Mức độ ổn định tài chính riêng lẻ của từng ngân hàng có thể được đo lường bằng khoảng cách tới phá sản hoặc ngưỡng phá sản. Cụ thể, các nhà nghiên cứu thường sử dụng chỉ số Z-score (Boyd, De Nicolo, và Jalah 2006), là chỉ số được cả giới học thuật và thực hành công nhận và sử dụng rộng rãi trên thế giới.
Chỉ số Z-score được đưa ra bởi Edward I. Altman (Giáo Sư thuộc trường Đại Học New York) từ những năm 1968 dựa vào nghiên cứu số lượng lớn các công ty thuộc các ngành nghề khác nhau, giúp dự báo rủi ro phá sản cho các doanh nghiệp.
Chỉ số Z-score nguyên thủy được tính toán dựa vào 5 yếu tố: (i) tỷ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản, (ii) tỷ lệ lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, (iii) tỷ lệ lợi nhuận trước lãi vay và thuế trên tổng tài sản, (iv) giá thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của tổng nợ, và (v) tỷ lệ doanh số bán trên tổng tài sản. Từ mô hình cơ bản, Edward I đã phát triển thêm Z’ dự báo rủi ro phá sản cho doanh nghiệp chưa cổ phần hóa, ngành sản xuất và Z’’ dự báo rủi ro phá sản cho hầu hết các ngành, các loại hình doanh nghiệp.
Dựa trên nghiên cứu của Altman, đã có nhiều nghiên cứu sau đó áp dụng Z- score để đánh giá rủi ro phá sản trong nhiều ngành khác nhau. Đối với lĩnh vực ngân hàng, có các nghiên cứu của Boyd & Graham (1986), Hannan & Hanweck (1988), Soedarmono & ctg (2011)...
Mức độ ổn định tài chính được đo lường bằng Z-score kế thừa công thức trên nghiên cứu của Nguyễn Lưu Tuyền (2018):
r7 _ ROAit + EQTAit
Z SCOTβn ^ROA
Vit
Z — SCOreit là ổn định tài chính
EQTAz/ là tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản bình quân,
σft0λlà độ lệch chuẩn của ROA.
Biến động thu nhập phản ánh chiến lược chấp nhận rủi ro của ngân hàng được đo lường bằng độ lệch chuẩn của ROA, được tính bằng độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên tổng tài sản bình quân trong một thời kỳ (thường lấy t đến t-3). Z-score càng cao được hiểu là rủi ro giảm, mức độ ổn định càng cao. Mức vốn của ngân hàng được đánh giá qua hệ số EQTA, là vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản đo lường mức sử dụng đòn bẩy tài chính.
Sự phổ biến của Z-score xuất phát từ thực tế rằng nó có quan hệ ngược chiều với xác suất phá sản của một tổ chức tài chính, nghĩa là xác suất giá trị tài sản của các tổ chức tín dụng thấp hơn so với giá trị của các khoản nợ. Z-score càng cao hàm ý xác suất bị mất khả năng thanh toán càng thấp, tính ổn định của ngân hàng càng cao. Z-score đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu để phân tích mức độ ổn định của ngân hàng bao gồm Boyd và Runkle (1993); Beck, DemirguẹKunt, Levine (2007); DemirgUẹ-Kunt, Detragiache, và Tressel (2008); Laeven và Levine (2009); Cihák và Hesse (2010).
Z-score cũng có một vài hạn chế khi sử dụng để đo lường sự ổn định tài chính. Giới hạn quan trọng nhất là Z-score được dựa hoàn toàn vào dữ liệu kế toán. Vì vậy, nếu các tổ chức tài chính cố tình thay đổi các dữ liệu trên báo cáo, Z-score có thể cung cấp một đánh giá quá tích cực về sự ổn định của các tổ chức tài chính.
Ngoài ra, Z-score xem xét mức độ ổn định ở từng tổ chức tài chính một cách riêng biệt, và có thể bỏ qua rủi ro một tổ chức tài chính sụp đổ có thể gây thiệt hại cho các tổ chức tài chính khác trong hệ thống. Lợi điểm của Z-score là nó cho phép so sánh nguy cơ vỡ nợ trong nhiều nhóm tổ chức tài chính ngân hàng có quyền sở hữu hoặc mục tiêu hoạt động khác nhau.
Beck & ctg (2009) đánh giá độ bất ổn tài chính của các ngân hàng tại Đức giai đoạn 1995-2007 thông qua việc sử dụng 3 phương pháp đo lường là chỉ số Z- score, NPL score (Non-performing loans) và PD-score (probability of distress).