Khóa luận tốt nghiệp the influence of corporate financial variables on systemic risk a study in the vietnamese banking sector

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp the influence of corporate financial variables on systemic risk a study in the, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải pháp cụ thể

• Người hướng dẫn: TS. Vu Quoc Hien
• Trường học: Vietnam National University University of Economics and Business
• Chuyên ngành: Finance & Banking
• Đề tài: Ảnh Hưởng Của Các Biến Tài Chính Doanh Nghiệp Đến Rủi Ro Hệ Thống Trong Ngành Ngân Hàng Việt Nam
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ha Noi

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGEMENTS
• 1. PART 1: LITERATURE REVIEW
• 1.1. Systematic risk problem
• 2. CHAPTER 2: RESEARCH METHODOLOGY
• 2.1. Research model and method of data Collection
• 2.2. Method of data Collection
• 2.3. Method of data analysis
• 3. CHAPTER 3: RESULTS AND DISCUSSION
• 3.1. Overview of the Vietnamese banking sector
• 3.2. Introduction to Vietnamese banking sector
• 3.3. Current situation of systematic risks in Vietnamese banking sector in the period 2017-2022
• 3.4. Descriptive statistics of the variables
• 3.5. The relationship between the dependent variable and the independent variable
• 3.6. Quantitative research results
• 3.6.1. Results of the POLS Model
• 3.6.2. The results of the Fixed Effects Model (FEM) and the Random Effects Model (REM)
• 3.6.3. Test and fix Model
• 3.6.4. Generalized least squares — GLS
• 3.6.5. Summarize the regression results from the various models
• 3.7. Research contributions and recommendations
• 3.8. Directions for future studies
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• ABSTRACT
• The relevance of the research topic
• The research subjects
• The research questions
• Research scope
• Structure of the thesis

Tóm tắt

I. Tổng quan về ảnh hưởng của biến tài chính doanh nghiệp đến rủi ro hệ thống

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích ảnh hưởng của các biến tài chính doanh nghiệp đến rủi ro hệ thống trong ngành ngân hàng Việt Nam. Rủi ro hệ thống là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá sự ổn định của các ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh thị trường tài chính đang phát triển nhanh chóng. Các biến tài chính như lợi nhuận, quy mô ngân hàng và tính thanh khoản có thể tác động mạnh mẽ đến rủi ro này. Việc hiểu rõ mối quan hệ giữa các biến tài chính và rủi ro hệ thống sẽ giúp các nhà đầu tư và quản lý ngân hàng đưa ra quyết định chính xác hơn.

1.1. Định nghĩa và vai trò của rủi ro hệ thống trong ngành ngân hàng

Rủi ro hệ thống đề cập đến khả năng xảy ra sự kiện có thể ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống tài chính. Trong ngành ngân hàng, rủi ro này có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm biến động kinh tế, chính sách tài chính và các yếu tố bên ngoài khác. Việc đánh giá rủi ro hệ thống là cần thiết để đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững của ngành ngân hàng.

1.2. Các biến tài chính doanh nghiệp ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống

Các biến tài chính như lợi nhuận trên tài sản (ROA), quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ có thể ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống. Nghiên cứu cho thấy rằng ROA có mối quan hệ tích cực với rủi ro hệ thống, trong khi quy mô ngân hàng có thể làm giảm rủi ro này. Việc phân tích các biến này giúp hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của ngành ngân hàng.

II. Thách thức trong việc đánh giá rủi ro hệ thống tại ngân hàng Việt Nam

Ngành ngân hàng Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc đánh giá rủi ro hệ thống. Các yếu tố như sự biến động của thị trường tài chính, chính sách quản lý và các yếu tố kinh tế vĩ mô có thể làm tăng độ phức tạp trong việc xác định rủi ro. Hơn nữa, việc thiếu hụt dữ liệu và thông tin chính xác cũng là một rào cản lớn trong việc thực hiện các phân tích cần thiết.

2.1. Sự biến động của thị trường tài chính và tác động đến rủi ro

Thị trường tài chính Việt Nam đang trải qua nhiều biến động, ảnh hưởng đến khả năng đánh giá rủi ro hệ thống. Sự thay đổi nhanh chóng trong lãi suất, tỷ giá hối đoái và các yếu tố khác có thể làm tăng rủi ro cho các ngân hàng. Việc theo dõi và phân tích các yếu tố này là rất quan trọng.

2.2. Thiếu hụt dữ liệu và thông tin trong ngành ngân hàng

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc đánh giá rủi ro hệ thống là thiếu hụt dữ liệu và thông tin chính xác. Nhiều ngân hàng vẫn chưa có hệ thống báo cáo tài chính minh bạch, điều này gây khó khăn cho việc phân tích và đưa ra quyết định. Cần có các biện pháp cải thiện chất lượng dữ liệu để hỗ trợ việc đánh giá rủi ro.

III. Phương pháp nghiên cứu ảnh hưởng của biến tài chính đến rủi ro hệ thống

Nghiên cứu này sử dụng các phương pháp định lượng để phân tích ảnh hưởng của các biến tài chính đến rủi ro hệ thống trong ngành ngân hàng. Các mô hình hồi quy như OLS, FEM và REM được áp dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến. Việc sử dụng dữ liệu từ các ngân hàng niêm yết trên sàn chứng khoán giúp tăng tính chính xác của kết quả nghiên cứu.

3.1. Mô hình hồi quy OLS và ứng dụng trong nghiên cứu

Mô hình hồi quy OLS được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến tài chính và rủi ro hệ thống. Mô hình này giúp xác định các yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến rủi ro, từ đó đưa ra các khuyến nghị cho các ngân hàng trong việc quản lý rủi ro.

3.2. Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu

Phân tích dữ liệu từ 18 ngân hàng niêm yết cho thấy rằng ROA, quy mô ngân hàng và tính thanh khoản có mối quan hệ tích cực với rủi ro hệ thống. Kết quả này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức các biến tài chính ảnh hưởng đến sự ổn định của ngành ngân hàng.

IV. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu trong ngành ngân hàng

Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong việc xây dựng các chiến lược quản lý rủi ro cho các ngân hàng tại Việt Nam. Việc hiểu rõ mối quan hệ giữa các biến tài chính và rủi ro hệ thống sẽ giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc đầu tư và phát triển sản phẩm. Điều này không chỉ giúp tăng cường sự ổn định của ngân hàng mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của nền kinh tế.

4.1. Chiến lược quản lý rủi ro cho ngân hàng

Các ngân hàng cần xây dựng các chiến lược quản lý rủi ro dựa trên các kết quả nghiên cứu. Việc áp dụng các mô hình phân tích rủi ro sẽ giúp các ngân hàng nhận diện và giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động.

4.2. Tác động đến quyết định đầu tư trong ngành ngân hàng

Nghiên cứu cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà đầu tư trong việc đánh giá rủi ro của các ngân hàng. Việc hiểu rõ các yếu tố tài chính ảnh hưởng đến rủi ro sẽ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư hợp lý hơn.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng các biến tài chính doanh nghiệp có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro hệ thống trong ngành ngân hàng Việt Nam. Kết quả nghiên cứu không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các yếu tố tài chính và rủi ro mà còn mở ra hướng nghiên cứu mới cho các nhà khoa học và thực tiễn trong ngành ngân hàng. Tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu để làm rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống trong bối cảnh thị trường tài chính đang thay đổi.

5.1. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phân tích sâu hơn về các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống. Việc mở rộng phạm vi nghiên cứu sẽ giúp có cái nhìn toàn diện hơn về ngành ngân hàng.

5.2. Tác động của chính sách tài chính đến rủi ro hệ thống

Cần nghiên cứu thêm về tác động của các chính sách tài chính và tiền tệ đến rủi ro hệ thống trong ngành ngân hàng. Điều này sẽ giúp các nhà quản lý có cơ sở để xây dựng các chính sách phù hợp nhằm giảm thiểu rủi ro.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường tài chính Việt Nam giai đoạn 2017–2022 chứng kiến những bước chuyển dịch mạnh mẽ với sự tăng trưởng vượt bậc của hệ thống ngân hàng thương mại, đi kèm những biến động phức tạp từ bối cảnh kinh tế trong nước và quốc tế. Trong cấu trúc thị trường chứng khoán, nhóm cổ phiếu ngân hàng luôn đóng vai trò dẫn dắt, chiếm tỷ trọng vốn hóa lớn và có mức độ nhạy cảm cao trước các rủi ro mang tính hệ thống. Rủi ro hệ thống, được đo lường thông qua hệ số Beta, phản ánh mức độ biến động lợi suất của một cổ phiếu so với toàn bộ thị trường và là yếu tố không thể triệt tiêu thông qua đa dạng hóa danh mục đầu tư.

Mục tiêu trọng tâm của nghiên cứu là xác định, đo lường và đánh giá mức độ tác động của các biến số tài chính doanh nghiệp nội tại đối với rủi ro hệ thống của ngành ngân hàng tại Việt Nam. Không gian nghiên cứu tập trung vào 18 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) trong khung thời gian 6 năm liên tục từ 2017 đến 2022, tạo lập bộ dữ liệu gồm 108 quan sát.

Kết quả thống kê cho thấy hệ số Beta trung bình của toàn ngành đạt 0,75, biến thiên từ mức đáy 0,035 vào năm 2017 lên mức đỉnh điểm 1,134 vào năm 2022. Mô hình kinh tế lượng được xây dựng đã giải thích được 49,93% sự biến thiên của rủi ro hệ thống thông qua các chỉ số tài chính chủ chốt. Nghiên cứu mang lại giá trị thực tiễn to lớn trong việc cung cấp cơ sở dữ liệu định lượng chuẩn xác, giúp các nhà quản trị ngân hàng, nhà đầu tư và cơ quan điều hành nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro và ra quyết định phân bổ vốn tối ưu.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự liên kết chặt chẽ giữa ba nền tảng lý thuyết tài chính kinh điển:

Thứ nhất, Thuyết thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis - EMH) của Fama (1970) đóng vai trò nền móng, khẳng định rằng giá cả chứng khoán phản ánh đầy đủ mọi thông tin sẵn có trên thị trường. Ở thị trường dạng bán mạnh (semi-strong form), các thông tin tài chính công khai từ báo cáo tài chính như khả năng sinh lời, quy mô tài sản hay đòn bẩy nợ sẽ được tích hợp vào giá cổ phiếu và điều chỉnh kỳ vọng rủi ro của nhà đầu tư.

Thứ hai, Thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Modern Portfolio Theory - MPT) của Markowitz (1952) phân định rõ ràng giữa rủi ro phi hệ thống (có thể triệt tiêu qua đa dạng hóa) và rủi ro hệ thống (rủi ro thị trường không thể phân tán). MPT thiết lập nguyên lý tối ưu hóa lợi nhuận trên một mức độ chấp nhận rủi ro nhất định.

Thứ ba, Mô hình định giá tài sản vốn (Capital Asset Pricing Model - CAPM) được ứng dụng để lượng hóa rủi ro hệ thống thông qua hệ số Beta, phản ánh tương quan giữa biến động giá cổ phiếu ngân hàng và chỉ số VN-Index.

Bên cạnh đó, nghiên cứu vận dụng 7 khái niệm và biến số tài chính then chốt: Hệ số rủi ro hệ thống (Beta), Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), Quy mô ngân hàng (SIZE), Tốc độ tăng trưởng tài sản (GROW), Tính thanh khoản (LIQ), Đòn bẩy tài chính (LEV), Hiệu quả hoạt động (OE) và Biến động thị trường (VOL).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu áp dụng quy trình định lượng kết hợp dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data) từ 18 ngân hàng thương mại niêm yết trên HOSE và HNX trong giai đoạn 2017–2022 với tổng cộng 108 quan sát. Phương pháp chọn mẫu có chủ đích được áp dụng dựa trên hai tiêu chí khắt khe: các ngân hàng phải niêm yết trước ngày 01/01/2017 và duy trì giao dịch liên tục, không bị đình chỉ giao dịch quá 3 tháng trong suốt giai đoạn nghiên cứu.

Dữ liệu giá cổ phiếu đóng cửa hàng ngày được trích xuất từ nền tảng Investing để tính toán hệ số Beta hàng năm thông qua hàm dốc (Slope function) với chỉ số VN-Index, kết hợp dữ liệu báo cáo tài chính đã kiểm toán của từng ngân hàng.

Về phương pháp phân tích, nghiên cứu tiến hành ước lượng tuần tự qua ba mô hình: Hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Kiểm định Hausman cho kết quả Chi-square bằng 15,0306 với p-value đạt 0,0306, chứng minh mô hình REM vượt trội hơn FEM trong việc kiểm soát các đặc tính riêng biệt không đổi theo thời gian của từng ngân hàng.

Để khắc phục các khuyết tật mô hình, nghiên cứu thực hiện kiểm định đa cộng tuyến qua hệ số VIF (toàn bộ các biến đều có VIF dưới 2,0, loại bỏ nguy cơ đa cộng tuyến), kiểm định phương sai sai số thay đổi Modified Wald (p-value = 0,1141 > 0,05 cho thấy phương sai đồng nhất) và kiểm định tự tương quan Wooldridge. Kết quả kiểm định Wooldridge với Prob > F bằng 0,0185 chỉ ra sự tồn tại của tự tương quan bậc một. Do đó, phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (Generalized Least Squares - GLS) được lựa chọn làm mô hình ước lượng cuối cùng nhằm đảm bảo tính vững, không chệch và hiệu quả cao nhất cho các hệ số ước lượng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình phân tích thực nghiệm trên mô hình REM và hiệu chỉnh GLS đối với 18 ngân hàng thương mại niêm yết giai đoạn 2017–2022 đã chỉ ra những phát hiện định lượng then chốt sau:

Thứ nhất, Tốc độ tăng trưởng tài sản (GROW) có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% tới hệ số rủi ro hệ thống (Beta) với hệ số hồi quy là -1,458. Điều này đồng nghĩa với việc khi ngân hàng gia tăng tốc độ mở rộng tài sản thêm 1%, hệ số rủi ro hệ thống có xu hướng giảm 1,458 đơn vị.

Thứ hai, Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động tích cực ở mức ý nghĩa 1% đến rủi ro hệ thống với hệ số hồi quy 0,165. Các ngân hàng có quy mô tổng tài sản càng lớn thì mức độ rủi ro hệ thống càng gia tăng.

Thứ ba, Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) có tác động cùng chiều ở mức ý nghĩa 5% với hệ số hồi quy đạt 22,485, cho thấy sự gia tăng mạnh của tỷ suất lợi nhuận trên tài sản đi kèm với việc khuếch đại mức độ nhạy cảm của cổ phiếu trước các cú sốc thị trường.

Thứ tư, Biến kiểm soát độ biến động thị trường (VOL) tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% với hệ số 1,127. Ngược lại, các biến Tính thanh khoản (LIQ), Đòn bẩy tài chính (LEV) và Hiệu quả hoạt động (OE) không đạt mức ý nghĩa thống kê 5% trong mô hình cuối cùng. Hệ số xác định R-squared của mô hình REM đạt 49,93%, giải thích được một nửa sự thay đổi của rủi ro hệ thống ngành ngân hàng.

Thảo luận kết quả

Các kết quả nghiên cứu phản ánh bức tranh đa chiều về mối quan hệ giữa sức khỏe tài chính nội tại và rủi ro thị trường. Dữ liệu thực nghiệm khi được mô tả qua ma trận hệ số tương quan Pearson và các biểu đồ phân tán (Scatter plot) kết hợp đường xu hướng (fitted values line) cho thấy mối tương quan tuyến tính rõ nét. Điển hình, biểu đồ phân tán giữa ROA và Beta thể hiện hệ số tương quan dương cao nhất (r = 0,1319), chứng minh các điểm dữ liệu phân bổ dốc lên phản ánh sự nhạy cảm giá gia tăng khi chỉ tiêu sinh lời tăng trưởng nóng.

Tác động cùng chiều của quy mô ngân hàng (SIZE) đối với rủi ro hệ thống phù hợp với thực tế thị trường Việt Nam. Khi quy mô tài sản mở rộng nhanh chóng, tính kết nối liên ngân hàng và mức độ phơi nhiễm rủi ro trước chu kỳ kinh tế vĩ mô tăng cao, tạo nên tâm lý thị trường về nguy cơ lan truyền rủi ro mang tính hệ thống. Phát hiện này củng cố các kết luận thực nghiệm tại các thị trường mới nổi như nghiên cứu ở Pakistan và Indonesia.

Ngược lại, hệ số hồi quy âm của biến tốc độ tăng trưởng (GROW) cho thấy việc mở rộng tài sản một cách ổn định và chất lượng giúp ngân hàng củng cố năng lực tài chính, nâng cao khả năng chống chịu và phân tán các cú sốc thị trường. Đồ thị phân tán giữa biến GROW và Beta minh họa rõ đường hồi quy dốc xuống, khẳng định các ngân hàng duy trì đà tăng trưởng vững chắc sẽ tạo dựng niềm tin cho thị trường, qua đó hạ thấp hệ số biến động Beta so với mặt bằng chung của chỉ số VN-Index.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các bằng chứng thực nghiệm thu được từ mô hình nghiên cứu, 4 nhóm khuyến nghị hành động chiến lược được đề xuất:

Thứ nhất, duy trì tốc độ tăng trưởng tài sản bền vững đi đôi với kiểm soát chất lượng tín dụng. Ban điều hành các ngân hàng thương mại cổ phần cần xây dựng kế hoạch tăng trưởng tổng tài sản định kỳ hàng năm ở mức hợp lý từ 10% đến 15% trong giai đoạn 2024–2026. Trọng tâm là phân bổ dòng vốn vào các lĩnh vực kinh tế thực có khả năng sinh lời ổn định, nhằm mục tiêu giảm biên độ dao động của hệ số Beta toàn ngành về ngưỡng an toàn dưới 0,80.

Thứ hai, nâng cấp khung quản trị rủi ro tương xứng với tốc độ mở rộng quy mô. Khối quản trị rủi ro tại các ngân hàng quy mô lớn cần đẩy nhanh tiến độ áp dụng toàn diện các chuẩn mực an toàn vốn Basel III trước năm 2025. Cần thiết lập hệ thống giám sát thanh khoản và kiểm soát rủi ro tập trung, đảm bảo việc mở rộng quy mô tài sản không làm tăng hệ số rủi ro hệ thống vượt quá ngưỡng 1,00.

Thứ ba, cân đối chiến lược sinh lời với bộ đệm an toàn vốn. Hội đồng quản trị các ngân hàng cần đa dạng hóa cơ cấu doanh thu, gia tăng tỷ trọng thu nhập ngoài lãi và kiểm soát chặt chẽ chi phí vốn. Mục tiêu duy trì tỷ lệ an toàn vốn (CAR) tối thiểu trên 11,5% trong giai đoạn 2024–2025 nhằm trung hòa tác động khuếch đại rủi ro từ việc gia tăng tỷ suất ROA trong các giai đoạn thị trường hưng phấn.

Thứ tư, hoàn thiện cơ chế giám sát an toàn vĩ mô và kịch bản kiểm tra sức chịu tải. Cơ quan Thanh tra, Giám sát Ngân hàng thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần định kỳ 6 tháng/lần thực hiện kiểm tra sức chịu tải (stress testing) đối với nhóm 18 ngân hàng niêm yết trước các kịch bản biến động mạnh của chỉ số VN-Index và thị trường tài chính toàn cầu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả thực nghiệm của luận văn mang lại giá trị ứng dụng thiết thực cho 4 nhóm đối tượng:

Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Sử dụng hệ số Beta trung bình 0,75 và mô hình định giá để đo lường độ nhạy cảm của cổ phiếu ngân hàng trước biến động VN-Index. Thông tin này hỗ trợ việc tái cơ cấu danh mục, lựa chọn các mã cổ phiếu có tốc độ tăng trưởng tài sản cao để phòng ngừa rủi ro thị trường.

Ban điều hành và cán bộ quản trị rủi ro ngân hàng: Vận dụng các chỉ số tương quan lượng hóa để hoạch định chính sách tăng trưởng quy mô (SIZE) và tối ưu hóa lợi nhuận (ROA) mà không làm gia tăng áp lực rủi ro hệ thống cho tổ chức.

Cơ quan quản lý nhà nước và Ngân hàng Nhà nước: Tham khảo các phát hiện về mối quan hệ giữa biến động thị trường (VOL), quy mô và rủi ro hệ thống để xây dựng chính sách điều hành tín dụng, quy định tỷ lệ an toàn và giám sát các định chế tài chính có tầm quan trọng hệ thống.

Giảng viên, học viên cao học và sinh viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Sử dụng luận văn như tài liệu học thuật tham khảo mẫu mực về quy trình phân tích kinh tế lượng dữ liệu bảng, từ hồi quy POLS, FEM, REM đến kỹ thuật xử lý tự tương quan bằng mô hình GLS trên phần mềm Stata 16.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao hệ số Beta ngành ngân hàng Việt Nam lại tăng vọt lên trên 1,0 trong giai đoạn 2021–2022?

Trong giai đoạn 2017–2020, hệ số Beta duy trì dưới 1,0 phản ánh mức biến động thấp hơn thị trường. Tuy nhiên, giai đoạn 2021–2022 ghi nhận Beta vượt 1,089 và đạt 1,134 do thanh khoản thị trường bùng nổ cùng các biến động kinh tế vĩ mô phức tạp, khiến nhóm cổ phiếu ngân hàng trở thành tâm điểm nhạy cảm với biến động của VN-Index.

Quy mô ngân hàng gia tăng tác động như thế nào đến rủi ro hệ thống?

Kết quả hồi quy GLS cho thấy biến SIZE có hệ số dương 0,165 ở mức ý nghĩa 1%. Khi quy mô tổng tài sản mở rộng nhanh, mạng lưới liên kết và mức độ phức tạp trong hoạt động tăng lên, khiến ngân hàng phơi nhiễm nhiều hơn trước các rủi ro hệ thống và chu kỳ suy thoái kinh tế.

Tốc độ tăng trưởng tài sản (GROW) đóng vai trò gì trong việc giảm thiểu rủi ro?

Tốc độ tăng trưởng tài sản thể hiện hệ số âm -1,458 (p < 0,05). Sự tăng trưởng tài sản lành mạnh phản ánh năng lực kinh doanh hiệu quả, gia tăng nguồn lực tài chính tích lũy và mở rộng thị phần, từ đó giúp ngân hàng nâng cao năng lực chống chịu và giảm thiểu rủi ro hệ thống.

Lý do mô hình GLS được lựa chọn thay thế cho POLS và FEM trong nghiên cứu là gì?

Kiểm định Hausman xác nhận mô hình REM phù hợp hơn FEM (p = 0,0306). Tuy nhiên, kiểm định Wooldridge phát hiện hiện tượng tự tương quan bậc một (p = 0,0185). Phương pháp GLS được áp dụng để khắc phục hoàn toàn hiện tượng tự tương quan, đảm bảo ước lượng thu được chuẩn xác và đáng tin cậy.

Đòn bẩy tài chính và thanh khoản có ảnh hưởng đáng kể đến Beta trong nghiên cứu không?

Trong mẫu 108 quan sát giai đoạn 2017–2022, hai biến LEV và LIQ có giá trị p-value lớn hơn 0,05, cho thấy không có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc Beta. Điều này phản ánh rủi ro hệ thống của ngành ngân hàng Việt Nam chịu tác động chủ yếu từ tăng trưởng, quy mô và lợi nhuận trên tài sản.

Kết luận

• Nghiên cứu đã phân tích toàn diện tác động của 7 biến số tài chính đến rủi ro hệ thống (Beta) tại 18 ngân hàng thương mại niêm yết trên HOSE và HNX giai đoạn 2017–2022 qua 108 quan sát.
• Mô hình REM và hiệu chỉnh GLS giải thích được 49,93% sự biến thiên của rủi ro hệ thống, chứng minh biến GROW (-1,458) giúp kéo giảm rủi ro, trong khi SIZE (0,165), ROA (22,485) và VOL (1,127) làm gia tăng rủi ro hệ thống.
• Luận văn đóng góp bằng chứng thực nghiệm quan trọng tại thị trường mới nổi Việt Nam, khẳng định việc duy trì tốc độ tăng trưởng tài sản ổn định là chìa khóa then chốt để hạ thấp độ nhạy cảm của cổ phiếu ngân hàng trước biến động thị trường.
• Đề xuất hệ thống giải pháp đồng bộ giai đoạn 2024–2026 hướng tới chuẩn mực Basel III, nâng cao tỷ lệ an toàn vốn CAR trên 11,5% và tối ưu hóa hệ thống kiểm tra sức chịu tải định kỳ.
• Để nâng cao tính ứng dụng và mở rộng hàm lượng học thuật, quý độc giả và các nhà nghiên cứu có thể tiếp tục khai thác hướng nghiên cứu mở rộng bằng cách tích hợp thêm các biến số vĩ mô như lạm phát và lãi suất điều hành vào mô hình dự báo rủi ro.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS FINANCE & BANKING THE INFLUENCE OF CORPORATE FINANCIAL VARIABLES ON SYSTEMATIC RISK: A STUDY IN THE VIETNAMESE BANKING SECTOR Instructor : — TS. Vu Quoc Hien Class : QH 2020E TCNH CLC 3 Ha Noi —- 2023 VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY UNIVERSITY OF ECONOMIC AND BUSINESS FINANCE & BANKING THE INFLUENCE OF CORPORATE FINANCIAL VARIABLES ON SYSTEMATIC RISK: A STUDY IN THE VIETNAMESE BANKING SECTOR Instructor : — TS. Vu Quoc Hien Class : QH 2020E TCNH CLC 3 Ha Noi —- 2023 ACKNOWLEDGEMENTS During the time of researching and implementing this research, I have received very enthusiastic help, valuable words of encouragement. With all respect and gratitude, I would like to express our sincere thanks to: The Board of Directors of the University of Economics and Business - Vietnam National University has built a learning environment that helps me as well as the students of the whole university to be motivated, opportunities to access and practice scientific research.

I sincerely thank the teachers and experts of the Faculty of Finance and Banking and other faculties in the university for taking the time to answer and analyze the questions, contributing to creating a foundation to help me confidently implement this research. I would like to express my deep gratitude to Vu Quoc Hien - the person who directly guided me. He is a very dedicated and enthusiastic teacher with new directions, detailed communication, frank suggestions and especially he is always conscious to show me that the greatest value I receive after completing my research. I feel very fortunate to receive his support.

For the first time conducting research, | still have many limitations and can't be blamed for mistakes. I look forward to receiving comments from teachers and readers to improve the research. Ha Noi, Octorber 30", 2023 Signature of Student Giao.ÔÔỎ 3 hái of the thesis hố. 3 PART 1: LITERATURE REVIEW0 0ĐS2.

Research OV€TVI©W.- vs HH HH HH HH HH1. Systematic risk probleim. Review of studies in Vietiaim. Research Sap hố.

The theoretical foundation regarding the influence of financial factors on systematic risk 8 1. Overview of systematic riSÌK. Modern Portfolio Theory (MPT). Theoretical basis about efficient Market.Factors affecting the risk system of industry groups bank in the stock market.----------xe+crxerrrrrrrrrrtrrrrrrrrrttrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrerrrrrrrrrrerre 11 In i4 6/2).

Return on Asset (ROA).ccc SH HH HH HH HH re 13 1.h HH HH HH TH HH HH HH He 13 I0 64050. 14 CHAPTER 2: RESEARCH METHODOLOGY. Research model and method of data Collection. Research MOE] vsscsssssssssssssssseessssseessssssessssssessssssesessssseesssseesssssseessseueessssseessssieesssssuessssetensssaessssnteesssaes 16 2.

Method of data Collection .--se<+ve+E HH HH HH rrkrrirrtkerrii 18 2. Method of data analysis 7. Data analysis method Panel Dafa.-----s-ccssccrxerrrxrrrrrrtrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrerrrr 20 CHAPTER 3: RESULTS AND DISCUSSION. Overview of the Vietnamese banking S€CtOL.

Introduction to Vietnamese banking SeCtOY. Current situation of systematic risks in Vietnamese banking sector in the period 2017- 2U2—. Descriptive statistics of the variabbÌes. The relationship between the dependent variable and the independent variable.

Quantitative research reSults 1 6 ẽẽốẽẽẽẽ. Results of the POLS Model. The results of the Fixed Effects Model (FEM) and the Random Effects Model (REM). Test and fix MOE].

Generalized least squares — GLS. Summarize the regression results from the various moddeÌS. Research contributions and recomandatÏOIS.---s-+csk2E HH HH HH HH HH HH. Directions for future StUƠi@S.-- sex HH Hưng HH HrHgrrrrrrrriree 42 3335533010007.

43 POLS Pooled regression mode ROE Return on Equity ROA Return on Assets EBIT Earnings Before Interest and Taxes mm CAPM Capital Asset Pricing Model Modern Portfolio Theory iv LIST OF TABLES index [Name the stock market from different country LIST OF FIGURES Figure 2.1 Model to study factors affecting sytematic risk of Vietnamese banking from 2017 to 2022 Figure 3.1 Systematic risk from 2017 to 2022 Figure 3.2 Description of the correlation between LIQ and Beta Figure 3.3 Description of the correlation between LEV and Beta vi ABSTRACT Title: The influence of corporate financial variables on systematic risk: a study in the vietnamese banking sector Abstract: This study examines the influence of corporate financial variables on systematic risk using data from a panel of 18 banks listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange and Ha Noi Stock Exchange stock markets during the period from 2017 to 2022. The research employs three estimation models: Ordinary Least Squares (OLS), Random Effects Model (REM), and Fixed Effects Model (FEM). The test results indicate that the REM model is the most appropriate. To enhance the reliability and effectiveness of the model, tests for model misspecification are conducted.

The results reveal the presence of autocorrelation, and the Generalized Least Squares (GLS) model is used to address this issue. Experimental results on banks in the HOSE and HNX stock markets indicate that return on assets (ROA), bank size (SIZE), and volatility (VOL) have positive impacts on systemic risk, while growth rate (GROW) exerts a negative influence. Keywords: Beta, financial variables, industry, OLS model, FEM, REM, systemic risk. The relevance of the research topic Conducting research to assess the systematic risk of stocks is indispensable for both investors and fund managers due to its direct influence on the anticipated VOLs of investments.

In addition to addressing the challenges associated with quantifying systematic risk, it is equally essential to explore the factors that influence this coefficient - essentially, what variables can modify the systematic risk of stocks. Multiple empirical studies have demonstrated that variations in systematic risk among companies are a consequence of distinct financial decisions, substantiated by diverse financial data. Notably, most of the impact studies concerning financial information and its effect on the systematic risk of enterprises are predominantly carried out in developed countries like the United States, Canada, and European countries. Nevertheless, Vietnam has seen limited empirical research on this subject, particularly in the banking sector.

As a result, the primary goal of this study is to investigate the influence of financial information (in the form of financial variables) on the systematic risk of stocks in the banking sector in Vietnam. This research contributes an empirical perspective to financial theory, particularly regarding systematic risk, within the context of an emerging and rapidly growing market like Vietnam. Simultaneously, the study addresses a limitation observed in previous research by considering the unique characteristics of individual enterprises and evaluating model deficiencies, thus ensuring the most appropriate framework for analysis. This approach is aimed at producing cohesive and representative results that accurately depict the dynamic nature of the industry and the crucial factors within it.

Additionally, the research focuses on the Vietnam banking sector, an industry of paramount importance for the nation's long-term development as it strives towards industrialization and modernization. The research helps investors to have better judgments and reasonable policies when deciding to invest in banking stocks. The first focus of this study is to identify, consider and evaluate the influencing factors and determine the extent of the impact of macro and micro factors on the share value of the banking sector in the Vietnam stock market from 2017 to 2022. Therefore, the topic " The Influence of Corporate Financial Variables on Systematic Risk: A Study in the Vietnamese Banking Sector" was selected to conduct the research.

The research subjects: The central objective of this study is to comprehensively investigate the financial factors that play a pivotal role in shaping the systematic risk profile within the domain of the banking industry on the Vietnamese stock market. This research endeavor is poised to offer a deeper understanding of the intricate relationships and mechanisms that contribute to the systematic risk experienced by banks in Vietnam. By examining these financial factors, the study seeks to shed light on how economic and financial conditions impact the stability and performance of the banking sector. This analysis is particularly relevant given the banking industry's crucial role in the country's economic landscape, where it acts as a key intermediary and driver of financial stability.

The research questions: In light of author’s stated research objectives, the author have devised the following research questions to guide our study: First and foremost, the author endeavors to discern the corporate financial variables that wield a significant influence on the systematic risk observed within industry groups related to banking on the Vietnamese stock market. This line of inquiry is of paramount importance as it delves into the intricacies of the financial components that impact the stability and risk profile of the banking sector, a critical player in Vietnam's economic landscape. By meticulously identifying and examining these variables, the author aims to gain a comprehensive understanding of the multifaceted factors that underpin systematic risk within this specific industry segment. Furthermore, the study seeks to unravel the extent of influence that these identified financial variables exert on the systematic risk within the banking sector.

This aspect of the author's investigation is instrumental in providing a nuanced understanding of the role and significance of each financial variable in shaping the overall systematic risk. By quantifying and assessing the relative importance and magnitude of these variables, the author can elucidate their contributions to the systemic risk and gain a deeper insight into the dynamics governing systematic risk within this particular context. This exploration not only enhances our comprehension of systematic risk but also aids in the formulation of informed strategies for risk management and decision-making within the banking industry on the Vietnamese stock market, which, in turn, has broader implications for the nation's economic stability and growth. Research scope This study centers its focus on the comprehensive examination of systematic risk within the Vietnamese banking sector.

Systematic risk, a crucial element in the realm of finance, carries significant implications for the overall stability and performance of banks operating in Vietnam. Understanding and dissecting the intricacies of systematic risk within this specific financial domain is essential to not only financial professionals but also policymakers and stakeholders aiming to ensure the sector's sustainable growth and stability. The primary research object of this study is the assessment of how corporate financial variables influence systematic risk within the Vietnamese banking sector. The banking industry serves as a cornerstone of the nation's economic landscape, playing a vital role in intermediating financial activities and contributing to overall economic development.

By exploring the impact of corporate financial variables on systematic risk, this research aims to shed light on the factors that shape the risk profile of banks in Vietnam. This knowledge is indispensable for both financial practitioners and regulators seeking to make informed decisions and implement effective risk management strategies in this dynamic and crucial sector. It's essential to emphasize that the study's scope is deliberately confined to stocks listed on the HOSE (Ho Chi Minh Stock Exchange) and HNX (Hanoi Stock Exchange) between the years 2017 and 2022. This specific timeframe and spatial constraint have been imposed to facilitate a more focused and comprehensive examination of the financial factors that influence systematic risk within this particular subset of the Vietnamese stock market.

This temporal boundary will allow for an in- depth exploration of the dynamics, trends, and financial variables that shaped the banking industry during these years, providing a valuable and contextualized insight into the industry's performance and risk profile within this defined period. Structure of the thesis The subsequent sections of this research have been thoughtfully organized to provide a structured exploration ofthe study's objectives and findings. 3 In Part 1, the author journey through the historical theories that form the foundation of our research and trace their development over time. This section not only presents a comprehensive overview of the theoretical framework within which the author’s study is situated but also demonstrates the progression of ideas that have contributed to the understanding of systematic risk and financial markets.

Part 2 the author provides a thorough explanation of the methodologies that have been employed in this research, demystifying their functions and highlighting their relevance in the study of systematic risk.