1

TÓM TẮT
Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế như Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s không đề cập cụ thể
sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển
so với các nền kinh tế mới nổi. Tuy vậy, một số nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng có tồn tại sự khác biệt trong tác
động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới
nổi.
Mục tiêu của luận án nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống
như mức độ rủi ro quốc gia, mức độ rủi ro ngành ngân hàng nơi các NHTM có trụ sở và các yếu tố mang tính
chất đặc trưng riêng cho từng NHTM như đặc điểm sở hữu, quy mô tổng tài sản và các chỉ tiêu tài chính đến
MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.
Trước tiên, tác giả sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố và phương pháp lựa chọn
biến giải thích trong mô hình Ordered logit để xác định các yếu tố cụ thể tác động đến MXHTN của NHTM tại
các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi. Sau đó, tác giả thực hiện đánh giá tác động tổng hợp của
biến đại diện cho từng yếu tố tác động và biến tương tác nhằm xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu
tố nêu trên đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.
Kết quả nghiên cứu của luận án đã chỉ ra rằng các yếu tố mang tính chất hệ thống có tác động mạnh đến
MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hơn so với các nền kinh tế phát triển. Ngược lại, các chỉ tiêu
tài chính của các NHTM lại ít ảnh hưởng đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế mới nổi hơn so với
các nền kinh tế phát triển. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra có tồn tại sự khác biệt trong tác động của
đặc điểm sở hữu đến MXHTN của NHTM giữa 2 nhóm quốc gia nêu trên.
Từ những kết quả nghiên cứu của luận án, tác giả đề xuất một số gợi ý chính sách cho NHTW tại các
nền kinh tế mới nổi nhằm nâng cao MXHTN của các NHTM trong phạm vi quốc gia điều hành. Đồng thời, tác
giả cũng đưa ra một số khuyến nghị đối với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi để cải thiện MXHTN của
chính các đơn vị này.


2

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Luận án tập trung nghiên cứu MXHTN và các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh
tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2015.
1.6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
1.6.1 Ý nghĩa khoa học
Thứ nhất, luận án giúp xác định các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát
triển và tại các nền kinh tế mới nổi.


3
Thứ hai, luận án giúp xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống và
những yếu tố đặc trưng riêng của NHTM đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển so với
các nền kinh tế mới nổi.
1.6.2 Ý nghĩa thực tiễn
Thứ nhất, việc xác định được các yếu tố ảnh hưởng và mức độ tác động của các yếu tố này đến MXHTN
của các NHTM, giúp cho các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi nhận biết mức độ
rủi ro của các NHTM. Mặt khác, kết quả nghiên cứu của luận án cung cấp thêm các cơ sở tham khảo cho các cơ
quan quản lý hoạt động ngân hàng tại các nền kinh tế mới nổi khi đưa ra các quy định nhằm đảm bảo an toàn cho
hoạt động của các NHTM và cải thiện MXHTN của NHTM tại các quốc gia này.
Thứ hai, đối với các NHTM việc xác định những yếu tố tác động đến MXHTN giúp cho các đơn vị này
chủ động lựa chọn các giải pháp phù hợp nhằm cải thiện được MXHTN cho bản thân.
1.7 Đóng góp của luận án
Đóng góp của luận án so với các nghiên cứu trước đây về MXHTN của NHTM đó là luận án giúp làm
sáng tỏ sự khác biệt trong tác động của các yếu tố như: mức độ rủi ro quốc gia, mức độ rủi ro của ngành, quy
mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính của NHTM đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế
phát triển so với tại các nền kinh tế mới nổi.
1.8 Kết cấu của luận án
Chương 1 “Giới thiệu”.
Chương 2 “Xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi”.
Chương 3 “Phương pháp nghiên cứu”.

 Bước 2: xác định MXHTN chung của NHTM trên cơ sở kết hợp mức độ uy tín và năng lực của bản thân
NHTM với những sự hỗ trợ của chính phủ hay tập đoàn mẹ. Ở bước này, Standard & Poor’s đánh giá sự tác
động của các yếu tố hỗ trợ từ chính phủ và tập đoàn mẹ đến MXHTN của NHTM thông qua việc đánh giá
mối quan hệ giữa những chủ thể này.
2.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM
Qua việc tham khảo Hệ thống thống nhất đánh giá các tổ chức tài chính của Hội đồng Giám sát các tổ
chức tài chính Liên Bang Mỹ (FFIEC) và các phương pháp đánh giá MXHTN của các tổ chức xếp hạng tín
nhiệm quốc tế, tác giả thấy rằng MXHTN của NHTM bị tác động bởi các yếu tố như: mức độ rủi ro chung của
nền kinh tế, mức độ rủi ro ngành ngân hàng của quốc gia nơi NHTM có trụ sở, sự hỗ trợ của chính phủ hay tập
đoàn mẹ và một số đặc điểm riêng của bản thân NHTM.
2.2.1

Sự tác động của các yếu tố vĩ mô đến MXHTN của NHTM


5
Hoạt động kinh doanh của các NHTM rất nhạy cảm với những biến động vĩ mô của nền kinh tế. Đặc
biệt, những thay đổi trong chính sách điều hành nền kinh tế của chính phủ hay những bất ổn trong hệ thống
chính trị tại một quốc gia lập tức có ảnh hưởng đến mức độ rủi ro và MXHTN của các NHTM tại quốc gia này.

2.2.2 Sự tác động của yếu tố hỗ trợ từ chính phủ hay tập đoàn mẹ đến MXHTN của các NHTM
Fitch (2014) cho rằng sự hỗ trợ của chính phủ đối với các NHTM thuộc sở hữu của cơ quan này có tác
động làm thay đổi MXHTN của các NHTM này.
Bên cạnh đó, sự hỗ trợ của tập đoàn mẹ có quy mô lớn và uy tín có tác động rất tích cực đến MXHTN
của NHTM. Theo Moody’s (1999), các tập đoàn mẹ có thể sử dụng lợi thế về quy mô, khả năng phân tán rủi ro
trong hoạt động và kinh nghiệm điều hành quản lý để hỗ trợ các NHTM thuộc sở hữu của các đơn vị này khi cần
thiết.
2.2.3 Sự tác động của các yếu tố đặc thù của NHTM đến MXHTN
Theo Standard & Poor’s (2011a) các yếu tố đặc thù của NHTM tác động đến MXHTN của NHTM bao
gồm: quy mô và vị thế; chất lượng tài sản; quy mô vốn chủ sở hữu; khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động và

2.4.2 Một số đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
Thứ nhất, tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản và dư nợ cho vay của các NHTM tại các nền kinh tế
mới nổi thường khá cao.
Thứ hai, theo Suarez (2001) nguồn vốn chủ sở hữu của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi thường
không thật sự thể hiện tiềm lực tài chính của các NHTM như tại các nền kinh tế phát triển.
Thứ ba, khả năng sinh lời đại diện bởi tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng tài sản bình quân của các NHTM tại các
nền kinh tế mới nổi thường cao hơn so với các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.
Thứ tư, Vives (2006) cho rằng tại các nền kinh tế mới nổi, chất lượng thông tin tài chính của các NHTM
thường không có độ tin cậy cao. Tại các quốc gia này, việc cung cấp thông tin tài chính của các NHTM còn rất
nhiều vấn đề tồn tại nguyên nhân chủ yếu xuất phát từ các yếu tố về thể chế
2.5 Sự ảnh hưởng của bất cân xứng thông tin đến các đánh giá MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế
mới nổi
2.5.1 Khái niệm về bất cân xứng thông tin
Bất cân xứng thông tin là việc một bên trong giao dịch tài chính không có đầy đủ những thông tin như
bên còn lại và điều này có thể dẫn đến những rủi ro về đạo đức hay những sự lựa chọn bất lợi.
2.5.2 Nguyên nhân dẫn đến tác động của vấn đề bất cân xứng thông tin đến đánh giá MXHTN của NHTM
tại các nền kinh tế mới nổi
Trong quá trình đánh giá MXHTN của NHTM luôn tồn tại vấn đề bất cân xứng thông tin giữa tổ chức
xếp hạng tín nhiệm và đơn vị được đánh giá MXHTN. Theo tác giả, nguyên nhân làm cho vấn đề bất cân xứng
thông tin có tác động mạnh mẽ đến việc đánh giá MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi có thể bắt
nguồn từ bản chất của các đánh giá MXHTN và chất lượng các thông tin tài chính của các NHTM tại các quốc
gia này.
2.5.3 Tác động của bất cân xứng thông tin đến các đánh giá MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
Các đánh giá MXHTN các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi chủ yếu là các đánh giá MXHTN không
theo yêu cầu của đơn vị được đánh giá. Nghĩa là việc đánh giá này dựa phần lớn vào các thông tin và số liệu tài
chính được công bố đại chúng của các đơn vị được đánh giá. Do vậy, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm khó có thể
đánh giá được mức độ tin cậy và chuẩn xác của các số liệu này đặc biệt trong điều kiện những quy định về chế
độ công bố thông tin và các chuẩn mực kế toán tại các nước thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi còn nhiều hạn
chế. Khi này, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thường chỉ tập trung vào đánh giá các yếu tố về rủi ro môi trường
hoạt động và ít xem xét đến các chỉ tiêu tài chính cụ thể của các NHTM được đánh giá. Do vậy, bất cân xứng

2.7.2

Khung phân tích của luận án
Tác giả sẽ đưa vào mô hình nghiên cứu của luận án 2 nhóm yếu tố: nhóm yếu tố thể hiện những đặc

điểm mang tính hệ thống (bao gồm rủi ro chung của quốc gia và rủi ro đặc thù ngành ngân hàng tại nước nơi
NHTM có trụ sở) và nhóm yếu tố thể hiện những đặc điểm riêng của NHTM (bao gồm đặc điểm sở hữu, quy mô
tổng tài sản và các chỉ tiêu tài chính, ….). Tác giả kết hợp giữa việc phân tích phương sai một yếu tố (One way –
ANOVA) các chỉ tiêu tài chính của NHTM và phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình hồi quy
Ordered logit để xác định các yếu tố chủ yếu tác động đến MXHTN của NHTM tại các nước có nền kinh tế phát
triển và các nước có nền kinh tế mới nổi một cách tách biệt nhau. Sau đó, tác giả thực hiện đánh giá mức độ phù
hợp và kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu. Cuối cùng, tác giả thực hiện phân tích tác động của các
yếu tố trên đến MXHTN của các NHTM cũng như sự khác biệt trong tác động của các yếu tố này đến MXHTN
của các NHTM tại các nước có nền kinh tế phát triển so với các NHTM tại các nước có nền kinh tế mới nổi.


8

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
3.1.1 Mô hình hồi quy Ordered Logit
Luận án này với mục đích xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN
của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi và diễn giải mối quan hệ tác động của
các yếu tố này đến MXHTN của NHTM. Do vậy, tác giả quyết định lựa chọn mô hình Ordered logit là mô hình
phân tích trong luận án của mình. Bởi lẽ, mô hình Ordered logit là mô hình thích hợp để phản ánh kết quả của
một quá trình phân loại các đối tượng cụ thể vào các mức xếp hạng khác nhau (Greene, 2002). Mặt khác, căn cứ
trên dấu của hệ số hồi quy của các biến giải thích trong mô hình hồi quy Ordered logit, tác giả có thể đánh giá
được chiều hướng tác động của các yếu tố tương ứng đến MXHTN của NHTM. Trong khi đó, ta không thể đạt
được mục đích này với các mô hình phi tuyến tính như mạng thần kinh nhân tạo hay Support vector machines,
… Bên cạnh đó, mô hình Ordered logit cho phép tác giả tạo ra các biến tương tác nhằm mục đích đánh giá sự


9
3.2 Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu của luận án thuộc dạng dữ liệu chéo về MXHTN của các NHTM, các chỉ số tài
chính của các đơn vị này và các yếu tố vĩ mô liên quan đến môi trường hoạt động có tác động đến MXHTN của
các NHTM.
Dữ liệu của luận án gồm 2 mẫu dữ liệu nhỏ: mẫu dữ liệu 1 gồm 296 mẫu quan sát MXHTN và các chỉ số
tài chính của các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển, mẫu dữ liệu 2 gồm 282 mẫu quan sát
MXHTN và các chỉ số tài chính của các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi. Danh sách
các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế phát triển được tác giả xác định dựa trên bài
viết Triển vọng kinh tế thế giới 2014 (IMF, 2014). Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước
nhảy 2 để lựa chọn ra các quan sát cho cả 2 mẫu dữ liệu nêu trên (chi tiết số lượng NHTM theo từng quốc gia
trong 2 mẫu dữ liệu con của nghiên cứu được trình bày chi tiết trong phụ lục 1a và phụ lục 1b).
Dữ liệu về MXHTN của các NHTM được lấy từ các công bố MXHTN của Fitch trong giai đoạn năm 2013 2015. Các dữ liệu về các chỉ số tài chính của các NHTM được thu thập trong giai đoạn 2010 - 2014 từ nguồn dữ
liệu Bankscope.
3.3 Các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết 1 (H1): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của mức độ rủi ro của quốc gia và mức đánh
giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng nơi NHTM có trụ sở đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế
phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.
Giả thuyết 2 (H2): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của yếu tố vốn sở hữu của các tập đoàn tài
chính quốc tế, có quy mô lớn và uy tín trong các NHTM đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát
triển so với các nền kinh tế mới nổi.
Giả thuyết 3 (H3): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của yếu tố vốn sở hữu của chính phủ nơi
NHTM có trụ sở đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.
Giả thuyết 4 (H4): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của quy mô tổng tài sản đến MXHTN của NHTM
tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.
Giả thuyết 5 (H5): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của
NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.
3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu
Trình tự thực hiện các bước phân tích dữ liệu của luận án nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu và trả lời

trong tác động của
các yếu tố ảnh hưởng
đến MXHTN
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu liên quan.
Bước thứ 1, để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM
tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi trước hết ta phải xác định được cụ thể các yếu tố nào
có ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi. 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 trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát
triển và các nền kinh tế mới nổi một cách tách biệt nhau.
Bước thứ 2, tác giả sử dụng chỉ tiêu BIC (Bayesian information criteria) nhằm đánh giá mức độ phù hợp
của mô hình Ordered logit được xây dựng trên các biến giải thích được lựa chọn từ các bước phân tích trên so
với các mô hình Ordered logit được xây dựng trên các tập hợp biến giải thích khác có thể được lựa chọn ngẫu
nhiên từ mẫu dữ liệu quan sát. Ngoài ra, tác giả cũng thực hiện kiểm định các giả định trong mô hình Ordered
logit như: kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định phương sai thay đổi (heteroskedasticity) và kiểm định
việc bỏ sót biến giải thích cần thiết trong mô hình.
Bước thứ 3, để đạt được mục tiêu nghiên cứu thứ 1 và thứ 2, cụ thể là xác định sự khác biệt trong tác
động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới
nổi, tác giả thực hiện gộp mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển với mẫu dữ liệu các NHTM tại
các nền kinh tế mới nổi lại. Đồng thời, bổ sung thêm biến giả Emer, biến này có giá trị 1 nếu NHTM có trụ sở tại
các quốc gia có nền kinh tế mới nổi, 0 cho trường hợp ngược lại. Sau đó, tác giả xây dựng những biến tương tác
giữa biến Emer với từng biến giải thích đại diện cho các yếu tố mang tính chất hệ thống như mức độ rủi ro quốc
gia, mức độ rủi ro của ngành ngân hàng và các yếu tố thể hiện những đặc trưng riêng của từng NHTM như quy
mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính trong mô hình. Cuối cùng, tác giả thực hiện ước lượng lại mô hình
Ordered logit với những biến giải thích đã được xác định từ bước 1 trên mẫu dữ liệu bao gồm các NHTM tại các
nền kinh tế mới nổi và các NHTM tại các nền kinh tế phát triển, đồng thời bổ sung thêm những biến tương tác
nêu trên. Trong trường hợp hệ số hồi quy của biến tương tác có ý nghĩa thống kê, điều này chứng tỏ có sự khác
biệt trong tác động của biến giải thích tương ứng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với
MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.


chuẩn
AssGrow:Tốc độ tăng trưởng tổng trị giá tài sản trung
bình 3 năm

B

70

8.1763

1.3779

5.4189

10.8731

0.2477

0.2719

-0.0512

1.2881

BB

64

8.9984


-0.1883

0.6149

A

32

11.1366

1.9862

6.3651

14.9549

0.1009

0.0645

-0.0326

0.2870

Tổng cộng

282

9.4235



9.2476

14.2697

0.0600

89.9940

BB

64

0.1717

0.1271

-0.1175

0.6352

6.1456

7.2884

0.2160

37.2630

BBB


-0.0319
-0.1466

0.3488
16.5153

3.9422
6.1173

4.1475
9.1790

0.4840
0.0000

19.0650
89.9940

LoanLoss_Equ:Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng vốn CSH

B

70

9.0775

13.1440

0.5800

3.2010

335.6260

BBB

116

5.1344

10.4250

0.0000

100.0000

30.5691

62.7480

0.0000

592.5900

A
Tổng cộng

32
282


70

13.0284

7.5463

4.8960

54.4000

12.5905

9.9021

-35.8200

46.3100

BB

64

11.4510

4.6231

4.6550

29.9590


32

10.0933

6.3050

1.2650

36.4300

9.7345

7.1818

1.3450

43.6430

Tổng cộng

282

11.7050

6.6405

1.2650

54.4000


122.1600

BB

64

22.0198

10.9775

9.9440

71.3420

16.0915

10.6321

5.7420

76.8130

BBB

116

28.5163

67.7129


153.1840

Tổng cộng

282

25.6077

45.4093

1.6960

717.1900

23.2694

43.0184

3.1470

514.0000

IntIn_Loan:Tỷ lệ thu nhập từ lãi vay/tổng dư nợ tín dụng
bình quân

IntIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập từ lãi/tổng tài sản sinh lời
bình quân

B


13.7887

5.9801

5.1230

39.7260

BBB

116

37.3368

90.0853

1.5400

520.3250

17.7913

39.6251

2.4600

413.7670

A


15.6560

26.3065

1.3040

413.7670


12
MXHTN

B

Số quan
sát

Trung
Độ lệch
Cực tiểu
Cực đại
bình
chuẩn
IntEx_Cap:Tỷ lệ chi phí trả lãi/tổng nguồn vốn
chịu lãi bình quân

Trung bình

Độ lệch
chuẩn


9.3518

2.9000

70.8000

11.3424

9.2202

0.6000

66.7300

BBB

116

9.8933

7.3001

3.2300

69.0200

9.9942

7.3708


7.9578

2.9000

70.8000

11.4420

8.2354

-5.1700

68.0100

NetIntIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập ròng từ lãi/tổng tài sản
bình quân

OthIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/
tổng tài sản bình quân

B

70

13.8780

7.6415

3.7000


BBB

116

9.1547

6.9236

3.1200

67.9000

4.3609

2.7360

0.1900

16.5400

A

32

6.2269

1.9516

3.4800


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

ROAA:Tỷ lệ lợi nhuận ròng /tổng tài sản bình quân

B

70

6.2806

3.4380

1.3900

16.2000

7.1035

5.7961

0.6933

40.5170

BB

64

4.4777


0.7413

61.2250

A
Tổng cộng

32
282

2.5263
4.8309

0.9753
3.1961

0.0000
0.0000

4.9600
16.6100

3.3689
5.3739

1.5905
5.8792

0.9227

BB

64

4.8491

5.1862

1.1607

39.2023

4.8953

5.0337

1.0670

36.9770

BBB

116

4.3054

5.5214

0.4237



1.2694
5.1023

1.0000
-0.4880

7.1600
58.1850

NetLoan_Ass:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng tài sản

NetLoan_ShortCap:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng nguồn
vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn ngắn hạn

B

70

3.5223

5.8696

-0.6480

35.7410

6.4434

4.7629


1.2835

-2.7600

7.3990

3.9355

4.3881

0.1740

40.4890

A

32

1.3356

0.8671

-0.2360

2.8730

2.6124

1.5312

LiAss_ShortCap:Tỷ lệ tài sản thanh khoản cao/tổng nguồn
vốn huy động tiền gửi và nguồn vốn ngắn hạn

70

7.0169

5.4266

0.0300

29.0060

1.6594

4.1657

-9.4630

23.8630

BB

64

5.0173

5.8099

0.9400


A
Tổng cộng

32
282

2.5883
4.8560

1.4021
4.8536

0.4480
0.0300

5.6190
43.5840

1.3420
1.3840

0.5523
2.6187

0.2750
-10.6100

2.7100
23.8630

-31.4700
4.2120
-74.5380

58.9220
30.8730
44.0260
28.6060
58.9220

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát


13
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định phương sai đồng nhất và phân tích phương sai
một yếu tố các chỉ tiêu tài chính NHTM theo từng MXHTN
tại các nền kinh tế mới nổi

Biến

LnAss
AssGrow
CreGrow
LoanLoss_Ln
LoanLoss_Equ
LoanPro_Loan
Equ_Ass
Equ_Loan
Equ_ShortCap
Equ_Debt

0.0220
0.0570 ROAA
0.1300
0.0000
0.0060 ROAE
0.2360
0.4920
0.1810 Exp_Int
0.1360
0.1580
0.4760 NetLoan_Ass
0.0000
0.2060
0.6320 NetLoan_ShortCap
0.0870
0.0000
0.0210 NetLoan_Debt
0.0010
0.0000
0.0740 LiAss_ShortCap
0.0010
0.1470
0.6340 LiAss_Debt
0.1210
0.0540
0.0000
Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát

Mức ý nghĩa
thống kê của

NIM,

NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap và NetLoan_Debt có giá trị trung
bình khác nhau theo các MXHTN.
Riêng đối với các biến CreGrow, Equ_Ass, Equ_Loan, Equ_ShortCap, IntIn_Ass, ROAA, ROAE,
Exp_Int và LiAss_Debt do kết quả của kiểm định phương sai đồng nhất không có ý nghĩa thống kê (>10%) nên
giả định về phương sai đồng nhất trong phân tích phương sai một yếu tố đối với các biến này bị vi phạm. Do
vậy, tác giả tiến hành thêm kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis đối với các biến này.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định Kruskal - Wallis các chỉ tiêu tài chính NHTM
theo từng MXHTN tại các nền kinh tế mới nổi
Mức ý nghĩa thống kê
Mức ý nghĩa thống kê
của kiểm định KruskalBiến
của kiểm định KruskalWallis
Wallis
CreGrow
0.0050 ROAA
0.0000
Equ_Ass
0.0360 ROAE
0.0000
Equ_Loan
0.0250 Exp_Int
0.0000
Equ_ShortCap
0.0040 LiAss_Debt
0.2500
IntIn_Ass
0.0220
Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát


Trung
Độ lệch
Cực tiểu
Cực đại
bình
chuẩn
AssGrow:Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản NHTM
trung bình 3 năm

B

8

11.4577

.6713

10.0440

12.3110

0.0017

0.0920

-0.0945

0.1964


13.8380

0.0218

0.0884

-0.1968

0.3364

A

152

11.4706

1.7368

7.3850

14.7240

0.0143

0.1047

-0.4042

0.5461


14.4920

0.0322

0.0577

-0.0453

0.1623

Tổng cộng

296

11.2977

1.7253

5.2490

14.7240

0.0243

0.0951

-0.4042

0.5461



0.1130

-0.1708

0.2753

13.2698

8.8345

0.2180

37.9730

BBB

52

0.0361

0.1170

-0.1491

0.5168

6.5633

8.5192


0.0648

-0.0759

0.3202

1.7663

1.7369

0.0090

8.1780

AAA
Tổng cộng

11
296

0.0800
0.0406

0.1715
0.1534

-0.0318
-0.4088



690.0910

2.8763

1.8082

0.0100

5.9100

BB

25

130.6217

89.4631

4.7470

381.3450

1.6124

1.1304

-0.3100

4.5700


464.9560

0.4932

1.0274

-0.4900

10.8700

AA

48

23.2292

63.8459

0.0400

433.0000

0.3258

0.3950

-0.0700

1.8300


B
BB

8
25

5.8810
6.6860

3.1806
3.7176

2.1000
0.2520

11.3540
16.6180

9.2836
12.9957

4.4860
10.5310

3.0860
0.6050

16.1920
53.5830


20.4280

16.7668

22.8025

1.9740

198.1360

AA

48

8.0283

2.9046

0.0060

16.0840

20.1603

29.4661

0.0090

151.4190


Equ_Ass:Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản

Equ_Loan:Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng dư nợ tín dụng


15
MXHTN

Số quan
sát

Trung
Độ lệch
Cực tiểu
Cực đại
bình
chuẩn
Equ_ShortCap:Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/nguồn vốn
ngắn hạn

Trung
bình

Độ lệch
chuẩn

Cực tiểu

Cực đại


0.2880

29.5010

7.4736

4.4889

0.2610

19.9290

BBB

52

12.6163

5.6406

1.7230

33.6150

9.5709

4.9256

1.4860


0.0080

63.6210

8.9642

3.5694

0.0060

19.7250

AAA

11

23.8286

21.0270

5.8390

60.7440

9.7279

8.2934

0.6570

bình
chuẩn
IntIn_Loan:Tỷ lệ thu nhập từ lãi vay/tổng dư nợ
tín dụng bình quân

Trung
Độ lệch
Cực tiểu
Cực đại
bình
chuẩn
IntIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập từ lãi/tổng tài sản sinh lời
bình quân

B

8

4.1388

1.2694

2.5400

6.3800

3.9250

1.4714


1.5208

0.0900

9.3700

3.5096

1.3593

1.0600

8.8300

A

152

3.9412

1.5957

0.7200

10.9100

3.4638

1.5443


6.7548

0.0000

24.6100

3.0355

1.2925

1.0800

4.5000

Tổng cộng

296

3.9313

2.0545

0.0000

24.6100

3.4875

1.5942



25

2.4952

2.2075

0.7400

11.6300

1.6064

1.1379

0.1360

5.2070

BBB

52

1.8075

0.9530

0.2800

4.5900


48

1.5529

1.1935

0.1500

4.8000

1.8591

0.7391

0.7560

3.7010

AAA

11

1.9327

1.4846

0.3300

4.4600

bình quân

OthIn_Ass:Tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/tổng tài
sản bình quân

B

8

1.5258

1.0146

-0.1950

2.9270

0.6049

0.4338

-0.0780

1.2280

BB

25

1.4659


-1.3640

2.7220

A

152

1.4897

1.1239

-0.0310

8.2190

1.2219

2.3249

-0.1810

21.1570

AA

48

1.6610


-0.0980

0.8160

Tổng cộng

296

1.5444

1.0019

-0.1950

8.2190

1.0782

1.7586

-1.3640

21.1570

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

ROAA:Tỷ lệ lợi nhuận ròng /tổng tài sản bình quân


6.3080

-0.2208

1.0151

-3.4080

1.2870

BBB
A

52
152

2.1230
2.0315

1.9067
2.1603

0.1950
0.0160

13.9980
16.3690

0.1170
0.4275

AAA

11

0.4705

0.4257

-0.0390

1.2000

1.0657

0.9620

0.0120

2.4610

Tổng cộng

296

2.0543

1.9050

-0.0390


chuẩn

Cực tiểu

Cực đại

Exp_Int:Tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập

B

8

-0.3178

61.2013

-88.0050

81.8900

74.4116

35.5491

15.1590

133.5020

BB


57.2777

20.5838

14.7550

145.2210

A

152

4.9554

11.9207

-74.3900

57.2300

64.3338

24.0560

9.4820

200.0000

AA


29.6526

16.8780

7.4290

62.7300

Tổng cộng

296

6.6585

36.9528

-150.1230

449.3400

60.5832

23.0990

7.4290

200.0000

NetLoan_Ass:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng tài sản



4.0300

73.1660

87.2260

24.5990

4.6560

126.1080

BBB

52

63.8140

20.3189

2.5610

91.2770

95.8951

36.5762

3.0680


5.5320

97.0130

94.5649

48.3778

6.8200

283.3760

AAA

11

61.8165

25.8793

6.7990

94.1260

209.4969

203.4991

38.1260

B

8

69.6515

9.0654

51.4010

81.3050

10.0890

7.1723

3.7010

24.2990

BB

25

66.5232

17.6029

4.1020


A

152

66.5928

23.9872

7.4470

147.4430

38.4403

42.6849

0.3020

391.6890

AA

48

72.3578

24.9982

6.5170


Tổng cộng

296

69.0017

23.5972

2.6510

147.4430

32.0229

40.7363

0.3020

391.6890

LiAss_Debt:Tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản
cao/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn
vốn vay

B

8

8.8375


A

152

24.0424

19.1224

0.0630

111.3150

AA

48

18.5450

12.3313

0.4960

54.2490

AAA

11

22.5233


kiểm định
phân tích
Biến
kiểm định
phân tích
phương sai
phương sai
phương sai
phương sai
đồng nhất
một yếu tố
đồng nhất
một yếu tố
LnAss
0.0060
0.0000 NIM
0.4900
0.6520
AssGrow

0.0250

0.1700 NetIntIn_Ass

0.2990

0.5800

CreGrow


0.0000

0.0000 ROAE

0.0000

0.0000

Equ_Ass

0.0010

0.0770 Exp_Int

0.4650

0.0000

Equ_Loan

0.6030

0.7700 NetLoan_Ass

0.0060

0.0750

Equ_ShortCap


0.3820

0.5230 LiAss_Debt

0.0190

0.0040

IntEx_Cap

0.0310
0.6520
Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát

Tương tự như phần phân tích ở trên, căn cứ vào giá trị trung bình của các chỉ số tài chính của các NHTM
theo từng MXHTN và mức ý nghĩa thống kê của phân tích phương sai một yếu tố trong bảng 4.4 và 4.5, ta có thể
kết luận rằng các biến LnAss, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Ass, Equ_Debt, ROAA,
ROAE, NetLoan_Ass, NetLoan_ShortCap, LiAss_ShortCap và LiAss_Debt có giá trị trung bình khác nhau theo
các MXHTN.
Riêng đối với các biến CreGrow, Equ_Loan, IntIn_Ass, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass
và Exp_Int do kết quả của kiểm định phương sai đồng nhất không có ý nghĩa thống kê (>10%) nên giả định về
phương sai đồng nhất trong phân tích phương sai một yếu tố đối với các biến này bị vi phạm. Do vậy, tác giả
tiến hành thêm kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis đối với các biến này.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Kruskal - Wallis các chỉ tiêu tài chính NHTM theo từng MXHTN
tại các nền kinh tế phát triển
Mức ý nghĩa thống kê
Mức ý nghĩa thống kê
của kiểm định KruskalBiến
của kiểm định KruskalWallis
Wallis

Để lựa chọn được các biến giải thích phù hợp cho mô hình Ordered logit và nhằm hạn chế việc mô hình
ước lượng phù hợp quá mức (Over – fitting) với mẫu dữ liệu quan sát, tác giả thực hiện lựa chọn 5 mẫu dữ liệu
con từ mẫu dữ liệu ban đầu, mỗi mẫu dữ liệu con có số lượng quan sát bằng 80% số lượng quan sát trong mẫu
dữ liệu ban đầu và thực hiện 5 lần ước lượng mô hình riêng biệt, mỗi lần ước lượng mô hình trên một mẫu dữ
liệu con khác nhau. Tác giả thực hiện việc lựa chọn 5 mẫu dữ liệu con từ mẫu dữ liệu ban đầu theo phương pháp
chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 5.
Bảng 4.7: Mô hình Ordered logit với 5 mẫu dữ liệu con và toàn bộ mẫu dữ liệu các NHTM
Mẫu dữ liệu 1
Biến
Country_rating
Bicra
Government
Group
LnAss
AssGrow
CreGrow
LoanLoss_Ln
Equ_Debt
IntEx_Cap
NIM
NetIntIn_Ass
OthIn_Ass
NonIntEx_Ass
ROAE
Exp_Int

HSHQ
2.2670
0.6750
0.9698

0.5704
0.0090 AssGrow
-5.3294
0.1860 CreGrow
0.5879
0.0000 LoanPro_Loan
-0.0142
0.0010 Equ_Loan
-0.0859
0.1480 Equ_ShortCap
-0.0129
0.2040 Equ_Debt
0.0191
0.1120 IntIn_Ass
0.0181
0.0080 NetIntIn_Ass
-0.0149
0.0140 OthIn_Ass
-0.2888
0.0310 NonIntEx_Ass
0.1787
0.0230 ROAE
0.1182

Mức ý nghĩa
thống kê
HSHQ
0.0000
0.0010
0.0270

HSHQ

Country_rating
Bicra
Government
Group
LnAss
AssGrow
LoanLoss_Ln
LoanLoss_Equ
Equ_ShortCap
Equ_Debt
NIM
OthIn_Ass
NonIntEx_Ass
ROAA
NetLoan_Ass
NetLoan_Debt

2.0111
0.8798
1.2492
4.0705
0.5726
-6.1673
-0.1178
0.0214
-0.0047
0.0179
-0.0897

0.0000 Country_rating
2.1079
0.0000 Bicra
0.8533
0.0040 Government
1.1090
0.0000 Group
4.4270
0.0000 LnAss
0.5170
0.0010 AssGrow
-6.8707
0.0020 CreGrow
0.7967
0.5760 LoanLoss_Ln
-0.0967
0.4570 Equ_ShortCap
-0.0167
0.0000 IntIn_Loan
0.0179
0.2460 NetIntIn_Ass
-0.1847
0.0280 OthIn_Ass
-0.4910
0.0820 NonIntEx_Ass
0.4132
0.1720 ROAA
0.6560
0.5920 Exp_Int
-0.4994

0.2710

Mức ý nghĩa
thống kê
HSHQ
0.0000
0.0000
0.0120
0.0000
0.0000
0.0000
0.1030
0.0000
0.1110
0.0000
0.2900
0.0150
0.0170
0.0900
0.0910
0.1260

Toàn bộ mẫu
Mức ý nghĩa
thống kê
HSHQ
0.0000
0.0000
0.0090
0.0000

0.0010
0.0000


20
-0.0666
LoanLoss_Ln
-0.0127
Equ_ShortCap
0.0152
Equ_Debt
-0.0527
IntEx_Cap
-0.3986
OthIn_Ass
0.2538
NonIntEx_Ass
0.4154
ROAE
-0.2973
Exp_Int
-0.0845
NetLoan_Debt
Number of obs =
226
LR chi2(16) = 295.4400
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2
= 0.5036
Log likelihood = -145.6301

Tần suất
Tần suất
Biến
Biến
xuất hiện (%)
xuất hiện(%)
100 IntIn_Ass
0
Country_rating
100 IntEx_Cap
0
Bicra
100
0
Government
NIM
100 NetIntIn_Ass
0
Group
100 OthIn_Ass
83
LnAss
100 NonIntEx_Ass
67
AssGrow
0 ROAA
17
CreGrow
83 ROAE
17

thống kê trong các mô hình hồi quy Ordered logit được xây dựng từ các mẫu dữ liệu con nêu trên và toàn bộ
mẫu dữ liệu ban đầu. Bên cạnh đó, kết quả phân tích phương sai một yếu tố đối với các chỉ tiêu tài chính trên
mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi được trình bày trong mục 4.1 cũng
cho thấy các biến LnAss, AssGrow, LoanLoss_Ln, Equ_Debt và OthIn_Ass là các biến giải thích có giá trị trung
bình khác biệt nhau theo các MXHTN. Do vậy, ta có cơ sở để kết luận rằng những biến này là những biến giải
thích có tác động chủ yếu đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi.
Từ đó, tác giả thực hiện ước lượng lại chi tiết mô hình hồi quy Ordered logit với các biến giải thích này
trên toàn bộ mẫu dữ liệu quan sát các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.
Bảng 4.9: Mô hình Ordered logit trên tập hợp các biến giải thích được
lựa chọn và toàn bộ mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
Mức ý nghĩa
Hệ số
Sai số
thống kê
Biến
Khoảng tin cậy
hồi quy
chuẩn
của hệ số
hồi quy
Cực tiểu
Cực đại
1.8164
0.2897
0.0000
1.2487
2.3842
Country_rating
0.8881
0.1857

0.0000
-0.1264
-0.0400
LoanLoss_Ln
0.0157
0.0038
0.0000
0.0083
0.0232
Equ_Debt
-0.1744
0.0536
0.0010
-0.2794
-0.0695
OthIn_Ass
/cut1
/cut2
/cut3

16.6202
19.3397
24.3097

1.7691
1.9176
2.1752

13.1528
15.5812

Cực tiểu
Cực đại
1.3263
0.1564
0.0000
1.0197
1.6328
Country_rating
2.2145
0.4154
0.0000
1.4003
3.0287
Government
1.3725
0.3041
0.0000
0.7765
1.9684
Group
0.6562
0.0939
0.0000
0.4721
0.8403
LnAss
-0.1043
0.0233
0.0000
-0.1500

0.0218
ROAE
-0.0232
0.0061
0.0000
-0.0352
-0.0113
Exp_Int
0.0194
0.0087
0.0260
0.0024
0.0365
NetLoan_Ass
11.2014
1.8856
7.5057
14.8970
/cut1
14.3689
1.9165
10.6126
18.1251
/cut2
17.1884
2.0324
13.2049
21.1718
/cut3
21.2567

23
Để xác định các biến giải thích trong mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến ở mức cao hay không ta
thường tính toán hệ số VIF (variance inflation factor ) cho từng biến giải thích trong mô hình. Các biến được
xem là gây ra hiện tượng đa cộng tuyến ở mức cao khi có hệ số VIF ≥ 10. Tác giả lần lượt tính toán hệ số VIF
của các biến giải thích trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các
nền kinh tế mới nổi và trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế
phát triển.
Từ kết quả tính toán hệ số VIF, tác giả thấy rằng các biến giải thích trong cả 2 mô hình đều có hệ số
VIF
nổi
Các yếu tố mang tính chất hệ thống như: mức độ rủi ro của quốc gia và mức độ rủi ro đặc thù của ngành
ngân hàng nơi NHTM có trụ sở đều có tác động cùng chiều đối với MXHTN của NHTM. Đồng thời, hệ số hồi
quy của các biến giải thích đại diện cho các yếu tố này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Kết quả này phù hợp với quan điểm đánh giá MXHTN các NHTM của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm
quốc tế. Mặt khác, kết quả này cũng tương đồng kết quả nghiên cứu của Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b) và
của Caporale và cộng sự (2012) về tác động của rủi ro quốc gia đến MXHTN của các NHTM tại quốc gia đó.
4.6.1.2 Tác động của yếu tố sở hữu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
Từ kết quả hồi quy của mô hình nghiên cứu trong bảng 4.9, ta có thể thấy được yếu tố sở hữu có tác
động rất lớn đến MXHTN của các NHTM. Cụ thể, biến Government có tác động cùng chiều đối với MXHTN
cho thấy các NHTM thuộc sở hữu của chính phủ các nước nơi NHTM có trụ sở sẽ có cơ hội nhận được MXHTN
tốt hơn các NHTM khác. Tương tự, biến Group cũng có tương quan thuận với MXHTN. Điều này cho thấy các
NHTM thuộc sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế có quy mô lớn và có MXHTN từ A trở lên có xác suất
được phân loại vào MXHTN A hay MXHTN BBB cao hơn các NHTM khác.
Kết quả này phù hợp với quan điểm đánh giá MXHTN của NHTM của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm
vì các đơn vị này nhận định rằng chính phủ hay các tập đoàn tài chính sẽ có xu hướng hỗ trợ về tài chính cho các
NHTM mà họ có phần góp vốn sở hữu bằng nhiều hình thức khác nhau.
4.6.1.3 Tác động của yếu tố quy mô đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi


25
Yếu tố quy mô NHTM, phản ánh bởi giá trị tổng tài sản NHTM, có tác động cùng chiều với MXHTN.
Điều này ngụ ý rằng, các NHTM có quy mô tổng tài sản càng lớn thì càng có nhiều khả năng nhận được
MXHTN tốt. Lý giải điều này, Goddard và cộng sự (2004) cho rằng các NHTM có quy mô tài sản lớn có lợi thế
từ hiệu quả kinh tế theo quy mô và các đơn vị này được hưởng lợi từ sức mạnh thị trường của bản thân để tạo ra
mức lợi nhuận trên mức bình thường.
4.6.1.4 Tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
Bên cạnh đó, từ kết quả mô hình hồi quy cũng cho thấy tốc độ tăng trưởng tổng tài sản bình quân 3 năm
và tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ có tác động ngược chiều tới MXHTN và hệ số hồi quy của các biến giải thích
AssGrow và LoanLoss_Ln đại diện cho các chỉ tiêu này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều đó cho thấy