NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TÍNH DỄ TỔN THƯƠNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM.PDF

B GIÁO DC VÀ ĨOăTO
TRNGăI HC KINH T H CHÍ MINH





NGUYN TH KIM NGC

NHÂN T NHăHNGăN TÍNH D TN THNGăCA
CỄCăNGÂNăHĨNGăTHNGăMI VIT NAM




LUNăVNăTHCăS KINH T




TP. H CHÍ MINH - NMă2013
i



B GIÁO DC VÀ ĨOăTO
TRNGăI HC KINH T H CHÍ MINH

NGUYN TH KIM NGC

NHÂN T NHăHNGăN TÍNH D TN THNGăCA
CỄCăNGÂNăHĨNGăTHNGăMI VIT NAM


Chuyên ngành : TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG
Mã s : 60340201

LUNăVNăTHCăSăKINHăT
NGIăHNG DN KHOA HC
PGS.TS. NGUYN NGCăNH


TP. H CHÍ MINH - NMă2013
ii



LIăCAMăOAN

TôiăxinăcamăđoanăLunăvnăThcăsăKinhăt viăđ tàiă“Nghiênăcu nhân t nh
hng đn tính d tnă thngă ca NHTM VităNam”ălàăcôngătrìnhă nghiênăcu ca
riêngătôiădi s hng dn ca PGS.TS. Nguyn Ngcănh.
Các s liu, kt qu trong lunăvnălàătrung thcăvàăchaătngăđc ai công b
trong bt k công trình nào khác. Tôi s chu trách nhim v niădungătôiăđưătrìnhăbàyă
trong lunăvnănày.

TP.HCM, ngày 19 tháng 10 nm 2013

Tác gi



Nguyn Th Kim Ngc



iii



LIăCMăN

Trc tiên, tôi xin chân thành cmă nă PGS.TS Nguyn Ngcă nh, PGS.TS
Nguyn Th Liên Hoa đưătn tình ch bo,ăgópăýăvàăđng viên tôi trong sut quá trình
thc hin lunăvnătt nghip này.

Tôiăcngăxinăgi li cmănăđn Quý Thy Cô, nhngăngiăđưătn tình truyn
đt kin thc cho tôi trong c khóa hc va qua.

Tôi xin cmănăgiaăđình,ăđng nghip và bnăbèăđưăht lòng quan tâm và toăđiu
kin tt nhtăđ tôiăhoànăthànhăđc lunăvnătt nghip này.

Nguyn Th Kim Ngc
iv



MCăLC

LIăCAMăOAN ii

LI CMăN iii
MC LC iv
DANH MC CÁC BNG vii
DANH MCăCỄCă TH viii
GII THIU 1
CHNGă1ăậ TNG QUAN V  TÀI NGHIÊN CU 2
1.1 Lý do chnăđ tài 2
1.2 Mc tiêu nghiên cu 5
1.3 Vnăđ nghiên cu 5
1.4ăiătng và phm vi nghiên cu 5
1.5ăPhngăphápănghiênăcu 5
1.6 Kt cu caăđ tài 6
CHNG 2 - NHNG NGHIÊN CU THC NGHIM 7
2.1 Nghiên cu thc nghim ca các tác gi trên th gii 7
2.2 Kinh nghim x lý n xu ca mt s quc gia và bài hc cho Vit Nam 12
a. Hàn Quc 12
b. Trung Quc 15
c. Hungary 17
d. Kinh nghim cho Vit Nam 19
CHNGă3ă-PHNGăPHỄPăVĨăKT QU NGHIÊN CU 23
3.1. Phngăphápănghiênăcu 23
3.1.1 Mô hình kinh t lng 23
3.1.2 Mu nghiên cu 25
3.1.3 D liu nghiên cu 26
3.1.4 Bin nghiên cu 26
v

3.1.5 X lý và phân tích s liu 32
3.2 Kt qu nghiên cu 33
3.2.1ăánhăgiáăhotăđng NHTM qua s liu báo cáo tài chính 33
3.2.2 Kt qu nghiên cuăđnhălng 38
a. Thng kê mô t 38
b. Kim tra hinătng t tngăquan 39
c. Hi quy Binary logistic 40
d. Phân tích bit s MDA 44
e. So sánh gia hi quy Binary Logistic và phân tích bit s MDA 46
CHNGă4ăậ HN CH  TÀI VÀ GI Ý CHÍNH SÁCH 48
4.1 Hn ch caăđ tài 48
4.2 Gi ý chính sách 48
4.2.1 An toàn vn 48
4.2.2 N xu 51
4.2.3ăNângăcaoănngălc qun tr ca NHTM: 52
4.2.4 Thanh khon: 53
4.3 Nhng giăỦăvƠăhng nghiên cu tip theo 56

KT LUN 57
TÀI LIU THAM KHO 58
PH LC 61


vi



DANH MC VIT TT
CAMEL(S): h thngăđánhăgiáămcăđ an toàn và bn vng ca T chc tín dng

NHTM:ăNgânăhàngăthngămi
NHTMCP:ăNgânăhàngăthngămi c phn
NHTMNN:ăNgânăhàngăthngămiănhàănc
TCTD: T chc tín dng
M&A: Hp nht và sáp nhp
DNNN: Doanh nghip nhà nc
BIDV: NH TMCPăuăTăvàăPhátătrin Vit Nam
VCB: NHTMCP NgoiăthngăVit Nam
ABBank: NHTMCP An Bình
ACB: NHTMCP Á Châu
EIB: NHTMCP Xut Nhp Khu Vit Nam
EAB:ăNHTMCPăôngăÁ
HDBank: NHTMCP Phát Trin TPHCM
MB:ăNHTMCPăQuânăi
MSB: NHTMCP Hàng Hi
SCB: NHTMCP Sài Gòn
SHB: NHTMCP Sài gòn – Hà Ni
OCB:ăNHTMCPăPhngăông
VPBank: NHTMCP Vit Nam ThnhăVng
SeABank:ăNHTMCPăôngăNamăÁ


vii



DANHăMCăCỄCăBNG

Bng 3.1: Phân nhóm NHTM
Bng 3.2: Thng kê mô t các bin

Bng 3.3: Ma trn h s tngăquan
Bng 3.4: Các binăđc chnăđ đaăvàoămôăhình
Bng 3.5: Kimăđnhăđ phù hp tng quát
Bng 3.6: Kimăđnhăđ phù hp ca mô hình
Bng 3.7: Kimăđnh mcăđ chính xác ca mô hình
Bng 3.8: Kimăđnhăýănghaăh s hi quy
Bng 3.9: Các binăđaăvàoămôăhìnhăphânătích bit s
Bng 3.10: H s chun hóa trong mô hình phân tích bit s
Bng 3.11: Kt qu d báo ca phân tích bit s
Bng 3.12: So sánh các binăcóăýănghaăca 2 mô hình
Bng 3.13: So sánh kh nngăd báo ca 2 mô hình
Bng 4.1: T l LDR ca các NHTM Hàn Quc
Bng 4.2: T l LDR ca các NHTM Indonesia
Bng 4.3: T l LDR mc tiêu ca mt s nc
Bng 4.4: T l LDR trung bình phân theo thu nhp caăcácănhómănc



viii



DANHăMCăCỄCăăTH


Hình 1.1. T l n xu ca h thng ngân hàng (2008 - 2012) 3
Hình 3.1 Biuăđ th hin quy mô tng tài sn ca mu nghiên cu 26
Hình 3.2 Biuăđ n xu caăcácăNHTMCPănmă2011-2012 34
Hình 3.3 D n và n xu 7 Ngân hàng niêm yt trên th trng chng khoán
(4 Quý gn nht) 35

Hình 3.4 Biuăđ n xu ca các NHTM niêm yt trên th trng chng khoán 35
Hình 3.5 Chi tit n xu các NHTM (thiăđim 30/06/2013) 36
Hình 3.6 C cu n xu 07 Ngân hàng niêm yt trên th trng chng khoán
(4 Quý gn nht) 36


1


GIIăTHIU
Bài này nghiên cu tácăđng ca các nhân t vi mô đn tính tnăthngăca các
NHTM Vit Nam t nmă2008ăđn 2012, s dng hi quy Binary Logistic vi s liu
trên Báo cáo tài chính ca 30 NHTM Vit Nam. Da vào các kt qu nghiên cuătrc
đây,ătácăgi đưăs dng 14 bin đc lpăđi din cho các ch s tài chính ca NHTM và
mt bin đi din cho quy mô NHTM, và mt bin ph thuc là bin nh phân. Cùng
vi hi quy Binary Logistic, phân tích bit s MDAăcngăđc thc hin đ so sánh
kt qu vi mô hình hi quy Binary logistic.
Kt qu nghiên cu cho thy, các binăđi din cho an toàn vn ECTA, t sut
sinh li ROE, thanh khon LDR và n xuăNPLălàăcóăýănghaăthng kê trong vic gii
thích tính tnăthngăca các NHTM. Các bin ECTA và ROE có quan h cùng chiu,
LDR và NPL có quan h ngc chiu vi xác sut tnăthngăcaăcácăNHTM.ăng
thi bin NPL có nhăhng mnh nhtăđn bin ph thuc. Kh nngăd báo ca mô
hình hiăquyăBinaryăLogisticăcaoăhnăphânătíchăbit s MDA, vì vy các nhà qun lý
có th s dngă nhă làă mtă môă hìnhă đ d báo sm kh nngă tnă thngă ca các
NHTMătrongătngălai, phát hin các NHTM có vnăđ cngănhăđaăraăcácăgii pháp
đ hn ch xy ra khng hong.


2

CHNGă1ăậ TNGăQUANăVăăTĨI NGHIểNăCU
1.1 LỦădoăchnăđătƠi
Ngânăhàngăđóngăvaiătròălàătrungăgianătàiăchínhăvàălàăhuyt mch ca nn kinh t.
Hiu qu hotăđng ca các trung gian tài chính nhăhngăđn tcăđ tngătrng ca
nn kinh t. Các nn kinh t có h thng Ngân hàng hotăđng hiu qu có th chu
đngă đc các cú sc ttă hnă vàă gópă phn nă đnh nn kinh t (Athanasoglou,
Brissimis and Delis, 2005).
Chúng chính là cu ni không biên gii giaăcácălnhăvc khác nhau trong nn
kinh t, gia các vùng khác nhau trong mtănc,ăvàăxaăhnăna là gia các nn kinh
t khác nhau ca các quc gia. Chính vì vai trò to lnăđóă màă nóă mangă trongă mìnhă
nhngănguyăcăd tnăthngănhtăđnh bi nhngătácăđng niăsinhăcngănhăngoi
sinh ca nn kinh t.ă c bită trongă giaiă đon khng hong hin nay, tính d tn
thngăđóăli càng th hin rõ nét.

Trongăhnă5ănmătr li, h thng mngăliăNgânăhàngăđc bit là NHTMCP
phát trin rt nhanh chóng nhngăthiu tính năđnh. Nhngăkhóăkhnăca nn kinh t
th gii nói chung và VităNamănóiăriêngăđưăkhinăchoăcácăNHTMătrongănc càng
gp nhiuăkhóăkhn.ăng thi nhng bt cp trong công tác qun tr ca các Ngân
hàngăđưăkhin hotăđng ca chính các NHTM bc l nhiu khuytăđim, nhăhng
đn s phát trin bn vng ca NHTM Vit Nam.ăóălàăs giaătngăliênătc n xu,
thanh khon kém nên các Ngân hàng đưăhuyăđng vi lãi sut cao bng mi giá, tác
đng đn s an toàn ca c h thng Ngân hàng.
Theo s liu báo cáo ca NHNN Vit Nam, t l n xu ca h thng ngân hàng
 mcă3,1%ătrongănmă2011ăđưătngăvt lên mcă8,86%ătrongănmă2012 (tngă211%).ă
Tcăđ tngătrng tín dngănmă2012ăthpăhnănhiu so vi nhngănmătrc trong
khi t l n xuătngărtăcaoăđưăphn ánh n xu ch yu là các khon tín dngăđưăđc
cpătrcăđây,ăđng thi cho thy chtălng tín dngăđangătheoăchiuăhng xu.

3


Hìnhă1.1.ăTălănăxuăcaăhăthngăngơnăhƠngă(2008ă- 2012)

Ngun: NHNN và MSB tng hp
Riăroăthanhăkhonăluônăthngătrc,ăkhiăhuyăđngăvnăcaăNHTM chăyuălàăkă
hnăngnăviătătrngăthngătiă70%ă- 80%ătrongătngăngunăvnăhuyăđng,ăthmăchíă
điăviămtăsăngânăhàng,ătătrngănàyătrên 90%,ătrongăkhiăđóăchoăvayătrung,ădàiăhnă
thngăchăchimătătrngăkhongă30%ă- 40%ătngădăn.
Vnăđiuălătoànăhăthngăđưătngănhanh, chăyuătrongăgiaiăđonă2008ă- 2011
Vnăđăăchăliuăvicătngăvnăcóăthcăchtăhayăkhông.ăHinătngă“nhómăliăích”ăvàă
“săhuăchéo” thôngăquaămtă“bênăthă3”ădinăraăkháăphăbin,ăđưălàmăchoăquyămôă
vnăđiuălăcngănhătngătàiăsnătoànăhăthngăbătngăo.ăiuănguyăhimăhn,ătìnhă
trngăsăhuăchéoăvnăthngădnăđnăhocăluônăđiăkèmăviăvnăđă“choăvayănhómă
kháchăhàngăliênăquan”ăvtăxaătălăquyăđnhă- kênhăchăyuăđ dnăvnătínădngăđnă
viă cácă dă ánă nhiuă riă roă (baoă gmă cácă dă ánă btă đngă sn,ă kinhă doanhă chngă
khoán…).
Chtălngătàiăsnăsuyăgimănhanhănhngămcătríchălpădăphòngăriăroăđtăthp.
Theo cácăsăliuăbáoăcáo,ăsădăquădăphòngăriăro tínădngăđuăthpăsoăviătngănă
xuătheoăsăsách.ăiuănàyăhàmăýămcăđăanătoànăhotăđngăcaăhăthngăngânăhàngă
săbăđeădaăkhiăriăroădinăra.


4


Cácătălăanătoànăhotăđngătheoăquyăđnhăthcăchtăkhôngăboăđm. Tìnhătrngă
choăvayăquáămcădnăđnăhăsăsădngăvnă(tălăchoăvayătrênăhuyăđng)ăcaăcácă
NHTM rtăcaoăvàăvtămcăanătoàn.ăToànăhăthngăluônătrongătrngătháiămtăcânăđiă

nghiêmătrngăcăvăkăhnălnăđngătinăgiaăngunăvnăvàăsădngăvn.ăCácătălăană
toànăchiătrăđtămcăthpăvàăhăsăanătoànăvnăthcăchtăcngăămcădiăthôngălăvàă
căsoăvi yêuăcu,ăxétăvămtăkăthut,ăđưămtăkhănngăthanhătoán/pháăsnănhngăvnă
toăvăbcăbênăngoàiălàăchăbăkhóăkhnăvăthanhăkhon.
Ktăquăkinhădoanhăkhôngăthcăcht;ăliănhunăngànhăngânăhàngăcóăkhănngăsă
suyăgimănhanhătrongăthiăgianăti. CăcuăthuănhpăcaăhăthngăNHTM chăra,ălưiă
caăhuăhtăcácăngânăhàngăchăyuăđnătăhotăđngătínădng.ăThănhng,ătrongăbiă
cnhănăxuăgiaătngăvàătínădngătngătrngăâmăthìănhiuăngânăhàngăchcăchnăsăphiă
điămtăviănguyăcăthuaăl.ăóălàăchaăk,ănuăthcăhinăphânăloiănăvàătríchălpădă
phòngăriă ro đúng,ăđă và/hocă tuână thă thôngălă qucă t,ă đngă thiăhchă toánă theoă
chunămcăkătoánăqucăt,ăthìăhiuăquăkinhădoanhăcaăcácă NHTM VităNamăcònă
thpăhn.
Nhngăphânătíchătrênăđâyăchoăthy,ăhotăđngăngânăhàngătănóăđưăchaăđngărtă
nhiuăriăroăvàăkhiănhngăriăroăđóătíchăt,ătrănênăquáălnădoătácăđngăcaăcácăyuătă
bênăngoàiă(nhăbtănăkinhătăvămô,ăkhngăhongăkinhătăthăgii,ăthătrngăchngă
khoánăvàăthătrngăbtăđngăsnălaoădc)ăhayădoăcácăyuăt bênătrongă(nhăqunătrăriă
roăbtăcp,ăquyătrìnhătínădngăkhôngăhoànăchnh,ăđuătămoăhim,ănngălcăvàăđoăđcă
caăngunănhânălcăngânăhàngăkhôngăđápăngăyêuăcu,…)ăthìăhăthngăngânăhàngăsă
khôngătránhăkhiăđăv.ăTuyănhiên,ăhin nay ti Vit Nam hu nhăcóărt ít các nghiên
cu chính thc v tính d tnăthngăca các NHTM Vit Nam. Doăđó,ănghiênăcu
vnăđ “Nhân t nh hng đn tính d tn thng ca các NHTM Vit Nam” vi mô
hình hi quy Binary logistic s phn nào nm btăđc các nhân t quytăđnhăđn kh
nngătnăthng ca các Ngân hàng, t đóăcóăth đaăraăh thng cnh báo sm nhm
ngnănga khng hong trong h thng Ngân hàng Vit Nam.


5


1.2 Mcătiêuănghiênăcu

Lunăvnăxemăxétăcácănhânăt quyt đnhăđn tính d tnăthngăca các
NHTMăđ xácăđnh ch s tàiăchínhănàoăđóngăvaiătròăquanătrng trong d báo
các Ngân hàng tnăthng.
aăraămôăhìnhăd báo tính tnăthng vàăđoălng mcăđ chính xác
ca mô hình hi quy Binary logistic trong d báo tính tnăthngăca NHTM
Vit Nam.
1.3 Vnăđ nghiênăcu
T các mc tiêu nghiên cu trên, bài nghiên cu s tp trung gii quyt vnăđ sau:
Mt là, trong s các bin s đi din cho t s CAMEL(S), gm Vn ch s hu
(C), chtălng tài sn(A), chtălng qun tr (M), thu nhp (E), thanh khon (L), và
quy mô Ngân hàng (S), bin nào có nhăhng mnh nhtăđn tính tnăthngăca các
NHTM.
Hai là, các bin s này có th xemănhălàăcácăch s d báo tính tnăthngăca
các NHTM hay không?
1.4 iătngăvƠăphmăviănghiênăcu
- iătng nghiên cu ca lunăvnălàăcácăNHTMăđangăhotăđng ti Vit Nam
- Phm vi nghiên cu: các NHTMCP và NHTMNN ti Vit Nam trongăgiaiăđon t
nmă2008 đn 2012.
1.5 Phngăphápănghiênăcu
 gii quyt các yêu cuăđt ra trong bài nghiên cu, tác gi s dngăphngă
pháp nghiên cuăđnhălng vi mô hình hi quy Binary logistic.
Các k thut nghiên cuăđc thc hin thông qua phn mm SPSS 20.



6


1.6 KtăcuăcaăđătƠi
Ngoài phn tóm tt, danh mc bng, danh mc hình, danh mc các ch vit tt,

ph lc, tài liu tham kho,ăđ tài gm 4 chng,ăbaoăgm:
Chngă1: Tng quan v đ tài nghiên cu.
Chngă2: Các nghiên cu thc nghim trên th gii
Chngă3: ẫhng pháp nghiên Ếu và Kt qu nghiên cu.  chngănày,
tác gi trình bày lý thuyt v mô hình nghiên cu, ngun d liuăđ thc hin nghiên
cu, mô t các bin s dng trong bài nghiên cu và kt qu đtăđc t nghiên cu.
Chngă4: Hn ch ca lun vn, hng nghiên cu tip theo và nhng gi ý
chính sách


7


CHNGă2ă- NHNGăNGHIểNăCUăTHCăNGHIM
2.1ăNghiênăcuăthcănghimăcaăcácătácăgiătrênăthăgii
Taha Zaghdoudi (2013) đưăđaăraămôăhình d báo s đ v ca các Ngân hàng
Tunisian dùngă phngăphápăhiăquyă BinaryăLogistic.ă Phngă phápănàyăđưăđc s
dng trong công trình ca Demirguc-KuntăandăăDetragiacheă(1998).ăimăđángăchúăýă
ca mô hình d báo là xemăxétăđn các ch s vi mô ca Ngân hàng. Bài nghiên cuăđưă
s dng s liu nmătiă64ănc bao gmăcácănc phát trinăvàă đangăphátătrin t
nmă1984-1994. Kt qu cho thy kh nngăchiătr ca Ngân hàng, các ch s hot
đng, li nhunăđuăngi và t s đònăbyătàiăchínhăcóătácăđngăngc chiuăđn xác
sut phá sn ca Ngân hàng.
Alexander Babanskiy (2012) nghiên cu các nhân t có kh nngăd báo tt nht
các Ngân hàng có vnăđ  Nga. Phân tích thc nghim da vào d liu ca các Ngân
hàng  Ngaăgiaiăđon t nmă2004ăđn 2007. D liu đc thu thp t 1.000 t chc
tài chính  Nga. Tác gi s dng mô hình tham s probităvàălogităđ phân tích mc ý
nghaăca các ch s tàiăchínhătrongăcácăbáoăcáoătàiăchínhăđc công b. Bin gii thích
mà tác gi đaăvàoămôăhìnhăda vào nhng nghiên cu trcăđóănh:ăBeaveră(1966),ă
Altman (1968), Jagtiani et al. (2002), Montgomery et al. (2005), Kolari et al. (1996),

Lanine, Vennet (2006), Poghosyan and Chhak (2009). Tác gi cngă mună đaă cácă
binăvămôăvàoămôăhìnhănhngătheoăKennedyă(1998)ănhng bin này là nhng bin
không mong munăvìăthng xy ra hinătngăđaăcng tuyn và nhăhngăđn kt
qu caăcălng trong khi chúng không phi là nhng bin thc s đc quan tâm.
Mô hình gm 12 bin s đc lp: CTL = Vn ch s hu/ Tng n, CTD = Vn ch s
hu/Tngă huyă đng, CTA = Vn ch s hu/Tng tài sn, ROA = Li nhun
ròng/Tng tài sn, ROC = Li nhun ròng/vn ch s hu, LTA = Tngădăn cho
vay/ Tng Tài sn, LDT = Tngădăn cho vay/tngăhuyăđng, LTC = Tngădăn cho
vay/Vn ch săhu, ATL = Tng tài sn/Tng n, DTA = Tngăhuyăđng/Tng tài
sn, Cash = tin mt/Tng tài sn, Size = Ln(Tng tài sn). Kt qu nghiên cu là t s
kh nngăsinhăli, thanh khon, Vn là nhng nhân t quan trng d báo các Ngân


8


hàng v n. C th: t sut sinh li trên tng tài sn, t sut sinh li trên vn ch s
hu, tngădăn cho vay/tng tài sn, vn ch s hu/Tngăhuyăđng là nhng bin có
ýănghaătrongăvic d báo các Ngân hàng phá sn.ăángăchúăýălàăt sut sinh li trên
vn ch s hu, t l vn ch s hu trên tngăhuyăđng là nhng nhân t cóăýănghaă
trong thi k bùng n khng hong, trong khi t sut sinh li trên vn ch s hu là
nhng nhân t quan trng trong thi k sp xy ra khng hong. Nghiên cu ch ra
rng mô hình logit và probit d đoánăkháăchính xác. Kt qu nghiên cuăcngătngăt
nh Lanie,ăVennetă(2006)ăđưăs dngă2ămôăhìnhănàyăđ d báo xác xut v n.ăâyăcóă
th là mt công c hu ích cho nhngăngiăđóngăvaiătròăgiámăsátăNgânăhàngăvàăchoă
nhngăaiăquanătâmăđn tình trng sc khe Ngân hàng.
Nil Gunsel (2012) nghiên cu thc nghim các nhân t quytăđnhăđn tính d
v, tính tnăthngăca nn kinh t Bc Th NhăK t nmă1984ăđn 2008, s dng
mô hình Multivariate logit. D liu bng thit lp d liu gm các bin s vi mô ca
24 NHTM cùng vi các bin s kinh t vămô.ăCácăbin s vi mô là các bin s tài

chínhăđi din cho tiêu chun CAMELS. S yu kém ca các Ngân hàng có th thy
qua các ch s tài chính: thiu vn (C), tín dngăvt mc, n xu (A), qun tr thiu
hiu qu (M), thu nhp thp (E), ri ro thanh khon (L) và quy mô Ngân hàng nh (S).
Tác gi đưăs dng tng cng 10 binăđc lp,ătrongăđóăbin vi mô gm: Vn/Tng tài
snă (C),ă Dă n cho vay/Tng tài sn (A), Thu nhp ròng/tng tài sn (E), Huy
đng/Dăn cho vay (L), và log (Tng tài sn) (S); binăvămôăgm:ăTngătrng GDP
thc, lm phát, lãi sut thcăvàăcácăđiu kinăbênăngoàiă(điu khonăthngămi, t giá
hiăđoáiăthc và ch s áp lc th trng (market pressure)). Kt qu nghiên cu cho
rng: thiu vn, li nhun thp, quy mô Ngân hàng nh, t l lm phát cao, t l tngă
trng thp,ăđiu khonăthngămi và áp lc th trng bt li là nhng nhân t xác
đnh cácăNgânăhàngăriăvàoătìnhătrng kit qu  Bc Th NhăK.
ChristopoulosăApostolosăG.ăetăa.l.,ă(2011)ăđưăphânătíchăcácăyu t riêng ca Ngân
hàng Lehman Brothers vi s liuă 5ă nmă trc (2003-2007), s dng các ch s
CAMELS. Bài nghiên cu phân tích xem s đ v ca Ngân hàng này là do cuc


9


khng hong kinh t toàn cu hay do các vnăđ bênătrongăNgână hàngă màăcăquană
giám sát  M đưăcóăth nhìn thyătrc. Bài nghiên cuăxemăxétăđn các ch s nh:ă
H s An toàn vn: CAR
T s chtălng tài sn = (N xu (trên 90 ngày) – d phòng )/Tngădăn
cho vay. T s này càng thp, chtălng tài sn càng cao.
T s qun tr chtălng = Chi phí qun tr/Doanh thu. Chi phí qun tr
gm tt c các chi phí hotăđng, doanh thu gm li nhunăđưătr điăchiăphíăvàă
các khon l.
T s thu nhp: ROA = Li nhun ròng/tng tài sn, ROE = Li nhun
ròng/Vn ch s hu
T s thanh khon: Tngădăn cho vay/Tngăhuyăđng và Tng tài sn có

kh nngăthanhătoánăngay/Tng tài sn
T s đ nhy cmă đi vi th trng = Tng giá tr danh mc chng
khoán/ Tng tài sn.
Kt qu nghiên cu ch ra rng chtălng tín dng thp, qun tr không tuân theo
các lut l caăcăquanăgiámăsát, phngăphápăqun tr ri ro không hiu qu so vi
quy mô caăNgânăhàngănày.ăNgânăhàngădngănhăd đ v trc nhng ri ro và
nhngăđiu kin không năđnh mà l raăcăquanăgiámăsátăvàăCc d tr Liên bang M
đưăcóăth nhìn thyătrc, khi hotăđng ca Lehman Brothers có nhng du hiuăđiă
xung.
Deger Alper & Adem Anbar (2011) xem xét các nhân t vi mô (các ch s tài
chính ca Ngân hàng) và nhân t vămôănhăhngăđn kh nngăsinhăli ca các Ngân
hàng  Th NhăK giaiăđon 2002-2010. Kh nngăsinhăli caăNgânăhàngăđcăđoă
lng bng ch s ROA và ROE. Kt qu nghiên cu cho thy quy mô tng tài sn, thu
nhp phi lãi cóătácăđngădngăvàăcóăýănghaăđi vi kh nngăsinhăli ca Ngân hàng.
Tuy nhiên, quy mô danh mc tín dngăvàăchoăvay…ăcóătácăđngăngc chiuăđi vi
kh nngăsinhăli. Bài nghiên cuăđưăđaăraăđ xut: các Ngân hàng có th ci thin


10


kh nngăsinhăli bngăcáchătngăquyămôăvàăthuănhp t dch v khác ca Ngân hàng,
gim t l cho vay/tng tài sn.ăng thi, lãi sut thcăcaoăcngăcóăth giaătngăkh
nngăsinhăli ca Ngân hàng. Bài nghiên cuăcngăch ra rng vicăđaădng hóa hot
đng  các Ngân hàng có quy mô lnăhnăcóănhăhng tích ccăđn t sut sinh li.
Vi các bin kinh t vămô,ăch có lãi sut thcăcóătácăđng cùng chiu vi kh nngă
sinh li ca Ngân hàng. Khi lãi sut thc càng cao, t sut sinh li trên vn ch s hu
càng cao. Các nhân t viămôăkhácănh:ăanătoànăvn, thanh khon, t l tin gi/tài sn,
NIM và các nhân t vămôănhătngătrng GDP thc, t l lm phát không nhăhng
nhiuăđn kh nngăsinhăli ca Ngân hàng.

Kt qu nghiên cu caăOlwenyăandăShipoă(2011)ăđưăchoărng Chtălng tài sn
thp và thanh khon kém là hai nguyên nhân chính khin cho Ngân hàng b đ v.
Chtălng tài snăkémăđưăkhin nhiu Ngân hàng  Kenya phá sn vào nhngănmă
đu 1980. Ongore and Kusa (2013) cho rng vnăđ qun tr và các quytăđnh ca Hi
đng qun tr tácăđng ch yuăđn hotăđng ca các NHTM  Kenya, còn các nhân
t vămôăthìăkhôngăcóăýăngha.
Allen N. Berger & Christa H.S. Bouwman (2009) đưănghiênăcu vn ch s hu
trc khng hong có nhăhngănhăth nàoăđn kh nngăsng sót ca các Ngân
hàng. Bài nghiên cuăđưăchoăthy: vn giúp các Ngân hàng nh sng sót trong khng
hong ngân hàng và khng hong th trng, giúp các Ngân hàng có quy mô trung
bình và quy mô ln sng sót sau khng hong ngân hàng.
Lanine and Vennet (2006) áp dng mô hình cnh báo sm (EWS) s dng
phngăphápăhi quy logit, phngăphápăthiăthamăs và kimăđnh mcăđ chính xác
ca mô hình d báo. Trong bài nghiên cu, các tác gi đưăphânăbit 3 loi ri ro: thanh
khon, ri ro không tr đc n, và ri ro v vn mà Ngân hàng phiăđi mt. Các
bină sauă đcă đaă vàoă bàiă nghiênă cu: Thu nhp ròng/tng tài sn, Tài sn thanh
khon/tng tài sn, Trái phiu chính ph/tng tài sn, Vn/tng tài sn, N vay/tng
tài sn, Quy mô tng tài sn…Kt qu nghiên cu cho thy c 2 mô hình logit và
phngăphápăthiăthamăs đu không có kh nngăd báoăcao,ănhngăcùngăvi các công


11


c phânătíchăkhácăthìăđóălàănhng công c huăíchăchoăngi làm công tác giám sát
Ngân hàng.
Ridwan Nurazi & Michael Evans (2005) nghiên cu xem liu các ch s
CAMEL(s) có th s dngănhălàăcácănhânăt d báo s đ v ca các Ngân hàng hay
không? Bài nghiên cuăđưăs dng 13 binăđi din cho các ch s CAMEL, mt bin
đi dinăchoăđ nhy cm vi ri ro th trng và mt binăđi din cho quy mô Ngân

hàng. Tác gi đưăs dng hi quy bi Binaryălogistic.ăng thi đ đánhăgiáătínhăđng
nht vi mô hình Binary Logistic, tác gi cngătin hành phân tích bit s MDA. Hi
quy Binary logistic cho kt qu tngăt nhăMDAăvàăcóăth đcăxemănhămt h
thng cnh báo smăđ xácăđnh, d báo s đ v ca các Ngân hàng và có th s
dngăđ kim tra ti ch. Kt qu hi quy cho thy bin s ECTA (t s vn), RORA
(chtălng tài sn), ROA (qun tr), OEOI (thu nhp), CBTD (thanh khon), và LGBS
(quy mô Ngân hàng) là nhng binăcóăýănghaătrongăvic gii thích s đ v ca các
Ngân hàng. Kt qu nghiên cuăcngăchoăthy các Ngân hàng thuc s huătănhânăcóă
kh nngăpháăsnăcaoăhnăcácăNgânăhàngăthuc s huănhàănc.
Montgomerry et al (2004) đưănghiênăcu nguyên nhân gây ra tình trng phá sn
ca các Ngân hàng  Nht Bn và Indonesia. Các tác gi đưăs dng hi quy logistic
vi các bin s đc lp là các t s tài chính, nghiên cuătrongăgiaiăđon 1997-2003.
Kt qu nghiên cu cho thyădăn cho vay/tng tài sn,ădăn cho vay/tngăhuyăđng,
t l n xu là nhng ch s d báoăcóăýănghaănht.
Wheelock D.C&Wilson P.W (2000) nghiên cu nhng nhân t d báo Ngân
hàng phá sn  M. Kt qu nghiên cu cho thy các Ngân hàng có t l vn hóa thp
hn,ădăn trên tng tài snăcaoăhn,ăchtălng khon vay kém, li nhun thp có ri
ro b phá snăcaoăhn.ăă
Demirguc-Kunt và Detragiache (1998) cho rng khng hong ngân hàng có xu
hngătngălênăkhiămôiătrngăvămôăyu kém, thiu năđnh,ăđc bit khi tcăđ tngă
trng thp và lmăphátăcao.ăng thi, lãi sut thcătngăcaoăcngănhăhngăđn khu
vc Ngân hàng.


12


2.2 Kinh nghimăxălỦănăxuăca mtăsăqucăgiaăvƠăbƠiăhcăchoăVităNam
a. Hàn Quc
Nhng yu kém trong cu trúcăcaănnăkinhătăHànăQucălàăvnădaăquáănhiuă

vàoăvicămărngăthătrngăvàăvayămn,ăcngăviăvicădòngăvnăncăngoàiăbăcácă
nhàăđuătăncăngoàiărútăraătrongăcucăkhngăhongătinătănmă1997ăđưădnătiăcucă
khngăhongătínădngăvàăsauăđóălàăkhngăhongătinătătiăqucăgiaănày.ă
ChínhăphăHànăQucăđưăquytăđnhătrongăsă118ănghìnătăWonănăxu,ăsănăxuă
trăgiáă100ănghìnătăWonă(baoăgmă68ătăWonăcácăkhonănăquáăhnătrênă6ăthángăvàăcóă
nguyăcăvănăcao,ămtăphnăcácăkhonănăquáăhnătă3ăđnă6ătháng,ăvàăcácăkhonănă
xuăcóăthăphátăsinhătrongăquáătrìnhăxălýănăxu)ăcnăđcăxălýăngayălpătcăbngă2ă
binăpháp:ă(1)ăBucăcácătăchcătínădngăphiăsădngăvnăđăxălýămtănaăgiáătrăcácă
khonănăxuăbngăvicăyêuăcuăcácăkháchăhàngătrănăhocăbánătàiăsnăthăchp;ă(2)ă
đă Côngă tyă Qună lýă Tàiă snă Hànă Qucă (Koreană Assetă Managementă Corporation-
KAMCO)ămuaăliămtănaăcácăkhonănăxu.
ăthcăhinăquáătrìnhăxălýănăxu,ăChínhăphăHànăQucăđưăápădngătiêuăchună
phânăloiănăqucătăđăđánhăgiáăthcătrngănăxuăcaăcácăTăchcătàiăchính.ăTheoăđó,ă
cácăTăchcătàiăchính đcăyêuăcuăphânăloiănăquáăhnătă3ăthángătrălênălàănăxu,ă
đnăphânăloiănhngăkhonănădaătrênăkhănngătàiăchínhăcaăkháchăhàngăvayăvnă
trongătngălaiăđiăviăvicăhoànăthànhănghaăvăviăngânăhàng,ăvàăămcăđăthtăchtă
hnănaăkhiăphânăloiăcácăkhonăvayăcóămcăđăriăroălnăngayăcăkhiăkháchăhàngătră
đcălưiăvàoănhómănăxu.ăTheoătiêuăchíăphânăloiăn,ă68ănghìnătăWonănăxuăquáă
hnătrênă6ăthángăđưătngălênă88ănghìnătăWonăvàoăcuiănmă1999.
ăgiiăquytăkhonănăxuătngăđngăă27%ăGDPăđiăkèmăviătáiăcuătrúcăhă
thngătàiăchínhăđangăsuyăyu,ăChínhăphăHànăQucăđưăhuyăđngătiă157ănghìnătăWon.ă
Trongăsănày,ă60ănghìnătăWonăđcăsădng đăbmăvnăthêmăvàoăchoăcácăTăchcă
tài chính,ă39ănghìnătăWonăđcăsădngăđ muaăcácăkhonănăxuătăcácăTăchcătàiă
chính,ă26ănghìnătăWonăđătr choăngiăgiătinăcaăcácăTăchcătàiăchính băvăn…ă


13


Trongăsă157ănghìnătăWonăthìă104ănghìnătăWonăđcăhuyăđngăthôngăquaăphátăhànhă

tráiă phiuă caă Hipă hiă Boă himă Tină giă Hànă Qucă (Koreană Deposită Insuranceă
Corporation- KDIC)ăvàăKAMCOăđcăChínhăphăboălưnh.ăKhonătinăhuyăđngănàyă
đcăthuăhiătiă56%ăthôngăquaăvicăbánăliăcăphnăcaăcácăngânăhàngăđưăđcăbmă
vn,ăgiáătrăthuăhiăđcătăxălýăcácăkhoànănăxuăvàăbánăcácătàiăsnăthăchp.ăSătină
khôngă thuă hiă đcă đcă chuynă thànhă khonă nă caă Chínhă phă thôngă quaă vică
chuynăcácătráiăphiuăthànhătráiăphiuăChínhăph,ătngăphíăboăhimătinăgi…





KAMCOăuătiênămuaăcácăkhonănămàăcóăthădădàngăchuynăgiaoăquynăthuăn,ă
cácăkhonănăcóăthăgiúpăcácăTăchcătàiăchính khôiăphcăliăhotăđngăvàăhìnhănhă
trcăcôngăchúng,ăvàăcácăkhonăchoăvayăđngătàiătr.ăQuyătrìnhăđánhăgiáăcácăkhonă
vayăđcătinăhànhăkălngănhmăboăđmăcácăkhonăn muaăvăvaăhătrăđcăcácă
Tăchcătàiăchính,ăvaăboăđmăđcăhiuăquăhotăđngăcaăCôngăty.ăCácăkhonănă
doă KAMCOă muaă liă đcă chiaă thànhă 6ă nhóm:ă Nă thôngă thngă cóă boă đmă
(chim17,9%ătngătin),ănăthôngăthngăkhôngăcóăboăđmă(5,8%),ănăđcăbităcó
boăđmă(32,2%),ănăđcăbităkhôngăcóăboăđmă(10,6%),ănăcaătpăđoànăDaewooă
(32%)ăvàănăđcăgiaăhnăliă(1,5%)ăviămcăgiáăsoăviăgiáătrăkhonăvayătngăngălàă
67%,ă11,4%,ă47,4%,ă29%,ă35,9%ăvàă23,1%.ăKhonănăxuăđcăđnhăgiáădaătrênăkhă
nngăthuăhiăn,ătàiăsnăboăđmăvàăphngăphápăđnhăgiáăđcăthayăđiătùyătheoătngă
thiăk.ăaăphnăcácăkhonătinăđcăsădngăđămuaănătăcácă ngânăhàngă(chimă
62,1%),ă côngă tyă yă thácă đuă tă (21,1%)ă vàă côngă tyă boă himă (4,5%).ă Tngă cng,ă
KAMCOă đưă bă raă 39,7ă nghìn tăWon; chimătiă 36%ă giáă tră cácă khonă vay,ă110,1ă
nghìnătăWon,ăđămuaăcácăkhonănăxuătrongăvòngă5ănmătănmă1997ăđnă2002.


14

Sauăkhiămuaăli,ăKAMCOăsănhómăcácăkhonănăxuănàyăliăđăphátăhànhăcácă
chngăkhoánăcóăđmăboăbngătàiăsnădaătrênăcácăkhon năxuăđưămuaăhocăbánăchoă
cácănhàăđuătăthôngăquaăđuăgiáăqucătăcnhătranh.ăLutăChngăkhoánăcóăboăđmă
bngătàiăsnăđưăđcăbanăhànhăđăthúcăđyăvicăbánăcácăkhonănăchoăcácăcôngătyăcóă
chcănngăchngăkhoánăhóaăcácăkhonăxuăvàăbánăliăchoăcácănhàăđuăt.ăHànăQucăđưă
rtăthànhăcôngătrongăvicăthuăhútăcácănhàăđuătăncăngoàiăđuătăvàoăxălýănăxuă
thôngăquaămuaăcácătráiăphiuăđcăboăđmăbngăcácăkhonănăxuăcngănhămuaăcácă
khonănăxuăthôngăquaăđuăgiá.ăChínhăsăthànhăcôngătrongăvicăthuăhútăcácănhàăđuă
tăncăngoàiăđưăkhuynăkhíchăcácănhàăđuătătrongăncăđuătăvàoăcácăchngăkhoánă
cngănhăcácăkhonănăxuănày.ăBênăcnhăđó,ăKAMCOăcngătchăthuătàiăsnăthăchpă
caăcácăkhonănăcóăđmăboăđăbánăthuăhiăliătin.ăKAMCOănmăgiăcácăkhonănă
xuăvàăcăgngătáiăcăcuăn,ătáiătàiătrăhayăchuynăđiănăthànhăvnăchăsăhuănuă
côngătyăđóăcóăkhănngăhiăphc,ăgimălưiăsut,ăgiưnăn…ăNgoàiăra,ăcònăcóăcácăbină
phápăkhácănhătruyăđòiăliăchănăbanăđuăcaăkhonănăxu,ăbánăkhonănăchoăcácă
công ty qunălýătàiăsn,ăcôngătyătáiăcăcuădoanhănghipăđămuaăliăcăphiuăcaăcácă
côngătyănàyăvàătinăhànhătáiăcăcuăliăhotăđngăcaăcôngăty…ăTrongăkhongăthiă
gianătănmă1997ăđnă2002,ăKAMCOăđưăthuăhiăđcă30,3ănghìnătăWon,ătngăngă
viătălăthuăhiălà 46,8%ătrênăgiáătrăkhonăn.
Nhă să dngă đngă lotă cácă bină phápă xă lýă nă xu,ă tă lă nă xuă đưă gimă tă
17,7%ăvàoă nmă1998ă xungăcònă 14,9%,ă 10,4%,ă 5,6%,ă vàă 3,9%ă vàoă cácă nmă 1999,ă
2000,ă2001ăvàă2002.ăHànăQucăđưăthcăhinăthànhăcôngăvicăgiiăquytănăxu,ătáiăcă
cuădoanhănghip,ătáiăcăcuăkhuăvcătàiăchínhăgópăphnănăđnhănnăkinhătălàădoă
ChínhăphăHànăQucăđưăcóănhngăcanăthipănhanhăchóng,ăkpăthiăvàătoànădin,ătrină
khaiăcácăbinăphápăxălýănăxuăhpălýăkhiăđaăKAMCOăvàoăhotăđngăvàăphátătrină
th trngăthăcpăchoăcácăkhonănăxu,ăcácăchngăkhoánăđcăboăđmăbngănăxuă
đcătinăhànhăgiaoădchăthunăli,ăthuăhútăcácănhàăđuăt.


15

b. Trung Quc
Khác vi các quc gia châu Á khácănhăNhtăBnăvàăTháiăLan,ănăxuălàăktăquă
caănhngăvăspăđăthătrngătàiăchínhăvàăbongăbóngătàiăsnăthìănguyênănhânăgâyăraă
năxuăcaăTrungăQucăchínhălàăcăchăkinhătăkăhochăhóaătpătrung,ăkhi hotăđngă
caăcácăNHTMNNălnăchănhănhngăcăquanăhànhăchínhăNhàănc,ăcóănhimăvăchoă
vayătheoăchăđnhăchoăcácăcôngăty vàădăánăNhàăncăvnălàmănăkémăhiuăqu,ăthmă
chíăthuaăl.ăNhngăkhonăvayănàyăcngăkhôngăquaăquyătrìnhăphânătíchătínădngăchtă
chănênăriăroătínădngălàăđiuăkhôngătránhăkhi.ă
MtătrongănhngăquáătrìnhăxălýănăxuăcaăTrungăQucălàăđánhăduăbngăsă
thànhălpăcaă4ăcôngătyăqunălýătàiăsnăđcăChínhăphătàiătră(AssetăManagementă
Corporation- AMC),ămiăcôngătyătng ngăviămtătrongăsă4ăNHTMNN lnă(chimă
tiă70%ătngătàiăsnăcaăhăthngăngânăhàng),ănhmăgiiăquytănhngăkhonănăxuă
caă4ăngânăhàngănàyătătrcănmă1996ăcóătngăgiáătrălênătiă1,4ănghìnătăNDTă(169ă
tăUSD),ăchimă19%ăGDPăcaăTrungăQucănmă1999ă(BingăWangăandăRichardăPeiser,ă
2007).ă Cácă khonă nă xuă đcă chuynă giaoă tiă mcă giáă tră să sáchă trcă tipă tă 4ă
NHTMăchoă4ăAMCătngăngăđcăthcăhinăsutănmă1999ăvàă2000ăvàătráchănhimă
caă4ăAMCănàyălàăphiăxălýăhtăcácăkhonănăxuănàyătrongăvòngă10ănm.
Theo quyăđnh ca Chính ph,ăcácăAMCăcóă4ăphngăthcăđăhuyăđngăvnăbaoă
gm:ăVnătăBăTàiăchính,ăkhonăvayăđcăbitătăNgânăhàngăTrung ngăTrungăQuc,ă
phátăhànhătráiăphiuăcóăboălưnhăcaăBăTàiăchính,ăvàăvayăthngămiătăcácăđnhăchă
tàiăchínhăkhác.ăTrênăthcăt,ăđăthcăhinămuaăliăkhonănăxuăkhngălăkătrên,ăcácă
AMCăđưăphiăvayătiă40%ătăNgânăhàngăTrungăngăTrungăQuc,ă60%ăcòn liăđcă
tàiătrăbngătráiăphiuăcaăAMC phát hành cho 4 NHTMNN.
CácăAMCăđưăsădngănhiuăbinăphápăđăxălýănăxuăbaoăgmăthanhălýătàiăsn,ă
bánătàiăsnătrcătipăchoăcácănhàăđuătăvàăchngăkhoánăhóaănhngăkhonănăxuănày.ă
Vicăxălýănăxuăca Trung QucăcònăgnălinăviătáiăcăcuăDNNNănênăcácăAMCă
cngăcóăvaiătròătrongăquáătrìnhătáiăcăcuăDNNNăthôngăquaăcácăbinăphápăhoánăđiănă
thànhăcăphnăvàătáiăcuătrúcădoanhănghip.ăCácăAMCăđưătíchăccăbán,ăđuăgiáăvàăcă

16


cuăliăcácăkhonănăxu,ănhàăbătchăthu,ăkinătngăvà thanhălý.ăCuiănmă2001,ăcácă
cucăđu giá quc t n xu đu tiên ti Trung Quc đư din ra, vi vicăbánăcácăkhonă
năxuătrăgiáă13ătăNDTăcaăHuarongăAMCăchoă2ătăchcăqucăt.ăóălàămtămcă
quanătrngăbiăvìălnăđuătiênăthôngătinăvăgiáăcăthătrngăcaăcácăkhonănăxuăđcă
titălămtăcáchăđángătinăcy.ăcăbit,ăHuarongăAMCăđưănhnăđcătiăđaă21%ăgiáă
trăsăsáchăcaăkhonăn.
ViăquyămôănăxuălnăcaăTrungăQuc,ăchngăkhoánăhóaăcngălàămtăcáchăhiuă
quăđăxălýănăxu,ăbiăchúngătoăraăcácăloiăchngăkhoánăcóăriăroăkhácănhauănênăcóă
thăthuăhútăđcănhiuănhàăđuătăcóăkhuăvăriăroăkhácănhauăvàăthuăliăđcătinămtă
ngayălpătcăchoătăchcăphátăhành.ăNghipăvăchngăkhoánăhóaăcácăkhonănăxuăă
TrungăQucăđcăthcăhinăkhôngăchăcóăsăthamăgiaăcaăcácăAMCămàăcònăbiăcácă
NHTMăkhácăviătălăthuăhiăđcăbáoăcáoălàătă10-30%.
Văhoánăđiănăthànhăcăphn,ănmă1999ăcácăAMCăđưămuaăliăcácăkhonănăxuă
giáătră405ătăNDTăcaă580ăDNNNăquyămôălnăvàăvaăđcălaăchnătiă4ăNHTMNN
vàă thcă hină chuynă điă cácă khonă nă phiă tră thànhă că phnă caă AMCă trongă cácă
doanhănghipănày.ăKtăquălàătălătrungăbìnhăcácăkhonăn/tàiăsnătrongăDNNNătáiă
cuă trúcă gimă xungă tă 73%ă nmă 1999ă xungă diă 50%ă nmă 2000ă (Yeă andă Zhai,ă
2001).ăCácăAMCăsăthamăgiaăvàoăqunătrădoanhănghip,ătáiăcuătrúcădoanhănghipăvàă
khiăcácădoanhănghipănàyăhotăđngăcóăliănhunătrăli,ăcácăAMCăcóăquynănhnăcă
tcăvàăbánăliăcăphnăchoăcácădoanhănghipăviămcăgiáăthaăthunătrcătrongăvòngă
10ănm.ăHnăna,ăcácăAMCăcngăđcăuătiênărútăvnăkhiăcácădoanhănghipănàyăkhiă
niêmăytătrênăthătrngăchngăkhoán.ăâyăchínhălàăkhonătinămtămàăcácăAMCăcóă
thăthuăhiăđcătănăxuăthôngăquaăhoánăđiănăthànhăcăphnătiăcácăDNNN.
Thôngăquaăcácăbinăphápăxălýănăxu,ăđnăcuiănmă2004,ă4ăAMCănàyăchăthuă
hiăđcă675ătăNDT,ăchaăđnă40%ăgiáătrănăxuăđcăchuynăgiaoătănmă1999.ăTă

lăthuăhiătinămtătiăcácăAMCătínhăđnă thángă12/2004ăđtăkhongă20%,ăthpăhnă
nhiuăsoăviămcă49%ăcaăTháiăLanăvàămcă20-30%ăcătínhăcaăNhtăBn.ăChoăđnă
nay,ăthiăhnăhotăđngăcaăcácăAMCăđưăktăthúcănhngăvnăchaăcóăcôngăbăcăthă