2.5.1. Các nghiên cứu sử dụng mô hình Z-score để đánh giá bất ổn tài chinh của NHTM
Với vai trò quan trọng đặc biệt của hệ thống NHTM thì ổn định tài chính luôn là vấn đề thu hút sự quan tâm của giới nghiên cứu. ôn định tài chính của NHTM có thể được đo lường thông qua đánh giá khả năng phá sản của nó. Trong đó chỉ số Z- score được Boy & Graham (1986) đề xuất được áp dụng khá phổ biến.
Hanna & Hanweck (1988) đã phát triển chỉ số Z-score của Boyd & Graham (1986) nhằm đo lường bất ổn tài chính của các NHTM. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng Z-score thể hiện việc giảm thu nhập sẽ làm thâm hụt vốn, từ đó khiến ngân hàng dần rơi vào tình trạng khánh kiệt và đi đến phá sản.
Hesse và Cihak (2007) phân tích vai trò của các ngân hàng hợp tác trong việc ổn định tài chính. Các tính toán được dựa trên dữ liệu của 16.577 ngân hàng từ năm 1994 đến năm 2004, bao gồm 11.090 ngân hàng thương mại, 3.072 ngân hàng hợp tác, và 2.415 ngân hàng tiết kiệm từ 29 nền kinh tế tiên tiến và thị trường mới nổi là các thành viên của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD). Nghiên cứu sử dụng Z-score để đo lường xác suất rủi ro và khả năng phá sản của ngân hàng - là xác suất mà giá trị tài sản trở nên thấp hơn giá trị các khoản nợ. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các ngân hàng hợp tác ổn định hơn các ngân hàng thương mại. Đồng thời cũng cho thấy rằng trong các hệ thống có sự hiện hữu của các ngân hàng hợp tác, các ngân hàng thương mại yếu kém sẽ mất ổn định nhiều hơn.
Ivicic và cộng sự (2008) nghiên cứu tác động của các biến số kinh tế vĩ mô và đặc điểm ngân hàng riêng biệt đối với rủi ro thanh toán của các ngân hàng ở 7 nước khu vực Trung và Đông Âu từ năm 1996 đến năm 2006. Rủi ro thanh toán của ngân hàng được đo bằng Z-score, chỉ số khoảng cách đến phá sản. Bên cạnh chỉ số Z- score thực tế, nghiên cứu xây dựng chỉ số Z-score có điều kiện liên kết trực tiếp rủi ro phá sản ngân hàng với các chỉ số ngân hàng cụ thể và chỉ số kinh tế vĩ mô. Các biện pháp đo lường rủi ro thanh toán được áp dụng cho kết quả có sự gia tăng tính
ổn định của ngân hàng ở tất cả các nước thuộc khu vực Trung và Đông Âu trong thời gian nghiên cứu.
Cihak & Hesse (2008) nghiên cứu lượng hóa sự ổn định tài chính của các ngân hàng hồi giáo trên cơ sở 77 ngân hàng hồi giáo tại 20 quốc gia Bahrain, Bangladesh, Brunei, Egypt, Gambia, Indonesia, Iran, Jordan, Kuwait, Lebanon, Malaysia, Mauritania, Pakistan, Qatar, Saudi Arabia, Sudan, Tunisia, United Arab Emirates, West Bank Gaza và Yemen.
Nghiên cứu cho thấy chỉ số Z-score càng lớn thì rủi ro khánh kiệt càng thấp. Beck và các cộng sự (2009) nghiên cứu bất ổn tài chính của các ngân hàng tại Đức giai đoạn 1995 - 2007. Nghiên cứu sử dụng đồng thời 03 phương pháp là chỉ số Z-score, chỉ số nợ xấu (NPL - score) và xác suất vỡ nợ (PD - score) để đo lường.
Nghiên cứu cho ra kết quả không hoàn toàn thống nhất khi áp dụng các chỉ số khác nhau do các chỉ số mang tính đo lường các rủi ro cụ thể không nhất thiết giống nhau: Phân tích theo Z-score cho thấy các ngân hàng tư nhân có lợi nhuận cao hơn và vốn hóa tốt hơn so với cả ngân hàng tiết kiệm và ngân hàng hợp tác, tuy nhiên, điều này được đánh đổi bởi sự biến động cao hơn trong lợi nhuận. Sử dụng chỉ số NPL - score làm thước đo rủi ro cho vay mang lại kết quả tương tự, mặc dù không có sự khác biệt đáng kể và nhất quán giữa ngân hàng hợp tác và ngân hàng tiết kiệm về rủi ro cho vay.
Tuy nhiên, khi sử dụng thước đo PD - score, nghiên cứu thấy rằng các ngân hàng tiết kiệm ổn định hơn ngân hàng hợp tác, trong đó các ngân hàng tư nhân lại đối mặt với rủi ro khó khăn cao nhất.
Foos & cộng sự (2010) sử dụng chỉ số Z - score = Mean[ROA + E∕A]∕σR0A theo đề xuất của Roy (1952) và Boyd & cộng sự (1993) đo lường rủi ro khánh kiệt trên cơ sở dữ liệu 16.000 ngân hàng tư nhân trong giai đoạn 1997 - 2007 tại 16 quốc gia (Mỹ, Canada, Nhật Bản và 13 nước EU).
Soedarmono và cộng sự (2011) trong nghiên cứu về năng lực cạnh tranh của ngân hàng, tăng trưởng kinh tế và ổn định tài chính đối với các ngân hàng Châu Á. Dữ liệu nghiên cứu từ 12 ngân hàng thương mại Châu Á giai đoạn 2001 - 2007.
Nghiên cứu sử dụng các chỉ số sau để đo lường:
ZROAtt = ROAAtt + EQTAtt ROpoAlit
ZROEiit = ROAEt t + 1 RD ROEtt
Trong đó: ROAA và ROAE lần lượt là tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản bình quân và tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân; EQTA là vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản bình quân.
Chỉ số Z-score càng cao thì rủi ro mất thanh toán của ngân hàng càng giảm. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng trong một môi trường ít cạnh tranh thì mức vốn hóa của ngân hàng cao sẽ dẫn đến gia tăng rủi ro đạo đức và làm trầm trọng thêm rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân hàng. Đồng thời, nghiên cứu cũng cho rằng, tăng trưởng kinh tế cao hơn sẽ giảm thiểu bất ổn tài chính của ngân hàng đối với các thị trường ít cạnh tranh hơn.
Rahman & cộng sự (2012) nghiên cứu sự ổn định tài chính của các NHTM Malaysia giai đoạn 1995 - 2008 dựa trên chỉ số Z - score. Đồng thời, nghiên cứu cũng cho kết quả sở hữu nhà nước sẽ giảm rủi ro ngân hàng, qua đó làm tăng sự ổn định tài chính cho hệ thống.
Laetitia Lepetit, Frank Strobel (2013) nghiên cứu rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân hàng thông qua chỉ số Z-score dựa trên số liệu của 02 nước thuộc nhóm G20 trong giai đoạn 1992 - 2009. Chỉ số Z được sử dụng trong nghiên cứu C½^+μ(^0½)
dựa trên công thức Z = —~^(f^)—; trong đó: CAR là tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản, μ (ROA) là trung bình của chỉ số ROA trong thời kỳ nghiên cứu và σ(ROA) là độ lệch chuẩn của ROA trong thời kỳ nghiên cứu.
Laetitia Lepetit, Frank Strobel nhận định chỉ số Z-score là thước đo dễ áp dụng và hữu ích trong việc đánh giá rủi ro mất thanh toán của ngân hàng và sự ổn định tài chính nói chung.
Fu & cộng sự (2014) nghiên cứu mối quan hệ giữa cạnh tranh và ổn định tài chính dựa trên dữ liệu của 14 nền kinh tế khu vực Châu Á - Thái Bình Dương giai đoạn 2003 - 2010. Nghiên cứu nhằm xem xét ảnh hưởng của cạnh tranh ngân hàng, sự tập trung, các quy định và thể chế của các quốc gia đối với tính dễ vỡ của các ngân hàng được xác định thông qua xác suất phá sản và chỉ số Z-score. Kết quả chỉ ra rằng tập trung nhiều hơn dễ dẫn đến bất ổn tài chính cao hơn và quyền lực thị trường thấp hơn cũng gây ra rủi ro ngân hàng. về các quy định và thể chế, kết quả nghiên cứu cho thấy những hạn chế trong việc gia nhập thị trường có thể đem lại sự ổn định cho ngân hàng, trong khi các chương trình bảo hiểm tiền gửi cao hơn lại làm gia tăng sự bất ổn của ngân hàng.
Chiaramonte & cộng sự (2015) nghiên cứu so sánh độ chính xác của việc sử dụng chỉ số Z-score trong đo lường bất ổn tài chính của ngân hàng dựa trên dữ liệu của các 12 Ngân hàng thuộc EU giai đoạn 2001-2011. Các tác giả đã thực hiện phân tích so sánh giữa Z-score và các biến số liên quan trong mô hình CAMELS, sử dụng mô hình hồi quy Probit và log-log bổ sung. Nghiên cứu chỉ ra rằng, trong giai đoạn nghiên cứu (kể cả khi trải qua khủng hoảng 2008 - 2011) thì khả năng xác định và dự báo rủi ro của Z-score không kém hơn so với việc sử dụng các biến trong mô hình CAMELS nhưng lại có lợi thế là không cần nhiều dữ liệu phân tích. Đồng thời, khi sử dụng để đánh giá cho các ngân hàng có mô hình kinh doanh phức tạp thì việc sử dụng Z-score cho thấy hiệu quả hơn.
Strobel và Lepetit (2015) sử dụng mô hình Z-score để đánh giá và xem xét mối liên hệ giữa Z-score và xác suất phá sản của các ngân hàng. Nghiên cứu của Strobel và Lepetit (2015) đã ứng dụng thêm Z-score điều chỉnh bằng lnZ-score trong mối quan hệ với rủi ro phá sản ngân hàng và cho thấy lnZ-score tỷ lệ nghịch với xác suất phá sản.
Hammami & Boubaker (2015) xem xét tác động của cơ cấu sở hữu đối với rủi ro ngân hàng. Dữ liệu quan sát từ 72 ngân hàng thương mại từ 10 nước Trung Đông và Bắc Phi (MENA) giai đoạn 2000 - 2010. Sau khi đã kiểm soát các đặc điểm riêng của ngân hàng và các hiệu ứng của quốc gia, kết quả nghiên cứu cho thấy rằng cơ cấu sở hữu tập trung gắn liền với sự gia tăng rủi ro của ngân hàng. Hơn nữa, các ngân hàng nước ngoài có nguy cơ cao hơn các ngân hàng trong nước và các ngân hàng có sở hữu nhà nước thì đang ổn định hơn. Đối với các ngân hàng niêm yết, tỷ lệ sở hữu gia đình có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng. Các tác giả nhận định, các chủ sở hữu gia đình thường áp đặt những chiến lược nguy hiểm nhất khi họ nắm giữ tỷ lệ cổ phần cao hơn. Đối với các ngân hàng chưa niêm yết, tỷ lệ sở hữu gia đình và tổ chức có tác động ngược chiều đối với rủi ro tín dụng. Như vậy, ảnh hưởng của tỷ lệ sở hữu đối với rủi ro ngân hàng phụ thuộc vào thực tế là ngân hàng niêm yết hay không niêm yết.
Kohler, M,. (2015) phân tích rủi ro của các ngân hàng ở 15 nước EU giai đoạn 2002- 2011. Chỉ số Zscore được Kohler sử dụng tương tự như của Boyd & Graham:
_ ROAH + EQTAH
Zscoreit =---ɪ--- ----
0ROAip
Trong đó: ROAit là lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản của ngân hàng i tại quan sát thứ t; EQTAit là tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản của ngân hàng i tại quan sát thứ t và SROAip là độ lệch chuẩn ROA của ngân hàng i trong thời kỳ nghiên cứu p.
Theo Kohler, chỉ số Zscore là chỉ tiêu đo lường sự ổn định, rủi ro của NHTM bởi vì nó không chỉ đo lường rủi ro tín dụng mà còn đo lường của rủi ro thanh khoản và rủi ro thị trường liên quan đến các hoạt động phi tín dụng của ngân hàng.
Nghiên cứu chỉ ra rằng Zscore tỷ lệ nghịch với rủi ro của ngân hàng: Zcore càng lớn thì rủi ro của ngân hàng càng giảm và ngược lại.
Nhiều nghiên cứu khác sử dụng chỉ số Z-score của Boyd & Graham (1986) như một phương pháp phổ biến để xác định khả năng xảy ra bất ổn tài chính (rủi ro vỡ nợ) của các ngân hàng như Amor (2017), Luc Laeven & Ross Levine (2009), Nguyễn Quang Khải (2020), Dong & cộng sự (2014), Barry & cộng sự (2011), Ehsan S & Javid A (2018), Drakos & cộng sự (2016), Santoso & cộng sự (2016).
Bảng 2.3: Tổng hợp các nghiên cứu về sử dụng chỉ số Z-score trong đánh giá bất ổn tài chính của NHTM
2 Hesse và Cihak (2007)
Các ngân hàng hợp tác ổn định hơn các ngân hàng thương mại. Đồng thời cũng cho thấy rằng trong các hệ thống có sự hiện hữu của các ngân hàng hợp tác, các ngân hàng thương mại yếu kém sẽ mất ổn định nhiều hơn.
3 Ivicic và cộng sự (2008)
Xây dựng chỉ số Z-score có điều kiện liên kết trực tiếp rủi ro phá sản ngân hàng với các chỉ số ngân hàng cụ thể và chỉ số kinh tế vĩ mô.
4 Cihak & Hesse
(2008) Chỉ số Z-score càng lớn thì rủi ro khánh kiệt càng thấp.
5 Beck và các cộng sự (2009)
Phân tích Z-score cho thấy các ngân hàng tư nhân có lợi nhuận cao hơn và vốn hóa tốt hơn so với cả ngân hàng tiết kiệm và ngân hàng hợp tác, tuy nhiên, điều này được đánh đổi bởi sự biến động cao hơn trong lợi nhuận.
6 Foos & cộng sự (2010)
Sử dụng chỉ số Z - score = Mean[ROA + E∕A]∕σR0A theo đề xuất của Roy (1952) và Boyd & cộng sự (1993) đo lường rủi ro khánh kiệt.
7 Soedarmono và cộng sự (2011)
Môi trường ít cạnh tranh thì mức vốn hóa của ngân hàng cao sẽ dẫn đến gia tăng rủi ro đạo đức và làm trầm trọng thêm rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân
ổn tài chính của ngân hàng đối với các thị trường ít cạnh tranh hơn.
8 Rahman & cộng sự (2012)
Sở hữu nhà nước sẽ giảm rủi ro ngân hàng, qua đó làm tăng sự ổn định tài chính cho hệ thống.
9
Laetitia Lepetit, Frank Strobel
(2013)
Chỉ số Z-score là thước đo dễ áp dụng và hữu ích trong việc đánh giá rủi ro mất thanh toán của ngân hàng và sự ổn định tài chính nói chung.
10 Fu & cộng sự (2014)
Tập trung nhiều hơn dễ dẫn đến bất ổn tài chính cao hơn và quyền lực thị trường thấp hơn cũng gây ra rủi ro ngân hàng.
11 Chiaramonte & cộng sự (2015)
Khả năng xác định và dự báo rủi ro của Z-score không kém hơn so với việc sử dụng các biến trong mô hình CAMELS nhưng lại có lợi thế là không cần nhiều dữ liệu phân tích. Đồng thời, khi sử dụng để đánh giá cho các ngân hàng có mô hình kinh doanh phức tạp thì việc sử dụng Z-score cho thấy hiệu quả hơn.
12 Strobel và Lepetit
(2015) lnZ-score tỷ lệ nghịch với xác suất phá sản.
13 Hammami & Boubaker (2015)
Cơ cấu sở hữu tập trung gắn liền với sự gia tăng rủi ro của ngân hàng.
Các ngân hàng nước ngoài có nguy cơ cao hơn các ngân hàng trong nước và các ngân hàng có sở hữu nhà nước thì ổn định hơn.
Đối với các ngân hàng niêm yết, tỷ lệ sở hữu gia đình có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng. Ảnh hưởng của tỷ lệ sở hữu đối với rủi ro ngân hàng phụ thuộc vào thực tế là ngân hàng niêm yết hay không niêm yết.
14 Kohler, M,. (2015)
càng lớn thì rủi ro của ngân hàng càng giảm và ngược lại.
2.5.2.1. Các nghiên cứu trên thế giới
Nghiên cứu của Godlewski (2004) về ảnh hưởng của vốn đến rủi ro bất ổn tài chính của các NHTM ở ba khu vực: Trung Đông, Đông Nam Á và Nam Mỹ. Dữ liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu Bankscope trong giai đoạn 1996 - 2001. Phương pháp nghiên cứu được các tác giả sử dụng là hệ hai phương trình hồi quy với các biến phụ thuộc là thay đổi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và Z-score của ngân hàng, các biến độc lập bao gồm quy mô ngân hàng, ROA, cùng các biến giả. Kết quả cho thấy việc gia tăng vốn chủ sở hữu làm giảm thiểu rủi ro bất ổn của ngân hàng.
Teresa & M. Dolores (2008) sử dụng dữ liệu bảng và kỹ thuật ước lượng GMM trong phân tích rủi ro và tập trung chủ sở hữu của các ngân hàng thương mại và ngân hàng tiết kiệm ở Tây Ban Nha từ năm 1993 - 2000. Biến phụ thuộc là chỉ số Z-score được tính theo Hannan và Hanweck (1998). Các biến độc lập: lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), tổng dư nợ/ tổng tài sản (LOANTA), CG biến giả đại diện cho sự thay đổi chính sách của chính phủ, tập trung chủ sở hữu (OW) là biến giả với giá trị 1 là ngân hàng thương mại, 0 là ngân hàng tiết kiệm; Lg, Me là biến giả đại diện cho quy mô ngân hàng (SIZE) lần lượt là ngân hàng có quy mô lớn và quy mô trung bình; M là biến giả đại diện cho sự sáp nhập. Kết quả nghiên cứu cho thấy, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tổng dư nợ/tổng tài sản (LOANTA) có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro đối với ngân hàng thương mại, còn đối với
ngân hàng tiết kiệm thì cho kết quả ngược lại. Trong khi đó, đối với ngân hàng thương mại thì biến sát nhập (M) và quy mô ngân hàng (SIZE) lớn thì có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro, nhưng quy mô ngân hàng (SIZE) trung bình thì có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro. Đối với ngân hàng tiết kiệm, thì biến sáp nhập (M) có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro, trong khi quy mô ngân hàng (SIZE) thì không có ý nghĩa thống kê.
Yong Tana & Christos Florosb (2013) nghiên cứu xác định mối quan hệ giữa