Nhân tố ảnh hưởng đến tính dễ tổn thương của các ngân hàng thương mại việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ KIM NGỌC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TÍNH DỄ TỔN THƯƠNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2013 i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ KIM NGỌC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TÍNH DỄ TỔN THƯƠNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Chuyên ngành : TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Mã số : 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2013 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh tế với đề tài “Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến tính dễ tổn thương NHTM Việt Nam” cơng trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Ngọc Định Các số liệu, kết luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tôi chịu trách nhiệm nội dung tơi trình bày luận văn TP.HCM, ngày 19 tháng 10 năm 2013 Tác giả Nguyễn Thị Kim Ngọc iii LỜI CẢM ƠN Trước tiên, xin chân thành cảm ơn PGS.TS Nguyễn Ngọc Định, PGS.TS Nguyễn Thị Liên Hoa tận tình bảo, góp ý động viên tơi suốt q trình thực luận văn tốt nghiệp Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Q Thầy Cơ, người tận tình truyền đạt kiến thức cho tơi khóa học vừa qua Tơi xin cảm ơn gia đình, đồng nghiệp bạn bè hết lòng quan tâm tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành luận văn tốt nghiệp Nguyễn Thị Kim Ngọc iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CẢM ƠN iii MỤC LỤC iv DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC ĐỒ THỊ viii GIỚI THIỆU CHƯƠNG – TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Vấn đề nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Kết cấu đề tài CHƯƠNG - NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 2.1 Nghiên cứu thực nghiệm tác giả giới 2.2 Kinh nghiệm xử lý nợ xấu số quốc gia học cho Việt Nam .12 a Hàn Quốc 12 b Trung Quốc 15 c Hungary 17 d Kinh nghiệm cho Việt Nam 19 CHƯƠNG -PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 23 3.1 Phương pháp nghiên cứu 23 3.1.1 Mơ hình kinh tế lượng 23 3.1.2 Mẫu nghiên cứu 25 3.1.3 Dữ liệu nghiên cứu 26 3.1.4 Biến nghiên cứu 26 v 3.1.5 Xử lý phân tích số liệu 32 3.2 Kết nghiên cứu 33 3.2.1 Đánh giá hoạt động NHTM qua số liệu báo cáo tài 33 3.2.2 Kết nghiên cứu định lượng 38 a Thống kê mô tả 38 b Kiểm tra tượng tự tương quan 39 c Hồi quy Binary logistic 40 d Phân tích biệt số MDA 44 e So sánh hồi quy Binary Logistic phân tích biệt số MDA 46 CHƯƠNG – HẠN CHẾ ĐỀ TÀI VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH 48 4.1 Hạn chế đề tài 48 4.2 Gợi ý sách 48 4.2.1 An toàn vốn 48 4.2.2 Nợ xấu 51 4.2.3 Nâng cao lực quản trị NHTM: 52 4.2.4 Thanh khoản: 53 4.3 Những gợi ý hướng nghiên cứu 56 KẾT LUẬN 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO 58 PHỤ LỤC 61 vi DANH MỤC VIẾT TẮT CAMEL(S): hệ thống đánh giá mức độ an toàn bền vững Tổ chức tín dụng NHTM: Ngân hàng thương mại NHTMCP: Ngân hàng thương mại cổ phần NHTMNN: Ngân hàng thương mại nhà nước TCTD: Tổ chức tín dụng M&A: Hợp sáp nhập DNNN: Doanh nghiệp nhà nước BIDV: NH TMCP Đầu Tư Phát triển Việt Nam VCB: NHTMCP Ngoại thương Việt Nam ABBank: NHTMCP An Bình ACB: NHTMCP Á Châu EIB: NHTMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam EAB: NHTMCP Đông Á HDBank: NHTMCP Phát Triển TPHCM MB: NHTMCP Quân Đội MSB: NHTMCP Hàng Hải SCB: NHTMCP Sài Gòn SHB: NHTMCP Sài gòn – Hà Nội OCB: NHTMCP Phương Đông VPBank: NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng SeABank: NHTMCP Đông Nam Á vii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1: Phân nhóm NHTM Bảng 3.2: Thống kê mơ tả biến Bảng 3.3: Ma trận hệ số tương quan Bảng 3.4: Các biến chọn để đưa vào mơ hình Bảng 3.5: Kiểm định độ phù hợp tổng quát Bảng 3.6: Kiểm định độ phù hợp mơ hình Bảng 3.7: Kiểm định mức độ xác mơ hình Bảng 3.8: Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy Bảng 3.9: Các biến đưa vào mơ hình phân tích biệt số Bảng 3.10: Hệ số chuẩn hóa mơ hình phân tích biệt số Bảng 3.11: Kết dự báo phân tích biệt số Bảng 3.12: So sánh biến có ý nghĩa mơ hình Bảng 3.13: So sánh khả dự báo mô hình Bảng 4.1: Tỷ lệ LDR NHTM Hàn Quốc Bảng 4.2: Tỷ lệ LDR NHTM Indonesia Bảng 4.3: Tỉ lệ LDR mục tiêu số nước Bảng 4.4: Tỉ lệ LDR trung bình phân theo thu nhập nhóm nước viii DANH MỤC CÁC ĐỒ THỊ Hình 1.1 Tỷ lệ nợ xấu hệ thống ngân hàng (2008 - 2012) Hình 3.1 Biểu đồ thể quy mơ tổng tài sản mẫu nghiên cứu 26 Hình 3.2 Biểu đồ nợ xấu NHTMCP năm 2011-2012 34 Hình 3.3 Dư nợ nợ xấu Ngân hàng niêm yết thị trường chứng khoán (4 Quý gần nhất) 35 Hình 3.4 Biểu đồ nợ xấu NHTM niêm yết thị trường chứng khốn .35 Hình 3.5 Chi tiết nợ xấu NHTM (thời điểm 30/06/2013) 36 Hình 3.6 Cơ cấu nợ xấu 07 Ngân hàng niêm yết thị trường chứng khoán (4 Quý gần nhất) 36 GIỚI THIỆU Bài nghiên cứu tác động nhân tố vi mơ đến tính tổn thương NHTM Việt Nam từ năm 2008 đến 2012, sử dụng hồi quy Binary Logistic với số liệu Báo cáo tài 30 NHTM Việt Nam Dựa vào kết nghiên cứu trước đây, tác giả sử dụng 14 biến độc lập đại diện cho số tài NHTM biến đại diện cho quy mô NHTM, biến phụ thuộc biến nhị phân Cùng với hồi quy Binary Logistic, phân tích biệt số MDA thực để so sánh kết với mơ hình hồi quy Binary logistic Kết nghiên cứu cho thấy, biến đại diện cho an toàn vốn ECTA, tỷ suất sinh lời ROE, khoản LDR nợ xấu NPL có ý nghĩa thống kê việc giải thích tính tổn thương NHTM Các biến ECTA ROE có quan hệ chiều, LDR NPL có quan hệ ngược chiều với xác suất tổn thương NHTM Đồng thời biến NPL có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc Khả dự báo mơ hình hồi quy Binary Logistic cao phân tích biệt số MDA, nhà quản lý sử dụng mơ hình để dự báo sớm khả tổn thương NHTM tương lai, phát NHTM có vấn đề đưa giải pháp để hạn chế xảy khủng hoảng 52  Cần có lộ trình dần việc áp dụng chế độ kế toán theo chuẩn mực quốc tế Hiện chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS) hệ thống phân loại, xác định trích lập dự phòng rủi ro cách biệt so với áp dụng theo chuẩn mực quốc tế (IFRS) b Tăng cường công tác xử lý nợ xấu VAMC thành lập, bước đầu đạt kết định q trình xử lý nợ xấu nói riêng tái cấu trúc hệ thống ngân hàng nói chung, tốc độ xử lý nợ xấu chậm thiếu đồng thuận sách, thiếu nguồn lực tài an tồn, thị trường mua bán nợ phát triển nhà đầu tư nước thiếu khung pháp lý để tham gia thị trường an toàn, nợ xấu tiềm tàng lớn từ tập đoàn tư nhân nhà nước Vì cần đẩy nhanh tốc độ xử lý khoản nợ xấu thông qua VAMC Để làm điều này, cần có chế cụ thể bảo lãnh tín dụng áp dụng cho VAMC với thủ tục đơn giản, hiệu để tái cấu doanh nghiệp; cải cách thủ tục hành chính, đặc biệt thủ tục sang nhượng, chuyển đổi tài sản áp dụng đặc biệt cho VAMC; có sách khuyến khích thị trường mua bán nợ, sách thuế, sách sở hữu thuê tài sản người nước 4.2.3 Nâng cao lực quản trị NHTM: Nâng cao lực quản lý, điều hành NHTM: Đẩy mạnh công tác kiểm tra kiểm soát nội để phát chấn chỉnh kịp thời bất ổn, thiếu sót hoạt động Ngân hàng NHTM nên xây dựng mơ hình dự báo khả tổn thương dựa số CAMEL số vĩ mơ để có phát hiện, cảnh báo sớm Ngân hàng có vấn đề nhằm có hỗ trợ kịp thời cho NHTM, giảm thiểu tổn thất xảy 53 4.2.4 Thanh khoản: Diễn biến trạng thái tỷ lệ cho vay/huy động(LDR) Việt Nam cho cao so với nhiều nước khu vực năm gần Tập hợp liệu số tổ chức quốc tế cho thấy, tỷ lệ LDR Việt Nam năm 2009 - 2012 thường trì mức cao, từ 100% gần 120%; nhiều nước khu vực phổ biến 100%, năm 2011 Thái Lan 95,8%, Malaysia 79,3%, Indonesia 75,5%, Philippines 62,6% Đến nay, LDR hệ thống NHTM Việt Nam có cải thiện nhanh chóng Tuy nhiên LDR chung hệ thống (tính thị trường 1) cuối năm 2011 mức 103,23%, giảm nhanh tháng gần Đến tháng 4/2012 94,73%, tháng 91,6%, tháng 90,97% đến tháng 7/2012 xuống 89,79% Tuy nhiên, khối Ngân hàng tồn khoảng cách lớn Cập nhật đến 31/7/2012, tỷ lệ LDR cao khối NHTMNN (102,52%), công ty tài cho thuê tài (123,67%), song khối NHTMCP có tỷ lệ thấp hẳn với 73,66% Vì vậy, NHNN cần xem xét áp dụng tỷ lệ LDR theo lộ trình phù hợp Thời gian qua, NHNN có ban hành Thông tư 22/2011/TT-NHNN sửa đổi Thông tư 13/2010/TT-NHNN, Thơng tư 19/2010/TT-NHNN bỏ tỷ lệ cấp tín dụng/huy động Tuy nhiên NHNN cần xem xét áp dụng quay trở lại tỷ lệ LDR theo lộ trình phù hợp, dần theo thông lệ quốc tế, đảm bảo khoản ổn định hệ thống Ngân hàng Một số thông lệ quốc tế tỉ lệ LDR Hàn Quốc: Bảng 4.1: Tỉ lệ LDR NHTM Hàn Quốc Năm 2003 Loại trừ CD 95.4 Bao gồm CD 89 Nguồn: Ủy ban dịch vụ tài Hàn Quốc (FSC) 54 Trong Chương trình nghị sách tài năm 2010 cơng bố vào tháng 12/2009, FSC công bố kế hoạch áp dụng tỉ lệ LDR tỉ lệ khoản mang tính bắt buộc nhằm nâng cao chất lượng quản trị ngân hàng loại bỏ nhân tố dẫn đến cạnh tranh không lành mạnh ngân hàng hoạt động đầu tư cho vay Những thay đổi dự kiến quy định áp dụng NHTM có khoản cho vay vượt 2000 tỉ Won, bao gồm chi nhánh ngân hàng nước Tỉ lệ LDR tính theo cơng thức sau, loại trừ chứng tiền gửi (CD): LDR = Các khoản cho vay tính Won/ Các khoản tiền gửi tính Won Các ngân hàng phải hạ thấp tỉ lệ LDR xuống 100% vào cuối năm 2013 Các ngân hàng sách Nhà nước Ngân hàng Công nghiệp Hàn Quốc, Ngân hàng Phát triển Hàn Quốc Ngân hàng Xuất nhập Hàn Quốc không chịu điều chỉnh quy định Indonesia: Ngân hàng Trung Ương Indonesia áp dụng chuẩn mực quốc tế từ đầu năm 1993, đó, tỉ lệ LDR tối đa 110% Quy định tối đa tỉ lệ LDR dỡ bỏ vào năm 2008 ngân hàng đối mặt với tình trạng khó khăn khoản khủng hoảng tài tồn cầu Trong giai đoạn 1993 - 1997, tỉ lệ LDR bình quân hệ thống ngân hàng đạt 80,5% Sau khủng hoảng tài châu Á, tỉ lệ LDR giảm mạnh cịn khoảng 35 - 40% vào đầu năm 2000; từ năm 2004, tỉ lệ LDR có dấu hiệu tăng trở lại đạt khoảng 73% vào cuối năm 2009 Tỉ lệ LDR thấp chủ yếu NHTM đầu tư vào trái phiếu, tín phiếu Ngân hàng Trung Ương thay chấp nhận rủi ro cơng ty vay Bảng 4.2: Tỉ lệ LDR Năm LDR (%) Nguồn: Halim Alamsyah, Doddy Zulverdi, Iman Gunadi, Rendra Z Idris, Bambang Pramono: “Banking Disintermediation and Its Implication for Monetary Policy: The Case of Indonesia”, 2005 Betty J Parinussa: “Barriers and Issues to project financing in Indonesia”, 2006 93 78.5 55 Nhằm đẩy mạnh hoạt động cho vay, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, vào cuối tháng 7/2010, Ngân hàng Trung ương cơng bố buộc ngân hàng trì tỉ lệ LDR khoảng 75 -102% Các ngân hàng không đáp ứng tỉ lệ LDR buộc phải gửi dự trữ vượt Ngân hàng Trung ương (The Jakarta Globe, 20/8/2010) Trung Quốc, Tanzania, Philippines, Bahrain, Quatar, Nepal: Trung Quốc: quy định tỉ lệ LDR không vượt 75% Quy định quản lí ngân hàng định chế tài (quản lí khoản) ngày 3/12/2008 Thống đốc NHTƯ Tanzania, Benno J Ndulu, phần II, Điều 8, khoản quy định: Các ngân hàng hay định chế tài chính, thời điểm, phải trì tổng danh mục cho vay khơng vượt q 80% tổng tiền gửi (tỉ lệ LDR) Tiền gửi bao gồm tiền gửi nội, ngoại tệ khách hàng, ngân hàng tiền gửi đặc biệt Tương tự, Philippines, Bahrain, Ngân hàng Trung ương yêu cầu ngân hàng trì mức LDR tối đa 75%; Quatar: 95%; Nepal: tỉ lệ LDR không vượt 95% vào cuối năm 2009, 85% vào cuối năm 2010 80% vào cuối năm 2011 Bảng 4.3: Tỉ lệ LDR mục tiêu số nước (%) Nước Indonesia LDR (%) mục tiêu 75-102 Bảng 4.4: Tỉ lệ LDR trung bình phân theo thu nhập nhóm nước LDR bình quân năm 2007 phân theo thu nhập nước Thu c LDR Nguồn: GS David G Mayes, Peter J Morgan, Hank Lim, 2010: “Deepening the Financial System” 56 Bảng 4.4 minh họa tỉ lệ LDR trung bình năm 2007 nhóm nước phân theo thu nhập liệu so sánh châu Á trừ Nhật Bản Dường có mối quan hệ đó, khơng rõ ràng, thu nhập bình quân đầu người tỉ lệ LDR Nhìn chung, tỉ lệ LDR tăng theo mức thu nhập bình quân đầu người Tỉ lệ LDR bình quân châu Á trừ Nhật Bản giảm vào năm 2008, gần mức nhóm nước có thu nhập thấp 4.3 Những gợi ý hướng nghiên cứu − Trong nghiên cứu tiếp theo, cần phân tích thêm nhân tố vĩ mơ như: lạm phát, GDP, lãi suất… tác động đến tính tổn thương NHTM − Đưa thêm nhân tố sở hữu chéo Ngân hàng vào nghiên cứu − Tăng mẫu nghiên cứu tăng số lượng quan sát Có thể thu thập số liệu báo cáo tài theo quý, thay thu thập theo năm 57 KẾT LUẬN Luận văn tập trung nghiên cứu xem xét số tài tài NHTM tác động đến tính dễ tổn thương NHTM Việt Nam giai đoạn từ năm 2008 đến 2012 Dựa số liệu báo cáo tài NHTM, sử dụng mơ hình hồi quy Binary logistic, luận văn đưa vào mơ hình 14 biến số giải thích, đại diện cho số mơ hình CAMEL (Vốn chủ sở hữu, tài sản, quản trị, khoản, thu nhập) biến số quy mơ Tuy nhiên có biến ECTA (Vốn chủ sở hữu/Tài sản), NPL (Nợ xấu tổng dư nợ vay), ROE (Lợi nhuận vốn chủ sở hữu), LDR (tổng cho vay/tổng huy động) có ý nghĩa thống kê, biến độc lập NPL biến có tác động mạnh đến tính tổn thương NHTM Việt Nam Các biến: ROA, RORA, NPM, OEOI, NIM, TLTA, CTA, CBTD, GRWTH biến quy mơ khơng có ý nghĩa mơ hình Ngồi ra, hồi quy Binary logistic địi hỏi giả định nên độ tin cậy khơng cao Do đó, phân tích biệt số MDA đưa vào luận văn để so sánh Kết nghiên cứu cho thấy mơ hình Binary logistic có khả dự báo tốt phân tích biệt số MDA Kết nghiên cứu sử dụng hệ thống cảnh báo sớm NHTM có vấn đề, đặc biệt giai đoạn kinh tế tiềm ẩn nhiều rủi ro mà Ngân hàng dễ bị tổn thương 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT Hồng Trọng Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích liệu với SPSS, Nhà xuất Hồng Đức Lê Đắc Cù, 2010 Đôi điều cần bàn thêm tỉ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động Tạp chí Thị trường Tài - Tiền tệ, số 16/2010, trang 16 http://www.sbv.gov.vn/portal/faces/vi/vilg/vilgpages_hethongtctd/nganhangthuon gmaicophan?_adf.ctrl-state=wbmdi6avs_4&_afrLoop=1712025209564600 http://tapchi.hvnh.edu.vn/5744/news-detail/738295/so-125/kinh-nghiem-xu-ly-noxau-cua-mot-so-quoc-gia-va-nhung-bai-hoc-cho-viet-nam.html http://cafef.vn/tai-chinh-ngan-hang/no-xau-nhin-tu-cac-ngan-hang-niem-yet201308240939018876ca34.chn: http://www.tapchicongsan.org.vn/Home/kinh-te-thi-truongXHCN/2013/20370/He-thong-ngan-hang-Viet-Nam-trong-boi-canh-tai-cocau.aspx TIẾNG ANH Alper D & Anbar A (2011), Bank Specific and Macroeconomic Determinants of Commercial Bank Profiatability: Empirical Evidence from Turkey, Bussiness and Economics Research Journal, Volume 2, Number 2, 2011, pp 139-152 Babanskiy A (2012), Determinants of bank failures The case of Russia, Master Thesis, Umea University Berger A.N & De Young R (1997), Problems loan and efficiency in commercial banks, Journal of Banking and Fianance, Vol 21, pp 849-870 Beaver, William H (1966), Financial Ratios as Predictors of Failure, Journal of Accounting Research, Vol 4, pp 71-111 59 Christopoulos Apostolos G et a.l., (2011), Could Lehman Brothers’ Collapse Be Anticipated? An Examination Using CAMELS Rating System, International Business Research; Vol Issue 2, pp.11 Demirguc-Kunt and Detragiache (1998), The Determinants of Banking Crises in Devloping and Developed Countries, IMF Staff Paper, Vol.45, No.1 Gunsel Nil (2011), Micro and Maro determinants of bank fragility in North Cyprus economy, African Journal of Business Management, Vol.6 (4), pp 1323-1329 Lanine and Vennet (2006), Failure prediction in the Russian bank sector with logit and trait recognition models, Expert systems with applications, Vol.30, No.3, pp.463-478 Mirsa S.K and Aspal P K (2013), A Camel Model Analysis of State Bank Group,World Journal of Social Sciences, Vol.3, No 4, pp 36-55 10 Montgomery H et a.l (2011), Coordinated Failure?A Cross-Country Bank Failure Prediction Model, ADB Institute Discussion paper, No.32 11 Mwega F.M (2009), Global Financial Crisis Discussion Series, Overseas Development Institute, pp 12 Nurazi R.&Evans M (2005), An Indonesian Study of the use of Camel(s) Ratios as predictors of Bank Failure, Journal of Economicand Social Policy, Volume 10, Iss.1, Article 13 Olweny T and Shipo T.M (2011), A Camel Model Analysis of State Bank Group, World Journal of Social Sciences, Vol.3, No.4, pp 36-55 14 Ongore V O and Kusa G B (2013), Determinants of Financial Performance of Commercial Banks in Kenya,International Journal of Economics and Financial Issues, Vol.3, No.1, 2013, pp 237-252 15 Poghosyan T and Čihák M (2011), Distress in European Bank: An Analysis Based on a New Data Set, IMF Working Paper, pp.1-37 16 Prasad K.V.N (2012), Evaluating Performance of Public and Private Sector Banks through Camel Model, Asian Journal of Research in Banking and Finance, Vol.2, Issue 3, pp 36-46 60 17 Taha Zaghdoudi (2013), Bank Failure Prediction with Logistic regression, International Journal of Issues Economics and Fianancial, Vol.3, No.2, pp.537543 18 Wheelock D.C & Wilson P.W (2000), Why the bank disappear? The determinants of US bank failures and acquisition, The Review of Economics and Statistics, pp 127-138 19 Berger A.N&Bouwman Christa H.S (2009), Bank Capital, Survical, and Performance around Crises, http://web.mit.edu/cbouwman/www/downloads/Berger BouwmanBankCapPerFinCrises.pdf 61 CHỈ SỐ TÀI CHÍNH CÁC NHTM (2008-2012) TT TEN NH AB BINH AB BINH AB BINH AB BINH AB BINH ACB ACB ACB ACB 10 ACB 11 Bản Việt 12 Bản Việt 13 Bản Việt 14 Bản Việt 15 Bản Việt 16 BIDV 17 BIDV 18 BIDV 19 BIDV 20 BIDV 21 DAI A 22 DAI A 23 DAI A 24 DAI A 25 DAI A 26 EAB 27 EAB 28 EAB 29 EAB 30 EAB 31 EIB 32 EIB 33 EIB 34 EIB 35 EIB 36 HDBank 37 HDBank 38 HDBank 39 HDBank 40 HDBank 41 KienLong NA Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 62 42 KienLong 43 KienLong 44 KienLong 45 KienLong 46 LIEN VIET 47 LIEN VIET 48 LIEN VIET 49 LIEN VIET 50 LIEN VIET 51 MB 52 MB 53 MB 54 MB 55 MB 56 MSB 57 MSB 58 MSB 59 MSB 60 MSB 61 NAM A 62 NAM A 63 NAM A 64 NAM A 65 NAM A 66 Nam Việt 67 Nam Việt 68 Nam Việt 69 Nam Việt 70 Nam Việt 71 OCB 72 OCB 73 OCB 74 OCB 75 OCB 76 OCEANbank 77 OCEANbank 78 OCEANbank 79 OCEANbank 80 OCEANbank 81 PGBank 82 PGBank 83 PGBank 84 PGBank 85 PGBank 86 Sacombank Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 63 87 Sacombank 88 Sacombank 89 Sacombank 90 Sacombank 91 Saigonbank 92 Saigonbank 93 Saigonbank 94 Saigonbank 95 Saigonbank 96 SCB 97 SCB 98 SCB 99 SCB 100 SCB 101 SeAbank 102 SeAbank 103 SeAbank 104 SeAbank 105 SeAbank 106 SHB 107 SHB 108 SHB 109 SHB 110 SHB 111 Southernbank 112 Southernbank 113 Southernbank 114 Southernbank 115 Southernbank 116 Techcombank 117 Techcombank 118 Techcombank 119 Techcombank 120 Techcombank 121 VCB 122 VCB 123 VCB 124 VCB 125 VCB 126 VIB 127 VIB 128 VIB 129 VIB 130 VIB 131 VIET A Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 64 132 VIET A 133 VIET A 134 VIET A 135 VIET A 136 Viettinbank 137 Viettinbank 138 Viettinbank 139 Viettinbank 140 Viettinbank 141 VPBank 142 VPBank 143 VPBank 144 VPBank 145 VPBank 146 Westernbank 147 Westernbank 148 Westernbank 149 Westernbank 150 Westernbank Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 Nă 200 Nă 200 Nă 201 Nă 201 Nă 201 ... KINH TẾ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ KIM NGỌC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TÍNH DỄ TỔN THƯƠNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Chuyên ngành : TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Mã số : 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH... tránh khỏi đổ vỡ Tuy nhiên, Việt Nam có nghiên cứu thức tính dễ tổn thương NHTM Việt Nam Do đó, nghiên cứu vấn đề ? ?Nhân tố ảnh hưởng đến tính dễ tổn thương NHTM Việt Nam? ?? với mơ hình hồi quy Binary... bắt nhân tố định đến khả tổn thương Ngân hàng, từ đưa hệ thống cảnh báo sớm nhằm ngăn ngừa khủng hoảng hệ thống Ngân hàng Việt Nam 5 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Luận văn xem xét nhân tố định đến tính