Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp từ 25 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2008 đến 2019. Vì vậy cỡ mẫu là 25 x 12 = 300 quan sát. Đây là dữ liệu bảng động với danh sách 25 NHTM được thể hiện tại Bảng 3.2 dưới đây:
3 Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam
https://www.vietcombank.com.vn
4 Ngân hàng TMCP Á Châu https://acb.com.vn 5 Ngân hàng TMCP Tiên Phong https://tpb.vn
6 Ngân hàng TMCP Hàng Hải https://www.msb.com.vn 7 Ngân hàng TMCP Kiên Long https: //kienlongbank.c om
8 Ngân hàng TMCP Kỹ Thương https://www.techcombank.com.vn 9 Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt https://lienvietpostbank.com.vn 10 Ngân hàng TMCP Quân Đội https://www.mbbank.com.vn 11 Ngân hàng TMCP Quốc Tế https://www.vib.com.vn 12 Ngân hàng TMCP Quốc dân https://www.ncb-bank.vn 13 Ngân hàng TMCP Sài Gòn https://www.scb.com.vn 14 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công
Thương
https://www.saigonbank.com.vn
15 Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội https://www.shb.com.vn
16 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín https://www.sacombank.com.vn 17 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh
Vượng
https://www.vpbank.com.vn
18 Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu https://www.eximbank.com.vn 19 Ngân hàng TMCP Phát triển nhà Thànhphố Hồ Chí Minh https://www.hdbank.com.vn 20 Ngân hàng TMCP Phương Đông https://www.ocb.com.vn
21 Ngân hàng TMCP Bản Việt https://www.vietcapitalbank.com. vn
22 Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex https://www.pgbank.com.vn 23 Ngân hàng TCMP Đông Nam Á https://www.seabank.com.vn 24 Ngân hàng TMCP Việt Á https://www.vietabank.com.vn 25 Ngân hàng TMCP An Bình https://www.abbank.vn
Ngân hàng 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Bìnhquân ACB 15,32 12,92 11,11 699, 069, 12,37 12,26 11,32 10,74 10,50 12,22 13,51 11,75 BIDV 36,04 37,80 41,60 39,78 35,13 36,01 35,22 32,99 29,72 27,01 26,26 29,73 33,94 Vietin 24,26 19,68 19,25 22,39 24,20 28,81 30,52 26,65 23,61 21,32 19,64 21,32 23,47 VCB 27,14 28,21 28,59 29,97 35,36 36,67 31,76 27,74 25,60 22,80 23,86 27,41 28,76 ABBank 21,00 26,14 39,71 31,87 30,26 26,80 23,76 22,88 22,57 20,73 21,00 22,07 25,73 Exim 32,43 32,36 20,05 14,74 13,30 12,09 11,27 12,34 13,87 13,64 13,03 13,06 16,85 HD 24,09 29,90 19,50 18,92 21,98 23,74 22,53 21,56 18,72 18,73 20,64 22,58 21,91 Kienlong 44,88 29,52 30,83 32,11 27,34 24,75 21,18 19,12 16,39 14,15 12,77 10,77 23,65 Lienviet 29,13 15,37 12,01 11,67 11,10 9,36 7,48 6,52 6,26 5,80 5,50 5,96 10,51 MB 31,15 32,87 30,49 25,45 24,41 25,88 27,26 30,04 32,91 31,33 31,85 32,96 29,72 MSB 16,50 13,63 12,84 14,31 16,02 16,66 17,08 21,06 26,35 25,39 22,10 19,70 18,47 NCB 22,61 22,70 24,06 34,84 38,63 33,72 25,94 20,13 14,67 12,25 12,02 13,27 22,90 TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Nội dung chương 3 đã đề cập đến quy trình nghiên cứu và phương pháp sẽ được thực hiện trong luận văn. Ngoài các kỹ thuật phân tích, thống kê, mô tả, so sánh và tính toán Z-score của các NHTM Việt Nam, phương pháp chủ yếu dùng để đạt được mục tiêu nghiên cứu là phương pháp định lượng GMM.
Phương pháp định lượng được thực hiện trên cơ sở mô hình dữ liệu bảng động. Các phương pháp ước lượng như OLS, FEM và REM sẽ không vững và hiệu quả khi được dùng để đo lường và ước lượng sự tác động của các yếu tố vi mô và yếu tố vĩ mô đến Z-score của các NHTM do có mặt của biến trễ của biến phụ thuộc và vấn đề nội sinh trong mô hình.
Các kiểm định đo lường các khuyết tật của mô hình sẽ được thực hiện, bao gồm hiện tượng tự tương quan, đa cộng tuyến và phương sai thay đổi, hiện tượng nội sinh, để đảm bảo mô hình hiệu quả. Các nội dung của chương 3 sẽ là cơ sở để vận dụng vào đo lường, đánh giá các kết quả nghiên cứu trong chương 4 và đề xuất các giải pháp, kiến nghị ở chương 5.
4.1.Ket quả tính toán chỉ số Z-score của các NHTM Việt Nam nghiên cứu trong giai đoạn 2008 - 2019
Trên cơ sở công thức của Boyd & Graham (1986), Hannan & Hanweck (1988), tác giả tính toán chỉ số Z-score cho 25 NHTM Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2019. Ket quả tính toán Z-score được thể hiện ở Bảng 4.1, theo đó chỉ số Z-score cao nhất trong 12 năm 2008 - 2019 là 50,34 thuộc về Bản Việt năm 2009, thấp nhất trong giải đoạn năm 2008 - 2015 là 1,96 thuộc về TIENPB năm 2011, Z-score trung bình trong giai đoạn 2008 - 2019 của các NHTM Việt Nam đạt 19,26.
SCB 22,92 19,76 19,75 19,09 18,04 17,28 14,53 12,08 10,72 9,01 7,91 7,24 14,86
SHB 36,68 25,80 19,62 19,16 20,25 16,82 14,55 12,67 12,18 12,10 11,45 11,70 17,75
VIB 12,24 12,69 13,91 15,82 20,42 21,83 20,95 20,72 18,42 16,35 17,11 17,81 17,36 VPBank 20,66 18,31 15,46 13,83 11,75 11,34 10,41 11,72 14,02 18,19 20,30 20,57 15,55 Bản Việt 50,03 50,34 42,26 34,79 27,44 22,64 20,77 18,19 15,99 13,77 11,94 11,18 26,61 PGBank 18,70 17,77 16,52 19,90 20,32 17,55 16,07 16,09 17,17 15,86 15,14 14,77 17,15 Seabank 27,65 32,81 23,94 12,14 10,49 12,33 11,91 11,61 10,40 9,13 9,59 11,84 15,32 Việt Á 28,97 26,86 27,46 31,11 30,64 27,22 22,69 19,35 15,28 12,85 12,28 11,95 22,22 Bình quân 25,49 23,49 21,91 20,85 20,64 20,21 18,57 17,20 16,22 15,21 15,29 16,04 19,26
Tác giả Thời gian
tính toán Nhóm ngân hàng Z-score bình quân Fu & cộng sự (2014) Giai đoạn 2003-2009
Các ngân hàng khu vực Châu Á- Thái Bình Dương 30,59 Soedarmono & cộng sự Giai đoạn 2001 - 2007
Các ngân hàng thuộc 12 quốc gia Châu Á 41,78 Hesse & Cihák (2007) Giai đoạn 1994-2004
Các NHTM của 29 quốc gia thuộc khối OECD 46,50 Chiaramonte & cộng sự (2015) Giai đoạn 2008-2011
Các ngân hàng thuộc 12 nước Châu Âu không gặp phải khó khăn
tài chính 86,57
Các ngân hàng thuộc 12 nước
Châu Âu gặp phải khó khăn tài 19,83
Nguồn: Tính toán của tác giả
So sánh với các nghiên cứu về chỉ số Z-score của các nước khác hoặc hệ thống NHTM Việt Nam các giai đoạn trước thì chỉ số Z-score bình quân cho giai đoạn nghiên cứu của tác giả ở mức thấp hơn.
Bảng 4.2: Tổng hợp kết quả tính Z-score của các nghiên cứu trước tại Việt Nam và trên thế giới
Rahman & cộng sự(2012) Giai đoạn 1995-2008 Các ngân hàng Malaysia 23,89 Chen và cộng sự, (2017) Giai đoạn 2000 - 2012
1.000 ngân hàng của 29 quốc gia mới nổi trên khắp thế giới (Trung và Đông Âu, Mỹ Latinh và châu Á)___________________________ 24,61 Brana và cộng sự (2019) Giai đoạn 2000 - 2015
Các ngân hàng tại 20 Quốc gia
Châu Âu 28,22 Hoàng Công Gia Khánh & Trần Hùng Sơn (2015) Giai đoạn 2005 - 2013 25 NHTM Việt Nam 32,65 Vũ Ngọc Hoài Chân (2016) Giai đoạn 2008 - 2015 25 NHTM Việt Nam 24,76 Huỳnh Japan (2020) Giai đoạn 2007 - 2018 30 NHTM Việt Nam 24,27
Chỉ số Z-score bình quân qua các năm có xu hướng giảm, cho thấy tính ổn định của các ngân hàng giảm dần, riêng năm 2019 có sự tăng nhẹ so với năm 2018, thể hiện ở hình 4.1.
Xu hướng giảm này là phù hợp do sau thời kỳ tăng trưởng nóng, cú sốc khủng hoảng toàn cầu 2008 - 2009 đã bộc lộ rõ tính bất ổn của hệ thống NHTM Việt Nam. Đây là thời kỳ thực hiện tái cấu trúc để ổn định và lành mạnh hóa hệ thống tài chính nói chung và hệ thống ngân hàng nói riêng.
Hình 4.1: Z-score bình quân của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008 - 2019
Nguồn: Tính toán của tác giả
Z-score tính cho các NHTM trong mẫu nghiên cứu cao hơn mức bình quân tính chung cho hệ thống ngân hàng Việt Nam và nhìn chung ở mức trung bình so với một số nước trong khu vực.
Z-Score
Campodia Myanmar Malaysia Singapore Việt Nam
Hình 4.2: Z-score của hệ thống ngân hàng Việt Nam và một số nước khác
Hình 4.3: Z-score bình quân theo từng NHTM giai đoạn 2008 - 2019
Nguồn: Tính toán của tác giả
So sánh theo từng ngân hàng thì BIDV có chỉ số Z-score trung bình cao nhất (233,94) và thấp nhất thuộc về TPBank (6,69) như Hình 4.3.
Neu xem xét theo hình thức sở hữu thì các NHTM có vốn nhà nước chi phối (BIDV, Vietinbank, VCB, MB) có chỉ số Z-score bình quân cao hơn (Hình 4.6), cho thấy mức độ ổn định tài chính của các NHTM có vốn sở hữu nhà nước cao hơn nhóm còn lại. Kết quả tính toán này phù hợp với nghiên cứu của nghiên cứu của Hammami & Boubaker (2015), Vũ Ngọc Hoài Chân (2016) và Phạm Tien Minh (2019): sở hữu nhà nước giúp làm giảm rủi ro và tăng tính ổn định cho ngân hàng.
Hình 4.4: Z-score các NHTM phân theo hình thức sở hữu giai đoạn 2008 - 2019
số Z-score cao hơn các ngân hàng niêm yết; tuy nhiên kể từ sau giai đoạn này, kết quả cho thấy sự đảo chiều của 02 nhóm ngân hàng này (Hình 4.5).
Hình 4.5: Z-score của các NHTM phân theo nhóm ngân hàng niêm yết giai đoạn 2008 - 2019
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Các ngân hàng được niêm yết trên sàn có thông tin công khai, minh bạch hơn so với ngân hàng chưa niêm yết. Một số lợi thế mà ngân hàng niêm yết có được như: khả năng huy động được vốn lớn khi có nhu cầu từ thị trường chứng khoán, nâng cao tính thanh khoản cho cổ phiếu ngân hàng, quảng bá thương hiệu, tăng uy tín của ngân hàng đối với các tổ chức tài chính do công khai, minh bạch hóa thông tin. Đây là những yếu tố giúp nâng cao tính ổn định của các ngân hàng.
Tiến trình xây dựng một hệ thống ngân hàng lành mạnh, thúc đẩy phát triển kinh tế quốc gia bền vững được đánh dấu bởi những bước tiến đáng kể trong việc tái cấu trúc, nâng cao năng lực của các TCTD, đặc biệt là về chất lượng tài sản, khả năng sinh lời, hệ số an toàn vốn và năng lực quản trị. Với định hướng đó, năm 2017, Chính phủ ban hành Nghị quyết số 51/NQ-CP về thực hiện Nghị quyết 07 của Bộ Chính trị, trong đó nhấn mạnh đến năm 2020, các NHTM triển khai áp dụng tỷ lệ an toàn vốn theo chuẩn mực Basel II.
Source SS df MS Number of obs = 300 27.51 FflO, 289) - Model 37.9790345 1 0 3.79790345 Prob > F = 0.000 0 Residual 39.8936585 28
9 .138040341 R-squaredAdj R- squared = 7 0.4870.470 0
Total 77.872693 29
9 .260443789 Root MSE =
.37154
LNZSCORE Coef. Std. Err. t p> t∣ ∣ [95% Conf. Interval]
CIR -.0287915 .0050304 -5.72 0.000 -.0386924 -.0188907 EQT A 2.687647 .5493026 4.89 0.000 1.606506 3.768788 BTkNKSIZE -.0648068 .0342544 -1.89 0.060 -.1322266 .0026129 LLP 10.99069 4.882107 2.25 0.025 1 .381697 20.59969 RO E OWNSTATE -.7040822.8082771 .3341539.0805008 -2.1110.04 0.0360.000 -1.361766.649835 -.0463983.9667192 GD P INF .7368352.975949 .44910316.74783 0.141.64 0.8850.102 -12.30517-.1470925 14 .257071.620763 CRISIS .107191 .0784177 1.37 0.173 -.0471513 .2615332 MARKETCA P -.1148069 .1898601 -0.60 0.546 -.4884909 .258877 _cons 3.046555 .5845108 5.21 0.000 1.896117 4.196993
. sum LNZSCORE CIR EQTA BANKSIZE LLP ROE GDP INF CRISIS MARKETCAP
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
LNZSCOR
E CIR 300 2.84318 .5103369 .7599038 3.91873
300 .7568629 5.022401 -13.41434 86.30244
30/12/2016 do đáp ứng được các chuẩn mực quản trị theo Basel II, trong đó có 14 NHTM trong mẫu nghiên cứu này.
Theo xu hướng tại Hình 4.6, các NHTM đủ tiêu chuẩn áp dụng theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN có chỉ số Z-score theo xu hướng tăng dần, ngược lại các NHTM còn lại theo xu hướng giảm và có động thái tăng nhẹ vào năm 2019.
Hình 4.6: Z-score của các NHTM phân theo nhóm ngân hàng đáp ứng tiêu chuẩn Basel II tại thời điểm 31/12/2019
Nguồn: Tính toán của tác giả
Chuẩn mực Basel II được xem là giải pháp tối ưu để các NHTM trụ vững trước các cú sốc bất thường của thị trường tài chính. Các chuẩn mực quản trị khắc khe và minh bạch của Basel II là động lực và cũng là yêu cầu bắt buộc đối với các NHTM vì sự lành mạnh hóa và ổn định của hệ thống tài chính.
Đồ thị tại hình 4.6 cho thấy xu hướng tăng của chỉ số Z-score ở cả 02 nhóm ngân hàng phù hợp với thực tế yêu cầu của NHNN là đến năm 2020, cơ bản các NHTM phải có mức vốn tự có đáp ứng các chuẩn mực của Basel II.
4.2. Ket quả nghiên cứu
4.2.1. Mô tả bộ dữ liệu nghiên cứu
47%; đồng thời mô hình có 6 biến mang ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, vì dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu bảng động nên phương pháp ước lượng OLS không hiệu quả, mô hình hồi quy chỉ giải thích được khoảng 48% mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4.3: Mô hình hồi quy tuyến tính regress LNZSCORE CIR EQTA BANKSIZE LLP ROE OWNSTATE GDP INF CRISIS MARKETCAP
Nguồn: kết quả từ Stata 14
E GD P 300 .0617667 .006266 .052 .071 INF 300 .0748583 .0632899 .006 .22 CRISIS 300 .1666667 .3733007 0 1 MARKETC AP 300 .3769167 .1948305 .136 .83
6 EQTA 2.11 O .473780 OWNSTATE 1.89 O . CRISIS 1.86 O .538752 RO E IN 1.78 O .562220 F 1.75 O . 571445 CI R 1.38 O .723282 LL P 1.35 0.742551 Mean VIF 2.29
CIR EQTA BANKSIZE LLP RO
E OWNSTATE GDP INF CRISIS MARKETCAP ClR 1.0000 EQTA 0.0334- 000 1,0 BANKSIZE 0,0629- 0,6885- 0 1,000 LLP 0,0345 0,2010- 8 0,288 0 1,000 ROE 0,4595- 0,1657- 1 0,331 7 0,049 1,0000 OWNSTATE 02 ■0,03 386■0,2 5 0,557 5 0,356 0,3082 1,0000 GDP 0.0019 525■0,2 8 0,343 95 ■0,16 0,0558 0,0000 0 1,000 INF 0,0786 126 0,3 0,3660- 6 0,025 0,1257 0,0000 49 ■0,42 00 1,00 CRISIS 0,0279- 817 0,2 4 ■0,384 0,1683- 0,1661 0,0000- 0,4480- 00 0,50 1,0000 MARKETCA P 0,0106- 0,1369- 2 0,267 0,1313- 0,1261 0,0000- 0 0,776 -0,1539 -0,2129
Nguồn: kết quả từ Stata 14
Bảng 4.4 thể hiện kết quả thống kê mô tả của các biến trong mô hình. Theo đó, giá trị trung bình của LNZSCORE là 2,843 tương ứng với độ lệch chuẩn là 0,510. Giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của LNZSCORE là 3,9187 và 0,7599, một cách tương ứng. Trong các biến còn lại, biến CIR có sự biến động lớn (độ lệch chuẩn 5,022) và biến LLP có sự biến động nhỏ nhất (0,0051).
Bảng 4.5: Ma trận hệ số tương quan thông qua trị số VIF
Vif
Nguồn: kết quả từ Stata 14
Khi hệ số VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các hệ số VIF trong bảng 4.5 đều nhỏ hơn 10, giá trị trung bình của VIF khá thấp nên mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
hình OLS
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance
Variables: fitted values of LNZSCORE
chi2(1) = 1,66
Prob > chi2 = 0,1978
Nguồn: kết quả từ Stata 14
Bảng 4.8: Kiểm định White hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình OLS
White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity
chi2(51) = 69,24 Prob > chi2 = 0,2192
Nguồn: kết quả từ Stata 14
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (25) = 638,56
Prob>chi2 = 0,0000
Nguồn: kết quả từ Stata 14
Var sd = sqrt(Var) LNZSCO RE .2604438 .5103369 e . 0231454 .1521361 U . 04797 .2190205
Nguồn: kết quả từ Stata 14
Bảng 4.6 thể hiện ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu. Kết quả cho thấy, các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0,8, do đó, mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả bảng 4.7 và 4.8 thể hiện kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi. Ket quả kiểm định cho thấy giá trị p-value > 0,05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Vì vậy, mô hình không tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình OLS.
Bảng 4.9: Kiểm định Modified Wald trong mô hình FEM (xttest 3)
Bảng 4.10: Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier trong mô hình REM (xttest0)
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
LNZSCORE[BANK,t] = Xb + U[BANK] + e[BANK,t] Estimated results :
H0: no first-order autocorrelation F^Γ 24) = 5,289
Prob > F = 0,0305
Nguồn: kết quả từ Stata 14