Có nhiều phương pháp được sử dụng để đo lường rủi ro và một trong những mô hình tiêu biểu đó là Z-score (hệ số đo lường khả năng phá sản). Đây là một chỉ số đại diện cho sự ổn định của ngân hàng và được sử dụng rộng rãi ở các quốc gia trên toàn thế giới (Demirguẹ-Kunt et al. 2008; Fiordelisi và Mare 2014; Doumpos et al. Năm 2015; Fernández và cộng sự. 2016). Theo Laeven và Levine 2009, Z-score được định nghĩa là nghịch đảo của xác suất phá sản và đo lường việc mất khả năng thanh toán của các ngân hàng. Ngân hàng có Z-score cao hơn đồng nghĩa với việc ngân hàng đó đang hoạt động ổn định hơn. Vì việc kêt quả của Z-score là rất lớn và dẫn đến việc sai lệch nên chúng tôi sử dụng hàm logarit. Công thức tính hệ số Z- score:
zROA + Equity /Total Assets ʌ Z-Score = ln(________v ___' ' ʌ---)
SD(ROA) 7
Trong đó, ROA là lợi nhuận trên tổng tài sản, Equity/Total Asset là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản và cuối cùng SD(ROA) thể hiện độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên tổng tài sản. Do kết quả Z-score là quá lớn dễ dẫn tới những sai lệch, nên trong bài nghiên cứu sẽ sử dụng logarit của Z-score để giảm trọng số và đưa ra kết quả sát hơn.
• Lựa chọn mẫu nghiên cứu:
Nghiên cứu được tính toán theo dữ liệu của 25 NHTM trong giai đoạn 2009- 2019:
1 Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam VCB 2009-2019
2 Ngân hàng TMCP Tiên Phong TPB 2009-2019
3 Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam TCB 2009-2019
4 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín STB 2009-2019
5 Ngân hàng TMCP Quân đội MBB 2009-2019
6 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng VPB 2009-2019
7 Ngân hàng Phát triển TP. Hồ Chí Minh HDB 2009-2019
9 Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam CTG 2009-2019 1
0 Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam BID 2009-2019
1
1 Ngân hàng TMCP Á Châu ACB 2009-2019
1
2 Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam VIB 2009-2019
1
3 Ngân hàng TMCP Kiên Long KLB 2009-2019
1
4 Ngân hàng TMCP Sài Gòn SCB 2009-2019
1
5 Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội SHB 2009-2019
1
6 Ngân hàng TMCP An Bình ABB 2009-2019
1
7 Ngân hàng TMCP Quốc Dân NVB 2009-2019
1
8 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công thương SGB 2009-2019
1
9 Ngân hàng TMCP Nam Á NAB 2009-2019
2
0 Ngân hàng TMCP Hàng Hải MSB 2009-2019
2
1 Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex PGB 2009-2019
2
2 Ngân hàng TMCP Bản Việt GDB 2009-2019
2
3 Ngân hàng TMCP Bắc Á NASB 2011-2019
2
4 Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt LVB 2009-2019
2
Kí hiệu biến Tên biến Giai đoạn
ROA Lợi nhuận trên tổng tài sản 2009-
2019
SD(ROA) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản 2009-
2019 Equity/Total asset Độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên tổng tài sản 2009-
2019
T7----T----TT---,--- ---TT----77----j,
Nguôn: Tông hợp của nhóm tác giả
• Lựa chọn các biến số và tính toán
STT Ngân hàng NHTM SD(ROA)
1 VCB Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam 0,0030
2 TPB Ngân hàng TMCP Tiên Phong 0,0223
3 TCB Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam 0,0096
4 STB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín 0,0063
5 MBB Ngân hàng TMCP Quân đội 0,0033
6 VPB Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng 0,0068
7 HDB Ngân hàng Phát triển TP. Hồ Chí Minh 0,0043
TT----T----TT---T----,---TT----77---- ,
Nguôn: Tông hợp của nhóm tác giả
Trong các biến trên, SD(ROA) là chỉ số quan trọng nhất để dùng để tính toán Z-score, từ đây ta sẽ có thể thấy được sự chênh lệch của từ giá trị tại từng thời điểm đánh giá so với giá trị trung bình. SD(ROA) được thu thập từ dữ liệu ROA từ 25 NHTM trong khoảng thời gian từ 2009-2019. Số liệu được tính toán thông qua căn bậc hai của phương sai. Trong đó phương sai giúp chúng ta có thể xác định độ biến động của các quan sát khi đo lường với giá trị trung bình. Phương sai càng lớn thể hiện sự biến động trong các giá trị và ngược lại. Do phương sai thể hiện bằng số bình phương nên độ lệch chuẩn sẽ giúp chúng ta dễ dàng áp dụng để tính toán mức độ biến động và rủi ro của thị trường.
8 EIB Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam 0,0077
9 CTG Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam 0,0031
10 BID Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 0,0019
11 ACB Ngân hàng TMCP Á Châu 0,0053
12 VIB Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam 0,0054
13 KLB Ngân hàng TMCP Kiên Long 0,0080
14 SCB Ngân hàng TMCP Sài Gòn 0,0023
15 SHB Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội 0,0044
16 ABB Ngân hàng TMCP An Bình 0,0050
17 NVB Ngân hàng TMCP Quốc Dân 0,0038
19 NAB Ngân hàng TMCP Nam Á 0,0036
20 MSB Ngân hàng TMCP Hàng Hải 0,0051
21 PGB Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex 0,0087
22 GDB Ngân hàng TMCP Bản Việt 0,0069
23 NASB Ngân hàng TMCP Bắc Á 0,0036
24 LVB Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt 0,0121
Nguồn: Nhóm tính toán và tổng hợp
Từ độ lệch chuẩn của các ngân hàng mà nhóm đã đo lường được, nhóm đã tổng hợp được chỉ số Z-score trong giai đoạn 2009 - 2019 của các NHTM. Dựa trên bộ chỉ số trong quãng thời gian 11 năm, các ngân hàng điểm số Z cao hơn thì sẽ có tính ổn định hơn, cụ thể qua tính toán của nhóm, các ngân hàng có độ minh bạch cao hơn thường sẽ có điểm số Z cao hơn.
Biểu đồ 3.1. Trung bình Z-score của các ngân hàng giai đoạn 2009-2019
CDC□CDCDCDC□e□C□mQCDC□CDCDCDCDC□iDCDCDCDCDCDiDffi
U > J ⅛ I Ij > <-∏< IJi <J 1 IJj >1 > — — IΛ > ɪ b j ɪ 'ʃɪ I/J < Z ɪʃj z ⅛ H IJ I -I B
3.1.4. Biến giải thích
Biến giải thích là một loại biến độc lập có vai trò giải thích cũng như giải thích nguyên nhân gây ra sự biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy. Ở đây, biến giải thích sẽ là biến độ minh bạch của việc CBTT (RDI). Đây là chỉ số ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ chấp nhận rủi ro trong NHTM, do việc minh bạch trong CBTT phần nào chính là bộ mặt của ngân hàng dùng để thu hút các nhà đầu tư cũng như khách hàng, nhưng mặt khác đây cũng là một điểm yếu để các đối thủ khác có thể dễ dàng nắm được. RDI sẽ được trình bày dưới dạng công thức:
DISCit + UPDATEit + CREDit + ACCESSit
RDIit = --- N --- (8) _L y3C. Skit + 1 y33 Skit + 1 y37 O„ Skit +1 y40 ™ Skit
31 yk = 1 Sklt + 2 yk =32 Sklt + 4 yk=34 Sklt +3 yk=38 Sklt
RDIit = 31---2---^4---3--- (9)
3.1.5. Các biến kiểm soát
Các biến độc lập sẽ được chia thành 2 chỉ tiêu chính là các biến nhóm vi mô và các biến nhóm vĩ mô. Các biến nhóm vi mô sẽ xoay quanh đo lường các chỉ số nội tại của ngân hàng hoặc các chỉ số tác động trực tiếp từ ngân hàng (RDI, CAR, ETA, ....). Trong khi đó nhóm biến vĩ mô sẽ nghiên cứu tác động từ môi trường bên ngoài ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.
• Nhóm biến vi mô:
CAR (Capital adequacy ratio): Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu là tỷ số để đo lượng độ an toàn vốn của ngân hàng. Có thể hiểu đơn giản tỷ số này giúp xác định được khả năng thanh toán những khoản nợ đến hạn cũng như khả năng đối mặt với rủi ro tín dụng, vận hành trong ngân hàng. Đây chính là chỉ số cho thấy việc ngân hàng có sẵn sàng chống đỡ lại những cú sốc về kinh tế cũng như bảo vệ khách hàng. Hiện này, theo tiêu chuẩn Basel, NHNN đã quy định đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu của các NHTM phải đạt ở mức 9%.
Vốn cấp I+Vốn cấp II . . 4nn∩,
C’ \ I? _________L —_________L_____y 1 ∩ ∩ 0 A
ETA (Equity to total Asset): đây là tỷ lệ tài chính được sử dụng để kiểm tra sức khỏe của một công ty qua tình hình của bảng cân đối kế toán. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản là một trong những phép đo thứ hai và được sử dụng để đánh giá đòn bẩy tài chính của một doanh nghiệp. Nếu tỷ lệ này nhỏ hơn hoặc bằng 0,5 sẽ cho thấy doanh nghiệp đó đang sử dụng nhiều khoản nợ và chưa sử dụng hiệu quả vốn tự có để cung cấp cho tổng tài sản. Ngược lại nếu tỷ lệ này lớn hơn 0.5, sẽ thể hiện phần lớn tài sản của doanh nghiệp đã được cung cấp bằng vốn tự có.
Ấ ʌ Vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản = ——- -——;--- Tổng tài sản
NPL (Non-performing loan): Tỷ lệ nợ xấu là đại lượng đo lường chất lượng cũng như rủi ro của các nghiệp vụ cho vay trong ngân hàng. Nếu tỷ lệ này của ngân hàng cao hơn so với trung bình ngành sẽ là dấu hiệu cho thấy các ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc quản lý các khoản vay. Ngược lại, nếu tỷ lệ này thấp sẽ cho thấy mặt cho vay của ngân hàng đang có chất lượng tốt.
Ấ Tổ’ng nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu = . —7---
Tổng dư nợ
ROA (Return on Asset): Lợi nhuận trên tổng tài sản là chỉ số đo lường mức độ hiệu quả của việc sử dụng tài sản của một chủ thể kinh doanh. Nếu hệ số ROA càng cao thể hiện mức độ hiệu quả khi sử dụng tài sản của doanh nghiệp càng tốt, qua đó sẽ biết được lợi nhuận trên một đồng tài sản của doanh nghiệp
Lợi nhuận sau thuế _ _ „ zʌzʌn/
ROA=τz “. X X, ɪ × 100%
Tổng tài sản bình quân
SIZE (Total asset): Đây là biến được xác định trên quy mô tổng tài sản hay nguồn vốn của ngân hàng. Tuy nhiên việc đo lường mô hình dựa trên tổng tài sản sẽ dẫn đến bất cân bằng số liệu và đưa ra những đánh giá không phù hợp. Do đó, biến
LIST: là biến thể hiện việc niêm yết của các ngân hàng. Tuy nhiên, chỉ số LIST chỉ dùng để đo lường các ngân hàng đã được niêm yết trên sàn HNX và HOSE. Những ngân hàng đã niêm yết sẽ phải tuân thủ pháp luật về minh bạch công bố thông tin. Nếu ngân hàng đã niêm yết thì sẽ được gán chỉ số phụ là 1, còn 0 sẽ thể hiện ngân hàng chưa niêm yết trên các SGDCK.
• Nhóm biến vĩ mô:
GDP (Gross Domestic Product): Tổng sản phẩm quốc nội là số đo về giá trị về hoạt động kinh tế của một quốc gia thể hiện qua hàng hóa và dịch vụ được sản xuất trong phạm vi lãnh thổ của quốc gia đó. Qua đó thể hiện khái quát về nền kinh tế của một quốc gia và được sử dụng để đo lường quy mô và mức độ tăng trưởng của quốc gia đó. Đối với cá nhân các doanh nghiệp đây chính là công cụ để các nhà quản trị hoạch định các chính sách cũng như đưa ra các quyết định chiến lược phù hợp. về mặt lý thuyết, tăng trưởng GDP có ảnh hưởng tích cực tới hoạt động của ngân hàng thông qua bà kênh chính: lãi ròng thu nhập, cải thiện trích lập dự phòng khó đòi và chi phí. Khi GDP tăng đồng nghĩa các khoản cho vay và tiền gửi tăng khiến cho thu nhập lãi ròng khoản trích lập phải thu khó đòi tăng. Ngoài ra GDP tăng còn khiến thu nhập tăng, tỷ lệ mất việc sẽ được giảm những mặt khác sẽ khiến các khoản cho vay cá nhân của ngân hàng cũng sụt giảm. Tuy nhiên theo Bolt và các cộng sự (2012), khi tốc độ GDP giảm đồng nghĩa với việc tiền gửi và các khoản cho vay sẽ giảm bên cạnh đó sẽ còn tăng thêm nhiều chi phí. Hiện nay, có tất cả 3 cách tính GDP và đều cho ra kết quả giống nhau.
CPI (Consumer Price Index): là công cụ để đo lường mức giá bình quân gia quyền của một rổ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng. Được xác định bằng cách lấy biến đổi giá của từng mặt hàng trong một rổ hàng hóa và bình quân cho tất cả. Những thay đổi trong chỉ số này có thể giúp đánh giá những thay đổi đến giá sinh hoạt cũng như là số liệu thể hiện sự lạm phát và thể hiện sự hiệu quả của những chính sách kinh tế được chính phủ áp dụng. Đối với các NHTM nói riêng, lạm phát chính là mối nguy hại khôn lường, thứ nhất đối với hoạt động huy động vốn, việc huy
Ký hiệu Tên biến Phương pháp đo lường Nguồn số liệu
Zscore Chỉ số đo luờng phásản
I ,ROA + Equity /Total Assets .
( SD(ROA) ) Tính toán của nhóm tác giả
RDI Mức độ công bốthông tin
DISCit + UPDATEit + CREDit + ACCESSit Tính toán của nhóm tác giả
N
CAR Tỷ lệ an toàn vốn Tỷ lệ an toàn theo tiêu chuẩn Basel II BCTN
ETA Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản Vốn chủ sở hữu/tổng tài sản Tính toán từ BCTC NPL Tỷ lệ nợ xấu củangân hàng Khoản vay không hiệu quả/ tổng cho vay Báo cáo thuờng niên,báo cáo tài chính ROA Lợi nhuận trên tổngtài sản Lợi nhuận sau thuế chia tổng vốn chủ sở hữu finance .vietstock.vn SIZE Chỉ số quy mô củangân hàng Log của tổng tài sản vào cuối năm Tính toán từ BCTC GDP Tốc độ tăng truởngkinh tế Tăng truởng tổng sản phẩm quốc dân cuốinăm Tổng cục thống kê CPI Chỉ số lạm phát Chỉ tiêu lạm phát cuối năm Tổng cục thống kê
LIST Chỉ số niêm yết cổ Không niêm yết : 0; Có niêm yết : 1 SGDCK
động vốn của ngân hàng sẽ gặp phải nhiều khó khăn do phải đẩy lãi suất huy động lên cao cũng nhu làm giảm tính thanh khoản. Tiếp theo, lạm phát sẽ ảnh huởng trực tiếp đến các hoạt động đầu tu do giá cả sẽ bị biến động nhiều đi đôi với lãi suất cho vay cao sẽ làm cản trở tất cả kế hoạch đầu tu cũng nhu sẽ tăng khả năng xuất hiện rủi ro đạo đức. Cuối cùng, khi xảy ra lạm phát, NHNN sẽ có những chính sách thắt chặt tiền tệ, mặt khác nhu cầu vay vốn sẽ không suy giảm khiến cho ngân hàng không thể đáp ứng đuợc nguồn vốn cho các doanh nghiệp và cá nhân kinh doanh.
CPI = 100 x Chi phí để mua giỏ hàng hóa kỳ t Chi phí để’ mua giỏ hàng hóa kỳ to
Từ đó, nhóm đã tổng hợp đuợc các biến trong mô hình nhu sau:
phiếu trên thị trường chứng khoán
Biến Số quan sát Mức trung
bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Z-score 275 2.827236 0.620301 -1.116 4.08