Tác động của sự đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Nội dung text: Tác động của sự đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam

1. Tác động của sự đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam Dương Thúy Hà Viện Ngân hàng Tài chính, Đại học Kinh tế quốc dân Ngày nhận: 28/06/2021 Ngày nhận bản sửa: 16/07/2021 Ngày duyệt đăng: 25/00/2020 Tóm tắt: Nghiên cứu đánh giá tác động của đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam với số liệu mẫu 25 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2010- 2020. Kĩ thuật phân tích định lượng được sử dụng là phương trình hồi quy Logistic đơn. Kết quả mô hình cho thấy, đa dạng hóa thu nhập (AHHINOI) có tác động ngược chiều tới rủi ro kinh doanh của ngân hàng. Ngoài ta, kết quả mô hình còn cho thấy có hai nhóm yếu tố tác động, các yếu tố tác động ngược chiều với rủi ro như: Rủi ro thanh khoản (LEV), tiền gửi trên tổng tài sản (DTA), tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF) và các yếu tố tác động cùng chiều với rủi ro như: quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA). Từ khóa: Đa dạng hóa thu nhập, ngân hàng thương mại, rủi ro kinh doanh, tăng trưởng kinh tế, lạm phát, rủi ro thanh khoản The impact of income diversification on business risk of commercial banks in Viet Nam Abstract: This research evaluates “The impact of income diversification on business risk of commercial banks in Viet Nam” with statistics originating from samples of 25 commercial banks in Viet Nam during period 2010-2020. Quantitative analytical method is regression binary logistic. From result of quantitative analysis, the model proved that the factor income diversification against the business risk. Besides, the model also proved that: there are two groups of factors that affect risk of commercial banks. Some adverse factors against this risk incude: liquidity risk (LEV), deposit over total asset (DTA), economic growth (GDP), inflation (INF) and favor factors with risk such as: size of bank (SIZE), percentage of loan over total asset (LTA). Keywords: Income diversification, business risk, commercial banks, liquidity risk, inflation, economic growth Duong, Thuy Ha Email: thuyha@neu.edu.vn School of Banking and Finance, National Economic University © Học viện Ngân hàng Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng ISSN 1859 - 011X 11 Số 230- Tháng 7. 2021
2. Tác động của sự đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam 1. Giới thiệu sản và giảm khả năng sinh lời của các ngân hàng. Vì vậy, những nghiên cứu thực tiễn Ngành ngân hàng đóng một vai trò quan tại các NHTM Việt Nam nhằm đánh giá trọng trong việc dẫn vốn cho nền kinh tế. các yếu tố ảnh hưởng, trong đó xem xét mối Một hệ thống ngân hàng khỏe mạnh sẽ góp quan hệ giữa đa dạng hóa thu nhập và rủi ro phần giúp nền kinh tế phát triển, và ngược trong kinh doanh ngân hàng là cần thiết. lại hệ thống ngân hàng suy yếu sẽ ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế. Thực tế điều này 2. Cơ sở lí luận và tổng quan nghiên cứu đã được kiểm chứng qua cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2007- 2008, sự sụp đổ 2.1. Một số khái niệm tín dụng tại Mỹ cùng với sự phá sản của những tập đoàn, công ty lớn trong ngành 2.1.1. Rủi ro trong kinh doanh của ngân ngân hàng như Lehman Brothers, Merrill hàng thương mại Lynch. Khủng hoảng cho vay thế chấp dưới Hoạt động kinh doanh của ngân hàng chuẩn của Mỹ cuối năm 2007 đã không chỉ thương mại (NHTM) luôn chứa đựng khiến nền kinh tế Mỹ rơi vào tình trạng suy những rủi ro. Rủi ro là những biến cố không thoái mà còn ảnh hưởng đến cả hệ thống tài mong đợi mà khi xảy ra sẽ dẫn đến sự tổn chính toàn cầu. Bóng đen khủng hoảng bao thất về tài sản của ngân hàng, giảm sút lợi trùm các trung tâm tài chính lớn trên thế nhuận thực tế so với dự kiến hoặc phải bỏ giới từ Châu Âu đến Châu Á như: London, ra thêm một khoản chi phí để hoàn thành Tokyo, Paris, Frankfurt. Lần đầu tiên nhiều các nghiệp vụ tài chính nhất định (Phan Thị ngân hàng lớn rơi vào khủng hoảng. Theo Thu Hà, 2013). thống kê của WTO (2018), số lượng ngân Rủi ro trong hoạt động kinh doanh của hàng bị phá sản ở Mỹ trong năm 2010 đã NHTM là rủi ro tiềm ẩn, luôn có thể xảy lên đến 157, nhiều hơn 17 ngân hàng so với ra, là loại rủi ro không phải muốn tránh là năm 2009, cao nhất kể từ 18 năm. Sau khi được. Bất cứ rủi ro nào trong hoạt động phân tích vấn đề này, các chuyên gia kinh của NHTM có thể dẫn đến sự giảm sút thu tế chỉ ra rằng, việc cấp tín dụng dễ dàng nhập. Nếu rủi ro xảy ra liên tiếp, ở mức độ và quản lý rủi ro lỏng lẻo đã gây ra hậu lớn và phạm vi rộng, rủi ro tạo thành chuỗi, quả nặng nề trong lĩnh vực ngân hàng. Điều thành chùm , khi đó hiệu ứng domino sẽ này khẳng định vai trò quan trọng hàng đầu xảy ra nhanh chóng trên các thị trường tín trong dự báo và quản trị rủi ro hoạt động dụng, chứng khoán, bất động sản, thương ngân hàng. mại và ngân hàng bị phá sản, thị trường Việt Nam là một trong những quốc gia có tài chính ngân hàng sụp đổ, sẽ phá vỡ sự ổn nền kinh tế mới nổi và chịu ảnh hưởng của định của hệ thống các NHTM. cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 bắt đầu từ sự khủng hoảng trong hoạt Một vài chỉ số đo lường rủi ro trong kinh động ngân hàng ở Mỹ. Hệ thống ngân hàng doanh của ngân hàng thương mại Việt Nam vẫn tiềm ẩn nguy cơ bất ổn khi Chỉ số ZSCORE của E. I. Altman (1968) tỷ lệ nợ xấu chiếm tỷ trọng tương đối cao. Phương pháp ZSCORE dùng để đánh giá Có nhiều yếu tố làm hạn chế rủi ro và nâng rủi ro phá sản của các doanh nghiệp. Chỉ số cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Tuy này được phát minh bởi Giáo sư Edward I. nhiên, một số nghiên cứu thực tiễn lại kết Altman, thuộc trường đại học New York. luận, có yếu tố có thể làm tăng nguy cơ phá Sau đó, tác giả Morris (1997) và một số 12 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 230- Tháng 7. 2021
3. DƯƠNG THÚY HÀ nhà nghiên cứu khác phát triển thêm để xây sử dụng chỉ số Z-score như sau: dựng mô hình phù hợp hơn với điều kiện Z-score = (Bình quân (ROA + (VCSH / hoạt động ngân hàng từng nơi. Nghiên cứu Tổng tài sản)))/ Độ lệch chuẩn ROA dùng mô hình hồi quy xác suất (logit) với 5 Bài viết sử dụng hệ số Z-score đo mức độ biến để dự báo rủi ro phá sản. rủi ro dựa theo đề xuất ban đầu của Roy Chỉ số Z-score theo Roy (1952) và điều (1952) và được phát triển bởi Boyd & chỉnh Z-score Graham (1986). Chỉ số Z-score được đề xuất bởi Roy Độ lệch chuẩn ROE, ROA (1952) với công thức nguyên thủy ban đầu Thay thế cho chỉ số Z-score, chỉ số độ như sau: lệch chuẩn vốn chủ sở hữu σ(ROE) đầu Z-score = ((π/A)+ (K/A))/ (σπ/A) tiên được đề xuất trong Goyeau và Tarazi Trong đó: π là lợi nhuận ròng, A là tổng tài (1992) và Roy (1952). sản và K là tổng vốn chủ sở hữu, σ là độ Độ lệch chuẩn là giá trị đo lường sự biến lệch chuẩn của lợi nhuận trên tài sản như thiên của mẫu, độ lệch chuẩn càng lớn càng là đại diện cho biến động của lợi nhuận. rủi ro. Độ lệch chuẩn càng thấp, phân phối Lợi nhuận được đo lường liên quan với xác suất càng hẹp, do đó rủi ro càng thấp. tổng tài sản hơn so với vốn chủ sở hữu để Trong trường hợp sử dụng dữ liệu quá khứ loại trừ ảnh hưởng của Đòn bẩy, mà đối với để đo lường rủi ro: Tỉ suất sinh lời và độ lệch các ngân hàng rất đáng kể. Hơn nữa, đó là chuẩn được xác định theo công thức sau: đo lường trực tiếp về khả năng quản lý để σ(ROE): đo lường biến động của lợi nhuận tạo ra lợi nhuận trên một danh mục đầu tư trên vốn chủ sở hữu. tài sản (Rivard & Thomas, 1997). Các đo σ(ROA): đo lường biến động của lợi nhuận lường tài sản thường bao gồm cả tài sản nội trên tổng tài sản. và ngoại bảng. Thông thường, theo các nghiên cứu thực Chỉ số Z-score Boyd & Graham (1986) nghiệm trước đây (Lee and Hsieh, 2013; được xác định công thức như sau: Lepetitet và các cộng sự, 2008) thì σ(ROE) Z-score = (ROA + (VCSH bình quân/Tổng và σ(ROA) được tính toán dựa trên dữ liệu tài sản bình quân))/ Độ lệch chuẩn ROA trung bình trong 3 năm. Chỉ số Z-score được tạo ra nhằm đánh giá Hai đại lượng này được sử dụng như là rủi ro của các tập đoàn tài chính ngân hàng. một biến đại diện cho rủi ro trong rất nhiều Và tính chất của chỉ số Z-score là chỉ số nghiên cứu trên thế giới. Đo lường độ lệch Z-score càng cao thì mức độ rủi ro của chuẩn của lợi nhuận liên quan đến hoặc ngân hàng càng thấp. Đến 1988, Hannan & là vốn chủ sở hữu hoặc là tài sản cũng đã Hanweck phát triển chỉ số rủi ro Z- score được sử dụng phổ biến để đo lường rủi ro. như sau: De Young và các cộng sự (2004) đo lường Z-score = (ROA bình quân + (VCSH /Tổng rủi ro thông qua sự tăng vượt mức của lợi tài sản bình quân))/ Độ lệch chuẩn ROA nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và độ Theo Cihak & Hess (2008), để lượng hóa lệch chuẩn của lợi nhuận trên vốn chủ sở sự ổn định, nghiên cứu áp dụng chỉ số hữu σ(ROE). Nghiên cứu cho thấy rằng các Z-score được tính như sau: ngân hàng có quy mô vừa và nhỏ có mức Z-score = (ROA bình quân + (bình quân độ cao hơn về rủi ro hơn so với các đối tác VCSH /Tổng tài sản bình quân))/ Độ lệch của họ lớn hơn. Berger & Mester (2003) sử chuẩn ROA dụng độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên tổng Theo Foos (2010) đưa nghiên cứu bổ sung tài sản tổng σ(ROA) cho thấy rủi ro trong Số 230- Tháng 7. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 13
4. Tác động của sự đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam các ngân hàng Mỹ giảm trong thời gian Chỉ số AHHI xem xét mức ảnh hưởng của 1986-1997 trong khi lợi nhuận vẫn tăng từng thành phần trong thu nhập ròng ngoài lên. De Young (2007) đo rủi ro bởi độ lệch mối quan hệ này là quan hệ phi tuyến tính chuẩn của lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu Stiroh và Rumble (2006). NII là thu nhập σ(ROE), và thấy rằng các ngân hàng nhỏ lãi thuần, NON là nợ quá hạn (số tiền chậm khi cho vay chủ yếu dựa trên tiền gửi cho trả + lãi quá hạn), NOI là thu nhập hoạt thấy rủi ro thấp nhất. Trong khi các ngân động ròng (thu nhập từ tất cả tài sản- tất cả hàng lớn cho vay các dự án lớn thường các chi phí). Cả NII và NON được coi là có mức rủi ro cao hơn. Nhóm ngân hàng giá trị dương. Các giá trị chỉ số thay đổi từ lớn này cũng tham gia vào cho vay chứng 0,0 đến 0,5. Nếu đa dạng hóa là tối thiểu và khoán đáng kể. hoạt động thu nhập chỉ từ một nguồn (lãi hoặc không lãi) thì chỉ số sẽ bằng không. 2.1.2. Sự đa dạng hóa thu nhập trong lĩnh Ngược lại, giá trị bằng 0,5 xảy ra khi có sự vực ngân hàng thương mại đa dạng hóa hoàn toàn. Do đó, giá trị cao hơn cho thấy sự pha trộn thu nhập đa dạng Khái niệm hơn việc chia nhỏ doanh thu hoạt động của Đa dạng hóa thu nhập trong lĩnh vực ngân ngân hàng. Các nguồn thu nhập chính liên hàng thường kéo theo sự tăng lên của chi quan đến doanh thu từ cho vay, trong khi phí cũng như thu nhập ngoài lãi trong cơ thu nhập phi tài chính bao gồm phí hoặc cấu thu nhập hoạt động của một ngân hàng. phí dịch vụ, doanh thu giao dịch, thu nhập Kết quả là đa dạng hóa thu nhập làm cho bảo hiểm cũng như bất kỳ khoản lãi nào từ hiệu quả hoạt động của ngân hàng dưới đầu tư vào bất động sản, vốn chủ sở hữu. góc độ sinh lời bị thay đổi. Mặt khác, theo Vì vậy, AHHI chỉ đơn giản là cung cấp một lý thuyết tài chính, đa dạng hóa thu nhập thước đo đa dạng giữa thu nhập chính và trong ngân hàng có thể làm gia tăng hiệu thu nhập dịch vụ của ngân hàng. quả từ việc điều chỉnh rủi ro. 2.1.3. Tác động sự đa dạng hóa thu nhập Đo lường sự đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro trong kinh doanh ngân hàng Sự đa dạng hóa dựa trên đặc điểm thu nhập Các lý thuyết về trung gian tài chính hàm ý và tài sản. Thu nhập hoạt động của ngân rằng, việc gia tăng lợi nhuận theo quy mô hàng có thể được chia thành hai phần: Thu có liên quan đến đa dạng hóa nguồn thu nhập lãi và thu nhập ngoài lãi. Thu nhập nhập. Các ngân hàng nếu cung cấp nhiều ngoài lãi được định nghĩa là thu nhập phi loại sản phẩm và dịch vụ hơn sẽ tạo ra lợi nhuận trong ngân hàng. Đa dạng hóa nhiều nhu cầu hơn và sẽ kiếm được nhiều xảy ra khi ngân hàng thông thường tập thu nhập hơn. Bên cạnh đó, ngân hàng cũng trung nhiều hơn vào hoạt động thu nhập có thể chia sẻ các yếu tố đầu vào như lao ngoài lãi so với thu nhập lãi. động và công nghệ cùng lúc cho nhiều hoạt Stiroh và Rumble (2006), Goddard và các động khác nhau. Ngân hàng sẽ được hưởng cộng sự (2008) và Delpachitra và Lester lợi ích về quy mô bằng cách hạ thấp chi (2013) sử dụng chỉ số AHHI (Adjusted phí hoạt động và tận dụng các chi phí cố Herfindahl Hirschman Index) để đo lường định trong ngân hàng (Stiroh, 2004). Do sự đa dạng hóa, chỉ số này được tính như đó, ở góc độ rủi ro đối với sự đa dạng hóa sau: hoạt động của NHTM, quan điểm truyền thống trong lĩnh vực ngân hàng, các nguồn 14 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 230- Tháng 7. 2021
5. DƯƠNG THÚY HÀ thu từ hoạt động ngoài lãi như phí dịch vụ dựa trên gần 1.800 công ty bảo hiểm độc thường sẽ ổn định hơn thu nhập từ lãi vay lập và công ty mẹ thuộc các NHTM có nên rủi ro ngân hàng sẽ giảm xuống. Với tài sản vượt quá 100 triệu USD tính đến quan điểm tác động của đa dạng hóa thu tháng 12/1984, nghiên cứu trong thời gian nhập có thể hạn chế rủi ro của các ngân từ tháng 12/1983 đến tháng 12/1987. Kết hàng, Smith và cộng sự (2003) chỉ ra rằng, quả nghiên cứu cho thấy vốn tác động cùng việc không phụ thuộc quá nhiều vào thu chiều với rủi ro, đồng thời cho thấy những nhập từ lãi sẽ góp phần ổn định lợi nhuận hạn chế quy định vốn gây ảnh hưởng đáng cho các ngân hàng hơn. Thu nhập ngoài lãi kể đối với các quyết định tài chính của từ thu phí dịch vụ thường ổn định hơn thu ngân hàng và khẳng định tính hiệu quả của nhập lãi từ cho vay, do đó, các ngân hàng quy định vốn sẽ tác động và dẫn tới tỉ lệ có thể giảm rủi ro từ đa dạng hóa thu nhập vốn cao hơn. (DeYoung và Roland, 2001). Thêm vào đó, Aggrawal và Jacques (2001) sử dụng mô Chiorazzo và cộng sự (2008) cho rằng rủi hình 2SLS, khảo sát 2.552 NHTM Mỹ với ro ngân hàng có thể được giảm thông qua tài sản 100 triệu USD, dữ liệu từ năm 1990- sự đa dạng hóa. 1993, đã tìm thấy một mối quan hệ dương Tuy nhiên, quan điểm ngược lại được và có ý nghĩa thống kê giữa mức vốn và rủi khẳng định ở nhiều nghiên cứu hàm ý đa ro trong các ngân hàng. dang hóa thu nhập sẽ làm tăng rủi ro cho Lana Ivicic, Davor Kunovac and Igor Ljubaj các ngân hàng thương mại. Lý do tăng rủi (2008) nghiên cứu tác động của các chỉ số ro là vì thu nhập từ hoạt động cho vay có kinh tế vĩ mô khác nhau tới rủi ro ngân hàng, thể sẽ ổn định theo thời gian vì khách hàng với chỉ số Z- score đại diện cho rủi ro vỡ e ngại thay đổi quan hệ tín dụng. nợ ngân hàng khi ngân hàng mất khả năng thanh toán hay gọi tắt là rủi ro tại 7 ngân 2.1.4. Các nghiên cứu thực nghiệm về các hàng của các nước trong khu vực Trung và yếu tố tác động đến rủi ro kinh doanh của Đông Âu (CEE) từ năm 1996- 2006. các ngân hàng thương mại Nghiên cứu của Teresa & M. Dolores Rủi ro được cho là bị ảnh hưởng mạnh bởi các (2008) đã sử dụng dữ liệu bảng và kỹ thuật quyết định quản lý của ngân hàng và những ước lượng GMM trong phân tích rủi ro và quyết định có thể được phản ánh trong báo tập trung chủ sở hữu của các NHTM và cáo tài chính của ngân hàng (Jahankhani ngân hàng tiết kiệm ở Tây Ban Nha từ năm và Lynge, 1980; Lee và Brewer, 1985). 1993- 2000. Nghiên cứu sử dụng Chỉ số Một nghiên cứu của Jahankhani và Lynge đo lường rủi ro Z-score được đề xuất bởi (1980) với mẫu nghiên cứu là 95 NHTM Hannan và Hanweck (1998) hay Boyd và và các công ty ngân hàng nắm giữ từ năm các cộng sự (1993) và được sử dụng bởi 1972- 1976, thấy rằng tỉ lệ chi trả cổ tức, Nash & Sinkey (1997) và Garcia Marco tăng trưởng của các khoản tiền gửi và các & Robles (2003). Kết quả nghiên cứu cho khoản thu nhập, tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng thấy, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) tài sản, tỷ lệ dự phòng rủi ro/tổng dư nợ và và tổng dư nợ/ tổng tài sản (TLA) có mối rủi ro thanh khoản là tất cả những yếu tố quan hệ ngược chiều với rủi ro đối với cần thiết trong việc dự đoán rủi ro. NHTM, còn đối với ngân hàng tiết kiệm thì Nghiên cứu của Shrieves, R., Dahl, D., cho kết quả ngược lại. (1992) sử dụng mô hình 2SLS để điều Duong Nguyen Thanh (2011) sử dụng mô tra mối quan hệ giữa những rủi ro và vốn hình hồi quy đa biến với bộ dữ liệu gồm 32 Số 230- Tháng 7. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 15
6. Tác động của sự đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2006- dụng dữ liệu trên hơn 100 ngân hàng trong 2011 để xác định sự tác động của các chỉ Hội đồng Hợp tác vùng Vịnh từ năm 1996- tiêu đặc trưng đến rủi ro ngân hàng. Kết 2011 và sử dụng mô hình ước lượng bình quả cho thấy tỉ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín phương ba giai đoạn (3SLS) để kiểm tra dụng trên thu nhập lãi thuần (LLP), tỉ lệ thu mối quan hệ giữa rủi ro và vốn. Kết quả cho nhập lãi thuần trên tổng tài sản bình quân thấy, ngân hàng có mức vốn thấp sẽ làm (NIR) đồng biến với rủi ro ngân hàng, tỉ lệ tăng rủi ro cho ngân hàng. Trong khi đó tài vốn CSH trên tổng huy động (LEV) và tỉ lệ sản thanh khoản/tổng tài sản (Funding) có cho vay trên tài sản ngắn hạn (LDR) nghịch mối quan hệ cùng chiều với rủi ro. biến với rủi ro ngân hàng. Bana Abuzayed, Nedal Al-Fayoumi, Phil Nghiên cứu của Yong Tana & Christos Molyneux (2018) nghiên cứu các chiến Florosb (2013) sử dụng mô hình 3SLS để lược đa dạng hóa ngân hàng và liên kết đến điều tra mối quan hệ giữa rủi ro, vốn và hiệu sự ổn định của ngành tài chính. Sử dụng một quả của các ngân hàng ở Trung Quốc. Dữ mẫu các ngân hàng niêm yết và chưa niêm liệu nghiên cứu bao gồm các số liệu hàng yết hoạt động trong Hội đồng Hợp tác vùng năm từ 101 ngân hàng Trung Quốc trong Vịnh (GCC) các quốc gia từ năm 2001 đến giai đoạn 2003-2009. Các bằng chứng thực 2014. Nghiên cứu điều tra các tính năng đa nghiệm cho thấy rằng có một mối quan hệ dạng hóa của các NHTM tại các quốc gia cùng chiều và có ý nghĩa thống kê giữa rủi Hồi giáo. Kết quả cho thấy sự đa dạng hóa ro (dự phòng rủi ro đại diện cho rủi ro tín thu nhập hoặc tài sản không tăng cường sự dụng) và hiệu quả trong ngành ngân hàng ổn định của ngân hàng. Nghiên cứu cũng Trung Quốc, trong khi mối quan hệ giữa rủi thấy rằng các yếu tố như chất lượng thể chế ro (Z-score) và mức vốn hóa là ngược chiều được cải thiện, điều kiện kinh tế vĩ mô và và có ý nghĩa thống kê. Điều này được giải các yếu tố đặc thù khác của ngân hàng thúc thích bởi thực tế các ngân hàng có mức vốn đẩy sự ổn định lớn hơn. cao có nhiều khả năng hấp thụ các khoản Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung lỗ lũy kế từ các khoản vay không hiệu quả, đánh giá các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro từ đó làm giảm rủi ro, trong khi các ngân kinh doanh ngân hàng tại các NHTM hàng với mức độ rủi ro cao cần một lượng Việt Nam thông qua việc chọn mẫu với lớn vốn để bù đắp các khoản lỗ đó dẫn đến 25 NHTM trong khoảng thời gian từ năm mức thấp vốn. Ngoài ra, nghiên cứu còn 2009 tới năm 2020. cho thấy lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và quy mô ngân hàng (SIZE) có mối quan 2.2. Mô hình và dữ liệu nghiên cứu cùng chiều với rủi ro. Nghiên cứu của Saibol Ghosh (2014) sử Nghiên cứu này sử dụng biến phụ thuộc là Bảng 1. Bảng mô tả tên biến và cách đo lường Dấu kỳ Tên biến Cách đo lường Nguồn tham khảo vọng Biến phụ thuộc Z-Scores Boyd & Graham (1986) 16 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 230- Tháng 7. 2021
7. DƯƠNG THÚY HÀ Dấu kỳ Tên biến Cách đo lường Nguồn tham khảo vọng Biến độc lập Nedal Al-Fayoumi, Phil AHHI + NOI Molyneux (2018) Bana Abuzayed, Nedal SIZE Logarit của tổng tài sản - Al-Fayoumi, Phil Molyneux (2018) DeYoung và Rice, 2004; Chi phí Abedifar et al., 2013, CIR Thu nhập - Bana Abuzayed, Nedal Al-Fayoumi, Phil Molyneux (2018) Giá trị cho vay Bourkhis Nabi (2013) và LTA - Nedal Al-Fayoumi, Phil Tổng tài sản Molyneux (2018 Lepetit và cộng sự, (2008) Vốn chủ sở hữu (Lehar, 2005) và Nedal LEV + Tổng tài sản Al-Fayoumi, Phil Molyneux (2018) Tiền gửi Theo (Wagner, 2007) và DTA + Nedal Al-Fayoumi, Phil Tổng tài sản Molyneux (2018) Tổng tài sản (t + 1) - Tổng tài sản (t) (Abedifar et al., 2013) và AG - Nedal Al-Fayoumi, Phil Tổng tài sản (t) Molyneux (2018) GDPt­ - GDPt-1 GDP + GDPt-1 x 100% Nedal Al-Fayoumi, Phil Molyneux (2018) CPIt - CPIt-1 INF - CPIt-1 x 100% Nguồn: Tổng hợp của Tác giả dựa trên tổng quan các nghiên cứu rủi ro trong kinh doanh của NHTM được đo α3LTAit + α4LEVit+ α5DTAit + α6AGit + lường thông qua các chỉ số Chỉ số Z-score α7AHHINOI+ α8GDPit + α9INFit + εit Boyd & Graham (1986) với công thức như sau: Tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu là 25 NHTM tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2010 - 2020 để thiết lập dữ liệu bảng quan sát cho các ngân hàng. Các dữ liệu về đặc tính ngân hàng trong nghiên Kế thừa nghiên cứu của Nedal Al-Fayoumi, cứu này được phân tích từ báo cáo tài chính Phil Molyneux (2018) mô hình nghiên cứu của các NHTM Việt Nam (trên Website sau được sử dụng: của các NHTM và NHNN). Đối với các dữ Z-Scoresit = α0 + α1SIZEit + α2CIRit+ liệu về biến kinh tế vĩ mô như GDP, lạm Số 230- Tháng 7. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 17
8. Tác động của sự đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam phát được lấy từ trang thông tin điện tử của Thế giới (WB, tại Tổng cục Thống kê Việt Nam, Ngân hàng xử lý dữ liệu trên phần mềm Stata 12. Bảng 2. Thống kê mô tả các biến Số quan Biến Trung bình Sai số chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất sát AHHINOI 275 0,406278 0,1558123 0,1205 0,9125 Z-scores 275 4,343643 2,124199 0,51014 11,22928 SIZE 275 17,79382 1,291098 14,2699 20,3081 CIR 275 0,09533 0,066104 0,001 0,473 DTA 275 0,266078 0,0943186 0,0681 0,9484 GDP 275 0,0638364 0,0116602 0,0525 0,0965 AG 275 0,1787263 0,0692233 0,0371901 0,37669 INF 275 0,0921573 0,0396716 0,0409 0,1868 LEV 275 0,4886865 0,2870501 0,0006026 0,9760434 LTA 275 0,4986031 0,2915253 0,0212325 1,01419 Nguồn: Tác giả tổng hợp, phần mềm hỗ trợ Stata 12 3. Phân tích kết quả nghiên cứu 3.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu Bảng 3. Hệ số tương quan giữa các biến Zscores SIZE CIR AHHINOI DTA GDP AG INF LEV LTA Zscores 1 SIZE 0,0275 1 CIR 0,0627 -0,3 1 AHHINOI 0,1467 -0,205 0,062 1 DTA 0,3352 -0,182 0,242 0,368 1 GDP 0,0163 -0,192 0,161 -0,337 -0,14 1 AG 0,074 -0,135 -0,024 0,599 0,24 -0,25 1 INF 0,0831 -0,146 0,182 0,307 0,08 -0,33 0,191 1 LEV 0,036 0,007 0,021 0,067 -0 0,021 -0,01 -0,1 1 LTA -0,0525 0,017 -0,003 0,032 0,02 0,007 -0,05 -0 -0,06 1 Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả, phần mềm hỗ trợ Stata 12 3.2. Phân tích hồi quy dữ liệu bảng 3.2.1. Phân tích tương quan Bảng 4. Kết quả hồi quy các mô hình theo POOLED OLS Biến độc lập Zscores Hệ số Sai số chuẩn Thống kê T P_value 18 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 230- Tháng 7. 2021
9. DƯƠNG THÚY HÀ Biến phụ thuộc AHHINOI 1,080708 1,076767 1 0,316 SIZE 0,2360923 0,1040284 2,27 0,024 CIR -1,091488 2,027887 -0,5 0,591 DTA 8,121681 1,430061 5,68 0 GDP 28,67856 12,24637 2,34 0,02 AG -0,8033112 2,197437 -0,4 0,715 INF 6,128937* 3,450149 1,78 0,077 LEV 0,2332417 0,4245379 0,55 0,583 LTA -0,4700279 0,4158577 -1,1 0,259 _cons -4,484972 2,499094 -1,8 0,074 Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata 12 Bảng 5. Bảng kết quả hồi quy cho mô hình FEM Biến độc lập Zscores Hệ số Sai số chuẩn Thống kê T P_value Biến phụ thuộc SIZE -1,21081* 0,12755 -9 0 CIR -2,43306 1,20607 -2 0,05 AHHINOI 2,054808* 0,54709 3,8 0 DTA 2,064427 0,96216 2,2 0,03 GDP -13,2285 6,48646 -2 0,04 AG 0,860953 1,05481 0,8 0,42 INF -4,97378* 1,78911 -3 0,01 LEV 0,174627 0,20566 0,9 0,4 LTA -0,35894 0,19733 -2 0,07 _cons 25,97893 2,67185 9,7 0 Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả, phần mềm hỗ trợ Stata 12 Bảng 6. Bảng kết quả hồi quy cho mô hình REM Biến độc lập Zscores Hệ số Sai số chuẩn Thống kê T P_value Biến phụ thuộc SIZE -0,987164* 0,1232677 -8 0 CIR -1,894879 1,23577 -1,5 0,125 AHHINOI 1,952886* 0,5659814 3,45 0,001 DTA 2,408456 0,9827368 2,45 0,014 GDP -7,387379 6,614637 -1,1 0,264 Số 230- Tháng 7. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 19
10. Tác động của sự đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam AG 0,8102335 1,093889 0,74 0,459 INF -3,439762 1,826818 -1,9 0,06 LEV 0,1603388 0,2131016 0,75 0,452 LTA -0,3579715 0,2046961 -1,8 0,08 _cons 21,39935 2,620997 8,16 0 Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả, phần mềm hỗ trợ Stata 12 Bảng 7. Kiểm định F cho OLS và FEM Kiểm định P_value Kết luận Kiểm định F cho OLS và FEM 0,000 Mô hình FEM Kiểm định Hausman cho FEM và REM 0,000 Mô hình FEM Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả, phần mềm hỗ trợ Stata 12 Bảng 8. Các kiểm định cho mô hình FEM Kiểm định P_value Kết luận Kiểm định Tự tương quan (Wooldridge test) 0,000 Có tự tương quan kiểm định phương sai thay đổi (Wald test) 0,000 Có phương sai thay đổi Kiểm định tự tương quan phần dư đơn vị chéo Có tự tương quan của 0,083 (Pesaran test) phần dư đơn vị chéo Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả, phần mềm hỗ trợ Stata 12 3.2.2. Phân tích hồi quy 3.3. Kết quả nghiên cứu Bảng 9. Kết quả hồi quy FGLS Biến độc lập Zscores Hệ số Sai số chuẩn Thống kê T P_value Biến phụ thuộc AHHINOI 2,480462* 0,12 21,16 0 SIZE -0,078616* 0,02 -3,83 0 CIR -0,224544 0,15 -1,52 0,129 DTA 2,458663* 0,31 7,86 0 GDP 5,910354* 2,16 2,73 0,006 AG -0,030464 0,2 -0,15 0,879 INF 0,9702452* 0,53 1,83 0,068 LEV 0,0805017* 0,04 2,05 0,04 LTA -0,192372* 0,03 -7,44 0 _cons 3,72753 0,48 7,78 0 Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả xử lý qua phần mềm Stata 12 Trong đó: *, , lần lượt là biểu thị mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%. Lưu ý, hệ số hồi quy dấu (+) so với Z-score có nghĩa biến độc lập nghịch biến với rủi ro và dấu (-) so với Z- score có nghĩa biến độc lập đồng biến với rủi ro 20 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 230- Tháng 7. 2021
11. DƯƠNG THÚY HÀ Bảng 10. So sánh kết quả với dấu kỳ vọng Tên biến Kỳ vọng về dấu (+/ -) Kết quả Kết luận AHHINOI + + Chấp nhận giả thuyết SIZE - - Chấp nhận giả thuyết CIR - - Bác bỏ giả thuyết (p_value = 0.129) LTA - - Chấp nhận giả thuyết LEV + + Chấp nhận giả thuyết DTA + + Chấp nhận giả thuyết AG - - Bác bỏ giả thuyết (p_value = 0.879) GDP + + Chấp nhận giả thuyết INF - + Ngược chiều kỳ vọng Nguồn: Tổng hợp kết quả nghiên cứu của Tác giả Sau khi phân tích hồi quy thì phương trình ngược chiều với Z-scores có nghĩa là cùng kết quả các yếu tố tác động đến rủi ro của chiều với rủi ro kinh doanh ngân hàng. NHTM Việt Nam như sau: Kết quả này hoàn toàn phù hợp với kỳ Z-scoresi,t = 0,078SIZEi,t + 2,480AHHINOIi,t vọng về dấu và kết quả nghiên cứu của + 2,458DTAi,t + 5,910GDPt + 0,080LEV i, t Bana Abuzayed, Nedal Al-Fayoumi, Phil -0,192LTAi, t + 0,970INFt + 3,727 Molyneux (2018), theo đó thì quy mô ngân hàng lớn thì sẽ có cơ hội đa dạng hóa nguồn 3.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu thu nhập có khả năng tham gia vào nhiều lĩnh vực hoạt động khác nhau nên sẽ có Trong mô hình, biến CIR và AG là không nhiều rủi ro trong các hoạt động kinh mở có ý nghĩa thống kê. Kết quả nghiên cứu cho rộng thêm, chẳng hạn như bất động sản, thấy, Đa dạng hóa thu nhập (AHHINOI) có chứng khoán tác động cùng chiều với Zscores. Ngoài ta, Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DTA): rủi ro trong hoạt động kinh doanh ngân hàng phản ánh mức độ thanh khoản của ngân hàng chịu ảnh hưởng bởi 6 yếu tố còn lại: SIZE, có tác động cùng chiều với Zcores có nghĩa DTA, GDP, LEV, LTA, INF. Cụ thể: ngược chiều với rủi ro kinh doanh ngân Đa dạng hóa thu nhập (AHHINOI): có hàng, kết quả này hoàn toàn phù hợp với tác động cùng chiều với Zscores có nghĩa kỳ vọng về dấu và tương đồng với Wagner, là ngược chiều với rủi ro kinh doanh ngân 2007 và Nedal Al-Fayoumi, Phil Molyneux hàng. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với (2018), khi tỷ lệ tiền gửi tăng lên thì ngân kỳ vọng về dấu và kết quả của Nedal Al- hàng có nhiều lợi nhuận hơn dẫn đến việc Fayoumi, Phil Molyneux (2018), khi mức rủi ro kinh doanh ngân hàng giảm xuống. độ đa dạng hóa ngân hàng càng tăng lên thì Đòn bẩy - LEV: có quan hệ thuận chiều với các hoạt động ngoài lãi của ngân hàng như zcores có nghĩa là ngược chiều với rủi ro phí dịch vụ thường là ổn định hơn thu nhập kinh doanh ngân hàng với mức ý nghĩa 5%. từ lãi vay nên rủi ro ngân hàng có thể được Kết quả này hoàn toàn phù hợp với kì vọng giảm xuống do những vấn đề nợ xấu được về dấu. Kết quả này phù hợp với nghiên giảm thiểu. cứu của Teresa & M. Dolores (2008). Quy mô ngân hàng (SIZE): có tác động Tăng trưởng GDP: Hệ số GDP mang dấu Số 230- Tháng 7. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 21
12. Tác động của sự đa dạng hóa thu nhập tới rủi ro kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam (+) thể hiện mối quan hệ cùng chiều với Molyneux (2018) giá trị cao hơn có thể dẫn zcores và ngược chiều với rủi ro phá sản đến lợi nhuận lớn hơn nhưng đồng thời có ngân hàng, khi GDP tăng, rủi ro kinh doanh thể làm tăng rủi ro tín dụng. ngân hàng giảm. Kết quả này phù hợp với kết quả được tìm thấy bởi Salkeld (2011). 4. Kết luận và hạn chế của nghiên cứu Khi kinh tế tăng trưởng tốt thì các doanh nghiệp và cá nhân hoạt động kinh doanh tốt Kết quả nghiên cứu cho thấy, đa dạng hóa và sẽ có nhu cầu tín dụng cao và hoạt động thu nhập có tác động ngược chiều tới rủi ro kinh doanh của ngân hàng cũng đạt hiệu quả kinh doanh ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cao hơn. còn cho thấy, có hai nhóm yếu tố tác động Lạm phát INF: Hệ số INF mang dấu (+) đến rủi ro kinh doanh của NHTM. Nhóm thể hiện mối quan hệ cùng chiều với zcores yếu tố tác động ngược chiều với rủi ro như: và ngược chiều với rủi ro kinh doanh ngân Đa dạng hóa thu nhập, rủi ro thanh khoản, hàng, khi INF tăng, rủi ro của ngân hàng tiền gửi trên tổng tài sản, tăng trưởng kinh giảm. Kết quả này ngược với kỳ vọng ban tế, lạm phát và nhóm yếu tố tác động cùng đầu là khi lạm phát gia tăng thì rủi ro kinh chiều với rủi ro như: quy mô ngân hàng, tỷ doanh ngân hàng tăng theo. Do vậy yếu lệ cho vay trên tổng tài sản. tố lạm phát cần rất được quan tâm có khả Hạn chế của nghiên cứu là chưa đánh giá năng tác động tiêu cực tới rủi ro kinh doanh hết các yếu tố tác động tới rủi ro kinh của các NHTM. doanh theo các nhóm NHTM khác nhau. Cho vay ròng trên tổng tài sản (LTA): Trong tương lai, tác giả sẽ tiếp tục nghiên Phản ánh hoạt động kinh doanh chính của cứu mở rộng nhằm đánh giá sự khác biệt hoạt động ngân hàng đó là hoạt động tín về các yếu tố tác động tới rủi ro kinh doanh dụng. Kết quả hồi quy cho thấy giá trị ngân hàng theo nhóm ngân hàng, nhằm đưa LTA có quan hệ ngược chiều với zcores có ra những khuyến nghị cụ thể cho các nhà nghĩa là cùng chiều với rủi ro ngân hàng. quản trị theo nhóm ngân hàng. ■ Kết quả này là phù hợp với giả thuyết và tương đồng với nghiên cứu của Bourkhis Nabi (2013) và Nedal Al-Fayoumi, Phil Tài liệu tham khảo Abuzayed D, Nedal A and Molyneux P (2018), Diversification and bank stability in the GGC, Jounal of International Financial and Markets Institutions and Money, volume 57, 17-43 Aggarwal and Jacques (2001), Assessing the Impact of Prompt Corrective Action on Bank Capital and Risk, Economic Policy Review, Vol. 4, No. 3, October 1998 Allan Willell (1901), The Economic of risk and insurance, Colombia University Press, January 1st, 1901 Boyd, J. H., & Graham, S. L. (1986). Risk, Regulation, and Bank Holding Company Expansion into Nonbanking. Quarterly Review, 10, No. 2. Chiazo V (2008), Income diversify and Bank performance: evidence from Italian banks, Journal of Financial service research 33, 181-203 Cihak, M & Hesse, H. (2008). ‘Islamic Banks and Financial Stability: An Empirical Analysis’. International Monetary Fund. Delpachitra S and Lester L (2013), Non-Interest Income: Are Australian Banks Moving Away from Businesses? Economic paper vol. 32, issue 2, 190-199 De Young and Roland (2001), Product mix and earning volatility at commercial banks: Evidence from a degree of total leverage model, Journal of financial of intermediation, vol .10, issue 1, 54-84 De Young, Robert (2007), Safety, Soundness, and the Evolution of the U.S. banking Industry, Federal Reserve Bank of 22 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 230- Tháng 7. 2021
13. DƯƠNG THÚY HÀ Atlanta, Economic Review, 2007(1-2), pp. 41 – 66. De Young, Robert, Tara Rice (2004), Noninterest income and financial at US Commercial Banks, Volume 39, Issue 1, 101-127 Deger Alper và Adem Anbar (2011), Bank specific and macroeconomic determinants of commercial bank profitability: Empirical evidence from Turkey, Business and Economics Research Journal, pp.139-152. Daniel Foos and Lars Noden (2010), Loan growth and riskiness of banks, Journal of Banking and Finance 34, issue 12, 2929-2940 Duong, Nguyen Thanh (2011), Phân tích rủi ro trong hoạt động ngân hàng, Tạp chí phát triển và hội nhập. Frank H. Knight (1964), Risk, uncertainty and profit, Department of Economics, The University of Auckland, Private Bag 92019, Auckland, New Zealand. Gary Whalen & James B. Thomson (1988), Using Financial Data To Indentify Changes In Bank Condition, SSRN. Goddart J, Philip M and John W (2008), The Profitbility of European Banks: A cross-sectionaland dynamic panel analysis , Manchester School, 363-381 Goyeau, D., A. Tarazi (1992), Rating of risky bank failure in Europe. Review of Political Economy, 102, 249-280. Hannan & Hanweck (1998), Bank insolvency risk and the market for large certificates of deposit. Journal of Money, credit and banking. Jahankhani A, Lynge JR. M (1980), Commercial bank financial policies and their impact on market-determined measures of risk. J Bank Res 169-178. Lana Ivičić, Davor Kunovac and Igor Ljubaj (2008), Measuring Bank Insolvency Risk in CEE Countries, The Fourteenth Dubrovnik, Organized by the Croatian National Bank Economic Conference. Lee and Hsieh (2013), The impact of bank capital on profitability and risk in Asian banking. Journal of international money and finance 32, 251 – 281. Lieven Baele, Olivier J and Rudi V (2007), Does the stock market value bank diversification. Journal of Banking and Finance 31, 1999-2023 Montgomery H, Tran B. H., Santoso W., Besar D. (2004), Coordinated Failure? A Cross-Country Bank Failure Prediction Model, ADB Institue Discussion. Morris, D.P., Lee, J.M., Sterner, D.E., Brickey, W.J., Greenleaf, A.L. (1997). Assaying CTD kinases in vitro and phosphorylation-modulated properties of RNA polymerase II in vivo. Methods 12(3): 264 275. Myrna R. Berrios (2013), The Relationship between Bank Credit Risk and Profitability and Liquidity, the International Journal of Business and Finance Research, The International Journal of Business and Finance Research, v. 7 (3) p. 105-118. Rivard & Thomas (1997), The effect interstate banking on large bank holding company profitability and risk, Journal of Economics and Business, Volume 49, Issue 1, February 1997, Pages 61–76. Roy, A.D. (1952), Safety First and the Holding of Assets, Econometrica: Jul 1952, Volume 20, issue 3, p. 431-449. Salkeld (2011), Determinants of Banks' Total Risk: Accounting Ratios and Macroeconomic Indicators, Borsa Istanbul Review, Volume 14, Issue 3, September 2014, Pages 145–157. Saibol Ghosh (2014). "Risk, capital and financial crisis: Evidence for GCC banks," Borsa Istanbul Review, Research and Business Development Department, Borsa Istanbul, vol. 14(3), pages 145-157, September. Shrieves, R., Dahl, D., (1992). The relationship between risk and capital in commercial banks. Journal of Banking and Finance, vol.14, issue 6, 1209-1228 Smith, C (2003), Corporate Social Responsibility: Whether or how, Carfornia Review Management, vol. 45, issue 4, pages 52-76 Stiroh, K.J., and A. Rumble, 2006, The dark side of diversification: The case of US financial holding companies, Journal of Banking & Finance 30: 2131-2161. Phan Thị Thu Hà (2013), Ngân hàng thương mại, NXB Đại học Kinh Tế quốc Dân Teresa Garc´ıa-Marco, M. Dolores Robles-Fern´ and ez (2008), Risk-taking behaviour and ownership in the banking industry: The Spanish evidence, Journal of Economics and Business 60 (2008) 332–354. Yong Tana & Christos Florosb (2013) Risk, capital and efficiency in Chinese banking, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Volume 26, October 2013, Pages 378–393. WTO (2018), www.wto.org Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2020), Báo cáo tài chính của 25 NHTM năm 2007-2020. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2020), Báo cáo thường niên NHNN năm 2007-2020 KPMG, (2013), Khảo sát ngân hàng Việt Nam năm 2013 Số 230- Tháng 7. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 23