BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH
BÙI GIANG YÊN
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO PHÁ SẢN CỦA
CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ
TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2019
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH
BÙI GIANG YÊN
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO PHÁ SẢN CỦA
CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 8 34 02 01
Người hướng dẫn khoa học: TS. KHUẤT DUY TUẤN
TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2019
TÓM TẮT LUẬN VĂN
Đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng
thương mại tại Việt Nam” được nghiên cứu dựa trên phương pháp ước lượng GLS
tương ứng với 166 quan sát của 28 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2013-2018,
kết quả nghiên cứu đã tìm ra năm yếu tố tác động đến rủi ro phá sản ngân hàng như:
tăng trường tín dụng (LG), lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA), hiệu quả quản lý
chi phí (CIR), quy mô (SIZE), sở hữu nhà nước (OWN). Trong đó, ba yếu tố có mối
quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng bao gồm: LG, CIR, SIZE; còn hai
yếu tố ROA, OWN thì có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro phá sản ngân hàng. Từ
kết quả nghiên cứu thực nghiệm, tác giả đề xuất một số kiến nghị đến các nhà quản
trị ngân hàng, Chính phủ và NHNN nhằm hạn chế rủi ro phá sản ngân hàng của các
NHTM tại Việt Nam.
.
LỜI CAM ĐOAN
Tôi tên là Bùi Giang Yên, học viên lớp cao học CH19C1, trường Đại học
Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, niên khóa 2017 - 2019.
Luận văn tốt nghiệp này là công trình do tôi viết ra và chưa từng được trình
nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một trường Đại học nào. Kết quả nghiên cứu của
tôi là hoàn toàn trung thực, trong đó không có nội dung đã được công bố trước đây
hoặc nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy
đủ trong luận văn.
Tôi xin cam đoan những thông tin trên là hoàn toàn đúng sự thật và tôi sẽ
chịu trách nhiệm về lời cam đoan này.
TP. Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2019
Người thực hiện
LỜI CÁM ƠN
Đầu tiên tôi xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến giáo viên hướng dẫn luận văn của
tôi là Thầy Khuất Duy Tuấn, người đã luôn tận tình hướng dẫn và hỗ trợ tôi trong
suốt thời gian vừa qua. Trong quá trình nghiên cứu để viết bài, tôi đã gặp rất nhiều
khó khăn về kiến thức cũng như kinh nghiệm nghiên cứu, nhưng với sự giúp đỡ
nhiệt tình của Thầy, tôi luôn cảm thấy rất an tâm và luôn có động lực cố gắng hoàn
thành tốt nhất có thể cho bài viết của mình.
Bên cạnh đó, tôi cũng xin gởi lời cảm ơn đến cha mẹ, con gái của tôi, các
đồng nghiệp đã luôn ủng hộ, cho tôi những lời khuyên và những lời động viên đáng
quý khi tôi bắt đầu viết bài luận văn này và những lời khuyên chân thành sau biến
cố không may của gia đình.
Cuối cùng, tôi xin cảm ơn các quý thầy cô, bạn bè đã hỗ trợ và góp ý giúp tôi
hoàn thiện những thiếu sót của luận văn này. Tuy nhiên, do thời gian và kiến thức
của mình còn nhiều hạn chế, bài luận văn của tôi còn nhiều khuyết điểm không thể
tránh khỏi. Mong quý thầy cô và anh chị bạn đọc thông cảm. Tôi xin chân thành
cảm ơn!
Bùi Giang Yên
i
MỤC LỤC
MỤC LỤC .................................................................................................................. i
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .................................................................................... v
DANH MỤC CÁC BẢNG ...................................................................................... vi
DANH MỤC CÁC HÌNH ...................................................................................... vii
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ........................................ 1
1.1. Lý do chọn đề tài ........................................................................................... 1
1.2. Mục tiêu của đề tài ......................................................................................... 2
1.2.1. Mục tiêu tổng quát .................................................................................... 2
1.2.2. Mục tiêu cụ thể .......................................................................................... 2
1.3. Câu hỏi nghiên cứu ........................................................................................ 2
1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................. 3
1.4.1. Đối tượng nghiên cứu ............................................................................... 3
1.4.2. Phạm vi nghiên cứu ................................................................................... 3
1.5. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................... 5
1.6. Quy trình nghiên cứu ..................................................................................... 5
1.7. Đóng góp của đề tài ....................................................................................... 6
1.8. Bố cục của luận văn ....................................................................................... 6
TÓM TẮT CHƯƠNG I ............................................................................................ 8
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ................... 9
2.1. Một số khái niệm ........................................................................................... 9
2.1.1. Khái niệm về rủi ro ................................................................................... 9
ii
2.1.2. Rủi ro trong hoạt động ngân hàng ........................................................... 10
2.1.3. Lý thuyết về rủi ro phá sản ...................................................................... 11
2.1.4. Một vài chỉ số đo lường rủi ro phá sản ................................................... 11
2.1.4.1. Chỉ số Z-score của E.I.Altman (1968) ..................................................... 12
2.1.4.2. Chỉ số Z-score theo Roy (1952) và các điều chỉnh Z-score khác ............ 12
2.2. Tổng quan các công trình nghiên cứu trước .................................................. 14
2.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng ..................................... 17
2.3.1. Các yếu tố về tài chính của ngân hàng ............................................................ 17
2.3.2. Các yếu tố về đặc điểm ngân hàng .................................................................. 19
TÓM TẮT CHƯƠNG 2 .......................................................................................... 22
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................................... 23
3.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu .................................................................... 23
3.1.1. Mô hình hồi quy với dữ liệu bảng ................................................................... 23
3.1.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất ............................................................................ 24
3.1.3. Giả thuyết nghiên cứu ..................................................................................... 26
3.2. Dữ liệu nghiên cứu ...................................................................................... 27
3.3. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................. 28
3.3.1. Phương pháp thống kê mô tả .................................................................. 28
3.3.2 Các kiểm định ......................................................................................... 29
3.4. Quy trình phân tích và xử lý dữ liệu ............................................................ 30
TÓM TẮT CHƯƠNG 3 .......................................................................................... 31
CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .. 32
4.1. Phân tích thống kê mô tả ............................................................................. 32
iii
4.1.1. Thực trạng ngành ngân hàng tại Việt Nam ............................................. 32
4.1.1.1. Tổng quan về ngành ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2013 – 2015 .......... 32
4.1.1.2. Ngành ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2016 - 2018 ................................. 37
4.1.1.3. Ngành ngân hàng Việt Nam năm 2019 .................................................... 44
4.1.2. Kết quả thống kê mô tả các yếu tố ảnh hưởng trong mô hình ................ 47
4.2. Phân tích tương quan ................................................................................... 49
4.3. Kiểm định đa cộng tuyến ............................................................................. 49
4.4. Phân tích hồi quy với mô hình FEM và REM ............................................. 50
4.4.1. Kết quả hồi quy cho mô hình FEM ............................................................. 50
4.4.2. Kết quả hồi quy cho mô hình REM ............................................................. 51
4.4.3. Kiểm định Hausman cho FEM và REM ...................................................... 52
4.4.4. Kiểm tra Durbin – Watson cho hiện tượng tự tương quan .......................... 52
4.4.5. Kiểm tra phương sai thay đổi ...................................................................... 53
4.4.6. Kết quả nghiên cứu ...................................................................................... 54
TÓM TẮT CHƯƠNG 4 .......................................................................................... 58
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH ..................................... 59
5.1. Kết luận ........................................................................................................ 59
5.2. Gợi ý chính sách .......................................................................................... 60
5.2.1. Một số gợi ý cho các NHTM .................................................................. 60
5.2.1.1. Các NHTM cần tập trung nâng cao quản trị quy mô tài sản .................... 60
5.2.1.2. Các NHTM cần tăng trưởng tín dụng phù hợp ........................................ 61
5.2.1.3. Có sự đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro tại các NHTM ........................... 61
5.2.1.4. Các NHTM cần nâng cao hiệu quả quản lý chi phí ................................. 62
iv
5.2.2. Một số gợi ý cho Chính phủ và NHNN .................................................. 63
5.2.2.1. Đối với Chính phủ .................................................................................... 63
5.2.2.2. Đối với NHNN ......................................................................................... 64
5.3. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tương lai ..................................... 65
TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 66
PHỤ LỤC ................................................................................................................. 72
v
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt Giải thích
FEM ............................ Fixed effect model
NHNN ......................... Ngân hàng Nhà nước
NHTM ........................ Ngân hàng thương mại
REM ........................... Random effect model
TCTD .......................... Tổ chức tín dụng
TMCP ......................... Thương mại cổ phần
vi
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1: Danh sách 28 ngân hàng thương mại tại Việt Nam .................................... 3
Bảng 2.1: Tóm tắt các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng ................... 20
Bảng 3.1: Mô tả các biến được sử dụng trong nghiên cứu ....................................... 25
Bảng 4.1: Danh sách 3 ngân hàng bị NHNN mua lại với giá 0đ .............................. 35
Bảng 4.2: Các vụ sáp nhập, hợp nhất trong giai đoạn 2013-2015 ............................ 35
Bảng 4.3: Kết quả thống kê mô tả các biến .............................................................. 47
Bảng 4.4: Ma trận hệ số tương quan ......................................................................... 49
Bảng 4.5: Kiểm tra đa cộng tuyến ............................................................................. 50
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy theo mô hình FEM ......................................................... 51
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy theo mô hình REM ......................................................... 51
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Hausman .................................................................... 52
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Wald ........................................................................... 53
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy theo phương pháp ước lượng GLS .............................. 54
vii
DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1: Quy trình nghiên cứu .................................................................................. 5
Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu .................................................................................. 24
Hình 3.2: Quy trình phân tích và xử lý dữ liệu ......................................................... 30
Hình 4.1: Tăng trưởng tín dụng (2010-2018) ........................................................... 38
Hình 4.2: Thị phần cho vay ngành ngân hàng (2015 – 2018) ................................... 38
Hình 4.3: Tăng trưởng huy động tiền gửi (2012 – 2018) .......................................... 39
Hình 4.4: Thị phần tiền gửi của một số ngân hàng (2015 – 2018) ........................... 39
Hình 4.5: Tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn của một số ngân hàng (2017-2018) ............. 40
Hình 4.6: Tỷ lệ nợ xấu – NPL của ngành ngân hàng (2009 – 2018) ........................ 41
Hình 4.7: Tỷ lệ nợ xấu của một số ngân hàng (2017-2018) ..................................... 41
Hình 4.8: Cơ cấu lợi nhuận ngành ngân hàng (2009 – 2018) ................................... 42
Hình 4.9: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần của các ngân hàng niêm yết (2017-2018) .......... 42
Hình 4.10: Cơ cấu thu nhập của nhóm ngân hàng niêm yết (2009-2018) ................ 43
Hình 4.11: Cơ cấu lợi nhuận các ngân hàng năm niêm yết năm 2018 ..................... 44
Hình 4.12: Vốn điều lệ của toàn hệ thống ngân hàng (2011-3/2019) ....................... 45
Hình 4.13: Top 5 chiến lược ưu tiên của các NHTM (2019 – 2020) ........................ 46
Hình 4.14: Thể hiện giá trị thống kê mô tả Z-score (2013-2018) ............................. 47
1
CHƯƠNG 1.
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
1.1. Lý do chọn đề tài
Giữ vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc dân, hệ thống ngân hàng của
một quốc gia phản ánh sức khỏe của nền kinh tế bởi vì đó là một hệ tuần hoàn vốn
thông qua các nghiệp vụ cụ thể. Một hệ thống ngân hàng khỏe mạnh sẽ thúc đẩy
nền kinh tế phát triển và ngược lại, hệ thống ngân hàng yếu kém sẽ ảnh hưởng đến
toàn bộ nền kinh tế. Thực tế điều này đã được kiểm chứng qua cuộc khủng hoảng
toàn cầu năm 2007-2008, với sự sụp đổ tín dụng tại Mỹ cùng với sự phá sản của
những tập đoàn, công ty lớn trong ngành ngân hàng.
Tại Việt Nam, vấn đề phá sản ngân hàng tuy chưa có trường hợp nào được
ghi nhận, nguyên nhân xuất phát từ những rào cản về mặt luật pháp, các ngân hàng
yếu kém chỉ có thể xử lý bằng cách sáp nhập vào các ngân hàng khác hoặc mua lại
0 đồng. Nhưng ngày 15/01/2018, phá sản những ngân hàng yếu kém đã cụ thể trong
luật sửa đổi, bổ sung Luật các Tổ chức tín dụng. Chính điều này đã tạo tâm lý xấu
đến người gửi tiền, còn đối với người quản lý ngân hàng thì yêu cầu cần phải có
cách thay đổi tư duy lãnh đạo, đối với các nhà quản lý kinh tế, các bộ ngành liên
quan của quốc gia cần xem xét thận trọng trên nhiều khía cạnh.
Một vấn đề khách quan khác cần được đề cập đến là Việt Nam đang đương
đầu với công cuộc hội nhập, hàng loạt các hiệp định thương mại được thông qua,
các ngân hàng nước ngoài liên tiếp mở rộng vào thị trường tài chính trong nước dẫn
đến cạnh tranh ngày càng gay gắt; công cuộc cách mạng về công nghệ và trí tuệ
nhân tạo đã phát triển mạnh đang dần chi phối nền kinh tế; những yêu cầu của các
thông lệ quốc tế trong ngành ngân hàng càng nghiêm khắc hơn. Vì vậy, các ngân
hàng trong nước vừa phải hội nhập, vừa phải đổi mới để từng bước xác định vị trí
của chính ngân hàng trên thước đo rủi ro phá sản nhằm giúp các ngân hàng hoàn
thiện bộ máy tổ chức, quy trình, quy định và cải thiện chất lượng dịch vụ, nâng cao
vị thế.
2
Như vậy, những yếu tố nào đã ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng và
mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó ra sao? Việc nhận diện được các yếu tố ảnh
hưởng đến rủi ro phá sản giúp ngân hàng chủ động phòng ngừa trước những biến cố
xấu có thể xảy ra. Để có những gợi ý và phân tích mang tính khách quan đòi hỏi
phải có một nghiên cứu chuyên sâu, gắn liền với thực tiễn nên tôi quyết định thực
hiện đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương
mại tại Việt Nam” làm đề tài luận văn của mình.
1.2. Mục tiêu của đề tài
1.2.1. Mục tiêu tổng quát
Đề tài được thực hiện nhằm mục tiêu nghiên cứu và tìm ra các yếu tố ảnh
hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng tại Việt Nam. Qua đó, nghiên cứu sẽ có các đề
xuất, kiến nghị đến các cấp quản lý của ngành ngân hàng góp phần hạn chế rủi ro
liên quan đến phá sản tại các ngân hàng.
1.2.2. Mục tiêu cụ thể
Đề tài tập trung vào các mục tiêu nghiên cứu cụ thể như sau:
Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt
Nam.
Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản
của các NHTM tại Việt Nam.
Thông qua kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra những đề xuất và kiến nghị
cho các cấp quản lý trong ngành ngân hàng nhằm hạn chế rủi ro dẫn đến
nguy cơ phá sản.
1.3. Câu hỏi nghiên cứu
Sau khi đã xác định được mục tiêu nghiên cứu, một số câu hỏi nghiên cứu
được đặt ra như sau:
3
Các yếu tố nào ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt
Nam?
Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến rủi ro phá sản của các NHTM
tại Việt Nam như thế nào?
Những đề xuất, kiến nghị gì góp phần hạn chế rủi ro phá sản của các
NHTM tại Việt Nam?
1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các
NHTM tại Việt Nam.
Đối tượng quan sát là các chỉ số tài chính được tính toán dựa trên báo cáo
tài chính qua các năm của các NHTM tại Việt Nam.
1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
Về phạm vi không gian, tác giả thực hiện nghiên cứu đối với các ngân hàng
thương mại trong nước.
Về phạm vi thời gian, bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ các báo cáo tài
chính năm đã kiểm toán của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2013 đến
2018. Đây là thời điểm sau một năm đề án tái cơ cấu các tổ chức tín dụng được thực
hiện thông qua quyết định 254/QĐ-TTg ngày 01/03/2012. Qua kiểm tra dữ liệu của
các NHTM, có 28 ngân hàng có đầy đủ số liệu tương ứng với 166 mẫu trong mô
hình.
Bảng 1.1: Danh sách 28 ngân hàng thương mại tại Việt Nam
STT TÊN VIẾT TẮT KÝ HIỆU TÊN ĐẦY ĐỦ
1 ABBank ABB NHTM CP An Bình
2 ACB ACB NHTM CP Á Châu
3 Agribank AGR NH Nông nghiệp và phát triển nông thôn
4 BAB BAB NH TMCP Bắc Á
4
Baoviet bank NHTM CP Bảo Việt 5 BVB
6 BIDV BID NHTM CP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
7 VietinBank CTG NHTM CP Công thương Việt Nam
8 Eximbank EIB NHTM CP Xuất nhập khẩu Việt Nam
9 HD Bank HDB NHTM CP Phát triển TP Hồ Chí Minh
10 Lienviet Post Bank LPB NHTM CP Liên Việt
11 MB MBB NHTM CP Quân đội
12 Maritimebank MSB NHTM CP Hàng hải Việt Nam
13 Nam A Bank NAB NHTM CP Nam Á
14 NVB NVB NHTM CP Quốc Dân
15 OCB OCB NHTM CP Phương Đông
16 PG Bank PGB NHTM CP Xăng dầu Petrolimex
17 SCB SCB NHTM CP Sài Gòn
18 Saigonbank SGB NHTM CP Sài Gòn Công thương
19 SeABank SEAB NHTM CP Đông Nam Á
20 SHB SHB NHTM CP Sài Gòn Hà Nội
21 Sacombank STB NHTM CP Sài Gòn Thương tín
22 Techcombank TCB NHTM CP Kỹ thương Việt Nam
23 TPBank TPB NHTM CP Tiên Phong
24 Vietcombank VCB NHTM CP Ngoại thương Việt Nam
25 VIB VIB NHTM CP Quốc tế Việt Nam
26 VietA Bank VAB NHTM CP Việt Á
27 Vietbank VBB NHTM CP Việt Nam Thương tín
28 VPBank VPB NHTM CP Việt Nam Thịnh vượng
(Nguồn: Thống kê của tác giả)
5
1.5. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu phân tích định lượng kết hợp với
việc sử dụng các phương pháp thống kê, so sánh, phân tích dựa trên các báo cáo tài
chính đã kiểm toán của các NHTM qua các năm. Trong đó:
Phương pháp phân tích định lượng: là việc kết hợp dữ liệu bảng với hàm hồi
quy GLS sẽ được thực hiện để phân tích và tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến
rủi ro phá sản ngân hàng.
Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để phân tích khái quát về các yếu
tố tác động đến rủi ro phá sản ngân hàng từ các bài nghiên cứu trước.
Phương pháp so sánh dùng để đối chiếu kết quả nghiên cứu với các nghiên
cứu trước đó.
Phương pháp phân tích là việc đọc kết quả từ các mô hình và giải thích kết
quả đạt được.
1.6. Quy trình nghiên cứu
Hình 1.1: Quy trình nghiên cứu
6
1.7. Đóng góp của đề tài
Về mặt lý thuyết: Luận văn sẽ hệ thống hóa một số quan điểm, lý luận về rủi
ro trong hoạt động của ngân hàng, đồng thời giúp tăng cường nhận diện các yếu tố
sẽ ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng trước những thay đổi của thị trường tài
chính để có những biện pháp thích hợp can thiệp vào quá trình quản lý, điều hành
hệ thống ngân hàng theo đúng định hướng chung NHNN và bắt kịp xu hướng thế
giới. Nghiên cứu mong muốn xây dựng được một mô hình lý thuyết về các yếu tố
ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam và lượng hóa mức độ
ảnh hưởng của các yếu tố đó trong thời điểm hiện tại.
Về mặt thực tiễn: Dựa trên kết quả nghiên cứu, đề tài sẽ đưa ra những kiến
nghị giúp hạn chế rủi ro phá sản trước những nguy cơ tiềm ẩn trong vấn đề quản lý
ngân hàng hiện nay.
1.8. Bố cục của luận văn
Ngoài phần phụ lục và danh mục các tài liệu tham khảo, luận văn được chia
thành năm chương, bao gồm:
Chương I: Giới thiệu tổng quan nghiên cứu và giải thích tầm quan trọng
khi thực hiện đề tài nghiên cứu. Nội dung của chương bao gồm tóm lược lý do
nghiên cứu, vấn đề nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi
và đối tượng nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, đóng góp
của đề tài, bố cục của luận văn.
Chương II: Giới thiệu các khái niệm được sử dụng trong đề tài, trình
bày khái quát một số lý thuyết tổng quan về rủi ro phá sản ngân hàng. Phần tiếp
theo sẽ dẫn chiếu cơ sở lý thuyết để từ đó xác định được các biến sẽ đưa vào mô
hình nghiên cứu. Phần cuối sẽ tóm tắt một số nghiên cứu thực nghiệm trước đây.
Chương III: Xây dựng và phát triển mô hình kinh tế lượng. Phương
pháp nghiên cứu, cách thức chọn mẫu và cách đo lường các biến nghiên cứu sẽ
được trình bày chi tiết trong chương này.
7
Chương IV: Trình bày kết quả nghiên cứu thực nghiệm và những phân
tích từ kết quả nghiên cứu. Dựa trên kết quả nghiên cứu, các giả thiết nghiên cứu sẽ
được chấp nhận hay bác bỏ.
Chương V: Kết luận, kiến nghị và những đóng góp quan trọng từ kết quả
nghiên cứu. Các hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo.
8
TÓM TẮT CHƯƠNG I
Chương 1 đã trình bày một cách tổng quát về các vấn đề nghiên cứu, mục
tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu, phương pháp
nghiên cứu, quy trình nghiên cứu và bố cục của luận văn. Theo đó, các chương sau
sẽ đi đúng hướng theo kết cấu đã vạch ra ở chương 1.
9
CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.1. Một số khái niệm
2.1.1. Khái niệm về rủi ro
Tìm về nguồn gốc của khái niệm rủi ro phải nhắc đến John Haynes (1895) -
người tiên phong đầu tiên nghiên cứu về rủi ro. Theo ông, rủi ro là khả năng xảy ra
những hư hỏng hay mất mát một cách tình cờ, còn sự kiện không chắc chắn được
coi là rủi ro khi nó có những tác động xấu đến kết quả của đơn vị. Ông cũng khẳng
định rằng những nhà tư bản – người đầu tư tài sản vào đơn vị sẽ gánh chịu rủi ro
liên quan đến đơn vị.
Theo Frank H. Knight (1921), rủi ro là những sự kiện trong tương lai mà có
thể đo lường được sự tác động, còn những sự kiện không thể đo lường được là
những sự kiện không chắc chắn. Nguyên nhân khách quan của rủi ro đến từ những
sự kiện xảy ra ngoài ý muốn của con người và không thể lường trước hay kiểm soát
được, còn nguyên nhân chủ quan của rủi ro thì đến từ các hành vi trực tiếp của con
người hoặc từ các tổ chức kinh doanh gây nên.
Theo COSO (2004), rủi ro là khả năng một sự việc có thể xảy ra và tác động
đến việc hoàn thành được các mục tiêu đã đề ra của một tổ chức.
Các định nghĩa trên dù ít nhiều khác nhau song có thể thấy rằng nó cùng đề
cập đến hai đặc điểm cơ bản của rủi ro, đó là: “Rủi ro là sự không chắc chắn và là
khả năng xảy ra kết quả không mong muốn. Trong các khả năng xảy ra, có ít nhất
một khả năng đưa đến kết quả không mong muốn. Và kết quả này có thể đem lại tổn
thất hay thiệt hại cho đối tượng gặp rủi ro.”
Rủi ro vừa mang tính tích cực, vừa mang tính tiêu cực: rủi ro có thể mang
đến cho con người những tổn thất, mất mát, nguy hiểm, nhưng cũng có thể mang
đến những cơ hội, thời cơ. Nếu tích cực nghiên cứu, nhận dạng đo lường rủi ro,
chúng ta có thể tìm ra được những biện pháp phòng ngừa, hạn chế những tiêu cực
và phát huy được những cơ hội tích cực mang lại từ rủi ro.
10
2.1.2. Rủi ro trong hoạt động ngân hàng
Trong hoạt động ngân hàng, rủi ro là những điều không chắc chắn của những
kết quả trong tương lai, hay là những khả năng của kết quả bất ổn; là khả năng mà
tại đó tỷ suất sinh lợi nhuận thực tế khác biệt so với tỷ suất sinh lợi mong đợi.
Rủi ro trong hoạt động ngân hàng có nghĩa là khả năng ngân hàng bị thua lỗ
một phần hoặc thậm chí là tất cả các khoản đầu tư ban đầu. Trong hoạt động của
ngân hàng, thường phát sinh những rủi ro sau:
Rủi ro tín dụng: là rủi ro thất thoát tài sản có thể phát sinh khi khách
hàng không thực hiện thanh toán nợ cho dù là nợ gốc hay nợ lãi khi khoản
nợ đến hạn.
Rủi ro thanh khoản: là rủi ro phát sinh chủ yếu từ xu hướng của các
ngân hàng là huy động ngắn hạn và cho vay dài hạn.
Rủi ro lãi suất: là rủi ro xuất hiện khi có sự thay đổi của lãi suất thị
trường hoặc những yếu tố có liên quan đến lãi suất dẫn đến tổn thất về tài
sản hoặc làm giảm thu nhập của ngân hàng.
Rủi ro giá cả: là rủi ro về việc giá trị các tài sản của một ngân hàng có
thể biến động. Rủi ro này xuất hiện trong tất cả các chủng loại tài sản, từ bất
động sản đến cổ phiếu và trái phiếu …
Rủi ro tỷ giá: là rủi ro phát sinh trong quá trình cho vay ngoại tệ hoặc
kinh doanh ngoại tệ của ngân hàng khi tỷ giá biến động theo chiều bất lợi
cho ngân hàng. Rủi ro tỷ giá cũng phát sinh khi có sự chênh lệch về kỳ hạn,
về loại tiền tệ của các khoản ngoại hối nắm giữ, và vì thế làm cho ngân hàng
có thể phải gánh chịu thua lỗ khi tỷ giá ngoại hối biến động.
Rủi ro pháp lý: rủi ro phát sinh do ngân hàng bị khởi kiện, hoặc khi
nhà nước thay đổi đột ngột chính sách vĩ mô về cơ cấu kinh tế, lĩnh vực ưu
tiên,… thì điều này có thể dẫn tới rủi ro thua lỗ cho ngân hàng.
Rủi ro uy tín: là rủi ro dư luận đánh giá xấu về ngân hàng, gây khó
khăn nghiêm trọng cho ngân hàng trong việc tiếp cận nguồn vốn hoặc khách
hàng rời bỏ ngân hàng.
11
Rủi ro trong hoạt động kinh doanh của NHTM là rủi ro tiềm ẩn, luôn có thể
xảy ra, là loại rủi ro không phải muốn tránh là được; song nếu rủi ro xảy ra đơn lẻ
thì mặc dù bất kỳ loại rủi ro nào cũng dẫn đến sự giảm sút thu nhập, lợi nhuận của
ngân hàng, chúng chỉ khác nhau về mức độ ảnh hưởng do mức độ rủi ro khác nhau
thì vẫn không ảnh hưởng đến tính bền vững và sự phát triển chung của toàn hệ
thống. Tuy nhiên, nếu một khi rủi ro xảy ra liên tiếp, ở mức độ lớn và phạm vi rộng
rủi ro tạo thành chuỗi … cả thực tế và lý thuyết vĩ mô đều chứng minh, khi đó hiệu
ứng domino sẽ xảy ra nhanh chóng trên các thị trường tín dụng, chứng khoán, bất
động sản, thương mại... và ngân hàng bị phá sản, thị trường tài chính ngân hàng sụp
đổ, phá vỡ sự ổn định của hệ thống.
2.1.3. Lý thuyết về rủi ro phá sản
Theo Rose (1998), các ngân hàng phải quan tâm trực tiếp tới rủi ro đối với
khả năng tồn tại lâu dài, đây được gọi là rủi ro phá sản. 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 tiền, ngân hàng có thể không còn cách lựa chọn nào khác
ngoài việc tuyên bố mất khả năng thanh toán và đóng cửa.
2.1.4. Một vài chỉ số đo lường rủi ro phá sản
Đối với bất kỳ một tổ chức, phá sản được xem như dấu chấm hết đối với tổ
chức đó, mà đặc biệt hơn là một ngân hàng phá sản sẽ gây nên một hệ lụy cho nền
kinh tế của một quốc gia hay rộng ra là ảnh hưởng đến cả kinh tế thế giới. Câu hỏi
đặt ra: Làm thế nào để phát hiện sớm nguy cơ rủi ro phá sản để các NHTM có biện
pháp quản lý rủi ro kịp thời. Việc tìm ra một công cụ để phát hiện dấu hiệu báo
trước sự rủi ro phá sản luôn là một trong những mối quan tâm hàng đầu của các nhà
nghiên cứu về tài chính. Có nhiều công cụ đã được phát triển để làm việc này, trong
đó chỉ số Z của Altman là công cụ được cả hai giới học thuật và thực hành công
nhận và sử dụng rộng rãi trên thế giới.
12
2.1.4.1. Chỉ số Z-score của E.I.Altman (1968)
Chỉ số Altman Z – score (gọi tắt là chỉ số Z – score) được phát triển năm
1968 bởi giáo sư Edward I. Altman, thuộc trường kinh doanh Leonard N. Stern,
thuộc trường Đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu nhiều công ty khác nhau
tại Mỹ. Mặc dù chỉ số Zscore này được tìm ra tại Mỹ, nhưng hầu hết các nuớc, vẫn
có thể sử dụng với độ tin cậy cao. Mô hình của giáo sư được phát triển bằng cách sử
dụng mô hình phân tích đa nhân tố (MDA) và dựa trên các chỉ số tài chính phản ánh
hiệu suất của công ty. Một trong những lợi thế quan trọng nhất của phương pháp
theo tiếp cận của Altman là mức độ chính xác cao trong việc dự đoán thất bại của
công ty. Đặc biệt, mô hình Altman Z cổ điển chỉ có thể được áp dụng đối với các
công ty lớn có cổ phiếu được giao dịch trên thị trường. Năm 1983, Edward I.
Altman đề xuất một phiên bản sửa đổi của mô hình đa nhân tố phù hợp cho các
công ty khác (Z = 0.717X1 + 0.847X2 + 3.107X3 + 0.42X4 + 0.995X5), cũng như
sửa đổi mô hình cho công ty phi sản xuất (Z = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 +
1.05X4) (Altman 1995).
2.1.4.2. Chỉ số Z-score theo Roy (1952) và các điều chỉnh Z-score khác
Chỉ số Z-score được đề xuất bởi Roy (1952) với công thức nguyên thủy ban
đầu như sau:
Trong đó, ROA là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, E/A là tỷ lệ vốn chủ sở
Z-score = (1)
hữu trên tổng tài sản và σROA là độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài
sản.
Từ những năm 1970, kế thừa các nghiên cứu dựa trên thành quả của Altman,
các nhà nghiên cứu bắt đầu tập trung nghiên cứu chuyên sâu vào từng phân ngành
nghề cụ thể như: ngân hàng, du lịch, công nghệ thông tin, casino... Riêng ngành
13
ngân hàng thì điển hình là sự đóng góp của Boyd & Graham (1988) sử dụng công
thức sau:
Z-score = (2)
Chỉ số Z-score (2) dùng để đánh giá rủi ro phá sản của tập đoàn tài chính
ngân hàng đầu tư ra ngoài lĩnh vực tài chính ngân hàng. Và tính chất của chỉ số Z-
score là chỉ số Z-score càng cao thì mức độ rủi ro của ngân hàng càng thấp.
Cũng thời điểm đó, Hannan & Hanweck phát triển chỉ số rủi ro như sau:
Z-score = (3)
Chỉ số Z-score (3) nêu tương tác giữa rủi ro danh mục ngân hàng và vốn chủ
sở hữu, đồng thời cho rằng rủi ro khánh kiệt phụ thuộc hai thành tố này. Z-score thể
hiện việc giảm thu nhập sẽ làm thâm hụt vốn, từ đó khiến ngân hàng lâm vào trạng
thái khánh kiệt và đứng trước nguy cơ phá sản.
Theo Cihak & Hess (2008), để lượng hóa sự ổn định, nghiên cứu áp dụng chỉ
số:
Z-score = (4)
Theo Foos và ctg (2010) đưa nghiên cứu bổ sung sử dụng chỉ số:
(5) Z-score =
Theo Marco & Fernandez (2008) sử dụng Z-score ở một dạng khác nhưng
vẫn giữ nguyên bản chất của chỉ số này dựa trên đề xuất của các tác giả trước đây,
cụ thể:
Z-score = (6)
14
2.2. Tổng quan các công trình nghiên cứu trước
Đề tài nghiên cứu về rủi ro phá sản của ngân hàng được rất nhiều nhà nghiên
cứu quan tâm và sau đây là một số nghiên cứu liên quan:
Theo Ivičić L. và ctg (2008): nghiên cứu tác động của các yếu tố kinh tế vĩ
mô khác nhau và rủi ro ngân hàng, với chỉ số Z – score đại diện cho rủi ro vỡ nợ
ngân hàng khi ngân hàng mất khả năng thanh toán hay gọi tắt là rủi ro tại 7 ngân
hàng của các nước trong khu vực Trung và Đông Âu (CEE) từ năm 1996 - 2006. Sử
dụng mô hình hồi quy tuyến tính riêng biệt cho mỗi quốc gia, nghiên cứu cung cấp
một bằng chứng thực nghiệm rằng sự ổn định ngân hàng bị tác động bởi tăng trưởng
tín dụng, lạm phát và mức độ tập trung ngân hàng. Đầu tiên, kết quả hồi quy cho
thấy sự ổn định ngân hàng ở các nước CEE ở mức trên trung bình và có mối quan
hệ ngược chiều đến tăng trưởng tín dụng. Kết quả này nhấn mạnh các vấn đề của
việc mở rộng tín dụng nhanh chóng kết hợp cùng với rủi ro vi mô (nới lỏng chính
sách tín dụng và đánh giá thấp rủi ro) và vĩ mô (sự mất cân bằng trong và ngoài
nước). Thứ hai, dự phòng rủi ro có mối quan hệ ngược chiều đến rủi ro của ngân
hàng vì nó làm giảm lợi nhuận.
Theo Teresa & M. Dolores (2008): Nhóm tác giả sử dụng dữ liệu bảng và kỹ
thuật ước lượng GMM trong phân tích rủi ro của các ngân hàng thương mại và ngân
hàng tiết kiệm ở Tây Ban Nha từ năm 1993 – 2000. Chỉ số đo lường rủi ro Z-score
được đề xuất bởi Hannan & Hanweck (1998) hay Boyd và ctg (1993). Các biến độc
lập: lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tổng dư nợ/ tổng tài sản, CG biến giả đại diện
cho sự thay đổi chính sách của chính phủ, tập trung chủ sở hữu là biến giả với giá
trị 1 là ngân hàng thương mại, 0 là ngân hàng tiết kiệm. Lg, Me là biến giả đại diện
cho quy mô ngân hàng lần lượt là ngân hàng có quy mô lớn và quy mô trung bình.
M là biến giả đại diện cho sự sát nhập. Kết quả nghiên cứu cho thấy, lợi nhuận trên
vốn chủ sở hữu và tổng dư nợ/ tổng tài sản có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro
đối với ngân hàng thương mại, còn đối với ngân hàng tiết kiệm thì cho kết quả
ngược lại. Trong khi đó, đối với ngân hàng thương mại thì biến sát nhập và quy mô
15
ngân hàng lớn thì có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro, nhưng quy mô ngân hàng
trung bình thì có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro. Đối với ngân hàng tiết kiệm,
thì biến sát nhập có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro, trong khi quy mô ngân
hàng thì không có ý nghĩa thống kê đối với rủi ro.
Theo Foos và ctg (2010) đã cung cấp một bằng chứng toàn diện hoàn toàn
mới về mối quan hệ liên ngành giữa tăng trưởng cho vay và rủi ro của từng ngân
hàng. Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu Bankscope trên hơn 16.000 ngân hàng cá
nhân từ 16 quốc gia lớn trong giai đoạn 1997 - 2007. Bài viết kiểm tra ba giả thuyết
về mối quan hệ giữa tăng trưởng cho vay bất thường và rủi ro tài sản, lợi nhuận
ngân hàng và khả năng thanh toán của ngân hàng. Kết quả cho thấy rằng tăng
trưởng cho vay đại diện cho một động lực quan trọng đối với rủi ro của các ngân
hàng.
Theo Yong Tana & Christos Florosb (2013): nghiên cứu sử dụng mô hình
3SLS để điều tra mối quan hệ giữa rủi ro, vốn và hiệu quả của các ngân hàng ở
Trung Quốc. Dữ liệu nghiên cứu bao gồm các số liệu hàng năm từ 101 ngân hàng
Trung Quốc trong giai đoạn 2003-2009. Các bằng chứng thực nghiệm cho thấy rằng
có một mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê giữa rủi ro (dự phòng rủi ro
đại diện cho rủi ro tín dụng) và hiệu quả trong ngành ngân hàng Trung Quốc, trong
khi mối quan hệ giữa rủi ro (Z-score) và mức vốn hóa là ngược chiều và có ý nghĩa
thống kê. Điều này được giải thích bởi thực tế các ngân hàng có mức vốn cao có
nhiều khả năng hấp thụ các khoản lỗ lũy kế từ các khoản vay không hiệu quả, từ đó
làm giảm rủi ro, trong khi các ngân hàng với mức độ rủi ro cao cần một lượng lớn
vốn để bù đắp các khoản lỗ đó dẫn đến mức thấp vốn. Ngoài ra, nghiên cứu còn cho
thấy lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và quy mô ngân hàng (SIZE) có mối quan
cùng chiều với rủi ro. Trong khi đó, lạm phát có tác động ngược chiều rủi ro của các
ngân hàng ở Trung Quốc. Còn biến đại diện cho thanh khoản (cho vay/tổng tài sản)
thì nghiên cứu không tìm ra mối quan hệ với rủi ro của ngân hàng ở Trung Quốc.
Theo Nguyễn Thanh Dương (2013) nghiên cứu dùng mẫu 36 NHTM tại VN
trong giai đoạn 2006-2011 và sử dụng phương pháp định lượng nhằm xác định sự
16
tác động của các chỉ tiêu đặc trưng đến rủi ro ngân hàng. Kết quả cho: (i) LLP tỉ lệ
chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên thu nhập lãi thuần; (ii) NIR tỉ lệ thu nhập lãi
thuần trên tổng tài sản bình quân đồng biến với rủi ro ngân hàng; (iii) LEV tỉ lệ vốn
chủ sở hữu trên tổng huy động; và (iv) LDR tỉ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn
nghịch biến với rủi ro ngân hàng. Thay tổng tài sản sinh lời ở mẫu số của NIM bằng
tổng tài sản bình quân để tạo ra NIR góp phần hoàn thiện các nghiên cứu trước đây.
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, và góp ý về chính sách và nâng cao trình
độ quản lý rủi ro của hệ thống ngân hàng, đề xuất hoàn thiện chức năng quản lí tài
sản và nguồn vốn.
Theo Saibol Ghosh (2014), tác giả sử dụng dữ liệu trên hơn 100 ngân hàng
GCC từ năm 1996 – 2011 và sử dụng mô hình ước lượng bình phương ba giai đoạn
(3SLS) để kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro và vốn. Rủi ro được đo bằng chỉ số Z-
score, trong khi vốn được tính là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản (CAP). Biến kiểm
soát: bao gồm kích thước ngân hàng Ln (Size), tài sản thanh khoản/ tổng tài sản
(Funding), chỉ số lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản (ROA), chi phí trên thu nhập
(Cost/income) và các điều khoản tương tác (Divers). Kết quả cho thấy, ngân hàng
có mức vốn thấp sẽ làm tăng rủi ro cho ngân hàng. Chi phí trên thu nhập
(Cost/income) và các điều khoản tương tác (Divers) có mối quan hệ ngược chiều
với rủi ro, trong khi đó tài sản thanh khoản/tổng tài sản (Funding) có mối quan hệ
cùng chiều với rủi ro.
Theo Hà & Hướng (2016): nhóm tác giả nghiên cứu sử dụng dữ liệu gồm 23
NHTM cổ phần tại Việt Nam giai đoạn 2009-2013, kết quả cho thấy: Tăng trưởng
tín dụng, tỷ lệ dự phòng nợ xấu, tỷ lệ thu nhập lãi thuần, vốn chủ sở hữu trên tổng
tài sản, đa dạng hóa thu nhập, sở hữu nhà nước, số năm hoạt động của ngân hàng và
ngân hàng đã niêm yết có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro phá sản ngân hàng.
Hiệu quả quản lý chi phí và quy mô có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản
ngân hàng.
17
2.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng
2.3.1. Các yếu tố về tài chính của ngân hàng
Tăng trưởng tín dụng:
Theo Foos & ctg (2010) cho rằng tăng trưởng tín dụng là yếu tố quan trọng cho
nguồn gốc rủi ro của ngân hàng. Tăng trưởng tín dụng trong quá khứ là nguyên
nhân dẫn đến rủi ro tổn thất tín dụng ở tương lai, đồng thời tăng trưởng tín dụng cao
sẽ làm giảm tỷ lệ vốn và dẫn đến giảm khả năng thanh toán của ngân hàng. Tăng
trưởng tín dụng nhanh chóng sẽ làm giảm chất lượng tín dụng, tăng rủi ro hệ thống
và làm xấu đi tính lành mạnh của ngân hàng (Igan & Pinheiro, 2011). Köhler (2012)
cho rằng, tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng là một yếu tố quyết định quan
trọng của rủi ro trong ngân hàng, những ngân hàng có tỷ lệ tăng trưởng tín dụng cao
một cách bất thường thì sẽ có mức rủi ro cao hơn. Ngược lại với các quan điểm trên,
kết quả nghiên cứu của Hà & Hướng (2016) cho rằng tăng trưởng tín dụng nghịch
biến với rủi ro phá sản ngân hàng. Ivičić L. và ctg (2008) cũng cho rằng: sự ổn định
ngân hàng ở các nước CEE ở mức trên trung bình có mối quan hệ ngược chiều đến
tăng trưởng tín dụng.
Tỷ lệ dự phòng nợ xấu:
Từ kết quả nghiên cứu của Whalen & Thomson (1988), tỉ lệ dự phòng nợ xấu
trên tổng dư nợ cho vay đồng biến với rủi ro, nợ xấu càng tăng thì dự phòng tăng.
Kết quả Cole & White (2011) cho rằng dự phòng rủi ro có tương quan nghịch với
nguy cơ đổ vỡ ngân hàng trong cuộc khủng hoảng gần đây, và nghiên cứu của
Halling (2006) cũng đồng quan điểm là tỉ lệ dự phòng nợ xấu của năm trước sẽ
nghịch biến với rủi ro. Ngân hàng có tình hình tài chính tốt sẽ chủ động tăng dự
phòng, còn ngược lại những ngân hàng đang gặp khó khăn về tài chính sẽ giảm dự
phòng ở mức thấp nhất. Nghiên cứu của Hà & Hướng (2016) cũng đồng quan điểm
với kết quả tỉ lệ dự phòng nợ xấu nghịch biến với rủi ro, tức là ngân hàng tăng dự
phòng nợ xấu sẽ làm giảm rủi ro phá sản. Ivičić L. và ctg (2008) cho rằng dự phòng
18
rủi ro có mối quan hệ ngược chiều đến rủi ro của ngân hàng vì nó làm giảm lợi
nhuận.
Tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tài sản:
Poghosyan & Cihak (2011) cho rằng các ngân hàng với thu nhập cao thì ít có
khả năng trải qua rủi ro khánh kiệt trong năm sắp tới. Kết quả của Hà & Hướng
(2016) về tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tài sản là không có ý nghĩa thống kê nhưng cũng
đồng với quan điểm trên là tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tài sản nghịch biến với rủi ro.
Yong Tana & Christos Florosb (2013) cho rằng lợi nhuận trên tổng tài sản có mối
quan cùng chiều với rủi ro.
Tỷ lệ thu nhập lãi thuần:
Theo Logan (2001) và Nguyễn Thanh Dương (2013) tỉ lệ thu nhập lãi thuần trên
tổng thu nhập quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản. Sự phụ thuộc vào thu nhập lãi
thuần làm tăng rủi ro ngân hàng tại năm đang xét, tuy nhiên những năm trước đó thì
không có ý nghĩa thống kê. Theo Halling (2006), tỉ lệ lợi nhuận từ hoạt động chính
trên tổng tài sản cũng đồng biến với rủi ro ngân hàng. Cũng đồng với quan điểm
trên, Angbazo (1997) và Lepetit & ctg (2008) cho thấy các ngân hàng có tỷ lệ thu
nhập lãi thuần cao hơn nếu tăng rủi ro tín dụng.
Theo Köhler (2012), Uhde & Heimeshoff (2009) và Hà & Hướng (2016) thì tỷ
lệ thu nhập lãi thuần có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro phá sản ngân hàng.
Hiệu quả quản lý chi phí:
Berger & DeYoung (1997) chỉ ra hiệu quả quản lý chi phí và vốn là yếu tố quyết
định có liên quan đến rủi ro ngân hàng. Hiệu quả quản lý chi phí thấp làm gia tăng
các khoản vay có vấn đề, đặc biệt là các ngân hàng có vốn thấp. Hà & Hướng
(2016) kết luận rằng hiệu quả quản lý chi phí đồng biến với rủi ro phá sản ngân
hàng. Saibol Ghosh (2014) kết luạn rằng chi phí trên thu nhập có mối quan hệ
ngược chiều với rủi ro.
Đa dạng hóa thu nhập:
Lý thuyết danh mục đầu tư của Diamond (1984) cho thấy đa dạng hóa thu nhập
góp phần giảm thiểu rủi ro. Köhler (2012), Beck & ctg (2009) và Hà & Hướng
19
(2016) cho rằng có thể có lợi cho các ngân hàng khi tăng thị phần của thu nhập
ngoài lãi sẽ làm giảm thiểu rủi ro. Tuy nhiên, theo De Jonghe (2010), các hoạt động
ngân hàng truyền thống là ít rủi ro hơn vì 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 hoá. Trong khi đó kết quả của Jordan & ctg (2011) thì tỉ lệ thu nhập ngoài lãi
trên thu nhập từ lãi của năm trước quan hệ đồng biến với rủi ro ngân hàng, có nghĩa
là việc đa dạng hóa thu nhập mà giảm thu nhập từ lãi có thể tăng nguy cơ phá sản
ngân hàng do không giữ được thị phần và khách hàng truyền thống.
2.3.2. Các yếu tố về đặc điểm ngân hàng
Quy mô:
Các ngân hàng lớn có xu hướng rủi ro hơn do vấn đề rủi ro đạo đức (Uhde &
Heimeshoff, 2009; De Jonghe, 2010) do 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. Và đồng quan điểm trên,
Hà & Hướng (2016) cho rằng quy mô càng lới, rủi ro càng cao. Trái lại, có quan
điểm cho rằng các ngân hàng lớn thường ít bị rủi ro do có năng lực quản lý và hiệu
quả (Salas & Saurina, 2002). Teresa & M. Dolores (2008) đối với ngân hàng thương
mại thì quy mô ngân hàng lớn có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro, nhưng quy mô
ngân hàng trung bình có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro còn đối với ngân hàng
tiết kiệm, quy mô ngân hàng không có ý nghĩa thống kê đối với rủi ro. Yong Tana
& Christos Florosb (2013) cho rằng quy mô ngân hàng có mối quan cùng chiều với
rủi ro.
Sở hữu nhà nước:
Sở hữu nhà nước của ngân hàng lớn làm giảm hiệu quả hoạt động ngân hàng
(La Porta & ctg, 2002). Bonin & ctg (2005) chỉ ra rằng các ngân hàng nước ngoài
có nhiều chi phí hiệu quả hơn so với các ngân hàng khác. Iannotta & ctg (2007) cho
rằng ngân hàng nhà nước có chất lượng cho vay thấp và nguy cơ phá sản cao hơn so
với các loại hình ngân hàng khác. Hà & Hướng (2016) kết luận, ngân hàng có sở
hữu nhà nước sẽ có ít nguy cơ phá sản hơn.
20
Ngân hàng được niêm yết trên sàn chứng khoán:
Ngân hàng được niêm yết trên sàn có thông tin công khai, minh bạch hơn so
với ngân hàng chưa niêm yết. Việc niêm yết là kênh để ngân hàng tạo thương hiệu
tốt hơn trên thị trường và dễ huy động vốn. Hà & Hướng (2016) kết luận ngân hàng
được niêm yết trên thị trường chứng khoán có rủi ro phá sản thấp.
Bảng 2.1: Tóm tắt các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng
BIẾN TÁC GIẢ KẾT QUẢ
Tăng trưởng tín Foos & ctg (2010), Igan & Pinheiro (2011), Köhler (2012)
+
dụng (LG) Hà & Hướng (2016), Ivičić và ctg (2008)
-
Whalen & Thomson (1988)
+
Tỷ lệ dự phòng nợ
xấu (LLR)
-
Cole & White (2011), Halling (2006), Hà & Hướng (2016), Ivičić và ctg (2008)
Tỷ suất lợi nhuận Yong Tana & Christos Florosb (2013)
+
trên tổng tài sản
Poghosyan & Cihak (2011)
-
(ROA)
Logan (2001), Nguyễn Thanh Dương (2013),
+
Tỷ lệ thu nhập lãi
thuần (NIM)
-
+
Hiệu quả quản lý chi phí (CIR)
-
Halling (2006), Angbazo (1997), Lepetit & ctg (2008) Köhler (2012), Uhde & Heimeshoff (2009) và Hà & Hướng (2016) Hà & Hướng (2016), Uhde & Heimeshoff (2009) và Beck & ctg, (2009) Berger & DeYoung (1997), Saibol Ghosh (2014)
+
Diamond (1984), Köhler (2012), Beck & ctg (2009) và Hà & Hướng (2016)
Đa dạng hóa thu nhập (ID)
De Jonghe (2010), Jordan & ctg (2011)
-
21
BIẾN TÁC GIẢ KẾT QUẢ
Uhde & Heimeshoff (2009), De Jonghe (2010),
+
Quy mô (SIZE)
-
+
Sở hữu nhà nước Hà & Hướng (2016), Teresa & M. Dolores (2008), Yong Tana & Christos Florosb (2013) Salas & Saurina (2002), Teresa & M. Dolores (2008) La Porta & ctg (2002), Bonin & ctg (2005), Iannotta & ctg (2007)
(OWN) Hà & Hướng (2016)
-
Ngân hàng niêm yết
trên sàn chứng Hà & Hướng (2016)
-
khoán (LIST)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
22
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Chương 2 đã trình bày cơ sở lý thuyết về rủi ro của ngân hàng, các chỉ số
dùng để đo lường rủi ro của ngân hàng của NHTM và các yếu nội tại và bên ngoài
tác động tới rủi ro của ngân hàng của các NHTM. Bên cạnh đó, chương này cũng đề
cập tới các nghiên cứu thực nghiệm trước đây trên thế giới để có thể đưa ra nhận
định tiên liệu trước chiều tác động cụ thể của từng yếu tố đó đồng thời hỗ trợ cho
việc xây dựng mô hình nghiên cứu trong chương 4.
Chương 2 với việc giới thiệu sơ lược về những khái niệm, lý thuyết liên quan
đến rủi ro, đến rủi ro phá sản đã tạo được một số hiểu biết nhất định về các nội dung
này. Kế thừa và tiếp thu những kết quả nghiên cứu trước đây, những yếu tố ảnh
hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng đã được đúc kết lại, đây là tiền đề quan trọng
giúp đề tài tiếp tục được thực hiện và minh chứng rõ hơn tại nghiên cứu trong các
chương tiếp theo.
23
CHƯƠNG 3.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dựa vào cơ sở lý thuyết và các công trình nghiên cứu liên quan trước đây đã
được trình bày trong chương 2, chương 3 sẽ tập trung đi sâu vào một số khía cạnh
như: Xây dựng mô hình nghiên cứu với việc xác định từng biến số được sử dụng
trong mô hình, các giả thuyết nghiên cứu; mô tả sơ lược về mẫu dữ liệu nghiên cứu;
phương pháp nghiên cứu. Bên cạnh đó, quy trình hồi qui với dữ liệu bảng được thực
hiện trong quá trình nghiên cứu sẽ được trình bày trong chương này.
3.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu
3.1.1. Mô hình hồi quy với dữ liệu bảng
Với đặc thù nghiên cứu dữ liệu theo thời gian từ năm 2013 đến năm 2018 kết
hợp với việc thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại
trong nước tại Việt Nam, nên phương pháp hồi quy với dữ liệu bảng (Panel data)
được tác giá đưa vào sử dụng là hoàn toàn hợp lý, do có sự kết hợp của dữ liệu chéo
(Cross-section) và dữ liệu thời gian (Time series) thông qua việc thu thập thông tin
từ nhiều đối tượng (units) giống nhau trong cùng một hoặc nhiều thời điểm. Phân
tích hồi quy bằng dữ liệu bảng cung cấp nhiều thông tin tốt hơn trong tổng thể
nghiên cứu, tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến, có nhiều bậc tự
do và hiệu quả cao hơn.
Đối với dữ liệu bảng có ba mô hình có thể sử dụng tùy vào đặc điểm các phạm
vi nghiên cứu bao gồm:
Mô hình Pooled OLS: là mô hình đơn giản nhất vì tất cả các hệ số đều
không thay đổi giữa các công ty nghiên cứu và không thay đổi theo thời gian
(Gujarati, 2003) nên mô hình này ít khi được sử dụng. Xét đặc điểm dữ liệu của
nghiên cứu là các hệ số có thay đổi giữa các ngân hàng nghiên cứu và có thay đổi
theo thời gian, nên mô hình Pooled OLS trong nghiên cứu này không thích hợp để
sử dụng.
24
Mô hình Fixed effect (FEM): còn được gọi là mô hình tác động cố định
được phát triển thêm từ mô hình Pooled OLS. FEM có thể kiểm soát và tách ảnh
hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải
thích để ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến
phụ thuộc. Mô hình đưa thêm sự khác nhau giữa các công ty và có sự tương quan
giữa phần dư của mô hình và các biến độc lập.
Mô hình Random effect (REM): còn được gọi là mô hình tác động ngẫu
nhiên, cũng giống như mô hình Fixed effect về sự khác nhau giữa các công ty
nhưng đưa ra một giả định là không mối quan hệ nào giữa phần sai số với các biến
độc lập của mô hình. Mô hình dữ liệu bảng có dạng tổng quát:
Yit= β1+ β2X1it + β2X2it + …+ βnXnit + ut
Trong đó:
i: Đơn vị chéo thứ i (cá nhân thứ i)
t: Thời gian thứ t
Y: Biến phụ thuộc
X: Biến độc lập
Việc lựa chọn mô hình nghiên cứu thực hiện qua hai quá trình:
Lựa chọn mô hình Pooled effect hay FEM thông qua kiểm định Likelihood
Ratio.
Lựa chọn FEM hay REM thông qua kiểm định Hausman.
3.1.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu
Biến độc lập
Biến độc lập
LG
ID
Biến phụ thuộc
LLR
SIZE
ROA
Z-SCORE
OWN
NIM
CIR
LIST
25
Dựa vào một số nghiên cứu thực nghiệm liên quan đã được giới thiệu, trên
nguyên tắc kế thừa và điều chỉnh sao cho phù hợp với thực tế của nghiên cứu, các
số biến được đề xuất và đưa vào mô hình như sau:
Z-SCORE = β0 + β1 LGit + β2LLRit+ β3 ROAit + β4 NIMit + β5CIRit + β6IDit +
β7SIZEit + β8OWNit + β9LISTit + εit (*)
Trong đó:
β1, β2, … β9: Hệ số của các biến độc lập;
β0: Hệ số chặn;
ε: Sai số;
Các biến được giải thích như sau:
Bảng 3.1: Mô tả các biến được sử dụng trong nghiên cứu
KÝ DẤU KỲ BIẾN CÔNG THỨC HIỆU VỌNG
2
Biến phụ thuộc
Chỉ số đo lường Z-SCORE
[
]
rủi ro phá sản
Biến độc lập
Tăng trưởng tín LG Dư nợ cho vayt - Dư nợ cho vayt-1
+
dụng Dư nợ cho vay t
LLR Vốn CSH t – Vốn CSH t-1
-
Tỷ lệ dự phòng nợ xấu Dự phòng rủi ro tín dụng Tổng dư nợ cho vay
ROA
-
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản Lợi nhuận sau thuế Tổng tài sản
NIM
-
Tỷ lệ thu nhập lãi thuần Thu nhập lãi thuần Tài sản sinh lời
26
DẤU KỲ KÝ CÔNG THỨC BIẾN VỌNG HIỆU
Chi phí Hiệu quả quản lý CIR
+
Tổng tài sản chi phí
Đa dạng hóa thu ID
-
nhập Thu nhập ngoài lãi Tổng thu nhập
Quy mô SIZE Log (Tổng tài sản)
+
Sở hữu nhà nước Là 1 nếu ngân hàng có sở hữu nhà
OWN nước và ngược lại nhận giá trị 0
+
Ngân hàng niêm Là 1 nếu ngân hàng được niêm yết trên
yết LIST sàn chứng khoán và ngược lại nhận giá
-
Dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến độc lập đồng biến với rủi ro Dấu (-) so với Z-score có nghĩa biến độc lập nghịch biến với rủi ro
trị 0
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.1.3. Giả thuyết nghiên cứu
Trên cơ sở kết quả đạt được từ các nghiên cứu thực nghiệm đã được tìm hiểu và
chứng minh, kế thừa và vận dụng vào bối cảnh thực tế tại dữ liệu nghiên cứu, các
giả thuyết nghiên cứu sử dụng trong đề tài:
Giả thuyết H1: Tăng trưởng tín dụng đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng
(Foos & ctg, 2010; Igan & Pinheiro, 2011; Köhler, 2012).
Giả thuyết H2: Tỷ lệ dự phòng nợ xấu nghịch biến với rủi ro phá sản ngân
hàng (Cole & White, 2011; Halling, 2006; Hà & Hướng, 2016; Ivičić và ctg, 2008).
Giả thuyết H3: Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản nghịch biến với rủi ro phá
sản ngân hàng (Poghosyan & Cihak, 2011).
Giả thuyết H4: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần nghịch biến với rủi ro phá sản ngân
hàng (Uhde & Heimeshoff, 2009; Köhler, 2012; Hà & Hướng, 2016).
27
Giả thuyết H5: Hiệu quả quản lý chi phí đồng biến với rủi ro phá sản ngân
hàng (Beck & ctg, 2009; Uhde & Heimeshoff, 2009; Hà & Hướng, 2016).
Giả thuyết H6: Đa dạng hóa thu nhập nghịch biến với rủi ro phá sản ngân
hàng (De Jonghe, 2010; Jordan & ctg, 2011).
Giả thuyết H7: Quy mô tổng tài sản đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng
(Teresa & M. Dolores, 2008; Yong Tana & Christos Florosb, 2013; Uhde
&Heimeshoff, 2009; De Jonghe, 2010; Hà & Hướng, 2016).
Giả thuyết H8: Sở hữu nhà nước đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng (La
Porta & ctg, 2002; Bonin & ctg, 2005; Iannotta & ctg, 2007).
Giả thuyết H9: Ngân hàng niêm yết nghịch biến với rủi ro phá sản ngân
hàng (Hà & Hướng, 2016).
3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Về kích cỡ mẫu trong phân tích hồi qui, kích thước mẫu phụ thuộc rất nhiều
vào các yếu tố như: Mức ý nghĩa, độ mạnh của phép kiểm định và số lượng biến
độc lập. Có nhiều kỹ thuật để chọn kích thước mẫu đại diện cho tổng thể. Một trong
số đó là kỹ thuật xác định cỡ mẫu dựa trên kinh nghiệm của Green (1991). Tác giả
khuyến nghị công thức xác định cỡ mẫu nghiên cứu như sau: n > 50 + 8m. Trong
đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập trong mô
hình. Giả sử vẫn áp dụng kinh nghiệm chọn mẫu của Green (1991), với số biến độc
lập là 9, vậy kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu bằng 122 quan sát.
Ngoài ra, Tabachnick & Fidell (2007), còn cho rằng kích thước mẫu nghiên
cứu cần đủ lớn để kết quả hồi qui được thuyết phục hơn. Các tác giả cũng đề xuất
một công thức khác để xác định cỡ mẫu dựa trên kinh nghiệm như sau: n > 104 +
m. Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập
trong mô hình. Áp dụng theo công thức của Tabachnick và Fidell (2007), với số
biến độc lập là 9, vậy kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu trong nghiên cứu này
phải bằng 113 quan sát để đảm bảo kích thước mẫu tương đối lớn và đại diện tốt
cho tổng thể.
28
Phương pháp chọn mẫu xác suất ngẫu nhiên đơn giản được sử dụng để giảm
bớt thời gian thu thập số liệu trong nghiên cứu. Theo Trần Tiến Khai (2014), đây là
phương pháp chọn mẫu không hạn chế, phương pháp chọn mẫu xác suất ngẫu nhiên
đơn giản là hình thức đơn giản nhất, thuần nhất của cách chọn mẫu xác suất.
Đối với nghiên cứu, dữ liệu thống kê được xây dựng từ các báo cáo tài chính
của các NHTM Việt Nam. Các dữ liệu được lấy từ trang thông tin điện tử chính
thức của mỗi ngân hàng. Mẫu nghiên cứu là 28 NHTM Việt Nam trong khoảng thời
gian 2013 – 2018 để thiết lập dữ liệu bảng quan sát. Theo đó, có 25 đơn vị chéo và
6 giai đoạn, tổng cộng có 168 quan sát cho mẫu nghiên cứu, nhưng trong đơn vị
chéo có Ngân hàng TMCP Việt Nam Thương Tín (VBB) mới thành lập từ năm
2015 nên mất đi 2 quan sát. Vậy tổng số quan sát cho mẫu nghiên cứu là 166 quan
sát, số quan sát đã đủ lớn và thỏa yêu cầu để tiến hành nghiên cứu.
Đối với xử lý dữ liệu khi thu thập, nghiên cứu tiến hành hiệu chỉnh và mã
hóa các dữ liệu. Bước tiếp theo là nghiên cứu tiến hành làm sạch dữ liệu nhằm phát
hiện các sai sót, các ô trống thiếu thông tin, sai thông tin và tiến hành hoàn thiện ma
trận dữ liệu.
Như vậy, dữ liệu sau cùng được đưa vào sử dụng trong mô hình và tiến hành
phân tích, kiểm định bằng phương pháp nghiên cứu hồi quy. Sau khi thu thập đủ các
số liệu cần thiết, tác giả dựa vào các công thức tính các chỉ số đó thông qua các
nghiên cứu trước với cách tính phù hợp nhất cho Việt Nam để có kết quả cuối cùng
cho bảng dữ liệu cho mẫu nghiên cứu.
3.3. Phương pháp nghiên cứu
3.3.1. Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả sẽ được sử dụng để đưa ra một cái nhìn khái
quát về những điều kiện đặc trưng của dữ liệu nghiên cứu; sử dụng các dữ liệu
thống kê trên cơ sở những dữ liệu có sẵn để tiến hành phân tích, đánh giá và giải
thích sơ lược về thực trạng ngành ngân hàng trong giai đoạn hiện nay.
29
3.3.2 Các kiểm định
Mục đích của việc xây dựng và phân tích mô hình kinh tế lượng sử dụng
hàm hồi quy với dữ liệu bảng là nhằm nhận diện và đánh giá mức độ tác động của
từng yếu tố ảnh hưởng. Các thông tin thu thập được thực tế sẽ được phân tích bằng
phần mềm Eview 8.0.
Trước khi chính thức thực hiện hồi quy, đề tài tiến hành một số kiểm định
ban đầu như: Phân tích tương quan để xem xét mối tương quan giữa các biến với
nhau, đặc biệt là kiểm định xem có mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến
độc lập trong mẫu quan sát, hiện tượng đa cộng tuyến để kiểm tra vi phạm các biến
độc lập trong mô hình có phụ thuộc lẫn nhau hay không. Khi các kiểm định này
thoả, các kiểm định về mức độ phù hợp của mô hình và kiểm định thêm về tính nội
sinh của mô hình với các giả thiết về hệ số hồi quy sẽ được tiếp tục tiến hành và
phân tích.
Phân tích tương quan
Mục đích chạy tương quan nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt
chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Phân tích này dựa trên kết quả hệ số
tương quan trong ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Để dò tìm và phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, nghiên cứu sử dụng công
cụ hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor), quy tắc là khi VIF
vượt quá 10 thì mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu
Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Một biện pháp dò tìm khác cũng khá hiệu quả đó là xem xét các hệ số tương
quan tuyến tính giữa các biến giải thích trong ma trận hệ số tương quan. Nếu tồn tại
mối quan hệ tương quan mạnh giữa các biến độc lập với nhau thì mô hình có khả
năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Nếu mô hình nghiên cứu có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến, đề tài sử dụng
phương pháp loại bỏ bớt biến giải thích ra khỏi mô hình, cụ thể như sau:
30
Bước 1: Xem cặp biến giải thích nào có quan hệ chặt chẽ. Giả sử X2, X3, …
Xk là các biến độc lập, Y là biến phụ thuộc và X2, X3 có tương quan chặt chẽ với
nhau.
Bước 2: Tính R2 đối với các hàm hồi quy: Có mặt cả hai biến; không có mặt
một trong hai biến.
Bước 3: Loại biến mà giá trị R2 tính được khi không có mặt biến đó là lớn
hơn.
3.4. Quy trình phân tích và xử lý dữ liệu
Dùng phương pháp nghiên cứu định lượng để xác định mối quan hệ giữa 9
biến độc lập. Dùng kỹ thuật hồi quy bảng thông qua hồi quy tuyến tính đa biến. Khi
chạy trên phần mềm Eview 8.0 ưu tiên dùng phương pháp ước lượng bình phương
nhỏ nhất - LS. Sử dụng thuật toán khắc phục hiện tượng ma trận hiệp phương sai
của sai số đảm bảo không vi phạm các giả thiết hồi quy. Khi phương pháp ước
lượng OLS không đáp ứng được thì sẽ thay bằng phương pháp ước lượng GLS. Sử
dụng kiểm định Durbin Watson để kiểm định hiện tượng tự tương quan, kiểm định
VIF về hiện tượng đa cộng tuyến. Mô hình ưu tiên hiệu ứng cố định (Fixed Effects)
và ngẫu nhiên (Random Effect).
Hình 3.2: Quy trình phân tích và xử lý dữ liệu
31
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Dựa vào cơ sở lý luận về rủi ro và các yếu ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân
hàng ở chương 2, tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu tại chương 3. Mô hình này
có sự phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của đề tài, bao gồm phương trình hồi qui
theo phương pháp ước lượng GLS và các biến trong mô hình nghiên cứu. Ngoài ra,
trong chương này cũng đã nêu các phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu, kích
thước mẫu và nêu những phương pháp phân tích sử dụng trong đề tài bao. Từ đó,
làm cơ sở cho việc trình bày kết quả nghiên cứu từ việc chạy mô hình hồi qui trong
chương 4.
32
CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trên cơ sở những lý thuyết và mô hình nghiên cứu đã được giới thiệu ở các
chương trước, chương 4 thực hiện thống kê mô tả đối với các biến của mô hình hồi
qui. Đề tài sẽ tập trung đi sâu vào phân tích kết quả hồi qui dựa trên các giả thuyết,
lý thuyết, thực nghiệm đã trình bày. Qua đó, để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến
rủi ro phá sản ngân hàng tại Việt Nam.
4.1. Phân tích thống kê mô tả
4.1.1. Thực trạng ngành ngân hàng tại Việt Nam
4.1.1.1. Tổng quan về ngành ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2013 – 2015
Theo báo cáo tổng kết của NHNN, giai đoạn 2013-2015, ngành Ngân hàng
có sự khởi sắc mạnh mẽ và đạt được những thành tựu nổi bật, góp phần tích cực vào
ổn định kinh tế vĩ mô, kiềm chế lạm phát, hỗ trợ tăng trưởng. Để có được những kết
quả trên, ngành Ngân hàng đã phải nỗ lực phấn đấu vượt qua nhiều khó khăn, thách
thức. Kể từ năm 2011, kinh tế Việt Nam và hệ thống ngân hàng đứng trước vô vàn
gian nan, thử thách do tác động của khủng hoảng tài chính toàn cầu và những bất
cập nội tại nền kinh tế. Lạm phát tăng cao lên 18,13%, gây khó khăn cho đời sống
nhân dân và hoạt động sản xuất, kinh doanh, tạo áp lực đối với việc thực hiện các
mục tiêu ổn định vĩ mô; lãi suất cho vay lên tới 20-25%/năm, nhiều tổ chức tín dụng
vượt trần lãi suất huy động (14%/năm) gây xáo trộn trên thị trường tiền tệ; khó khăn
cho doanh nghiệp trong hoạt động sản xuất kinh doanh. Quy mô của nhiều ngân
hàng còn nhỏ, nhưng tốc độ tăng trưởng tín dụng cao từ 23-50%/năm, dẫn đến rủi
ro tín dụng lớn. Thanh khoản của hệ thống ngân hàng thiếu hụt nghiêm trọng, tiềm
ẩn nguy cơ đổ vỡ hệ thống, các tỷ lệ an toàn vốn của từng ngân hàng và toàn hệ
thống sụt giảm. Theo đánh giá của Ngân hàng Nhà nước (NHNN), nợ xấu toàn hệ
thống vào tháng 9/2012 lên tới 17,2%. Nhiều ngân hàng vi phạm nghiêm trọng các
quy định về tiền tệ, ngân hàng. Kỷ luật, kỷ cương và lòng tin thị trường giảm sút.
33
Nhằm giảm nhanh và mạnh mặt bằng lãi suất, tháo gỡ khó khăn cho hoạt
động sản xuất, kinh doanh, ổn định thị trường tiền tệ, NHNN chủ động công bố mục
tiêu giảm lãi suất cho vay xuống còn 17-19% vào cuối năm 2011; năm 2012 giảm
mặt bằng lãi suất huy động còn 9-10%; năm 2013-2014, tiếp tục điều chỉnh giảm
nhẹ lãi suất; năm 2015 duy trì ổn định mặt bằng lãi suất, phấn đầu tiếp tục giảm mặt
bằng lãi suất cho vay trung và dài hạn thêm 1-1,5%. Kỷ cương thị trường được
thiếp lập và củng cố, không còn tình trạng vượt trần lãi suất hoặc sử dụng lãi suất để
cạnh tranh không lành mạnh giữa các TCTD.
Cơ cấu tín dụng tập trung cho sản xuất kinh doanh, nhất là các lĩnh vực ưu
tiên, hỗ trợ tích cực cho tái cơ cấu nông nghiệp, phát triển thủy sản, công nghiệp hỗ
trợ, doanh nghiệp vừa và nhỏ, doanh nghiệp xuất khẩu. Nhiều chương trình, chính
sách tín dụng đặc thù đối với các ngành, lĩnh vực, sản phẩm chủ lực của nền kinh tế
được triển khai như gói cho vay hỗ trợ nhà ở 30.000 tỷ, cho vay theo Nghị định 67,
Chương trình liên kết 4 nhà, cho vay mua tạm trữ lúa gạo,... Nhiều cơ chế, giải pháp
tháo gỡ khó khăn cho doanh nghiệp trong tiếp cận vốn, trong đó có Chương trình
kết nối Ngân hàng – doanh nghiệp được triển khai trên cả 63 tỉnh thành trong cả
nước, với trên 440 hội nghị đối thoại được tổ chức. Các chương trình tín dụng chính
sách được triển khai tích cực, hiệu quả, góp phần quan trọng giúp Việt Nam hoàn
thành sớm mục tiêu thiên niên kỷ về giảm nghèo của Liên hợp quốc.
Những nỗ lực trên của ngành Ngân hàng đã được Quốc hội ghi nhận, đánh
giá là chính sách được triển khai rộng rãi nhất, tác động trực tiếp và mang lại hiệu
quả thiết thực, là một trong những điểm sáng trong các chính sách giảm nghèo.
NHNN đã tích cực phối hợp với các Bộ, ngành, địa phương có liên quan và
chỉ đạo toàn ngành Ngân hàng triển khai quyết liệt, đồng bộ các giải pháp thực hiện
Đề án 254 cơ cấu lại hệ thống các TCTD. NHNN đã nhận diện được các TCTD yếu
kém nhất cần có biện pháp cơ cấu, chỉ đạo các TCTD xây dựng phương án tái cơ
cấu phù hợp, báo cáo và trình Thủ tướng Chính phủ phê duyệt, triển khai. Để xử lý
dứt điểm các ngân hàng yếu kém không có phương án cơ cấu lại khả thi hoặc không
34
thực hiện thành công phương án cơ cấu lại được phê duyệt, NHNN đã tiến hành
mua lại bắt buộc 3 ngân hàng với giá 0 đồng phù hợp với quy định của pháp luật.
Ba ngân hàng được mua lại vào thời điểm đó là Ngân hàng Xây Dựng (VNCB),
Ngân hàng Đại Dương (Oceanbank), Ngân hàng Dầu khi Toàn cầu (GP.Bank).
Ngân hàng Xây dựng (VNCB) là ngân hàng đầu tiên bị NHNN mua lại bắt
buộc toàn bộ cổ phần với giá 0 đồng vào ngày 2/2/2015. VNCB tiền thân là Ngân
hàng Đại Tín (TrustBank). Tại thời điểm cuối năm 2012 khi ngân hàng đã được liệt
kê vào danh sách 9 ngân hàng yếu kém và bị kiểm soát, VNCB lỗ lũy kế 8.765 tỷ
đồng, vốn chủ sở hữu âm 5.711 tỷ đồng. Đến cuối năm 2013, con số lỗ lũy kế lên
11.348 tỷ đồng, vốn chủ sở hữu âm 8.293 tỷ đồng. Đến cuối năm 2014, phần vốn
chủ sở hữu âm tới hơn 24.000 tỷ và lỗ lũy kế 27.000 tỷ đồng.
Ngân hàng Đại Dương (OceanBank) là trường hợp thứ 2 được cơ quan quản
lý mua lại với giá 0 đồng, sau VNCB vào ngày 25/4/2015. OceanBank với tiền thân
là Ngân hàng nông thôn Hải Hưng và đến năm 2007 chuyển đổi sang mô hình ngân
hàng TMCP đô thị và phát triển nhanh chóng qua các năm đến 2010. Nguyên
Thống đốc NHNN Nguyễn Văn Bình cho biết, từ cuối năm 2011, NHNN đã phát
hiện ra những bất ổn tại OceanBank. NHNN đã tạo điều kiện và cơ hội để họ khắc
phục. Tuy nhiên, qua hai lần thanh tra, các sai phạm tại OceanBank không những
không khắc phục được mà lại còn nghiêm trọng hơn. Theo đó, NHNN phải dùng
biện pháp quyết liệt để xử lý ngân hàng này, cũng như ngăn chặn khả năng rủi ro
lan ra hệ thống. Cũng như VNCB, ngân hàng OceanBank bị âm vốn điều lệ và tự
thân họ không thể bù đắp nổi để có được một mức dương trên 0 đồng. Ngày
25/4/2015, NHNN đã mua bắt buộc toàn bộ cổ phần của cổ đông hiện hữu tại
OceanBank, giúp NHNN chủ động trong việc tái cơ cấu OceanBank, bảo đảm việc
chi trả tiền gửi, ngăn ngừa sự lây lan yếu kém từ OceanBank đến các ngân hàng
khác. NHNN sở hữu 100% vốn điều lệ của OceanBank, chấm dứt toàn bộ quyền,
lợi ích và tư cách của các cổ đông hiện hữu ngân hàng này.
35
Ngân hàng Dầu khí Toàn cầu (GPBank) là ngân hàng thứ 3 bị NHNN mua
lại bắt buộc toàn bộ cổ phần giá 0 đồng kể từ ngày 7/7/2015. Theo báo cáo tài chính
kiểm toán 2014 thì tính đến ngày 02/04/2015, tổng số lỗ lũy kế của GPBank lên đến
12.280 tỷ đồng, dẫn tới vốn chủ sở hữu bị âm 9.195 tỷ đồng (vốn điều lệ của
GPBank là 3.018 tỷ đồng). Tỷ lệ nợ xấu của GPBank đạt tới con số cao kỷ lục
45,37%. Đồng thời, dư nợ cho vay khách hàng giảm mạnh, chỉ còn 6.669 tỷ đồng.
Do không thể khắc phục được, NHNN đã mua lại bắt buộc GPBank toàn bộ cổ phần
với giá 0 đồng từ ngày 7/7/2015.
Bảng 4.1: Danh sách 3 ngân hàng bị NHNN mua lại với giá 0đ
THỜI GIAN BỊ MUA TÊN NGÂN HÀNG BỊ MUA
2/2/2015 Ngân hàng Xây dựng (VNCB)
25/4/2015 Ngân hàng Đại Dương (OceanBank)
Nguồn: Cafef.vn
7/7/2015 Ngân hàng Dầu khí Toàn cầu (GPBank)
Trong giai đoạn này, ngoài việc 3 ngân hàng trên bị thu mua với giá 0 đồng
thì còn có nhiều vụ sáp nhập, hợp nhất ngân hàng diễn ra. Các vụ sáp nhập, hợp
nhất nổi tiếng trong giai đoạn này gồm có:
Bảng 4.2: Các vụ sáp nhập, hợp nhất trong giai đoạn 2013-2015
NĂM SỰ KIỆN
Ngân hàng TMCP Đại Á (DaiABank) sáp nhập vào HDBank
2013 PVFC và Western Bank hợp nhất thành Ngân hàng Thương mại
cổ phần Đại Chúng Việt Nam (PVcomBank)
MHB sáp nhập vào BIDV
2015 MDB đã chính thức sáp nhập vào Maritime Bank
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Southern Bank sáp nhập vào Sacombank
36
Ngày 23/11/2013 tại TPHCM, HDBank đã tổ chức lễ công bố hai quyết định
của Ngân hàng Nhà nước về sáp nhập Ngân hàng TMCP Đại Á (DaiABank) vào
HDBank và mua lại Công ty TNHH Một thành viên tài chính Việt- Societe (SGVF).
HDBank trở thành một trong những ngân hàng lớn tại Việt Nam, có tổng tài sản gần
100.000 tỷ đồng, vốn điều lệ là 8.100 tỷ đồng và mạng lưới hoạt động hơn 210 điểm
giao dịch trên cả nước.
Và cũng trong năm 2013, Tổng công ty Tài chính cổ phần Dầu khí Việt Nam
(PVFC) và Ngân hàng Thương mại cổ phần Phương Tây (Western Bank) hợp nhất
thành Ngân hàng Thương mại cổ phần Đại Chúng Việt Nam, tên giao dịch tiếng
Anh là Vietnam Public Bank, tên viết tắt là PVcomBank. Tại thời điểm hợp nhất,
PVcomBank có quy mô tài sản trên 100.000 tỷ đồng, vốn điều lệ 9.000 tỷ đồng
được duy trì trong 2 năm 2013 và 2014; tiếp tục tăng vốn lên 12.000 tỷ đồng trong
năm 2015 để đảm bảo sự phát triển liên tục và đạt tỷ lệ an toàn vốn tối ưu.
Ngày 22/5/2015, Ngân hàng TMCP Phát triển nhà Đồng bằng sông Cửu
Long (MHB) đã chính thức hoàn thành sáp nhập ngân hàng vào BIDV.Theo đó,
thương hiệu MHB đã chính thức xóa tên. BIDV đã chuyển đổi toàn bộ nhận diện
thương hiệu của hội sở chính, 44 chi nhánh, 187 phòng giao dịch của MHB trên
toàn quốc theo nhận diện của BIDV chỉ trong thời gian vỏn vẹn có vài ngày.
Tháng 8/2015, Ngân hàng TMCP Phát triển Mê Kông (MDB) đã chính thức
sáp nhập vào Maritime Bank. Với sự cộng hưởng từ MDB, Maritime Bank được bổ
sung nguồn lực với vốn điều lệ 11.750 tỷ đồng, vốn chủ sở hữu 14.000 tỷ đồng, đội
ngũ nhân sự hơn 5.000 người; tổng tài sản là 113.000 tỷ đồng.
Ngày 1/10/2015, Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (Sacombank) và
Ngân hàng TMCP Phương Nam (Southern Bank) ký kết biên bản bàn giao chính
thức sáp nhập toàn hệ thống Southern Bank vào Sacombank. Sau sáp nhập,
Sacombank thuộc Top 5 ngân hàng lớn nhất Việt Nam với tổng tài sản đạt 297.184
tỷ đồng; vốn chủ sở hữu đạt gần 24.506 tỷ đồng, trong đó vốn điều lệ là 18.853 tỷ
37
đồng; mạng lưới hoạt động 563 điểm giao dịch trên toàn quốc và 2 nước Lào,
Campuchia; tổng số cán bộ nhân viên là 15.510 người.
Và sau hơn 4 năm NHNN triển khai các kế hoạch, biện pháp, gần 456.000 tỷ
đồng nợ xấu được xử lý. Chênh lệch số liệu nợ xấu giữa các TCTD báo cáo và số
liệu giám sát của NHNN được thu hẹp và trùng khớp từ tháng 3/2015. Đến cuối
tháng 9/2015, nợ xấu toàn hệ thống đã được đưa về mức 2,93%, hoàn thành mục
tiêu đề ra. Kết quả xử lý nợ xấu đã góp phần quan trọng khơi thông nguồn vốn, cải
thiện tăng trưởng tín dụng và kinh tế một cách vững chắc.
4.1.1.2. Ngành ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2016 - 2018
Về tín dụng, các ngân hàng đã có nhiều nỗ lực cải thiện điều kiện tín dụng
theo hướng thuận lợi về thủ tục, áp dụng lãi suất cả huy động và cho vay linh hoạt
và giảm dần, phù hợp với mục tiêu điều hành chính sách tiền tệ, hướng mạnh và cân
đối hơn vào các lĩnh vực sản xuất kinh doanh, nhất là các ngành, lĩnh vực ưu tiên
của Chính phủ. NHNN cũng đã kết thúc thành công gói tín dụng ưu đãi 30.000 tỷ
đồng tiền hỗ trợ mua nhà xã hội, bảo đảm giải ngân những khoản vay đã ký theo
đúng lãi suất ưu đãi mà người vay đã được hưởng và được cam kết trong hợp đồng
vay vốn đã ký.
Chỉ thị 04/CT – NHNN ngày 02/08/2018 đã nêu rõ chủ trương của NHNN
trong việc kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng cũng như chất lượng tín dụng của
ngành ngân hàng. Chỉ thị 04 được đưa ra để định hướng hoạt động kinh doanh của
các TCTD và hoạt động thanh tra giám sát của cơ quan quản lý. Trong đó cơ cấu tín
dụng tiếp tục theo hướng tập trung vào các lĩnh vực ưu tiên, đồng thời kiểm soát
chặt chẽ tín dụng đối với các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro như cho vay bất động sản, cho
vay tiêu dùng của các công ty tài chính... để đảm bảo an toàn cho hoạt động ngân
hàng. Do vậy, dưới tác động của chỉ thị 04, tăng trưởng tín dụng trong năm 2018
không hoàn thành mục tiêu 17% mà NHNN đặt ra từ đầu năm mà chỉ đạt 14%.
38
Hình 4.1: Tăng trưởng tín dụng (2010-2018)
Nguồn: NHNN, PHS tổng hợp
Dẫn đầu thị phần cho vay của nhóm ngân hàng niêm yết kể từ năm 2015 là
nhóm ngân hàng quốc doanh, khi tổng thị phần luôn chiếm trên 50%. Trong đó,
tổng dư nợ cho vay khách hàng của BID chiếm 22,2% tổng thị phần cho vay, theo
sau là VietinBank chiếm 20,5% và Vietcombank 14,4%. Thứ hạng về thị phần cho
vay giữa các ngân hàng không có nhiều thay đổi qua các năm, nhưng với mô hình
hoạt động khác biệt nên thứ hạng về lợi nhuận của nhóm ngân hàng niêm yết cũng
khác so với thị phần cho vay.
Hình 4.2: Thị phần cho vay ngành ngân hàng (2015 – 2018)
Nguồn: NHNN, PHS tổng hợp
39
Về huy động vốn, tiền gửi huy động cũng bắt đầu tăng chậm lại theo đà
giảm tốc của tăng trưởng tín dụng. Trong năm 2018, tăng trưởng huy động tiền gửi
đạt 12,1%. Càng về cuối năm, nhu cầu về vốn của các NHTM càng gia tăng do cần
đáp ứng một số tiêu chí an toàn như tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi hay tỷ lệ
vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn, bên cạnh đó, các ngân hàng cũng cần trang
bị sẵn vốn cho chu kỳ cấp vốn mới. Tổng vốn huy động từ nguồn tiền gửi các khách
hàng trong năm 2018 đạt 4.756.120 tỷ đồng.
Nguồn: NHNN, PHS tổng hợp
Hình 4.3: Tăng trưởng huy động tiền gửi (2012 – 2018)
Dẫn đầu thị phần tiền gửi huy động từ năm 2015 liên tục là nhóm ba ngân
hàng quốc doanh (BIDV, Vietinbank và Vietcombank) khi chiếm hơn 50% thị phần
tiền gửi trong nhóm ngân hàng niêm yết.
Hình 4.4: Thị phần tiền gửi của một số ngân hàng (2015 – 2018)
Nguồn: NHNN, PHS tổng hợp
40
Về CASA, tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn – CASA toàn ngành có sự suy giảm
nhẹ từ mức 18,7% đầu năm về mức 18,2% vào cuối năm 2018, tỷ lệ này hiện vẫn
được giữ ổn định và không có nhiều biến động.
Hình 4.5: Tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn của một số ngân hàng (2017-2018)
Nguồn: NHNN, PHS tổng hợp
Về nợ xấu, năm 2018 là một năm quan trọng trong công tác xử lý nợ xấu khi
các NHTM đẩy nhanh tiến độ giải quyết nợ tồn đọng cũng như dứt điểm nợ xấu từ
Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức Tín dụng Việt Nam - VAMC. Nhờ lợi
nhuận tăng trưởng mạnh mẽ, các ngân hàng mạnh dạn hơn trong việc trích lập và xử
lý nợ xấu bằng nguồn dự phòng nhằm giảm tỷ lệ nợ xấu nội bảng. Nợ nhóm 2 cũng
có sự suy giảm so với đầu năm và giảm áp lực trích lập trong năm 2019. Đối với nợ
tồn đọng tại VAMC, hiện tại đã có 6/10 ngân hàng tham gia thí điểm đề án Basel 2
gồm VCB, ACB, TCB, MBB, VIB và CTG đã sạch nợ, phần lớn được xử lý bằng
quỹ dự phòng. Mặc dù vậy, hoạt động xử lý nợ vẫn chưa thực sự sôi nổi do thiếu
vắng thị trường mua bán nợ.
41
Hình 4.6: Tỷ lệ nợ xấu – NPL của ngành ngân hàng (2009 – 2018)
Nguồn: PHS tổng hợp
Hình 4.7: Tỷ lệ nợ xấu của một số ngân hàng (2017-2018)
Nguồn: PHS tổng hợp
Về lợi nhuận, năm 2018 là năm tăng trưởng thành công của nền kinh tế Việt
Nam khi GDP tăng trưởng 7,08%, cũng là mức tăng cao nhất trong 10 năm qua.
Trong năm 2018, tổng lợi nhuận trước thuế của 17 ngân hàng niêm yết đạt 85.143
tỷ đồng (+31% yoy). Kết quả đạt được ngoài đến từ tăng trưởng tín dụng, còn nhờ
vào sự tích cực trong công tác quản lý và gia tăng hiệu quả công việc, giúp giảm chi
phí hoạt động từ mức CIR 48% năm 2016 còn 44,2% năm 2017 và tiếp tục giảm
mạnh về mức 42,5% trong năm 2018.
42
Hình 4.8: Cơ cấu lợi nhuận ngành ngân hàng (2009 – 2018)
Nguồn: PHS tổng hợp
Thu nhập từ lãi duy trì đà tăng trưởng mạnh nhờ cầu tín dụng luôn ở mức
cao, ngân hàng dễ dàng đạt được mục tiêu tăng trưởng dư nợ cũng như tái cơ cấu lại
danh mục cho vay. Tỷ lệ NIM được duy trì ở mức cao và cải thiện ở các năm gần
đây. Bên cạnh đó, khó khăn cho các ngân hàng trong năm 2018 là vẫn đảm bảo
nhiệm vụ thắt chặt tăng trưởng tín dụng trong khi nhu cầu về vốn vẫn còn cao đã
khiến áp lực nợ xấu gia tăng.
Hình 4.9: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần của các ngân hàng niêm yết (2017-2018)
Nguồn: PHS tổng hợp
43
Thu nhập ngoài lãi là nguồn động lực mới để tăng cường lợi nhuận. Nguồn
thu của ngành ngân hàng chủ yếu vẫn đến từ các hoạt động cho vay, đem lại gần
80% tổng thu nhập hoạt động. Tuy nhiên tỷ lệ này đang có xu hướng giảm dần qua
các năm từ mức 87% năm 2011 nhờ các nguồn thu ngoài lãi. Thu nhập ngoài lãi của
các ngân hàng đến từ hoạt động thu phí dịch vụ, trong đó, hoạt động liên kết bảo
hiểm – bancassurance có tiềm năng lớn. Bên cạnh đó, thu nhập ngoài lãi cũng đến
từ các hoạt động liên quan tới môi giới và đầu tư chứng khoán, giao dịch vàng và
hối đoái và thu nhập bất thường đến từ hoạt động thoái vốn đầu tư và thanh lý tài
sản ngoại bảng đã khiến thu nhập ngoài lãi tăng trưởng tích cực trong năm 2018. Kỳ
vọng trong những năm tiếp theo, thu nhập ngoài lãi sẽ tiếp tục cải thiện và chia sẻ
bớt rủi ro đến từ hoạt động tín dụng.
Hình 4.10: Cơ cấu thu nhập của nhóm ngân hàng niêm yết (2009-2018)
Nguồn: PHS tổng hợp
Các ngân hàng phát triển mảng tín dụng tiêu dùng hoặc tập trung vào hoạt
động tín dụng bán lẻ sở hữu tỷ lệ NIM cao hơn trung bình ngành. Như VPBank sở
hữu “con gà đẻ trứng vàng” FE credit, có mức NIM đạt gần 9%, HDBank với NIM
đạt 4,02% khi sở hữu công ty cho vay tín dụng tiêu dùng HDSaison và MBB với
MBCredit cũng có mức NIM cao 4,49%. Tuy nhiên, tăng trưởng từ cho vay tín
dụng tiêu dùng cũng gia tăng rủi ro nợ xấu.
44
Vietcombank là ngân hàng dẫn đầu về lợi nhuận khi đạt mức lợi nhuận trước thuế 18.299
tỷ đồng (+61% yoy). Mặc dù tổng thu nhập hoạt động của VCB thấp hơn khi so với
BIDV nhưng nhờ chất lượng tài sản tốt dẫn đến chi phí trích lập dự phòng tín dụng của
VCB (7.400 tỷ đồng) chỉ bằng 40% so với các khoản chi của BIDV đã giúp cho lãi trước
thuế của VCB cao hơn hẳn so với mức 9.473 tỷ đồng (+9,3% yoy) của BIDV.
Techcombank cũng là một gương mặt nổi trội khi hưởng lợi từ cơ cấu chi phí thấp với tỷ
lệ CIR 32% và tỷ lệ chi phí trích lập dự phòng thấp, chiếm 10% tổng thu nhập hoạt động,
đã khiến TCB vươn lên trở thành ngân hàng có lãi trước thuế cao thứ nhì trong nhóm
ngân hàng niêm yết, đạt 10,661 tỷ đồng, tuy tổng thu nhập hoạt động chỉ xấp xỉ ½ so với
các ngân hàng lớn (Vietcombank, VietinBank và BIDV).
Hình 4.11: Cơ cấu lợi nhuận các ngân hàng năm niêm yết năm 2018
Nguồn: PHS tổng hợp
4.1.1.3. Ngành ngân hàng Việt Nam năm 2019
Ngành ngân hàng Việt Nam trong năm 2019 được các chuyên gia nhận định
là “tăng trưởng theo cách thức mới”, thận trọng hơn so với những năm trước, được
thể hiện qua những động thái cụ thể sau:
Thứ nhất, NHNN thể hiện rõ hơn vai trò điều tiết tín dụng, can thiệp có kiểm
soát và vẫn giữ được tính thị trường. Tốc độ tăng trưởng tín dụng 2018 thấp hơn so
với các năm trước (khoảng trên 30% trong những năm 2000), đạt mức 14% và khả
năng cao sẽ tiếp tục duy trì ở mức 14% - 15% trong năm 2019. Thông tin về kết quả
hoạt động ngân hàng tính đến hết ngày 31/5/2019, dư nợ tín dụng đối với nền kinh
tế tăng 5,75% so với cuối năm 2018.
45
Thứ hai, tình hình xử lý nợ xấu được đẩy nhanh hơn. Việc triển khai các giải
pháp xử lý nợ xấu được tiến hành đồng bộ cùng với các biện pháp kiểm soát, phòng
ngừa nợ xấu mới phát sinh đã góp phần nâng cao chất lượng tín dụng và giảm tỷ lệ
nợ xấu của hệ thống các tổ chức tín dụng (TCTD). Lũy kế từ 15/8/2017 đến cuối
tháng 3/2019, toàn hệ thống đã xử lý được 227,86 nghìn tỷ đồng nợ xấu, trong đó
xử lý nợ xấu nội bảng là 117,8 nghìn tỷ đồng. Nợ nhóm 2 của các ngân hàng có xu
hướng giảm trong năm 2018 và giảm áp lực trích lập trong năm 2019.
Thứ ba, tăng vốn điều lệ giúp củng cố năng lực tài chính của các Ngân hàng
thương mại (NHTM). Quyết định số 1058/QĐ-TTg ngày 19/7/2017 của Thủ tướng
Chính phủ phê duyệt Đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xử lý
nợ xấu giai đoạn 2016 - 2020” đã đề ra mục tiêu: Tăng vốn điều lệ để bảo đảm tỷ lệ
an toàn vốn theo chuẩn mực Basel II, bảo đảm vai trò chi phối của Nhà nước trong
các NHTM nhà nước, trong đó Nhà nước nắm giữ mức tối thiểu 65% tổng số cổ
phần.
Theo đó, vốn điều lệ của toàn hệ thống tính đến tháng 3/2019 đạt 578,9
nghìn tỷ đồng, tăng 0,45% so với cuối năm 2018 và tăng 63,5% so với cuối năm
2011. Vốn chủ sở hữu của toàn hệ thống đạt 792,6 nghìn tỷ đồng, tăng 4,2% so với
cuối năm 2018 và 20,1% so với cuối năm 2017.
Hình 4.12: Vốn điều lệ của toàn hệ thống ngân hàng (2011-3/2019) (đơn vị: nghìn tỷ đồng)
Nguồn: NHNN
46
Những nỗ lực của Chính phủ và NHNN trong điều hành chính sách tiền tệ và
hoạt động ngân hàng thời gian qua đã được các tổ chức tín dụng quốc tế ghi nhận và
đánh giá cao. Fitch đã nâng xếp hạng tín nhiệm Việt Nam từ BB- lên BB; S&P lần
đầu tiên sau 9 năm đã điều chỉnh nâng xếp hạng tín nhiệm Việt Nam từ BB- lên BB.
Trong thời gian tới, thị trường tài chính được kỳ vọng sẽ tiếp tục ổn định, tín dụng
được kiểm soát chặt chẽ đặc biệt trong các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro (bất động sản,
chứng khoán, dự án BOT, BT giao thông...) nhằm xây dựng một hệ thống tài chính
lành mạnh, hỗ trợ tốt nhất cho mục tiêu tăng trưởng kinh tế bền vững.
Trong quản lý điều hành, chiến lược phát triển ngành ngân hàng
năm 2019-2020
Theo kết quả khảo sát các ngân hàng thương mại đang hoạt động tại Việt
Nam vào tháng 6/2019 do Vietnam Report công bố, gần 3/4 số ngân hàng được hỏi
cho biết sẽ ưu tiên, cho hoạt động nghiên cứu và áp dụng công nghệ mới trong hệ
thống quản lý, phục vụ khách hàng; hơn 3/5 ngân hàng dự định đầu tư nâng cao hệ
thống quản trị doanh nghiệp tiên tiến. Ngoài các ưu tiên có liên quan tới hoạt động
kinh doanh, hơn 50% ngân hàng tỏ ra quan tâm đến việc nâng cao uy tín, hình ảnh
trên truyền thông.
Hình 4.13: Top 5 chiến lược ưu tiên của các NHTM (2019 – 2020)
Nguồn: Vietnam Report, Khảo sát các NHTM Việt Nam, tháng 6/2019
47
4.1.2. Kết quả thống kê mô tả các yếu tố ảnh hưởng trong mô hình
Bảng 4.3: Kết quả thống kê mô tả các biến
Mean Median Max Min Sd Obs
0,0016 0,0005 0,0081 0,0000 0,0023 166 Z-SCORE
0,1658 0,1624 0,3353 0,0133 0,0875 166 LG
0,0129 0,0117 0,0233 0,0082 0,0042 166 LLR
0,0058 0,0053 0,0157 0,0003 0,0043 166 ROA
0,0337 0,0332 0,0551 0,0158 0,0111 166 NIM
0,0159 0,0163 0,0233 0,0088 0,0043 166 CIR
0,1871 0,1799 0,4004 -0,0239 0,1088 166 ID
5,1129 5,0922 6,0023 4,3855 0,4663 166 SIZE
0,1446 0,0000 1,0000 0,0000 0,3527 166 OWN
0,5783 1,0000 1,0000 0,0000 0,4953 166 LIST
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Qua bảng 4.3, giá trị Z-score trung bình đạt 0,0016 với giá trị cao nhất đạt
0,0081, giá trị thấp nhất đạt 0 và độ lệch chuẩn đạt 0,0023.
Hình 4.14: Thể hiện giá trị thống kê mô tả Z-score (2013-2018)
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
48
Hình 4.14 cho ta thấy được cái nhìn tổng quát về hệ số Z-score của các
NHTM. Trong đó, nhóm những ngân hàng có chỉ số Z-score cao phải kể đến như:
ABB, STB, TCB, VPB đều trên mức 0,0008.
Biến tăng trưởng tín dụng (LG), giá trị trung bình đạt 16,58%, giá trị cao
nhất đạt 33,53%, giá trị thấp nhất đạt 1,33% và độ lệch chuẩn đạt 8,75%.
Biến tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLR) có giá trị trung bình đạt 1,29%, giá trị cao
nhất đạt 2,33%, giá trị thấp nhất đạt 0,82% và độ lệch chuẩn đạt 0,42%.
Biến tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) có giá trị trung bình đạt
0,58%, giá trị cao nhất đạt 1,57%, giá trị thấp nhất đạt 0,03% và độ lệch chuẩn đạt
0,43%.
Biến tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) có giá trị trung bình đạt 3,37%, giá trị
cao nhất đạt 5,51%, giá trị thấp nhất đạt 1,58% và độ lệch chuẩn đạt 1,11%.
Biến hiệu quả quản lý chi phí (CIR) có giá trị trung bình đạt 1,59%, giá trị
cao nhất đạt 2,33%, giá trị thấp nhất đạt 0,88% và độ lệch chuẩn đạt 0,43%.
Biến đa dạng hóa thu nhập (ID) có giá trị trung bình đạt 18,71%, giá trị cao
nhất đạt 40,04%, giá trị thấp nhất đạt -2.39% và độ lệch chuẩn đạt 10,88%.
Biến quy mô (SIZE) có giá trị trung bình đạt 5,1129, giá trị cao nhất đạt
6,0023, giá trị thấp nhất đạt 4,3855 và độ lệch chuẩn đạt 0,4663.
Biến sở hữu nhà nước (OWN) có giá trị trung bình đạt 0,1446, giá trị cao
nhất đạt 1, giá trị thấp nhất đạt 0 và độ lệch chuẩn đạt 0,3527.
Biến ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán (LIST) có giá trị trung
bình đạt 0,5783, giá trị cao nhất đạt 1, giá trị thấp nhất đạt 0 và độ lệch chuẩn đạt
0,4953.
49
4.2. Phân tích tương quan
Bảng 4.4: Ma trận hệ số tương quan
1,0000
Z-SCORE LG LLR ROA NIM CIR ID SIZE OWN LIST
0,1288
1,0000
Z-SCORE
LG
0,0121
-0,1222 1,0000
LLR
0,2620
0,0500 0,0586 1,0000
ROA
0,3897
-0,0710 0,1660 0,6002
1,0000
NIM
0,4676
-0,2370 0,1737 0,4020
0,7519
1,0000
CIR
0,1828
-0,1326 0,2277 0,0315
-0,1492
0,0956
1,0000
ID
0,0577
-0,0258 0,2748 0,2332
0,0254
-0,0613
0,2581 1,0000
SIZE
-0,2146
-0,1110 0,2937 0,0778
-0,0913
-0,1233
0,1200 0,7027
1,0000
OWN
0,1718
0,0760 0,0498 0,4120
0,2333
0,0916
-0,0573 0,4553
0,1429 1,0000
LIST
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Kết quả bảng 4.4 cũng chỉ ra giữa các biến độc lập trong mô hình vẫn tồn tại
mối tương quan với nhau, đặc biệt là biến tỷ lệ thu nhập lãi thuần và biến hiệu quả
quản lý chi phí có thể có tương quan chặt với nhau, hệ số tương quan = 0,7519. Do
vậy, mô hình có thể xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, nghiên cứu cần tiếp tục
kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến ở bước tiếp theo.
4.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4.5 trình bày ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình, giá trị
tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình đều thấp hơn 0,8 theo
nghiên cứu của Gujarati (2003), Cooper & Schindler (2008). Hệ số nhân tử phóng
đại phương sai _ VIF (Variance inflating factor):
VIF = Với R2 là hệ số xác định của mô hình
50
Bảng 4.5: Kiểm tra đa cộng tuyến
STT 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. BIẾN LG LLR ROA NIM CIR ID SIZE OWN LIST Mean VIF
HỆ SỐ VIF 1,1408 1,2418 1,9345 3,7712 2,8974 1,4515 3,0693 2,3639 1,6358 2,1674 Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF tại bảng 4.6 ta thấy, mô hình không
xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, thể hiện qua giá trị VIF của tất cả các biến đều nhỏ
hơn 10 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Do đó, các biến đề xuất
đưa vào mô hình nghiên cứu thỏa mãn các điều kiện để tiến hành chạy phân tích hồi
quy ở bước tiếp theo.
4.4. Phân tích hồi quy với mô hình FEM và REM
4.4.1. Kết quả hồi quy cho mô hình FEM
Với đặc điểm là sử dụng các biến giả thể hiện các đặc điểm riêng của ngân
hàng không thay đổi theo thời gian vào mô hình ta có kết quả như bảng dưới.
51
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy theo mô hình FEM
Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
0,0022 0,00102 2,1912 0,0302 ** LG
-0,05122 0,0236 -2,1745 0,0315 ** LLR
-0,1639 0,0251 -6,5221 0,0000 *** ROA
0,0087 0,0160 0,5445 0,5870 NIM
0,0095 0,0443 0,2153 0,8299 CIR
-5,08E-06 0,0010 -0,0051 0,9960 ID
0,0026 0,0005 4,9286 0,0000 *** SIZE
-0,0107 -3,7050 0,0003 *** C
0,0029 *,**,*** tương đương với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
4.4.2. Kết quả hồi quy cho mô hình REM
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy theo mô hình REM
Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
-0,0111 0,0027 -4,1555 0,0000 *** C
0,0027 0,0010 2,5542 0,0116 ** LG
-0,0471 0,0242 -1,9429 0,0538 LLR
-0,1566 0,0261 -5,9905 0,0000 *** ROA
0,0135 0,0164 0,8215 0,4126 NIM
0,0510 0,0444 1,1484 0,2526 CIR
0,0007 0,0010 0,6589 0,5109 ID
0,0025 0,0005 4,8774 0,0000 *** SIZE
-0,0033 0,0011 -3,1255 0,0021 *** OWN
0,6228 0,5343 0,0004 LIST
0,0007 *,**,*** tương đương với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Sau khi hồi quy theo 2 mô hình FEM và REM thì phương pháp nào là tốt
nhất trong 2 phương pháp trên, thì tác giả sẽ sử dụng kiểm định Hausman cho FEM
và REM cụ thể trình bày phần tiếp theo.
52
4.4.3. Kiểm định Hausman cho FEM và REM
Kiểm định Hausman là một kiểm tra giả định thống kê trong kinh tế lượng
được đặt theo tên của James Durbin, De-Min Wu và Jerry A. Hausman. Thuật toán
này sử dụng để so sánh hai phương pháp ước lượng FEM và REM. Hay nói cách
khác để xem xét mô hình FEM hay REM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định
Hausman. Thực chất kiểm định Hausman để xem xét có tồn tại tự tương quan giữa
εi và các biến độc lập hay không.
Đặt giả thiết:
- Ho: εi và biến độc lập không tương quan
- H1: εi và biến độc lập có tương quan
Khi giá trị P_value <0.05 ta bác bỏ Ho, khi đó εi và biến độc lập tương quan
với nhau ta sử dụng mô hình tác động cố định. Ngược lại, ta sử dụng mô hình tác
động ngẫu nhiên.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Hausman
Effects Test Statistic d.f Prob
Cross-section Chi-square 70,938 7 0,0000
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Vì P – value < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0. Vậy giữa FEM và REM ta chọn
mô hình tác động cố định FEM.
4.4.4. Kiểm tra Durbin – Watson cho hiện tượng tự tương quan
Để khẳng định mô hình có hiện tượng tương quan hay không, dùng kiểm
định Durbin - Watson kiểm tra thông qua giá trị d:
- Trường hợp 1: Nếu 0 < d < 1 thì có hiện tượng tự tương quan dương trong mô
hình.
- Trường hợp 2: Nếu 1 < d < 3 thì không có hiện tượng tự tương quan.
53
- Trường hợp 3: Nếu 3 < d < 4 thì có hiện tượng tự tương quan âm trong mô
hình.
Qua kiểm tra, giá trị Durbin – Watson stat của các mô hình d = 1,4802, trong
khoảng 1 < d < 3 thuộc trường hợp 2 nên không có hiện tượng tự tương quan.
4.4.5. Kiểm tra phương sai thay đổi
Trong bài tác giả sẽ đi kiểm định lần lượt thông qua kiểm định Wald cho
phương trình hiệu ứng cố định FEM. Tại sao phải làm kiểm định này? Vì khi sai số
ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn thì các thống kê t và F không có phân phối
Student và Fisher tương ứng. Khi đó nếu kích thước mẫu nhỏ thì các suy diễn thống
kê là không đáng tin cậy. Ta thực hiện kiểm định Wald cho phương trình hiệu ứng
cố định FEM.
Đặt giả thiết:
Giả thuyết H0: Không có phương sai sai số thay đổi
Giả thuyết H1: Có phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Wald
chi2 (28) = 3434,41
Prob>chi2 = 0,0000
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Từ bảng kết quả ta nhận thấy, p-value < α = 5%, do đó ta bác bỏ giả thuyết
H0, tức là mô hình có phương sai thay đổi.
Cách khắc phục phương sai thay đổi
Có rất nhiều cách để khắc phục phương sai thay đổi như chuyển mô hình gốc
sang Logarit.
54
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy theo phương pháp ước lượng GLS
Estimate Std. Error z-value Pr(>|t|)
-0,0094 0,0028 -3,4138 0,0006 *** C
0,0023 0,0009 2,6341 0,0084 *** LG
-0,0227 0,02277 -0,9991 0,3178 LLR
-0,0516 0,0257 -2,0045 0,0450 ** ROA
-0,0016 0,0139 -0,1121 0,9108 NIM
0,1085 0,0424 2,5595 0,0105 ** CIR
0,0004 0,0010 0,3822 0,7023 ID
0,0018 0,0006 3,2535 0,0011 *** SIZE
-0,0023 0,0007 -3,1722 0,0015 *** OWN
0,7885 0,4304 0,0004 LIST
0,0005 *,**,*** tương đương với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
4.4.6. Kết quả nghiên cứu
Sau khi loại bỏ một số biến độc lập không có ý nghĩa thống kê, phương trình
các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của NHTM Việt Nam được viết lại như
sau:
Z-score = -0,0094 + 0,0023*LG - 0,0516*ROA + 0,1085*CIR +
0,0018*SIZE - 0,0023*OWN
Với mô hình hồi quy theo phương pháp ước lượng GLS nhằm xác định các
yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam, kết quả đã chỉ ra
năm biến độc lập có ý nghĩa về mặt thống kê bao gồm: tăng trưởng tín dụng, lợi
nhuận ròng trên tổng tài sản, hiệu quả quản lý chi phí, quy mô, sở hữu nhà nước.
Trong đó, lần lượt theo thứ tự các biến có ý nghĩa thống thì ta có: quy mô, sở hữu
nhà nước, tăng trưởng tín dụng có mức ý nghĩa 1%; hiệu quả quản lý chi phí, lợi
nhuận ròng trên tổng tài sản có mức ý nghĩa 5%.
Tăng trưởng tín dụng (LG) có quan hệ đồng biến với chỉ số rủi ro phá sản
ngân hàng, đúng như kỳ vọng trong giả thuyết ban đầu. Điều này có nghĩa là LG
tăng 1 đơn vị thì Z-score tăng 0,0023 đơn vị, và ngược lại, LG giảm 1 đơn vị thì
55
Z-score giảm 0,0023 đơn vị. Kết quả phù hợp với nghiên cứu của Foos & ctg
(2010), Igan & Pinheiro (2011), Köhler (2012). Điều này được hiểu là tăng trưởng
tín dụng nhanh chóng thì việc kiểm soát chất lượng tín dụng sẽ không chặt chẽ, làm
giảm chất lượng các khoản cho vay và kết quả là tăng rủi ro hệ thống, làm tăng rủi
ro phá sản ngân hàng. Trong giai đoạn hiện nay, kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín
dụng là nhiệm vụ hàng đầu của các NHTM.
Lợi nhuận sau thuế trên trổng tài sản (ROA) có mối quan hệ nghịch biến
với chỉ số rủi ro phá sản ngân hàng ở mức ý nghĩa 5%, đúng như kỳ vọng trong giả
thuyết ban đầu. Với 1 đơn vị tăng của ROA thì chỉ số Z-score sẽ giảm 0,0516 đơn
vị, và ngược lại, ROA giảm 1 đơn vị thì Z-score tăng 0,0516 đơn vị. Kết quả trên
giống với nghiên cứu của Poghosyan & Cihak (2011) cho rằng các ngân hàng với
thu nhập cao thì ít có khả năng trải qua rủi ro khánh kiệt trong năm sắp tới. ROA là
chỉ số thể hiện lợi nhuận của ngân hàng khi đem một đồng tài sản đi đầu tư, việc
tăng lợi nhuận sau thuế giúp các ngân hàng khuyếch đại quy mô, tăng vốn, từ đó tạo
uy tín trên thị trường, tăng trưởng huy động và tăng trưởng tín dụng, làm giảm rủi
ro của ngân hàng. Đồng thời, việc sử dụng tài sản một cách hiệu quả cũng giúp các
ngân hàng giảm thiểu rủi trong hoạt động.
Hiệu quả quản lý chi phí (CIR) có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản
ngân hàng ở mức ý nghĩa 5%, đúng như kỳ vọng trong giả thuyết ban đầu. Khi CIR
tăng 1 đơn vị, Z-score tăng 0,1085 đơn vị, và ngược lại, khi CIR giảm 1 đơn vị, Z-
score giảm 0,1085 đơn vị. Kết quả trên giống với nghiên cứu của Hà & Hướng
(2016). Các khoản chi phí trong hoạt động ngân hàng 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, đào tạo,... Hầu hết các ngân hàng đều có xu hướng gia tăng chi phí
hoạt động trong giai đoạn từ 2013-2018. 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 phục hồi sau khủng hoảng.
Trong khi đó, các ngân hàng vẫn phải duy trì chi phí hoạt động cao đặc biệt là
khoản chi phí lương nhân viên. Điều này ảnh hưởng không nhỏ đến hiệu quả hoạt
56
động các ngân hàng trong giai đoạn này. Kết quả này có sự đồng thuận của Uhde &
Heimeshoff (2009) và Beck & ctg, (2009).
Quy mô ngân hàng (SIZE) có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản
ngân hàng ở mức ý nghĩa 1%, đúng như kỳ vọng trong giả thuyết ban đầu. Khi
SIZE tăng 1 đơn vị, Z-score tăng 0,0018 đơn vị, và ngược lại, khi SIZE giảm 1 đơn
vị, Z-score giảm 0,0018 đơn vị và cũng có nghĩa là quy mô tổng tài sản càng lớn sẽ
làm tăng rủi ro phá sản ngân hàng. Kết quả trên đồng quan điểm với các nghiên cứu
của Uhde & Heimeshoff (2009), De Jonghe (2010), Hà & Hướng (2016), Teresa &
M. Dolores (2008), Yong Tana & Christos Florosb (2013). Tổng tài sản ngân hàng
lớn đồng nghĩa với ngân hàng có nguồn huy động tiền gửi khách hàng dồi dào và
khả năng thanh khoản tốt. Tuy nhiên, ở một góc độ nào đó, tổng tài sản lớn đồng
nghĩa với việc quy mô về cho vay khách hàng lớn và rủi ro phá sản ngân hàng sẽ
gia tăng nếu chất lượng tín dụng thấp, đầu tư quá nhiều vào tài sản rủi ro cao. Bên
cạnh đó, tổng tài sản lớn thì mức độ an toàn vốn ETA sẽ thấp nếu ngân hàng có tốc
độ tăng trưởng về vốn tự có thấp hơn so với tốc độ tăng trưởng tổng tài sản. Khi đó,
rủi ro phá sản sẽ lớn hơn do sử dụng đòn bẩy tài chính quá cao.
Sở hữu nhà nước (OWN) có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro phá sản
ngân hàng ở mức ý nghĩa 1%, đúng như kỳ vọng trong giả thuyết ban đầu. Khi
OWN tăng 1 đơn vị, Z-score giảm 0,0023 đơn vị, và ngược lại, khi SIZE giảm 1
đơn vị, Z-score tăng 0,0023 đơn vị, có nghĩa là ngân hàng có ở hữu vốn của nhà
nước thì rủi ro phá sản ngân hàng sẽ thấp đi. Kết quả trên đồng quan điểm với các
nghiên cứu của Hà & Hướng (2016). Nguyên nhân của kết quả trên phụ thuộc vào
yếu tố tâm lý của người gửi tiền, họ vẫn đặt niềm tin vào ngân hàng có cổ phần nhà
nước vì họ tin rằng ngân hàng nhà nước có sức mạnh tài chính tốt hơn và sẽ được
giải cứu nếu xảy ra rủi ro phá sản. Do đó, ngân hàng có cổ phần sở hữu nhà nước sẽ
ít có nguy cơ rủi ro phá sản hơn. Yếu tố thứ hai cần được quan tâm là ngân hàng có
vốn cổ phần của nhà nước là 4 ngân hàng lớn nhất Việt Nam, nhiệm vụ của 4 ngân
hàng này bên cạnh kinh doanh vì lợi nhuận còn phải đảm nhiệm nhiều trọng trách
57
quan trọng của quốc gia, vì vậy mà họ có nhiều hợp đồng lớn mang tầm quốc gia,
khu vực.
Như vậy, sau khi phân tích kết quả hồi quy, đề tài đã trả lời được câu hỏi thứ
nhất và thứ hai là tìm ra năm yếu tố có ý nghĩa thống kê là tăng trưởng tín dụng, lợi
nhuận ròng trên tổng tài sản, hiệu quả quản lý chi phí, quy mô, sở hữu nhà nước; và
lượng hóa được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó. Bên cạnh các yếu tố có ý
nghĩa thống kê vẫn tồn tại bốn yếu tố không có ý nghĩa như: tỷ lệ dự phòng nợ xấu
(LLR), tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM), đa dạng thu nhập (ID), ngân hàng được niêm
yết trên thị trường chứng khoán (LIST).
58
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Thông qua kết quả nghiên cứu định lượng mô hình với mẫu quan sát là 28
NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013-2018 tương ứng với 166 quan sát, kết hợp
với các kiểm định để mô hình khắc phục những vi phạm trong hồi quy cần phải làm,
tác giả đã có được một phương trình phù hợp với phương pháp ước lượng GLS cho
các NHTM Việt Nam trong bài nghiên cứu. Mô hình thực nghiệm về rủi ro trong
hoạt động ngân hàng được đo bằng chỉ số Z - score cũng đã được đưa ra phân tích.
Qua một số kiểm định, tác giả thu được kết quả rằng mô hình thực nghiệm trên
thích hợp hồi quy cố định. Theo đó rủi ro phá sản trong hoạt động ngân hàng bị tác
động bởi các yếu tố sau: tăng trưởng tín dụng (LG), lợi nhuận ròng trên tổng tài sản
(ROA), hiệu quả quản lý chi phí (CIR), quy mô (SIZE), sở hữu nhà nước (OWN).
Trong đó, yếu tố có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng bao gồm:
LG, CIR, SIZE; còn hai yếu tố ROA, OWN thì có mối quan hệ nghịch biến với rủi
ro phá sản ngân hàng. Từ kết quả chạy mô hình trong chương 4 sẽ là nền tảng quan
trọng giúp nghiên cứu có những đề xuất, gợi ý chính sách phù hợp trong chương
tiếp theo.
59
CHƯƠNG 5.
KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH
Trong chương 5, đề tài sẽ trình bày các kết luận và đề xuất, gợi ý chính sách
dựa trên kết quả nghiên cứu đạt được. Bên cạnh đó, một số hạn chế của đề tài cũng
sẽ được rút ra và nêu rõ hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. Kết luận
Quy định về phương án phá sản ngân hàng theo luật số 17/2017/QH14 –
Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật các tổ chức tín dụng ngày 20/11/2017
đã và đang làm thay đổi cách thức quản lý của nhiều ngân hàng. Để giúp các nhà
quản lý đó tìm ra yếu tố nào sẽ tác động đến rủi ro phá sản và mức độ ảnh hưởng
của các yếu tố đó như thế nào thì bài nghiên cứu đã tìm ra được và lượng hóa được
mức độ ảnh hưởng giúp quản lý ngân hàng hiệu quả hơn. Theo sát mục tiêu nghiên
cứu ban đầu đặt ra, bài nghiên cứu đã đạt được mục tiêu và các câu hỏi nghiên cứu
được trả lời bằng các lý thuyết có liên quan và những nghiên cứu thực nghiệm trong
và ngoài nước.
Về mặt lý thuyết, đề tài đã giới thiệu một số khái niệm về rủi ro, rủi ro trong
hoạt động của ngân hàng, rủi ro phá sản. Bên cạnh đó, những nghiên cứu thực
nghiệm và lý thuyết trước đây cũng được đề tài mô tả tóm lược, phân tích xoáy sâu
vào các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng, đây là nền tảng cho quá
trình nghiên cứu thực tế của đề tài.
Câu hỏi về những yếu tố và mức độ ảnh hưởng từng yếu tố đó đến rủi ro phá
sản của các NHTM tại Việt Nam đã được trả lời bằng kết quả hồi qui theo phương
pháp ước lượng GLS. Kết quả chỉ ra rằng, rủi ro phá sản trong hoạt động ngân hàng
bị tác động bởi các yếu tố sau: tăng trưởng tín dụng (LG), lợi nhuận ròng trên tổng
tài sản (ROA), hiệu quả quản lý chi phí (CIR), quy mô (SIZE), sở hữu nhà nước
(OWN). Trong đó, yếu tố có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng
bao gồm: LG, CIR, SIZE; còn hai yếu tố ROA, OWN thì có mối quan hệ nghịch
60
biến với rủi ro phá sản. Đáng chú là vấn đề tăng trưởng tín dụng, quản lý quy mô tài
sản và quản lý cấu trúc sở hữu (chú ý đến sở hữu vốn của nhà nước) có ý nghĩa đặc
biệt quan trọng đến quản trị rủi ro tại các ngân hàng.
5.2. Gợi ý chính sách
5.2.1. Một số gợi ý cho các NHTM
5.2.1.1. Các NHTM cần tập trung nâng cao quản trị quy mô tài sản
Quy mô, cơ cấu và chất lượng tài sản có sẽ quyết định đến sự tồn tại và phát
triển của NHTM. Chất lượng tài sản là một chỉ tiêu tổng hợp nói lên khả năng bền
vững về tài chính, năng lực quản lý của một NHTM. Đánh giá quy mô, chất lượng
tài sản được thể hiện qua các chỉ tiêu: tăng trưởng tổng tài sản, tỷ lệ cho vay.
Tỷ lệ cho vay của ngân hàng phản ánh việc sử dụng tài sản để đầu tư cho vay
của các ngân hàng. Thực tế về cơ cấu tài sản, các khoản cho vay chiếm phần nhiều
trong tổng tài sản của ngân hàng. Chất lượng tín dụng thể hiện thông qua tỷ lệ nợ
xấu: Những món nợ xấu hay còn được gọi là những món nợ không hiệu quả, ngay
sau khi giải ngân đã cho thấy những dấu hiệu có khả năng gặp phải rủi ro như khách
hàng gặp phải rủi ro hoặc sử dụng vốn sai mục đích, chậm trễ hoặc không thể thực
hiện những điều kiện giải ngân, v.v… Không phải tất cả những món nợ xấu đều dẫn
đến rủi ro tín dụng, song thông thường nợ xấu là “cơ hội” phát sinh rủi ro tín dụng
như nợ quá hạn, nợ khó đòi, mất vốn và NHTM phải thực hiện xóa nợ. Quy định và
tiêu chuẩn để đánh giá chất lượng tín dụng của một NHTM là tốt và NHTM có thể
phát triển bền vững khi tỷ lệ nợ xấu dưới mức 5% tổng dư nợ. Nguyên nhân của sự
gia tăng tỷ lệ nợ xấu là do các NHTM đã không chủ động giới hạn cho vay vào các
lĩnh vực có mức độ rủi ro cao như cho vay kinh doanh bất động sản, đầu tư chứng
khoán,... trong khi vẫn phải tiếp tục phải thực hiện mục tiêu tăng vốn với tốc độ cao.
Muốn tăng trưởng tổng tài sản bền vững đòi hỏi phải nghiên cứu mối tương
quan giữa cơ cấu tài sản và nguồn vốn. Qua mối tương quan này sẽ đánh giá được
tính tối ưu trong cơ cấu tài sản - nguồn vốn, khả năng phản ứng của ngân hàng
trước những hiện tượng bất thường của môi trường kinh doanh và đáp ứng yêu cầu
61
rút tiền của công chúng. Sự phối hợp hiệu quả sẽ giúp ngân hàng tối đa hoá thu
nhập đồng thời kiểm soát chặt chẽ các rủi ro.
Chất lượng tài sản của NHTM Việt Nam được nâng cao thể hiện qua cơ cấu
tài sản ngày càng chuyển biến hợp lý và hiệu quả hơn: Tài sản có tính thanh khoản
cao tăng nhẹ do yêu cầu tăng dự trữ bắt buộc theo quy định mới của NHNN; cơ cấu
khách hàng cũng được chuyển dịch phù hợp với xu hướng phát triển hiện nay, đó là
ưu tiên phát triển tín dụng cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ, các doanh nghiệp
ngoài quốc doanh, tăng tỷ trọng cho vay ngắn hạn và giảm tỷ trọng cho vay trung
dài hạn.
5.2.1.2. Các NHTM cần tăng trưởng tín dụng phù hợp
Theo kết quả nghiên cứu, tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ đồng biến rủi
ro phá sản, điều này đồng nghĩa với việc tín dụng tăng trưởng càng cao thì rủi ro
càng cao. Vậy thì mục tiêu của các nhà nhà quản trị ngân hàng là phải tăng trưởng
tín dụng có kiểm soát theo đúng định hướng chung của NHNN, tín dụng phải tăng
trưởng tích cực ngay từ đầu năm, cơ cấu tín dụng tiếp tục hướng vào các lĩnh vực
sản xuất kinh doanh, các lĩnh vực ưu tiên theo chỉ đạo của Chính phủ, còn tín dụng
đối với lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro được tăng cường kiểm soát theo (Nghị quyết số
55/2017/QH14).
Bên cạnh tăng trưởng thì vấn đề nâng cao chất lượng tín dụng cũng quan
trọng không kém, các NHTM cần xây dựng riêng cho mình một hệ thống quản lý
rủi ro tín dụng chặt chẽ hơn, cụ thể: Xác lập mục tiêu tín dụng, trong đó mức độ rủi
ro từ hoạt động tín dụng phải đo lường được; đồng thời, chất lượng của dư nợ tín
dụng không chỉ được quan tâm ở tài sản có nội bảng, mà còn được chú ý ở các
khoản mục tài sản ngoại bảng; xây dựng, cập nhật chiến lược và chính sách quản lý
rủi ro tín dụng, phù hợp với các quy định mới pháp luật Việt Nam và với các chuẩn
mực quản trị rủi ro quốc tế.
5.2.1.3. Có sự đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro tại các NHTM
62
Lợi nhuận là chỉ tiêu tổng hợp phản ánh hiệu quả kinh doanh cũng như sự
phát triển bền vững của một ngân hàng. Hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời
của ngân hàng có mối quan hệ chặt chẽ với khả năng thanh toán và triển vọng phát
triển trong tương lai của ngân hàng.
Do đó, câu hỏi đặt ra cho các nhà quản trị ngân hàng là: ngân hàng phải chấp
nhận mức độ rủi ro là bao nhiêu để tăng lợi nhuận? Câu trả lời cho câu hỏi này thực
sự rất khó và không chính xác. Ngân hàng có thể nhìn vào tình hình hoạt động trong
quá khứ và xác định lợi nhuận đạt được của ngân hàng mình một cách thích hợp với
rủi ro gánh chịu. Ngân hàng có thể so sánh lợi nhuận và rủi ro của ngân hàng mình
với những ngân hàng khác cùng quy mô hoạt động trên các chỉ tiêu đo lường. Và ba
bước sau đây các ngân hàng nên thực hiện:
Bước thứ nhất cho nhà quản trị ngân hàng là đánh giá ngân hàng đã thực
hiện quyết định lợi nhuận và rủi ro như thế nào?
Bước thứ hai là so sánh tình hình kết quả hoạt động của ngân hàng thông qua
các tỷ số đo lường rủi ro và lợi nhuận của ngân hàng với các ngân hàng khác.
Bước cuối cùng là các nhà quản trị ngân hàng đề ra mục tiêu thích hợp cho
hoạt động của ngân hàng, trên cơ sở hoạt động đã qua của ngân hàng và của các
ngân hàng khác cùng quy mô và trong môi trường hoạt động.
5.2.1.4. Các NHTM cần nâng cao hiệu quả quản lý chi phí
Để nâng cao hiệu quả quản lý chi phí, các NHTM cần thực hiện một số nội
dung sau:
Thứ nhất là, thực hiện phân giao chỉ tiêu thu chi tới từng Phòng ban Chi
nhánh và các Phòng giao dịch: Thực hiện tốt cơ chế khoán trong quản lý doanh thu
và chi phí trong đó chú trọng một số chỉ tiêu quan trọng như khoán quỹ lương, chi
phí quản lý kinh doanh (như vật liệu văn phòng, điện, nước, điện thoại, chi quảng
cáo, tiếp thị…), dư nợ cho vay, số dư huy động vốn...
Thứ hai là, đào tạo cho cán bộ nâng cao trình độ về quản trị ngân hàng.
Thứ ba là, xây dựng ý thức tiết kiệm chi phí cho nhân viên: Điểm mấu chốt
cho sự thành công của Ngân hàng trong quản lý chi phí là ý thức tiết kiệm chi phí
63
chứ không phải thông qua những thao tác kế toán. Vấn đề tiết kiệm chỉ thực sự hiệu
quả khi mà thuyết phục được đội ngũ nhân viên cùng thực hiện dựa trên:
Thứ tư là, xây dựng mối liên hệ giữa nhà quản lý và nhân viên: Muốn làm
được điều đó có thể thông qua các công cụ khác nhau, như mối liên hệ gián tiếp từ
những văn bản hoặc những cuộc trao đổi trực tiếp. Thông thường các văn bản
không dễ hiểu và dễ nản lòng do đó các cuộc gặp mặt sẽ hiệu quả hơn, ở đó các nhà
quản lý sẽ thực hiện được một quá trình: tham gia, trao đổi và phản hồi, ba điểm
mấu chốt cần có trong xây dựng các mối quan hệ. Những thông tin mà cả nhà quản
lý và nhân viên thu được sẽ thực tế hơn, đáng tin cậy và thực dụng hơn. Và mối
quan hệ này sẽ hiệu quả hơn nếu thường xuyên có sự giám sát lẫn nhau.
Thứ năm là, khuyến khích nhân viên tham gia quản lý chi phí: Khuyến khích
nhân viên đưa ra các đề xuất, sáng kiến giảm chi phí và tôn trọng những đề xuất của
nhân viên. Cần có chế độ khen thưởng thỏa đáng với những đề xuất hiệu quả, và
ngay cả những đề xuất thiếu tính hiệu quả nhà quản lý cũng cần có thông tin phản
hồi để nhân viên thấy rằng ý kiến của họ được quan tâm, tôn trọng.
5.2.2. Một số gợi ý cho Chính phủ và NHNN
5.2.2.1. Đối với Chính phủ
Chính phủ tiếp tục hoàn thiện hệ thống pháp lý để đảm bảo một môi trường
cạnh tranh công bằng minh bạch, an toàn và hiệu quả cho hệ thống ngân hàng. Cụ
thể là triển khai đầy đủ và đồng bộ các văn bản pháp luật với những hướng dẫn cần
thiết và chi tiết cho việc thực hiện tốt luật NHNN và luật TCTD. Đồng thời cần phải
quán triệt chủ trương và chỉ đạo mạnh mẽ NHNN trong việc phối hợp thực hiện
kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế ở mức hợp
lý.
Chính phủ cần quản lý hệ thống ngân hàng một cách hợp lý thông qua việc
triển khai đề án tái cơ cấu hệ thống ngân hàng. Chính phủ cần có những biện pháp
khuyến khích các ngân hàng yếu kém sáp nhập vào ngân hàng có khả năng tài chính
mạnh và quản trị tốt để tăng hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng.
64
Với quá trình hội nhập kinh tế thế giới và Cộng đồng kinh tế ASEAN (AEC)
cho phép tự do hóa lưu chuyển lao động, vốn và hàng hóa, phát triển thị trường giúp
thu hút vốn đầu tư nước ngoài nhanh chóng. Trên cơ sở đó Chính phủ cần hỗ trợ
hơn cho các NHTM để có cơ hội mở rộng quy mô hoạt động, đa dạng hóa dịch vụ
và tăng hiệu quả kinh doanh.
5.2.2.2. Đối với NHNN
NHNN cần xây dựng chính sách tiền tệ kiềm chế được lạm phát, ổn định
kinh tế vĩ mô mà kinh tế vẫn tăng trưởng ở mức hợp lý tạo niềm tin cho nhà đầu tư.
Cụ thể là điều hành linh hoạt các công cụ: lãi suất, nghiệp vụ thị trường mở, tái cấp
vốn và dự trữ bắt buộc để điều tiết lượng cung tiền, giúp DN tháo gỡ khó khăn, tiếp
cận nguồn vốn để phát triển sản xuất, tạo động lực cho tăng trưởng kinh tế.
NHNN nên tích cực thanh tra, rà soát hoạt động tín dụng, việc trích lập dự
phòng của các NHTM nhằm đảm bảo chất lượng tín dụng, giảm thiểu rủi ro, giữ
khả năng thanh khoản cho ngân hàng. Đồng thời trong quá trình theo dõi nếu có vấn
đề bất hợp lý, NHNN nên kịp thời ban hành các thông tư bổ sung nhằm tháo gỡ các
vấn đề này.
NHNN cần xây dựng hệ thống chỉ tiêu trung bình chuẩn của ngành để làm cơ
sở tham chiếu để đánh giá hoạt động của ngân hàng thương mại đồng thời là căn cứ
để đặt chỉ tiêu phấn đấu hay khắc phục hạn chế của các NHTM Việt Nam.
Hệ thống trung tâm tín dụng tuy có những thành công nhất định trong việc
quản lý các văn bản pháp luật, đảm bảo an toàn và bí mật thông tin nhưng thông tin
của khách hàng vẫn chưa hoàn thiện vì thế cần tăng cường liên kết, hợp tác trong và
ngoài nước để dễ dàng chuyển giao công nghệ tiên tiến của các nước phát triển
nhằm hoàn thiện hệ thống. Bên cạnh đó việc tăng cường liên kết còn giúp ngân
hàng có cơ hội gia nhập cùng các nước trong khu vực và thế giới, quảng bá thương
hiệu, mở rộng mạng lưới, nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển kinh doanh có
quy mô toàn cầu.
Một số tổ chức tín dụng sau khi tái cơ cấu, tình trạng sở hữu chéo thậm chí
không giảm mà còn tăng lên làm tăng nợ xấu ngân hàng. Do đó NHNN cần phải
65
kiên quyết xử lý vấn đề sở hữu chéo, lợi ích nhóm, đồng thời phải thanh tra, giám
sát chặt chẽ việc tuân thủ quy định giới hạn sở hữu cổ phần.
NHNN cần có biện pháp truyền thông và chỉ đạo kịp thời đối với hiệu ứng số
đông về việc đột ngột rút tiền của người dân tại các NHTM khi có các tin đồn
không hay nhằm hạn chế ảnh hưởng đến nguồn vốn huy động cho hoạt động tín
dụng, khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Mục tiêu đến năm 2020 phát triển hệ thống tín dụng đa năng theo hướng hiện
đại, hoạt động an toàn hiệu quả với cấu trúc đa dạng về sở hữu, quy mô loại hình
cạnh tranh hơn và dựa vào nền tảng quản trị phù hợp với thông lệ quốc tế. Do đó
NHNN nên gấp rút hoàn tất việc chọn ra các ngân hàng yếu kém với khoản nợ xấu
cao, thanh khoản yếu và quản trị kém để thực hiện việc sáp nhập với ngân hàng
mạnh hơn có thể là ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài nhằm giúp ngân hàng cải
thiện được khả năng quản trị, nâng cao năng lực tài chính và tăng năng lực cạnh
tranh.
5.3. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tương lai
Thứ nhất, nghiên cứu chỉ tập trung vào một số yếu tố định lượng được, phổ
biến, dễ thu thập dữ liệu nghiên cứu nên không khỏi bỏ sót những yếu tố khác có
thể tác động đến rủi ro phá sản của các NHTM.
Thứ hai, do khó khăn trong việc thu thập số liệu nên mẫu nghiên cứu của mô
hình chỉ có 28 ngân hàng trong hệ thống ngân hàng Việt Nam làm cho số quan sát
chỉ đạt được 166 quan sát. Thêm vào đó khoảng thời gian nghiên cứu chỉ từ năm
2013-2018 nên kết quả của bài nghiên cứu chỉ giới hạn trong giai đoạn này.
Hướng nghiên cứu tương lai: bổ sung thêm một số yếu tố ảnh hưởng đến
rủi ro phá sản, mở rộng mẫu nghiên cứu và kéo dài thời gian nghiên cứu để giúp
cho kết quả hồi quy chính xác hơn để có những đề xuất tốt hơn cho các NHTM.
66
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu tiếng Việt
[1] Báo cáo tài chính của 25 NHTM từ năm 2013-2018.
[2] Chỉ thị 04/CT – NHNN ngày 02/08/2018. Chỉ thị tiếp tục triển khai hiệu quả
các nhiệm vụ, giải pháp trọng tâm của ngành ngân hàng trong 6 tháng cuối
năm 2018.
[3] PHS ngày 19/4/2019, Báo cáo ngành Ngân hàng.
[4] Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu
với SPSS, Tập 2. NXB Hồng Đức, chương 10, trang 1-11.
[5] Luật số 17/2017/QH14 ngày 20/11/2017, Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của
Luật các tổ chức tín dụng.
[6] Luật số 51/2014/QH13 ngày 19/6/2014, Luật phá sản.
[7] Nguyễn Thanh Dương (2013), Phân tích rủi ro trong hoạt động ngân hàng, Tạp
chí phát triển và hội nhập, 9(19), 29-39.
[8] Nguyễn Minh Hà, Nguyễn Bá Hướng (2016), Phân tích các yếu tố ảnh hưởng
đến rủi ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp Z-score, Tạp chí Kinh tế &
Phát triển, 229, 17-25.
[9] Trần Tiến Khai (2014). Phương pháp nghiên cứu kinh tế. NXB Lao động xã hội,
chương 6, trang 188.
Tài liệu tiếng Anh
[1] Agusman, A., Monroe, G., Gasborro, D. & Zumwalt, J. (2008), ‘Accounting and
capital market measures of risk: evi- dence from Asian banks during 1998-
2003’, Journal Banking and Finance, 32, 480-488.
[2] Altman E.I., (1968), Credit risk measurement: Developments over the last 20
67
years Foos, D., Norden L. and Weber, M. (2010), Loan Growth and
Riskiness of Banks, Journal of Banking and Finance, Vol. 34(12), pp.
2929-2940.
[3] Altman E.I., (1983), Corporate Financial Distress: A Complete Guide to
Predicting, Avoiding and Dealing with Bankruptcy. Toronto: Wiley &
Sons.
[4] Altman, E.I., (2005). An Emerging Market Credit Scoring System for Corporate
Bonds. Emerging Markets Review.
[5] Angbazo, L. (1997), ‘Commercial Bank Net Interest Margins, Default Risk,
Interest Rate Risk, and Off-balance Sheet Banking’, Journal of Banking
and Finance, 21, 55-87.
[6] Beck, T., Hesse, H., Kick, T. & Westernhagen, N. (2009) ‘Bank Ownership and
Stability: Evidence from Germany’, Bundesbank Working Paper Series,
April, 2009.
[7] Berger, A. & DeYoung, R. (1997), ‘Problem loans and cost efficiency in
commercial banks’, Journal of Banking and Finance, 21, 849-870.
[8] Bonin, J.P., Hasan, I. & Wachtel, P. (2005), ‘Bank performance, efficiency and
ownership in transition countries’, Journal of Banking & Finance, 29, 31-
53.
[9] Boyd, J. H., & Graham, S. L. (1988), The profitability and risk effects of
allowing bank holding companies to merge with other financial firms: a
simulation study, Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review
2,3-20.
[10] Cihák, M. M., & Hesse, H. (2008). Islamic banks and financial stability: An
empirical analysis (No. 8-16). International Monetary Fund.
[11] 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
68
Research, 42(1-2), 5-29.
[12] Cooper, D. R., & Schindler, P. S. (2008). International Edition: Business
Research Methods.
[13] Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission. (2004).
The (COSO).(2004). Enterprise Risk Management-Integrated Framework:
Executive Summary.De Jonghe, O. (2010), ‘Back to the basis on banking?
A micro-analysis of banking system stability’, Journal of Financial
Intermediation, 19, 387-417.
[14] De Jonghe, O. (2010), ‘Back to the basis on banking? A micro-analysis of
banking system stability’, Journal of Financial Intermediation, 19, 387-417
[15] Diamond, W. (1984), ‘Financial intermediation and delegated monitoring’,
Review of Economic Studies, 51, 393-414.
[16] Foos, D., Norden, L. & Weber, M. (2010), ‘Loan Growth And Riskiness Of
Banks’, Journal of Banking and Finance, 34, 2929-2940.
[17] Green, S. B. (1991). How many subjects does it take to do a regression
analysis. Multivariate behavioral research, 26(3), 499-510.
[18] Gurajati (2003), Basic Econometrics, McGraw Hill.
[19] Halling M. & Hayden E. (2006), ‘Bank failure Predicttion: A Two-Step
Survival Time Approach’, IFC Bulletin, No28.
[20] Hannan & Hanweck (1998), Bank insolvency risk and the market for large
certificates of deposit. Journal of Money, credit and banking Irving Pfeffer
(1956), Insurance and economic theory, 213 pages.
[21] Haynes, John. "RISK AS AN ECONOMIC FACTOR." The Quarterly Journal
of Economics (1886-1906) (1895): 409.Igan, D. & Pinheiro, M. (2011),
‘Credit Growth and Bank Soundness: Fast and Furious?’, IMF Working
paper, WP/11/278.
69
[22] Iannota, G., Giacomo, N. & Sironi, A. (2007). ‘Ownership structure, risk and
performance in the European banking industry’, Journal of Banking &
Finance, 31, 2127-2149.
[23] Igan, D. & Pinheiro, M. (2011), ‘Credit Growth and Bank Soundness: Fast and
Furious?’, IMF Working paper, WP/11/278
[24] Ivipciśc, L., Kunovac, D., & Ljubaj, I. (2008). Measuring bank insolvency risk
in CEE countries.
[25] Jordan D. J., Rice D., Sanchez J., Walker C., Work D. H. (2011), “Predicting
Bank Failures: Evidence From 2007 To 2010”, SSRN.
[26] Köhler, M. (2012), Which banks are more risky? The impact of loan growth
and business model on bank risk-taking, Discussion Paper, Deutsche
Bundesbank, No. 33/2012.
[27] Knight, F. H. (1921). Risk, uncertainty and profit, 1921. Library of Economics
and Liberty.
[28] La Porta, R., Lopez-de-Silanes, F. & Shleifer, A. (2002), ‘Government
ownership of banks’, The Journal of Finance, 57, 265-301.
[29] Lepetit, L., Nys, E., Rous, P. & Tarazi, A. (2008), ‘Bank income structure and
risk: an empirical analysis of Euro-pean banks’, Journal of Bank and
Finance, 32, 1452–1467.
[30] Logan, A. (2001), ‘The UK’s small bank’s crisis of the early 1990s: what were
the leading indicators of failure’, Working paper, Banking of England,
No.139
[31] Marco, T. & Fernandez, M. (2008), ‘Risk-taking Behaviour and Ownership in
the Banking Industry: The Spanish Evi-dence’, Journal of Economics and
Business, 60(4), 332–354.
[32] Poghosyan, T. & Cihak, M. (2011), ‘Determinants of bank distress in Europe:
70
evidence from a new data set’, Journal of Financial Services Research, 40,
163-184.
[33] Rose, P. (1998), Quản trị ngân hàng thương mại (bản dịch), Nhà xuất bản Tài
chính, Hà Nội.
[34] Roy, A. D. (1952). Safety first and the holding of assets. Econometrica:
Journal of the econometric society, 431-449.
[35] Saibal Ghosh (2014), Risk, capital and financial crisis: Evidence for GCC
banks, Borsa Istanbul Review.
[36] Salas, V. & Saurina, J. (2002), ‘Credit risk in two institutional regimes:
Spanish commercial and savings banks’, Journal of Financial Services
Research, 22, 203-224.
[37] Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., & Ullman, J. B. (2007). Using multivariate
statistics (Vol. 5). Boston, MA: Pearson.
[38] Teresa Garc´ıa-Marco, M. Dolores Robles-Fern´ and ez (2008), Risk-taking
behaviour and ownership in the banking industry: The Spanish evidence,
Journal of Economics and Business 60 (2008) 332–354
[39] Uhde, A. & Heimeshoff, U. (2009), ‘Consolidation in banking and financial
stability in Europe: empirical evidence’, 33, 1299-1311.
[40] Yong Tana & Christos Florosb (2013) Risk, capital and efficiency in Chinese
banking, Journal of International Financial Markets, Institutions and
Money, Volume 26, October 2013, Pages 378–393.
[41] Whalen, G. & Thomson, J. (1988), Using Financial Data to Identify Chànges in
Bank Condition, Federal Reserve Bank, 17-26.
Các Website
[1] https://thuvienphapluat.vn/van-ban/Tien-te-Ngan-hang/Luat-sua-doi-Luat-cac-
to-chuc-tin-dung-2017-356283.aspx
71
[2] http://cafef.vn/
[3] https://sbv.gov.vn/
[4] http://kinhtevadubao.vn/chi-tiet/101-14268-ngan-hang-2018-2019--tang-truong-
theo-cach-thuc-moi.html
[5] https://www.vcbs.com.vn/vn/Communication/GetReport?reportId=6099
[6] http://tapchitaichinh.vn/kinh-te-vi-mo/nang-cao-nang-luc-tai-chinh-cua-cac-
ngan-hang-thuong-mai-viet-nam-133891.html
[7] http://ieit.edu.vn/vi/thu-vien-tap-chi/tap-chi-kinh-te-doi-ngoai/item/459-phan-
tich-tai-chinh-voi-viec-nang-cao-hieu-qua-hoat-dong-kinh-doanh-cua-cac-
nhtm-viet-nam
72
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC 1: DỮ LIỆU ĐẦU VÀO
STT YEAR YEAR
LG
LLR
ROA
NIM
CIR
ID
SIZE OWN LIST Zscore
1 ABB 2013 0.2068 0.0233 0.0024 0.0310 0.0185 0.2116 4.7606 0 2 ABB 2014 0.0894 0.0182 0.0157 0.0325 0.0233 0.1189 4.3855 0 3 ABB 2015 0.1600 0.0124 0.0014 0.0376 0.0185 0.1645 4.8087 0 4 ABB 2016 0.2232 0.0147 0.0033 0.0344 0.0175 0.1928 4.8702 0 5 ABB 2017 0.1692 0.0159 0.0058 0.0351 0.0190 0.1938 4.9269 0 6 ABB 2018 0.0820 0.0124 0.0079 0.0324 0.0186 0.3002 4.9542 0 7 ACB 2013 0.0408 0.0144 0.0050 0.0391 0.0226 0.1918 5.2217 0 8 ACB 2014 0.0785 0.0136 0.0053 0.0385 0.0213 0.1948 5.2543 0 9 ACB 2015 0.1406 0.0114 0.0051 0.0396 0.0200 0.0541 5.3042 0 10 ACB 2016 0.1717 0.0110 0.0057 0.0391 0.0200 0.0887 5.3686 0 11 ACB 2017 0.1769 0.0093 0.0074 0.0393 0.0219 0.2606 5.4538 0 12 ACB 2018 0.1389 0.0110 0.0156 0.0401 0.0204 0.2615 5.5176 0 13 AGR 2013 0.0912 0.0233 0.0019 0.0340 0.0215 0.2358 5.8431 1 14 AGR 2014 0.0407 0.0233 0.0023 0.0361 0.0195 0.1584 5.8829 1 15 AGR 2015 0.1139 0.0196 0.0027 0.0341 0.0183 0.2006 5.9419 1 16 AGR 2016 0.1583 0.0211 0.0030 0.0351 0.0184 0.2000 6.0011 1 17 AGR 2017 0.1491 0.0181 0.0034 0.0353 0.0169 0.2086 6.0023 1 18 AGR 2018 0.1252 0.0136 0.0034 0.0372 0.0188 0.2308 6.0023 1 19 BAB 2013 0.2436 0.0091 0.0038 0.0387 0.0135 0.0507 4.7016 0 20 BAB 2014 0.1901 0.0097 0.0048 0.0285 0.0099 0.0846 4.7573 0 21 BAB 2015 0.1273 0.0116 0.0057 0.0249 0.0091 0.1010 4.8025 0 22 BAB 2016 0.1320 0.0092 0.0066 0.0245 0.0093 0.0442 4.8805 0 23 BAB 2017 0.1331 0.0110 0.0066 0.0238 0.0088 0.0727 4.9628 0 24 BAB 2018 0.1327 0.0093 0.0070 0.0221 0.0091 0.1493 4.9869 0 25 BVB 2013 0.1519 0.0125 0.0063 0.0332 0.0165 0.1015 4.3855 0 26 BVB 2014 0.1874 0.0082 0.0043 0.0192 0.0120 0.2196 4.3855 0 27 BVB 2015 0.2405 0.0088 0.0028 0.0231 0.0111 0.1638 4.4871 0 28 BVB 2016 0.1627 0.0097 0.0027 0.0285 0.0115 0.1541 4.5352 0 29 BVB 2017 0.2977 0.0149 0.0024 0.0270 0.0102 0.1577 4.6890 0 30 BVB 2018 0.1484 0.0120 0.0014 0.0158 0.0103 0.3811 4.7473 0 31 BID 2013 0.1307 0.0157 0.0074 0.0332 0.0135 0.2254 5.7391 1 32 BID 2014 0.1226 0.0149 0.0077 0.0324 0.0133 0.2311 5.8131 1 33 BID 2015 0.2552 0.0126 0.0075 0.0280 0.0130 0.2184 5.9297 1 34 BID 2016 0.1731 0.0139 0.0062 0.0285 0.0134 0.2300 6.0023 1 35 BID 2017 0.1652 0.0131 0.0058 0.0306 0.0129 0.2066 6.0023 1
0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1
0.0069 0.0001 0.0083 0.0106 0.0123 0.0112 0.0025 0.0029 0.0034 0.0038 0.0042 0.0034 0.0001 0.0001 0.0001 0.0002 0.0002 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002 0.0002 0.0003 0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0003 0.0005 0.0007 0.0002 0.0002 0.0003 0.0003 0.0004
73
36 BID 2018 0.1232 0.0125 0.0057 0.0309 0.0123 0.2142 6.0023 1 37 CTG 2013 0.1141 0.0088 0.0101 0.0400 0.0172 0.1610 5.7607 1 38 CTG 2014 0.1445 0.0099 0.0087 0.0341 0.0148 0.1507 5.8204 1 39 CTG 2015 0.1825 0.0085 0.0073 0.0306 0.0138 0.1717 5.8918 1 40 CTG 2016 0.1872 0.0104 0.0072 0.0293 0.0136 0.1533 5.9771 1 41 CTG 2017 0.1628 0.0105 0.0068 0.0296 0.0138 0.1700 6.0023 1 42 CTG 2018 0.0858 0.0150 0.0047 0.0223 0.0122 0.2164 6.0023 1 43 EIB 2013 0.1012 0.0085 0.0039 0.0192 0.0125 0.1578 5.2300 0 44 EIB 2014 0.0435 0.0117 0.0021 0.0220 0.0128 0.1239 5.2045 0 45 EIB 2015 0.0133 0.0103 0.0003 0.0360 0.0185 0.1057 5.0964 0 46 EIB 2016 0.0245 0.0123 0.0024 0.0315 0.0175 0.1748 5.1099 0 47 EIB 2017 0.1424 0.0104 0.0055 0.0225 0.0148 0.3031 5.1743 0 48 EIB 2018 0.0261 0.0103 0.0043 0.0250 0.0190 0.2796 5.1837 0 49 HDB 2013 0.3353 0.0158 0.0025 0.0158 0.0117 0.4004 4.9356 0 50 HDB 2014 0.0133 0.0116 0.0048 0.0265 0.0183 0.4004 4.9979 0 51 HDB 2015 0.2599 0.0125 0.0059 0.0454 0.0226 0.2149 5.0273 0 52 HDB 2016 0.3121 0.0112 0.0061 0.0456 0.0218 0.1366 5.1769 0 53 HDB 2017 0.2131 0.0111 0.0103 0.0482 0.0215 0.1543 5.2772 0 54 HDB 2018 0.1513 0.0109 0.0148 0.0471 0.0206 0.1901 5.3346 0 55 LPB 2013 0.2219 0.0201 0.0071 0.0480 0.0150 (0.0239) 4.9009 0 56 LPB 2014 0.2844 0.0115 0.0046 0.0440 0.0134 (0.0239) 5.0035 0 57 LPB 2015 0.2649 0.0124 0.0033 0.0417 0.0145 (0.0239) 5.0318 0 58 LPB 2016 0.2951 0.0122 0.0075 0.0402 0.0143 (0.0239) 5.1519 0 59 LPB 2017 0.2082 0.0122 0.0084 0.0426 0.0172 (0.0239) 5.2133 0 60 LPB 2018 0.1558 0.0124 0.0055 0.0389 0.0174 (0.0239) 5.2433 0 61 MB 2013 0.1512 0.0202 0.0127 0.0509 0.0152 0.2005 5.2562 0 62 MB 2014 0.1275 0.0233 0.0125 0.0517 0.0155 0.1530 5.3021 0 63 MB 2015 0.1712 0.0163 0.0114 0.0458 0.0156 0.1657 5.3445 0 64 MB 2016 0.1950 0.0136 0.0113 0.0428 0.0163 0.1904 5.4087 0 65 MB 2017 0.1816 0.0115 0.0111 0.0458 0.0191 0.1910 5.4968 0 66 MB 2018 0.1421 0.0150 0.0157 0.0545 0.0233 0.2535 5.5591 0 67 MSB 2013 0.0133 0.0233 0.0031 0.0310 0.0158 0.3319 5.0298 0 68 MSB 2014 0.0133 0.0231 0.0014 0.0280 0.0139 0.4004 5.0186 0 69 MSB 2015 0.1631 0.0214 0.0011 0.0384 0.0173 0.3636 5.0183 0 70 MSB 2016 0.2001 0.0129 0.0015 0.0513 0.0205 0.4004 4.9666 0 71 MSB 2017 0.0302 0.0118 0.0011 0.0334 0.0184 0.4004 5.0501 0 72 MSB 2018 0.2574 0.0204 0.0063 0.0398 0.0212 0.3846 5.1392 0 73 NAB 2013 0.3353 0.0082 0.0047 0.0208 0.0145 0.4004 4.4591 0 74 NAB 2014 0.2706 0.0095 0.0050 0.0219 0.0124 0.1296 4.5716 0 75 NAB 2015 0.2399 0.0093 0.0055 0.0344 0.0166 0.0967 4.5499 0
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0.0003 0.0003 0.0004 0.0005 0.0007 0.0008 0.0008 0.0004 0.0005 0.0003 0.0003 0.0004 0.0003 0.0017 0.0021 0.0021 0.0041 0.0027 0.0027 0.0004 0.0006 0.0006 0.0009 0.0009 0.0009 0.0005 0.0006 0.0004 0.0004 0.0004 0.0004 0.0005 0.0005 0.0002 0.0002 0.0003 0.0004 0.0004 0.0006 0.0005
74
76 NAB 2016 0.1320 0.0162 0.0008 0.0413 0.0182 0.1224 4.6320 0 77 NAB 2017 0.3353 0.0232 0.0044 0.0297 0.0158 0.2670 4.7359 0 78 NAB 2018 0.2847 0.0152 0.0079 0.0272 0.0154 0.0499 4.8754 0 79 NVB 2013 0.0438 0.0155 0.0006 0.0309 0.0213 0.1058 4.4635 0 80 NVB 2014 0.1902 0.0117 0.0003 0.0251 0.0164 0.0951 4.5663 0 81 NVB 2015 0.1855 0.0102 0.0003 0.0268 0.0136 0.0049 4.6833 0 82 NVB 2016 0.1941 0.0115 0.0003 0.0249 0.0125 0.1130 4.8389 0 83 NVB 2017 0.2105 0.0112 0.0003 0.0255 0.0134 0.0879 4.8564 0 84 NVB 2018 0.0999 0.0110 0.0005 0.0225 0.0138 0.1984 4.8599 0 85 OCB 2013 0.1457 0.0102 0.0074 0.0509 0.0186 (0.0228) 4.5158 0 86 OCB 2014 0.0599 0.0142 0.0056 0.0403 0.0167 0.1304 4.5921 0 87 OCB 2015 0.2250 0.0087 0.0042 0.0382 0.0161 0.0680 4.6941 0 88 OCB 2016 0.2808 0.0086 0.0061 0.0362 0.0164 0.1070 4.8049 0 89 OCB 2017 0.2008 0.0084 0.0097 0.0372 0.0172 0.1185 4.9258 0 90 OCB 2018 0.1444 0.0100 0.0157 0.0488 0.0187 0.3150 4.9998 0 91 PGB 2013 0.0133 0.0135 0.0015 0.0262 0.0199 0.2347 4.3958 0 92 PGB 2014 0.0441 0.0119 0.0051 0.0313 0.0186 0.1256 4.4113 0 93 PGB 2015 0.0866 0.0112 0.0017 0.0343 0.0197 0.1235 4.3924 0 94 PGB 2016 0.0942 0.0100 0.0049 0.0363 0.0169 0.1039 4.3949 0 95 PGB 2017 0.1815 0.0107 0.0022 0.0332 0.0163 0.2302 4.4668 0 96 PGB 2018 0.0286 0.0101 0.0055 0.0368 0.0174 0.2824 4.4762 0 97 SGB 2013 0.0133 0.0095 0.0118 0.0551 0.0233 0.1034 4.3855 0 98 SGB 2014 0.0501 0.0083 0.0114 0.0551 0.0202 0.1488 4.3855 0 99 SGB 2015 0.0327 0.0082 0.0024 0.0466 0.0213 0.1108 4.3855 0 100 SGB 2016 0.0735 0.0082 0.0073 0.0428 0.0223 0.1395 4.3855 0 101 SGB 2017 0.1114 0.0083 0.0026 0.0367 0.0189 0.1303 4.3855 0 102 SGB 2018 0.0133 0.0082 0.0020 0.0394 0.0220 0.2185 4.3855 0 103 SCB 2013 0.0133 0.0082 0.0003 0.0199 0.0100 0.2232 5.2577 0 104 SCB 2014 0.3353 0.0082 0.0004 0.0158 0.0088 0.3502 5.3842 0 105 SCB 2015 0.2139 0.0082 0.0003 0.0236 0.0088 0.0996 5.4935 0 106 SCB 2016 0.2328 0.0095 0.0003 0.0158 0.0088 0.2737 5.5583 0 107 SCB 2017 0.1663 0.0088 0.0003 0.0158 0.0088 0.4004 5.6474 0 108 SCB 2018 0.1172 0.0090 0.0003 0.0158 0.0088 0.4004 5.7067 0 109 SEAB 2013 0.2023 0.0233 0.0019 0.0162 0.0100 0.1979 4.9024 0 110 SEAB 2014 0.3353 0.0155 0.0011 0.0158 0.0097 0.3365 4.9041 0 111 SEAB 2015 0.2509 0.0086 0.0011 0.0190 0.0114 0.0266 4.9282 0 112 SEAB 2016 0.2743 0.0092 0.0011 0.0242 0.0108 0.0368 5.0144 0 113 SEAB 2017 0.1636 0.0086 0.0024 0.0208 0.0101 0.1017 5.0969 0 114 SEAB 2018 0.1595 0.0107 0.0035 0.0210 0.0116 0.1688 5.1476 0 115 SHB 2013 0.2558 0.0155 0.0059 0.0196 0.0130 0.1115 5.1572 0
0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
0.0007 0.0010 0.0014 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0014 0.0019 0.0027 0.0035 0.0036 0.0025 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0003 0.0004 0.0005 0.0006 0.0008 0.0007 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 0.0002 0.0002 0.0003 0.0004 0.0003 0.0001
75
116 SHB 2014 0.2650 0.0101 0.0047 0.0201 0.0096 0.1631 5.2280 0 117 SHB 2015 0.2080 0.0108 0.0039 0.0225 0.0102 0.0614 5.3111 0 118 SHB 2016 0.1906 0.0111 0.0039 0.0216 0.0107 0.1592 5.3691 0 119 SHB 2017 0.1811 0.0144 0.0054 0.0206 0.0101 0.2566 5.4564 0 120 SHB 2018 0.0862 0.0138 0.0052 0.0224 0.0100 0.1759 5.5096 0 121 STB 2013 0.1287 0.0122 0.0138 0.0540 0.0233 0.1281 5.2078 0 122 STB 2014 0.1363 0.0107 0.0116 0.0461 0.0233 0.2042 5.2783 0 123 STB 2015 0.3114 0.0121 0.0022 0.0340 0.0177 0.2067 5.4654 0 124 STB 2016 0.0651 0.0122 0.0003 0.0193 0.0171 0.3843 5.5212 0 125 STB 2017 0.1080 0.0123 0.0032 0.0229 0.0172 0.3895 5.5664 0 126 STB 2018 0.1312 0.0137 0.0044 0.0285 0.0193 0.3463 5.6086 0 127 TCB 2013 0.0287 0.0169 0.0041 0.0491 0.0211 0.2323 5.2011 0 128 TCB 2014 0.1249 0.0120 0.0062 0.0551 0.0188 0.1621 5.2453 0 129 TCB 2015 0.2841 0.0104 0.0080 0.0551 0.0192 0.2280 5.2833 0 130 TCB 2016 0.2134 0.0105 0.0134 0.0470 0.0181 0.3169 5.3717 0 131 TCB 2017 0.1134 0.0117 0.0157 0.0446 0.0179 0.4004 5.4304 0 132 TCB 2018 0.0133 0.0149 0.0157 0.0527 0.0182 0.3936 5.5065 0 133 TPB 2013 0.3353 0.0098 0.0119 0.0338 0.0132 0.3134 4.5063 0 134 TPB 2014 0.3353 0.0100 0.0104 0.0274 0.0129 0.1496 4.7116 0 135 TPB 2015 0.2975 0.0093 0.0074 0.0283 0.0104 0.0979 4.8821 0 136 TPB 2016 0.3353 0.0088 0.0053 0.0297 0.0125 0.0814 5.0266 0 137 TPB 2017 0.2646 0.0106 0.0078 0.0362 0.0156 0.1211 5.0938 0 138 TPB 2018 0.1783 0.0115 0.0133 0.0450 0.0209 0.2220 5.1341 0 139 VCB 2013 0.1208 0.0233 0.0093 0.0280 0.0133 0.3047 5.6712 1 140 VCB 2014 0.1516 0.0219 0.0079 0.0247 0.0119 0.3053 5.7612 1 141 VCB 2015 0.1661 0.0222 0.0079 0.0286 0.0123 0.2711 5.8289 1 142 VCB 2016 0.1586 0.0175 0.0088 0.0296 0.0126 0.2553 5.8965 1 143 VCB 2017 0.1520 0.0149 0.0088 0.0252 0.0115 0.2540 6.0023 1 144 VCB 2018 0.1400 0.0163 0.0136 0.0321 0.0127 0.2767 6.0023 1 145 VIB 2013 0.0383 0.0233 0.0007 0.0447 0.0203 0.2299 4.8858 0 146 VIB 2014 0.0770 0.0233 0.0065 0.0498 0.0203 0.3336 4.9067 0 147 VIB 2015 0.2009 0.0157 0.0062 0.0429 0.0209 0.1998 4.9259 0 148 VIB 2016 0.2061 0.0169 0.0054 0.0363 0.0200 0.2278 5.0192 0 149 VIB 2017 0.2465 0.0118 0.0091 0.0372 0.0190 0.1549 5.0905 0 150 VIB 2018 0.1693 0.0091 0.0157 0.0455 0.0193 0.2071 5.1435 0 151 VAB 2013 0.1041 0.0134 0.0022 0.0286 0.0127 (0.0239) 4.4319 0 152 VAB 2014 0.0906 0.0119 0.0013 0.0216 0.0098 0.0509 4.5513 0 153 VAB 2015 0.2194 0.0112 0.0020 0.0437 0.0105 (0.0239) 4.6220 0 154 VAB 2016 0.3336 0.0135 0.0016 0.0199 0.0088 0.1267 4.7886 0 155 VAB 2017 0.1113 0.0096 0.0015 0.0246 0.0088 (0.0239) 4.8091 0
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0
0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0024 0.0029 0.0045 0.0057 0.0063 0.0068 0.0081 0.0081 0.0081 0.0081 0.0069 0.0029 0.0006 0.0011 0.0017 0.0023 0.0023 0.0012 0.0005 0.0006 0.0008 0.0009 0.0013 0.0010 0.0020 0.0020 0.0021 0.0030 0.0040 0.0035 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
76
156 VAB 2018 0.0973 0.0094 0.0021 0.0208 0.0088 0.0588 4.8533 0 157 VBB 2015 0.3353 0.0082 0.0003 0.0158 0.0133 0.3940 4.5189 0 158 VBB 2016 0.1621 0.0086 0.0018 0.0158 0.0156 0.3580 4.5646 0 159 VBB 2017 0.0836 0.0085 0.0063 0.0232 0.0192 0.2359 4.6184 0 160 VBB 2018 0.1911 0.0087 0.0062 0.0242 0.0169 0.2281 4.7133 0 161 VPB 2013 0.2967 0.0115 0.0084 0.0551 0.0223 0.1836 5.0837 0 162 VPB 2014 0.3305 0.0143 0.0077 0.0534 0.0226 0.1563 5.2128 0 163 VPB 2015 0.3290 0.0149 0.0124 0.0551 0.0233 0.1420 5.2875 0 164 VPB 2016 0.1926 0.0144 0.0157 0.0551 0.0233 0.1006 5.3594 0 165 VPB 2017 0.2080 0.0172 0.0157 0.0551 0.0233 0.1763 5.4437 0 166 VPB 2018 0.1770 0.0161 0.0157 0.0551 0.0233 0.2054 5.5096 0
0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1
0.0000 0.0031 0.0031 0.0033 0.0028 0.0076 0.0081 0.0066 0.0058 0.0032 0.0031
Nguồn: Tác giả tính toán, tổng hợp
