Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Tác động của đa dạng hóa thu nhập ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Dựa trên số liệu trung bình của chỉ số Z-Score từ 26 Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2013–2024 (Hình 4.1), kết quả cho thấy giá trị của chỉ số này dao động quanh mức dưới 3,0, phản ánh trạng thái an toàn tương đối nhưng không đảm bảo hoàn toàn, với nguy cơ phá sản tiềm ẩn trong hệ thống ngân hàng.

• Hình 4.1:Đồ thị biểu diễn hệ số Z – Score của 26 Ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2013 – 2024

Từ năm 2013 đến 2016, chỉ số Z-Score giảm dần từ 2,96 xuống 2,73, cho thấy sự suy giảm nhẹ về năng lực tài chính, có thể liên quan đến các thách thức trong quá trình tái cơ cấu và xử lý nợ xấu. Trong giai đoạn 2017–2019, Z-Score tiếp tục biến động quanh mức 2,78–2,82, thể hiện sự ổn định ở mức thấp nhưng không có cải thiện đáng kể.

Sang năm 2020, chỉ số tăng nhẹ lên 2,90 trước khi đạt đỉnh 2,99 vào năm 2021. Tuy nhiên, xu hướng giảm trở lại khi Z-Score giảm từ 2,94 năm 2022 xuống 2,90 vào năm 2023, rồi ổn định ở mức 2,90 vào năm 2024. Điều này cho thấy rủi ro trong hệ thống ngân hàng có xu hướng gia tăng trở lại, có thể do ảnh hưởng từ biến động kinh tế vĩ mô, tốc độ tăng trưởng tín dụng chậm lại, hoặc chi phí dự phòng rủi ro tăng cao.

Để lý giải rõ hơn các yếu tố tác động đến sự biến động của chỉ số Z-Score trong giai đoạn nghiên cứu, các biến số trong mô hình sẽ được trình bày và thống kê mô tả trong Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến.

• Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến

Kết quả thống kê mô tả cho thấy chỉ số Z-Score trung bình của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2013–2024 đạt 2,854, với độ lệch chuẩn là 0,755. Giá trị này cho thấy phần lớn các ngân hàng duy trì mức an toàn tài chính gần ngưỡng trung bình, dù thấp hơn mức 3,0 thường được coi là an toàn theo các nghiên cứu quốc tế, hàm ý rủi ro phá sản vẫn có thể xuất hiện ở một số thời điểm. Khoảng biến động từ -0,548 (thấp nhất) đến 4,453 (cao nhất) phản ánh sự khác biệt rõ rệt về tình hình tài chính giữa các ngân hàng, với một số đơn vị từng đối mặt với áp lực rủi ro đáng kể.

Biến đa dạng hóa thu nhập (DIVER) có giá trị trung bình 0,306, độ lệch chuẩn 0,157, dao động từ -0,653 đến 0,498. Điều này cho thấy mức độ phân tán vừa phải, với một số ngân hàng phụ thuộc vào nguồn thu nhập truyền thống, trong khi những đơn vị khác đã mở rộng sang các hoạt động phi tín dụng nhờ chiến lược kinh doanh và nguồn lực riêng.

Quy mô ngân hàng (SIZE), đo bằng logarit tổng tài sản, đạt trung bình 18,997 với độ lệch chuẩn 1,279, dao động từ 16,05 đến 21,739. Khoảng biến động này không quá lớn, phản ánh xu hướng thu hẹp chênh lệch quy mô giữa các ngân hàng, trong đó các ngân hàng lớn như Big4 (Agribank, Vietcombank, VietinBank, BIDV) tiếp tục dẫn đầu về tài sản.

Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) trung bình là 91,2%, với độ lệch chuẩn 16,9%, dao động từ 37,2% đến 146,9%. Mức này cho thấy các ngân hàng chủ yếu dựa vào vốn huy động để cho vay, nhưng sự chênh lệch giữa các đơn vị là khá rõ ràng.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) đạt trung bình 1,3%, dao động từ 0,7% đến 3,1%, phản ánh nỗ lực kiểm soát nợ xấu ở mức thấp, dù có sự khác biệt tùy thuộc vào cách quản trị rủi ro của từng ngân hàng.

Tốc độ tăng trưởng tín dụng (GROW) trung bình là 19,2%, với độ lệch chuẩn 13,2%, dao động từ -14,2% đến 108,2%. Điều này cho thấy một số ngân hàng từng thu hẹp cho vay trong giai đoạn khó khăn, trong khi những đơn vị khác đạt tăng trưởng mạnh để mở rộng thị phần.

Về yếu tố vĩ mô, tăng trưởng kinh tế (GDP) trung bình đạt 5,9%, với biên độ từ 2,6% đến 8,3%, phản ánh chu kỳ kinh tế đa dạng trong giai đoạn nghiên cứu. Tỷ lệ lạm phát (INF) trung bình là 3,2%, dao động từ 0,6% đến 6,6%, cho thấy môi trường lạm phát được kiểm soát tương đối tốt.

Ba chỉ số thu nhập phi tín dụng thể hiện sự khác biệt: NII1 (thu nhập dịch vụ) trung bình 16,2% (dao động từ -20,4% đến 78,0%), NII2 (thu nhập kinh doanh ngoại hối) trung bình 3,5% (từ -35,2% đến 53,8%), và NII3 (thu nhập từ chứng khoán và góp vốn) trung bình 6,8% (từ -12,4% đến 61,4%). Những con số này phản ánh mức độ đa dạng hóa và biến động trong các nguồn thu ngoài tín dụng, tùy thuộc vào chiến lược của từng ngân hàng.

4.2. Kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

4.2.1 Phân tích tương quan giữa các biến số độc lập

Ma trận tương quan được sử dụng nhằm kiểm tra mức độ liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến kiểm soát trong mô hình. Phân tích này giúp nhận diện nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, vốn có thể làm sai lệch ước lượng và giảm độ tin cậy của kết quả hồi quy. Theo tiêu chuẩn của Farrar & Glauber (1967), nếu hệ số tương quan tuyệt đối giữa hai biến vượt quá 0,8, mô hình có khả năng cao gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng.

• Bảng 4.2.1.1: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập và kiểm soát

Kết quả từ ma trận tương quan cho thấy phần lớn các cặp biến trong nghiên cứu có hệ số tương quan tuyệt đối dưới 0,8, điều này ám chỉ nguy cơ đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập là không đáng kể. Tuy nhiên, một số cặp biến vẫn thể hiện mức tương quan khá cao, ví dụ DIVER và NII3 với hệ số 0,297, hoặc SIZE và NII1 với hệ số 0,350. Dù các giá trị này chưa đạt ngưỡng 0,8, chúng vẫn cần được theo dõi chặt chẽ trong quá trình xây dựng mô hình.

Nhìn tổng thể, dữ liệu ban đầu từ ma trận tương quan cho thấy mô hình không có dấu hiệu rõ ràng của đa cộng tuyến nghiêm trọng. Để tăng cường độ tin cậy cho phân tích, tác giả sẽ thực hiện kiểm định đa cộng tuyến chính thức bằng cách sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) trong các bước tiếp theo.

4.2.2 Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS – FEM – REM Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Nhằm đánh giá tác động của đa dạng hóa thu nhập (ĐDHTN) và các biến kiểm soát đến rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại Việt Nam, nghiên cứu sử dụng ba mô hình hồi quy phổ biến cho dữ liệu bảng gồm Pooled OLS, Fixed Effects Model (FEM) và Random Effects Model (REM). Kết quả hồi quy được tổng hợp trong bảng 4.2.2 dưới đây.

• Bảng 4.2.2.1: Kết quả hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM

Kết quả từ các mô hình hồi quy cho thấy biến đa dạng hóa thu nhập (DIVER) có hệ số dương và ý nghĩa thống kê trong cả ba mô hình (Pooled OLS, FEM, REM), khẳng định rằng việc mở rộng nguồn thu nhập giúp giảm thiểu rủi ro phá sản tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Tương tự, tỷ lệ vốn chủ sở hữu (LEV) mang hệ số dương và đạt mức ý nghĩa cao ở mọi mô hình, cho thấy việc tăng vốn tự có đóng góp tích cực vào khả năng chống chịu rủi ro của ngân hàng.

Biến tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) chỉ có ý nghĩa thống kê trong mô hình Pooled OLS, nhưng không còn ý nghĩa trong FEM và REM. Ngược lại, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) chỉ thể hiện tác động đáng kể trong Pooled OLS, trong khi không còn ý nghĩa sau khi xem xét đặc thù ngân hàng trong FEM và REM. Đối với các biến thu nhập ngoài lãi, NII1 có ý nghĩa thống kê ở cả ba mô hình, trong khi NII2 và NII3 chỉ có ý nghĩa trong FEM và REM, nhấn mạnh vai trò quan trọng của cơ cấu thu nhập phi tín dụng trong việc ảnh hưởng đến rủi ro.

Các biến khác như quy mô ngân hàng (SIZE), tăng trưởng tín dụng (GROW), tăng trưởng GDP, và lạm phát (INF) không đạt mức ý nghĩa thống kê, cho thấy tác động của chúng đến rủi ro có thể bị hạn chế hoặc mang tính gián tiếp. Kiểm định F cho hiệu ứng cố định cho giá trị p = 0,0000, không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, do đó cần tiến hành kiểm định Hausman để xác định mô hình phù hợp hơn giữa FEM và REM.

Nhìn chung, kết quả hồi quy phản ánh xu hướng đồng nhất khi nhấn mạnh ảnh hưởng tích cực của đa dạng hóa thu nhập và vốn chủ sở hữu, đồng thời làm nổi bật vai trò ngày càng lớn của thu nhập phi tín dụng trong việc định hình rủi ro tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam.

4.2.3 Kiểm định lựa chọn mô hình

Trong luận văn, việc lựa chọn mô hình sẽ được đánh giá thông qua ba phép kiểm định, với kết quả được trình bày ngay sau

• Bảng 4.2.3.1:Kiểm định lựa chọn mô hình Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Trong việc xác định mô hình hồi quy phù hợp, luận văn đã áp dụng kiểm định F để so sánh giữa mô hình Pooled OLS và mô hình Fixed Effects (FEM), với giả thuyết H0 rằng Pooled OLS là phù hợp và H1 rằng FEM mang lại kết quả tốt hơn. Kết quả kiểm định cho thấy giá trị p rất nhỏ (Prob > F = 0.0000), dưới mức 5%, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0. Điều này cho thấy mô hình FEM được ưu tiên thay vì Pooled OLS.

Tiếp theo, kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để so sánh Pooled OLS với mô hình Random Effects (REM), với giả thuyết H0 rằng Pooled OLS là phù hợp và H1 rằng REM là lựa chọn tối ưu. Kết quả cho thấy giá trị chibar2(01) = 770.89 với p-value = 0.0000, nhỏ hơn 5%, từ đó bác bỏ H0 và ủng hộ việc sử dụng mô hình REM thay cho Pooled OLS.

Tuy nhiên, để chọn giữa FEM và REM, kiểm định Hausman đã được thực hiện, với kết quả chi2(10) = 34.09 và p-value = 0.0002, nhỏ hơn 5%. Điều này bác bỏ giả thuyết không có sự khác biệt hệ thống, cho thấy FEM là mô hình thích hợp hơn REM. Dựa trên các kiểm định này, mô hình Fixed Effects (FEM) được xác định là phù hợp nhất để phân tích, đảm bảo tính chính xác và phản ánh tốt đặc thù của dữ liệu trong nghiên cứu.

4.2.4 Kiểm định khuyết tật mô hình FEM

4.2.4.1 Kiểm định đa cộng tuyến

Việc đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến được thực hiện thông qua việc xem xét chỉ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập trong mô hình.

• Bảng 4.2.4.1.1:Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá dựa trên chỉ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF). Giá trị VIF càng thấp thì nguy cơ đa cộng tuyến càng giảm; trái lại, VIF cao cho thấy khả năng đa cộng tuyến tăng lên. Theo một số nghiên cứu, như của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), ngưỡng 10 thường được dùng để phát hiện đa cộng tuyến, trong khi Nguyễn Đình Thọ (2011) đề xuất rằng biến nào có VIF vượt quá 10 có thể bị coi là có vấn đề nghiêm trọng về đa cộng tuyến.

Kết quả phân tích cho thấy VIF trung bình của mô hình là 1,546, với giá trị thấp nhất là 1,047 (biến GDP) và cao nhất là 2,347 (biến NII2). Tất cả các biến đều có VIF dưới 10, do đó có thể khẳng định rằng mô hình nghiên cứu không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng đa cộng tuyến. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

4.2.4.2 Kiểm định phương sai thay đổi

Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định White nhằm phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình. Giả thuyết không (H₀) cho rằng phương sai của sai số là đồng nhất, trong khi giả thuyết đối (H₁) cho rằng tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

• Bảng 4.2.4.2.1:Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Dựa trên kết quả kiểm định White, giả thuyết H₀ (mô hình có phương sai sai số đồng nhất) bị bác bỏ do giá trị p-value = 0.0000, nhỏ hơn 5%. Điều này chỉ ra rằng mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tức là xuất hiện tình trạng phương sai không đồng nhất. Kết quả kiểm định chi-square (χ² = 259.81 với bậc tự do 65) cùng với phân rã của Cameron & Trivedi (χ² = 332.450, p = 0.000) xác nhận sự vi phạm giả định này, cho thấy mô hình FEM hiện tại không còn đảm bảo hiệu quả tối ưu.

4.2.4.3 Kiểm định tự tương quan

• Bảng 4.2.4.3.1: Kết quả kiểm định tự tương quan của mô hình FEM

Kết quả phân tích cho thấy giá trị Prob > F = 0.0000, nhỏ hơn 5%, điều này chỉ ra rằng mô hình FEM hiện tại tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1. Cụ thể:

• Giả thuyết H0: Không có tự tương
• Giả thuyết H1: Có tự tương Với giá trị F(1, 274) = 1120.14 và p < 0.01, ta bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%, từ đó xác nhận có bằng chứng thống kê rõ ràng về sự hiện diện của tự tương quan trong mô hình.

4.2.4.4 Khắc phục hiện tượng khuyết tật mô hình FEM

Các kiểm định cho thấy mô hình FEM gặp phải hai vấn đề phổ biến là phương sai sai số không đồng nhất và tự tương quan. Do đó, để đảm bảo độ chính xác của ước lượng, mô hình cần được điều chỉnh bằng phương pháp FGLS, nhằm xử lý các khiếm khuyết trên. Kết quả ước lượng sau khi áp dụng phương pháp này được trình bày tóm tắt trong bảng sau.

• Bảng 4.2.4.4.1: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

Khi sử dụng biến phụ thuộc là Z – Score, kết quả ước lượng theo mô hình FEM sau khi được hiệu chỉnh bằng phương pháp FGLS cho thấy giá trị Prob > chi2 đạt mức ý nghĩa 0,000 (< 0,05). Điều này khẳng định mô hình sau khi khắc phục các khuyết tật đã phù hợp về mặt tổng thể và có thể sử dụng để đưa ra kết luận. Trong đó, một số biến giải thích như DIVER, LDR, GROW và NII3 thể hiện ý nghĩa thống kê ở các mức khác nhau (1%, 5% và 10%), cho thấy các nhân tố này có ảnh hưởng đáng kể đến Z – Score của các Ngân hàng thương mại. Ngược lại, các biến SIZE, LLR, GDP, INF, NII1 và NII2 không có ý nghĩa thống kê trong mô hình FGLS. Ngoài ra, kết quả ở bảng 4.8 cũng chỉ ra rằng dấu và chiều tác động của các biến trong mô hình FGLS nhìn chung tương đồng với mô hình FEM, qua đó khẳng định sự nhất quán trong ước lượng. Trên cơ sở đó, phương trình hồi quy được thiết lập như sau: Z – SCOREi,t = 2.786 + 0.230DIVERi,t + 0.596LDRi,t − 0.187GROWi,t + 0.309NII3i,t + ei,t

4.2.4.5 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Sau khi điều chỉnh các khuyết tật trong mô hình bằng phương pháp FGLS, luận văn sử dụng các hệ số hồi quy của những biến độc lập để tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Trường hợp dấu của hệ số phù hợp với kỳ vọng lý thuyết và giá trị Prob nhỏ hơn 5% thì giả thuyết được xem là được chấp nhận. Ngược lại, nếu dấu không trùng khớp hoặc giá trị Prob vượt quá ngưỡng ý nghĩa thống kê 5% thì giả thuyết sẽ không được chấp nhận.

• Bảng 4.2.4.5.1: Kết quả tổng hợp

Kết quả tổng hợp từ Bảng 4.9 cho thấy mức độ tác động của các biến độc lập đến rủi ro phá sản ngân hàng (được đo lường thông qua chỉ số Z-Score) có sự phân hóa đáng kể. Biến đa dạng hóa thu nhập (DIVER) mang hệ số dương, phù hợp với giả thuyết và đạt mức ý nghĩa 10%, cho thấy việc mở rộng cơ cấu nguồn thu góp phần nâng cao khả năng chống chịu rủi ro. Biến tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) có ý nghĩa rất mạnh ở mức 1%, khẳng định vai trò then chốt của hoạt động tín dụng đối với sự ổn định tài chính. Đối với biến tăng trưởng tín dụng (GROW), hệ số âm và có ý nghĩa ở mức 5%, hàm ý rằng tốc độ mở rộng tín dụng quá nhanh có thể làm suy giảm chất lượng tài sản, từ đó gia tăng rủi ro. Ngoài ra, biến thu nhập ngoài lãi từ hoạt động khác (NII3) có tác động tích cực và đạt ý nghĩa 10%, phản ánh vai trò hỗ trợ của việc đa dạng hóa nguồn thu trong việc giảm thiểu rủi ro.

Ngược lại, các biến quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ nợ xấu (LLR), tăng trưởng GDP (GDP), lạm phát (INF) chưa đạt mức ý nghĩa thống kê (p-value > 0.05), nên chưa đủ cơ sở để khẳng định ảnh hưởng rõ rệt đến rủi ro trong giai đoạn khảo sát. Đối với hai biến NII1 và NII2, mặc dù không đạt ngưỡng ý nghĩa 5% nhưng hệ số ước lượng vẫn cho thấy có sự tác động nhất định đến Z-Score, phản ánh rằng thu nhập ngoài lãi từ dịch vụ truyền thống và hoạt động kinh doanh khác có thể ảnh hưởng đến mức độ an toàn tài chính, song mối quan hệ này còn phụ thuộc vào bối cảnh kinh doanh và đặc thù từng ngân hàng. Do đó, kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ một số yếu tố về cấu trúc thu nhập và chính sách tín dụng có tác động nổi bật đến rủi ro ngân hàng, trong khi những yếu tố khác vẫn tiềm ẩn tác động nhưng chưa đủ bằng chứng thống kê để khẳng định chắc chắn.

4.2.4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp FGLS cho thấy, đa dạng hóa thu nhập (DIVER) có hệ số dương và đạt ý nghĩa ở mức 10% (P-value = 0,096). Điều này hàm ý rằng việc gia tăng tỷ trọng thu nhập từ các hoạt động phi tín dụng giúp ngân hàng cải thiện Z–Score, qua đó giảm rủi ro phá sản. Trong bối cảnh các Ngân hàng thương mại Việt Nam đang từng bước mở rộng dịch vụ tài chính hiện đại, ngân hàng số, thanh toán quốc tế, quản lý tài sản và bảo hiểm, kết quả này phản ánh sự đúng hướng của chiến lược phát triển. Việc không phụ thuộc hoàn toàn vào chênh lệch lãi suất giúp ngân hàng phân tán rủi ro, tạo thêm nguồn thu ổn định, đặc biệt trong những giai đoạn thị trường tín dụng biến động mạnh.

Biến SIZE trong mô hình không đạt ý nghĩa thống kê (p-value > 0,05), cho thấy quy mô tài sản không có tác động rõ ràng đến Z–Score trong giai đoạn nghiên cứu. Điều này hàm ý rằng việc trở thành một ngân hàng lớn không đồng nghĩa với khả năng chống đỡ rủi ro tốt hơn. Trái lại, một số ngân hàng quy mô lớn vẫn gặp khó khăn về nợ xấu trong giai đoạn khủng hoảng, phản ánh rằng năng lực quản trị rủi ro mới là yếu tố then chốt. Kết quả này khác biệt so với một số nghiên cứu quốc tế cho rằng quy mô mang lại lợi thế nhờ hiệu ứng kinh tế theo quy mô, song lại phù hợp với bối cảnh Việt Nam, nơi quá trình mở rộng nhanh đôi khi không đi kèm với sự nâng cấp đồng bộ về quản trị và công nghệ.

Đối với tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), kết quả cho thấy biến này có tác động dương và ý nghĩa thống kê rất cao ở mức 1% (P-value = 0,000). Đây là minh chứng cho vai trò cốt lõi của hoạt động tín dụng đối với sự ổn định tài chính. Khi ngân hàng quản lý tốt cân đối giữa huy động vốn và cho vay, khả năng sinh lời tăng, từ đó Z–Score được củng cố. Tuy nhiên, ý nghĩa tích cực này chỉ thực sự bền vững nếu hoạt động tín dụng gắn liền với kiểm soát chặt chẽ chất lượng tài sản, thẩm định khách hàng và quản lý nợ xấu.

LLR không có ý nghĩa thống kê trong mô hình, song hệ số mang dấu âm, phản ánh mối quan hệ nghịch chiều với Z–Score. Diễn giải hợp lý cho kết quả này là việc ngân hàng phải tăng trích lập dự phòng thường xuất phát từ chất lượng tín dụng kém, nợ xấu cao, dẫn đến suy giảm khả năng sinh lời. Mặc dù dự phòng đóng vai trò là bộ đệm bảo vệ ngân hàng, song khi tỷ lệ dự phòng quá lớn, lợi nhuận ròng bị bào mòn, từ đó ảnh hưởng gián tiếp đến chỉ số an toàn. Điều này cho thấy rằng bản thân dự phòng không làm gia tăng rủi ro, mà chính chất lượng tín dụng yếu kém mới là nguyên nhân cốt lõi.

Ngược lại, tăng trưởng tín dụng (GROW) mang hệ số âm và có ý nghĩa ở mức 5% (P-value = 0,018). Điều này cho thấy, mặc dù mở rộng tín dụng là mục tiêu tăng trưởng quan trọng, nhưng tốc độ tăng quá nhanh dễ tạo áp lực lên chất lượng danh mục cho vay, làm tăng khả năng phát sinh nợ xấu và do đó làm giảm Z–Score. Kết quả này phù hợp với thực tiễn tại Việt Nam giai đoạn nghiên cứu, khi nhiều ngân hàng đẩy mạnh tăng trưởng dư nợ để tối đa hóa lợi nhuận ngắn hạn nhưng chưa kịp hoàn thiện hệ thống quản trị rủi ro, dẫn tới sự đánh đổi giữa tăng trưởng và an toàn tài chính.

Biến GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình, song hệ số mang dấu dương. Điều này gợi ý rằng, về mặt lý thuyết, bối cảnh kinh tế thuận lợi có thể giúp ngân hàng gia tăng lợi nhuận và củng cố khả năng thanh toán, nhưng trong giai đoạn nghiên cứu, tác động này chưa rõ rệt. Nguyên nhân có thể xuất phát từ việc các cú sốc vĩ mô như Covid-19 và biến động toàn cầu đã làm lu mờ tác động tích cực của tăng trưởng GDP, khiến mối liên hệ giữa nền kinh tế và an toàn tài chính ngân hàng trở nên kém chặt chẽ. Tương tự GDP, biến INF không có ý nghĩa thống kê và hệ số không ổn định. Trên thực tế, lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu được duy trì ở mức vừa phải nhờ chính sách điều hành của Chính phủ, do đó chưa tạo ra tác động rõ rệt đến rủi ro ngân hàng. Tuy nhiên, kết quả này không phủ nhận khả năng lạm phát cao trong tương lai có thể ảnh hưởng đến chi phí vốn và khả năng thanh khoản, vì vậy vẫn cần theo dõi sát để điều chỉnh chính sách kinh doanh phù hợp.

Một kết quả đáng chú ý khác là thu nhập ngoài lãi từ hoạt động mua bán chứng khoán và góp vốn (NII3) có tác động tích cực đến Z–Score và đạt mức ý nghĩa 10% (P-value = 0,068). Điều này phản ánh vai trò hỗ trợ của các nguồn thu ngoài lãi trong việc đa dạng hóa cơ cấu lợi nhuận, giúp ngân hàng phân tán rủi ro và nâng cao khả năng chống chịu trước biến động kinh tế vĩ mô. Dù tiềm ẩn rủi ro thị trường, các khoản đầu tư chứng khoán và góp vốn hợp lý vẫn có thể trở thành động lực quan trọng để cải thiện sức khỏe tài chính của ngân hàng. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Cả hai biến NII1 và NII2 đều có hệ số dương nhưng không đạt ý nghĩa thống kê. Điều đó cho thấy các khoản thu ngoài lãi từ dịch vụ và hoạt động kinh doanh khác tuy có xu hướng góp phần nâng cao Z–Score, nhưng chưa tạo ra ảnh hưởng ổn định và đủ mạnh. Thực tiễn tại Việt Nam cho thấy, doanh thu dịch vụ còn chiếm tỷ trọng thấp trong tổng thu nhập ngân hàng, đồng thời chịu ảnh hưởng bởi chi phí vận hành, cạnh tranh gay gắt và thay đổi chính sách phí. Do đó, NII1 và NII2 chưa thể hiện được vai trò quan trọng trong việc giảm rủi ro phá sản trong giai đoạn nghiên cứu, dù tiềm năng phát triển của mảng này là rất lớn.

Tổng hợp lại, nghiên cứu cho thấy các yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro phá sản ngân hàng bao gồm: đa dạng hóa thu nhập, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, tăng trưởng tín dụng và thu nhập từ mua bán chứng khoán, góp vốn. Trong khi đó, những yếu tố vĩ mô như GDP, lạm phát hay một số đặc điểm nội tại khác chưa thể hiện vai trò nổi bật. Kết quả này nhấn mạnh rằng để nâng cao khả năng chống chịu rủi ro, các Ngân hàng thương mại Việt Nam cần chú trọng phát triển nguồn thu phi tín dụng bền vững, song song với việc kiểm soát tăng trưởng tín dụng hợp lý và quản trị danh mục đầu tư tài chính một cách thận trọng.

TÓM TẮT CHƯƠNG 4 Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Chương 4 tập trung vào việc phân tích ảnh hưởng của đa dạng hóa thu nhập và các yếu tố nội tại – vĩ mô đến rủi ro phá sản của 26 Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2023. Biến phụ thuộc trong mô hình là Z–Score, phản ánh khả năng chống chịu rủi ro và mức độ ổn định tài chính của ngân hàng. Các biến độc lập gồm: đa dạng hóa thu nhập (DIVER), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), tỷ lệ nợ xấu (LLR), tăng trưởng tín dụng (GROW), cùng các biến vĩ mô là tăng trưởng GDP và lạm phát (INF). Ngoài ra, nghiên cứu đưa vào ba biến thành phần của thu nhập ngoài lãi, bao gồm NII1 (thu nhập từ hoạt động dịch vụ và từ hoạt động khác), NII2 (thu nhập từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng) và NII3 (thu nhập từ mua bán chứng khoán kinh doanh, chứng khoán đầu tư và từ góp vốn, mua cổ phần) nhằm phản ánh cơ chế đa dạng hóa một cách chi tiết và toàn diện hơn.

Trước khi tiến hành hồi quy, luận văn thực hiện thống kê mô tả và phân tích tương quan giữa các biến. Kết quả cho thấy dữ liệu có sự phân tán hợp lý, không xuất hiện ngoại lai quá lớn, và mức độ tương quan giữa các biến độc lập chưa vượt ngưỡng gây ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Tuy nhiên, kiểm định cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, do đó nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) để khắc phục khuyết tật mô hình, đảm bảo kết quả ước lượng có độ tin cậy cao.

Kết quả hồi quy bằng FGLS cho thấy đa dạng hóa thu nhập (DIVER) có tác động tích cực và đạt ý nghĩa ở mức 10%. Điều này chứng minh rằng khi ngân hàng mở rộng cơ cấu nguồn thu, giảm sự phụ thuộc vào lãi vay truyền thống và khai thác hiệu quả dịch vụ phi tín dụng, khả năng chống chịu rủi ro phá sản được củng cố. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu và phản ánh xu hướng chuyển dịch mô hình kinh doanh của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong bối cảnh cạnh tranh và chuyển đổi số.

Đối với tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), hệ số hồi quy cùng chiều và có ý nghĩa rất cao ở mức 1%, khẳng định vai trò then chốt của hoạt động tín dụng trong cấu trúc lợi nhuận và rủi ro. Một tỷ lệ LDR được kiểm soát hợp lý giúp ngân hàng duy trì mức sinh lời ổn định đồng thời đảm bảo thanh khoản, qua đó cải thiện Z–Score. Trái lại, tăng trưởng tín dụng (GROW) có tác động ngược chiều và đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5%, cho thấy tốc độ mở rộng tín dụng quá nhanh có thể làm suy giảm chất lượng tài sản, từ đó gia tăng rủi ro hệ thống.

Đáng chú ý, biến NII3 (thu nhập từ mua bán chứng khoán và góp vốn) có hệ số dương và đạt ý nghĩa ở mức 10%. Kết quả này cho thấy những khoản thu nhập từ hoạt động đầu tư tài chính, mặc dù biến động theo thị trường, vẫn đóng vai trò tích cực trong việc nâng cao an toàn tài chính khi được quản trị hợp lý. Bên cạnh đó, NII1 (thu nhập từ dịch vụ) và NII2 (thu nhập từ kinh doanh ngoại hối) tuy không đạt ý nghĩa thống kê nhưng đều mang dấu dương, gợi ý rằng chúng vẫn có tiềm năng cải thiện Z–Score. Nguyên nhân khiến tác động chưa rõ ràng có thể do quy mô doanh thu từ dịch vụ ngân hàng tại Việt Nam còn khiêm tốn, chịu ảnh hưởng bởi cạnh tranh gay gắt, chi phí triển khai công nghệ cao, cũng như sự nhạy cảm của thị trường ngoại hối trước biến động chính sách. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Ngược lại, các biến quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ nợ xấu (LLR), tăng trưởng GDP (GDP) và lạm phát (INF) không đạt ý nghĩa thống kê (p-value > 0,05). Điều này cho thấy trong giai đoạn nghiên cứu, đặc điểm quy mô hay bối cảnh vĩ mô chưa phải là những yếu tố quyết định trực tiếp đến rủi ro phá sản. Tuy nhiên, chúng vẫn có ý nghĩa thực tiễn vì thể hiện những áp lực tiềm ẩn, cần được kết hợp với các công cụ giám sát vĩ mô – vi mô để phòng ngừa rủi ro trong dài hạn.

Tóm lại, chương 4 đã cho thấy sự khác biệt trong cơ chế tác động của các yếu tố đến rủi ro phá sản ngân hàng. Các biến quan trọng nhất được xác định gồm: đa dạng hóa thu nhập (DIVER), tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), tăng trưởng tín dụng (GROW) và thu nhập từ mua bán chứng khoán, góp vốn (NII3). Trong khi đó, các yếu tố vĩ mô và đặc điểm nội tại khác tuy chưa thể hiện rõ ràng bằng chứng thống kê nhưng vẫn mang giá trị tham khảo cho quản trị rủi ro. Kết quả nghiên cứu góp phần làm sáng tỏ vai trò của đa dạng hóa thu nhập trong việc củng cố sự bền vững tài chính của hệ thống ngân hàng Việt Nam, đồng thời cung cấp cơ sở thực tiễn để xây dựng các hàm ý quản trị được trình bày ở chương 5.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

5.1. Kết luận

Trong quá trình thực hiện luận văn, nghiên cứu đã tiến hành hệ thống hóa các cơ sở lý thuyết về rủi ro phá sản và đa dạng hóa thu nhập tại các Ngân hàng thương mại, đồng thời xây dựng mô hình định lượng với biến phụ thuộc là ZSCORE nhằm phản ánh khả năng chống chịu rủi ro. Các biến độc lập và kiểm soát bao gồm đa dạng hóa thu nhập (DIVER), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), tỷ lệ nợ xấu (LLR), tăng trưởng tín dụng (GROW), GDP, lạm phát (INF) và ba biến thu nhập ngoài lãi NII1, NII2, NII3. Nghiên cứu sử dụng 312 quan sát từ 26 Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2013–2024 và ước lượng bằng mô hình FGLS, cho phép khắc phục hiện tượng phương sai sai số không đồng nhất và tự tương quan bậc nhất, đảm bảo kết quả có độ tin cậy cao. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Kết quả phân tích cho thấy, biến DIVER có hệ số dương và gần mức ý nghĩa thống kê 10%, gợi mở rằng việc đa dạng hóa nguồn thu có thể giúp ngân hàng giảm rủi ro phá sản và nâng cao ổn định tài chính. Bên cạnh đó, LDR tác động dương và có ý nghĩa ở mức 1%, cho thấy các ngân hàng có tỷ lệ cho vay trên tiền gửi cao thường đạt mức ZSCORE tốt hơn, phản ánh khả năng tối ưu hóa nguồn vốn huy động để tạo lợi nhuận. Ngược lại, GROW có hệ số âm và ý nghĩa ở mức 5%, chứng tỏ việc mở rộng tín dụng quá mức có thể làm gia tăng rủi ro, đặc biệt trong bối cảnh điều kiện vĩ mô biến động. Các biến còn lại như SIZE, LLR, GDP và INF chưa thể hiện tác động có ý nghĩa rõ ràng đến ZSCORE.

Đáng chú ý, nghiên cứu đã bổ sung ba biến thu nhập ngoài lãi gồm: NII1 – thu nhập từ dịch vụ ngân hàng, NII2 – thu nhập từ kinh doanh ngoại hối, và NII3 – thu nhập từ mua bán chứng khoán, góp vốn. Đây là điểm mới so với nhiều nghiên cứu trước vốn chỉ dừng lại ở đo lường thu nhập ngoài lãi tổng hợp. Kết quả hồi quy cho thấy cả ba biến đều mang dấu dương, nghĩa là về lý thuyết chúng có khả năng hỗ trợ nâng cao ZSCORE, song mức độ và ý nghĩa lại khác biệt.

Cụ thể, NII1 có hệ số 0,1161 nhưng không đạt ý nghĩa thống kê (p=0,477). Điều này phản ánh rằng mặc dù các hoạt động dịch vụ như thanh toán, phát hành thẻ, ngân hàng số hay bảo lãnh đã đem lại thêm thu nhập, song tỷ trọng vẫn còn khiêm tốn và hiệu quả chưa cao. Một nguyên nhân quan trọng là chi phí đầu tư vào hạ tầng công nghệ và nhân sự cho mảng dịch vụ khá lớn, trong khi mức độ cạnh tranh gay gắt khiến biên lợi nhuận ròng từ dịch vụ thấp. Do đó, thu nhập dịch vụ tại nhiều Ngân hàng thương mại Việt Nam chưa đủ mạnh để tạo ra tác động đáng kể tới rủi ro phá sản.

Đối với NII2, hệ số 0,4979 nhưng cũng không có ý nghĩa thống kê (p=0,169). Kết quả này phần nào phản ánh tính chất biến động và khó dự đoán của hoạt động kinh doanh ngoại hối tại Việt Nam, vốn phụ thuộc vào chính sách điều hành tỷ giá, mức độ hội nhập tài chính quốc tế và các cú sốc từ bên ngoài. Trong thực tế, ngoại hối có thể đem lại lợi nhuận đáng kể ở những giai đoạn biến động tỷ giá, nhưng không duy trì được tính ổn định qua thời gian. Hơn nữa, năng lực phát triển sản phẩm phái sinh phòng ngừa rủi ro ngoại hối tại nhiều Ngân hàng thương mại còn hạn chế, khiến hiệu quả kinh doanh ngoại hối chưa thực sự ổn định và khó tạo dấu ấn trong việc cải thiện ZSCORE. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Trong khi đó, NII3 cho kết quả khả quan hơn với hệ số 0,3088 và gần đạt mức ý nghĩa 10% (p = 0,068). Điều này gợi ý rằng các khoản đầu tư vào trái phiếu Chính phủ, trái phiếu doanh nghiệp được phép hoặc các khoản góp vốn chiến lược có thể mang lại nguồn lợi nhuận bổ sung, qua đó giúp ngân hàng gia tăng khả năng chống chịu rủi ro. Thực tế cho thấy trong giai đoạn thị trường vốn Việt Nam tăng trưởng mạnh, đặc biệt 2020–2022, nhiều ngân hàng đã tận dụng cơ hội mở rộng danh mục đầu tư tài chính để tạo thêm nguồn thu nhập ngoài lãi. Tuy nhiên, nguồn thu này vẫn tiềm ẩn rủi ro đáng kể, do biến động giá trái phiếu, cổ phiếu hoặc thay đổi trong chính sách quản lý thị trường có thể ảnh hưởng ngược lại đến lợi nhuận và sức khỏe tài chính của ngân hàng.

Tổng thể, kết quả cho thấy dù NII1 và NII2 chưa đạt ý nghĩa thống kê, và NII3 mới chỉ ở mức tiệm cận 10%, nhưng việc đưa ba biến này vào mô hình đã giúp làm rõ bức tranh về cơ cấu thu nhập ngoài lãi của Ngân hàng thương mại Việt Nam. Điểm chung là cả ba đều mang dấu dương, cho thấy tiềm năng trong việc hỗ trợ giảm rủi ro phá sản, nhưng hiệu quả phụ thuộc vào mức độ phát triển và quản trị từng mảng hoạt động. Đặc biệt, chỉ số DIVER – phản ánh sự phân tán tổng thể giữa thu nhập lãi và ngoài lãi – mới là yếu tố thực sự có ý nghĩa trong việc nâng cao ZSCORE, nhấn mạnh rằng đa dạng hóa toàn diện quan trọng hơn từng nguồn thu riêng lẻ.

Như vậy, việc bổ sung các biến NII1, NII2 và NII3 không chỉ tạo ra điểm mới cho nghiên cứu mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về cơ cấu thu nhập và các nguồn rủi ro tiềm ẩn, từ đó cung cấp cơ sở khoa học để các ngân hàng cân nhắc chiến lược đa dạng hóa toàn diện, kết hợp giữa thu nhập lãi, dịch vụ, ngoại hối và chứng khoán, nhằm nâng cao khả năng chống chịu rủi ro và duy trì sự ổn định lâu dài.

Từ những kết quả này, luận văn đề xuất các hàm ý quản trị quan trọng cho các Ngân hàng thương mại Việt Nam, bao gồm việc tăng cường đa dạng hóa thu nhập thông qua phát triển dịch vụ ngân hàng số, fintech, các sản phẩm bán lẻ và dịch vụ trung gian để tạo nguồn phí ổn định, đồng thời quản lý quy mô ngân hàng hợp lý, đảm bảo sử dụng vốn hiệu quả và cân đối giữa vốn tự có với nợ vay nhằm nâng cao khả năng chịu đựng trước các cú sốc tài chính. Bên cạnh đó, việc kiểm soát nợ xấu cần được tăng cường thông qua đánh giá tín dụng kỹ lưỡng, theo dõi sau giải ngân và áp dụng các công cụ quản lý rủi ro để hạn chế ảnh hưởng tiêu cực đến ZSCORE, cùng với việc đánh giá các tác động vĩ mô như lạm phát và tăng trưởng tín dụng để thực hiện chính sách thận trọng, cân nhắc điều chỉnh lãi suất và tiêu chuẩn cho vay nhằm giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn. Như vậy, nghiên cứu đã hoàn thành mục tiêu xác định mức độ ảnh hưởng của đa dạng hóa thu nhập và các yếu tố kiểm soát đến rủi ro phá sản, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học để các Ngân hàng thương mại Việt Nam xây dựng chiến lược quản trị rủi ro hiệu quả, tăng cường khả năng ổn định tài chính và hướng tới sự bền vững lâu dài.

5.2. Hàm ý quản trị Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

5.2.1. Đối với đa dạng hóa thu nhập (DIVER)

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng đa dạng hóa thu nhập (DIVER) có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến khả năng chống chịu rủi ro của các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Điều này phản ánh rằng việc mở rộng hoạt động kinh doanh ngoài tín dụng, bao gồm các dịch vụ ngân hàng, kinh doanh ngoại hối và đầu tư – chứng khoán, giúp ngân hàng phân tán rủi ro, giảm phụ thuộc vào nguồn thu từ lãi thuần (NET) và cải thiện khả năng ổn định tài chính trong các tình huống biến động thị trường.

Cơ chế tác động của DIVER là thông qua việc tăng nguồn thu bổ sung và tạo sự cân bằng giữa các loại hình hoạt động. Khi thu nhập không chỉ tập trung vào tín dụng, các cú sốc từ tín dụng sẽ ít ảnh hưởng đến tổng nguồn thu, từ đó giảm rủi ro phá sản. Trong bối cảnh hiện nay, việc đa dạng hóa nên được triển khai song song với phát triển ngân hàng số, fintech, và các sản phẩm dịch vụ hiện đại, như ngân hàng điện tử, thẻ, ví điện tử, các dịch vụ thanh toán trực tuyến. Đồng thời, ngân hàng cần cân nhắc lợi thế hiện có về quy mô, nguồn lực, công nghệ và chi phí vận hành để tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh, hạn chế lãng phí và tránh tác động ngược đến các hoạt động truyền thống.

Việc đa dạng hóa theo chiều dọc, tối ưu hóa hệ thống và quy trình, sẽ gia tăng tính cạnh tranh, tiết kiệm chi phí và tạo sự linh hoạt trong việc thay đổi dịch vụ phù hợp với nhu cầu khách hàng. Hơn nữa, việc mở rộng các dịch vụ trung gian như đầu tư, bảo hiểm, quản lý tài khoản và chứng khoán sẽ giúp ngân hàng tạo nguồn thu bền vững thông qua phí và hoa hồng, từ đó nâng cao khả năng chống chịu rủi ro.

5.2.2. Đối với các biến kiểm soát Quy mô ngân hàng

Các Ngân hàng thương mại cần xem xét việc gia tăng quy mô hoạt động kinh doanh một cách cân nhắc, đồng thời đảm bảo sự tương xứng với năng lực và nguồn lực hiện có. Việc mở rộng quy mô cần đi đôi với quản lý hiệu quả nguồn vốn, đảm bảo cân bằng giữa vốn tự có và nợ vay, tránh tạo áp lực thanh toán không cần thiết. Bên cạnh đó, các Ngân hàng thương mại nên giảm tỷ trọng các tài sản có rủi ro cao, thay vào đó tập trung vào các loại tài sản có khả năng sinh lời bền vững hơn, đặc biệt là các công cụ liên quan đến công nghệ và hệ thống kiểm soát rủi ro, từ đó giúp ngân hàng nắm bắt thông tin khách hàng tốt hơn và hạn chế rủi ro bất cân xứng thông tin.

• Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Đối với tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, các ngân hàng nên duy trì ở mức hợp lý, phù hợp với thông lệ quốc tế, nhằm cân bằng giữa hiệu quả sử dụng vốn và an toàn thanh khoản. Việc để LDR vượt 100% trong thời gian dài có thể tạo ra áp lực thanh khoản đáng kể. Do vậy, các ngân hàng cần chủ động tìm kiếm các nguồn vốn bổ sung từ phát hành giấy tờ có giá, vay liên ngân hàng hoặc tiếp cận thị trường vốn để giảm áp lực phụ thuộc vào tiền gửi truyền thống.

• Đảm bảo tăng trưởng tín dụng ổn định

Các Ngân hàng thương mại cần duy trì tốc độ tăng trưởng tín dụng ổn định và gắn kết với thực tế kinh tế. Việc cho vay nên tập trung vào các doanh nghiệp công nghiệp, thương nghiệp để hỗ trợ thanh toán và dự trữ hàng hóa; cho vay đầu tư phát triển thông qua các khoản vay trung và dài hạn; cho vay nông nghiệp; và cho vay cá nhân phục vụ sản xuất kinh doanh và tiêu dùng. Quản lý tốt hoạt động cho vay không chỉ giúp ngân hàng hạn chế rủi ro, mà còn góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, phân bổ vốn hợp lý, và hỗ trợ các ngành kém phát triển. Tín dụng được coi là công cụ quan trọng trong chính sách tiền tệ, giúp điều hòa dòng tiền và ổn định nền kinh tế, đồng thời tạo sự liên kết giữa kinh tế trong nước và thị trường quốc tế. Do đó, khi nền kinh tế tăng trưởng, các ngân hàng cần điều chỉnh quy mô tín dụng phù hợp để vừa hỗ trợ phát triển, vừa hạn chế rủi ro tài chính.

• Kiểm soát nợ xấu

Quản lý nợ xấu là một yếu tố quan trọng để giảm rủi ro phá sản. Các Ngân hàng thương mại cần xây dựng quy trình xử lý nợ xấu hiệu quả, gắn trách nhiệm cụ thể cho cán bộ tín dụng, thẩm định, và các bộ phận phê duyệt hồ sơ vay. Việc định giá tài sản, xác định mục đích sử dụng vốn, và kiểm soát sau giải ngân cần được thực hiện nghiêm ngặt. Ngoài ra, các dự án và phương án kinh doanh nên được đánh giá kỹ lưỡng về khả năng thu hồi vốn và thanh toán lãi, đồng thời xây dựng các phương án xử lý hoặc bán nợ xấu với VAMC để giảm thiểu trích lập dự phòng và tối ưu lợi nhuận. Các Ngân hàng thương mại cũng cần tăng cường kiểm tra, kiểm soát nội bộ, đảm bảo tuân thủ quy trình và chính sách tín dụng, đồng thời gắn trách nhiệm cá nhân với các sai sót và tổn thất tín dụng. Việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lực thông qua tuyển chọn, đào tạo chuyên môn, đạo đức nghề nghiệp và các chế tài nghiêm minh cũng là một bước quan trọng để hạn chế rủi ro tín dụng, đồng thời tạo động lực cho nhân viên tuân thủ quy định và cải thiện hiệu quả công việc.

• Đối với tỷ lệ lạm phát Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lạm phát có thể giảm nguy cơ rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại, do đó khi lạm phát tăng, ngân hàng nên duy trì chiến lược quản lý thận trọng, hạn chế mở rộng quá mức các khoản vay rủi ro cao. Bên cạnh đó, các ngân hàng có thể điều chỉnh chính sách tín dụng bằng cách tăng lãi suất, nâng tiêu chuẩn cho vay và lựa chọn khách hàng có khả năng thanh toán tốt, nhằm giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn. Đồng thời, các Ngân hàng thương mại có thể tận dụng lạm phát để điều chỉnh mức phí dịch vụ, mở rộng dịch vụ thanh toán, ngân hàng điện tử, bảo lãnh và các dịch vụ trung gian khác, nhằm gia tăng thu nhập và củng cố khả năng chống chịu rủi ro tài chính.

• Thu nhập từ dịch vụ và các hoạt động ngoài lãi

Kết quả hồi quy cho thấy trong số các nguồn thu ngoài lãi, NII1 – thu nhập từ hoạt động dịch vụ và hoạt động khác có hệ số dương nhưng không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy, dù ngân hàng đã nỗ lực mở rộng các dịch vụ phi tín dụng như thanh toán, ngân hàng điện tử, thẻ, bảo hiểm liên kết và dịch vụ trung gian khác, nhưng những nguồn thu này chưa đủ lớn hoặc chưa ổn định để tạo ra tác động đáng kể đến khả năng chống chịu rủi ro. Nguyên nhân có thể xuất phát từ chi phí vận hành và đầu tư công nghệ cao, cạnh tranh gay gắt trong mảng dịch vụ, cũng như sự khác biệt về năng lực triển khai giữa các ngân hàng. Do đó, việc phát triển NII1 cần đi kèm với chiến lược nâng cao chất lượng dịch vụ, gia tăng tiện ích số hóa, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chi phí, thay vì chỉ tập trung mở rộng quy mô.

Đối với NII2 – thu nhập từ hoạt động kinh doanh ngoại hối, kết quả cho thấy hệ số dương nhưng không có ý nghĩa thống kê. Điều này phản ánh rằng hoạt động ngoại hối, dù tiềm năng, vẫn chịu ảnh hưởng lớn từ biến động tỷ giá, chính sách quản lý ngoại hối của Ngân hàng Nhà nước và sự phụ thuộc vào dòng vốn quốc tế. Thị trường ngoại hối Việt Nam còn tương đối hạn chế về chiều sâu và mức độ tự do hóa, khiến nguồn thu này khó ổn định và chưa thể hiện vai trò đáng kể trong việc giảm thiểu rủi ro phá sản. Tuy nhiên, đây vẫn là mảng có tiềm năng trong dài hạn, nếu các ngân hàng tăng cường quản trị rủi ro tỷ giá, áp dụng các công cụ phòng ngừa (hedging), đồng thời mở rộng dịch vụ ngoại hối gắn liền với nhu cầu của doanh nghiệp xuất nhập khẩu.

Đáng chú ý, NII3 – thu nhập từ hoạt động đầu tư chứng khoán kinh doanh, chứng khoán đầu tư và từ góp vốn, mua cổ phần cho kết quả tích cực hơn, với hệ số dương và gần đạt mức ý nghĩa 10%. Điều này gợi ý rằng các khoản đầu tư vào trái phiếu Chính phủ, trái phiếu doanh nghiệp được phép hoặc các khoản góp vốn chiến lược có thể tạo ra nguồn lợi nhuận bổ sung, góp phần củng cố khả năng chống chịu rủi ro của ngân hàng. Tuy nhiên, nguồn thu từ NII3 cũng tiềm ẩn rủi ro đáng kể, bởi biến động giá trái phiếu, cổ phiếu và những thay đổi chính sách quản lý thị trường có thể ảnh hưởng ngược chiều đến lợi nhuận và sức khỏe tài chính của ngân hàng. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Nhìn chung, việc quản trị thu nhập ngoài lãi nên hướng tới đa dạng hóa có kiểm soát, kết hợp với việc tăng cường năng lực phân tích, quản lý rủi ro và tận dụng các kênh công nghệ mới như ngân hàng số, Fintech, hoặc trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và cải thiện khả năng chống chịu rủi ro của ngân hàng. Các ngân hàng cũng nên chú ý cân đối giữa thu nhập từ hoạt động cốt lõi (tín dụng) và các nguồn thu ngoài lãi để tránh lệ thuộc vào các hoạt động có biến động cao, từ đó xây dựng chiến lược phát triển bền vững và ổn định.

5.2.3. Hàm ý quản trị tổng hợp từ kết quả nghiên cứu

Tổng hợp các kết quả thực nghiệm cho thấy chiến lược đa dạng hóa thu nhập chỉ thực sự phát huy hiệu quả trong việc nâng cao khả năng chống chịu rủi ro khi được triển khai trong khuôn khổ quản trị rủi ro toàn diện và phù hợp với đặc điểm nội tại của từng ngân hàng. Điều này hàm ý rằng đa dạng hóa không phải là mục tiêu tự thân, mà là công cụ chiến lược nhằm gia tăng tính ổn định tài chính trong dài hạn.

Thứ nhất, các Ngân hàng thương mại cần xây dựng chiến lược cơ cấu thu nhập theo hướng tối ưu hóa danh mục hoạt động, trong đó xác định rõ tỷ trọng mục tiêu giữa thu nhập từ tín dụng và thu nhập ngoài lãi. Việc mở rộng thu nhập phi tín dụng cần dựa trên năng lực quản trị, mức độ sẵn sàng về công nghệ và khả năng kiểm soát rủi ro thị trường, thay vì chạy theo xu hướng hoặc mở rộng mang tính phong trào.

Thứ hai, kết quả nghiên cứu cho thấy không phải mọi nguồn thu ngoài lãi đều có tác động ổn định đến khả năng giảm rủi ro phá sản. Do đó, các ngân hàng cần phân loại rõ nhóm thu nhập có tính ổn định cao và nhóm có mức độ biến động lớn để có cơ chế quản trị phù hợp, bao gồm thiết lập hạn mức nội bộ, thực hiện kiểm tra sức chịu đựng và xây dựng kịch bản ứng phó trong điều kiện thị trường bất lợi.

Thứ ba, hiệu quả của chiến lược đa dạng hóa phụ thuộc đáng kể vào chất lượng quản trị nội bộ, quy mô vốn và mức độ kiểm soát rủi ro tín dụng. Một ngân hàng có nền tảng tài chính yếu hoặc tỷ lệ nợ xấu cao sẽ khó tận dụng được lợi ích từ đa dạng hóa thu nhập. Do đó, củng cố chất lượng tài sản và nâng cao năng lực quản trị cần được xem là điều kiện tiên quyết trước khi mở rộng sang các hoạt động phi truyền thống.

Cuối cùng, trong bối cảnh hệ thống ngân hàng Việt Nam đang chuyển đổi mạnh mẽ sang mô hình ngân hàng số, việc tích hợp công nghệ vào quản trị thu nhập và quản trị rủi ro là yêu cầu tất yếu. Ứng dụng dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI) và các công cụ phân tích nâng cao không chỉ giúp tối ưu hóa nguồn thu ngoài lãi mà còn tăng khả năng dự báo rủi ro, qua đó góp phần nâng cao mức độ ổn định tài chính của ngân hàng.

Như vậy, hàm ý quản trị rút ra từ nghiên cứu không chỉ dừng lại ở việc khuyến nghị gia tăng đa dạng hóa thu nhập, mà còn nhấn mạnh yêu cầu triển khai chiến lược này một cách có kiểm soát, phù hợp với năng lực nội tại và môi trường kinh tế vĩ mô, nhằm hướng tới mục tiêu phát triển bền vững và hạn chế rủi ro phá sản trong dài hạn.

5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

• Hạn chế nghiên cứu

Mặc dù nghiên cứu đã được thực hiện một cách hệ thống và bài bản, nhưng vẫn tồn tại một số hạn chế cần lưu ý. Trước hết, phạm vi thời gian thu thập dữ liệu từ năm 2013 đến 2024 có thể chưa đủ dài để phản ánh toàn diện các biến động lâu dài và xu hướng dài hạn của các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn này trải qua nhiều biến động về vĩ mô, chính sách tiền tệ và các sự kiện bất thường như đại dịch Covid-19, do đó một số hiện tượng rủi ro có thể chưa được phản ánh đầy đủ, dẫn đến số lượng quan sát còn hạn chế và khả năng tổng quát hóa kết quả nghiên cứu bị giới hạn.

Thứ hai, nghiên cứu chủ yếu tập trung vào các biến đã được lựa chọn như đa dạng hóa thu nhập, quy mô ngân hàng, nợ xấu, tăng trưởng tín dụng, lạm phát, GDP, cùng các nguồn thu ngoài lãi (NII1, NII2, NII3). Tuy nhiên, vẫn còn nhiều yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến rủi ro của ngân hàng mà chưa được đưa vào mô hình, ví dụ như cơ cấu sở hữu ngân hàng, chất lượng quản trị nội bộ, chiến lược đầu tư, mức độ công nghệ và ứng dụng số hóa, cũng như các yếu tố vĩ mô khác như biến động tỷ giá, lãi suất quốc tế, hay các quy định pháp lý mới. Việc thiếu những biến này có thể khiến mô hình chưa phản ánh toàn diện mọi tác động đến rủi ro phá sản.

Thứ ba, quá trình thu thập dữ liệu từ 26 Ngân hàng thương mại có thể gặp một số khó khăn và rủi ro về chất lượng dữ liệu. Dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính, ngân hàng hoặc các nguồn công bố khác có thể tồn tại sai sót, thiếu thông tin hoặc không đồng nhất về định dạng và cách trình bày. Điều này có thể dẫn đến những nhầm lẫn trong việc nhập liệu và xử lý số liệu, ảnh hưởng nhẹ đến độ chính xác của kết quả thống kê và các kiểm định.

Thứ tư, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, qua đó đảm bảo kết quả ước lượng có độ tin cậy cao hơn so với các phương pháp hồi quy truyền thống. Tuy vậy, FGLS cũng có những hạn chế nhất định. Cụ thể, mô hình này giả định cấu trúc sai số đã được xác định đúng, trong khi trên thực tế có thể tồn tại những dạng phụ thuộc phức tạp hơn giữa các quan sát. Bên cạnh đó, một số biến mới do tác giả đề xuất (NII1, NII2, NII3) có thể chưa phản ánh đầy đủ tất cả các khía cạnh của đa dạng hóa thu nhập, dẫn đến việc kết quả chưa thực sự rõ ràng về ý nghĩa thống kê, đặc biệt đối với NII1 và NII2. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Cuối cùng, nghiên cứu này tập trung chủ yếu vào các Ngân hàng thương mại Việt Nam, do đó các kết quả, hàm ý quản trị và kiến nghị có thể chưa hoàn toàn áp dụng được cho các ngân hàng ở các quốc gia khác hoặc các ngân hàng quốc tế có cơ cấu hoạt động và đặc điểm kinh doanh khác biệt.

Tóm lại, những hạn chế này cho thấy nghiên cứu mặc dù mang lại những kết quả có giá trị, nhưng vẫn còn những giới hạn về dữ liệu, phạm vi, biến số và mô hình, tạo cơ sở để định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo mở rộng và hoàn thiện hơn.

• Hướng nghiên cứu tiếp theo

Dựa trên những hạn chế đã nêu, các nghiên cứu trong tương lai có thể được mở rộng nhằm nâng cao giá trị cả về mặt khoa học lẫn thực tiễn. Thứ nhất, việc kéo dài thời gian quan sát và gia tăng số lượng mẫu sẽ giúp kết quả có độ tin cậy cao hơn, đồng thời phản ánh rõ nét hơn xu hướng dài hạn của hệ thống ngân hàng thương mại. Thứ hai, nghiên cứu sau này có thể bổ sung thêm nhiều biến số khác để đánh giá tác động đến rủi ro, đặc biệt là các yếu tố liên quan đến đa dạng hóa thu nhập, chất lượng quản trị, công nghệ ngân hàng và những biến động vĩ mô trên thị trường tài chính quốc tế. Thứ ba, phạm vi nghiên cứu có thể mở rộng không chỉ ở Việt Nam mà còn sang khu vực Đông Nam Á hoặc so sánh với các ngân hàng quốc tế, từ đó rút ra những gợi ý quản trị phù hợp.

• TÓM TẮT CHƯƠNG 5

Chương 5 đã chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu hiện tại, như giới hạn về thời gian, số lượng quan sát, phạm vi biến số cũng như những khó khăn trong xử lý dữ liệu. Đồng thời, chương này cũng định hướng cho các nghiên cứu tương lai với việc mở rộng dữ liệu, bổ sung thêm biến số và phạm vi khảo sát để đảm bảo kết quả toàn diện và đáng tin cậy hơn. Những định hướng đó sẽ là cơ sở để các nghiên cứu sau phát triển sâu hơn trong việc đánh giá tác động của đa dạng hóa thu nhập và các yếu tố khác đến rủi ro ngân hàng. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Tác động ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com