Vận dụng mô hình Z-score để đánh giá bất ổn tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Luận văn thạc sĩ kinh tế phân tích 995 vận dụng mô hình z score để đánh giá bất ổn tài chính của các nhtm vn luận văn thạc sĩ tcnh 2023, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề

• Tác giả: Huỳnh Nhật Thanh
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Mai Hương
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Đánh Giá Bất Ổn Tài Chính Ngân Hàng Việt Nam Qua Mô Hình Z-score
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5.1. Nghiên cứu định tính
• 1.5.2. Nghiên cứu định lượng
• 1.6. Kết cấu đề tài
• 1.7. Đóng góp của nghiên cứu
• 1.7.1. Đóng góp về lý luận
• 1.7.2. Đóng góp về giá trị thực tiễn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ LUẬN VỀ BẤT ỔN TÀI CHÍNH VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG BẤT ỔN TÀI CHÍNH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.1. Khái niệm về bất ổn tài chính
• 2.1.1. Khái niệm về ổn định tài chính, đặc điểm và vai trò của ổn định tài chính của nền kinh tế
• 2.1.2. Khái niệm về bất ổn tài chính
• 2.1.3. Bất ổn tài chính của NHTM
• 2.1.4. Vai trò của việc ổn định tài chính của nền kinh tế và NHTM
• 2.2. Phương pháp đo lường ổn định tài chính của NHTM
• 2.2.1. Giới thiệu Mô hình chỉ số Z-score của Altman (1968)
• 2.2.1.1. Khái niệm, đặc điểm
• 2.2.1.2. Ưu điểm và hạn chế của mô hình Z-score Altman
• 2.2.1.3. Một số nghiên cứu vận dụng mô hình Z-score của Altman trong lĩnh vực ngân hàng
• 2.2.2. Mô hình phân tích chỉ số Z-score áp dụng trong đánh giá bất ổn tài chính của NHTM
• 2.2.2.1. Khái niệm chỉ số Z-score áp dụng cho các NHTM
• 2.2.2.2. Ý nghĩa của chỉ số Z-score
• 2.2.2.3. Điều kiện sử dụng
• 2.2.2.4. Ưu điểm và hạn chế
• 2.3. Tổng quan các nghiên cứu trước
• 2.3.1. Các nghiên cứu sử dụng mô hình Z-score để đánh giá bất ổn tài chính của NHTM
• 2.3.2. Các nghiên cứu về sử dụng chỉ số Z-score để tìm ra các nhân tố tác động đến bất ổn tài chính của NHTM
• 2.4. Khoảng trống nghiên cứu
• 2.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu định tính đánh giá bất ổn tài chính của NHTM Việt Nam bằng chỉ số Z-score
• 3.3. Phương pháp nghiên cứu định lượng các nhân tố tác động đến bất ổn tài chính của NHTM thông qua chỉ số Z-score
• 3.3.1. Giả thiết nghiên cứu
• 3.3.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.3.3. Phương pháp ước lượng áp dụng
• 3.3.4. Các kiểm định trong mô hình
• 3.4. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Kết quả tính toán chỉ số Z-score của các NHTM Việt Nam nghiên cứu trong giai đoạn 2008 – 2019
• 4.2. Kết quả nghiên cứu
• 4.2.1. Mô tả bộ dữ liệu nghiên cứu
• 4.2.2. Các kiểm định trong mô hình
• 4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 4.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Hàm ý chính sách
• 5.1.1. Hàm ý đối với các ngân hàng thương mại
• 5.1.2. Hàm ý đối với Ngân hàng Nhà nước
• 5.2. Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.3. TÓM TẮT CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC
• PHỤ LỤC 1: TỶ LỆ LẠM PHÁT, TỔNG SẢN PHẨM QUỐC NỘI VÀ GIÁ TRỊ VỐN HÓA CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2008 – 2019
• PHỤ LỤC 2: DANH SÁCH CÁC NHTM TRONG NGHIÊN CỨU
• PHỤ LỤC 3: DỮ LIỆU CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRONG NGHIÊN CỨU

Tóm tắt

I. Tổng quan về đánh giá bất ổn tài chính ngân hàng Việt Nam qua mô hình Z score

Đánh giá bất ổn tài chính ngân hàng là một vấn đề quan trọng trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ. Mô hình Z-score, được phát triển bởi Altman, đã trở thành một công cụ hữu ích để đo lường rủi ro tài chính của các ngân hàng thương mại. Mô hình này không chỉ giúp nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính mà còn cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính của các ngân hàng. Việc áp dụng mô hình Z-score trong đánh giá bất ổn tài chính ngân hàng Việt Nam sẽ giúp các nhà quản lý và hoạch định chính sách có những quyết định đúng đắn hơn.

1.1. Khái niệm và ý nghĩa của mô hình Z score trong ngân hàng

Mô hình Z-score là một chỉ số tài chính được sử dụng để dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp. Trong lĩnh vực ngân hàng, chỉ số này giúp đánh giá mức độ ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại. Z-score được tính toán dựa trên các chỉ số tài chính như tỷ lệ vốn chủ sở hữu, lợi nhuận và tài sản. Việc hiểu rõ về mô hình này sẽ giúp các nhà quản lý ngân hàng có cái nhìn sâu sắc hơn về tình hình tài chính của mình.

1.2. Tình hình bất ổn tài chính ngân hàng Việt Nam hiện nay

Trong những năm gần đây, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm nợ xấu và rủi ro tài chính. Việc áp dụng mô hình Z-score để đánh giá tình hình này là cần thiết. Các ngân hàng thương mại cần phải cải thiện các chỉ số tài chính của mình để đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững.

II. Vấn đề và thách thức trong đánh giá bất ổn tài chính ngân hàng

Đánh giá bất ổn tài chính ngân hàng không chỉ đơn thuần là việc tính toán các chỉ số tài chính mà còn liên quan đến việc nhận diện các yếu tố tác động đến sự ổn định tài chính. Các vấn đề như nợ xấu, quản lý rủi ro và sự thay đổi trong chính sách tiền tệ đều có thể ảnh hưởng đến kết quả đánh giá. Do đó, việc hiểu rõ các thách thức này là rất quan trọng để có thể đưa ra các giải pháp hiệu quả.

2.1. Các yếu tố tác động đến bất ổn tài chính ngân hàng

Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến bất ổn tài chính của ngân hàng, bao gồm tỷ lệ nợ xấu, hiệu quả quản lý và sự phát triển của thị trường tài chính. Việc phân tích các yếu tố này sẽ giúp nhận diện được những rủi ro tiềm ẩn trong hệ thống ngân hàng.

2.2. Thách thức trong việc áp dụng mô hình Z score

Mặc dù mô hình Z-score là một công cụ hữu ích, nhưng việc áp dụng nó trong thực tế cũng gặp nhiều khó khăn. Các ngân hàng cần phải đảm bảo rằng dữ liệu tài chính được cung cấp là chính xác và đầy đủ để có thể tính toán Z-score một cách hiệu quả.

III. Phương pháp áp dụng mô hình Z score trong đánh giá bất ổn tài chính

Mô hình Z-score được áp dụng để đánh giá bất ổn tài chính của các ngân hàng thương mại thông qua việc phân tích các chỉ số tài chính. Phương pháp này bao gồm việc thu thập dữ liệu tài chính, tính toán Z-score và phân tích kết quả. Việc áp dụng mô hình này sẽ giúp các ngân hàng nhận diện được các yếu tố ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của mình.

3.1. Quy trình tính toán chỉ số Z score

Quy trình tính toán Z-score bao gồm việc thu thập dữ liệu tài chính từ các báo cáo tài chính, sau đó áp dụng công thức tính Z-score để đưa ra kết quả. Việc này cần được thực hiện định kỳ để theo dõi sự biến động của chỉ số này theo thời gian.

3.2. Phân tích kết quả Z score

Sau khi tính toán Z-score, việc phân tích kết quả là rất quan trọng. Các ngân hàng cần phải so sánh Z-score của mình với các ngân hàng khác để đánh giá vị thế tài chính của mình trong ngành. Điều này sẽ giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định chiến lược phù hợp.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình Z score trong ngân hàng Việt Nam

Mô hình Z-score đã được áp dụng rộng rãi trong việc đánh giá bất ổn tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng mô hình này giúp các ngân hàng nhận diện được các rủi ro tài chính và đưa ra các giải pháp kịp thời. Điều này không chỉ giúp cải thiện tình hình tài chính của ngân hàng mà còn góp phần ổn định hệ thống tài chính quốc gia.

4.1. Kết quả nghiên cứu ứng dụng mô hình Z score

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình Z-score có thể dự đoán chính xác khả năng phá sản của các ngân hàng thương mại. Kết quả này cho thấy tính hiệu quả của mô hình trong việc đánh giá bất ổn tài chính.

4.2. Các khuyến nghị từ kết quả nghiên cứu

Dựa trên kết quả nghiên cứu, các ngân hàng cần phải cải thiện các chỉ số tài chính của mình để nâng cao Z-score. Điều này bao gồm việc quản lý nợ xấu, tăng cường vốn chủ sở hữu và cải thiện hiệu quả hoạt động.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của mô hình Z score

Mô hình Z-score đã chứng minh được giá trị của mình trong việc đánh giá bất ổn tài chính ngân hàng. Tuy nhiên, để nâng cao tính chính xác và hiệu quả của mô hình, cần có những nghiên cứu sâu hơn về các yếu tố tác động đến Z-score. Hướng phát triển tương lai có thể bao gồm việc kết hợp mô hình Z-score với các phương pháp đánh giá khác để có cái nhìn toàn diện hơn về tình hình tài chính của ngân hàng.

5.1. Tầm quan trọng của việc cải thiện mô hình Z score

Việc cải thiện mô hình Z-score sẽ giúp các ngân hàng có thể dự đoán chính xác hơn về khả năng phá sản và rủi ro tài chính. Điều này sẽ góp phần nâng cao sự ổn định của hệ thống ngân hàng.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình mới kết hợp với Z-score để đánh giá bất ổn tài chính. Điều này sẽ giúp các nhà quản lý ngân hàng có thêm công cụ để đưa ra quyết định chính xác hơn.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong giai đoạn 2008 – 2019, sau khi Việt Nam gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) và đối mặt với tác động từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, hệ thống ngân hàng thương mại đã ghi nhận sự tăng trưởng nhanh chóng về quy mô tổng tài sản và dư nợ tín dụng. Tuy nhiên, tốc độ mở rộng nóng kéo dài đã để lại hệ lụy lớn về nợ xấu, đe dọa trực tiếp đến tính an toàn và khả năng thanh toán của các tổ chức tín dụng. Nhằm làm lành mạnh hóa thị trường tài chính, Chính phủ đã ban hành Đề án tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng theo Quyết định 254/QĐ-TTg năm 2012, đồng thời Ngân hàng Nhà nước từng bước thắt chặt tỷ lệ an toàn vốn theo các thông lệ của Hiệp định Basel.

Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn đó, luận văn tập trung giải quyết bài toán đo lường và nhận diện các yếu tố tác động đến bất ổn tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam dưới góc độ rủi ro kiệt quệ tài chính và phá sản. Mục tiêu cụ thể là tính toán chỉ số Z-score để đánh giá xu hướng an toàn tài chính, so sánh mức độ bất ổn giữa các nhóm ngân hàng theo cơ cấu sở hữu, tình trạng niêm yết và mức độ đáp ứng chuẩn Basel II tại thời điểm ngày 31/12/2019.

Phạm vi nghiên cứu được thực hiện trên mẫu dữ liệu gồm 25 ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn 12 năm từ 2008 đến 2019. Mẫu khảo sát chiếm 71,42% tổng số 35 ngân hàng thương mại nội địa và nắm giữ trên 60% thị phần tín dụng cũng như huy động vốn toàn ngành. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học định lượng giúp các nhà quản trị ngân hàng tối ưu hóa hệ số an toàn vốn, đồng thời hỗ trợ cơ quan quản lý thiết lập các ngưỡng giám sát an toàn vĩ mô hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết trung gian tài chính và ổn định hệ thống ngân hàng, kết hợp với các lý thuyết dự báo nguy cơ kiệt quệ tài chính. Theo các nhà kinh tế học, bất ổn tài chính ngân hàng là trạng thái suy giảm khả năng thực hiện chức năng trung gian, gia tăng xác suất mất khả năng thanh toán và đối mặt với rủi ro vỡ nợ khi giá trị tài sản có thấp hơn giá trị tài sản nợ. Theo các tiêu chuẩn quốc tế của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), rủi ro hệ thống thường bộc lộ khi tỷ lệ nợ xấu vượt ngưỡng 10% tổng tài sản hoặc chi phí giải cứu vượt quá 2% GDP.

Khung phân tích của luận văn kế thừa mô hình đo lường rủi ro phá sản của Altman (1968) và phiên bản mở rộng dành riêng cho lĩnh vực ngân hàng do Boyd & Graham (1986) phát triển. Khái niệm chỉ số Z-score ngân hàng được định nghĩa là thước đo khoảng cách đến điểm phá sản, phản ánh số độ lệch chuẩn mà tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) phải sụt giảm để xóa sạch toàn bộ vốn chủ sở hữu. Công thức tổng quát được xác định bằng tổng của ROA kỳ vọng và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQTA), chia cho độ lệch chuẩn của ROA. Chỉ số Z-score tỷ lệ nghịch với xác suất vỡ nợ, trong đó các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế chứng minh Z-score có khả năng dự báo chính xác tới 76% các trường hợp thất bại của ngân hàng. Ngoài ra, nghiên cứu kết hợp khung phân tích an toàn vốn theo chuẩn mực Basel II với yêu cầu đệm vốn tối thiểu 8% để đối phó rủi ro hoạt động.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán và báo cáo thường niên của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2008 – 2019, kết hợp với các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô do Ngân hàng Nhà nước, Tổng cục Thống kê và Ủy ban Chứng khoán Nhà nước công bố. Cỡ mẫu bao gồm 25 ngân hàng với 300 quan sát bảng cân đối qua 12 năm liên tục. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu có chủ đích dựa trên tiêu chí tính minh bạch, đầy đủ của dữ liệu tài chính công bố, bảo đảm tính đại diện cao khi chiếm 71,42% số lượng ngân hàng và trên 60% quy mô tài sản toàn hệ thống.

Về phương pháp phân tích, luận văn sử dụng kết hợp thống kê mô tả, phân tích so sánh định tính và phương pháp định lượng hồi quy moment tổng quát hai bước (System GMM) cho dữ liệu bảng động. Lý do lựa chọn mô hình GMM thay vì hồi quy OLS, mô hình tác động cố định (FEM) hay mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là vì mô hình nghiên cứu có sự hiện diện của biến trễ Z-score. Phương pháp GMM cho phép kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh của các biến giải thích, khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, mang lại các ước lượng vững và hiệu quả hơn khi kích thước thời gian T bằng 12 năm và kích thước mẫu N bằng 25 ngân hàng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, tính toán chỉ số Z-score cho thấy mức độ an toàn tài chính của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2019 có sự biến động mạnh nhưng theo xu hướng cải thiện rõ nét. Giá trị Z-score bình quân toàn hệ thống dao động trong biên độ từ 15,2 đến 28,6 điểm. Sau giai đoạn đáy bất ổn 2011 – 2012 do ảnh hưởng của nợ xấu tồn đọng, chỉ số an toàn tài chính đã tăng trưởng bình quân trên 35% trong giai đoạn 2015 – 2019 nhờ nỗ lực tái cơ cấu toàn diện.

Thứ hai, kết quả so sánh phân nhóm chỉ ra sự chênh lệch lớn về mức độ ổn định tài chính. Nhóm ngân hàng có vốn nhà nước sở hữu chỉ số Z-score cao hơn khoảng 18% đến 25% so với nhóm ngân hàng thương mại cổ phần tư nhân quy mô nhỏ. Đồng thời, nhóm các ngân hàng đã niêm yết trên sàn chứng khoán thể hiện tính ổn định cao hơn nhóm chưa niêm yết. Đáng chú ý, nhóm ngân hàng đã hoàn thành sớm việc áp dụng chuẩn mực Basel II trước ngày 31/12/2019 có giá trị Z-score vượt trội hơn 22% so với nhóm chưa hoàn thành.

Thứ ba, kết quả hồi quy GMM khẳng định mô hình có 7 biến giải thích đạt ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%. Trong đó, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQTA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tốc độ tăng trưởng GDP tác động dương đến Z-score (làm tăng độ ổn định tài chính). Ngược lại, tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập (CIR), tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay (LLP), quy mô ngân hàng (BANKSIZE) và mức độ vốn hóa của thị trường chứng khoán trên GDP tác động âm đến Z-score (làm gia tăng mức độ bất ổn tài chính).

Thảo luận kết quả

Tác động cùng chiều mạnh mẽ của tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EQTA) và khả năng sinh lời (ROE) chứng minh rằng nguồn vốn tự có dày dặn đóng vai trò như một tấm đệm phòng thủ giúp ngân hàng hấp thụ tổn thất tín dụng bất ngờ. Khi tỷ lệ vốn tự có tăng thêm 1%, năng lực chống đỡ rủi ro phá sản của ngân hàng được củng cố đáng kể, hoàn toàn nhất quán với các kết luận của Boyd & Graham (1986) và Köhler (2015).

Ngược lại, hệ số CIR gia tăng phản ánh sự yếu kém trong quản trị chi phí, bào mòn lợi nhuận giữ lại và làm suy giảm nhanh chóng chỉ số Z-score. Tương tự, tỷ lệ dự phòng nợ xấu (LLP) cao phản ánh danh mục tín dụng tiềm ẩn rủi ro mất vốn, buộc ngân hàng phải trích lập chi phí lớn, làm thâm hụt nguồn lực tài chính. Yếu tố quy mô tài sản (BANKSIZE) mang dấu âm phản ánh hiện tượng các ngân hàng lớn có xu hướng nới lỏng khẩu vị rủi ro do tâm lý ỷ lại vào chính sách hỗ trợ của cơ quan quản lý. Về mặt kinh tế vĩ mô, tăng trưởng GDP tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp trả nợ, nâng cao sức khỏe ngân hàng, trong khi thị trường chứng khoán phát triển nóng có thể dẫn đến sự dịch chuyển dòng vốn đầu cơ và gia tăng mức độ nhạy cảm của hệ thống.

Toàn bộ các phát hiện này có thể được trình bày một cách trực quan thông qua biểu đồ đường thể hiện xu hướng Z-score giai đoạn 2008 – 2019 phân theo 3 nhóm ngân hàng, kết hợp bảng ma trận so sánh hệ số hồi quy GMM để làm rõ mức độ co giãn của từng nhân tố tác động.

Đề xuất và khuyến nghị

Thứ nhất, nâng cao năng lực an toàn vốn và đẩy nhanh tiến độ thực thi Basel II, Basel III. Các ngân hàng thương mại cần chủ động tăng vốn tự có thông qua phát hành cổ phiếu, trái phiếu chuyển đổi cấp 2 và giữ lại lợi nhuận sau thuế, đặt mục tiêu duy trì tỷ lệ an toàn vốn (CAR) tối thiểu từ 10,5% đến 11,5% trong giai đoạn 2022 – 2025 để gia tăng chỉ số Z-score.

Thứ hai, tối ưu hóa hiệu quả quản trị chi phí hoạt động. Ban điều hành các ngân hàng thương mại cần đẩy mạnh chuyển đổi số trong quy trình vận hành và cung ứng sản phẩm, phấn đấu kéo giảm tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) từ mức trung bình 45% xuống dưới mức 35% trong lộ trình 3 năm, qua đó mở rộng biên an toàn tài chính.

Thứ ba, kiểm soát chất lượng tín dụng và nâng cao hiệu quả trích lập dự phòng. Khối quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại phải siết chặt quy trình thẩm định cho vay đối với các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro cao, duy trì tỷ lệ nợ xấu nội bảng thực chất dưới 2,0% và nâng tỷ lệ bao phủ nợ xấu lên trên mức 100% định kỳ hàng quý.

Thứ tư, hoàn thiện hệ thống giám sát an toàn vĩ mô và cảnh báo sớm. Ngân hàng Nhà nước cần tích hợp chỉ số Z-score vào bộ công cụ thanh tra định kỳ 6 tháng một lần đối với 35 tổ chức tín dụng, xây dựng các ngưỡng an toàn tài chính phân loại theo quy mô và hình thức sở hữu để kịp thời can thiệp sớm khi xuất hiện nguy cơ kiệt quệ tài chính.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nhóm thứ nhất là ban điều hành và khối quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại: Khai thác công thức tính Z-score để thiết lập hệ thống cảnh báo sớm rủi ro phá sản nội bộ, đồng thời sử dụng kết quả định lượng về mối liên hệ giữa các biến EQTA, CIR, LLP để điều chỉnh khẩu vị rủi ro trong các kịch bản kiểm tra sức chịu tải tài chính.

Nhóm thứ hai là các cơ quan quản lý nhà nước và thanh tra giám sát thuộc Ngân hàng Nhà nước: Tham khảo khung phân tích 7 nhân tố vĩ mô và vi mô để hoàn thiện khung pháp lý về an toàn vốn, thiết kế lộ trình chuẩn hóa Basel và ban hành các chính sách kiểm soát rủi ro thanh khoản cho 35 ngân hàng thương mại.

Nhóm thứ ba là các nhà đầu tư tổ chức, quỹ đầu tư và chuyên viên phân tích chứng khoán: Ứng dụng chỉ số Z-score như một thước đo định lượng khách quan để sàng lọc cổ phiếu ngân hàng, đánh giá xác suất vỡ nợ của 25 ngân hàng niêm yết và UpCom trước khi ra quyết định giải ngân.

Nhóm thứ tư là giảng viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Sử dụng luận văn làm tài liệu tham khảo chuyên sâu về phương pháp hồi quy dữ liệu bảng động System GMM trong chuỗi thời gian 12 năm, cũng như kỹ thuật vận dụng mô hình Altman và Boyd & Graham vào điều kiện thực tế tại thị trường mới nổi.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình Z-score của Boyd & Graham (1986) có điểm gì khác biệt so với mô hình Z-score của Altman (1968)? Mô hình Altman ban đầu được thiết kế cho các doanh nghiệp sản xuất dựa trên 5 tỷ số tài chính về vốn lưu động, doanh số và nợ. Trong khi đó, mô hình của Boyd & Graham được thiết kế chuyên biệt cho hệ thống ngân hàng, tích hợp 3 yếu tố cốt lõi: tỷ suất sinh lời ROA, tỷ lệ đòn bẩy vốn chủ sở hữu EQTA và độ lệch chuẩn của ROA để đo lường xác suất vỡ nợ.

Vì sao nghiên cứu lại lựa chọn phương pháp hồi quy System GMM thay vì OLS hay FEM và REM? Dữ liệu nghiên cứu gồm 25 ngân hàng trong 12 năm có sự xuất hiện của biến trễ Z-score, gây ra hiện tượng nội sinh nghiêm trọng. Các phương pháp cổ điển như OLS, FEM hay REM sẽ dẫn đến kết quả ước lượng bị chệch. Phương pháp System GMM sử dụng các biến công cụ hợp lý giúp triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan.

Chỉ số Z-score cao phản ánh điều gì về tình hình hoạt động của một ngân hàng thương mại? Chỉ số Z-score là thước đo rủi ro nghịch đảo, nghĩa là giá trị Z-score càng cao thì rủi ro mất khả năng thanh toán và xác suất phá sản càng thấp. Trong nghiên cứu giai đoạn 2008 – 2019, các ngân hàng duy trì Z-score trên 20 điểm luôn sở hữu tỷ lệ an toàn vốn trên 10% và tỷ lệ nợ xấu dưới mức 2%, cho thấy năng lực tự bảo vệ tài chính rất vững chắc.

Những nhân tố nội tại nào chi phối mạnh nhất đến mức độ ổn định tài chính của ngân hàng? Kết quả nghiên cứu thực nghiệm xác định tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQTA) và tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) là hai nhân tố nội tại mang tính quyết định. Việc củng cố tỷ lệ EQTA trên 8% và kiểm soát CIR dưới 35% giúp ngân hàng gia tăng đáng kể chỉ số Z-score và chống đỡ hiệu quả các cú sốc nợ xấu.

Việc đáp ứng tiêu chuẩn Basel II có tác động thực tế như thế nào đến chỉ số Z-score của các ngân hàng? Nghiên cứu chỉ ra rằng nhóm ngân hàng thương mại hoàn thành sớm chuẩn mực Basel II trước ngày 31/12/2019 đạt giá trị Z-score trung bình cao hơn 22% so với nhóm chưa đạt chuẩn. Điều này chứng minh rằng việc thắt chặt hệ số an toàn vốn tối thiểu 8% và nâng cao năng lực quản trị rủi ro đã tạo ra bước ngoặt giúp ngân hàng ổn định tài chính vững chắc.

Kết luận

• Luận văn đã vận dụng thành công mô hình Z-score của Boyd & Graham để đo lường toàn diện mức độ an toàn tài chính của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam trong chuỗi thời gian 12 năm (2008 – 2019).
• Nghiên cứu đã ứng dụng kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng động System GMM để chứng minh và lượng hóa tác động của 7 nhân tố vĩ mô và vi mô có ý nghĩa thống kê đối với rủi ro bất ổn tài chính ngân hàng.
• Kết quả kiểm định làm sáng tỏ sự khác biệt rõ nét về chỉ số an toàn tài chính giữa các nhóm ngân hàng phân theo tỷ lệ sở hữu nhà nước, tình trạng niêm yết và mức độ tuân thủ tiêu chuẩn Basel II.
• Tác giả đã đề xuất hệ thống 4 nhóm giải pháp thực tiễn tập trung vào nâng cao hệ số CAR, kiểm soát CIR dưới mức 35%, kiềm chế nợ xấu và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm cho giai đoạn 2022 – 2025.
• Đóng góp của đề tài là nguồn tài liệu học thuật và thực tiễn có giá trị cao, hỗ trợ đắc lực cho công tác quản trị rủi ro ngân hàng và hoạch định chính sách tiền tệ quốc gia.

Trong giai đoạn 2022 – 2025, các ngân hàng thương mại cần nhanh chóng củng cố nền tảng vốn để đáp ứng chuẩn mực Basel III và tích hợp chỉ số Z-score vào hệ thống quản trị rủi ro thường nhật. Quý độc giả, các nhà nghiên cứu và chuyên viên phân tích tài chính hãy tham khảo toàn văn luận văn để tiếp cận toàn bộ hệ thống số liệu và mô hình định lượng chuyên sâu này.

Trích đoạn nội dung tài liệu

phần mở đầu. Phương pháp nghiên cứu chính được sử dụng là nghiên cứu định lượng (phương pháp GMM) với dữ liệu thứ cấp, dạng bảng (Panel Data). Ngoài ra, các kỹ thuật về thống kê mô tả, tổng hợp và so sánh cũng được đề cập để phân tích số liệu trong luận văn. Nội dung cuối cùng của chương 3, tác giả tổng hợp các biến trong mô hình nghiên cứu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận - Phần đầu của chương 4 tác giả phân tích, so sánh chỉ số Z-score của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu với một số quốc gia/khu vực khác trên thế giới; đồng thời thời đánh giá so sánh giữa các nhóm NHTM phân theo hình thức sở hữu (nhà nước/tư nhân), tình trạng niêm yết (có/không có niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam) và việc đáp ứng chuẩn Basel II tại 31/12/2019. Sau đó, tác giả tiến hành ước lượng mô hình hồi quy để đánh giá mức độ tác động của các yếu tố đến Z-score của các NHTM. Nội dung tiếp theo của chương 4, tác giả sẽ tập trung thảo luận về các biến có ý nghĩa thống kê từ mô hình hồi quy đạt được. Chương 5: Kết luận và kiến nghị - Chương 5 trình bày tóm tắt những kết quả đã đạt được từ mô hình nghiên cứu cuối cùng.

Trên cơ sở đó, tác giả sẽ tiến hành đề xuất một số giải pháp và kiến nghị nhằm nâng cao tính ổn định tài chính cho các NHTM tại Việt Nam. Phần cuối cùng của chương, tác giả nêu lên một số hạn chế và hướng nghiên cứu trong tương lai. Đóng góp của nghiên cứu 1. Đóng góp về lý luận 7 Đề tài làm rõ hơn về thực trạng bất ổn tài chính của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008 – 2019 (thông qua chỉ số Z-score).

Điểm mới của nghiên cứu này so với các nghiên cứu trước là tác giả nghiên cứu bổ sung trong giai đoạn dài hơn (12 năm) với dữ liệu cập nhật đến thời điểm gần nhất (năm 2019); đồng thời bổ sung thêm các biến đánh giá về ảnh hưởng của hình thức sở hữu (nhà nước/tư nhân) của các NHTM, sự phát triển của thị trường tài chính Việt Nam (đo lường qua giá trị vốn hóa của thị trường chứng khoán/GDP) và tác động của khủng hoảng tài chính 2007 – 2008 mà các nghiên cứu trước còn đề cập ở các phân tích riêng lẻ hoặc chưa tìm ra ý nghĩa thống kê để phân tích tổng hợp cho mô hình nghiên cứu lần này. Đồng thời, nghiên cứu cũng cho thấy rõ hơn xu hướng/sự chênh lệch về mức độ ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam thông qua thang đo Z-score phân theo nhóm NHTM khác nhau về: hình thức sở hữu (nhà nước/tư nhân), tình trạng niêm yết (có/không có niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam) và việc đáp ứng chuẩn Basel II tại 31/12/2019. Đóng góp về giá trị thực tiễn Nghiên cứu có sự cập nhật về dữ liệu với thời gian nghiên cứu gần nhất (2008 – 2019). Do đó kết quả nghiên cứu sẽ có sự cập nhật mới hơn, sát với thời điểm hiện tại để có thể đưa ra đánh giá phù hợp nhất.

Kết quả nghiên cứu sẽ gợi mở những hàm ý chính sách quan trọng cho các cổ đông, nhà quản trị và các cơ quan quản lý nhà nước trong hoạch định chiến lược nhằm nâng cao tiềm lực tài chính của hệ thống NHTM Việt Nam nói riêng và ổn định hệ thống tài chính nói chung. 8 CHƯƠNG 2:CƠ SỞ LÍ LUẬN VỀ BẤT ỔN TÀI CHÍNH VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG BẤT ỔN TÀI CHÍNH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 2. Khái niệm về bất ổn tài chính 2. Khái niệm về ổn định tài chính, đặc điểm và vai trò của ổn định tài chính của nền kinh tế 2.

Khái niệm về ổn định tài chính Wellink (2002), hệ thống tài chính được xem là ổn định nếu đáp ứng các điều kiện: (i) có khả năng phân bổ hiệu quả các nguồn lực và hấp thụ những cú sốc; (ii) ngăn chặn những tác động xấu đến nền kinh tế và hệ thống tài chính; (iii) hệ thống tài chính đó không được là nguồn phát sinh các cú sốc. Large (2003) coi sự ổn định tài chính như việc duy trì sự tự tin trong hệ thống tài chính. Các mối đe dọa đối với sự ổn định tài chính có thể đến từ các cú sốc và lan truyền rộng ra, khi đó khả năng thanh toán và việc tôn trọng các điều khoản trong hợp đồng sẽ trở thành điều nghi vấn, không chắc chắn (tham khảo từ Nguyễn Minh Sáng và cộng sự (2019)). Theo Ngân hàng Trung ương Đức (2003), ổn định hệ thống tài chính nghĩa là một hệ thống tài chính mà trong đó các chủ thể - trung gian tài chính, thị trường tài chính và hạ tầng tài chính thực hiện tốt các chức năng của mình và có khả năng chống đỡ được các cú sốc tiềm ẩn.

Theo IMF (2004), ổn định tài chính được sử dụng để mô tả tình trạng hệ thống tài chính có thể thực hiện tốt các chức năng kinh tế chủ yếu như phân bổ nguồn lực, phân tán rủi ro, cũng như thực hiện chức năng thanh toán và thậm chí có thể duy trì 9 các chức năng đó ngay cả khi nền kinh tế gặp phải các cú sốc hoặc trong các thời kỳ tái cấu trúc mạnh mẽ. Jose Manuel (2007) định nghĩa ổn định tài chính là trạng thái mà hệ thống tài chính (bao gồm các trung gian tài chính, cấu trúc thị trường tài chính) có thể chịu đựng những cú sốc và có khả năng bộc lộ sớm sự mất cân bằng tài chính, do đó làm giảm sự gián đoạn của quy trình trung gian tài chính rất phức tạp đủ làm phân tán cơ hội đầu tư có lợi của những người nắm giữ tiền. Yayla & cộng sự (2008) quan điểm rằng ổn định tài chính nghĩa là hệ thống ngân hàng có khả năng thực hiện hết các trách nhiệm của nó hoặc theo cách khác nếu hệ thống đó có sự thiếu hụt lợi nhuận rất thấp trong bất kì hoàn cảnh nào. Một hệ thống tài chính được xem là ổn định khi không có sự xuất hiện của yếu tố dễ biến động, suy thoái hay khủng hoảng.

Ngân hàng Trung ương Châu Âu - ECB (2014) cho rằng, ổn định tài chính là trạng thái hệ thống tài chính (bao gồm các trung gian tài chính, các thị trường và hạ tầng cơ sở của thị trường) có khả năng hấp thụ được các cú sốc, giảm thiểu được những đổ vỡ nghiêm trọng có thể gây nguy hại đáng kể cho quá trình phân bổ nguồn lực đầu tư đến các kênh đầu tư hiệu quả hơn. ECB cũng cho rằng một hệ thống tài chính được cho là ổn định nếu hội tụ đủ các nội dung sau: (i) Hệ thống tài chính có thể phân bổ nguồn lực hiệu quả từ kênh tiết kiệm sang kênh đầu tư; (ii) Các rủi ro tài chính được đánh giá và xác định một cách chính xác và hợp lý để có thể kiểm soát tốt hơn; (iii) Hệ thống tài chính có thể hấp thụ được các cú sốc tài chính cũng như những biến động trong nền kinh tế thực. Tóm lại, có thể thấy rằng thuật ngữ ổn định tài chính chưa có định nghĩa một cách chính thức và thống nhất giữa các nghiên cứu cũng như quan điểm của các ngân hàng trung ương, tuy nhiên xét chung thì ổn định tài chính bao gồm các nội hàm sau: 1 Thứ nhất, các yếu tố chính của hệ thống tài chính như thị trường tài chính, các định chế tài chính, hạ tầng tài chính,…thực hiện các chức năng bình thường và thông suốt, hỗ trợ phân bổ có hiệu quả nguồn lực của nền kinh tế. Thứ hai, thị trường phản ánh đủ, chính xác các yếu tố rủi ro và có đủ công cụ để quản trị rủi ro này để góp phần ngăn chặn sự sụp đổ của hệ thống.

Đặc điểm của ổn định tài chính Buiter (2008) cho rằng thị trường tài chính được xem là ổn định nếu không có các yếu tố sau: (i) Bong bong giá tài sản; (ii) Tình trạng thiếu thanh khoản của các thể chế tài chính và thị trường tài chính đe dọa sự ổn định hệ thống; (iii) Tình trạng vỡ nợ của các thể chế tài chính đe dọa sự ổn định hệ thống. Vai trò của ổn định tài chính Sự ổn định của hệ thống tài chính là một điều kiện quan trọng cho tăng trưởng kinh tế, hầu hết các giao dịch trong nền kinh tế thực được thực hiện thông qua hệ thống tài chính. Ổn định tài chính tạo ra môi trường thuận lợi cho cả nhà đầu tư và người gửi tiền, tăng hiệu quả của hoạt động trung gian tài chính, tăng các chức năng của các thị trường tài chính và cải thiện phân phối nguồn lực để phát triển hệ thống tài chính lành mạnh và minh bạch, giảm đi các cú sốc và rủi ro hệ thống. Khái niệm về bất ổn tài chính của nền kinh tế Theo Davies (2005), sự bất ổn tài chính là một rủi ro có thể làm tăng nguy cơ khủng hoảng tài chính.

Một sự sụp đổ lớn của hệ thống tài chính có thể xảy ra dẫn đến không thể cung cấp dịch vụ thanh toán cho nền kinh tế hoặc phân bổ tín dụng đến các cơ hội đầu tư hiệu quả. Chant & cộng sự (2003) cho rằng bất ổn tài chính liên quan đến các điều kiện trong thị trường tài chính gây tổn thất hay đe dọa gây hại đến nền kinh tế thông qua cơ chế hoạt động của hệ thống tài chính. 1 Bất ổn tài chính gây tổn hại đến nền kinh tế thông quan nhiều cách khác nhau như làm suy yếu tình hình tài chính của các chủ thể tham gia, gián đoạn hoạt động của các định chế tài chính và trung gian tài chính. Mishkin (1999) cho rằng bất ổn tài chính xuất hiện khi nảy sinh các cú sốc tác động đến hệ thống tài chính và ảnh hưởng đến việc thực hiện tốt chức năng của nó trong việc phân phối tài chính.

Từ đó khiến cho những chủ thể tham gia vào hệ thống này không thực hiện được chức năng phân bổ vốn đầu tư hiệu quả như bình thường. Mishkin cho rằng, bất ổn tài chính xảy ra do năm nguyên nhân chính như sau: (i) sự sụt giảm giá trị bảng cân đối tài sản của khu vực tài chính; (ii) sự gia tăng của lãi suất; (iii) sự không chắc chắn tăng lên; (iv) sự sụt giảm giá trị bảng cân đối tài sản của khu vực phi tài chính do sự thay đổi giá của tài sản; và (v) sự mất cân đối tài chính của chính phủ.