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

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC 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.

3.1. Quy trình nghiên cứu luận văn:

Các bước nghiên cứu như sau:

Sơ đồ 3.1: Quy trình nghiên cứu

• Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu

Luận văn tập trung phân tích mối liên hệ giữa hoạt động đa dạng hóa thu nhập và mức độ rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

• Bước 2: Xây dựng cơ sở lý thuyết và đề xuất mô hình

Tác giả tổng hợp các lý thuyết nền và các nghiên cứu trước đó trong và ngoài nước để xây dựng cơ sở khoa học cho đề tài. Từ đó, mô hình nghiên cứu được đề xuất nhằm đo lường ảnh hưởng của đa dạng hóa thu nhập đến mức độ rủi ro của ngân hàng.

• Bước 3: Phân tích tác động của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro ngân hàng

Trên cơ sở mô hình đã đề xuất, tác giả sử dụng phương pháp định lượng với sự hỗ trợ của phần mềm STATA 17.0, áp dụng các mô hình hồi quy như OLS, FEM, REM, FGLS để lượng hóa tác động của các biến thu nhập ngoài lãi đến rủi ro phá sản của các ngân hàng.

• Bước 4: Kiểm định độ phù hợp của mô hình nghiên cứu

Tiến hành các kiểm định cần thiết như: hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi và tính nội định của mô hình nhằm đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy cho kết quả nghiên cứu.

• Bước 5: Phân tích hồi quy và thảo luận kết quả

Chương này tập trung trình bày kết quả phân tích, giải thích ý nghĩa các biến trong mô hình và đánh giá ảnh hưởng của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro phá sản. Các kết quả được đối chiếu với các nghiên cứu trước để xác định sự tương đồng hoặc khác biệt.

• Bước 6: Kết luận và đề xuất hàm ý quản trị

Dựa trên các kết quả nghiên cứu, tác giả rút ra kết luận về vai trò của đa dạng hóa thu nhập trong việc kiểm soát rủi ro phá sản. Đồng thời, đề xuất một số định hướng quản trị nhằm giúp Ngân hàng thương mại nâng cao khả năng chống chịu rủi ro thông qua chiến lược thu nhập đa dạng.

3.2. Mô hình nghiên cứu Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

• Đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu
• Mô hình nghiên cứu

Dựa trên cơ sở tổng hợp các lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu thực nghiệm trước đó về mối quan hệ giữa hoạt động đa dạng hóa thu nhập và rủi ro phá sản của Ngân hàng thương mại, luận văn này kế thừa mô hình nghiên cứu của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022), đồng thời có sự điều chỉnh để phù hợp với dữ liệu và bối cảnh tại Việt Nam trong giai đoạn 2013–2024.

Cụ thể, nghiên cứu của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022) sử dụng mẫu gồm 30 ngân hàng thương mại Việt Nam. Trong khi đó, luận văn này tập trung vào các ngân hàng thương mại đang niêm yết trên thị trường chứng khoán nhằm đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy của dữ liệu tài chính công bố. Tại thời điểm thu thập dữ liệu, hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam có 27 ngân hàng đang niêm yết. Tuy nhiên, một ngân hàng không công bố đầy đủ dữ liệu trong toàn bộ giai đoạn 2013–2024, dẫn đến việc không thể xây dựng bộ dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel). Do đó, mẫu nghiên cứu cuối cùng bao gồm 26 ngân hàng thương mại niêm yết đáp ứng đầy đủ tiêu chí về tính liên tục và khả năng tiếp cận dữ liệu. Việc thu hẹp phạm vi mẫu không làm thay đổi cấu trúc mô hình nghiên cứu, mà chỉ nhằm đảm bảo độ tin cậy của ước lượng và tính nhất quán trong phân tích thực nghiệm. Đồng thời, việc tập trung vào nhóm ngân hàng niêm yết cũng giúp nâng cao chất lượng dữ liệu do các ngân hàng này tuân thủ quy định công bố thông tin chặt chẽ hơn so với các ngân hàng chưa niêm yết.

Mô hình nghiên cứu gốc được phát triển dựa trên một số học thuyết kinh tế nền tảng như: lý thuyết chi phí giao dịch, lý thuyết hiệu quả theo quy mô và lý thuyết danh mục đầu tư. Theo đó, các tác giả cho rằng đa dạng hóa thu nhập góp phần phân tán rủi ro, ổn định nguồn thu, từ đó làm tăng chỉ số Z-Score – một thước đo phản ánh năng lực tài chính và mức độ rủi ro phá sản của ngân hàng. Đây cũng là hướng tiếp cận được luận văn kế thừa và phát triển thêm trong quá trình nghiên cứu.

Ngoài biến độc lập chính là mức độ đa dạng hóa thu nhập, mô hình còn tích hợp các biến kiểm soát đại diện cho đặc điểm nội tại của ngân hàng (bao gồm: quy mô, tỷ lệ đòn bẩy tài chính, tăng trưởng tín dụng, thanh khoản, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro…) cùng với các yếu tố kinh tế vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát. Đây là những yếu tố thường được sử dụng trong các nghiên cứu trước, góp phần làm rõ hơn bức tranh tác động đến rủi ro phá sản của ngân hàng trong điều kiện thực tiễn.

Mặc dù mô hình gốc có đề cập đến yếu tố đại dịch Covid-19, tuy nhiên luận văn này không đưa biến Covid vào mô hình vì đây là yếu tố mang tính thời điểm, chỉ tác động ngắn hạn trong một phần nhỏ của giai đoạn nghiên cứu. Việc đưa biến này vào mô hình có thể làm giảm tính ổn định của kết quả phân tích trong khi mục tiêu của luận văn là đánh giá tổng thể và dài hạn về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro ngân hàng. Do đó, việc loại trừ yếu tố này là cần thiết để đảm bảo tính nhất quán và khách quan trong mô hình hồi quy. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Với định hướng trên, luận văn kỳ vọng mang lại cái nhìn toàn diện, cập nhật và thực tiễn hơn về vai trò của hoạt động đa dạng hóa thu nhập trong việc kiểm soát và giảm thiểu rủi ro phá sản của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Do đó, mô hình nghiên cứu trong luận văn sẽ được thiết lập với các biến số sau và mô hình hồi quy đa biến: Z – SCOREi,t = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏DIVERi,t + 𝜷𝟐SIZEi,t + 𝜷3LDRi,t + 𝜷4LLRi,t + 𝜷5GROWi,t + 𝜷6GDPt + 𝜷7INFt + 𝜷8NII1t + 𝜷9NII2t+ 𝜷𝟏0NII3t + ei,t

Trong đó:

• Z – SCORE là chỉ số rủi ro phá sản của ngân hàng, DIVER là đa dạng hóa thu nhập,
• SIZE là quy mô ngân hàng,
• LDR là tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, LLR là tỷ lệ dự phòng rủi ro, GROW là tăng trưởng tín dụng, GDP là tăng trưởng kinh tế,
• INF là tỷ lệ lạm phát,
• NII1 là thu nhập từ hoạt động dịch vụ, NII2 là thu nhập từ kinh doanh ngoại hối
• NII3 là thu nhập từ mua bán chứng khoán và góp vốn

Các hệ số 𝛽𝑗 đại diện cho tác động của các biến số độc lập và các yếu tố kiểm soát, i là chỉ số của Ngân hàng thương mại, t là chỉ số năm, và e là sai số ngẫu nhiên. Mô hình này sẽ giúp đánh giá tác động của Đa dạng hóa thu nhập và các yếu tố khác đối với rủi ro của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

• Bảng 3.2.1.1:Tóm tắt các nhân tố đề xuất với mô hình nghiên cứu

3.3. Giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

3.3.1 Đa dạng hóa thu nhập

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm gần đây như Abbas và Ali (2021), Adem (2023), Phạm Gia Quyên và cộng sự (2021) đều chỉ ra rằng đa dạng hóa thu nhập ngày càng trở thành một chiến lược quan trọng trong hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng thương mại. Thực tế cho thấy, nếu như nguồn thu từ hoạt động tín dụng vốn là trụ cột truyền thống trong cấu trúc lợi nhuận thì cũng đồng thời tiềm ẩn rủi ro cao, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế bất ổn, nợ xấu gia tăng và áp lực thanh khoản lớn.

Việc mở rộng nguồn thu sang các lĩnh vực như thu phí dịch vụ, bảo hiểm, quản lý tài sản hay đầu tư tài chính giúp ngân hàng phân tán rủi ro, giảm thiểu sự phụ thuộc vào tín dụng, đồng thời củng cố khả năng chống chịu trước biến động thị trường. Trên cơ sở đó, luận văn đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H1: Đa dạng hóa thu nhập có tác động thuận chiều đến giảm rủi ro phá sản (+)

3.3.2. Quy mô ngân hàng

Theo Moudud và cộng sự (2020); Võ XuânVinh và Trần Thị Phương Mai (2015); Buyuran và Ekşi (2021); Adem (2023); Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022) các ngân hàng quy mô lớn thường sở hữu nền tảng tài chính vững mạnh, nhờ đó có khả năng chống đỡ tốt hơn trước các cú sốc từ môi trường kinh doanh. Quy mô lớn không chỉ tạo ra lợi thế về chi phí cố định, khả năng tiếp cận thị trường rộng hơn mà còn góp phần củng cố mức độ ổn định tài chính, giúp ngân hàng tăng khả năng hấp thụ rủi ro trong quá trình hoạt động.

Từ cơ sở lý thuyết và thực tiễn trên, luận văn đề xuất giả thuyết nghiên cứu sau:

Giả thuyết H2: Quy mô ngân hàng có tác động thuận chiều đến rủi ro rủi ro phá sản (+)

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

Theo Moudud và cộng sự (2023) cùng với Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015), việc nâng cao tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) nếu được kiểm soát trong giới hạn an toàn vốn và gắn liền với chính sách tín dụng hợp lý sẽ góp phần tối ưu hóa hiệu quả sử dụng vốn huy động. Khi hoạt động cho vay được phân bổ phù hợp với khả năng trả nợ của khách hàng, ngân hàng không chỉ hạn chế được rủi ro thanh khoản mà còn củng cố mức độ ổn định tài chính. Thực tế, trong một số năm, LDR của các Ngân hàng thương mại Việt Nam vượt ngưỡng 100%, phản ánh quy mô cho vay lớn hơn lượng tiền gửi huy động từ khách hàng. Đây không phải là dấu hiệu cho thấy ngân hàng cho vay vượt quá khả năng vốn có, mà bắt nguồn từ việc khai thác thêm các nguồn vốn bổ sung ngoài tiền gửi truyền thống, bao gồm vay mượn trên thị trường liên ngân hàng, vay tái cấp vốn từ Ngân hàng Nhà nước, phát hành giấy tờ có giá, sử dụng vốn chủ sở hữu và lợi nhuận giữ lại, hoặc huy động vốn từ các tổ chức tài chính quốc tế.

Tuy nhiên, trong phạm vi nghiên cứu này, tỷ lệ LDR được xem xét dưới góc độ tác động đến rủi ro phá sản. Một mức LDR hợp lý sẽ giúp ngân hàng gia tăng khả năng sinh lời, từ đó cải thiện hệ số Z–Score và giảm thiểu nguy cơ phá sản. Ngược lại, khi LDR duy trì ở mức quá cao trong thời gian dài, ngân hàng có thể đối mặt với rủi ro thanh khoản do phụ thuộc nhiều vào nguồn vốn ngắn hạn, khiến mức độ an toàn tài chính suy giảm.

• Từ đó, luận văn đưa ra giả thuyết nghiên cứu như sau:

Giả thuyết H3: Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) có tác động thuận chiều rủi ro phá sản (+)

3.3.4 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Theo quan điểm của Moudud và cộng sự (2023), Wang và Lin (2021), cùng với Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015), tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng được xem là một chỉ báo quan trọng phản ánh chất lượng tín dụng, đặc biệt liên quan đến mức độ nợ quá hạn và nợ xấu trong Ngân hàng thương mại. Khi tỷ lệ dự phòng được duy trì ở mức cao, điều này cho thấy ngân hàng phải đối diện với nhiều khoản vay tiềm ẩn rủi ro, từ đó làm gia tăng chi phí, gây sức ép đến hiệu quả kinh doanh và khả năng sinh lợi. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H4: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có tác động nghịch chiều đến rủi ro phá sản (-)

3.3.5 Mức độ tăng trưởng tín dụng Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Theo Abbas và Ali (2021), trong quá trình mở rộng thị phần và tối đa hóa lợi nhuận từ hoạt động cho vay, các Ngân hàng thương mại có xu hướng đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng. Tuy nhiên, việc này thường đi kèm với việc nới lỏng các điều kiện tín dụng, khiến cho quá trình thẩm định khách hàng trở nên kém chặt chẽ. Điều này có thể dẫn đến việc cấp tín dụng cho các khách hàng không đủ tiêu chuẩn, làm suy giảm chất lượng danh mục tín dụng. Lê Thanh Tâm và cộng sự (2022) cũng chỉ ra rằng khi tăng trưởng tín dụng diễn ra quá nhanh và thiếu kiểm soát – còn gọi là “tăng trưởng nóng” – sẽ làm gia tăng nguy cơ rủi ro tín dụng và có thể đẩy ngân hàng đến tình trạng mất khả năng thanh toán trong tương lai.

Từ cơ sở lý luận và thực tiễn đó, luận văn đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H5: Mức tăng trưởng tín dụng hàng năm (GROW) có tác động nghịch chiều đến rủi ro phá sản (-)

3.3.6 Tăng trưởng kinh tế

Nhiều nghiên cứu như Wang và Lin (2021), Adem (2023) đều cho rằng sự cải thiện trong điều kiện kinh tế vĩ mô tạo ra môi trường thuận lợi cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, trong đó có ngân hàng. Khi nền kinh tế tăng trưởng ổn định, khả năng chi trả của khách hàng được đảm bảo, nhu cầu tín dụng tăng lên và các khoản vay có khả năng thu hồi cao hơn, từ đó giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng. Đồng thời, ngân hàng cũng có điều kiện mở rộng đầu tư, tăng thu nhập từ dịch vụ, và nâng cao hiệu quả hoạt động trung gian tài chính. Nhờ vậy, nguy cơ rủi ro phá sản của ngân hàng sẽ được kiểm soát tốt hơn.

Từ đó, luận văn đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau:

Giả thuyết H6: Tăng trưởng kinh tế (GDP) có thể có tác động thuận chiều rủi ro phá sản (+)

3.3.7 Tỷ lệ lạm phát

Theo Adem (2023), khi lạm phát gia tăng, nền kinh tế có xu hướng suy giảm do giá cả hàng hóa tăng cao, dẫn đến sức mua của người tiêu dùng bị thu hẹp. Trong bối cảnh đó, hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, bao gồm cả ngân hàng, gặp nhiều khó khăn hơn. Cụ thể, thu nhập của ngân hàng có thể sụt giảm do nhu cầu vay vốn thấp, trong khi các chi phí vận hành và nghĩa vụ thanh toán vẫn tiếp tục gia tăng. Đồng thời, khả năng trả nợ của khách hàng cũng bị ảnh hưởng tiêu cực, làm gia tăng rủi ro tín dụng và thanh khoản. Ngoài ra, khi người dân có xu hướng nắm giữ tiền mặt để chi tiêu thay vì gửi tiết kiệm, nguồn vốn huy động của ngân hàng cũng bị suy giảm, đẩy ngân hàng vào thế bị động hơn trong quản trị rủi ro tài chính.

Từ các lập luận nêu trên, luận văn đưa ra giả thuyết nghiên cứu sau:

Giả thuyết H7: Tỷ lệ lạm phát (INF) có thể có tác động nghịch chiều đến rủi ro phá sản (+)

3.3.8 Thu nhập từ hoạt động dịch vụ và từ hoạt động khác (NII1)

Theo quan điểm của lý thuyết thu nhập đa dạng, các khoản thu từ hoạt động dịch vụ như thu phí dịch vụ, quản lý tài khoản, phát hành thẻ, tư vấn bảo hiểm… thường có tính ổn định cao và ít chịu ảnh hưởng trực tiếp từ các yếu tố rủi ro tín dụng. Nguồn thu này được xem là phần thu nhập ngoài lãi có khả năng gia tăng tính linh hoạt cho ngân hàng, hỗ trợ ngân hàng duy trì lợi nhuận trong điều kiện tín dụng biến động. Do đó, việc mở rộng dịch vụ tài chính có thể giúp ngân hàng phân tán rủi ro và cải thiện mức độ an toàn tài chính tổng thể. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Giả thuyết H8: Thu nhập từ hoạt động dịch vụ và từ hoạt động khác (NII1) có tác động thuận chiều rủi ro phá sản (+)

3.3.9 Thu nhập từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng (NII2)

Hoạt động kinh doanh ngoại hối là một trong những lĩnh vực có thể đem lại nguồn thu đáng kể cho ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh hội nhập tài chính và gia tăng các giao dịch thương mại quốc tế. Nếu được quản trị hiệu quả và đi kèm với các chính sách phòng ngừa rủi ro tỷ giá phù hợp, thu nhập từ ngoại hối có thể giúp đa dạng hóa nguồn thu và góp phần ổn định tài chính. Điều này đồng nghĩa với việc nâng cao hệ số Z – Score, phản ánh khả năng chống chịu trước rủi ro phá sản của ngân hàng.

Giả thuyết H9: Thu nhập từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng (NII2) có tác động thuận chiều đến rủi ro phá sản (+)

3.3.10 Thu nhập từ mua bán chứng khoán kinh doanh, chứng khoán đầu tư và từ góp vốn, mua cổ phần (NII3)

Khoản thu từ hoạt động mua bán chứng khoán và góp vốn thường có tính chất không ổn định và phụ thuộc lớn vào biến động thị trường tài chính. Khi thị trường suy giảm hoặc các khoản đầu tư không đạt hiệu quả như kỳ vọng, ngân hàng có thể đối mặt với thua lỗ đáng kể, ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời cũng như mức độ an toàn vốn. Ngược lại, nếu hoạt động đầu tư được kiểm soát tốt và lựa chọn danh mục hợp lý, nguồn thu này cũng có thể góp phần làm tăng hiệu quả tài chính. Tuy nhiên, trong bối cảnh thị trường còn nhiều biến động, tác động tiêu cực thường chiếm ưu thế.

Giả thuyết H10: Thu nhập từ mua bán chứng khoán kinh doanh, chứng khoán đầu tư và từ góp vốn, mua cổ phần (NII3) có tác động thuận chiều đến rủi ro phá sản (+)

3.4. Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

3.4.1 Mẫu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu thứ cấp của 26 Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2013–2024. Các thông tin về đặc điểm nội tại của ngân hàng được khai thác từ báo cáo thường niên và báo cáo tài chính đã được kiểm toán trong suốt giai đoạn nghiên cứu. Đối với các biến vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP và chỉ số lạm phát, dữ liệu được thu thập từ nguồn công bố chính thức của Ngân hàng Thế giới (World Bank) dưới dạng tỷ lệ phần trăm.

3.4.2 Phương pháp thu thập dữ liệu

Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp, được khai thác từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 26 Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2013–2024. Dữ liệu được tổng hợp dưới dạng bảng panel, trong đó mỗi quan sát đại diện cho một Ngân hàng thương mại ở một năm cụ thể. Chi tiết cụ thể được trình bày tại Phụ lục 1.

3.5. Quy trình xử lý số liệu

3.5.1 Thống kê mô tả

Bên cạnh việc phân tích xu hướng của tỷ lệ nợ xấu theo từng năm, nghiên cứu tiến hành thống kê mô tả cho các biến trong mô hình, bao gồm giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, trung bình và độ lệch chuẩn. Qua đó, các đặc trưng cơ bản của dữ liệu được mô tả rõ ràng và giúc phát hiện những sai lệch có thể xuất hiện ban đầu trong bộ dữ liệu.

3.5.2 Phân tích tương quan giữa các biến độc lập Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Nhằm kiểm tra giả thuyết về việc các biến độc lập không có tương quan với nhau, nghiên cứu sử dụng ma trận tương quan Pearson. Trong trường hợp các cặp biến độc lập có hệ số tương quan vượt quá 0,8, nguy cơ đa cộng tuyến trong mô hình có thể xuất hiện.

3.5.3 Phân tích hồi quy

• Ba mô hình hồi quy dữ liệu bảng được sử dụng bao gồm:

Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS): Mô hình hồi quy dữ liệu gộp (Pooled OLS): Đây là phương pháp hồi quy sử dụng kỹ thuật bình phương tối thiểu thông thường (OLS) áp dụng cho dữ liệu bảng mà không xem xét sự khác biệt giữa các đơn vị chéo hoặc theo thời gian. Mô hình giả định rằng mọi quan sát đều có chung hệ số chặn (α) và hệ số góc, bất kể khác biệt giữa các đối tượng nghiên cứu hoặc qua các năm. Chính vì không tính đến yếu tố dị biệt giữa các cá thể hay thời kỳ, mô hình này có thể bỏ qua những đặc điểm riêng có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, dẫn đến sai lệch trong ước lượng. Bên cạnh đó, Pooled OLS dễ gặp vấn đề về tự tương quan chuỗi trong dữ liệu bảng, được thể hiện thông qua giá trị thống kê Durbin-Watson thấp. Hệ quả là các ước lượng từ mô hình có thể thiếu hiệu quả và độ tin cậy bị suy giảm trong bối cảnh dữ liệu panel.

Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM): Khi tồn tại sự không đồng nhất giữa các đơn vị quan sát trong dữ liệu bảng, mô hình FEM được sử dụng nhằm kiểm soát các đặc điểm riêng biệt cố định theo thời gian của từng đơn vị. Cụ thể, FEM cho phép mỗi đơn vị có một hệ số chặn riêng, phản ánh những yếu tố đặc thù không quan sát được nhưng ổn định trong suốt thời gian nghiên cứu. Trong khi đó, hệ số góc (liên quan đến các biến độc lập) được giả định là không thay đổi giữa các đơn vị. Cách tiếp cận này giúp loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố không quan sát được nhưng cố định, nhờ đó ước lượng chính xác hơn tác động thuần túy (net effects) của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. FEM đặc biệt phù hợp khi nghi ngờ rằng các yếu tố nội tại của từng ngân hàng (hoặc thực thể nghiên cứu) có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích nhưng không thể đo lường trực tiếp được.

Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM): Trong trường hợp các đặc điểm riêng biệt của từng đơn vị quan sát được cho là ngẫu nhiên và không tương quan với các biến giải thích, mô hình REM sẽ được sử dụng. Khác với FEM – vốn xem các yếu tố đặc thù này là hằng số cần kiểm soát – REM giả định rằng sai số của từng đơn vị bao gồm một phần biến thiên ngẫu nhiên phản ánh các đặc điểm không quan sát được nhưng không thay đổi theo thời Các hệ số chặn của từng đơn vị vì vậy được cấu thành từ một giá trị trung bình chung và một thành phần nhiễu ngẫu nhiên đặc trưng cho đơn vị đó.

Cách tiếp cận này cho phép khai thác được cả biến thiên theo chiều dọc (giữa các đơn vị) và biến thiên theo thời gian, đồng thời vẫn duy trì hiệu quả trong ước lượng nếu điều kiện không tương quan giữa phần dư và biến độc lập được đảm bảo. Trong bối cảnh dữ liệu bảng có sự khác biệt giữa các đơn vị nhưng không có bằng chứng về mối liên hệ giữa đặc điểm cố định và biến giải thích, REM là lựa chọn phù hợp hơn so với FEM.

3.5.4 Kiểm định lựa chọn mô hình Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Kiểm định lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình tác động cố định (FEM): Để xác định mô hình phù hợp giữa Pooled OLS và FEM, nghiên cứu áp dụng kiểm định F-test. Kiểm định này đặt giả thuyết H₀: không tồn tại sự khác biệt có ý nghĩa giữa các đơn vị quan sát theo không gian hoặc thời gian – tức mô hình Pooled OLS là phù hợp. Ngược lại, giả thuyết H₁ cho rằng có sự khác biệt giữa các đơn vị, do đó mô hình FEM mới là thích hợp. Nếu giá trị xác suất (Prob.) thu được từ kiểm định nhỏ hơn 5%, ta bác bỏ H₀ và lựa chọn Trong trường hợp ngược lại, mô hình Pooled OLS được giữ lại.

Kiểm định lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM): Kiểm định Hausman được sử dụng nhằm so sánh sự phù hợp giữa hai mô hình FEM và REM. Giả thuyết H₀ cho rằng các thành phần sai số không có tương quan với biến độc lập – tức mô hình REM là phù hợp. Ngược lại, H₁ cho rằng tồn tại tương quan giữa phần dư và biến giải thích, dẫn đến FEM là lựa chọn thích đáng hơn. Nếu giá trị Prob. của kiểm định nhỏ hơn 5%, H₀ bị bác bỏ, mô hình FEM được lựa chọn. Trong trường hợp giá trị này lớn hơn 5%, mô hình REM sẽ được ưu tiên sử dụng..

Kiểm định lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM): Để đánh giá mức độ phù hợp giữa Pooled OLS và REM, kiểm định Breusch–Pagan Lagrange Multiplier (LM test) được triển khai. Giả thuyết H₀ cho rằng không có sự biến động giữa các đơn vị quan sát – Pooled OLS là mô hình phù hợp. Giả thuyết đối H₁ cho rằng tồn tại phương sai sai số thay đổi giữa các đơn vị, nên REM được khuyến nghị sử dụng. Khi giá trị của kiểm định nhỏ hơn 5%, mô hình REM được chọn. Ngược lại, nếu lớn hơn 5%, Pooled OLS là lựa chọn hợp lý hơn.

3.5.5. Kiểm định khuyết tật trong mô hình

3.5.5.1 Đa cộng tuyến:

Trong phân tích hồi quy bội, một trong những giả định quan trọng là các biến giải thích không có mối tương quan chặt chẽ với nhau. Khi giả định này bị vi phạm, tức là tồn tại sự tương quan tuyến tính mạnh giữa hai hay nhiều biến độc lập, mô hình có khả năng mắc phải hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này làm giảm độ tin cậy của các ước lượng hồi quy, dẫn đến hệ số hồi quy có thể sai lệch hoặc không có ý nghĩa thống kê. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Để phát hiện hiện tượng này, nghiên cứu sử dụng chỉ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) đối với từng biến giải thích. Cặp giả thuyết được đặt ra như sau:

• H₀: Không tồn tại đa cộng tuyến trong mô hình
• H₁: Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến

Nếu giá trị VIF của từng biến đều nhỏ hơn 5, đồng thời giá trị trung bình của các VIF cũng dưới ngưỡng này, có thể kết luận rằng mô hình không gặp phải vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng. Ngược lại, nếu VIF vượt quá ngưỡng cho phép, cần xem xét loại bỏ hoặc điều chỉnh các biến liên quan.

3.5.5.2 Hiện tượng phương sai sai số thay đổi:

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi, theo Gujarati (2021), xảy ra khi phương sai của phần dư không ổn định mà thay đổi theo từng quan sát trong mẫu dữ liệu. Nguyên nhân có thể bao gồm sự xuất hiện của các quan sát ngoại lai (outliers), bỏ sót biến quan trọng, hoặc sai dạng hàm trong mô hình. Khi hiện tượng này xuất hiện, các ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) vẫn giữ tính không chệch nhưng không còn hiệu quả, đồng thời ước lượng phương sai trở nên chệch, làm giảm độ tin cậy của các kiểm định thống kê.

Để kiểm tra vấn đề này, nghiên cứu sử dụng kiểm định White, với giả thuyết:

• H0: Phương sai của phần dư là không đổi (không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi).
• H1: Phương sai của phần dư thay đổi theo từng quan sát (có hiện tượng phương sai sai số thay đổi).

Nếu giá trị p-value nhỏ hơn 5%, giả thuyết H0 bị bác bỏ, tức mô hình có dấu hiệu phương sai sai số thay đổi, và kết quả OLS thông thường có thể không đáng tin cậy.

3.5.5.3 Hiện tượng tự tương quan:

Hiện tượng tự tương quan thể hiện mối quan hệ giữa các sai số của các quan sát được sắp xếp theo một trật tự nhất định, thường là theo thời gian hoặc không gian. Khi mô hình nghiên cứu có hiện tượng này, các kiểm định t và F có thể không còn đáng tin cậy, giá trị R² có thể không phản ánh đúng thực tế, và phương sai cũng như sai số chuẩn của các dự đoán có thể bị ảnh hưởng, dẫn đến kết quả ước lượng kém hiệu quả. Do đó, sau khi lựa chọn được mô hình phù hợp, việc kiểm định hiện tượng tự tương quan là cần thiết.

Trong luận án, để kiểm tra hiện tượng tự tương quan bậc nhất, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge (2010) với giả thuyết H0: mô hình không tồn tại tự tương quan bậc nhất và H1: mô hình có tự tương quan bậc nhất. Nếu giá trị p-value nhỏ hơn 5%, H0 bị bác bỏ, nghĩa là mô hình xuất hiện tự tương quan.

3.5.6 Khắc phục khuyết tật bằng phương pháp FGLS Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

Để xử lý các khuyết tật trong mô hình như hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan, hoặc cả hai, tác giả sẽ sử dụng phương pháp Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS – Feasible Generalized Least Square) nhằm hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu. Phương pháp FGLS giúp giảm thiểu độ lệch và sự biến động trong dữ liệu, đồng thời đảm bảo đáp ứng các yêu cầu của giả thuyết bình phương nhỏ nhất. Mô hình cuối cùng được xây dựng theo phương pháp FGLS sẽ được đánh giá là phù hợp nếu giá trị Prob của mô hình nhỏ hơn 5%. Khi mô hình đạt được mức độ phù hợp này, các tham số ước lượng hồi quy của các biến độc lập sẽ trở thành cơ sở để luận văn phân tích hướng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố như đặc điểm hội đồng quản trị và các biến kiểm soát đến rủi ro phá sản tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Kết quả này sau đó sẽ được thảo luận và so sánh với các nghiên cứu khác để đưa ra những kết luận có cơ sở..

• TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương này trình bày mô hình nghiên cứu được đề xuất trên cơ sở kế thừa và tổng hợp các kết quả từ các công trình nghiên cứu trước. Dựa vào cơ sở lý luận và thực nghiệm của các tác giả đi trước, các giả thuyết nghiên cứu được xây dựng nhằm làm rõ mối quan hệ giữa đa dạng hóa thu nhập và rủi ro tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Bên cạnh đó, chương cũng trình bày cách thức đo lường các biến trong mô hình, quy trình thu thập dữ liệu và tiêu chí lựa chọn mẫu nghiên cứu. Cuối cùng, chương đề cập đến các phương pháp xử lý số liệu, bao gồm kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng và các kiểm định cần thiết để đảm bảo độ tin cậy cho mô hình phân tích. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC 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