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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM --------------------

LÂM THANH PHI QUỲNH

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN MỨC XẾP HẠNG TÍN NHIỆM CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI – NGHIÊN CỨU TẠI CÁC NỀN KINH TẾ PHÁT TRIỂN VÀ CÁC NỀN KINH TẾ MỚI NỔI

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2018

LỜI CAM ĐOAN

----&&&----

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu do chính tôi thực hiện. Các số liệu

thu thập và kết quả phân tích trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố

trong bất kỳ công trình nào khác.

MỤC LỤC

----&&&----

Trang

Trang phụ bìa

LỜI CAM ĐOAN................................................................................................................. i

LỜI CẢM ƠN ...................................................................................................................... ii

MỤC LỤC ............................................................................................................................ iii

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

DANH MỤC SƠ ĐỒ VÀ ĐỒ THỊ .................................................................................... vii

DANH MỤC BẢNG BIỂU ................................................................................................. ix

TÓM TẮT ............................................................................................................................ xii

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 Bối cảnh nghiên cứu ....................................................................................................... 1

1.2 Vấn đề nghiên cứu .......................................................................................................... 2

1.3 Mục tiêu nghiên cứu ...................................................................................................... 3

1.4 Câu hỏi nghiên cứu ........................................................................................................ 4

1.5 Đối tượng, phạm vi, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu ......................................... 4

1.6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án ................................................................. 5

1.6.1 Ý nghĩa khoa học ......................................................................................................... 5

1.6.2 Ý nghĩa thực tiễn ......................................................................................................... 5

1.7 Những đóng góp của luận án ........................................................................................ 6

1.8 Kết cấu của luận án ....................................................................................................... 6

CHƯƠNG 2: XẾP HẠNG TÍN NHIỆM NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI

CÁC NỀN KINH TẾ PHÁT TRIỂN VÀ CÁC NỀN KINH TẾ MỚI NỔI

2.1 Tổng quan về MXHTN của NHTM. ............................................................................ 8

2.1.1 Khái niệm về MXHTN của NHTM. ........................................................................... 8

2.1.2 Phương pháp đánh giá MXHTN của NHTM ............................................................ 11

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

Financial Institutions Rating System - UFIRS) .................................................................. 11

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

quốc tế ................................................................................................................................... 12

iii

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

và các nền kinh tế mới nổi .................................................................................................. 14

2.2.1 Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế phát triển ............................................ 14

2.2.2 Một số đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển ................................ 14

2.2.3 Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế mới nổi ................................................ 16

2.2.4 Một số đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi ................................... 18

2.3 Cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM ....................... 20

2.3.1 Sự tác động của các yếu tố vĩ mô đến MXHTN của NHTM .................................... 22

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

các NHTM ............................................................................................................................. 23

2.3.3 Sự tác động của các yếu tố đặc thù của NHTM đến MXHTN ................................. 24

2.4 Cơ sở lý thuyết về sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến

MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển ..... 25

2.4.1 Khái niệm về bất cân xứng thông tin .......................................................................... 25

2.4.2 Nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng

đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát

triển ....................................................................................................................................... 25

2.4.3 Bất cân xứng thông tin tạo ra sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh

hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế

phát triển ............................................................................................................................... 30

2.5 Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan .................................................. 33

2.5.1 Mức độ tin cậy và tính thống nhất trong các đánh giá MXHTN của NHTM .......... 35

2.5.2 Xây dựng mô hình dự báo MXHTN ........................................................................... 38

2.5.2.1 Các nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại bằng các mô hình hồi quy

thống kê ................................................................................................................................. 38

2.5.2.2 Các nghiên cứu sử dụng các phương pháp phân loại trí tuệ nhân tạo ................. 39

2.6 Khe hổng nghiên cứu và khung phân tích của luận án .............................................. 43

2.6.1 Khe hổng nghiên cứu .................................................................................................. 43

2.6.2 Khung phân tích của luận án ..................................................................................... 44

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất ......................................................................................... 47

3.1.1 Mô hình hồi quy Ordered Logit .................................................................................. 47

3.1.2 Xác định và đo lường biến phụ thuộc......................................................................... 51

3.1.3 Xác định và đo lường các biến giải thích ................................................................... 51

3.2 Dữ liệu nghiên cứu ......................................................................................................... 59

3.3 Các giả thuyết nghiên cứu............................................................................................. 63

3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu .................................................................................... 66

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

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

MXHTN ................................................................................................................................ 72

4.2 Kết quả phương pháp lựa chọn biến giải thích và đánh giá mức độ phù hợp

của mô hình hồi quy Ordered logit .................................................................................... 82

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

logit ........................................................................................................................................ 82

4.2.2 Kết quả đánh giá mức độ phù hợp của mô hình ........................................................ 89

4.3 Kiểm định các giả định trong mô hình Ordered logit ................................................ 93

4.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình (Multicollinearity) ................. 93

4.3.2 Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình (heteroskedasticity) ......... 94

4.3.3 Kiểm tra việc thiếu biến giải thích cần thiết trong mô hình ...................................... 96

4.4 Đánh giá tác động biên của một số biến giải thích trong mô hình. ........................... 98

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

của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi ...................... 100

4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu ...................................................................................... 106

4.6.1 Thảo luận các kết quả nghiên cứu từ mô hình dự đoán MXHTN của NHTM

tại các nền kinh tế mới nổi. .................................................................................................. 106

4.6.1.1 Tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM

tại các nền kinh tế mới nổi. .................................................................................................. 106

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

mới nổi. .................................................................................................................................. 108

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

mới nổi. .................................................................................................................................. 109

4.6.1.4 Tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi. ..................................................................................................................... 111

4.6.2 Thảo luận các kết quả nghiên cứu từ mô hình dự đoán MXHTN của NHTM

tại các nền kinh tế phát triển. ............................................................................................... 116

4.6.2.1 Tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM

tại các nền kinh tế phát triển. ............................................................................................... 116

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

phát triển. .............................................................................................................................. 117

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

phát triển. .............................................................................................................................. 118

4.6.2.4 Tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế phát triển. .................................................................................................................. 119

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

ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền

kinh tế mới nổi ...................................................................................................................... 125

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

MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi. ........ 125

4.6.3.2 Sự khác biệt trong tác động của yếu tố sở hữu đến MXHTN của NHTM tại

các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi. ................................................. 126

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

MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi ......... 128

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH

5.1 Kết luận .......................................................................................................................... 134

5.2 Gợi ý chính sách ............................................................................................................. 137

5.2.1 Các gợi ý chính sách cho các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng ...................... 137

5.2.2 Các gợi ý chính sách cho các NHTM ......................................................................... 139

5.3 Hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.............................. 141

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Phụ lục 1a .............................................................................................................................. i

Phụ lục 1b .............................................................................................................................. ii

Phụ lục 2 ................................................................................................................................ iii

Phụ lục 3 ................................................................................................................................ v

Phụ lục 4 ................................................................................................................................ vii

Phụ lục 5 ................................................................................................................................ xvii

Phụ lục 6a .............................................................................................................................. xix

Phụ lục 6b .............................................................................................................................. xx

Phụ lục 7 ................................................................................................................................ xxi

Phụ lục 8 ................................................................................................................................ xxii

Phụ lục 9 ................................................................................................................................ xxiii

Phụ lục 10 .............................................................................................................................. xxiv

vii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

----&&&----

Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt

ANOVA Analysis of variance Phân tích phương sai

FFIEC Federal Financial Instutions Hội đồng Giám sát các tổ

Examination Council chức tài chính liên bang

Gross National Products Tổng sản phẩm quốc gia GNP

Hệ số hồi quy HSHQ

International Monetary Fund Quỹ Tiền tệ quốc tế IMF

Multiple discriminant analysis Phân tích đa biệt thức MDA

Mức xếp hạng tín nhiệm MXHTN

Net Interest Margin Tỷ lệ lãi cận biên NIM

Ngân hàng nhà nước NHNN

Ngân hàng thương mại NHTM

Ngân hàng trung ương NHTW

Observations Các quan sát OBS

Organization for Economic Tổ chức Hợp tác và OECD

Co-operation and Development Phát triển kinh tế

Ordinary Least Squares Bình phương nhỏ nhất OLS

Return on average assets Tỷ số lợi nhuận trên tổng ROAA

tài sản bình quân

ROAE Return on average equity Tỷ số lợi nhuận trên tổng

vốn chủ sở hữu bình quân

VIF Variance inflation factor Hệ số khuếch đại phương

sai

WB World Bank Ngân hàng thế giới

viii

DANH MỤC ĐỒ THỊ VÀ SƠ ĐỒ

----&&&----

Đồ thị 2.1: Mức độ tập trung trong lĩnh vực ngân hàng tại các nền kinh tế phát triển và

các nền kinh tế mới nổi giai đoạn 1999 – 2008 ..................................................................... 15

Đồ thị 2.1: ROAA của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế phát

triển giai đoạn 1999-2008 ...................................................................................................... 19

Đồ thị 3.1: Minh họa xác suất trong mô hình Ordered Logit ................................................ 51

Đồ thị 4.1: Tác động của biến Coutry_Rating đến xác suất phân loại NHTM vào các

MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế mới nổi................................................................... 107

Đồ thị 4.2: Tác động của biến Bicra đến xác suất phân loại NHTM vào các MXHTN

khác nhau tại các nền kinh tế mới nổi ................................................................................... 108

Đồ thị 4.3: Tác động của biến LnAss đến xác suất phân loại NHTM vào các MXHTN

khác nhau tại các nền kinh tế mới nổi. .................................................................................. 110

Đồ thị 4.4: Tác động của biến AssGrow đến xác suất phân loại NHTM vào các

MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế mới nổi.................................................................... 112

Đồ thị 4.5: Tác động của biến LoanLoss_Ln đến xác suất phân loại NHTM vào các

MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế mới nổi.................................................................... 113

Đồ thị 4.6: Tác động của biến OthIn_Ass đến xác suất phân loại NHTM vào các

MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế mới nổi.................................................................... 116

Đồ thị 4.7: Tác động của biến LnAss đến xác suất phân loại NHTM vào các MXHTN

khác nhau tại các nền kinh tế phát triển ................................................................................ 118

Đồ thị 4.8: Tác động của biến LoanLoss_Ln đến xác suất phân loại NHTM vào các

MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế phát triển ................................................................. 119

Đồ thị 4.9: Tác động của biến NIM đến xác suất phân loại NHTM vào các MXHTN

khác nhau tại các nền kinh tế phát triển ................................................................................ 122

Đồ thị 4.10: Tác động của biến ROAE đến xác suất phân loại NHTM vào các

MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế phát triển ................................................................. 123

Sơ đồ 2.1: Khung phân tích MXHTN NHTM của Fitch ....................................................... 13

Sơ đồ 2.2: Các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM .................................................... 21

Sơ đồ 2.3: Khung phân tích của luận án ................................................................................ 45

Sơ đồ 3.1: Trình tự thực hiện các bước phân tích của luận án .............................................. 66

Sơ đồ 3.2: Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến

MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển ............. 70

DANH MỤC BẢNG BIỂU

----&&&----

Bảng 3.1: Định nghĩa các biến giải thích trong mô hình nghiên cứu .................................... 52

Bảng 3.2: Mức xếp hạng tín nhiệm NHTM tại các nền kinh tế phát triển trong mẫu dữ

liệu nghiên cứu giai đoạn 2013 - 2015 ................................................................................. 62

Bảng 3.2: Mức xếp hạng tín nhiệm NHTM tại các nền kinh tế mới nổi trong mẫu dữ

liệu nghiên cứu giai đoạn 2013 - 2015 .................................................................................. 62

Bảng 4.1: Giá trị trung bình các chỉ số tài chính NHTM theo từng MXHTN tại các

nền kinh tế mới nổi ................................................................................................................ 73

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

tố các chỉ tiêu tài chính NHTM theo từng MXHTN tại các nền kinh tế mới nổi.................. 75

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

MXHTN tại các nền kinh tế mới nổi ..................................................................................... 76

Bảng 4.4: Giá trị trung bình các chỉ số tài chính NHTM theo từng MXHTN tại các nền

kinh tế phát triển .................................................................................................................... 77

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

tố các chỉ tiêu tài chính NHTM theo từng MXHTN tại các nền kinh tế phát triển ............... 80

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

MXHTN tại các nền kinh tế phát triển .................................................................................. 81

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

NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. ....................................................................................... 82

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

kê trong các mô hình Ordered logit trên các mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh

tế mới nổi. .............................................................................................................................. 84

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

toàn bộ mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. ............................................... 85

Bảng 4.10: Mô hình Ordered logit với 5 mẫu dữ liệu con và toàn bộ mẫu dữ liệu các

NHTM tại các nền kinh tế phát triển ..................................................................................... 86

Bảng 4.11: Tần suất xuất hiện của các biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa

thống kê trong các mô hình Ordered logit trên các mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền

kinh tế phát triển. ................................................................................................................... 88

Bảng 4.12: Mô hình Ordered logit trên tập hợp các biến được lựa chọn và toàn bộ mẫu

dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển. ................................................................. 89

Bảng 4.13: Giá trị tuyệt đối chênh lệch giữa chỉ tiêu BIC1 và BIC2 để so sánh mức độ

phù hợp giữa 2 mô hình Ordered logit .................................................................................. 90

Bảng 4.14: Hệ số BIC của các mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại

các nền kinh tế mới nổi. ......................................................................................................... 91

Bảng 4.15: Hệ số BIC của các mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại

các nền kinh tế phát triển. ...................................................................................................... 92

Bảng 4.16: Hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ

liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi .......................................................................... 94

Bảng 4.17: Hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ

liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển ........................................................................ 94

Bảng 4.18: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới

nổi với giả định phương sai thay đổi ..................................................................................... 95

Bảng 4.19: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế

phát triển với giả định phương sai thay đổi ........................................................................... 96

Bảng 4.20: Mô hình kiểm tra đối với mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các

NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. ....................................................................................... 97

Bảng 4.21: Mô hình kiểm tra đối với mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các

NHTM tại các nền kinh tế phát triển. .................................................................................... 98

Bảng 4.22: Tác động biên của các biến giải thích lên xác suất phân loại biến phụ thuộc

vào từng MXHTN trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các

nền kinh tế mới nổi. ............................................................................................................... 98

Bảng 4.23: Tác động biên của các biến giải thích lên xác suất phân loại biến phụ thuộc

vào từng MXHTN trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các

nền kinh tế phát triển. ............................................................................................................ 99

Bảng 4.24: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và

Country_rating_Emer. ........................................................................................................... 100

Bảng 4.25: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và

Bicra_Emer. ........................................................................................................................... 101

Bảng 4.26: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer,

Government_Emer và Group_Emer. ..................................................................................... 102

xii

Bảng 4.27: Các mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp với các biến tương tác. .......... 103

xiii

TÓM TẮT

Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, Standard & Poor’s và

Moody’s không đề cập cụ thể sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng

đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới

nổi. Tuy vậy, một số nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng có tồn tại sự khác biệt trong tác

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

so với các nền kinh tế mới nổi.

Mục tiêu của luận án nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố

mang tính chất hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia, mức độ rủi ro ngành ngân hàng

nơi các NHTM có trụ sở và các yếu tố mang tính chất đặc trưng riêng cho từng

NHTM như đặc điểm sở hữu, quy mô tổng tài sản và các chỉ tiêu tài chính đến

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

nổi.

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

phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit để xác định các yếu

tố cụ thể tác động đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền

kinh tế mới nổi. Sau đó, tác giả thực hiện đánh giá tác động tổng hợp của biến đại diện

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

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

các nền kinh tế mới nổi.

Kết quả nghiên cứu của luận án đã chỉ ra rằng các yếu tố mang tính chất hệ

thống có tác động mạnh đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hơn

so với các nền kinh tế phát triển. Ngược lại, các chỉ tiêu tài chính của các NHTM lại ít

ảnh hưởng đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế mới nổi hơn so với các

nền kinh tế phát triển. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra có tồn tại sự khác

biệt trong tác động của đặc điểm sở hữu đến MXHTN của NHTM giữa 2 nhóm quốc

gia nêu trên.

Từ những kết quả nghiên cứu của luận án, tác giả đề xuất một số gợi ý chính

sách cho NHTW tại các nền kinh tế mới nổi nhằm nâng cao MXHTN của các NHTM

trong phạm vi quốc gia điều hành. Đồng thời, tác giả cũng đưa ra một số khuyến nghị

xiv

đối với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi để cải thiện MXHTN của chính các

đơn vị này.

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 Bối cảnh nghiên cứu

Mức xếp hạng tín nhiệm của một ngân hàng thương mại được công bố bởi các

tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế được xem như là một công cụ cung cấp cho các

nhà đầu tư những thông tin cơ bản về tình hình tài chính của các NHTM mà họ đang

quan tâm. Đó cũng là một cơ sở quan trọng để các nhà đầu tư đưa ra mức lãi suất

tương ứng với mức độ rủi ro tín dụng của NHTM đang xem xét khi cung cấp vốn cho

đối tượng này.

Bên cạnh đó, khi tham khảo phương pháp đánh giá và kết quả đánh giá

MXHTN các NHTM do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm công bố, ta có thể thấy được

rằng MXHTN của NHTM bị tác động bởi rất nhiều yếu tố khác nhau như: rủi ro quốc

gia, rủi ro ngành ngân hàng, quy mô, đặc điểm sở hữu NHTM và rất nhiều chỉ tiêu

phản ánh tình hình tài chính của bản thân NHTM. Đồng thời, mỗi yếu tố nêu trên lại

chịu sự tác động của rất nhiều yếu tố chi tiết khác. Tuy nhiên, các tổ chức xếp hạng tín

nhiệm quốc tế không trình bày cụ thể mức độ tác động cũng như chiều hướng tác

động của các yếu tố này đến MXHTN của các NHTM cũng như không nêu cụ thể sự

khác biệt trong tác động của các yếu tố này khi đánh giá MXHTN của các NHTM tại

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

Mặt khác, từ những nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của các

NHTM tác giả nhận thấy có sự không thống nhất trong việc lựa chọn các yếu tố tác

động đến MXHTN của các NHTM. Mỗi nhà nghiên cứu lựa chọn các yếu tố tác động

đến MXHTN của NHTM một cách khác nhau căn cứ trên mẫu dữ liệu quan sát của

họ. Ngoài ra, các nghiên cứu này cũng có những kết quả không tương đồng nhau về

ảnh hưởng của một số yếu tố tác động đến MXHTN của các NHTM. Nguyên nhân

của vấn đề có thể do những mô hình dự báo MXHTN của NHTM trong các nghiên

cứu kể trên được xây dựng từ mẫu quan sát các NHTM từ nhiều quốc gia có đặc điểm

và trình độ phát triển kinh tế khác nhau. Do vậy, những yếu tố đặc thù của các quốc

gia có thể tác động dẫn đến sự khác biệt nêu trên.

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

khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các

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

1.2 Vấn đề nghiên cứu

Việc dự báo và đánh giá tình hình tài chính của các tổ chức tài chính, đặc biệt

là các NHTM là một lãnh vực được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm từ những năm

1960. Theo Liu và Ferri (2001), các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng quan tâm

MXHTN cụ thể của từng ngân hàng tại quốc gia của họ vì điều này ảnh hưởng trực

tiếp đến an toàn hệ thống ngân hàng tại các quốc gia này. Mặt khác, các NHTM cũng

rất chú ý đến MXHTN của bản thân vì đây là một yếu tố ảnh hưởng đến khả năng huy

động vốn trên thị trường tài chính quốc tế của chính các đơn vị này. Ngoài ra,

MXHTN của các NHTM còn được các nhà đầu tư và những người gởi tiền vào các

NHTM quan tâm vì điều này ảnh hưởng rất lớn đến an toàn nguồn vốn của chính các

đối tượng này (Kumar, 2007).

Tuy vậy, để có thể đánh giá được tình hình tài chính của một NHTM đòi hỏi

phải thực hiện một phân tích khoa học đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình tài

chính của NHTM. Để giải quyết vấn đề này, Cơ quan Quản lý hoạt động NHTM tại

Mỹ đã thiết lập hệ thống đánh giá CAMELS nhằm đánh giá tình hình tài chính của các

NHTM tại Mỹ định kỳ từ 12-18 tháng từ năm 1997 đến nay. Ngoài ra, ba tổ chức xếp

hạng tín nhiệm quốc tế lớn nhất hiện nay là Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s

cũng thường xuyên công bố thông tin về MXHTN của các NHTM ở rất nhiều quốc

gia khác nhau. Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm này ngày càng có tầm ảnh hưởng rộng

lớn trên phạm vi thế giới xuất phát từ tầm quan trọng của các thông tin về MXHTN

trong các quyết định định đầu tư trên thị trường tài chính quốc tế.

Tuy nhiên, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế không thể thực hiện đánh

giá thường xuyên và đầy đủ tất cả các NHTM trong một quốc gia cụ thể, đặc biệt là tại

các quốc gia có quy mô nền kinh tế và hệ thống NHTM còn khiêm tốn. Bên cạnh đó,

như đã nêu ở trên, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế không nêu cụ thể các yếu tố

cơ bản có tác động trực tiếp đến MXHTN của NHTM cũng như chiều hướng tác động

của các yếu tố này. Ngoài ra, một câu hỏi luôn được các nhà nghiên cứu đặt ra đó là

liệu các tổ chức xếp hạng tín nhiệm có sử dụng cùng một phương pháp để đánh giá

MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi hay

không? Cụ thể, một số nhà nghiên cứu như: Liu và Ferri (2001), Shen và cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng

đến MXHTN của các NHTM hay doanh nghiệp tại các nước phát triển so với các

nước đang phát triển. Tuy nhiên, các nghiên cứu này chỉ mới chứng minh được có sự

khác biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các NHTM tại các

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

được đề cập đến trong các nghiên cứu này cũng khá hạn chế.

Mặt khác, tác giả cũng nhận thấy rằng rất cần thiết phải tiến hành nghiên cứu

nhằm tìm hiểu sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của

NHTM giữa 2 nhóm quốc gia nêu trên để các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng có

thể nhận diện chính xác và nhanh chóng các NHTM có mức độ rủi ro cao và từ đó đưa

ra các biện pháp xử lý kịp thời. Mặt khác, quá trình tự do hóa tại các nền kinh tế mới

nổi đã mở ra cơ hội rất lớn để các NHTM tại các quốc gia này thu hút nguồn vốn đầu

tư nước ngoài. Tuy nhiên, để tiếp cận được nguồn vốn này đòi hỏi các NHTM tại các

nền kinh tế mới nổi phải cải thiện MXHTN của bản thân thông qua việc tác động đến

các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến MXHTN. Bởi vì MXHTN có ảnh hưởng rất lớn

đến khả năng tiếp cận thị trường vốn và chi phí sử dụng vốn của các NHTM này

(Manso, 2013).

Xuất phát từ bối cảnh các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của

các NHTM, nhu cầu thực tế của các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng và bản thân

các NHTM như đã trình bày ở trên, tác giả nhận thấy cần thực hiện luận án này nhằm

giải quyết vấn đề nghiên cứu cụ thể như sau:

Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống

như mức độ rủi ro quốc gia, mức độ rủi ro của ngành ngân hàng và những yếu tố đặc

trưng riêng NHTM bao gồm quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến

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

1.3 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của luận án này là xác định sự khác biệt trong tác động của

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

các nền kinh tế mới nổi thông qua việc thực hiện các kiểm định kinh tế lượng và thiết

lập các mô hình định lượng để phản ánh sự tác động của các yếu tố ảnh hưởng nêu

trên đối với MXHTN của các NHTM. Trên cơ sở đó, luận án cần đạt được những mục

tiêu cụ thể như sau:

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

độ rủi ro quốc gia và mức độ rủi ro ngành ngân hàng đến MXHTN của các NHTM tại

các nền kinh tế phát triển và tại các nền kinh tế mới nổi .

(2): Phân tích và so sánh tác động của các yếu tố thể hiện những đặc trưng riêng

NHTM bao gồm quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của

các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển và tại các nền kinh tế mới nổi.

1.4 Câu hỏi nghiên cứu

Xuất phát từ vấn đề nghiên cứu và các mục tiêu nghiên cứu cụ thể đã trình bày

ở phần trên, tác giả đưa ra một số câu hỏi nghiên cứu chi tiết như sau:

Thứ nhất, có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất

hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia và mức độ rủi ro ngành ngân hàng đến MXHTN

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

nổi hay không ?

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

đặc trưng riêng của NHTM như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến

MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi hay không ?

1.5 Đối tượng, phạm vi, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: là MXHTN và các yếu tố tác động đến MXHTN của

các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển bao gồm: các nước thuộc nhóm

G7 và một số quốc gia khác như Australia, New Zealand, Thụy Sĩ, Thụy Điển, Hà

Lan, Bỉ,… ; và các NHTM tại các quốc gia được IMF đánh giá là các thị trường mới

nổi như: Trung Quốc, Ấn Độ, Brazil, Argentina, Chile, Mexico, Thái Lan,

Philippinies, Việt Nam,…. (chi tiết tham khảo phụ lục 1a và phụ lục 1b).

Phạm vi nghiên cứu: luận án tập trung nghiên cứu các MXHTN của NHTM

và các yếu tố tác động đến MXHTN của các NHTM thuộc hai nhóm nước nêu trên

trong giai đoạn từ 2010 đến 2015.

Dữ liệu nghiên cứu: dữ liệu nghiên cứu của luận án là dữ liệu chéo về

MXHTN của các NHTM, các chỉ số tài chính của các đơn vị này và các yếu tố vĩ mô

liên quan đến môi trường hoạt động có tác động đến MXHTN của các NHTM. Dữ

liệu về MXHTN của các NHTM được lấy từ các công bố MXHTN của Fitch. Dữ liệu

về các chỉ số tài chính của các NHTM được lấy từ nguồn dữ liệu Bankscope.

Phương pháp nghiên cứu: luận án sử dụng phương pháp phân tích phương sai

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

Ordered logit để xác định các yếu tố tác động đến MXHTN của các NHTM. Mặt khác,

luận án sử dụng phương pháp đánh giá tác động tổng hợp của biến giải thích và biến

tương tác để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến

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

1.6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

1.6.1 Ý nghĩa khoa học

Luận án đóng góp thêm cho lĩnh vực nghiên cứu về MXHTN của các NHTM

những bằng chứng thực nghiệm về sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang

tính chất hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia, mức độ rủi ro của ngành ngân hàng và

những yếu tố đặc trưng riêng NHTM bao gồm quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ

tiêu tài chính đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển so với các

nền kinh tế mới nổi.

1.6.2 Ý nghĩa thực tiễn

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

yếu tố này đến MXHTN của các NHTM, giúp cho các cơ quan quản lý hoạt động

ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi có thêm một công cụ hữu hiệu để nhận biết tình

hình tài chính và mức độ rủi ro của các NHTM. Từ đó, các cơ quan quản lý này có thể

đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời nhằm hạn chế những thiệt hại do việc phá sản

hay mất khả năng thanh toán của các ngân hàng gây ra cho nền kinh tế. Mặt khác, kết

quả nghiên cứu của luận án cung cấp thêm các cơ sở tham khảo cho các cơ quan quản

lý hoạt động ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi khi đưa ra các quy định nhằm đảm

bảo an toàn cho hoạt động của các NHTM và cải thiện MXHTN của NHTM tại các

quốc gia này theo tiêu chuẩn đánh giá của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế.

Thứ hai, việc xác định những yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN và sự khác biệt

trong tác động của các yếu tố này đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới

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

chủ động lựa chọn các giải pháp phù hợp nhằm cải thiện được MXHTN cho bản thân.

Qua đó, các NHTM này có thể củng cố uy tín và nâng cao năng lực huy động vốn trên

cả thị trường trong và ngoài nước.

1.7 Những đóng góp của luận án

Các nghiên cứu về xây dựng mô hình dự đoán MXHTN sử dụng mẫu quan sát

bao gồm các NHTM từ nhiều quốc gia khác nhau về điều kiện và trình độ phát triển

nền kinh tế (Poon và cộng sự, 1999; Matousek và Steward, 2009; Ioannidis và cộng

sự, 2010; Caporale và cộng sự, 2012). Tuy nhiên, trong luận án này, tác giả xây dựng

mô hình phản ánh tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM trên

mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi một

cách tách biệt nhau. Đây là một đóng góp của luận án so với các nghiên cứu trước,

nhằm mục đích để mô hình phản ánh chính xác và đầy đủ những yếu tố tác động và

mức độ tác động của các yếu tố này đến MXHTN của các NHTM tại riêng các nền

kinh tế phát triển và tại riêng các nền kinh tế mới nổi.

Các nghiên cứu trước về sự chính xác và tính thống nhất trong các đánh giá

MXHTN đối với NHTM chủ yếu nhằm chứng minh các đánh giá MXHTN được thực

hiện không theo yêu cầu của đơn vị được đánh giá thấp hơn các đánh giá MXHTN

được thực hiện theo yêu cầu của đơn vị được đánh giá và việc có đánh giá MXHTN

theo yêu cầu hay có đánh giá MXHTN không theo yêu cầu có ảnh hưởng quan trọng

đến MXHTN của NHTM (Poon và Firth, 2005; Poon và cộng sự, 2009). Ngoài ra,

nghiên cứu của Shen và cộng sự (2012) nhằm chứng minh mức độ bất cân xứng thông

tin tại các quốc gia khác nhau ảnh hưởng đến sự tác động của một số chỉ tiêu tài chính

đến MXHTN của NHTM. Do vậy, đóng góp mới của luận án so với các nghiên cứu kể

trên đó là luận án giúp làm sáng tỏ sự khác biệt trong tác động của các yếu tố như:

mức độ rủi ro quốc gia, mức độ rủi ro của ngành, quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ

tiêu tài chính của NHTM đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát

triển so với tại các nền kinh tế mới nổi.

1.8 Kết cấu của luận án

Bố cục của luận án được chia thành 5 chương, chi tiết như sau:

Chương 1 “Giới thiệu”. Chương này nhằm mục đích giới thiệu tổng quan về

luận án bao gồm các nội dung cơ bản như: vấn đề nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu,

phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn và những đóng góp của luận

án.

Chương 2 “Xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế

phát triển và các nền kinh tế mới nổi”. Nội dung của chương bao gồm phần trình bày

tóm lược một số vấn đề cơ bản liên quan đến MXHTN của NHTM, đặc điểm kinh tế

và đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Bên cạnh đó, nội dung của chương cũng trình bày cơ sở lý thuyết của luận án và tóm

tắt các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của các NHTM để đúc kết

thành khung phân tích phù hợp cho luận án.

Chương 3 “Phương pháp nghiên cứu”. Nội dung của chương bao gồm: phần

trình bày mô hình nghiên cứu, mô tả tóm tắt dữ liệu nghiên cứu và các giả thuyết

nghiên cứu của luận án. Bên cạnh đó, tác giả trình bày chi tiết các phương pháp

kinh tế lượng được áp dụng trong luận án để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến

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

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

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

phân tích phương sai một yếu tố các biến giải thích trong mô hình nghiên cứu theo các

MXHTN khác nhau và kết quả của phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô

hình Ordered logit để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các

nền kinh tế phát triển và tại các nền kinh tế mới nổi. Mặt khác, nội dung của chương

cũng bao gồm kết quả đánh giá mức độ phù hợp và kết quả kiểm định một số giả định

của mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, chương này cũng trình bày kết quả phân tích nhằm

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

NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi. Cuối cùng, nội

dung của chương trình bày phần thảo luận các kết quả nghiên cứu của luận án và kiểm

định các giả thuyết nghiên cứu trong luận án đã đề ra trong chương 3.

Chương 5 “Kết luận và gợi ý chính sách”. Chương này tóm tắt lại một số kết

quả chính của luận án, những gợi ý chính sách cho các cơ quan quản lý hoạt động

ngân hàng và bản thân các NHTM. Cuối cùng, chương 5 trình bày một số hạn chế của

luận án và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

CHƯƠNG 2

XẾP HẠNG TÍN NHIỆM NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

TẠI CÁC NỀN KINH TẾ PHÁT TRIỂN VÀ

CÁC NỀN KINH TẾ MỚI NỔI.

Mục đích của chương này nhằm giới thiệu một cách khái quát một số vấn đề cơ

bản liên quan đến MXHTN của NHTM, đặc điểm các nền kinh tế phát triển, các nền

kinh tế mới nổi và đặc điểm của các NHTM tại các quốc gia này. Mặt khác, Chương 2

cũng đề cập đến sự bất cân xứng thông tin trong việc đánh giá MXHTN của NHTM

và tác động của vấn đề này dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh

hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế

mới nổi. Đồng thời, nội dung của chương cũng bao gồm phần lược khảo các nghiên

cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của các NHTM. Từ đó, tác giả đề xuất khung

phân tích phù hợp cho luận án.

2.1 Tổng quan về MXHTN của NHTM

2.1.1 Khái niệm về MXHTN của NHTM

Theo Tổ chức Xếp hạng tín nhiệm Moody’s, MXHTN của một NHTM do

Moody’s công bố thể hiện mức độ uy tín hay mức độ tin cậy của đơn vị này đối với

các nghĩa vụ tài chính (MXHTN này không áp dụng riêng cho một khoản nợ hay một

loại chứng khoán cụ thể) (Moody’s, 2009).

Theo một cách khác, MXHTN của một NHTM do Standard & Poor’s công bố

là một sự đánh giá thể hiện năng lực tài chính tổng thể của NHTM để thanh toán

những nghĩa vụ tài chính. Sự đánh giá này tập trung vào khả năng và mức độ sẳn sàng

của một NHTM trong việc thanh toán các nghĩa vụ tài chính đến hạn. Sự đánh giá này

không áp dụng riêng cho một nghĩa vụ tài chính cụ thể và cũng không đề cập đến đặc

điểm của những khoản dự phòng cho những nghĩa vụ tài chính này. Việc đánh giá

MXHTN tập trung vào xác định khả năng phá sản hay khả năng thanh toán những

nghĩa vụ tài chính của đơn vị được đánh giá trên phương diện nghĩa vụ pháp lý. Ngoài

ra, MXHTN của NHTM cũng được xem xét một cách tách rời với MXHTN của chủ

thể bảo lãnh cho các nghĩa vụ tài chính của NHTM được đánh giá (Standard & Poor’s,

2010).

Tương tự, MXHTN của NHTM do Fitch công bố thể hiện khả năng thanh toán

đúng hạn các nghĩa vụ tài chính của NHTM. MXHTN của NHTM do Fitch công bố

dựa trên việc phân tích khả năng gánh chịu, thái độ và năng lực quản trị rủi ro của

NHTM kết hợp với việc đánh giá khả năng hỗ trợ tài chính của chính phủ hay tập

đoàn mẹ đối với NHTM (Fitch, 2003).

Tóm lại, từ 3 khái niệm về MXHTN của NHTM của 3 tổ chức xếp hạng tín

nhiệm uy tín nhất trên thế giới được trình bày ở trên, ta có thể hiểu được rằng

MXHTN của NHTM là thước đo phản ánh cụ thể mức độ uy tín và khả năng thanh

toán đúng hạn các nghĩa vụ tài chính của NHTM.

Bên cạnh đó, các nghiên cứu thực nghiệm về MXHTN của NHTM cụ thể như

nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009), Iannotta và cộng sự (2010), Caporale và

cộng sự (2012), … cũng đều thống nhất với nhau về khái niệm MXHTN của NHTM

như trên. Mặt khác, Bellotti và cộng sự (2011a) còn chỉ ra rằng MXHTN do các tổ

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

chính của các NHTM không chỉ trong hiện tại mà còn cả trong tương lai. Nói một

cách khác, quá trình đánh giá MXHTN của một đơn vị là một quá trình độc lập với

mục đích là xác định khả năng và mức độ sẳn sàng để thanh toán những nghĩa vụ tài

chính. Quá trình này được thực hiện bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thông qua

việc phân tích và đánh giá tổng hợp những yếu tố rủi ro có thể nhận biết được của đơn

vị được đánh giá.

MXHTN của một NHTM có thể được thay đổi, tạm đình chỉ việc áp dụng hay

được thu hồi lại bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm do những sự thay đổi trong những

thông tin tài chính của đơn vị hay tính sẳn có của các thông tin này.

Việc đánh giá MXHTN của một NHTM do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm

thực hiện căn cứ trên những thông tin hiện tại được cung cấp bởi chính NHTM được

đánh giá hay có thể từ những nguồn thông tin đáng tin cậy khác. Các tổ chức xếp hạng

tín nhiệm không thực hiện kiểm toán đối với những thông tin tài chính này và đôi khi

dựa trên những thông tin tài chính chưa được kiểm toán.

MXHTN của một NHTM bao gồm MXHTN ngắn hạn và MXHTN dài hạn.

MXHTN ngắn hạn thể hiện mức độ tin cậy của một đơn vị trong việc hoàn tất các

nghĩa vụ tài chính của đơn vị này trong khoảng thời gian ngắn (Standard & Poor’s,

2010).

MXHTN dài hạn của NHTM theo Standard & Poor’s được phân chia cụ thể

thành 10 cấp độ khác nhau từ MXHTN tốt nhất đến MXHTN kém nhất bao gồm:

AAA, AA,…. , R, SD (chi tiết xem phụ lục 2).

MXHTN dài hạn của các NHTM theo tiêu chuẩn đánh giá của Moody’s được

phân chia thành 9 bậc từ cao đến thấp bao gồm: Aaa, Aa, A, Baa, Ba, B, Caa, Ca, C

(Moody’s, 2009). Tương tự, Fitch cũng phân MXHTN của các NHTM thành 11 bậc

từ cao đến thấp bao gồm: AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, CC, C, RD, D.

Mặc dù có sự khác biệt về số lượng các mức đánh giá MXHTN dài hạn của

NHTM giữa 3 tổ chức xếp hạng tín nhiệm là Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s

như đã nêu nhưng tác giả nhận thấy rằng sự khác biệt này chỉ tập trung ở các MXHTN

thấp nhất để phân biệt cụ thể mức độ rủi ro mất khả năng thanh toán cực kỳ cao của

các NHTM. Cụ thể, theo Standard & Poor’s, MXHTN R thể hiện NHTM đang trong

tình trạng chịu sự kiểm soát của cơ quan quản lý do những bất ổn tài chính nghiêm

trọng và chỉ có thể đáp ứng một vài nghĩa vụ tài chính, còn MXHTN SD thể hiện

NHTM mất khả năng thanh toán với hầu hết các nghĩa vụ tài chính của mình. Theo

Fitch, MXHTN C thể hiện NHTM đang trong tình trạng khó tránh khỏi nguy cơ phá

sản, MXHTN RD thể hiện NHTM đã bắt đầu mất khả năng thanh toán với các nghĩa

vụ tài chính của mình, MXHTN D thể hiện NHTM đang trong tình trạng tiến hành các

thủ tục phá sản hay trong tình trạng bị kiểm soát đặc biệt chờ phá sản. Còn theo

Moody’s, MXHTN C thể hiện NHTM đang trong tình trạng phá sản và có rất ít cơ hội

để khôi phục trở lại.

Do vậy, khái niệm về MXHTN dài hạn và thang đo MXHTN dài hạn đang

được 3 tổ chức xếp hạng quốc tế có quy mô lớn nhất áp dụng hiện nay khá thống nhất

và có nhiều điểm tương đồng nhau. Ngoài ra, 2 hệ thống cơ sở dữ liệu nghiên cứu

trong lĩnh vực ngân hàng phổ biến hiện nay là Bankscope và Thomson Reuters

Datastream đều sử dụng MXHTN của NHTM do tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch

công bố. Bên cạnh đó, theo Bellotti và cộng sự (2011a), Matousek và Stewart (2009)

thì Fitch là tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện nhiều nhất các đánh giá MXHTN đối

với các NHTM trên thế giới hiện nay. Mặc dù, tại cùng một thời điểm, một NHTM có

thể nhận được các MXHTN khác nhau từ 3 tổ chức xếp hạng tín nhiệm uy tín nhất

hiện nay là Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s. Tuy nhiên, Alsakka và cộng sự

(2014) đã chứng minh rằng cả 3 tổ chức xếp hạng tín nhiệm này sẽ nhanh chóng điều

chỉnh MXHTN của họ tương đồng với các MXHTN của các tổ chức xếp hạng tín

nhiệm còn lại.Vì vậy, trong phạm vi luận án khái niệm MXHTN của các NHTM được

hiểu là MXHTN dài hạn của NHTM do Fitch công bố. Vấn đề này không làm giảm ý

nghĩa khoa học và mức độ khái quát của luận án.

2.1.2 Phương pháp đánh giá MXHTN các NHTM

Hiện nay, ba tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế uy tín nhất bao gồm: Fitch,

Standard & Poor’s và Moody’s đều có công bố các nguyên tắc đánh giá MXHTN các

NHTM. Bên cạnh đó, Hội đồng Giám sát các tổ chức tài chính Liên Bang Mỹ

(FFIEC) cũng đưa ra Hệ thống thống nhất đánh giá các tổ chức tài chính. Tuy nhiên,

những phương pháp đánh giá NHTM được trình bày bởi các đơn vị này mang tính

chất hướng dẫn tổng quát mà không đưa ra các tiêu chí và thang đo cụ thể để đánh giá

MXHTN của NHTM.

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

Financial Institutions Rating System - UFIRS)

Hệ thống đánh giá này được Hội đồng giám sát các tổ chức Tài chính Liên

Bang Mỹ ban hành năm 1979. Hệ thống này ban đầu được áp dụng ở Mỹ, sau đó được

áp dụng ở nhiều quốc gia khác trên thế giới bởi sự khuyến khích của Cục dự trữ Liên

Bang Mỹ. Hệ thống này được biết đến trên phạm vi thế giới với tên viết tắt là

CAMELS, phản ánh 6 yếu tố được đánh giá của NHTM bao gồm: mức độ đầy đủ của

nguồn vốn chủ sở hữu - CAPITAL ADEQUACY, chất lượng tài sản – ASSET

QUALITY, năng lực điều hành – MANAGEMENT CAPABILITY, thu nhập –

EARNING, hệ số thanh khoản – LIQUIDITY RATIOS, và mức độ nhạy cảm với rủi

ro thị trường – SENSITIVITY TO MARKET (Christopolous, 2011).

Theo hệ thống đánh giá này, mỗi NHTM được xếp vào một mức xếp hạng cụ

thể dựa trên sự đánh giá 6 yếu tố chủ yếu phản ánh tình hình tài chính và hoạt động kể

trên. Sự đánh giá này cũng xem xét quy mô, đặc điểm, tính chất phức tạp của các hoạt

động và danh mục rủi ro của NHTM.

Hệ thống đánh giá này bao gồm 5 mức xếp hạng đánh giá và 5 mức độ đánh

giá các yếu tố phản ánh tình hình tài chính và hoạt động của NHTM. Các mức xếp

hạng và mức độ đánh giá trên được xếp thứ tự từ 1 đến 5. Mức xếp hạng 1 phản ánh

mức độ đánh giá tốt nhất, thể hiện tình hình hoạt động và năng lực quản lý rủi ro tốt

nhất. Mức xếp hạng 5 phản ánh mức độ đánh giá kém nhất, thể hiện tình hình hoạt

động và năng lực quản trị rủi ro ở mức kém nhất.

Các mức xếp hạng NHTM thường có quan hệ rất mật thiết với mức độ đánh giá

các yếu tố phản ánh tình hình tài chính và hoạt động của NHTM. Tuy nhiên, mức xếp

hạng NHTM không phải là trung bình cộng của các mức độ đánh giá các yếu tố. Việc

đánh giá một yếu tố dựa trên việc phân tích định tính các thành phần cấu thành nên

yếu tố đó và trong mối liên hệ với các yếu tố khác. Trong quá trình xác định mức xếp

hạng cho một NHTM, một số yếu tố sẽ có mức độ ảnh hưởng lớn đến mức xếp hạng

hơn các yếu tố còn lại căn cứ trên điều kiện thực tế của đơn vị được đánh giá xếp

hạng.

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

quốc tế

Tổ chức Xếp hạng tín nhiệm Fitch thực hiện đánh giá MXHTN của NHTM qua

2 giai đoạn:

 Giai đoạn 1: đánh giá MXHTN độc lập của NHTM (Viability Rating – VR)

trên 5 yếu tố cơ bản: môi trường hoạt động, vị thế, năng lực quản trị điều hành,

thái độ đối với rủi ro và tình hình tài chính của NHTM.

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

MXHTN của bản thân NHTM với những yếu tố hỗ trợ của chính phủ và tập

đoàn mẹ đối với MXHTN của NHTM.

Quá trình này có thể tóm tắt ngắn gọn qua sơ đồ 2.1.

Sơ đồ 2.1: Khung phân tích MXHTN NHTM của Fitch

Đánh giá mức độ hỗ trợ của Chính phủ

và tập đoàn mẹ

MXHTN độc lập của NHTM Các yếu tố chủ yếu để đánh giá  Môi trường hoạt động

 Vị thế

 Năng lực quản lý

 Mức độ mạo hiểm

Mức độ hỗ trợ của chính phủ Các yếu tố chủ yếu để đánh giá  Khả năng hỗ trợ của

Mức độ hỗ trợ của tập đoàn Các yếu tố chủ yếu để đánh giá  Khả năng hỗ trợ của

chính phủ

tập đoàn

 Tình hình tài chính

 Mức độ sẵn sàng hỗ

 Mức độ sẵn sàng hỗ trợ

trợ

MXHTN dài hạn của NHTM

MXHTN ngắn hạn của NHTM

MXHTN của các khoản nợ dài hạn cụ thể

MXHTN của các công cụ nợ thứ cấp và hỗn hợp

Nguồn: Fitch, 2014.

Tương tự như Fitch, Standard & Poor’s cũng thực hiện đánh giá MXHTN của

NHTM qua 2 bước:

 Bước 1: xác định mức độ uy tín và năng lực của bản thân NHTM (Stand Alone

credit profile – SACP) trên cơ sở 6 yếu tố cơ bản: rủi ro chung và rủi ro đặc

thù của ngành ngân hàng của quốc gia nơi NHTM có trụ sở; vị thế NHTM; vốn

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

NHTM.

 Bước 2: xác định MXHTN chung của NHTM trên cơ sở kết hợp mức độ uy tín

và năng lực của bản thân NHTM với những sự hỗ trợ của chính phủ hay tập

đoàn mẹ. Ở bước này, Standard & Poor’s đánh giá sự tác động của các yếu tố

hỗ trợ từ chính phủ và tập đoàn mẹ đến MXHTN của NHTM thông qua việc

đánh giá mối quan hệ giữa những chủ thể này.

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

các nền kinh tế mới nổi

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

Các nền kinh tế phát triển là các quốc gia có nền kinh tế phát triển ở mức độ

cao và có một hệ thống cơ sở hạ tầng công nghệ hiện đại. Có rất nhiều tiêu chí khác

nhau được các tổ chức quốc tế như IMF và WB sử dụng để xác định xem một quốc

gia có thuộc nhóm các nền kinh tế phát triển hay không. Tuy nhiên, một số đặc điểm

cơ bản giúp ta nhận biết các quốc gia có nền kinh tế phát triển đó là:

Thứ nhất, các quốc gia có nền kinh tế phát triển thường là các quốc gia có chỉ

tiêu GNP bình quân đầu người cao. Hiện nay, một số chuyên gia kinh tế cho rằng các

quốc gia có mức GNP bình quân đầu người trên mức 12,000 USD là những quốc gia

có nền kinh tế phát triển. Tuy nhiên, cũng có nhiều ý kiến cho rằng các quốc gia có

nền kinh tế phát triển phải có GNP bình quân đầu người trên mức 25,000 USD hay

30,000 USD (Investopedia, 2017).

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

hóa. Tại các quốc gia này, lĩnh vực dịch vụ hay công nghệ tri thức tạo ra nhiều của cải

xã hội hơn so với các lĩnh vực khác. Ngược lại, tại các nền kinh tế mới nổi thì lĩnh vực

công nghiệp sản xuất hay nông nghiệp là những lĩnh vực chủ chốt trong nền kinh tế

(Nafziger, 2006).

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

cuộc sống tốt. IMF thường dùng chỉ số mức độ phát triển con người (Human

development index – HDI) để phản ánh chất lượng cuộc sống tại một quốc gia. Chỉ số

này đo lường các yếu tố như: mức độ phát triển của nền giáo dục và khả năng đáp ứng

nhu cầu chăm sóc y tế của người dân tại quốc gia. Chỉ số này có giá trị từ 0 đến 1. Các

nền kinh tế phát triển thường là những quốc gia có chỉ số phát triển con người trên

mức 0.8 (Wikipedia, 2017).

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

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

được các nhà nghiên cứu đánh giá cao về mức độ cạnh tranh. Mizaei và cộng sự

(2013) sử dụng mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh

tế mới nổi trong giai đoạn 1999 – 2008 đã chỉ ra rằng các NHTM tại các nền kinh tế

phát triển hoạt động trong môi trường cạnh tranh hơn so với các NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi. Chỉ số mức độ tập trung của các NHTM được các tác giả đo lường

bằng giá trị tổng tài sản của 5 NHTM quy mô lớn nhất/tổng giá trị tài sản các NHTM

tại một quốc gia. Chỉ số này càng thấp thể hiện môi trường hoạt động của các NHTM

càng mang tính chất cạnh tranh.

Đồ thị 2.1: Mức độ tập trung trong lĩnh vực ngân hàng tại các nền kinh tế

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

g n u r t

p ậ t

ộ đ

c ứ M

Năm

phát triển và các nền kinh tế mới nổi giai đoạn 1999 - 2008.

Nguồn: Mizaei và cộng sự (2013).

Đồ thị 2.1 thể hiện mức độ tập trung trong lĩnh vực ngân hàng tại các nền kinh

tế mới nổi luôn vượt trội so với các nền kinh tế phát triển trong cả giai đoạn từ 1999 -

2008. Do vậy, môi trường hoạt động của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

mang tính cạnh tranh cao hơn so với các nền kinh tế mới nổi.

Mặt khác, các NHTM tại các nền kinh tế phát triển thường có mức độ đa dạng

hóa các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng hơn so với các NHTM tại các nền kinh tế mới

nổi. Nguyen và cộng sự (2012) cho rằng các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

thường tập trung vào các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng truyền thống như huy động

vốn và cho vay. Trái lại, tại các nền kinh tế phát triển, các hoạt động dịch vụ ngân

hàng đóng góp đáng kể vào trong tổng thu nhập của các NHTM. Nguyên nhân là, các

NHTM tại các nền kinh tế phát triển thường có ưu thế về trình độ quản lý và kỹ thuật

công nghệ ngân hàng hơn so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. Do đó, các

NHTM tại các nền kinh tế phát triển có các dịch vụ ngân hàng phong phú và đa dạng.

Các hoạt động này đem lại nguồn thu đáng kể cho các NHTM tại các nền kinh tế phát

triển. Bên cạnh đó, mức độ sử dụng các dịch vụ ngân hàng của người dân và doanh

nghiệp tại các nền kinh tế phát triển cũng thường cao hơn so với các nền kinh tế mới

nổi. Do vậy, việc cung cấp các dịch vụ ngân hàng đã trở thành một hoạt động kinh

doanh quan trọng của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Cuối cùng, khung pháp lý chi phối hoạt động của các NHTM tại các nền kinh

tế phát triển cũng thường được đánh giá tốt và hoàn thiện hơn so với tại các nền kinh

tế mới nổi. Theo Suarez (2001), các quy định về quản lý hoạt động ngân hàng và các

chuẩn mực kế toán ngân hàng tại các nền kinh tế phát triển thường chặt chẽ và nghiêm

ngặt hơn so với tại các nền kinh tế mới nổi. Mặt khác, NHTM tại các nền kinh tế phát

triển luôn đi trước trong việc áp dụng các tiêu chuẩn quản trị ngân hàng như Basel.

Nghiên cứu của Powell (2004) cho thấy tỷ lệ số lượng trung bình các NHTM trong 1

quốc gia tuân thủ các tiêu chuẩn quản trị ngân hàng Basel 2 tại các nền kinh tế phát

triển là 80% so với mức 40% tại các nền kinh tế mới nổi tại thời điểm năm 2003.

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

Khái niệm các nền kinh tế mới nổi lần đầu tiên được sử dụng bởi Antoine W.

Van Agtmael, chuyên gia kinh tế của World Bank, năm 1981 để chỉ các quốc gia đang

trong quá trình công nghiệp hóa và có tốc độ phát triển kinh tế mạnh mẽ (Economy

Watch, 2010). Các nền kinh tế mới nổi thường có sự khác biệt với các nền kinh tế phát

triển về các yếu tố như: chỉ tiêu GNP bình quân đầu người, mức độ đóng góp của lĩnh

vực dịch vụ hay công nghệ tri thức trong tổng giá trị sản phẩm của xã hội, chất lượng

cuộc sống của người dân như đã kể trên. Mặt khác, ta còn có thể phân biệt giữa các

nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế phát triển qua những đặc điểm sau:

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

chuyển đổi từ những nền kinh tế đóng cửa và kém phát triển thành những nền kinh tế

mở cửa và phát triển. Quá trình chuyển đổi này thường được thể hiện qua sự hình

thành và phát triển của thị trường chứng khoán, thị trường ngoại hối tại các quốc gia

này và những thay đổi về chính sách quản lý kinh tế của chính phủ theo hướng tự do

hóa và mở cửa nền kinh tế. Tuy vậy, các nền kinh tế mới nổi chưa có được mức độ

hiệu quả của thị trường cũng như những quy định chặt chẽ về chế độ kế toán, quản lý

và điều hành thị trường tài chính như tại các nền kinh tế phát triển (IMF, 2014).

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

mới nổi là một đặc điểm nổi bật được nhiều nhà nghiên cứu đề cập đến. Cụ thể, theo

Nilsen và Rovelli (2001) các nền kinh tế mới nổi đã chịu tác động của một chuỗi dài

các cuộc khủng hoảng tài chính trong vài thập kỷ trở lại đây. Trước hết là cuộc khủng

hoảng tại Chile năm 1982, sau đó là Mexico năm 1994 - 1995, nối tiếp là cuộc khủng

hoảng tài chính tại khu vực Đông Nam Á năm 1997 (bao gồm các quốc gia như

Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines và Thái Lan), khủng hoảng tài chính tại

Nga năm 1998 và Brazil 1999. Keffala (2015) cho rằng mỗi cuộc khủng hoảng tài

chính tại các nền kinh tế mới nổi đều có những đặc điểm và nguyên nhân riêng biệt.

Tuy vậy, các cuộc khủng hoảng này cùng xuất phát từ một số nguyên nhân chung như:

chính sách tài chính quốc gia thiếu bền vững, hệ thống pháp luật chi phối hoạt động

của hệ thống NHTM không phù hợp, hoạt động giám sát các khoản vay của các

NHTM yếu kém, hoạt động đầu tư không hiệu quả của chính phủ hay của các tổ chức

kinh tế tại các quốc gia này.

Ba là, quá trình tự do hóa tài chính đang diễn ra mạnh mẽ tại các nền kinh tế

mới nổi để khắc phục sự thiếu ổn định và dễ đổ vỡ của hệ thống tài chính tại các quốc

gia này. Trong đó, nổi trội nhất là quá trình tự do hóa tài chính của các nền kinh tế

mới nổi tại khu vực Châu Á trong hai thập kỷ gần đây. Ban đầu, tỷ lệ thâm nhập của

các NHTM nước ngoài vào các nền kinh tế mới nổi rất thấp do chịu ảnh hưởng của

các chính sách khắt khe trong việc cấp phép thành lập và quản lý hoạt động đối với

các NHTM nước ngoài tại các quốc gia này. Tuy nhiên, từ sau khủng hoảng tài chính

khu vực Đông Nam Á năm 1997, các nhà đầu tư trong nước không đủ sức tham gia

vào việc tái cấu trúc vốn cho các NHTM tại các quốc gia này. Do vậy, chính phủ tại

các nền kinh tế mới nổi đẩy mạnh việc khuyến khích các NHTM nước ngoài tham gia

góp vốn vào các NHTM nội địa. Cụ thể như, trong năm 2000 chính phủ Indonesia

nâng tỷ lệ góp vốn của các nhà đầu tư nước ngoài vào các ngân hàng liên doanh tại

quốc gia này từ 85% lên 99%. Chính phủ Thái Lan nới lỏng hạn chế sở hữu nước

ngoài tại các NHTM bằng việc cho phép các nhà đầu tư nước ngoài nắm tỷ lệ vốn góp

chủ yếu vào các tổ chức tài chính tại Thái Lan lên đến 10 năm. Kết quả là, cuối năm

2001, có 4 NHTM liên doanh với phần vốn góp chủ yếu là của các nhà đầu tư nước

ngoài được thành lập tại Thái Lan (Montgomery, 2003). Năm 1999, chính phủ Trung

Quốc cho phép mức lãi suất cho vay của các NHTM đối với doanh nghiệp quy mô

nhỏ có thể lên 130% so với mức lãi suất cho vay quy định của NHTW. Bắt đầu từ năm

2002, chính phủ Trung Quốc cho phép tự do hóa lãi suất trong hoạt động cho vay và

huy động của các NHTM. Từ năm 2003, các NHTM và người gởi tiền có thể tự do

thương lượng lãi suất gởi ngoại tệ. Đến năm 2004, tại Trung Quốc có 204 chi nhánh

NHTM nước ngoài được cho phép thu đổi ngoại cho người dân Trung Quốc và người

nước ngoài trên phạm vi toàn quốc (Fu và Heffernan, 2009). Mặt khác, theo Fang và

cộng sự (2014) tại các nền kinh tế mới nổi ở khu vực Đông Âu, quá trình cải tổ hệ

thống NHTM bắt đầu diễn ra mạnh mẽ sau sự tan rã của Liên Bang Xô Viết. Quá trình

này được thể hiện cụ thể qua việc tư hữu hóa các NHTM thuộc sở hữu nhà nước, thiết

lập khung pháp lý chặt chẽ trong lĩnh vực ngân hàng và giải quyết vấn đề nợ quá hạn

của hệ thống NHTM.

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

hơn so với các nền kinh tế phát triển. Cụ thể, trong giai đoạn 2015 - 2016, tốc độ tăng

trưởng GDP tại các nền kinh tế phát triển như Mỹ, Anh, Đức và Nhật Bản đều ở dưới

mức 3%/năm. Trong khi đó, tại các nền kinh tế mới nổi như Trung Quốc, Ấn Độ,

Malaysia, Thái Lan và Việt Nam, tốc độ tăng trưởng GDP đều ở mức trên 4%/năm.

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

Mặc dù hệ thống NHTM tại các nền kinh tế mới nổi đã có nhiều thay đổi tích

cực và tiếp cận dần với sự phát triển của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển khi

các chính phủ đẩy mạnh quá trình tự do hóa tài chính. Tuy nhiên, các NHTM tại các

nền kinh tế mới nổi vẫn còn một số điểm khác biệt quan trọng so với các NHTM tại

các nền kinh tế phát triển như sau:

Thứ nhất, tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản và dư nợ cho vay của các

NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường khá cao. Theo Mishkin (1999), tại các nền

kinh tế mới nổi, các NHTM có vai trò vô cùng quan trọng và được xem là một kênh

dẫn vốn chủ yếu các doanh nghiệp tại các quốc gia này. Để đạt được mục tiêu kích

thích nền kinh tế tăng trưởng ở mức cao, chính phủ tại các nền kinh tế mới nổi thường

khuyến khích các NHTM tăng trưởng dư nợ cho vay một cách nhanh chóng. Mặt

khác, quá trình tự do hóa tài chính tại các quốc gia này cũng góp phần đẩy mạnh sự

tăng trưởng quy mô tài sản và dư nợ cho vay của các NHTM. Các nhà đầu tư nước

ngoài ồ ạt đổ vốn vào các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi trong một khoảng thời

gian ngắn do sự hấp dẫn của tỷ suất sinh lời cao tại các thị trường này. Và kết quả là

dòng vốn nước ngoài này đã tiếp sức thêm cho sự tăng trưởng mạnh mẽ của hoạt động

cho vay và thúc đẩy những hoạt động kinh doanh mạo hiểm của các NHTM. Tuy

nhiên, năng lực đánh giá rủi ro tín dụng và kiểm soát việc sử dụng vốn vay của các

NHTM tại các nền kinh tế mới nổi không thể phát triển và đáp ứng kịp với tốc độ tăng

trưởng quá nhanh của dư nợ cho vay. Kết quả là, các NHTM phải đối mặt với tỷ lệ nợ

xấu cao khi các khách hàng vay sử dụng vốn không hiệu quả và không đúng mục đích.

Thứ hai, theo Suarez (2001) nguồn vốn chủ sở hữu của các NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi thường không thật sự thể hiện tiềm lực tài chính của các NHTM như

tại các nền kinh tế phát triển. Do hệ thống quản lý hoạt động NHTM còn chưa hoàn

thiện và vốn chủ sở hữu của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường tập trung

vào một số ít cổ đông của NHTM nên các cổ đông này dễ dàng tài trợ cho phần vốn

góp của họ vào NHTM thông qua các khoản vay từ các bên liên quan.

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

quân của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường cao hơn so với các NHTM tại

các nền kinh tế phát triển. Mizaei và cộng sự (2013) với mẫu dữ liệu gồm 308 NHTM

tại các nước thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và 1621 NHTM tại các nền kinh tế

phát triển trong giai đoạn 1999 – 2008 đã cho thấy tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng tài sản

bình quân của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển thường ổn định ở mức 0.5% và

khá thấp khi so sánh với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Đồ thị 2.2: ROAA của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi và

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

Năm

các nền kinh tế phát triển giai đoạn 1999 - 2008

Nguồn: Mizaei và cộng sự (2013).

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

tài chính của các NHTM thường không có độ tin cậy cao. Tại các quốc gia này, việc

cung cấp thông tin tài chính của các NHTM còn rất nhiều vấn đề tồn tại nguyên nhân

chủ yếu xuất phát từ các yếu tố về thể chế. Cụ thể, các cơ quan quản lý hoạt động

ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi thường không có những quy định cụ thể để xử

lý việc các NHTM cung cấp các thông tin tài chính chậm trễ hay không đảm bảo chất

lượng. Mặt khác, các chuẩn mực kế toán áp dụng bởi các NHTM tại các nền kinh tế

mới nổi thường không tương đồng với các chuẩn mực kế toán quốc tế. Chẳn hạn như

quy định về phân loại và trích lập dự phòng cho hoạt động tín dụng có sự khác biệt rất

lớn giữa các nền kinh tế triển và các nền kinh tế mới nổi. Bên cạnh đó, việc cung cấp

các thông tin tài chính có chất lượng và tuân thủ các chuẩn mực kế toán quốc tế

thường đòi hỏi các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi phải có một sự đầu tư tương đối

lớn vào hệ thống quản lý và nhân sự. Điều này không được các cơ quan quản lý hoạt

động ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi quy định bắt buộc do quy mô tương đối

khiêm tốn của các NHTM tại các quốc gia này. Ngoài ra, Bouvard và cộng sự (2011)

cho rằng có tồn tại mối quan hệ mật thiết giữa sự minh bạch và chính xác của thông

tin tài chính và rủi ro thanh khoản của NHTM. Đặc biệt, tại các nền kinh tế mới nổi,

khi tình hình tài chính của các NHTM đang trong tình trạng bất ổn thì việc không

minh bạch trong công bố thông tin tài chính của các NHTM dễ dẫn đến sự tháo chạy

đồng loạt của các nhà đầu tư và người gởi tiền ra khỏi hệ thống NHTM.

2.3 Cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM

Qua việc tham khảo Hệ thống thống nhất đánh giá các tổ chức tài chính của

Hội đồng Giám sát các tổ chức tài chính Liên Bang Mỹ (FFIEC), các phương pháp

đánh giá MXHTN của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế và các nghiên cứu về

MXHTN của các NHTM, tác giả thấy rằng MXHTN của NHTM bị tác động bởi các

yếu tố như: mức độ rủi ro chung của nền kinh tế, mức độ rủi ro ngành ngân hàng của

quốc gia nơi NHTM có trụ sở, sự hỗ trợ của chính phủ hay tập đoàn mẹ và một số đặc điểm riêng của bản thân NHTM1. Bên cạnh đó, mỗi yếu tố trên lại bị tác động bởi rất

nhiều các yếu tố chi tiết khác. Tuy nhiên, tác giả thấy rằng tồn tại sự không thống nhất

trong các yếu tố chi tiết được sử dụng bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm trong việc

đánh giá MXHTN của NHTM, cụ thể nhất là sự không thống nhất trong các chỉ tiêu

phản ánh tình hình tài chính của các NHTM. Mặt khác, sự khác biệt cơ bản giữa Hệ

1 Các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM theo phương pháp đánh giá của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế được minh họa trong sơ đồ 2.2 bên dưới.

thống thống nhất đánh giá các tổ chức tài chính so với phương pháp đánh giá

MXHTN của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm là hệ thống này không đề cập đến tác

động hỗ trợ của chính phủ hay tập đoàn mẹ đến MXHTN của NHTM.

Ngoài ra, các nghiên cứu thực nghiệm về MXHTN của NHTM như nghiên cứu

của Boyacioglu và cộng sự (2009), Matousek và Stewart (2009), Ioannidis và cộng sự

(2010), Caporale và cộng sự (2012), … đều thống nhất với nhau về sự tác động của

các yếu tố vĩ mô nền kinh tế nơi NHTM có trụ sở và các yếu tố đặc thù của NHTM

như quy mô, chất lượng tài sản, quy mô vốn chủ sở hữu, hiệu quả hoạt động và khả

năng thanh khoản đến MXHTN của NHTM. Bên cạnh đó, Lang và So (2002),

Iannotta và cộng sự (2010), Lassoued và cộng sự (2016) đã chỉ ra sự tác động của đặc

điểm sở hữu đến mức độ rủi ro và MXHTN của các NHTM.

Các yếu tố đặc thù của NHTM

Sơ đồ 2.2: Các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM

Mức độ rủi ro chung

Hỗ trợ của chính phủ

Quy mô và vị thế

Các yếu tố vĩ mô

hay tập đoàn mẹ

NHTM

của nền kinh tế

Chất lượng tài sản

ngành ngân hàng

Quy mô

vốn chủ sở hữu

Khả năng sinh lời và

hiệu quả hoạt động

Khả năng

thanh khoản

Mức xếp hạng tín nhiệm của

NHTM

Mức độ rủi ro

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ lược khảo lý thuyết.

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

Hoạt động kinh doanh của các NHTM rất nhạy cảm với những biến động vĩ mô

của nền kinh tế. Đặc biệt, những thay đổi trong chính sách điều hành nền kinh tế của

chính phủ hay những bất ổn trong hệ thống chính trị tại một quốc gia lập tức có ảnh

hưởng đến mức độ rủi ro và MXHTN của các NHTM tại quốc gia này. Các tổ chức

xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s đều bắt đầu

việc đánh giá MXHTN của các NHTM bằng việc xem xét đánh giá mức độ rủi ro

chung của nền kinh tế nơi NHTM có trụ sở.

Mặt khác, nghiên cứu thực nghiệm của Matousek và Stewart (2009), Bellotti và

cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012) đều cho thấy sự ảnh hưởng rất

lớn của yếu tố rủi ro quốc gia nơi NHTM có trụ sở đến MXHTN của bản thân NHTM.

Những sự thay đổi trong chính sách điều hành nền kinh tế của chính phủ, mức độ

thâm hụt ngân sách, tỷ lệ nợ công, tốc độ tăng trưởng GDP hay tỷ lệ lạm phát của

quốc gia là những yếu tố ảnh hưởng rất lớn và trực tiếp đến MXHTN của các NHTM

tại quốc gia này. Trên thực tế, cuộc khủng hoảng nợ công tại Châu Âu giai đoạn 2010

- 2012 đã cho thấy sự tác động mạnh mẽ của mức độ rủi ro quốc gia đến MXHTN của

các NHTM tại các quốc gia này. Trong giai đoạn này, khi một số các quốc gia Châu

Âu đứng trước nguy cơ mất khả năng thanh toán các khoản nợ công thì các NHTM tại

các quốc gia này lập tức bị các tổ chức xếp hạng tín nhiệm hạ MXHTN.

Bên cạnh đó, trong quá trình đánh giá MXHTN của NHTM, các tổ chức xếp

hạng tín nhiệm trên cũng thực hiện đánh giá rất chi tiết mức độ rủi ro đặc thù của

ngành ngân hàng tại quốc gia nơi NHTM có trụ sở. Theo Standard & Poor’s (2011 b),

môi trường hoạt động ngành ngân hàng bao gồm các yếu tố như: hệ thống các quy

định pháp luật liên quan đến hoạt động ngân hàng, kinh nghiệm và năng lực của

NHTW trong việc điều hành hệ thống NHTM, mức độ đa dạng hóa các sản phẩm tài

chính và mức độ cạnh tranh trong hoạt động của các NHTM. Các yếu tố này ảnh

hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh, khả năng huy động vốn cũng như mức độ

rủi ro thanh khoản của các NHTM.

Các nghiên cứu thực nghiệm của Fang và Marton (2014), Lin và Molyneux

(2014) đã chứng minh rằng việc hoàn thiện hệ thống pháp luật quản lý hoạt động của

hệ thống các NHTM và môi trường hoạt động cạnh tranh có kiểm soát của cơ quan

chức năng giúp gia tăng hiệu quả hoạt động và góp phần làm giảm thiểu rủi ro hoạt

động của các NHTM. Nghiên cứu của Mirzaei và cộng sự (2014) cũng đã chứng minh

rằng mức độ cạnh tranh có ảnh hưởng rất lớn đến mức độ rủi ro của các NHTM.

Từ đó ta có thể thấy rằng môi trường ngành ngân hàng tại một quốc gia có tác

động rất rõ nét đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia này.

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

của các NHTM

Fitch (2014) cho rằng sự hỗ trợ của chính phủ đối với các NHTM thuộc sở hữu

của cơ quan này có tác động làm thay đổi MXHTN của các NHTM này. Các NHTM

thuộc sở hữu nhà nước thường có vai trò quan trọng trong việc thực hiện các mục tiêu

phát triển kinh tế hay chính trị của quốc gia. Do vậy, chính phủ có xu hướng hỗ trợ về

nguồn vốn và các chính sách đặc biệt cho các NHTM này khi cần thiết. Mặt khác, các

NHTM thuộc sở hữu của chính phủ thường có quy mô lớn trong hệ thống NHTM tại

các quốc gia. Sự phá sản của các NHTM này sẽ tác động tiêu cực đến sự ổn định

chung của hệ thống NHTM và cả nền kinh tế. Do vậy, chính phủ thường phải hỗ trợ

các NHTM này khi cần thiết để đảm bảo sự ổn định chung cho toàn bộ nền kinh tế.

Mặt khác, nghiên cứu của Iannotta và cộng sự (2010) cũng chỉ ra rằng các NHTM

thuộc sở hữu nhà nước thường được đánh giá MXHTN tốt hơn so với các NHTM

thuộc sở hữu tư nhân. Tuy nhiên, sự khác biệt này không phải bắt nguồn từ sự khác

biệt về tình hình tài chính của NHTM nhà nước so với các NHTM tư nhân mà là kết

quả của sự hỗ trợ đặc biệt của chính phủ đối với các NHTM thuộc sở hữu nhà nước.

Tuy vậy, nghiên cứu của Lassoued và cộng sự (2016) lại chỉ ra rằng các

NHTM thuộc sở hữu nhà nước thường có mức độ rủi ro cao hơn so với các NHTM

thuộc sở hữu nước ngoài. Bởi vì, các NHTM thuộc sở hữu nhà nước thường nhận

được sự ưu đãi đãi về cơ chế chính sách hay sự hỗ trợ về nguồn vốn từ chính phủ khi

cần thiết nên các NHTM nay thường thực hiện cho vay hay đầu tư vào các dự án có

mức độ rủi ro cao.

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

tích cực đến MXHTN của NHTM. Theo Moody’s (1999), các tập đoàn mẹ có thể sử

dụng lợi thế về quy mô, khả năng phân tán rủi ro trong hoạt động và kinh nghiệm điều

hành quản lý để hỗ trợ các NHTM thuộc sở hữu của các đơn vị này khi cần thiết. Mặt

khác, Mirzaei và cộng sự (2014) cũng chứng minh rằng các NHTM thuộc sở hữu của

các tập đoàn nước ngoài tại các nền kinh tế mới nổi thường có khả năng sinh lời tốt

hơn và mức độ rủi ro thấp hơn so với các NHTM khác. Nguyên nhân là các đơn vị này

tận dụng được lợi thế về công nghệ, năng lực quản trị điều hành và có khả năng phân

tán rủi ro tốt hơn so với các NHTM nội địa.

Từ những phân tích trên, ta có thể thấy được rằng có sự tác động rất lớn của

yếu tố hỗ trợ từ chính phủ hay tập đoàn mẹ đến MXHTN của các NHTM thuộc sở hữu

của các đối tượng này.

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

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

MXHTN của NHTM bao gồm: quy mô và vị thế; chất lượng tài sản; quy mô vốn chủ

sở hữu; khả năng sinh lời, hiệu quả hoạt động và khả năng thanh khoản. Việc phân

tích và đánh giá các yếu tố đặc thù này giúp các tổ chức xếp hạng tín nhiệm xác định

MXHTN cơ sở cho các NHTM được đánh giá. Sau đó, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm

kết hợp phân tích đồng thời MXHTN cơ sở của NHTM với mức độ rủi ro chung của

nền kinh tế nơi NHTM có trụ sở và sự hỗ trợ của chính phủ hay tập đoàn mẹ đối với

NHTM để xác định MXHTN cụ thể cho NHTM được đánh giá.

Khi thực hiện đánh giá các yếu tố đặc thù của các NHTM, các tổ chức xếp

hạng tín nhiệm thường phân tích đánh giá sự biến động của các yếu tố này trong một

khoảng thời gian nhất định. Mặt khác, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm cũng thực hiện

so sánh và đối chiếu các yếu tố đặc thù của NHTM đang được đánh giá với các

NHTM khác.

Để đánh giá quy mô và vị thế của NHTM, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm

thường xem xét quy mô và mức độ ổn định thị phần, số lượng khách hàng và thu nhập

của ngân hàng được đánh giá. Bên cạnh đó, yếu tố quy mô mạng lưới hoạt động, mức

độ đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ và quy mô tổng tài sản cũng là những yếu được các

tổ chức xếp hạng tín nhiệm cân nhắc khi đánh giá quy mô và vị thế của các NHTM.

Mặt khác, việc đánh giá các yếu tố về chất lượng tài sản; quy mô vốn chủ sở

hữu; khả năng sinh lời, hiệu quả hoạt động và khả năng thanh khoản của các NHTM

được các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện thông qua việc phân tích, so sánh và

đánh giá các chỉ tiêu tài chính của các NHTM. Các chỉ tiêu tài chính tác động đến

MXHTN của NHTM theo quan điểm của tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch được trình

bày chi tiết trong phụ lục 3. Mặc dù các tổ chức xếp hạng tín nhiệm trình bày rất chi

tiết các chỉ tiêu tài chính tác động đến MXHTN của NHTM nhưng các tổ chức này

không nêu cụ thể mức độ tác động và chiều hướng tác động cụ thể của các chỉ tiêu tài

chính đến MXHTN của NHTM.

Về mặt thực nghiệm, một trong những nghiên cứu đầu tiên chỉ ra sự tác động

của các chỉ số tài chính đến MXHTN của NHTM là nghiên cứu của Horrigan (1966).

Các nghiên cứu gần đây về MXHTN của NHTM như nghiên cứu của Poon và cộng sự

(1999), Matousek và Stewart (2009), Ioannidis và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự

(2011a, 2011b) đều cho thấy có rất nhiều chỉ số tài chính khác nhau có tác động quan

trọng đến MXHTN của các NHTM. Mặc dù, các nghiên cứu này không thống nhất với

nhau các về các chỉ tiêu tài chính cụ thể và chiều hướng tác động của các chỉ tiêu này

đến MXHTN của NHTM. Nhưng tác giả nhận thấy rằng các nghiên cứu trên đều

thống nhất rằng MXHTN của NHTM chịu sự tác động của các nhóm chỉ tiêu tài chính

bao gồm: quy mô và vị thế, chất lượng tài sản, quy mô vốn chủ sở hữu, khả năng sinh

lời và khả năng thanh khoản.

2.4 Cơ sở lý thuyết về sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến

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

2.4.1 Khái niệm về bất cân xứng thông tin

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

đủ những thông tin như bên còn lại. Vấn đề này có thể dẫn đến những rủi ro về đạo

đức hay những sự lựa chọn bất lợi. Trong lĩnh vực kinh tế, rủi ro đạo đức phát sinh khi

một bên trong giao dịch dựa vào sự am hiểu hơn của mình về giao dịch này để trục lợi

từ bên kém am hiểu hơn trong giao dịch. Mặt khác, lựa chọn bất lợi xuất hiện khi

người mua và người bán trong giao dịch có mức độ tiếp cận thông tin về sản phẩm

khác nhau và chủ thể có thông tin đầy đủ hơn về chất lượng của sản phẩm sẽ tìm cách

thực hiện giao dịch sao cho có lợi nhất cho bản thân họ (Mishkin,1999).

2.4.2 Nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng

đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát

triển

Theo tác giả, nguyên nhân cơ bản dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các

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

kinh tế phát triển là do sự tác động của vấn đề bất cân xứng thông tin trong quá trình

đánh giá MXHTN giữa tổ chức xếp hạng tín nhiệm và các NHTM được đánh giá. Cụ

thể là, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm khi thực hiện đánh giá MXHTN của các NHTM

luôn tìm cách để đưa ra MXHTN phản ánh chính xác nhất những rủi ro và tình hình

tài chính của đơn vị được đánh giá. Để làm được điều này các tổ chức xếp hạng thực

hiện phân tích một cách chi tiết những yếu tố vĩ mô, những đặc điểm riêng và các chỉ

tiêu phản ánh tình hình tài chính của NHTM được đánh giá MXHTN. Tuy nhiên, theo

Bellotti và cộng sự (2011a) các tổ chức xếp hạng không thể có được sự am hiểu về

tình hình tài chính và những rủi ro của các đơn vị được đánh giá như chính các đơn vị

này. Do vậy, trong quá trình đánh giá MXHTN của NHTM luôn tồn tại vấn đề bất cân

xứng thông tin giữa tổ chức xếp hạng tín nhiệm và đơn vị được đánh giá MXHTN.

Qua việc lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm và tham khảo quy trình đánh

giá của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm, tác giả nhận thấy rằng có 2 lý do cơ bản làm

cho vấn đề bất cân xứng thông tin có tác động mạnh mẽ gây nên sự khác biệt trong tác

động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

so với các nền kinh tế phát triển đó là: chất lượng các thông tin tài chính của các

NHTM và bản chất của các đánh giá MXHTN NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Thứ nhất, Shen và cộng sự (2012) cho rằng vấn đề bất cân xứng thông tin giữa

tổ chức xếp hạng tín nhiệm và NHTM được đánh giá MXHTN xảy ra nghiêm trọng tại

các nền kinh tế mới nổi hơn so với tại các nền kinh tế phát triển xuất phát từ chất

lượng các thông tin tài chính của NHTM được đánh giá. Và điều này gây nên sự khác

biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh

tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển. Cụ thể, khi các NHTM đặt trụ sở tại các

nền kinh tế phát triển, các quốc gia có những quy định nghiêm ngặt về việc công bố

thông tin tài chính của các NHTM, thì các chỉ số tài chính sẽ thực sự phản ánh mức độ

rủi ro của các NHTM này. Khi này, vấn đề bất cân xứng thông tin ít tồn tại trong quá

trình đánh giá MXHTN NHTM của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm. Ngược lại, khi

các NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế mới nổi, các quốc gia chưa hoàn thiện về

khung pháp lý trong việc cung cấp các thông tin tài chính của các NHTM, thì các chỉ

số tài chính của các NHTM này không đáng tin cậy như các chỉ số tài chính của các

NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Do vậy, vấn đề bất cân xứng thông tin diễn ra

nghiêm trọng hơn trong quá trình đánh giá MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế

mới nổi. Điều này làm cho các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thường đưa ra MXHTN

thấp hơn cho NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế mới nổi so với NHTM có trụ sở tại

các nền kinh tế phát triển mặc dù 2 đơn vị này có các chỉ số tài chính tương đồng

nhau.

Tương tự, theo Moody’s (1999) sự khác biệt khi đánh giá MXHTN của các

NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi so với đánh giá MXHTN

của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển, đó là vai trò của các chỉ tiêu

tài chính trong việc phản ánh ánh tình trạng sức khỏe các NHTM thường bị giảm sút

mà thay vào đó là tình trạng nền kinh tế và môi trường mà NHTM đang hoạt động là

những yếu tố quan trọng tác động đến MXHTN của các NHTM. Nguyên nhân của vấn

đề này có thể là do chất lượng các thông tin tài chính của các NHTM tại các quốc gia

thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi thường không được đánh giá cao về mức độ

chính xác và độ tin cậy. Điều này xuất phát từ những khác biệt trong các chuẩn mực

kế toán và quy định của các cơ quan quản lý về việc công bố thông tin tài chính của

các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi còn chưa thật sự chặt chẽ và hiệu quả.

Thứ hai, Poon và cộng sự (2009) cho rằng sự khác biệt về bản chất của các

đánh giá MXHTN đã dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng

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

chủ động yêu cầu đánh giá MXHTN có thể nhận được các MXHTN tốt hơn so với các

NHTM nhận được các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu mặc dù các đặc điểm tài

chính của 2 đơn vị này tương đồng nhau.

Cụ thể là, quy trình để các NHTM có được các đánh giá MXHTN thường bắt

đầu bằng việc các đơn vị này lập đề nghị được đánh giá MXHTN để gởi đến các tổ

chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế. Sau khi thỏa thuận được ký kết giữa 2 bên, thì hàng

loạt các cuộc họp giữa tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế và các đơn vị được đánh

giá MXHTN sẽ được thực hiện. Các chuyên viên đánh giá và các nhà quản trị tài

chính của đơn vị được đánh giá sẽ trao đổi những yêu cầu, thông tin và quan điểm cần

thiết để có thể đi đến một kết luận chung về MXHTN của đơn vị này. Các tổ chức xếp

hạng tín nhiệm phải đảm bảo tính bí mật nếu những thông tin nhạy cảm của đơn vị

đang được đánh giá được cung cấp. Và trong trường hợp này, các tổ chức xếp hạng tín

nhiệm có được những thông tin mà các đối tượng khác trên thị trường không biết

được. Và những đánh giá MXHTN như vậy phản ánh chính xác hơn khả năng thanh

toán những khoản nợ hay tình hình tài chính của đơn vị được đánh giá. Tuy nhiên,

cũng có rất nhiều trường hợp việc đánh giá MXHTN được thực hiện dựa hoàn toàn

trên các thông tin được công bố đại chúng (Liu và Ferri, 2001).

Hầu hết các doanh nghiệp hay NHTM tại Mỹ và rất nhiều đơn vị khác hoạt

động trên phạm vi quốc tế tại các quốc gia khác nhau đều cho rằng việc được đánh giá

MXHTN bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, Standard & Poor’s

hay Moody’s là điều kiện không thể thiếu để các đơn vị này có thể thu hút được các

nhà đầu tư trên thị trường vốn quốc tế. Và khi đó, các đơn vị này chủ động yêu cầu

các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thực hiện các đánh giá MXHTN theo yêu cầu.

Tuy nhiên, cũng có rất nhiều doanh nghiệp hay NHTM khác không yêu cầu đánh giá

MXHTN từ các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế bởi nhiều lý do khác nhau như:

các đơn vị này cho rằng tình hình tài chính của bản thân đơn vị không khả quan, hay

các đơn vị này không có nhu cầu huy động vốn trên thị trường quốc tế, hoặc các đơn

vị này sợ các thông tin mà họ cung cấp cho tổ chức xếp hạng tín nhiệm trong quá trình

đánh giá có thể bị rò rỉ đến các đối thủ cạnh tranh. Mặc dù vậy, các đơn vị này vẫn có

thể nhận được các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu từ các tổ chức xếp hạng tín

nhiệm quốc tế.

Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, Standard & Poor’s và

Moody’s hiện nay không công bố cụ thể các đánh giá MXHTN nào là được thực hiện

theo yêu cầu hay không theo yêu cầu từ các doanh nghiệp hay NHTM được đánh giá.

Tuy nhiên, trong giai đoạn năm 1996, Standard & Poor’s có ghép thêm cho các

MXHTN không được yêu cầu từ đơn vị được đánh giá chữ pi (viết tắt của từ Public

Information) ngay sau ký hiệu của các MXHTN để phân biệt với các đánh giá

MXHTN được thực hiện theo yêu cầu của các NHTM (Gasparino, 1996). Theo

Standard & Poor’s những đánh giá MXHTN không được yêu cầu từ đơn vị được đánh

giá là những đánh giá MXHTN hoàn toàn dựa trên những thông tin đại chúng do các

doanh nghiệp hay NHTM công bố và một số thông tin đại chúng khác. Do vậy, tổ

chức xếp hạng tín nhiệm này thẳng thắn thừa nhận với các nhà đầu tư rằng các

MXHTN này không phản ánh những thảo luận chi tiết giữa tổ chức xếp hạng tín

nhiệm và ban lãnh đạo của các đơn vị được đánh giá về tình hình tài chính của các

đơn vị này. Do vậy, các MXHTN được thực hiện không theo yêu cầu từ đơn vị được

đánh giá dựa trên những thông tin kém thông suốt hơn so với các MXHTN được thực

hiện theo yêu cầu (Standard & Poor’s, 2000). Theo Martin và Cherney (2014) thì

Standard & Poor’s vẫn đang mở rộng việc thực hiện các đánh giá MXHTN không

theo yêu cầu.

Tháng 10/2000, Fitch thực hiện thâu tóm công ty Thomson Bank Watch và bắt

đầu thực hiện các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu (Roy, 2005). Các đánh giá

MXHTN bóng mờ - Shadow rating đối với các doanh nghiệp hay NHTM được công

bố bởi Fitch để thay thế cho điểm đánh giá tín dụng của Công ty Thomson Bank

Watch trước đây. Theo như Golin (2001) thì các đánh giá MXHTN bóng mờ của Fitch

có thể xem như là các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu. Các đánh giá MXHTN

không theo yêu cầu của Fitch có thêm ký hiệu chữ s (viết tắt của từ shadow) ngay sau

ký hiệu của các MXHTN. Tương tự như các đánh giá MXHTN có pi của Standard &

Poor’s, các đánh giá MXHTN bóng mờ của Fitch cũng hoàn toàn dựa trên các thông

tin đại chúng của đơn vị được đánh giá và có thể được bổ sung thêm bởi các thông tin

do các đơn vị được đánh giá cung cấp.

Moody’s không thực hiện phân biệt giữa các đánh giá MXHTN được yêu cầu

và các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu. Tuy nhiên, trong các công bố MXHTN

của Moody’s thường có ghi nhận về việc các MXHTN không được yêu cầu từ các đơn

vị được đánh giá và việc các đơn vị được đánh giá từ chối tham gia vào quá trình đánh

giá MXHTN của Moody’s (Moody’s, 1999).

Các đơn vị nhận được các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu thường tranh

luận rằng MXHTN do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế công bố đối với các đơn

vị này quá thấp, không phù hợp và phản ánh sự hiểu biết không thấu đáo tình hình

thực tế của các đơn vị được đánh giá. Mặt khác, Harington (1997) cho rằng một số

NHTM xem việc Moody’s công bố các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu đối với

các đơn vị này tương tự như một thông điệp đe dọa. Theo Poon và Firth (2005),

nguyên nhân dẫn đến việc các MXHTN không theo yêu cầu thường không phản ánh

được thực tế tình hình hoạt động của đơn vị được đánh giá có thể xuất phát từ việc các

tổ chức xếp hạng tín nhiệm thận trọng hơn trong việc thực hiện đánh giá các MXHTN

không theo yêu cầu khi việc đánh giá MXHTN này dựa chủ yếu trên các thông tin đại

chúng được công bố.

Các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường ít yêu cầu các tổ chức xếp hạng

tín nhiệm quốc tế thực hiện các đánh giá MXHTN đối với bản thân vì một số lý do kể

trên. Cụ thể, Roy (2005) đã chỉ ra rằng những NHTM tại các nền kinh tế mới nổi là

đối tượng chủ yếu của các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu. Căn cứ trên dữ liệu

thu thập từ Bankscope, tác giả này chỉ ra rằng trên 80% các đánh giá MXHTN không

theo yêu cầu của Standard & Poor’s được thực hiện đối với các NHTM tại các quốc

gia thuộc khu vực Châu Phi, Nam Mỹ và Châu Á (ngoại trừ Nhật Bản) tại thời điểm

tháng 2/2005. Vì vậy, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thực hiện đánh giá

MXHTN đối với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi chủ yếu căn cứ trên các thông

tin và chỉ tiêu tài chính được công bố đại chúng và không có sự kết hợp phân tích, trao

đổi, làm rõ thông tin giữa tổ chức xếp hạng tín nhiệm và các đơn vị được đánh giá. Do

đó, vấn đề bất cân xứng thông tin trong việc đánh giá MXHTN của các tổ chức xếp

hạng tín nhiệm đối với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi xảy ra sâu sắc hơn so

với trường hợp các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện đánh giá MXHTN đối với

các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Từ những phân tích trên, ta có thể thấy được rằng nguyên nhân gây nên sự khác

biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển là do vấn đề bất cân xứng thông tin

tác động mạnh đến các đánh giá MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hơn

so với các nền kinh tế phát triển. Và hai lý do cơ bản làm cho vấn đề bất cân xứng

thông tin tác động mạnh đến các đánh giá MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế

mới nổi hơn so với các nền kinh tế phát triển đó là chất lượng thông tin tài chính và

bản chất của các đánh giá MXHTN như đã phân tích ở trên. Mục 2.4.3 bên dưới sẽ

phân tích chi tiết hơn vấn đề này.

2.4.3 Bất cân xứng thông tin tạo ra sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh

hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế

phát triển

Sự không thống nhất trong các đánh giá MXHTN của các NHTM là một chủ đề

được các nhà nghiên cứu quan tâm. Cụ thể là đối với 2 NHTM được xem là có tình

hình tài chính giống nhau tuy nhiên ở 2 quốc gia khác nhau nhưng lại nhận được các

đánh giá MXHTN không giống nhau (Shen và cộng sự, 2012).

Nguyên nhân của sự khác biệt này theo các nhà nghiên cứu như Liu và Ferri

(2001), Poon và Firth (2005), Shen và cộng sự (2012) có thể bắt nguồn từ vấn đề bất

cân xứng thông tin trong việc các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện đánh giá

MXHTN của doanh nghiệp hay NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Để minh họa sự ảnh hưởng của vấn đề bất cân xứng thông tin đến sự khác biệt

trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của các đơn vị được đánh giá,

Liu và Ferri (2001) giả sử rằng vì mục đích lợi nhuận nên các tổ chức xếp hạng tín

nhiệm cố gắng để phản ánh ở mức chính xác nhất có thể những rủi ro thực tế của các

đơn vị được đánh giá trong những đánh giá MXHTN công bố. Bởi vì hoạt động kinh

doanh của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm phụ thuộc vào sự chuẩn xác của các đơn vị

này trong việc dự báo những bất ổn tài chính của các đơn vị được đánh giá. Động cơ

này của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế có thể được mô tả dưới ngôn ngữ toán

là tối thiểu hóa bình phương khoảng cách giữa mức độ rủi ro thực tế của đơn vị được

đánh giá MXHTN (ký hiệu là 𝑅𝑡 ) với MXHTN do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm

công bố đối với đơn vị này (ký hiệu 𝑅𝑓 ) và được mô tả dưới dạng phương trình toán

cụ thể là:

U = - [ Rf – Rt ]2 (1)

Trong đó, Rt bao gồm 2 thành phần: rủi ro đặc trưng riêng của đơn vị được đánh giá MXHTN (ký hiệu là Rc) và rủi ro liên quan đến môi trường kinh tế vĩ mô nơi các đơn vị này đang hoạt động (ký hiệu Rs). Do vậy, Rt được viết lại dưới dạng sau:

Rt = αRc + βRs (2)

Như ta đã biết, rủi ro đặc trưng riêng của một đơn vị chịu sự tác động của cả

yếu tố định lượng và định tính. Các yếu tố định lượng chủ yếu được phản ánh thông

qua những chỉ số tài chính được tính toán từ các báo cáo tài chính của đơn vị (ký hiệu là Rq). Các yếu tố định lượng rất khó đo lường và liên quan chủ yếu đến năng lực và kinh nghiệm điều hành của các lãnh đạo đơn vị, văn hóa của đơn vị, …(ký hiệu là Rl). Do vậy, Rc lại tiếp tục được chia ra làm 2 thành phần:

Rc = γRq +(1 - γ) Rl (3)

Từ đó, phương trình (1) được viết lại dưới dạng:

U = - [Rf - α(γRq +(1 - γ) Rl) - βRs]2 (4)

Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm tối đa hóa được lợi ích khi MXHTN do họ

công bố phản ánh chính xác mức độ rủi ro thực tế của đơn vị được đánh giá. Điều này

đồng nghĩa với việc phương trình (4) đạt giá trị cực đại. Để phương trình (4) đạt giá trị

cực đại thì:

Rf = λRq + µRl + βRs (5). Trong đó λ = αγ và µ=α(1-γ)

Để có thể diễn giải kết quả của mô hình ước lượng dưới dạng trọng số đóng góp của từng yếu tố như Rq, Rl và Rs đến MXHTN của đơn vị, ta thực hiện chuẩn hóa

hệ số đóng góp của các yếu tố này bằng cách đưa thêm rằng buộc µ = 1 - λ - β.

Khi này, phương trình (5) được viết lại như sau:

Rf = λRq + βRs + (1 - λ - β)Rl (6)

Như đã phân tích ở trên, các đánh giá MXHTN các NHTM tại các nền kinh tế

mới nổi chủ yếu là các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu của đơn vị được đánh

giá. Nghĩa là việc đánh giá này dựa phần lớn vào các thông tin và số liệu tài chính

được công bố đại chúng của các đơn vị được đánh giá. Mặt khác, các tổ chức xếp

hạng tín nhiệm khó có thể đánh giá được mức độ tin cậy và chuẩn xác của các số liệu

này đặc biệt trong điều kiện những quy định về chế độ công bố thông tin và các chuẩn

mực kế toán tại các nước thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi còn nhiều hạn chế. Khi

này, có thể các tổ chức xếp hạng tín nhiệm sẽ chủ động điều chỉnh giảm các trọng số của các yếu tố Rq và Rl trong phương trình (6) trong trường hợp thực hiện đánh giá

MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với khi thực hiện đánh giá

MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Điều này đồng nghĩa với việc trọng số của yếu tố Rs sẽ có giá trị cao hơn khi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm đánh

giá MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các NHTM tại các nền

kinh tế phát triển (Liu và Ferri, 2001).

Từ những phân tích ở trên, ta có thể thấy rằng vấn đề bất cân xứng thông tin

trong đánh giá MXHTN là nguyên nhân chính dẫn đến sự khác biệt trong tác động của

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

các nền kinh tế mới nổi. Cụ thể, các yếu tố rủi ro liên quan đến môi trường kinh tế vĩ

mô nơi NHTM đang hoạt động sẽ có tác động lớn hơn đến MXHTN của các NHTM

tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển. Ngược lại, các yếu tố đặc

trưng riêng của các NHTM như các chỉ số tài chính và năng lực điều hành lại có tác

động lớn hơn đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các

nền kinh tế mới nổi.

2.5 Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan

Đã có rất nhiều các nghiên cứu liên quan đến MXHTN của các NHTM được tiến hành từ những năm 1999 trở lại đây2. Hiện nay, các nghiên cứu trong lĩnh vực này

vẫn được rất nhiều nhà nghiên cứu tiếp tục thực hiện như: Boyacioglu và cộng sự

(2009), Ioannidis và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Shen và

cộng sự (2012),…

Những nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của các NHTM do các

tổ chức xếp hạng tín nhiệm công bố hiện nay có thể được chia ra làm 2 hướng nghiên

cứu chính:

 Hướng thứ 1 đại diện bởi các nghiên cứu với mục đích tìm hiểu và đánh giá

mức độ tin cậy và thống nhất của các đánh giá xếp hạng tín nhiệm do các tổ

chức xếp hạng tín nhiệm công bố. Bởi vì khả năng của các tổ chức xếp hạng tín

nhiệm quốc tế đưa ra một đánh giá xếp hạng tín nhiệm phản ánh chính xác tình

hình tài chính của ngân hàng bị nhiều nhà nghiên cứu hoài nghi. Một trong

những tranh luận điển hình về mức độ tin cậy của các đánh giá xếp hạng tín

nhiệm là không có một sự đảm bảo chắc chắn nào cho việc các tổ chức xếp

hạng tín nhiệm quốc tế có thể đánh giá chính xác rủi ro tín dụng của các ngân

hàng hơn chính bản thân các đơn vị này. Cụ thể, tất cả tổ chức xếp hạng tín

nhiệm quốc tế đều thất bại trong việc đưa ra dự đoán về cuộc khủng hoảng tiền

tệ tại Đông Nam Á cuối những năm 1990. Bên cạnh đó, cuộc khủng hoảng toàn

cầu năm 2007- 2008 cũng làm tổn hại nghiêm trọng đến mức độ uy tín của các

tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế bởi một số lượng lớn các ngân hàng được

cho là có tình hình tài chính an toàn theo các đánh giá xếp hạng tín nhiệm của

các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế đã bị buộc đóng cửa hay nhận những

gói hỗ trợ tài chính từ các chính phủ để tồn tại (Caporale và cộng sự, 2012).

Trong hướng nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu chủ yếu nhằm chứng minh

các đánh giá MXHTN của NHTM không theo yêu cầu của đơn vị được đánh

giá thường thấp hơn các MXHTN của NHTM được thực hiện theo yêu cầu của

đơn vị được đánh giá. Nói cách khác, việc NHTM được đánh giá MXHTN theo

yêu cầu hay không theo yêu cầu có ảnh hưởng quan trọng đến MXHTN của các

2 Bảng tổng hợp các nghiên cứu về MXHTN của NHTM tham khảo phụ lục 4.

đơn vị này. Ngoài ra, nghiên cứu Shen và cộng sự (2012) đã chứng minh rằng

sự tác động của một số chỉ tiêu tài chính đến MXHTN có sự khác biệt nhau

giữa các NHTM có trụ sở tại các quốc gia khác nhau. Mặt khác, nghiên cứu Liu

và Ferri (2001) đã chỉ ra rằng các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế sử dụng

những tiêu chuẩn khác nhau khi đánh giá MXHTN của các doanh nghiệp tại

các quốc gia phát triển so với các quốc gia đang phát triển.

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

đoán MXHTN của các NHTM. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng rất nhiều

phương pháp khác nhau để xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của NHTM.

Những nghiên cứu thực nghiệm gần đây trong hướng nghiên cứu thứ 2 này có

thể chia ra thành 2 nhóm chi tiết như sau:

 Nhóm thứ 1 sử dụng những phương pháp phân loại bằng các mô hình hồi quy

thống kê như: mô hình hồi quy Logit, mô hình Logit hay probit thứ bậc

(Ordered Probit hay Ordered Logit model), …

 Nhóm thứ 2 sử dụng các phương pháp phân loại trí tuệ nhân tạo như: mô hình

mạng thần kinh nhân tạo (neural network), lý thuyết tập thô (rough set theory),

Fuzzy logic, hay Support vector machine, …

Một số nghiên cứu gần đây trong hướng nghiên cứu này như: Poon và

cộng sự (1999) sử dụng mô hình Hồi quy Logic thứ bậc (Ordered logit) để giải

thích các yếu tố tác động đến mức độ đánh giá tình hình tài chính của NHTM

do Moody’s công bố, Matousek và Stewart (2009) sử dụng phương pháp hồi

quy Logit hay Probit thứ bậc để xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của các

NHTM, Ioannidis và cộng sự (2010) sử dụng 6 phương pháp khác nhau để xây

dựng mô hình dự đoán MXHTN của các NHTM, Bellotti và cộng sự (2011a,

2011b) so sánh khả năng dự đoán của mô hình xác định MXHTN của NHTM

được xây dựng bằng phương pháp hồi quy Logit hay Probit với mô hình được

xây dựng trên cơ sở phương pháp Support vector machine, Chen (2012) sử

dụng phương pháp phân phối xác suất tích lũy (Cumulative probability

distribution approach – CPDA) và lý thuyết tập thô để xác định MXHTN của

các NHTM tại khu vực Đông Nam Á, Hammer và cộng sự (2012) sử dụng

phương pháp phân tích dữ liệu Logit (Logical analysis of Data - LAD) để xây

dựng mô hình xác định MXHTN của các NHTM, … Trong hướng nghiên cứu

này, tác giả nhận thấy có sự không thống nhất trong việc lựa chọn các yếu tố

tác động đến MXHTN của các NHTM. Mỗi tác giả lựa chọn các yếu tố tác

động đến MXHTN của NHTM một cách khác nhau căn cứ trên mẫu dữ liệu

quan sát của họ. Ngoài ra, các nghiên cứu này lại có những kết quả không

tương đồng nhau về ảnh hưởng của một số chỉ tiêu tài chính của NHTM đến

MXHTN của các đơn vị này. Nguyên nhân của vấn đề có thể do những mô

hình dự báo MXHTN của NHTM trong các nghiên cứu kể trên được xây dựng

từ mẫu quan sát các NHTM từ nhiều quốc gia có đặc điểm và trình độ phát

triển kinh tế khác nhau. Do vậy, những yếu tố đặc thù của các quốc gia có thể

tác động dẫn đến sự khác biệt nêu trên.

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

Những nghiên cứu tiêu biểu về mức độ tin cậy và tính thống nhất trong việc các

tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế đánh giá MXHTN của NHTM bao gồm:

Nghiên cứu của Poon và Firth (2005) nhằm kiểm tra các công bố MXHTN

không theo yêu cầu của NHTM có phải là thấp hơn các công bố MXHTN được thực

hiện theo yêu cầu của NHTM hay không và các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu

có thể hiện sự thiếu am hiểu của tổ chức xếp hạng tín nhiệm đối với tình hình tài chính

của đơn vị được đánh giá MXHTN hay không.

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm các 1060 quan sát MXHTN của NHTM tại 82

quốc gia khác nhau và các NHTM này được đánh giá xếp hạng tín nhiệm bởi Fitch tại

thời điểm tháng 1/2003. Chỉ số tài chính của các NHTM được lấy từ Bankscope.

Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng những NHTM thuộc nhóm được đánh giá

MXHTN không theo yêu cầu thường có MXHTN thấp hơn các NHTM thuộc nhóm

được đánh giá MXHTN theo yêu cầu từ đơn vị được đánh giá. Nguyên nhân có thể là,

các NHTM có tình hình tài chính kém thường không chủ động yêu cầu các tổ chức

xếp hạng tín nhiệm thực hiện đánh giá MXHTN đối với bản thân các đơn vị này.

Nguyên nhân khác là Fitch không có cùng một mức độ tiếp cận thông tin khi thực hiện

các đánh giá MXHTN theo yêu cầu so với các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu

của NHTM. Ngoài ra, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm khi thực hiện các đánh giá

MXHTN không theo yêu cầu của đơn vị được đánh giá thường tỏ ra thận trọng và bảo

thủ hơn vì cơ sở để đánh giá MXHTN khi này dựa hoàn toàn trên các thông tin đại

chúng. Do vậy, các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu của đơn vị được đánh giá

thường thấp.

Nghiên cứu của Poon và cộng sự (2009) nhằm xác định xem liệu các đánh giá

MXHTN không theo yêu cầu của các NHTM có được cải thiện hay không nếu các

đánh giá MXHTN này được thực hiện theo yêu cầu của NHTM. Điểm khác biệt so với

nghiên cứu của Poon và Firth (2005) ở chỗ nghiên cứu này tập trung để giải quyết 3

giả thuyết nghiên cứu: (1) có tồn tại hay không sự khác biệt trong những yếu tố phản

ánh tình hình tài chính giữa các NHTM có đánh giá MXHTN theo yêu cầu so với các

NHTM có đánh giá MXHTN không theo yêu cầu; (2) có tồn tại hay không sự sai lệch

do việc các NHTM có tình hình tài chính tốt thường chủ động yêu cầu được đánh giá

MXHTN, trong khi các NHTM có tình hình tài chính yếu kém thường không chủ

động yêu cầu được đánh giá MXHTN; (3) có tồn tại hay không sự khác biệt trong

mức độ ảnh hưởng của cùng những chỉ số tài chính đến MXHTN của các NHTM giữa

2 nhóm nêu trên.

Mẫu dữ liệu nghiên cứu gồm 460 NHTM tại 72 quốc gia trên thế giới. Tuy

nhiên, mẫu quan sát không bao gồm các NHTM tại Mỹ, vì các NHTM tại Mỹ không

có thông tin tài chính riêng của NHTM mà chỉ có thông tin tài chính chung của tập

đoàn nắm quyền kiểm soát NHTM. Đồng thời, các NHTM trong mẫu dữ liệu quan sát

phải là các đơn vị được Standard & Poor’s đánh giá MXHTN dài hạn trong giai đoạn

1998 - 2003.

Tác giả sử dụng mô hình thay đổi trạng thái nội sinh nhằm giải quyết vấn đề

nghiên cứu đã đặt ra. Hai trạng thái của NHTM được xem xét trong nghiên cứu này là

có đánh giá MXHTN theo yêu cầu và có đánh giá MXHTN không theo yêu cầu. Cụ

thể, tác giả xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của các NHTM dựa trên các chỉ số tài

chính của NHTM và các biến kiểm soát thể hiện tình hình vĩ mô nền kinh tế của quốc

gia nơi NHTM có trụ sở riêng biệt cho nhóm các NHTM có đánh giá MXHTN theo

yêu cầu và cho nhóm các NHTM có đánh giá MXHTN không theo yêu cầu. Sau đó,

tác giả sử dụng mô hình dự đoán MXHTN của các NHTM trong nhóm này để dự đoán

MXHTN của các NHTM trong nhóm còn lại.

Tác giả đã chứng minh được rằng sự khác biệt giữa các đánh giá MXHTN theo

yêu cầu của NHTM và các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu của NHTM không

phải đơn thuần do sự khác biệt về các chỉ tiêu tài chính của NHTM được xem xét

đánh giá. Mà quan trọng hơn cả, tác giả đã chứng minh rằng việc có đánh giá

MXHTN theo yêu cầu hay có đánh giá MXHTN không theo yêu cầu là một yếu tố

quan trọng ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM. Trong một số trường hợp, sự tác

động của yếu tố nêu trên đến MXHTN của NHTM lớn hơn tác động gây ra bởi sự

khác biệt trong các chỉ tiêu tài chính giữa các NHTM.

Nghiên cứu của Shen và cộng sự (2012) nhằm đo lường sự tác động của thông

tin bất cân xứng trong đánh giá MXHTN của các NHTM. Tác giả cho rằng, vấn đề

thông tin bất cân xứng đã dẫn đến sự không thống nhất trong việc đánh giá MXHTN

của các NHTM có cùng các chỉ số tài chính tại các quốc gia khác nhau. Điểm khác

biệt của nghiên cứu này so với nghiên cứu của Liu và Ferri (2001) đó là nghiên cứu

của Liu và Ferri (2001) đã chỉ ra rằng MXHTN của các đơn vị hoạt động trong lĩnh

vực phi tài chính chịu tác động của chất lượng môi trường thể chế của các quốc gia

nơi các đơn vị này có trụ sở. Tuy vậy, nghiên cứu của Liu và Ferri (2001) chưa đề cập

đến vấn đề thông tin bất cân xứng và cũng không sử dụng mẫu nghiên cứu là các

NHTM. Bên cạnh đó, nghiên cứu này cũng sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm một số

lượng lớn các NHTM phân bổ trên phạm vi nhiều quốc gia hơn so với các nghiên cứu

của Poon và Firth (2005) và nghiên cứu của Poon và cộng sự (2009).

Mẫu dữ liệu nghiên cứu gồm 3347 quan sát về MXHTN của các NHTM tại 86

nước trong giai đoạn từ năm 2002 - 2008. Các chỉ tiêu tài chính của NHTM được tác

giả sử dụng trong nghiên cứu bao gồm:

 Profitability (chỉ số sinh lợi) = Lợi nhuận thuần/Tổng tài sản.

 Liquidity (chỉ số khả năng thanh khoản) = Tài sản có tính thanh khoản

cao/Tổng vốn huy động và nguồn vốn ngắn hạn.

 Capital (chỉ số năng lực vốn chủ sở hữu) = Tổng vốn chủ sở hữu/tổng tài sản.

 Efficiency (chỉ số hiệu quả hoạt động) = Tổng chi phí/tổng thu nhập.

 Quality (chỉ số chất lượng hoạt động NHTM) = dự phòng rủi ro tín dụng/tổng

lợi nhuận thuần từ lãi.

Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng tại những nước có tình trạng thông tin bất

cân xứng thấp (các quốc gia có nền kinh tế phát triển tại khu vực Bắc Mỹ và Tây Âu)

thì tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM được thể hiện rõ ràng.

Tuy nhiên, tại những nước có tình trạng thông tin bất cân xứng cao (các quốc gia còn

lại) thì mức độ tác động của các chỉ tiêu tài chính nêu trên đến MXHTN của NHTM bị

giảm sút.

2.5.2 Xây dựng mô hình dự báo MXHTN

2.5.2.1 Các nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại bằng các mô hình hồi quy

thống kê

Poon và cộng sự (1999) sử dụng mô hình Hồi quy Logic thứ bậc (Ordered

logit) để giải thích các yếu tố tác động đến mức độ đánh giá tình hình tài chính của

NHTM do Moody’s công bố và kiểm tra tính độc lập của mức độ đánh giá này với

mức độ tín nhiệm ngắn hạn và dài hạn các khoản nợ của NHTM do Moody’s công bố.

Mẫu nghiên cứu bao gồm 130 NHTM từ 30 quốc gia khác nhau. Tác giả thu

thập 100 chỉ số tài chính của các NHTM này trong năm 1996 từ nguồn dữ liệu tham

khảo để đánh giá mức độ tín nhiệm NHTM của Standard & Poor’s (Standard and

Poor’s Credit Analysis Reference Disc-Bank Ratings Services). Bên cạnh đó, tác giả

đưa yếu tố thể hiện mức độ rủi ro tài chính tại các quốc gia khác nhau vào mô hình

phân tích. Dữ liệu của yếu tố này được lấy vào năm 1997 từ nguồn dữ liệu

International Country Risk Guide. Tác giả sử dụng phương pháp phân tích xoay

nguyên góc nhân tố (varimax rotation factor analysis) để giảm bớt số lượng biến độc

lập trong mô hình phân tích. Từ đó, tác giả rút ra được ba nhóm nhân tố chính tác

động đến mức độ đánh giá tình hình tài chính của NHTM bao gồm: nhóm nhân tố thể

hiện mức độ rủi ro hoạt động, nhóm nhân tố bao gồm các chỉ tiêu dự phòng trong hoạt

động tín dụng và nhóm nhân tố bao gồm các chỉ tiêu thể hiện lợi nhuận.

Kết quả của nghiên cứu này đã chỉ ra rằng mức độ tín nhiệm ngắn hạn, dài hạn

các khoản nợ và mức độ đánh giá tình hình tài chính của NHTM do Moody’s công bố

có tương quan chặt chẽ với nhau. Bên cạnh đó, 3 nhóm nhân tố nêu trên đều có ảnh

hưởng đến mức độ đánh giá tình hình tài chính của NHTM do Moody’s công bố. Tuy

nhiên, yếu tố thể hiện rủi ro chính trị, tài chính và kinh tế của các quốc gia không có

tác động đến mức độ đánh giá tín nhiệm các NHTM.

Matousek và Stewart (2009) sử dụng phương pháp hồi quy Logit thứ bậc để

xây dựng mô hình nhằm xác định những yếu tố định lượng tác động đến MXHTN của

các NHTM do tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch công bố.

Mẫu dữ liệu quan sát gồm 681 đánh giá xếp hạng tín nhiệm của hơn 600

NHTM trên thế giới được công bố bởi Fitch trong thời gian từ 2000 - 2007, các dữ

liệu này được lấy từ nguồn dữ liệu của Bankscope. Biến giải thích trong nghiên cứu

này bao gồm 9 chỉ số tài chính của các NHTM được đưa vào mô hình với 4 độ trễ từ

t - 1 đến t - 4.

Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra các chỉ tiêu tài chính có tác động đến MXHTN

của NHTM bao gồm:

 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản, phản ánh quy mô nguồn vốn chủ sở hữu của

NHTM, có tác động dương.

 Tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao/tổng tài sản, phản ánh khả năng thanh

khoản của NHTM, có tác động âm.

 Quy mô tổng tài sản của NHTM có tác động dương.

 Tỷ lệ lãi cận biên và tỷ lệ tổng chi phí hoạt động/tổng thu nhập hoạt động, phản

ánh hiệu quả công tác quản lý NHTM, có tác động âm.

Caporale và cộng sự (2012) sử dụng mô hình Ordered logit nhằm chứng minh

rằng MXHTN của NHTM chịu sự tác động của các chỉ số tài chính, thời điểm thực

hiện các đánh giá MXHTN và quốc gia nơi NHTM có trụ sở.

Mẫu dữ liệu quan sát gồm 450 NHTM tại 90 quốc gia trong giai đoạn từ năm

2000 - 2007 được lấy từ nguồn dữ liệu Bankscope. So với nghiên cứu của Matousek

và Stewart (2009) thì tác giả cũng có xem xét các yếu tố như quy mô tổng tài sản, tỷ lệ

vốn chủ sở hữu/tổng tài sản và đặc điểm của quốc gia nơi NHTM có trụ sở trong mô

hình nghiên cứu. Bên cạnh đó, tác giả bổ sung thêm vào mô hình nghiên cứu một số

chỉ tiêu phản ánh tình hình tài chính của NHTM như: tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập,

tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ,… Từ đó kết quả nghiên cứu này vừa có một số điểm

khác biệt vừa có một số nét tương đồng so với nghiên cứu của Matousek và Stewart

(2009), chi tiết như sau:

 Các chỉ tiêu tài chính có tác động dương đến MXHTN bao gồm: tỷ lệ vốn chủ

sở hữu/tổng tài sản, quy mô tổng tài sản NHTM, tỷ lệ lợi nhuận sau thuế/tổng

vốn chủ sở hữu bình quân và tỷ lệ thu nhập ròng từ hoạt động/tổng tài sản.

 Các chỉ tiêu tài chính có tác động âm đến MXHTN bao gồm: tỷ lệ tổng chi phí

hoạt động/tổng thu nhập hoạt động và tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ.

 Đặc điểm quốc gia nơi NHTM có trụ sở có ảnh hưởng quan trọng đến MXHTN

của NHTM. Cụ thể là, những NHTM có trụ sở tại các quốc gia có nền kinh tế

kém phát triển, hay tình hình kinh tế bất ổn sẽ có MXHTN thấp hơn những

NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển ổn định.

 Khả năng dự báo chính xác MXHTN của các NHTM của mô hình Ordered

logit sẽ được cải thiện nếu giảm bớt số lượng giá trị của biến phụ thuộc hay rút

ngắn khung thời gian phân bổ các MXHTN.

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

Boyacioglu và cộng sự (2009) sử dụng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo,

Support vector machines, phân tích đa biệt thức (MDA), K mean cluster, hồi quy

Logit để xây dựng mô hình dự đoán tình trạng bất ổn tài chính của các NHTM tại Thổ

Nhĩ Kỳ. Bên cạnh đó, các tác giả thực hiện so sánh mức độ dự đoán chính xác của các

mô hình được xây dựng từ các phương pháp kể trên.

Mẫu dữ liệu quan sát gồm 65 NHTM Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn 1997 - 2003.

Nguồn dữ liệu các báo cáo tài chính thường niên của các NHTM do Hiệp hội ngân

hàng Thổ Nhĩ Kỳ (Banks Association of Turkey- BAT) cung cấp. Điểm khác biệt của

nghiên cứu này so với các nghiên cứu xây dựng mô hình dự đoán MXHTN sẽ được

trình bày trong mục này đó là biến phụ thuộc trong nghiên cứu này chỉ có 2 giá trị, 0

cho các NHTM hoạt động bình thường và 1 cho các NHTM phải chuyển sang hình

thức hoạt động dưới sự giám sát Quỹ Bảo hiểm tiền gởi Thổ Nhĩ Kỳ (Savings Deposit

Insurance Fund - SDIF) đại diện cho các NHTM rơi vào tình trạng bất ổn tài chính.

Các biến độc lập được sử dụng trong các mô hình phân tích gồm 4 nhóm khác nhau:

Nhóm 1: gồm 20 chỉ số tài chính của các NHTM.

Nhóm 2: 20 chỉ số tài chính trên được tác giả tính toán và quy về hệ số z-score

Nhóm 3: 9 chỉ số tài chính có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê giữa nhóm các

NHTM trong tình trạng bất ổn tài chính và các NHTM hoạt động bình thường được

tác giả tính toán và quy về hệ số z (z-score).

Nhóm 4: gồm các biến độc lập được xây dựng dựa trên kết quả của quá trình phân tích

nhân tố (Factor analysis). Tác giả xây dựng 7 nhân tố mới (factor) từ 20 chỉ số tài

chính ban đầu của các NHTM.

Sau quá trình phân tích và đánh giá khả năng dự đoán chính xác của các mô

hình được xây dựng trên các phương pháp phân loại khác nhau nêu trên, tác giả cho

rằng mô hình phân loại được xây dựng trên cơ sở phương pháp mạng thần kinh nhân

tạo và Support vector machines cho kết quả dự đoán tình trạng bất ổn tài chính của các

NHTM có độ chính xác cao hơn các phương pháp khác. Bên cạnh đó, tác giả cũng cho

rằng khả năng dự đoán của các mô hình chịu ảnh hưởng rất lớn từ việc chọn lựa các

biến giải thích.

Ioannidis và cộng sự (2010) đã sử dụng 6 phương pháp phân loại khác nhau để

xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của các NHTM dựa trên các chỉ số tài chính, các

yếu tố về môi trường pháp lý và điều kiện vĩ mô của nền kinh tế. Các phương pháp

được sử dụng trong nghiên cứu này gồm: Utilite´s additives Discriminantes

(UTADIS), mạng thần kinh nhân tạo (Artificial neural network - ANN), Classification

and regression trees (CART), k-Nearest neighbours (k-NN), hồi quy logit thứ bậc

(Ordered logistic regression - OLR) và phân tích đa biệt thức (Multiple discriminant

analysis - MDA).

Mẫu dữ liệu quan sát gồm 944 quan sát các NHTM từ 78 quốc gia khác nhau,

các đánh giá MXHTN được lấy trong năm 2008, các thông tin về tình hình tài chính

của các NHTM được lấy trong năm 2007 hay cuối tháng 3/2008 từ các báo cáo

thường niên. Các dữ liệu được tác giả thu thập từ nguồn dữ liệu của Bankscope. So

với nghiên cứu của Boyacioglu và cộng sự (2009) đã trình bày ở trên thì phạm vi

nghiên cứu của nghiên cứu này bao gồm nhiều NHTM tại các quốc gia khác nhau

hơn. Bên cạnh đó, biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu có 3 giá trị khác nhau và

được mã hóa tương ứng với 3 nhóm MXHTN thực tế của các NHTM. Ngoài ra, các

tác giả này cũng đưa vào mô hình những biến giải thích thể hiện môi trường vĩ mô của

quốc gia nơi các NHTM có trụ sở. Tuy nhiên, số lượng biến giải thích phản ánh tình

hình tài chính của các NHTM trong nghiên cứu này khá hạn chế. Một số kết luận chủ

yếu của các tác giả trong nghiên cứu này như sau:

 Tỷ số vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (Equity to total assets), tỷ số lợi nhuận

ròng/bình quân tổng tài sản (Return on average assets) và quy mô tổng tài sản

ngân hàng (Logarit tự nhiên tổng giá trị tài sản NHTM) tác động nhiều nhất

đến MXHTN của các NHTM.

 Các mô hình bao gồm các biến giải thích thể hiện tình hình tài chính và môi

trường hoạt động của các NHTM có khả năng dự báo chính xác MXHTN của

các NHTM hơn so với các mô hình chỉ bao gồm các biến thể hiện tình hình tài

chính của các NHTM. Trong đó, các yếu tố môi trường hoạt động của NHTM

có liên quan mật thiết tới MXHTN của các NHTM.

Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b) sử dụng phương pháp hồi quy Logit thứ bậc

và phương pháp Support vector machine để xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của

các NHTM trên cơ sở các chỉ tiêu tài chính nhằm đánh giá khả năng của 2 phương

pháp này trong việc xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của NHTM.

Mẫu quan sát gồm 2 phần: mẫu quan sát để xây dựng mô hình gồm 517 đánh

giá MXHTN các NHTM do Fitch thực hiện từ năm 2000 - 2006, mẫu quan sát dùng

để đánh giá khả năng dự đoán chính xác của mô hình gồm 112 đánh giá MXHTN của

các NHTM trong năm 2007. Các NHTM trong mẫu dữ liệu của nghiên cứu được chọn

từ 90 quốc gia khác nhau.

Sau quá trình phân tích đánh giá khả năng phân loại của 2 mô hình được xây

dựng bằng 2 phương pháp khác nhau trên cơ sở so sánh tỷ lệ xác suất dự báo chính

xác của 2 mô hình từ những quan sát trong mẫu dữ liệu xây dựng mô hình và trong

mẫu dữ liệu dùng để kiểm tra đánh giá mô hình, các tác giả kết luận rằng mô hình dự

báo MXHTN được xây dựng bằng phương pháp Support vector machines cho kết quả

dự báo chính xác hơn. Do mô hình dự báo MXHTN của NHTM được xây dựng trên

phương pháp Support vector machines có thể ước lượng một số lượng lớn các biến giả

đại diện cho từng quốc gia khác nhau còn mô hình xây dựng trên phương pháp hồi

quy Logit thứ bậc không thể ước lượng một số lượng lớn các biến giả này với một số

lượng mẫu quan sát hạn chế để ước lượng mô hình.

Chen (2012) sử dụng phương pháp lựa chọn yếu tố đặc trưng kết hợp với

phương pháp phân phối xác suất tích lũy (Cumulative probability distribution

approach) và lý thuyết tập thô (Rough set theory) để xác định MXHTN của các

NHTM và các yếu tố chủ yếu ảnh hưởng đến MXHTN của các NHTM tại các nước

trong khu vực Châu Á.

Mẫu dữ liệu quan sát gồm 1327 NHTM tại các nước Châu Á trong trong giai

đoạn từ năm 1993 đến 2007. Các biến giải thích trong mô hình bao gồm 18 chỉ số tài

chính của các NHTM được lấy từ nguồn dữ liệu Bankscope.

Đầu tiên, tác giả thực hiện lựa chọn các chỉ tiêu tài chính chủ yếu có tác động

đến MXHTN bằng phương pháp lựa chọn yếu tố đặc trưng. Tiếp theo, tác giả thực

hiện phân đoạn giá trị của các biến giải thích bằng phương pháp phân phối xác suất

tích lũy. Để xác định được quy luật kết hợp dữ liệu của các biến giải thích cho từng

MXHTN tác giả sử dụng thuật toán RS LEM2. Cuối cùng, tác giả thực hiện so sánh

mức độ chính xác của mô hình phân loại MXHTN của NHTM được xây dựng từ bài

nghiên cứu với các mô hình phân loại MXHTN của NHTM được xây dựng bằng các

phương pháp phân loại khác như: Decision Tree, Bayes Net, OneR, Artificial

Neural Networks - Multilayer Perceptron, Logistic và Support vector machines using

Sequential Minimal Optimization.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng phương pháp phân loại được đề xuất bởi nghiên

cứu này cho kết quả xác suất phân loại chính xác nhất.

Tóm lại, qua việc lược khảo các nghiên cứu trước, tác giả có một số nhận xét

như sau. Đối với các nghiên cứu về xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của các

NHTM như nghiên cứu của Ioannidis và cộng sự (2010), nghiên cứu của Boyacioglu

và cộng sự (2009), nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009), nghiên cứu của

Caporale và cộng sự (2012), tác giả nhận thấy có sự không nhất trong việc lựa chọn

các chỉ tiêu tài chính của các NHTM trong các mô hình nghiên cứu mặc dù các tác giả

cùng sử dụng nguồn dữ liệu từ Bankscope. Bên cạnh đó, chiều hướng tác động của

các chỉ tiêu tài chính như: tỷ lệ lãi cận biên, tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản

cao/tổng tài sản, … đến MXHTN của NHTM trong các nghiên cứu không có sự thống

nhất với nhau. Mặt khác, các biến giải thích thể hiện tình hình tài chính của các

NHTM thường được các tác giả chọn có độ trễ 1 so với biến phụ thuộc (riêng nghiên

cứu của Matousek và Stewart (2009) có độ trễ từ 1 đến 4). Ngoài ra, trong việc xây

dựng mô hình dự đoán MXHTN của NHTM thì các phương pháp phân loại trí tuệ

nhân tạo thường có độ chính xác cao hơn phương pháp phân loại bằng các mô hình

hồi quy thống kê. Tuy nhiên, mô hình dự đoán MXHTN của NHTM xây dựng trên

phương pháp phân loại trí tuệ nhân tạo không thể hiện cụ thể chiều hướng tác động

của các biến giải thích đối với biến phụ thuộc trong mô hình.

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

2.6.1 Khe hổng nghiên cứu

Sau khi tiến hành lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu trước liên quan đến

MXHTN của NHTM và doanh nghiệp, tác giả nhận thấy rằng có khe hổng trong các

nghiên cứu về MXHTN của NHTM như sau:

Các nghiên cứu về xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của NHTM như:

nghiên cứu của Poon và cộng sự (1999), Ioannidis và cộng sự (2010), Bellotti và cộng

sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012), … chủ yếu nhằm xác định các yếu tố

tác động đến MXHTN của NHTM và so sánh mức độ chính xác giữa các mô hình dự

báo MXHTN của NHTM được xây dựng bằng các phương pháp khác nhau. Bên cạnh

đó, các nghiên cứu về sự chính xác và tính thống nhất trong các đánh giá MXHTN của

NHTM như nghiên cứu của Poon và Firth (2005), Poon và cộng sự (2009) đều nhằm

chứng minh các đánh giá MXHTN không theo yêu cầu của NHTM được đánh giá

thấp hơn các đánh giá MXHTN được thực hiện theo yêu cầu của NHTM được đánh

giá. Mặt khác, các nghiên cứu này đều nhằm mục đích chứng minh rằng việc có đánh

giá MXHTN theo yêu cầu hay có đánh giá MXHTN không theo yêu cầu có ảnh hưởng

quan trọng đến MXHTN của NHTM. Chỉ duy nhất nghiên cứu của Shen và cộng sự

(2012) với mục đích chứng minh mức độ bất cân xứng thông tin tại các quốc gia khác

nhau ảnh hưởng đến mức độ tác động của một số chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của

NHTM. Do vậy, tác giả nhận thấy rằng các nghiên cứu trước chưa đề cập đến sự khác

biệt trong tác động của các yếu tố như: rủi ro quốc gia, rủi ro ngành ngân hàng và đặc

điểm sở hữu của NHTM đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so

với các nền kinh tế mới nổi. Đồng thời, các chỉ tiêu tài chính mà các tác giả sử dụng

trong các nghiên cứu trước đây khá hạn chế.

Xuất phát từ khe hổng trong nghiên cứu kể trên, một lần nữa cho thấy sự cần

thiết để thực hiện nghiên cứu nhằm đưa ra những giải thích cụ thể cho các vấn đề

nghiên cứu đã trình bày và đóng góp một nghiên cứu thực nghiệm cho việc xác định

sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các

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

2.6.2 Khung phân tích của luận án

Căn cứ trên phương pháp đánh giá MXHTN NHTM của tổ chức xếp hạng tín

nhiệm và qua lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của

NHTM đã trình bày ở phần trên, tác giả sẽ đưa vào mô hình nghiên cứu của luận án 2

nhóm yếu tố: nhóm yếu tố thể hiện những đặc điểm mang tính hệ thống (bao gồm rủi

ro chung của quốc gia và rủi ro đặc thù ngành ngân hàng tại nước nơi NHTM có trụ

sở) và nhóm yếu tố thể hiện những đặc điểm riêng của NHTM (bao gồm đặc điểm sở

hữu, quy mô tổng tài sản và các chỉ tiêu tài chính, ….). Tác giả kết hợp giữa việc phân

tích phương sai một yếu tố (One way – ANOVA) các chỉ tiêu tài chính của NHTM và

phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình hồi quy Ordered logit để xác định

các yếu tố chủ yếu tác động đến MXHTN của NHTM tại các nước có nền kinh tế phát

triển và các nước có nền kinh tế mới nổi một cách tách biệt nhau. Sau đó, tác giả thực

hiện đánh giá mức độ phù hợp và kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu.

Cuối cùng, tác giả thực hiện phân tích tác động của các yếu tố trên đến MXHTN của

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

các NHTM tại các nước có nền kinh tế phát triển so với các NHTM tại các nước có

nền kinh tế mới nổi. Quá trình này được trình bày tóm tắt qua khung phân tích của

luận án.

Sơ đồ 2.3: Khung phân tích của luận án

Các yếu tố tác động đến

mức xếp hạng tín nhiệm NHTM

Yếu tố đặc thù của NHTM

Yếu tố vĩ mô

Đặc điểm sở hữu

Rủi ro quốc gia

Lựa chọn các biến giải thích

Quy mô

trong mô hình Ordered logit

ngân hàng

Rủi ro ngành

Các chỉ số

tài chính

Xác định các yếu tố tác động chủ yếu đến MXHTN NHTM

Phân tích One way - ANOVA các chỉ tiêu tài chính NHTM

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

mô hình

Phân tích tác động của các yếu tố đến MXHTN NHTM

Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố đến MXHTN của NHTM giữa 2 nhóm nước

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

Tóm lại, qua việc lược khảo phương pháp đánh giá MXHTN của NHTM của

các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế là Fitch, Standard & Poor’s và Hội đồng Giám

sát các tổ chức tài chính Liên Bang Mỹ, tác giả nhận thấy rằng các tổ chức này trình

bày phương pháp đánh giá khá chi tiết. Tuy nhiên, các đơn vị này chỉ dừng lại ở chỗ

trình bày các bước thực hiện quá trình đánh giá còn những mô tả chi tiết về các tiêu

chí đánh giá và các yếu tố có ảnh hưởng quyết định cũng như chiều hướng tác động

của các yếu tố này đến MXHTN của NHTM thì không được trình bày cụ thể

(Orsenigo và Vercellis, 2013). Đồng thời, qua việc lược khảo các nghiên cứu thực

nghiệm về mức độ chính xác và tính thống nhất của các đánh giá MXHTN, tác giả

thấy rằng một số nhà nghiên cứu đã chứng minh được có tồn tại sự khác biệt trong tác

động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia khác nhau.

Ngoài ra, từ việc lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến việc xây dựng

mô hình dự đoán MXHTN của NHTM, tác giả thấy rằng có sự không thống nhất giữa

các nghiên cứu về các yếu tố có ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM cũng như chiều

hướng tác động của các yếu tố này đến MXHTN của NHTM. Theo tác giả, nguyên

nhân cơ bản dẫn đến vấn đề này có thể xuất phát từ sự bất cân xứng thông tin trong

việc các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thực hiện các đánh giá MXHTN của

NHTM tại các quốc gia khác nhau.

Trên cơ sở như vậy, tác giả đề xuất khung phân tích cho luận án nhằm giải

quyết các mục tiêu nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã đề ra.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương này sẽ trình bày chi tiết về đặc điểm của mô hình nghiên cứu và mẫu

dữ liệu nghiên cứu được sử dụng trong luận án nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu đề

ra. Đồng thời, nội dung của chương cũng mô tả chi tiết biến phụ thuộc và các biến giải

thích được sử dụng trong mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu trong luận

án. Cuối cùng, nội dung của chương 3 giới thiệu phương pháp kinh tế lượng được sử

dụng để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN

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

3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

3.1.1 Mô hình hồi quy Ordered Logit

Để tìm hiểu sự khác biệt trong tác động của các yếu tố có ảnh hưởng đến

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

có một mô hình kinh tế lượng cụ thể. Với sự phát triển của các mô hình kinh tế lượng

và các phần mềm kinh tế lượng như hiện nay, các nhà nghiên cứu có rất nhiều sự lựa

chọn khác nhau để tìm được một mô hình kinh tế lượng với mục đích dự báo chính

xác MXHTN của NHTM từ các dữ liệu đầu vào. Các thuật toán càng phức tạp trong

các mô hình kinh tế lượng càng làm gia tăng khả năng dự báo chính xác MXHTN của

NHTM tuy nhiên cũng chính điều này che lấp đi mối quan hệ giữa các biến giải thích

và biến phụ thuộc trong mô hình. Do vậy, với mục đích xác định sự khác biệt trong

tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia có nền

kinh tế phát triển và tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi, đòi hỏi mô

hình nghiên cứu của luận án phải thể hiện rõ được mức độ tác động của các biến giải

thích đối với biến phụ thuộc.

Qua việc lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến việc xác định

các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM và xây dựng các mô hình dự đoán

MXHTN của NHTM đã được đề cập ở phần trên, tác giả nhận thấy rằng mô hình hồi

quy Logit thứ bậc (Ordered Logit) được sử dụng rất rộng rãi trong các nghiên cứu

hiện nay về lĩnh vực này như nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009), Iannotta

và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012),

… Ngoài ra, Greene (2002) cũng cho rằng mô hình Ordered Logit là dạng mô hình

thích hợp để mô tả biến phụ thuộc dạng thứ bậc như các MXHTN của NHTM. Do

vậy, tác giả quyết định chọn mô hình hồi quy Logit thứ bậc là mô hình nghiên cứu

chính trong luận án này. Những ưu điểm của mô hình hồi quy Ordered Logit so với

mô hình hồi quy tuyến tính (OLS) và mô hình phân tích đa biệt thức (Multiple

discriminant analysis – MDA) trong việc xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của

NHTM là khắc phục được những hạn chế của 2 mô hình nêu trên. Chi tiết như sau:

Những hạn chế của mô hình phân tích đa biệt thức (MDA):

 Những điều kiện giả định ban đầu của mô hình quá chặt chẽ như: giả định về

phân phối chuẩn của các biến giải thích, các biến giải thích độc lập tuyến tính

với nhau và không tác động lẫn nhau. Tuy nhiên, giả định này khó đạt được

trong việc phân tích đánh giá tình hình tài chính của các doanh nghiệp và

NHTM dựa trên những chỉ số tài chính. Vì những chỉ số tài chính này thường

có quan hệ đa cộng tuyến với nhau của (Boyacioglu và cộng sự, 2009).

 Giả định về phân phối chuẩn của các biến giải thích cũng làm hạn chế việc sử

dụng các biến giả trong mô hình phân tích.

 Kết quả của mô hình phân tích đa biệt thức là những điểm số phân biệt ít có ý

nghĩa diễn giải một cách trực quan, bởi vì đó chỉ đơn thuần là một công cụ thể

hiện thứ bậc không phù hợp để diễn tả kết quả của một quá trình phân loại.

 Trong mô hình phân tích đa biệt thức để xác định khả năng phá sản của doanh

nghiệp hay NHTM, thường có một quy trình để lựa chọn các đối tượng để đưa

vào mẫu quan sát dựa trên tiêu chuẩn tương đồng về quy mô. Điều này được

cho là không phù hợp mà thay vào đó là nên đưa thêm biến giải thích thể hiện

quy mô của các đối tượng vào mô hình (Ohlson, 1980).

Hạn chế của mô hình hồi quy tuyến tính OLS:

Hạn chế cơ bản của mô hình hồi quy tuyến tính OLS trong việc xây dựng mô

hình phản ánh tác động của các yếu tố có ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM là mô

hình này phân loại biến phụ thuộc (MXHTN) vào các đoạn phân loại riêng biệt có

khoảng cách bằng nhau. Điều này sẽ dẫn đến kết quả là sự khác biệt về mức độ rủi ro

giữa các NHTM có MXHTN AA và A bằng với sự khác biệt về mức độ rủi ro giữa

các NHTM có MXHTN BBB và BB. Điều này là không phù hợp với đặc điểm không

đồng nhất về mức độ rủi ro giữa các mức xếp hạng (Manzoni, 2004).

Mặt khác, Jones và cộng sự (2015) cho rằng những mô hình phân loại đơn giản

như Probit/logit hay phân loại tuyến tính hiện được sử dụng rất phổ biến trong các

nghiên cứu. Mặc dù, khả năng dự đoán của các mô hình này bị hạn chế khi mô tả các

mối quan hệ phi tuyến tính hay tồn tại những biến động bất thường không quan sát

được trong dữ liệu. Tuy nhiên, những mô hình này nhìn chung phù hợp với mục đích

diễn giải mối quan hệ giữa biến giải thích và biến phụ thuộc. Những mô hình phức tạp

hơn được thiết kế phù hợp với việc mô tả các mối quan hệ phi tuyến tính và những

biến động bất thường trong dữ liệu như những dạng mô hình kết hợp ví dụ như: mô

hình logit kết hợp (mixed logit), multivariate adaptive regression splines (MARS) và

generalized additive models (GAM). Mức độ linh hoạt của các mô hình này càng cao

thì càng giúp cho mô hình phù hợp với dữ liệu và tăng khả năng dự đoán của mô hình.

Tuy nhiên, điều này cũng tương ứng làm giảm khả năng diễn giải các mối quan hệ

trong mô hình. Cuối cùng, đối với những mô hình hoàn toàn phi tuyến tính được thiết

kế để mô tả toàn bộ các mối quan hệ phi tuyến và tương tác trong dữ liệu. Những mô

hình này có thể kể đến như: mạng thần kinh nhân tạo (Neural network), Support

vector machine, Generalised boosting models, AdaBoost, Random forests và Oblique

random forests. Những thuật toán vô cùng phức tạp được các mô hình này sử dụng

nhằm tăng khả năng dự đoán của mô hình. Tuy nhiên, chính những thuật toán này

cũng là những rào chắn tạm thời ngăn cản khả năng diễn giải mô hình. Bởi lẽ, mối

quan hệ giữa biến giải thích và biến phụ thuộc phần lớn bị che lấp bởi các thuật toán

phức tạp trong mô hình.

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

ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh

tế mới nổi và diễn giải mối quan hệ tác động của các yếu tố này đến MXHTN của

NHTM. Do vậy, tác giả quyết định lựa chọn mô hình Ordered logit là mô hình phân

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

quả của một quá trình phân loại các đối tượng cụ thể vào các mức xếp hạng khác nhau

(Greene, 2002). Mặt khác, căn cứ trên dấu của hệ số hồi quy của các biến giải thích

trong mô hình hồi quy Ordered logit, tác giả có thể đánh giá được chiều hướng tác

động của các yếu tố tương ứng đến MXHTN của NHTM. Trong khi đó, ta không thể

đạt được mục đích này với các mô hình phi tuyến tính như mạng thần kinh nhân tạo

hay Support vector machines, … Bên cạnh đó, mô hình Ordered logit cho phép tác giả

tạo ra các biến tương tác nhằm mục đích đánh giá sự khác biệt trong tác động của các

yếu tố đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với tại các nền kinh tế

mới nổi.

Mô hình hồi quy Logit thứ bậc được xây dựng trên cơ sở mô hình hồi quy với

biến phụ thuộc dạng ẩn số. Mô hình hồi quy Logit thứ bậc có dạng như sau:

Trong đó y* là biến phụ thuộc nhưng không quan sát được trên thực tế. Chúng

ta chỉ có thể quan sát:

Y = 1 nếu y* ≤ 1

= 2 nếu 1 < y* ≤ µ1 = 3 nếu µ1 < y* ≤ µ2

…

= J nếu µj-1 < y*

Trong đó: µ1 , µ2 ,… µj-1 là những ngưỡng giới hạn được tính toán từ mô hình.

β là hệ số hồi quy thể hiện sự tác động của các biến giải thích lên biến phụ thuộc.

Ɛ là hệ số thể hiện sai số ngẫu nhiên. Ɛ có phân phối chuẩn, có giá trị trung bình bằng

0 và phương sai bằng 1.

Việc ước lượng mô hình Logit thứ bậc được thực hiện bằng phương pháp

Maximum likelihood. Kết quả của phương pháp ước lượng Maximum likelihood là

giá trị của các tham số mà từ đó ta có thể tạo ra được tập hợp các quan sát gần giống

nhất với tập hợp các quan sát trong mẫu dữ liệu của nghiên cứu nếu những giả định

của mô hình là chính xác. Để có được các kết quả ước lượng, hàm likehood sẽ xác

định mức độ giống nhau giữa kết quả của các quan sát mà chúng ta nhận được từ mô

hình và kết quả thực tế của dữ liệu với điều kiện tập hợp các tham số ước lượng là

những tham số thực tế. Ví dụ, trong một hàm hồi quy tuyến tính với một biến giải

thích, chúng ta cần ước lượng hệ số góc β và hằng số α (để đơn giản hóa vấn đề, ta bỏ qua sai số σ2 ). Với mỗi kết hợp của α và β hàm likelihood sẽ cho chúng ta biết mức

độ giống nhau giữa dữ liệu mà chúng ta sẽ quan sát được theo mô hình với dữ liệu mà

chúng ta đã thực tế quan sát được. Nếu chúng ta tưởng tượng một mặt phẳng trong đó

tập hợp các giá trị của α tạo thành một trục tọa độ và tập hợp các giá trị của β tạo

thành một trục tọa độ thứ 2, thì đồ thị minh họa cho hàm likelihood trông giống như

một ngọn đồi và các kết quả ước lượng của phương pháp này là giá trị của các tham số

để mô tả đỉnh của ngọn đồi trên (LongvàFreese, 2001).

-x’β µ1-x’β µ2-x’β µ3-x’β

Đồ thị 3.1: Minh họa xác suất trong mô hình Ordered Logit

Nguồn: Greene(2002).

Ta có các xác suất sau:

Prob(y=1|x) = ɸ (-x’β)

Prob(y=2|x) = ɸ(µ1-x’β) - ɸ(-x’β)

Prob(y=3|x) = ɸ(µ2-x’β) - ɸ(µ1-x’β)

…

Prob(y=J|x) 1 - ɸ (µj-1 – x’β)

Để cho các xác suất trên đều có giá trị dương ta giả định rằng: 0 < µ1 < µ2 < …< µj-1.

Trong đó ɸ là hàm tính mật độ của phân phối chuẩn.

3.1.2 Xác định và đo lường biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu của luận án là MXHTN của các

NHTM do Fitch công bố. Biến phụ thuộc có ký hiệu là yi và được mã hóa theo thứ tự

từ 1, 2, 3, … đến 9 tương ứng với 9 MXHTN của NHTM là C, CC, CCC, … , AAA.

3.1.3 Xác định và đo lường các biến giải thích

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

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

trường hoạt động của NHTM.

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

của NHTM như: đặc điểm sở hữu, quy mô và các chỉ số tài chính.

Các biến giải thích này được tác giả lựa chọn dựa trên cơ sở tổng hợp từ các

phương pháp đánh giá MXHTN của NHTM được các tổ chức xếp hạng tín nhiệm như

Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s công bố. Trong đó, các biến giải thích là các chỉ

số tài chính của NHTM bao gồm 24 biến. Tác giả cố gắng đưa vào mô hình nghiên

cứu nhiều nhất các chỉ số tài chính của NHTM trên cơ sở tính sẳn có của các chỉ tiêu

tài chính này trong nguồn dữ liệu Bankscope. Nguyên nhân tác giả không hạn chế bớt

các biến giải thích là các chỉ số tài chính trên cơ sở tổng hợp từ các nghiên cứu thực

nghiệm đã được thực hiện liên quan đến MXHTN của NHTM vì tác giả nhận thấy có

sự không thống nhất trong các nghiên cứu thực nghiệm kể trên trong việc sử dụng các

chỉ tiêu tài chính để xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của NHTM. Mỗi nhà nghiên

cứu sử dụng một tập hợp các chỉ tiêu tài chính khác nhau trong mô hình nghiên cứu

của họ. Bên cạnh đó, theo Jardin (2010) nhược điểm quan trọng của việc lựa chọn

biến giải thích căn cứ trên kết quả của các nghiên cứu trước để xây dựng mô hình dự

đoán MXHTN của NHTM đó là các biến giải thích trong các nghiên cứu thực nghiệm

trước chỉ thật sự phù hợp với phương pháp xây dựng mô hình cụ thể được áp dụng

trong nghiên cứu đó mà thôi.

Bảng 3.1: Định nghĩa các biến giải thích được sử dụng trong mô hình nghiên cứu

Kỳ vọng tương quan với Biến Định nghĩa

biến phụ thuộc

Nhóm biến thể hiện các yếu tố mang tính chất hệ thống

Country_ rating Mức tín nhiệm dài hạn của quốc gia do Williams và cộng sự (2013) đã chỉ

Fitch công bố đại diện cho mức độ rủi ra rằng khi MXHTN của quốc gia

ro của quốc gia nơi NHTM có trụ sở. biến động thì có tác động rất lớn

Biến này được mã hóa từ 1 đến 9 tương đến MXHTN của các NHTM có trụ

ứng với 9 MXHTN dài hạn của quốc sở tại quốc gia này.

gia là C, CC, CCC, … , AAA. Matousek và Stewart (2009),

Caporale và cộng sự (2012) đều chỉ

ra rằng mức độ rủi ro quốc gia có

tác động cùng chiều đối với

MXHTN của NHTM.

(+)

Bicra Mức đánh giá rủi ro hoạt động của Fitch cho rằng mức độ rủi ro ngành ngành ngân hàng do Fitch công bố đại ngân hàng có tác động rất lớn đến diện cho mức độ rủi ro của ngành ngân MXHTN của NHTM (Fitch, 2014). hàng nơi NHTM có trụ sở. Biến này (+) cũng được mã hóa từ 1 đến 9 tương ứng

với 9 mức xếp hạng rủi ro ngành ngân

hàng của quốc gia là C, CC, CCC, …,

AAA.

Nhóm biến thể hiện đặc điểm sở hữu và quy mô NHTM

Government Biến giả có giá trị 1 nếu trên 50% vốn Nghiên cứu của Iannotta và cộng sự

chủ sở hữu của NHTM thuộc sở hữu (2010) chứng minh rằng các

của chính phủ nơi NHTM có trụ sở. Có NHTM lớn ở Châu Âu thuộc sở

giá trị 0 trong trường hợp ngược lại (*). hữu của nhà nước thường có mức

xếp hạng rủi ro trái phiếu phát hành

tốt hơn các NHTM thuộc sở hữu

của tư nhân.

(+)

Group Biến giả có giá trị 1 nếu trên 50% vốn Liu và Ferri (2001) đã chứng minh

chủ sở hữu của NHTM thuộc sở hữu rằng việc các doanh nghiệp thuộc

của các tập đoàn tài chính quốc tế có sở hữu của các tập đoàn nước ngoài

quy mô lớn và có MXHTN từ A trở lên. có quy mô và uy tín có ảnh hưởng

Có giá trị 0 trong trường hợp ngược lại tích cực đến MXHTN của doanh

(*). nghiệp.

(+)

LnAss Logarit tự nhiên tổng giá trị tài sản Matousek và Stewart (2009),

NHTM tính theo triệu USD. Caporale và cộng sự (2012),

Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b),

…chứng minh rằng quy mô NHTM

có tác động tích cực đến MXHTN.

(+)

Nhóm biến thể hiện chất lượng tài sản

AssGrow Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản NHTM Köhler (2015) cho rằng các NHTM

trung bình 3 năm. có tốc độ tăng trưởng tổng tài sản

và dư nợ tín dụng cao sẽ tiềm ẩn

nhiều rủi ro.

(-)

CreGrow Tốc độ tăng trưởng tổng dư nợ tín dụng (-) trung bình 3 năm.

LoanLoss_Ln Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ. Tỷ số Caporale và cộng sự (2012) đã này phản ánh chất lượng hoạt động tín chứng minh rằng tỷ lệ nợ quá dụng của NHTM. Tỷ lệ này càng lớn hạn/tổng dư nợ của NHTM có tác thì rủi ro không thu hồi được vốn trong động âm đến MXHTN. hoạt động tín dụng của NHTM càng (-) lớn.

LoanLoss_Equ Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng vốn chủ sở Imbierowicz và Rauch (2014) đã hữu. Tỷ số này thể hiện tương quan so chứng minh rằng có mối quan hệ sánh giữa dư nợ quá hạn và nguồn vốn mật thiết giữa tỷ lệ nợ quá hạn/tổng chủ sở hữu của NHTM. Tỷ lệ này càng vốn chủ sở hữu với khả năng phá cao thì nguy cơ những tổn thất do nợ sản của các NHTM. quá hạn làm mất vốn chủ sở hữu hay (-) rủi ro phá sản của NHTM càng lớn.

LoanPro_Loan Tỷ lệ chi phí dự phòng tín dụng/tổng dư Poon và Firth (2005) cho rằng tỷ lệ

nợ tín dụng bình quân. Tỷ lệ này càng chi phí dự phòng tín dụng/tổng dư

cao thì mức độ rủi ro trong hoạt động nợ tín dụng bình quân có ảnh

tín dụng của NHTM càng lớn. Vì các hưởng tiêu cực đến MXHTN của

NHTM phải tăng chi phí trích lập dự NHTM.

phòng cho các khoản nợ quá hạn và các (-)

khoản tín dụng có mức độ rủi ro cao.

Nhóm biến thể hiện năng lực nguồn vốn chủ sở hữu

Equ_Ass Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản. Tỷ lệ Matousek và Stewart (2009), này càng cao phản ánh tiềm lực tài Caporale và cộng sự (2012), Öğüt chính và khả năng gánh chịu rủi ro của và cộng sự (2012) đã chứng minh NHTM càng lớn. Bởi vì, nguồn vốn rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài chủ sở hữu có vai trò như một màn sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng dư chắn bảo vệ NHTM trước những tổn nợ tín dụng ròng có tác động tích thất phát sinh trong hoạt động kinh cực đến MXHTN của NHTM. doanh. (+)

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

dụng ròng. Tỷ lệ này càng cao phản ánh

khả năng gánh chịu những tổn thất phát

sinh từ hoạt động tín dụng của NHTM (+)

càng tốt. Vì tín dụng thường được xem

là hoạt động kinh doanh chủ yếu và

nhiều rủi ro của các NHTM.

Equ_ShortCap Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/nguồn vốn ngắn Chen (2012) đã chứng minh tỷ lệ

hạn. Tỷ lệ này càng cao thể hiện khả vốn chủ sở hữu/nguồn vốn ngắn

năng ứng phó của NHTM trước những hạn và tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng nợ

biến động của nguồn vốn ngắn hạn phải trả là những chỉ số tài chính có

càng tốt. ảnh hưởng quan trọng và tích cực

đối với MXHTN của NHTM.

(+)

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

Tỷ lệ này càng cao thể hiện tiềm lực tài (+) chính và khả năng dùng nguồn vốn chủ

sở hữu để chi trả những nghĩa vụ tài

chính của NHTM càng tốt.

Nhóm biến thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động

IntIn_Loan Tỷ lệ thu nhập từ lãi vay/tổng dư nợ tín Chen (2012) đã xác định được tỷ lệ

dụng bình quân. Tỷ lệ này càng cao thể thu nhập từ lãi vay/tổng dư nợ tín

hiện hoạt động tín dụng của NHTM có dụng bình quân và tỷ lệ thu nhập từ

khả năng sinh lời và hiệu quả càng tốt. lãi/tổng tài sản sinh lời bình quân

có tác động tích cực đến MXHTN

của NHTM.

(+)

IntIn_Ass Tỷ lệ thu nhập từ lãi/tổng tài sản sinh

lời bình quân. Tỷ lệ này càng cao thể

(+) hiện khả năng sinh lời của các khoản

mục tài sản như tín dụng, đầu tư, … của

NHTM càng tốt.

IntEx_Cap Tỷ lệ chi phí trả lãi/tổng nguồn vốn

chịu lãi bình quân. Tỷ lệ này càng thấp

thể hiện hiệu quả công tác huy động Suarez (2001) đã chứng minh các

vốn của ngân hàng càng tốt. Mặt khác, NHTM có tỷ lệ chi phí trả lãi/tổng

tỷ lệ này cũng phản ánh uy tín và mức nguồn vốn chịu lãi bình quân cao

độ rủi ro của NHTM trên thị trường vì thường có tình hình tài chính yếu

các nhà đầu tư và người gởi tiền thường kém.

yêu cầu mức lãi suất cao hơn khi cung (-)

cấp vốn cho các NHTM có mức rủi ro

cao.

NIM Tỷ lệ lãi cận biên = (Thu nhập từ cho

vay và đầu tư – Chi phí trả lãi tiền gởi Köhler (2015) đã chứng minh tỷ lệ và nợ khác)/tổng tài sản sinh lời bình lãi cận biên có tác động tích cực quân. Tỷ lệ lãi cận biên cao ở một mức đến mức độ rủi ro của NHTM. độ hợp lý được xem là dấu hiệu của (+) việc quản trị tốt tài sản Nợ - Có trong

các NHTM.

NetIntIn_Ass Tỷ lệ thu nhập ròng từ lãi/tổng tài sản Öğüt và cộng sự (2012) đã chứng

bình quân. Tỷ lệ này cao ở một mức độ minh rằng tỷ lệ thu nhập ròng từ

hợp lý cũng được xem là dấu hiệu của lãi/tổng tài sản có ảnh hưởng tích

việc quản trị tốt trong các NHTM tương cực đến MXHTN của NHTM.

tự như tỷ lệ lãi cận biên. (+)

OthIn_Ass Tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/tổng

tài sản bình quân. Tỷ lệ này thể hiện Köhler (2015) đã chứng minh rằng

việc đa dạng hóa hoạt động và hiệu quả các NHTM đa dạng hóa hoạt động

của các hoạt động kinh doanh khác bên sẽ ít rủi ro hơn các NHTM khác.

ngoài hoạt động cho vay truyền thống (+)

của các NHTM.

NonIntEx_Ass Tỷ lệ chi phí phi lãi/tổng tài sản bình Ioannidis và cộng sự (2010) đã

quân. Tỷ lệ này càng thấp thể hiện khả chứng minh tỷ lệ chi phí phi

năng kiểm soát và tiết kiệm các chi phí lãi/tổng tài sản bình quân có tác

phi lãi trong hoạt động của NHTM động tiêu cực đến MXHTN.

càng tốt. (-)

ROAA Tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng tài sản bình Poon và cộng sự (2009), Ioannidis

quân. Tỷ lệ này phản ánh khả năng sinh và cộng sự (2010) đã chứng minh

lời của tài sản trong các NHTM. rằng tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng tài

sản bình quân có tác động tích cực

đến MXHTN.

(+)

ROAE Tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn Caporale và cộng sự (2012) cho

chủ sở hữu bình quân. Tỷ lệ này phản rằng tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng

ảnh khăn năng sinh lời của nguồn vốn nguồn vốn chủ sở hữu bình quân có

chủ sở hữu trong các NHTM. ảnh hưởng tích cực đối với

MXHTN.

(+)

Exp_Int Tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập. Tỷ lệ Caporale và cộng sự (2012),

này phản ánh mối tương quan giữa chi Köhler (2015) đã chứng minh rằng

phí và thu nhập trong hoạt động của các tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập có

NHTM. Tỷ lệ này càng nhỏ thì NHTM tác động tiêu cực đến MXHTN.

càng hoạt động có hiệu quả.

(-)

Nhóm biến thể hiện khả năng thanh khoản

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

Tỷ lệ này phản ánh mức độ tập trung Köhler (2015) cho rằng các NHTM của NHTM vào hoạt động tín dụng. tập trung nhiều vào hoạt động tín Mặt khác, tỷ lệ này cũng phản ánh khả dụng sẽ ít rủi ro hơn các NHTM năng thanh khoản của NHTM. Bởi vì, khác. khi khoản mục tín dụng chiểm tỷ trọng Salvador và cộng sự (2014) cũng lớn trong tổng tài sản của NHTM thì tỷ cho rằng tỷ lệ dư nợ tín dụng trọng của các tài sản có tính thanh ròng/tổng tài sản có ảnh hưởng tích khoản cao như tiền mặt, tiền gởi tại các cực đến MXHTN của NHTM. NHTM khác, … sẻ giảm đi và làm (+) giảm khả năng thanh khoản của

NHTM.

NetLoan_ShortCap Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng nguồn Öğüt và cộng sự (2012) đã chứng

vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn minh tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng

ngắn hạn. Tỷ lệ này phản ảnh việc sử nguồn vốn huy động tiền gởi và

dụng vốn huy động tiền gởi và nguồn nguồn vốn ngắn hạn có tác động

vốn ngắn hạn để đáp ứng nhu cầu cho tiêu cực đến MXHTN. Ngược lại,

vay của NHTM. Tỷ lệ này càng cao thì tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng

rủi ro thanh khoản của NHTM càng nguồn vốn huy động tiền gởi và

lớn. nguồn vốn vay có tác động tích cực

đến MXHTN của NHTM.

(-)

NetLoan_Debt Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng nguồn

vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn

vay. Tỷ lệ này phản ánh việc sử dụng

nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn (+) vốn vay vào hoạt động cấp tín dụng

truyền thống của NHTM.

LiAss_ShortCap Tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản Imbierowicz và Rauch (2014) đã

cao/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi chứng minh rằng các NHTM có

và nguồn vốn ngắn hạn. Tỷ lệ này phản khả năng thanh khoản cao thì ít gặp

ánh khả năng sử dụng những tài sản có rủi ro phá sản hơn các NHTM khác.

tính thanh khoản cao như tiền mặt, tiền Bên cạnh đó, Shen và cộng sự

gởi tại các NHTM khác, … để đáp ứng (2012) cũng chứng minh rằng tỷ lệ

nhu cầu chi trả vốn huy động tiền gởi tài sản có tính thanh khoản

và các các nguồn vốn ngắn hạn. Tỷ lệ cao/tổng nguồn vốn huy động tiền

này càng cao thì NHTM càng ít gặp rủi gởi và nguồn vốn ngắn hạn có tác

ro về thanh khoản. động tích cực đến MXHTN

(+)

LiAss_Debt Tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản

cao/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi Ioannidis và cộng sự (2010) đã và nguồn vốn vay. Tương tự như trên, chứng minh tỷ lệ tài sản có khả các NHTM có chỉ tiêu này cao thì ít năng thanh khoản cao/tổng nguồn phải đối mặt với rủi ro về thanh khoản. vốn huy động và vốn vay có tác Tuy nhiên, nếu tỷ lệ này được duy trì ở động tích cực đến MXHTN. mức quá cao thì sẽ ảnh hưởng đến khả (+) năng sinh lời và hiệu quả hoạt động của

NHTM.

Ghi chú: +: tương quan thuận với biến phụ thuộc.

-: tương quan nghịch với biến phụ thuộc.

*: phân loại NHTM theo hình thức sở hữu được Berger và cộng sự (2007)

áp dụng.

3.2 Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu của luận án thuộc dạng dữ liệu chéo về MXHTN của các

NHTM, các chỉ số tài chính của các đơn vị này và các yếu tố vĩ mô liên quan đến môi

trường hoạt động có tác động đến MXHTN của các NHTM.

Theo số liệu công bố từ web site của Fitch đến thời điểm tháng 6/2015, tổ chức

này đã thực hiện đánh giá MXHTN đối với 650 NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Tác giả sử dụng công thức để xác định cỡ mẫu cho luận án như sau:

(Watson, 2001)

Trong đó:

n: số lượng mẫu quan sát cần chọn.

N: số lượng đối tượng trong toàn bộ tập hợp.

Z: được xác định dựa trên độ tin cậy cần thiết của mô hình. Tác giả chọn độ tin cậy

95% tương ứng với Z =1.96.

R: tỷ lệ thu thập được thông tin từ các quan sát. Đối với thông tin báo cáo tài chính

của các ngân hàng thương mại được đánh giá bởi Fitch thì tỷ lệ thu thập được thông

tin này kỳ vọng là 100%.

P: biến thiên của thuộc tính đối tượng cần quan sát. Mục đích của mô hình nhằm

khảo sát MXHTN của các NHTM, tác giả chọn mức độ trung bình tương ứng với P

=0.5.

A: mức độ chính xác của số liệu dự báo từ mô hình (0.03 ; 0.05; 0.1 tương ứng với

mức độ chính xác 3%, 5% hay 10%). Tác giả quyết định chọn mức độ chính xác trung

bình là 5%. Theo công thức trên thì số quan sát cần thiết tối thiểu cho mẫu quan sát

của luận án n = 242.

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu của luận án tác giả quyết định chọn 2 mẫu dữ

liệu nghiên cứu cho luận án. Mẫu dữ liệu 1 gồm các quan sát MXHTN và các yếu tố

ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Mẫu dữ liệu 2 gồm

các quan sát MXHTN và các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi.

Theo bài viết Triển vọng kinh tế thế giới 2014 (IMF, 2014) thì số lượng các

nền kinh tế phát triển là 36 và số lượng các nền kinh tế mới nổi là 153. Số lượng các

nền kinh tế phát triển trong luận án được tác giả lựa chọn là 22 quốc gia bao gồm

nhóm G7 và các nền kinh tế khác được lựa chọn từ 29 nền kinh tế còn lại trong nhóm

các nền kinh tế phát triển theo phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 2. Số

lượng các nền kinh tế mới nổi trong luận án là 41 quốc gia, các nền kinh tế này được

lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 3 từ tập hợp 153 nền

kinh tế mới nổi và sau khi tác giả loại trừ các quốc gia không có dữ liệu về các NHTM

trong nguồn dữ liệu Bankscope.

Tiếp theo, tác giả thực hiện phương pháp chọn mẫu với bước nhảy 2 để chọn ra

các quan sát cho mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và mẫu dữ liệu

các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi từ danh sách các NHTM tại các quốc gia đã

được xác định ở bước phân tích trên trong nguồn dữ liệu Bankscope. Cụ thể, dữ liệu

của luận án gồm 2 mẫu dữ liệu nhỏ: mẫu dữ liệu 1 gồm 296 quan sát các NHTM tại

các nền kinh tế phát triển, mẫu dữ liệu 2 gồm 282 quan sát các NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi. Số lượng các quan sát trong cả 2 mẫu dữ liệu của luận án đều đáp ứng

được số quan sát tối thiểu cho mẫu quan sát đã được tính toán ở phần trên. Chi tiết số

lượng NHTM theo từng quốc gia trong 2 mẫu dữ liệu con của luận án được trình bày

chi tiết trong phụ lục 1a và phụ lục 1b.

Dữ liệu về MXHTN của các NHTM được lấy từ các công bố MXHTN của

Fitch trong giai đoạn năm 2013 - 2015. Các dữ liệu về các chỉ số tài chính của các

NHTM được thu thập trong giai đoạn 2010 - 2014 từ nguồn dữ liệu Bankscope. Fitch,

Standard & Poor’s và Moody’s và một số tổ chức xếp hạng tín nhiệm khác đều sử

dụng nguồn dữ liệu từ Bankscope trong việc đánh giá MXHTN các NHTM (Poon và

Firth, 2005). Các yếu tố mang tính chất hệ thống liên quan đến môi trường hoạt động

của các NHTM như: mức tín nhiệm dài hạn của quốc gia nơi ngân hàng có trụ sở và

mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng tại các quốc gia này được lấy từ

các công bố của tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch.

Nguyên nhân tác giả giới hạn thời gian của các thông tin xếp hạng tín nhiệm

trong giai đoạn 2013 - 2015 vì nếu mở rộng phạm vi thời gian nghiên cứu thì các tiêu

chuẩn đánh giá MXHTN của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm có thể thay đổi. Nghiên

cứu của Savador và cộng sự (2014) đã chứng minh rằng sự suy giảm MXHTN của các

NHTM tại Tây Ban Nha trong giai đoạn 2000 - 2009 không chỉ bắt nguồn từ những

bất ổn trong tình hình tài chính của các NHTM mà còn do các tổ chức xếp hạng tín

nhiệm siết chặt các tiêu chuẩn đánh giá. Trên thực tế, trong gian đoạn từ 2003 đến

2014 Fitch đã ban hành 3 bộ quy tắc đánh giá MXHTN của NHTM khác nhau: Bank

rating methodology năm 2003, Global financial institution rating criteria phiên bản

năm 2012 và năm 2014.

Tương tự các nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009), Bellotti và cộng sự

(2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012) các chỉ tiêu tài chính của các NHTM

trong luận án được lấy tại năm t-1 so với thời điểm MXHTN của NHTM được công

bố. Bởi vì, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện đánh giá MXHTN của NHTM

căn cứ trên những thông tin sẵn có của các NHTM tại thời điểm đánh giá.

Bảng 3.2: Mức xếp hạng tín nhiệm NHTM tại các nền kinh tế phát triển

trong mẫu dữ liệu nghiên cứu giai đoạn 2013 - 2015

Số lượng Tỷ lệ Mức xếp hạng tín nhiệm

AAA AA A BBB BB B

11 48 152 52 25 8 296 3.7162% 16.2162% 51.3514% 17.5676% 8.4459% 2.7027% 100% Tổng cộng

Nguồn: Tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu nghiên cứu

Bảng 3.3: Mức xếp hạng tín nhiệm NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

trong mẫu dữ liệu nghiên cứu giai đoạn 2013 - 2015

Số lượng Tỷ lệ Mức xếp hạng tín nhiệm

A BBB BB B Tổng cộng 32 116 64 70 282 11.3475% 41.1348% 22.6950% 24.8227% 100%

Nguồn: Tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu nghiên cứu

Bảng 3.2 và bảng 3.3 cho ta thấy số lượng và tỷ lệ phần trăm phân bổ các

MXHTN của NHTM trong 2 mẫu dữ liệu của luận án. Qua đó, ta có thể nhận thấy

rằng, các NHTM tại các nước thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi chỉ nhận được các

MXHTN từ A trở xuống. Còn các MXHTN AAA và AA toàn bộ thuộc các NHTM tại

các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Bên cạnh đó, MXHTN của NHTM chiếm tỷ lệ

lớn nhất tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển là MXHTN A (tỷ lệ 51.35%), còn

tại các quốc gia thuộc các nền kinh tế mới nổi thì mức xếp hạng tín nhiệm NHTM

chiếm tỷ lệ lớn nhất là MXHTN BBB (tỷ lệ 41.13%). Từ đó, ta có thể thấy rằng có sự

tác động nhất định của đặc điểm nền kinh tế của một quốc gia đến MXHTN của các

NHTM tại quốc gia đó.

3.3 Các giả thuyết nghiên cứu

Dựa vào khung phân tích trong chương 2, kết hợp với việc lược khảo các

nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của NHTM cũng như tham khảo

phương pháp đánh giá MXHTN của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế, tác giả

nhận thấy rằng các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM gồm 2 nhóm yếu tố

chính: nhóm yếu tố mang tính chất hệ thống và nhóm yếu tố thể hiện đặc thù của

NHTM. Trong nhóm yếu tố mang tính chất hệ thống, tác giả tập trung phân tích sự

khác biệt trong tác động của mức độ rủi ro quốc gia và mức độ rủi ro của ngành ngân

hàng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế

mới nổi. Trong nhóm yếu tố thể hiện đặc thù của NHTM, luận án đi vào phân tích sự

khác biệt trong tác động của đặc điểm sở hữu, quy mô tổng tài sản và các chỉ tiêu tài

chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế

mới nổi. Do vậy, tác giả lần lượt triển khai các giả thuyết sau đây để trả lời cho các

câu hỏi nghiên cứu và cũng thông qua đó nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu của

luận án.

Với vai trò là định chế tài chính trung gian và là một kênh dẫn vốn quan trọng

trong nền kinh tế, các NHTM là những đối tượng chịu tác động trực tiếp và mạnh mẽ

từ các chính sách vĩ mô cũng như rủi ro chung của nền kinh tế. Ngoài ra, các NHTM

cũng là những đơn vị chịu nhiều sự tác động của môi trường ngành và dễ bị ảnh

hưởng bởi những tác động mang tính chất dây chuyền (Williams và cộng sự, 2013).

Mặt khác, các nghiên cứu thực nghiệm về MXHTN của NHTM như nghiên cứu của

Matousek và Stewart (2009), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự

(2012) đều chỉ ra rằng mức độ rủi ro của quốc gia nơi NHTM có trụ sở có tác động

mạnh mẽ đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế

mới nổi. Tương tự, nghiên cứu của Borensztein và cộng sự (2013) chứng minh rằng

có sự ảnh hưởng rất lớn của mức trần xếp hạng tín nhiệm của một quốc gia đến

MXHTN của các tổ chức kinh tế tại quốc gia đó. Ngược lại với những kết luận về sự

ảnh hưởng quan trọng của yếu tố rủi ro quốc gia đến MXHTN của NHTM trong các

nghiên cứu trên, Poon và cộng sự (1999) lại chỉ ra rằng mức độ rủi ro quốc gia và các

yếu tố môi trường hoạt động không có tác động đến MXHTN của NHTM. Bên cạnh

đó, Liu và Ferri (2001) cũng cho rằng rủi ro quốc gia không có tác động quan trọng

đến MXHTN của các doanh nghiệp tại các nước thuộc OECD. Tuy nhiên, tại các nước

không thuộc nhóm OECD thì yếu tố rủi ro quốc gia lại có ảnh hưởng rất lớn đến

MXHTN của các doanh nghiệp tại các quốc gia này. Tương tự, Moody’s (1999) cũng

khẳng định rằng tình trạng nền kinh tế và môi trường hoạt động có tác động mạnh đến

MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hơn so với các nền kinh tế phát

triển. Do vậy, giả thuyết sau đây được xây dựng để kiểm tra:

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

của quốc gia và mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng nơi NHTM có

trụ sở đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế

mới nổi.

Theo mô tả trong phương pháp đánh giá xếp hạng tín nhiệm NHTM của Fitch

và Standard & Poor’s thì MXHTN của NHTM thuộc sở hữu nhà nước hay thuộc sở

hữu của các tập đoàn có thể được cải thiện nhờ sự hỗ trợ của chính phủ hay tập đoàn

mẹ. Cụ thể, chính phủ hay tập đoàn mẹ thường có xu hướng hỗ trợ về vốn cho các

NHTM thuộc sở hữu của các tổ chức này khi cần thiết. Bên cạnh đó, nghiên cứu của

Iannotta và cộng sự (2010) chứng minh rằng các NHTM lớn ở Châu Âu thuộc sở hữu

của nhà nước thường có mức xếp hạng rủi ro trái phiếu phát hành tốt hơn các NHTM

thuộc sở hữu của tư nhân. Ngoài ra, nghiên cứu của Liu và Ferri (2001) cũng chỉ ra

rằng việc các doanh nghiệp thuộc sở hữu của nhà nước hay các tập đoàn nước ngoài

có quy mô lớn có ảnh hưởng tích cực đến MXHTN của doanh nghiệp. Tuy nhiên,

cũng có những nghiên cứu chỉ ra rằng yếu tố sở hữu nhà nước hay tập đoàn mẹ có ảnh

hưởng tiêu cực đến mức độ rủi ro và hiệu quả hoạt động của các NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi. Cụ thể, Lang và So (2002) lại cho rằng các NHTM thuộc sở hữu của

chính phủ tại các nền kinh tế mới nổi thường có hiện tượng quan liêu trong công tác

quản lý. Bởi ban quản trị tại các đơn vị này thường không bị kiểm soát một cách có

hiệu quả như tại các NHTM tư nhân. Vì vậy, các cá nhân này không thực sự nổ lực

trong công tác điều hành hay có thể có những hành động vì lợi ích riêng của bản thân.

Do vậy, các NHTM thuộc sở hữu nhà nước tại các nền kinh tế mới nổi thường có mức

độ rủi ro cao hơn và hoạt động kém hiệu quả hơn các NHTM tư nhân. Bên cạnh đó,

Lassoued và cộng sự (2016) cho rằng việc các nhà đầu tư nước ngoài tham gia sở hữu

đối với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi có thể làm gia tăng mức độ rủi ro cho

các NHTM này. Bởi vì, các nhà đầu tư nước ngoài có thể thích mạo hiểm trong hoạt

động ngân hàng hơn so với các nhà đầu tư nội địa. Do các nhà đầu tư nước ngoài có

thể dễ dàng đa dạng hóa mức độ rủi ro của họ trên phạm vi quốc tế. Vì vậy, các giả

thuyết sau đây được xây dựng để kiểm tra:

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

của các tập đoàn tài chính quốc tế, có quy mô lớn và uy tín trong các NHTM đến

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

nổi.

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

của chính phủ nơi NHTM có trụ sở đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh

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

Theo lý thuyết về hiệu suất theo quy mô thì các NHTM có quy mô tổng tài sản

lớn có thể tạo ra những lợi thế nhất định về khả năng huy động vốn và tiết giảm được

các chi phí cố định so với các NHTM có quy mô tổng tài sản nhỏ hơn. Về mặt thực

nghiệm, nghiên cứu của Ioannidis và cộng sự (2010), Matousek và Stewart (2009),

Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b) đều chứng minh rằng quy mô tổng tài sản có tác

động tích cực đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế

phát triển. Ngược lại, Köhler (2015) lại cho rằng các NHTM có quy mô tổng tài sản

lớn tại các nền kinh tế mới nổi thường hoạt động kém ổn định hơn các NHTM có quy

mô tổng tài sản nhỏ. Bởi vì, các NHTM này thường có hoạt động kinh doanh đa dạng

và các đơn vị này sử dụng lợi thế từ việc đa dạng hóa để bù đắp cho việc duy trì tỷ lệ

vốn chủ sở hữu/tổng tài sản ở mức thấp. Ngoài ra, theo Lassoued và cộng sự (2016)

các NHTM có quy mô lớn tại các nền kinh tế mới nổi thường bị chính phủ chi phối

trong hoạt động cho vay đối với các dự án phục vụ cho các mục tiêu và chính sách

phát triển của quốc gia. Khi này, các NHTM thường không chú trọng đến hiệu quả

kinh tế và khả năng hoàn vốn của các dự án vì các đơn vị này “ỷ lại” vào sự hỗ trợ của

chính phủ khi có rủi ro xảy ra. Xuất phát từ những kết luận trái chiều về sự tác động

của yếu tố quy mô tổng tài sản đến mức độ rủi ro và hiệu quả hoạt động của NHTM

nêu trên nên giả thuyết sau đây được xây dựng để kiểm tra:

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

sản đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới

nổi.

Tiếp theo, nghiên cứu của Shen và cộng sự (2012) đã chứng minh rằng tại các

quốc gia có nền kinh tế phát triển thì sự tác động của các chỉ tiêu tài chính đến

MXHTN của NHTM được thể hiện rõ ràng. Ngược lại, tại các quốc gia thuộc nhóm

các nền kinh tế mới nổi thì sự tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của

NHTM không rõ ràng. Ngoài ra, nghiên cứu của Poon và Firth (2005) cũng đã chứng

minh rằng sự tác động của một số chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM có sự

khác biệt giữa các NHTM chủ động yêu cầu được đánh giá MXHTN tại các nền kinh

tế phát triển so với các NHTM không chủ động yêu cầu được đánh giá MXHTN tại

các nền kinh tế mới nổi. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu của Roy (2005) lại chứng

minh được rằng tác động của một số chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM là

như nhau không phụ thuộc vào việc NHTM này có chủ động yêu cầu được đánh giá

MXHTN hay không. Tương tự, Purda (2003) cũng cho rằng không có sự khác biệt

đáng kể trong tác động của chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các doanh nghiệp tại

các quốc gia khác nhau. Do vậy, tác giả đưa ra giả thuyết sau đây để kiểm tra:

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

chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế

mới nổi.

3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu

Trình tự thực hiện các bước phân tích dữ liệu của luận án nhằm đạt được mục

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

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

Lựa chọn

Gộp mẫu dữ liệu và bổ sung thêm biến tương tác

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

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

biến giải thích trong mô hình Ordered logit

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

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

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

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

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

trước hết ta phải xác định được cụ thể các yếu tố nào có ảnh hưởng đến MXHTN của

NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi. Để đạt được mục tiêu

này tác giả kết hợp phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One – way

ANOVA) và phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit trên

mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi một

cách tách biệt nhau.

Phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One – way ANOVA) giúp xác

định các biến giải thích có khả năng phân biệt giữa các NHTM thuộc các MXHTN khác nhau3. Phương pháp này được Boyacioglu và cộng sự (2009) áp dụng trong

nghiên cứu nhằm lựa chọn các biến giải thích đưa vào mô hình. Tuy nhiên, phương

pháp phân tích phương sai một yếu tố được thực hiện dựa trên một số giả định quan

trọng như: phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất, các nhóm so sánh phải

có phân phối chuẩn hay cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận với phân phối

chuẩn, … Tuy nhiên, các chỉ số tài chính trong dữ liệu nghiên cứu thực tế thường khó

đáp ứng những giả định này. Do vậy, tác giả tiến hành thêm kiểm định phi tham số

Kruskal - Wallis để hỗ trợ cho phương pháp phân tích phương sai 1 yếu tố.

Phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit được tác giả

sử dụng trong luận án này đã được các nhà nghiên cứu như: Malhotra và MalhotraRoy

(2003), Jardin (2010), Ioannidis và cộng sự (2010) sử dụng trong các nghiên cứu thực

nghiệm của họ. Phương pháp này nhằm lựa chọn các biến giải thích phù hợp cho mô

hình Ordered logit, đồng thời cũng đảm bảo cho mô hình xây dựng không phù hợp

quá mức với mẫu dữ liệu nghiên cứu (Over-fitting). Theo đó, tác giả thực hiện lựa

chọn 5 mẫu dữ liệu con từ mẫu dữ liệu ban đầu. Mỗi mẫu dữ liệu con có số lượng

quan sát bằng 80% số lượng quan sát trong mẫu dữ liệu ban đầu. Các mẫu dữ liệu con

được lựa chọn từ mẫu dữ liệu ban đầu bằng phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước

nhảy 5. Theo cách chọn mẫu này, tác giả sẽ xác định một số x ngẫu nhiên trong

khoảng từ 1 đến 5. Tiếp theo, tác giả lần lượt chọn các phần tử có thứ tự x, x+5,

x+10,… trong tập hợp mẫu ban đầu để hình thành mẫu dữ liệu con. Sau đó, tác giả

thực hiện 5 lần ước lượng mô hình riêng biệt trên từng mẫu dữ liệu con khác nhau. Để

xác định các biến giải thích có tác động chủ yếu đến biến phụ thuộc trong từng mô

3 Nội dung của phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One –way ANOVA) được trình bày chi tiết trong phụ lục 5.

hình Ordered logit cụ thể, tác giả áp dụng phương pháp loại trừ dần (backward

stepwise). Bằng cách này, các biến giải thích trong mô hình sẽ được loại trừ dần dựa

trên mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy riêng. Quá trình loại trừ này bắt đầu với

biến giải thích có hệ số hồi quy riêng ít có ý nghĩa thống kê nhất. Sau đó, mô hình

Ordered logit sẽ được ước lượng lại với các biến giải thích còn lại. Quá trình loại trừ

dần được thực hiện tiếp tục cho đến khi tất cả các hệ số hồi quy riêng của các biến giải

thích còn lại trong mô hình đều có mức ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% hay 1%

hoặc việc loại trừ thêm biến giải thích ra khỏi mô hình làm cho hệ số hồi quy của các

biến giải thích còn lại trong mô hình không còn ý nghĩa thống kê nữa.

Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy và tần suất xuất hiện của các biến

giải thích trong các mô hình hồi quy được xây dựng trên các mẫu dữ liệu con nêu trên

và toàn bộ mẫu dữ liệu là cơ sở để xác định các biến giải thích có tác động đến biến

phụ thuộc theo phương pháp lựa chọn biến giải thích cho mô hình Ordered logit. Theo

đó, các biến giải thích có tần suất xuất hiện từ 50% trở lên trong các mô hình Ordered

logit được xây dựng trên các mẫu dữ liệu con và toàn bộ mẫu dữ liệu được xem là các

biến giải thích phù hợp nhất trên mẫu dữ liệu ban đầu.

Các biến giải thích có tác động chủ yếu đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế phát triển và tại các nền kinh tế mới nổi phải là các biến đồng thời có khả năng

phân biệt giữa các NHTM thuộc các MXHTN khác nhau được xác định theo phương

pháp phân tích phương sai một yếu tố và các biến giải thích phù hợp nhất trên mẫu dữ

liệu ban đầu được xác định từ phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình

Ordered logit nêu trên.

Bước thứ 2, tác giả sử dụng chỉ tiêu BIC (Bayesian information criteria) nhằm

đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Ordered logit được xây dựng trên các biến giải

thích được lựa chọn từ bước phân tích trên so với các mô hình Ordered logit được xây

dựng trên các tập hợp biến giải thích khác có thể được lựa chọn ngẫu nhiên từ mẫu dữ

liệu quan sát. Ngoài ra, tác giả cũng thực hiện kiểm định các giả định trong mô hình

Ordered logit như: kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định phương sai thay

đổi (heteroskedasticity) và kiểm định việc bỏ sót biến giải thích cần thiết trong mô

hình.

Bước thứ 3, để đạt được mục tiêu nghiên cứu thứ 1 và thứ 2, cụ thể là xác định

sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các

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

các NHTM tại các nền kinh tế phát triển với mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh

tế mới nổi lại. Đồng thời, bổ sung thêm biến giả Emer, biến này có giá trị 1 nếu

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

Sau đó, tác giả xây dựng những biến tương tác giữa biến Emer với từng biến giải thích

đại diện cho các yếu tố mang tính chất hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia, mức độ

rủi ro của ngành ngân hàng và các yếu tố thể hiện những đặc trưng riêng của từng

NHTM như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính trong mô hình. Cuối

cùng, tác giả thực hiện ước lượng lại mô hình Ordered logit với những biến giải thích

đã được xác định từ bước 1 trên mẫu dữ liệu bao gồm các NHTM tại các nền kinh tế

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

biến tương tác nêu trên. Trong trường hợp hệ số hồi quy của biến tương tác có ý nghĩa

thống kê, điều này chứng tỏ có sự khác biệt trong tác động của biến giải thích tương

ứng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với MXHTN của

NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. Khi này, tác động của từng yếu tố cụ thể đến

MXHTN của NHTM được xác định bằng tác động tổng hợp của biến giải thích đại

diện cho yếu tố này và biến tương tác giữa biến giải thích nêu trên và biến giả Emer.

Phương pháp này đã được Berger và cộng sự (2010), Shen và cộng sự (2012), Mirzaei

và cộng sự (2013) sử dụng trong các nghiên cứu của họ. Cụ thể, nếu hệ số hồi quy của

biến tương tác giữa 1 biến giải thích và biến Emer có ý nghĩa thống kê và hệ số hồi

quy của biến tương tác có cùng dấu với hệ số hồi quy của biến giải thích này thì mức

độ tác động của biến giải thích kể trên đến MXHTN của NHTM được tăng cường

trong trường hợp các NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế mới nổi so với trường hợp

các NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế phát triển. Ngược lại, khi hệ số hồi quy của

biến tương tác có dấu trái chiều với hệ số hồi quy của biến giải thích tương ứng thì tác

động của biến giải thích này đến MXHTN của NHTM bị giảm sút trong trường hợp

các NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế mới nổi so với trường hợp các NHTM có trụ

sở tại các nền kinh tế phát triển. Trong cả 2 trường hợp trên, tác giả có thể kết luận

rằng có tồn tại sự khác biệt trong tác động của từng yếu tố cụ thể đến MXHTN của

NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi. Ngược lại, tác giả

có thể kết luận rằng không tồn tại sự khác biệt trong tác động của từng yếu tố cụ thể

đến MXHTN của NHTM tại 2 nhóm quốc gia kể trên. Quá trình phân tích này được

tóm tắt qua sơ đồ bên dưới

Sơ đồ 3.2: Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến

Gộp mẫu dữ liệu NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi

Bổ sung biến giả Emer vào mẫu dữ liệu gộp

Cho biến giả Emer tương tác với từng biến giải thích cần nghiên cứu trên mẫu dữ liệu gộp

Ước lượng lại mô hình với các biến giải thích đã xác định từ bước 1 và bổ sung thêm biến tương tác cần nghiên cứu

Hệ số hồi quy của biến tương tác có ý nghĩa thống kê

Hệ số hồi quy của biến tương tác không có ý nghĩa thống kê

Không có sự khác biệt trong tác động của biến giải thích cần nghiên cứu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển

Có sự khác biệt trong tác động của biến giải thích cần nghiên cứu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển

Hệ số hồi quy của biến tương tác cần nghiên cứu có dấu (+)

Tác động của biến giải thích cần nghiên cứu đến MXHTN của NHTM tăng cường khi NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển.

Hệ số hồi quy của biến tương tác cần nghiên cứu có dấu (-)

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

Tác động của biến giải thích cần nghiên cứu đến MXHTN của NHTM giảm sút khi NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển.

Nguồn: Tóm tắt từ các bước phân tích của tác giả

Quá trình đánh giá tác động tổng hợp của biến tương tác và biến giải thích nêu

trên được tác giả áp dụng lần lượt và tách biệt cho từng yếu tố tác động đến MXHTN

của NHTM như: các yếu tố mang tính chất hệ thống và các yếu tố thể hiện những đặc

trưng riêng của NHTM bao gồm quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính

của NHTM. Quá trình đánh giá này giúp tác giả đưa ra kết luận về việc chấp nhận hay

bác bỏ lần lượt các giả thuyết trong luận án.

Tóm lại, Chương 3 đã trình bày đặc trưng của mô hình nghiên cứu và mô tả

tóm tắt dữ liệu được sử dụng trong luận án. Bên cạnh đó, trong chương này, tác giả

thực hiện biện luận mối quan hệ giữa các biến giải thích với biến phụ thuộc trong mô

hình nghiên cứu và trình bày các giả thuyết nghiên cứu của luận án. Mặt khác, nội

dung của chương cũng mô tả chi tiết phương pháp nhằm xác định các yếu tố có ảnh

hưởng đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và tại các nền kinh

tế mới nổi. Cuối cùng, nội dung của chương trình bày phương pháp kinh tế lượng

nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này đến MXHTN của

NHTM tại 2 nhóm quốc gia nêu trên.

CHƯƠNG 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 3 đã trình bày mô hình nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu cũng

như phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong luận án này. Mục đích chính

của Chương 4 là trình bày và thảo luận các kết quả của việc phân tích dữ liệu nghiên

cứu nhằm xác định các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM và sự khác biệt trong

tác động của các yếu tố kể trên đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển

so với các nền kinh tế mới nổi. Nội dung của chương bao gồm: trình bày kết quả phân

tích phương sai một yếu tố các chỉ tiêu tài chính của NHTM theo từng MXHTN, trình

bày kết quả phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit, kiểm

định các giả định của mô hình nghiên cứu, đánh giá tác động biên của các biến giải

thích trong mô hình, xác định tác động tổng hợp của biến giải thích và biến tương tác

trên mẫu dữ liệu gộp, thực hiện thảo luận các kết quả nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã được đề cập trong chương 34.

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

MXHTN

Boyacioglu và cộng sự (2009) cho rằng các chỉ tiêu tài chính có ảnh hưởng đến

việc phân loại NHTM vào các MXHTN khác nhau phải là các chỉ tiêu tài chính có giá

trị trung bình khác nhau giữa các MXHTN. Do vậy, để xác định được các chỉ tiêu tài

chính này tác giả thực hiện phân tích phương sai một yếu tố cho từng chỉ tiêu tài chính

của các NHTM theo các MXHTN khác nhau. Tác giả căn cứ trên mức ý nghĩa thống

kê của kiểm định phương sai đồng nhất và mức ý nghĩa thống kê của phân tích

phương sai một yếu tố các chỉ tiêu tài chính của các NHTM theo từng MXHTN để có

thể xác định các biến giải thích nào có khả năng phân biệt giữa các NHTM thuộc các

MXHTN khác nhau.

Tác giả thực hiện phân tích phương sai một yếu tố cho 2 mẫu dữ liệu nghiên

4 Phần nội dung thống kê mô tả chi tiết các biến giải thích là các chỉ tiêu tài chính của các

NHTM trong từng mẫu dữ liệu quan sát được tác giả trình bày chi tiết trong phụ lục 6a và phụ lục 6b.

cứu trong luận án một cách tách biệt nhau.

Bảng 4.1: Giá trị trung bình các chỉ số tài chính NHTM

theo từng MXHTN tại các nền kinh tế mới nổi

MXHTN

Cực tiểu

Cực đại

Cực tiểu

Cực đại

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

LnAss:Logarit tự nhiên tổng trị giá tài sản NHTM

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

8.1763

1.3779

5.4189

10.8731

0.2719

-0.0512

1.2881

0.2477

8.9984

1.3439

6.3988

13.1649

0.1277

-0.0920

0.5908

0.1615

116

9.9381

1.6938

5.8197

13.4052

0.1167

-0.1883

0.6149

0.1601

BBB

11.1366

1.9862

6.3651

14.9549

0.0645

-0.0326

0.2870

0.1009

1.8310

5.4189

14.9549

282

0.1729

-0.1883

1.2881

0.1755

Tổng cộng

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

9.4235 CreGrow:Tốc độ tăng trưởng tổng dư nợ trung bình 3 năm

0.2679

0.3014

-0.1466

1.4153

14.2697

0.0600

89.9940

9.2476

0.1717

0.1271

-0.1175

0.6352

7.2884

0.2160

37.2630

6.1456

116

0.3186

1.5222

-0.1357

16.5153

6.4004

0.0000

33.9010

4.8128

BBB

0.1160

0.0727

-0.0319

0.3488

4.1475

0.4840

19.0650

3.9422

Tổng cộng

0.9901

-0.1466

16.5153

282

0.2497

9.1790

0.0000

89.9940

6.1173

LoanLoss_Equ:Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng vốn chủ sở hữu

LoanPro_Loan:Tỷ lệ chi phí dự dự phòng tín dụng/ tổng dư nợ tín dụng bình quân 1.3510

172.4143

77.8620

985.2000

9.0775

13.1440

0.5800

86.0830

5.9166

7.1224

0.4070

40.8250

50.3338

3.2010

335.6260

33.3714

116

5.1344

10.4250

0.0000

100.0000

62.7480

0.0000

592.5900

30.5691

BBB

4.6897

6.3130

0.4030

27.4330

17.3031

3.8960

62.9140

23.6996

282

6.2403

10.2703

0.0000

100.0000

99.7057

0.0000

985.2000

42.1649

Tổng cộng

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

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

13.0284

7.5463

4.8960

54.4000

9.9021

-35.8200

46.3100

12.5905

11.4510

4.6231

4.6550

29.9590

4.4502

4.5650

27.6880

11.3953

116

11.4910

7.0204

2.2510

45.6580

10.6638

2.7870

87.1290

12.1437

BBB

10.0933

6.3050

1.2650

36.4300

7.1818

1.3450

43.6430

9.7345

282

11.7050

6.6405

1.2650

54.4000

9.0263

-35.8200

87.1290

11.8114

Tổng cộng

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

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

27.2697

22.0246

7.4000

117.8660

17.1355

5.6050

122.1600

19.8259

22.0198

10.9775

9.9440

71.3420

10.6321

5.7420

76.8130

16.0915

116

28.5163

67.7129

3.0640

717.1900

63.2117

3.1470

514.0000

30.4765

BBB

18.6040

15.5689

1.6960

76.2060

26.8788

5.2040

153.1840

19.0323

282

45.4093

25.6077

1.6960

43.0184

3.1470

514.0000

Tổng cộng

717.1900 IntIn_Loan:Tỷ lệ thu nhập từ lãi vay/tổng dư nợ tín dụng bình quân

23.2694 IntIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập từ lãi/tổng tài sản sinh lời bình quân

19.1616

15.5154

17.7580

-41.8370

86.6200

10.0329

3.8030

67.3100

16.9513

13.7887

14.6495

4.9450

116.6560

5.9801

5.1230

39.7260

116

37.3368

17.7913

90.0853

1.5400

520.3250

39.6251

2.4600

413.7670

BBB

18.4976

11.9574

32.5349

5.3740

191.8260

10.6335

1.3040

64.2230

282

26.0610

15.6560

60.4427

-41.8370

520.3250

26.3065

1.3040

413.7670

Tổng cộng

MXHTN

Số quan

Trung

Độ lệch

Cực tiểu

Cực đại

Trung bình

Độ lệch

Cực tiểu

Cực đại

sát

bình

chuẩn

NIM:Tỷ lệ lãi cận biên

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

3.5600

14.8549

54.4100

15.9974

8.3957

4.7900

52.1300

11.2155

9.3518

2.9000

70.8000

11.3424

9.2202

0.6000

66.7300

9.8933

7.3001

3.2300

69.0200

9.9942

7.3708

-5.1700

68.0100

116

BBB

6.8878

2.4154

3.6800

13.2700

6.9241

2.7880

0.0000

13.7700

7.9578

2.9000

70.8000

11.4420

8.2354

-5.1700

68.0100

282

Tổng cộng

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

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

13.8780

7.6415

3.7000

61.9300

6.0989

3.3288

1.6300

22.4300

12.2491

18.7090

3.5600

139.9600

4.3123

2.4593

1.0200

10.7000

9.1547

6.9236

3.1200

67.9000

4.3609

2.7360

0.1900

16.5400

116

BBB

6.2269

1.9516

3.4800

12.4600

2.4841

0.6486

1.1000

3.7800

Tổng cộng

10.6972

10.9169

3.1200

139.9600

4.5683

2.8806

0.1900

22.4300

282

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

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

6.2806

1.3900

16.2000

3.4380

7.1035

5.7961

0.6933

40.5170

4.4777

1.2300

14.4600

2.8568

5.6268

6.8561

1.1943

52.5063

4.7868

0.0000

16.6100

3.2113

4.7438

5.8730

0.7413

61.2250

116

BBB

2.5263

0.0000

4.9600

0.9753

3.3689

1.5905

0.9227

8.9373

4.8309

0.0000

16.6100

3.1961

5.3739

5.8792

0.6933

61.2250

282

Tổng cộng

Exp_Int:Tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập

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

6.0141

0.7347

32.3683

4.7440

6.1262

5.3752

-0.4880

32.5820

4.8491

1.1607

39.2023

5.1862

4.8953

5.0337

1.0670

36.9770

4.3054

0.4237

58.0370

5.5214

4.3207

5.4613

0.5420

58.1850

116

BBB

3.0632

0.9083

6.9520

1.2759

3.0702

1.2694

1.0000

7.1600

4.7120

0.4237

58.0370

5.0017

5.1023

4.7574

-0.4880

282

Tổng cộng

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

3.5223

5.8696

-0.6480

35.7410

58.1850 NetLoan_ShortCap:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn ngắn hạn 6.4434

23.1070

4.7629

1.0610

1.9295

1.7895

-1.7550

9.8840

4.8889

5.9204

0.9370

44.4720

1.5113

1.2835

-2.7600

7.3990

3.9355

4.3881

0.1740

40.4890

116

BBB

1.3356

0.8671

-0.2360

2.8730

2.6124

1.5312

0.6230

6.1850

2.0855

4.8026

4.6243

0.1740

282

Tổng cộng

3.2642

-2.7600

35.7410

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

7.0169

5.4266

0.0300

29.0060

44.4720 LiAss_ShortCap:Tỷ lệ tài sản thanh khoản cao/tổng nguồn vốn huy động tiền gửi và nguồn vốn ngắn hạn 1.6594

23.8630

-9.4630

4.1657

5.0173

5.8099

0.9400

43.5840

1.2533

1.7253

-6.5410

7.7230

4.0887

3.9986

0.2640

33.3720

1.3015

2.1374

-10.6100

13.1910

116

BBB

2.5883

1.4021

0.4480

5.6190

1.3420

0.5523

0.2750

2.7100

4.8560

4.8536

0.0300

1.3840

2.6187

-10.6100

23.8630

282

Tổng cộng

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

13.8842

12.0269

-12.1550

58.9220

11.4613

12.6789

-74.5380

30.8730

13.2433

9.6325

-31.4700

44.0260

116

BBB

15.4400

5.7954

4.2120

28.6060

13.2472

10.7057

-74.5380

58.9220

282

Tổng cộng

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

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

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

tại các nền kinh tế mới nổi

Biến

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

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

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

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

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

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

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

Căn cứ vào giá trị trung bình của các chỉ số tài chính của các NHTM theo từng

MXHTN và mức ý nghĩa thống kê của phân tích phương sai một yếu tố trong bảng 4.1

và 4.2, ta có thể kết luận rằng các biến LnAss, AssGrow, LoanLoss_Ln,

LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Debt, IntIn_Loan, IntEx_Cap, NIM,

NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và

NetLoan_Debt có giá trị trung bình khác nhau theo các MXHTN.

Riêng đối với các biến CreGrow, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap,

IntIn_Ass, ROAA, ROAE, Exp_Int và LiAss_Debt do kết quả của kiểm định phương

sai đồng nhất không có ý nghĩa thống kê (>10%) nên giả định về phương sai đồng

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

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

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

theo từng MXHTN tại các nền kinh tế mới nổi

Biến

Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định Kruskal- Wallis

0.0000 0.0000 0.0000 0.2500

0.0050 ROAA 0.0360 ROAE 0.0250 Exp_Int 0.0040 LiAss_Debt 0.0220

CreGrow Equ_Ass Equ_Loan Equ_ShortCap IntIn_Ass

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

Từ kết quả của kiểm định Kruskal – Wallis được trình bày trong bảng 4.3, ta có

thể kết luận được các biến CreGrow, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, IntIn_Ass,

ROAA, ROAE và Exp_Int có giá trị trung bình khác nhau theo các MXHTN.

Như vậy, từ kết quả của phân tích phương sai một yếu tố và kiểm định phi

tham số Kruskal-Wallis ta có thể kết luận rằng các biến LnAss, AssGrow, CreGrow,

LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap,

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

NonIntEx_Ass, ROAA, ROAE, Exp_Int, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và

NetLoan_Debt có giá trị trung bình khác nhau theo các MXHTN trong mẫu dữ liệu

các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi. Ngược lại, các biến

LiAss_ShortCap và LiAss_Debt có giá trị trung bình không khác biệt nhau theo các

MXHTN.

Trong đó, biến LnAss có giá trị trung bình cao nhất ở MXHTN tốt nhất và

giảm dần theo các MXHTN kém hơn. Các biến AssGrow, LoanLoss_Ln,

LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, IntEx_Cap, NIM, NetIntIn_Ass, ROAE, Exp_Int,

NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và NetLoan_Debt có giá trị trung bình cao nhất ở

các MXHTN kém nhất và giảm dần đối với các MXHTN tốt hơn. Còn lại, các biến

CreGrow, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, Equ_Debt, IntIn_Loan, IntIn_Ass,

OthIn_Ass, NonIntEx_Ass và ROAA có giá trị trung bình khác nhau theo các

MXHTN, tuy nhiên sự biến động của giá trị trung bình của các biến này và sự biến

động của các MXHTN không theo một chiều hướng cụ thể.

Tương tự như vậy, tác giả tiến hành phân tích phương sai 1 yếu tố các chỉ tiêu

tài chính của các NHTM theo từng MXHTN tại các nền kinh tế phát triển.

Bảng 4.4: Giá trị trung bình các chỉ số tài chính NHTM

theo từng MXHTN tại các nền kinh tế phát triển

MXHTN

Cực tiểu

Cực đại

Cực tiểu

Cực đại

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

LnAss:Logarit tự nhiên tổng giá trị tài sản NHTM

11.4577

.6713

10.0440

12.3110

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

-0.0945

0.0017

0.1964

10.7804

1.5263

5.2490

12.8230

0.0339

0.1207

-0.1151

0.3602

10.4119

1.7275

6.6830

13.8380

0.0218

0.0884

-0.1968

0.3364

BBB

152

11.4706

1.7368

7.3850

14.7240

0.0143

0.1047

-0.4042

0.5461

11.8124

1.6266

7.7130

14.2390

0.0557

0.0472

-0.0594

0.1627

11.9109

1.3402

10.1530

14.4920

0.0322

0.0577

-0.0453

0.1623

AAA

1.7253

5.2490

0.0243

0.0951

-0.4042

0.5461

Tổng cộng

296

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

14.7240 11.2977 CreGrow:Tốc độ tăng trưởng tổng dư nợ tín dụng trung bình 3 năm 0.1309

-0.1826

0.2727

0.0098

24.7640

13.5608

44.8630

0.8800

-0.0093

0.1130

-0.1708

0.2753

13.2698

8.8345

37.9730

0.2180

0.0361

0.1170

-0.1491

0.5168

6.5633

8.5192

44.6330

0.0410

BBB

0.0443

0.1859

-0.4088

1.4227

3.6221

4.6317

44.6490

0.0000

152

0.0558

0.0648

-0.0759

0.3202

1.7663

1.7369

8.1780

0.0090

0.0800

0.1715

-0.0318

0.5829

1.0203

1.6900

5.8160

0.0000

AAA

Tổng cộng

0.1534

-0.4088

1.4227

7.4089

0.0000

44.8630

296

0.0406 LoanLoss_Equ:Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng vốn chủ sở hữu

5.1274 LoanPro_Loan:Tỷ lệ chi phí dự phòng tín dụng/ tổng dư nợ tín dụng bình quân

306.8720

186.7417

28.7310

690.0910

2.8763

1.8082

0.0100

5.9100

130.6217

89.4631

4.7470

381.3450

1.6124

1.1304

-0.3100

4.5700

59.6979

86.3918

0.2420

414.3900

0.9592

1.6735

-0.2900

10.6800

BBB

152

37.0226

55.7724

0.0000

464.9560

0.4932

1.0274

-0.4900

10.8700

23.2292

63.8459

0.0400

433.0000

0.3258

0.3950

-0.0700

1.8300

73.3240

232.5974

0.0000

774.5700

0.0900

0.2509

-0.1800

0.6500

AAA

0.6919

Tổng cộng

296

55.3169

96.9361

0.0000

774.5700

1.2257

-0.4900

10.8700

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

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

5.8810

3.1806

2.1000

11.3540

9.2836

4.4860

16.1920

3.0860

6.6860

3.7176

0.2520

16.6180

12.9957

10.5310

53.5830

0.6050

8.4437

3.8266

1.4640

23.1450

19.7328

37.4397

276.9500

3.2320

BBB

7.1024

3.4055

1.1450

20.4280

16.7668

22.8025

198.1360

1.9740

152

8.0283

2.9046

0.0060

16.0840

20.1603

29.4661

151.4190

0.0090

8.3670

6.5926

0.6530

20.1630

17.4925

15.9759

57.3420

0.7620

AAA

Tổng cộng

17.3444

25.8997

3.6177

0.0060

23.1450

276.9500

0.0090

296

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

7.4670 Equ_ShortCap:Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/nguồn vốn ngắn hạn

7.1263

3.6462

2.3740

13.6510

6.3853

3.6620

12.8410

2.1450

10.2912

6.1303

0.2880

29.5010

7.4736

4.4889

19.9290

0.2610

12.6163

5.6406

1.7230

33.6150

9.5709

4.9256

30.1150

1.4860

BBB

152

14.0868

19.5748

2.0100

171.4090

7.9145

4.1861

26.2490

1.1620

12.0495

8.4045

0.0080

63.6210

8.9642

3.5694

19.7250

0.0060

23.8286

21.0270

5.8390

60.7440

9.7279

8.2934

25.2560

0.6570

AAA

8.3645

4.4883

Tổng cộng

0.0080

171.4090

30.1150

0.0060

296

MXHTN

Cực tiểu

Cực đại

Cực tiểu

Cực đại

Số quan sát

13.3514 Trung bình

15.4219 Độ lệch chuẩn

Trung bình

Độ lệch chuẩn

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

3.9250

5.8500

IntIn_Loan:Tỷ lệ thu nhập từ lãi vay/tổng dư nợ tín dụng bình quân 1.2694

2.5400

4.1388

6.3800

1.4714

1.5800

3.9576

11.6800

3.6928

2.5023

1.5200

11.8800

2.5821

0.8700

3.5096

8.8300

3.7648

1.5208

0.0900

9.3700

1.3593

1.0600

BBB

3.4638

9.9400

152

3.9412

1.5957

0.7200

10.9100

1.5443

0.1900

3.3244

6.3300

3.8719

1.4801

1.7300

7.4400

1.4050

1.2300

3.0355

4.5000

5.2309

6.7548

0.0000

24.6100

1.2925

1.0800

AAA

3.4875

11.6800

296

2.0545

0.0000

24.6100

1.5942

0.1900

Tổng cộng

NIM:Tỷ lệ lãi cận biên

1.7205

3.3640

3.9313 IntEx_Cap:Tỷ lệ chi phí trả lãi/tổng nguồn vốn chịu lãi bình quân 0.4121

1.7300

2.1900

2.9500

1.1500

-0.1980

1.6064

5.2070

2.4952

2.2075

0.7400

11.6300

1.1379

0.1360

1.8282

4.6810

1.8075

0.9530

0.2800

4.5900

0.9111

0.3460

BBB

1.6478

152

1.9437

1.3209

0.0300

7.3800

1.3925

-0.0370

10.3710

1.8591

3.7010

1.5529

1.1935

0.1500

4.8000

0.7391

0.7560

1.2684

3.5380

1.9327

1.4846

0.3300

4.4600

1.2307

0.3440

AAA

1.6981

296

Tổng cộng

1.3441

1.9092

0.0300

1.1946

-0.1980

10.3710

11.6300 NetIntIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập ròng từ lãi/tổng tài sản bình quân

1.2280

1.5258

1.0146

-0.1950

2.9270

OthIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/ tổng tài sản bình quân -0.0780

0.4338

0.6049

1.2422

3.4960

1.4659

1.0459

0.1340

4.5890

0.8313

-0.2310

0.7673

2.7220

1.7070

0.8400

0.3420

4.3510

0.6303

-1.3640

BBB

1.2219

152

1.4897

1.1239

-0.0310

8.2190

2.3249

-0.1810

21.1570

1.1403

4.1040

1.6610

0.6182

0.7230

3.0580

0.9118

0.0070

0.2618

0.8160

1.2160

1.1900

0.3390

3.3870

0.2869

-0.0980

AAA

1.0782

296

Tổng cộng

1.0019

-0.1950

8.2190

1.7586

-1.3640

21.1570

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

1.5444 NonIntEx_Ass:Tỷ lệ chi phí phi lãi/tổng tài sản bình quân

4.4290

3.7551

1.7927

0.0520

6.1600

0.3375

2.4722

-2.7960

1.2870

2.7567

1.4319

0.1470

6.3080

-0.2208

1.0151

-3.4080

1.8410

2.1230

1.9067

0.1950

13.9980

0.1170

1.8315

-11.2020

BBB

6.6490

152

2.0315

2.1603

0.0160

16.3690

0.4275

1.1498

-9.8850

2.0640

1.7656

0.9176

0.1470

4.6780

0.7194

0.7254

-3.2490

2.4610

0.4705

0.4257

-0.0390

1.2000

1.0657

0.9620

0.0120

AAA

6.6490

296

0.3868

1.2965

-11.2020

Tổng cộng

1.9050

-0.0390

16.3690

Exp_Int:Tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập

2.0543 ROAE:Tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu bình quân

-0.3178

61.2013

-88.0050

81.8900

74.4116

35.5491

15.1590

133.5020

-9.7504

34.8778

-150.1230

28.1520

66.1058

18.6566

24.3430

102.1420

2.6575

17.4151

-68.9970

23.8510

57.2777

20.5838

14.7550

145.2210

BBB

152

4.9554

11.9207

-74.3900

57.2300

64.3338

24.0560

9.4820

200.0000

15.9109

46.3791

-53.1800

321.7950

54.1946

15.2158

14.5110

101.8980

51.0976

132.3486

0.0910

449.3400

29.6526

16.8780

7.4290

62.7300

AAA

Tổng cộng

296

6.6585

36.9528

-150.1230

449.3400

60.5832

23.0990

7.4290

200.0000

MXHTN

Cực tiểu

Cực đại

Cực tiểu

Cực đại

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Trung bình

Độ lệch chuẩn

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

63.1024

7.9104

46.6140

70.1220

NetLoan_ShortCap:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn ngắn hạn 95.6470 77.4719

11.1113

60.0990

57.7573

14.9626

4.0300

73.1660

87.2260

24.5990

4.6560

126.1080

BBB

63.8140

20.3189

2.5610

91.2770

95.8951

36.5762

3.0680

193.1080

152

57.4293

21.0607

5.1490

92.0240

98.7197

66.7776

9.6570

488.7750

62.4362

21.3904

5.5320

97.0130

94.5649

48.3778

6.8200

283.3760

AAA

61.8165

25.8793

6.7990

94.1260

209.4969

203.4991

38.1260

766.4160

Tổng cộng

296

59.7069

20.5274

2.5610

97.0130

100.1214

69.4688

3.0680

766.4160

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

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

69.6515

9.0654

51.4010

81.3050

10.0890

7.1723

3.7010

24.2990

66.5232

17.6029

4.1020

84.0970

15.3523

19.1648

2.5500

89.0300

BBB

73.8234

23.1714

2.6510

104.0820

25.3165

30.2986

1.4260

159.0970

152

66.5928

23.9872

7.4470

147.4430

38.4403

42.6849

0.3020

391.6890

72.3578

24.9982

6.5170

133.5730

23.0709

15.9403

0.8560

61.5100

AAA

70.0112

31.3312

7.2010

112.6920

67.9500

104.4219

7.7610

377.7170

0.3020

391.6890

Tổng cộng

296

69.0017

23.5972

2.6510

147.4430

32.0229

40.7363

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

8.8375

5.9283

3.1700

21.4620

12.5558

17.1223

1.7010

78.4480

BBB

17.4041

16.4145

1.3710

86.9570

152

24.0424

19.1224

0.0630

111.3150

18.5450

12.3313

0.4960

54.2490

AAA

22.5233

20.4505

2.5690

71.3440

Tổng cộng

296

20.5472

111.3150

17.7427

0.0630 Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát

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

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

tại các nền kinh tế phát triển

Biến

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

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

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

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

LnAss

0.0060

0.0000 NIM

0.4900

0.6520

AssGrow

0.0250

0.1700 NetIntIn_Ass

0.2990

0.5800

CreGrow

0.3730

0.5100 OthIn_Ass

0.2980

0.3200

LoanLoss_Ln

0.0000

0.0000 NonIntEx_Ass

0.2850

0.0020

LoanLoss_Equ

0.0000

0.0000 ROAA

0.0020

0.0140

LoanPro_Loan

0.0000

0.0000 ROAE

0.0000

Equ_Ass

0.0010

0.0770 Exp_Int

0.4650

0.0000

Equ_Loan

0.6030

0.7700 NetLoan_Ass

0.0060

0.0750

Equ_ShortCap

0.0210

0.1460 NetLoan_ShortCap

0.0000

Equ_Debt

0.0000

0.0830 NetLoan_Debt

0.0190

0.4150

IntIn_Loan

0.0000

0.3930 LiAss_ShortCap

0.0000

IntIn_Ass

0.3820

0.5230 LiAss_Debt

0.0190

0.0040

IntEx_Cap

0.0310

0.6520

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

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

tài chính của các NHTM theo từng MXHTN và mức ý nghĩa thống kê của phân tích

phương sai một yếu tố trong bảng 4.4 và 4.5, ta có thể kết luận rằng các biến LnAss,

LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Ass, Equ_Debt, ROAA, ROAE,

NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap, LiAss_ShortCap và LiAss_Debt có giá trị trung

bình khác nhau theo các MXHTN.

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

OthIn_Ass, NonIntEx_Ass và Exp_Int do kết quả của kiểm định phương sai đồng nhất

không có ý nghĩa thống kê (>10%) nên giả định về phương sai đồng nhất trong phân

tích phương sai một yếu tố đối với các biến này bị vi phạm. Do vậy, tác giả tiến hành

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

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

từng MXHTN tại các nền kinh tế phát triển

Biến

Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định Kruskal- Wallis

CreGrow

0.0060 NetIntIn_Ass

0.0250

Equ_Loan

0.3330 OthIn_Ass

0.0010

IntIn_Ass

0.8420 NonIntEx_Ass

0.0000

NIM

0.0140 Exp_Int

0.0000

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

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

thể kết luận được các biến CreGrow, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass

và Exp_Int có giá trị trung bình khác nhau theo các MXHTN.

Như vậy, từ kết quả của phân tích phương sai một yếu tố và kiểm định phi

tham số Kruskal-Wallis ta có thể kết luận rằng các biến LnAss, CreGrow,

LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Ass, Equ_Debt, NIM,

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

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

theo các MXHTN trong mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát

triển. Ngược lại, các biến AssGrow, Equ_Loan, Equ_ShortCap, IntIn_Loan,

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

các MXHTN.

Trong đó, biến ROAE có giá trị trung bình cao nhất ở MXHTN tốt nhất và

giảm dần đối với các MXHTN kém hơn. Các biến LoanLoss_Ln, LoanPro_Loan và

NonIntEx_Ass có giá trị trung bình cao nhất ở các MXHTN kém nhất và giảm dần đối

với các MXHTN tốt hơn. Còn lại, các biến LnAss, CreGrow, LoanLoss_Equ,

Equ_Ass, Equ_Debt, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, ROAA, Exp_Int, NetLoan_Ass,

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

theo các MXHTN, tuy nhiên sự biến động của giá trị trung bình của các biến này và

sự biến động của các MXHTN không theo một chiều hướng cụ thể.

4.2 Kết quả phương pháp lựa chọn biến giải thích và đánh giá mức độ phù hợp

của mô hình hồi quy Ordered logit

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

Các biến có tác động chủ yếu đến MXHTN của NHTM phải là những biến có

giá trị trung bình khác nhau theo các MXHTN và đồng thời phải là những biến giải

thích phù hợp trong các mô hình Ordered logit được xây dựng trên mẫu dữ liệu nghiên

cứu. Do vậy, sau khi đã xác định được các biến có khả năng phân loại các NHTM vào

các MXHTN khác nhau ở mục 4.1, tác giả tiếp tục xác định các biến giải thích phù

hợp cho mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát

triển và mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. Như đã trình bày trong

mục 3.4, để lựa chọn được các biến giải thích phù hợp cho mô hình Ordered logit và

nhằm hạn chế việc mô hình ước lượng phù hợp quá mức (Over – fitting) với mẫu dữ

liệu quan sát, tác giả thực hiện lựa chọn 5 mẫu dữ liệu con từ mẫu dữ liệu ban đầu,

mỗi mẫu dữ liệu con có số lượng quan sát bằng 80% số lượng quan sát trong mẫu dữ

liệu ban đầu. Sau đó tác giả thực hiện 5 lần ước lượng mô hình riêng biệt, mỗi lần ước

lượng mô hình trên một mẫu dữ liệu con khác nhau. Tác giả thực hiện việc lựa chọn 5

mẫu dữ liệu con từ mẫu dữ liệu ban đầu theo phương pháp chọn mẫu hệ thống với

bước nhảy 5.

Quá trình phân tích dữ liệu này được thực hiện tách biệt cho mẫu dữ liệu các

NHTM thuộc các nền kinh tế phát triển và mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế

mới nổi.

Bảng 4.7: Mô hình Ordered logit với 5 mẫu dữ liệu con

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

Mẫu dữ liệu 1

Mẫu dữ liệu 2

Biến

HSHQ

Biến

HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê HSHQ

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

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

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

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

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

ROAE Exp_Int NetLoan_Ass

-0.9325 0.9262 -0.1387

0.0310 NonIntEx_Ass 0.0230 ROAE 0.1900 NetLoan_ShortCap LiAss_Debt

0.1787 0.1182 -0.1072 -0.0215

0.2660 0.2480 0.2510 0.2710

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

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

Mẫu dữ liệu 3

Mẫu dữ liệu 4

Biến

HSHQ

Biến

HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê HSHQ

IntIn_Loan

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

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

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

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

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

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

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

Mẫu dữ liệu 5

Toàn bộ mẫu

Biến

HSHQ

Biến

HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê HSHQ

2.0842 0.8235 1.1284 3.8271 0.4918 -3.5649 0.6086 -0.0666 -0.0127

0.0000 0.0000 0.0020 0.0000 0.0000 0.0010 0.0000 0.0000 0.0010

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

0.0000 Country_rating 0.0000 Bicra 0.0090 Government 0.0000 Group 0.0000 LnAss 0.0320 AssGrow 0.1640 LoanLoss_Ln 0.0050 Equ_Debt 0.1700 OthIn_Ass

Country_rating Bicra Government Group LnAss AssGrow CreGrow LoanLoss_Ln Equ_ShortCap

0.0152 -0.0527 -0.3986 0.2538 0.4154 -0.2973 -0.0845

0.0020 0.4460 0.0360 0.0830 0.1770 0.2780 0.2310

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

Number of obs = 282 LR chi2(9) = 353.8200 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4845 Log likelihood = -188.2233

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

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

bộ mẫu dữ liệu các quan sát NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới

nổi được trình bày trong bảng 4.7, tác giả tính toán tần suất xuất hiện của các biến giải

thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1% trong các mô hình

hồi quy trên.

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

có ý nghĩa thống kê trong các mô hình Ordered logit trên các mẫu dữ liệu

các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Tần suất

Biến

Tần suất xuất hiện (%)

xuất hiện(%)

IntIn_Ass IntEx_Cap

100 100 100 NIM 100 NetIntIn_Ass 100 OthIn_Ass 100 NonIntEx_Ass

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

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

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

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

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

Country_rating, Bicra, Government, Group, LnAss, AssGrow, LoanLoss_Ln,

Equ_Debt và OthIn_Ass là những biến có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê trong mô

hình được xây dựng trên toàn bộ mẫu dữ liệu quan sát. Đồng thời, những biến này đều

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

hồi quy có ý nghĩa thống kê trong các mô hình hồi quy Ordered logit được xây dựng

từ các mẫu dữ liệu con nêu trên và toàn bộ mẫu dữ liệu ban đầu. Bên cạnh đó, kết quả

phân tích phương sai một yếu tố đối với các chỉ tiêu tài chính trên mẫu dữ liệu các

NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi được trình bày trong mục

4.1 cũng cho thấy các biến LnAss, AssGrow, LoanLoss_Ln, Equ_Debt và OthIn_Ass

là các biến giải thích có giá trị trung bình khác biệt nhau theo các MXHTN. Do vậy, ta

có cơ sở để kết luận rằng những biến này là những biến giải thích có tác động chủ yếu

đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi. Từ đó,

tác giả thực hiện ước lượng lại chi tiết mô hình hồi quy Ordered logit với các biến giải

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

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

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

Biến

Khoảng tin cậy

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn

Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

0.2897 0.1857 0.3722 0.5847 0.1049 1.4117 0.0220 0.0038 0.0536

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

0.0000 0.0000 0.0020 0.0000 0.0000 0.0010 0.0000 0.0000 0.0010

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

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

1.7691 1.9176 2.1752

13.1528 15.5812 20.0465

20.0876 23.0982 28.5730

16.6202 19.3397 24.3097

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

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

Tương tự như vậy, tác giả cũng thực hiện ước lượng các mô hình Ordered logit

trên các mẫu dữ liệu con và toàn bộ mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát

triển và trình bày kết quả trong bảng 4.10.

Bảng 4.10: Mô hình Ordered logit với 5 mẫu dữ liệu con

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

Mẫu dữ liệu 1

Mẫu dữ liệu 2

Biến

HSHQ

Biến

HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê HSHQ

1.0711 2.2863 1.7128 0.6467 -0.1828 0.5644 0.2092 -0.0385 0.8545 -1.2337 -0.0154 -0.0630 0.0046 0.0501 0.0133 -0.0301

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1290 0.0000 0.0510 0.0010 0.0000 0.0480 0.0360 0.1510 0.0470 0.0550 0.0770

1.8745 -0.4488 1.7761 1.2568 0.7373 3.1496 -0.1635 1.2161 0.1309 0.0784 -0.2385 -1.6637 2.5207 1.2519 -1.6119 -1.0232 0.0236 0.1252 -0.0899 -0.0301 0.0471

0.0000 Country_rating 0.0770 Government 0.0000 Group 0.0010 LnAss 0.0000 LoanLoss_Ln 0.0520 LoanPro_Loan 0.0000 Equ_Ass 0.0000 Equ_ShortCap 0.0440 OthIn_Ass 0.0100 NonIntEx_Ass 0.0750 Exp_Int 0.0680 NetLoan_Ass 0.0450 NetLoan_ShortCap 0.0010 NetLoan_Debt 0.0000 LiAss_ShortCap 0.0140 LiAss_Debt 0.0000 0.0030 0.0170 0.0090 0.0190

Country_rating Bicra Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln LoanPro_Loan Equ_Ass Equ_ShortCap IntIn_Loan NIM NetIntIn_Ass OthIn_Ass NonIntEx_Ass ROAA ROAE NetLoan_Ass NetLoan_Debt LiAss_ShortCap LiAss_Debt Number of obs = 236 LR chi2(21) = 246.0000 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.3871 Log likelihood = -194.7683

Number of obs = 237 LR chi2(16) = 263.8600 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4017 Log likelihood = -196.4807

Mẫu dữ liệu 3

Mẫu dữ liệu 4

Biến

HSHQ

Biến

HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê HSHQ

1.4405 2.2743 1.6827

0.0000 0.0000 0.0000

1.4380 2.3434 1.4095

0.0000 Country_rating 0.0000 Government 0.0000 Group

Country_rating Government Group

0.6085 -0.1104 0.0141 0.0473 0.4143 -0.4459 -0.6590 0.0160 -0.0211 0.0186

0.0000 0.0010 0.0270 0.2580 0.0590 0.0250 0.0040 0.0020 0.0020 0.0500

0.0000 LnAss 0.0110 LoanLoss_Ln 0.0000 Equ_Loan 0.0000 Equ_Debt 0.0000 OthIn_Ass 0.0100 NonIntEx_Ass 0.1810 ROAA 0.0130 ROAE 0.0160 Exp_Int 0.0000 NetLoan_Ass 0.0000 0.0040 0.0000 0.0110

0.8098 4.1001 -0.1410 1.0945 0.2404 0.2331 -0.1764 -3.2838 3.7256 1.4012 -1.7428 -1.1549 0.0221 0.0219

Number of obs = 237 LR chi2(13) = 241.9600 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.3653 Log likelihood = -210.1646

LnAss AssGrow LoanLoss_Ln LoanPro_Loan Equ_Ass IntIn_Loan IntEx_Cap NIM NetIntIn_Ass OthIn_Ass NonIntEx_Ass ROAA ROAE NetLoan_Debt Number of obs = 237 LR chi2(17) = 250.4500 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.3837 Log likelihood = -201.1123

Toàn bộ mẫu

Mẫu dữ liệu 5

Biến

HSHQ

Biến

HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê HSHQ

1.3263 2.2145 1.3725 0.6562 -0.1043 0.1149 0.0131 0.1019 -0.5620 0.0121 -0.0232 0.0194

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

0.0000 Country_rating 0.0000 Government 0.0000 Group 0.0000 LnAss 0.0000 LoanLoss_Ln 0.1540 Equ_Ass 0.0080 Equ_Loan 0.0800 IntIn_Loan 0.0990 NIM 0.0000 ROAE 0.0110 Exp_Int 0.0010 NetLoan_Ass 0.0210 0.0260

1.3900 1.7115 1.2143 0.6601 -0.1342 0.2647 0.1392 0.0116 0.1509 -0.7895 0.5208 0.0168 -0.0187 0.0240

Number of obs = 296 LR chi2(12) = 287.7800 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.3545 Log likelihood = -262.0579

Country_rating Government Group LnAss LoanLoss_Ln LoanPro_Loan Equ_Ass Equ_Loan IntIn_Loan IntIn_Ass IntEx_Cap ROAE Exp_Int NetLoan_Ass Number of obs = 237 LR chi2(14) = 224.8700 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.3522 Log likelihood = -209.4768

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

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

bộ mẫu dữ liệu các quan sát NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển được

trình bày trong bảng 4.10, tác giả cũng tính toán tần suất xuất hiện của các biến giải

thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1% trong các mô hình

hồi quy trên.

Bảng 4.11: Tần suất xuất hiện của các biến giải thích có hệ số hồi quy

có ý nghĩa thống kê trong các mô hình Ordered logit trên các mẫu dữ liệu

các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Tần suất

Biến

Tần suất xuất hiện (%)

xuất hiện(%)

100 17

IntIn_Ass IntEx_Cap

100 NIM 100 NetIntIn_Ass 100 OthIn_Ass

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

33 NonIntEx_Ass 0 ROAA 100 ROAE 0 Exp_Int 33 NetLoan_Ass 83 NetLoan_ShortCap 50 NetLoan_Debt 33 LiAss_ShortCap 0 LiAss_Debt 50

17 17 50 33 67 67 50 83 67 83 0 50 33 33

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

Từ kết quả bảng 4.10 và bảng 4.11, ta thấy rằng các biến giải thích

Country_rating, Government, Group, LnAss, LoanLoss_Ln, Equ_Ass, Equ_Loan,

NIM, ROAE, Exp_Int và NetLoan_Ass là những biến có hệ số hồi quy có ý nghĩa

thống kê trong mô hình được xây dựng trên toàn bộ mẫu dữ liệu. Đồng thời, những

biến giải thích này cũng có tần suất xuất hiện từ 50% trở lên trong các tập hợp những

biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê trong các mô hình hồi quy

Ordered logit được xây dựng từ các mẫu dữ liệu nêu trên. Mặt khác, kết quả phân tích

phương sai một yếu tố các chỉ tiêu tài chính trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc

gia có nền kinh tế phát triển được trình bày trong mục 4.1 cũng cho ta thấy các biến

LnAss, LoanLoss_Ln, Equ_Ass, Equ_Loan, NIM, ROAE, Exp_Int và NetLoan_Ass

có giá trị trung bình khác biệt nhau theo các MXHTN. Do vậy, ta có cơ sở để kết luận

rằng những biến này là những biến giải thích có tác động chủ yếu đến MXHTN của

NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Từ đó, tác giả thực hiện ước lượng lại chi tiết

mô hình hồi quy Ordered logit từ các biến giải thích này trên toàn bộ mẫu dữ liệu

quan sát các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

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

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

Khoảng tin cậy 95%

Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

Cực tiểu

Cực đại

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

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

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

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

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

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

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

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

Để góp phần khẳng định các biến giải thích đã lựa chọn từ các bước phân tích

trên là những yếu tố các tác động chủ yếu đến MXHTN của các NHTM tại các nền

kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, tác giả sử dụng chỉ tiêu BIC (Bayesian

information criteria) nhằm đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Ordered logit được

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

Ordered logit được xây dựng trên các tập hợp biến giải thích khác có thể được lựa

chọn từ mẫu dữ liệu quan sát. Chỉ tiêu BIC được đề xuất bởi Raftery năm 1996 là một

công cụ để đo lường mức độ phù hợp của mô hình Ordered logit5. Chỉ tiêu BIC có giá

trị âm càng cao thì mức độ phù hợp của mô hình Ordered logit càng tốt. Giả sử để so

sánh mức độ phù hợp giữa 2 mô hình Ordered logit 1 và mô hình Ordered logit 2 có

giá trị BIC1 và BIC2. Nếu BIC1 - BIC2 < 0 thì mô hình 1 có mức độ phù hợp tốt hơn

mô hình 2, ngược lại nếu BIC1 - BIC2 > 0 thì mô hình 2 có mức độ phù hợp tốt hơn.

Raftery (1996) cũng đề xuất cơ sở để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình 2 tốt hơn

mô hình 1 bằng cách xác định giá trị tuyệt đối chênh lệch giữa 2 chỉ tiêu BIC1 và BIC2

chi tiết như sau:

Bảng 4.13: Giá trị tuyệt đối chênh lệch giữa chỉ tiêu BIC1 và BIC2

để so sánh mức độ phù hợp giữa 2 mô hình Ordered logit

Giá trị tuyệt đối chênh lệch giữa BIC1 và BIC2 | BIC1 - BIC2| 0-2 2-4 4-10 >10 Mức độ phù hợp của mô hình 2 tốt hơn so với mô hình 1 Yếu Tương đối Mạnh Rất mạnh

(Long và Freese,2001)

Trong 2 mẫu dữ liệu của nghiên cứu này, mỗi mẫu dữ liệu có 29 biến giải

thích. Đối với mẫu dữ liệu quan sát các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền

kinh tế mới nổi, từ mục 4.2.1 ta rút ra được tập hợp gồm 9 biến giải thích tác động đến

MXHTN của NHTM. Tuy nhiên, do số lượng các tập hợp bao gồm 9 biến giải thích

9 − 1 = 10,015,004 quá lớn. Do vậy, trong

khác với tập hợp các biến giải thích ban đầu có thể lựa chọn ra từ 29 biến giải thích

của mẫu dữ liệu được xác định bằng 𝐶29

phạm vi luận án, tác giả chỉ thực hiện so sánh mức độ phù hợp của mô hình Ordered

logit được xây dựng trên tập hợp 9 biến giải thích được lựa chọn từ quá trình phân tích

trên với 10 mô hình Ordered logit được xây dựng trên 10 tập hợp biến giải thích bao

gồm 9 biến giải thích được lựa chọn ngẫu nhiên từ 29 biến giải thích và mô hình

Ordered logit được xây dựng trên tập hợp bao gồm toàn bộ 29 biến giải thích của mẫu

5 Trong phần mềm Stata, chỉ tiêu BIC được tính toán bằng lệnh Fitstat trong gói câu lệnh Spot phát

triển bởi Long và Freese(2001) sau khi thực hiện lệnh ước lượng mô hình Ordered logit.

dữ liệu quan sát. Kết quả tính toán chỉ số BIC của từng mô hình Ordered logit trên

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

trình bày trong bảng 4.14 sau đây.

Bảng 4.14: Hệ số BIC của các mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu

các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Mô hình

Hệ số BIC

Giá trị tuyệt đối chênh lệch hệ số BIC của mô hình lựa chọn với hệ số BIC của các mô hình được xây dựng trên các biến giải thích được lựa chọn ngẫu nhiên từ mẫu dữ liệu

-1,146.8701 -1,116.4289 -1,119.4320 -1,112.6804 -1,068.7478 -1,070.7265 -1,069.4054 -1,078.0221 -1,066.7001 -1,059.9892 -1,072.8274 -1,043.3021

30.4412 27.4381 34.1897 78.1223 76.1436 77.4647 68.8480 80.1700 86.8809 74.0427 103.5680

Lựa chọn 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Toàn bộ biến

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

Tương tự như vậy, đối với mẫu dữ liệu quan sát các NHTM tại các quốc gia có

nền kinh tế phát triển, tác giả cũng thực hiện so sánh mức độ phù hợp của mô hình

Ordered logit được xây dựng trên tập hợp 12 biến giải thích được lựa chọn ban đầu

với mức độ phù hợp của 10 mô hình Ordered logit được xây dựng trên tập hợp bao

gồm 12 biến giải thích được lựa chọn ngẫu nhiên từ 29 biến giải thích và mô hình

Ordered logit được xây dựng trên tập hợp toàn bộ biến giải thích của mẫu dữ liệu. Kết

quả tính toán hệ số BIC của các mô hình Ordered logit này được trình bày trong bảng

4.15.

Bảng 4.15: Hệ số BIC của các mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu

các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Mô hình

Hệ số BIC

Giá trị tuyệt đối chênh lệch hệ số BIC của mô hình lựa chọn với hệ số

BIC của các mô hình trên các biến giải thích được lựa chọn ngẫu nhiên từ mẫu dữ liệu

-1063.5020 -1052.8676 -1058.9353 -1058.5678 -1058.4961 -1044.2032 -1028.6487 -1044.8121 -1050.2735 -1049.8646 -1045.3923 -979.1419

10.6344 4.5667 4.9342 5.0059 19.2988 34.8533 18.6899 13.2285 13.6374 18.1097 84.3601

Lựa chọn 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Toàn bộ biến

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

Từ bảng 4.14 và 4.15, ta có thể nhận thấy rằng mô hình Ordered logit được xây

dựng từ tập hợp biến đã được lựa chọn từ các bước phân tích ở trên đối với mẫu dữ

liệu các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và đối với mẫu

dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển đều có hệ số BIC có giá

trị âm lớn nhất. Đồng thời, giá trị tuyệt đối chênh lệch giữa hệ số BIC của mô hình

Ordered logit xây dựng trên tập hợp biến giải thích được lựa chọn với hệ số BIC của

các mô hình Ordered logit được xây dựng trên tập các biến giải thích được lựa chọn

ngẫu nhiên và mô hình Ordered logit được xây dựng trên toàn bộ các biến giải thích

đều có giá trị >3. Theo tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Ordered

logit được trình bày trong bảng 4.13, ta có thể kết luận rằng mô hình Ordered logit

được xây dựng trên tập hợp biến giải thích đã được lựa chọn có mức độ phù hợp tốt

hơn các mô hình Ordered logit được xây dựng trên các tập hợp biến giải thích khác

được lựa chọn ngẫu nhiên từ mẫu dữ liệu quan sát. Điều đó cũng có nghĩa là các yếu

tố đại diện bởi các biến giải thích đã được xác định từ các bước phân tích trên là các

yếu tố có tác động chủ yếu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển và

các nền kinh tế mới nổi.

4.3 Kiểm định các giả định trong mô hình Ordered logit

Cũng như các mô hình hồi quy khác, mô hình Ordered logit cũng được xây

dựng dựa trên một số giả định như: không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mô

hình, phương sai của phần dư trong mô hình không thay đổi và không có sự bỏ sót

biến giải thích cần thiết trong mô hình. Việc vi phạm các giả định này sẽ dẫn đến kết

quả ước lượng của mô hình không còn đáng tin cậy nữa. Do vậy, sau khi xây dựng các

mô hình Ordered logit từ các bước phân tích trên, tác giả thực hiện kiểm định các giả

định trên đối với các mô hình này.

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

Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi 2 hay nhiều biến giải thích trong mô hình

gần như có thể được xác định bằng một kết hợp tuyến tính của các biến giải thích khác

trong mô hình. Hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy có nhiều mức độ

khác nhau và có những tác động khác nhau lên mô hình ước lượng. Hiện tượng đa

cộng tuyến hoàn hảo xuất hiện khi một biến giải thích trong mô hình là một kết hợp

tuyến tính hoàn hảo của các biến giải thích còn lại. Điều này làm cho ta không thể ước

lượng được một tập hợp các hệ số hồi quy duy nhất cho các biến giải thích trong mô

hình. Để ước lượng mô hình trong trường hợp này ta phải bỏ bớt các biến giải thích

gây nên hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo. Mặt khác, hiện tượng đa cộng tuyến ở

mức cao thường hay xuất hiện trong các mô hình ước lượng bởi lẽ bất kỳ sự tương

quan nào tồn tại giữa các biến giải thích trong mô hình đều được xem là biểu hiện của

hiện tượng đa cộng tuyến. Khi tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến ở mức cao trong mô

hình thì sai số chuẩn của các hệ số hồi quy của các biến có hiện tượng đa cộng tuyến

cao thường rất lớn và khi đó hệ số hồi quy của các biến giải thích này không còn đáng

tin cậy nữa. Để xác định các biến giải thích trong mô hình có hiện tượng đa cộng

tuyến ở mức cao hay không ta thường tính toán hệ số VIF (variance inflation factor )

cho từng biến giải thích trong mô hình. Các biến được xem là gây ra hiện tượng đa

cộng tuyến ở mức cao khi có hệ số VIF ≥ 10. Tác giả lần lượt tính toán hệ số VIF của

các biến giải thích trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các

quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển6.

Bảng 4.16: Hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit

trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Biến giải thích

Hệ số VIF

Rating

3.5420

6 Trong phần mềm Stata, hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit được tính toán bằng lệnh Collin.

Country_rating Bicra Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Debt OthIn_Ass

2.1720 1.9635 1.1892 1.3837 1.8434 1.3165 1.3191 1.2383 1.2521

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

Bảng 4.17: Hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Biến giải thích

Hệ số VIF

Rating Country_rating Government Group LnAss LoanLoss_Ln Equ_Ass Equ_Loan IntIn_Loan NIM ROAE Exp_Int NetLoan_Ass

2.7978 2.3830 1.2621 1.1756 1.6675 1.8578 2.0692 1.8464 1.5173 2.4957 1.1879 1.2581 2.2464

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

Căn cứ trên kết quả tính toán hệ số VIF của các biến giải thích được trình bày

trong bảng 4.16 và 4.17, ta thấy rằng các biến giải thích trong cả 2 mô hình đều có hệ

số VIF<10. Do đó, ta có thể kết luận rằng mô hình Ordered logit của luận án trên mẫu

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

trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển không bị tác động bởi hiện

tượng đa cộng tuyến.

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

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

của phần dư trong mô hình không thay đổi khi các giá trị của biến giải thích biến

động. Sự vi phạm giả định này có thể làm cho sai số chuẩn và mức ý nghĩa thống kê

của các hệ số hồi quy trong mô hình thay đổi lớn. Trong phần mềm Stata, các mô hình

hồi quy khi được ước lượng đều có giả định phương sai của phần dư không thay đổi.

Tác giả thêm Option Robust trong các lệnh ước lượng mô hình để ước lượng lại mô

hình khi không có giả định phương sai không thay đổi và đối chiếu lại với các kết quả

ước lượng mô hình ở phần trên.

Bảng 4.18: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM

tại các nền kinh tế mới nổi với giả định phương sai thay đổi

Kết quả ước lượng với giả

định phương sai

định phương sai thay đổi

không thay đổi

Biến

HSHQ

Mức ý nghĩa

Sai số chuẩn

thống kê của

Sai số chuẩn

thống kê của

HSHQ

Country_rating Bicra Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Debt OthIn_Ass

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

0.2897 0.1857 0.3722 0.5847 0.1049 1.4117 0.0220 0.0038 0.0536

0.0000 0.0000 0.0020 0.0000 0.0000 0.0010 0.0000 0.0000 0.0010

0.3070 0.2068 0.3663 0.5200 0.1048 1.6268 0.0233 0.0027 0.0464

0.0000 0.0000 0.0020 0.0000 0.0000 0.0050 0.0000 0.0000 0.0000

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

Bảng 4.19: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM

tại các nền kinh tế phát triển với giả định phương sai thay đổi

Kết quả ước lượng với giả

định phương sai

định phương sai thay đổi

không thay đổi

Biến

HSHQ

Mức ý nghĩa

Sai số chuẩn

thống kê của

Sai số chuẩn

thống kê của

HSHQ

Country_rating Government Group LnAss LoanLoss_Ln Equ_Ass Equ_Loan IntIn_Loan NIM ROAE Exp_Int NetLoan_Ass

1.3263 2.2145 1.3725 0.6562 -0.1043 0.1149 0.0131 0.1019 -0.5620 1.3263 2.2145 1.3725

0.1564 0.4154 0.3041 0.0939 0.0233 0.0485 0.0059 0.0740 0.1659 0.1564 0.4154 0.3041

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0184 0.0275 0.1690 0.0012 0.0000 0.0000 0.0000

0.1605 0.4666 0.2963 0.0992 0.0263 0.0525 0.0049 0.0938 0.1637 0.1605 0.4666 0.2963

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0290 0.0072 0.2771 0.0010 0.0000 0.0000 0.0000

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

Theo kết quả ước lượng lại mô hình hồi quy Ordered logit với điều kiện

phương sai thay đổi đối với mẫu quan sát là các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

và mẫu quan sát là các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi được trình bày trong bảng

4.18 và bảng 4.19, ta thấy sai số chuẩn và mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy

có sự khác biệt giữa mô hình được ước lượng với giả định phương sai thay đổi và mô

hình được ước lượng với giả định phương sai không đổi. Tuy nhiên, sự khác biệt này

không nhiều và không ảnh hưởng đến mức ý nghĩa thống kê và dấu của hệ số hồi quy

trong mô hình. Do vậy, mô hình ước lượng trong luận án này không bị ảnh hưởng

nhiều bởi hiện tượng phương sai thay đổi của phần dư.

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

Khi xây dựng mô hình hồi quy Logit hay Ordered logit, ta giả định rằng kết quả

của biến phụ thuộc là một kết hợp tuyến tính của các biến giải thích trong mô hình.

Giả định này bao gồm 2 khía cạnh, thứ nhất ta giả định hàm hồi quy Logit hay

Ordered logit là dạng hàm chính xác mà ta cần sử dụng, thứ 2 ta giả định rằng ta đã

đưa đầy đủ các biến giải thích vào trong mô hình. Nghĩa là không có sự bỏ sót những

biến cần thiết trong mô hình và mô hình Logit hay Ordered logit là một kết hợp tuyến

tính của các biến giải thích.

Quy trình kiểm tra việc thiếu biến giải thích trong mô hình Ordered logit, đề

xuất bởi Chen và cộng sự (2015), được tác giả sử dụng để kiểm tra mô hình xây dựng

có vi phạm 2 giả định nêu trên hay không. Ý tưởng cơ bản của quy trình kiểm tra này

là nếu mô hình đã được xác định đúng thì chúng ta không thể tìm thêm được các biến

giải thích nào khác có ý nghĩa thống kê để thêm vào trong mô hình. Sau khi thực hiện

xây dựng mô hình hồi quy Ordered logit cần kiểm tra, ta sử dụng giá trị dự đoán tuyến

tính (_hat) và bình phương giá trị dự đoán tuyến tính (_hatsq) từ kết quả ước lượng

của mô hình cần kiểm tra làm biến giải thích để xây dựng lại mô hình nhằm kiểm tra

việc thiếu biến giải thích. Trong mô hình kiểm tra, hệ số hồi quy của biến (_hat) phải

có ý nghĩa thống kê vì đó là kết quả dự đoán của mô hình cần kiểm tra ban đầu. Bên

cạnh đó, hệ số hồi quy của biến (_hatsq) trong mô hình kiểm tra sẽ không có ý nghĩa

thống kê. Vì nếu hệ số hồi quy của biến (_hatsq) có ý nghĩa thống kê điều đó có nghĩa

là chúng ta đã có thể bỏ sót những biến cần thiết trong mô hình cần kiểm tra hay hàm

hồi quy Logit hoặc Ordered logit chúng ta lựa chọn không phải là dạng hàm phù hợp.

Bảng 4.20: Mô hình kiểm tra đối với mô hình Ordered logit trên

mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Rating

Khoảng tin cậy 95%

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn

Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

Cực tiểu 0.0349 -0.0380 7.0320 9.5202 14.5807

0.0440 0.6560

Cực đại 2.5223 0.0240 31.5856 34.6227 39.3286

0.6345 0.0158 6.2638 6.4038 6.3133

1.2786 -0.0070 19.3088 22.0714 26.9546

_hat _hatsq /cut1 /cut2 /cut3 Number of obs = 282 LR chi2(2) = 354.0201 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4848 Log likelihood = -188.1250

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

Bảng 4.21: Mô hình kiểm tra đối với mô hình Ordered logit

trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Khoảng tin cậy 95%

Rating

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn

Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

Cực tiểu

Cực đại

0.0110 0.3810 0.0110 0.3810

0.3406 -0.0469 5.6048 8.4045 10.9988 0.3406 -0.0469

2.6929 0.0179 25.2113 29.2543 32.5002 2.6929 0.0179

0.6001 0.0165 5.0017 5.3189 5.4851 0.6001 0.0165

1.5167 -0.0145 15.4080 18.8294 21.7495 1.5167 -0.0145

_hat _hatsq /cut1 /cut2 /cut3 /cut4 /cut5 Number of obs = 296 LR chi2(2) = 288.5602 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.3554 Log likelihood = -261.6703

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

Nhìn vào kết quả ước lượng mô hình trong bảng 4.20 và 4.21, ta có thể thấy

rằng hệ số hồi quy của biến (_hatsq) không có ý nghĩa thống kê và hệ số hồi quy của

biến (_hat) có ý nghĩa thống kê. Do vậy, ta có thể kết luận rằng là không có hiện

tượng thiếu biến giải thích cần thiết trong 2 mô hình ước lượng của luận án.

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

Tác giả thực hiện tính toán tác động biên của các biến giải thích có hệ số hồi

quy có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5%, 1% trong tập hợp các biến giải thích được lựa chọn ở mục 4.2.17.

Bảng 4.22: Tác động biên của các biến giải thích đến xác suất phân loại

biến phụ thuộc vào từng MXHTN trong mô hình Ordered logit

trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Mức xếp hạng tín nhiệm

Biến giải thích

B

BB

BBB

A

Country_Rating Bicra Government Group LnAss

-0.0992 -0.0485 -0.0475 -0.0839 -0.0326

-0.3544 -0.1733 -0.2189 -0.4766 -0.1167

0.4403 0.2152 0.2541 0.3623 0.1449

0.0133 0.0065 0.0123 0.1982 0.0044

7 Tác động biên của biến giải thích Xk lên xác suất phân loại biến phụ thuộc vào từng MXHTN khác

nhau được tính toán bằng lệnh Prchange trong gói câu lệnh “Spot” phát triển bởi Long và Freese (2001) sau

khi thực hiện lệnh ước lượng mô hình Ordered logit trong phần mềm Stata.

AssGrow

0.2508

0.8964

-1.1135

-0.0337

LoanLoss_Ln

0.0045

0.0162

-0.0202

-0.0006

Equ_Debt

-0.0009

-0.0031

0.0038

0.0001

OthIn_Ass

-0.0013

-0.0423

0.0095

0.0340 Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

Bảng 4.23: Tác động biên của các biến giải thích đến xác suất phân loại

biến phụ thuộc vào từng MXHTN trong mô hình Ordered logit

trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Mức xếp hạng tín nhiệm

Biến giải thích

B

BB

BBB

A

AA

AAA

-0.0008

-0.0172

-0.1855

0.1190

0.0764

0.0080

Country_Rating

-0.0007

-0.0152

-0.1857

-0.0844

0.2498

0.0362

Government

-0.0006

-0.0137

-0.1567

0.0506

0.1080

0.0124

Group

-0.0004

-0.0085

-0.0918

0.0589

0.0378

0.0040

LnAss

0.0001

0.0014

0.0146

-0.0094

-0.0060

-0.0006

LoanLoss_Ln

-0.0001

-0.0015

-0.0161

0.0103

0.0066

0.0007

Equ_Ass

0.0000

-0.0002

-0.0018

0.0012

0.0008

0.0001

Equ_Loan

0.0003

0.0073

0.0786

-0.0504

-0.0324

-0.0034

NIM

0.0000

-0.0002

-0.0017

0.0011

0.0007

0.0001

ROAE

0.0000

0.0003

0.0033

-0.0021

-0.0013

-0.0001

Exp_Int

0.0000

NetLoan_Ass

-0.0003

-0.0027

0.0017

0.0011

0.0001

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

Từ bảng 4.22 và bảng 4.23, ta có thể nhận thấy rằng các biến giải thích

Country_rating, Government, Group là những biến có tác động biên lớn, ảnh hưởng

đến xác suất phân loại biến phụ thuộc vào các MXHTN khác nhau trong cả 2 mô hình

hồi quy Ordered logit. Cụ thể, trong mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới

nổi, tác động biên của 3 biến giải thích nêu trên mang dấu (-) tại các MXHTN B và

BB. Ngược lại, tác động biên của 3 biến này lại mang dấu (+) tại các MXHTN BBB

và A. Kết quả này cho thấy tác động tích cực của yếu tố rủi ro quốc gia, yếu tố sở hữu

của chính phủ hay các tập đoàn tài chính quốc tế làm gia tăng xác suất để phân loại

NHTM vào các MXHTN tốt như BBB và A và giảm bớt xác suất phân loại NHTM

vào các MXHTN kém như B và BB. Các biến này cũng có tác động biên tương tự

trong mô hình hồi quy trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Mặt khác, ta cũng thấy rằng tác động biên của các biến giải thích tại từng

MXHTN trong mô hình Ordered logit xây dựng từ mẫu dữ liệu quan sát các NHTM

tại các nền kinh tế mới nổi đều lớn hơn so với tác động biên của các biến này trong

100

mô hình Ordered logit xây dựng từ mẫu dữ liệu quan sát các NHTM tại các nền kinh

tế phát triển. Mục 4.5 bên dưới sẽ phân tích rõ hơn sự khác biệt trong tác động của các

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

nền kinh tế mới nổi.

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

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

Như đã trình bày trong mục 3.4 để xác định sự khác biệt trong tác động của các

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

nền kinh tế mới nổi, tác giả sẽ gộp mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia thuộc

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

tế phát triển. Đồng thời, tác giả bổ sung thêm biến giả Emer vào mô hình ước lượng,

biến này có giá trị 1 nếu NHTM có trụ sở tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế

mới nổi, 0 cho trường hợp ngược lại. Tiếp theo, tác giả xây dựng các biến tương tác

giữa biến Emer với từng biến giải thích trong mô hình. Sau đó, tác giả thực hiện ước

lượng lại mô hình đồng thời bổ sung thêm biến Emer và lần lượt từng biến tương tác

này.

Đầu tiên, tác giả xây dựng biến Country_rating_Emer bằng cách lấy biến Emer

tương tác với biến Country_rating và thực hiện ước lượng lại mô hình trên mẫu dữ

liệu gộp và bổ sung thêm hai biến Emer và Country_rating_Emer.

Bảng 4.24: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp

khi thêm biến Emer và Country_rating_Emer

Biến giải thích

Khoảng tin cậy 95%

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn

Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

Cực tiểu

Cực đại

1.1873 0.6195 -2.9429 0.4654 1.3850 1.9326 0.5177 -2.7513 -0.0733 0.0139 0.0131 0.0099

0.1506 0.1272 1.7976 0.2443 0.2575 0.2599 0.0651 0.8440 0.0151 0.0269 0.0059 0.0041

0.0000 0.0000 0.1020 0.0570 0.0000 0.0000 0.0000 0.0010 0.0000 0.6040 0.0250 0.0160

0.8921 0.3701 -6.4661 -0.0135 0.8803 1.4232 0.3902 -4.4054 -0.1029 -0.0387 0.0016 0.0019

1.4825 0.8689 0.5803 0.9443 1.8897 2.4420 0.6452 -1.0971 -0.0437 0.0666 0.0246 0.0179

Country_rating Bicra Emer Country_rating_Emer Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Ass Equ_Loan Equ_Debt

101

0.0201 0.0463 0.0044 0.0062 0.0081

0.5640 0.0090 0.0080 0.0000 0.5390

-0.0511 -0.2108 0.0030 -0.0345 -0.0109

0.0279 -0.0294 0.0201 -0.0101 0.0208

-0.0116 -0.1201 0.0116 -0.0223 0.0050

1.5983 1.6261 1.7215 1.8262 1.8676

8.4236 10.8623 14.5225 18.3220 20.5029

14.6889 17.2367 21.2706 25.4806 27.8237

11.5563 14.0495 17.8966 21.9013 24.1633

NIM OthIn_Ass ROAE Exp_Int NetLoan_Ass /cut1 /cut2 /cut3 /cut4 /cut5 Number of obs = 578 LR chi2(17) = 834.3532 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4615 Log likelihood = -486.7773

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

Căn cứ kết quả ước lượng mô hình trình bày trong bảng 4.24, ta thấy hệ số hồi

quy của biến Country_rating_Emer và Emer đều có ý nghĩa thống kê và dấu như kỳ

vọng. Tương tự như vậy, tác giả thực hiện đối với biến Bicra.

Bảng 4.25: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp

khi thêm biến Emer và Bicra_Emer

Biến giải thích

Khoảng tin cậy 95%

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn

Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

Cực tiểu

Cực đại

1.5052 0.1820 -3.7638 0.7064 1.4424 1.9267 0.5149 -2.3724 -0.0730 0.0104 0.0137 0.0099 -0.0149 -0.1253 0.0114 -0.0235 0.0061

0.1569 0.1822 1.3933 0.2092 0.2601 0.2586 0.0647 0.8334 0.0148 0.0267 0.0059 0.0041 0.0202 0.0462 0.0043 0.0063 0.0080

0.0000 0.3180 0.0070 0.0010 0.0000 0.0000 0.0000 0.0040 0.0000 0.6960 0.0190 0.0150 0.4590 0.0070 0.0090 0.0000 0.4500

1.1978 -0.1751 -6.4946 0.2965 0.9326 1.4199 0.3881 -4.0059 -0.1020 -0.0419 0.0023 0.0019 -0.0545 -0.2158 0.0029 -0.0358 -0.0097

1.8126 0.5392 -1.0329 1.1163 1.9522 2.4335 0.6417 -0.7389 -0.0439 0.0627 0.0252 0.0179 0.0246 -0.0348 0.0199 -0.0112 0.0218

Country_rating Bicra Emer Bicra_Emer Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Ass Equ_Loan Equ_Debt NIM OthIn_Ass ROAE Exp_Int NetLoan_Ass

102

1.5444 1.5763 1.6764 1.7724 1.8113

8.0271 10.5593 14.2027 18.0275 20.2216

14.0809 16.7384 20.7741 24.9752 27.3218

11.0540 13.6489 17.4884 21.5013 23.7717

/cut1 /cut2 /cut3 /cut4 /cut5 Number of obs = 578 LR chi2(17) = 842.3802 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4659 Log likelihood = -482.7634

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

Kết quả ước lượng mô hình Ordered logit trong bảng 4.25 cho ta thấy hệ số hồi

quy của biến Bicra_Emer có ý nghĩa thống kê nhưng hệ số hồi quy của biến Bicra

không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến Emer có tương quan khá chặt chẽ với biến Country_rating và biến Bicra

vì các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi thường có MXHTN dài hạn của

quốc gia và mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng kém hơn so với các

quốc gia có nền kinh tế phát triển. Vì vậy, tác giả quyết định bỏ bớt biến

Country_rating và biến Bicra trong các mô hình ước lượng ở các bước sau nhằm đánh

giá sự khác biệt trong tác động của các yếu tố còn lại đến MXHTN của NHTM tại các

quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và tại các quốc gia có nền kinh tế phát

triển. Việc này nhằm hạn chế hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình ước lượng.

Tiếp theo, tác giả thực hiện ước lượng lại mô hình Ordered logit trên mẫu dữ

liệu gộp với 2 biến tương tác Group_Emer và Government_Emer.

Bảng 4.26: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer,

Government_Emer và Group_Emer

Biến giải thích

Khoảng tin cậy 95%

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn

Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

Cực tiểu

Cực đại

-2.1647 2.1104 1.1117 2.0891 -1.4182 0.5429 -3.0517 -0.1528 0.0230

0.7472 0.3983 0.2800 0.4815 0.5030 0.0581 0.8030 0.0155 0.0256

0.0040 0.0000 0.0000 0.0000 0.0050 0.0000 0.0000 0.0000 0.3690

-3.6291 1.3297 0.5629 1.1454 -2.4041 0.4290 -4.6256 -0.1832 -0.0272

-0.7003 2.8911 1.6606 3.0327 -0.4324 0.6569 -1.4778 -0.1225 0.0731

Emer Government Group Group_Emer Government_Emer LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Ass

103

0.0059 0.0036 0.0197 0.0437 0.0043 0.0061 0.0077 1.0651 1.0702 1.0864 1.1211 1.1674

0.0400 0.0000 0.0390 0.2840 0.0010 0.0000 0.0430

0.0006 0.0061 -0.0791 -0.1326 0.0056 -0.0330 0.0005 -1.7000 0.0680 2.7101 5.8359 7.9723

0.0238 0.0203 -0.0020 0.0388 0.0224 -0.0092 0.0308 2.4750 4.2632 6.9688 10.2306 12.5484

0.0122 0.0132 -0.0406 -0.0469 0.0140 -0.0211 0.0156 0.3875 2.1656 4.8395 8.0333 10.2603

Equ_Loan Equ_Debt NIM OthIn_Ass ROAE Exp_Int NetLoan_Ass /cut1 /cut2 /cut3 /cut4 /cut5 Number of obs = 578 LR chi2(15) = 590.7704 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.3315 Log likelihood = -604.2940

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

Căn cứ vào kết quả trong Bảng 4.26, ta thấy rằng biến tương tác

Government_Emer và Group_Emer đều có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê. Trong

đó, hệ số hồi quy của biến Government_Emer có dấu âm, và hệ số hồi quy của biến

Group_Emer có dấu dương.

Tương tự, tác giả thực hiện ước lượng lại mô hình lần lượt với các biến tương

tác của từng biến giải thích còn lại với biến Emer và trình bày chi tiết trong bảng 4.27.

Bảng 4.27: Các mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp

với các biến tương tác

Kết quả ước lượng với biến tương tác LnAss_Emer

Kết quả ước lượng với biến tương tác AssGrow_Emer

Biến

Hệ số hồi quy

Biến

Hệ số hồi quy

Mức ý nghĩa thống kê

-2.5722 1.1105 1.7038 0.4797 -3.1500 -0.1376 0.0328 0.0101 0.0110 -0.0387 -0.0625 0.0121

0.0760 Emer 0.0000 Government 0.0000 Group 0.0000 LnAss 0.0000 AssGrow 0.0000 LoanLoss_Ln 0.2010 Equ_Ass 0.0930 Equ_Loan 0.0020 Equ_Debt 0.0480 NIM 0.1520 OthIn_Ass 0.0040 ROAE

-1.3046 1.1813 1.7396 0.5167 0.3610 -0.1390 0.0219 0.0112 0.0124 -0.0403 -0.0534 0.0115

0.0890 0.0000 0.0000 0.0000 0.7850 0.0000 0.3860 0.0430 0.0010 0.0390 0.2190 0.0050

Emer Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Ass Equ_Loan Equ_Debt NIM OthIn_Ass ROAE

104

-0.0196 0.0109 0.0430

0.0010 Exp_Int 0.1780 NetLoan_Ass 0.6820 AssGrow_Emer

-0.0151 0.0134 -5.5800

0.0140 0.0830 0.0010

Exp_Int NetLoan_Ass LnAss_Emer

Kết quả ước lượng với biến tương tác Equ_Ass_Emer

Kết quả ước lượng với biến tương tác LoanLoss_Ln_Emer

Biến

Hệ số hồi quy

Biến

Hệ số hồi quy

Mức ý nghĩa thống kê

-3.0661 1.2479 1.7285 0.5612 -2.5973 -0.2314 0.0238 0.0125 0.0096 -0.0347 -0.0852 0.0103 -0.0197 0.0126 0.1775

0.0000 Emer 0.0000 Government 0.0000 Group 0.0000 LnAss 0.0010 AssGrow 0.0000 LoanLoss_Ln 0.3380 Equ_Ass 0.0270 Equ_Loan 0.0090 Equ_Debt 0.0860 NIM 0.0550 OthIn_Ass 0.0140 ROAE 0.0010 Exp_Int 0.1110 NetLoan_Ass 0.0000 Equ_Ass_Emer

-1.6912 1.1023 1.7023 0.4943 -3.1978 -0.1374 0.0616 0.0096 0.0127 -0.0377 -0.0701 0.0124 -0.0191 0.0103 -0.0499

0.0330 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0920 0.1050 0.0010 0.0560 0.1120 0.0030 0.0010 0.1860 0.2460

Emer Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Ass Equ_Loan Equ_Debt NIM OthIn_Ass ROAE Exp_Int NetLoan_Ass LoanLoss_Ln_Emer

Kết quả ước lượng với biến tương tác Equ_Debt_Emer

Kết quả ước lượng với biến tương tác Equ_Loan_Emer

Biến

Hệ số hồi quy

Biến

Hệ số hồi quy

Mức ý nghĩa thống kê

-1.7791 1.1139 1.7029 0.4977 -3.0332 -0.1382 0.0476 0.0107 0.0139 -0.0387 -0.0670 0.0123 -0.0190 0.0115 -0.0330

0.0200 Emer 0.0000 Government 0.0000 Group 0.0000 LnAss 0.0000 AssGrow 0.0000 LoanLoss_Ln 0.1000 Equ_Ass 0.0710 Equ_Loan 0.0020 Equ_Debt 0.0480 NIM 0.1260 OthIn_Ass 0.0030 ROAE 0.0010 Exp_Int 0.1340 NetLoan_Ass 0.2440 Equ_Debt_Emer

-1.7415 1.1041 1.7041 0.4949 -3.1860 -0.1374 0.0129 0.0097 0.0504 -0.0378 -0.0695 0.0124 -0.0191 0.0105 -0.0378

0.0260 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.6670 0.0990 0.1640 0.0550 0.1150 0.0030 0.0010 0.1760 0.2730

Emer Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Ass Equ_Loan Equ_Debt NIM OthIn_Ass ROAE Exp_Int NetLoan_Ass Equ_Loan_Emer

Kết quả ước lượng với biến tương tác NIM_Emer8

Kết quả ước lượng với biến tương tác OthIn_Ass_Emer

Biến

Hệ số hồi quy

Biến

Hệ số hồi quy

Mức ý nghĩa thống kê

-2.3973

0.0010 Emer

-2.0370

0.0060

Emer

8 Kết quả ước lượng mô hình có loại bỏ bớt biến OthIn_Ass do hệ số hồi quy của biến này không có ý nghĩa thống kê.

105

0.0000 Government 0.0000 Group 0.0000 LnAss 0.0000 AssGrow 0.0000 LoanLoss_Ln 0.0770 Equ_Ass 0.1240 Equ_Loan 0.0070 Equ_Debt 0.0370 NIM 0.0030 OthIn_Ass 0.0000 ROAE 0.0560 Exp_Int 0.1030 NetLoan_Ass

1.0888 1.7034 0.5245 -3.1860 -0.1397 0.0483 0.0085 0.0099 -0.2284 0.0124 -0.0209 0.0148 0.1788

OthIn_Ass_Emer

1.1275 1.7055 0.5006 -3.1290 -0.1377 0.0304 0.0103 0.0110 -0.0381 -0.0530 0.0121 -0.0198 0.0119 -0.0157

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.2340 0.0900 0.0020 0.0660 0.4580 0.0040 0.0010 0.1190 0.8620

Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Ass Equ_Loan Equ_Debt NIM ROAE Exp_Int NetLoan_Ass NIM_Emer

Kết quả ước lượng với biến tương tác ROAE_Emer

Kết quả ước lượng với biến tương tác Exp_Int_Emer

Biến

Hệ số hồi quy

Biến

Hệ số hồi quy

Mức ý nghĩa thống kê

-2.1885 1.1290 1.6733 0.5101 -3.2082 -0.1365 0.0345 0.0091 0.0083 -0.1233 -0.0149 0.0112 -0.0225 0.0130 -0.1486

0.0030 Emer 0.0000 Government 0.0000 Group 0.0000 LnAss 0.0000 AssGrow 0.0000 LoanLoss_Ln 0.1710 Equ_Ass 0.1180 Equ_Loan 0.0240 Equ_Debt 0.0010 NIM 0.7510 OthIn_Ass 0.0070 ROAE 0.0000 Exp_Int 0.0890 NetLoan_Ass 0.0070 Exp_Int_Emer

-2.2088 1.1299 1.6714 0.5084 -3.3357 -0.1370 0.0358 0.0089 0.0081 -0.1235 -0.0140 0.0113 -0.0227 0.0129 0.1493

0.0030 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1550 0.1250 0.0270 0.0010 0.7660 0.0070 0.0000 0.0920 0.0070

Emer Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Ass Equ_Loan Equ_Debt NIM OthIn_Ass ROAE Exp_Int NetLoan_Ass ROAE_Emer

Kết quả ước lượng với biến tương tác NetLoan_Ass_Emer

Biến

Hệ số hồi quy

Mức ý nghĩa thống kê

-1.8715 1.1141 1.7047 0.4992 -2.9954 -0.1364 0.0325 0.0108 0.0104 -0.0382

0.0120 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1980 0.0670 0.0040 0.0540

Emer Government Group LnAss AssGrow LoanLoss_Ln Equ_Ass Equ_Loan Equ_Debt NIM

106

-0.0572 0.0122 -0.0193 0.0130 -0.0778

0.1940 0.0030 0.0010 0.0920 0.2330

OthIn_Ass ROAE Exp_Int NetLoan_Ass NetLoan_Ass_Emer

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

4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu

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

của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Từ kết quả ước lượng mô hình Ordered logit trên tập hợp các biến được lựa

chọn và toàn bộ mẫu dữ liệu các quan sát NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền

kinh tế mới nổi được trình bày trong bảng 4.9, tác giả nhận thấy rằng, giả thuyết Ho

(Null Hypothesis) trong mô hình hồi quy: tất cả các hệ số hồi quy của các biến độc lập trong mô hình bằng 0 bị bác bỏ ở mức ý nghĩa thống kê 1% (Pro>Chi2=0.000). Do vậy, mô hình có ý nghĩa thống kê. Đồng thời, hệ số PseudoR2 của mô hình là 0.4845

có khả năng giải thích tương đối tốt sự biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình.

Trên cơ sở này, tác giả lần lượt phân tích tác động của từng nhóm yếu tố ảnh hưởng

đến MXHTN của NHTM trong mô hình nghiên cứu.

4.6.1.1 Tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM

tại các nền kinh tế mới nổi

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

rủi ro đặc thù của ngành ngân hàng nơi NHTM có trụ sở đều có tác động cùng chiều

đối với MXHTN của NHTM. Đồng thời, hệ số hồi quy của các biến giải thích đại diện

cho các yếu tố này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Trên thực tế, cuộc khủng

hoảng toàn cầu năm 2008 đã cho ta thấy mối quan hệ mật thiết giữa mức độ tín nhiệm

của một quốc gia và MXHTN của các NHTM tại quốc gia đó. Theo đó, hàng loạt các

NHTM tại các nền kinh tế mới nổi trong thời gian này bị hạ MXHTN ngay sau khi

mức độ tín nhiệm của quốc gia nơi các đơn vị này có trụ sở thay đổi theo chiều hướng

xấu đi. Kết quả này phù hợp với quan điểm đánh giá MXHTN các NHTM của các tổ

chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế. Theo phương pháp đánh giá MXHTN của NHTM

do Fitch và Standard & Poor’s công bố được trình bày trong chương 2, ta có thể thấy

được mức độ rủi ro chung của nền kinh tế và mức độ rủi ro ngành ngân hàng là 2 yếu

tố hình thành nên MXHTN cơ sở cho NHTM. Kết quả này cũng tương đồng kết quả

nghiên cứu của Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b) và của Caporale và cộng sự (2012)

107

về tác động của rủi ro quốc gia đến MXHTN của các NHTM tại quốc gia đó. Đồ thị

4.1 và 4.2 minh họa tác động của biến Coutry_Rating và Bicra lên xác suất phân loại

NHTM vào các MXHTN khác nhau.

Đồ thị 4.1: Tác động của biến Coutry_Rating đến xác suất phân loại

NHTM vào các MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế mới nổi

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

Đồ thị 4.2: Tác động của biến Bicra đến xác suất phân loại NHTM vào

các MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế mới nổi

108

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

Căn cứ trên đồ thị 4.1 và 4.2, ta dễ dàng nhận thấy tác động tích cực của biến

Country_rating và Bicra đến xác suất phân loại NHTM vào các MXHTN khác nhau.

Cụ thể, khi giá trị của biến Country_rating và Bicra tăng lên thì xác suất phân loại

NHTM vào MXHTN B giảm liên tục, đồng thời xác suất phân loại NHTM vào

MXHTN BBB tăng dần. Riêng đối với xác suất phân loại NHTM vào MXHTN A thì

biến Country_rating và Bicra chỉ làm tăng xác suất này khi biến Country_rating và

Bicra có giá trị 7 tương ứng với MXHTN A.

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

mới nổi

Từ kết quả hồi quy của mô hình nghiên cứu trong bảng 4.9, ta có thể thấy được

yếu tố sở hữu có tác động rất lớn đến MXHTN của các NHTM. Cụ thể, biến

Government có tác động cùng chiều đối với MXHTN cho thấy các NHTM thuộc sở

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

hơn các NHTM khác. Dựa vào kết quả phân tích tác động biên trong bảng 4.22 đã

trình bày ở trên, ta có thể thấy rằng các NHTM thuộc sở hữu của chính phủ các nước

nơi NHTM có trụ sở, có xác suất được phân loại vào MXHTN A hay MXHTN BBB

cao hơn các NHTM khác có cùng các đặc điểm còn lại lần lượt ở mức 1.22% và

25.41%. Tương tự, biến Group cũng có tương quan thuận với MXHTN. Điều này cho

thấy các NHTM thuộc sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế có quy mô lớn và có

109

MXHTN từ A trở lên cũng có xác suất được phân loại vào MXHTN A hay MXHTN

BBB cao hơn các NHTM khác ở mức 19.81% và 36.23%. Kết quả này cũng phù hợp

với quan điểm đánh giá MXHTN của NHTM của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm vì

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

trợ về tài chính cho các NHTM mà họ có phần góp vốn sở hữu bằng nhiều hình thức

khác nhau. Nghiên cứu của Iannotta và cộng sự (2010) cũng đã chứng minh rằng các

NHTM thuộc sở hữu của nhà nước thường có mức xếp hạng rủi ro trái phiếu phát

hành tốt hơn các NHTM thuộc sở hữu của tư nhân. Ngoài ra, Roy (2005) cũng kết

luận rằng các NHTM thuộc sở hữu của chính phủ có cơ hội nhận được các đánh giá

MXHTN tốt hơn các NHTM khác. Mặt khác, Lassoued và cộng sự (2016) đã chỉ ra

rằng sở hữu của các tập đoàn tài chính nước ngoài có uy tín tại các NHTM ở các nền

kinh tế mới nổi góp phần đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ ngân hàng và tạo điều

kiện thuận lợi cho các NHTM này tiếp cận với thị trường vốn quốc tế. Ngoài ra, việc

này cũng có tác dụng cải thiện chất lượng nguồn nhân lực, nâng cao trình độ quản lý

và thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ hiện đại trong quản trị ngân hàng. Do vậy, yếu

tố vốn sở hữu của các tập đoàn tài chính nước ngoài có tác động rất tích cực đến

MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

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

mới nổi

Yếu tố quy mô NHTM, phản ánh bởi giá trị tổng tài sản NHTM, có tác động

cùng chiều với MXHTN. Điều này ngụ ý rằng, các NHTM có quy mô tổng tài sản

càng lớn thì càng có nhiều khả năng nhận được MXHTN tốt. Lý giải điều này,

Goddard và cộng sự (2004) cho rằng các NHTM có quy mô tài sản lớn có lợi thế từ

hiệu quả kinh tế theo quy mô và các đơn vị này được hưởng lợi từ sức mạnh thị

trường của bản thân để tạo ra mức lợi nhuận trên mức bình thường. Cụ thể, các ngân

hàng có quy mô lớn sẽ có nhiều khả năng tận dụng được lợi thế về quy mô và mạng

lưới hoạt động để tạo ra những lợi thế nhất định trong hoạt động cho vay cũng như

huy động vốn và tiết giảm được những chi phí cố định hơn so với các đơn vị có quy

mô nhỏ. Ngoài ra, theo Smirlock và cộng sự (1985), các NHTM có quy mô lớn

thường có mức độ đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ và các khoản cho vay tốt hơn

các NHTM có quy mô nhỏ và điều này làm giảm bớt mức độ rủi ro trong hoạt động

của các đơn vị này so với các đơn vị có quy mô nhỏ. Từ đó, ta có thể thấy được rằng

110

quy mô tổng tài sản có tác động rất tích cực đến khả năng sinh lợi, làm giảm thiểu

mức độ rủi ro và vì vậy làm gia tăng MXHTN của NHTM. Bên cạnh đó, chính phủ

các nước cũng thường có xu hướng hỗ trợ nhằm cải thiện tình hình cho các NHTM có

quy mô lớn khi cần thiết để duy trì sự ổn định chung cho hệ thống ngân hàng. Cụ thể,

theo Boyd và Runkle (1993) thì sự sụp đổ của các NHTM có quy mô lớn gây ra nhiều

lo ngại cho các cơ quan giám sát hoạt động ngân hàng hơn so với sự phá sản của các

NHTM có quy mô nhỏ. Bởi vì điều này có thể gây ra những bất ổn vĩ mô cho nền kinh

tế. Do vậy, các NHTM lớn thường nhận được sự hỗ trợ của chính phủ khi cần thiết.

Kết quả tác động của yếu tố quy mô đến MXHTN trong luận án tương đồng với hầu

hết các kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm về MXHTN của NHTM đã đề được

cập trong luận án. Tác động của quy mô tổng tài sản NHTM (biến LnAss) đến xác

suất phân loại NHTM vào các MXHTN khác nhau được minh họa chi tiết qua đồ thị

4.3 phía dưới.

Đồ thị 4.3: Tác động của biến LnAss đến xác suất phân loại NHTM vào

LnAss

các MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế mới nổi

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

Căn cứ trên đồ thị 4.3, ta có thể thấy được rằng tác động của quy mô tổng tài

sản đến xác suất phân loại các NHTM vào các MXHTN khác nhau được thể hiện khá

rõ nét. Khi quy mô tổng tài sản tăng thì xác suất phân loại các NHTM vào MXHTN

BBB tăng rõ rệt. Đồng thời, ta thấy rằng chỉ có những NHTM có quy mô tổng tài sản

111

thuộc nhóm lớn nhất trong mẫu dữ liệu mới có cơ hội nhận được các MXHTN A. Mặt

khác, xác suất phân loại các NHTM có quy mô tổng tài sản lớn này vào các MXHTN

BB hay B gần như bằng 0. Ngược lại, các NHTM thuộc nhóm các NHTM có quy mô

tổng tài sản nhỏ trong mẫu dữ liệu quan sát thì có xác suất bị phân loại MXHTN BB

hay B cao hơn hẳn so với xác suất được phân loại vào MXHTN A hay BBB.

4.6.1.4 Tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi

Bên cạnh đó, từ kết quả mô hình hồi quy cũng cho thấy tốc độ tăng trưởng tổng

tài sản bình quân 3 năm và tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ có tác động ngược chiều tới

MXHTN và hệ số hồi quy của các biến giải thích AssGrow và LoanLoss_Ln đại diện

cho các chỉ tiêu này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều đó cho thấy các NHTM

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

vào MXHTN thấp. Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Köhler

(2015), tác giả này đã chứng minh rằng các NHTM có tốc độ tăng trưởng tổng tài sản

quá nhanh sẽ tiềm ẩn nhiều nguy cơ rủi ro hơn các NHTM khác. Nguyên nhân có thể

do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thường đánh giá thấp năng lực quản lý và

điều hành của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi. Do đó, việc tăng

trưởng quá nhanh của quy mô tổng tài sản trong môi trường hoạt động có nhiều biến

động như tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi sẽ tiềm ẩn rất nhiều rủi ro cho bản

thân NHTM. Bên cạnh đó, Fu và cộng sự (2014) cho rằng các nước trong khu vực

Đông Nam Á (đại diện tiêu biểu cho các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới

nổi) trong một thời gian dài áp dụng chính sách mở rộng tín dụng ngân hàng để kích

thích sự phát triển của nền kinh tế. Các NHTM lớn tại các quốc gia này được sử dụng

như một kênh dẫn vốn cho các lĩnh vực kinh tế ưu tiên của quốc gia. Và điều này làm

cho các doanh nghiệp đi vay trở nên quá lớn, quá quan trọng để có thể phá sản và

đồng thời cũng làm cho quy mô tài sản của các NHTM tăng trưởng nhanh chóng. Tuy

nhiên, điều này cũng làm cho các NHTM mất đi động lực để xây dựng một chính sách

tín dụng hợp lý và an toàn. Kết quả là các NHTM này phải đối mặt với sự gia tăng

nhanh chóng của những rủi ro trong hoạt động tín dụng.

Ngoài ra, tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ là một yếu tố quan vô cùng quan

trọng ảnh hưởng MXHTN của NHTM. Các NHTM có tỷ lệ quá hạn cao sẽ có nguy cơ

nhận các MXHTN thấp. Kết quả này phù hợp hoàn toàn với tiêu chuẩn đánh giá chất

112

lượng hoạt động NHTM được các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng áp dụng hiện

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

cạnh đó, Salvador và cộng sự (2014) tuy không sử dụng chỉ số dư nợ quá hạn/tổng dư

nợ trong nghiên cứu của mình, nhưng tác giả đã chứng minh tỷ lệ dự phòng tín

dụng/tổng tài sản có tác động tiêu cực đến MXHTN của NHTM. Giả sử không có sự

khác biệt đáng kể về quy định trích lập dự phòng rủi ro tín dụng giữa các nước thì kết

quả Salvador và cộng sự (2014) cũng ủng hộ kết quả tác động của tỷ lệ dư nợ quá

hạn/tổng dư nợ đến MXHTN của NHTM trong luận án. Bởi lẽ, theo quy định phổ biến

của các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng tại các nước, các NHTM phải tăng

cường trích lập dự phòng tín dụng khi dư nợ quá hạn gia tăng.

Đồ thị 4.4: Tác động của biến AssGrow đến xác suất phân loại NHTM vào

AssGrow

các MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế mới nổi

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

Căn cứ trên đồ thị 4.4, ta có thể thấy được xác suất để phân loại các NHTM vào

MXHTN A gần như không bị tác động bởi tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản

bình quân 3 năm. Tuy nhiên, khi tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản bình quân 3

năm tăng thì làm giảm xác suất phân loại các NHTM vào MXHTN BBB, đồng thời

cũng làm tăng xác suất các NHTM này bị phân loại vào MXHTN BB hay B. Cụ thể,

các NHTM có tốc độ tăng trưởng tổng tài sản bình quân 3 năm giao động từ mức 0 -

22% có xác suất được phân loại vào MXHTN BBB cao hơn hẳn so với xác suất được

113

phân loại vào các MXHTN còn lại. Tuy nhiên, các NHTM có tốc độ tăng trưởng tổng

tài sản bình quân 3 năm từ 22% trở lên thì xác suất bị phân loại vào MXHTN BB và B

tăng lên đáng kể. Đặc biệt, các NHTM có tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản bình

quân 3 năm trên 78% thì xác suất NHTM này bị phân loại NHTM vào MXHTN B là

rất lớn.

Đồ thị 4.5: Tác động của biến LoanLoss_Ln đến xác suất phân loại NHTM vào

LoanLoss_Ln

các MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế mới nổi

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

Từ đồ thị 4.5, ta thấy tác động của biến LoanLoss_Ln đến xác suất phân loại

các NHTM vào các MXHTN khác nhau gần như tương tự với tác động của biến

AssGrow. Cụ thể, xác suất phân loại các NHTM vào MXHTN A gần như không chịu

tác động của tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ. Các NHTM có tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng

dư nợ giao động trong khoảng từ 0 đến 8% có xác suất được phân loại vào MXHTN

BBB cao hơn xác suất được phân loại vào các MXHTN còn lại và xác suất này giảm

dần khi tỷ lệ nợ quá hạn tăng cao. Các NHTM có tỷ lệ nợ quá hạn nằm trong khoảng

từ 8% đến 38% thì xác suất bị phân loại vào MXHTN BB cao hơn các xác suất được

phân loại vào các MXHTN khác. Đồng thời, xác suất phân loại NHTM vào MXHTN

B cũng tăng dần theo sự gia tăng của tỷ lệ nợ quá hạn. Đối với các NHTM có tỷ lệ nợ

quá hạn cao (>38%) thì xác suất bị phân loại vào MXHTN B gia tăng đáng kể.

114

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

thấy chỉ có tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng nợ phải trả (biến Equ_Debt) có tác động dương

đến MXHTN của NHTM với mức ý nghĩa thống kê 1%. Từ đó, ta thấy các NHTM có

tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng nợ phải trả cao thì có cơ hội nhận được các MXHTN tốt. Vì

nguồn vốn chủ sở hữu được xem là một tấm chắn bảo vệ NHTM trước các tổn thất và

rủi ro trong hoạt động. Cụ thể hơn, Mirzaei và cộng sự (2013) cho rằng những NHTM

có tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản cao thì có nhiều cơ hội tiếp cận được các nguồn

vốn có chi phí thấp. Điều này giúp gia tăng lợi nhuận và mức độ ổn định tài chính của

các NHTM này. Tương tự, kết quả nghiên cứu của Pasiouras và Kosmidou (2007)

cũng chỉ ra rằng nguồn vốn chủ sở hữu dồi dào của một NHTM sẽ làm tăng mức độ

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

giảm thiểu rủi ro phá sản. Các NHTM này cũng có nhiều khả năng hơn trong việc mở

rộng các hoạt động và ứng phó với các rủi ro trong hoạt động. Ngoài ra, Berger và

Bouwman (2013) cũng cho rằng quy mô vốn chủ sở hữu lớn thường thúc đẩy các

NHTM giám sát hoạt động của các khách hàng vay chặt chẽ hơn. Điều đó trực tiếp

làm giảm thiểu khả năng phá sản của các NHTM. Ngoài ra, các tác giả này cũng cho

rằng, quy mô vốn chủ sở hữu lớn góp phần làm giảm rủi ro về đạo đức trong hoạt

động và khả năng phá sản của các NHTM. Bởi lẽ các chủ sở hữu của các NHTM này

sẽ có xu hướng lựa chọn các danh mục tài sản đầu tư ít rủi ro hơn. Kết quả của luận

án về tác động của biến Equ_Debt - tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng nợ phải trả đến

MXHTN của NHTM không hoàn toàn trùng khớp với kết quả nghiên cứu của

Matousek và Stewart (2009), Coporale và cộng sự (2012), khi các nhà nghiên cứu này

cho rằng các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản càng cao thì có cơ hội

nhận được các MXHTN tốt. Tuy nhiên, khi tác giả thực hiện thay thế biến Equ_Debt

bằng biến Equ_Ass, tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản, thì hệ số hồi quy của biến

Equ_Ass cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và cũng có tác động dương đến

MXHTN. Bên cạnh đó, kết quả ước lượng mô hình cũng không bị ảnh hưởng đáng kể

(xem phụ lục 7 về kết quả ước lượng lại mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các

NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi khi thay thế biến

Equ_Debt bằng Equ_Ass). Do vậy, ta có thể xem kết quả tìm được trong luận án này

tương đồng với các kết quả nghiên cứu thực nghiệm nêu trên. Các NHTM có tỷ lệ vốn

chủ sở hữu/tổng tài sản cao thì có cơ hội nhận được MXHTN tốt.

115

Cuối cùng, trong nhóm các chỉ tiêu thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt

động, tác giả nhận thấy chỉ tiêu thu nhập khác từ hoạt động/tổng tài sản bình quân

(biến OthIn_Ass) có tác động âm đến MXHTN của NHTM với mức ý nghĩa thống kê

1%. Kết quả này trái ngược với kết quả nghiên cứu của Köhler (2015) vì tác giả này

đã chứng minh rằng việc đa dạng hóa các hoạt động kinh doanh giúp NHTM giảm rủi

ro trong hoạt động. Trong thực tế, ta cũng dễ dàng thấy được đa phần các NHTM có

quy mô lớn và uy tín trên thế giới đều có mở rộng hoạt động kinh doanh sang các lĩnh

vực và ngành nghề liên quan như: bảo hiểm, chứng khoán, bất động sản, quản lý và

khai thác tài sản, … Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu của Berger và cộng sự (2010) lại

cho rằng việc đa dạng hoạt động của các NHTM tại Trung Quốc (quốc gia thuộc

nhóm các nền kinh tế mới nổi) làm gia tăng chi phí hoạt động và giảm khả năng sinh

lời của các đơn vị này. Nguyên nhân vì việc đa dạng hóa hoạt động làm cho các

NHTM bị pha loãng lợi thế quản lý tương đối. Bởi vì, việc đa dạng hóa này làm phát

sinh các hoạt động bên ngoài lĩnh vực thành thạo của ngân hàng và làm gia tăng áp

lực cạnh tranh đối với các đơn vị này. Bên cạnh đó, Haan và Poghosyan (2012) cũng

đã chứng minh rằng các NHTM có tỷ lệ nguồn thu nhập ngoài lãi trong tổng thu nhập

càng lớn thì mức độ biến động lợi nhuận kinh doanh của các đơn vị này càng cao.

Ngoài ra, kết quả nghiên cứu của Nguyen và cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng: trong giai

đoạn nền kinh tế tăng trưởng do nhu cầu tín dụng của các doanh nghiệp và cá nhân gia

tăng làm cho sự gia tăng của nguồn thu từ lãi lớn hơn sự gia tăng nguồn thu từ phí và

các hoạt động kinh doanh khác. Còn trong giai đoạn nền kinh tế trì trệ, thì nguồn thu

từ những sản phẩm và dịch vụ phi truyền thống của NHTM trở nên quan trọng và

chiếm tỷ trọng lớn hơn vì nhu cầu về tín dụng trong thời kỳ này giảm sút. Do vậy, ta

có thể phần nào lý giải được tác động của biến OthIn_Ass, tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt

động/tổng tài sản bình quân, đến xác suất phân loại NHTM vào các MXHTN khác

nhau.

116

Đồ thị 4.6: Tác động của biến OthIn_Ass đến xác suất phân loại NHTM

OthIn_Ass

vào các MXHTN tại các nền kinh tế mới nổi

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

Căn cứ trên đồ thị 4.6, ta có thể thấy được các NHTM có tỷ lệ thu nhập khác từ

hoạt động/tổng tài sản bình quân <7% thì có xác suất được phân loại vào MXHTN

BBB cao hơn so với xác suất bị phân loại vào các MXHTN khác. Và khi tỷ số này

tăng lên làm giảm dần xác suất phân loại NHTM vào MXHTN BBB và đồng thời làm

gia tăng xác suất phân loại NHTM vào các MXHTN BB hay B.

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

của NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Căn cứ kết quả ước lượng mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM

tại các nền kinh tế phát triển được trình bày trong bảng 4.12, ta có thể nhận thấy số

lượng các biến giải thích là các chỉ tiêu tài chính có tác động đến MXHTN của NHTM

nhiều hơn các chỉ tiêu tài chính có tác động đến MXHTN của NHTM trong mô hình

Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi được trình bày

trong bảng 4.9.

4.6.2.1 Tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM

tại các nền kinh tế phát triển

Đối với các yếu tố mang tính chất hệ thống, tác giả nhận thấy chỉ còn yếu tố

mức độ rủi ro chung của quốc gia nơi NHTM có trụ sở là còn tác động dương đến

117

MXHTN của NHTM với mức ý nghĩa thống kê 1%. Hệ số hồi quy của biến Bicra,

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

không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Tuy nhiên, khi tác giả thực hiện ước lượng

mô hình Ordered logit với biến phụ thuộc là MXHTN của NHTM và biến giải thích là

Bicra trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển thì hệ số

hồi quy của biến Bicra vẫn có ý nghĩa thống kê và tác động dương đối với MXHTN

(chi tiết xem phụ lục 8). Nhưng khi ước lượng biến Bicra đồng thời với các biến giải

thích của mô hình được trình bày trong bảng 4.12 thì hệ số hồi quy của biến Bicra

không có ý nghĩa thống kê nữa (chi tiết xem phụ lục 9). Nguyên nhân dẫn đến điều

này có thể do tác động của biến Bicra đến MXHTN của các NHTM bị tác động của

các biến giải thích còn lại trong mô hình lấn át. Ngoài ra, tại các nền kinh tế phát triển

có nhiều NHTM có quy mô lớn và có phạm vi hoạt động trên nhiều quốc gia khác

nhau, do vậy mức độ rủi ro đặc thù ngành ngân hàng tại quốc gia nơi NHTM này đang

hoạt động có lẽ không còn có tác động quan trọng đến MXHTN của các đơn vị này

nữa. Fang và cộng sự (2014) cũng đã chứng minh được rằng sự ổn định tài chính của

các NHTM đa quốc gia thường ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố rủi ro đặc thù của ngành

ngân hàng của quốc gia nơi NHTM này đang hoạt động hơn so với các NHTM thuộc

sở hữu của các nhà đầu tư nội địa. Bởi lẽ, các NHTM đa quốc gia này phụ thuộc nhiều

vào các ngân hàng mẹ do đó các đơn vị này ít chịu tác động bởi các yếu tố vĩ mô của

quốc gia chủ nhà.

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

phát triển

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

diện cho các yếu tố này đều có tác động dương đối với MXHTN của NHTM và có hệ

số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 1% tương tự như đối với mô hình Ordered logit

trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi. Căn

cứ trên kết quả đánh giá tác động biên của các biến giải thích được trình bày trong

bảng 4.23, ta thấy rằng khi NHTM thuộc sở hữu của chính phủ của quốc gia nơi

NHTM có trụ sở thì các NHTM này có xác suất được phân loại vào MXHTN AA và

AAA cao hơn các NHTM khác có cùng đặc điểm ở mức 24.97% và 3.6%. Còn đối với

các NHTM thuộc sở hữu của các tập đoàn tài chính có MXHTN từ A trở lên thì các

118

đơn vị này có xác suất được phân loại vào MXHTN A, AA hay AAA cao hơn các đơn

vị khác có cùng đặc điểm lần lượt ở mức 5.06%, 10.8% và 1.24%.

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

phát triển

Từ kết quả hồi quy mô hình Ordered logit được trình bày trong bảng 4.12, ta

thấy được yếu tố quy mô có tác động tích cực đến MXHTN của NHTM tại các nền

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

các nền kinh tế mới nổi.

LnAss

Đồ thị 4.7: Tác động của biến LnAss đến xác suất phân loại NHTM vào các MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế phát triển

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

Căn cứ trên đồ thị 4.7 được trình bày ở trên, ta nhận thấy các NHTM có quy

mô tổng tài sản càng lớn càng có nhiều cơ hội được phân loại vào các MXHTN A và

AA. Ở chiều ngược lại, các NHTM có quy mô tổng tài sản càng nhỏ càng có nhiều

nguy cơ bị phân loại vào các MXHTN BBB hay BB. Ngoài ra, quy mô tổng tài sản

gần như không có tác động đáng kể đến xác suất phân loại các NHTM và MXHTN B

hay AAA.

119

4.6.2.4 Tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế phát triển

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

ước lượng mô hình Ordered logit trong bảng 4.12, ta nhận thấy chỉ có chỉ tiêu tỷ lệ nợ

quá hạn/tổng dư nợ có tác động âm đối với MXHTN và có ý nghĩa thống kê ở mức

1%.

Đồ thị 4.8: Tác động của biến LoanLoss_Ln đến xác suất phân loại NHTM vào

LoanLoss_Ln

các MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế phát triển

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

Căn cứ trên đồ thị 4.8, ta có thể nhận thấy biến LoanLoss_Ln, tỷ lệ nợ quá

hạn/tổng dư nợ, có tác động rất lớn đến xác suất phân loại NHTM vào các MXHTN

A, BBB, BB. Cụ thể, các NHTM có tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ ở mức <20% có xác

suất được phân loại NHTM vào MXHTN A là cao nhất và xác suất này giảm dần khi

giá trị của biến LoanLoss_Ln gia tăng. Các NHTM có tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ

≥20% thì xác suất bị phân loại vào MXHTN BBB là cao nhất và xác suất này tăng lên

khi giá trị của biến LoanLoss_Ln gia tăng. Tương tự, khi tỷ lệ này gia tăng làm tăng

xác suất phân loại các NHTM vào MXHTN BB. Tuy nhiên, tác giả không thấy biến

LoanLoss_Ln có tác động rõ ràng đến xác suất phân loại các NHTM vào MXHTN B,

AA và AAA.

120

Kế đến, trong nhóm chỉ tiêu thể hiện năng lực nguồn vốn chủ sở hữu, tác giả

nhận thấy có 2 chỉ tiêu là tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (biến Equ_Ass) và tỷ lệ

vốn chủ sở hữu/tổng dư nợ tín dụng ròng (biến Equ_Loan) đều có tác động dương đến

MXHTN của NHTM và hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Kết quả này

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

tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và một số nghiên cứu thực

nghiệm về MXHTN của NHTM đã trình bày ở phần trên. Qua đó, ta có thể thấy vai

trò quan trọng của quy mô vốn chủ sở hữu trong việc đánh giá MXHTN của các

NHTM.

Còn đối với nhóm chỉ tiêu thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động, tác

giả nhận thấy có 3 chỉ tiêu là tỷ lệ lãi cận biên (biến NIM), tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng

nguồn vốn chủ sở hữu bình quân (biến ROAE) và tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập

(biến Exp_Int) có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê. Trong đó, tỷ lệ lãi cận biên có

tương quan nghịch chiều với MXHTN. Kết quả này dường như không phù hợp với

nguyên tắc thông thường khi đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM. Bởi lẽ, các

NHTM có mức chênh lệch giữa thu nhập từ lãi cho vay và chi phí chi trả lãi huy

động/tổng tài sản bình quân cao là những đơn vị có hiệu quả sinh lời tốt nhưng các

đơn vị này lại có nguy cơ bị phân loại vào các MXHTN kém hơn các đơn vị khác. Tuy

vậy, kết quả này lại phù hợp với kết quả nghiên cứu Matousek và Stewart (2009) khi

tác giả này cho rằng các NHTM có tỷ lệ lãi cận biên cao có nguy cơ phải nhận các

MXHTN kém. Nguyên nhân của vấn đề theo Mirzaei và cộng sự (2013) thì mức

chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất huy động thường được xem là chỉ tiêu thể

hiện tính hiệu quả chức năng trung gian tài chính của các NHTM. Do vậy mức chênh

lệch lãi suất cao được xem là một vật chướng ngại cho chức năng trung gian tài chính

của các NHTM trong nền kinh tế. Bởi vì, điều này không khuyến khích những người

tiết kiệm tiềm năng do mức lãi suất huy động vốn thấp và đồng thời lại làm tăng chi

phí tài chính cho những đối tượng đi vay vốn và cũng làm giảm đi cơ hội đầu tư cũng

như cơ hội tăng trưởng của các đối tượng này. Mặt khác, lãi suất cho vay cao cũng

được xem là nguyên nhân dẫn đến việc các đối tượng vay vốn thực hiện các dự án

kinh doanh có mức độ rủi ro cao. Ngoài ra, theo Imbierowicz và Rauch(2014) thì

nguyên nhân của việc các NHTM có tình hình tài chính yếu kém thường có tỷ lệ lãi

cận biên cao là do sự đánh cược của các nhà quản trị ngân hàng vào khả năng hồi

121

phục của ngân hàng trong trường hợp các đơn vị này rơi vào tình trạng khó khăn tài

chính. Cụ thể là, khi một NHTM đứng trước nguy cơ phá sản thì các nhà quản trị ngân

hàng có 2 sự chọn lựa: thứ 1 là tiếp tục duy trì hoạt động như thông thường và chờ đến

khi bị phá sản, thứ 2 thực hiện các hoạt động kinh doanh có rủi ro và mong đợi vào

mức lợi nhuận cao từ các hoạt động này để cải thiện tình hình tài chính của chính

NHTM. Tuy nhiên, điều này chắc chắn đi kèm với 1 mức độ rủi ro cao hơn. Lúc này,

mức rủi ro phá sản của NHTM có tăng lên nhưng không đáng kể bởi vì nếu không có

những hoạt động rủi ro kể trên thì NHTM này cũng chắc chắn phải đối diện với nguy

cơ phá sản. Một thứ duy nhất có thể giúp NHTM này thoát khỏi tình trạng phá sản là

đó là trông chờ mức lợi nhuận cao mặc dù không chắc chắn nhưng vẫn có thể có được

từ những hoạt động kinh doanh rủi ro. Do vậy, các NHTM có tình hình tài chính kém

lại thường có xu hướng tham gia vào các hoạt động kinh doanh có mức rủi ro cao với

mục đích tìm kiếm tỷ lệ lãi cận biên và lợi nhuận cao để cải thiện tình hình tài chính

của bản thân.

Bên cạnh đó, chỉ tiêu tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu bình

quân (biến ROAE) có tác động dương đến MXHTN của NHTM. Kết quả này trùng

khớp với kết quả nghiên cứu của Poon và cộng sự (1999), Matousek và Stewart

(2009), Ioannidis và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b). Qua đó, ta có

thể thấy rằng các NHTM có kết quả lợi nhuận kinh doanh tốt sẽ có cơ hội nhận được

các MXHTN tốt và ngược lại.

Ngoài ra, chỉ tiêu tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập (biến Exp_Int) có tác động

âm đến MXHTN. Tỷ số này thể hiện hiệu quả hoạt động và năng lực quản lý các

NHTM. Các NHTM có năng lực quản trị điều hành tốt sẽ có khả năng kiểm soát được

chi phí ở mức hợp lý và từ đó làm gia tăng lợi nhuận của chính đơn vị này. Do vậy,

NHTM nào có khả năng kiểm soát tốt tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập thì có cơ hội

nhận được các MXHTN tốt hơn và ngược lại. Kết quả này tương đồng với kết quả

nghiên cứu của Caporale và cộng sự (2012). Bên cạnh đó, Köhler (2015) cũng đã

chứng minh tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập có tác động tiêu cực đến mức độ ổn định

tài chính của các NHTM.

122

Đồ thị 4.9: Tác động của biến NIM đến xác suất phân loại NHTM vào các

NIM

MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế phát triển

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

Căn cứ trên đồ thì 4.9, ta có thể nhận thấy biến NIM có tác động rất lớn đến

xác suất phân loại NHTM vào MXHTN BB, BBB và A. Cụ thể, các NHTM có tỷ lệ

lãi cận biên giao động trong khoảng 0 - 4.3% thì có xác suất được phân loại vào

MXHTN A là cao nhất. Các NHTM có tỷ lệ lãi cận biên giao động trong khoảng 4.3%

- 9.3% thì xác suất được phân loại vào MXHTN BBB là cao nhất. Và khi tỷ lệ lãi cận

biên ≥ 9.3% thì ta thấy rằng xác suất phân loại NHTM vào MXHTN BB cao hơn tất

cả các xác suất phân loại NHTM vào các MXHTN còn lại.

123

Đồ thị 4.10: Tác động của biến ROAE đến xác suất phân loại NHTM vào

ROAE

các MXHTN khác nhau tại các nền kinh tế phát triển

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

Quan sát đồ thị 4.10, ta thấy biến ROAE có tác động đáng kể đến xác suất phân

loại NHTM vào các MXHTN AAA, AA, A và BBB. Các NHTM có tỷ lệ lợi nhuận

ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu bình quân càng cao thì có xác suất được phân loại

vào các MXHTN tốt càng cao và ngược lại.

Trong các tỷ số thể hiện khả năng thanh khoản của NHTM, tác giả nhận thấy

chỉ tiêu tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng tài sản (biến NetLoan_Ass) có tác động dương

đến MXHTN và có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê. Chỉ tiêu này thể hiện khả năng

thanh khoản của NHTM, tỷ số này càng có giá trị lớn thì khả năng thanh khoản của

NHTM càng kém và ngược lại. Bởi lẽ, khi giá trị của khoản mục tín dụng chiếm tỷ

trọng lớn trong tổng tài sản của NHTM thì giá trị của các khoản mục tài sản có khả

năng thanh khoản cao như: tiền mặt, tiền gởi tại các ngân hàng khác hay các giấy tờ có

giá có khả năng thanh khoản cao, … sẽ giảm sút và từ đó làm giảm khả năng thanh

khoản của NHTM. Tuy nhiên, ta lại thấy chỉ tiêu này có tác động dương đến MXHTN

của NHTM, có nghĩa là các NHTM có khả năng thanh khoản cao lại có nguy cơ nhận

các MXHTN kém. Mặc dù vậy, kết quả này lại tương đồng với nhiều kết quả nghiên

cứu trước đây. Matousek và Stewart (2009) cũng kết luận rằng tỷ lệ tài sản có tính

124

thanh khoản cao/tổng tài sản có tác động tiêu cực đến MXHTN của NHTM. Bởi vì,

các NHTM có khả năng huy động vốn kém thường phải duy trì nhiều các tài sản có

tính thanh khoản để đáp ứng nhu cầu thanh khoản và từ đó cũng làm giảm hiệu quả

hoạt động chung của ngân hàng. Cụ thể hơn, theo Imbierowicz và Rauch (2014) rủi ro

phá sản của NHTM chịu ảnh hưởng chủ yếu bởi rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản.

Tại các NHTM có rủi ro tín dụng cao, thì các nhà quản trị rủi ro có xu hướng tối thiểu

hóa rủi ro thanh khoản nhằm giảm thiểu mức độ rủi ro chung của ngân hàng. Ngược

lại, các nhà quản trị rủi ro tại các NHTM có mức độ rủi ro tín dụng thấp không cần

thiết phải kiểm soát rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đồng thời bởi lẽ mức độ rủi

ro chung tại các NHTM này tương đối thấp. Khi đó, các nhà quản trị ngân hàng tại các

đơn vị này lại có xu hướng gia tăng rủi ro thanh khoản nhằm mục đích tìm kiếm lợi

nhuận khi mà rủi ro phá sản vẫn ở mức chấp nhận được. Ngoài ra, Salvador và cộng

sự (2014) cũng cho rằng tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng tài sản có ảnh hưởng tích cực

đến MXHTN của NHTM. Nguyên nhân của vấn đề này theo lý giải của Freixas

(2005) là khi các NHTM tập trung nhiều vào hoạt động tín dụng sẽ giúp các NHTM

này nắm bắt trước tình hình biến động của nền kinh tế tốt hơn các đơn vị khác và điều

này góp phần làm giảm thiểu rủi ro cho bản thân NHTM. Kết quả này cũng tương

đồng với kết quả nghiên cứu của Köhler (2015) khi tác giả này cho rằng các NHTM

tập trung nhiều vào hoạt động tín dụng sẽ ít rủi ro hơn các NHTM khác. Qua đó, ta có

thể thấy rằng các NHTM nào tập trung nhiều vào hoạt động tín dụng, hoạt động kinh

doanh truyền thống của các NHTM, thì có cơ hội nhận được các MXHTN tốt hơn và

ngược lại.

Tóm lại, qua việc thảo luận kết quả nghiên cứu trên mô hình các yếu tố tác

động đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi và mô hình các yếu tố tác

động đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển, tác giả nhận thấy rằng có

tồn tại sự khác biệt trong các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi. Cụ thể là, tại các nền kinh tế mới nổi,

các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM bao gồm: mức độ rủi ro quốc gia, mức

đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng nơi ngân hàng có trụ sở, yếu tố vốn

chủ sở hữu của chính phủ, yếu tố vốn chủ sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế có

quy mô lớn và uy tín, quy mô tổng giá trị tài sản của NHTM, tốc độ tăng trưởng tổng

tài sản, tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ, quy mô nguồn vốn chủ sở hữu và tỷ lệ thu nhập

125

khác từ hoạt động/tổng tài sản bình quân. Còn tại các nền kinh tế phát triển, các yếu tố

như: mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng nơi NHTM có trụ sở, tốc độ

tăng trưởng tổng tài sản và tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/tổng tài sản bình quân

không có tác động đến MXHTN của NHTM. Tuy nhiên, có thêm một số yếu tố khác

tác động đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia này đó là: tỷ lệ vốn chủ sở

hữu/tổng dư nợ tín dụng ròng, tỷ lệ lãi cận biên, tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn

chủ sở hữu bình quân, tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập và tỷ lệ dư nợ tín dụng

ròng/tổng tài sản.

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

hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh

tế mới nổi

Như đã trình bày ở phần trên, mục đích tác giả ước lượng lại mô hình Ordered

logit trên mẫu dữ liệu gộp của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi và các NHTM

tại các nền kinh tế phát triển là nhằm tìm hiểu sự khác biệt trong tác động của các yếu

tố ảnh hưởng đến MXHTN của các NHTM tại 2 nhóm các quốc gia này. Tác giả bổ

sung thêm biến Emer và các biến tương tác giữa biến Emer với lần lượt từng biến giải

thích trong mô hình. Biến Emer có giá trị 1 trong trường hợp các NHTM có trụ sở tại

các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và giá trị 0 cho trường hợp ngược

lại. Hệ số hồi quy và mức ý nghĩa thống kê của biến Emer và của biến tương tác giữa

biến Emer với lần lượt từng biến giải thích trong các mô hình Ordered logit được trình

bày trong các bảng 4.24, bảng 4.25, bảng 4.26 và bảng 4.27 ở trên giúp ta thấy được

sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của các NHTM tại

2 nhóm quốc gia này.

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

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

Đối với các yếu tố mang tính chất hệ thống, căn cứ kết quả ước lượng mô hình

được trình bày trong bảng 4.24, tác giả nhận thấy rằng hệ số hồi quy của biến

Country_rating và Country_rating_Emer đều có ý nghĩa thống kê và đều tác động

dương đến MXHTN của các NHTM. Bên cạnh đó, kết quả ước lượng mô hình hồi quy

trong bảng 4.25 cho ta thấy hệ số hồi quy của biến Bicra không có ý nghĩa thống kê

nhưng hệ số hồi quy của biến Bicra_Emer lại có ý nghĩa thống kê. Từ đó, ta có thể kết

luận rằng MXHTN dài hạn của quốc gia nơi NHTM có trụ sở (đại diện cho mức độ rủi

126

ro chung của nền kinh tế) có tác động mạnh đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia

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

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

động của ngành ngân hàng tại quốc nơi NHTM có trụ sở, chỉ có tác động đến

MXHTN của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi mà

thôi. Với kết quả này, tác giả có cơ sở để chấp nhận hoàn toàn giả thuyết 1 (H1): có

tồn tại sự khác biệt trong tác động của mức độ rủi ro của quốc gia và mức đánh giá rủi

ro hoạt động của ngành ngân hàng nơi NHTM có trụ sở đến MXHTN của các NHTM

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

Tương tự kết quả nghiên cứu của luận án, kết quả nghiên cứu của Liu và Ferri

(2001) cũng đã chứng minh rằng yếu tố rủi ro quốc gia đóng vai trò quan trọng ảnh

hưởng đến MXHTN của doanh nghiệp tại các quốc gia đang phát triển, tuy nhiên yếu

tố này lại có mức ảnh hưởng khiêm tốn đối với MXHTN của các doanh nghiệp tại các

nền kinh tế phát triển. Williams và cộng sự (2013) cũng đã chứng minh rằng mức xếp

hạng tín nhiệm dài hạn của một quốc gia đóng vai trò như một mức trần giới hạn các

MXHTN của các doanh nghiệp tại quốc gia đó. Vai trò này càng thể hiện mạnh mẽ

hơn tại các nền kinh tế mới nổi, các nước thường có mức xếp hạng tín nhiệm quốc gia

thấp. Moody’s (1999) cũng khẳng định rằng tình trạng nền kinh tế có ảnh hưởng rất

lớn đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hơn so với các nền kinh

tế phát triển.

4.6.3.2 Sự khác biệt trong tác động của yếu tố sở hữu đến MXHTN của NHTM tại

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

Đối với các yếu tố thể hiện đặc điểm sở hữu của NHTM, từ kết quả bảng 4.26,

ta thấy hệ số hồi quy của biến Group, Government, biến tương tác Group_Emer và

Government_Emer đều có ý nghĩa thống kê. Mặt khác, biến tương tác Group_Emer có

tương quan thuận với MXHTN. Tuy nhiên, biến Gorvernment_Emer lại có tương

quan nghịch với MXHTN. Điều này cho thấy, tác động tích cực của yếu tố sở hữu của

các tập đoàn tài chính quốc tế đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

được gia tăng hơn so với tác động của yếu tố này đến MXHTN của các NHTM tại các

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

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

127

tố này đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Từ đó, tác giả có cơ

sở để chấp nhận hoàn toàn giả thuyết 2 (H2) và giả thuyết 3 (H3).

Như đã trình bày ở trên, MXHTN của quốc gia nơi NHTM có vai trò như mức

trần đối với MXHTN của các NHTM tại các quốc gia đó. Do MXHTN của các quốc

gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi trong mẫu dữ liệu quan sát (chi tiết xem phụ

lục 10) và trên thực tế đa phần từ MXHTN A trở xuống nên làm cho MXHTN của

các NHTM tại các quốc gia này cũng chỉ từ MXHTN A trở xuống. Vì vậy, tại các

quốc gia này, MXHTN của các NHTM thuộc sở hữu của các tập đoàn tài chính có quy

mô và uy tín trên thế giới có MXHTN từ A trở lên sẽ nhận được những tác động tích

cực đáng kể từ sự hỗ trợ của các tập đoàn mẹ hơn so với các NHTM tương tự tại các

quốc gia có nền kinh tế phát triển. Bên cạnh đó, Mirzaei và cộng sự (2013) đã chứng

minh rằng các NHTM thuộc sở hữu của các tập đoàn tài chính nước ngoài tại các nền

kinh tế mới nổi có khả năng sinh lời tốt hơn các NHTM thuộc sở hữu nước ngoài tại

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

thâm nhập vào thị trường tại các nền kinh tế mới nổi, thì các đơn vị này có thể tận

dụng được lợi thế về công nghệ và các sản phẩm mới để cạnh tranh với các NHTM

quốc nội nhằm tìm kiếm được mức sinh lợi tốt hơn. Trái lại, khi các NHTM nước

ngoài thâm nhập vào các quốc gia có nền kinh tế phát triển, thì lợi nhuận của các

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

gia này.

Bên cạnh đó, theo Standard & Poor's (2011a) thì sự hỗ trợ của chính phủ để cải

thiện tình hình tài chính của các NHTM thuộc sở hữu của chính phủ tại một quốc gia

phụ thuộc vào các yếu tố như: mức độ sẵn sàng để hỗ trợ và khả năng để hỗ trợ của

chính phủ. Tuy vậy, khả năng tài chính của các chính phủ tại các quốc gia thuộc

nhóm các nền kinh tế mới nổi thường rất hạn chế so với các chính phủ tại các quốc

gia có nền kinh tế phát triển. Do vậy, sự hỗ trợ của chính phủ nhằm cải thiện tình hình

tài chính của các NHTM thuộc sở hữu của chính phủ tại các quốc gia thuộc nhóm các

nền kinh tế mới nổi cũng sẽ hạn chế hơn so với các quốc gia có nền kinh tế phát triển.

Cụ thể hơn, Demirguc và Huizinga (2013) đã chứng minh rằng sự lây lan phá sản của

các NHTM có tương quan nghịch với sức khỏe tài chính của quốc gia nơi các NHTM

có trụ sở. Các quốc gia có nền kinh tế phát triển với nguồn lực tài chính dồi dào có thể

chi tiêu nhiều hơn cho các gói hỗ trợ tài chính cho các NHTM khi cần thiết và điều

128

này góp phần làm giảm thiểu khả năng phá sản của các NHTM tại quốc gia đó. Mặt

khác, tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi, việc cấp tín dụng của các

NHTM thuộc sở hữu của nhà nước thường bị chi phối bởi các chính sách can thiệp

của chính phủ và đôi khi các NHTM này phải cấp tín dụng cho các dự án không có

khả năng sinh lợi và có mức độ rủi ro cao. Cụ thể hơn, Lassoued và cộng sự (2016)

cho rằng các NHTM thuộc sở hữu của chính phủ tại các nền kinh tế mới nổi thường có

mức độ rủi ro cao hơn các đơn vị khác. Nguyên nhân thứ 1 vì chính sách cho vay của

các NHTM này thường hướng tới mục tiêu xã hội hơn là mục tiêu hiệu quả kinh

doanh. Cụ thể như việc các NHTM này tài trợ vốn cho các dự án không có khả năng

sinh lợi nhưng phục vụ cho các mục tiêu xã hội của nhà nước hay tài trợ vốn cho các

doanh nghiệp nhà nước kém hiệu quả nhưng thuộc diện ưu tiên phát triển của quốc

gia. Nguyên nhân thứ 2 vì các NHTM thuộc sở hữu nhà nước thường được điều hành

bởi các nhân vật chính trị. Tuy nhiên, cơ chế quản lý và giám sát hoạt động NHTM tại

các nền kinh tế mới nổi chưa hoàn thiện. Do vậy, các cá nhân này có thể có xu hướng

điều hành ngân hàng nhằm phục vụ lợi ích cho bản thân hay lợi ích của đảng phái

chính trị mà họ tham gia. Từ đó, ta có thể hiểu được nguyên nhân vì sao tác động tích

cực của biến Government đến MXHTN của NHTM bị giảm sút trong trường hợp

NHTM có trụ sở tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi.

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

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

Tiếp theo, căn cứ kết quả ước lượng các mô hình Ordered logit trong bảng 4.27,

ta thấy hệ số hồi quy của biến LnAss có ý nghĩa thống kê tuy nhiên hệ số hồi quy của

biến tương tác LnAss_Emer không có ý nghĩa thống kê trong mô hình ước lượng.

Điều này cho ta thấy không có sự khác biệt đáng kể trong tác động của yếu tố quy mô

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

các NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Từ kết quả này, ta bác bỏ hoàn toàn giả

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

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

Đối với các chỉ tiêu tài chính thể hiện chất lượng tài sản, tác giả nhận thấy hệ

số hồi quy của biến LoanLoss_Ln, biến tương tác AssGrow_Emer và

LoanLoss_Ln_Emer có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, hệ số hồi quy của biến AssGrow

không có ý nghĩa thống kê. Bên cạnh đó, biến AssGrow_Emer có tác động âm đến

129

MXHTN của các NHTM. Kết quả này cho thấy, tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài

sản bình quân 3 năm có tác động tiêu cực đến MXHTN của các NHTM tại các quốc

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

của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Nguyên nhân của vấn đề

này, tác giả đã trình bày trong mục 4.6.1 ở trên.

Ngoài ra, biến LoanLoss_Ln có tác động âm đến MXHTN tuy nhiên biến

LoanLoss_Ln_Emer lại có tác động dương đến MXHTN. Điều này cho thấy tác động

của chỉ tiêu tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ đến MXHTN của các NHTM tại các quốc

gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi giảm sút so với tác động của chỉ tiêu này đến

MXHTN của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Nguyên nhân của

vấn đề có thể bắt nguồn từ vấn đề bất cân xứng thông tin như đã trình bày ở phần trên.

Cụ thể, theo Suarez (2001) nguyên nhân làm cho các chỉ tiêu tài chính thể hiện chất

lượng tài sản của NHTM không phát huy vai trò là chỉ số phản ánh mức độ rủi ro của

NHTM tại các các nền kinh tế mới nổi là vì sự không thống nhất trong chuẩn mực kế

toán. Đồng thời, hệ thống báo cáo của các NHTM tại các quốc gia này không thực sự

chuẩn xác do các khoản nợ quá hạn không được phân loại đúng và các khoản dự

phòng cho các tổn thất tín dụng không được phản ánh đầy đủ. Bên cạnh đó, khung

pháp lý về việc công bố thông tin của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi còn chưa

hoàn thiện. Điều này làm cho các cơ quan quản lý không thể có những biện pháp xử lý

thích đáng khi có những sai phạm xảy ra. Và ngay cả khi các chuẩn mực kế toán, hệ

thống báo cáo và khung pháp lý được hoàn thiện thì tại các nền kinh tế mới nổi, các

chỉ tiêu tài chính này cũng khó phát huy đầy đủ được vai trò phản ánh mức độ rủi ro

của NHTM. Bởi vì khả năng thanh khoản của thị trường đối với các khoản nợ vay và

tài sản thế chấp của ngân hàng còn rất hạn chế tại các quốc gia này. Do vậy, việc

thanh lý các tài sản thế chấp hay bán các khoản nợ xấu tại các quốc gia này gặp rất

nhiều khó khăn. Ngoài ra, Shen và cộng sự (2012) cũng đã chứng minh rằng sự tác

động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia có tình

trạng bất cân xứng thông cao sẽ bị giảm sút so với tác động của các chỉ tiêu tài chính

đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia có tình trạng bất cân xứng thông tin

thấp. Các quốc gia có nền kinh tế phát triển thường có môi trường pháp lý chặt chẽ, và

những quy định cụ thể, nghiêm ngặt về việc công bố thông tin của các NHTM. Do

vậy, vấn đề bất cân xứng thông tin tại các quốc gia này được giảm thiểu hơn so với

130

các nước thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi. Chính vì vậy, tác động của các chỉ tiêu

tài chính đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển sẽ rõ ràng

hơn so với tác động của các yếu tố này đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia

thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi.

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

nhận thấy các hệ số hồi quy của biến Equ_Ass và Equ_Loan đều có ý nghĩa thống kê.

Tuy nhiên, các hệ số hồi quy của biến Equ_Ass_Emer và Equ_Loan_Emer lại không

có ý nghĩa thống kê. Kết quả này cho thấy, tác động của chỉ tiêu tỷ lệ vốn chủ sở

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

(biến Equ_Loan) đến MXHTN của NHTM không có sự khác biệt nhau giữa các nước

thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và các nước có nền kinh tế phát triển. Giải thích

vấn đề này, Shen và cộng sự (2012) cho rằng các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế

đánh giá rất cao sự ảnh hưởng của các chỉ số phản ánh năng lực nguồn vốn chủ sở hữu

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

các quốc gia có tình trạng bất cân xứng thông tin thấp. Do vậy, mặc dù các chỉ số này

không thực sự minh bạch và thường sai lệch tại các quốc gia có tình trạng bất cân

xứng thông tin cao nhưng các tổ chức xếp hạng tín nhiệm không còn sự chọn lựa nào

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

hữu tốt hơn vào các MXHTN tốt hơn.

Bên cạnh đó, đối với các tỷ số thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt

động, căn cứ kết quả trình bày trong bảng 4.27, tác giả nhận thấy hệ số hồi quy của

biến NIM, ROAE, Exp_Int, NIM_Emer, ROAE_Emer và Exp_Int_Emer đều có ý

nghĩa thống kê trong các mô hình Ordered logit. Trong đó, biến Exp_Int_Emer,

NIM_Emer và ROAE_Emer đều có tác động trái chiều so với tác động của biến

Exp_Int, NIM và ROAE trong mô hình. Từ đó, ta có thể kết luận rằng, tác động của

các chỉ tiêu đại diện cho khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động của NHTM như: tỷ

lệ tổng chi phí/tổng thu nhập, tỷ lệ lãi cận biên và tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn

chủ sở hữu bình quân đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi giảm

sút so với tác động của các chỉ tiêu này đối với MXHTN của các NHTM tại các nền

kinh tế phát triển. Nguyên nhân của vấn đề có thể bắt nguồn từ vấn đề bất cân xứng

thông tin như phân tích ở phần trên. Mặt khác, riêng đối với chỉ tiêu lợi nhuận

ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu bình quân (biến ROAE) thì sự tác động ngược chiều

131

của biến ROAE_Emer so với tác động của biến ROAE đến MXHTN của các NHTM

có thể được lý giải chi tiết thêm như sau: tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế

mới nổi, các quy định quản lý trong lĩnh vực kinh doanh ngân hàng thường chưa hoàn

thiện so với các nước có nền kinh tế phát triển. Do vậy, các NHTM tại các quốc gia

thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi có thể dễ dàng tham gia vào các hoạt động cho

vay hay đầu tư mang lại khả năng sinh lời cao tuy nhiên đi kèm theo đó là mức độ rủi

ro cũng rất cao. Bên cạnh đó, việc đánh giá MXHTN của các NHTM tại các quốc gia

này dựa chủ yếu trên các thông tin đại chúng như đã trình bày ở trên. Do vậy, đối với

các NHTM tại các quốc gia này, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm lại có xu hướng đánh

giá thấp MXHTN của các NHTM có tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu

bình quân vượt trội so với mức trung bình. Vì các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thường

cho rằng các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi có tỷ số ROAE quá cao là những đơn

vị tiềm ẩn nhiều yếu tố rủi ro.

Cuối cùng, trong nhóm chỉ tiêu thể hiện khả năng thanh khoản, tác giả nhận

thấy hệ số hồi quy của biến NetLoan_Ass có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên hệ số hồi quy

của biến NetLoan_Ass_Emer không có ý nghĩa thống kê. Kết quả này cho thấy, không

có sự khác biệt đáng kể trong tác động của tỷ lệ dư nợ tín dụng/tổng tài sản (biến

NetLoan_Ass) đến MXHTN của các NHTM tại 2 nhóm quốc gia nêu trên. Như đã

phân tích ở mục 4.6.2 về tác động dương của tỷ lệ dư nợ tín dụng/tổng tài sản đến

MXHTN của NHTM, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm có xu hướng đánh giá thấp

MXHTN của các NHTM có khả năng thanh khoản quá cao. Bởi lẽ, việc các NHTM

phải duy trì tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản/tổng tài sản quá cao được xem là

biểu hiện sự yếu kém trong khả năng huy động vốn hay tiếp cận với các nguồn vốn có

tính chất ổn định cao và sự kém hiệu quả trong việc sử dụng vốn. Nguyên nhân dẫn

đến việc không có sự khác biệt đáng kể trong tác động của biến NetLoan_Ass đến

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

có nền kinh tế mới nổi có thể được lý giải là tại các nền kinh tế mới nổi, khả năng các

NHTM tiếp cận với các nguồn vốn có tính chất ổn định cao từ việc phát hành trái

phiếu và cổ phần tăng vốn điều lệ hay huy động các nguồn vốn tiền gởi trung và dài

hạn của dân cư hoặc doanh nghiệp còn khá hạn chế. Do mức độ phát triển của thị

trường chứng khoán tại các quốc gia này còn nhiều hạn chế hay do mặt bằng lãi suất

tại các nước này thường xuyên biến động. Chính vì vậy, trong quá trình đánh giá

132

MXHTN của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi, các tổ

chức xếp hạng tín nhiệm xem xét rất kỹ lưỡng khả năng huy động vốn của NHTM này

tương tự như khi đánh giá MXHTN của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế

phát triển.

Tóm lại, căn cứ kết quả phân tích sự khác biệt trong tác động của chỉ tiêu tài

chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế

mới nổi vừa trình bày ở trên, tác giả chỉ có thể chấp nhận 1 phần giả thuyết 5 (H5). Cụ

thể là, các chỉ tiêu tài chính thể hiện sự khác biệt trong tác động đến MXHTN của

NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi bao gồm: tốc độ

tăng trưởng tổng tài sản bình quân 3 năm, tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ, tỷ lệ lãi cận

biên, tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu bình quân và tỷ lệ tổng chi

phí/tổng thu nhập. Trái lại, các chỉ tiêu tài chính không có sự khác biệt trong tác động

đến MXHTN của NHTM giữa 2 nhóm nền kinh tế trên bao gồm: tỷ lệ vốn chủ sở

hữu/tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng dư nợ tín dụng ròng và tỷ lệ dư nợ tín dụng

ròng/tổng tài sản.

Qua kết quả phân tích và thảo luận kết quả nghiên cứu được trình bày trong

mục 4.6.1, 4.6.2 và 4.6.3 bên trên đã giúp tác giả trả lời được các câu hỏi nghiên cứu

trong luận án chi tiết như sau:

Thứ nhất, có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất

hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia và mức độ rủi ro ngành ngân hàng đến MXHTN

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

nổi.

Thứ hai, có tồn tại sự khác biệt trong tác động của yếu tố đặc điểm sở hữu và

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

các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. Tuy nhiên, tác giả không tìm thấy bằng chứng

về sự khác biệt trong tác động của yếu tố quy mô tổng tài sản ngân hàng đến MXHTN

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

nổi. Cụ thể, tác động tích cực của yếu tố vốn sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế

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

động của yếu tố này đến MXHTN của các NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế phát

triển. Ngược lại, tác động tích cực của yếu tố vốn sở hữu của chính phủ đến MXHTN

của NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế mới nổi giảm sút so với tác động của yếu tố

133

này đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Cuối cùng, tác động

của các chỉ tiêu tài chính như: tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ, tỷ lệ lãi cận biên, tỷ lệ

lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu bình quân, tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập

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

chính các chỉ tiêu này đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Tóm lại, từ quá trình phân tích phương sai một yếu tố các chỉ tiêu tài chính của

NHTM theo từng MXHTN và lựa chọn các biến giải thích trong các mô hình hồi quy

Ordered logit trên các mẫu dữ liệu con và toàn bộ mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc

gia có nền kinh tế phát triển và tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi,

tác giả đã xác định được các yếu tố chủ yếu tác động đến MXHTN của các NHTM tại

2 nhóm quốc gia này. Ngoài ra, nội dung của chương cũng trình bày kết quả đánh giá

mức độ phù hợp của mô hình và các kết quả kiểm định các giả thuyết trong mô hình

nghiên cứu. Trong chương này, tác giả cũng trình bày kết quả phân tích kinh tế lượng

nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố có ảnh hưởng đến MXHTN

của NHTM tại 2 nhóm quốc gia kể trên. Từ đó, tác giả thực hiện thảo luận các kết quả

nghiên cứu, kiểm định lại các giả thuyết nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu

đã được đề ra trong luận án.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH

134

5.1 Kết luận

MXHTN của các NHTM do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế công bố

giúp cho những nhà đầu tư và các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng tại các nước

có những thông tin cơ sở quan trọng khi đánh giá tình hình tài chính của các NHTM

này. Mặt khác, MXHTN của NHTM có ảnh hưởng rất lớn đến khả năng và hiệu quả

của các NHTM khi các đơn vị này thực hiện việc huy động vốn trên thị trường quốc

tế. Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như: Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s

đều có trình bày phương pháp đánh giá MXHTN của các NHTM khá chi tiết. Tuy

nhiên, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế này không nêu rỏ các yếu tố cơ bản tác

động và chiều hướng tác động của các yếu tố này đến MXHTN của NHTM tại các nền

kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi. Bên cạnh đó, các nghiên cứu thực

nghiệm liên quan đến MXHTN của NHTM cũng có những kết quả không thống nhất

về tập hợp các yếu tố tác động và chiều hướng tác động của các yếu tố này đến

MXHTN của NHTM. Để làm sáng tỏ những vấn đề này, tác giả sử dụng phương pháp

phân tích phương sai một yếu tố kết hợp với phương pháp lựa chọn biến giải thích

trong mô hình hồi quy Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế

phát triển và các nền kinh tế mới nổi một cách tách biệt nhau và phương pháp xây

dựng và đánh giá tác động tổng hợp của biến tương tác trên mẫu dữ liệu gộp. Thông

qua đó, luận án đã giúp xác định được các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến MXHTN của

NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và các NHTM tại các

quốc gia có nền kinh tế phát triển. Đồng thời, kết quả phân tích của luận án cũng đã

chứng minh được có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này đến

MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các NHTM tại các nền

kinh tế phát triển. Cụ thể là:

(1) Tại các nền kinh tế mới nổi:

 Mức tín nhiệm dài hạn của quốc gia và mức đánh giá rủi ro hoạt động của

ngành ngân hàng tại quốc gia nơi NHTM có trụ sở đều có tác động tích cực đến

MXHTN của NHTM.

 Đặc điểm sở hữu và quy mô tổng tài sản NHTM đồng thời có ảnh hưởng quan

trọng đến MXHTN. Theo đó, các NHTM thuộc sở hữu của chính phủ nơi

NHTM có trụ sở hay thuộc sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế có quy

135

mô lớn và có MXHTN từ A trở lên thì có cơ hội nhận được các MXHTN tốt

hơn các đơn vị khác. Đồng thời, các NHTM có quy mô tổng tài sản lớn cũng có

xác suất nhận được các MXHTN tốt hơn các đơn vị có quy mô nhỏ hơn.

 Các chỉ tiêu tài chính có tác động tiêu cực đến MXHTN của NHTM gồm:

tốc độ tăng trưởng tổng tài sản bình quân 3 năm, tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư

nợ, tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/tổng tài sản bình quân. Ngược lại, tỷ lệ

vốn chủ sở hữu/tổng nợ phải trả có tác động tích cực đến MXHTN của NHTM.

(2) Tại các nền kinh tế phát triển:

 Mức tín nhiệm dài hạn của quốc gia nơi NHTM có trụ sở có tác động tích cực

đến MXHTN của NHTM. Trong khi đó, yếu tố mức đánh giá rủi ro hoạt động

của ngành ngân hàng tại quốc gia nơi NHTM có trụ sở không còn ảnh hưởng rõ

ràng đến MXHTN của các NHTM.

 Các yếu tố về đặc điểm sở hữu và quy mô tổng tài sản đều có tác động đến

MXHTN của NHTM tương tự như tác động của các yếu tố này đến MXHTN

của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi.

 Các chỉ tiêu tài chính có tác động tích cực đến MXHTN của NHTM bao gồm:

tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng dư nợ tín dụng

ròng, tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu bình quân, tỷ lệ dư nợ tín

dụng ròng/tổng tài sản. Ngược lại, các chỉ tiêu tài chính như: tỷ lệ dư nợ quá

hạn/tổng dư nợ, tỷ lệ lãi cận biên, tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập có tác động

tiêu cực đến MXHTN của các NHTM.

(3) Sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của các

NHTM tại các nền kinh tế mới nổi và tại các nền kinh tế phát triển chi tiết như

 Đối với các yếu tố thể hiện mức độ rủi ro chung của nền kinh tế và mức độ rủi

ro hoạt động của ngành ngân hàng nơi NHTM có trụ sở, từ kết quả phân tích

của luận án ta có thể kết luận rằng: MXHTN dài hạn của quốc gia nơi NHTM

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

đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi

hơn so với tác động của chính yếu tố này đến MXHTN của NHTM tại các quốc

gia có nền kinh tế phát triển. Trong khi đó, mức đánh giá rủi ro hoạt động của

136

ngành ngân hàng tại quốc gia nơi NHTM có trụ sở chỉ có tác động đến

MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

 Đối với các yếu tố thể hiện đặc điểm sở hữu và quy mô tổng tài sản của

NHTM. Kết quả phân tích của luận án cho thấy: yếu tố sở hữu của chính phủ

có tác động tích cực đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh

tế phát triển nhiều hơn so với tác động của chính yếu tố này đến MXHTN của

các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi. Ngược lại,

yếu tố sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế có quy mô và uy tín có tác

động tích cực hơn đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Trong khi đó, tác giả không tìm thấy bằng chứng nào về sự khác biệt đáng kể

trong tác động của yếu tố quy mô tổng tài sản đến MXHTN của các NHTM tại

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

 Đối với các chỉ tiêu thể hiện tình hình tài chính của các NHTM, từ kết quả phân

tích của luận án, tác giả có thể kết luận rằng số lượng các chỉ tiêu tài chính có

tác động đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền

kinh tế mới nổi ít hơn số lượng các chỉ tiêu tài chính có tác động đến MXHTN

của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Đồng thời, tác động

của các chỉ tiêu tài chính này đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế

phát triển cũng được thể hiện rõ ràng hơn.

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

trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu đã nêu ra trong Chương 1 chi tiết như sau:

Thứ nhất, có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất

hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia và mức độ rủi ro ngành ngân hàng đến MXHTN

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

nổi.

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

đặc trưng riêng của NHTM như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến

MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi.

Về ý nghĩa khoa học, kết quả nghiên cứu của luận án có những đóng góp nhất

định cho lĩnh vực nghiên cứu về mức độ tin cậy và tính thống nhất trong các đánh giá

MXHTN của NHTM. Cụ thể là, kết quả nghiên cứu của luận án đã giúp xác định sự

137

khác biệt trong tác động của các yếu tố như: rủi ro quốc gia, rủi ro ngành ngân hàng

và đặc điểm sở hữu của NHTM đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát

triển so với các nền kinh tế mới nổi. Mặt khác, luận án cũng đã chỉ ra được sự khác

biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM giữa 2 nhóm

quốc gia nêu trên.

Về ý nghĩa thực tiễn, kết quả nghiên cứu của luận án cung cấp thêm cơ sở tham

khảo cho NHTW tại các nền kinh tế mới nổi khi đưa ra các quy định nhằm đảm bảo

an toàn cho hoạt động của các NHTM và cải thiện MXHTN của NHTM tại các quốc

gia này theo tiêu chuẩn đánh giá của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế. Mặt

khác, từ kết quả nghiên cứu của luận án, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi có thể

chủ động lựa chọn các giải pháp phù hợp nhằm cải thiện MXHTN của bản thân.

5.2 Gợi ý chính sách

Các nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM

có vai trò quan trọng vì 2 lý do sau. Thứ nhất, việc xác định những yếu tố tác động

đến mức độ rủi ro của các NHTM giúp cho các NHTW có thể điều hành và giám sát

hoạt động của các NHTM hiệu quả hơn. Bên cạnh đó, việc sớm nhận biết được những

NHTM có vấn đề giúp các NHTW có những biện pháp can thiệp kịp thời để ngăn

chặn sự phá sản của các NHTM hay áp dụng những biện pháp nhằm giảm thiểu những

tổn thất cho xã hội và cho người nộp thuế (Canbas và cộng sự, 2005). Thứ hai,

MXHTN có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả hoạt động và nguy cơ phá sản của các

NHTM. Cụ thể, khi một tổ chức xếp hạng tín nhiệm đánh giá cao về MXHTN của một

NHTM sẽ có thể làm giảm bớt chi phí huy động vốn cho NHTM và nguy cơ phá sản

của NHTM này cũng được giảm thiểu. Ngược lại, khi một NHTM bị hạ MXHTN thì

chi phí huy động vốn của đơn vị này có thể tăng lên đáng kể và kéo theo đó là nguy cơ

phá sản của NHTM này cũng sẽ gia tăng. Bởi vì, việc hạ MXHTN này sẽ làm ảnh

hưởng xấu đến nhận thức của các nhà đầu tư về mức độ uy tín của ngân hàng trong

hoạt động huy động vốn. Mặt khác, các nhà đầu tư bị ràng buộc bởi những quy định

không cho phép họ đầu tư vào những NHTM có MXHTN thấp (Manso, 2013).

Trên cơ sở các kết quả nghiên cứu của luận án, tác giả đưa ra một số gợi ý

chính sách cho các NHTW và bản thân các NHTM chi tiết như sau.

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

138

Trên cơ sở nhận biết được các yếu tố chủ yếu tác động đến MXHTN của các

NHTM, các NHTW tại các nền kinh tế mới nổi có thể đưa ra các quy định nhằm đảm

bảo an toàn hoạt động cho các NHTM một cách chính xác hơn và tiếp cận dần với các

tiêu chuẩn đánh giá MXHTN các NHTM của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế.

Bên cạnh đó, dựa trên kết quả nghiên cứu của luận án về mô hình dự đoán MXHTN

của các NHTM, các NHTW tại các nền kinh tế mới nổi có thêm một công cụ để hỗ trợ

và đối chiếu với các phương pháp đánh giá tình hình tài chính NHTM đang sử dụng.

Cũng từ đó, các cơ quan này có thể lựa chọn được các giải pháp phù hợp để góp phần

nâng cao MXHTN của các NHTM trong phạm vi quốc gia điều hành.

Cụ thể, từ kết quả phân tích của luận án ta thấy được mức độ rủi ro của ngành

ngân hàng tại quốc gia nơi NHTM có trụ sở, có tác động rất lớn và tích cực đối với

MXHTN của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi.

Standard & Poor’s (2011b) đã chỉ rõ 2 yếu tố tác động đến mức độ rủi ro hoạt động

của ngành ngân hàng tại một quốc gia gồm: rủi ro của nền kinh tế và rủi ro bản thân

của ngành ngân hàng tại quốc gia đó. Trong đó, rủi ro của bản thân ngành ngân hàng

được quyết định bởi các yếu tố như: chất lượng và tính hiệu quả của công tác điều

hành hệ thống ngân hàng của chính phủ, khả năng thiết lập môi trường hoạt động cạnh

tranh của các ngân hàng trong phạm vi quốc gia, sự minh bạch trong công bố thông tin

của các NHTM và mức độ phát triển của thị trường vốn và nợ trong phạm vi quốc

gia,… Vì vậy, theo tác giả các giải pháp mà các NHTW tại các nền kinh tế mới nổi có

thể thực hiện nhằm nâng cao MXHTN của các NHTM trong phạm vi quốc gia điều

hành đó là thực hiện những cải cách trong công tác điều hành hệ thống ngân hàng,

thiết lập khung pháp lý tiếp cận dần với các chuẩn mực quốc tế và tạo ra một môi

trường cạnh tranh lành mạnh trong hệ thống ngân hàng.

Ngoài ra, bên cạnh các chỉ tiêu tài chính thường được sử dụng để đánh giá tình

hình tài chính của các NHTM như: quy mô tổng tài sản, tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ,

tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản, … thì các NHTW tại các nền kinh tế mới nổi cần

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

NHTM nào có tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản bình quân 3 năm quá cao

(≥22% theo kết quả phân tích của luận án) thì có thể tiềm ẩn yếu tố rủi ro cao. Kết quả

nghiên cứu này cũng ngụ ý rằng các NHTW tại các nền kinh tế mới nổi cần xây dựng

kế hoạch tăng trưởng quy mô tổng tài sản, quy mô tổng dư nợ vay của các NHTM một

139

cách hợp lý. Các NHTW tại các nền kinh tế mới nổi cần tránh việc vì muốn đạt được

mục tiêu tăng trưởng chung của nền kinh tế mà khuyến khích các NHTM tăng cường

cấp tín dụng cho nền kinh tế quá mức cần thiết.

Bên cạnh đó, các chỉ tiêu tài chính như: ROAE, ROAA hay NIM (tỷ lệ lãi cận

biên) không phải là những yếu tố phản ánh hiệu quả kinh doanh hay mức độ rủi ro của

các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. Thay vào đó, các NHTW cần chú ý đến chỉ

tiêu tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/tổng tài sản bình quân. Bởi lẽ, tại các nền kinh tế

mới nổi, khi tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/tổng tài sản bình quân của một NHTM

vượt quá mức trung bình ngành thì hoạt động của NHTM này có thể tiềm ẩn nhiều

yếu tố rủi ro. Điều này cũng ngụ ý rằng các NHTW tại các nền kinh tế mới nổi cần

xây dựng những quy định chặt chẽ để quản lý hoạt động kinh doanh, đầu tư ngoài

ngành của các NHTM.

Mặt khác, kết quả của luận án cũng chỉ ra rằng yếu tố quy mô vốn chủ sở hữu

có tác động rất tích cực đến MXHTN của các NHTM. Tuy vậy, các NHTM tại các nền

kinh tế mới nổi thường có quy mô vốn chủ sở hữu khá khiêm tốn so với các NHTM

tại các nền kinh tế phát triển. Do vậy, để cải thiện quy mô vốn chủ sở hữu của các

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

thông thoáng để các NHTM có thể huy động tối đa nguồn vốn trên thị trường chứng

khoán trong nước và quốc tế.

Cuối cùng, kết quả nghiên cứu của luận án cũng cho thấy tác động của các chỉ

tiêu tài chính phản ánh chất lượng tài sản và hiệu quả kinh doanh đến MXHTN của

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

Do vậy, để chỉ tiêu này thực sự trở thành tiêu chí quan trọng phản ánh tình hình tài

chính của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thì NHTW cần phải nghiên cứu xây

dựng những quy định về phân loại nợ, đánh giá rủi ro khách hàng vay, trích lập dự

phòng rủi ro và hệ thống báo cáo tài chính của các NHTM phù hợp với tình hình thực

tế và tiệm cận dần với các chuẩn mực quốc tế. Đồng thời, NHTW cũng phải thường

xuyên tổ chức kiểm tra và giám sát việc tuân thủ của các NHTM trong việc thực hiện

các quy định này.

5.2.2 Các gợi ý chính sách cho các NHTM

Các nhà quản trị ngân hàng luôn chú trọng nâng cao uy tín và vị thế của

NHTM trên thị trường. Trên cơ sở kết quả của nghiên cứu, luận án đã chỉ ra được các

140

yếu tố cơ bản tác động đến MXHTN của các NHTM. Từ đó, các nhà quản trị ngân

hàng có thể đề ra những giải pháp hữu hiệu và đồng bộ tác động vào các yếu tố nêu

trên nhằm cải thiện MXHTN của các đơn vị mà họ quản lý. Cụ thể là:

Từ kết quả phân tích của luận án cho thấy yếu tố sở hữu của các tập đoàn tài

chính quốc tế có quy mô và uy tín có tác động tích cực đến MXHTN của NHTM tại

các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi. Do vậy, việc thu hút nguồn vốn đầu

tư của các tập đoàn tài chính quốc tế hay việc kêu gọi các đơn vị này trở thành các đối

tác chiến lược không chỉ góp phần cải thiện MXHTN của các NHTM mà còn tạo cơ

hội thuận lợi cho các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi học tập và ứng dụng được các

mô hình điều hành và quản trị NHTM hiện đại và hiệu quả.

Bên cạnh đó, để nâng cao MXHTN, các nhà quản trị của các NHTM tại các

nền kinh tế mới nổi bên cạnh việc chú trọng cải thiện các chỉ tiêu tài chính cốt lõi (bao

gồm: tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ tín dụng và tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản) còn

cần phải chú ý duy trì tốc độ tăng trưởng tổng tài sản ở mức hợp lý. Bởi vì theo kết

quả nghiên cứu của luận án, chỉ tiêu tốc độ tăng trưởng tổng tài sản có tương quan

nghịch với MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. Các tổ chức xếp hạng tín

nhiệm quốc tế thường cho rằng các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi có tốc độ tăng

trưởng quy mô tổng tài sản quá nhanh sẽ làm gia tăng mức độ rủi ro hoạt động vì

năng lực quản trị rủi ro của các đơn vị này thường không theo kịp sự tăng trưởng quá

nhanh của quy mô tổng tài sản. Kết quả nghiên cứu này ngụ ý rằng, các NHTM cần

xây dựng cho bản thân một kế hoạch tăng trưởng hợp lý trong từng thời kỳ. Các

NHTM phải kết hợp chặt chẽ sự tăng trưởng quy mô, tăng trưởng dư nợ vay với việc

tăng cường chất lượng công tác quản lý, giám sát, kiểm soát nội và chất lượng nguồn

nhân lực của đơn vị.

Mặt khác, kết quả của luận án cũng cho thấy tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt

động/tổng tài sản bình quân có tương quan nghịch với MXHTN của các NHTM tại

các nền kinh tế mới nổi. Theo các tổ chức xếp hạng tín nhiệm, khung pháp lý cho hoạt

động của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường chưa hoàn thiện và chặt chẽ.

Do vậy, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường dễ dàng tham gia vào các hoạt

động kinh doanh ngoài ngành có tỷ suất lời cao nhưng cũng chứa đựng nhiều rủi ro.

Bên cạnh đó, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi cũng thường hạn chế về tiềm lực

tài chính cũng như khả năng quản trị và phân tán rủi ro. Do đó, khi rủi ro xảy ra sẽ ảnh

141

hưởng rất lớn đến khả năng thanh khoản và tình hình tài chính của các đơn vị này. Vì

vậy, để cải thiện MXHTN của bản thân, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi tại cần

tập trung nguồn vốn và nhân sự cho các hoạt động kinh doanh truyền thống đó là huy

động vốn và cấp tín dụng cho nền kinh tế, hạn chế các hoạt động đầu tư góp vốn kinh

doanh ngoài ngành.

Cuối cùng, kết quả nghiên cứu của luận án cũng cho thấy tác động của các chỉ

tiêu tài chính phản ánh chất lượng tài sản và hiệu quả kinh doanh đến MXHTN của

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

Do vậy, để nâng cao uy tín và vị thế của bản thân đối với các nhà đầu tư nước ngoài,

các NHTM cần chủ động công bố các báo cáo tài chính của đơn vị mình theo các

chuẩn mực kế toán quốc tế. Đồng thời, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi cũng

nên chủ động yêu cầu các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thực hiện đánh giá

MXHTN đối với đơn vị mình.

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

Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung tìm hiểu sự khác biệt trong tác động

của các yếu tố vĩ mô nền kinh tế và các yếu tố đặc trưng của NHTM ảnh hưởng đến

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

Trong đó, các yếu tố đặc trưng của NHTM là những chỉ số thể hiện tình hình tài chính

của NHTM. Tuy vậy, trong quá trình đánh giá MXHTN của NHTM bên cạnh các yếu

tố được luận án đề cập, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm còn xem xét đến các yếu tố

như: năng lực quản trị điều hành của ban lãnh đạo ngân hàng, văn hóa ngân hàng, thái

độ của ngân hàng đối với rủi ro trong kinh doanh và mức độ đa dạng hóa sản phẩm

dịch vụ ngân hàng. Do vậy, các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung tìm hiểu sự tác

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

các yếu tố này đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với tại các

nền kinh tế mới nổi.

Mặt khác, các kết quả nghiên cứu của luận án được rút ra từ việc khảo sát các

yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển và

các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi. Do vậy, những gợi ý chính sách nêu

trên có thể không thật sự phù hợp với điều kiện thực tế ở Việt Nam hiện nay. Để có

thể rút ra các gợi ý chính sách cụ thể cho Ngân hàng nhà nước và các NHTM tại Việt

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

142

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ ----&&&----

1. Ths. Nguyễn Thanh Phong, Ths.Lâm Thanh Phi Quỳnh, 2017. Động cơ thâm nhập

của ngân hàng nước ngoài vào thị trường ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí

Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 185, 10/2017.

2. TS. Lại Tiến Dĩnh, Lâm Thanh Phi Quỳnh, 2016. Các yếu tố ảnh hưởng mức tín

nhiệm ngân hàng: sự khác biệt giữa các nước phát triển và đang phát triển. Tạp chí

Ngân hàng, Số 11, 6/2016.

3. TS. Lại Tiến Dĩnh, Lâm Thanh Phi Quỳnh, 2015. Những yếu tố chính tác động

đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại. Tạp chí Khoa học & Đào

tạo Ngân hàng, Số 159, 8/2015.

4. Lâm Thanh Phi Quỳnh, 2015. Xác định các yếu tố tác động đến mức xếp hạng tín

nhiệm Ngân hàng thương mại tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi. Tạp chí Kinh

tế & Phát triển, Số 212(II), 02/2015.

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

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

corporate bankruptcy. The journal of finance, 23: 289-609.

2. Alsakka, R. et al., 2014. The sovereign – bank rating channel and rating

agencies’ downgrades during the European debt crisis. Journal of International

Money and Finance, 1: 1-23.

3. Bellotti, T. et al., 2011a. A note comparing support vector machines and ordered

choice models’ predictions of international banks’ ratings. Decision Support

Systems, 51: 682-687.

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

from international banks. Expert Systems with Applications, 38: 4206-4214.

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

performance: Evidence from Chinese banks. Journal of Banking & Finance, 34:

1417-1435. 6. Berger, N.A. et al., 2007. Bank ownership and efficiency in China: what lies ahead in the world's largest nation? Bank of Finland Research 15- 26. Bank of

Finland, Finland, 2007.

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

performance during financial crises? Journal of Financial Economics, 109: 146-

176.

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

for Prediction of Business Failure. Expert Systems with Applications, 9: 503-512.

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

networks, support vector machines and multivariate statistical methods: A

comparative analysis in the sample of savings deposit insurance fund (SDIF)

transferred banks in Turkey. Expert Systems with Applications, 36: 3355-3366.

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

and crises, Working papers.

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

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

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

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

13. Caprio, G. and Klingebiel, D., 2003. “Episodes of systematic and borderline

financial crises”. Truy cập tại: < http:// siteresources.worldbank.org/

INTRES/Resources/ 469232 -1107449512766/648083-1108140788422/

23456_Table_on_systemic_and_non-systemic_banking crises January

212003.pdf > [Truy cập ngày 15/04/2014].

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

banks. Journal of International Money and Finance, 31: 1593-1606.

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

statistical analysis of financial structures: The Turkish case. European Journal of

Operational Research, 166: 528-546.

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

Bank of Chicago.

17. Chen, Y.S., 2012. Classifying credit ratings for Asian banks using integrating

feature selection and the CPDA-based rough sets approach. Knowledge-Based

Systems, 26: 259-270.

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

Research and Education, UCLA, Los Angeles.

19. Christopoulos, A.G. et al., 2011. Could Lehman Brothers’ Collapse Be

Anticipated? An Examination Using CAMELS Rating System. International

Business Research, 4: 11-19.

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

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

21. Demyanyk, Y. and Hasan, I., 2010. Financial crises and bank failures: A

review of prediction methods. Omega, 38: 315-324.

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

save? International evidence from equity prices and CDS spreads. Journal of

Banking and Finance, 37: 875-894.

23. Ederington, L.H., 1985. Classification Models and Bond Ratings. The

Financial Review, 20: 237-262.

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

Journal of Financial Research, 10: 211-226.

25. Economy Watch (2016). Emerging Markets [Online]. Tại địa chỉ

[Truy cập

ngày 15/09/2016].

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

credit ratings. Expert Systems with Applications, 41: 1553-1560.

27. Fang, Y., Hasan, I. and Marton, K. 2014. Institutional development and bank

stability: Evidence from transition countries. Journal of Banking & Finance, 39:

160 – 176.

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

network approach. Expert Systems with Applications, 39: 1784 - 1792.

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

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

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

performance with operational research and artificial intelligence techniques: A

survey. European Journal of Operational Research, 204: 189-198.

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

Investors Service.

33. Fu, X. , Lin, Y. and Molyneux, P., 2014. Bank competition and financial

stability in Asia Pacific. 2014. Journal of Banking & Finance, 38: 64 -77.

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

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

35. Gasparino, C., 1996. Bond-rating Firms may be Required to Disclose When

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

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

Bankers and Investors. Singapore :John Wiley & Sons.

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

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

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

Hall.

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

expert system: Application with bank credit ratings. Expert Systems with

Applications, 29: 879-888.

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

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

41. Hammer, P.L., Kogan, A. and Lejeune, M.A., 2012. A logical analysis of

banks’ financial strength ratings. Expert Systems with Applications, 39: 7808-

7821.

42. Harington, H., 1997. Not Moody – Just Angry. The Banker (February,

22–23).

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

financial ratios. Journal of accouting research, 4: 25-36.

44. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu

với SPSS 1. Tp.HCM: Nhà xuất bản Hồng Đức.

45. Hulisi Öğüt, M. M. D. et al., 2012. Prediction of bank financial strength

ratings: The case of Turkey. Economic Modelling, 29: 632 – 640.

46. Ioannidis, C. et al., 2010. Assessing bank soundness with classification

techniques. Omega, 38: 345-357.

47. Iannotta, G., Nocera, G. and Sironi, A., 2010. The impact of government

ownership on bank’s rating: Evidence from the European Banking Industry.

Working papers.

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

and credit risk in banks. Journal of Banking & Finance, 40: 242–256.

49. IMF, 2014. Recovery Strengthens, Remains Uneven. World Economy Outlook

April 2014 [Online]. Tại địa chỉ

[Truy cập ngày 20/05/2015].

50. IMF, 2016. Frequently asked question. World Economy Outlook [Online]. Tại

địa chỉ [Truy cập ngày

10/10/2016].

51. Investopedia, 2017. Developed economy criteria [Online]. Tại địa chỉ:

[Truy cập

ngày 22/07/2016].

52. Jardin, P.D., 2010. Predicting bankruptcy using neural networks and other

classification methods: The influence of variable selection techniques on model

accuracy. Neurocomputing, 73: 2047-2060.

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

Network, and Discriminant Analysis for Bankruptcy Prediction. Expert Systems

with Applications, 11: 415-422.

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

countries? Evidence from the recent financial crisis. Research in International

Business and Finance, 35: 75–87.

55. Kiema,I. and Jokivoulle, E., 2014. Does a leverage ratio requirement increase

bank stability? Journal of Banking & Finance, 39: 240-254.

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

statistical and intelligent techniques – A review. European Journal of

Operational Research, 180: 1-28.

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

of a firm. European Journal of Operational Research, 85: 53-65.

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

performance. Working papers.

59. Lassoued, N. et al., 2016. The impact of state and foreign ownership on

banking risk: Evidence from the MENA countries. Research in International

Business and Finance, 36: 167-178.

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

Firms from Developing Countries? ADB Institute Research Paper, 26.

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

variable Using Stata. New York: Stata Press.

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

Journal of Banking and Finance, 1: 249-276.

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

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

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

weights. Evidence from 2007-10. Department of economics. Oxford: University

of Oxford.

65. Manso, G., 2013. Feedback effects of creditratings. Journal of Financial

Economics, 109: 535-548.

66. Malhotra, R. and Malhotra, D.K., 2003. Evaluating consumer loans using

neural networks. Omega, 31: 83-96.

67. Matousek, R. and Stewart, C., 2009. A note on ratings of international bank.

Journal of Financial Regulation and Compliance, 17: 146-155.

68. Köhler, M., 2015. Which banks are more risky? The impact of business models

onbank stability. Journal of Financial Stability, 16: 195–212.

69. Martin, T.W. and Cherney, M., 2014. S&P Increases Unsolicited Ratings. The

Wall street journal, Dec, 2014.

70. Mizena, P. and Tsoukas, S., 2012. Forecasting US bond default ratings

allowing for previous and initial state dependence in an ordered probit model.

International Journal of Forecasting, 28: 273-287.

71. Mishkin, F.S., 1999. Lessons from the Asian crisis. Journal of International

Money and Finance, 18: 709–723.

72. Mirzaei, A. et al., 2014. Does market structure matter on banks’ profitability

and stability? Emerging vs. advanced economies. Journal of Banking & Finance,

37: 2920-2937.

73. Montgomery, H., 2003. The Role of Foreign Banks in Post-crisis Asia: The

Importance of Method of Entry. ADB Institute Research Paper, 51.

74. Moody’s., 2009. Moody ’s Rating Symbols & Definitions, New York.

75. Moody’s Investors Service (Moody’s), 1999. Designation of Unsolicited

Ratings in which the Issuer has Not Participated. Moody’s Special

Comment (November, 1–4).

76. Moody’s Investors Service (Moody’s), 1999. Rating methodology: Bank credit

risk in Emerging Markets (July).

77. Nath, R. at el., 1997. Determining the saliency of input variable in neural

network classifiers. Computer Operational Research, 24: 767-773.

78. Nafziger, E., W., 2006. Economic Development. 4th Ed. New York: Cambridge

University Press.

79. Niemann, H. et al., 2008. Improving performance of corporate rating prediction

models by reducing financial ratio heterogeneity. Journal of Banking & Finance,

32: 434-446.

80. Nilsen, J. and Rovelli, R., 2001. Investor risk aversion and financial fragility in

emerging economies. Journal of International Financial Markets Instutions &

Money, 11: 443–474.

81. Nguyen, M. et al., 2012. Bank market power and revenue diversification:

Evidence from selected ASEAN countries. Journal of Asian Economics, 23:

688–700.

82. Ohlson, J.A., 1980. Financial ratios and the probabilistics prediction of

bankruptcy. Journal of Accouting Research, 18: 109-131.

83. Orsenigo, C. and Vercellis, C., 2013. Linear versus nonlinear dimensionality

reduction for banks’ credit rating prediction. Knowledge-Based Systems, 47: 14-

22.

84. Pasiouras, F. and Kosmidou, K., 2007. Factors influencing the profitability of

domestic and foreign commercial banks in the European Union. Research in

International Business and Finance, 21: 222–237.

85. Poon, W.P.H. et al., 1999. A multivariate analysis of the determinants of

Moody’s bank financial strength ratings. Journal of International Financial

Markets, Institutions and Money, 9: 267-283.

86. Poon, W.P.H. and Firth, M., 2005. Are Unsolicited Credit Ratings Lower?

International Evidence From Bank Ratings. Journal of Business Finance &

Accounting, 32: 306-686.

87. Poon, W.P.H. et al., 2009. Do Solicitations Matter in Bank Credit Ratings?

Results from a Study of 72 Countries. Journal of money credit and banking, 35:

340-365.

88. Powell, A., 2004. Basel II and developing countries: Sailing thourgh the sea of

standards. World Bank Policy Research Working Paper 3387, 9/2004.

89. Purda, L.D., 2003. Consistency of Global Credit Ratings: An Analysis of Firm

versus Country-Specific Factors. Working papers.

90. Romana, A. and Sargu, A.C., 2013. Analysing the Financial Soundness of the

Commercial Banks in Romania: An Approach Based on the Camels Framework.

Procedia Economics and Finance, 6: 703-712.

91. Roy, P.V., 2005. Is There a Difference in Treatment Between Solicited

and Unsolicited Bank Ratings and, if so, Why? Working Paper (ECARES,

Universite Libre de Bruxelles).

92. Salvador, C. et al., 2014. Impact of the subprime crisis on bank rating: The

effect of the hardening of rating policies and worsening of solvency. Journal of

Financial Stability, 11: 13-31.

93. Shen, C.H. et al., 2012. Asymmetric benchmarking in bank credit rating.

Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 22: 171-193.

94. Smirlock, M., 1985. Evidence of the non-relationship between concentration

and profitability in banking. Journal of Money, Credit and Banking, 17: 69–83.

95. Standard & Poor's, 2009. Standard & Poor's Credit Rating Definitions, New

York.

96. Standard & Poor's, 2011a. Banks: Rating Methodology And Assumptions, New

York.

97. Standard & Poor's, 2011b. Banking Industry Country Risk Assessment

Methodology And Assumptions, New York.

98. Standard and Poor’s Ratings Services, 2000. S&P Refines its ‘pi’ Ratings on

Japanese Companies. S&P’s News Release (15/11), 1–5.

99. Suarez, L. R., 2001. Rating banks in emerging markets: what rating agencies

should learn from financial indicators. Wooking Paper.

100. The Federal Financial Institutions Examination Council (FFIEC)., 1979.

Uniform financial institutions rating system, Washington, D.C.

101. Vives, X., 2006. Banking and regulation in emerging markets: the role

of external discipline. Occasional paper no 06/15. University of Navarra.

102. Watson, J., 2001. How to Determine a Sample Size: Tipsheet #60.

University Park, PA: Penn State Cooperative Extension, New York.

103.Williams, G., Alaskka, R. and Gwilym, O.A., 2013. The impact of sovereign

rating actions on bank ratings in emerging markets. Journal of Banking &

Finance, 37: 563–577.

104.Wikipedia, 2017. Developed country [Online]. Truy cập tại địa chỉ

[Truy cập ngày

22/07/2017].

105.Wong, B.K. and Selvi, Y., 1998. Neural network applications in Finance: A

review and analysis of literature (1990±1996). Information & Management, 34:

129-139.