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 (tt)

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

1.1 Bối cảnh nghiên cứu
Mức xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng thương mại được các nhà đầu tư và người gởi tiền đặc biệt
quan tâm. Tuy vậy, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm không trình bày cụ thể chiều hướng tác động và mức độ tác
động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của các NHTM. Mặt khác, một số nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ
ra rằng có tồn tại sự khác biệt trong mức độ 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.
Vì vậy, tác giả nhận thấy cần thiết phải thực hiện nghiên cứu nhằm 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.
1.2 Vấn đề nghiên cứu
Xuất phát từ bối cảnh nghiên cứu nêu trên tác giả nhận thấy cần thực hiện luận án này nhằm giải quyết
vấn đề nghiên cứu cụ thể như sau:
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 của ngành ngân hàng và những yếu tố đặc trưng riêng NHTM bao gồm quy mô, đặc điểm sở hữu
và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới
nổi.
1.3 Câu hỏi nghiên cứu
Thứ nhất, có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống như mức độ rủi
ro quốc gia và mức độ rủi ro ngành ngân hàng đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với
các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hay không ?
Thứ hai, có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các yếu tố thể hiện những đặc trưng riêng của NHTM
như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển
so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hay không ?
1.4 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu cụ thể của luận án bao gồm:
(1): Phân tích và so sánh tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia và
mức độ rủi ro ngành ngân hàng đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và tại các nền kinh tế
mới nổi .
(2): Phân tích và so sánh tác động của các yếu tố thể hiện những đặc trưng riêng NHTM bao gồm quy mô,
đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển và tại các
nền kinh tế mới nổi.

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”.

Chương 4 “Kết quả nghiên cứu và thảo luận”.
Chương 5 “Kết luận và gợi ý chính sách”.


4

CHƯƠNG 2: XẾP HẠNG TÍN NHIỆM NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
TẠI CÁC NỀN KINH TẾ PHÁT TRIỂN VÀ CÁC NỀN KINH TẾ MỚI NỔI
2.1 Tổng quan về MXHTN của NHTM
2.1.1 Khái niệm về MXHTN của NHTM
MXHTN do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm công bố là những thang đo thứ bậc phản ánh tình hình tài
chính của các NHTM không chỉ trong hiện tại mà còn cả trong tương lai (Bellotti và cộng sự, 2011a).
2.1.2 Phương pháp đánh giá MXHTN các NHTM
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 này được Hội đồng giám sát các tổ chức Tài chính Liên Bang Mỹ ban hành năm
1979, ban đầu được áp dụng ở Mỹ, sau đó được áp dụng ở nhiều quốc gia khác trên thế giới bởi sự khuyến khích
của Cục dự trữ Liên Bang Mỹ.
2.1.2.2 Phương pháp đánh giá MXHTN NHTM của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế
Tổ chức Xếp hạng tín nhiệm Fitch thực hiện đánh giá MXHTN của NHTM qua 2 giai đoạn:
 Giai đoạn 1: đánh giá MXHTN của bản thân NHTM (Viability Rating – VR) trên 5 yếu tố cơ bản: môi
trường hoạt động, vị thế, năng lực quản trị điều hành, thái độ đối với rủi ro và tình hình tài chính của
NHTM.
 Giai đoạn 2: đánh giá MXHTN chung của ngân hàng trên cơ sở kết hợp MXHTN của bản thân NHTM với
những yếu tố hỗ trợ của chính phủ và tập đoàn mẹ đối với MXHTN của NHTM.
Tương tự như Fitch, Standard & Poor’s cũng thực hiện đánh giá MXHTN của NHTM qua 2 bước:
 Bước 1: xác định mức độ uy tín và năng lực của bản thân NHTM (Stand Alone credit profile – SACP) trên
cơ sở 6 yếu tố cơ bản: rủi ro chung và rủi ro đặc thù của ngành ngân hàng của quốc gia nơi NHTM có trụ
sở; vị thế NHTM; vốn tự có và thu nhập; mức độ rủi ro; cơ cấu nguồn vốn và khả năng thanh toán của
NHTM.

 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

khả năng thanh khoản. Việc phân tích và đánh giá các yếu tố đặc thù này giúp các tổ chức xếp hạng tín nhiệm
xác định MXHTN cơ sở cho các NHTM được đánh giá. Sau đó, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm kết hợp phân
tích đồng thời MXHTN cơ sở của NHTM, mức độ rủi ro chung của nền kinh tế nơi NHTM có trụ sở và sự hỗ trợ
của chính phủ hay tập đoàn mẹ đối với NHTM để xác định MXHTN cụ thể cho NHTM được đánh giá.
2.3 Đặc điểm kinh tế và đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển
2.3.1 Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế phát triển
Thứ nhất, các quốc gia có nền kinh tế phát triển thường là các quốc gia có chỉ tiêu GNP bình quân đầu
người cao.
Thứ hai, các quốc gia phát triển là các quốc gia trong thời kỳ hậu công nghiệp hóa.
Thứ ba, các quốc gia có nền kinh tế phát triển là những quốc gia có chất lượng cuộc sống tốt.
2.3.2 Một số đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển
Trước hết, hệ thống NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển thường được các nhà nghiên cứu
đánh giá cao về mức độ cạnh tranh.
Mặt khác, các NHTM tại các nền kinh tế phát triển thường có mức độ đa dạng hóa các sản phẩm và dịch
vụ ngân hàng hơn so với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.
Cuối cùng, khung pháp lý chi phối hoạt động của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển cũng thường
được đánh giá tốt và hoàn thiện hơn so với tại các nền kinh tế mới nổi.
2.4 Đặc điểm kinh tế và đặc điểm của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi
2.4.1 Một số đặc điểm kinh tế của các nền kinh tế mới nổi
Một là, các nền kinh tế mới nổi là những nền kinh tế đang trong quá trình chuyển đổi từ những nền kinh
tế đóng cửa và kém phát triển thành những nền kinh tế mở cửa và phát triển.
Hai là, sự thiếu ổn định và dễ đổ vỡ của hệ thống tài chính tại các nền kinh tế mới nổi là một đặc điểm
nổi bật được nhiều nhà nghiên cứu đề cập đến.
Ba là, quá trình tự do hóa tài chính đang diễn ra mạnh mẽ tại các nền kinh tế mới nổi để khắc phục sự
thiếu ổn định và dễ đổ vỡ của hệ thống tài chính tại các quốc gia này.


6
Bốn là, tốc độ tăng trưởng GDP tại các nền kinh tế mới nổi thường ở mức cao hơn so với các nền kinh tế
phát triển.

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

thông tin đã dẫn đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố về rủi ro môi trường hoạt động và các yếu tố đặc
thù của các NHTM đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới
nổi.
2.6 Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan
Những nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của các NHTM do các tổ chức xếp hạng tín
nhiệm công bố hiện nay có thể được chia ra làm 2 hướng nghiên cứu chính:


7
Hướng thứ 1 đại diện bởi các nghiên cứu với mục đích tìm hiểu và đánh giá mức độ tin cậy và thống
nhất của các đánh giá xếp hạng tín nhiệm do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm công bố.
Hướng thứ 2 đại diện bởi các nghiên cứu với mục đích xây dựng mô hình dự đoán MXHTN của các
NHTM.
2.6.1

Mức độ tin cậy và tính thống nhất trong các đánh giá MXHTN của NHTM
Nghiên cứu của Poon và Firth (2005), Poon và cộng sự (2009), Shen và cộng sự (2012).

2.6.2 Xây dựng mô hình dự báo MXHTN
2.6.2.1 Các nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại bằng các mô hình hồi quy thống kê
Nghiên cứu của Poon và cộng sự (1999), Matousek và Stewart (2009), Caporale và cộng sự (2012).
2.6.2.2 Các nghiên cứu sử dụng các phương pháp phân loại trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu của Boyacioglu và cộng sự (2009), Ioannidis và cộng sự (2010), Bellotti và cộng sự (2011a,
2011b), Chen (2012).
2.7 Khe hổng nghiên cứu và khung phân tích của luận án
2.7.1 Khe hổng nghiên cứu
Tác giả nhận thấy rằng các nghiên cứu trước chưa đề cập đến sự khác biệt trong tác động của các yếu tố
như: rủi ro quốc gia, rủi ro ngành ngân hàng và đặc điểm sở hữu của NHTM đến MXHTN của các NHTM tại
các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi. Đồng thời, số lượng các chỉ tiêu tài chính mà các tác
giả sử dụng trong các nghiên cứu này khá hạn chế.

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

khác biệt trong tác động của các yếu tố đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với tại các nền
kinh tế mới nổi.
Mô hình hồi quy Logit thứ bậc được xây dựng trên cơ sở mô hình hồi quy với biến phụ thuộc dạng ẩn
số. Mô hình hồi quy Logit thứ bậc có dạng như sau:

Trong đó y* là biến phụ thuộc nhưng không quan sát được trên thực tế. Chúng ta chỉ có thể quan sát:
Y = 1 nếu y* ≤ 1
= 2 nếu 1 < y* ≤ µ1
= 3 nếu µ1 < y* ≤ µ2
…
= J nếu µj-1 < y*
Trong đó: µ1 , µ2 ,… µj-1 là những ngưỡng giới hạn được tính toán từ mô hình.
β là hệ số hồi quy thể hiện sự tác động của các biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Ɛ là hệ số thể hiện sai số ngẫu nhiên. Ɛ có phân phối chuẩn, có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng 1.
3.1.2 Xác định và đo lường biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu của luận án là MXHTN của các NHTM do Fitch công bố.
Biến phụ thuộc có ký hiệu là yi và được mã hóa theo thứ tự từ 1, 2, 3, … đến 9 tương ứng với 9 MXHTN của
NHTM là C, CC, CCC, … , AAA.
3.1.3 Xác định và đo lường các biến giải thích
Các biến giải thích trong mô hình nghiên cứu gồm 2 nhóm biến chính:


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



Nhóm thứ 2: bao gồm nhiều nhóm biến thành phần thể hiện các yếu tố đặc thù của NHTM như: đặc
điểm sở hữu, quy mô và các chỉ số tài chính.

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

các câu hỏi nghiên cứu đã đề ra được tóm tắt qua sơ đồ sau:


10
Sơ đồ 3.1: Trình tự thực hiện các bước phân tích của luận án

Phân tích phương sai 1
yếu tố các chỉ tiêu
tài chính
Lựa chọn
biến giải thích trong
mô hình Ordered logit

Xác định
các yếu tố có
tác động đến
MXHTN của
NHTM

Đánh giá
mức độ phù hợp
và kiểm tra các
giả định trong
mô hình

Gộp mẫu dữ liệu
và bổ sung thêm
biến tương tác

Xác định sự khác biệt

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.

11

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 Phân tích phương sai một yếu tố các chỉ tiêu tài chính NHTM theo từng MXHTN
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.
Bảng 4.1: Giá trị trung bình các chỉ số tài chính NHTM theo từng MXHTN tại các nền kinh tế mới nổi
MXHTN

Số quan
sát

Độ lệch
chuẩn

Trung
bình

Cực tiểu

Cực đại

LnAss:Logarit tự nhiên tổng trị giá tài sản NHTM

Trung
Độ lệch
Cực tiểu
Cực đại
bình

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

1.3439

6.3988

13.1649

0.1615

0.1277

-0.0920

0.5908

BBB

116

9.9381

1.6938

5.8197

13.4052

0.1601

0.1167

-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

1.8310

5.4189

14.9549

0.1755

0.1729

-0.1883

1.2881

CreGrow:Tốc độ tăng trưởng tổng dư nợ trung bình
3 năm

B

70

0.2679

0.3014

-0.1466

LoanLoss_Ln:Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ

1.4153

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

116

0.3186

1.5222

-0.1357

16.5153

4.8128

6.4004

0.0000

33.9010

A
Tổng cộng

32
282

0.1160
0.2497

0.0727
0.9901

-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

LoanPro_Loan:Tỷ lệ chi phí dự dự phòng TD/
tổng dư nợ TD bình quân

86.0830

77.8620

172.4143

1.3510

985.2000

BB

64

5.9166

7.1224

0.4070

40.8250

33.3714

50.3338

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

4.6897
6.2403

6.3130
10.2703

0.4030
0.0000

27.4330
100.0000

23.6996
42.1649

17.3031
99.7057

3.8960
0.0000

62.9140
985.2000

Equ_Ass:Tỷ lệ vốn CSH/tổng tài sản

Equ_Loan:Tỷ lệ vốn CSH/tổng dư nợ TD ròng

B

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

11.3953

4.4502

4.5650

27.6880

BBB

116

11.4910

7.0204

2.2510

45.6580

12.1437

10.6638

2.7870

87.1290

A

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

11.8114

9.0263

-35.8200

87.1290

Equ_ShortCap:Tỷ lệ vốn CSH/nguồn vốn ngắn hạn

Equ_Debt:Tỷ lệ vốn CSH/tổng nợ phải trả

B

70

27.2697

22.0246

7.4000

117.8660

19.8259

17.1355

5.6050

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

3.0640

717.1900

30.4765

63.2117

3.1470

514.0000

A

32

18.6040

15.5689

1.6960

76.2060

19.0323

26.8788

5.2040

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

70

19.1616

17.7580

-41.8370

86.6200

15.5154

10.0329

3.8030

67.3100

BB

64

16.9513

14.6495

4.9450

116.6560

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

32

18.4976

32.5349

5.3740

191.8260

11.9574

10.6335

1.3040

64.2230

Tổng cộng

282

26.0610

60.4427

-41.8370

520.3250

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

Cực tiểu

Cực đại

NIM:Tỷ lệ lãi cận biên

70

14.8549

7.8491

3.5600

54.4100

15.9974

8.3957

4.7900

52.1300

BB

64

11.2155

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

-5.1700

68.0100

A

32

6.8878

2.4154

3.6800

13.2700

6.9241

2.7880

0.0000

13.7700

Tổng cộng

282

11.0839

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

61.9300

6.0989

3.3288

1.6300

22.4300

BB

64

12.2491

18.7090

3.5600

139.9600

4.3123

2.4593

1.0200

10.7000

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

12.4600

2.4841

0.6486

1.1000

3.7800

Tổng cộng

282

10.6972

10.9169

3.1200

139.9600

4.5683

2.8806

0.1900

22.4300

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

2.8568

1.2300

14.4600

5.6268

6.8561

1.1943

52.5063

BBB

116

4.7868

3.2113

0.0000

16.6100

4.7438

5.8730

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

0.6933

8.9373
61.2250

ROAE:Tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn
chủ sở hữu bình quân

Exp_Int:Tỷ lệ tổng chi phí/tổng thu nhập

B

70

6.0141

4.7440

0.7347

32.3683

6.1262

5.3752

-0.4880

32.5820

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

58.0370

4.3207

5.4613

0.5420

58.1850

A
Tổng cộng

32
282

3.0632
4.7120

1.2759
5.0017

0.9083
0.4237

6.9520
58.0370

3.0702
4.7574

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

1.0610

23.1070

BB

64

1.9295

1.7895

-1.7550

9.8840

4.8889

5.9204

0.9370

44.4720

BBB

116

1.5113

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

0.6230

6.1850

Tổng cộng

282

2.0855

3.2642

-2.7600

35.7410

4.6243

4.8026

0.1740

44.4720

NetLoan_Debt:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng
nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn vay

B

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

43.5840

1.2533

1.7253

-6.5410

7.7230

BBB

116

4.0887

3.9986

0.2640

33.3720

1.3015

2.1374

-10.6100

13.1910

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

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

B
BB
BBB
A
Tổng cộng

70
64
116
32
282

13.8842
11.4613
13.2433
15.4400
13.2472

12.0269
12.6789
9.6325
5.7954
10.7057

-12.1550
-74.5380

-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

IntIn_Loan
IntIn_Ass
IntEx_Cap

Mức ý nghĩa Mức ý nghĩa
Mức ý nghĩa
thống kê của thống kê của
thống kê của
kiểm định
phân tích
Biến
kiểm định
phương sai
phương sai
phương sai
đồng nhất
một yếu tố
đồng nhất
0.0110
0.0000 NIM
0.0300
0.0000
0.0000 NetIntIn_Ass
0.0070
0.4010
0.6690 OthIn_Ass
0.0000
0.0000
0.0060 NonIntEx_Ass
0.0000

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

phân tích
phương sai
một yếu tố
0.0000
0.0020
0.0000
0.0000
0.0100
0.0280
0.0230
0.0000
0.0000
0.0000
0.7890
0.3390

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 4.1 và 4.2, ta 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 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

Biến


14
Như vậy, từ kết quả của phân tích phương sai một yếu tố và kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis ta có
thể kết luận rằng 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 MXHTN trong mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế
mới nổi. Ngược lại, các biến LiAss_ShortCap và LiAss_Debt có giá trị trung bình không khác biệt nhau theo
các MXHTN.
Tác giả tiến hành phân tích phương sai 1 yếu tố các chỉ tiêu tài chính của các NHTM theo từng MXHTN
tại các nền kinh tế phát triển.
Bảng 4.4: Giá trị trung bình các chỉ số tài chính NHTM theo từng MXHTN tại các nền kinh tế phát triển
MXHTN

Số quan
sát

Trung
bình

Độ lệch
chuẩn

Cực tiểu

Cực đại

LnAss:Logarit tự nhiên tổng giá trị tài sản NHTM

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

BB

25

10.7804

1.5263

5.2490

12.8230

0.0339

0.1207

-0.1151

0.3602

BBB

52

10.4119

1.7275

6.6830

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

AA

48

11.8124

1.6266

7.7130

14.2390

0.0557

0.0472

-0.0594

0.1627

AAA

11

11.9109

1.3402

10.1530

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

CreGrow:Tốc độ tăng trưởng tổng dư nợ tín dụng
trung bình 3 năm

LoanLoss_Ln:Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng dư nợ

B

8

0.0098

0.1309

-0.1826

0.2727

24.7640

13.5608

0.8800

44.8630

BB

25

-0.0093

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

0.0410

44.6330

A

152

0.0443

0.1859

-0.4088

1.4227

3.6221

4.6317

0.0000

44.6490

AA

48

0.0558

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

0.5829
1.4227

1.0203
5.1274

1.6900
7.4089

0.0000
0.0000

5.8160
44.8630

LoanLoss_Equ:Tỷ lệ dư nợ quá hạn/tổng vốn
chủ sở hữu

LoanPro_Loan:Tỷ lệ chi phí dự phòng tín dụng/tổng dư
nợ tín dụng bình quân

B

8

306.8720

186.7417

28.7310

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

BBB

52

59.6979

86.3918

0.2420

414.3900

0.9592

1.6735

-0.2900

10.6800

A

152

37.0226

55.7724

0.0000

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

AAA
Tổng cộng

11
296

73.3240
55.3169

232.5974
96.9361

0.0000
0.0000

774.5700
774.5700

0.0900
0.6919

0.2509
1.2257

-0.1800
-0.4900

0.6500
10.8700

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

BBB

52

8.4437

3.8266

1.4640

23.1450

19.7328

37.4397

3.2320

276.9500

A

152

7.1024

3.4055

1.1450

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

AAA
Tổng cộng

11
296

8.3670
7.4670

6.5926
3.6177

0.6530
0.0060

20.1630
23.1450

17.4925
17.3444

15.9759
25.8997

0.7620
0.0090

57.3420
276.9500

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

Equ_Debt:Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng nợ phải trả

B

8

7.1263

3.6462

2.3740

13.6510

6.3853

3.6620

2.1450

12.8410

BB

25

10.2912

6.1303

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

30.1150

A

152

14.0868

19.5748

2.0100

171.4090

7.9145

4.1861

1.1620

26.2490

AA

48

12.0495

8.4045

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

25.2560

13.3514

15.4219

0.0080

171.4090

8.3645

4.4883

0.0060

30.1150

Tổng cộng
MXHTN

296
Số quan
sát

Trung
Độ lệch
Cực tiểu
Cực đại

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

1.5800

5.8500

BB

25

3.6928

2.5023

1.5200

11.8800

3.9576

2.5821

0.8700

11.6800

BBB

52

3.7648

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

0.1900

9.9400

AA

48

3.8719

1.4801

1.7300

7.4400

3.3244

1.4050

1.2300

6.3300

AAA

11

5.2309

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

0.1900

11.6800

IntEx_Cap:Tỷ lệ chi phí trả lãi/tổng nguồn vốn
chịu lãi bình quân

NIM:Tỷ lệ lãi cận biên

B

8

2.1900

0.4121

1.7300

2.9500

1.7205

1.1500

-0.1980

3.3640

BB

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

1.8282

0.9111

0.3460

4.6810

A

152

1.9437

1.3209

0.0300

7.3800

1.6478

1.3925

-0.0370

10.3710

AA

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

1.2684

1.2307

0.3440

3.5380

Tổng cộng

296

1.9092

1.3441

0.0300

11.6300

1.6981

1.1946

-0.1980

10.3710

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

8

1.5258

1.0146

-0.1950

2.9270

0.6049

0.4338

-0.0780

1.2280

BB

25

1.4659

1.0459

0.1340

4.5890

1.2422

0.8313

-0.2310

3.4960

BBB

52

1.7070

0.8400

0.3420

4.3510

0.7673

0.6303

-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

0.6182

0.7230

3.0580

1.1403

0.9118

0.0070

4.1040

AAA

11

1.2160

1.1900

0.3390

3.3870

0.2618

0.2869

-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

B

8

3.7551

1.7927

0.0520

6.1600

0.3375

2.4722

-2.7960

4.4290

BB

25

2.7567

1.4319

0.1470

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

1.8315
1.1498

-11.2020
-9.8850

1.8410
6.6490

AA

48

1.7656

0.9176

0.1470

4.6780

0.7194

0.7254

-3.2490

2.0640

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

16.3690

0.3868

1.2965

-11.2020

6.6490


16
MXHTN

Số quan
sát

Trung
Độ lệch
Cực tiểu
Cực đại
bình
chuẩn
ROAE:Tỷ lệ lợi nhuận ròng/tổng nguồn vốn chủ sở
hữu bình quân

Trung
bình

Độ lệch

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

25

-9.7504

34.8778

-150.1230

28.1520

66.1058

18.6566

24.3430

102.1420

BBB

52

2.6575

17.4151

-68.9970

23.8510

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

48

15.9109

46.3791

-53.1800

321.7950

54.1946

15.2158

14.5110

101.8980

AAA

11

51.0976

132.3486

0.0910

449.3400

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

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

B

8

63.1024

7.9104

46.6140

70.1220

77.4719

11.1113

60.0990

95.6470

BB

25

57.7573

14.9626

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

193.1080

A

152

57.4293

21.0607

5.1490

92.0240

98.7197

66.7776

9.6570

488.7750

AA

48

62.4362

21.3904

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

766.4160

Tổng cộng

296

59.7069

20.5274

2.5610

97.0130

100.1214

69.4688

3.0680

766.4160

NetLoan_Debt:Tỷ lệ dư nợ tín dụng ròng/tổng nguồn
vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn vay

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

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

84.0970

15.3523

19.1648

2.5500

89.0300

BBB

52

73.8234

23.1714

2.6510

104.0820

25.3165

30.2986

1.4260

159.0970

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

133.5730

23.0709

15.9403

0.8560

61.5100

AAA

11

70.0112

31.3312

7.2010

112.6920

67.9500

104.4219

7.7610

377.7170

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

5.9283

3.1700

21.4620

BB

25

12.5558

17.1223

1.7010

78.4480

BBB

52

17.4041

16.4145

1.3710

86.9570

A

152

24.0424

19.1224

0.0630

111.3150

AA

48

18.5450

12.3313

0.4960

54.2490

AAA

11

22.5233

20.4505

2.5690

71.3440

Tổng cộng

296

20.5472

17.7427

0.0630

111.3150

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


17
Bảng 4.5: 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 phát triển
Mức ý nghĩa Mức ý nghĩa
Mức ý nghĩa
Mức ý nghĩa
thống kê của thống kê của
thống kê của thống kê của
Biến

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

0.3730

0.5100 OthIn_Ass

0.2980

0.3200

LoanLoss_Ln

0.0000

0.0000 NonIntEx_Ass

0.2850

0.0020

LoanLoss_Equ

0.0000

0.0000 ROAA

0.0020

0.0140

LoanPro_Loan

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

0.0210

0.1460 NetLoan_ShortCap

0.0000

0.0000

Equ_Debt

0.0000

0.0830 NetLoan_Debt

0.0190

0.4150

IntIn_Loan

0.0000

0.3930 LiAss_ShortCap

0.0000

0.0000

IntIn_Ass

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

CreGrow
0.0060 NetIntIn_Ass
0.0250
Equ_Loan
0.3330 OthIn_Ass
0.0010
IntIn_Ass
0.8420 NonIntEx_Ass
0.0000
NIM
0.0140 Exp_Int
0.0000
Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát
Biến


18
Từ kết quả của kiểm định Kruskal – Wallis được trình bày trong bảng 4.6, ta có thể kết luận được các
biến CreGrow, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass và Exp_Int có giá trị trung bình khác nhau theo
các MXHTN.
Như vậy, từ kết quả của phân tích phương sai một yếu tố và kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis ta có
thể kết luận rằng các biến LnAss, CreGrow, LoanLoss_Ln, LoanLoss_Equ, LoanPro_Loan, Equ_Ass,
Equ_Debt, NIM, NetIntIn_Ass, OthIn_Ass, NonIntEx_Ass, ROAA, ROAE, Exp_Int, NetLoan_Ass,
NetLoan_ShortCap, LiAss_ShortCap và LiAss_Debt có giá trị trung bình khác nhau theo các MXHTN trong
mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Ngược lại, các biến AssGrow, Equ_Loan,
Equ_ShortCap, IntIn_Loan, IntIn_Ass, IntEx_Cap và NetLoan_Debt có giá trị trung bình không khác nhau theo
các MXHTN.
4.2 Kết quả phương pháp lựa chọn biến giải thích và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy
Ordered logit
4.2.1 Kết quả phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit

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

4.0543
0.6060
-8.0183
3.1831
-0.1034
0.0159
0.2371
-0.1957
-0.0301
-0.5666
0.4862
-0.9325
0.9262

tại các nền kinh tế mới nổi
Mẫu dữ liệu 2
Mức ý nghĩa
thống kê
Biến
HSHQ
HSHQ
0.0000 Country_rating
1.8320
0.0020 Bicra
0.7465
0.0190 Government
0.9815
0.0000 Group
4.0830
0.0000 LnAss

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

0.0000
0.0000
0.0040
0.2340
0.0010
0.1530
0.2210
0.0550
0.1300
0.3780
0.1370
0.2660
0.2480


19
NetLoan_Ass

-0.1387

Number of obs =
225
LR chi2(17) = 289.9800
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2
= 0.5010
Log likelihood = -144.4212
Mẫu dữ liệu 3
Biến

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

-0.3846
0.2826
0.1410
0.0576
-0.1013
Number of obs =
226
LR chi2(16) = 295.7900
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2
= 0.5081
Log likelihood = -143.1579

0.1900 NetLoan_ShortCap
-0.1072
LiAss_Debt
-0.0215
Number of obs =
225
LR chi2(18) = 284.4600
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2
= 0.4890
Log likelihood = -148.6402
Mẫu dữ liệu 4
Mức ý nghĩa
thống kê
Biến
HSHQ
HSHQ

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

0.2460 LiAss_ShortCap
0.1545
Number of obs =
226
LR chi2(16) = 304.2700
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2
= 0.5154
Log likelihood = -143.0191

Mẫu dữ liệu 5
Biến
Country_rating
Bicra
Government
Group
LnAss
AssGrow
CreGrow

HSHQ
2.0842
0.8235
1.1284
3.8271
0.4918
-3.5649
0.6086

0.2510

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

0.0000
0.0320
0.1640

Biến
Country_rating
Bicra
Government
Group
LnAss
AssGrow
LoanLoss_Ln

HSHQ
1.8164
0.8881
1.1377
3.9542
0.5979
-4.5942
-0.0832

Mức ý nghĩa
thống kê
HSHQ
0.0000
0.0000
0.0020
0.0000
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

0.0050 Equ_Debt
0.0157
0.1700 OthIn_Ass
-0.1744
0.0020
0.4460
0.0360
0.0830
0.1770
0.2780
0.2310
Number of obs =
282
LR chi2(9) = 353.8200
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2
= 0.4845
Log likelihood = -188.2233

0.0000
0.0010

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.
Từ kết quả ước lượng các mô hình Ordered logit cho 5 mẫu dữ liệu con và toàn bộ mẫu dữ liệu các quan
sát NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi được trình bày trong bảng 4.7, tác giả tính toán
tần suất xuất hiện của các biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1% trong các
mô hình hồi quy trên.
Bảng 4.8: Tần suất xuất hiện của các biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê
trong các mô hình Ordered logit trên các mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

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

LoanLoss_Ln
0 Exp_Int
33
LoanLoss_Equ
17 NetLoan_Ass
0
LoanPro_Loan
0
0
Equ_Ass
NetLoan_ShortCap
0 NetLoan_Debt
0
Equ_Loan
0 LiAss_ShortCap
0
Equ_ShortCap
83 LiAss_Debt
0
Equ_Debt
17
IntIn_Loan
Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.
Từ kết quả của bảng 4.7 và bảng 4.8, ta thấy rằng các biến giải thích Country_rating, Bicra,
Government, Group, LnAss, AssGrow, LoanLoss_Ln, Equ_Debt và OthIn_Ass là những biến có hệ số hồi quy
có ý nghĩa thống kê trong mô hình được xây dựng trên toàn bộ mẫu dữ liệu quan sát. Đồng thời, những biến này


21
đều có tần suất xuất hiện từ 80% trở lên trong các tập hợp những biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa

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
0.5241
1.2520
Bicra
1.1377
0.3722
0.0020
0.4082
1.8672
Government
3.9542
0.5847
0.0000
2.8082
5.1003
Group
0.5979
0.1049
0.0000
0.3923
0.8035
LnAss
-4.5942
1.4117
0.0010
-7.3612
-1.8273
AssGrow
-0.0832
0.0220

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

20.0465

20.0876
23.0982
28.5730

Number of obs =
282
LR chi2(9) = 353.8200
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2
= 0.4845
Log likelihood = -188.2233
Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.
Tương tự như vậy, tác giả xác định các biến giải thích có tác động chủ yếu đến MXHTN của các NHTM
tại các nền kinh tế phát triển.


22
Bảng 4.12: 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 phát triển
Mức ý nghĩa
Hệ số
Sai số
thống kê của
Khoảng tin cậy 95%
Biến
hồi quy
chuẩn
hệ số hồi quy

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

-0.0586
LoanLoss_Ln
0.1149
0.0485
0.0180
0.0197
0.2100
Equ_Ass
0.0131
0.0059
0.0270
0.0015
0.0247
Equ_Loan
0.1019
0.0740
0.1690
-0.0432
0.2470
IntIn_Loan
-0.5620
0.1659
0.0010
-0.8871
-0.2368
NIM
0.0121
0.0050
0.0150
0.0023

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

2.1849
16.9744
25.5390
/cut4
23.7446
2.2434
19.3476
28.1415
/cut5
Number of obs =
296
LR chi2(12) = 287.7800
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2
= 0.3545
Log likelihood = -262.0579
Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.
4.2.2 Kết quả đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
Để góp phần khẳng định các biến giải thích đã lựa chọn từ các bước phân tích trên là những yếu tố các
tác động chủ yếu đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi, 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 mục 4.2.1 so với các mô hình Ordered logit được xây
dựng trên các tập hợp biến giải thích khác có thể được lựa chọn từ mẫu dữ liệu quan sát.
Kết quả đánh giá mức độ phù hợp của mô hình theo chỉ số BIC trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền
kinh tế phát triển và các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi đều cho thấy mô hình được lựa chọn theo kết quả
phân tích của luận án có mức độ phù hợp tốt nhất.
4.3 Kiểm định các giả định trong mô hình Ordered logit
4.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình (Multicollinearity)

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<10. Do đó, ta có thể kết luận rằng mô hình Ordered logit của luận án trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các
nền kinh tế mới nổi và mô hình Ordered logit của luận án trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát
triển không bị tác động bởi hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.2 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. Sự vi phạm giả định này có thể làm cho sai số chuẩn
và mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trong mô hình thay đổi lớn. Tác giả thêm Option Robust trong
các lệnh ước lượng mô hình để ước lượng lại mô hình khi không có giả định phương sai không thay đổi và đối
chiếu lại với các kết quả ước lượng mô hình ở phần trên.
Theo kết quả ước lượng lại mô hình hồi quy Ordered logit với điều kiện phương sai thay đổi đối với mẫu
quan sát là các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và mẫu quan sát là các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi,
tác nhận thấy sai số chuẩn và mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy có sự khác biệt giữa mô hình được ước
lượng với giả định phương sai thay đổi và mô hình được ước lượng với giả định phương sai không đổi. Tuy
nhiên, sự khác biệt này không nhiều và không ảnh hưởng đến mức ý nghĩa thống kê và dấu của hệ số hồi quy
trong mô hình. Do vậy, mô hình ước lượng trong luận án này không bị ảnh hưởng nhiều bởi hiện tượng phương
sai thay đổi của phần dư.
4.3.3 Kiểm tra việc thiếu biến giải thích cần thiết trong mô hình
Quy trình kiểm tra việc thiếu biến giải thích trong mô hình Ordered logit, đề xuất bởi Chen và cộng sự
(2015), được tác giả sử dụng để kiểm tra mô hình xây dựng có vi phạm 2 giả định nêu trên hay không. Kết quả
của kiểm định này cũng cho thấy không có hiện tượng bỏ sót biến giải thích cần thiết trong mô hình.
4.4 Đánh giá tác động biên của các biến giải thích trong mô hình
Tác giả thực hiện tính toán tác động biên của các biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở

mức 10%, 5%, 1% trong tập hợp các biến giải thích được lựa chọn ở mục 4.2.1. Kết quả của việc phân tích tác
động biên cho thấy rằng các biến giải thích Country_rating, Government, Group là những biến có tác động biên
lớn, ảnh hưởng đến xác suất phân loại biến phụ thuộc vào các MXHTN khác nhau trong cả 2 mô hình hồi quy
Ordered logit. Bên cạnh đó, tác động biên của các biến giải thích kể trên trong mô hình Ordered logit xây dựng
từ mẫu dữ liệu quan sát các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi đều lớn hơn so với tác
động biên của các biến này trong mô hình Ordered logit xây dựng từ mẫu dữ liệu quan sát các NHTM tại các
quốc gia có nền kinh tế phát triển
4.5 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


24
Như đã trình bày trong mục 3.4 để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố có ảnh hưởng đến
MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi, tác giả sẽ gộp mẫu dữ liệu các
NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi với mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền
kinh tế phát triển. Đồng thời, tác giả bổ sung thêm biến giả Emer vào mô hình ước lượng, biến này có giá trị 1
nếu NHTM có trụ sở tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi, 0 cho trường hợp ngược lại. Tiếp
theo, tác giả xây dựng các biến tương tác giữa biến Emer với từng biến giải thích trong mô hình. Sau đó, tác giả
thực hiện ước lượng lại mô hình đồng thời bổ sung thêm biến Emer và lần lượt từng biến tương tác này.
Căn cứ kết quả ước lượng mô hình, tác giả nhận thấy hệ số hồi quy của biến Country_rating_Emer và Emer đều
có ý nghĩa thống kê và dấu như kỳ vọng. Mặt khác, hệ số hồi quy của biến Bicra_Emer có ý nghĩa thống kê
nhưng hệ số hồi quy của biến Bicra không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Kết quả ước lượng cũng cho thấy
rằng biến tương tác Government_Emer và Group_Emer đều có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê. Trong đó, hệ
số hồi quy của biến Government_Emer có dấu âm, và hệ số hồi quy của biến Group_Emer có dấu dương. Ngoài
ra, tác giả cũng thấy rằng các biến LnAss, AssGrow, LoanLoss_Ln, NIM, ROAE, Exp_Int và các biến tương tác
giữa các biến này với biến giả Emer đều dấu trái chiều nhau và hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê.
4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu
4.6.1 Thảo luận kết quả nghiên cứu từ mô hình các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM tại các nền
kinh tế mới nổi
4.6.1.1 Tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới

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

các NHTM có tốc độ tăng trưởng quy mô tổng tài sản quá nhanh sẽ có nhiều nguy cơ bị phân loại vào MXHTN
thấp. Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Köhler (2015), tác giả này đã chứng minh rằng các
NHTM có tốc độ tăng trưởng tổng tài sản quá nhanh sẽ tiềm ẩn nhiều nguy cơ rủi ro hơn các NHTM khác. Bên
cạnh đó, tác động của tỷ lệ nợ quá hạn/tổng dư nợ đến MXHTN của NHTM phù hợp hoàn toàn với tiêu chuẩn
đánh giá chất lượng hoạt động NHTM được các cơ quan quản lý hoạt động ngân hàng áp dụng hiện nay và cũng
trùng khớp với kết quả nghiên cứu của Caporale và cộng sự (2012).
Kế đến, trong các chỉ tiêu thể hiện năng lực nguồn vốn chủ sở hữu, tác giả nhận thấy chỉ có tỷ lệ vốn chủ
sở hữu/tổng nợ phải trả (biến Equ_Debt) có tác động dương đến MXHTN của NHTM với mức ý nghĩa thống kê
1%. Từ đó, ta thấy các NHTM có tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng nợ phải trả cao thì có cơ hội nhận được các MXHTN
tốt. Lý giải vấn đề này Pasiouras và Kosmidou (2007) cho rằng nguồn vốn chủ sở hữu dồi dào của một NHTM
sẽ làm tăng mức độ uy tín của bản thân NHTM, góp phần giảm bớt chi phí huy động vốn và đồng thời làm giảm
thiểu rủi ro phá sản. Các NHTM này cũng có nhiều khả năng hơn trong việc mở rộng các hoạt động và ứng phó
với các rủi ro trong hoạt động.
Cuối cùng, trong nhóm các chỉ tiêu thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động, tác giả nhận thấy
chỉ tiêu tỷ lệ thu nhập khác từ hoạt động/tổng tài sản bình quân (biến OthIn_Ass) có tác động âm đến MXHTN
của NHTM với mức ý nghĩa thống kê 1%. Theo lý giải của Berger và cộng sự (2010) thì việc đa dạng hoạt động
của các NHTM tại Trung Quốc (quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi) làm gia tăng chi phí hoạt động và
giảm khả năng sinh lời của các đơn vị này.
4.6.2 Thảo luận kết quả nghiên cứu từ mô hình các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM tại các nền
kinh tế phát triển
4.6.2.1 Tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát
triển
Đối với các yếu tố mang tính chất hệ thống, tác giả nhận thấy chỉ còn yếu tố mức độ rủi ro chung của
quốc gia nơi NHTM có trụ sở là còn tác động dương đến MXHTN của NHTM với mức ý nghĩa thống kê 1%. Hệ
số hồi quy của biến Bicra, mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng tại quốc gia nơi NHTM có trụ sở,
không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
4.6.2.2 Tác động của yếu tố sở hữu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển
Đối với các yếu tố về đặc điểm sở hữu, tác giả nhận thấy các biến giải thích đại diện cho các yếu tố này
đều có tác động dương đối với MXHTN của NHTM và có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 1% tương tự