Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Xếp hạng tín nhiệm (XHTN) đối với hệ thống ngân hàng thương mại giữ vai trò then chốt trong việc phản ánh mức độ an toàn tài chính, năng lực thanh toán và hiệu quả hoạt động của các định chế tài chính trung gian. Kết quả xếp hạng được công bố bởi các tổ chức uy tín quốc tế tác động trực tiếp đến khả năng tiếp cận thị trường vốn, chi phí huy động và niềm tin của nhà đầu tư cũng như khách hàng gửi tiền.

Khóa luận được xây dựng trong bối cảnh nền kinh tế thế giới giai đoạn 2021–2022 chịu tác động kép từ giai đoạn hậu đại dịch Covid-19 và căng thẳng địa chính trị Nga – Ukraina, dẫn đến áp lực lạm phát gia tăng và nguy cơ hình thành các bong bóng tài chính. Tại thời điểm nghiên cứu, Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) đã nâng lãi suất từ mức 0,25% lên phạm vi 0,75%–1% và dự kiến tiếp tục tăng trong năm 2022, gây biến động lớn đến thị trường tài chính toàn cầu. Tại Việt Nam, nhờ khả năng duy trì mặt bằng lãi suất tương đối ổn định và quy mô dự trữ ngoại hối cao, hệ thống ngân hàng duy trì được sự ổn định và nhận được các đánh giá xếp hạng tín nhiệm khả quan. Nhằm làm rõ cơ chế tác động của các yếu tố nội tại đến mức độ tín nhiệm của các ngân hàng trong nước, tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu về ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm của nhóm các ngân hàng Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu:

  1. Xây dựng khung cơ sở lý luận chi tiết về ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến XHTN của nhóm các ngân hàng thương mại.
  2. Đánh giá, phân tích mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến kết quả XHTN của nhóm ngân hàng được lựa chọn.
  3. Đề xuất một số phương án và giải pháp thực tiễn nhằm cải thiện tình hình tài chính và các chỉ số tài chính phục vụ mục tiêu duy trì, nâng cao thứ hạng tín nhiệm.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Các chỉ tiêu tài chính có ảnh hưởng như thế nào đến xếp hạng tín nhiệm của nhóm các ngân hàng thương mại Việt Nam?
  2. Mức độ tác động cụ thể của từng chỉ tiêu tài chính đến xác suất đạt các bậc xếp hạng tín nhiệm khác nhau của ngân hàng diễn ra ra sao?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Xếp hạng tín nhiệm và các chỉ tiêu tài chính ảnh hưởng đến kết quả xếp hạng tín nhiệm của nhóm 15 ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: 15 ngân hàng thương mại Việt Nam được tổ chức Moody’s công bố xếp hạng, bao gồm: Agribank, LPB, ABBank, OCB, BIDV, Vietinbank, Vietcombank, VPBank, MB, Techcombank, ACB, SHB, HDBank, VIB, Sacombank và TPBank.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 5 năm từ năm 2017 đến năm 2021.
  • Dữ liệu nghiên cứu: Báo cáo tài chính hợp nhất đã qua kiểm toán, báo cáo thường niên của 15 ngân hàng và các báo cáo kết quả XHTN định kỳ từ Moody’s.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và thang đo xếp hạng tín nhiệm

Khóa luận hệ thống hóa các khái niệm nền tảng về xếp hạng tín nhiệm từ khởi nguồn của John Moody (1909), tiếp nối qua các định nghĩa chuẩn mực của Moody’s (2019), Standard & Poor’s (2012) và các học giả trong nước (Trần Đắc Sinh, 2002; Hoàng Ngọc Hà, 2007; Bùi Nguyệt Hà, 2021). Xếp hạng tín nhiệm được xác định là sự đánh giá khách quan, độc lập về năng lực và mức độ sẵn sàng thực hiện các nghĩa vụ nợ gốc và lãi đúng hạn của một tổ chức phát hành trong suốt thời hạn hiệu lực của công cụ nợ.

Khóa luận phân tích cấu trúc hệ thống ký hiệu phân hạng ngắn hạn và dài hạn của 3 tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế lớn:

  • Moody’s: Thang dài hạn từ Aaa đến C (Aaa, Aa, A, Baa, Ba, B, Caa, Ca, C) và thang ngắn hạn từ P-1 đến NP.
  • Standard & Poor’s (S&P): Thang dài hạn từ AAA đến D (AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, CC, C, D) và thang ngắn hạn từ A-1 đến D.
  • Fitch Ratings: Thang dài hạn từ AAA đến D và thang ngắn hạn từ F1 đến D.

Hệ thống nhân tố tác động đến XHTN được chia thành hai nhóm chính:

  • Chỉ tiêu tài chính: Phản ánh sức khỏe tài chính thông qua chất lượng tài sản, năng lực nguồn vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời, hiệu quả hoạt động và khả năng thanh toán/thanh khoản.
  • Chỉ tiêu phi tài chính: Bao gồm năng lực quản trị điều hành, môi trường kiểm soát nội bộ, vị thế cạnh tranh trên thị trường, quy mô mạng lưới, thời gian hoạt động, môi trường pháp lý và các biến số kinh tế vĩ mô.

Tác giả tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế và trong nước: mô hình Logit thứ bậc của Matousek & Stewart (2009), Caporale và cộng sự (2012), phương pháp phân loại trí tuệ nhân tạo của Ioannidis và cộng sự (2010), mô hình đánh giá ngân hàng thương mại Việt Nam của Đào Thị Vân Anh (2017), nghiên cứu định tính của Nguyễn Bảo Ngọc (2010), mô hình Logit của Nguyễn Văn Hùng (2012) và nghiên cứu của Bùi Nguyệt Hà (2021). Từ đó, tác giả chỉ ra khoảng trống về dữ liệu đa dạng ngân hàng trong giai đoạn biến động kinh tế 2017–2021 để thiết lập mô hình định lượng phù hợp.

Phương pháp nghiên cứu

Khóa luận kết hợp hai phương pháp nghiên cứu chính:

  • Phương pháp phân tích định tính: Thu thập, tổng hợp lý thuyết, phân loại các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính từ tài liệu học thuật và báo cáo ngành; thiết lập khung biến số và giả thuyết nghiên cứu.
  • Phương pháp phân tích định lượng: Sử dụng mô hình hồi quy Logit thứ bậc (Ordinal Logistic Regression Model) được ước lượng bằng phương pháp hợp lý cực đại (Maximum Likelihood Estimation - MLE) trên phần mềm Stata 14.

Mô hình hồi quy thứ bậc được thiết lập với biến phụ thuộc $Y$ mang giá trị rời rạc có thứ tự từ 1 đến 5, đại diện cho 5 mức xếp hạng tín nhiệm dài hạn của Moody's đối với 15 ngân hàng trong mẫu:

  • $Y = 1$: Ngân hàng được xếp hạng Ba3
  • $Y = 2$: Ngân hàng được xếp hạng B1
  • $Y = 3$: Ngân hàng được xếp hạng B2
  • $Y = 4$: Ngân hàng được xếp hạng B3
  • $Y = 5$: Ngân hàng được xếp hạng Caa1

Hàm logit tích lũy xác định xác suất $P_j = \Pr(Y = j)$ với điều kiện ràng buộc tổng xác suất $\sum_{j=1}^5 P_j = 1$. Sau khi ước lượng mô hình, tác giả tính toán hệ số tác động biên (Marginal Effects) nhằm xác định mức độ thay đổi xác suất rơi vào từng bậc xếp hạng khi một chỉ tiêu tài chính biến thiên 1 đơn vị.

Nhóm chỉ tiêu Ký hiệu Tên chỉ tiêu tài chính Công thức xác định Kỳ vọng tác động
Vốn $X_1$ Tỷ lệ vốn và thu nhập trên tài sản (VCSH + Tổng thu nhập) / Tổng tài sản $+$
$X_2$ Tỷ lệ vốn và thu nhập trên nợ (VCSH + Tổng thu nhập) / Tổng nợ phải trả $+$
$X_3$ Tỷ lệ tài sản cố định Tài sản cố định / Tổng tài sản $+$
Lợi nhuận $X_4$ Khả năng sinh lời của tài sản (ROA proxy) Lợi nhuận trước thuế / Tổng tài sản $+$
$X_5$ Khả năng sinh lời của vốn chủ (ROE proxy) Lợi nhuận trước thuế / Vốn chủ sở hữu $+$
Thu nhập $X_6$ Tỷ lệ bao phủ chi phí lãi Thu nhập từ lãi / Chi phí lãi $+$
$X_7$ Tỷ lệ bao phủ chi phí ngoài lãi Thu nhập ngoài lãi / Chi phí ngoài lãi $+$
$X_8$ Tỷ lệ hiệu quả thu nhập - chi phí Tổng thu nhập / Tổng chi phí $+$
Dư nợ tín dụng $X_9$ Tỷ lệ cấp tín dụng trên tài sản Dư nợ tín dụng / Tổng tài sản $+$
$X_{10}$ Tỷ lệ nợ xấu Nợ xấu / Dư nợ tín dụng $-$

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Chương 1 xây dựng hệ thống cơ sở lý luận về XHTN và vai trò của hoạt động này đối với 4 chủ thể chính trong nền kinh tế:

  • Nhà đầu tư: Cung cấp công cụ đo lường mức độ rủi ro tín dụng độc lập, hỗ trợ so sánh hiệu quả đầu tư và tối ưu hóa danh mục tài sản.
  • Tổ chức phát hành (Doanh nghiệp/Ngân hàng): Nâng cao tính minh bạch thông tin, tạo điều kiện tiếp cận các nguồn vốn vay với chi phí hợp lý.
  • Trung gian tài chính: Giúp định giá rủi ro cho vay, bảo lãnh phát hành và định hình lãi suất cạnh tranh huy động tiền gửi.
  • Nền kinh tế và cơ quan quản lý (NHNN): Hỗ trợ giám sát mức độ rủi ro hệ thống theo ngành, hoàn thiện chính sách tiền tệ và giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu.

Nội dung chương trình bày quy trình xếp hạng tín nhiệm theo chuẩn quốc tế, cấu trúc so sánh phương pháp tiếp cận giữa Moody’s, Standard & Poor’s và Fitch Ratings. Chương này cũng phân loại chi tiết các tiêu chí tài chính (chất lượng tài sản, năng lực vốn, khả năng sinh lời, thanh toán) và các tiêu chí phi tài chính (năng lực quản lý, môi trường kinh doanh, vị thế ngân hàng, độ tin cậy thông tin). Dựa trên việc tổng thuật các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước, tác giả xây dựng sơ đồ khung nghiên cứu liên kết 4 nhóm chỉ tiêu tài chính với mức xếp hạng tín nhiệm của hệ thống ngân hàng.

CHƯƠNG 2: SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 2 mô tả chi tiết nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ 15 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2017–2021 với tổng số 80 quan sát bảng. Tác giả lập luận cơ sở lý thuyết cho việc lựa chọn 10 biến độc lập thuộc 4 nhóm chỉ tiêu: vốn ($X_1, X_2, X_3$), lợi nhuận ($X_4, X_5$), thu nhập ($X_6, X_7, X_8$) và dư nợ cho vay ($X_9, X_{10}$).

Quy trình nghiên cứu định lượng được chuẩn hóa theo các bước:

  1. Thu thập dữ liệu báo cáo tài chính đã kiểm toán và kết quả xếp hạng của Moody's.
  2. Mã hóa biến phụ thuộc có thứ tự $Y$ tương ứng với 5 bậc xếp hạng (Ba3, B1, B2, B3, Caa1).
  3. Thiết lập ma trận tương quan để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
  4. Xây dựng các mô hình hồi quy thành phần ($A_1, A_2, A_3, A_4$) nhằm loại bỏ biến có hiện tượng cộng tuyến cao.
  5. So sánh các chỉ số thống kê (Pseudo $R^2$, kiểm định Likelihood Ratio $\chi^2$) và mức ý nghĩa $P\text{-value}$ để chọn lọc mô hình hồi quy tối ưu ($U_1$).
  6. Tính toán tác động biên của từng biến độc lập lên xác suất rơi vào từng bậc xếp hạng tín nhiệm.

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm thu được từ quá trình xử lý số liệu trên Stata 14:

  • Thống kê mô tả: Phân tích xu hướng biến thiên của các chỉ tiêu tài chính qua 5 nhóm xếp hạng tín nhiệm. Đáng chú ý, chỉ số trung bình tổng thu nhập trên tổng chi phí ($X_8$) giảm dần khi bậc xếp hạng giảm (từ 1,57 ở nhóm Ba3 xuống 1,144 ở nhóm Caa1). Ngược lại, tỷ lệ nợ xấu trung bình ($X_{10}$) tăng dần từ 0,0136 (nhóm Ba3) lên 0,0441 (nhóm Caa1).
  • Kiểm định đa cộng tuyến: Ma trận tương quan phát hiện hai cặp biến có mức tương quan rất chặt chẽ: cặp biến $X_1$ và $X_2$ ($r = 0,7$), cùng với các cặp liên quan đến tài sản cố định và lợi nhuận. Tác giả tiến hành thử nghiệm 4 mô hình hồi quy:
    • Mô hình $A_1$: Loại biến $X_1$ và $X_3$.
    • Mô hình $A_2$: Loại biến $X_1$ và $X_4$.
    • Mô hình $A_3$: Loại biến $X_2$ và $X_3$.
    • Mô hình $A_4$: Loại biến $X_2$ và $X_4$.
  • Lựa chọn mô hình: Sau khi so sánh chỉ số Pseudo $R^2$ và loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ($P\text{-value} \ge 0,05$ gồm $X_1, X_2, X_4, X_5, X_8$), mô hình tối ưu $U_1$ được xác lập với 4 biến độc lập cốt lõi: $X_6, X_7, X_9, X_{10}$.
  • Kết quả mô hình $U_1$: Số quan sát đạt 80; giá trị kiểm định thống kê $\text{LR } \chi^2(4) = 46,2016$ với mức ý nghĩa $P < 0,001$; giá trị Log likelihood hội tụ sau 5 bước lặp ở mức $-92,962474$.
  • Phân tích tác động biên: Xác định sự thay đổi xác suất của từng phân hạng tín nhiệm khi các chỉ tiêu tài chính biến động, đặc biệt ghi nhận biên độ tác động rõ rệt nhất ở nhóm xếp hạng B3 và Caa1.

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Dựa trên các phát hiện thực nghiệm, Chương 4 tổng kết mức độ tác động của từng nhóm chỉ tiêu tài chính đến mức xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tác giả đề xuất các định hướng quản trị tài chính cho các ngân hàng:

  • Cơ cấu lại nguồn thu nhập thông qua việc đẩy mạnh mảng dịch vụ và các nguồn thu ngoài lãi ($X_7$), giảm bớt sự phụ thuộc đơn thuần vào thu nhập từ lãi truyền thống.
  • Kiểm soát chi phí huy động vốn nhằm tối ưu hóa hệ số thu nhập từ lãi trên chi phí lãi ($X_6$).
  • Duy trì quy mô tăng trưởng tín dụng hợp lý gắn liền với việc kiểm soát tỷ lệ nợ xấu ($X_{10}$) dưới ngưỡng an toàn nhằm hạn chế nguy cơ bị hạ bậc xếp hạng xuống nhóm rủi ro cao (B3, Caa1).

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Logit thứ bậc $U_1$ thể hiện mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa 4 chỉ tiêu tài chính và xếp hạng tín nhiệm của 15 ngân hàng thương mại Việt Nam:

Biến độc lập Tên chỉ tiêu tài chính Chiều hướng tác động Mức ý nghĩa thống kê ($P\text{-value}$) Giải thích ý nghĩa kinh tế
$X_6$ Thu nhập từ lãi / Chi phí lãi Dương ($+$) $< 0,05$ Tỷ lệ bao phủ chi phí lãi cao phản ánh năng lực tạo thu nhập từ hoạt động tín dụng tốt, gia tăng xác suất đạt bậc XHTN cao hơn.
$X_7$ Thu nhập ngoài lãi / Chi phí ngoài lãi Dương ($+$) $< 0,05$ Đa dạng hóa nguồn thu ngoài lãi giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro hoạt động, tác động tích cực đến mức xếp hạng tín nhiệm.
$X_9$ Dư nợ tín dụng / Tổng tài sản Dương ($+$) $< 0,05$ Tỷ lệ dư nợ tín dụng thể hiện năng lực khai thác tài sản sinh lời và vị thế cạnh tranh trên thị trường tín dụng của ngân hàng.
$X_{10}$ Nợ xấu / Dư nợ tín dụng Âm ($-$) $< 0,05$ Nợ xấu gia tăng làm suy giảm chất lượng tài sản, gia tăng rủi ro thanh toán và làm tăng xác suất ngân hàng bị hạ bậc xếp hạng.

Thông số kỹ thuật mô hình hồi quy $U_1$:

  • Phương pháp ước lượng: Ordered Logistic Regression (Maximum Likelihood)
  • Số lượng quan sát ($N$): 80 quan sát
  • Thống kê kiểm định $\text{LR } \chi^2(4)$: 46,2016 ($P\text{-value} = 0,0000$)
  • Log likelihood cuối cùng: $-92,962474$ (hội tụ tại lần lặp thứ 5)

Kết quả phân tích ảnh hưởng biên chỉ ra rằng sự thay đổi của các biến số $X_6, X_7, X_9, X_{10}$ có mức tác động mạnh nhất đến xác suất chuyển dịch thứ hạng ở các nhóm xếp hạng thấp gồm B3 ($Y=4$) và Caa1 ($Y=5$).

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt học thuật: Khóa luận hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và kiểm chứng thực nghiệm mô hình Logit thứ bậc trong việc lượng hóa ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến mức XHTN theo chuẩn Moody’s tại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu khẳng định tính tương đồng với các công trình quốc tế của Matousek & Stewart (2009), Heffernan & Fu (2008) và nghiên cứu trong nước của Đào Thị Vân Anh (2017), Bùi Nguyệt Hà (2021).
  • Về mặt thực tiễn: Chỉ ra vai trò quan trọng của thu nhập ngoài lãi ($X_7$) bên cạnh thu nhập lãi truyền thống ($X_6$), cung cấp cơ sở định lượng để các nhà quản trị ngân hàng chủ động điều chỉnh cơ cấu tài sản, kiểm soát tỷ lệ nợ xấu ($X_{10}$) nhằm bảo vệ và nâng cao bậc tín nhiệm.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận một số hạn chế gắn liền với phạm vi dữ liệu và phương pháp:

  • Quy mô mẫu nghiên cứu: Dữ liệu nghiên cứu giới hạn ở 15 ngân hàng thương mại Việt Nam có kết quả xếp hạng được công bố công khai bởi Moody’s trong giai đoạn 2017–2021 (tổng số 80 quan sát), chưa bao quát toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng trong nước.
  • Yếu tố phi tài chính: Mô hình kinh tế lượng tập trung chủ yếu vào các chỉ tiêu tài chính định lượng trích xuất từ báo cáo tài chính; các yếu tố phi tài chính (năng lực quản trị, uy tín ban điều hành, sự hỗ trợ từ Chính phủ) chưa được lượng hóa đưa vào hàm hồi quy do tính chất định tính phức tạp.
  • Tổ chức xếp hạng đối chiếu: Nghiên cứu chỉ sử dụng thang đo của Moody’s, chưa thực hiện so sánh chéo kết quả đánh giá giữa các tổ chức xếp hạng khác như Fitch Ratings hay Standard & Poor’s.

Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng khung thời gian nghiên cứu sau năm 2021, bổ sung các biến số kiểm soát vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát, chính sách lãi suất điều hành) và thử nghiệm các phương pháp hồi quy tiên tiến nhằm tích hợp các biến phi tài chính vào mô hình định lượng.

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Tham khảo quy trình phân tích báo cáo tài chính ngân hàng thương mại, phương pháp xây dựng hệ thống biến số đánh giá chất lượng tín dụng theo chuẩn mực quốc tế.
  • Người thực hiện đề tài nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng: Tham khảo quy trình xử lý đa cộng tuyến, so sánh các mô hình thành phần ($A_1$ đến $A_4$), kỹ thuật ước lượng hồi quy Logit thứ bậc (Ordered Logit) và cách tính toán, diễn giải ảnh hưởng biên trên phần mềm Stata.
  • Bộ phận quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại: Cung cấp góc nhìn thực chứng về các chỉ số tài chính trọng yếu có tính chất quyết định đến việc duy trì và cải thiện mức xếp hạng tín nhiệm độc lập từ các tổ chức quốc tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng thang đo xếp hạng tín nhiệm của tổ chức nào để làm biến phụ thuộc trong mô hình?
Tác giả sử dụng kết quả xếp hạng tín nhiệm dài hạn của tổ chức Moody’s công bố cho 15 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2017–2021. Biến phụ thuộc $Y$ được mã hóa thành 5 bậc thứ bậc: Ba3 ($Y=1$), B1 ($Y=2$), B2 ($Y=3$), B3 ($Y=4$) và Caa1 ($Y=5$).

2. Phương pháp hồi quy nào được tác giả sử dụng và phần mềm hỗ trợ là gì?
Khóa luận sử dụng mô hình hồi quy Logit thứ bậc (Ordinal Logistic Regression) với phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (Maximum Likelihood Estimation - MLE), được tính toán và kiểm định trên phần mềm kinh tế lượng Stata 14.

3. Vì sao tác giả phải loại bỏ một số biến độc lập ban đầu để đi đến mô hình $U_1$?
Qua kiểm định ma trận tự tương quan, tác giả phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến cao giữa một số cặp biến (chẳng hạn $X_1$ và $X_2$ có hệ số tương quan $r = 0,7$). Sau khi chạy 4 mô hình thử nghiệm ($A_1, A_2, A_3, A_4$) và so sánh chỉ số Pseudo $R^2$, tác giả tiếp tục loại bỏ các biến có $P\text{-value} \ge 0,05$ ($X_1, X_2, X_4, X_5, X_8$) để thu được mô hình tối ưu $U_1$ với 4 biến có ý nghĩa thống kê ($X_6, X_7, X_9, X_{10}$).

4. Bốn chỉ tiêu tài chính giữ lại trong mô hình cuối cùng ($U_1$) tác động như thế nào đến xếp hạng tín nhiệm?
Chỉ tiêu thu nhập từ lãi/chi phí lãi ($X_6$), thu nhập ngoài lãi/chi phí ngoài lãi ($X_7$) và dư nợ tín dụng/tổng tài sản ($X_9$) có tác động cùng chiều (dương), làm tăng xác suất ngân hàng đạt bậc xếp hạng tín nhiệm cao hơn. Ngược lại, tỷ lệ nợ xấu/dư nợ tín dụng ($X_{10}$) có tác động ngược chiều (âm), làm gia tăng xác suất ngân hàng bị xếp vào các nhóm tín nhiệm thấp và có rủi ro cao.

5. Mức độ ảnh hưởng biên của các biến độc lập tập trung chủ yếu vào các bậc xếp hạng nào?
Kết quả phân tích tác động biên cho thấy sự biến động của các chỉ tiêu tài chính tác động rõ rệt và mạnh mẽ nhất đến xác suất ngân hàng rơi vào hai bậc xếp hạng thấp trong mẫu nghiên cứu là nhóm B3 ($Y=4$) và Caa1 ($Y=5$).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Hoàng Thị Trà My đã lượng hóa thành công mối quan hệ giữa các chỉ tiêu tài chính và mức xếp hạng tín nhiệm của 15 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2017–2021 thông qua mô hình hồi quy Logit thứ bậc. Kết quả thực nghiệm khẳng định tầm quan trọng của hiệu quả thu nhập từ lãi, sự đóng góp của nguồn thu ngoài lãi, quy mô tín dụng và công tác kiểm soát nợ xấu đối với kết quả xếp hạng của Moody's. Công trình cung cấp cơ sở khoa học và bằng chứng thực tế giúp các nhà quản trị ngân hàng nhận diện rõ các chỉ số tài chính trọng yếu cần ưu tiên điều hành nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh và uy tín tín dụng trên thị trường tài chính.