STT Các
biến Tên biến Cách xác định
Đại diện cho Kỳ vọng Nghiên cứu tham khảo 1 LLR Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng (Loan Loss Reserve Ratio) Dự phịng rủi ro tín dụng Tổng dư nợ cho vay
Rủi ro tín dụng - Whalen and Thomson (1988), Halling (2006) 2 LEV Tỷ lệ đòn bẩy (Leverage ratio) Vốn chủ sở hữu Tổng huy động + Montgomery et al. (2004), Jordan (2010)
STT Các
biến Tên biến Cách xác định
Đại diện cho Kỳ vọng Nghiên cứu tham khảo 3 NIR Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (Net interest ratio)
Thu nhập lãi thuần Tổng tài sản bình quân Rủi ro lãi suất + Montgomery et al. (2004), Nguyễn Thanh Dương (2013), Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2015). 4 CTI Tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp (Commission to income ratio) Chi phí lương và trợ cấp
Thu nhập lãi thuần -
Whalen and Thomson (1988), Halling (2006) 5 LDR Tỷ lệ cho vay (Loan to deposit ratio)
Tổng dư nợ cho vay Tổng huy động ngắn hạn Rủi ro thanh khoản - Montgomery et al. (2004), PWC (2006, 2012) 6 LAD Tỷ lệ tài sản thanh khoản (Liquid asset to deposit ratio)
Tài sản thanh khoản−Huy động ngắn hạn Tổng huy động Rủi ro thanh khoản + Montgomery et al. (2004), PWC (2006, 2012) 7 GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế + Wong et al. (2005), Asarkaya và Ocan (2007) 8 INF Tỷ lệ lạm phát +/- Shassady và Moore (2015), Akhter và Daly (2009)
(Kỳ vọng dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến độc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-) so với Z-score có nghĩa biến độc lập đồng biến với rủi ro)
Các giả thuyết:
H1: LLR có mối tương quan nghịch biến với Z-score, đồng biến với rủi ro phá sản.
Khi LLR càng cao, rủi ro tín dụng càng cao, làm giảm chất lượng tài sản và tăng các khoản vay không hiệu quả, ảnh hưởng xấu đến thu nhập. Theo Whalen và Thomson
(1988), LLR có liên quan dương đến rủi ro, trong khi dự phòng rủi ro cho vay của năm trước theo Halling (2006) có mối quan hệ tiêu cực với rủi ro ngân hàng. Các ngân hàng trong điều kiện tài chính thuận lợi (bất lợi) tích cực tăng (giảm) dự trữ lỗ cho vay.
H2: LEV có mối tương quan đồng biến với Z-score, nghịch biến với rủi ro phá sản.
Trong trường hợp các ngân hàng yêu cầu tiền gửi nhiều hơn (tức là rủi ro thanh khoản và rủi ro lãi suất cao hơn), vốn chủ sở hữu ít khiến họ gặp khó khăn khi xảy ra sự cố bất ngờ. Montgomery et al. (2004) cho rằng tỷ lệ địn bẩy có tương quan dương đến rủi ro ngân hàng; tuy nhiên, kết quả này khơng có ý nghĩa thống kê. Trong nghiên cứu của Jordan (2010), tỷ lệ đòn bẩy, được đo bằng tỷ lệ vốn cấp 1 so với tổng tài sản, có mối quan hệ bất lợi với rủi ro ngân hàng, có nghĩa là địn bẩy càng cao, rủi ro càng thấp. Tài trợ vốn chủ sở hữu dồi dào sẽ giúp các ngân hàng chịu được những rủi ro mà các hoạt động của họ phải đối mặt.
H3: NIR có mối tương quan đồng biến với Z-score, nghịch biến với rủi ro phá sản.
Chỉ số này cho thấy tác động của rủi ro lãi suất lên rủi ro phá sản. vì thu nhập lãi là một trong những nguồn thu chính. Sự gia tăng của NIR là do thu nhập lãi thuần tăng hoặc tổng tài sản giảm (do giảm hoạt động đầu tư hoặc cho vay đối với các tài khoản rủi ro). Việc NIR giảm ngụ ý rằng hoạt độn của Ngân hàng đang đối mặt với nhiều rủi ro hơn do thu nhập lãi ròng giảm và giảm các khoản đầu tư vào các tài khoản rủi ro. Trong khi Halling (2006) tìm thấy một mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ này và rủi ro ngân hàng, Nguyễn (2003) đã khám phá NIR trong mối liên hệ tiêu cực với Z-score.
H4: CTI có mối tương quan nghịch biến với Z-score, đồng biến với rủi ro phá sản.
Whallen (1988) cho thấy có mối liên hệ tích cực giữa CTI và rủi ro ngân hàng. Sự gia tăng tỷ lệ này (tức là tăng chi phí) làm giảm hiệu quả hoạt động ngân hàng, do đó làm tăng nguy cơ ngân hàng. Việc giảm CTI có thể do giảm chi phí hoặc tăng thu nhập lãi thuần (chênh lệch lãi suất lớn làm tăng lợi nhuận). Halling (2006) nhận thấy rằng tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản và chi phí hoạt động cho thu nhập dự kiến có liên quan tích cực đến rủi ro ngân hàng. Tương tự, Cihak và Hesse (2008) đã phát hiện một
mối liên hệ tích cực giữa tỷ lệ chi phí hoạt động với tổng thu nhập và biến động của ngân hàng.
H5: LDR có mối tương quan nghịch biến với Z-score, đồng biến với rủi ro phá sản.
LDR được sử dụng để đo lường cung thanh khoản và nhu cầu của ngân hàng. Sự gia tăng của nó sẽ dẫn đến rủi ro thanh khoản do sự mất cân đối giữa cung và cầu thanh khoản. Khi nghiên cứu trường hợp của các ngân hàng thương mại Nhật Bản và Indonesia, Montgomery et al. (2004) ghi nhận rằng mối quan hệ tích cực tồn tại giữa tỷ lệ cho vay và rủi ro phá sản, cho rằng trong giai đoạn khủng hoảng, các ngân hàng thường tập trung vào tăng trưởng tín dụng để kiếm thêm thu nhập và có xu hướng nhắm đến những người vay có rủi ro với lãi suất cho vay cao hơn. Trong khi đó, đối với PWC (2006, 2012), LDR giúp xác định tính thanh khoản cũng như xu hướng và trạng thái thanh khoản của ngân hàng trong quá trình hoạt động.
H6: LAD có mối tương quan đồng biến với Z-score, nghịch biến với rủi ro phá sản.
Tài sản thanh khoản có thể được xem như là dự trữ thanh khoản được sử dụng bởi các ngân hàng để đối phó với rút tiền mặt hàng loạt trong một số trường hợp nhất định. Tỷ lệ cao hơn đồng nghĩa với việc quản lý thanh khoản của ngân hàng tốt, giúp giảm thiểu rủi ro thanh khoản. Theo Montgomery (2004), mặc dù LAD có mối liên hệ tích cực với nguy cơ phá sản, liên kết này khơng có ý nghĩa thống kê. PWC (2006, 2012) nhấn mạnh tầm quan trọng của LAD trong việc đánh giá rủi ro thanh khoản nói chung và thanh khoản ngân hàng nói riêng.
H7: GDP có mối tương quan đồng biến với Z-score, nghịch biến với rủi ro phá sản.
Tăng trưởng kinh tế (tỷ lệ tăng GDP) là chỉ số kinh tế vĩ mô đo lường mức tăng trưởng của hàng hoá thành phẩm và dịch vụ được sản xuất trong nước trong một khoảng thời gian cụ thể. Wong và cộng sự (2005) xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mơ và cịn thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa tốc độ tăng trưởng GDP và rủi ro. Asarkaya và O can (2007) kết luận rằng các ngân hàng có thể bị tổn thất do những rủi ro có thể xảy ra trong bối cảnh suy thối.
H8: INF có mối tương quan đồng biến/nghịch biến với Z-score, nghịch biến/đồng biến với rủi ro phá sản.
Lạm phát là sự thay đổi của mức giá hàng hoá và dịch vụ, có thể ảnh hưởng đến mức tiêu thụ của người tiêu dùng. Shaddady và Moore (2015) đã nghiên cứu các yếu tố quyết định mức độ an toàn vốn của 89 ngân hàng tại các nước giàu tài nguyên dầu của Hội đồng Hợp tác vùng Vịnh (GCC). Những phát hiện từ nghiên cứu này phù hợp với kết quả của Akhter và Daly (2009), đã cho thấy mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê giữa lạm phát và rủi ro.
3.2.3 Mơ hình nghiên cứu
Trên cơ sở tiếp thu các nghiên cứu đã được kiểm định, mơ hình hồi quy trong đề tài này được xây dựng có dạng tổng quát như sau:
Zi,t= β0 + β1LLRit + β2LEVit + β3NIRit + β4CTIit + β5LDRit + β6LADit + β7GDPit + β8INFit + εi,t
Trong đó:
- i: là ngân hàng quan sát thứ i (i = 1, 2, 3, …, 25)
- t: là năm quan sát thứ t (t= 1, 2, 3, …,10)
- Zit: đại diện cho rủi ro trong hoạt động của ngân hàng
- βi: hệ số các biến độc lập.
- β0: hệ số tự do (điểm chặn của mơ hình).
- eit: sai số.
3.3 Phương pháp nghiên cứu:
Trong nghiên cứu này tác giả sẽ dựa vào phần mềm Excel để tính tốn các chỉ số và thống kê theo thứ tự các ngân hàng hỗ trợ cho phân tích sơ bộ các biến trong mơ hình. Ngồi ra cịn có sự hỗ trợ của phần mềm Eviews 8 trong việc làm các thống kê mô tả chung cho các biến, phân tích hiện tượng đa cộng tuyến, các mơ hình bình phương bé nhất (OLS), nhân tố cố định (FEM), nhân tố biến động (REM) và mơ hình GLS để có
phương trình tốt nhất thể hiện mối quan hệ của các nhân tố tác động đến rủi ro phá sản của các ngân hàng.
3.4 Thu thập và xử lý dữ liệu:
3.4.1 Mẫu nghiên cứu:
Tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu là 25 NHTM Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2007 – 2016 để thiết lập dữ liệu bảng quan sát cho các ngân hàng. Theo đó sẽ có 25 đơn vị chéo và 10 thời đoạn, tổng cộng có 250 quan sát cho mẫu nghiên cứu.
3.4.2 Nguồn số liệu
Dựa trên nguồn dữ liệu đã xác định, nghiên cứu đã thu thập số liệu của các NHTM Việt Nam thông qua các báo cáo thường niên và các báo cáo tài chính của các ngân hàng (có kiểm tốn theo chuẩn mực kế tốn) được cơng bố hàng năm trong giai đoạn 2007 – 2016 trên các website của các ngân hàng và từ websites của thị trường chứng khốn Việt Nam - Vietstock (http://finance.vietstock.vn/). Ngồi ra, dữ liệu cấp quốc gia như tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát được thu thập từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới, Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF). Tất cả các số liệu này được tìm kiếm bằng phương pháp tổng hợp, thống kê, trích lọc, phân loại và sắp xếp theo dòng thời gian của mẫu quan sát với năm tài chính gần nhất là 2016 và lùi dần về các năm nghiên cứu trước.
3.4.3 Phương pháp xử lý số liệu
Sau khi thu thập xong số liệu cần thiết cho mơ hình, nghiên cứu tiến hành hiệu chỉnh và mã hóa các dữ liệu. Bước tiếp theo là nghiên cứu tiến hành làm sạch dữ liệu nhằm phát hiện các sai sót, các ơ trống thiếu thơng tin, sai thơng tin và tiến hành hoàn thiện ma trận dữ liệu.
Như vậy, dữ liệu sau cùng được đưa vào sử dụng trong mơ hình và tiến hành phân tích, kiểm định bằng phương pháp nghiên cứu hồi quy. Sau khi thu thập đủ các số liệu cần thiết, tác giả dựa vào các cơng thức tính các chỉ số đó thơng qua các nghiên cứu trước với cách tính phù hợp nhất cho Việt Nam đã đề cập trong bảng các biến để có kết quả cuối cùng cho bảng dữ liệu cho mẫu nghiên cứu.
Tóm tắt chương 3
Dựa trên cơ sở lý thuyết đã trình bày trong Chương 2, trong Chương 3, tác giả đi vào giới thiệu mơ hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của NHTM. Các yếu tố này gồm: Rủi ro tín dụng (được đại diện bởi biến Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng - LLR), Rủi ro lãi suất (đại diện bởi NIR – Tỷ lệ thu nhập lãi thuần), Rủi ro thanh khoản (đo lường bởi biến LDR – Tỷ lệ cho vay và LAD – Tỷ lệ tài sản thanh khoản), Tỷ lệ đòn bẩy – LEV, Tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp – CTI và các yếu tố ngoại sinh: Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP và Tỷ lệ lạm phát INF. Đồng thời, tác giả đã mô tả dữ liệu và chỉ rõ các thức thu thập dữ liệu cũng như phương pháp nghiên cứu sử dụng.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu:
Thống kê mô tả tất cả các biến trong mơ hình được mơ tả trong bảng sau: