Luận văn: PPNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản 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: Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại cổ phần 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 Quy trình thực hiện

Nhằm bảo đảm tính hoàn chỉnh của luận văn nghiên cứu tác giả đã tiến hành triển khai bài nghiên cứu thông qua các bước được xây dựng dựa trên quy trình sau:

• Hình 1: Quy trình thực hiện

Đầu tiên, xác định lĩnh vực quan tâm và vấn đề của luận văn nghiên cứu. Những lĩnh vực có thể tiến hành nghiên cứu rất đa dạng, thông qua đó tác giả xác định đề tài của luận văn nghiên cứu thông qua quan sát và bàn luận thường ngày từ đó đáp ứng mục đích tìm hiểu và nghiên cứu của tác giả. Sau khi quyết định được lĩnh vực nghiên cứu phù hợp, việc lựa chọn tên đề tài cũng cần được thực hiện kỹ lưỡng bằng việc tham khảo dựa trên kết quả thực nghiệm được đút kết thông qua các nghiên cứu trong quá khứ có cũng lĩnh vực và có thể được tư vấn chỉnh sửa bổ sung từ giảng viên hướng dẫn.

Bước hai, tiến hành khảo lược các nghiên cứu thực nghiệm đã có trong quá khứ cùng những cơ sở kiến thức tổng quan có quan hệ mật thiết đối với đề tài có điểm tương đồng với đề tài mà bài nghiên cứu đang hướng đến. Việc này đảm bảo tính kế thừa các công trình nghiên cứu đã được thực hiện ở trong và ngoài nước đồng thời học hỏi, tham khảo áp dụng các phương pháp và mô hình nghiên cứu. Thêm vào đó, việc lược khảo cơ sở kiến thức nền cùng kết quả nghiên cứu đã có từ trước sẽ giúp bài nghiên cứu đảm bảo tính khả thi, bằng chứng thực nghiệm phong phú từ đó tăng tính khả thi cũng như tính vững của dữ liệu đầu ra của luận văn nghiên cứu.

Bước ba, sau khi kết thúc quá trình tìm hiểu sơ lược về các nghiên cứu thực nghiệm đi trước, tác giả đưa ra những khe hở nghiên cứu mà những nghiên cứu trước gặp phải đồng thời tìm ra các vấn đề cần khắc phục cho bài nghiên cứu của mình. Trong đó, việc xác định vấn đề sẽ dựa trên tầm quan trọng và khả năng có thể thực hiện của vấn đề đó.

Bước bốn, dựa trên các kết quả thu được từ các bước trước, tác giả đề xuất mô hình phù hợp để tiến hành nghiên cứu cho đề tài. Việc lựa chọn và xác định các biến trong mô hình được thực hiện dựa trên việc tham khảo các nghiên cứu trước đó. Cách tiếp cận này giúp giảm thiểu rủi ro sai lệch trong mô hình, đồng thời đảm bảo mô hình có hiệu quả và khả thi, từ đó cho phép đánh giá và giải thích rõ ràng tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc.

Bước năm, thu thập và xử lý bộ dữ liệu. Dữ liệu nghiên cứu của đề tài được xây dựng dựa trên các chỉ tiêu tài chính, do đó cần thu thập dữ liệu thô (các báo cáo tài chính của doanh nghiệp trong giai đoạn nghiên cứu) và tiến hành tính toán lại để hình thành dữ liệu thứ cấp. Bên cạnh đó, việc tính toán các chỉ số tài chính cần áp dụng các công thức chuẩn. Do một chỉ số tài chính có thể được tính toán theo nhiều cách khác nhau, tác giả cần giải thích rõ lý do lựa chọn công thức tính toán cụ thể cho từng chỉ số.

Bước sáu, xác định phương pháp luận nghiên cứu. Một chủ đề nghiên cứu có thể được tiếp cận thông qua nhiều phương pháp khác nhau. Việc lựa chọn cách thức tiến hành nghiên cứu thường dựa trên tham khảo các nghiên cứu trước đó. Tuy nhiên, phương pháp được lựa chọn cần đảm bảo phù hợp với mô hình nghiên cứu, thống nhất với dữ liệu nghiên cứu và khả năng thực hiện của tác giả. Trong luận văn này, phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng; tác giả thực hiện phân tích bộ dữ liệu thông qua phần mềm Python, sử dụng các mô hình hồi quy để đánh giá các mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu.

Bước bảy, đánh giá kết quả thu được sau phân tích. Trên nền tảng kết quả chạy bộ dữ liệu trên phần mềm, tác giả thực hiện phân tích kết quả. Các biến độc lập trong mô hình tác động như thế nào lên biến RISK (biến phụ thuộc)? Có thống nhất với lý thuyết và giả thuyết đã đặt ra bởi tác giả hay không? Thực hiện phân tích chi tiết các động đối với biến phụ thuộc và giải thích liên hệ với các lý thuyết đã đề cập từ trước.

Bước tám, đúc kết và rút ra các hàm ý quản trị. Dựa trên kết quả phân tích tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc, tác giả tiến hành tổng hợp, đánh giá và rút ra những kết luận chính của nghiên cứu.

3.2 Mô hình và các giải thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản.

3.2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất

Trên cơ sở đúc kết các lý luận thực nghiệm từ nghiên cứu của Buyuran cùng Ekşi (2021) để xây dựng mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của Đa dạng hóa thu nhập đến Rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam với biến độc lập thể hiện rủi ro phá sản (RISK). Ngoài biến độc lập chính DIV là chỉ số HHI thể hiện mức độ đa dạng hóa thu nhập thì có những biến mang tính kiểm soát về thuộc tính mang nét tiêu biểu của ngành tài chính ngân hàng bao gồm độ an toàn vốn (CAR), tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), tốc độ tăng trưởng tài sản (AG), tỷ lệ dự phòng RRTD (LLP), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ lạm phát (INF), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) được đề cập trong mô hình thông qua biến chung là biến ∑BIENKS. Phần dư của mô hình là 𝜇𝑖𝑡. Phương trình nghiên cứu được xây dựng cụ thể:

• RISKit = β0 + β1DIVit + ∑BIENKSit + 𝝁𝒊𝒕

3.2.2. Các giả thuyết nghiên cứu và mô tả biến Luận văn: PPNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản.

• Biến phụ thuộc

RRPS của ngân hàng (RISK) biến biểu thị Rủi ro phá sản của ngân hàng, được biểu thị bằng con số dựa trên hệ số Z-Score với:

Cụ thể:

• ROA: tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản của ngân hàng;
• Equity: tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ;
• 𝜎ROA: độ lệch chuẩn của

Theo các nghiên cứu trong bối cảnh tại Việt Nam, hay trên trên thế giới hệ số Z-Score được tín nhiệm sử dụng bởi nhiều tác giả qua đó đánh giá Rủi ro phá sản ngân hàng. Đối với lĩnh vực ngân hàng, công trình nghiên cứu của tác giả Boyd và Graham (1986) đã áp dụng chỉ số này để phân tích Rủi ro phá sản của các tập đoàn tài chính, thể hiện mối quan hệ tương quan giữa rủi ro ngân hàng và Vốn chủ sở hữu, thu nhập giảm sẽ làm thâm hụt vào vốn. Gần đây, Maudos (2017) cũng đã chỉ ra được giá trị của chỉ số này có biến thiên nghịch chiều với Rủi ro phá sản của ngân hàng, nghĩa là chỉ số này càng cao thì Rủi ro phá sản của ngân hàng càng được giảm thiểu và ngược lại. Theo lý thuyết đa dạng hóa danh mục đầu tư nhiều công trình nghiên cứu đã chỉ ra rằng mức độ đa dạng hóa càng cao chỉ số Z-score càng cao và giảm mức độ rủi ro phá sản như Võ Xuân Vinh và Trần Thị Mai Phương (2015), Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Thùy Trang (2018), Gelman, Goldstein và MacKinlay (2023), Buyuran và Ekşi (2021),…Bên cạnh đó cũng tồn tại nhiều nghiên cứu đánh giá rằng đa dạng hóa càng tăng trưởng mạnh mẽ sẽ đi kèm với việc chỉ số Z-score giảm sút và mức độ rủi ro cũng tăng cao Li và cộng sự (2021), Brunnermeier, Dong và Palia (2020), Lê Phương Anh và cộng sự (2025), Lê Đình Luân và cộng sự (2022),..

• Biến độc lập

Mức độ ảnh hưởng của Đa dạng hóa thu nhập (DIV): là biến chính thể hiện mức độ ĐHD nguồn thu nhập của các ngân hàng, được ước tính bằng chỉ số HHI. Chỉ số này được xác định cho từng ngân hàng, tại những thời điểm khác nhau do Merieca & ctg (2007) đã xây dựng như sau:

Trong đó:

• NET: thu nhập lãi thuần;
• NON: thu nhập ngoài lãi.

Khái niệm đa dạng hóa cơ cấu tài sản đầu tư nhấn mạnh tầm quan trọng của việc mở rộng nguồn thu nhập nhằm giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại. Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng đa dạng hóa nguồn thu nhập, đặc biệt là gia tăng tỷ trọng thu nhập ngoài lãi, giúp ngân hàng cải thiện khả năng sinh lời và khả năng chống chịu trước biến động kinh tế vĩ mô (Khalil Alnabulsi và cộng sự (2024); Phạm Hoàng Uyên và Trần Thị Lãnh (2024), Buyuran và Ekşi (2021). Cụ thể, Buyuran và Ekşi (2021) cho thấy các ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ đạt hiệu quả sinh lời cao hơn khi mở rộng nguồn thu ngoài lãi và giảm thiểu được rủi ro phá sản. Tương tự, Gelman, Goldstein và MacKinlay (2023) phát hiện tại Hoa Kỳ, các hoạt động phi truyền thống như bảo hiểm và quản lý tài sản góp phần ổn định lợi nhuận và giảm rủi ro hệ thống. Hay tại Việt Nam, với nghiên cứu Lê Đình Luân và cộng sự (2022) cũng chỉ ra kết quả tương tự việc đa dạng hóa nguồn thu sẽ góp phần giúp giảm thiểu rủi ro. Tuy nhiên, Li và cộng sự (2021) cảnh báo rằng việc đa dạng hóa quá mức có thể làm giảm hiệu quả hoạt động do chi phí quản lý và rủi ro thị trường gia tăng. Kết quả tương tự cũng được ghi nhận trong nghiên cứu của Lê Phương Anh và cộng sự (2025) tại Việt Nam. Nhìn chung, các ngân hàng Việt Nam đang có xu hướng đẩy mạnh đa dạng hóa nguồn thu bằng cách mở rộng sang các lĩnh vực phi tín dụng như bảo hiểm, chứng khoán và quản lý tài sản, nhằm giảm sự phụ thuộc vào hoạt động tín dụng truyền thống và hướng tới cơ cấu thu nhập cân bằng, bền vững hơn. Dựa trên cơ sở lý thuyết và một số nghiên cứu trước,Vì vậy giả thuyết được đưa ra là: Luận văn: PPNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản.

Giả thuyết H1: Đa dạng hóa nguồn thu nhập có tác động ngược chiều đến Rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại Việt Nam.

• Biến kiểm soát

Độ an toàn vốn (CAR): phản ánh mức độ vốn tự có của ngân hàng so với tài sản có rủi ro, qua đó thể hiện khả năng hấp thụ tổn thất và chống đỡ các cú sốc tài chính. Theo chuẩn mực của trong Basel II và Basel III, việc duy trì tỷ lệ vốn đầy đủ là nền tảng quan trọng nhằm đảm bảo sự ổn định và an toàn hệ thống ngân hàng. Nghiên cứu của Acharya và cộng sự (2011) chỉ ra rằng trong giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007–2008, các ngân hàng có nền tảng vốn mạnh hơn có khả năng chống chịu tổn thất tốt hơn và giảm thiểu rủi ro mất khả năng thanh toán so với các ngân hàng có mức vốn thấp. Điều này cho thấy vốn tự có đóng vai trò như một “tấm đệm” tài chính giúp hạn chế tác động tiêu cực của rủi ro tín dụng và rủi ro thị trường. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa CAR và rủi ro phá sản không hoàn toàn tuyến tính, bởi nếu duy trì mức vốn quá cao có thể làm giảm hiệu quả sử dụng vốn và khả năng sinh lợi. Do đó, việc xác định mức vốn tối ưu gắn với chiến lược kinh doanh và cơ chế quản trị rủi ro hiệu quả mới là yếu tố quyết định trong việc kiểm soát rủi ro phá sản của ngân hàng.

Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG): đóng vai trò quan trọng trong việc mở rộng quy mô hoạt động và gia tăng lợi nhuận của ngân hàng, thông qua việc tăng thu nhập lãi và thúc đẩy nhu cầu sử dụng các sản phẩm, dịch vụ tài chính khác. Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây cho thấy tốc độ tăng trưởng tín dụng cao có thể làm gia tăng rủi ro phá sản (RRPS) nếu không được kiểm soát hợp lý. Zhou và cộng sự (2020) chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng quá mức làm suy giảm chất lượng tài sản và tăng khả năng phát sinh nợ xấu. Trong bối cảnh Việt Nam, nghiên cứu “ Abnormal loan growth and bank risk-taking in Vietnam” của Tin H Ho và cộng sự (2021) đã chỉ ra rằng việc tăng trưởng tín dụng vượt mức không chỉ giúp ngân hàng mở rộng hoạt động mà còn có thể gia tăng rủi ro phá sản khi quá trình mở rộng này chuyển sang giai đoạn rủi ro cao hơn. Cụ thể, tác giả tìm thấy mối quan hệ có dạng U-shape giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và mức độ rủi ro của ngân hàng khi tăng trưởng tín dụng ở mức vừa phải thì giúp giảm rủi ro, nhưng khi quá mức sẽ khiến chất lượng tài sản suy giảm và nợ xấu tăng lên. Kết quả này nhấn mạnh rằng các ngân hàng thương mại cần duy trì tốc độ tăng trưởng tín dụng ở mức hợp lý và kết hợp quản trị rủi ro hiệu quả để vừa đạt được sinh lời vừa bảo đảm an toàn hệ thống. Luận văn: PPNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản.

Quy mô ngân hàng (SIZE): thường được đo lường bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản, phản ánh năng lực tài chính, phạm vi hoạt động và mức độ mở rộng của ngân hàng thương mại. Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây cho thấy quy mô lớn không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với mức độ an toàn cao hơn. Theo Laeven và Levine (2009), khi ngân hàng mở rộng quy mô, họ thường theo đuổi các chiến lược tăng trưởng mạo hiểm, đầu tư vào các lĩnh vực rủi ro cao để tối đa hóa lợi nhuận, từ đó làm gia tăng khả năng đối mặt với rủi ro phá sản. Tương tự, Stiroh và Rumble (2006) cho rằng các ngân hàng quy mô lớn có xu hướng đa dạng hóa hoạt động quá mức, khiến việc giám sát nội bộ trở nên kém hiệu quả và làm gia tăng rủi ro hệ thống. Do đó, mặc dù quy mô lớn mang lại lợi thế về uy tín và khả năng huy động vốn, nhưng nếu thiếu kiểm soát rủi ro phù hợp, quy mô mở rộng có thể trở thành yếu tố làm gia tăng rủi ro phá sản của ngân hàng.

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM): các ngân hàng thương mại có thể đo lường và kiểm soát hiệu quả các khoản tài sản sinh lời so với lợi nhuận thu được từ hoạt động tín dụng truyền thống. Tỷ lệ NIM cao phản ánh khả năng quản trị hiệu quả các khoản nợ và tài sản của ngân hàng, đồng thời cho thấy năng lực của ban điều hành trong việc tối ưu hóa nguồn thu và kiểm soát chi phí lãi. Ngược lại, khi tỷ lệ này giảm, làm gia tăng rủi ro phá sản (RRPS). Các nghiên cứu thực nghiệm cũng cung cấp bằng chứng hỗ trợ quan điểm này. Theo Demirgüç-Kunt và Huizinga (2010) chỉ ra rằng ngân hàng có NIM cao thường duy trì mức độ rủi ro thấp hơn nhờ khả năng sinh lời ổn định từ hoạt động tín dụng. Tương tự, Khalil Alnabulsi và cộng sự (2020) ghi nhận rằng NIM có tác động ngược chiều với rủi ro phá sản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, tức là khi NIM tăng, khả năng gặp rủi ro phá sản giảm. Như vậy, tỷ lệ NIM không chỉ phản ánh hiệu quả hoạt động tín dụng mà còn là chỉ báo quan trọng về sức khỏe tài chính và khả năng quản lý rủi ro của ngân hàng.

Tốc độ tăng trưởng tài sản (AG): Là một chỉ báo quan trọng phản ánh khẩu vị rủi ro và chiến lược mở rộng của các nhà quản trị ngân hàng, tốc độ tăng trưởng tài sản thể hiện cách ngân hàng cân bằng giữa mục tiêu sinh lời và khả năng chịu đựng rủi ro trong quá trình phát triển. Theo Stiroh (2004), tốc độ tăng trưởng tài sản cao thường gắn liền với việc ngân hàng chấp nhận rủi ro lớn hơn để theo đuổi mục tiêu lợi nhuận cao, đặc biệt trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt và áp lực gia tăng thị phần. Tương tự, Fahlenbrach và cộng sự (2016) cho rằng tốc độ tăng trưởng tài sản nhanh có thể làm suy giảm chất lượng danh mục tín dụng, gia tăng rủi ro thanh khoản và rủi ro hoạt động, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến sự ổn định tài chính dài hạn của ngân hàng.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP): cao phản ánh khả năng chủ động của ngân hàng trong việc nhận diện và xử lý sớm các khoản vay có khả năng mất vốn, qua đó góp phần hạn chế rủi ro tổng thể của tổ chức tín dụng. Việc tăng trích lập dự phòng giúp ngân hàng nâng cao “bộ đệm” tài chính, giảm thiểu tác động bất lợi từ các khoản tín dụng xấu, đồng thời củng cố khả năng chống chịu trước biến động kinh tế. Theo Phan Thị Hương và Nguyễn Trung Đông (2020), các ngân hàng có mức dự phòng cao thường duy trì được khả năng ổn định và mức độ rủi ro phá sản thấp hơn. Tương tự, Ozili (2019) cũng chỉ ra rằng chính sách trích lập dự phòng hợp lý đóng vai trò như một công cụ quản lý rủi ro hiệu quả, giúp giảm thiểu tổn thất tiềm ẩn và củng cố chất lượng tài sản của ngân hàng.  Luận văn: PPNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản.

Tỷ lệ nợ xấu (NPL): là chỉ tiêu phản ánh mức độ an toàn của danh mục tín dụng và là yếu tố cốt lõi quyết định rủi ro tín dụng của ngân hàng. Khi tỷ lệ nợ xấu gia tăng, ngân hàng phải đối mặt với khả năng mất vốn, làm suy giảm khả năng thanh khoản và giảm niềm tin của nhà đầu tư, từ đó làm gia tăng rủi ro phá sản. Kết quả nghiên cứu của Beck và cộng sự (2015) trên 75 quốc gia cho thấy nợ xấu tăng cao có tác động đáng kể làm giảm ổn định tài chính và làm tăng xác suất khủng hoảng ngân hàng. Tương tự, Josevski và cộng sự (2017) cũng chứng minh rằng sự gia tăng NPL là nguyên nhân chính dẫn đến rủi ro mất khả năng thanh toán tại các ngân hàng ở khu vực Đông Âu. Từ các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy nợ xấu có mối quan hệ thuận chiều và có ý nghĩa thống kê với rủi ro phá sản, thể hiện qua chỉ số Z-score suy giảm khi NPL tăng. Do đó, việc kiểm soát chặt chẽ nợ xấu được xem là điều kiện tiên quyết nhằm hạn chế rủi ro tín dụng.

Tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế (GDP): Khi tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế ở mức cao sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng và giảm thiểu được các rủi ro. Theo các lý thuyết kinh tế, ngành ngân hàng chịu tác động mạnh mẽ trước những cú sốc hoặc biến động bất lợi của nền kinh tế. Vì vậy, nhằm hạn chế tổn thất và giảm thiểu rủi ro, đặc biệt là rủi ro phá sản, các ngân hàng thường có xu hướng duy trì mức vốn cao hơn để tăng khả năng chống chịu trước các biến động tiêu cực.

Lạm phát (INF): được xem là một trong những biến số vĩ mô có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả hoạt động và mức độ rủi ro của ngân hàng, thường được đo lường thông qua chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Khi lạm phát gia tăng, chi phí huy động vốn và chi phí hoạt động của ngân hàng có xu hướng tăng theo, từ đó làm suy giảm khả năng sinh lợi và mức độ ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, nếu ngân hàng có khả năng điều chỉnh lãi suất cho vay linh hoạt và quản trị chi phí hiệu quả, tác động của lạm phát có thể mang tính tích cực. Các nghiên cứu gần đây cũng chỉ ra rằng lạm phát cao làm gia tăng rủi ro phá sản ngân hàng thông qua kênh biến động lãi suất và suy giảm chất lượng tài sản (Umar và cộng sự 2022; Ekanayake và Azeez 2023). Do đó, việc duy trì mức lạm phát ổn định là điều kiện tiên quyết để bảo đảm an toàn hệ thống ngân hàng.

• Bảng 3.1 Tóm tắt kỳ vọng về dấu của các biến trong luận văn

3.3 Phương pháp nghiên cứu Luận văn: PPNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản.

3.3.1. Dữ liệu nghiên cứu

Phương pháp thống kê: Thông tin dữ liệu nghiên cứu được sử dụng trong luận văn được tìm thu thập dựa trên số liệu lấy từ các Báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán và báo cáo trong giai đoạn 2013-2024 của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

Mẫu dữ liệu của bài nghiên cứu là bộ dữ liệu về Rủi ro phá sản 25 Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2013 đến năm 2024 từ nguồn các báo cáo tài chính hợp nhất, báo cáo kiểm toán hợp nhất, báo cáo kiểm toán riêng lẻ, báo cáo thường niên theo chuẩn mực kế toán và các báo cáo này được trình bày công khai trên các trang web chính thống của Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Ngoài ra, thông tin về dữ liệu các biến vi mô được liệt kê ở phần trên, dữ liệu các biến vĩ mô như dữ liệu về mức độ phát triển GDP được thu thập từ World Bank và IMF (Quỹ tiền tệ quốc tế) và tỷ lệ lạm phát được tác giả thu thập từ Tổng cục thống kê (GSO) tại Việt Nam. Tác giả tiến hành thu thập qua nhiều năm để đảm bảo cho suy diễn thống kê với mẫu số dữ liệu đủ lớn, vừa đảm bảo cho tính cập nhật cho bộ dữ liệu của luận văn nghiên cứu. Các số liệu thu thập được tạo nên một dữ liệu bảng có phạm vi không gian liên quan đến một tập hợp quan sát theo chiều ngang và phạm vi thời gian liên quan đến các quan sát định kỳ của một tập hợp các biến đặc trưng.

3.3.2. Phương pháp nghiên cứu Luận văn: PPNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản.

Nhằm đạt được các mục tiêu nghiên cứu đề ra, tác giả áp dụng nhiều phương pháp ước lượng khác nhau nhằm đảm bảo tính toàn diện và độ tin cậy của kết quả phân tích. Cụ thể, nghiên cứu sử dụng các mô hình hồi quy gồm Pooled Ordinary Least Squares (Pooled-OLS), Fixed Effects Model (FEM), Random Effects Model (REM), Feasible Generalized Least Squares (FGLS) và Generalized Method of Moments (GMM). Việc kết hợp nhiều phương pháp ước lượng cho phép so sánh, kiểm định tính nhất quán của các kết quả và khắc phục những hạn chế tiềm ẩn trong từng mô hình riêng lẻ.

Pooled-OLS: là phương pháp hồi quy dựa trên mô hình hồi quy gộp, trong đó toàn bộ dữ liệu qua các năm được gộp chung lại mà không phân biệt sự khác biệt giữa các đơn vị quan sát (ngân hàng) hay theo thời gian. Mô hình này giả định rằng các đặc điểm riêng biệt của từng ngân hàng và các yếu tố theo thời gian không ảnh hưởng đáng kể đến mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Pooled OLS được sử dụng để ước lượng mối quan hệ trung bình giữa đa dạng hóa thu nhập và rủi ro/phá sản ngân hàng, trong đó sai số ngẫu nhiên được coi là đồng nhất và không có tương quan theo thời gian hay giữa các ngân hàng.

FEM: là mô hình ước lượng tác động cố định giả định rằng mỗi cá thể trong mẫu nghiên cứu có những đặc điểm riêng biệt và không quan sát được, có thể ảnh hưởng độc lập đến biến phụ thuộc. FEM cho phép kiểm soát và loại bỏ các tác động đặc trưng những yếu tố không thay đổi theo thời gian ra khỏi các biến độc lập, từ đó giúp ước lượng chính xác hơn mối quan hệ thực sự giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

REM: là mô hình ước lượng ngẫu nhiên giả định rằng sự khác biệt giữa các đơn vị quan sát, chẳng hạn như giữa các ngân hàng, mang tính ngẫu nhiên và không có tương quan với các biến giải thích trong mô hình. Cách tiếp cận này cho phép xem xét cả sự biến động theo thời gian và sự khác biệt giữa các đối tượng nghiên cứu, đồng thời tận dụng được thông tin trong cả hai chiều dữ liệu (theo không gian và thời gian). Việc sử dụng REM giúp tăng hiệu quả ước lượng trong trường hợp các yếu tố đặc thù của từng ngân hàng không có mối quan hệ với các biến độc lập.

FGLS: là mô hình hồi quy tổng quát khả thi, được sử dụng để ước lượng khi tồn tại hiện tượng tự tương quan hoặc phương sai không đồng nhất trong dữ liệu bảng. FGLS điều chỉnh sai số ước lượng sao cho phù hợp với cấu trúc phương sai-covariance thực tế, từ đó cho kết quả ước lượng hiệu quả và không thiên lệch hơn so với Pooled OLS trong các trường hợp này. Khi áp dụng cho nghiên cứu về đa dạng hóa thu nhập và rủi ro/phá sản ngân hàng, FGLS cho phép kiểm soát sự biến động khác nhau giữa các ngân hàng và giữa các thời kỳ, đảm bảo rằng mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (ví dụ: ROA, ROE, Z-score) và các biến giải thích được ước lượng chính xác hơn, phản ánh đúng ảnh hưởng trung bình của đa dạng hóa thu nhập trên toàn bộ mẫu nghiên cứu. Luận văn: PPNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản.

GMM: được áp dụng trong trường hợp mô hình nghiên cứu xuất hiện vấn đề nội sinh, thường xảy ra khi sử dụng các phương pháp ước lượng truyền thống như Pooled OLS, FEM hoặc REM, khiến kết quả phân tích trở nên thiếu chính xác và không còn phù hợp. Việc sử dụng GMM giúp khắc phục đồng thời các hiện tượng vi phạm giả định của mô hình như tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và đặc biệt là vấn đề nội sinh, từ đó nâng cao độ tin cậy và tính nhất quán của kết quả ước lượng.

• KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Trong chương 3, tác giả đã trình bày cách hoàn thiện được luận văn nghiên cứu hoàn chỉnh được hình thành dựa trên quy trình từng bước cụ thể. Bên cạnh đó, trên nền tảng những khảo lược về công trình nghiên cứu trước đây kết hợp với lý thuyết nền đã được thể hiện ở chương 2, tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu kết hợp với các giả thuyết nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu và bộ dữ liệu nghiên cứu cũng được tác giả thể hiện ở chương này. Luận văn: PPNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản