Các nhân tố tác động tới mức độ ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:14

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Dựa trên cơ sở lý thuyết về ổn định tài chính và lược khảo các nghiên cứu trong và ngoài nước, nhóm tác giả đã xây dựng mô hình các nhân tố tác động đến mức độ ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2022.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Các nhân tố tác động tới mức độ ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI MỨC ĐỘ ỔN ĐỊNH TÀI CHÍNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Nguyễn Thụy Bảo Khuyên 1, Mai Trúc Phương 2 1. Khoa Kinh tế, Trường Đại học Thủ Dầu Một, liên hệ email: khuyenntb@tdmu.edu.vn 2. Lớp D22TCNH04, Trường Đại học Thủ Dầu Một TÓM TẮT Dựa trên cơ sở lý thuyết về ổn định tài chính và lược khảo các nghiên cứu trong và ngoài nước, nhóm tác giả đã xây dựng mô hình các nhân tố tác động đến mức độ ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2022. Bằng việc thu thập các số liệu thống kê từ báo cáo tài chính của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2022, nhóm tác giả đã đi đến kết luận có 6 nhân tố tác động đến chỉ số Zscore - đại diện mức độ ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam, bao gồm: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EA), tỷ lệ dư nợ cho vay/tổng tài sản (LOAN), tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng huy động (LDR), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), Quy mô ngân hàng (SIZE) và tốc độ tăng trưởng GDP (GDP. Trong đó EA, ROE, SIZE và GDP tác động cùng chiều tới Zscore và LOAN, LDR tác động ngược chiều tới Zscore. Từ kết quả này, nhóm tác giả đã thảo luận và đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm giúp hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam nâng cao mức độ ổn định tài chính trong tương lai. Từ khóa: Ổn định tài chính, ngân hàng thương mại, Zscore 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Theo số liệu thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam công bố, tính đến 31/12/2023, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam có 31 NHTM cổ phần, 9 NHTM 100% vốn nước ngoài và 2 NHTM liên doanh đang hoạt động. Tổng tài sản của toàn hệ thống Tổ chức tín dụng vượt mức 20 triệu tỷ Trong số đó, các NHTM cổ phần là nhóm có hoạt động hiệu quả có tổng tài sản cao nhất, đạt mức 8,987 triệu tỷ. Với vai trò là người cung ứng nguồn vốn chủ yếu cho nền kinh tế nên sự ổn định tài chính của hệ thống NHTM đóng vai trò vô cùng quan trọng đối với ổn định nền kinh tế một quốc gia. Đặc biệt là thời điểm sau dịch Covid-19, nền kinh tế thế giới dần rơi vào trình trạng suy thoái dẫn đến sự mất ổn định của nhiều hoạt động sản xuất kinh doanh. Doanh nghiệp khó khăn kéo theo các khoản vay vốn tại NHTM rơi vào tình trạng nợ xấu, quá hạn. Trong lịch sử ngành ngân hàng đã từng có một số NHTM Việt Nam rơi vào tình trạng mất ổn định về tài chính dẫn đến các thương vụ mua lại, tái cơ cấu, sáp nhập… Năm 2011, ba ngân hàng Đệ Nhất (Ficombank), Tín Nghĩa (TinNghiaBank), NH TMCP Sài Gòn (SCB) sáp nhập thành Ngân hàng TMCP Sài Gòn; NH Đại Tín (Trustbank) đổi tên thành Ngân hàng xây dựng Việt Nam (VNCB); NH Phương Tây sáp nhập vào Tổng công ty Tài chính Cổ phần Dầu khí Việt Nam (PVFC) rồi đổi tên thành Ngân hàng Đại chúng (PVcomBank), ….Tiếp đó là các thương vụ: NH Đầu tư và phát triển Việt Nam (BIDV) tiếp nhận NH Phát triển nhà Hà Nội; Ngân hàng Hàng Hải nhận Ngân hàng phát triển Mê Kong và Sacombank nhận NH Phương Nam. Năm 2015, Ngân hàng Nhà nước đã quyết định thực hiện biện pháp mua bắt buộc toàn bộ cổ phần của 3 ngân hàng: VNCB, Oceanbank, GP Bank với giá 0 đồng và chỉ định các 83
NHTMCP có vốn Nhà nước (Vietcombank, VietinBank) tham gia quản trị, điều hành và thực hiện phương án cơ cấu lại, thay vì để các ngân hàng này phá sản. Gần đây nhất, sự việc TMCP Sài Gòn (SCB) rơi vào tính trang kiểm soát đặc biệt, mất thanh khoản và ổn định tài chính do liên quan đến tập đoàn Vạn Thịnh Phát càng cho thấy ổn định tài chính là một vấn đề sống còn của hệ thống NHTM. Đã có một số nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam về các nhân tố tác động đến sự ổn định tài chính của các Ngân hàng thương mại. Do những nghiên cứu này được tiến hành ở nhiều nơi trên thế giới, giai đoạn nghiên cứu khác nhau, cũng như chỉ nghiên cứu chung về một nhân tố cụ thể của ngành Ngân hàng, không đi sâu vào tổng thể các nhân tố thuộc Ngân hàng Thương mại nên một số kết luận khuyến nghị có thể không áp dụng được cho các Ngân hàng Thương mại ở Việt Nam. Xuất phát từ những phân tích trên, nhóm tác giả thực hiện nghiên cứu này nhằm tìm ra các nhân tố tác động và chiều tác động đến mức độ ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, từ đó đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm gia tăng mức độ ổn định tài chính. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Cơ sở lý thuyết về ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Ổn định tài chính là một trạng thái trong đó hệ thống tài chính gồm các trung gian tài chính, thị trường và hạ tầng tài chính có khả năng chống đỡ được các cú sốc và những rủi ro do sự mất cân đối tài chính gây ra từ đó làm giảm bớt khả năng sụp đổ của các trung gian tài chính vốn có tác động tiêu cực đối với việc phân bổ tiết kiệm và đầu tư (ECB, 2012). Các tài liệu học thuật cho tới nay chưa có sự đồng thuận trong việc xác định chỉ số nào đại diện chung cho rủi ro ngân hàng, từ đó định nghĩa ngân hàng nào là rủi ro và hành vi rủi ro của ngân hàng là như thế nào. Trên cơ sở đó, người ta bắt đầu tiếp cận một khái niệm rủi ro rộng hơn, cụ thể nhằm đánh giá sự ổn định tài chính (financial stability), rủi ro tổng thể (overall riskiness) hay xác suất phá sản (probability of defaults) của ngân hàng, thông qua chỉ số Zscore (Roy, 1952), như sau: Zscore = (ROA+EA)/(σ(ROA)) Trong đó, ROA là lợi nhuận ròng trên tổng tài sản bình quân, EA là vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản bình quân, và σ(ROA) là độ lệnh chuẩn của giá trị ROA. Ngoài ra còn có các phiên bản khác nhau của Zscore cũng đã xuất hiện khá nhiều. Một số tác giả ước tính giá trị độ lệch chuẩn của ROA chỉ căn cứ trên một phần của mẫu thời gian (2, 3, 4 hoặc 5 năm) và tiếp tục nguyên tắc này trên phần còn lại của mẫu để làm cho chỉ số Zscore trở nên nhạy hơn và do đó biến động nhiều hơn (Anginer và nnk., 2014), hoặc xem xét chỉ số Zscore nhạy hơn, bằng cách ước tính thước đo rủi ro hàng năm thông qua độ lệch chuẩn trung bình hàng quý (De Haan và nnk., 2012). Nhìn chung, điều này không có ý nghĩa hơn với khái niệm của chỉ số Zscore, trong đó việc phân phối của biến ngẫu nhiên phải được tính đến. Do đó, để đảm bảo được tiêu chí tăng số lượng quan sát nhiều nhất có thể, chỉ số Zscore được tính toán với độ lệch chuẩn của ROA cho cả giai đoạn khảo sát nên được ưu tiên áp dụng (Niu, 2012; Djatche, 2019). 2.2. Lược khảo một số nghiên cứu liên quan Ozili P. K. (2018) đã đánh giá các nhân tố quyết định sự ổn định ngân hàng ở châu Phi và sử dụng mô hình hồi quy ước lượng theo phương pháp OLS để ước tính sự tương quan giữa sự ổn định của ngân hàng và các biến độc lập. Kết quả cho thấy hiệu quả hoạt động của ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu so với tổng nợ, tỷ lệ vốn pháp định, độ sâu của hệ thống tài chính và sự tập trung của các ngân hàng là những nhân tố quan trọng quyết định sự ổn định của ngân hàng ở châu Phi. ODUND và nnk. (2018) đã thu thập số liệu từ 10 ngân hàng thương mại niêm yết tại 84
Sở giao dịch chứng khoán Nairobi (NSE), bằng mô hình định lượng đã chỉ ra rằng quy mô ngân hàng và tỷ lệ vốn huy động trên tổng tài sản có ảnh hưởng tiêu cực đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại tại Kenya. Ngược lại tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản tác động tích cực đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng tại Kenya. Kiemo, S.M. và nnk.(2018) đã nghiên cứu và chỉ ra các yếu quyết định đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng tại Kenya. Bằng cách thu thập dữ liệu từ 39 ngân hàng thương mại, nhóm tác giả đã dùng mô hình định lượng để chỉ ra sự ổn định tài chính của các ngân hàng được quyết định bởi các nhân tố: quy mô ngân hàng, vốn pháp định; vốn ngắn hạn và dài hạn, và quản trị ngân hàng có tác động tích cực đến sự ổn định tài chính cho các ngân hàng thương mại. Tuy nhiên rủi ro tín dụng được cho là có tác động tiêu cực đến sự ổn định tài chính cho các ngân hàng thương mại ở Kenya. Một số tác giả trong nước cũng đã có các nghiên cứu về chỉ số Zscore và các yếu tốt tác động đến Zscore. Trương Vũ Bảo Dung (2017) nghiên cứu và chỉ ra rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại được đo bằng chỉ số Zscore, trong đó các nhân tố ảnh hưởng tích cực đến Zscore bao gồm: Khả năng thanh khoản và quy mô ngân hàng. Ngược lại các nhân tố Tăng trưởng kinh tế, Mức độ an toàn vốn lại ảnh hưởng tiêu cực đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại. Lê Ngọc Quỳnh Anh và nnk. (2020) đã thu thập dữ liệu từ 19 ngân hàng của Việt Nam trong giai đoạn 2014–2018 để xác định biến phụ thuộc – hệ số nguy cơ phá sản (zscore) – thước đo sự ổn định tài chính của các ngân hàng thông qua các mô hình hồi quy dữ liệu bảng: Mô hình ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu thông thường, mô hình hồi quy tác động cố định, mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên và mô hình bình phương tối thiểu tổng quát. Kết quả cho thấy các biến tác động đến đồng biến đến sự ổn dịnh tài chính của ngân hàng thương mại bao gồm: tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay đối với tiền gửi. Còn biến độc lập biên lãi ròng tác động ngược chiều với sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại. Trầm Thị Xuân Hương và nnk. (2020) nghiên cứu tác động của các nhân tố đến sự ổn định của ngân hàng thông qua phương pháp hồi quy đa biến với dữ liệu của 25 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2006 đến năm 2016. Kết quả cho thấy Zscore, chi phí hoạt động và các nhân tố kinh tế vĩ mô: tổng sản phẩm quốc nội, lạm phát (GDP, INF) là có tác động tích cực đến sự ổn định tài chính của ngân hàng. Ngoài ra còn có các nhân tố ảnh hưởng đến sự ổn định của ngân hàng như quy mô tài sản, tài sản lưu động, dư nợ tín dụng theo hướng ngược lại. Nguyễn Thị Tuyết Lan (2021) sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với dữ liệu của 25 NHTM Việt Nam từ năm 2008- 2018 và chỉ ra: Lợi nhuận, Tỷ lệ huy động vốn và Tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng tích cực đến ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại. Ngược lại, Quy mô, Tỷ lệ cho vay, Lạm phát có tác động ngược chiều đến ổn định tài chính. Nguyễn Thị Mỹ Linh (2023) đã nghiên cứu phân tích tác động của tạo thanh khoản, tốc độ tăng vốn chủ sở hữu và tương tác của chúng đối với sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam bằng cách sử dụng phương pháp ước lượng hồi quy phân vị đối với mẫu gồm 25 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2007 – 2021. Kết quả cho thấy tạo thanh khoản và tăng trưởng vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng tích cực đến ổn định tài chính của ngân hàng. Ngoài ra, tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tỷ lệ thu nhập lãi ròng và lạm phát có tác động thuận chiều đến ổn định tài chính của ngân hàng. Từ đó, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý đối với các nhà lập chính sách nhằm củng cố sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. 85
Bảng 1: Các nhân tố tác động đến ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại. Nhân tố Tác động cùng chiều Tác động ngược chiều Tỷ lệ tài sản thanh khoản/tổng tài Tăng Mỹ Sang (2020) Trầm Thị Xuân Hương và nnk. sản Trương Vũ Bảo Dung (2017 (2020) Tỷ lệ cho vay/ tiền gửi (LDR) Lê Ngọc Quỳnh Anh và nnk. (2020) Nguyễn Thị Mỹ Linh (2023) Tỷ lệ cho vay/tổng tài sản Phạm Thủy Tú và nnk. (2021) Nguyễn Thị Tuyết Lan (2021) ODUNDO, O. G và nnk.(2018) Trầm Thị Xuân Hương và nnk. (2020) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu /tổng tài sản Nguyễn Thị Mỹ Linh (2023) Phạm Thủy Tú và nnk. (2021) (EA) Lê Ngọc Quỳnh Anh và nnk. (2020) Phạm Thủy Tú và nnk. (2021) Trương Vũ Bảo Dung (2017) Kiemo, S.M. ( 2018) ODUNDO, O. G và nnk.(2018) Tỷ lệ nợ xấu/ tổng dư nợ cho vay Nguyễn Thị Mỹ Linh (2023) (NPL) Tăng Mỹ Sang (2020) Kiemo, S.M. và nnk.(2018) Trầm Thị Xuân Hương và nnk. (2020) Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) Nguyễn Thị Tuyết Lan (2021) Lê Ngọc Quỳnh Anh và nnk. (2020) Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn Nguyễn Thị Tuyết Lan (2021) chủ sở hữu (ROE) Lê Ngọc Quỳnh Anh và nnk. (2020) Tỷ lệ tăng trưởng thu nhập sau Lê Ngọc Quỳnh Anh và nnk. (2020) thuế Tỷ lệ huy động vốn/tổng tài sản Nguyễn Thị Tuyết Lan (2021) Phạm Thủy Tú và nnk. (2021) ODUNDO, O. G và nnk.(2018) Tăng trưởng kinh tế Nguyễn Thị Tuyết Lan (2021) Trương Vũ Bảo Dung (2017) Phạm Thủy Tú và nnk. (2021) Trầm Thị Xuân Hương và nnk. (2020) Quy mô ngân hàng Lê Ngọc Quỳnh Anh và nnk. (2020) Nguyễn Thị Tuyết Lan (2021) Trương Vũ Bảo Dung (2017) Phạm Thủy Tú và nnk. (2021) Kiemo, S.M. và nnk.(2018) ODUNDO, O. G và nnk.(2018) Trầm Thị Xuân Hương và nnk. (2020) Tỷ lệ Lạm phát Phạm Thủy Tú và nnk. (2021) Nguyễn Thị Tuyết Lan (2021) Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín Phạm Thủy Tú và nnk. (2021) dụng/tổng dư nợ Tăng Mỹ Sang (2020) Tỷ giá hối đoái Tăng Mỹ Sang (2020) Tỷ số đòn bẫy (LEV) Trương Vũ Bảo Dung (2017) (Nguồn: Tác giả tổng hợp) 2.3. Mô hình nghiên cứu 2.3.1 Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu được thực hiện bằng cách thu thập số liệu thống kê từ các báo cáo tài chính của 25 NHTM cổ phần trong giai đoạn 2010-2022, sau đó tác giả tính toán các giá trị của biến phụ thuộc và các biến độc lập được lựa chọn trong mô hình (Bảng 2). Sử dùng phần mềm Stata 20 để chạy các mô hình theo phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (Pooled OLS); Phương pháp 86
tác động cố định (Fixed Effects-FEM) và Phương pháp tác động ngẫu nhiên (Random Effects- REM. Sau đó sử dụng các kiểm định để lựa chọn mô hình tối ưu, khác phục các khuyết tật tự tương quan và phương sai thay đổi (nếu có) bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (General Least Square–GLS) để đưa ra mô hình nghiên cứu hoàn chỉnh. Bảng 2: Danh sách các NHTM cổ phần nghiên cứu STT Ngân hàng Viết tắt 1 Ngân hàng TMCP An Bình ABB 2 Ngân hàng TMCP Á Châu ACB 3 Ngân hàng TMCP Đầu tư và phát triển Việt Nam BID 4 Ngân hàng TMCP Bảo Việt BVB 5 Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam CTG 6 Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam EIB 7 Ngân hàng TMCP Phát triển TP Hồ Chí Minh HDB 8 Ngân hàng TMCP Kiên Long KLB 9 Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt LPB 10 Ngân hàng TMCP Quân Đội MBB 11 Ngân hàng TMCP Hàng Hải MSB 12 Ngân hàng TMCP Nam Á NAB 13 Ngân hàng TMCP Quốc dân NVB 14 Ngân hàng TMCP Phương Đông OCB 15 Ngân hàng TMCP Thịnh Vượng và Phát Triển PGB 16 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương SGB 17 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội SHB 18 Ngân hàng TMCP Đông Nam Á SSB 19 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín STB 20 Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam TCB 21 Ngân hàng TMCP Tiên Phong TPB 22 Ngân hàng TMCP Việt Á VAB 23 Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam VCB 24 Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam VIB 25 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng VPB (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp) 2.3.2. Mô hình nghiên cứu Nghiên cứu này ứng dụng kết quả nghiên cứu của Cihak & Hesse (2008) về chỉ số ZScore đo lường nguy cơ phá sản của NHTM. Ngoài ra, việc xác định các biến độc lập được tham khảo từ các nghiên cứu của Ozili P. K. (2018), Kiemo, S.M. và nnk. (2018), về sự ổn định tài chính của các NHTM tại Keyna, Châu Phi, Oman. Trong nước thì tác giả tham khảo các nghiên cứu của Tăng Mỹ Sang (2020), Trương Vũ Bảo Dung (2017), Trầm Thị Xuân Hương và nnk. (2020), Lê Ngọc Quỳnh Anh và nnk. (2020), Nguyễn Thị Mỹ Linh (2023) và bổ sung thêm hoặc bỏ bớt một số biến để xem xét các nhân tố ảnh hưởng một cách đầy đủ nhất. 87
Bảng 3: Bảng mô tả các biến sử dụng trong mô hình Giả Biến Ký Cách tính Kỳ Nguồn Các nghiên cứu trước thuyết hiệu vọng dữ liệu với Zscore Biến độc lập H1 Tỷ lệ Vốn EA 𝑉ố𝑛 𝐶𝑆𝐻 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 + Báo cáo Nguyễn Thị Mỹ Linh chủ sở hữu 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑇𝑆 𝑏ì𝑛ℎ 𝑄𝑢â𝑛 thường (2023) trên tổng tài niên các Lê Ngọc Quỳnh Anh, sản ngân và nnk. (2020) hàng Phạm Thủy Tú, và nnk. (2021) Trương Vũ Bảo Dung (2017) Kiemo, S.M.và nnk. (2018) ODUNDO, O. G và nnk. (2018) H2 Tỷ lệ thanh LIQ 𝑇𝑆 𝑛𝑔ắ𝑛 ℎạ𝑛 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 + Báo cáo Tăng Mỹ Sang (2020) khoản 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑇𝑆 𝑏ì𝑛ℎ 𝑄𝑢â𝑛 thường Trương Vũ Bảo Dung niên các (2017) ngân Kiemo, S.M.và nnk. hàng (2018) H3 Tỷ lệ dư nợ LOAN 𝐷ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 - Báo cáo Nguyễn Thị Tuyết Lan cho vay trên 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 thường (2021) tổng tài sản niên các Trầm Thị Xuân Hương, ngân Nguyen Tu Nhu (2020) hàng H4 Tỷ lệ nợ NPL 𝑁ợ 𝑥ấ𝑢 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 - Báo cáo Nguyễn Thị Mỹ Linh xấu 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 thường (2023) niên các Tăng Mỹ Sang (2020) ngân Kiemo, S.M.và nnk. hàng (2018) Trầm Thị Xuân Hương, Nguyen Tu Nhu (2020) H5 Tỷ lệ dư nợ LDR 𝐷ự 𝑛ợ 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 - Báo cáo Nguyễn Thị Mỹ Linh cho vay trên 𝑉ố𝑛 ℎ𝑢𝑦 độ𝑛𝑔 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 thường (2023) huy động niên các ngân hàng H6 Tỷ lệ lãi cận NIM 𝑇ℎ𝑢 𝑛ℎậ𝑝 𝑡ừ 𝑙ã𝑖 + Báo cáo Nguyễn Thị Tuyết Lan biên 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑇𝑆 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 thường (2021) niên các ngân hàng H7 Tỷ lệ lãi ROE + Báo cáo Nguyễn Thị Tuyết Lan ròng trên 𝐿ã𝑖 𝑟ò𝑛𝑔 thường (2021) vốn chủ sở 𝑉ố𝑛 𝐶𝑆𝐻 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 niên các Lê Ngọc Quỳnh Anh và hữu ngân nnk. (2020) hàng H8 Quy mô SIZE Logarit (Tổng tài sản) + Báo cáo Lê Ngọc Quỳnh Anh và ngân hàng thường nnk. (2020) niên các 88
ngân Trương Vũ Bảo Dung hàng (2017) Kiemo, S.M.và nnk. (2018) H9 Tăng trưởng GDP 𝐺𝐷𝑃𝑡 − 𝐺𝐷𝑃(𝑡 − 1) + Tổng cục Nguyễn Thị Tuyết Lan kinh tế 𝐺𝐷𝑃(𝑡 − 1) thống kê (2021) Phạm Thủy Tú và nnk. (2021) Trầm Thị Xuân Hươngvà nnk. (2020) H10 Lạm phát INF 𝐶𝑃𝐼𝑡 − 𝐶𝑃𝐼(𝑡 − 1) - Tổng cục Nguyễn Thị Tuyết Lan 𝐶𝑃𝐼(𝑡 − 1) thống kê (2021) H11 Dự phòng LLPR 𝐷ự 𝑝ℎò𝑛𝑔 𝑟ủ𝑖 𝑟𝑜 - Báo cáo Tăng Mỹ Sang (2020) rủi ro trên 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 thường tổng dư nợ niên các ngân hàng Biến phụ thuộc Chỉ số ổn Zscore 𝑅𝑂𝐴 + 𝐸𝐴 Báo cáo Lê Ngọc Quỳnh Anh định tài Độ 𝑙ệ𝑐ℎ 𝑐ℎ𝑢ẩ𝑛 𝑅𝑂𝐴 thường nnk. (2020) chính niên các Trương Vũ Bảo Dung ngân (2017) hàng Kiemo, S.M.và nnk. (2018) (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp) Mô hình nghiên cứu của xuất bao gồm 2 nhóm nhân tố tác động đến mức độ ổn định tài chính của hệ thống NHTM Việt Nam đại diện bởi chỉ số Zscore gồm nhóm các nhân tố bên trong và nhóm nhân tố bên ngoài. Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất (Nguồn: Tác giả tổng hợp) 89
3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. Thống kê mô tả Dữ liệu được thu thập từ 25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2010-2022 với các thông số về thống kê được thể hiện ở bảng sau: Bảng 4: Thống kê mô tả các biến Variable Obs Mean Std. dev. Min Max Zscore 325 19,53185 9,408979 2,210937 57,92138 EA 325 0,0941938 0,039608 0,0411023 0,2564247 LIQ 325 0,1869802 0,0797337 0,0482904 0,5722748 LOAN 325 0,5591605 0,1270583 0,1941965 0,7835966 NPL 325 0,0211825 0,0148933 0 0,1793 LDR 325 0,8942617 0,1779358 0,3956067 1,494399 NIM 325 0,0330477 0,0134198 -0,009 0,094 LLPR 325 0,0144109 0,0049607 0,0072336 0,034464 ROE 325 0,1109052 0,0846482 -0,563263 0,3033156 SIZE 325 32,39174 1,185088 29,73825 35,20204 GDP 325 0,0592154 0,01526 0,0258 0,0802 INF 325 0,0531077 0,0458223 0,0063 0,1858 (Nguồn: Số liệu tổng hợp xử lý trên Stata) Bảng 4 đã khái quát các thông số cơ bản của dữ liệu nghiên cứu, bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất, từ đó chỉ ra sự phân tán giữa các quan sát trong mẫu. 50 40 2010 30 2015 20 2020 10 2022 0 ABB MBB MSB OCB SSB VAB ACB BVB PGB EIB HDB LPB NAB NVB SGB STB TCB TPB VCB VIB VPB CTG BID KLB SHB Hình 2: Zscore các NHTM Việt Nam qua các năm (Nguồn: Tổng hợp từ số liệu nghiên cứu) Mức trung bình của mức độ ổn định tài chính thể hiện qua chỉ số Zscore là 19,53185, Zscore là chỉ tiêu có độ phân tán lớn với độ lệch chuẩn là 9.408979, trải dài từ giá trị nhỏ nhất là 2,210937 đến giá trị lớn nhất là 57,92138. Hình 2 cho thấy chỉ số Zscore các NHTM Việt Nam qua các năm 2010, 2015, 2020 và 2022 thể hiện xu hướng biến động giảm của chỉ số Zscore qua các năm, cho thấy sức khỏe của các NHTM Việt Nam đang suy giảm. Theo tính toán nhóm tác giả, nếu như năm 2020 thì hệ số Zscore trung bình khá cao trên 20, đến năm 2015 thì Zscore TB giảm xuống 18, năm 2020 giảm xuống 17 và bắt đầu tăng lại trên 19 vào năm 2022. Kết quả thể hiện qua biểu đồ cho thấy sự phản ánh tương đối phù hợp của chỉ số Zscore đến sức khỏe của các NHTM Việt Nam hiện tại. Thực tế đã cho thấy các ngân hàng đang cố gắng cải thiện cái thông số tài chính nhằm đảm bào yêu cầu ngày càng cao của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam và Hiệp hội ngân hàng thế giới (Tiêu chuẩn Basel I, II) 90
3.2 Phân tích tương quan và kiểm định đa cộng tuyến Bảng 5: Hệ số tương quan giữa các biến Bảng 5 cho thấy tương quan giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, các hệ số tương quan có giá trị khá thấp, cao nhất là 0,6316, trong khi chuẩn so sánh theo Farrar & Glauber (1967) là 0,8. Kết quả tương quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam. Nghiên cứu cũng iến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF. VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003) 3.3 Kết quả hồi quy 3.3.1 So sánh giữa các mô hình: Pooled Regression (POOL) , Fixed effects model (FEM) và Random effects model (REM) Nghiên cứu dùng kiểm định F trong hồi quy mô hình FEM để so sánh mô hình POO và Fem. Kết quả ta có với F(24, 289) = 131,84 và p-value = 0,0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên đủ cơ sở bác bỏ Ho tức là mô hình FEM tốt hơn mô hình Pool OLS Để lựa chọn giữa mô hình REM với mô hình POOL ta dùng kiểm định Breusch-Pagan test. Ta có, giá trị kiểm định đạt 862,64 và p-value = 0,0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên đủ cơ sở bác bỏ giả thiết Ho hay mô hình REM tốt hơn mô hình Pool OLS Để lựa chọn mô hình FEM với REM chúng ta sử dụng kiểm định Hausman test. Ta có, giá trị kiểm định chi bình phương 41,31 và p-value đạt 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, nên đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mô hình FEM tốt hơn mô hình REM.Từ 3 kiểm định trên ta khẳng định mô hình FEM là phù hợp nhất trong 3 mô hình. 3.3.2 Kiểm định khuyết tật mô hình FEM Phương sai của sai số không đổi: Giá trị kiểm định trong mô hình FEM đạt 24425,88 và p-value = 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên giả thuyết H0 bị bác bỏ, hay nói cách khác, mô hình FEM tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi. Bảng 6: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi mô hình FEM H0: sigma(i)^2 = sigma^2 chi2 (25) = 24425,88 Prob>chi2 = 0,0000 (Nguồn: Số liệu tổng hợp xử lý trên Stata) 91
Kiểm định tự tương quan: Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0: không có sự tự tương quan. Bảng 7: Bảng Kết quả kiểm định tự tương quan của mô hình FEM Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1,24) = 128,323 Prob > F = 0,000 (Nguồn: Số liệu tổng hợp xử lý trên Stata) Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định cho kết quả p-value = 0,000. Vậy, p-value nhỏ hơn 5% nên bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình FEM có hiện tượng tự tương quan. 3.3.3. Hiệu chỉnh mô hình: Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến nhưng lại tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Để khắc phục tồn tại này, nhóm tác giả sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (General Least Square – GLS) để phân tích. Kết quả thu được như sau: Bảng 8: Bảng kết quả ước lượng mô hình GLS Zscore Coefficient Std. err. z P>z [95% conf.] interval] EA 183,7303 1,521579 120,75 0,000 180,748 186,7125 LIQ -0,1870631 0,4079146 -0,46 0,647 -0,9865611 0,6124349 LOAN -1,915883 0,4725758 -4,05 0,000 -2,842115 -0,9896519 NPL 0,3386649 1,478422 0,23 0,819 -2,558988 3,236318 LDR -1,373624 0,1491892 -9,21 0,000 -1,66603 -1,081219 NIM 0,3125123 1,59837 0,20 0,845 -2,820236 3,445261 LLPR 4,429852 5,458875 0,81 0,417 -6,269347 15,12905 ROE 16,54564 0,2576403 64,22 0,000 16,04067 17,0506 SIZE 0,4064013 0,1311512 3,10 0,002 0,1493497 0,663453 GDP 4,838989 0,4248214 11,39 0,000 4,006354 5,671623 INF 0,0945724 0,2654089 0,36 0,722 -0,4256194 0,6147642 _cons -12,7429 4,024208 -3,17 0,002 -20,6302 -4,85559 (Nguồn: Số liệu tổng hợp xử lý trên Stata) Với biến phụ thuộc là Zscore, sau khi sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (GLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5% (do Prob = 0,0000) nên kết quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng được. Kết quả mô hình hồi quy có phương trình như sau: Zscore= -12,7429 + 183,7303 EAεit – 1,915883 LOANεit – 1,373624 LDRεit + 16,54564 ROEεit + 0,4064013 SIZEεit + 4,838989 GDPεit + εit 3.4 Thảo luận Kết quả mô hình cho thấy các biến EA, LOAN, LDR, ROE, SIZE, GDP tác động có ý nghĩa thống kê và các biến còn lại LIQ¸ NPL, NIM, INF, LLPR tác động không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. 3.4.2 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EA): Biến EA mang dấu (+), tác động cùng chiều và mạnh nhất (183,7303) đến Zscore và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy EA có mối quan hệ cùng chiều mức độ 92
ổn định tài chính của các NHTM, khi tỷ số EA tăng 1 đơn vị thì mức độ ổn định tài chính của các NHTM tăng 183,7303 đơn vị. Phân tích cấu trúc của chỉ tiêu EA cho thấy, Vốn CSH càng tăng, hoặc tổng tài sản càng giảm hoặc cả hai sẽ càng làm gia tăng EA kéo theo chỉ số Zscore tăng hay nói cách khác sẽ làm tăng mức độ ổn định tài chính của NHTM. Kết quả này phù hợp với dấu kỳ vọng (Giả thuyết H1) cũng như các nghiên cứu trước đó của Nguyễn Thị Mỹ Linh (2023) Lê Ngọc Quỳnh Anh và nnk. (2020) Phạm Thủy và nnk. Oanh (2021) Trương Vũ Bảo Dung (2017). 3.4.3. Tỷ lệ Dư nợ cho vay trên Tổng tài sản (LOAN) Biến LOAN mang dấu (-), tác động ngược chiều đến Zscore và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy chỉ số LOAN có mối quan hệ ngược chiều với chỉ số Zscore, khi tỷ số LOAN tăng 1 đơn vị thì Zscore giảm 1,915883 đơn vị hay nói cách khác mức độ ổn định tài chính của NHTM giảm tương ứng. Điều này có thể dễ dàng nhận ra, việc cho vay của hệ thống ngân hàng là một hoạt động mang lại lợi nhuận rất lớn kèm theo đó là rủi ro về tín dụng không thể tránh khỏi. Việc trích lập dự phòng cho các khoản nợ xấu, nợ quá hạn sẽ khiến hệ thống ngân hàng hao tốn một nguồn lực tài chính đáng kể, kéo theo tình hình tài chính của các ngân hàng bị ảnh hưởng theo chiều hướng tiêu cực. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng về dấu (giả thuyết H3) và kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Tuyết Lan (2021),Trầm Thị Xuân Hương và nnk. (2020). 3.4.4 Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng huy động (LDR) Biến LDR mang dấu (-), tác động ngược chiều đến Zscore và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy chỉ số LOAN có mối quan hệ ngược chiều với chỉ số Zscore, khi tỷ số LDR tăng 1 đơn vị thì Zscore giảm 1,373624 đơn vị hay nói cách khác mức độ ổn định tài chính của NHTM giảm tương ứng. Phân tích chỉ số LDR cho thấy khi dư nợ cho vay tăng hoặc huy động vốn giảm hoặc cả 2 sẽ làm LDR tăng kéo theo Zscore giảm, giảm mức độ ổn định tài chính. Thực tế chứng minh việc dư nợ cho vay tăng quá nhiều mà lượng vốn huy động từ tiền gửi không tăng theo tương ứng sẽ có thể dẫn đến mất thanh khoản và cân đối nguồn vốn, có thể gây mất ổn định tài chính. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng về dấu (giả thuyết H5) và kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Mỹ Linh (2023) 3.4.5 Tỷ lệ lãi ròng trên vốn chủ sở hữu (ROE) Biến ROE mang dấu (+), tác động cùng chiều đến Zscore và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy ROE có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số Zsore hay nói cách khác là làm tăng mức độ ổn định tài chính của các NHTM, khi ROE tăng 1 đơn vị thì Zscore tăng tương ứng 16,54564 đơn vị. Việc gia tăng lợi nhuận ròng sẽ gia tăng ROE làm gia tăng năng lực tài chính của NHTM. Kết quả này phù hợp với dấu kỳ vọng (giả thuyết H7) cũng như các nghiên cứu trước đó của Nguyễn Thị Mỹ Linh (2023) 3.4.6 Quy mô ngân hàng (SIZE) Biến SIZE mang dấu (+), tác động cùng chiều đến Zscore và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy SIZE có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số Zsore hay nói cách khác là làm tăng mức độ ổn định tài chính của các NHTM, khi SIZE tăng 1 đơn vị thì Zscore tăng tương ứng 0,4064013 đơn vị. Việc gia tăng quy mô tổng tài sản của NHTM sẽ làm cho SIZE tăng và tác động đến Zscore tăng, làm tăng mức độ ổn định tài chính. Kết quả này phù hợp với dấu kỳ vọng (giả thuyết H8) cũng như các nghiên cứu trước đó của Lê Ngọc Quỳnh Anh và nnk. (2020) Trương Vũ Bảo Dung (2017) Kiemo, S.M. và nnk. (2018) 3.4.7 Tốc độ tăng trưởng GDP Biến GDP mang dấu (+), tác động cùng chiều đến Zscore và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy GDP có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số Zsore hay nói cách 93
khác là làm tăng mức độ ổn định tài chính của các NHTM, khi GDP tăng 1 đơn vị thì Zscore tăng tương ứng 4,838989 đơn vị. Khi kinh tế tăng trưởng tốt thì các doanh nghiệp sẽ hoạt động hiệu quả hơn, thì các hoạt động cho vay cũng như huy động của NHTM sẽ thu được nhiều lợi nhuận hơn. Kết quả này phù hợp với dấu kỳ vọng (giả thuyết H9) cũng như các nghiên cứu trước đó của giả thuyết này phù hợp với các nhiên cứu của Nguyễn Thị Tuyết Lan (2021) Phạm Thủy Tú và nnk. (2021) Trầm Thị Xuân Hương và nnk. (2020) 4. HÀM Ý CHÍNH SÁCH Từ kết quả nghiên cứu trên, nhóm tác giả đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm tăng cường mức độ ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam thông qua việc tác động gia tăng các nhân tố tác động cùng chiều (EA, ROE, SIZE) và giảm các nhân tố tác động ngược chiều (LOAN, LDR) đến chỉ số Zscore, cụ thể như sau: 4.1 Tăng vốn chủ sở hữu cải thiện chỉ số EA và SIZE Tăng vốn chủ sở hữu là một trong những cách thức gia tăng mức độ ổn định tài chính mà các NHTM Việt Nam đã và đang thực hiện. Một số khuyến nghị để tăng vốn chủ sở hữu cho các ngân hàng thương mại Việt Nam bao gồm: - Tăng vốn từ các cổ đông hiện hữu: Phát hành thêm cổ phiếu mới cho các cổ đông hiện hữu hoặc tăng tỷ lệ giữ lại lợi nhuận. - Tăng vốn bằng cách phát hành thêm cổ phiếu mới trên thị trường chứng khoán. - Tăng vốn từ các cổ đông chiến lược nước ngoài là một phương án được nhiều NHTM quan tâm gần đây. - Tăng vốn từ phát hành cổ phiếu trên thị trường tài chính quốc tế, phương án này chỉ có thể thực hiện đối với các NHTM lớn, có uy tín. - Tăng vốn bằng cách sáp nhập các ngân hàng. 4.2 Giảm dư nợ cho vay để giảm chỉ số LOAN, LDR Việc tăng dư nợ còn ảnh hưởng đến tình hình tài chính khi tốn chi phí để trích lập phòng, xử lý nợ quá hạn, nợ xấu, cân đối nguồn vốn huy động. Để nâng cao mức độ ổn định tài chính thì cần giảm dư nợ cho vay, kéo theo giảm tỷ lệ LOAN, LDR. Tuy nhiên cần lưu ý việc giảm dư không phải là một giải pháp dến vững, hoạt động cho vay là hoạt động mang lại nguồn lợi nhuận lớn cho ngân hàng, đảm bảo cho việc khai thác hiệu quả nguồn vốn huy động. Do đó để giảm tỷ lệ LOAN, LDR này thì các NHTM có thể xem xét một số khuyến nghị sau: - Tăng vốn chủ sở hữu như các khuyến nghị đã đề cập ở trên; - Tăng cường huy động vốn bằng các hình thức và kỳ hạn đa dạng để thu hút khách hàng; - Cơ cấu lại danh mục tài sản có, giảm dư nợ cho vay, tăng cường đầu tư tài sản tài chính và đầu tư vào các dịch vụ ngân hàng hiện đại, ngân quỹ để thu phí dịch vụ. 4.3 Tăng lợi nhuận sau thuế cải thiện chỉ tiêu ROE Việc lợi nhuận ròng cho các chủ sở hữu cao sẽ giúp ngân hàng tăng cường khả năng tài chính, tăng tính thanh khoản cổ phiếu trên thị trường, nâng cao giá trị cổ phần. Một phần của lợi nhuận ròng được giữ lại là nguồn vốn bổ sung rất lớn vào vốn chủ sở hữu của ngân hàng. Việc kinh doanh có lãi sẽ tạo động lực để các ngân hàng giữ lại lợi nhuận để phát triển, gia tăng 94
nguồn vốn, gia tăng hệ số an toàn vốn để đáp ứng tiêu chuẩn ngày càng khắt khe về an toàn hoạt động của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, và các quy chuẩn hiệp hội ngân hàng thế giới. Một số khuyến nghị giúp tăng lợi nhuận của các NHTM: - Chuyển dịch cơ cấu nguồn thu nhập của ngân hàng từ thu lãi tín dụng sang doanh thu từ dịch vụ ngân hàng hiện đại vì thu nhập từ tín dụng tiềm ẩn nhiều rủi ro trong khi thu phí dịch vụ sẽ hạn chế được rủi ro này - Cơ cấu danh mục tín dụng để giảm thiểu tối đa rủi ro, giảm chi phí trích lập dự phòng và quản lý nợ gia tăng lợi nhuận - Cơ cấu lại mô hình hoạt động, giảm nhân sự bằng cách tăng cường cung cấp các dịch vụ ngân hàng điện tử để giảm chi phí vận hành. 5. KẾT LUẬN Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đó, tác giả đã tiến hành xây dựng mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ ổn định tài chính của 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010-2022 bằng phương pháp ước lượng 3 mô hình Pool OLS, FEM và REM để kiểm tra tác động của 11 biến độc lập gồm: EA, LIQ, LOAN, LDR, NPL, NIM, ROE, LLPR, SIZE, GDP, và INF lên 1 biến phụ thuộc đại diện cho mức độ ổn định tài chính của ngân hàng thương mại là chỉ số Zscore. Kết quả kiểm định cho thấy, mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất. Sau khi khắc phục các khuyết tật tự tương quan và phương sai thay đổi của mô hình, với mức ý nghĩa 5% các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số Zscore đại diện cho mức độ ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam bao gồm: EA, LOAN, LDR, ROE, SIZE và GDP. Trong đó EA, ROE, SIZE, GDP tác động cùng chiều; LOAN và LDR tác động ngược chiều tới Zscore - đại diện mức độ ổn định tài chính của các NHTM trong mẫu nghiên cứu. Từ kết quả trên tác giả cũng đưa ra một số hàm ý chính sách giúp các NHTM nâng cao chỉ số Zscore để nâng mức độ ổn định tài chính trong tương lai. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Lê Ngọc Quỳnh Anh, Nguyễn Quý Quốc, Lê Thị Phương Thanh. (2020). Các nhân tố ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại việt nam. Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Kinh tế và Phát triển, tập 129 (5B), 95–107. DOI:10.26459/hueunijed.v129i5B.5845 2. Anginer, D., Demirguc-Kunt, A., Huizinga, H., & Ma, K. (2018). Corporate governance of banks and financial stability. Journal of Financial Economics, 130(2), 327-346. 3. Čihák, M., Hesse, H. Islamic Banks and Financial Stability: An Empirical Analysis. J Financ Serv Res 38, 95–113 (2010). https://doi.org/10.1007/s10693-010-0089-0. 4. De Haan, J., & Poghosyan, T. (2012). Bank size, market concentration, and bank earnings volatility in the US. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 22(1), 35-54. 5. Djatche, M. J. N. (2019). Re-exploring the nexus between monetary policy and banks' risk- taking. Economic Modelling, 82, 294-307.Niu, J. (2012). An empirical analysis of the relation between bank charter value and risk taking.The Quarterly Review of Economics and Finance, 52(3), 298-304. 6. Trương Vũ Bảo Dung (2017). Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam (Luận văn thạc sĩ). Trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh. TP Hồ Chí Minh. 7. European Central Bank (2012). Financial Stability Review. What is Financial Stability? Frankfurt: European Central Bank. 95
8. Trầm Thị Xuân Hương, Nguyễn Tú Như (2020). Kỷ yếu Hội thảo quốc tế: Factors affecting the stability of commercial banks in Vietnam. CIFBA International Conference 2020, 8&9 tháng 01/2020, Đại học kinh tế - ĐHQG Hà Nội, NXB ĐHQG Hà Nội, 545-555. 9. Kiemo, S. M., Olweny, T. O., Muturi, W. M., & Mwangi, L. W. (2019). Bank-specific determinants of commercial banks financial stability in Kenya. Journal of Applied finance and banking, 9(1), 119-145. 10. Nguyễn Thị Mỹ Linh (2023). Tác động của tạo thanh khoản đến ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam–Tiếp cận theo phương pháp hồi quy phân vị. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 308 (2), 38-48. http://103.104.117.215/index.php/jed/article/view/1076. 11. Nguyễn Thị Tuyết Lan (2021). Tác động của lợi nhuận ngân hàng tới ổn định tài chính tại việt nam . Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng , Số 232- Tháng 9. 2021, 1-9. 12. ODUNDO, O. G. (2018). Effect of Banking Sectorial Factors on Financial Stability of Commercial Banks In Kenya. Doctoral dissertation, Maseno University. Kenya. 13. Ozili, P. K. (2018). Impact of digital finance on financial inclusion and stability. Borsa istanbul review, 18(4), 329-340. 14. Roy, A. D. (1952). Safety first and the holding of assets. Econometrica: Journal of the econometric society, 431-449. 15. Tăng Mỹ Sang (2020). Tác động của quản trị rủi ro tín dụng đến tính ổn định của các ngân hàng thương mại Việt Nam (Luận án tiến sĩ). Trường đại học kinh tế- tài chính TP.HCM. TP Hồ Chí Minh. 16. Phạm Thủy Tú, Đào Lê Kiều Oanh. (2021). Tác động của năng lực cạnh tranh đến mức độ ổn định tài chính của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trước bối cảnh tham gia Hiệp định CPTPP. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính-Marketing, số 64 (2021),1-14. https://doi.org/10.52932/jfm.vi64.182 96