Thứ nhất, về mô hình sử dụng trong nghiên cứu như đã được đề cập trong phần tổng
quan các nghiên cứu trước, khi đánh giá về rủi ro mất khả năng thanh toán của NHTM, có nhiều nghiên cứu ở nước ngoài sử dụng mô hình hồi quy Logit với biến phụ thuộc là biến giả, tuy nhiên ở Việt Nam do chưa thể xác định ngân hàng bị rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán hay không nên tác giả chỉ có thể sử dụng mô hình hồi quy đa biến thông qua phương pháp OLS để nghiên cứu. Trong tương lai, khi ở Việt Nam có sự phân biệt rõ ràng giữa ngân hàng bị rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán hoặc không thì các nghiên cứu tiếp theo nên sử dụng mô hình hồi quy Logit để đo lường sự ảnh hưởng và có những dự báo chính xác hơn về các yếu tố tác động đến rủi ro mất khả năng thanh toán của NHTM.
Thứ hai, về nguồn dữ liệu sử dụng, kinh nghiệm từ các nghiên cứu trước đây cho
thấy, mô hình và phương pháp phân tích dù tốt đến đâu nhưng nếu dữ liệu không đảm bảo thì kết quả cũng không đáng tin cậy. Trong khi đó, tại Việt Nam hiện chưa có cơ quan thống kê độc lập và cung cấp số liệu chính xác. Do đó hạn chế của nghiên cứu là chỉ có thể sử dụng dữ liệu từ các BCTC mà các ngân hàng cung cấp nên chất lượng nguồn dữ liệu còn mang tính chủ quan hoặc gặp thiếu sót trong quá trình thu thập dữ liệu nghiên cứu làm ảnh hưởng đến kết quả. Mặt khác, một số NHTM không công bố BCTC đầy đủ vì vậy gây ra khó khăn trong việc thu thập số liệu nên dữ liệu mẫu nghiên cứu của mô hình chỉ có 25 ngân hàng trong hệ thống ngân hàng Việt Nam làm cho số quan sát chỉ đạt được là 225 quan sát, bên cạnh đó, khoảng thời gian nghiên cứu chỉ trong giai đoạn 2008-2017 nên tính khái quát chưa thật sự cao. Nghiên cứu tiếp theo có thể thực hiện trên phạm vi rộng hơn, nhiều ngân hàng hơn để kết quả có tính tổng quát cao hơn.
Thứ ba, các biến độc lập trong luận văn tập trung vào các yếu tố tài chính có thể
lượng hóa mà chưa có các biến phi tài chính ảnh hưởng đến rủi ro mất khả năng thanh toán của NHTM Việt Nam. Trong các nghiên cứu tiếp theo, có thể xem xét bổ sung thêm các biến như môi trường kinh doanh, trình độ năng lực quản lý, trình độ chuyên môn, công nghệ hiện đại, số lượng nhân sự,...nhằm lượng hóa được các rủi ro phi tài chính để hoàn thiện quá trình nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro mất khả năng thanh toán của NHTM.
DANH MỤC CÁC NGÂN HÀNG LỰA CHỌN NGHIÊN CỨU
STT Ký hiệu viết tắt Tên đầy đủ
1 ABB Ngân hàng TMCP An Bình
2 ACB Ngân hàng TMCP Á Châu
3 BID Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển
Việt Nam
4 CTG Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam
5 EIB Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt
Nam
6 HDBANK Ngân hàng TMCP Phát Triển TPHCM
7 KLB Ngân hàng TMCP Kiên Long
8 LPB Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt
9 MBB Ngân hàng TMCP Quân Đội
10 MSB Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam
11 NAMABANK Ngân hàng TMCP Nam Á
12 NCB Ngân hàng TMCP Quốc Dân
13 OCB Ngân hàng TMCP Phương Đông
14 PGBANK Ngân hàng TMCP Xăng Dầu Petrolimex
16 SCB Ngân hàng TMCP Sài Gòn
17 SEABANK Ngân hàng TMCP Đông Nam Á
18 SHB Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội
19 STB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín
20 TCB Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam
21 TPBANK Ngân hàng TMCP Tiên Phong
22 VCB Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam
23 VIB Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam
24 VIETABANK Ngân hàng TMCP Việt Á
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu Tiếng Việt
Lưu Thị Thuận 2017, Vốn chủ sở hữu và rủi ro mất khả năng thanh toán của các
ngân hàng thương mại Việt Nam, Luận văn Thạc sĩ kinh tế, Trường Đại học Kinh tế
TP.HCM.
NHNN, 2008, Quyết định số 06/2008/QĐ-NHNN ngày 12/03/2008 Ban hành Quy định xếp loại ngân hàng thương mại cổ phần.
NHNN, 2016, Thông tư 06/2016/TT-NHNN, sửa đổi, bổ sung một số điều của thông tư số 36/2014/TT-NHNN ngày 20/11/2014, quy định về các giới hạn, tỷ lệ đảm bảo an toàn trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài. NHNN, 2017, dự thảo Thông tư quy định về xếp hạng tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài thay thế Quyết định số 06/2008/QĐ-NHNN ngày 12/03/2008 ban hành Quy định xếp loại ngân hàng thương mại cổ phần.
Nguyễn Hữu Thạch 2015, Ảnh hưởng của rủi ro tài chính đến khả năng phá sản các
NHTM Việt Nam, Luận văn thạc sĩ kinh tế, Trường Đại học Kinh tế TP.HCM.
Nguyễn Phúc Cảnh và Vũ Xuân Hùng, 2014, “Ứng dụng mô hình Z-Score vào quản lý rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại Việt Nam“, Tạp chí Phát triển và
Hội nhập, Số 15 (25), Tháng 03-04/2014, trang 46-50.
Nguyễn Thanh Dương 2013, “Phân tích rủi ro trong hoạt động ngân hàng“, Tạp Chí
Phát Triển và Hội Nhập, Số 9 (19), Tháng 03-04/2013, trang 29-39
Nguyễn Minh Hà và Nguyễn Bá Hướng, 2016, “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp Z-Score“, Tạp Chí Kinh tế và Phát triển, Số 229, Tháng 7/2016 , trang 17-25
Nguyễn Thị Cẩm Giang, Lê Diễm Mân, Nguyễn Thùy Yến Trinh, 2013, “Đánh giá mức độ lành mạnh các tổ chức tài chính tại Việt Nam – khung phân tích CAMELS có phải là sự lựa chọn hoàn hảo?“, Chuyên san Kinh tế Tài chính Ngân hàng, Số 07, Tháng 09/2013, trang 7-9.
Nguyễn Văn Chương, Nguyễn Thị Cẩm Giang, Phan Thị Thanh Thuận, 2013, “Tỷ lệ an toàn vốn “CAR“ – 1 từ, 3 chữ nhưng nhiều vấn đề“, Chuyên san Kinh tế Tài chính
Ngân hàng, Số 07, Tháng 09/2013, trang 10-13.
Nguyễn Văn Lê 2014, Tăng trưởng tín dụng ngân hàng đối với doanh nghiệp nhỏ và
vừa ở Việt Nam trong điều kiện kinh tế vĩ mô bất ổn, Luận án tiến sĩ, Học viện Ngân
hàng.
Nguyễn Việt Hùng 2008, Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động
của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam, Luận án tiến sĩ kinh tế, Đại học Kinh Tế
Quốc Dân.
Phan Thị Nhi Khánh 2016, Yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam, Luận văn Thạc sĩ kinh tế, Đại học Kinh tế TP.HCM.
Phạm Tiến Đạt 2013, Đánh giá rủi ro trong ngân hàng thương mại khi kiểm toán báo
cáo tài chính, Tạp chí khoa học và đào tạo ngân hàng, số 131, Quý II/2013.
Trần Huy Hoàng 2011, Quản trị ngân hàng thương mại, Nhà xuất bản lao động xã hội.
Trần Việt Lâm 2013, “Lý thuyết người đại diện, Lý thuyết trò chơi và bài toán người đại diện vốn nhà nước tại doanh nghiệp“, Tạp chí Nghiên cứu và Trao đổi , Số 198, Tháng 12/2013, trang 52-58
Trương Vũ Bảo Dung 2017, Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân
hàng thương mại Việt Nam, Luận văn Thạc sĩ kinh tế, Đại học Ngân hàng TP.HCM
Tài liệu Tiếng Anh
Andrea M. Maechler, Srobona Mitra, and DeLisle Worrell, 2009, “Decomposing Financial Risk and Vulnerabilities in Emerging Europe“, IMF Staff Papers, Vol. 57, No. 1, pp. 25-60
Andrew Logan, 2001, The United Kingdom’s small banks‘ crisis of the early 1990s:
what were the leading indicators of failure? – Bank of England Working Paper, No.
139, pp. 1- 37
Altman Edward I, 1968, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction
Amalendu Ghosh, 2012, Managing Risks in Comercial and Retail Banking, Published by John Wiley & Sons Singapore Pre.Ltd.
Agusman, A., Monroe, G., Gasborro, D. & Zumwalt, J.2008, ‘Accouting and capital market measures of risk: evidence from Asia banks during 1998-2003‘, Journal
Banking and Finance, No.21, pp55-87.
Aspachs, O., Nier, E., Tiesset, M. 2005, ‘Liquidity, Banking Regulation and macroeconomics. Proof of shares, bank liquidity from a panel the bank’s UK- resident‘, Bank of England working paper.
Beck. T & Laeven, L .2006, ‘Resolution of failed banks by deposit insurers: Cross- coutry‘, World Bank Policy Research Working Paper, WPS3920, pp. 8-16.
Berger, A. & DeYoung, R.1997, ‘ Problem loans and cost efficiency in commercial banks‘, Journal of Banking and Finance, No. 29, pp.31-53.
Bonfim, D., Kim, M. 2008, ‘Liquidity risk in banking: Is there herding?‘,
International Economic Journal, Vol.22, No.3, pp.361-386.
Boyd, J.H., & Graham, S.L, 1988, The Profitability and risk effects of allowing bank
holding Companies to merge with other financial firms: a simulaton study, Federal
Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review 2, pp. 3-20
Boyd, J.H., & Runkle, D.E. 1993, Size and performance of Banking Firms, Journal of MonetaryEconomics, Vol. 31, pp. 47-67
Businessdictionary Truy cập tại <http://www.businessdictionary.com/>
Cihák, M.,& Hesse, H. 2008, ‘Islamic Banks and Financial Stability: An Empirical Analysis‘, IMF Working Paper No.08/16, Washington: International Monetary Fund Cole, R. & White, L. 2011,‘The causes of U.S commercial bank failures this time around‘, Journal of Financial Services Research, No.42, pp. 5-29.
Dan J. Jordan & ctg. 2010, Predicting Bank Failures: Evidence from 2007 to 2010 Truy cập tại <http://ssrn.com/abstract=1652924>
Foos D., Norden L., Weber M. 2010, Loan Growth And Riskness Of Banks, Journal of Banking and Finance, Vol.34, pp. 2929- 2940.
Golin, J. 2001, “The bank credit analysis handbook: A guide for analyst, bankers and investors“, Singapore: John Wiley & sons (Asia), Pre Ltd.
Halil Emre.2012, Determinants Of Bank Profitability: An Investigation On Turkish Banking Sector, Skripsi.
Halling M., Hayden E., 2006, ‘Bank failure Prediction: A Two-Step Survival Time
Approach‘, SSRN.
Hannan, Timothy H & Hanweck., Gerald A. 1988, Bank insolvency risk anf the
market for large certificates of deposit, Journal of money, credit and banking, Vol.
20, No. 2, pp. 203-211.
Indriani, V. 2004, “The relationship between Islamic financing with risk and performane of commercial banks in Indonesia“, Bachelor of accounting, University of Indonesia.
Kaufman G.G – Cato J.1996, Bank failures,systemic risk, and bank regulation, The Cato Journal, Vol.16, No.1 (Spring/Summer 1996) Truy cập tại
http://www.researchgate.net/profile/George_Kaufman2/publication/23778765_Ban k_failures_systemic_risk_and_bank_regulation/links/56a7a38708aeded22e36f04d.p df>, [ngày truy cập:15/06/2019].
Kohler, M.2012, ‘Which banks are more risky? The impact of loan growth and business model on bank risk – taking, Discussion Paper, Deutsche Bundesbank, No.33/2012.
Lana Ivicic, Davor Kunovac and Igor Ljubaj 2008, Measuring Bank Insolvency Risk in CEE Countries, The Fourteenth Dubrovnik, Organized by the Croatian National Bank Economic Conference
La Porta, R., Lopez-de-Silanes, F. & Shleifer, A. 2002, “Government ownership of banks“, The Journal of Finance, No. 57, pp.265-301.
Logan A., 2001, The UK’s small bank’s Crisis of the early 1990s: what were the
leading indicators of failure, Banking of England, truy cập tại
<www.bankofengland.co.uk/workingpapers/index.htm> [ngày truy cập: 01/05/2019].
Lepetit, L., E., Rous, P. & Tarazi, A. (2008), “Bank income structure and risk: an empirical analusis of Euro-pean banks“, Journal of Bank and Finance, No. 32, pp. 1452- 1467.
Montgomery H., Tran B. H., Santoso W.Besar D., 2004, ‘Coordinate failure? A cross – coutry bank failure prediction model‘, ADB Institute Discussion Paper, No.32.
Macro, T. & Fernandez, M. 2008, Risk-taking Behaviour and Ownership in the Banking Industry: The Spanish Evidence, Journal of Economics and Business, No. 60(4), pp. 332-354.
Mohamed Aymen Ben Moussa (2015). The Relationship between Captital and Bank Risk: Evidence from Tunisia. International Journal of Economics and Financial
Issues; Vol. 7, No.4; 2015.
Roy, A. 1952, Safety frist and the holdings of assets, Econometrica, 20, pp. 431-449. Shelagh Heffernan. 2005, Modern Banking, John Wiley & Sons Ltd, England
Saibal Ghosh (2014), Risk, capital and financial crisis: Evidence for GCC banks,
Borsa Istanbul Review
Salkeld. M 2011, ‘Determinants of Banks‘ Total Risk: Accouting Ratios and Macroeconomic Indicators, Borsa Istanbul Review, Volume 14, Issue 3, September 2014, pp. 145-157.
Poghosyan, T. & Cihak, M. 2011, ‘Determinants of bank distress in Europe: evidence from a new data set‘, Journal of Financial Services Research, No.22, pp.203-224. Uhde, A. & Heimeshoff , U.2009,‘Consolidation in banking and financial stability in Europe: emperical evidence‘, No.33, pp. 1299-1311.
Unuafe Okaro Kenneth, Afolabi M. Adeniy, 2014, “Prediction of Bank Failure Using Camel and Market Information: Comparative Appraisal of Some Selected Banks in Nigeria“, Research Journal of Finance and Accouting, Vol.5, No.3.
Whalen, G. & Thomson, J. (1988), Using Financial Data to Identify Changes in Bank Condition, Federal Reserve Bank, pp. 17-26.
Yong Tana & Christos Florobs. 2013, Risk, capital and efficiency in Chinese banking, Journal of International Financial Markets, Institution and Money, Volume 26, October 2013, pp. 378-393.
PHỤ LỤC
Kết quả hồi quy mô hình và kiểm định lựa chọn mô hình
Phân tích hồi quy theo Pooled Regression
Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12
Phân tích hồi quy theo Fixed effects model
Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12
_cons -30.55517 45.29304 -0.67 0.501 -119.8352 58.72483 inf 3.098181 20.45543 0.15 0.880 -37.22282 43.41918 gdp -159.8601 152.4588 -1.05 0.296 -460.3814 140.6612 stateown 5.84599 3.546003 1.65 0.101 -1.143763 12.83574 ldr 2.209164 5.28131 0.42 0.676 -8.201164 12.61949 nir -86.16002 90.231 -0.95 0.341 -264.0201 91.70007 llr 551.4912 178.8677 3.08 0.002 198.9136 904.0688 depo -17.98441 8.488395 -2.12 0.035 -34.71643 -1.252394 lg 2.230662 1.111547 2.01 0.046 .0396213 4.421703 roa -86.6452 176.2779 -0.49 0.624 -434.1178 260.8274 size 4.230238 3.097423 1.37 0.173 -1.87529 10.33577 cap 105.2324 29.44388 3.57 0.000 47.19365 163.2711 z Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 34805.3793 224 155.381158 Root MSE = 11.299 Adj R-squared = 0.1784 Residual 27191.4994 213 127.659621 R-squared = 0.2188 Model 7613.87995 11 692.170905 Prob > F = 0.0000 F( 11, 213) = 5.42 Source SS df MS Number of obs = 225
F test that all u_i=0: F(24, 190) = 32.91 Prob > F = 0.0000 rho .84963952 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 5.3012379 sigma_u 12.601661 _cons 10.94163 35.16373 0.31 0.756 -58.41982 80.30309 inf 6.891103 10.71336 0.64 0.521 -14.24131 28.02351 gdp -28.77389 79.49432 -0.36 0.718 -185.5787 128.0309 stateown 0 (omitted) ldr 2.063239 3.958019 0.52 0.603 -5.744064 9.870542 nir -31.13743 56.97738 -0.55 0.585 -143.5269 81.25205 llr 327.3463 105.6351 3.10 0.002 118.9781 535.7146 depo -.8670263 5.688431 -0.15 0.879 -12.08762 10.35356 lg -.7406714 .5797014 -1.28 0.203 -1.884149 .4028059 roa -74.87467 94.58138 -0.79 0.430 -261.4391 111.6898 size -.551942 2.552256 -0.22 0.829 -5.586338 4.482454 cap 198.1356 16.61591 11.92 0.000 165.3603 230.911 z Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.4567 Prob > F = 0.0000 F(10,190) = 29.75 overall = 0.0666 max = 9 between = 0.0198 avg = 9.0 R-sq: within = 0.6102 Obs per group: min = 9 Group variable: tennganhang Number of groups = 25 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 225
Phân tích hồi quy theo Random effects model
Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12
Kiểm định Hausman
Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12
rho .79168095 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 5.3012379 sigma_u 10.334463 _cons -4.574477 34.20838 -0.13 0.894 -71.62167 62.47271 inf 7.068044 10.79422 0.65 0.513 -14.08824 28.22433 gdp -46.03179 79.84345 -0.58 0.564 -202.5221 110.4585 stateown 12.74844 6.906377 1.85 0.065 -.7878101 26.28469 ldr 1.717876 3.917532 0.44 0.661 -5.960345 9.396097 nir -43.63492 56.89667 -0.77 0.443 -155.1503 67.8805 llr 338.5491 106.1649 3.19 0.001 130.4697 546.6286 depo -2.7247 5.666482 -0.48 0.631 -13.8308 8.381401 lg -.5215874 .5835041 -0.89 0.371 -1.665234 .6220596 roa -65.13241 95.00792 -0.69 0.493 -251.3445 121.0797 size .6655893 2.482534 0.27 0.789 -4.200088 5.531266 cap 194.103 16.74123 11.59 0.000 161.2908 226.9153 z Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(11) = 281.42 overall = 0.1350 max = 9 between = 0.0019 avg = 9.0 R-sq: within = 0.6092 Obs per group: min = 9 Group variable: tennganhang Number of groups = 25 Random-effects GLS regression Number of obs = 225
(V_b-V_B is not positive definite) Prob>chi2 = 0.5226
= 9.10
chi2(10) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg inf 6.891103 7.068044 -.1769411 . gdp -28.77389 -46.03179 17.2579 . ldr 2.063239 1.717876 .3453627 .5646728 nir -31.13743 -43.63492 12.4975 3.031581 llr 327.3463 338.5491 -11.20278 . depo -.8670263 -2.7247 1.857674 .4992265 lg -.7406714 -.5215874 -.219084 . roa -74.87467 -65.13241 -9.742261 . size -.551942 .6655893 -1.217531 .5924817