Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kinh tế: Các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại – Nghiên cứu tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi

TÓM TẮT

Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s không đề cập cụ thể

sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

so với các nền kinh tế mới nổi. Tuy vậy, một số nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng có tồn tại sự khác biệt trong tác

động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới

nổi.

Mục tiêu của luận án nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống

như mức độ rủi ro quốc gia, mức độ rủi ro ngành ngân hàng nơi các NHTM có trụ sở và các yếu tố mang tính

chất đặc trưng riêng cho từng NHTM như đặc điểm sở hữu, quy mô tổng tài sản và các chỉ tiêu tài chính đến

MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Trước tiên, tác giả sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố và phương pháp lựa chọn

biến giải thích trong mô hình Ordered logit để xác định các yếu tố cụ thể tác động đến MXHTN của NHTM tại

các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi. Sau đó, tác giả thực hiện đánh giá tác động tổng hợp của

biến đại diện cho từng yếu tố tác động và biến tương tác nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu

tố nêu trên đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Kết quả nghiên cứu của luận án đã chỉ ra rằng các yếu tố mang tính chất hệ thống có tác động mạnh đến

MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hơn so với các nền kinh tế phát triển. Ngược lại, các chỉ tiêu

tài chính của các NHTM lại ít ảnh hưởng đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế mới nổi hơn so với

các nền kinh tế phát triển. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra có tồn tại sự khác biệt trong tác động của

đặc điểm sở hữu đến MXHTN của NHTM giữa 2 nhóm quốc gia nêu trên.

Từ những kết quả nghiên cứu của luận án, tác giả đề xuất một số gợi ý chính sách cho NHTW tại các

nền kinh tế mới nổi nhằm nâng cao MXHTN của các NHTM trong phạm vi quốc gia điều hành. Đồng thời, tác

giả cũng đưa ra một số khuyến nghị đối với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi để cải thiện MXHTN của

chính các đơn vị này.

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 Bối cảnh nghiên cứu

Mức xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng thương mại được các nhà đầu tư và người gởi tiền đặc biệt

quan tâm. Tuy vậy, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm không trình bày cụ thể chiều hướng tác động và mức độ tác

động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của các NHTM. Mặt khác, một số nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ

ra rằng có tồn tại sự khác biệt trong mức độ tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các

nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Vì vậy, tác giả nhận thấy cần thiết phải thực hiện nghiên cứu nhằm xác định sự khác biệt trong tác động

của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

1.2 Vấn đề nghiên cứu

Xuất phát từ bối cảnh nghiên cứu nêu trên tác giả nhận thấy cần thực hiện luận án này nhằm giải quyết

vấn đề nghiên cứu cụ thể như sau:

Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia,

mức độ rủi ro của ngành ngân hàng và những yếu tố đặc trưng riêng NHTM bao gồm quy mô, đặc điểm sở hữu

và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới

nổi.

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Thứ nhất, có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống như mức độ rủi

ro quốc gia và mức độ rủi ro ngành ngân hàng đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với

các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hay không ?

Thứ hai, có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố thể hiện những đặc trưng riêng của NHTM

như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hay không ?

1.4 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể của luận án bao gồm:

(1): Phân tích và so sánh tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia và

mức độ rủi ro ngành ngân hàng đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và tại các nền kinh tế

mới nổi .

(2): Phân tích và so sánh tác động của các yếu tố thể hiện những đặc trưng riêng NHTM bao gồm quy mô,

đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển và tại các

nền kinh tế mới nổi.

1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Luận án tập trung nghiên cứu MXHTN và các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh

tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2015.

1.6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

1.6.1 Ý nghĩa khoa học

Thứ nhất, luận án giúp xác định các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát

triển và tại các nền kinh tế mới nổi.

Thứ hai, luận án giúp xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống và

những yếu tố đặc trưng riêng của NHTM đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển so với

các nền kinh tế mới nổi.

1.6.2 Ý nghĩa thực tiễn

Thứ nhất, việc xác định được các yếu tố ảnh hưởng và mức độ tác động của các yếu tố này đến MXHTN

của các NHTM, giúp cho các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi nhận biết mức độ

rủi ro của các NHTM. Mặt khác, kết quả nghiên cứu của luận án cung cấp thêm các cơ sở tham khảo cho các cơ

quan quản lý hoạt động ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi khi đưa ra các quy định nhằm đảm bảo an toàn cho

hoạt động của các NHTM và cải thiện MXHTN của NHTM tại các quốc gia này.

Thứ hai, đối với các NHTM việc xác định những yếu tố tác động đến MXHTN giúp cho các đơn vị này

chủ động lựa chọn các giải pháp phù hợp nhằm cải thiện được MXHTN cho bản thân. 1.7 Đóng góp của luận án

Đóng góp của luận án so với các nghiên cứu trước đây về MXHTN của NHTM đó là luận án giúp làm

sáng tỏ sự khác biệt trong tác động của các yếu tố như: mức độ rủi ro quốc gia, mức độ rủi ro của ngành, quy

mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính của NHTM đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế

phát triển so với tại các nền kinh tế mới nổi.

1.8 Kết cấu của luận án

Chương 1 “Giới thiệu”.

Chương 2 “Xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi”.

Chương 3 “Phương pháp nghiên cứu”.

Chương 4 “Kết quả nghiên cứu và thảo luận”.

Chương 5 “Kết luận và gợi ý chính sách”.

CHƯƠNG 2: XẾP HẠNG TÍN NHIỆM NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI CÁC NỀN KINH TẾ PHÁT TRIỂN VÀ CÁC NỀN KINH TẾ MỚI NỔI

2.1 Tổng quan về MXHTN của NHTM

2.1.1 Khái niệm về MXHTN của NHTM

MXHTN do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm công bố là những thang đo thứ bậc phản ánh tình hình tài

chính của các NHTM không chỉ trong hiện tại mà còn cả trong tương lai (Bellotti và cộng sự, 2011a).

2.1.2 Phương pháp đánh giá MXHTN các NHTM

2.1.2.1 Hệ thống thống nhất đánh giá các tổ chức tài chính (The Uniform Financial Institutions Rating

System - UFIRS)

Hệ thống đánh giá này được Hội đồng giám sát các tổ chức Tài chính Liên Bang Mỹ ban hành năm

1979, ban đầu được áp dụng ở Mỹ, sau đó được áp dụng ở nhiều quốc gia khác trên thế giới bởi sự khuyến khích

của Cục dự trữ Liên Bang Mỹ.

2.1.2.2 Phương pháp đánh giá MXHTN NHTM của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế

Tổ chức Xếp hạng tín nhiệm Fitch thực hiện đánh giá MXHTN của NHTM qua 2 giai đoạn:

 Giai đoạn 1: đánh giá MXHTN của bản thân NHTM (Viability Rating – VR) trên 5 yếu tố cơ bản: môi

trường hoạt động, vị thế, năng lực quản trị điều hành, thái độ đối với rủi ro và tình hình tài chính của

NHTM.

 Giai đoạn 2: đánh giá MXHTN chung của ngân hàng trên cơ sở kết hợp MXHTN của bản thân NHTM với

những yếu tố hỗ trợ của chính phủ và tập đoàn mẹ đối với MXHTN của NHTM.

Tương tự như Fitch, Standard & Poor’s cũng thực hiện đánh giá MXHTN của NHTM qua 2 bước:

 Bước 1: xác định mức độ uy tín và năng lực của bản thân NHTM (Stand Alone credit profile – SACP) trên

cơ sở 6 yếu tố cơ bản: rủi ro chung và rủi ro đặc thù của ngành ngân hàng của quốc gia nơi NHTM có trụ

sở; vị thế NHTM; vốn tự có và thu nhập; mức độ rủi ro; cơ cấu nguồn vốn và khả năng thanh toán của

NHTM.

 Bước 2: xác định MXHTN chung của NHTM trên cơ sở kết hợp mức độ uy tín và năng lực của bản thân

NHTM với những sự hỗ trợ của chính phủ hay tập đoàn mẹ. Ở bước này, Standard & Poor’s đánh giá sự tác

động của các yếu tố hỗ trợ từ chính phủ và tập đoàn mẹ đến MXHTN của NHTM thông qua việc đánh giá

mối quan hệ giữa những chủ thể này.

2.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM

Qua việc tham khảo Hệ thống thống nhất đánh giá các tổ chức tài chính của Hội đồng Giám sát các tổ

chức tài chính Liên Bang Mỹ (FFIEC) và các phương pháp đánh giá MXHTN của các tổ chức xếp hạng tín

nhiệm quốc tế, tác giả thấy rằng MXHTN của NHTM bị tác động bởi các yếu tố như: mức độ rủi ro chung của

nền kinh tế, mức độ rủi ro ngành ngân hàng của quốc gia nơi NHTM có trụ sở, sự hỗ trợ của chính phủ hay tập

đoàn mẹ và một số đặc điểm riêng của bản thân NHTM.

2.2.1 Sự tác động của các yếu tố vĩ mô đến MXHTN của NHTM

Hoạt động kinh doanh của các NHTM rất nhạy cảm với những biến động vĩ mô của nền kinh tế. Đặc

biệt, những thay đổi trong chính sách điều hành nền kinh tế của chính phủ hay những bất ổn trong hệ thống

chính trị tại một quốc gia lập tức có ảnh hưởng đến mức độ rủi ro và MXHTN của các NHTM tại quốc gia này.

2.2.2 Sự tác động của yếu tố hỗ trợ từ chính phủ hay tập đoàn mẹ đến MXHTN của các NHTM

Fitch (2014) cho rằng sự hỗ trợ của chính phủ đối với các NHTM thuộc sở hữu của cơ quan này có tác

động làm thay đổi MXHTN của các NHTM này.

Bên cạnh đó, sự hỗ trợ của tập đoàn mẹ có quy mô lớn và uy tín có tác động rất tích cực đến MXHTN

của NHTM. Theo Moody’s (1999), các tập đoàn mẹ có thể sử dụng lợi thế về quy mô, khả năng phân tán rủi ro

trong hoạt động và kinh nghiệm điều hành quản lý để hỗ trợ các NHTM thuộc sở hữu của các đơn vị này khi cần

thiết.

2.2.3 Sự tác động của các yếu tố đặc thù của NHTM đến MXHTN

Theo Standard & Poor’s (2011a) các yếu tố đặc thù của NHTM tác động đến MXHTN của NHTM bao

gồm: quy mô và vị thế; chất lượng tài sản; quy mô vốn chủ sở hữu; khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động và

khả năng thanh khoản. Việc phân tích và đánh giá các yếu tố đặc thù này giúp các tổ chức xếp hạng tín nhiệm

xác định MXHTN cơ sở cho các NHTM được đánh giá. Sau đó, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm kết hợp phân

tích đồng thời MXHTN cơ sở của NHTM, mức độ rủi ro chung của nền kinh tế nơi NHTM có trụ sở và sự hỗ trợ

của chính phủ hay tập đoàn mẹ đối với NHTM để xác định MXHTN cụ thể cho NHTM được đánh giá.

2.3 Đặc điểm kinh tế và đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

2.3.1 Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế phát triển

Thứ nhất, các quốc gia có nền kinh tế phát triển thường là các quốc gia có chỉ tiêu GNP bình quân đầu

người cao.

Thứ hai, các quốc gia phát triển là các quốc gia trong thời kỳ hậu công nghiệp hóa.

Thứ ba, các quốc gia có nền kinh tế phát triển là những quốc gia có chất lượng cuộc sống tốt.

2.3.2 Một số đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Trước hết, hệ thống NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển thường được các nhà nghiên cứu

đánh giá cao về mức độ cạnh tranh.

Mặt khác, các NHTM tại các nền kinh tế phát triển thường có mức độ đa dạng hóa các sản phẩm và dịch

vụ ngân hàng hơn so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Cuối cùng, khung pháp lý chi phối hoạt động của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển cũng thường

được đánh giá tốt và hoàn thiện hơn so với tại các nền kinh tế mới nổi.

2.4 Đặc điểm kinh tế và đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

2.4.1 Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế mới nổi

Một là, các nền kinh tế mới nổi là những nền kinh tế đang trong quá trình chuyển đổi từ những nền kinh

tế đóng cửa và kém phát triển thành những nền kinh tế mở cửa và phát triển.

Hai là, sự thiếu ổn định và dễ đổ vỡ của hệ thống tài chính tại các nền kinh tế mới nổi là một đặc điểm

nổi bật được nhiều nhà nghiên cứu đề cập đến.

Ba là, quá trình tự do hóa tài chính đang diễn ra mạnh mẽ tại các nền kinh tế mới nổi để khắc phục sự

thiếu ổn định và dễ đổ vỡ của hệ thống tài chính tại các quốc gia này.

Bốn là, tốc độ tăng trưởng GDP tại các nền kinh tế mới nổi thường ở mức cao hơn so với các nền kinh tế

phát triển.

2.4.2 Một số đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Thứ nhất, tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản và dư nợ cho vay của các NHTM tại các nền kinh tế

mới nổi thường khá cao.

Thứ hai, theo Suarez (2001) nguồn vốn chủ sở hữu của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường

không thật sự thể hiện tiềm lực tài chính của các NHTM như tại các nền kinh tế phát triển.

Thứ ba, khả năng sinh lời đại diện bởi tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng tài sản bình quân của các NHTM tại các

nền kinh tế mới nổi thường cao hơn so với các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Thứ tư, Vives (2006) cho rằng tại các nền kinh tế mới nổi, chất lượng thông tin tài chính của các NHTM

thường không có độ tin cậy cao. Tại các quốc gia này, việc cung cấp thông tin tài chính của các NHTM còn rất

nhiều vấn đề tồn tại nguyên nhân chủ yếu xuất phát từ các yếu tố về thể chế

2.5 Sự ảnh hưởng của bất cân xứng thông tin đến các đánh giá MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế

mới nổi

2.5.1 Khái niệm về bất cân xứng thông tin

Bất cân xứng thông tin là việc một bên trong giao dịch tài chính không có đầy đủ những thông tin như

bên còn lại và điều này có thể dẫn đến những rủi ro về đạo đức hay những sự lựa chọn bất lợi.

2.5.2 Nguyên nhân dẫn đến tác động của vấn đề bất cân xứng thông tin đến đánh giá MXHTN của NHTM

tại các nền kinh tế mới nổi

Trong quá trình đánh giá MXHTN của NHTM luôn tồn tại vấn đề bất cân xứng thông tin giữa tổ chức

xếp hạng tín nhiệm và đơn vị được đánh giá MXHTN. Theo tác giả, nguyên nhân làm cho vấn đề bất cân xứng

thông tin có tác động mạnh mẽ đến việc đánh giá MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi có thể bắt

nguồn từ bản chất của các đánh giá MXHTN và chất lượng các thông tin tài chính của các NHTM tại các quốc

gia này.

2.5.3 Tác động của bất cân xứng thông tin đến các đánh giá MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Các đánh giá MXHTN các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi chủ yếu là các đánh giá MXHTN không

theo yêu cầu của đơn vị được đánh giá. Nghĩa là việc đánh giá này dựa phần lớn vào các thông tin và số liệu tài

chính được công bố đại chúng của các đơn vị được đánh giá. Do vậy, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm khó có thể

đánh giá được mức độ tin cậy và chuẩn xác của các số liệu này đặc biệt trong điều kiện những quy định về chế

độ công bố thông tin và các chuẩn mực kế toán tại các nước thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi còn nhiều hạn

chế. Khi này, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thường chỉ tập trung vào đánh giá các yếu tố về rủi ro môi trường

hoạt động và ít xem xét đến các chỉ tiêu tài chính cụ thể của các NHTM được đánh giá. Do vậy, bất cân xứng

thông tin đã dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố về rủi ro môi trường hoạt động và các yếu tố đặc

thù của các NHTM đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới

nổi.

2.6 Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan

Những nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của các NHTM do các tổ chức xếp hạng tín

nhiệm công bố hiện nay có thể được chia ra làm 2 hướng nghiên cứu chính:

Hướng thứ 1 đại diện bởi các nghiên cứu với mục đích tìm hiểu và đánh giá mức độ tin cậy và thống

nhất của các đánh giá xếp hạng tín nhiệm do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm công bố.

Hướng thứ 2 đại diện bởi các nghiên cứu với mục đích xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của các

NHTM.

2.6.1 Mức độ tin cậy và tính thống nhất trong các đánh giá MXHTN của NHTM

Nghiên cứu của Poon và Firth (2005), Poon và cộng sự (2009), Shen và cộng sự (2012).

2.6.2 Xây dựng mô hình dự báo MXHTN

2.6.2.1 Các nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại bằng các mô hình hồi quy thống kê

Nghiên cứu của Poon và cộng sự (1999), Matousek và Stewart (2009), Caporale và cộng sự (2012).

2.6.2.2 Các nghiên cứu sử dụng các phương pháp phân loại trí tuệ nhân tạo

Nghiên cứu của Boyacioglu và cộng sự (2009), Ioannidis và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự (2011a,

2011b), Chen (2012).

2.7 Khe hổng nghiên cứu và khung phân tích của luận án

2.7.1 Khe hổng nghiên cứu

Tác giả nhận thấy rằng các nghiên cứu trước chưa đề cập đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố

như: rủi ro quốc gia, rủi ro ngành ngân hàng và đặc điểm sở hữu của NHTM đến MXHTN của các NHTM tại

các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi. Đồng thời, số lượng các chỉ tiêu tài chính mà các tác

giả sử dụng trong các nghiên cứu này khá hạn chế.

2.7.2 Khung phân tích của luận án

Tác giả sẽ đưa vào mô hình nghiên cứu của luận án 2 nhóm yếu tố: nhóm yếu tố thể hiện những đặc

điểm mang tính hệ thống (bao gồm rủi ro chung của quốc gia và rủi ro đặc thù ngành ngân hàng tại nước nơi

NHTM có trụ sở) và nhóm yếu tố thể hiện những đặc điểm riêng của NHTM (bao gồm đặc điểm sở hữu, quy mô

tổng tài sản và các chỉ tiêu tài chính, ….). Tác giả kết hợp giữa việc phân tích phương sai một yếu tố (One way –

ANOVA) các chỉ tiêu tài chính của NHTM và phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình hồi quy

Ordered logit để xác định các yếu tố chủ yếu tác động đến MXHTN của NHTM tại các nước có nền kinh tế phát

triển và các nước có nền kinh tế mới nổi một cách tách biệt nhau. Sau đó, tác giả thực hiện đánh giá mức độ phù

hợp và kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu. Cuối cùng, tác giả thực hiện phân tích tác động của các

yếu tố trên đến MXHTN của các NHTM cũng như sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này đến MXHTN

của các NHTM tại các nước có nền kinh tế phát triển so với các NHTM tại các nước có nền kinh tế mới nổi.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

3.1.1 Mô hình hồi quy Ordered Logit

Luận án này với mục đích xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN

của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi và diễn giải mối quan hệ tác động của

các yếu tố này đến MXHTN của NHTM. Do vậy, tác giả quyết định lựa chọn mô hình Ordered logit là mô hình

phân tích trong luận án của mình. Bởi lẽ, mô hình Ordered logit là mô hình thích hợp để phản ánh kết quả của

một quá trình phân loại các đối tượng cụ thể vào các mức xếp hạng khác nhau (Greene, 2002). Mặt khác, căn cứ

trên dấu của hệ số hồi quy của các biến giải thích trong mô hình hồi quy Ordered logit, tác giả có thể đánh giá

được chiều hướng tác động của các yếu tố tương ứng đến MXHTN của NHTM. Trong khi đó, ta không thể đạt

được mục đích này với các mô hình phi tuyến tính như mạng thần kinh nhân tạo hay Support vector machines,

… Bên cạnh đó, mô hình Ordered logit cho phép tác giả tạo ra các biến tương tác nhằm mục đích đánh giá sự

khác biệt trong tác động của các yếu tố đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với tại các nền

kinh tế mới nổi.

Mô hình hồi quy Logit thứ bậc được xây dựng trên cơ sở mô hình hồi quy với biến phụ thuộc dạng ẩn

số. Mô hình hồi quy Logit thứ bậc có dạng như sau:

Trong đó y* là biến phụ thuộc nhưng không quan sát được trên thực tế. Chúng ta chỉ có thể quan sát: Y = 1 nếu y* ≤ 1 = 2 nếu 1 < y* ≤ µ1 = 3 nếu µ1 < y* ≤ µ2 … = J nếu µj-1 < y*

Trong đó: µ1 , µ2 ,… µj-1 là những ngưỡng giới hạn được tính toán từ mô hình. β là hệ số hồi quy thể hiện sự tác động của các biến giải thích lên biến phụ thuộc.

Ɛ là hệ số thể hiện sai số ngẫu nhiên. Ɛ có phân phối chuẩn, có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng 1. 3.1.2 Xác định và đo lường biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu của luận án là MXHTN của các NHTM do Fitch công bố.

Biến phụ thuộc có ký hiệu là yi và được mã hóa theo thứ tự từ 1, 2, 3, … đến 9 tương ứng với 9 MXHTN của NHTM là C, CC, CCC, … , AAA.

3.1.3 Xác định và đo lường các biến giải thích

Các biến giải thích trong mô hình nghiên cứu gồm 2 nhóm biến chính:

 Nhóm thứ 1: thể hiện các yếu tố mang tính chất hệ thống liên quan đến môi trường hoạt động của

NHTM.

 Nhóm thứ 2: bao gồm nhiều nhóm biến thành phần thể hiện các yếu tố đặc thù của NHTM như: đặc

điểm sở hữu, quy mô và các chỉ số tài chính.

3.2 Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu của luận án thuộc dạng dữ liệu chéo về MXHTN của các NHTM, các chỉ số tài

chính của các đơn vị này và các yếu tố vĩ mô liên quan đến môi trường hoạt động có tác động đến MXHTN của

các NHTM.

Dữ liệu của luận án gồm 2 mẫu dữ liệu nhỏ: mẫu dữ liệu 1 gồm 296 mẫu quan sát MXHTN và các chỉ số

tài chính của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển, mẫu dữ liệu 2 gồm 282 mẫu quan sát

MXHTN và các chỉ số tài chính của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi. Danh sách

các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế phát triển được tác giả xác định dựa trên bài

viết Triển vọng kinh tế thế giới 2014 (IMF, 2014). Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước

nhảy 2 để lựa chọn ra các quan sát cho cả 2 mẫu dữ liệu nêu trên (chi tiết số lượng NHTM theo từng quốc gia

trong 2 mẫu dữ liệu con của nghiên cứu được trình bày chi tiết trong phụ lục 1a và phụ lục 1b).

Dữ liệu về MXHTN của các NHTM được lấy từ các công bố MXHTN của Fitch trong giai đoạn năm 2013 -

2015. Các dữ liệu về các chỉ số tài chính của các NHTM được thu thập trong giai đoạn 2010 - 2014 từ nguồn dữ

liệu Bankscope.

3.3 Các giả thuyết nghiên cứu

Giả thuyết 1 (H1): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của mức độ rủi ro của quốc gia và mức đánh

giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng nơi NHTM có trụ sở đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế

phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Giả thuyết 2 (H2): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của yếu tố vốn sở hữu của các tập đoàn tài

chính quốc tế, có quy mô lớn và uy tín trong các NHTM đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát

triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Giả thuyết 3 (H3): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của yếu tố vốn sở hữu của chính phủ nơi

NHTM có trụ sở đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Giả thuyết 4 (H4): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của quy mô tổng tài sản đến MXHTN của NHTM

tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Giả thuyết 5 (H5): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của

NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu

Trình tự thực hiện các bước phân tích dữ liệu của luận án nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu và trả lời

các câu hỏi nghiên cứu đã đề ra được tóm tắt qua sơ đồ sau:

Sơ đồ 3.1: Trình tự thực hiện các bước phân tích của luận án

Phân tích phương sai 1 yếu tố các chỉ tiêu tài chính

Lựa chọn

Gộp mẫu dữ liệu và bổ sung thêm biến tương tác

Xác định các yếu tố có tác động đến MXHTN của NHTM

Đánh giá mức độ phù hợp và kiểm tra các giả định trong mô hình

biến giải thích trong mô hình Ordered logit

Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu liên quan.

Bước thứ 1, để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM

tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi trước hết ta phải xác định được cụ thể các yếu tố nào

có ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi. Để đạt được

mục tiêu này tác giả kết hợp phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One – way ANOVA) và phương

pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát

triển và các nền kinh tế mới nổi một cách tách biệt nhau.

Bước thứ 2, tác giả sử dụng chỉ tiêu BIC (Bayesian information criteria) nhằm đánh giá mức độ phù hợp

của mô hình Ordered logit được xây dựng trên các biến giải thích được lựa chọn từ các bước phân tích trên so

với các mô hình Ordered logit được xây dựng trên các tập hợp biến giải thích khác có thể được lựa chọn ngẫu

nhiên từ mẫu dữ liệu quan sát. Ngoài ra, tác giả cũng thực hiện kiểm định các giả định trong mô hình Ordered

logit như: kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định phương sai thay đổi (heteroskedasticity) và kiểm định

việc bỏ sót biến giải thích cần thiết trong mô hình.

Bước thứ 3, để đạt được mục tiêu nghiên cứu thứ 1 và thứ 2, cụ thể là xác định sự khác biệt trong tác

động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới

nổi, tác giả thực hiện gộp mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển với mẫu dữ liệu các NHTM tại

các nền kinh tế mới nổi lại. Đồng thời, bổ sung thêm biến giả Emer, biến này có giá trị 1 nếu NHTM có trụ sở tại

các quốc gia có nền kinh tế mới nổi, 0 cho trường hợp ngược lại. Sau đó, tác giả xây dựng những biến tương tác

giữa biến Emer với từng biến giải thích đại diện cho các yếu tố mang tính chất hệ thống như mức độ rủi ro quốc

gia, mức độ rủi ro của ngành ngân hàng và các yếu tố thể hiện những đặc trưng riêng của từng NHTM như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính trong mô hình. Cuối cùng, tác giả thực hiện ước lượng lại mô hình Ordered logit với những biến giải thích đã được xác định từ bước 1 trên mẫu dữ liệu bao gồm các NHTM tại các

nền kinh tế mới nổi và các NHTM tại các nền kinh tế phát triển, đồng thời bổ sung thêm những biến tương tác

nêu trên. Trong trường hợp hệ số hồi quy của biến tương tác có ý nghĩa thống kê, điều này chứng tỏ có sự khác

biệt trong tác động của biến giải thích tương ứng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với

MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1 Phân tích phương sai một yếu tố các chỉ tiêu tài chính NHTM theo từng MXHTN

Tác giả thực hiện phân tích phương sai một yếu tố cho 2 mẫu dữ liệu nghiên cứu trong luận án một cách

tách biệt nhau.

Bảng 4.1: Giá trị trung bình các chỉ số tài chính NHTM theo từng MXHTN tại các nền kinh tế mới nổi

MXHTN

Cực tiểu

Cực đại

Cực tiểu

Cực đại

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Trung bình

Độ lệch chuẩn

LnAss:Logarit tự nhiên tổng trị giá tài sản NHTM

AssGrow:Tốc độ tăng trưởng tổng trị giá tài sản trung bình 3 năm 0.2719

-0.0512 0.2477 1.2881 10.8731 1.3779 5.4189 B 70 8.1763

13.1649 1.3439 6.3988 BB 64 8.9984 0.1277 -0.0920 0.5908 0.1615

13.4052 1.6938 5.8197 BBB 116 9.9381 0.1167 -0.1883 0.6149 0.1601

14.9549 1.9862 6.3651 A 32 11.1366 0.0645 -0.0326 0.2870 0.1009 Tổng cộng 1.8310 5.4189 14.9549 282 0.1729 -0.1883 1.2881 0.1755

LoanLoss_Ln:Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ

9.4235 CreGrow:Tốc độ tăng trưởng tổng dư nợ trung bình 3 năm 1.4153 0.3014 -0.1466 B 70 0.2679 14.2697 0.0600 89.9940 9.2476

0.6352 0.1271 -0.1175 BB 64 0.1717 7.2884 0.2160 37.2630 6.1456

16.5153 1.5222 -0.1357 BBB 116 0.3186 6.4004 0.0000 33.9010 4.8128

0.3488 16.5153 0.0727 0.9901 -0.0319 -0.1466 A Tổng cộng 32 282 0.1160 0.2497 4.1475 9.1790 0.4840 0.0000 19.0650 89.9940

LoanLoss_Equ:Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng vốn CSH

3.9422 6.1173 LoanPro_Loan:Tỷ lệ chi phí dự dự phòng TD/ tổng dư nợ TD bình quân 86.0830 13.1440 0.5800 B 70 9.0775 77.8620 172.4143 1.3510 985.2000

40.8250 7.1224 0.4070 BB 64 5.9166 50.3338 3.2010 335.6260 33.3714

100.0000 10.4250 0.0000 BBB 116 5.1344 62.7480 0.0000 592.5900 30.5691

27.4330 100.0000 6.3130 10.2703 0.4030 0.0000 4.6897 6.2403 17.3031 99.7057 3.8960 0.0000 62.9140 985.2000 23.6996 42.1649

Equ_Ass:Tỷ lệ vốn CSH/tổng tài sản

Equ_Loan:Tỷ lệ vốn CSH/tổng dư nợ TD ròng

54.4000 7.5463 4.8960 A Tổng cộng B 32 282 70 13.0284 9.9021 -35.8200 46.3100 12.5905

29.9590 4.6231 4.6550 BB 64 11.4510 4.4502 4.5650 27.6880 11.3953

45.6580 7.0204 2.2510 BBB 116 11.4910 10.6638 2.7870 87.1290 12.1437

36.4300 6.3050 1.2650 A 32 10.0933 7.1818 1.3450 43.6430 9.7345

54.4000 6.6405 1.2650 Tổng cộng 282 11.7050 9.0263 -35.8200 87.1290 11.8114

Equ_ShortCap:Tỷ lệ vốn CSH/nguồn vốn ngắn hạn

Equ_Debt:Tỷ lệ vốn CSH/tổng nợ phải trả

117.8660 22.0246 7.4000 B 70 27.2697 17.1355 5.6050 122.1600 19.8259

71.3420 10.9775 9.9440 BB 64 22.0198 10.6321 5.7420 76.8130 16.0915

717.1900 67.7129 3.0640 BBB 116 28.5163 63.2117 3.1470 514.0000 30.4765

76.2060 15.5689 1.6960 A 32 18.6040 26.8788 5.2040 153.1840 19.0323

Tổng cộng 282 25.6077 45.4093 1.6960 43.0184 3.1470 514.0000

717.1900 IntIn_Loan:Tỷ lệ thu nhập từ lãi vay/tổng dư nợ tín dụng bình quân 23.2694 IntIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập từ lãi/tổng tài sản sinh lời bình quân B 70 19.1616 15.5154 17.7580 -41.8370 86.6200 10.0329 3.8030 67.3100

BB 64 16.9513 13.7887 14.6495 4.9450 116.6560 5.9801 5.1230 39.7260

BBB 116 37.3368 17.7913 90.0853 1.5400 520.3250 39.6251 2.4600 413.7670

A 32 18.4976 11.9574 32.5349 5.3740 191.8260 10.6335 1.3040 64.2230 Tổng cộng 282 26.0610 15.6560 60.4427 -41.8370 520.3250 26.3065 1.3040 413.7670

MXHTN

Cực tiểu

Cực đại

Trung bình

Cực tiểu

Cực đại

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

NIM:Tỷ lệ lãi cận biên

IntEx_Cap:Tỷ lệ chi phí trả lãi/tổng nguồn vốn chịu lãi bình quân 7.8491

3.5600 14.8549 54.4100 B 70 15.9974 8.3957 4.7900 52.1300 11.2155 9.3518 2.9000 70.8000 BB 64 11.3424 9.2202 0.6000 66.7300

9.8933 7.3001 3.2300 69.0200 BBB 116 9.9942 7.3708 -5.1700 68.0100

6.8878 2.4154 3.6800 13.2700 A 32 6.9241 2.7880 0.0000 13.7700 7.9578 2.9000 70.8000 Tổng cộng 282 11.4420 8.2354 -5.1700 68.0100

11.0839 NetIntIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập ròng từ lãi/tổng tài sản bình quân

OthIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/ tổng tài sản bình quân

13.8780 7.6415 3.7000 61.9300 B 70 6.0989 3.3288 1.6300 22.4300

12.2491 18.7090 3.5600 139.9600 BB 64 4.3123 2.4593 1.0200 10.7000

9.1547 6.9236 3.1200 67.9000 BBB 116 4.3609 2.7360 0.1900 16.5400

6.2269 1.9516 3.4800 12.4600 A 32 2.4841 0.6486 1.1000 3.7800 Tổng cộng 10.6972 10.9169 3.1200 139.9600 282 4.5683 2.8806 0.1900 22.4300

NonIntEx_Ass:Tỷ lệ chi phí phi lãi/tổng tài sản bình quân

ROAA:Tỷ lệ lợi nhuận ròng /tổng tài sản bình quân

1.3900 6.2806 3.4380 16.2000 B 70 7.1035 5.7961 0.6933 40.5170

1.2300 4.4777 2.8568 14.4600 BB 64 5.6268 6.8561 1.1943 52.5063

0.0000 4.7868 3.2113 16.6100 BBB 116 4.7438 5.8730 0.7413 61.2250

0.0000 0.0000 2.5263 4.8309 0.9753 3.1961 4.9600 16.6100 A Tổng cộng 32 282 3.3689 5.3739 1.5905 5.8792 0.9227 0.6933 8.9373 61.2250

Exp_Int:Tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập

ROAE:Tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu bình quân

0.7347 6.0141 4.7440 32.3683 B 70 6.1262 5.3752 -0.4880 32.5820

1.1607 4.8491 5.1862 39.2023 BB 64 4.8953 5.0337 1.0670 36.9770

0.4237 4.3054 5.5214 58.0370 BBB 116 4.3207 5.4613 0.5420 58.1850

0.9083 0.4237 3.0632 4.7120 1.2759 5.0017 6.9520 58.0370 A Tổng cộng 32 282 1.2694 5.1023 3.0702 4.7574 1.0000 -0.4880

NetLoan_Ass:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng tài sản

-0.6480 3.5223 5.8696 35.7410 B 70 7.1600 58.1850 NetLoan_ShortCap:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn ngắn hạn 6.4434 23.1070 1.0610 4.7629

-1.7550 1.9295 1.7895 9.8840 BB 64 4.8889 5.9204 0.9370 44.4720

-2.7600 1.5113 1.2835 7.3990 BBB 116 3.9355 4.3881 0.1740 40.4890

-0.2360 1.3356 0.8671 2.8730 A 32 2.6124 1.5312 0.6230 6.1850 -2.7600 2.0855 3.2642 35.7410 Tổng cộng 282 4.8026 4.6243 0.1740

NetLoan_Debt:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn vay

0.0300 7.0169 5.4266 29.0060 B 70 44.4720 LiAss_ShortCap:Tỷ lệ tài sản thanh khoản cao/tổng nguồn vốn huy động tiền gửi và nguồn vốn ngắn hạn 1.6594 23.8630 -9.4630 4.1657

0.9400 5.0173 5.8099 43.5840 BB 64 1.2533 1.7253 -6.5410 7.7230

0.2640 4.0887 3.9986 33.3720 BBB 116 1.3015 2.1374 -10.6100 13.1910

A Tổng cộng 32 282 1.3420 1.3840 0.5523 2.6187 0.2750 -10.6100 2.7100 23.8630 2.5883 4.8560 1.4021 4.8536 0.4480 0.0300

5.6190 43.5840 LiAss_Debt:Tỷ lệ tài sản thanh khoản cao/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn vay

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát

B BB BBB A Tổng cộng 70 64 116 32 282 13.8842 11.4613 13.2433 15.4400 13.2472 12.0269 12.6789 9.6325 5.7954 10.7057 -12.1550 -74.5380 -31.4700 4.2120 -74.5380 58.9220 30.8730 44.0260 28.6060 58.9220

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định phương sai đồng nhất và phân tích phương sai

một yếu tố các chỉ tiêu tài chính NHTM theo từng MXHTN

tại các nền kinh tế mới nổi

Biến

Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định phương sai đồng nhất

Mức ý nghĩa thống kê của phân tích phương sai một yếu tố

Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định phương sai đồng nhất 0.0300 0.0070 0.0000 0.0000 0.1300 0.2360 0.1360 0.0000 0.0870 0.0010 0.0010 0.1210

0.0000 0.0020 0.0000 0.0000 0.0100 0.0280 0.0230 0.0000 0.0000 0.0000 0.7890 0.3390

0.0110 0.0000 0.4010 0.0000 0.0220 0.0000 0.4920 0.1580 0.2060 0.0000 0.0000 0.1470 0.0540

LnAss AssGrow CreGrow LoanLoss_Ln LoanLoss_Equ LoanPro_Loan Equ_Ass Equ_Loan Equ_ShortCap Equ_Debt IntIn_Loan IntIn_Ass IntEx_Cap

0.0000 NIM 0.0000 NetIntIn_Ass 0.6690 OthIn_Ass 0.0060 NonIntEx_Ass 0.0570 ROAA 0.0060 ROAE 0.1810 Exp_Int 0.4760 NetLoan_Ass 0.6320 NetLoan_ShortCap 0.0210 NetLoan_Debt 0.0740 LiAss_ShortCap 0.6340 LiAss_Debt 0.0000 Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát

Căn cứ vào giá trị trung bình của các chỉ số tài chính của các NHTM theo từng MXHTN và mức ý nghĩa

thống kê của phân tích phương sai một yếu tố trong bảng 4.1 và 4.2, ta có thể kết luận rằng các biến LnAss,

AssGrow, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Debt,

IntIn_Loan,

IntEx_Cap, NIM,

NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và NetLoan_Debt có giá trị trung

bình khác nhau theo các MXHTN.

Riêng đối với các biến CreGrow, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, IntIn_Ass, ROAA, ROAE,

Exp_Int và LiAss_Debt do kết quả của kiểm định phương sai đồng nhất không có ý nghĩa thống kê (>10%) nên

giả định về phương sai đồng nhất trong phân tích phương sai một yếu tố đối với các biến này bị vi phạm. Do

vậy, tác giả tiến hành thêm kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis đối với các biến này.

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định Kruskal - Wallis các chỉ tiêu tài chính NHTM

theo từng MXHTN tại các nền kinh tế mới nổi

Biến

Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định Kruskal- Wallis

0.0000 0.0000 0.0000 0.2500

0.0050 ROAA 0.0360 ROAE 0.0250 Exp_Int 0.0040 LiAss_Debt 0.0220

CreGrow Equ_Ass Equ_Loan Equ_ShortCap IntIn_Ass

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát

Như vậy, từ kết quả của phân tích phương sai một yếu tố và kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis ta có

thể kết luận rằng các biến LnAss, AssGrow, CreGrow, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Ass,

Equ_Loan, Equ_ShortCap, Equ_Debt, IntIn_Loan, IntIn_Ass, IntEx_Cap, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass,

NonIntEx_Ass, ROAA, ROAE, Exp_Int, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và NetLoan_Debt có giá trị trung

bình khác nhau theo các MXHTN trong mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế

mới nổi. Ngược lại, các biến LiAss_ShortCap và LiAss_Debt có giá trị trung bình không khác biệt nhau theo

các MXHTN.

Tác giả tiến hành phân tích phương sai 1 yếu tố các chỉ tiêu tài chính của các NHTM theo từng MXHTN

tại các nền kinh tế phát triển. Bảng 4.4: Giá trị trung bình các chỉ số tài chính NHTM theo từng MXHTN tại các nền kinh tế phát triển

MXHTN

Cực tiểu

Cực đại

Cực tiểu

Cực đại

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

LnAss:Logarit tự nhiên tổng giá trị tài sản NHTM

11.4577 .6713 10.0440 12.3110

Trung bình AssGrow:Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản NHTM trung bình 3 năm 0.0920

-0.0945 0.0017 0.1964 8 B

10.7804 1.5263 5.2490 12.8230 0.0339 0.1207 -0.1151 0.3602 25 BB

10.4119 1.7275 6.6830 13.8380 0.0218 0.0884 -0.1968 0.3364 52 BBB

152 11.4706 1.7368 7.3850 14.7240 0.0143 0.1047 -0.4042 0.5461 A

11.8124 1.6266 7.7130 14.2390 0.0557 0.0472 -0.0594 0.1627 48 AA

11.9109 1.3402 10.1530 14.4920 0.0322 0.0577 -0.0453 0.1623 11 AAA 1.7253 5.2490 0.0243 0.0951 -0.4042 0.5461 296 Tổng cộng

LoanLoss_Ln:Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ

11.2977 14.7240 CreGrow:Tốc độ tăng trưởng tổng dư nợ tín dụng trung bình 3 năm 0.1309 -0.1826 0.2727 0.0098 24.7640 13.5608 0.8800 44.8630 8 B

-0.0093 0.1130 -0.1708 0.2753 13.2698 8.8345 0.2180 37.9730 25 BB

0.0361 0.1170 -0.1491 0.5168 6.5633 8.5192 0.0410 44.6330 52 BBB

0.0443 0.1859 -0.4088 1.4227 3.6221 4.6317 0.0000 44.6490 152 A

0.0558 0.0648 -0.0759 0.3202 1.7663 1.7369 0.0090 8.1780 48 AA

0.1715 0.1534 -0.0318 -0.4088 0.5829 1.4227 1.6900 7.4089 1.0203 5.1274 0.0000 0.0000 11 296 AAA Tổng cộng

0.0800 0.0406 LoanLoss_Equ:Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng vốn chủ sở hữu 306.8720 186.7417 28.7310 690.0910 5.8160 44.8630 LoanPro_Loan:Tỷ lệ chi phí dự phòng tín dụng/tổng dư nợ tín dụng bình quân 0.0100 1.8082 5.9100 2.8763 8 B

130.6217 89.4631 4.7470 381.3450 1.6124 1.1304 -0.3100 4.5700 25 BB

59.6979 86.3918 0.2420 414.3900 0.9592 1.6735 -0.2900 10.6800 52 BBB

37.0226 55.7724 0.0000 464.9560 0.4932 1.0274 -0.4900 10.8700 152 A

23.2292 63.8459 0.0400 433.0000 0.3258 0.3950 -0.0700 1.8300 48 AA

73.3240 55.3169 232.5974 96.9361 0.0000 0.0000 774.5700 774.5700 0.0900 0.6919 0.2509 1.2257 -0.1800 -0.4900 0.6500 10.8700

Equ_Ass:Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản

Equ_Loan:Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng dư nợ tín dụng

5.8810 6.6860 3.1806 3.7176 2.1000 0.2520 11.3540 16.6180 9.2836 12.9957 4.4860 10.5310 3.0860 0.6050 16.1920 53.5830 11 296 8 25 AAA Tổng cộng B BB

8.4437 3.8266 1.4640 23.1450 19.7328 37.4397 3.2320 276.9500 52 BBB

7.1024 3.4055 1.1450 20.4280 16.7668 22.8025 1.9740 198.1360 152 A

8.0283 2.9046 0.0060 16.0840 20.1603 29.4661 0.0090 151.4190 48 AA

8.3670 7.4670 6.5926 3.6177 0.6530 0.0060 20.1630 23.1450 17.4925 17.3444 15.9759 25.8997 0.7620 0.0090 57.3420 276.9500 11 296 AAA Tổng cộng

MXHTN

Cực tiểu

Cực đại

Cực tiểu

Cực đại

Số quan sát

Độ lệch chuẩn

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Equ_Debt:Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng nợ phải trả

Trung bình Equ_ShortCap:Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/nguồn vốn ngắn hạn

7.1263 3.6462 2.3740 13.6510 B 6.3853 3.6620 2.1450 12.8410 8

10.2912 6.1303 0.2880 29.5010 BB 7.4736 4.4889 0.2610 19.9290 25

12.6163 5.6406 1.7230 33.6150 BBB 9.5709 4.9256 1.4860 30.1150 52

152 14.0868 19.5748 2.0100 171.4090 A 7.9145 4.1861 1.1620 26.2490

12.0495 8.4045 0.0080 63.6210 AA 8.9642 3.5694 0.0060 19.7250 48

23.8286 21.0270 5.8390 60.7440 AAA 9.7279 8.2934 0.6570 25.2560 11

Tổng cộng 171.4090 0.0080 8.3645 4.4883 0.0060 30.1150 296

MXHTN

Cực tiểu

Cực đại

Cực tiểu

Cực đại

Số quan sát

15.4219 Độ lệch chuẩn

Độ lệch chuẩn

Trung bình IntIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập từ lãi/tổng tài sản sinh lời bình quân

13.3514 Trung bình IntIn_Loan:Tỷ lệ thu nhập từ lãi vay/tổng dư nợ tín dụng bình quân 1.2694 4.1388 2.5400 6.3800 B 3.9250 1.4714 1.5800 5.8500 8

3.6928 2.5023 1.5200 11.8800 BB 3.9576 2.5821 0.8700 11.6800 25

3.7648 1.5208 0.0900 9.3700 BBB 3.5096 1.3593 1.0600 8.8300 52

3.9412 1.5957 0.7200 10.9100 A 3.4638 1.5443 0.1900 9.9400 152

3.8719 1.4801 1.7300 7.4400 AA 3.3244 1.4050 1.2300 6.3300 48

5.2309 6.7548 0.0000 24.6100 AAA 3.0355 1.2925 1.0800 4.5000 11

Tổng cộng 0.0000 2.0545 24.6100 3.4875 1.5942 0.1900 11.6800 296

NIM:Tỷ lệ lãi cận biên

3.9313 IntEx_Cap:Tỷ lệ chi phí trả lãi/tổng nguồn vốn chịu lãi bình quân 0.4121 2.1900 1.7300 2.9500 B 1.7205 1.1500 -0.1980 3.3640 8

2.2075 0.7400 11.6300 2.4952 BB 1.6064 1.1379 0.1360 5.2070 25

0.9530 0.2800 4.5900 1.8075 BBB 1.8282 0.9111 0.3460 4.6810 52

1.3209 0.0300 7.3800 1.9437 A 1.6478 1.3925 -0.0370 10.3710 152

1.1935 0.1500 4.8000 1.5529 AA 1.8591 0.7391 0.7560 3.7010 48

1.4846 0.3300 4.4600 1.9327 AAA 1.2684 1.2307 0.3440 3.5380 11

1.3441 1.9092 0.0300 1.1946 1.6981 -0.1980 296 Tổng cộng 11.6300 NetIntIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập ròng từ lãi/tổng tài sản bình quân 10.3710 OthIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/tổng tài sản bình quân 1.5258 1.0146 -0.1950 2.9270 B 0.6049 0.4338 -0.0780 1.2280 8

1.4659 1.0459 0.1340 4.5890 BB 1.2422 0.8313 -0.2310 3.4960 25

1.7070 0.8400 0.3420 4.3510 BBB 0.7673 0.6303 -1.3640 2.7220 52

1.4897 1.1239 -0.0310 8.2190 A 1.2219 2.3249 -0.1810 21.1570 152

1.6610 0.6182 0.7230 3.0580 AA 1.1403 0.9118 0.0070 4.1040 48

1.2160 1.1900 0.3390 3.3870 AAA 0.2618 0.2869 -0.0980 0.8160 11

1.0782 Tổng cộng 1.0019 -0.1950 8.2190 1.7586 -1.3640 21.1570 296

ROAA:Tỷ lệ lợi nhuận ròng /tổng tài sản bình quân

1.5444 NonIntEx_Ass:Tỷ lệ chi phí phi lãi/tổng tài sản bình quân 3.7551 1.7927 0.0520 B 4.4290 6.1600 0.3375 2.4722 -2.7960 8

2.7567 1.4319 0.1470 BB 1.2870 6.3080 -0.2208 1.0151 -3.4080 25

2.1230 2.0315 1.9067 2.1603 0.1950 0.0160 13.9980 16.3690 BBB A 0.1170 0.4275 1.8410 6.6490 1.8315 1.1498 -11.2020 -9.8850 52 152 1.7656 0.9176 0.1470 4.6780 AA 0.7194 2.0640 0.7254 -3.2490 48

0.4705 0.4257 -0.0390 1.2000 AAA 1.0657 2.4610 0.9620 0.0120 11

2.0543 1.9050 0.3868 6.6490 296 Tổng cộng -0.0390 16.3690 1.2965 -11.2020

MXHTN

Cực tiểu

Cực đại

Cực tiểu

Cực đại

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Exp_Int:Tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập

ROAE:Tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu bình quân

-0.3178 61.2013 -88.0050 81.8900 74.4116 35.5491 15.1590 133.5020 B 8

-9.7504 34.8778 -150.1230 28.1520 66.1058 18.6566 24.3430 102.1420 BB 25

2.6575 17.4151 -68.9970 23.8510 57.2777 20.5838 14.7550 145.2210 BBB 52

152 4.9554 11.9207 -74.3900 57.2300 64.3338 24.0560 9.4820 200.0000 A

15.9109 46.3791 -53.1800 321.7950 54.1946 15.2158 14.5110 101.8980 AA 48

51.0976 132.3486 0.0910 449.3400 29.6526 16.8780 7.4290 62.7300 AAA 11

Tổng cộng 296 6.6585 36.9528 -150.1230 449.3400 23.0990 200.0000 7.4290

NetLoan_Ass:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng tài sản

63.1024 7.9104 46.6140 70.1220 60.5832 NetLoan_ShortCap:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn ngắn hạn 95.6470 77.4719 60.0990 11.1113 B 8

57.7573 14.9626 4.0300 73.1660 87.2260 24.5990 4.6560 126.1080 BB 25

63.8140 20.3189 2.5610 91.2770 95.8951 36.5762 3.0680 193.1080 BBB 52

152 57.4293 21.0607 5.1490 92.0240 98.7197 66.7776 9.6570 488.7750 A

62.4362 21.3904 5.5320 97.0130 94.5649 48.3778 6.8200 283.3760 AA 48

61.8165 25.8793 6.7990 94.1260 209.4969 203.4991 38.1260 766.4160 AAA 11

296 59.7069 20.5274 2.5610 97.0130 100.1214 69.4688 3.0680 766.4160 Tổng cộng

NetLoan_Debt:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn vay

LiAss_ShortCap:Tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao/tổng nguồn vốn huy động tiền gửi và nguồn vốn ngắn hạn

69.6515 9.0654 51.4010 81.3050 10.0890 7.1723 3.7010 24.2990 B 8

66.5232 17.6029 4.1020 84.0970 15.3523 19.1648 2.5500 89.0300 BB 25

73.8234 23.1714 2.6510 104.0820 25.3165 30.2986 1.4260 159.0970 BBB 52

152 66.5928 23.9872 7.4470 147.4430 38.4403 42.6849 0.3020 391.6890 A

72.3578 24.9982 6.5170 133.5730 23.0709 15.9403 0.8560 61.5100 AA 48

70.0112 31.3312 7.2010 112.6920 67.9500 104.4219 7.7610 377.7170 AAA 11

0.3020 391.6890 Tổng cộng 296 69.0017 23.5972 2.6510 147.4430 32.0229 40.7363

LiAss_Debt:Tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn vay

8.8375 5.9283 3.1700 21.4620 B 8

12.5558 17.1223 1.7010 78.4480 BB 25

17.4041 16.4145 1.3710 86.9570 BBB 52

152 24.0424 19.1224 0.0630 111.3150 A

18.5450 12.3313 0.4960 54.2490 AA 48

22.5233 20.4505 2.5690 71.3440 AAA 11

Tổng cộng 111.3150 17.7427 0.0630 296

20.5472 Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định phương sai đồng nhất và phân tích phương sai

một yếu tố các chỉ tiêu tài chính NHTM theo từng MXHTN tại các nền kinh tế phát triển

Biến

Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định phương sai đồng nhất

Mức ý nghĩa thống kê của phân tích phương sai một yếu tố

Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định phương sai đồng nhất

Mức ý nghĩa thống kê của phân tích phương sai một yếu tố

LnAss

0.0060

0.0000 NIM

0.4900

0.6520

AssGrow

0.0250

0.1700 NetIntIn_Ass

0.2990

0.5800

CreGrow

0.3730

0.5100 OthIn_Ass

0.2980

0.3200

LoanLoss_Ln

0.0000

0.0000 NonIntEx_Ass

0.2850

0.0020

LoanLoss_Equ

0.0000

0.0000 ROAA

0.0020

0.0140

LoanPro_Loan

0.0000

0.0000 ROAE

0.0000

Equ_Ass

0.0010

0.0770 Exp_Int

0.4650

0.0000

Equ_Loan

0.6030

0.7700 NetLoan_Ass

0.0060

0.0750

Equ_ShortCap

0.0210

0.1460 NetLoan_ShortCap

0.0000

Equ_Debt

0.0000

0.0830 NetLoan_Debt

0.0190

0.4150

IntIn_Loan

0.0000

0.3930 LiAss_ShortCap

0.0000

IntIn_Ass

0.3820

0.5230 LiAss_Debt

0.0190

0.0040

IntEx_Cap

0.0310

0.6520

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát

Tương tự như phần phân tích ở trên, căn cứ vào giá trị trung bình của các chỉ số tài chính của các NHTM

theo từng MXHTN và mức ý nghĩa thống kê của phân tích phương sai một yếu tố trong bảng 4.4 và 4.5, ta có thể

kết luận rằng các biến LnAss, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Ass, Equ_Debt, ROAA,

ROAE, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap, LiAss_ShortCap và LiAss_Debt có giá trị trung bình khác nhau theo

các MXHTN.

Riêng đối với các biến CreGrow, Equ_Loan, IntIn_Ass, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass

và Exp_Int do kết quả của kiểm định phương sai đồng nhất không có ý nghĩa thống kê (>10%) nên giả định về

phương sai đồng nhất trong phân tích phương sai một yếu tố đối với các biến này bị vi phạm. Do vậy, tác giả

tiến hành thêm kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis đối với các biến này.

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Kruskal - Wallis các chỉ tiêu tài chính NHTM theo từng MXHTN

tại các nền kinh tế phát triển

Biến

Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định Kruskal- Wallis

0.0060 NetIntIn_Ass 0.3330 OthIn_Ass 0.8420 NonIntEx_Ass 0.0140 Exp_Int

0.0250 0.0010 0.0000 0.0000

CreGrow Equ_Loan IntIn_Ass NIM

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát

Từ kết quả của kiểm định Kruskal – Wallis được trình bày trong bảng 4.6, ta có thể kết luận được các

biến CreGrow, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass và Exp_Int có giá trị trung bình khác nhau theo

các MXHTN.

Như vậy, từ kết quả của phân tích phương sai một yếu tố và kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis ta có

thể kết luận rằng các biến LnAss, CreGrow, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Ass,

Equ_Debt, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass, ROAA, ROAE, Exp_Int, NetLoan_Ass,

NetLoan_ShortCap, LiAss_ShortCap và LiAss_Debt có giá trị trung bình khác nhau theo các MXHTN trong

mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Ngược lại, các biến AssGrow, Equ_Loan,

Equ_ShortCap, IntIn_Loan, IntIn_Ass, IntEx_Cap và NetLoan_Debt có giá trị trung bình không khác nhau theo

các MXHTN.

4.2 Kết quả phương pháp lựa chọn biến giải thích và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy

Ordered logit

4.2.1 Kết quả phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit

Để lựa chọn được các biến giải thích phù hợp cho mô hình Ordered logit và nhằm hạn chế việc mô hình

ước lượng phù hợp quá mức (Over – fitting) với mẫu dữ liệu quan sát, tác giả thực hiện lựa chọn 5 mẫu dữ liệu

con từ mẫu dữ liệu ban đầu, mỗi mẫu dữ liệu con có số lượng quan sát bằng 80% số lượng quan sát trong mẫu

dữ liệu ban đầu và thực hiện 5 lần ước lượng mô hình riêng biệt, mỗi lần ước lượng mô hình trên một mẫu dữ

liệu con khác nhau. Tác giả thực hiện việc lựa chọn 5 mẫu dữ liệu con từ mẫu dữ liệu ban đầu theo phương pháp

chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 5.

Bảng 4.7: Mô hình Ordered logit với 5 mẫu dữ liệu con và toàn bộ mẫu dữ liệu các NHTM

tại các nền kinh tế mới nổi

Mẫu dữ liệu 1

Mẫu dữ liệu 2

Biến

HSHQ

Biến

HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê HSHQ

Country_rating Bicra Government Group LnAss AssGrow CreGrow LoanLoss_Ln Equ_Debt IntEx_Cap NIM NetIntIn_Ass OthIn_Ass NonIntEx_Ass ROAE Exp_Int

2.2670 0.6750 0.9698 4.0543 0.6060 -8.0183 3.1831 -0.1034 0.0159 0.2371 -0.1957 -0.0301 -0.5666 0.4862 -0.9325 0.9262

0.0000 Country_rating 0.0020 Bicra 0.0190 Government 0.0000 Group 0.0000 LnAss 0.0090 AssGrow 0.1860 CreGrow 0.0000 LoanPro_Loan 0.0010 Equ_Loan 0.1480 Equ_ShortCap 0.2040 Equ_Debt 0.1120 IntIn_Ass 0.0080 NetIntIn_Ass 0.0140 OthIn_Ass 0.0310 NonIntEx_Ass 0.0230 ROAE

1.8320 0.7465 0.9815 4.0830 0.5704 -5.3294 0.5879 -0.0142 -0.0859 -0.0129 0.0191 0.0181 -0.0149 -0.2888 0.1787 0.1182

0.0000 0.0010 0.0270 0.0000 0.0000 0.0040 0.2340 0.0010 0.1530 0.2210 0.0550 0.1300 0.3780 0.1370 0.2660 0.2480

NetLoan_Ass

-0.1387

0.1900 NetLoan_ShortCap LiAss_Debt

-0.1072 -0.0215

0.2510 0.2710

Number of obs = 225 LR chi2(17) = 289.9800 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.5010 Log likelihood = -144.4212

Number of obs = 225 LR chi2(18) = 284.4600 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4890 Log likelihood = -148.6402

Mẫu dữ liệu 3

Mẫu dữ liệu 4

Biến

HSHQ

Biến

HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê HSHQ

IntIn_Loan

Country_rating Bicra Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln LoanLoss_Equ Equ_ShortCap Equ_Debt NIM OthIn_Ass NonIntEx_Ass ROAA NetLoan_Ass NetLoan_Debt

2.0111 0.8798 1.2492 4.0705 0.5726 -6.1673 -0.1178 0.0214 -0.0047 0.0179 -0.0897 -0.3846 0.2826 0.1410 0.0576 -0.1013

2.1079 0.8533 1.1090 4.4270 0.5170 -6.8707 0.7967 -0.0967 -0.0167 0.0179 -0.1847 -0.4910 0.4132 0.6560 -0.4994 0.1545

0.0000 0.0000 0.0120 0.0000 0.0000 0.0000 0.1030 0.0000 0.1110 0.0000 0.2900 0.0150 0.0170 0.0900 0.0910 0.1260

0.0000 Country_rating 0.0000 Bicra 0.0040 Government 0.0000 Group 0.0000 LnAss 0.0010 AssGrow 0.0020 CreGrow 0.5760 LoanLoss_Ln 0.4570 Equ_ShortCap 0.0000 0.2460 NetIntIn_Ass 0.0280 OthIn_Ass 0.0820 NonIntEx_Ass 0.1720 ROAA 0.5920 Exp_Int 0.2460 LiAss_ShortCap

Number of obs = 226 LR chi2(16) = 295.7900 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.5081 Log likelihood = -143.1579

Number of obs = 226 LR chi2(16) = 304.2700 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.5154 Log likelihood = -143.0191

Mẫu dữ liệu 5

Toàn bộ mẫu

Biến

HSHQ

Biến

HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê HSHQ

2.0842 0.8235 1.1284 3.8271 0.4918 -3.5649 0.6086

0.0000 0.0000 0.0020 0.0000 0.0000 0.0010 0.0000

1.8164 0.8881 1.1377 3.9542 0.5979 -4.5942 -0.0832

Country_rating Bicra Government Group LnAss AssGrow CreGrow

0.0000 Country_rating 0.0000 Bicra 0.0090 Government 0.0000 Group 0.0000 LnAss 0.0320 AssGrow 0.1640 LoanLoss_Ln

0.0157 -0.1744

0.0000 0.0010

-0.0666 -0.0127 0.0152 -0.0527 -0.3986 0.2538 0.4154 -0.2973 -0.0845

LoanLoss_Ln Equ_ShortCap Equ_Debt IntEx_Cap OthIn_Ass NonIntEx_Ass ROAE Exp_Int NetLoan_Debt Number of obs = 226 LR chi2(16) = 295.4400 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.5036 Log likelihood = -145.6301

0.0050 Equ_Debt 0.1700 OthIn_Ass 0.0020 0.4460 0.0360 0.0830 0.1770 0.2780 0.2310 Number of obs = 282 LR chi2(9) = 353.8200 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4845 Log likelihood = -188.2233

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

Từ kết quả ước lượng các mô hình Ordered logit cho 5 mẫu dữ liệu con và toàn bộ mẫu dữ liệu các quan

sát NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi được trình bày trong bảng 4.7, tác giả tính toán

tần suất xuất hiện của các biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1% trong các

mô hình hồi quy trên.

Bảng 4.8: Tần suất xuất hiện của các biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê

trong các mô hình Ordered logit trên các mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Tần suất

Biến

Tần suất xuất hiện (%)

xuất hiện(%)

IntIn_Ass IntEx_Cap

100 100 100 NIM 100 NetIntIn_Ass 100 OthIn_Ass 100 NonIntEx_Ass

0 ROAA 83 ROAE 0 Exp_Int 17 NetLoan_Ass 0 NetLoan_ShortCap 0 NetLoan_Debt 0 LiAss_ShortCap 83 LiAss_Debt 17

0 0 0 0 83 67 17 17 33 0 0 0 0 0

Country_rating Bicra Government Group LnAss AssGrow CreGrow LoanLoss_Ln LoanLoss_Equ LoanPro_Loan Equ_Ass Equ_Loan Equ_ShortCap Equ_Debt IntIn_Loan

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

Từ kết quả của bảng 4.7 và bảng 4.8, ta thấy rằng các biến giải thích Country_rating, Bicra,

Government, Group, LnAss, AssGrow, LoanLoss_Ln, Equ_Debt và OthIn_Ass là những biến có hệ số hồi quy

có ý nghĩa thống kê trong mô hình được xây dựng trên toàn bộ mẫu dữ liệu quan sát. Đồng thời, những biến này

đều có tần suất xuất hiện từ 80% trở lên trong các tập hợp những biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa

thống kê trong các mô hình hồi quy Ordered logit được xây dựng từ các mẫu dữ liệu con nêu trên và toàn bộ

mẫu dữ liệu ban đầu. Bên cạnh đó, kết quả phân tích phương sai một yếu tố đối với các chỉ tiêu tài chính trên

mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi được trình bày trong mục 4.1 cũng

cho thấy các biến LnAss, AssGrow, LoanLoss_Ln, Equ_Debt và OthIn_Ass là các biến giải thích có giá trị trung

bình khác biệt nhau theo các MXHTN. Do vậy, ta có cơ sở để kết luận rằng những biến này là những biến giải

thích có tác động chủ yếu đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi.

Từ đó, tác giả thực hiện ước lượng lại chi tiết mô hình hồi quy Ordered logit với các biến giải thích này

trên toàn bộ mẫu dữ liệu quan sát các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Bảng 4.9: Mô hình Ordered logit trên tập hợp các biến giải thích được

lựa chọn và toàn bộ mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Biến

Khoảng tin cậy

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn

Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

0.2897 0.1857 0.3722 0.5847 0.1049 1.4117 0.0220 0.0038 0.0536

Cực tiểu 1.2487 0.5241 0.4082 2.8082 0.3923 -7.3612 -0.1264 0.0083 -0.2794

0.0000 0.0000 0.0020 0.0000 0.0000 0.0010 0.0000 0.0000 0.0010

Cực đại 2.3842 1.2520 1.8672 5.1003 0.8035 -1.8273 -0.0400 0.0232 -0.0695

1.8164 0.8881 1.1377 3.9542 0.5979 -4.5942 -0.0832 0.0157 -0.1744

1.7691 1.9176 2.1752

13.1528 15.5812 20.0465

20.0876 23.0982 28.5730

16.6202 19.3397 24.3097

Country_rating Bicra Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Debt OthIn_Ass /cut1 /cut2 /cut3 Number of obs = 282 LR chi2(9) = 353.8200 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4845 Log likelihood = -188.2233

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

Tương tự như vậy, tác giả xác định các biến giải thích có tác động chủ yếu đến MXHTN của các NHTM

tại các nền kinh tế phát triển.

Bảng 4.12: Mô hình Ordered logit trên tập hợp các biến giải thích được

lựa chọn và toàn bộ mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Khoảng tin cậy 95%

Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

Cực tiểu

Cực đại

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0180 0.0270 0.1690 0.0010 0.0150 0.0000 0.0260

Sai số chuẩn 0.1564 0.4154 0.3041 0.0939 0.0233 0.0485 0.0059 0.0740 0.1659 0.0050 0.0061 0.0087 1.8856 1.9165 2.0324 2.1849 2.2434

1.0197 1.4003 0.7765 0.4721 -0.1500 0.0197 0.0015 -0.0432 -0.8871 0.0023 -0.0352 0.0024 7.5057 10.6126 13.2049 16.9744 19.3476

1.6328 3.0287 1.9684 0.8403 -0.0586 0.2100 0.0247 0.2470 -0.2368 0.0218 -0.0113 0.0365 14.8970 18.1251 21.1718 25.5390 28.1415

Hệ số hồi quy 1.3263 2.2145 1.3725 0.6562 -0.1043 0.1149 0.0131 0.1019 -0.5620 0.0121 -0.0232 0.0194 11.2014 14.3689 17.1884 21.2567 23.7446

Biến Country_rating Government Group LnAss LoanLoss_Ln Equ_Ass Equ_Loan IntIn_Loan NIM ROAE Exp_Int NetLoan_Ass /cut1 /cut2 /cut3 /cut4 /cut5 Number of obs = 296 LR chi2(12) = 287.7800 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.3545 Log likelihood = -262.0579

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

4.2.2 Kết quả đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

Để góp phần khẳng định các biến giải thích đã lựa chọn từ các bước phân tích trên là những yếu tố các

tác động chủ yếu đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, tác giả

sử dụng chỉ tiêu BIC (Bayesian information criteria) nhằm đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Ordered logit

được xây dựng trên các biến giải thích được lựa chọn từ mục 4.2.1 so với các mô hình Ordered logit được xây

dựng trên các tập hợp biến giải thích khác có thể được lựa chọn từ mẫu dữ liệu quan sát.

Kết quả đánh giá mức độ phù hợp của mô hình theo chỉ số BIC trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền

kinh tế phát triển và các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi đều cho thấy mô hình được lựa chọn theo kết quả

phân tích của luận án có mức độ phù hợp tốt nhất.

4.3 Kiểm định các giả định trong mô hình Ordered logit

4.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình (Multicollinearity)

Để xác định các biến giải thích trong mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến ở mức cao hay không ta

thường tính toán hệ số VIF (variance inflation factor ) cho từng biến giải thích trong mô hình. Các biến được

xem là gây ra hiện tượng đa cộng tuyến ở mức cao khi có hệ số VIF ≥ 10. Tác giả lần lượt tính toán hệ số VIF

của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các

nền kinh tế mới nổi và trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế

phát triển.

Từ kết quả tính toán hệ số VIF, tác giả thấy rằng các biến giải thích trong cả 2 mô hình đều có hệ số

VIF<10. Do đó, ta có thể kết luận rằng mô hình Ordered logit của luận án trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các

nền kinh tế mới nổi và mô hình Ordered logit của luận án trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát

triển không bị tác động bởi hiện tượng đa cộng tuyến.

4.3.2 Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình ( heteroskedasticity)

Một trong những giả định quan trọng của các mô hình hồi quy là phương sai của phần dư trong mô hình

không thay đổi khi các giá trị của biến giải thích biến động. Sự vi phạm giả định này có thể làm cho sai số chuẩn

và mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trong mô hình thay đổi lớn. Tác giả thêm Option Robust trong

các lệnh ước lượng mô hình để ước lượng lại mô hình khi không có giả định phương sai không thay đổi và đối

chiếu lại với các kết quả ước lượng mô hình ở phần trên.

Theo kết quả ước lượng lại mô hình hồi quy Ordered logit với điều kiện phương sai thay đổi đối với mẫu

quan sát là các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và mẫu quan sát là các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi,

tác nhận thấy sai số chuẩn và mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy có sự khác biệt giữa mô hình được ước

lượng với giả định phương sai thay đổi và mô hình được ước lượng với giả định phương sai không đổi. Tuy

nhiên, sự khác biệt này không nhiều và không ảnh hưởng đến mức ý nghĩa thống kê và dấu của hệ số hồi quy

trong mô hình. Do vậy, mô hình ước lượng trong luận án này không bị ảnh hưởng nhiều bởi hiện tượng phương

sai thay đổi của phần dư.

4.3.3 Kiểm tra việc thiếu biến giải thích cần thiết trong mô hình

Quy trình kiểm tra việc thiếu biến giải thích trong mô hình Ordered logit, đề xuất bởi Chen và cộng sự

(2015), được tác giả sử dụng để kiểm tra mô hình xây dựng có vi phạm 2 giả định nêu trên hay không. Kết quả

của kiểm định này cũng cho thấy không có hiện tượng bỏ sót biến giải thích cần thiết trong mô hình.

4.4 Đánh giá tác động biên của các biến giải thích trong mô hình

Tác giả thực hiện tính toán tác động biên của các biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở

mức 10%, 5%, 1% trong tập hợp các biến giải thích được lựa chọn ở mục 4.2.1. Kết quả của việc phân tích tác

động biên cho thấy rằng các biến giải thích Country_rating, Government, Group là những biến có tác động biên

lớn, ảnh hưởng đến xác suất phân loại biến phụ thuộc vào các MXHTN khác nhau trong cả 2 mô hình hồi quy

Ordered logit. Bên cạnh đó, tác động biên của các biến giải thích kể trên trong mô hình Ordered logit xây dựng

từ mẫu dữ liệu quan sát các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi đều lớn hơn so với tác

động biên của các biến này trong mô hình Ordered logit xây dựng từ mẫu dữ liệu quan sát các NHTM tại các

quốc gia có nền kinh tế phát triển 4.5 Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi

Như đã trình bày trong mục 3.4 để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố có ảnh hưởng đến

MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi, tác giả sẽ gộp mẫu dữ liệu các

NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi với mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền

kinh tế phát triển. Đồng thời, tác giả bổ sung thêm biến giả Emer vào mô hình ước lượng, biến này có giá trị 1

nếu NHTM có trụ sở tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi, 0 cho trường hợp ngược lại. Tiếp

theo, tác giả xây dựng các biến tương tác giữa biến Emer với từng biến giải thích trong mô hình. Sau đó, tác giả

thực hiện ước lượng lại mô hình đồng thời bổ sung thêm biến Emer và lần lượt từng biến tương tác này.

Căn cứ kết quả ước lượng mô hình, tác giả nhận thấy hệ số hồi quy của biến Country_rating_Emer và Emer đều

có ý nghĩa thống kê và dấu như kỳ vọng. Mặt khác, hệ số hồi quy của biến Bicra_Emer có ý nghĩa thống kê

nhưng hệ số hồi quy của biến Bicra không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Kết quả ước lượng cũng cho thấy

rằng biến tương tác Government_Emer và Group_Emer đều có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê. Trong đó, hệ

số hồi quy của biến Government_Emer có dấu âm, và hệ số hồi quy của biến Group_Emer có dấu dương. Ngoài

ra, tác giả cũng thấy rằng các biến LnAss, AssGrow, LoanLoss_Ln, NIM, ROAE, Exp_Int và các biến tương tác

giữa các biến này với biến giả Emer đều dấu trái chiều nhau và hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê.

4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu

4.6.1 Thảo luận kết quả nghiên cứu từ mô hình các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi

4.6.1.1 Tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới

nổi

Các yếu tố mang tính chất hệ thống như: mức độ rủi ro của quốc gia và mức độ rủi ro đặc thù của ngành

ngân hàng nơi NHTM có trụ sở đều có tác động cùng chiều đối với MXHTN của NHTM. Đồng thời, hệ số hồi

quy của các biến giải thích đại diện cho các yếu tố này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.

Kết quả này phù hợp với quan điểm đánh giá MXHTN các NHTM của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm

quốc tế. Mặt khác, kết quả này cũng tương đồng kết quả nghiên cứu của Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b) và

của Caporale và cộng sự (2012) về tác động của rủi ro quốc gia đến MXHTN của các NHTM tại quốc gia đó.

4.6.1.2 Tác động của yếu tố sở hữu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Từ kết quả hồi quy của mô hình nghiên cứu trong bảng 4.9, ta có thể thấy được yếu tố sở hữu có tác

động rất lớn đến MXHTN của các NHTM. Cụ thể, biến Government có tác động cùng chiều đối với MXHTN

cho thấy các NHTM thuộc sở hữu của chính phủ các nước nơi NHTM có trụ sở sẽ có cơ hội nhận được MXHTN

tốt hơn các NHTM khác. Tương tự, biến Group cũng có tương quan thuận với MXHTN. Điều này cho thấy các

NHTM thuộc sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế có quy mô lớn và có MXHTN từ A trở lên có xác suất

được phân loại vào MXHTN A hay MXHTN BBB cao hơn các NHTM khác.

Kết quả này phù hợp với quan điểm đánh giá MXHTN của NHTM của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm

vì các đơn vị này nhận định rằng chính phủ hay các tập đoàn tài chính sẽ có xu hướng hỗ trợ về tài chính cho các

NHTM mà họ có phần góp vốn sở hữu bằng nhiều hình thức khác nhau.

4.6.1.3 Tác động của yếu tố quy mô đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Yếu tố quy mô NHTM, phản ánh bởi giá trị tổng tài sản NHTM, có tác động cùng chiều với MXHTN.

Điều này ngụ ý rằng, các NHTM có quy mô tổng tài sản càng lớn thì càng có nhiều khả năng nhận được

MXHTN tốt. Lý giải điều này, Goddard và cộng sự (2004) cho rằng các NHTM có quy mô tài sản lớn có lợi thế

từ hiệu quả kinh tế theo quy mô và các đơn vị này được hưởng lợi từ sức mạnh thị trường của bản thân để tạo ra

mức lợi nhuận trên mức bình thường.

4.6.1.4 Tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Bên cạnh đó, từ kết quả mô hình hồi quy cũng cho thấy tốc độ tăng trưởng tổng tài sản bình quân 3 năm

và tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ có tác động ngược chiều tới MXHTN và hệ số hồi quy của các biến giải thích

AssGrow và LoanLoss_Ln đại diện cho các chỉ tiêu này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều đó cho thấy

các NHTM có tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản quá nhanh sẽ có nhiều nguy cơ bị phân loại vào MXHTN

thấp. Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Köhler (2015), tác giả này đã chứng minh rằng các

NHTM có tốc độ tăng trưởng tổng tài sản quá nhanh sẽ tiềm ẩn nhiều nguy cơ rủi ro hơn các NHTM khác. Bên

cạnh đó, tác động của tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ đến MXHTN của NHTM phù hợp hoàn toàn với tiêu chuẩn

đánh giá chất lượng hoạt động NHTM được các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng áp dụng hiện nay và cũng

trùng khớp với kết quả nghiên cứu của Caporale và cộng sự (2012).

Kế đến, trong các chỉ tiêu thể hiện năng lực nguồn vốn chủ sở hữu, tác giả nhận thấy chỉ có tỷ lệ vốn chủ

sở hữu/tổng nợ phải trả (biến Equ_Debt) có tác động dương đến MXHTN của NHTM với mức ý nghĩa thống kê

1%. Từ đó, ta thấy các NHTM có tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng nợ phải trả cao thì có cơ hội nhận được các MXHTN

tốt. Lý giải vấn đề này Pasiouras và Kosmidou (2007) cho rằng nguồn vốn chủ sở hữu dồi dào của một NHTM

sẽ làm tăng mức độ uy tín của bản thân NHTM, góp phần giảm bớt chi phí huy động vốn và đồng thời làm giảm

thiểu rủi ro phá sản. Các NHTM này cũng có nhiều khả năng hơn trong việc mở rộng các hoạt động và ứng phó

với các rủi ro trong hoạt động.

Cuối cùng, trong nhóm các chỉ tiêu thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động, tác giả nhận thấy

chỉ tiêu tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/tổng tài sản bình quân (biến OthIn_Ass) có tác động âm đến MXHTN

của NHTM với mức ý nghĩa thống kê 1%. Theo lý giải của Berger và cộng sự (2010) thì việc đa dạng hoạt động

của các NHTM tại Trung Quốc (quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi) làm gia tăng chi phí hoạt động và

giảm khả năng sinh lời của các đơn vị này.

4.6.2 Thảo luận kết quả nghiên cứu từ mô hình các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế phát triển

4.6.2.1 Tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát

triển

Đối với các yếu tố mang tính chất hệ thống, tác giả nhận thấy chỉ còn yếu tố mức độ rủi ro chung của

quốc gia nơi NHTM có trụ sở là còn tác động dương đến MXHTN của NHTM với mức ý nghĩa thống kê 1%. Hệ

số hồi quy của biến Bicra, mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng tại quốc gia nơi NHTM có trụ sở,

không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

4.6.2.2 Tác động của yếu tố sở hữu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Đối với các yếu tố về đặc điểm sở hữu, tác giả nhận thấy các biến giải thích đại diện cho các yếu tố này

đều có tác động dương đối với MXHTN của NHTM và có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 1% tương tự

như đối với mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới

nổi

4.6.2.3 Tác động của yếu tố quy mô đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Từ kết quả hồi quy tác giả nhận thấy yếu tố quy mô có tác động tích cực đến MXHTN của NHTM tại

các nền kinh tế phát triển tương tự như tác động của yếu tố này đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới

nổi.

4.6.2.4 Tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Đối với các chỉ tiêu tài chính thể hiện chất lượng tài sản, căn cứ trên kết quả ước lượng mô hình Ordered

logit, tác giả nhận thấy chỉ có chỉ tiêu tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ có tác động âm đối với MXHTN và có ý nghĩa

thống kê ở mức 1%.

Kế đến, trong nhóm chỉ tiêu thể hiện năng lực nguồn vốn chủ sở hữu, tác giả nhận thấy có 2 chỉ tiêu là tỷ

lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (biến Equ_Ass) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng dư nợ tín dụng ròng (biến

Equ_Loan) đều có tác động dương đến MXHTN của NHTM và hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Kết quả này trùng khớp với kết quả ước lượng mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc

gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và một số nghiên cứu thực nghiệm về MXHTN của NHTM đã trình bày

ở phần trên.

Còn đối với nhóm chỉ tiêu thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động, tác giả nhận thấy có 3 chỉ

tiêu là tỷ lệ lãi cận biên (biến NIM), tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu bình quân (biến ROAE) và

tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập (biến Exp_Int) có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê. Trong đó, tỷ lệ lãi cận biên

có tương quan nghịch chiều với MXHTN. Kết quả này lại phù hợp với kết quả nghiên cứu Matousek và Stewart

(2009) khi tác giả này cho rằng các NHTM có tỷ lệ lãi cận biên cao có nguy cơ phải nhận các MXHTN kém.

Nguyên nhân của vấn đề, có thể là do tại các nền kinh tế phát triển thì mặt bằng lãi suất cho vay và huy động vốn

thường ở mức thấp hơn so với mặt bằng lãi suất tại các các nền kinh tế mới nổi. Do vậy, tác động âm của biến

NIM đến MXHTN của NHTM có thể bắt nguồn từ sự khác biệt về mức độ rủi ro và mặt bằng lãi suất giữa các

quốc gia gây nên.

Trong các tỷ số thể hiện khả năng thanh khoản của NHTM, tác giả nhận thấy chỉ tiêu tỷ lệ dư nợ tín

dụng ròng/tổng tài sản (biến NetLoan_Ass) có tác động dương đến MXHTN và có hệ số hồi quy có ý nghĩa

thống kê. Kết quả này lại tương đồng với nhiều kết quả nghiên cứu trước đây. Matousek và Stewart (2009) cũng

kết luận rằng tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao/tổng tài sản có tác động tiêu cực đến MXHTN của NHTM.

Bởi vì, các NHTM có khả năng huy động vốn kém thường phải duy trì nhiều các tài sản có tính thanh khoản để

đáp ứng nhu cầu thanh khoản và từ đó cũng làm giảm hiệu quả hoạt động chung của ngân hàng.

4.6.3 Thảo luận kết quả xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của

NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi

4.6.3.1 Sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM tại các

nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi

Căn cứ kết quả ước lượng mô hình, tác giả có thể kết luận rằng MXHTN dài hạn của quốc gia nơi

NHTM có trụ sở (đại diện cho mức độ rủi ro chung của nền kinh tế) có tác động mạnh đến MXHTN của NHTM

tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi hơn so với tác động của yếu tố này đến MXHTN của

NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Trong khi đó, yếu tố rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng tại

quốc nơi NHTM có trụ sở, chỉ có tác động đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền

kinh tế mới nổi mà thôi. Liu và Ferri (2001) cũng đã chứng minh rằng yếu tố rủi ro quốc gia đóng vai trò quan

trọng ảnh hưởng đến MXHTN của doanh nghiệp tại các quốc gia đang phát triển, tuy nhiên yếu tố này lại có

mức ảnh hưởng khiêm tốn đối với MXHTN của các doanh nghiệp tại các nước có nền kinh tế phát triển.

Williams và cộng sự (2013) cũng đã chứng minh rằng mức xếp hạng tín nhiệm dài hạn của một quốc gia đóng

vai trò như một mức trần giới hạn các MXHTN của các doanh nghiệp tại quốc gia đó.

4.6.3.2 Sự khác biệt trong tác động của yếu tố sở hữu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển

so với các nền kinh tế mới nổi

Kết quả nghiên cứu cho thấy tác động tích cực của yếu tố sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế đến

MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi được gia tăng hơn so với tác động của yếu tố này đến MXHTN

của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Ngược lại, tác động tích cực của yếu tố sở hữu của chính phủ đến

MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi giảm sút so với tác động của yếu tố này đến MXHTN của các

NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Mirzaei và cộng sự (2013) đã chứng minh rằng các NHTM thuộc sở hữu

của các tập đoàn tài chính nước ngoài tại các nền kinh tế mới nổi có khả năng sinh lời tốt hơn các NHTM thuộc

sở hữu nước ngoài tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Nguyên nhân là, khi các NHTM nước ngoài thâm

nhập vào thị trường tại các nền kinh tế mới nổi, thì các đơn vị này có thể tận dụng được lợi thế về công nghệ và

các sản phẩm mới để cạnh tranh với các NHTM quốc nội nhằm tìm kiếm được mức sinh lợi tốt hơn. Trái lại, khi

các NHTM nước ngoài thâm nhập vào thị trường tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển, thì lợi nhuận của các

NHTM này thường giảm sút do phải cạnh tranh với các NHTM lâu đời tại các quốc gia này.

4.6.3.3 Sự khác biệt trong tác động của yếu tố quy mô và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại

các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi

Kết quả nghiên cứu cho thấy không có sự khác biệt đáng kể trong tác động của yếu tố quy mô tổng tài

sản đến MXHTN của NHTM giữa các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi và các NHTM tại các nền kinh tế phát

triển. Mặt khác, tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản bình quân 3 năm có tác động tiêu cực đến MXHTN của

các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi tuy nhiên lại không có tác động đến MXHTN

của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Nguyên nhân của vấn đề này, tác giả đã trình bày trong

mục 4.6.1 ở trên.

Mặt khác, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy tác động của chỉ tiêu tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ đến

MXHTN của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi giảm sút so với tác động của chỉ

tiêu này đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Nguyên nhân của vấn đề có thể

bắt nguồn từ vấn đề bất cân xứng thông tin như đã trình bày ở phần trên. Cụ thể, theo Suarez (2001) nguyên

nhân làm cho các chỉ tiêu tài chính thể hiện chất lượng tài sản của NHTM không phát huy vai trò là chỉ số phản

ánh mức độ rủi ro của NHTM tại các các nền kinh tế mới nổi là vì sự không thống nhất trong chuẩn mực kế toán.

Đồng thời, hệ thống báo cáo của các NHTM tại các quốc gia này không thực sự chuẩn xác do các khoản nợ quá

hạn không được phân loại đúng và các khoản dự phòng cho các tổn thất tín dụng không được phản ánh đầy đủ.

Tiếp theo, đối với các chỉ tiêu thể hiện năng lực nguồn vốn chủ sở hữu, tác giả nhận thấy tác động của

chỉ tiêu tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (biến Equ_Ass) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng dư nợ tín dụng ròng (biến

Equ_Loan) đến MXHTN của NHTM không có sự khác biệt nhau giữa các nước thuộc nhóm các nền kinh tế mới

nổi và các nước có nền kinh tế phát triển. Giải thích vấn đề này, Shen và cộng sự (2012) cho rằng các tổ chức

xếp hạng tín nhiệm quốc tế đánh giá rất cao sự ảnh hưởng của các chỉ số phản ánh năng lực nguồn vốn chủ sở

hữu của NHTM đến MXHTN ở cả các quốc gia có tình trạng bất cân xứng thông tin cao và các quốc gia có tình

trạng bất cân xứng thông tin thấp. Do vậy, mặt dù các chỉ số này không thực sự minh bạch và thường sai lệch tại

các quốc gia có tình trạng bất cân xứng thông tin cao nhưng các tổ chức xếp hạng tín nhiệm không còn sự chọn

lựa nào tốt hơn và phải thực hiện phân loại NHTM có các chỉ số thể hiện năng lực vốn chủ sở hữu tốt hơn vào

các MXHTN tốt hơn.

Bên cạnh đó,tác động của các chỉ tiêu đại diện cho khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động của NHTM

như: tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập, tỷ lệ lãi cận biên và tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu bình

quân đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi giảm sút so với tác động của các chỉ tiêu này đối

với MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Nguyên nhân của vấn đề có thể bắt nguồn từ vấn đề

bất cân xứng thông tin như phân tích ở phần trên.

Cuối cùng, trong nhóm chỉ tiêu thể hiện khả năng thanh khoản, tác giả nhận thấy không có sự khác biệt

đáng kể trong tác động của tỷ lệ dư nợ tín dụng /tổng tài sản (biến NetLoan_Ass) đến MXHTN của các NHTM

tại 2 nhóm quốc gia nêu trên.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH

5.1 Kết luận

MXHTN của các NHTM do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế công bố giúp cho những nhà đầu tư

và các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng tại các nước có những thông tin cơ sở quan trọng khi đánh giá tình

hình tài chính của các NHTM này. Mặt khác, MXHTN của NHTM có ảnh hưởng rất lớn đến khả năng và hiệu

quả của các NHTM khi các đơn vị này thực hiện việc huy động vốn trên thị trường quốc tế. Các tổ chức xếp

hạng tín nhiệm quốc tế như: Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s đều có trình bày phương pháp đánh giá

MXHTN của các NHTM khá chi tiết. Tuy nhiên, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế này không nêu rỏ các

yếu tố cơ bản tác động và chiều hướng tác động của các yếu tố này đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế

phát triển và các nền kinh tế mới nổi. Bên cạnh đó, các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của

NHTM cũng có những kết quả không thống nhất về tập hợp các yếu tố tác động và chiều hướng tác động của các

yếu tố này đến MXHTN của NHTM. Để làm sáng tỏ những vấn đề này, tác giả sử dụng phương pháp phân tích

phương sai một yếu tố kết hợp với phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình hồi quy Ordered logit

trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi một cách tách biệt nhau và

phương pháp xây dựng và đánh giá tác động tổng hợp của biến tương tác trên mẫu dữ liệu gộp. Thông qua đó,

luận án đã giúp xác định được các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia thuộc

nhóm các nền kinh tế mới nổi và các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Đồng thời, kết quả phân

tích của luận án cũng đã chứng minh được có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này đến MXHTN

của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Trên cơ sở các kết quả nghiên cứu của luận án đã trình bày trên, tác giả có thể trả lời cho các câu hỏi

nghiên cứu đã nêu ra trong Chương 1 chi tiết như sau:

Thứ nhất, có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống như mức độ rủi

ro quốc gia và mức độ rủi ro ngành ngân hàng đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với

các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Thứ hai, có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố thể hiện những đặc trưng riêng của NHTM

như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

5.2 Gợi ý chính sách

5.2.1 Các gợi ý chính sách cho các cơ quan quản lý hoạt động Ngân hàng

Bên cạnh các chỉ tiêu tài chính thường được sử dụng để đánh giá tình hình tài chính của các NHTM như:

quy mô tổng tài sản, tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ, tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản, … thì các NHTW tại các nền

kinh tế mới nổi cần lưu ý thêm chỉ tiêu tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản của các NHTM. Bởi lẽ, các

NHTM nào có tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản bình quân 3 năm quá cao (≥22% theo kết quả phân tích

của luận án) thì có thể tiềm ẩn yếu tố rủi ro cao. Ngoài ra, các chỉ tiêu tài chính phản ánh lợi nhuận ngân hàng

như: ROAE, ROAA hay NIM (tỷ lệ lãi cận biên) không phải là những yếu tố các ảnh hưởng quyết định đến tình

hình tài chính hay mức độ rủi ro của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi. Thay vào

đó, các NHTW cần chú ý đến chỉ tiêu tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/tổng tài sản bình quân. Bởi lẽ, tại các nền

kinh tế mới nổi, khi tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/tổng tài sản bình quân của một NHTM vượt quá mức trung

bình ngành thì hoạt động của NHTM này có thể tiềm ẩn nhiều yếu tố rủi ro.

Mặt khác,theo tác giả các giải pháp mà các NHTW tại các nền kinh tế mới nổi có thể thực hiện nhằm

nâng cao MXHTN của các NHTM trong phạm vi quốc gia điều hành đó là tác động vào các yếu tố ảnh hưởng

đến rủi ro của ngành ngân hàng. Cụ thể là: tăng cường sự minh bạch trong việc công bố thông tin tài chính của

các NHTM, thiết lập môi trường hoạt động cạnh tranh trong hệ thống ngân hàng và thực hiện những cải cách

trong hệ thống NHTM.

Mặt khác, kết quả nghiên cứu của luận án cũng cho thấy tác động của các chỉ tiêu tài chính phản ánh

chất lượng tài sản và hiệu quả kinh doanh đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi giảm sút so

với tại các nền kinh tế phát triển. Do vậy, để chỉ tiêu này thực sự trở thành tiêu chí quan trọng phản ánh tình hình

tài chính của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thì NHTW cần phải nghiên cứu xây dựng những quy định

về phân loại nợ, đánh giá rủi ro khách hàng vay và hệ thống báo cáo tài chính của các NHTM phù hợp với tình

hình thực tế và tiệm cận dần với các chuẩn mực quốc tế.

Cuối cùng, kết quả của luận án cũng chỉ ra rằng yếu tố quy mô vốn chủ sở hữu có tác động rất tích cực

đến MXHTN của các NHTM. Tuy vậy, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường có quy mô vốn chủ sở

hữu khá khiêm tốn so với các NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Do vậy, để cải thiện quy mô vốn chủ sở hữu

của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi, NHTW cần xây dựng các cơ chế và chính sách thông thoáng để các

NHTM có thể huy động tối đa nguồn vốn trên thị trường chứng khoán trong nước và quốc tế.

5.2.2 Các gợi ý chính sách cho các NHTM

Từ kết quả phân tích của luận án cho thấy yếu tố sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế có quy mô và

uy tín có tác động tích cực đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi. Do

vậy, việc thu hút nguồn vốn góp của các tập đoàn tài chính quốc tế hay việc kêu gọi các đơn vị này trở thành các

đối tác chiến lược không chỉ góp phần cải thiện MXHTN của các NHTM mà còn tạo cơ hội thuận lợi cho các

NHTM tại các nền kinh tế mới nổi học tập và ứng dụng được các mô hình điều hành và quản trị NHTM hiện đại

và hiệu quả.

Bên cạnh đó, để nâng cao MXHTN, các nhà quản trị của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi bên

cạnh việc chú trọng cải thiện các chỉ tiêu tài chính cốt lõi (bao gồm: tỷ lệ dư nợ quá hạn /tổng dư nợ tín dụng và

tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản) còn cần phải chú ý duy trì tốc độ tăng trưởng tổng tài sản ở mức hợp lý. Bởi vì

theo kết quả nghiên cứu của luận án, chỉ tiêu tốc độ tăng trưởng tổng tài sản có tương quan nghịch với MXHTN

của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Cuối cùng, để cải thiện MXHTN của bản thân, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi tại cần tập trung

nguồn vốn và nhân sự cho các hoạt động kinh doanh truyền thống đó là huy động vốn và cấp tín dụng cho nền

kinh tế, hạn chế các hoạt động đầu tư góp vốn kinh doanh ngoài ngành.

5.3 Hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung tìm hiểu sự khác biệt trong tác động của các yếu tố vĩ mô nền

kinh tế và các yếu tố đặc trưng của NHTM ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so

với các nền kinh tế mới nổi. Trong đó, các yếu tố đặc trưng của NHTM là những chỉ số thể hiện tình hình tài

chính của NHTM. Tuy vậy, trong quá trình đánh giá MXHTN của NHTM bên cạnh các yếu tố được luận án đề

cập, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm còn xem xét đến các yếu tố như: năng lực quản trị điều hành của ban lãnh

đạo ngân hàng, văn hóa ngân hàng, thái độ của ngân hàng đối với rủi ro trong kinh doanh và mức độ đa dạng hóa

sản phẩm dịch vụ ngân hàng. Do vậy, các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung tìm hiểu sự tác động của các yếu tố

này đến MXHTN của NHTM hay sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này đến MXHTN của NHTM tại

các nền kinh tế phát triển so với tại các nền kinh tế mới nổi.

Mặt khác, các kết quả nghiên cứu của luận án được rút ra từ việc khảo sát các yếu tố tác động đến

MXHTN của NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển và các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới

nổi. Do vậy, những gợi ý chính sách nêu trên có thể không thật sự phù hợp với điều kiện thực tế ở Việt Nam

hiện nay. Để có thể rút ra các gợi ý chính sách cụ thể cho Ngân hàng nhà nước và các NHTM tại Việt Nam cần

tiến hành nghiên cứu trên mẫu dữ liệu MXHTN của các NHTM Việt Nam.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ----&&&----

1. Altman, E. I., 1968. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The

journal of finance, 23: 289-609.

2. Alsakka, R. et al., 2014. The sovereign – bank rating channel and rating agencies’ downgrades during the

European debt crisis. Journal of International Money and Finance, 1: 1-23.

3. Bellotti, T. et al., 2011a. A note comparing support vector machines and ordered choice models’

predictions of international banks’ ratings. Decision Support Systems, 51: 682-687.

4. Bellotti, T. et al., 2011b. Are rating agencies’ assignments opaque? Evidence from international banks.

Expert Systems with Applications, 38: 4206-4214.

5. Berger, N.A. et al., 2010. The effects of focus versus diversification on bank performance: Evidence from

Chinese banks. Journal of Banking & Finance, 34: 1417-1435.

6. Berger, N.A. et al., 2007. Bank ownership and efficiency in China: what lies ahead in the world's largest

nation? Bank of Finland Research 15- 26. Bank of Finland, Finland, 2007.

7. Berger, N.A and Bouwman, C.H.S., 2013. How does capital affect bank performance during financial

crises? Journal of Financial Economics, 109: 146-176.

8. Boritz, J.E. and Kennedy, D.B., 1995. Effectiveness of Neural Network Types for Prediction of Business

Failure. Expert Systems with Applications, 9: 503-512.

9. Boyacioglu, M.A. et al., 2009. Predicting bank financial failures using neural networks, support vector

machines and multivariate statistical methods: A comparative analysis in the sample of savings deposit

insurance fund (SDIF) transferred banks in Turkey. Expert Systems with Applications, 36: 3355-3366.

10. Bouvard, M. et al., 2011. Transparency in the financial system: rollover risk and crises, Working papers.

11. Borensztein, E. et al., 2013. Sovereign ceiling ‘lite’? The impact of sovereign rating on corporate

ratings. Journal of Banking and finance, 37: 4014 - 4024.

12. Boyd, J.D. and Runkle, D.E., 1993. Size and performance of banking firms: Testing the predictions of

theory. Journal of Monetary Economics, 31: 47-67.

13. Caprio, G. and Klingebiel, D., 2003. “Episodes of systematic and borderline financial crises”. Truy cập

tại:

< http:// siteresources.worldbank.org/ INTRES/Resources/ 469232 -1107449512766/648083-

1108140788422/ 23456_Table_on_systemic_and_non-systemic_banking crises January 212003.pdf >

[Truy cập ngày 15/04/2014].

14. Caporale, G.M. et al., 2012. Ratings assignments: Lessons from international banks. Journal of

International Money and Finance, 31: 1593-1606.

15. Canbas, S. et al., 2005. Prediction of commercial bank failure via multivariate statistical analysis of

financial structures: The Turkish case. European Journal of Operational Research, 166: 528-546.

16. Cetorelli, N., 2001. Competition among banks: Good or bad? Federal Reserve Bank of Chicago.

17. Chen, Y.S., 2012. Classifying credit ratings for Asian banks using integrating feature selection and the

CPDA-based rough sets approach. Knowledge-Based Systems, 26: 259-270.

18. Chen, X et al., 2015. Logistic Regression with Stata. Institute for Digital Research and Education,

UCLA, Los Angeles.

19. Christopoulos, A.G. et al., 2011. Could Lehman Brothers’ Collapse Be Anticipated? An Examination

Using CAMELS Rating System. International Business Research, 4: 11-19.

20. Claessens. S. and Laeven, L., 2003. What Drives Bank Competition? Some International Evidence.

Journal of Money, Credit and Banking, 36: 563-583.

21. Demyanyk, Y. and Hasan, I., 2010. Financial crises and bank failures: A review of prediction methods.

Omega, 38: 315-324.

22. Demirguc, K.A. and Huizinga, H., (2013). Are banks too to fail or too big to save? International

evidence from equity prices and CDS spreads. Journal of Banking and Finance, 37: 875-894.

23. Ederington, L.H., 1985. Classification Models and Bond Ratings. The Financial Review, 20: 237-262.

24. Ederington, L.H. et al., 1987. The Information Content of Bond Ratings. The Journal of Financial

Research, 10: 211-226.

25. Economy

Watch

(2016).

Emerging

Markets

[Online].

Tại

địa

chỉ

[Truy cập ngày 15/09/2016].

26. Elliott, R.J. et al., 2014. A Double HMM approach to Altman Z-scores and credit ratings. Expert

Systems with Applications, 41: 1553-1560.

27. Fang, Y., Hasan, I. and Marton, K. 2014. Institutional development and bank stability: Evidence from

transition countries. Journal of Banking & Finance, 39: 160 – 176.

28. Falavigna, G., 2012. Financial ratings with scarce information: A neural network approach. Expert

Systems with Applications, 39: 1784 - 1792.

29. Fitch, 2003. Bank ratings methodology, New York.

30. Fitch, 2014. Global Financial Institutions Rating Criteria, New York.

31. Fethi, M.D. and Pasiouras, F., 2010. Assessing bank efficiency and performance with operational

research and artificial intelligence techniques: A survey. European Journal of Operational Research, 204:

189-198.

32. Fons, J.,S., 1998. Improving Transparency in Asian Banking Systems. Moody's Investors Service.

33. Fu, X. , Lin, Y. and Molyneux, P., 2014. Bank competition and financial stability in Asia Pacific. 2014.

Journal of Banking & Finance, 38: 64 -77.

34. Fu, M., X. and Heffernan, S., 2009. The effects of reform on China’s bank structure and performance.

Journal of Banking & Finance, 33 (1): 39 – 52.

35. Gasparino, C.,

1996. Bond-rating

Firms may

be Required

to Disclose When

Work is Unsolicited. The Wall Street Journal (July 11).

36. Golin, J., 2001. The Bank Credit Analysis Handbook: A Guide for Analysts, Bankers and Investors.

Singapore :John Wiley & Sons.

37. Goddard, J. et al., 2004. The profitability of European banks: a cross-sectional and dynamic panel

analysis. Manchester School, 72 (3): 363– 381.

38. Greene, W. H., 2002. Econometric analysis (Vol. 5). New Jersey: Prentice Hall.

39. Griffiths, B. and Beynon, M.J, 2005. Expositing stages of VPRS analysis in an expert system:

Application with bank credit ratings. Expert Systems with Applications, 29: 879-888.

40. Haan, D.J. and Poghosyan, T., 2012. Size and earnings volatility of US bank holding companies.

Journal of Banking and Finance, 36: 3008-3016.

41. Hammer, P.L., Kogan, A. and Lejeune, M.A., 2012. A logical analysis of banks’ financial strength

ratings. Expert Systems with Applications, 39: 7808-7821.

42. Harington, H.,

1997. Not Moody

–

Just Angry.

The

Banker

(February,

22–23).

43. Horrigan, J.O., 1966. The dertermination of long-term credit standing with financial ratios. Journal of

accouting research, 4: 25-36.

44. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS 1. Tp.HCM:

Nhà xuất bản Hồng Đức.

45. Hulisi Öğüt, M. M. D. et al., 2012. Prediction of bank financial strength ratings: The case of Turkey.

Economic Modelling, 29: 632 – 640.

46. Ioannidis, C. et al., 2010. Assessing bank soundness with classification techniques. Omega, 38: 345-357.

47. Iannotta, G., Nocera, G. and Sironi, A., 2010. The impact of government ownership on bank’s rating:

Evidence from the European Banking Industry. Working papers.

48. Imbierowicz, B. and Rauch, C., 2014. The relationship between liquidity risk and credit risk in banks.

Journal of Banking & Finance, 40: 242–256.

49. IMF, 2014. Recovery Strengthens, Remains Uneven. World Economy Outlook April 2014 [Online]. Tại

địa chỉ [Truy cập ngày 20/05/2015].

50. IMF, 2016. Frequently asked question. World Economy Outlook

[Online]. Tại địa chỉ

[Truy cập ngày 10/10/2016].

51. Investopedia,

2017.

Developed

economy

criteria

[Online].

Tại

địa

chỉ:

[Truy cập ngày 22/07/2016].

52. Jardin, P.D., 2010. Predicting bankruptcy using neural networks and other classification methods: The

influence of variable selection techniques on model accuracy. Neurocomputing, 73: 2047-2060.

53. Jo, H. and Han, I., 1996. Integration of Case-Based Forecasting, Neural Network, and Discriminant

Analysis for Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 11: 415-422.

54. Keffala, M., R., 2015. How using derivatives affects bank stability in emerging countries? Evidence

from the recent financial crisis. Research in International Business and Finance, 35: 75–87.

55. Kiema,I. and Jokivoulle, E., 2014. Does a leverage ratio requirement increase bank stability? Journal of

Banking & Finance, 39: 240-254.

56. Kumar, P.R. and Ravi, V., 2007. Bankruptcy prediction in banks and firms via statistical and intelligent

techniques – A review. European Journal of Operational Research, 180: 1-28.

57. Lacher, R.C. et al., 1991. A neural network for classifying the financial health of a firm. European

Journal of Operational Research, 85: 53-65.

58. Lang, L. and So, R., 2002. Bank ownership structure and economic performance. Working papers.

59. Lassoued, N. et al., 2016. The impact of state and foreign ownership on banking risk: Evidence from the

MENA countries. Research in International Business and Finance, 36: 167-178.

60. Liu, L.G. and Ferri, G., 2001. How Do Global Credit Rating Agencies Rate Firms from Developing

Countries? ADB Institute Research Paper, 26.

61. Long, J.S and Freese, J., 2001. Regression Models for Categorical Dependent variable Using Stata.

New York: Stata Press.

62. Martin, D., 1977. Early warning of bank failure A logit regression approach. Journal of Banking and

Finance, 1: 249-276.

63. Manzoni, K., 2004. Modeling Eurobond credit ratings and forecasting downgrade probability.

International Review of Financial Analysis, 13: 277-300.

64. Mariathasan, M. and Merrouche, O. , 2012. The manipulation of basel risk-weights. Evidence from

2007-10. Department of economics. Oxford: University of Oxford.

65. Manso, G., 2013. Feedback effects of creditratings. Journal of Financial Economics, 109: 535-548.

66. Malhotra, R. and Malhotra, D.K., 2003. Evaluating consumer loans using neural networks. Omega, 31:

83-96.

67. Matousek, R. and Stewart, C., 2009. A note on ratings of international bank. Journal of Financial

Regulation and Compliance, 17: 146-155.

68. Köhler, M., 2015. Which banks are more risky? The impact of business models onbank stability. Journal

of Financial Stability, 16: 195–212.

69. Martin, T.W. and Cherney, M., 2014. S&P Increases Unsolicited Ratings. The Wall street journal, Dec,

2014.

70. Mizena, P. and Tsoukas, S., 2012. Forecasting US bond default ratings allowing for previous and initial

state dependence in an ordered probit model. International Journal of Forecasting, 28: 273-287.

71. Mishkin, F.S., 1999. Lessons from the Asian crisis. Journal of International Money and Finance, 18:

709–723.

72. Mirzaei, A. et al., 2014. Does market structure matter on banks’ profitability and stability? Emerging vs.

advanced economies. Journal of Banking & Finance, 37: 2920-2937.

73. Montgomery, H., 2003. The Role of Foreign Banks in Post-crisis Asia: The Importance of Method of

Entry. ADB Institute Research Paper, 51.

74. Moody’s., 2009. Moody ’s Rating Symbols & Definitions, New York.

75. Moody’s

Investors

Service

(Moody’s),

1999.

Designation

Unsolicited

Ratings

which

the

Issuer

has

Not

Participated.

Moody’s

Special

Comment (November, 1–4).

76. Moody’s Investors Service (Moody’s), 1999. Rating methodology: Bank credit risk in Emerging

Markets (July).

77. Nath, R. at el., 1997. Determining the saliency of input variable in neural network classifiers. Computer

Operational Research, 24: 767-773.

78. Nafziger, E., W., 2006. Economic Development. 4th Ed. New York: Cambridge University Press.

79. Niemann, H. et al., 2008. Improving performance of corporate rating prediction models by reducing

financial ratio heterogeneity. Journal of Banking & Finance, 32: 434-446.

80. Nilsen, J. and Rovelli, R., 2001. Investor risk aversion and financial fragility in emerging economies.

Journal of International Financial Markets Instutions & Money, 11: 443–474.

81. Nguyen, M. et al., 2012. Bank market power and revenue diversification: Evidence from selected

ASEAN countries. Journal of Asian Economics, 23: 688–700.

82. Ohlson, J.A., 1980. Financial ratios and the probabilistics prediction of bankruptcy. Journal of

Accouting Research, 18: 109-131.

83. Orsenigo, C. and Vercellis, C., 2013. Linear versus nonlinear dimensionality reduction for banks’ credit

rating prediction. Knowledge-Based Systems, 47: 14-22.

84. Pasiouras, F. and Kosmidou, K., 2007. Factors influencing the profitability of domestic and foreign

commercial banks in the European Union. Research in International Business and Finance, 21: 222–237.

85. Poon, W.P.H. et al., 1999. A multivariate analysis of the determinants of Moody’s bank financial

strength ratings. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 9: 267-283.

86. Poon, W.P.H. and Firth, M., 2005. Are Unsolicited Credit Ratings Lower? International Evidence From

Bank Ratings. Journal of Business Finance & Accounting, 32: 306-686.

87. Poon, W.P.H. et al., 2009. Do Solicitations Matter in Bank Credit Ratings? Results from a Study of 72

Countries. Journal of money credit and banking, 35: 340-365.

88. Powell, A., 2004. Basel II and developing countries: Sailing thourgh the sea of standards. World Bank

Policy Research Working Paper 3387, 9/2004.

89. Purda, L.D., 2003. Consistency of Global Credit Ratings: An Analysis of Firm versus Country-Specific

Factors. Working papers.

90. Romana, A. and Sargu, A.C., 2013. Analysing the Financial Soundness of the Commercial Banks in

Romania: An Approach Based on the Camels Framework. Procedia Economics and Finance, 6: 703-712.

91. Roy,

P.V.,

2005.

There

a Difference

Treatment

Between

Solicited

and Unsolicited Bank Ratings

and,

so, Why? Working

Paper

(ECARES,

Universite Libre de Bruxelles).

92. Salvador, C. et al., 2014. Impact of the subprime crisis on bank rating: The effect of the hardening of

rating policies and worsening of solvency. Journal of Financial Stability, 11: 13-31.

93. Shen, C.H. et al., 2012. Asymmetric benchmarking in bank credit rating. Journal of International

Financial Markets, Institutions & Money, 22: 171-193.

94. Smirlock, M., 1985. Evidence of the non-relationship between concentration and profitability in

banking. Journal of Money, Credit and Banking, 17: 69–83.

95. Standard & Poor's, 2009. Standard & Poor's Credit Rating Definitions, New York.

96. Standard & Poor's, 2011a. Banks: Rating Methodology And Assumptions, New York.

97. Standard & Poor's, 2011b. Banking Industry Country Risk Assessment Methodology And Assumptions,

New York.

98. Standard and Poor’s Ratings Services, 2000. S&P Refines its ‘pi’ Ratings on Japanese Companies.

S&P’s News Release (15/11), 1–5.

99. Suarez, L. R., 2001. Rating banks in emerging markets: what rating agencies should learn from financial

indicators. Wooking Paper.

100.

The Federal Financial Institutions Examination Council (FFIEC)., 1979. Uniform financial

institutions rating system, Washington, D.C.

101.

Vives, X., 2006. Banking and regulation in emerging markets: the role of external discipline.

Occasional paper no 06/15. University of Navarra.

102.

Watson, J., 2001. How to Determine a Sample Size: Tipsheet #60. University Park, PA: Penn

State Cooperative Extension, New York.

103.Williams, G., Alaskka, R. and Gwilym, O.A., 2013. The impact of sovereign rating actions on bank

ratings in emerging markets. Journal of Banking & Finance, 37: 563–577.

104.Wikipedia,

2017.

Developed

country

[Online].

Truy

cập

tại

địa

chỉ

[Truy cập ngày 22/07/2017].

105.Wong, B.K. and Selvi, Y., 1998. Neural network applications in Finance: A review and analysis of

literature (1990±1996). Information & Management, 34: 129-139.