Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò then chốt đối với sự vận hành an toàn của nền kinh tế. Khi niềm tin của công chúng vào hệ thống ngân hàng bị lung lay, nguy cơ sụp đổ dây chuyền có thể đe dọa toàn bộ hệ thống tài chính quốc gia. Vì vậy, việc duy trì và củng cố sự ổn định tài chính của hệ thống NHTM luôn là mục tiêu quản lý và giám sát hàng đầu của các cơ quan hoạch định chính sách.

Tại Việt Nam, giai đoạn 2014 – 2018 ghi nhận quá trình tái cấu trúc ngành ngân hàng diễn ra mạnh mẽ. Hoạt động mua bán, sáp nhập và xử lý tổ chức tín dụng (TCTD) yếu kém được triển khai theo Đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 – 2015” (phê duyệt ngày 01/03/2012) và tiếp tục được đẩy mạnh trong giai đoạn 2016 – 2018 gắn liền với nhiệm vụ xử lý nợ xấu, hoàn thiện hành lang pháp lý về an toàn và quản trị rủi ro. Cùng với sự phục hồi kinh tế từ năm 2016, cơ cấu tín dụng có sự chuyển dịch rõ rệt: tín dụng ngắn hạn tăng trưởng nhanh trong khi tín dụng trung và dài hạn có xu hướng tăng chậm lại. Việc mở rộng quy mô tín dụng và sáp nhập ngân hàng đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc kiểm soát rủi ro và đánh giá mức độ ổn định tài chính. Tuy nhiên, các công trình nghiên cứu định lượng chuyên sâu về sự ổn định tài chính của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn này còn tương đối hạn chế.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu chung: Trên cơ sở kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2014 – 2018, đề tài đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao sự ổn định tài chính của hệ thống NHTM Việt Nam trong tương lai.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận và thực tiễn về sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại.
    2. Xác định, phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính hệ thống NHTM Việt Nam.
    3. Đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao sự ổn định tài chính của hệ thống NHTM Việt Nam trong tương lai.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: 19 NHTM cổ phần tại Việt Nam, bao gồm 03 NHTM có vốn Nhà nước trên 50% (BID, CTG, VCB) và 16 NHTM cổ phần khác. Mẫu nghiên cứu bao gồm 13 ngân hàng đã niêm yết trên HOSE và HNX (BID, CTG, VCB, ACB, MBB, EIB, HDB, TCB, TPB, VPB, NCB, SHB, STB) cùng 06 ngân hàng chưa niêm yết. Tổng tài sản của 19 ngân hàng này tại ngày 31/12/2018 đạt 6.615 nghìn tỷ đồng, chiếm 71,8% tổng tài sản toàn hệ thống NHTM Việt Nam (9.215 nghìn tỷ đồng), đảm bảo tính đại diện cho toàn ngành.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 5 năm, từ năm 2014 đến năm 2018.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận tiếp cận cơ sở lý luận từ các định nghĩa pháp lý và học thuật về NHTM (theo Luật Các tổ chức tín dụng, Nghị định số 59/2009/NĐ-CP và định nghĩa của Ngân hàng Thế giới), nhấn mạnh ba chức năng cốt lõi: trung gian tài chính, trung gian thanh toán và tạo tiền. Về mặt lý thuyết ổn định tài chính, đề tài tổng hợp các góc nhìn từ:

  • Giả thuyết bất ổn tài chính và "Khoảnh khắc Minsky" (Minsky, 1996): Sự chuyển dịch từ cấu trúc tài chính an toàn sang đầu cơ và đổ vỡ thanh khoản trong các chu kỳ kinh tế thịnh vượng kéo dài.
  • Khủng hoảng thông tin và cú sốc hệ thống (Mishkin, 1999; Davis, 2001; Buiter, 2008): Tình trạng gián đoạn thông tin khiến hệ thống tài chính mất khả năng phân bổ nguồn lực hiệu quả.
  • Lý thuyết về hiện tượng rút tiền hàng loạt (bank run) của Diamond & Dybvig (1983) và khủng hoảng thanh khoản do mất cân đối kỳ hạn giữa tài sản có và tài sản nợ (Lai, 2002).

Thước đo sự ổn định tài chính được lượng hóa bằng chỉ số Z-score kế thừa từ Edward I. Altman (1968), Boyd & Runkle (1993), Laeven & Levine (2009), Čihák & Hesse (2010), Berger (2008), Groeneveld & De Vries (2009):

$$\text{Z-score}{i,t} = \frac{\text{ROA}{i,t} + \text{EA}_{i,t}}{\text{SD}(\text{ROA}_i)}$$

Trong đó: $\text{ROA}{i,t}$ là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân hàng năm; $\text{EA}{i,t}$ là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản; $\text{SD}(\text{ROA}_i)$ là độ lệch chuẩn của ROA trong giai đoạn 5 năm nghiên cứu. Chỉ số Z-score tỷ lệ nghịch với xác suất mất khả năng thanh toán, tức Z-score càng cao thì ngân hàng càng ổn định và khoảng cách tới bờ vực phá sản càng xa.

Mô hình kinh tế lượng nghiên cứu tác động của các nhân tố nội tại đến sự ổn định tài chính được thiết lập dưới dạng hồi quy dữ liệu bảng:

$$\text{Z-score}{it} = c_i + \beta_1 \text{ROE}{it} + \beta_2 \text{EA}{it} + \beta_3 \text{DNTG}{it} + \beta_4 \text{DNTTS}{it} + \beta_5 \text{SIZE}{it} + \beta_6 \Delta\text{EAT}{it} + \beta_7 \text{NIM}{it} + \varepsilon_{it}$$

Ký hiệu biến Tên biến và cách tính Cơ sở khoa học Kỳ vọng dấu
$\text{Z-score}$ $(\text{ROA} + \text{EA}) / \text{SD}(\text{ROA})$ Laeven & Levine (2009); Čihák & Hesse (2010) Biến phụ thuộc
$\text{ROE}$ Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân Raúl Osvaldo Fernández và cộng sự (2015) $+$
$\text{EA}$ Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản Raluca-Ioana Diaconu & Dumitru-Cristian Oanea (2015) $+$
$\text{DNTG}$ Dư nợ khách hàng (trước dự phòng) / Tiền gửi khách hàng Võ Minh Long (2019); Keeton (1999) $+$
$\text{DNTTS}$ Dư nợ khách hàng / Tổng tài sản Đặng Văn Dân (2015) $+/-$
$\text{SIZE}$ Logarit tự nhiên của tổng tài sản ($\ln(\text{Tổng tài sản})$) Fernandez de Guevara và cộng sự (2005); Tabak và cộng sự (2012) $+$
$\Delta\text{EAT}$ Tỷ lệ tăng trưởng lợi nhuận sau thuế: $(\text{EAT}t / \text{EAT}{t-1}) - 1$ Tác giả đề xuất $+$
$\text{NIM}$ Tỷ suất sinh lợi TS có sinh lãi $-$ Tỷ lệ chi phí hình thành TS có sinh lãi Fungáčová & Poghosyan (2011); Siddiqui & Azam (2012) $-$

Phương pháp ước lượng và xử lý dữ liệu: Dữ liệu nghiên cứu gồm 95 quan sát (bảng cân bằng của 19 ngân hàng qua 5 năm). Tác giả tiến hành ước lượng tuần tự qua các mô hình: Hồi quy bình phương nhỏ nhất thông thường gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM), và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Kiểm định Hausman (1978) được sử dụng để lựa chọn giữa FEM và REM. Tiếp đó, các kiểm định chẩn đoán khuyết tật được thực hiện: Kiểm định Wald kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và Kiểm định Wooldridge kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi. Khi mô hình vi phạm các giả định, phương pháp bình phương bé nhất khái quát hóa (GLS) được áp dụng nhằm khắc phục triệt để các khuyết tật để thu được ước lượng hiệu quả và không trệch. Các công cụ tính toán gồm phần mềm Microsoft Excel và Stata 13.

Nguồn dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ Báo cáo tài chính đã kiểm toán, Báo cáo lưu chuyển tiền tệ, Thuyết minh báo cáo tài chính của 19 NHTM; Báo cáo thường niên của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam; Báo cáo tình hình kinh tế - xã hội của Tổng cục Thống kê (số liệu GDP và CPI).


Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn liên quan đến sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại

Chương này tập trung xây dựng nền tảng lý luận về hoạt động ngân hàng, xác định bản chất của sự ổn định và bất ổn tài chính, phân tích cơ chế lan truyền rủi ro thanh khoản từ mô hình của Diamond & Dybvig (1983) và các cú sốc rút tiền hàng loạt. Khóa luận phân tích chi tiết cơ chế vận hành của chỉ số Z-score cũng như các ưu - nhược điểm khi ứng dụng chỉ số này (phụ thuộc vào tính trung thực của dữ liệu kế toán và chưa phản ánh được rủi ro lan truyền toàn hệ thống).

Về cơ sở thực tiễn kinh tế vĩ mô Việt Nam giai đoạn 2014 – 2018:

  • Tổng GDP (PPP) duy trì đà tăng trưởng liên tục: từ 487,2 tỷ USD năm 2014 lên 519,7 tỷ USD (2015), 552,0 tỷ USD (2016), 589,7 tỷ USD (2017) và đạt đỉnh 631,4 tỷ USD vào năm 2018 (mức tăng tuyệt đối cao nhất với 41,7 tỷ USD). Tốc độ tăng trưởng GDP biến động qua các năm: 5,98% (2014), 6,68% (2015), 6,21% (2016), 6,81% (2017) và đạt đỉnh 7,08% (2018).
  • Chỉ số giá tiêu dùng bình quân (CPI): Sau khi tăng nhẹ 1,84% năm 2014, mức tăng CPI năm 2015 xuống mức thấp kỷ lục trong vòng 15 năm là 0,63%. CPI phục hồi tăng 2,66% năm 2016, tiếp tục tăng 3,53% năm 2017 và đạt 3,54% năm 2018 (được giữ dưới ngưỡng mục tiêu 4% do Quốc hội đề ra).

Chương 1 cũng tổng quan hệ thống nghiên cứu thực nghiệm trong nước (Nguyễn Thanh Dương, 2013; Võ Xuân Vinh & Trần Thị Phương Mai, 2015; Nguyễn Đăng Tùng & Bùi Thị Len, 2015; Đặng Văn Dân, 2015; Hoàng Công Gia Khánh & Trần Hùng Sơn, 2015; Nguyễn Minh Hà & Nguyễn Bá Hướng, 2016; Huỳnh Thị Phương Thảo, 2018) và quốc tế (Boyd, De Nicolo & Jalal, 2006; Hesse & Cihak, 2007; Beck và cộng sự, 2006; Fu, Lin & Molyneux, 2012; Strobel & Lepetit, 2015; Karim và cộng sự, 2018; Ozili, 2018, 2019) về mối quan hệ giữa quy mô, cấu trúc vốn, thanh khoản và rủi ro ngân hàng.

Chương 2: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam

Chương 2 trình bày bức tranh tổng thể về cấu trúc và thực trạng tài chính của hệ thống NHTM giai đoạn 2016 – 2018, đồng thời triển khai đo lường Z-score và ước lượng kinh tế lượng.

Về quy mô cấu trúc, tính đến cuối năm 2018, hệ thống NHTM có 95 ngân hàng gồm: 07 ngân hàng có vốn Nhà nước (01 ngân hàng 100% vốn nhà nước, 03 NHTM nhà nước nắm trên 50% vốn, 03 NHTM mua lại 0 đồng), 28 NHTM cổ phần, 02 ngân hàng liên doanh, 09 ngân hàng 100% vốn nước ngoài và 49 chi nhánh ngân hàng nước ngoài.

Chỉ tiêu tài chính toàn hệ thống Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 So sánh 2017/2016 (%) So sánh 2018/2017 (%)
Tổng tài sản (nghìn tỷ đồng) 8.272,70 9.728,40 10.750,82 +17,60% +10,51%
- Nhóm NHTM có vốn Nhà nước 4.021,55 4.745,74 5.059,23 +18,01% +6,61%
- Nhóm NHTM cổ phần 3.422,83 4.028,50 4.554,98 +17,69% +13,07%
- Nhóm NHTM liên doanh, nước ngoài 828,32 954,17 1.136,61 +15,19% +19,12%
Vốn tự có (tỷ đồng) 614.605 687.119 769.646 +11,80% +12,01%
- Nhóm NHTM có vốn Nhà nước 229.499 254.655 268.599 +10,96% +5,48%
- Nhóm NHTM cổ phần 254.151 290.626 338.183 +14,35% +16,36%
- Nhóm NHTM liên doanh, nước ngoài 130.955 141.838 162.864 +8,31% +14,82%
Tỷ suất sinh lợi ROA (%)
- Nhóm NHTM có vốn Nhà nước 0,59% 0,58% 0,70% -0,01% +0,12%
- Nhóm NHTM cổ phần 0,39% 0,75% 1,00% +0,36% +0,25%
- Nhóm NHTM liên doanh, nước ngoài 0,80% 1,01% 1,10% +0,21% +0,09%
Tỷ suất sinh lợi ROE (%)
- Nhóm NHTM có vốn Nhà nước 9,78% 12,03% 12,30% +2,25% +0,27%
- Nhóm NHTM cổ phần 5,44% 10,21% 12,80% +4,77% +2,59%
- Nhóm NHTM liên doanh, nước ngoài 4,91% 6,52% 7,60% +1,61% +1,08%
Hệ số an toàn vốn CAR (%)
- Nhóm NHTM có vốn Nhà nước 9,92% 9,52% 9,50% -0,40% -0,02%
- Nhóm NHTM cổ phần 11,80% 11,47% 11,20% -0,33% -0,27%
- Nhóm NHTM liên doanh, nước ngoài 33,20% 29,11% 25,90% -4,09% -3,21%
Tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung, dài hạn (%)
- Nhóm NHTM có vốn Nhà nước 37,32% 33,44% — -3,88% —
- Nhóm NHTM cổ phần 39,93% 34,47% — -5,46% —

Về phân tích định lượng, đề tài tính toán chỉ số Z-score bình quân giai đoạn 2014 – 2018 cho 19 NHTM, đồng thời phân tích so sánh sự ổn định tài chính giữa hai nhóm sở hữu (NHTM có vốn Nhà nước và NHTM cổ phần tư nhân), giữa nhóm ngân hàng niêm yết và chưa niêm yết trên thị trường chứng khoán. Sau khi thiết lập ma trận tương quan và chạy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM, tác giả thực hiện kiểm định Hausman để chọn mô hình phù hợp, tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, sau đó sử dụng phương pháp GLS để xử lý triệt để khuyết tật dữ liệu, làm căn cứ thảo luận kết quả nghiên cứu.

Chương 3: Một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao sự ổn định tài chính của hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam

Dựa trên kết quả đo lường Z-score và tác động của các nhân tố vi mô, tác giả xây dựng hai nhóm khuyến nghị:

  • Đối với cơ quan quản lý nhà nước (Ngân hàng Nhà nước): Tăng cường công tác thanh tra, giám sát an toàn vi mô và vĩ mô; hoàn thiện khuôn khổ pháp lý tiệm cận chuẩn mực an toàn vốn Basel II; kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ nguồn vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn; giám sát tăng trưởng tín dụng đi đôi với kiểm soát chất lượng tài sản và xử lý nợ xấu thực chất.
  • Đối với các Ngân hàng thương mại Việt Nam: Nâng cao năng lực tài chính và quy mô vốn tự có nhằm củng cố "tấm đệm" vốn chống đỡ các cú sốc; tối ưu hóa hiệu quả sinh lời (ROE, ROA) thông qua quản trị chi phí và đa dạng hóa nguồn thu thay vì chỉ phụ thuộc vào biên lãi thuần (NIM); thiết lập cơ cấu dư nợ và tiền gửi khách hàng an toàn nhằm đảm bảo thanh khoản ổn định.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính:

  • Phân tích thực trạng hoạt động hệ thống NHTM giai đoạn 2016 – 2018 ghi nhận sự phục hồi và tăng trưởng quy mô rõ nét: Tổng tài sản toàn hệ thống tăng từ 8.272,7 nghìn tỷ đồng (2016) lên 10.750,82 nghìn tỷ đồng (2018); vốn tự có mở rộng từ 614.605 tỷ đồng lên 769.646 tỷ đồng. Hiệu quả sinh lời cải thiện đáng kể với ROE khối NHTM cổ phần tăng từ 5,44% (2016) lên 12,80% (2018), vượt qua nhóm NHTM có vốn Nhà nước (12,30%).
  • Khóa luận làm rõ áp lực suy giảm tỷ lệ an toàn vốn (CAR) trong toàn hệ thống qua 3 năm liên tiếp: CAR khối NHTM Nhà nước giảm từ 9,92% (2016) xuống 9,50% (2018), áp sát ngưỡng an toàn tối thiểu; CAR khối NHTM cổ phần giảm từ 11,80% xuống 11,20%. Ngược lại, tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn được kiểm soát hiệu quả, giảm mạnh xuống mức 33,44% ở khối NHTM Nhà nước và 34,47% ở khối NHTM cổ phần vào năm 2017.
  • Khóa luận đã đo lường thành công chỉ số Z-score cho mẫu đại diện 19 NHTM chiếm 71,8% tài sản toàn ngành, chỉ ra sự khác biệt về mức độ ổn định tài chính giữa các nhóm sở hữu và tình trạng niêm yết, đồng thời xác định tác động của các chỉ tiêu nội tại (ROE, tỷ lệ vốn chủ sở hữu EA, dư nợ trên tiền gửi DNTG, dư nợ trên tổng tài sản DNTTS, quy mô SIZE, tăng trưởng lợi nhuận $\Delta\text{EAT}$, và biên lãi thuần NIM).

Đóng góp của đề tài:

  • Về mặt học thuật và phương pháp: Cung cấp khung phân tích thực nghiệm cập nhật về sự ổn định tài chính của hệ thống NHTM Việt Nam ngay sau đề án cơ cấu lại hệ thống TCTD giai đoạn 2011 – 2015. Kết hợp chặt chẽ giữa thước đo Z-score với quy trình kiểm định kinh tế lượng dữ liệu bảng đa bước (Pooled OLS, FEM, REM, kiểm định khuyết tật mô hình và khắc phục bằng GLS).
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở dữ liệu và khuyến nghị có tính ứng dụng cụ thể cho cả cơ quan quản lý tiền tệ trong việc điều hành chính sách an toàn vĩ mô và các nhà quản trị NHTM trong việc cân bằng giữa mở rộng tín dụng, biên lãi thuần và duy trì hệ số an toàn vốn.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế gắn liền với phạm vi và phương pháp nghiên cứu:

  • Chỉ số Z-score phụ thuộc hoàn toàn vào số liệu kế toán trên báo cáo tài chính đã công bố. Trường hợp các NHTM có sự điều chỉnh số liệu kế toán thì Z-score có thể phản ánh quá tích cực về mức độ an toàn. Bên cạnh đó, Z-score chỉ đo lường rủi ro riêng lẻ của từng ngân hàng mà chưa nắm bắt được rủi ro lan truyền mang tính hệ thống khi xuất hiện sự sụp đổ dây chuyền.
  • Về phạm vi mẫu: Do khó khăn trong việc tiếp cận dữ liệu công khai của nhóm NHTM 100% vốn nhà nước (như Agribank) và 9 ngân hàng 100% vốn nước ngoài, mẫu nghiên cứu mới chỉ tập trung vào 19 NHTM cổ phần có dữ liệu liên tục.
  • Về chuỗi thời gian: Dữ liệu hồi quy dừng lại ở chuỗi 5 năm (2014 – 2018) với 95 quan sát.

Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu bao phủ toàn bộ các khối ngân hàng ngoại và ngân hàng chính sách khi dữ liệu được công bố đầy đủ hơn; kéo dài chuỗi thời gian phân tích; ứng dụng bổ sung các mô hình đo lường rủi ro thị trường và rủi ro hệ thống phi kế toán.


Giá trị tham khảo

Công trình là tài liệu tham khảo thiết thực cho:

  • Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng, quy trình thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình (Hausman test) và xử lý khuyết tật phương sai thay đổi/tự tương quan bằng mô hình GLS trong phần mềm Stata.
  • Nhóm nghiên cứu về quản trị rủi ro ngân hàng: Tiếp cận công thức và cách ứng dụng Z-score để phân nhóm, xếp hạng độ an toàn tài chính giữa các ngân hàng có hình thức sở hữu và quy mô khác nhau.
  • Cán bộ quản lý rủi ro và phân tích tài chính tại các NHTM: Vận dụng hệ thống chỉ tiêu thực nghiệm (ROE, EA, DNTG, DNTTS, SIZE, NIM) để thiết lập các chỉ báo cảnh báo sớm rủi ro mất cân đối thanh khoản và suy giảm năng lực vốn.

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu nghiên cứu của đề tài gồm bao nhiêu ngân hàng và có tính đại diện như thế nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 19 NHTM cổ phần tại Việt Nam với chuỗi dữ liệu 5 năm (2014 – 2018), tạo thành 95 quan sát bảng cân bằng. Mẫu bao gồm 03 NHTM có vốn Nhà nước trên 50% (BID, CTG, VCB) và 16 NHTM cổ phần khác (trong đó có 13 ngân hàng niêm yết trên HOSE/HNX và 06 ngân hàng chưa niêm yết). Tại thời điểm 31/12/2018, tổng tài sản của 19 ngân hàng này đạt 6.615 nghìn tỷ đồng, chiếm tới 71,8% tổng tài sản của toàn hệ thống NHTM Việt Nam, đảm bảo tính đại diện cao.

2. Công thức đo lường sự ổn định tài chính bằng Z-score trong khóa luận được xác định ra sao?
Chỉ số Z-score được xác định bằng tỷ số giữa tổng của tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân ($\text{ROA}$) cộng với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($\text{EA}$), chia cho độ lệch chuẩn của ROA trong giai đoạn nghiên cứu ($\text{SD}(\text{ROA})$): $\text{Z-score}{i,t} = (\text{ROA}{i,t} + \text{EA}_{i,t}) / \text{SD}(\text{ROA}_i)$. Giá trị Z-score thể hiện số độ lệch chuẩn mà tỷ suất sinh lợi trên tài sản của ngân hàng phải sụt giảm trước khi vốn chủ sở hữu bị xóa sạch, do đó Z-score càng cao thể hiện xác suất phá sản càng thấp và mức độ ổn định tài chính càng lớn.

3. Mô hình kinh tế lượng của khóa luận sử dụng những biến giải thích nào?
Mô hình sử dụng 07 biến độc lập tác động đến Z-score:

  1. $\text{ROE}$: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (kỳ vọng $+$);
  2. $\text{EA}$: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (kỳ vọng $+$);
  3. $\text{DNTG}$: Tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi khách hàng (kỳ vọng $+$);
  4. $\text{DNTTS}$: Tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản (kỳ vọng $+/-$);
  5. $\text{SIZE}$: Quy mô tổng tài sản đo bằng logarit tự nhiên (kỳ vọng $+$);
  6. $\Delta\text{EAT}$: Tỷ lệ tăng trưởng lợi nhuận sau thuế hàng năm (kỳ vọng $+$);
  7. $\text{NIM}$: Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (kỳ vọng $-$).

4. Xu hướng biến động của hệ số an toàn vốn (CAR) trong hệ thống ngân hàng giai đoạn 2016 – 2018 như thế nào?
Trong giai đoạn 2016 – 2018, hệ số CAR của toàn hệ thống có xu hướng giảm liên tục ở cả ba nhóm ngân hàng. Cụ thể: nhóm NHTM có vốn Nhà nước giảm từ 9,92% (2016) xuống 9,52% (2017) và 9,50% (2018); nhóm NHTM cổ phần giảm từ 11,80% (2016) xuống 11,47% (2017) và 11,20% (2018); nhóm NHTM liên doanh/nước ngoài giảm từ 33,20% (2016) xuống 29,11% (2017) và 25,90% (2018).

5. Tại sao tác giả phải sử dụng phương pháp bình phương bé nhất khái quát hóa (GLS)?
Khi ước lượng mô hình dữ liệu bảng bằng Pooled OLS, FEM hoặc REM, nếu dữ liệu vi phạm giả định kinh tế lượng (xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi được phát hiện qua kiểm định Wald hoặc hiện tượng tự tương quan qua kiểm định Wooldridge), các ước lượng thu được sẽ không còn là ước lượng tuyến tính không trệch tốt nhất (BLUE). Do đó, tác giả sử dụng phương pháp GLS nhằm khắc phục đồng thời cả hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan chuỗi, đảm bảo tính vững và tin cậy của các hệ số hồi quy.


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Quý Quốc đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về sự ổn định tài chính và lượng hóa thành công mức độ an toàn của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2014 – 2018 thông qua chỉ số Z-score. Bằng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng kết hợp xử lý khuyết tật bằng mô hình GLS trên mẫu 19 NHTM đại diện cho 71,8% tài sản toàn ngành, công trình đã làm sáng tỏ tác động của các nhân tố nội tại về vốn, thanh khoản, quy mô và hiệu quả kinh doanh tới sự ổn định tài chính. Đây là tài liệu khoa học có hàm lượng dữ liệu thực tế chuẩn xác, đem lại nhiều giá trị tham khảo thiết thực cho công tác hoạch định chính sách an toàn tiền tệ và quản trị rủi ro ngân hàng thương mại.