Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của ngân hàng ở Việt Nam bằng thang đo Z-score

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

TRẦN MINH TÂM

PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO VỠ NỢ NGÂN HÀNG Ở VIỆT NAM BẰNG THANG ĐO Z-SCORE

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. HẠ THỊ THIỀU DAO TP. Hồ Chí Minh, tháng 10/2016

TÓM TẮT

Luận văn được thực hiện với mục tiêu nghiên cứu xác định các yếu tố nội tại

hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng Việt Nam bằng thang đo Z-score. Từ đó đánh giá

mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nội tại đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng. Chỉ số rủi ro Z-

score dựa trên cơ sở đề xuất của Hannan & Hanweck (1988) dành cho ngân hàng và

xác suất rủi ro vỡ nợ Pit được sử dụng để đo lường rủi ro vỡ nợ ngân hàng. Các yếu tố

nội tại được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm yếu tố về đặc trưng tài chính từng

ngân hàng như Tăng trưởng tín dụng (Loan growth - LG), Tỷ lệ dự phòng nợ xấu

(Loan loss reservers - LLR), Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (Return on Assets -

ROA), Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (Net interest revenue - NIR), Hiệu quả quản lý chi phí

(Cost to income – CIR), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (Equity to assets –

ETA), Đa dạng hóa thu nhập (Income diversification – ID) và yếu tố đặc điểm ngân

hàng như quy mô (Size), ngân hàng được (hoặc chưa được) niêm yết trên sàn chứng

khoán (Listed bank – Unlisted bank). Luận văn sử dụng lý thuyết và nghiên cứu thực

nghiệm của các tác giả trong và ngoài nước đã thực hiện về tác động của các yếu tố

đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng, để có những phân tích và tìm hiểu vấn đề này đối với 27

ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011-2015.

Nghiên cứu đã sử dụng mẫu nghiên cứu gồm 27 ngân hàng TMCP trong tổng số

khoảng 32 ngân hàng TMCP tại Việt Nam (không tính các ngân hàng 100% vốn nhà

nước và các ngân hàng nước ngoài hay ngân hàng liên doanh), với tổng số 135 quan

sát trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2015. Vận dụng kỹ thuật phân tích hồi quy

dữ liệu bảng (data panel) kết hợp phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng

quát (Generalized Least Square – GLS) , nghiên cứu đã tìm thấy bằng chứng thống kê

về các yếu tố nội tại có tác động đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng được đo lường bằng thang

đo Z-score, cụ thể:

- Các yếu tố có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro vỡ nợ ngân hàng: tỷ lệ dự

phòng nợ xấu (LLR), vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), đa dạng hóa thu

nhập (ID).

- Yếu tố có mối quan hệ đồng biến với rủi ro vỡ nợ ngân hàng: quản lý chi phí

(CIR).

- Các yếu tố khác như Tăng trưởng tín dụng (Loan growth - LG), Tỷ suất lợi

nhuận trên tổng tài sản (Return on Assets - ROA), Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (Net

interest revenue – NIR), quy mô (Size), ngân hàng được (hoặc chưa được) niêm

yết trên sàn chứng khoán (Listed bank – Unlisted bank) đều có mối quan hệ

nghịch biến với rủi ro vỡ nợ ngân hàng nhưng không có ý nghĩa thống kê.

Nghiên cứu cũng tìm thấy hai yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến rủi ro phá sản

ngân hàng là: tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR) và vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA).

Từ kết quả nghiên cứu luận văn đã đưa ra những kiến nghị nhằm nâng cao khả

năng phòng ngừa rủi ro vỡ nợ ngân hàng và đề xuất những hướng nghiên cứu sau để

giải quyết những vấn đề mà luận văn còn hạn chế.

LỜI CAM ĐOAN

Tôi là Trần Minh Tâm, học viên lớp cao học CH16A, trường Đại học Ngân

Hàng TP. Hồ Chí Minh, niên khóa 2014 – 2016.

Luận văn tốt nghiệp này là công trình do tôi tạo ra bằng việc vận dụng những

kiến thức đã tích lũy được trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu của mình. Mọi

trích dẫn đều được nêu rõ trong danh mục tài liệu tham khảo và trong nội dung bài

nghiên cứu. Tôi cam đoan không sao chép từ bất kỳ nguồn nào khác.

Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về lời cam đoan của tôi.

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 24 tháng 10 năm 2016

Người thực hiện

Trần Minh Tâm

iii

LỜI CẢM ƠN

Chân thành cảm ơn rất nhiều tới người hướng dẫn của mình, PGS. TS. Hạ Thị

Thiều Dao, người rất tận tình hướng dẫn và hỗ trợ tôi trong suốt quá trình viết luận

văn. Luận văn này chắc chắn không thể hoàn thành nếu không có sự hướng dẫn tận

tâm của cô.

Tôi cũng cảm ơn cha mẹ, bạn Nguyễn An Nhơn, Đặng Trịnh Bạch Huy, Hồ

Hoàng Hải Yến đã giúp đỡ, hỗ trợ, đóng góp những nhận xét quý báu cho tôi. Tôi biết

ơn, trân trọng những kinh nghiệm, góp ý, khuyến khích của mọi người kể từ khi bắt

đầu viết luận văn này.

Cuối cùng, tôi cảm ơn tất cả thầy cô, bạn bè đã hỗ trợ, góp ý giúp tôi hoàn thiện

những thiếu sót của luận văn này, do thời gian và kiến thức còn hạn chế mà còn nhiều

khuyết điểm không thể tránh khỏi.

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI ....................................... 1

1.1 Lý do nghiên cứu ........................................................................................... 1

1.2 Tính cấp thiết của đề tài ................................................................................. 1

1.3 Mục tiêu nghiên cứu ....................................................................................... 2

1.4 Câu hỏi nghiên cứu ........................................................................................ 3

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

1.6 Phương pháp nghiên cứu ................................................................................ 3

1.7 Ý nghĩa Khoa học và thực tiễn của đề tài........................................................ 4

1.8 Bố cục của luận văn ....................................................................................... 4

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ...................................................................... 7

2.1 Khái niệm về rủi ro ........................................................................................ 7

2.2 Phân loại rủi ro trong hoạt động ngân hàng và biện pháp đo lường rủi ro ....... 7

2.2.1 Rủi ro tín dụng ....................................................................................... 8

2.2.2 Rủi ro thanh khoản ................................................................................. 8

2.2.3 Rủi ro lãi suất ......................................................................................... 9

2.2.4 Rủi ro vỡ nợ (insolvency/default risk) .................................................. 10

2.3 Chỉ số đo lường rủi ro vỡ nợ ngân hàng Z-score (risk index) ........................ 11

2.4 Một số nghiên cứu thực nghiệm trước về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ

nợ các ngân hàng bằng thang đo Z-score ............................................................ 14

2.5 Các yếu tố nội tại ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng ............................. 19

2.5.1 Tăng trưởng tín dụng (LG) .................................................................. 19

2.5.2 Tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR) .............................................................. 20

2.5.3 Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) ............................................ 21

2.5.4 Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (Net interest revenue - NIR) ........................... 21

2.5.5 Hiệu quả quản lý chi phí (CIR) ............................................................ 21

2.5.6 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (Equity to assets- ETA) ............ 22

2.4.7 Đa dạng hóa thu nhập ( Income diversification- ID) ............................. 23

2.4.8 Quy mô ngân hàng (size) ..................................................................... 24

2.4.9 Ngân hàng được niêm yết trên sàn chứng khoán (LIST) ....................... 24

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 26

3.1 Phương pháp nghiên cứu .............................................................................. 26

3.2 Mô tả mẫu nghiên cứu .................................................................................. 30

3.3 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu ................................................................ 30

3.3.1. Mô hình nghiên cứu ............................................................................ 30

3.3.2. Giả thuyết nghiên cứu ......................................................................... 33

CHƯƠNG 4: TRÌNH BÀY VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ......... 35

4.1 Thống kê mô tả các biến ............................................................................... 35

4.2 Đánh giá rủi ro vỡ nợ của NHTM trong giai đoạn nghiên cứu ...................... 36

4.3 Rủi ro vỡ nợ và các nhân tố ảnh hưởng ........................................................ 37

4.3.1 Rủi ro vỡ nợ và tăng trưởng tín dụng (LG) ........................................... 37

4.3.2 Rủi ro vỡ nợ và tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR) ...................................... 38

4.3.3 Rủi ro vỡ nợ và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) .................... 41

4.3.4 Rủi ro vỡ nợ và thu nhập lãi thuần (NIR) ............................................. 42

4.3.5 Rủi ro vỡ nợ và hiệu quả quản lý chi phí (CIR) ................................... 45

4.3.6 Rủi ro vỡ nợ và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) ............... 46

4.3.7 Rủi ro vỡ nợ và đa dạng hóa thu nhập (ID)........................................... 48

4.3.8 Rủi ro vỡ nợ và quy mô (SIZE) ............................................................ 51

4.3.9 Rủi ro vỡ nợ và Ngân hàng đã được niêm yết (LIST) ........................... 52

4.4 Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu .................................................... 53

4.5 Kết quả hồi quy và các kiểm định ................................................................. 55

4.5.1 Kiểm định việc lựa chọn mô hình......................................................... 56

4.5.2 Kiểm định các vi phạm giả thuyết mô hình .......................................... 56

4.5.2.1 Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi White ........... 56

4.5.2.2 Kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan

với nhau Wooldridge ................................................................ 57

4.5.3 Kết quả hồi quy bằng phương pháp ước lượng GLS ............................. 58

4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu ....................................................................... 60

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................ 63

5.1 Kết luận....................................................................................................... 63

5.2 Đề xuất, kiến nghị ...................................................................................... 64

5.2.1 Về tỷ lệ dự phòng nợ (LLR) ................................................................. 64

5.2.2 Về Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) ......................................... 67

5.2.3 Về đa dạng hóa thu nhập (ID) .............................................................. 67

5.2.4 Về Hiệu quả quản lý chi (CIR) ............................................................. 68

5.2.5 Thực hiện kiểm tra sức chịu đựng căng thẳng ...................................... 68

5.3 Hạn chế của luận văn và hướng nghiên cứu sau............................................ 69

Tài liệu tham khảo ............................................................................................. 71

vii

DANH MỤC BẢNG:

Bảng 2.1. Tóm tắt các nghiên cứu liên quan đến đề tài .................................................. 18

Bảng 3.1. Danh sách 27 ngân hàng được nghiên cứu .................................................... 26

Bảng 3.3. Tổng hợp các biến trong mô hình .................................................................. 31

Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả các biến nghiên cứu ..................................................... 35

Bảng 4.2. Phân nhóm ngân hàng theo chỉ thị 01/CT-NHNN ngày 13/02/2012 .............. 36

Bảng 4.3 Tăng trưởng huy động vốn và tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2013-2015 ...... 42

Bảng 4.4. Tỷ trọng thu nhập ngoài lãi ........................................................................... 50

Bảng 4.5. Z-score & Pit bình quân của Nhóm NHTM đã niêm yết và chưa niêm yết ..... 52

Bảng 4.6. Tương quan giữa các biến độc lập ................................................................. 54

Bảng 4.7. Kết quả phân tích hồi quy ............................................................................. 55

Bảng 4.8. Kiểm định F và Hausman .............................................................................. 55

Bảng 4.9. Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi .............................. 57

Bảng 4.10. Kết quả kiểm định sự tự tương quan ........................................................... 57

Bảng 4.11. Kết quả hồi quy bằng phương pháp GLS .................................................... 58

Bảng 4.12. So sánh kết quả thu được với giả thuyết ban đầu về mối quan hệ giữa biến

biến phụ thuộc và các biến độc lập ................................................................................ 59

viii

DANH MỤC HÌNH:

Hình 3.1. Sơ đồ quy trình hồi quy ................................................................................. 29

Hình 4.1. Xác suất rủi ro vỡ nợ (Pit) của từng nhóm ngân hàng trong giai đoạn 2011-

2015.............................................................................................................................. 37

Hình 4.2. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và tăng trưởng tín dụng .............................................. 38

Hình 4.3. Tỷ lệ trung bình LLR của 27 ngân hàng qua các năm. ................................... 39

Hình 4.4. Tỷ lệ nợ xấu toàn ngành ngân hàng qua các năm ........................................... 40

Hình 4.5 Diễn biến rủi ro vỡ nợ và tỷ lệ dự phòng nợ xấu ............................................. 41

Hình 4.6. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản .......................... 42

Hình 4.7. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và thu nhập lãi thuần .................................................. 43

Hình 4.8. Diễn biến thu nhập lãi thuần của 8 NHTM tiêu biểu trong số 27 NHTMCP

giai đoạn 2011-2015 ..................................................................................................... 44

Hình 4.9. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và quản lý chi phí ....................................................... 46

Hình 4.10. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản .................. 47

Hình 4.11. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và đa dạng hóa thu nhập ........................................... 49

Hình 4.12. Cơ cấu thu nhập đa dạng của Wells Fargo năm 2015 ................................... 51

Hình 4.13. Diễn biến xác suất vỡ nợ và yếu tố quy mô ngân hàng ................................ 52

Hình 4.14. Diễn biến xác suất vỡ nợ của Nhóm NHTM đã niêm yết và chưa niêm yết.. 53

Hình 5.1. Tăng trưởng dư nợ cho vay BĐS ................................................................... 66

Hình 5.2. Dư nợ tín dụng cho vay BĐS tính đến tháng 03/2015 .................................... 66

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT:

NHTMCPNN Ngân hàng thương mại cổ phần nhà nước

NHTMCP Ngân hàng thương mại cổ phần

GLS – Generalized Least Square Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ

nhất tổng quát

FEM – Fixed Effects Model Mô hình các tác động cố định

REM – Random Effects Model Mô hình các tác động ngẫu nhiên

LG – Loan Growth Tăng trưởng tín dụng

LLR – Loan loss reservers Dự phòng nợ xấu

LDR – Loan to deposit ratio Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi

ROA – Return on Assets Lợi nhuận trên tổng tài sản

NIM – Net interest margin Thu nhập lãi thuần

NIR – net interest revenue Tỷ lệ thu nhập lãi thuần

CIR – Cost to income Chi phí trên thu nhập

ETA – Equity to assets Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản

ID – Income diversification Đa dạng hóa thu nhập

EPS - Earning Per Share Thu nhập trên mỗi cổ phiếu

P/E – Price per EPS Giá trên thu nhập mỗi cổ phiếu

SIZE Quy mô

NHNN , SBV Ngân hàng nhà nước

NHTM Ngân hàng thương mại

NHTMCP Ngân hàng thương mại cổ phần

TCTD Tổ chức tín dụng

NHTM TNHH MTV Ngân hàng thương mại trách nhiệm hữu

hạn một thành viên

Bất động sản BĐS

Bình quân bq

Vốn chủ sở hữu VCSH

Báo cáo tài chính BCTC

CHƯƠNG 1

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

1.1 Lý do nghiên cứu

Tái cấu trúc hệ thống ngân hàng luôn là vấn đề được đề cập rất nhiều trong những

năm gần đây. Từ 1987 đến nay, Việt Nam diễn ra ba lần tái cấu trúc hệ thống ngân hàng.

Lần thứ nhất 1987-1988 khi xảy ra vỡ nợ hệ thống hợp tác xã tín dụng. Năm 1999 – 2001

thực hiện tái cấu trúc với cách làm mới là đưa các NHTMCPNN tham gia và kiểm soát

các NHTMCP có dấu hiệu yếu kém và nợ xấu (Nguyễn Thanh Dương, 2013). Lần thứ ba

là từ năm 2011 đến nay. Sau khi trải qua khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, hệ thống

ngân hàng Việt Nam ngày càng bộc lộ nhiều điểm yếu kém và nợ xấu gia tăng, lợi nhuận

giảm sút, năng lực về vốn thấp, rủi ro thanh khoản cao, … Quá trình tái cấu trúc đã buộc

hàng loạt ngân hàng nhỏ, hoạt động yếu kém phải sáp nhập, hợp nhất, một số ngân hàng

khác còn bị NHNN mua với giá 0 đồng và hỗ trợ tái cấu trúc. Mặc dù, hệ thống ngân

hàng Việt Nam không ghi nhận một trường hợp đổ vỡ, giải thể hay phá sản nào, nhưng

điều đó chưa khẳng định cho sự an toàn của hệ thống ngân hàng Việt Nam. Những đề tài

về rủi ro ngân hàng như: thanh khoản, lãi suất, tín dụng, tỷ giá đã được nhiều tác giả

trong nước nghiên cứu nhưng nghiên cứu về rủi ro vỡ nợ ngân hàng chưa thực sự rộng rãi

và phổ biến. Vì vậy nghiên cứu này muốn sử dụng chỉ số Z-score theo đề xuất của Roy

(1952), Hannan & Hanweck (1988) để xác định và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các

nhân tố nội tại đến sự ổn định, rủi ro vỡ nợ trong hoạt động ngân hàng. Từ đó, tác giả đưa

ra những đề xuất, kiến nghị phù hợp nhằm tằng cường sự ổn định, lành mạnh trong hoạt

động của các ngân hàng ở Việt Nam.

Đó là lý do tôi chọn đề tài nghiên cứu “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro

vỡ nợ của ngân hàng ở Việt Nam bằng thang đo Z-score”

1.2 Tính cấp thiết của đề tài

Trong những năm gần đây, những nghiên cứu về rủi ro vỡ nợ bằng việc vận dụng

mô hình Z-score ngày càng phổ biến. Tuy nhiên, các nghiên cứu chỉ tập trung vào doanh

Trang 1

nghiệp, hoặc một số ngành đặc thù ngoài ngành ngân hàng. Ngân hàng là một doanh

nghiệp đặc biệt và việc nghiên cứu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân

hàng cũng rất cần thiết nhằm tìm ra biện pháp nâng cao sức khỏe cho hệ thống ngân

hàng.

Theo Nguyễn Thanh Dương (2013) để tái cấu trúc hệ thống ngân hàng lần thứ ba

thành công, cần phải có những giải pháp ở cả hai gốc độ:

- Vĩ mô: ổn định môi trường kinh doanh, ổn định lạm phát, lãi suất. Tăng cường

các biện pháp giáp sát của NHNN đến các NHTM

- Vi mô: xác định được những vấn đề nội tại của NHTM có nguy cơ dẫn đến rủi

ro vỡ nợ ngân hàng và tìm ra các giải pháp phù hợp để hạn chế khả năng trên

Do đó, nghiên cứu này là rất cần thiết vì nó tập trung nghiên cứu xác định các yếu

tố nội tại của ngân hàng bao gồm các yếu tố về tài chính như tăng trưởng tín dụng, dự

phòng nợ xấu, năng lực về vốn, hiệu quả hoạt động và đặc điểm từng ngân hàng như quy

mô ngân hàng, tính minh bạch thông tin sẽ có ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro dẫn đến

nguy cơ phá sản ngân hàng ở Việt Nam. Từ đó, nghiên cứu sẽ khám phá mức độ ảnh

hưởng của các yếu tố này đến rủi ro vỡ nợ của ngân hàng Việt Nam để có những đề xuất,

giải pháp phù hợp.

1.3 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát: tìm ra các yếu tố nội tại ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài

chính và nguy cơ xảy ra rủi ro vỡ nợ ngân hàng, để từ đó đề xuất các giải pháp, chính

sách phù hợp giúp ngân hàng ngăn chặn, cảnh báo sớm các nguy cơ trên.

Mục tiêu cụ thể:

- Xác định các yếu tố nội tại về đặc trưng tài chính và đặc điểm riêng từng ngân

hàng sẽ ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng ở Việt Nam bằng thang đo Z-score.

- Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nội tại đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng ở

Việt Nam. Xác định yếu tố tác động mạnh nhất.

Trang 2

- Thông qua kết quả có được từ mô hình nghiên cứu, tác giả sẽ đề xuất, kiến nghị

những giải pháp, chính sách phù hợp, nhằm ngăn chặn, cảnh báo sớm các nguy cơ

xảy ra rủi ro vỡ nợ ngân hàng

1.4 Câu hỏi nghiên cứu

Sau khi xác định được mục tiêu nghiên cứu như đã trình bày ở trên, một số câu hỏi

nghiên cứu sau đây được đặt ra:

- Yếu tố nội tại như: Tăng trường tín dụng (LG), Tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR), Tỷ

suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIR), Hiệu quả

quản lý chi phí (CIR), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), Đa dạng hóa

thu nhập (ID), quy mô (Size), ngân hàng được (hoặc chưa được) niêm yết trên sàn

chứng khoán (LIST) có ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng?

- Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nội tại đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng tại Việt Nam

bằng thang đo Z-score như thế nào? Yếu tố nào là mạnh nhất?

1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là vấn đề rủi ro vỡ nợ ngân hàng và các yếu tố dẫn đến nguy

cơ xảy ra rủi ro vỡ nợ ngân hàng.

Mẫu nghiên cứu gồm 27 ngân hàng TMCP trong tổng số các NHTMCP tại Việt

Nam trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2015. Nghiên cứu loại trừ các ngân hàng bị

hợp nhất, sáp nhập, các NHTM TNHH MTV do nhà nước làm chủ sở hữu, ngân hàng

100% vốn nước ngoài và chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam, ngân hàng liên

doanh do không có đầy đủ thông tin dữ liệu.

1.6 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu sử dụng là phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng

kỹ thuật phân tích hồi quy dữ liệu bảng (data panel), kiểm định các giả thuyết bằng

phương pháp hồi quy OLS, FEM, REM kết hợp phương pháp ước lượng GLS để kiểm tra

giả thuyết nghiên cứu đặt ra bằng phần mềm Stata.

Trang 3

Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán, báo

cáo thường niên của mỗi ngân hàng được công bố trên website ngân hàng, bankers

almanac (đối với các TP Bank, NCB, Vietbank) , cafef.vn (đối với các ngân hàng đã

niêm yết trên sàn chứng khoán như Eximbank, Vietinbank, Vietcombank, BIDV, MB

Bank). Thông tin dữ liệu phân tích bao gồm các yếu tố đặc trưng nội tại của các ngân

hàng. Với mẫu 27 ngân hàng trong giai đoạn 2011-2015 (5 năm), số quan sát là 135.

1.7 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Ý nghĩa khoa học:

Đề tài góp phần thêm một góc nhìn khác trong việc phân tích các rủi ro trong hoạt

động ngân hàng: nghiên cứu không tập trung vào các rủi ro cơ bản như rủi ro tín dụng, rủi

ro thanh khoản, rủi ro lãi suất,... mà đề cập đến rủi ro tổng thể hơn, đó là rủi ro vỡ nợ

ngân hàng, là rủi ro mà nó xảy ra do hậu quả của các loại rủi ro khác. Ngoài việc kế thừa

các nghiên cứu thực nghiệm trước, nghiên cứu này đánh giá thêm tác động của yếu tố

quy mô và ngân hàng đã được niêm yết đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng.

Ý nghĩa thực tiễn:

Sau khi nghiên cứu thành công, đề tài sẽ cung cấp thêm các thông tin cho những

nhà tham khảo: thứ nhất là dựa trên cơ sở lý thuyết để xác định các yếu tố nội tại ảnh

hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng; thứ hai là dựa vào thang đo Z-score và mô hình kinh

tế lượng, xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng. Xác

định yếu tố tác động mạnh nhất. Từ đó, các nhà nghiên cứu có thể mở rộng nghiên cứu ra

thêm hoặc sử dụng thông tin cho những nghiên cứu có liên quan.

1.8 Bố cục của luận văn

Ngoài Phụ lục và các danh mục tài liệu tham khảo, nghiên cứu này được chia

thành 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài

Trang 4

Giới thiệu tổng quan về đề tài, chương này bao gồm các nội dung chính như lý do

nghiên cứu, câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu, pham vị và đối tượng nghiên cứu, phương

pháp nghiên cứu.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Cơ sở lý thuyết, chương này bao gồm các nội dung chính như nền tảng cơ sở lý

thuyết về rủi ro, rủi ro vỡ nợ ngân hàng và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân

hàng. Chương này cũng giới thiệu sơ lược một số nghiên cứu trước đây trên thế giới và

trong nước về rủi ro ngân hàng, đồng thời so sánh điểm khác của đề tài nghiên cứu của

tác giả so với các nghiên cứu trước.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương này bao gồm các nội dung chính như trình bày chi tiết phương pháp

nghiên cứu, mô tả mẫu nghiên cứu, đưa ra các giả thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu.

Chương 4: Phân tích dữ liệu và trình bày kết quả nghiên cứu

Nội dung chủ yếu là trình bày kết quả mô hình: thống kê mô tả mẫu nghiên cứu,

phân tích tương quan mô hình nghiên cứu, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm

định hiện tượng phương sai thay đổi, kiểm định hiện tượng tự tương quan. Sử dụng

phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (GLS) để khắc phục hiện tượng

phương sai thay đổi và tự tương quan, xác định kết quả cuối cùng của mô hình.

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Dựa trên kết quả của mô hình nghiên cứu, quan điểm của tác giả, tác giả đưa ra

những đề xuất, kiến nghị nhằm nâng cao khả năng phòng ngừa rủi ro vỡ nợ ngân hàng.

Tóm tắt chương 1

Trong chương 1, tác giả trình bày lý do lựa chọn đề tài và tính cấp thiết của đề tài

“Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của ngân hàng ở Việt Nam bằng thang

đo Z-score”. Đặt ra ba mục tiêu cụ thể: i) Xác định các yếu tố nội tại ảnh hưởng đến rủi

ro vỡ nợ ngân hàng ở Việt Nam bằng thang đo Z-score; ii) Đánh giá mức độ ảnh hưởng

Trang 5

của các yếu tố nội tại đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng; iii) Thông qua kết quả có được từ mô

hình nghiên cứu, tác giả sẽ đề xuất, kiến nghị những giải pháp phù hợp, nhằm ngăn chặn,

cảnh báo sớm nguy cơ xảy ra rủi ro vỡ nợ ngân hàng. Từ đó xác định các câu hỏi nghiên

cứu, định hướng phương pháp nghiên cứu để đạt được kết quả nhằm trả lời cho mục tiêu

và câu hỏi nghiên cứu. Ngoài ra, chương này cũng tóm tắt bố cục luận văn.

Trang 6

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Khái niệm về rủi ro

Rủi ro là một sự không chắc chắn hay một tình trạng bất ổn (Nguyễn Minh Kiều,

2012). Tuy nhiên, không phải bất cứ sự không chắc chắn nào cũng là rủi ro. Chỉ có những

tình trạng không chắc chắn nào có thể ước đoán được xác suất xảy ra mới xem là rủi ro.

Những tình trạng không chắc chắn nào chưa từng xảy ra và không thể ước đoán được xác

suất xảy ra được xem là sự bất trắc, chứ không phải là rủi ro.

Rủi ro đối với ngân hàng 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 (Phan Thị Cúc, 2009) hay rủi ro được định nghĩa rộng là những biến cố có thể

dẫn tới thua lỗ hoặc thiệt hại về lợi nhuận (Bessis, 2011).

2.2 Phân loại rủi ro trong hoạt động ngân hàng và biện pháp đo lường rủi ro

Theo Bessis (2011), rủi ro trong hoạt động ngân hàng được phân loại theo nguồn

gốc thua lỗ, biến động thị trường hay vỡ nợ.

Theo Phạm Tiến Đạt (2013), rủi ro tiềm tàng trong các NHTM gồm hai loại: các

rủi ro có nguồn gốc nội tại và các rủi ro về mặt hệ thống do tác động của thị trường ngân

hàng.

Hầu hết các lý thuyết hoặc nghiên cứu về quản trị rủi ro ngân hàng đều đề cập đến

các loại rủi ro chính trong hoạt động ngân hàng:

- Rủi ro có nguồn gốc nội tại: rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất,

rủi ro vỡ nợ.

- Rủi ro khách quan bên ngoài như: rủi ro lạm phát, rủi ro tỷ giá hối đoái, rủi ro

chính trị, rủi ro phạm tội.

Trang 7

Nghiên cứu này chỉ tập trung phân tích, đánh giá các rủi ro nội tại bên trong ngân

hàng.

2.2.1 Rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng xảy ra khi khách hàng vay nợ mất khả năng trả nợ. Rủi ro tín dụng

thể hiện ở khả năng hay xác suất khách hàng hoàn thành giao dịch tín dụng và ngân hàng

thu hồi được vốn gốc và lãi.

Một số tài sản của ngân hàng (thể hiện ở các khoản cho vay) bị giảm giá trị hay

không thể thu hồi được là biểu hiện của rủi ro tín dụng. Do vốn chủ sở hữu của ngân hàng

so với tổng giá trị tài sản là rất nhỏ nên chỉ cần một tỷ lệ nhỏ danh mục cho vay có vấn đề

sẽ có thể đẩy một ngân hàng tới nguy cơ phá sản (Rose, 1998). Rủi ro tín dụng là rủi ro

quan trọng nhất trong ngân hàng. Đó là rủi ro đối tác sẽ vi phạm nghĩa vụ trả nợ (Bessis,

2011).

Theo văn bản số 22/VBHN-NHNN ngày 04/06/2014 các ngân hàng phân loại nợ

thành năm nhóm chính: Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn), Nhóm 2 (Nợ cần chú ý), Nhóm 3

(Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) , Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn). Trong

đó các khoản vay thuộc nhóm 3 trở lên sẽ được xem là nợ xấu và khả năng xảy ra rủi ro

tín dụng là rất cao.

Các ngân hàng phải chuẩn bị cho các khoản tổn thất tín dụng thông qua việc trích

lập quỹ dự phòng rủi ro tín dụng. Điều này sẽ làm giảm thu nhập, lợi nhuận của ngân

hàng, thậm chí còn âm vốn chủ sở hữu dẫn đến nguy cơ phá sản. Đo lường rủi ro tín dụng

của ngân hàng có thể sử dụng một số chỉ tiêu sau:

- Tỷ lệ nợ xấu: giá trị các khoản nợ quá hạn so với tổng dư nợ cho vay

- Tỷ lệ dự phòng nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay (LLR)

2.2.2 Rủi ro thanh khoản

Theo Bessis (2011) cho rằng rủi ro thanh toán là rủi ro chi phí cấp vốn tăng và

nghiêm trọng nhất là khi không thể huy động được vốn.

Trang 8

Rủi ro thanh khoản là rủi ro khi ngân hàng thiếu khả năng chi trả, không chuyển

đổi kịp các loại tài sản ra tiền, hoặc không có khả năng vay mượn để đáp ứng yêu cầu của

các hợp đồng thanh toán. Rủi ro thanh toán khiến ngân hàng phải huy động vốn lãi suất

cao hơn lãi suất cho vay dẫn đến làm suy giảm lợi nhuận. tình trạng thiếu hụt thanh

khoản với mức độ lớn trở thành một trong những nguyên nhân dẫn đến phá sản ngân

hàng (Phan Thị Cúc, 2009)

Phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản là: đo độ lệch thanh khoản, trạng thái

thanh khoản ròng và phân tích hoạt động liên ngân hàng (Phạm Thị Hoàng Anh, 2015).

Đo lường rủi ro thanh khoản có thể sử dụng một số chỉ tiêu sau:

- Tỷ lệ giữa dư nợ cho vay ròng trên tổng tiền gửi (LDR)

- Tỷ lệ giữa tiền mặt và số dư tiền gửi tại các ngân hàng khác so với tổng tài sản.

- Tỷ lệ giữa khoản mục tiền mặt và chứng khoán chính phủ so với tổng tài sản.

2.2.3 Rủi ro lãi suất

Rose (1998) cho rằng sự thay đổi lãi suất thị trường cũng có thể gây ra tác động

mạnh tới thu nhập và chi phí hoạt động của ngân hàng.

Rủi ro lãi suất xảy ra khi biến động lãi suất thị trường gây tổn thất cho ngân hàng.

Rủi ro này xuất hiện trong trường hợp lãi suất của thị trường tăng lên, khi đó, các khoản

cho vay và đầu tư của ngân hàng sẽ sụt giảm giá trị và ngân hàng sẽ gặp tổn thất (Phan

Thị Cúc, 2009; Phạm Tiến Đạt, 2013). Một trường hợp khác của rủi ro lãi suất thị trường

giảm, làm cho ngân hàng phải chấp nhận đầu tư và cho vay các khoản tiền huy động với

lãi suất cao vào các tài sản với mức sinh lời thấp (Phạm Tiến Đạt, 2013).

Các biện pháp đo lường rủi ro lãi suất: định giá lại tài sản nhạy cảm lãi suất, độ

nhạy của vốn chủ sở hữu, phân tích tình huống và kiểm tra sức chịu đựng, thu nhập lãi

(NII) và giá trị kinh tế vốn chủ sỡ hữu (Phạm Đỗ Nhật Vinh, 2010). Đo lường rủi ro lãi

suất có thể sử dụng một số chỉ tiêu sau:

- Tỷ lệ giữa tài sản nhạy cảm lãi suất và nguồn vốn nhạy cảm lãi suất.

Trang 9

- Tỷ lệ giữa tiền gửi không được bảo hiểm trên tổng tiền gửi.

- Tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tổng tài sản bình quân (NIR)

2.2.4 Rủi ro vỡ nợ (insolvency/default risk)

Theo Anginer (2016), Rủi ro vỡ nợ là là một biến cố không chắc chắn chỉ khả

năng của một tổ chức trong việc thực hiện nghĩa vụ nợ, là khả năng tổ chức không thể

thanh toán được hoặc thực hiện rất khó khăn nghĩa vụ nợ khi đến hạn.

Rủi ro vỡ nợ có thể thành hiện thực khi tình trạng khánh kiệt tài chính kéo dài.

Hiện tượng khánh kiệt tài chính là khi ngân hàng không đáp ứng được các hứa hẹn với

chủ nợ hay đáp ứng một cách đầy khó khăn trong việc thanh toán các khoản nợ cho các

chủ nợ khi đến hạn. Đôi khi kiệt quệ tài chính đưa ngân hàng đến bờ vực phá sản, đôi khi

chỉ có nghĩa là đang gặp khó khăn, rắc rối về tài chính. Các chủ nợ ở đây bao gồm: người

gửi tiền, các ngân hàng đã cho vay, ngân hàng nhà nước đã cho ngân hàng vay. Hiện

tượng khánh kiệt tài chính cũng được xem là rủi ro vỡ nợ cho bất cứ doanh nghiệp nào,

kể cả ngân hàng.

Ngoài ra, theo Bessis (2011), rủi ro vỡ nợ là rủi ro vốn hiện có không thể chống đỡ

với những thua lỗ do tất cả các loại rủi ro. Rủi ro vỡ nợ bắt nguồn từ việc vỡ nợ hay

không thể tìm đủ vốn để đáp ứng nghĩa vụ trả nợ. Tương tự, Phạm Tiến Đạt (2013) cũng

cho rằng rủi ro vỡ nợ là rủi ro mà một ngân hàng không đủ vốn chủ sở hữu để bù đắp cho

sự sụt giảm đột ngột trong giá trị tài sản so với giá trị nợ. Rủi ro này xảy ra do hậu quả

của các loại rủi ro khác, thiếu kinh nghiệm quản lý vĩ mô, do sự suy thoái của nền kinh

tế, tỷ trọng huy động tiền gửi nhỏ, chủ yếu dựa vào các khoản vay, sự gia tăng các vụ vỡ

nợ trong danh mục cho vay của các khách hàng (chủ yếu để thanh toán các khoản nợ

ngắn hạn).

Rose (1998) cho rằng các ngân hàng phải quan tâm trực tiếp tới rủi ro đối với khả

năng tồn tại lâu dài của mình, đó là rủi ro vỡ nợ. Nếu quy mô nợ khó đòi quá lớn hay giá

trị thị trường của phần lớn khoản mục đầu tư chứng khoán giảm, vốn chủ sở hữu có thể

giảm sút đáng kể. Nếu các nhà đầu tư và người gửi tiền nhận biết được tín hiệu này và rút

Trang 10

tiền, ngân hàng có thể không còn cách lựa chọn nào khác ngoài việc tuyên bố mất thanh

khoản và đóng cửa.

Giá và thu nhập trên mỗi cổ phiếu của ngân hàng là chỉ báo cho thấy dấu hiệu rủi

ro vỡ nợ của một ngân hàng. Khi một ngân hàng có nguy cơ phá sản, giá trị thị trường

của cổ phiếu sẽ sụt giảm. Nếu các ngân hàng chưa niêm yết, rủi ro vỡ nợ của ngân hàng

có thể được đo lường thông qua một số yếu tố sau:

- Tỷ số giữa vốn chủ sở hữu so với tổng tài sản của ngân hàng. (ETA)

- Tỷ số lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)

- Chỉ số Z-score của Altman nhưng được vận dụng nghiên cứu rủi ro vỡ nợ ngân

hàng theo các nghiên cứu Hannan & Hanweck (1988)

2.3 Chỉ số đo lường rủi ro vỡ nợ ngân hàng Z-score (risk index)

Cuộc khủng hoảng tài chính gần đây, một lần nữa đã hướng sự tập trung của các

nhà nghiên cứu về tầm quan trọng và phương pháp đo lường rủi ro vỡ nợ, tính xác suất

vỡ nợ (xác suất phá sản) của một ngân hàng. Một công cụ phổ biến trong các tài liệu

nghiên cứu về sự ổn định tài chính ngân hàng và phản ánh xác suất vỡ nợ của ngân hàng

là chỉ số Z-score.

Z-score do nhà kinh tế học Hoa Kỳ Edward I. Altman, Giảng viên Trường Đại

Học New York thiết lập vào năm 1968, nội dung trọng tâm là đo lường xác suất vỡ nợ

(xác suất phá sản) của một tổ chức kinh tế dựa vào năm biến số từ X1 đến X5 cụ thể như

sau: X1 = Vốn lưu động/ Tổng tài sản, để đánh giá khả năng thanh khoản của doanh

nghiệp; X2= Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản, đánh giá khả năng tái đầu tư của doanh

nghiệp; X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản, đánh giá khả năng hoạt động

sinh lời của doanh nghiệp; X4 = Vốn chủ sở hữu/Giá trị sổ sách của nợ, đánh giá vai trò

tấm đệm vốn của vốn chủ sở hữu giúp trang trải những thua lỗ về tài chính và đảm bảo

nghĩa vụ nợ của doanh nghiệp; X5 = Tổng doanh thu/ Tổng tài sản, đánh giá khả năng tạo

ra thu nhập từ tài sản của doanh nghiệp. Altman (1968) đã sử dụng dữ liệu báo cáo tài

Trang 11

chính để giải thích xác suất phá sản. Tuy nhiên, nghiên cứu của Altman chỉ tập trung vào

doanh nghiệp chứ không áp dụng cho ngân hàng hay công ty tài chính.

Dựa trên nghiên cứu của Altman (1968), Hannan & Hanweck (1988) đã tìm cách

vận dụng chỉ số Z-score để áp dụng cho ngân hàng. Ông tập trung vào hai vấn đề chính

để đo lường xác suất vỡ nợ của ngân hàng đó là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)

và vốn chủ sỡ hữu của ngân hàng. Chỉ số rủi ro RI (Risk index, cũng là Z-score) đã được

Hannan & Hanweck (1988) đề xuất đo lường cho mỗi ngân hàng, cụ thể như sau:

Mean ROA (



)

E A

RI = Z =

(2.1)

ROA

Công thức (2.1) được khai triển như sau:

Z= [mean (ROA +E/A)] / σROA = [ROAi - E(ROAi) + CAPi] / σROA (2.2)

Trong đó:

- ROAi là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản của ngân hàng năm i. E(ROAi) là

bình quân ROA của ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu

- E/A là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. CAPi là tỷ lệ vốn chủ sở hữu

bình quân trên tổng tài sản bình quân năm i

- σROA là độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản trong giai

đoạn nghiên cứu

Trong công thức tính chỉ số Z-score theo đề xuất cũa Hannan & Hanweck (1988),

được hiểu là đưa một biến về phân phối có mean = 0 và độ lệch chuẩn σ = 1. Khi tính chỉ

số Z-score cho các ngân hàng, việc đưa về cùng phân phối và cùng độ lệch chuẩn giúp

tác giả có thể so sánh giữa các ngân hàng với nhau, cho dù mỗi ngân hàng có độ lớn

ROA và CAPi khác nhau.

Chỉ số RI (Z-score) thể hiện khả năng hấp thụ thiệt hại của ngân hàng dựa trên vốn

chủ sở hữu. Ý nghĩa trong công thức RI thể hiện sự biến đổi về lợi nhuận (đặc biệt là lợi

nhuận âm) có thể được hấp thụ bởi vốn và ngăn ngân hàng khỏi tình trạng vỡ nợ.

Trang 12

Theo Hannan & Hanweck (1988), một ngân hàng bị vỡ nợ khi xảy ra tình trạng

(ROA + E/A) ≤ 0. Cụ thể là khi một ngân hàng bắt đầu chịu sự thua lỗ, vốn chủ sở hữu

của ngân hàng sẽ là tấm đệm vốn giúp ngân hàng có thể tiếp tục hoạt động. Tuy nhiên,

nếu không có gì cải thiện thì đến một lúc nào đó sẽ âm vốn chủ sở (E<-π, với π là lợi

nhuận ngân hàng). Khi đó ROA + E/A (trong công thức tính Z-score, ROA = π/A ) sẽ

giảm dần, đến khi (ROA + E/A) ≤ 0 tức là ngân hàng đã lâm vào tình trạng khánh kiệt tài

chính và rủi ro vỡ nợ cao.

Z-score cho biết số độ lệch chuẩn ở đó tỷ suất lợi nhuận trên tài sản của một ngân

hàng giảm xuống dưới giá trị kỳ vọng của nó trước khi vốn chủ sở hữu cạn kiệt và các

ngân hàng mất khả năng thanh toán. Do đó, với công thức Z-score nghịch đảo với rủi ro

vỡ nợ ngân hàng. Nghĩa là chỉ số Z-score tính được từ một ngân hàng càng lớn thì ngân

hàng đó càng an toàn, và ngược lại nếu Z-score càng nhỏ thì rủi ro vỡ nợ của ngân hàng

đó càng tăng.

Z-score được vận dụng rộng rãi nhờ sự đơn giản tương đối và có thể tính toán

được khi chỉ sử dụng thông tin kế toán, điều này ưu điểm hơn với các biện pháp đo lường

rủi ro dựa trên thị trường, đồng thời chỉ số Z-score có thể áp dụng cho các tổ chức tài

chính chưa niêm yết

Cũng theo Hannan & Hanweck (1988), với Z>0 ông đã tìm ra được giới hạn trên

của xác suất vỡ nợ ngân hàng:

P( ROA ≤ - E/A) ≤ Z-2

Như vậy, với Z > 0, chúng ta có thể xem Z-2 là xác suất xảy ra vỡ nợ ngân hàng.

Ta có công cụ đo lường xác suất rủi ro vỡ nợ ngân hàng:

-2 (2.3)

Pit = Zit

Pit được gọi là xác suất vỡ nợ của ngân hàng i tại thời điểm t. Pit càng cao xác suất

vỡ nợ (insolvency) ngân hàng càng tăng. Rủi ro vỡ nợ ngân hàng có nguồn gốc từ khả

năng sinh lời và mức độ đủ vốn trước những cú sốc bất ngờ. Khi vốn thấp, lợi nhuận kém

và không ổn định thì rủi ro vỡ nợ cao làm Pit tăng.

Trang 13

Sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, các nghiên cứu về ngân hàng tập trung

về tầm quan trọng của sự đo lường rủi ro vỡ nợ và mất khả năng thanh toán của các ngân

hàng. Trên cơ sở này, thang đo đo lường xác suất phá sản Z- score đã trở thành thang đo

đo lường phổ biến và được sử dụng rộng rãi do công thức tính toán khá đơn giản và có

thể được tính toán dễ dàng dựa vào các thông tin trên báo cáo tài chính.

2.4 Một số nghiên cứu thực nghiệm trước về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ

nợ các ngân hàng bằng thang đo Z-score

Nghiên cứu của Baselga- Pascual & cộng sự (2013) sử dụng một mô hình dữ liệu

bảng để xác định các yếu tố nội tại của ngân hàng và các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến rủi

ro khánh kiệt của ngân hàng được đo lường bằng thang đo Z-score (theo đề xuất của

Boyd và cộng sự, 1993; Boyd và Runkle, 1993). Mô hình nghiên cứu cơ bản được đề

xuất như sau:

Yi,t = α + δ. Yi,t-1 +

it +

it + ɛit (2.4)

l  βl . Xl

j  βj . Xj

Trong đó biến phụ thuộc Yi,t đo lường cho rủi ro của ngân hàng i tại thời điểm t

bằng chỉ số Z- score, các biến độc lập bao gồm biến đặc trưng nội tại của ngân hàng như

tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAR), quy mô ngân hàng (SIZE),… và biến vĩ mô

như tăng trưởng GDP, lạm phát … Nghiên cứu sử dụng một mẫu số lượng lớn các

NHTM hoạt động tại Liên minh Châu Âu. Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng vốn chủ sở

hữu, lợi nhuận, hiệu quả và tính thanh khoản có quan hệ nghịch biến và liên quan đáng kể

với rủi ro ngân hàng. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng thị trường ít cạnh tranh, lãi suất thấp

hơn, tỷ lệ lạm phát cao hơn và một bối cảnh khủng hoảng kinh tế (với GDP giảm) làm

tăng rủi ro ngân hàng.

Nghiên cứu của Lé (2013) điều tra, đánh giá tác động của việc áp dụng bảo hiểm

tiền giữ lên rủi ro của ngân hàng và đặc biệt lên đòn bẩy tài chính ngân hàng. Bài nghiên

cứu sử dụng một tập dữ liệu bảng bao gồm các ngân hàng tại 117 quốc gia trong giai

đoạn 1986-2011 cùng với một cơ sở dữ liệu mới được cập nhật trên các chương trình bảo

hiểm tiền gửi trên thế giới. Mô hình cơ bản được tác giả đề xuất như sau:

Trang 14

Riski,j,t = α + β . DIj,t + γ . Xi,j,t + θt + μi + εi,j,t (2.5)

Trong bài nghiên cứu này, để đo lường rủi ro ngân hàng tác giả đã sử dụng chỉ số

Z-score đã được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu trước đó như Laeven và Levine

(2009), Demirguc- Kunt và Huizinga (2010). Theo bài nghiên cứu này, chỉ số Z-score

phản ảnh độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận trên tài sản của ngân hàng,khi tỷ suất lợi

nhuận trên tài sản ngân hàng giảm dẫn đến ngân hàng mất khả năng thanh toán. Chỉ số Z-

score càng cao thì rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân hàng càng thấp. Bài nghiên

cứu cho thấy việc áp dụng bảo hiểm tiền gửi làm tăng rủi ro ngân hàng bởi việc giảm

đáng kể bộ đệm vốn ngân hàng, cụ thể tỷ lệ vốn trên tổng tài sản của các ngân hàng giảm

khoảng 15% sau khi thực hiện chương trình bảo hiểm tiền gửi. Đây là nguyên nhân dẫn

đến nguy cơ phá sản ngân hàng cao hơn.

Nghiên cứu của Berger & các cộng sự (2013) về ảnh hưởng của quốc tế hóa rủi ro

ngân hàng. Nghiên cứu cho thấy quốc tế hóa làm tăng rủi ro ngân hàng. Nghiên cứu cũng

sử dụng chỉ số Z-score như là chỉ số báo hiệu cho rủi ro của ngân hàng. Nghiên cứu này

cũng chỉ ra rõ chỉ số Z-score càng lớn thì độ rủi ro tổng thể của ngân hàng càng thấp, nội

dung này phù hợp với các kết quả nghiên cứu trước đây. Để kiểm tra mối quan hệ giữa

quốc tế hóa và rủi ro ngân hàng, Berger đề xuất mô hình như sau:

Riskit = α + βInternationalizationit - 12 + Controlsit – 12 + Timet + εit (2.6)

Trong đó biến độc lập về rủi ro ngân hàng (Risk) được đo lường bằng chỉ số Z-

score, biến quốc tế hóa ngân hàng (Internationalization) được đo lường bằng tỷ lệ tài sản

nước ngoài của ngân hàng trên tổng tài sản cụ thể là tỷ lệ nợ nước ngoài của ngân hàng

trên tổng tài sản và tỷ lệ tiền gửi nước ngoài trên tổng tài sản. Kết quả nghiên cứu cho

thấy quốc tế hóa làm tăng rủi ro các ngân hàng do các yếu tố thị trường cụ thể như đối

thủ cạnh tranh, văn hóa, phức tạp quy định, bất ổn kinh tế và chính trị,...

Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Dương (2013) sử dụng mẫu gồm 36 NHTM tại

Việt Nam trong giai đoạn 2006-2011 và sử dụng phương pháp định lượng nhằm xác định

sự tác động của các chỉ tiêu đặc trưng đến rủi ro ngân hàng. Nguyễn Thanh Dương sử

Trang 15

dụng chỉ số rủi ro ngân hàng Z-score được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây (Roy,

1952; Boyd & Runkle, 1993; Cihak và Hess, 2008; Marco & Fernandez, 2004) để đo

lường rủi ro phá sản ngân hàng.

Mô hình được xuất:

Z-scoreit = β0 + βiXit + eit (2.7)

Với Xit bao gồm 7 biến: Tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR), Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi

ro tín dụng (LLP), đòn bẩy (LEV), Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIR), Tỷ lệ chi phí lương và

trợ cấp (CTI), tỷ lệ cho vay (LDR), tỷ lệ tài sản thanh khoản (LAD). Kết quả có 4 biến có

ý nghĩa thống kê: NIR, LLP, LDR, LEV. Trong đó, LLP và NIR đồng biến với rủi ro

ngân hàng; LEV và LDR nghịch biến với rủi ro ngân hàng. Nghiên cứu cũng khẳng định

việc tăng vốn chủ sở hữu là điều kiện tiên quyết nhằm bảo vệ ngân hàng trước rủi ro

khánh kiệt.

Trang 16

Bảng 2.1. Tóm tắt các nghiên cứu liên quan đến đề tài

Tác giả

Phạm vi nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu

Baselga- Pascual

Tất cả các NHTM

Hồi quy dữ liệu bảng theo

Vốn chủ sở hữu, lợi nhuận, hiệu quả và tính

&cộng sự (2013)

trong khu vực EU từ

thanh khoản có quan hệ nghịch biến và liên

tác động cố định

năm 2001-2012

quan đáng kể với rủi ro ngân hàng.

Thị trường ít cạnh tranh, lãi suất thấp hơn, tỷ lệ

lạm phát cao hơn và một bối cảnh khủng hoảng

kinh tế (với GDP giảm) làm tăng rủi ro ngân

hàng

Lé (2013)

Các ngân hàng tại 117

Hồi quy dữ liệu bảng theo

Z-score phản ảnh độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi

quốc gia

trong giai

tác động cố định

nhuận trên tài sản của ngân hàng làm cho tỷ suất

đoạn 1986-2011

lợi nhuận trên tài sản ngân hàng giảm dẫn đến

ngân hàng mất khả năng thanh toán.

Việc áp dụng bảo hiểm tiền gửi làm tăng rủi ro

ngân hàng bởi việc giảm đáng kể bộ đệm vốn

ngân hàng.

Trang 17

Berger &

các

Các ngân hàng tại Hoa

Hồi quy dữ liệu bảng theo

Kết quả nghiên cứu cho thấy quốc tế hóa làm

cộng sự (2013)

Kỳ từ năm 1986 - 2010

tác động cố định

tăng rủi ro các ngân hàng do các yếu tố thị

trường cụ thể như đối thủ cạnh tranh, văn hóa,

phức tạp quy định, bất ổn kinh tế và chính trị

Nguyễn

Thanh

36 NHTM

tại Việt

Hồi quy dữ liệu bảng, kết

Kết quả có 4 biến có ý nghĩa thống kê: NIR,

Dương (2013)

Nam trong giai đoạn

hợp với phương pháp ước

LLP, LDR, LEV. Trong đó, LLP và NIR đồng

2006-2011

lượng GLS

biến với rủi ro ngân hàng; LEV và LDR nghịch

biến với rủi ro ngân hàng.

LEV tác động mạnh nhất đến xác suất phá sản

ngân hàng. Nghiên cứu cũng khẳng định việc

tăng vốn chủ sở hữu là điều kiện tiên quyết

nhằm bảo vệ ngân hàng trước rủi ro khánh kiệt.

Nguồn : Tổng hợp các nghiên cứu trước của tác giả

Trang 18

So sánh với những công trình nghiên cứu trước, nghiên cứu của tác giả có điểm

khác biệt là không chỉ đánh giá, phân tích các biến đặc trưng về tài chính mà còn bổ sung

thêm các biến thể hiện đặc điểm của từng ngân hàng ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro

vỡ nợ ngân hàng ở Việt Nam. Từ đó, tìm kiếm mối quan hệ tác động cùng chiều hay

ngược chiều của các biến này đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng suốt giai đoạn nghiên cứu.

So với các nghiên cứu trong nước, tác giả lựa chọn các biến đặc trưng riêng của

nhóm ngân hàng để phân tích tác động đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng. Bên cạnh đó, để phù

hợp với thực tế hoạt động của hệ thống Ngân hàng Việt Nam hiện nay, dữ liệu nghiên

cứu được tác giả cập nhật mới hơn, cụ thể dữ liệu nghiên cứu được tác giả thu nhập trong

giai đoạn từ 2011-2015 so với dữ liệu nghiên cứu của tác giả trước.

2.5 Các yếu tố nội tại ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng

2.5.1 Tăng trưởng tín dụng (LG)

Tăng trưởng tín dụng là đại diện quan trọng cho nguồn gốc rủi ro của ngân hàng

(Foos , 2010). Tăng trưởng tín dụng cao trong quá khứ là nguyên nhân của rủi ro tổn thất

tín dụng trong các năm tiếp theo đồng thời làm giảm tỷ lệ vốn và dẫn đến giảm khả năng

thanh toán của ngân hàng.

Các cuộc khủng hoảng tài chính thường có xu hướng bắt đầu bằng sự bùng nổ tăng

trưởng tín dụng. Tăng trưởng tín dụng nhanh chóng trong thập kỷ qua làm suy yếu hệ

thống các ngân hàng. Tăng trưởng tín dụng nhanh chóng có thể làm giảm chất lượng tín

dụng, tăng rủi ro hệ thống và xấu đi tính lành mạnh của ngân hàng (Igan và Pinheiro,

2011).

Tăng trưởng tín dụng bất thường trong một thời gian dài sẽ dẫn đến sự tăng rủi ro

của ngân hàng bắt nguồn từ việc giảm khả năng thanh toán và gia tăng tỷ lệ nợ xấu trên

tổng dư nợ. Theo Amador (2013), tăng trưởng tín dụng nóng đóng một vai trò cơ bản

trong quá trình phá sản ngân hàng trong thời gian cuối năm 1990 của cuộc khủng hoảng

tài chính ở Colombia mặc dù tăng trưởng tín dụng bất thường có thể có một tác động tích

cực ngắn hạn về lợi nhuận.

Trang 19

Tăng trưởng tín dụng của ngân hàng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến rủi

ro tín dụng ngân hàng. Các ngân hàng có tỷ lệ tăng trưởng tín dụng bất thường cao thì có

mức rủi ro cao hơn. Điều này xuất phát từ lý do các ngân hàng có thể hạ thấp tiêu chuẩn

cho vay của họ để tăng cho vay và cạnh tranh với các ngân hàng khác. Đa số các lý

thuyết và nghiên cứu nước ngoài đều chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng nóng, cao bất

thường sẽ làm giảm chất lượng tín dụng, gia tăng nợ xấu dẫn đến làm gia tăng rủi ro ngân

hàng.

Trước khi hệ thống ngân hàng Việt Nam đối mặt với tình trạng nợ xấu, ngành

ngân hàng Việt Nam đã trải qua giai đoạn tăng trưởng tín dụng nóng từ năm 2006-2010

với tốc độ duy trì khoảng 21,4% - 51,39%. Theo nghiên cứu của Tô Ngọc Hưng và

Nguyễn Đức Trung (2011) về hoạt động ngân hàng Việt Nam, hậu quả của việc theo đuổi

tăng trưởng tín dụng cao những năm trước đó trong khi năng lực quản lý rủi ro của hệ

thống ngân hàng còn thấp, cộng với những biến động bất lợi của nền kinh tế đã khiến cho

tỷ lệ nợ quá hạn, nợ xấu tăng lên đáng kể trong năm 2011. Do đó tác giả cho rằng tốc độ

tăng trưởng tín dụng càng cao, rủi ro vỡ nợ ngân hàng càng lớn.

2.5.2 Tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR)

Một số nghiên cứu trước chỉ ra rằng tỷ lệ dự phòng nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay

đồng biến với rủi ro vỡ nợ ngân hàng, nợ xấu càng tăng thì dự phòng tăng. Điển hình là

Jin, Kangaretnam & Lobo (2011) cho rằng có mối quan hệ tích cực mạnh mẽ giữa tăng

dự phòng rủi ro cho vay và khả năng đổ vỡ ngân hàng trong năm 2007 đến năm 2010.

Tuy nhiên vẫn những quan điểm ngược lại: nghiên cứu Halling (2006) cho thấy tỉ

lệ dự phòng nợ xấu nghịch biến với rủi ro vỡ nợ của ngân hàng. Quan điểm của Halling

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

ngân hàng đang gặp khó khăn sẽ giảm dự phòng đến mức thấp nhất, do đó nó có sự

nghịch biến. Tương tự, nghiên cứu của Cole và White (2011) cho thấy dự phòng rủi ro có

tương quan nghịch với nguy cơ đổ vỡ ngân hàng trong cuộc khủng hoảng gần đây.

Trang 20

Trong giai đoạn 2011- 2013, tỷ lệ nợ xấu toàn ngành ngân hàng tăng lên, làm gia

tăng tỷ lệ dự phòng nợ xấu tại hầu hết các ngân hàng. Tuy nhiên, những ngân hàng chủ

động, mạnh dạng trích lập dự phòng rủi ro nợ xấu đã vượt qua giai đoạn khó khăn nhất và

không bị buộc phải sáp nhập hay mua lại 0 đồng (tiêu biểu là Tien Phong Bank, NCB,

Viet A Bank). Do đó, tác giả thiên về giả thuyết tỷ lệ dự phòng nợ xấu có mối liên hệ

nghịch biến với rủi ro vỡ nợ ngân hàng.

2.5.3 Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)

Đa số đều đồng thuận về mối quan hệ nghịch biến giữa hiệu quả hoạt động ngân

hàng được đo bằng tỷ suất lợi nhuận trên vốn tổng tài sản (ROA) và rủi ro vỡ nợ ngân

hàng. Nghiên cứu của Poghsyan và Cihak (2011) cho rằng các ngân hàng Châu Âu với

thu nhập cao thì ít có khả năng trải qua rủi ro khánh kiệt trong năm sắp tới.

2.5.4 Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (Net interest revenue - NIR)

Theo Logan (2001), tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tổng thu nhập quan hệ đồng biến

với rủi ro vỡ nợ. Sự phụ thuộc vào thu nhập lãi thuần làm tăng rủi ro ngân hàng. Theo

Halling (2006) cho rằng tỷ lệ lợi nhuận từ hoạt động chính trên tổng tài sản đồng biến với

rủi ro ngân hàng. Tuy nhiên cũng có ý kiến trái ngược, Kohler (2012) cho rằng các ngân

hàng báo cáo lợi nhuận lãi thuần cao hơn thì ổn định hơn. Thu nhập lãi thuần là một phần

rất quan trọng đóng góp vào lợi nhuận của ngân hàng. Thu nhập lãi thuần tăng chứng tỏ

ngân hàng hoạt động hiệu quả, giúp tăng thêm lợi nhuận sau thuế ngân hàng, từ đó tăng

trích lập các quỹ của tổ chức tín dụng và lợi nhuận giữ lại giúp VCSH của ngân hàng

tăng lên và chống chọi rủi ro tốt hơn.

2.5.5 Hiệu quả quản lý chi phí (CIR)

Nhiều nghiên cứu cho thấy sự quản lý chi phí kém hiệu quả là một nguồn gốc rủi

ro vỡ nợ ngân hàng. Nghiên cứu gần đây sử dụng tỷ lệ chi phí trên thu nhập (Cost to

income ratio – CIR) làm đại diện cho hiệu quả hoặc chất lượng quản lý (Poghosyan &

Cihak, 2011; Louzis & cộng sự, 2012; Baselga – Pascual & cộng sự, 2013.) Trong lý

thuyết “Bad Management I”, Louzis & cộng sự (2012) cho rằng hiệu quả quản lý chi phí

Trang 21

thấp có quan hệ đồng biến với sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu trong tương lai, đó là quản lý

“kém” dẫn đến kỹ năng kém trong chấm điểm số tín dụng, thẩm định tài sản đảm bảo và

giám sát của khách hàng vay.

Filippaki & Mamatzakis (2009) sử dụng một mẫu gồm 251 ngân hàng niêm yết

Châu Âu 1998-2006 để nghiên cứu về mối quan hệ hiệu quả ngân hàng bao gồm ba nhân

tố là hiệu quả quản lý chi phí, hiệu quả lợi nhuận, hiệu quả năng suất và rủi ro vỡ nợ ngân

hàng. Kết quả của tác giả cho rằng có mối quan hệ tích cực giữa hiệu quả và sự ổn định

tài chính ngân hàng, đồng thời rủi ro ngân hàng tăng lên khi hiệu quả thấp.

Theo Baselga – Pascual & cộng sự (2013) đo hiệu quả quản lý chi phí bằng biến

CIR = Tổng chi phí / Tổng thu nhập (đơn vị %). CIR càng cao đồng nghĩa với hiệu quả

quản lý chi phí kém đi và ngược lại. Do đó, nếu kỳ vọng hiệu quản quản lý chi phí nghịch

biến với rủi ro vỡ nợ ngân hàng nghĩa là kỳ vọng CIR có mối quan hệ đồng biến với rủi

ro vỡ nợ ngân hàng.

2.5.6 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (Equity to assets- ETA)

Một trong những vấn đề đáng lưu tâm nhất của hệ thống ngân hàng trong vài năm

gần đây là việc tăng và duy trì vốn chủ sở hữu ở mức thích hợp (Rose, 1998). Thuật ngữ

“vốn chủ sở hữu” có một ý nghĩa đặc biết đối với ngân hàng, đó là nguồn tiền được đóng

góp bởi những người chủ ngân hàng, lợi nhuận chưa phân phối và các quỹ của ngân

hàng. Vốn chủ sở hữu giữ một số chức năng không thể thay thế trong hoạt động của ngân

hàng như cung cấp nguồn lực ban đầu để giúp ngân hàng mới thành lập hoạt động, cung

cấp nền tảng cho sự tăng trưởng và mở rộng, giúp ngân hàng chống lại rủi ro, duy trì

niềm tin của công chúng và của các cổ đông vào khả năng quản lý và phát triển của ngân

hàng. Vốn chủ sở hữu đóng vai trò là một tấm đệm giúp chống lại rủi ro vỡ nợ vì vốn

giúp trang trải những thua lỗ về tài chính và nghiệp vụ cho tới khi ban quản lý có thể tập

trung giải quyết các vấn đề để đưa ngân hàng trở lại trạng thái hoạt động sinh lời.

Vai trò quan trọng của vốn chủ sở hữu là rất cần thiết đối với sự hoạt động ổn

định của ngân hàng và hệ thống tài chính. Điều này cũng được thể hiện rõ trong các Hiệp

Trang 22

định Uỷ ban Basel (I, II, III). Các hiệp định Basel càng về sau càng được thiết kế chủ yếu

để tăng cường vốn cho ngân hàng từ đó giảm thiểu rủi ro của ngân hàng. Trong đó, đáng

chú ý là Basel III với nhiều đề suất mới về vốn, đòn bẩy và các tiêu chuẩn về tính thanh

khoản để củng cố các quy định, giám sát và quản lý rủi ro của ngân hàng. Theo Nguyễn

Bảo Huyền (2013), Basel III đã thể hiện rõ quan điểm các ngân hàng phải tăng mức vốn

dự trữ, đặc biệt là vốn của các cổ đông hoặc của chủ sở hữu. Có như vậy, các ngân hàng

mới có thể tự thoát khỏi khủng hoảng thay vì phải phụ thuộc vào các gói giải cứu của

chính phủ và sẽ phải thận trọng hơn trong cấp phát tín dụng .

Các nghiên cứu trước đây đã tìm thấy tác động nghịch biến của vốn hóa lên rủi ro

vỡ nợ ngân hàng (Berger và De Young, 1997; Poghosyan và Cihak, 2011).

Mặc dù những nghiên cứu trước đây đều ủng hộ quan điểm về vai trò của vốn hóa

để giảm thiểu rủi ro ngân hàng. Tuy nhiên, theo kết quả nghiên cứu thực nghiệm của

Porter và Chiou (2012) lại cho rằng khi các ngân hàng tăng thêm vốn sẽ gia tăng đầu tư

vào tài sản rủi ro hơn dẫn đến làm tăng danh mục tài sản rủi ro và hoạt động ngoại bảng..

Các lý thuyết cũng cho thấy có mối quan hệ “hình chữ U” giữa vốn chủ sở hữu

ngân hàng và rủi ro vỡ nợ ngân hàng, theo đó hòa hai quan điểm đối lập về tác động vốn

ngân hàng lên rủi ro ngân hàng (Calem và Robb, 1999). Các ngân hàng có mức độ vốn

thấp khi tăng vốn sẽ ít rủi ro hơn. Tuy nhiên, khi vốn tiếp tục tăng, các ngân hàng cuối

cùng đạt một điểm mà tiếp tục tăng vốn ngân hàng dẫn đến tăng nguy cơ rủi ro (Haq và

Heaney, 2012).

2.5.7 Đa dạng hóa thu nhập (Income diversification- ID)

Lý thuyết danh mục đầu tư dựa trên cơ sở của Diamond (1984) cho thấy rằng hiệu

quả đa dạng hóa góp phần giảm thiểu rủi ro trong tất cả các loại của các công ty, bao gồm

cả trung gian tài chính. Kolhler (2012), sử dụng một mẫu bao gồm một số lượng lớn của

các ngân hàng nhỏ hơn chưa niêm yết và cho rằng có thể có lợi cho các ngân hàng khi

tăng thị phần của thu nhập ngoài lãi và làm đa dạng hóa rủi ro.

Trang 23

Hoạt động ngân hàng đã phát triển trong vài thập kỷ qua, kết quả là đa dạng hơn

bảng cân đối. Có rất nhiều hoạt động khác nhau cung cấp thu nhập ngoài lãi, chẳng hạn

như chi phí, hoa hồng, thương mại. Việc có tỷ lệ lớn hơn các hoạt động này trong danh

mục đầu tư của ngân hàng thì ngân hàng càng đa dạng hơn (Baselga – Pascual & cộng sự,

2013).

Tuy nhiên, vẫn có quan điểm ngược chiều như là nghiên cứu De Jonghe (2010),

các hoạt động ngân hàng truyền thống là ít rủi ro hơn. Ông kết luận rằng các ngân hàng

có lãi tập trung vào các hoạt động cho vay đóng góp nhiều hơn vào sự ổn định hệ thống

ngân hàng so với đa dạng hóa. Trong thời gian từ cuối những năm 1970 đến năm 2001

thu nhập ngoài lãi của các ngân hàng Mỹ, đặc biệt là về doanh số giao dịch thương mại

rủi ro cao hơn.

2.5.8 Quy mô ngân hàng (SIZE)

Có một lý thuyết phổ biến rằng các ngân hàng lớn có xu hướng rủi ro hơn do vấn

đề rủi ro đạo đức (De Jonghe, 2010). Theo lý thuyết này, các ngân hàng lớn hơn có thể

được cuốn hút vào việc chấp nhận rủi ro, giảm kỷ luật thị trường và tạo ra sự cạnh tranh

không lành mạnh, bởi vì các ngân hàng đó biết sẽ được giải cứu. Trái ngược lại, có quan

điểm cho rằng các ngân hàng lớn thường ít bị rủi ro do có năng lực quản lý và hiệu quả.

Quan điểm này được thể hiện bởi Salas và Saurina (2002). Các tác giả nêu rằng các ngân

hàng lớn có thể đa dạng hóa danh mục đầu tư cho vay rủi ro hiệu quả hơn.

2.5.9 Ngân hàng được niêm yết trên sàn chứng khoán (LIST)

Theo Kohler (2012), ngân hàng đã được niêm yết trên sàn chứng khoán có thông

tin công khai, minh bạch hơn so với ngân hàng chưa niêm yết. Việc niêm yết tạo điều

kiện để ngân hàng huy động vốn và tạo thương hiệu tốt hơn trên thị trường. Tuy nhiên,

lòng tin của dân chúng và nhà đầu tư hiện nay đối với hệ thống ngân hàng là chưa cao, dễ

bị tác động bởi những tin đồn thất thiệt nên việc ngân hàng niêm yết cũng đối diện với

nhiều rủi ro như biến động giá cổ phiếu của ngân hàng, rủi ro thanh khoản…

Trang 24

Tóm tắt chương 2

Chương 2 đã trình bày những cơ sở lý thuyết về rủi ro, rủi ro vợ nợ ngân hàng và

thang đo Z-core, 9 yếu tố nội tại ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng bao gồm: Tăng

trưởng tín dụng (Loan growth - LG), Tỷ lệ dự phòng nợ xấu (Loan loss reservers - LLR),

Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (Return on Assets - ROA), Tỷ lệ thu nhập lãi thuần

(Net interest revenue - NIR), Hiệu quả quản lý chi phí (Cost to income – CIR), Tỷ lệ vốn

chủ sở hữu trên tổng tài sản (Equity to assets – ETA), Đa dạng hóa thu nhập (Income

diversification – ID), quy mô (SIZE), ngân hàng được hoặc chưa được niêm yết trên sàn

chứng khoán (LIST). Ngoài ra, chương 2 còn trình bày các nghiên cứu thực nghiệm trước

của các tác giả: Baselga-Pascual & cộng sự (2013), Lé (2013), Berger & các cộng sự

(2013), Nguyễn Thanh Dương (2013) làm cơ sở để xây dựng mô hình và tiến hành thực

hiện nghiên cứu này.

Trang 25

CHƯƠNG 3

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu sử dụng là phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng

kỹ thuật phân tích hồi quy dữ liệu bảng (panel data) kết hợp phương pháp ước lượng GLS

để kiểm tra giả thuyết nghiên cứu đặt ra bằng phần mềm Stata.

Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán, báo

cáo thường niên của mỗi ngân hàng được công bố trên website ngân hàng, cafef.vn,

bankers almanac,… Thông tin dữ liệu phân tích bao gồm các yếu tố đặc trưng nội tại của

các ngân hàng. Với mẫu 27 ngân hàng trong giai đoạn 2011-2015 (5 năm), số quan sát là

135.

Bảng 3.1. Danh sách 27 ngân hàng được nghiên cứu

STT

Tên ngân hàng

Ký hiệu

Tên viết tắt

Ngân Hàng TMCP Đông Nam Á

SEAB

Seabank

Ngân Hàng TMCP Tiên Phong

TPB

TP Bank

Ngân Hàng TMCP An Bình

ABB

AB Bank

Ngân Hàng TMCP Việt Nam

Vietbank

Thương Tín

Ngân Hàng TMCP Bản Việt

VCAP

Viet Capital Bank

Ngân Hàng TMCP Kiên Long

KLB

Kien Long Bank

Ngân Hàng TMCP Nam Á

NAB

Nam A Bank

Ngân Hàng TMCP Quốc Dân

NCB

National Citizen Bank

Ngân Hàng TMCP Phương Đông

OCB

Orient Commercial Bank

10 Ngân Hàng TMCP Quốc Tế

VIB

Trang 26

11 Ngân Hàng TMCP Việt Á

VAB

Viet A Bank

Ngân Hàng TMCP Xăng Dầu

PGB

PG Bank

Petrolimex

Ngân Hàng TMCP Bưu Điện Liên

LPB

Lien Viet Post Bank

Việt

Ngân Hàng TMCP Sài Gòn Công

SGB

Sai Gon Bank

Thương

Ngân Hàng TMCP Xuất Nhập

EIB

Eximbank

Khẩu Việt Nam

Ngân Hàng TMCP Phát Triển

HDB

HD Bank

Thành Phố Hồ Chí Minh

17 Ngân Hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội

SHB

18 Ngân Hàng TMCP Á Châu

ACB

Ngân Hàng TMCP Hàng Hải Việt

MSB

Maritime Bank

Nam

Ngân Hàng TMCP Kỹ Thương Việt

TCB

Techcombank

Nam

Ngân Hàng TMCP Việt Nam Thịnh

VPB

VP Bank

Vượng

22 Ngân Hàng TMCP Sài Gòn

SCB

23 Ngân Hàng TMCP Quân Đội

MBB

MB Bank

Ngân Hàng TMCP Sài Gòn

STB

Sacombank

Thương Tín

25 Ngân Hàng TMCP Ngoại Thương

VCB

Vietcombank

Trang 27

Việt Nam

Ngân Hàng TMCP Công Thương

CTG

Vietinbank

Việt Nam

Ngân Hàng TMCP Đầu Tư và Phát

BID

BIDV

Triển Việt Nam

Nguồn: tác giả tổng hợp

Quy trình phân tích dữ liệu được thực hiện như sau:

- Bước 1: thực hiện thống kê mô tả dữ liệu đã tổng hợp được và dựa vào ma trận hệ

số tương quan các biến, xem xét mối tương quan giữa các biến. Kế tiếp, sử dụng

kiểm định VIF (Variance Inflation Factor – VIF) để phát hiện hiện tượng đa cộng

tuyến bằng phần mềm Stata.

- Bước 2: Thực hiện kiểm định F và kiểm định Hausman để lựa chọn một trong ba

mô hình OLS, FEM, REM.

- Bước 3: Tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định

White) và kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan với nhau

(kiểm định Wooldridge). Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng

tự tương quan, tác giả sẽ dùng phương pháp GLS để khắc phục và xem xét tính

phù hợp của kết quả cuối cùng.

- Bước 4: Xác định kết quả cuối cùng của mô hình nghiên cứu, phương trình của mô

hình nghiên cứu, đối chiếu với giả thuyết ban đầu, phân tích và thảo luận kết quả.

Trang 28

Hình 3.1. Sơ đồ quy trình hồi quy

Tổng hợp và xử lý số liệu

Kiểm Định Hiện Tượng Đa Cộng Tuyến

Ma Trận hệ số tương quan Kiểm Định VIF

Lựa chọn một trong ba mô hình: OLS, FEM, REM

Kiểm định F để lựa chọn OLS hoặc FEM Kiểm Định Hausman để lựa chọn FEM hoặc REM

Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định White) và hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge).

Dùng GLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan (nếu có)

Phân tích và thảo luận kết quả

Trang 29

3.2 Mô tả mẫu nghiên cứu

Nghiên cứu chọn mẫu 32 NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2011 đến

năm 2015. Sau đó, nghiên cứu tiến hành loại trừ các ngân hàng bị hợp nhất, sáp nhập, các

NHTM TNHH MTV do Nhà nước làm chủ sở hữu, ngân hàng 100% vốn nước ngoài và

chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam, ngân hàng liên doanh do không có đầy đủ

thông tin dữ liệu. Kết quả, nghiên cứu chọn lọc được 27 ngân hàng TMCP có đầy đủ

thông tin dữ liệu.

Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán, báo

cáo thường niên của mỗi ngân hàng được công bố trên website ngân hàng, cafef.vn,

bankers almanac,… Thông tin dữ liệu phân tích bao gồm các yếu tố đặc trưng nội tại của

các ngân hàng. Với mẫu 27 ngân hàng trong giai đoạn 2011-2015 (5 năm), số quan sát là

135.

3.3 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

3.3.1 Mô hình nghiên cứu

Dựa trên cơ sở mô hình hồi quy tuyến tính đa biến lấy cơ sở mô hình của Baselga-

Pascual và cộng sự (2013) và Nguyễn Thanh Dương (2013). Mô hình nghiên cứu được đề

xuất như sau:

(3.1)

Pit = β0 + βiXit + eit

Trong đó:

Pit là biến phụ thuộc: là xác suất xảy ra vỡ nợ ngân hàng được tính bằng chỉ số Z-

score. Dựa trên cơ sở đề xuất của Hannan & Hanweck (1988) như đã trình bày ở phần cơ

sở lý thuyết.

Các biến độc lập gồm: LG, LLR, ROA, NIR, CIR, ETA, ID, LDR, SIZE, AGE,

LIST mô tả tại bảng 3.3.

Trang 30

Bảng 3.3. Tổng hợp các biến trong mô hình

Kỳ vọng

STT

Biến

Phương pháp tính

Tác giả nghiên cứu trước

dấu

Biến phụ thuộc:

Z= [mean (ROA +E/A)] / σROA =

Chỉ số rủi ro (Z-score)

Hannan & Hanweck (1988)

[ROAi - E(ROAi) + CAPi] / σROA

-2

Hannan & Hanweck (1988)

Xác suất vỡ nợ (Pit)

Pit = Zit

Các biến độc lập:

Foos và cộng sự (2010),

LG =( dư nợ cho vayi – dư nợ cho

Tăng trưởng tín dụng (LG)

Kohler (2012)

vayi-1)/ dư nợ cho vayi

LLR= Dự phòng rủi ro tín dụng/

Tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR)

Cole và white (2011)

Tổng dư nợ cho vay

Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản

ROA= Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài

Kohler (2012)

(ROA)

sản

NIR= Thu nhập lãi thuần/ Tài sản

Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIR)

Logan A (2001)

sinh lời bình quân

5 Quản lý chi phí (CIR)

CIR= Chi phí / Thu nhập

Baselga- Pascual và cộng sự

Trang 31

(2013)

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản

Demirguc

– Kunt

và

ETA= Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản

(ETA)

Huizinga (2010)

Demirguc

– Kunt

và

ID= Thu nhập ngoài lãi/ Tổng thu

7 Đa dạng hóa thu nhập (ID)

Huizinga

(2010), Koler

nhập

(2012)

Baselga- Pascual và các

8 Quy mô (SIZE)

Ln của tổng tài sản

cộng

sự

(2013), Koler

(2012)

Là biến giả, có giá trị 1 nếu ngân

Kohler (2012)

hàng đã được niêm yết trên sàn

9 Ngân hàng đã niêm yết (LIST)

chứng khoán và ngược lại là 0 nếu

ngân hàng chưa được niêm yết.

Nguồn: tổng hợp từ các nghiên cứu trước

Trang 32

3.3.2 Giả thuyết nghiên cứu.

Với cơ sở lí thuyết được trình bày ở chương 2 và mô hình nghiên cứu như trên,

cùng với thực trạng ngành ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2006 - 2015, tác giả

đặt ra các giả thuyết nghiên cứu như sau:

- H1: Tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ đồng biến (+) với rủi ro vỡ nợ

ngân hàng.

- H2: Tỷ lệ dự phòng nợ xấu có mối liên hệ nghịch biến (-) với rủi ro vỡ nợ

ngân hàng.

- H3: Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản có mối quan hệ nghịch biến (-) với

rủi ro phá sản ngân hàng.

- H4: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần có mối quan hệ đồng biến (+) với rủi ro vỡ nợ

ngân hàng.

- H5: Tác giả đo hiệu quả quản lý chi phí bằng biến CIR = Tổng chi phí /

Tổng thu nhập (đơn vị %). CIR càng cao đồng nghĩa với hiệu quả quản lý

chi phí kém đi và ngược lại. Do đó, giả thuyết H5 là quản lý chi phí CIR có

mối quan hệ đồng biến (+) với rủi ro vỡ nợ ngân hàng.

- H6: Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có mối quan hệ nghịch biến (-) với rủi

ro vỡ nợ ngân hàng.

- H7: Đa dạng hóa thu nhập có mối quan hệ nghịch biến (-) với rủi ro vỡ nợ

ngân hàng.

- H8: Quy mô có mối quan hệ đồng biến (+) với rủi ro vỡ nợ của ngân hàng.

- H9: Ngân hàng đã được niêm yết có mối quan hệ nghịch biến (-) với rủi ro

vỡ nợ ngân hàng

Trang 33

Tóm tắt chương 3

Chương 3 đã trình bày phương pháp sử dụng để nghiên cứu là phương pháp

cứu định lượng, sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy dữ liệu bảng (panel data) kết hợp

phương pháp ước lượng GLS để kiểm tra giả thuyết nghiên cứu. Mẫu dữ liệu gồm 27

NHTMCP có đủ thông tin BCTC, đồng thời đưa ra các giả thuyết H0 đến H9 dựa trên

nền tảng cơ sở lý thuyết của chương trước, từ đó chọn lọc các biến phù hợp và xây

dựng mô hình để nghiên cứu như sau: Pit = β0 + βiXit + eit với Các biến độc lập lần

lượt là LG, LLR, ROA, NIR, CIR, ETA, ID, LDR, SIZE, AGE, LIST.

Trang 34

CHƯƠNG 4

TRÌNH BÀY VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Thống kê mô tả các biến

Dữ liệu được thu thập từ 27 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011-2015 với các

thông số về thống kê được thể hiện ở bảng 4.1:

Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả các biến nghiên cứu

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

135 26,84 10,71 9,58 54,71 Z-score

135 0,0024 0,0021 0,0003 0,0109 Pit

LG 135 0,2150 0,2357 -0,2333 1,0820

LLR 135 0,0139 0,0053 0,0054 0,0278

ROA 135 0,0071 0,0057 -0,0128 0,0254

NIR 135 0,0291 0,0126 -0,0019 0,0656

CIR 135 0,8927 0,0786 0,6294 1,2152

ETA 135 0,1049 0,0453 0,4256 0,2808

ID 135 0,1011 0,1216 0,0078 0,5408

SIZE 135 32,0091 1,0860 30,3178 34,3770

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata

LIST 135 0,3333 0,4732 0 1

Kết quả thống kê mô tả được trình bày tại bảng 4.1 bao gồm các nội dung như

số quan sát, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn. Tổng

cộng quan sát tương ứng với từng biến là 135 quan sát và bộ dữ liệu bảng cân bằng

(balance panel data).

Trang 35

4.2 Đánh giá rủi ro vỡ nợ của NHTM trong giai đoạn nghiên cứu

Căn cứ vào dữ liệu giai đoạn 2011-2015 (tại phụ lục 1), chỉ số Z-score của đa

số các ngân hàng chỉ có một xu hướng chính là giảm, chứng tỏ rủi ro vỡ nợ của các

NHTMCP Việt Nam gia tăng trong giai đoạn này. Điều này cũng phản ánh đúng giai

đoạn khó khăn của ngành ngân hàng năm 2011-2013 và dần dần ổn định từ năm 2014

đến nay. Trong giai đoạn 2011-2015, chỉ có tiêu biểu một số ngân hàng như VIB

Bank, HD Bank, Maritime Bank có chỉ số Z-score tăng dần qua các năm. Ngoài ra còn

có MB Bank, VP Bank, Vietinbank có chỉ số Z-score giảm trong giai đoạn 2011-2013

nhưng đã tăng trở lại 2014-2015. Như vậy chỉ có 6 ngân hàng tiêu biểu có chỉ số Z-

score thể hiện xu hướng tăng, đồng nghĩa với xác suất rủi ro vỡ nợ thấp đi, trong khi

đó 21 ngân hàng còn lại có chỉ số Z-score giảm dần, đồng nghĩa xác suất rủi ro vỡ nợ

tăng lên và đáng lưu ý nhất là Vietbank.

Xác suất xảy ra rủi ro vỡ nợ (Pit) có giá trị trung bình 0,24% (tương ứng với chỉ

số Z=26,84), trong đó xác suất xảy ra rủi ro vỡ nợ cao nhất là 1,09% (tương ứng với

Z=9,58) là ngân hàng Vietbank trong năm 2015, xác suất xảy ra rủi ro vỡ nợ thấp nhất

0,03% (tương ứng với Z=54,71) là ngân hàng Nam A Bank trong năm 2012. Ngày

13/02/2012, NHNN ban hành chỉ thị 01/CT-NHNN, theo chỉ thị này các NHTM được

phân vào 4 nhóm: Nhóm 1 là nhóm hoạt động lành mạnh; Nhóm 2 là nhóm hoạt động

trung bình, Nhóm 3 và 4 là nhóm hoạt động dưới trung bình và yếu kém.

Bảng 4.2. Phân nhóm ngân hàng theo chỉ thị 01/CT-NHNN ngày 13/02/2012

Nhóm

Ký hiệu tên ngân hàng

Chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng 17%

SEAB

VIB

SHB ACB MSB

TCB

VPB MBB

STB VCB CTG BID

1

15%

KLB

NAB OCB

PGB

LPB ABB VCAP

...

2

0-8%

NCB

SCB

....

3-4

Nguồn: Nguyễn Xuân Thành (tr. 35-36, 2016), tác giả phân nhóm 27NHTMCP đang nghiên cứu

thành 4 nhóm theo theo chỉ thị 01/CT-NHNN ngày 13/02/2012

Trang 36

Dựa vào chỉ thị 01/CT-NHNN, tác giả phân nhóm 27 NHTMCP trong danh

mục thành 4 nhóm tại bảng 4.2, đồng thời, xem xét xu hướng biến động của xác suất

vỡ nợ của từng nhóm ngân hàng. Qua hình 4.1, Nhóm 1 có xác suất vỡ nợ duy trì ở

mức thấp ổn định khoảng 0,18% -0,22%. Nhóm 2 & Nhóm 3- 4 có xác suất vỡ nợ tăng

dần, đặc biệt là nhóm 3-4 nhóm ngân hàng hoạt động dưới trung bình và yếu kém có

xác suất vỡ nợ cao đáng kể trong giai đoạn nghiên cứu.

Hình 4.1. Xác suất rủi ro vỡ nợ (Pit) của từng nhóm ngân hàng trong giai đoạn

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

2011-2015

4.3 Rủi ro vỡ nợ và các nhân tố ảnh hưởng

4.3.1 Rủi ro vỡ nợ và tăng trưởng tín dụng (LG)

Biến tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG) có giá trị lớn nhất 108,2% là ngân hàng

HD Bank trong năm 2013 và giá trị nhỏ nhất -23,33% là ngân hàng Maritime Bank

trong năm 2012. Phần lớn các ngân hàng có tốc độ tăng trưởng tín dụng có xu hướng

giảm trong giai đoạn năm 2011-2013 và dần hồi phục tăng trở lại từ năm 2014-2015.

Tốc độ tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn 2011-2013 là dấu hiệu cho thấy ngân hàng

Trang 37

đối diện với hàng loạt vấn đề như trình trạng suy thoái kinh tế, chính sách kiểm soát

tăng trưởng tín dụng của NHNN, thanh khoản yếu, khó khăn trong việc cho vay và nợ

xấu gia tăng. Sau giai đoạn 2011-2013, kinh tế vĩ mô bắt đầu ổn định trở lại, việc tái

cấu trúc hệ thống ngân hàng của NHNN bước đầu thể hiện kết quả tốt, tăng trưởng tín

dụng cũng dẫn hồi phục và tăng trở lại. Trong giai đoạn 2011-2015, rủi ro vỡ nợ ngân

hàng có xu hướng biến động cùng chiều với tăng trưởng tín dụng, tăng trưởng tín dụng

càng tăng thì rủi ro cũng tăng theo (hình 4.2). Tăng trưởng tín dụng của ngân hàng là

một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến rủi ro của ngân hàng. Các ngân hàng có tỷ lệ

tăng trưởng tín dụng cao thì có mức rủi ro cao hơn. Điều này xuất phát từ lý do các

ngân hàng có thể hạ thấp tiêu chuẩn cho vay của họ để tăng cho vay và cạnh tranh với

các ngân hàng khác. Tuy nhiên, yếu tố tăng trưởng tín dụng ảnh hưởng đến rủi ro vỡ

nợ ngân hàng thực sự có ý nghĩa thống kê không sẽ được trình bày trong phần sau.

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

Hình 4.2. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và tăng trưởng tín dụng

4.3.2 Rủi ro vỡ nợ và tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR)

Biến tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR) có giá trị lớn nhất 2,7% là ngân hàng

Seabank trong năm 2012 và giá trị nhỏ nhất 0,54% là ngân hàng SCB trong năm 2014.

Với độ lệch chuẩn 0,52% và giá trị trung bình 1,39% cho thấy không có sự chênh lệch

Trang 38

lớn tỷ lệ dự phòng nợ xấu qua các năm. Căn cứ vào dữ liệu nghiên cứu, tỷ lệ dự phòng

nợ xấu hầu hết các ngân hàng ở mức cao trong giai đoạn 2011-2012 Điều này đặt ra

hai vấn đề: (i) nợ xấu ngân hàng tăng và làm tăng tỷ lệ dự phòng nợ xấu, hay là (ii)

ngân hàng đã tích cực trong việc xử lý nợ xấu và chủ động trích lập dự phòng nợ xấu.

Xét thực tế về mặt chính sách, Văn bản số 22/VBHN-NHNN của NHNN Việt

Nam ngày 04/06/2014 quy định khá rõ ràng về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự

phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của TCTD: Dự phòng rủi ro

là khoản tiền được trích lập để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra do khách

hàng của TCTD không thực hiện nghĩa vụ cam kết. Dự phòng rủi ro được tính theo dư

nợ gốc và hoạch toán vào chi phí hoạt động của TCTD. Dự phòng rủi ro bao gồm dự

phòng cụ thể và dự phòng chung. Dự phòng cụ thể là khoản tiền được trích lập trên cơ

sở phân loại nợ để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra đối với từng nhóm nợ.

Dự phòng chung là khoản tiền được trích lập để dự phòng cho những tổn thất chưa xác

định được trong quá trình phân loại nợ và trích lập dự phòng cụ thể và trong các

trường hợp khó khăn về tài chính của các TCTD khi chất lượng các khoản nợ suy

giảm.

Hình 4.3. Tỷ lệ trung bình LLR của 27 ngân hàng qua các năm.

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

Trang 39

Tỷ lệ nợ xấu/ tổng dư nợ cho vay

4,50%

4,09%

4,00%

3,79%

3,50%

3,49%

3,47%

3,00%

2,55%

2,50%

2,00%

1,50%

1,00%

0,50%

0,00%

Năm 2011

Năm 2012

Năm 2013

năm 2014

năm 2015

Nguồn: Nguyễn Xuân Thành (2016), Ngân hàng nhà nước Việt Nam công bố định kỳ trên website:

www.sbv.gov.vn

Hình 4.4. Tỷ lệ nợ xấu toàn ngành ngân hàng qua các năm.

Căn cứ vào dữ liệu nghiên cứu, tỷ lệ dự phòng nợ xấu hầu hết các ngân hàng ở

mức cao trong giai đoạn 2011-2012, và có xu hướng giảm dần từ năm 2013 đến nay.

Điều này cũng phù hợp với diễn biến nợ xấu của toàn ngành ngân hàng. Giai đoạn

2011-2012, kinh tế vĩ mô gặp nhiều khó khăn bởi biến động của lạm phát, lãi suất. Hệ

thống ngân hàng ngày càng bộc lộ nhiều điểm yếu kém, đồng thời nợ xấu ngày càng

tăng. Từ năm 2013 trở đi, khi VAMC ra đời, cùng một loạt các giải pháp quyết liệt của

NHNN để tái cấu trúc hệ thống ngân hàng giai đoạn 2011-2015, các NHTMCP yếu

kém được tự tái cơ cấu, sáp nhập, mua 0 đồng và tái cấu trúc lại đã giúp cho hệ thống

ngân hàng ngày dần trở nên ổn định hơn và nợ xấu giảm đi. Như vậy, có thể thấy tỷ lệ

phòng nợ xấu (LLR) hầu hết các ngân hàng theo số liệu nghiên cứu biến động tăng

trong giai đoạn từ 2011-2012 cho thấy các ngân hàng đã tích cực chủ động hơn trong

việc xử lý và trích lập dự phòng nợ xấu, điều này đảm bảo cho các ngân hàng vượt qua

được giai đoạn khó khăn nhất của ngành ngân hàng và dần hoạt động ổn định trở lại từ

năm 2014 trở đi (điển hình là nhóm ngân hàng tự tái cơ cấu thành công: NCB

(navibank cũ) ; Viet A Bank, Tien Phong Bank)

Trang 40

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

Hình 4.5. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và tỷ lệ dự phòng nợ xấu

Căn cứ vào dữ liệu nghiên cứu và hình 4.5 tỷ lệ dự phòng nợ xấu biến động

ngược chiều với rủi ro vỡ nợ ngân hàng, trong khi tỷ lệ dự phòng nợ xấu biến động

giảm thì xác suất vỡ nợ ngân hàng vẫn tăng trong giai đoạn 2011-2015. Lý giải điều

này, quan điểm của Halling (2006) cho rằng ngân hàng có điều kiện tài chính tốt,

thường chủ động tăng dự phòng, những ngân hàng đang gặp khó khăn sẽ giảm dự

phòng đến mức thấp nhất, do đó nó có sự nghịch biến. Yếu tố tỷ lệ dự phòng nợ xấu

của ngân hàng ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng thực sự có ý nghĩa thống kê

không sẽ được trình bày trong phần sau.

4.3.3 Rủi ro vỡ nợ và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)

Biến tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) có giá trị lớn nhất 2,54% là ngân

hàng PG Bank trong năm 2011 và giá trị nhỏ nhất -1,28% là ngân hàng Vietbank trong

năm 2014. Xu hướng biến động giảm của ROA trong giai đoạn 2011- 2012 phù hợp

với xu hướng biến động giảm của LG và biến động tăng của LLR trong giai đoạn trên.

Từ 2013 trở đi, mặc dù tốc độ tăng trưởng tín dụng đã tăng trở lại, dự phòng rủi ro nợ

xấu giảm đi, nhưng ROA của các NHTM vẫn giảm. Nguyên nhân là do tốc độ tăng

Trang 41

trưởng huy động vốn tăng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng tín dụng (Bảng 4.3) làm ảnh

hưởng đến sự tăng trưởng lợi nhuận ngân hàng, đồng thời làm tăng tổng tài sản ngân

hàng, do đó ROA của đa số các ngân hàng vẫn chưa cải thiện mà thậm chí tiếp tục

giảm. Chỉ số ROA bình quân của đa số ngân hàng điều có xu hướng giảm trong giai

đoạn 2011-2015 và sự biến động này ngược chiều với rủi ro vỡ nợ của các ngân hàng

(Hình 4.6)

Tăng trưởng tín dụng

2013 8,83%

2014 14,16%

2015 17,29%

Tăng trưởng huy động vốn

15,61%

15,76%

13,59%

Nguồn: Ngân hàng nhà nước Việt Nam (2016)

Bảng 4.3.Tăng trưởng huy động vốn và tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2013-2015

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

Hình 4.6. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản

4.3.4 Rủi ro vỡ nợ và thu nhập lãi thuần (NIR)

Biến thu nhập lãi thuần NIR có giá trị lớn nhất 6,56% là ngân hàng GP Bank

trong năm 2012 và giá trị nhỏ nhất -0,19% là ngân hàng Tien Phong Bank trong năm

2011. Với độ lệch chuẩn 1,25% và giá trị trung bình 2,91%, cho thấy mức độ chênh

lệch NIR của nhóm ngân hàng có quy mô lớn và nhóm ngân hàng có quy mô nhỏ là

Trang 42

khá lớn. NIR của các ngân hàng có quy mô lớn (như là BIDV, Vietcombank,

Vietinbank, MB Bank,...) có mức độ ổn định cao hơn và thấp hơn so với nhóm ngân

hàng có quy mô nhỏ (như là Vietbank, Viet A Bank, PG Bank, Sai Gon Bank, OCB,..).

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

Hình 4.7. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và thu nhập lãi thuần

Dựa vào hình 4.7 cho thấy rủi ro vỡ nợ biến động ngược chiều với thu nhập lãi

thuần trong giai đoạn 2011-2015, cụ thể là thu nhập lãi thuần của phần lớn các NHTM

có xu hướng giảm dẫn đến rủi ro vỡ nợ của các ngân hàng này gia tăng. Kết quả này

giống với nghiên cứu của Kohler (2012) khi cho rằng các ngân hàng có lợi nhuận lãi

thuần cao thì ổn định hơn. Thu nhập lãi thuần là một phần rất quan trọng đóng góp vào

lợi nhuận của ngân hàng. Khi thu nhập lãi thuần giảm chứng tỏ các ngân hàng hoạt

động kém hiệu quả hơn, làm giảm lợi nhuận sau thuế ngân hàng, từ đó làm giảm trích

lập các quỹ tổ chức tín dụng và lợi nhuận giữ lại, VCSH của ngân hàng khó tăng lên

kịp để chống chọi với các rủi ro khi quy mô ngân hàng ngày càng mở rộng.

Dựa vào bộ dữ liệu nghiên cứu (phụ lục 1), Đa số các ngân hàng điều có NIR

giảm mạnh trong năm 2012-2013, điều này cũng phản ánh đúng tình trạng khó khăn

của ngành ngân hàng khi ưu tiên hàng đầu là giải quyết vấn đề nợ xấu và tái cấu trúc

hoạt động theo Quyết định số 254/QĐ-TTg. Đồng thời, năm 2012 NHNN ban hành chỉ

thị 01/CT-NHNN phân loại 4 nhóm ngân hàng, chỉ có nhóm 1 và nhóm 2 được giao

Trang 43

chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng phù hợp, nhóm 4 không cho tăng trưởng tín dụng, từ đó

cũng ảnh hưởng đến thu nhập lãi thuần của nhóm ngân hàng này.

Hình 4.8.Diễn biến thu nhập lãi thuần của 8 NHTM tiêu biểu trong số 27

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

NHTMCP giai đoạn 2011-2015

Từ năm 2014 trở lại đây, đa số thu nhập lãi thuần của các ngân hàng đã dần cải

thiện sau giai đoạn sụt giảm mạnh năm 2012-2013. Một số ngân hàng tiêu biểu có thu

nhập lãi thuần tăng mạnh như: Eximbank, HD Bank, SHB, ACB, Maritime Bank, VP

Bank, VCB, Techcombank. Theo MBS research (2016), đa số các ngân hàng đều tập

trung vào mảng bán lẻ làm động lực cho tăng trưởng tín dụng, điều này tuy đúng

hướng nhưng có thể dẫn đến: i) rủi ro cạnh tranh, ii) NIR bán lẻ tốt hơn nhưng rủi ro

cũng tăng theo. Các NHTM đã và đang mở rộng mạnh cho hoạt động ngân hàng bán lẻ

(nhất là VP Bank), song vẫn còn khá lúng túng về định hướng, bước đi trong bối cảnh

nguồn lực đầu tư vẫn hạn chế (nhất là đang giai đoạn tái cấu trúc) khi chưa có sự đầu

tư nghiêm túc vào các yếu tố then chốt: con người, công nghệ, quản trị rủi ro, ... rủi ro

trong việc đẩy mạnh cho vay phân tán là rất lớn, điều này có thể làm gia tăng rủi ro tín

dụng mảng bán lẻ và làm tăng xác xuất vỡ nợ của ngân hàng.

Trang 44

4.3.5 Rủi ro vỡ nợ và hiệu quả quản lý chi phí (CIR)

Biến hiệu quả quản lý chi phí (CIR) có giá trị lớn nhất 121,52% là ngân hàng

Vietbank trong năm 2014 và giá trị nhỏ nhất 62,93% là ngân hàng Vietcapital trong

năm 2011. Mức độ chênh lệch CIR giữa các ngân hàng là rất lớn. CIR của nhóm ngân

hàng có quy mô lớn tăng nhẹ trong giai đoạn 2011-2013 và có xu hướng giảm dần

2014-2015. Trong khi CIR của nhóm ngân hàng có quy mô nhỏ chỉ là một xu hướng

tăng dần từ năm 2011-2015. Điều này cho thấy các ngân hàng quy mô nhỏ đang gặp

khó khăn trong việc quản lý chi phí, cụ thể tốc độ gia tăng chi phí cao hơn tốc độ gia

tăng doanh thu.

Các khoản chi phí trong hoạt động ngân hàng Việt Nam bao gồm chi phí lương

nhân viên, chi phí về tài sản và các khoản chi phí hoạt động khác như chi phí quảng

cáo, bảo hiểm tiền gửi, chi phí đào tạo, huấn luyện,… Hầu hết các ngân hàng đều có

xu hướng gia tăng chi phí hoạt động trong giai đoạn từ năm 2011-2012. Nguyên nhân

chính dẫn đến hiệu quả quản lý chi phí thấp là do hầu hết các ngân hàng đều gặp khó

khăn trong hoạt động cho vay và các hoạt động khác khi nền kinh tế trong nước chưa

thoát khỏi khủng hoảng. Trong khi đó, các ngân hàng vẫn phải duy trì hoạt động cao

đặc biêt là khoản chi phí lương nhân viên. Điều này đã ảnh hưởng không nhỏ đến hiệu

quả hoạt động các ngân hàng trong giai đoạn từ năm 2011-2012.

Sau giai đoạn khó khăn nhất ngành ngân hàng Việt Nam 2011-2012. Từ năm

2013 đa số các ngân hàng đã mạnh dạng đặt mục tiêu tăng trưởng tín dụng cao trở lại.

Theo dữ liệu nghiên cứu, đa số các ngân hàng đều có tốc độ tăng trưởng tín dụng đạt 2

con số (trừ Kien Long Bank, Sai Gon Bank, Eximbank). Theo MBS Research (2016),

động lực chính được các ngân hàng xác định là tăng trưởng tín dụng bán lẻ, đặc biệt là

hai mảng: cho vay mua nhà và ô tô. Và để dành lợi thế cạnh tranh trong mảng bán lẻ,

các ngân hàng phải đầu tư nâng cấp công nghệ (đặc biệt là mảng “ngân hàng số” –

digital banking), mở rộng số chi nhánh, tăng số lượng nhân viên. Điều này dẫn đến

biến quản lý chi phí CIR gia tăng và khó có cải thiện trong vài năm tới.

Trang 45

Trải qua hai giai đoạn 2011-2012 và 2013-2015, biến CIR của đa số các ngân

hàng đều theo xu hướng tăng nhẹ và nó cũng góp một phần không nhỏ làm cho chỉ số

Z-score giảm trong cả giai đoạn 2011-2015 (trừ 6 ngân hàng: VIB Bank, HD Bank,

Maritime Bank, MB Bank, VP Bank, Vietinbank). Z-score càng giảm chứng tỏ rủi ro

vỡ nợ của ngân hàng càng tăng. Như vậy, việc quản lý chi phí kém hiệu quả thể hiện

qua chỉ số CIR tăng là gia tăng thêm rủi ro vỡ nợ ngân hàng (hình 4.9.).

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

Hình 4.9. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và quản lý chi phí

4.3.6 Rủi ro vỡ nợ và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA)

Biến vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) có giá trị lớn nhất 28,08% là ngân

hàng Tien Phong Bank trong năm 2012 và giá trị nhỏ nhất 4,26% là ngân hàng ACB

trong năm 2011, giá trị trung bình ETA là 10,49%. Nhóm ngân hàng quy mô nhỏ có

mức ETA cao hơn so với nhóm ngân hàng có quy mô lớn.

Trang 46

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

Hình 4.10. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản

Trong giai đoạn 2011-2015, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản biến động

ngược chiều với rủi ro vỡ nợ ngân hàng. Từ năm 2013 trở lại đây ETA liên tục giảm

và xác suất vỡ nợ Pit vẫn tăng lên. Nguyên nhân là do tổng tài sản liên tục tăng, hoạt

động huy động vốn và cho vay đã tăng trưởng trở lại, trong khi ROA chưa được cải

thiện nhiều. ETA giảm chứng tỏ tỷ trọng VCSH ngày càng nhỏ đi so với quy mô ngân

hàng ngày càng gia tăng, điều này làm gia tăng rủi ro ngân hàng vì VCSH đóng vai trò

là một tấm đệm giúp ngân hàng chống lại rủi ro, trong khi việc mở rộng quy mô hoạt

động luôn ẩn chứa nhiều rủi ro tiềm ẩn.

Cũng trong giai đoạn nghiên cứu, nhận thấy vai trò của vốn chủ sở hữu là “vùng

điệm rủi ro” trong việc bảo vệ ngân hàng tránh khỏi những nguy cơ tiềm ẩn. Nếu

VCSH quá nhỏ so với tổng tài sản, các ngân hàng sẽ khó đảm bảo khả năng chịu đựng

trước các rủi ro do biến động bất lợi từ môi trường kinh tế vĩ mô và khả năng đảm bảo

thanh toán, từ đó có thể dẫn đến rủi ro vỡ nợ mang tính hệ thống trong ngành ngân

hàng. NHNN Việt Nam đã thực hiện nhiều đợt kiểm soát và tăng cường giám sát độ an

toàn của hệ thống ngân hàng. Bên cạnh thực hiện đề án tái cấu trúc hệ thống TCTD

Trang 47

giai đoạn 2011-2015 theo quyết định số 254/QĐ-TTg, quyết định số 843/QĐ-TTg về

đề án xử lý nợ xấu kết hợp cùng các thông tư 13/2010/TT-NHNN, thông tư

22/2011/TT-NHNN, thông tư 36/2014/TT-NHNN, thông tư 06/2016/TT-NHNN quy

định rõ về tỷ lệ cấp tín dụng dựa trên nguồn vốn huy động, đồng thời phải đảm bảo tỷ

lệ an toàn vốn tối thiểu CAR đúng quy định,.... Điều này vừa bắt buộc các ngân hàng

tuân thủ quy định để đảm bảo an toàn trong hoạt động ngân hàng, vừa giúp các ngân

hàng nhận thức rõ tầm quan trọng của vốn chủ sở hữu trong việc tăng sức chịu đựng

của ngân hàng trước các biến cố rủi ro bất ngờ.

NHNN đã lên kế hoạch áp dụng Basel II đới với tất cả các ngân hàng trên toàn

hệ thống theo chuẩn mực quốc tế để đảm bảo độ an toàn vốn của các ngân hàng Việt

Nam. Gần đây, NHNN đã công bố danh sách 10 ngân hàng (BIDV, VietinBank,

Vietcombank, Techcombank, ACB, VPBank, MB, Maritime Bank, Sacombank và

VIB) thí điểm áp dụng Basel II theo lộ trình thực hiện từ năm 2015-2018. Sau giai

đoạn này, Basel II sẽ được áp dụng rộng rãi các NHTM còn lại. Nghiên cứu này góp

thêm một bằng chứng thực nghiệm để khẳng định ngân hàng có vốn chủ sở hữu trên

tổng tài sản càng cao thì rủi ro vỡ nợ của ngân hàng càng thấp.

4.3.7 Rủi ro vỡ nợ và đa dạng hoá thu nhập (ID)

Biến đa dạng hoá thu nhập (ID) có giá trị lớn nhất 54,05% là ngân hàng

Vietcapital Bank trong năm 2013, giá trị nhỏ nhất 0,78% là ngân hàng Seabank trong

năm 2012 giá trị trung bình ID là 10,11%. Nhóm ngân hàng có quy mô lớn như BIDV,

Vietcombank, Vietinbank, MB Bank, HD Bank có tỷ lệ ID khá cao và ổn định qua các

năm hơn các nhóm ngân hàng nhỏ. Điều này cho thấy các ngân hàng nhỏ vẫn rất phụ

thuộc vào hoạt động tín dụng.

Trang 48

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

Hình 4.11. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và đa dạng hóa thu nhập

Rủi ro vỡ nợ ngân hàng và đa dạng hóa thu nhập trong giai đoạn nghiên cứu

biến động ngược chiều với nhau. Năm 2013, khi tỷ trọng thu nhập ngoài lãi của ngân

hàng được cải thiện (13,47%) thì rủi ro vỡ nợ ngân hàng ít biến động hơn và ổn định

hơn (0,21% năm 2013 so với 0,2% so với năm 2012). Điều này cũng dễ dàng lý giải vì

việc cung cấp dịch vụ và thu phí của các ngân hàng thường ít rủi ro hơn rất nhiều so

với hoạt động tín dụng thuần túy. Từ năm 2014 trở lại đây, thu nhập lãi thuần tăng

mạnh nhờ sự tăng trưởng của hoạt động tín dụng và đi kèm với đó là rủi ro vỡ nợ của

ngân hàng cũng tăng lên.

Thực tế tại Việt Nam, ngoài nguồn thu nhập chính từ hoạt động tín dụng, các

ngân hàng còn phát sinh nguồn thu nhập từ các hoạt động khác như: dịch vụ ngân quỹ,

dịch vụ thanh toán, kinh doanh ngoại hối, mua bán chứng khoán kinh doanh, mua bán

chứng khoán đầu tư, bảo hiểm, ủy thác và đại lý, bank plus, quản lý dịch vụ cho thuê

và từ các hoạt động khác. Thu nhập từ các hoạt động dịch vụ vẫn là nguồn thu nhập

chiếm tỷ trọng lớn nhất trong các nguồn thu nhập.

Trang 49

Việc đa dạng hóa thu nhập góp phần giúp ngân hàng tránh lệ thuộc lớn vào hoạt

động tín dụng và làm gia tăng lợi nhuận cho ngân hàng. Đa dạng hóa còn thể hiện

ngân hàng cung cấp dịch vụ tốt, có thương hiệu tốt để thu hút một lượng lớn khách

hàng đến giao dịch, quản lý tốt các khoản mục kinh doanh và đầu tư của mình. Theo

MBS Research (2016), các ngân hàng đều đặc mục tiêu đa dạng hóa nguồn thu sang

mảng phí và dịch vụ, giảm phụ thuộc vào thu nhập từ tín dụng. Tuy nhiên, có thể thấy

các ngân hàng về cơ bản vẫn phụ thuộc khá lớn vào mảng tín dụng, chỉ có một số ngân

hàng như VIB, Maritime Bank, Techcombank, Vietcombank có cơ cấu thu nhập được

đa dạng hóa tốt, từ đó giúp chỉ số Z-score ổn định và xác suất vỡ nợ Pit ở mức thấp.

Bảng 4.4. Tỷ trọng thu nhập ngoài lãi

2014 2015 Tên ngân hàng ID Z Pit ID Z Pit

VIB 30,99% 37,57 0,07% 17,55% 37,14 0,07%

Maritime Bank 27,45% 23,97 0,17% 20,53% 29,82 0,11%

Techcombank 17,38% 15,25 0,43% 25,32% 15,43 0,42%

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

Vietcombank 23,38% 33,38 0,09% 23,39% 28,65 0,12%

Tuy nhiên, nếu so sánh với mô hình ngân hàng có cơ cấu thu nhập được đa

dạng hóa tốt thời kỳ hậu khủng hoảng tài chính 2008 điển hình như ngân hàng Wells

Fargo (với ID chiếm 47% - hình 47) thì rõ ràng các ngân hàng Việt Nam còn phải nổ

lực rất nhiều để đạt được mục tiêu đa dạng hóa nguồn thu nhập.

Trang 50

Hình 4.12. Cơ cấu thu nhập đa dạng của Wells Fargo năm 2015

Nguồn: MBS Research (2016)

4.3.8 Rủi ro vỡ nợ và quy mô (SIZE)

Biến quy mô (SIZE) có giá trị lớn nhất với tổng tài sản 851.000 tỷ VND (tương

ứng SIZE=34,37) là ngân hàng BIDV trong năm 2015 và giá trị nhỏ nhất với tổng tài

sản 14.684 tỷ VND (tương ứng SIZE=30,31) là ngân hàng Sai Gon Bank trong năm

2013. Quy mô tổng tài sản chênh lệch lớn giữa nhóm ngân hàng lớn và nhóm ngân

hàng nhỏ. Dựa vào hình 4.13, xác suất vỡ nợ của ngân hàng và quy mô của ngân hàng

biến động cùng chiều, đồng nghĩa quy mô ngân hàng càng tăng thì rủi ro càng nhiều

hơn. Có thể lý giải theo De Jonghe (2010) là các ngân hàng lớn có xu hướng rủi ro hơn

do vấn đề rủi ro đạo đức, các ngân hàng lớn hơn có thể bị cuốn hút vào việc chấp nhận

rủi ro, giảm kỷ luật thị trường và tạo ra sự cạnh tranh không lành mạnh, bởi vì các

ngân hàng đó biết họ quá lớn để chính phủ ưu tiên giải cứu. Yếu tố quy mô ngân hàng

ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng thực sự có ý nghĩa thống kê không sẽ được

trình bày trong phần sau.

Trang 51

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTM

Hình 4.13. Diễn biến xác suất vỡ nợ và yếu tố quy mô ngân hàng

4.3.9 Rủi ro vỡ nợ và Ngân hàng đã được niêm yết (LIST)

Bảng 4.5 Z-score & Pit bình quân của Nhóm NHTMCP đã niêm yết và chưa niêm

yết

Nhóm NH A, đã Niêm yết : NCB, EIB, SHB, ACB, MBB, STB, VCB, CTG, BID

Z-core bq Pit bq

2011 27,64 0,13%

2012 27,96 0,13%

2013 29,33 0,12%

2014 27,87 0,13%

2015 25,36 0,16%

Nhóm NH B, chưa Niêm yết: phần còn lại trong số 27 NHTMCP

Z-core bq Pit bq

2011 29,15 0,12%

2012 29,50 0,11%

2013 27,97 0,13%

2014 23,72 0,18%

2015 21,91 0,21%

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

Số ngân hàng đã được niêm yết trên sàn HOSE và HASTC là 09 ngân hàng

chiếm tỷ lệ 33% trong tổng số ngân hàng khảo sát. Các Ngân hàng đã niêm yết có chỉ

số Z-score cao hơn và biến động ổn định hơn các ngân hàng chưa niêm yết. Do đó, xác

suất xảy ra rủi ro vỡ nợ của các ngân hàng đã niêm yết cũng thấp hơn các ngân hàng

Trang 52

chưa niêm yết thể hiện rõ qua hình hình 4.14. Rõ ràng, ngân hàng đã được niêm yết

trên sàn chứng khoán có thông tin công khai, minh bạch hơn so với ngân hàng chưa

niêm yết. Việc niêm yết tạo điều kiện để ngân hàng dễ dàng huy động tăng thêm

VCSH và tạo thương hiệu tốt hơn trên thị trường, từ đó có được niềm tin của người

dân và hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn. Tuy nhiên yếu tố ngân hàng đã được niêm

yết trên sàn chứng khoán ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng thực sự có ý nghĩa

thống kê không sẽ được trình bày trong phần sau.

Hình 4.14. Diễn biến xác suất vỡ nợ của Nhóm NHTM đã niêm yết và chưa niêm

Nguồn: tác giả tính toán và tổng hợp dựa trên số liệu từ BCTC của 27 NHTMCP

yết.

4.4 Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu

Trang 53

LLR

ROA

NIR

CIR

EAT

SIZE

LIST VIF

Pit

1,26

-0,0456

1,11

-0,1767

-0,1608

LLR

5,73

-0,2085

-0,0301

-0,0095

ROA

2,61

-0,0462

-0,1581

-0,0407

0,7292

NIR

3,85

0,3188

-0,1544

-0,0892

-0,7821

-0,4425

CIR

3,38

-0,0019

-0,1717

-0,1127

0,2911

0,3581

-0,0819

ETA

1,21

-0,1118

-0,1333

-0,0645

0,0843

-0,0383

0,0842

0,0539

4,31

-0,0760

0,0361

0,1905

-0,0329

-0,1573

-0,1862

-0,7709

0,0608

SIZE

-0,0461

-0,0896

0,0651

0,1225

0,0344

-0,2155

-0,3789

0,0653

0,6215

1,76

LIST

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata

Bảng 4.6. Tương quan giữa các biến độc lập

Dựa vào ma trận tương quan, dễ dàng thấy:

- Biến độc lập CIR tác động cùng chiều đến Pit.

- Các biến độc lập còn lại tác động ngược chiều đến Pit.

Gujarati, D. N., & Porter, D. (2009) cho rằng khi hệ số tương quan giữa các

biến độc lập trong mô hình từ 0,8 trở lên thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm

trọng (sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình). Các hệ số tương quan

theo kết quả trình bày ở bảng 4.2 thì không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng,

do các hệ số tương quan có giá trị chưa vượt qua mức 0,8 (cao nhất là 0,7821 giữa CIR

và ROA).

Để khẳng định một lần nữa không có hiện tượng đa cộng tuyến, nghiên cứu sử

dụng kiểm định VIF để kiểm tra lại hiện tượng đa cộng tuyến.

VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến

trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng (Gujrati, 2009).

Trang 54

4.5 Kết quả hồi quy và các kiểm định

Bảng 4.7. Kết quả phân tích hồi quy

Mô Hình Biến OLS FEM REM

Hằng số -0,0126 -0,0315 -0,0101

0,1592

-0,0005 -0,0624 0,0303 0,0111 0,0115 0,0022 -0,0029 0,0001 0,0001 0,0003 -0,0141 -0,0112 -0,0102 0,0053 -0,0098 -0,0020 0,0010 (omitted) 0,0003 -0,0293 -0,0257 -0,0049 0,0052 -0,0110 -0,0019 0,0003 -0,0008

LG LLR ROA NIR CIR ETA ID SIZE LIST R2 hiệu chỉnh 0,4862 0,4704

2,63

F-statistic hoặc 11,83 78,49 Wald.Chi2

0,0081

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata, tác giả tổng hợp

Prob (F-statistic) 0,0000 0,0000 hoặc Prob.Chi2

Bảng 4.8. Kiểm định F và Hausman

Kiểm Định F

Thống kê F 23,66 Prob . F(26,100) 0,0000

Kiểm Định Hausman

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata

Chi-Square 35,79 Prob . Chi-Square 0,0000

Trang 55

4.5.1 Kiểm định việc lựa chọn mô hình

Dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu bảng, tác giả áp dụng 03 phương pháp cơ bản để

phân tích hồi quy: Pooled Regression (OLS), Fixed effects model (FEM), Random

effects model (REM). Đồng thời dùng kiểm định F và kiểm định Hausman để lựa chọn

mô hình phù hợp (nội dung chi tiết trình bày tại phụ lục 2, phần 7).

Bảng 4.8 trình bày kiểm định F cho việc lựa chọn mô hình OLS và FEM. Kết

quả giá trị F là 22,66 và P-value = 0,0000 < α = 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 (H0: chọn

mô hình hồi quy OLS). Như vậy, chọn mô hình FEM sẽ tốt hơn so với mô hình OLS

làm mô hình ước lượng.

Cũng trong bảng 4.8 trình bày kiểm định Hausman cho việc lựa chọn mô hình

REM và FEM. Kết quả chỉ số Prob.Chi-square là 0,0000 < α = 5% nên bác bỏ giả

thuyết H0 (H0: chọn mô hình hồi quy REM), lựa chọn mô hình FEM. Như vậy nghiên

cứu sẽ chọn mô hình hồi quy tác động cố định FEM để phân tích kết quả. Ngoài ra,

nghiên cứu cũng tiến hành kiểm định các vi phạm giả thuyết như phương sai sai số

không đổi, sự tự tương quan của sai số.

4.5.2 Kiểm định các vi phạm giả thuyết mô hình

4.5.2.1 Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi White

Đối với hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả sử dụng kiểm định White để

xem xét tổng quát về sự đồng nhất của các phương sai. Đặt giả thuyết H0 = không có

hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình. Tiến hành kiểm định White bằng

phần mềm Stata.

Tại bảng 4.9., với mức ý nghĩa 5%, kiểm định White cho kết quả là: Prob =

0,0359 . Như vậy, Prob < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0, có hiện tượng phương sai thay

đổi.

Trang 56

Bảng 4.9. Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Kiểm định White

Chi – Square 72,96

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata

Prob > Chi – Square 0,0359

4.5.2.2 Kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan với nhau

Wooldridge

Nếu giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước

lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ

số hồi qui không còn đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không

bị tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0: không có sự tự tương quan.

Bảng 4.10. Kết quả kiểm định sự tự tương quan

Kiểm định Wooldridge cho sự tự tương quan đối với dữ liệu bảng

F( 1 , 26 ) 8,873

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata

Prob > F 0,0062

Tại bảng 4.10, với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định cho kết quả là: Prob =

0,0062 . Như vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 ,có sự tự tương quan.

Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, tác giả thấy mô hình có hiện tượng đa

cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy nhiên, mô hình lại có hiện

tượng phương sai thay đổi và sự tự tương quan giữa các sai số. Do đó kết quả hồi quy

theo mô hình FEM là chưa thể sử dụng được vì không tối ưu. Tác giả sẽ dùng phương

pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (GLS) để khắc phục tình trạng trên (theo

Wooldridge, 2002).

Trang 57

4.5.3 Kết quả hồi quy bằng phương pháp ước lượng GLS

Từ những kết quả kiểm định trên, tác giả giả thực hiện chạy lại mô hình hồi

quy, đồng thời khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và sự tự tương quan giữa các

sai số bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi GLS. Kết quả được

trình bày như sau:

Bảng 4.11. Kết quả hồi quy bằng phương pháp GLS

Giá trị P-value Sai số chuẩn Hệ số Pit P > │z│ Std. Err.

LG -0,0000283 0,0919 0,00027

LLR -0,0312741 0,010 0,01214

ROA -0,0127251 0,633 0,02661

NIR -0,0010880 0,903 0,00894

CIR 0,0039161 0,009 0,00150

ETA -0,0073190 0,005 0,00258

ID -0,0011929 0,050 0,00060

SIZE -0,0000440 0,815 0,00018

LIST -0,0001278 0,744 0,00039

C 0,0011249 0,862 0,00647

Số lượng hệ số 10 Giá trị Wald Chi - Square 46,26

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata

Số quan sát 135 Giá trị Prob > Chi - Square 0,0000

Căn cứ vào kết quả bảng 4.11, với biến phụ thuộc là Pit, mô hình có ý nghĩa ở

mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0,0000) nên kết quả mô hình là phù hợp và có thể sử dụng

được. Như vậy, kết quả mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:

Trang 58

Pit = - 0,0312741 LLRit + 0,0039161 CIRit - 0,007319 ETAit - 0,0011929 IDit + εit

Dựa vào giá trị P-value và sai số chuẩn, ta có:

- Tỷ lệ dự phòng nợ xấu LLRit tác động ngược chiều và tác động mạnh nhất đến

Pit (- 3,12%) và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%

- Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ETAit tác động ngược chiều đến Pit (-

0,73%) và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%

- Quản lý chi phí CIRit tác động cùng chiều đến Pit (0,39%) và có ý nghĩa thống

kê với mức ý nghĩa 1%

- Đa dạng hóa thu nhập IDit tác động ngược chiều và có tác động nhỏ nhất đến Pit

(- 0, 12%) và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.

- Với bộ dữ liệu thu thập được, các biến như LG, NIR tác động cùng chiều đến

Pit nhưng không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%, các biến như ROA,

SIZE, LIST tác động ngược chiều đến Pit nhưng không có ý nghĩa thống kê với

mức ý nghĩa 10%

Kết quả tổng hợp mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Pit và các biến độc lập của

mô hình:

Bảng 4.12. So sánh kết quả thu được với giả thuyết ban đầu về mối quan hệ giữa

biến phụ thuộc và các biến độc lập

Quan hệ với biến phụ thuộc Pit Biến Kỳ vọng dấu Kết quả

LG + Không có ý nghĩa thống kê

LLR - -

ROA - Không có ý nghĩa thống kê

NIR + Không có ý nghĩa thống kê

CIR + +

Trang 59

ETA - -

ID - -

SIZE - Không có ý nghĩa thống kê

Nguồn: tác giả tổng hợp

LIST - Không có ý nghĩa thống kê

4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Kết quả hồi quy bảng 4.11 cho thấy biến độc lập LLRit tác động ngược chiều

và tác động mạnh nhất đến Pit , với hệ số hồi quy là 3,12%, có ý nghĩa thống kê với

mức ý nghĩa 1% và sai số chuẩn 1,2%. Điều này có nghĩa là trong giai đoạn 2011-

2015, ngân hàng nào chủ động trích lập dự phòng nợ xấu tốt sẽ làm giảm rủi ro vỡ nợ

của ngân hàng đó. Kết quả trên phù hợp với kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đó

khi cho rằng ngân hàng có điều kiện tài chính tốt thường chủ động tăng dự phòng và

những ngân hàng đang gặp khó khăn tài chính sẽ giảm dự phòng đến mức thấp nhất

(Cole & White, 2011; Halling, 2006).

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ETAit tác động ngược chiều đến Pit, với

hệ số hồi quy là 0,73% và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và sai số chuẩn

0,25%.. Kết quả nghiên cứu có sự đồng thuận rộng rãi với lý thuyết về quản trị rủi ro

NHTM của Rose (1998) khi cho rằng vốn chủ sở hữu đóng vai trò là một tấm đệm

giúp chống lại rủi ro vỡ nợ và nhiều nghiên cứu thực nghiệm trước đây khi cho rằng

vốn hóa ảnh hưởng nghịch biến với rủi ro vỡ nợ ngân hàng (Demirguc – Kunt &

Huizinga, 2010).

Biến quản lý chi phí CIRit tác động cùng chiều đến Pit (0,39%) và có ý nghĩa

thống kê với mức ý nghĩa 1% và sai số chuẩn 0,15%. Điều này cũng đồng nghĩa là khi

quản lí chi phí kém hiệu quả, chi phí tăng thì rủi ro vỡ nợ ngân hàng cũng tăng theo.

Kết quả nghiên cứu hợp với kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước của Baselga –

Pascual & cộng sự (2013).

Trang 60

Biến đa dạng hóa thu nhập IDit tác động ngược chiều và có tác động nhỏ nhất

đến Pit (- 0, 12%) và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% và sai số chuẩn 0,06%..

Như vậy, các ngân hàng đa dạng hóa thu nhập càng cao thì rủi ro vỡ nợ ngân hàng

càng thấp. Kết quả nghiên cứu phù hợp với các nghiên cứu trước đó khi cho rằng đa

dạng hóa thu nhập giúp giảm phụ thuộc vào thu nhập từ lãi và làm đa dạng hóa rủi ro

hoạt động ngân hàng (Beck & các cộng sự, 2009; Kohler, 2012) .

Như vậy, với kết quả từ mô hình hồi quy, tác giả đã đạt được hai mục tiêu

nghiên cứu đã đề ra: i) Xác định được 4 yếu tố nội tại: tỷ lệ dự phòng nợ (LLR), vốn

chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), đa dạng hóa thu nhập (ID), hiệu quả quản lý chi

(đo bằng biến quản lý chi phí CIR) có mối tương quan nghịch biến với rủi ro vỡ nợ

ngân hàng và có ý nghĩa thống kê; ii) Yếu tố tỷ lệ dự phòng nợ (LLR) là yếu tố tác

động mạnh nhất. Kết quả hồi quy đã chấp nhận các giả thuyết H2, H5, H6, H7 trong số

09 giả thuyết H1 đến H9 được đặt ra tại chương 3. Tuy kết quả chưa được như mong

đợi của tác giả, một số biến có hiện tượng đa cộng tuyến như quản lý chi phí (CIR) và

tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản ROA ở mức 0,7821; Quy mô (SIZE) và lợi nhuận

sau thuế (EAT) ở mức 0,7709. Mặc dù vẫn thấp hơn 0,8 và chưa xác định hiện tượng

đa cộng tuyến nghiêm trọng theo Gujarati (2009), nhưng mối tương quan giữa các biến

vẫn khá lớn, với kết quả này giúp tác giả sẽ định hướng chọn lựa các biến phù hợp hơn

cho những nghiên cứu kế tiếp về chủ đề rủi ro vỡ nợ ngân hàng. Nhìn chung kết quả

hồi quy vẫn khá phù hợp với thực trạng ngành ngân hàng trong giai đoạn 2011-2015

và phù hợp với các công trình nghiên cứu trước của các tác giả trong và ngoài nước.

Tóm tắt chương 4

Trong chương này, dựa vào dữ liệu nghiên cứu, tác giả đánh giá đánh giá,

phân tích thực trạng rủi ro vỡ nợ ngân hàng trong giai đoạn 2011-2015, thực trạng

các nhân tố ảnh hưởng và rủi ro vỡ nợ ngân hàng giai đoạn 2011-2015. Chương 4

cũng trình bày và phân tích kết quả thống kê mô tả, hệ số tương quan giữa các biến,

đồng thời tiến hành kiểm định các giả định hồi quy đảm bảo sự phù hợp của mô hình

được lựa chọn. Từ đó, tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đặt ra ở chương

Trang 61

3 và đưa ra những phân tích , lập luận để giải thích mối quan hệ giữa các biến độc lập

và biến phụ thuộc. Kết quả hồi quy mô hình được lựa chọn nghiên cứu cho thấy: Tỷ lệ

dự phòng nợ (LLR), Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), đa dạng hóa thu nhập

(ID), Hiệu quả quản lý chi (đo bằng biến quản lý chi phí CIR) có mối quan hệ nghịch

biến với rủi ro vỡ nợ ngân hàng, trong đó biến LLR tác động mạnh nhất, kế tiếp là

ETA, ID, CIR.

Trang 62

CHƯƠNG 5

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1 Kết luận

Thông qua đề tài nghiên cứu “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ

của ngân hàng ở Việt Nam bằng thang đo Z-score”, tác giả đã phân tích các lý thuyết

về rủi ro ngân hàng, đặc biệt nhấn mạnh rủi ro vỡ nợ ngân hàng và phương pháp đo

lường rủi ro vỡ nợ ngân hàng, tham khảo kết quả các công trình nghiên cứu trước, từ

đó tiến hành tính toán, đo lường xác suất rủi ro vỡ nợ trên 27 NHTM ở Việt Nam và

xác định mức độ tương quan của rủi ro vỡ nợ ngân hàng với các yếu tố nội tại ngân

hàng.

Kết quả nghiên cứu đã giải quyết được hai mục tiêu đặt ra trong chương 1 của

luận văn: thứ nhất, xác định 9 yếu tố đặc trưng tài chính và đặc điểm của từng ngân

hàng ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của ngân hàng Việt Nam, đồng thời đánh giá mức độ

ảnh hưởng của các yếu tố đó đến rủi ro vỡ nợ bằng thang đo Z-score; Thứ 2 là thông

qua kiểm định giả thuyết. Luận văn sử dụng mẫu dữ liệu 27 ngân hàng TMCP trong

giai đoạn từ năm 2011-2015. Kết quả hồi quy mô hình được lựa chọn nghiên cứu cho

thấy: Tỷ lệ dự phòng nợ (LLR), Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), đa dạng hóa

thu nhập (ID), Hiệu quả quản lý chi (đo bằng biến quản lý chi phí CIR) có mối quan hệ

nghịch biến với rủi ro vỡ nợ ngân hàng. Trong đó biến LLR tác động mạnh nhất, ETA

là biến tác động mạnh thứ hai, kế tiếp là biến ID và CIR.

Kết quả nghiên cứu cho thấy tầm quan trọng của công tác quản trị rủi ro tại các

ngân hàng thông qua việc trích lập dự phòng nợ xấu. Để nâng cao sự lành mạnh và an

toàn trong hoạt động các NHTM phải chủ động trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ và

trung thực. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra vai trò vốn chủ sở hữu trong

việc bảo vệ ngân hàng tránh khỏi rủi ro phá sản vì vốn là “vùng đệm rủi ro” cho ngân

hàng, nếu quá nhỏ so với tổng nguồn vốn, các ngân hàng sẽ khó đảm bảo khả năng

thanh khoản. Ngoài ra, nghiên cứu cũng tái khẳng định một NHTM hiện đại trong giai

đoạn nền kinh tế dần mở cửa hoàn toàn với thế giới phải biết đa dạng hóa các sản

Trang 63

phẩm dịch vụ, hướng đến đa dạng hóa thu nhập thay vì chỉ quá phụ thuộc vào nguồn

thu từ nghiệp vụ tín dụng. Đồng thời, NHTM phải thường xuyên xem xét bộ máy hoạt

động, cách thức hoạt động để có hướng cải tiến nhằm tăng năng suất làm việc và giảm

chi phí. Hướng đến việc cải thiện tỷ lệ chi phí / thu nhập (CIR) đạt mức tốt nhất có thể.

Tất cả các yếu tố trên nếu được cải thiện sẽ giúp NHTM hạn chế và ngăn chặn rủi ro

vỡ nợ ngân hàng, đảm bảo sự tồn tại, phát triển ổn định và lâu dài của ngân hàng.

Trên cơ sở thảo luận, phân tích kết quả thu được từ mô hình với thực trạng,

định hướng phát triển ngành ngân hàng. Tác giả đưa ra các đề xuất, kiến nghị tại phần

5.2.

5.2 Đề xuất, Kiến nghị

5.2.1 Về Tỷ lệ dự phòng nợ (LLR)

Ở góc độ quản trị rủi ro, để nâng cao sự lành mạnh và an toàn trong hoạt động

các NHTM phải chủ động trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ, trung thực, tránh chạy theo

con số lợi nhuận ảo và không phản ánh đúng tình trạng sức khỏe ngân hàng. Cách tốt

nhất để NHTM tuân thủ đúng theo quy định là dựa vào các biện pháp chế tài của

NHNN. NHNN, cần phải có cơ chế quản lí, giám sát việc phân loại nợ và trích lập dự

phòng của các ngân hàng. Xử lí nghiêm các ngân hàng không tuân thủ các quy định về

trích lập dự phòng hoạc cố tình che giấu nợ xấu để không trích lập dự phòng.

Việc các NHTMCP phải chủ động trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ, trung thực

chỉ là giải quyết phần ngọn của vấn đề. Như đã đề cập tại chương 4, LLR trung bình

năm (bộ dữ liệu 27 ngân hàng) biến động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu toàn ngành ngân

hàng (SBV công bố) theo xu hướng tăng mạnh vào năm 2011-2012 và bắt đầu giảm từ

năm 2013 đến nay. Điều này nói lên rằng giai đoạn LLR tăng mạnh chưa hẳn là do các

ngân hàng chủ động trích lập dự phòng mà do nợ xấu của hệ thống ngân hàng đang gia

tăng trong giai đoạn 2011-2012. Để giải quyết phần gốc, hạn chế rủi ro vỡ nợ ngân

hàng, các NHTMCP không chỉ chủ động trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ mà còn phải

đưa ra các giải pháp ngăn ngừa và hạn chế nợ xấu. Để hạn chế nợ xấu, tác giả đề xuất

các NHTMCP phải quan tâm hai vấn đề sau:

Trang 64

Thứ nhất là tiếp cận quản trị rủi ro với quan điểm hệ thống và toàn diện, nâng

cao nhận thức về rủi ro. Để hạn chế nợ xấu không chỉ đơn thuần là quản trị rủi ro tín

dụng mà phải tiếp cận quản trị rủi ro với quan điểm hệ thống và toàn diện nhằm hướng

đến sự tồn tại lâu dài của ngân hàng và ngăn chặn nguy vỡ nợ. Theo đó các ngân hàng

cần chú trọng mô hình tổ chức trong hoạt động rủi ro, chính sách quản trị rủi ro, hệ

thống thông tin, … (BIS, 2008; Cihak , 2007; Ismal, 2010). Tuy nhiên, việc quản trị

rủi ro tiếp cận theo quan điểm toàn diện và hệ thống đòi hỏi ngân hàng phải tốn nhiều

chi phí, phải hy sinh lợi nhuận trong ngắn hạn. Để thực hiện được điều này trước nhất

cần phải nâng cao nhận thức về quản trị rủi ro bởi vì chỉ có nhận thức về tính quan

trọng của quản trị rủi ro, ngân hàng mới chấp nhận đánh đổi để có được sự tồn tại, phát

triển ổn định và lâu dài. Nhận thức này phải từ lãnh đạo cấp cao của ngân hàng lan tỏa

xuống toàn bộ ngân hàng và đặc biệt là các bộ phận chức năng liên quan đến quản trị

rủi ro. Cách tốt nhất để NHTM nâng cao nhận thức là biện pháp chế tài của NHNN.

Cách nhanh nhất để nâng cao nhận thức của nhân viên ngân hàng là thay đổi nhận thức

của quản lý cấp cao và thể hiện qua chiến lược, chính sách quản trị,… Từ đó xây dựng

đội ngũ nhân lực có trình độ, đào tạo, tuyên truyền và cung cấp thông tin về quản trị

rủi ro cho toàn bộ máy hoạt động của ngân hàng.

Thứ hai, xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp với chiến lược quản trị. Sự

tăng trưởng tín dụng quá nóng đi kèm với cơ cấu đầu tư không hợp lý, tập trung lớn

vào đầu tư BĐS, chạy theo lợi nhuận nhất thời dễ phát sinh rui ro khi thị trường BĐS

đóng băng dẫn đến rủi ro về tín dụng, về thanh khoản, về rủi ro vỡ nợ ngân hàng. Từ

năm 2013 trở lại đây, dư nợ tín dụng cho vay BĐS liên tục tăng cùng sự ấm lên của thị

trường BĐS, biểu hiện rõ qua hình 5.1 và 5.2. Nếu các NHTMCP vẫn tập trung giải

ngân vốn vào mảng này, rõ ràng nguy cơ tiềm ẩn nợ xấu khá cao một khi thị trường

BĐS đảo chiều. Tín hiệu từ dự thảo sửa đổi Thông tư 36 của NHNN về việc cho phép

dùng vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn giảm từ 60% xuống còn 40% và hệ số

cho vay bất động sản từ 150% lên 250% đã cho thấy NHNN không khuyến khích các

NHTMCP tập trung vốn vào lĩnh vực BĐS. Tóm lại, để quản trị rủi ro cần xây dựng

một chiến lược kinh doanh phù hợp: cân đối tăng trưởng tín dụng và huy động vốn

Trang 65

hợp lý vừa đảm bảo cân đối nguồn vốn và sử dụng vốn, trong đó huy động vốn đóng

vai trò nền tảng kết hợp với kiểm soát chặt tín dụng và nợ xấu; Đối với tín dụng, đảm

bảo một mức tăng trưởng tín dụng hợp lý, an toàn, tránh chạy theo lợi nhuận để trút

vốn vào những lĩnh vực có tính bong bóng, rủi ro cao như BĐS.

Nguồn: Lê Thanh & An Nhiên (2016)

Hình 5.1. Tăng trưởng dư nợ cho vay BĐS

Nguồn: Gia Bảo (2016)

Hình 5.2. Dư nợ tín dụng cho vay BĐS tính đến tháng 11/2015

Trang 66

5.2.2 Về Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA)

NHNN cần bổ sung quy định về giới hạn liên quan đến đòn bẩy của các NHTM.

Theo đó, quy định cụ thể giới hạn tối thiểu Vốn tự có so với Tổng tài sản trong xác

định việc đủ vốn tại NHTM. Hơn thế nữa, quy định này sẽ phù hợp với xu thế phát

triển của ngân hàng hiện đại là hoạt động không chỉ hướng tới nghiệp vụ tín dụng mà

còn bao gồm các nghiệp vụ phái sinh (làm gia tăng tài sản ngoại bảng). Vấn đề đáng

chú ý là giới hạn vốn tự có so với tổng tài sản cần là giới hạn “động”. Do đó, các

NHTM không chỉ cần xây dựng đủ vốn dựa trên hệ số an toàn vốn tối thiểu mà còn

phải tính đến việc tăng vốn phù hợp tốc độ gia tăng tổng tài sản (gồm cả tài sản nội

bảng và tài sản ngoại bảng) của ngân hàng trong giai đoạn kinh tế ở chu kỳ thịnh

vượng, bởi việc tăng vốn trong chu kì thịnh vượng sẽ góp phần củng cố năng lực của

ngân hàng trong giai đoạn suy thoái.

Bên cạnh đó, trước xu thế hội nhập và mở cửa thị trường dịch vụ tài chính-ngân

hàng với nhiều loại hình dịch vụ ngân hàng mới, NHNN cần phải quy định lộ trình áp

dụng các chuẩn mực Basel II tại Việt Nam (thay vì chỉ hướng đến áp dụng thí điểm 10

NHTMCP như hiện nay), đồng thời hướng tới Basel III là yêu cầu cấp thiết nhằm tăng

cường năng lực hoạt động, giảm thiêu rủi ro đối với các NHTM và nâng cao năng lực

cạnh tranh trong thị trường tài chính quốc tế, tạo điều kiện cho các ngân hàng Việt

Nam có thể mở rộng thị trường trong thời gian tới.

5.2.3 Về đa dạng hóa thu nhập (ID)

NHTM phải quyết tâm đa dạng hóa nguồn thu nhập, đẩy mạnh tăng trưởng thu

phí và dịch vụ. Việc đa dạng hóa thu nhập góp phần giúp ngân hàng tránh lệ thuộc lớn

vào hoạt động tín dụng và làm gia tăng lợi nhuận cho ngân hàng. Đa dạng hóa còn thể

hiện ngân hàng cung cấp dịch vụ tốt, có thương hiệu tốt để thu hút một lượng lớn

khách hàng đến giao dịch, quản lý tốt các khoản mục kinh doanh và đầu tư của mình.

Để đa dạng hóa thu nhập, các ngân hàng nên hướng đến mục tiêu đa dạng hóa

nguồn thu sang mảng phí và dịch vụ. Để đạt được điều này, đòi hỏi ngân hàng cần

phải luôn luôn phát triển sản phẩm mới và đa dạng hóa sản phẩm để đáp ứng nhu cầu

Trang 67

ngày càng tăng và luôn thay đổi trong thời đại số ngày nay. Các NHTMCP cần xây

dựng tốt bộ phận nghiên cứu thị trường và phát triển sản phẩm, luôn cập nhật nhu cầu

của khách hàng để cải tiến các sản phẩm hiện tại và đưa ra những sản phẩm mới chiến

lược, mang tính tiện ích cho khách hàng và cạnh tranh hơn, đồng thời nghiên cứu các

sản phẩm mới của các đối tác ngân hàng nước ngoài, tính khả thi khi áp dụng tại Việt

Nam để xem xét triển khai. Trong điều kiện Việt Nam đang tích cực đàm phán và ký

kết các hiệp định thương mại tự do với Châu Âu (EVFTA), với các nước Á Âu (FTA

giữa Việt Nam - EAEU), hiệp định xuyên Thái Bình Dương (TPP) góp phần thúc đẩy

hoạt động xuất nhập khẩu của Việt Nam với các nước trong nhiều khu vực. Do đó,

trước tiên các NHTMCP phải hướng đến các sản phẩm dịch vụ thanh toán quốc tế và

ngoại hối để hỗ trợ các doanh nghiệp xuất nhập khẩu trong quá trình thanh toán, sau

đó mở rộng ra các sản phẩm khác như bảo hiểm, bảo lãnh …

5.2.4 Về Hiệu quả quản lý chi (CIR)

Thường xuyên xem xét bộ máy hoạt động, cách thức hoạt động để có hướng cải

tiến nhằm tăng năng suất làm việc và giảm chi phí. Hướng đến việc cải thiện tỷ lệ chi

phí / thu nhập (CIR) đạt mức tốt nhất có thể. NHNN cũng thường xuyên kêu gọi các

ngân hàng tích cực tiết giảm chi phí quản lý để có thể giảm được lãi vay. Theo MBS

Research (2016), trong bối cảnh chính sách định hướng của NHNN muốn các ngân

hàng duy trì lãi suất cho vay doanh nghiệp ổn định hoặc giảm, việc hướng đến kiểm

soát chi phí, nâng cao hiệu quả hoạt động là một định hướng đúng đắn mà các ngân

hàng cần phải xem xét.

5.2.5 Thực hiện kiểm tra sức chịu đựng căng thẳng.

Thay vì chờ đợi để nhận ra đấu hiệu của một rủi ro ngân hàng bất kỳ và sử dụng

các biện pháp để ngăn chặn, làm hạn chế nó. Các NHTMCP nên chủ động kiểm tra

sức khỏe, sức chịu đựng “Stress-testing” trước các rủi ro: rủi ro thanh khoản, rủi ro tín

dụng, rủi ro lãi suất để đánh giá xác suất vỡ nợ từng ngân hàng. Điều này giữ vai trò

quan trọng giúp các ngân hàng chủ động hơn trước những tình huống biến động bất

ngờ của nền kinh tế trong và ngoài nước. Các NHTM có thể tìm hiểu và vận dụng

Trang 68

kiểm tra đánh giá sức chịu đựng từ các tài liệu trong mục publications của IMF (tìm từ

khóa stress testing). Trong số này có tài liệu rất hữu ích của Martin Cihak (2007),

Introduction to applied stress testing hiện có thể download tại:

https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2007/wp0759.pdf có cả file excel để thực

hành “stress tester 2.0: Hands – on stress testubg exercise tool”. Để làm được điều này,

các ngân hàng cần có bộ dữ liệu đầy đủ của tất cả các giao dịch có liên quan và phải

ứng dụng công nghệ thông tin mới có thể đáp ứng được.

5.3 Hạn chế của luận văn và hướng nghiên cứu sau

Luận văn đã kiểm định các yếu tố mang tính thời sự và ảnh hưởng đến rủi ro vỡ

nợ ngân hàng. Từ đó có những kiến nghị để góp phần nâng cao sức khỏe hệ thống

ngân hàng Việt Nam.

Tuy nhiên, với mẫu nghiên cứu có số lượng quan sát và chuỗi thời gian thu thập

chưa nhiều nên kết quả đưa ra chưa có độ tin cậy cao. Các yếu tố nghiên cứu chỉ mang

tính chất nội tại của từng ngân hàng nên chưa phản ánh được hết những yếu tố bên

ngoài tác động đến rủi ro vỡ nợ ngân hàng như tăng trưởng kinh tế, lạm phát, lãi suất,

chính sách điều hành tiền tệ của chính phủ. Do đó, để khắc phục những hạn chế của

luận văn, hướng nghiên cứu tiếp theo có thể thực hiện để giải quyết những vấn đề này.

Tóm tắt chương 5

Tóm lại, rủi ro vỡ nợ ngân hàng là một nhân tố quan trọng phải được các

NHTMCP quan tâm nếu như nó muốn tồn tại và phát triển lâu dài. Kết quả nghiên cứu

cho thấy tầm quan trọng của công tác quản trị rủi ro tại các ngân hàng thông qua việc

trích lập dự phòng nợ xấu. Để nâng cao sự lành mạnh và an toàn trong hoạt động các

NHTM phải chủ động trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ và trung thực. Bên cạnh đó, kết

quả nghiên cứu cũng chỉ ra vai trò vốn chủ sở hữu trong việc bảo vệ ngân hàng tránh

khỏi rủi ro phá sản vì vốn là “vùng đệm rủi ro” cho ngân hàng, nếu quá nhỏ so với

tổng nguồn vốn, các ngân hàng sẽ khó đảm bảo khả năng thanh khoản. Ngoài ra,

nghiên cứu cũng tái khẳng định một NHTM hiện đại trong giai đoạn nền kinh tế dần

mở cửa hoàn toàn với thế giới phải biết đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ, hướng đến

Trang 69

đa dạng hóa thu nhập thay vì chỉ quá phục thuộc vào nguồn thu từ nghiệp vụ tín dụng.

Đồng thời, NHTM phải thường xuyên xem xét bộ máy hoạt động, cách thức hoạt động

để có hướng cải tiến nhằm tăng năng suất làm việc và giảm chi phí. Hướng đến việc

cải thiện tỷ lệ chi phí / thu nhập (CIR) đạt mức tốt nhất có thể. Tất cả các yếu tố trên

nếu được cải thiện sẽ giúp NHTM hạn chế và ngăn chặn rủi ro vỡ nợ ngân hàng, đảm

bảo sự tồn tại, phát triển ổn định và lâu dài của ngân hàng. Trên cơ sở thảo luận,

phân tích kết quả thu được từ mô hình với thực trạng, định hướng phát triển ngành

ngân hàng, tác giả đưa ra 5 kiến nghị đối với NHTM. Các đề xuất và giải pháp trên

nếu được thực hiện đồng bộ có thể sẽ giúp phần nào hạn chế và ngăn chặn rủi ro vỡ

nợ ngân hàng trong hệ thống ngân hàng Việt Nam.

Trang 70

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Hannan, T. H., & Hanweck, G. A. (1988). Bank insolvency risk and the market for large certificates of deposit. Journal of Money, Credit and Banking, 20(2), 203-211.

Roy, D. (1952). Safety First and the Holding of Assets. Econometrica Vol. 20, No. 3,

pp. 431-449.

Nguyễn Thanh Dương (2013). Phân tích rủi ro trong hoạt động ngân hàng. Tạp chí

Phát Triển và Hội Nhập, số 9(19), 29-39.

Nguyễn Minh Kiều (2012). Nghiệp vụ ngân hàng hiện đại. Hồ Chí Minh: NXB Thống

kê.

Phan Thị Cúc (2009). Quản trị ngân hàng thương mại. Hồ Chí Minh: NXB Thống kê. Hạ Thị Thiều Dao (2013). Bất ổn kinh tế vĩ mô ở Việt Nam. Hồ Chí Minh: NXB Kinh

tế Tp.HCM.

Phạm Thị Hoàng Anh (2015). Giới thiệu chỉ số rủi ro thanh khoản hệ thống cho hệ thống ngân hàng thương mại. Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 156, 1-19.

Bessis, J. (2011). Risk management in banking. Hà Nội: NXB Lao động – Xã hội. Phạm Tiến Đạt (2013). Đánh giá rủi ro trong ngân hàng thương mại nhằm phục

vụ cho hoạt động kiểm toán báo cáo tài chính. Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 131, 1-5.

Rose, P. (1998). Quản trị ngân hàng thương mại. Hà Nội: NXB Tài Chính. Phạm Đỗ Nhật Vinh (2010). Quản trị rủi ro lãi suất. Tạp chí công nghệ ngân hàng, số

48, 32-35.

Anginer, D., Cerutti, E. & Peria, M. (2016). Foreign Bank Subsidiaries’ Default Risk during the Global Crisis: What Factors Help Insulate Affiliates from their Parents. Download: https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2016/wp16109.pdf

Foos, D., Norden, L., & Weber, M. (2010). Loan growth and riskiness of banks.

Journal of Banking & Finance, 34(12), 2929-2940.

Igan, D., & Pinheiro, M. (2011). Credit growth and bank soundness: fast and furious?.

IMF Working Papers, 1-27.

Amador, J. S., Gómez-González, J. E., & Pabón, A. M. (2013). Loan growth and bank

risk: new evidence. Financial Markets and Portfolio Management, 27(4), 365-379.

Tô Ngọc Hưng, & Nguyễn Đức Trung (2011). Hoạt động ngân hàng Việt Nam – Nhìn lại năm 2011 và một số giải pháp cho năm 2012. Tạp chí Học viện Ngân hàng, 1-20.

Trang 71

Jin, J. Y., Kangaretnam, K., & Lobo, G. J. (2011). Ability of accounting and audit quality variables to predict bank failure during the financial crisis. Journal of Banking & Finance, 35(11), 2811-2819.

Halling, M., & Hayden, E. (2006). Bank failure prediction: a two-step survival time

approach. Available at Social Science Research Network 904255.

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.

Poghosyan, T., & Cihak, M. (2011). Determinants of bank distress in Europe: Evidence from a new data set. Journal of Financial Services Research, 40(3), 163-184.

Logan, A. (2001). The United Kingdom's small banks' crisis of the early 1990s: what were the leading indicators of failure?. Banking of England. Có thể download: https://www.bankofengland.co.uk/workingpapers/index.htm.

Kohler, M. (2012). Which banks are more risky? The impact of loan growth and business model on bank risk-taking. Deutsche Bundesbank, Discussion Paper No. 33/2012.

Louzis, D. P., Vouldis, A. T., & Metaxas, V. L. (2012). Macroeconomic and bank- specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking & Finance, 36(4), 1012-1027.

Filippaki, A., Mamatzakis, E. (2009). Bank efficiency and risk in European banking. Eurolens Research, The University of Manchester. Có thể download từ https://www.research.mbs.ac.uk/accountingfinamce/Portals/0/docs/2008/Bank efficiencyandriskinEuropeanbanking.pdf

Nguyễn Bảo Huyền (2013). Quá trình tiếp cận việc thực hiện Basel III ở các nước khu vực Đông Nam Á. Tạp chí học viện ngân hàng. Có thể download từ https://www.tapchi.hvnh.edu.vn/upload/57744/20130831/baohuyen.pdf Berger, A. N., & DeYoung, R. (1997). Problem loans and cost efficiency in

commercial banks. Journal of Banking & Finance, 21(6), 849-870.

Porter, R. L., & Chiou, W. J. P. (2012). How has capital affected bank risk since implementation of the Basel accords. In FMA Annual Meeting, Atlanta. Calem, P. S., & Rob, R. (1996). The impact of capital-based regulation on bank risk-

taking: a dynamic model. Journal of Financial Intermediation. (8), 317-352.

Haq, M., & Heaney, R. (2012). Factors determining European bank risk. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 22(4), 696-718.

Trang 72

Pascual, L. B., Ponce, A. T., & Cardone-Riportella, C. (2013). Factors influencing bank risk in Europe: evidence from the financial crisis. Documentos de Trabajo FUNCAS, (721), 1.

De Jonghe, O. (2010). Back to the basics in banking?. A micro-analysis of banking system stability. Journal of financial intermediation, 19(3), 387-417. Salas, V., & Saurina, J. (2002). Credit risk in two institutional regimes: Spanish commercial and savings banks. Journal of Financial Services Research, 22(3), 203-224.

Lé, M. (2013). Deposit insurance adoption and bank risk-taking: The role of leverage.

Social Science Research Network, (41), 9-19.

Berger, A. N., El Ghoul, S., Guedhami, O., & Roman, R. A. (2013). Bank

Internationalization and Risk Taking. Available on line at SSRN: http://ssrn. com/abstract, 2249048.

Demirgüç-Kunt, A., & Huizinga, H. (2010). Bank activity and funding strategies: The

impact on risk and returns. Journal of Financial Economics, 98(3), 626-650.

Farrar, D. E., & Glauber, R. R. (1967). Multicollinearity in regression analysis: the

problem revisited. The Review of Economic and Statistics, 92-107.

Gujarati, D. (2003). Basic Econometrics (4th edn), New York: McGraw-Hill. Gujarati, D. N., & Porter, D. (2009). Basic Econometrics. 5nd Ed. New York:

McGraw-Hill.

Wooldridge, J. (2002). Introductory Econometrics: A Mordern Approach, 2nd Ed.,

South-Western College.

BIS (2008). Principles for sound liquidity risk management and supervision. BIS (2009). Principles for sound stress testing practices and supervision. Schmieder, C. & Hasan, M. & Puhr, C. (2011). Next Generation Balance Sheet Stress

Testing. http://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2011/wp1183.pdf

Dương Quốc Anh & đồng sự (2012). Phương pháp luận đánh giá sức chịu đựng của các tổ chức tín dụng trước cú sốc trên thị trường tài chính (stress testing). Cơ quan thanh tra giám sát ngân hàng. Đề tài nghiên cứu khoa học cấp ngành KNH 2011-02.

Nguyễn Xuân Thành (2016). Ngân hàng thương mại Việt Nam: Từ những thay đổi về luật và chính sách giai đoạn 2006-2010 đến các sự kiện tái cơ cấu giai đoạn 2011-2015. Truy cập tại http://www.fetp.edu.vn/vn/bao-cao-chinh-sach/nghien-cuu-chinh-sach/ngan- hang-thuong-mai-viet-nam-tu-nhung-thay-doi-ve-luat-va-chinh-sach-giai- doan-20062010-den-cac-su-kien-tai-co-cau-giai-doan-20112015/

Lê Thanh & An Nhiên (2016). Nguy cơ bong bóng BĐS khi tiền ồ ạt chảy vào. Báo

Tuổi trẻ online, Truy cập tại:

Trang 73

http://tuoitre.vn/tin/ban-doc/tieu-diem/20160316/nguy-co-bong-bong-bat- dong-san-khi-tien-o-at-chay-vao/1067674.html

Gia Bảo (2016). Cho vay BĐS năm nay có khả năng bị siết lại?. Kênh thông tin tài

chính Việt Nam - Cafef.vn, Truy cập tại: http://cafef.vn/thi-truong/cho-vay-bat-dong-san-nam-nay-co-kha-nang-bi-siet- lai-the-nao-20160204120917975.chn

MBS Research (2016). Ngành ngân hàng đi tìm câu chuyện tăng trưởng. Công ty

chứng khoán ngân hàng quân đội, download tại: https://mbs.com.vn/vi/trung-tam-nghien-cuu/bao-cao-phan-tich/nghien-cuu- nganh/bao-cao-cap-nhat-phan-tich-nganh-ngan-hang-di-tim-cau-chuyen-tang- truong

Trang 74

Phụ Lục 1: Đo lường rủi ro vỡ nợ

1. Chỉ số rủi ro Z-score của 27 NHTMCP trong danh mục

Z

2011 16,88

2012 14,59

2013 17,24

2014 16,63

2015 16,19

35,91

49,54

54,23

30,22

21,82

25,69

24,01

21,30

18,79

17,77

17,87

16,25

17,53

14,61

9,58

45,30

36,12

29,65

27,05

23,52

37,02

31,59

28,26

23,95

21,39

48,08

54,71

40,84

27,70

25,82

33,63

37,55

33,00

25,23

19,41

37,33

34,22

30,62

25,84

21,21

27,85

37,20

39,29

37,57

37,14

34,11

33,43

29,59

24,44

20,65

17,01

17,43

14,93

13,59

13,62

19,24

18,05

15,01

11,66

10,00

14,63

15,67

15,04

14,41

12,26

14,26

13,17

11,82

10,94

12,08

32,31

38,04

40,32

38,53

36,78

20,65

21,53

18,10

15,43

13,16

15,54

15,18

21,13

20,52

18,57

19,90

22,42

23,36

23,97

29,82

13,65

12,21

13,79

15,25

15,43

41,51

34,85

33,48

30,10

34,60

40,51

40,66

38,92

32,64

26,87

42,71

38,82

41,94

45,14

50,40

24,05

22,02

24,20

24,13

18,53

30,56

37,40

39,37

33,38

28,65

27,38

31,30

38,74

41,46

35,57

39,97

34,65

35,66

34,64

31,89

STT ngân hàng SEAB TPB ABB VB VCAP KLB NAB NCB OCB VIB VAB PGB LPB SGB EIB HDB SHB ACB MSB TCB VPB SCB MBB STB VCB CTG BID

Trang 75

2. Xác suất vỡ nợ của các ngân hàng Nhóm 1 phân loại theo chỉ thị 01/CT-NHNN

Pit

2011 0,35% 0,13% 0,23% 0,41% 0,25% 0,54% 0,06% 0,05% 0,17% 0,11% 0,13% 0,06% 0,21%

Nhóm 1 SEAB VIB SHB ACB MSB TCB VPB MBB STB VCB CTG BID Bình quân

2012 0,47% 0,07% 0,22% 0,43% 0,20% 0,67% 0,08% 0,07% 0,21% 0,07% 0,10% 0,08% 0,22%

2013 0,34% 0,06% 0,31% 0,22% 0,18% 0,53% 0,09% 0,06% 0,17% 0,06% 0,07% 0,08% 0,18%

2014 0,36% 0,07% 0,42% 0,24% 0,17% 0,43% 0,11% 0,05% 0,17% 0,09% 0,06% 0,08% 0,19%

2015 0,38% 0,07% 0,58% 0,29% 0,11% 0,42% 0,08% 0,04% 0,29% 0,12% 0,08% 0,10% 0,21%

3. Xác suất vỡ nợ của các ngân hàng Nhóm 2 phân loại theo chỉ thị 01/CT-NHNN

Pit

2011 0,07% 0,04% 0,07% 0,35% 0,27% 0,15% 0,05% 0,14%

Nhóm 2 KLB NAB OCB PGB LPB ABB VCAP Bình quân

2012 0,10% 0,03% 0,09% 0,33% 0,31% 0,17% 0,08% 0,16%

2013 0,13% 0,06% 0,11% 0,45% 0,44% 0,22% 0,11% 0,22%

2014 0,17% 0,13% 0,15% 0,54% 0,74% 0,28% 0,14% 0,31%

2015 0,22% 0,15% 0,22% 0,54% 1,00% 0,32% 0,18% 0,38%

4. Xác suất vỡ nợ của các ngân hàng Nhóm 3-4 phân loại theo chỉ thị 01/CT-

NHNN

Pit

2013 0,33% 0,09% 0,07% 0,16%

2014 0,47% 0,16% 0,09% 0,24%

Nhóm 3-4 VB NCB SCB Bình quân

2011 0,31% 0,09% 0,06% 0,15%

2012 0,38% 0,07% 0,06% 0,17%

2015 1,09% 0,27% 0,14% 0,50%

Trang 76

5. Xác suất vỡ nợ của các ngân hàng giai đoạn 2011-2015

Pit

2011

2012

2013

2014

2015

0,47%

0,35%

0,34%

0,36%

0,38%

0,04%

0,08%

0,03%

0,11%

0,21%

0,17%

0,15%

0,22%

0,28%

0,32%

0,38%

0,31%

0,33%

0,47%

1,09%

0,08%

0,05%

0,11%

0,14%

0,18%

0,10%

0,07%

0,13%

0,17%

0,22%

0,03%

0,04%

0,06%

0,13%

0,15%

0,07%

0,09%

0,16%

0,27%

0,09%

0,07%

0,11%

0,15%

0,22%

0,07%

0,13%

0,06%

0,07%

0,09%

0,11%

0,17%

0,23%

0,33%

0,35%

0,45%

0,54%

0,31%

0,27%

0,44%

0,74%

1,00%

0,41%

0,47%

0,44%

0,48%

0,67%

0,58%

0,49%

0,72%

0,84%

0,68%

0,07%

0,10%

0,06%

0,07%

0,22%

0,23%

0,31%

0,42%

0,58%

0,43%

0,41%

0,22%

0,24%

0,29%

0,20%

0,25%

0,18%

0,17%

0,11%

0,67%

0,54%

0,53%

0,43%

0,42%

0,08%

0,06%

0,09%

0,11%

0,08%

0,06%

0,07%

0,09%

0,14%

0,07%

0,05%

0,06%

0,05%

0,04%

0,21%

0,17%

0,29%

0,07%

0,11%

0,06%

0,09%

0,12%

0,10%

0,13%

0,07%

0,06%

0,08%

0,06%

0,08%

0,10%

0,19%

0,20%

0,21%

0,25%

0,32%

NH SEAB TPB ABB VB VCAP KLB NAB NCB OCB VIB VAB PGB LPB SGB EIB HDB SHB ACB MSB TCB VPB SCB MBB STB VCB CTG BID Bình quân

Trang 77

6. Diễn biến rủi ro vỡ nợ và các yếu tố liên quan

2011

2012

2013

2014

2015

0,19% 13,97%

0,20% 9,01%

0,21% 9,71%

0,25% 16,28%

0,32% 20,75%

1,38% 1,20% 3,45%

1,60% 0,83% 3,28%

1,50% 0,59% 2,62%

1,33% 0,49% 2,48%

1,16% 0,42% 2,72%

Pit bq LG bq LLR bq ROA bq NIR bq CIR bq ETA bq ID bq SIZE bq

84,39% 11,11% 4,88% 31,83

89,25% 12,22% 9,59% 31,83

90,05% 10,74% 13,47% 31,98

90,94% 9,47% 12,22% 32,14

91,69% 8,92% 10,38% 32,27

7. Thu nhập lãi thuần của các ngân hàng giai đoạn 2011-2015

NIR

2011

2012

2013

2014

2015

1,09%

1,32%

1,12%

0,91%

1,40%

-0,19%

1,13%

2,54%

2,32%

2,20%

4,67%

3,87%

2,57%

2,38%

2,56%

3,98%

3,78%

1,50%

1,30%

1,75%

3,39%

2,52%

2,21%

2,31%

1,71%

5,93%

6,09%

5,34%

3,70%

3,54%

2,96%

3,25%

1,96%

2,12%

2,76%

3,46%

3,31%

2,41%

1,88%

1,84%

4,04%

4,55%

4,24%

3,03%

3,04%

3,93%

3,71%

2,76%

2,97%

2,86%

2,15%

1,36%

1,83%

1,28%

2,86%

6,54%

5,40%

2,48%

2,61%

2,62%

4,56%

4,05%

3,14%

2,57%

2,81%

5,30%

6,56%

4,93%

4,71%

3,93%

3,40%

2,81%

1,65%

1,68%

2,45%

3,32%

1,75%

0,47%

1,76%

3,17%

3,21%

2,07%

1,67%

1,79%

2,02%

2,73%

3,02%

2,59%

2,63%

3,00%

1,37%

1,82%

1,51%

1,13%

1,55%

3,22%

2,87%

2,60%

3,56%

3,97%

2,88%

3,32%

3,66%

3,73%

5,82%

STT ngân hàng SEAB TPB ABB VB VCAP KLB NAB NCB OCB VIB VAB PGB LPB SGB EIB HDB SHB ACB MSB TCB VPB SCB

0,84%

2,21%

1,22%

0,98%

1,65%

Trang 78

4,46%

4,34%

3,48%

3,74%

3,51%

4,07%

4,56%

4,37%

3,85%

2,82%

3,61%

2,82%

2,46%

2,32%

2,49%

4,79%

3,86%

3,42%

2,92%

2,65%

MBB STB VCB CTG BID Bình quân

3,30% 3,45%

2,09% 3,28%

2,73% 2,62%

2,84% 2,48%

2,60% 2,72%

Trang 79

Phụ Lục 2: Kết quả mô hình trích xuất từ phần mần Stata

1. Kết quả thống kê mô tả

2. Ma trận tương quan

3. Kết quả kiểm định VIF

Trang 80

4. Phân tích hồi quy theo OLS

5. Phân tích hồi quy theo FEM

Trang 81

6. Phân tích hồi quy theo REM

7. Lựa chọn mô hình nghiên cứu

7.1 So sánh để lựa chọn mô hình OLS hoặc FEM

Tiến hành so sánh giữa các mô hình Pooled OLS và FEM với giả thuyết:

Đặt giả thiết H0 = chọn mô hình OLS; H1: bác bỏ mô hình OLS , chọn mô hình

FEM. Tiến hành chạy mô hình OLS và FEM bằng phần mền Stata. Khi chạy mô hình

FEM sẽ có kết quả của kiểm định F ( F test). Nếu Prob.F > α =5% thì chấp nhận H0 và

ngược lại.

Kiểm định F cho cho kết quả, với mức ý nghĩa 1%, ta có: F = 0.0000 < 1% nên

bác bỏ giả thuyết H0 . Như vậy chọn mô hình FEM

7.2 So sánh để lựa chọn mô hình FEM hoặc REM

Kiểm định Hausman sẽ được sử dụng để lựa chọn phương pháp ước lượng phù

hợp giữa hai phương pháp ước lượng tác động cố định và ước lượng tác động ngẫu

nhiên (Gujrati, 2003). Giả thiết H0 = không có sự tương quan giữa các sai số đặc trưng

giữa các đối tượng với các biến giải thích trong mô hình. Ước lượng tác động ngẫu

Trang 82

nhiên là hợp lý theo giả thiết H0 nhưng lại không phù hợp ở giả thiết thay thế. Ước

lượng tác động cố định là hợp lý cho giả thiết H0 và giả thiết thay thế. Tuy nhiên trong

trường hợp giả thiết H0 bị bác bỏ, ước lượng tác động cố định là phù hợp hơn so với

ước lượng tác động ngẫu nhiên. Ngược lại, chưa có đủ bằng chứng để bác bỏ H0 nghĩa

là không bác bỏ được sự tương quan giữa sai số và các biến giải thích, ước lượng tác

động cố định không còn phù hợp và ước lượng tác động ngẫu nhiên sẽ ưu tiên được sử

dụng.

Bảng kiểm định Hausman

Với mức ý nghĩa 1%, ta có: Prob = 0,0000 < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 ,

nghĩa là chọn FEM.

8. Kết quả kiểm định White

Trang 83

9. Kết quả kiểm định Wooldridge

10. Kết quả phương pháp GLS

Trang 84