chính của NHTM thông qua chỉ số Z-score
3.3.1. Giả th iết ngh iên cứu
Trên nền tảng cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây về các nhân tố ảnh hưởng đến bất ổn tài chính của ngân hàng (đo lường thông qua chỉ số Z-score) của các
3.3.1.1. Các yếu tố vi mô
- Yếu tố 1: Cơ cấu vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (EQTA)
EQTA là một biến đại diện cho năng lực tài chính của NHTM, cho biết tỷ lệ tài sản được tài trợ bởi vốn chủ sở hữu, tỷ lệ này càng cao thì khả năng tự chủ tài chính càng cao, ngược lại tỷ lệ EQTA thấp thể hiện gần như toàn bộ tài sản của ngân hàng được tài trợ bởi các nguồn vốn bên ngoài như vốn huy động, vốn vay,...(Vũ Ngọc Hoài Chân, 2016).
Vốn chủ sở hữu cao sẽ giúp ngân hàng có những lựa chọn tốt hơn trong hoạt động kinh doanh, kiểm soát tốt hoạt động cho vay và đầu tư, từ đó giúp ổn định tài chính của ngân hàng.
Liên quan đến vai trò quan trọng của vốn chủ sở hữu, Ủy ban giám sát Basel cũng đã quy định tỷ lệ an toàn vốn trong hoạt động của các ngân hàng. Năm 1988, ủy ban này ban hành hệ thống đo lường vốn và rủi ro tín dụng, trong đó yêu cầu các ngân hàng hoạt động quốc tế phải nắm giữ một mức vốn tối thiểu để có thể đối phó với những rủi ro có thể xảy ra. Tiêu chuẩn an toàn vốn tối thiểu (tỷ lệ vốn bắt buộc tính trên tổng tài sản điều chỉnh theo hệ số rủi ro - CAR) là 8%. Ngày 20/11/2014, Ngân hàng Nhà nước ban hành Thông tư 36/2014/TT-NHNN (hiện được thay thế bằng Thông tư 22/2019/TT-NHNN ngày 15/11/2019) tạo lập chuẩn mực mới về quản trị, an toàn hoạt động ngân hàng với các quy định về tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu,...trong đó, yếu tố vốn chủ sở hữu đóng vay trò quan trọng trong việc đáp ứng các hệ số an toàn vốn trong hoạt động ngân hàng.
Các nghiên cứu của Hoàng Công Gia Khánh và Trần Hùng Sơn (2015), Nguyễn Minh Hà & Nguyễn Bá Hướng (2016) cho thấy mối quan hệ tỷ lệ thuận giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản bình quân với chỉ số Z-score, khi tỷ lệ này tăng thì Z-score tăng, độ bất ổn tài chính của ngân hàng giảm. Do đó, tác giả đặt ra giả thuyết:
thể xảy ra do khách hàng của tổ chức tín dụng không thực hiện nghĩa vụ theo cam kết. Dự phòng rủi ro được tính theo dư nợ gốc và hạch toán vào chi phí hoạt động của tổ chức tín dụng (Ngân hàng nhà nước Việt Nam, 2005 - Quyết định 493/2005).
Cole & White (2011) cho rằng dự phòng rủi ro có tương quan nghịch với nguy cơ đổ vỡ của ngân hàng trong các cuộc khủng hoảng gần đây.
Nghiên cứu của Nguyễn Minh Hà và Nguyễn Bá Hướng (2015) cho thấy khi ngân hàng tăng dự phòng nợ xấu sẽ làm giảm rủi ro phá sản. Điều này được giải thích là do khi dự phòng nợ xấu tăng lên, đồng nghĩa với việc đảm bảo an toàn cho ngân hàng đang lớn hơn sức ép lợi nhuận cho cổ đông và quản lý của nhà nước về an toàn hệ thống cũng chặt chẽ hơn.
Từ đó, giả thuyết H2 được đặt ra là:
Giả thiết H2: LLP tác động cùng chiều đến Z-score
- Yếu tố 3: Tỷ lệ chi phí hoạt động/thu nhập hoạt động (CIR)
Chỉ tiêu tổng chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động (CIR) đo lường hiệu quả quản lý của ngân hàng (Olweny và Shipho, 2011).
Berger & DeYoung (1997) chỉ ra hiệu quản quản lý chi phí và vốn là yếu tố quyết định đến rủi ro ngân hàng. Hiệu quản quản lý chi phí thấp làm gia tăng các khoản vay có vấn đề, đặc biệt là ở các ngân hàng có vốn chủ sở hữu thấp.
Nghiên cứu của Sufian và Chong (2008) rằng quản lý chi phí kém sẽ làm giảm lợi nhuận của ngân hàng và dẫn đến hiệu quả kinh doanh không tốt. Từ đó có khả năng gia tăng bất ổn tài chính của ngân hàng.
Giả thuyết H3: CIR có tác động ngược chiều đến Z-score
- Yếu tố 4: Suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)
ROE được xem là một trong những chỉ tiêu phổ biến để đánh giá hiệu quả hoạt động của các nhà quản trị và các nhà đầu tư. Chỉ tiêu này càng cao, các nhà quản trị càng có lợi thế trong việc đi huy động vốn trên thị trường tài chính để tăng quy mô
hàng. Điều này sẽ giúp ngân hàng tăng vốn, mở rộng vốn và giữ vị thế cạnh tranh. Nghiên cứu của Nguyễn Lưu Tuyền (2018) cho thấy khả năng sinh lời tăng thì mức độ ổn định tài chính của NHTM tăng.
Từ đó, tác giả đặt ra giả thiết:
Giả thuyết H4: ROE có tác động cùng chiều đến Z-score
- Yếu tố 5: Sở hữu nhà nước (OWNSTATE)
Theo các nghiên cứu của Husain và cộng sự (2018), Hammanmi & Boubaker (2015), Iannotta và cộng sự (2007) cho rằng sở hữu nhà nước giúp làm giảm rủi ro.
Trong bối cảnh của Việt Nam, cổ đông nhà nước đóng vai trò quan trọng, thể hiện ở việc tăng cường cơ chế kiểm soát, giám sát từ cơ quan nhà nước đối với các NHTM mà nhà nước nắm cổ phần chi phối nhằm mục tiêu đảm bảo ổn định hệ thống toàn ngân hàng cho sự phát triển chung của nền kinh tế.
Cornett và cộng sự (2010) chỉ ra rằng sau khủng hoảng tài chính, các ngân hàng có vốn sở hữu nhà nước là các ngân hàng tiên phong đẩy mạnh cơ chế kiểm soát nội bộ, cải thiện và nâng cao tính hiệu quả của các chính sách quản lý tín dụng và minh bạch hóa thông tin đến cổ đông.
Hệ thống NHTM Việt Nam cũng không nằm ngoài xu hướng đó, đặc biệt với vai trò đi đầu của của NHTM sở hữu nhà nước chi phối như BIDV, Vietinbank và Vietcombank. Quy mô tín dụng, lợi nhuận và tỷ lệ nợ xấu của các NHTM trên luôn duy trì ở mức dẫn dắt thị trường và ổn định chung của hệ thống NHTM.
Như vậy, tác giả kỳ vọng rằng sở hữu nhà nước giúp làm giảm rủi ro và tăng tính ổn định cho ngân hàng.
Giả thiết H5: Tình trạng có/không sở hữu nhà nước có tác động cùng chiều Z-score
Athanasoglou và cộng sự (2006); Alkhatib (2012); Nguyễn Kim Quốc Trung và Bùi Quang Hưng (2018) đã sử dụng logarit tự nhiên của tổng tài sản để chỉ ra quy mô ngân hàng.
Tính kinh tế theo quy mô có thể cho phép quy mô lớn của các ngân hàng giảm chi phí xử lý và chi phí thu thập thông tin khác. Xét về mặt rủi ro, các ngân hàng lớn thường có rủi ro thấp vì có nhiều nguồn lực để đối phó với các biến động cũng như có nhiều cơ hội để theo đuổi các hoạt động khác nhau nhằm đa dạng hóa rủi ro (Srairi, 2013).
Salas & Saurina (2012) cho rằng các ngân hàng lớn thường ít bị rủi ro do có năng lực quản lý và hiệu quả theo quy mô.
Giả thuyết H6: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến Z-score.
3.3.1.2. Các yếu tố vĩ mô
Các biến số kinh tế vĩ mô chính là một trong những nhân tố có ảnh hưởng đến hoạt động ổn định của ngân hàng và các nhân tố vĩ mô thường được xem xét là tăng trưởng kinh tế, lạm phát, thất nghiệp. Các nhân tố vĩ mô có tác động đến rủi ro của NHTM tùy thuộc vào đặc điểm của quốc gia hoặc nhóm quốc gia được chọn để phân tích. Về vấn đề này, luận văn sử dụng các biến kinh tế vĩ mô sau đây trong nghiên cứu này bao gồm tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF) như các nghiên cứu trước. Đồng thời bổ sung thêm biến đo lường khủng hoảng (CRISIS) và mức độ phát triển của thị trường tài chính Việt Nam (MARKETCAP) để đánh giá.
- Yếu tố 7: Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
Tổng sản phẩm quốc nội hay GDP là giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định trong một thời kỳ nhất định. Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội hàng năm được tính bằng phần trăm thay đổi so với tổng sản phẩm quốc nội năm t so với năm t - 1. Nghiên cứu của Hoàng Công Gia Khánh & Trần Hùng Sơn (2015), Poghosyan & Cihak (2011) và
Ngược lại Hesse & Cihak (2007), Uhde & Heimeshoff (2009) và Vũ Ngọc Hoài Chân (2016) cho rằng tăng trưởng kinh tế làm gia tăng bất ổn của ngân hàng. Lý giải điều này là do tăng trưởng kinh tế kéo theo sự phát triển và đòi hỏi ngày cao hơn về dịch vụ ngân hàng và hoạt động ngân hàng sẽ trở nên phức tạp, khó quản lý hơn. Các chính sách thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thường thông qua việc nới lỏng tiền tệ mà biện pháp thường được các nước, nhất là các nước đang phát triển sử dụng là tăng cung tiền thông qua kênh tín dụng ngân hàng. Các điều kiện cho vay nới lỏng hơn sẽ khiến chất lượng tín dụng của ngân hàng giảm sút. Như vậy, các chính sách tăng trưởng kinh tế sẽ gây hiệu ứng ngược lên mức độ ổn định của các ngân hàng.
Trên cơ sở đó, tác giả đặt ra giả thiết:
Giả thuyết H7: Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội có tác động ngược chiều đến Z-score.
- Yếu tố 8: Tỷ lệ lạm phát (INF)
Lạm phát cũng là một chỉ số kinh tế vĩ mô quan trọng khác, có thể ảnh hưởng đến cả doanh thu và chi phí của các ngân hàng, từ đó tác động đến lợi nhuận của chính ngân hàng (Liu và Pariyaprasert, 2014). Kosmidou (2012) chỉ ra rằng lạm phát có tác động tiêu cực đến lợi nhuận của ngân hàng, từ đó có thể ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của ngân hàng.
Ivicic & cộng sự (2008) chỉ ra quan hệ cùng chiều giữa lạm phát và ổn định tài chính của ngân hàng. Ngược lại, nghiên cứu Vũ Ngọc Hoài Chân (2016) cho thấy khi tỷ lệ lạm phát tăng thì Z-score tăng, độ bất ổn tài chính của ngân hàng giảm và ngược lại.
Một nghiên cứu khác của Hesse & Cihak (2007) lại chỉ ra mối quan hệ hai chiều, tỷ lệ lạm phát tăng sẽ làm giảm hoặc tăng bất ổn ngân hàng.
Giả thuyết H8: Tỷ lệ lạm phát có tác động đến Z-score.
đưa hệ thống tài chính nói chung và hệ thống ngân hàng nói riêng đi vào trạng thái bất ổn, rủi ro trong hoạt động của ngân hàng gia tăng, đặc biệt là rủi ro tín dụng. Lý giải điều này là khi khủng hoảng kinh tế xảy ra làm cho khách hàng được cấp tín dụng của ngân hàng kinh doanh không hiệu quả, người đi vay không có khả năng trả nợ, một số người đi vay sử dụng vốn vay có hiệu quả cũng áp dụng cách làm gian dối, thay đổi lợi nhuận, báo cáo sai sự thật, lấy lợi nhuận này phản ánh tình trạng thua lỗ, cố ý làm đọng vốn vay để thu lợi, không trả nợ đúng hạn.
Việc rủi ro tín dụng xảy ra trong thời kỳ khủng hoảng sẽ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng thông qua thu nhập và lợi nhuận. Trong tình huống rủi ro nhất sẽ dẫn đến việc mất vốn, từ đó khiến các ngân hàng lâm vào tình trạng bất ổn.
Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra giả thiết:
Giả thiết H9: Khủng hoảng (CRISIS) tác động ngược chiều đến Z-score
- Yếu tố 10: Sự phát triển của thị trường tài chính (MARKETCAP)
Thị trường tài chính, tiêu biểu là thị trường chứng khoán được xem như phong vũ biểu của nền kinh tế. Khi thị trường chứng khoán càng biến động càng làm gia tăng rủi ro trong môi trường kinh doanh. Nghiên cứu của Hoàng Công Gia Khánh & Trần Hùng Sơn (2015) cho thấy sự phát triển của thị trường tài chính tác động âm đến chỉ số Zscore của ngân hàng, tức làm tăng bất ổn. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Kolhler (2015) và Cubillas & González (2014). Tác giả cho rằng quá trình tự do hóa tài chính ngày càng cao ở Việt Nam dẫn đến tăng trưởng tín dụng dễ dãi vào các hoạt động đầu cơ vào chứng khoán và bất động sản, xảy ra hiện tượng các khoản vay để phát triển kinh tế thực chất được chuyển vào cho hoạt động đầu cơ trên thị trường chứng khoán (Minh & cộng sự, 2010). Từ đó làm gia tăng rủi ro cho hệ thống ngân hàng.
Giả thuyết H10: Sự phát triển của thị trường chứng khoán có tác động ngược chiều đến Z-score
Biến phụ thuộc 1 Độ bất ổn tài chính của NHTM LnZscore Lograrit tự nhiên của Zscore Biến độc lập 1 Hiệu quả hoạt động của ngân hàng CIR Tỷ lệ chi phí hoạt động/Thu nhập hoạt động
- Berger & DeYoung (1997), Sufian và Chong (2008),
Mannasoo & Mayes (2009), Vũ Ngọc Hoài Chân (2016) 2 Tỷ lệ vốnchủ EQTA Tỷ lệ vốn chủsở hữu bình + Poghosyan & Cihak(2011), Louzis &
Trên cơ sở lý thuyết và phân tích các nghiên cứu trước đây, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 10 yếu tố ảnh hưởng đến bất ổn tài chính của các NHTM tại Việt Nam như sau:
InZscoreiJ = β0 + β1lnZscorβij-1 + β2(CIR)i,t + β3(EQTA)i,t + β4(BANKSIZE)i,t + β5(LLP)i,t + β6(ROE)ij + β7(OWSTATE)i,t + ^s(GDP)t + β9(MARKETCAP)t + ‰(CRISIS)t + β11(INF)t + εit
Biến phụ thuộc được đo bằng logarit tự nhiên của chỉ số Z-score do chỉ số này được tính toán giả định rằng ROA thường được phân phối chuẩn. Tuy nhiên, không như kỳ vọng, giả định này hiếm khi được xác nhận trong thực tế, đặc biệt với một thị trường mà hành vi rủi ro của ngân hàng bị biến động nhiều như Việt Nam (tương tự như các quốc gia mà ngành ngân hàng gặp phải một số sự cố và sự kiện khủng hoảng). ROA bị sai lệch và có sự suy yếu quá mức, điều này có thể dẫn đến việc đánh giá sai xác suất phá sản hay sự ổn định tài chính của ngân hàng. Để giải quyết vấn đề này có thể sử dụng logarit tự nhiên của chỉ số Z-score (Laeven và Levine, 2009; Lepetit và Strobel, 2015).
hữu/Tổng tài sản quân/Tổng tài sản bình quân cộng sự (2012), Hoàng Công Gia Khánh và Trần Hùng Sơn (2015), Nguyễn Minh Hà & Nguyễn Bá Hướng (2016), Vũ Ngọc Hoài Chân (2016) 3 Quy mô ngân hàng BANKSIZE Logarit tự nhiên tổng tài sản của ngân hàng +
Salas & Saurina (2012) 4 Độ nhạy cảm với rủi ro thị trường LLP Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay/Tổng dư nợ cho vay khách hàng + Nguyễn Minh Hà và Nguyễn Bá Hướng (2015) 5 Khả năng sinh lời của ngân hàng ROE Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu +
Nguyễn Lưu Tuyền (2018) 6 Sở hữu nhà nước OWSTATE 0: Nếu không có vốn sở hữu nhà nước 1 nếu có vốn nhà nước + Husain và cộng sự (2018), Hammanmi & Boubaker (2015, Iannotta và cộng sự (2007), Cornett và cộng sự (2010) 7 Tăng trưởng kinh tế GDP Tăng trưởng GDP năm t so với năm t - 1 -
Hesse & Cihak (2007), Uhde & Heimeshoff (2009), Vũ Ngọc Hoài Chân (2016) 8 Sự pháttriển của thị trường MARKETCAP Tổng giá trị vốn hóa thị -
Hoàng Công Gia Khánh & Trần Hùng
tài chính trường/GDP Sơn (2015) 9 Tác động của khủng hoảng tài chính CRISIS 1: Nếu là năm 2008 và 2009 0: Các năm còn lại -
Biến đề xuất của tác giả 10 Lạm phát INF Tốc độ tăng CPI năm t so với năm t-1 +/-
Hesse & Cihak (2007), Ivicic & cộng sự (2008), Kosmidou (2012), Vũ Ngọc Hoài Chân (2016)
Trong phổ biến các nghiên cứu thực nghiệm với dữ liệu bảng, phương pháp ước lượng được sử dụng nhiều nhất là mô hình các ảnh hưởng cố định FEM và mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên REM. Sau đó, các nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định Hausman để đánh giá mô hình FEM hay REM là phù hợp hơn và rút ra kết luận. Tuy nhiên, một nhược điểm của dữ liệu dạng bảng với số cá thể quan sát lớn trong chuỗi thời gian ngắn thường phát sinh hiện tượng phương sai sai số thay đổi và rất khó khắc phục vấn đề này. Ngoài ra, tồn tại vấn đề về biến nội sinh trong mô hình, tức là tương quan hai chiều giữa biến giải thích và biến được giải thích, khi đó các ước lượng FEM