viết Quá trình này bao gồm việc tư nhân hóa các ngân hàng thuộc sở hữu nhà nước, thiết lập khung pháp lý chặt chẽ trong lĩnh vực ngân hàng và giải quyết vấn đề nợ quá hạn của hệ thống ngân hàng thương mại.

Tốc độ tăng trưởng GDP tại các nền kinh tế mới nổi thường cao hơn so với các nền kinh tế phát triển Trong giai đoạn 2015 - 2016, các nền kinh tế phát triển như Mỹ, Anh, Đức và Nhật Bản ghi nhận mức tăng trưởng khoảng 3% mỗi năm, trong khi đó, các nền kinh tế mới nổi như Trung Quốc, Ấn Độ, Malaysia, Thái Lan và Việt Nam có tốc độ tăng trưởng GDP vượt mức 4% mỗi năm.

Một số đặc điểm của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi

Mặc dù hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi đã có nhiều cải cách tích cực và dần tiếp cận với sự phát triển của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển nhờ vào quá trình tự do hóa tài chính được chính phủ thúc đẩy, nhưng vẫn tồn tại một số khác biệt quan trọng giữa hai nhóm ngân hàng này.

Tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản và nợ cho vay của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi thường rất cao Theo Mishkin (1999), NHTM đóng vai trò quan trọng trong việc dẫn vốn cho các doanh nghiệp ở những quốc gia này Để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, chính phủ khuyến khích NHTM mở rộng nợ cho vay nhanh chóng Quá trình tự do hóa tài chính cũng góp phần vào sự gia tăng này Các nhà đầu tư nước ngoài đã đổ vốn vào NHTM do tỷ suất sinh lời hấp dẫn, dẫn đến sự bùng nổ trong hoạt động cho vay và các hoạt động kinh doanh mạo hiểm Tuy nhiên, năng lực đánh giá rủi ro tín dụng và kiểm soát sử dụng vốn vay của NHTM không theo kịp với tốc độ tăng trưởng nhanh, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao khi khách hàng sử dụng vốn không hiệu quả.

Theo Suarez (2001), nguồn vốn chủ sở hữu của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi không phản ánh đúng tiềm lực tài chính như ở các nền kinh tế phát triển Điều này xảy ra do hệ thống quản lý hoạt động ngân hàng chưa hoàn thiện, cùng với việc vốn chủ sở hữu thường tập trung vào một số ít cổ đông, cho phép họ dễ dàng tài trợ cho phần vốn góp của mình thông qua các khoản vay từ các bên liên quan.

Khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi thường cao hơn so với các NHTM ở các nền kinh tế phát triển Nghiên cứu của Mizaei và cộng sự (2013) với mẫu dữ liệu 308 NHTM ở các nền kinh tế mới nổi và 1621 NHTM ở các nền kinh tế phát triển trong giai đoạn 1999 – 2008 cho thấy tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tổng tài sản bình quân của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển ổn định ở mức 0.5%, thấp hơn đáng kể so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Ngu n: Mizaei và cộng sự (2013)

Vives (2006) chỉ ra rằng tại các nền kinh tế mới nổi, chất lượng thông tin tài chính của ngân hàng thương mại (NHTM) thường không đáng tin cậy, chủ yếu do các vấn đề thể chế Các cơ quan quản lý ngân hàng tại đây thiếu quy định cụ thể để xử lý việc cung cấp thông tin tài chính chậm trễ hoặc không đảm bảo chất lượng Hơn nữa, các chuẩn mực kế toán của NHTM không tương đồng với chuẩn mực quốc tế, đặc biệt là trong phân loại và trích lập dự phòng cho hoạt động tín dụng Để cung cấp thông tin tài chính chất lượng và tuân thủ chuẩn mực quốc tế, các NHTM cần đầu tư lớn vào hệ thống quản lý và nhân sự, điều này không được quy định bắt buộc do quy mô khiêm tốn của họ Bouvard và cộng sự (2011) nhấn mạnh mối quan hệ giữa sự minh bạch và chính xác của thông tin tài chính với rủi ro thanh khoản của ngân hàng, đặc biệt là khi tình hình tài chính của các NHTM đang bất ổn.

NHTM tại các nền kinh tế m i nổi

Sự minh bạch trong công bố thông tin tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển có thể gây ra nguy cơ tháo chạy đồng loạt của các nhà đầu tư và người gửi tiền khỏi hệ thống ngân hàng.

Cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại

Sự tác động của yếu tố hỗ trợ từ chính phủ hay tập đoàn mẹ đến mức xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng thương mại

Theo Fitch (2014), sự hỗ trợ của chính phủ đối với các ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc sở hữu nhà nước ảnh hưởng đến môi trường hoạt động của những ngân hàng này Các NHTM nhà nước đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện các mục tiêu phát triển kinh tế và chính trị của quốc gia, do đó, chính phủ thường cung cấp nguồn vốn và chính sách hỗ trợ khi cần thiết Ngoài ra, các NHTM nhà nước thường có quy mô lớn trong hệ thống ngân hàng, và sự phá sản của chúng có thể gây ra tác động tiêu cực đến sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng và nền kinh tế Nghiên cứu của Iannotta và cộng sự (2010) cho thấy các NHTM nhà nước thường được đánh giá có hiệu suất tài chính tốt hơn so với các NHTM tư nhân, nhưng sự khác biệt này không xuất phát từ tình hình tài chính mà là do sự hỗ trợ đặc biệt từ chính phủ.

Nghiên cứu của Lassoued và cộng sự (201) cho thấy rằng các ngân hàng thương mại nhà nước thường có mức độ rủi ro cao hơn so với các ngân hàng thương mại tư nhân Nguyên nhân là do các ngân hàng này thường nhận được sự ưu đãi về chính sách và hỗ trợ vốn từ chính phủ, dẫn đến việc họ thực hiện cho vay và đầu tư vào các dự án có mức độ rủi ro cao.

Sự hỗ trợ từ các tập đoàn mẹ có quy mô lớn và uy tín đóng vai trò tích cực trong việc nâng cao môi trường hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) Theo nghiên cứu của Oo y’s (1), các tập đoàn mẹ có thể tận dụng lợi thế quy mô, khả năng phân tán rủi ro và kinh nghiệm quản lý để hỗ trợ các NHTM khi cần thiết Hơn nữa, Mirzaei và cộng sự (2014) chỉ ra rằng các NHTM thuộc sở hữu của các tập đoàn nước ngoài tại các nền kinh tế mới nổi thường có hiệu suất sinh lời cao hơn và mức độ rủi ro thấp hơn so với các NHTM khác, nhờ vào việc khai thác lợi thế về công nghệ và năng lực quản trị tốt hơn.

Các phân tích cho thấy yếu tố hỗ trợ từ chính phủ hoặc tập đoàn mẹ có ảnh hưởng lớn đến mức độ hoạt động của các ngân hàng thương mại thuộc sở hữu của những đối tượng này.

Sự tác động của các yếu tố đặc thù của ngân hàng thương mại đến mức xếp hạng tín nhiệm

Các yếu tố đặc thù của ngân hàng thương mại (NHTM) ảnh hưởng đến mức độ tín nhiệm bao gồm quy mô và vị thế, chất lượng tài sản, quy mô vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời, hiệu quả hoạt động và khả năng thanh khoản Phân tích và đánh giá những yếu tố này là cần thiết để các tổ chức xếp hạng tín nhiệm đưa ra quyết định chính xác.

Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm đánh giá cơ sở tín dụng của ngân hàng thương mại (NHTM) bằng cách phân tích đồng thời mức độ rủi ro chung của nền kinh tế nơi ngân hàng hoạt động, cũng như sự hỗ trợ từ chính phủ hoặc tập đoàn mẹ.

N T để ác định MXHTN cụ thể cho N T được đánh giá

Khi đánh giá các yếu tố đặc thù của ngân hàng thương mại (NHTM), các tổ chức xếp hạng tín nhiệm phân tích sự biến động của các yếu tố này trong một khoảng thời gian nhất định Họ cũng so sánh các yếu tố của ngân hàng đang được đánh giá với các NHTM khác Để đánh giá quy mô và vị thế của NHTM, các tổ chức này xem xét quy mô và mức độ ổn định thị trường, số lượng khách hàng và thu nhập của ngân hàng Bên cạnh đó, yếu tố quy mô mạng lưới hoạt động, mức độ đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ và quy mô tổng tài sản cũng được cân nhắc trong quá trình đánh giá.

Việc đánh giá các yếu tố như chất lượng tài sản, quy mô vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời, hiệu quả hoạt động và khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại (NHTM) được thực hiện bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thông qua phân tích và so sánh các chỉ tiêu tài chính Các chỉ tiêu này ảnh hưởng đến mức độ tín nhiệm của NHTM, theo quan điểm của tổ chức xếp hạng Fitch, được trình bày chi tiết trong phụ lục 3 Mặc dù các tổ chức xếp hạng tín nhiệm đã nêu rõ các chỉ tiêu tài chính tác động đến mức độ tín nhiệm, nhưng họ chưa chỉ ra cụ thể mức độ và hướng tác động của các chỉ tiêu này.

Một trong những nghiên cứu đầu tiên khám phá tác động của các chỉ số tài chính đến mức độ hiệu quả tài chính của ngân hàng thương mại là nghiên cứu của Horrigan (1966) Gần đây, các nghiên cứu như của Poon và cộng sự cũng đã tiếp tục làm sáng tỏ vấn đề này.

Nhiều nghiên cứu như của Matousek và Stewart (2009), Ioannidis và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b) đã chỉ ra rằng có nhiều chỉ số tài chính quan trọng ảnh hưởng đến mức độ ổn định tài chính (MXHTN) của các ngân hàng thương mại (NHTM) Mặc dù các nghiên cứu này không thống nhất về các tiêu chí tài chính cụ thể và hướng tác động của chúng, nhưng đều đồng thuận rằng MXHTN của NHTM chịu ảnh hưởng từ các nhóm chỉ tiêu tài chính, bao gồm quy mô và vị thế, chất lượng tài sản, quy mô vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời và khả năng thanh khoản.

Tác giả nhận thấy rằng các yếu tố như mức độ rủi ro chung của nền kinh tế, rủi ro ngành ngân hàng, hỗ trợ từ chính phủ hay tập đoàn mẹ, và các chỉ tiêu tài chính đều ảnh hưởng đến mức độ ổn định tài chính ngân hàng (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) Sự khác biệt giữa NHTM ở nền kinh tế phát triển và nền kinh tế mới nổi, như tốc độ tăng trưởng tài sản, chất lượng vốn chủ sở hữu và khả năng sinh lời, dẫn đến tác động khác nhau của các yếu tố này đến MXHTN Do đó, tác giả quyết định xây dựng mô hình tách biệt để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN tại hai nhóm nền kinh tế này Thêm vào đó, sự khác biệt về chuẩn mực kế toán và quy định công bố thông tin tài chính giữa các NHTM cũng góp phần tạo ra sự khác biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN Vấn đề này sẽ được phân tích chi tiết hơn trong mục 2.4.

Cơ sở lý thuyết về sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển

Khái niệm về bất cân xứng thông tin

Bất cân xứng thông tin trong giao dịch tài chính xảy ra khi một bên không có đủ thông tin như bên còn lại, dẫn đến rủi ro đạo đức và lựa chọn bất lợi Rủi ro đạo đức xuất hiện khi một bên lợi dụng sự hiểu biết của mình để trục lợi từ bên kém hiểu biết hơn Trong khi đó, lựa chọn bất lợi xảy ra khi người mua và người bán có mức độ tiếp cận thông tin khác nhau, khiến bên có thông tin đầy đủ hơn tìm cách tối ưu hóa lợi ích cá nhân trong giao dịch (Mishkin, 1999).

Nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi

so với các nền kinh tế phát triển h

Theo tác giả, sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển chủ yếu là do bất cân xứng thông tin trong quá trình đánh giá Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm cố gắng đưa ra đánh giá chính xác về rủi ro và tình hình tài chính của các NHTM bằng cách phân tích kỹ lưỡng các yếu tố vĩ mô, đặc điểm riêng và các chỉ tiêu tài chính Tuy nhiên, theo Bellotti và cộng sự (2011a), các tổ chức này không thể hiểu rõ tình hình tài chính và rủi ro của các đơn vị được đánh giá như chính các đơn vị đó Do đó, vấn đề bất cân xứng thông tin luôn tồn tại trong quá trình đánh giá MXHTN của NHTM.

Qua việc tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm và quy trình đánh giá của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm, tác giả chỉ ra rằng có hai lý do chính dẫn đến sự bất cân xứng thông tin, ảnh hưởng mạnh mẽ đến mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến môi trường hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) ở các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển Đó là chất lượng thông tin tài chính của các NHTM và bản chất của các đánh giá xếp hạng tín nhiệm tại các nền kinh tế mới nổi.

Shen và cộng sự (2012) chỉ ra rằng vấn đề bất cân xứng thông tin giữa tổ chức xếp hạng tín nhiệm và ngân hàng thương mại (NHTM) xảy ra nghiêm trọng hơn ở các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển, do chất lượng thông tin tài chính của NHTM không đồng đều Điều này dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức xếp hạng tín nhiệm của NHTM tại hai loại nền kinh tế này Cụ thể, ở các nền kinh tế phát triển, nơi có quy định nghiêm ngặt về công bố thông tin tài chính, các chỉ số tài chính phản ánh chính xác mức độ rủi ro của NHTM, giảm thiểu vấn đề bất cân xứng thông tin Ngược lại, ở các nền kinh tế mới nổi, khung pháp lý chưa hoàn thiện khiến các chỉ số tài chính của NHTM trở nên không đáng tin cậy.

Trong các nền kinh tế phát triển, vấn đề bất cân xứng thông tin trở nên nghiêm trọng hơn trong quá trình đánh giá xếp hạng tín nhiệm (X TN) của ngân hàng thương mại (NHTM) Điều này dẫn đến việc các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thường đưa ra X TN thấp hơn cho NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các NHTM ở các nền kinh tế phát triển, mặc dù hai đơn vị này có các chỉ số tài chính tương đồng.

Sự khác biệt trong đánh giá tình trạng sức khỏe của các ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các quốc gia có nền kinh tế mới nổi và các quốc gia phát triển chủ yếu đến từ vai trò của các chỉ tiêu tài chính Tại các nền kinh tế mới nổi, tình trạng sức khỏe của NHTM thường bị đánh giá thấp do chất lượng thông tin tài chính không cao, thiếu chính xác và độ tin cậy Nguyên nhân chính là do sự khác biệt trong các chuẩn mực kế toán và quy định công bố thông tin tài chính của các cơ quan quản lý, dẫn đến việc chưa có sự chặt chẽ và hiệu quả trong việc quản lý thông tin tài chính của NHTM tại những quốc gia này.

Theo Poon và cộng sự (2009), sự khác biệt trong bản chất của các đánh giá X TN đã dẫn đến sự khác biệt về tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN giữa các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế phát triển Các ngân hàng thương mại (NHTM) chủ động yêu cầu đánh giá X TN có thể đạt được các MXHTN tốt hơn so với những NHTM không yêu cầu, mặc dù các đặc điểm tài chính của hai đơn vị này có thể tương đồng.

Quy trình đánh giá xếp hạng tín nhiệm (X TN) bắt đầu khi các đơn vị lập đề nghị gửi đến tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế Sau khi ký kết thỏa thuận, các cuộc họp giữa tổ chức và đơn vị được đánh giá diễn ra để trao đổi thông tin và yêu cầu cần thiết Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm phải bảo đảm tính bí mật cho thông tin nhạy cảm của đơn vị, và những đánh giá này phản ánh khả năng thanh toán nợ và tình hình tài chính của đơn vị Tuy nhiên, nhiều trường hợp đánh giá X TN cũng dựa trên thông tin công khai.

Hầu hết các doanh nghiệp và ngân hàng thương mại tại Mỹ, cùng nhiều tổ chức quốc tế khác, đều coi việc được đánh giá xếp hạng tín nhiệm (MXHTN) bởi các tổ chức uy tín như Fitch, Standard & Poor’s hay Moody’s là điều kiện thiết yếu để thu hút nhà đầu tư trên thị trường vốn quốc tế Hiện nay, nhiều đơn vị chủ động yêu cầu các tổ chức xếp hạng thực hiện đánh giá MXHTN theo nhu cầu Tuy nhiên, cũng có không ít doanh nghiệp và ngân hàng thương mại không yêu cầu đánh giá MXHTN vì nhiều lý do, chẳng hạn như tình hình tài chính không khả quan, không có nhu cầu huy động vốn quốc tế, hoặc lo ngại thông tin cung cấp có thể bị rò rỉ cho đối thủ cạnh tranh Dù vậy, các đơn vị này vẫn có thể nhận được đánh giá tín nhiệm không theo yêu cầu từ các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế.

Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s hiện không công bố rõ ràng các đánh giá tín nhiệm nào được thực hiện theo yêu cầu của doanh nghiệp hay ngân hàng thương mại Tuy nhiên, trong giai đoạn năm 1, Standard & Poor’s đã thực hiện thêm một số đánh giá tín nhiệm theo yêu cầu.

X TN không được yêu cầu từ đơn vị đánh giá chữ pi (viết tắt của Public Information) ngay sau ký hiệu của các X TN, nhằm phân biệt với các đánh giá khác.

Đánh giá xếp hạng tín nhiệm (X TN) được thực hiện theo yêu cầu của các ngân hàng thương mại (NHTM) (Gasparino, 1996) Theo Standard & Poor’s, những đánh giá X TN không yêu cầu từ đơn vị được đánh giá chủ yếu dựa trên thông tin công khai từ các doanh nghiệp và NHTM, cùng một số thông tin đại chúng khác Do đó, tổ chức xếp hạng tín nhiệm này thừa nhận rằng các đánh giá này không phản ánh chi tiết các cuộc thảo luận giữa họ và ban lãnh đạo của đơn vị được đánh giá về tình hình tài chính Hệ quả là, các X TN không yêu cầu thường dựa trên thông tin kém minh bạch hơn so với các X TN theo yêu cầu (Standard & Poor’s, 2000) Thêm vào đó, theo Martin và Cherney (2014), Standard & Poor’s vẫn đang mở rộng việc thực hiện các đánh giá X TN không theo yêu cầu.

Vào tháng 10 năm 2000, Fitch đã thâu tóm công ty Thomson Bank Watch và bắt đầu thực hiện các đánh giá tín dụng không theo yêu cầu (Roy, 200) Các đánh giá tín dụng bóng mờ (shadow rating) của Fitch được công bố để thay thế cho điểm đánh giá tín dụng trước đó của Thomson Bank Watch Theo Golin (2001), các đánh giá này có thể được coi như các đánh giá tín dụng không theo yêu cầu Fitch đánh dấu các đánh giá này bằng chữ "s" (viết tắt của từ shadow) ngay sau ký hiệu của các đánh giá tín dụng Tương tự như Standard & Poor’s, các đánh giá bóng mờ của Fitch hoàn toàn dựa trên thông tin công khai từ các đơn vị được đánh giá, có thể được bổ sung bởi thông tin từ các đơn vị đó Standard & Poor’s không phân biệt giữa các đánh giá tín dụng theo yêu cầu và không theo yêu cầu, nhưng trong các công bố của họ thường ghi nhận việc các đánh giá không theo yêu cầu từ các đơn vị được đánh giá và việc các đơn vị này từ chối tham gia vào quá trình đánh giá.

Các đơn vị nhận được đánh giá xếp hạng tín nhiệm (X TN) không theo yêu cầu thường cho rằng các đánh giá này từ các tổ chức xếp hạng quốc tế là quá thấp và không phản ánh đúng thực tế của họ Harington (1997) chỉ ra rằng một số ngân hàng thương mại coi các đánh giá này như một thông điệp tiêu cực Theo Poon và Firth (2005), nguyên nhân dẫn đến sự không phù hợp trong các đánh giá X TN có thể do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thận trọng trong việc thực hiện đánh giá, chủ yếu dựa vào thông tin công khai.

Các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi thường ít yêu cầu các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thực hiện các đánh giá tín nhiệm đối với bản thân Theo nghiên cứu của Roy (200), NHTM tại các nền kinh tế mới nổi là đối tượng chủ yếu của các đánh giá tín nhiệm không theo yêu cầu Dựa trên dữ liệu từ Bankscope, tác giả chỉ ra rằng hơn 80% các đánh giá tín nhiệm không theo yêu cầu của Standard & Poor’s được thực hiện đối với NHTM tại các quốc gia thuộc khu vực Châu Phi, Nam Mỹ và Châu Á (ngoại trừ Nhật Bản) vào tháng 2/2005 Do đó, việc các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thực hiện đánh giá là rất quan trọng.

Đánh giá xếp hạng tín nhiệm (X TN) đối với các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi chủ yếu dựa trên thông tin và chỉ tiêu tài chính công khai, thiếu sự phân tích và trao đổi giữa tổ chức xếp hạng và các đơn vị được đánh giá Điều này dẫn đến bất cân xứng thông tin trong quá trình đánh giá, nghiêm trọng hơn so với các tổ chức xếp hạng thực hiện tại các nền kinh tế phát triển.

Bất cân xứng thông tin tạo ra sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển

Sự không thống nhất trong các đánh giá xếp hạng tín nhiệm (X TN) của các ngân hàng thương mại (NHTM) là một chủ đề được các nhà nghiên cứu quan tâm Cụ thể, các NHTM có tình hình tài chính tương đồng nhưng hoạt động tại các quốc gia khác nhau lại nhận được các đánh giá X TN khác nhau.

Nguyên nhân của sự khác biệt này theo các nhà nghiên cứu như Liu và Ferri

Vấn đề bất cân xứng thông tin trong việc đánh giá mức độ tín nhiệm (MXHTN) của các doanh nghiệp và ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi đã được nghiên cứu bởi Poon và Firth (2005), Shen và cộng sự (2012) Liu và Ferri (2001) cho rằng các tổ chức xếp hạng tín nhiệm, vì động cơ lợi nhuận, cố gắng phản ánh chính xác rủi ro thực tế của các đơn vị được đánh giá trong các báo cáo công bố Sự chính xác này là yếu tố sống còn cho hoạt động kinh doanh của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm, khi nó phụ thuộc vào khả năng dự đoán bất ổn tài chính của các đơn vị Động cơ này có thể được mô tả bằng ngôn ngữ toán học thông qua việc tối thiểu hóa bình phương khoảng cách giữa mức độ rủi ro thực tế và MXHTN công bố, thể hiện qua một phương trình cụ thể.

U = - [ R f – R t ] 2 (1) Trong đó, R t bao gồm hai thành phần: rủi ro đặc trưng riêng của đơn vị được đánh giá X TN (ký hiệu là R c) và rủi ro liên quan đến môi trường kinh tế vĩ mô mà các đơn vị này đang hoạt động (ký hiệu R s) Vì vậy, R t có thể được diễn đạt lại như sau:

Rủi ro đặc trưng của một đơn vị chịu ảnh hưởng từ cả yếu tố định lượng và định tính Yếu tố định lượng, được ký hiệu là R q, chủ yếu được thể hiện qua các chỉ số tài chính từ báo cáo tài chính Trong khi đó, yếu tố định tính liên quan đến năng lực, kinh nghiệm điều hành của lãnh đạo và văn hóa của đơn vị, được ký hiệu là R l.

Do vậy, R c lại tiếp tục được chia ra làm 2 thành ph n:

Từ đ , phương trình (1) được viết lại ư i dạng:

Để phương trình U = - [R f - α(γR q +(1 - γ) R l ) - βR s ] 2 đạt giá trị cực đại, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm cần đảm bảo rằng mức độ rủi ro thực tế của đơn vị được đánh giá được phản ánh chính xác qua MXHTN Điều này đồng nghĩa với việc tối ưu hóa lợi ích từ việc công bố thông tin.

R_f = λR_q + àR_l + βR_s (5) Trong đó, λ = αγ và à = α(1-γ) Để diễn giải kết quả của mô hình ước lượng với dạng trọng số, chúng ta chuẩn hóa hệ số trọng số của các yếu tố R_q, R_l và R_s trong việc đóng góp vào MXHTN của đơn vị bằng cách thêm ràng buộc à = 1 - λ - β Khi đó, phương trình (5) được viết lại như sau:

R f = λR q + βR s + (1 - λ - β)R l (6) Như đã phân tích, đánh giá MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi chủ yếu dựa vào các thông tin tài chính công khai Tuy nhiên, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm gặp khó khăn trong việc đánh giá độ tin cậy của các số liệu này, đặc biệt trong bối cảnh quy định công bố thông tin và chuẩn mực kế toán còn hạn chế Do đó, các tổ chức này có thể điều chỉnh giảm trọng số của các yếu tố R q và R l trong phương trình khi thực hiện đánh giá MXHTN tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển Điều này dẫn đến việc trọng số của yếu tố R s sẽ cao hơn trong các đánh giá đối với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi (Liu và Ferri, 2001).

Vấn đề bất cân xứng thông tin trong đánh giá X TN là nguyên nhân chính gây ra sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi Cụ thể, các yếu tố rủi ro liên quan đến môi trường kinh tế vĩ mô ảnh hưởng mạnh hơn đến X TN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi, trong khi các chỉ số tài chính và năng lực điều hành lại có tác động lớn hơn đến X TN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan

Xây dựng mô hình dự báo mức xếp hạng tín nhiệm

2.5.2.1 Các nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại bằng các mô hình hồi quy thống kê

Poon và cộng sự (1999) đã áp dụng mô hình logit thứ bậc để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến đánh giá tình hình tài chính của ngân hàng thương mại (NHTM) dựa trên dữ liệu do Standard & Poor’s công bố Nghiên cứu bao gồm 130 NHTM từ 30 quốc gia khác nhau, trong đó tác giả đã thu thập 100 chỉ số tài chính trong năm 1997 từ nguồn dữ liệu đáng tin cậy để đánh giá mức độ tín nhiệm của các ngân hàng Bên cạnh đó, tác giả cũng đưa yếu tố rủi ro tài chính tại các quốc gia vào mô hình phân tích, với dữ liệu lấy từ Hướng dẫn Rủi ro Quốc tế năm 1997 Tác giả sử dụng phương pháp phân tích xoay nhân tố để giảm bớt số lượng biến độc lập, từ đó xác định ba nhóm nhân tố chính ảnh hưởng đến đánh giá tình hình tài chính của NHTM, bao gồm: nhóm nhân tố thể hiện rủi ro hoạt động, nhóm nhân tố liên quan đến các chỉ tiêu dự phòng trong hoạt động tín dụng, và nhóm nhân tố phản ánh lợi nhuận.

Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa mức độ tín nhiệm ngắn hạn, dài hạn của các khoản nợ và đánh giá tình hình tài chính của ngân hàng Ba nhóm nhân tố chính đều ảnh hưởng đến đánh giá tài chính của ngân hàng, tuy nhiên, yếu tố rủi ro chính trị, tài chính và kinh tế của các quốc gia không tác động đến mức độ đánh giá tín nhiệm của các ngân hàng thương mại.

Matousek và Stewart (2009) đã áp dụng phương pháp hồi quy Logit thứ bậc để phát triển một mô hình xác định các yếu tố định lượng ảnh hưởng đến mức độ rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại, dựa trên dữ liệu từ tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch.

Mẫu dữ liệu quan sát bao gồm 81 đánh giá xếp hạng tín nhiệm của hơn 00 ngân hàng thương mại trên thế giới, được công bố bởi Fitch trong giai đoạn từ 2000 đến 2007 Dữ liệu này được thu thập từ nguồn thông tin của Bankscope Nghiên cứu sử dụng 9 chỉ số tài chính của các ngân hàng, được đưa vào mô hình với 4 độ trễ từ t - 1 đến t - 4.

Kết quả nghiên cứu đã ch ra các ch tiêu tài chính c tác động đến MXHTN của NHTM bao gồm:

 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản, phản ánh quy mô nguồn vốn chủ sở hữu của NHTM, c tác động ương

 Tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao/tổng tài sản, phản ánh khả năng thanh khoản của NHTM, c tác động âm

 Quy mô tổng tài sản của N T c tác động ương

Tỷ lệ lãi cận biên và tỷ lệ tổng chi phí hoạt động so với tổng thu nhập hoạt động là những chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả quản lý của ngân hàng thương mại (NHTM) Những tỷ lệ này cho thấy tác động tiêu cực đến hoạt động của ngân hàng nếu không được kiểm soát tốt.

Caporale và cộng sự (2012) đã áp dụng mô hình Ordered logit để chứng minh rằng mức độ hài lòng của khách hàng tại ngân hàng thương mại bị ảnh hưởng bởi các chỉ số tài chính, thời điểm thực hiện các đánh giá và quốc gia nơi ngân hàng đặt trụ sở.

Mẫu dữ liệu quan sát gồm 450 NHTM tại 90 quốc gia trong giai đoạn từ năm

Dữ liệu từ Bankscope trong giai đoạn 2000 - 2007 được sử dụng trong nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009), trong đó các tác giả đã xem xét các yếu tố như quy mô tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và đặc điểm quốc gia nơi ngân hàng đặt trụ sở Ngoài ra, nghiên cứu còn bổ sung các chỉ tiêu tài chính như tỷ lệ tổng chi phí trên tổng thu nhập và tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư nợ Kết quả nghiên cứu cho thấy có một số điểm khác biệt và một số nét tương đồng so với nghiên cứu trước đó của Matousek và Stewart (2009).

Các chỉ tiêu tài chính có ảnh hưởng lớn đến môi trường xã hội tại nơi làm việc bao gồm tỷ lệ vốn chủ sở hữu so với tổng tài sản, quy mô tổng tài sản, tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng vốn chủ sở hữu bình quân, và tỷ lệ thu nhập ròng từ hoạt động trên tổng tài sản.

Các chỉ tiêu tài chính ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường xã hội và tín dụng (MXHTN) bao gồm tỷ lệ tổng chi phí hoạt động so với tổng thu nhập hoạt động và tỷ lệ nợ quá hạn so với tổng dư nợ.

Đặc điểm quốc gia nơi N T C đặt trụ sở có ảnh hưởng quan trọng đến mức độ MXHTN của N T Cụ thể, những N T có trụ sở tại các quốc gia có nền kinh tế kém phát triển hoặc tình hình kinh tế bất ổn sẽ có mức MXHTN thấp hơn so với những N T ở quốc gia phát triển hơn.

N T tại các uốc gia c nền inh tế phát triển ổn định

Khả năng dự báo chính xác mức độ rủi ro thanh khoản (MXHTN) của các ngân hàng thương mại (NHTM) sẽ được cải thiện nếu giảm bớt số lượng giá trị của biến phụ thuộc hoặc rút ngắn khung thời gian phân bổ các MXHTN Mbirowicz và Rauch (2014) đã sử dụng mô hình hồi quy 3SLS để xác định mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng trong hoạt động của NHTM, đồng thời làm rõ tác động của hai loại rủi ro này đến xác suất phá sản của các NHTM.

Nghiên cứu dựa trên mẫu dữ liệu gồm 4046 ngân hàng thương mại (NHTM) tại Mỹ không bị phá sản và 254 NHTM đã phá sản trong giai đoạn từ quý 1 năm 2008 đến quý 3 năm 2010 Đối tượng nghiên cứu là các ngân hàng có trụ sở tại Mỹ và được nắm giữ bởi các nhà đầu tư tài chính.

Nghiên cứu cho thấy rằng mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng là không rõ ràng, với mức độ ảnh hưởng của cả hai loại rủi ro lên nhau đều rất nhỏ Tuy nhiên, tác động kết hợp của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng lại có ảnh hưởng lớn đến khả năng phá sản của ngân hàng thương mại.

2.5.2.2 Các nghiên cứu sử dụng các phương pháp phân loại trí tuệ nhân tạo

Boyacioglu và cộng sự (2009) đã áp dụng nhiều phương pháp như mạng thần kinh nhân tạo, Support Vector Machines, phân tích đa biến, phân cụm và hồi quy Logit để xây dựng mô hình dự đoán tình trạng bất ổn tài chính của các ngân hàng thương mại tại Thổ Nhĩ Kỳ Ngoài ra, các tác giả cũng tiến hành so sánh độ chính xác trong dự đoán của các mô hình được phát triển từ những phương pháp này.

Mẫu dữ liệu quan sát trong nghiên cứu này bao gồm 65 ngân hàng thương mại (NHTM) Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn từ 1997 đến 2003, với nguồn dữ liệu được lấy từ các báo cáo tài chính thường niên do Hiệp hội Ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ (BAT) cung cấp Điểm khác biệt của nghiên cứu này so với các nghiên cứu trước đó là biến phụ thuộc chỉ có hai giá trị: 0 cho các NHTM hoạt động bình thường và 1 cho các NHTM phải chuyển sang hình thức hoạt động dưới sự giám sát của Quỹ Bảo hiểm tiền gửi Thổ Nhĩ Kỳ (SDIF), đại diện cho các ngân hàng gặp khó khăn tài chính.

Các biến độc lập được sử dụng trong các mô hình phân tích gồm 4 nhóm khác nhau: h

Nhóm 1: gồm 20 ch số tài chính của các NHTM

Nhóm 2: 20 ch số tài chính trên được tác giả tính toán và quy về hệ số z-score

Khe hổng nghiên cứu và khung phân tích của luận án

Khe hổng nghiên cứu

Sau khi lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu trước liên quan đến môi trường xã hội của ngân hàng thương mại và doanh nghiệp, tác giả nhận thấy rằng còn tồn tại những khe hổng trong các nghiên cứu về môi trường xã hội của ngân hàng thương mại.

Các nghiên cứu về xây dựng mô hình dự đoán mức độ rủi ro tín dụng (X TN) của ngân hàng thương mại (NHTM) như của Poon và cộng sự (1999), Ioannidis và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012) chủ yếu tập trung vào việc xác định các yếu tố tác động đến mức độ rủi ro tín dụng và so sánh độ chính xác giữa các mô hình dự báo khác nhau Bên cạnh đó, các nghiên cứu về độ chính xác và tính nhất quán trong đánh giá X TN của NHTM, như của Poon và Firth (2005), Poon và cộng sự (2009), nhằm chứng minh rằng các đánh giá X TN không theo yêu cầu thường thấp hơn so với các đánh giá được thực hiện theo yêu cầu Những nghiên cứu này cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá mức độ rủi ro tín dụng theo yêu cầu đối với hiệu quả của NHTM.

Nghiên cứu năm 2012 nhằm chứng minh rằng mức độ bất cân xứng thông tin giữa các quốc gia ảnh hưởng đến tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức độ khả năng thanh toán của ngân hàng thương mại (NHTM) Tác giả chỉ ra rằng các nghiên cứu trước đây chưa xem xét sự khác biệt trong tác động của các yếu tố như rủi ro quốc gia, rủi ro ngành ngân hàng và đặc điểm sở hữu của NHTM đối với khả năng thanh toán tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Hơn nữa, các chỉ tiêu tài chính được sử dụng trong các nghiên cứu trước đó có phần hạn chế.

Nghiên cứu này xuất phát từ những thiếu sót trong các nghiên cứu trước đó, nhấn mạnh sự cần thiết phải thực hiện một nghiên cứu cụ thể để giải thích rõ ràng các vấn đề đã được đề cập Đồng thời, nghiên cứu cũng cần tiến hành một cuộc khảo sát thực nghiệm để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Khung phân tích của luận án

Căn cứ tr n phương pháp đánh giá X TN N T của tổ chức xếp hạng tín nhiệm và qua lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm li n uan đến MXHTN của

Trong nghiên cứu này, tác giả đã đưa ra mô hình nghiên cứu bao gồm hai nhóm yếu tố: nhóm yếu tố hệ thống (rủi ro chung quốc gia và rủi ro ngành ngân hàng) và nhóm yếu tố riêng của ngân hàng thương mại (đặc điểm sở hữu, quy mô tài sản, và các chỉ tiêu tài chính) Tác giả đã áp dụng phân tích phương sai một yếu tố (One way – ANOVA) để xem xét các chỉ tiêu tài chính và sử dụng phương pháp hồi quy Ordered logit để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại ở các quốc gia phát triển và đang phát triển Sau đó, tác giả tiến hành đánh giá tính phù hợp và kiểm định giả thuyết của mô hình nghiên cứu Cuối cùng, nghiên cứu phân tích tác động của các yếu tố trên đến mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại, đồng thời chỉ ra sự khác biệt trong tác động này giữa các ngân hàng ở quốc gia phát triển và đang phát triển, được trình bày trong sơ đồ phân tích của luận án.

Sơ đồ 2.3: Khung phân tích của luận án

Ngu n: Tổng hợp của tác giả từ lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu liên quan

Tóm lại, qua việc khảo sát phương pháp đánh giá mức độ tín nhiệm của ngân hàng thương mại từ các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, Standard & Poor's, Moody's và Hội đồng Giám sát các tổ chức tài chính Liên Bang Mỹ, tác giả nhận thấy rằng các tổ chức này cung cấp phương pháp đánh giá khá chi tiết Tuy nhiên, họ chỉ dừng lại ở việc mô tả các bước thực hiện quá trình đánh giá mà không trình bày rõ ràng các tiêu chí đánh giá, các yếu tố quyết định và tác động của những yếu tố này đến mức độ tín nhiệm của ngân hàng thương mại.

(Orsenigo và Vercellis, 2013) Đồng thời, qua việc lược khảo các nghiên cứu thực

Yếu tố vĩ mô Yếu tố đặc thù của NHTM

Lựa chọn các biến giải thích trong mô hình Ordered logit

Xác định các yếu tố tác động chủ yếu đến MXHTN NHTM Đánh giá mức độ phù hợp và kiểm định các giả định trong mô hình

Các yếu tố tác động đến mức xếp hạng tín nhiệm NHTM hân tích tác động của các yếu tố đến MXHTN NHTM

ANOVA các chỉ tiêu tài chính NHTM

Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố đến MXHTN của NHTM giữa 2 nhóm nước Đặc điểm sở hữu

Các chỉ số tài chính

Nghiên cứu về quy mô ngân hàng cho thấy sự khác biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức độ chính xác và tính thống nhất của các đánh giá xếp hạng tín nhiệm (X TN) tại các quốc gia khác nhau Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mô hình dự đoán mức độ tín nhiệm của ngân hàng thương mại (NHTM) cũng chỉ ra sự không thống nhất về các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ tín nhiệm này, cũng như chiều hướng tác động của chúng Nguyên nhân chính có thể xuất phát từ sự bất cân xứng thông tin trong việc các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thực hiện đánh giá X TN cho NHTM ở các quốc gia khác nhau.

Dựa trên cơ sở đó, tác giả đề xuất một khung phân tích cho luận án nhằm đạt được các mục tiêu nghiên cứu và trả lời những câu hỏi nghiên cứu đã được đặt ra.

C ƯƠ G 3: MÔ HÌNH VÀ ƯƠ G Á G Ê CỨU

Chương này sẽ trình bày chi tiết về mô hình nghiên cứu và mẫu dữ liệu được sử dụng trong luận án nhằm đạt mục tiêu nghiên cứu Nội dung chương cũng sẽ mô tả biến phụ thuộc và các biến giải thích trong mô hình, cùng với các giả thuyết nghiên cứu Cuối cùng, chương 3 sẽ giới thiệu phương pháp kinh tế lượng được áp dụng để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Mô hình hồi quy Ordered logit

Để hiểu sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, cần áp dụng một mô hình kinh tế lượng cụ thể Với sự phát triển mạnh mẽ của các mô hình và phần mềm kinh tế lượng hiện nay, các nhà nghiên cứu có nhiều lựa chọn để tìm ra mô hình phù hợp nhằm dự báo chính xác MXHTN từ các dữ liệu đầu vào Sự phức tạp của các thuật toán trong các mô hình kinh tế lượng càng gia tăng khả năng dự báo chính xác MXHTN.

N T tuy nhiên, điều này đã che lấp mối quan hệ giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc trong mô hình Vì vậy, để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia phát triển và các nền kinh tế mới nổi, mô hình nghiên cứu của luận án cần phải thể hiện rõ mức độ tác động của các biến giải thích đối với biến phụ thuộc.

Qua việc tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến các yếu tố tác động đến mức độ trải nghiệm khách hàng (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) và xây dựng các mô hình dự đoán, tác giả nhận thấy mô hình hồi quy Logit thứ bậc (Ordered logit) được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu hiện nay, như nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009), Iannotta và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012) Gr n (2002) cũng khẳng định rằng mô hình Ordered logit là lựa chọn phù hợp để mô tả biến phụ thuộc dạng thứ bậc như MXHTN của NHTM Do đó, tác giả quyết định chọn mô hình hồi quy Logit thứ bậc là mô hình nghiên cứu chính trong luận án này Mô hình hồi quy Ordered logit có nhiều ưu điểm so với mô hình hồi quy tuyến tính (OLS) và mô hình phân tích đa biến (Multidimensional Discriminant Analysis - DA), đặc biệt trong việc khắc phục những hạn chế của hai mô hình này.

Mô hình quá chặt chẽ thường đặt ra các giả định như phân phối chuẩn của các biến giải thích, sự độc lập tuyến tính giữa các biến này và không có tác động lẫn nhau Tuy nhiên, những giả định này không được đáp ứng trong quá trình phân tích và đánh giá tình hình tài chính của các doanh nghiệp.

N T ựa tr n những ch số tài chính Vì những ch số tài chính này thường c uan hệ đa cộng tuyến v i nhau của (Boyacioglu và cộng sự, 2009)

 Giả định về phân phối chuẩn của các biến giải thích cũng làm hạn chế việc sử dụng các biến giả trong mô hình phân tích

Kết quả từ mô hình phân tích đa biệt thức thường khó diễn giải một cách trực quan, vì điểm số phân biệt không thể hiện rõ ràng thứ bậc của các yếu tố trong quá trình phân loại.

Trong mô hình phân tích đa biệt thức để xác định khả năng phá sản của doanh nghiệp hoặc ngân hàng thương mại, quy trình lựa chọn các đối tượng dựa trên tiêu chuẩn tương đồng về quy mô thường không phù hợp Thay vào đó, nên đưa thêm các biến giải thích thể hiện quy mô của các đối tượng vào mô hình, như đã được Ohlson (1980) đề xuất.

Mô hình hồi quy tuyến tính OLS gặp phải hạn chế trong việc phản ánh tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ rủi ro của ngân hàng thương mại (NHTM) do việc phân loại biến phụ thuộc (MXHTN) thành các đoạn riêng biệt với khoảng cách bằng nhau Điều này dẫn đến sự sai lệch trong việc đánh giá mức độ rủi ro, khi sự khác biệt giữa các NHTM có MXHTN AA và A không tương xứng với sự khác biệt giữa các NHTM có MXHTN BBB và BB, gây ra sự không phù hợp với đặc điểm không đồng nhất về mức độ rủi ro giữa các mức xếp hạng (Manzoni, 2004).

Jones và cộng sự (2015) chỉ ra rằng các mô hình phân loại đơn giản như robit/logit và phân loại tuyến tính rất phổ biến trong nghiên cứu, nhưng khả năng dự đoán của chúng bị hạn chế khi đối mặt với các mối quan hệ phi tuyến tính và biến động bất thường trong dữ liệu Mặc dù vậy, chúng vẫn phù hợp để diễn giải mối quan hệ giữa biến giải thích và biến phụ thuộc Các mô hình phức tạp hơn, như mô hình logit kết hợp, MARS và GAM, được thiết kế để mô tả các mối quan hệ phi tuyến và biến động bất thường, mang lại độ linh hoạt cao và tăng khả năng dự đoán Tuy nhiên, mức độ linh hoạt cao cũng làm giảm khả năng diễn giải các mối quan hệ trong mô hình Đối với các mô hình hoàn toàn phi tuyến tính như mạng thần kinh nhân tạo, Support vector machines, và Random forests, chúng sử dụng các thuật toán phức tạp để nâng cao khả năng dự đoán, nhưng điều này cũng tạo ra rào cản trong việc diễn giải mối quan hệ giữa biến giải thích và biến phụ thuộc, do các thuật toán này làm mờ đi sự hiểu biết về các mối quan hệ trong dữ liệu.

Luận án này nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ trải nghiệm khách hàng (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Tác giả lựa chọn mô hình Ordered logit để phân tích, vì mô hình này phù hợp cho việc phân loại các đối tượng vào các mức xếp hạng khác nhau (Greene, 2002) Bằng cách dựa vào dấu của hệ số hồi quy trong mô hình, tác giả có thể đánh giá chiều hướng tác động của các yếu tố đến MXHTN của NHTM Mô hình Ordered logit cũng cho phép tạo ra các biến tương tác, giúp đánh giá sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này giữa hai nhóm nền kinh tế.

Mô hình hồi quy Ordered Logit được phát triển dựa trên cơ sở của mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến ẩn số Cấu trúc của mô hình hồi quy Ordered Logit được thể hiện như sau:

Trong đ y * là biến phụ thuộc nhưng hông uan sát được trên thực tế Chúng ta ch có thể quan sát:

Trong mô hình hồi quy, các ngưỡng giới hạn được tính toán từ các giá trị a1, a2, …, aj-1, trong đó β là hệ số hồi quy thể hiện ảnh hưởng của các biến giải thích lên biến phụ thuộc Hệ số Ɛ đại diện cho sai số ngẫu nhiên và được phân phối chuẩn với giá trị trung bình bằng 0.

Việc ước lượng mô hình Logit thứ bậc được thực hiện thông qua phương pháp Maximum likelihood, nhằm xác định giá trị các tham số để tạo ra tập hợp quan sát gần giống nhất với dữ liệu mẫu nghiên cứu, với giả định mô hình là chính xác Hàm likelihood sẽ đo lường mức độ tương đồng giữa kết quả quan sát từ mô hình và dữ liệu thực tế, dựa trên các tham số ước lượng thực tế Trong một hàm hồi quy tuyến tính với một biến giải thích, chúng ta cần ước lượng hệ số góc β và hằng số α, trong đó hàm likelihood cho biết mức độ tương đồng giữa dữ liệu dự đoán và dữ liệu thực tế Nếu hình dung một mặt phẳng với trục tọa độ cho α và β, đồ thị của hàm likelihood sẽ giống như một ngọn đồi, với các kết quả ước lượng phản ánh giá trị của các tham số để mô tả đỉnh của ngọn đồi đó (Long và Freese, 2001) Đồ thị minh họa xác suất trong mô hình Ordered logit và cách tính xác suất của các biến phụ thuộc được trình bày chi tiết.

Ta c các ác suất sau:

Prob(y=J|x) 1 - ɸ (à j-1 – ’β) Để cho cỏc xỏc suất tr n đều cú giỏ trị ương ta giả định rằng: 0 < à1 < à 2 < …< à j-1 Trong đ ɸ là hàm tính mật độ của phân phối chuẩn

Mô hình nghiên cứu của luận án có dạng như sau:

Y i * : là các MXHTN của NHTM có giá trị từ 1 đến tương ứng v i 9 MXHTN của NHTM

Các yếu tố tác động đến môi trường hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) bao gồm hai nhóm chính: nhóm yếu tố hệ thống liên quan đến môi trường hoạt động chung của ngân hàng và nhóm yếu tố thể hiện những đặc thù riêng của từng NHTM.

Xác định và đo lường biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu của luận án là MXHTN của các

N T o Fitch công bố Biến phụ thuộc có ký hiệu là Yi * và được mã h a theo thứ tự từ 1, 2, 3, … đến 9 tương ứng v i X TN của N T là C, CC, CCC, … , AAA.

Xác định và đo lường các biến giải thích

Các biến giải thích trong mô hình nghi n cứu gồm 2 nh m biến chính:

 Nh m thứ 1: thể hiện các yếu tố mang tính chất hệ thống liên quan đến môi trường hoạt động của NHTM

Nhóm thứ hai bao gồm nhiều biến thể, thể hiện các yếu tố đặc thù của doanh nghiệp như đặc điểm sở hữu, quy mô và các chỉ số tài chính quan trọng.

Các biến giải thích trong nghiên cứu này được tác giả lựa chọn dựa trên tổng hợp từ các phương pháp đánh giá xếp hạng tín nhiệm của các tổ chức như Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s, cùng với các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mức độ tín nhiệm của ngân hàng thương mại Tác giả đã đưa vào mô hình nghiên cứu 24 chỉ số tài chính của ngân hàng thương mại, dựa trên dữ liệu từ Bankscope Việc không hạn chế biến giải thích là do sự không thống nhất trong các nghiên cứu trước đó về các chỉ tiêu tài chính sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán mức độ tín nhiệm Mỗi nhà nghiên cứu thường áp dụng một tập hợp các chỉ tiêu tài chính khác nhau Theo Jarin (2010), việc lựa chọn biến giải thích dựa trên kết quả của các nghiên cứu trước đó cũng có những nhược điểm quan trọng cần xem xét.

3 Bảng tổng hợp các ch ti u tài chính tác động đến MXHTN của N T th o phương pháp đánh giá X TN của Fitch được trình bày phụ lục 3 h

MXHTN của N T đ là các biến giải thích trong nghiên cứu thực nghiệm, liên quan đến phương pháp xây dựng mô hình cụ thể được áp dụng Bảng 3.1 trình bày định nghĩa các biến giải thích sử dụng trong mô hình nghiên cứu.

Biến Định nghĩa Kỳ vọng tương quan với biến phụ thuộc

Nhóm biến thể hiện các yếu tố mang tính chất hệ thống

Country_ rating ức tín nhiệm ài hạn của uốc gia o

Fitch công bố mức độ rủi ro của quốc gia nơi N T c trụ sở bằng cách sử dụng hệ thống mã hóa từ 1 đến 22 Mỗi mã tương ứng với xếp hạng tín nhiệm dài hạn của quốc gia, bao gồm các mức như C, CC, CCC, cho đến AAA.

Williams và cộng sự (2013) đã chỉ ra rằng sự biến động của môi trường xã hội và thương mại quốc gia có ảnh hưởng lớn đến môi trường xã hội và thương mại của các ngân hàng thương mại hoạt động tại quốc gia đó.

Matousek và Stewart (2009), Caporale và cộng sự (2012) đều ch ra rằng mức độ rủi ro quốc gia có tác động cùng chiều đối v i MXHTN của NHTM

Bicra ức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng do Fitch công bố, phản ánh mức độ rủi ro của ngành ngân hàng tại nơi có trụ sở của ngân hàng thương mại Biến này được mã hóa từ 1 đến mức xếp hạng rủi ro của ngành ngân hàng quốc gia, với các cấp độ từ C, CC, CCC đến AAA.

Fitch cho rằng mức độ rủi ro ngành ngân hàng c tác động rất l n đến MXHTN của NHTM (Fitch, 2014)

(+) hóm iến thể hiện đặc điểm sở hữu và quy mô NHTM

Government Biến giả c giá trị 1 nếu trên 50% vốn chủ sở hữu của N T thuộc sở hữu của chính phủ nơi N T c trụ sở C

Nghi n cứu của annotta và cộng sự

N T l n ở Châu Âu có giá trị 0 trong trường hợp ngược lại, trong khi nhà nước thường có mức xếp hạng rủi ro trái phiếu phát hành tốt hơn so với N T thuộc sở hữu của tư nhân.

Nhóm biến giả được xác định có giá trị 1 khi hơn 50% vốn chủ sở hữu của ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc về các tập đoàn tài chính quốc tế có quy mô lớn và có mức độ phát triển xã hội (MXHTN) từ A trở lên.

Có giá trị 0 trong trường hợp ngược lại (*)

Liu và Ferri (2001) đã chỉ ra rằng doanh nghiệp thuộc sở hữu của các tập đoàn nước ngoài có quy mô và uy tín có tác động tích cực đến môi trường xã hội và thương mại (MXHTN) của doanh nghiệp.

LnAss Logarit tự nhi n tổng giá trị tài sản

Matousek và Stewart (2009), Caporale và cộng sự (2012), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b),

…chứng minh rằng quy mô NHTM c tác động tích cực đến MXHTN

(+) hóm iến thể hiện chất lượng tài sản

AssGrow Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản N T trung bình 3 năm

Kửhler (2015) cho rằng cỏc NHTM có tốc độ tăng trưởng tổng tài sản và ư nợ tín dụng cao sẽ tiềm ẩn nhiều rủi ro

CreGrow Tốc độ tăng trưởng tổng ư nợ tín ụng trung bình 3 năm (-)

Tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng nợ là một chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng tín dụng của ngân hàng thương mại Khi tỷ lệ này cao, rủi ro về khả năng thu hồi vốn trong hoạt động tín dụng cũng tăng theo.

Caporale và cộng sự (2012) đã chứng minh rằng tỷ lệ nợ quá hạn/tổng ư nợ của NHTM có tác động âm đến MXHTN

Tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng vốn chủ sở hữu (LoanLoss_Equ) là chỉ số quan trọng phản ánh mối quan hệ giữa nợ quá hạn và vốn chủ sở hữu của ngân hàng thương mại (NHTM) Khi tỷ lệ này cao, rủi ro tổn thất do nợ quá hạn có thể dẫn đến mất vốn chủ sở hữu và gia tăng nguy cơ phá sản của NHTM.

Imbierowicz và Rauch (2014) đã chỉ ra rằng có sự liên kết chặt chẽ giữa tỷ lệ nợ quá hạn so với tổng vốn chủ sở hữu và khả năng phá sản của các ngân hàng thương mại.

Tỷ lệ chi phí dự phòng tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng bình quân là một chỉ số quan trọng, phản ánh mức độ rủi ro trong hoạt động tín dụng của ngân hàng thương mại (NHTM) Khi tỷ lệ này cao, NHTM phải tăng cường trích lập dự phòng cho các khoản nợ quá hạn và các khoản tín dụng có rủi ro cao, từ đó cho thấy sự gia tăng rủi ro trong hoạt động cho vay.

Poon và Firth (2005) cho rằng tỷ lệ chi phí dự phòng tín dụng/tổng ư nợ tín dụng bình quân có ảnh hưởng tiêu cực đến MXHTN của NHTM

(-) hóm iến thể hiện năng lực nguồn vốn chủ sở hữu

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (Equ_Ass) càng cao cho thấy tiềm lực tài chính và khả năng chịu đựng rủi ro của ngân hàng thương mại (NHTM) càng lớn Nguồn vốn chủ sở hữu đóng vai trò như một lớp bảo vệ, giúp ngân hàng đối phó với những tổn thất phát sinh trong hoạt động kinh doanh.

Matousek and Stewart (2009), along with Caporal et al (2012) and ệğỹt et al (2012), have demonstrated that the equity-to-total assets ratio and the equity-to-net credit liabilities ratio positively influence the financial performance of commercial banks.

Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu trong luận án bao gồm dữ liệu chéo về mức độ hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM), các chỉ số tài chính của các ngân hàng này, và các yếu tố vĩ mô liên quan đến môi trường hoạt động, ảnh hưởng đến mức độ hoạt động của NHTM.

Theo số liệu công bố từ trang web của Fitch tính đến tháng 6/2015, tổ chức này đã tiến hành đánh giá tín nhiệm đối với 650 ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi Tác giả đã áp dụng công thức để xác định kích thước mẫu cho luận án.

(Watson, 2001) Trong đ : n: số lượng mẫu uan sát c n ch n

N: số lượng đối tượng trong toàn bộ tập hợp

Z: được ác định ựa tr n độ tin cậy c n thiết của mô hình Tác giả ch n độ tin cậy % tương ứng v i Z =1 96

Theo đánh giá của Fitch, tỷ lệ thu thập thông tin từ các quan sát đối với báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại đạt 100%.

Biến thi n của thuộc tính đối tượng c n uan sát ục đích của mô hình nhằm hảo sát MXHTN của các NHTM Tác giả ch n mức độ trung bình tương ứng v i.

Mức độ chính xác của số liệu dự báo từ mô hình được xác định với các giá trị 0.03, 0.05 và 0.1, tương ứng với độ chính xác 3%, 5% và 10% Tác giả quyết định chọn mức độ chính xác trung bình là 5%, từ đó tính toán số quan sát cần thiết tối thiểu cho mẫu nghiên cứu là n = 242 Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã lựa chọn hai mẫu dữ liệu Mẫu dữ liệu 1 bao gồm các quan sát về mức độ hài lòng của khách hàng và các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển Mẫu dữ liệu 2 bao gồm các quan sát tương tự nhưng tại các nền kinh tế mới nổi.

Theo báo cáo của IMF năm 2014, thế giới có 36 nền kinh tế phát triển và 153 nền kinh tế mới nổi Trong nghiên cứu, tác giả chọn 22 quốc gia phát triển, bao gồm nhóm G7 và 15 quốc gia khác từ 29 nền kinh tế phát triển còn lại, sử dụng phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 2 Đối với các nền kinh tế mới nổi, tác giả đã chọn 41 quốc gia dựa trên phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 3 từ 153 nền kinh tế mới nổi, sau khi loại trừ những quốc gia không có dữ liệu về các ngân hàng thương mại trong nguồn dữ liệu Bankscope.

Tác giả đã áp dụng phương pháp chọn mẫu với bước nhảy 2 để lựa chọn các quan sát cho mẫu dữ liệu của các Ngân hàng Thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi từ danh sách NHTM trong nguồn dữ liệu Bankscope Dữ liệu của luận án bao gồm hai mẫu nhỏ: mẫu dữ liệu 1 với 296 quan sát từ các NHTM ở nền kinh tế phát triển và mẫu dữ liệu 2 với 282 quan sát từ các NHTM ở nền kinh tế mới nổi Số lượng quan sát trong cả hai mẫu đều đáp ứng yêu cầu tối thiểu đã được tính toán Chi tiết về số lượng NHTM theo từng quốc gia trong hai mẫu dữ liệu được trình bày trong phụ lục 1a và 1b.

Dữ liệu về MXHTN của các N T được thu thập từ các công bố của Fitch trong giai đoạn 2013 - 2015 Thông tin này bao gồm các chỉ số tài chính quan trọng, giúp phân tích và đánh giá hiệu quả hoạt động của các tổ chức này.

Dữ liệu N T được thu thập từ Bankscope trong giai đoạn 2010 - 2014, với sự hỗ trợ từ các tổ chức xếp hạng tín nhiệm như Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s Các yếu tố hệ thống liên quan đến môi trường hoạt động của ngân hàng bao gồm mức tín nhiệm dài hạn của quốc gia nơi ngân hàng đặt trụ sở và đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng, được lấy từ các công bố của Fitch.

Nguyên nhân tác giả giới hạn thời gian của các thông tin xếp hạng tín nhiệm trong giai đoạn 2013 - 2014 là do nếu mở rộng phạm vi nghiên cứu, các tiêu chuẩn đánh giá xếp hạng tín nhiệm của các tổ chức có thể thay đổi Nghiên cứu của Sava và cộng sự (2014) đã chứng minh rằng sự suy giảm xếp hạng tín nhiệm có thể ảnh hưởng đến kết quả đánh giá.

Trong giai đoạn 2000 - 2003, các ngân hàng tại Tây Ban Nha không chỉ chịu ảnh hưởng từ những bất ổn trong tình hình tài chính mà còn bị tác động bởi việc các tổ chức xếp hạng tín nhiệm siết chặt các tiêu chuẩn đánh giá Thực tế cho thấy, từ năm 2003 trở đi, sự thay đổi này đã ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động của các ngân hàng.

2014 Fitch đã ban hành 3 bộ quy t c đánh giá X TN của NHTM khác nhau: Bank rating m tho ology năm 2003, Global inancial institution rating crit ria phi n bản năm 2012 và năm 2014

Các nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012) cho thấy rằng các chỉ tiêu tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) trong luận án được thu thập tại năm t-1 so với thời điểm công bố xếp hạng tín nhiệm (X TN) của ngân hàng Điều này là do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện đánh giá dựa trên thông tin sẵn có của ngân hàng tại thời điểm đánh giá Bảng 3.2 trình bày xếp hạng tín nhiệm tại các nền kinh tế phát triển trong mẫu dữ liệu nghiên cứu giai đoạn 2013 - 2015, với số lượng và tỷ lệ cụ thể.

Trong giai đoạn 2013 - 2015, nghiên cứu về xếp hạng tín nhiệm tại các nền kinh tế mới nổi cho thấy có tổng cộng 296 mẫu dữ liệu, trong đó tỷ lệ xếp hạng tín nhiệm đạt 2.7027%.

Bảng 3.2 và bảng 3.3 cho thấy số lượng và tỷ lệ phần trăm phân bổ các MXHTN của N T trong hai mẫu dữ liệu của luận án Qua đó, chúng ta nhận thấy rằng các N T tại các nước thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi đã nhận được sự phân bổ đáng kể.

Xếp hạng tín nhiệm (X TN) của các quốc gia phát triển chủ yếu tập trung vào các loại AAA và AA, trong khi đó, tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi, X TN BBB chiếm tỷ lệ cao nhất (41,13%) Điều này cho thấy sự ảnh hưởng rõ rệt của đặc điểm nền kinh tế quốc gia đối với xếp hạng tín nhiệm Cụ thể, X TN A chiếm tỷ lệ 1,3% tại các quốc gia phát triển, cho thấy sự khác biệt trong cấu trúc kinh tế và độ ổn định tài chính giữa các nhóm quốc gia này.

Các giả thuyết nghiên cứu

Dựa vào phân tích trong chương 2 và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mức xếp hạng tín nhiệm (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM), tác giả nhận thấy rằng có hai nhóm yếu tố chính tác động đến MXHTN: nhóm yếu tố mang tính chất hệ thống và nhóm yếu tố đặc thù của NHTM Trong nhóm yếu tố hệ thống, tác giả phân tích sự khác biệt giữa mức độ rủi ro quốc gia và rủi ro ngành ngân hàng ở các nền kinh tế phát triển và mới nổi Đối với nhóm yếu tố đặc thù, luận án tập trung vào tác động của đặc điểm sở hữu, quy mô tổng tài sản và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM trong hai loại nền kinh tế này Từ đó, tác giả phát triển các giả thuyết nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu và đạt được mục tiêu của luận án.

Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng như một định chế tài chính trung gian và kênh dẫn vốn trong nền kinh tế, chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ các chính sách vĩ mô và rủi ro chung Đồng thời, NHTM cũng bị tác động bởi môi trường ngành và các yếu tố dây chuyền, như đã được chỉ ra trong nghiên cứu của Williams và cộng sự (2013) Nhiều nghiên cứu thực nghiệm về sự chuyển giao (X TN) của ngân hàng, bao gồm các công trình của Matousek và Stewart (2009), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), cùng Caporale và cộng sự, đã làm nổi bật những ảnh hưởng này.

Nghiên cứu năm 2012 chỉ ra rằng mức độ rủi ro của quốc gia nơi ngân hàng thương mại (NHTM) hoạt động có ảnh hưởng mạnh mẽ đến môi trường kinh doanh của họ tại các nền kinh tế phát triển và mới nổi Tương tự, nghiên cứu của Borzutzki và cộng sự (2013) khẳng định rằng mức tín nhiệm của một quốc gia có tác động rất lớn đến hoạt động của các ngân hàng.

Nghiên cứu của Poon và cộng sự (1999) cho thấy mức độ rủi ro quốc gia và các yếu tố môi trường không tác động đến mức độ rủi ro của ngân hàng thương mại (NHTM) Liu và Ferri (2001) cũng khẳng định rằng rủi ro quốc gia không có ảnh hưởng quan trọng đến mức độ rủi ro của doanh nghiệp tại các nước OECD, trong khi ở các quốc gia không thuộc OECD, yếu tố này lại có tác động lớn Tương tự, nghiên cứu của oo y (2011) chỉ ra rằng tình trạng nền kinh tế và môi trường hoạt động ảnh hưởng mạnh đến mức độ rủi ro của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển Do đó, giả thuyết 1 (H1) được đề xuất để kiểm tra sự khác biệt trong tác động của mức độ rủi ro đến mức độ rủi ro của NHTM ở các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Phương pháp đánh giá xếp hạng tín nhiệm của Fitch và Standard & Poor's cho thấy rằng xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại thuộc sở hữu nhà nước hoặc các tập đoàn có thể được cải thiện nhờ sự hỗ trợ từ chính phủ hoặc tập đoàn mẹ Cụ thể, chính phủ hoặc tập đoàn mẹ thường cung cấp hỗ trợ về vốn cho các ngân hàng này.

Nghiên cứu của Annotta và cộng sự (2010) cho thấy các ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc sở hữu nhà nước ở Châu Âu thường có xếp hạng rủi ro trái phiếu tốt hơn so với ngân hàng tư nhân Liu và Ferri (2001) cũng chỉ ra rằng doanh nghiệp thuộc sở hữu nhà nước hoặc các tập đoàn nhà nước lớn có ảnh hưởng tích cực đến mức độ rủi ro tín dụng Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác cho thấy sở hữu nhà nước có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi Cụ thể, Lang và So (2002) cho rằng NHTM nhà nước ở các nền kinh tế mới nổi thường gặp phải vấn đề quan liêu trong quản lý, do ban quản trị không bị kiểm soát hiệu quả như tại ngân hàng tư nhân, dẫn đến thiếu nỗ lực trong điều hành và có thể hành động vì lợi ích cá nhân.

Các ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc sở hữu nhà nước tại các nền kinh tế mới nổi thường có mức độ rủi ro cao hơn và hoạt động kém hiệu quả hơn so với các ngân hàng tư nhân Theo Lassoued và cộng sự (2016), sự tham gia của các tập đoàn quốc tế trong việc sở hữu NHTM tại các nền kinh tế mới nổi có thể làm gia tăng mức độ rủi ro cho những ngân hàng này, do các tập đoàn quốc tế thường có xu hướng mạo hiểm hơn trong hoạt động ngân hàng so với các nhà đầu tư nội địa Họ có khả năng đa dạng hóa rủi ro trên phạm vi quốc tế, dẫn đến việc hình thành các giả thuyết để kiểm tra sự khác biệt về yếu tố rủi ro giữa các ngân hàng quốc tế và ngân hàng trong các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Giả thuyết 3 (H3) cho rằng sự khác biệt trong các yếu tố văn hóa chính phủ có ảnh hưởng đến môi trường xã hội và kinh tế của quốc gia, đặc biệt là giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Lý thuyết về hiệu suất quy mô cho thấy các doanh nghiệp có tổng tài sản lớn có khả năng tạo ra lợi thế trong việc huy động vốn và giảm chi phí cố định so với các doanh nghiệp có tổng tài sản nhỏ hơn Nghiên cứu thực nghiệm của Ioannidis và cộng sự (2010) cùng với Matousek và Stewart (200) đã xác nhận những lợi thế này.

Nghiên cứu của B llotti và cộng sự (2011a, 2011b) cho thấy quy mô tổng tài sản có tác động tích cực đến hiệu suất của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi và phát triển Tuy nhiên, Kửhler (2015) lại chỉ ra rằng NHTM có quy mô lớn tại các nền kinh tế mới nổi thường hoạt động kém ổn định hơn so với những ngân hàng có quy mô nhỏ Điều này được lý giải bởi việc các NHTM lớn thường có hoạt động kinh doanh đa dạng và sử dụng lợi thế từ sự đa dạng hóa để bù đắp cho tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản thấp Hơn nữa, theo Lassoued và cộng sự (2016), các NHTM lớn ở các nền kinh tế mới nổi thường chịu sự chi phối của chính phủ trong việc cho vay cho các dự án phục vụ mục tiêu phát triển quốc gia, dẫn đến việc họ không chú trọng đến hiệu quả kinh tế và khả năng hoàn vốn của các dự án do "ỷ lại" vào sự hỗ trợ của chính phủ khi có rủi ro Do đó, giả thuyết được đặt ra để kiểm tra tác động của quy mô tổng tài sản đến mức độ rủi ro và hiệu quả hoạt động của NHTM.

Giả thuyết 4 (H4): có t n t i sự khác bi r động của quy mô tổng tài sả đến MXHTN của NHTM t i các nền kinh tế phát triển so v i các nền kinh tế m i nổi

Nghiên cứu của Sh n và cộng sự (2012) chỉ ra rằng ở các quốc gia có nền kinh tế phát triển, tác động của các chỉ tiêu tài chính đến môi trường xã hội của nền tảng rất rõ ràng Ngược lại, tại các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi, ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến môi trường xã hội lại không được thể hiện mạnh mẽ.

Nghiên cứu của Poon và Firth (200) chỉ ra rằng tác động của một số chỉ tiêu tài chính đến mức độ hiệu quả hoạt động ngân hàng thương mại (MXHTN) có sự khác biệt giữa các ngân hàng thương mại chủ động yêu cầu đánh giá tại các nền kinh tế phát triển và các ngân hàng không chủ động tại các nền kinh tế mới nổi Ngược lại, nghiên cứu của Roy (2005) cho thấy tác động này là tương tự, không phụ thuộc vào việc ngân hàng có chủ động yêu cầu đánh giá hay không Tương tự, ur a (2003) cũng khẳng định không có sự khác biệt đáng kể trong tác động của chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các doanh nghiệp tại các quốc gia khác nhau Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết để kiểm tra vấn đề này.

Giả thuyết 5 (H5): có t n t i sự khác bi r động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM t i các nền kinh tế phát triển so v i các nền kinh tế m i nổi.

hương pháp phân tích dữ liệu

Trình tự thực hiện các bước phân tích dữ liệu trong luận án được tóm tắt trong sơ đồ 3.1, nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã đề ra.

Sơ đồ 3.1: Trình tự thực hiện các ước phân tích của luận án

Ngu n: Tổng hợp của tác giả từ lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu liên quan

Để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ trải nghiệm khách hàng (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi, cần xác định cụ thể các yếu tố này Để đạt được mục tiêu này, tác giả sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA) kết hợp với mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu của các NHTM tại hai loại nền kinh tế Phương pháp One-way ANOVA giúp xác định các biến giải thích có khả năng phân biệt giữa các NHTM thuộc các nhóm khác nhau Phương pháp này đã được Boyacioglu và cộng sự (2009) áp dụng trong nghiên cứu để lựa chọn các biến giải thích cho mô hình, mặc dù nó dựa trên một số giả định nhất định.

Phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA) được trình bày chi tiết trong phụ lục 5, giúp phân tích các chỉ tiêu tài chính một cách hiệu quả.

Lựa ch n biến giải thích trong mô hình Ordered logit

Xác định các yếu tố c tác động đến

N T Đánh giá mức độ phù hợp và iểm tra các giả định trong mô hình

Gộp mẫu ữ liệu và bổ sung th m biến tương tác

Trong nghiên cứu này, tác giả xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến X TN h tr ng, với những yêu cầu như phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất, các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn, và cỡ mẫu phải đủ lớn để tiệm cận với phân phối chuẩn Tuy nhiên, các chỉ số tài chính trong dữ liệu thực tế thường không đáp ứng những giả định này Do đó, tác giả đã tiến hành kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis để hỗ trợ cho phương pháp phân tích phương sai một yếu tố Ngoài ra, tác giả cũng sử dụng phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit, đã được nhiều nhà nghiên cứu như alhotra và MalhotraRoy áp dụng.

Nghiên cứu của Jardin (2003), Jardin (2010) và Ioanni cùng cộng sự (2010) áp dụng phương pháp chọn lọc biến giải thích cho mô hình Ordered logit, nhằm tránh hiện tượng overfitting Tác giả tiến hành chọn mẫu dữ liệu con từ mẫu dữ liệu ban đầu, với mỗi mẫu có 80% số quan sát Việc chọn mẫu được thực hiện bằng phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 5, xác định ngẫu nhiên một số từ 1 đến 5, và sau đó chọn các phần tử theo thứ tự x, x+5, x+10,… từ tập hợp mẫu ban đầu Mô hình được ước lượng riêng biệt cho từng mẫu dữ liệu con, và phương pháp loại trừ n (backward stepwise) được áp dụng để xác định các biến giải thích có tác động chủ yếu đến biến phụ thuộc Quá trình loại trừ bắt đầu với biến có hệ số hồi quy ít có ý nghĩa thống kê nhất, và tiếp tục cho đến khi tất cả các hệ số hồi quy còn lại đều đạt mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% hoặc 1%.

Mức nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy và tần suất xuất hiện của các biến giải thích trong các mô hình hồi quy Ordered logit được xây dựng trên các mẫu dữ liệu con và toàn bộ mẫu dữ liệu là cơ sở quan trọng để xác định các biến giải thích ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Theo quy định, các biến giải thích có tần suất xuất hiện từ 50% trở lên trong các mô hình này sẽ được xem là những biến giải thích phù hợp nhất cho mẫu dữ liệu ban đầu.

Các biến giải thích chủ yếu ảnh hưởng đến môi trường xã hội và thương mại ngân hàng tại các nền kinh tế phát triển và mới nổi cần phải là những biến đồng thời có khả năng phân biệt giữa các ngân hàng thuộc các hệ thống khác nhau Điều này được xác định thông qua phương pháp phân tích phương sai một yếu tố, cùng với việc lựa chọn các biến giải thích phù hợp nhất từ mẫu dữ liệu ban đầu trong mô hình Ordered logit.

Vào bước thứ hai, tác giả áp dụng tiêu chí BIC (Bayesian Information Criterion) để đánh giá sự phù hợp của mô hình Ordered Logit, so sánh với các mô hình Ordered Logit khác được xây dựng từ các biến giải thích lựa chọn ngẫu nhiên từ mẫu dữ liệu quan sát Bên cạnh đó, tác giả cũng tiến hành kiểm định các giả định trong mô hình Ordered Logit, bao gồm kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định phương sai thay đổi (heteroskedasticity) và kiểm định việc bỏ sót các biến giải thích cần thiết trong mô hình.

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu về sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường kinh doanh của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển và mới nổi, tác giả đã gộp mẫu dữ liệu từ các ngân hàng thương mại tại hai loại nền kinh tế này Đồng thời, tác giả bổ sung biến giả Emer, với giá trị 1 cho ngân hàng có trụ sở tại các quốc gia mới nổi và 0 cho các trường hợp còn lại Sau đó, tác giả xây dựng các biến tương tác giữa biến Emer và các biến giải thích đại diện cho các yếu tố hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia, rủi ro ngành ngân hàng, cùng với những đặc trưng riêng của từng ngân hàng.

Mô hình Ordered Logit được áp dụng để đánh giá sự khác biệt trong tác động của các yếu tố đến mức độ hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi Tác giả xác định các biến giải thích và bổ sung các biến tương tác, cho thấy nếu hệ số hồi quy của biến tương tác có ý nghĩa thống kê, thì tác động của biến giải thích đến mức độ hoạt động của NHTM sẽ khác nhau giữa hai nhóm nền kinh tế Cụ thể, nếu hệ số hồi quy của biến tương tác cùng chiều với biến giải thích, tác động của yếu tố này sẽ được tăng cường ở các NHTM tại nền kinh tế mới nổi Ngược lại, nếu hệ số hồi quy của biến tương tác trái chiều, tác động sẽ bị giảm sút Qua phân tích, tác giả kết luận rằng có sự khác biệt trong tác động của từng yếu tố cụ thể đến mức độ hoạt động của NHTM giữa hai nhóm nền kinh tế này.

Sơ đồ 3.2 trình bày sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường xã hội và thương mại ngân hàng (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế phát triển Việc phân tích này giúp hiểu rõ hơn về những yếu tố nào có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn trong từng bối cảnh kinh tế khác nhau.

Ngu n: Tóm t t từ ư c phân tích của tác giả

Quá trình đánh giá tác động tổng hợp của biến tương tác và biến giải thích được tác giả áp dụng riêng biệt cho từng yếu tố ảnh hưởng đến môi trường hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) Các yếu tố này bao gồm các yếu tố hệ thống và những đặc trưng riêng của NHTM, như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính.

Bổ sung biến giả Emer vào mẫu dữ liệu gộp

Chọn biến tương tác với từng biến giải thích trong nghiên cứu trên mẫu dữ liệu gộp Ước lượng lại mô hình với các biến giải thích đã xác định từ bước 1 và bổ sung thêm biến tương tác cần nghiên cứu.

Hệ số hồi quy của biến tương tác không c nghĩa thống kê

Hệ số hồi quy của biến tương tác c nghĩa thống kê

Không có sự khác biệt trong tác động của biến giải thích c n nghiên cứu đến

MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế m i nổi so v i các nền kinh tế phát triển

Biến giải thích c n nghiên cứu có tác động khác biệt đến môi trường hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển Sự khác biệt này phản ánh những đặc thù và thách thức riêng của từng loại hình nền kinh tế, ảnh hưởng đến cách thức hoạt động và chiến lược phát triển của NHTM.

Hệ số hồi quy của biến tương tác trái dấu v i hệ số hồi quy của biến c n nghiên cứu

Tác động của biến giải thích c n nghiên cứu đến MXHTN của NHTM giảm sút khi

NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế m i nổi so v i các nền kinh tế phát triển

Gộp mẫu dữ liệu NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế m i nổi

Hệ số hồi quy của biến tương tác cùng dấu với hệ số hồi quy của biến nghiên cứu cho thấy tác động của biến giải thích đến MXHTN của N T được tăng cường khi có sự kết hợp giữa các yếu tố.

hân tích phương sai một yếu tố các chỉ tiêu tài chính ngân hàng thương mai

Boyacioglu và cộng sự (2009) cho rằng các chỉ tiêu tài chính cần có giá trị trung bình khác nhau giữa các mô hình ngân hàng thương mại (NHTM) để ảnh hưởng đến việc phân loại NHTM vào các mô hình khác nhau Để xác định các chỉ tiêu tài chính này, tác giả đã thực hiện phân tích phương sai một yếu tố cho từng chỉ tiêu tài chính của các NHTM theo từng mô hình khác nhau Tác giả dựa vào mức ý nghĩa thống kê của kiểm định phương sai đồng nhất và phân tích phương sai một yếu tố để xác định các biến giải thích có khả năng phân biệt giữa các ngân hàng thuộc các mô hình khác nhau.

Tác giả thực hiện phân tích phương sai một yếu tố cho 2 mẫu dữ liệu nghiên cứu trong luận án một cách tách biệt nhau

Bài viết trình bày 5 phần nội dung thống kê mô tả chi tiết các biến giải thích liên quan đến các chỉ tiêu tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) trong từng mẫu dữ liệu Các thông tin này được trình bày cụ thể trong phụ lục 6a và phụ lục 6b Hơn nữa, bảng 4.1 cung cấp giá trị trung bình của các chỉ số tài chính theo từng biến độc lập (X) tại các nền kinh tế mới nổi.

Trung bình Độ lệch chuẩn Cực tiểu Cực đại Trung bình Độ lệch chuẩn Cực tiểu Cực đại

LnAss: ogarit tự nhiên tổng trị giá tài sản NHTM AssGrow: ốc độ tăng trưởng tổng trị giá tài sản trung nh 3 năm

CreGrow: ốc độ tăng trưởng tổng dư nợ trung bình

3 năm LoanLoss_Ln: ỷ lệ dư nợ quá hạn tổng dư nợ

Tỷ lệ dư nợ quá hạn trên tổng vốn chủ sở hữu (LoanLoss_Equ) và tỷ lệ chi phí dự phòng tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng bình quân (LoanPro_Loan) là hai chỉ số quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng của một tổ chức tài chính.

Equ_Ass: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng tài sản Equ_Loan: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng dư nợ tín dụng r ng

Equ_ShortCap: ỷ lệ vốn chủ sở hữu nguồn vốn ngắn hạn Equ_Debt: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng nợ phải trả

IntIn_Loan: ỷ lệ thu nhập từ l i va tổng dư nợ tín dụng nh quân IntIn_Ass: ỷ lệ thu nhập từ l i tổng tài sản sinh l i nh quân

Trung bình và độ lệch chuẩn là các chỉ số quan trọng trong phân tích dữ liệu tài chính Cực tiểu và cực đại giúp xác định biên độ biến động của các chỉ số này Tỷ lệ chi phí trả lãi trên tổng nguồn vốn (IntEx_Cap) và tỷ lệ lãi cận biên (NIM) là hai yếu tố quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả tài chính của một doanh nghiệp.

NetIntIn_Ass: ỷ lệ thu nhập r ng từ l i tổng tài sản nh quân OthIn_Ass: ỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động tổng tài sản nh quân

NonIntEx_Ass: ỷ lệ chi phí phi l i tổng tài sản nh quân ROAA: ỷ lệ lợi nhuận r ng/tổng tài sản nh quân

ROAE: ỷ lệ lợi nhuận r ng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu nh quân Exp_Int: ỷ lệ tổng chi phí tổng thu nhập

NetLoan_Ass thể hiện tỷ lệ dư nợ tín dụng so với tổng tài sản, trong khi NetLoan_ShortCap phản ánh tỷ lệ dư nợ tín dụng so với tổng nguồn vốn huy động từ tiền gửi và nguồn vốn ngắn hạn.

NetLoan_Debt: ỷ lệ dư nợ tín dụng r ng tổng nguồn vốn hu động tiền gởi và nguồn vốn va

LiAss_ShortCap: ỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao tổng nguồn vốn hu động tiền g i và nguồn vốn ngắn hạn

LiAss_Debt: ỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao tổng nguồn vốn hu động tiền gởi và nguồn vốn va

Kết quả kiểm định phương sai đồng nhất và phân tích phương sai một yếu tố cho các chỉ tiêu tài chính tại các nền kinh tế mới nổi cho thấy tổng cộng 282 mẫu với các giá trị thống kê lần lượt là 13.2472, 10.7057, -74.5380 và 58.9220 Các kiểm định này đều đạt được ý nghĩa thống kê, khẳng định tính đồng nhất của phương sai và sự khác biệt giữa các nhóm yếu tố tài chính.

Căn cứ vào giá trị trung bình của các ch số tài chính của các N T th o từng

Dựa trên phân tích phương sai một yếu tố trong bảng 4.1 và 4.2, có thể kết luận rằng các biến LnAss, AssGrow, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Debt, IntIn_Loan, IntEx_Cap, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và NetLoan_Debt có giá trị trung bình khác nhau theo các X TN.

Kết quả kiểm định phương sai đồng nhất cho các biến CreGrow, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, IntIn_Ass, ROAA, ROAE, Exp_Int và LiAss_Debt cho thấy có sự vi phạm giả định về phương sai đồng nhất trong phân tích phương sai một yếu tố với mức ý nghĩa 10% Do đó, tác giả đã thực hiện kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis cho các biến này Bảng 4.3 trình bày kết quả kiểm định Kruskal-Wallis đối với các chỉ tiêu tài chính theo từng quốc gia tại các nền kinh tế mới nổi, với các giá trị ý nghĩa thống kê được nêu rõ.

Wallis iến ức ý nghĩa thống kê của kiểm định Kruskal-

Kết quả của kiểm định Kruskal-Wallis được trình bày trong bảng 4.3 cho thấy các biến CreGrow, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, IntIn_Ass, ROAA, ROAE và Exp_Int có giá trị trung bình khác nhau theo các nhóm X TN.

Kết quả phân tích phương sai một yếu tố và kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis cho thấy các biến LnAss, AssGrow, CreGrow, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, Equ_Debt, IntIn_Loan, IntIn_Ass, IntEx_Cap, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass, ROAA, ROAE, Exp_Int, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và NetLoan_Debt có giá trị trung bình khác nhau giữa các nhóm thống kê trong mẫu dữ liệu của các ngân hàng thương mại tại các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi Trong khi đó, các biến LiAss_ShortCap và LiAss_Debt không có sự khác biệt về giá trị trung bình theo các nhóm này.

Trong nghiên cứu này, biến LnAss có giá trị trung bình cao nhất ở các MXHTN tốt nhất và giảm dần ở các MXHTN kém hơn Các biến AssGrow, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, IntEx_Cap, NIM, NetIntIn_Ass, ROAE, Exp_Int, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và NetLoan_Debt cũng cho thấy giá trị trung bình cao nhất ở các MXHTN kém nhất và giảm dần ở các MXHTN tốt hơn Trong khi đó, các biến CreGrow, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, Equ_Debt, IntIn_Loan, IntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass và ROAA có giá trị trung bình khác nhau giữa các MXHTN, nhưng sự biến động của giá trị trung bình của chúng không theo một chiều hướng cụ thể nào.

Tác giả đã thực hiện phân tích phương sai một yếu tố đối với các chỉ tiêu tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) theo từng mô hình xuất hiện tại các nền kinh tế phát triển Bảng 4.4 trình bày giá trị trung bình của các chỉ số tài chính theo từng mô hình tại các nền kinh tế này.

Trung bình Độ lệch chuẩn Cực tiểu Cực đại Trung bình Độ lệch chuẩn Cực tiểu Cực đại

LnAss: ogarit tự nhiên tổng giá trị tài sản NHTM AssGrow: ốc độ tăng trưởng tổng tài sản NHTM trung bình 3 năm

CreGrow: ốc độ tăng trưởng tổng dư nợ tín dụng trung nh 3 năm LoanLoss_Ln: ỷ lệ dư nợ quá hạn tổng dư nợ

LoanLoss_Equ: ỷ lệ dư nợ quá hạn tổng vốn chủ sở hữu LoanPro_Loan: ỷ lệ chi phí dự ph ng tín dụng/ tổng dư nợ tín dụng nh quân

Equ_Ass: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng tài sản Equ_Loan: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng dư nợ tín dụng

Equ_ShortCap: ỷ lệ vốn chủ sở hữu nguồn vốn ngắn hạn Equ_Debt: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng nợ phải trả

Trung bình độ lệch chuẩn, cực tiểu và cực đại là các chỉ số quan trọng trong phân tích tài chính Tỷ lệ thu nhập từ lãi và tổng dư nợ tín dụng nhấn mạnh hiệu quả của việc quản lý nợ Bên cạnh đó, tỷ lệ thu nhập từ lãi so với tổng tài sản sinh lãi phản ánh khả năng sinh lời của tài sản Những chỉ số này giúp đánh giá tình hình tài chính và hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp.

IntEx_Cap: ỷ lệ chi phí trả l i tổng nguồn vốn chịu l i nh quân NIM: ỷ lệ l i cận iên

NetIntIn_Ass: ỷ lệ thu nhập r ng từ l i tổng tài sản nh quân

OthIn_Ass: ỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động tổng tài sản nh quân

NonIntEx_Ass: ỷ lệ chi phí phi l i tổng tài sản nh quân ROAA: ỷ lệ lợi nhuận r ng/tổng tài sản nh quân

ROAE: ỷ lệ lợi nhuận r ng tổng nguồn vốn chủ sở hữu nh quân Exp_Int: ỷ lệ tổng chi phí tổng thu nhập

Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản (NetLoan_Ass) và tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng nguồn vốn huy động tiền gửi và nguồn vốn ngắn hạn (NetLoan_ShortCap) là những chỉ số quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả tài chính của một tổ chức Những chỉ số này giúp xác định mức độ rủi ro và khả năng thanh khoản của ngân hàng, đồng thời cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính của đơn vị.

NetLoan_Debt: ỷ lệ dư nợ tín dụng r ng tổng nguồn vốn hu động tiền gởi và nguồn vốn va

LiAss_ShortCap: ỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao tổng nguồn vốn hu động tiền g i và nguồn vốn ngắn hạn

LiAss_Debt: ỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao tổng nguồn vốn hu động tiền gởi và nguồn vốn va

Kết quả kiểm định phương sai đồng nhất và phân tích phương sai một yếu tố cho thấy các chỉ tiêu tài chính tại các nền kinh tế phát triển có ý nghĩa thống kê Cụ thể, tổng cộng 296 mẫu được phân tích với các giá trị 20.5472, 17.7427, 0.0630 và 111.3150 Những kết quả này khẳng định tính ổn định và sự khác biệt trong các chỉ số tài chính giữa các nền kinh tế, góp phần cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình hình tài chính toàn cầu.

Kết quả phương pháp lựa chọn biến giải thích và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy Ordered logit

Kết quả đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

Mô hình Ordered logit, giống như các mô hình hồi quy khác, dựa trên một số giả định quan trọng, bao gồm việc không có hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai không thay đổi và không thiếu biến giải thích cần thiết Việc vi phạm những giả định này có thể làm giảm độ tin cậy của kết quả ước lượng Vì vậy, sau khi xây dựng các mô hình Ordered logit, tác giả tiến hành kiểm định các giả định này để đảm bảo tính chính xác của mô hình.

4.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình ( Multicollinearity)

Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có sự tương quan giữa các biến giải thích trong mô hình, dẫn đến khó khăn trong việc ước lượng các hệ số hồi quy Đa cộng tuyến hoàn hảo xuất hiện khi một biến là tổ hợp tuyến tính hoàn hảo của các biến khác, buộc phải loại bỏ biến gây ra hiện tượng này Đa cộng tuyến ở mức cao làm tăng sai số chuẩn của các hệ số hồi quy, khiến chúng trở nên không đáng tin cậy Để xác định mức độ đa cộng tuyến, người ta thường sử dụng hệ số VIF (variance inflation factor), với giá trị VIF ≥ 10 cho thấy sự tồn tại đa cộng tuyến cao Tác giả đã tính toán hệ số VIF cho các biến trong mô hình Ordered logit sử dụng dữ liệu từ các ngân hàng thương mại ở các quốc gia đang phát triển và phát triển.

7 Trong ph n mềm Stata, hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Or r logit được tính toán bằng lệnh

Kiểm định các giả định trong mô hình Ordered logit

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình (Multicollinearity)

Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi nhiều biến giải thích trong mô hình có thể được xác định bằng một kết hợp tuyến tính của các biến khác Đa cộng tuyến có nhiều mức độ và ảnh hưởng khác nhau đến mô hình ước lượng Đa cộng tuyến hoàn hảo xuất hiện khi một biến là một kết hợp tuyến tính hoàn hảo của các biến còn lại, khiến việc ước lượng hệ số hồi quy trở nên không khả thi Để giải quyết vấn đề này, cần loại bỏ các biến gây ra đa cộng tuyến hoàn hảo Trong khi đó, đa cộng tuyến ở mức cao thường gặp trong các mô hình ước lượng, vì mọi tương quan giữa các biến được xem là biểu hiện của hiện tượng này Khi đa cộng tuyến ở mức cao, sai số chuẩn của hệ số hồi quy trở nên lớn và độ tin cậy của các hệ số này giảm Để xác định mức độ đa cộng tuyến, người ta thường tính toán hệ số VIF (variance inflation factor) cho từng biến, với VIF ≥ 10 cho thấy biến gây ra đa cộng tuyến cao Nghiên cứu cũng đã tính toán hệ số VIF cho các biến trong mô hình Ordered logit trên dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi và phát triển.

7 Trong ph n mềm Stata, hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Or r logit được tính toán bằng lệnh

Bảng 4.16 trình bày hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit, dựa trên mẫu dữ liệu từ các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi Hệ số VIF giúp đánh giá mức độ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự ảnh hưởng của từng biến đến kết quả phân tích.

Bảng 4.17 trình bày hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit, được áp dụng trên mẫu dữ liệu từ các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển Các hệ số này giúp đánh giá mức độ đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.

Dựa vào kết quả tính toán hệ số VIF của các biến giải thích trong bảng 4.16 và 4.17, có thể thấy rằng hệ số VIF của các biến trong cả hai mô hình đều nhỏ hơn 10 Điều này cho phép chúng ta kết luận rằng mô hình Ordered Logit trong luận án trên mẫu dữ liệu các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi và mô hình Ordered Logit trên mẫu dữ liệu các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng đa cộng tuyến.

Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình (heteroskedasticity)

Một giả định quan trọng trong các mô hình hồi quy là phương sai của phần dư không thay đổi khi các giá trị của biến giải thích biến động Vi phạm giả định này có thể làm sai số chuẩn và mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy thay đổi Trong phần mềm Stata, các mô hình hồi quy thường được ước lượng với giả định phương sai phần dư không thay đổi Tác giả đã thêm tùy chọn Robust trong các lệnh ước lượng mô hình để ước lượng lại mô hình khi không có giả định phương sai không thay đổi và so sánh với các kết quả ước lượng trước đó.

Bảng 4.18: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi với giả định phương sai tha đổi

Kết quả ước lượng với giả định phương sai không tha đổi

Kết quả ước lượng với giả định phương sai tha đổi

Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả ư u dữ li u quan sát h

Bảng 4.19: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển với giả định phương sai tha đổi

Kết quả ước lượng với giả định phương sai không tha đổi

Kết quả ước lượng với giả định phương sai tha đổi

Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả ư u dữ li u quan sát

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Ordered logit cho thấy sự khác biệt về sai số chuẩn và mức ý nghĩa thống kê giữa mô hình với giả định phương sai thay đổi và mô hình với giả định phương sai không đổi Tuy nhiên, sự khác biệt này không đáng kể và không ảnh hưởng đến mức ý nghĩa thống kê cũng như dấu của các hệ số hồi quy Do đó, mô hình ước lượng trong luận án này không bị ảnh hưởng nhiều bởi hiện tượng phương sai thay đổi của phần dư.

Kiểm tra việc thiếu biến giải thích cần thiết trong mô hình

Khi xây dựng mô hình hồi quy Logit hoặc Ordered Logit, chúng ta giả định rằng kết quả của biến phụ thuộc là một sự kết hợp tuyến tính của các biến giải thích Giả định này bao gồm hai khía cạnh: thứ nhất, hàm hồi quy Logit hay Ordered Logit được coi là dạng hàm chính xác cần sử dụng; thứ hai, tất cả các biến giải thích cần thiết đã được đưa vào mô hình, đảm bảo không có sự bỏ sót biến nào Do đó, mô hình Logit hoặc Ordered Logit là một sự kết hợp tuyến tính của các biến giải thích.

Quy trình kiểm tra thiếu biến giải thích trong mô hình Ordered logit, được đề xuất bởi Chen và cộng sự (2015), nhằm xác định xem mô hình có vi phạm hai giả định hay không Nếu mô hình được xác định đúng, sẽ không tìm thấy các biến giải thích có ý nghĩa thống kê để thêm vào Sau khi xây dựng mô hình hồi quy Ordered logit, ta sử dụng giá trị dự đoán tuyến tính (_hat) và bình phương giá trị dự đoán tuyến tính (_hatsq) từ kết quả ước lượng để kiểm tra việc thiếu biến giải thích Trong mô hình kiểm tra, hệ số hồi quy của biến (_hat) phải có nghĩa thống kê, trong khi hệ số hồi quy của biến (_hatsq) không được có nghĩa thống kê Nếu hệ số của (_hatsq) có nghĩa thống kê, điều này cho thấy có thể đã bỏ sót các biến cần thiết trong mô hình kiểm tra hoặc mô hình Logit/Ordered logit không phù hợp.

Bảng 4.20: Mô hình kiểm tra đối với mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả từ m u dữ li u quan sát h

Bảng 4.21: Mô hình kiểm tra đối với mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả từ m u dữ li u quan sát

Kết quả ước lượng mô hình trong bảng 4.20 và 4.21 cho thấy hệ số hồi quy của biến (_hatsq) không có ý nghĩa thống kê, trong khi hệ số hồi quy của biến (_hat) có ý nghĩa thống kê Điều này cho phép chúng ta kết luận rằng không xảy ra hiện tượng thiếu biến giải thích cần thiết trong hai mô hình ước lượng của luận án.

4.4 Đánh giá tác động biên của các biến giải thích trong mô hình

Tác giả đã tiến hành tính toán tác động biên của các biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở các mức 10%, 5% và 1% Các biến giải thích này được lựa chọn từ danh sách đã trình bày ở mục 4.2.1.

Bảng 4.22 trình bày tác động biên của các biến giải thích đối với xác suất phân loại biến phụ thuộc trong từng mô hình Ordered logit, áp dụng cho mẫu dữ liệu của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi.

Biến giải thích ức ếp hạng tín nhiệm

Tác động biên của biến giải thích X k lên xác suất phân loại biến phụ thuộc được tính toán cho từng mô hình hồi quy khác nhau bằng lệnh Prchange trong gói câu lệnh “Spot”, phát triển bởi Long và Freese (2001), sau khi thực hiện mô hình Ordered logit trong phần mềm Stata.

Bảng 4.23 trình bày tác động biên của các biến giải thích đến xác suất phân loại biến phụ thuộc trong mô hình Ordered Logit Nghiên cứu này dựa trên mẫu dữ liệu từ các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển, nhằm phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến việc xếp hạng tín nhiệm.

Từ bảng 4.22 và bảng 4.23, có thể thấy rằng các biến giải thích Country_rating, Government và Group đều có tác động biên lớn, ảnh hưởng đến xác suất phân loại biến phụ thuộc trong các mô hình hồi quy Ordered logit khác nhau Cụ thể, trong mẫu dữ liệu của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi, tác động biên của ba biến giải thích này đều mang dấu (-) trong các mô hình MXHTN B.

Tác động của ba biến này đến các mức xếp hạng tín nhiệm BBB và A là tích cực, cho thấy rằng yếu tố rủi ro quốc gia và sự sở hữu của chính phủ hoặc các tập đoàn tài chính quốc tế có khả năng làm tăng xác suất phân loại ngân hàng thương mại (NHTM) vào các mức xếp hạng tốt như BBB và A, đồng thời giảm xác suất phân loại vào các mức xếp hạng thấp hơn như B và BB Các biến này cũng thể hiện tác động tương tự trong mô hình hồi quy khi áp dụng cho dữ liệu của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Tác động biên của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit đối với các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi cao hơn so với các nền kinh tế phát triển Mục 4 sẽ phân tích sự khác biệt này, làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hoạt động của NHTM giữa hai loại nền kinh tế.

4.5 Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi

Để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, tác giả sẽ kết hợp mẫu dữ liệu từ các NHTM ở cả hai nhóm quốc gia Tác giả bổ sung biến giả Emer vào mô hình, với giá trị 1 cho NHTM tại các quốc gia mới nổi và 0 cho các quốc gia phát triển Tiếp theo, tác giả xây dựng các biến tương tác giữa biến Emer và từng biến giải thích trong mô hình, sau đó thực hiện ước lượng lại mô hình với các biến bổ sung này Cuối cùng, tác giả xây dựng biến Country_rating_Emer bằng cách tương tác biến Emer với biến Country_rating và tiến hành ước lượng lại mô hình trên mẫu dữ liệu gộp.

Bảng 4.24: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và Country_rating_Emer iến giải thích ệ số hồi qu

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

Dựa trên kết quả ước lượng mô hình được trình bày trong bảng 4.24, hệ số hồi quy của biến Country_rating_Em r và Em r đều có ý nghĩa thống kê và dấu hiệu dương Tương tự, tác giả cũng thực hiện phân tích đối với biến Bicra.

Bảng 4.25: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và Bicra_Emer iến giải thích ệ số hồi qu

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

Kết quả từ mô hình Ordered logit trong bảng 4.25 cho thấy hệ số hồi quy của biến Bicra_Em có ý nghĩa thống kê, trong khi hệ số hồi quy của biến Bicra không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến Em r c tương quan chặt chẽ với biến Country_rating và biến Bicra, cho thấy các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi thường có MXHTN dài hạn thấp hơn và mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng kém hơn so với các quốc gia phát triển Do đó, tác giả quyết định loại bỏ biến Country_rating và biến Bicra trong các mô hình ước lượng tiếp theo để đánh giá sự khác biệt trong tác động của các yếu tố còn lại đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia mới nổi và các quốc gia phát triển, nhằm hạn chế hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình ước lượng.

Tiếp theo, tác giả thực hiện ư c lượng lại mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp v i 2 biến tương tác Group_Em r và Gov rnm nt_Em r

Bảng 4.26: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer,

Government_Emer và Group_Emer iến giải thích ệ số hồi qu

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

Căn cứ vào kết quả trong Bảng 4.26, ta thấy rằng biến tương tác

Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi

Để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, tác giả sẽ kết hợp mẫu dữ liệu của NHTM từ các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi với mẫu dữ liệu của NHTM từ các quốc gia phát triển Tác giả cũng bổ sung biến giả Emer vào mô hình, trong đó giá trị của biến này là 1 nếu NHTM có trụ sở tại các quốc gia mới nổi và 0 trong trường hợp ngược lại Tiếp theo, các biến tương tác giữa biến Emer và từng biến giải thích trong mô hình sẽ được xây dựng Cuối cùng, tác giả thực hiện ước lượng lại mô hình với việc bổ sung biến Emer và từng biến tương tác, bắt đầu với việc xây dựng biến Country_rating_Emer bằng cách tương tác biến Emer với biến Country_rating và ước lượng lại mô hình trên mẫu dữ liệu gộp cùng với hai biến Emer và Country_rating_Emer.

Bảng 4.24: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và Country_rating_Emer iến giải thích ệ số hồi qu

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

Dựa vào kết quả ước lượng mô hình trong bảng 4.24, hệ số hồi quy của biến Country_rating_Em r và Em r đều có ý nghĩa thống kê và dấu hiệu dương Tương tự, tác giả cũng thực hiện phân tích đối với biến Bicra.

Bảng 4.25: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và Bicra_Emer iến giải thích ệ số hồi qu

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

Kết quả từ mô hình Ordered logit trong bảng 4.25 cho thấy hệ số hồi quy của biến Bicra_Em có ý nghĩa thống kê, trong khi hệ số hồi quy của biến Bicra không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến Em r c tương quan chặt chẽ với biến Country_rating và biến Bicra, do các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi thường có MXHTN dài hạn kém hơn và mức đánh giá rủi ro hoạt động ngân hàng thấp hơn so với các quốc gia phát triển Do đó, tác giả quyết định loại bỏ biến Country_rating và biến Bicra trong các mô hình ước lượng tiếp theo để đánh giá sự khác biệt trong tác động của các yếu tố còn lại đến MXHTN của NHTM giữa các quốc gia mới nổi và các quốc gia phát triển, nhằm hạn chế hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình ước lượng.

Tiếp theo, tác giả thực hiện ư c lượng lại mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp v i 2 biến tương tác Group_Em r và Gov rnm nt_Em r

Bảng 4.26: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer,

Government_Emer và Group_Emer iến giải thích ệ số hồi qu

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

Căn cứ vào kết quả trong Bảng 4.26, ta thấy rằng biến tương tác

Hệ số hồi quy của biến Government_Emer có dấu âm, cho thấy mối quan hệ ngược giữa chính phủ và nhóm Em r Cả hai biến đều có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê, cho phép chúng ta hiểu rõ hơn về tác động của chính sách chính phủ đối với nhóm này.

Group_Emer có dấu ương

Tác giả đã tiến hành ước lượng lại mô hình với các biến tương tác của từng biến giải thích còn lại với biến Emer, và kết quả được trình bày chi tiết trong bảng 4.27.

Bảng 4.27: Các mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp với các biến tương tác

Kết quả ước lượng với iến tương tác

Kết quả ước lượng với iến tương tác

AssGrow_Emer iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê

Kết quả ước lượng với iến tương tác

Kết quả ước lượng từ mô hình LoanLoss_Ln_Emer cho thấy mối quan hệ tương tác giữa các biến Equ_Ass_Emer Các hệ số hồi quy được xác định có ý nghĩa thống kê, cho thấy sự ảnh hưởng đáng kể của các yếu tố này đến kết quả cho vay.

LoanLoss_Ln_Emer 0.1775 0.0000 Equ_Ass_Emer -0.0499 0.2460

Kết quả ước lượng với iến tương tác

Kết quả ước lượng từ Equ_Loan_Emer cho thấy mối tương tác với Equ_Debt_Emer, trong khi hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê Điều này cho thấy tầm quan trọng của các yếu tố này trong việc phân tích dữ liệu tài chính.

Equ_Loan_Emer -0.0330 0.2440 Equ_Debt_Emer -0.0378 0.2730

Kết quả ước lượng với iến tương tác NIM_Emer 9 Kết quả ước lượng với iến tương tác

OthIn_Ass_Emer iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê

Kết quả ước lượng với iến tương tác

Kết quả ước lượng với iến tương tác

Exp_Int_Emer iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê

ROAE_Emer -0.1486 0.0070 Exp_Int_Emer 0.1493 0.0070

Kết quả ước lượng với iến tương tác

NetLoan_Ass_Emer iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê

9 Kết quả ư c lượng mô hình có loại bỏ b t biến OthIn_Ass do hệ số hồi quy của biến này hông c nghĩa thống kê h

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Thảo luận kết quả xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền

Mục đích của tác giả là đánh giá lại mô hình Ordered logit trên dữ liệu gộp của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi và phát triển, nhằm tìm hiểu sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ trải nghiệm khách hàng (MXHTN) của các NHTM Tác giả đã bổ sung biến Emer và các biến tương tác giữa biến Emer với từng biến giải thích trong mô hình Biến Emer được định nghĩa là 1 cho các NHTM tại các quốc gia mới nổi và 0 cho các quốc gia phát triển Hệ số hồi quy và mức ý nghĩa thống kê của biến Emer cùng với các biến tương tác đã được trình bày trong các bảng 4.24, 4.25, 4.26 và 4.27, cho thấy sự khác biệt rõ rệt trong tác động của các yếu tố đến MXHTN của các NHTM.

4.6.3.1 Sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Đối v i các yếu tố mang tính chất hệ thống, căn cứ kết quả ư c lượng mô hình được trình bày trong bảng 4.24, tác giả nhận thấy rằng hệ số hồi quy của biến Country_rating và Country_rating_Em r đều c nghĩa thống và đều tác động ương đến MXHTN của các NHTM Bên cạnh đ , ết quả ư c lượng mô hình hồi quy trong bảng 4.25 cho ta thấy hệ số hồi quy của biến Bicra không c nghĩa thống kê nhưng hệ số hồi quy của biến Bicra_Emer lại c nghĩa thống kê Từ đ , ta có thể kết h luận rằng MXHTN dài hạn của quốc gia nơi N T c trụ sở (đại diện cho mức độ rủi ro chung của nền kinh tế) c tác động mạnh đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế m i nổi hơn so v i tác động của yếu tố này đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển Trong hi đ , yếu tố rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng tại uốc nơi N T c trụ sở, ch c tác động đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế m i nổi mà thôi V i kết quả này, tác giả c cơ sở để chấp nhận hoàn toàn giả thuyết 1 (H1): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của mức độ rủi ro của uốc gia và mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng nơi N T c trụ sở đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so v i các nền kinh tế m i nổi

Tương tự kết quả nghiên cứu của luận án, kết quả nghiên cứu của Liu và Ferri

Nghiên cứu năm 2001 cho thấy yếu tố rủi ro quốc gia có ảnh hưởng quan trọng đến mức độ Mở rộng Tín dụng Ngân hàng (MXHTN) của doanh nghiệp tại các quốc gia đang phát triển, nhưng lại có tác động hạn chế đối với các doanh nghiệp ở nền kinh tế phát triển Williams và cộng sự (2013) khẳng định rằng xếp hạng tín nhiệm dài hạn của quốc gia đóng vai trò như một giới hạn đối với MXHTN của doanh nghiệp, đặc biệt rõ nét hơn ở các nền kinh tế mới nổi với xếp hạng tín nhiệm quốc gia thấp Ngoài ra, nghiên cứu của oo y’s (1) cũng chỉ ra rằng tình trạng nền kinh tế có ảnh hưởng lớn đến MXHTN của các Ngân hàng Thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi hơn so với các nền kinh tế phát triển.

4.6.3.2 Sự khác biệt trong tác động của yếu tố sở hữ đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Đối v i các yếu tố thể hiện đặc điểm sở hữu của NHTM, từ kết quả bảng 4.26, ta thấy hệ số hồi quy của biến Group, Government, biến tương tác Group_Emer và Gov rnm nt_Em r đều c nghĩa thống kê Mặt khác, biến tương tác Group_Emer có tương uan thuận v i MXHTN Tuy nhiên, biến Gorvernment_Emer lại có tương quan nghịch v i MXHTN Điều này cho thấy, tác động tích cực của yếu tố sở hữu của các tập đoàn tài chính uốc tế đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế m i nổi được gia tăng hơn so v i tác động của yếu tố này đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển Ngược lại, tác động tích cực của yếu tố sở hữu của chính phủ h đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế m i nổi giảm sút so v i tác động của yếu tố này đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển Từ đ , tác giả c cơ sở để chấp nhận hoàn toàn giả thuyết 2 (H2) và giả thuyết 3 (H3)

MXHTN của quốc gia nơi N T đóng vai trò như một tiêu chuẩn đối với MXHTN của các NHTM tại các quốc gia này Các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi thường có MXHTN từ A trở xuống, dẫn đến MXHTN của các NHTM trong khu vực cũng tương tự Tại những quốc gia này, MXHTN của các NHTM thuộc sở hữu của các tập đoàn tài chính lớn và uy tín toàn cầu thường cao hơn, nhận được sự hỗ trợ tích cực từ các tập đoàn mẹ so với các N T tại các quốc gia phát triển Nghiên cứu của Irza và cộng sự (2013) chỉ ra rằng các NHTM thuộc sở hữu của tập đoàn tài chính nước ngoài tại nền kinh tế mới nổi có khả năng sinh lời tốt hơn so với các N T tương tự tại các quốc gia phát triển Điều này xảy ra do các N T nước ngoài có thể tận dụng lợi thế về công nghệ và sản phẩm mới để cạnh tranh hiệu quả hơn với các NHTM nội địa, nhằm đạt được lợi nhuận cao hơn.

N T này thường giảm sút do phải cạnh tranh v i các N T lâu đời tại các quốc gia này

Theo Standard & Poor's (2011a), sự hỗ trợ của chính phủ để cải thiện tình hình tài chính của các ngân hàng thương mại nhà nước phụ thuộc vào mức độ sẵn sàng và khả năng hỗ trợ của chính phủ Tuy nhiên, khả năng tài chính của các chính phủ tại các nền kinh tế mới nổi thường hạn chế hơn so với các quốc gia phát triển Do đó, sự hỗ trợ này cũng sẽ bị giới hạn hơn ở các quốc gia có nền kinh tế mới nổi so với các quốc gia phát triển.

D mirguc và Huizinga (2013) đã chỉ ra rằng sự lây lan phá sản của các ngân hàng thương mại (NHTM) có mối quan hệ nghịch với sức khỏe tài chính của quốc gia nơi các NHTM hoạt động Các quốc gia phát triển với nguồn lực tài chính dồi dào có khả năng chi tiêu cho các gói hỗ trợ tài chính, giúp giảm thiểu khả năng phá sản của NHTM Ngược lại, ở các quốc gia có nền kinh tế mới nổi, việc cấp tín dụng của NHTM thuộc sở hữu nhà nước thường bị chi phối bởi chính sách can thiệp của chính phủ, dẫn đến việc cấp tín dụng cho các dự án không sinh lợi và có rủi ro cao Theo Lassoued và cộng sự (2016), NHTM thuộc sở hữu của chính phủ tại các nền kinh tế mới nổi có mức độ rủi ro cao hơn, do chính sách cho vay tập trung vào mục tiêu xã hội thay vì hiệu quả kinh doanh Thêm vào đó, các NHTM này thường bị điều hành bởi các nhân vật chính trị, trong khi cơ chế quản lý và giám sát chưa hoàn thiện, dẫn đến việc lợi ích cá nhân hoặc đảng phái chính trị có thể chi phối hoạt động ngân hàng Điều này giải thích tại sao tác động tích cực của chính phủ đến môi trường hoạt động của NHTM bị giảm sút trong bối cảnh các nền kinh tế mới nổi.

4.6.3.3 Sự khác biệt trong tác động của yếu tố quy mô và các chỉ ti tài chính đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi

Căn cứ vào kết quả ước lượng các mô hình Ordered logit, hệ số hồi quy của biến LnAss có ý nghĩa thống kê, trong khi hệ số hồi quy của biến tương tác LnAss_Em không có ý nghĩa trong mô hình ước lượng Điều này cho thấy không có sự khác biệt đáng kể trong tác động của quy mô tổng tài sản đến MXHTN của NHTM giữa các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi và các NHTM tại các nền kinh tế phát triển Kết quả này bác bỏ giả thuyết 4 (H4) về sự khác biệt trong tác động của quy mô tổng tài sản đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Đối với các chỉ tiêu tài chính thể hiện chất lượng tài sản, tác giả nhận thấy hệ số hồi quy của biến LoanLoss_Ln và biến tương tác AssGrow_Emer có ý nghĩa quan trọng.

Hệ số hồi quy của biến AssGrow không có ý nghĩa thống kê, trong khi biến AssGrow_Em có tác động âm đến MXHTN của các NHTM Kết quả cho thấy, tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản bình quân 3 năm ảnh hưởng tiêu cực đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi, nhưng không tác động đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia phát triển Nguyên nhân của vấn đề này đã được tác giả trình bày trong mục 4.6.1.

Biến LoanLoss_Ln có tác động âm đến MXHTN, trong khi LoanLoss_Ln_Emer lại có tác động dương đến MXHTN Điều này cho thấy ảnh hưởng của tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng nợ đến MXHTN của các ngân hàng thương mại tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi giảm sút so với tác động của tỷ lệ này đến MXHTN của các ngân hàng ở các quốc gia phát triển Nguyên nhân có thể xuất phát từ vấn đề bất cân xứng thông tin như đã được trình bày ở phần trước.

Theo Suarez (2001), nguyên nhân khiến các chỉ tiêu tài chính không phản ánh đúng mức độ rủi ro của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi là do sự không thống nhất trong chuẩn mực kế toán và hệ thống báo cáo không chính xác, dẫn đến việc phân loại nợ quá hạn và dự phòng tổn thất tín dụng không đầy đủ Hơn nữa, khung pháp lý về công bố thông tin tại các quốc gia này còn thiếu hoàn thiện, gây khó khăn cho các cơ quan quản lý trong việc xử lý sai phạm Ngay cả khi các chuẩn mực và hệ thống báo cáo được cải thiện, khả năng thanh khoản của thị trường đối với tài sản thế chấp và khoản nợ vay vẫn hạn chế, khiến việc thanh lý tài sản gặp nhiều khó khăn Shen và cộng sự (2012) cũng chỉ ra rằng tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức độ rủi ro của NHTM tại các quốc gia có thông tin bất cân xứng cao sẽ yếu hơn so với các quốc gia có thông tin bất cân xứng thấp Các quốc gia phát triển thường có môi trường pháp lý chặt chẽ và quy định cụ thể về công bố thông tin, giúp giảm thiểu vấn đề bất cân xứng thông tin, từ đó làm rõ hơn tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức độ rủi ro của NHTM so với các nền kinh tế mới nổi.

Các hệ số hồi quy của biến Equ_Ass và Equ_Loan cho thấy sự ảnh hưởng đáng kể đến năng lực nguồn vốn chủ sở hữu, trong khi đó, Equ_Ass_Emer và Equ_Loan_Emer không có ý nghĩa thống kê Điều này chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nợ tín dụng ròng không phân biệt giữa các quốc gia có nền kinh tế mới nổi và phát triển Shen và cộng sự (2012) cho rằng tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế đánh giá cao ảnh hưởng của các chỉ số này đến môi trường tài chính ngân hàng, bất kể tình trạng bất cân xứng thông tin Mặc dù các chỉ số này có thể không minh bạch tại các quốc gia có thông tin không đầy đủ, nhưng các tổ chức xếp hạng vẫn phải phân loại ngân hàng thương mại dựa trên những chỉ số này để đảm bảo tính chính xác trong đánh giá.

Theo kết quả từ bảng 4.27, các hệ số hồi quy của các biến NIM, ROAE, Exp_Int, NIM_Emer, ROAE_Emer và Exp_Int_Emer đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình Ordered logit Đặc biệt, biến Exp_Int_Emer, NIM_Emer và ROAE_Emer có tác động trái chiều so với các biến Exp_Int, NIM và ROAE Điều này cho thấy rằng, khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi có ảnh hưởng giảm sút đến mức độ tín nhiệm so với các ngân hàng tại các nền kinh tế phát triển Nguyên nhân có thể xuất phát từ vấn đề bất cân xứng thông tin Đối với biến ROAE, sự tác động ngược chiều của ROAE_Emer có thể được giải thích bởi các quy định quản lý chưa hoàn thiện trong lĩnh vực ngân hàng tại các quốc gia mới nổi, dẫn đến việc NHTM dễ dàng tham gia vào các hoạt động rủi ro cao Hơn nữa, việc đánh giá mức độ tín nhiệm của các NHTM này chủ yếu dựa trên thông tin công khai, khiến cho các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thường đánh giá thấp mức độ tín nhiệm của những ngân hàng có tỷ lệ ROAE cao, do lo ngại về rủi ro tiềm ẩn.

Trong nhóm các ngân hàng thương mại (NHTM), tác giả nhận thấy biến NetLoan_Ass có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê, trong khi biến NetLoan_Ass_Em không có Điều này cho thấy không có sự khác biệt đáng kể trong tác động của tỷ lệ nợ tín dụng trên tổng tài sản (NetLoan_Ass) đến mức độ tín nhiệm (MXHTN) của các NHTM tại hai nhóm quốc gia Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thường đánh giá thấp MXHTN của những NHTM có khả năng thanh hoản quá cao, vì điều này thể hiện sự yếu kém trong khả năng huy động vốn và sử dụng vốn hiệu quả Tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi, NHTM gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn ổn định, do thị trường chứng khoán chưa phát triển và lãi suất biến động Do đó, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm đánh giá kỹ lưỡng khả năng huy động vốn của NHTM tại các quốc gia này tương tự như đối với các NHTM tại các quốc gia phát triển.

Gợi ý chính sách

Các gợi ý chính sách cho các cơ an ản lý hoạt động ngân hàng

Các cơ quan có thể nhận biết các yếu tố chính ảnh hưởng đến mức độ an toàn hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) và ngân hàng trung ương (NHTW) tại các nền kinh tế mới nổi, từ đó đưa ra các quy định nhằm đảm bảo an toàn hoạt động cho các NHTM một cách chính xác hơn Dựa trên kết quả nghiên cứu mô hình dự đoán mức độ an toàn của các NHTM, các NHTW có thêm công cụ hỗ trợ và đối chiếu với các phương pháp đánh giá tình hình tài chính đang sử dụng Điều này giúp các cơ quan lựa chọn giải pháp phù hợp nhằm nâng cao mức độ an toàn hoạt động của các NHTM trong phạm vi quốc gia.

Kết quả phân tích cho thấy mức độ rủi ro của ngành ngân hàng tại quốc gia nơi N T có trụ sở ảnh hưởng lớn và tích cực đến môi trường hoạt động của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi Theo Standard & Poor’s (2011b), có hai yếu tố chính tác động đến rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng: rủi ro của nền kinh tế và rủi ro nội tại của ngành ngân hàng Rủi ro nội tại được xác định bởi chất lượng và hiệu quả quản lý hệ thống ngân hàng của chính phủ, khả năng tạo ra môi trường cạnh tranh, sự minh bạch trong thông tin của các ngân hàng thương mại, và mức độ phát triển của thị trường vốn và nợ Do đó, các ngân hàng trung ương tại các nền kinh tế mới nổi cần thực hiện cải cách trong quản lý hệ thống ngân hàng, thiết lập khung pháp lý phù hợp với tiêu chuẩn quốc tế, và tạo ra môi trường cạnh tranh lành mạnh để nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại.

Ngoài các chỉ tiêu tài chính truyền thống như quy mô tổng tài sản, tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư nợ và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, các ngân hàng trung ương tại các nền kinh tế mới nổi còn chú trọng đến chỉ tiêu tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản của các ngân hàng thương mại Điều này bởi vì những ngân hàng thương mại có tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản bình quân trong ba năm quá cao sẽ có ảnh hưởng lớn đến sự ổn định và phát triển của hệ thống tài chính.

Kết quả phân tích cho thấy tỷ lệ ≥22% có thể tiềm ẩn rủi ro cao Nghiên cứu này nhấn mạnh rằng các ngân hàng trung ương (NHTW) ở các nền kinh tế mới nổi cần xây dựng kế hoạch tăng trưởng hợp lý cho quy mô tổng tài sản và tổng nợ vay của các ngân hàng thương mại (NHTM) Họ nên tránh khuyến khích các NHTM cấp tín dụng quá mức cần thiết chỉ để đạt được mục tiêu tăng trưởng chung của nền kinh tế.

Các chỉ tiêu tài chính như ROAE, ROAA và NIM không phản ánh hiệu quả kinh doanh hay mức độ rủi ro của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi Thay vào đó, các ngân hàng trung ương (NHTW) cần chú trọng đến tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động trên tổng tài sản bình quân Khi tỷ lệ này vượt quá mức trung bình ngành, NHTM có thể đối mặt với nhiều rủi ro tiềm ẩn Do đó, NHTW tại các nền kinh tế mới nổi cần xây dựng các quy định chặt chẽ để quản lý hoạt động kinh doanh và đầu tư ngoài ngành của các NHTM.

Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu có tác động tích cực đến mức độ hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) Tuy nhiên, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường có quy mô vốn chủ sở hữu thấp hơn so với các NHTM ở nền kinh tế phát triển Để nâng cao quy mô vốn chủ sở hữu, ngân hàng trung ương cần thiết lập các cơ chế và chính sách linh hoạt, giúp các NHTM huy động tối đa nguồn vốn từ thị trường chứng khoán trong nước và quốc tế.

Nghiên cứu cho thấy rằng các chỉ tiêu tài chính, phản ánh chất lượng tài sản và hiệu quả kinh doanh, có tác động đến mức độ ổn định của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi, nhưng hiệu quả này thấp hơn so với các ngân hàng ở các nền kinh tế phát triển.

Để tiêu chí này trở thành yếu tố quan trọng phản ánh tình hình tài chính của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi, Ngân hàng Trung ương cần nghiên cứu và xây dựng các quy định về phân loại nợ, đánh giá rủi ro khách hàng vay, và trích lập dự phòng rủi ro Hệ thống báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại cũng cần được điều chỉnh phù hợp với thực tế và tiệm cận các chuẩn mực quốc tế Đồng thời, Ngân hàng Trung ương phải thường xuyên kiểm tra và giám sát việc tuân thủ các quy định này của các ngân hàng thương mại.

Các gợi ý chính sách cho các ngân hàng thương mại

Các nhà quản trị ngân hàng cần chú trọng nâng cao uy tín và vị thế của ngân hàng thương mại (NHTM) trên thị trường Nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố cơ bản tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng (MXHTN) của NHTM Dựa trên những yếu tố này, các nhà quản trị có thể đề xuất các giải pháp hiệu quả và đồng bộ nhằm cải thiện MXHTN cho các đơn vị mà họ quản lý.

Kết quả phân tích luận án cho thấy rằng sự sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế có quy mô và uy tín ảnh hưởng tích cực đến môi trường kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi Việc thu hút đầu tư từ các tập đoàn tài chính quốc tế và kêu gọi họ trở thành đối tác chiến lược không chỉ cải thiện môi trường kinh doanh của NHTM mà còn tạo cơ hội cho các ngân hàng này học hỏi và áp dụng các mô hình quản trị hiện đại và hiệu quả.

Để nâng cao mức độ ổn định tài chính, các nhà quản trị ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi cần chú trọng không chỉ vào các chỉ tiêu tài chính cốt lõi như tỷ lệ nợ quá hạn và tỷ lệ vốn chủ sở hữu mà còn phải duy trì tốc độ tăng trưởng tổng tài sản hợp lý Nghiên cứu cho thấy, tốc độ tăng trưởng tổng tài sản có mối quan hệ nghịch với mức độ ổn định tài chính của NHTM Các tổ chức xếp hạng tín dụng quốc tế cảnh báo rằng, sự tăng trưởng quá nhanh của tổng tài sản có thể làm gia tăng rủi ro hoạt động do năng lực quản trị rủi ro không theo kịp Do đó, các NHTM cần xây dựng kế hoạch tăng trưởng hợp lý và kết hợp chặt chẽ giữa tăng trưởng quy mô với chất lượng quản lý, giám sát và nguồn nhân lực.

Kết quả của luận án cho thấy tỷ lệ thu nhập từ hoạt động so với tổng tài sản có mối quan hệ nghịch với mức độ rủi ro của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm chỉ ra rằng khung pháp lý cho hoạt động của các NHTM ở những nền kinh tế này thường chưa hoàn thiện và chặt chẽ, dẫn đến việc các NHTM dễ dàng tham gia vào các hoạt động kinh doanh ngoài ngành có tỷ suất lợi nhuận cao nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro Hơn nữa, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường gặp khó khăn về tiềm lực tài chính cũng như khả năng quản trị và phân tán rủi ro, do đó, khi rủi ro xảy ra, nó sẽ ảnh hưởng lớn đến khả năng thanh khoản và tình hình tài chính của các đơn vị này.

Để nâng cao mức độ hiệu quả hoạt động trong ngân hàng, các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi cần tập trung nguồn lực và nhân sự vào các hoạt động kinh doanh truyền thống như huy động vốn và cấp tín dụng cho nền kinh tế, đồng thời hạn chế các hoạt động đầu tư vào lĩnh vực kinh doanh ngoài ngành.

Nghiên cứu cho thấy rằng các chỉ tiêu tài chính, phản ánh chất lượng tài sản và hiệu quả kinh doanh, có tác động đến mức độ MXHTN của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi, nhưng mức độ này giảm sút so với các ngân hàng ở nền kinh tế phát triển.

Để nâng cao uy tín và vị thế trước các nhà đầu tư nước ngoài, các ngân hàng thương mại (NHTM) cần chủ động công bố báo cáo tài chính theo chuẩn mực kế toán quốc tế Bên cạnh đó, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi cũng nên yêu cầu các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thực hiện đánh giá để cải thiện sự tin cậy trong mắt nhà đầu tư.

X TN đối v i đơn vị mình.

Hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu này tập trung vào sự khác biệt trong tác động của các yếu tố vĩ mô và các đặc trưng của ngân hàng thương mại (NHTM) đến mức độ tín nhiệm của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Các yếu tố đặc trưng của NHTM được xác định thông qua các chỉ số tài chính, nhưng bên cạnh đó, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm cũng xem xét năng lực quản trị, văn hóa ngân hàng, thái độ đối với rủi ro và mức độ đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ Do đó, các nghiên cứu tiếp theo nên khám phá tác động của những yếu tố này đến mức độ tín nhiệm của NHTM và sự khác biệt trong tác động của chúng giữa các nền kinh tế phát triển và mới nổi.

Các kết quả nghiên cứu của luận án được rút ra từ việc khảo sát các yếu tố tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng tại các ngân hàng thương mại ở các quốc gia phát triển và các nền kinh tế mới nổi Do đó, những gợi ý chính sách đã nêu có thể không hoàn toàn phù hợp với điều kiện thực tế ở Việt Nam hiện nay Để đưa ra các gợi ý chính sách cụ thể cho Ngân hàng Nhà nước và các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, cần tiến hành nghiên cứu trên mẫu dữ liệu mức độ hài lòng của khách hàng của các ngân hàng thương mại Việt Nam.

DANH M C CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ

1 Ths Nguyễn Thanh hong, Ths Lâm Thanh hi Quỳnh, 2017 Độ p củ ư c ngoài vào th rườ ư Tạp chí hoa h c và Đào tạo Ngân hàng, số 18 , 10/2017

2 TS Lại Tiến Dĩnh, Lâm Thanh Phi Quỳnh, 2016 Các yếu t ả ưởng mức tín nhi m ngân hàng: sự khác bi t giữ ư c phát triể đ r ển Tạp chí

3 TS Lại Tiến Dĩnh, Lâm Thanh hi Quỳnh, 2015 Những yếu t động đến mức xếp h ng tín nhi m củ ư i Tạp chí Khoa h c & Đào tạo Ngân hàng, Số 159, 8/2015

Lâm Thanh Phi Quỳnh (2015) đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi Nghiên cứu này được đăng tải trên Tạp chí Kinh tế & Phát triển, số 212(II), tháng 02 năm 2015.

DANH M C TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Alsakka, R et al., 2014 The sovereign – bank rating channel and rating ag nci s’ owngra s uring th Europ an bt crisis Journal of International

2 Bellotti, T et al., 2011a A note comparing support vector machines and ordered choic mo ls’ pr ictions o int rnational ban s’ ratings Decision Support Systems, 51: 682-687

3 Bellotti, T et al., 2011b Ar rating ag nci s’ assignm nts opa u ? Evi nc from international banks Expert Systems with Applications, 38: 4206-4214

4 Berger, N.A et al., 2010 The effects of focus versus diversification on bank performance: Evidence from Chinese banks Journal of Banking & Finance, 34: 1417-1435

5 Berger, N.A et al., 2007 Bank ownership and efficiency in China: what lies ahead in the world's largest nation? Bank of Finland Research 15- 26 Bank of Finland, Finland, 2007

6 Berger, N.A and Bouwman, C.H.S., 2013 How does capital affect bank performance during financial crises? Journal of Financial Economics, 109: 146-

In their 2009 study, Boyacioglu et al conducted a comparative analysis of various predictive methods for bank financial failures, including neural networks, support vector machines, and multivariate statistical techniques The research focused on banks transferred under Turkey's Savings Deposit Insurance Fund (SDIF) and was published in the journal Expert Systems with Applications Their findings highlighted the effectiveness of these advanced analytical methods in forecasting financial instability within the banking sector.

8 Bouvard, M et al., 2011 Transparency in the financial system: rollover risk and crises, Working papers

9 Borensztein, E et al., 2013 Sov r ign c iling ‘lit ’? Th impact o sov r ign rating on corporate ratings Journal of Banking and finance, 37: 4014 - 4024

10 Boyd, J.D and Runkle, D.E., 1993 Size and performance of banking firms: Testing the predictions of theory Journal of Monetary Economics, 31: 47-67

11 Caporale, G.M et al., 2012 Ratings assignments: Lessons from international banks Journal of International Money and Finance, 31: 1593-1606 h

12 Canbas, S et al., 2005 Prediction of commercial bank failure via multivariate statistical analysis of financial structures: The Turkish case European Journal of

13 Chen, Y.S., 2012 Classifying credit ratings for Asian banks using integrating feature selection and the CPDA-based rough sets approach Knowledge-Based

14 Chen, X et al., 2015 Logistic Regression with Stata Institute for Digital

Research and Education, UCLA, Los Angeles

15 Demirguc, K.A and Huizinga, H., (2013) Are banks too to fail or too big to save? International evidence from equity prices and CDS spreads Journal of

16 Economy Watch (2016) Emerging Markets [Online] Tại địa ch

[Truy cập ngày 15/09/2016]

17 Fang, Y., Hasan, I and Marton, K 2014 Institutional development and bank stability: Evidence from transition countries Journal of Banking & Finance, 39:

18 Fitch, 2003 Bank ratings methodology, New York

19 Fitch, 2014 Global Financial Institutions Rating Criteria, New York

20 Fu, X , Lin, Y and Molyneux, P., 2014 Bank competition and financial stability in Asia Pacific 2014 Journal of Banking & Finance, 38: 64 -77

21 Fu, M., X and rnan, S , 200 Th cts o r orm on China’s ban structure and performance Journal of Banking & Finance, 33 (1): 39 – 52

22 Gasparino, C., 1996 Bond-rating Firms may be Required to Disclose When

Work is Unsolicited The Wall Street Journal (July 11)

23 Golin, J., 2001 The Bank Credit Analysis Handbook: A Guide for Analysts,

Bankers and Investors Singapore :John Wiley & Sons

24 Goddard, J et al., 2004 The profitability of European banks: a cross-sectional and dynamic panel analysis Manchester School, 72 (3): 363– 381

25 Greene, W H., 2002 Econometric analysis (Vol 5) New Jersey: Prentice

26 Haan, D.J and Poghosyan, T., 2012 Size and earnings volatility of US bank holding companies Journal of Banking and Finance, 36: 3008-3016

27 Hammer, P.L., Kogan, A and Lejeune, M.A., 2012 A logical analysis of ban s’ inancial str ngth ratings Expert Systems with Applications, 39: 7808-

28 Harington, H., 1997 Not Moody – Just Angry The Banker (February,

29 Horrigan, J.O., 1966 The dertermination of long-term credit standing with financial ratios Journal of accouting research, 4: 25-36

30 Hoàng Tr ng và Chu Nguyễn Mộng Ng c, 2008 Phân tích dữ li u nghiên cứu v i SPSS 1 Tp.HCM: Nhà xuất bản Hồng Đức

31 ulisi ệğỹt, D et al., 2012 Prediction of bank financial strength ratings: The case of Turkey Economic Modelling, 29: 632 – 640

32 Ioannidis, C et al., 2010 Assessing bank soundness with classification techniques.Omega, 38: 345-357

33 Iannotta, G., Nocera, G and Sironi, A., 2010 The impact of government own rship on ban ’s rating: Evidence from the European Banking Industry Working papers

34 Imbierowicz, B and Rauch, C., 2014 The relationship between liquidity risk and credit risk in banks Journal of Banking & Finance, 40: 242–256

35 IMF, 2014 Recovery Strengthens, Remains Uneven World Economy Outlook April 2014 [Online] Tại địa ch [Truy cập ngày 20/05/2015]

36 Investopedia, 2017 Developed economy criteria [Online] Tại địa ch :

[Truy cập ngày 22/07/2016]

37 Jardin, P.D., 2010 Predicting bankruptcy using neural networks and other classification methods: The influence of variable selection techniques on model accuracy Neurocomputing, 73: 2047-2060

38 Keffala, M., R., 2015 How using derivatives affects bank stability in emerging countries? Evidence from the recent financial crisis Research in International

39 Kumar, P.R and Ravi, V., 2007 Bankruptcy prediction in banks and firms via statistical and intelligent techniques – A review European Journal of Operational Research, 180: 1-28

40 Lang, L and So, R., 2002 Bank ownership structure and economic performance Working papers

41 Lassoued, N et al., 2016 The impact of state and foreign ownership on banking risk: Evidence from the MENA countries Research in International Business and Finance, 36: 167-178

42 Liu, L.G and Ferri, G., 2001 How Do Global Credit Rating Agencies Rate Firms from Developing Countries? ADB Institute Research Paper, 26

43 Long, J.S and Freese, J., 2001 Regression Models for Categorical Dependent variable Using Stata New York: Stata Press

44 Manzoni, K., 2004 Modeling Eurobond credit ratings and forecasting downgrade probability International Review of Financial Analysis, 13: 277-300

45 Manso, G., 2013 Feedback effects of creditratings Journal of Financial Economics, 109: 535-548

46 Malhotra, R and Malhotra, D.K., 2003 Evaluating consumer loans using neural networks Omega, 31: 83-96

47 Matousek, R and Stewart, C., 2009 A note on ratings of international bank

Journal of Financial Regulation and Compliance, 17: 146-155

48 Kửhler, M., 2015 Which banks are more risky? The impact of business models onbank stability Journal of Financial Stability, 16: 195–212

49 Martin, T.W and Cherney, M., 2014 S&P Increases Unsolicited Ratings The Wall street journal, Dec, 2014

50 Mishkin, F.S., 1999 Lessons from the Asian crisis Journal of International Money and Finance, 18: 709–723

51 Mirzaei, A et al., 2014 Do s mar t structur matt r on ban s’ pro itability and stability? Emerging vs advanced economies Journal of Banking & Finance, 37: 2920-2937

52 Montgomery, H., 2003 The Role of Foreign Banks in Post-crisis Asia: The Importance of Method of Entry ADB Institute Research Paper, 51

53 oo y’s., 200 oo y ’s Rating Symbols & Definitions, New York h

54 oo y’s nv stor S rviv ( oo y’s), 2007 Bank financial ratings: global methodology (February)

55 Moody’s nv stors S rvic ( oo y’s), 1999 Designation of Unsolicited Ratings in which the Issuer has Not Participated oo y’s Sp cial Comment (November, 1–4)

56 Moody’s nv stors S rvic ( oo y’s), 1999 Rating methodology: Bank credit risk in Emerging Markets (July)

57 Nafziger, E., W., 2006 Economic Development 4 th Ed New York: Cambridge University Press

58 Nilsen, J and Rovelli, R., 2001 Investor risk aversion and financial fragility in emerging economies Journal of International Financial Markets Instutions & Money, 11: 443–474

59 Nguyen, M et al., 2012 Bank market power and revenue diversification: Evidence from selected ASEAN countries Journal of Asian Economics, 23:

60 Ohlson, J.A., 1980 Financial ratios and the probabilistics prediction of bankruptcy Journal of Accouting Research, 18: 109-131

61 Orsenigo, C and Vercellis, C., 2013 Linear versus nonlinear dimensionality r uction or ban s’ cr it rating pr iction.Knowledge-Based Systems, 47: 14-

62 Pasiouras, F and Kosmidou, K., 2007 Factors influencing the profitability of domestic and foreign commercial banks in the European Union Research in International Business and Finance, 21: 222–237

63 Poon, W.P.H et al., 1999 A multivariate analysis of the determinants of oo y’s ban inancial str ngth ratings Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 9: 267-283

64 Poon, W.P.H and Firth, M., 2005 Are Unsolicited Credit Ratings Lower? International Evidence From Bank Ratings Journal of Business Finance & Accounting, 32: 306-686

65 Poon, W.P.H et al., 2009 Do Solicitations Matter in Bank Credit Ratings? Results from a Study of 72 Countries Journal of money credit and banking, 35: 340-365 h

66 Powell, A., 2004 Basel II and developing countries: Sailing thourgh the sea of standards World Bank Policy Research Working Paper 3387, 9/2004

67 Purda, L.D., 2003 Consistency of Global Credit Ratings: An Analysis of Firm versus Country-Specific Factors Working papers

68 Roy, P.V., 2005 Is There a Difference in Treatment Between Solicited and Unsolicited Bank Ratings and, if so, Why? Working Paper (ECARES,

69 Salvador, C et al., 2014 Impact of the subprime crisis on bank rating: The effect of the hardening of rating policies and worsening of solvency Journal of

70 Shen, C.H et al., 2012 Asymmetric benchmarking in bank credit rating

Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 22: 171-193

71 Smirlock, M., 1985 Evidence of the non-relationship between concentration and profitability in banking Journal of Money, Credit and Banking, 17: 69–83

72 Standard & Poor's, 2010 Standard & Poor's Credit Rating Definitions, New York

73 Standard & Poor's, 2011a Banks: Rating Methodology And Assumptions, New York

74 Standard & Poor's, 2011b Banking Industry Country Risk Assessment Methodology And Assumptions, New York

75 Standard & Poor’s, 2000 S& R in s its ‘pi’ Ratings on Japan s Companies S& ’s News Release (15/11), 1–5

76 Suarez, L R., 2001 Rating banks in emerging markets: what rating agencies should learn from financial indicators Wooking Paper

77 The Federal Financial Institutions Examination Council (FFIEC)., 1979

Uniform financial institutions rating system, Washington, D.C

78 Vives, X., 2006 Banking and regulation in emerging markets: the role of external discipline Occasional paper no 06/15 University of Navarra

79 Watson, J., 2001 How to Determine a Sample Size: Tipsheet #60 University

Park, PA: Penn State Cooperative Extension, New York. h

80 Williams, G., Alaskka, R and Gwilym, O.A., 2013 The impact of sovereign rating actions on bank ratings in emerging markets Journal of Banking & Finance, 37: 563–577

81 Wikipedia, 2017 Developed country [Online] Truy cập tại địa ch

[Truy cập ngày 22/07/2017] h

Phụ lục 1a Thống kê số lượng các NHTM theo từng quốc gia trong mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Stt uốc gia Số lượng

NHTM Stt uốc gia Số lượng

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả từ m u dữ li u quan sát h

Phụ lục 1b Thống kê số lượng các NHTM theo từng quốc gia trong mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Stt uốc gia Số lượng

NHTM Stt uốc gia Số lượng

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả từ m u dữ li u quan sát h

Phụ lục 2 Bảng mô tả MXHTN của các NHTM theo tiêu chuẩn đánh giá của Standard & oor’s Stt Ký hiệu

AAA là một đơn vị có khả năng tài chính mạnh mẽ, đủ sức để đáp ứng tất cả các nghĩa vụ tài chính của mình Đây là mức xếp hạng tín dụng cao nhất theo tiêu chuẩn của Standard & Poor's.

Đơn vị 2 AA có khả năng tài chính mạnh mẽ, đủ để đáp ứng mọi nghĩa vụ tài chính của mình Sự khác biệt giữa đơn vị này và các đơn vị khác là rất ít.

Đơn vị c X TN A có khả năng tài chính mạnh mẽ để thực hiện các nghĩa vụ tài chính của mình Tuy nhiên, đơn vị này cũng có thể bị ảnh hưởng tiêu cực bởi những biến động trong tình hình tài chính hoặc điều kiện kinh tế, đặc biệt khi so sánh với các đơn vị c X TN có năng lực cao hơn.

Đơn vị 4 BBB có khả năng tài chính đủ để đáp ứng nghĩa vụ tài chính của mình Tuy nhiên, những điều kiện bất lợi của nền kinh tế và sự thay đổi trong tình hình tài chính có thể ảnh hưởng đến khả năng tài chính của đơn vị, dẫn đến việc không thể hoàn thành đầy đủ các nghĩa vụ tài chính.

Các đơn vị có mức độ bền vững cao hơn sẽ ít bị tổn thương trong thời gian dài so với các đơn vị có mức độ bền vững thấp hơn Tuy nhiên, những đơn vị này đang phải đối mặt với nhiều sự bất ổn, bao gồm điều kiện kinh doanh, tài chính và tình hình kinh tế bất lợi Những yếu tố này có thể dẫn đến việc đơn vị không đủ khả năng tài chính để đáp ứng đầy đủ các nghĩa vụ tài chính của mình.

Đơn vị c X TN B có khả năng bị tổn thương hơn so với đơn vị c X TN BB, nhưng hiện tại vẫn có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của mình Tuy nhiên, những yếu tố bất lợi như điều kiện kinh doanh, tình hình tài chính và nền kinh tế có thể làm suy yếu khả năng tài chính và mức độ sẵn sàng của đơn vị trong việc thực hiện đầy đủ các nghĩa vụ tài chính.

Đơn vị 7 CCC đang đối mặt với nhiều rủi ro tổn thương, mặc dù hiện tại họ đang tận dụng các điều kiện thuận lợi trong hoạt động kinh doanh, tình hình tài chính và môi trường kinh tế để thực hiện các nghĩa vụ tài chính của mình.

8 CC ột đơn vị c X TN CC hiện tại c hả năng bị tổn thương rất cao

9 R ột đơn vị c X TN R đang chịu sự giám sát của các cơ quan quản lý do những bất ổn trong tình hình tài chính Trong quá trình này, đơn vị có thể gặp khó khăn trong việc đáp ứng một số nghĩa vụ tài chính.

10 SD hay D ột đơn vị c X TN SD hay D hiện đã hông thể thanh toán một vài nghĩa vụ tài chính đến hạn của mình

X TN D được áp dụng cho một đơn vị hi Stan dard & Poor’s nhận định rằng tình trạng mất khả năng thanh toán của các đơn vị đang ngày càng trở nên phổ biến, dẫn đến việc đơn vị không thể đáp ứng tất cả hoặc hầu hết các nghĩa vụ tài chính đến hạn.

11 N.R ột đơn vị được gán hiệu N R hi Stan ar & oor’s chưa đánh giá đơn vị này

Phụ lục 3 Các chỉ tiêu tài chính có tác động đến MXHTN của NHTM

Các chỉ tiêu thể hiện chất lượng tài sản

Các chỉ tiêu thể hiện nguồn vốn chủ sở hữu và đ n ẩy tài chính

 Tốc độ tăng trưởng quy mô tài sản

 Tốc độ tăng trưởng ư nợ tín dụng

 Tỷ lệ nợ quá hạn/tổng ư nợ

 Tỷ lệ dự phòng nợ quá hạn/tổng nợ quá hạn

 Tỷ lệ (nợ quá hạn – dự phòng nợ quá hạn)/tổng vốn chủ sở hữu

 Tỷ lệ tổng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng/tổng ư nợ tín dụng bình quân

 Tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu/tổng tài sản uy đổi theo mức độ rủi ro có tr ng số

 Tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu/tổng ư nợ tín dụng ròng

 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng nợ phải trả

 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/nguồn vốn ng n hạn

Các chỉ tiêu thể hiện cấu trúc nguồn vốn và khả năng thanh khoản

 Tỷ lệ tổng ư nợ vay/tổng vốn huy động

 Tỷ lệ tổng tài sản trong hoạt động liên ngân hàng/tổng khoản nợ trong hoạt động liên ngân hàng

 Tỷ lệ tổng nguồn vốn huy động khách hàng/tổng nguồn vốn (loại trừ các công cụ phái sinh)

 Tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao/tổng nguồn vốn tiền gởi và nguồn vốn ng n hạn

Các chỉ tiêu thể hiện lợi nhuận và hiệu quả hoạt động

 Tỷ lệ thu nhập từ lãi vay/tổng ư nợ tín dụng bình quân

 Tỷ lệ thu nhập thu n từ lãi/tổng tài sản sinh lời bình quân

 Tỷ lệ tổng dự phòng rủi ro cho tín dụng và chứng hoán đ u tư/tổng lợi nhuận từ hoạt động trư c dự phòng

 Tỷ lệ lãi cận biên

 Tỷ lệ chi phí phi lãi/tổng tài sản bình quân

 Tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập

 Tỷ lệ lợi nhuận thu n sau thuế/tổng tài sản uy đổi theo mức độ rủi ro có h tr ng số

 Tỷ lệ lợi nhuận thu n sau thuế/tổng vốn cổ ph n

Phụ lục 4 Bảng tổng hợp các nghiên cứu về MXHTN của NHTM

Nghiên cứu Mẫu dữ liệu Mô hình nghiên cứu và các biến giải thích được s dụng trong mô hình

Mức độ tin cậy và tính thống nhất trong các đánh giá X của NHTM

1060 quan sát MXHTN của NHTM tại 82 quốc gia khác nhau và các

N T này được đánh giá MXHTN bởi Fitch tại thời điểm tháng 1/2003

 Mô hình hiệu ch nh ảnh hưởng 2 bư c

 Các biến giải thích trong mô hình:

 Logarit tổng tài sản NHTM

 Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình quân

 Tỷ số vốn chủ sở hữu/tổng tài sản

 Tỷ số ư nợ cho vay/tổng tài sản

 Tỷ lệ lãi cận biên

Các ngân hàng thương mại thuộc nhóm được đánh giá X TN thường có mức MXHTN thấp hơn so với các ngân hàng thuộc nhóm được đánh giá X TN theo yêu cầu từ đơn vị đánh giá.

Có 460 ngân hàng thương mại (NHTM) được khảo sát tại 72 quốc gia trên thế giới Lưu ý rằng mẫu khảo sát này không bao gồm các NHTM tại Mỹ, vì ngân hàng tại đây không cung cấp thông tin tài chính riêng biệt mà chỉ có thông tin tài chính tổng hợp của tập đoàn.

 Mô hình chuyển đổi trạng thái nội sinh

 Các biến giải thích trong mô hình:

 MXHTN dài hạn của chính phủ n i NHTM có trụ sở

 Logarit tổng tài sản NHTM