Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại Việt Nam - Nguyễn Thị Ngọc Hà

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THỊ NGỌC HÀ

YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO PHÁ SẢN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2018

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THỊ NGỌC HÀ

YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO PHÁ SẢN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 8340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: TS. Lê Tấn Phước

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2018

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng luận văn Thạc sĩ Kinh tế “Yếu tố tác động đến rủi ro phá sản

của các Ngân hàng thương mại Việt Nam” là công trình nghiên cứu của bản thân

dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Tấn Phước. Các thông tin, dữ liệu được sử dụng trong

luận văn là trung thực, chính xác và đáng tin cậy. Các nội dung trích dẫn đều được

chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau và có ghi rõ nguồn gốc trong phần tài

liệu tham khảo.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 10 năm 2018

Học viên

Nguyễn Thị Ngọc Hà

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG VÀ BIỂU ĐỒ

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU .............................................................................. 1

1.1 Lý do thực hiện đề tài: ............................................................................ 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu: ............................................................................... 2

1.2.1 Mục tiêu chung: ................................................................................... 2

1.2.2 Mục tiêu cụ thể: ................................................................................... 3

1.3 Câu hỏi nghiên cứu: ................................................................................ 3

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: ......................................................... 3

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu: ........................................................................ 3

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu: ............................................................................ 3

1.5 Phương pháp nghiên cứu: ....................................................................... 3

1.6 Kết cấu luận văn: ..................................................................................... 4

1.7 Ý nghĩa khoa học của đề tài nghiên cứu: .............................................. 4

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI

RO PHÁ SẢN CỦA CÁC NHTM VIỆT NAM .............................................. 5

2.1 Lý thuyết về rủi ro phá sản trong lĩnh vực Ngân hàng: ...................... 5

2.1.1 Khái niệm về phá sản: ......................................................................... 5

2.1.2 Khái niệm về phá sản Ngân hàng: ....................................................... 5

2.1.3 Khái niệm về rủi ro phá sản của Ngân hàng: ...................................... 6

2.1.4 Hệ quả của phá sản Ngân hàng: .......................................................... 8

2.2 Một số chỉ tiêu đo lường rủi ro phá sản của Ngân hàng: ..................... 9

2.2.1 Chỉ số Z – score:.................................................................................. 9

2.2.2 Độ lệch chuẩn ROE, ROA: ............................................................... 12

2.2.3 Chỉ số CAMELS: .............................................................................. 13

2.2.4 Hệ số an toàn vốn CAR: .................................................................... 14

2.3 Tổng quan các nghiên cứu trước đây về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi

ro phá sản của Ngân hàng: ......................................................................... 15

2.3.1 Nghiên cứu của Whalen G. & Thomson J. B (1988): ....................... 15

2.3.2 Nghiên cứu của Swinburne et al. (2007): .......................................... 16

2.3.3 Nghiên cứu của Teresa & M. Dolores (2008): .................................. 16

2.3.4 Nghiên cứu của Demirgüç-Kunt và Detragiache (2010): ................. 17

2.3.5 Nghiên cứu của Jordan et al. (2010): ................................................ 17

2.3.6 Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Dương (2013): ................................ 18

2.3.7 Nghiên cứu của Laura Chiaramonte et al. (2014): ............................ 18

2.3.8 Nghiên cứu của Pichachop Chalermchatvichien & Seksak

Jumreornvong (2014): ................................................................................ 19

2.3.9 Nghiên cứu của Saibol Ghosh (2014): .............................................. 19

2.3.10 Nghiên cứu của Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2015): .......... 19

2.4 Nguyên nhân dẫn đến phá sản Ngân hàng: ........................................ 20

2.4.1 Yếu tố bên trong: ............................................................................... 20

2.4.2 Yếu tố bên ngoài: .............................................................................. 25

Tóm tắt chương 2 .............................................................................................. 27

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ..................................................... 28

3.1 Mô hình nghiên cứu: ............................................................................. 28

3.2 Giới thiệu biến và hiệu chỉnh mô hình tham khảo: ............................ 29

3.2.1 Biến phụ thuộc: ................................................................................. 29

3.2.2 Biến độc lập và kỳ vọng .................................................................... 30

3.2.3 Mô hình nghiên cứu .......................................................................... 34

3.3 Phương pháp nghiên cứu: ..................................................................... 34

3.4 Thu thập và xử lý dữ liệu: ..................................................................... 35

3.4.1 Mẫu nghiên cứu: ................................................................................ 35

3.4.2 Nguồn số liệu .................................................................................... 35

3.4.3 Phương pháp xử lý số liệu ................................................................. 35

Tóm tắt chương 3 .............................................................................................. 36

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ..................... 37

4.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu: .................................................... 37

4.2 Trình bày kết quả kiểm định giả thuyết: ............................................. 39

4.2.1 Phân tích tương quan ......................................................................... 39

4.2.2 Phân tích hồi quy với phương pháp OLS, FEM và REM ................. 39

4.3 Trình bày kết quả kiểm định giả thuyết: ............................................. 44

4.4 Thảo luận kết quả nghiên cứu: ............................................................. 45

4.5 Thực trạng các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của các NHTM Việt

Nam: .............................................................................................................. 47

4.5.1 Quy mô vốn chủ sở hữu và tổng tài sản: ........................................... 47

4.5.2 Tăng trưởng huy động và tăng trưởng tín dụng: ............................... 49

4.5.3 Kết quả hoạt động kinh doanh của các NHTM: ................................ 52

4.5.4 Thực trạng rủi ro tín dụng ................................................................. 55

4.5.5 Thực trạng rủi ro thanh khoản ........................................................... 58

4.5.6 Thực trạng rủi ro lãi suất: .................................................................. 60

Tóm tắt chương 4 .............................................................................................. 61

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ ......................................... 62

5.1 Kết luận: ................................................................................................. 62

5.2 Một số khuyến nghị: .............................................................................. 62

5.2.1 Khuyến nghị các NHTM: .................................................................. 63

5.2.2 Khuyến nghị Chính phủ và NHNN: .................................................. 67

5.3 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo: ........................... 70

5.3.1 Giới hạn của đề tài: ........................................................................... 70

5.3.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo: ............................................................. 71

Tóm tắt chương 5 ............................................................................................. 72

KẾT LUẬN CHUNG ...................................................................................... 73

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Viết đầy đủ Tên viết tắt

Báo cáo tài chính BCTC

Hội đồng quản trị HĐQT

Ngân hàng nhà nước NHNN

Ngân hàng thương mại NHTM

Ngân hàng NH

Tổ chức tín dụng TCTD

Thương mại cổ phần TMCP

Vốn chủ sở hữu VCSH

DANH MỤC CÁC BẢNG VÀ BIỂU ĐỒ

Bảng 2.1: Cách tính hệ số an toàn vốn CAR ................................................... 14

Bảng 2.2: Các loại rủi ro được phản ánh ......................................................... 15

Bảng 3.1: Các biến và kỳ vọng nghiên cứu của mô hình ................................ 30

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến .................................................................. 37

Bảng 4.2: Hệ số tương quan giữa các biến ...................................................... 39

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy mô hình theo phương pháp OLS .......................... 40

Bảng 4.4: Bảng kết quả hồi quy cho mô hình FEM ........................................ 41

Bảng 4.5: Bảng kết quả hồi quy cho mô hình REM ........................................ 42

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Likelihood cho OLS và FEM ........................... 43

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman cho FEM và REM ............................. 43

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy mô hình cuối cùng (FEM) .................................... 44

Biểu đồ 4.1: Vốn chủ sở hữu của các nhóm NHTM ........................................ 48

Biểu đồ 4.2: Tổng tài sản bình quân của các nhóm NHTM ............................ 49

Biểu đồ 4.3: Tăng trưởng huy động bình quân của hệ thống và các NH ......... 50

Biểu đồ 4.4: Tăng trưởng tín dụng của hệ thống và các nhóm NH ................. 51

Biểu đồ 4.5: ROA bình quân của hệ thống các các nhóm NHTM .................. 53

Biểu đồ 4.6: ROE bình quân của hệ thống và các nhóm NHTM .................... 54

Biểu đồ 4.7: Nợ xấu bình quân của hệ thống và các nhóm NHTM ................. 56

Biểu đồ 4.8: Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng/Tổng thu nhập lãi bình quân của

hệ thống và các nhóm NHTM .......................................................................... 57

Biểu đồ 4.9: Tỷ lệ Cho vay/Huy động bình quân các nhóm NHTM ............... 58

Biểu đồ 4.10: Tỷ lệ bình quân Cho vay/Tổng tài sản của hệ thống và các nhóm

NHTM .............................................................................................................. 59

Biểu đồ 4.11: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần/Tổng tài sản bình quân của hệ thống và

các nhóm NHTM .............................................................................................. 60

1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 Lý do thực hiện đề tài:

Phá sản là một hiện tượng khách quan và tất yếu trong quy luật phát triển của nền

kinh tế thị trường, kinh tế thị trường càng phát triển thì phá sản càng phổ biến. Phá sản

là xu hướng tất yếu của quá trình cạnh tranh, chọn lọc tự nhiên nhằm loại trừ những

doanh nghiệp yếu kém, kìm hãm sự phát triển của nền kinh tế, góp phần cơ cấu lại nền

kinh tế, Vì vậy, giống như các lĩnh vực kinh tế khác, phá sản trong lĩnh vực ngân hàng

hoàn toàn có khả năng xảy ra. Khi rủi ro xảy ra một cách thường xuyên và liên tục sẽ

làm cho các ngân hàng mất uy tín, mất vốn, mất doanh thu, mất lợi nhuận và suy giảm

giá trị tài sản từ đó tác động trực tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng, nếu như ngân hàng

không thể chống đỡ được thì nguy cơ phá sản là rất cao. Tuy nhiên, do đóng vai trò quan

trọng và đặc thù là hệ thống tuần hoàn vốn của nền kinh tế nên khi một ngân hàng phá

sản sẽ gây ra nhiều hậu quả nặng nề, có thể lan truyền ra hệ thống ngân hàng và tác động

đến toàn bộ nền kinh tế của quốc gia cũng như toàn thế giới.

Cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2007-2008, nổi tiếng với sự sụp đổ của

“2 ông lớn” trong ngành ngân hàng Mỹ là Lehman Brothers và Merrill Lynch chính là

minh chứng cho thực tế này. Khủng hoảng bắt đầu tại Mỹ sau đó đã ảnh hưởng đến cả

hệ thống tài chính các nước như: London, Tokyo, Paris, Frankfurt, … tạo thành cuộc

khủng hoảng với quy mô toàn cầu. Lần đầu tiên, nhiều ngân hàng lớn phải phá sản, trong

đó có thể kể đến như Ngân hàng Nothern Rock của Anh, Ngân hàng Fortis của Bỉ và Hà

Lan. Theo thống kê của tờ Washington Post, số lượng ngân hàng phá sản trong năm 2010

lên đến đỉnh điểm là 157 ngân hàng. Tại Việt Nam, mặc dù không chính thức gọi là phá

sản, tuy nhiên ngành ngân hàng cũng đã từng thực hiện tái cấu trúc những năm 1987-

1988, do hệ thống hợp tác xã tín dụng vỡ nợ và tái cấu trúc lần 2 (1999-2001) khi tỷ lệ

nợ xấu tăng cao. Giai đoạn 2011 đến nay, hệ thống Ngân hàng thương mại (NHTM) Việt

Nam bộc lộ nhiều yếu kém, một số ngân hàng rơi vào tình trạng thiếu hụt thanh khoản,

sụt giảm lợi nhuận, giá trị thực của vốn chủ sở hữu âm và nhiều vấn đề nghiêm trọng

2

khác. Để tiếp tục tồn tại, nhiều NHTM phải thực hiện M&A với nhau, một số khác thì

bị mua lại bởi Ngân hàng nhà nước (NHNN).

Chính vì vậy, từ sau cuộc khủng hoảng kinh tế 2007-2009, nghiên cứu về khả

năng phá sản của ngân hàng để từ đó chuẩn đoán sức khoẻ của hệ thống NHTM và dự

báo, quản trị rủi ro, điều hành hoạt động kinh doanh là vấn đề được quan tâm hàng đầu

tại các quốc gia, từ những nước phát triển có nền tài chính vượt bậc như Mỹ, Châu Âu,

Nhật Bản… cho đến những nước đang phát triển với thị trường tài chính ngân hàng mới

đang ở giai đoạn sơ khai, trong đó có Việt Nam. Từ ngày 15/01/2018, lần đầu tiên Luật

tổ chức tín dụng sửa đổi của Việt Nam đã công nhận phá sản như là một phương án tái

cơ cấu lại các tổ chức tín dụng được kiểm soát đặc biệt. Vì vậy, vấn đề phá sản Ngân

hàng Việt Nam lại càng được quan tâm.

Đã có một số nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam về các yếu tố quyết định

đến rủi ro phá sản của các NHTM. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã được tiến hành ở

Mỹ, Liên minh châu Âu và một số nước đang phát triển như Nhật, Thổ Nhĩ Kỳ,

Indonesia, Châu Á, ... Tuy nhiên, những kết luận của các nghiên cứu này vẫn có sự khác

biệt và gây tranh cãi, những khuyến nghị trong đó có thể không áp dụng được cho ngành

ngân hàng Việt Nam. Các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam được thực hiện các giai

đoạn khác nhau, một số biến vĩ mô như tăng trưởng tín dụng và lạm phát chưa được tính

đến, chủ yếu tập trung vào các biến nội sinh. Việc áp dụng các chuẩn mực quốc tế để

nghiên cứu về rủi ro phá sản là xu thế tất yếu đối với các NHTM Việt Nam hiện nay nếu

muốn phát triển bền vững, an toàn và được công nhận trên toàn thế giới. Đây là khoảng

trống nghiên cứu cho bài viết này. Xuất phát từ thực tiễn và tính cấp thiết nói trên, tác

giả quyết định chọn đề tài: “Yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của các Ngân hàng

thương mại Việt Nam” để thực hiện nghiên cứu.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu:

1.2.1 Mục tiêu chung:

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của NHTM Việt Nam.

3

1.2.2 Mục tiêu cụ thể:

Xác định và kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của NHTM Việt

Nam.

Gợi ý các giải pháp giảm thiểu rủi ro phá sản trong hoạt động của các NHTM Việt

Nam.

1.3 Câu hỏi nghiên cứu:

Các yếu tố nào tác động đến rủi ro phá sản của NHTM Việt Nam?

Những giải pháp nào có thể áp dụng để giảm thiểu rủi ro phá sản trong hoạt động

của các NHTM Việt Nam?

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu:

Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của NHTM Việt Nam.

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu:

Luận văn nghiên cứu 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ 2007-2016. Tác giả

chọn 25 ngân hàng vì các ngân hàng này có số liệu tương đối chính xác, có quy mô từ

nhỏ đến lớn và chiếm tỷ trọng 71,4% (25/35 ngân hàng) tổng số NHTM Việt Nam, có

thể đại diện được cho tổng thể. Các ngân hàng còn lại không thu thập vì số liệu trên Báo

cáo tài chính không rõ ràng, không phục vụ được cho việc kiểm định các yếu tố sẽ đưa

vào mô hình. Như vậy, tổng cộng có 250 quan sát.

1.5 Phương pháp nghiên cứu:

Phương pháp nghiên cứu định tính thông qua tổng hợp, so sánh để tóm tắt các

nghiên cứu trước đây liên quan đến nội dung của đề tài; thống kê mô tả: để phân tích

tình hình hoạt động của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2016; phân tích so

sánh để đánh giá thực trạng rủi ro trong hoạt động của hệ thống Ngân hàng.

Phương pháp nghiên cứu định lượng: xây dựng và kiểm định mô hình hồi quy

tuyến tính các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của NHTM Việt Nam.

4

Dữ liệu được lấy từ Báo cáo tài chính hàng năm của các NHTM, báo cáo của

NHNN, Tổng cục thống kê và Ngân hàng thế giới (WB) trong giai đoạn 2007 – 2016 và

được lập thành bảng (panel data).

1.6 Kết cấu luận văn:

Luận văn gồm có 5 chương với kết cấu như sau:

Chương 1: Giới thiệu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của các

NHTM Việt Nam.

Chương 3: Mô hình nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị.

1.7 Ý nghĩa khoa học của đề tài nghiên cứu:

Đánh giá thực trạng của tình hình hoạt động của hệ thống NHTM Việt Nam, các

yếu tố tác động đến rủi ro phá sản, thuận lợi và khó khăn trong quá trình hoạt động kinh

doanh của NHTM Việt Nam.

Nghiên cứu đã cho thấy chiều hướng tác động của các yếu tố đến rủi ro phá sản

của các ngân hàng thương mại Việt Nam.

Nghiên cứu cũng đưa ra các giải pháp phù hợp với tình hình thực tế của ngân

hàng thương mại Việt Nam để các nhà quản trị ngân hàng có thể tham khảo trong quá

trình quản trị rủi ro nhằm hạn chế rủi ro phá sản của các ngân hàng. Ngoài ra nghiên cứu

cũng là bằng chứng thực nghiệm trên 25 ngân hàng để Ngân hàng nhà nước có cơ sở

thảo luận và ban hành các chính sách phù hợp.

5

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO PHÁ

SẢN CỦA CÁC NHTM VIỆT NAM

2.1 Lý thuyết về rủi ro phá sản trong lĩnh vực Ngân hàng:

2.1.1 Khái niệm về phá sản:

Theo Từ điển bách khoa Encyclopedia Britannica, phá sản được định nghĩa cơ

bản là tình trạng mất khả năng chi trả của con nợ được tuyên bố sau một tiến trình đánh

giá.

Theo Shelagh Heffernan (2005), sự phá sản của một doanh nghiệp kinh doanh vì

lợi nhuận được định nghĩa là khi doanh nghiệp mất khả năng thanh toán, khi nợ phải trả

vượt quá tài sản và giá trị tài sản ròng âm.

Theo Luật phá sản số: 51/2014/QH13, ngày 19 tháng 06 năm 2014 áp dụng từ

ngày 01/01/2015, Điều 4 Chương I quy định: “Phá sản là tình trạng của doanh nghiệp,

hợp tác xã mất khả năng thanh toán và bị Tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bố phá

sản. Doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán là doanh nghiệp, hợp tác xã

không thực hiện nghĩa vụ thanh toán khoản nợ trong thời hạn 03 tháng kể từ ngày đến

hạn thanh toán”.

2.1.2 Khái niệm về phá sản Ngân hàng:

Cần lưu ý, trên đây là các khái niệm về phá sản doanh nghiệp nói chung, còn riêng

Ngân hàng, với tư cách là một tổ chức đặc biệt, định nghĩa về phá sản Ngân hàng cũng

sẽ có một số khác biệt.

Ngân hàng là một loại hình doanh nghiệp đặc biệt ở các điểm sau:

Ngân hàng hoạt động kinh doanh trong lĩnh vực tài chính – tiền tệ, đây là lĩnh vực

đặc biệt, nhạy cảm và có tác động đến mọi hoạt động trong nền kinh tế. Chính vì thế

Chính phủ luôn kiểm soát chặt chẽ hoạt động của Ngân hàng nhằm ổn định hệ thống tiền

tệ và hạn chế nguy cơ khủng hoảng xảy ra.

6

Hoạt động kinh doanh của Ngân hàng phụ thuộc vào lòng tin và mức độ tín nhiệm

của khách hàng đối với Ngân hàng. Một khi lòng tin của khách hàng đối với Ngân hàng

suy giảm thì Ngân hàng sẽ rất khó khăn trong việc huy động vốn, cung cấp tín dụng và

các dịch vụ khác.

Hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng có thể xuất hiện nhiều rủi ro và chịu

ảnh hưởng dây chuyền với nhau. Một khi Ngân hàng mất khả năng thanh toán sẽ tạo ra

tác động lan truyền đến các Ngân hàng khác.

Định nghĩa về phá sản Ngân hàng lúc này là khi Ngân hàng mất khả năng thanh

khoản, bị mua lại hoặc bị sáp nhập với một Ngân hàng khỏe mạnh khác dưới sự giám sát

hoặc dưới áp lực của Ngân hàng trung ương hoặc được giải cứu bằng các gói cứu trợ tài

chính từ Chính phủ (Shelagh Heffernan, 2005). Tương tự như vậy, theo Macro (2005),

Ngân hàng được xem là thất bại khi nó nhận sự trợ giúp đặc biệt từ bên ngoài hoặc là

đóng cửa ngân hàng. Một tổ chức tài chính sẽ được coi như đã thất bại nếu nó phù hợp

với bất kỳ của các dấu hiệu sau:

+ Các tổ chức tài chính đã được tái cấp vốn bởi hoặc là ngân hàng trung ương

hoặc một cơ quan đặc biệt được tạo ra để giải quyết cuộc khủng hoảng, hỗ trợ thanh

khoản của cơ quan tiền tệ;

+ Hoạt động các tổ chức tài chính đã được tạm thời bị đình chỉ bởi Chính phủ;

+ Chính phủ đóng cửa tổ chức tài chính;

+ Các tổ chức tài chính đã được sáp nhập hoặc mua lại bởi một tổ chức tài chính.

2.1.3 Khái niệm về rủi ro phá sản của Ngân hàng:

Rủi ro là một khái niệm phổ biến, hầu như ai cũng có thể biết đến phạm trù này.

Tuy nhiên lại không có một quan điểm thống nhất nào về rủi ro. Những trường phái khác

nhau, các tác giả khác nhau đưa ra những định nghĩa rủi ro khác nhau. Những định nghĩa

này rất phong phú và đa dạng, có thể kể đến như: AllanWillett (1901) cho rằng: "Rủi ro

là sự bất trắc cụ thể liên quan đến việc xuất hiện một biến cố không mong đợi. Theo

Irving Pfeffer (1974) thì rủi ro là: “Khả năng xảy ra tổn thất, là tổng hợp những sự ngẫu

7

nhiên có thể đo lường được bằng xác suất”. Tuy nhiên, quan điểm được xem là hiện đại

và nhận được sự đồng tình cao là của Frank H. Knight (1921): “Rủi ro là sự không chắc

chắn có thể đo lường được”. Sách Kinh tế học hiện đại của Nhà xuất bản Chính trị quốc

gia cũng có đề cập đến quan điểm này.

Các định nghĩa trên dù ít nhiều khác nhau song có thể thấy rằng nó cùng đề cập

đến hai đặc điểm cơ bản của rủi ro, đó là: Rủi ro là sự không chắc chắn và là khả năng

xảy ra kết quả không mong muốn. Trong các khả năng xảy ra, có ít nhất một khả năng

đưa đến kết quả không mong muốn. Và kết quả này có thể đem lại tổn thất hay thiệt hại

cho đối tượng gặp rủi ro. Rủi ro vừa mang tính tích cực, vừa mang tính tiêu cực: rủi ro

có thể mang đến cho con người những tổn thất, mất mát, nguy hiểm, nhưng cũng có thể

mang đến những cơ hội, thời cơ. Nếu tích cực nghiên cứu, nhận dạng đo lường rủi ro,

chúng ta có thể tìm ra được những biện pháp phòng ngừa, hạn chế những tiêu cực và

phát huy được những cơ hội tích cực mang lại từ rủi ro.

Hoạt động kinh doanh của NHTM luôn chứa đựng những rủi ro. Rủi ro là những

biến cố không mong đợi mà khi xảy ra sẽ dẫn đến sự tổn thất về tài sản của ngân hàng,

giảm sút lợi nhuận thực tế so với dự kiến hoặc phải bỏ ra thêm một khoản chi phí để có

thể hoàn thành được một nghiệp vụ tài chính nhất định. Theo Amalendu Ghosh (2012):

“Rủi ro trong ngân hàng là tổn thất tiềm năng mà ngân hàng gặp phải do một hoặc một

số sự kiện xảy ra. Rủi ro phát sinh do sự xảy ra không chắc chắn của các sự kiện liên

quan mà sự kiện này có nguy cơ gây ra sự thiệt hại cho Ngân hàng”.

Nếu một khi rủi ro xảy ra liên tiếp, ở mức độ lớn và phạm vi rộng rủi ro tạo thành

chuỗi, thành chùm… cả thực tế và lý thuyết vĩ mô đều chứng minh, khi đó hiệu ứng

domino sẽ xảy ra nhanh chóng trên các thị trường tín dụng, chứng khoán, bất động sản,

thương mại... và ngân hàng bị phá sản, thị trường tài chính ngân hàng sụp đổ, phá vỡ sự

ổn định của hệ thống.

Như vậy, rủi ro phá sản là hệ quả của việc Ngân hàng phải đối mặt với tổng hợp

nhiều loại rủi ro khác nhau, các loại rủi ro này làm cho Ngân hàng bị mất vốn, mất doanh

8

thu, mất lợi nhuận và mất khả năng thanh toán. Từ đó gây ra phá sản cho Ngân hàng nếu

như Ngân hàng không thể chống đỡ được.

2.1.4 Hệ quả của phá sản Ngân hàng:

Trong nền kinh tế thị trường, ngân hàng đóng vai trò quan trọng, nó là hệ thống

thần kinh, hệ thống tuần hoàn của toàn bộ nền kinh tế. Nền kinh tế chỉ có thể cất cánh,

phát triển với tốc độ cao nếu có một hệ thống ngân hàng vững mạnh. Ngân hàng và nền

kinh tế có mối quan hệ hữu cơ lẫn nhau. Bởi vậy khi ngân hàng thương mại thất bại dẫn

đến nhiều ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế, xã hội:

- Ở mức độ thất bại thấp của ngân hàng thương mại khiến cơ hội tiếp cận vốn mở

rộng hoạt động sản xuất kinh doanh hoặc tiêu dùng của các khách hàng bị hạn chế, ảnh

hưởng xấu đến nền kinh tế.

- Ở mức độ cao hơn khi có một ngân hàng lâm vào tình trạng thất bại dẫn đến phá

sản, thì hiệu ứng dây chuyền rất dễ xảy ra trong toàn bộ hệ thống ngân hàng, gây nên

khủng hoảng đối với toàn bộ nền kinh tế, ảnh hưởng tiêu cực đến đời sống xã hội và sự

phát triển của đất nước.

Ví dụ vấn đề nợ xấu: ảnh hưởng không nhỏ đến cả chủ nợ là ngân hàng thương

mại và con nợ là doanh nghiệp. Chủ nợ thì mất nhiều thời gian, công sức thu hồi nợ, có

khả năng mất trắng trong khi đó doanh nghiệp mất khả năng trả nợ, gần như không có

khả năng tiếp cận các nguồn vốn ngân hàng, thậm chí cả những nguồn vốn khác trong

nền kinh tế do mất uy tín, phá sản. Các chủ thể gửi tiền vào ngân hàng có nguy cơ không

thu hồi được khoản tiền gửi và lãi nếu như các ngân hàng cũng lâm vào tình trạng phá

sản. một số nguyên nhân dẫn đến tình trạng nợ quá hạn gia tăng tại các ngân hàng thương

mại quốc doanh là do việc cho vay chủ yếu dựa vào tài sản đảm bảo, trong khi thị trường

bất động sản và thị trường hàng hóa chưa phát triển và còn nhiều biến động phúc tạp.

Nợ xấu về lâu về dài sẽ gây ra tình trạng thâm thủng ngân sách và lạm phát tăng cao, có

hại nhiều cho nền kinh tế.

9

- Thất bại ngân hàng ảnh hưởng tiêu cực đến các cổ đông, nhân viên, khách hàng.

Ngân hàng là một phương tiện quan trọng để ổn định tài chính.

- Thất bại ngân hàng tác động nhiều vào chi phí cao vào nền kinh tế cũng như

chính phủ và cuối cùng đối với công chúng và người nộp thuế. Trong hai thập kỷ qua,

nhiều nền kinh tế phát triển và đang phát triển đã trải qua những thất bại ngân hàng quy

mô lớn, và ước tính cho chi phí tái cơ cấu ngân hàng trung bình khoảng từ 6% đến 10%

của Tổng sản phẩm quốc nội (GDP).

Vì vậy, khả năng phá sản là mối quan tâm hàng đầu của các Ngân hàng, Chính

phủ các nước và họ luôn tìm cách để hạn chế nó.

2.2 Một số chỉ tiêu đo lường rủi ro phá sản của Ngân hàng:

2.2.1 Chỉ số Z – score:

Năm 1968, Edward I. Altman đưa ra mô hình Z - score là kết quả thực nghiệm

trên 66 doanh nghiệp sản xuất từ năm 1946 - 1965 (trong đó 33 doanh nghiệp phá sản và

33 doanh nghiệp không phá sản); là chỉ số kết hợp 5 tỷ số tài chính khác nhau với các

trọng số khác nhau. Sau khi kiểm tra lại với 25 doanh nghiệp khác cũng cho xác suất

đúng 96% (thực tế 24 doanh nghiệp phá sản, 1 doanh nghiệp không phá sản). Theo

Altman (2000), mô hình này được đánh giá là dự báo được một cách tương đối chính

xác các công ty sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm (94% với 1 năm và 2 năm là 72%).

Ban đầu, chỉ số Z được ứng dụng cho các doanh nghiệp sản xuất đã cổ phần hóa

sau đó đã phát triển thêm chỉ số Z’ và Z” để áp dụng rộng cho các loại hình doanh nghiệp

khác.

 Mô hình 1: Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hoá, ngành sản suất

Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.64X4 + 1.00X5

 Nếu Z > 2.99 Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

 Nếu 1.8 < Z < 2.99 Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá

sản.

 Nếu Z <1.8 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

10

 Mô hình 2: Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hoá, ngành sản suất

Z’ = 0.717X1 + 0.847X2 + 3.107X3 + 0.42X4 + 0.998X5

 Nếu Z’ > 2.9 Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

 Nếu 1.23 < Z’ < 2.9 Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá

sản

 Nếu Z’ <1.23 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

 Mô hình 3: Đối với các doanh nghiệp khác

Chỉ số Z’’ dưới đây có thể được dùng cho hầu hết các ngành, các loại hình doanh

nghiệp. Vì sự khác nhau khá lớn của X5 giữa các ngành, nên X5 đã được đưa ra.

Công thức tính chỉ số Z’’ được điều chỉnh như sau:

Z’’ = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4

 Nếu Z’’ > 2.6 Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

 Nếu 1.1 < Z’’< 2.6 Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá

sản

 Nếu Z’’ <1.1 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

Trong đó:

X1 = Vốn Lưu Động trên Tổng Tài Sản (Working Capitals/Total Assets).

X2 = Lợi Nhuận Giữ Lại trên Tổng Tài Sản (Retain Earnings/Total Assets).

X3 = Lợi Nhuận Trước Lãi Vay và Thuế trên Tổng Tài sản (EBIT/Total Assets).

X4 = Vốn Chủ Sỡ Hữu trên Tổng Nợ (Total Equity/Total Liabilities).

X5 = Doanh Số trên Tổng Tài Sản (Sales/Total Assets).

Theo tác giả Hay Sinh (2013), mô hình Z - score của Altman (1993) đã dự đoán

chính xác 66% doanh nghiệp bị phá sản và 78% doanh nghiệp không bị phá sản trước

đó 1 năm. Có thể thấy, Z - score của Altman là một trong những mô hình hiệu quả nhất

trong dự báo phá sản được sử dụng trong nghiên cứu của nhiều tác giả trong suốt 45 năm

qua. Mô hình đã phát triển để ứng dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau cũng

như các công ty chứng khoán, ngân hàng với các chỉ số Z, Z’ và Z”. Và Z- score có thể

11

được áp dụng cho nền kinh tế hiện đại để dự đoán một, hai và ba năm trước khi phá sản

nhờ tính đơn giản và độ chính xác tương đối của nó. Grice và Ingram (2001) kiểm chứng

sự phù hợp của mô hình Altman Z - score trong dự báo nguy cơ phá sản của các doanh

nghiệp. Nghiên cứu này chỉ ra rằng, độ chính xác khi áp dụng mô hình Z - score để dự

báo nguy cơ phá sản của doanh nghiệp là 57,6% so với 83,5% được chứng minh bởi

Altman (1968). Bên cạnh đó, độ chính xác trong dự báo khả năng phá sản của doanh

nghiệp sản xuất cao hơn doanh nghiệp phi sản xuất; 69,1% so với 57,8% khi sử dụng mô

hình Z - score cổ điển. Do đó, ứng dụng mô hình Altman Z score điều chỉnh - Z’’ score

để đánh giá nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp phi sản xuất đã được đề xuất.

Năm 1952, Roy đưa ra công thức là:

Z-score = (Lợi nhuận ròng/Tổng tài sản + Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản)/(Độ

lệch chuẩn của lợi nhuận trên tài sản).

Năm 1986, Boyd & Graham đã phát triển công thức này thành Z-score =

[E(ROA) + Ebq/Abq]/σROA để đánh giá rủi ro phá sản của tập đoàn tài chính ngân

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

Đến năm 1988, Hannan & Hanweck phát triển chỉ số rủi ro (the risk index) Z-

score = [ROAbq + E/A]/σROA 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 trạng thái

khánh kiệt và đứng trước nguy cơ phá sản.

Theo Cihak & Hess (2008), để lượng hóa sự ổn định, nghiên cứu áp dụng chỉ số

Z-score = [E(ROA) + Ebq/Abq]/σROA do Boyd & Runkle (1993) sử dụng để đo lường

sự lành mạnh của ngân hàng. Tính chất của Z-score là khi Z-score càng lớn thì rủi ro

khánh kiệt càng thấp.

Theo Foos và ctg (2010) đưa nghiên cứu bổ sung sử dụng chỉ số Z-score = Mean

[ROA + E/A]/σROA theo đề xuất của Roy (1952) và Boyd & Runkle (1993) để đo

lường rủi ro khánh kiệt.

12

Chỉ số Z-score nêu lên tương tác giữa rủi ro danh mục ngân hàng và vốn chủ sở

hữu, đồng thời cho rằng rủi ro ngân hàng phụ thuộc hai thành tố này. Z-score thể hiện

việc giảm thu nhập sẽ làm thâm hụt vốn (E/A<-ROA), từ đó khiến ngân hàng lâm vào

trạng thái khánh kiệt và đứng trước nguy cơ phá sản. Giá trị Z – score càng cao thì rủi ro

càng thấp.

2.2.2 Độ lệch chuẩn ROE, ROA:

Thay thế cho chỉ số Z-score, chỉ số độ lệch chuẩn vốn chủ sở hữu σ(ROE) đầu

tiên được đề xuất trong Goyeau và Tarazi (1992), cung cấp một cách tương tự cho việc

giải thích xác suất cho một đo lường như vậy mà cho phép phân phối trở lại không bình

thường. Tương tự σ(ROE), các nghiên cứu về đo lường độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên

tổng tài sản σ(ROA) dựa trên thường được sử dụng trong các nghiên cứu gần đây.

Độ lệch chuẩn là giá trị đo lường sự biến thiên của mẫu, độ lệch chuẩn càng lớn

càng rủi ro. Độ lệch chuẩn càng thấp, phân phối xác suất càng hẹp, do đó rủi ro càng

thấp. Thông thường, theo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây (Lee and Hsieh, 2013;

Lepetitet al, 2008) thì σ(ROE) và σ(ROA) được tính toán dựa trên dữ liệu trung bình

trong 3 năm.

Đo lường độ lệch chuẩn của lợi nhuận liên quan đến hoặc là vốn chủ sở hữu hoặc

là tài sản cũng đã được sử dụng phổ biến như là một đo lường rủi ro trong rất nhiều

nghiên cứu học thuật trên thế giới.

De Young và các tác giả (2004) đo lường rủi ro thông qua sự vượt mức của lợi

nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) so với mức rủi ro được chia cho độ lệch chuẩn của lợi

nhuận trên vốn chủ sở hữu σ(ROE) và thấy rằng các ngân hàng có quy mô vừa và nhỏ

có mức độ rủi ro cao hơn ngân hàng có quy mô lớn hơn. Berger & Mester (2003) sử

dụng độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên tổng tài sản σ(ROA) để cho thấy rằng rủi ro ngân

hàng giảm trong thời gian 1986-1997 khoảng thời gian trong khi lợi nhuận tăng lên đáng

kể.

13

2.2.3 Chỉ số CAMELS:

CAMELS là viết tắt của các từ tiếng Anh gồm: C=Capital (Vốn); A=Asset

Quality (Chất lượng tài sản có); M=Management (Quản lý); E=Earnings (Lợi nhuận);

L=Liquidity (Thanh khoản); S=Sensitivity to market risk (Độ nhạy cảm với rủi ro thị

trường).

Mỗi cấu phần trong mô hình CAMELS sử dụng một hệ thống tính điểm từ 1 tới

5, gồm: Rating 1: mức thẩm định cao nhất với kết quả thanh tra rất tốt; Rating 2: mức

thẩm định hài lòng với một vài sai phạm không đáng kể; Rating 3: Thẩm định dưới mức

hài lòng và kết quả thanh tra đưa ra một vài lo ngại; Rating 4: Kết quả thanh tra đưa ra

những lo ngại nghiêm trọng mà cơ quan thanh tra sẽ theo dõi đặc biệt; Rating 5: Ngân

hàng có những vấn đề rất nghiêm trọng và cần có sự chỉnh đốn tức thời. Tất cả những

điểm/ xếp hạng của những cấu phần trên sẽ được cộng lại và đưa ra điểm tổng hợp rủi

ro.

Dựa vào xếp hạng của CAMELS, Cơ quan thanh tra giám sát sẽ đưa ra kết luận

thanh tra tương ứng. Cụ thể, trong trường hợp có điểm tổng hợp 1 và 2, thanh tra chỉ đưa

ra những điểm cần phải lưu ý liên quan đến một vài cấu phần đáng quan tâm. Trong

trường hợp có điểm tổng hợp 3, thanh tra sẽ đưa ra những khuyến nghị điều chỉnh cho

những cấu phần có điểm thấp dưới 2. Nếu có điểm tổng hợp 4, thanh tra có thể đưa ra

những kế hoạch xử lý cụ thể, thường là những lệnh ngưng hoạt động có điều kiện trong

một thời hạn nào đó nếu các sai phạm không được chỉnh sửa. Đặc biệt, trong trường hợp

có điểm tổng hợp 5 thì thanh tra có thể đưa ra cảnh cáo sẽ ra lệnh ngưng hoạt động toàn

diện đối với tổ chức tín dụng đó.

Một điểm rất đáng lưu ý là các NHTW áp dụng CAMELS tỏ ra rất khắt khe với

các ngân hàng nằm trong sự quản lý của họ và đòi hỏi các ngân hàng bị thanh tra phải

có mức điểm 1 hay 2. Các ngân hàng có mức điểm 3-5 được xem là dưới chuẩn và phải

thực hiện những chấn chỉnh theo khuyến nghị của NHTW. Với những ngân hàng được

xếp hạng 5, NHTW sẽ theo dõi thường xuyên hoạt động của họ và có thể trở lại thanh

14

tra toàn diện hay từng phần bất cứ lúc nào. Đặc biệt, những ngân hàng trong nhóm này

mà vốn chủ sở hữu bị xếp loại “thiếu vốn trầm trọng” thì sẽ bị đặt vào tình trạng báo

động và cơ quan quản lý có thể đóng cửa ngân hàng bất cứ lúc nào nếu nguồn vốn không

được bổ sung.

2.2.4 Hệ số an toàn vốn CAR:

Hiệp ước vốn Basel (Basel Capital Accords) I, II và III là hiệp ước về giám sát

ngân hàng được Ủy ban Basel ban hành và hoàn thiện với mục đích tạo ra hệ thống chuẩn

mực quốc tế cho các nhà điều hành ngân hàng kiểm soát mức vốn cần dự trữ để bảo vệ

ngân hàng khỏi các rủi ro mà ngân hàng và cả nền kinh tế phải đối mặt. Hệ số CAR

(Capital Adequacy Ratio) là thước đo quan trọng để đo mức độ an toàn hoạt động của

ngân hàng được sử dụng trong các hiệp ước Basel.

Theo Casu và cộng sự (2015), để bảo vệ người gửi tiền và tránh sự sụp đổ của hệ

thống ngân hàng, các cơ quan giám sát đã tập trung vào việc sử dụng tỷ lệ an toàn vốn

CAR theo các tiêu chuẩn Basel nhằm thúc đẩy sự ổn định và hiệu quả của hệ thống tài

chính. Mức độ đủ vốn đã trở thành tiêu chuẩn giám sát, một yếu tố chính để đánh giá sự

ổn định và minh bạch của hệ thống, giúp tạo đệm cho các ngân hàng chống lại các cú

sốc tài chính; bảo vệ người gửi tiền và bản thân ngân hàng (Jeff, 1990; Hoggarth và cộng

sự, 2002).

Bảng 2.1: Cách tính hệ số an toàn vốn CAR

Công thức tính CAR

VCSH

CAR =

Mốc ban hành

Tài sản có rủi ro (RWA)

Vốn tự có

≥ 8%

Basel I 1988

(RWA−Rủi ro tín dụng+RWA−Rủi ro hoạt động+RWA−Rủi ro thị trường)

Vốn tự có

≥ 8%

Basel II 2004 CAR =

(RWA−Rủi ro tín dụng+RWA−Rủi ro hoạt động+RWA−Rủi ro thị trường)

Basel III 2010 CAR =

(Nguồn: tác giả tự tổng hợp)

15

Qua thời gian, hệ số CAR ngày càng được bổ sung và hoàn thiện để phù hợp với

thực tế. Các loại rủi ro được phản ánh cũng nhiều hơn:

Bảng 2.2: Các loại rủi ro được phản ánh

Basel I Basel II Basel III

Rủi ro tín dụng Rủi ro thị trường Rủi ro tín dụng Rủi ro thị trường Rủi ro hoạt động

Rủi ro tín dụng Rủi ro thị trường Rủi ro hoạt động Rủi ro thanh khoản Rủi ro chu kỳ phản ứng

(Nguồn: tác giả tự tổng hợp)

2.3 Tổng quan các nghiên cứu trước đây về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá

sản của Ngân hàng:

2.3.1 Nghiên cứu của Whalen G. & Thomson J. B (1988):

Nghiên cứu lấy mẫu của 58 tổ chức tài chính được kiểm tra bởi Cục Giám sát và

Quản lý Dự trữ Liên bang Ngân hàng Cleveland trong giai đoạn từ tháng 11/1983 đến

tháng 07/1986. Mục tiêu của nghiên cứu là xác định các chỉ báo sớm dẫn đến khả năng

phá sản ngân hàng.

Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật hồi quy logit với 21 biến độc lập là các bộ chỉ tiêu

tài chính của Ngân hàng để tính toán chỉ số CAMEL. Các Ngân hàng có chỉ số CAMEL

từ 1 đến 2 được xem là có rủi ro thấp, ngược lại CAMEL từ 3 đến 5 cảnh báo ngân hàng

có rủi ro phá sản cao.

Kết quả của nghiên cứu cho thấy với việc sử dụng một mô hình nghiên cứu đơn

giản với hữu hạn các biến độc lập là các chỉ số tài chính công khai của Ngân hàng, nghiên

cứu cũng cho ra kết quả giống như các nghiên cứu thực nghiệm trước đó. Bên cạnh đó,

nghiên cứu khẳng định lại vai trò quan trọng của yếu tố chất lượng tài sản, thu nhập đã

được các nghiên cứu trước chứng minh. Việc đo lường yếu tố cho vay như là tỷ lệ dư nợ

thương mại và công nghiệp trên tổng dư nợ đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán

rủi ro của Ngân hàng.

16

2.3.2 Nghiên cứu của Swinburne et al. (2007):

Swinburne et al. (2007) đã sử dụng nhiều biến hồi quy với Z-score được sử dụng

như một biến phụ thuộc để đánh giá tác động của rủi ro tài chính, như rủi ro tín dụng, rủi

ro thị trường, rủi ro thanh khoản và các yếu tố kinh tế vĩ mô về ổn định ngân hàng tại

mười quốc gia của Liên minh châu Âu và tám ngân hàng ở các nước láng giềng trong

khoảng thời gian từ năm 1997 đến năm 2004. Phát hiện của họ cho thấy tăng trưởng tín

dụng nhanh chóng gây ra sự bất ổn cho các ngân hàng trong mẫu. Ngoài ra, dự phòng

rủi ro cho vay cao hơn có liên quan đến sự mất ổn định hơn vì nó làm giảm lợi nhuận

của ngân hàng; sự không thống nhất tồn tại trong tác động của rủi ro thanh khoản đối với

sự ổn định của các ngân hàng trong mẫu, và các ngân hàng có mức vốn hóa thấp bị rủi

ro cao hơn những ngân hàng có tỷ lệ vốn hóa cao hơn.

2.3.3 Nghiên cứu của Teresa & M. Dolores (2008):

Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu bảng và kỹ thuật ước lượng GMM trong phân tích

rủi ro và tập trung chủ sở hữu của các ngân hàng thương mại và ngân hàng tiết kiệm ở

Tây Ban Nha từ năm 1993 – 2000.

Chỉ số đo lường rủi ro Z-score được đề xuất bởi Hannan và Hanweck (1998) hay

Boyd et al (1993) và được sử dụng bởi Nash & Sinkey (1997) và Garcia Marco & Robles

(2003).

Các biến độc lập: lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), tổng dư nợ/ tổng tài sản

(TLA), CG biến giả đại diện cho sự thay đổi chính sách của chính phủ, tập trung chủ sở

hữu (ow) là biến giả với giá trị 1 là ngân hàng thương mại, 0 là ngân hàng tiết kiệm. Lg,

Me là biến giả đại diện cho quy mô ngân hàng (SIZE) lần lượt là ngân hàng có quy mô

lớn và quy mô trung bình. M là biến giả đại diện cho sự sát nhập.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tổng dư

nợ/ tổng tài sản (TLA) có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro đối với ngân hàng thương

mại, còn đối với ngân hàng tiết kiệm thì cho kết quả ngược lại. Trong khi đó, đối với

ngân hàng thương mại thì biến sát nhập (M) và quy mô ngân hàng (SIZE) lớn thì có mối

17

quan hệ cùng chiều với rủi ro, nhưng quy mô ngân hàng (SIZE) trung bình thì có mối

quan hệ ngược chiều với rủi ro. Đối với ngân hàng tiết kiệm, thì biến sát nhập (M) có

mối quan hệ ngược chiều với rủi ro, trong khi quy mô ngân hàng (SIZE) thì không có ý

nghĩa thống kê đối với rủi ro.

2.3.4 Nghiên cứu của Demirgüç-Kunt và Detragiache (2010):

Demirgüç-Kunt và Detragiache (2010) đã nghiên cứu xem liệu việc tuân thủ các

hoạt động giám sát ngân hàng với các nguyên tắc cơ bản của Basel có làm giảm thiểu rủi

ro ngân hàng hay không. Các ngân hàng đối mặt với rủi ro được ủy quyền bởi biến số Z.

Sử dụng dữ liệu của hơn 3.000 ngân hàng ở 86 quốc gia, các tác giả đã cho thấy một mối

quan hệ tích cực, mặc dù không có ý nghĩa thống kê, giữa việc tuân thủ các nguyên tắc

của Basel và Z-score; cụ thể, tỷ lệ tuân thủ cao có liên quan đến giảm rủi ro. Kết quả

nghiên cứu cũng cho thấy việc đo lường rủi ro ngân hàng bằng cách sử dụng dữ liệu kế

toán có thể gây khó khăn trong việc so sánh giữa các quốc gia. Tuy nhiên, nhấn mạnh

nhất định là tuân thủ nghiêm ngặt các tiêu chuẩn Basel trong kinh doanh ngân hàng.

2.3.5 Nghiên cứu của Jordan et al. (2010):

Jordan et al. (2010) dự đoán khả năng phá sản trong số 225 ngân hàng Mỹ từ năm

2007 đến 2010, sử dụng nhiều mô hình hồi quy với Z-score như một biến phụ thuộc và

dữ liệu có sẵn từ báo cáo tài chính của họ. Kết quả của ông cho thấy tỷ lệ đòn bẩy, được

đo bằng vốn cấp 1 như một tỷ lệ với tổng tài sản, có mối quan hệ bất lợi với rủi ro, ngụ

ý rằng tỷ lệ đòn bẩy cao hơn, nguy cơ phá sản càng thấp. Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi thu

nhập lãi của năm trước được cho là có liên quan đến rủi ro ngân hàng, có nghĩa là đa

dạng hóa thu nhập trong trường hợp thu nhập lãi giảm có thể làm tăng nguy cơ phá sản

do thất bại để duy trì thị phần và thu hút trung thành khách hàng. Ngoài ra, tác giả đã chỉ

ra rằng các nhà đầu tư, người cho vay và người quản lý có thể tham khảo điểm số Z trong

việc xác định nguy cơ phá sản.

18

2.3.6 Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Dương (2013):

Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật hồi quy bảng thông qua mô hình hồi quy đa biến,

phương pháp ước lượng GLS với mẫu nghiên cứu là 36 NHTM Việt Nam trong giai

đoạn từ 2006-2011, dữ liệu được lấy từ BVD Databankscope và Báo cáo tài chính công

bố của các Ngân hàng.

Biến phụ thuộc là Z-score theo đề xuất của Cihak & Hess (2008).

Biến độc lập là:

LLR = Dự phòng rủi ro tín dụng/Tổng dư nợ cho vay bao gồm dự phòng của ngân

hàng

LLP = Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng/Thu nhập lãi thuần của ngân hàng

LEV = Vốn CSH/Tổng huy động của ngân hàng

NIR = Thu nhập lãi thuần/Tổng tài sản bình quân của ngân hàng.

CtI = Chi phí lương và trợ cấp/Tổng thu nhập của ngân hàng

LDR = Tổng dư nợ cho vay/Tổng huy động ngắn hạn của ngân hàng

LAD = tài sản thanh khoản/Tổng huy động ngắn hạn của ngân hàng

Kết quả là chỉ có các biến NIR, LLP, LDR và LEV có ý nghĩa thống kê với các

mức ý nghĩa: 10%, 5% và 1%. Biến NIR, LLP có tương quan nghịch với rủi ro. Biến

LEV, LDR có tương quan thuận với rủi ro.

2.3.7 Nghiên cứu của Laura Chiaramonte et al. (2014):

Nghiên cứu được tiến hành trên một bảng dữ liệu của các ngân hàng châu Âu

trong giai đoạn 2001-2011. Cụ thể, các tác giả so sánh việc áp dụng điểm số Z với các

biến CAMELS để minh họa điều đó có tác động thực sự lên các dự báo phá sản. Bằng

cách sử dụng cả kỹ thuật Probit và Log-Log, Z-score được xác nhận là được sử dụng phù

hợp hơn trong dự đoán thất bại ngân hàng trong những năm khủng hoảng (2008-2011).

Cuối cùng, các tác giả đã phát hiện việc sử dụng chỉ số Z-score hiệu quả hơn trong việc

nghiên cứu hiệu suất ngân hàng thương mại.

19

2.3.8 Nghiên cứu của Pichachop Chalermchatvichien & Seksak Jumreornvong

(2014):

Nghiên cứu sử dụng mô hình 2SLS để điều tra mối quan hệ giữa rủi ro, tập trung

quyền sở hữu, và tiêu chuẩn vốn theo Basel III. Dữ liệu nghiên cứu 68 ngân hàng ở khu

vực Châu Á từ năm 2005 đến năm 2009.

Rủi đo được đo lường bằng chỉ số Z-score và do chỉ số Z – score cao, nên tác giả

đã sử dụng ln(Z) để dữ liệu được phân bổ đồng đều.

Kết quả cho thấy tập trung quyền sở hữu và dự phòng rủi ro (dự phòng tổn thất

cho vay/ thu nhập lãi thuần) có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro. Ngoài ra, khi quy định

áp dụng yêu cầu ổn định về vốn theo Basel III được áp dụng sẽ cải thiện chỉ số Z-score

của ngân hàng, tức làm giảm rủi ro.

2.3.9 Nghiên cứu của Saibol Ghosh (2014):

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu trên hơn 100 ngân hàng GCC từ năm 1996 – 2011và

sử dụng mô hình ước lượng bình phương ba giai đoạn (3SLS) để kiểm tra mối quan hệ

giữa rủi ro và vốn.

Rủi ro được đo bằng chỉ số Z-score, trong khi vốn được tính là tỷ lệ vốn chủ sở

hữu trên tài sản (CAP). Biến kiểm soát: bao gồm kích thước ngân hàng Ln(Size), tài sản

thanh khoản/ tổng tài sản(Funding), chỉ số lợi nhuận sau thế/tổng tài sản (ROA), chi phí

trên thu nhập (Cost/income) và các điều khoản tương tác (Divers).

Kết quả cho thấy, ngân hàng có mức vốn chủ sở hữu/tài sản thấp sẽ làm tăng rủi

ro cho ngân hàng. Chi phí trên thu nhập (Cost/income) và các điều khoản tương tác

(Divers) có nghịch biến với rủi ro, trong khi đó tài sản thanh khoản/tổng tài sản (Funding)

đồng biến với rủi ro.

2.3.10 Nghiên cứu của Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2015):

Bằng việc sử dụng mô hình hồi quy đa biến để đánh giá các yếu tố tác động đến

khả năng phá sản của NHTM Việt Nam với mẫu nghiên cứu là 30 NHTM ở Việt Nam

20

trong giai đoạn từ 2005-2013, bài nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị để quản trị hiệu

quả các tổ chức tài chính Việt Nam đến năm 2020 theo các tiêu chuẩn quốc tế.

Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc để đo lường rủi ro phá sản là Z-score. Kết

quả nghiên cứu cho thấy, biến Tỷ lệ dự phòng nợ xấu nghịch biến với Z-score, tức là

đồng biến với rủi ro phá sản với mức ý nghĩa 1%, các Biến chi phí dự phòng rủi ro tín

dụng, Tỷ lệ cho vay, Tỷ lệ tài sản thanh khoản không có ý nghĩa thống kê. Biến Tỷ lệ

thu nhập lãi thuần, Tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp đồng biến với Z-score cho thấy sự

nghịch biến với rủi ro phá sản tại mức ý nghĩa lần lượt là 10% và 1%. Bên cạnh đó, Tỷ

lệ đòn bẩy có tác động cùng chiều với Z-score và rủi ro phá sản ở mức ý nghĩa 1%.

2.4 Nguyên nhân dẫn đến phá sản Ngân hàng:

Sau khi tham khảo các căn cứ nghiên cứu, có thể rút ra các nhân tố có khả năng

dẫn đến phá sản ngân hàng. Để thuận tiện cho việc đánh giá thực trạng rủi ro phá sản của

các NHTM Việt Nam bằng phương pháp định lượng, trong phạm vi bài nghiên cứu, tác

giả chỉ nhấn mạnh vào một số yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của NHTM Việt Nam

đó là:

2.4.1 Yếu tố bên trong:

2.4.1.1 Rủi ro tín dụng:

Theo Thomas P. Fitch (2000) trong Từ điển thuật ngữ chuyên ngành Ngân hàng

Barron: rủi ro tín dụng là rủi ro xảy ra khi bên đi vay không thể thanh toán các khoản nợ

theo thỏa thuận trong hợp đồng dẫn đến việc không thực hiện nghĩa vụ trả nợ đúng hạn.

Trong cuốn Phân tích và quản trị rủi ro Ngân hàng, Greuning và Bratanovic (2003) cho

rằng rủi ro tín dụng là nguy cơ mà người đi vay không có khả năng chi trả tiền lãi hoặc

hoàn trả vốn gốc đã được qui định trong hợp đồng tín dụng. Việc hoàn trả đó có thể sẽ

bị trì hoãn hoặc thậm chí không được thực hiện và điều này sẽ dẫn đến những vấn đề

liên quan đến dòng tiền và gây ảnh hưởng cho thanh khoản của ngân hàng. Vậy nói một

cách tổng quát, rủi ro tín dụng là việc người đi vay không trả được nợ khi đến hạn phải

thanh toán theo hợp đồng.

21

Khi rủi ro tín dụng xảy ra, Ngân hàng không thu hồi được vốn cho vay đã cấp và

lãi cho vay nhưng ngân hàng vẫn phải trả vốn và lãi cho các khoản tiền huy động đến

hạn. Điều này làm cho Ngân hàng bị mất cân đối trong việc thu chi. Do ngân hàng không

thu hồi được nợ nên vòng quay của vốn tín dụng bị chậm lại khiến cho hoạt động kinh

doanh không hiệu quả. Tác động của rủi ro tín dụng đối với Ngân hàng có thể xảy ra ở

nhiều mức độ:

- Giảm lợi nhuận Ngân hàng: Khi phát sinh rủi ro tín dụng, Ngân hàng không thu

được lãi vay nhưng phải trả lãi tiền gửi và nợ xấu phát sinh làm gia tăng các khoản chi

phí, bao gồm: Chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, chi phí quản lý nợ xấu và các

chi phí liên quan khác. Việc gia tăng các khoản chi phí khiến cho lợi nhuận Ngân hàng

bị suy giảm.

- Ngân hàng mất khả năng thanh toán: do không thu hồi được các khoản cho vay,

nợ xấu làm chậm quá trình luân chuyển vốn của Ngân hàng. Trong khi đó, Ngân hàng

vẫn phải có trách nhiệm thanh toán cho những khoản tiền gửi, điều này sẽ khiến Ngân

hàng phải đối mặt với nguy cơ mất khả năng thanh toán. Với tỷ lệ nợ xấu ở mức cao,

còn có thể dẫn tới thiếu hụt thanh khoản và dẫn đến nguy cơ phá sản của các NHTM.

- Giảm uy tín của Ngân hàng: thông tin về Ngân hàng có mức độ rủi ro tín dụng

cao, tỷ lệ nợ xấu vượt quá mức cho phép thường được công bố trên các phương tiện

thông tin đại chúng và nhanh chóng lan truyền trong công chúng, uy tín Ngân hàng sụt

giảm, gây bất lợi cho Ngân hàng trong quá trình cạnh tranh với các Ngân hàng khác.

- Khả năng phá sản: đây là ảnh hưởng nghiêm trọng nhất của rủi ro tín dụng. Nợ

xấu gây tổn thất về tài sản cho Ngân hàng, gia tăng chi phí hoạt động, giảm sút lợi nhuận,

giảm sút giá trị của tài sản, giảm uy tín Ngân hàng, sự tín nhiệm của khách hàng và có

thể dẫn đến mất thương hiệu của Ngân hàng. Một Ngân hàng hoạt động kinh doanh thua

lỗ liên tục, một Ngân hàng thường xuyên không đủ khả năng thanh toán có thể dẫn đến

cuộc khủng hoảng rút tiền hàng loạt của khác hàng, thì Ngân hàng bị phá sản là điều khó

tránh khỏi. Hơn nữa, khi có một Ngân hàng lâm vào tình trạng phá sản thì hiệu ứng dây

22

chuyền rất dễ xảy ra trong toàn bộ hệ thống Ngân hàng, gây khủng hoảng đối với toàn

bộ nền kinh tế, ảnh hưởng tiêu cực đến toàn bộ xã hội và sự phát triển của quốc gia

(Amalendu Ghosh, 2012).

Theo kết quả nghiên cứu của Whalen (1988), tỉ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên

tổng dư nợ đồng biến với rủi ro, nợ xấu càng tăng thì dự phòng càng tăng. Kết quả của

Halling (2006), tỉ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của năm trước nghịch biến với rủi ro. Ngân

hàng có điều kiện tài chính tốt thường chủ động tăng dự phòng, những ngân hàng tài

chính khó khăn sẽ chủ động giảm dự phòng đến mực thấp nhất. Vì vậy, trong bài nghiên

cứu này, tác giả sử dụng chỉ tiêu Dự phòng rủi ro tín dụng/Tổng dư nợ cho vay (LLR)

để đại diện cho rủi ro tín dụng.

2.4.1.2 Rủi ro lãi suất:

Timothy W. Koch (1995) cho rằng: “Rủi ro lãi suất là sự thay đổi tiềm tàng về

thu nhập lãi ròng và giá thị trường của vốn ngân hàng xuất phát từ sự thay đổi của mức

lãi suất”. Còn Thomas P. Fitch (1997) thì: “Rủi ro lãi suất là loại rủi ro xuất hiện khi có

sự thay đổi của lãi suất thị trường sẽ dẫn đến tài sản sinh lời giảm giá trị”. Nếu như toàn

bộ các chủ thể kinh tế đều có nguy cơ gặp rủi ro thì tất nhiên ngân hàng và các tổ chức

tín dụng cũng là những đơn vị dễ gặp rủi ro nhất do đặc thù hoạt động của tổ chức này.

Rủi ro lãi suất phát sinh khi lãi suất ngân hàng thay đổi làm Ngân hàng bị thiệt hại do

giảm lợi nhuận và giảm giá trị ròng của ngân hàng”.

Rủi ro lãi suất sẽ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của Ngân hàng bởi vì thu

nhập từ lãi là nguồn thu nhập chính của Ngân hàng. Rủi ro lãi suất sẽ làm tăng chi phí

nguồn vốn của Ngân hàng khi xuất hiện sự không cân xứng về kỳ hạn giữa tài sản và nợ.

Rủi ro lãi suất làm giảm thu nhập lãi thuần của Ngân hàng vì Ngân hàng áp dụng lãi suất

khác nhau trong quá trình huy động vốn và cho vay.

Tác động ngắn hạn của rủi ro lãi suất là làm suy giảm các khoản thu nhập của

ngân hàng. Thu nhập của Ngân hàng liên tục sụt giảm sẽ khiến Ngân hàng lâm vào tình

trạng mất khả năng thanh toán. Tác động lâu dài là làm giảm giá trị thị trường của tài sản

23

và vốn chủ sở hữu của Ngân hàng, khiến Ngân hàng lâm vào tình trạng khó khăn hơn

(Amalendu Gosh, 2012). Những tác động này nếu duy trì liên tục và không có các biện

pháp phòng ngừa thì Ngân hàng cũng sẽ đứng trước bờ vực phá sản.

Theo Halling (2006), tỉ lệ lợi nhuận từ hoạt động chính trên tổng tài sản đồng biến

với rủi ro ngân hàng. Rủi ro lãi suất được đo lường như sau: thu nhập từ lãi - chi phí trả

lãi)/tài sản có sinh lời bình quân (NIR). Thể hiện khả năng tận dụng nguồn vốn giá rẻ

hay chênh lệch lãi suất lớn giữa cho vay và huy động. Tỉ lệ này tăng, thu nhập lãi thuần

tăng (liên quan đến rủi ro lãi suất và cơ cấu TS – NV nhạy cảm với lãi suất) hoặc do tổng

tài sản giảm (liên quan đến việc giảm đầu tư/cho vay và giảm huy động) hay do cả hai

đều có thể làm giảm rủi ro ngân hàng. Chỉ số này được sử dụng trong nhiều nghiên cứu

như của Nguyễn Thanh Dương (2013), Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2015). Vì

vậy, trong nghiên cứu của mình tác giả cũng dùng NIR là biến đại diện cho rủi ro lãi

suất.

2.4.1.3 Rủi ro thanh khoản:

Theo định nghĩa của Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (BCBS, 1996), rủi ro

thanh khoản phát sinh từ sự bất lực của một ngân hàng để giảm nợ phải trả hoặc gia tăng

nguồn vốn trong cơ cấu tài sản. Khi không đủ thanh khoản, không thể có đủ vốn, ngân

hàng có thể, một là, vay nợ từ thị trường tiền tệ, hai là chuyển đổi tài sản kịp thời để gia

tăng vốn với mức chi phí hợp lý. Cả hai cách thức đó đều ảnh hưởng đến lợi nhuận của

ngân hàng. Do đó, thanh khoản trở thành ưu tiên hàng đầu của quản lý ngân hàng để đảm

bảo có đủ nguồn tiền đáp ứng nhu cầu của các nhà cung cấp và khách vay với mức chi

phí hợp lý trong tương lai.

Rủi ro thanh khoản còn được định nghĩa là nguy cơ mất khả năng thanh lý một

tài sản kịp thời với mức giá hợp lý (Muranaga và Ohsawa, 2002). Đối với các ngân hàng,

những tài sản có tính thanh khoản phổ biến nhất là trái phiếu kho bạc, các khoản vay

NHTW, trái phiếu đô thị, tiền gửi tại các ngân hàng khác, chứng khoán các cơ quan chính

phủ… Ngân hàng phải đầu tư nhiều vào các tài sản có tính thanh khoản cao, lại là những

24

tài sản có khả năng sinh lợi thấp nên tất yếu sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả sử dụng vốn của

ngân hàng.

Rủi ro thanh khoản là rủi ro nguy hiểm nhất của Ngân hàng, liên quan đến sự sống

còn của Ngân hàng. Bởi vì một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất của bất kỳ Ngân

hàng nào là đảm bảo khả năng thanh toán đầy đủ trước các nhu cầu thanh toán trong hiện

tại, tương lai và các nhu cầu thanh toán đột xuất cho khách hàng.

Khi Ngân hàng gặp rủi ro tín dụng và rủi ro lãi suất, thu nhập của Ngân hàng sẽ

suy giảm dẫn đến hiện tượng thiếu hụt thanh khoản. Thiếu hụt thanh khoản là dấu hiệu

cho thấy Ngân hàng đang trong tình trạng tài chính khó khăn. Hậu quả của việc thiếu hụt

thanh khoản là Ngân hàng đang mất dần các khoản tiền gửi cũ vì áp lực rút tiền ngày

càng gia tăng của khách hàng, Ngân hàng không thể thu hút thêm các khoản tiền gửi

mới, hoặc Ngân hàng phải huy động vốn với lãi suất cao hơn lãi suất cho vay, sụt giảm

lợi nhuận và mất uy tín với khách hàng trên thị trường.

Ngân hàng sẽ mất khả năng thanh toán và đứng trước bờ vực phá sản khi thiếu

hụt thanh khoản trầm trọng. Điều này không chỉ gây nên tâm lý lo ngại với khách hàng

của Ngân hàng đó mà còn đối với khách hàng của các Ngân hàng khác. Hiệu ứng lan

truyền sẽ xảy ra khi niềm tin của công chúng bị lung lay, dẫn đến việc rút tiền tại hàng

loạt các Ngân hàng khác, khiến các Ngân hàng khác cũng rơi vào tình trạng mất thanh

toán chỉ trong một thời gian ngắn và hệ thống Ngân hàng sẽ rơi vào tình trạng hỗ loạn.

Sự hỗn loạn này có thể là nguyên nhân của sự phá sản của hệ thống Ngân hàng (Trần

Huy Hoàng, 2011).

Trong bài nghiên cứu này, tác giả dùng 2 chỉ tiêu LDR (loan to deposite ratio) và

LAD (liquid asset to deposite ratio) để đại diện cho rủi ro thanh khoản theo như nghiên

cứu của Montgomery (2004), Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2015).

2.4.1.4 Tỷ lệ đòn bẩy:

Trong các nghiên cứu của Montgomery et al. (2004), Jordan (2010), Nguyễn

Thanh Dương (2013), Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2015) đều đưa biến tỷ lệ đòn

25

bẩy (LEV) = Vốn chủ sở hữu / Tổng huy động để kiểm tra sự tác động của nó đến rủi ro

phá sản của Ngân hàng.

Trong trường hợp các ngân hàng có tỷ lệ huy động cao hơn vốn chủ sở hữu thực

có thì rủi ro thanh khoản vả rủi ro lãi suất sẽ cao hơn vì tỷ lệ đòn bẩy cao sẽ khiến Ngân

hàng gặp khó khăn khi có sự cố bất ngờ xảy ra.

Vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả tiếp tục đưa biến LEV vào để đánh giá mức

độ tương quan với rủi ro phá sản của Ngân hàng.

2.4.1.5 Tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp:

Tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp (CTI) = Chi phí lương và trợ cấp / Thu nhập lãi

thuần.

Whallen (1988) cho thấy có mối liên hệ tích cực giữa CTI và rủi ro ngân hàng.

Sự gia tăng tỷ lệ này (tức là tăng chi phí) làm giảm hiệu quả hoạt động ngân hàng, do đó

làm tăng nguy cơ ngân hàng. Vì vậy, việc tiếp tục đánh giá chỉ tiêu này là cần thiết trong

nghiên cứu này.

2.4.2 Yếu tố bên ngoài:

2.4.2.1 Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội:

GDP phản ánh những thay đổi trong môi trường kinh tế vì nó đo lường sự thay

đổi hàng năm trong GDP thực tế. Biến này đã được sử dụng như là một biến đại diện

cho hoạt động kinh tế như là một tỷ lệ ít hơn chỉ ra một sự suy giảm trong hoạt động

kinh tế (Jokipii và Milne, 2007). Các nghiên cứu cho rằng các ngân hàng sẽ phải đối mặt

với nguy cơ lớn hơn trong thời gian ký kết hợp đồng kinh tế, do đó, các biến tăng trưởng

GDP dự kiến sẽ được tiêu cực liên quan đến tổng số rủi ro.

Tăng trưởng GDP thực tế có mối tương quan nghịch chiều đến rủi ro. Là một chỉ

thị hoạt động theo chu kỳ trong nền kinh tế, giảm GDP thực tế làm tổng rủi ro lớn hơn

cho các ngân hàng.

26

2.4.2.2 Lạm phát:

Lạm phát ảnh hưởng đến mọi mặt trong đời sống kinh tế - xã hội và nhà nước

phải áp dụng những biện pháp thích hợp để kiềm chế, kiểm soát. Biến này nắm bắt được

những rủi ro lạm phát hiện nay trong nền kinh tế (Snyder, 2005). Khi không chắc chắn

về lạm phát phát sinh, nó có xu hướng có nhiều ảnh hưởng hơn lãi suất dài hạn thay vì

lãi suất ngắn hạn. Khi nguy cơ lạm phát trở nên nghiêm trọng hơn, các nhà đầu tư sẽ yêu

cầu năng suất cao hơn về các lựa chọn đầu tư dài hạn do ảnh hưởng giá lạm phát có thể

có trong một khoảng thời gian mười năm. Mặt khác, một nỗi sợ hãi của lạm phát có thể

không gây ra sự gia tăng cùng một tỷ lệ lãi suất ngắn hạn vì mức độ thấp hơn ảnh hưởng

của lạm phát có thể có trong ngắn hạn so với thời gian dài. Dự kiến giữa ngắn hạn và lãi

suất dài hạn sẽ chỉ ra sự không chắc chắn lớn hơn về lạm phát và do đó, có mối quan hệ

tiêu cực với tổng rủi ro (Salkeld, 2011).

27

Tóm tắt chương 2:

Trong chương 2 trình bày một số khái niệm liên quan đến phá sản doanh nghiệp,

đặc biệt hơn là phá sản của Ngân hàng, các loại rủi ro mà Ngân hàng thường gặp phải,

khi nào xảy ra rủi ro phá sản, nguyên nhân và hậu quả của phá sản Ngân hàng. Chương

này cũng trình bày cách thức đo lường rủi ro phá sản. Đồng thời cũng nêu ra một số

nghiên cứu trước đây về các nhân tố tác động đến rủi ro phá sản của NHTM. Những nội

dung này chính là cơ sở để phân tích thực trạng về các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản

của NHTM Việt Nam.

28

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Dựa vào lý thuyết được tổng kết trong chương 2, chương 3 tập trung nghiên cứu

mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam để từ đó có

các bằng chứng thực nghiệm làm cơ sở để đề xuất giải pháp giúp giảm thiểu rủi ro phá

sản trong hoạt động của các NHTM Việt Nam.

3.1 Mô hình nghiên cứu:

Bài viết này sử dụng mô hình nghiên cứu của các tác giả Swinburne et al., 2007;

Jordan et al., 2010; Demirgüç-Kunt & Detragiach, 2010; Nguyễn Thanh Dương, 2013

và Trầm Thị Xuân Hương cùng cộng sự, 2015 dùng để tìm hiểu tác động của các yếu tố

đến rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam

Từ những nghiên cứu đó, tác giả xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đa bội để

xác định mối quan hệ của các yếu tố (biến độc lập) tác động đến rủi ro phá sản trong

hoạt động của ngân hàng (biến phụ thuộc).

Zit = β0 + βiXit + eit

Trong đó:

i: là ngân hàng quan sát thứ i (i = 1, 2, 3, …, 25) -

t: là năm quan sát thứ t (t= 1, 2, 3, …,10) -

- Zit: đại diện cho rủi ro trong hoạt động của ngân hàng

- Xit: Biến độc lập của ngân hàng thứ i, trong năm thứ t đại diện cho các yếu tố tác

động đến rủi ro trong hoạt động của các ngân hàng.

- βi: hệ số các biến độc lập.

- β0: hệ số tự do (điểm chặn của mô hình).

- eit: sai số.

29

3.2 Giới thiệu biến và hiệu chỉnh mô hình tham khảo:

3.2.1 Biến phụ thuộc:

Sau khi tham khảo các nghiên cứu trước, tác giả lựa chọn chỉ số phù hợp nhất để

đại diện cho rủi ro trong hoạt động ngân hàng là Z-score vì các lý do sau:

+ Trong nghiên cứu của Laura Chiaramonte et al. (2014) đã rút ra kết luận rằng

Z-score tốt hơn CAMELS trong việc dự đoán thất bại ngân hàng trong những năm khủng

hoảng (2008-2011).

+ Theo nghiên cứu về Phương pháp định giá rủi ro tín dụng quốc tế và dự đoán

rủi ro theo tiêu chuẩn Basel II của M. Naresh Kumar và V. Sree Hari Rao (2013) kết

luận rằng, việc đo lường rủi ro theo chỉ số Z-score của Roy (1952) cho kết quả chính xác

hơn (98.6%) so với chỉ số Z-score của Altman (1986) (93.5%). Và việc đo lường rủi ro

theo Roy (1952) đạt mức độ chính xác 93% cho việc dự đoán rủi ro, trong khi đó Altman

(1986) chỉ đạt mức độ 87.4% cho việc dự đoán rủi ro.

+ Chỉ số đo lường rủi ro theo ROE), ROA) chỉ đơn giản đo lường biến thiên

lợi nhuận/vốn chủ sở hữu và lợi nhuận/tổng tài sản dựa vào dữ liệu quá khứ và do đó

không còn bao gồm thông tin về đòn bẩy và lợi nhuận của các ngân hàng trong cách tính

chỉ số rủi ro nào. Vì vậy xét về mặt hiệu quả khi đo lường rủi ro thì 2 chỉ số này không

thật sự tối ưu để sử dụng đo lường rủi ro chung.

+ Do IMF và WB không cung cấp thông tin chính thức về việc áp dụng nguyên

tắc Basel Core cho các ngân hàng thương mại Việt Nam, vì vậy tác giả không dùng hệ

số CAR để đo lường rủi ro phá sản trong nghiên cứu này.

+ Trong các nghiên cứu gần đây, thì chỉ số Z-score thường được dùng để đo sức

khỏe và rủi ro chung trong hoạt động của ngân hàng như nghiên cứu của Betz và cộng

sự (2014), Cole và cộng sự (2012), Nur Ozkan (2007), … Trong nghiên cứu của Jordan

et al. (2010) đưa ra nhận xét các nhà đầu tư, người cho vay, giám đốc nên sử dụng Z-

score để đo lường rủi ro phá sản của Ngân hàng.

30

Tác giả dùng chỉ số Z-score làm biến phụ thuộc và là biến đại diện cho rủi ro

trong hoạt động của NHTM Việt Nam. Như vậy, Zit biểu thị chỉ số Z-score của ngân

hàng (i) trong năm (t), được sử dụng để định lượng ổn định ngân hàng theo Cihak và

Hesse (2008) (điểm càng cao thì rủi ro càng thấp).

Trong đó:

- ROAAit: Suất sinh lợi trên tổng tài sản bình quân ngân hàng (i), năm (t)

i(ROAAit): Độ lệch chuẩn ROAA của ngân hàng (i)

- E(ROAAit): Trung bình ROAA ngân hàng (i)

-

- Ebqit/Abqit: Tỉ lệ VCSH bình quân trên tổng tài sản bình quân của ngân hàng tại

năm (t)

3.2.2 Biến độc lập và kỳ vọng

Như đã trình bày trong chương 2, bài viết vận dụng các nghiên cứu trước đó về

yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam của Nguyễn Thanh Dương,

2013 và Trầm Thị Xuân Hương cùng cộng sự, 2015 và bổ sung thêm yếu tố vĩ mô là:

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và Tỷ lệ lạm phát (INF).

Bảng 3.1: Các biến và kỳ vọng nghiên cứu của mô hình

STT

Tên biến

Cách xác định

Các biến

Kỳ vọng

Nghiên cứu tham khảo

Đại diện cho

and

Dự phòng rủi ro tín dụng

1

LLR

-

Tổng dư nợ cho vay

Loss

Rủi ro tín dụng

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (Loan Reserve Ratio)

2

LEV

+

Vốn chủ sở hữu Tổng huy động

Tỷ lệ đòn bẩy (Leverage ratio)

Whalen Thomson (1988), Halling (2006) Montgomery et al. (2004), Jordan (2010)

31

STT

Tên biến

Cách xác định

Các biến

Kỳ vọng

Nghiên cứu tham khảo

Đại diện cho

Thu nhập lãi thuần

3

NIR

+

Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (Net interest ratio)

Rủi ro lãi suất

and

Chi phí lương và trợ cấp

4

CTI

-

Thu nhập lãi thuần

Tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp (Commission to income ratio)

Tổng dư nợ cho vay

5

LDR

-

Tổng tài sản bình quân

Tỷ lệ cho vay (Loan to deposit ratio)

lệ

6

LAD

+

Tài sản thanh khoản−Huy động ngắn hạn

Tổng huy động

tài sản Tỷ thanh khoản (Liquid asset to deposit ratio)

Rủi ro thanh khoản Rủi ro thanh khoản

độ

tăng

7

GDP

+

Tốc trưởng kinh tế

và

8

INF Tỷ lệ lạm phát

+/-

Montgomery et al. (2004), Nguyễn Thanh Dương (2013), Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2015). Whalen Thomson (1988), Halling (2006) Montgomery et al. (2004), PWC (2006, 2012) Montgomery et al. (2004), (2006, PWC 2012) Wong et al. (2005), Asarkaya Ocan (2007) và Shassady Moore (2015), Akhter và Daly (2009)

Tổng huy động ngắn hạn

(Kỳ vọng dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến độc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-)

so với Z-score có nghĩa biến độc lập đồng biến với rủi ro)

 Các giả thuyết:

 H1: LLR có mối tương quan nghịch biến với Z-score, đồng biến với rủi ro phá sản.

Khi LLR càng cao, rủi ro tín dụng càng cao, làm giảm chất lượng tài sản và tăng

các khoản vay không hiệu quả, ảnh hưởng xấu đến thu nhập. Theo Whalen và Thomson

32

(1988), LLR có liên quan dương đến rủi ro, trong khi dự phòng rủi ro cho vay của năm

trước theo Halling (2006) có mối quan hệ tiêu cực với rủi ro ngân hàng. Các ngân hàng

trong điều kiện tài chính thuận lợi (bất lợi) tích cực tăng (giảm) dự trữ lỗ cho vay.

 H2: LEV có mối tương quan đồng biến với Z-score, nghịch biến với rủi ro phá sản.

Trong trường hợp các ngân hàng yêu cầu tiền gửi nhiều hơn (tức là rủi ro thanh

khoản và rủi ro lãi suất cao hơn), vốn chủ sở hữu ít khiến họ gặp khó khăn khi xảy ra sự

cố bất ngờ. Montgomery et al. (2004) cho rằng tỷ lệ đòn bẩy có tương quan dương đến

rủi ro ngân hàng; tuy nhiên, kết quả này không có ý nghĩa thống kê. Trong nghiên cứu

của Jordan (2010), tỷ lệ đòn bẩy, được đo bằng tỷ lệ vốn cấp 1 so với tổng tài sản, có

mối quan hệ bất lợi với rủi ro ngân hàng, có nghĩa là đòn bẩy càng cao, rủi ro càng thấp.

Tài trợ vốn chủ sở hữu dồi dào sẽ giúp các ngân hàng chịu được những rủi ro mà các

hoạt động của họ phải đối mặt.

 H3: NIR có mối tương quan đồng biến với Z-score, nghịch biến với rủi ro phá sản.

Chỉ số này cho thấy tác động của rủi ro lãi suất lên rủi ro phá sản. vì thu nhập lãi

là một trong những nguồn thu chính. Sự gia tăng của NIR là do thu nhập lãi thuần tăng

hoặc tổng tài sản giảm (do giảm hoạt động đầu tư hoặc cho vay đối với các tài khoản rủi

ro). Việc NIR giảm ngụ ý rằng hoạt độn của Ngân hàng đang đối mặt với nhiều rủi ro

hơn do thu nhập lãi ròng giảm và giảm các khoản đầu tư vào các tài khoản rủi ro. Trong

khi Halling (2006) tìm thấy một mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ này và rủi ro ngân hàng,

Nguyễn (2003) đã khám phá NIR trong mối liên hệ tiêu cực với Z-score.

 H4: CTI có mối tương quan nghịch biến với Z-score, đồng biến với rủi ro phá sản.

Whallen (1988) cho thấy có mối liên hệ tích cực giữa CTI và rủi ro ngân hàng.

Sự gia tăng tỷ lệ này (tức là tăng chi phí) làm giảm hiệu quả hoạt động ngân hàng, do đó

làm tăng nguy cơ ngân hàng. Việc giảm CTI có thể do giảm chi phí hoặc tăng thu nhập

lãi thuần (chênh lệch lãi suất lớn làm tăng lợi nhuận). Halling (2006) nhận thấy rằng tỷ

lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản và chi phí hoạt động cho thu nhập dự kiến có liên

quan tích cực đến rủi ro ngân hàng. Tương tự, Cihak và Hesse (2008) đã phát hiện một

33

mối liên hệ tích cực giữa tỷ lệ chi phí hoạt động với tổng thu nhập và biến động của ngân

hàng.

 H5: LDR có mối tương quan nghịch biến với Z-score, đồng biến với rủi ro phá sản.

LDR được sử dụng để đo lường cung thanh khoản và nhu cầu của ngân hàng. Sự

gia tăng của nó sẽ dẫn đến rủi ro thanh khoản do sự mất cân đối giữa cung và cầu thanh

khoản. Khi nghiên cứu trường hợp của các ngân hàng thương mại Nhật Bản và Indonesia,

Montgomery et al. (2004) ghi nhận rằng mối quan hệ tích cực tồn tại giữa tỷ lệ cho vay

và rủi ro phá sản, cho rằng trong giai đoạn khủng hoảng, các ngân hàng thường tập trung

vào tăng trưởng tín dụng để kiếm thêm thu nhập và có xu hướng nhắm đến những người

vay có rủi ro với lãi suất cho vay cao hơn. Trong khi đó, đối với PWC (2006, 2012),

LDR giúp xác định tính thanh khoản cũng như xu hướng và trạng thái thanh khoản của

ngân hàng trong quá trình hoạt động.

 H6: LAD có mối tương quan đồng biến với Z-score, nghịch biến với rủi ro phá sản.

Tài sản thanh khoản có thể được xem như là dự trữ thanh khoản được sử dụng

bởi các ngân hàng để đối phó với rút tiền mặt hàng loạt trong một số trường hợp nhất

định. Tỷ lệ cao hơn đồng nghĩa với việc quản lý thanh khoản của ngân hàng tốt, giúp

giảm thiểu rủi ro thanh khoản. Theo Montgomery (2004), mặc dù LAD có mối liên hệ

tích cực với nguy cơ phá sản, liên kết này không có ý nghĩa thống kê. PWC (2006, 2012)

nhấn mạnh tầm quan trọng của LAD trong việc đánh giá rủi ro thanh khoản nói chung

và thanh khoản ngân hàng nói riêng.

 H7: GDP có mối tương quan đồng biến với Z-score, nghịch biến với rủi ro phá sản.

Tăng trưởng kinh tế (tỷ lệ tăng GDP) là chỉ số kinh tế vĩ mô đo lường mức tăng

trưởng của hàng hoá thành phẩm và dịch vụ được sản xuất trong nước trong một khoảng

thời gian cụ thể. Wong và cộng sự (2005) xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô và còn thấy

một mối quan hệ ngược chiều giữa tốc độ tăng trưởng GDP và rủi ro. Asarkaya và O can

(2007) kết luận rằng các ngân hàng có thể bị tổn thất do những rủi ro có thể xảy ra trong

bối cảnh suy thoái.

34

 H8: INF có mối tương quan đồng biến/nghịch biến với Z-score, nghịch biến/đồng

biến với rủi ro phá sản.

Lạm phát là sự thay đổi của mức giá hàng hoá và dịch vụ, có thể ảnh hưởng đến

mức tiêu thụ của người tiêu dùng. Shaddady và Moore (2015) đã nghiên cứu các yếu tố

quyết định mức độ an toàn vốn của 89 ngân hàng tại các nước giàu tài nguyên dầu của

Hội đồng Hợp tác vùng Vịnh (GCC). Những phát hiện từ nghiên cứu này phù hợp với

kết quả của Akhter và Daly (2009), đã cho thấy mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa

thống kê giữa lạm phát và rủi ro.

3.2.3 Mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở tiếp thu các nghiên cứu đã được kiểm định, mô hình hồi quy trong đề

tài này được xây dựng có dạng tổng quát như sau:

Zi,t= β0 + β1LLRit + β2LEVit + β3NIRit + β4CTIit + β5LDRit + β6LADit + β7GDPit +

β8INFit + εi,t

Trong đó:

i: là ngân hàng quan sát thứ i (i = 1, 2, 3, …, 25) -

t: là năm quan sát thứ t (t= 1, 2, 3, …,10) -

- Zit: đại diện cho rủi ro trong hoạt động của ngân hàng

- βi: hệ số các biến độc lập.

- β0: hệ số tự do (điểm chặn của mô hình).

- eit: sai số.

3.3 Phương pháp nghiên cứu:

Trong nghiên cứu này tác giả sẽ dựa vào phần mềm Excel để tính toán các chỉ số

và thống kê theo thứ tự các ngân hàng hỗ trợ cho phân tích sơ bộ các biến trong mô hình.

Ngoài ra còn có sự hỗ trợ của phần mềm Eviews 8 trong việc làm các thống kê mô tả

chung cho các biến, phân tích hiện tượng đa cộng tuyến, các mô hình bình phương bé

nhất (OLS), nhân tố cố định (FEM), nhân tố biến động (REM) và mô hình GLS để có

35

phương trình tốt nhất thể hiện mối quan hệ của các nhân tố tác động đến rủi ro phá sản

của các ngân hàng.

3.4 Thu thập và xử lý dữ liệu:

3.4.1 Mẫu nghiên cứu:

Tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu là 25 NHTM Việt Nam trong khoảng thời gian

từ năm 2007 – 2016 để thiết lập dữ liệu bảng quan sát cho các ngân hàng. Theo đó sẽ có

25 đơn vị chéo và 10 thời đoạn, tổng cộng có 250 quan sát cho mẫu nghiên cứu.

3.4.2 Nguồn số liệu

Dựa trên nguồn dữ liệu đã xác định, nghiên cứu đã thu thập số liệu của các NHTM

Việt Nam thông qua các báo cáo thường niên và các báo cáo tài chính của các ngân hàng

(có kiểm toán theo chuẩn mực kế toán) được công bố hàng năm trong giai đoạn 2007 –

2016 trên các website của các ngân hàng và từ websites của thị trường chứng khoán Việt

Nam - Vietstock (http://finance.vietstock.vn/). Ngoài ra, dữ liệu cấp quốc gia như tăng

trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát được thu thập từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới,

Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF). Tất cả các số liệu này được tìm kiếm bằng phương pháp

tổng hợp, thống kê, trích lọc, phân loại và sắp xếp theo dòng thời gian của mẫu quan sát

với năm tài chính gần nhất là 2016 và lùi dần về các năm nghiên cứu trước.

3.4.3 Phương pháp xử lý số liệu

Sau khi thu thập xong số liệu cần thiết cho mô hình, nghiên cứu tiến hành hiệu

chỉnh và mã hóa các dữ liệu. Bước tiếp theo là nghiên cứu tiến hành làm sạch dữ liệu

nhằm phát hiện các sai sót, các ô trống thiếu thông tin, sai thông tin và tiến hành hoàn

thiện ma trận dữ liệu.

Như vậy, dữ liệu sau cùng được đưa vào sử dụng trong mô hình và tiến hành phân

tích, kiểm định bằng phương pháp nghiên cứu hồi quy. Sau khi thu thập đủ các số liệu

cần thiết, tác giả dựa vào các công thức tính các chỉ số đó thông qua các nghiên cứu

trước với cách tính phù hợp nhất cho Việt Nam đã đề cập trong bảng các biến để có kết

quả cuối cùng cho bảng dữ liệu cho mẫu nghiên cứu.

36

Tóm tắt chương 3

Dựa trên cơ sở lý thuyết đã trình bày trong Chương 2, trong Chương 3, tác giả đi

vào giới thiệu mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của NHTM.

Các yếu tố này gồm: Rủi ro tín dụng (được đại diện bởi biến Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín

dụng - LLR), Rủi ro lãi suất (đại diện bởi NIR – Tỷ lệ thu nhập lãi thuần), Rủi ro thanh

khoản (đo lường bởi biến LDR – Tỷ lệ cho vay và LAD – Tỷ lệ tài sản thanh khoản), Tỷ

lệ đòn bẩy – LEV, Tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp – CTI và các yếu tố ngoại sinh: Tốc độ

tăng trưởng kinh tế GDP và Tỷ lệ lạm phát INF. Đồng thời, tác giả đã mô tả dữ liệu và

chỉ rõ các thức thu thập dữ liệu cũng như phương pháp nghiên cứu sử dụng.

37

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu:

Thống kê mô tả tất cả các biến trong mô hình được mô tả trong bảng sau:

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến

Z_SCORE LLR LEV

NIR

CTI

LDR LAD GDP

INF

Mean

0.1475 0.1353 0.1362

0.1651 2.3709 0.0769 0.7686 11.7620

0.0692

Median

0.1327 0.1022 0.1021

0.1106 2.3843 0.0214 0.7765 11.3362

0.0619

Maximum

0.2816 0.8945 0.7945

2.1429 2.7969 0.8725 1.2273 20.2524

1.2969

Minimum

0.0640 0.0388 0.0418 -0.0547 2.0265 -0.0053 0.4303 5.6935

0.0143

Std. Dev.

0.0504 0.1031 0.1158

0.2482 0.1502 0.1504 0.1260 3.0830

0.0829

Skewness

0.8711 3.7546 3.5596

5.9327 -0.1466 3.4162 0.0611 0.6252

13.0864

Kurtosis

2.9714 25.1927 22.8114 45.8048 2.5226 15.0017 4.4739 3.2742 194.2055

Jarque-Bera

31.62 5717.77 4616.40 20552.47

3.27 1986.68 22.79

17.07 387964.30

Probability

0.0000 0.0000 0.0000

0.0000 0.1950 0.0000 0.0000 0.0002

0.0000

Sum

36.89

33.82

34.05

41.27 592.72

19.22 192.16 2940.51

17.31

Sum Sq.

0.63

2.65

2.79

15.34

5.62

5.63

3.96 2366.73

1.71

Dev.

Observations

250

250

250

250

250

250

250

250

250

(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews)

Mức trung bình của Z-score là 14,75% với độ lệch chuẩn là 5,04%. Có một sự

khác biệt không nhiều giữa mức độ rủi ro của các NHTM Việt Nam. Giá trị Z-score thấp

nhất là 6,6% cho thấy mức độ rủi ro khá cao, giá trị Z-score cao nhất là 28,16% cho thấy

mức độ rủi ro thấp, thể hiện sự bền vững và khỏe mạnh của ngân hàng.

38

Biến LLR là đại lượng đặc trưng cho tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng. Mức trung

bình của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) đạt tỷ lệ trung bình là 13,53%, độ lệch

chuẩn của LLR là 10,31%, khoảng chênh lệch là 3,88% đến 89,45% là khá lớn cho thấy

sự không tương đồng về tỷ lệ dự phòng nợ xấu của ngân hàng.

Biến LEV thể hiện tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng vốn huy động của ngân hàng,

với giá trị trung bình là 13,62% với khoảng biến thiên 4,18% đến 79,45%, độ lệch chuẩn

là 11,58%. Cho thấy có sự không tương đồng giữa đòn bẩy của các ngân hàng.

Tỉ lệ thu nhập lãi thuần (NIR) trung bình của 25 ngân hàng là 16,51% biến thiên

mạnh từ -5,47% đến 214,29%. Với giá trị trung bình cứ mỗi đồng tài sản ngân hàng bỏ

ra thì ngân hàng thu về được 0,1651 đồng lãi thuần. Với độ lệch chuẩn là 24,82% cho

thấy mức độ chênh lệch lớn trong việc sử dụng hiệu quả tài sản giữa các ngân hàng gần

như có sự khác biệt lớn.

Biến CTI thể hiện tỉ lệ chi phí lương và trợ cấp của ngân hàng. Mức chi phí lương

trung bình đạt giá trị 237,09% là mức chi phí lương tương đối cao so với tổng thu nhập

ngân hàng.

Mức trung bình của tổng dư nợ cho vay so với tổng huy động ngắn hạn của ngân

hàng (LDR) là 7,69%. Độ lệch chuẩn là 15,04% là khá cao, cho thấy có một sự khác biệt

đáng kể giữa các ngân hàng cấp tín dụng.

Biến LAD là tỉ lệ tài sản thanh khoản, với mức trung bình là 76.86%, độ lệch

chuẩn 12,6% và khoảng biến thiên 43,22% tới 122,72% cho thấy mức độ biến động và

không tương đồng cao giữa các ngân hàng.

Biến GDP thể hiện tốc độ tăng trưởng GDP hằng năm của nền kinh tế Việt Nam

với độ lệch chuẩn là 3% là mức tương đối ổn định qua các năm. Bên cạnh tốc độ tăng

trưởng thì biến INF đại diện cho tỷ lệ lạm phát với giá trị trung bình là 6,92% với độ

lệch chuẩn 8,29% cho thấy độ biến động tương đối trong khoảng thời gian từ năm 2007-

2016.

39

4.2 Trình bày kết quả kiểm định giả thuyết:

4.2.1 Phân tích tương quan

Bảng 4.2: Hệ số tương quan giữa các biến

Z_SCORE

LLR

LEV

NIR

CTI

LDR

LAD GDP

INF

1.0000

Z_SCORE

0.4415

1.0000

LLR

0.4784

0.4861

1.0000

LEV

0.1263

0.1904

0.1698

1.0000

NIR

-0.5413

-0.5166

-0.5096

-0.2162

1.0000

CTI

0.2802

0.2264

0.2322

0.0429

-0.6118

1.0000

LDR

-0.1752

-0.1916

-0.1591

-0.4814

0.1441

0.0359

1.0000

LAD

-0.1341

-0.1714

-0.1835

-0.1860

0.2507

-0.1711 0.0574 1.0000

GDP

-0.1836

-0.0769

-0.0698

-0.1842

0.0411

-0.0255 0.2454 0.1788 1.0000

INF

(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews)

Tất cả các biến độc lập trong mô hình thì hệ số tương quan giữa các biến không

cao theo tiêu chuẩn của Gurajati đã nghiên cứu là mức 0.8 chứng tỏ không xảy ra hiện

tượng đa cộng tuyến giữa các biến.

4.2.2 Phân tích hồi quy với phương pháp OLS, FEM và REM

Nghiên cứu này sẽ sử dụng các hồi quy về biến phụ thuộc dựa trên 03 cách: mô

hình hồi quy Pooled, mô hình hồi quy tác động cố định (Fixed effects) và mô hình hồi

quy tác động ngẫu nhiên (Random effects). Cách đầu tiên là cách đơn giản nhất dùng

cho hồi quy dữ liệu bảng. Về mặt lý thuyết, hồi quy này giả định các giá trị trung bình

và mối quan hệ liên tục giữa tất cả các biến, bỏ qua thời gian và cắt ngang các hiệu ứng.

Mô hình hồi quy tác động cố định (Fixed effects) và mô hình hồi quy tác động ngẫu

nhiên (Random effects) được đưa vào để phân tích dữ liệu bảng.

40

Xem xét những nhân tố riêng đặc biệt ảnh hưởng đến các biến độc lập. Nó cũng

loại bỏ các tính năng đổi theo thời gian để đánh giá hiệu quả ròng của các biến giải thích.

Đó là những lý do tại sao FEM giả định rằng có tồn tại không có tự tương quan trong mô

hình. Mặt khác, REM bao gồm các biến đổi theo thời gian vào quá trình của nó. Các biến

ở đây được coi là ngẫu nhiên và không tương quan giữa các lỗi và các biến. Vì vậy, tự

tương quan là một vấn đề nghiêm trọng mà REM phải đối phó với. Chú ý rằng, nó là

thường tin rằng REM có thể loại trừ các lỗi biến ngẫu nhiên từ mô hình. Để có thể hiểu

hai mô hình, mô hình nào là phù hợp hơn, sử dụng tương quan Random Effects -

Haussmann thử nghiệm được thực hiện trong chương trình Eviews.

 Kết quả hồi quy cho mô hình OLS:

Phân tích hồi quy được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ định lượng giữa biến

phụ thuộc Z-score, và các biến độc lập bao gồm: LLR, LEV, NIR, CTI, LDR, LAD,

GDP và INF.

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy mô hình theo phương pháp OLS

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LLR -0.732736 0.146697 -4.994898 0.0000

LEV 0.817399 0.141564 5.774061 0.0000

NIR -0.010263 0.011530 -0.890153 0.3743

CTI -0.161786 0.024145 -6.700618 0.0000

LDR -0.020785 0.020937 -0.992772 0.3218

LAD -0.042978 0.022993 -1.869172 0.0628

GDP 0.000959 0.000842 1.139452 0.2556

INF -0.093714 0.030870 -3.035789 0.0027

C 0.550443 0.061919 8.889717 0.0000

(Kỳ vọng dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến độc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-)

so với Z-score có nghĩa biến độc lập đồng biến với rủi ro)

(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews)

41

Nhìn vào bảng kết quả trên ta thấy, mô hình hồi quy OLS có 3 biến là: NIR, LDR,

và GDP không có ý nghĩa tác động đến rủi ro trong hoạt động ngân hàng. Do mô hình

OLS xem xét các NHTM đồng nhất, điều này thường không phản ánh đúng thực tế vì

mỗi NHTM có những đặc điểm riêng hoàn toàn khác nhau có thể ảnh hưởng đến rủi ro

của ngân hàng, ví dụ tỷ lệ cho vay (LDR) và tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIR). Như vậy,

mô hình OLS có thể dẫn đến các ước lượng bị sai lệch khi không kiểm soát được các tác

động riêng biệt này.

Với mô hình hiệu ứng cố định FEM và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM đều

có thể kiểm soát được tác động riêng biệt này. Do đó, tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy

FEM và REM để cho kết quả tốt nhất về các yếu tố tác động đến rủi ro trong hoạt động

ngân hàng trong phần tiếp theo.

 Kết quả hồi quy cho mô hình FEM

Với đặc điểm là sử dụng các biến giả thể hiện các đặc điểm riêng của ngân hàng

không thay đổi theo thời gian vào mô hình ta có kết quả như bảng dưới. Kết quả mô hình

FEM có một số thay đổi khác biệt so với OLS. Mô hình FEM có nhiều biến có ý nghĩa

thống kê hơn so với mô hình OLS. Cụ thể là các biến: LLR, LEV, NIR và CTI đều có ý

nghĩa trong mô hình FEM ở mức ý nghĩa 5%.

Bảng 4.4: Bảng kết quả hồi quy cho mô hình FEM

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LLR -0.519777 0.114516 -4.538916 0.0000

LEV 0.604941 0.113052 5.351008 0.0000

NIR 0.019117 0.009622 1.986769 0.0482

CTI 0.157971 0.030500 5.179407 0.0000

LDR 0.022016 0.017100 1.287510 0.1993

LAD 0.033371 0.022691 1.470668 0.1428

GDP 0.000679 0.001027 0.661495 0.5090

42

INF 0.000299 0.020665 0.014465 0.9885

C -0.277571 0.077121 -3.599179 0.0004

(Kỳ vọng dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến độc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-)

so với Z-score có nghĩa biến độc lập đồng biến với rủi ro)

(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews)

 Kết quả hồi quy cho mô hình REM:

Kết quả hồi quy mô hình REM ở bảng 4.5 cho thấy chỉ có 2 biến là LLR và LEV

có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Bảng 4.5: Bảng kết quả hồi quy cho mô hình REM

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LLR -0.629667 0.110293 -5.709046 0.0000

LEV 0.710008 0.108528 6.542189 0.0000

NIR 0.006321 0.009111 0.693824 0.4885

CTI 0.024877 0.025151 0.989072 0.3236

LDR 0.019365 0.016234 1.192805 0.2341

LAD 0.022595 0.020877 1.082309 0.2802

GDP -9.0921 0.000897 -0.010137 0.9919

INF -0.026667 0.020335 -1.311408 0.1910

C 0.059095 0.064304 0.918992 0.3590

(Kỳ vọng dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến độc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-)

so với Z-score có nghĩa biến độc lập đồng biến với rủi ro)

(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews)

Sau khi hồi quy mô hình của các phương pháp hồi quy OLS, FEM và REM thì

phương pháp nào là tốt nhất trong 3 phương pháp trên, thì tác giả sẽ sử dụng kiểm định

Likelihood cho OLS và FEM và kiểm định Hausman cho FEM và REM cụ thể trình bày

phần tiếp theo.

43

 Kiểm định Likelihood cho OLS và FEM

Với giả thiết cho việc loại bỏ OLS hay FEM của kiểm định này như sau:

Ho: Mô hình OLS sẽ thích hợp hơn FEM. (Điều kiện: p-value >= a)

H1: Mô hình OLS không thích hợp. (Điều kiện: p-value < a)

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Likelihood cho OLS và FEM

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 17.308158 (24,217) 0.0000

Cross-section Chi-square 267.404520 24 0.0000

(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews)

Theo bảng kiểm định thì p-value < a tương ứng 0.0000 nhỏ hơn mức 1% nên ta

chấp nhận giả thiết H1 hay nói cách khác thì FEM tốt hơn OLS.

 Kiểm định Hausman cho FEM và REM:

Để lựa chọn một mô hình hiệu quả hơn, tác giả thực hiện kiểm định Hausman trên

hai mô hình này. Giá trị của kiểm định được phát triển bởi Hausman có phân phối tiệm

cận χ2 và dùng kiểm định giả thuyết H0 rằng sai số của mô hình không tương quan với

biến giải thích hay kết quả hồi quy giữa hai mô hình hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu

nhiên là không có sự khác biệt rõ rệt.

Giả thiết cho kiểm định này như sau:

Ho: Mô hình REM thích hợp hơn FEM. (Điều kiện: p-value >= a)

H1: Mô hình REM không thích hợp. (Điều kiện: p-value < a)

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman cho FEM và REM

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 77.517907 8 0.0000

Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews

44

Trong bảng kết quả cho thấy thấy p-value < α tương ứng là 0.000 nhỏ hơn mức

1% vậy ta bác bỏ H0, có nghĩa là bác bỏ sự tương quan giữa sai số và các biến giải thích

thì ước lượng tác động ngẫu nhiên không còn phù hợp và ước lượng cố định sẽ ưu tiên

được sử dụng. Vì vậy, ta lựa chọn mô hình FEM.

4.3 Trình bày kết quả kiểm định giả thuyết:

Sau khi phân tích hồi quy thì phương trình nêu lên các yếu tố tác động đến rủi ro

của NHTM Việt Nam như sau:

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy mô hình cuối cùng (FEM)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LLR -0.519777 0.114516 -4.538916 0.0000

LEV 0.604941 0.113052 5.351008 0.0000

NIR 0.019117 0.009622 1.986769 0.0482

CTI 0.157971 0.030500 5.179407 0.0000

LDR 0.022016 0.017100 1.287510 0.1993

LAD 0.033371 0.022691 1.470668 0.1428

GDP 0.000679 0.001027 0.661495 0.5090

INF 0.000299 0.020665 0.014465 0.9885

C -0.277571 0.077121 -3.599179 0.0004

(Kỳ vọng dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến độc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-)

so với Z-score có nghĩa biến độc lập đồng biến với rủi ro)

(Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Eviews)

Từ bảng 4.8 ta có mô hình hồi quy như sau:

Zi,t = – 0,2775 – 0.5197*LLRi,t + 0.6049*LEVi,t + 0.0191*NIRi,t + 0.1579*CTIi,t

Trong mô hình, biến LDR, LAD, GDP và INF không có ý nghĩa thống kê. Rủi ro

trong hoạt động ngân hàng chịu ảnh hưởng bởi 4 yếu tố còn lại: LLR, LEV, NIR và CTI.

45

4.4 Thảo luận kết quả nghiên cứu:

LLR - Tỉ lệ dự phòng rủi ro tín dụng: hệ số của biến LLR mang dấu (-) thể hiện

mối quan hệ cùng chiều với rủi ro với mức ý nghĩa thống kê 1%. Khi tỉ lệ dự phòng rủi

ro tín dụng tăng 1 đơn vị thì rủi ro ngân hàng tăng 0.5197 đơn vị. Điều này là phù hợp

với kỳ vọng biến nghiên cứu. Kết quả này tương tự với kết quả được tìm thấy bởi

Pichapchop & Seksak (2013). Phân tích LLR hỗ trợ tốt cho lý giải ảnh hưởng của rủi ro

tín dụng trong hoạt động ngân hàng. Kết quả giúp hoàn thiện các nghiên cứu trước.

Whallen (1998) sử dụng chi phí dự phòng nợ xấu trên tổng tài sản sinh lời và Halling

(2006) dùng chi phí rủi ro trên thu nhập đều không có ý nghĩa thống kê. Chi phí dự phòng

rủi ro tín dụng tăng hàm ý tình trạng chất lượng tài sản cho vay giảm, nợ xấu gia tăng.

Xử lý nợ xấu bằng nguồn dự phòng ảnh hưởng lớn đến thu nhập. Chi phí tăng làm thu

nhập giảm khiến LLR tăng. Nợ xấu xuất phát từ rủi ro tín dụng của kỳ kinh doanh trước

với giả định ngân hàng đã xác lập mức độ nhận rủi ro. Kết quả cho thấy rủi ro tín dụng

ảnh hưởng đến lợi nhuận theo chiều nghịch làm giảm lợi nhuận. Nợ xấu làm chất lượng

tài sản của ngân hàng giảm.

LEV – Tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tổng huy động của ngân hàng: hệ số của biến

LEV mang dấu (+) thể hiện mối quan hệ ngược chiều với rủi ro, với mức ý nghĩa 1%.

Khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng huy động của ngân hàng tăng 1 đơn vị thì rủi ro của

ngân hàng giảm 0,6049 đơn vị. Điều này phù hợp với kỳ vọng biến nghiên cứu. Kết quả

này phù hợp với kết quả được tìm thấy bởi Berger (1995) và Agusman et al (2008),

Saibal Ghosh (2014). Việc tăng vốn chủ sở hữu cải thiện khả năng đối phó với các cú

sốc tài chính, từ đó giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng. Điều này còn được giải thích rằng,

các ngân hàng có vốn hóa tốt chịu mức chi phí phá sản thấp hơn làm giảm chi phí vay

vốn hoặc giảm nhu cầu đối với nguồn vốn bên ngoài. Ngoài ra, ngân hàng với tiềm lực

vốn mạnh có nhiều thời gian và sự linh hoạt để đối phó với các thiệt hại bất ngờ, các cú

sốc tài chính. Deger Alper & Adem Anbar (2011) cho rằng hệ số VCSH trên tổng tài sản

46

là một trong những hệ số cơ bản của sức mạnh vốn. Với một tỷ lệ cao hơn của VCSH thì

sẽ cần ít hơn nguồn vốn bên ngoài, từ đó tăng lợi nhuận, bên cạnh đó VCSH cho thấy

được khả năng hấp thụ thua lỗ và giải quyết rủi ro. Nhiều vốn có thể đáp ứng được các

cú sốc và rủi ro trong quá trình hoạt động. Qua đó, mối quan hệ ngược chiều giữa rủi ro

và vốn chủ sở hữu trong NHTM Việt Nam là phù hợp. Theo kết quả bảng 4.9, khi các

ngân hàng được phân theo quy mô, thì cả ngân hàng quy mô lớn, quy mô vừa và quy mô

nhỏ thì quy mô vốn chủ sở hữu trên tài sản đều có ý nghĩa thống kê và có quan hệ ngược

chiều với rủi ro, vậy ta có thể kết luận rằng, việc tăng vốn chủ sở hữu là điều kiện tiên

quyết bảo vệ các ngân hàng trước rủi ro.

NIR – Tỷ lệ thu nhập lãi thuần: hệ số của biến NIR mang dấu (+) thể hiện mối

quan hệ ngược chiều với rủi ro, tại mức ý nghĩa thống kê 5%. Khi tỷ lệ thu nhập lãi thuần

tăng 1 đơn vị thì rủi ro của ngân hàng giảm 0,0191 đơn vị. Điều này phù hợp với kỳ vọng

biến nghiên cứu. Kết quả này tương tự với kết quả được tìm thấy bởi Halling (2006), tỉ

lệ lợi nhuận từ hoạt động chính trên tổng tài sản đồng biến với rủi ro ngân hàng. Trong

khi đó, kết quả của Jordan (2011) thì tỉ lệ thu nhập từ lãi của năm trước đồng biến với

rủi ro ngân hàng, có nghĩa là việc đa dạng hóa thu nhập mà giảm thu nhập từ lãi có thể

tăng nguy cơ phá sản ngân hàng do không giữ được thị phần và khách hàng truyền thống.

CTI – Tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp: hệ số của biến CTI mang dấu (+) thể hiện

mối quan hệ ngược chiều với rủi ro với mức ý nghĩa 1%. Khi tỷ lệ chi phí lương và trợ

cấp tăng 1 đơn vị thì rủi ro của ngân hàng giảm 0,1579 đơn vị. Điều này trái với kỳ vọng

của biến nghiên cứu. Có thể lý giải điều này là do khi chi phí lương và trợ cấp tăng, nhân

viên ngân hàng có xu hướng cống hiến nhiều hơn cho tổ chức. Từ đó nâng cao hiệu quả

các hoạt động tín dụng, cho vay, xử lý nợ xấu tại ngân hàng và làm giảm các rủi ro của

ngân hàng.

LDR – Tỷ lệ cho vay: Theo đề xuất ban đầu, LTD liên quan tích cực đến Z-score

và liên quan tiêu cực đến rủi ro ngân hàng; tuy nhiên, kết quả này không có ý nghĩa thống

47

kê. Về tác động này, nó không như mong đợi của bài nghiên cứu. Một mối quan hệ tiêu

cực giữa LTD và rủi ro cho thấy tỷ lệ cho vay trên tiền gửi càng cao thì rủi ro càng thấp.

LAD – Tỷ lệ tài sản thanh khoản: Theo kỳ vọng, LAD sẽ đồng biến với Z-score

và nghịch biến với rủi ro ngân hàng. Tuy nhiên, kết quả này, tương tự, không có ý nghĩa

thống kê nhưng được mong đợi về mặt dấu hiệu. Trong thực tế, LAD phục vụ để đánh

giá thanh khoản ngân hàng; tỷ lệ cao hơn ngụ ý rằng thanh khoản ngân hàng đang ở mức

tốt, cho phép nó sẵn sàng đáp ứng các yêu cầu hiện tại của khách hàng.

4.5 Thực trạng các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam:

Để tăng tính hiệu quả trong việc so sánh đánh giá, tác giả chia các Ngân hàng

thành bốn nhóm theo quy mô vốn điều lệ tính đến thời điểm 31/12/2016: Nhóm 1: Vốn

điều lệ trên 20.000 tỷ đồng; Nhóm 2: Vốn điều lệ từ 5.000 tỷ đến 20.000 tỷ đồng; Nhóm

3: Vốn điều lệ từ 3.500 tỷ đến dưới 5.000 tỷ đồng; Nhóm 4: Vốn điều lệ dưới 3.500 tỷ

đồng.

4.5.1 Quy mô vốn chủ sở hữu và tổng tài sản:

Việc gia tăng quy mô tài sản và vốn chủ sở hữu trong những năm gần đây cho

thấy tiềm năng phát triển của hệ thống ngân hàng tại Việt Nam, tạo tiền đề cho các hoạt

động kinh doanh của ngân hàng ngày càng mở rộng, đạt nhiều lợi nhuận. Bên cạnh đó,

khi quy mô ngân hàng càng lớn, người gửi tiền sẽ có niềm tin trong việc gửi tiền vào các

ngân hàng vì sự vững mạnh về tài chính của nó. Do đó, các ngân hàng có quy mô lớn

thường ít đối mặt với rủi ro hơn là các ngân hàng có quy mô nhỏ.

48

Biểu đồ 4.1: Vốn chủ sở hữu của các nhóm NHTM

Đơn vị tính: triệu đồng

07 08 10 11 12 13 14 15 16

Nguồn: Tổng hợp BCTC 25 NHTM

VCSH của ngân hàng tăng mạnh qua từng năm. Nhìn vào biểu đồ 4.1, ta thấy

VCSH của các nhóm ngân hàng có sự chênh lệch nhau khá lớn. Nhóm 1 luôn chiếm vị

trí dẫn đầu và giữ khoảng cách khá xa. VCSH của nhóm 1 chiếm gần 40% tổng VCSH

của 25 ngân hàng. Tiếp đến là nhóm thứ 2, chiếm gần 50% tổng VCSH. Nhóm 3 và

nhóm 4 chiếm tầm 10%. Vị trí dẫn đầu trong nhóm 1 thuộc về NH Viettinbank với tổng

VCSH hữu năm 2016 đạt trên 61 nghìn tỷ đồng, tiếp theo là NH Vietcombank và NH

BIDV với VCSH lần lượt là 46 nghìn tỷ đồng và 38 nghìn tỷ đồng. Nhóm 2, vị trí dẫn

đầu thuộc về NH Sacombank với mức VCSH bình quân đạt hơn 22 nghìn tỷ đồng, vị trí

thấp nhất là NH An Bình và Đông Á với mức VCSH đạt hơn 6.5 tỷ đồng. So với các NH

trong nhóm 2, thì mức VCSH cũng chênh lệch khá cao hơn 12 nghìn tỷ đồng. Nhóm 3

và nhóm 4 là nhóm có mức VCSH thấp nhất. Mặc dù vẫn tăng đều qua các năm, nhưng

mức tăng không đáng kể so với nhóm 1.

Về quy mô tài sản của ngân hàng qua các năm đều tăng, mặc dù có giảm vào năm

2008, nhìn vào Biểu đồ 4.2, ta thấy mức giảm chủ yếu do sụt giảm từ nhóm 2. Nhóm 1

vẫn chiếm ưu thế tuyệt đối về quy mô, chỉ có 3 ngân hàng thuộc nhóm 1 nhưng đã chiếm

49

tới 50% tổng tài sản của toàn bộ 25 ngân hàng. NH Viettinbank tiếp tục dẫn đầu về quy

mô tài sản, tổng tài sản tính đến năm 2015 đạt hơn 771 nghìn tỷ đồng, vị trí thứ 2 thuộc

về NH BIDV và cuối cùng là NH Vietcombank. Nhóm 2, giữ vị trí đứng đầu về quy mô

tài sản là NH Quân Đội với mức trên 225 tỷ đồng, và thấp nhất là NH An Bình với mức

trên 72 tỷ đồng. Chỉ dựa vào nhóm 1 và nhóm 2, ta thấy có sự chênh nhau quá lớn giữa

quy mô tài sản của 2 nhóm này. Mức chênh nhau gần 395 tỷ, cho thấy sự khác biệt quá

lớn về quy mô giữa các ngân hàng. Nhóm 3 và nhóm 4, thì quy mô quá nhỏ bé so với

nhóm 1, mặc dù tăng qua hàng năm, nhưng mức tăng thật sự không đáng kể.

Biểu đồ 4.2: Tổng tài sản bình quân của các nhóm NHTM

Đơn vị tính: triệu đồng

07 08 09 10 12 13 14 15 16

Nguồn: Tổng hợp BCTC 25 NHTM

4.5.2 Tăng trưởng huy động và tăng trưởng tín dụng:

Qua biểu đồ 4.3, ta thấy tăng trưởng huy động bình quân của các ngân hàng càng

ngày càng giảm. Các ngân hàng ở nhóm 1 có mức tăng trưởng huy động bình quân ổn

định qua các thời kỳ. Biến động nhất là nhóm 3, khi năm 2012 đạt cao vượt trội so với

các nhóm còn lại, nhưng đến 2014 lại ì ạch, không tăng so với năm 2013. Nhóm 4 còn

bị tăng trưởng âm trong năm này. Do các ngân hàng có quy mô trung bình và nhỏ dễ rơi

50

vào tình trạng khan hiếm vốn hơn ngân hàng lớn nên thường duy trì mức lãi suất ưu đãi

và đi kèm vào các gói khuyến mãi hấp dẫn người gửi tiền.

Biểu đồ 4.3: Tăng trưởng huy động bình quân của hệ thống và các NH

07 08 09 10 12 13 14 15 16

Nguồn: Tổng hợp BCTC 25 NHTM

Để chấm dứt tình trạng các ngân hàng chạy đua tăng lãi suất, ngày 03/03/2011,

NHNN ban hành Thông tư số 02/2011/TT-NHNN ấn định mức lãi suất huy động vốn tối

đa bằng đồng Việt Nam áp dụng cho các NHTM là 14%/năm. Mức lãi suất này thấp hơn

mức lãi suất huy động thị trường trước đó dẫn đến mức tăng trưởng năm 2011 của các

nhóm NHTM đặc biệt là các NHTM nhóm 4 giảm một cách đột ngột chỉ còn 9.25%.

Năm 2012, Quyết định của NHNN về việc giảm trần lãi suất huy động thêm

1%/năm và được xác lập ở mức 8%/năm. Khi trần lãi suất huy động giảm thêm, các ngân

hàng phải cạnh tranh khá gay gắt trong huy động tiền gửi. Đáng chú ý là ở ngân hàng

nhóm 4đã tăng trưởng huy động âm trong năm này. Nhóm 3 có những chính sách ưu đãi

hơn so với các NHTM lớn như miễn phí dịch vụ thanh toán, mua bán ngoại tệ để có thể

51

thu hút được khách gửi những món tiền lớn nên có mức tăng trưởng là 8.24%, còn nhóm

2 chỉ đạt 0.5%.

Bước sang giai đoạn 2013 – 2015, nguồn tiền huy động của toàn ngành nói chung

và các nhóm NHTM nói riêng luôn tăng trưởng ổn định ở mức tốt. Theo Phó Thống đốc

Nguyễn Đồng Tiến, cho rằng đây vẫn là kênh đầu tư hấp dẫn, an toàn và hiệu quả nhất

so với các kênh đầu tư khác. Tốc độ tăng trưởng tổng tiền gửi khách hàng ở các NHTM

nhóm 2 và nhóm 4 vào năm 2014 và 2015 có xu hướng tăng nhẹ lần lượt là 8.37% và

16.36% (nhóm 2); 35.04% và 23.19% (nhóm 4).

Về tốc độ tăng trưởng tín dụng, giai đoạn 2007 – 2015 chứng kiến nhiều sự biến

động trong hoạt động tín dụng của các NHTM. Năm 2009, các ngân hàng ở nhóm 2,

nhóm 3 và nhóm 4 trưởng cao hơn rất nhiều so với các ngân hàng ở nhóm 1. Tuy nhiên,

xu hướng này đã thay đổi trong năm 2011, trong khi nhóm 1 dẫn đầu về tăng trưởng tín

dụng, thì nhóm 2, nhóm 3 và nhóm 4 lại thấp hơn. Trong năm 2014 và 2015, nhóm 1,

nhóm 2, nhóm 3 có mức tăng trưởng tín dụng xấp xỉ nhau, thì nhóm 2 có mức tăng trưởng

tín dụng thấp hơn so với các nhóm còn lại. Nhìn chung qua các giai đoạn, thì tăng trưởng

tín dụng nhóm 1 không biến động nhiều qua các năm.

Biểu đồ 4.4: Tăng trưởng tín dụng của hệ thống và các nhóm Ngân hàng

07 08 09 10 12 13 14 15 16

Nguồn: Tổng hợp BCTC 25 NHTM

52

Giai đoạn 2007-2012, do điều kiện kinh tế Việt Nam cũng như thế giới gặp nhiều

khó khăn, hàng loạt các doanh nghiệp trong nước ngừng hoạt động, nhu cầu đầu tư sụt

giảm. Đây cũng là nguyên nhân dẫn đến sự kiềm hãm tốc độ tăng trưởng tín dung của

các ngân hàng. Là huyết mạch của nền kinh tế, hệ thống ngân hàng phải thường xuyên

chịu tác động từ những hạn chế, yếu kém của các bộ phận trong nền kinh tế. Việc xử lý

nợ xấu trong hệ thống ngân hàng nói riêng và lành mạnh hóa hoạt động của khu vực

ngân hàng nói chung sẽ khó đạt được kết quả cao khi hoạt động từ các khu vực khác của

nền kinh tế, nhất là khi các doanh nghiệp hoạt động yếu kém, không hiệu quả; sự phát

triển của các lĩnh vực, ngành nghề trong nền kinh tế vẫn còn hạn chế, chưa tạo được

bước tiến quan trọng để có thể tăng sức thu hút và sử dụng hiệu quả dòng vốn ngân hàng.

Giai đoạn 2013 – 2016, tốc độ tăng trưởng tín dụng ổn định trở lại điều này nằm

trong kế hoạch của NHNN đề ra để ổn định kinh tế vĩ mô. Cụ thể, tốc độ tăng trưởng

năm 2016 của các nhóm 2 và nhóm 4 lần lượt là 16.46% và 14.56%. Trong giai đoạn

này, NHNN tiếp tục triển khai các chính sách tháo gỡ khó khăn, tạo điều kiện cho DN

tiếp cận nguồn vốn tín dụng như Thông tư 09/2014/TT-NHNN cho phép NHTM cơ cấu

lại thời hạn trả nợ của DN và xem xét để cấp những khoản cho vay mới. Bên cạnh đó,

một số chương trình tín dụng đặc thù đối với các sản phẩm có thế mạnh của các NHTM

quy mô lớn cũng được triển khai như chính sách hỗ trợ nhằm giảm tổn thất trong nông

nghiệp, chương trình cho vay hỗ trợ nhà ở... đã giúp tốc độ tăng trưởng của các NHTM

nhóm 1 tăng mạnh đạt mức 19.59%.

4.5.3 Kết quả hoạt động kinh doanh của các NHTM:

Xét về tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) giữa các nhóm NHTM ở giai đoạn

2007 – 2016, ta thấy rằng: ROA biến động liên tục qua các năm, ROA bình quân của

nhóm 1 tương đối ổn định, trong khi đó, ROA bình quân của nhóm 4 có mức dao động

khá mạnh. Nhóm 3 là nhóm có ROA bình quân tăng giảm liên tục qua các năm. Nhóm

2 giữ ổn định trong giai đoạn 2007-2011, nhưng lại có xu hướng giảm trong những năm

53

gần đây 2012-2016. Điểm chung là ROA bình quân các nhóm đều giảm trong năm 2008,

2012 và giảm thấp nhất vào năm 2013.

Đối với các NH nhóm 1, do phân cấp cho các chi nhánh với hạn mức cấp tín dụng

tương đối cao, nhưng kiểm tra chưa kỹ nên có một số trường hợp đã phát sinh nợ xấu.

Vì vậy, các NH này phải trích lập dự phòng 20% trên tổng số nợ đã bán cho VAMC theo

chủ trương của NHNN. Đối với các NHTM nhóm 2, một số khoản thu nhập từ lãi và thu

nhập khác của NHTM nhóm 2 cũng giảm khá mạnh như thu nhập từ góp vốn mua cổ

phần và mua bán đầu tư chứng khoán. Trong khi đó, chi phí hoạt động và dự phòng rủi

ro lại tăng dẫn đến lợi nhuận bị tụt dốc. Đặc biệt, đây là hai nhóm NH có quy mô về vốn

chủ sở hữu cao trong khi LNST chủ yếu từ thu nhập từ lãi của khoản cấp tín dụng lại bị

chi phối khá lớn bởi các khoản chi phí dự phòng tín dụng. Do đó, tỷ lệ này sẽ thấp hơn

so với những NH nhóm 3 và nhóm 4.

Biểu đồ 4.5: ROA bình quân của hệ thống các các nhóm NHTM

07 08 09 10 12 13 14 15 16

Nguồn: Tổng hợp BCTC 25 NHTM

54

Xét về tỷ lệ lợi nhuận trên VCSH (ROE) giữa các nhóm NHTM ở giai đoạn 2007

– 2015, ROE bình quân của hầu hết các NH đều giảm trong năm 2008. Trong giai đoạn

2009 – 2015, các NH nhóm 1 đạt hiệu quả cao hơn so với các NH còn lại trong hệ thống,

thể hiện chỉ số ROE bình quân luôn duy trì ở mức cao hơn. Trong giai đoạn 2011 – 2015,

hầu hết các NH nhóm nhỏ đều chịu ảnh hưởng và dần lộ rõ điểm yếu sau thời gian tăng

trưởng vượt bậc trước đó. Nhóm 3 là nhóm có ROE bình quân thấp nhất qua các năm,

và liên tục giảm, mặc dù có tăng trong năm 2014, nhưng mức tăng không đáng kể và

thấp hơn các nhóm khác.

Năm 2008, ngành ngân hàng Việt Nam vừa đối mặt ảnh hưởng của cuộc khủng

hoảng kinh tế tài chính toàn cầu, vừa chịu sức ép từ chính sách kinh tế vĩ mô, chính sách

điều hành lãi suất, tiền tệ của Chính phủ. ROE bình quân có xu hướng giảm so với năm

2007, cụ thể nhóm 1, nhóm 2 và nhóm 3 lần lượt là 12,48%; 12,65%, 6,35% và 4,57%.

Biểu đồ 4.6: ROE bình quân của hệ thống và các nhóm NHTM

07 08 09 10 12 13 14 15 16

Nguồn: Tổng hợp BCTC 25 NHTM

Do tình hình kinh tế khá khó khăn trong giai đoạn 2011 – 2012, các NHTM phải

trích lập dự phòng nhiều hơn do chất lượng danh mục khoản vay suy giảm. Các NH cũng

55

ngần ngại khi cho vay do tỷ lệ nợ xấu đang ở mức khá cao. Điều này dẫn đến trong năm

2012, ROE trung bình của các NHTM nhóm 1, nhóm 2 nhóm 3 và nhóm 4 giảm so với

năm 2011 với mức giảm lần lượt là 13.15%; 9.18%, 4.08% và 6.32%. Lợi nhuận tổng

thể của hệ thống ngân hàng có xu hướng giảm do tỷ lệ NIM giảm, tăng trưởng tín dụng

có tăng nhưng không đáng kể, ngược lại chi phí dự phòng rủi ro gia tăng.

Giai đoạn 2013 – 2016, ROE bình quân của các NH cũng chưa được cải thiện,

đều giảm qua các năm. Năm 2015 chỉ đạt lần lượt 12.02% (nhóm 1); 6.64% (nhóm 2),

2.45% (nhóm 3) và 4.18% (nhóm 4). Nguyên nhân chủ yếu là do giảm chênh lệch lãi

suất cho vay và huy động, chi phí trích lập dự phòng cao, tập trung là rủi ro tín dụng

trong hoạt động cho vay tăng mạnh, trong khi chất lượng dự phòng giảm sút, chi phí hoạt

động tăng và thu nhập ròng từ lãi giảm.

4.5.4 Thực trạng rủi ro tín dụng

Từ năm 2007 -2010, hệ thống NHTM mặc dù duy trì mức tăng trưởng dư nợ trong

năm cao, song các NHTM vẫn kiểm soát được rủi ro ở mức độ an toàn. Tỷ lệ nợ xấu

luôn được kiềm chế ở mức trung bình của toàn ngành và thấp hơn khá xa so với chuẩn

cho phép 5% của quốc tế ngay cả trong giai đoạn nền kinh tế Việt Nam phải chịu tác

động nặng nề của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu.

Trong năm 2011 - 2015, nợ xấu của hầu hết các NH đều tăng cao so với 2010 do

hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp bị đình trệ và một phần cũng do chịu ảnh

hưởng từ việc tăng trưởng nhanh của kỳ trước đó.

Đến năm 2016, NHNN đã ban hành Thông tư 09 về phân loại nợ cũng như quy

định trích lập dự phòng rủi ro đối với nợ xấu, thông tư này cho phép tiếp tục thực hiện

cơ cấu lại nợ và giữ nguyên nhóm nợ. Ngoài ra, các NH còn đẩy mạnh việc xử lý nợ xấu

thông qua giải pháp cơ cấu nợ theo hướng chuyển đổi thành cổ phần và các NH tích cực

bán nợ cho VAMC. Điều đó dẫn đến tỷ lệ nợ xấu giảm đều đến năm 2014 ở mức 2,14%

(nhóm 1); 2.4% (nhóm 2) và 2.21% (nhóm 4).

56

Biểu đồ 4.7: Nợ xấu bình quân của hệ thống và các nhóm NHTM

07 08 10 11 12 13 14 15 16

Nguồn: Tổng hợp BCTC 25 NHTM

Tỷ lệ nợ xấu bình quân của nhóm 2 thấp nhất so với các nhóm còn lại, nhưng

trong giai đoạn 2012 – 2016 lại tăng và cao hơn nhóm 1. Tỷ lệ nợ xấu của nhóm 1 dao

động từ 1% - 4.6% trong năm 2014 -2016, dẫn đầu về tỷ lệ nợ xấu trong nhóm 1 là NH

ngoại thương với mức 4.6% vào năm 2015. Tỷ lệ nợ xấu bình quân của nhóm 4 luôn cao

hơn các nhóm còn lại trong giai đoạn từ 2009 – 2016, trong đó NH Xăng dầu Petrolimex

có tỷ lệ nợ xấu cao nhất năm 2012 với mức 8.4%, tỷ lệ này giảm vào năm 2013-

2016.Trong khi đó, nhóm 3 có tỷ lệ nợ xấu bình quân thấp hơn nhóm 4 trong giai đoạn

2009 – 2012, nhưng lại tăng đột biến vào năm 2013 – 2016, NH Phương Nam dẫn đầu

nhóm với tỷ lệ nợ xấu năm 2014 ở mức 6.74%.

57

Biểu đồ 4.8: Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng/Tổng thu nhập lãi bình quân của

hệ thống và các nhóm NHTM

07 08 10 11 12 13 14 15 16

Nguồn: Tổng hợp BCTC 25 NHTM

So sánh giữa Biểu đồ 4.7 về Tỷ lệ nợ xấu bình quân và Biểu đồ 4.8 về Chi phí dự

phòng rủi ro tín dụng/Tổng thu nhập lãi bình quân của các nhóm NH, ta thấy có sự đối

lập tương đối. Biểu đồ 4.7, tỷ lệ nợ xấu bình quân, thì ta có thể xếp tương đối về thứ tự

từ cao đến thấp như sau: nhóm 4, nhóm 3, nhóm 1 và nhóm 2. Trong khi đó, Biểu đồ 4.8

thể hiện về chi phí dự phòng rủi ro tín dụng/Tổng thu nhập lãi thì vị trí từ cao đến thấp

như sau: nhóm 1, nhóm 2, nhóm 3 và nhóm 4. Điều này cho thấy khả năng chống đỡ với

rủi ro nợ xấu của các NH nhóm 2, 3 và 4 thấp hơn nhiều so với các NH nhóm 1. Việc

trích lập dự phòng rủi ro tăng sẽ làm giảm lợi nhuận của NH, tuy nhiên đó là yêu cầu

hàng đầu của các NH hiện nay trong việc tăng trích dự phòng rủi ro để đảm bảo hoạt

động an toàn. Hơn nữa, do thay đổi quy định phân loại nợ từ 1/6/2014 theo Thông tư 09

sửa đổi (18/03/2014), bổ sung Thông tư 02 (21/01/2013) về phân loại nợ và trích lập dự

58

phòng rủi ro. Do đó, lượng trích lập dự phòng những năm gần đây tăng lên, kéo theo đó

là chi phí cho việc tăng trích dự phòng cũng tăng theo.

4.5.5 Thực trạng rủi ro thanh khoản

Thanh khoản của hệ thống ngân hàng những năm gần đây được cải thiện đáng kể.

Hệ số cho vay trên huy động bằng tiền gửi (LDR) trung bình của NHTM từ 2007 -2016

dao động trong khoảng 70% đến 90%, trong giai đoạn 2012 đến nay thì mức cho vay

trên tiền gửi huy động cao hơn hay gần bằng mức 80% của Thông tư 36/2014/TT-NHNN

và Thông tư 16/2018/TT-NHNN đặt ra.

4.5.5.2 Tỷ lệ cho vay/huy động bình quân:

Biểu đồ 4.9: Tỷ lệ Cho vay/Huy động bình quân các nhóm NHTM

07 08 10 11 12 13 14 15 16

Nguồn: Tổng hợp BCTC 25 NHTM

Qua biểu đồ 4.9 Tỷ lệ cho vay/ Huy động, nhận thấy nhóm 3 là nhóm đang phải

đối mặt với rủi ro thanh khoản rất lớn so với các nhóm còn lại trong hệ thống, hầu như

huy động tiền gửi không đủ đáp ứng nhau cầu cho vay, năm 2009, tỷ lệ cho vay trên huy

động trên 150% và trong những năm gần đây, tỷ lệ này luôn dao động với mức trên 100%

từ năm 2012 - 2016. Có lẽ do thương hiệu yếu kém, nên khả năng huy động của nhóm

này khá thấp. Hầu hết các NH thuộc nhóm 3 và nhóm 4 chấp nhận rủi ro để tăng trưởng

59

tín dụng trong khi các NH nhóm lớn hơn thắt chặt tín dụng để đảm bảo độ an toàn trong

giai đoạn khó khăn. Nhóm 2 là nhóm có tỷ lệ cho vay/huy động tương đối thấp hơn so

với các nhóm còn lại. Trong khi đó, nhóm 1 lại có tỷ lệ cho vay/Huy động cao hơn cả

nhóm 4, đỉnh điểm năm 2011 và năm 2012, tỷ lệ này cao trên 100%. Cho thấy, mặc dù

nhóm 1 huy động nhiều nhưng đi kèm với dư nợ cho vay cũng cao, trong đó NH BIDV

và NH Viettinbank là 2 ngân hàng có tỷ lệ dư nợ/cho vay cao so với NH Vietcombank.

4.5.5.3 Tỷ lệ bình quân cho vay/tổng tài sản:

Biểu đồ 4.10: Tỷ lệ bình quân Cho vay/Tổng tài sản của hệ thống và các

nhóm NHTM

07 08 10 11 12 13 14 15 16

Nguồn: Tổng hợp BCTC 25 NHTM

Nhìn vào Biểu đồ 4.10, ta thấy tỷ lệ bình quân cho vay/tổng tài sản của NH luôn

ở dao động từ 40% - 80%, trong đó, nhóm 1 luôn duy trì ở mức độ 60% - 70%, cao hơn

các nhóm còn lại trong giai đoạn 2010 – 2016. Nhóm 2 là nhóm có tỷ lệ cho vay/tổng tài

sản thấp nhất, cho thấy mức độ thanh khoản của NH trong nhóm này khi thực hiện cho

vay khá cao. Nhóm 4 có tỷ lệ cho vay/tài sản bình quân dao động khá đều và ổn định,

60

hầu như dưới 60%. Nhóm 3 cũng khá ổn định ngoại trừ tỷ lệ cao đột biệt trong năm

2009.

4.5.6 Thực trạng rủi ro lãi suất:

Tình hình lãi suất huy động và lãi suất cho vay trong những năm qua luôn luôn

biến động, tác động không nhỏ đến hoạt động của các NHTM.

Biểu đồ 4.11: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần/Tổng tài sản bình quân của hệ thống và các

nhóm NHTM

07 08 10 11 12 13 14 15 16

Nguồn: Tổng hợp BCTC 25 NHTM

Các NH nhỏ có xu hướng NIR cao hơn (các NH ở nhóm 4 có mức trung bình dao

động trên 10%). Các NH lớn thường khắt khe hơn khi phê duyệt tín dụng trong khi các

NH nhỏ hơn hướng đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ, bán lẻ và có thể chấp nhận rủi ro

cao hơn. Đồng thời, lãi suất tiền gửi trong toàn ngành ngân hàng tương đối đồng đều vì

NHNN đã quy định mức trần lãi suất của lãi suất tiền gửi là 14% trong năm 2012 và

giảm xuống 7% trong năm 2013 và 5.5% được áp dụng kể từ ngày 29/10/2014. Do đó,

khi thay đổi lãi suất cho vay, sẽ tạo ra sự chênh lệch lớn. Nhóm 1 và nhóm 2 không biến

động mạnh, nhưng nhóm 3 và nhóm 4 có những khác biệt lớn về NIR.

61

Tóm tắt chương 4

Chương 4 đã trình bày kết quả nghiên cứu và thảo luận về nhân tố tác động đến

rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam. Kết quả nghiên cứu đã xác định được 4 nhân

tố tác động đến rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam và được sắp xếp theo mức độ

tác động giảm dần như sau: Đòn bẩy (LEV), Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), Tỷ

lệ chi phí lương và trợ cấp (NIR), Tỷ lệ thu nhập lãi thuần. Bên cạnh đó, chương 4 cũng

chỉ ra thực trạng hoạt động hiện nay của hệ thống NHTM Việt Nam ở một số khía cạnh.

Kết quả nghiên cứu này sẽ là cơ sở để đưa ra những giải pháp làm giảm thiểu rủi ro phá

sản của các NHTM Việt Nam chương 5.

62

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

5.1 Kết luận:

Nghiên cứu về các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của NHTM được tiến hành

với mẫu 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016 dựa trên phân tích dữ liệu

bảng bằng mô hình tĩnh. Kết quả chỉ ra rằng có hai nhóm yếu tố tác động đến rủi ro của

NHTM. Yếu tố tác động cùng chiều với rủi ro phá sản là LLR – Tỷ lệ dự phòng rủi ro

tín dụng và các yếu tố tác động ngược chiều với rủi ro như: LEV – Tỷ lệ vốn chủ sở hữu

và tổng huy động của ngân hàng, NIR – Tỷ lệ thu nhập lãi thuần, CTI – Tỷ lệ chi phí

lương và trợ cấp. Bên cạnh đó, có các yếu tố không có ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của

ngân hàng là tỷ lệ vay/huy động (LDR), tài sản thanh khoản (LAD), thu nhập quốc dân

(GDP) và lạm phát (INF). Từ đó, tác giả đưa ra một số kết luận chính của bài nghiên cứu

như sau:

Thứ nhất: Sự gia tăng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng sẽ làm tăng rủi ro phá sản

cho các ngân hàng.

Thứ hai: Sự gia tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tổng huy động sẽ làm giảm rủi ro

phá sản cho các ngân hàng.

Thứ ba: Rủi ro lãi suất được đo lường bởi biến NIR có quan hệ ngược chiều với

rủi ro phá sản của ngân hàng.

Thứ tư: Tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp tăng sẽ làm giảm rủi ro phá sản của ngân

hàng.

5.2 Một số khuyến nghị:

Việc phá sản, giải thể các doanh nghiệp yếu kém nói chung và TCTD nói riêng là

hiện tượng bình thường trong nền kinh tế thị trường và xảy ra phổ biến ở các nước phát

triển trên thế giới. Ở nước ta hiện nay, về mặt pháp lý đã có các quy định phá sản đối với

TCTD. Tuy nhiên, xuất phát từ tình hình thực tế, trong thời gian qua, việc tái cơ cấu các

TCTD Việt Nam được thực hiện theo đúng các nguyên tắc và giải pháp nêu tại Đề án

63

“Cơ cấu lại hệ thống các TCTD giai đoạn 2011-2015”, việc phá sản Ngân hàng chỉ vửa

được chính thức thông qua từ ngày 15/01/2018 và đến nay chưa có trường hợp nào được

áp dụng. NHNN khuyến khích việc sáp nhập, hợp nhất, mua lại các TCTD theo nguyên

tắc tự nguyện, bảo đảm quyền lợi của người gửi tiền và các quyền, nghĩa vụ kinh tế của

các bên có liên quan theo quy định của pháp luật.

 Tác động tiêu cực nếu cho NHTM Việt Nam phá sản:

Với thực tế Việt Nam hiện nay, việc phá sản TCTD, đặc biệt là phá sản ngân hàng

là vấn đề nhạy cảm, có thể gây ảnh hưởng đáng kể đến nền kinh tế và hệ thống tài chính

quốc gia, đặc biệt là người gửi tiền. Với mức bảo hiểm tiền gửi 75 triệu đồng quá thấp,

nên nếu khi phá sản ngân hàng sẽ ảnh hưởng nặng đến niềm tin của người gửi tiền vào

hệ thống ngân hàng. Dễ dẫn đến nguy cơ rút tiền hàng loạt, gây đổ vỡ dây chuyền đối

với hệ thống TCTD Việt Nam.

Ngoài ra, nếu ngân hàng yếu kém có thể bị phá sản, họ sẽ cố gắng kéo dài thời

gian để tìm cách tẩu tán tài sản. Họ có thể thành lập công ty con để thế chấp tài sản, vay

tiền và ghi vào nợ xấu, khi ngân hàng phá sản thì nhiều khả năng sẽ được xóa bỏ.

 Ưu điểm khi cho phá sản Ngân hàng thương mại:

Để một ngân hàng phá sản sẽ là bài học tốt cho cả giới ngân hàng lẫn người dân

gửi tiền, tạo “thanh chắn” để họ thận trọng hơn.

Nhà nước sẽ không phải tốn ngân sách để can thiệp giải cứu các ngân hàng bị phá

sản.

Khi cho phá sản các ngân hàng buộc phải nâng cao năng lực tài chính, năng lực

quản trị điều hành, quản trị rủi ro, lành mạnh hóa tài chính.

5.2.1 Khuyến nghị các NHTM:

5.2.1.1 Quản trị dự phòng rủi ro tín dụng

Nâng cao chất lượng tín dụng: phương pháp này được thực hiện chủ yếu thông

qua việc phân tích thẩm định kỹ lưỡng các thông tin tài chính và các thông tin phi tài

chính của khách hàng vay và áp dụng thủ tục cấp tín dụng chặt chẽ trước khi đầu tư nhằm

64

phân loại khoản vay và các đối tác vay vốn dựa vào mức độ rủi ro tín dụng của nó để

quản lý. Trong quá trình thẩm định, ngân hàng cần xem xét tư cách khách hàng cẩn trọng

dựa trên hệ thống xếp hạng tín nhiệm. Do đó cần hoàn thiện xếp hạng tín nhiệm bằng

cách nâng cao kỹ thuật và công nghệ, hoạt động độc lập giữa bộ phận tín dụng và bộ

phận xếp hạng tín nhiệm. Bên cạnh đó, ngân hàng cần phải xem xét kỹ phương án kinh

doanh trước khi cho vay và theo dõi, đánh giá tình hình sử dụng các danh mục cho vay

của ngân hàng có đúng với cam kết ban đầu. Nâng cao năng lực thẩm định của nhân viên

bằng việc mở các lớp tập huấn. Đồng thời, xác định trách nhiệm và gắn chặt quyền lợi

với trách nhiệm của từng nhân viên, cần đào tạo cho nhân viên có khả năng ứng dụng

công nghệ, có phẩm chất và đạo đức tốt để hạn chế rủi ro trong quá trình xét duyệt cho

vay. Các ngân hàng cần phải ứng dụng khoa học công nghệ kèm mục tiêu và chiến lược

hành động để đánh giá chính xác tình hình kinh tế vĩ mô để phân bổ tỷ trọng danh mục

cho vay phù hợp với từng nhóm khách hàng và khu vực địa lý. Ngân hàng cần khai thác

thông tin tín dụng một cách đầy đủ, có sự kiểm tra giám sát chặt chẽ từ hội sở để dự báo

và kịp thời phòng ngừa rủi ro.

Phân tán rủi ro: Nắm giữ nhiều tài sản có rủi ro thay vì tập trung nắm giữ một

hay một số loại tài sản có rủi ro nhất định. Việc phân tán rủi ro tín dụng cho nhiều người

vay cho phép các tổ chức tín dụng và các nhà đầu tư giảm rủi ro tín dụng đối với toàn bộ

tài sản có. Tập hợp nhiều loại cho vay trong một tài sản cho phép tổ chức tín dụng giảm

sự thay đổi về thu nhập của chúng. Thu nhập từ các khoản cho vay thành công sẽ bù đắp

phần lỗ từ những khoản cho vay bị vỡ nợ. Do đó làm giảm khả năng tổ chức tín dụng đó

sẽ bị thiệt hại

Xử lý và thu hồi nợ xấu, trích lập dự phòng rủi ro ngân hàng: các Ngân hàng

phải rà soát, đánh giá lại khả năng phát mại của tài sản bảo đảm, giá trị thị trường của tài

sản bảo đảm để xác định hợp lý giá trị và tỷ lệ khấu trừ của tài sản bảo đảm, trích lập tối

đa dự phòng rủi ro, tạo nguồn để xử lý nợ xấu bằng dự phòng rủi ro. Căn cứ tình hình

kinh doanh và xử lý nợ xấu, xem xét, điều chỉnh chỉ tiêu lợi nhuận ở mức hợp lý để tạo

65

điều kiện thuận lợi cho việc xử lý nợ. Các ngân hàng nhóm nhỏ cần phải thực hiện trích

lập dự phòng một cách đầy đủ và theo đúng quy định. Hơn nữa, việc ngân hàng có hoạt

động tốt hơn hay không còn dựa nhiều vào sự đồng lòng của các cổ đông. Vì nếu cổ

đông nhận thấy phải xây dựng ngân hàng phát triển theo hướng bền vững thì họ phải

đồng tình tăng trích lập dự phòng rủi ro, giảm lợi nhuận.

5.2.1.2 Nâng cao chất lượng vốn chủ sở hữu

Kết quả mô hình hồi quy cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu có quan hệ ngược chiều

với rủi ro. Khi quy mô vốn chủ sở hữu tăng, ngân hàng sẽ có tiềm lực tài chính vững

mạnh, và là tấm đệm để giúp ngân hàng có sự linh hoạt để đối phó với các thiệt hại bất

ngờ và các cú sốc tài chính.

Liên quan đến tăng vốn chủ sở hữu, các ngân hàng cần xây dựng chính sách cân

đối trong quá trình phân phối kết quả tài chính cho việc chi trả cổ tức cổ đông và giữ lại

phần lợi nhuận phù hợp bổ sung vào vốn chủ sở hữu Để tăng qui mô vốn nhằm mục đích

để tái đầu tư, giảm nhẹ gánh nặng tài chính đối với các cổ đông.

Quản trị vốn thì việc tính toán và phân bổ vốn là vô cùng cần thiết để đảm bảo

NHTM hoạt động lành mạnh và hiệu quả. Ngoài ra, các ngân hàng còn phải tuân thủ

theo các quy định của NHNN về tính toán các tài sản có rủi ro và đảm bảo tỷ lệ an toàn

vốn và một số các tỷ lệ khác liên quan như đầu tư tài sản cố định trên vốn điều lệ, đầu tư

tài chính dài hạn trên vốn tự có… Do đó, việc tính toán vốn kinh tế và phân bổ vốn tự

có của mỗi ngân hàng là một trong những yếu tố vô cùng quan trọng trong quản trị ngân

hàng hiện đại về phía các ngân hàng và các cơ quan quản lý nhà nước và là một trong

những công cụ giám sát quan trọng nhằm tránh khỏi khó khăn về năng lực tài chính và

khủng hoảng. Việc tìm kiếm và đưa ra cách thức đánh giá về vốn kinh tế và tài sản rủi

ro, qua đó hoạch định vốn chính xác và khoa học, đồng thời đánh giá chính xác về hiệu

quả sử dụng vốn.

Tăng trưởng vốn đi kèm với an toàn hoạt động: ngân hàng tăng trưởng về vốn quá

nhanh, và áp lực về đảm bảo tỷ lệ trả cổ tức cho các cổ đông, các ngân hàng đã cố gắng

66

tăng trưởng tín dụng, qua đó tăng trưởng tổng tài sản nhằm ổn định mức độ thu nhập.

Cơ cấu thu nhập từ hoạt động tín dụng của các ngân hàng luôn chiếm tỷ trọng lớn và là

nguồn thu chủ yếu. Do đó, áp lực tăng trưởng tín dụng ở tốc độ cao có thể dẫn đến việc

chất lượng nợ suy giảm đẩy nợ xấu tăng và gây tổn hại trực tiếp đến vốn chủ sở hữu của

các ngân hàng. Bên cạnh những nguyên nhân khác làm nợ xấu tăng cao, thì áp lực tăng

trưởng dư nợ của các ngân hàng là một trong những nguyên nhân chủ yếu.

Tóm lại, việc các ngân hàng tăng vốn là hết sức cần thiết, nhưng vốn không phải

yếu tố duy nhất quyết định sự thành bại của ngân hàng, nên nếu tăng vốn quá nhanh mà

hoạt động của ngân hàng lại tăng không tương ứng, trình độ quản lý không theo kịp, hay

vốn tăng nhưng ngân hàng chưa thực sự vững mạnh theo đúng chuẩn mực quốc tế, thì

số vốn tăng theo sẽ không được sử dụng hiệu quả. Vì vậy, ngân hàng cần phải xác định

mức vốn tự có cần thiết để bù đắp rủi ro, đồng thời lựa chọn giải pháp thích hợp để tăng

vốn, nhằm đảm bảo sức mạnh tài chính và năng lực cạnh tranh của ngân hàng.

5.2.1.3 Quản trị rủi ro lãi suất:

Theo kết quả hồi quy mô hình, biến đại diện cho rủi ro lãi suất là tỷ lệ thu nhập

lãi thuần/Tổng tài sản bình quân của ngân hàng (i) năm (t) (NIR) có tác động âm đến rủi

ro của NHTM. Các ngân hàng nên thường xuyên kiểm tra thông tin trong hoạt động ngân

hàng như các khoản cho vay, đầu tư, tiền gửi. Kiểm tra các báo cáo có thể vận dụng và

phân tích xu hướng trong chênh lệch lãi suất ròng theo kỳ hạn. Đánh giá những chênh

lệch này trong môi trường lãi suất với thời gian tương ứng. Phân tích xu hướng về khối

lượng và lãi suất để quyết định có những thay đổi đáng kể nào trong danh mục đầu tư

ngân hàng, hay trong thu nhập của ngân hàng.

Cán bộ quản lý cần đánh giá chất lượng của công tác quản trị rủi ro lãi suất, thông

qua báo cáo đo lường rủi ro lãi suất bao gồm tất cả tài sản nợ, tài sản có.

Ngoài ra, các ngân hàng nên đầu tư công nghệ tiên tiến trong công tác quản trị rủi

ro lãi suất. Hoàn thiện các khâu nắm bắt thông tin trên hệ thống mạng tối tân, mở thêm

67

các phòng ban chuyên phụ trách về công nghệ vi tính hóa trong công tác quản trị rủi ro,

hoàn thiện kỹ thuật đo lường và phòng ngừa rủi ro lãi suất.

5.2.1.4 Tăng tỷ lệ lương và trợ cấp:

Theo kết quả hồi quy mô hình thì tỷ lệ lương và trợ cấp (CTI) có tác động ngược

chiều đến rủi ro phá sản của NHTM. Tiền lương và trợ cấp là động lực kích thích năng

lực sáng tạo, tăng năng suất lao động hiệu quả nhất. Bởi vì tiền lương gắn liền quyền lợi

thiết thực nhất đối với người lao động, nó không chỉ thoả mãn về nhu cầu về vật chất đối

mà còn mang ý nghĩa khẳng định vị thế của người lao động trong NHTM. Chính vì vậy

khi tiền lương nhận được thoả đáng, công tác trả lương của ngân hàng công bằng, rõ

ràng sẽ tạo ra động lực tăng năng suất lao động, từ đó lợi nhuận của ngân hàng được tăng

lên. Khi có lợi nhuận cao nguồn phúc lợi trong ngân hàng dành cho người lao động nhiều

hơn, nó là phần bổ sung cho tiền lương làm tăng thu nhập và lợi ích cho họ và gia đình

họ tạo ra động lực lao động tăng khả năng gắn kết làm việc và tăng hiệu quả công việc

của cá nhân và hiệu quả hoạt động của các NHTM.

5.2.2 Khuyến nghị Chính phủ và NHNN:

5.2.2.1 Khuyến nghị Chính phủ:

Hoàn thiện hệ thống pháp lý để các ngân hàng có thể hoạt động một cách an toàn

và hiệu quả. Cụ thể là triển khai đầy đủ và đồng bộ các văn bản pháp luật với những

hướng dẫn cần thiết và chi tiết cho việc thực hiện tốt luật NHNN và luật TCTD. Đồng

thời cần phải quán triệt chủ trương và chỉ đạo mạnh mẽ NHNN trong việc phối hợp thực

hiện kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế ở mức hợp

lý.

Chính phủ cần quản lý hệ thống ngân hàng một cách hợp lý thông qua việc triển

khai Đề án tái cơ cấu hệ thống ngân hàng. Chính phủ cần có những biện pháp khuyến

khích các ngân hàng yếu kém sáp nhập vào ngân hàng có khả năng tài chính mạnh và

quản trị tốt để tăng hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng.

68

Với quá trình hội nhập kinh tế thế giới và Cộng Đồng kinh tế ASEAN (AEC) cho

phép tự do hóa lưu chuyển lao động, vốn và hàng hóa, phát triển thị trường giúp thu hút

vốn đầu tư nước ngoài nhanh chóng. Trên cơ sở đó Chính phủ cần hỗ trợ hơn cho các

NHTM Để có cơ hội mở rộng quy mô hoạt động, đa dạng hóa dịch vụ và tăng hiệu quả

kinh doanh.

Cần phải theo dõi và điều chỉnh kịp thời những khuất mắc nếu có khi Bộ tài chính

ban hành các văn bản pháp quy, thông tư về thuế nhằm hoàn thiện việc khai báo thuế.

5.2.2.2 Khuyến nghị NHNN:

NHNN cần thể hiện tốt hơn nữa vai trò ổn định kinh tế vĩ mô và đảm bảo an toàn

hoạt động ngân hàng, cụ thể phải khắc phục các khuyết điểm sau:

- Các công cụ của chính sách tiền tệ còn lạc hậu, mang nặng tính hành chính, dễ

thay đổi ngoài dự kiến của các đối tượng điều chỉnh gây khó khăn cho không chỉ hoạt

động của các TCTD mà cả hoạt động của các doanh nghiệp sản xuất kinh doanh. Đây

cũng là một trong những cản trở lớn cho việc xây dựng một chiến lược kinh doanh ổn

định và vững chắc của các NHTM.

- Hoạt động Thanh tra của NHNN còn hạn chế, thiếu tính độc lập nên ảnh hưởng

đến việc cảnh báo sớm, phát hiện và xử lý khách quan các vụ vi phạm. Mô hình tổ chức

Thanh tra của NHNN vẫn đang tiếp tục và trong quá trình được hoàn thiện.

- Thiếu các phân tích, đánh giá về tài chính và dự báo xu hướng phát triển của các

NHTM để kịp thời điều chỉnh các quy định và biện pháp giám sát.

- Hệ thống thống kê, kế toán, kiểm toán và thông tin tài chính toàn ngành còn yếu

kém và chưa phù hợp với chuẩn mực quốc tế. Đây là công cụ quản lý, chỉ đạo rất quan

trọng để NHNN giám sát toàn hệ thống.

Để thực hiện tốt hơn nữa vai trò của NHNN, một số giải pháp cần phải được thực

hiện trong thời gian tới, bao gồm:

 Nhóm giải pháp nâng cao hiệu quả điều hành chính sách tiền tệ nhằm kiểm

soát lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô:

69

(i) Điều hành các công cụ chính sách tiền tệ:

+ Duy trì việc tự do hoá công cụ lãi suất. Để NHNN thực sự là người cho vay

cuối cùng trên thị trường liên ngân hàng, cần tiếp tục đổi mới cơ chế điều hành lãi suất

theo hướng: sử dụng lãi suất tái chiết khấu như lãi suất sàn; lãi suất cho vay qua đêm và

lãi suất tái cấp vốn làm lãi suất trần trên thị trường liên ngân hàng nhằm tác động đến

việc huy động vốn và cho vay của các ngân hàng thương mại trên thị trường.

+ Điều hành công cụ dự trữ bắt buộc một cách chủ động và linh hoạt theo diễn

biến của thị trường nhằm kiểm soát tiền tệ; mặt khác tạo điều kiện cho các tổ chức tín

dụng sử dụng vốn khả dụng linh hoạt và hiệu quả.

+ Đẩy mạnh việc đổi mới điều hành công cụ nghiệp vụ thị trường mở xem thị

trường mở là công cụ được sử dụng rộng rãi nhằm duy trì lãi suất chủ đạo “lãi suất liên

ngân hàng định hướng”; đa dạng hoá hàng hoá giao dịch trên thị trường mở nhằm đáp

ứng thanh khoản cho các tổ chức tín dụng. Tạo điều kiện và thúc đẩy sự phát triển của

thị trường tiền tệ liên ngân hàng, thị trường đấu thầu tín phiếu kho bạc và thị trường mua

bán lại giấy tờ có giá giữa các tổ chức tín dụng với nhau và giữa tổ chức tín dụng với

khách hàng.

+ Tiếp tục điều hành chính sách tỷ giá linh hoạt theo quan hệ cung cầu trên thị

trường, trong mối quan hệ phối hợp với lãi suất, có sự kiểm soát của Nhà nước nhằm

đảm bảo các cân đối vĩ mô: kiểm soát được lạm phát; kích thích xuất khẩu, kiểm soát

nhập khẩu; khuyến khích đầu tư nước ngoài vào Việt Nam; không ảnh hưởng lớn đến

việc doanh nghiệp vay nợ bằng ngoại tệ; tạo điều kiện quản lý và thu hút nguồn ngoại tệ

vào hệ thống ngân hàng; nâng cao quỹ trữ ngoại tệ của Nhà nước.

(ii) Nâng cao tính độc lập, trách nhiệm giải trình của NHNN: Việc nâng cao tính

độc lập, trách nhiệm cho NHNN phải thích ứng với mức độ hội nhập tài chính thế giới

và phù hợp thể chế chính trị ở nước ta. Theo đó, cần trao thêm chức năng, nhiệm vụ,

quyền hạn cho NHNN trong xây dựng dự án chính sách tiền tệ.

70

(iii) Đẩy mạnh sự phát triển của thị trường tiền tệ: Tiếp tục tạo hàng hoá và phát

triển nghiệp vụ trên thị trường tiền tệ; mở rộng thành viên tham gia thị trường; nâng cao

vai trò điều tiết, hướng dẫn của NHNN trên thị trường tiền tệ; hoàn thiện hành lang pháp

lý tạo điều kiện cho thị trường tiền tệ phát triển. Sự phát triển của thị trường tiền tệ sẽ là

kênh dẫn có hiệu quả trong cơ chế truyền tải các tác động của chính sách tiền tệ đến nền

kinh tế.

(iv) Phối hợp chặt chẽ giữa chính sách tiền tệ và chính sách tài chính và các chính

sách kinh tế vĩ mô khác: Để nâng cao hiệu quả điều hành chính sách tiền tệ cần có sự

phối hợp chặt chẽ giữa chính sách tiền tệ với các chính sách kinh tế vĩ mô khác (chính

sách tài chính, chính sách thu hút vốn đầu tư nước ngoài, ...).

 Nhóm giải pháp đảm bảo an toàn của hệ thống

(i) Về chính sách: Hoàn thiện quy định về các tỷ lệ đảm bảo an toàn trong hoạt

động ngân hàng; Quy định về phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro; Quy định về cấp

phép thành lập và hoạt động, mở rộng mạng lưới; Quy định về tổ chức quản lý và hoạt

động ngân hang; Quy định về sáp nhập, hợp nhất, tái cơ cấu, bảo hiểm tiền gửi.

(ii) Nâng cao hiệu quả của công tác thanh tra, giám sát ngân hàng: Hoàn thiện

khuôn khổ thể chế và hạ tầng cơ sở công nghệ, chế độ thông tin báo cáo phục vụ cho

hoạt động thanh tra, giám sát ngân hàng; Mô hình tổ chức, bộ máy thanh tra, giám sát

ngân hàng; Đổi mới hoạt động và tiêu chí giám sát, phương pháp giám sát từ xa; Hoàn

thiện về phương pháp thanh tra tại chỗ; Nâng cao năng lực, trình độ của đội ngũ cán bộ

thanh tra, giám sát ngân hàng; Đẩy mạnh hợp tác về thanh tra, giám sát ngân hàng.

5.3 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo:

5.3.1 Giới hạn của đề tài:

Do khó khăn trong việc thu thập số liệu nên làm cho mẫu nghiên cứu của mô hình

chỉ có 25 ngân hàng trong hệ thống ngân hàng Việt Nam làm cho số quan sát chỉ đạt

được 250 quan sát. Thêm vào đó khoảng thời gian nghiên cứu chỉ từ năm 2007-2016 nên

kết quả của bài nghiên cứu chỉ giới hạn trong giai đoạn này.

71

5.3.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo:

Nghiên cứu có thể mở rộng bổ sung các biến như rủi ro tỉ giá, lãi suất để làm cơ

sở lựa chọn công cụ phái sinh phù hợp để ưu tiên phát triển. Ngoài ra, bằng cách so sánh

từng cặp quốc gia giữa Việt Nam với Indonesia, Philippines, Thái Lan hay Malaysia để

tìm ra lợi thế cạnh tranh và tăng trưởng trình độ quản lý rủi ro phù hợp với khu vực.

Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng mẫu nghiên cứu và thời gian nghiên cứu

dài hơn để có khuynh hướng đúng cho thực trạng của từng nhân tố tác động đến rủi ro

trong hoạt động ngân hàng. Điều này cũng giúp cho kết quả hồi quy chính xác hơn để có

những đề xuất tốt hơn cho các NHTM.

72

Tóm tắt chương 5

Căn cứ theo kết quả nghiên cứu, chương 5 đề xuất các giải pháp cụ thể nhằm gia

hạn chế rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam. Đồng thời cũng đưa ra những giải pháp

hỗ trợ đối với Chính phủ và NHNN để tạo lập môi trường hoạt động ngành ngân hàng

thông thoáng, an toàn và hiệu quả, giúp các ngân hàng kinh doanh một cách tốt nhất.

Bên cạnh đó, những hạn chế của đề tài cũng đã được nêu ra và tác giả cũng đã đề xuất

những hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm hoàn thiện hướng nghiên cứu của đề tài.

73

KẾT LUẬN CHUNG

Việc phá sản, giải thể các doanh nghiệp yếu kém nói chung và TCTD nói riêng là

hiện tượng bình thường trong nền kinh tế thị trường và xảy ra phổ biến ở các nước phát

triển trên thế giới, tuy nhiên vẫn còn khá mới ở Việt Nam. Từ ngày 15/01/2018, lần đầu

tiên Luật tổ chức tín dụng sửa đổi của Việt Nam đã công nhận phá sản như là một phương

án tái cơ cấu lại các tổ chức tín dụng được kiểm soát đặc biệt. Vì vậy, vấn đề phá sản

Ngân hàng Việt Nam lại càng được quan tâm.

Bài nghiên cứu đã tổng hợp các nghiên cứu trước đây của các tác giả trong

và ngoài nước liên quan đến vấn đề thất bại, phá sản Ngân hàng để khái quát lại các lý

thuyết cơ bản về vấn đề phá sản Ngân hàng, cách thức đo lường và mô hình các yếu tố

quyết định đến rủi ro phá sản. Từ đó, bài nghiên cứu đi vào đánh giá thực trạng tình hình

hoạt động của các NHTM ở Việt Nam hiện nay và kiểm định lại các yếu tố kỳ vọng có

tác động đến rủi ro phá sản của NHTM Việt Nam.

Kết quả cho thấy, các NHTM Việt Nam nên quan tâm đến các tỷ lệ dự phòng rủi

ro tín dụng, tỷ lệ đòn bẩy, tỷ lệ thu nhập lãi thuần, tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp trong

việc hạn chế rủi ro phá sản của Ngân hàng. Ngoài ra, bài nghiên cứu cũng gợi ý một số

khuyến nghị cho Chính phủ và NHNN trong việc giám sát, tạo môi trường thuận lợi cho

sự phát triển của các NHTM.

Do hạn chế về việc thu thập thông tin nên kích cỡ mẫu chỉ là 25 NHTM, thời gian

ngắn từ 2007 – 2016 và số lượng các biến độc lập tác động đến rủi ro chưa thật sự đầy

đủ, bên cạnh đó do khả năng của tác giả và thời gian cho bài nghiên cứu tương đối ngắn

nên luận văn không thể tránh khỏi những hạn chế trong việc đưa ra giải pháp. Hy vọng

trong thời gian tới, các nghiên cứu tiếp theo sẽ bổ sung và hoàn thiện đề tài hơn nữa.

74

TÀI LIỆU THAM KHẢO

 Tài liệu tiếng Việt:

1. BCTC của 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016.

2. NHNN, 2011. Hiệp ước vốn Basel (Basel I, II).

3. NHNN, 2014. Thông tư 36/2014/TT-NHNN ngày 20/11/2014: Quy định về các giới

hạn, tỷ lệ đảm bảo an toàn trong hoạt động của TCTD, chi nhánh Ngân hàng nước

ngoài.

4. Nguyễn Đăng Tùng và 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 Atmam Z-score.

Tạp chí Khoa học và Phát triển 2015, tập 13, số 5, trang 833-840.

5. 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.

6. Quốc hội, 2014. Luật phá sản số 51/2014/QH13.

7. Quốc hội, 2017. Luật số 17/2017/QH14: Sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật các

TCTD số 47/2010/QH12.

8. Thủ tướng Chính phủ Việt Nam, 2012. Quyết định 254/QĐ-TTg về Đề án cơ cấu lại

hệ thống các TCTD giai đoạn 2011-2015, ngày 01/03/2012.

 Tài liệu tiếng Anh:

1. AllanWillett, The Economic Theory of Risk and Insurance, Colombia University

Press.

2. Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of

corporate bankruptcy. The journal of finance, 23(4), 589-609.

3. Altman, E. (1993). Corporate financial distress and bankruptcy (3rd ed.). NJ: John

Wiley & Sons.

75

4. Altman, E. (2000). Predicting financial distress of companies: Predicting financial

distress of companies: Revisiting the Z-score and Zeta model. Retrieved December

2013 from http://www.pages.stern.nyu.edu/~ealtman.

5. Amalendu Ghosh, 2012. Managing Risk in Commercial and Retail Banking.

Published by John Wiley & Sons Singapore Pre.Ltd.

6. Basel Committee on Banking Supervision. (2010). Basel III: International

framework for liquidity risk measurement, standards, and monitoring. Retrieved

from http://www.bis.org/publ/bcbs188.htm

7. Beck, T., Hesse, H., Kick, T., & von Westernhagen, N. (2009). Bank ownership and

stability: evidence from Germany. Unpublished Working Paper (Washington, DC:

Federal Deposit Insurance Corporation).

8. Betz, F., Oprică, S., Peltonen, T. A., & Sarlin, P. (2014). Predicting distress in

European banks. Journal of Banking & Finance, 45, 225-241.

9. Boyd, J., & Graham, S. (1986). Risk, regulation, and bank holding company

expansion into nonbanking. Quarterly Review, 10(2).

10. Casu, B., Molyneux, P. &Girardone, C. (2015), Introduction to banking, 2nd Ed.

London: Prentice Hall Financial Times.

11. Cihak, M., & Hesse, H. (2008). Islamic banks and financial stability: An empirical

analysis (IMF WP/08/16). Washington, DC: International Monetary Fund.

12. Cole, R. A., & White, L. J. (2012). Déjà vu all over again: The causes of US

commercial bank failures this time around. Journal of Financial Services Research,

42(1-2), 5-29.

13. Encyclopedia Britannica Dictionary, 1786-2010, Encyclopedia Britannica, Inc.

14. Foos, D. Norden L. and Weber, M. (2010). Loan Growth and Riskiness of Banks,

Journal of Banking and Finance, 34 (12), 2929-2940.

15. Frank H. Knight (1964), Risk, Uncertainty and Profit. Department of Economics,

The University of Auckland, Private Bag 92019, Auckland New Zealand.

76

16. Grice, J and Ingram, R (2001). Tests of the generalizability of Altman’s bankruptcy

prediction model, Journal of Business Research, 54: 53-61.

17. Hannan & Hanweck (1998), Bank isolvency risk and the market for large certificates

of deposit. Journal of money, credit and banking.

18. Hoggarth, G. et al. (2002), Costs of banking system instability: Some empirical

evidence, Journal of Banking & Finance. [Online] 26 (5), 825-855.

19. Irving Pfeffer (1956), Insurance and Economic Theory, 213 pages.

20. Jeff, L (1990), Capital adequacy: The benchmark of the 1990’s, Bankers Magazine,

Vol. 173, No. 1, 14-18.

21. Lee and Hsieh, 2013. The impact of Bank capital on profitability and risk in Asian

Banking. Journal of international money and finance 32, p51-281.

22. Lepetitet al, 2008. Bank income structure and risk: An Empirical Analysis of

European Banks, Journal of Banking and Finance, 32, 1452-1467

23. Lopcu, K., & Kilic, S. B. (2012). Effects of structural changes in the turkish banking

sector since 2001 crisis and a risk analysis for the sector.

24. Nur Ozkan-Gunay, E., & Ozkan, M. (2007). Prediction of bank failures in emerging

financial markets: an ANN approach. The Journal of Risk Finance,8(5), 465-480.

25. Roy, A.D (1952). Safety first and the Holding of Asset. Econometrica, Jul 1952,

Volume 20, issue 3, 431-499.

26. Shelagh Heffernan, 2005. Modern Banking. John Wiley & Sons Ltd, Chapter 3 and

Chapter 7, 101-171, 351-407.

27. Swinburne, M., Mitra, S., & Worrell, D. (2007). Decomposing financial risks and

vulnerabilities in Eastern Europe (International Monetary Fund WP/07/248).

Washington, DC: International Monetary Fund.

28. Teresa Garena-Macro, M. Dolores Robles-Fern and ez (2008), Risk-taking

Behaviour and ownership in the banking industry: The Spanish evidence, Journal of

Economic and Business 60 (2008), 332-354.

77

29. Trầm Thị Xuân Hương et al, 2015. Governance of Vietnam’s Financial Institutions

in Accordance with International Standards until 2020. Journal of Economic

Development 23(1), 50-76.

30. Wagner, W. (2007). The liquidity of bank assets and banking stability. Journal of

Banking & Finance, 31(1), 121-139.

31. Whalen, G., & Thomson, J. B. (1988). Using financial data to identify changes in

bank condition. Economic Review, 24(2), 17–26.

32. Wheelock, D. C., & Wilson, P. W. (2000). Why do banks disappear? The

determinants of US bank failures and acquisitions. Review of Economics and

Statistics, 82(1), 127-138.

 Một số thông tin từ các website:

1. Asia Development Bank, http://www.adb.org.

2. Hiệp hội ngân hàng Việt Nam, http://vnba.org.vn.

3. Ngân hàng Nhà nước, http://www.sbv.gov.vn.

4. Tổng cục thống kê Việt Nam, http://gso.gov.vn

78

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Thống kê mô tả biến nghiên cứu

Z_SCORE LLR

LEV

NIR

CTI

LDR

LAD

GDP

INF

Mean

0.147540

0.135295 0.136212 0.165085 2.370865 0.076868 0.768634 11.76204 0.069249

Median

0.132650

0.102150 0.102126 0.110626 2.384262 0.021362 0.776506 11.33615 0.061893

Maximum

0.281600

0.894534 0.894534 2.142857 2.796863 0.872539 1.227295 20.25244 1.296898

Minimum

0.064000

0.038774 0.038774 -0.054719 2.026498 -0.005300 0.430280 5.693508 0.014312

Std. Dev.

0.050354

0.103127 0.105835 0.248202 0.150242 0.150420 0.126035 3.083009 0.082873

Skewness

0.871062

3.754622 3.559556 5.932747 -0.146587 3.416162 0.061105 0.625186 13.08641

Kurtosis

2.971447

25.19272 22.81141 45.80476 2.522588 15.00168 4.473931 3.274199 194.2055

Jarque-Bera

31.62307

5717.765 4616.395 20552.47 3.269522 1986.677 22.78551 17.06889 387964.3

Probability

0.000000

0.000000 0.000000 0.000000 0.194999 0.000000 0.000011 0.000197 0.000000

Sum

36.88500

33.82387 34.05288 41.27132 592.7163 19.21688 192.1585 2940.509 17.31213

Sum Sq. Dev.

0.631353

2.648164 2.789051 15.33941 5.620589 5.633917 3.955349 2366.731 1.710131

Observations

250

250

250

250

250

250

250

250

250

79

Phụ lục 2: Ma trận tương quan các biến

Z_SCORE LLR

LEV

NIR

CTI

LDR

LAD

GDP

INF

1.0000 0.4415 0.4784 0.1263 -0.5413 0.2802 -0.1752 -0.1341 -0.1836

1.0000 0.4861 0.1904 -0.5166 0.2264 -0.1916 -0.1714 -0.0769

1.0000 0.1698 -0.5096 0.2322 -0.1591 -0.1835 -0.0698

1.0000 -0.2162 0.0429 -0.4814 -0.1860 -0.1842

1.0000 -0.6118 0.1441 0.2507 0.0411

1.0000 0.0359 -0.1711 -0.0255

1.0000 0.0574 0.2454

1.0000 0.1788

1.0000

Z_SCORE LLR LEV NIR CTI LDR LAD GDP INF

80

Phụ lục 3: Hồi quy OLS

Dependent Variable: Z_SCORE Method: Panel Least Squares Date: 11/06/17 Time: 23:17 Sample: 2007 2016 Periods included: 10 Cross-sections included: 25 Total panel (balanced) observations: 250

Coefficient Std. Error t-Statistic

Variable

-0.732736 0.817399 -0.010263 -0.161786 -0.020785 -0.042978 0.000959 -0.093714 0.550443 0.146697 0.141564 0.011530 0.024145 0.020937 0.022993 0.000842 0.030870 0.061919 -4.994898 5.774061 -0.890153 -6.700618 -0.992772 -1.869172 1.139452 -3.035789 8.889717 LLR LEV NIR CTI LDR LAD GDP INF C

Prob. 0.0000 0.0000 0.3743 0.0000 0.3218 0.0628 0.2556 0.0027 0.0000

0.147540 0.050354 -3.644391 -3.517619 -3.593369 0.329549 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.436122 Mean dependent var 0.417404 S.D. dependent var 0.038434 Akaike info criterion 0.356006 Schwarz criterion 464.5489 Hannan-Quinn criter. 23.29970 Durbin-Watson stat 0.000000

81

Phụ lục 4: Kết quả hồi quy cho mô hình FEM

Coefficient Std. Error t-Statistic

Dependent Variable: Z_SCORE Method: Panel Least Squares Date: 11/06/17 Time: 23:23 Sample: 2007 2016 Periods included: 10 Cross-sections included: 25 Total panel (balanced) observations: 250 Variable

-0.519777 0.114516 0.604941 0.113052 0.019117 0.009622 0.157971 0.030500 0.022016 0.017100 0.033371 0.022691 0.000679 0.001027 0.000299 0.020665 -0.277571 0.077121 -4.538916 5.351008 1.986769 5.179407 1.287510 1.470668 0.661495 0.014465 -3.599179 LLR LEV NIR CTI LDR LAD GDP INF C

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

Prob. 0.0000 0.0000 0.0482 0.0000 0.1993 0.1428 0.5090 0.9885 0.0004

0.147540 0.050354 -4.522009 -4.057177 -4.334928 0.625242 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.806511 Mean dependent var 0.777978 S.D. dependent var 0.023727 Akaike info criterion 0.122160 Schwarz criterion 598.2512 Hannan-Quinn criter. 28.26600 Durbin-Watson stat 0.000000

82

Phụ lục 5: Kết quả hồi quy mô hình REM

Dependent Variable: Z_SCORE Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 11/06/17 Time: 23:25 Sample: 2007 2016 Periods included: 10 Cross-sections included: 25 Total panel (balanced) observations: 250 Swamy and Arora estimator of component variances

Coefficient Std. Error t-Statistic

-0.629667 0.110293 0.710008 0.108528 0.006321 0.009111 0.024877 0.025151 0.019365 0.016234 0.022595 0.020877 -9.09E-06 0.000897 -0.026667 0.020335 0.059095 0.064304 -5.709046 6.542189 0.693824 0.989072 1.192805 1.082309 -0.010137 -1.311408 0.918992

Effects Specification Prob. 0.0000 0.0000 0.4885 0.3236 0.2341 0.2802 0.9919 0.1910 0.3590 S.D. Rho

0.022827 0.023727

Weighted Statistics

0.4807 0.5193

0.046070 0.029257 0.174805 0.436757 Variable LLR LEV NIR CTI LDR LAD GDP INF C Cross-section random Idiosyncratic random R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)

Unweighted Statistics

R-squared Sum squared resid 0.147540 0.142038

0.179865 Mean dependent var 0.152640 S.D. dependent var 0.026932 Sum squared resid 6.606742 Durbin-Watson stat 0.000000 0.148628 Mean dependent var 0.537517 Durbin-Watson stat

83

Phụ lục 6: Kiểm định Likelihood cho OLS và FEM

Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects

d.f.

Effects Test Statistic

Cross-section F Cross-section Chi-square 17.308158 267.404520 (24,217) 24

Cross-section fixed effects test equation: Dependent Variable: Z_SCORE Method: Panel Least Squares Date: 11/06/17 Time: 23:28 Sample: 2007 2016 Periods included: 10 Cross-sections included: 25 Total panel (balanced) observations: 250

Std. Error t-Statistic

Variable Coefficient

LLR LEV NIR CTI LDR LAD GDP INF C -0.732736 0.817399 -0.010263 -0.161786 -0.020785 -0.042978 0.000959 -0.093714 0.550443 -4.994898 5.774061 -0.890153 -6.700618 -0.992772 -1.869172 1.139452 -3.035789 8.889717

0.146697 0.141564 0.011530 0.024145 0.020937 0.022993 0.000842 0.030870 0.061919

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.436122 Mean dependent var 0.417404 S.D. dependent var 0.038434 Akaike info criterion 0.356006 Schwarz criterion 464.5489 Hannan-Quinn criter. 23.29970 Durbin-Watson stat 0.000000

Prob. 0.0000 0.0000 Prob. 0.0000 0.0000 0.3743 0.0000 0.3218 0.0628 0.2556 0.0027 0.0000 0.147540 0.050354 -3.644391 -3.517619 -3.593369 0.329549

84

Phụ lục 7: Kiểm định Hausman cho FEM và REM

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.

8

Cross-section random Prob. 0.0000

77.517907 Cross-section random effects test comparisons: Random Var(Diff.)

Variable Fixed

0.000949 0.001002 0.000010 0.000298 0.000029 0.000079 0.000000 0.000014 LLR LEV NIR CTI LDR LAD GDP INF -0.519777 0.604941 0.019117 0.157971 0.022016 0.033371 0.000679 0.000299

-0.629667 0.710008 0.006321 0.024877 0.019365 0.022595 -0.000009 -0.026667

Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: Z_SCORE Method: Panel Least Squares Date: 11/06/17 Time: 23:31 Sample: 2007 2016 Periods included: 10 Cross-sections included: 25 Total panel (balanced) observations: 250

t-Statistic

Coefficient Std. Error

Variable C LLR LEV NIR CTI LDR -0.277571 -0.519777 0.604941 0.019117 0.157971 0.022016 0.077121 0.114516 0.113052 0.009622 0.030500 0.017100 -3.599179 -4.538916 5.351008 1.986769 5.179407 1.287510 Prob. 0.0004 0.0009 0.0000 0.0000 0.6215 0.2255 0.1678 0.0000 Prob. 0.0004 0.0000 0.0000 0.0482 0.0000 0.1993

85

0.033371 0.000679 0.000299 0.022691 0.001027 0.020665 1.470668 0.661495 0.014465

Cross-section fixed (dummy variables)

LAD GDP INF Effects Specification

0.1428 0.5090 0.9885 0.147540 0.050354 -4.522009 -4.057177 -4.334928 0.625242 0.806511 Mean dependent var 0.777978 S.D. dependent var 0.023727 Akaike info criterion 0.122160 Schwarz criterion 598.2512 Hannan-Quinn criter. 28.26600 Durbin-Watson stat 0.000000 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)