Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại

Tổng hợp kiến thức Yếu tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương ..., tiếp cận khoa học, hỗ trợ học tập và nghiên cứu hiệu quả trong

• Tác giả: Lâm Thanh Phi
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM
• Chuyên ngành: Kinh Tế
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Mức Xếp Hạng Tín Nhiệm Của Ngân Hàng Thương Mại – Nghiên Cứu Tại Các Nền Kinh Tế Phát Triển Và Các Nền Kinh Tế Mới Nổi
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC SƠ ĐỒ VÀ ĐỒ THỊ
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Bối cảnh nghiên cứu
• 1.2. Vấn đề nghiên cứu
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.5. Đối tượng, phạm vi, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
• 1.6.1. Ý nghĩa khoa học
• 1.6.2. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.7. Những đóng góp của luận án
• 1.8. Kết cấu của luận án
• 2. CHƯƠNG 2: XẾP HẠNG TÍN NHIỆM NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI CÁC NỀN KINH TẾ PHÁT TRIỂN VÀ CÁC NỀN KINH TẾ MỚI NỔI
• 2.1. Tổng quan về MXHTN của NHTM
• 2.1.1. Khái niệm về MXHTN của NHTM
• 2.1.2. Phương pháp đánh giá MXHTN của NHTM
• 2.1.2.1. Hệ thống thống nhất đánh giá các tổ chức tài chính (The Uniform Financial Institutions Rating System - UFIRS)
• 2.1.2.2. Phương pháp đánh giá MXHTN NHTM của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế
• 2.2. Đặc điểm kinh tế và đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi
• 2.2.1. Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế phát triển
• 2.2.2. Một số đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển
• 2.2.3. Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế mới nổi
• 2.2.4. Một số đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
• 2.3. Cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM
• 2.3.1. Sự tác động của các yếu tố vĩ mô đến MXHTN của NHTM
• 2.3.2. Sự tác động của yếu tố hỗ trợ từ chính phủ hay tập đoàn mẹ đến MXHTN của các NHTM
• 2.3.3. Sự tác động của các yếu tố đặc thù của NHTM đến MXHTN
• 2.4. Cơ sở lý thuyết về sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển
• 2.4.1. Khái niệm về bất cân xứng thông tin
• 2.4.2. Nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển
• 2.4.3. Bất cân xứng thông tin tạo ra sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển
• 2.5. Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan
• 2.5.1. Mức độ tin cậy và tính thống nhất trong các đánh giá MXHTN của NHTM
• 2.5.2. Xây dựng mô hình dự báo MXHTN
• 2.5.2.1. Các nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại bằng các mô hình hồi quy thống kê
• 2.5.2.2. Các nghiên cứu sử dụng các phương pháp phân loại trí tuệ nhân tạo
• 2.6. Khe hổng nghiên cứu và khung phân tích của luận án
• 2.6.1. Khe hổng nghiên cứu
• 2.6.2. Khung phân tích của luận án
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.1.1. Mô hình hồi quy Ordered Logit
• 3.1.2. Xác định và đo lường biến phụ thuộc
• 3.1.3. Xác định và đo lường các biến giải thích
• 3.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.3. Các giả thuyết nghiên cứu
• 3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Phân tích phương sai một yếu tố các chỉ tiêu tài chính NHTM theo từng MXHTN
• 4.2. Kết quả phương pháp lựa chọn biến giải thích và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy Ordered logit
• 4.2.1. Kết quả phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình hồi quy Ordered logit
• 4.2.2. Kết quả đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
• 4.3. Kiểm định các giả định trong mô hình Ordered logit
• 4.3.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình (Multicollinearity)
• 4.3.2. Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình (heteroskedasticity)
• 4.3.3. Kiểm tra việc thiếu biến giải thích cần thiết trong mô hình
• 4.4. Đánh giá tác động biên của một số biến giải thích trong mô hình
• 4.5. Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi
• 4.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 4.6.1. Thảo luận các kết quả nghiên cứu từ mô hình dự đoán MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
• 4.6.1.1. Tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
• 4.6.1.2. Tác động của yếu tố sở hữu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
• 4.6.1.3. Tác động của yếu tố quy mô đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
• 4.6.1.4. Tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
• 4.6.2. Thảo luận các kết quả nghiên cứu từ mô hình dự đoán MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển
• 4.6.2.1. Tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển
• 4.6.2.2. Tác động của yếu tố sở hữu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển
• 4.6.2.3. Tác động của yếu tố quy mô đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển
• 4.6.2.4. Tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển
• 4.6.3. Thảo luận kết quả xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi
• 4.6.3.1. Sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi
• 4.6.3.2. Sự khác biệt trong tác động của yếu tố sở hữu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi
• 4.6.3.3. Sự khác biệt trong tác động của yếu tố quy mô và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH
• 5.2. Gợi ý chính sách
• 5.2.1. Các gợi ý chính sách cho các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng
• 5.2.2. Các gợi ý chính sách cho các NHTM
• 5.2.3. Hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC
• Phụ lục 1a
• Phụ lục 2
• Phụ lục 3
• Phụ lục 4
• Phụ lục 5
• Phụ lục 6a
• Phụ lục 6b
• Phụ lục 7
• Phụ lục 8
• Phụ lục 9
• Phụ lục 10

Tóm tắt

I. Tổng quan về xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại

Xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại (NHTM) là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá khả năng tài chính và độ tin cậy của các tổ chức tài chính. Xếp hạng tín nhiệm không chỉ ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn của NHTM mà còn tác động đến quyết định đầu tư của các nhà đầu tư. Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s thường sử dụng các chỉ tiêu tài chính và yếu tố vĩ mô để đánh giá tín nhiệm ngân hàng. Tuy nhiên, sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này giữa các nền kinh tế phát triển và mới nổi vẫn chưa được nghiên cứu một cách đầy đủ. Điều này dẫn đến việc cần thiết phải xác định rõ các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của NHTM tại các nền kinh tế khác nhau.

1.1. Đặc điểm của các nền kinh tế phát triển và mới nổi

Các nền kinh tế phát triển thường có hệ thống tài chính ổn định hơn, với các quy định chặt chẽ và mức độ cạnh tranh cao hơn. Ngược lại, các nền kinh tế mới nổi thường đối mặt với nhiều rủi ro hơn, bao gồm rủi ro chính trị và kinh tế. Yếu tố ảnh hưởng đến tín nhiệm ngân hàng tại các nền kinh tế này có thể khác nhau, do sự khác biệt trong môi trường kinh doanh và quy định pháp lý. Nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố như rủi ro tín dụng, chất lượng tài sản và quản lý rủi ro có tác động mạnh mẽ đến mức xếp hạng tín nhiệm của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hơn so với các nền kinh tế phát triển.

II. Các yếu tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại

Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm của NHTM, bao gồm các yếu tố vĩ mô và vi mô. Các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, chính sách tiền tệ và rủi ro quốc gia có thể tác động đến tín nhiệm ngân hàng. Trong khi đó, các yếu tố vi mô như chất lượng tài sản, quản lý rủi ro và cấu trúc sở hữu cũng đóng vai trò quan trọng. Nghiên cứu cho thấy rằng quản lý rủi ro hiệu quả có thể cải thiện mức xếp hạng tín nhiệm của NHTM, đặc biệt là trong bối cảnh các nền kinh tế mới nổi, nơi mà rủi ro thường cao hơn.

2.1. Tác động của yếu tố vĩ mô

Yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế có thể ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm của NHTM. Khi nền kinh tế phát triển, khả năng thanh toán của NHTM cũng được cải thiện, dẫn đến việc nâng cao tín nhiệm ngân hàng. Ngược lại, trong thời kỳ suy thoái kinh tế, các NHTM có thể gặp khó khăn trong việc duy trì mức xếp hạng tín nhiệm. Các yếu tố như chính sách tiền tệ và rủi ro quốc gia cũng có thể tác động đến tín nhiệm ngân hàng, đặc biệt là trong các nền kinh tế mới nổi, nơi mà sự biến động kinh tế thường xuyên xảy ra.

III. Đánh giá và phân tích thực nghiệm

Đánh giá tín nhiệm ngân hàng thông qua các mô hình phân tích thực nghiệm là một phương pháp hiệu quả để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng có sự khác biệt rõ rệt trong tác động của các yếu tố đến xếp hạng tín nhiệm giữa các nền kinh tế phát triển và mới nổi. Việc sử dụng các mô hình hồi quy và phân tích phương sai giúp xác định rõ hơn các yếu tố này. Kết quả cho thấy rằng rủi ro tín dụng và quản lý rủi ro có tác động mạnh mẽ đến tín nhiệm ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi, trong khi các yếu tố tài chính lại có ảnh hưởng lớn hơn tại các nền kinh tế phát triển.

3.1. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng mức xếp hạng tín nhiệm của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi các yếu tố vĩ mô như rủi ro quốc gia và tăng trưởng kinh tế. Trong khi đó, tại các nền kinh tế phát triển, các yếu tố tài chính như chất lượng tài sản và quản lý rủi ro lại có vai trò quan trọng hơn. Điều này cho thấy rằng các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi cần chú trọng đến việc cải thiện quản lý rủi ro và giảm thiểu rủi ro tín dụng để nâng cao mức xếp hạng tín nhiệm.

Nội dung chính

Tổng quan về luận án

Nghiên cứu về các yếu tố quyết định mức xếp hạng tín nhiệm (MXHTN) của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò nền tảng trong quản trị rủi ro tài chính quốc tế và an toàn hệ thống vĩ mô. Luận án tiến sĩ kinh tế của tác giả Lâm Thanh Phi Quỳnh (2018) tại Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh với đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại – Nghiên cứu tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi" đã tạo dựng một dấu ấn khoa học tiên phong. Bằng việc phân tách và đối chiếu có hệ thống giữa hai nhóm quốc gia có cấu trúc thể chế và trình độ phát triển tài chính khác biệt, nghiên cứu đã giải mã cơ chế định giá rủi ro của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế (CRAs) như Fitch Ratings, Standard & Poor's (S&P) và Moody's.

Khoảng trống nghiên cứu (research gap) trọng tâm mà luận án xác định xuất phát từ sự thiếu nhất quán trong y văn thực nghiệm quốc tế và sự thiếu minh bạch trong phương pháp luận của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm. Mặc dù các CRAs công bố các tiêu chí chung như Hệ thống thống nhất đánh giá các tổ chức tài chính (The Uniform Financial Institutions Rating System - UFIRS/CAMELS) do Hội đồng Giám sát các Tổ chức Tài chính Liên bang Mỹ (FFIEC, 1979) ban hành, hay khung phân tích Viability Rating (VR) của Fitch (2014) và Stand Alone Credit Profile (SACP) của Standard & Poor's (2010), họ không công khai trọng số cụ thể cũng như chiều hướng tác động định lượng của từng yếu tố. Đặc biệt, các công trình trước đây như Poon và cộng sự (1999), Matousek và Stewart (2009), Ioannidis và cộng sự (2010), hay Caporale và cộng sự (2012) thường gộp chung mẫu dữ liệu từ nhiều quốc gia mà không phân tích sâu sắc sự khác biệt mang tính cấu trúc giữa các nền kinh tế phát triển (nhóm G7, Thụy Sĩ, Hà Lan, Australia...) và các nền kinh tế mới nổi (Trung Quốc, Ấn Độ, Brazil, Việt Nam...).

Luận án thiết lập hệ thống 2 câu hỏi nghiên cứu và các giả thuyết tương ứng:

• Câu hỏi nghiên cứu 1: Có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống (mức độ rủi ro quốc gia Country_Rating, mức độ rủi ro ngành ngân hàng Bicra) đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi hay không?
  • Giả thuyết H1: Các yếu tố mang tính chất hệ thống có tác động mạnh hơn đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển.
• Câu hỏi nghiên cứu 2: Có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố đặc trưng riêng của NHTM (quy mô LnAss, đặc điểm sở hữu Government, Group, và các chỉ số tài chính CAMELS) đến MXHTN giữa hai nhóm nền kinh tế hay không?
  • Giả thuyết H2a: Đặc điểm sở hữu nhà nước và sở hữu tập đoàn nước ngoài tạo ra sự nâng đỡ xếp hạng tín nhiệm khác biệt giữa hai nhóm thị trường.
  • Giả thuyết H2b: Các chỉ số tài chính nội tại phản ánh mức độ rủi ro có tác động đến MXHTN tại các nền kinh tế phát triển mạnh mẽ hơn so với tại các nền kinh tế mới nổi.

Khung lý thuyết của luận án tích hợp chặt chẽ giữa Lý thuyết Bất cân xứng thông tin (Information Asymmetry Theory), Lý thuyết Tối ưu hóa hàm mục tiêu của tổ chức xếp hạng tín nhiệm (Liu & Ferri, 2001), và Khung đánh giá an toàn vốn ngân hàng (Basel II/III, CAMELS). Phạm vi không gian và thời gian của nghiên cứu bao quát dữ liệu ngân hàng trong giai đoạn 2010–2015, tập hợp thông tin tài chính vi mô từ cơ sở dữ liệu Bankscope kết hợp với dữ liệu xếp hạng tín nhiệm dài hạn của Fitch Ratings và chỉ số đánh giá rủi ro hệ thống quốc gia từ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và Ngân hàng Thế giới (WB).

---

Literature Review và Positioning

Tổng quan y văn về xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại được chia thành hai nhánh nghiên cứu chính:

Nhánh nghiên cứu thứ nhất tập trung vào tính tin cậy, tính thống nhất và bản chất của các đánh giá tín nhiệm. Liu và Ferri (2001), Poon và Firth (2005), cùng Poon và cộng sự (2009) đã chứng minh tồn tại sự bất bình đẳng lớn giữa các đánh giá xếp hạng theo yêu cầu (solicited ratings) và không theo yêu cầu (unsolicited/shadow ratings). Standard & Poor's từng gắn ký hiệu pi (Public Information) và Fitch sử dụng ký hiệu s (Shadow) để chỉ các mức xếp hạng thuần túy dựa trên thông tin đại chúng. Roy (2005) chỉ ra rằng hơn 80% các đánh giá không theo yêu cầu của S&P tập trung tại các nền kinh tế mới nổi ở Châu Á, Châu Phi và Nam Mỹ. Điều này dẫn đến hiện tượng các CRAs đưa ra mức xếp hạng thấp hơn (rating penalty) một cách có hệ thống đối với ngân hàng thuộc các thị trường mới nổi do tính thận trọng trước tình trạng thiếu hụt dữ liệu kiểm toán độc lập và rủi ro đạo đức (Harington, 1997; Standard & Poor's, 2000).

Nhánh nghiên cứu thứ hai hướng đến việc xây dựng mô hình dự báo định lượng MXHTN. Các nhà nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy xác suất thứ bậc như Ordered Logit/Ordered Probit (Poon et al., 1999; Matousek & Stewart, 2009; Caporale et al., 2012) hoặc các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo như Support Vector Machines (SVM), Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), và Rough Set Theory (Ioannidis et al., 2010; Bellotti et al., 2011a, 2011b; Chen, 2012). Tuy nhiên, các tranh biện học thuật lớn vẫn chưa có hồi kết:

• Trường phái vĩ mô áp đảo: Caporale và cộng sự (2012) cho rằng xếp hạng chủ quyền quốc gia (sovereign ceiling) áp đặt một ranh giới cứng nhắc lên xếp hạng của NHTM, khiến các biến số tài chính nội tại trở nên thứ yếu trong giai đoạn bất ổn kinh tế.
• Trường phái vi mô nền tảng: Ngược lại, Shen và cộng sự (2012) lập luận rằng các chỉ tiêu tài chính như ROAA, ROAE, tỷ lệ lãi cận biên (NIM), tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay (LoanLoss_Ln) vẫn là nhân tố cốt lõi phản ánh năng lực trả nợ thực chất của ngân hàng nếu kiểm soát tốt mức độ bất cân xứng thông tin.

Luận án định vị nghiên cứu bằng cách khắc phục trực tiếp những hạn chế của các nghiên cứu quốc tế đi trước:

1. So sánh với công trình của Shen và cộng sự (2012), vốn chỉ xem xét một số lượng hạn chế các chỉ số tài chính trên mẫu dữ liệu hỗn hợp, luận án phân tách hoàn toàn thành hai tập dữ liệu độc lập cho thị trường phát triển và thị trường mới nổi, đồng thời bổ sung đầy đủ các biến đo lường rủi ro hệ thống ngành (Bicra) và hình thức sở hữu (Government, Group).
2. So sánh với nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009) chỉ tập trung vào các ngân hàng thuộc khối OECD hoặc EU, luận án mở rộng sang các nền kinh tế chuyển đổi và đang phát triển, sử dụng phương pháp biến tương tác (interaction terms) để kiểm định sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về độ nhạy cảm của các hệ số hồi quy.

---

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án mở rộng Lý thuyết Bất cân xứng thông tin của Akerlof (1970), Stiglitz và Weiss (1981), và Mishkin (1999) vào lĩnh vực định mức tín nhiệm ngân hàng quốc tế. Tác giả đã vận dụng và phát triển mô hình toán học tối ưu hóa hành vi của CRAs theo đề xuất của Liu và Ferri (2001). Cụ thể, hàm tổn thất của tổ chức xếp hạng được biểu diễn qua việc tối thiểu hóa khoảng cách bình phương giữa mức xếp hạng công bố ($R_f$) và rủi ro thực tế ($R_t$):

$$U = - [R_f - R_t]^2$$

Trong đó, rủi ro thực tế $R_t$ được cấu thành từ rủi ro đặc trưng riêng của ngân hàng ($R_c$) và rủi ro môi trường kinh tế vĩ mô hệ thống ($R_s$):

$$R_t = \alpha R_c + \beta R_s$$

Tiếp tục phân rã $R_c$ thành thành phần định lượng tài chính ($R_q$) và thành phần định tính quản trị ($R_l$):

$$R_c = \gamma R_q + (1 - \gamma) R_l$$

Khi tổ chức xếp hạng tối đa hóa hàm hữu dụng dưới ràng buộc chuẩn hóa trọng số $(\mu = 1 - \lambda - \beta)$, phương trình xếp hạng cân bằng trở thành:

$$R_f = \lambda R_q + \beta R_s + (1 - \lambda - \beta) R_l$$

Đóng góp lý thuyết breakthrough của luận án nằm ở việc chứng minh bằng thực nghiệm rằng cấu trúc trọng số này bị dịch chuyển căn bản giữa hai nhóm nền kinh tế:

• Tại các nền kinh tế phát triển, nơi tính minh bạch thông tin cao và chuẩn mực kế toán IFRS được thực thi nghiêm ngặt, trọng số $\lambda$ (tài chính định lượng) và $1 - \lambda - \beta$ (năng lực quản trị) chiếm ưu thế áp đảo.
• Ngược lại, tại các nền kinh tế mới nổi, do chất lượng báo cáo tài chính kém tin cậy và sự phổ biến của xếp hạng không theo yêu cầu (chiếm trên 80% theo Roy, 2005), các CRAs chủ động giảm thiểu trọng số $\lambda$, đồng thời nâng cao trọng số rủi ro vĩ mô $\beta$.

Đồng thời, luận án củng cố Lý thuyết Nâng đỡ từ Nhà nước (State Support Hypothesis) và Lý thuyết "Quá lớn để sụp đổ" (Too-Big-To-Fail) của Iannotta và cộng sự (2010), cũng như lý giải xung đột lợi ích và rủi ro đạo đức trong sở hữu ngân hàng (Lassoued et al., 2016).

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án tích hợp đa tầng ba trụ cột lý thuyết lớn:

1. Hệ thống chỉ tiêu tài chính CAMELS (UFIRS - FFIEC, 1979): Đại diện cho các yếu tố vi mô nội tại (Capital adequacy, Asset quality, Management capability, Earning capacity, Liquidity, Sensitivity to market risk).
2. Khung đánh giá rủi ro hệ thống (Sovereign Risk Framework & S&P BICRA): Đại diện cho rủi ro vĩ mô và rủi ro thể chế ngành ngân hàng.
3. Lý thuyết Bất cân xứng thông tin: Đóng vai trò là cơ chế điều tiết (moderating mechanism) tạo ra sự phân kỳ trong hành vi đánh giá của CRAs giữa hai nhóm quốc gia.

Điều kiện biên (boundary conditions) của khung phân tích được xác định rõ ràng: mô hình vận hành tối ưu trong điều kiện các ngân hàng có công bố số liệu tài chính liên tục trên hệ thống Bankscope và được Fitch cấp mã xếp hạng tín nhiệm dài hạn. Khung phân tích loại trừ các định chế tài chính phi ngân hàng và các tổ chức tín dụng vi mô phi chính thức.

---

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu được xây dựng trên lập trường nhận thức luận thực chứng (positivism paradigm) và phương pháp suy diễn định lượng chặt chẽ (deductive empirical approach). Thiết kế nghiên cứu đa cấp độ (multi-level design) kết hợp đồng thời:

• Cấp độ vĩ mô/ngành (Macro/Industry level): Xếp hạng rủi ro quốc gia (Country_Rating), Chỉ số rủi ro ngành ngân hàng theo quốc gia (Bicra).
• Cấp độ vi mô tổ chức (Bank level): Cơ cấu sở hữu (Government, Group), quy mô tổng tài sản (LnAss), tốc độ tăng trưởng tài sản (AssGrow), chất lượng tài sản (LoanLoss_Ln - dự phòng rủi ro cho vay/tổng dư nợ), tỷ lệ sinh lời (ROAE, ROAA), biên lãi thuần (NIM), thu nhập ngoài lãi (OthIn_Ass), và tính thanh khoản (LiqAss_Dep - tài sản thanh khoản/tiền gửi khách hàng).

Mô hình hồi quy thứ bậc Ordered Logit được lựa chọn làm công cụ toán học nền tảng do biến phụ thuộc (MXHTN) là biến định tính có thứ tự gồm $J$ bậc xếp hạng ($J = 1, 2, \dots, K$ từ mức vỡ nợ D đến mức an toàn tuyệt đối AAA):

$$y_i^* = \mathbf{x}_i' \boldsymbol{\beta} + \varepsilon_i$$

Xác suất để một ngân hàng $i$ rơi vào mức xếp hạng $j$ được xác định qua hàm phân phối logistic tích lũy $\Lambda(\cdot)$:

$$P(y_i = j) = P(\tau_{j-1} < y_i^* \le \tau_j) = \Lambda(\tau_j - \mathbf{x}i' \boldsymbol{\beta}) - \Lambda(\tau{j-1} - \mathbf{x}_i' \boldsymbol{\beta})$$

với $\tau_j$ là các ngưỡng cắt (cut points) cần ước lượng.

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình phân tích dữ liệu được tiến hành qua 5 bước tuần tự và nghiêm ngặt:

1. Phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA) và Kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis: Thực hiện kiểm tra sơ bộ sự khác biệt của từng chỉ tiêu tài chính giữa các mức xếp hạng tín nhiệm khác nhau, kết hợp kiểm định phương sai đồng nhất Bartlett/Levene.
2. Quy trình lựa chọn biến giải thích tối ưu: Nhằm tránh hiện tượng quá khớp (overfitting) và đa cộng tuyến, tác giả chia mẫu nghiên cứu thành 5 mẫu dữ liệu con ngẫu nhiên (sub-samples) kết hợp ước lượng trên toàn bộ mẫu. Các biến giải thích chỉ được giữ lại trong mô hình chính thức nếu có tần suất xuất hiện đạt ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$ hoặc $p < 0.10$) vượt trội trên các mẫu lặp.
3. Đánh giá mức độ phù hợp mô hình bằng Tiêu chuẩn Thông tin Bayesian (BIC): Giá trị tuyệt đối chênh lệch $|\Delta \text{BIC}| = |\text{BIC}_1 - \text{BIC}_2|$ được sử dụng để lựa chọn cấu trúc mô hình tối ưu (mô hình có BIC nhỏ hơn được ưu tiên lựa chọn khi $|\Delta \text{BIC}| > 10$).
4. Kiểm định các giả định kinh tế lượng:
   • Kiểm định đa cộng tuyến thông qua Hệ số khuếch đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF). Tất cả các biến được chọn đều có $\text{VIF} < 5.0$, loại trừ nguy cơ sai lệch ước lượng.
   • Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) và ước lượng hiệu chỉnh bằng sai số chuẩn vững (Robust Standard Errors / Huber-White sandwich estimator).
   • Kiểm tra hiện tượng bỏ sót biến thích hợp bằng kiểm định liên kết đặc tả mô hình (link test).
5. Đánh giá tác động biên (Marginal Effects): Tính toán đạo hàm riêng $\frac{\partial P(y=j)}{\partial x_k}$ để lượng hóa sự thay đổi xác suất ngân hàng được xếp vào từng bậc tín nhiệm cụ thể khi biến giải thích thay đổi 1 đơn vị.

Data và phân tích

• Mẫu dữ liệu: Dữ liệu chéo và dữ liệu bảng giai đoạn 2010–2015, tập trung sâu vào lát cắt kiểm định 2013–2015 gồm hàng trăm quan sát ngân hàng độc lập tại các quốc gia G7, Tây Âu, Châu Đại Dương (nhóm phát triển) và Châu Á, Mỹ Latinh, Đông Âu (nhóm mới nổi).
• Phân tích mô hình gộp với biến tương tác (Pooled Model with Interaction Terms): Để chứng minh sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm thị trường, tác giả thiết lập biến giả đại diện cho nền kinh tế mới nổi (Emer = 1 nếu là nền kinh tế mới nổi; = 0 nếu là nền kinh tế phát triển) và các biến tích chéo:

$$y_i^* = \mathbf{x}_i' \boldsymbol{\beta} + \delta \cdot \text{Emer}_i + (\mathbf{x}_i \cdot \text{Emer}_i)' \boldsymbol{\gamma} + \varepsilon_i$$

Hệ số $\boldsymbol{\gamma}$ phản ánh trực tiếp và chuẩn xác mức độ phân kỳ tác động của từng yếu tố giữa hai nhóm nền kinh tế. Toàn bộ các ước lượng và kiểm định được thực hiện bằng phần mềm kinh tế lượng chuyên dụng Stata.

---

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Kết quả ước lượng thực nghiệm từ các mô hình hồi quy Ordered Logit và phân tích biến tương tác mang lại 4 phát hiện mang tính đột phá:

+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
|                       MA TRẬN SO SÁNH TÁC ĐỘNG GIỮA HAI NHÓM NỀN KINH TẾ                       |
+--------------------------+------------------------------+-------------------------------------+
| Yếu tố tác động          | Nền kinh tế mới nổi (Emer)   | Nền kinh tế phát triển (Dev)        |
+--------------------------+------------------------------+-------------------------------------+
| Rủi ro quốc gia & Ngành  | Tác động RẤT MẠNH (Hệ số     | Tác động THẤP / Bị trung hòa        |
| (Country_Rating, Bicra)  | dương lớn, p < 0.01)         | (Do trần xếp hạng cao & ổn định)    |
+--------------------------+------------------------------+-------------------------------------+
| Chỉ số tài chính vi mô   | Tác động YẾU / Độ nhạy thấp  | Tác động RẤT MẠNH (ROAE, NIM,       |
| (CAMELS metrics)         | (Bị che mờ bởi rủi ro vĩ mô) | LoanLoss_Ln giải thích chính)       |
+--------------------------+------------------------------+-------------------------------------+
| Sở hữu Nhà nước          | Gia tăng MXHTN đáng kể       | Không có ý nghĩa thống kê /         |
| (Government Ownership)   | (Hiệu ứng bảo lãnh ngầm)     | Bị thị trường kỷ luật nghiêm ngặt   |
+--------------------------+------------------------------+-------------------------------------+
| Tập đoàn mẹ / Nước ngoài | Tác động TÍCH CỰC            | Tác động phân hóa tùy thuộc         |
| (Group Ownership)        | (Chuyển giao công nghệ/vốn)  | vào quy mô liên kết tài chính       |
+--------------------------+------------------------------+-------------------------------------+

1. Sự chi phối áp đảo của các yếu tố hệ thống tại các nền kinh tế mới nổi: Hệ số hồi quy của biến xếp hạng quốc gia (Country_Rating) và biến rủi ro ngành (Bicra) tại nhóm các nền kinh tế mới nổi có giá trị dương rất lớn và đạt ý nghĩa thống kê ở mức $p < 0.01$. Tác động biên cho thấy khi rủi ro quốc gia hoặc rủi ro ngành xấu đi, xác suất ngân hàng ở thị trường mới nổi bị tụt hạng xuống nhóm xếp hạng đầu cơ (speculative grade: BB, B, CCC) tăng vọt. Trong khi đó, tại các nền kinh tế phát triển, do nền tảng thể chế ổn định, trần xếp hạng chủ quyền không tạo ra áp lực đè nén lớn lên mức xếp hạng độc lập của ngân hàng.
2. Sự suy giảm vai trò của các chỉ tiêu tài chính tại các nền kinh tế mới nổi: Tại các nền kinh tế phát triển, các chỉ số phản ánh năng lực sinh lời (ROAE, NIM) và chất lượng tài sản (LoanLoss_Ln) có hệ số hồi quy mang ý nghĩa thống kê vượt trội ($p < 0.01$), chi phối xác suất được xếp vào các mức hạng cao cấp (AAA, AA, A). Ngược lại, tại các nền kinh tế mới nổi, tác động biên của các biến tài chính này suy giảm đáng kể. Điều này phản ánh rõ ràng sự hoài nghi của các CRAs đối với độ tin cậy của báo cáo tài chính tại các thị trường có chuẩn mực kế toán chưa hội tụ đầy đủ với thông lệ quốc tế.
3. Tác động phi đối xứng của đặc điểm sở hữu (Government và Group):
   • Biến sở hữu nhà nước (Government) có tác động cùng chiều mạnh mẽ đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi ($p < 0.05$), nhưng lại không có ý nghĩa thống kê rõ rệt tại các nền kinh tế phát triển. Điều này chứng minh rằng tại thị trường mới nổi, các ngân hàng quốc doanh nhận được "phần bù tín nhiệm" từ kỳ vọng giải cứu của chính phủ khi gặp biến cố thanh khoản, bất chấp hiệu quả sinh lời nội tại có thể thấp hơn ngân hàng tư nhân (phù hợp với Iannotta et al., 2010).
   • Biến sở hữu bởi tập đoàn mẹ hoặc đối tác chiến lược nước ngoài (Group) có tác động tích cực đến MXHTN tại thị trường mới nổi, nhờ sự chuyển giao uy tín quản trị, năng lực công nghệ và khả năng hỗ trợ thanh khoản khẩn cấp (Mirzaei et al., 2014).
4. Hiệu ứng quy mô tài sản (LnAss): Biến quy mô tổng tài sản duy trì tác động dương có ý nghĩa thống kê cao ở cả hai nhóm quốc gia ($p < 0.01$), khẳng định quy luật ngân hàng có quy mô càng lớn thì khả năng đa dạng hóa danh mục tín dụng càng cao và vị thế thị trường càng vững chắc, củng cố mức độ an toàn tín nhiệm.

Implications đa chiều

• Về mặt lý thuyết: Luận án kiểm định thành công mô hình toán học về hành vi xếp hạng của Liu và Ferri (2001), bổ sung bằng chứng thực nghiệm liên quốc gia chứng minh sự dịch chuyển trọng số đánh giá tín nhiệm từ vi mô sang vĩ mô dưới tác động của bất cân xứng thông tin.
• Về mặt phương pháp luận: Thiết lập quy trình chuẩn tắc kết hợp giữa lựa chọn biến dựa trên mẫu con lặp lại, tiêu chí thông tin Bayesian (BIC) và mô hình Ordered Logit với biến tương tác, cung cấp khuôn khổ mẫu cho các nghiên cứu tài chính thực nghiệm đa quốc gia.
• Về mặt thực tiễn quản trị ngân hàng: Các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi nhận thức rõ rằng việc đơn thuần cải thiện các chỉ số tài chính nội bảng là chưa đủ để thăng hạng tín nhiệm quốc tế. Các ngân hàng cần chủ động minh bạch hóa thông tin, chủ động yêu cầu xếp hạng (solicited ratings) thay vì chấp nhận xếp hạng bóng mờ (shadow ratings), tăng cường hợp tác với cổ đông chiến lược nước ngoài và chuẩn hóa quy trình kế toán theo IFRS.
• Về mặt chính sách quản lý vĩ mô: Ngân hàng Trung ương và các cơ quan thanh tra giám sát tại các thị trường mới nổi cần tập trung ổn định kinh tế vĩ mô và giảm thiểu rủi ro hệ thống ngành ngân hàng (Bicra). Nâng cao xếp hạng tín nhiệm chủ quyền quốc gia chính là giải pháp nền tảng để "mở trần" (unfreeze sovereign ceiling) cho toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại trong nước tiếp cận nguồn vốn quốc tế với chi phí thấp.

---

Limitations và Future Research

Luận án thẳng thắn thừa nhận các giới hạn học thuật nội tại:

1. Phạm vi dữ liệu tổ chức xếp hạng: Nghiên cứu chủ yếu khai thác dữ liệu xếp hạng tín nhiệm dài hạn của Fitch Ratings do mức độ bao phủ toàn diện trên hệ thống Bankscope. Nghiên cứu chưa đối chiếu đồng thời với kết quả đánh giá phân kỳ (split ratings) giữa Fitch, S&P và Moody's.
2. Đặc tính dữ liệu: Việc sử dụng dữ liệu kết hợp lát cắt ngang có thể chưa phản ánh trọn vẹn sự biến động liên tục theo chu kỳ kinh tế nhiều thập kỷ so với mô hình chuỗi thời gian dài hoặc mô hình dữ liệu bảng động (Dynamic Panel GMM).
3. Các yếu tố phi tài chính: Các biến số định tính phức tạp như văn hóa doanh nghiệp, chất lượng hệ thống kiểm soát nội bộ và chuẩn mực quản trị rủi ro khí hậu/ESG chưa được lượng hóa đầy đủ thành các biến độc lập.

Chương trình nghiên cứu tương lai (Future Research Agenda):

• Ứng dụng các mô hình học máy tiên tiến (Random Forest, XGBoost, Deep Neural Networks) kết hợp với kỹ thuật giải thích mô hình (SHAP values) để phân tích phi tuyến tính các nhân tố tác động đến MXHTN.
• Mở rộng nghiên cứu tác động của việc áp dụng toàn diện Basel III và các tiêu chuẩn công bố thông tin tài chính bền vững (ESG/IFRS S1 & S2) đối với mức xếp hạng tín nhiệm ngân hàng.
• Phân tích hiện tượng phân kỳ xếp hạng (Split Ratings) giữa các tổ chức xếp hạng nội địa và tổ chức xếp hạng quốc tế tại các thị trường cận biên và mới nổi.

---

Tác động và ảnh hưởng

• Tác động học thuật (Academic Impact): Luận án là tài liệu tham khảo nền tảng trong các nghiên cứu kinh tế lượng tài chính, cung cấp bằng chứng thực nghiệm vững chắc về sự tương tác giữa rủi ro thể chế vĩ mô và an toàn tài chính vi mô. Dự báo công trình sẽ tiếp tục được trích dẫn rộng rãi trong các nghiên cứu về cấu trúc thị trường tài chính và mô hình hóa rủi ro tín dụng ngân hàng.
• Tác động đến ngành ngân hàng (Industry Transformation): Định hình lại chiến lược quản trị rủi ro và quan hệ nhà đầu tư (IR) của các NHTM tại các nền kinh tế đang phát triển. Giúp các nhà quản trị nhận thức được tầm quan trọng của việc xóa bỏ bất cân xứng thông tin nhằm thoát khỏi "rating penalty".
• Ảnh hưởng chính sách công (Policy Influence): Cung cấp luận cứ khoa học để Ngân hàng Nhà nước và các bộ ngành liên quan xây dựng chiến lược nâng cao hệ số tín nhiệm quốc gia, hoàn thiện khung pháp lý về an toàn hoạt động ngân hàng tiệm cận chuẩn mực quốc tế, tạo điều kiện thuận lợi cho hệ thống ngân hàng hội nhập thị trường vốn toàn cầu.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Nghiên cứu sinh và Giảng viên ngành Tài chính - Ngân hàng: Tiếp cận một khung phân tích hoàn chỉnh, kết hợp nhuần nhuyễn giữa lý thuyết kinh tế vĩ mô, lý thuyết tài chính vi mô và phương pháp kinh tế lượng định lượng tiên tiến (Ordered Logit, BIC, Interaction models).
• Hội đồng quản trị và Ban điều hành NHTM: Nắm bắt được cơ chế chấm điểm và định giá rủi ro của các CRAs quốc tế, từ đó tối ưu hóa cơ cấu vốn, quản trị danh mục tài sản và xây dựng chiến lược truyền thông thông tin tài chính minh bạch.
• Cơ quan Quản lý và Hoạch định Chính sách (NHNN, Bộ Tài chính): Sở hữu cơ sở khoa học để thiết kế các chính sách vĩ mô nhằm ổn định hệ thống tài chính, kiểm soát rủi ro ngành và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia.
• Các Nhà đầu tư Quốc tế và Tổ chức Định mức Tín nhiệm: Hiểu rõ hơn về độ nhạy cảm của các ngân hàng tại thị trường mới nổi đối với các cú sốc vĩ mô, từ đó đưa ra các quyết định đầu tư và mô hình định giá rủi ro chuẩn xác hơn.

---

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì? Đóng góp độc đáo nhất là việc mở rộng và kiểm định thực nghiệm mô hình hàm tổn thất của Liu và Ferri (2001) dựa trên Lý thuyết Bất cân xứng thông tin, chứng minh rằng sự khác biệt về thể chế và chất lượng dữ liệu báo cáo tài chính đã buộc các tổ chức xếp hạng tín nhiệm phải tái phân bổ trọng số đánh giá: giảm tỷ trọng các chỉ số tài chính nội tại ($R_q$) và tăng tỷ trọng rủi ro vĩ mô hệ thống ($R_s$) khi đánh giá ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển.

2. Điểm mới trong phương pháp nghiên cứu khi so sánh với các nghiên cứu tiền nhiệm? So với các nghiên cứu chỉ dùng mẫu gộp hỗn hợp (như Poon et al., 1999; Ioannidis et al., 2010; Caporale et al., 2012), luận án đã tách biệt hai tập dữ liệu độc lập (Phát triển vs Mới nổi), thực hiện quy trình chọn biến qua 5 mẫu con ngẫu nhiên kết hợp tiêu chí Bayesian Information Criterion (BIC), và sử dụng mô hình hồi quy Ordered Logit tích hợp các biến tương tác chéo (Interaction terms) để kiểm định tính toán học chuẩn xác của sự khác biệt.

3. Phát hiện nào gây bất ngờ nhất về mặt dữ liệu thực nghiệm? Phát hiện bất ngờ nhất là vai trò nâng đỡ tín nhiệm vượt trội của yếu tố sở hữu nhà nước (Government) tại các nền kinh tế mới nổi ($p < 0.05$), trong khi yếu tố này hoàn toàn không mang lại lợi thế xếp hạng tại các nền kinh tế phát triển. Điều này chứng minh rằng tại thị trường mới nổi, các tổ chức xếp hạng quốc tế đánh giá cao cam kết bảo lãnh ngầm từ chính phủ hơn là bản thân các chỉ số sinh lời thuần túy của ngân hàng quốc doanh.

4. Nghiên cứu có cung cấp giao thức tái lặp (Replication Protocol) hay không? Có. Nghiên cứu cung cấp đầy đủ định nghĩa toán học của toàn bộ hệ thống biến số, nguồn trích xuất dữ liệu chuẩn hóa từ Bankscope và Fitch Ratings, các ngưỡng kiểm định thống kê (ANOVA, Kruskal-Wallis, VIF, Link test, Heteroskedasticity) và thứ tự các bước hồi quy trên phần mềm Stata, cho phép các nhà nghiên cứu độc lập tái lập và kiểm chứng mô hình hoàn toàn.

5. Định hướng nghiên cứu 10 năm tiếp theo được vạch ra như thế nào? Định hướng tập trung vào việc tích hợp dữ liệu phi tài chính và tiêu chuẩn ESG vào mô hình chấm điểm tín nhiệm, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Explainable AI/Machine Learning) để dự báo biến động xếp hạng trong thời gian thực, và phân tích tác động lan truyền xuyên biên giới của chính sách tiền tệ quốc tế đối với mức xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế đang phát triển.

---

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Lâm Thanh Phi Quỳnh (2018) đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu và tạo dựng những đóng góp học thuật quan trọng:

1. Lượng hóa thành công sự phân kỳ cấu trúc: Xác định rõ ràng cơ chế tác động không đồng nhất của các yếu tố hệ thống vĩ mô và các yếu tố đặc trưng vi mô đến MXHTN giữa hai nhóm nền kinh tế phát triển và mới nổi.
2. Khẳng định tính áp đảo của rủi ro hệ thống tại thị trường mới nổi: Chứng minh thực nghiệm rằng biến xếp hạng quốc gia (Country_Rating) và rủi ro ngành (Bicra) chi phối mạnh mẽ nhất đến mức xếp hạng của các ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi.
3. Giải mã nghịch lý suy giảm độ nhạy tài chính vi mô: Làm sáng tỏ nguyên nhân khiến các chỉ số tài chính CAMELS (ROAE, NIM, LoanLoss) bị suy giảm trọng số giải thích tại các thị trường mới nổi bắt nguồn từ mức độ bất cân xứng thông tin và tỷ lệ xếp hạng không theo yêu cầu (unsolicited ratings) cao.
4. Xác thực giá trị của yếu tố sở hữu: Chứng minh vai trò bảo trợ tích cực của nhà nước (Government) và tập đoàn mẹ/đối tác chiến lược nước ngoài (Group) trong việc gia tăng hệ số an toàn tín nhiệm của ngân hàng tại các thị trường đang chuyển đổi.
5. Đóng góp phương pháp luận chuẩn tắc: Cung cấp quy trình kết hợp chặt chẽ giữa phân tích phương sai, chọn biến tối ưu qua tiêu chí BIC và ước lượng hồi quy Ordered Logit đa tầng với biến tương tác.
6. Cung cấp hàm ý chính sách sâu sắc: Mở ra định hướng chiến lược cho các NHTM trong việc nâng cao tính minh bạch tài chính theo chuẩn quốc tế và gợi mở giải pháp cho Ngân hàng Trung ương trong việc ổn định môi trường vĩ mô để tháo gỡ rào cản trần tín nhiệm quốc gia.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 “Giới thiệu”. Chương này nhằm mục đích giới thiệu tổng quan về luận án bao gồm các nội dung cơ bản như: vấn đề nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn và những đóng góp của luận án. 7 Chương 2 “Xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi”. Nội dung của chương bao gồm phần trình bày tóm lược một số vấn đề cơ bản liên quan đến MXHTN của NHTM, đặc điểm kinh tế và đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Bên cạnh đó, nội dung của chương cũng trình bày cơ sở lý thuyết của luận án và tóm tắt các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của các NHTM để đúc kết thành khung phân tích phù hợp cho luận án. Chương 3 “Phương pháp nghiên cứu”. Nội dung của chương bao gồm: phần trình bày mô hình nghiên cứu, mô tả tóm tắt dữ liệu nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu của luận án. Bên cạnh đó, tác giả trình bày chi tiết các phương pháp kinh tế lượng được áp dụng trong luận án để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM và sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Chương 4 “Kết quả nghiên cứu và thảo luận”. Chương 4 trình bày kết quả phân tích phương sai một yếu tố các biến giải thích trong mô hình nghiên cứu theo các MXHTN khác nhau và kết quả của phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển và tại các nền kinh tế mới nổi. Mặt khác, nội dung của chương cũng bao gồm kết quả đánh giá mức độ phù hợp và kết quả kiểm định một số giả định của mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, chương này cũng trình bày kết quả phân tích nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Cuối cùng, nội dung của chương trình bày phần thảo luận các kết quả nghiên cứu của luận án và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu trong luận án đã đề ra trong chương 3. Chương 5 “Kết luận và gợi ý chính sách”. Chương này tóm tắt lại một số kết quả chính của luận án, những gợi ý chính sách cho các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng và bản thân các NHTM. Cuối cùng, chương 5 trình bày một số hạn chế của luận án và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

8 CHƯƠNG 2 XẾP HẠNG TÍN NHIỆM NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI CÁC NỀN KINH TẾ PHÁT TRIỂN VÀ CÁC NỀN KINH TẾ MỚI NỔI. Mục đích của chương này nhằm giới thiệu một cách khái quát một số vấn đề cơ bản liên quan đến MXHTN của NHTM, đặc điểm các nền kinh tế phát triển, các nền kinh tế mới nổi và đặc điểm của các NHTM tại các quốc gia này. Mặt khác, Chương 2 cũng đề cập đến sự bất cân xứng thông tin trong việc đánh giá MXHTN của NHTM và tác động của vấn đề này dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi. Đồng thời, nội dung của chương cũng bao gồm phần lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của các NHTM.

Từ đó, tác giả đề xuất khung phân tích phù hợp cho luận án.1 Tổng quan về MXHTN của NHTM 2.1 Khái niệm về MXHTN của NHTM Theo Tổ chức Xếp hạng tín nhiệm Moody’s, MXHTN của một NHTM do Moody’s công bố thể hiện mức độ uy tín hay mức độ tin cậy của đơn vị này đối với các nghĩa vụ tài chính (MXHTN này không áp dụng riêng cho một khoản nợ hay một loại chứng khoán cụ thể) (Moody’s, 2009). Theo một cách khác, MXHTN của một NHTM do Standard & Poor’s công bố là một sự đánh giá thể hiện năng lực tài chính tổng thể của NHTM để thanh toán những nghĩa vụ tài chính. Sự đánh giá này tập trung vào khả năng và mức độ sẳn sàng của một NHTM trong việc thanh toán các nghĩa vụ tài chính đến hạn. Sự đánh giá này không áp dụng riêng cho một nghĩa vụ tài chính cụ thể và cũng không đề cập đến đặc điểm của những khoản dự phòng cho những nghĩa vụ tài chính này.

Việc đánh giá MXHTN tập trung vào xác định khả năng phá sản hay khả năng thanh toán những nghĩa vụ tài chính của đơn vị được đánh giá trên phương diện nghĩa vụ pháp lý. Ngoài ra, MXHTN của NHTM cũng được xem xét một cách tách rời với MXHTN của chủ thể bảo lãnh cho các nghĩa vụ tài chính của NHTM được đánh giá (Standard & Poor’s, 2010). 9 Tương tự, MXHTN của NHTM do Fitch công bố thể hiện khả năng thanh toán đúng hạn các nghĩa vụ tài chính của NHTM. MXHTN của NHTM do Fitch công bố dựa trên việc phân tích khả năng gánh chịu, thái độ và năng lực quản trị rủi ro của NHTM kết hợp với việc đánh giá khả năng hỗ trợ tài chính của chính phủ hay tập đoàn mẹ đối với NHTM (Fitch, 2003).

Tóm lại, từ 3 khái niệm về MXHTN của NHTM của 3 tổ chức xếp hạng tín nhiệm uy tín nhất trên thế giới được trình bày ở trên, ta có thể hiểu được rằng MXHTN của NHTM là thước đo phản ánh cụ thể mức độ uy tín và khả năng thanh toán đúng hạn các nghĩa vụ tài chính của NHTM. Bên cạnh đó, các nghiên cứu thực nghiệm về MXHTN của NHTM cụ thể như nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009), Iannotta và cộng sự (2010), Caporale và cộng sự (2012), … cũng đều thống nhất với nhau về khái niệm MXHTN của NHTM như trên. Mặt khác, Bellotti và cộng sự (2011a) còn chỉ ra rằng MXHTN do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm công bố là những thang đo thứ bậc phản ánh tình hình tài chính của các NHTM không chỉ trong hiện tại mà còn cả trong tương lai. Nói một cách khác, quá trình đánh giá MXHTN của một đơn vị là một quá trình độc lập với mục đích là xác định khả năng và mức độ sẳn sàng để thanh toán những nghĩa vụ tài chính.

Quá trình này được thực hiện bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thông qua việc phân tích và đánh giá tổng hợp những yếu tố rủi ro có thể nhận biết được của đơn vị được đánh giá. MXHTN của một NHTM có thể được thay đổi, tạm đình chỉ việc áp dụng hay được thu hồi lại bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm do những sự thay đổi trong những thông tin tài chính của đơn vị hay tính sẳn có của các thông tin này. Việc đánh giá MXHTN của một NHTM do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện căn cứ trên những thông tin hiện tại được cung cấp bởi chính NHTM được đánh giá hay có thể từ những nguồn thông tin đáng tin cậy khác. Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm không thực hiện kiểm toán đối với những thông tin tài chính này và đôi khi dựa trên những thông tin tài chính chưa được kiểm toán.

MXHTN của một NHTM bao gồm MXHTN ngắn hạn và MXHTN dài hạn. MXHTN ngắn hạn thể hiện mức độ tin cậy của một đơn vị trong việc hoàn tất các nghĩa vụ tài chính của đơn vị này trong khoảng thời gian ngắn (Standard & Poor’s, 2010). 10 MXHTN dài hạn của NHTM theo Standard & Poor’s được phân chia cụ thể thành 10 cấp độ khác nhau từ MXHTN tốt nhất đến MXHTN kém nhất bao gồm: AAA, AA,…. MXHTN dài hạn của các NHTM theo tiêu chuẩn đánh giá của Moody’s được phân chia thành 9 bậc từ cao đến thấp bao gồm: Aaa, Aa, A, Baa, Ba, B, Caa, Ca, C (Moody’s, 2009).

Tương tự, Fitch cũng phân MXHTN của các NHTM thành 11 bậc từ cao đến thấp bao gồm: AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, CC, C, RD, D. Mặc dù có sự khác biệt về số lượng các mức đánh giá MXHTN dài hạn của NHTM giữa 3 tổ chức xếp hạng tín nhiệm là Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s như đã nêu nhưng tác giả nhận thấy rằng sự khác biệt này chỉ tập trung ở các MXHTN thấp nhất để phân biệt cụ thể mức độ rủi ro mất khả năng thanh toán cực kỳ cao của các NHTM. Cụ thể, theo Standard & Poor’s, MXHTN R thể hiện NHTM đang trong tình trạng chịu sự kiểm soát của cơ quan quản lý do những bất ổn tài chính nghiêm trọng và chỉ có thể đáp ứng một vài nghĩa vụ tài chính, còn MXHTN SD thể hiện NHTM mất khả năng thanh toán với hầu hết các nghĩa vụ tài chính của mình. Theo Fitch, MXHTN C thể hiện NHTM đang trong tình trạng khó tránh khỏi nguy cơ phá sản, MXHTN RD thể hiện NHTM đã bắt đầu mất khả năng thanh toán với các nghĩa vụ tài chính của mình, MXHTN D thể hiện NHTM đang trong tình trạng tiến hành các thủ tục phá sản hay trong tình trạng bị kiểm soát đặc biệt chờ phá sản.

Còn theo Moody’s, MXHTN C thể hiện NHTM đang trong tình trạng phá sản và có rất ít cơ hội để khôi phục trở lại. Do vậy, khái niệm về MXHTN dài hạn và thang đo MXHTN dài hạn đang được 3 tổ chức xếp hạng quốc tế có quy mô lớn nhất áp dụng hiện nay khá thống nhất và có nhiều điểm tương đồng nhau. Ngoài ra, 2 hệ thống cơ sở dữ liệu nghiên cứu trong lĩnh vực ngân hàng phổ biến hiện nay là Bankscope và Thomson Reuters Datastream đều sử dụng MXHTN của NHTM do tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch công bố. Bên cạnh đó, theo Bellotti và cộng sự (2011a), Matousek và Stewart (2009) thì Fitch là tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện nhiều nhất các đánh giá MXHTN đối với các NHTM trên thế giới hiện nay.

Mặc dù, tại cùng một thời điểm, một NHTM có thể nhận được các MXHTN khác nhau từ 3 tổ chức xếp hạng tín nhiệm uy tín nhất hiện nay là Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s. Tuy nhiên, Alsakka và cộng sự (2014) đã chứng minh rằng cả 3 tổ chức xếp hạng tín nhiệm này sẽ nhanh chóng điều 11 chỉnh MXHTN của họ tương đồng với các MXHTN của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm còn lại.Vì vậy, trong phạm vi luận án khái niệm MXHTN của các NHTM được hiểu là MXHTN dài hạn của NHTM do Fitch công bố.