Luận văn: PPNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Ảnh hưởng của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1. Phương pháp nghiên cứu

Để nghiên cứu tác động của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2016-2024, luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp với nghiên cứu định lượng.

Trước hết, nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính để khảo lược, tổng hợp và phân tích các tài liệu liên quan, từ đó hình thành khung lý thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu. Tiếp theo, mô hình được kiểm định bằng phương pháp định lượng với kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng, áp dụng các ước lượng thông dụng như Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Tuy nhiên, khi dữ liệu xuất hiện tự tương quan, phương sai thay đổi hoặc nội sinh, các ước lượng này có thể thiên lệch và không hiệu quả. Để khắc phục, nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM-cụ thể là System-GMM theo Blundell và Bond (1998) nhằm xử lý đồng thời các khuyết tật trên và đảm bảo kết quả ước lượng tin cậy hơn. Mô hình xuất hiện nội sinh khi một hay nhiều biến giải thích tương quan với sai số của mô hình. Một trường hợp điển hình là quan hệ nhân quả đồng thời (simultaneity): biến X ảnh hưởng đến Y và đồng thời Y cũng tác động ngược lại X trong cùng kỳ, khiến X trở thành biến nội sinh (endogenous).

Nếu Y không tác động trực tiếp đến X ở kỳ t, nhưng có thể ảnh hưởng đến X ở các kỳ tương lai (t+1, t+2,…) khi đó X được xem là biến xác định trước (predetermined): nó có thể liên quan đến các cú sốc tương lai nhưng độc lập với sai số đương kỳ.Ngược lại, X là biến ngoại sinh nghiêm ngặt (strictly exogenous) khi X không tương quan với sai số của mô hình ở mọi thời điểm (quá khứ, hiện tại và tương lai). Đây là giả định mạnh nhất, bảo đảm các ước lượng thông dụng không bị chệch do vấn đề nội sinh

GMM trong dữ liệu bảng động có hai loại ước lượng chủ đạo: GMM sai phân (Difference GMM-DGMM) và GMM hệ thống (System GMM- SGMM). Arellano và Bond (1991) đề xuất DGMM bằng cách lấy sai phân bậc nhất mô hình gốc và đưa biến phụ thuộc trễ vào như một biến giải thích. Việc sai phân giúp loại bỏ các hiệu ứng bất biến theo thời gian và cắt đứt mối tương quan giữa thành phần sai số không quan sát cố định và các biến giải thích; các mức trễ của biến nội sinh trong mức (levels) được dùng làm công cụ cho phương trình sai phân. Tuy vậy, khi chuỗi có tính bền cao hoặc mẫu ngắn, các công cụ từ DGMM thường yếu, khiến ước lượng thiên lệch và kém tin cậy. Khắc phục điểm này, Blundell và Bond (1998) phát triển SGMM, kết hợp đồng thời hai phương trình: (i) phương trình sai phân được công cụ hóa bằng các độ trễ của biến nội sinh, và (ii) phương trình mức được công cụ hóa bằng các sai phân trễ của chính các biến đó. Cách làm này giúp tăng sức mạnh công cụ, giảm thiên lệch trong bối cảnh biến động bền hoặc dữ liệu ngắn; các biến ngoại sinh có thể dùng làm công cụ của chính nó ở cả hai phương trình. Nhờ ưu thế đó, SGMM được ưa chuộng trong nhiều ứng dụng kinh tế lượng hiện đại.

Để bảo đảm kết quả ước lượng vững chắc, luận văn tiến hành kiểm định chẩn đoán phù hợp. Thứ nhất, kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến giải thích bằng hệ số phóng đại phương sai VIF; nếu giá trị VIF lớn hơn 10 thường báo hiệu cộng tuyến nghiêm trọng (Chatterjee và Price, 1977), khi đó cân nhắc loại bớt hoặc biến đổi biến để tránh bất ổn ước lượng. Sau khi xác định tập biến, nghiên cứu tiến hành chọn đặc tả dữ liệu bảng trước khi chẩn đoán các khuyết tật. Cụ thể, ước lượng ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM, sau đó: (i) dùng kiểm định Hausman để so sánh FEM với REM (nếu p-value nhỏ hơn 0,05 thì chọn FEM; ngược lại, không bác bỏ REM); (ii) dùng Breusch – Pagan Lagrange Multiplier (LM) để so sánh REM với Pooled OLS (nếu p-value nhỏ hơn 0,05 thì chọn REM; nếu không thì chọn Pooled OLS).

Sau khi lựa chọn mô hình cơ sở, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra cẩn thận các vấn đề thường gặp, đặc biệt là phương sai thay đổi (heteroskedasticity) và tự tương quan (autocorrelation). Nếu phát hiện ra những vấn đề này và đặc biệt nếu có nguy cơ nội sinh (endogeneity), tức là mối quan hệ nhân quả hai chiều khiến kết quả bị sai lệch, luận văn sẽ chuyển hướng sang sử dụng mô hình Ước lượng Moment Tổng quát (GMM), cụ thể là System GMM (SGMM). Lý do chọn SGMM, theo đề xuất của Blundell và Bond (1998), là vì nó mang lại sức mạnh ước lượng cao hơn trong bối cảnh dữ liệu của tác giả có thể có chuỗi thời gian không quá dài hoặc các biến số khá ổn định. Khi chạy ước lượng GMM, việc báo cáo các kiểm định đặc thù là bắt buộc để đảm bảo kết quả đáng tin cậy: Một là kiểm tra Tự tương quan, luận văn sẽ dùng kiểm định Arellano-Bond để xem xét phần dư của mô hình sai phân có bị tự tương quan bậc 1 AR (1) và bậc 2 AR (2) hay không. Về nguyên tắc, cần phải có AR (1) nhưng AR (2) phải không có ý nghĩa để mô hình hợp lệ. Hai là kiểm tra công cụ, luận văn sẽ báo cáo kiểm định Hansen J (hoặc Sargan) để đảm bảo rằng các công cụ tác giả chọn để xử lý vấn đề nội sinh là hợp lệ.

3.2. Mô hình và các giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

3.2.1. Mô hình nghiên cứu

Dựa trên tổng quan lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm đã trình bày ở mục 2.1, 2.2, 2.3 như các bài nghiên cứu của Noman và cộng sự (2017), Klomp và de Haan (2015), Lee và cộng sự (2022) Kjosevski và cộng sự (2019), Oino (2021), Phan và cộng sự (2019), Shahriar và cộng sự (2022), Ben Jabra (2020), Pham và cộng sự (2021), Eldomiaty và cộng sự (2022), Maudy và cộng sự (2024), Hakimi và cộng sự (2025), ngoài yếu tố khẩu vị rủi ro còn nhiều yếu tố vi mô của ngân hàng gắn với mức độ ổn định hay rủi ro vỡ nợ: lợi nhuận, quy mô, cấu trúc vốn, trích lập dự phòng,..Ngoài ra, các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát, hiệu quả quản trị GOV…cũng có thể chi phối hành vi rủi ro và sức chống chịu của ngân hàng. Từ nền tảng này, luận văn xây dựng mô hình kiểm định tác động khẩu vị rủi ro tác động đến rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại Việt Nam như sau:

Z-SCOREit = β0 + β1Z-SCORE_t-1 + β2 RAR _it + β3 SIZE _it + β4 LLP _it + β5 LTA _it + β6 CAR _it + β7 CIR _it + β8 LN _it + β9 TG _it + β10 GOV _t + β11 GDP _t + β12 CPI _t + µ_it   (*)

• Bảng 3.1: Diễn giải các biến trong mô hình

3.2.2. Các giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

Trong khuôn khổ của nghiên cứu này, Risk Appetite Ratio (RAR) hay còn gọi là Tỷ lệ khẩu vị rủi ro được hiểu là thước đo cân đối giữa mức độ chấp nhận rủi ro và năng lực chịu đựng rủi ro, phản ánh đệm thu nhập hoặc vốn so với tổn thất ngoài kỳ vọng. Lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm đã khẳng định kết luận Z.score càng lớn cho biết ngân hàng càng ổn định, Rủi ro phá sản sẽ thấp, còn RAR càng lớn thể hiện khả năng bao phủ tổn thất ngoài dự kiến càng lớn. Ngân hàng có đủ khả năng chống đỡ với những tổn thất bất ngờ từ thặng dư mà không cần “đụng” vào vốn, và do đó các ngân hàng không có động lực để thực hiện những quyết định mạo hiểm nhiều rủi ro. Vì vậy khi RAR cao các ngân hàng sẽ e ngại rủi ro và cẩn trọng hơn trong các quyết định. Các quyết định ngân hàng được đưa ra trên cơ sở ưu tiên hạn chế rủi ro hơn là ưu tiên lợi nhuận. Và điều này đồng nghĩa với việc ngân hàng thay vì theo đuổi bất chấp lợi nhuận bằng mọi giá thì ngân hàng lại chấp nhận mức lợi nhuận phù hợp với giới hạn rủi ro thấp. Lợi nhuận giảm là yếu tố khiến chỉ số Z-score giảm, là cơ sở để cho thấy bất ổn có khả năng gia tăng. Rủi ro thấp tương ứng với lợi nhuận thấp phù hợp với lý luận và thực tiễn. Vì vậy, luận văn đưa giả thuyết:

Giả thuyết H1: Tỷ lệ RAR có tác động ngược chiều (-) đến ổn định ngân hàng (Z-score).

Ổn định tài chính có quán tính mạnh do cấu trúc vốn, khẩu vị rủi ro, cơ chế quản trị và quan hệ khách hàng không thể điều chỉnh tức thì. Nhiều nghiên cứu bảng động ghi nhận hệ số Z-score_t-1 dương, có ý nghĩa (Noman và cộng sự, 2017; Klomp và de Haan, 2015).

Giả thuyết H2: Độ ổn định ngân hàng năm trước (Z-score_t-1) có tác động cùng chiều (+) đến ổn định ngân hàng năm hiện tại (Z-score).

Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) là thước đo phản ánh sức khỏe tài sản của ngân hàng. Khi chất lượng khoản vay đi xuống và nợ xấu gia tăng, buộc các ngân hàng phải trích lập dự phòng nhiều hơn; điều này đã gây ra một tác động tiêu cực kép: Thứ nhất là làm giảm lợi nhuận ròng bình quân (ROA) khi các khoản trích lập dự phòng rủi ro được tính vào chi phí, trực tiếp làm giảm lợi nhuận. Thứ hai là làm gia tăng biến động lợi nhuận do các quyết định trích lập thường có tính cục bộ và phụ thuộc vào chu kỳ kinh tế. Trong các giai đoạn kinh tế suy thoái hoặc điều kiện vĩ mô bất lợi, chất lượng tín dụng xấu đi các ngân hàng tăng trích lập dự phòng, còn trong giai đoạn kinh tế phục hồi, các khoản trích lập dự phòng được giảm xuống. Điều này làm gia tăng sự biến động của lợi nhuận. Bằng chứng thực nghiệm trong nhiều thị trường từ Hoa Kỳ, Indonesia đến Việt Nam với: tỷ lệ LLP/Tổng tài sản cao hơn thường đi kèm Z-score thấp hơn, đã được ghi nhận trong các nghiên cứu của (Mala và Matari, 2024 ;Pham và cộng sự, 2021; Yuan và cộng sự, 2022; Duong, 2020). Từ cơ sở lý thuyết và thực nghiệm nêu trên, luận văn kỳ vọng hệ số của LLP mang dấu âm trong các mô hình ước lượng đối với Z-score.

Giả thuyết H3: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tài sản có tác động ngược chiều (-) đến ổn định ngân hàng năm hiện tại (Z-score). Luận văn: PPNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

Dưới góc độ lý thuyết và thực nghiệm, tác động của quy mô ngân hàng (SIZE) lên ổn định Z-score là không đơn hướng, do tồn tại hai cơ chế đối nghịch. Một mặt, đa dạng hóa và kinh tế theo quy mô giúp phân tán rủi ro danh mục, giảm chi phí đơn vị, cải thiện khả năng tiếp cận vốn và công nghệ quản trị, từ đó nâng ROA bình quân và/hoặc giảm σROA, làm Z-score tăng. Bằng chứng ở bối cảnh Việt Nam cho thấy quyền lực thị trường/quy mô lớn hơn có thể đi kèm mức ổn định cao hơn khi kênh đa dạng hóa chi phối (Nguyen và cộng sự, 2019). Mặt khác, khuyến khích rủi ro do “quá lớn để thất bại” (too-big-to-fail) và độ phức tạp mô hình kinh doanh có thể gia tăng rủi ro đạo đức, làm suy yếu kỷ luật thị trường và tạo ra các khoản mục thu nhập biến động hơn (đặc biệt ngoài lãi), khiến σROA tăng và E/A bị bào mòn, làm Z-score giảm. Kết quả được ghi nhận ở các mẫu ngân hàng niêm yết quy mô lớn (Shahriar và cộng sự, 2022) và trong giai đoạn sốc hệ thống như COVID-19 (Duan và cộng sự, 2021).

Giả thuyết H4: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều (+) hoặc ngược chiều (-) đến ổn định ngân hàng (Z-score).

Các nghiên cứu thực nghiệm đã cung cấp cơ sở rất vững chắc để khẳng định vai trò bảo vệ của an toàn vốn đối với sự ổn định của ngân hàng. Ali Mustafa (2024) khi phân tích các ngân hàng tại Jordan đã chỉ ra một cách rõ ràng: hệ số an toàn vốn (CAR) có tác động tích cực và có ý nghĩa đến Z-score cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn. Tương tự, khảo sát của Giordana và Schumacher (2017) tại Luxembourg cũng khẳng định CAR là một yếu tố hỗ trợ cực kỳ quan trọng, cùng với NSFR (ổn định nguồn vốn), tạo thành hai “trụ cột” vững chắc giúp ngân hàng giảm thiểu nguy cơ vỡ nợ. Dù các nghiên cứu có ghi nhận một sự đánh đổi ban đầu rằng việc tăng CAR có thể làm giảm biên lợi nhuận (ROA) trong ngắn hạn nhưng nhấn mạnh rằng về lâu dài, chính lợi nhuận này sẽ thông qua lợi nhuận giữ lại để quay lại “nuôi” vốn, tạo ra một vòng tuần hoàn tích cực củng cố ổn định ngân hàng. Những bằng chứng này đều củng cố mạnh mẽ vai trò của an toàn vốn. Do đó, luận văn này đưa ra giả thuyết:

Giả thuyết H5: Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) có tác động cùng chiều (+) đến ổn định ngân hàng (Z-score).

Các bằng chứng thực nghiệm đều ủng hộ mạnh mẽ vai trò quan trọng của thanh khoản trong hệ thống ngân hàng. Nó hoạt động như một tấm đệm cực kỳ quan trọng giúp ngân hàng vượt qua những cú sốc bất ngờ. Cụ thể, nghiên cứu của Köhler (2012) tại châu Âu sử dụng mô hình System-GMM đã đưa ra khẳng định rằng: Tỷ trọng tài sản thanh khoản (LTA) càng cao, thì Z-score càng lớn và nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng càng thấp. Khả năng đáp ứng nhanh chóng các nhu cầu rút tiền đột ngột hay nghĩa vụ tài chính bất ngờ từ những tài sản dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt (LTA) chính là một yếu tố phòng thủ then chốt, trực tiếp nâng cao độ an toàn tổng thể của ngân hàng. Vì vậy, dựa trên cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm này, luận văn đưa ra giả thuyết: Luận văn: PPNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

Giả thuyết H6: Tỷ lệ tài sản thanh khoản (LTA) có tác động cùng chiều (+) đến ổn định ngân hàng (Z-score).

Nghiên cứu của Eldomiaty và cộng sự (2022) tại khu vực MENA đã chỉ ra rằng CIR là yếu tố then chốt, bền vững nhất đối với ổn định. Kết quả cho thấy ngân hàng nào có CIR cao tức là kém hiệu quả trong việc kiểm soát chi phí hoạt động thì Z-score sẽ giảm mạnh, đặc biệt ở nhóm ngân hàng rủi ro cao và trong giai đoạn hậu khủng hoảng. Điều này hàm ý rằng sự lãng phí chi phí vận hành làm suy yếu trực tiếp khả năng phòng thủ của ngân hàng. Quan điểm này được củng cố bởi nghiên cứu quy mô lớn hơn của Población García và Suárez (2025) trên 16.000 ngân hàng toàn cầu, cũng khẳng định việc quản lý kém hiệu quả (thể hiện qua CIR cao) gắn liền với Z-score thấp và đồng thời làm biến động lợi nhuận cao hơn. Như vậy, chi phí vận hành kém hiệu quả không chỉ làm lãng phí nguồn lực mà còn phản ánh năng lực quản trị nội bộ yếu kém, là một nhân tố làm giảm sút sự ổn định của ngân hàng. Do đó, luận văn đưa ra giả thuyết:

Giả thuyết H7: Hiệu quả chi phí (CIR) có tác động ngược chiều (-) đến ổn định ngân hàng (Z-score).

Khi xem xét tác động của tăng trưởng tiền gửi lên sự ổn định ngân hàng, các nghiên cứu đưa ra bức tranh khá phức tạp. Một mặt, có trường hợp như nghiên cứu của Awdeh (2016) ở Lebanon, nơi tăng trưởng tiền gửi cao lại gắn liền với rủi ro tăng và Z-score giảm xuống. Lý do này có thể đến từ việc ngân hàng phải trả lãi suất cao để huy động nguồn vốn đó dẫn đến chi phí tăng, hoặc họ buộc phải chấp nhận rủi ro tín dụng lớn hơn để bù đắp chi phí huy động vốn. Mặt khác, nghiên cứu quy mô lớn của Samarasinghe (2023) trên 39 quốc gia lại cho thấy tác động chung không rõ ràng. Tuy nhiên, khi phân tích sâu hơn, thì phát hiện ra rằng ở những thị trường phát triển và minh bạch hơn, tăng trưởng tiền gửi lại có mối liên hệ tích cực với Z-score.

Điều này ngụ ý rằng, trong một môi trường quản lý và giám sát tốt, khả năng thu hút tiền gửi tăng trưởng ổn định được xem là một dấu hiệu tích cực về niềm tin thị trường, giúp củng cố sự vững vàng của ngân hàng. Dù có những bằng chứng mâu thuẫn, luận văn này quyết định ưu tiên quan điểm tích cực. Trong bối cảnh các thị trường đang phát triển như Việt Nam đang nỗ lực hướng tới sự minh bạch và ổn định, tăng trưởng tiền gửi đại diện cho niềm tin của công chúng vào hệ thống và tiềm năng nguồn vốn dồi dào, là yếu tố hỗ trợ cho sự ổn định hơn là rủi ro. Vì lẽ đó, luận văn đặt giả thuyết:

Giả thuyết H8: Tăng trưởng tiền gửi có tác động cùng chiều (+) đến ổn định ngân hàng (Z-score).

Nghiên cứu thực nghiệm của Wang (2020) trên các ngân hàng lớn Trung Quốc chỉ ra sự “bất thường về quy mô”: tăng trưởng lợi nhuân sau thuế (PGR) tăng lại đi kèm với rủi ro tăng. Thứ hai, lý thuyết về rủi ro đạo đức của Repullo (2004) giải thích rằng lợi nhuận cao làm giảm động cơ chuyển giao rủi ro và tạo ra sự tự tin thái quá cho ngân hàng, thúc đẩy họ chấp nhận các khoản đầu tư mạo hiểm hơn để tìm kiếm lợi nhuận cực lớn, dẫn đến rủi ro gia tăng. Mặt khác, lý thuyết của Keeley (1990) nhấn mạnh rằng lợi nhuận ròng tăng sẽ làm tăng giá trị thương hiệu của ngân hàng. Để bảo vệ thương hiệu đắt giá này, ngân hàng thương mại sẽ chọn chiến lược vận hành thận trọng và ổn định hơn. Hơn nữa, nghiên cứu của Wang (2020) cũng chỉ ra rằng PGR tăng giúp ngân hàng nhỏ giảm rủi ro vỡ nợ. Dù tồn tại những bằng chứng cho thấy mối quan hệ ngược chiều, luận văn quyết định ưu tiên quan điểm truyền thống. Về bản chất, lợi nhuận tăng trưởng là nhân tố cơ bản nhất để tăng cường vốn hóa của ngân hàng thông qua lợi nhuận giữ lại, giúp hoạt động ngân hàng ổn định, củng cố chỉ số Z-score. Vì vậy luận văn đưa ra giả thuyết:

Giả thuyết H9: Tăng trưởng lợi nhuận sau thuế (LN) có tác động cùng chiều (+) đến ổn định ngân hàng (Z-score).

Tăng trưởng kinh tế (GDP) cải thiện dòng tiền của doanh nghiệp và hộ gia đình, nâng khả năng trả nợ, từ đó giảm nợ xấu (NPL) và chi phí dự phòng. Luận văn: PPNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

Kênh này tác động trực tiếp vào các cấu phần của Z-score: ROA có xu hướng tăng nhờ thu nhập lãi thực hiện tốt hơn và chi phí rủi ro giảm, trong khi σROA (độ biến động lợi nhuận) giảm do dòng tiền khách hàng ổn định hơn; kết hợp lại, Z-score tăng.

Trên mẫu 26 nước châu Âu giai đoạn 2002-2019, Ben Jabra (2020) cho thấy GDP tăng dẫn đến log(Z-score) tăng, đồng thời lạm phát đóng vai trò quan trọng trong động học ổn định. Ở khu vực MENA, Eldomiaty và cộng sự (2022) ghi nhận GDP thường cùng chiều còn lạm phát thường ngược chiều với ổn định ngân hàng; kết quả được Hakimi và cộng sự (2025) củng cố cho giai đoạn 2002–2020 với các biến thể Z-score dựa trên ROA/ROE. Với bối cảnh Việt Nam trong giai đoạn 2010-2018, Pham và cộng sự (2021) cũng tìm thấy GDP cùng chiều với Z-score khi lạm phát được kiểm soát và cầu tín dụng phục hồi, một minh họa điển hình cho việc động lực tăng trưởng “tốt” có thể hỗ trợ chất lượng tài sản và lợi nhuận.

Giả thuyết H10: Tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động cùng chiều (+) đến ổn định ngân hàng (Z-score).

Lạm phát cao thường làm xấu chất lượng tài sản (khả năng trả nợ suy giảm), tăng rủi ro thanh khoản (tiền gửi biến động, chi phí vốn tăng) và bào mòn giá trị thực của vốn, qua đó thu hẹp khoảng cách an toàn của ngân hàng (Z-score giảm). Bằng chứng thực nghiệm tại châu Âu, Trung Bắc Phi và 5 quốc gia tại ASEAN chủ yếu ghi nhận tác động âm của lạm phát lên ổn định ngân hàng (Ben Jabra, 2020; Eldomiaty và cộng sự, 2022; Maudy và cộng sự, 2024). Tuy nhiên, trong bối cảnh đặc thù khi lạm phát tăng được kiểm soát ở mức thấp – trung bình đồng thời tăng trưởng phục hồi, tác động có thể trung tính hoặc thậm chí dương do doanh thu lãi thực hiện tốt hơn và nợ xấu giảm (Pham và cộng sự, 2021). Vì vậy luận văn đưa ra giả thuyết:

Giả thuyết H11: Tỷ lệ lạm phát (CPI) có tác động ngược chiều (-) hoặc cùng chiều (+) đến ổn định ngân hàng (Z-score).

Những kết quả của nghiên cứu của Yudaruddin (2024), Uddin và cộng sự (2020) cho thấy một Chính phủ hoạt động hiệu quả, có khả năng thực thi chính sách nhất quán, tạo ra một môi trường kinh tế vĩ mô ổn định, giảm thiểu rủi ro chính sách và rủi ro vận hành. Điều này trực tiếp củng cố niềm tin của thị trường và nhà đầu tư, từ đó hỗ trợ khả năng chống chịu của các ngân hàng. Vì vậy, luận văn đưa ra giả thuyết:

Giả thuyết H12: Hiệu quả quản trị (Government effectiveness) có tác động cùng chiều (+) đến ổn định ngân hàng (Z-score).

3.3. Dữ liệu nghiên cứu Luận văn: PPNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

3.3.1. Mẫu nghiên cứu

Mẫu nghiên cứu bao gồm 28 Ngân hàng thương mại Việt Nam. Các đơn vị được chọn đáp ứng tiêu chí công bố dữ liệu như Báo cáo tài chính, Báo cáo thường niên đã được kiểm toán có thể so sánh qua các năm trong. Nhóm ngân hàng này đa dạng về quy mô và đại diện cho khoảng 80% tổng số Ngân hàng thương mại (28/35), (chi tiết danh sách xem Phụ lục 1). Do tình trạng công bố không đồng nhất, một số ngân hàng không có đầy đủ chỉ tiêu cần thiết nên không đưa vào dữ liệu nghiên cứu trong giai đoạn 2016-2024. Như vậy, cuối cùng dữ liệu tổng cộng có 252 quan sát.

Dữ liệu vĩ mô sử dụng tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, hiệu quẳ quản trị GOV được khai thác từ cổng thông tin của Tổng cục Thống kê, World Bank và Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF).

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập và tổng hợp thành dữ liệu bảng gồm:

• Chiều thời gian: 09 năm (2016-2024) Chiều không gian: 28 Ngân hàng thương mại Việt Nam
• Sau khi hợp nhất các nguồn dữ liệu, tác giả tiến hành làm sạch và chuẩn hóa biến, sau đó dùng Stata 17 để kiểm định và phục vụ ước lượng.

3.3.2. Các biến trong mô hình nghiên cứu

• Bảng 3.2: Các biến trong mô hình nghiên cứu

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương 3 trình bày nội dung phương pháp nghiên cứu của luận văn dựa trên các nghiên cứu và cơ sở sở lý thuyết được trình bày trong chương 2, từ đó đưa ra mô hình thực nghiệm để tiến hành chạy ước lượng. Trên cơ sở mô hình này, luận văn xây dựng hệ thống các giả thuyết nghiên cứu nhằm để đối chiếu với kết quả ước lượng ở Chương 4. Đồng thời, mô tả chiến lược ước lượng, xử lý nội sinh, các kiểm định chẩn đoán, bảo đảm tính nhất quán về phương pháp. Những nền tảng đó chuẩn bị cho Chương 4 thể hiện kết quả nghiên cứu và thảo luận về sức ảnh hưởng của khẩu vị rủi ro đối với rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận văn: PPNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH