Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu. Chương 2: Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và Kết quả nghiên cứu. Ở chương này, tác giả trình bày lý thuyết về mô hình nghiên cứu, nguồn dữ liệu để thực hiện nghiên cứu, mô tả các biến sử dụng trong bài nghiên cứu và kết quả đạt được từ nghiên cứu. Chương 4: Hạn chế của luận văn, hướng nghiên cứu tiếp theo và những gợi ý chính sách LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 7 CHƯƠNG 2 - NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 2.1 Nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả trên thế giới Taha Zaghdoudi (2013) đã đưa ra mô hình dự báo sự đổ vỡ của các Ngân hàng Tunisian dùng phương pháp hồi quy Binary Logistic.
Phương pháp này đã được sử dụng trong công trình của Demirguc-Kunt and Detragiache (1998). Điểm đáng chú ý của mô hình dự báo là xem xét đến các chỉ số vi mô của Ngân hàng. Bài nghiên cứu đã sử dụng số liệu năm tại 64 nước bao gồm các nước phát triển và đang phát triển từ năm 1984-1994. Kết quả cho thấy khả năng chi trả của Ngân hàng, các chỉ số hoạt động, lợi nhuận đầu người và tỷ số đòn bẩy tài chính có tác động ngược chiều đến xác suất phá sản của Ngân hàng.
Alexander Babanskiy (2012) nghiên cứu các nhân tố có khả năng dự báo tốt nhất các Ngân hàng có vấn đề ở Nga. Phân tích thực nghiệm dựa vào dữ liệu của các Ngân hàng ở Nga giai đoạn từ năm 2004 đến 2007. Dữ liệu được thu thập từ 1.000 tổ chức tài chính ở Nga. Tác giả sử dụng mô hình tham số probit và logit để phân tích mức ý nghĩa của các chỉ số tài chính trong các báo cáo tài chính được công bố.
Biến giải thích mà tác giả đưa vào mô hình dựa vào những nghiên cứu trước đó như: Beaver (1966), Altman (1968), Jagtiani et al. (2002), Montgomery et al. (2005), Kolari et al. Tác giả cũng muốn đưa các biến vĩ mô vào mô hình nhưng theo Kennedy (1998) những biến này là những biến không mong muốn vì thường xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và ảnh hưởng đến kết quả của ước lượng trong khi chúng không phải là những biến thực sự được quan tâm.
Mô hình gồm 12 biến số độc lập: CTL = Vốn chủ sở hữu/ Tổng nợ, CTD = Vốn chủ sở hữu/Tổng huy động, CTA = Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản, ROA = Lợi nhuận ròng/Tổng tài sản, ROC = Lợi nhuận ròng/vốn chủ sở hữu, LTA = Tổng dư nợ cho vay/ Tổng Tài sản, LDT = Tổng dư nợ cho vay/tổng huy động, LTC = Tổng dư nợ cho vay/Vốn chủ sơ hữu, ATL = Tổng tài sản/Tổng nợ, DTA = Tổng huy động/Tổng tài sản, Cash = tiền mặt/Tổng tài sản, Size = Ln(Tổng tài sản). Kết quả nghiên cứu là tỷ số khả năng sinh lời, thanh khoản, Vốn là những nhân tố quan trọng dự báo các Ngân LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 8 hàng vỡ nợ. Cụ thể: tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tổng dư nợ cho vay/tổng tài sản, vốn chủ sở hữu/Tổng huy động là những biến có ý nghĩa trong việc dự báo các Ngân hàng phá sản. Đáng chú ý là tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng huy động là những nhân tố có ý nghĩa trong thời kỳ bùng nổ khủng hoảng, trong khi tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu là những nhân tố quan trọng trong thời kỳ sắp xảy ra khủng hoảng.
Nghiên cứu chỉ ra rằng mô hình logit và probit dự đoán khá chính xác. Kết quả nghiên cứu cũng tương tự như Lanie, Vennet (2006) đã sử dụng 2 mô hình này để dự báo xác xuất vỡ nợ. Đây có thể là một công cụ hữu ích cho những người đóng vai trò giám sát Ngân hàng và cho những ai quan tâm đến tình trạng sức khỏe Ngân hàng. Nil Gunsel (2012) nghiên cứu thực nghiệm các nhân tố quyết định đến tính dễ vỡ, tính tổn thương của nền kinh tế Bắc Thổ Nhĩ Kỳ từ năm 1984 đến 2008, sử dụng mô hình Multivariate logit.
Dữ liệu bảng thiết lập dữ liệu gồm các biến số vi mô của 24 NHTM cùng với các biến số kinh tế vĩ mô. Các biến số vi mô là các biến số tài chính đại diện cho tiêu chuẩn CAMELS. Sự yếu kém của các Ngân hàng có thể thấy qua các chỉ số tài chính: thiếu vốn (C), tín dụng vượt mức, nợ xấu (A), quản trị thiếu hiệu quả (M), thu nhập thấp (E), rủi ro thanh khoản (L) và quy mô Ngân hàng nhỏ (S). Tác giả đã sử dụng tổng cộng 10 biến độc lập, trong đó biến vi mô gồm: Vốn/Tổng tài sản (C), Dư nợ cho vay/Tổng tài sản (A), Thu nhập ròng/tổng tài sản (E), Huy động/Dư nợ cho vay (L), và log (Tổng tài sản) (S); biến vĩ mô gồm: Tăng trưởng GDP thực, lạm phát, lãi suất thực và các điều kiện bên ngoài (điều khoản thương mại, tỷ giá hối đoái thực và chỉ số áp lực thị trường (market pressure)).
Kết quả nghiên cứu cho rằng: thiếu vốn, lợi nhuận thấp, quy mô Ngân hàng nhỏ, tỷ lệ lạm phát cao, tỷ lệ tăng trưởng thấp, điều khoản thương mại và áp lực thị trường bất lợi là những nhân tố xác định các Ngân hàng rơi vào tình trạng kiệt quệ ở Bắc Thổ Nhĩ Kỳ., (2011) đã phân tích các yếu tố riêng của Ngân hàng Lehman Brothers với số liệu 5 năm trước (2003-2007), sử dụng các chỉ số CAMELS. Bài nghiên cứu phân tích xem sự đổ vỡ của Ngân hàng này là do cuộc LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 9 khủng hoảng kinh tế toàn cầu hay do các vấn đề bên trong Ngân hàng mà cơ quan giám sát ở Mỹ đã có thể nhìn thấy trước. Bài nghiên cứu xem xét đến các chỉ số như: Hệ số An toàn vốn: CAR Tỷ số chất lượng tài sản = (Nợ xấu (trên 90 ngày) – dự phòng )/Tổng dư nợ cho vay. Tỷ số này càng thấp, chất lượng tài sản càng cao.
Tỷ số quản trị chất lượng = Chi phí quản trị/Doanh thu. Chi phí quản trị gồm tất cả các chi phí hoạt động, doanh thu gồm lợi nhuận đã trừ đi chi phí và các khoản lỗ. Tỷ số thu nhập: ROA = Lợi nhuận ròng/tổng tài sản, ROE = Lợi nhuận ròng/Vốn chủ sở hữu Tỷ số thanh khoản: Tổng dư nợ cho vay/Tổng huy động và Tổng tài sản có khả năng thanh toán ngay/Tổng tài sản Tỷ số độ nhạy cảm đối với thị trường = Tổng giá trị danh mục chứng khoán/ Tổng tài sản. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng chất lượng tín dụng thấp, quản trị không tuân theo các luật lệ của cơ quan giám sát, phương pháp quản trị rủi ro không hiệu quả so với quy mô của Ngân hàng này.
Ngân hàng dường như dễ đỗ vỡ trước những rủi ro và những điều kiện không ổn định mà lẽ ra cơ quan giám sát và Cục dự trữ Liên bang Mỹ đã có thể nhìn thấy trước, khi hoạt động của Lehman Brothers có những dấu hiệu đi xuống. Deger Alper & Adem Anbar (2011) xem xét các nhân tố vi mô (các chỉ số tài chính của Ngân hàng) và nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các Ngân hàng ở Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 2002-2010. Khả năng sinh lời của Ngân hàng được đo lường bằng chỉ số ROA và ROE. Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô tổng tài sản, thu nhập phi lãi có tác động dương và có ý nghĩa đối với khả năng sinh lời của Ngân hàng.
Tuy nhiên, quy mô danh mục tín dụng và cho vay… có tác động ngược chiều đối với khả năng sinh lời. Bài nghiên cứu đã đưa ra đề xuất: các Ngân hàng có thể cải thiện LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10 khả năng sinh lời bằng cách tăng quy mô và thu nhập từ dịch vụ khác của Ngân hàng, giảm tỷ lệ cho vay/tổng tài sản. Đồng thời, lãi suất thực cao cũng có thể gia tăng khả năng sinh lời của Ngân hàng. Bài nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc đa dạng hóa hoạt động ở các Ngân hàng có quy mô lớn hơn có ảnh hưởng tích cực đến tỷ suất sinh lời.
Với các biến kinh tế vĩ mô, chỉ có lãi suất thực có tác động cùng chiều với khả năng sinh lời của Ngân hàng. Khi lãi suất thực càng cao, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu càng cao. Các nhân tố vi mô khác như: an toàn vốn, thanh khoản, tỷ lệ tiền gửi/tài sản, NIM và các nhân tố vĩ mô như tăng trưởng GDP thực, tỷ lệ lạm phát không ảnh hưởng nhiều đến khả năng sinh lời của Ngân hàng. Kết quả nghiên cứu của Olweny and Shipo (2011) đã cho rằng Chất lượng tài sản thấp và thanh khoản kém là hai nguyên nhân chính khiến cho Ngân hàng bị đổ vỡ.
Chất lượng tài sản kém đã khiến nhiều Ngân hàng ở Kenya phá sản vào những năm đầu 1980. Ongore and Kusa (2013) cho rằng vấn đề quản trị và các quyết định của Hội đồng quản trị tác động chủ yếu đến hoạt động của các NHTM ở Kenya, còn các nhân tố vĩ mô thì không có ý nghĩa. Bouwman (2009) đã nghiên cứu vốn chủ sở hữu trước khủng hoảng có ảnh hưởng như thế nào đến khả năng sống sót của các Ngân hàng. Bài nghiên cứu đã cho thấy: vốn giúp các Ngân hàng nhỏ sống sót trong khủng hoảng ngân hàng và khủng hoảng thị trường, giúp các Ngân hàng có quy mô trung bình và quy mô lớn sống sót sau khủng hoảng ngân hàng.
Lanine and Vennet (2006) áp dụng mô hình cảnh báo sớm (EWS) sử dụng phương pháp hồi quy logit, phương pháp thi tham số và kiểm định mức độ chính xác của mô hình dự báo. Trong bài nghiên cứu, các tác giả đã phân biệt 3 loại rủi ro: thanh khoản, rủi ro không trả được nợ, và rủi ro về vốn mà Ngân hàng phải đối mặt. Các biến sau được đưa vào bài nghiên cứu: Thu nhập ròng/tổng tài sản, Tài sản thanh khoản/tổng tài sản, Trái phiếu chính phủ/tổng tài sản, Vốn/tổng tài sản, Nợ vay/tổng tài sản, Quy mô tổng tài sản…Kết quả nghiên cứu cho thấy cả 2 mô hình logit và phương pháp thi tham số đều không có khả năng dự báo cao, nhưng cùng với các công LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 11 cụ phân tích khác thì đó là những công cụ hữu ích cho người làm công tác giám sát Ngân hàng. Ridwan Nurazi & Michael Evans (2005) nghiên cứu xem liệu các chỉ số CAMEL(s) có thể sử dụng như là các nhân tố dự báo sự đỗ vỡ của các Ngân hàng hay không?