Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng hay nhất năm 2025 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: Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro tại 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 mẫu nghiên cứu

Sau khi thu thập dữ liệu từ năm 2011 – 2023, thông qua tính toán thì tình hình hệ số Z – Score trung bình của 24 NHTM Việt Nam được biểu diễn với đồ thị sau:

Hình 4.1: Đồ thị biểu diễn hệ số Z – Score của 24 NHTM Việt Nam từ năm 2011 – 2023

Dựa trên biểu đồ hình 4.1 ta có thể thấy hệ số Z – Score tại các NHTM từ năm 2011 – 2023 đều lơn hơn 2,6 có nghĩa là về mặt tổng thể thì các ngân hàng vẫn chưa phải đối mặt với rủi ro phá sản nghiêm trọng. Tuy nhiên, trong giai đoạn từ năm 2011 – 2016 thì hệ số này có sự suy giảm từ 10,22 xuống còn 5,36. Đây là giai đoạn mà ngân hàng bị suy giảm sự ổn định hay tăng nguy cơ đối mặt với rủi ro. Vì đây là giai đoạn mà các NHTM tăng trưởng tín dụng nóng nên nợ xấu tăng cao, có rất nhiều các NHTM yếu kém trong hoạt động phải sát nhập hay bán với giá 0 đồng. Trước tình cảnh đó buộc NHNN phải thắt chặt các quy định liên quan đến cho vay và đảm bảo hệ số an toàn vốn tại các NHTM. Do đó, vào giai đoạn từ năm 2017 – 2023 thì hệ số Z – Score được các NHTM giữ vững mức tăng trưởng đều đặn qua mỗi năm. Tuy nhiên, năm 2020 với sự đối mặt với đại dịch Covid 19 thì hệ số này có sự suy giảm nhưng vẫn nằm trong ngưỡng an toàn và cách xa với nguy cơ phá sản. Để có cái nhìn chi tiết hơn thì các biến số trong mô hình nghiên cứu sẽ được thống kê mô tả dưới bảng sau:

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến số trong mẫu nghiên cứu Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Hệ số Z – Score qua các năm trung bình là 8,66 với mức lệch cao là 5,5 qua đó có thể thấy các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2023 luôn duy trì ngưỡng an toàn cho hệ số này về trung bình là 2,6 theo Hannan và Hanweck (1988). Hay nói cách khác với ngưỡng này nhìn chung các NHTM vẫn đang duy trì sự lành mạnh trong hoạt động và rủi ro liên quan đến phá sản vẫn chưa thực sự đe dọa. Ngoài ra, sự xem xét giá trị trung bình và mức lệch thì có thể thấy các NHTM luôn muốn tạo ra sự khác biệt với hệ số này trong hệ thống với nhau. Trong đó, tại VIETCAP năm 2017 có hệ số này là 0,06 đây cũng là GTNN và tại năm 2023 thì VIB có hệ số này là 21,58 là GTLN. Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

Đối với ĐDHTN (DIVER) thì trung bình qua các năm từ 2011 – 2023 là -0,50 với độ lệch chuẩn là 14,07, điều này cho thấy tại các NHTM Việt Nam thì mức độ khác biệt và tạo khoảng cách trong hoạt động ĐDHTN là rất lớn, nguyên nhân tạo ra sự lệch lớn này vì các ngân hàng có quy mô, khẩu vị rủi ro và đặc thù kinh doanh có nét riêng biệt. Trong đó, hệ số ĐDHTN nhỏ nhất là -248,16 tại TPB năm 2011 và lớn nhất là 0,50 tại MSB năm 2014.

Quy mô của các ngân hàng theo giá trị Log(Tổng tài sản) thì trung bình là 32,88 với mức lệch thấp 1,28 nên có thể thấy các NHTM luôn ra sức thu hẹp về khoảng cách đối với quy mô nhằm thể hiện thị phần cũng như quy mô hoạt động. Trong đó, thì giá trị Log(Tổng tài sản) thấp nhất là 30,32 của SGB năm 2014 và lớn nhất là 35,88 của BID năm 2023. Theo thống kê thì các NHTM thuộc Big4 tại Việt Nam đó là Agribank, Vietcombank, Vietinbank và BIDV đều có quy mô lớn trong hệ thống qua các năm.

Với tỷ lệ VCSH thì qua các năm từ 2011 – 2023 thì trung bình của các NHTM là 8,9% với mức lệch là 3,87%. Với giá trị trung bình này thì có thể thấy tỷ lệ VCSH được huy động để tài trợ cho các HĐKD của ngân hàng vẫn chiếm tỷ trọng không cao bằng nguồn huy động từ tiết kiệm. Trong đó, tỷ lệ thấp nhất là 2,7% của SCB tại năm 2021 và lớn nhất là 23,84% tại năm 2014 của SGB.

Đối với tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) thì giai đoạn 2011 – 2023 thì giá trị trung bình lag 40,33%, điều này cho thấy các ngân hàng vẫn tập trung trong việc huy động và cho vay là chủ yếu. Đồng thời với độ lệch chuẩn là 8% cho thấy vẫn có sự khác biệt trong việc cho vay từ nguồn huy động tại các ngân hàng. Trong đó, tỷ lệ nhỏ nhất là 16,53% của MSB năm 2014 và tỷ lệ lớn nhất là 66,74% của VPB năm 2023.

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) trong giai đoạn 2011 – 2023 thì trung bình của các NHTM tại mức 1,24% với độ lệch là 0,75%. Điều này cho thấy về mặt tổng thể thì các ngân hàng vẫn cố gắng duy trì mức tỷ lệ này dưới 3% và tạo ra sự khác biệt với nhau trong mức tỷ lệ này. Trong đó, mức thấp nhất là 0,20% của SCB năm 2015 và cao nhất là 5,18% của SHB năm 2012.

Với mức tăng trưởng tín dụng thì trung bình qua mỗi năm từ 2011 – 2023 của các ngân hàng là 28,71% với mức lệch cao 8,97%. Do đó có thể thấy các ngân hàng vẫn duy trì mức tăng trưởng đều đặn nhằm thực hiện chức năng trung gian tài chính và thu được lợi nhuận, ngoài ra với mức lệch này thì các ngân hàng luôn gia tăng khoảng cách khác biệt về tăng trưởng dư nợ nhằm mở rộng thị phần trong hệ thống. Trong đó, mức tăng trưởng thấp nhất là 7,18% tại SCB năm 2011 và lớn nhất là 83,33% của VPB tại năm 2011.

GDP từ năm 2011 – 2023 thì mức trung bình đạt được là 5,79% cùng với độ lệch chuẩn 1,52%, cho thấy mức tăng trưởng tại Việt Nam không có quá nhiều sự khác biệt qua mỗi năm. GDP cao nhất là 8,02% năm 2022 và thấp nhất là 2,58% vào năm 2021. Lạm phát thì trung bình mỗi năm là 4,85% tính trong giai đoạn 2011 – 2023, trong đó năm 2012 có tỷ lệ cao nhất là 16,68% và năm 2015 thấp nhất với 0,63% năm 2015. Ngoài ra, luận văn xem xét phân tích hai biến giả sở hữu Nhà nước và đại dịch Covid 19 dưới hai giá trị 0,1 nên việc thống kê mô tả là không cần thiết vì đã trình bày về quy ước xuất hiện của các giá trị này tại chương 3.

4.2. Phân tích tương quan giữa các biến số độc lập Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

Ma trận tương quan giữa các cặp biến giúp luận văn phát hiện các biến số độc lập có tương quan cao với nhau hay không ? Farrar và Glauber (1967) cho rằng nếu cặp biến có tương quan với hệ số lớn hơn 0,8 thì khả năng mô hình có đa cộng tuyến nghiêm trọng. Ma trận tương quan của các biến số độc lập được thiết lập như sau:

Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập và kiểm soát

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Xét độ lớn giữa hệ số tương quan giữa các biến số độc lập đều thấp hơn 0,8, do đó hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng không xuất hiện. Tuy nhiên, tương quan giữa COVID VÀ GDP là 0,855 cao hơn 0,8. Do đó, có dấu hiệu đa cộng tuyến tại hai biến số này tuy nhiên biến COVID là biến giả định tính và DGP là biến định lượng. Nên để chắc chắn có xảy ra đa cộng tuyến giữa hai loại biến này cần thông qua kiểm định với hệ số phóng đại phương sai VIF.

4.3. Kết quả kiểm định mô hình hồi quy Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

4.3.1. Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS – FEM – REM 

Nhằm đánh giá kết quả về sự tác động của của ĐDHTN và các biến kiểm soát đến rủi ro của các NHTM Việt Nam. Thì cần phải thông qua kết quả của các mô hình hồi quy đa biến điển hình đó là Pooled OLS, FEM và REM. Kết quả này được trình bày tóm tắt dưới bảng sau:

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0 Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

Tại các mô hình hồi quy thì hệ số R² đều lớn hơn 50%, điều này có nghĩa ĐDHTN và các biến kiểm soát có ý nghĩa thống kê tác động đến hệ số Z – Score của các NHTM Việt Nam, sẽ giải thích được hơn 50% sự thay đổi của rủi ro phá sản của các NHTM. Đồng thời, các biến số tác động tích cực đến Z – Score của ngân hàng bao gồm DIVER, SIZE, LDR, CPI với các mức ý nghĩa 5%, 10%. Các biến số tác động tiêu cực đến Z – Score bao gồm NPL, STA với ý nghĩa thống kê là 1%. Mặt khác, LEV, GDP  không có ý nghĩa thống kê ảnh hưởng đến nợ xấu, do các giá trị P – value của các biến số này lớn hơn 5%. Mặt khác, STA có ý nghĩa với mô hình Pooled OLS, REM nhưng với mô hình FEM thì không có ý nghĩa. Nhưng nhìn chung về kết quả của ba mô hình hồi quy trên thì về chiều hướng tác động của ĐDHTN và các biến kiểm soát đến hệ số Z – Score tại các NHTM đều có sự tương đồng, điều này có nghĩa là dữ liệu thu thập có sự phù hợp, tạo điều kiện tin cậy để thực hiện các kiểm định tiếp theo. Tuy nhiên, nhằm tạo ra tính thống nhất thì cần phải lựa chọn mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình nói trên. Vì vậy, các kiểm định lựa chọn mô hình được trình bày dưới phần sau:

4.3.2. Kiểm định lựa chọn mô hình

Luận văn này sẽ tiến hành kiểm định lựa chọn mô hình thông qua ba kiểm định tương ứng dưới bảng 4.4 như sau:

Bảng 4.4: Kiểm đinh lựa chọn mô hình

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0 Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

Với kiểm định lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM thì luận văn sử dụng kiểm định F – test với cặp giả thuyết là H0 mô hình Pooled OLS phù hợp và H1 là mô hình FEM phù hợp. Kết quả cho thấy Prob > F là 0,000 thấp hơn 5% nên chấp nhận H1, do đó mô hình FEM phù hợp.

Với kiểm định lựa chọn giữa Pooled OLS và REM thì luận văn sử dụng kiểm định Breus – Pargan test với cặp giả thuyết là H0 mô hình Pooled OLS phù hợp và H1 là mô hình REM phù hợp. Kết quả cho thấy Prob > chibar2 là 0,000 thấp hơn 5% nên chấp nhận H1, do đó mô hình REM phù hợp. Với hai kiểm định trên thì ta thấy FEM và REM phù hợp hơn Pooled OLS. Do đó, kiểm định Hausman dưới đây sẽ kết luận mô hình phù hợp nhất cho luận văn này.

Mặt khác khi kiểm định Hausman để xem xét tính phù hợp giữa hai mô hình FEM và REM với cặp giả thuyết như sau: H0 là mô hình REM được chọn; H1 là mô hình FEM được chọn. Prob>chi2 của kiểm định này thấp hơn 5% nên chấp nhận H0, hay nói cách khác thì mô hình FEM phù hợp hơn. Ngoài ra, giữa mô hình FEM, REM và Pooled OLS thì mô hình FEM với tác động cố định sẽ có tính vững hơn, do đó mô hình này phù hợp với việc thực hiện các kiểm định tiếp theo để kết luận kết quả.

4.3.3. Kiểm định khuyết tật mô hình FEM

4.3.3.1. Kiểm định đa cộng tuyến 

Kiểm định đa cộng tuyến sẽ dựa trên tổng hợp về hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến số. Trong đó, cặp giả thuyết như sau H0 là mô hình không có đa cộng tuyến và H1 là mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Dựa vào kết quả 4.5 ta thấy các hệ số phóng đại phương sai VIF đều thấp hơn 5 và giá trị trung bình VIF thấp hơn 5. Điều này cho thấy giả thuyết H0 được ủng hộ, hay nói cách khác mô hình không có đa cộng tuyến. Do đó, dữ liệu độc lập và có sự tin cậy để tiếp tục kiểm định. Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

4.3.3.2. Kiểm định phương sai thay đổi

Với hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì cặp giả thuyết H0 là mô hình FEM không xuất hiện phương sai sai số thay đổi và H1 là mô hình REM có xuất hiện phương sai sai số thay đổi.

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi của mô hình FEM

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Bảng 4.6 với giá trị Prob>chi2 là 0,000 thấp hơn 5% nên giả thuyết H0 bị bác bỏ.

Điều này đồng nghĩa với việc hiện tượng phương sai sai số thay đổi tồn tại trong mô hình FEM

4.3.3.3. Kiểm định tự tương quan

Với hiện tượng tự tương quan thì cặp giả thuyết H0 là mô hình FEM không xuất hiện tự tương quan và H1 là mô hình REM có xuất hiện tự tương quan.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định tự tương quan của mô hình FEM

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Bảng 4.6 với giá trị Prob>F là 0,000 thấp hơn 5% nên giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều này đồng nghĩa với việc hiện tượng tự tương quan tồn tại trong mô hình FEM Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

4.3.3.4. Khắc phục hiện tượng khuyết tật mô hình FEM

Dựa trên các kiểm định trên thì ta có thể thấy mô hình FEM đã gặp phải hai trong ba hiện tượng khuyết tật là phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Vì vậy, để có được kết quả chính xác cần sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục, đồng thời kết quả được trình bày tóm tắt dưới bảng sau.

Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Với biến phụ thuộc là Z – Score thì mô hình FEM sau khi khắc phục khuyết tật thì giá trị Prob>chi2 thấp hơn 0,05, đây là kết quả khẳng định rằng mô hình được khắc phục theo phương pháp FGLS phù hợp về mặt tổng thể, các kết quả được thể hiện có độ tin cậy hay ý nghĩa về mặt thống kê để kết luận. Cụ thể các biến số DIVER, SIZE, LDR, NPL, GROW, CPI, STA, COVID có Prob thấp hơn 5% có nghĩa là các biến số này có ý nghĩa thống kê tác động đến hệ số Z – Score của các NHTM. Hay nói các khác biến độc lập ĐDHTN cùng với các biến kiểm soát đó là quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, nợ xấu, tăng trưởng tín dụng, lạm phát, sở hữu Nhà nước và đại dịch Covid 19 có ảnh hưởng đến RRPS tại các NHTM Việt Nam. Mặt khác, bảng 4.8 thể hiện sự tương đồng về dấu hay chiều tác động với mô hình FEM giữa các biến số đến Z – SCORE. Nên có sự phù hợp trong mô hình hồi quy, dựa vào kết quả bảng 4.8 thì phương trình hồi quy được thiết lập như sau:

Z – SCORE_i,t = 𝟎, 𝟎𝟓𝟔*DIVER_i,t + , 𝟖𝟑𝟕*SIZE_i,t + 𝟎, 𝟏𝟏𝟏*LDR_i,t – 1,437*NPL_i,t + 𝟎, 𝟏𝟏𝟒*GROW_i,t + 𝟎, 𝟑𝟐𝟎*CPI_t  – 3,563*STA_t + 𝟏, 𝟓𝟏𝟑*COVID_t   

4.3.4. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

Với kết quả từ mô hình hồi quy đa biến sau khi khắc phục các bệnh của mô hình theo phương pháp FGLS. Dựa trên hệ số hồi quy của các biến độc lập luận văn tiến hành kiểm định giả thuyết nghiên cứu. Nếu dấu của hệ số hồi quy tương đồng với chiều ảnh hưởng của giả thuyết phát biểu và Prob thấp hơn mức ý nghĩa 5% thì kết luận là phù hợp, ngược lại thì kết luận không phù hợp. Nhưng nếu Prob cao hơn 5% thì giả thuyết sẽ bị bác bỏ.

Bảng 4.9: Kết quả tổng hợp

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0 Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

Tóm lại, dựa trên kết quả bảng 4.9 thì các biến số đa dạng hóa thu nhập (ĐDHTN), quy mô ngân hàng (SIZE), cho vay trên tiền gửi (LDR), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tăng trưởng tín dụng (GROW), lạm phát (CPI), sở hữu Nhà nước (STA), đại dịch Covid 19 (COVID) có ý nghĩa thống kê với P – value thấp hơn 5%. Ngược lại, tỷ lệ VCSH (LEV), tăng trưởng kinh tế (GDP) có ý nghĩa thống kê với P – value lớn hơn 5%, do đó hai biến số này không tác động đến rủi ro của ngân hàng.

Mặt khác, với R² là 57,14% thuộc [0; 1] và lớn hơn 50% có thể thấy mô hình này phù hợp với tổng thể hồi quy. Hay nói cách khác, ĐDHTN, quy mô ngân hàng (SIZE), tủ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tăng trưởng tín dụng (GROW), tỷ lệ lạm phát (CPI), sở hữu Nhà nước (STA), đại dịch Covid 19 (COVID) giải thích được 57,14% sự thay đổi của hệ số Z – Score hay rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam.

4.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Dựa trên kết quả bảng 4.8 và 4.9 thì ta thấy rằng ĐDHTN tác động tích cực đến hệ số Z – Score của các NHTM với hệ số hồi quy β là 0,056. Ngoài ra, các biến kiểm soát tác động đến hệ số Z – Score của các NHTM theo độ lớn lớn của hệ số hồi quy từ cao xuống thấp là sở hữu Nhà nước (β = -3,563); quy mô ngân hàng (β = 2,837); đại dịch Covid 19 (β = 1,513); tỷ lệ nợ xấu (β = -1,437); tỷ lệ lạm phát (β = 0,320); tăng trưởng tín dụng (β = 0,114); tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (β = 0,111). Các kết quả này được luận giải như sau.

Đối với biến độc lập ĐDHTN thì hệ số hồi quy tác động đến Z – Score của các NHTM Việt Nam là 0,056. Điều này có nghĩa là khi tỷ lệ ĐDHTN tăng thêm đơn vị thì Z – Score của các ngân hàng tăng thêm 0,056 đơn vị hay rủi ro phá sản giảm đi 0,056 đơn vị. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với bối cảnh HĐKD của các NHTM Việt Nam, hiện nay ngoài các hoạt động truyền thống là huy động tiền gửi và cho vay để nhận được chênh lệch lãi suất, thì các ngân hàng có tiến hành mở rộng các dịch vụ như ngân hàng điện tử, thanh toán quốc tế hay bảo lãnh để thu thêm phí của khách hàng. Các khoản phí này có thể thu theo tháng, quý hay năm có mức độ bình ổn và không có rủi ro như các khoản tín dụng. Ngoài ra, các sản phẩm bán lẻ như đầu tư, bảo hiểm, ủy thác cũng được các ngân hàng cung cấp cho khách hàng vừa để thu được phần phí quản lý, cũng gia tăng sự lựa chọn đầu tư cho khách hàng và đôi bên cùng có lợi. Do đó, hoạt động ĐDHTN đem lại lợi ích thật sự cho cả ngân hàng lẫn khách hàng, đồng thời chia nhỏ rủi ro của ngân hàng ra nhiều phần chứ không tập trung vào tín dụng như trước đây và rủi ro tín dụng có thể hạn chế được mức thiệt hại cho toàn bộ hoạt động của ngân hàng. Kết quả thực nghiệm này tương đồng với nghiên cứu của Ntawumenyumunsi và Maringa (2022); Adem (2023); Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022) . Ngoài ra, kết quả nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu trước đây với bối cảnh của các NHTM trên thế giới lẫn Việt Nam. Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

Đối với sở hữu Nhà nước thì hệ số hồi quy tác động đến Z – Score của các NHTM Việt Nam là -3,563. Điều này có nghĩa là khi các NHTM có sở hữu Nhà nước trên 51% thì Z – Score của các ngân hàng giảm 3,563 đơn vị hay rủi ro phá sản tăng thêm 3,563 đơn vị. Điều này có nghĩa khi các NHTM có sự sở hữu Nhà nước với tỷ trọng cao thì tạo nhiều điều kiện trong thị phần hay thương hiệu trong hoạt động kinh doanh của mình. Chính vì thể, khẩu vị rủi ro của các NHTM này có phần sẽ được mở rộng, các hạng mục đầu tư vào các tài sản hay dự án đầu tư mạo hiểm sẽ có xu hướng tăng theo, từ đó làm cho rủi ro tổng thể hay nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng sẽ tăng lên. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Phạm Thủy Tú và cộng sự (2021).

Đối với quy mô ngân hàng thì hệ số hồi quy tác động đến Z – Score của các NHTM Việt Nam là 2,837. Điều này có nghĩa là khi các NHTM có quy mô ngân hàng tăng 1% thì Z – Score của các ngân hàng tăng 2,837 đơn vị hay rủi ro phá sản giảm 2,837 đơn vị. Điều này có nghĩa khi các NHTM có quy mô càng lớn thì năng lực và sức mạnh tài chính càng vững mạnh. Ngoài ra, khi quy mô càng lớn thì mức độ đầu tư vào các nguồn lực nhiều hơn, từ đó giúp cho ngân hàng có những công cụ hay thực hiện chiến lược phòng ngừa rủi ro tốt hơn. Đồng thời, quy mô ngân hàng tạo ra tấm khiên chắn giúp cho việc đối mặt với các rủi ro tốt hơn nên rủi ro phá sản cũng được hạn chế. So sánh với các nghiên cứu của Moudud và cộng sự (2020); Buyuran và Ekşi (2021); Phạm Thủy Tú và cộng sự (2021) thì kết quả này có sự tương đồng.

Đối với đại dịch Covid 19 thì hệ số hồi quy tác động đến Z – Score của các NHTM Việt Nam là 1,513. Điều này có nghĩa là khi xuất hiện đại dịch Covid 19 thì Z – Score của các ngân hàng tăng 1,513 đơn vị hay rủi ro phá sản giảm 1,513 đơn vị. Điều này có nghĩa khi có sự xuất hiện đại dịch Covid 19 thì các NHTM thận trọng hơn với HĐKD của mình, hạn chế việc cho vay và điều chỉnh khẩu vị rủi ro của mình thấp hơn. Đồng thời, trong thời điểm xuất hiện đại dịch thì các dịch vụ ngân hàng điện tử, thanh toán, bán lẻ,… được các ngân hàng tận dụng cung cấp cho khách hàng thông qua tư vấn điện thoại nhằm tăng doanh thu cho ngân hàng bù đắp cho các khoản mục cho vay hay đầu tư. Chính vì vậy, tạo điều kiện tốt hơn cho ngân hàng đa dạng hóa các khoản thu và hạn chế được rủi ro phá sản. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022).

Đối với tỷ lệ nợ xấu thì hệ số hồi quy tác động đến Z – Score của các NHTM Việt Nam là -1,437. Điều này có nghĩa là kho tỷ lệ nợ xấu tăng 1% thì Z – Score của các ngân hàng giảm 1,437 đơn vị hay rủi ro phá sản tăng 1,437 đơn vị. Điều này có nghĩa khi ngân hàng có nợ xấu gia tăng thì chất lượng tín dụng càng giảm. Đồng thời, rủi ro tín dụng sẽ kéo theo vào thời gian sau, nợ xấu tăng cao thì việc thu hồi nợ của ngân hàng vào tương lai sẽ trở nên khó khăn hơn. Do đó, nguy cơ vỡ nợ lại càng gia tăng trong tương lai. So sánh với các nghiên cứu của Moudud và cộng sự (2020); Buyuran và Ekşi (2021); Wang và Lin (2021) thì kết quả này có sự tương đồng. Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

Đối với tỷ lệ lạm phát thì hệ số hồi quy tác động đến Z – Score của các NHTM Việt Nam là 0,320. Điều này có nghĩa là khi tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì Z – Score của các ngân hàng tăng 0,320 đơn vị hay rủi ro phá sản giảm 0,320 đơn vị. Điều này có nghĩa khi tỷ lệ lạm phát tăng cao thì việc lưu thông hàng hóa càng khó khăn, dẫn đến các khoản vay của các đối tượng khách hàng sẽ trở nên khó khăn trong việc chi trả, do đó các ngân hàng trở nên thận trọng hơn với việc cấp tín dụng và mạo hiểm vào các hạng mục đầu tư có rủi ro. Chính vì thế, các NHTM ưu tiên cho sự ổn định bền vững và duy trì hoạt động kinh doanh cho qua thời kỳ khó khăn, nên khẩu vị rủi ro cũng sẽ được điều chỉnh giảm nên rủi ro phá sản cũng giảm theo. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Abbas và Ali (2021).

Đối với tăng trưởng tín dụng thì hệ số hồi quy tác động đến Z – Score của các NHTM Việt Nam là 0,114. Điều này có nghĩa là khi tăng trưởng tín dụng tăng 1% thì Z – Score của các ngân hàng tăng 0,114 đơn vị hay rủi ro phá sản giảm 0,114 đơn vị.

Điều này có nghĩa khi các NHTM Việt Nam gia tăng nguồn cho vay nhưng đã tiến hành đảm bảo và siết chặt các quy định liên quan đến tín dụng, gia tăng chất lượng nguồn TSĐB được định giá đúng, lịch sử tín dụng của khách hàng luôn được đảm bảo. Từ đó, việc gia tăng dự nợ cho vay làm cho ngân hàng có nhiều lợi nhuận theo hướng ổn định và giảm thiểu tối đa nguy cơ phá sản. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022)

Đối với tỷ lệ cho vay trên tiền gửi thì hệ số hồi quy tác động đến Z – Score của các NHTM Việt Nam là 0,111. Điều này có nghĩa là khi tỷ lệ này tăng tăng 1% thì Z – Score của các ngân hàng tăng 0,111 đơn vị hay rủi ro phá sản giảm 0,111 đơn vị. Điều này có nghĩa các NHTM gia tăng tỷ lệ cho vay trên tiền gửi nhưng được kiểm soát chặt chẽ với tỷ lệ an toàn vốn, chính sách tín dụng được duy trì. Đồng thời, việc cho vay được cân đối với sự đảm bảo dòng trả nợ của khách hàng nhằm thanh toán được cho khoản vốn huy động thì rủi ro của ngân hàng sẽ được giảm thiểu. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Phạm Thủy Tú và cộng sự (2021).

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Chương này tập trung vào việc phân tích tình hình chung của đa dạng hóa thu nhập thông qua tỷ lệ DIVER của 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2023. Ngoài ra, tiến hành thống kê mô tả các biến số trong mô hình nghiên cứu, phân tích sự tương quan và hồi quy. Đồng thời, tiến hành kiểm định sự lựa chọn các mô hình và FEM được chọn để phân tích. Sau khi phát hiện các hiện tượng khuyết tật và khắc phục thì mô hình FEM cho các kết quả đó là ĐDHTN tác động tích cực đến hệ số Z – Score hay làm giảm rủi ro phá sản của các NHTM. Đồng thời, các biến kiểm soát tác động tích cực đến Z – Score hay làm giảm rủi ro của các NHTM tại Việt Nam đó là quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ lạm phát, đại dịch Covid 19. Ngược lại biến số tác động tiêu cực đến Z – Score hay làm tăng rủi ro của các NHTM tại Việt Nam đó là tỷ lệ nợ xấu, sở hữu Nhà nước. Ngoài ra, tỷ lệ VCSH và GDP không có ý nghĩa thống kê tác động đến Z – Score hay rủi ro phá sản của các NHTM tại Việt Nam.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

5.1. Kết luận

Luận văn đã tiến hành thực hiện tổng hợp khung lý thuyết nền tảng liên quan đến rủi ro phá sản, ĐDHTN tại các NHTM, các chỉ tiêu đo lường chúng tại ngân hàng. Ngoài ra tổng hợp các cơ sở lý luận về sự tác động của ĐDHTN đến rủi ro phá sản tại các NHTM. Đồng thời, thông qua các lược khảo liên quan trong nước và nước ngoài thì luận văn này xác định được các khoảng trống của các công trình này. Sau đó, mô hình và giả thuyết nghiên cứu cho bối cảnh các NHTM Việt Nam được phát biểu dựa trên các cơ sở trên. Từ đó, mục tiêu nghiên cứu thứ nhất được hoàn thành đó là biến phụ thuộc đại diện cho rủi ro phá sản của các NHTM được xác định là tỷ suất Z – Score. Đồng thời Z – Score bị tác động bởi các biến độc lập là ĐDHTN, các biến kiểm soát là quy mô ngân hàng, tỷ lệ VCSH, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, tỷ lệ nợ xấu, tăng trưởng tín dụng, GDP, lạm phát, sở hữu Nhà nước, đại dịch Covid 19

Thông qua việc thu thập dữ liệu thứ cấp của 24 NHTM Việt Nam từ năm 2011 – 2023 và tiến hành thống kê, kiểm định, khắc phục các hiện tượng thì mô hình FGLS được sử dụng để kết luận. Từ đó, mục tiêu nghiên cứu thứ hai được hoàn thành với kết quả về “mức độ tác động của các biến số đến Z -Score đó là ĐDHTN tác động tích cực đến Z – Score hay làm giảm thiểu rủi ro phá sản tại các NHTM Việt Nam. Đồng thời, các biến kiểm soát tác động tích cực đến Z – Score hay làm giảm rủi ro của các NHTM tại Việt Nam đó là quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ lạm phát, đại dịch Covid 19. Ngược lại biến số tác động tiêu cực đến Z – Score hay làm tăng rủi ro của các NHTM tại Việt Nam đó là tỷ lệ nợ xấu, sở hữu Nhà nước. Ngoài ra, tỷ lệ VCSH và tăng trưởng kinh tế không có ý nghĩa thống kê tác động đến Z – Score hay rủi ro phá sản của các NHTM Việt Nam. Từ kết quả nghiên cứu này tạo cơ sở cho luận văn sẽ đề xuất các hàm ý quản trị đến các NHTM Việt Nam để nâng cao hoạt động ĐDHTN nhằm giảm thiểu rủi ro phá sản tại các NHTM Việt Nam trong tương lai.”

5.2. Hàm ý quản trị Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

5.2.1. Đối với đa dạng hóa thu nhập

Kết quả hồi quy cho thấy đa dạng hóa giúp cho các NHTM Việt Nam có thể giảm thiểu rủi ro với sự phân tán. Do đó, trong tương lai thì các NHTM cần tích cực trong các hoạt động đa dạng hóa. Trong đó phải kể đến việc phát triển các sản phẩm dịch vụ ngân hàng theo hướng 4.0 hay gắn liền với fintech, trí tuệ nhân tạo hay ngân hàng số. Do đó, các NHTM cần đầu tư mở rộng các dịch vụ cũng như nâng cao chất lượng dịch vụ hiện có, hạn chế việc thanh toán bằng tiền mặt mà chuyển sang dịch vụ thẻ, ngân hàng điện tử,… Tuy nhiên, khi đa dạng hóa cần tính đến lợi thế hiện tại của mình về quy mô, nguồn lực, công nghệ, chi phí,… để nâng cao tính hiệu quả, hạn chế lãng phí hoặc gây phản ứng ngược với các hoạt động kinh doanh truyền thống.

Với mục tiêu đa dạng hóa dịch vụ thì các NHTM cần quan tâm đến sự an toàn bảo mật với nguồn lực hữu hình, chiến lược hay bí quyết kinh doanh, thông tin hay đặc điểm khách hàng,… bằng việc đa dạng hóa các loại hình dịch vụ theo chiều dọc sẽ có sự tối ưu hệ thống, tăng khả năng cơ hội và chi phí giao dịch nếu khách hàng có sự thay đổi về dịch vụ. Đặc biệt, thay đổi theo chiều dọc làm gia tăng tính cạnh tranh và tiết kiệm chi phí.

Các hoạt động đa dạng hóa tích hợp công nghệ sẽ giúp cho ngân hàng cập nhật xu hướng, nâng tính cạnh tranh và hiện đại hóa ngân hàng. Tuy nhiên, hoạt động đa dạng hóa nên được các NHTM tập trung vào các sản phẩm bán lẻ như đầu tư, bảo hiểm hay quản lý tài khoản khách hàng vào chứng khoán. Với vai trò là trung gian thì NHTM có thể làm cho khách hàng tin tưởng để tiếp cận với các loại hình này và thu được các phí hoa hồng hay gia tăng thu nhập cho ngân hàng.

5.2.2. Đối với các biến kiểm soát

Tăng quy mô ngân hàng: Các NHTM có thể gia tăng quy mô của mình cần phải tương xứng với HĐKD. Đặc biệt là thận trọng trong việc sử dụng nguồn vốn trong việc gia tăng quy mô. Cân đối giữa nguồn nợ vay và VCSH trong việc gia tăng quy mô tài sản, nhằm hạn chế việc ngân hàng bị áp lực thanh toán các khoản nợ.

Các NHTM Việt Nam cần giảm đi quy mô các loại tài sản có tính rủi ro cao và hướng đến các loại tài sản có khả năng sinh lời cao hơn. Từ đó, tạo điều kiện cho ngân hàng có thể HĐKD ổn định và hạn chế được rủi ro hoạt động trong tương lai. Ngoài ra, các NHTM cần giảm tài sản có rủi ro thay vào đó là những loại tài sản liên quan đến công nghệ hay các công cụ giúp cho ngân hàng tầm soát rủi ro, nắm được thông tin khách hàng nhiều hơn để hạn chế được rủi ro bất cân xứng thông tin.

Đảm bảo tăng trưởng tín dụng ổn định: Các NHTM bằng cách cho vay các doanh nghiệp công nghiệp, thương nghiệp để thực hiện các khoản thanh toán và dự trữ hàng hoá; cho vay đầu tư phát triển dưới hình thức tài trợ vay trung và dài hạn; cho vay lĩnh vực nông nghiệp; cho vay cá nhân trong lĩnh vực sản xuất kinh doanh và lĩnh vực tiêu dùng. Thực hiện tốt nghiệp vụ cho vay góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở nhiều mặt như phân phối lại vốn, tài trợ cho các ngành kinh tế kém phát triển. Về mặt chính sách, tín dụng được coi như một công cụ trong chính sách tiền tệ quốc gia để thực hiện điều hoà lưu thông dòng tiền làm cho tiền tệ ổn định, đồng thời là phương tiện nối liền kinh tế trong nước với kinh tế thế giới. Tóm lại khi nền kinh tế tăng trưởng kéo theo tốc độ tăng trưởng tín dụng của NHTM ngày càng cao và quy mô tín dụng của NHTM là yếu tố chịu ảnh hưởng nhiều nhất của tăng trưởng kinh tế. Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

Kiểm soát nợ xấu: Các NHTM cần có hoạt động xử lý nợ xấu hiệu quả, gắn liền việc xử lý này với trách nhiệm của các cá nhân trong ngân hàng cụ thể là cán bộ tín dụng, thẩm định và các đơn vị ký duyệt hồ sơ vay. Đồng thời, cần tuân thủ các nguyên tắc liên quan đến định giá, xác định các mục đích sử dụng vốn và kiểm soát sau giải ngân. Ngoài ra, với các dự án hay phương án kinh doanh cần có sự đánh giá, hay xếp hạng tính khả thi về sự thu hồi hay thanh toán gốc lãi. NHTM cần có các phương án thu hồi, xử lý hoặc bán nợ xấu với tổ chức VAMC nhằm giải quyết triệt để nợ xấu và hạn chế việc trích lập dự phòng để giảm lợi nhuận. Thứ hai, các NHTM cần tăng cường các công tác kiểm tra kiểm soát nội bộ để mang tính tầm soát, răn đe các bộ phận cần phải thực hiện đúng quy trình lẫn chính sách tín dụng. Mặt khác, các hoạt động kiểm toán kiểm soát nội bộ cần được thực hiện thường xuyên và độc lập với tình hình NHTM. Đặc biệt gắn trách nhiệm với các cá nhân phụ trách các hoạt động này với tổn thất tín dụng của NHTM. Thứ ba, các NHTM cần gia tăng chất lượng nguồn nhân lực của mình để hạn chế rủi ro tín dụng thông qua việc tuyển dụng, lựa chọn hay phân bổ các vị trí công việc cho đội ngũ có chuyên môn, hiểu biết và có đạo đức nghề nghiệp. Đặc biệt cần có chế tài để xử lý nghiêm minh các trường hợp lợi ích nhóm, cấu kết với khách hàng nhằm qua mặt NHTM để tạo ra tiềm ẩn nợ xấu. Ngoài ra, gia tăng việc trao đổi, trau dồi chuyên môn cho các nhân sự liên quan, cũng như gắn lợi ích tài chính để tạo động lực làm việc và tuân thủ quy định NHTM..

Đối với tỷ lệ lạm phát: Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lạm phát làm giảm nguy cơ rủi ro phá sản của các NHTM, do đó khi nền kinh tế có lạm phát tăng cao thì các ngân hàng cần phải tiếp tục thực hiện các chiến lược hay chính sách mang tính thận trọng và hạn chế gia tăng khẩu vị rủi ro. Mặt khác, khi có lạm phát cao thì các NHTM có thể thực hiện chính sách siết chặt tín dụng thông qua việc gia tăng lãi suất, gia tăng các tiêu chuẩn cho vay nhằm tìm kiếm các khách hàng thiện chí và tư cách vay tốt để hạn chế rủi ro. Ngoài ra, tận dụng việc tăng giá trong nền kinh tế để có thể nâng các mức phí dịch vụ sử dụng liên quan đến thanh toán, ngân hàng điện tử, bảo lãnh,… để tìm kiếm nhiều lợi nhuận hơn và từ đó hạn chế được nguy cơ phá sản của mình.

5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

5.3.1. Hạn chế nghiên cứu

• Luận văn chỉ thu thập dữ liệu ngân hàng trong giai đoạn 2011 – 2023 có thể chưa đủ dài nên số quan sát vẫn còn hạn chế để kết luận.
• Luận văn có thể chưa xem xét đến các biến số khác ảnh hưởng đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam.
• Quá trình nhập liệu và xử lý số liệu của 24 ngân hàng có thể có nhầm lẫn.

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Các nghiên cứu tiếp theo có thể được tiến hành với khoảng thời gian dài hơn và số quan sát nhiều hơn.
• Bổ sung thêm các biến số khác liên quan đến đa dạng hóa ảnh hưởng đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam.
• Mở rộng phạm vi nghiên cứu không chỉ tại các NHTM Việt Nam mà các ngân hàng.

TÓM TẮT CHƯƠNG 5

Chương 5 đã trình bày tổng quát về các kết quả đạt được của luận văn về xem sự tác động ĐDHTH và các nhân tố khác liên quan đến rủi ro tại các NHTM Việt Nam. Từ đó tạo điều kiện đề xuất hàm ý quản trị liên quan đến việc các NHTM cần tăng cường hoạt động đa dạng hóa để phân tán rủi ro và tận dụng tối đa mọi nguồn thu cho ngân hàng. Ngoài ra, đề xuất các hàm ý liên quan quy mô, hoạt động tín dụng và công tác quản lý chất lượng tín dụng. Đồng thời, chương 5 cũng đã nhận xét về các hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo. Luận văn: KQNC Tác động thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Tác động hóa thu nhập đến rủi ro tại các ngân hàng

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://dichvuvietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: lamluanvan24h@gmail.com