Vận Dụng Mô Hình Z-Score Để Phân Tích Nguy Cơ Phá Sản Của Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam

• Tác giả: Nguyễn Thị Hồng Phúc
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Hoàng Chung
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng
• Đề tài: Vận Dụng Mô Hình Z-Score Để Phân Tích Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Nguy Cơ Phá Sản Của Các Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của nghiên cứu
• 1.7. Kết cấu của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
• 2.1. Lý thuyết về rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại
• 2.1.1. Khái niệm về rủi ro
• 2.1.2. Khái niệm phá sản ngân hàng thương mại
• 2.1.3. Rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại
• 2.1.4. Đo lường rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại
• 2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của ngân hàng thương mại
• 2.2.1. Các yếu tố thuộc nội tại ngân hàng
• 2.2.1.1. Mức độ an toàn vốn (Capital adequacy)
• 2.2.1.2. Chất lượng tài sản có
• 2.2.1.3. Năng lực quản lý (Management ability)
• 2.2.1.4. Khả năng sinh lời (Earnings strength)
• 2.2.1.5. Khả năng thanh khoản (Liquidity Sufficiency)
• 2.2.1.6. Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường
• 2.2.2. Các yếu tố thuộc vĩ mô nền kinh tế
• 2.2.2.1. Tốc độ tăng trưởng kinh tế
• 2.2.2.2. Tỷ lệ lạm phát
• 2.3. Tình hình nghiên cứu
• 2.3.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.3.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2.3.3. Khoảng trống nghiên cứu
• 2.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
• 3.1.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.1.2. Giả thuyết nghiên cứu
• 3.1.2.1. Đối với quy mô ngân hàng
• 3.1.2.2. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
• 3.1.2.3. Đối với tỷ suất sinh lời
• 3.1.2.4. Đối với tỷ lệ chi phí hoạt động
• 3.1.2.5. Đối với đòn bẩy tài chính
• 3.1.2.6. Đối với tăng trưởng tín dụng
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2.1. Thiết kế nghiên cứu
• 3.2.2. Thu thập và xử lý số liệu
• 3.2.2.1. Mẫu nghiên cứu
• 3.2.2.2. Phương pháp thu thập và xử lý số liệu
• 3.2.2.3. Phương pháp xử lý số liệu
• 3.2.3. Thống kê mô tả dữ liệu
• 3.2.4. Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp giữa Pooled OLS, FEM và REM
• 3.2.5. Phương pháp kiểm định các hệ số hồi quy và sự phù hợp của mô hình
• 3.2.6. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
• 3.3. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu và sự tương quan của các biến độc lập
• 4.1.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
• 4.1.2. Sự tương quan của các biến độc lập
• 4.2. Kết quả mô hình hồi quy
• 4.2.1. So sánh sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
• 4.2.2. Kiểm định các khuyết tật mô hình tác động ngẫu nhiên REM
• 4.2.3. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
• 4.2.4. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
• 4.2.5. Khắc phục các khuyết tật trong mô hình tác động ngẫu nhiên REM
• 4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu và kết luận giả thuyết nghiên cứu
• 4.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. Hàm ý chính sách
• 5.1.1. Hàm ý chính sách đối với các NHTM
• 5.1.1.1. Tăng quy mô ngân hàng
• 5.1.1.2. Sử dụng đòn bẩy hợp lý
• 5.1.1.3. Quản trị thanh khoản
• 5.1.1.4. Tăng trưởng tín dụng phù hợp
• 5.1.2. Hàm ý đối với Ngân hàng Nhà Nước
• 5.2. Hạn chế nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN TỪ PHẦN MỀM STATA 14

I. Tổng Quan Về Phân Tích Nguy Cơ Phá Sản Ngân Hàng

Nguy cơ phá sản của ngân hàng thương mại (NHTM) là một vấn đề quan trọng, có ảnh hưởng sâu rộng đến nền kinh tế. Hoạt động của NHTM được ví như mạch máu của nền kinh tế, đóng vai trò trung gian tài chính, phân phối vốn và thúc đẩy tăng trưởng. Tuy nhiên, hoạt động ngân hàng luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro như rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất và thậm chí là nguy cơ phá sản. Bất ổn tài chính của NHTM có thể dẫn đến sụp đổ, ảnh hưởng lớn đến hệ thống tài chính và kinh tế quốc gia. Vì vậy, việc phân tích và dự báo nguy cơ phá sản của NHTM là vô cùng cần thiết để đưa ra các biện pháp phòng ngừa và ứng phó kịp thời.

1.1. Tầm Quan Trọng của Phân Tích Rủi Ro Phá Sản

Việc phân tích nguy cơ phá sản không chỉ giúp các nhà quản lý ngân hàng đánh giá được tình hình tài chính và hoạt động của ngân hàng, mà còn giúp các cơ quan quản lý nhà nước giám sát và kiểm soát hệ thống ngân hàng một cách hiệu quả. Việc nhận diện sớm các dấu hiệu bất ổn có thể giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định điều chỉnh kịp thời, hạn chế rủi ro và đảm bảo an toàn cho ngân hàng. Đồng thời, nó giúp duy trì niềm tin của công chúng vào hệ thống ngân hàng, góp phần ổn định kinh tế vĩ mô.

1.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Nguy Cơ Phá Sản

Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến nguy cơ phá sản của NHTM, bao gồm các yếu tố nội tại (quy mô ngân hàng, hiệu quả hoạt động, chất lượng tài sản) và các yếu tố bên ngoài (tình hình kinh tế vĩ mô, chính sách tiền tệ). Việc xác định và đánh giá các yếu tố này là rất quan trọng để xây dựng các mô hình dự báo chính xác. Theo Nguyễn Thị Hồng Phúc (2022), các yếu tố như quy mô ngân hàng, tỷ suất lợi nhuận, đòn bẩy tài chính, tỷ lệ chi phí hoạt động và tăng trưởng tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến nguy cơ phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

II. Thách Thức Trong Dự Báo Phá Sản Ngân Hàng Việt Nam

Việc dự báo phá sản của NHTM tại Việt Nam đối mặt với nhiều thách thức. Thứ nhất, dữ liệu về các NHTM có thể không đầy đủ hoặc không đáng tin cậy. Thứ hai, môi trường kinh tế và chính sách tại Việt Nam có thể thay đổi nhanh chóng, gây khó khăn cho việc dự báo. Thứ ba, các mô hình dự báo truyền thống có thể không phù hợp với đặc điểm của hệ thống ngân hàng Việt Nam. Do đó, cần có những nghiên cứu chuyên sâu và các mô hình dự báo phù hợp để đánh giá chính xác nguy cơ phá sản của NHTM.

2.1. Thiếu Dữ Liệu Tin Cậy Về Tình Hình Tài Chính

Một trong những thách thức lớn nhất là sự thiếu hụt dữ liệu chi tiết và đáng tin cậy về tình hình tài chính của các NHTM. Các báo cáo tài chính có thể không phản ánh đầy đủ tình hình thực tế, hoặc có thể bị điều chỉnh để che giấu các vấn đề tiềm ẩn. Điều này gây khó khăn cho việc xây dựng các mô hình dự báo chính xác. Cần có sự minh bạch và công khai hơn trong việc công bố thông tin tài chính của các NHTM.

2.2. Sự Thay Đổi Nhanh Chóng Của Môi Trường Kinh Tế

Môi trường kinh tế và chính sách tại Việt Nam có thể thay đổi nhanh chóng, do tác động của các yếu tố bên ngoài (khủng hoảng tài chính toàn cầu, biến động tỷ giá) và các yếu tố bên trong (thay đổi chính sách tiền tệ, tái cơ cấu ngân hàng). Điều này đòi hỏi các mô hình dự báo phải có khả năng thích ứng cao và thường xuyên được cập nhật để phản ánh những thay đổi mới nhất.

2.3. Hạn Chế Của Các Mô Hình Dự Báo Truyền Thống

Các mô hình dự báo truyền thống, được phát triển ở các nước phát triển, có thể không phù hợp với đặc điểm của hệ thống ngân hàng Việt Nam. Ví dụ, các mô hình dựa trên dữ liệu thị trường chứng khoán có thể không hiệu quả ở Việt Nam, nơi thị trường chứng khoán còn kém phát triển. Cần có những nghiên cứu để điều chỉnh và phát triển các mô hình dự báo phù hợp với điều kiện cụ thể của Việt Nam.

III. Mô Hình Z Score Altman Công Cụ Phân Tích Rủi Ro

Mô hình Z-Score của Altman (1968) là một công cụ phổ biến để dự báo phá sản, được sử dụng rộng rãi trên thế giới. Mô hình này sử dụng một tổ hợp các tỷ số tài chính để đánh giá nguy cơ phá sản của doanh nghiệp. Mặc dù ban đầu được phát triển cho các công ty phi tài chính, mô hình Z-Score đã được điều chỉnh và áp dụng cho các NHTM để đánh giá nguy cơ phá sản. Theo Altman, hệ số Z-Score càng thấp thì nguy cơ phá sản càng cao.

3.1. Các Thành Phần Chính Của Mô Hình Z Score

Mô hình Z-Score bao gồm các tỷ số tài chính sau: (1) Vốn lưu động/Tổng tài sản (đo lường khả năng thanh toán ngắn hạn), (2) Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản (đo lường khả năng sinh lời tích lũy), (3) Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản (đo lường khả năng sinh lời hiện tại), (4) Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Giá trị sổ sách của nợ phải trả (đo lường mức độ đòn bẩy tài chính), và (5) Doanh thu/Tổng tài sản (đo lường hiệu quả sử dụng tài sản). Các tỷ số này được kết hợp với nhau để tạo ra một chỉ số duy nhất, Z-Score, cho biết mức độ rủi ro của doanh nghiệp.

3.2. Ưu Điểm Và Hạn Chế Của Mô Hình Altman

Ưu điểm của mô hình Z-Score là đơn giản, dễ sử dụng và có khả năng dự báo phá sản tương đối chính xác. Tuy nhiên, mô hình này cũng có một số hạn chế. Thứ nhất, nó dựa trên các tỷ số tài chính trong quá khứ, do đó có thể không phản ánh đầy đủ tình hình hiện tại của doanh nghiệp. Thứ hai, nó không tính đến các yếu tố định tính, như chất lượng quản lý và môi trường kinh doanh. Thứ ba, các hệ số và ngưỡng Z-score có thể cần được điều chỉnh cho phù hợp với từng quốc gia và từng ngành.

IV. Vận Dụng Z Score Phân Tích Rủi Ro Phá Sản Ngân Hàng

Để vận dụng mô hình Z-Score để phân tích rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam, cần thu thập dữ liệu về các tỷ số tài chính của các ngân hàng trong một khoảng thời gian nhất định. Sau đó, tính toán Z-Score cho từng ngân hàng và so sánh với các ngưỡng đã được xác định. Các ngân hàng có Z-Score thấp hơn ngưỡng có thể được coi là có nguy cơ phá sản cao hơn. Ngoài ra, cần xem xét các yếu tố định tính và môi trường kinh doanh để có một đánh giá toàn diện hơn.

4.1. Điều Chỉnh Mô Hình Z Score Cho Thị Trường Việt Nam

Do đặc điểm của thị trường Việt Nam khác với các thị trường phát triển, cần điều chỉnh mô hình Z-Score để phù hợp hơn. Ví dụ, có thể cần thay đổi các tỷ số tài chính hoặc các trọng số của các tỷ số này. Ngoài ra, cần xem xét các yếu tố đặc thù của hệ thống ngân hàng Việt Nam, như sự can thiệp của nhà nước và mức độ cạnh tranh. Các nghiên cứu trước đây đã đề xuất các điều chỉnh khác nhau cho mô hình Z-Score khi áp dụng cho Việt Nam.

4.2. Kết Hợp Z Score Với Các Phương Pháp Phân Tích Khác

Để có một đánh giá toàn diện hơn về nguy cơ phá sản của NHTM, nên kết hợp mô hình Z-Score với các phương pháp phân tích khác, như phân tích SWOT, phân tích PEST, và đánh giá chất lượng quản lý. Ngoài ra, cần theo dõi các chỉ số kinh tế vĩ mô và các sự kiện có thể ảnh hưởng đến hệ thống ngân hàng. Việc kết hợp nhiều phương pháp phân tích sẽ giúp đưa ra những dự báo chính xác và đáng tin cậy hơn.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Về Rủi Ro Phá Sản Ngân Hàng Việt Nam

Các nghiên cứu trước đây về rủi ro phá sản của NHTM tại Việt Nam đã sử dụng mô hình Z-Score và các phương pháp khác để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro này. Các kết quả nghiên cứu cho thấy rằng quy mô ngân hàng, hiệu quả hoạt động, chất lượng tài sản, đòn bẩy tài chính và môi trường kinh tế vĩ mô đều có ảnh hưởng đáng kể đến nguy cơ phá sản. Tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu có thể khác nhau tùy thuộc vào dữ liệu, phương pháp và thời gian nghiên cứu.

5.1. Tổng Quan Các Nghiên Cứu Về Mô Hình Z Score Tại Việt Nam

Nhiều nghiên cứu đã ứng dụng mô hình Z-Score để phân tích nguy cơ phá sản ngân hàng tại Việt Nam. Các nghiên cứu này đã điều chỉnh mô hình cho phù hợp với điều kiện cụ thể của Việt Nam và đã tìm ra các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến rủi ro phá sản. Các kết quả nghiên cứu này cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý ngân hàng và các cơ quan quản lý nhà nước.

5.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Lớn Nhất Đến Rủi Ro Phá Sản

Theo các nghiên cứu, các yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến rủi ro phá sản của NHTM tại Việt Nam bao gồm: (1) Chất lượng tài sản (nợ xấu), (2) Hiệu quả hoạt động (tỷ suất lợi nhuận), (3) Quy mô ngân hàng, và (4) Môi trường kinh tế vĩ mô (tăng trưởng kinh tế, lạm phát). Việc quản lý hiệu quả các yếu tố này có thể giúp giảm thiểu nguy cơ phá sản của NHTM.

VI. Giải Pháp Phòng Ngừa Nguy Cơ Phá Sản Ngân Hàng Hiệu Quả

Để phòng ngừa nguy cơ phá sản của NHTM, cần có một hệ thống quản lý rủi ro hiệu quả, giám sát chặt chẽ hoạt động của ngân hàng, và thực hiện các biện pháp can thiệp kịp thời khi cần thiết. Ngoài ra, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các cơ quan quản lý nhà nước và các NHTM để đảm bảo an toàn và ổn định cho hệ thống ngân hàng.

6.1. Nâng Cao Chất Lượng Quản Lý Rủi Ro Tại Các Ngân Hàng

Việc nâng cao chất lượng quản lý rủi ro là yếu tố then chốt để phòng ngừa nguy cơ phá sản. Các ngân hàng cần xây dựng một hệ thống quản lý rủi ro toàn diện, bao gồm các chính sách, quy trình và công cụ để nhận diện, đo lường, giám sát và kiểm soát các loại rủi ro khác nhau. Cần đào tạo nhân viên về quản lý rủi ro và khuyến khích văn hóa rủi ro trong toàn ngân hàng.

6.2. Tăng Cường Giám Sát Từ Ngân Hàng Nhà Nước Việt Nam

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) cần tăng cường giám sát hoạt động của các NHTM để đảm bảo tuân thủ các quy định pháp luật và các chuẩn mực quốc tế. NHNN cần có các công cụ giám sát hiệu quả để phát hiện sớm các dấu hiệu bất ổn và có thể can thiệp kịp thời để ngăn chặn nguy cơ phá sản.

Tổng quan nghiên cứu

Ngành ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam đóng vai trò trung tâm trong hệ thống tài chính, là mạch máu chính thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Trong giai đoạn 2010-2021, hệ thống gồm 31 NHTM hoạt động, trong đó 30 ngân hàng được lựa chọn làm mẫu nghiên cứu đại diện. Hoạt động ngân hàng luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro như rủi ro tín dụng, thanh khoản, lãi suất, tỷ giá, thậm chí dẫn đến nguy cơ phá sản. Mặc dù chưa có trường hợp phá sản chính thức, nhưng một số ngân hàng đã bị mua lại với giá 0 đồng hoặc phải tái cấu trúc, cho thấy nguy cơ mất khả năng thanh toán có thể xảy ra bất cứ lúc nào.

Mục tiêu nghiên cứu là vận dụng mô hình Z-score để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nguy cơ phá sản của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010-2021, từ đó đề xuất các giải pháp cảnh báo sớm và hạn chế rủi ro phá sản. Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố nội tại ngân hàng như quy mô, tỷ suất lợi nhuận, đòn bẩy tài chính, chi phí hoạt động, tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng. Việc phân tích dựa trên dữ liệu bảng của 30 ngân hàng trong 12 năm, sử dụng các phương pháp hồi quy đa biến nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố.

Ý nghĩa nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp cơ sở khoa học cho các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý nhà nước trong việc nhận diện và kiểm soát rủi ro phá sản, góp phần nâng cao sự ổn định và phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế chịu ảnh hưởng bởi đại dịch Covid-19.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên mô hình Z-score của Altman (1968) và Hannan & Hanweck (1988) để đo lường rủi ro phá sản ngân hàng. Z-score được tính dựa trên tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (E/A) và độ lệch chuẩn của ROA, phản ánh khả năng hấp thụ thiệt hại của vốn chủ sở hữu trước các cú sốc lợi nhuận. Giá trị Z-score càng cao, rủi ro phá sản càng thấp.

Ngoài ra, mô hình CAMELS được áp dụng để lựa chọn các biến độc lập đại diện cho các yếu tố nội tại ngân hàng gồm:

• Quy mô ngân hàng (SIZE): Tổng tài sản phản ánh khả năng đa dạng hóa rủi ro và nguồn lực tài chính.
• Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): Phản ánh chất lượng tài sản và rủi ro tín dụng.
• Tỷ suất sinh lời (ROA): Đánh giá hiệu quả kinh doanh và khả năng tạo lợi nhuận.
• Hiệu quả quản lý chi phí (ME): Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động, phản ánh năng lực kiểm soát chi phí.
• Đòn bẩy tài chính (ETA): Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, liên quan đến cấu trúc vốn và khả năng chịu đựng rủi ro.
• Tăng trưởng tín dụng (GROW): Tốc độ tăng dư nợ tín dụng, liên quan đến rủi ro tín dụng và chính sách tín dụng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với dữ liệu bảng gồm 30 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010-2021, tổng cộng 360 quan sát. Dữ liệu tài chính được thu thập từ báo cáo tài chính có kiểm toán, tính trung bình 2 năm liên tiếp để giảm biến động ngắn hạn.

Phân tích hồi quy đa biến được thực hiện qua ba mô hình: Pooled OLS, Fixed Effects Model (FEM) và Random Effects Model (REM). Các kiểm định F-test, Breusch-Pagan và Hausman được sử dụng để lựa chọn mô hình phù hợp. Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, phương pháp Feasible Generalized Least Squares (FGLS) được áp dụng.

Quy trình nghiên cứu bao gồm kiểm định đa cộng tuyến (VIF), kiểm định hiện tượng tự tương quan (Durbin-Watson), kiểm định phương sai thay đổi (Breusch-Pagan), và kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy (t-test). Phần mềm STATA 14.0 được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Quy mô ngân hàng (SIZE): Có tương quan dương với hệ số Z-score, nghĩa là ngân hàng có quy mô lớn hơn có rủi ro phá sản thấp hơn. Kết quả hồi quy cho thấy hệ số β1 dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, phù hợp với nghiên cứu quốc tế và trong nước.

2. Tỷ suất sinh lời (ROA): Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản có ảnh hưởng tích cực đến Z-score, với hệ số β3 dương và ý nghĩa thống kê 5%. Ngân hàng có khả năng sinh lời cao sẽ giảm thiểu rủi ro phá sản.

3. Đòn bẩy tài chính (ETA): Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cũng có tương quan dương với Z-score, hệ số β5 dương và có ý nghĩa thống kê 5%, cho thấy vốn chủ sở hữu là tấm đệm quan trọng chống lại rủi ro phá sản.

4. Tỷ lệ chi phí hoạt động (ME): Có tương quan âm với Z-score, hệ số β4 âm và ý nghĩa thống kê 1%, cho thấy chi phí hoạt động cao làm giảm hiệu quả và tăng rủi ro phá sản.

5. Tăng trưởng tín dụng (GROW): Tương quan âm với Z-score, hệ số β6 âm và có ý nghĩa thống kê 5%, phản ánh tăng trưởng tín dụng nóng làm gia tăng rủi ro tín dụng và nguy cơ phá sản.

6. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): Không có ý nghĩa thống kê trong mô hình, cho thấy yếu tố này chưa tác động rõ ràng đến rủi ro phá sản trong giai đoạn nghiên cứu.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy các yếu tố nội tại như quy mô, lợi nhuận và vốn chủ sở hữu đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu rủi ro phá sản của NHTM Việt Nam. Điều này phù hợp với các nghiên cứu quốc tế như Tan và Floros (2013), Pascual và cộng sự (2013) và các nghiên cứu trong nước. Ngược lại, chi phí hoạt động và tăng trưởng tín dụng nóng làm tăng rủi ro, phản ánh thực trạng quản lý chi phí và chính sách tín dụng cần được kiểm soát chặt chẽ.

Việc tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng không có ý nghĩa thống kê có thể do chính sách dự phòng chưa phản ánh đầy đủ rủi ro thực tế hoặc do đặc thù của thị trường Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ cột thể hiện hệ số hồi quy và mức ý nghĩa của từng biến, hoặc bảng tổng hợp kết quả hồi quy với các hệ số và giá trị p-value.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường quy mô và vốn chủ sở hữu: Các NHTM cần tập trung mở rộng quy mô tài sản và nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu nhằm tạo tấm đệm tài chính vững chắc, giảm thiểu rủi ro phá sản. Mục tiêu tăng trưởng quy mô và vốn nên được thực hiện trong vòng 3-5 năm tới, do các nhà quản trị ngân hàng chủ trì.

2. Nâng cao hiệu quả sinh lời: Tăng cường quản lý hoạt động kinh doanh để cải thiện tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, thông qua đa dạng hóa sản phẩm, tối ưu hóa chi phí và nâng cao chất lượng dịch vụ. Mục tiêu tăng ROA ít nhất 1-2% trong 2 năm tới, do ban điều hành ngân hàng thực hiện.

3. Kiểm soát chi phí hoạt động: Áp dụng các biện pháp tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu quả quản lý chi phí hoạt động nhằm giảm tỷ lệ chi phí trên thu nhập. Mục tiêu giảm tỷ lệ chi phí hoạt động xuống dưới 40% trong 1-2 năm, do phòng tài chính và quản trị chi phí đảm nhiệm.

4. Quản lý tăng trưởng tín dụng hợp lý: Thiết lập chính sách tín dụng thận trọng, tránh tăng trưởng nóng, tập trung vào chất lượng tín dụng và kiểm soát nợ xấu. Mục tiêu duy trì tăng trưởng tín dụng dưới 15% mỗi năm, do phòng tín dụng và ban quản lý rủi ro thực hiện.

5. Cơ quan quản lý nhà nước: Ngân hàng Nhà nước cần tăng cường giám sát, ban hành các quy định chặt chẽ về an toàn vốn, kiểm soát rủi ro tín dụng và chi phí hoạt động, đồng thời hỗ trợ các NHTM trong việc nâng cao năng lực quản trị rủi ro.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản trị ngân hàng thương mại: Giúp hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản, từ đó xây dựng chiến lược quản trị rủi ro hiệu quả, nâng cao khả năng sinh lời và ổn định tài chính.

2. Cơ quan quản lý nhà nước (Ngân hàng Nhà nước): Cung cấp cơ sở khoa học để hoàn thiện chính sách giám sát, quy định về an toàn vốn, kiểm soát rủi ro và phát triển hệ thống ngân hàng bền vững.

3. Các nhà nghiên cứu và học viên chuyên ngành tài chính ngân hàng: Là tài liệu tham khảo quan trọng về mô hình Z-score, phương pháp phân tích dữ liệu bảng và các yếu tố tác động đến rủi ro phá sản ngân hàng tại Việt Nam.

4. Nhà đầu tư và cổ đông ngân hàng: Giúp đánh giá mức độ rủi ro và hiệu quả hoạt động của các NHTM, từ đó đưa ra quyết định đầu tư chính xác và kịp thời.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình Z-score là gì và tại sao được sử dụng để đo rủi ro phá sản ngân hàng?
   Mô hình Z-score kết hợp các tỷ số tài chính như ROA, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và độ lệch chuẩn của ROA để đánh giá khả năng hấp thụ rủi ro của ngân hàng. Đây là công cụ đơn giản, dễ áp dụng và có độ tin cậy cao trong dự báo nguy cơ phá sản.

2. Tại sao tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng không có ý nghĩa trong nghiên cứu?
   Có thể do chính sách dự phòng chưa phản ánh đầy đủ rủi ro thực tế hoặc dữ liệu chưa đủ nhạy bén trong giai đoạn nghiên cứu. Ngoài ra, yếu tố này có thể bị ảnh hưởng bởi các quy định kế toán và quản lý nội bộ khác nhau giữa các ngân hàng.

3. Làm thế nào để kiểm soát tăng trưởng tín dụng nhằm giảm rủi ro phá sản?
   Ngân hàng cần áp dụng chính sách tín dụng thận trọng, đánh giá kỹ lưỡng khách hàng và ngành nghề cho vay, đồng thời kiểm soát chặt chẽ chất lượng tín dụng để tránh tăng trưởng nóng và nợ xấu gia tăng.

4. Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng có ưu điểm gì trong nghiên cứu này?
   Phương pháp này kết hợp dữ liệu theo chiều không gian (các ngân hàng) và thời gian (nhiều năm), giúp kiểm soát các yếu tố không quan sát được và tăng độ chính xác của mô hình phân tích.

5. Các nhà quản lý ngân hàng có thể áp dụng kết quả nghiên cứu như thế nào?
   Kết quả giúp nhà quản lý nhận diện các yếu tố rủi ro chính, từ đó xây dựng các chiến lược tăng vốn, nâng cao lợi nhuận, kiểm soát chi phí và quản lý tăng trưởng tín dụng nhằm giảm thiểu nguy cơ phá sản.

Kết luận

• Nghiên cứu vận dụng mô hình Z-score để phân tích rủi ro phá sản của 30 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010-2021, sử dụng dữ liệu bảng và phương pháp hồi quy đa biến.
• 5 trong 6 nhân tố nghiên cứu gồm quy mô ngân hàng, tỷ suất lợi nhuận, đòn bẩy tài chính, chi phí hoạt động và tăng trưởng tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro phá sản.
• Quy mô, lợi nhuận và vốn chủ sở hữu có tác động giảm rủi ro, trong khi chi phí hoạt động và tăng trưởng tín dụng nóng làm tăng rủi ro phá sản.
• Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
• Đề xuất các giải pháp tăng cường vốn, nâng cao hiệu quả sinh lời, kiểm soát chi phí và tăng trưởng tín dụng hợp lý nhằm giảm thiểu rủi ro phá sản, đồng thời khuyến nghị cơ quan quản lý tăng cường giám sát.

Next steps: Các nhà quản lý ngân hàng và cơ quan quản lý cần triển khai các khuyến nghị trong vòng 1-3 năm tới, đồng thời tiếp tục nghiên cứu mở rộng với dữ liệu cập nhật và bổ sung các yếu tố vĩ mô khác.

Call-to-action: Các bên liên quan nên áp dụng mô hình Z-score trong quản trị rủi ro và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm nhằm bảo vệ sự ổn định của hệ thống ngân hàng Việt Nam.