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

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC 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.

4.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

• Bảng 4.1: Bảng thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình

Từ bảng 4.1 thống kê các biến trong mô hình nghiên cứu, thấy được rằng giá trị của các biến được thể hiện qua giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất và độ lệch chuẩn. Giá trị của các biến phân phối không đều, thông qua giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. Dữ liệu bảng thu thập được là không cân bằng. Số liệu của 28 Ngân hàng thương mại Việt Nam trong 2014-2024 được sử dụng trong nghiên cứu thu thập từ trong các báo cáo thường niên, báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán, các số liệu vĩ mô thu thập từ World Bank, Tổng cục tống kê. Tổng số quan sát của toàn bộ dữ liệu là 252 quan sát.

Chỉ số Z-score của 28 Ngân hàng thương mại Việt Nam trong 2016 – 2024 đạt giá trị trung bình 53,42. Trong đó, giá trị cao nhất là 425,4791 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Bảo Việt vào năm 2024. Ngân hàng có Z-score thấp nhất là Ngân hàng thương mại cổ phần Quốc Dân với giá trị 0,1755 vào năm 2024.

Đối với tỷ lệ khẩu vị rủi ro (RAR), mức trung bình của RAR trong giai đoạn 2016 – 2024 là 0,051. Trong đó mức RAR lớn nhất là 0,239 vào năm 2024 thuộc HDBank, RAR thấp nhất là -0,8925 vào năm 2024 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Quốc Dân.

Đối với các biến vi mô, mức trung bình quy mô (SIZE) của 28 Ngân hàng thương mại Việt Nam trong mẫu nghiên cứu là 19,212, giá trị mức quy mô lớn nhất là 21,738 thuộc về Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) năm 2024, giá trị mức quy mô nhỏ nhất là 16,762 của Ngân hàng thương mại cổ phần Sài gòn Công thương (SAIGONBANK) năm 2016. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) có mức trung bình trong mẫu nghiên cứu là 0,0072, tỷ lệ LLP cao nhất là 0,036 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng (VPBANK) năm 2019, tỷ lệ LLP thấp nhất là 0,000042 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Kiên Long năm 2020. Hệ số an toàn vốn (CAR) có mức trung bình trong mẫu nghiên cứu là 0,1206, tỷ lệ CAR cao nhất là 0,28 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Phương Đông năm 2017, tỷ lệ CAR thấp nhất là 0,0806 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Bảo Việt năm 2024. Tỷ lệ tài sản thanh khoản (LTA) có mức trung bình trong mẫu nghiên cứu là 0,1722, tỷ lệ LTA cao nhất là 0,4407 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam vào năm 2016, tỷ lệ LTA thấp nhất là 0,0452 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín vào năm 2017. Hiệu quả chi phí (CIR) trong mẫu nghiên cứu có mức trung bình là 0,4622, CIR lớn nhất là 2,3752 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Quốc Dân vào năm 2024, CIR nhỏ nhất là 0,0015 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Bảo Việt năm 2018. Tỷ lệ tăng trưởng lợi nhuận sau thuế (LN) trung bình trong mẫu nghiên cứu là -331,5563, LN thấp nhất là -83695,5 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Quốc Dân năm 2023, LN lớn nhất là 12,335 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín năm 2017. Tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi (TG) trung bình trong mẫu nghiên cứu là 0,1567, TG thấp nhất là -0,4285 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam năm 2019, TG lớn nhất là 0,9832 thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam năm 2020.

Đối với các yếu tố vĩ mô, mức trung bình GDP trong mẫu nghiên cứu là 0,0586, mức GDP cao nhất là 0,082 năm 2022, mức GDP thấp nhất là 0,0256 năm 2021. Tỷ lệ lạm phát trung bình (CPI) trong mẫu nghiên cứu là 0,035, mức cao nhất là 0,0523 năm 2019, mức thấp nhất là 0,0184 năm 2021. Hiệu quả quản trị (GOV) trung bình trong mẫu nghiên cứu là 0,0949, GOV thấp nhất là -0,0333 vào năm 2017, GOV lớn nhất là 0,2434 vào năm 2021.

4.2. Phân tích hệ số tương quan Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

• Bảng 4.2: Kết quả phân tích hệ số tương quan

Dựa trên Bảng 4.2, cho thấy hầu hết các cặp biến có hệ số tương quan ở mức thấp đến trung bình (đều nhỏ hơn 0,80). Đây là ngưỡng thường được dùng để cảnh báo rủi ro đa cộng tuyến mạnh; khi hệ số vượt quá khoảng 0,8, các ước lượng có thể trở nên kém ổn định, phương sai hệ số phóng đại, và thậm chí dấu của hệ số có thể đảo ngược, làm sai lệch diễn giải kết quả. Có thể thấy giữa biến RAR và biến CIR có mối tương quan giá trị tuyệt đối là 0,6208 và mối tương quan giữa biến CPI và biến GOV có giá trị tuyệt đối là 0,6143 (gần mức 0,8) làm tăng khả năng đa cộng tuyến. Trong nghiên cứu này, trọng tâm không nằm ở việc các cặp biến có tương quan cao hay thấp, mà ở hệ quả của đa cộng tuyến đối với ước lượng, đặc biệt là khi hiện tượng này làm sai số chuẩn phình to, khiến hệ số kém ổn định hoặc thay đổi dấu. Do đó, tác giả đánh giá đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm xác định chính xác mức độ khuếch đại bất định của các hệ số trong mô hình.

• Bảng 4.3: Kết quả sử dụng VIF để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.3 cho thấy giá trị trung bình của VIF là 1.73, các VIF dao động trong khoảng từ 1.09 – 3.03, và đều nhỏ hơn 10, điều này cho thấy mức khuếch đại sai số chuẩn do tương quan giữa các biến là không đáng kể. Vì vậy, trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Mối quan hệ giữa Rủi ro phá sản và Khẩu vị rủi ro trong mẫu nghiên cứu 28 ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2016 đến năm 2024 được tác giả xem xét, đánh giá dựa trên phân tích hệ số tương quan và trực quan đồ thị như sau: Luận văn lựa chọn Z-score thay vì chỉ số DD nói riêng và các chỉ số đo lường rủi ro vỡ nợ khác nói chung để đo lường khả năng mất thanh toán. Việc lựa chọn này vừa đảm bảo tính khả thi trong môi trường tại Việt Nam, vừa cho phép so sánh kết quả với nhiều công trình thực nghiệm quốc tế, đồng thời phản ánh sát thực trạng an toàn tài chính của hệ thống ngân hàng. Đối với Khẩu vị rủi ro, sử dụng công thức đã được trình bày ở bảng 3.2 để đo lường. Kết quả tính toán được thể hiện trong bảng 4.4 và mô tả trong hình 4.1. Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

• Bảng 4.4: Thông kê chỉ số Z-score và RAR
• Hình 4.1 Đồ thị tương quan giữa Z-SCORE và RAR

Về mặt lý thuyết và qua các kiểm chứng thực nghiệm, đã khẳng định rằng Z-score càng cao thì ngân hàng càng vững vàng, nghĩa là nguy cơ vỡ nợ hay Rủi ro phá sản càng thấp. Còn RAR càng lớn thể hiện khả năng bao phủ tổn thất ngoài dự kiến càng lớn. Cụ thể hơn, khi ta xét đến tỷ lệ khẩu vị rủi ro (RAR), một chỉ số RAR lớn tức là ngân hàng có một bộ đệm tài chính mạnh mẽ, đủ khả năng gánh vác những tổn thất ngoài dự kiến từ chính thặng dư thu nhập mà không cần phải động đến vốn chủ sở hữu. Chính vì có mức đệm an toàn này nên các ngân hàng mất đi động cơ để tham gia vào những quyết định mạo hiểm. Vì lẽ đó, một ngân hàng có RAR cao hơn sẽ được đánh giá là có khẩu vị rủi ro thấp hơn, thận trọng hơn và ổn định trong vận hành.

Bảng 4.4 và hình 4.1 cho thấy ban đầu, trong giai đoạn 2016-2017, xu hướng giữa Z-score và RAR dường như đi cùng nhau: RAR tăng nhẹ và Z-score cũng tăng theo, một dấu hiệu tích cực. Tuy nhiên, có sự thay đổi từ 2019 đến 2022, RAR tăng mạnh (từ 4,01% lên 7,47%) cho thấy ngân hàng có đệm rủi ro lớn hơn nhưng Z-score lại giảm (từ 51,64 xuống 43,84). Sự đối lập này tiếp tục được thể hiện trong giai đoạn 2023-2024, khi RAR giảm mạnh thì Z-score lại tăng lên. Mối quan hệ này có sự thay đổi theo thời gian, nhưng xu hướng RAR tăng và Z-score giảm hoặc ngược lại trong các giai đoạn biến động mạnh (2019-2022 và 2023-2024) phù hợp với kết quả tương quan âm (−0.2019). Khi ngân hàng quyết định ưu tiên an toàn tuyệt đối tức là đặt việc hạn chế rủi ro lên trên lợi nhuận, họ đang chấp nhận một sự đánh đổi rõ ràng. Điều này cho thấy ngân hàng sẽ bằng lòng với mức lợi nhuận thấp, miễn là nằm trong giới hạn rủi ro cực kỳ thấp đã được định trước. Chính sự thận trọng này lại dẫn đến một hệ quả: Lợi nhuận giảm sút kéo theo sự suy giảm của Z-score, tạo cơ sở cho thấy nguy cơ bất ổn lại có khả năng gia tăng tức là Rủi ro phá sản tăng lên. Rủi ro thấp tương ứng với lợi nhuận thấp phù hợp với quy luật thực tế, nhưng khi lợi nhuận quá thấp thì lại bào mòn dần đệm an toàn tổng thể của ngân hàng. Ngoài ra, số liệu từ 2016 đến 2024 qua bảng 4.4 và hình 4.1 còn cho thấy rằng Khẩu vị rủi ro của ngân hàng đang có xu hướng giảm (tương ứng RAR gia tăng). Xu hướng này không chỉ là một con số ngẫu nhiên; nó hoàn toàn phù hợp với những yêu cầu và định hướng chiến lược mà Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã đề ra: tăng cường nâng cao chất lượng các khoản cấp tín dụng, kiểm soát, đẩy mạnh công tác xử lý và thu hồi nợ nhằm giảm tỷ lệ nợ xấu, củng cố vốn tự có và tăng cường minh bạch để hệ thống ngân hàng phát triển một cách ổn định và bền vững.

4.3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

Để đánh giá một cách có cơ sở và đáng tin cậy về việc khẩu vị rủi ro ảnh hưởng thế nào đến nguy cơ phá sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam, luận văn sẽ tiến hành ước lượng mô hình chính đã được thiết lập ở Chương 3. Trước khi chính thức đưa ra kết quả, nghiên cứu phải tuân thủ một quy trình bắt buộc là chẩn đoán các “khuyết tật” của mô hình. Cụ thể, cần kiểm tra xem các giả định kinh tế lượng như phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Việc kiểm tra này là để đảm bảo rằng các kết quả ước lượng của luận văn đảm bảo tin cậy và mọi diễn giải sau đó đều hợp lệ.

Nghiên cứu bắt đầu với mô hình OLS gộp (Pooled OLS) làm mốc so sánh, sau đó kiểm tra so sánh với: (i) FEM so với Pooled OLS bằng F-test kiểm định hiệu ứng cố định để xem FEM có tốt hơn Pooled OLS không. Nếu giá trị p-value nhỏ hơn 0,05 thì ưu tiên FEM; (ii) REM so với Pooled OLS bằng kiểm định Lagrange Multiplier (LM) test được dùng để so sánh giữa REM và Pooled OLS. Nếu giá trị p-value nhỏ hơn 0,05 thì ưu tiên REM. Khi cả hai mô hình bảng (FEM hoặc REM) đều vượt trội so với Pooled OLS, tác giả sử dụng kiểm định Hausman test để quyết định lựa chọn giữa FEM và REM. Nếu giá trị p-value nhỏ hơn 0,05 thì chọn FEM (vì ước lượng REM lúc này được coi là không đáng tin cậy); ngược lại thì chọn REM.

• Bảng 4.5: Tổng hợp kết quả từ 3 phương pháp

Sau khi chạy Pooled OLS, FEM, REM (được trình bày trong bảng 4.5) luận văn tiến hành kiểm định Hausman (chi tiết tại Phụ lục 2) để chọn ra mô hình nào mô tả dữ liệu tốt nhất. Kết quả kiểm định này (được thực hiện với tùy chọn Sigmamore) cho thấy FEM là mô hình phù hợp hơn REM. Tiếp theo, tác giả kiểm tra trên mô hình FEM được chọn, đã phát hiện ra hai khuyết tật nghiêm trọng: kiểm định Modified Wald cho thấy có hiện tượng phương sai thay đổi theo nhóm và kiểm định Wooldridge xác nhận mô hình gặp tự tương quan bậc nhất. Bên cạnh đó, mô hình còn tiềm ẩn nguy cơ nội sinh đáng kể, đặc biệt là do sự tác động hai chiều qua lại giữa rủi ro phá sản (Z-score) và các yếu tố vi mô trong mỗi ngân hàng (như là RAR, CAR, LTA). Việc xảy ra nội sinh này làm cho kết quả hồi quy bị chệch, khiến việc diễn giải sự tác động thực sự của RAR lên Z-score trở nên không đáng tin cậy. Vì vậy, luận văn sử dụng phương pháp hồi quy System-GMM (SGMM) để ước lượng vì mô hình này sử dụng các giá trị trễ của biến để làm công cụ nhằm loại bỏ sự tương quan giữa biến độc lập và sai số, khắc phục được các vấn đề nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan. Kết quả ước lượng cuối cùng được xác nhận là đáng tin cậy khi: kiểm định AR (2) (có giá trị p-value lớn hơn 0.10) và kiểm định Hansen (có giá trị p-value nằm trong khoảng 0.10-0.90) đều đạt yêu cầu, đồng thời số lượng công cụ phải ít hơn số nhóm để đảm bảo tính hợp lệ. Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

• Bảng 4.6: Kết quả kiểm định khuyết tật mô hình

Kết quả chẩn đoán ở Bảng 4.6 cho thấy mô hình đánh giá tác động của khẩu vị rủi ro tới rủi ro phá sản tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam vi phạm hai giả định: xuất hiện phương sai thay đổi và tự tương quan. Do đó, luận văn áp dụng phương pháp hồi quy System-GMM (SGMM) để ước lượng, nhằm đồng thời xử lý phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh trong mô hình.

• Bảng 4.7: Tác động của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại Việt Nam bằng phương pháp SGMM

Độ tin cậy của mô hình được kiểm chứng bằng các chẩn đoán sau: kiểm định Wald/F xác nhận rằng, xét tổng thể, các biến độc lập có sức giải thích đối với biến kết quả; kiểm định Hansen (hoặc Sargan) cho thấy tập công cụ đạt yêu cầu để xử lý nội sinh trong SGMM; kiểm định AR phải xác nhận rằng không ghi nhận phụ thuộc chuỗi bậc hai ở phần dư sai phân; số công cụ phải ít hơn số nhóm. Những kết quả này đảm bảo rằng ước lượng SGMM trong luận văn là nhất quán và không bị chệch do mối quan hệ quá khứ.

Căn cứ kết quả ở Bảng 4.7, kiểm định Hansen có giá trị p = 0,555 (vượt ngưỡng 10%), nên tập công cụ được chấp nhận. Kiểm định AR cho kết quả AR (1): p = 0,034 và AR (2): p = 0,471, AR (2) có giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa 10%. Trong mô hình sai phân của SGMM, việc AR (1) có ý nghĩa là điều thường gặp; điều kiện quan trọng là không có tự tương quan bậc hai, và kết quả AR (2) với p=0,471 cho thấy không có bằng chứng về tự tương quan bậc hai. Đồng thời số công cụ là 27 ít hơn số nhóm là 28 cho thấy kết quả ước lượng theo phương pháp hồi quy SGMM là phù hợp, đáng tin cậy. Như vậy, không có bằng chứng về tồn tại tự tương quan bậc hai trong phần dư sai số. Tổng thể, các chẩn đoán đều ủng hộ tính phù hợp của mô hình.

Sau khi chạy ước lượng bằng SGMM, kết quả ra được như sau: Z-SCOREit = 15,68676 + 0,7015Z-SCOREit-1 – 186,1171RAR it + 1,6912SIZE it  – 3467,241LLP it  – 36,4029LTA it  + 474,7324CAR it  – 101,1082 CIRit + 0,0017 LNit – 23,4940TG it + 12,4908GOVt – 0,2387GDP t + 13,7886CPI t + µit Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

Phù hợp với hướng tiếp cận của các nghiên cứu trước của Klein (2013), Rajha (2016), Salas và Saurina (2002), độ trễ của biến phụ thuộc dễ phát sinh nội sinh. Do đó việc sử dụng SGMM là phù hợp.

Trong ước lượng, tham số đi kèm Z-SCORE_(t-1) là 0,7015 có ý nghĩa ở ngưỡng 1%. Kết quả này phản ánh trạng thái an toàn năm nay gắn chặt với trạng thái năm trước. Dấu dương của hệ số củng cố độ định năm trước cùng chiều với độ an toàn hiện tại. Do đó ủng hộ giả thuyết H2 về ảnh hưởng truyền dẫn từ quá khứ đến hiện tại.

Đối với RAR, kết quả SGMM cho thấy RAR có hệ số âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p-value = 0,001). Hàm ý rằng trong các mẫu Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2016-2024, khi RAR tăng thì Z-score có xu hướng giảm. Phát hiện này khác với kỳ vọng thông thường rằng vùng đệm thu nhập lớn hơn sẽ củng cố an toàn ngân hàng. Một cách diễn giải phù hợp trong bối cảnh nghiên cứu là việc duy trì trạng thái quá thận trọng có thể làm ngân hàng thu hẹp mức chấp nhận rủi ro đến dưới ngưỡng tối ưu, từ đó hạn chế tăng cường tài sản sinh lời, nén biên lợi nhuận và làm suy giảm cấu phần sinh lời của Z-score. Do đó, kết quả này gợi ý rằng vấn đề không nằm ở bản thân việc thận trọng, mà ở khả năng thận trọng quá mức so với yêu cầu tối ưu hóa lợi nhuận – rủi ro trong điều kiện hoạt động thực tế của ngân hàng Việt Nam.

Dựa trên kết quả ước lượng SGMM đã đủ sự tin cậy để chấp nhận giả thuyết H3. Cụ thể, hệ số của biến tỷ lệ dự phòng rủi ro (LLP) mang dấu âm (-3467,241) và có ý nghĩa thống kê cao 1%. Điều này khẳng định sự tác động ngược chiều giữa LLP và Z-score. Về mặt kinh tế, cứ 1% tăng lên trong tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro trên tổng tài sản sẽ làm giảm Z-score một lượng đáng kể, làm tăng nguy cơ thiếu an toàn. Phát hiện này phù hợp với cơ sở lý thuyết: việc phải tăng cường trích lập LLP là dấu hiệu phản ánh chất lượng tài sản suy giảm và chi phí tín dụng tăng cao, từ đó làm cho lợi nhuận suy giảm và gia tăng sự biến động lợi nhuận. Đây là những nhân tố trực tiếp làm giảm chỉ số Z-score xuống, qua đó xác nhận LLP cao đi đôi với nguy cơ bất ổn tiềm tàng gia tăng. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Mala và Matari (2024), Pham và cộng sự (2021); Yuan và cộng sự (2022) và Duong (2020).

Biến CAR mang dấu dương và có ý nghĩa 5% (p-value = 0,047), cho thấy tỷ lệ an toàn vốn (CAR) cao hơn giúp tăng Z-score, tức là cải thiện sự ổn định và giảm xác suất vỡ nợ của ngân hàng. Hệ số CAR mang dấu dương phù hợp với kỳ vọng ban đầu của luận văn. Về cơ chế tác động, điều này là hợp lý khi vốn chủ sở hữu đóng vai trò như một lá chắn đầu tiên hấp thụ tiêu hao, tổn thất nằm ngoài dự kiến, giúp gia tăng niềm tin của người dân, các nhà đầu tư, và thị trường và giúp cho ngân hàng chống chịu tổn tốt hơn trước mọi cú sốc. Kết quả này giống với nghiên cứu trước đây chỉ rõ vai trò bảo vệ của vốn như nghiên cứu của Mustafa (2024) tại Jordan và Giordana và Schumacher (2017) tại Luxembourg đều coi CAR là trụ cột then chốt giúp giảm thiểu nguy cơ vỡ nợ. Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

Kết quả này cho thấy rằng CIR có tác động ngược chiều với Z-score ở mức ý nghĩa 1%, nghĩa là khi CIR càng tăng, chi phí hoạt động của ngân hàng tăng sẽ trực tiếp làm lợi nhuận từ đó vốn của ngân hàng ít được bổ sung từ lợi nhuận giữ lại dẫn đến sức chống chịu các cú sốc giảm đi, tính ổn định của ngân hàng theo đó cũng không cao. Điều này cũng được tìm thấy trong các nghiên cứu của Eldomiaty và cộng sự (2022) coi CIR là yếu tố bền vững nhất chi phối ổn định và nghiên cứu của Población García và Suárez (2025), khi họ kết luận rằng CIR cao luôn đi kèm với Z-score thấp và biến động lợi nhuận lớn hơn. Vì vậy, dựa trên kết quả ước lượng tin cậy và sự phù hợp các nghiên cứu quốc tế, luận văn chấp chận giả thuyết H7.

Tăng trưởng lợi nhuận sau thuế (LN) mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê rất cao 1%. Kết quả này cho thấy rằng LN và Z-score có mối quan hệ cùng chiều giống với nghiên cứu của Wang (2020), hàm ý rằng lợi nhuận tăng trưởng mạnh tạo ra một lớp đệm giúp bổ sung vốn thông qua lợi nhuận giữ lại. Chính lớp đệm này cải thiện khả năng hấp thụ tổn thất và giảm rủi ro vỡ nợ. Tác động này cũng hài hòa với cơ chế giá trị thương hiệu của Keeley (1990) 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. Vì lẽ đó, luận văn chấp nhận giả thuyết H9.

Các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát (CPI) và hiệu quả quản trị (GOV) lại không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy rằng GDP, CPI và GOV trong mẫu nghiên cứu không phản ánh rõ trong Z-score sau khi đã kiểm soát các đặc trưng ngân hàng.

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Chương này xem xét mối liên hệ giữa khẩu vị rủi ro và rủi ro mất khả năng thanh toán của các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Trên cơ sở lý thuyết về ổn định ngân hàng và quản trị khẩu vị rủi ro cùng các bằng chứng thực nghiệm gần đây, nghiên cứu sử dụng Z-score như chỉ báo mức an toàn và RAR như đại diện cho xu hướng chấp nhận rủi ro ở cấp ngân hàng. Dữ liệu gồm 28 ngân hàng giai đoạn 2016-2024. Mô hình được ước lượng bằng System-GMM để xử lý động học của Z-score, hạn chế nội sinh, dị phương sai và tự tương quan; các kiểm tra chẩn đoán được thực hiện để bảo đảm độ tin cậy của suy luận.

Kết quả cho thấy RAR có ý nghĩa thống kê và tác động đáng kể: hệ số ước lượng mang dấu âm, hàm ý khi RAR tăng thì Z-score giảm. Diễn giải kinh tế cho thấy khuynh hướng quá thận trọng có thể nén biên lợi nhuận, làm mỏng “đệm” thu nhập hấp thụ cú sốc và kéo mức ổn định xuống. Bên cạnh đó, CIR liên hệ bất lợi với Z-score (có mức ý nghĩa mạnh), phản ánh chi phí vận hành cao làm giảm lợi nhuận và giảm khả năng chống chịu rủi ro. LLP cũng đồng biến với rủi ro (tác động ngược chiều Z-score), phù hợp với việc gia tăng trích lập là tín hiệu chất lượng tài sản suy giảm và lợi nhuận bị thu hẹp. Ngược lại, tăng trưởng lợi nhuận (LN) và tỷ lệ an toàn vốn (CAR) có liên quan cải thiện ổn định, cho thấy vai trò tích cực của sức sinh lời và đệm vốn đối với Z-score.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

5.1. Kết luận

Nghiên cứu đánh giá mối liên hệ giữa khẩu vị rủi ro và rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Bộ dữ liệu gồm 28 ngân hàng trong giai đoạn 2016-2024. Mô hình được ước lượng bằng System-GMM trong khuôn khổ dữ liệu bảng động nhằm kiểm soát nội sinh, đồng thời xử lý phương sai thay đổi và tự tương quan theo thời gian của sai số. Rủi ro phá sản của ngân hàng được đo lường bằng Z-score (giá trị lớn hàm ý mức độ an toàn cao hơn), trong khi RAR được sử dụng như thước đo đại diện cho trạng thái khẩu vị rủi ro ở cấp ngân hàng.

Kết quả ước lượng cho thấy RAR có hệ số âm và có ý nghĩa thống kê mạnh ở mức 1%, tức là khi RAR tăng thì Z-score giảm. Phát hiện này không nên được diễn giải theo hướng “ngân hàng cần nới lỏng rủi ro”, mà hàm ý rằng trong bối cảnh mẫu nghiên cứu, việc gia tăng mức độ thận trọng (thể hiện qua RAR) nếu vượt quá ngưỡng tối ưu có thể làm suy giảm hiệu quả sinh lời, thu hẹp biên lợi nhuận và làm mỏng “vùng đệm thu nhập” để hấp thụ cú sốc, qua đó kéo giảm ổn định. Bên cạnh đó, CIR tác động bất lợi đến Z-score, phản ánh chi phí vận hành cao làm suy yếu khả năng chống chịu; LLP cũng ngược chiều với Z-score, phù hợp với cơ chế chất lượng tài sản suy giảm kéo theo nhu cầu trích lập tăng và lợi nhuận bị thu hẹp. Ngược lại, tỷ lệ tăng trưởng lợi nhuận (LN) và tỷ lệ an toàn vốn (CAR) có tác động cùng chiều với Z-score, nhấn mạnh vai trò của năng lực tạo lợi nhuận bền vững và bộ đệm vốn trong việc củng cố ổn định ngân hàng. Một số biến kiểm soát khác (quy mô, tăng trưởng tiền gửi, tỷ lệ tài sản thanh khoản…) không cho thấy ý nghĩa thống kê ổn định; các biến vĩ mô (GDP, CPI, GOV) nhìn chung không có ý nghĩa trong mô hình, hàm ý rằng trong giai đoạn nghiên cứu, yếu tố quản trị và cấu trúc nội tại ngân hàng là nhóm nhân tố chi phối mạnh hơn đối với mức độ ổn định.

Quan sát theo thời gian cho thấy trạng thái thận trọng của hệ thống có xu hướng gia tăng trong giai đoạn nghiên cứu (thể hiện qua RAR tăng tức là khẩu vị rủi ro giảm). Xu hướng này nhìn chung phù hợp với định hướng điều hành của Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về kiểm soát chất lượng tín dụng, xử lý nợ xấu, củng cố vốn và tăng cường minh bạch. Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm đồng thời cho thấy việc gia tăng thận trọng cần được thực hiện theo hướng tối ưu và có mục tiêu, tránh xu hướng siết rủi ro một cách cơ học hoặc đồng loạt làm suy giảm hiệu quả sinh lời và ảnh hưởng bất lợi đến ổn định ở cấp ngân hàng.

5.2. Hàm ý chính sách Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

Kết quả ước lượng bằng System-GMM cho thấy rủi ro phá sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam (đo lường bằng Z-score) chịu ảnh hưởng đáng kể từ các yếu tố nội tại của ngân hàng, nổi bật gồm: (i) tính động của ổn định ngân hàng (Z-score quá khứ tác động đáng kể đến Z-score hiện tại); (ii) khẩu vị rủi ro đo bằng RAR có mối quan hệ ngược chiều có ý nghĩa thống kê với Z-score, hàm ý rằng mức độ “thận trọng” nếu bị đẩy quá mức có thể đi kèm suy giảm ổn định thông qua kênh hiệu quả sinh lời; (iii) năng lực vốn (CAR) và quy mô lợi nhuận (LN) có tác động cùng chiều đến Z-score; trong khi đó (iv) dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) và hiệu quả chi phí (CIR) tác động ngược chiều đến Z-score. Trên cơ sở này, hàm ý chính sách được đề xuất như sau:

Thứ nhất, chuyển từ “thận trọng bằng cách né rủi ro” sang “thận trọng theo nguyên tắc tối ưu hóa lợi nhuận điều chỉnh rủi ro”. Kết quả thực nghiệm cho thấy RAR có quan hệ ngược chiều với Z-score trong mẫu nghiên cứu. Điều này không nên được hiểu là “ngân hàng cần nới lỏng rủi ro”, mà hàm ý rằng việc tăng RAR (thể hiện trạng thái thận trọng, siết rủi ro) nếu vượt quá ngưỡng tối ưu có thể làm giảm hiệu quả sinh lời, giảm tốc độ mở rộng tài sản sinh lời hoặc làm cấu trúc thu nhập kém linh hoạt; từ đó tác động bất lợi đến Z-score. Vì vậy, ngân hàng cần thiết kế khẩu vị rủi ro theo tư duy tối ưu:

• Xác định “khoảng khẩu vị rủi ro mục tiêu” thay vì một mức đơn;
• Gắn khẩu vị rủi ro với các chỉ tiêu RAROC/ROE điều chỉnh rủi ro, chi phí vốn, chi phí dự phòng kỳ vọng;
• Thiết lập cơ chế “cân bằng”: khi siết rủi ro ở danh mục này phải có phương án bù đắp thu nhập ở danh mục khác (đa dạng hóa thu nhập, tăng thu nhập phí, tối ưu tài sản sinh lời), tránh siết đồng loạt làm “nén lợi nhuận”.

Thứ hai, hoàn thiện Khung khẩu vị rủi ro theo hướng định lượng hóa, phân tầng và có cơ chế hiệu chỉnh theo chu kỳ. Một khung khẩu vị rủi ro hiệu quả không chỉ là tuyên bố định tính, mà cần cấu trúc thành các tầng: (i) nguyên tắc khẩu vị rủi ro tổng thể; (ii) hạn mức hay giới hạn rủi ro theo loại rủi ro; (iii) hạn mức theo danh mục, ngành, khách hàng; (iv) cơ chế cảnh báo – hành động. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, ngân hàng nên:

• Xây dựng “ngưỡng cảnh báo sớm” khi RAR tăng/giảm quá nhanh, đặc biệt nếu RAR tăng đi kèm giảm tốc tăng trưởng thu nhập hoặc suy giảm NIM;
• Áp dụng stress test liên kết giữa lợi nhuận – dự phòng – vốn để xác định ngưỡng “thận trọng tối ưu” trong các kịch bản xấu; Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.
• Thiết kế cơ chế “hiệu chỉnh theo chu kỳ”: trong giai đoạn kinh tế thuận lợi, tránh đẩy khẩu vị rủi ro xuống quá thấp làm mất cơ hội tăng trưởng an toàn; trong giai đoạn rủi ro gia tăng, thắt chặt có mục tiêu theo danh mục thay vì thắt chặt đồng loạt.

Thứ ba, nâng cao chất lượng tài sản và quản trị dự phòng theo hướng chủ động, giảm “cú sốc LLP” gây suy giảm ổn định. LLP tác động ngược chiều Z-score cho thấy khi dự phòng tăng, ổn định suy giảm, phản ánh kênh “chất lượng tín dụng – lợi nhuận – vùng đệm an toàn”. Hàm ý chính sách ở cấp ngân hàng là:

• Nâng cấp mô hình đo lường rủi ro tín dụng và chấm điểm để nhận diện sớm suy giảm chất lượng;
• Tăng cường quản trị danh mục theo “độ tập trung rủi ro” (ngành/nhóm khách hàng/địa bàn), tránh tích tụ rủi ro khiến dự phòng tăng mạnh đột biến;
• Quản trị dự phòng theo hướng đều và sớm (trích lập kịp thời, tránh dồn vào một giai đoạn), qua đó giảm biến động lợi nhuận và giảm rủi ro suy giảm Z-score do cú sốc dự phòng.

Thứ tư, tối ưu hiệu quả hoạt động để cải thiện CIR, coi quản trị chi phí là “đòn bẩy ổn định”. CIR tác động ngược chiều Z-score hàm ý chi phí vận hành cao làm suy yếu ổn định thông qua kênh lợi nhuận. Do đó, hàm ý ngân hàng cần:

• Chuẩn hóa quy trình và tái thiết kế vận hành theo hướng số hóa (tự động hóa quy trình tín dụng, hậu kiểm, kế toán, KYC…);
• Rà soát cơ cấu chi phí theo “chi phí tạo doanh thu” và “chi phí không tạo doanh thu”, giảm các khoản chi phí cố định kém hiệu quả;
• Thiết lập KPI quản trị chi phí gắn với chất lượng dịch vụ và quản trị rủi ro (không cắt giảm chi phí theo cách làm suy yếu kiểm soát nội bộ).

Thứ năm, củng cố vốn và năng lực sinh lời bền vững, ưu tiên chất lượng vốn và chất lượng lợi nhuận. CAR và LN có tác động cùng chiều đến Z-score cho thấy vốn và lợi nhuận vẫn là nền tảng cốt lõi của ổn định ngân hàng. Hàm ý chính sách là:

• Tăng vốn theo hướng nâng chất lượng vốn (ưu tiên vốn cấp 1, tăng khả năng hấp thụ tổn thất), đồng thời quản trị tốc độ tăng tài sản có rủi ro để hệ số an toàn vốn CAR không bị suy giảm;
• Cải thiện chất lượng lợi nhuận: tăng tỷ trọng thu nhập ổn định (thu nhập dịch vụ, bancassurance, thanh toán…), giảm phụ thuộc vào lợi nhuận mang tính chu kỳ;
• Thực hiện quản trị vốn nội bộ theo ICAAP (Internal Capital Adequacy Assessment Process), gắn chiến lược tăng trưởng với “ngân sách vốn”, tránh tăng trưởng nóng làm suy giảm CAR và làm giảm Z-score.

5.3. Hạn chế của nghiên cứu Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

• Mặc dù đạt được một số kết quả đáng tin cậy, luận văn vẫn còn tồn tại những điểm cần lưu ý sau:

Phạm vi mẫu và dữ liệu chỉ bao gồm 28/35 Ngân hàng thương mại tại Việt Nam (tính đến 31/12/2024 theo số liệu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam). Việc tiếp cận và thu thập dữ liệu còn hạn chế do một vài ngân hàng chưa công bố đầy đủ số liệu trong báo cáo; đồng thời giới hạn về thời gian tương đối ngắn khiến tác giả chỉ có thể khai thác 28 ngân hàng trong giai đoạn 2016 – 2024. Bởi vậy, tính đại diện toàn bộ hệ thống Ngân hàng thương mại vẫn còn hạn chế.

Luận văn tập trung vào khối ngân hàng thương mại, chưa bao quát các loại hình khác như ngân hàng chính sách, ngân hàng hợp tác xã, ngân hàng 100% vốn nước ngoài, ngân hàng liên doanh. Điều này khiến kết quả khó khái quát cho toàn bộ khu vực ngân hàng, do sự khác biệt về mô hình kinh doanh, khuôn khổ pháp lý và khẩu vị rủi ro giữa các nhóm có thể dẫn đến kết luận khác nhau.

Về đo lường biến số, Z-score là thước đo dựa trên số liệu kế toán, nhạy với cách xác định độ lệch chuẩn ROA. RAR được suy ra từ các chỉ tiêu trên Báo cáo tài chính, do đó phụ thuộc giả định tính toán và mức độ minh bạch công bố; thêm nữa, RAR chủ yếu phản ánh quá khứ, chưa nắm bắt đầy đủ yếu tố định hướng dự báo trong quản trị rủi ro.

Do đó, định hướng nghiên cứu tiếp theo của luận văn có thể mở rộng bổ sung các thước đo vĩ mô như chỉ số bất định vĩ mô (MII/MI), biến động lãi suất/tỷ giá, chu kỳ tín dụng – bất động sản. Các thước đo này kỳ vọng giúp cho việc nắm bắt tác động chu kỳ và rủi ro hệ thống rõ hơn trong mô hình Z-score. Đồng thời xem xét mở rộng sang ngân hàng chính sách, hợp tác xã, vốn nước ngoài, liên doanh để đối chiếu về khẩu vị rủi ro và ổn định tài chính giữa các khối.

KẾT LUẬN CHUNG Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

Luận văn xem xét 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 trên nền khung lý thuyết về ổn định ngân hàng, khung lý thuyết khẩu vị rủi ro và kết hợp khảo lược thực chứng. Trên cơ sở đó, nghiên cứu lựa chọn Z-score để đo lường mức ổn định hay Rủi ro phá sản và sử dụng RAR như đại diện cho khuynh hướng chấp nhận rủi ro ở cấp ngân hàng.

Dữ liệu gồm 28 Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2016-2024 được ước lượng bằng System-GMM nhằm kiểm soát nội sinh phức tạp trong mô hình, đồng thời xử lý phương sai thay đổi và tự tương quan. Các kiểm định chẩn đoán (Hansen/Sargan, AR (1)/AR (2)) được triển khai để đánh giá tính hợp lệ của công cụ. Kết quả cho thấy hệ số RAR âm và có ý nghĩa ở mức cao: khi RAR tăng, Z-score có xu hướng giảm. Điều này được giải thích rằng: trong bối cảnh các Ngân hàng thương mại Việt Nam, mức thận trọng bị siết quá chặt có thể thu hẹp biên lợi nhuận, RAR cao, ngân hàng chuyển sang ưu tiên hạn chế rủi ro hơn lợi nhuận, dẫn đến không sử dụng hết hạn mức rủi ro và làm lợi nhuận giảm sút. Lợi nhuận thấp này chính là yếu tố làm giảm Z-score do đó làm cho nguy cơ phá sản gia tăng. Ngoài ra, CIR tăng gắn với Z-score thấp, cho thấy chi phí vận hành cao bào mòn lợi nhuận giữ lại và làm giảm sức chống chịu; LLP lớn hơn cũng liên hệ nghịch chiều với ổn định. Ngược lại, tăng trưởng lợi nhuận (LN) và CAR có quan hệ đồng biến với Z-score.

Từ các phát hiện thực nghiệm, luận văn đề xuất năm hàm ý chính sách chủ yếu như sau: (i) chuyển dịch cách tiếp cận từ “thận trọng bằng cách né rủi ro” sang “thận trọng theo nguyên tắc tối ưu hóa lợi nhuận điều chỉnh rủi ro”; theo đó, mức độ thận trọng cần được xác lập trong một khoảng khẩu vị rủi ro mục tiêu, gắn với các chỉ tiêu hiệu quả điều chỉnh rủi ro, chi phí vốn và chi phí dự phòng kỳ vọng, đồng thời thiết lập cơ chế cân bằng giữa các danh mục để tránh siết rủi ro đồng loạt gây “nén lợi nhuận” và tác động bất lợi đến ổn định; (ii) hoàn thiện Khung khẩu vị rủi ro theo hướng định lượng hóa, phân tầng và có cơ chế hiệu chỉnh theo chu kỳ, bao gồm hệ thống giới hạn rủi ro theo loại rủi ro và theo danh mục/khách hàng/ngành, đi kèm ngưỡng cảnh báo sớm khi các chỉ tiêu như RAR biến động nhanh, cũng như áp dụng stress test liên kết lợi nhuận – dự phòng – vốn nhằm xác định ngưỡng “thận trọng tối ưu” trong các kịch bản bất lợi; (iii) nâng cao chất lượng tài sản và quản trị dự phòng theo hướng chủ động nhằm hạn chế tác động bất lợi của dự phòng rủi ro tín dụng; trong đó cần nâng cấp mô hình đo lường rủi ro và chấm điểm để nhận diện sớm suy giảm chất lượng tín dụng, tăng cường quản trị danh mục theo mức độ tập trung rủi ro và thực hiện trích lập dự phòng kịp thời, đều đặn để giảm biến động lợi nhuận và giảm nguy cơ “cú sốc dự phòng” làm suy giảm ổn định; (iv) tối ưu hiệu quả hoạt động để cải thiện CIR, coi quản trị chi phí là một đòn bẩy quan trọng của ổn định ngân hàng; theo đó cần chuẩn hóa và tái thiết kế vận hành theo hướng số hóa, tự động hóa các quy trình trọng yếu, rà soát cơ cấu chi phí theo hướng nâng tỷ trọng chi phí tạo doanh thu và cắt giảm các khoản chi phí cố định kém hiệu quả, đồng thời xây dựng hệ thống KPI quản trị chi phí gắn với chất lượng dịch vụ và yêu cầu kiểm soát rủi ro nhằm tránh cắt giảm chi phí làm suy yếu kiểm soát nội bộ; (v) củng cố nền tảng vốn và năng lực sinh lời bền vững, ưu tiên chất lượng vốn và chất lượng lợi nhuận; theo đó cần tăng vốn theo hướng nâng cao vốn tự có chất lượng cao và khả năng hấp thụ tổn thất, quản trị tốc độ tăng tài sản có rủi ro để duy trì CAR ở mức an toàn, đồng thời cải thiện chất lượng lợi nhuận thông qua đa dạng hóa nguồn thu ổn định và triển khai quản trị vốn nội bộ theo ICAAP, gắn chiến lược tăng trưởng với “ngân sách vốn” nhằm hạn chế rủi ro tăng trưởng nóng làm suy giảm CAR và ổn định dài hạn. Luận văn: KQNC của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của các NH.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Ảnh hưởng của khẩu vị rủi ro đến rủi ro phá sản của NH