HỒ CHÍ MINH TRẦN MINH THÀNH TÁC ĐỘNG CỦA ĐA DẠNG HÓA THU NHẬP ĐẾN RỦI RO TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng Mã số: 8 34 02 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Lý do chọn đề tài của luận văn
Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế như một mạch máu chính, với nhiệm vụ phân phối và sử dụng vốn, đồng thời làm trung gian thanh toán để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Các NHTM giúp đáp ứng nhu cầu tín dụng và đầu tư cho các thành phần trong nền kinh tế, đồng thời thực thi chính sách tiền tệ nhằm ổn định kinh tế vĩ mô và bảo đảm an sinh xã hội Tuy nhiên, hoạt động ngân hàng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro như rủi ro thanh khoản, tỷ giá, lãi suất, tín dụng, và có thể dẫn đến rủi ro phá sản.
Giai đoạn 2020 – 2023, hoạt động cho vay tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam tăng trưởng liên tục, song cũng đối mặt với nhiều rủi ro, đặc biệt là nợ quá hạn và nợ xấu Nguyên nhân chủ yếu là do tác động nặng nề của đại dịch Covid-19, khiến tình hình kinh doanh suy giảm và giảm thu nợ Trong quý I năm 2020, NHTM đã tái cơ cấu nợ cho 12.000 khách hàng với dư nợ 13,5 nghìn tỷ đồng Đến tháng 6/2020, nợ xấu tại các NHTM như VPB, STB, LPB, ACB tăng từ 5% đến 7%, cho thấy chất lượng tín dụng giảm sút Năm 2021, tình hình nợ xấu leo thang, buộc các NHTM phải trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD) gấp 1,5 lần năm 2020, với nợ xấu nội bảng và các khoản nợ nghiêm trọng chuyển cho VAMC Đến năm 2022, nợ xấu nội bảng duy trì dưới 2%, nhưng đến tháng 2/2023, tỷ lệ này tăng lên 2,91%, cao hơn so với cùng kỳ năm 2021.
Lợi nhuận của các ngân hàng thương mại (NHTM) đã giảm sâu từ 40% đến 90% trong giai đoạn 2020-2023, với một số NHTM ghi nhận lợi nhuận giảm hơn 90% so với cùng kỳ năm 2022 tính đến tháng 06/2023 Nguyên nhân chính là do các NHTM phải trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD) để xử lý các khoản nợ trong tương lai và thực hiện nghĩa vụ thanh toán gốc, lãi cho khách hàng Tình hình này không chỉ ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động của các ngân hàng mà còn đe dọa sự ổn định của toàn bộ nền kinh tế, nếu tình trạng kéo dài sẽ dẫn đến những rủi ro lớn về nợ, huy động, lãi thanh toán và suy giảm vốn tự có.
Chính phủ và NHNN Việt Nam đã triển khai các biện pháp cụ thể nhằm ngăn chặn tình trạng nợ xấu, trong đó có quyết định số 689/QD-TTg vào ngày 8/6/2022 về tái cơ cấu hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2021 – 2025 Quyết định này dựa trên kết quả của chủ trương cơ cấu năm 2011 – 2015, nhằm giảm thiểu số lượng tổ chức tín dụng hoạt động không hiệu quả và quản lý các ngân hàng yếu kém, từ đó ngăn chặn sự sụp đổ của hệ thống Mục tiêu là phát triển tín dụng theo hướng tăng trưởng ổn định, đồng thời nhấn mạnh rằng các NHTM cần hoạt động lành mạnh, công khai, hiệu quả, minh bạch và đáp ứng tiêu chuẩn quốc tế để nâng cao sức cạnh tranh với các tổ chức và NHTM nước ngoài cũng như trong khu vực.
Để tăng cường lợi nhuận cho các ngân hàng thương mại (NHTM) và giảm thiểu ảnh hưởng của hoạt động tín dụng truyền thống, đa dạng hóa hoạt động kinh doanh được coi là giải pháp tối ưu Đa dạng hóa thu nhập (ĐDHTN) không chỉ giúp ngân hàng thu được lợi nhuận từ lãi suất mà còn từ các nguồn phi lãi suất như phí dịch vụ tài chính, chuyển khoản và ngân hàng điện tử Việc ĐDHTN giúp giảm rủi ro cho vay và tạo ra giá trị thực cho ngân hàng, từ lợi nhuận đến danh tiếng Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng ĐDHTN gia tăng sẽ làm giảm rủi ro cho các NHTM, tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào tập trung vào tác động của đại dịch Covid-19 và cấu trúc sở hữu của Nhà nước đến rủi ro của NHTM, do đó, luận văn này sẽ xem xét hai vấn đề này.
Tác giả lựa chọn đề tài “Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng thương mại Việt Nam” cho luận văn tốt nghiệp nhằm xác định ảnh hưởng của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro và đề xuất các giải pháp để tăng cường hoạt động đa dạng hóa, đồng thời giảm thiểu rủi ro cho các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Mục tiêu nghiên cứu của luận văn
1.2.1 Mục tiêu tổng quát của luận văn
Mục tiêu chính của luận văn này là xác định và đo lường tác động của ĐDHTN đến rủi ro của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam Đồng thời, nghiên cứu cũng đề xuất các hàm ý quản trị nhằm gia tăng ĐDHTN, từ đó hạn chế rủi ro trong tương lai cho các NHTM.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể của luận văn
Các mục tiêu cụ thể được chi tiết hóa từ mục tiêu tổng quát như sau:
Đầu tiên, cần xác định rõ ĐDHTN (Định dạng Dữ liệu Hệ thống Thông tin Ngân hàng) có ảnh hưởng đến rủi ro của các Ngân hàng Thương mại (NHTM) tại Việt Nam Tiếp theo, việc đánh giá tác động của ĐDHTN đến rủi ro của các NHTM Việt Nam là rất quan trọng để hiểu rõ hơn về mối quan hệ này.
Thứ ba, đề xuất các hàm ý quản trị cho các NHTM nhằm hạn chế rủi ro trong tương lai thông qua ĐDHTN và các hoạt động khác.
Câu hỏi nghiên cứu của luận văn
Nhằm hoàn thành các mục tiêu nghiên cứu cụ thể thì các câu hỏi nghiên cứu sau cần được trả lời:
Thứ nhất, ĐDHTN tác động đến rủi ro của các NHTM Việt Nam như thế nào?
Thứ hai, mức độ tác động của ĐDHTN đến rủi ro của các NHTM Việt Nam như thế nào?
Vào thứ ba, bài viết đề xuất các hàm ý quản trị cho các ngân hàng thương mại (NHTM) nhằm giảm thiểu rủi ro trong tương lai Đặc biệt, việc áp dụng các giải pháp đổi mới trong quản lý rủi ro và phát triển các hoạt động hiệu quả sẽ giúp NHTM hạn chế những tác động tiêu cực Các chiến lược này cần được triển khai đồng bộ và linh hoạt để thích ứng với biến động của thị trường và nhu cầu khách hàng.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận văn
Đối tượng nghiên cứu: Tác động của ĐDHTN đến rủi ro của các NHTM Việt Nam Phạm vi nghiên cứu:
Tại Việt Nam, có 24 ngân hàng thương mại (NHTM) được lựa chọn để phân tích, không bao gồm các ngân hàng 100% sở hữu nước ngoài hoặc văn phòng đại diện Số lượng này được xác định dựa trên dữ liệu được niêm yết đầy đủ từ năm 2011 đến nay, đồng thời các ngân hàng này chiếm hơn 80% giá trị tài sản và thị phần ngân hàng, đảm bảo tính đại diện cho mẫu tổng thể.
Luận văn phân tích dữ liệu của các ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2011 đến 2023, trong bối cảnh tái cấu trúc theo quy định của Ngân hàng Nhà nước từ năm 2014 đến 2015 Thời gian này cũng chứng kiến những biến động kinh tế do khủng hoảng tài chính năm 2018 và sự bùng phát của đại dịch Covid-19 trong giai đoạn 2020-2021.
Phương pháp nghiên cứu của luận văn
Hai phương pháp chính được sử dụng trong luận văn này là định tính và định lượng Nghiên cứu định tính được thực hiện bằng cách tóm tắt các lý thuyết nền tảng và lược khảo các nghiên cứu liên quan, từ đó xác định các khoảng trống nghiên cứu nhằm đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp với bối cảnh các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam Đồng thời, nghiên cứu cũng đánh giá tình hình chỉ số Z-Score bình quân của 24 NHTM Việt Nam từ năm 2011 đến 2023 để phân tích tổng thể về rủi ro trong ngành.
Phương pháp nghiên cứu định lượng là phương pháp chính trong luận văn này, nhằm xác định và đo lường tác động của ĐDHTN đến rủi ro của các NHTM Việt Nam Nghiên cứu được thực hiện thông qua việc thu thập dữ liệu và thiết kế bảng, sử dụng hồi quy đa biến với các mô hình Pooled OLS, FEM, REM và FGLS để phân tích và thảo luận kết quả Kết quả nghiên cứu sẽ là cơ sở để đề xuất các hàm ý cho các NHTM, nhằm tăng cường ĐDHTN và hạn chế rủi ro trong tương lai.
1.6 Đóng góp của luận văn
Luận văn này trình bày kết quả thực nghiệm về ảnh hưởng của ĐDHTN và các biến kiểm soát đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2023, từ đó đề xuất các chiến lược và chính sách cho nhà quản trị ngân hàng nhằm nâng cao hoạt động đa dạng hóa và giảm thiểu rủi ro Nghiên cứu cũng đo lường tác động của các biến nội tại ngân hàng như quy mô, tỷ lệ VCSH, tăng trưởng tín dụng, tiền gửi, thanh khoản và an toàn vốn, cùng với các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế và lạm phát Cuối cùng, luận văn kết luận về sự khác biệt trong rủi ro ngân hàng trước và sau đại dịch Covid-19.
Đóng góp của nghiên cứu của luận văn
Luận văn được cấu trúc thành 5 chương nhằm đạt được các mục tiêu nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu Mỗi chương sẽ có tên gọi và nội dung chủ đạo riêng biệt, giúp người đọc dễ dàng theo dõi và hiểu rõ hơn về các vấn đề được trình bày.
Chương 1: Tổng quan nghiên cứu
Chương này tập trung vào lý do lựa chọn đề tài nghiên cứu, xác định các mục tiêu, câu hỏi và đối tượng nghiên cứu Nó cũng trình bày tổng quan về phương pháp nghiên cứu và các đóng góp lý luận, thực tiễn của luận văn Cuối cùng, chương sẽ nêu rõ kết cấu và nội dung dự kiến cho từng chương sẽ được hoàn thành.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tình hình nghiên cứu
Chương này tóm tắt và phân tích các lý thuyết cơ bản về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro ngân hàng Nó tổng hợp các nghiên cứu hiện có, xác định khoảng trống trong nghiên cứu, từ đó tạo cơ sở cho việc đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu trong chương 3, phù hợp với ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2023.
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Chương này tập trung vào việc lựa chọn mô hình và giả thuyết nghiên cứu, nhấn mạnh tác động của ĐDHTN và các biến số khác đến rủi ro ngân hàng Ngoài ra, chương cũng trình bày phương pháp nghiên cứu, bao gồm quy trình lẫy mẫu, thu thập dữ liệu và các phương pháp tính toán xử lý số liệu liên quan.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương này trình bày kết quả xử lý số liệu từ các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2023 Qua việc sử dụng thống kê mô tả, phân tích tương quan, hồi quy đa biến và kiểm định tương ứng, chúng tôi sẽ khắc phục các hiện tượng và đưa ra kết luận về giả thuyết nghiên cứu, đồng thời thảo luận về những kết quả đạt được.
Kết cấu luận văn
Để đạt được các mục tiêu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu, luận văn được cấu trúc thành 5 chương, mỗi chương đều có tên và nội dung chủ đạo riêng.
Chương 1: Tổng quan nghiên cứu
Chương này tập trung vào lý do lựa chọn đề tài nghiên cứu, xác định các mục tiêu, câu hỏi và đối tượng nghiên cứu Bên cạnh đó, nó cũng trình bày tổng quát về phương pháp nghiên cứu và các đóng góp lý luận, thực tiễn của luận văn Cuối cùng, chương sẽ nêu rõ kết cấu và nội dung dự kiến của từng chương cần hoàn thành.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Đa dạng hóa thu nhập
2.1.1 Khái niệm đa dạng hóa thu nhập tại ngân hàng thương mại
Theo Markowitz (1952), khi một nhà đầu tư tập trung vào một ngành hoặc lĩnh vực đang gặp khó khăn, trong khi các lĩnh vực khác đang phát triển, việc đa dạng hóa danh mục đầu tư là cần thiết để tăng lợi nhuận và giảm rủi ro.
Trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại (NHTM), tín dụng đóng vai trò quan trọng, mang lại nguồn lợi lớn nhất từ lãi vay (Nguyễn Văn Tiến, 2015) Theo Rose và Hudgins (2008), đa dạng hóa hoạt động tín dụng là cách mà các NHTM gia tăng thu nhập thông qua việc cung cấp các sản phẩm và dịch vụ mới, bên cạnh các sản phẩm truyền thống Do đó, trong HĐKD, các NHTM có hai nguồn thu chính: lãi từ các khoản vay và các khoản thu ngoài lãi.
Thu nhập từ lãi của ngân hàng chủ yếu đến từ hoạt động kinh doanh truyền thống, bao gồm chênh lệch lãi suất giữa tiền gửi và cho vay Ngoài ra, ngân hàng còn thu nhập từ việc đầu tư vào chứng khoán nợ như trái phiếu Chính phủ và các tổ chức khác, cùng với việc thu phí bảo lãnh từ khách hàng.
Thu nhập ngoài lãi của ngân hàng chủ yếu đến từ các nguồn thu khác như dịch vụ thanh toán quốc tế, phí sử dụng thẻ, phí giao dịch tiền, và thu nhập từ các hoạt động đầu tư như góp vốn cổ phần, thành lập công ty con hoặc liên doanh Bên cạnh đó, ngân hàng cũng có thu nhập từ các hoạt động thanh lý tài sản, mua bán nợ và cho thuê tài sản, mặc dù những hoạt động này thường không diễn ra thường xuyên tại các ngân hàng thương mại.
Theo Elsas và cộng sự (2010), dịch vụ ngân hàng truyền thống đang được tái cấu trúc thông qua việc chuyển đổi hoạt động tín dụng sang hình thức thu phí giao dịch Hoạt động thu phí này mang lại sự ổn định, giúp các ngân hàng thương mại phát triển các kênh kinh doanh mới như đầu tư và bảo hiểm, từ đó gia tăng tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trong tổng thu nhập của ngân hàng.
ĐDHTN là hoạt động tái cơ cấu quan trọng của các ngân hàng thương mại (NHTM), nhằm mở rộng nguồn thu nhập ngoài tín dụng và giảm thiểu ảnh hưởng của tín dụng đến hoạt động kinh doanh Mục tiêu chính của ĐDHTN là gia tăng thu nhập cho NHTM từ cả lãi suất và các nguồn thu nhập khác.
2.1.2 Các chỉ tiêu đo lường đa dạng hóa thu nhập tại ngân hàng thương mại
Tại các ngân hàng thương mại, việc đo lường độ đa dạng hóa nguồn thu nhập hiện nay được thực hiện thông qua hai phương pháp chính: tỷ lệ thu nhập ngoài lãi so với tổng thu nhập của ngân hàng và chỉ số Herfindahl-Hirschman (HHI).
2.1.2.1 Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập của ngân hàng
Lepetit và cộng sự (2008) chỉ ra rằng thu nhập của các NHTM bao gồm thu nhập từ lãi và thu nhập ngoài lãi Trong đó, thu nhập từ lãi chủ yếu đến từ lãi tiền gửi và lãi cho vay, trong khi thu nhập ngoài lãi phát sinh từ các nghiệp vụ thanh toán ngoại hối, thu phí dịch vụ, đầu tư chứng khoán và góp vốn Stiroh (2004b), Lepetit và cộng sự (2008), cùng Batten và Võ Xuân Vinh (2016) cho rằng các hoạt động tạo ra thu nhập ngoài lãi giúp ngân hàng giảm thiểu ảnh hưởng của các hoạt động kinh doanh truyền thống, đặc biệt là tín dụng, đồng thời thể hiện nỗ lực của ngân hàng trong việc cung cấp thêm dịch vụ và sản phẩm để tăng nguồn thu nhập.
Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi = Thu nhập ngoài lãi
Nguồn: Lepetit và cộng sự (2008) 2.1.2.2 Chỉ số Herfindahl - Hirshman (HHI)
Chỉ số HHI, theo Asif và Akhter (2019), được các doanh nghiệp và ngân hàng thương mại sử dụng để đánh giá mức độ cạnh tranh của thị trường, từ đó xác định tính đa dạng hoặc sự tập trung cao HHI cũng thường được các đối thủ cạnh tranh xem xét để đánh giá mức độ độc quyền hoặc sự độc quyền nhóm trong các hoạt động mua bán và sát nhập Cách đo lường chỉ số HHI như sau:
HHI = (Thu nhập ngoài lãi
Tổng thu nhập ) 2 + (Thu nhập từ lãi
Nếu các khoản thu nhập đều dương, chỉ số HHI sẽ nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 HHI bằng 0,5 cho thấy doanh nghiệp hoàn toàn đa dạng hóa, trong khi HHI bằng 1 cho thấy mức độ đa dạng hóa thấp Đối với các ngân hàng thương mại, mức độ tập trung thu nhập cao sẽ dẫn đến đa dạng hóa thu nhập thấp HHI giúp dễ dàng giải thích chỉ số đa dạng hóa thu nhập, trong khi chỉ số DIV cũng bao hàm HHI (Stiroh và Rumble, 2006; Chiorazzo và cộng sự, 2008) Hệ số DIV được tính dựa trên chỉ số HHI.
DIV = 1 – HHI = 1 – [(Thu nhập ngoài lãi
Tổng thu nhập ) 2 + (Thu nhập từ lãi
Nguồn: Chiorazzo và cộng sự (2008)
Hệ số DIV, nằm trong khoảng từ 0 đến 0,5, phản ánh mức độ đa dạng hóa thu nhập của các ngân hàng thương mại (NHTM) Nếu DIV bằng 0, có nghĩa là NHTM chỉ có thu nhập từ một nguồn, cho thấy hoạt động đa dạng hóa thấp Ngược lại, khi DIV tiến gần đến 0,5, mức độ đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng càng cao, tức là thu nhập đến từ nhiều nguồn khác nhau Hệ số DIV sẽ được sử dụng trong luận văn này để đo lường hoạt động đa dạng hóa thu nhập, vì nó bao hàm cả hệ số HHI Hệ số này có thể nhận giá trị âm, cho phép đo lường mức độ tăng hoặc giảm của thu nhập từ đa dạng hóa Do đó, để phản ánh tỷ lệ thu nhập ngoài lãi và từ lãi trên tổng thu nhập, luận văn sẽ áp dụng hệ số DIV như một chỉ số phổ quát cho hoạt động đa dạng hóa thu nhập.
Rủi ro tại các ngân hàng thương mại
2.2.1 Khái niệm rủi ro tại các ngân hàng thương mại
Theo Mehr và Cammack (1961), rủi ro được định nghĩa là sự không chắc chắn liên quan đến các tổn thất có thể xảy ra trong tương lai Trong khi đó, William và Prather (2010) nhấn mạnh rằng rủi ro là những biến cố không chắc chắn có thể xảy ra, ảnh hưởng đến kết quả so với những gì đã được kỳ vọng.
Nguyễn Minh Kiều (2012) định nghĩa rủi ro là sự không chắc chắn, phản ánh một trạng thái bất ổn Tuy nhiên, không phải mọi tình huống bất trắc đều được coi là rủi ro; những tình huống có thể dự đoán khả năng và xác suất xảy ra được xem là bất trắc, không phải rủi ro Nói cách khác, rủi ro là những bất trắc không thể đo lường bằng xác suất, và rủi ro là một tập hợp con của bất trắc.
Theo Fitch (1997), trong ngành ngân hàng, rủi ro được định nghĩa là những sự kiện không lường trước và có tác động tiêu cực đến hoạt động kinh doanh, dẫn đến sự suy giảm lợi nhuận và hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Theo Rose (1999), rủi ro tại ngân hàng chủ yếu bao gồm bốn loại: rủi ro tín dụng, lãi suất, tỷ giá và thanh khoản Do đặc thù là tổ chức kinh doanh tiền tệ, rủi ro luôn hiện hữu trong mọi nghiệp vụ của ngân hàng và có thể xảy ra bất cứ lúc nào, đặc biệt trong những tình huống không lường trước Nếu rủi ro này xảy ra với tần suất và quy mô lớn, nó có thể gây ra những tác động tiêu cực đến các thị trường như chứng khoán, bất động sản và thương mại.
Theo Bessis (2011), rủi ro ngân hàng được định nghĩa là những sự kiện bất ngờ có thể dẫn đến tổn thất tài sản và giảm thu nhập thực tế so với kỳ vọng Những rủi ro này buộc ngân hàng phải chi thêm để khắc phục tình hình hoặc có thể dẫn đến thua lỗ hoàn toàn.
Rủi ro tại các ngân hàng thương mại (NHTM) được định nghĩa là những tình huống bất trắc không thể dự đoán hay đo lường một cách chính xác, dẫn đến sự suy giảm lợi nhuận và hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng.
2.2.2 Rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại
Theo Beaver (1966), rủi ro lớn nhất mà một doanh nghiệp phải đối mặt chính là dấu hiệu của sự phá sản, khi doanh nghiệp không thể thanh toán các khoản nợ đến hạn như nợ vay ngân hàng và trái phiếu Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng không thể chi trả cổ tức cho cổ phiếu thường và cổ phiếu ưu đãi, gây ảnh hưởng tiêu cực đến cổ đông.
Theo Shaffer (2012), rủi ro lớn nhất mà các ngân hàng phải đối mặt là nguy cơ phá sản do tập hợp nhiều rủi ro cùng lúc Để quản lý rủi ro, ngân hàng cần điều chỉnh các yếu tố như rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản và rủi ro hoạt động Rủi ro tín dụng liên quan đến khả năng ngân hàng không thu hồi được gốc và lãi từ các khoản cho vay Rủi ro thanh khoản xảy ra khi ngân hàng gặp khó khăn trong việc trả nợ, thường do kinh doanh thua lỗ hoặc các khoản cho vay kém chất lượng Cuối cùng, rủi ro hoạt động là những khó khăn trong vận hành ngân hàng, có thể dẫn đến thiệt hại nghiêm trọng.
Phạm Tiến Đạt (2013) chỉ ra rằng khi vốn chủ sở hữu không đủ để bù đắp cho sự sụt giảm đột ngột giá trị tài sản do nhiều loại rủi ro khác nhau, các nguy cơ thanh toán và rủi ro vỡ nợ sẽ xuất hiện Nguyên nhân chính bao gồm năng lực quản lý yếu kém, các khoản vay không thu hồi được, đầu tư không hiệu quả, thua lỗ và suy thoái kinh tế.
Rủi ro phá sản tại các ngân hàng thương mại (NHTM) được xem là tình trạng nghiêm trọng nhất, nơi các ngân hàng phải thực hiện thủ tục xin phá sản hoặc bị kiểm soát hoạt động bởi các cơ quan chức năng Nguyên nhân dẫn đến rủi ro này có thể xuất phát từ nhiều yếu tố, bao gồm sự tác động của các rủi ro hoạt động khác Tình trạng này khiến NHTM rơi vào khủng hoảng tài chính, không đủ vốn chủ sở hữu để thanh toán các khoản nợ, dẫn đến việc tài sản trở nên âm và mất khả năng chi trả.
2.2.3 Chỉ tiêu đo lường rủi ro phá sản tại các ngân hàng thương mại
Theo Beaver (1966), rủi ro cao nhất mà một doanh nghiệp phải đối mặt chính là dấu hiệu của sự phá sản, khi doanh nghiệp không thể thanh toán các khoản nợ đến hạn như nợ vay ngân hàng và trái phiếu Điều này cũng bao gồm việc không thể chi trả cổ tức cho cổ đông của cổ phiếu thường và ưu đãi Do đó, trong luận văn này, rủi ro của ngân hàng được đề cập cũng chính là rủi ro phá sản.
Theo nghiên cứu năm 2012, các ngân hàng đối mặt với nguy cơ phá sản khi đồng thời tích tụ nhiều loại rủi ro Việc điều chỉnh các yếu tố rủi ro như rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản và rủi ro hoạt động có thể làm gia tăng hoặc giảm thiểu mức độ rủi ro này.
Beaver (1966) đã phân loại doanh nghiệp thành hai nhóm: doanh nghiệp phá sản và không phá sản, đồng thời phân tích sáu chỉ số tài chính quan trọng Các chỉ số này bao gồm tỷ lệ dòng tiền trên tổng nợ, tỷ suất sinh lời ROA, tỷ lệ nợ trên tài sản, tỷ lệ vốn lưu động trên tài sản, tỷ lệ thanh toán hiện hành và khoản phi tín dụng Kết quả cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa hai nhóm doanh nghiệp dựa trên các chỉ số này.
Kế thừa kết quả này thì Altman (1968) đã đưa ra hệ số Z – Score là sự kết hợp của
Chỉ số Z-Score, được phát triển bởi Alhman (1968), không thích hợp cho các doanh nghiệp tài chính ngân hàng do mức độ nhạy cảm và rủi ro hệ thống cao Để áp dụng chỉ số này cho ngành ngân hàng, Hannan và Hanweck (1988) đã điều chỉnh nó, tập trung vào hai yếu tố chính là tỷ suất ROA và VCSH, nhằm xác định chỉ số rủi ro RI, cũng được coi là Z-Score, để tính xác suất vỡ nợ của ngân hàng.
ROAi là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân hàng năm i, trong khi E(ROAi) đại diện cho bình quân ROA của các ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu CAPi là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản năm i, và σROA thể hiện độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lời ROAi trong suốt thời gian nghiên cứu.
Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro của các ngân hàng thương mại
Dựa trên ba lý thuyết cơ bản về trung gian tài chính, danh mục đầu tư và kinh tế theo quy mô, tác động của ĐDHTN đến rủi ro tại các ngân hàng thương mại được phân tích như sau: ĐDHTN có thể làm giảm rủi ro bằng cách tối ưu hóa danh mục đầu tư và cải thiện khả năng quản lý rủi ro, đồng thời thúc đẩy sự ổn định tài chính trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng.
2.3.1 Lý thuyết trung gian tài chính
Theo Diamond (1984), ngân hàng thương mại (NHTM) là một ví dụ điển hình về việc giảm thiểu bất cân xứng thông tin và chi phí giám sát trong trung gian tài chính NHTM thực hiện vai trò trung gian bằng cách huy động tiền gửi và cho vay cho những khách hàng thiếu vốn trên thị trường Điều này yêu cầu NHTM phải giám sát chặt chẽ các khoản vay Nếu việc giám sát không hiệu quả, các khoản vay sẽ có chất lượng kém, dẫn đến khả năng thu hồi gốc và lãi giảm, được xem là khoản vay không hiệu quả.
Theo Diamond (1984), các ngân hàng thương mại (NHTM) khi cho vay các doanh nghiệp với các dự án độc lập sẽ giảm thiểu tình trạng mất cân xứng thông tin và chi phí giám sát Điều này cho phép ngân hàng cải thiện khả năng thu thập thông tin khách hàng và giảm phí trung gian tài chính Lý thuyết trung gian tài chính cho thấy rằng, khi NHTM phân bổ các khoản vay cho nhiều doanh nghiệp và dự án không có sự tương quan, họ sẽ giảm thiểu rủi ro một cách hiệu quả hơn.
Luận văn này chỉ ra rằng các ngân hàng thương mại (NHTM) độc lập trong việc cho vay cho doanh nghiệp và dự án đầu tư có thể giảm thiểu sự liên kết giữa các bên liên quan, từ đó hạn chế rủi ro cấu kết và thông tin sai lệch Việc NHTM không tập trung vào một lĩnh vực kinh doanh duy nhất mà phân chia thành nhiều phần khác nhau giúp ngân hàng đa dạng hóa hoạt động, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa nguồn lực.
2.3.2 Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại
Lý thuyết danh mục đầu tư do Markowitz (1952) phát triển tập trung vào việc tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên mức rủi ro chấp nhận được Ông nhấn mạnh rằng các nhà đầu tư nên lựa chọn danh mục đầu tư dựa trên tính toán và khả năng chấp nhận rủi ro Đối với những nhà đầu tư không thích rủi ro, lý thuyết cho phép họ xây dựng danh mục đầu tư nhằm tối đa hóa lợi ích mà không có rủi ro Quan trọng là không nên xem xét từng khoản đầu tư một cách riêng lẻ, mà cần đánh giá ảnh hưởng của chúng đến toàn bộ danh mục về lợi ích và rủi ro Nhà đầu tư hướng đến việc xây dựng danh mục đa dạng với nhiều loại tài sản để đạt được lợi nhuận tối ưu với mức rủi ro thấp, mặc dù điều này không dễ dàng Do đó, việc tính toán lợi ích mong muốn và thiết kế danh mục đầu tư với rủi ro thấp nhưng lợi ích cao là rất cần thiết.
Theo Atemnkeng và Nzongang (2006), trong bối cảnh các ngân hàng thương mại, việc đa dạng hóa danh mục đầu tư với nhiều loại tài sản phụ thuộc vào chiến lược hành động của tổ chức Tỷ lệ lợi tức và rủi ro của danh mục đầu tư liên quan trực tiếp đến quyền sở hữu các loại tài sản Điều này cho thấy rằng việc đa dạng hóa hoạt động kinh doanh của ngân hàng là quyết định của ban giám đốc Đồng thời, việc giảm thiểu rủi ro ngân hàng liên quan đến việc tăng nguồn thu, phụ thuộc vào tài sản, nợ và chi phí mà ngân hàng phải trả, tương ứng với các loại tài sản mà ngân hàng đang nắm giữ.
Đa dạng hóa danh mục đầu tư và nguồn thu nhập là chiến lược quan trọng giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh Mỗi sản phẩm dịch vụ của ngân hàng được coi là một khoản đầu tư với thu nhập độc lập, không có mối liên hệ khi rủi ro xảy ra Hoạt động này không chỉ ảnh hưởng đến thu nhập tổng thể của ngân hàng mà còn điều chỉnh mức rủi ro chung của tổ chức Hơn nữa, việc đa dạng hóa thu nhập cũng phản ánh các rủi ro từ các yếu tố như rủi ro tín dụng, phá sản và thanh khoản.
2.3.3 Lý thuyết tính kinh tế theo quy mô
Theo Panzar và Willig (1977), việc mở rộng sản phẩm dịch vụ của các đơn vị kinh doanh sẽ dẫn đến giảm chi phí sản xuất trung bình Điều này cho thấy rằng khi doanh nghiệp đa dạng hóa lĩnh vực kinh doanh, nguồn lực sẽ được tối ưu hóa và lãng phí sẽ được hạn chế (Markides và Williamson, 1994) Khi nhiều lĩnh vực kinh doanh được thực hiện dựa trên nguồn lực sẵn có, tổng chi phí có thể giảm, từ đó tăng lợi nhuận và cải thiện hiệu quả sử dụng nguồn lực, nâng cao khả năng tạo ra thu nhập.
Ngân hàng thương mại (NHTM) có thể tận dụng đội ngũ nhân lực, công nghệ và hệ thống thông tin hiện có để đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ, từ đó tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả hoạt động Tuy nhiên, theo Klein và Saidenberg (1998), việc đa dạng hóa có thể làm giảm khả năng quản trị và chuyên môn của ngân hàng Đồng thời, việc mở rộng lĩnh vực kinh doanh có thể dẫn đến chi phí đại diện cao hơn, như thuê chuyên gia và bổ sung nhân lực (Deng và Elyasiani, 2008) Hơn nữa, quy mô đa dạng hóa lớn sẽ làm tăng rủi ro, khi ngân hàng tham gia vào các lĩnh vực đầu tư mạo hiểm như bảo hiểm và bất động sản, mặc dù thu nhập ngoài lãi từ dịch vụ gửi tiền và ủy thác không làm tăng rủi ro.
Hoạt động ĐDHTN tại các ngân hàng thương mại (NHTM) không chỉ giảm thiểu rủi ro và nguy cơ phá sản mà còn gia tăng lợi nhuận và hiệu quả kinh doanh Khi thực hiện ĐDHTN, NHTM có thể hạn chế ảnh hưởng từ các hoạt động kinh doanh truyền thống, đồng thời chia nhỏ rủi ro Bên cạnh đó, việc tận dụng triệt để các nguồn lực giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí và tạo ra lợi ích bổ sung ĐDHTN còn mở rộng khả năng tiếp cận khách hàng, thu thập thông tin và giảm thiểu bất cân xứng thông tin, từ đó giảm rủi ro hệ thống Cuối cùng, hoạt động này thúc đẩy bán chéo với khách hàng, tăng cường mối quan hệ, mở rộng thị phần và nâng cao tính cạnh tranh, đồng thời tạo ra sự sáng tạo trong cung cấp sản phẩm tài chính, giúp ngân hàng đối phó hiệu quả hơn với áp lực thanh toán khi tín dụng gặp rủi ro.
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Luận văn này kế thừa mô hình của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022) để nghiên cứu tác động của ĐDHTN đến rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2023, dựa trên ba lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu liên quan Mô hình được chọn do sự tương đồng về không gian nghiên cứu, vì nó đã thu thập dữ liệu từ các NHTM Việt Nam Nghiên cứu cũng áp dụng các lý thuyết về chi phí trung gian, kinh tế theo quy mô và đa dạng hóa danh mục đầu tư, cho thấy hoạt động ĐDHTN có tác động tích cực đến hệ số Z – Score, từ đó làm giảm rủi ro cho các NHTM Việt Nam.
Mô hình nghiên cứu của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022) đã phân tích tác động của các biến kiểm soát đến rủi ro ngân hàng, bao gồm cả yếu tố nội tại và vĩ mô Nghiên cứu cũng xem xét ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 đến rủi ro ngân hàng, tạo ra khoảng trống nghiên cứu cần được luận văn này làm rõ Mục tiêu của luận văn là phân tích các biến số kiểm soát ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quát hơn về các yếu tố tác động ngoài đa dạng hóa thu nhập Đồng thời, các biến số kiểm soát cũng ảnh hưởng đến hoạt động đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng, do đó cần được xem xét kỹ lưỡng Tác giả sẽ đề xuất mô hình nghiên cứu với các biến số và thiết lập mô hình hồi quy đa biến như sau: “Z – SCORE i,t = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 *DIVER i,t + 𝜷 𝟐 *SIZE i,t +”.
𝜷 𝟑 *LEV i,t + 𝜷 𝟒 *LDR i,t + 𝜷 𝟓 *NPL i,t + 𝜷 𝟔 *GROW i,t + 𝜷 𝟕 *GDP t + 𝜷 𝟖 *CPI t +
Trong nghiên cứu này, các ký hiệu quan trọng bao gồm Z-SCORE, đại diện cho hệ số rủi ro phá sản của ngân hàng; DIVER, chỉ số đa dạng hóa thu nhập; SIZE, quy mô ngân hàng; LEV, đòn bẩy tài chính; LDR, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi; NPL, tỷ lệ nợ xấu; GROW, tăng trưởng tín dụng; GDP, tốc độ tăng trưởng kinh tế; CPI, tỷ lệ lạm phát; STA, sở hữu Nhà nước; và COVID, đại dịch Covid-19 Các hệ số 𝛽 𝑗 thể hiện tác động của các biến số độc lập và kiểm soát, trong đó i đại diện cho ngân hàng thương mại thứ i và t là năm t, e là sai số ngẫu nhiên Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm một biến phụ thuộc và các biến số tác động được mô tả chi tiết.
Bảng 3.1: Tóm tắt các nhân tố đề xuất với mô hình nghiên cứu
Tên biến Ký hiệu Nguyên nhân lựa chọn Đo lường Nguồn Kỳ vọng ảnh hưởng đến Z – Score Biến độc lập Đa dạng hóa thu nhập
Nhân tố này thể hiện cách các ngân hàng giảm thiểu rủi ro bằng việc đa dạng hóa sản phẩm và dịch vụ, nhằm hạn chế sự tập trung vào tín dụng và các khoản đầu tư lớn có nguy cơ cao.
Ntawumenyumunsi và Maringa (2022); Adem (2023); Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022)
Nhân tố này đề cập đến quy mô lớn mạnh của ngân hàng, là tấm khiên chắn để ngân hàng phòng tránh rủi ro
Moudud và cộng sự (2020); Phạm Thủy Tú và cộng sự (2021)
Nhân tố này đề cập đến sự huy động các nguồn vốn dài của ngân hàng từ chủ
Buyuran và Ekşi (2021); Abbas và Ali (2021);
Việc lựa chọn tên biến và ký hiệu là cần thiết để đo lường Z-Score của cổ phiếu, nhằm giảm áp lực thanh toán nợ và hạn chế rủi ro.
Ntawumenyumunsi và Maringa (2022); Lê Thanh Tâm và cộng sự
Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi
Nhân tố này liên quan đến mức cho vay từ nguồn huy động tiền gửi, đảm bảo rằng mức cho vay phải tương xứng với mức huy động để tối ưu hóa hiệu quả và giảm thiểu rủi ro.
Phạm Thủy Tú và cộng sự (2021) +
Tỷ lệ nợ xấu NPL
Nhân tố này đề cập đến các nhóm nợ 3, 4, 5 trong ngân hàng Khi gia tăng thì RRTD tăng theo đe dọa đến hoạt động ngân hàng giảm sút theo
Moudud và cộng sự (2020); Buyuran và Ekşi (2021); Wang và Lin (2021)
Nhân tố này đề cập đến tốc độ tăng dư nợ, nó phản ánh việc ngân hàng chạy đua
Abbas và Ali (2021); Lê Thanh Tâm và cộng sự
Tên biến Ký hiệu Nguyên nhân lựa chọn Đo lường Nguồn Kỳ vọng ảnh hưởng đến Z – Score mở rộng thị phần cho vay, đồng thời gia tăng nguy cơ rủi ro nợ xấu nếu chính sách cho vay được nới lỏng.
Nhân tố này đề cập sự thuận tiện trong thị trường để ngân hàng kinh doanh, mở rộng đa dạng hóa và hạn chế được nguy cơ phá sản
Adem (2023); Phạm Thủy Tú và cộng sự (2021); Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022)
Tỷ lệ lạm phát CPI
Nhân tố này chỉ ra rằng sự khó khăn trong thị trường đang tạo ra thách thức cho các ngân hàng trong việc kinh doanh, mở rộng và đa dạng hóa, đồng thời gia tăng nguy cơ phá sản.
Nhân tố này đề cập đến việc khi sở hữu Nhà nước chiếm đa số sẽ định hình
Với các NHTM chiếm 51% sở hữu của Nhà nước thì nhận số 1, còn lại các NHTM khác nhận số 0
Phạm Thủy Tú và cộng sự (2021) -
Tên biến và ký hiệu của nó là yếu tố quan trọng trong việc lựa chọn nguyên nhân đo lường Nguồn gốc của kỳ vọng ảnh hưởng đến Z-Score có thể tác động mạnh mẽ đến chiến lược, khả năng quản trị và khẩu vị rủi ro của các ngân hàng thương mại, đặc biệt trong bối cảnh đại dịch.
Đại dịch đã gây ra tác động tiêu cực nghiêm trọng đến nền kinh tế Việt Nam, dẫn đến nhiều khó khăn cho các ngân hàng thương mại (NHTM) trong hoạt động kinh doanh của họ.
Tại các năm 2020 – 2022 xuất hiện đại dịch Covid 19 nhận số 1, còn các năm còn lại nhận số 0
Rủi ro phá sản Z – Score
Là biến phụ thuộc biểu diễn cho rủi ro phá sản của ngân hàng
Ntawumenyumunsi và Maringa (2022); Adem (2023); Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Tương ứng với các biến độc lập và biến kiểm soát được xây dựng tại mô hình nghiên cứu thì các giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:
3.1.2.1 Đa dạng hóa thu nhập
Theo nghiên cứu của Abbas và Ali (2021), Ntawumenyumunsi và Maringa (2022), Adem (2023), cùng với Phạm Gia Quyên và cộng sự (2021), hoạt động đa dạng hóa được coi là xu hướng chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) nhằm gia tăng lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro Trước đây, tín dụng là nguồn lợi nhuận chính nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro, đặc biệt trong bối cảnh thị trường biến động và nền kinh tế khó khăn Hoạt động cho vay kém chất lượng đã dẫn đến các rủi ro lớn như rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản Do đó, đa dạng hóa hoạt động như thu phí dịch vụ và cung cấp các sản phẩm bán lẻ như bảo hiểm đầu tư, quản lý tài khoản giúp ngân hàng tái cấu trúc hoạt động kinh doanh, duy trì lợi nhuận và giảm thiểu ảnh hưởng của tín dụng Luận văn đề xuất giả thuyết liên quan đến đa dạng hóa hoạt động ngân hàng thương mại.
Giả thuyết H1: ĐDHTN tác động tích cực đến hệ số Z – Score của các NHTM Việt Nam
Moudud và cộng sự (2020) cùng Phạm Thủy Tú và cộng sự (2021) chỉ ra rằng quy mô ngân hàng lớn hơn sẽ dẫn đến khả năng tài chính mạnh mẽ hơn, tạo ra một lớp bảo vệ tốt hơn trước các rủi ro Sự gia tăng quy mô ngân hàng có tác động tích cực đến hệ số Z-Score, giúp giảm thiểu nguy cơ phá sản Do đó, luận văn đề xuất giả thuyết rằng quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tích cực đến sự ổn định tài chính của ngân hàng.
Giả thuyết H2: Quy mô ngân hàng tác động tích cực đến hệ số Z – Score của các NHTM Việt Nam
3.1.2.3 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
Nghiên cứu của Buyuran và Ekşi (2021), Abbas và Ali (2021), Ntawumenyumunsi và Maringa (2022), cùng với Phạm Gia Quyên và cộng sự (2021) chỉ ra rằng việc tăng cường vốn chủ sở hữu (VCSH) trong ngân hàng không chỉ làm gia tăng vốn dài hạn mà còn giảm áp lực thanh toán từ các nguồn nợ Điều này tạo điều kiện cho ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay và đầu tư vào các lĩnh vực có tiềm năng sinh lời lâu dài Hơn nữa, sự an toàn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng được củng cố, giúp hạn chế rủi ro thanh khoản và áp lực thanh toán Do đó, luận văn đề xuất giả thuyết về mối liên hệ giữa quy mô ngân hàng và các yếu tố này.
Giả thuyết H3: Tỷ lệ VCSH tác động tích cực đến hệ số Z – Score của các NHTM Việt Nam
3.1.2.4 Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi
Phạm Thủy Tú và cộng sự (2021) nhấn mạnh rằng khi các ngân hàng thương mại tăng tỷ lệ cho vay trên tiền gửi nhưng vẫn kiểm soát tỷ lệ an toàn vốn, chính sách tín dụng sẽ được duy trì Việc cho vay cần được cân nhắc dựa trên khả năng thanh toán nợ của khách hàng, giúp giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng Do đó, luận văn đề xuất giả thuyết liên quan đến tỷ lệ cho vay trên tiền gửi.
Giả thuyết H4: Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi tác động tích cực đến hệ số Z – Score của các NHTM Việt Nam
Theo nghiên cứu của Wang và Lin (2021), khi nhóm nợ 3, 4, 5 tăng lên, điều này đồng nghĩa với việc nợ xấu trong ngân hàng gia tăng, dẫn đến suy giảm chất lượng tín dụng Ngân hàng sẽ gặp khó khăn trong việc thu hồi nợ cho vay trong khi vẫn phải thanh toán cho các khoản tiền gửi và nguồn huy động khác, từ đó tạo ra rủi ro thanh khoản và khả năng thanh toán, đẩy ngân hàng đến nguy cơ vỡ nợ nhanh chóng (Moudud và cộng sự, 2020; Buyuran và Ekşi, 2021) Do đó, luận văn đề xuất giả thuyết liên quan đến tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết H5: Tỷ lệ nợ xấu tác động tiêu cực đến hệ số Z – Score của các NHTM Việt Nam
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Sau khi thu thập dữ liệu từ năm 2011 – 2023, thông qua tính toán thì tình hình hệ số
Z – Score trung bình của 24 NHTM Việt Nam được biểu diễn với đồ thị sau:
Hình 4.1: Đồ thị biểu diễn hệ số Z – Score của 24 NHTM Việt Nam từ năm
Nguồn: Tính toán của tác giả
Dựa trên biểu đồ hình 4.1, hệ số Z-Score của các ngân hàng thương mại từ năm 2011 đến 2023 đều lớn hơn 2,6, cho thấy rằng tổng thể các ngân hàng vẫn chưa phải đối mặt với rủi ro phá sản nghiêm trọng Tuy nhiên, giai đoạn từ năm 2011 đến nay cần được theo dõi chặt chẽ để đảm bảo sự ổn định tài chính.
Từ năm 2016, hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại giảm mạnh từ 10,22 xuống 5,36, cho thấy sự suy giảm ổn định và gia tăng rủi ro trong hoạt động ngân hàng Giai đoạn này chứng kiến sự tăng trưởng tín dụng nóng, dẫn đến nợ xấu gia tăng và nhiều ngân hàng yếu kém phải sát nhập hoặc bán với giá 0 đồng Trước tình hình này, Ngân hàng Nhà nước đã phải thắt chặt quy định cho vay và yêu cầu đảm bảo hệ số an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại Do đó, từ năm 2017 đến 2023, hệ số an toàn vốn đã được cải thiện đáng kể.
Z-Score của các NHTM duy trì mức tăng trưởng ổn định qua các năm, tuy nhiên, năm 2020, do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, chỉ số này có sự suy giảm nhưng vẫn nằm trong ngưỡng an toàn, cách xa nguy cơ phá sản Để có cái nhìn chi tiết hơn, các biến số trong mô hình nghiên cứu sẽ được thống kê mô tả trong bảng dưới đây.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến số trong mẫu nghiên cứu
Biến GTTB Độ lệch chuẩn GTNN GTLN
Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0
Hệ số Z – Score trung bình của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2023 đạt 8,66 với mức lệch cao 5,5, cho thấy các ngân hàng này luôn duy trì ngưỡng an toàn với giá trị trung bình 2,6 theo Hannan và Hanweck (1988) Điều này chứng tỏ rằng các NHTM vẫn giữ vững sự lành mạnh trong hoạt động, đồng thời rủi ro phá sản chưa thực sự là mối đe dọa Bên cạnh đó, sự khác biệt về hệ số này giữa các NHTM cũng được thể hiện rõ ràng, cho thấy nỗ lực tạo ra sự khác biệt trong hệ thống ngân hàng.
Từ năm 2011 đến 2023, hệ số ĐDHTN (DIVER) trung bình của các ngân hàng thương mại Việt Nam là -0,50 với độ lệch chuẩn 14,07, cho thấy sự khác biệt lớn trong hoạt động này Hệ số ĐDHTN thấp nhất ghi nhận là -248,16 tại TPB vào năm 2011, trong khi hệ số cao nhất là 0,50 tại MSB vào năm 2014 Sự chênh lệch này xuất phát từ quy mô, khẩu vị rủi ro và đặc thù kinh doanh riêng biệt của từng ngân hàng Năm 2017, hệ số GTNN là 0,06, trong khi năm 2023, VIB ghi nhận hệ số GTLN là 21,58.
Theo giá trị Log(Tổng tài sản), quy mô trung bình của các ngân hàng thương mại (NHTM) là 32,88 với mức lệch chuẩn thấp 1,28, cho thấy nỗ lực thu hẹp khoảng cách quy mô để nâng cao thị phần và hoạt động Giá trị Log(Tổng tài sản) thấp nhất ghi nhận là 30,32 của SGB vào năm 2014, trong khi giá trị cao nhất là 35,88 của BID vào năm 2023 Các ngân hàng thuộc nhóm Big4 tại Việt Nam, bao gồm Agribank, Vietcombank, Vietinbank và BIDV, đều duy trì quy mô lớn trong hệ thống qua các năm.
Từ năm 2011 đến 2023, tỷ lệ vốn chủ sở hữu (VCSH) trung bình của các ngân hàng thương mại (NHTM) đạt 8,9% với mức lệch 3,87%, cho thấy nguồn vốn này chưa đủ mạnh để tài trợ cho hoạt động kinh doanh so với nguồn huy động từ tiết kiệm Tỷ lệ VCSH thấp nhất ghi nhận là 2,7% của SCB vào năm 2021, trong khi tỷ lệ cao nhất là 23,84% của SGB vào năm 2014 Về tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), giai đoạn 2011 – 2023 có giá trị trung bình là 40,33%, cho thấy các ngân hàng vẫn chủ yếu tập trung vào huy động và cho vay Độ lệch chuẩn 8% cho thấy sự khác biệt trong hoạt động cho vay giữa các ngân hàng, với tỷ lệ thấp nhất là 16,53% của MSB năm 2014 và cao nhất là 66,74% của VPB năm 2023.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) trung bình của các ngân hàng thương mại (NHTM) trong giai đoạn 2011 – 2023 là 1,24%, với độ lệch 0,75% Các ngân hàng đã nỗ lực giữ tỷ lệ này dưới 3%, tạo ra sự khác biệt giữa các ngân hàng Mức nợ xấu thấp nhất ghi nhận là 0,20% của SCB vào năm 2015, trong khi mức cao nhất đạt 5,18% của SHB vào năm 2012.
Từ năm 2011 đến 2023, mức tăng trưởng tín dụng trung bình của các ngân hàng đạt 28,71% với độ lệch cao 8,97%, cho thấy sự ổn định trong việc thực hiện chức năng trung gian tài chính và tạo ra lợi nhuận Các ngân hàng không ngừng gia tăng khoảng cách về tăng trưởng dư nợ để mở rộng thị phần Mức tăng trưởng tín dụng thấp nhất ghi nhận là 7,18% tại SCB năm 2011, trong khi mức cao nhất là 83,33% của VPB cùng năm.
Từ năm 2011 đến 2023, GDP trung bình của Việt Nam đạt 5,79% với độ lệch chuẩn 1,52%, cho thấy sự ổn định trong tăng trưởng qua các năm Mức GDP cao nhất ghi nhận là 8,02% vào năm 2022, trong khi mức thấp nhất là 2,58% vào năm 2023.
Trong giai đoạn 2011 – 2023, lạm phát trung bình hàng năm đạt 4,85%, với mức cao nhất vào năm 2012 là 16,68% và thấp nhất vào năm 2015 là 0,63% Luận văn cũng phân tích hai biến giả là sở hữu Nhà nước và đại dịch Covid-19 với giá trị 0,1, do đó không cần thiết phải thống kê mô tả, vì các quy ước về giá trị đã được trình bày trong chương 3.
Phân tích tương quan giữa các biến số độc lập
Ma trận tương quan giữa các cặp biến giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số độc lập Theo Farrar và Glauber (1967), nếu hệ số tương quan giữa hai biến lớn hơn 0,8, điều này cho thấy khả năng xuất hiện đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình Do đó, việc thiết lập ma trận tương quan cho các biến số độc lập là rất quan trọng.
Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập và kiểm soát
DIVER SIZE LEV LDR NPL GROW GDP CPI STA COVID DIVER 1,000
Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0
Hệ số tương quan giữa các biến số độc lập đều thấp hơn 0,8, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng Tuy nhiên, tương quan giữa COVID và GDP đạt 0,855, vượt ngưỡng 0,8, cho thấy có dấu hiệu đa cộng tuyến giữa hai biến này Cần lưu ý rằng COVID là biến giả định tính và GDP là biến định lượng Để xác định chắc chắn sự tồn tại của đa cộng tuyến giữa hai loại biến này, cần thực hiện kiểm định với hệ số phóng đại phương sai (VIF).
Kết quả kiểm định mô hình hồi quy
4.3.1 Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS – FEM – REM
Để đánh giá tác động của ĐDHTN và các biến kiểm soát đến rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam, cần sử dụng các mô hình hồi quy đa biến như Pooled OLS, FEM và REM Kết quả phân tích được tóm tắt trong bảng dưới đây.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM
Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0
Trong các mô hình hồi quy, hệ số R² đều lớn hơn 50%, cho thấy rằng ĐDHTN và các biến kiểm soát có ảnh hưởng thống kê đáng kể đến hệ số Z-Score.
NHTM Việt Nam có thể giải thích hơn 50% sự thay đổi rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại Các biến số tác động tích cực đến Z-Score bao gồm DIVER, SIZE, LDR, CPI với mức ý nghĩa 5% và 10% Ngược lại, NPL và STA có tác động tiêu cực đến Z-Score với ý nghĩa thống kê 1% LEV và GDP không có ý nghĩa thống kê ảnh hưởng đến nợ xấu, do P-value lớn hơn 5% STA có ý nghĩa trong mô hình Pooled OLS và REM, nhưng không có ý nghĩa trong mô hình FEM Kết quả từ ba mô hình hồi quy cho thấy sự tương đồng trong tác động của ĐDHTN và các biến kiểm soát đến Z-Score, chứng tỏ dữ liệu thu thập là đáng tin cậy cho các kiểm định tiếp theo Để đảm bảo tính thống nhất, cần lựa chọn mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình đã nêu.
4.3.2 Kiểm định lựa chọn mô hình
Luận văn này sẽ tiến hành kiểm định lựa chọn mô hình thông qua ba kiểm định tương ứng dưới bảng 4.4 như sau:
Bảng 4.4: Kiểm đinh lựa chọn mô hình Kiểm định Pooled OLS và FEM FEM và REM Pooled OLS và REM
Pargan test chibar2(01) = 260,52 Prob > chibar2 = 0,0000
Kết quả Chọn FEM Chọn FEM Chọn REM
Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0
Với kiểm định lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM thì luận văn sử dụng kiểm định F
Kết quả kiểm định với giả thuyết H0 cho mô hình Pooled OLS và H1 cho mô hình FEM cho thấy giá trị Prob > F là 0,000, thấp hơn ngưỡng 5% Do đó, chúng ta chấp nhận H1, khẳng định rằng mô hình FEM là phù hợp.
Trong luận văn này, kiểm định Breus – Pargan được sử dụng để so sánh giữa mô hình Pooled OLS và REM, với giả thuyết H0 cho rằng mô hình Pooled OLS phù hợp và H1 cho rằng mô hình REM phù hợp Kết quả cho thấy giá trị Prob > chibar2 là 0,000, thấp hơn 5%, dẫn đến việc chấp nhận H1, xác nhận rằng mô hình REM là lựa chọn phù hợp Qua hai kiểm định, FEM và REM đều cho thấy tính phù hợp cao hơn so với Pooled OLS Do đó, kiểm định Hausman sẽ được thực hiện để xác định mô hình tối ưu nhất cho luận văn này.
Khi thực hiện kiểm định Hausman để so sánh tính phù hợp giữa mô hình FEM và REM, giả thuyết H0 cho rằng mô hình REM được chọn, trong khi H1 cho rằng mô hình FEM được chọn Kết quả kiểm định với Prob>chi2 thấp hơn 5% cho thấy H0 được chấp nhận, tức là mô hình FEM phù hợp hơn Hơn nữa, giữa các mô hình FEM, REM và Pooled OLS, mô hình FEM với tác động cố định cho thấy tính vững chắc hơn, do đó là lựa chọn phù hợp cho các kiểm định tiếp theo nhằm rút ra kết luận.
4.3.3 Kiểm định khuyết tật mô hình FEM
4.3.3.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến dựa vào hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến số Cặp giả thuyết được sử dụng trong kiểm định này bao gồm H0, cho rằng mô hình không có đa cộng tuyến, và H1, cho rằng mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0
Kết quả phân tích cho thấy các hệ số phóng đại phương sai VIF đều thấp hơn 5, với giá trị trung bình VIF cũng dưới 5 Điều này ủng hộ giả thuyết H0, cho thấy mô hình không gặp vấn đề đa cộng tuyến Do đó, dữ liệu được coi là độc lập và đáng tin cậy để tiếp tục kiểm định.
4.3.3.2 Kiểm định phương sai thay đổi
Trong bối cảnh hiện tượng phương sai sai số thay đổi, giả thuyết H0 cho rằng mô hình FEM không có phương sai sai số thay đổi, trong khi giả thuyết H1 khẳng định rằng mô hình REM có sự xuất hiện của phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi của mô hình FEM
Hiện tượng phương sai sai số thay đổi chi2 (24) = 140,17 Prob>chi2 = 0,0000
Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0
Bảng 4.6 cho thấy giá trị Prob>chi2 là 0,000, thấp hơn 5%, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Kết quả này chỉ ra rằng hiện tượng phương sai sai số thay đổi tồn tại trong mô hình FEM.
4.3.3.3 Kiểm định tự tương quan
Trong nghiên cứu về hiện tượng tự tương quan, giả thuyết H0 cho rằng mô hình FEM không có tự tương quan, trong khi giả thuyết H1 khẳng định rằng mô hình REM xuất hiện tự tương quan.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định tự tương quan của mô hình FEM
Hiện tượng tự tương quan
Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0
Bảng 4.6 cho thấy giá trị Prob>F là 0,000, thấp hơn mức 5%, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Điều này chứng tỏ rằng hiện tượng tự tương quan có tồn tại trong mô hình FEM.
4.3.3.4 Khắc phục hiện tượng khuyết tật mô hình FEM
Mô hình FEM đã gặp phải hai trong ba hiện tượng khuyết tật, bao gồm phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Để đạt được kết quả chính xác, cần áp dụng phương pháp FGLS nhằm khắc phục những vấn đề này Kết quả được tóm tắt trong bảng dưới đây.
Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS
Biến độc lập Biến phụ thuộc Z – SCORE
Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Prob
Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0
Mô hình FEM với biến phụ thuộc là Z – Score cho thấy giá trị Prob>chi2 thấp hơn 0,05, xác nhận rằng mô hình đã được khắc phục hiệu quả theo phương pháp FGLS Các biến DIVER, SIZE, LDR, NPL, GROW, CPI, STA, và COVID đều có Prob thấp hơn 5%, chứng tỏ rằng chúng có ý nghĩa thống kê ảnh hưởng đến hệ số Z – Score của các ngân hàng thương mại (NHTM) Điều này cho thấy các biến độc lập như quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, nợ xấu, tăng trưởng tín dụng, lạm phát, sở hữu Nhà nước và đại dịch Covid-19 có tác động đến RRPS tại các NHTM Việt Nam Bảng 4.8 cũng chỉ ra sự tương đồng về dấu hiệu tác động giữa các biến số và Z – Score trong mô hình FEM, khẳng định sự phù hợp trong mô hình hồi quy Dựa trên kết quả từ bảng 4.8, phương trình hồi quy được thiết lập như sau:
Z – SCORE i,t = 𝟎, 𝟎𝟓𝟔*DIVER i,t + 𝟐, 𝟖𝟑𝟕*SIZE i,t + 𝟎, 𝟏𝟏𝟏*LDR i,t - 1,437*NPL i,t +
4.3.4 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Kết quả từ mô hình hồi quy đa biến, sau khi khắc phục các vấn đề của mô hình bằng phương pháp FGLS, cho phép kiểm định giả thuyết nghiên cứu dựa trên hệ số hồi quy của các biến độc lập Nếu dấu của hệ số hồi quy phù hợp với chiều ảnh hưởng của giả thuyết và giá trị Prob thấp hơn 5%, kết luận sẽ được coi là phù hợp; ngược lại, nếu không, kết luận sẽ không phù hợp Trong trường hợp giá trị Prob cao hơn 5%, giả thuyết sẽ bị bác bỏ.
Bảng 4.9: Kết quả tổng hợp
Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0