Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các

Nghiên cứu phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại Việt Nam, đề xuất giải pháp quản trị rủi ro hiệu quả.

• Tác giả: Bùi Giang Yên
• Người hướng dẫn: Ts. Khuất Duy Tuấn
• Trường học: Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Hướng dẫn phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng thương mại Việt Nam

Bài viết này giới thiệu tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam dựa trên các nghiên cứu, lý thuyết và dữ liệu thực tế. Việc xác định các yếu tố này giúp cung cấp các giải pháp phòng ngừa, nâng cao năng lực quản trị của ngân hàng đồng thời đảm bảo ổn định hệ thống ngân hàng quốc gia. Các yếu tố như tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dự phòng nợ xấu, hiệu quả quản lý chi phí, quy mô ngân hàng, sở hữu nhà nước, và các đặc điểm khác sẽ được phân tích sâu để hiểu rõ mối liên hệ cũng như mức độ ảnh hưởng đối với rủi ro phá sản ngân hàng.

1.2. Các yếu tố về đặc điểm ngân hàng và sở hữu nhà nước

Phân tích vai trò của quy mô ngân hàng (SIZE), sở hữu nhà nước (OWN), và việc niêm yết cổ phiếu trên sàn chứng khoán (LIST) đối với rủi ro phá sản. Các nghiên cứu cho thấy, ngân hàng lớn thường tiềm ẩn rủi ro cao do vấn đề đạo đức hoặc quản trị yếu kém. Trong khi đó, sở hữu nhà nước có thể hạn chế rủi ro nhờ sự hỗ trợ từ Chính phủ, nhưng cũng tồn tại các yếu điểm về hiệu quả hoạt động. Việc niêm yết giúp minh bạch thông tin, giảm rủi ro từ các yếu tố nội tại của ngân hàng.

II. Phương pháp phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng Việt Nam

Phần này giới thiệu các mô hình nghiên cứu, dữ liệu cũng như các phương pháp phân tích định lượng được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro phá sản ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Các phương pháp như hồi quy dữ liệu bảng (panel data), kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định giả thuyết và các kỹ thuật ước lượng như GLS, Fixed Effects, Random Effects sẽ được trình bày rõ ràng cùng với quy trình xử lý dữ liệu nhằm đảm bảo tính chính xác và khách quan của kết quả.

2.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu và giả thuyết

Mô hình hồi quy xác định tác động của 9 biến độc lập gồm LG, LLR, ROA, NIM, CIR, ID, SIZE, OWN, LIST đối với biến phụ thuộc Z-score. Các giả thuyết về mối quan hệ đồng biến hoặc nghịch biến của từng yếu tố được đặt ra dựa trên các công trình nghiên cứu trước như của Altman, Boyd & Graham, hay các nghiên cứu tại Việt Nam và quốc tế để phân tích chính xác mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố.

2.2. Phương pháp phân tích dữ liệu và kiểm định mô hình

Sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng, kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số VIF, kiểm định giả thuyết về tính phù hợp của mô hình như kiểm định Hausman và Durbin-Watson cùng các xét nghiệm phù hợp khác. Các dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của 28 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2013-2018 để đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.

III. Các kết quả phân tích thực nghiệm về yếu tố rủi ro phá sản ngân hàng tại Việt Nam

Phần này trình bày các kết quả từ mô hình hồi quy đã chạy trên phần mềm Eview như kiểm định hệ số, tương quan, đa cộng tuyến, cùng các phân tích về tác động của từng yếu tố tới rủi ro phá sản. Các kết quả cho thấy, các yếu tố LG, CIR, SIZE có mối quan hệ đồng biến rõ ràng với rủi ro ngân hàng. Ngược lại, ROA và OWN thể hiện mối quan hệ nghịch biến, giúp đề xuất các giải pháp phù hợp để hạn chế rủi ro – như kiểm soát tăng trưởng tín dụng, nâng cao hiệu quả quản trị, và tăng cường quản lý nguồn vốn.

3.1. Phân tích kết quả hồi quy và các giả thuyết đã được kiểm định

Các kết quả mô hình thể hiện rõ mối liên hệ giữa các yếu tố như LG, CIR, SIZE với rủi ro ngân hàng, đồng thời phản ánh tác động của các yếu tố như ROA, OWN đến khả năng tồn tại lâu dài của ngân hàng. Các giả thuyết được chấp nhận hoặc bác bỏ tùy theo giá trị hệ số và ý nghĩa thống kê của mô hình.

3.2. Ứng dụng thực tiễn từ kết quả nghiên cứu

Kết quả phân tích hỗ trợ ngành ngân hàng đề ra các chính sách nâng cao quản trị rủi ro, kiểm soát tín dụng phù hợp, tăng cường minh bạch thông tin và hạn chế hiện tượng quá lớn về quy mô hay sở hữu Nhà nước có thể tạo ra rủi ro cao hơn. Các ngân hàng có thể dựa trên các yếu tố này để xây dựng các chiến lược phòng ngừa rủi ro hiệu quả, đồng thời củng cố hệ thống tài chính quốc gia.

IV. Các giải pháp và chính sách hạn chế rủi ro phá sản ngân hàng tại Việt Nam

Dựa trên phân tích thực nghiệm và đặc thù ngành ngân hàng Việt Nam, bài viết đề xuất các giải pháp chính sách như kiểm soát tăng trưởng tín dụng, nâng cao hiệu quả quản lý chi phí, khuyến khích tăng cường minh bạch qua niêm yết cổ phiếu, và cải thiện việc xử lý nợ xấu. Đồng thời, cần chính sách của Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước nhằm hỗ trợ cấp vốn, giám sát chặt chẽ các ngân hàng yếu kém, giảm thiểu tác động của các ngân hàng có quy mô hoặc sở hữu Nhà nước rủi ro cao dẫn đến khả năng phá sản.

4.1. Các giải pháp nâng cao quản trị và kiểm soát rủi ro ngân hàng

Triển khai các biện pháp kiểm soát tín dụng chặt chẽ, nâng cao chuẩn mực quản trị doanh nghiệp, khuyến khích các ngân hàng tăng cường công khai minh bạch, hệ thống cảnh báo sớm, và hạn chế tình trạng quá lớn về quy mô hoặc sở hữu Nhà nước gây rủi ro hệ thống.

4.2. Chính sách hỗ trợ và hạn chế rủi ro từ Chính phủ và NHNN

Chính phủ và NHNN cần có các chính sách dự phòng rủi ro, xử lý kịp thời các ngân hàng yếu kém, thúc đẩy nhóm ngân hàng sáp nhập hợp lý nhằm củng cố năng lực tài chính, giảm thiểu khả năng phá sản hay rủi ro hệ thống gây đổ vỡ toàn bộ hệ thống ngân hàng quốc gia.

V. Tương lai và các hướng nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực rủi ro ngân hàng Việt Nam

Phần này đề cập đến các xu hướng mới trong quản trị rủi ro ngân hàng như ứng dụng trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu lớn để dự báo sớm các dấu hiệu rủi ro, cũng như hướng nghiên cứu mở rộng về ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô, công nghệ mới đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn tới. Nghiên cứu còn đề xuất xây dựng mô hình dự báo chính xác hơn và phát triển các giải pháp chính sách phù hợp để phòng ngừa rủi ro hiệu quả hơn.

5.1. Xu hướng ứng dụng công nghệ mới trong phân tích rủi ro ngân hàng

Nghiên cứu các giải pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo, machine learning để dự báo các dấu hiệu sớm rủi ro, phân tích dữ liệu lớn để dự đoán xác suất phá sản ngân hàng cũng như kiểm soát rủi ro hệ thống một cách hiệu quả hơn.

5.2. Các hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai

Xây dựng các mô hình tích hợp cùng các yếu tố vĩ mô như chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa, các yếu tố quốc tế ảnh hưởng tới rủi ro ngân hàng, nhằm xây dựng hệ thống cảnh báo sớm phù hợp với thực tế của Việt Nam và hội nhập quốc tế.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Sự ổn định của hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò huyết mạch đối với sức khỏe của toàn bộ nền kinh tế quốc dân. Bài học từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007 - 2008 và giai đoạn tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng tại Việt Nam đã minh chứng rõ nét mức độ tàn phá khi rủi ro phá sản ngân hàng bùng phát. Giai đoạn 2011 - 2012 chứng kiến lạm phát tăng vọt lên mức 18,13%, lãi suất cho vay leo thang 20% - 25%/năm, kéo theo tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống ngân hàng chạm ngưỡng 17,2% vào tháng 9/2012. Hậu quả thực tế là Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã phải tiến hành mua lại bắt buộc 3 ngân hàng với giá 0 đồng trong năm 2015, bao gồm Ngân hàng Xây dựng (VNCB) với mức lỗ lũy kế vượt 27.000 tỷ đồng, Ngân hàng Dầu khí Toàn cầu (GPBank) có tỷ lệ nợ xấu kỷ lục 45,37%, cùng Ngân hàng Đại Dương (OceanBank) lâm vào tình trạng âm vốn điều lệ nghiêm trọng.

Trước bối cảnh Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật các tổ chức tín dụng có hiệu lực từ ngày 15/01/2018 chính thức cho phép áp dụng phương án phá sản đối với các tổ chức tín dụng yếu kém, việc nhận diện và lượng hóa các yếu tố tác động đến khả năng phá sản trở thành yêu cầu cấp thiết. Đề tài nghiên cứu được thực hiện nhằm mục tiêu xác định, đo lường mức độ tác động của các chỉ số tài chính vi mô và đặc điểm cấu trúc đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu bao quát dữ liệu tài chính của 28 ngân hàng thương mại tiêu biểu trong giai đoạn 6 năm từ 2013 đến 2018, tương ứng 166 mẫu quan sát sau khi triển khai Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng theo Quyết định 254/QĐ-TTg. Kết quả nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn khi thiết lập khung tham chiếu định lượng chỉ số đo lường phá sản, cung cấp cơ sở khoa học giúp nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý kiểm soát tốt an toàn vốn, giảm thiểu nguy cơ đổ vỡ dây chuyền.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Cơ sở lý luận của nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng các học thuyết kinh điển về rủi ro và xác suất kiệt quệ tài chính. Theo quan điểm ban đầu của John Haynes (1895) và Frank Knight (1921), rủi ro gắn liền với những biến cố trong tương lai có thể lượng hóa được xác suất tổn thất. Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, Peter Rose (1998) định nghĩa rủi ro phá sản là nguy cơ tổ chức tín dụng bị suy giảm nghiêm trọng vốn chủ sở hữu do tích tụ nợ khó đòi hoặc sụt giảm giá trị tài sản đầu tư, dẫn đến tình trạng mất khả năng thanh toán khi người gửi tiền đồng loạt rút vốn.

Để lượng hóa rủi ro phá sản, luận văn kế thừa và phát triển chỉ số đo lường an toàn tài chính Z-score khởi xướng bởi Roy (1952), Altman (1968) và được hiệu chỉnh chuyên sâu cho ngành ngân hàng bởi Boyd và Graham (1988), Hannan và Hanweck (1988), cùng nghiên cứu của Cihak và Hess (2008). Chỉ số Z-score ngân hàng biểu thị số lượng độ lệch chuẩn mà lợi nhuận của ngân hàng phải sụt giảm trước khi vốn chủ sở hữu bị xóa sạch hoàn toàn. Giá trị Z-score tỷ lệ nghịch với xác suất đổ vỡ, nghĩa là chỉ số Z-score càng cao thì ngân hàng càng an toàn và rủi ro phá sản càng thấp.

Khung mô hình nghiên cứu tập trung vào 5 nhóm khái niệm cốt lõi: rủi ro phá sản (đo bằng Z-score), chất lượng tài sản và tăng trưởng tín dụng (LG), khả năng sinh lời (ROA), hiệu quả quản lý chi phí hoạt động (CIR), quy mô tài sản (SIZE), cấu trúc sở hữu nhà nước (OWN) và mức độ minh bạch thông qua trạng thái niêm yết (LIST).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán độc lập của 28 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2018. Tổng số quan sát thu được là 166 quan sát (trong đó ngân hàng Việt Nam Thương Tín thành lập từ năm 2015 đóng góp 4 quan sát). Cỡ mẫu này hoàn toàn thỏa mãn tiêu chuẩn kiểm định định lượng theo công thức của Green (1991) với yêu cầu tối thiểu 122 quan sát, và quy chuẩn của Tabachnick và Fidell (2007) yêu cầu tối thiểu 113 quan sát đối với mô hình hồi quy có 9 biến độc lập. Phương pháp chọn mẫu xác suất ngẫu nhiên đơn giản bảo đảm tính đại diện cao cho toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại trong nước.

Quy trình phân tích kinh tế lượng được thực hiện trên phần mềm thống kê chuyên dụng EViews thông qua kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data). Nghiên cứu lần lượt kiểm định mô hình hồi quy gộp OLS, mô hình tác động cố định FEM và mô hình tác động ngẫu nhiên REM. Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa FEM và REM, kết hợp kiểm định Durbin-Watson phát hiện tự tương quan và kiểm định White/Wald kiểm tra phương sai sai số thay đổi. Khi các khuyết tật mô hình xuất hiện, phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) được áp dụng như giải pháp tối ưu nhằm triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, đảm bảo hệ số ước lượng thu được đạt tính vững, không chệch và hiệu quả cao nhất. Đồng thời, hệ số phóng đại phương sai VIF của tất cả các biến đều duy trì dưới mức 10, khẳng định mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Kết quả phân tích hồi quy thực nghiệm theo phương pháp ước lượng GLS trên 166 quan sát đã xác định được 5 nhân tố có ý nghĩa thống kê tác động trực tiếp đến mức độ an toàn tài chính và rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam:

Thứ nhất, tăng trưởng tín dụng (LG) có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng (nghịch biến với chỉ số Z-score). Tốc độ mở rộng cho vay quá nhanh khiến chất lượng thẩm định tín dụng suy giảm, tạo ra nợ xấu tiềm ẩn và trực tiếp bào mòn tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng trong các chu kỳ kinh doanh kế tiếp.

Thứ hai, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) có mối quan hệ nghịch biến chặt chẽ với rủi ro phá sản (đồng biến với chỉ số Z-score). Khả năng sinh lời vượt trội tạo nguồn tích lũy lợi nhuận giữ lại dồi dào, gia tăng quy mô vốn tự có và củng cố vững chắc tấm đệm phòng ngừa tổn thất tài chính đột ngột.

Thứ ba, hiệu quả quản lý chi phí (CIR - đo bằng tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản) có mối quan hệ đồng biến với nguy cơ đổ vỡ. Chi phí vận hành cồng kềnh, kém hiệu quả làm suy yếu biên lợi nhuận ròng, đẩy ngân hàng vào thế bị động khi thị trường tiền tệ biến động bất lợi.

Thứ tư, quy mô tài sản ngân hàng (SIZE) đồng biến với mức độ rủi ro phá sản. Các ngân hàng có tổng tài sản càng lớn thường có xu hướng gia tăng khẩu vị rủi ro, đầu tư vào các danh mục phức tạp do tâm lý ỷ lại vào chính sách giải cứu của nhà nước.

Thứ năm, tỷ lệ sở hữu nhà nước (OWN) có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro phá sản. Các ngân hàng có vốn nhà nước sở hữu uy tín thương hiệu vượt trội, quy trình thẩm định tín dụng chặt chẽ và khả năng tiếp cận nguồn hỗ trợ thanh khoản nhanh chóng từ Ngân hàng Nhà nước trong các tình huống căng thẳng.

Thảo luận kết quả

Các phát hiện thực nghiệm trên hoàn toàn tương thích và bổ sung giá trị vững chắc cho các nghiên cứu quốc tế của Foos và cộng sự (2010), Köhler (2012) về tác động tiêu cực của mở rộng tín dụng bất thường, cũng như phát hiện của Poghosyan và Cihak (2011) về vai trò bảo vệ của ROA. Mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô tài sản (SIZE) và rủi ro phá sản đã phản ánh đúng thực trạng tâm lý ỷ lại "quá lớn để sụp đổ" (Too Big To Fail), tương đồng với kết luận của Uhde và Heimeshoff (2009) và De Jonghe (2010).

Khi trực quan hóa cấu trúc hệ thống qua đồ thị phân bổ thị phần cho vay giai đoạn 2015 - 2018, nhóm ngân hàng thương mại nhà nước luôn chiếm giữ trên 50% tổng dư nợ toàn ngành, trong đó BIDV dẫn đầu với 22,2%, VietinBank chiếm 20,5% và Vietcombank đạt 14,4%. Mặc dù nhóm này có quy mô tài sản rất lớn nhưng nhờ biến sở hữu nhà nước phát huy tác dụng củng cố niềm tin thị trường, chỉ số Z-score trung bình của nhóm vẫn duy trì ở ngưỡng an toàn cao hơn so với một số ngân hàng thương mại cổ phần tư nhân nhỏ lẻ có hệ số chi phí CIR vượt mức kiểm soát.

Dữ liệu thống kê cũng minh chứng rõ tính hiệu quả của công tác tái cấu trúc: sau khi xử lý gần 456.000 tỷ đồng nợ xấu thông qua Công ty Quản lý tài sản VAMC và các giải pháp thanh loại tài sản yếu kém, tỷ lệ nợ xấu toàn ngành đã giảm mạnh từ đỉnh điểm 17,2% năm 2012 xuống còn 2,93% vào tháng 9/2015. Điều này giải thích vì sao chỉ số ổn định Z-score toàn hệ thống trong giai đoạn 2016 - 2018 đã hồi phục và cải thiện đáng kể theo biểu đồ xu hướng thời gian.

Đề xuất và khuyến nghị

Căn cứ vào các kết quả phân tích thực nghiệm, nghiên cứu đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược khả thi nhằm ngăn ngừa nguy cơ khánh kiệt tài chính:

Một là, kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng an toàn và nâng cao chất lượng danh mục cho vay. Ban điều hành các ngân hàng thương mại cần duy trì tốc độ mở rộng tín dụng hợp lý trong khoảng 12% - 14%/năm theo định hướng Chỉ thị 04/CT-NHNN, tuyệt đối không chạy theo quy mô cơ học. Cần triển khai hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tự động hóa và nâng tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro bao phủ nợ xấu lên tối thiểu 100% trong lộ trình 2019 - 2022.

Hai là, tối ưu hóa quy trình vận hành và tiết giảm chi phí hoạt động (CIR). Các ngân hàng cần chủ động tái cấu trúc mạng lưới phòng giao dịch, đẩy mạnh chuyển đổi số ngân hàng lõi để kéo giảm tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản xuống dưới ngưỡng 1,5% - 2,0% trong giai đoạn 1 đến 3 năm tới. Việc ứng dụng công nghệ xử lý dữ liệu lớn sẽ giúp tối ưu hóa chi phí quản lý hành chính và chi phí nhân sự.

Ba là, tái cơ cấu tài sản sinh lời và nâng cao năng lực vốn tự có. Các ngân hàng thương mại cổ phần cần nâng cao chất lượng sinh lời bền vững với mục tiêu tỷ suất ROA đạt từ 1,0% đến 1,5%, đồng thời đa dạng hóa nguồn thu từ dịch vụ phi tín dụng. Lộ trình tăng vốn điều lệ cần được thực hiện khẩn trương nhằm đảm bảo hệ số an toàn vốn (CAR) đạt chuẩn Basel II tối thiểu 8% theo quy định tại Thông tư 41/2016/TT-NHNN.

Bốn là, hoàn thiện khung giám sát cảnh báo sớm của Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ. Cơ quan thanh tra giám sát ngân hàng cần tích hợp chỉ số Z-score vào hệ thống chỉ tiêu giám sát rủi ro vi mô định kỳ hàng quý đối với toàn bộ 28 ngân hàng thương mại. Cần hoàn thiện cơ chế can thiệp sớm và minh bạch hóa quy trình tái cơ cấu, xử lý dứt điểm các ngân hàng kiểm soát đặc biệt theo đúng khuôn khổ Luật sửa đổi Luật các tổ chức tín dụng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung nghiên cứu và khung phân tích định lượng của luận văn mang lại giá trị thực tiễn cho 4 nhóm đối tượng trọng tâm:

Thứ nhất, Hội đồng quản trị và Ban điều hành các ngân hàng thương mại: Tài liệu cung cấp công cụ đo lường nguy cơ kiệt quệ tài chính thông qua chỉ số Z-score, giúp các giám đốc quản trị rủi ro thiết lập hạn mức tín dụng, tối ưu hóa cấu trúc chi phí vận hành và quản trị bảng cân đối kế toán hiệu quả.

Thứ hai, Cơ quan quản lý nhà nước và Thanh tra giám sát Ngân hàng Nhà nước: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm để hoạch định trần tăng trưởng tín dụng hàng năm, xây dựng cơ chế giám sát từ xa và ban hành các tiêu chuẩn an toàn vốn phù hợp với đặc thù từng nhóm ngân hàng có hoặc không có vốn nhà nước.

Thứ ba, Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Luận văn là tài liệu tham khảo giá trị về phương pháp ứng dụng mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng, kỹ thuật xử lý khuyết tật mô hình bằng ước lượng GLS trên mẫu 166 quan sát báo cáo tài chính thực tế.

Thứ tư, Chuyên viên phân tích tài chính, quỹ đầu tư và các cổ đông: Cung cấp khung đánh giá định lượng chuyên sâu về mức độ an toàn tài chính, sức đề kháng trước rủi ro phá sản của các mã cổ phiếu ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

Chỉ số Z-score trong nghiên cứu này được xác định và mang ý nghĩa kinh tế như thế nào? Chỉ số Z-score được tính toán bằng tổng của tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) cộng với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, sau đó chia cho độ lệch chuẩn của ROA. Chỉ số này đo lường khoảng cách an toàn trước ngưỡng vỡ nợ; giá trị Z-score càng cao phản ánh ngân hàng có năng lực tài chính càng vững mạnh và xác suất xảy ra rủi ro phá sản càng thấp.

Tại sao quy mô ngân hàng lớn lại có xu hướng gia tăng rủi ro phá sản tại thị trường Việt Nam? Thực tế kiểm định cho thấy các ngân hàng thương mại quy mô lớn thường chịu áp lực mở rộng thị phần khốc liệt, tham gia vào nhiều phân khúc tài trợ dự án trung dài hạn phức tạp và có tâm lý ỷ lại vào sự bảo trợ của cơ quan quản lý. Hiện tượng rủi ro đạo đức này làm suy giảm tính kỷ luật quản trị, dẫn đến nguy cơ mất cân đối thanh khoản cao hơn.

Tăng trưởng tín dụng nhanh tác động tiêu cực đến mức độ an toàn ngân hàng ra sao? Tốc độ tăng trưởng dư nợ nóng khiến ngân hàng nới lỏng các chuẩn mực thẩm định tín dụng, giảm chất lượng tài sản bảo đảm và khó kiểm soát dòng tiền giải ngân. Khi nền kinh tế gặp biến động, các khoản vay chất lượng thấp này nhanh chóng chuyển nhóm nợ xấu, làm hao hụt vốn tự có và đẩy rủi ro phá sản tăng cao.

Phương pháp ước lượng GLS mang lại ưu thế kỹ thuật gì so với phương pháp OLS thông thường? Trong phân tích dữ liệu bảng với 166 quan sát của 28 ngân hàng, các mô hình OLS, FEM và REM thường vi phạm giả thiết về phương sai sai số không đổi và tồn tại tự tương quan giữa các chuỗi thời gian. Ước lượng GLS giúp khắc phục hoàn toàn hai khuyết tật kinh tế lượng này, đảm bảo kết quả hồi quy chuẩn xác và đáng tin cậy.

Yếu tố sở hữu nhà nước đóng vai trò như thế nào trong việc bảo vệ ngân hàng trước rủi ro khánh kiệt? Các ngân hàng có tỷ lệ sở hữu nhà nước luôn sở hữu lợi thế lớn về uy tín thương hiệu, thu hút tiền gửi dân cư dồi dào với chi phí vốn thấp và luôn nhận được sự hỗ trợ tái cấp vốn kịp thời từ Ngân hàng Nhà nước trong mọi tình huống khủng hoảng thanh khoản, từ đó giảm thiểu đáng kể nguy cơ phá sản.

Kết luận

Công trình nghiên cứu đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu đặt ra, cung cấp cái nhìn sâu sắc và có hệ thống về an toàn tài chính của hệ thống ngân hàng Việt Nam:

• Hệ thống hóa hoàn chỉnh khung lý thuyết về rủi ro phá sản ngân hàng và chuẩn hóa mô hình đo lường an toàn tài chính thông qua chỉ số Z-score chuyên biệt.
• Xây dựng thành công bộ dữ liệu bảng thực nghiệm chuẩn hóa gồm 166 quan sát từ 28 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2013 - 2018.
• Chứng minh bằng thực nghiệm phương pháp GLS rằng tăng trưởng tín dụng, hiệu quả quản lý chi phí và quy mô tài sản là các yếu tố làm gia tăng rủi ro phá sản.
• Khẳng định vai trò lá chắn an toàn vững chắc của tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA) và yếu tố sở hữu nhà nước trong việc phòng vệ nguy cơ mất khả năng thanh toán.
• Đề xuất hệ thống 4 nhóm giải pháp mang tính hành động cao, hỗ trợ các ngân hàng kiểm soát nợ xấu và củng cố hệ số an toàn vốn trong giai đoạn 2019 - 2025.

Đề tài là nguồn tài liệu khoa học chuẩn mực cho công tác nghiên cứu học thuật và hoạch định chính sách an toàn tài chính ngân hàng. Để nghiên cứu sâu hơn về bộ dữ liệu thực nghiệm và các mô hình kinh tế lượng chi tiết, bạn đọc hãy tải ngay toàn văn luận văn thạc sĩ để ứng dụng hiệu quả vào công việc phân tích và quản trị rủi ro chuyên nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 2. Một số khái niệm 2. Khái niệm về rủi ro Tìm về nguồn gốc của khái niệm rủi ro phải nhắc đến John Haynes (1895) - người tiên phong đầu tiên nghiên cứu về rủi ro.

Theo ông, rủi ro là khả năng xảy ra những hư hỏng hay mất mát một cách tình cờ, còn sự kiện không chắc chắn được coi là rủi ro khi nó có những tác động xấu đến kết quả của đơn vị. Ông cũng khẳng định rằng những nhà tư bản – người đầu tư tài sản vào đơn vị sẽ gánh chịu rủi ro liên quan đến đơn vị. Knight (1921), rủi ro là những sự kiện trong tương lai mà có thể đo lường được sự tác động, còn những sự kiện không thể đo lường được là những sự kiện không chắc chắn. Nguyên nhân khách quan của rủi ro đến từ những sự kiện xảy ra ngoài ý muốn của con người và không thể lường trước hay kiểm soát được, còn nguyên nhân chủ quan của rủi ro thì đến từ các hành vi trực tiếp của con người hoặc từ các tổ chức kinh doanh gây nên.

Theo COSO (2004), rủi ro là khả năng một sự việc có thể xảy ra và tác động đến việc hoàn thành được các mục tiêu đã đề ra của một tổ chức. Các định nghĩa trên dù ít nhiều khác nhau song có thể thấy rằng nó cùng đề cập đến hai đặc điểm cơ bản của rủi ro, đó là: “Rủi ro là sự không chắc chắn và là khả năng xảy ra kết quả không mong muốn. Trong các khả năng xảy ra, có ít nhất một khả năng đưa đến kết quả không mong muốn. Và kết quả này có thể đem lại tổn thất hay thiệt hại cho đối tượng gặp rủi ro.” Rủi ro vừa mang tính tích cực, vừa mang tính tiêu cực: rủi ro có thể mang đến cho con người những tổn thất, mất mát, nguy hiểm, nhưng cũng có thể mang đến những cơ hội, thời cơ.

Nếu tích cực nghiên cứu, nhận dạng đo lường rủi ro, chúng ta có thể tìm ra được những biện pháp phòng ngừa, hạn chế những tiêu cực và phát huy được những cơ hội tích cực mang lại từ rủi ro. Rủi ro trong hoạt động ngân hàng Trong hoạt động ngân hàng, rủi ro là những điều không chắc chắn của những kết quả trong tương lai, hay là những khả năng của kết quả bất ổn; là khả năng mà tại đó tỷ suất sinh lợi nhuận thực tế khác biệt so với tỷ suất sinh lợi mong đợi. Rủi ro trong hoạt động ngân hàng có nghĩa là khả năng ngân hàng bị thua lỗ một phần hoặc thậm chí là tất cả các khoản đầu tư ban đầu. Trong hoạt động của ngân hàng, thường phát sinh những rủi ro sau:  Rủi ro tín dụng: là rủi ro thất thoát tài sản có thể phát sinh khi khách hàng không thực hiện thanh toán nợ cho dù là nợ gốc hay nợ lãi khi khoản nợ đến hạn.

 Rủi ro thanh khoản: là rủi ro phát sinh chủ yếu từ xu hướng của các ngân hàng là huy động ngắn hạn và cho vay dài hạn.  Rủi ro lãi suất: là rủi ro xuất hiện khi có sự thay đổi của lãi suất thị trường hoặc những yếu tố có liên quan đến lãi suất dẫn đến tổn thất về tài sản hoặc làm giảm thu nhập của ngân hàng.  Rủi ro giá cả: là rủi ro về việc giá trị các tài sản của một ngân hàng có thể biến động. Rủi ro này xuất hiện trong tất cả các chủng loại tài sản, từ bất động sản đến cổ phiếu và trái phiếu …  Rủi ro tỷ giá: là rủi ro phát sinh trong quá trình cho vay ngoại tệ hoặc kinh doanh ngoại tệ của ngân hàng khi tỷ giá biến động theo chiều bất lợi cho ngân hàng.

Rủi ro tỷ giá cũng phát sinh khi có sự chênh lệch về kỳ hạn, về loại tiền tệ của các khoản ngoại hối nắm giữ, và vì thế làm cho ngân hàng có thể phải gánh chịu thua lỗ khi tỷ giá ngoại hối biến động.  Rủi ro pháp lý: rủi ro phát sinh do ngân hàng bị khởi kiện, hoặc khi nhà nước thay đổi đột ngột chính sách vĩ mô về cơ cấu kinh tế, lĩnh vực ưu tiên,… thì điều này có thể dẫn tới rủi ro thua lỗ cho ngân hàng.  Rủi ro uy tín: là rủi ro dư luận đánh giá xấu về ngân hàng, gây khó khăn nghiêm trọng cho ngân hàng trong việc tiếp cận nguồn vốn hoặc khách hàng rời bỏ ngân hàng. 11 Rủi ro trong hoạt động kinh doanh của NHTM là rủi ro tiềm ẩn, luôn có thể xảy ra, là loại rủi ro không phải muốn tránh là được; song nếu rủi ro xảy ra đơn lẻ thì mặc dù bất kỳ loại rủi ro nào cũng dẫn đến sự giảm sút thu nhập, lợi nhuận của ngân hàng, chúng chỉ khác nhau về mức độ ảnh hưởng do mức độ rủi ro khác nhau thì vẫn không ảnh hưởng đến tính bền vững và sự phát triển chung của toàn hệ thống.

Tuy nhiên, nếu một khi rủi ro xảy ra liên tiếp, ở mức độ lớn và phạm vi rộng rủi ro tạo thành chuỗi … cả thực tế và lý thuyết vĩ mô đều chứng minh, khi đó hiệu ứng domino sẽ xảy ra nhanh chóng trên các thị trường tín dụng, chứng khoán, bất động sản, thương mại. và ngân hàng bị phá sản, thị trường tài chính ngân hàng sụp đổ, phá vỡ sự ổn định của hệ thống. Lý thuyết về rủi ro phá sản Theo Rose (1998), các ngân hàng phải quan tâm trực tiếp tới rủi ro đối với khả năng tồn tại lâu dài, đây được gọi là rủi ro phá sản. Nếu quy mô nợ khó đòi quá lớn hay giá trị thị trường của phần lớn khoản mục đầu tư chứng khoán giảm, vốn chủ sở hữu có thể giảm sút đáng kể.

Nếu các nhà đầu tư và người gửi tiền nhận biết được tín hiệu này và rút tiền, ngân hàng có thể không còn cách lựa chọn nào khác ngoài việc tuyên bố mất khả năng thanh toán và đóng cửa. Một vài chỉ số đo lường rủi ro phá sản Đối với bất kỳ một tổ chức, phá sản được xem như dấu chấm hết đối với tổ chức đó, mà đặc biệt hơn là một ngân hàng phá sản sẽ gây nên một hệ lụy cho nền kinh tế của một quốc gia hay rộng ra là ảnh hưởng đến cả kinh tế thế giới. Câu hỏi đặt ra: Làm thế nào để phát hiện sớm nguy cơ rủi ro phá sản để các NHTM có biện pháp quản lý rủi ro kịp thời. Việc tìm ra một công cụ để phát hiện dấu hiệu báo trước sự rủi ro phá sản luôn là một trong những mối quan tâm hàng đầu của các nhà nghiên cứu về tài chính.

Có nhiều công cụ đã được phát triển để làm việc này, trong đó chỉ số Z của Altman là công cụ được cả hai giới học thuật và thực hành công nhận và sử dụng rộng rãi trên thế giới. Chỉ số Z-score của E.Altman (1968) Chỉ số Altman Z – score (gọi tắt là chỉ số Z – score) được phát triển năm 1968 bởi giáo sư Edward I. Altman, thuộc trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường Đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu nhiều công ty khác nhau tại Mỹ.

Mặc dù chỉ số Zscore này được tìm ra tại Mỹ, nhưng hầu hết các nuớc, vẫn có thể sử dụng với độ tin cậy cao. Mô hình của giáo sư được phát triển bằng cách sử dụng mô hình phân tích đa nhân tố (MDA) và dựa trên các chỉ số tài chính phản ánh hiệu suất của công ty. Một trong những lợi thế quan trọng nhất của phương pháp theo tiếp cận của Altman là mức độ chính xác cao trong việc dự đoán thất bại của công ty. Đặc biệt, mô hình Altman Z cổ điển chỉ có thể được áp dụng đối với các công ty lớn có cổ phiếu được giao dịch trên thị trường.

Altman đề xuất một phiên bản sửa đổi của mô hình đa nhân tố phù hợp cho các công ty khác (Z = 0.995X5), cũng như sửa đổi mô hình cho công ty phi sản xuất (Z = 6. Chỉ số Z-score theo Roy (1952) và các điều chỉnh Z-score khác Chỉ số Z-score được đề xuất bởi Roy (1952) với công thức nguyên thủy ban đầu như sau: Z-score = (1) Trong đó, ROA là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, E/A là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và σROA là độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản. Từ những năm 1970, kế thừa các nghiên cứu dựa trên thành quả của Altman, các nhà nghiên cứu bắt đầu tập trung nghiên cứu chuyên sâu vào từng phân ngành nghề cụ thể như: ngân hàng, du lịch, công nghệ thông tin, casino. Riêng ngành 13 ngân hàng thì điển hình là sự đóng góp của Boyd & Graham (1988) sử dụng công thức sau: Z-score = (2) Chỉ số Z-score (2) dùng để đánh giá rủi ro phá sản của tập đoàn tài chính ngân hàng đầu tư ra ngoài lĩnh vực tài chính ngân hàng.

Và tính chất của chỉ số Z- score là chỉ số Z-score càng cao thì mức độ rủi ro của ngân hàng càng thấp. Cũng thời điểm đó, Hannan & Hanweck phát triển chỉ số rủi ro như sau: Z-score = (3) Chỉ số Z-score (3) nêu tương tác giữa rủi ro danh mục ngân hàng và vốn chủ sở hữu, đồng thời cho rằng rủi ro khánh kiệt phụ thuộc hai thành tố này. Z-score thể hiện việc giảm thu nhập sẽ làm thâm hụt vốn, từ đó khiến ngân hàng lâm vào trạng thái khánh kiệt và đứng trước nguy cơ phá sản. Theo Cihak & Hess (2008), để lượng hóa sự ổn định, nghiên cứu áp dụng chỉ số: Z-score = (4) Theo Foos và ctg (2010) đưa nghiên cứu bổ sung sử dụng chỉ số: Z-score = (5) Theo Marco & Fernandez (2008) sử dụng Z-score ở một dạng khác nhưng vẫn giữ nguyên bản chất của chỉ số này dựa trên đề xuất của các tác giả trước đây, cụ thể: Z-score = (6) 14 2.

Tổng quan các công trình nghiên cứu trước Đề tài nghiên cứu về rủi ro phá sản của ngân hàng được rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm và sau đây là một số nghiên cứu liên quan: Theo Ivičić L. và ctg (2008): nghiên cứu tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô khác nhau và rủi ro ngân hàng, với chỉ số Z – score đại diện cho rủi ro vỡ nợ ngân hàng khi ngân hàng mất khả năng thanh toán hay gọi tắt là rủi ro tại 7 ngân hàng của các nước trong khu vực Trung và Đông Âu (CEE) từ năm 1996 - 2006.