Đa Dạng Hoá Danh Mục Cho Vay Và Sự Ổn Định Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam.pdf

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Trong hệ thống tài chính, NHTM luôn luôn đóng vai trò quan trọng là trung gian tài chính, linh hồn của nền kinh tế, ảnh hưởng tích cực đến hiệu suất hoạt động kinh tế cho các chủ thể Vì vậy, các NHTM cần được duy trì ổn định để nền kinh tế được hoạt động ổn định hơn Đa dạng hóa là một chiến lược thường được biết đến như là một phương thức để hạn chế rủi ro, cả trong lĩnh vực đầu tư (Wagner & Lau, 1971) và kinh doanh (Bain 1972) Các ngân hàng cũng thường sử dụng chiến lược đa dạng hóa nhằm giảm thiểu rủi ro cũng như gia tăng thu nhập hoạt động (Ammar & Boughrara, 2019) Đối với ngân hàng, chiến lược đa dạng hóa có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, bao gồm đa dạng hóa doanh thu (thu nhập ngoài lãi), đa dạng hóa địa lý, đa dạng hóa nguồn tài trợ, đa dạng hóa tài sản, đa dạng hóa danh mục (Yang và cộng sự (2012)

Tuy nhiên, tại Việt Nam, chiến lược đa dạng hóa doanh thu thưòng được quan tâm nhiều hơn và được các phương tiện truyền thông nhắc đến nhiều hơn so với các phương thức đa dạng hóa khác, với bằng chứng là theo nhiều báo cáo của các đơn vị nghiên cứu, đa số chỉ đề cập đến mức độ mở rộng sang các sản phẩm phi tín dụng của ngân hàng như thu phí dịch vụ, phí bảo hiểm, phí bảo lãnh, và hầu như không nhắc đến các số liệu về phân khúc kinh tế mà các ngân hàng đang cho vay và đầu (VnDirect, 2023; KBSV Research, 2023)

Trên thực tế, đa dạng hóa danh mục cho vay cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành rủi ro và lợi nhuận của ngân hàng Một ví dụ điển hình là trong giai đoạn từ cuối năm 2021 đến nay, thị trường bất động sản gặp nhiều khó khăn do những sự kiện vĩ mô như Evergrande (một công ty BĐS lớn tại TQ) vỡ nợ vào tháng 12 năm 2021, NHNN thắt chặt tín dụng cho vay BĐS (Thông tư số 06/2023/TT-NHNN), sự kiện “Vạn Thịnh Phát” và “trái phiếu SCB”, cùng với môi trường kinh doanh khó khăn, thị trường BĐS bị ảnh hưởng, điều này đã gây tác động to lớn đến kết quả kinh doanh của các ngân hàng có danh mục cho vay bất động sản chiếm tỷ trọng cao Theo thống kê của Ủy ban Giám sát tài chính Quốc gia (2023), tính đến hết năm 2022, TCB là ngân hàng có dư nợ cho vay BĐS cao nhất trong hệ thống NHTM Việt Nam với 109 nghìn tỷ (chiếm 26% tổng danh mục), ngay sau là VPB với 67.6 nghìn tỷ (chiếm 16% tổng danh mục) Đây cũng là hai ngân hàng có lợi nhuận trước thuế giảm sút nghiêm trọng trong 9 tháng đầu năm 2023 (TCB giảm 18% và VPB giảm 58%) (Cát Lam, 2023) VPB cũng là ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao nhất (5.74%) trong số các NHTMCP tính đến quý 3 năm 2023 Qua đó có thể thấy rằng, vấn đề về đa dạng hóa danh mục cho vay cũng cần được xem xét và nghiên cứu nhiều hơn để giúp cho các ngân hàng có được những hành động thiết thực để cân đối danh mục của mình một cách hợp lý, tránh rủi ro tín dụng và tối ưu hóa khả năng sinh lời

Chính vì những lý do cả về mặt thực tiễn và học thuật nêu trên, đề tài: “ Đa dạng hóa danh mục cho vay và sự ổn định của các ngân hàng TMCP Việt Nam ” được thực hiện.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu chung của nghiên cứu này là tìm hiểu về tác động của Đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của các ngân hàng Việt Nam

1.2.3 Mục tiêu cụ thể Để hoàn thành mục tiêu chung nêu trên, đề tài cần phải thực hiện các mục tiêu cụ thể sau đây:

Thứ nhất, xác định sự tác động của đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của các ngân hàng Việt Nam và lượng hóa, phân tích đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của các ngân hàng Việt Nam

Thứ hai, đề xuất các khuyến nghị để gia tăng mức độ ổn định của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Tương ứng với hai mục tiêu nghiên cứu cụ thể, đề tài này hướng tới trả lời hai câu hỏi nghiên cứu sau đây:

Thứ nhất, đa dạng hóa danh mục cho vay của các NHTM được xác định như thế nào? và sự ảnh hưởng đa dạng hóa danh mục cho vay sự ổn định của các ngân hàng Việt Nam như thế nào?

Thứ hai, những khuyến nghị nào đề xuất nhằm để ngân hàng lên kế hoạch đa dạng hóa cho vay phù hợp với nhu cầu vốn trong nền kinh tế và các biện pháp quản lý sự ổn định của NHTM?

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.4.1 Đối tượ ng nghiên c ứ u Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là tác động của đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của các ngân hàng Việt Nam

Về phạm vi không gian, đề tài nghiên cứu về các NHTM tại Việt Nam

Về phạm vi thời gian, đề tài này nghiên cứu từ năm 2013 đến năm 2022.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đề tài này nghiên cứu sử dụng kết hợp hai phương pháp nghiên cứu bao gồm: phương pháp định tính và phương pháp định lượng

Phương pháp định tính: tác giả nghiên cứu đề tài bằng cách lược khảo các nghiên cứu trong nước và quốc tế, liên quan đến đề tài nghiên cứu từ đó đề ra giả thuyết và mô hình nghiên cứu

Phương pháp định lượng: dữ liệu của đề tài nghiên cứu được thực hiện dựa trên số liệu thu thập từ báo cáo tài chính trong giai đoạn 2013 – 2022 của các NHTM tại Việt Nam được công bố trên trang thông tin của các Ngân hàng Số liệu tác giả thu thập được tổng hợp trên phần mềm Excel, sau đó chạy dữ liệu trong mô hình nghiên cứu trên phần mềm Stata để đánh giá sự ảnh hưởng của đa dạng hóa cho vay đến sự ổn định của các Ngân hàng TMCP tại Việt Nam giai đoạn 2013 – 2022.

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

Đề tài nghiên cứu sự ảnh hưởng của đa dạng hóa cho vay đến sự ổn định NHTM tại Việt Nam Đề tài nghiên cứu sử dụng mô hình phương pháp định lượng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của đa dạng hóa cho vay đến sự ổn định của các Ngân hàng Thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2013 – 2022 Đề tài nghiên cứu đưa ra các kiến nghị nhằm đề xuất những giải pháp phù hợp để giúp các để ngân hàng lên kế hoạch đa dạng hóa cho vay phù hợp với nhu cầu sử dụng vốn của nền kinh tế và đưa ra các biện pháp quản lý rủi ro trong quá trình đa dạng hóa cho vay.

ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI

1.7.1 Đóng góp về mặt thực tiễn

Khóa luận có thể cung cấp những thông tin tham khảo về chiến lược đa dạng hóa danh mục cho vay được thiết kế riêng cho bối cảnh ngân hàng Việt Nam Các ngân hàng có thể hiểu rõ hơn cách giảm thiểu rủi ro liên quan đến danh mục cho vay, giúp họ cân bằng giữa các loại khoản vay khác nhau ở mỗi thành phần kinh tế, cũng như mức độ rủi ro tương ứng của chúng trong bối cảnh môi trường kinh tế của Việt Nam

1.7.2 Đóng góp về mặt học thuật

Về mặt học thuật, nghiên cứu bổ sung vào khoảng trống trong các tài liệu học thuật hiện có bằng cách cung cấp một tài liệu phân tích toàn diện về đa dạng hóa cho vay và sự ổn định ngân hàng TMCP tại Việt Nam Trong khi một số nghiên cứu nghiên đã khám phá về khía cạnh khác của đa dạng hóa như đa dạng hóa thu nhập,…đến NHTM tại Việt Nam Nghiên cứu của tác giả đã góp một phần tài liệu vào đa dạng hóa cho vay đến ổn định NHTM nhằm cung cấp tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu trong tương lai.

KẾT CẤU CỦA KHÓA LUẬN

Đề tài này được kết cấu làm 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Trong Chương tác giả trình bày sơ lược về bối cảnh nghiên cứu, nêu lên tính cần thiết của đề tài này Dựa trên đó tác giả thiết lập mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, xác định rõ ràng câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu, cuối cùng là tổng quan ngắn gọn về các chương tiếp theo để người đọc nắm bắt cấu trúc nghiên cứu.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO NGHIÊN CỨU

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ĐA DẠNG HÓA DANH MỤC CHO VAY

Trong lĩnh vực ngân hàng, đa dạng hóa đóng vai trò quan trọng vì chiến lược đa dạng hóa thường được coi là một cách để giảm rủi ro cho các ngân hàng Các NHTM có thể thực hiện đa dạng hóa theo nhiều cách khác nhau, bao gồm đa dạng hóa doanh thu (thu nhập ngoài lãi), đa dạng hóa địa lý, đa dạng hóa nguồn tài trợ, đa dạng hóa tài sản, đa dạng hóa danh mục cho vay (Yang và cộng sự, 2020) Mỗi phương thức đa dạng hóa như vậy có những tác động khác nhau đến cả rủi ro và khả năng sinh lời của ngân hàng (Acharya và cộng sự, 2006) Trong phạm vi đề tài nghiên cứu này, tác giả tập trung vào đa dạng hóa danh mục cho vay Đa dạng hóa danh mục cho vay được hiểu là sự phân bổ các khoản vay theo các ngành kinh tế khác nhau (Hayden và cộng sự, 2007) Đa dạng hóa danh mục cho vay được thực hiện bằng cách cung cấp các khoản vay vào các lĩnh vực khác nhau mà không tập trung vào một lĩnh vực cụ thể (Jahn và cộng sự, 2016)

Các ngân hàng có thể phân bổ các khoản vay trên nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau như nông nghiệp, sản xuất, dịch vụ, bất động sản, công nghệ, … Sự phân bổ vào càng nhiều các lĩnh vực thì cho thấy ngân hàng có xu hướng đa dạng hóa càng lớn (Al-kayed & Aliani, 2020)

Chiến lược tập trung có mối quan hệ ngược chiều với đa dạng hóa danh mục cho vay, là sự tập trung cho vay vào các lĩnh vực cụ thể mà ngân hàng có kiến thức và khả năng giám sát vượt trội (Atahau, 2017) Ngân hàng có mức độ đa dạng hóa cho vay càng cao thì mức độ tập trung càng thấp, và ngược lại, mức độ đa dạng hóa càng thấp ám chỉ ngân hàng có mức độ tập trung cao

Chandramohan & cộng sự (2022) đã lý giải tại sao các nghiên cứu trước đây thường ít xem xét về đa dạng hóa danh mục cho vay của ngân hàng bởi hai lý do Đầu tiên, dữ liệu của ngân hàng về danh mục cho vay được phân chia không được phổ biến rộng rãi Thứ hai, có rất ít sự đồng nhất trong dữ liệu được báo cáo bởi các quốc gia khác nhau Việc thiếu các bộ dữ liệu có thể so sánh này cản trở các nghiên cứu Đề tài này sẽ đóng góp vào tài liệu hiện có thêm bằng chứng thực nghiệm về đa dạng hóa danh mục cho vay của ngân hàng

Phân loại danh mục cho vay được đề cập đến trong giáo trình của Saunders & Allen (2002), Smithson (2002), Bùi Diệu Anh (2016) như sau:

- Danh mục cho vay theo thời hạn: ngắn hạn, trung hạn và dài hạn

- Danh mục cho vay theo đối tượng khách hàng: tổ chức và cá nhân

- Danh mục cho vay theo ngành kinh tế: tùy theo quan điểm của ngân hàng và các cơ quan thẩm quyền mà cho vay theo ngành kinh tế được chia nhiều thành phần khác nhau

- Danh mục cho vay theo lĩnh vực đầu tư: cho vay sản xuất kinh doanh và phi kinh doanh

- Danh mục cho vay theo loại tiền tệ: nội tệ và ngoại tệ

Ngoài ra còn có một số phân loại khác như tính chất bảo đảm, hình thức cấp tín dụng, khu vực địa lý,… Ở khóa luận này, tác giả phân loại danh mục cho vay theo đối tượng khách hàng.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ỔN ĐỊNH NGÂN HÀNG

Ngân hàng Trung ương Hàn Quốc (Bank of Korea, 2023) định nghĩa sự ổn định của các định chế tài chính là “một điều kiện trong đó các tổ chức tài chính riêng lẻ đủ lành mạnh để thực hiện đầy đủ chức năng trung gian tài chính của mình mà không cần sự hỗ trợ từ các tổ chức bên ngoài bao gồm cả chính phủ”

Jahn & Kick (2012) định nghĩa sự ổn định ngân hàng là “trạng thái ổn định trong đó hệ thống ngân hàng thực hiện hiệu quả các chức năng kinh tế quan trọng của nó, chẳng hạn như phân bổ nguồn lực và phân tán rủi ro cũng như thanh toán”

Sự ổn định của ngân hàng biểu thị khoảng cách của một ngân hàng riêng lẻ với sự phá sản và mất khả năng thanh toán của ngân hàng (Beck, 2008) Ozili (2018) đưa ra định nghĩa đơn giản rằng sự ổn định ngân hàng là việc các ngân hàng không gặp phải khủng hoảng Một số học giả khác khái niệm hóa sự ổn định ngân hàng thông qua sự bất ổn của ngân hàng, nghĩa là sự ổn định là trạng thái đối ngược với sự bất ổn Chẳng hạn như Jokipii

& Monnin (2013) định nghĩa sự bất ổn ngân hàng là khả năng ngành ngân hàng mất khả năng thanh toán trong tương lai

Nhìn chung, từ các khái niệm nêu trên, có thể hiểu rằng sự ổn định của ngân hàng là khả năng chống đỡ và lành mạnh của ngân hàng trong việc duy trì hoạt động và thực hiện các nghĩa vụ của mình, đặc biệt là trong thời kỳ căng thẳng tài chính hoặc biến động kinh tế

Có một thuật ngữ khác thường được sử dụng thay thế cho ổn định ngân hàng, đó là

“ổn định tài chính” Ổn định tài chính, theo Ngân hàng Thế giới (World Bank, 2023), được định nghĩa là khả năng của hệ thống tài chính trong việc phân bổ nguồn lực hiệu quả, đánh giá và quản lý rủi ro tài chính, duy trì mức việc làm gần với tỷ lệ tự nhiên của nền kinh tế và loại bỏ những biến động giá tương đối của tài sản thực hoặc tài sản tài chính sẽ ảnh hưởng đến sự ổn định tiền tệ hoặc mức độ việc làm Có thể thấy rằng định nghĩa về “ổn định tài chính” và “ổn định ngân hàng” được trình bày có sự tương đồng rất lớn, do đó nhiều học giả xem hai thuật ngữ này là một (Acharya & Ryan, 2016) Tuy nhiên để cụ thể, ổn định tài chính được coi là sự ổn định của toàn hệ thống tài chính, thường là hệ thống tài chính của một quốc gia Hệ thống tài chính trên thực tế bao gồm nhiều định chế tài chính khác nhau, như ngân hàng, công ty bảo hiểm, công ty chứng khoán, … trong đó ngân hàng luôn đóng vai trò chủ đạo (Thakor, 1996) Do đó sự ổn định của ngân hàng đại diện cho sự ổn định tài chính Trong phạm vi đề tài này, khi đề cập đến “ổn định”, tác giả ngụ ý đến

“sự ổn định ngân hàng” Để đo lường về ổn định ngân hàng, các nghiên cứu thường sử dụng chỉ số z-score Z- score được sử dụng như một chỉ số để đánh giá nguy cơ mất khả năng thanh toán hoặc phá sản Đại lượng này có ý nghĩa quan trọng trong việc đánh giá sự ổn định và lành mạnh của các tổ chức tài chính, trong đó có các ngân hàng thương mại Z-score trong sự ổn định của ngân hàng thường được tính bằng công thức sau:

ROA là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản σ(ROA) là độ lệch chuẩn của ROA Điểm Z về cơ bản đo lường số độ lệch chuẩn mà ROA của ngân hàng sẽ phải giảm trong một năm để làm cạn kiệt vốn chủ sở hữu và dẫn đến mất khả năng thanh toán (Bank of Korea, 2023) Z-socre cao hơn hàm ý sự ổn định cao hơn và xác suất mất khả năng thanh toán thấp hơn, trong khi điểm Z thấp hơn cho thấy rủi ro cao hơn và sự bất ổn tiềm ẩn (Carvallo & Pagliacci, 2016)

Z-score là công cụ đánh giá hồ sơ rủi ro của ngân hàng Bằng cách kết hợp cả khả năng sinh lời (ROA) và mức độ an toàn vốn (CAR), đại lượng cung cấp cái nhìn toàn diện về tình hình tài chính của ngân hàng và khả năng chống chọi với các cú sốc kinh tế (Ozili, 2018) Các ngân hàng có thể được so sánh bằng cách sử dụng z-score để xác định độ ổn định tương đối (Rossi & cộng sự, 2009) Sự so sánh này đặc biệt hữu ích cho các cơ quan quản lý, nhà đầu tư và các bên liên quan khác quan tâm đến sự lành mạnh tài chính của các tổ chức khác nhau Z-score giảm có thể đóng vai trò là tín hiệu cảnh báo sớm về nguy cơ tài chính tiềm ẩn Việc giám sát những thay đổi trong điểm Z theo thời gian cho phép thực hiện các biện pháp chủ động để giảm thiểu rủi ro và ngăn ngừa tình trạng mất khả năng thanh toán (Laeven & Levine, 2007) Đối với các cơ quan quản lý, z-score có thể cung cấp thông tin cho các quyết định chính sách, chẳng hạn như đặt ra các yêu cầu về vốn và các tiêu chuẩn pháp lý khác nhằm nâng cao sự ổn định của ngân hàng.

CÁC LÝ THUYẾT LIÊN QUAN

2.3.1 Lý thuyết tài chính doanh nghiệp

Lý thuyết tài chính doanh nghiệp do rằng các doanh nghiệp có thể đạt được lợi thế cạnh tranh bằng cách chuyên môn hóa (Ross và cộng sự, 2022) Mặc dù đa dạng hóa thường được coi là một chiến lược để giảm thiểu rủi ro nhưng đa dạng hóa cũng liên quan đến sự đánh đổi với lợi nhuận Lý thuyết tài chính doanh nghiệp cho rằng việc chấp nhận thêm rủi ro có thể mang lại lợi nhuận cao hơn (Shim, 2019) Trong bối cảnh các ngân hàng, việc đa dạng hóa quá mức danh mục cho vay, đặc biệt là vào các lĩnh vực không quen thuộc hoặc có rủi ro cao, thực sự có thể làm tăng rủi ro tổng thể thay vì giảm thiểunó (Kusi và cộng sự, 2020) Điều này có thể là do các ngân hàng mạo hiểm tham gia vào các thị trường hoặc các loại hình cho vay mà họ thiếu chuyên môn, dẫn đến đánh giá tín dụng kém và tỷ lệ vỡ nợ cao hơn (Šeho và cộng sự, 2021)

Lý thuyết tài chính doanh nghiệp cho rằng tốt hơn là các ngân hàng nên tập trung hoạt động vào một hoặc một nhóm lĩnh vực đã chọn để thu được lợi ích từ kiến thức và chuyên môn của họ về cách thức các công ty kinh doanh trong các lĩnh vực này (Tabak và cộng sự, 2011) Kiến thức và sự hiểu biết chuyên môn này rất có giá trị trong việc sàng lọc và giám sát người đi vay, vì chúng cho phép ngân hàng duy trì các khoản nợ xấu trong danh mục tín dụng của mình dưới mức trung bình so với các khoản cho vay đối với những người đi vay tương tự (Jahn & Kick, 2012)

Lý thuyết tài chính doanh nghiệp cũng cho rằng đa dạng hóa có thể làm tăng tính phức tạp và do đó làm tăng chi phí chung, các vấn đề về người đại diện và sự kém hiệu quả (Huynh & Dang, 2022) Šeho và cộng sự (2021) cho rằng đa dạng hóa làm tăng chi phí đại diện do các hành động của các nhà quản lý làm tăng lợi ích cá nhân của họ, nhưng lại làm giảm lợi ích của cổ đông ngân hàng Bên cạnh đó, đa dạng hóa danh mục còn làm tăng sự biến động về thu nhập (DeYoung & Roland, 2001; Stiroh, 2004), và làm giảm các động lực giám sát và cạnh tranh, gây ra rủi ro cao (Winton, 1999) Đa dạng hóa cũng có thể tăng cường quyền lực của người trong nội bộ để tận dụng các nguồn lực của tổ chức tài chính vì lợi ích cá nhân và do đó làm giảm giá trị ngân hàng (Laeven & Levine, 2007)

Nhìn chung, lý thuyết tài chính doanh nghiệp không ủng hộ các ngân hàng đa dạng hóa danh mục cho vay Nói cách khác, lý thuyết tài chính doanh nghiệp đề xuất một mối liên hệ ngược chiều giữa đa dạng hóa danh mục cho vay và sự ổn định của các ngân hàng

Do đó, kết quả thực nghiệm cho thấy tác động tiêu cực của đa dạng hóa danh mục đối với sự ổn định của ngân hàng là bằng chứng ủng hộ cho lý thuyết này

2.3.1 Lý thuyết ngân hàng truyền thống

Lý thuyết ngân hàng truyền thống (Traditional Banking Theory) hay còn được biết đến là lý thuyết danh mục đầu tư (Portfolio Theory) cho rằng các ngân hàng phải đa dạng hóa danh mục cho vay nhằm mở rộng hạn mức tín dụng và giảm thiểu rủi ro tín dụng (Diamond, 1984) Nghĩa là, khi ngân hàng mở rộng chức năng trung gian tín dụng, họ có thể thu thập thêm thông tin giúp ngân hàng giải quyết vấn đề bất cân xứng thông tin dẫn đến giảm lựa chọn ngược và vấn đề rủi ro đạo đức (Kusi và cộng sự, 2020) Lý thuyết ngân hàng truyền thống nhấn mạnh đa dạng hóa như một phương tiện để giảm rủi ro phi hệ thống (còn được gọi là rủi ro đặc thù hoặc rủi ro cụ thể) Việc dàn trải các khoản vay trên nhiều lĩnh vực, ngành, người đi vay và khu vực khác nhau nhằm mục tiêu giảm thiểu tác động của sự suy thoái của từng ngành hoặc rủi ro vỡ nợ của từng người đi vay cụ thể (Bennett, 1984) Bằng cách không tập trung quá mức vào bất kỳ lĩnh vực nào, các ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro thua lỗ lớn từ các sự kiện cụ thể, dẫn đến sự ổn định tổng thể caohơn (Shim, 2019; Hayden và cộng sự, 2007) Đa dạng hóa cũng được coi là lá chắn giúp ngân hàng chống lại rủi ro thanh khoản liên quan đến việc rút tiền không lường trước được (Rose & Hudgins, 2012) Đa dạng hóa danh mục cũng là một phương tiện để giảm xác suất phá sản ngân hàng, rủi ro vỡ nợ, chi phí kiệt quệ tài chính (Šeho và cộng sự., 2021) Hơn nữa, đa dạng hóa có thể tăng sức chống chọi của ngân hàng trước suy thoái kinh tế bằng cách mở rộng phạm vi tiếp cận của họ sang các lĩnh vực khác nhau (Tabak và cộng sự., 2011), đồng thời cải thiện sức mạnh tài chính tổng thể và giảm thiểu những tác động bất lợi của khủng hoảng tài chính đối với ngân hàng (Doumpos và cộng sự, 2016)

Như vậy, trái với lý thuyết tài chính doanh nghiệp cổ điển, lý thuyết ngân hàng truyền thống cho rằng các ngân hàng nên đa dạng hóa danh mục cho vay của mình thay vì tập trung vào một lĩnh vực Nghĩa là, lý thuyết ngân hàng truyền thống đề xuất mối liên hệ cùng chiều giữa đa dạng hóa danh mục cho vay và sự ổn định của ngân hàng Do đó, kết quả thực nghiệm cho thấy tác động tích cực của đa dạng hóa danh mục đối với sự ổn định của ngân hàng là bằng chứng ủng hộ cho lý thuyết này.

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

2.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài

Shim (2019) đã tìm hiểu về việc lựa chọn đa dạng hóa danh mục cho vay ngân hàng và sự tập trung thị trường có liên quan đến sự ổn định tài chính của ngân hàng hay không Nghiên cứu cũng điều tra tác động của đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của ngân hàng thay đổi như thế nào tùy thuộc vào mức độ tập trung hoặc khả năng cạnh tranh của thị trường ngân hàng Tác giả đã sử dụng mẫu của các ngân hàng thương mại Hoa Kỳ trong khoảng thời gian từ quý 1 năm 2002 đến quý 3 năm 2013 Nghiên cứu sử dụng hồi quy bình phương tối thiểu thông thường (OLS) và mô hình hiệu ứng cố định Kết quả nghiên cứu cho thấy đa dạng hóa danh mục cho vay có mối tương quan nghịch với rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân hàng, cho thấy các ngân hàng thương mại có thể giảm bớt sự bất ổn về tài chính thông qua đa dạng hóa danh mục Ngoài ra, sự tập trung thị trường có mối tương quan nghịch với rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân hàng, nhất quán với quan điểm “tập trung-ổn định” Các ngân hàng đa dạng hóa hoạt động ở các thị trường có mức độ tập trung cao sẽ ổn định hơn về mặt tài chính so với các ngân hàng ở các thị trường ít tập trung hơn

Kusi & cộng sự (2020) thực hiện khám phá các tác động tuyến tính và phi tuyến tính của việc đa dạng hóa danh mục cho vay theo ngành đối với sự ổn định của ngân hàng ở Ghana Nghiên cứu sử dụng mô hình bảng hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên, cùng với phương pháp ước lượng moment tổng quát hai bước (GMM) của 30 ngân hàng Có bốn đại diện cho khoản vay theo ngành được sử dụng: Chỉ số Hirshmann–Herfindahl (HHI), Shannon Entropy (SE), giá khoảng cách tuyệt đối (ADM) và giá trị khoảng cách tương đối (RDM) Sự ổn định của ngân hàng được đo bằng z-socre Nhóm tác giả chỉ ra rằng sự tập trung cho vay theo ngành được cho là làm suy yếu sự ổn định của các ngân hàng, cho thấy sự đa dạng hóa giúp làm tăng ổn định Tuy nhiên, vượt quá một ngưỡng nhất định, sự tập trung cho vay theo ngành có thể thúc đẩy sự ổn định của ngân hàng, cho thấy hiệu ứng hình chữ U phi tuyến tính đối với sự ổn định của ngân hàng ở Ghana

Bài báo của Al-kayed & Aliani (2020) được thực hiện nhằm giải quyết hai câu hỏi chính: liệu các Ngân hàng (Hồi giáo) nên tập trung hay đa dạng hóa danh mục cho vay của họ và việc tập trung vào cho vay ảnh hưởng như thế nào đến lợi nhuận và rủi ro của các ngân hàng này Nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) cho dữ liệu bảng để hồi quy Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính của

26 Ngân hàng Hồi giáo trong tại các quốc gia thuộc Hiệp định hợp tác vùng Vịnh (GCC) trong giai đoạn 2010-2018 Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng việc tập trung vào các lĩnh vực kinh tế cụ thể trong danh mục cho vay sẽ tác động tiêu cực đến lợi nhuận của các ngân hàng, trong khi đồng thời cũng giảm rủi ro cho họ

Nghiên cứu khác của Abbas & Ali (2022) đã điều tra xem sự đa dạng hóa về tài sản, thu nhập và nguồn vốn ảnh hưởng như thế nào đến hành vi chấp nhận rủi ro và sự ổn định của các ngân hàng thương mại Hoa Kỳ Nghiên cứu sử dụng Phương pháp mô men tổng quát (GMM) để phân tích dữ liệu từ các ngân hàng thương mại Hoa Kỳ từ năm 2002 đến năm 2019 Kết quả nghiên cứu cho thấy đa dạng hóa thu nhập làm tăng rủi ro của ngân hàng và do đó làm giảm sự ổn định của ngân hàng Đa dạng hóa nguồn vốn và đa dạng hóa tài sản có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng

2.4.2 Các nghiên cứu trong nước

Huynh & Dang (2021) đã tìm hiểu tác động của đa dạng hóa danh mục cho vay theo ngành đến lợi nhuận của ngân hàng với tựa đề là “Loan portfolio diversification and bank returns: Do business models and market power matter?” đặc biệt là xem xét tác động của mô hình kinh doanh và sức mạnh thị trường Nhóm tác giả giải quyết hai câu hỏi chính: các ngân hàng nên đa dạng hóa danh mục cho vay hay chuyên môn hóa vào một số lĩnh vực kinh tế nhất định và những chiến lược này ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng như thế nào? Nghiên cứu sử dụng mẫu các ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2019 Nhóm tác giả sử dụng mô hình bảng động với phương pháp ước lượng mô men tổng quát (GMM) hệ thống hai bước để thực hiện hồi quy Nghiên cứu xem xét tác động của việc đa dạng hóa danh mục cho vay đối với lợi nhuận của ngân hàng bằng nhiều thước đo khác nhau dựa trên chỉ số Herfindahl-Hirschman (HHI) và hệ số SE Kết quả phân tích số liệu cho thấy việc tăng cường đa dạng hóa danh mục cho vay theo ngành được cho là làm giảm lợi nhuận của ngân hàng Nghiên cứu nhấn mạnh rằng tác động tiêu cực của đa dạng hóa thể hiện rõ nhất đối với các ngân hàng có tỷ trọng thu nhập ngoài lãi thấp hơn và sức mạnh thị trường ít hơn

Võ Đức Thọ (2018) đã phân tích tác động của các chiến lược đa dạng hóa khác nhau đến rủi ro ngân hàng, đặc biệt là rủi ro kém hiệu quả về tính ổn định Nghiên cứu này đã mở rộng nghiên cứu trước đây bằng cách chứng minh tác động của ba chiến lược đa dạng hóa riêng biệt: đa dạng hóa tiền gửi, đa dạng hóa danh mục cho vay, và đa dạng hóa tài sản

- đối với các yếu tố rủi ro ngân hàng, thông qua các đặc điểm của nợ xấu, thanh khoản và rủi ro kém hiệu quả về tính ổn định trong ngân hàng Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ Bankscope và áp dụng cả mô hình thực nghiệm tĩnh và động Nghiên cứu chỉ ra rằng các chiến lược đa dạng nếu gia tăng có xu hướng làm tăng rủi ro ngân hàng và giảm tính ổn định, đặc biệt ảnh hưởng đến mức độ kém hiệu quả của tính ổn định Nghiên cứu cũng tìm thấy những tác động tiêu cực đáng kể của các chỉ số đa dạng hóa đối với các khía cạnh rủi ro khác nhau

Phạm Duy Phú Thịnh & cộng sự (2021) cũng đã nghiên cứu tìm hiểu về tác động của đa dạng hóa thu nhập và đa dạng hóa tài sản đến khả năng sinh lời của các NHTM tại Việt Nam Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong giai đoạn từ 2007-2018 Nhóm tác giả sử dụng chỉ số ROE để đại diện cho khả năng sinh lời của ngân hàng Các kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng được áp dụng, bao gồm Pooled OLS, hiệu ứng cố định, hiệu ứng ngẫu nhiên và GLS Kết quả nghiên cứu cho thấy đa dạng hóa thu nhập tác động tích cực đến ROE, cho thấy đa dạng hóa nguồn thu nhập có thể nâng cao khả năng sinh lời của ngân hàng Tuy nhiên, đa dạng hóa tài sản lại không có tác động gì đến khả năng sinh lời Quy mô ngân hàng và tăng trưởng tài sản cũng ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận ngân hàng Các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế và khủng hoảng tài chính góp phần làm tăng lợi nhuận của ngân hàng Ngược lại, khi mức độ tập trung thị trường tăng lên thì khả năng sinh lời của ngân hàng có xu hướng giảm

Dương Thúy Hà (2021) cũng tìm hiểu về sự ảnh hưởng của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro của các NHTM tại Việt Nam Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng dữ liệu từ 25 NHTM trong giai đoạn từ 2010 đến 2020 Chỉ số HHI được dùng làm đại diện cho đa dạng hóa thu nhập và z-score được dùng làm đại diện cho rủi ro ngân hàng Nghiên cứu này cũng đa sử dụng các kỹ thuật Pooled OLS, hiệu ứng cố định, hiệu ứng ngẫu nhiên và GLS để ước lượng mô hình dữ liệu bảng Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng đa dạng hóa thu nhập làm giảm rủi ro và làm tăng ổn định của các ngân hàng Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy các yếu tố như đòn bẩy, tiền gửi khách hàng và các yếu tô vĩ mô ngoài ngân hàng như tăng trưởng kinh tế, lạm phát giúp làm giải rủi ro các NHTM, trong khi quy mô ngân hàng và cho vay khách hàng lại làm gia tăng rủi ro cho các ngân hàng

Lê Đình Luân & cộng sự (2021) cũng đã xem xét tác động của đa dạng hóa thu nhập đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam Nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn từ 2008 đến 2019 và sử dụng dữ liệu từ 27 ngân hàng thương mại tại Việt Nam Nghiên cứu này đã sử dụng phương pháp ước tính Mô men tổng quát hóa hệ thống (SGMM) để phân tích mối quan hệ giữa đa dạng hóa thu nhập và ổn định tài chính Nghiên cứu sử dụng một số các yếu tố kiểm soát liên quan đến quy mô ngân hàng, hiệu quả quản lý và các yếu tố kinh tế vĩ mô Kết quả phân tích cho thấy mức độ đa dạng hóa thu nhập tăng lên sẽ dẫn đến rủi ro gia tăng ở các ngân hàng, cho thấy rằng đa dạng hóa không phải lúc nào cũng là yếu tố nâng cao tính ổn định của các ngân hàng thương mại

Việt Nam Kết quả này ủng hộ cho nghiên cứu của Võ Đức Thọ (2018) nhưng lại trái với nghiên của của Dương Thúy Hà (2021)

2.4.3 Nhận xét các nghiên cứu liên quan

Bảng 2 1 Tổng hợp các nghiên cứu liên quan

Tác giả Phương pháp nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu Kết quả nghiên cứu

FEM, GMM các ngân hàng Hoa Kỳ, từ quý

Biến phụ thuộc: Z- score Biến độc lập: HHI

Hồi giáo tại các quốc gia thuộc GCC, từ 2010-

Biến phụ thuộc: ROA Biến độc lập: HHI

Biến phụ thuộc: tài sản rủi ro Biến độc lập: HHI

GMM 29 ngân hàng thương mại Việt Nam, từ 2008-

ROA, ROE, NIM Biến độc lập: HHI

Biến phụ thuộc: NPL Biến độc lập: HHI

GLS 21 ngân hàng thương mại Việt Nam, từ 2007-

Biến phụ thuộc: ROE Biến độc lập: HHI

Biến phụ thuộc: Z- score Biến độc lập: HHI

KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU

Thông qua lược khảo các nghiên cứu đã được thực hiện trước đây, tác giả nhận thấy một số khoảng trống nghiên cứu như sau:

Nhìn chung, các nghiên cứu trước đây được thực hiện đã xem xét về nhiều khía cạnh đa dạng hóa khác nhau trong lĩnh vực ngân hàng, chẳng hạn như đa dạng hóa doanh thu, đa dạng hóa tài sản, đa dạng hóa nguồn vốn, tuy nhiên tại Việt Nam, đa dạng hóa về danh mục cho vay của ngân hàng vẫn chưa được xem xét nhiều Do đó cần thiết có thêm tài liệu nghiên cứu về khía cạnh này

Thứ hai, các nghiên cứu trước đây về tác động của đa dạng hóa đến sự ổn định của ngân hàng còn cho thấy nhiều sự không nhất quán về kết quả nghiên cứu Những mâu thuẫn này có thể là do nhiều yếu tố khác nhau như sự khác biệt về địa lý, khoảng thời gian nghiên cứu, cách tiếp cận, phương pháp luận hoặc thậm chí tính chất đa dạng của các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng trên các thị trường khác nhau Trong bối cảnh Việt Nam, khoảng trống nghiên cứu này nhấn mạnh sự cần thiết của nghiên cứu thực nghiệm không chỉ điều tra mối quan hệ giữa đa dạng hóa và sự ổn định của ngân hàng mà còn xem xét các khía cạnh đặc thù của ngành ngân hàng Việt Nam, cần thiết có thêm những kiểm định để bổ sung thêm bằng chứng về mối liên hệ giữa hai biến số này, góp phần làm phong phú thêm tài liệu học thuật hiện có

Trong chương 2, tác giả trình bày về cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu

Lý thuyết tài chính doanh nghiệp cổ điển cho rằng các ngân hàng không nên đa dạng hóa danh mục cho vay, trong khi đó lý thuyết ngân hàng truyền thống có quan điểm trái lại khi đề xuất rằng các ngân hàng nên đa dạng hóa Các nghiên cứu trước đây cũng được lược khảo trong chương này, qua đó tác giả nhận thấy rằng đa dạng hóa về danh mục cho vay của ngân hàng vẫn chưa được xem xét nhiều và các nghiên cứu trước đây cũng cho kết quả không nhất quán, do đó đề tài này được thực hiện sẽ đóng góp vào hai khoảng trống nghiên cứu nêu trên.

MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Để thực hiện khóa luận này, tác giả nghiên cứu tìm ra tính cấp thiết của đề tài tiếp đến tác giả hình thành cơ sở lý thuyết và lược khảo các nghiên cứu liên quan đã được thực hiện qua và có liên quan đến đề tài từ đó đề ra nền tảng để xây dựng mô hình và giả thuyết nghiên cứu cho đề tài khi đã đề ra giả thuyết tác giả thu thập và xử lý thông tin dữ liệu qua bctc của các nhtm tiếp theo là thực hiện các kiểm định và đưa ra kết quả nghiên cứu cuối cùng dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả sẽ cung cấp các hàm ý quản trị, đề ra các chính sách nhằm gia tăng sự ổn định của hệ thống nhtm tại việt nam

Quy trình nghiên cứu của khóa luận được tác giả thực hiện tuần tự thông qua 7 bước sau:

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tổng hợp và đề xuất

Xác định đề tài khóa luận

Xác định mục tiêu, tính cấp thiết, phạm vi nghiên cứu của khóa luận

Tổng quan khung lý thuyết và các nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước

Xây dựng mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

Tổng hợp và phân tích dữ liệu nghiên cứu

Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Đưa ra kết luận và đề xuất hàm ý chính sách

Mô hình nghiên cứu (i), tác giả sử dụng các ước lượng cho phân tích dữ liệu bảng tĩnh: Pooled OLS, FEM, REM và FGLS

Mô hình nghiên cứu (ii) mô hình có dạng bảng động tác giả sử dụng GMM

Qua hình vẽ 3.1, có thể thấy quy trình nghiên cứu của khóa luận này là một nhóm công việc được thực hiện từng bước, có sự liên quan chặt chẽ, mật thiết với nhau nhằm củng cố cho nhau được thể hiện như sau:

Bước 1: Xác định đề tài khóa luận Đề tài khóa luận được xác định thông qua từ sự kế thừa của tác giả từ các nghiên cứu trước và khóa luận, luận văn đã được thực hiện

Bước 2: Xác định mục tiêu, tính cấp thiết, phạm vi nghiên cứu của khóa luận

Việc xác định mục tiêu, tính cấp thiết và phạm vi nghiên cứu của khóa luận là hết sức cần thiết Thông qua đó tác giả dễ dàng tiếp cận và triển khai khóa luận một cách rõ ràng, giải quyết được mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra một cách kịp thời dựa trên phạm vi đã nghiên cứu đã được đề ra

Bước 3: Tổng quan khung lý thuyết và các nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước

Tổng quan khung lý thuyết tác giả sẽ tập trung giải thích lý thuyết quan trọng như lý thuyết về đa dạng hóa, lý thuyết danh mục cho vay và tính ổn định ngân hàng Từ đó, cũng đề xuất ra 2 lý thuyết liên quan là lý thuyết ngân hàng truyền thống và lý thuyết tài chính doanh nghiệp Cuối cùng là các nghiên cứu trước đó liên quan đến đa dạng hóa cho vay đối với sự ổn định ngân hàng, bao gồm cả những nghiên cứu trong và ngoài nước

Bước 4: Xây dựng mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu có thể bao gồm các biến độc lập và các biến phụ thuộc như sự ổn định tài chính của ngân hàng Giả thuyết nghiên cứu là việc đa dạng hóa cho vay có ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đối với sự ổn định của ngân hàng

Bước 5: Tổng hợp và phân tích dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được tác giả thu thập thông qua BCTC hợp nhất của 21 NHTM trong giai đoạn từ 2013 – 2022

Ngoài ra, khóa luận này tác giả còn sử dụng dữ liệu vĩ mô là tỷ lệ GDP và INF được thu thập từ Ngân hàng Thế giới World Bank

Sau đó, các dữ liệu vi mô và vĩ mô này được tính toán qua phần mềm Excel và xử lý, phân tích số liệu trên phần mềm Stata 17

Bước 6: Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Các giả thuyết nghiên cứu sẽ được kiểm định thông qua các phương pháp thống kê để đánh giá mức độ ảnh hưởng của đa dạng hóa cho vay đối với sự ổn định của ngân hàng và xác định tính hợp lý của chúng

Bước 7: Đưa ra kết luận và đề xuất hàm ý chính sách

Cuối cùng khóa luận này tác giả đã đưa ra kết luận cô đọng nhất về quá trình nghiên cứu Đồng thời qua đây tác giả cũng nêu ra một số hàm ý chính sách về đa dạng hóa cho vay đến sự ổn định NHTM.

XÂY DỰNG GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Xây dựng giả thuyết nghiên cứu chính đối với biến đa dạng hóa danh mục cho vay và sự ổn định ngân hàng

Hai trường phái lý thuyết nổi tiếng giải thích cho mối liên hệ giữa đa dạng hóa và sự ổn định của ngân hàng là: lý thuyết ngân hàng truyền thống, và lý thuyết tài chính doanh nghiệp (Kusi & cộng sự, 2020) Lý thuyết ngân hàng truyền thống cho rằng các ngân hàng nên đa dạng hóa danh mục của họ để phòng tránh rủi ro phát sinh từ một danh mục cụ thể và tránh khả năng vỡ nợ (Diamond, 1984) Trái lại, lý thuyết tài chính doanh nghiệp lập luận rằng khi các ngân hàng tập trung hoạt động vào các lĩnh vực hoặc nhóm lĩnh vực cụ thể, họ có thể học hỏi và hưởng lợi từ chuyên môn trong lĩnh vực đó, điều này củng cố sự ổn định của ngân hàng, do đó việc đa dạng hóa danh mục sẽ gây bất ổn cho ngân hàng (Acharya & cộng sự, 2006)

Các quan điểm của các học giả về mối liên hệ giữa đa dạng hóa và ổn định ngân hàng cũng có nhiều sự trái ngược nhau, Adzobu & cộng sự (2017) cho rằng việc đa dạng hóa giữa các ngành có thể dẫn đến chi phí giám sát cao hơn, việc đa dạng hóa sang các lĩnh vực mới đòi hỏi các ngân hàng phải chịu thêm chi phí để giám sát các khoản vay Ông còn bổ sung rằng việc đa dạng hóa sang các lĩnh vực mới có thể làm giảm đáng kể hiệu quả giám sát của các ngân hàng và do đó làm suy yếu khả năng xử lý các khoản vay có vấn đề trước khi chúng xấu đi quá mức, dẫn đến lợi nhuận cho vay thấp hơn, tất cả những điều đó làm giảm lợi nhuận và gia tăng rủi ro tín dụng, cuối cùng làm giảm ổn định ngân hàng Tại Việt Nam, Huynh & Dang (2021) tìm thấy mối liên hệ ngược chiều giữa đa dạng hóa danh mục cho vay và lợi nhuận của các ngân hàng Họ cho rằng các ngân hàng có sự tập trung có thể được hưởng lợi từ việc cấp và giám sát tín dụng hiệu quả hơn nhờ có kinh nghiệm, chuyên môn và nguồn thông tin tốt hơn trong một số ít lĩnh vực kinh tế Ngoài ra, nếu các ngân hàng mở rộng cho vay sang các lĩnh vực đã được các ngân hàng khác tài trợ, họ có thể gặp phải sự lựa chọn ngược có khả năng làm giảm chất lượng khoản vay Kết quả này cũng được xác nhận khi Huynh & Dang (2022) tìm thấy tác động tiêu cực của đa dạng hóa đối với các ngân hàng tư nhân tại Việt Nam, và các ngân hàng có rủi ro càng cao thì tác động tiêu cực này càng lớn Võ Đức Thọ (2018) cũng cho rằng các ngân hàng không nên đa dạng hóa danh mục, vì đối với nước đang phát triển như Việt Nam đa dạng hóa sẽ làm cho ngân hàng phải dàn trải nguồn lực và rời rạc, do đó sẽ ảnh hưởng đến hệ thống tập trung của ngân hàng

Mặt khác, Chandramohan & cộng sự (2022) khi nghiên cứu tại Ấn Độ cho thấy rằng sự đa dạng hóa danh mục cho vay giúp làm tăng khả năng chống chọi với các cú sốc bên ngoài Moudud-Ul-Huq & cộng sự (2020) cũng tìm thấy một số bằng chứng về tác động tích cực của đa dạng hóa danh mục cho vay đối với sự ổn định ngân hàng ở các nước Châu Phi Shim (2019) chỉ ra đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng vì các ngân hàng có thể đạt được tính kinh tế theo phạm vi bằng cách chia sẻ hiệu quả các yếu tố đầu vào như lao động, công nghệ và thông tin trên nhiều loại khoản vay khác nhau Theo Chen & cộng sự (2014), mặc dù đa dạng hóa có thể làm giảm thu nhập của các ngân hàng, lợi ích của đa dạng hóa trong việc giảm rủi ro là điều mà các ngân hàng nên tận dụng Rossi & cộng sự (2009) cho rằng đa dạng hóa danh mục có thể giảm bớt khối lượng trích lập dự phòng cho ngân hàng nhờ vào việc giảm rủi ro tín dụng Đa số nghiên cứu trước có liên quan như Francis & cộng sự (2018); Shim (2019); Kusi & cộng sự (2020) đều quan điểm rằng sự đa dạng hóa cho vay cũng có thể tăng cường uy tín của ngân hàng trong mắt cộng đồng tài chính và các bên liên quan Việc có một danh mục cho vay rộng lớn và đa dạng cho thấy ngân hàng là một đối tác tin cậy và có khả năng ổn định trong thị trường tài chính Với cơ sở lập luận trên, giả thuyết 1 được đề xuất:

H1: Đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng tại Việt Nam

3.2.1 Khái quát mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu sau đây được đề xuất dựa trên nghiên cứu của Huynh & Dang (2021) Ngoài ra, tác giả cũng kế thừa và bổ sung một số biến kiểm soát dựa trên các nghiên cứu của Shim (2019), Kusi & cộng sự (2020), Võ Đức Thọ (2018), Lê Đình Luân & cộng sự (2021)

Z-score i,t = 0 + 1LOAN DIVi, t + 2SIZEi,t + 3LIQi, t + 4CAPi,t + 5NPLi,t +

Mô hình (i) là mô hình ở dạng tĩnh, không có biến trễ nào xuất hiện trong mô hình này Tác giả cũng sẽ kiểm định mô hình động bằng cách bổ sung biến trễ của biến phụ thuộc:

Z-score i,t = α 0+  0 Z-SCORE i,t-1 +  1 LOAN DIV i, t +  2 SIZE i,t +  3 LIQ i, t +  4 CAP i,t

+ 5NPLi,t + 6ROE +7GDP + 8INF + i,t (ii)

Biến đại diện cho ổn định ngân hàng: Z-score

Biến đại diện cho đa dạng hóa danh mục cho vay: LOAN DIV

Biến độc lập đại diện yếu tố vi mô trong ngân hàng : SIZE (qui mô ngân hàng),

LIQ (tính thanh khoản), CAP (vốn hóa), NPL (tỷ lệ nợ xấu), ROE (tỷ suất sinh lời trên VCSH)

Biến độc lập đại diện yếu tố vĩ mô ngoài ngân hàng: GDP (tăng trưởng kinh tế),

INF (tỷ lệ lạm phát)

Với i, t tương ứng với các ngân hàng và năm khảo sát, β0 là hệ số chặn, β1 –β9 là các hệ số góc của các biến độc lập và ε là phần dư thống kê

3.2.2 Giải thích các biến và xây dựng các giả thuyết nghiên các nghiên cứu khác

3.2.2.1 Biến phụ thuộc – Sự ổn định ngân hàng

Biến phụ thuộc đại diện cho sự ổn định của ngân hàng được đo lường bằng hệ số z-score:

ROA là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, được tính bằng lợi nhuận sau thuế chia cho tổng tài sản ngân hàng σ(ROA) là độ lệch chuẩn của ROA

Hệ số z-score được coi là thước đo khoảng cách đến khả năng vỡ nợ của ngân hàng vì nó thể hiện số lượng độ lệch chuẩn mà lợi nhuận sẽ giảm để đẩy ngân hàng vào tình trạng mất khả năng thanh toán (Shim, 2019) Hệ số z-score có quan hệ nghịch đảo với khả năng mất khả năng thanh toán Do đó, hệ số z-score cao hơn cho thấy xác suất vỡ nợ ngân hàng thấp hơn, tức là z-score càng cao thì ngân hàng càng ổn định Chỉ số này cũng được sử dụng để đại diện cho sự ổn định của ngân hàng trong các nghiên cứu của Kusi & cộng sự (2020)

3.2.2.2 Biến đa dạng hóa danh mục cho vay Để đại diện cho mức độ đa dạng hóa danh mục cho vay trong bối cảnh Việt Nam, tác giả sử dụng hệ số HHI (Herfindahl-Hirschman index) Hệ số này được tính bằng cách tính tổng của các bình phương tỷ lệ từng danh mục cho vay thành phần so với tổng toàn bộ danh mục cho vay của ngân hàng Hệ số này cũng được dùng trong các nghiên cứu của Kusi & cộng sự (2020), Francis & cộng sự (2018)

Việc đo lường đa dạng hóa danh mục cho vay của ngân hàng dựa trên hệ số HHI có nhiều sự không nhất quán trong các tài liệu nghiên cứu Điều này là bởi vì các ngân hàng công bố thông tin về các khoản cho vay trên BCTC theo nhiều cách khác nhau, và mỗi quốc gia cũng có những quy định và phân loại khác nhau (Hayden và cộng sự, 2007) Chẳng hạn như tại Đức, Hayden & cộng sự (2007) phân loại danh mục cho vay thành 23 danh mục con Khi nghiên cứu các ngân hàng tại Hoa Kỳ, Shim (2019) đã phân loại danh mục cho vay thành 6 tiểu mục Acharya & cộng sự (2006) phân loại danh mục cho vay của các ngân hàng tại Ý thành 5 danh mục khác nhau Tabak & cộng sự (2011) khi nghiên cứu tại Brazil lại chia danh mục ngân hàng thành 21 khoản mục

Theo cách làm của Shim (2019), tác giả chia danh mục cho vay của ngân hàng thành

6 thành phần kinh tế chính: cho vay bất động sản thương mại (REA), cho vay xây dựng và công nghiệp (IND), cho vay bất động sản nhà ở (RES), cho vay tiêu dùng (CON), cho vay nông nghiệp (AGR) và tất cả các khoản vay khác (OTH), tổng cho vay được ký hiệu là TOL Sở dĩ tác giả lựa chọn cách chia như vậy vì đây là cách chia đơn giản nhất, dễ dàng cho việc tính toán Ngoài ra các BCTC của các ngân hàng tại Việt Nam công bố có sự khác nhau về cấu trúc chia phân khúc cho vay, cách chia này đảm bảo rằng các phân khúc này đều xuất hiện trong BCTC của các NHTM

Chỉ số HHI sẽ được tính như sau:

Giá trị của chỉ số HHI là 1

6≤ 𝐻𝐻𝐼 ≤ 1, với giá trị HHI càng thấp thì ngân hàng có mức độ đa dạng hóa càng lớn HHI bằng 1 thể hiện ngân hàng không có sự đa dạng hóa danh mục cho vay với việc phân bổ tín dụng chỉ vào một phân khúc duy nhất HHI bằng 1/6 cho thấy ngân hàng đa dạng hóa danh mục một cách tối đa với sự phân bổ tín dụng bằng nhau cho từng danh mục Để thuận tiện cho việc đánh giá và phân tích, tác giả sẽ lấy giá trị đối của chỉ số HHI đại diện cho mức độ đa dạng hóa, tương tự như cách làm của Huynh & Dang (2021): div = 1 - HHI

Biến div có giá trị càng cao thì ngân hàng đa dạng hóa danh mục cho vay càng cao

3.2.2.3 Các biến độc lập đại diện yếu tố vi mô trong ngân hàng

• Qui mô ngân hàng (SIZE)

Tổng tài sản doanh nghiệp là thước đo tốt nhất và phản ánh đúng nhất cho quy mô doanh nghiệp Tác động của quy mô ngân hàng đến sự ổn định ngân hàng có thể được giải thích bởi một số lý thuyết Lý thuyết đại diện cho rằng quy mô gia tăng của ngân hàng là do các nhà quản lý muốn nhận được thù lao lớn hơn, hoặc muốn gia tăng uy tín của mình với cổ đông, gây ấn tượng với cấp dưới hoặc gia tăng lợi ích cá nhân của họ, bỏ qua lợi ích của cổ đông và sự bền vững của ngân hàng Do đó quy mô tăng lên sẽ làm giảm sự ổn định của ngân hàng (Adusei, 2015) Ngược lại, lý thuyết về tính lợi thế kinh tế theo quy mô cho rằng ngân hàng có thể hưởng lợi khi gia tăng quy mô nhờ vào cơ sở hạ tầng có sẵn, sức mạnh thị trường để hạ giá và tranh giành khách hàng, và chi phí trung bình được phân bổ qua các đơn vị tài sản cố định thấp hơn (Ibrahim & Rizvi, 2017) Ali & Puah (2019) cho thấy rằng quy mô ngân hàng có tác động tiêu cực đến sự ổn định Mặt khác, Kasman & Kasman (2016) lại nhận thấy quy mô ngân hàng giúp làm tăng sự ổn định cho ngân hàng Đây là thước đo đại diện cho quy mô ngân hàng được xác định bằng logarit của tổng tài sản

H2: Quy mô ngân hàng có tác động tích cực đến sự ổn định ngân hàng

• Khả năng thanh khoản (LIQ)

Ghenimi & cộng sự (2017) cho rằng các ngân hàng có tính thanh khoản cao ổn định hơn, vì tài sản lưu động cho phép ngân hàng khắc phục mọi vấn đề khẩn cấp do rút tiền đột xuất có thể ảnh hưởng đến sự ổn định chung của ngân hàng, nếu ngân hàng không nắm giữ đủ tài sản lưu động, họ khó có thể chuyển đổi tài sản thành tiền mặt ngay lập tức và với chi phí cao Djebali & Zaghdoudi (2020) cũng cho rằng khi ngân hàng căng thẳng về thanh khoản quá mức họ sẽ phải huy động tiền với chi phí cao và gây mất ổn định Tuy nhiên họ bổ sung rằng nếu chấp nhận thanh khoản thấp ở dưới một ngưỡng nhất định thì sẽ giúp ngân hàng tăng sự ổn định vì có nhiều cơ hội đầu tư hơn Mutarindwa & cộng sự (2020) khẳng định rằng một số ngân hàng tuân thủ tỷ lệ thanh khoản hợp lý sẽ làm tăng sự ổn định Mặt khác Huynh & Dang (2021) cho rằng thanh khoản cao cho thấy ngân hàng ít đầu tư và làm giảm lợi nhuận của họ, do đó làm giảm sự ổn định ngân hàng Tương tự, Ali & cộng sự (2019) lập luận rằng khả năng thanh khoản thấp có nghĩa là ngân hàng cho vay được nhiều hơn, tạo được nguồn thu nhập và gia tăng sự ổn định Khả năng thanh khoản được đại diện bằng tỷ lệ giữa tài sản thanh khoản và tổng tài sản của ngân hàng

H3: Khả năng thanh khoản tác động tích cực đến sự ổn định ngân hàng

Hilscher & Raviv (2014) chứng minh rằng có hai kênh mà qua đó vốn dự phòng có thể có hiệu quả trong việc ổn định khu vực ngân hàng Đầu tiên, các ngân hàng phát hành vốn dự phòng thay vì nợ thứ cấp sẽ ít có khả năng vỡ nợ hơn Thứ hai, nguồn vốn dự phòng bù đắp dựa trên vốn chủ sở hữu không nhạy cảm với những thay đổi về rủi ro Conlon & cộng sự (2020) cho rằng tác động của vốn hóa đến sự ổn định của ngân hàng là hai chiều Một mặt vốn hóa cao là bộ đệm chống lại rủi ro cho ngân hàng, tuy nhiên nếu mức vốn quá cao sẽ làm cho bộ đệm này có tác động ngược do khuyến khích các ngân hàng lựa chọn tài sản rủi ro hơn vì sự tự tin quá mức Vốn hóa được đại diện bằng tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu và tổng tài sản của ngân hàng

H4: Vốn hóa có tác động tích cực đến sự ổn định ngân hàng

DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Mẫu nghiên cứu: khóa luận thu thập bằng chứng dựa trên dữ liệu thứ cấp từ 21 NH

TMCP tại Việt Nam từ năm 2013 đến năm 2022 đã có BCTC được kiểm toán và được thông qua bởi các công ty kiểm toán uy tín

Dữ liệu vi mô : được thu thập dựa trên thông tin trong Báo cáo tài chính hợp nhất thường niên kiểm toán của các NHTMCP tại Việt Nam Thời gian dữ liệu được thu thập là từ năm

2013 đến năm 2022 Tác giả sử dụng giai đoạn từ năm 2013 là bởi vì tránh ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu vào năm 2008 có thể gây cú sốc đến sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng Các dữ liệu được thu thập phụ thuộc vào tính sẵn có của dữ liệu, do đó với những thông tin mà các ngân hàng không công bố hoặc bị sót tác giả sẽ loại bỏ quan sát đó

Dữ liệu vĩ mô : Các dữ liệu về tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát được thu thập từ cơ sở dữ liệu chỉ sổ phát triển do Ngân hàng Thế giới (World Development Indicators)

Xử lý số liệu: Dữ liệu sử dụng từ các BCTC sẽ được tập hợp trên phần mềm Excel để tính toán giá trị các biến độc lập và biến phụ thuộc Sau đó, dữ liệu được đưa vào phần mềm Stata 17 để tính toán cho bài nghiên cứu

Trình tự các xử lí số liệu bao gồm:

• Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

• Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu

• Kiểm định lựa chọn mô hình

• Kiểm định các hiện tượng khiếm khuyết

• Xử lý khắc phục vi phạm qua FGLS

• Giải thích kết quả nghiên cứu thu được.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

THỐNG KÊ MÔ TẢ

Thông tin thống kê mô tả là một phần quan trọng trong nghiên cứu, giúp cung cấp cái nhìn tổng quan và sâu sắc về dữ liệu và mối quan hệ giữa các biến quan trọng trong nghiên cứu Thống kê mô tả cho phép nhà nghiên cứu tổng hợp và mô tả các đặc điểm cơ bản của dữ liệu một cách cụ thể và rõ ràng, từ đó giúp hiểu rõ hơn về tính chất của dữ liệu và tạo ra cơ sở để thực hiện các phân tích thống kê tiếp theo

Bằng cách phân tích các giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của các biến quan trọng, ta có thể hiểu được phạm vi và mức độ biến động của dữ liệu Việc so sánh giữa các nhóm dữ liệu, các yếu tố khác nhau cũng như liên hệ giữa chúng có thể được đánh giá một cách chính xác hơn

Bảng 4 1 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn GTNN GTLN ZScore 210 3,2668 0,7582 2,0810 6,1354

Ghi chú: ZScore dưới dạng logarit, DIV là 1-HHI, SIZE là tổng tài sản dưới dạng logarit, LIQ là tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản, CAP là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, NPL là tỷ lệ nợ xấu trên tổng cho vay khách hàng, ROE là tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, GDP là tốc độ tăng trưởng GDP hằng năm, INF là tỷ lệ lạm phát,

Nguồn: Tác giả phân tích bằng Stata 17

Dựa vào bảng 4,1, có thể thấy rằng hệ số z-score (dưới dạng logarit) có giá trị trung bình là 3,2668, với độ lệch chuẩn là 0,7582 và giá trị nhỏ nhất và lớn nhất lần lượt là 2,0810 của ngân hàng TCB năm 2013 và 6,1354 của ngân hàng NVB năm 2013, Độ lệch chuẩn của biến này cũng khá nhỏ so với trung bình nhờ vào việc lấy log giúp số liệu có phân phối gần chuẩn hơn,

Biến đa dạng hóa cho vay LOAN DIV đại diện cho mức độ đa dạng hóa danh mục cho vay của các ngân hàng có giá trị trung bình là 0,0284, tuy nhiên mức độ biến động là tương đối lớn với độ lệch chuẩn là 0,0323 khi so với trung bình, có một ngân hàng không thực hiện đa dạng hóa khi giá trị nhỏ nhất là 0 đó là NAB vào năm 2022, tuy nhiên có ngân hàng có mức độ đa dạng hóa lớn hơn với giá trị lớn nhất là 0,1616, đó chính là MSB năm

Về quy mô ngân hàng (tài sản dưới dạng logarit), có giá trị trung bình là 18,9801, độ lệch chuẩn là 1,1607, Ngân hàng SGB năm 2013 được ghi nhận là quan sát mà tại đó ngân hàng có quy mô nhỏ nhất, Ngân hàng có quy mô tài sản lớn nhất trong mẫu là BID năm

Biến LIQ đại diện cho khả năng thanh khoản có giá trị trung bình là 0,1541, nghĩa là tài sản thanh khoản của các ngân hàng tại Việt Nam chiếm trung bình khoảng 15,41% tổng tài sản, giá trị nhỏ nhất của biến này là 0,0450 cho ngân hàng STB năm 2017 và giá trị lớn nhất là 0,2384 đối với ngân hàng KLB năm 2021, Độ lệch chuẩn của biến này là 0,0670, tương đối nhỏ so với trung bình, do đó có thể thấy các ngân hàng không có sự khác biệt quá lớn về tỷ lệ tài sản thanh khoản, Đối với biến CAP, đại diện cho vốn hóa, biến này có giá trị trung bình là 0,0880, cho thấy trung bình các ngân hàng có lượng vốn tự có chiếm khoảng 8,8% tổng tài sản, tuy nhiên mức chênh lệch cũng khá lớn giữa các ngân hàng với độ lệch chuẩn lên tới 0,0343, vì có ngân hàng có tỷ lệ này chỉ là 0,0406 (ngân hàng BID năm 2017), trong khi có ngân hàng lên tới 0,2384 (ngân hàng SGB năm 2013), Đối với tỷ lệ nợ xấu đại diện cho rủi ro tín dụng, mức trung bình của các ngân hàng là 0,0190, tức 1,90%, đây là mức tỷ lệ nợ được cho là chấp nhận được để hạn chế rủi ro tín dụng, Giá trị nhỏ nhất là 0,5% là ngân hàng TCB vào năm 2020 và lớn nhất là 17,91% đối với ngân hàng NVB năm 2022, Có thể thấy sự chênh lệch tỷ lệ nợ xấu giữa các ngân hàng qua các năm là tương đối lớn, với độ lệch chuẩn là ,0147,

ROE đại diện cho khả năng sinh lời có giá trị trung bình là 0,1173 và độ lệch chuẩn 0,0791, Có ngân hàng ghi nhận mức lỗ với tỷ lệ ROE là -1,3% là SHB năm 2013, nhưng cũng có ngân hàng lãi đậm với ROE lên tới 30,33% là ngân hàng VIB năm 2021, Đối với hai biến kinh tế vĩ mô là tăng trưởng GDP và lạm phát, hai biến này có giá trị trung bình lần lượt là 0,0609 và 0,0147, cho thấy rằng mức tăng trưởng GDP của Việt Nam trung bình trong thời gian nghiên cứu là 6,09% và tỷ lệ lạm phát trung bình là 3,21%, Độ lệch chuẩn của hai biến này lần lượt là 0,0180 và 0,0147,

MA TRẬN TƯƠNG QUAN

Bảng 4, 2 Ma trận tương quan

SIZE LIQ CAP NPL ROE GDP INF

Ghi chú: ZScore dưới dạng logarit, DIV là 1-HHI, SIZE là tổng tài sản dưới dạng logarit, LIQ là tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản, CAP là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, NPL là tỷ lệ nợ xấu trên tổng cho vay khách hàng, ROE là tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, GDP là tốc độ tăng trưởng GDP hằng năm, INF là tỷ lệ lạm phát,

Nguồn: Tác giả phân tích bằng Stata 17,

Xét ma trận tương quan, biến ZScore có tương quan âm với biến LOAN DIV, thể hiện rằng trong mẫu nghiên cứu, sự ổn định ngân hàng có tương quan âm với đa dạng hóa danh mục cho vay,

Ngoài ra, sự ổn định của ngân hàng còn có tương quan âm với quy mô (SIZE), khả năng sinh lời (ROE) và tăng trưởng GDP,

Mặt khác, sự ổn định ngân hàng lại có tương quan dương với khả năng thanh khoản (LIQ), vốn hóa (CAP), rủi ro tín dụng (NPL) và cả tỷ lệ lạm phát,

Xét đến biến độc lập chính của nghiên cứu là đa dạng hóa danh mục cho vay LOAN DIV, biến này có các hệ số tương quan với các biến kiểm soát khác không quá cao, ngoại trừ với biến SIZE là 0,3662,

TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN VÀ KIỂM TRA ĐA CỘNG TUYẾN 46 4.4 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH TĨNH

Bảng 4, 3 Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF)

Kết quả đạt không có bất kỳ giá trị VIF nào vượt quá ngưỡng 10 cho thấy không có sự đa cộng tuyến đáng kể giữa các biến độc lập, Cụ thể, giá trị VIF cao nhất là 2,53 và thấp nhất là 1,02, chứng tỏ rằng mức độ tương quan giữa các biến là tương đối thấp và không gây ảnh hưởng lớn đến kết quả của mô hình, Do đó, có thể kết luận rằng các biến trong mô hình không gặp phải vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng, và kết quả từ mô hình hồi quy có thể được coi là đáng tin cậy

4.4 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH TĨNH

4.4.1 So sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM và REM Đối với mô hình cơ sở ở dạng tĩnh, tác giả thực hiện các ước lượng truyền thống cho dữ liệu bảng, bao gồm Pooled OLS, FEM và REM, Để lựa chọn mô hình phù hợp nhất, tác giả sử dụng các kiểm định F, kiểm định BP-LM và kiểm định Hausman, Khi lựa chọn được mô hình phù hợp nhất tác giả sẽ kiểm định tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, nếu tồn tại khuyết tật nào thì ước lượng GLS sẽ được sử dụng để khắc phục,

Bảng 4, 4 Kết quả ước lượng mô hình hồi theo theo Pooled OLS, FEM, REM

Ghi chú: Biến độc lập là ZScore, DIV là 1-HHI, SIZE là tổng tài sản dưới dạng logarit, LIQ là tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản, CAP là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, NPL là tỷ lệ nợ xấu trên tổng cho vay khách hàng, ROE là tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, GDP là tốc độ tăng trưởng GDP hằng năm, INF là tỷ lệ lạm phát, Sai số chuẩn ở trong dấu ngoặc vuông, *, **, *** có ý nghĩa ở mức lần lượt 10%, 5% và 1%, 5 hàng cuối là giá trị p-value của các kiểm định,

Xét bảng trên về kết quả ước lượng, có thể thấy rằng ở cột (1) với ước lượng Pooled OLS, hệ số ước lượng của biến độc lập LOAN DIV mang dấu âm và có ý nghĩa ở mức 10% nhưng đối với cột (2) và (3) tương ứng với mô hình hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên, hệ số ước lượng mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%,

Các kết quả khác nhau như vậy tác giả cần lựa chọn mô hình phù hợp nhất để đánh giá,

Bảng 4, 5 Tóm tắt kết quả lựa chọn mô hình hồi quy

Prob> chibar2 = 0,0000 chi2 (6) = 20,02 Prob> chi2 = 0,0027

Nguồn: Tác giả phân tích bằng Stata 17 Thứ nhất, Để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM

Tác giả thực hiện kiểm định F, để đưa ra quyết định xem mô hình nào là phù hợp với 2 giả thuyết sau:

H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn,

H1: Mô hình hiệu ứng cố định (FEM) phù hợp hơn,

Kiểm định này cho giá trị p-value là 0,000 < 0,05, do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, cho thấy rằng mô hình hiệu ứng cố định (FEM) là phù hợp hơn Pooled OLS,

Thứ hai, Để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM

Tác giả thực hiện kiểm định BP-LM, đề ra 2 giả thuyết bên dưới để chọn ra mô hình nào là tốt nhất,

H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn,

H1: Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn,

Kiểm định này cho giá trị p-value là 0,000 < 0,05, do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, cho thấy rằng mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) là phù hợp hơn Pooled OLS,

Cuối cùng, để lựa chọn giữa FEM và REM

Tác giả sử dụng kiểm định Hausman, một lần nữa đặt ra 2 giả thuyết để tìm ra mô hình nào là tối ưu nhất để tiến hành tìm ra khuyết tật của mô hình dựa trên mô hình đó,

H0: Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn,

H1: Mô hình hiệu ứng cố định (FEM) phù hợp hơn,

Kiểm định này cho giá trị p-value là 0,0027< 0,05, vì vậy FEM phù hợp hơn REM, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1,Thông qua các kiểm định lựa chọn mô hình theo tính chất “bắc cầu” có thể thấy rằng mô hình hiệu ứng cố định (FEM) là phù hợp nhất, do đó tác giả sẽ sử dụng mô hình này và kiểm định các khuyết tật có trong mô hình,

4.4.2 Kiểm định các khuyết tật trong mô hình

Thông qua kết quả lựa chọn trên, mô hình FEM là mô hình tối ưu nhất để thực hiện phân tích hồi quy bởi vậy để xem xét đến vi phạm về khuyết tật của mô hình tác giả xử lý và dùng các kiểm định phù hợp được trình bày rõ dưới đây:

4.4.2.1 Kiểm định tương quan chuỗi Để kiểm định tương quan chuỗi, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge test, Và đưa ra 2 giả thuyết sau:

Gỉa thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng tương quan chuỗi

Gỉa thuyết H1: Mô hình có hiện tượng tương quan chuỗi

Wooldridge test Giá trị Prob > chi2

Nguồn: Tác giả phân tích từ dữ liệu bằng Stata 17 Đối với nghiên cứu này, giá trị p-value của kiểm định Wooldridge là 0,0000 và thấp hơn ngưỡng quy định 5%, vì vậy ta có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết và kết luận rằng mô hình FEM có khả năng cao tồn tại hiện tượng tương quan chuỗi,

4.4.2.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi Để kiểm định tương quan chuỗi, tác giả sử dụng kiểm định Modified Wald, Và đưa ra 2 giả thuyết sau:

Gỉa thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi,

Gỉa thuyết H1: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi,

Bảng 4, 7 Kiểm định Modified Wald

Modified Wald test Giá trị Prob > chi2

Nguồn: Tác giả phân tích từ dữ liệu bằng Stata 17

Kiểm định này cho giá trị p-value là 0,000 < 0,05, do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, như vậy trong mô hình có tồn tại phương sai sai số thay đổi,

Tóm lại, trong mô hình FEM, tồn tại cả tương quan chuỗi và phương sai sai số thay đổi, Để khắc phục những hiện tượng này, tác giả tiến hành ước lượng lại mô hình bằng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (GLS),

Bảng 4,8 Kết quả ước lượng GLS

Hệ số Sai số chuẩn Thống kê z p-value Khoảng tin cậy 95%

Theo kết quả ước lượng GLS, hệ số ước lượng của biến LOAN DIV đại diện cho đa dạng hóa danh mục cho vay không có ý nghĩa thống kê, Kết quả này không như kỳ vọng giả thuyết của tác giả cũng như không xác nhận về tác động của đa dạng hóa danh mục cho vay đến ổn định ngân hàng, Để có thể đưa ra đánh giá sâu sắc hơn, tác giả tiến hành ước lượng mô hình động cho đề tài này,

KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH ĐỘNG

Đối với mô hình (bảng) động, tác giả sử dụng ước lượng GMM để khắc phục vấn đề nội sinh, Mô hình sẽ có sự xuất hiện của biến trễ biến phụ thuộc (ZScoret-1),

Kết quả ước lượng mô hình được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4, 9 Ước lượng mô hình động bằng GMM

Hệ số Sai số chuẩn

Thống kê t p-value Khoảng tin cậy 95%

Hansen test p-value Prob > chi2 = 0,146

Giá trị p-value của kiểm định AR(1) là 0,013 < 0,05, giá trị p-value của kiểm định AR(2) là 0,891 > 0,05, cho thấy không có ý nghĩa thống kê, mô hình nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H0, kết quả này có thể kết luận rằng không có tự tương quan trong sai số đặc trưng trong mô hình,

Kiểm định Hansen về ràng buộc quá mức cho giá trị p-value 0,146 > 0,05, do đó có thể kết luận rằng các biến công cụ được dùng là có hiệu lực, Như vậy có thể dùng ước lượng GMM để phân tích đánh giá, Đối với mô hình động, có thể thấy rằng biến trễ của biến độc lập là ZScoret-1 có tác động tích cực và đáng kể đến ZScore, Điều này cho thấy sự ổn định ngân hàng có ảnh hưởng dai dẳng và kéo dài, Nói cách khác, các ngân hàng có sự ổn định vào năm nay thì sẽ có xu hướng ổn định hơn vào năm tiếp theo, Kết quả này cũng hoàn toàn hợp lý vì sự ổn định của ngân hàng đạt được qua khả năng quản lý rủi ro, duy trì lợi nhuận và linh hoạt với các biến động kinh tế, Các ngân hàng có sự ổn định tốt trước đây thường cho thấy các chính sách quản lý rủi ro hiệu quả, và cơ sở khách hàng vững chắc, tất cả đều góp phần vào sự ổn định liên tục của ngân hàng, Thêm vào đó, những yếu tố như nhân sự quản lý, cơ sở khách hàng, hệ thống công nghệ góp phần vào ổn định ngân hàng thường được đầu tư với nhiều chi phí và thời gian, do đó những ngân hàng có ổn định trước đây sẽ có nền tảng vững chắc để duy trì sự ổn định lâu dài, Kết quả tương tự cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Huynh & Dang (2021), Kusi & cộng sự (2020), Lê Đình Luân & cộng sự (2021), Đối với biến quan tâm chính của đề tài này, đa dạng hóa danh mục cho vay LOAN DIV, có thể thấy rằng biến này có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, Trong khi đó đối với mô hình tĩnh với ước lượng GLS thì biến này không có ý nghĩa thống kê, Điều này còn cho thấy rằng việc bổ sung biến trễ ZScoret-1 là hợp lý và nên sử dụng mô hình động, Phát hiện này cũng chứng tỏ các ngân hàng có mức độ đa dạng hóa danh mục cho vay càng cao thì sẽ càng giúp cho họ có sự ổn định hơn, Kết quả này trái với nghiên cứu tại Việt Nam của Võ Đức Thọ (2018) và Huynh & Dang (2021), khi họ cho rằng đa dạng hóa cho vay có tác động tiêu cực đến sự ổn định, Tuy nhiên, kết quả này không ngạc nhiên vì vẫn được tìm thấy trong các nghiên cứu tương tự của Shim (2019), Rossi & cộng sự (2009), Đối với các biến kiểm soát:

Quy mô ngân hàng (SIZE), có tác động tiêu cực và có ý nghĩa ở mức 10% đến sự ổn định ngân hàng, Các ngân hàng có quy mô lớn có khả năng tồn tại vấn đề người đại diện nhiều hơn, điều này gây bất lợi cho sự ổn định của họ,

Khả năng thanh khoản (LIQ) có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy rằng tài sản thanh khoản cao sẽ làm giảm sự ổn định của ngân hàng, vì họ không cho vay được nhiều,

Khả năng sinh lời (ROE) có tác động tích cực và có ý nghĩa ở mức 1%, cho thấy rằng các ngân hàng có khả năng sinh lời cao sẽ giúp họ có thêm nhiều vốn hơn để đảm bảo sự ổn định,

Lạm phát (INF) cũng có ý nghĩa ở mức 1% và có tác động tiêu cực, cho thấy rằng các ngân hàng không có khả năng dự báo tốt về lạm phát và có thể sẽ không điều chỉnh lãi suất tương ứng cho phù hợp, gây ra sự mất mát kinh tế và giảm ổn định,

Với các kết quả này, có thể kết luận rằng mô hình GMM đã đáp ứng các giả định và cung cấp các ước lượng hợp lý cho mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc,

Cụ thể dạng tổng quát của phương trình hồi quy như sau:

Z-score i,t = -0,0179+ 5,8276*LOAN DIV i, t - 0,0845*SIZE i,t - 0,6194*LID i,t +

THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tác giả đã thực hiện hồi quy các mô hình động và tĩnh để kiểm tra sự ảnh hưởng của đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của các NHTMCP tại Việt Nam, Khi ước lượng mô hình tĩnh, hệ số ước lượng cho đa dạng hóa danh mục cho vay không có ý nghĩa thống kê, Tuy nhiên khi bổ sung thêm biến trễ về sự ổn định ngân hàng và ước lượng mô hình động, kết quả cho thấy rằng đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng, Kết quả này trái với giả thuyết ban đầu mà tác giả đặt ra, Đối với một số nghiên cứu tại Việt Nam, Võ Đức Thọ (2018) tìm thấy tác động tiêu cực của đa dạng hóa danh mục cho vay đối với rủi ro của ngân hàng, Sự khác biệt này có thể là do trong công trình của Võ Đức Thọ (2018), tác giả đã sử dụng đại diện là tỷ lệ nợ xấu đại diện cho ổn định ngân hàng, Trên thực tế rủi ro tín dụng chỉ là một phần của làm nên sự bất ổn ngân hàng, sự bất ổn của ngân hàng còn liên quan đến sự ổn định của lợi nhuận, khả năng chống chọi với sự mất thanh khoản cũng như một số bất ổn vi mô và vĩ mô khác, Việc sử dụng nợ xấu của Võ Đức Thọ (2018) có thể đã không bao quát được nhiều thành phần khác của ổn định ngân hàng như ZScore trong bài nghiên cứu này, Bên cạnh đó, kết quả này cũng trái với phát hiện của Huynh & Dang (2021), khi họ thấy rằng đa dạng hóa làm giảm khả năng sinh lời của ngân hàng, Nguyên nhân là do trong nghiên cứu của Huynh & Dang (2021), các tác giả nhấn mạnh sự sụt giảm về khả năng sinh lời khi ngân hàng đa dạng hóa danh mục cho vay, tuy nhiên, nếu như các ngân hàng có khả năng sinh lời thấp từ trước đây, thì sự sụt giảm từ cao xuống thấp sẽ làm ổn định thêm khả năng sinh lời, tức làm giảm độ lệch chuẩn của khả năng sinh lời, Điều này sẽ làm tăng sự ổn định của ngân hàng, vì sự ổn định của ngân hàng còn phụ thuộc vào sự ổn định của lợi nhuận chứ không đơn thuần là riêng lợi nhuận, Ngoài ra, theo Shim (2019), đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng vì các ngân hàng có thể đạt được tính kinh tế theo phạm vi bằng cách chia sẻ hiệu quả các yếu tố đầu vào như lao động, công nghệ và thông tin trên nhiều loại khoản vay khác nhau, Rossi & cộng sự (2009) cho rằng đa dạng hóa danh mục cho vay có thể giảm bớt khối lượng trích lập dự phòng cho ngân hàng nhờ vào việc giảm rủi ro tín dụng, Do đó, tác giả đi đến kết luận rằng đa dạng hóa danh mục cho vay giúp các NHTMCP tăng sự ổn định, Kết quả này cũng ủng hộ cho lý thuyết ngân hàng truyền thống và không xác nhận lý thuyết tài chính doanh nghiệp cổ điển trong bối cảnh các NHTMCP tại Việt Nam đồng thời ủng hộ giả thuyết H1: Đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng tại Việt Nam,

Bên cạnh đó, tác giả tìm thấy tác động ngược chiều của quy mô, khả năng thanh khoản, và lạm phát đến sự ổn định ngân hàng, Quy mô gia tăng của ngân hàng là do các nhà quản lý muốn nhận được thù lao lớn hơn, hoặc muốn gia tăng uy tín của mình với cổ đông, gây ấn tượng với cấp dưới hoặc gia tăng lợi ích cá nhân của họ, bỏ qua lợi ích của cổ đông và sự bền vững của ngân hàng, do đó quy mô tăng lên sẽ làm giảm sự ổn định của ngân hàng (Adusei, 2015), phát hiện này xác nhận vấn đề người đại diện tồn tại trong các NHTM tại Việt Nam,

Khả năng thanh khoản cao cho thấy rằng ngân hàng không tận dụng được nguồn lực thanh khoản của mình để đầu tư hoặc cho vay sinh lời, vì vậy làm giảm ổn định của họ (Ali và cộng sự, 2019),

Lạm phát cũng làm xói mòn giá trị khoản vay của ngân hàng, đặc biệt là các khoản vay dài hạn, nếu ngân hàng không có cơ chế điều chỉnh lãi suất phù hợp thì sẽ làm giảm lợi nhuận của họ, ngoài ra lạm phát cũng làm cho thu nhập thực tế người đi vay giảm đi, làm họ giảm khả năng trả nợ và gia tăng rủi ro tín dụng, và việc sắp xếp và phân bổ lại danh mục đầu tư của ngân hàng trong thời kỳ lạm phát cũng làm giảm sự ổn định của ngân hàng (Carvallo & Pagliacci, 2016),

Về khả năng sinh lời, phát hiện cho thấy rằng khả năng sinh lời làm tăng sự ổn định ngân hàng, Khả năng sinh lời giúp tăng cường khả năng hấp thụ thua lỗ của ngân hàng mà không làm cạn kiệt cơ sở vốn của ngân hàng, do đó đóng vai trò như một tấm đệm chống lại những cú sốc kinh tế bất lợi, ROE cao có nghĩa là ngân hàng có thể tạo ra đủ lợi nhuận để bù đắp các khoản lỗ tiềm ẩn, giảm nguy cơ mất khả năng thanh toán, Hoạt động có lợi nhuận cho phép các ngân hàng tái đầu tư thu nhập, dẫn đến tích lũy vốn, Điều này củng cố cơ sở vốn chủ sở hữu của ngân hàng, giảm đòn bẩy và giảm khả năng vỡ nợ,

Kết quả nghiên cứu từ chương 4 cho thấy rằng, ước lượng dựa trên mô hình động cung cấp dạng hàm đúng hơn và đưa ra các ước lượng có ý nghĩa so với mô hình tĩnh, Phát hiện chỉ ra rằng đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của các NHTMCP tại Việt Nam, Kết quả này có phần khác với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam, và cũng chính vì vậy góp phần mở rộng cơ sở tài liệu nghiên cứu về mối liên hệ giữa đa dạng hóa và ổn định ngân hàng, Ngoài ra, kết quả tìm thấy tác động ngược chiều của quy mô, khả năng thanh khoản, và lạm phát đến sự ổn định ngân hàng, cũng như tác động cùng chiều của khả năng sinh lời đến ổn định ngân hàng,

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm tìm hiểu về sự ảnh hưởng của đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của các NHTMCP tại Việt Nam, Tác giả sử dụng dữ liệu nghiên cứu trong vòng 10 năm từ 2013 đến 2022 từ 21 NHTMCP tại Việt Nam, ZScore được sử dụng làm đại diện cho sự ổn định ngân hàng và đa dạng hóa danh mục cho vay được đại diện dựa trên chỉ số HHI, Mô hình nghiên cứu gồm hai biến số này và các biến kiểm soát bao gồm quy mô ngân hàng, khả năng thanh khoản, vốn hóa, rủi ro tín dụng, khả năng sinh lời, tăng trưởng GDP và lạm phát, Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng, Kết quả này được xác nhận qua mô hình động thông qua ước lượng GMM hệ thống hai bước, Phát hiện từ nghiên cứu giúp trả lời câu hỏi nghiên cứu rằng, đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động đến sự ổn định của các NHTMCP tại Việt Nam, và sự tác động này là cùng chiều, Các ngân hàng có mức độ đa dạng hóa danh mục cho vay càng cao thì sẽ giúp ngân hàng càng ổn định,

Kết quả từ nghiên cứu góp phần giải quyết các khía cạnh quan trọng trong việc ra quyết định chiến lược và hoạt động trong lĩnh vực ngân hàng, Bằng cách thiết lập bằng thực nghiệm mối liên hệ tích cực giữa đa dạng hóa danh mục cho vay và sự ổn định của ngân hàng, nghiên cứu này cung cấp thêm góc nhìn cho các nhà quản lý ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách, Đối với các nhà quản lý và điều hành ngân hàng, những phát hiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thực hiện các chiến lược đa dạng hóa trong danh mục cho vay của họ như một phương tiện để tăng cường sự ổn định, nhờ vào sự dàn trải rủi ro tín dụng trên nhiều ngành và phân khúc người vay khác nhau để giảm thiểu sự tập trung rủi ro, Đối với các nhà quản lý và hoạch định chính sách, nghiên cứu nhấn mạnh tính hiệu quả của việc thúc đẩy các chính sách đa dạng hóa như một phần của khung pháp lý rộng hơn nhằm đảm bảo sức khỏe và khả năng chống chọi với khủng hoảng của hệ thống ngân hàng, nâng cao các tiêu chuẩn quản lý rủi ro và khuyến khích các hoạt động hỗ trợ ngành ngân hàng cân bằng và đa dạng, góp phần vào sự ổn định và tăng trưởng chung của hệ thống tài chính ở Việt Nam,

Từ góc độ học thuật, nghiên cứu này đóng góp đáng kể vào các tài liệu hiện có về sự ổn định ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh các thị trường mới nổi như Việt Nam, Bằng cách sử dụng phương pháp GMM hệ thống hai bước, nghiên cứu không chỉ cung cấp khung phương pháp vững chắc để phân tích tác động của việc đa dạng hóa danh mục cho vay mà còn làm phong phú thêm luận điểm về các yếu tố quyết định sự ổn định của ngân hàng, Nghiên cứu này đóng vai trò là tài liệu tham khảo có cho nghiên cứu trong tương lai về lĩnh vực này, khuyến khích các học giả khám phá động lực đa chiều của sự ổn định ngân hàng ở các nền kinh tế mới nổi như Việt Nam và vai trò của chiến lược đa dạng hóa trong việc giảm thiểu rủi ro tài chính,

Dưới đây, tác giả đã đưa ra một số ý kiến hướng đến các chính sách dành cho nhà quản trị ngân hàng để giúp cho ngân hàng duy trì ổn định ở mức tối đa và tối thiểu hóa được những rủi ro:

5.2.1 Đối với các nhà quản lý ngân hàng

Dựa trên phát hiện rằng đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng, các khuyến nghị sau đây được đưa ra cho các nhà quản lý ngân hàng để nâng cao sự ổn định và hiệu quả hoạt động của tổ chức:

Thứ nhất, các nhà quản lý ngân hàng nên ưu tiên đa dạng hóa danh mục cho vay một cách chiến lược như một thành phần cốt lõi trong thực tiễn quản lý rủi ro của họ, Thông qua đó, các ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro tập trung do tiếp xúc quá nhiều với bất kỳ lĩnh vực hoặc nhóm người vay nào, Cách tiếp cận này không chỉ nâng cao sự ổn định mà còn giúp ngân hàng tận dụng các cơ hội trên các phân khúc kinh tế đa dạng,

Thứ hai, để đa dạng hóa danh mục cho vay một cách hiệu quả, các ngân hàng nên áp dụng các công cụ giám sát và đánh giá rủi ro tiên tiến giúp hiểu sâu hơn về rủi ro - lợi nhuận của các danh mục cho vay khác nhau, Tận dụng các thuật toán phân tích dữ liệu và học máy có thể hỗ trợ xác định các rủi ro và cơ hội mới nổi trong các lĩnh vực khác nhau, từ đó đưa ra các quyết định đa dạng hóa chiến lược hơn, Những công cụ này cũng có thể giúp tối ưu hóa sự cân bằng giữa rủi ro và lợi nhuận, đảm bảo rằng việc đa dạng hóa không ảnh hưởng đến lợi nhuận,

5.2.2 Đối với các cơ quan quản lý

Thứ nhất, các cơ quan quản lý cần tạo ra một môi trường thuận lợi hướng dẫn về giới hạn rủi ro đối với các lĩnh vực khác nhau, khuyến khích cho vay đối với các phân khúc hoặc ngành chưa được phục vụ đầy đủ hoặc đưa ra các biện pháp hỗ trợ pháp lý cho các ngân hàng thể hiện chiến lược đa dạng hóa hiệu quả, Những chính sách như vậy sẽ không chỉ nâng cao tính ổn định của từng ngân hàng mà còn góp phần vào khả năng phục hồi tổng thể của hệ thống tài chính bằng cách giảm thiểu rủi ro hệ thống liên quan đến việc tập trung vào một số lĩnh vực hoặc khu vực nhất định,

Thứ hai, để tạo điều kiện thuận lợi cho việc giám sát và quản lý hiệu quả các rủi ro tập trung, các nhà hoạch định chính sách cần tăng cường tính minh bạch và các tiêu chuẩn báo cáo liên quan đến cơ cấu danh mục cho vay, Bằng cách yêu cầu các ngân hàng thường xuyên cung cấp thông tin chi tiết về rủi ro cho vay theo ngành, địa lý và loại người vay, các cơ quan quản lý có thể đánh giá tốt hơn mức độ đa dạng hóa và rủi ro liên quan trong lĩnh vực ngân hàng, Sự minh bạch ngày càng tăng này cũng sẽ cho phép những người tham gia thị trường đưa ra quyết định sáng suốt hơn, từ đó thúc đẩy một hệ thống tài chính ổn định và hiệu quả hơn,

5.2.3 Đối với các bên liên quan khác

Thứ nhất, các bên liên quan có thể thực hiện thêm một số biện pháp giám sát bằng cách yêu cầu cung cấp thông tin chi tiết, nhà đầu tư và người gửi tiền có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn dựa trên hồ sơ rủi ro và sự ổn định của ngân hàng, Áp lực này cũng có thể khuyến khích các ngân hàng áp dụng các phương thức cho vay bền vững hơn khi họ tìm cách thu hút vốn và tiền gửi bằng cách thể hiện cam kết ổn định thông qua đa dạng hóa, Đặc biệt, đối với các nhà đầu tư nắm giữ cổ phần trong ngân hàng, việc tham gia tích cực vào các cuộc họp cổ đông và thảo luận chiến lược sẽ tạo nền tảng để tác động đến các chính sách quản lý rủi ro của ngân hàng, bao gồm đa dạng hóa danh mục cho vay, Các cổ đông có thể sử dụng các diễn đàn này để đặt câu hỏi cho các giám đốc điều hành ngân hàng về chiến lược đa dạng hóa của họ và các biện pháp hiện có để giảm thiểu rủi ro tập trung

Kết quả từ mô hình SGMM đã cho thấy những nhân tố tác động tiêu cực đến ổn định ngân hàng là quy mô, khả năng thanh khoản và lạm phát, Tuy nhiên, khả năng sinh lời ROE lại có những tác động tích cực, Vì vậy, tác giả đã gợi ý những khuyến nghị nhằm giúp gia tăng tính ổn định ngân hàng:

Nghiên cứu cho thấy rằng quy mô có tác động tiêu cực đến sự ổn định của ngân hàng, vì vậy các ngân hàng không nên quá dồn lực vào việc gia tăng quy mô, thay vào đó nên có sự chuẩn bị tốt hơn về quản trị, Khi quy mô tăng lên, các ngân hàng cũng cần phải có sự chuẩn bị về nguồn lực để có thể quản lý tốt hơn phần tài sản tăng thêm, việc không đủ khả năng quản lý nhưng tài sản tăng lên quá nhanh có thể gây ra các vấn đề về rủi ro đạo đức và lựa chọn ngược, Các cơ quan quản lý cũng nên xem xét việc áp dụng một khung pháp lý theo từng cấp độ để áp đặt các yêu cầu pháp lý nghiêm ngặt hơn đối với các ngân hàng khi họ có sự gia tăng quy mô, đặc biệt là về mức độ an toàn vốn và yêu cầu thanh khoản, Qua đó, các quy định này sẽ khuyến khích các ngân hàng quản lý sự tăng trưởng của mình với sự quan tâm hơn đến việc duy trì sự ổn định, đảm bảo rằng việc mở rộng quy mô tài sản phù hợp với sự gia tăng tương xứng về sự ổn định tài chính,

5.2.4.2 Về khả năng thanh khoản

Kết quả nghiên cứu chỉ ra tác động tiêu cực của khả năng thanh khoản đến sự ổn định của các NHTM cho thấy việc duy trì thanh khoản cao của các ngân hàng không có sự hiệu quả, và có thể các ngân hàng không tận dụng được nguồn vốn của mình để cho vay và thu lợi nhuận, Các ngân hàng có thể tập trung vào việc đa dạng hóa danh mục tài sản của mình để thay thế các tài sản có tính thanh khoản cao và các khoản đầu tư có lợi nhuận cao hơn, mặc dù có sự cân nhắc thận trọng về các rủi ro liên quan, Một mặt các ngân hàng cần duy trì mức thanh khoản theo quy định Nhà nước, mặt khác phần thanh khoản dư thừa cũng nên được tận dụng để cho vay hoặc đầu tư, tránh hiện tượng nắm giữ quá nhiều tiền mặt hoặc các tài sản thanh khoản mà không sinh lời, Các cơ quan quản lý cũng nên xem xét việc xây dựng và thực hiện các quy định về thanh khoản linh hoạt, có khả năng đáp ứng những thay đổi của điều kiện thị trường và rủi ro cụ thể của từng ngân hàng, Chẳng hạn như thiết lập phạm vi thanh khoản thay vì tỷ lệ thanh khoản cố định, cho phép các ngân hàng linh hoạt hơn trong việc điều chỉnh trạng thái thanh khoản theo nhu cầu hoạt động và môi trường kinh tế hiện hành, Như vậy thì các ngân hàng có thể duy trì mức thanh khoản tối ưu đủ để đáp ứng các nghĩa vụ ngắn hạn và chịu được các cú sốc tài chính, nhưng không cao đến mức làm suy yếu sự ổn định chung của hệ thống ngân hàng do sự thận trọng quá mức hoặc phân bổ tài sản không hiệu quả,

5.2.4.3 Về khả năng sinh lời

Khả năng sinh lời được chứng minh là có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng, do đó, các ngân hàng nên ưu tiên nâng cao hiệu quả hoạt động và thực hiện các chiến lược quản lý chi phí nghiêm ngặt để cải thiện khả năng sinh lời, Một số biện pháp cắt giảm chi phí như hợp lý hóa các quy trình hoạt động thông qua việc áp dụng các công nghệ mới và giải pháp ngân hàng số, giảm tải các quy trình thủ tục không cần thiết, không chỉ giảm chi phí hoạt động mà còn cải thiện việc cung cấp dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng, Kết hợp với phát hiện từ vai trò của sự đa dạng hóa, các ngân hàng được nên đa dạng hóa nguồn thu ngoài thu nhập dựa trên lãi suất truyền thống, mở rộng sang các hoạt động thu nhập ngoài lãi, chẳng hạn như phí và hoa hồng từ các dịch vụ ngân hàng kỹ thuật số, quản lý tài sản, bảo hiểm và dịch vụ ngân hàng đầu tư, Đa dạng hóa, như đã được đề cập, không chỉ nâng cao khả năng sinh lời mà còn tạo ra lớp đệm chống lại biến động lãi suất và suy thoái của từng ngành cụ thể, giúp gia tăng sự ổn định cho ngân hàng

Trong tình trạng nền kinh tế khủng hoảng toàn cầu như hiện nay, các nhân tố vĩ mô không tránh khỏi việc gây ra tác động xấu cho ngân hàng, Nghiên cứu cũng cho thấy lạm phát có tác động tiêu cực đến sự ổn định của ngân hàng, Do đó để đảm bảo ổn định ngân hàng, cần thiết phải có sự quản lý một cách thận trọng đối với yếu tố vĩ mô này, Các ngân hàng nên phát triển và đầu tư vào đội ngũ hệ thống quản lý rủi ro, để họ có thể dự đoán và có những đề xuất chiến lược phù hợp khi tình hình kinh tế vĩ mô biến động, chẳng hạn như lạm phát, Một trong những biện pháp để kiểm soát làm phát là ngân hàng cần xem xét cẩn thận tác động của lạm phát đến danh mục tài sản và dòng tiền của mình, Đồng thời ngân hàng cần duy trì khả năng tái cân bằng tài chính và tích lũy các dự trữ vốn để đối phó với tình huống xảy ra một cách bất thình lình,

Tiêu đề	Đa dạng hóa danh mục cho vay và sự ổn định ngân hàng thương mại Việt Nam
Tác giả	Trần Phạm Yến Trâm
Người hướng dẫn	TS. Vương Thị Hương Giang
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài chính – Ngân hàng
Thể loại	Khóa luận tốt nghiệp đại học
Năm xuất bản	2024
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	105
Dung lượng	2,21 MB