GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Đặt vấn đề
Trong sự phát triển kinh tế xã hội, ngân hàng đóng vai trò thiết yếu với chức năng tái phân bổ tiền tiết kiệm từ người thặng dư sang người đi vay, giúp tối ưu hóa việc sử dụng vốn Ngân hàng cũng là trung gian thanh toán chủ chốt, thực hiện các giao dịch cho khách hàng, tạo lập mạng lưới thanh toán điện tử trong và ngoài nước, đồng thời cung cấp tiền mặt khi cần thiết.
Tại Việt Nam, hệ thống ngân hàng hai cấp với NHTW và NHTM đã phát triển mạnh mẽ, không chỉ về số lượng mà còn về chất lượng, góp phần quan trọng vào sự phát triển kinh tế Ngành ngân hàng cũng đóng góp đáng kể cho ngân sách nhà nước thông qua nghĩa vụ thuế Các NHTM còn là trung gian hiệu quả trong việc thực hiện các chính sách tiền tệ của NHNN Hiện nay, NHTM Việt Nam đang hội nhập sâu rộng và trở thành những định chế tài chính lớn, có khả năng cạnh tranh và hợp tác với các tổ chức tài chính quốc tế.
Sự phá sản của ngân hàng thương mại (NHTM) có thể gây ra tác động tiêu cực lớn đến nền kinh tế do vai trò quan trọng của chúng trong cung cấp tín dụng và vận hành hệ thống thanh toán Đến nay, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) chưa áp dụng biện pháp phá sản đối với bất kỳ ngân hàng yếu kém nào vì những lý do như tác động xấu đến hệ thống tài chính, thị trường và tâm lý người dân, cũng như sự phức tạp trong quy trình phá sản và thanh lý tài sản Mặc dù đã có luật, Việt Nam vẫn thiếu kinh nghiệm để thực hiện các thủ tục này Tuy nhiên, trong cơ chế thị trường và xu hướng hội nhập, việc phá sản của NHTM là điều có thể xảy ra, do đó, cần nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng này.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế hiện đang nghiên cứu về rủi ro dẫn đến phá sản của các ngân hàng thương mại (NHTM) trong bối cảnh hiện nay Đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam” được chọn nhằm làm rõ vấn đề này Nghiên cứu mong muốn cung cấp cơ sở khoa học bổ sung cho quản trị và quản lý hoạt động của các NHTM trong tương lai.
Tính cấp thiết của đề tài
Thị trường tài chính từ lâu đã tin tưởng rằng Chính phủ sẽ không để bất kỳ ngân hàng nào phá sản, nhằm bảo vệ quyền lợi của người gửi tiền và giảm thiểu nguy cơ rủi ro lây lan, đảm bảo an toàn cho hệ thống ngân hàng.
Năm 2015, trước tình trạng hoạt động yếu kém của ba ngân hàng thương mại VNCB, Oceanbank và GP Bank, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã quyết định mua lại toàn bộ cổ phần của các ngân hàng này với giá 0 đồng và chỉ định các ngân hàng thương mại cổ phần có vốn Nhà nước như Vietcombank và VietinBank tham gia quản lý và điều hành Đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 - 2015” đã thực hiện nhiều thương vụ sáp nhập, với một số ngân hàng biến mất và hàng loạt ngân hàng yếu kém được xử lý triệt để Các thương vụ sáp nhập đáng chú ý bao gồm việc hợp nhất Ficombank, TinNghiaBank và SCB thành SCB, và TrustBank đổi tên thành VNCB Các ngân hàng khác như WesternBank, Habubank, và DaiABank cũng đã trải qua các thương vụ tái cơ cấu và đổi tên Điều này đặt ra câu hỏi về niềm tin của thị trường, khi NHNN đã tìm mọi cách để hỗ trợ các ngân hàng yếu kém thay vì để chúng phá sản.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế đỡ, tự cơ cấu hoặc chỉ định ngân hàng khác thực hiện tiếp nhận, phương án khác là mua lại với giá 0 đồng?
Việc phá sản các ngân hàng thương mại (NHTM) có thể gây ra tác động dây chuyền nghiêm trọng đến nền kinh tế, đặc biệt tại Việt Nam, nơi mà thị trường tài chính còn yếu và khung pháp lý cho phá sản NHTM chưa hoàn chỉnh Tuy nhiên, gần đây, việc nhắc đến khả năng phá sản ngân hàng ngày càng tăng cho thấy thị trường đã chuẩn bị tâm lý cho những rủi ro này Ngoài việc chuẩn bị tâm lý, các điều kiện cần thiết cũng đã được cải thiện, như quỹ bảo hiểm tiền gửi được nâng cao, với số tiền bảo hiểm cho mỗi cá nhân tại ngân hàng tham gia bảo hiểm tăng từ 50 triệu đồng lên 75 triệu đồng, cùng với việc hoàn thiện hành lang pháp lý.
Luật Phá sản 2014, có hiệu lực từ ngày 01/01/2015, nhằm khắc phục những bất cập của Luật Phá sản 2004, tạo ra cơ chế xử lý phá sản doanh nghiệp hiệu quả hơn và bảo vệ quyền lợi hợp pháp của các bên liên quan Một điểm mới quan trọng là việc luật hóa quy định về phá sản tổ chức tín dụng (TCTD), xây dựng cơ chế xử lý phù hợp và quy định rõ ràng về nộp đơn yêu cầu mở thủ tục phá sản đối với TCTD Đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam" sẽ giúp dự báo rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại, cung cấp cái nhìn khách quan về tình hình phá sản ngân hàng, hỗ trợ nhà đầu tư đưa ra quyết định đúng đắn và giúp Ngân hàng Nhà nước xác định những ngân hàng cần chú ý trong quá trình tái cơ cấu giai đoạn 2016-2020.
Mục tiêu của đề tài
Xác định và ước lượng mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008 – 2016
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
- Xây dựng mô hình ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản các NHTM;
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng và ước lượng mức độ ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2008 – 2016;
- Đề xuất một số gợi ý chính sách nhằm kiểm soát rủi ro phá sản đối với các NHTM tại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu trên đây, cần giải quyết các câu hỏi:
- Các yếu tố nào ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM?
- Các yếu tố và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến rủi ro phá sản các NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2016?
- Cần thực hiện các giải pháp và kiến nghị nào nhằm hạn chế rủi ro phá sản đối với các NHTM tại Việt Nam trong thời gian tới?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu của luận văn là các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam
Về không gian nghiên cứu: Các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam (danh sách các ngân hàng xem tại phụ lục 1)
Về thời gian nghiên cứu: Số liệu thu thập từ năm 2008-2016.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu chính trong bài viết này là nghiên cứu định lượng, sử dụng mô hình kinh tế lượng để ước lượng ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2008 - 2016.
Dữ liệu nghiên cứu bị hạn chế do một số ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) không cung cấp báo cáo tài chính (BCTC) đầy đủ Việc thu thập thông tin từ các BCTC này gặp khó khăn, ảnh hưởng đến tính chính xác và toàn diện của nghiên cứu.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế năm, do đó chỉ thu thập được thông tin từ các BCTC của 25 NHTMCP tại Việt Nam hiện nay trong khoảng thời gian 2008 – 2016
- Sử dụng phần mềm STATA trong xử lý thống kê.
Nội dung nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu, luận văn sẽ hệ thống hóa lý thuyết về rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại (NHTM) và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro này Nghiên cứu sẽ khảo sát các nghiên cứu thực nghiệm đã công bố nhằm xây dựng mô hình ước lượng cho các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của NHTM tại Việt Nam Dữ liệu sẽ được thu thập và xử lý theo mô hình đã xác định để đánh giá và ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM cổ phần Cuối cùng, kết quả từ mô hình nghiên cứu sẽ được phân tích để đưa ra các gợi ý chính sách phù hợp.
Đóng góp của đề tài
Kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam sẽ cung cấp cơ sở khoa học thực nghiệm cho các NHTM và cơ quan quản lý Nhà nước trong việc hoạch định chính sách quản trị và quản lý hiệu quả hơn.
Kết cấu của đề tài
Ngoài phần mở đầu, kết luận và danh mục tài liệu tham khảo, đề tài được chia thành 5 chương sau:
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIÊM VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO PHÁ SẢN NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Đo lường rủi ro phá sản NHTM
Một trong những nghiên cứu đầu tiên về phá sản doanh nghiệp là của Beaver
Nghiên cứu của Beaver (1966) về “Các chỉ số tài chính dự báo sự phá sản” chỉ ra rằng dấu hiệu nhận biết công ty có nguy cơ phá sản bao gồm việc không thanh toán được trái phiếu khi đến hạn, không chi trả cổ tức cho cổ phiếu ưu đãi và tài khoản ngân hàng bị thấu chi Ông đã so sánh 6 tỷ số tài chính: dòng tiền/tổng nợ, thu nhập ròng/tổng tài sản, tổng nợ/tổng tài sản, vốn lưu động/tổng tài sản, tỷ lệ thanh toán hiện thời và khoảng phi tín dụng giữa các công ty vỡ nợ và không vỡ nợ Kết quả cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa hai nhóm, từ đó khẳng định rằng nguy cơ vỡ nợ có thể được dự đoán thông qua các tỷ số tài chính.
Kế thừa nghiên cứu của Beaver (1966), Altman (1968) đã đưa ra nghiên cứu
“Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy” (Các tỷ số tài chính, phân tích biệt số và dự báo phá sản công ty) Mô hình Altman
Z-score là chỉ số được phát triển từ nghiên cứu thực nghiệm trên 66 doanh nghiệp sản xuất trong giai đoạn 1946 - 1965, bao gồm 33 doanh nghiệp phá sản và 33 doanh nghiệp không phá sản Chỉ số này kết hợp 5 tỷ số tài chính với trọng số khác nhau, cho phép dự đoán khả năng phá sản với độ chính xác lên đến 95% trong vòng 1 năm và 72% trong vòng 2 năm Hiện nay, mô hình Z-score đã được áp dụng cho các doanh nghiệp sản xuất đã cổ phần hóa.
Vào năm 1977, Altman, Haldenman và Narayanan đã phát triển mô hình ZETA nhằm xác định nguy cơ phá sản của các tập đoàn Mô hình này dựa trên dữ liệu từ giai đoạn 1969 đến 1975, bao gồm 53 công ty đã phá sản và 58 công ty không phá sản.
Luận văn thạc sĩ về kinh tế phá sản phân chia các công ty thành hai nhóm: sản xuất và thương mại bán lẻ Đặc biệt, nghiên cứu áp dụng phương pháp phân tích phân biệt số, một kỹ thuật phổ biến trong các mô hình dự báo sau này.
Mô hình dự báo có khả năng đạt độ chính xác 95% trong việc nhận diện các công ty có nguy cơ phá sản trong vòng một năm và 70% trong vòng năm năm Nghiên cứu chỉ ra rằng không có sự khác biệt đáng kể giữa các công ty trong lĩnh vực sản xuất và các lĩnh vực khác Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ cung cấp các biến để dự báo mà không đưa ra các hệ số cụ thể, dẫn đến việc mô hình này không được áp dụng rộng rãi và thiếu kiểm chứng thực tiễn từ các nghiên cứu khác Đến năm 2000, Altman và các cộng sự đã tiếp tục phát triển mô hình dự báo này.
1968 thành ba mô hình dự báo khác nhau, trong đó có mô hình được áp dụng cho các doanh nghiệp phi sản xuất, trong đó có ngân hàng
In their 1986 study titled "The Profitability and Risk Effects of Allowing Bank Holding Companies to Merge with Other Financial Firms: A Simulation Study," Boyd and Graham explore the implications of mergers between bank holding companies and other financial institutions They utilize the concept of the z-index, which is directly related to the probability of negative equity capital, summarized by the equation: z = μ + k.
Trong đó, μ đại diện cho trung bình lợi nhuận trên tài sản (phần trăm), k là tỷ lệ phần trăm vốn cổ phần trong tài sản, và σ là độ lệch chuẩn về lợi nhuận trên tài sản, phản ánh sự biến động Theo thống kê, z đo lường mức độ giảm lợi nhuận cần thiết để ảnh hưởng đến vốn chủ sở hữu, dựa trên giả định về sự ổn định của lợi nhuận ngân hàng Mức z cao hơn cho thấy khoảng cách lớn hơn tới sự cạn kiệt tài sản, đồng nghĩa với việc các ngân hàng có độ ổn định cao hơn.
Boyd và các cộng sự đã phát triển mô hình Z-score để đánh giá nguy cơ mất khả năng thanh toán, áp dụng cho các hệ thống tín dụng và ngân hàng.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Z-score ROA+ Vốn chủ sở hữu bình quân
Chỉ số Z-score là một công cụ quan trọng trong việc đánh giá mức độ rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân hàng, với giá trị cao cho thấy rủi ro này thấp Năm 1988, Hannan và Hanweck đã phát triển chỉ số rủi ro Z-score, giúp các nhà đầu tư và nhà quản lý tài chính có cái nhìn rõ hơn về tình hình tài chính của ngân hàng.
Z-score ROA bình quân+ Vốn chủ sở hữu
Chỉ số Z-score phản ánh mối quan hệ giữa rủi ro danh mục ngân hàng và vốn chủ sở hữu (VCSH), cho thấy rằng khả năng mất khả năng thanh toán phụ thuộc vào hai yếu tố này Khi thu nhập giảm, vốn sẽ bị thâm hụt, dẫn đến tình trạng khánh kiệt và tăng nguy cơ phá sản cho ngân hàng.
Cihak & Hesse (2008), để lượng hóa sự ổn định, nghiên cứu áp dụng chỉ số
Z-score được tính như sau:
Z-score ROA Bình quân+ Vốn chủ sở hữu bình quân
Tổng tài sản bình quân Độ lệch chuẩn của ROA
Theo Foos (2010) đưa nghiên cứu bổ sung sử dụng chỉ số Z-score như sau
Z-score Bình quân(ROA + Vốn chủ sở hữu
Tổng tài sản ) Độ lệch chuẩn của ROA
Chỉ số Z-score đã trở thành công cụ phổ biến trong nghiên cứu sức khỏe và rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân hàng Gần đây, nhiều nghiên cứu đã áp dụng công thức Z-score theo Cihak & Hesse (2008), như các công trình của Dan J Jordan và cộng sự (2010), Nguyễn Thanh Dương (2013), và Phan Thị Nhi Khánh (2016).
Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của NHTM
Các nghiên cứu trước đây đã xác định hai nhóm yếu tố chính ảnh hưởng đến rủi ro phá sản, bao gồm yếu tố bên trong và yếu tố bên ngoài.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Ngày nay, nhiều lý thuyết đã được đưa ra để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) Việc đánh giá hoạt động của NHTM thường được thực hiện theo hai mô hình chính là CAMELS và FIRST Mô hình CAMELS, áp dụng từ những năm 1970, dựa trên báo cáo tài chính và sử dụng thang điểm từ 1 đến 5 để đánh giá ngân hàng qua 6 yếu tố: vốn, chất lượng tài sản, quản lý, lợi nhuận, thanh khoản và độ nhạy cảm rủi ro Ngược lại, mô hình FIRST của Nhật Bản xem xét 10 yếu tố, chú trọng nhiều hơn đến các yếu tố phi tài chính như quản lý bảo vệ khách hàng và tuân thủ pháp luật Ngoài ra, các công ty xếp hạng độc lập như Moody's và Standard & Poor's cũng cung cấp thông tin về khả năng sinh lời của ngân hàng, nhưng ít quan tâm đến khả năng thất bại Mô hình CAMELS được áp dụng rộng rãi và được công nhận là công cụ hữu ích trong việc phân tích tài chính của ngành ngân hàng, giúp dự đoán tình hình sức khỏe của ngân hàng, đặc biệt đối với những NHTM chưa có nhiều thông tin phi tài chính Nghiên cứu của Yaraslau Taran (2012), Unuafe Okaro Kenneth và Afolabi M Adeniyi cũng đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng.
(2014) đã dụng mô hình CAMEL đề xác định các biến độc lập
Hệ thống đánh giá CAMEL, được phát triển bởi Cục Quản lý các tổ hợp tín dụng Hoa Kỳ (NCUA), không chỉ được áp dụng tại Hoa Kỳ mà còn được nhiều quốc gia trên thế giới sử dụng.
Sau khủng hoảng kinh tế châu Á năm 1997, hệ thống đánh giá CAMEL đã được Quỹ Tiền tệ Quốc tế và Nhóm Ngân hàng Thế giới khuyến nghị áp dụng tại các quốc gia gặp khủng hoảng Đây là một trong những biện pháp quan trọng nhằm tái thiết khu vực tài chính, giúp cải thiện tình hình kinh tế và ổn định hệ thống ngân hàng.
CAMELS là viết tắt của 6 yếu tố quan trọng mà cộng đồng ngân hàng toàn cầu cho rằng cần thiết để duy trì sự lành mạnh và ổn định của một ngân hàng Những yếu tố này bao gồm: Tính thanh khoản, chất lượng tài sản, quản lý, lợi nhuận, vốn và nhạy cảm với rủi ro Việc đánh giá các yếu tố này giúp đảm bảo ngân hàng hoạt động hiệu quả và bền vững trong môi trường tài chính đầy biến động.
Capital adequacy (Mức độ an toàn vốn),
Asset quality (Chất lượng tài sản),
Management Ability (Năng lực quản lý),
Liquidity risk (Rủi ro thanh khoản),
Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường là một trong sáu yếu tố trong hệ thống đánh giá nhằm kiểm tra và giám sát an toàn, vững mạnh của các ngân hàng thương mại (NHTM) Các yếu tố này được quy định trong đạo luật FDICIA của Mỹ.
Hệ thống đánh giá CAMELS cho điểm từ 1 đến 5 cho 6 yếu tố, hình thành mức điểm tổng hợp cũng trong khoảng từ 1 đến 5 Ngân hàng với điểm tổng hợp từ 1 đến 2 được coi là an toàn, trong khi điểm từ 3 đến 5 không đáp ứng yêu cầu Mô hình CAMELS có ưu điểm là các tiêu chí đánh giá năng lực và tình hình tài chính được định lượng và áp dụng đồng nhất cho tất cả ngân hàng, giúp việc đánh giá hiệu quả và mức độ rủi ro của tổ chức tín dụng dễ dàng hơn qua các xếp hạng liên tiếp dưới các chỉ tiêu thống nhất.
2.3.1.1 Capital adequacy (Mức độ an toàn vốn)
Mức độ an toàn vốn là chỉ tiêu quan trọng thể hiện số vốn tự có hỗ trợ hoạt động kinh doanh của ngân hàng Mặc dù vốn tự có chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ trong tổng nguồn vốn của ngân hàng thương mại, nhưng nó là điều kiện tiên quyết cho việc thành lập, vận hành và phát triển ngân hàng Theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Cẩm Giang và cộng sự (2013), có một số chỉ tiêu để đánh giá mức độ an toàn vốn của ngân hàng thương mại.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
CAR- tỷ lệ an toàn vốn
CAR = (Vốn cấp I + Vốn cấp II) / (Tài sản đã điều chỉnh rủi ro)
Tỷ số VCSH/Tổng huy động, theo Nguyễn Văn Chương và ctg (2013), giúp đánh giá khả năng thanh toán nợ của ngân hàng và đối phó với rủi ro như rủi ro tín dụng và vận hành Khi ngân hàng duy trì tỷ số này, họ tạo ra một tấm đệm tài chính bảo vệ mình và người gửi tiền khỏi cú sốc Đòn bẩy tài chính, thể hiện qua tỷ số này, cho thấy mức độ huy động vốn so với vốn chủ sở hữu (VCSH) và ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản và lãi suất Các nghiên cứu của Andrew Logan (2001), Yaraslau Taran (2012), Nguyễn Thanh Dương (2013), và Nguyễn Hữu Thạch (2015) đều nhất trí rằng tỷ số VCSH/Tổng huy động cao sẽ làm giảm rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại Ngược lại, Montgomery và ctg (2003) chỉ ra rằng có thể có sự biến động nhưng không ảnh hưởng đáng kể đến nguy cơ phá sản do hệ số nhỏ.
2.3.1.2 Asset quality (Chất lượng tài sản Có)
Tài sản Có của ngân hàng thương mại bao gồm tiền mặt, chứng khoán ngắn hạn, cho vay, đầu tư và tài sản cố định Để đảm bảo hoạt động an toàn và có lãi, ngân hàng cần xác định quy mô, cơ cấu và chất lượng các thành phần trong tài sản Có, trong đó cho vay chiếm tỷ trọng lớn nhất và ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng tài sản Quản lý cho vay kém có thể dẫn đến rủi ro tín dụng và nợ xấu, gây ra nguy cơ đổ vỡ Khi thị trường nhận thấy chất lượng tài sản thấp, niềm tin vào ngân hàng sẽ giảm, dẫn đến rủi ro thanh khoản do người gửi tiền rút tiền ồ ạt Ngoài ra, việc không khai thác hết tiềm năng sinh lời của tài sản Có cũng có thể dẫn đến rủi ro nguồn vốn.
Một số chỉ tiêu phản ánh chất lượng tài sản Có của NHTM:
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Tỷ số Nợ xấu/tổng dư nợ của ngân hàng là một chỉ số quan trọng, với tỷ số càng nhỏ càng tốt, nhằm đo lường rủi ro tín dụng Nợ xấu phản ánh sức khỏe tài chính của ngân hàng; tỷ số nợ xấu cao cho thấy nguy cơ khách hàng không trả được nợ, dẫn đến khả năng mất vốn và sụt giảm doanh thu, gây khó khăn cho ngân hàng (Montgomery và ctg (2003); Halling M., Hayden E (2006)).
Tỷ số DPRR tín dụng/Tổng dư nợ cho vay, bao gồm dự phòng của ngân hàng, cho thấy mối liên hệ giữa rủi ro tín dụng và chất lượng tài sản Theo Nguyễn Hữu Thạch (2015), tỷ số cao đồng nghĩa với rủi ro tín dụng gia tăng, dẫn đến nợ xấu tăng, chất lượng tài sản giảm và khả năng phá sản của ngân hàng thương mại (NHTM) tăng lên Nghiên cứu của Andrea M Maechler & cộng sự (2009) cũng xác nhận điều này khi xem xét tỷ số DPRR tín dụng/doanh thu thuần Tuy nhiên, Nguyễn Thanh Dương (2013) lại cho rằng tỷ số này không ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của NHTM.
Tỷ số Chi phí DPRR tín dụng/Thu nhập lãi thuần của ngân hàng Nguyễn
Theo Thanh Dương (2013), tỷ số tài sản không chỉ phản ánh chất lượng tài sản mà còn giúp theo dõi tình hình nợ xấu và ảnh hưởng của nó đến thu nhập Khi thu nhập không đủ để bù đắp rủi ro, ngân hàng sẽ gặp khó khăn trong việc đạt được mục tiêu lợi nhuận.
Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (DPRR) tăng có thể dẫn đến việc giảm chất lượng tài sản cho vay và gia tăng nợ xấu, ảnh hưởng đến thu nhập và làm tăng rủi ro phá sản Theo nghiên cứu của Dan J Jordan và cộng sự (2010), tỷ số chi phí dự phòng nợ xấu trên tổng nợ cao hơn cho thấy khả năng thất bại của ngân hàng cũng cao hơn Ngược lại, nghiên cứu của Halling cho thấy
Theo M & Hayden E (2006), tỷ số này có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro, vì các ngân hàng có tình hình tài chính ổn định thường chủ động tăng cường dự phòng, trong khi những ngân hàng gặp khó khăn lại tìm cách giảm thiểu chi phí dự phòng.
2.3.1.3 Management ability (Năng lực quản lý)
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu áp dụng phương pháp định lượng với dữ liệu bảng bằng kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính đa biến nhằm đánh giá ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình Các bước thực hiện được tiến hành một cách cụ thể và hệ thống.
Nghiên cứu này sẽ kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình bằng cách sử dụng hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) Nếu hệ số VIF lớn hơn hoặc bằng 10, hiện tượng đa cộng tuyến sẽ được coi là nghiêm trọng (Gujrati, 2003).
Nghiên cứu hồi quy được thực hiện theo ba phương pháp: hồi quy tuyến tính Pooled OLS, hồi quy ảnh hưởng cố định (FEM) và hồi quy ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) Để xác định phương pháp hồi quy nào phù hợp nhất, các kiểm định F-test và kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier được áp dụng.
Để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM, ta sử dụng kiểm định F-test Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier giúp xác định sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và mô hình REM Để phân biệt giữa mô hình FEM và REM, kiểm định Hausman được áp dụng.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Sau khi chọn mô hình phù hợp, nghiên cứu cần kiểm tra hiện tượng tự tương quan và phương sai của sai số thay đổi Nếu phát hiện hiện tượng này, phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (General Least Square – GLS) sẽ được áp dụng Theo Wooldridge (2002), phương pháp GLS rất hiệu quả trong việc kiểm soát tự tương quan và phương sai của sai số thay đổi.
Thu thập và xử lý số liệu
3.3.1 Cỡ mẫu Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là 50 + 8 x m (m: số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 1996) Với dữ liệu bảng bao gồm 25 NHTM, thu thập số liệu từ năm 2008 đến 2016, tuy nhiên số liệu được tính trung bình nên số năm tính toán trong mô hình thực tế là 8 năm, như vậy mẫu nghiên cứu 25 x 8 = 200 quan sát, đáp ứng yêu cầu về độ phù hợp
3.3.2 Phương pháp thu thập và xử lý số liệu
Dữ liệu ngân hàng cho việc tính toán các biến độc lập được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2016 Các yếu tố ảnh hưởng được xác định dựa trên giá trị trung bình của hai năm liên tiếp.
Dữ liệu vĩ mô như GDP và lạm phát được thu thập từ báo cáo của Tổng cục Thống kê Việt Nam trong giai đoạn 2008-2016
Các dữ liệu thu thập sử dụng cho phân tích được thể hiện ở Phụ lục 2.
Phương pháp ước lượng
Trong giai đoạn đầu, tác giả áp dụng các phương pháp thống kê mô tả để phân tích các thuộc tính cơ bản của mẫu nghiên cứu, bao gồm giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình, phương sai và độ lệch chuẩn.
Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (Pooled OLS)
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Cách tiếp cận đơn giản nhất trong phân tích hồi quy là giả định rằng các hệ số hồi quy, bao gồm hệ số chặn và hệ số góc, không thay đổi giữa các đối tượng quan sát và theo thời gian Một giả định quan trọng khác là các biến độc lập phải là ngoại sinh chặt, tức là không phụ thuộc vào các giá trị quá khứ, hiện tại và tương lai của sai số ngẫu nhiên Tuy nhiên, giả thiết này có thể không thực tế, vì có khả năng sai số ngẫu nhiên thay đổi giữa các đối tượng hoặc theo thời gian, hoặc cả hai.
Mô hình của phương pháp này:
Trong mô hình này, Y_it đại diện cho biến phụ thuộc của ngân hàng thứ i tại thời điểm t Các biến độc lập được ký hiệu là X_it, trong khi β_0 là hệ số chặn cho các ngân hàng được quan sát Hệ số góc được ký hiệu là β, và u_it là phần dư của mô hình.
Điểm yếu lớn nhất của Pooled OLS là không cho biết sự thay đổi của biến phụ thuộc giữa các ngân hàng và theo thời gian Khi gộp các đặc trưng riêng của từng ngân hàng vào sai số ngẫu nhiên, có thể xảy ra tình trạng sai số ngẫu nhiên tương quan với biến độc lập, vi phạm giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển Hệ quả là các ước lượng thu được có thể bị chệch và không vững.
Phương pháp tác động cố định (Fixed Effects-FEM)
Giả định rằng mỗi ngân hàng có những đặc điểm riêng biệt ảnh hưởng đến các biến độc lập, phương pháp FEM phân tích mối tương quan giữa phần dư của từng ngân hàng và các biến độc lập Qua đó, phương pháp này giúp kiểm soát và tách biệt ảnh hưởng của các đặc điểm không thay đổi theo thời gian, cho phép ước lượng chính xác những ảnh hưởng thực (net effects) của biến độc lập lên biến phụ thuộc Mô hình ước lượng sử dụng trong phương pháp này là
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Phương pháp tác động cố định đã điều chỉnh chỉ số i cho hệ số chặn β i, cho phép phân biệt hệ số chặn giữa các ngân hàng khác nhau Sự khác biệt này có thể xuất phát từ đặc điểm riêng của từng ngân hàng hoặc từ sự khác nhau trong chính sách quản lý và hoạt động của họ.
Mô hình này sẽ gặp hạn chế khi có quá nhiều biến độc lập là biến giả hoặc khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, dẫn đến các ước lượng không chính xác.
Phương pháp tác động ngẫu nhiên (Random Effects - REM) khác biệt với phương pháp tác động cố định ở chỗ sự biến động giữa các ngân hàng Trong mô hình tác động cố định, sự biến động này có mối tương quan với biến độc lập, trong khi ở mô hình tác động ngẫu nhiên, sự biến động giữa các ngân hàng được giả định là ngẫu nhiên và không có mối liên hệ với các biến độc lập.
Nếu sự khác biệt giữa các ngân hàng ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, phương pháp REM sẽ phù hợp hơn so với FEM Trong phương pháp này, phần dư của mỗi ngân hàng, không tương quan với biến độc lập, được coi là một biến độc lập mới Mô hình ước lượng của phương pháp REM có cấu trúc đặc trưng riêng.
Mô hình hồi quy được biểu diễn bằng công thức Y it = β 0 + ∑β i X it + u it + e it, trong đó e i đại diện cho sai số thành phần của các ngân hàng khác nhau, phản ánh các đặc điểm riêng biệt của từng ngân hàng Đồng thời, u it là sai số thành phần kết hợp, bao gồm cả đặc điểm riêng theo từng ngân hàng và theo thời gian.
Phương pháp REM và FEM có sự khác biệt quan trọng trong nghiên cứu, tùy thuộc vào giả định về mối tương quan giữa biến ngẫu nhiên e i và biến độc lập X Nếu giả định không có tương quan, phương pháp FEM sẽ là lựa chọn tối ưu; ngược lại, nếu có tương quan, phương pháp REM sẽ phù hợp hơn.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Khi so sánh giữa phương pháp Pooled OLS và phương pháp FEM, việc lựa chọn giữa hai phương pháp này được thực hiện thông qua kiểm định F-test, với giả thuyết H0 là chọn Pooled Regression.
Kiểm định F phải có giá trị p-value nhỏ hơn α (1%, 5%, 10%) để kiểm chứng mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với tổng thể
Nếu p-value F α thì chấp nhận giả thuyết H 0
So sánh giữa phương pháp REMvà phương pháp FEM
Theo Baltagi (2008) và Gujarati (2004), kiểm định Hausman được áp dụng để xác định phương pháp ước lượng tối ưu giữa tác động cố định và tác động ngẫu nhiên Giả thuyết H0 trong kiểm định này cho rằng không tồn tại mối tương quan giữa sai số đặc trưng u i và các biến độc lập X it trong mô hình.
- Nếu p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0
- Nếu p-value > α thì chấp nhận giả thuyết H 0
Theo giả thuyết H0, ước lượng REM có thể được xem là hợp lý nhưng không phù hợp với giả thuyết thay thế Trong khi đó, ước lượng FEM lại hợp lý cho cả hai giả thuyết H0 và giả thuyết thay thế Tuy nhiên, khi giả thuyết H0 bị bác bỏ, ước lượng tác động cố định cho thấy sự phù hợp hơn so với ước lượng tác động ngẫu nhiên Ngược lại, không thể bác bỏ sự tương quan giữa sai số và các biến độc lập trong trường hợp này.
Khi luận văn thạc sĩ Kinh tế không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H0, việc sử dụng ước lượng tác động cố định trở nên không phù hợp, và trong trường hợp này, ước lượng ngẫu nhiên sẽ được ưu tiên áp dụng.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả dữ liệu
Dữ liệu được thu thập từ 25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2016 với các thông số về thống kê được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến
Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12
Bảng 4.1 tóm tắt các thông số cơ bản của dữ liệu nghiên cứu, bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất, giúp chỉ ra mức độ phân tán giữa các quan sát trong mẫu.
Mức trung bình rủi ro qua Z-score là 21.3894, với độ lệch chuẩn 9.4540, cho thấy sự biến động lớn Giá trị Z-score dao động từ 2.2199 của TPBank năm 2016, chỉ ra rủi ro rất cao, đến 46.8612 của ngân hàng NamABank năm 2012, thể hiện mức độ an toàn tương đối cao.
Biến LEV thể hiện đòn bẩy VCSH trên tổng huy động, với giá trị trung bình đạt 0.1179, dao động từ 0.0460 đến 0.4146 Mặc dù giá trị lớn nhất và nhỏ nhất có sự chênh lệch đáng kể, độ lệch chuẩn chỉ là 0.0611, cho thấy sự phân tán giữa các ngân hàng không cao Giá trị LEV thấp nhất ghi nhận tại SCB năm 2016, trong khi giá trị cao nhất thuộc về LPB năm 2009.
Biến LLP phản ánh chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên thu nhập lãi thuần, với giá trị trung bình là 0.2096 Giá trị thấp nhất ghi nhận là -0.3011 tại SHB năm 2012, trong khi giá trị cao nhất đạt 1.6142 tại SCB năm 2010, cho thấy mức độ rủi ro tín dụng rất cao khi chi phí dự phòng rủi ro tín dụng gấp 1.6 lần thu nhập lãi thuần Độ lệch chuẩn 0.1781 chỉ ra sự phân tán lớn của biến LLP giữa các ngân hàng.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Biến NIR, được tính bằng Thu nhập lãi thuần chia cho Tổng tài sản bình quân, có mức trung bình là 0.0291 Giá trị nhỏ nhất, -0.0070, tại TPBank năm 2011 cho thấy khả năng sinh lời thấp, trong khi giá trị lớn nhất, 0.0718, tại VPB năm 2021 cho thấy khả năng tận dụng vốn giá rẻ và chênh lệch lớn giữa lãi suất cho vay và huy động.
2016 Với độ lệch chuẩn là 0.0116, cho thấy mức độ phân tán không cao giữa các ngân hàng
Biến LDR, tỷ số Tổng dư nợ cho vay bình quân trên Tổng huy động bình quân, phản ánh khả năng thanh khoản của ngân hàng với giá trị trung bình 0.5729 và độ lệch chuẩn 0.1533, cho thấy sự phân tán không quá cao giữa các ngân hàng Giá trị nhỏ nhất là 0.2173 tại TPBank năm 2011, chỉ ra mức độ thanh khoản cao nhưng cần chú ý đến hiệu quả sử dụng vốn Ngược lại, giá trị lớn nhất là 0.9916 tại OCB năm 2009, cho thấy nguy cơ rủi ro thanh khoản lớn đối với ngân hàng.
Biến SIZE phản ánh quy mô của ngân hàng thông qua tổng tài sản bình quân, với giá trị trung bình đạt 133 ngàn tỷ đồng Giá trị tổng tài sản thấp nhất ghi nhận là 5 ngàn tỷ đồng tại KLB.
2009, và cao nhất là là 929 ngàn tỷ tại BIDV năm 2009 Với độ lệch chuẩn là 165 ngàn tỷ cho thấy mức phân tán giá trị rất cao
Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm của Việt Nam được biểu hiện qua biến GDP, với giá trị trung bình đạt 5.95% và độ lệch chuẩn là 0.50%, cho thấy sự ổn định trong mức tăng trưởng qua các năm.
Tỷ lệ lạm phát (INF) trong giai đoạn 2009-2016 có sự biến động lớn, với giá trị trung bình đạt 7.21% và khoảng biến thiên 5.15% Tỷ lệ lạm phát thấp nhất ghi nhận là 0.63% vào năm 2015, trong khi tỷ lệ cao nhất lên tới 18.68% vào năm 2011.
Phân tích đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng khi các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính có mối quan hệ với nhau Để kiểm tra giả thuyết không có đa cộng tuyến, nghiên cứu sử dụng chỉ số VIF (Variance Inflation Factor).
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Bảng 4.2: Phân tích đa cộng tuyến qua phương pháp phương sai phóng đại
Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12
VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003).
Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu
Bảng 4.3: Hệ số tương quan giữa các biến
Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12
Dựa vào bảng 4.3, ta thấy:
+ Biến độc lập GDP tác động ngược chiều đến Z
+ Các biến độc lập còn lại tác động cùng chiều đến Z
Trong nghiên cứu này, không phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập trong mô hình, với các hệ số tương quan có giá trị khá thấp, cao nhất chỉ đạt 0.7165, thấp hơn so với chuẩn so sánh 0.8 theo Farrar & Glauber (1967).
Kết quả tương quan thu được phù hợp với nhiều nghiên cứu trước đây trên toàn cầu và đáp ứng kỳ vọng của tác giả trong quá trình nghiên cứu tại Việt Nam.
Kiểm định phương sai của sai số không đổi
- Sử dụng phần mềm STATA trong xử lý thống kê
1.7 Nội dung nghiên cứu Để giải quyết các mục tiêu nghiên cứu đã xác định, nội dung nghiên cứu của luận văn bao gồm: i Hệ thống hoá các lý thuyết về rủi ro phá sản của NHTM, các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản NHTM ii Khảo cứu các nghiên cứu thực nghiệm đã công bố để thiết lập mô hình ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam iii Thu thập và xử lý dữ liệu theo mô hình đã xác định nhằm xác định và ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM cổ phần tại Việt Nam; iv Phân tích kết quả từ mô hình nghiên cứu để đề xuất các gợi ý chính sách
1.8 Đóng góp của đề tài
Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam cung cấp cơ sở khoa học thực tiễn cho các NHTM và cơ quan quản lý nhà nước trong việc xây dựng chính sách quản trị và quản lý hiệu quả.
1.9 Kết cấu của đề tài
Ngoài phần mở đầu, kết luận và danh mục tài liệu tham khảo, đề tài được chia thành 5 chương sau:
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIÊM
VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO PHÁ SẢN NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
CHƯƠNG 5: HÀM Ý VÀ KHUYẾN NGHỊ
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIÊM VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO PHÁ SẢN
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 2.1 Lý thuyết về rủi ro phá sản của NHTM
2.1.1 Các khái niệm về phá sản ngân hàng NHTM
Khái niệm "phá sản" được hiểu là tình trạng tổ chức kinh doanh mất khả năng thanh toán, dẫn đến việc cơ quan Nhà nước, thường là tòa án, tuyên bố phá sản Ngoài ra, phá sản còn là thủ tục pháp lý nhằm giải quyết tình trạng mất khả năng thanh toán của doanh nghiệp Trong nghiên cứu, quan điểm về phá sản và nguy cơ phá sản có thể khác nhau tùy thuộc vào thời điểm và thị trường được phân tích, không chỉ dựa vào quyết định của tòa án hay việc doanh nghiệp tự nộp đơn phá sản.
Altman (1968) nghiên cứu tại Mỹ cho rằng các doanh nghiệp phá sản khi không giải quyết được nghĩa vụ nợ và nộp đơn xin phá sản
Theo Shelagh Hefferman (2005), khả năng phá sản của doanh nghiệp xảy ra khi doanh nghiệp không còn khả năng thanh toán, tức là khi nợ phải trả vượt quá tổng tài sản hoặc khi tài sản ròng trở nên âm.
Quan điểm về phá sản doanh nghiệp cần được xem xét đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng thương mại (NHTM) do những đặc thù riêng biệt của ngành này NHTM hoạt động trong lĩnh vực tài chính tiền tệ, nơi mà sự nhạy cảm và tác động trực tiếp đến nền kinh tế là rất lớn Rủi ro trong hoạt động kinh doanh của NHTM có thể dẫn đến hiệu ứng dây chuyền; khi một ngân hàng mất khả năng thanh toán, sẽ gây ra tác động lan truyền đến các ngân hàng khác Do đó, Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước (NHNN) luôn thực hiện kiểm soát chặt chẽ hoạt động của các ngân hàng để ổn định hệ thống tiền tệ và hạn chế nguy cơ khủng hoảng Trong trường hợp khủng hoảng xảy ra, các cơ quan quản lý sẽ triển khai nhiều biện pháp khác nhau trước khi cho phép phá sản thực sự diễn ra.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Sự phá sản ngân hàng, hay còn gọi là Bank failure, Bank bankruptcy, và Bank insolvency, là những thuật ngữ tiếng Anh liên quan đến tình trạng ngân hàng không còn khả năng hoạt động Trong đó, Bank failure được sử dụng phổ biến nhất, chỉ về sự phá sản ngân hàng nói chung Ngược lại, Bank insolvency chỉ trường hợp cụ thể khi ngân hàng mất khả năng thanh toán các khoản nợ của mình.
Daniel Martin (1977), một chuyên gia từ Ngân hàng Dự trữ Liên Bang Mỹ tại New York, đã chỉ ra rằng ngân hàng sẽ gặp nguy cơ phá sản nếu giá trị ròng âm hoặc nếu tiếp tục hoạt động sẽ gây ra thiệt hại ngay lập tức dẫn đến giá trị ròng âm Tuy nhiên, hầu hết các tình huống thất bại của ngân hàng thường được giải quyết bằng các biện pháp không dẫn đến phá sản hợp pháp Giám sát sáp nhập bắt buộc, trong đó ngân hàng yếu hơn được sáp nhập vào ngân hàng mạnh hơn theo yêu cầu của cơ quan quản lý, là phương pháp phổ biến hơn so với việc để ngân hàng thực sự phá sản.
Trong nghiên cứu "Sự thất bại của ngân hàng, rủi ro hệ thống và các điều tiết về ngân hàng" của Kaufman G.G và Cato J (1996), các tác giả đã định nghĩa rằng một ngân hàng được coi là không thành công về mặt kinh tế khi giá trị thị trường của tài sản giảm xuống dưới giá trị thị trường của nợ phải trả, dẫn đến giá trị thị trường của vốn trở nên âm Khi xảy ra tình trạng này, ngân hàng không thể đảm bảo trả đủ và đúng hạn cho người gửi tiền.
Theo từ điển kinh doanh, phá sản ngân hàng là tình trạng ngân hàng không còn khả năng thanh toán và không thể đáp ứng các nghĩa vụ tín dụng, dẫn đến việc buộc phải đóng cửa bởi các cơ quan quản lý Tình huống này thường xảy ra khi ngân hàng mắc nợ quá lớn, không đủ nguồn vốn để thanh toán và thiếu hụt tiền mặt cần thiết để duy trì hoạt động ổn định.
Khác với các định nghĩa trước, Logan A (2001) và Shelagh Hefferman (2005) định nghĩa phá sản ngân hàng thương mại (NHTM) là tình huống khi ngân hàng mất khả năng thanh toán, bị sáp nhập hoặc mua lại bởi một ngân hàng lớn hơn, dưới sự kiểm soát của chính phủ, hoặc cần nhận cứu trợ từ ngân hàng trung ương Khái niệm này không chỉ đơn thuần là việc ngân hàng nộp đơn phá sản, mà còn xảy ra ngay khi ngân hàng gặp khó khăn tài chính.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế cho thấy tình trạng không thanh toán được các khoản nợ đang gia tăng, dẫn đến việc các cơ quan quản lý phải áp dụng các biện pháp đặc biệt nhằm kiểm soát rủi ro lan rộng.
Phá sản ngân hàng thương mại (NHTM) được hiểu theo hai nghĩa: nghĩa hẹp là khi ngân hàng không thể thanh toán các khoản nợ bằng nguồn vốn tự có và nộp đơn phá sản Nghĩa rộng hơn, phá sản ngân hàng còn bao gồm các trường hợp như bị mua lại bởi ngân hàng mạnh hơn hoặc bị cơ quan quản lý áp dụng các biện pháp đặc biệt như chỉ định sáp nhập hoặc quốc hữu hóa.
2.1.2 Rủi ro phá sản ngân hàng
Rủi ro phá sản ngân hàng (Bank failure risk) là thuật ngữ được sử dụng trong nghiên cứu quốc tế để chỉ những rủi ro mà các ngân hàng phải đối mặt, có thể dẫn đến tình trạng phá sản.
Sherrill Shaffer (2012) trong nghiên cứu của mình về rủi ro phá sản ngân hàng thương mại tại Úc đã chỉ ra rằng rủi ro phá sản hay nguy cơ thất bại là sự kết hợp của các rủi ro mà ngân hàng phải đối mặt Việc tăng giảm rủi ro này có thể thực hiện thông qua việc điều chỉnh các yếu tố rủi ro trong ngân hàng.
Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản cao có thể dẫn đến nguy cơ phá sản gia tăng Theo Nguyễn Thanh Dương (2013), việc giảm thu nhập sẽ làm thâm hụt vốn, khiến ngân hàng rơi vào tình trạng khánh kiệt và đối mặt với nguy cơ phá sản.
Kiểm định tự tương quan
Mối quan hệ tương quan giữa các sai số có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của ước lượng từ phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng, dẫn đến việc các kiểm định hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy Nghiên cứu này tiến hành kiểm định giả thuyết về sự tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0 là không có sự tự tương quan.
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định tự tương quan
Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12
Với mức ý nghĩa α = 1%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0.0000
Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 có sự tự tương quan.
Tổng hợp kết quả kiểm định
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình không gặp phải vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng, nhưng lại có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan Để khắc phục những vấn đề này, tác giả đã áp dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (General Least Square – GLS) theo Wooldridge (2002), nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
HÀM Ý VÀ KHUYẾN NGHỊ
Hàm ý
Tác giả đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản tại 25 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2016, dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu trước đó.
Phân tích định lượng cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản bao gồm Đòn bẩy (LEV), Tỷ số Tổng dư nợ cho vay trên huy động (LDR), Quy mô ngân hàng (SIZE) và Mức độ tăng trưởng kinh tế (GDP) Trong đó, LEV, LDR và SIZE có tác động ngược chiều, trong khi GDP lại có tác động cùng chiều tới rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại trong mẫu nghiên cứu Từ những kết quả này, tác giả đưa ra một số hàm ý quan trọng.
Sử dụng đòn bẩy hợp lý thông qua việc tăng quy mô vốn chủ sở hữu (VCSH) hoặc giảm tổng huy động, hoặc thực hiện cả hai biện pháp, sẽ giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro, phù hợp với thực tế hiện nay.
Tổng dư nợ cho vay trên huy động vốn là chỉ số quan trọng thể hiện khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại (NHTM) Khi tỷ số này tăng, NHTM có thể đạt được lợi nhuận cao hơn và giảm thiểu rủi ro phá sản trong ngắn hạn, đặc biệt là khi chưa khai thác hiệu quả nguồn vốn huy động.
Quy mô tổng tài sản tăng cường khả năng tài chính của ngân hàng thương mại, giúp giảm thiểu rủi ro phá sản, điều này phản ánh đúng thực tế.
Kinh tế vĩ mô đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại (NHTM) Cụ thể, sự tăng trưởng GDP có thể dẫn đến việc gia tăng rủi ro cho các ngân hàng.
Khuyến nghị giải pháp quản trị rủi ro phá sản trong hệ thống NHTM Việt
5.2.1 Khuyến nghị đối với các NHTM
5.2.1.1 Sử dụng đòn bẩy hợp lý và cấu trúc vốn vững mạnh
Mô hình hồi quy chỉ ra rằng việc tăng quy mô vốn chủ sở hữu (VCSH) hoặc giảm tổng huy động, hoặc cả hai, sẽ giúp giảm thiểu rủi ro phá sản cho ngân hàng thương mại (NHTM) Vì vậy, NHTM cần xác định tỷ số đòn bẩy hợp lý nhằm giảm lãng phí vốn mà không cần phải thay đổi mô hình hoạt động.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế kinh doanh tập trung vào việc tối ưu hóa các nguồn vốn khan hiếm để nâng cao hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu (VCSH) Việc giảm tổng huy động chỉ nên thực hiện trong ngắn hạn nhằm giảm thiểu rủi ro trước mắt Trong dài hạn, để đảm bảo hoạt động kinh doanh an toàn, ngân hàng thương mại (NHTM) cần chú trọng vào việc tăng VCSH Để đạt được điều này, NHTM cần cải thiện khả năng đánh giá mức độ an toàn của vốn, phân bổ và quản trị vốn hiệu quả hơn, tiết kiệm vốn, cũng như đo lường hiệu quả hoạt động dựa trên giá trị VCSH.
Vốn chủ sở hữu (VCSH) của ngân hàng không chỉ hình thành từ nguồn vốn ban đầu mà còn có thể được bổ sung trong quá trình hoạt động VCSH có thể gia tăng thông qua nhiều phương thức khác nhau, tùy thuộc vào điều kiện cụ thể trong hoạt động sản xuất kinh doanh, bao gồm lợi nhuận giữ lại, phát hành thêm cổ phần, tăng vốn từ cổ đông hiện hữu, sáp nhập với ngân hàng thương mại trong nước, bán cổ phần cho nhà đầu tư chiến lược nước ngoài, hoặc phát hành trái phiếu để tăng vốn cấp.
2 trên thị trường quốc tế
Tăng vốn từ cổ đông hiện hữu mang lại lợi ích khi các cổ đông này có sức mạnh tài chính và muốn duy trì tỷ lệ sở hữu Tuy nhiên, nếu cổ đông hiện hữu không đủ khả năng tài chính, việc này sẽ trở nên bất lợi.
Việc tăng vốn thông qua phát hành thêm cổ phiếu chỉ mang lại lợi ích khi thị trường chứng khoán đang trong giai đoạn tăng trưởng mạnh Tuy nhiên, hiện tại, thị trường chứng khoán Việt Nam đang gặp nhiều biến động và hoạt động chưa ổn định, khiến cho việc dự đoán tình hình trở nên khó khăn, đặc biệt trong những trường hợp cần tăng vốn một cách nhanh chóng.
Nhiều ngân hàng thương mại (NHTM) đang chú trọng đến việc tăng vốn thông qua việc bán cổ phần cho các nhà đầu tư chiến lược nước ngoài, nhờ vào tiềm lực tài chính mạnh mẽ và kinh nghiệm quản lý của họ Tuy nhiên, các NHTM cần chọn lựa những nhà đầu tư có ý định đầu tư lâu dài tại Việt Nam và có thành công trên thị trường tài chính quốc tế Đồng thời, việc chấp nhận đổi mới và cải cách trong phương thức kinh doanh cũng như quản trị rủi ro là điều cần thiết Chỉ khi đó, các NHTM trong nước mới có thể tận dụng hiệu quả kinh nghiệm và nguồn lực tài chính từ các nhà đầu tư chiến lược nước ngoài.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Sáp nhập ngân hàng nội chỉ khả thi khi ngân hàng mạnh hợp nhất với ngân hàng yếu, đặc biệt khi có sự tương đồng về văn hóa, phương thức kinh doanh và hiểu biết thị trường Tuy nhiên, ngân hàng mạnh thường ưu tiên cải thiện hoạt động của chính mình và không muốn gánh thêm ngân hàng yếu kém Hơn nữa, việc sáp nhập giữa hai ngân hàng nội khó có thể tạo ra thay đổi căn bản trong quản trị.
Phát hành trái phiếu tăng vốn cấp 2 trên thị trường quốc tế là phương án cuối cùng, phù hợp với các ngân hàng thương mại uy tín và có tiềm lực tài chính mạnh Tuy nhiên, chi phí phát hành trái phiếu này cao hơn nhiều so với việc phát hành cổ phiếu.
Tỷ số tổng dư nợ cho vay trên tổng huy động là một chỉ số thanh khoản quan trọng, được áp dụng rộng rãi trong quản lý và giám sát ngân hàng tại nhiều quốc gia Chỉ số này giúp nâng cao chất lượng quản trị rủi ro thanh khoản, góp phần đảm bảo sự ổn định và an toàn cho hệ thống ngân hàng.
Chỉ số tổng dư nợ cho vay trên tổng huy động trung bình của các NHTM giai đoạn 2008-2016 hiện ở mức khoảng 60%, cho thấy mức độ an toàn trong hoạt động cho vay Việc tăng cường cho vay sẽ mang lại lợi nhuận cao hơn và giảm thiểu rủi ro phá sản cho ngân hàng Để đảm bảo quản trị thanh khoản và gia tăng lợi nhuận bền vững, cần gia tăng chỉ số dư nợ cho vay trên tổng huy động bằng cách đồng thời tăng cả hai yếu tố này, đồng thời nâng cao tỷ lệ cho vay cho những ngân hàng có mức thấp.
Nguồn vốn huy động đóng vai trò là yếu tố đầu vào chủ yếu và thường xuyên trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM) Việc huy động nguồn vốn dồi dào với chi phí thấp không chỉ ảnh hưởng tích cực đến kết quả kinh doanh mà còn giúp ngân hàng mở rộng tín dụng và đầu tư, đồng thời bù đắp các thiếu hụt trong thanh toán.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Cơ cấu nguồn vốn huy động có ảnh hưởng trực tiếp đến cơ cấu cho vay của ngân hàng thương mại (NHTM) Vốn tự có chỉ được sử dụng trong trường hợp khẩn cấp, trong khi NHTM chủ yếu cho vay bằng vốn huy động Nguồn vốn huy động trung và dài hạn là lý tưởng cho việc mở rộng tín dụng đầu tư dài hạn, nhưng hiện tại, việc huy động vốn này chưa đáp ứng đủ nhu cầu Do đó, NHTM có thể sử dụng vốn huy động ngắn hạn để cho vay trung và dài hạn, nhưng phải tuân thủ tỷ lệ quy định không vượt quá 40% từ đầu năm.
Theo Thông tư 06/2016/TT-NHNN, việc tăng trưởng tín dụng cần được thực hiện một cách hợp lý để tránh nguy cơ mất khả năng thanh khoản của ngân hàng Các ngân hàng thương mại (NHTM) nên chú trọng vào việc phân bổ tăng trưởng tín dụng một cách cân đối, không nên tập trung vào các lĩnh vực rủi ro cao như bất động sản và chứng khoán.
Kết quả mô hình hồi quy cho thấy rằng việc tăng trưởng quy mô giúp ngân hàng thương mại (NHTM) giảm thiểu rủi ro Quy mô tổng tài sản của NHTM bao gồm ngân quỹ, chứng khoán, cho vay, tài sản cố định và các tài sản khác, trong đó cho vay chiếm tỷ trọng lớn nhất Tăng quy mô tổng tài sản phản ánh sự phát triển và hoạt động ổn định của NHTM, cho phép cho vay nhiều hơn, mua sắm tài sản cố định, gia tăng đầu tư và nâng cao tính thanh khoản nhờ vào dự trữ tiền ngân quỹ Để đạt được tổng tài sản lớn hơn, NHTM cần gia tăng nguồn vốn từ huy động và vốn tự có, đồng thời có lộ trình mở rộng quy mô hợp lý, xác định cơ cấu tài sản phù hợp và kiểm soát thận trọng việc sử dụng đòn bẩy Việc tăng trưởng quá nóng trong cho vay, đầu tư hoặc mua sắm tài sản cố định có thể dẫn đến việc sử dụng không hiệu quả nguồn vốn, gây rủi ro cho ngân hàng.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
5.2.1.4 Tăng trưởng phù hợp với tăng trưởng GDP
Trong bối cảnh tăng trưởng kinh tế, rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại (NHTM) gia tăng, mặc dù NHTM đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển kinh tế Để điều chỉnh tăng trưởng, đặc biệt là tăng trưởng tín dụng, các ngân hàng cần dự đoán tình hình kinh tế tương lai Nghiệp vụ cho vay, bao gồm cho vay doanh nghiệp, đầu tư phát triển, nông nghiệp và cá nhân, là nguồn thu lợi chính của NHTM, góp phần vào tăng trưởng kinh tế thông qua phân phối vốn và tài trợ cho các ngành kém phát triển Tín dụng không chỉ là công cụ trong chính sách tiền tệ quốc gia mà còn là cầu nối giữa nền kinh tế trong nước và thế giới Tóm lại, khi nền kinh tế tăng trưởng, tốc độ và quy mô tín dụng của NHTM cũng gia tăng, cho thấy sự ảnh hưởng mạnh mẽ của tăng trưởng kinh tế đối với hoạt động tín dụng.