Tác Động Của Đa Dạng Hóa Danh Mục Cho Vay Đến Sự Ổn Định Của Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam

Khám phá cách đa dạng hóa danh mục cho vay góp phần nâng cao sự ổn định của ngân hàng thương mại Việt Nam trong bối cảnh hiện nay.

• Tác giả: Trần Phạm Yến Trâm
• Người hướng dẫn: TS. Vương Thị Hương Giang
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Tác Động Của Đa Dạng Hóa Danh Mục Cho Vay Đến Sự Ổn Định Của Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.2.1. Mục tiêu chung
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
• 1.7. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 1.7.1. Đóng góp về mặt thực tiễn
• 1.7.2. Đóng góp về mặt học thuật
• 1.8. KẾT CẤU CỦA KHÓA LUẬN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO NGHIÊN CỨU
• 2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ĐA DẠNG HÓA DANH MỤC CHO VAY
• 2.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ỔN ĐỊNH NGÂN HÀNG
• 2.3. CÁC LÝ THUYẾT LIÊN QUAN
• 2.3.1. Lý thuyết tài chính doanh nghiệp
• 2.3.2. Lý thuyết ngân hàng truyền thống
• 2.4. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
• 2.4.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.4.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2.4.3. Nhận xét các nghiên cứu liên quan
• 2.5. KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. XÂY DỰNG GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2.1. Khái quát mô hình nghiên cứu
• 3.2.2. Giải thích các biến và xây dựng các giả thuyết nghiên cứu khác
• 3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ
• 4.2. MA TRẬN TƯƠNG QUAN
• 4.3. TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN VÀ KIỂM TRA ĐA CỘNG TUYẾN
• 4.4. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH TĨNH
• 4.4.1. So sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM, REM
• 4.5. Kiểm định các khuyết tật trong mô hình
• 4.6. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH ĐỘNG
• 4.7. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tác Động Của Đa Dạng Hóa Danh Mục Cho Vay

Đa dạng hóa danh mục cho vay là một chiến lược quan trọng giúp các ngân hàng thương mại Việt Nam duy trì sự ổn định trong bối cảnh kinh tế biến động. Nghiên cứu này sẽ phân tích tác động của việc đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của ngân hàng, từ đó đưa ra những khuyến nghị thiết thực cho các ngân hàng thương mại. Việc hiểu rõ về mối quan hệ này không chỉ giúp các ngân hàng tối ưu hóa lợi nhuận mà còn giảm thiểu rủi ro tín dụng.

1.1. Định Nghĩa Đa Dạng Hóa Danh Mục Cho Vay

Đa dạng hóa danh mục cho vay được hiểu là việc phân bổ các khoản vay vào nhiều lĩnh vực khác nhau, nhằm giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận. Các ngân hàng có thể thực hiện đa dạng hóa thông qua việc cho vay vào các ngành như nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ và bất động sản.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Sự Ổn Định Ngân Hàng

Sự ổn định của ngân hàng thương mại không chỉ ảnh hưởng đến hoạt động của chính ngân hàng mà còn tác động đến toàn bộ nền kinh tế. Một ngân hàng ổn định có khả năng cung cấp dịch vụ tài chính liên tục, từ đó thúc đẩy sự phát triển kinh tế bền vững.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Đa Dạng Hóa Danh Mục Cho Vay

Mặc dù đa dạng hóa danh mục cho vay mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại không ít thách thức. Các ngân hàng thương mại Việt Nam thường gặp khó khăn trong việc xác định các lĩnh vực cho vay tiềm năng và quản lý rủi ro liên quan đến từng lĩnh vực. Điều này có thể dẫn đến việc không tối ưu hóa được lợi nhuận và gia tăng rủi ro tín dụng.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Xác Định Lĩnh Vực Cho Vay

Việc xác định lĩnh vực cho vay phù hợp là một thách thức lớn. Các ngân hàng cần phải phân tích kỹ lưỡng các yếu tố kinh tế, chính trị và xã hội để đưa ra quyết định cho vay chính xác.

2.2. Rủi Ro Tín Dụng Trong Đa Dạng Hóa

Đa dạng hóa không đồng nghĩa với việc giảm thiểu rủi ro hoàn toàn. Ngân hàng vẫn phải đối mặt với rủi ro tín dụng từ các lĩnh vực cho vay khác nhau, đặc biệt là trong bối cảnh kinh tế không ổn định.

III. Phương Pháp Đánh Giá Tác Động Của Đa Dạng Hóa Danh Mục Cho Vay

Để đánh giá tác động của đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của ngân hàng, nghiên cứu sử dụng các phương pháp định lượng và định tính. Các mô hình hồi quy sẽ được áp dụng để phân tích dữ liệu từ các ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2013-2022.

3.1. Mô Hình Hồi Quy Pooled OLS

Mô hình hồi quy Pooled OLS sẽ được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa đa dạng hóa danh mục cho vay và sự ổn định ngân hàng. Mô hình này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự ổn định của ngân hàng.

3.2. Phân Tích Dữ Liệu Thống Kê

Dữ liệu sẽ được thu thập từ báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại, từ đó tiến hành phân tích thống kê để đưa ra kết luận chính xác về tác động của đa dạng hóa danh mục cho vay.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Tác Động Của Đa Dạng Hóa

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng thương mại. Các ngân hàng có mức độ đa dạng hóa cao thường có khả năng chống chịu tốt hơn trước các cú sốc kinh tế.

4.1. Tác Động Tích Cực Đến Sự Ổn Định

Nghiên cứu chỉ ra rằng các ngân hàng có danh mục cho vay đa dạng thường có chỉ số ZScore cao hơn, cho thấy sự ổn định tốt hơn trong hoạt động.

4.2. Khuyến Nghị Đối Với Ngân Hàng

Các ngân hàng thương mại nên xem xét việc đa dạng hóa danh mục cho vay của mình để tăng cường sự ổn định và giảm thiểu rủi ro tín dụng.

V. Kết Luận Và Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng thương mại Việt Nam. Tuy nhiên, cần có thêm nhiều nghiên cứu để làm rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến sự đa dạng hóa và cách thức thực hiện hiệu quả.

5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu

Kết quả nghiên cứu khẳng định rằng đa dạng hóa danh mục cho vay là một yếu tố quan trọng trong việc duy trì sự ổn định của ngân hàng thương mại.

5.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc phân tích sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến đa dạng hóa danh mục cho vay và cách thức tối ưu hóa chiến lược này trong bối cảnh Việt Nam.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò trung gian tài chính then chốt trong nền kinh tế Việt Nam, vì vậy sự ổn định của các tổ chức này có ý nghĩa trực tiếp đến hiệu suất hoạt động kinh tế vĩ mô. Trong khi đa dạng hóa doanh thu — bao gồm thu nhập ngoài lãi như phí dịch vụ, phí bảo hiểm, phí bảo lãnh — được các phương tiện truyền thông và nhiều báo cáo nghiên cứu (VnDirect, 2023; KBSV Research, 2023) đề cập thường xuyên, thì đa dạng hóa danh mục cho vay theo phân khúc kinh tế lại ít được chú ý hơn đáng kể trong tài liệu học thuật lẫn thực tiễn quản trị tại Việt Nam.

Bối cảnh thực tiễn cho thấy tác động rõ rệt của rủi ro tập trung danh mục cho vay: trong giai đoạn từ cuối năm 2021, thị trường bất động sản chịu nhiều cú sốc liên tiếp — sự kiện Evergrande (tháng 12/2021), NHNN ban hành Thông tư số 06/2023/TT-NHNN thắt chặt tín dụng bất động sản, sự kiện "Vạn Thịnh Phát" và "trái phiếu SCB" — khiến các ngân hàng có danh mục cho vay bất động sản tập trung cao bị ảnh hưởng nặng nề. Theo thống kê của Ủy ban Giám sát tài chính Quốc gia (2023), tính đến hết năm 2022, TCB dẫn đầu hệ thống về dư nợ cho vay bất động sản với 109 nghìn tỷ đồng (chiếm 26% tổng danh mục), tiếp theo là VPB. Hai ngân hàng này cũng ghi nhận lợi nhuận trước thuế sụt giảm nghiêm trọng trong 9 tháng đầu năm 2023 (TCB giảm 18%, VPB giảm 58%), trong khi VPB có tỷ lệ nợ xấu cao nhất hệ thống NHTMCP đạt 5,74% tại quý 3/2023.

Xuất phát từ thực tiễn đó, đề tài "Đa dạng hóa danh mục cho vay và sự ổn định của các ngân hàng TMCP Việt Nam" được thực hiện với các mục tiêu sau:

Mục tiêu chung: Tìm hiểu tác động của đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

Mục tiêu cụ thể:

1. Xác định, lượng hóa và phân tích tác động của đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của các NHTMCP Việt Nam.
2. Đề xuất các khuyến nghị nhằm gia tăng mức độ ổn định của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. Đa dạng hóa danh mục cho vay của các NHTM được xác định như thế nào và ảnh hưởng của nó đến sự ổn định của các ngân hàng Việt Nam ra sao?
2. Những khuyến nghị nào cần được đề xuất để ngân hàng lên kế hoạch đa dạng hóa cho vay phù hợp và quản lý sự ổn định hiệu quả?

Đối tượng nghiên cứu: Tác động của đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của các NHTMCP Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu:

• Không gian: 21 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam có báo cáo tài chính hợp nhất được kiểm toán bởi các công ty kiểm toán uy tín.
• Thời gian: Giai đoạn 2013–2022 (9 năm), mốc bắt đầu năm 2013 nhằm loại trừ tác động của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết

Nghiên cứu dựa trên hai trường phái lý thuyết đối lập nhau về mối quan hệ giữa đa dạng hóa và ổn định ngân hàng:

Lý thuyết ngân hàng truyền thống (Traditional Banking Theory / Portfolio Theory): Theo Diamond (1984), các ngân hàng phải đa dạng hóa danh mục cho vay để mở rộng hạn mức tín dụng, giảm thiểu rủi ro tín dụng phi hệ thống và giải quyết vấn đề bất cân xứng thông tin. Việc phân tán khoản vay sang nhiều ngành kinh tế giúp ngân hàng chống lại rủi ro thanh khoản và giảm xác suất phá sản (Shim, 2019; Hayden và cộng sự, 2007). Lý thuyết này dự báo mối quan hệ cùng chiều giữa đa dạng hóa danh mục cho vay và sự ổn định ngân hàng.

Lý thuyết tài chính doanh nghiệp (Corporate Finance Theory): Ngược lại, Ross và cộng sự (2022) lập luận rằng các doanh nghiệp — bao gồm ngân hàng — đạt được lợi thế cạnh tranh qua chuyên môn hóa. Việc tập trung cho vay vào các lĩnh vực quen thuộc giúp ngân hàng sàng lọc và giám sát người vay hiệu quả hơn, duy trì tỷ lệ nợ xấu thấp hơn mức trung bình (Jahn & Kick, 2012). Đa dạng hóa quá mức có thể làm tăng chi phí đại diện, gia tăng biến động thu nhập và suy yếu khả năng giám sát (Winton, 1999; Laeven & Levine, 2007). Lý thuyết này dự báo mối quan hệ ngược chiều giữa đa dạng hóa và ổn định ngân hàng.

Về đo lường biến số:

• Sự ổn định ngân hàng được đại diện bằng Z-score, tính theo công thức: Z-score = (ROA + Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản) / σ(ROA). Z-score cao hơn hàm ý ổn định cao hơn và xác suất mất khả năng thanh toán thấp hơn.
• Đa dạng hóa danh mục cho vay được đại diện bằng chỉ số HHI (Herfindahl-Hirschman Index), tính bằng tổng bình phương tỷ trọng từng phân khúc cho vay. Tác giả lấy giá trị đối div = 1 – HHI để giá trị càng cao phản ánh mức đa dạng hóa càng lớn. Danh mục được phân thành 6 thành phần: cho vay bất động sản thương mại (REA), cho vay xây dựng và công nghiệp (IND), cho vay bất động sản nhà ở (RES), cho vay tiêu dùng (CON), cho vay nông nghiệp (AGR) và các khoản vay khác (OTH).

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài kết hợp phương pháp định tính (lược khảo tài liệu trong và ngoài nước để xây dựng giả thuyết và mô hình) với phương pháp định lượng trên dữ liệu bảng (panel data) gồm 210 quan sát (21 ngân hàng × 9 năm).

Quy trình ước lượng gồm hai bước:

Mô hình tĩnh (i): Sử dụng lần lượt Pooled OLS, mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM). Lựa chọn mô hình phù hợp thông qua kiểm định F-test (OLS vs. FEM), kiểm định Breusch-Pagan (OLS vs. REM) và kiểm định Hausman (FEM vs. REM). Sau đó kiểm định các khuyết tật bằng kiểm định Wooldridge (tương quan chuỗi) và kiểm định Modified Wald (phương sai sai số thay đổi). Khi phát hiện khuyết tật, áp dụng FGLS (Feasible Generalized Least Squares) để khắc phục.

Mô hình động (ii): Bổ sung biến trễ Z-score(t-1) vào mô hình và ước lượng bằng GMM (Generalized Method of Moments) để kiểm soát nội sinh và xử lý các vấn đề đặc thù của dữ liệu bảng động.

Nguồn dữ liệu

Loại dữ liệu	Nguồn	Nội dung
Dữ liệu vi mô	Báo cáo tài chính hợp nhất thường niên kiểm toán của 21 NHTMCP	Các biến nội tại ngân hàng: SIZE, LIQ, CAP, NPL, ROE, LOAN DIV
Dữ liệu vĩ mô	World Bank — World Development Indicators	Tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát (INF)

Dữ liệu được tổng hợp và tính toán trên Excel, sau đó xử lý và phân tích trên phần mềm Stata 17.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 1 trình bày tính cấp thiết của đề tài thông qua các bằng chứng thực tiễn về tác động của rủi ro tập trung danh mục cho vay bất động sản đến kết quả kinh doanh của các ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2021–2023. Tác giả thiết lập mục tiêu nghiên cứu gồm hai cấp độ (chung và cụ thể), xác định hai câu hỏi nghiên cứu tương ứng, xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu, và tóm lược đóng góp của đề tài về cả mặt thực tiễn (cung cấp thông tin chiến lược cho ngân hàng Việt Nam) lẫn học thuật (bổ sung bằng chứng thực nghiệm về đa dạng hóa danh mục cho vay — một khía cạnh chưa được nghiên cứu nhiều tại Việt Nam).

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo nghiên cứu

Chương 2 hệ thống hóa khái niệm đa dạng hóa danh mục cho vay (phân phối khoản vay theo nhiều ngành kinh tế khác nhau thay vì tập trung vào một lĩnh vực), các cách phân loại danh mục cho vay theo tài liệu của Saunders & Allen (2002), Smithson (2002) và Bùi Diệu Anh (2016). Tác giả trình bày các định nghĩa về ổn định ngân hàng từ nhiều góc độ (Bank of Korea, 2023; Jahn & Kick, 2012; Beck, 2008; Ozili, 2018) và phân biệt với khái niệm "ổn định tài chính" (World Bank, 2023).

Phần lược khảo nghiên cứu bao gồm các công trình quốc tế (Shim, 2019 — ngân hàng Hoa Kỳ; Kusi & cộng sự, 2020 — 30 ngân hàng Ghana; Al-kayed & Aliani, 2020 — 26 Ngân hàng Hồi giáo khu vực GCC; Abbas & Ali, 2022 — 39 ngân hàng Hoa Kỳ) và các công trình trong nước (Huynh & Dang, 2021; Võ Đức Thọ, 2018; Phạm Duy Phú Thịnh & cộng sự, 2021; Dương Thúy Hà, 2021; Lê Đình Luân & cộng sự, 2021). Bảng tổng hợp cho thấy sự không nhất quán đáng kể trong kết quả nghiên cứu:

Tác giả	Mẫu	Phương pháp	Kết quả
Shim (2019)	Ngân hàng Hoa Kỳ, Q1/2002–Q3/2013	OLS, FEM, GMM	Cùng chiều
Kusi & cộng sự (2020)	30 ngân hàng Ghana, 2007–2014	GMM	Phi tuyến (chữ U)
Al-kayed & Aliani (2020)	26 Ngân hàng Hồi giáo GCC, 2010–2018	GLS	Ngược chiều
Abbas & Ali (2022)	39 ngân hàng Hoa Kỳ, 2002–2019	GMM	Ngược chiều
Huynh & Dang (2021)	29 NHTM Việt Nam, 2008–2019	GMM	Ngược chiều
Võ Đức Thọ (2018)	25 NHTM Việt Nam, 2001–2015	GMM	Ngược chiều
Lê Đình Luân & cộng sự (2021)	27 NHTM Việt Nam, 2008–2019	GMM	Cùng chiều

Khoảng trống nghiên cứu được xác định gồm hai điểm: (1) tại Việt Nam, đa dạng hóa danh mục cho vay theo phân khúc kinh tế chưa được khảo sát đầy đủ so với đa dạng hóa doanh thu; (2) kết quả nghiên cứu hiện có còn thiếu nhất quán, đòi hỏi bổ sung bằng chứng thực nghiệm trong bối cảnh đặc thù của ngân hàng Việt Nam.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu 7 bước tuần tự: từ xác định đề tài → mục tiêu và phạm vi → tổng quan lý thuyết → xây dựng mô hình và giả thuyết → thu thập và xử lý dữ liệu → kiểm định giả thuyết → kết luận và hàm ý chính sách.

Mô hình nghiên cứu được kế thừa từ Huynh & Dang (2021), có bổ sung biến kiểm soát từ Shim (2019), Kusi & cộng sự (2020), Võ Đức Thọ (2018) và Lê Đình Luân & cộng sự (2021):

Mô hình tĩnh (i):

Z-score(i,t) = β₀ + β₁LOAN DIV(i,t) + β₂SIZE(i,t) + β₃LIQ(i,t) + β₄CAP(i,t) + β₅NPL(i,t) + β₆ROE + β₇GDP + β₈INF + ε(i,t)

Mô hình động (ii):

Z-score(i,t) = α₀ + β₀Z-SCORE(i,t-1) + β₁LOAN DIV(i,t) + β₂SIZE(i,t) + β₃LIQ(i,t) + β₄CAP(i,t) + β₅NPL(i,t) + β₆ROE + β₇GDP + β₈INF + ε(i,t)

Chương này trình bày chi tiết định nghĩa đo lường và chiều kỳ vọng của từng biến, đồng thời nêu 8 giả thuyết nghiên cứu (H1–H8) tương ứng với từng biến trong mô hình. Giả thuyết chính (H1) phát biểu: đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của ngân hàng tại Việt Nam.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 trình bày toàn bộ kết quả ước lượng định lượng theo trình tự:

Thống kê mô tả (Bảng 4.1): Cung cấp các đặc trưng phân phối (giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn) của tất cả biến nghiên cứu trên mẫu 210 quan sát.

Ma trận tương quan và kiểm định đa cộng tuyến (Bảng 4.2, 4.3): Phân tích mối tương quan pairwise giữa các biến trong mô hình; kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) để loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Ước lượng mô hình tĩnh (Bảng 4.4, 4.5): Trình bày kết quả Pooled OLS, FEM và REM song song để đối chiếu. Kết quả lựa chọn mô hình (Bảng 4.5) được tóm tắt dựa trên F-test, Breusch-Pagan và Hausman test. Tiếp đó, kiểm định Wooldridge (Bảng 4.6) và kiểm định Modified Wald (Bảng 4.7) phát hiện các khuyết tật mô hình (tương quan chuỗi và/hoặc phương sai sai số thay đổi), dẫn đến việc áp dụng FGLS để khắc phục (Bảng 4.8).

Ước lượng mô hình động GMM (Bảng 4.9): Kết quả ước lượng mô hình bảng động bằng GMM là kết quả trọng tâm của chương, dùng để kết luận về chiều và mức độ tác động của đa dạng hóa danh mục cho vay đến Z-score. Kết quả chỉ ra rằng biến LOAN DIV có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến Z-score, ủng hộ giả thuyết H1 và phù hợp với lý thuyết ngân hàng truyền thống.

Thảo luận kết quả: So sánh kết quả với các nghiên cứu trước, đặc biệt lý giải sự khác biệt với kết quả ngược chiều của Huynh & Dang (2021) và Võ Đức Thọ (2018) trong bối cảnh phạm vi thời gian và mẫu nghiên cứu khác nhau.

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Chương 5 tổng hợp kết quả nghiên cứu và đưa ra khuyến nghị thực tiễn cho ba nhóm đối tượng: (1) các NHTMCP nên chủ động đa dạng hóa danh mục cho vay để tăng cường ổn định; (2) các cơ quan quản lý nhà nước cần khuyến khích và xây dựng khung pháp lý tạo điều kiện cho ngân hàng đa dạng hóa; (3) các nhà đầu tư nên ưu tiên các ngân hàng có mức độ đa dạng hóa cho vay cao khi đưa ra quyết định đầu tư. Chương kết thúc với phần thừa nhận hạn chế nghiên cứu và gợi ý hướng tiếp tục.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

Kết quả ước lượng bằng GMM — phương pháp được tác giả xem là đáng tin cậy nhất trong bộ phương pháp sử dụng — cho thấy đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2013–2022. Kết quả này nhất quán với lý thuyết ngân hàng truyền thống và phù hợp với phát hiện của Shim (2019) đối với các ngân hàng Hoa Kỳ, đồng thời khác biệt với một số nghiên cứu trong nước trước đó (Huynh & Dang, 2021; Võ Đức Thọ, 2018) vốn tìm thấy tác động ngược chiều.

Về các biến kiểm soát, kết quả nghiên cứu được thảo luận trong mối quan hệ với các giả thuyết H2–H8 bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE), khả năng thanh khoản (LIQ), vốn hóa (CAP), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát (INF).

Khuyến nghị của tác giả

Tác giả đề xuất ba nhóm giải pháp:

• Đối với NHTMCP: Cần xây dựng và triển khai chiến lược đa dạng hóa danh mục cho vay theo phân khúc kinh tế một cách chủ động, tránh tập trung tín dụng quá mức vào một lĩnh vực.
• Đối với cơ quan quản lý nhà nước: Cần khuyến khích và tạo lập khung pháp lý hỗ trợ các ngân hàng đa dạng hóa, đặc biệt trong việc phân loại và công bố thông tin danh mục cho vay theo ngành kinh tế một cách đồng nhất.
• Đối với nhà đầu tư: Nên xem xét mức độ đa dạng hóa danh mục cho vay như một tiêu chí đánh giá ổn định khi lựa chọn ngân hàng để đầu tư.

Đóng góp của nghiên cứu

Đóng góp học thuật: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa đa dạng hóa danh mục cho vay và ổn định ngân hàng — một khía cạnh chưa được khai thác đủ trong tài liệu nghiên cứu tại Việt Nam so với đa dạng hóa doanh thu. Kết quả bổ sung vào kho tài liệu còn nhiều bất nhất quán về chủ đề này.

Đóng góp thực tiễn: Cung cấp thông tin tham chiếu về chiến lược đa dạng hóa danh mục cho vay được thiết kế riêng cho bối cảnh ngân hàng Việt Nam, hỗ trợ các ngân hàng cân bằng danh mục giữa các thành phần kinh tế, giảm thiểu rủi ro tín dụng và tối ưu hóa khả năng sinh lời.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Nghiên cứu thừa nhận một số hạn chế:

• Hạn chế về mẫu: Đề tài chỉ bao gồm 21 NHTMCP, chưa bao quát toàn bộ hệ thống ngân hàng Việt Nam, đặc biệt là các ngân hàng thương mại nhà nước.
• Hạn chế về dữ liệu: Tính thiếu đồng nhất trong công bố thông tin phân khúc cho vay giữa các ngân hàng khiến việc phân loại 6 thành phần kinh tế phụ thuộc vào dữ liệu sẵn có. Chandramohan & cộng sự (2022) đã chỉ rõ rằng sự khan hiếm và thiếu nhất quán của dữ liệu phân loại danh mục cho vay là rào cản phổ biến trong nghiên cứu quốc tế.
• Hạn chế về khoảng thời gian: Giai đoạn 2013–2022 chưa bao hàm toàn bộ biến động của thị trường sau năm 2022, đặc biệt là các tác động từ sự kiện Vạn Thịnh Phát và chính sách thắt chặt tín dụng bất động sản.

Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng mẫu sang các ngân hàng quốc doanh, kéo dài khoảng thời gian quan sát, xem xét tác động phi tuyến (hiệu ứng ngưỡng) của đa dạng hóa tương tự như Kusi & cộng sự (2020), hoặc kết hợp biến đặc thù ngành ngân hàng Việt Nam như tỷ lệ sở hữu nhà nước và mức độ tuân thủ Basel.

---

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo trực tiếp cho các đối tượng sau:

• Sinh viên ngành Tài chính – Ngân hàng đang nghiên cứu về quản trị rủi ro danh mục cho vay, ổn định ngân hàng, hoặc ứng dụng mô hình dữ liệu bảng (panel data) trong phân tích ngân hàng. Phần trình bày quy trình ước lượng đa bước (Pooled OLS → FEM/REM → FGLS → GMM) và quy trình kiểm định khuyết tật mô hình có thể phục vụ như tài liệu phương pháp luận thực hành.
• Người thực hiện đề tài tương tự về đa dạng hóa ngân hàng tại Việt Nam — đặc biệt những ai muốn so sánh kết quả giữa đa dạng hóa danh mục cho vay và đa dạng hóa doanh thu. Bảng tổng hợp nghiên cứu liên quan (Bảng 2.1) và phần mô tả các biến nghiên cứu (Bảng 3.2) là tài liệu tra cứu hữu ích.
• Nhà phân tích và cán bộ quản lý tại NHTMCP quan tâm đến chiến lược phân bổ tín dụng theo phân khúc kinh tế trong bối cảnh quản lý rủi ro tập trung.
• Nghiên cứu sinh và học viên cao học tìm hiểu về khoảng trống nghiên cứu trong lĩnh vực đa dạng hóa ngân hàng tại thị trường mới nổi.

Phần đáng tham khảo nhất gồm: Chương 2 (lược khảo và bảng tổng hợp nghiên cứu liên quan), Chương 3 (thiết kế mô hình và mô tả biến), và Chương 4 (trình tự xử lý kiểm định và ước lượng GMM).

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả chọn Z-score thay vì ROA hay ROE để đo lường sự ổn định ngân hàng?

Z-score được lựa chọn vì nó đo lường khoảng cách đến khả năng mất thanh toán bằng cách kết hợp đồng thời khả năng sinh lời (ROA) và mức độ an toàn vốn (tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản) rồi chuẩn hóa qua độ lệch chuẩn của ROA. Do đó, Z-score phản ánh toàn diện hơn cả lợi nhuận lẫn bộ đệm vốn, trong khi ROA hoặc ROE chỉ phản ánh đơn thuần khả năng sinh lợi. Chỉ số này cũng được sử dụng trong các nghiên cứu so sánh quốc tế (Shim, 2019; Kusi & cộng sự, 2020).

2. Tại sao chỉ số HHI trong đề tài này được chia thành 6 phân khúc, không nhiều hơn hoặc ít hơn?

Cách chia 6 thành phần kinh tế được kế thừa từ phương pháp của Shim (2019) khi nghiên cứu ngân hàng Hoa Kỳ, đồng thời phù hợp với thực tế công bố thông tin trên báo cáo tài chính của các NHTMCP Việt Nam. Tác giả lưu ý rằng số lượng phân khúc không đồng nhất giữa các nghiên cứu (Hayden & cộng sự (2007) dùng 23 danh mục tại Đức; Tabak & cộng sự (2011) dùng 21 khoản mục tại Brazil), nhưng 6 phân khúc được chọn vì đây là phân loại đơn giản nhất và xuất hiện ổn định trong báo cáo tài chính của các ngân hàng mẫu tại Việt Nam.

3. Tại sao kết quả của nghiên cứu này (tác động tích cực) lại khác với Huynh & Dang (2021) và Võ Đức Thọ (2018) (tác động ngược chiều) khi cùng nghiên cứu ngân hàng Việt Nam?

Tác giả nhận định sự khác biệt này có thể xuất phát từ: (1) khoảng thời gian nghiên cứu khác nhau — đề tài sử dụng giai đoạn 2013–2022 bao gồm các biến động thị trường gần đây; (2) biến phụ thuộc khác nhau — Huynh & Dang (2021) tập trung vào lợi nhuận (ROA, ROE, NIM) thay vì ổn định (Z-score); (3) sự khác biệt trong phương pháp phân loại phân khúc cho vay. Đây cũng là điểm mà tác giả ghi nhận là khoảng trống nghiên cứu cần bổ sung thêm bằng chứng.

4. Dữ liệu tỷ lệ nợ xấu (NPL) được thu thập theo định nghĩa nào?

Tỷ lệ NPL được tính bằng tổng giá trị dư nợ của nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5 chia cho tổng dư nợ cho vay khách hàng, theo phương pháp phân loại nợ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Cách đo lường này được kế thừa từ Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017), Shih-Wei Wu và cộng sự (2022), Bùi Đan Thanh và Nguyễn Ngọc Huyền (2022), cùng Trần Huy Hoàng (2011).

5. Tại sao mẫu nghiên cứu được giới hạn từ năm 2013, không bắt đầu sớm hơn?

Năm 2013 được chọn là điểm khởi đầu để tránh tác động kéo dài của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, vốn gây ra các cú sốc bất thường đối với sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng trong giai đoạn 2008–2012. Việc loại bỏ giai đoạn này giúp đảm bảo dữ liệu phản ánh hoạt động trong điều kiện thông thường hơn, đồng thời tính sẵn có và đồng nhất của dữ liệu báo cáo tài chính kiểm toán cũng tốt hơn từ năm 2013 trở đi.

---

Kết luận

Khóa luận "Đa dạng hóa danh mục cho vay và sự ổn định ngân hàng thương mại Việt Nam" của Trần Phạm Yến Trâm (Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, 2024) là một nghiên cứu định lượng sử dụng dữ liệu bảng của 21 NHTMCP trong giai đoạn 2013–2022 (210 quan sát), với bộ phương pháp ước lượng đa tầng gồm Pooled OLS, FEM, REM, FGLS và GMM. Kết quả chính cho thấy đa dạng hóa danh mục cho vay có tác động tích cực đến sự ổn định ngân hàng (đại diện bằng Z-score), ủng hộ lý thuyết ngân hàng truyền thống và bổ sung bằng chứng thực nghiệm vào khoảng trống nghiên cứu còn thiếu tại Việt Nam. Nghiên cứu có giá trị tham chiếu cho các nhà hoạch định chiến lược tín dụng tại ngân hàng, cơ quan quản lý trong việc xây dựng khung pháp lý về phân loại danh mục cho vay, và cộng đồng nghiên cứu học thuật trong lĩnh vực quản trị rủi ro ngân hàng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1, tác giả đã đặt ra mục tiêu nghiên cứu là tìm hiểu về tác động của Đa dạng hóa danh mục cho vay đến sự ổn định của các ngân hàng Việt Nam. Dựa trên đó, tác giả cũng đã xác định câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và cả phạm vi nghiên cứu. Đề tài này được hoàn thành cũng sẽ có lợi cho các ngân hàng, nhà đầu tư và các cơ quan chức năng trong việc ổn định hệ thống ngân hàng, đồng thời đóng góp thêm bằng chứng thực nghiệm vào các tài liệu nghiên cứu hiện có, nhất là tại Việt Nam. 8 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO NGHIÊN CỨU 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ĐA DẠNG HÓA DANH MỤC CHO VAY Trong lĩnh vực ngân hàng, đa dạng hóa đóng vai trò quan trọng vì chiến lược đa dạng hóa thường được coi là một cách để giảm rủi ro cho các ngân hàng. Các NHTM có thể thực hiện đa dạng hóa theo nhiều cách khác nhau, bao gồm đa dạng hóa doanh thu (thu nhập ngoài lãi), đa dạng hóa địa lý, đa dạng hóa nguồn tài trợ, đa dạng hóa tài sản, đa dạng hóa danh mục cho vay (Yang và cộng sự, 2020). Mỗi phương thức đa dạng hóa như vậy có những tác động khác nhau đến cả rủi ro và khả năng sinh lời của ngân hàng (Acharya và cộng sự, 2006). Trong phạm vi đề tài nghiên cứu này, tác giả tập trung vào đa dạng hóa danh mục cho vay.

Đa dạng hóa danh mục cho vay được hiểu là sự phân bổ các khoản vay theo các ngành kinh tế khác nhau (Hayden và cộng sự, 2007). Đa dạng hóa danh mục cho vay được thực hiện bằng cách cung cấp các khoản vay vào các lĩnh vực khác nhau mà không tập trung vào một lĩnh vực cụ thể (Jahn và cộng sự, 2016). Các ngân hàng có thể phân bổ các khoản vay trên nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau như nông nghiệp, sản xuất, dịch vụ, bất động sản, công nghệ, … Sự phân bổ vào càng nhiều các lĩnh vực thì cho thấy ngân hàng có xu hướng đa dạng hóa càng lớn (Al-kayed & Aliani, 2020). Chiến lược tập trung có mối quan hệ ngược chiều với đa dạng hóa danh mục cho vay, là sự tập trung cho vay vào các lĩnh vực cụ thể mà ngân hàng có kiến thức và khả năng giám sát vượt trội (Atahau, 2017).

Ngân hàng có mức độ đa dạng hóa cho vay càng cao thì mức độ tập trung càng thấp, và ngược lại, mức độ đa dạng hóa càng thấp ám chỉ ngân hàng có mức độ tập trung cao. Chandramohan & cộng sự (2022) đã lý giải tại sao các nghiên cứu trước đây thường ít xem xét về đa dạng hóa danh mục cho vay của ngân hàng bởi hai lý do. Đầu tiên, dữ liệu 9 của ngân hàng về danh mục cho vay được phân chia không được phổ biến rộng rãi. Thứ hai, có rất ít sự đồng nhất trong dữ liệu được báo cáo bởi các quốc gia khác nhau.

Việc thiếu các bộ dữ liệu có thể so sánh này cản trở các nghiên cứu. Đề tài này sẽ đóng góp vào tài liệu hiện có thêm bằng chứng thực nghiệm về đa dạng hóa danh mục cho vay của ngân hàng. Phân loại danh mục cho vay được đề cập đến trong giáo trình của Saunders & Allen (2002), Smithson (2002), Bùi Diệu Anh (2016) như sau: - Danh mục cho vay theo thời hạn: ngắn hạn, trung hạn và dài hạn - Danh mục cho vay theo đối tượng khách hàng: tổ chức và cá nhân. - Danh mục cho vay theo ngành kinh tế: tùy theo quan điểm của ngân hàng và các cơ quan thẩm quyền mà cho vay theo ngành kinh tế được chia nhiều thành phần khác nhau.