Giới thiệu dự án

Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò huyết mạch của nền kinh tế Việt Nam, thực hiện chức năng trung gian phân bổ vốn và duy trì ổn định vĩ mô. Giai đoạn 2011–2021 ghi nhận những biến động lớn của thị trường tài chính trong nước: khủng hoảng nợ xấu đạt đỉnh năm 2012 buộc Ngân hàng Nhà nước (NHNN) tiến hành đề án tái cơ cấu hệ thống, sáp nhập và mua lại bắt buộc các tổ chức tín dụng yếu kém với giá 0 đồng, kết hợp áp chuẩn Basel II theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN. Trong quá trình tái cấu trúc, cơ cấu cổ đông tại các NHTM có sự chuyển dịch rõ rệt về mức độ tập trung quyền sở hữu.

Vấn đề cốt lõi đặt ra là sự phân bổ quyền lực của các cổ đông lớn tác động như thế nào đến khả năng chống chịu rủi ro và an toàn hệ thống. Nếu quyền lực tập trung quá mức, cổ đông chi phối có thể thao túng chính sách cấp tín dụng cho các doanh nghiệp "sân sau" (vấn đề đại diện loại II). Ngược lại, sở hữu tập trung cao cũng có thể gia tăng năng lực giám sát ban điều hành, hạn chế sự liều lĩnh thái quá của nhà quản lý (vấn đề đại diện loại I). Đề tài nghiên cứu khoa học "Tác động của sở hữu tập trung đến sự ổn định ngân hàng" được thực hiện nhằm giải quyết tường minh mâu thuẫn này trên thực nghiệm tại Việt Nam.

Mục tiêu cụ thể của dự án nghiên cứu:

  1. Xác định khung lý thuyết và tổng hợp các mô hình kinh tế lượng đo lường tác động của cấu trúc sở hữu đến mức độ an toàn tài chính của ngân hàng.
  2. Xây dựng bộ chỉ tiêu tài chính vi mô từ 28 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011–2021 (278 quan sát bảng không cân bằng).
  3. Định lượng mức độ và chiều hướng tác động của biến sở hữu tập trung ($CCT$) lên chỉ số ổn định ($Z\text{-score}$) bằng các mô hình dữ liệu bảng tĩnh và động.
  4. Xử lý triệt để các khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh) nhằm đảm bảo hệ số ước lượng không chệch.
  5. Đề xuất các khuyến nghị định lượng cho cơ quan giám sát tiền tệ và các NHTM trong công tác quản trị sở hữu và quản lý an toàn vốn.

Dự án áp dụng phương pháp ước lượng Moment tổng quát hệ thống (System Generalized Method of Moments - SGMM) do Blundell & Bond (1998) đề xuất, sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc và các biến sai phân làm biến công cụ. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trên dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính kiểm toán của 28 NHTMCP tại Việt Nam, không bao gồm các ngân hàng 100% vốn nước ngoài hoặc ngân hàng liên doanh do đặc thù công bố thông tin.


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Các công trình nghiên cứu trước đây trên thế giới và tại Việt Nam đưa ra những kết luận trái ngược về mối quan hệ giữa sở hữu tập trung và ổn định tài chính:

Tác giả / Nghiên cứu Phương pháp & Phạm vi Biến đo lường chính Kết quả tác động Ưu điểm & Nhược điểm
Dong và cộng sự (2014) Dynamic Panel, NHTM Trung Quốc $Z\text{-score}$, Top 3 cổ đông lớn Cùng chiều (+) + Kiểm soát tốt can thiệp chính trị.
- Chưa phân lập rõ ảnh hưởng của đòn bẩy.
García-Marco & Robles (2008) Dynamic GMM, NHTM Tây Ban Nha Rủi ro tài sản, Top cổ đông Cùng chiều (+) + Khảo sát ngân hàng tiết kiệm & thương mại.
- Dữ liệu giai đoạn cũ (1993-2000).
Võ Xuân Vinh & Mai Xuân Đức (2020) Static Panel (OLS/FEM/REM), 31 NHTM VN $Z\text{-score}$, LLRGL, LDR Ngược chiều (-) + Dữ liệu phong phú tại Việt Nam.
- Chưa xử lý triệt để hiện tượng nội sinh qua SGMM.
Mô hình đề xuất (Nghiên cứu này) Two-step System GMM, 28 NHTM VN (2011-2021) $Z\text{-score}$, CCT (Top 1), Micro controls Cùng chiều (+) + Khắc phục hoàn toàn hiện tượng nội sinh và tự tương quan.
+ Dữ liệu cập nhật bao gồm giai đoạn tái cơ cấu nợ.

Phân loại yêu cầu hệ thống định lượng theo mô hình MoSCoW:

  • Must Have (Bắt buộc): Chỉ số đo lường phá sản $Z\text{-score}$, biến tỷ lệ sở hữu của cổ đông lớn nhất ($CCT$), kiểm định Sargan/Hansen và Arellano-Bond (AR1, AR2).
  • Should Have (Nên có): Các biến kiểm soát tài chính vi mô ($SIZE$, $ROE$, $CAP$, $LEV$, $LDR$, $IGR$, $LLP$, $TLA$).
  • Could Have (Có thể có): Các mô hình tĩnh đối chiếu (Pooled OLS, Fixed Effects, Random Effects, FGLS).
  • Won't Have (Chưa thực hiện đợt này): Tích hợp các biến vĩ mô ngoài ngành (lạm phát CPI, biến động tỷ giá hối đoái hàng tháng).
graph TD
    A[Thu thập dữ liệu BCTC 28 NHTM 2011-2021] --> B[Xử lý dữ liệu & Tính toán chỉ số tài chính]
    B --> C[Phân tích thống kê mô tả & Ma trận tương quan VIF]
    C --> D[Chạy hồi quy OLS, FEM, REM]
    D --> E{Kiểm định F-test & Hausman}
    E -->|Chọn FEM/REM| F[Kiểm định khuyết tật: Wald test & Wooldridge test]
    F -->|Xuất hiện Heteroskedasticity & Autocorrelation| G[Ước lượng FGLS]
    F -->|Xuất hiện Endogeneity & Dynamic Bias| H[Ước lượng Two-step System GMM]
    H --> I[Kiểm định Sargan & AR1 / AR2]
    I --> J[Kết luận mô hình & Đề xuất chính sách]

Thiết kế hệ thống định lượng và công nghệ

Cấu trúc công nghệ và dữ liệu phục vụ nghiên cứu thực nghiệm:

  • Công cụ phân tích kinh tế lượng: Stata phiên bản 14.2 / 16.0 MP, Microsoft Excel 2019 cho tiền xử lý ma trận dữ liệu.
  • Phương pháp ước lượng cốt lõi: xtdpdsys và gói mở rộng xtabond2 thực thi mô hình hồi quy động System GMM hai bước (Two-step SGMM) với sai số chuẩn vững vi chỉnh theo Windmeijer (2005).
  • Cơ sở dữ liệu cấu trúc bảng: 11 năm $\times$ 28 đối tượng bảng = 278 điểm quan sát thực tế (Unbalanced Panel Data).
Schema dữ liệu nghiên cứu (Data Dictionary):

Methodology

Quy trình nghiên cứu trải qua 4 giai đoạn chuẩn mực kinh tế lượng:

  1. Thiết lập mô hình lý thuyết: Dựa trên Lý thuyết cấu trúc hiệu quả (Harold Demsetz, 1973) và Lý thuyết người đại diện (Jensen & Meckling, 1976).
  2. Thu thập và làm sạch: Khai thác BCTC kiểm toán độc lập theo chuẩn mực VAS của 28 ngân hàng (VCB, CTG, BIDV, TCB, MBB, ACB, VPB, SCB, TPB,...).
  3. Kiểm tra tiền ước lượng: Tính hệ số phóng đại phương sai $VIF$ để loại trừ đa cộng tuyến ($VIF < 10$).
  4. Xử lý khuyết tật mô hình động:
    • Hiện tượng nội sinh phát sinh do biến trễ $Z\text{-score}_{i,t-1}$ tương quan với phần sai số cố định $\mu_i$.
    • Ước lượng System GMM kết hợp phương trình mức (level) và phương trình sai phân bậc 1 (first-difference) bằng các công cụ trễ:

$$\mathbb{E}[W_{i,t-s} \cdot \Delta \varepsilon_{it}] = 0 \quad \forall s \ge 2$$

$$\mathbb{E}[\Delta W_{i,t-s} \cdot (\mu_i + \varepsilon_{it})] = 0 \quad \forall s = 1$$


Implementation và kết quả

Development process & Đo lường thuật toán

Công thức xác định biến phụ thuộc phản ánh mức độ ổn định tài chính ($Z\text{-score}$):

$$Z\text{-score}{it} = \frac{ROA{it} + EQA_{it}}{\sigma(ROA_i)}$$

Trong đó:

  • $ROA_{it}$: Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản của ngân hàng $i$ năm $t$.
  • $EQA_{it}$: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng $i$ năm $t$.
  • $\sigma(ROA_i)$: Độ lệch chuẩn của $ROA$ ngân hàng $i$ trong toàn bộ giai đoạn nghiên cứu 2011–2021.

Mô hình hồi quy tổng quát:

$$Z\text{-score}{it} = \beta_0 + \beta_1 CCT{it} + \beta_2 IGR_{it} + \beta_3 TLA_{it} + \beta_4 SIZE_{it} + \beta_5 ROE_{it} + \beta_6 LLP_{it} + \beta_7 CAP_{it} + \beta_8 LEV_{it} + \beta_9 LDR_{it} + \varepsilon_{it}$$

Đoạn mã kịch bản Stata (Do-file script) thực thi mô hình chuẩn mực:

* Thiết lập không gian và thời gian cho dữ liệu bảng
tsset bank_id year

* 1. Thống kê mô tả dữ liệu
summarize Zscore CCT IGR TLA SIZE ROE LLP CAP LEV LDR

* 2. Kiểm định đa cộng tuyến qua VIF
regress Zscore CCT IGR TLA SIZE ROE LLP CAP LEV LDR
vif

* 3. Hồi quy FEM và REM để thực hiện kiểm định Hausman
xtreg Zscore CCT IGR TLA SIZE ROE LLP CAP LEV LDR, fe
estimates store fixed_model
xtreg Zscore CCT IGR TLA SIZE ROE LLP CAP LEV LDR, re
estimates store random_model
hausman fixed_model random_model

* 4. Kiểm định tự tương quan Wooldridge và phương sai sai số thay đổi Wald
xtserial Zscore CCT IGR TLA SIZE ROE LLP CAP LEV LDR
xttest3

* 5. Ước lượng hồi quy động System GMM hai bước (Two-step SGMM)
xtabond2 Zscore L.Zscore CCT IGR TLA SIZE ROE LLP CAP LEV LDR, ///
    gmm(L.Zscore CCT, laglimits(2 4) collapse) ///
    iv(IGR TLA SIZE ROE LLP CAP LEV LDR) ///
    twostep robust small

Testing và validation

Kết quả phân tích thống kê mô tả mẫu 278 quan sát:

Biến số Số quan sát ($N$) Giá trị trung bình (Mean) Độ lệch chuẩn (Std. Dev.) Giá trị nhỏ nhất (Min) Giá trị lớn nhất (Max)
Zscore 278 3,9266 0,9025 1,1592 (TPB - 2013) 6,3202 (SCB - 2015)
CCT 278 0,6609 (66,09%) 0,1519 0,3488 (TCB - 2017) 0,9745 (BAB - 2012)
IGR 278 0,1513 (15,13%) 0,2698 -0,4501 1,3785 (CTG - 2021)
TLA 278 0,5590 (55,90%) 0,1158 0,2162 (SSB - 2012) 0,7475 (CTG - 2020)
SIZE 278 8,0769 0,4854 7,1718 (SGB - 2012) 9,1851 (CTG - 2021)
ROE 278 0,0919 (9,19%) 0,0662 0,0003 (NVB - 2020) 0,2682 (ACB - 2011)
LLP 278 0,0610 (6,10%) 0,0268 0,0116 0,1753 (VPB - 2019)
CAP 278 0,0898 (8,98%) 0,0370 0,0269 (SCB - 2020) 0,2383 (SGB - 2012)
LEV 278 7,2044 3,2002 1,8049 (TPB - 2012) 20,3569 (SCB - 2020)
LDR 278 0,8581 (85,81%) 0,1690 0,3633 (MSB - 2014) 1,3960 (OCB - 2011)

Kiểm tra hiện tượng khuyết tật mô hình:

  • Kiểm định đa cộng tuyến: Chỉ số $VIF$ cực đại của tất cả các biến đều $< 3,5$ (nhỏ hơn nhiều so với ngưỡng 10), xác nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến.
  • Kiểm định Wald: $p\text{-value} = 0,0000 < 0,05 \rightarrow$ Xuất hiện phương sai sai số thay đổi.
  • Kiểm định Wooldridge: $p\text{-value} = 0,0012 < 0,05 \rightarrow$ Xuất hiện tự tương quan bậc 1 trong phần dư.
  • Kiểm định Arellano-Bond trên SGMM: $p\text{-value của } AR(1) < 0,05$ và $p\text{-value của } AR(2) = 0,284 > 0,05 \rightarrow$ Không có hiện tượng tự tương quan bậc 2.
  • Kiểm định Sargan / Hansen: $p\text{-value} = 0,168 > 0,05 \rightarrow$ Tập hợp biến công cụ ngoại sinh hoàn toàn hợp lệ.

Kết quả đạt được

Bảng tổng hợp kết quả hồi quy theo phương pháp System GMM (SGMM):

Biến giải thích Hệ số hồi quy ($\beta$) Sai số chuẩn (Std. Err.) Giá trị kiểm định ($z$) Mức ý nghĩa ($p$-value) Chiều hướng tác động
CCT +0,9142 0,2851 3,21 0,001 (1%) Cùng chiều (Tăng ổn định)
SIZE +0,4125 0,1730 2,38 0,017 (5%) Cùng chiều (Tăng ổn định)
LDR +0,6281 0,2512 2,50 0,012 (5%) Cùng chiều (Tăng ổn định)
ROE -1,8420 0,7821 -2,36 0,018 (5%) Ngược chiều (Giảm ổn định)
CAP -3,1154 1,3201 -2,36 0,018 (5%) Ngược chiều (Giảm ổn định)
LEV -0,0842 0,0371 -2,27 0,023 (5%) Ngược chiều (Giảm ổn định)
IGR +0,1052 0,1142 0,92 0,357 (Không có ý nghĩa) Không xác định
TLA +0,2418 0,3115 0,78 0,438 (Không có ý nghĩa) Không xác định
LLP -0,4812 0,6921 -0,70 0,486 (Không có ý nghĩa) Không xác định

Đổi mới và đóng góp

  1. Giải quyết tranh luận thực nghiệm bằng phương pháp định lượng nâng cao: Khác với các nghiên cứu dùng mô hình tĩnh Pooled OLS hoặc FEM/REM thông thường vốn bị chệch khi có biến trễ và nội sinh, đề tài đã ứng dụng thành công Two-step System GMM để chứng minh tại Việt Nam, sở hữu tập trung tác động tích cực (+0,9142, $p < 0,01$) đến sự ổn định ngân hàng.
  2. Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho Lý thuyết người đại diện loại I: Cổ đông lớn có tỷ lệ sở hữu chi phối ($CCT$ trung bình 66,09%) đóng vai trò là cơ chế giám sát hữu hiệu, ngăn ngừa việc nhà điều hành chấp nhận rủi ro quá đà nhằm trục lợi ngắn hạn, qua đó nâng cao chỉ số an toàn $Z\text{-score}$.
  3. Làm rõ tác động phi truyền thống của đòn bẩy và khả năng sinh lời:
    • $ROE$ có tác động âm (-1,8420, $p = 0,018$) hàm ý việc chạy theo tỷ suất sinh lời vốn quá cao trong ngắn hạn tiềm ẩn gia tăng rủi ro tài sản.
    • Đòn bẩy tài chính ($LEV$) tác động âm (-0,0842, $p = 0,023$) chỉ ra sự mở rộng dư nợ vượt quá mức đệm vốn chủ sở hữu sẽ làm suy giảm trực tiếp độ ổn định tài chính.
    • Quy mô ngân hàng ($SIZE$) tác động dương (+0,4125, $p = 0,017$), ủng hộ lý thuyết "Quá lớn để sụp đổ" (Too big to fail) và lợi thế quy mô trong việc tối ưu hóa chi phí quản trị rủi ro.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học trực tiếp cho các kịch bản ứng dụng trong quản lý vĩ mô và vi mô:

graph LR
    subgraph "Ngân hàng Nhà nước (Chính sách)"
        A1[Quy định trần sở hữu cổ đông] --> A2[Giám sát nhóm cổ đông liên quan]
        A2 --> A3[Đánh giá chuẩn an toàn vốn Basel II/III]
    end
    subgraph "Ngân hàng Thương mại (Quản trị)"
        B1[Tối ưu cấu trúc HĐQT] --> B2[Cân đối chỉ tiêu LDR & Đòn bẩy LEV]
        B2 --> B3[Kiểm soát đánh đổi giữa ROE và Rủi ro]
    end

Kịch bản ứng dụng thực tế

  1. Đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam:

    • Hoàn thiện quy định về giới hạn tỷ lệ sở hữu cổ phần theo Luật Các tổ chức tín dụng. Mặc dù cần ngăn chặn tình trạng thao túng và sở hữu chéo, NHNN cần có lộ trình phù hợp để không làm suy yếu vai trò của các cổ đông chiến lược có năng lực tài chính và quản trị minh bạch.
    • Tăng cường kiểm soát các chỉ số an toàn vi mô: giám sát chặt chẽ hệ số đòn bẩy ($LEV$) và tỷ lệ cấp tín dụng trên huy động ($LDR$), duy trì tỷ lệ $LDR$ hợp lý quanh ngưỡng trung bình 85,81% để đảm bảo thanh khoản hệ thống.
  2. Đối với Ban quản trị và điều hành NHTM:

    • Xây dựng cơ chế khuyến khích cổ đông lớn tham gia trực tiếp vào ủy ban quản trị rủi ro thuộc Hội đồng quản trị.
    • Không đặt nặng mục tiêu tăng trưởng nóng $ROE$ mà phải cân bằng với chỉ số an toàn vốn điều chỉnh theo rủi ro (RAROC).

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế dữ liệu: Mẫu nghiên cứu dừng lại ở 28 NHTM với 278 quan sát do một số ngân hàng yếu kém thuộc diện kiểm soát đặc biệt hoặc chưa niêm yết không công bố đầy đủ thuyết minh BCTC kiểm toán định kỳ.
  • Biến đại diện sở hữu: Nghiên cứu hiện sử dụng tỷ lệ sở hữu của 01 cổ đông lớn nhất ($CCT$). Chưa phân lập chi tiết theo loại hình cổ đông (cổ đông nhà nước, cổ đông nước ngoài, cổ đông tổ chức và cổ đông cá nhân) cũng như chỉ số đa dạng hóa sở hữu Herfindahl-Hirschman ($HHI$).
  • Hướng nghiên cứu mở rộng:
    1. Ứng dụng các thuật toán học máy (Machine Learning như Random Forest, XGBoost) kết hợp mô hình kinh tế lượng để dự báo sớm nguy cơ vỡ nợ ngân hàng (Early Warning System).
    2. Bổ sung các biến kiểm soát vĩ mô tương tác: lạm phát, tăng trưởng GDP, và lãi suất tái chiết khấu của NHNN.

Đối tượng hưởng lợi

  • Cơ quan quản lý (NHNN): Có thêm bằng chứng thực nghiệm về cấu trúc sở hữu tại Việt Nam để hoàn thiện khung pháp lý giám sát an toàn vi mô và vĩ mô.
  • Hội đồng quản trị & Ban điều hành NHTM: Định hình rõ chiến lược cơ cấu vốn cổ đông và kiểm soát sự đánh đổi giữa mục tiêu lợi nhuận ($ROE$) và ổn định hoạt động ($Z\text{-score}$).
  • Nhà đầu tư & Cổ đông chiến lược: Hiểu rõ giá trị của quyền kiểm soát và vai trò giám sát đối với sự phát triển an toàn dài hạn của tổ chức tín dụng.
  • Học viên & Nhà nghiên cứu: Tiếp cận quy trình kiểm định kinh tế lượng hoàn chỉnh từ OLS, FEM/REM, FGLS đến Two-step System GMM trên dữ liệu tài chính ngân hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và môi trường để tái lập mô hình nghiên cứu là gì?

Cần cài đặt phần mềm Stata phiên bản 14.0 trở lên, cài đặt các module mở rộng từ thư viện Boston College: ssc install xtabond2, ssc install xttest3, ssc install xtserial. Dữ liệu đầu vào cần được cấu trúc theo định dạng Panel Data chuẩn (tsset bank_id year).

2. Tại sao phương pháp hồi quy System GMM (SGMM) lại vượt trội hơn Pooled OLS hay Fixed Effects (FEM)?

Các mô hình tĩnh (OLS, FEM, REM) không giải quyết được hiện tượng nội sinh gây ra bởi biến phụ thuộc có độ trễ $Z\text{-score}_{i,t-1}$ và quan hệ nhân quả hai chiều giữa các chỉ số tài chính. System GMM sử dụng hệ thống phương trình mức và phương trình sai phân kết hợp ma trận biến công cụ trễ, giúp loại bỏ hoàn toàn các sai lệch này và đem lại ước lượng vững.

3. Tại sao chỉ số Z-score lại được lựa chọn làm thước đo độ ổn định ngân hàng?

$Z\text{-score}$ đo lường số lượng độ lệch chuẩn mà lợi nhuận của ngân hàng phải giảm xuống trước khi vốn chủ sở hữu bị xóa sạch ($[ROA + EQA] < 0$). Chỉ số này kết hợp đồng thời 3 khía cạnh cốt lõi: khả năng sinh lời ($ROA$), mức đệm vốn an toàn ($EQA$), và mức độ biến động rủi ro ($\sigma(ROA)$).

4. Kết quả cho thấy tỷ lệ sở hữu tập trung tăng làm tăng ổn định ngân hàng có mâu thuẫn với chủ trương chống sở hữu chéo không?

Không mâu thuẫn. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng sự hiện diện của cổ đông lớn có trách nhiệm và tỷ lệ biểu quyết cao giúp tăng cường giám sát ban điều hành (giảm chi phí đại diện loại I). Chủ trương của NHNN là chống việc "thao túng ngầm, sở hữu chéo thiếu minh bạch", hoàn toàn phù hợp với việc khuyến khích các cổ đông lớn chiến lược đầu tư dài hạn và minh bạch thông tin.

5. Tại sao ROE và Vốn chủ sở hữu (CAP) trong mô hình này lại có hệ số âm đối với Z-score?

Trong mẫu nghiên cứu 2011–2021 tại Việt Nam, các ngân hàng chạy theo chỉ tiêu $ROE$ ngắn hạn thường đẩy mạnh giải ngân vào các phân khúc tín dụng rủi ro cao (bất động sản, trái phiếu doanh nghiệp), dẫn đến biến động $\sigma(ROA)$ tăng nhanh hơn mức tăng của $ROA$. Tương tự, tỷ lệ vốn kế toán ($CAP$) cao ở một số ngân hàng nhỏ nhưng năng lực sinh lời thấp vẫn làm chỉ số khoảng cách phá sản $Z\text{-score}$ suy giảm.


Kết luận

Công trình nghiên cứu đã phân tích và định lượng thành công tác động của sở hữu tập trung đến mức độ ổn định tài chính của 28 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2011–2021. Bằng phương pháp ước lượng Moment tổng quát hệ thống (System GMM) hai bước, nghiên cứu khẳng định sở hữu tập trung có tác động cùng chiều ($\beta = +0,9142$, $p < 0,01$) đến chỉ số an toàn $Z\text{-score}$. Đồng thời, quy mô ngân hàng ($SIZE$) và tỷ lệ cấp tín dụng trên huy động ($LDR$) đóng vai trò hỗ trợ ổn định tài chính, trong khi đòn bẩy quá mức ($LEV$) và việc chạy theo tỷ suất sinh lời ngắn hạn ($ROE$) làm gia tăng rủi ro hoạt động. Các phát hiện thực nghiệm này cung cấp cơ sở dữ liệu và khuyến nghị chính sách xác đáng cho Ngân hàng Nhà nước trong việc hoàn thiện khung pháp lý giám sát cơ cấu sở hữu và an toàn hệ thống ngân hàng tại Việt Nam.