Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò huyết mạch trong việc cung ứng vốn và duy trì sự luân chuyển tài chính cho toàn bộ nền kinh tế Việt Nam. Sau các cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, đặc biệt là cuộc khủng hoảng tài chính - kinh tế năm 2008, vấn đề an toàn và lành mạnh của hệ thống ngân hàng trở thành trọng tâm hàng đầu của các nhà quản trị và cơ quan quản lý nhà nước. Trong hoạt động ngân hàng, rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản là hai loại rủi ro mang tính cốt lõi, có mối liên hệ mật thiết và tác động trực tiếp đến sự suy giảm an toàn hoạt động của từng ngân hàng cũng như toàn bộ hệ thống.
Tại Việt Nam, các nghiên cứu thực nghiệm đánh giá tác động đồng thời của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đến sự ổn định tài chính trong giai đoạn dài còn nhiều khoảng trống hoặc chưa cập nhật kịp thời các biến động kinh tế trong thập kỷ gần đây. Do đó, đề tài khóa luận tốt nghiệp "The impact of credit and liquidity risk on financial stability at Vietnamese commercial banks" của tác giả Trương Thành Nguyên được thực hiện nhằm lượng hóa cụ thể các mối quan hệ này.
Mục tiêu nghiên cứu
- Mục tiêu chung: Nghiên cứu và phân tích tác động của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đến sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
- Mục tiêu cụ thể:
- Xác định các yếu tố đại diện cho rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
- Tổng hợp, kế thừa mô hình nghiên cứu thực nghiệm từ các công trình khoa học trong nước và quốc tế.
- Xác định mức độ và chiều hướng tác động của từng yếu tố đến độ ổn định tài chính của các ngân hàng.
- Đề xuất hệ thống giải pháp và khuyến nghị quản trị cho các ngân hàng thương mại Việt Nam nhằm củng cố sự ổn định tài chính và giảm thiểu rủi ro.
Câu hỏi nghiên cứu
- Những yếu tố nào phản ánh và tác động đến rủi ro thanh khoản cùng rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam?
- Các yếu tố rủi ro tài chính và rủi ro thanh khoản tác động như thế nào đến sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại?
- Chiều hướng tác động cụ thể của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đến sự ổn định tài chính là tích cực hay tiêu cực?
- Mô hình và phương pháp định lượng nào là phù hợp nhất để lượng hóa tác động của các yếu tố rủi ro đến sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam?
- Những giải pháp nào cần được triển khai để cân bằng và tăng cường sự ổn định tài chính cho các ngân hàng thương mại Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Tác động của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đến sự ổn định tài chính tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
- Phạm vi không gian: Nghiên cứu thu thập số liệu từ 27 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam (không bao gồm các ngân hàng thương mại 100% vốn nước ngoài hoặc ngân hàng liên doanh).
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm, từ năm 2011 đến năm 2021.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khung lý thuyết và các khái niệm cơ bản
Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng các lý thuyết tài chính - ngân hàng kinh điển và các quy định pháp lý hiện hành:
- Khái niệm rủi ro tín dụng: Theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2005), rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng là khả năng xảy ra tổn thất do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ đã cam kết. Nghiên cứu cũng tiếp cận vấn đề bất đối xứng thông tin (Asymmetric Information) giữa ngân hàng và người đi vay dẫn đến nguy cơ nợ xấu và suy giảm chất lượng danh mục tài sản sinh lời (Liukisila, 1996).
- Khái niệm rủi ro thanh khoản: Tiếp cận theo các chuẩn mực của Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (Basel Committee on Banking Supervision) từ hiệp ước Basel I (1975/1988) đến các chuẩn mực tiếp theo. Thanh khoản phản ánh năng lực chuyển đổi tài sản thành tiền mặt để đáp ứng các nghĩa vụ chi trả tức thì; sự thiếu hụt thanh khoản có thể đẩy ngân hàng vào tình trạng mất khả năng thanh toán.
- Mối quan hệ tương tác giữa rủi ro tín dụng và thanh khoản: Dựa trên Lý thuyết Trung gian Tài chính (Financial Intermediation Theory) của Bryant (1980), Diamond & Dybvig (1983) và mô hình tổ chức công nghiệp Monti-Klein (Eliezer Z. Sushka, 1986). Khi rủi ro tín dụng tăng (nợ xấu gia tăng), dòng tiền vào bị sụt giảm, từ đó kích hoạt rủi ro thanh khoản và trực tiếp đe dọa sự ổn định của ngân hàng (Dermine, 1986; Goldstein & Pauzner, 2005; Rajan, 2005; Iyer & Puri, 2012).
- Chỉ số đo lường sự ổn định tài chính ($Z\text{-Score}$): Được tính toán theo phương pháp của Laeven (2009). Chỉ số $Z\text{-Score}$ đo lường khoảng cách dẫn tới nguy cơ mất khả năng thanh toán; giá trị $Z\text{-Score}$ càng cao biểu thị ngân hàng càng có mức độ an toàn và ổn định tài chính tốt.
Mô hình nghiên cứu định lượng
Phương trình hồi quy tổng quát được thiết lập như sau:
$$\text{Z-Score}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{LDR}{it} + \beta_2 \text{NPLR}{it} + \beta_3 \text{IGR}{it} + \beta_4 \text{TLA}{it} + \beta_5 \text{SIZE}{it} + \beta_6 \text{ROE}{it} + \beta_7 \text{CAP}{it} + \beta_8 \text{LLP}{it} + \beta_9 \text{LEV}{it} + \beta_{10} \text{GDP}t + \beta{11} \text{INF}t + \varepsilon{it}$$
| Ký hiệu biến | Tên biến | Cách tính / Đo lường | Kỳ vọng dấu |
|---|---|---|---|
| Z-Score | Hệ số ổn định tài chính | Đo lường mức độ an toàn và ổn định của ngân hàng | Biến phụ thuộc |
| LDR | Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động | Tổng dư nợ cho vay / Tổng tiền gửi ngắn hạn | $+$ / $-$ |
| NPLR | Tỷ lệ nợ xấu | Nợ xấu / Tổng dư nợ cho vay | $-$ |
| IGR | Tốc độ tăng trưởng doanh thu | $(\text{Doanh thu}t - \text{Doanh thu}{t-1}) / \text{Doanh thu}_{t-1}$ | $+$ |
| TLA | Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản | Tổng dư nợ cho vay / Tổng tài sản | $+$ |
| SIZE | Quy mô ngân hàng | Logarit tự nhiên của tổng tài sản: $\ln(\text{Total Assets})$ | $+$ |
| ROE | Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu | Lợi nhuận sau thuế / Tổng vốn chủ sở hữu | $+$ |
| CAP | Tỷ lệ an toàn vốn | Tổng vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản | $+$ |
| LLP | Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay | (Dự phòng tổn thất cho vay + Doanh thu) / Tổng dư nợ | $-$ |
| LEV | Đòn bẩy tài chính | Tổng nợ phải trả / Tổng vốn chủ sở hữu | $+$ |
| GDP | Tốc độ tăng trưởng kinh tế vĩ mô | Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm của Việt Nam | $+$ |
| INF | Tỷ lệ lạm phát | Tỷ lệ lạm phát hàng năm của Việt Nam | $+$ |
Phương pháp nghiên cứu và quy trình xử lý dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng phần mềm STATA để phân tích bộ dữ liệu bảng (Panel Data) với 271 quan sát thông qua quy trình gồm 5 bước thực nghiệm nghiêm ngặt:
- Thống kê mô tả và phân tích tương quan: Xác định giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, lớn nhất của các biến và lập ma trận tương quan Pearson để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính ban đầu.
- Ước lượng và lựa chọn mô hình cơ sở:
- Ước lượng mô hình bình phương bé nhất gộp (Pooled OLS) và mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM), sử dụng kiểm định F (F-test) để chọn mô hình phù hợp hơn.
- So sánh mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) thông qua kiểm định Hausman (Hausman test).
- Kiểm định các khuyết tật của mô hình:
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF).
- Kiểm định hiện tượng tự tương quan bậc 1 bằng kiểm định Wooldridge (Wooldridge test for autocorrelation).
- Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định nhân tử Lagrange Breusch-Pagan (Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test).
- Khắc phục khuyết tật mô hình: Áp dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) để xử lý hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
- Kiểm soát hiện tượng nội sinh bằng mô hình GMM: Ứng dụng phương pháp hồi quy mô-men tổng quát dạng hệ thống (Generalized Method of Moments - GMM) nhằm khắc phục triệt để hiện tượng nội sinh (Endogeneity). Kết quả mô hình GMM được kiểm định tính vững qua 4 tiêu chuẩn:
- Số lượng biến công cụ (Instruments) nhỏ hơn số lượng nhóm quan sát (Groups).
- Kiểm định Arellano-Bond đối với tự tương quan chuỗi bậc hai AR(2) có giá trị p-value $> 0.10$.
- Kiểm định Sargan về tính phù hợp của các biến công cụ có giá trị p-value $> 0.10$.
- Kiểm định Hansen về tính xác định quá mức của biến công cụ có giá trị p-value $> 0.10$.
Nguồn dữ liệu
Dữ liệu thứ cấp cấp vi mô được thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán thường niên của 27 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2011–2021. Dữ liệu vĩ mô (GDP, lạm phát) được trích xuất từ cơ sở dữ liệu chính thức của Ngân hàng Thế giới (World Bank).
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu (Introduction to the Research Topic)
Chương 1 thiết lập tổng thể cấu trúc nghiên cứu của đề tài. Tác giả nêu rõ tính cấp thiết của việc kiểm soát rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng nhằm đảm bảo an toàn hệ thống ngân hàng sau các biến động tài chính. Chương này xác định mục tiêu tổng quát, hệ thống 5 mục tiêu cụ thể, 5 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi dữ liệu gồm 27 ngân hàng thương mại trong 11 năm (2011–2021), ý nghĩa khoa học và bố cục 5 chương của khóa luận.
Chương 2: Tổng quan nghiên cứu (Review of the Literature)
Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng và cơ chế tác động tương hỗ giữa hai loại rủi ro đến an toàn tài chính ngân hàng. Tác giả phân tích các lý thuyết nền tảng từ Bryant (1980), Diamond & Dybvig (1983), Dermine (1986) đến các quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Đồng thời, chương này tổng thuật các công trình thực nghiệm quốc tế và trong nước (như Imbierowicz & Rauch, 2014; Acharya & Mora, 2013; Ghenimi et al., 2017; Võ Xuân Vinh & Mai Xuân Đức, 2020; Phạm Thụy Tú & Đào Lê Kiều Oanh, 2021), chỉ ra các quan điểm trái chiều về tác động của thanh khoản và tín dụng đến xác suất vỡ nợ của ngân hàng, từ đó xác lập khoảng trống nghiên cứu.
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu (Research Model and Methodology)
Chương 3 xây dựng mô hình kinh tế lượng chi tiết giải thích biến phụ thuộc $Z\text{-Score}$ qua 11 biến độc lập và biến kiểm soát. Tác giả định nghĩa công thức đo lường từng biến số và xây dựng hệ thống 11 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_{11}$). Chương này trình bày chi tiết quy trình kiểm định kinh tế lượng từ Pooled OLS, FEM, REM đến FGLS và GMM, đồng thời đặt ra các điều kiện kiểm định chuẩn tắc (F-test, Hausman test, VIF, Wooldridge test, Breusch-Pagan test, Arellano-Bond AR(2), Sargan test, Hansen test).
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận (Research Results and Discussion)
Chương 4 trình bày kết quả thực nghiệm từ phần mềm STATA. Nội dung bao gồm phân tích thống kê mô tả 271 quan sát, ma trận hệ số tương quan, kết quả các bước kiểm định mô hình và thảo luận chuyên sâu về các hệ số hồi quy GMM. Tác giả so sánh kết quả thực nghiệm với các nghiên cứu trước đây nhằm làm rõ thực trạng quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị (Conclusion and Recommendation)
Chương 5 đúc kết các phát hiện chính từ mô hình GMM, chỉ ra chiều hướng tác động của từng nhân tố vi mô đến độ an toàn của ngân hàng. Dựa trên kết quả định lượng, tác giả đưa ra các nhóm giải pháp thực tiễn gồm: nâng cao hiệu quả kinh doanh, giải pháp tăng trưởng tín dụng bền vững và các giải pháp đảm bảo an toàn vốn. Cuối chương, tác giả trình bày các hạn chế của nghiên cứu và gợi ý định hướng mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Số liệu thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Dữ liệu phân tích từ 27 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2011–2021 (271 quan sát) ghi nhận các thông số thống kê mô tả cụ thể:
| Biến số | Số quan sát (Obs) | Giá trị trung bình (Mean) | Độ lệch chuẩn (Std. Dev.) | Giá trị nhỏ nhất (Min) | Giá trị lớn nhất (Max) |
|---|---|---|---|---|---|
| Z-Score | 271 | 71.64 (71.187) | Lớn | 3.18 | 536.00 |
| LDR | 271 | 86.20% | 16.00% | 30.00% | 139.00% |
| NPLR | 271 | 2.60% | 5.00% | 0.00% | 67.00% |
| IGR | 271 | 15.00% | 27.00% | -45.00% | 137.00% |
| TLA | 271 | 55.00% | 11.00% | 21.60% (ACB) | 74.00% |
| SIZE | 271 | 8.06 | 0.00 | 7.17 (SGB) | 9.00 |
| ROE | 271 | 9.40% | 6.00% | 0.20% (NVB) | 26.00% |
| CAP | 271 | 9.00% | 3.00% | 4.06% (BID) | 23.80% (SGB) |
| LLP | 271 | 6.10% | 2.00% | 2.32% (STB) | 17.07% |
| LEV | 271 | 7.00 | 3.00 | 1.80 (TPB) | 17.00 |
| GDP | 271 | 5.94% | 1.00% | 2.60% (2021) | 7.00% |
| INF | 271 | 5.00% | 2.00% | 0.63% (2015) | 18.00% |
Kết quả các kiểm định lựa chọn mô hình và khuyết tật
- Lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM: Kiểm định F cho thấy $\text{Prob} > F = 0.000 < 0.05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác nhận mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS.
- Lựa chọn giữa FEM và REM: Kiểm định Hausman cho kết quả $\chi^2(11) = 11.3893$ với $\text{P-value} = 0.05$, chấp nhận giả thuyết $H_0$, cho thấy mô hình REM phù hợp hơn FEM.
- Kiểm định đa cộng tuyến: Toàn bộ hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 (trong đó hệ số VIF lớn nhất thuộc về biến LEV với giá trị 7.00), chứng minh mô hình không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kiểm định tự tương quan: Kiểm định Wooldridge cho kết quả $F(1, 26) = 5.0310$ với $\text{P-value} = 0.05$, bác bỏ $H_0$, xác nhận mô hình xuất hiện hiện tượng tự tương quan chuỗi.
- Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier cho kết quả $\text{Chibar2}(01) = 25.0000$ với $\text{Prob} > \text{chibar2} = 0.05$, xác nhận mô hình vi phạm giả định phương sai không đổi.
- Ước lượng GMM và kiểm định tính vững: Mô hình GMM hai bước được áp dụng thành công để kiểm soát hiện tượng nội sinh với các tiêu chuẩn kiểm định đạt yêu cầu:
- Số lượng công cụ ($25$) nhỏ hơn số nhóm quan sát ($27$).
- Kiểm định Arellano-Bond cho AR(2) đạt $\text{Pr} > z = 0.239 > 0.10$ (không có tự tương quan chuỗi bậc 2).
- Kiểm định Sargan đạt $\text{Prob} > \chi^2 = 0.999 > 0.10$.
- Kiểm định Hansen đạt $\text{Prob} > \chi^2 = 0.4467 > 0.10$.
Kết quả hồi quy GMM và phát hiện chính
Mô hình GMM được chọn làm kết quả kết luận cuối cùng của khóa luận với các tác động cụ thể:
| Biến số | Chiều hướng tác động | Mức ý nghĩa thống kê | Mức độ tác động cụ thể |
|---|---|---|---|
| NPLR | Âm ($-$ / Ngược chiều) | 1% ($\text{P-value} = 0.003$) | NPLR tăng 1 đơn vị làm $Z\text{-Score}$ giảm 142.87 đơn vị |
| ROE | Âm ($-$ / Ngược chiều) | 1% ($\text{P-value} = 0.000$) | ROE tăng 1 đơn vị làm $Z\text{-Score}$ giảm 1344.60 đơn vị |
| CAP | Âm ($-$ / Ngược chiều) | 1% ($\text{P-value} = 0.005$) | Tỷ lệ an toàn vốn tăng có tác động làm giảm $Z\text{-Score}$ |
| LEV | Âm ($-$ / Ngược chiều) | Có ý nghĩa thống kê | Đòn bẩy tài chính làm suy giảm mức độ an toàn |
| LDR | Dương ($+$ / Cùng chiều) | 10% | LDR tăng 1 đơn vị làm $Z\text{-Score}$ tăng 222.00 đơn vị |
| TLA | Dương ($+$ / Cùng chiều) | 5% / 10% | TLA tăng 1 đơn vị làm $Z\text{-Score}$ tăng 946.98 đơn vị |
| LLP | Dương ($+$ / Cùng chiều) | Có ý nghĩa thống kê | Tăng trích lập dự phòng đóng góp tích cực vào $Z\text{-Score}$ |
| Khác | Không có ý nghĩa | $p > 0.10$ | Các biến SIZE, IGR, GDP, INF không có ý nghĩa thống kê trong GMM |
Giải thích phát hiện:
- Tác động tiêu cực của NPLR: Tỷ lệ nợ xấu tăng phản ánh nguy cơ khách hàng mất khả năng chi trả, trực tiếp làm giảm độ ổn định tài chính.
- Tác động ngược chiều của ROE: Phản ánh sự đánh đổi giữa lợi nhuận và mức độ an toàn. Khi các ngân hàng thương mại cố gắng tối đa hóa lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu trong ngắn hạn, họ có xu hướng nới lỏng tiêu chuẩn tín dụng hoặc chấp nhận danh mục tài sản rủi ro cao hơn, làm gia tăng nguy cơ bất ổn tài chính.
- Tác động tích cực của LDR và TLA: Tín dụng vẫn là hoạt động kinh doanh cốt lõi tạo ra phần lớn thu nhập lãi thuần cho các ngân hàng Việt Nam. Việc duy trì và mở rộng quy mô tín dụng hợp lý giúp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng nguồn vốn huy động, gia tăng dòng thu nhập để củng cố bộ đệm an toàn tài chính.
Đóng góp của đề tài
- Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cập nhật trong giai đoạn 2011–2021 về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản và sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
- Vận dụng quy trình kinh tế lượng đa bước chặt chẽ, sử dụng phương pháp GMM để khắc phục hiện tượng nội sinh và các khuyết tật tự tương quan, phương sai thay đổi mà các mô hình OLS/FEM/REM gặp phải.
Giải pháp và khuyến nghị của tác giả
- Giải pháp nâng cao hiệu quả kinh doanh: Tối ưu hóa nguồn thu nhập ngoài lãi, kiểm soát chi phí hoạt động và nâng cao năng lực quản trị danh mục đầu tư nhằm giảm áp lực đánh đổi rủi ro lấy lợi nhuận.
- Giải pháp tăng trưởng tín dụng an toàn: Thiết lập quy trình thẩm định tín dụng chặt chẽ, quản trị nghiêm ngặt tỷ lệ nợ xấu (NPLR), giám sát chặt chẽ tỷ lệ LDR và dư nợ cho vay trên tổng tài sản (TLA) để ngăn ngừa rủi ro vỡ nợ dây chuyền.
- Giải pháp đảm bảo an toàn vốn: Cơ cấu lại nguồn vốn chủ sở hữu, duy trì tỷ lệ an toàn vốn (CAP) và tỷ lệ đòn bẩy (LEV) phù hợp với khẩu vị rủi ro và các chuẩn mực quản trị quốc tế.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Hạn chế của đề tài
- Phạm vi mẫu nghiên cứu: Bộ dữ liệu chỉ tập trung vào 27 ngân hàng thương mại cổ phần trong nước, chưa bao gồm khối ngân hàng thương mại 100% vốn nước ngoài, ngân hàng liên doanh hoặc các tổ chức tín dụng phi ngân hàng đang hoạt động tại Việt Nam.
- Phạm vi thời gian: Chuỗi dữ liệu kết thúc ở năm 2021, chưa phản ánh đầy đủ những tác động kinh tế và biến động thị trường tài chính sau năm 2021.
- Biến số vĩ mô: Các biến số vĩ mô (GDP, INF) trong mô hình GMM cuối cùng chưa đạt ý nghĩa thống kê, cho thấy mô hình chưa bao quát hết các yếu tố tác động từ môi trường vĩ mô và thể chế tài chính.
Hướng nghiên cứu tiếp theo
- Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu sang toàn bộ hệ sinh thái các tổ chức tín dụng tại Việt Nam, bao gồm ngân hàng chính sách, ngân hàng nước ngoài và các công ty tài chính.
- Kéo dài chuỗi thời gian quan sát sau năm 2021 nhằm đánh giá sự ổn định tài chính trong bối cảnh phục hồi kinh tế.
- Bổ sung thêm các biến kiểm soát vi mô và vĩ mô mới như chất lượng thể chế, khung pháp lý quản trị ngân hàng hoặc các chỉ số thanh khoản thị trường liên ngân hàng.
Giá trị tham khảo
- Đối với sinh viên và học viên cao học ngành Tài chính – Ngân hàng: Khóa luận là tài liệu tham khảo chi tiết về phương pháp xây dựng mô hình định lượng đánh giá rủi ro ngân hàng, cách đo lường chỉ số $Z\text{-Score}$ và quy trình kiểm định kinh tế lượng dữ liệu bảng trên phần mềm STATA.
- Đối với nhà nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng: Cung cấp hướng dẫn từng bước về việc so sánh các mô hình Pooled OLS, FEM, REM, phát hiện khuyết tật dữ liệu (tự tương quan qua kiểm định Wooldridge, phương sai thay đổi qua Breusch-Pagan) và kỹ thuật ước lượng GMM để xử lý biến nội sinh.
- Đối với nhà quản trị ngân hàng và cơ quan điều hành chính sách: Cung cấp các phát hiện thực nghiệm về mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu, chỉ tiêu khả năng sinh lời ROE và an toàn vốn để xây dựng các chính sách quản trị rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng phù hợp.
Câu hỏi thường gặp
1. Tác giả sử dụng thước đo nào để đại diện cho sự ổn định tài chính của ngân hàng và công thức bắt nguồn từ đâu?
Sự ổn định tài chính của ngân hàng được đo lường bằng chỉ số $Z\text{-Score}$ theo phương pháp đề xuất của Laeven (2009). Chỉ số $Z\text{-Score}$ phản ánh khoảng cách đến nguy cơ mất khả năng thanh toán của một ngân hàng; giá trị $Z\text{-Score}$ càng cao biểu thị mức độ ổn định và an toàn tài chính của ngân hàng càng lớn.
2. Vì sao mô hình GMM được chọn làm kết quả phân tích kết luận thay cho Pooled OLS, FEM, REM hay FGLS?
Mô hình ban đầu gặp phải hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge có $p = 0.05$) và phương sai sai số thay đổi (kiểm định Breusch-Pagan có $p = 0.05$). Sau khi khắc phục bằng FGLS, mô hình vẫn có thể tồn tại hiện tượng nội sinh giữa các biến tài chính. Tác giả áp dụng mô hình GMM hệ thống và kiểm định tính vững thành công (Arellano-Bond AR(2) có $p = 0.239$, Sargan có $p = 0.999$, Hansen có $p = 0.4467$), do đó kết quả từ GMM có độ chính xác cao nhất và được chọn làm kết luận cuối cùng.
3. Kết quả mô hình GMM cho thấy những yếu tố nội tại nào tác động tiêu cực đến sự ổn định tài chính của ngân hàng?
Theo kết quả hồi quy GMM, nhóm các yếu tố nội tại tác động tiêu cực (ngược chiều) đến chỉ số $Z\text{-Score}$ gồm: Tỷ lệ nợ xấu (NPLR, hệ số $-142.87$, mức ý nghĩa 1%), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE, hệ số $-1344.60$, mức ý nghĩa 1%), Tỷ lệ an toàn vốn (CAP, mức ý nghĩa 1%) và Đòn bẩy tài chính (LEV).
4. Hai biến đại diện quy mô tín dụng và thanh khoản là LDR và TLA có tác động như thế nào đến độ ổn định tài chính?
Cả hai biến LDR (tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động) và TLA (tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản) đều có tác động tích cực (cùng chiều) có ý nghĩa thống kê đến $Z\text{-Score}$. Cụ thể, tăng 1 đơn vị LDR làm $Z\text{-Score}$ tăng 222 đơn vị (mức ý nghĩa 10%) và tăng 1 đơn vị TLA làm $Z\text{-Score}$ tăng 946.98 đơn vị (mức ý nghĩa 10%), cho thấy hoạt động cho vay hiệu quả đóng góp quan trọng vào dòng thu nhập và độ an toàn tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
5. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập trong phạm vi nào?
Dữ liệu nghiên cứu bao gồm 271 quan sát từ 27 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam (loại trừ các ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài) trong giai đoạn 11 năm liên tục từ 2011 đến 2021, kết hợp số liệu vĩ mô từ Ngân hàng Thế giới (World Bank).
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trương Thành Nguyên đã phân tích và lượng hóa tác động của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đến sự ổn định tài chính của 27 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2011–2021 thông qua mô hình kinh tế lượng GMM. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu (NPLR), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ an toàn vốn (CAP) và đòn bẩy tài chính (LEV) có tác động tiêu cực đến chỉ số ổn định tài chính $Z\text{-Score}$, trong khi tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi (LDR), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA) và trích lập dự phòng (LLP) tác động tích cực. Công trình cung cấp cơ sở khoa học và thực nghiệm giúp các nhà quản trị ngân hàng thương mại xây dựng các giải pháp cân bằng giữa tăng trưởng tín dụng, kiểm soát nợ xấu và duy trì an toàn vốn hệ thống.