Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò huyết mạch trong nền kinh tế với tư cách là tổ chức tài chính trung gian, thực hiện cung ứng vốn, phân bổ hiệu quả các nguồn lực tài chính và là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước nhằm hỗ trợ ổn định kinh tế vĩ mô. Sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu giai đoạn 2007–2009, hệ thống ngân hàng trên thế giới cũng như tại Việt Nam phải đối mặt với nhiều áp lực: biên lợi nhuận sụt giảm, chi phí vận hành gia tăng và hoạt động cho vay tiềm ẩn nhiều rủi ro.

Theo "Dự thảo báo cáo tổng kết thực hiện chiến lược phát triển kinh tế – xã hội 10 năm 2011 – 2020, xây dựng chiến lược phát triển kinh tế – xã hội 10 năm 2021 – 2030 của Ban chấp hành Trung ương khóa XII (2021)", mức độ an toàn của hệ thống các tổ chức tín dụng – ngân hàng tại Việt Nam chưa thực sự bền vững so với các quốc gia trong khu vực và còn dễ bị tổn thương trước những tác động bất lợi, đột ngột từ môi trường bên ngoài. Xuất phát từ bối cảnh đó, khóa luận "Các nhân tố ảnh hưởng đến sự ổn định ngân hàng của Ngân hàng thương mại Việt Nam" do tác giả Nguyễn Ngọc Hữu Hưng thực hiện nhằm xác định các nhân tố bên trong (đặc thù) và bên ngoài (vĩ mô) chi phối sự ổn định của hệ thống ngân hàng, tạo cơ sở thực nghiệm cho các khuyến nghị chính sách.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu tổng quát: Tìm ra tác động của các nhân tố đến sự ổn định của các ngân hàng thương mại Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp và khuyến nghị cho các nhà quản trị ngân hàng, cơ quan quản lý và các nhà hoạch định chính sách nhằm củng cố tính ổn định của hệ thống ngân hàng.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp dựa trên tổng quan cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây.
    2. Nghiên cứu mức độ tác động của các nhân tố đến ổn định của các NHTM Việt Nam.
    3. Xem xét chiều hướng tác động của từng nhân tố đến tính ổn định ngân hàng.
    4. Đưa ra các kiến nghị cho các NHTM Việt Nam nhằm giúp duy trì và nâng cao mức độ ổn định hoạt động.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Các nhân tố có chiều hướng tác động như thế nào đến ổn định của ngân hàng?
  2. Mô hình và phương pháp nào dùng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến ổn định của các ngân hàng?
  3. Hàm ý chính sách nào cần thực hiện để gia tăng sự ổn định hệ thống ngân hàng Việt Nam thông qua các nhân tố đó?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Chỉ số ổn định ngân hàng và các nhân tố tác động đến mức độ ổn định của các NHTM Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: Khảo sát hệ thống NHTM Việt Nam. Mặc dù ban đầu tác giả tiếp cận 31 NHTM, nhưng do giới hạn dữ liệu công bố giữa các biến số, mẫu nghiên cứu chính thức được chọn lọc gồm 27 NHTM cổ phần đại diện: An Bình (ABBank), Á Châu (ACB), Bắc Á (BacABank), Bảo Việt (BaoVietBank), Bản Việt (VietCapitalBank), Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), Công thương Việt Nam (VietinBank), Xuất nhập khẩu Việt Nam (Eximbank), Phát triển TP. Hồ Chí Minh (HDBank), Kiên Long (Kienlongbank), Bưu điện Liên Việt (LienVietPostBank), Quân đội (MBBank), Hàng hải Việt Nam (MSB), Nam Á (NamABank), Quốc Dân (NCB), Phương Đông (OCB), Xăng dầu Petrolimex (PG Bank), Sài Gòn Công thương (Saigonbank), Sài Gòn - Hà Nội (SHB), Đông Nam (SeABank), Sài Gòn Thương Tín (Sacombank), Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank), Tiên Phong (TPBank), Việt Á (VietABank), Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank), Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), Quốc tế Việt Nam (VIB).
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu thứ cấp được thu thập trong giai đoạn 11 năm, từ năm 2011 đến năm 2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận thiết lập nền tảng lý luận dựa trên các quan điểm về ổn định tài chính và ổn định ngân hàng từ các tổ chức và học giả quốc tế: Schinasi (2004), Saksonova và Solovjova (2012), Beck (2008), Ngân hàng Trung ương Úc, De Nederlandsche Bank (Nout Wellink, 2002), Brunnermeier và cộng sự (2009). Nhìn chung, ổn định ngân hàng được định nghĩa là trạng thái hoạt động an toàn, có khả năng duy trì liên tục chức năng trung gian tài chính, hấp thụ các cú sốc nội sinh lẫn ngoại sinh, quản trị rủi ro hiệu quả và tránh rơi vào khủng hoảng mà không cần đến sự cứu trợ khẩn cấp từ bên ngoài.

Về mặt đo lường, tác giả kết hợp hai thước đo đại diện phổ biến trong các nghiên cứu kinh tế lượng tài chính:

  1. Chỉ số Z-score: Đo lường khoảng cách đến ngưỡng phá sản (Boyd & Runkle, 1993; Beck & Schepens, 2013; Ozili, 2018), tính theo công thức: $$Z\text{-score}{it} = \frac{\text{ROA}{it} + \text{E/A}{it}}{\sigma(\text{ROA}){it}}$$ Trong đó, $\text{ROA}{it}$ là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng $i$ năm $t$; $\text{E/A}{it}$ là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản; $\sigma(\text{ROA})_{it}$ là độ lệch chuẩn của ROA tính trên chu kỳ kế toán 3 năm. Giá trị Z-score càng cao phản ánh mức độ ổn định tài chính càng lớn.
  2. Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Đo lường rủi ro tín dụng theo quy định pháp lý của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Cụ thể, căn cứ theo Khoản 8 Điều 3 và Khoản 1 Điều 10 Thông tư 11/2021/TT-NHNN, nợ xấu nội bảng gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn, quá hạn 91–180 ngày), nhóm 4 (nợ nghi ngờ, quá hạn 181–360 ngày) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn, quá hạn trên 360 ngày). Tỷ lệ NPL được xác định bằng tổng nợ nhóm 3, 4, 5 chia cho tổng dư nợ cho vay.

Khóa luận kế thừa ba lý thuyết nền tảng chính:

  • Lý thuyết "Quá lớn để sụp đổ" (Too-big-to-fail): Xuất phát từ thực tiễn xử lý sự kiện Continental Illinois National Bank and Trust tại Mỹ năm 1984 (Dymski, 2011; Liikanen và cộng sự, 2012), cho rằng các định chế tài chính quy mô lớn có mối liên kết hệ thống chặt chẽ, khi gặp rủi ro sẽ gây tác động dây chuyền nên thường được kỳ vọng nhận sự hỗ trợ của chính phủ, từ đó có thể nảy sinh rủi ro đạo đức.
  • Lý thuyết quyền lực thị trường: Gồm hai nhánh tiếp cận là cấu trúc – hành vi – hiệu quả (SCP của Chamberlin, 1933; Bain, 1951) và giả thuyết sức mạnh thị trường tương đối (RMP của Chortareas và cộng sự, 2010), lý giải việc gia tăng thị phần giúp ngân hàng nâng cao hiệu quả hoạt động, biên lợi nhuận và khả năng chống chịu rủi ro.
  • Lý thuyết cấu trúc hiệu quả: Đề xuất bởi Harold Demsetz (1973) và Berger (1995), gồm giả thuyết hiệu quả quản lý (ESX) và hiệu quả theo quy mô (ESS), khẳng định các ngân hàng có năng lực quản trị chi phí và tối ưu quy mô sản xuất sẽ đạt lợi nhuận và độ ổn định cao hơn (Ayadi & Ellouze, 2013).

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu: Nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp định tính (tổng thuật tài liệu) và định lượng trên dữ liệu bảng (panel data) gồm 27 NHTM qua 11 năm (2011–2021), tạo thành bộ dữ liệu 297 quan sát. Dữ liệu tài chính được thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán đã công bố (gồm Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và Thuyết minh báo cáo tài chính) của từng ngân hàng; dữ liệu vĩ mô (tăng trưởng GDP và lạm phát) lấy từ các niên giám thống kê.

Quy trình ước lượng định lượng được thực hiện trên phần mềm STATA 17 qua các bước:

  1. Thống kê mô tả và phân tích ma trận tương quan giữa các biến.
  2. Ước lượng các mô hình dữ liệu bảng cơ bản: Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  3. Thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình: Kiểm định F-test (chọn giữa OLS và FEM), kiểm định Breusch-Pagan LM (chọn giữa OLS và REM), kiểm định Hausman (chọn giữa FEM và REM).
  4. Kiểm tra các khuyết tật mô hình: Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm phát hiện đa cộng tuyến; kiểm định Modified Wald và Breusch-Pagan/Cook-Weisberg kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi; kiểm định Wooldridge kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi.
  5. Hiệu chỉnh khuyết tật: Sử dụng mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS).
  6. Kiểm soát hiện tượng nội sinh: Sử dụng phương pháp ước lượng momen tổng quát hệ thống (System GMM – SGMM) theo đề xuất của Blundell và Bond (1998) nhằm khắc phục hiện tượng biến trễ nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan. Mô hình SGMM được kiểm soát độ tin cậy bằng kiểm định Arellano-Bond AR(2), kiểm định Hansen/Sargan về tính hợp lệ của biến công cụ và kiểm soát số lượng biến công cụ nhỏ hơn số đơn vị quan sát ($N=27$).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương mở đầu tập trung thiết lập tính cấp thiết của việc nghiên cứu mức độ ổn định của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn tái cơ cấu 2011–2021. Tác giả xác lập rõ ràng 4 mục tiêu nghiên cứu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, định vị đối tượng là các chỉ số ổn định tài chính, xác định phạm vi khảo sát gồm 27 NHTM cổ phần hoạt động tại Việt Nam trong khung thời gian 11 năm với 297 quan sát, và phác thảo kết cấu 5 chương của toàn bộ khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước

Chương 2 thực hiện hệ thống hóa các khái niệm học thuật về ổn định ngân hàng và ổn định hệ thống tài chính, giới thiệu khung đánh giá an toàn vốn CAMELS, công thức Z-score và quy định phân loại nợ xấu tại Việt Nam theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN. Tác giả trình bày ba trụ cột lý thuyết gồm: Lý thuyết quá lớn để sụp đổ (Too-big-to-fail), Lý thuyết quyền lực thị trường và Lý thuyết cấu trúc hiệu quả. Đồng thời, chương 2 tổng quan chi tiết các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong nước (Quốc, 2020; Lan, 2021; Tú & Oanh, 2021; Quỳnh, 2020; Huỳnh Nhật Thanh, 2021) và quốc tế (Ozili, 2018; Defung & Yudaruddin, 2022; Alfiyan và cộng sự, 2023; Rahman và cộng sự, 2021; Noman và cộng sự, 2017; Rahim & Zakaria, 2013; Odundo & Orwaru, 2018; Suljić Nikolaj và cộng sự, 2022; Ullah và cộng sự, 2021), làm tiền đề xây dựng khung phân tích thực nghiệm.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Tác giả cụ thể hóa quy trình nghiên cứu qua sơ đồ 7 bước (Hình 3.1) và thiết lập hai phương trình hồi quy đa biến tương ứng với hai biến phụ thuộc là Z-score và NPL: $$\text{Z-score}{it} / \text{NPL}{it} = \beta_0 + \beta_1\text{FRISK}{it} + \beta_2\text{ROE}{it} + \beta_3\text{CIR}{it} + \beta_4\text{TANG}{it} + \beta_5\text{SIZE}{it} + \beta_6\text{GROW}{it} + \beta_7\text{LLP}{it} + \beta_8\text{CAP}{it} + \beta_9\text{LEV}{it} + \beta{10}\text{LDR}{it} + \beta{11}\text{GDP}t + \beta{12}\text{INF}t + \varepsilon{it}$$

Chương này định nghĩa chi tiết cách tính toán của 12 biến độc lập và đưa ra 12 giả thuyết nghiên cứu (H1 đến H12):

  • $\text{FRISK}_{it}$ (Tỷ lệ rủi ro tài trợ: tiền gửi không kỳ hạn trên tổng tiền gửi): Giả thuyết H1 kỳ vọng tác động cùng chiều đến Z-score (+).
  • $\text{ROE}_{it}$ (Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu): Giả thuyết H2 kỳ vọng tác động cùng chiều (+).
  • $\text{CIR}_{it}$ (Chi phí hoạt động / Tổng thu nhập hoạt động): Giả thuyết H3 kỳ vọng tác động ngược chiều (-).
  • $\text{TANG}_{it}$ (Tài sản cố định hữu hình / Tổng tài sản): Giả thuyết H4 kỳ vọng tác động cùng chiều (+).
  • $\text{SIZE}_{it}$ (Quy mô ngân hàng, đo bằng $\text{Ln}(\text{Tổng tài sản})$): Giả thuyết H5 kỳ vọng tác động cùng chiều (+).
  • $\text{GROW}_{it}$ (Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản): Giả thuyết H6 kỳ vọng tác động cùng chiều (+).
  • $\text{LLP}_{it}$ (Tỷ lệ dự phòng tổn thất cho vay: Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng / Tổng dư nợ): Giả thuyết H7 kỳ vọng tác động ngược chiều (-).
  • $\text{CAP}_{it}$ (Tỷ lệ an toàn vốn: Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản): Giả thuyết H8 kỳ vọng tác động cùng chiều (+).
  • $\text{LEV}_{it}$ (Tỷ lệ đòn bẩy: Tổng nợ phải trả / Tổng tài sản): Giả thuyết H9 kỳ vọng tác động ngược chiều (-).
  • $\text{LDR}_{it}$ (Tỷ lệ dư nợ cho vay / Tổng tiền gửi huy động): Giả thuyết H10 kỳ vọng tác động ngược chiều (-) trong bảng tổng hợp biến.
  • $\text{GDP}_t$ (Tốc độ tăng trưởng kinh tế): Giả thuyết H11 kỳ vọng tác động cùng chiều (+).
  • $\text{INF}_t$ (Tỷ lệ lạm phát): Giả thuyết H12 kỳ vọng tác động ngược chiều (-).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 trình bày các phân tích định lượng chi tiết trên phần mềm STATA 17:

  • Thống kê mô tả (Bảng 4.1): Phân tích đặc trưng mẫu của 297 quan sát, chỉ số Z-score trung bình đạt giá trị 2.18700.
  • Ma trận tương quan (Bảng 4.2 và Bảng 4.3): Đánh giá mối tương quan đơn biến giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, sơ bộ xác định không có cặp biến nào có hệ số tương quan quá cao gây nghi ngờ đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  • Kiểm định hồi quy cơ bản (Bảng 4.4 và 4.5): Kiểm định F-test và Hausman test chỉ ra mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn Pooled OLS và REM.
  • Kiểm định khuyết tật mô hình: Hệ số VIF (Bảng 4.6) đều nhỏ hơn ngưỡng 10, khẳng định mô hình không bị đa cộng tuyến. Tuy nhiên, các kiểm định phương sai sai số thay đổi (Breusch-Pagan/Cook-Weisberg ở Bảng 4.7 và Breusch-Pagan LM ở Bảng 4.8) và kiểm định tự tương quan Wooldridge (Bảng 4.9) đều có $p\text{-value} < 0.05$, chỉ ra mô hình tồn tại đồng thời hai khuyết tật này.
  • Xử lý khuyết tật: Tác giả thực hiện ước lượng FGLS (Bảng 4.10) và ước lượng SGMM hai bước (Bảng 4.11 và Bảng 4.12) nhằm kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh và các khuyết tật trên. Các kiểm định Hansen, Sargan và Arellano-Bond AR(2) đều thỏa mãn điều kiện kiểm định ($p > 0.10$). Kết quả SGMM là căn cứ chính để thảo luận chiều hướng tác động của từng nhân tố.

Chương 5: Kết luận chung và hàm ý chính sách

Tổng hợp các phát hiện rút ra từ kết quả thực nghiệm, đối chiếu với các giả thuyết ban đầu; đề xuất hệ thống khuyến nghị quản trị và hàm ý chính sách cho hệ thống NHTM và Ngân hàng Nhà nước; chỉ ra các hạn chế trong quá trình thu thập dữ liệu và gợi mở định hướng cho các nghiên cứu tiếp sau.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Dựa trên kết quả ước lượng từ mô hình SGMM được tổng hợp tại phần tóm tắt và chương 4, tác động của các nhân tố đến sự ổn định của 27 NHTM Việt Nam được ghi nhận như sau:

Tên biến Ký hiệu Đo lường Kỳ vọng ban đầu (Z-score) Kết quả hồi quy SGMM Tác động đến ổn định ngân hàng
Rủi ro tài trợ FRISK Tiền gửi không kỳ hạn / Tổng tiền gửi Dương (+) Cùng chiều (+) Làm tăng độ ổn định
Lợi nhuận trên VCSH ROE Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu Dương (+) Cùng chiều (+) Làm tăng độ ổn định
Hiệu quả quản lý chi phí CIR Chi phí hoạt động / Tổng thu nhập hoạt động Âm (-) Ngược chiều (-) Làm giảm độ ổn định
Tỷ lệ hữu hình tài sản TANG Tài sản cố định hữu hình / Tổng tài sản Dương (+) Cùng chiều (+) Làm tăng độ ổn định
Quy mô ngân hàng SIZE Ln(Tổng tài sản) Dương (+) Cùng chiều (+) Làm tăng độ ổn định
Tăng trưởng tổng tài sản GROW Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản Dương (+) Không tác động Không có ý nghĩa thống kê
Dự phòng tổn thất cho vay LLP Chi phí dự phòng rủi ro / Tổng dư nợ Âm (-) Ngược chiều (-) Làm giảm độ ổn định
Tỷ lệ an toàn vốn CAP Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản Dương (+) Cùng chiều (+) Làm tăng độ ổn định
Tỷ lệ đòn bẩy LEV Tổng nợ phải trả / Tổng tài sản Âm (-) Không tác động Không có ý nghĩa thống kê
Cho vay trên huy động LDR Tổng dư nợ cho vay / Tổng tiền gửi Âm (-) Ngược chiều (-) Làm giảm độ ổn định
Tăng trưởng kinh tế GDP Tốc độ tăng trưởng GDP năm $t$ Dương (+) Ngược chiều (-) Làm giảm độ ổn định
Lạm phát INF Tỷ lệ lạm phát năm $t$ Âm (-) Ngược chiều (-) Làm giảm độ ổn định

Cụ thể:

  • Nhóm nhân tố làm tăng độ ổn định: Tỷ lệ tài trợ (FRISK), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (TANG), quy mô ngân hàng (SIZE) và tỷ lệ an toàn vốn (CAP). Kết quả này khẳng định các ngân hàng có nền tảng vốn dày, tài sản bảo đảm vững chắc, khả năng sinh lời nội tại tốt và quy mô lớn có năng lực hấp thụ rủi ro cao hơn.
  • Nhóm nhân tố làm giảm độ ổn định: Hiệu quả quản lý chi phí thấp hay tỷ lệ chi phí hoạt động cao (CIR), tỷ lệ trích lập dự phòng tổn thất cho vay lớn (LLP), tỷ lệ dư nợ cho vay trên huy động cao (LDR), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát gia tăng (INF). Việc chi phí vận hành và tỷ lệ dự phòng tăng cao bào mòn lợi nhuận và thể hiện chất lượng danh mục cho vay suy giảm; tỷ lệ LDR quá cao tạo áp lực thanh khoản; trong khi lạm phát làm suy yếu khả năng trả nợ thực tế của bên đi vay.
  • Nhóm nhân tố không có ý nghĩa tác động: Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản (GROW) và tỷ lệ đòn bẩy tài chính (LEV) không thể hiện tác động rõ ràng lên độ ổn định trong mô hình SGMM.

Giải pháp và khuyến nghị đề xuất

Căn cứ vào kết quả hồi quy SGMM, tác giả đưa ra các hàm ý chính sách và kiến nghị thực tiễn:

  1. Kiểm soát chi phí hoạt động (CIR): Các NHTM cần tối ưu hóa quy trình vận hành, nâng cao hiệu quả quản trị chi phí nhằm hạ thấp chỉ số CIR, tránh lãng phí nguồn lực để củng cố biên an toàn tài chính.
  2. Quản trị rủi ro tín dụng và trích lập dự phòng (LLP): Cần nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng ngay từ khâu cấp phát vốn nhằm kiểm soát nợ xấu từ gốc; việc trích lập dự phòng cần được lập kế hoạch thận trọng, chủ động để không tạo áp lực đột ngột lên bảng cân đối kế toán.
  3. Điều tiết tỷ lệ dư nợ trên huy động vốn (LDR): Duy trì tỷ lệ cho vay trên huy động ở ngưỡng an toàn theo quy định của Ngân hàng Nhà nước, tránh mở rộng tín dụng quá mức dựa trên các nguồn vốn huy động ngắn hạn kém bền vững nhằm kiểm soát rủi ro thanh khoản.
  4. Nâng cao năng lực vốn tự có (CAP) và tối ưu hóa quy mô (SIZE): Tiếp tục củng cố vốn chủ sở hữu thông qua tích lũy lợi nhuận giữ lại hoặc phát hành cổ phần; tận dụng lợi thế quy mô kinh tế song hành với việc hoàn thiện hệ thống kiểm soát rủi ro nội bộ để phòng ngừa rủi ro hệ thống.
  5. Duy trì tỷ suất sinh lời (ROE) và quản lý tài sản hữu hình (TANG): Đảm bảo tăng trưởng lợi nhuận đi đôi với an toàn vốn; quản lý và sử dụng hiệu quả tài sản cố định phục vụ trực tiếp cho hoạt động kinh doanh.
  6. Thích ứng với biến động kinh tế vĩ mô: Ngân hàng Nhà nước và các NHTM cần chủ động theo dõi sát diễn biến lạm phát (INF) và các chu kỳ kinh tế để điều hành chính sách lãi suất và hạn mức tín dụng linh hoạt.

Đóng góp của đề tài

  • Cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về các nhân tố tác động đến mức độ ổn định của hệ thống NHTM tại một nền kinh tế mới nổi như Việt Nam trong giai đoạn kéo dài 11 năm (2011–2021).
  • Ứng dụng đồng thời hai thước đo ổn định ngân hàng (chỉ số phá sản Z-score và tỷ lệ nợ xấu NPL), đem lại góc nhìn đa chiều về cả mức độ đệm vốn lẫn chất lượng tài sản tín dụng.
  • Áp dụng phương pháp ước lượng hiện đại GMM hệ thống (SGMM) của Blundell và Bond (1998), xử lý hiệu quả các khuyết tật tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và hiện tượng nội sinh thường gặp trong dữ liệu tài chính ngân hàng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự nhìn nhận các hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo dựa trên phạm vi thực hiện:

  • Về phạm vi mẫu nghiên cứu: Khóa luận mới khảo sát được 27 NHTM cổ phần do gặp hạn chế về tính sẵn có và mức độ đồng bộ của dữ liệu công bố tại một số ngân hàng; chưa bao quát được toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng.
  • Về thời gian nghiên cứu: Dữ liệu dừng lại ở giai đoạn 2011–2021; chưa kịp thời phản ánh các biến động kinh tế và chính sách tiền tệ trong giai đoạn hậu đại dịch sau năm 2021.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Các nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng quy mô mẫu cho toàn bộ các ngân hàng đang hoạt động tại Việt Nam khi hệ thống dữ liệu hoàn thiện hơn; kéo dài chuỗi thời gian phân tích; đồng thời bổ sung thêm các biến giải thích mới về cơ cấu sở hữu, quản trị công ty hoặc khảo sát mối quan hệ phi tuyến giữa các chỉ tiêu tài chính và độ ổn định ngân hàng.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu học thuật có giá trị tham khảo cụ thể cho:

  • Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng và Quản trị kinh doanh khi xây dựng đề tài khóa luận hoặc luận văn liên quan đến an toàn hệ thống ngân hàng, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng.
  • Người nghiên cứu thực nghiệm quan tâm đến quy trình phân tích kinh tế lượng dữ liệu bảng (panel data) trên phần mềm STATA 17; đặc biệt là kỹ thuật kiểm tra khuyết tật mô hình (VIF, Breusch-Pagan, Modified Wald, Wooldridge) và quy trình ước lượng mô hình GMM hệ thống (SGMM) xử lý biến nội sinh.
  • Các chuyên viên phân tích tài chính và nhà quản trị ngân hàng tham khảo hệ thống các nhân tố tác động (FRISK, CIR, LLP, CAP, LDR...) nhằm xây dựng hệ thống chỉ báo cảnh báo sớm rủi ro nội bộ.

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu ngân hàng và dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 27 ngân hàng thương mại cổ phần đang hoạt động tại Việt Nam (được tinh chọn từ 31 ngân hàng ban đầu do yêu cầu về tính đồng bộ của số liệu tài chính). Dữ liệu bảng được thu thập liên tục trong 11 năm, từ năm 2011 đến năm 2021, tạo thành 297 quan sát.

2. Hai biến phụ thuộc đo lường sự ổn định ngân hàng trong khóa luận là gì và được xác định ra sao?
Khóa luận sử dụng hai biến phụ thuộc:

  • Chỉ số Z-score: Tính bằng $(\text{ROA} + \text{E/A}) / \sigma(\text{ROA})$, đo lường khoảng cách đến bờ vực phá sản; trong đó $\sigma(\text{ROA})$ được tính trên chuỗi thời gian 3 năm. Giá trị Z-score trung bình của mẫu là 2.18700.
  • Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Đo lường theo Khoản 8 Điều 3 và Khoản 1 Điều 10 Thông tư 11/2021/TT-NHNN, tính bằng tỷ lệ phần trăm giữa tổng dư nợ nhóm 3 (dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nghi ngờ), nhóm 5 (có khả năng mất vốn) trên tổng dư nợ cho vay.

3. Tại sao tác giả phải sử dụng phương pháp ước lượng GMM hệ thống (SGMM) thay vì mô hình Pooled OLS, FEM hay REM?
Các kiểm định chẩn đoán cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định Breusch-Pagan/Cook-Weisberg có $p < 0.05$) và hiện tượng tự tương quan chuỗi (kiểm định Wooldridge có $p < 0.05$). Đồng thời, trong các nghiên cứu ngân hàng, các biến tài chính thường có quan hệ tác động qua lại hai chiều hoặc liên quan đến biến trễ (hiện tượng nội sinh). Phương pháp ước lượng System GMM hai bước của Blundell và Bond (1998) sử dụng các biến công cụ và sai phân phù hợp, giúp khắc phục đồng thời hiện tượng nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan, mang lại ước lượng vững và không chệch.

4. Theo kết quả hồi quy SGMM, những nhân tố nào làm gia tăng và những nhân tố nào làm suy giảm tính ổn định của các NHTM Việt Nam?
Theo kết quả ước lượng SGMM:

  • Các nhân tố làm tăng tính ổn định gồm: Tỷ lệ rủi ro tài trợ (FRISK), tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (TANG), quy mô ngân hàng (SIZE) và tỷ lệ an toàn vốn (CAP).
  • Các nhân tố làm giảm tính ổn định gồm: Chi phí hoạt động trên tổng thu nhập (CIR), tỷ lệ dự phòng tổn thất cho vay (LLP), tỷ lệ cho vay trên huy động vốn (LDR), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF).
  • Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản (GROW) và đòn bẩy tài chính (LEV) không có ý nghĩa thống kê.

5. Căn cứ pháp lý nào được sử dụng để xác định và phân loại nợ xấu trong khóa luận?
Tác giả căn cứ vào Thông tư số 11/2021/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Cụ thể, căn cứ theo Khoản 8 Điều 3 và Khoản 1 Điều 10, nợ xấu nội bảng bao gồm các khoản nợ thuộc: Nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn, quá hạn từ 91 đến 180 ngày), Nhóm 4 (nợ nghi ngờ, quá hạn từ 181 đến 360 ngày) và Nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn, quá hạn trên 360 ngày).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Ngọc Hữu Hưng đã giải quyết toàn diện bài toán định lượng về các nhân tố chi phối sự ổn định của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011–2021 với mẫu dữ liệu 27 ngân hàng. Bằng việc ứng dụng phương pháp ước lượng GMM hệ thống (SGMM) hiện đại trên phần mềm STATA 17, nghiên cứu đã khắc phục triệt để các khuyết tật nội sinh, tự tương quan và phương sai thay đổi để chỉ ra tác động thúc đẩy ổn định của các biến đệm vốn, quy mô và sinh lời, đồng thời nhận diện rủi ro từ chi phí vận hành, dự phòng tín dụng, áp lực thanh khoản và lạm phát. Các kết quả thực nghiệm và hàm ý chính sách được đề xuất là tài liệu học thuật hữu ích cho công tác quản trị rủi ro ngân hàng và hoạch định chính sách an toàn vĩ mô tại Việt Nam.