Luận văn thạc sĩ UEH các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại nghiên cứu tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi

Bối cảnh nghiên cứu

Mức xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng thương mại, do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế công bố, đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin tài chính cần thiết cho các nhà đầu tư Thông qua các xếp hạng này, nhà đầu tư có thể đánh giá tình hình tài chính của ngân hàng mà họ quan tâm và từ đó xác định mức lãi suất phù hợp với mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng đó khi quyết định cấp vốn.

MXHTN của NHTM chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố như rủi ro quốc gia, rủi ro ngành ngân hàng, quy mô và đặc điểm sở hữu của NHTM, cùng với các chỉ tiêu tài chính khác Mặc dù các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế không chỉ rõ mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố này, nhưng điều này làm khó khăn trong việc so sánh sự khác biệt giữa các NHTM tại nền kinh tế phát triển và các NHTM tại nền kinh tế mới nổi.

Nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mức độ hài lòng của khách hàng tại các ngân hàng thương mại cho thấy sự không thống nhất trong việc lựa chọn các yếu tố tác động đến mức độ hài lòng này Mỗi nhà nghiên cứu đều chọn lựa các yếu tố khác nhau dựa trên mẫu dữ liệu quan sát của họ, dẫn đến những kết quả không tương đồng về ảnh hưởng của các yếu tố này Nguyên nhân có thể do các mô hình dự báo được xây dựng từ mẫu quan sát của các ngân hàng từ nhiều quốc gia với đặc điểm và trình độ phát triển kinh tế khác nhau Những yếu tố đặc thù của từng quốc gia có thể gây ra sự khác biệt này Đáng chú ý, chỉ có nghiên cứu của Shen và cộng sự (2012) đề cập đến sự khác biệt trong tác động của một số chỉ tiêu tài chính đến mức độ hài lòng của khách hàng tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Tác giả nhận thấy cần thiết phải tiến hành nghiên cứu để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường xã hội của ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Vấn đề nghiên cứu

Dự báo và đánh giá tình hình tài chính của các tổ chức tài chính, đặc biệt là ngân hàng thương mại (NHTM), đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu từ nhiều năm qua.

Các cơ quan quản lý ngân hàng chú trọng đến mức độ rủi ro của từng ngân hàng trong quốc gia, vì điều này ảnh hưởng trực tiếp đến an toàn hệ thống ngân hàng (Liu và F rri, 2001) Đồng thời, các ngân hàng thương mại cũng quan tâm đến mức độ rủi ro của chính mình, vì nó tác động đến khả năng huy động vốn trên thị trường tài chính quốc tế Ngoài ra, nhà đầu tư và người gửi tiền cũng theo dõi mức độ rủi ro này, vì nó ảnh hưởng lớn đến sự an toàn của nguồn vốn của họ (Kumar và Ravi, 2007).

Để đánh giá tình hình tài chính của một ngân hàng thương mại (NHTM), cần thực hiện phân tích khoa học các yếu tố ảnh hưởng đến tài chính của ngân hàng Việc này đòi hỏi sự can thiệp của cơ quan quản lý hoạt động NHTM nhằm đảm bảo đánh giá chính xác và toàn diện.

Mỹ đã thiết lập hệ thống đánh giá CA ELS để định kỳ đánh giá tình hình tài chính của các ngân hàng thương mại từ 12-18 tháng kể từ năm 2017 Ba tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế hàng đầu hiện nay là Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s thường xuyên công bố thông tin về mức độ an toàn tài chính của các ngân hàng thương mại trên toàn cầu Các tổ chức này ngày càng có ảnh hưởng lớn trên thế giới, nhờ vào tầm quan trọng của thông tin về mức độ an toàn tài chính trong các quyết định đầu tư trên thị trường tài chính quốc tế.

Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế gặp khó khăn trong việc đánh giá đầy đủ các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các quốc gia có quy mô nền kinh tế nhỏ, do không thể thực hiện đánh giá thường xuyên Hơn nữa, họ không chỉ ra các yếu tố cơ bản ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ tín nhiệm của NHTM và cách mà các yếu tố này tác động Một câu hỏi quan trọng được đặt ra là liệu các tổ chức này có áp dụng cùng một phương pháp đánh giá cho các NHTM ở nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi hay không, như đã được nghiên cứu bởi Liu và Ferri (2001), Shen và các cộng sự.

Nghiên cứu của Shen và cộng sự (2012) chỉ ra rằng có sự khác biệt đáng kể trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường xã hội và tài nguyên nhân lực (MXHTN) của các ngân hàng thương mại (NHTM) và doanh nghiệp ở các nước phát triển so với các nước đang phát triển Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ mới chứng minh được sự khác biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính.

Nghiên cứu này chỉ ra rằng sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ rủi ro của ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi là rất quan trọng Các cơ quan quản lý ngân hàng cần nhận diện chính xác và nhanh chóng các NHTM có mức độ rủi ro cao để đưa ra biện pháp xử lý kịp thời Đồng thời, quá trình tự do hóa tại các nền kinh tế mới nổi đã tạo ra cơ hội lớn cho NHTM thu hút vốn đầu tư nước ngoài Tuy nhiên, để tiếp cận nguồn vốn này, các NHTM cần cải thiện mức độ rủi ro của bản thân bằng cách tác động đến các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp Mức độ rủi ro có ảnh hưởng lớn đến khả năng tiếp cận thị trường vốn và chi phí sử dụng vốn của các NHTM (Manso, 2013).

Xuất phát từ bối cảnh nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến môi trường xã hội của các ngân hàng thương mại, cùng với nhu cầu thực tế của các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng và chính bản thân các ngân hàng, tác giả thực hiện luận án này nhằm giải quyết những vấn đề nghiên cứu cụ thể.

Nghiên cứu này nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia và rủi ro ngành ngân hàng, cùng với các yếu tố đặc trưng riêng của ngân hàng thương mại (NHTM) như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến mức độ ổn định tài chính (MXHTN) tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của luận án này là xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hoạt động tín dụng ngân hàng thương mại (MXHTN) tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Để đạt được điều này, luận án sẽ thực hiện các kiểm định kinh tế lượng và thiết lập các mô hình định lượng nhằm phản ánh sự tác động của các yếu tố nêu trên đối với MXHTN của các ngân hàng thương mại Bên cạnh đó, luận án còn đặt ra các mục tiêu cụ thể để làm rõ hơn các khía cạnh liên quan đến vấn đề nghiên cứu.

Phân tích và so sánh sự khác biệt trong tác động của các yếu tố hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia và rủi ro ngành ngân hàng đến môi trường kinh doanh của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Phân tích và so sánh nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố đặc trưng như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến môi trường xã hội của các đơn vị tại các nền kinh tế phát triển và nền kinh tế mới nổi.

Câu hỏi nghiên cứu

Dựa trên các vấn đề và mục tiêu nghiên cứu đã nêu, tác giả đề xuất một số câu hỏi nghiên cứu cụ thể như sau:

Sự khác biệt trong tác động của các yếu tố hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia và rủi ro ngành ngân hàng đến môi trường hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi là một vấn đề quan trọng cần được nghiên cứu.

Có sự khác biệt trong tác động của các yếu tố như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến mức độ phát triển của mạng lưới hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Đối tượng, phạm vi và dữ liệu nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của bài viết này là môi trường xã hội và các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường xã hội của các ngân hàng thương mại tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển, bao gồm các nước trong nhóm G7 và một số quốc gia khác như Australia, New Zealand, Thụy Sĩ, Thụy Điển, Hà Lan, Bỉ Ngoài ra, nghiên cứu cũng xem xét các ngân hàng thương mại tại các quốc gia được IMF đánh giá là thị trường mới nổi, bao gồm Trung Quốc, Ấn Độ, Brazil, Argentina, Chile, Mexico, Thái Lan, Philippines và Việt Nam.

Luận án này nghiên cứu các mô hình xác định thị trường ngân hàng thương mại (MXHTN) và các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của các ngân hàng thương mại tại hai nhóm nước trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2015.

Dữ liệu nghiên cứu: dữ liệu nghiên cứu của luận án là dữ liệu chéo về

MXHTN của các ngân hàng thương mại (NHTM) phụ thuộc vào các chỉ số tài chính và các yếu tố vĩ mô liên quan đến môi trường hoạt động Dữ liệu về MXHTN được thu thập từ các công bố của Fitch, trong khi các chỉ số tài chính được lấy từ nguồn dữ liệu Bankscope.

hương pháp nghiên cứu

Để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người tiêu dùng (MXHTN) đối với ngân hàng thương mại (NHTM), tác giả cần xác định rõ các yếu tố này tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi Để giải quyết vấn đề này, tác giả áp dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố kết hợp với phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình hồi quy Ordered logit, sử dụng dữ liệu từ các NHTM tại hai nhóm nền kinh tế này một cách tách biệt.

Luận án áp dụng phương pháp đánh giá tác động tổng hợp của biến giải thích và biến tương tác nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ trải nghiệm của người tiêu dùng tại các ngân hàng thương mại ở các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

Ý nghĩa khoa học

Luận án này tập trung vào nghiên cứu về Mức độ Ảnh hưởng của các Yếu tố Hệ thống đến Mức độ Rủi ro Tín dụng của các Ngân hàng Thương mại (NHTM) Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự khác biệt trong tác động của các yếu tố như mức độ rủi ro quốc gia, rủi ro ngành ngân hàng, cũng như các yếu tố đặc trưng riêng của NHTM, bao gồm quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính Những yếu tố này được phân tích trong bối cảnh các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi, nhằm làm rõ ảnh hưởng đến Mức độ Rủi ro Tín dụng của các đơn vị này.

Ý nghĩa thực tiễn

Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ rủi ro của ngân hàng thương mại (NHTM) là rất quan trọng, giúp các cơ quan quản lý ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi nhận diện tình hình tài chính và rủi ro của NHTM Từ đó, họ có thể đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời để hạn chế thiệt hại do phá sản hoặc mất khả năng thanh toán của ngân hàng Ngoài ra, nghiên cứu cũng cung cấp cơ sở tham khảo cho các cơ quan quản lý trong việc xây dựng quy định nhằm đảm bảo an toàn cho hoạt động của NHTM và cải thiện mức độ rủi ro theo tiêu chuẩn đánh giá của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế.

Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hiệu quả của ngân hàng thương mại (MXHTN) và sự khác biệt trong tác động của những yếu tố này giữa các nền kinh tế mới nổi và phát triển sẽ giúp các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi chủ động lựa chọn các giải pháp phù hợp để cải thiện MXHTN của mình.

Qua đ , các N T này có thể củng cố uy tín và nâng cao năng lực huy động vốn trên cả thị trường trong và ngoài nư c.

Những đóng góp của luận án

Các nghiên cứu trư c về sự chính xác và tính thống nhất trong các đánh giá

Nghiên cứu X TN trong NHTM chỉ ra rằng các đánh giá không theo yêu cầu thường thấp hơn các đánh giá theo yêu cầu, và điều này có ảnh hưởng đáng kể đến MXHTN của NHTM (Poon và Firth, 2005; Poon và cộng sự, 2009) Shen và cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng mức độ bất cân xứng thông tin tại các quốc gia khác nhau ảnh hưởng đến tác động của các chỉ tiêu tài chính đối với MXHTN Luận án này làm rõ sự khác biệt trong tác động của các yếu tố như mức độ rủi ro quốc gia, rủi ro ngành và đặc điểm sở hữu của NHTM đến MXHTN tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Trong nghiên cứu này, tác giả xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của các NHTM, tập trung vào mẫu dữ liệu từ các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi một cách riêng biệt Điều này tạo ra sự khác biệt so với các nghiên cứu trước, cho phép mô hình phản ánh chính xác và đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng cũng như mức độ tác động của chúng đến MXHTN của NHTM trong từng loại nền kinh tế Các nghiên cứu trước đã sử dụng mẫu quan sát từ nhiều quốc gia với điều kiện và trình độ phát triển kinh tế khác nhau (Poon và cộng sự, 2010; Ioannidis và cộng sự, 2010; Caporale và cộng sự, 2012), nhưng luận án này nhấn mạnh sự cần thiết phải phân tích riêng biệt để đạt được kết quả chính xác hơn.

Kết cấu của luận án

Bố cục của luận án được chia thành chương, chi tiết như sau:

Chương 1 "Giới thiệu" cung cấp cái nhìn tổng quan về luận án, bao gồm các nội dung chính như vấn đề nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn và những đóng góp của luận án.

Chương 2 "Xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi" trình bày tóm lược những vấn đề cơ bản liên quan đến mức độ tín nhiệm của ngân hàng thương mại (NHTM) Chương này cũng phân tích đặc điểm kinh tế và những đặc điểm riêng biệt của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Chương này không chỉ giới thiệu nội dung mà còn trình bày cơ sở lý thuyết của luận án, đồng thời tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của các N T Mục tiêu là xây dựng một khung phân tích phù hợp cho luận án.

Chương 3 “Mô hình và phương pháp nghiên cứu” trình bày mô hình nghiên cứu, tóm tắt dữ liệu và giả thuyết nghiên cứu của luận án Tác giả cũng chi tiết hóa các phương pháp kinh tế lượng được áp dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ ảnh hưởng xã hội của ngân hàng thương mại (MXHTN) và sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Chương 4 "Kết quả nghiên cứu và thảo luận" trình bày kết quả phân tích phương sai một yếu tố các biến giải thích trong mô hình nghiên cứu theo các MXHTN khác nhau Chương này cũng nêu rõ kết quả của phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi Bên cạnh đó, nội dung chương cũng bao gồm đánh giá mức độ phù hợp và kiểm định một số giả định của mô hình nghiên cứu, cùng với việc phân tích sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN.

NHTM ở các nền kinh tế phát triển được so sánh với các nền kinh tế mới nổi Cuối cùng, chương này trình bày các kết quả nghiên cứu của luận án và kiểm định các giả thuyết đã được đề ra trong chương 3.

Chương 5 "Kết luận và gợi ý chính sách" tổng hợp những kết quả chính của luận án và đề xuất các chính sách cho các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng cùng với các ngân hàng thương mại Cuối chương, tác giả nêu ra một số hạn chế của luận án và khuyến nghị hướng nghiên cứu tiếp theo.

C ƯƠ G 2 XẾP HẠNG TÍN NHIỆ G À G ƯƠ G ẠI

TẠI CÁC NỀN KINH TẾ PHÁT TRIỂN VÀ

CÁC NỀN KINH TẾ MỚI NỔI

Chương này nhằm giới thiệu khái quát các vấn đề cơ bản liên quan đến môi trường kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM), đặc điểm của các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, cùng với đặc điểm của NHTM tại các quốc gia này Đồng thời, chương cũng phân tích sự bất cân xứng thông tin trong việc đánh giá hoạt động của NHTM và tác động của nó đến sự khác biệt trong ảnh hưởng của các yếu tố đến môi trường kinh doanh của NHTM giữa hai loại nền kinh tế Cuối cùng, nội dung chương bao gồm phân lược các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến môi trường kinh doanh của NHTM, từ đó đề xuất khung phân tích phù hợp cho luận án.

Tổng quan về mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại

Khái niệm về mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại

Theo Tổ chức Xếp hạng tín nhiệm oo y’s, Mức Xếp hạng Tín nhiệm (MXHTN) của một Ngân Hàng Thương Mại (NHTM) phản ánh độ tin cậy của đơn vị trong việc thực hiện các nghĩa vụ tài chính MXHTN này không áp dụng riêng cho một khoản nợ hay loại chứng khoán cụ thể nào.

MXHTN của một NHTM, theo công bố của Standard & Poor’s, là đánh giá khả năng tài chính tổng thể của ngân hàng trong việc thanh toán các nghĩa vụ tài chính đến hạn Đánh giá này tập trung vào khả năng và mức độ sẵn sàng của NHTM trong việc thực hiện nghĩa vụ tài chính, không áp dụng cho nghĩa vụ cụ thể và không đề cập đến đặc điểm của các khoản dự phòng MXHTN cũng xem xét khả năng phá sản hoặc khả năng thanh toán nghĩa vụ tài chính của đơn vị được đánh giá, và được đánh giá tách rời với MXHTN của chủ thể bảo lãnh cho các nghĩa vụ tài chính của NHTM (Standard & Poor’s, 2011a).

X TN của N T o Fitch công bố thể hiện khả năng thanh toán đúng hạn các nghĩa vụ tài chính Đánh giá này dựa trên phân tích khả năng gánh chịu, thái độ và năng lực quản trị rủi ro của N T.

N T ết hợp v i việc đánh giá hả năng hỗ trợ tài chính của chính phủ hay tập đoàn mẹ đối v i NHTM (Fitch, 2003)

T m lại, từ 3 hái niệm về X TN của N T của 3 tổ chức ếp hạng tín nhiệm uy tín nhất tr n thế gi i được trình bày ở tr n, ta c thể hiểu được rằng

X TN của N T là thư c đo phản ánh cụ thể mức độ uy tín và hả năng thanh toán đúng hạn các nghĩa vụ tài chính của N T

Các nghiên cứu thực nghiệm về xếp hạng tín nhiệm (X TN) của ngân hàng thương mại (NHTM) như của Atous và Stewart (2000), Annotta và cộng sự (2010), Caporal và cộng sự (2012) đều đồng nhất về khái niệm X TN Bên cạnh đó, Bellotti và cộng sự (2011a) chỉ ra rằng X TN từ các tổ chức xếp hạng tín nhiệm là những thang đo phản ánh tình hình tài chính của ngân hàng không chỉ trong hiện tại mà còn trong tương lai Quá trình đánh giá X TN của một đơn vị là độc lập, nhằm xác định khả năng và mức độ sẵn sàng thanh toán các nghĩa vụ tài chính Quá trình này được thực hiện bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thông qua việc phân tích và đánh giá tổng hợp các yếu tố rủi ro có thể nhận biết được của đơn vị được đánh giá.

MXHTN của một ngân hàng thương mại có thể bị điều chỉnh, tạm ngừng áp dụng hoặc bị thu hồi bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm, tùy thuộc vào sự thay đổi trong thông tin tài chính của đơn vị hoặc độ tin cậy của các thông tin này.

Việc đánh giá xếp hạng tín nhiệm của một tổ chức dựa trên thông tin hiện tại do chính tổ chức đó cung cấp hoặc từ các nguồn tin cậy khác Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm không thực hiện kiểm toán đối với thông tin tài chính này và đôi khi dựa vào những thông tin tài chính chưa được kiểm toán.

MXHTN của một ngân hàng thương mại bao gồm MXHTN và MXHTN MXHTN ngắn hạn thể hiện mức độ tin cậy của đơn vị trong việc hoàn thành các nghĩa vụ tài chính trong khoảng thời gian ngắn.

MXHTN ài hạn của N T th o Stan ar & oor’s được phân chia cụ thể thành 10 cấp độ hác nhau từ X TN tốt nhất đến X TN ém nhất bao gồm:

AAA, AA,… , R, SD (chi tiết m phụ lục 2)

MXHTN của các NHTM được phân loại theo tiêu chuẩn đánh giá của Moody's thành 9 bậc từ cao đến thấp: Aaa, Aa, A, Baa, Ba, B, Caa, Ca, C Tương tự, Fitch phân loại MXHTN thành 11 bậc từ cao đến thấp: AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, CC, C, RD, D Sự khác biệt này thể hiện trong số lượng các mức đánh giá tín nhiệm của các tổ chức xếp hạng.

Sự khác biệt giữa ba tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s chủ yếu tập trung vào các mức xếp hạng tín nhiệm thấp nhất, nhằm phân biệt rõ ràng mức độ rủi ro mất khả năng thanh toán cực kỳ cao của các ngân hàng thương mại Cụ thể, theo Standard & Poor’s, xếp hạng tín nhiệm R cho thấy ngân hàng đang trong tình trạng chịu sự kiểm soát của cơ quan quản lý do những bất ổn tài chính nghiêm trọng và chỉ có khả năng đáp ứng một số nghĩa vụ tài chính nhất định.

N T mất khả năng thanh toán khi không thể đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của mình Theo Fitch, X TN C cho thấy N T đang đối mặt với nguy cơ phá sản, trong khi X TN RD chỉ ra rằng N T đã bắt đầu mất khả năng thanh toán X TN D cho thấy N T đang trong quá trình thực hiện thủ tục phá sản hoặc bị kiểm soát đặc biệt chờ phá sản Theo Moody's, X TN C thể hiện N T đang trong tình trạng phá sản và có rất ít cơ hội để phục hồi.

Hiện nay, khái niệm về xếp hạng tín nhiệm và thang đo xếp hạng tín nhiệm đang được áp dụng thống nhất bởi ba tổ chức xếp hạng quốc tế lớn Hai hệ thống cơ sở dữ liệu nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực ngân hàng là Bancscope và Thomson Reuters Datastream cũng sử dụng xếp hạng tín nhiệm của tổ chức Fitch Theo nghiên cứu của Bellotti và cộng sự (2011) cùng với Atous và Stewart (2009), Fitch là tổ chức thực hiện nhiều đánh giá xếp hạng tín nhiệm nhất đối với các ngân hàng trên toàn cầu Đồng thời, tại cùng một thời điểm, một ngân hàng có thể nhận được các xếp hạng tín nhiệm khác nhau từ ba tổ chức uy tín nhất hiện nay là Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s.

Nghiên cứu năm 2014 đã chứng minh rằng ba tổ chức xếp hạng tín nhiệm sẽ nhanh chóng điều chỉnh xếp hạng tín nhiệm của họ để tương đồng với nhau Do đó, trong luận án này, khái niệm xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng thương mại được hiểu là xếp hạng tín nhiệm hạn chế do Fitch công bố Vấn đề này không làm giảm ý nghĩa khoa học và mức độ khả thi của luận án.

2.1.2 Phương pháp đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm các ngân hàng thương mại

Hiện nay, ba tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế uy tín nhất là Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s đã công bố nguyên tắc đánh giá xếp hạng tín nhiệm các ngân hàng thương mại Đồng thời, Ủy ban Giám sát các tổ chức tài chính Liên Bang Mỹ (FFIEC) cũng đã phát triển một hệ thống thống nhất để đánh giá các tổ chức tài chính Tuy nhiên, các phương pháp đánh giá tín nhiệm được trình bày bởi các tổ chức này chủ yếu mang tính chất hướng dẫn tổng quát, thiếu các tiêu chí và thang đo cụ thể để đánh giá mức độ tín nhiệm của ngân hàng thương mại.

2.1.2.1 Hệ thống thống nhất đánh giá các tổ chức tài chính (The Uniform Financial Institutions Rating System - UFIRS)

Hệ thống đánh giá CAMELS, được Hội đồng giám sát các tổ chức Tài chính Liên Bang Mỹ ban hành vào năm 1977, đã được áp dụng tại Mỹ và sau đó lan rộng ra nhiều quốc gia khác nhờ sự khuyến khích của Cục Dự trữ Liên Bang Mỹ Hệ thống này đánh giá 6 yếu tố quan trọng của ngân hàng thương mại, bao gồm: mức độ đủ vốn chủ sở hữu (Capital Adequacy), chất lượng tài sản (Asset Quality), năng lực điều hành (Management Capability), thu nhập (Earnings), hệ số thanh khoản (Liquidity Ratios), và mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (Sensitivity to Market) (Christopolous, 2011).

Theo hệ thống đánh giá, mỗi ngân hàng thương mại (NHTM) được phân loại vào một mức xếp hạng cụ thể dựa trên đánh giá các yếu tố tài chính và hoạt động Đánh giá này cũng xem xét quy mô, đặc điểm, tính chất phức tạp của hoạt động và danh mục rủi ro của NHTM.

Đặc điểm kinh tế và đặc điểm của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi

Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế phát triển

Các nền kinh tế phát triển là những quốc gia có mức độ phát triển kinh tế cao và sở hữu hệ thống cơ sở hạ tầng công nghệ hiện đại Các tổ chức quốc tế như IMF và WB sử dụng nhiều tiêu chí khác nhau để xác định danh mục này Một số đặc điểm cơ bản để nhận diện các quốc gia phát triển bao gồm: mức thu nhập bình quân đầu người cao, tỷ lệ thất nghiệp thấp, và hệ thống giáo dục cũng như y tế tiên tiến.

Các quốc gia có nền kinh tế phát triển thường sở hữu mức GDP bình quân đầu người cao Nhiều chuyên gia kinh tế hiện nay cho rằng các quốc gia có GDP bình quân đầu người trên 12,000 USD được coi là phát triển Tuy nhiên, cũng có nhiều quan điểm cho rằng tiêu chí này cần nâng lên trên 25,000 USD hoặc 30,000 USD để xác định nền kinh tế phát triển (Investopedia, 2017).

Các quốc gia phát triển hiện nay đang trong giai đoạn hậu công nghiệp, nơi mà lĩnh vực dịch vụ và công nghệ tri thức đóng góp nhiều hơn vào sự phát triển kinh tế so với các lĩnh vực khác Ngược lại, các nền kinh tế mới nổi vẫn phụ thuộc chủ yếu vào ngành công nghiệp sản xuất và nông nghiệp.

Các quốc gia có nền kinh tế phát triển thường có chất lượng cuộc sống tốt, được đo lường qua chỉ số phát triển con người (HDI) Chỉ số này phản ánh các yếu tố như mức độ phát triển giáo dục và khả năng đáp ứng nhu cầu chăm sóc y tế của người dân HDI có giá trị từ 0 đến 1, và các nền kinh tế phát triển thường có chỉ số này trên 0.8.

Một số đặc điểm của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển

Hệ thống ngân hàng thương mại ở các quốc gia có nền kinh tế phát triển thường được các nhà nghiên cứu đánh giá cao về tính cạnh tranh Mizaei và cộng sự đã chỉ ra rằng sự cạnh tranh này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, từ đó thúc đẩy sự phát triển kinh tế bền vững.

Nghiên cứu năm 2013 cho thấy các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển hoạt động trong môi trường cạnh tranh hơn so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi trong giai đoạn 1999 – 2008 Mức độ tập trung của các NHTM được đo lường qua tỷ lệ tổng tài sản của 5 NHTM lớn nhất so với tổng giá trị tài sản của tất cả NHTM trong một quốc gia Một chỉ số thấp cho thấy môi trường hoạt động của các NHTM mang tính cạnh tranh cao hơn Đồ thị 2.1 minh họa mức độ tập trung trong lĩnh vực ngân hàng giữa các nền kinh tế phát triển và mới nổi trong giai đoạn này.

Nghiên cứu của Mizaei và cộng sự (2013) chỉ ra rằng mức độ tập trung trong lĩnh vực ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi luôn cao hơn so với các nền kinh tế phát triển trong giai đoạn từ 1999 đến nay Đồ thị 2.1 minh họa rõ ràng sự khác biệt này.

2008 Do vậy, môi trường hoạt động của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển mang tính cạnh tranh cao hơn so v i các nền kinh tế m i nổi

Các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển thường có sự đa dạng hóa sản phẩm và dịch vụ ngân hàng cao hơn so với các NHTM ở nền kinh tế mới nổi Theo nghiên cứu của Nguyen và cộng sự (2012), các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi chủ yếu tập trung vào các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng truyền thống, như huy động vốn.

NHTM tại các nền kinh tế m i nổi

NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Mức độ tập trung vốn và cho vay tại các nền kinh tế phát triển thường cao hơn so với các nền kinh tế mới nổi Các ngân hàng thương mại (NHTM) ở những nền kinh tế này thường có ưu thế về trình độ quản lý và công nghệ ngân hàng, dẫn đến việc cung cấp dịch vụ ngân hàng phong phú và đa dạng Những hoạt động dịch vụ này đóng góp đáng kể vào tổng thu nhập của các NHTM Hơn nữa, mức độ sử dụng dịch vụ ngân hàng của người dân và doanh nghiệp tại các nền kinh tế phát triển cũng cao hơn, cho thấy rằng việc cung cấp dịch vụ ngân hàng đã trở thành một hoạt động kinh doanh quan trọng trong bối cảnh này.

Khung pháp lý cho hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển thường được đánh giá cao hơn so với các nền kinh tế mới nổi Theo Tho Suar z (2001), các quy định về quản lý ngân hàng và chuẩn mực kế toán tại các nền kinh tế phát triển thường chặt chẽ và nghiêm ngặt hơn Đồng thời, các NHTM ở các nền kinh tế phát triển thường tiên phong trong việc áp dụng các tiêu chuẩn quản trị ngân hàng như Basel Nghiên cứu của Powell (2004) chỉ ra rằng tỷ lệ NHTM tuân thủ các tiêu chuẩn Basel 2 tại các nền kinh tế phát triển đạt 80%, trong khi mức này chỉ là 40% ở các nền kinh tế mới nổi vào năm 2003.

Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế mới nổi

Khái niệm các nền kinh tế m i nổi l n đ u ti n được sử dụng bởi Antoine W

Theo Van Agtmael, chuyên gia kinh tế của Ngân hàng Thế giới, các quốc gia đang trong quá trình công nghiệp hóa và có tốc độ phát triển kinh tế mạnh mẽ thường được gọi là nền kinh tế mới nổi Những nền kinh tế này khác biệt với các nền kinh tế phát triển về nhiều yếu tố, như chỉ số GDP bình quân đầu người, mức độ đóng góp của lĩnh vực dịch vụ và công nghệ tri thức trong tổng giá trị sản phẩm xã hội, cũng như chất lượng cuộc sống của người dân Ngoài ra, có thể phân biệt giữa các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế phát triển thông qua những đặc điểm cụ thể khác.

Các nền kinh tế mới nổi đang trong quá trình chuyển đổi từ nền kinh tế đóng cửa và kém phát triển sang nền kinh tế mở cửa và phát triển, thể hiện qua sự hình thành và phát triển của thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối Mặc dù có những thay đổi về chính sách quản lý kinh tế theo hướng tự do hóa, nhưng các nền kinh tế này vẫn chưa đạt được hiệu quả thị trường và quy định chặt chẽ về kế toán và quản lý tài chính như các nền kinh tế phát triển Chính phủ tại các nền kinh tế mới nổi thường thiếu sự giám sát đối với hoạt động đầu tư trực tiếp từ nước ngoài, trong khi thông tin về tình hình hoạt động và tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán thường không đầy đủ, kịp thời và chính xác.

Hệ thống tài chính tại các nền kinh tế mới nổi thường thiếu ổn định và dễ bị tổn thương, điều này đã được nhiều nhà nghiên cứu chỉ ra Theo Nilsen và Rovelli (2001), các nền kinh tế này đã trải qua nhiều cuộc khủng hoảng tài chính trong vài thập kỷ qua, bắt đầu với cuộc khủng hoảng tại Chile năm 1982, tiếp theo là cuộc khủng hoảng ở Mexico từ 1994-1995, và khủng hoảng tài chính tại khu vực Đông Nam Á năm 1997, ảnh hưởng đến Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines và Thái Lan, cũng như khủng hoảng tại Nga năm 1998 và Brazil năm 1999 Keffala (2015) nhấn mạnh rằng mỗi cuộc khủng hoảng tài chính tại các nền kinh tế mới nổi đều có những đặc điểm và nguyên nhân riêng biệt.

Các cuộc khủng hoảng tài chính hiện nay đều bắt nguồn từ những nguyên nhân chung như chính sách tài chính quốc gia không bền vững, hệ thống pháp luật không phù hợp với hoạt động của ngân hàng thương mại, giám sát yếu kém đối với các khoản vay, và đầu tư không hiệu quả của chính phủ cũng như các tổ chức kinh tế.

Quá trình tự do hóa tài chính đang diễn ra mạnh mẽ tại các nền kinh tế mới nổi nhằm khắc phục sự thiếu ổn định của hệ thống tài chính Đặc biệt, khu vực Châu Á đã chứng kiến sự gia tăng đáng kể trong việc thu hút đầu tư nước ngoài vào các ngân hàng thương mại sau khủng hoảng tài chính Đông Nam Á năm 1997 Trước đó, tỷ lệ đầu tư nước ngoài rất thấp do chính sách quản lý nghiêm ngặt Tuy nhiên, chính phủ các quốc gia như Indonesia và Thái Lan đã có những bước đi quan trọng để khuyến khích đầu tư nước ngoài, như nâng tỷ lệ góp vốn của nhà đầu tư nước ngoài lên 99% tại Indonesia và nới lỏng hạn chế sở hữu tại Thái Lan, cho phép tỷ lệ vốn góp lên đến 10%.

Năm 2001, bốn ngân hàng thương mại liên doanh với vốn góp chủ yếu từ các nhà đầu tư nước ngoài đã được thành lập tại Thái Lan (Montgomery, 2003) Đến năm 2011, chính phủ Trung Quốc đã cho phép các ngân hàng thương mại áp dụng mức lãi suất cho vay cho doanh nghiệp quy mô nhỏ có thể cao gấp 130% so với mức lãi suất quy định của Ngân hàng Trung ương.

Năm 2002, chính phủ Trung Quốc đã cho phép tự do hóa lãi suất trong hoạt động cho vay và huy động của các ngân hàng thương mại Đến năm 2003, các ngân hàng và người gửi tiền có quyền tự do thương lượng lãi suất gửi ngoại tệ Đến năm 2004, Trung Quốc đã có 204 chi nhánh ngân hàng hoạt động.

Nước ngoài được phép thu đổi ngoại tệ cho người dân Trung Quốc và người nước ngoài trên toàn quốc (Fu và Heffernan, 2009) Đồng thời, theo Fang và cộng sự (2014), quá trình cải cách hệ thống ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi ở Đông Âu đã diễn ra mạnh mẽ sau sự tan rã của Liên Bang Xô Viết Quá trình này bao gồm việc tư hữu hóa các ngân hàng thương mại thuộc sở hữu nhà nước, thiết lập khung pháp lý chặt chẽ trong lĩnh vực ngân hàng và giải quyết vấn đề nợ quá hạn của hệ thống ngân hàng thương mại.

Tốc độ tăng trưởng GDP của các nền kinh tế mới nổi thường cao hơn so với các nền kinh tế phát triển Cụ thể, trong giai đoạn 2015 - 2016, các nền kinh tế phát triển như Mỹ, Anh, Đức và Nhật Bản ghi nhận mức tăng trưởng khoảng 3% mỗi năm Ngược lại, các nền kinh tế mới nổi như Trung Quốc, Ấn Độ, Malaysia, Thái Lan và Việt Nam có tốc độ tăng trưởng GDP đạt trên 4% mỗi năm.

Một số đặc điểm của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi

Mặc dù hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi đã có nhiều cải tiến và dần tiếp cận được với sự phát triển của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển nhờ vào quá trình tự do hóa tài chính, nhưng vẫn tồn tại một số điểm khác biệt quan trọng giữa hai nhóm ngân hàng này.

Tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản và dư nợ cho vay của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi thường rất cao Theo Mishkin (1999), NHTM đóng vai trò quan trọng trong việc dẫn vốn cho các doanh nghiệp tại các quốc gia này Chính phủ thường khuyến khích các NHTM tăng trưởng dư nợ cho vay nhanh chóng để kích thích tăng trưởng kinh tế Đồng thời, quá trình tự do hóa tài chính cũng góp phần thúc đẩy sự tăng trưởng này Các nhà đầu tư nước ngoài đã đổ vốn vào NHTM do tỷ suất sinh lời cao, tạo điều kiện cho hoạt động cho vay phát triển mạnh mẽ Tuy nhiên, năng lực đánh giá rủi ro tín dụng và kiểm soát sử dụng vốn vay của NHTM chưa theo kịp tốc độ tăng trưởng, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao khi khách hàng vay sử dụng vốn không hiệu quả.

Theo Suarez (2001), nguồn vốn chủ sở hữu của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi thường không phản ánh đúng tiềm lực tài chính như ở các nền kinh tế phát triển Điều này xuất phát từ việc hệ thống quản lý hoạt động ngân hàng chưa hoàn thiện và vốn chủ sở hữu của các NHTM thường tập trung vào một số ít cổ đông Do đó, các cổ đông này dễ dàng tài trợ cho phần vốn góp của họ vào NHTM thông qua các khoản vay từ các bên liên quan.

Khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi thường cao hơn so với các NHTM tại các nền kinh tế phát triển Nghiên cứu của Mizaei và cộng sự (2013) với dữ liệu từ 308 NHTM ở các nền kinh tế mới nổi và 1621 NHTM ở các nền kinh tế phát triển trong giai đoạn 1999 – 2008 cho thấy tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tổng tài sản bình quân của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển thường ổn định ở mức 0.5%, thấp hơn nhiều so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Ngu n: Mizaei và cộng sự (2013)

Theo Vives (2006), chất lượng thông tin tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi thường không đáng tin cậy do nhiều vấn đề tồn tại, chủ yếu xuất phát từ các yếu tố thể chế Các cơ quan quản lý ngân hàng tại những quốc gia này thường thiếu quy định cụ thể để xử lý tình trạng cung cấp thông tin tài chính chậm trễ hoặc không đảm bảo chất lượng Hơn nữa, các chuẩn mực kế toán mà NHTM áp dụng không tương đồng với các chuẩn mực quốc tế, đặc biệt trong việc phân loại và trích lập dự phòng cho hoạt động tín dụng Việc cung cấp thông tin tài chính chất lượng cao và tuân thủ chuẩn mực quốc tế đòi hỏi NHTM phải đầu tư lớn vào hệ thống quản lý và nhân sự, điều mà các cơ quan quản lý không yêu cầu bắt buộc do quy mô tương đối khiêm tốn của các NHTM Bouvard và cộng sự (2011) cũng chỉ ra rằng có mối quan hệ mật thiết giữa sự minh bạch và chính xác của thông tin tài chính với rủi ro thanh khoản của ngân hàng, nhất là trong bối cảnh tài chính bất ổn tại các nền kinh tế mới nổi.

NHTM tại các nền kinh tế m i nổi

Tại các nền kinh tế phát triển, sự minh bạch trong công bố thông tin tài chính của ngân hàng thương mại (NHTM) có thể gây ra tình trạng tháo chạy đồng loạt của các nhà đầu tư và người gửi tiền khỏi hệ thống NHTM.

Cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại

Sự tác động của yếu tố hỗ trợ từ chính phủ hay tập đoàn mẹ đến mức xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng thương mại

Theo Fitch (2014), sự hỗ trợ của chính phủ đối với các ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc sở hữu nhà nước có ảnh hưởng lớn đến môi trường hoạt động của các NHTM này Các NHTM nhà nước đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện các mục tiêu phát triển kinh tế và chính trị của quốc gia, do đó, chính phủ thường cung cấp hỗ trợ tài chính và các chính sách đặc biệt khi cần thiết Hơn nữa, các NHTM này thường có quy mô lớn trong hệ thống ngân hàng của quốc gia, và sự phá sản của chúng có thể gây ra tác động tiêu cực đến sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng và nền kinh tế Vì vậy, chính phủ thường phải can thiệp để đảm bảo sự ổn định cho nền kinh tế.

Nghiên cứu của Iannotta và cộng sự (2010) cho thấy rằng các ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc sở hữu nhà nước thường được đánh giá có hiệu suất tốt hơn so với các NHTM thuộc sở hữu tư nhân Tuy nhiên, sự khác biệt này không xuất phát từ tình hình tài chính của ngân hàng nhà nước so với ngân hàng tư nhân, mà là kết quả của sự hỗ trợ đặc biệt từ chính phủ dành cho các NHTM thuộc sở hữu nhà nước.

Nghiên cứu của Lassoued và cộng sự (201) chỉ ra rằng các ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc sở hữu nhà nước thường đối mặt với mức độ rủi ro cao hơn so với các NHTM thuộc sở hữu tư nhân Nguyên nhân là do các NHTM nhà nước thường nhận được ưu đãi về cơ chế chính sách và hỗ trợ vốn từ chính phủ, dẫn đến việc họ có xu hướng thực hiện các khoản cho vay và đầu tư vào các dự án có mức độ rủi ro cao.

Sự hỗ trợ từ các tập đoàn mẹ có quy mô lớn và uy tín đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao sức cạnh tranh của ngân hàng thương mại (NHTM) Theo nghiên cứu của Tho oo oo y (1), các tập đoàn này có thể tận dụng lợi thế về quy mô, khả năng phân tán rủi ro và kinh nghiệm quản lý để hỗ trợ các NHTM thuộc sở hữu của họ khi cần thiết Bên cạnh đó, Mirzaei và cộng sự (2014) chỉ ra rằng các NHTM thuộc các tập đoàn nước ngoài tại các nền kinh tế mới nổi thường có khả năng sinh lời cao hơn và mức độ rủi ro thấp hơn so với các NHTM khác, nhờ vào việc khai thác công nghệ, năng lực quản trị và khả năng phân tán rủi ro hiệu quả hơn.

Dựa trên các phân tích, có thể nhận thấy rằng yếu tố hỗ trợ từ chính phủ hoặc tập đoàn mẹ có ảnh hưởng lớn đến môi trường hoạt động của các ngân hàng thương mại thuộc sở hữu của những đối tượng này.

Sự tác động của các yếu tố đặc thù của ngân hàng thương mại đến mức xếp hạng tín nhiệm

Các yếu tố đặc thù của ngân hàng thương mại (NHTM) ảnh hưởng đến mức độ tín nhiệm (MXHTN) bao gồm quy mô và vị thế, chất lượng tài sản, quy mô vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời, hiệu quả hoạt động và khả năng thanh khoản Việc phân tích và đánh giá những yếu tố này là cần thiết để các tổ chức xếp hạng tín nhiệm có thể đưa ra những quyết định chính xác.

Xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng thương mại (NHTM) dựa trên việc đánh giá đồng thời các yếu tố cơ sở và mức độ rủi ro chung của nền kinh tế nơi ngân hàng hoạt động Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm cũng xem xét sự hỗ trợ từ chính phủ hoặc tập đoàn mẹ để đưa ra đánh giá chính xác hơn về tình hình tài chính của ngân hàng.

N T để ác định MXHTN cụ thể cho N T được đánh giá

Khi đánh giá các yếu tố đặc thù của ngân hàng thương mại (NHTM), các tổ chức xếp hạng tín nhiệm phân tích sự biến động của các yếu tố này trong một khoảng thời gian nhất định Họ cũng so sánh và đối chiếu các yếu tố của NHTM đang được đánh giá với những ngân hàng khác Để xác định quy mô và vị thế của NHTM, các tổ chức này xem xét quy mô thị phần, số lượng khách hàng, và thu nhập của ngân hàng Ngoài ra, yếu tố quy mô mạng lưới hoạt động, mức độ đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ, và tổng tài sản cũng được cân nhắc trong quá trình đánh giá.

Việc đánh giá chất lượng tài sản, quy mô vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời, hiệu quả hoạt động và khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại (NHTM) được thực hiện bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thông qua phân tích và so sánh các chỉ tiêu tài chính Các chỉ tiêu tài chính này ảnh hưởng đến mức độ tín nhiệm của NHTM theo quan điểm của tổ chức xếp hạng Fitch, được trình bày chi tiết trong phụ lục 3 Mặc dù các tổ chức xếp hạng tín nhiệm đã nêu rõ các chỉ tiêu tài chính tác động đến mức độ tín nhiệm, nhưng họ chưa chỉ ra cụ thể mức độ và chiều hướng tác động của những chỉ tiêu này.

Một trong những nghiên cứu đầu tiên về tác động của các chỉ số tài chính đến môi trường xã hội của ngân hàng thương mại là nghiên cứu của Horrigan vào năm 1966.

Các nghiên cứu g n đây về MXHTN của NHT như nghi n cứu của Poon và cộng sự

Nhiều nghiên cứu, bao gồm của Matousek và Stewart (2009), Ioannidis và cộng sự (2010), cũng như Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), đã chỉ ra rằng có nhiều chỉ tiêu tài chính quan trọng ảnh hưởng đến mức độ hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) Mặc dù không có sự thống nhất về các chỉ tiêu tài chính cụ thể và hướng tác động của chúng đến hiệu quả hoạt động của NHTM, nhưng các nghiên cứu đều đồng ý rằng hiệu quả hoạt động của NHTM chịu ảnh hưởng từ các nhóm chỉ tiêu tài chính như quy mô và vị thế, chất lượng tài sản, quy mô vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời và khả năng thanh khoản.

Tác giả nhận thấy rằng các yếu tố như mức độ rủi ro chung của nền kinh tế, rủi ro ngành ngân hàng, hỗ trợ của chính phủ và tập đoàn mẹ, cùng với các chỉ tiêu tài chính đều ảnh hưởng đến mức độ ổn định tài chính ngân hàng (MXHTN) của các ngân hàng thương mại (NHTM) Tuy nhiên, sự khác biệt giữa NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, như tốc độ tăng trưởng tài sản và nợ cho vay, chất lượng vốn chủ sở hữu và khả năng sinh lời, dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này đến MXHTN Do đó, tác giả quyết định xây dựng mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại hai nhóm nền kinh tế này một cách tách biệt Ngoài ra, sự khác biệt về chuẩn mực kế toán và quy định công bố thông tin tài chính giữa hai nhóm quốc gia cũng góp phần tạo ra sự khác biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN Vấn đề này sẽ được phân tích chi tiết hơn trong mục 2.4.

Cơ sở lý thuyết về sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển

Khái niệm về bất cân xứng thông tin

Bất cân xứng thông tin trong giao dịch tài chính xảy ra khi một bên không cung cấp đủ thông tin cho bên còn lại, dẫn đến rủi ro đạo đức và lựa chọn bất lợi Rủi ro đạo đức xuất hiện khi bên có kiến thức vượt trội lợi dụng sự thiếu hiểu biết của bên kia, trong khi lựa chọn bất lợi xảy ra khi người mua và người bán có mức độ tiếp cận thông tin khác nhau Bên nắm giữ thông tin đầy đủ về chất lượng sản phẩm sẽ tìm cách thực hiện giao dịch để tối ưu hóa lợi ích cho bản thân (Mishkin, 1999).

Nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi

so với các nền kinh tế phát triển

Theo tác giả, sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển chủ yếu xuất phát từ vấn đề bất cân xứng thông tin Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm luôn nỗ lực để đưa ra đánh giá chính xác về rủi ro và tình hình tài chính của các NHTM, thông qua việc phân tích chi tiết các yếu tố vĩ mô và các chỉ tiêu tài chính Tuy nhiên, như Bellotti và cộng sự (2011a) đã chỉ ra, các tổ chức này không thể hiểu rõ tình hình tài chính và rủi ro của các đơn vị được đánh giá như chính các đơn vị đó, dẫn đến việc tồn tại bất cân xứng thông tin trong quá trình đánh giá MXHTN.

Qua việc lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm và quy trình đánh giá của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm, tác giả nhận thấy rằng có hai yếu tố cơ bản gây ra bất cân xứng thông tin, ảnh hưởng mạnh mẽ đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố đối với mức độ ổn định tài chính của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển Hai yếu tố này bao gồm chất lượng thông tin tài chính của các NHTM và bản chất của các đánh giá xếp hạng tín nhiệm tại các nền kinh tế mới nổi.

Shen và cộng sự (2012) chỉ ra rằng vấn đề bất cân xứng thông tin giữa tổ chức xếp hạng tín nhiệm và ngân hàng thương mại (NHTM) diễn ra nghiêm trọng hơn ở các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển Điều này xuất phát từ chất lượng thông tin tài chính của các NHTM, dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức xếp hạng tín nhiệm Ở các nền kinh tế phát triển, với quy định nghiêm ngặt về công bố thông tin tài chính, các chỉ số tài chính phản ánh đúng mức độ rủi ro của NHTM, làm giảm thiểu vấn đề bất cân xứng thông tin Ngược lại, tại các nền kinh tế mới nổi, khung pháp lý về cung cấp thông tin tài chính chưa hoàn thiện, khiến cho các chỉ số tài chính của NHTM trở nên không đáng tin cậy.

Trong các nền kinh tế phát triển, vấn đề bất cân xứng thông tin trở nên nghiêm trọng hơn trong quá trình đánh giá xếp hạng tín nhiệm (X TN) của ngân hàng thương mại (NHTM) Điều này dẫn đến việc các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thường đưa ra X TN thấp hơn cho NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với những ngân hàng có trụ sở tại các nền kinh tế phát triển, mặc dù hai đơn vị này có các chỉ số tài chính tương đồng.

Sự khác biệt trong đánh giá sức khỏe tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các quốc gia có nền kinh tế mới nổi và các quốc gia phát triển chủ yếu xuất phát từ vai trò của các chỉ tiêu tài chính Các yếu tố như tình trạng nền kinh tế và môi trường hoạt động của NHTM ảnh hưởng đáng kể đến mức độ minh bạch tài chính Chất lượng thông tin tài chính của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường không được đánh giá cao về độ chính xác và độ tin cậy, do sự khác biệt trong các chuẩn mực kế toán và quy định công bố thông tin tài chính còn lỏng lẻo và chưa hiệu quả.

Theo Poon và cộng sự (2009), sự khác biệt trong bản chất của các đánh giá X TN đã dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN giữa các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế phát triển Các ngân hàng thương mại (NHTM) chủ động yêu cầu đánh giá X TN có khả năng nhận được các MXHTN tốt hơn so với các NHTM không yêu cầu đánh giá, mặc dù các đặc điểm tài chính của hai đơn vị này có thể tương đồng.

Quy trình đánh giá xếp hạng tín nhiệm (X TN) bắt đầu khi các đơn vị lập đề nghị gửi đến tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế Sau khi ký kết thỏa thuận, các cuộc họp giữa tổ chức xếp hạng và đơn vị được đánh giá sẽ diễn ra để trao đổi thông tin và yêu cầu cần thiết Các chuyên viên đánh giá và quản trị tài chính sẽ cùng nhau làm việc để đạt được kết luận về mức xếp hạng tín nhiệm của đơn vị Tổ chức xếp hạng tín nhiệm phải bảo mật thông tin nhạy cảm và chỉ sử dụng thông tin mà thị trường không biết Những đánh giá này phản ánh khả năng thanh toán nợ và tình hình tài chính của đơn vị, tuy nhiên, cũng có trường hợp đánh giá dựa hoàn toàn vào thông tin công khai.

Hầu hết các doanh nghiệp và ngân hàng thương mại tại Mỹ, cùng nhiều tổ chức hoạt động quốc tế, đều nhận thức rằng việc được đánh giá xếp hạng tín nhiệm (MXHTN) bởi các tổ chức uy tín như Fitch, Standard & Poor’s hay Moody’s là yếu tố quan trọng để thu hút nhà đầu tư trên thị trường vốn quốc tế Hiện nay, các đơn vị này chủ động yêu cầu các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện các đánh giá theo yêu cầu của họ.

Mặc dù nhiều doanh nghiệp và ngân hàng thương mại không yêu cầu đánh giá mức xếp hạng tín nhiệm từ các tổ chức quốc tế do lo ngại về tình hình tài chính không khả quan, không có nhu cầu huy động vốn quốc tế, hoặc sợ thông tin bị rò rỉ cho đối thủ cạnh tranh, họ vẫn có thể nhận được các đánh giá tín nhiệm không theo yêu cầu từ các tổ chức này.

Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s hiện không công bố rõ ràng các đánh giá tín nhiệm nào được thực hiện theo yêu cầu của doanh nghiệp hoặc ngân hàng thương mại Tuy nhiên, trong giai đoạn năm 1, Standard & Poor’s đã bổ sung thêm các yếu tố vào quy trình đánh giá của mình.

X TN cần được yêu cầu từ đơn vị đánh giá chữ "pi" (viết tắt của Public Information) ngay sau ký hiệu X TN, nhằm phân biệt với các loại đánh giá khác.

Xếp hạng tín nhiệm (X TN) được thực hiện theo yêu cầu của các ngân hàng thương mại (NHTM) (Gasparino, 1996) Theo Standard & Poor’s, những đánh giá X TN không yêu cầu từ đơn vị được đánh giá chủ yếu dựa trên thông tin công khai do doanh nghiệp hoặc NHTM cung cấp cùng với một số thông tin đại chúng khác Điều này dẫn đến việc tổ chức xếp hạng tín nhiệm thừa nhận rằng các đánh giá này không phản ánh chi tiết các thảo luận giữa họ và ban lãnh đạo của đơn vị được đánh giá về tình hình tài chính Do đó, các X TN không yêu cầu thường dựa trên thông tin kém minh bạch hơn so với các X TN thực hiện theo yêu cầu (Standard & Poor’s, 2000) Theo Martin và Cherney (2014), Standard & Poor’s vẫn đang mở rộng việc thực hiện các đánh giá X TN không theo yêu cầu.

Vào tháng 10 năm 2000, Fitch đã thâu tóm công ty Thomson Bank Watch và bắt đầu thực hiện các đánh giá tín dụng không theo yêu cầu Các đánh giá tín dụng bóng mờ (shadow rating) của Fitch được công bố để thay thế cho điểm đánh giá tín dụng trước đây của Thomson Bank Watch Theo Golin (2001), các đánh giá này có thể được xem như là các đánh giá tín dụng không theo yêu cầu Fitch ký hiệu các đánh giá này bằng chữ "s" (viết tắt của từ shadow) ngay sau ký hiệu của các đánh giá tín dụng Tương tự như Standard & Poor’s, các đánh giá tín dụng bóng mờ của Fitch hoàn toàn dựa trên thông tin công khai và có thể được bổ sung bởi thông tin từ các đơn vị được đánh giá Standard & Poor’s không phân biệt giữa các đánh giá tín dụng yêu cầu và không yêu cầu, nhưng trong các công bố của họ thường ghi nhận việc các đơn vị từ chối tham gia vào quá trình đánh giá.

Các đơn vị nhận được đánh giá X TN không theo yêu cầu thường cho rằng các MXHTN từ tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế quá thấp và không phản ánh đúng thực tế của họ Harington (1997) chỉ ra rằng một số ngân hàng thương mại xem các đánh giá này như một thông điệp tiêu cực Theo Poon và Firth (2005), nguyên nhân dẫn đến sự không phù hợp của MXHTN có thể do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện đánh giá một cách thận trọng, chủ yếu dựa trên thông tin công khai, dẫn đến việc không phản ánh đúng tình hình hoạt động của đơn vị được đánh giá.

Các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi thường không yêu cầu các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thực hiện đánh giá tín nhiệm cho bản thân, do nhiều lý do khác nhau Theo nghiên cứu của Roy (200), NHTM tại các nền kinh tế mới nổi là đối tượng chính của các đánh giá tín nhiệm không theo yêu cầu Dựa trên dữ liệu từ Bankscope, tác giả cho biết hơn 80% các đánh giá tín nhiệm không theo yêu cầu của Standard & Poor’s được thực hiện đối với NHTM tại các quốc gia ở khu vực Châu Phi, Nam Mỹ và Châu Á (trừ Nhật Bản) tính đến tháng 2/2005 Do đó, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế vẫn tiến hành thực hiện các đánh giá cho những ngân hàng này.

Bất cân xứng thông tin tạo ra sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển

Sự không thống nhất trong các đánh giá X TN của các NHTM đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu Cụ thể, hai NHTM có tình hình tài chính tương đồng nhưng nằm ở hai quốc gia khác nhau lại nhận được các đánh giá X TN khác nhau (Shen và cộng sự, 2012).

Nguyên nhân của sự khác biệt này theo các nhà nghiên cứu như Liu và Ferri

Vấn đề bất cân xứng thông tin ảnh hưởng đến đánh giá mức độ tín nhiệm (MXHTN) của doanh nghiệp và ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi, như đã chỉ ra bởi Poon và Firth (2005) cùng Shen và cộng sự (2012) Liu và Ferri (2001) cho rằng các tổ chức xếp hạng tín nhiệm, vì mục tiêu lợi nhuận, nỗ lực phản ánh chính xác rủi ro thực tế của các đơn vị được đánh giá trong các báo cáo công bố Hoạt động của các tổ chức này phụ thuộc vào khả năng dự đoán chính xác những bất ổn tài chính, và động cơ này có thể được mô tả bằng phương trình toán học nhằm tối thiểu hóa bình phương khoảng cách giữa rủi ro thực tế và MXHTN được công bố.

U = - [ R f – R t ] 2 (1) Trong đó, R t bao gồm hai thành phần: rủi ro đặc trưng riêng của đơn vị được đánh giá (ký hiệu là R c) và rủi ro liên quan đến môi trường kinh tế vĩ mô mà các đơn vị này đang hoạt động (ký hiệu R s) Vì vậy, R t có thể được viết lại dưới dạng khác.

Rủi ro đặc trưng của một đơn vị chịu ảnh hưởng từ cả yếu tố định lượng và định tính Các yếu tố định lượng, được biểu thị qua các chỉ số tài chính từ báo cáo tài chính (ký hiệu là R q ), có thể đo lường một cách cụ thể Trong khi đó, các yếu tố định tính liên quan đến năng lực và kinh nghiệm của lãnh đạo, cũng như văn hóa của đơn vị (ký hiệu là R l ).

Do vậy, R c lại tiếp tục được chia ra làm 2 thành ph n:

Từ đ , phương trình (1) được viết lại ư i dạng:

Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm tối đa hóa lợi ích khi mà mức độ rủi ro thực tế của đơn vị được đánh giá được phản ánh chính xác qua MXHTN Điều này đồng nghĩa với việc phương trình U = - [R f - α(γR q +(1 - γ) R l ) - βR s ] 2 (4) đạt giá trị cực đại Để phương trình (4) đạt giá trị cực đại, cần phải xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến các biến số trong phương trình.

R_f = λR_q + àR_l + βR_s (5) Trong đó, λ = αγ và à = α(1-γ) Để giải thích kết quả của mô hình ước lượng, chúng ta cần chuẩn hóa hệ số đóng góp của các yếu tố R_q, R_l và R_s đến MXHTN của đơn vị bằng cách thêm ràng buộc à = 1 - λ - β Khi đó, phương trình sẽ được viết lại tương ứng.

R f = λR q + βR s + (1 - λ - β)R l (6) Như đã phân tích, các đánh giá mức độ tín nhiệm (MXHTN) của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi chủ yếu dựa vào thông tin và số liệu tài chính công bố công khai Tuy nhiên, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm gặp khó khăn trong việc đánh giá độ tin cậy và chính xác của các số liệu này, nhất là khi các quy định về công bố thông tin và chuẩn mực kế toán tại các nền kinh tế mới nổi còn nhiều hạn chế Do đó, các tổ chức xếp hạng có thể điều chỉnh giảm trọng số của các yếu tố R q và R l trong phương trình khi thực hiện đánh giá MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển Điều này đồng nghĩa với việc trọng số của yếu tố R s sẽ cao hơn khi đánh giá MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các NHTM tại các nền kinh tế phát triển (Liu và Ferri, 2001).

Vấn đề bất cân xứng thông tin trong đánh giá X TN là nguyên nhân chính gây ra sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi Cụ thể, các yếu tố rủi ro liên quan đến môi trường kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng lớn hơn đến X TN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi Ngược lại, các yếu tố đặc trưng riêng của các NHTM như chỉ số tài chính và năng lực điều hành lại có tác động lớn hơn đến X TN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan

Xây dựng mô hình dự báo mức xếp hạng tín nhiệm

Poon và cộng sự (1999) đã áp dụng mô hình Logit thứ bậc để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến đánh giá tình hình tài chính của ngân hàng thương mại, dựa trên dữ liệu từ 130 ngân hàng ở 30 quốc gia khác nhau Nghiên cứu thu thập 100 chỉ số tài chính trong năm 1997 từ nguồn dữ liệu đáng tin cậy của Standard & Poor's Ngoài ra, tác giả còn xem xét yếu tố rủi ro tài chính tại các quốc gia khác nhau, sử dụng dữ liệu từ International Country Risk Guide Phương pháp phân tích xoay nhân tố đã giúp giảm số lượng biến độc lập trong mô hình, từ đó xác định ba nhóm nhân tố chính ảnh hưởng đến đánh giá tài chính của ngân hàng: rủi ro hoạt động, các chỉ tiêu dự phòng trong hoạt động tín dụng và các chỉ tiêu lợi nhuận.

Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa mức độ tín nhiệm ngắn hạn và dài hạn của các khoản nợ với đánh giá tình hình tài chính của ngân hàng Ngoài ra, ba nhóm nhân tố chính đều ảnh hưởng đến đánh giá tài chính của ngân hàng Tuy nhiên, các yếu tố liên quan đến rủi ro chính trị, tài chính và kinh tế của các quốc gia không tác động đến mức độ đánh giá tín nhiệm của ngân hàng thương mại.

Matousek và Stewart (2009) áp dụng phương pháp hồi quy Logit thứ bậc để phát triển mô hình xác định các yếu tố định lượng ảnh hưởng đến mức độ rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại, dựa trên dữ liệu được công bố bởi tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch.

Mẫu dữ liệu quan sát bao gồm 81 đánh giá xếp hạng tín nhiệm của hơn 100 NHTM trên thế giới, được công bố bởi Fitch trong giai đoạn từ 2000 đến 2007 Dữ liệu này được thu thập từ nguồn dữ liệu của Bankscope Nghiên cứu sử dụng 9 chỉ số tài chính của các NHTM, được đưa vào mô hình với 4 độ trễ từ t - 1 đến t - 4.

Kết quả nghiên cứu đã ch ra các ch tiêu tài chính c tác động đến MXHTN của NHTM bao gồm:

 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản, phản ánh quy mô nguồn vốn chủ sở hữu của NHTM, c tác động ương

 Tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao/tổng tài sản, phản ánh khả năng thanh khoản của NHTM, c tác động âm

 Quy mô tổng tài sản của N T c tác động ương

Tỷ lệ lãi cận biên và tỷ lệ tổng chi phí hoạt động so với tổng thu nhập hoạt động là những chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả quản lý của ngân hàng thương mại Những chỉ số này cho thấy ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng.

Caporale và cộng sự (2012) đã áp dụng mô hình Ordered logit để chứng minh rằng môi trường xã hội của ngân hàng thương mại (NHTM) bị ảnh hưởng bởi các chỉ số tài chính, thời điểm thực hiện các đánh giá và quốc gia nơi ngân hàng đặt trụ sở.

Mẫu dữ liệu quan sát gồm 450 NHTM tại 90 quốc gia trong giai đoạn từ năm

Nghiên cứu từ Bankscope giai đoạn 2000 - 2007, dựa trên công trình của Matousek và Stewart (2009), đã xem xét các yếu tố như quy mô tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và đặc điểm quốc gia nơi ngân hàng hoạt động Ngoài ra, các tác giả còn bổ sung các chỉ tiêu tài chính như tỷ lệ tổng chi phí trên tổng thu nhập và tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư nợ vào mô hình nghiên cứu Kết quả nghiên cứu cho thấy có những điểm tương đồng và khác biệt so với công trình trước đó của Matousek và Stewart (2009).

Các chỉ tiêu tài chính ảnh hưởng đến mức độ hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp bao gồm: tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, quy mô tổng tài sản, tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng vốn chủ sở hữu bình quân, và tỷ lệ thu nhập ròng từ hoạt động trên tổng tài sản.

Các chỉ tiêu tài chính có ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường sống bao gồm tỷ lệ tổng chi phí hoạt động so với tổng thu nhập hoạt động và tỷ lệ nợ quá hạn so với tổng dư nợ.

Đặc điểm của quốc gia nơi N T C đặt trụ sở ảnh hưởng lớn đến mức độ MXHTN của N T Cụ thể, những N T có trụ sở tại các quốc gia có nền kinh tế kém phát triển hoặc tình hình kinh tế bất ổn thường có MXHTN thấp hơn.

N T tại các uốc gia c nền inh tế phát triển ổn định

Khả năng dự báo chính xác mô hình Ordered logit về MXHTN của các NHTM có thể được cải thiện bằng cách giảm số lượng giá trị của biến phụ thuộc hoặc rút ngắn khung thời gian phân bổ các MXHTN Mbirowicz và Rauch (2014) đã áp dụng mô hình hồi quy 3SLS để xác định mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng trong hoạt động của NHTM, đồng thời làm rõ ảnh hưởng của hai loại rủi ro này đến xác suất phá sản của các NHTM.

Mẫu dữ liệu nghiên cứu bao gồm 4046 ngân hàng thương mại (NHTM) tại Mỹ không bị phá sản và 254 NHTM đã phá sản trong khoảng thời gian từ quý 1 năm 2008 đến quý 3 năm 2010 Đối tượng nghiên cứu tập trung vào các ngân hàng có trụ sở tại Mỹ, được quản lý bởi các nhà đầu tư tài chính.

Nghiên cứu cho thấy rằng mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng là không rõ ràng, với mức độ ảnh hưởng của cả hai loại rủi ro lên nhau rất nhỏ Tuy nhiên, tác động kết hợp của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng lại có ảnh hưởng lớn đến khả năng phá sản của ngân hàng thương mại.

2.5.2.2 Các nghiên cứu sử dụng các phương pháp phân loại trí tuệ nhân tạo

Boyacioglu và cộng sự (2009) đã áp dụng các phương pháp như mạng nơ-ron nhân tạo, Support Vector Machines, phân tích đa biến (DA), phân cụm (cluster), và hồi quy Logit để phát triển mô hình dự đoán tình trạng bất ổn tài chính của các ngân hàng thương mại tại Thổ Nhĩ Kỳ Ngoài ra, các tác giả cũng đã tiến hành so sánh độ chính xác trong dự đoán của các mô hình được xây dựng từ các phương pháp này.

Mẫu dữ liệu quan sát gồm 65 NHTM Thổ Nhĩ ỳ trong giai đoạn 1997 - 2003

Nguồn dữ liệu cho các báo cáo tài chính hàng năm của các ngân hàng thương mại (NHTM) được cung cấp bởi Hiệp hội Ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ (Banks Association of Turkey - BAT) Nghiên cứu này khác biệt so với các nghiên cứu trước đó về mô hình dự đoán tình trạng ngân hàng, vì biến phụ thuộc chỉ có hai giá trị: 0 đại diện cho các NHTM hoạt động bình thường và 1 cho các NHTM phải chuyển sang hoạt động dưới sự giám sát của Quỹ Bảo hiểm tiền gửi Thổ Nhĩ Kỳ (Savings Deposit Insurance Fund - SDIF), phản ánh tình trạng bất ổn tài chính.

Các biến độc lập được sử dụng trong các mô hình phân tích gồm 4 nhóm khác nhau:

Nhóm 1: gồm 20 ch số tài chính của các NHTM

Khe hổng nghiên cứu và khung phân tích của luận án

Khe hổng nghiên cứu

Sau khi tiến hành khảo sát lý thuyết và các nghiên cứu trước đây liên quan đến môi trường xã hội và truyền thông (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) và doanh nghiệp, tác giả nhận thấy tồn tại những khoảng trống trong các nghiên cứu về MXHTN của NHTM.

Các nghiên cứu về mô hình dự đoán X TN của NHTM, như Poon và cộng sự (1999), Ioannidis và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012), chủ yếu tập trung vào việc xác định các yếu tố tác động đến MXHTN và so sánh độ chính xác giữa các mô hình dự báo khác nhau Đồng thời, các nghiên cứu về tính chính xác và tính thống nhất trong đánh giá X TN, như của Poon và Firth (2005) và Poon và cộng sự (2009), cho thấy rằng các đánh giá X TN không theo yêu cầu thường thấp hơn so với các đánh giá theo yêu cầu Điều này chứng minh rằng việc đánh giá MXHTN theo yêu cầu có ảnh hưởng quan trọng đến kết quả của NHTM.

Nghiên cứu năm 2012 nhằm chứng minh rằng mức độ bất cân xứng thông tin giữa các quốc gia ảnh hưởng đến tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức độ quản trị rủi ro của ngân hàng thương mại Tác giả chỉ ra rằng các nghiên cứu trước đây chưa xem xét sự khác biệt trong ảnh hưởng của các yếu tố như rủi ro quốc gia, rủi ro ngành ngân hàng và đặc điểm sở hữu của ngân hàng đến quản trị rủi ro tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Hơn nữa, các chỉ tiêu tài chính được sử dụng trong các nghiên cứu trước đó còn khá hạn chế.

Nghiên cứu này nhằm giải quyết những khoảng trống trong kiến thức hiện tại, nhấn mạnh sự cần thiết phải thực hiện các nghiên cứu thực nghiệm để đưa ra những giải thích cụ thể cho các vấn đề đã được nêu Mục tiêu là xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Khung phân tích của luận án

Căn cứ tr n phương pháp đánh giá X TN N T của tổ chức xếp hạng tín nhiệm và qua lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm li n uan đến MXHTN của

Trong nghiên cứu này, tác giả đã xác định hai nhóm yếu tố ảnh hưởng đến mô hình nghiên cứu của luận án: nhóm yếu tố hệ thống, bao gồm rủi ro chung của quốc gia và rủi ro đặc thù ngành ngân hàng, và nhóm yếu tố riêng của ngân hàng thương mại (NHTM), như đặc điểm sở hữu, quy mô tổng tài sản và các chỉ tiêu tài chính Tác giả áp dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One way – ANOVA) để xem xét các chỉ tiêu tài chính của NHTM, đồng thời sử dụng phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình hồi quy Ordered logit nhằm xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến mức độ MXHTN của NHTM tại các nước phát triển và các nước kinh tế mới nổi Cuối cùng, tác giả tiến hành đánh giá mức độ phù hợp và kiểm định các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu.

Tác giả phân tích tác động của các yếu tố đến mức độ chuyển đổi số (MXHTN) của các ngân hàng thương mại (NHTM), đồng thời chỉ ra sự khác biệt trong ảnh hưởng của những yếu tố này giữa NHTM ở các quốc gia phát triển và các quốc gia có nền kinh tế mới nổi Quá trình phân tích này được tóm tắt qua khung phân tích trong sơ đồ 2.3 của luận án.

Sơ đồ 2.3: Khung phân tích của luận án

Ngu n: Tổng hợp của tác giả từ lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu liên quan

Tóm lại, qua việc lược khảo phương pháp đánh giá mức độ tín nhiệm của ngân hàng thương mại từ các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, Standard & Poor’s, Moody’s và Hội đồng Giám sát các tổ chức tài chính Liên Bang Mỹ, tác giả nhận thấy rằng các tổ chức này cung cấp phương pháp đánh giá khá chi tiết Tuy nhiên, họ chỉ dừng lại ở việc trình bày các bước thực hiện quy trình đánh giá mà không cung cấp mô tả chi tiết về các tiêu chí đánh giá, các yếu tố quyết định và tác động của những yếu tố này đến mức độ tín nhiệm của ngân hàng thương mại.

Yếu tố vĩ mô Yếu tố đặc thù của NHTM

Lựa chọn các biến giải thích trong mô hình Ordered logit

Xác định các yếu tố tác động chủ yếu đến MXHTN NHTM Đánh giá mức độ phù hợp và kiểm định các giả định trong mô hình

Các yếu tố tác động đến mức xếp hạng tín nhiệm NHTM hân tích tác động của các yếu tố đến MXHTN NHTM

Phân tích One way - ANOVA các chỉ tiêu tài chính NHTM

Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố đến MXHTN của NHTM giữa 2 nhóm nước Đặc điểm sở hữu

Các chỉ số tài chính là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá mức độ chính xác và tính nhất quán của các đánh giá tín nhiệm (X TN) Nghiên cứu cho thấy sự khác biệt trong tác động của các chỉ số tài chính đến mức độ tín nhiệm của ngân hàng thương mại (NHTM) ở các quốc gia khác nhau Bên cạnh đó, việc tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mô hình dự đoán mức độ tín nhiệm của NHTM cho thấy sự không thống nhất về các yếu tố ảnh hưởng cũng như chiều hướng tác động của chúng Nguyên nhân chính dẫn đến vấn đề này có thể là do sự bất cân xứng thông tin trong quá trình các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thực hiện đánh giá tại các quốc gia khác nhau.

Tác giả đã xây dựng một khung phân tích cho luận án nhằm đạt được các mục tiêu nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã được đề ra.

C ƯƠ G 3: MÔ HÌNH VÀ ƯƠ G Á G Ê CỨU

Chương này sẽ trình bày chi tiết về mô hình nghiên cứu và mẫu dữ liệu được sử dụng trong luận án để đạt được mục tiêu nghiên cứu Nội dung chương cũng mô tả các biến phụ thuộc và biến giải thích trong mô hình, cùng với các giả thuyết nghiên cứu Cuối cùng, chương 3 sẽ giới thiệu phương pháp kinh tế lượng được áp dụng để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Mô hình hồi quy Ordered logit

Để hiểu sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM giữa các nền kinh tế phát triển và nền kinh tế mới nổi, cần áp dụng một mô hình kinh tế lượng cụ thể Với sự phát triển của các mô hình và phần mềm kinh tế lượng hiện nay, các nhà nghiên cứu có nhiều lựa chọn để tìm ra mô hình tối ưu nhằm dự báo chính xác MXHTN từ các dữ liệu đầu vào Sự phức tạp của các thuật toán trong các mô hình kinh tế lượng cũng góp phần nâng cao khả năng dự báo chính xác MXHTN.

N T tuy nhiên, điều này có thể làm mờ đi mối quan hệ giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu Để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia phát triển và các nền kinh tế mới nổi, mô hình nghiên cứu của luận án cần thể hiện rõ mức độ tác động của các biến giải thích đối với biến phụ thuộc.

Qua việc tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến việc xác định các yếu tố tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) và xây dựng các mô hình dự đoán, tác giả nhận thấy mô hình hồi quy Logit thứ bậc (Ordered Logit) được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu hiện nay Các nghiên cứu như của Matousek và Stewart (2009), Iannotta và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012) đã chỉ ra tính hiệu quả của mô hình này Grön (2002) cũng khẳng định rằng mô hình Ordered Logit là phù hợp để mô tả biến phụ thuộc dạng thứ bậc như MXHTN của NHTM Vì vậy, tác giả quyết định chọn mô hình hồi quy Logit thứ bậc làm mô hình nghiên cứu chính trong luận án này Mô hình hồi quy Ordered Logit có những ưu điểm vượt trội so với mô hình hồi quy tuyến tính (OLS) và mô hình phân tích đa biến (Discriminant Analysis - DA) trong việc khắc phục những hạn chế của hai mô hình này.

Mô hình quá chặt chẽ thường dựa vào những điều kiện giả định như phân phối chuẩn của các biến giải thích và tính độc lập tuyến tính giữa các biến này Tuy nhiên, những giả định này không phải lúc nào cũng đạt được trong quá trình phân tích và đánh giá tình hình tài chính của các doanh nghiệp.

N T ựa tr n những ch số tài chính Vì những ch số tài chính này thường c uan hệ đa cộng tuyến v i nhau của (Boyacioglu và cộng sự, 2009)

 Giả định về phân phối chuẩn của các biến giải thích cũng làm hạn chế việc sử dụng các biến giả trong mô hình phân tích

Kết quả từ mô hình phân tích đa biệt thức thường khó diễn giải một cách trực quan, vì điểm số phân biệt không phải là công cụ hiệu quả để thể hiện thứ bậc trong quá trình phân loại.

Trong phân tích đa biệt thức để xác định khả năng phá sản của doanh nghiệp hoặc ngân hàng thương mại, việc lựa chọn đối tượng mẫu dựa trên tiêu chuẩn tương đồng về quy mô thường không phù hợp Thay vào đó, cần đưa thêm các biến giải thích thể hiện quy mô của các đối tượng vào mô hình, như đã được Ohlson (1980) đề xuất.

Mô hình hồi quy tuyến tính OLS có hạn chế trong việc phản ánh tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) Cụ thể, mô hình này phân loại biến phụ thuộc vào các đoạn riêng biệt với khoảng cách bằng nhau, dẫn đến sự khác biệt về mức độ rủi ro giữa các NHTM có MXHTN AA và A giống như giữa các NHTM có MXHTN BBB và BB Điều này không phù hợp với đặc điểm không đồng nhất về mức độ rủi ro giữa các mức xếp hạng tín nhiệm (Manzoni, 2004).

Jones và cộng sự (2015) chỉ ra rằng các mô hình phân loại đơn giản như robit/logit và phân loại tuyến tính đang được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu, mặc dù khả năng dự đoán của chúng bị hạn chế khi xử lý các mối quan hệ phi tuyến tính và biến động bất thường trong dữ liệu Tuy nhiên, những mô hình này vẫn phù hợp để diễn giải mối quan hệ giữa biến giải thích và biến phụ thuộc Để mô tả các mối quan hệ phi tuyến tính và biến động bất thường, các mô hình phức tạp hơn như mô hình logit kết hợp (mixed logit), multivariate adaptive regression splines (MARS) và generalized additive models (GAM) được thiết kế Mức độ linh hoạt cao của các mô hình này giúp cải thiện sự phù hợp với dữ liệu và tăng khả năng dự đoán.

Các mô hình phi tuyến tính như mạng thần kinh nhân tạo, Support Vector Machines, Generalised Boosting Models, AdaBoost, Random Forests và Oblique Random Forests được thiết kế để mô tả các mối quan hệ phi tuyến và tương tác trong dữ liệu Mặc dù những mô hình này sử dụng các thuật toán phức tạp để cải thiện khả năng dự đoán, nhưng chính sự phức tạp này lại làm giảm khả năng giải thích mối quan hệ giữa biến giải thích và biến phụ thuộc, khiến cho những mối quan hệ quan trọng bị che lấp.

Luận án này nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng tại các ngân hàng thương mại (NHTM) ở các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Tác giả chọn mô hình Ordered logit vì đây là mô hình phù hợp để phân loại các đối tượng vào các mức xếp hạng khác nhau Mô hình này cho phép đánh giá chiều hướng tác động của các yếu tố đến mức độ hài lòng của NHTM thông qua dấu của hệ số hồi quy Trong khi các mô hình phi tuyến tính như mạng nơ-ron hay Support Vector Machines không thể đạt được mục đích này, mô hình Ordered logit còn cho phép tạo ra các biến tương tác để đánh giá sự khác biệt trong tác động của các yếu tố giữa hai loại nền kinh tế.

Mô hình hồi quy Ordered logit được phát triển dựa trên mô hình hồi quy với biến phụ thuộc dạng ẩn số Cấu trúc của mô hình hồi quy Ordered logit cho phép phân tích các biến phụ thuộc có thứ tự, cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các yếu tố.

Trong đ y * là biến phụ thuộc nhưng hông uan sát được trên thực tế Chúng ta ch có thể quan sát:

Trong mô hình hồi quy, nếu j ≤ j-1 < y*, các ngưỡng giới hạn à1, à2,…, àj-1 được tính toán từ mô hình Hệ số β thể hiện tác động của các biến giải thích lên biến phụ thuộc, trong khi Ɛ là sai số ngẫu nhiên với phân phối chuẩn và giá trị trung bình bằng 0.

Việc ước lượng mô hình Logit thứ bậc được thực hiện thông qua phương pháp Maximum likelihood, nhằm xác định giá trị của các tham số sao cho tập hợp quan sát gần giống nhất với dữ liệu mẫu nghiên cứu Phương pháp này đánh giá mức độ tương đồng giữa kết quả quan sát từ mô hình và dữ liệu thực tế, với điều kiện các tham số ước lượng là chính xác Trong một hàm hồi quy tuyến tính với một biến giải thích, chúng ta cần ước lượng hệ số gốc β và hằng số α, trong đó hàm likelihood cho biết mức độ tương đồng giữa dữ liệu quan sát được và dữ liệu thực tế Hình dung một mặt phẳng với trục tọa độ α và β, đồ thị hàm likelihood giống như một ngọn đồi, và các kết quả ước lượng là các tham số mô tả đỉnh của ngọn đồi đó Đồ thị minh họa xác suất trong mô hình Ordered logit và cách tính xác suất của các biến phụ thuộc được trình bày chi tiết trong hình 3.1.

Ta c các ác suất sau:

Prob(y=J|x) 1 - ɸ (à j-1 – ’β) Để cho cỏc xỏc suất tr n đều cú giỏ trị ương ta giả định rằng: 0 < à1 < à 2 < …< à j-1 Trong đ ɸ là hàm tính mật độ của phân phối chuẩn

Mô hình nghiên cứu của luận án có dạng như sau:

Y i * : là các MXHTN của NHTM có giá trị từ 1 đến tương ứng v i 9 MXHTN của NHTM

Các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) bao gồm nhóm yếu tố hệ thống liên quan đến môi trường hoạt động và nhóm yếu tố đặc thù riêng của từng NHTM.

Xác định và đo lường biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu của luận án là MXHTN của các

N T o Fitch công bố Biến phụ thuộc có ký hiệu là Yi * và được mã h a theo thứ tự từ 1, 2, 3, … đến 9 tương ứng v i X TN của N T là C, CC, CCC, … , AAA.

Xác định và đo lường các biến giải thích

Các biến giải thích trong mô hình nghi n cứu gồm 2 nh m biến chính:

 Nh m thứ 1: thể hiện các yếu tố mang tính chất hệ thống liên quan đến môi trường hoạt động của NHTM

Nhóm thứ hai bao gồm nhiều yếu tố đặc thù của doanh nghiệp, như đặc điểm sở hữu, quy mô và các chỉ số tài chính Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

Các biến giải thích trong nghiên cứu này được lựa chọn dựa trên các phương pháp đánh giá xếp hạng tín nhiệm của các tổ chức như Fitch, Standard & Poor's và Moody's, cùng với các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại Tác giả đã đưa vào mô hình nghiên cứu 24 chỉ số tài chính của ngân hàng, tận dụng dữ liệu từ Bankscope Việc không hạn chế các biến giải thích là do sự không thống nhất trong các nghiên cứu trước đó về các chỉ tiêu tài chính được sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán rủi ro tín dụng Mỗi nhà nghiên cứu thường sử dụng các tập hợp chỉ tiêu khác nhau, dẫn đến sự đa dạng trong cách tiếp cận Theo Jarain (2010), việc lựa chọn biến giải thích dựa trên kết quả nghiên cứu trước có thể gặp nhiều nhược điểm trong việc xây dựng mô hình dự đoán.

3 Bảng tổng hợp các ch ti u tài chính tác động đến MXHTN của N T th o phương pháp đánh giá X TN của Fitch được trình bày phụ lục 3

MXHTN của N T đ là các biến giải thích trong nghiên cứu thực nghiệm, phù hợp với phương pháp xây dựng mô hình cụ thể được áp dụng Bảng 3.1 cung cấp định nghĩa cho các biến giải thích được sử dụng trong mô hình nghiên cứu.

Biến Định nghĩa Kỳ vọng tương quan với biến phụ thuộc

Nhóm biến thể hiện các yếu tố mang tính chất hệ thống

Country_ rating ức tín nhiệm ài hạn của uốc gia o

Fitch công bố chỉ số thể hiện mức độ rủi ro của quốc gia nơi N T c đặt trụ sở, với mã hóa từ 1 đến tương ứng với xếp hạng tín nhiệm dài hạn của quốc gia như C, CC, CCC, …, cho đến AAA.

Williams và cộng sự (2013) chỉ ra rằng sự biến động của môi trường xã hội và kinh tế quốc gia có ảnh hưởng lớn đến môi trường xã hội và kinh tế của các ngân hàng thương mại hoạt động trong quốc gia đó.

Matousek và Stewart (2009), Caporale và cộng sự (2012) đều ch ra rằng mức độ rủi ro quốc gia có tác động cùng chiều đối v i MXHTN của NHTM

Bicra ức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng, được công bố bởi Fitch, phản ánh mức độ rủi ro của các ngân hàng thương mại tại quốc gia đó Hệ thống mã hóa từ 1 đến 5 tương ứng với các mức xếp hạng rủi ro ngân hàng, từ C, CC, CCC cho đến AAA.

Fitch cho rằng mức độ rủi ro ngành ngân hàng c tác động rất l n đến MXHTN của NHTM (Fitch, 2014)

(+) hóm iến thể hiện đặc điểm sở hữu và quy mô NHTM

Government Biến giả c giá trị 1 nếu trên 50% vốn chủ sở hữu của N T thuộc sở hữu của chính phủ nơi N T c trụ sở C

Nghi n cứu của annotta và cộng sự

N T l n ở Châu Âu có giá trị 0 trong trường hợp ngược lại, trong khi các N T thuộc sở hữu của nhà nước thường có mức xếp hạng rủi ro trái phiếu phát hành tốt hơn so với các N T thuộc sở hữu của tư nhân.

Nhóm Biến giả được xác định có giá trị 1 khi hơn 50% vốn chủ sở hữu của ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc về các tập đoàn tài chính quốc tế có quy mô lớn và có mức xếp hạng tín nhiệm từ A trở lên.

Có giá trị 0 trong trường hợp ngược lại (*)

Nghiên cứu của Liu và Ferri (2001) chỉ ra rằng các doanh nghiệp thuộc sở hữu của các tập đoàn nước ngoài có quy mô và uy tín có tác động tích cực đến môi trường xã hội và thương mại của doanh nghiệp.

LnAss Logarit tự nhi n tổng giá trị tài sản

Matousek và Stewart (2009), Caporale và cộng sự (2012), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b),

…chứng minh rằng quy mô NHTM c tác động tích cực đến MXHTN

(+) hóm iến thể hiện chất lượng tài sản

AssGrow Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản N T trung bình 3 năm

Kửhler (2015) cho rằng cỏc NHTM có tốc độ tăng trưởng tổng tài sản và ư nợ tín dụng cao sẽ tiềm ẩn nhiều rủi ro

CreGrow Tốc độ tăng trưởng tổng ư nợ tín ụng trung bình 3 năm (-)

Tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng nợ là chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng hoạt động tín dụng của ngân hàng thương mại Khi tỷ lệ này tăng lên, rủi ro không thu hồi được vốn trong hoạt động tín dụng của ngân hàng cũng gia tăng.

Caporale và cộng sự (2012) đã chứng minh rằng tỷ lệ nợ quá hạn/tổng ư nợ của NHTM có tác động âm đến MXHTN

Tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng vốn chủ sở hữu (LoanLoss_Equ) là chỉ số quan trọng phản ánh mối quan hệ giữa nợ xấu và vốn chủ sở hữu của ngân hàng thương mại Khi tỷ lệ này tăng cao, nguy cơ tổn thất do nợ quá hạn có thể dẫn đến mất vốn chủ sở hữu và rủi ro phá sản của ngân hàng cũng tăng theo.

Imbierowicz và Rauch (2014) đã chỉ ra rằng có sự liên hệ chặt chẽ giữa tỷ lệ nợ quá hạn so với tổng vốn chủ sở hữu và khả năng phá sản của các ngân hàng thương mại.

Tỷ lệ chi phí dự phòng tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng bình quân là một chỉ số quan trọng phản ánh mức độ rủi ro trong hoạt động tín dụng của ngân hàng thương mại Khi tỷ lệ này cao, điều đó có nghĩa là ngân hàng phải tăng cường chi phí trích lập dự phòng cho các khoản nợ quá hạn và những khoản tín dụng có nguy cơ cao, từ đó cho thấy sự gia tăng rủi ro trong hoạt động cho vay.

Poon và Firth (2005) cho rằng tỷ lệ chi phí dự phòng tín dụng/tổng ư nợ tín dụng bình quân có ảnh hưởng tiêu cực đến MXHTN của NHTM

(-) hóm iến thể hiện năng lực nguồn vốn chủ sở hữu

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (Equ_Ass) là chỉ số quan trọng phản ánh tiềm lực tài chính và khả năng chịu đựng rủi ro của ngân hàng thương mại (NHTM) Tỷ lệ này càng cao cho thấy nguồn vốn chủ sở hữu đóng vai trò như một lớp bảo vệ, giúp NHTM ứng phó với các tổn thất phát sinh trong hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn.

Matousek and Stewart (2009), Caporal et al (2012), and ệğỹt et al (2012) have demonstrated that the equity-to-total assets ratio and the equity-to-net credit liabilities ratio positively influence the financial performance of commercial banks.

Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu trong luận án này tập trung vào việc phân tích mối quan hệ giữa môi trường hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) và mức độ minh bạch tài chính (MXHTN) của họ Nghiên cứu sử dụng dữ liệu chéo từ các NHTM, các chỉ số tài chính của các đơn vị này và các yếu tố vĩ mô có liên quan, nhằm đánh giá tác động của các yếu tố này đến MXHTN trong bối cảnh kinh tế hiện tại.

Theo dữ liệu công bố từ trang web của Fitch tính đến tháng 6/2015, tổ chức này đã tiến hành đánh giá xếp hạng tín nhiệm đối với 650 ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi.

Tác giả sử ụng công thức để ác định cỡ mẫu cho luận án như sau:

Trong nghiên cứu của Watson (2001), các yếu tố quan trọng được xác định bao gồm n, là số lượng mẫu quan sát cần chọn, N, là tổng số đối tượng trong tập hợp, và Z, là giá trị được xác định dựa trên độ tin cậy cần thiết của mô hình, với Z tương ứng là 1.96 cho độ tin cậy 95%.

Theo đánh giá của Fitch, tỷ lệ thu thập thông tin từ các báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại đạt 100%.

Biến thi n của thuộc tính đối tượng c n uan sát ục đích của mô hình nhằm khảo sát môi trường kinh doanh của các ngân hàng thương mại, tác giả chọn mức độ trung bình tương ứng với các yếu tố liên quan.

Mức độ chính xác của số liệu dự báo từ mô hình được xác định với các tỷ lệ 0.03, 0.05 và 0.1, tương ứng với mức độ chính xác 3%, 5% và 10% Tác giả quyết định chọn mức độ chính xác trung bình là 5%, theo đó số quan sát cần thiết tối thiểu cho mẫu nghiên cứu của luận án là n = 242 Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã lựa chọn hai mẫu dữ liệu Mẫu dữ liệu thứ nhất bao gồm các quan sát về mức độ chịu đựng rủi ro (MXHTN) và các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển Mẫu dữ liệu thứ hai bao gồm các quan sát về MXHTN và các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Theo báo cáo của IMF năm 2014, có 36 nền kinh tế phát triển và 153 nền kinh tế mới nổi trên toàn cầu Trong nghiên cứu, tác giả đã chọn 22 quốc gia phát triển, bao gồm nhóm G7 và một số quốc gia khác từ 29 nền kinh tế còn lại, sử dụng phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 2 Đối với các nền kinh tế mới nổi, tác giả lựa chọn 41 quốc gia, áp dụng phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 3 từ 153 nền kinh tế mới nổi, sau khi loại trừ những quốc gia không có dữ liệu về các ngân hàng thương mại trong nguồn dữ liệu Bankscope.

Tác giả đã áp dụng phương pháp chọn mẫu với bước nhảy 2 để lựa chọn các quan sát cho mẫu dữ liệu từ các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, dựa trên danh sách NHTM được xác định trong phân tích trước đó từ nguồn dữ liệu Bankscope Dữ liệu nghiên cứu bao gồm hai mẫu nhỏ: mẫu 1 với 296 quan sát từ các NHTM tại nền kinh tế phát triển và mẫu 2 với 282 quan sát từ các NHTM tại nền kinh tế mới nổi Số lượng quan sát trong cả hai mẫu đều đạt yêu cầu tối thiểu đã được tính toán Thông tin chi tiết về số lượng NHTM theo từng quốc gia trong hai mẫu dữ liệu được trình bày trong phụ lục 1a và 1b.

Dữ liệu về MXHTN của các N T được thu thập từ các công bố của Fitch trong giai đoạn 2013 - 2015 Thông tin này bao gồm các chỉ số tài chính của các tổ chức.

Dữ liệu N T được thu thập từ Bankscope trong giai đoạn 2010 - 2014, với sự hỗ trợ từ các tổ chức xếp hạng tín nhiệm như Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s Các yếu tố hệ thống liên quan đến môi trường hoạt động của N T bao gồm mức tín nhiệm dài hạn của quốc gia nơi ngân hàng đặt trụ sở và đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng, được cung cấp bởi Fitch.

Nguyên nhân tác giả giới hạn thời gian thông tin xếp hạng tín nhiệm trong giai đoạn 2013 - 2014 là do nếu mở rộng phạm vi nghiên cứu, các tiêu chuẩn đánh giá xếp hạng tín nhiệm của các tổ chức có thể thay đổi Nghiên cứu của Sava và cộng sự (2014) đã chứng minh rằng sự suy giảm xếp hạng tín nhiệm có thể xảy ra.

Trong giai đoạn 2000 - 200, ngành ngân hàng tại Tây Ban Nha đã phải đối mặt với nhiều bất ổn do tình hình tài chính không ổn định Những khó khăn này không chỉ xuất phát từ các ngân hàng mà còn liên quan đến việc các tổ chức xếp hạng tín nhiệm siết chặt tiêu chuẩn đánh giá Thực tế cho thấy, từ năm 2003 trở đi, những tác động này đã tạo ra những thách thức lớn cho hệ thống ngân hàng.

2014 Fitch đã ban hành 3 bộ quy t c đánh giá X TN của NHTM khác nhau: Bank rating m tho ology năm 2003, Global inancial institution rating crit ria phi n bản năm 2012 và năm 2014

Các nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012) chỉ ra rằng các chỉ tiêu tài chính của các ngân hàng thương mại trong luận án được lấy từ năm t-1 so với thời điểm mà mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng được công bố Điều này là do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện đánh giá dựa trên những thông tin có sẵn của ngân hàng tại thời điểm đánh giá Bảng 3.2 trình bày mức xếp hạng tín nhiệm tại các nền kinh tế phát triển trong mẫu dữ liệu nghiên cứu giai đoạn 2013 - 2015, cho thấy số lượng và tỷ lệ xếp hạng tín nhiệm.

Bảng 3.3 trình bày xếp hạng tín nhiệm tại các nền kinh tế mới nổi trong mẫu dữ liệu nghiên cứu giai đoạn 2013 - 2015, với tổng cộng 296 trường hợp Tỷ lệ xếp hạng tín nhiệm là 2.7027%, cho thấy sự phân bổ đa dạng trong các nền kinh tế này.

Bảng 3.2 và 3.3 cung cấp thông tin về số lượng và tỷ lệ phần trăm phân bổ các MXHTN của N T trong hai mẫu dữ liệu của luận án Từ đó, có thể nhận thấy rằng các N T tại các nước thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi đã nhận được sự phân bổ đáng kể.

Các giả thuyết nghiên cứu

Dựa trên phân tích trong chương 2 và việc cải thiện các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mức xếp hạng tín nhiệm (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM), tác giả xác định rằng có hai nhóm yếu tố chính ảnh hưởng đến MXHTN: nhóm yếu tố hệ thống và nhóm yếu tố đặc thù của NHTM Trong nhóm yếu tố hệ thống, tác giả phân tích sự khác biệt giữa mức độ rủi ro quốc gia và rủi ro ngành ngân hàng tại các nền kinh tế phát triển và mới nổi Đối với nhóm yếu tố đặc thù, luận án xem xét tác động của đặc điểm sở hữu, quy mô tài sản và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM trong hai loại nền kinh tế này Từ đó, tác giả đưa ra các giả thuyết nhằm trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu và đạt được mục tiêu của luận án.

Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng như một định chế tài chính trung gian và kênh dẫn vốn trong nền kinh tế Chúng chịu ảnh hưởng trực tiếp từ các chính sách vĩ mô và rủi ro chung của nền kinh tế Bên cạnh đó, NHTM cũng phải đối mặt với nhiều tác động từ môi trường ngành và dễ bị ảnh hưởng bởi các tác động dây chuyền.

Mặt khác, các nghi n cứu thực nghiệm về X TN của N T như nghi n cứu của Matousek và Stewart (2009), B llotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự

Nghiên cứu năm 2012 chỉ ra rằng mức độ rủi ro của quốc gia nơi ngân hàng thương mại (NHTM) hoạt động có ảnh hưởng mạnh mẽ đến mức độ biến động của thị trường tài chính tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi Tương tự, nghiên cứu của Borzyszkowski và cộng sự vào năm 2013 chứng minh rằng có sự ảnh hưởng rất lớn của mức xếp hạng tín nhiệm của một quốc gia đến hoạt động của NHTM.

Nghiên cứu của Poon và cộng sự (1999) chỉ ra rằng mức độ rủi ro quốc gia và các yếu tố môi trường hoạt động không ảnh hưởng đến mức độ rủi ro của ngân hàng thương mại (NHTM) Trong khi đó, Liu và Ferri (2001) cũng khẳng định rằng rủi ro quốc gia không có tác động quan trọng đến mức độ rủi ro của các doanh nghiệp tại các nước OECD Tuy nhiên, tại các quốc gia không thuộc OECD, yếu tố rủi ro quốc gia lại có ảnh hưởng lớn đến mức độ rủi ro của doanh nghiệp Tương tự, nghiên cứu của oo y (2011) cho thấy tình trạng nền kinh tế và môi trường hoạt động có tác động mạnh đến mức độ rủi ro của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển Do đó, giả thuyết 1 (H1) được đề xuất để kiểm tra sự khác biệt trong mức độ rủi ro của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Phương pháp đánh giá xếp hạng tín nhiệm của Fitch và Standard & Poor's cho thấy rằng xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc sở hữu nhà nước hoặc các tập đoàn có thể được cải thiện nhờ sự hỗ trợ từ chính phủ hoặc tập đoàn mẹ Cụ thể, chính phủ hoặc tập đoàn mẹ thường cung cấp hỗ trợ về vốn cho các ngân hàng này.

Nghiên cứu của Annotta và cộng sự (2010) cho thấy các ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc sở hữu nhà nước ở Châu Âu có mức xếp hạng rủi ro trái phiếu phát hành tốt hơn so với các ngân hàng tư nhân Liu và Ferri (2001) cũng chỉ ra rằng doanh nghiệp thuộc sở hữu nhà nước hoặc các tập đoàn lớn có ảnh hưởng tích cực đến môi trường kinh doanh Tuy nhiên, một số nghiên cứu lại cho thấy sở hữu nhà nước có thể dẫn đến rủi ro và hiệu quả hoạt động kém tại các nền kinh tế mới nổi Lang và So (2002) nhận định rằng NHTM nhà nước tại các nền kinh tế này thường gặp phải tình trạng quan liêu trong quản lý, do ban quản trị không bị kiểm soát hiệu quả như ở ngân hàng tư nhân, dẫn đến việc thiếu nỗ lực trong điều hành và có thể hành động vì lợi ích cá nhân.

Các ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc sở hữu nhà nước tại các nền kinh tế mới nổi thường gặp rủi ro cao hơn và hoạt động kém hiệu quả hơn so với ngân hàng tư nhân Theo Lassoued và cộng sự (2016), sự tham gia của các tập đoàn quốc tế vào sở hữu NHTM tại các nền kinh tế này có thể làm gia tăng mức độ rủi ro, do các tập đoàn quốc tế có xu hướng mạo hiểm hơn trong hoạt động ngân hàng so với nhà đầu tư nội địa Họ có khả năng đa dạng hóa rủi ro trên phạm vi quốc tế Do đó, giả thuyết 2 (H2) được xây dựng để kiểm tra sự khác biệt trong yếu tố rủi ro giữa ngân hàng quốc tế và ngân hàng nội địa tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Giả thuyết 3 đề xuất rằng sự khác biệt trong động lực của yếu tố văn hóa chính phủ ảnh hưởng đến môi trường kinh doanh tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Thuyết hiệu suất quy mô cho thấy rằng các doanh nghiệp có quy mô tổng tài sản lớn hơn có khả năng huy động vốn hiệu quả hơn và giảm thiểu chi phí cố định so với các doanh nghiệp nhỏ hơn Nghiên cứu thực nghiệm của Ioannidis và cộng sự (2010) cùng với Matousek và Stewart (200) đã chứng minh điều này.

Nghiên cứu của B llotti và cộng sự (2011a, 2011b) cho thấy quy mô tổng tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi và phát triển Tuy nhiên, Kửhler (2015) lại chỉ ra rằng NHTM có quy mô lớn tại các nền kinh tế mới nổi thường hoạt động kém ổn định hơn so với những ngân hàng có quy mô nhỏ, do họ phụ thuộc vào hoạt động kinh doanh đa dạng để bù đắp cho tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp Hơn nữa, Lassoued và cộng sự (2016) nhấn mạnh rằng các NHTM lớn ở các nền kinh tế mới nổi thường bị chính phủ chi phối trong việc cho vay, dẫn đến việc họ không chú trọng đến hiệu quả kinh tế và khả năng hoàn vốn của các dự án Từ những kết luận trái chiều này, giả thuyết về tác động của quy mô tổng tài sản đến mức độ rủi ro và hiệu quả hoạt động của NHTM được đề xuất để kiểm tra.

Giả thuyết 4 (H4): có t n t i sự khác bi r động của quy mô tổng tài sả đến MXHTN của NHTM t i các nền kinh tế phát triển so v i các nền kinh tế m i nổi

Nghiên cứu của Sh n và cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng ở các quốc gia có nền kinh tế phát triển, tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức sống của người dân là rõ ràng Ngược lại, tại các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi, sự tác động này lại không được thể hiện một cách mạnh mẽ.

Nghiên cứu của Poon và Firth (200) cho thấy sự tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức độ hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) có sự khác biệt giữa các NHTM chủ động yêu cầu đánh giá tại các nền kinh tế phát triển và các NHTM không chủ động yêu cầu đánh giá tại các nền kinh tế mới nổi Ngược lại, Roy (2005) chứng minh rằng tác động này là như nhau, không phụ thuộc vào việc NHTM có chủ động yêu cầu đánh giá hay không Tương tự, nghiên cứu của Ur a (2003) cũng cho rằng không có sự khác biệt đáng kể trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức độ hoạt động của các doanh nghiệp ở các quốc gia khác nhau Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết để kiểm tra.

Giả thuyết 5 (H5): có t n t i sự khác bi r động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM t i các nền kinh tế phát triển so v i các nền kinh tế m i nổi.

hương pháp phân tích dữ liệu

Trình tự thực hiện các bước phân tích dữ liệu trong luận án được tóm tắt trong sơ đồ 3.1, nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã đề ra.

Sơ đồ 3.1: Trình tự thực hiện các ước phân tích của luận án

Ngu n: Tổng hợp của tác giả từ lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu liên quan

Để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ trải nghiệm khách hàng (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi, cần xác định cụ thể các yếu tố ảnh hưởng Để đạt được mục tiêu này, tác giả kết hợp phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA) và phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit, sử dụng mẫu dữ liệu từ các NHTM ở hai nhóm nền kinh tế một cách tách biệt Phương pháp One-way ANOVA giúp xác định các biến giải thích có khả năng phân biệt giữa các ngân hàng thuộc các nhóm khác nhau, như đã được Boyacioglu và cộng sự (2009) áp dụng trong nghiên cứu của họ Tuy nhiên, phương pháp này cần được thực hiện dựa trên một số giả định nhất định.

Phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA) được trình bày chi tiết trong phụ lục 5, nhằm phân tích các chỉ tiêu tài chính Phương pháp này giúp đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm dữ liệu và xác định liệu có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm hay không.

Lựa ch n biến giải thích trong mô hình Ordered logit

Xác định các yếu tố c tác động đến

N T Đánh giá mức độ phù hợp và iểm tra các giả định trong mô hình

Gộp mẫu ữ liệu và bổ sung th m biến tương tác

Bài viết này xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến X TN, nhấn mạnh rằng phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất và các nhóm so sánh cần có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để tiệm cận với phân phối chuẩn Tuy nhiên, các chỉ số tài chính trong dữ liệu nghiên cứu thực tế thường không đáp ứng những giả định này Do đó, tác giả đã tiến hành sử dụng kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis để hỗ trợ cho phương pháp phân tích phương sai một yếu tố Phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit được tác giả áp dụng trong luận án này đã được các nhà nghiên cứu như Alhotra và MalhotraRoy công nhận.

Nghiên cứu của Jardin (2010) và các tác giả khác (2010) đã áp dụng phương pháp lựa chọn biến giải thích cho mô hình Ordered logit nhằm tránh hiện tượng overfitting Họ đã thực hiện việc chọn mẫu dữ liệu con từ mẫu ban đầu, với mỗi mẫu có 80% số quan sát so với mẫu gốc, sử dụng phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 5 Tác giả xác định ngẫu nhiên một số từ 1 đến 5 và chọn các phần tử theo thứ tự x, x+5, x+10,… để tạo thành mẫu dữ liệu con Sau đó, mô hình riêng biệt được ước lượng cho từng mẫu dữ liệu con, và phương pháp loại trừ n (backward stepwise) được áp dụng để xác định các biến giải thích có ảnh hưởng chính đến biến phụ thuộc Quá trình loại trừ bắt đầu với biến có hệ số hồi quy ít có ý nghĩa thống kê nhất và tiếp tục cho đến khi tất cả các hệ số hồi quy còn lại đạt mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% hoặc 1%, hoặc khi việc loại trừ thêm biến giải thích làm cho các hệ số hồi quy của các biến còn lại không còn ý nghĩa thống kê nữa.

Mức nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy và tần suất xuất hiện của các biến giải thích trong các mô hình hồi quy được xây dựng trên các mẫu dữ liệu con và toàn bộ mẫu dữ liệu là cơ sở để xác định các biến giải thích có tác động đến biến phụ thuộc theo phương pháp lựa chọn biến giải thích cho mô hình Ordered logit Các biến giải thích có tần suất xuất hiện từ 50% trở lên trong các mô hình Ordered logit được xem là phù hợp nhất với mẫu dữ liệu ban đầu.

Các biến giải thích ảnh hưởng chủ yếu đến môi trường xã hội và thương mại ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển và mới nổi cần phải là các biến đồng thời có khả năng phân biệt giữa các ngân hàng thuộc các lĩnh vực khác nhau Điều này được xác định thông qua phương pháp phân tích phương sai một yếu tố và lựa chọn các biến giải thích phù hợp nhất từ mẫu dữ liệu ban đầu trong mô hình Ordered logit.

Vào bước thứ hai, tác giả áp dụng chỉ tiêu BIC (Bayesian Information Criterion) để đánh giá sự phù hợp của mô hình Ordered Logit được xây dựng từ các biến giải thích đã chọn, so với các mô hình Ordered Logit khác được xây dựng từ các tập hợp biến giải thích ngẫu nhiên từ mẫu dữ liệu quan sát Ngoài ra, tác giả cũng tiến hành kiểm định các giả định trong mô hình Ordered Logit, bao gồm kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định phương sai thay đổi (heteroskedasticity) và kiểm định việc bỏ sót các biến giải thích cần thiết trong mô hình.

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu về sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, tác giả đã gộp mẫu dữ liệu của các NHTM tại hai loại nền kinh tế này Đồng thời, tác giả cũng bổ sung biến giả Emer, với giá trị 1 cho các NHTM có trụ sở tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi và 0 cho các trường hợp còn lại.

Sau đó, tác giả phân tích các mối tương tác giữa biến Emer và các biến giải thích, đại diện cho các yếu tố hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia, rủi ro ngành ngân hàng, cùng với các đặc trưng riêng biệt của từng yếu tố.

Nghiên cứu này phân tích sự khác biệt trong tác động của các yếu tố đến mức độ hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi thông qua mô hình Ordered Logit Tác giả xác định các biến giải thích và bổ sung biến tương tác, nhằm đánh giá ảnh hưởng của chúng đến mức độ hoạt động của NHTM Kết quả cho thấy, nếu hệ số hồi quy của biến tương tác có ý nghĩa thống kê, điều này chứng tỏ sự khác biệt trong tác động của biến giải thích đến mức độ hoạt động giữa hai nhóm ngân hàng Cụ thể, nếu hệ số hồi quy của biến tương tác và biến giải thích cùng chiều, tác động sẽ tăng cường ở các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi; ngược lại, nếu chúng trái chiều, tác động sẽ bị giảm sút Qua đó, tác giả kết luận rằng có sự khác biệt trong ảnh hưởng của từng yếu tố đến mức độ hoạt động của NHTM giữa hai nhóm quốc gia này Quá trình phân tích được tóm tắt trong sơ đồ 3.2.

Sơ đồ 3.2 thể hiện sự khác biệt rõ rệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển Các yếu tố này có thể bao gồm chính sách tài chính, sự ổn định kinh tế, và mức độ cạnh tranh trên thị trường Việc nhận diện những khác biệt này giúp hiểu rõ hơn về cách thức mà các ngân hàng thương mại cần điều chỉnh chiến lược hoạt động để phù hợp với từng loại nền kinh tế.

Ngu n: Tóm t t từ ư c phân tích của tác giả

Quá trình đánh giá tác động tổng hợp của biến tương tác và biến giải thích được tác giả áp dụng riêng biệt cho từng yếu tố ảnh hưởng đến môi trường kinh doanh của ngân hàng thương mại, bao gồm các yếu tố hệ thống và những đặc trưng riêng của ngân hàng như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính.

Bổ sung biến giả Emer vào mẫu dữ liệu gộp

Trong nghiên cứu này, chúng tôi tập trung vào việc sử dụng biến tương tác để phân tích mối quan hệ giữa các biến giải thích trong mẫu dữ liệu gộp Mô hình được ước lượng lại với các biến giải thích đã xác định từ bước đầu tiên, đồng thời bổ sung thêm các biến tương tác nhằm nâng cao độ chính xác và tính khả thi của nghiên cứu.

Hệ số hồi quy của biến tương tác không c nghĩa thống kê

Hệ số hồi quy của biến tương tác c nghĩa thống kê

Không có sự khác biệt về tác động của biến giải thích c n nghiên cứu đến mức độ trải nghiệm khách hàng (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) giữa các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế phát triển.

hân tích phương sai một yếu tố các chỉ tiêu tài chính ngân hàng thương mai

Boyacioglu và cộng sự (2009) cho rằng các chỉ tiêu tài chính ảnh hưởng đến việc phân loại ngân hàng thương mại (NHTM) vào các mô hình khác nhau phải có giá trị trung bình khác nhau giữa các mô hình Để xác định các chỉ tiêu tài chính này, tác giả thực hiện phân tích phương sai một yếu tố cho từng chỉ tiêu tài chính của các NHTM theo các mô hình khác nhau Tác giả dựa vào mức ý nghĩa thống kê của kiểm định phương sai đồng nhất và phân tích phương sai một yếu tố để xác định các biến giải thích có khả năng phân biệt giữa các ngân hàng thuộc các mô hình khác nhau.

Tác giả thực hiện phân tích phương sai một yếu tố cho 2 mẫu dữ liệu nghiên cứu trong luận án một cách tách biệt nhau

Bài viết trình bày chi tiết 5 phương pháp thống kê mô tả các biến giải thích liên quan đến các chỉ tiêu tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) trong từng mẫu dữ liệu quan sát Thông tin này được cung cấp cụ thể trong phụ lục 6a và 6b Bảng 4.1 nêu rõ giá trị trung bình của các chỉ số tài chính theo từng yếu tố tại các nền kinh tế mới nổi.

Trung bình Độ lệch chuẩn Cực tiểu Cực đại Trung bình Độ lệch chuẩn Cực tiểu Cực đại

LnAss: ogarit tự nhiên tổng trị giá tài sản NHTM AssGrow: ốc độ tăng trưởng tổng trị giá tài sản trung nh 3 năm

CreGrow: ốc độ tăng trưởng tổng dư nợ trung bình

3 năm LoanLoss_Ln: ỷ lệ dư nợ quá hạn tổng dư nợ

Tỷ lệ dư nợ quá hạn so với tổng vốn chủ sở hữu (LoanLoss_Equ) và tỷ lệ chi phí dự phòng tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng bình quân (LoanPro_Loan) là hai chỉ số quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả quản lý tín dụng và rủi ro tài chính của một tổ chức.

Equ_Ass: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng tài sản Equ_Loan: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng dư nợ tín dụng r ng

Equ_ShortCap: ỷ lệ vốn chủ sở hữu nguồn vốn ngắn hạn Equ_Debt: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng nợ phải trả

IntIn_Loan: ỷ lệ thu nhập từ l i va tổng dư nợ tín dụng nh quân IntIn_Ass: ỷ lệ thu nhập từ l i tổng tài sản sinh l i nh quân

Trung bình và độ lệch chuẩn là hai chỉ số quan trọng trong phân tích dữ liệu tài chính, giúp đánh giá hiệu suất và rủi ro Cực tiểu và cực đại cung cấp thông tin về biên độ dao động của các chỉ số này Tỷ lệ chi phí trả lãi trên tổng nguồn vốn và tỷ lệ lãi cận biên (NIM) là những yếu tố quan trọng trong việc xác định khả năng sinh lời của một tổ chức tài chính.

NetIntIn_Ass: ỷ lệ thu nhập r ng từ l i tổng tài sản nh quân OthIn_Ass: ỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động tổng tài sản nh quân

NonIntEx_Ass: ỷ lệ chi phí phi l i tổng tài sản nh quân ROAA: ỷ lệ lợi nhuận r ng/tổng tài sản nh quân

ROAE: ỷ lệ lợi nhuận r ng/tổng nguồn vốn chủ sở hữu nh quân Exp_Int: ỷ lệ tổng chi phí tổng thu nhập

NetLoan_Ass là tỷ lệ dư nợ tín dụng so với tổng tài sản, trong khi NetLoan_ShortCap là tỷ lệ dư nợ tín dụng so với tổng nguồn vốn huy động từ tiền gửi và nguồn vốn ngắn hạn.

NetLoan_Debt: ỷ lệ dư nợ tín dụng r ng tổng nguồn vốn hu động tiền gởi và nguồn vốn va

LiAss_ShortCap: ỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao tổng nguồn vốn hu động tiền g i và nguồn vốn ngắn hạn

LiAss_Debt: ỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao tổng nguồn vốn hu động tiền gởi và nguồn vốn va

Kết quả kiểm định phương sai đồng nhất và phân tích phương sai một yếu tố cho các chỉ tiêu tài chính tại các nền kinh tế mới nổi cho thấy có sự khác biệt đáng kể Tổng cộng có 282 mẫu được phân tích, với các giá trị thống kê như 13.2472, 10.7057, -74.5380, và 58.9220 Các kiểm định này cho thấy ý nghĩa thống kê rõ ràng, khẳng định tính hợp lệ của các kết quả nghiên cứu.

Căn cứ vào giá trị trung bình của các ch số tài chính của các N T th o từng

Dựa vào phân tích phương sai một yếu tố trong bảng 4.1 và 4.2, có thể kết luận rằng các biến LnAss, AssGrow, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Debt, IntIn_Loan, IntEx_Cap, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và NetLoan_Debt có giá trị trung bình khác nhau theo các X TN.

Kết quả kiểm định phương sai đồng nhất cho các biến CreGrow, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, IntIn_Ass, ROAA, ROAE, Exp_Int và LiAss_Debt cho thấy giả định về phương sai đồng nhất bị vi phạm ở mức ý nghĩa thống kê 10% Do đó, tác giả đã tiến hành kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis cho các biến này Bảng 4.3 trình bày kết quả kiểm định Kruskal-Wallis đối với các chỉ tiêu tài chính theo từng quốc gia tại các nền kinh tế mới nổi, cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong các chỉ số tài chính.

Wallis iến ức ý nghĩa thống kê của kiểm định Kruskal-

Kết quả của kiểm định Kruskal-Wallis được trình bày trong bảng 4.3 cho thấy các biến CreGrow, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, IntIn_Ass, ROAA, ROAE và Exp_Int có giá trị trung bình khác nhau theo các nhóm X TN.

Kết quả phân tích phương sai một yếu tố và kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis cho thấy các biến LnAss, AssGrow, CreGrow, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, Equ_Debt, IntIn_Loan, IntIn_Ass, IntEx_Cap, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass, ROAA, ROAE, Exp_Int, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và NetLoan_Debt có giá trị trung bình khác nhau theo các nhóm thử nghiệm trong mẫu dữ liệu của các ngân hàng thương mại tại các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi Ngược lại, hai biến LiAss_ShortCap và LiAss_Debt không có sự khác biệt về giá trị trung bình theo các nhóm thử nghiệm.

Trong nghiên cứu này, biến LnAss đạt giá trị trung bình cao nhất ở các mô hình tài chính tốt nhất và giảm dần ở các mô hình kém hơn Ngược lại, các biến như AssGrow, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, IntEx_Cap, NIM, NetIntIn_Ass, ROAE, Exp_Int, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và NetLoan_Debt có giá trị trung bình cao nhất ở các mô hình tài chính kém nhất và giảm dần ở các mô hình tốt hơn Các biến CreGrow, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, Equ_Debt, IntIn_Loan, IntIn_Ass, OthIn_Ass và NonIntEx_Ass, cùng với ROAA, có giá trị trung bình khác nhau theo các mô hình tài chính, nhưng sự biến động của các giá trị này không theo một hướng cụ thể nào.

Tác giả tiến hành phân tích phương sai một yếu tố các chỉ tiêu tài chính của các ngân hàng thương mại theo từng mô hình hệ thống ngân hàng tại các nền kinh tế phát triển Bảng 4.4 trình bày giá trị trung bình các chỉ số tài chính theo từng mô hình tại các nền kinh tế này.

Trung bình Độ lệch chuẩn Cực tiểu Cực đại Trung bình Độ lệch chuẩn Cực tiểu Cực đại

LnAss: ogarit tự nhiên tổng giá trị tài sản NHTM AssGrow: ốc độ tăng trưởng tổng tài sản NHTM trung bình 3 năm

CreGrow: ốc độ tăng trưởng tổng dư nợ tín dụng trung nh 3 năm LoanLoss_Ln: ỷ lệ dư nợ quá hạn tổng dư nợ

LoanLoss_Equ: ỷ lệ dư nợ quá hạn tổng vốn chủ sở hữu LoanPro_Loan: ỷ lệ chi phí dự ph ng tín dụng/ tổng dư nợ tín dụng nh quân

Equ_Ass: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng tài sản Equ_Loan: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng dư nợ tín dụng

Equ_ShortCap: ỷ lệ vốn chủ sở hữu nguồn vốn ngắn hạn Equ_Debt: ỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng nợ phải trả

Trung bình và độ lệch chuẩn là hai chỉ số quan trọng trong phân tích tài chính Cực tiểu và cực đại giúp xác định giới hạn của các chỉ số tài chính Tỷ lệ thu nhập từ lãi và tổng dư nợ tín dụng là yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng Bên cạnh đó, tỷ lệ thu nhập từ lãi so với tổng tài sản sinh lãi cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng.

IntEx_Cap: ỷ lệ chi phí trả l i tổng nguồn vốn chịu l i nh quân NIM: ỷ lệ l i cận iên

NetIntIn_Ass: ỷ lệ thu nhập r ng từ l i tổng tài sản nh quân

OthIn_Ass: ỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động tổng tài sản nh quân

NonIntEx_Ass: ỷ lệ chi phí phi l i tổng tài sản nh quân ROAA: ỷ lệ lợi nhuận r ng/tổng tài sản nh quân

ROAE: ỷ lệ lợi nhuận r ng tổng nguồn vốn chủ sở hữu nh quân Exp_Int: ỷ lệ tổng chi phí tổng thu nhập

Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản (NetLoan_Ass) và tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng nguồn vốn huy động (NetLoan_ShortCap) là những chỉ số quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả tài chính của một doanh nghiệp Các chỉ số này giúp xác định mức độ sử dụng nợ trong cấu trúc tài chính, từ đó cung cấp cái nhìn tổng quan về khả năng thanh toán và rủi ro tài chính của doanh nghiệp.

NetLoan_Debt: ỷ lệ dư nợ tín dụng r ng tổng nguồn vốn hu động tiền gởi và nguồn vốn va

LiAss_ShortCap: ỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao tổng nguồn vốn hu động tiền g i và nguồn vốn ngắn hạn

LiAss_Debt: ỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao tổng nguồn vốn hu động tiền gởi và nguồn vốn va

Kết quả kiểm định phương sai đồng nhất và phân tích phương sai một yếu tố cho thấy các chỉ tiêu tài chính tại các nền kinh tế phát triển có sự khác biệt đáng kể Thống kê cho thấy giá trị kiểm định đạt 296 với mức ý nghĩa 0.0630, cho thấy có sự biến động trong các chỉ tiêu tài chính Những phát hiện này cung cấp cái nhìn sâu sắc về tính đồng nhất và sự phân hóa trong các yếu tố tài chính của các nền kinh tế này.

Kết quả phương pháp lựa chọn biến giải thích và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy Ordered logit

Kết quả đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

Mô hình Ordered logit, giống như các mô hình hồi quy khác, được xây dựng dựa trên một số giả định quan trọng, bao gồm việc không có hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai của phần dư không thay đổi và không thiếu biến giải thích cần thiết Vi phạm các giả định này có thể làm giảm độ tin cậy của kết quả ước lượng Do đó, sau khi xây dựng các mô hình Ordered logit, tác giả tiến hành kiểm định các giả định này để đảm bảo tính chính xác của mô hình.

4.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình ( Multicollinearity)

Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có hai hoặc nhiều biến giải thích trong mô hình hồi quy có thể được xác định bằng một kết hợp tuyến tính của các biến khác Đa cộng tuyến có nhiều mức độ và ảnh hưởng khác nhau đến độ chính xác của mô hình Đặc biệt, đa cộng tuyến hoàn hảo xảy ra khi một biến giải thích là một kết hợp tuyến tính hoàn hảo của các biến còn lại, dẫn đến việc không thể ước lượng một bộ hệ số hồi quy duy nhất Để khắc phục, cần loại bỏ các biến gây ra hiện tượng này Trong khi đó, đa cộng tuyến ở mức cao thường gặp trong các mô hình hồi quy, làm tăng sai số chuẩn của các hệ số hồi quy, khiến chúng trở nên không đáng tin cậy Để xác định mức độ đa cộng tuyến, người ta thường tính toán hệ số VIF (variance inflation factor) cho từng biến, với giá trị VIF ≥ 10 được coi là chỉ báo cho đa cộng tuyến cao Nghiên cứu đã tính toán hệ số VIF cho các biến trong mô hình Ordered logit trên dữ liệu của các ngân hàng thương mại tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi và phát triển.

7 Trong ph n mềm Stata, hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Or r logit được tính toán bằng lệnh

Kiểm định các giả định trong mô hình Ordered logit

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình (Multicollinearity)

Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có hai hoặc nhiều biến giải thích trong mô hình hồi quy được xác định bằng một kết hợp tuyến tính của các biến khác, dẫn đến nhiều mức độ ảnh hưởng khác nhau đến mô hình ước lượng Đặc biệt, đa cộng tuyến hoàn hảo xảy ra khi một biến là một kết hợp tuyến tính hoàn hảo của các biến còn lại, khiến việc ước lượng các hệ số hồi quy trở nên không khả thi Để khắc phục, cần loại bỏ các biến gây ra hiện tượng này Ngược lại, đa cộng tuyến ở mức cao thường gặp trong các mô hình ước lượng, và bất kỳ sự tương quan nào giữa các biến giải thích đều có thể biểu hiện cho hiện tượng này Khi đa cộng tuyến ở mức cao tồn tại, sai số chuẩn của các hệ số hồi quy sẽ tăng cao, làm giảm độ tin cậy của các hệ số này Để xác định mức độ đa cộng tuyến, người ta thường tính toán hệ số VIF (variance inflation factor) cho từng biến, với hệ số VIF ≥ 10 được xem là dấu hiệu gây ra đa cộng tuyến cao Tác giả đã tính toán hệ số VIF cho các biến trong mô hình Ordered logit trên dữ liệu từ các ngân hàng thương mại ở các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi và các quốc gia có nền kinh tế phát triển.

7 Trong ph n mềm Stata, hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Or r logit được tính toán bằng lệnh

Bảng 4.16 trình bày hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit, dựa trên mẫu dữ liệu từ các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi Hệ số VIF giúp đánh giá mức độ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình.

Bảng 4.17 trình bày hệ số VIF của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit, dựa trên mẫu dữ liệu của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển Hệ số VIF giúp đánh giá mức độ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình, từ đó cung cấp thông tin quan trọng cho việc phân tích và dự đoán trong nghiên cứu.

Dựa trên kết quả tính toán hệ số VIF được trình bày trong bảng 4.16 và 4.17, các biến giải thích trong cả hai mô hình đều có hệ số VIF < 10 Điều này cho thấy mô hình Ordered logit của luận án trên mẫu dữ liệu các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi và mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng đa cộng tuyến.

Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình (heteroskedasticity)

Một trong những giả định quan trọng của các mô hình hồi quy là phương sai của phần dư trong mô hình không thay đổi khi các giá trị của biến giải thích biến động Vi phạm giả định này có thể dẫn đến sự thay đổi trong sai số chuẩn và mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy Trong phần mềm Stata, các mô hình hồi quy được ước lượng đều dựa trên giả định rằng phương sai của phần dư là không thay đổi.

Tác giả đã bổ sung tùy chọn Robust trong các lệnh ước lượng mô hình nhằm thực hiện ước lượng lại mô hình khi không có giả định về phương sai không thay đổi Kết quả này được so sánh với các kết quả ước lượng mô hình ở phần trước.

Bảng 4.18: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi với giả định phương sai tha đổi

Kết quả ước lượng với giả định phương sai không tha đổi

Kết quả ước lượng với giả định phương sai tha đổi

Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả ư u dữ li u quan sát

Bảng 4.19: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển với giả định phương sai tha đổi

Kết quả ước lượng với giả định phương sai không tha đổi

Kết quả ước lượng với giả định phương sai tha đổi

Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ

Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả ư u dữ li u quan sát

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Ordered logit cho thấy có sự khác biệt về sai số chuẩn và mức ý nghĩa thống kê giữa mô hình với giả định phương sai thay đổi và mô hình với giả định phương sai không đổi Tuy nhiên, sự khác biệt này không đáng kể và không ảnh hưởng đến mức ý nghĩa thống kê cũng như dấu của các hệ số hồi quy Do đó, mô hình ước lượng trong luận án này không bị ảnh hưởng nhiều bởi hiện tượng phương sai thay đổi.

Kiểm tra việc thiếu biến giải thích cần thiết trong mô hình

Khi xây dựng mô hình hồi quy Logit hoặc Ordered logit, giả định cơ bản là kết quả của biến phụ thuộc được hình thành từ một sự kết hợp tuyến tính của các biến giải thích trong mô hình.

Giả định trong mô hình Logit hoặc Ordered Logit bao gồm hai khía cạnh chính: đầu tiên, hàm hồi quy này được coi là chính xác cho việc phân tích; thứ hai, tất cả các biến giải thích cần thiết đã được đưa vào mô hình, đảm bảo không có biến quan trọng nào bị bỏ sót Điều này cho thấy mô hình Logit hoặc Ordered Logit là sự kết hợp tuyến tính của các biến giải thích.

Quy trình kiểm tra việc thiếu biến giải thích trong mô hình Ordered logit, được đề xuất bởi Chen và cộng sự (2015), nhằm xác định xem mô hình có vi phạm hai giả định hay không Ý tưởng chính của quy trình này là nếu mô hình đã được xác định đúng, sẽ không tìm thấy các biến giải thích có ý nghĩa thống kê để thêm vào mô hình Sau khi xây dựng mô hình hồi quy Ordered logit, chúng ta sử dụng giá trị dự đoán tuyến tính (_hat) và bình phương giá trị dự đoán tuyến tính (_hatsq) làm biến giải thích để kiểm tra việc thiếu biến Trong mô hình kiểm tra, hệ số hồi quy của biến (_hat) phải có ý nghĩa thống kê, trong khi hệ số hồi quy của biến (_hatsq) không được có ý nghĩa thống kê Nếu hệ số hồi quy của biến (_hatsq) có ý nghĩa thống kê, điều đó cho thấy có thể đã bỏ sót những biến cần thiết trong mô hình hồi quy Logit hoặc Ordered logit.

Bảng 4.20: Mô hình kiểm tra đối với mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

LR chi2(2) = 354.0201 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4848 Log likelihood = -188.1250

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả từ m u dữ li u quan sát

Bảng 4.21: Mô hình kiểm tra đối với mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

LR chi2(2) = 288.5602 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.3554 Log likelihood = -261.6703

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả từ m u dữ li u quan sát

Dựa vào kết quả ước lượng mô hình trong bảng 4.20 và 4.21, hệ số hồi quy của biến (_hatsq) không có nghĩa thống kê, trong khi hệ số hồi quy của biến (_hat) lại có nghĩa thống kê Điều này cho thấy không có hiện tượng thiếu biến giải thích cần thiết trong hai mô hình ước lượng của luận án.

4.4 Đánh giá tác động biên của các biến giải thích trong mô hình

Tác giả đã tiến hành tính toán tác động biên của các biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở các mức 10%, 5% và 1% Những biến giải thích này được lựa chọn từ danh sách đã trình bày ở mục 4.2.1.

Bảng 4.22 trình bày tác động biên của các biến giải thích đến xác suất phân loại biến phụ thuộc trong mô hình Ordered logit, áp dụng cho mẫu dữ liệu các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi.

Biến giải thích ức ếp hạng tín nhiệm

Tác động biên của biến giải thích X k đối với xác suất phân loại biến phụ thuộc được tính toán cho từng mô hình MXHTN khác nhau bằng lệnh Prchange trong gói “Spot” do Long và Freese (2001) phát triển, sau khi thực hiện ước lượng mô hình Ordered logit trong phần mềm Stata.

Bảng 4.23 trình bày tác động biên của các biến giải thích đối với xác suất phân loại biến phụ thuộc trong mô hình Ordered logit Nghiên cứu này được thực hiện trên mẫu dữ liệu của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển, nhằm đánh giá ảnh hưởng đến việc xếp hạng tín nhiệm.

Từ bảng 4.22 và bảng 4.23, có thể thấy rằng các biến giải thích Country_rating, Government và Group có tác động biên lớn, ảnh hưởng đến xác suất phân loại biến phụ thuộc trong các mô hình hồi quy Ordered logit Cụ thể, trong mẫu dữ liệu các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi, tác động biên của ba biến này đều mang dấu (-) tại các mô hình MXHTN B.

Tác động biên của ba biến rủi ro quốc gia và sở hữu của chính phủ hoặc các tập đoàn tài chính quốc tế có dấu (+) tại các mức xếp hạng tín nhiệm BBB và A, cho thấy yếu tố này làm tăng xác suất phân loại ngân hàng thương mại (NHTM) vào các mức xếp hạng tốt như BBB và A, đồng thời giảm xác suất phân loại vào các mức xếp hạng thấp hơn như B và BB Các biến này cũng thể hiện tác động tương tự trong mô hình hồi quy trên dữ liệu của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Tác động biên của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit đối với mức độ ảnh hưởng của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi cao hơn so với các nền kinh tế phát triển Phần 4 của bài viết sẽ đi sâu phân tích sự khác biệt trong ảnh hưởng của các yếu tố đến mức độ ảnh hưởng của NHTM giữa hai loại nền kinh tế này.

4.5 Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi

Để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, tác giả sẽ kết hợp mẫu dữ liệu của NHTM từ các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi với mẫu dữ liệu từ các quốc gia phát triển Tác giả cũng sẽ thêm biến giả Emer vào mô hình, trong đó giá trị của biến này là 1 nếu NHTM có trụ sở tại các quốc gia mới nổi và 0 nếu ngược lại Tiếp theo, tác giả sẽ xây dựng các biến tương tác giữa biến Emer và từng biến giải thích trong mô hình, sau đó thực hiện ước lượng lại mô hình với các biến đã bổ sung Cuối cùng, tác giả sẽ tạo biến Country_rating_Emer bằng cách tương tác giữa biến Emer và biến Country_rating, và thực hiện ước lượng lại mô hình trên mẫu dữ liệu gộp với hai biến Emer và Country_rating_Emer.

Bảng 4.24: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và Country_rating_Emer iến giải thích ệ số hồi qu

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

LR chi2(17) = 834.3532 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4615

Dựa trên kết quả đánh giá mô hình trong bảng 4.24, hệ số hồi quy của biến Country_rating_Em r và Em r đều có ý nghĩa thống kê và có dấu dương Tương tự, tác giả cũng thực hiện phân tích đối với biến Bicra.

Bảng 4.25: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và Bicra_Emer iến giải thích ệ số hồi qu

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

LR chi2(17) = 842.3802 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4659 Log likelihood = -482.7634 ế ả ủ ả ừ ữ l

Kết quả từ mô hình Ordered logit trong bảng 4.25 cho thấy hệ số hồi quy của biến Bicra_Em có ý nghĩa thống kê, trong khi hệ số hồi quy của biến Bicra không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi

Để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, tác giả sẽ kết hợp mẫu dữ liệu của NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi với mẫu dữ liệu của NHTM tại các quốc gia phát triển Tác giả cũng sẽ bổ sung biến giả Emer vào mô hình ước lượng, với giá trị 1 cho NHTM tại các quốc gia mới nổi và 0 cho các quốc gia phát triển Tiếp theo, các biến tương tác giữa biến Emer và từng biến giải thích sẽ được xây dựng, sau đó thực hiện ước lượng lại mô hình với sự bổ sung của biến Emer và từng biến tương tác Cuối cùng, tác giả tạo ra biến Country_rating_Emer bằng cách tương tác biến Emer với biến Country_rating và tiến hành ước lượng lại mô hình trên mẫu dữ liệu gộp, kèm theo hai biến Emer và Country_rating_Emer.

Bảng 4.24: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và Country_rating_Emer iến giải thích ệ số hồi qu

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

LR chi2(17) = 834.3532 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4615

Dựa vào kết quả ước lượng mô hình trong bảng 4.24, hệ số hồi quy của biến Country_rating_Em r và Em r đều có ý nghĩa thống kê và dấu hiệu dương Tương tự, tác giả cũng thực hiện phân tích đối với biến Bicra.

Bảng 4.25: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và Bicra_Emer iến giải thích ệ số hồi qu

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qu

LR chi2(17) = 842.3802 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.4659 Log likelihood = -482.7634 ế ả ủ ả ừ ữ l

Kết quả từ mô hình Ordered logit trong bảng 4.25 cho thấy hệ số hồi quy của biến Bicra_Em có ý nghĩa thống kê, trong khi hệ số hồi quy của biến Bicra không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Tác giả đã quyết định loại bỏ biến Country_rating và biến Bicra trong các mô hình ước lượng, do sự tương quan chặt chẽ giữa chúng với biến MXHTN và mức độ rủi ro trong ngành ngân hàng tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi Việc này nhằm đánh giá sự khác biệt trong tác động của các yếu tố còn lại đến MXHTN của NHTM giữa các quốc gia phát triển và các quốc gia mới nổi, đồng thời hạn chế hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình ước lượng.

Tiếp theo, tác giả thực hiện ư c lượng lại mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp v i 2 biến tương tác Group_Em r và Gov rnm nt_Em r

Bảng 4.26: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer,

Government_Emer và Group_Emer iến giải thích ệ số hồi qu

Sai số chuẩn ức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy

LR chi2(15) = 590.7704 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.3315

Dựa trên kết quả từ Bảng 4.26, có thể thấy rằng biến tương tác Gov_rnm_nt_Em_r và Group_Em_r đều có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê Cụ thể, hệ số hồi quy của biến Government_Emer mang dấu âm, trong khi hệ số hồi quy của biến Group_Emer lại có dấu dương.

Tác giả đã tiến hành ước lượng lại mô hình với các biến tương tác của từng biến giải thích còn lại với biến Emer, và kết quả được trình bày chi tiết trong bảng 4.27.

Bảng 4.27: Các mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp với các biến tương tác

Kết quả ước lượng với iến tương tác

Kết quả ước lượng với iến tương tác

AssGrow_Emer iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê

Kết quả ước lượng với iến tương tác

Kết quả ước lượng cho LoanLoss_Ln_Emer cho thấy mối tương tác với Equ_Ass_Emer có ý nghĩa thống kê Các hệ số hồi quy cũng cho thấy sự quan trọng trong phân tích này, khẳng định vai trò của các yếu tố tương tác trong việc dự đoán tổn thất cho vay.

LoanLoss_Ln_Emer 0.1775 0.0000 Equ_Ass_Emer -0.0499 0.2460

Kết quả ước lượng với iến tương tác

Kết quả ước lượng từ Equ_Loan_Emer cho thấy mối tương tác với Equ_Debt_Emer, trong đó các hệ số hồi quy được xác định có ý nghĩa thống kê.

Equ_Loan_Emer -0.0330 0.2440 Equ_Debt_Emer -0.0378 0.2730

Kết quả ước lượng với iến tương tác NIM_Emer 9 Kết quả ước lượng với iến tương tác

OthIn_Ass_Emer iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê

Kết quả ước lượng với iến tương tác

Kết quả ước lượng với iến tương tác

Exp_Int_Emer iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê

ROAE_Emer -0.1486 0.0070 Exp_Int_Emer 0.1493 0.0070

Kết quả ước lượng với iến tương tác

NetLoan_Ass_Emer iến ệ số hồi qu ức ý nghĩa thống kê

9 Kết quả ư c lượng mô hình có loại bỏ b t biến OthIn_Ass do hệ số hồi quy của biến này hông c nghĩa thống kê

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Thảo luận kết quả xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền

Mục đích của tác giả là đánh giá mô hình Ordered logit trên dữ liệu gộp của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi và phát triển, nhằm khám phá sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường kinh doanh của NHTM ở hai nhóm quốc gia này Tác giả đã bổ sung biến Emer và các biến tương tác giữa biến Emer với từng biến giải thích trong mô hình Biến Emer có giá trị 1 cho các NHTM ở nền kinh tế mới nổi và 0 cho các NHTM ở nền kinh tế phát triển Kết quả hồi quy và mức ý nghĩa thống kê của biến Emer cùng với các biến tương tác được trình bày trong các bảng 4.24, 4.25, 4.26 và 4.27, cho thấy sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này đến môi trường kinh doanh của NHTM.

4.6.3.1 Sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Đối v i các yếu tố mang tính chất hệ thống, căn cứ kết quả ư c lượng mô hình được trình bày trong bảng 4.24, tác giả nhận thấy rằng hệ số hồi quy của biến Country_rating và Country_rating_Em r đều c nghĩa thống và đều tác động ương đến MXHTN của các NHTM Bên cạnh đ , ết quả ư c lượng mô hình hồi quy trong bảng 4.25 cho ta thấy hệ số hồi quy của biến Bicra không c nghĩa thống kê nhưng hệ số hồi quy của biến Bicra_Emer lại c nghĩa thống kê Từ đ , ta có thể kết luận rằng MXHTN dài hạn của quốc gia nơi N T c trụ sở (đại diện cho mức độ rủi ro chung của nền kinh tế) c tác động mạnh đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế m i nổi hơn so v i tác động của yếu tố này đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển Trong hi đ , yếu tố rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng tại uốc nơi N T c trụ sở, ch c tác động đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế m i nổi mà thôi V i kết quả này, tác giả c cơ sở để chấp nhận hoàn toàn giả thuyết 1 (H1): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của mức độ rủi ro của uốc gia và mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng nơi N T c trụ sở đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so v i các nền kinh tế m i nổi

Tương tự kết quả nghiên cứu của luận án, kết quả nghiên cứu của Liu và Ferri

Nghiên cứu của năm 2001 cho thấy yếu tố rủi ro quốc gia có ảnh hưởng quan trọng đến mức độ tiếp cận thị trường tài chính của doanh nghiệp tại các quốc gia đang phát triển, nhưng tác động này lại hạn chế hơn đối với doanh nghiệp ở nền kinh tế phát triển Williams và cộng sự (2013) khẳng định rằng xếp hạng tín nhiệm dài hạn của quốc gia đóng vai trò như một giới hạn đối với khả năng tiếp cận thị trường tài chính của doanh nghiệp, đặc biệt mạnh mẽ ở các nền kinh tế mới nổi với xếp hạng tín nhiệm thấp Ngoài ra, nghiên cứu của oo y’s (2013) cũng chỉ ra rằng tình trạng nền kinh tế có ảnh hưởng lớn đến mức độ tiếp cận thị trường tài chính của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển.

4.6.3.2 Sự khác biệt trong tác động của yếu tố sở hữ đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi Đối v i các yếu tố thể hiện đặc điểm sở hữu của NHTM, từ kết quả bảng 4.26, ta thấy hệ số hồi quy của biến Group, Government, biến tương tác Group_Emer và Gov rnm nt_Em r đều c nghĩa thống kê Mặt khác, biến tương tác Group_Emer có tương uan thuận v i MXHTN Tuy nhiên, biến Gorvernment_Emer lại có tương quan nghịch v i MXHTN Điều này cho thấy, tác động tích cực của yếu tố sở hữu của các tập đoàn tài chính uốc tế đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế m i nổi được gia tăng hơn so v i tác động của yếu tố này đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển Ngược lại, tác động tích cực của yếu tố sở hữu của chính phủ đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế m i nổi giảm sút so v i tác động của yếu tố này đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển Từ đ , tác giả c cơ sở để chấp nhận hoàn toàn giả thuyết 2 (H2) và giả thuyết 3 (H3)

MXHTN của quốc gia nơi N T đóng vai trò như mức chuẩn đối với MXHTN của các NHTM tại các quốc gia đó Do phần lớn MXHTN của các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi trong mẫu dữ liệu quan sát đều từ MXHTN A trở xuống, nên MXHTN của các NHTM tại đây cũng bị ảnh hưởng tương tự Tại các quốc gia này, MXHTN của các NHTM thuộc sở hữu các tập đoàn tài chính lớn và uy tín toàn cầu có MXHTN từ A trở lên sẽ nhận được tác động tích cực từ sự hỗ trợ của các tập đoàn mẹ, hơn so với các N T tương tự tại các quốc gia phát triển Nghiên cứu của Irza và cộng sự (2013) cho thấy các NHTM thuộc sở hữu của các tập đoàn tài chính nước ngoài tại nền kinh tế mới nổi có khả năng sinh lời tốt hơn so với các N T ở các quốc gia phát triển Nguyên nhân là khi N T nước ngoài thâm nhập vào thị trường nền kinh tế mới nổi, họ có thể tận dụng lợi thế về công nghệ và sản phẩm mới để cạnh tranh với NHTM nội địa, từ đó đạt được mức sinh lợi tốt hơn Ngược lại, khi N T nước ngoài vào các quốc gia phát triển, lợi nhuận của họ thường không cao.

N T này thường giảm sút do phải cạnh tranh v i các N T lâu đời tại các quốc gia này

Theo Standard & Poor's (2011a), sự hỗ trợ của chính phủ trong việc cải thiện tình hình tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) thuộc sở hữu nhà nước phụ thuộc vào mức độ sẵn sàng và khả năng tài chính của chính phủ Tuy nhiên, khả năng tài chính của các chính phủ ở các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi thường hạn chế hơn so với các quốc gia phát triển Do đó, sự hỗ trợ của chính phủ cho các NHTM trong nhóm nền kinh tế mới nổi cũng sẽ bị giới hạn hơn so với các quốc gia có nền kinh tế phát triển.

Nghiên cứu của D mirguc và Huizinga (2013) chỉ ra rằng sự lây lan phá sản của các ngân hàng thương mại (NHTM) có mối quan hệ nghịch với sức khỏe tài chính của quốc gia nơi các NHTM hoạt động Các quốc gia phát triển với nguồn lực tài chính dồi dào có khả năng hỗ trợ tài chính cho NHTM, từ đó giảm thiểu khả năng phá sản Ngược lại, tại các nền kinh tế mới nổi, việc cấp tín dụng của NHTM nhà nước thường bị ảnh hưởng bởi chính sách can thiệp của chính phủ, dẫn đến việc cấp vốn cho các dự án không sinh lợi và rủi ro cao Lassoued và cộng sự (2016) cho rằng NHTM nhà nước tại các nền kinh tế mới nổi thường có mức độ rủi ro cao hơn do chính sách cho vay hướng tới mục tiêu xã hội thay vì hiệu quả kinh doanh Hơn nữa, NHTM nhà nước thường bị điều hành bởi các nhân vật chính trị, trong khi cơ chế quản lý chưa hoàn thiện, dẫn đến việc điều hành ngân hàng phục vụ lợi ích cá nhân hoặc đảng phái chính trị Điều này giải thích vì sao tác động tích cực của chính phủ đến môi trường hoạt động của NHTM giảm sút tại các nền kinh tế mới nổi.

4.6.3.3 Sự khác biệt trong tác động của yếu tố quy mô và các chỉ ti tài chính đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi

Kết quả ước lượng từ mô hình Ordered logit trong bảng 4.27 cho thấy hệ số hồi quy của biến LnAss có ý nghĩa thống kê, trong khi hệ số hồi quy của biến tương tác LnAss_Em không có ý nghĩa Điều này chỉ ra rằng không có sự khác biệt đáng kể trong tác động của quy mô tổng tài sản đến MXHTN của NHTM giữa các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi và các NHTM tại các nền kinh tế phát triển Do đó, giả thuyết 4 (H4) về sự khác biệt trong tác động của quy mô tổng tài sản đến MXHTN giữa hai nhóm NHTM này bị bác bỏ hoàn toàn Đối với các chỉ tiêu tài chính thể hiện chất lượng tài sản, tác giả nhận thấy hệ số hồi quy của biến LoanLoss_Ln cùng với biến tương tác AssGrow_Emer cũng cần được xem xét.

Hệ số hồi quy của biến AssGrow không có ý nghĩa thống kê, và biến này có tác động âm đến mức độ an toàn tài chính (MXHTN) của các ngân hàng thương mại (NHTM) Kết quả nghiên cứu cho thấy, tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản bình quân 3 năm có ảnh hưởng tiêu cực đến MXHTN của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi, trong khi không tác động đến MXHTN của các NHTM ở các quốc gia phát triển Nguyên nhân của vấn đề này đã được tác giả trình bày chi tiết trong mục 4.6.1.

Biến LoanLoss_Ln có tác động âm đến MXHTN, trong khi LoanLoss_Ln_Emer lại có tác động dương Điều này cho thấy ảnh hưởng của tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng nợ đến MXHTN của các ngân hàng thương mại tại các quốc gia kinh tế mới nổi giảm so với tác động của tỷ lệ này đến MXHTN của các ngân hàng tại các quốc gia phát triển Nguyên nhân có thể xuất phát từ vấn đề bất cân xứng thông tin như đã đề cập ở phần trước.

Theo Suarez (2001), nguyên nhân khiến các chỉ tiêu tài chính không phản ánh đúng chất lượng tài sản của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi là do sự không thống nhất trong chuẩn mực kế toán và hệ thống báo cáo không chính xác Các khoản nợ quá hạn không được phân loại đúng và các khoản dự phòng cho tổn thất tín dụng không được phản ánh đầy đủ, trong khi khung pháp lý về công bố thông tin còn thiếu hoàn thiện, gây khó khăn cho các cơ quan quản lý trong việc xử lý sai phạm Ngay cả khi các chuẩn mực và hệ thống báo cáo được cải thiện, các chỉ tiêu tài chính vẫn không thể phản ánh đúng mức độ rủi ro do khả năng thanh khoản hạn chế của thị trường đối với nợ vay và tài sản thế chấp Shen và cộng sự (2012) chỉ ra rằng tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức độ rủi ro của NHTM tại các quốc gia có tình trạng bất cân xứng thông tin cao sẽ thấp hơn so với các quốc gia có tình trạng bất cân xứng thông tin thấp Các quốc gia phát triển thường có môi trường pháp lý chặt chẽ và quy định nghiêm ngặt về công bố thông tin, do đó giảm thiểu bất cân xứng thông tin và làm cho tác động của các chỉ tiêu tài chính đến mức độ rủi ro của NHTM rõ ràng hơn so với các quốc gia mới nổi.

Các chỉ tiêu thể hiện năng lực nguồn vốn chủ sở hữu cho thấy rằng các hệ số hồi quy của biến Equ_Ass và Equ_Loan đều có ý nghĩa thống kê.

Các hệ số hồi quy của biến Equ_Ass_Emer và Equ_Loan_Emer không có ý nghĩa thống kê, cho thấy tác động của tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (Equ_Ass) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nợ tín dụng ròng (Equ_Loan) đến mức độ ổn định tài chính (MXHTN) của ngân hàng thương mại (NHTM) không khác biệt giữa các quốc gia có nền kinh tế mới nổi và các quốc gia phát triển Shen và cộng sự (2012) chỉ ra rằng các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế đánh giá cao ảnh hưởng của các chỉ số phản ánh năng lực vốn chủ sở hữu của NHTM đến MXHTN, bất kể mức độ bất cân xứng thông tin Mặc dù các chỉ số này có thể không minh bạch và thường sai lệch tại các quốc gia có bất cân xứng thông tin cao, các tổ chức xếp hạng vẫn phải phân loại NHTM dựa trên các chỉ số này để xác định mức độ ổn định tài chính.

Kết quả từ bảng 4.27 cho thấy hệ số hồi quy của các biến NIM, ROAE, Exp_Int, NIM_Emer, ROAE_Emer và Exp_Int_Emer đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình Ordered logit Đặc biệt, các biến Exp_Int_Emer, NIM_Emer và ROAE_Emer có tác động trái chiều so với Exp_Int, NIM và ROAE trong mô hình Điều này cho thấy khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi bị ảnh hưởng tiêu cực hơn so với các NHTM tại các nền kinh tế phát triển Nguyên nhân có thể liên quan đến vấn đề bất cân xứng thông tin Đối với chỉ tiêu ROAE, sự tác động ngược chiều của ROAE_Emer so với ROAE có thể được giải thích bởi việc các quy định quản lý tại các nền kinh tế mới nổi chưa hoàn thiện, dẫn đến NHTM dễ dàng tham gia vào các hoạt động rủi ro cao Hơn nữa, việc đánh giá mức độ tín nhiệm của các NHTM này thường dựa trên thông tin công khai, làm cho các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thường đánh giá thấp mức độ tín nhiệm của những NHTM có ROAE cao, do cho rằng chúng tiềm ẩn nhiều rủi ro.

Gợi ý chính sách

Các gợi ý chính sách cho các cơ an ản lý hoạt động ngân hàng

Các ngân hàng thương mại (NHTM) và ngân hàng trung ương (NHTW) tại các nền kinh tế mới nổi cần nhận diện các yếu tố chủ yếu tác động đến môi trường hoạt động tài chính (MXHTN) Việc này giúp họ đưa ra các quy định hiệu quả hơn nhằm đảm bảo an toàn hoạt động cho NHTM Đồng thời, các tổ chức này cũng cần tiếp cận và áp dụng các tiêu chuẩn đánh giá tín nhiệm từ các tổ chức xếp hạng quốc tế để nâng cao chất lượng và độ tin cậy trong hoạt động tài chính.

Dựa trên kết quả nghiên cứu của luận án về mô hình dự đoán X TN của các ngân hàng thương mại và ngân hàng trung ương tại các nền kinh tế mới nổi, các tổ chức này có thêm một công cụ hữu ích để hỗ trợ và đối chiếu với các phương pháp đánh giá tình hình tài chính hiện tại.

Các cơ quan có khả năng lựa chọn những giải pháp phù hợp nhằm nâng cao mức độ hiệu quả trong quản lý hệ thống ngân hàng thương mại quốc gia.

Kết quả phân tích từ luận án cho thấy mức độ rủi ro của ngành ngân hàng tại quốc gia nơi N T có trụ sở ảnh hưởng rất lớn và tích cực đến môi trường xã hội và thương mại (MXHTN) của các ngân hàng thương mại tại các quốc gia thuộc nhóm nền kinh tế mới nổi.

Stan ar & oor’s (2011b) đã chỉ ra hai yếu tố chính ảnh hưởng đến mức độ rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng tại một quốc gia, bao gồm rủi ro kinh tế và rủi ro nội tại của ngành ngân hàng Rủi ro nội tại này được xác định bởi các yếu tố như chất lượng và hiệu quả quản lý hệ thống ngân hàng, khả năng thiết lập môi trường cạnh tranh, sự minh bạch trong công bố thông tin của các ngân hàng thương mại, và sự phát triển của thị trường vốn và nợ Do đó, các giải pháp mà các ngân hàng trung ương tại các nền kinh tế mới nổi có thể thực hiện để nâng cao mức độ an toàn cho các ngân hàng thương mại bao gồm cải cách quản lý hệ thống ngân hàng, thiết lập khung pháp lý phù hợp với tiêu chuẩn quốc tế, và tạo ra môi trường cạnh tranh lành mạnh.

Ngoài các chỉ tiêu tài chính truyền thống như quy mô tổng tài sản, tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư nợ và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, các ngân hàng trung ương tại các nền kinh tế mới nổi còn chú trọng đến chỉ tiêu tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản của các ngân hàng thương mại Điều này bởi vì những ngân hàng thương mại có tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản trung bình trong 3 năm quá cao sẽ thu hút sự chú ý và đánh giá tích cực từ các cơ quan quản lý.

Khi tỷ lệ ≥22% trong kết quả phân tích luận án, điều này có thể chỉ ra nguy cơ rủi ro cao Nghiên cứu cho thấy các ngân hàng trung ương (NHTW) tại các nền kinh tế mới nổi cần xây dựng kế hoạch tăng trưởng hợp lý cho quy mô tổng tài sản và tổng nợ vay của các ngân hàng thương mại (NHTM) Đồng thời, các NHTW nên tránh khuyến khích các NHTM cấp tín dụng quá mức cần thiết chỉ để đạt được mục tiêu tăng trưởng chung của nền kinh tế.

Các chỉ tiêu tài chính như ROAE, ROAA hay NIM không đủ để đánh giá hiệu quả kinh doanh và rủi ro của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi Thay vào đó, các ngân hàng trung ương nên tập trung vào tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động trên tổng tài sản bình quân Khi tỷ lệ này vượt mức trung bình ngành, nó có thể chỉ ra những rủi ro tiềm ẩn trong hoạt động của ngân hàng Do đó, các ngân hàng trung ương cần thiết lập quy định chặt chẽ để quản lý hoạt động kinh doanh và đầu tư ngoài ngành của các ngân hàng thương mại.

Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng tích cực đến mức độ hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) Tuy nhiên, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường có quy mô vốn chủ sở hữu hạn chế so với các NHTM ở nền kinh tế phát triển Để nâng cao quy mô vốn chủ sở hữu cho các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi, Ngân hàng Trung ương cần thiết lập các cơ chế và chính sách linh hoạt, giúp các NHTM huy động tối đa nguồn vốn từ thị trường chứng khoán trong nước và quốc tế.

Nghiên cứu cho thấy rằng các chỉ tiêu tài chính, phản ánh chất lượng tài sản và hiệu quả kinh doanh, có tác động đến mức độ ổn định của hệ thống ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi, nhưng mức độ này thấp hơn so với các nền kinh tế phát triển.

Để tiêu chí này trở thành yếu tố quan trọng phản ánh tình hình tài chính của các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi, Ngân hàng Trung ương cần nghiên cứu và xây dựng quy định về phân loại nợ, đánh giá rủi ro khách hàng vay, trích lập dự phòng rủi ro và hệ thống báo cáo tài chính phù hợp với thực tế và tiệm cận các chuẩn mực quốc tế Ngoài ra, Ngân hàng Trung ương cũng cần thường xuyên tổ chức kiểm tra và giám sát việc tuân thủ của các ngân hàng thương mại trong việc thực hiện các quy định này.

Các gợi ý chính sách cho các ngân hàng thương mại

Các nhà quản trị ngân hàng cần chú trọng nâng cao uy tín và vị thế của ngân hàng thương mại (NHTM) trên thị trường Nghiên cứu đã xác định các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng (MXHTN) tại các NHTM Từ đó, các nhà quản trị có thể đề xuất những giải pháp hiệu quả và đồng bộ để tác động vào các yếu tố này, nhằm cải thiện MXHTN của các đơn vị họ quản lý.

Kết quả phân tích cho thấy yếu tố sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế có quy mô và uy tín ảnh hưởng tích cực đến môi trường kinh doanh của ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi Việc thu hút vốn đầu tư từ các tập đoàn tài chính quốc tế và kêu gọi họ trở thành đối tác chiến lược không chỉ cải thiện môi trường kinh doanh của ngân hàng thương mại mà còn tạo cơ hội cho họ học hỏi và áp dụng các mô hình quản trị hiện đại và hiệu quả.

Để nâng cao mức độ ổn định tài chính (MXHTN), các nhà quản trị ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi cần cải thiện các chỉ tiêu tài chính cốt lõi như tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng nợ tín dụng và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, đồng thời duy trì tốc độ tăng trưởng tổng tài sản ở mức hợp lý Nghiên cứu cho thấy tốc độ tăng trưởng tổng tài sản có mối quan hệ nghịch với MXHTN của NHTM, vì tăng trưởng quá nhanh có thể làm gia tăng rủi ro hoạt động do năng lực quản trị rủi ro không theo kịp Do đó, các NHTM cần xây dựng kế hoạch tăng trưởng hợp lý và kết hợp chặt chẽ giữa tăng trưởng quy mô, tăng trưởng dư nợ vay với việc nâng cao chất lượng quản lý, giám sát, kiểm soát nội bộ và chất lượng nguồn nhân lực.

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ thu nhập từ hoạt động so với tổng tài sản của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các nền kinh tế mới nổi có mối quan hệ nghịch với mức độ rủi ro Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm chỉ ra rằng khung pháp lý cho hoạt động của NHTM ở những nền kinh tế này thường chưa hoàn thiện, tạo điều kiện cho việc tham gia vào các hoạt động kinh doanh ngoài ngành với lợi nhuận cao nhưng tiềm ẩn nhiều rủi ro Ngoài ra, NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường gặp khó khăn về tiềm lực tài chính và khả năng quản trị rủi ro, dẫn đến việc rủi ro xảy ra có thể gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến khả năng thanh khoản và tình hình tài chính của họ.

Để nâng cao mức độ hiệu quả hoạt động của mình, các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi cần tập trung vào việc huy động vốn và cấp tín dụng cho nền kinh tế, đồng thời hạn chế các hoạt động đầu tư vào lĩnh vực kinh doanh ngoài ngành.

Nghiên cứu cho thấy rằng các chỉ tiêu tài chính, phản ánh chất lượng tài sản và hiệu quả kinh doanh, ảnh hưởng đến mức độ ổn định của hệ thống ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế mới nổi, thấp hơn so với các nền kinh tế phát triển.

Để nâng cao uy tín và vị thế trước các nhà đầu tư nước ngoài, các ngân hàng thương mại (NHTM) cần chủ động công bố báo cáo tài chính theo chuẩn mực kế toán quốc tế Đồng thời, các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi cũng nên yêu cầu các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế thực hiện đánh giá để tăng cường sự tin cậy và thu hút đầu tư.

X TN đối v i đơn vị mình.

Hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Trong nghiên cứu này, tác giả phân tích sự khác biệt trong ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô kinh tế và đặc điểm của ngân hàng thương mại (NHTM) đến mức độ phát triển của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Trong đánh giá tình hình tài chính của ngân hàng thương mại (NHTM), các chỉ số đặc trưng đóng vai trò quan trọng Bên cạnh các yếu tố tài chính, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm cũng xem xét năng lực quản trị của ban lãnh đạo, văn hóa ngân hàng, thái độ đối với rủi ro trong kinh doanh và mức độ đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ Do đó, các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào tác động của những yếu tố này đến mức độ tín nhiệm của NHTM, cũng như sự khác biệt trong tác động của chúng giữa các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi.

Nghiên cứu trong luận án đã khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng tại các ngân hàng thương mại ở các quốc gia phát triển và các nền kinh tế mới nổi Tuy nhiên, các gợi ý chính sách đưa ra có thể không hoàn toàn phù hợp với thực tế tại Việt Nam Để xây dựng các chính sách cụ thể cho Ngân hàng Nhà nước và các ngân hàng thương mại Việt Nam, cần thực hiện nghiên cứu dựa trên mẫu dữ liệu hài lòng của khách hàng tại các ngân hàng này.

DANH M C CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ

1 Ths Nguyễn Thanh hong, Ths Lâm Thanh hi Quỳnh, 2017 Độ p củ ư c ngoài vào th rườ ư Tạp chí hoa h c và Đào tạo Ngân hàng, số 18 , 10/2017

2 TS Lại Tiến Dĩnh, Lâm Thanh Phi Quỳnh, 2016 Các yếu t ả ưởng mức tín nhi m ngân hàng: sự khác bi t giữ ư c phát triể đ r ển Tạp chí

3 TS Lại Tiến Dĩnh, Lâm Thanh hi Quỳnh, 2015 Những yếu t động đến mức xếp h ng tín nhi m củ ư i Tạp chí Khoa h c & Đào tạo Ngân hàng, Số 159, 8/2015

Lâm Thanh Phi Quỳnh (2015) đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của các quốc gia có nền kinh tế mới nổi Nghiên cứu này được đăng tải trên Tạp chí Kinh tế & Phát triển, số 212(II), tháng 02 năm 2015.

DANH M C TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Alsakka, R et al., 2014 The sovereign – bank rating channel and rating ag nci s’ owngra s uring th Europ an bt crisis Journal of International

2 Bellotti, T et al., 2011a A note comparing support vector machines and ordered choic mo ls’ pr ictions o int rnational ban s’ ratings Decision Support Systems, 51: 682-687

3 Bellotti, T et al., 2011b Ar rating ag nci s’ assignm nts opa u ? Evi nc from international banks Expert Systems with Applications, 38: 4206-4214

4 Berger, N.A et al., 2010 The effects of focus versus diversification on bank performance: Evidence from Chinese banks Journal of Banking & Finance, 34:

5 Berger, N.A et al., 2007 Bank ownership and efficiency in China: what lies ahead in the world's largest nation? Bank of Finland Research 15- 26 Bank of Finland, Finland, 2007

6 Berger, N.A and Bouwman, C.H.S., 2013 How does capital affect bank performance during financial crises? Journal of Financial Economics, 109: 146-

In their 2009 study, Boyacioglu et al conducted a comparative analysis of various predictive methods for bank financial failures, focusing on neural networks, support vector machines, and multivariate statistical techniques The research specifically examined banks transferred under Turkey's Savings Deposit Insurance Fund (SDIF) The findings, published in Expert Systems with Applications, highlight the effectiveness of these advanced analytical methods in forecasting financial distress within the banking sector.

8 Bouvard, M et al., 2011 Transparency in the financial system: rollover risk and crises, Working papers

9 Borensztein, E et al., 2013 Sov r ign c iling ‘lit ’? Th impact o sov r ign rating on corporate ratings Journal of Banking and finance, 37: 4014 - 4024

10 Boyd, J.D and Runkle, D.E., 1993 Size and performance of banking firms:

Testing the predictions of theory Journal of Monetary Economics, 31: 47-67

11 Caporale, G.M et al., 2012 Ratings assignments: Lessons from international banks Journal of International Money and Finance, 31: 1593-1606

12 Canbas, S et al., 2005 Prediction of commercial bank failure via multivariate statistical analysis of financial structures: The Turkish case European Journal of

13 Chen, Y.S., 2012 Classifying credit ratings for Asian banks using integrating feature selection and the CPDA-based rough sets approach Knowledge-Based Systems, 26: 259-270

14 Chen, X et al., 2015 Logistic Regression with Stata Institute for Digital

Research and Education, UCLA, Los Angeles

15 Demirguc, K.A and Huizinga, H., (2013) Are banks too to fail or too big to save? International evidence from equity prices and CDS spreads Journal of Banking and Finance, 37: 875-894

16 Economy Watch (2016) Emerging Markets [Online] Tại địa ch

[Truy cập ngày 15/09/2016]

17 Fang, Y., Hasan, I and Marton, K 2014 Institutional development and bank stability: Evidence from transition countries Journal of Banking & Finance, 39:

18 Fitch, 2003 Bank ratings methodology, New York

19 Fitch, 2014 Global Financial Institutions Rating Criteria, New York

20 Fu, X , Lin, Y and Molyneux, P., 2014 Bank competition and financial stability in Asia Pacific 2014 Journal of Banking & Finance, 38: 64 -77

21 Fu, M., X and rnan, S , 200 Th cts o r orm on China’s ban structure and performance Journal of Banking & Finance, 33 (1): 39 – 52

22 Gasparino, C., 1996 Bond-rating Firms may be Required to Disclose When Work is Unsolicited The Wall Street Journal (July 11)

23 Golin, J., 2001 The Bank Credit Analysis Handbook: A Guide for Analysts, Bankers and Investors Singapore :John Wiley & Sons

24 Goddard, J et al., 2004 The profitability of European banks: a cross-sectional and dynamic panel analysis Manchester School, 72 (3): 363– 381

25 Greene, W H., 2002 Econometric analysis (Vol 5) New Jersey: Prentice

26 Haan, D.J and Poghosyan, T., 2012 Size and earnings volatility of US bank holding companies Journal of Banking and Finance, 36: 3008-3016

27 Hammer, P.L., Kogan, A and Lejeune, M.A., 2012 A logical analysis of ban s’ inancial str ngth ratings Expert Systems with Applications, 39: 7808-

28 Harington, H., 1997 Not Moody – Just Angry The Banker (February,

29 Horrigan, J.O., 1966 The dertermination of long-term credit standing with financial ratios Journal of accouting research, 4: 25-36

30 Hoàng Tr ng và Chu Nguyễn Mộng Ng c, 2008 Phân tích dữ li u nghiên cứu v i SPSS 1 Tp.HCM: Nhà xuất bản Hồng Đức

31 ulisi ệğỹt, D et al., 2012 Prediction of bank financial strength ratings: The case of Turkey Economic Modelling, 29: 632 – 640

32 Ioannidis, C et al., 2010 Assessing bank soundness with classification techniques.Omega, 38: 345-357

33 Iannotta, G., Nocera, G and Sironi, A., 2010 The impact of government own rship on ban ’s rating: Evidence from the European Banking Industry

34 Imbierowicz, B and Rauch, C., 2014 The relationship between liquidity risk and credit risk in banks Journal of Banking & Finance, 40: 242–256

35 IMF, 2014 Recovery Strengthens, Remains Uneven World Economy Outlook April 2014 [Online] Tại địa ch

36 Investopedia, 2017 Developed economy criteria [Online] Tại địa ch :

[Truy cập ngày 22/07/2016]

37 Jardin, P.D., 2010 Predicting bankruptcy using neural networks and other classification methods: The influence of variable selection techniques on model accuracy Neurocomputing, 73: 2047-2060

38 Keffala, M., R., 2015 How using derivatives affects bank stability in emerging countries? Evidence from the recent financial crisis Research in International

39 Kumar, P.R and Ravi, V., 2007 Bankruptcy prediction in banks and firms via statistical and intelligent techniques – A review European Journal of Operational Research, 180: 1-28

40 Lang, L and So, R., 2002 Bank ownership structure and economic performance Working papers

41 Lassoued, N et al., 2016 The impact of state and foreign ownership on banking risk: Evidence from the MENA countries Research in International Business and Finance, 36: 167-178

42 Liu, L.G and Ferri, G., 2001 How Do Global Credit Rating Agencies Rate Firms from Developing Countries? ADB Institute Research Paper, 26

43 Long, J.S and Freese, J., 2001 Regression Models for Categorical Dependent variable Using Stata New York: Stata Press

44 Manzoni, K., 2004 Modeling Eurobond credit ratings and forecasting downgrade probability International Review of Financial Analysis, 13: 277-300

45 Manso, G., 2013 Feedback effects of creditratings Journal of Financial Economics, 109: 535-548

46 Malhotra, R and Malhotra, D.K., 2003 Evaluating consumer loans using neural networks Omega, 31: 83-96

47 Matousek, R and Stewart, C., 2009 A note on ratings of international bank

Journal of Financial Regulation and Compliance, 17: 146-155

48 Kửhler, M., 2015 Which banks are more risky? The impact of business models onbank stability Journal of Financial Stability, 16: 195–212

49 Martin, T.W and Cherney, M., 2014 S&P Increases Unsolicited Ratings The Wall street journal, Dec, 2014

50 Mishkin, F.S., 1999 Lessons from the Asian crisis Journal of International Money and Finance, 18: 709–723

51 Mirzaei, A et al., 2014 Do s mar t structur matt r on ban s’ pro itability and stability? Emerging vs advanced economies Journal of Banking & Finance, 37: 2920-2937

52 Montgomery, H., 2003 The Role of Foreign Banks in Post-crisis Asia: The Importance of Method of Entry ADB Institute Research Paper, 51

53 oo y’s., 200 oo y ’s Rating Symbols & Definitions, New York

54 oo y’s nv stor S rviv ( oo y’s), 2007 Bank financial ratings: global methodology (February)

55 Moody’s nv stors S rvic ( oo y’s), 1999 Designation of Unsolicited Ratings in which the Issuer has Not Participated oo y’s Sp cial Comment (November, 1–4)

56 Moody’s nv stors S rvic ( oo y’s), 1999 Rating methodology: Bank credit risk in Emerging Markets (July)

57 Nafziger, E., W., 2006 Economic Development 4 th Ed New York: Cambridge University Press

58 Nilsen, J and Rovelli, R., 2001 Investor risk aversion and financial fragility in emerging economies Journal of International Financial Markets Instutions &

59 Nguyen, M et al., 2012 Bank market power and revenue diversification:

Evidence from selected ASEAN countries Journal of Asian Economics, 23:

60 Ohlson, J.A., 1980 Financial ratios and the probabilistics prediction of bankruptcy Journal of Accouting Research, 18: 109-131

61 Orsenigo, C and Vercellis, C., 2013 Linear versus nonlinear dimensionality r uction or ban s’ cr it rating pr iction.Knowledge-Based Systems, 47: 14-

62 Pasiouras, F and Kosmidou, K., 2007 Factors influencing the profitability of domestic and foreign commercial banks in the European Union Research in International Business and Finance, 21: 222–237

63 Poon, W.P.H et al., 1999 A multivariate analysis of the determinants of oo y’s ban inancial str ngth ratings Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 9: 267-283

64 Poon, W.P.H and Firth, M., 2005 Are Unsolicited Credit Ratings Lower?

International Evidence From Bank Ratings Journal of Business Finance &

65 Poon, W.P.H et al., 2009 Do Solicitations Matter in Bank Credit Ratings?

Results from a Study of 72 Countries Journal of money credit and banking, 35:

66 Powell, A., 2004 Basel II and developing countries: Sailing thourgh the sea of standards World Bank Policy Research Working Paper 3387, 9/2004

67 Purda, L.D., 2003 Consistency of Global Credit Ratings: An Analysis of Firm versus Country-Specific Factors Working papers

68 Roy, P.V., 2005 Is There a Difference in Treatment Between Solicited and Unsolicited Bank Ratings and, if so, Why? Working Paper (ECARES,

69 Salvador, C et al., 2014 Impact of the subprime crisis on bank rating: The effect of the hardening of rating policies and worsening of solvency Journal of

70 Shen, C.H et al., 2012 Asymmetric benchmarking in bank credit rating

Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 22: 171-193

71 Smirlock, M., 1985 Evidence of the non-relationship between concentration and profitability in banking Journal of Money, Credit and Banking, 17: 69–83

72 Standard & Poor's, 2010 Standard & Poor's Credit Rating Definitions, New York

73 Standard & Poor's, 2011a Banks: Rating Methodology And Assumptions, New York

74 Standard & Poor's, 2011b Banking Industry Country Risk Assessment Methodology And Assumptions, New York

75 Standard & Poor’s, 2000 S& R in s its ‘pi’ Ratings on Japan s Companies

76 Suarez, L R., 2001 Rating banks in emerging markets: what rating agencies should learn from financial indicators Wooking Paper

77 The Federal Financial Institutions Examination Council (FFIEC)., 1979

Uniform financial institutions rating system, Washington, D.C

78 Vives, X., 2006 Banking and regulation in emerging markets: the role of external discipline Occasional paper no 06/15 University of Navarra

79 Watson, J., 2001 How to Determine a Sample Size: Tipsheet #60 University

Park, PA: Penn State Cooperative Extension, New York.

80 Williams, G., Alaskka, R and Gwilym, O.A., 2013 The impact of sovereign rating actions on bank ratings in emerging markets Journal of Banking &

81 Wikipedia, 2017 Developed country [Online] Truy cập tại địa ch

[Truy cập ngày 22/07/2017]

Phụ lục 1a Thống kê số lượng các NHTM theo từng quốc gia trong mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Stt uốc gia Số lượng

NHTM Stt uốc gia Số lượng

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả từ m u dữ li u quan sát

Phụ lục 1b Thống kê số lượng các NHTM theo từng quốc gia trong mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Stt uốc gia Số lượng

NHTM Stt uốc gia Số lượng

Ngu n: Kết quả tính toán của tác giả từ m u dữ li u quan sát

Phụ lục 2 Bảng mô tả MXHTN của các NHTM theo tiêu chuẩn đánh giá của Standard & oor’s Stt Ký hiệu

AAA là một đơn vị có khả năng tài chính cực kỳ mạnh mẽ, đủ sức đáp ứng mọi nghĩa vụ tài chính của mình Đây là mức xếp hạng tín nhiệm cao nhất theo tiêu chuẩn của Standard & Poor's.

Đơn vị 2 AA có khả năng tài chính mạnh mẽ, đủ sức đáp ứng mọi nghĩa vụ tài chính Sự khác biệt giữa đơn vị này và các đơn vị khác là rất nhỏ.

Đơn vị c X TN A có khả năng tài chính mạnh mẽ, cho phép họ thực hiện đầy đủ các nghĩa vụ tài chính Tuy nhiên, họ cũng dễ bị ảnh hưởng bởi những tác động tiêu cực từ sự thay đổi trong tình hình tài chính hoặc điều kiện kinh tế, đặc biệt khi so sánh với những đơn vị c X TN có khả năng cao hơn.

Đơn vị 4 BBB có khả năng tài chính đủ để thực hiện nghĩa vụ tài chính của mình Tuy nhiên, những điều kiện bất lợi trong nền kinh tế và các thay đổi về tình hình tài chính có thể ảnh hưởng đến khả năng tài chính của đơn vị, làm giảm khả năng đáp ứng đầy đủ các nghĩa vụ tài chính.

Các đơn vị có chỉ số BB thường ít bị tổn thương hơn trong thời gian dài so với các đơn vị có chỉ số thấp hơn Tuy nhiên, những đơn vị này đang phải đối mặt với nhiều bất ổn, bao gồm tình hình kinh tế khó khăn, điều kiện tài chính không ổn định và các yếu tố môi trường bất lợi Những yếu tố này có thể dẫn đến việc các đơn vị không đủ khả năng tài chính để thực hiện đầy đủ các nghĩa vụ tài chính của mình.

Đơn vị c X TN B có khả năng bị tổn thương hơn so với đơn vị c X TN BB, nhưng hiện tại vẫn có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính Tuy nhiên, những yếu tố bất lợi như điều kiện kinh doanh, tình hình tài chính và nền kinh tế có thể làm suy yếu khả năng tài chính và mức độ sẵn sàng của đơn vị trong việc thực hiện đầy đủ các nghĩa vụ tài chính.

Đơn vị 7 CCC đang phải đối mặt với nhiều rủi ro do tính dễ tổn thương của mình Tuy nhiên, họ đang tận dụng những điều kiện thuận lợi trong hoạt động kinh doanh, tình hình tài chính và môi trường kinh tế để đảm bảo khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài chính.

8 CC ột đơn vị c X TN CC hiện tại c hả năng bị tổn thương rất cao

Chín đơn vị thuộc Công ty TNHH R đang chịu sự giám sát của các cơ quan quản lý nhằm kiểm soát những bất ổn trong tình hình tài chính Trong quá trình này, đơn vị có khả năng đáp ứng một số nghĩa vụ tài chính.

10 SD hay D ột đơn vị c X TN SD hay D hiện đã hông thể thanh toán một vài nghĩa vụ tài chính đến hạn của mình

X TN D được áp dụng cho một đơn vị khi Standard & Poor’s nhận định rằng đơn vị đó đã mất khả năng thanh toán Việc này trở nên phổ biến khi đơn vị không thể đáp ứng tất cả hoặc hầu hết các nghĩa vụ tài chính đến hạn của mình.

11 N.R ột đơn vị được gán hiệu N R hi Stan ar & oor’s chưa đánh giá đơn vị này

Phụ lục 3 Các chỉ tiêu tài chính có tác động đến MXHTN của NHTM

Các chỉ tiêu thể hiện chất lượng tài sản

Các chỉ tiêu thể hiện nguồn vốn chủ sở hữu và đ n ẩy tài chính

 Tốc độ tăng trưởng quy mô tài sản

 Tốc độ tăng trưởng ư nợ tín dụng

 Tỷ lệ nợ quá hạn/tổng ư nợ

 Tỷ lệ dự phòng nợ quá hạn/tổng nợ quá hạn

 Tỷ lệ (nợ quá hạn – dự phòng nợ quá hạn)/tổng vốn chủ sở hữu

 Tỷ lệ tổng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng/tổng ư nợ tín dụng bình quân

 Tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu/tổng tài sản uy đổi theo mức độ rủi ro có tr ng số

 Tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu/tổng ư nợ tín dụng ròng

 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng nợ phải trả

 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/nguồn vốn ng n hạn

Các chỉ tiêu thể hiện cấu trúc nguồn vốn và khả năng thanh khoản

 Tỷ lệ tổng ư nợ vay/tổng vốn huy động

 Tỷ lệ tổng tài sản trong hoạt động liên ngân hàng/tổng khoản nợ trong hoạt động liên ngân hàng

 Tỷ lệ tổng nguồn vốn huy động khách hàng/tổng nguồn vốn (loại trừ các công cụ phái sinh)

 Tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao/tổng nguồn vốn tiền gởi và nguồn vốn ng n hạn

Các chỉ tiêu thể hiện lợi nhuận và hiệu quả hoạt động

 Tỷ lệ thu nhập từ lãi vay/tổng ư nợ tín dụng bình quân

 Tỷ lệ thu nhập thu n từ lãi/tổng tài sản sinh lời bình quân

 Tỷ lệ tổng dự phòng rủi ro cho tín dụng và chứng hoán đ u tư/tổng lợi nhuận từ hoạt động trư c dự phòng

 Tỷ lệ lãi cận biên

 Tỷ lệ chi phí phi lãi/tổng tài sản bình quân

 Tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập

 Tỷ lệ lợi nhuận thu n sau thuế/tổng tài sản uy đổi theo mức độ rủi ro có tr ng số

 Tỷ lệ lợi nhuận thu n sau thuế/tổng vốn cổ ph n

Phụ lục 4 Bảng tổng hợp các nghiên cứu về MXHTN của NHTM

Nghiên cứu Mẫu dữ liệu Mô hình nghiên cứu và các biến giải thích được s dụng trong mô hình

Mức độ tin cậy và tính thống nhất trong các đánh giá X của NHTM

1060 quan sát MXHTN của NHTM tại 82 quốc gia khác nhau và các

N T này được đánh giá MXHTN bởi Fitch tại thời điểm tháng 1/2003

 Mô hình hiệu ch nh ảnh hưởng 2 bư c

 Các biến giải thích trong mô hình:

 Logarit tổng tài sản NHTM

 Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình quân

 Tỷ số vốn chủ sở hữu/tổng tài sản

 Tỷ số ư nợ cho vay/tổng tài sản

 Tỷ lệ lãi cận biên

Các ngân hàng thương mại thuộc nhóm được đánh giá X TN thường có mức MXHTN thấp hơn so với các ngân hàng thuộc nhóm được đánh giá X TN theo yêu cầu từ đơn vị đánh giá.