Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Đo lường bất ổn tài chính của các Ngân hàng thương mại Việt Nam bằng Z-score

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

VŨ NGỌC HOÀI CHÂN

ĐO LƯỜNG BẤT ỔN TÀI CHÍNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI VIỆT NAM BẰNG Z-SCORE

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

VŨ NGỌC HOÀI CHÂN

ĐO LƯỜNG BẤT ỔN TÀI CHÍNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI VIỆT NAM BẰNG Z-SCORE

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60 34 02 01

Người hướng dẫn khoa học: TS. LÊ HỒ AN CHÂU

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016

-i-

TÓM TẮT

Đề tài “Đo lường bất ổn tài chính của các Ngân hàng thương mại Việt Nam

bằng Z-score” được thực hiện với mục tiêu đo lường, đánh giá độ bất ổn tài chính và

kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến độ bất ổn tài chính của các Ngân hàng thương mại

(NHTM) Việt Nam giai đoạn 2008-2015. Nghiên cứu được tiến hành qua hai bước, ở

bước 1, hệ số Z-score được tính toán từ 200 quan sát thông qua số liệu tài chính của 25

NHTM Việt Nam trong 8 năm 2008-2015; ở bước 2, luận văn sử dụng phương pháp

ước lượng moment tổng quát (General Method of Moments) hồi quy các biến có ảnh

hưởng đến độ bất ổn tài chính của ngân hàng, các biến này được chọn lọc từ mô hình

CAMELS dựa trên số liệu thu thập được của các NHTM Việt Nam. Kết quả nghiên

cứu cho thấy độ bất ổn tài chính của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2015 khá

cao so với khu vực và thế giới. Độ bất ổn tài chính của các NHTM Việt Nam có xu

hướng tăng qua các năm 2008-2015, trong đó, độ bất ổn tài chính của nhóm NHTM

nhà nước có xu hướng giảm và nhóm NHTM cổ phần có xu hướng tăng. Độ bất ổn tài

chính của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2015 chịu tác động âm bởi các nhân tố:

vốn chủ sở hữu, dư nợ vay, lạm phát và chịu tác động dương bởi các nhân tố: tỷ lệ chi

phí hoạt động trên thu nhập hoạt động ròng, tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở

hữu, quy mô ngân hàng, tăng trưởng kinh tế và biến động của thị trường chứng khoán.

Dựa trên kết quả nghiên cứu, luận văn thảo luận một số hàm ý chính sách đối với nhà

quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý nhằm giảm thiểu bất ổn tài chính của các ngân

hàng trong tương lai.

-ii-

LỜI CAM ĐOAN

Luận văn này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một trường

đại học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên

cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc các

nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy đủ trong

luận văn.

-iii-

LỜI CẢM ƠN

Trước tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn đến các giảng viên, cán bộ phụ trách khoa sau đại

học – trường Đại học Ngân hàng TP.HCM đã tạo điều kiện tốt nhất để tôi học tập và

hoàn thành chương trình đào tạo.

Cảm ơn bố mẹ, chị và em gái đã luôn động viên tinh thần cho tôi trong suốt 2 năm

học ở trường và trong thời gian nghiên cứu để viết luận văn này.

Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành sâu sắc đến giảng viên hướng dẫn

của tôi, TS. Lê Hồ An Châu, người đã giúp đỡ, hướng dẫn tôi từ khi chọn đề tài, bảo vệ

đề cương và trong suốt quá trình nghiên cứu bằng tinh thần khoa học nhiệt thành nhất.

-iv-

MỤC LỤC

TÓM TẮT ......................................................................................................................... i

LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................................ii

LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................ iii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .......................................................................................... vi

DANH MỤC BẢNG .................................................................................................... viii

DANH MỤC HÌNH ........................................................................................................ ix

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ...................................................... 1

1.1 Bối cảnh nghiên cứu và tính cấp thiết của đề tài .................................................... 1

1.2 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu .............................................................................. 2

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .......................................................................... 3

1.4 Phương pháp nghiên cứu ........................................................................................ 3

1.5 Những đóng góp của đề tài ..................................................................................... 4

1.6 Kết cấu của đề tài .................................................................................................... 5

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ ĐO LƯỜNG BẤT ỔN TÀI CHÍNH CỦA NGÂN HÀNG BẰNG Z-SCORE ............... 6

2.1 Cơ sở lý thuyết về bất ổn tài chính của ngân hàng và chỉ số Z-score .................... 6

2.1.1 Lý thuyết về ổn định tài chính và bất ổn tài chính ........................................... 6

2.1.2 Bất ổn tài chính của ngân hàng ........................................................................ 8

2.1.3 Vận dụng chỉ số Z-score trong đo lường bất ổn tài chính của ngân hàng ........ 9

2.2 Tổng quan các nghiên cứu trước về bất ổn tài chính của ngân hàng. ................... 11

2.3 Nhận xét các nghiên cứu trước về bất ổn tài chính của ngân hàng ...................... 16

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ......... 18

3.1 Phương pháp nghiên cứu ...................................................................................... 18

3.1.1 Đo lường bất ổn tài chính của ngân hàng bằng Z-score ................................. 18

3.1.2 Kiểm định các yếu tố tác động đến độ bất ổn tài chính của ngân hàng ......... 19

3.2 Dữ liệu nghiên cứu ............................................................................................... 23

-v-

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ....................................... 25

4.1 Kết quả tính toán Z-score của các Ngân hàng thương mại Việt Nam .................. 25

4.1.1. Kết quả tính toán Z-score trung bình các Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2008-2015 ................................................................................................ 25

4.1.2. Z-score của các Ngân hàng thương mại Việt Nam theo hình thức sở hữu ... 30

4.1.3. Z-score của các Ngân hàng thương mại Việt Nam theo quy mô vốn điều lệ ... ................................................................................................................................. 32

4.1.4. Z-score của các Ngân hàng thương mại Việt Nam theo nhóm ngân hàng niêm yết ................................................................................................................... 33

4.2 Kiểm định các nhân tố tác động đến Z-score của các Ngân hàng thương mại Việt Nam ............................................................................................................................. 35

4.2.1 Phân tích thống kê mô tả các biến hồi quy ..................................................... 35

4.2.2 Kết quả hồi quy bằng phương pháp GMM .................................................... 39

4.2.3 Phân tích các yếu tố tác động đến chỉ số Z-score........................................... 41

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH ............................................... 48

5.1 Kết luận ................................................................................................................. 48

5.1.1 Kết quả nghiên cứu chính ............................................................................... 48

5.1.2 Đóng góp của luận văn ................................................................................... 49

5.2 Hàm ý chính sách .................................................................................................. 49

5.3 Hạn chế của đề tài và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo .................................. 52

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................... xi

PHỤ LỤC ...................................................................................................................... xvi

-vi-

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Cụm từ Tiếng Việt Cụm từ Tiếng Anh

ABB Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình

ACB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu

BID

Capital adequacy ratio CAR

CTG Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam Hệ số an toàn vốn Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công Thương Việt Nam

EIB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Xuất Nhập Khẩu Việt Nam

General Method of Moments GMM Phương pháp ước lượng moment tổng quát

HDB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Phát triển thành phố Hồ Chí Minh

KIENLB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Kiên Long

MARIB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Hàng Hải Việt Nam

MBB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân Đội

NAMAB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nam Á

NCB

NHNN NHTM

OCB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quốc Dân Ngân hàng Nhà Nước Ngân hàng Thương mại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Phương Đông

OECD Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế Organization for Economic Cooperation and Development

-vii-

Từ viết tắt Cụm từ Tiếng Việt Cụm từ Tiếng Anh

PGB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Xăng Dầu Petrolimex

SCB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn

SEAB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đông Nam Á

SGB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Công Thương

SHB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn - Hà Nội

STB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín

SVOL Biến động của thị trường chứng khoán Stock volatility

TCB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Kỹ Thương Việt Nam

TIENPB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Tiên Phong

VCB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam

VIB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quốc Tế Việt Nam

VIETAB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Á

VIETCAPB

VIF Variance inflation factor

VPB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Bản Việt Nhân tử phóng đại phương sai Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng

-viii-

DANH MỤC BẢNG

Bảng 4. 1: Chỉ số Z-score của các NHTM Việt Nam năm 2008-2015 .......................... 25

Bảng 4. 2: Tổng hợp kết quả tính Z-score của các nghiên cứu trên thế giới ................. 27

Bảng 4. 3: Phân loại nhóm các ngân hàng theo tiêu chuẩn vốn điều lệ của NHNN Việt

Nam ................................................................................................................................ 32

Bảng 4. 4: Bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình ............................................... 35

Bảng 4. 5: Ma trận hệ số tương quan của các biến ........................................................ 38

Bảng 4. 6: Nhân tử phóng đại phương sai của các biến độc lập .................................... 39

Bảng 4. 7: Kết quả hồi quy mô hình bằng phương pháp GMM .................................... 40

Bảng 4. 8: Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản bình quân của các NHTM ..................... 47

-ix-

DANH MỤC HÌNH

Hình 4. 1: Z-score bình quân của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2015 ............. 28

Hình 4. 2: Z-score của các NHTM Việt Nam bình quân giai đoạn 2008-2015 ............. 29

Hình 4. 3: Z-score của các NHTM Việt Nam bình quân giai đoạn 2008-2015 theo hình

thức sở hữu ..................................................................................................................... 31

Hình 4. 4: Z-score của các NHTM Việt Nam bình quân giai đoạn 2008-2015 theo quy

mô vốn điều lệ ................................................................................................................ 33

Hình 4. 5: Z-score của các NHTM Việt Nam bình quân giai đoạn 2008-2015 theo

nhóm ngân hàng niêm yết .............................................................................................. 34

-1-

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1 Bối cảnh nghiên cứu và tính cấp thiết của đề tài

Hoạt động của hệ thống NHTM có mối liên hệ mật thiết với tăng trưởng kinh tế.

Bởi lẽ, ngân hàng là trung gian thanh toán, trung gian cung ứng, hấp thụ vốn cho nền

kinh tế. Sự ra đời của dịch vụ ngân hàng đã tạo một bước tiến mới hỗ trợ cho sự phát

triển kinh tế đối nội, đối ngoại, cũng là một công cụ đắc lực trong điều hành chính sách

tiền tệ quốc gia. Với nhu cầu sử dụng dịch vụ ngân hàng càng cao, càng đa dạng thì

hoạt động ngân hàng cũng phải phát triển theo để đáp ứng. Tuy nhiên, với bản chất của

hoạt động tiềm ẩn nhiều rủi ro: rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất, rủi ro

tỷ giá, rủi ro phá sản, khi mà dịch vụ ngân hàng càng đa dạng thì cũng yêu cầu trình độ

và chính sách quản lý chặt chẽ hơn. Nguy cơ đổ vỡ ngân hàng là nguy cơ hệ thống và

có tầm ảnh hưởng lớn đến cả nền kinh tế quốc gia. Nếu như có công cụ dự báo trước

những bất ổn có thể dẫn đến nguy cơ phá sản (khánh kiệt) trong lĩnh vực ngân hàng,

các nhà quản lý sẽ có những biện pháp can thiệp, cơ chế chính sách để điều chỉnh kịp

thời và ngăn chặn đổ vỡ hệ thống.

Trên thế giới, dự báo những bất ổn tài chính có thể dẫn đến nguy cơ phá sản đã

được nhiều chuyên gia quan tâm nghiên cứu trên nhiều lĩnh vực như Altman (1968),

Deakin (1972), Altman & ctg (1977), Taffler (1984), Zavgren (1985). Riêng trong lĩnh

vực ngân hàng có Boyd & Graham (1986), Hannan & Hanweck (1988), De Nicolo

(2000), Boyd & ctg (2006), Hesse & Cihak (2007), Ivičić & ctg (2008), Soedarmono &

ctg (2011), Rahman & ctg (2012), Fu & ctg (2014), Chiaramonte & ctg (2015) và gần

đây nhất có nghiên cứu của Strobel (2015). Theo Strobel (2015), phương pháp chủ yếu

được các nhà nghiên cứu sử dụng để dự báo nguy cơ phá sản là mô hình Z-score của

Alman (1968) bởi lẽ phương pháp này khá đơn giản và được tính toán hầu như dựa vào

các số liệu và thông tin kế toán được công bố. Nhìn chung, ở hầu hết các nghiên cứu

-2-

trên thế giới, Z-score có thể hiểu là “chỉ số khoảng cách tới phá sản”, cũng có thể được

dùng như một chỉ số đo lường tính ổn định trong hoạt động ngân hàng.

Ở Việt Nam, đã có nhiều nghiên cứu vận dụng mô hình Z-score để đo lường rủi ro

phá sản doanh nghiệp, để đánh giá rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp vay vốn, vận

dụng trong xếp hạng tín dụng khách hàng. Tuy nhiên, đo lường bất ổn tài chính của

ngân hàng còn hạn chế với nghiên cứu mới đây của Nguyễn Đăng Tùng & Bùi Thị Len

(2015) dùng Z’’ của Altman, nghiên cứu của Hoàng Công Gia Khánh & Trần Hùng

Sơn (2015) dùng Z-score để xem xét mối quan hệ giữa phát triển thị trường tài chính

và rủi ro của các ngân hàng thương mại, nghiên cứu của Nguyễn Minh Hà & Nguyễn

Bá Hướng (2016) dùng Z-score để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản

ngân hàng. Các nghiên cứu trong nước đã có một số kết luận nhất định về mối quan hệ

giữa các yếu tố đặc trưng của ngân hàng và yếu tố môi trường vĩ mô đối với bất ổn tài

chính của ngân hàng, tuy nhiên thời gian và mẫu nghiên cứu, các biến số đưa vào mô

hình của một số nghiên cứu còn hạn chế, các nghiên cứu trên còn chưa so sánh Z-score

giữa các nhóm ngân hàng.

Nghiên cứu này sẽ kế thừa các nghiên cứu trước sử dụng chỉ số Z-score để khảo sát

thực nghiệm độ bất ổn tài chính và các yếu tố có ảnh hưởng đến độ bất ổn tài chính tại

các NHTM Việt Nam với thời gian nghiên cứu dài hơn và bổ sung thêm biến SVOL

(đo lường biến động của thị trường chứng khoán) trong xem xét mối quan hệ với Z-

score. Đồng thời, nghiên cứu này chia nhóm các NHTM theo các tiêu chí hình thức sở

hữu, quy mô vốn điều lệ và hình thức niêm yết có/không để qua đó so sánh và bình

luận về mức độ bất ổn tài chính của các NHTM Việt Nam.

1.2 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Đề tài có hai mục tiêu chính là:

-3-

+ Tính toán chỉ số Z-score để đo lường bất ổn tài chính của các NHTM Việt Nam

và phân tích so sánh Z-score giữa các nhóm ngân hàng theo hình thức niêm yết

có/không, quy mô vốn điều lệ và hình thức sở hữu.

+ Kiểm định các yếu tố có ảnh hưởng đến độ bất ổn tài chính của các NHTM Việt

Nam. Cụ thể là tập trung vào các yếu tố đặc thù của ngân hàng như: quy mô, tỷ lệ an

toàn vốn, tỷ lệ dự phòng nợ xấu, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, cơ cấu tài sản và

các yếu tố vĩ mô như: GDP, lạm phát, biến động của thị trường chứng khoán.

Với những mục tiêu cần đạt được ở trên, đề tài nghiên cứu cần trả lời được các câu

hỏi:

(1) Mức độ bất ổn tài chính của các NHTM Việt Nam được đo lường bằng Z-score

trong giai đoạn 2008-2015 cao hay thấp và có biến động như thế nào? Z-score

giữa các nhóm ngân hàng theo quy mô và hình thức sở hữu có như nhau hay

không?

(2) Bất ổn tài chính của các NHTM có chịu tác động bởi các yếu tố nội tại và môi

trường vĩ mô không? Mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố này như

thế nào?

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu về bất ổn tài chính có thể dẫn đến rủi ro phá sản của ngân hàng

và các yếu tố tác động đến bất ổn tài chính tiếp cận bằng mô hình Z-score dựa trên cơ

sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan. Phạm vi nghiên cứu được giới hạn trong 8

năm từ năm 2008 đến năm 2015 dựa trên số liệu báo cáo tài chính được công bố của 25

NHTM Việt Nam.

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, luận văn áp dụng phương pháp nghiên cứu định

lượng thông qua hai bước phân tích thực nghiệm. Ở bước 1, kế thừa các nghiên cứu

của Boyd & Graham (1986), Hannan & Hanweck (1988), Boyd & ctg (1993), hệ số Z-

-4-

score được tính toán từ 200 quan sát thông qua số liệu tài chính của 25 NHTM Việt

Nam trong 8 năm 2008-2015. Ở bước 2, luận văn sử dụng phương pháp ước lượng

moment tổng quát (General Method of Moments, GMM) cho dữ liệu bảng của

Arellano & Bond (1991) và Blundell & Bond (1998) để hồi quy các yếu tố có ảnh

hưởng đến độ bất ổn tài chính của ngân hàng. Các yếu tố này bao gồm các yếu tố thể

hiện “sức khỏe tài chính” của ngân hàng được chọn lọc từ mô hình CAMELS dựa trên

số liệu thu thập được của các NHTM Việt Nam và các biến vĩ mô được thu thập từ cơ

sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới. Đây là phương pháp phù hợp với cấu trúc dữ liệu

bảng với số thời gian ngắn, các biến đơn vị chéo nhiều (t: ngắn và n: lớn) và dữ liệu

không đồng nhất. Phương pháp GMM cũng khắc phục được hiện tượng nội sinh của

các biến trong mô hình.

1.5 Những đóng góp của đề tài

Trước hết, nghiên cứu này sẽ bổ sung bằng chứng thực nghiệm về độ bất ổn tài

chính của các NHTM Việt Nam và các yếu tố có ảnh hưởng đến độ bất ổn tài chính của

các NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ khủng hoảng kinh tế tài chính toàn cầu năm

2008 đến năm 2015.

Nghiên cứu kế thừa phương pháp chỉ số Z-score để đo lường bất ổn tài chính của

các ngân hàng được nhiều nhà kinh tế học trên thế giới vận dụng vào thực tế Việt Nam,

dựa trên kết quả tổng hợp từ các nghiên cứu trước, nghiên cứu này tiến hành kiểm định

tác động của các nhân tố có ảnh hưởng đến độ bất ổn tài chính của ngân hàng thông

qua chỉ số Z-score tính toán được. Điểm khác biệt của nghiên cứu này là thời gian

nghiên cứu dài hơn và xem xét tác động của cả các yếu tố bên trong và bên ngoài một

cách toàn diện hơn đến tình hình tài chính của ngân hàng. Nghiên cứu này cũng so

sánh với các nghiên cứu trước trong và ngoài nước có cùng phương pháp tính toán để

đánh giá độ bất ổn tài chính của các NHTM Việt Nam qua các năm và phân tích, so

-5-

sánh độ bất ổn tài chính của các nhóm ngân hàng phân loại theo hình thức niêm yết

có/không, hình thức sở hữu, quy mô vốn điều lệ.

Kết quả nghiên cứu sẽ mang lại hàm ý chính sách quan trọng cho Ngân hàng nhà

nước (NHNN) trong đánh giá, theo dõi và quản lý đối với sức khỏe của các NHTM.

Đối với nhà quản trị ngân hàng biết được những yếu tố có ảnh hưởng thuận lợi và bất

lợi đối với tình hình tài chính của ngân hàng để cân nhắc các chính sách quản trị định

hướng cho phù hợp.

1.6 Kết cấu của đề tài

Luận văn gồm có 5 chương như sau:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu. Chương này giới thiệu tổng quan về vấn đề

nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi

nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và những điểm mới của đề tài.

Chương 2: Tổng quan lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm về đo lường bất ổn tài

chính của ngân hàng bằng Z-score. Chương này trình bày tổng quan cơ sở lý thuyết về

đo lường bất ổn tài chính của Ngân hàng bằng Z-score, điểm qua các nghiên cứu trong

và ngoài nước có liên quan đến đề tài.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu. Trên cơ sở mục tiêu

nghiên cứu đã được xác định, tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu, mô hình

nghiên cứu và nguồn số liệu, cách thức tính toán số liệu để đạt mục tiêu nghiên cứu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận. Chương này trình bày kết quả tính

toán Z-score, kết quả ước lượng mô hình thực nghiệm và đưa ra các thảo luận về kết

quả nghiên cứu.

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách. Chương này trình bày tóm tắt các kết quả

nghiên cứu đã đạt được, các hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo.

-6-

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM

VỀ ĐO LƯỜNG BẤT ỔN TÀI CHÍNH CỦA NGÂN HÀNG BẰNG Z-SCORE

2.1 Cơ sở lý thuyết về bất ổn tài chính của ngân hàng và chỉ số Z-score

2.1.1 Lý thuyết về ổn định tài chính và bất ổn tài chính

Theo Deutsche Bundesbank (2003), nghĩa rộng của sự ổn định tài chính mô tả trạng

thái ổn định, một trạng thái mà hệ thống tài chính thực hiện một cách hiệu quả các

chức năng kinh tế chính, chẳng hạn như phân bổ nguồn lực, phân tán rủi ro và trung

gian thanh toán; và hệ thống đó có thể thực hiện tốt các chức năng của nó ngay cả khi

có sự kiện chấn động, những tình huống căng thẳng hay những thời kỳ có biến động

mạnh.

Theo định nghĩa của Ngân hàng trung ương Châu Âu, ổn định tài chính là điều kiện

mà hệ thống tài chính, bao gồm các trung gian tài chính, cơ sở hạ tầng và thị trường có

khả năng chịu đựng những cú sốc và tháo gỡ được sự mất cân đối tài chính, do đó giảm

thiểu khả năng bị gián đoạn trong quá trình trung gian tài chính, cũng như giảm đáng

kể ảnh hưởng trong việc phân bổ nguồn tài chính nhàn rỗi đến các cơ hội đầu tư sinh

lời.

Theo Wellink (2002), một hệ thống tài chính ổn định là có khả năng phân bổ hiệu

quả các nguồn lực và hấp thụ những cú sốc, ngăn chặn những tác động xấu đến nền

kinh tế và hệ thống tài chính. Ngoài ra, hệ thống tài chính đó cũng không được là

nguồn phát sinh các cú sốc. Sự ổn định của hệ thống tài chính là một điều kiện quan

trọng cho tăng trưởng kinh tế, hầu hết các giao dịch trong nền kinh tế thực được thực

hiện thông qua hệ thống tài chính. Tầm quan trọng của ổn định tài chính dễ thấy nhất

trong các tình huống tài chính bất ổn, chẳng hạn như các ngân hàng miễn cưỡng tài trợ

cho các dự án mà giá trị tài sản lệch quá mức so với giá trị thực của nó, hoặc thanh

-7-

toán không kịp thời. Nghiêm trọng hơn, bất ổn tài chính có thể dẫn đến phá sản ngân

hàng, siêu lạm phát hay sụp đổ thị trường chứng khoán.

Theo Chant & ctg (2003), bất ổn tài chính đề cập đến những điều kiện trong thị

trường tài chính mà gây tổn hại hay đe dọa đến hiệu suất hoạt động của nền kinh tế

thông qua hoạt động của hệ thống tài chính. Sự bất ổn như vậy gây tổn hại đến sự vận

hành của nền kinh tế theo nhiều cách khác nhau. Nó có thể làm suy giảm tình hình tài

chính của các đơn vị phi tài chính như các hộ gia đình, các doanh nghiệp và chính phủ

đến mức làm cho các dòng tài chính đến họ thu hẹp lại. Nó cũng có thể phá vỡ hoạt

động của các tổ chức tài chính nói riêng và thị trường nói chung và làm cho chúng ít có

khả năng tài trợ cho nền kinh tế. Bất ổn tài chính khác nhau về thời gian và không gian

tùy thuộc vào điểm khởi đầu của nó, các thành phần của hệ thống tài chính bị ảnh

hưởng và gây ra hậu quả. Mối đe dọa đến sự ổn định tài chính đến từ nhiều nguồn khác

nhau như sự phá sản của một ngân hàng nhỏ, ngân hàng chuyên biệt hay ngân hàng hối

đoái; sự cố máy tính tại một ngân hàng lớn; hay từ hoạt động cho vay có vấn đề của

một ngân hàng ít được biết đến,…

Theo Davis (2001), rủi ro hệ thống và sự bất ổn tài chính là một rủi ro có thể làm

tăng nguy cơ khủng hoảng tài chính. Sau đó, một cuộc khủng hoảng tài chính có thể

được mô tả như một sự sụp đổ lớn của hệ thống tài chính dẫn đến không thể cung cấp

dịch vụ thanh toán cho nền kinh tế hoặc phân bổ tín dụng đến các cơ hội đầu tư hiệu

quả. Ông cho rằng các cuộc khủng hoảng tài chính sẽ ảnh hưởng lớn đến hoạt động

kinh tế và do đó thúc đẩy sự ổn định tài chính là tương đương với quản trị rủi ro hệ

thống.

Theo Mishkin (1999), bất ổn tài chính xảy ra khi những cú sốc đến hệ thống tài

chính gây trở ngại đến luồng thông tin làm cho hệ thống tài chính không thể làm tốt

chức năng của nó trong việc phân phối tài chính cho những chủ thể có cơ hội đầu tư

hiệu quả.

-8-

Nhìn chung, các nghiên cứu trước có hai cách tiếp cận, hoặc là “ổn định tài chính”,

hoặc là “bất ổn tài chính” và bất ổn tài chính là trạng thái ngược lại với ổn định tài

chính. Xét ở góc độ vĩ mô, ổn định tài chính là tình trạng mà hệ thống tài chính vận

hành trơn tru, thực hiện tốt các chức năng của nó, có khả năng hứng chịu các cú sốc từ

bên ngoài, và tự bản thân nó không gây ra cú sốc ảnh hưởng đến nền kinh tế. Còn nếu

hiểu theo nghĩa hẹp hơn, ổn định tài chính của một tổ chức tài chính là trạng thái mà tổ

chức đó vận hành trơn tru, thực hiện tốt các hoạt động, chức năng của nó, do đó hiệu

quả mang lại là khá và ổn định, có khả năng hứng chịu được cú sốc từ môi trường bên

ngoài.

2.1.2 Bất ổn tài chính của ngân hàng

Theo Rolnick & Weber (1985), không có một sự đồng thuận nào định nghĩa chính

xác về bất ổn tài chính của ngân hàng. Tuy nhiên, theo quan điểm thông thường, nó có

nghĩa là cơn hoảng loạn ngân hàng nói chung có liên quan đến một cú sốc kinh tế của

một ngân hàng nào đó mà bị phóng đại bởi hành động của những người gửi tiền không

có đầy đủ thông tin, họ nghi ngờ giá trị tài sản của ngân hàng thấp hơn giá trị nợ của

ngân hàng nên rút tiền gửi. Vấn đề ở một số ngân hàng gặp khó khăn làm cho những

người gửi tiền lo lắng về những ngân hàng khác, họ rút tiền ồ ạt và có thể kéo theo bất

ổn cả hệ thống ngân hàng.

Bất ổn tài chính của ngân hàng là hậu quả của những xung đột lợi ích mà ngân hàng

phải đối mặt do nó hoạt động như một định chế tài chính trung gian giữa người gửi tiền

và người vay tiền. Các ngân hàng tham gia kết nối hai mối quan hệ, ngân hàng là đại lý

cho vay đối với người đi vay và ngân hàng là đại lý nhận tiền gửi đối với người gửi

tiền. Ngân hàng hoạt động trong tổng hòa các mối quan hệ với với các chủ thể khác,

luật pháp, chính trị, xã hội và chịu ảnh hưởng bởi những hành vi chủ quan hay những

sự kiện khách quan xảy ra.

-9-

Có nhiều nguyên nhân có thể dẫn đến bất ổn tài chính của ngân hàng. Một trong

những nguyên nhân là khủng hoảng thanh khoản do nhu cầu về thanh toán ngắn hạn

vượt quá dự trữ tài sản thanh khoản cao, xuất phát từ mất cân đối giữa tài sản và nguồn

vốn của ngân hàng khi tài sản nợ của ngân hàng có xu hướng ngắn hạn trong khi tài sản

có có xu hướng dài hạn và thanh khoản thấp (Lai, 2002). Nguyên nhân sâu xa hơn có

thể dẫn đến thiếu hụt thanh khoản của ngân hàng là do chất lượng tài sản giảm, nợ xấu

của ngân hàng tăng cao và khả năng thu hồi thấp trong khi nguồn vốn sử dụng chủ yếu

là tiền huy động. Khi người gửi tiền nắm bắt được thông tin tình hình tài chính của

ngân hàng suy yếu, họ sẽ ồ ạt rút tiền để đảm bảo nguồn tài chính của mình an toàn,

tình trạng này xảy ra sẽ làm trầm trọng thêm những bất ổn của ngân hàng.

Bất ổn tài chính của một ngân hàng có thể lan rộng thành khủng hoảng hệ thống

ngân hàng và có thể gây khủng hoảng tài chính đơn lẻ hoặc đồng thời với khủng hoảng

tiền tệ và khủng hoảng nợ. Do vậy việc sử dụng một công cụ để đo lường và dự báo bất

ổn tài chính của ngân hàng là hết sức cần thiết. Hiện nay, một trong những chỉ tiêu đo

lường bất ổn là rủi ro khánh kiệt đo lường bằng Z-score.

2.1.3 Vận dụng chỉ số Z-score trong đo lường bất ổn tài chính của ngân hàng

Việc tìm ra một phương pháp để dự báo trước những bất ổn có thể dẫn đến nguy

cơ phá sản luôn là một trong những mối quan tâm hàng đầu của các nhà nghiên cứu về

lĩnh vực tài chính. Trong lịch sử, có nhiều phương pháp đã được nghiên cứu phát triển

để làm việc này, trong số đó thì chỉ số Z-score là chỉ số được cả hai giới học thuật và

thực hành công nhận và sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Chỉ số này được phát minh

bởi Giáo Sư Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường Đại

Học New York, dựa vào nghiên cứu công phu trên số lượng lớn các công ty thuộc các

ngành nghề khác nhau từ những năm 1968. Trong mô hình Z-score nguyên thủy dự báo

rủi ro phá sản cho các doanh nghiệp cổ phần hóa ngành sản xuất, chỉ số Z-score được

tính toán dựa vào 5 yếu tố là tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản, tỷ số lợi nhuận giữ lại

-10-

trên tổng tài sản, tỷ số lợi nhuận trước lãi vay và thuế trên tổng tài sản, giá thị trường

của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của tổng nợ và tỷ số doanh số bán trên tổng tài

sản. Từ mô hình cơ bản, Giáo Sư Edward I. Altman đã phát triển thêm Z’ dự báo rủi ro

phá sản cho doanh nghiệp chưa cổ phần hóa, ngành sản xuất và Z’’ dự báo rủi ro phá

sản cho hầu hết các ngành, các loại hình doanh nghiệp.

Từ những năm 1970 các nghiên cứu dựa trên thành quả của Altman bắt đầu chuyên

sâu vào từng phân ngành cụ thể như: ngân hàng, du lịch, công nghệ thông tin,

casino,… Riêng ngân hàng, điển hình là sự đóng góp của Boyd & Graham (1986) sử

dụng Z-score = [E(ROA) + Ebq/Abq]/∂ROA (trong đó: E(ROA) là tỷ suất sinh lời trên

tổng tài sản bình quân, Ebq/Abq là tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản

bình quân, ∂ROA là độ lệch chuẩn của ROA) để đánh giá rủi ro phá sản của tập đoàn

tài chính ngân hàng đầu tư ra ngoài lĩnh vực tài chính ngân hàng.

Hannan & Hanweck (1988) đã phát triển chỉ số rủi ro Z-score của Boyd & Graham

(1986) nêu tương tác giữa rủi ro danh mục ngân hàng và vốn chủ sở hữu, đồng thời cho

rằng rủi ro khánh kiệt phụ thuộc hai thành tố này. Z-score thể hiện việc giảm thu nhập

sẽ làm thâm hụt vốn, từ đó khiến ngân hàng lâm vào tình trạng khánh kiệt và đứng

trước nguy cơ phá sản.

Theo Soedarmono & ctg (2011), độ bất ổn tài chính của ngân hàng được thể hiện

qua biến động thu nhập, rủi ro khánh kiệt và mức vốn.

Biến động thu nhập phản ánh chiến lược chấp nhận rủi ro của ngân hàng được đo

lường bằng độ lệch chuẩn SDROA và độ lệch chuẩn SDROE. SDROA được tính bằng

độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên tổng tài sản bình quân trong một thời kỳ (thường lấy t

đến t-2). Còn SDROE được tính bằng độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu

bình quân trong một thời kỳ.

Rủi ro khánh kiệt được lượng hóa bằng chỉ số Z-score dựa trên ROAA:

-11-

ZROA =

Rủi ro khánh kiệt được lượng hóa bằng chỉ số Z-score dựa trên ROAE:

ZROE =

Trong công thức trên, EQTA là vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản bình quân, Z-score

cao hơn được hiểu là rủi ro khánh kiệt giảm.

Mức vốn của ngân hàng được đánh giá qua hệ số CAR và EQTA. CAR là hệ số vốn

tự có trên tài sản có rủi ro theo trọng số, còn EQTA là vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản

đo lường mức sử dụng đòn bẩy tài chính.

Như vậy, tác giả sử dụng đồng thời các biến SDROA, SDROE, ZROA, ZROE,

CAR và EQTA đại diện đo lường độ bất ổn tài chính.

Beck & ctg (2009) sử dụng 3 phương pháp đo lường khác nhau là chỉ số Z-score,

NPL-score (Non-performing loans) và PD-score (probability of distress) đồng thời

trong đánh giá độ bất ổn tài chính của các ngân hàng tại Đức giai đoạn 1995-2007. Z-

score là biện pháp rộng rãi được sử dụng trong cả lĩnh vực tài chính và phi tài chính,

tuy nhiên, theo tác giả thì Z-score chỉ đo lường được độ bất ổn trong một khoảng thời

gian mà không mang tính dự báo, lại phụ thuộc nhiều vào chất lượng số liệu kế toán

của ngân hàng, do vậy, tác giả kết hợp sử dụng thêm 2 chỉ số là NPL-score và PD-

score. NPL-score được tính bằng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ. Còn PD-score được tính

toán phức tạp hơn thông qua mô hình logit, mô hình này sử dụng biến phụ thuộc là

biến giả chỉ ra rằng các ngân hàng có phải đối mặt với các sự kiện rủi ro hay không.

2.2 Tổng quan các nghiên cứu trước về bất ổn tài chính của ngân hàng.

Các nghiên cứu vận dụng Z-score để đo lường bất ổn tài chính của ngân hàng

-12-

Từ công thức của Boyd & Graham (1986), Hannan & Hanweck (1988), nhiều

nghiên cứu đã sử dụng chỉ số Z-score đại diện cho rủi ro ngân hàng, độ bất ổn trong

hoạt động ngân hàng và nguy cơ phá sản ngân hàng.

Boyd & ctg (2006) nghiên cứu mối quan hệ giữa sự tập trung thị trường và rủi ro

phá sản ngân hàng bằng cách sử dụng Z-score làm phương pháp thực nghiệm trên dữ

liệu của 134 quốc gia chưa công nghiệp hóa trong khoảng thời gian 1993-2004. Kết

quả chỉ ra mối liên hệ dương giữa tập trung thị trường và rủi ro phá sản, phần lớn do

biến động dương của tập trung thị trường và biến động của tỷ suất lợi nhuận trên tài

sản.

Soedarmono & ctg (2011) sử dụng phân tích định lượng để xem xét mức ảnh hưởng

của các yếu tố thị trường đến độ ổn định hoạt động của các NHTM. Nghiên cứu sử

dụng dữ liệu của các NHTM ở 12 nước Châu Á trong khoảng thời gian 2001-2007. Để

đại diện cho độ ổn định tài chính của NHTM, nghiên cứu sử dụng đồng thời chỉ số Z-

score theo ROA, ROE, SDROA, SDROE, EQTA và CAR. Kết quả nghiên cứu chỉ ra

rằng tư bản hóa vốn cao trong một môi trường ít cạnh tranh sẽ làm gia tăng rủi ro đạo

đức và nguy cơ phá sản ngân hàng.

Rahman & ctg (2012) sử dụng chỉ số Z-score trong nghiên cứu thực nghiệm mối

quan hệ giữa cấu trúc sở hữu ngân hàng và rủi ro của 9 ngân hàng nội địa và 12 ngân

hàng nước ngoài ở Malaysia giai đoạn 1995-2008. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng số

lượng lớn cổ đông sẽ làm giảm rủi ro và tăng tính ổn định của ngân hàng và khẳng định

tầm quan trọng của những quy định về sở hữu vốn trong ngân hàng; sở hữu gia đình và

sở hữu nước ngoài sẽ làm tăng rủi ro ngân hàng do nguy cơ phá sản cao trong khi sở

hữu chính phủ và sở hữu trong nước sẽ làm giảm rủi ro và gia tăng sự ổn định cho các

ngân hàng.

-13-

Chiaramonte & ctg (2015) đánh giá độ chính xác của chỉ số Z-score dựa trên hồi

quy mô hình PROBIT và LOG-LOG. Nghiên cứu tính toán Z-score dựa trên chia nhóm

các ngân hàng thuộc 12 quốc gia Châu Âu thời kỳ 2001-2011 thành 2 nhóm gặp khó

khăn tài chính và không gặp khó khăn tài chính. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng

dự báo rủi ro của chỉ số Z-score trong toàn bộ thời kỳ 2001-2011 và riêng thời kỳ

khủng hoảng 2008-2011 là tốt, ít nhất là ngang với việc sử dụng các biến của mô hình

CAMELS nhưng ưu điểm vượt trội là cần ít dữ liệu hơn; chỉ số Z-score trở nên hiệu

quả hơn khi áp dụng với những ngân hàng lớn và hoạt động phức tạp hơn.

Hammami & Boubaker (2015) xem xét tác động của cấu trúc sở hữu ngân hàng đối

với rủi ro ngân hàng với biến đại diện cho rủi ro ngân hàng là SDROA, SDROE, Z-

score và LLP. Nghiên cứu sử dụng số liệu của 72 NHTM từ 10 quốc gia Trung Đông

và Bắc Phi năm 2000-2010. Các kết quả chính của nghiên cứu là: tập trung sở hữu sẽ

làm gia tăng rủi ro, các ngân hàng sở hữu nước ngoài rủi ro cao hơn so với ngân hàng

sở hữu trong nước, các ngân hàng sở hữu chính phủ thì ổn định hơn; những ngân hàng

niêm yết có tỷ lệ sở hữu gia đình cao thì rủi ro tín dụng cao, ngược lại những ngân

hàng chưa niêm yết có tỷ lệ sở hữu gia đình cao thì rủi ro tín dụng thấp hơn.

Strobel & Lepetit (2015) kế thừa các nghiên cứu của Hannan & Hanweck (1988),

Boyd & ctg (1993); Boyd & Graham (1986) trong sử dụng mô hình Z-score để đo

lường rủi ro phá sản trong lĩnh vực tài chính. Tuy nhiên khác biệt là tác giả đã ứng

dụng thêm Z-score điều chỉnh bằng lnZ-score trong mối quan hệ với rủi ro phá sản

ngân hàng. Nghiên cứu đưa ra một phương pháp cải tiến hơn trong đo lường xác suất

phá sản mà không bắt buộc phải đặt thêm giả thuyết phân phối. Kết quả là lnZ-score tỷ

lệ nghịch với xác suất phá sản, nghĩa là nó xác định trên toàn miền số thực.

-14-

Các nghiên cứu trước về các yếu tố ảnh hưởng đến Z-score của ngân hàng

De Nicolo (2000) nghiên cứu mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và độ bất ổn tài

chính của ngân hàng. Số liệu sử dụng là các NHTM cổ phần tại 21 quốc gia công

nghiệp hóa trong khoảng thời gian 1988-1998. Chỉ số Z-score được sử dụng đại diện

cho độ bất ổn tài chính hay rủi ro phá sản của ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy

chỉ số Z-score giảm theo quy mô và rủi ro phá sản tăng theo quy mô, các ngân hàng

hoạt động ở những nước có thị trường tài chính phát triển thì rủi ro phá sản thấp hơn,

sự hợp nhất ngân hàng dẫn đến sự gia tăng trung bình nguy cơ phá sản của các ngân

hàng.

Hesse & Cihak (2007) nghiên cứu vai trò của ngân hàng hợp tác trong hệ thống

ngân hàng. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của các ngân hàng hợp tác của 29 nước thuộc

khối OECD (Tổ chức hợp tác và phát triển kinh tế). Bằng phương pháp định lượng sử

dụng Z-score đại diện cho độ ổn định hoạt động của ngân hàng, kết quả nghiên cứu cho

thấy các ngân hàng hợp tác hoạt động ổn định hơn các ngân hàng thương mại chủ yếu

do lợi nhuận ít biến động, điều này bù đắp lại phần lợi nhuận thấp và tư bản hóa vốn;

một tỷ lệ cao các ngân hàng hợp tác cũng sẽ tăng sự ổn định trong hệ thống ngân hàng;

Tỷ lệ chi phí hoạt động ròng tăng sẽ làm gia tăng bất ổn ngân hàng còn tăng trưởng

kinh tế và tỷ lệ lạm phát tăng sẽ làm giảm hoặc tăng bất ổn ngân hàng.

Ivičić & ctg (2008) nghiên cứu tác động của môi trường vĩ mô và những yếu tố đặc

trưng của ngân hàng đến độ bất ổn tài chính của ngân hàng trên mẫu 7 nước CEE (Tổ

chức hợp tác và phát triển kinh tế) trong khoảng thời gian 1996-2006. Một số kết quả

nghiên cứu chính là: ổn định ngân hàng giảm trong tăng trưởng kinh tế và lạm phát, tỷ

lệ dự phòng rủi ro có quan hệ nghịch chiều với ổn định ngân hàng do trích lập dự

phòng làm giảm lợi nhuận ngân hàng.

-15-

Fu & ctg (2014) nghiên cứu ảnh hưởng của cạnh tranh ngân hàng, luật pháp và thể

chế quốc gia lên xác suất phá sản của ngân hàng và chỉ số Z-score dựa trên số liệu của

14 quốc gia Châu Á Thái Bình Dương từ năm 2003-2009. Những phát hiện chính của

nghiên cứu này là: với quy mô nhỏ hơn, chất lượng tài sản tốt hơn và tỷ lệ thu nhập lãi

cận biên cao hơn sẽ cải thiện tình hình tài chính của ngân hàng; tăng trưởng GDP cao

hơn sẽ khuyến khích thị trường ngân hàng ổn định hơn; tự do hóa kinh tế có thể gây

nên hiệu ứng tích cực hoặc tiêu cực lên hệ thống ngân hàng, các ngân hàng niêm yết

tận dụng sự tự do hóa để thực hiện hoạt động kinh doanh nhiều rủi ro hơn trong khi các

ngân hàng chưa niêm yết sử dụng sự tự do hóa đó để đa dạng hóa và giảm thiểu rủi ro.

Nguyễn Đăng Tùng & Bùi Thị Len (2015) sử dụng mô hình Z-score điều chỉnh Z’’

của Altman (1968) để đo lường rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam. Tác giả sử

dụng số liệu của 39 NHTM Việt Nam trong 6 năm từ 2008-2013 và chia các ngân hàng

thành 4 nhóm dựa trên quy mô vốn điều lệ. Bằng kiểm định One way ANOVA, kết quả

nghiên cứu cho thấy Chỉ số Z’’ có sự khác biệt giữa các nhóm có quy mô vốn khác

nhau, nhóm ngân hàng có quy mô vốn lớn nhất và nhỏ nhất có Z’’nhỏ hơn hai nhóm

còn lại, các ngân hàng có quy mô càng lớn hoặc càng nhỏ lại chịu ảnh hưởng lớn trước

những thay đổi của nền kinh tế.

Hoàng Công Gia Khánh & Trần Hùng Sơn (2015) xem xét mối quan hệ giữa phát

triển thị trường tài chính và rủi ro của các NHTM Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng số

liệu của 25 NHTM Việt Nam trong 9 năm từ 2005-2013, trong đó, tác giả sử dụng Z-

score làm chỉ số đo lường rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản và rủi ro thị trường của

các NHTM. Kết quả nghiên cứu cho thấy phát triển thị trường tài chính tại Việt Nam

có khuynh hướng làm gia tăng rủi ro của ngân hàng. Các yếu tố như cấu trúc tài sản, an

toàn vốn, quy mô tài sản làm giảm rủi ro ngân hàng; tăng trưởng kinh tế tỷ lệ nghịch

với rủi ro ngân hàng.

-16-

Nguyễn Minh Hà & Nguyễn Bá Hướng (2016) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến

rủi ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp Z-score. Nghiên cứu sử dụng số liệu của

23 NHTM Việt Nam từ năm 2009-2013. Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố tăng

trưởng tín dụng, tỷ lệ dự phòng nợ xấu, tỷ lệ thu nhập lãi thuần, vốn chủ sở hữu trên

tổng tài sản, đa dạng hóa thu nhập, sở hữu nhà nước, số năm hoạt động của ngân hàng

có mối quan hệ nghịch chiều với rủi ro phá sản ngân hàng; tỷ lệ chi phí hoạt động và

quy mô ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro phá sản ngân hàng.

2.3 Nhận xét các nghiên cứu trước về bất ổn tài chính của ngân hàng

Đã có khá nhiều nghiên cứu trên thế giới vận dụng chỉ số Z-score để đo lường rủi ro

ngân hàng, đo lường rủi ro phá sản của ngân hàng hay bất ổn tài chính của ngân hàng.

Điểm giống nhau của các nghiên cứu này hầu hết là dựa vào số liệu tài chính được

công bố của ngân hàng để tính toán chỉ số Z-score, sau đó hồi quy mô hình kinh tế

lượng với Z-score vừa tính làm biến phụ thuộc trong xem xét với các yếu tố khác đang

quan tâm, hoặc kết hợp với các phương pháp đo lường khác để có nhiều kết quả, qua

đó so sánh, nhận định và kết luận về vấn đề nghiên cứu. Điểm khác biệt của các nghiên

cứu đã thực hiện là công thức tính toán chỉ số Z-score, có nghiên cứu sử dụng Z’’ của

Altman áp dụng đối với đa dạng các loại hình doanh nghiệp, cũng có nghiên cứu tính

Z-score theo ROA, ROE và kết hợp thêm tính SDROA, SDROE, EQTA, CAR để đo

lường độ bất ổn tài chính của ngân hàng, có nghiên cứu sử dụng lnZ-score trong bước

hồi quy. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng Z-score là phương pháp đơn giản và hiệu

quả về mặt thời gian và chi phí trong đo lường bất ổn tài chính trong lĩnh vực ngân

hàng.

Các nghiên cứu chỉ ra các yếu tố tác động đến Z-score hoặc là tập trung vào một vài

đặc điểm nội tại của ngân hàng, hoặc tập trung vào các biến số kinh tế vĩ mô, hoặc kết

hợp cả yếu tố vĩ mô và các yếu tố nội tại của ngân hàng. Các yếu tố mà những nghiên

cứu trước đã tìm thấy mối liên hệ với chỉ số Z-score đó là quy mô ngân hàng, cơ cấu tài

-17-

sản, sở hữu nhà nước, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên, tỷ lệ thu nhập

lãi thuần, hệ số an toàn vốn, hiệu quả quản lý chi phí, tỷ lệ dự phòng rủi ro, tăng trưởng

kinh tế và tỷ lệ lạm phát. Đôi lúc kết quả của từng nghiên cứu chỉ là thực nghiệm tại

thời gian và không gian nghiên cứu đó, ứng với thời gian và không gian nghiên cứu

khác, các yếu tố trên có thể không có mối liên hệ với Z-score hay hướng tác động lên

chỉ số Z-score thay đổi. Do đó, nghiên cứu này sẽ kế thừa các nghiên cứu trước sử

dụng chỉ số Z-score để khảo sát thực nghiệm độ bất ổn tài chính và các yếu tố có ảnh

hưởng đến độ bất ổn tài chính tại các NHTM Việt Nam với thời gian nghiên cứu dài

hơn và bổ sung thêm biến SVOL (đo lường biến động của thị trường chứng khoán)

trong xem xét mối quan hệ với Z-score. Đồng thời, nghiên cứu này chia nhóm các

NHTM theo các tiêu chí hình thức sở hữu, quy mô vốn điều lệ và hình thức niêm yết

có/không để qua đó so sánh và bình luận về mức độ bất ổn tài chính của các NHTM

Việt Nam.

-18-

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng và thực hiện hai bước phân tích cụ

thể sau:

3.1.1 Đo lường bất ổn tài chính của ngân hàng bằng Z-score

Kế thừa phương pháp tính toán Z-score cho các ngân hàng của các nghiên cứu

Boyd & Graham (1986), Hannan & Hanweck (1988), Boyd & ctg (1993), nghiên cứu

này sẽ tính toán chỉ số Z-score cho các ngân hàng như sau:

Trong đó:

là chỉ số Z-score đo lường bất ổn tài chính của ngân hàng i năm t

là suất sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng i năm t, được tính bằng lợi

nhuận sau thuế chia cho tổng tài sản bình quân.

là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng i năm t, được tính

bằng vốn chủ sở hữu bình quân chia cho tổng tài sản bình quân.

là độ lệch chuẩn của ROA của ngân hàng i trong kỳ nghiên cứu p.

Chỉ số Z-score càng thấp thì độ bất ổn tài chính của ngân hàng càng cao.

Luận văn tính toán Z-score cho tất cả các quan sát, tính toán mức trung bình để so

sánh với các nước khác trên thế giới. Sau đó tính toán Z-core bình quân của các NHTM

trong mẫu theo từng năm để xác định chiều hướng biến động của Z-score trong giai

đoạn 2008-2015, tính toán Z-core bình quân từng ngân hàng trong 8 năm 2008-2015 để

xếp hạng và đánh giá độ bất ổn tài chính của từng ngân hàng trong giai đoạn nghiên

cứu. Luận văn cũng chia nhóm các NHTM theo hình thức sở hữu, quy mô vốn điều lệ

và hình thức niêm yết có/không để đánh giá độ bất ổn tài chính theo các tiêu chí phân

loại khác nhau.

-19-

3.1.2 Kiểm định các yếu tố tác động đến độ bất ổn tài chính của ngân hàng

Để kiểm định các yếu tố tác động đến bất ổn tài chính được đo lường bằg Z-score

của ngân hàng, luận văn kế thừa các nghiên cứu trước để phát triển mô hình thực

nghiệm như sau:

(1)

Trong đó:

lnZscore là logarit tự nhiên của chỉ số Z-score được tính toán ở bước 1.

là vector các yếu tố nội tại của ngân hàng, đại diện cho sức khỏe tài chính, quy

mô và đặc điểm của các ngân hàng.

là vector các yếu tố vĩ mô thể hiện tình hình của nền kinh tế.

Căn cứ vào khung lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm, các yếu tố nội tại được lựa

chọn từ hệ thống đánh giá CAMELS. Theo Rostami (2015), mô hình CAMELS là một

công cụ rất hiệu quả và chính xác được sử dụng như một phương pháp đánh giá hiệu

suất hoạt động của ngành ngân hàng cũng như dự báo tương đối các rủi ro trong tương

lai. CAMELS là viết tắt của 5 thành phần: Capital adequacy (hệ số an toàn vốn), Asset

quality (chất lượng tài sản), Management quality (năng lực quản lý), Earning ability

(hiệu quả sinh lợi), Liquidity ability (khả năng thanh khoản) và Sensitivity to market

risk (độ nhạy cảm với rủi ro thị trường). Có nhiều chỉ số tài chính có thể sử dụng để

đánh giá các thành phần của CAMELS, tuy nhiên luận văn chọn lựa các chỉ số quan

trọng và có khả năng tính toán dựa trên thực trạng số liệu thu thập được để đại diện. Cụ

thể như sau:

EQTA là vốn chủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản bình quân, đại diện cho yếu tố

về vốn (C).

-20-

LOAN là tỷ lệ cho vay, được tính bằng tổng dư nợ cho vay khách hàng trên tổng tài

sản, đại diện cho yếu tố chất lượng tài sản (A).

CIR là tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động ròng. Thu nhập hoạt động

ròng là thu nhập lãi thuần + Lãi/lỗ thuần từ hoạt động dịch vụ, kinh doanh ngoại hối,

kinh doanh chứng khoán, từ hoạt động khác + Thu nhập từ góp vốn, mua cổ phần. CIR

đại diện cho yếu tố về quản lý (M).

ROE là tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, được tính bằng lợi nhuận sau thuế trên

nguồn vốn chủ sở hữu, đại diện cho yếu tố về khả năng sinh lời (E).

LTD là tỷ lệ cho vay khách hàng trên tổng tiền gửi của khách hàng, đại diện cho

yếu tố khả năng thanh khoản (L).

LLP là tỷ lệ dự phòng rủi ro, được tính bằng tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay trên tổng

dư nợ cho vay khách hàng, đại diện cho yếu tố độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (S).

BANKSIZE là quy mô ngân hàng, được tính bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản.

Với thực trạng hệ thống NHTM Việt Nam có quy mô các ngân hàng chưa đồng đều,

biến này được đưa thêm vào mô hình để kiểm định liệu quy mô ngân hàng liệu có ảnh

hưởng đến độ bất ổn tài chính của ngân hàng không.

Các biến vĩ mô thể hiện tình hình của nền kinh tế:

GDP là tốc độ tăng trưởng kinh tế.

INF là tỷ lệ lạm phát.

SVOL là biến động của thị trường chứng khoán, được tính bằng độ lệch chuẩn của

tỷ suất sinh lời VNINDEX.

Phương trình hồi quy cụ thể như sau:

-21-

(2)

Trong đó các biến EQTA, LTD, LLP, CIR, ROE là các biến nội tại của ngân hàng

được hồi quy ở độ trễ là 1 với lập luận trên giả định các biến này không có tác động

đến độ bất ổn tài chính của ngân hàng ở cùng một thời điểm do đặc thù của số liệu kế

toán, phải có độ trễ nhất định để các nhà quản trị ngân hàng thay đổi quyết định.

Kết quả hồi quy sẽ cho ta kết quả thực nghiệm về các yếu tố tài chính của ngân

hàng góp phần tăng tính ổn định, cũng như các yếu tố làm cho sức khỏe của các Ngân

hàng thương mại yếu đi. Đồng thời cho biết liệu rằng môi trường vĩ mô thời gian qua

có làm gia tăng tính bất ổn của các Ngân hàng thương mại hay không.

Nghiên cứu thực hiện hồi quy phương trình (2) bằng phương pháp GMM cho dữ

liệu bảng. Phương pháp GMM là phương pháp cải tiến của Arellano & Bond (1991) và

Blundell & Bond (1998) được sử dụng phổ biến trong các ước lượng dữ liệu bảng động

tuyến tính hoặc các dữ liệu bảng vi phạm tính chất HAC (heteroskedasticity and

autocorrelation- phương sai thay đổi và tự tương quan). Khi đó các ước lượng tuyến

tính cổ điển của mô hình dữ liệu bảng như FE (fixed effects), RE (random effects),

LSDV (least squares dummy variable) sẽ không còn là ước lượng hiệu quả, tin cậy.

Phương pháp GMM là phương pháp thích hợp với nghiên cứu này vì:

+ Dữ liệu bảng có T nhỏ (8 năm), N lớn (25 ngân hàng), nghĩa là ít mốc thời gian

nhưng có nhiều quan sát.

+ Tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến giải thích.

-22-

+ Mô hình động với một hoặc 2 vế của phương trình có chứa biến trễ. (Lúc này các

ước lượng bảng tĩnh không cho phép tạo ra các biến đại diện từ chính các biến trong

mô hình)

+ Các biến độc lập không phải là biến ngoại sinh ngặt (strictly extrogenous), nghĩa

là có tương quan với phần dư; hoặc tồn tại biến nội sinh (endogenous variable) trong

mô hình.

+ Tồn tại các tác động cố định riêng rẽ.

+ Tồn tại phương sai thay đổi hoặc tự tương quan của sai số.

Dữ liệu bảng của nghiên cứu được thu thập dựa trên 25 ngân hàng và 8 năm quan

sát; biến phụ thuộc Z-score đại diện cho độ bất ổn tài chính của ngân hàng có thể phụ

thuộc vào chính biến Z-score của năm trước nên biến trễ của biến phụ thuộc được sử

dụng như 1 biến độc lập trong mô hình; có mối quan hệ tương hỗ giữa các biến độc lập

và phụ thuộc, chẳng hạn như mối quan hệ tương hỗ giữa biến ROE và biến Z-score.

Giả sử tổng vốn chủ sở hữu không đổi, thay đổi lợi nhuận sau thuế làm cho ROA thay

đổi và chỉ số Z-score tính theo ROA cũng thay đổi, ngược lại khi Z-score tăng hay

giảm nghĩa là độ bất ổn tài chính của ngân hàng tăng hay giảm sẽ ảnh hưởng đến hoạt

động của ngân hàng và ảnh hưởng đến chỉ số ROE. Do dữ liệu bảng của nghiên cứu có

những tính chất này nên việc sử dụng phương pháp GMM là phù hợp và có thể khắc

phục hiện tượng nội sinh mà mô hình tiềm ẩn.

Hai kiểm định quan trọng cần phải thực hiện khi hồi quy bằng GMM là:

Kiểm định sự tự tương quan của phần dư: Theo Arellano & Bond (1991), ước

lượng GMM yêu cầu có sự tương quan bậc 1 và không có sự tương quan bậc 2 của

phần dư. Do vậy, khi kiểm định giả thuyết H0: không có sự tương quan bậc 1 (kiểm

-23-

định m1)/ không có sự tương quan bậc 2 của phần dư (kiểm định m2), chúng ta bác bỏ

H0 ở kiểm định m1 và chấp nhận H0 ở kiểm định m2 thì đạt yêu cầu.

Kiểm tra tính phù hợp của mô hình và các biến đại diện: Tương tự các mô hình

khác, sự phù hợp của mô hình có thể được thực hiện thông qua kiểm định F. Kiểm định

F sẽ kiểm tra ý nghĩa thống kê cho các hệ số ước lượng của biến giải thích với giả

thuyết H0: tất cả các hệ số ước lượng trong phương trình đều bằng 0, do đó để mô hình

phù hợp thì ta phải bác bỏ giả thuyết H0. Ngoài ra, kiểm định Sargan/Hansen còn được

sử dụng để kiểm tra giả thuyết H0: mô hình được xác định đúng và kiểm tra các ràng

buộc quá mức (chẳng hạn như tính hợp lý của các biến đại diện). Khi chấp nhận giả

thuyết H0 nghĩa là mô hình và các biến đại diện sử dụng là phù hợp.

3.2 Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu của đề tài là số liệu tài chính của 25 NHTM Việt Nam gồm:

NHTM Cổ phần An Bình (ABB), NHTM Cổ phần Á Châu (ACB), NHTM Cổ phần

Đầu tư và phát triển Việt Nam (BID), NHTM Cổ phần Công Thương Việt Nam (CTG),

NHTM Cổ phần Xuất Nhập Khẩu Việt Nam (EIB), NHTM Cổ phần Phát triển thành

phố Hồ Chí Minh (HDB), NHTM Cổ phần Kiên Long (KIENLB), NHTM Cổ phần

Hàng Hải Việt Nam (MARIB), NHTM Cổ phần Quân Đội (MBB), NHTM Cổ phần

Nam Á (NAMAB), NHTM Cổ phần Quốc Dân (NCB), NHTM Cổ phần Phương Đông

(OCB), NHTM Cổ phần Xăng Dầu Petrolimex (PGB), NHTM Cổ phần Sài Gòn

(SCB), NHTM Cổ phần Đông Nam Á (SEAB), NHTM Cổ phần Sài Gòn Công

Thương (SGB), NHTM Cổ phần Sài Gòn – Hà Nội (SHB), NHTM Cổ phần Sài Gòn

Thương Tín (STB), NHTM Cổ phần Kỹ Thương Việt Nam (TCB), NHTM Cổ phần

Tiên Phong (TIENPB), NHTM Cổ phần Ngoại thương Việt Nam (VCB), NHTM Cổ

phần Quốc Tế Việt Nam (VIB), NHTM Cổ phần Việt Á (VIETAB), NHTM Cổ phần

Bản Việt (VIETCAPB), NHTM Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng (VPB). Các ngân

hàng được chọn vào mẫu là các NHTM Việt Nam có công bố thông tin công khai và

-24-

còn hoạt động tại thời điểm 31/12/2015. Nguồn số liệu được lấy từ báo cáo tài chính

năm có kiểm toán, báo cáo thường niên của các NHTM, website của các NHTM và

cổng thông tin tài chính chứng khoán Vietstock. Dữ liệu vĩ mô GDP và INF được lấy

từ trang http://data.worldbank.org/country/vietnam và số liệu biến động của thị trường

chứng khoán Việt Nam được tính toán từ chỉ số VN-INDEX của website cophieu68.vn.

Thời gian nghiên cứu được giới hạn trong 8 năm từ 2008-2015, đây là giai đoạn nền

kinh tế Việt Nam nói chung và hệ thống NHTM Việt Nam nói riêng chịu ảnh hưởng

bởi cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu bắt nguồn từ nước Mỹ năm 2008. Trước đó, hệ

thống NHTM Việt Nam đang trong giai đoạn mở rộng về số lượng ngân hàng, mạng

lưới, dư nợ, tổng tài sản và xuất hiện nhiều vấn đề yếu kém. Từ cuối năm 2008 trở lại

đây, NHNN đã ngưng cấp phép thành lập ngân hàng mới và ban hành nhiều quy định,

giới hạn chặt chẽ hơn trong hoạt động ngân hàng. Với mục tiêu đo lường bất ổn tài

chính của các NHTM Việt Nam, khoảng thời gian từ 2008 - 2015 là đủ dài và phù hợp

với dữ liệu thu thập khá đầy đủ và liền mạch trong 8 năm, số liệu cập nhật đến cuối

năm 2015 cho cái nhìn thời sự hơn đối với vấn đề nghiên cứu.

-25-

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1 Kết quả tính toán Z-score của các Ngân hàng thương mại Việt Nam

4.1.1. Kết quả tính toán Z-score trung bình các Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2008-2015

Dựa trên công thức tính toán của Boyd & Graham (1986), Hannan & Hanweck

(1988), Boyd & ctg (1993), Strobel & Lepetit (2013, 2015), tác giả tính toán chỉ số Z-

score cho 25 NHTM Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2015. Số liệu tài chính được thu

thập từ 25 NHTM Việt Nam cho tổng số quan sát là 200. Kết quả tính toán Z-score

được thể hiện ở Bảng 4.1, theo đó chỉ số Z-score cao nhất trong 8 năm 2008-2015 là

62,20 thuộc về SCB năm 2008, thấp nhất trong 8 năm 2008-2015 là 1,95 thuộc về

TIENPB năm 2011, Z-score trung bình trong 8 năm 2008-2015 của các NHTM Việt

Nam đạt 24,76, thấp hơn mức 32,65 trong giai đoạn 2005-2013 (Hoàng Công Gia

Khánh & Trần Hùng Sơn, 2015).

Bảng 4. 1: Chỉ số Z-score của các NHTM Việt Nam năm 2008-2015

STT

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

NGÂN HÀNG/ NĂM

TRUNG BÌNH/ NHTM

BID

25,78

26,76

29,56

28,36

25,70

25,68

25,03

23,37

26,28

CTG

22,91

19,61

19,26

22,31

24,07

28,62

30,28

26,39

24,18

VCB

16,73

18,77

19,08

19,99

23,57

24,43

21,12

18,42

20,26

ACB

15,51

13,07

11,24

9,81

9,17

12,52

12,41

11,46

11,90

EIB

29,33

29,27

18,14

13,33

12,03

10,94

10,20

11,16

16,80

MBB

26,52

26,12

23,66

19,59

18,46

19,37

20,27

21,94

21,99

NCB

20,15

20,23

21,44

31,05

34,43

30,06

23,12

17,94

24,80

SHB

32,99

23,20

17,64

17,23

18,21

15,13

13,27

11,54

18,65

STB

27,40

27,16

24,46

24,22

22,06

24,06

24,11

19,06

24,07

-26-

STT

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

NGÂN HÀNG/ NĂM

TRUNG BÌNH/ NHTM

TCB

14,78

13,49

10,58

10,53

9,37

10,40

11,46

11,58

11,52

SEAB

25,43

30,29

22,86

11,62

9,78

11,50

11,11

10,83

16,68

VIB

21,09

21,90

23,98

27,26

35,33

37,77

36,10

35,70

29,89

VPB

60,79

55,13

46,53

41,65

34,84

34,00

31,34

35,29

42,45

MARIB

10,67

8,81

8,30

9,25

10,35

10,77

11,04

13,61

10,35

HDB

30,11

37,37

24,37

23,65

27,26

28,85

28,06

27,39

28,38

OCB

27,87

34,32

33,87

29,95

27,39

24,76

21,13

17,64

27,12

SCB

62,20

53,32

53,28

50,71

48,67

46,63

39,21

32,59

48,32

KIENLB

61,52

40,47

42,39

44,11

37,49

33,93

29,05

26,22

39,40

NAMAB

41,46

38,03

34,79

41,49

46,27

35,50

24,63

22,91

35,64

VIETAB

27,09

25,11

25,67

29,09

28,65

25,45

21,22

18,09

25,05

ABB

46,21

49,15

34,06

27,23

25,82

22,86

20,27

19,23

30,60

22 VIETCAPB 58,46

58,81

49,38

40,65

32,06

26,47

24,29

21,26

38,92

SGB

11,50

12,59

18,72

17,64

18,78

19,07

18,37

15,82

16,56

PGB

19,30

18,35

17,05

20,55

20,98

18,11

16,59

16,61

18,44

TIENPB

42,82

13,76

6,85

1,95

5,48

6,92

4,52

3,34

10,70

31,14

28,60

25,49

24,53

24,25

23,35

21,13

19,58

24,76

TRUNG BÌNH/ NĂM

Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của các NHTM

Nếu so sánh với các nghiên cứu đã thực hiện tại các nước và khu vực trên thế giới

thì Z-score của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2015 ở mức 24,76 chỉ cao hơn

mức 23,89 của Malaysia giai đoạn 1995-2008 (Rahman & ctg, 2012) và thấp hơn nhiều

so với mức 30,59 của khu vực Châu Á-Thái Bình Dương giai đoạn 2003-2009 (Fu &

ctg, 2014), mức 41,78 bình quân của 12 quốc gia Châu Á giai đoạn 2001-2007

(Soedarmono & ctg, 2011), mức 46,50 của các NHTM thuộc khối OECD giai đoạn

-27-

1994-2004 (Hesse & Cihák, 2007), mức 86,57 của bình quân 12 nước Châu Âu hoạt

động ổn định giai đoạn 2008-2011 (Chiaramonte & ctg, 2015). Như vậy, nếu lấy cơ sở

Z-score để đo lường độ bất ổn tài chính của các NHTM thì chỉ số này của Việt Nam

khá thấp, hoạt động của các NHTM Việt Nam không ổn định bằng các nước khu vực

châu Á và thế giới.

Bảng 4. 2: Tổng hợp kết quả tính Z-score của các nghiên cứu trên thế giới

Thời gian tính Z-score bình Tác giả Nhóm Ngân hàng toán quân

Giai đoạn Các ngân hàng khu vực Fu & ctg (2014) 30,59 2003-2009 Châu Á-Thái Bình Dương

Soedarmono & ctg Giai đoạn Các ngân hàng thuộc 12 41,78 (2011) 2001-2007 quốc gia Châu Á

Hesse & Cihák Giai đoạn Các NHTM của 29 quốc gia 46,50 (2007) 1994-2004 thuộc khối OECD

Các ngân hàng thuộc 12

nước Châu Âu không gặp 86,57

phải khó khăn tài chính Chiaramonte & ctg Giai đoạn

(2015) 2008-2011 Các ngân hàng thuộc 12

nước Châu Âu gặp phải khó 19,83

khăn tài chính

Rahman & ctg Giai đoạn Các ngân hàng Malaysia 23,89 (2012) 1995-2008

Nguồn: tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trước

Hình 4.1 mô tả biến động chỉ số Z-score bình quân của các NHTM Việt Nam qua

các năm. Chỉ số Z-score bình quân năm 2008 cao nhất ở mức 31,14 và thấp nhất năm

2015 ở mức 19,58. Từ mức cao 31,14 năm 2008, chỉ số Z-score giảm mạnh vào năm

-28-

2009 xuống 28,60, năm 2010 xuống 25,49 sau đó biến động nhẹ và khá ổn định đến

năm 2013, đến năm 2014 và 2015 chỉ số Z-score biến động giảm liên tục từ 23,35 năm

2013 xuống 19,58 năm 2015. Nhìn tổng thể, xu hướng chung của chỉ số Z-score của

các NHTM Việt Nam là giảm qua các năm 2008-2015, điều này cho thấy độ bất ổn tài

35.00

30.00

25.00

20.00

15.00

10.00

5.00

Z-SCORE

2008 31.14

2009 28.60

2010 25.49

2011 24.53

2012 24.25

2013 23.35

2014 21.13

2015 19.58

chính của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008-2015 tăng.

Hình 4. 1: Z-score bình quân của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2015

Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của các NHTM

Hình 4.2 mô tả trực quan chỉ số Z-score bình quân 8 năm 2008-2015 của từng

NHTM Việt Nam, số liệu được sắp xếp theo thứ tự Z-score giảm dần. Năm ngân hàng

có chỉ số Z-score bình quân trong 8 năm 2008-2015 cao nhất lần lượt là SCB, VPB,

KIENLB, VIETCAPB và NAMAB với hệ số Z-score theo thứ tự là 48,32; 42,45;

39,40; 38,92; 35,64. Z-score thấp nhất trong mẫu nghiên cứu thuộc về MARIB Z-score

là 10,35 và TIENPB Z-score là 10,70 bình quân cho 8 năm 2008-2015. Đối với

-29-

TIENPB, do lợi nhuận sụt giảm âm đáng kể vào năm 2011 nên mẫu số trong

công thức tính Z-score biến động tăng mạnh, kết quả làm sụt giảm Z-score của các năm

trong cả giai đoạn 2008-2015. Còn đối với MARIB, Z-score bình quân 8 năm 2008-

2015 thấp là do suất sinh lời trên tổng tài sản ROA qua các năm khá thấp, năm 2008

ROA đạt 2,3% nhưng sau đó giảm liên tục đến hai năm gần đây 2014, 2015 chỉ số này

chỉ đạt 0,1%. Đối với chỉ số ROA, một ngân hàng lành mạnh thông thường có khả

năng tạo ROA trong ngưỡng từ 1%-2% và còn phụ thuộc vào thị trường và các quốc

gia khác nhau. Chỉ số ROA nhỏ hơn 0,5% cho thấy ngân hàng tạo lợi nhuận kém, các

ngân hàng vay nợ quá nhiều trong phần nợ trên bảng cân đối hoặc trích lập dự phòng

60.00

50.00

40.00

30.00

20.00

10.00

rủi ro cho vay nhiều.

Hình 4. 2: Z-score của các NHTM Việt Nam bình quân giai đoạn 2008-2015

Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của các NHTM

-30-

4.1.2. Z-score của các Ngân hàng thương mại Việt Nam theo hình thức sở hữu

Theo thống kê của Ngân hàng nhà nước tại thời điểm cuối năm 2015, khối NHTM

sở hữu nhà nước bao gồm 7 ngân hàng là Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông

thôn Việt Nam, CTG, VCB, BID và 3 ngân hàng bị nhà nước mua lại với giá 0 đồng là

Ngân hàng thương mại TNHH MTV Xây dựng Việt Nam, Ngân hàng thương mại

TNHH MTV Dầu Khí Toàn Cầu, Ngân hàng thương mại TNHH MTV Đại Dương. Tại

mẫu nghiên cứu, do hạn chế về thông tin tìm kiếm được, khối NHTM nhà nước được

tác giả đưa vào bao gồm 3 NHTM là CTG, VCB, BID, còn 22 ngân hàng còn lại của

mẫu thuộc khối NHTM cổ phần.

Hình 4.3 thể hiện chỉ số Z-score của các NHTM Việt Nam theo hình thức sở hữu.

Năm 2008, Z-score của nhóm NHTM nhà nước thấp và chênh lệch lớn so với nhóm

NHTM cổ phần. Từ năm 2008-2012, Z-score của nhóm NHTM nhà nước có xu hướng

tăng trong khi Z-score của nhóm NHTM cổ phần có xu hướng giảm. Đến năm 2012, Z-

score của nhóm NHTM nhà nước đã tăng lên cao hơn Z-score của nhóm NHTM cổ

phần và tiếp tục duy trì đến năm 2015, như vậy có sự khác biệt rõ Z-score của hai

nhóm ngân hàng qua hai giai đoạn 2008-2012 và 2012-2015. Đồ thị còn thể hiện thêm

xu hướng biến động của Z-score là giảm dần sự chênh lệch qua các năm, năm 2008, Z-

score của nhóm NHTM nhà nước là 21,81, Z-score của nhóm NHTM cổ phần là 32,42,

chênh lệch nhau 10,61 điểm, đến năm 2015 thì sự chênh lệch này rút ngắn xuống còn

3,58 điểm. Z-score bình quân cho nhóm NHTM cổ phần giai đoạn 2008-2015 là 24,92,

cao hơn so với mức 23,58 của nhóm NHTM nhà nước.

Gürsoy & Aydogan (2002), Barth & ctg (2004) nhận thấy rằng sở hữu nhà nước sẽ

làm tăng rủi ro cho ngân hàng, một tỷ lệ vốn nhà nước cao sẽ đi kèm với sự thiếu hiệu

quả và hiệu suất thấp. Tuy nhiên, tại nghiên cứu của Hammami & Boubaker (2015), Z-

score của nhóm ngân hàng có sở hữu nhà nước là 133,21, trong khi Z-score của nhóm

ngân hàng tư nhân là 52,99, tác giả kết luận rủi ro tín dụng của ngân hàng sở hữu nhà

-31-

nước cũng thấp hơn. So sánh với nghiên cứu này, do số lượng NHTM nhà nước của

mẫu nghiên cứu thấp hơn đáng kể so với số NHTM tư nhân, hơn nữa, chỉ số Z-score

bình quân của nhóm NHTM tư nhân biến động mạnh hơn của nhóm NHTM nhà nước,

nên Z-score bình quân giai đoạn 2008-2015 của nhóm NHTM nhà nước thấp hơn

nhóm NHTM tư nhân, tuy nhiên chênh lệch không lớn. Trong giai đoạn 2008-2012,

giai đoạn khủng hoảng kinh tế toàn cầu và Việt Nam không ngoại lệ, trong khi chỉ số

Z-score của nhóm NHTM cổ phần liên tục giảm thì Z-score của nhóm NHTM nhà

nước tăng, điều này cho thấy các ngân hàng có sở hữu nhà nước thì sức chống đỡ trong

giai đoạn khủng hoảng tốt hơn. Trong giai đoạn 2012 trở lại đây, mức độ ổn định hoạt

động của nhóm NHTM nhà nước cao hơn nhóm NHTM tư nhân. Dữ liệu cũng cho

thấy độ ổn định của các NHTM cổ phần Việt Nam giảm trong suốt giai đoạn 2008-

35.00

30.00

25.00

20.00

Z SCORE CỦA NHÓM NHTM NHÀ NƯỚC

15.00

10.00

Z SCORE CỦA NHÓM NHTM CỔ PHẦN

5.00

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2015.

Hình 4. 3: Z-score của các NHTM Việt Nam bình quân giai đoạn 2008-2015 theo hình thức sở hữu

Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của các NHTM

-32-

4.1.3. Z-score của các Ngân hàng thương mại Việt Nam theo quy mô vốn điều lệ

Các NHTM được chia nhóm dựa vào quy mô vốn điều lệ như Bảng 4.3. Theo đó, mẫu

nghiên cứu chia thành 4 nhóm: nhóm 1 gồm 3 ngân hàng có quy mô vốn lớn nhất là

BID, CTG và VCB; nhóm 2 gồm 12 ngân hàng có quy mô vốn trung bình là ACB,

EIB, MBB, SHB, STB, TCB, SEAB, VPB, MARIB, HDB, SCB và TIENPB; nhóm 3

gồm 3 ngân hàng có quy mô vốn nhỏ là VIB, OCB và ABB; nhóm 4 gồm 7 ngân hàng

còn lại có quy mô nhỏ dưới 3,5 nghìn tỷ đồng, tạm gọi là nhóm siêu nhỏ.

Bảng 4. 3: Phân loại nhóm các ngân hàng theo tiêu chuẩn vốn điều lệ của NHNN Việt Nam

Nhóm Vốn điều lệ (tỷ VND)

Nhóm 1 >20.000

Nhóm 2 >=5.000 và <=20.000

Nhóm 3 >=3.500 và <5.000

Nhóm 4

<3.500 Nguồn: Ngân hàng nhà nước (2013)

Hình 4.4 thể hiện chỉ số Z-score bình quân của từng nhóm ngân hàng theo quy mô

qua các năm 2008-2015. Xét về độ biến động, chỉ số Z-score ít biến động nhất là các

ngân hàng nhóm 1 - nhóm ngân hàng lớn, kế đến là nhóm 3 - nhóm ngân hàng nhỏ, còn

biến động nhiều là 2 nhóm còn lại, nhóm 2 - nhóm ngân hàng trung bình và nhóm 4 -

nhóm ngân hàng siêu nhỏ. Nếu xét riêng giai đoạn 2011 trở lại đây, giai đoạn hậu

khủng hoảng, thì Z-score của 3 nhóm đầu khá ổn định và xếp theo thứ tự tăng dần Z-

score nhóm 2, nhóm 1, đến nhóm 3, trong khi nhóm 4 - nhóm ngân hàng siêu nhỏ giảm

rất mạnh, điều đó cho thấy độ ổn định tài chính của các ngân hàng có quy mô trung

bình đo lường theo Z-score là thấp nhất, các ngân hàng có quy mô lớn và quy mô nhỏ

có độ ổn định tài chính tốt hơn và nhóm các ngân hàng có quy mô siêu nhỏ càng bất ổn

tài chính.

-33-

40.00

35.00

30.00

25.00

NHÓM 1

NHÓM 2

20.00

NHÓM 3

15.00

NHÓM 4

10.00

5.00

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Hình 4. 4: Z-score của các NHTM Việt Nam bình quân giai đoạn 2008-2015 theo quy mô vốn điều lệ

Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của các NHTM

4.1.4. Z-score của các Ngân hàng thương mại Việt Nam theo nhóm ngân hàng niêm yết

Theo số liệu cập nhật tại trang web http://vietstock.vn/ (truy cập 28/05/2016) thì số

lượng ngân hàng niêm yết trên hai sàn giao dịch HOSE và HNX là 9 ngân hàng, bao

gồm BID, CTG, VCB, ACB, EIB, MBB, NCB, SHB và STB. Các ngân hàng còn lại

của mẫu là các ngân hàng chưa niêm yết.

Hình 4.5 thể hiện chỉ số Z-score bình quân theo nhóm ngân hàng có niêm yết hoặc

không trong giai đoạn 2008-2015. Xét về xu hướng biến động của hai nhóm gần như

nhau, nhưng bình quân từng năm thì Z-score của nhóm ngân hàng chưa niêm yết cao

hơn so với nhóm ngân hàng niêm yết, bình quân chung của cả giai đoạn 2008-2015 thì

Z-score của nhóm ngân hàng chưa niêm yết đạt 26,88, cao hơn so với mức 20,99 của

nhóm ngân hàng niêm yết.

-34-

40.00

35.00

30.00

25.00

NGÂN HÀNG NIÊM YẾT

20.00

15.00

NGÂN HÀNG CHƯA NIÊM YẾT

10.00

5.00

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Hình 4. 5: Z-score của các NHTM Việt Nam bình quân giai đoạn 2008-2015 theo nhóm ngân hàng niêm yết

Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của các NHTM

Số liệu này đặt ra hai câu hỏi, một là có phải niêm yết trên thị trường chứng khoán

làm cho độ ổn định của NHTM giảm, hai là chính những đặc điểm, yêu cầu và hoạt

động của các NHTM niêm yết trên sàn làm cho nó bất ổn hơn? Điều này có thể lý giải

dựa vào những lợi thế và bất lợi của các NHTM niêm yết trên thị trường chứng khoán

Việt Nam. Một số lợi thế mà ngân hàng niêm yết có được như: khả năng huy động

được vốn lớn khi có nhu cầu từ thị trường chứng khoán, nâng cao tính thanh khoản cho

cổ phiếu ngân hàng, quảng bá thương hiệu, tăng uy tín của ngân hàng đối với các tổ

chức tài chính do công khai, minh bạch hóa thông tin. Những thách thức và rủi ro đối

với Ngân hàng niêm yết càng nhiều hơn trong một thị trường chứng khoán còn non trẻ

như Việt Nam như: áp lực về công khai thông tin và những rủi ro khi công khai thông

tin, rủi ro về những tin đồn thất thiệt, áp lực về nâng cao chất lượng quản trị, chịu ảnh

hưởng bởi những biến động trên thị trường chứng khoán. Riêng yếu tố biến động của

-35-

thị trường chứng khoán, tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu và thảo luận ở phần chạy mô

hình.

4.2 Kiểm định các nhân tố tác động đến Z-score của các Ngân hàng thương mại Việt Nam

4.2.1 Phân tích thống kê mô tả các biến hồi quy

Bảng 4. 4: Bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình

Biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Số quan sát

lnZ-score 3.079 0.543 0.668 4.130 200

BANKSIZE 17.917 1.231 14.699 20.562 200

EQTA 0.117 0.083 0.048 0.999 200

LTD 0.892 0.255 0.235 2.091 197

LLP 0.021 0.089 0.001 1.248 200

LOAN 0.511 0.136 0.114 0.852 200

CIR 0.511 0.146 0.174 0.927 198

ROE 0.086 0.089 -0.820 0.285 199

GDP 0.059 0.005 0.053 0.067 200

INF 0.098 0.070 0.006 0.231 200

SVOL 3.090 0.291 2.804 3.598 200

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ phần mềm STATA

Bảng 4.4 trình bày thống kê mô tả các biến được sử dụng trong mô hình hồi quy các

yếu tố tác động đến Z-score của các NHTM Việt Nam. Số liệu cho thấy có sự phân hóa

và không đồng nhất giữa các ngân hàng trong mẫu.

Biến quy mô ngân hàng BANKSIZE được tính bằng logarit tự nhiên của tổng tài

sản, giá trị trung bình là 17,92, giá trị lớn nhất là 20,56 thuộc về BID năm 2015, giá trị

nhỏ nhất là 14,70 thuộc về TIENPB năm 2008.

-36-

Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản EQTA trung bình đạt 11,7%, giá trị lớn

nhất là 99,99% thuộc về TIENPB năm 2008 khi ngân hàng mới thành lập, toàn bộ tài

sản được tài trợ bởi vốn chủ sở hữu, giá trị nhỏ nhất là 4,8% thuộc về ACB năm 2011.

Biến dư nợ cho vay khách hàng trên tổng tiền gửi LTD trung bình đạt 89,2%, giá trị

lớn nhất là 209,1% thuộc về VIETCAPB năm 2008, giá trị nhỏ nhất là 23,51% thuộc

về TIENPB năm 2008.

Biến tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay LLP trung bình đạt 2,1%, giá trị lớn nhất là

124,8% thuộc về HDB năm 2015, giá trị nhỏ nhất là 0,1% thuộc về TIENPB năm

2008.

Biến tỷ lệ cho vay khách hàng trên tổng tài sản LOAN trung bình đạt 51,1%, giá trị

lớn nhất là 85,2% thuộc về OCB năm 2008, giá trị nhỏ nhất là 11,4% thuộc về TIENPB

năm 2008.

Biến tỷ lệ chi phí hoạt động ròng trên thu nhập hoạt động ròng CIR trung bình đạt

51,1%, giá trị lớn nhất là 92,7% thuộc về NCB năm 2013, giá trị nhỏ nhất là 17,4%

thuộc về TCB năm 2008.

Biến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE trung bình đạt 8,6%, giá trị lớn nhất

là 28,5% thuộc về ACB năm 2008, giá trị nhỏ nhất là -82% thuộc về TIENPB năm

2011.

Các biến đo lường môi trường kinh tế vĩ mô: tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân 8

năm 2008-2015 là 5,9%, thấp nhất là 5,25% năm 2012, cao nhất là 6,68% năm 2015; tỷ

lệ lạm phát bình quân 8 năm 2008-2015 là 9,76%, thấp nhất là 0,63% năm 2015, cao

nhất là 23,12% năm 2008; biến động của thị trường chứng khoán bình quân là 3,09,

thấp nhất là 2,80 năm 2015, cao nhất là 3,59 năm 2008.

-37-

Để đảm bảo không có hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập, ma trận hệ số

tương quan giữa các biến được tính toán và trình bày ở Bảng 4.5.

Theo Gujarati & Porter (2010), hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng một biến

giải thích nào đó có tương quan với một số biến giải thích khác. Hiện tượng đa cộng

tuyến gần hoàn hảo (đa cộng tuyến cao) có thể ảnh hưởng nhiều đến kết quả ước

lượng: khoảng tin cậy lớn và thống kê t ít có ý nghĩa, các ước lượng không chính xác

và dấu của các hệ số hồi quy khác với kỳ vọng.

Nhìn vào bảng 4.5, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến thấp, hệ số tương quan

lớn nhất là giữa biến ROE và biến CIR ở mức -0.684. Điều đó cho thấy không có sự

tương quan cao giữa các biến trong mô hình.

-38-

Bảng 4. 5: Ma trận hệ số tương quan của các biến

lnZ-score BANKSIZE EQTA LTD LLP LOAN CIR ROE GDP INF SVOL

lnZ-score 1

BANKSIZE -0.243 1

EQTA 0.295 -0.625 1

LTD 0.359 -0.274 0.100 1

LLP 0.031 0.087 -0.049 -0.042 1

LOAN 0.277 0.067 -0.088 0.488 0.030 1

CIR -0.007 -0.120 -0.041 -0.125 0.016 -0.054 1

ROE 0.118 0.297 -0.180 0.047 -0.006 0.156 -0.684 1

GDP -0.127 0.157 -0.121 0.003 0.093 -0.008 -0.080 -0.020 1

INF 0.164 -0.287 0.208 0.199 -0.105 -0.137 -0.235 0.078 -0.177 1

SVOL 0.230 -0.396 0.256 0.256 -0.091 0.025 -0.332 0.188 -0.391 0.614 1

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ phần mềm STATA

-39-

Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, ngoài phương pháp dựa vào hệ số tương

quan, một biện pháp cũng được sử dụng phổ biến là nhân tử phóng đại phương sai VIF

(variance inflation factor), VIF cho biết tốc độ gia tăng của phương sai và hiệp phương

sai, VIF càng lớn thì biến càng cộng tuyến cao. Theo một quy tắc kinh nghiệm, nếu

VIF vượt quá 10 được coi là có cộng tuyến. Trong bảng 4.6, VIF của các biến giao

động từ 1,02 đến 2,65, thấp hơn 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến cao

trong mô hình.

Bảng 4. 6: Nhân tử phóng đại phương sai của các biến độc lập

SQRT VIF Tolerance R-Squared Variable VIF

1.550 0.414 0.586 BANKSIZE 2.420

1.330 0.569 0.431 EQTA 1.760

1.280 0.606 0.394 LTD 1.650

1.010 0.979 0.021 LLP 1.020

1.230 0.663 0.337 LOAN 1.510

1.500 0.444 0.557 CIR 2.260

1.630 0.378 0.622 ROE 2.650

1.130 0.777 0.224 GDP 1.290

1.320 0.575 0.425 INF 1.740

1.580 0.403 0.597 SVOL 2.480

Mean VIF 1.880

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ phần mềm STATA

4.2.2 Kết quả hồi quy bằng phương pháp GMM

Tác giả thực hiện hồi quy GMM sử dụng câu lệnh xtabond2 trên phần mềm

STATA. Kết quả hồi quy như sau:

-40-

Bảng 4. 7: Kết quả hồi quy mô hình bằng phương pháp GMM

Biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Thống kê T Mức ý nghĩa

0.4422*** 0.0794 lnZ-score (-1) 0.0000 5.5700

0.8461*** 0.2829 EQTA L1. 0.0030 2.9900

-0.0766 0.0586 LTD L1. 0.1940 -1.3100

1.0652 0.6982 LLP L1. 0.1290 1.5300

-0.3774*** 0.1169 CIR L1. 0.0020 -3.2300

-0.9550*** 0.2892 ROE L1. 0.0010 -3.3000

-0.2495*** 0.0514 BANKSIZE 0.0000 -4.8500

0.6869*** 0.1628 LOAN 0.0000 4.2200

-5.1220*** 1.8377 GDP 0.0060 -2.7900

0.6488*** 0.2354 INF 0.0070 2.7600

-0.2641*** 0.0733 SVOL 0.0000 -3.6000

Số quan sát 143

Số biến công cụ 117

F-test (p-value) 0.000

Sargan test 0.392

AR(1) 0.001

0.329

AR(2) Ghi chú: *** đại diện cho ý nghĩa thống kê ở mức 1%

Nguồn: Tính toán của tác giả với sự hỗ trợ của phần mềm STATA

Tính phù hợp của hồi quy bằng phương pháp GMM được đánh giá thông qua kiểm

định F, thống kê Sargan và Arellano-Bond (AR). Kiểm định F kiểm tra ý nghĩa thống

kê của các hệ số ước lượng. Kiểm định Sargan kiểm tra các ràng buộc quá mức, tính

hợp lý của các biến đại diện. Kiểm định AR xác định liệu có sự tương quan phần dư

của mô hình không.

-41-

Kiểm định Sargan = 0.392>0,1 nên chấp nhận giả thuyết H0: mô hình được xác

định đúng, các biến đại diện là hợp lý. Thống kê F-test (p-value) = 0,000<0,1, do đó ta

bác bỏ giả thuyết H0: tất cả các hệ số ước lượng trong phương trình đều bằng 0, do đó

các hệ số ước lượng của biến giải thích có ý nghĩa thống kê.

Kiểm định (AR)1 = 0,001<0,1 nên bác bỏ giả thuyết H0: không có sự tương quan

chuỗi bậc 1, nghĩa là có sự tương quan chuỗi bậc 1 trong phần dư của mô hình hồi quy.

Kiểm định (AR)2 = 0,329>0,1 nên chấp nhận giả thuyết H0: không có sự tương

quan chuỗi bậc 2 trong phần dư của mô hình hồi quy.

Hệ số hồi quy của biến lnZ-scoret-1 = 0,4422 và có ý nghĩa thống kê cho thấy độ bất

ổn tài chính của ngân hàng có phụ thuộc vào độ bất ổn tài chính năm trước, cũng cho

thấy phương pháp hồi quy sử dụng là phù hợp. Hệ số hồi quy dương cho thấy mối quan

hệ tỷ lệ thuận giữa Z-score năm nay với năm trước đó, nếu Z-score năm trước tăng thì

Z-score năm nay tăng, độ bất ổn tài chính giảm và ngược lại. Kết quả này cũng phù

hợp với nghiên cứu của Hoàng Công Gia Khánh và Trần Hùng Sơn (2015).

Như vậy, phương pháp hồi quy sử dụng là phù hợp với mô hình bảng động, biến

phụ thuộc bất ổn tài chính (lnZ-score) của các NHTM Việt Nam chịu tác động đáng kể

bởi độ bất ổn tài chính năm trước (lnZ-scoret-1), các yếu tố đặc thù của Ngân hàng, môi trường kinh tế vĩ mô và biến động của thị trường chứng khoán.

4.2.3 Phân tích các yếu tố tác động đến chỉ số Z-score

Kết quả hồi quy trong bảng 4.7 cho thấy 9 biến số được đề xuất trong mô hình có

ảnh hưởng đến độ bất ổn tài chính của NHTM Việt Nam là chỉ số đo lường bất ổn tài

chính năm trước, tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản bình quân, tỷ lệ chi

phí hoạt động trên thu nhập hoạt động ròng, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, quy

mô ngân hàng, tỷ trọng dư nợ cho vay khách hàng trên tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng

-42-

kinh tế, tỷ lệ lạm phát, biến động của thị trường chứng khoán. Còn 2 biến tỷ lệ cho vay

trên tiền gửi, tỷ lệ dự phòng rủi ro không có ý nghĩa thống kê.

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản bình quân

Hệ số hồi quy của biến EQTA = 0,8461 dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy mối

quan hệ tỷ lệ thuận giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản bình quân với

chỉ số Z-score, khi tỷ lệ này tăng thì Z-score tăng, độ bất ổn tài chính của ngân hàng

giảm. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Hoàng Công Gia Khánh và Trần

Hùng Sơn (2015), Nguyễn Minh Hà & Nguyễn Bá Hướng (2016).

EQTA là một biến đại diện cho năng lực tài chính của NHTM, cho biết tỷ lệ tài sản

được tài trợ bởi vốn chủ sở hữu, tỷ lệ này càng cao thì khả năng tự chủ tài chính càng

cao, ngược lại tỷ lệ EQTA thấp thể hiện gần như toàn bộ tài sản của ngân hàng được tài

trợ bởi các nguồn vốn bên ngoài như vốn huy động, vốn vay,…

Ngân hàng là tổ chức kinh doanh tiền tệ nên có nhiều loại tài sản đặc thù với mức

rủi ro khác nhau, do vậy để góp phần đảm bảo an toàn trong hoạt động ngân hàng,

NHNN quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu mà các ngân hàng phải đảm bảo. Theo quy

định tại thông tư 13/TT-NHNN ngày 20/05/2010, CAR = Vốn tự có/Tổng tài sản có rủi

ro và tối thiểu phải đạt 9%. Nếu tỷ lệ này thấp hơn, các NHTM buộc phải hoặc là tăng

vốn tự có, hoặc giảm tài sản có rủi ro. Việc duy trì một tỷ lệ vốn sở hữu khá sẽ giúp

ngân hàng ổn định khả năng thanh toán, phòng khi xảy ra rủi ro sẽ có nguồn chống đỡ,

do đó mức độ ổn định sẽ tốt hơn.

Như vậy, kết quả nghiên cứu là phù hợp với lý thuyết kinh tế và cung cấp thêm

bằng chứng thực nghiệm cho thấy ngân hàng có vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao

thì độ bất ổn tài chính sẽ thấp hơn.

-43-

Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động ròng

Hệ số hồi quy của biến CIR = -0,3774 âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy mối

quan hệ tỷ lệ nghịch giữa tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động ròng với Z-

score, khi tỷ lệ này tăng lên thì Z-score giảm, độ bất ổn tài chính của ngân hàng tăng.

Kết quả này đồng thuận với nghiên cứu của Hesse & Cihak (2007), Nguyễn Minh Hà

& Nguyễn Bá Hướng (2016).

CIR là chỉ số đại diện cho khả năng quản lý chi phí của NHTM, khi CIR tăng đồng

nghĩa với Chi phí hoạt động/Thu nhập hoạt động ròng tăng, ở đây chi phí hoạt động chỉ

tính bao gồm: chi phí nhân công, khấu hao và chi phí hoạt động khác; chi phí lãi vay,

chi phí hoạt động dịch vụ thuộc về kinh doanh đã được trừ vào thu nhập. Do đó, chỉ số

này đại diện cho khả năng quản lý hoạt động kinh doanh về cơ bản, không đại diện cho

khả năng quản lý vốn của NHTM. Do đó, CIR tăng hàm ý khả năng quản lý hoạt động

của ngân hàng giảm sút và do đó độ bất ổn tài chính tăng.

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu

Hệ số hồi quy của biến ROE = -0,9550 âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy mối

quan hệ tỷ lệ nghịch giữa suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu và Z-score, khi tỷ lệ này

tăng lên thì Z-score giảm, độ bất ổn tài chính của ngân hàng tăng. Kết quả này đồng

thuận với nghiên cứu của Fu & ctg (2014), Nguyễn Minh Hà & Nguyễn Bá Hướng

(2016).

ROE đại diện cho khả năng sinh lời của NHTM, nghiên cứu chỉ ra rằng khả năng

sinh lời tăng thì độ bất ổn tài chính của NHTM tăng. Kết quả này hàm ý rằng các

NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008-2015 có thể đang tìm kiếm lợi nhuận với một

mức độ chấp nhận rủi ro cao. Ngân hàng tăng trưởng lợi nhuận cao, suất sinh lời tăng

nhưng đi kèm là nợ xấu, tăng trưởng không bền vững, độ bất ổn cao do lợi nhuận

không ổn định qua các năm.

-44-

Quy mô ngân hàng

Hệ số hồi quy của biến BANKSIZE = -0,2495 âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy

mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa quy mô ngân hàng và Z-score, khi quy mô ngân hàng

tăng thì Z-score giảm, độ bất ổn tài chính của ngân hàng tăng. Kết quả này cũng đồng

thuận với kết quả nghiên cứu của De Nicolo (2000), Fu & ctg (2014), Nguyễn Minh Hà

và Nguyễn Bá Hướng (2016).

Theo tính toán ở phần trước, chỉ số Z-score của nhóm ngân hàng quy mô trung bình

– nhóm 2 và nhóm ngân hàng quy mô lớn – nhóm 1 thấp hơn so với hai nhóm nhỏ và

siêu nhỏ.

Tổng tài sản lớn của ngân hàng thể hiện quy mô hoạt động lớn, mà hoạt động của

ngân hàng chủ yếu là huy động tiền gửi và cho vay, do đó tổng tài sản lớn chứng tỏ khả

năng huy động tiền gửi của khách hàng tốt và dư nợ cho vay cao. Tuy nhiên, không

phải lúc nào mở rộng hoạt động cũng sẽ gia tăng lợi nhuận và đảm bảo an toàn. Theo

tính toán của tác giả, tỷ trọng dư nợ vay trên tổng tài sản bình quân của các NHTM

Việt Nam giai đoạn 2008-2015 lên đến 51%, và nguồn lợi nhuận của các NHTM Việt

Nam phụ thuộc chủ yếu vào hoạt động tín dụng. Tổng tài sản tăng nhưng chất lượng

của tài sản như thế nào, nếu chủ yếu là dư nợ tín dụng nhưng nợ xấu cao, khó thu hồi

như thời gian qua thì ngân hàng sẽ gặp phải rủi ro tín dụng cao, kéo theo rủi ro thanh

khoản, rủi ro thu nhập cao làm gia tăng bất ổn tài chính.

Tỷ trọng dư nợ cho vay khách hàng trên tổng tài sản

Hệ số hồi quy của biến LOAN = 0,6869 dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy mối

quan hệ tỷ lệ thuận giữa tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản với Z-score, khi tỷ lệ này tăng

thì Z-score tăng, độ bất ổn tài chính của ngân hàng giảm.

-45-

Cũng do thu nhập của các NHTM Việt Nam phụ thuộc chủ yếu vào hoạt động cho

vay, do đó một tỷ lệ cho vay cao trên tổng tài sản sẽ hứa hẹn một tỷ lệ thu nhập cao. Dĩ

nhiên không phải lúc nào việc duy trì một tỷ trọng nợ vay trên tổng tài sản cao cũng

mang lại sự ổn định tài chính cho ngân hàng, trong trường hợp chất lượng các khoản

vay sụt giảm, ngân hàng cũng phải đối mặt với nhiều loại rủi ro. Tuy vậy, khi mà hoạt

động ngân hàng còn phụ thuộc quá nhiều vào hoạt động tín dụng thì duy trì tỷ lệ cho

vay trên tổng tài sản cao để có được thu nhập ổn định như thực tế các NHTM Việt

Nam giai đoạn 2008-2015 là phù hợp.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế

Hệ số hồi quy của biến GDP = -5,1220 âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy mối

quan hệ tỷ lệ nghịch giữa tăng trưởng kinh tế và chỉ số Z-score, khi tốc độ tăng trưởng

kinh tế tăng thì Z-score giảm, độ bất ổn tài chính của ngân hàng tăng. Kết quả này

đồng thuận với nghiên cứu của Ivičić & ctg (2008) nhưng khác với kết quả nghiên cứu

của Fu & ctg (2014), Hoàng Công Gia Khánh và Trần Hùng Sơn (2015).

Theo Liang & Reichert (2006), tại một vài điểm của chu kỳ kinh tế, tăng trưởng

kinh tế kéo theo thu nhập cao hơn và trình độ giáo dục tốt hơn, điều này tạo ra những

nhu cầu lớn hơn về dịch vụ ngân hàng phức tạp và rủi ro hơn trong quản lý kinh doanh.

Theo lý thuyết chu kỳ kinh tế, những biến động không mang tính quy luật của GDP

thực tạo nên chu kỳ kinh tế 3 pha là suy thoái, phục hồi và hưng thịnh. Chủ nghĩa

Keynes cho rằng chu kỳ kinh tế hình thành do thị trường không hoàn hảo nên phải áp

dụng chính sách quản lý tổng cầu. Chính sách này ngụ ý rằng khi nền kinh tế thu hẹp

thì nên sử dụng các chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ nới lỏng để kích cầu và

ngược lại. Hay nói cách khác, một trong những chính sách thúc đẩy kinh tế phát triển

đó là nới lỏng tiền tệ mà biện pháp thường được sử dụng là tăng cung tiền thông qua

kênh tín dụng, cuối cùng lợi nhuận ngân hàng sẽ bị ảnh hưởng nếu như chất lượng tín

-46-

dụng giảm sút. Như vậy, chính các chính sách tài chính thúc đẩy tăng trưởng kinh tế

tác động dội ngược lại đến độ bất ổn tài chính của các NHTM. Lý thuyết này phù hợp

với kết quả nghiên cứu của Hesse & Cihak (2007) rằng tăng trưởng kinh tế sẽ làm giảm

hoặc tăng bất ổn ngân hàng.

Tỷ lệ lạm phát

Hệ số hồi quy của biến INF = 0,6488 dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy mối

quan hệ tỷ lệ thuận giữa tỷ lệ lạm phát và chỉ số Z-score, khi tỷ lệ lạm phát tăng thì Z-

score tăng, độ bất ổn tài chính của ngân hàng giảm và ngược lại. Kết quả này ngược

với nghiên cứu của Ivičić & ctg (2008). Nghiên cứu của Hesse & Cihak (2007) lại chỉ

ra mối quan hệ hai chiều, tỷ lệ lạm phát tăng sẽ làm giảm hoặc tăng bất ổn ngân hàng.

Nghiên cứu tìm thấy bằng chứng thực nghiệm cho thấy tỷ lệ lạm phát giảm trong

những năm gần đây làm tăng bất ổn tài chính của hệ thống NHTM Việt Nam, điều này

đặt ra câu hỏi phải chăng các chính sách kiềm chế lạm phát đã làm gia tăng bất ổn ngân

hàng trong cùng chính sách tiền tệ của NHNN?

Với mục tiêu kiềm chế và kiểm soát lạm phát đồng thời có được tăng trưởng kinh tế

giai đoạn 2008-2015, chính sách tiền tệ phải phối hợp đồng bộ với các chính sách vĩ

mô khác, NHNN đã thực hiện chính sách tiền tệ chặt chẽ và thận trọng, thực hiện điều

tiết lãi suất phù hợp với tình hình lạm phát trong từng quý và từng năm, duy trì lãi suất

ở mức hợp lý để giảm mặt bằng lãi suất cho vay trên thị trường nhằm thúc đầu tư phát

triển sản xuất kinh doanh từ đó tăng cung hàng hóa, dịch vụ. NHNN đồng thời kiểm

soát mức tăng trưởng tín dụng, giới hạn tổng phương tiện thanh toán tăng ở mức hợp lý

nhằm điều tiết lượng cung tiền. Trước áp lực giảm lãi suất cho vay, tăng trưởng tín

dụng thấp, chi phí hoạt động và dự phòng rủi ro tăng cao, hệ số ROA bình quân của

các NHTM giảm liên tục qua các năm 2009-2015, từ 1,446% năm 2008 xuống còn

-47-

0,461% năm 2015 làm cho chỉ số Z-score ngày càng giảm, độ bất ổn tài chính của các

NHTM ngày càng tăng.

Bảng 4. 8: Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản bình quân của các NHTM

1,115% 1,446% 1,405% 0,966% 0,912% 0,610% 0,612% 0,461%

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Năm

ROE bình quân

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả

Biến động của thị trường chứng khoán

Hệ số hồi quy của biến SVOL = -0,2641 âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy mối

quan hệ tỷ lệ nghịch giữa biến động thị trường chứng khoán và chỉ số Z-score, khi độ

biến động của thị trường chứng khoán tăng thì Z-score giảm, độ bất ổn tài chính của

NHTM tăng.

Tại nhiều quốc gia, thị trường chứng khoán, mà đại diện là biến động của chỉ số giá

chứng khoán được xem là “phong vũ biểu” của nền kinh tế, một khi thị trường chứng

khoán càng biến động cho thấy môi trường kinh doanh gia tăng rủi ro. Kết quả tại

nghiên cứu này hỗ trợ lý thuyết thông tin bất cân xứng vì khi độ biến động hay rủi ro

của thị trường gia tăng sẽ làm thông tin bất cân xứng và rủi ro cho ngân hàng (Lê Hồ

An Châu, 2015).

-48-

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

5.1 Kết luận

5.1.1 Kết quả nghiên cứu chính

Bằng phương pháp sử dụng chỉ số Z-score đại diện cho độ bất ổn tài chính của các

NHTM, luận văn đã nghiên cứu thực nghiệm độ bất ổn tài chính của các NHTM Việt

Nam và chiều hướng tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến độ bất ổn tài chính của

các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2015.

Kết quả nghiên cứu cho thấy Z-score bình quân của các NHTM Việt Nam thấp hơn

tương đối so với khu vực và thấp hơn nhiều so với các nước Châu Âu, OECD; Z-score

của các NHTM Việt Nam nói chung và Z-score của nhóm NHTM cổ phần có xu hướng

giảm qua các năm 2008-2015, riêng nhóm NHTM nhà nước thì Z-score tăng trong giai

đoạn 2008 đến 2013, sau đó giảm nhẹ trong 2 năm 2014, 2015. Z-score thấp có nghĩa

là khoảng cách đến phá sản càng gần hay bất ổn tài chính gia tăng. Do vậy, kết quả

nghiên cứu cho thấy độ bất ổn tài chính của các NHTM Việt Nam là khá cao, độ bất ổn

tài chính của các NHTM nhà nước có xu hướng giảm và nhóm NHTM cổ phần có xu

hướng tăng.

Các nhân tố có tác động cùng chiều đến độ bất ổn tài chính của NHTM là tỷ lệ chi

phí hoạt động trên thu nhập hoạt động ròng, tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở

hữu, quy mô ngân hàng, tăng trưởng kinh tế và biến động của thị trường chứng khoán.

Các nhân tố có hướng tác động ngược chiều đến độ bất ổn tài chính của NHTM là tỷ lệ

vốn chủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản bình quân, tỷ lệ dư nợ vay trên tổng tài sản

và tỷ lệ lạm phát.

Nghiên cứu chưa tìm thấy bằng chứng cho thấy mối quan hệ giữa độ bất ổn tài

chính của hệ thống ngân hàng với tỷ lệ nợ vay trên tiền gửi khách hàng và tỷ lệ dự

phòng rủi ro.

-49-

5.1.2 Đóng góp của luận văn

Sử dụng Z-score để đo lường bất ổn tài chính trong lĩnh vực tài chính ngân hàng đã

được nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới sử dụng nhưng ở Việt Nam số lượng nghiên

cứu còn hạn chế, chỉ số Z-score chỉ được vận dụng ở một số ít nghiên cứu trong vài

năm trở lại đây.

Điểm khác biệt của luận văn so với các nghiên cứu trước là dữ liệu nghiên cứu

được cập nhật đến thời điểm gần nhất – cuối năm 2015 nên là cơ sở đánh giá thời sự

đối với vấn đề ổn định tài chính. Luận văn cũng chia nhóm các NHTM theo hình thức

sở hữu, quy mô vốn điều lệ và hình thức niêm yết có/không để đánh giá độ bất ổn tài

chính theo các tiêu chí phân loại khác nhau, phân tích và so sánh để đánh giá độ bất ổn

tài chính của các NHTM Việt Nam qua các năm và so với thế giới. Đồng thời, luận văn

này xem xét tác động của cả các yếu tố nội tại và yếu tố môi trường đến độ bất ổn tài

chính của ngân hàng. Việc sử dụng phương pháp hồi quy GMM có thể khắc phục hiện

tượng nội sinh mà mô hình tiềm ẩn để có được kết quả ước lượng tin cậy hơn, từ kết

quả đó, nghiên cứu đưa ra nhận định chiều hướng và mức độ tác động của các yếu tố

đó đối với độ bất ổn tài chính của các NHTM Việt Nam.

Kết quả của nghiên cứu sẽ đo lường được con số cụ thể về độ bất ổn tài chính của

các NHTM Việt Nam, biết được các nhân tố nào góp phần tăng giảm độ bất ổn tài

chính của các NHTM và mức độ ảnh hưởng, qua đó nhà điều hành chính sách và nhà

quản trị ngân hàng có thể cân nhắc trong quyết định của mình để cải thiện sức khỏe của

hệ thống tài chính và điều chỉnh biện pháp quản lý, giám sát, can thiệp kịp thời để hệ

thống tài chính được ổn định hơn.

5.2 Hàm ý chính sách

Dựa vào kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra một số kiến nghị như sau:

-50-

Thứ nhất, kết quả nghiên cứu cho thấy Z-score của các NHTM Việt Nam hiện nay

khá thấp so với khu vực và có xu hướng giảm dần từ 2008-2015, điều đó cho thấy độ

bất ổn tài chính của các NHTM Việt Nam cao và có xu hướng gia tăng độ bất ổn. Do

đó, cơ quan quản lý cần quan tâm cải thiện sức khỏe tài chính của cả hệ thống NHTM

bằng các quy định hay biện pháp hỗ trợ, trước khi áp đặt một chính sách kinh tế nào đó

cần cân nhắc ảnh hưởng đến hệ thống NHTM trong mối quan hệ với các biến số vĩ mô

khác để quyết định, trong đó cần đặc biệt quan tâm đến đối tượng là nhóm các NHTM

cổ phần có xu hướng bất ổn tài chính rõ rệt.

Thứ hai, kết quả phân tích thống kê cho thấy độ bất ổn tài chính của nhóm NHTM

nhà nước có xu hướng giảm và nhóm NHTM cổ phần có xu hướng tăng. Như vậy, việc

duy trì một tỷ lệ vốn nhà nước trong các NHTM sẽ có tác động tích cực làm giảm bất

ổn tài chính của NHTM. Có một tỷ lệ sở hữu nhà nước đồng nghĩa với việc các chính

sách, chiến lược của NHTM sẽ bớt rủi ro hơn do mục tiêu lợi nhuận đã được dung hòa

cùng những mục tiêu khác mang hơi hướng nhà nước. Do đó, tiếp tục duy trì một tỷ lệ

vốn nhà nước trong một số NHTM chủ chốt sẽ góp phần ổn định tài chính cho cả hệ

thống.

Thứ ba, kết quả hồi quy cho thấy các nhân tố có tác động cùng chiều đến độ bất ổn

tài chính của NHTM là tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động ròng, tỷ suất lợi

nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, các nhân tố có hướng tác động

ngược chiều đến độ bất ổn tài chính của NHTM là tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân trên

tổng tài sản bình quân, tỷ lệ dư nợ vay trên tổng tài sản. Điều này hàm ý rằng để giảm

bất ổn tài chính, các NHTM cần có chính sách quản trị chi phí, quản trị nguồn vốn chủ

sở hữu và chính sách tín dụng phù hợp như sau:

Vì tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản bình quân tỷ lệ nghịch với độ

bất ổn tài chính của NHTM nên khi ngân hàng mở rộng hoạt động, tổng tài sản và quy

mô ngân hàng tăng lên, NHTM cần chủ động gia tăng tương ứng nguồn vốn chủ sở

-51-

hữu để đảm bảo tỷ trọng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản không bị sụt giảm. Một quy

mô lớn hơn đã tiềm ẩn khả năng bất ổn tài chính cao hơn, do đó thách thức hệ thống

quản trị của ngân hàng phải bao quát và hiệu quả hơn. Lúc này tầm quan trọng của việc

quản trị chi phí được đánh giá cao, duy trì tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt

động ròng vừa phải, hoạt động ngân hàng sẽ đảm bảo lợi nhuận và ổn định hơn.

Với đặc trưng lợi nhuận phụ thuộc phần lớn vào hoạt động tín dụng, thu nhập từ

hoạt động tín dụng có ảnh hưởng rõ rệt đối với kết quả hoạt động kinh doanh của các

NHTM Việt Nam. Việc duy trì một tỷ lệ cho vay cao trên tổng tài sản sẽ hứa hẹn một

độ ổn định cao về tài chính cho các ngân hàng. Vấn đề ở đây là chất lượng của danh

mục cho vay, với danh mục cho vay tập trung quá nhiều vào các lĩnh vực rủi ro, thời

gian qua hai lĩnh vực cho vay rủi ro bị hạn chế là cho vay kinh doanh bất động sản và

đầu tư chứng khoán, thì lợi nhuận của NHTM khó mà đảm bảo khi cho vay không thu

hồi được vốn. Do vậy, chính sách tín dụng cần quy định giới hạn cho vay các lĩnh vực

rủi ro trên tổng dư nợ để đảm bảo lợi nhuận ổn định, nhà quản trị ngân hàng cần theo

sát tình hình diễn biến của các ngành nghề để điều chỉnh tỷ trọng dư nợ cho vay ngành

nghề đó theo hướng mở rộng nếu ngành đó đang ổn định, tăng trưởng hay thu hẹp nếu

ngành đang bão hòa, khả năng lợi nhuận kém. Chính sách tín dụng cũng cần phải cân

nhắc rủi ro và tỷ lệ đảm bảo phù hợp, phải đảm bảo khả năng thu hồi vốn trong trường

hợp khách hàng không trả được nợ vay từ hoạt động kinh doanh, sau cho vay cần theo

dõi bám sát tình hình, tăng cường kiểm tra sử dụng vốn đối với các trường hợp được

đánh giá là rủi ro cao hơn để có biện pháp can thiệp giảm dần dư nợ khi cần thiết.

Thứ tư, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy thời gian qua tỷ lệ lạm phát giảm, tăng

trưởng kinh tế cao hơn và biến động mạnh hơn của thị trường chứng khoán làm tăng độ

bất ổn tài chính của NHTM. Điều này hàm ý rằng môi trường vĩ mô cùng với những

chính sách điều tiết của nhà nước thời gian qua làm tăng độ bất ổn tài chính của các

NHTM. Do đó, quản lý kinh tế vĩ mô thời gian tới cần chú trọng đến bình ổn thị trường

-52-

chứng khoán, cân nhắc hợp lý các biện pháp thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, kiềm chế và

kiểm soát lạm phát nhưng bằng những giải pháp đồng thời không ảnh hưởng đến ổn

định của hệ thống ngân hàng.

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

Vì hệ thống ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn tác giả nghiên cứu từ 2008-2015,

trong đó giai đoạn 2011-2015 là giai đoạn hệ thống NHTM Việt Nam đang thực hiện

đề án cơ cấu lại nên có nhiều trường hợp ngân hàng yếu kém và đang trong giai đoạn

hợp nhất, sáp nhập, bị kiểm soát đặc biệt nên hạn chế về số liệu, mẫu quan sát nhỏ.

Nghiên cứu được thực hiện vào giữa năm 2016, do đó số liệu được cập nhật mới nhất

đến cuối năm 2015, thời điểm vừa kết thúc đề án tái cơ cấu, chưa đủ cơ sở để đánh giá

kết quả thực hiện của đề án tái cơ cấu. Nghiên cứu chưa tìm ra bằng chứng thực

nghiệm về mối quan hệ giữa độ ổn định tài chính của ngân hàng với tỷ lệ dự phòng rủi

ro và tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi. Do đó, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo là

nghiên cứu trong giai đoạn dài hơn, phạm vi rộng hơn, có thể sử dụng dữ liệu báo cáo

tài chính quý của các NHTM để đạt được kết quả tốt hơn; hoặc sử dụng thêm số liệu

của giai đoạn sau cơ cấu, nghiên cứu sau có thể ứng dụng để đánh giá kết quả thực hiện

đề án tái cơ cấu năm 2011-2015.

-xi-

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Altman, E.I. 1968, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of

Corporate Bankruptcy, Journal of Finance, Vol. 23 (4), pp. 589-609.

Altman, E. I., & Saunders, A. 1997, Credit risk measurement: Developments over the

last 20 years, Journal of banking & finance, Vol. 21(11), pp.1721-1742.

Arellano, M., & Bond, S. 1991, Some tests of specification for panel data: Monte Carlo

evidence and an application to employment equations, The Review of Economic

Studies, Vol. 58 (2), pp. 277-297.

Barth, J. R., Caprio, Jr. G. & Levine, R. 2004, Bank regulation and supervision: What

work best?, Journal of Financial Intermediation, Vol. 13, pp. 205–248.

Beck, T., Hesse, H., Kick, T., & Westernhagen, N.V. 2009, Bank Ownership and

Stability: Evidence from Germany, Available from

ownership-and-stability-evidence-germany>, [10 May 2016].

Beck, T., Demirguc-Kunt, A., Levine, R.E., Cihak, M., Feyen, E.H.B. 2013, Financial

Development and Structure Dataset (updated November 2013), World Bank,

Available from , [03 September 2014].

Blundell, R., & Bond, S. 1998, Initial conditions and moment restrictions in dynamic

panel data models, Journal of econometrics, Vol. 87 (1), pp. 115-143.

Boyd, J.H., Graham, S.L. 1986, Risk, regulation, and bank holding company expansion

into nonbanking, Research Department Federal Reserve Bank of Minneapolis,

Vol. 10 (2), pp. 2-17.

-xii-

Boyd, J.H., Graham, S.L., Hewitt, R.S. 1993, Bank holding company mergers with

nonbank financial firms: Effects on the risk of failure, Journal of Banking &

Finance , Vol. 17 (1), pp. 43-63.

Boyd, J., De Nicoló, G., & Jalal, A. 2006, ‘Bank risk-taking and competition revisited:

new theory and new evidence’, IMF Working Paper 06/297, Washington DC:

International Monetary Fund.

Chant, J., Lai, A., Illing, M., & Daniel, F. 2003, ‘Financial Stability as a Policy Goal’

in Essay on Financial Stability, Bank of Canada Technical Report No. 95., pp.1-

24.

Chiaramonte, L., Croci, E., Poli, F. 2015, Should we trust the Z-score? Evidence from

the European Banking Industry, Global Finance Journal, Vol. 28, pp. 111-131.

Cihák, Martin. 2007, Systemic Loss: A Measure of Financial Stability, Czech Journal

of Economics and Finance, Vol. 57 (1), pp. 5-26.

Davies, H. 2005, Two Cheers for Financial Stability, William Taylor Memorial Lecture

No. 9, Washington, D.C., September.

Deakin, E. 1972, A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure, Journal of

Accounting Research, Vol. 10, pp. 167-179.

Deutsche Bundesbank 2003, Report on the Stability of the German Financial System,

Monthly Report, Frankfurt, December.

De Nicolo, G. 2000, ‘Size, Charter Value and Risk in Banking: an International

Perspective’, Board of Governors of the Federal Reserve System International

Finance Discussion Papers No. 689.

-xiii-

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

Pacific, Journal of Banking & Finance, Vol. 38, pp. 64-77.

Gujarati, N., & Porter, C. 2010, ‘Multicollinearity: what happens if explanatory

variables are correlated?’ in Essentials of Econometrics, 4th edn, Boston,

McGraw –Hill/Irwin, pp. 245-268.

Gursoy, G., & Aydogan, K. 2002, Equity ownership structure, risk taking, and

performance, Emerging Markets Finance and Trade, Vol. 38 (6), pp. 6–25.

Hammami, Y., & Boubaker, A. 2015, Ownership Structure and Bank Risk-Taking:

Empirical Evidence from the Middle East and North Africa, International

Business Research, Vol. 8 (5), pp. 271-284.

Hannan, T.H., & Hanweck, G.A. 1988, ‘Bank Insolvency Risk and the Market for

Large Certificates of Deposit’, Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 20

(2), pp. 203–211.

Hesse, H., & Cihák, M. 2007, ‘Cooperative Banks and Financial Stability’, IMF

Working Paper No. 07/2, Washington DC: International Monetary Fund.

Hoàng Công Gia Khánh & Trần Hùng Sơn. 2015, ‘Phát triển thị trường tài chính và rủi

ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam’, Tạp chí phát triển kinh tế, Số 26

(12), trang 53-68.

Ivičić, L., Kunovac, D., & Ljubaj, I. 2008, ‘Measuring Bank Insolvency Risk in CEE

Countries’, proceedings of The Fourteenth Dubrovnik Economic Conference,

June 25 - June 28, 2008.

Lai, A. 2002, Modelling financial instability: a survey of the literature, Ontario: Bank

of Canada.

-xiv-

Lê Hồ An Châu. 2015, ‘Tác động vĩ mô và bất ổn tài chính đến vốn đệm của các Ngân

hàng Thương mại tại các quốc gia Asean+’, Tạp chí kinh tế phát triển, số 222,

trang 53-61.

Liang, H.Y., & Reichert, A. 2006, The relationship between economic growth and

banking sector development, Banks and Bank Systems, Vol 2(1), pp. 19-35.

Nguyễn Thanh Dương. 2013, ‘Phân tích rủi ro trong hoạt động ngân hàng’, Tạp chí

phát triển và hội nhập, số 9 (19), trang 29-39.

Nguyễn Đăng Tùng & Bùi Thị Len. 2015, ‘Đánh giá nguy cơ phá sản của các ngân

hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng chỉ số Altman Z

score’, Tạp chí khoa học và phát triển, số 5 (13), trang 833-840.

Nguyễn Minh Hà & Nguyễn Bá Hướng. 2016, ‘Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi

ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp Z-score’, Tạp chí kinh tế và phát triển,

số 229, trang 17-25.

Peter S. Rose. 2001, Quản trị ngân hàng thương mại (Nguyễn Huy Hoàng, Nguyễn

Đức Hiển và Phạm Long dịch, Nguyễn Văn Nam và Vương Trọng Nghĩa hiệu

đính), Nhà xuất bản Tài chính, Hà Nội.

Rahman, N., Ahmad, N., & Abdullah, N. 2012, Ownership Structure, Capital

Regulation and Bank Risk Taking, Journal of Business and Economics, Vol. 3,

pp. 176-188.

Rolnick, A. J., & Weber, W. E. 1985, Banking instability and regulation in the US free

banking era. Quarterly Review, (Sum).

Rostami, M. 2015, Camels’ Analysis in Banking Industry, Global Journal of

Engineering Science and Research Management, Available from

-xv-

[16 August 2016].

Soedarmono, W., Machrouh, F., & Tarazi, A. 2011, Bank market power, economic

growth and financial stability: Evidence from Asian banks, Journal of Asian

Economics, Vol. 22, pp. 460-470.

Strobel, F., & Lepetit, L. 2013, ‘Bank insolvency risk and time-varying Z-score

measures’, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money,

Vol. 25, pp. 73-87.

Strobel, F., & Lepetit, L. 2015, ‘Bank Insolvency Risk and Z-Score Measures: A

Refinement’, Finance Research Letters, Vol. 13, pp. 214-224.

Taffler, R. 1984, Empirical models for the monitoring of UK corporations, Journal of

Banking and Finance, Vol. 8(2), pp. 199-227.

Zavgren, C. 1985, Assessing the vulnerability to failure ofAmerican industrial firms: A

logistic analysis, Journal of Business Finance & Accounting, Vol. 12(1), pp. 19-

45.

Wellink, N. 2002, Central banks as guardians of financial stability at the seminar

“Current Issues in Central Banking”, Oranjestad, 14 November 2002.

Whalen, G., & Thomson, J.B. 1988, ‘Using Financial Data to Identify Changes in Bank

Condition’, Economic papers, Issue Q II, pp. 17-26.

-xvi-

PHỤ LỤC

Kết quả hồi quy mô hình kinh tế lượng kết xuất từ phần mềm STATA

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Đo lường bất ổn tài chính của các Ngân hàng thương mại Việt Nam bằng Z-score

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

VŨ NGỌC HOÀI CHÂN

ĐO LƯỜNG BẤT ỔN TÀI CHÍNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI VIỆT NAM BẰNG Z-SCORE

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

VŨ NGỌC HOÀI CHÂN

ĐO LƯỜNG BẤT ỔN TÀI CHÍNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI VIỆT NAM BẰNG Z-SCORE

STT

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

NGÂN HÀNG/ NĂM

TRUNG BÌNH/ NHTM

26,28

24,18

20,26

11,90

16,80

21,99

24,80

18,65

24,07

STT

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

NGÂN HÀNG/ NĂM

TRUNG BÌNH/ NHTM

11,52

16,68

29,89

42,45

10,35

28,38

27,12

48,32

39,40

35,64

25,05

30,60

38,92

16,56

18,44

10,70

31,14

28,60

25,49

24,53

24,25

23,35

21,13

19,58

24,76

TRUNG BÌNH/ NĂM

Có thể bạn quan tâm

Bài tập lớn: Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh tế

Các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời tại các công ty thuộc nhóm ngành xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Luận văn Thạc sĩ: Chế tạo và nghiên cứu tính chất điện, từ của vật liệu multiferroic Ba₀.₇Ca₀.₃TiO₃/ NiFe₂O₄

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu vật liệu biến hóa dạng chuỗi một chiều chế tạo từ kim loại đồng trên đế FR-4 hoạt động tại tần số MHz ứng dụng trong truyền năng lượng không dây

Luận văn Thạc sĩ: Đánh giá khả năng tác động tới môi trường biển của việc xả nước thải từ sự cố nhà máy điện hạt nhân Fukushima sử dụng công cụ ERICA

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng mô hình đầu dò nơtron và gamma sử dụng nhấp nháy EJ-276 ghép nối với mảng nhân quang silicon

Luận văn Thạc sĩ: Đánh giá khả năng ảnh hưởng của bức xạ ion hóa đến sức khỏe cư dân khu vực mỏ đất hiếm Đông Pao, xã Bản Hon, huyện Tam Đường, tỉnh Lai Châu

Luận văn Thạc sĩ: Sử dụng phương pháp nhiễu xạ neutron khảo sát cấu trúc tinh thể và pha trật tự từ trong vật liệu Pr2FeCrO6

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu phân lập, xác định cấu trúc và hoạt tính ức chế NO của các hợp chất thứ cấp từ chủng vi nấm biển Aspergillus sp. CL251

Luận văn Thạc sĩ: Phân tích một số hợp chất bisphenol thôi nhiễm từ bao bì nhựa lên một số mẫu thực phẩm nền tinh bột