Tổng quan luận án
Công trình nghiên cứu "Đề xuất Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm nhằm tái cơ cấu chủ động Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Đoàn Đức Minh, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Trần Thị Thanh Tú, thuộc chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng (mã số: 9340201.01) tại Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội (năm 2022).
Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu
Theo báo cáo của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2008), chi phí dành cho các cuộc khủng hoảng ngân hàng và hoạt động phục hồi bình quân chiếm khoảng 13,3% GDP, với mức cao nhất ghi nhận lên tới gần 60% GDP. Kinh nghiệm thực tế từ các quốc gia phải xử lý khủng hoảng ngân hàng ở trạng thái bị động như Thái Lan, Indonesia và Hàn Quốc cho thấy chi phí tái cơ cấu lần lượt chiếm 43,8%, 56,8% và 31,2% GDP; chi phí tái cấu trúc hệ thống ngân hàng Trung Quốc ước tính chiếm khoảng 30% GDP. Ngược lại, việc thực hiện tái cơ cấu chủ động tại Nhật Bản kiểm soát chi phí ở mức 19,87% GDP. Trích dẫn nghiên cứu của Ulrich Steger và Christoph Nedopil (IFC, 2001), luận án nhấn mạnh rằng ngay cả khi tổ chức sở hữu hệ thống quản trị công ty hoàn chỉnh, khủng hoảng vẫn có thể xảy ra nếu thiếu cơ chế nhận diện các tín hiệu rủi ro từ sớm.
Khoảng trống nghiên cứu được tác giả xác định xuất phát từ thực tế: phần lớn các công trình nghiên cứu và quan điểm thực tiễn về tái cơ cấu trước đây đều coi tái cơ cấu là biện pháp mang tính xử lý bị động ("chữa bệnh") khi ngân hàng đã rơi vào tình trạng suy yếu hoặc khủng hoảng. Rất ít công trình tiếp cận theo hướng tái cơ cấu chủ động tại từng ngân hàng thương mại (NHTM) riêng lẻ. Đồng thời, các nghiên cứu về cảnh báo sớm tại Việt Nam chủ yếu tập trung cảnh báo cấp độ toàn hệ thống hoặc xem xét riêng rẽ các chỉ số rủi ro tín dụng và thanh khoản tài chính, chưa xây dựng một bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm tích hợp đồng thời cả hai yếu tố Tài chính và Phi tài chính (quản trị công ty) ở cấp độ một ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) riêng lẻ.
Mục tiêu nghiên cứu
- Mục tiêu tổng quát: Đề xuất Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm ở cấp độ ngân hàng phù hợp với NHTMCP Việt Nam trên cơ sở kết hợp 2 nhóm chỉ tiêu Tài chính và Phi tài chính. Bộ chỉ tiêu là căn cứ để đánh giá, cảnh báo rủi ro và lập Đề án/Kế hoạch tái cơ cấu ở cấp độ NHTMCP nhằm nâng cao hiệu quả tái cơ cấu chủ động và hoàn thiện công tác quản trị tại ngân hàng.
- Mục tiêu cụ thể:
- Thứ nhất, tìm ra khoảng trống nghiên cứu trong việc xây dựng, ứng dụng Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm ở cấp độ ngân hàng trong hoạt động của NHTM, dự thảo Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm trên cơ sở kết hợp cả 2 nhóm chỉ tiêu Tài chính và Phi tài chính.
- Thứ hai, kiểm định tính phù hợp của Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm được dự thảo cũng như trọng số phù hợp của mỗi nhóm chỉ tiêu Tài chính và Phi tài chính.
- Thứ ba, đề xuất một số kiến nghị nhằm ứng dụng hiệu quả Bộ chỉ tiêu tại NHTMCP Việt Nam và một số giải pháp cụ thể nhằm nâng cao hiệu quả tái cơ cấu chủ động tại ngân hàng được chọn làm ngân hàng điển hình trong nghiên cứu.
Câu hỏi nghiên cứu
- Câu hỏi 1: Khoảng trống trong nghiên cứu về Cảnh báo sớm nhằm tái cơ cấu chủ động các NHTM ở cấp độ ngân hàng riêng lẻ?
- Câu hỏi 2: Bộ chỉ tiêu Cảnh báo sớm nhằm tái cơ cấu chủ động có sự kết hợp cả hai yếu tố Tài chính và Phi tài chính như thế nào sẽ là phù hợp với NHTMCP Việt Nam?
- Câu hỏi 3: Các kiến nghị để ứng dụng hiệu quả Bộ chỉ tiêu được đề xuất tại các NHTMCP Việt Nam? Các giải pháp, hành động phù hợp nhằm nâng cao hiệu quả tái cơ cấu chủ động đối với Ngân hàng đã được chọn làm ngân hàng điển hình để kiểm định Bộ tiêu chí trong nghiên cứu?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Bộ chỉ tiêu Cảnh báo sớm trong hoạt động của Ngân hàng Thương mại Cổ phần ở cấp độ ngân hàng riêng lẻ. Vấn đề tái cơ cấu chủ động trong hoạt động của NHTMCP được sử dụng làm nội dung nghiên cứu bổ trợ.
- Phạm vi không gian: Các NHTMCP đã niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán chính thức tại Việt Nam (không bao gồm các chi nhánh hoặc ngân hàng 100% vốn nước ngoài) và NHTMCP Đại chúng Việt Nam (PVcomBank) – đơn vị được chọn làm trường hợp điển hình để kiểm định.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn phân tích và thu thập dữ liệu chính từ năm 2011 đến năm 2019. Một số dữ liệu vĩ mô, tổng quan hệ thống và số liệu hoạt động của PVcomBank được cập nhật bổ sung đến tháng 6/2021 và tháng 9/2021.
Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án
Luận án điểm lại các nhóm nghiên cứu trong nước và quốc tế liên quan đến rủi ro ngân hàng, quản trị công ty, hệ thống cảnh báo sớm và tái cấu trúc:
- Khái niệm và rủi ro hoạt động ngân hàng: Các định nghĩa cơ bản về định chế trung gian tài chính và dịch vụ ngân hàng được trích dẫn từ Mishkin (2001), Rose (2004), Nguyễn Văn Tiến, cùng khuôn khổ pháp lý tại Luật Các tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12 (sửa đổi năm 2017). Về phân loại rủi ro, Hennie V. (2009) hệ thống hóa 3 nhóm: rủi ro tài chính, rủi ro hoạt động và rủi ro môi trường kinh doanh. Pasricha và cộng sự (2013) phân tích mức độ tổn thương tài chính; González-Hermosillo phân tích tương quan giữa vốn chủ sở hữu thấp, tỷ lệ trang trải vốn thấp với nguy cơ đổ vỡ; Gourinchas và cộng sự (2001) cùng Loloh (2015) nghiên cứu về tác động của sự bùng nổ tín dụng đối với khủng hoảng.
- Quản trị công ty trong định chế tài chính (yếu tố phi tài chính): Wilson, Casu, Girardone, Molyneux (2010) nêu rõ tính chất phức tạp của quan hệ người ủy thác - người đại diện và hiện tượng bất cân xứng thông tin trong ngân hàng. Marcinkowska (2012) khẳng định quản trị yếu kém là nguyên nhân trực tiếp dẫn tới khủng hoảng ngân hàng. Switzer, Jun Wang và Qiao Tu (2015) kiểm định mối quan hệ giữa quản trị công ty với rủi ro vỡ nợ (đo bằng CDS spreads và xác suất Merton). Về cơ cấu Hội đồng quản trị (HĐQT) và ban lãnh đạo, luận án trích dẫn kết quả của Kang, Cheng & Gray (2007), De Andres & Vallelado (2008), Lu & Boateng (2017, 2018), Kutubi, Ahmed & Khan (2017), Canicio & Blessing (2014). Về cơ cấu sở hữu, nghiên cứu đối chiếu các phát hiện của Sun & Tong (2003), Uwalomwa & Olamide (2012), Nguyễn Hồng Sơn và cộng sự (2015). Tại Việt Nam, Trần Thị Thanh Tú và cộng sự (2014, 2017) đã khảo sát 35 NHTM theo Thẻ điểm Quản trị Công ty ASEAN (ASEAN Corporate Governance Scorecard), chỉ ra điểm số trung bình của các ngân hàng niêm yết chỉ đạt 44,71/100 điểm.
- Hệ thống cảnh báo sớm (EWS): Vilén (2010) cùng Tamadonejad và cộng sự (2016) xây dựng mô hình cảnh báo căng thẳng tài chính. Gramlich, Miller, Oet và Ong (2010a, 2010b) đề xuất hệ thống nguyên tắc xây dựng EWS mang tính phòng ngừa. Maimbo (2000b) thiết lập mô hình chẩn đoán đổ vỡ ngân hàng tại Zambia tích hợp yếu tố phi tài chính. Lindgren và cộng sự (1996) đưa ra danh mục các biến số CAMELS và môi trường vĩ mô. Maricica & Figgeta (2012), Lakshan & Wijekoon (2013), Chung và cộng sự (2008), Lin và cộng sự (2014), Kerstein & Kozberg (2013), Zaghdoudi (2013), Chokuda, Nkomazana và Mawanza (2017) thảo luận về hạn chế của việc chỉ dùng dữ liệu kế toán và sự cần thiết của các biến quản trị. Tại Việt Nam, Đỗ Thị Thu Hà (2020) chỉ ra mới chỉ có Vietcombank và Vietinbank công bố hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng bán lẻ (VPBank áp dụng hệ thống Top Down và Bottom Up); Phạm Mạnh Hùng (2021) xây dựng bộ chỉ số minh bạch thông tin gồm 4 nhóm với 40 tiêu chí.
- Tái cơ cấu ngân hàng: Michael Blatz, Karl-J. Kraus và Sascha Haghani (2006) phân tích tái cơ cấu tài chính; Nae-Youn Lee (2000), Dominique Strauss-Kahn (2009), Waxman (1998), Demirgüç-Kunt, Detragiache và Gupta (2006) tổng kết các biện pháp can thiệp; Joseph Stiglitz phân tích khó khăn tái cấu trúc ở các nền kinh tế đang phát triển; Chih-Hsiang Ho và cộng sự (2016), Lu & Whidbee (2013a), Chung-Hua Shen & Meng-Fen Hsieh (2013) nghiên cứu mối quan hệ giữa quy mô, mô hình kinh doanh và nguy cơ phá sản. Nguyễn Khương (2017) phân loại tái cơ cấu thành 5 nội dung: pháp nhân/sở hữu, chiến lược, hệ thống quản trị, hoạt động và tài chính.
Khoảng trống luận án giải quyết: Luận án định vị nghiên cứu vào việc thiết lập Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm ở cấp độ một ngân hàng đơn lẻ, tích hợp đồng bộ hai cấu phần Tài chính (theo khung CAMELS) và Phi tài chính (chỉ số Quản trị công ty - CG) nhằm phục vụ công tác tái cơ cấu chủ động, khắc phục sự phân mảnh của các nghiên cứu trước vốn chỉ tiếp cận ở góc độ vĩ mô hệ thống hoặc xử lý khủng hoảng bị động.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết và khung phân tích
- Lý thuyết nền tảng: Lý thuyết người đại diện (Principal-Agent Theory), lý thuyết bất cân xứng thông tin (Information Asymmetry Theory), các nguyên tắc quản trị công ty của OECD và Ủy ban Basel, hệ thống đánh giá mức độ lành mạnh tài chính CAMELS (Vốn - C, Chất lượng tài sản - A, Năng lực quản trị - M, Khả năng sinh lời - E, Thanh khoản - L, Độ nhạy cảm thị trường - S).
- Khung phân tích: Luận án kế thừa và phát triển khung phân tích hệ thống cảnh báo sớm rủi ro ngân hàng từ nghiên cứu của Vidal-Abarca & Ruiz (2015), kết nối mục tiêu nhận diện rủi ro từ dữ liệu quá khứ, thẩm định qua ý kiến chuyên gia và thực nghiệm trên số liệu ngân hàng điển hình.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu áp dụng phương pháp hỗn hợp (kết hợp định tính và định lượng):
- Phương pháp định tính:
- Phân tích tài liệu, tổng quan văn bản quy phạm pháp luật và thông lệ quốc tế về an toàn vốn và quản trị ngân hàng.
- Sử dụng Thẻ điểm Quản trị Công ty ASEAN (ASEAN Corporate Governance Scorecard) gồm 5 phần (Quyền của cổ đông, Đối xử bình đẳng với cổ đông, Vai trò của các bên liên quan, Công bố thông tin và tính minh bạch, Trách nhiệm của HĐQT) kết hợp các tiêu chí thưởng/phạt để lượng hóa năng lực quản trị công ty (CGI) của các NHTMCP.
- Tham vấn ý kiến chuyên gia để hiệu chỉnh các nhóm chỉ số và xác định trọng số liên kết giữa chỉ số tài chính và chỉ số quản trị.
- Phương pháp định lượng:
- Phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan giữa các chỉ số cảnh báo và mức độ rủi ro của ngân hàng.
- Kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng (panel data) bằng mô hình bình phương nhỏ nhất thông thường (Pooled OLS) và Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM).
- Mô hình hồi quy kiểm định mối quan hệ giữa chỉ số cảnh báo sớm (Early Warning Indicator - EWI / Early Warning System - EWS) với hai biến phụ thuộc đại diện cho rủi ro ngân hàng là: Tỷ lệ Nợ xấu (NPL) và Tỷ lệ Đòn bẩy (Leverage).
- Phương pháp nghiên cứu trường hợp điển hình (Case study): Áp dụng và kiểm định bộ chỉ tiêu trên dữ liệu thực tế giai đoạn 2013–2021 tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đại chúng Việt Nam (PVcomBank).
Nguồn tư liệu và dữ liệu
- Dữ liệu thứ cấp: Báo cáo tài chính đã kiểm toán, báo cáo thường niên, báo cáo quản trị công ty của các NHTMCP niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2011–2019; Đề án tái cơ cấu giai đoạn 2015–2018 và số liệu tài chính chi tiết của PVcomBank giai đoạn 2013–2021; số liệu thống kê tổng hợp từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (cập nhật đến ngày 30/09/2021).
- Dữ liệu sơ cấp: Thu thập qua phỏng vấn chuyên gia quản lý ngân hàng và kết quả chấm điểm độc lập các tiêu chí quản trị công ty theo Thẻ điểm ASEAN.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Cơ sở lí luận về cảnh báo sớm nhằm tái cơ cấu chủ động ngân hàng thương mại
Chương này hệ thống hóa lý luận về bản chất trung gian tài chính của NHTM, khẳng định rủi ro trong ngành ngân hàng có tính chất lây lan và chi phí xã hội lớn. Tác giả phân loại rủi ro hoạt động ngân hàng dựa trên nghiên cứu của Hennie V. (2009) thành 3 nhóm cơ bản:
| Nhóm rủi ro |
Các thành phần chi tiết được nhận diện |
| Rủi ro môi trường kinh doanh |
Chính sách kinh tế vĩ mô, hạ tầng tài chính, hạ tầng pháp lý, khủng hoảng ngân hàng và sự lây lan. |
| Rủi ro tài chính |
Cơ cấu bảng cân đối kế toán, kết quả hoạt động, mức đủ vốn, mất thanh khoản, thị trường, lãi suất, tiền tệ. |
| Rủi ro hoạt động |
Gian lận nội bộ, gian lận bên ngoài, khách hàng/sản phẩm/dịch vụ, hư hỏng tài sản vật chất, gián đoạn giao dịch/công nghệ, thực thi/giao nhận/quản lý quy trình nghiệp vụ. |
Tác giả phân tích tính đặc thù của quản trị công ty trong NHTM: chịu sự giám sát kép (cơ quan quản lý và thị trường), chi phí xã hội khi đổ vỡ rất cao, mối quan hệ đại diện phức tạp do thông tin bất cân xứng giữa cổ đông, người gửi tiền, người vay và cơ quan thanh tra. Chương 1 trình bày 5 nguyên tắc xây dựng EWS theo Gramlich và cộng sự (2010b), mô hình EWS cho ngân hàng đơn lẻ của Maimbo (2000b), danh mục biến số và kỳ vọng tác động theo Lindgren và cộng sự (1996).
Đánh giá thực trạng áp dụng EWS tại Việt Nam dựa trên khảo sát của Đỗ Thị Thu Hà (2020), chương này nêu rõ mới chỉ có 2 ngân hàng (Vietcombank, Vietinbank) triển khai EWS định lượng cho khách hàng cá nhân; VPBank áp dụng EWS Top Down và Bottom Up; đa phần các NHTM còn lại dựa vào phân tích định tính và xếp hạng tín dụng nội bộ. Đồng thời, chương 1 phân tích các khái niệm tái cơ cấu chủ động đối lập với tái cơ cấu bị động, làm rõ 5 cấu phần tái cấu trúc ngân hàng theo Nguyễn Khương (2017): sở hữu, chiến lược, quản trị, hoạt động và tài chính.
Chương 2: Phương pháp nghiên cứu
Chương 2 mô tả chi tiết quy trình nghiên cứu 3 giai đoạn: xây dựng khung phân tích (dựa trên Vidal-Abarca & Ruiz, 2015), dự thảo bộ chỉ tiêu kết hợp CAMELS và Quản trị công ty (CG), và kiểm định qua mô hình kinh tế lượng cùng nghiên cứu điển hình.
Các biến số được xác định trong nghiên cứu gồm:
- Biến phụ thuộc (đo lường rủi ro NHTM): Tỷ lệ nợ xấu (NPL) và Tỷ lệ đòn bẩy (Leverage).
- Biến độc lập nhóm Tài chính (CAMELS): Hệ số an toàn vốn (CAR), Tỷ lệ cấp tín dụng trên huy động (LDR), Tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR), Biên lãi thuần (NIM), Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), Dự phòng rủi ro.
- Biến độc lập nhóm Phi tài chính (Quản trị công ty - CG): Điểm số chỉ số quản trị công ty (CGI), quy mô Hội đồng quản trị, tính độc lập của HĐQT, cơ cấu kiêm nhiệm của Tổng Giám đốc (CEO), điểm thành phần quyền cổ đông, tính minh bạch và công bố thông tin.
Chương này thiết lập phương trình hồi quy tuyến tính OLS và mô hình tác động cố định (FEM) nhằm kiểm soát các đặc trưng riêng biệt không quan sát được của từng ngân hàng theo chuỗi thời gian, đồng thời xây dựng công thức liên kết xác định trọng số tổng hợp cho biến chỉ số cảnh báo sớm (EWS).
Chương 3: Thực trạng tái cơ cấu và một số dấu hiệu cảnh báo sớm trong hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam
Chương 3 khái quát tiến trình tái cơ cấu hệ thống NHTM Việt Nam qua các giai đoạn gắn với các đề án của Chính phủ và NHNN. Tác giả dẫn chứng số liệu thống kê của NHNN đến ngày 30/09/2021 về quy mô vốn điều lệ, tổng tài sản và các tỷ lệ an toàn của hệ thống tổ chức tín dụng:
| Chỉ tiêu tài chính (thời điểm 30/09/2021) |
Khối NHTM Nhà nước |
Khối NHTMCP |
| Vốn điều lệ (tỷ đồng) |
170.852 |
344.896 |
| Tổng tài sản (tỷ đồng) |
6.136.969 |
6.471.218 |
| Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN |
9,33% |
10,65% |
| Tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn |
12,38% |
26,08% |
| Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi (LDR) |
82,90% |
75,54% |
| Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) |
0,91% |
1,22% |
| Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) |
14,03% |
14,35% |
Đi sâu vào nghiên cứu điển hình PVcomBank, tác giả phân tích giai đoạn hợp nhất từ Tổng công ty Tài chính Cổ phần Dầu khí Việt Nam (PVFC) và NHTMCP Phương Tây (WesternBank) năm 2013. Báo cáo tài chính giai đoạn 2013–2015 và Đề án tái cơ cấu 2015–2018 cho thấy ngân hàng phải xử lý các tồn đọng tài chính lớn từ hai tổ chức tiền thân.
Chương 3 chỉ ra các dấu hiệu cảnh báo sớm phi tài chính và vận hành tại PVcomBank và một số NHTM:
- Biến động nhân sự: Số lượng lao động nghỉ việc tại PVcomBank giai đoạn 2015–2018 gia tăng (ghi nhận tại Bảng 3.5), gây xáo trộn tổ chức trong quá trình cơ cấu lại mạng lưới.
- Thu nhập người lao động: Sự chênh lệch và biến động quỹ lương, thu nhập bình quân (Bảng 3.7) phản ánh áp lực tiết giảm chi phí hoạt động.
- Biến động thành viên HĐQT: Giai đoạn 2013–2018 ghi nhận nhiều thay đổi trong cơ cấu HĐQT và ban điều hành (Bảng 3.8).
- Hiệu quả hoạt động: Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập kinh doanh (CIR) ở mức cao so với bình quân các NHTMCP khác trên thị trường (Biểu đồ 3.1).
Chương 4: Kiểm định Bộ chỉ tiêu
Chương 4 trình bày toàn bộ kết quả thực nghiệm định lượng trên mẫu các NHTMCP niêm yết giai đoạn 2011–2018 và trên dữ liệu PVcomBank giai đoạn 2013–2021:
- Đánh giá Quản trị công ty (CG):
- Chấm điểm theo Thẻ điểm ASEAN Scorecard cho các ngân hàng niêm yết (Bảng 4.2, Bảng 4.3). Điểm số quản trị công ty của các NHTMCP Việt Nam nhìn chung thấp hơn so với chuẩn mực khu vực; cấu phần đạt điểm cao nhất là "Quyền của cổ đông", cấu phần thấp nhất là "Trách nhiệm của HĐQT" và "Vai trò của các bên liên quan".
- Kết quả hồi quy trên mẫu NHTMCP niêm yết (2011–2018):
- Hồi quy OLS và FEM cho thấy các biến quản trị công ty (CGI) và các biến tài chính CAMELS có tác động có ý nghĩa thống kê tới Tỷ lệ nợ xấu (NPL) và Tỷ lệ đòn bẩy (Leverage) (Bảng 4.4, Bảng 4.5, Bảng 4.10, Bảng 4.11).
- Điểm số quản trị công ty cải thiện có mối tương quan nghịch với tỷ lệ nợ xấu, khẳng định vai trò của việc giám sát nội bộ và tính độc lập của HĐQT trong việc kiểm soát rủi ro.
- Luận án xác lập trọng số kết hợp giữa nhóm chỉ số Tài chính (CAMELS) và chỉ số Quản trị công ty (CG) tại Bảng 4.12, tạo ra biến chỉ số cảnh báo sớm tổng hợp (EWI/EWS) có ý nghĩa giải thích thống kê cao (Bảng 4.13).
- Kiểm định thực tế tại PVcomBank (2013–2021):
- Luận án phân tích chuỗi số liệu tài chính chi tiết: Tỷ lệ nợ xấu (Bảng 4.14), Tỷ lệ đòn bẩy (Bảng 4.15), Tỷ lệ CAR (Bảng 4.16), Tổng tài sản rủi ro (Bảng 4.17), Tổng nợ phải trả (Bảng 4.18), Dự phòng giảm giá chứng khoán đầu tư và kinh doanh (Bảng 4.19, 4.20, 4.21), Đầu tư dài hạn và dự phòng (Bảng 4.22, 4.23), Tỷ lệ CIR (Bảng 4.24), Lợi nhuận trước thuế (Bảng 4.25), Vốn chủ sở hữu (Bảng 4.26), Tổng tài sản (Bảng 4.27), Hệ số NIM (Bảng 4.28, 4.29 so sánh quý 1/2020 – quý 3/2021), Tỷ lệ LDR (Bảng 4.30) và Điểm số quản trị CG (Bảng 4.31).
- Kết quả ước lượng hồi quy riêng cho PVcomBank (Bảng 4.32, 4.33, 4.34, 4.35) xác nhận sự biến động của các cấu phần CAMEL và CGI có tác động trực tiếp đến mức độ gia tăng rủi ro tài chính của ngân hàng, khẳng định tính tương thích của bộ chỉ tiêu khi áp dụng vào một ngân hàng cụ thể.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Chương này tổng kết Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm đề xuất, gồm 2 nhóm chỉ tiêu liên kết:
- Nhóm chỉ tiêu Tài chính (CAMELS): Tập trung vào ngưỡng an toàn vốn (CAR), chất lượng tín dụng (NPL, tỷ lệ trích lập dự phòng), cơ cấu chi phí (CIR), khả năng sinh lời (ROA, ROE, NIM) và thanh khoản (LDR, tỷ lệ nguồn vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn).
- Nhóm chỉ tiêu Phi tài chính (Quản trị công ty - CG): Đo lường tính độc lập của HĐQT, cơ cấu kiêm nhiệm điều hành, mức độ công bố thông tin minh bạch, trách nhiệm giải trình và bảo vệ quyền cổ đông.
Chương 5 cung cấp Bảng xếp hạng các NHTM Việt Nam theo khung CAMELS giai đoạn 2016–2019 (Bảng 5.1). Tác giả đề xuất 5 nội dung tái cơ cấu chủ động đối với NHTMCP Việt Nam (sở hữu, chiến lược, quản trị, hoạt động, tài chính). Chương này nêu rõ các hạn chế nghiên cứu, đưa ra các khuyến nghị chính sách cụ thể đối với Ngân hàng Nhà nước và khuyến nghị thực thi đối với các NHTMCP, đồng thời vạch ra hướng nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và những đóng góp mới
Đóng góp về mặt lý luận
- Bổ sung khung phân tích lý thuyết về cảnh báo sớm ở cấp độ một ngân hàng thương mại cổ phần riêng lẻ, kết hợp đồng bộ hai cấu phần Tài chính (CAMELS) và Phi tài chính (Quản trị công ty - CG/CGI).
- Cung cấp luận cứ khoa học khẳng định mối quan hệ giữa chất lượng quản trị công ty với mức độ rủi ro (đo lường qua Tỷ lệ nợ xấu và Tỷ lệ đòn bẩy), chứng minh rằng sự thiếu hụt trong quản trị là nguyên nhân sâu xa dẫn đến suy yếu tài chính ngân hàng.
- Xác định cơ chế phân bổ trọng số định lượng giữa nhóm chỉ tiêu tài chính và nhóm chỉ tiêu phi tài chính trong mô hình chỉ số cảnh báo sớm (EWS).
Đóng góp về mặt thực tiễn
- Xây dựng bảng xếp hạng thực nghiệm các NHTM Việt Nam theo CAMELS giai đoạn 2016–2019 và chấm điểm quản trị công ty của các ngân hàng niêm yết theo Thẻ điểm Quản trị Công ty ASEAN.
- Thiết lập Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm thực hành kèm các ngưỡng theo dõi, giúp các nhà quản trị NHTMCP nhận diện các xung yếu tài chính và bất cập quản trị trước khi các tổn thất bộc lộ trên bảng cân đối kế toán.
- Đề xuất các khuyến nghị cụ thể cho Ngân hàng Nhà nước trong việc hoàn thiện giám sát an toàn vi mô kết hợp vĩ mô, và gợi ý các hành động tái cơ cấu chủ động (về nhân sự, cắt giảm chi phí CIR, quản trị danh mục chứng khoán và đầu tư dài hạn) cho các NHTMCP nói chung và trường hợp PVcomBank nói riêng.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Hạn chế của nghiên cứu
- Tính sẵn có và tính minh bạch của dữ liệu: Dữ liệu công bố thông tin của các NHTMCP Việt Nam chưa thực sự đồng bộ và phong phú; một số ngân hàng chưa niêm yết không công bố đầy đủ thông tin quản trị và dữ liệu tài chính chi tiết, làm giới hạn phạm vi mẫu khảo sát định lượng diện rộng.
- Khó khăn trong lượng hóa yếu tố phi tài chính: Việc chấm điểm quản trị công ty dựa trên các thông tin công bố công khai có thể chưa phản ánh hết các tương tác thực tế bên trong nội bộ HĐQT và ban điều hành.
- Phạm vi kiểm định ca điển hình: Việc kiểm định sâu mới thực hiện trên một ngân hàng điển hình là PVcomBank – tổ chức có đặc thù hình thành từ việc hợp nhất giữa một định chế tài chính phi ngân hàng và một ngân hàng thương mại nhỏ.
Hướng nghiên cứu tiếp theo
- Mở rộng mẫu nghiên cứu định lượng sang toàn bộ các NHTM chưa niêm yết khi hệ thống cơ sở dữ liệu giám sát của toàn ngành được chuẩn hóa và công khai đầy đủ hơn.
- Ứng dụng các kỹ thuật tính toán hiện đại hoặc thuật toán trí tuệ nhân tạo (Machine Learning/AI) như gợi ý của Gramlich và cộng sự để phát hiện các tương tác phi tuyến và cấu trúc dữ liệu phức tạp trong mô hình EWS.
- Mở rộng nghiên cứu sâu hơn về từng cấu phần rủi ro chuyên biệt (rủi ro công nghệ, rủi ro an ninh mạng, rủi ro mô hình kinh doanh số) tích hợp vào hệ thống cảnh báo sớm.
Giá trị tham khảo
- Đối với Ngân hàng Nhà nước và Cơ quan Thanh tra Giám sát Ngân hàng: Cung cấp thêm công cụ tham khảo để theo dõi tình trạng an toàn vi mô tại từng NHTMCP, giúp kết hợp giám sát các tỷ lệ tài chính truyền thống với đánh giá chất lượng quản trị nội bộ nhằm phát hiện sớm các định chế có nguy cơ mất an toàn.
- Đối với Hội đồng Quản trị và Ban Điều hành các NHTMCP: Cung cấp khung chỉ tiêu cụ thể để tự thiết lập bộ phận theo dõi EWS nội bộ, giúp phát hiện sớm các dấu hiệu suy giảm hiệu quả (CIR tăng, biến động nhân sự, biến động biên lãi thuần NIM) nhằm chủ động xây dựng phương án tái cơ cấu nội bộ, tránh để rơi vào tình trạng bị can thiệp bắt buộc hoặc kiểm soát đặc biệt.
- Đối với nghiên cứu sinh, học viên và giảng viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Cung cấp tài liệu tham khảo có hệ thống về phương pháp đo lường quản trị công ty bằng Thẻ điểm ASEAN Scorecard, cách thức xây dựng mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng (OLS, FEM) trong đánh giá rủi ro ngân hàng, và bức tranh thực tế về tái cơ cấu ngân hàng tại Việt Nam giai đoạn 2011–2021.
Câu hỏi thường gặp
1. Khoảng trống nghiên cứu căn bản mà luận án hướng tới giải quyết là gì?
Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam thường tiếp cận tái cơ cấu theo hướng thụ động (khi ngân hàng đã suy yếu trầm trọng) và chủ yếu phân tích cảnh báo sớm rủi ro ở cấp độ vĩ mô toàn hệ thống hoặc chỉ dựa trên các chỉ số tài chính riêng lẻ (tín dụng, thanh khoản). Luận án giải quyết khoảng trống về xây dựng Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm ở cấp độ một ngân hàng thương mại cổ phần riêng lẻ, tích hợp đồng thời cả hai yếu tố Tài chính (khung CAMELS) và Phi tài chính (Quản trị công ty - CG) nhằm phục vụ công tác tái cơ cấu chủ động.
2. Hai chỉ tiêu nào được luận án lựa chọn làm biến phụ thuộc đại diện cho rủi ro ngân hàng trong mô hình kinh tế lượng?
Luận án lựa chọn Tỷ lệ nợ xấu (NPL) và Tỷ lệ đòn bẩy (Leverage) làm hai biến phụ thuộc đại diện cho rủi ro của NHTMCP. Đây là hai chỉ tiêu tài chính cơ bản, phản ánh trực tiếp chất lượng danh mục tài sản và mức độ rủi ro trong cơ cấu nguồn vốn hoạt động của ngân hàng.
3. Khảo sát thực tế về việc áp dụng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam cho thấy kết quả ra sao?
Theo khảo sát của Đỗ Thị Thu Hà (2020) được luận án trích dẫn, phần lớn các NHTM Việt Nam sử dụng phương pháp định tính thông qua hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ. Mới chỉ có hai ngân hàng công bố hoàn thành hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng là Vietcombank và Vietinbank (áp dụng tính toán chỉ số PD cho khách hàng cá nhân, chưa tính toán hoàn chỉnh LGD và EL), cùng VPBank triển khai hệ thống EWS Top Down và Bottom Up. Hạn chế về cơ sở dữ liệu và công nghệ là rào cản chính của hệ thống.
4. Luận án lựa chọn trường hợp điển hình nào để kiểm định Bộ chỉ tiêu và giai đoạn dữ liệu kiểm định là bao lâu?
Luận án lựa chọn Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đại chúng Việt Nam (PVcomBank) làm ngân hàng điển hình để kiểm định Bộ chỉ tiêu. Dữ liệu thực nghiệm của PVcomBank được thu thập và kiểm định chi tiết trong giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2021.
5. Chi phí tái cơ cấu ngân hàng giữa các quốc gia có sự khác biệt như thế nào theo số liệu trích dẫn trong luận án?
Theo IMF (2008), chi phí xử lý khủng hoảng ngân hàng trung bình chiếm 13,3% GDP và có thể lên tới gần 60% GDP. Các quốc gia thực hiện tái cơ cấu bị động chịu chi phí rất cao: Thái Lan (43,8% GDP), Indonesia (56,8% GDP), Hàn Quốc (31,2% GDP), Trung Quốc (khoảng 30% GDP). Trong khi đó, việc chủ động tái cơ cấu tại Nhật Bản giúp kiểm soát chi phí ở mức 19,87% GDP.
Kết luận
Luận án tiến sĩ của tác giả Đoàn Đức Minh đã giải quyết vấn đề xây dựng Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm ở cấp độ ngân hàng riêng lẻ phục vụ tái cơ cấu chủ động tại các NHTMCP Việt Nam. Bằng việc kết hợp phương pháp định tính (Thẻ điểm Quản trị Công ty ASEAN) và phương pháp định lượng (mô hình OLS, FEM trên mẫu ngân hàng niêm yết và ca điển hình PVcomBank 2013–2021), công trình đã xác lập mối liên hệ thực nghiệm giữa sự suy giảm chất lượng quản trị với mức độ gia tăng rủi ro nợ xấu và đòn bẩy tài chính. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và công cụ thực tiễn cho cơ quan quản lý nhà nước cùng các nhà điều hành ngân hàng thương mại trong việc chuyển đổi phương thức ứng phó rủi ro từ xử lý bị động sang phòng ngừa chủ động.