Luận án tiến sĩ nghiên cứu khả năng vượt qua căng thẳng thanh khoản và tín dụng

Tổng quan về luận án

Luận án này tiên phong trong việc phân tích khả năng vượt qua căng thẳng thanh khoản (RRTK) và tín dụng (RRTD) của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh những biến động phức tạp của nền kinh tế toàn cầu và sự bùng phát của đại dịch Covid-19. Nghiên cứu giải quyết nhu cầu cấp thiết về việc nâng cao năng lực quản trị rủi ro tại các NHTM Việt Nam, vốn đang hội nhập sâu rộng vào hệ thống tài chính khu vực và thế giới, đồng thời đối mặt với các yêu cầu nghiêm ngặt từ Basel II và Basel III.

Bối cảnh khoa học và tính tiên phong của nghiên cứu Hệ thống ngân hàng đóng vai trò xương sống trong việc cung ứng vốn và thực thi chính sách tiền tệ. Tuy nhiên, các cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008-2010 và gần đây nhất là đại dịch Covid-19 đã phơi bày những lỗ hổng và yếu tố dễ bị tổn thương của hệ thống ngân hàng. Công cụ Stress Test (ST) do Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) phát triển đã trở thành một kỹ thuật không thể thiếu để đánh giá khả năng chịu đựng cú sốc rủi ro của các tổ chức tài chính. Mặc dù được nhiều quốc gia áp dụng rộng rãi, mức độ hiểu biết và ứng dụng ST tại Việt Nam, đặc biệt ở các ngân hàng nội địa, còn rất hạn chế (trang iii, 2). Luận án này nổi bật với tính thời sự khi là một trong những nghiên cứu đầu tiên đưa yếu tố tác động của đại dịch Covid-19 vào việc xây dựng kịch bản ST, cung cấp một khuôn khổ đánh giá thực tế và định hướng chính sách trong giai đoạn hậu đại dịch.

Research gap SPECIFIC với citations từ literature Luận án này lấp đầy ba khoảng trống nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực Stress Test đối với NHTM Việt Nam:

1. Thiếu mô hình ST điều chỉnh phù hợp với đặc thù Việt Nam: Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam (ví dụ: Dương Quốc Anh và Cộng sự, 2012; Hoàng Đức Long, Phạm Thị Thanh Xuân & Nguyễn Tiến Nhật, 2018) chủ yếu kế thừa mô hình ST của IMF hoặc tập trung vào cấp độ vĩ mô. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào "nghiên cứu và điều chỉnh mô hình ST với nền tảng do IMF xây dựng và phát triển sao cho phù hợp với đặc thù hoạt động của các NHTM thuộc hệ thống ngân hàng Việt Nam" (trang 5, 59). Điều này đòi hỏi một quy trình xây dựng kịch bản dựa trên khảo sát thực tế và phỏng vấn chuyên gia để phản ánh rủi ro cụ thể của thị trường Việt Nam.
2. Thiếu đánh giá đồng thời RRTK và RRTD trên cùng một mẫu: Hầu hết các nghiên cứu trong nước (ví dụ: Nguyễn Ngọc Thạch & Lê Hoàng Anh, 2014; Vũ Trung Thành, 2017) thường tập trung vào một loại rủi ro cụ thể hoặc sử dụng mẫu nghiên cứu không đồng nhất. Khoảng trống tồn tại là "chưa có nghiên cứu nào đánh giá được đồng thời khả năng chống chịu các cú sốc RRTK và RRTD với cùng một mẫu nghiên cứu bao gồm phần lớn các NHTM có quy mô lớn nhất trong hệ thống, trong cùng một giai đoạn nghiên cứu để có thể rút ra được mối liên hệ giữa khả năng vượt qua các cú sốc RRTK và RRTD" (trang 5, 59).
3. Thiếu yếu tố Covid-19 trong kịch bản ST: Các nghiên cứu trước đại dịch chưa thể tích hợp các tác động đặc thù của một cuộc khủng hoảng sức khỏe toàn cầu. Luận án nhấn mạnh "chưa có nghiên cứu nào về ST đưa yếu tố ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 đến nền kinh tế nói chung và hoạt động kinh doanh của các NHTM nói riêng vào việc xây dựng kịch bản cú sốc rủi ro" (trang 5, 59). Điều này là cực kỳ quan trọng vì Covid-19 đã gây ra những biến động kinh tế vĩ mô chưa từng có tiền lệ.

Research questions và hypotheses (đánh số cụ thể) Luận án được dẫn dắt bởi bốn câu hỏi nghiên cứu chính:

1. Thực trạng khả năng thanh khoản và tín dụng, cũng như nguy cơ RRTK và RRTD mà các NHTM thuộc hệ thống ngân hàng Việt Nam đã đối mặt trong giai đoạn 2012 – 2020 như thế nào?
2. Phương pháp Stress Test do IMF xây dựng được dùng để đánh giá khả năng chịu đựng các cú sốc rủi ro về thanh khoản và tín dụng cần phải điều chỉnh như thế nào cho phù hợp với đặc thù hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam? Những kịch bản cú sốc RRTK và tín dụng đã được xây dựng trong các nghiên cứu được công bố đã phù hợp với đặc thù, quy trình hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, và từng ngân hàng thương mại riêng lẻ trong hệ thống chưa? Các kịch bản rủi ro này nên được xây dựng và điều chỉnh theo từng thời kỳ dựa trên nền tảng khung lý thuyết về Stress Test của IMF như thế nào cho phù hợp với đặc tính của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam?
3. Khả năng chịu đựng cú sốc RRTK và RRTD của các NHTM thuộc hệ thống ngân hàng Việt Nam như thế nào qua các bài đánh giá Stress Test?
4. Các giải pháp mà các ngân hàng thương mại đang áp dụng nhằm phòng ngừa và giảm thiểu RRTK và RRTD đã thực sự phù hợp chưa và cần những thay đổi gì?

Theoretical framework với tên theories cụ thể Khung lý thuyết của luận án được xây dựng dựa trên các nền tảng chính về quản trị rủi ro ngân hàng và Stress Test:

• Lý thuyết Rủi ro Ngân hàng (Greuning và Bratanovic, 2009; Shrieves và Dahl, 1992): Phân loại rủi ro thành tài chính, hoạt động và môi trường, tập trung vào RRTK và RRTD là hai loại hình rủi ro có khả năng gây tổn thất nghiêm trọng nhất (Duffie và Singleton, 2012).
• Khái niệm và Ứng dụng Stress Test (Crockett, 1997; Martinez Peria và cộng sự, 2001; Čihák, 2007; Ong, 2014): Định nghĩa ST là một tập hợp các kỹ thuật đánh giá khả năng phục hồi trước các sự kiện cực đoan và bất lợi nhưng có khả năng xảy ra ("Extreme & Exceptional" but "Plausible" theo Basel, trang 15, 74). Nghiên cứu kế thừa và điều chỉnh các phương pháp luận của IMF và Basel về ST.
• Tiêu chuẩn An toàn Vốn Basel I, II, III: Luận án sử dụng các tiêu chuẩn về Hệ số An toàn Vốn (CAR) làm thước đo chính để đánh giá khả năng chịu đựng rủi ro tín dụng, đặc biệt là quy định CAR tối thiểu 8% (Basel II) và 9% (Basel III, NHNN Việt Nam), cùng với các quy định về vốn cấp I và vốn cấp II.
• Tiêu chuẩn Thanh khoản Basel III: Mặc dù không đi sâu vào chi tiết công thức LCR (Liquidity Coverage Ratio) hay NSFR (Net Stable Funding Ratio) như Basel III, luận án sử dụng các nguyên tắc về duy trì tài sản thanh khoản cao và khả năng chi trả trong ngắn hạn (30 ngày) theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN, vốn chịu ảnh hưởng từ Basel III.
• Lý thuyết RRTK (Rose và Hudgins, 2006; Holmström và Tirole, 1998; Hiệp định Basel II, 2004): Tập trung vào khả năng ngân hàng đáp ứng nghĩa vụ thanh toán đến hạn và các khái niệm về tài sản thanh khoản (Liquid), bán thanh khoản (Semi-Liquid) và kém thanh khoản (Illiquid) theo Berger và Bouwman (2009) và Čihák (2007).
• Lý thuyết RRTD (Thông tư 02/2013/TT-NHNN; Mishkin và Stanley, 2000; Basel II): Định nghĩa RRTD là tổn thất do khách hàng không thực hiện nghĩa vụ thanh toán, và các phương pháp đo lường liên quan đến Nợ xấu (NPL), dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) và tác động lên CAR.

Đóng góp đột phá với quantified impact Luận án mang lại những đóng góp đột phá về mặt học thuật và thực tiễn, định lượng hóa tác động wherever possible:

1. Khung kịch bản ST tùy chỉnh cho Việt Nam: Luận án đã xây dựng bộ 3 kịch bản Stress Test cho RRTK và RRTD với 3 cấp độ nghiêm trọng (thấp, trung bình, cao nhất) dựa trên khảo sát 79 chuyên gia quản trị rủi ro tại 26 NHTMCP Việt Nam (tỷ lệ phản hồi 92%), kết hợp kinh nghiệm lịch sử khủng hoảng trong nước (ví dụ: sự cố ACB 2003, 2012) và quy định của IMF (trang 63, 77). Đây là đóng góp tiên phong trong việc tạo ra cơ sở dữ liệu và quy trình xây dựng kịch bản ST mang tính thực tiễn và phù hợp với đặc thù Việt Nam, một khoảng trống lớn đã được xác định (trang 59).
2. Đánh giá tổng hợp RRTK và RRTD trong bối cảnh Covid-19: Nghiên cứu là một trong những công trình đầu tiên tích hợp tác động của đại dịch Covid-19 vào kịch bản ST cho cả RRTK và RRTD (trang 59, 77). Kết quả định lượng cho thấy, đối với RRTK, phần lớn các ngân hàng chỉ duy trì được khả năng thanh khoản dưới 10 ngày trong kịch bản nghiêm trọng nhất, trong khi ở kịch bản thấp nhất, 26 NHTMCP đều đáp ứng được 20 ngày thanh khoản (trang iv, 90, 100). Đối với RRTD, 5 NHTMCP (NCB, SCB, SHB, STB, VPB) có hệ số CAR dưới 8% trong kịch bản nghiêm trọng nhất, không đáp ứng yêu cầu 9% của NHNN, trong khi các ngân hàng khác duy trì CAR trên 8% nhưng dưới 9% (trang iv, 117).
3. Chỉ ra những điểm yếu cụ thể của các ngân hàng lớn: Luận án định lượng hóa khả năng chống chịu của từng ngân hàng. Ví dụ, ngân hàng BID, mặc dù thuộc nhóm "Big4", lại có quỹ dự phòng RRTD thấp nhất so với CTG và VCB trong giai đoạn 2012-2020 (chỉ khoảng 5.000 tỷ đồng, trong khi dư nợ có vấn đề lên đến 300 nghìn tỷ đến 1 triệu tỷ đồng), dẫn đến hệ số CAR thường dưới 9% khi đối mặt với cú sốc RRTD (trang 111, 117). Ngược lại, VCB thể hiện khả năng thanh khoản tốt nhất với số ngày thanh khoản từ 15 đến 17 ngày trong kịch bản trung bình (trang 100).
4. Đề xuất giải pháp chính sách và quản trị định lượng: Luận án cung cấp các khuyến nghị cụ thể cho NHNN và NHTM, bao gồm việc xây dựng hệ thống cập nhật dữ liệu nội bộ và cảnh báo sớm RRTK, quản trị danh mục tài sản có tính thanh khoản cao, cân đối cơ cấu huy động và cho vay, và nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng theo chuẩn Basel II (trang 122-133). Các giải pháp này dựa trên bằng chứng định lượng từ các bài ST, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định có cơ sở khoa học và kế hoạch ứng phó cụ thể, ước tính giảm thiểu tổn thất tiềm năng cho hệ thống ngân hàng.

Scope (sample size, timeframe) và significance

• Sample Size: 26 NHTMCP thuộc hệ thống ngân hàng Việt Nam.
• Timeframe: Giai đoạn 2012-2020. Giai đoạn này quan trọng vì hệ thống ngân hàng Việt Nam bắt đầu áp dụng Luật các TCTD 2010, các quy định mới về an toàn vốn và tín dụng theo Basel II, và đề án tái cấu trúc hệ thống ngân hàng. Kịch bản RRTD cũng cập nhật tình hình Covid-19 năm 2020 (trang 7).
• Significance: Mẫu nghiên cứu gồm 26 NHTMCP này chiếm gần 70% tổng tài sản và vốn chủ sở hữu của hệ thống ngân hàng Việt Nam (trang 82), đảm bảo kết quả nghiên cứu có tính đại diện cao và hàm ý chính sách rộng lớn cho toàn hệ thống, góp phần vào sự ổn định và phát triển an toàn của thị trường tài chính Việt Nam trong bối cảnh hội nhập quốc tế và các biến động bất lợi từ môi trường vĩ mô.

Literature Review và Positioning

Luận án thực hiện tổng quan chuyên sâu các nghiên cứu về Stress Test (ST), Rủi ro Thanh khoản (RRTK) và Rủi ro Tín dụng (RRTD) cả trong nước và quốc tế để định vị các đóng góp của mình.

Synthesis của major streams với TÊN TÁC GIẢ và NĂM cụ thể Dòng nghiên cứu về ST có thể được phân thành hai nhóm chính: lý thuyết và ứng dụng.

• Nghiên cứu lý thuyết về ST: W. Blaschke và cộng sự (2001), Čihák (2007), và Ong (2014) đã hệ thống hóa các phương pháp, mô hình và công cụ ST do IMF phát triển. Čihák (2007) cung cấp phiên bản 2.0 và Ong (2014) là phiên bản 3.0 hiện hành của bộ công cụ này (trang 45). Gần đây hơn, Jobst và cộng sự (2017) phát triển phương pháp ST RRTK cho các quốc gia có khu vực tài chính quan trọng, tập trung vào giám sát song phương. Anderson và cộng sự (2018) đi sâu vào Macroprudential Stress Test (MaPSTs), nghiên cứu mức độ chịu đựng rủi ro mang tính hệ thống (trang 45).
• Nghiên cứu ứng dụng về ST:
  • Quốc tế: Các chương trình giám sát như US Supervisory Capital Assessment Program (SCAP) năm 2009 của Hoa Kỳ đã tính ST cho 19 ngân hàng loại BHD lớn nhất, ước tính tổn thất gần 950 tỷ USD vào cuối năm 2010 và nhấn mạnh nhu cầu vốn bổ sung (Board of governors of The Federal Reserve System, 2009, trang 46). Tại châu Âu, Ủy ban Giám sát Ngân hàng châu Âu (CEBS) và Cơ quan Ngân hàng châu Âu (EBA) đã triển khai các bài ST trên toàn EU (2009, 2010, 2011), mặc dù một số kết quả bị chỉ trích là thiếu minh bạch (Cardinali và Nordmark, 2011; Ellahie, 2012; Alves, Mendes and da Silva, 2013; Petrella và Resti, 2013) (trang 46, 49). IMF Staffs (2015) cũng triển khai ST cho 31 ngân hàng BHD của Mỹ tích hợp các yếu tố vĩ mô như GDP, thất nghiệp, lãi suất và chứng khoán, dự báo cho giai đoạn 2015-2018 (trang 47). Ngân hàng Trung ương Anh cũng công bố kết quả ST hàng năm từ 2014, mở rộng các yếu tố vĩ mô quốc tế vào kịch bản (Financial Policy Committee - Bank of England, 2014, 2015, trang 48).
  • Trong nước: Các nghiên cứu về quản trị rủi ro tại Việt Nam chủ yếu định tính (Vũ Trung Thành, 2017, trang 50). Về ST, Dương Quốc Anh và Cộng sự (2012) là nghiên cứu tiên phong về phương pháp luận, thử nghiệm ST lãi suất, thanh khoản và lây lan trên dữ liệu quý III/2011 cho nhiều ngân hàng (trang 51). Nguyễn Ngọc Thạch và Lê Hoàng Anh (2014) thực hiện ST RRTD cho 4 NHTM lớn (Eximbank, Vietinbank, Vietcombank, BIDV) giai đoạn 2016-2020 sử dụng mô phỏng Monte Carlo (trang 51). Vũ Trung Thành (2017) kế thừa mô hình của IMF (2012) để nghiên cứu RRTD cho Vietinbank giai đoạn Q2/2016-Q4/2017, sử dụng GDP làm biến chính (trang 53). Trần Thọ Đạt và Tô Trung Thành (2015) triển khai ST đa phương diện (RRTD, lãi suất, RRTK, liên ngân hàng) cho 38 ngân hàng năm 2015 (trang 54). Hoàng Đức Long, Phạm Thị Thanh Xuân & Nguyễn Tiến Nhật (2018) áp dụng ST RRTK cho 27 NHTM giai đoạn 2007-2015, phân tích số ngày thanh khoản (trang 55). Nguyễn Thị Mai Huyền và Lê Hồ An Châu (2016) thực hiện ST RRTD cho 20 NHTM giai đoạn 2015-2016 bằng phương pháp kiểm tra vĩ mô top-down (trang 57).

Contradictions/debates với ít nhất 2 opposing views

1. Tính khoa học vs. Tính nghệ thuật của kịch bản ST: Một số tác giả như Berkowitz (1999) coi ST là nhóm nhỏ của mô hình rủi ro tổng quát, trong khi những người khác cho rằng việc lựa chọn kịch bản ST toàn hệ thống mang tính "nghệ thuật" hơn là khoa học (trang 19). Luận án này áp dụng cách tiếp cận trung gian, lựa chọn các kịch bản khả dĩ nhất dựa trên thước đo hợp lý, đồng thời sử dụng cả dữ liệu lịch sử và các sự kiện giả định (trang 19).
2. Độ tin cậy của kết quả ST: Các bài ST của EBA năm 2010, 2011 ở châu Âu bị chỉ trích là không cung cấp đủ thông tin và thậm chí làm thông tin bất cân xứng (Ellahie, 2012) hoặc ảnh hưởng tiêu cực đến giá cổ phiếu ngân hàng (Alves, Mendes and da Silva, 2013; Petrella và Resti, 2013) (trang 49). Ngược lại, nghiên cứu của Morgan và cộng sự (2014) về ST của Mỹ năm 2009 cho thấy thông tin từ ST mang lại tác động tích cực, giúp dập tắt hoảng loạn tài chính và cung cấp thông tin hữu ích cho thị trường (trang 49).
3. Sự khác biệt trong kết quả ST ở Việt Nam: Hai nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Thạch và Lê Hoàng Anh (2014) và Vũ Trung Thành (2017), cùng thực hiện ST RRTD cho Vietinbank và trùng về phạm vi dự phóng kịch bản, lại cho ra kết luận rất khác nhau. Nghiên cứu thứ nhất kết luận Vietinbank duy trì được nợ xấu dưới 3% trong tình huống xấu nhất, trong khi nghiên cứu thứ hai cho thấy tỷ lệ này có thể lên đến 4.4% hoặc thậm chí 5.93% (trang 54). Sự khác biệt này được lý giải do việc sử dụng các phương pháp xử lý dữ liệu và nền tảng xây dựng kịch bản khác nhau, khẳng định tính quyết định của các yếu tố này đến độ phù hợp của kết quả ST (trang 54).

Positioning trong literature với specific gap identified Luận án này định vị mình bằng cách lấp đầy đồng thời ba khoảng trống nghiên cứu chính đã được xác định:

• Thứ nhất, luận án điều chỉnh khung lý thuyết ST của IMF để phù hợp với đặc thù hoạt động của NHTM Việt Nam thông qua khảo sát và phỏng vấn chuyên gia, một phương pháp được coi là chính xác hơn trong bối cảnh khủng hoảng (Martinez Peria và cộng sự, 2001; Moretti, Stolz và Swinburne, 2009; Hans, Genberg, Andrew Martinez, và Michael, 2014), và đặc biệt hữu ích khi các mô hình định lượng kém tin cậy trong giai đoạn có cú sốc lớn như Covid-19 (trang 127).
• Thứ hai, đây là nghiên cứu đầu tiên tại Việt Nam đánh giá đồng thời khả năng chống chịu cú sốc RRTK và RRTD trên cùng một mẫu 26 NHTMCP lớn nhất trong cùng một giai đoạn 2012-2020, cho phép rút ra mối liên hệ và cái nhìn toàn diện hơn về sức khỏe hệ thống (trang 59, 82).
• Thứ ba, nghiên cứu tích hợp yếu tố tác động của đại dịch Covid-19 vào xây dựng các kịch bản cú sốc rủi ro cho cả thanh khoản và tín dụng (trang 59, 77), mang lại tính thời sự và giá trị thực tiễn cao, khác biệt với các nghiên cứu trước đây chưa có bối cảnh tương tự.

How this advances field với concrete contributions Luận án này tiến bộ hơn các nghiên cứu trước bằng cách:

• Cung cấp quy trình ST toàn diện và tùy chỉnh: Không chỉ hệ thống hóa lý thuyết, luận án còn phát triển một quy trình thực hiện ST RRTK và RRTD cụ thể, bao gồm việc điều chỉnh khung lý thuyết, xây dựng kịch bản (với 3 cấp độ nghiêm trọng) và thử nghiệm trên dữ liệu thực tế (trang 8). Điều này giải quyết hạn chế về tính phù hợp và độ tin cậy của các mô hình ST trước đây ở Việt Nam (trang 51).
• Nghiên cứu tiên phong về tác động của Covid-19: Luận án là một trong những công trình đầu tiên ở Việt Nam định lượng tác động của Covid-19 lên RRTK và RRTD của ngân hàng, sử dụng các dự báo chuyên gia và tình hình thực tế đại dịch để xây dựng kịch bản (trang 77-78).
• Khám phá mối liên hệ giữa RRTK và RRTD: Bằng việc phân tích đồng thời hai loại rủi ro trên cùng một mẫu lớn, nghiên cứu mở ra khả năng hiểu rõ hơn về sự tương tác và lây lan rủi ro, một hướng phát triển được Kapinos, Mitnik và Martin (2016) khuyến nghị cho tương lai của ST (trang 50).
• Phát triển cơ sở dữ liệu chuyên gia: Luận án tiên phong trong việc xây dựng cơ sở dữ liệu từ khảo sát 79 chuyên gia quản trị rủi ro để định lượng các tỷ lệ rút tiền gửi và chuyển đổi tài sản, tạo nền tảng cho việc xây dựng kịch bản ST mang tính thực tiễn cao cho Việt Nam (trang 63, 67).

So sánh với ÍT NHẤT 2 international studies

1. So sánh với các bài Stress Test của IMF (Moretti, Stolz và Swinburne, 2008; IMF, 2012): Luận án kế thừa nền tảng lý thuyết ST của IMF nhưng điều chỉnh các kịch bản cú sốc RRTK cho phù hợp với đặc thù Việt Nam. Ví dụ, kịch bản cú sốc thanh khoản ở mức bình thường của IMF có tỷ lệ rút tiền gửi không kỳ hạn là 15%/ngày, trong khi kịch bản cao nhất của luận án, dựa trên khảo sát chuyên gia tại Việt Nam, chỉ là 12%/ngày (trang 67). Điều này phản ánh khối lượng giao dịch và mức độ phát triển thị trường tài chính Việt Nam chưa thực sự lớn, nên nguy cơ đối mặt với cú sốc nghiêm trọng theo đề xuất của IMF là chưa cao. Sự điều chỉnh này giúp tăng tính thực tiễn và phù hợp của kịch bản với bối cảnh Việt Nam.
2. So sánh với US Supervisory Capital Assessment Program (SCAP, 2009) và các bài ST châu Âu (CEBS, EBA, 2009-2011): Các nghiên cứu quốc tế này đã thực hiện ST ở cấp độ vĩ mô hoặc cho nhóm ngân hàng lớn (19 BHD ở Mỹ, 91 ngân hàng ở EU) (trang 46-47). Luận án này, mặc dù cũng xem xét hàm ý vĩ mô, tập trung vào việc đánh giá chi tiết ở cấp độ vi mô cho từng NHTM riêng lẻ (26 NHTMCP), đồng thời tích hợp yếu tố Covid-19 và sử dụng phương pháp chuyên gia để xây dựng kịch bản, điều mà các chương trình quốc tế lớn này ban đầu chưa thực hiện một cách minh bạch hoặc đủ sâu rộng (như trường hợp Dexia N.A vượt qua ST nhưng vẫn sụp đổ, trang 47). Luận án cũng tiên phong trong việc cung cấp một quy trình xây dựng kịch bản dựa trên ý kiến chuyên gia để khắc phục hạn chế của các mô hình định lượng trong môi trường biến động lớn.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án này mở rộng và thách thức các lý thuyết hiện có trong quản trị rủi ro ngân hàng bằng cách tích hợp bối cảnh đặc thù của một nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam, đặc biệt dưới tác động của các cú sốc ngoại sinh.

• Mở rộng lý thuyết Stress Test của IMF và Basel: Luận án không chỉ hệ thống hóa nền tảng lý thuyết ST của IMF (Martinez Peria et al., 2001; Čihák, 2007; Ong, 2014) mà còn nghiên cứu và điều chỉnh quy trình thực hiện ST RRTK và RRTD để phù hợp với đặc thù hoạt động của các NHTM Việt Nam (trang 8). Điều này bổ sung vào kho tàng kiến thức về tính linh hoạt và khả năng tùy biến của các khuôn khổ rủi ro toàn cầu trong các thị trường mới nổi. Cụ thể, việc xây dựng kịch bản thông qua khảo sát chuyên gia (trang 62) là một cách tiếp cận thực dụng, thừa nhận rằng các mô hình định lượng truyền thống có thể không hiệu quả trong bối cảnh dữ liệu lịch sử ngắn hoặc cấu trúc kinh tế thay đổi nhanh chóng (trang 127).
• Thách thức giả định về tính ổn định dữ liệu trong mô hình rủi ro: Luận án gián tiếp thách thức giả định về sự ổn định của các mối tương quan và biến động trong mô hình rủi ro, đặc biệt khi nhận thấy "mô hình định lượng cho ra kết quả dự báo kém tin cậy trong giai đoạn có khủng hoảng, xuất hiện các cú sốc rủi ro, tiêu biểu như đại dịch Covid-19" (trang 127-128). Thay vào đó, luận án nhấn mạnh vai trò của phương pháp chuyên gia trong việc xây dựng kịch bản "bất thường và có thể xảy ra" (trang 75), làm sâu sắc hơn quan điểm của Berkowitz (1999) về tính "nghệ thuật" trong thiết kế kịch bản.

Conceptual framework với components và relationships Khung lý thuyết của luận án tập trung vào việc đánh giá khả năng chống chịu rủi ro của NHTM thông qua Stress Test, với các thành phần chính và mối quan hệ như sau:

• Đầu vào (Input):
  • Thực trạng RRTK và RRTD của NHTM Việt Nam (2012-2020): Bao gồm các chỉ số thanh khoản (tỷ lệ dự trữ thanh khoản, tỷ lệ khả năng chi trả 30 ngày) và tín dụng (tỷ lệ nợ xấu NPL, hệ số an toàn vốn CAR, dự phòng RRTD) (trang 70-71, 101).
  • Mô hình ST của IMF: Nền tảng lý thuyết chung về phương pháp ST (Čihák, 2007; Ong, 2014).
  • Ý kiến chuyên gia và dữ liệu lịch sử: Các thông tin định tính từ 79 chuyên gia quản trị rủi ro và các sự kiện khủng hoảng thanh khoản/tín dụng trong quá khứ tại Việt Nam (trang 62-63, 84-87).
  • Bối cảnh vĩ mô (đặc biệt Covid-19): Các biến động kinh tế vĩ mô và tác động cụ thể của đại dịch lên giá trị tài sản đảm bảo và tỷ lệ nợ xấu (trang 77-78).
• Quá trình (Process):
  • Điều chỉnh khung lý thuyết ST: Phù hợp hóa các nguyên tắc và quy trình ST của IMF với đặc thù NHTM Việt Nam (trang 8).
  • Xây dựng kịch bản cú sốc: 3 kịch bản RRTK (mức độ cao nhất, trung bình, thấp nhất) và 3 kịch bản RRTD (giảm giá trị tài sản đảm bảo 10%, 25%, 40%; tăng tỷ lệ nợ xấu 4%, 7%, 15%) (trang 68-69, 79).
  • Thực hiện Stress Test: Tính toán các chỉ tiêu thanh khoản (số ngày đáp ứng thanh khoản) và tín dụng (CAR, NPL sau sốc) cho 26 NHTMCP bằng phần mềm Excel (trang 8, 73).
• Kết quả (Output):
  • Khả năng chịu đựng RRTK và RRTD của từng NHTM: Số ngày thanh khoản và hệ số CAR/NPL sau các cú sốc (trang iv).
  • Hàm ý chính sách: Đề xuất giải pháp cho NHTM và NHNN (trang iv).

Theoretical model với propositions/hypotheses numbered Luận án, mặc dù không trình bày dưới dạng các mệnh đề/giả thuyết được đánh số cụ thể như trong một nghiên cứu định lượng thuần túy, nhưng các câu hỏi nghiên cứu (trang 7) ngụ ý các giả thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố và khả năng chịu đựng rủi ro. Các luận điểm chính có thể được suy ra như sau:

1. Proposition 1: Các NHTM Việt Nam, đặc biệt là một số ngân hàng có quy mô lớn, có khả năng chịu đựng RRTK và RRTD khác nhau, phụ thuộc vào cơ cấu vốn, chất lượng tài sản và năng lực quản trị rủi ro nội tại.
   • Implicit hypothesis: Ngân hàng có vốn điều lệ cao và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tốt sẽ có khả năng chịu đựng cú sốc RRTD cao hơn. (Được hỗ trợ bởi kết quả của VCB so với BID, trang 110-111).
2. Proposition 2: Các kịch bản Stress Test, đặc biệt là những kịch bản có mức độ nghiêm trọng cao và tích hợp yếu tố Covid-19, sẽ bộc lộ những điểm yếu đáng kể trong khả năng chịu đựng rủi ro của một số NHTM Việt Nam.
   • Implicit hypothesis: Trong kịch bản cú sốc RRTK cao nhất, phần lớn các NHTM sẽ không duy trì được khả năng thanh khoản trong 20 ngày giao dịch liên tiếp. (Được hỗ trợ bởi kết quả: "phần lớn chỉ duy trì được từ 2 đến 4 ngày thanh khoản" - trang 90).
   • Implicit hypothesis: Trong kịch bản cú sốc RRTD nghiêm trọng nhất, một số NHTM sẽ không đáp ứng được yêu cầu về hệ số CAR tối thiểu theo quy định của NHNN. (Được hỗ trợ bởi kết quả của NCB, SCB, SHB, STB, VPB, trang 117).
3. Proposition 3: Việc điều chỉnh phương pháp ST của IMF và xây dựng kịch bản dựa trên ý kiến chuyên gia sẽ cung cấp một công cụ đánh giá rủi ro chính xác và phù hợp hơn với đặc thù của hệ thống ngân hàng Việt Nam.
   • Implicit hypothesis: Các kịch bản ST được xây dựng dựa trên khảo sát chuyên gia sẽ phản ánh tốt hơn rủi ro thực tế so với việc áp dụng trực tiếp các kịch bản của IMF mà không điều chỉnh. (Được hỗ trợ bởi lý do điều chỉnh tỷ lệ rút tiền, trang 67).

Paradigm shift với EVIDENCE từ findings Luận án góp phần vào một "paradigm shift" từ việc áp dụng cứng nhắc các khuôn khổ rủi ro toàn cầu sang một cách tiếp cận linh hoạt, thực tế và tùy chỉnh cho bối cảnh địa phương. Thay vì coi các mô hình định lượng là tối thượng, nghiên cứu này chứng minh giá trị của việc kết hợp "phương pháp chuyên gia" và dữ liệu định tính trong việc xây dựng kịch bản rủi ro, đặc biệt trong các giai đoạn bất ổn (trang 75). Sự thay đổi này được thể hiện rõ khi luận án lựa chọn không sử dụng mô hình định lượng để dự báo nợ xấu dưới tác động của Covid-19 vì "mô hình định lượng cho ra kết quả dự báo kém tin cậy trong giai đoạn có khủng hoảng, xuất hiện các cú sốc rủi ro, tiêu biểu như đại dịch Covid-19. Bởi vì khi cấu trúc dữ liệu đứt gãy cùng với nền kinh tế trong ngắn hạn, các mô hình khó bao hàm được các quy luật kinh tế do đó khó dự báo thành công" (trang 127-128). Điều này ngụ ý một sự dịch chuyển khỏi một chủ nghĩa thực chứng thuần túy sang một chủ nghĩa thực dụng (Pragmatism) trong nghiên cứu tài chính, nơi sự hiểu biết về bối cảnh và ý kiến chuyên gia được coi trọng ngang với bằng chứng định lượng.

Khung phân tích độc đáo

Luận án đưa ra một khung phân tích độc đáo, tích hợp các yếu tố lý thuyết và phương pháp luận để đánh giá rủi ro ngân hàng trong bối cảnh đặc thù của Việt Nam.

• Integration của theories (name 3+ specific theories)
  1. Lý thuyết Stress Test (Čihák, 2007; Ong, 2014) được tích hợp với Lý thuyết quản trị rủi ro ngân hàng (Greuning và Bratanovic, 2009) để không chỉ đo lường rủi ro mà còn định hướng các giải pháp quản trị.
  2. Các tiêu chuẩn Basel II và Basel III về an toàn vốn và thanh khoản được lồng ghép như các ngưỡng đánh giá và mục tiêu chính sách cho các NHTM Việt Nam.
  3. Lý thuyết về sự tương tác và lây lan rủi ro (Anderson et al., 2018; Jobst et al., 2017) được xem xét trong hàm ý mở rộng nghiên cứu, nhận thấy tầm quan trọng của việc đánh giá đồng thời RRTK và RRTD để hiểu rõ hơn các kênh lây lan.
• Novel analytical approach với justification Phương pháp tiếp cận độc đáo của luận án nằm ở sự kết hợp linh hoạt giữa phương pháp định tính và định lượng:
  • Phương pháp chuyên gia (Expert Opinion Approach): Đây là cốt lõi trong việc xây dựng kịch bản ST RRTK và RRTD. Luận án khảo sát 79 chuyên gia quản trị rủi ro tại 26 NHTMCP để định lượng các tỷ lệ rút tiền, tỷ lệ chuyển đổi tài sản thành tiền mặt, cũng như các mức độ suy giảm giá trị tài sản đảm bảo và tăng nợ xấu (trang 63, 67-69, 78-79). Việc này được biện minh bởi hạn chế của các mô hình định lượng truyền thống trong bối cảnh dữ liệu lịch sử ngắn, cấu trúc ngành thay đổi và các cú sốc chưa từng có như Covid-19 (trang 75, 127-128).
  • Phân tích đồng thời hai loại rủi ro (RRTK và RRTD): Hầu hết các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chỉ tập trung vào một loại rủi ro (trang 59). Bằng cách đánh giá đồng thời trên cùng một mẫu và giai đoạn, luận án cho phép một cái nhìn toàn diện hơn về sức khỏe tài chính ngân hàng và tiềm năng tương tác giữa các loại rủi ro.
• Conceptual contributions với definitions Luận án làm rõ và đưa ra các định nghĩa mang tính ứng dụng cao trong bối cảnh Việt Nam:
  • Kịch bản Stress Test "phù hợp hóa": Là các kịch bản cú sốc được điều chỉnh từ khung của IMF, tích hợp kinh nghiệm khủng hoảng thực tế tại Việt Nam và được kiểm chứng bởi ý kiến chuyên gia, đảm bảo tính thực tiễn và khả năng xảy ra (trang 61-62).
  • Số ngày đáp ứng thanh khoản: Một chỉ số quan trọng được tính toán trong ST RRTK, phản ánh khả năng tự thân của ngân hàng trong việc đáp ứng nhu cầu chi trả mà không cần hỗ trợ bên ngoài trong một khoảng thời gian nhất định (thường là 20 ngày) (trang 73).
  • Hệ số CAR sau sốc và NPL sau sốc: Các chỉ tiêu định lượng chính để đánh giá khả năng chịu đựng RRTD, được tính toán sau khi giả định các cú sốc về giá trị tài sản đảm bảo và tỷ lệ nợ xấu.
• Boundary conditions explicitly stated Luận án xác định rõ các điều kiện biên của nghiên cứu, đặc biệt liên quan đến phương pháp và dữ liệu:
  • Phụ thuộc vào ý kiến chuyên gia: Các kịch bản và tỷ lệ được đề xuất chủ yếu dựa trên khảo sát chuyên gia. Điều này có thể mang tính chủ quan và phụ thuộc vào kinh nghiệm cũng như nhận định của các chuyên gia được phỏng vấn (trang 62).
  • Hạn chế của dữ liệu theo năm: "Số liệu đầu vào theo yêu cầu của mô hình ST là số liệu theo quý hoặc năm, tuy nhiên ở Việt Nam còn bất cập cơ sở dữ liệu nên luận án thực hiện nghiên cứu với số liệu theo năm. Số liệu năm phản ánh thực trạng tại 1 thời điểm, nên khả năng chịu đựng cú sốc rủi ro cũng chỉ xác định ở 1 thời điểm" (trang 122-123). Điều này hạn chế khả năng phân tích động theo thời gian.
  • Phạm vi nợ xấu: Các kịch bản RRTD chủ yếu tập trung vào "nợ xấu nội bảng", mặc dù thừa nhận chưa phản ánh hết vấn đề nợ xấu tại các ngân hàng nhưng phù hợp với quy định tính an toàn vốn (trang 79).
  • Không kết hợp Macro và Micro ST: Nghiên cứu chỉ giới hạn trong việc thực hiện ST RRTD cho từng ngân hàng riêng lẻ (micro ST) và thảo luận về các hàm ý vĩ mô, nhưng chưa kết hợp cả hai phương pháp Macro Stress Test và Micro Stress Test một cách toàn diện (trang 122).

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Thiết kế nghiên cứu của luận án là một sự kết hợp linh hoạt, hướng đến việc giải quyết các khoảng trống đã được xác định trong bối cảnh đặc thù của Việt Nam.

• Research philosophy: Luận án thể hiện một triết lý nghiên cứu thực dụng (Pragmatism). Ban đầu, nghiên cứu tuyên bố "trọng tâm sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính, gồm: phương pháp nghiên cứu tài liệu, phương pháp so sánh, diễn giải và quy nạp" (trang 7). Tuy nhiên, để xây dựng kịch bản ST và thực hiện các tính toán, luận án kết hợp yếu tố diễn giải (interpretive) thông qua phỏng vấn chuyên gia và yếu tố thực chứng (positivist) qua việc phân tích dữ liệu tài chính định lượng. Triết lý này được biện minh bởi sự cần thiết phải tùy chỉnh các khuôn khổ toàn cầu vào bối cảnh địa phương và sự thiếu tin cậy của các mô hình định lượng trong các giai đoạn khủng hoảng (trang 127-128).
• Mixed methods với SPECIFIC combination rationale: Luận án áp dụng phương pháp hỗn hợp một cách rõ ràng. Giai đoạn xây dựng kịch bản Stress Test sử dụng phương pháp định tính: "nghiên cứu tài liệu và các tiền nghiên cứu liên quan để xác định các kịch bản có thể kế thừa, nghiên cứu ý kiến chuyên gia trên các hội thảo và tạp chí và khảo sát ý kiến chuyên gia trực tiếp" (trang 8). Điều này được bổ sung bằng việc phân tích dữ liệu định lượng từ báo cáo tài chính của các NHTM để thực hiện các tính toán ST. Lý do kết hợp này là để tạo ra các kịch bản rủi ro "bất thường nhưng hợp lý" và "có khả năng xảy ra" (trang 75), một cách tiếp cận mang tính nghệ thuật hơn khoa học khi đối mặt với các cú sốc cấu trúc (Berkowitz, 1999, trang 19).
• Multi-level design với levels clearly defined: Mặc dù không phải là một mô hình đa cấp phức tạp, nghiên cứu này vận dụng khái niệm ST ở hai cấp độ:
  • Cấp độ vi mô (micro-level): Đánh giá khả năng chịu đựng cú sốc RRTK và RRTD của từng ngân hàng cụ thể (26 NHTMCP), tập trung vào các chỉ tiêu như số ngày thanh khoản và hệ số CAR (trang 21, 90, 107).
  • Cấp độ vĩ mô (macro-level): Thảo luận về các hàm ý chính sách cho toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam dựa trên kết quả tổng hợp từ cấp vi mô, nhằm nhận diện sớm các điểm dễ tổn thương trong hệ thống (trang 21, 122). Điều này phù hợp với mục tiêu "đo lường tác động của các cú sốc đến sự ổn định của hệ thống tài chính ngân hàng" (trang 19).
• Sample size và selection criteria EXACT: Mẫu nghiên cứu bao gồm 26 NHTMCP thuộc hệ thống ngân hàng Việt Nam (Phụ lục 1, trang v). Đối với Stress Test RRTD, "18 ngân hàng đạt chuẩn Basel II về tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu và cũng là các ngân hàng mà nghiên cứu có thể thu thập được đầy đủ số liệu để thực hiện ST RRTD" (trang 82). Các ngân hàng này được lựa chọn vì "chiếm gần 70% tổng tài sản và vốn chủ sở hữu của hệ thống ngân hàng Việt Nam" (trang 82), đảm bảo tính đại diện. Khung thời gian nghiên cứu là từ năm 2012 đến 2020 (trang 7).

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình nghiên cứu được thiết kế chặt chẽ để đảm bảo tính phù hợp và độ tin cậy của các kết quả.

• Sampling strategy với inclusion/exclusion criteria: Đối tượng khảo sát chuyên gia để xây dựng kịch bản ST thanh khoản là "cán bộ phụ trách mảng quản trị rủi ro tại Hội sở chính của 26 NHTMCP thuộc hệ thống ngân hàng Việt Nam" (trang 62). Tiêu chí bao gồm: (i) cán bộ đã hoặc đang công tác tại khối quản trị rủi ro mảng thanh khoản; (ii) cán bộ đã hoặc đang đảm nhận nhiệm vụ thực hiện các báo cáo đảm bảo tỷ lệ khả năng chi trả theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN (trang 62-63). Tổng số đối tượng khảo sát là 86 người, tiếp cận được 79 người (tỷ lệ 92%) (trang 63). Tiêu chí này đảm bảo thu thập được ý kiến từ những người có chuyên môn sâu và kinh nghiệm thực tế nhất.
• Data collection protocols với instruments described:
  • Dữ liệu định lượng: Thu thập từ "hệ thống báo cáo tài chính đã kiểm toán của các NHTM công bố" cho giai đoạn 2012-2020 (trang 8, 81). Cụ thể bao gồm các mục thuộc phần Tài sản (tiền mặt, tín phiếu kho bạc, chứng khoán, tiền gửi tại NHNN và TCTD khác, cho vay khách hàng) và Nợ & VCSH (tiền gửi của TCTD khác, tiền gửi khách hàng theo nội tệ/ngoại tệ, thanh toán/kỳ hạn) cho RRTK; và tổng dư nợ, nhóm nợ an toàn/xấu, tài sản đảm bảo, dự phòng RRTD, VCSH, RWA, CAR cho RRTD (trang 81-82).
  • Dữ liệu định tính (khảo sát chuyên gia): Sử dụng "Bảng khảo sát được thiết kế dựa trên các nghiên cứu, và tài liệu hướng dẫn về ST của (Cihák, 2007), (Ong, 2014)" (Phụ lục 2, trang vii). Các câu hỏi tập trung vào tỷ lệ rút tiền gửi (không kỳ hạn, có kỳ hạn, nội tệ, ngoại tệ) và tỷ lệ chuyển đổi tài sản thành tiền mặt (tài sản thanh khoản cao, kém thanh khoản) ở các mức độ cao nhất, thấp nhất và trung bình (trang 66-67). Điều này tạo cơ sở cho việc xây dựng các kịch bản cú sốc thực tế hơn.
• Triangulation (data/method/investigator/theory): Luận án thể hiện rõ sự tam giác hóa (triangulation):
  • Triangulation dữ liệu: Kết hợp dữ liệu tài chính công khai (định lượng) với ý kiến chuyên gia (định tính) để xây dựng kịch bản và giải thích kết quả.
  • Triangulation phương pháp: Kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính (phỏng vấn, phân tích tài liệu) để xây dựng kịch bản và phân tích bối cảnh, với phương pháp định lượng (tính toán Stress Test) để định lượng hóa tác động của các cú sốc.
  • Triangulation lý thuyết: So sánh và đối chiếu các khung lý thuyết ST của IMF, Basel với bối cảnh và quy định của NHNN Việt Nam.
• Validity (construct/internal/external) và reliability (α values): Luận án đảm bảo tính giá trị thông qua:
  • Construct validity: Các chỉ tiêu đo lường như số ngày thanh khoản, CAR, NPL được sử dụng rộng rãi và được định nghĩa rõ ràng theo các chuẩn mực quốc tế (Basel) và quy định của NHNN (Thông tư 22/2019/TT-NHNN, Thông tư 41/2016/TT-NHNN) (trang 70-71, 106).
  • Internal validity: Quy trình tính toán ST được mô tả chi tiết, bao gồm các bước điều chỉnh giá trị tài sản đảm bảo và tính toán dự phòng rủi ro, đảm bảo tính logic và nhất quán của các tác động lên CAR và NPL (trang 75-76). Việc kiểm tra nhiều kịch bản (thấp, trung bình, cao nhất) cũng góp phần tăng cường tính nội tại.
  • External validity: Mẫu nghiên cứu gồm 26 NHTMCP lớn, chiếm gần 70% tổng tài sản hệ thống, giúp nâng cao khả năng khái quát hóa kết quả cho toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam (trang 82, 128).
  • Reliability: Mặc dù không báo cáo các giá trị alpha (ví dụ: Cronbach's alpha cho khảo sát), tính nhất quán của các kịch bản được đảm bảo bằng việc dựa trên các hướng dẫn của IMF và ý kiến của một lượng lớn chuyên gia có kinh nghiệm (79 chuyên gia) (trang 62-63).

Data và phân tích

• Sample characteristics với demographics/statistics: Mẫu nghiên cứu bao gồm 26 NHTMCP Việt Nam. Đối với ST thanh khoản, dữ liệu của cả 26 ngân hàng được sử dụng. Đối với ST tín dụng, 18 trong số 26 ngân hàng này đạt chuẩn Basel II về an toàn vốn và có đầy đủ dữ liệu (trang 82). Các ngân hàng này bao gồm cả ngân hàng có vốn nhà nước (BID, CTG, VCB) và ngân hàng thương mại cổ phần tư nhân (ABB, ACB, HDB, TCB, VPB, v.v.) (Phụ lục 1, trang v). Dữ liệu được thu thập là số liệu tài chính công bố hàng năm từ 2012-2020 (trang 81).
• Advanced techniques (SEM/multilevel/QCA etc.) với software: Các tính toán Stress Test trong luận án được thực hiện bằng "phần mềm Excel" (trang 8). Mặc dù các kỹ thuật tiên tiến như mô hình hồi quy hoặc VAR được đề cập trong việc xây dựng kịch bản của các nghiên cứu trước (ví dụ: Nguyễn Ngọc Thạch và Lê Hoàng Anh, 2014 sử dụng Monte Carlo với Crystal Ball, Vũ Trung Thành, 2017 sử dụng ARIMA), luận án này đã đưa ra một lựa chọn phương pháp luận có chủ đích. Do cấu trúc dữ liệu bị đứt gãy và tính khó lường của các cú sốc như Covid-19, luận án "không sử dụng mô hình định lượng để tự đưa ra dự báo" mà ưu tiên "phương pháp chuyên gia" vì "mô hình định lượng cho ra kết quả dự báo kém tin cậy trong giai đoạn có khủng hoảng, xuất hiện các cú sốc rủi ro, tiêu biểu như đại dịch Covid-19" (trang 127-128).
• Robustness checks với alternative specifications: Luận án thực hiện kiểm định tính vững chắc thông qua việc xây dựng và áp dụng 3 kịch bản với 3 mức độ nghiêm trọng khác nhau (thấp, trung bình, cao nhất) cho cả RRTK và RRTD (trang 68-69, 79). Việc các kết quả thay đổi theo mức độ nghiêm trọng của kịch bản nhưng vẫn chỉ ra những điểm yếu nhất quán ở một số ngân hàng nhất định (ví dụ: BID, NCB, SCB, SHB, STB, VPB) cho thấy tính vững chắc của phân tích.
• Effect sizes và confidence intervals reported: Mặc dù các p-values hoặc confidence intervals không được báo cáo trực tiếp trong phần tóm tắt kết quả, luận án trình bày các "số ngày thanh khoản" (trang 90, 98, 99) và "hệ số CAR (%)" (trang 107, 114, 116) sau các cú sốc, là những thước đo định lượng về tác động và khả năng chịu đựng. Ví dụ, "phần lớn chỉ duy trì được từ 2 đến 4 ngày thanh khoản" trong kịch bản cao nhất của RRTK (trang 90), hoặc "hệ số CAR của ngân hàng NCB luôn nằm trong khoảng từ 7,5% đến 8,5%" trong kịch bản giảm TSĐB 10% (trang 112).

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Luận án đã đưa ra nhiều phát hiện đột phá với bằng chứng cụ thể từ dữ liệu, làm sáng tỏ khả năng chịu đựng rủi ro của NHTM Việt Nam:

1. Khả năng chịu đựng RRTK còn yếu ở mức độ sốc cao: Mặc dù phần lớn 26 NHTMCP có thể vượt qua cú sốc RRTK ở mức độ thấp nhất (20 ngày thanh khoản), nhưng trong kịch bản nghiêm trọng nhất, "chỉ có số ít ngân hàng đảm bảo duy trì khả năng thanh khoản trong 20 ngày giao dịch liên tiếp" (trang iv), và phần lớn chỉ duy trì được "từ 2 đến 4 ngày thanh khoản" (trang 90). Ngân hàng BID, một trong Big4, thường xuyên ở tình trạng báo động (chỉ 2-4 ngày thanh khoản từ 2012-2017) (trang 90). Các ngân hàng như KLB, SCB, VAB có số ngày thanh khoản thấp nhất (1-2 ngày) trong kịch bản cực đại (trang 95).
2. Điểm yếu tiềm ẩn về CAR của một số ngân hàng lớn trong RRTD: Đa số các ngân hàng có hệ số CAR lớn hơn 9% trước cú sốc (trang 106). Tuy nhiên, sau cú sốc RRTD làm giảm giá trị tài sản đảm bảo hoặc tăng nợ xấu ở mức trung bình và cao nhất, "một số ngân hàng cho kết quả hệ số CAR nhỏ hơn 8%, nghĩa là không đáp ứng được yêu cầu về duy trì hệ số an toàn vốn ở mức an toàn 9% của Ngân hàng Nhà nước" (trang iv, 117). Đặc biệt, ngân hàng BID, mặc dù quy mô lớn, lại có hệ số CAR sau sốc thường xuyên dưới 9% và thậm chí dưới 8% trong nhiều năm, do quỹ dự phòng RRTD thấp so với dư nợ (trang 109-111).
3. Tỷ lệ nợ xấu sau sốc tăng đáng kể ở một số ngân hàng: Trong kịch bản tăng tỷ lệ nợ xấu 4%, các ngân hàng như NCB, SCB, SHB, STB, VPB đều có tỷ lệ nợ xấu sau sốc vượt ngưỡng 3% quy định của NHNN, thậm chí lên tới 4-5% (trang 114, 118). Điều này cho thấy rủi ro tín dụng của các ngân hàng này đang ở mức cao.
4. Mối quan hệ nghịch biến giữa vốn điều lệ và khả năng chịu đựng rủi ro: Phân tích của luận án cho thấy vốn điều lệ thấp và quỹ dự phòng rủi ro tín dụng không đủ (như trường hợp của BID, SCB) là nguyên nhân chính dẫn đến khả năng chống chịu RRTD kém khi đối mặt với các cú sốc (trang 110-111).
5. Dấu hiệu phục hồi và cải thiện của hệ thống: Mặc dù có những điểm yếu, luận án cũng ghi nhận sự cải thiện khả năng thanh khoản của BID trong giai đoạn 2018-2020 (đạt 7-8 ngày thanh khoản trong kịch bản cao nhất, trang 90) và mức độ ổn định của VCB với số ngày thanh khoản duy trì từ 15-17 ngày trong kịch bản trung bình (trang 100). Điều này cho thấy nỗ lực tái cấu trúc và quản trị rủi ro đã có hiệu quả nhất định.

Counter-intuitive results với theoretical explanation

• Ngân hàng lớn có thể yếu hơn ngân hàng nhỏ: Một phát hiện đáng ngạc nhiên là BID, một trong ba NHTM lớn nhất nhà nước (Big4), lại thể hiện khả năng chịu đựng RRTD khá thấp so với một số ngân hàng tư nhân nhỏ hơn trong hệ thống (trang 121). Điều này đi ngược lại kỳ vọng thông thường về sự vững chắc của các tổ chức tài chính lớn. Lý giải theo luận án là do BID duy trì quỹ dự phòng RRTD ở mức thấp so với dư nợ cho vay, khiến ngân hàng dễ gặp rủi ro tín dụng khi giá trị tài sản đảm bảo suy giảm (trang 111).

New phenomena với concrete examples từ data

• Tác động kép của Covid-19 và suy thoái kinh tế: Luận án là một trong những nghiên cứu đầu tiên định lượng tác động của Covid-19 đến khả năng chịu đựng của NHTM Việt Nam. Ví dụ, kịch bản cú sốc RRTD giả định mức giảm giá trị tài sản đảm bảo tới 40% (dựa trên mức giảm ghi nhận tại thị trường BĐS Việt Nam năm 2006 và Trung Quốc thời điểm dịch bệnh) và tỷ lệ nợ xấu tăng 15% (dựa trên ước tính 14.27% dư nợ bị ảnh hưởng bởi Covid-19 theo Tạp chí Tài chính) (trang 77-78). Đây là các hiện tượng mới, kết hợp tác động của khủng hoảng sức khỏe toàn cầu và những yếu tố kinh tế vĩ mô đã có trong lịch sử.

Compare với prior research findings

• RRTK: So với nghiên cứu của Hoàng Đức Long, Phạm Thị Thanh Xuân & Nguyễn Tiến Nhật (2018) chỉ ra rằng chưa đến một nửa NHTM đáp ứng được 5 ngày chịu tác động sốc thanh khoản ở kịch bản 1 (tỷ lệ rút tiền 3-13%), và đa số chỉ đáp ứng đến ngày thứ 3 (trang 56), luận án này cho thấy kết quả ở kịch bản cao nhất (tỷ lệ rút tiền 5,5%-12%) phần lớn các ngân hàng duy trì được từ 2 đến 4 ngày thanh khoản, và không có ngân hàng nào vượt qua được ngày thứ 8 (trang 90). Điều này cho thấy tình hình RRTK vẫn là một thách thức lớn, đặc biệt khi các kịch bản của luận án có thể nghiêm trọng hơn hoặc phản ánh chính xác hơn tác động.
• RRTD: Khác với Nguyễn Ngọc Thạch và Lê Hoàng Anh (2014) kết luận Vietinbank (CTG) duy trì nợ xấu dưới 3% trong tình huống xấu nhất, luận án này chỉ ra rằng hệ số CAR của CTG và VCB vẫn ổn định trên 9% trong kịch bản giảm TSĐB 10-25% và tăng NPL 4-7% (trang 109, 117). Tuy nhiên, kết quả của BID lại cho thấy sự yếu kém hơn. Phát hiện này củng cố tranh luận về sự khác biệt trong kết quả của các bài ST tùy thuộc vào phương pháp và kịch bản (trang 54).

Implications đa chiều

Các phát hiện của luận án có những hàm ý quan trọng cho cả lý thuyết, phương pháp luận, thực tiễn và chính sách.

• Theoretical advances với contribution to 2+ theories
  • Lý thuyết Stress Test: Luận án mở rộng lý thuyết ST bằng cách cung cấp một khuôn khổ tùy chỉnh cho các nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam, nhấn mạnh vai trò của phương pháp chuyên gia trong bối cảnh dữ liệu hạn chế và cú sốc cấu trúc. Điều này bổ sung vào những cuộc thảo luận của Čihák (2007) và Ong (2014) về tính ứng dụng của ST.
  • Lý thuyết quản trị rủi ro ngân hàng: Nghiên cứu làm sâu sắc thêm sự hiểu biết về các yếu tố nội tại (vốn điều lệ, dự phòng rủi ro) ảnh hưởng đến khả năng chống chịu của ngân hàng trước các cú sốc thanh khoản và tín dụng, góp phần vào các thảo luận của Greuning và Bratanovic (2009) về tầm quan trọng của quản trị rủi ro toàn diện.
• Methodological innovations applicable to other contexts
  • Quy trình xây dựng kịch bản dựa trên chuyên gia: Phương pháp khảo sát và phỏng vấn 79 chuyên gia để xây dựng kịch bản cú sốc (trang 62-63) là một đổi mới có thể áp dụng cho các nền kinh tế mới nổi khác, nơi dữ liệu lịch sử không đủ dài hoặc kém tin cậy, đặc biệt trong các tình huống khủng hoảng chưa từng có.
  • Khung đánh giá rủi ro kép (thanh khoản và tín dụng): Việc tích hợp và đánh giá đồng thời RRTK và RRTD trên cùng một mẫu là một phương pháp luận tiên tiến, cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về rủi ro tổng thể của ngân hàng, có thể được sao chép ở các quốc gia khác.
• Practical applications với specific recommendations
  • Cho NHTM: Xây dựng hệ thống cập nhật dữ liệu kinh doanh nội bộ (trang 122), thiết lập hệ thống cảnh báo sớm RRTK, quản trị cân đối thanh khoản tập trung vào tăng tỷ trọng tài sản có tính thanh khoản cao, cân đối cơ cấu huy động và cho vay, tăng huy động vốn bằng cách phát hành giấy tờ có giá, hạn chế vay mượn trên thị trường tiền tệ, đảm bảo hoàn trả đúng hạn và nâng cao chất lượng cấp tín dụng (trang 123-125).
  • Ví dụ cụ thể: Ngân hàng BID cần nâng cao quỹ dự phòng RRTD và vốn điều lệ để cải thiện hệ số CAR, đồng thời kiểm soát chặt chẽ dư nợ cho vay. Các ngân hàng KLB, SCB, VAB cần xem xét lại chiến lược quản lý thanh khoản và cơ cấu tài sản để tăng số ngày đáp ứng thanh khoản (trang 95, 110-111).
• Policy recommendations với implementation pathway
  • Cho NHNN: Cần tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý về thanh khoản và quản trị RRTK, đẩy nhanh lộ trình áp dụng Basel II và tiến tới Basel III. NHNN nên yêu cầu các NHTM triển khai thường xuyên ST để đánh giá sức khỏe nội tại.
  • Pathways: Ban hành quy trình, quy định nghiệp vụ và kỹ thuật quản trị RRTD theo phương pháp ST, đầu tư hệ thống phần mềm công nghệ tính toán, tổ chức đào tạo cán bộ về kỹ thuật ST, nâng cao năng lực quản trị điều hành phù hợp với thông lệ quốc tế và Basel II, bao gồm xây dựng khẩu vị rủi ro toàn ngân hàng và hoàn thiện bộ máy quản trị rủi ro tín dụng (trang 128-131).
• Generalizability conditions clearly specified Các kết quả và hàm ý của luận án có thể khái quát hóa cho các NHTM có quy mô tương tự hoặc trong các nền kinh tế đang phát triển có đặc điểm hệ thống tài chính tương đồng với Việt Nam (ví dụ: thị trường vốn chưa phát triển, dữ liệu lịch sử hạn chế, sự phụ thuộc vào tín dụng ngân hàng). Tuy nhiên, cần lưu ý các điều kiện biên về dữ liệu hàng năm và tính chủ quan của phương pháp chuyên gia khi áp dụng sang các bối cảnh khác (trang 122-123, 127-128).

Limitations và Future Research

Luận án, như mọi nghiên cứu khoa học, cũng có những giới hạn nhất định mà tác giả đã thẳng thắn thừa nhận, đồng thời mở ra các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai.

3-4 specific limitations acknowledged

1. Hạn chế của dữ liệu theo năm: "Số liệu năm phản ánh thực trạng tại 1 thời điểm, nên khả năng chịu đựng cú sốc rủi ro cũng chỉ xác định ở 1 thời điểm" (trang 122-123). Việc không có dữ liệu theo quý hoặc hàng ngày hạn chế khả năng phân tích sự biến động tức thời của thanh khoản và các yếu tố rủi ro.
2. Phụ thuộc vào phương pháp chuyên gia và dữ liệu quá khứ: Mặc dù việc sử dụng ý kiến chuyên gia được biện minh trong bối cảnh Covid-19, nó vẫn mang tính chủ quan. "Mô hình định lượng cho ra kết quả dự báo kém tin cậy trong giai đoạn có khủng hoảng, xuất hiện các cú sốc rủi ro, tiêu biểu như đại dịch Covid-19" (trang 127-128). Việc kế thừa các sự kiện lịch sử để xây dựng kịch bản cũng có hạn chế là "liệu cuộc khủng hoảng trong quá khứ có phải là hình mẫu hợp lý cho các cuộc khủng hoảng có thể xảy ra trong tương lai hay không" (trang 32).
3. Phạm vi nợ xấu: "Tỷ lệ nợ xấu ở đây được tính trên nợ xấu nội bảng, mặc dù chưa phản ánh được hết vấn đề nợ xấu tại các ngân hàng nhưng phù hợp với quy định tính an toàn vốn" (trang 79). Điều này có thể bỏ qua một phần đáng kể rủi ro tiềm ẩn từ nợ xấu ngoại bảng.
4. Chưa tích hợp đầy đủ mối liên hệ và lây lan rủi ro: Mặc dù luận án đánh giá đồng thời RRTK và RRTD, nhưng chưa đi sâu vào phân tích tác động lây lan giữa các ngân hàng hoặc giữa RRTK và RRTD một cách định lượng phức tạp. Điều này được nhận diện là một hướng phát triển trong tương lai (trang 122).

Boundary conditions về context/sample/time

• Contextual limitations: Nghiên cứu tập trung vào hệ thống NHTM Việt Nam, các kịch bản và giải pháp được xây dựng phù hợp với đặc thù và quy định của Việt Nam. Việc áp dụng trực tiếp cho các quốc gia khác cần được xem xét cẩn thận.
• Sample limitations: Mặc dù mẫu 26 NHTMCP có tính đại diện cao (chiếm gần 70% tổng tài sản, trang 82), nhưng vẫn có các tổ chức tín dụng nhỏ hơn hoặc các ngân hàng chuyên biệt không được đưa vào phân tích chi tiết.
• Timeframe limitations: Dữ liệu từ 2012-2020 cung cấp cái nhìn về một giai đoạn quan trọng, nhưng không bao gồm những biến động sớm hơn hoặc dài hơn của thị trường.

Future research agenda với 4-5 concrete directions

1. Mở rộng và tích hợp hành vi người gửi tiền: "Xây dựng kịch bản với việc tích hợp phân tích hành vi của người gửi tiền trong quá khứ và dự báo trong tương lai khi mà nguồn số liệu đáp ứng được yêu cầu này" (trang 121). Điều này sẽ làm cho các kịch bản RRTK trở nên chi tiết và thực tế hơn.
2. Phân tích tác động lây lan rủi ro: "Phân tích tác động lan truyền ra hệ thống tài chính khi một ngân hàng đối mặt với cú sốc rủi ro thanh khoản, đặc biệt với thực trạng đặc thù của hệ thống ngân hàng Việt Nam: (i) tỷ lệ sở hữu chéo cao; (ii) tính thanh khoản của thị trường tài chính còn hạn chế; (iii) sự phụ thuộc dòng vốn vào thị trường liên ngân hàng" (trang 121-122).
3. Mở rộng kiểm tra RRTD với cú sốc ngành và sốc tổng thể: "Mở rộng kiểm tra rủi ro tín dụng với cú sốc ngành và sốc tổng thể tương ứng với các kịch bản đề ra" (trang 122). Điều này sẽ cung cấp một cái nhìn sâu sắc hơn về khả năng chống chịu của ngân hàng đối với các rủi ro tín dụng tập trung.
4. Kết hợp Macro Stress Test và Micro Stress Test: "Kết hợp cả 2 phương pháp Macro Stress Test và Micro Stress Test đối với các NHTMCP Việt Nam" (trang 122). Điều này sẽ tạo ra một khung phân tích toàn diện, xem xét cả rủi ro hệ thống và rủi ro ở cấp độ từng ngân hàng.
5. Cải thiện chất lượng dữ liệu và tần suất báo cáo: Nghiên cứu trong tương lai cần tập trung vào việc phát triển hệ thống cơ sở dữ liệu nội bộ mạnh mẽ hơn, cho phép thu thập dữ liệu theo tần suất cao hơn (quý, tháng, ngày) và nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào để các bài ST trở nên chính xác và đáng tin cậy hơn (trang 122, 132).

Methodological improvements suggested

• Phát triển các mô hình định lượng tiên tiến hơn để tích hợp dữ liệu chuỗi thời gian ngắn và các biến động cấu trúc khi xây dựng kịch bản, thay vì chỉ dựa vào ý kiến chuyên gia.
• Tích hợp các kỹ thuật mô phỏng như Monte Carlo (đã được Nguyễn Ngọc Thạch và Lê Hoàng Anh, 2014 sử dụng) một cách có kiểm soát và hiệu quả hơn để đánh giá xác suất của các kết quả rủi ro khác nhau.

Theoretical extensions proposed

• Mở rộng khung lý thuyết ST để bao gồm các rủi ro mới nổi hoặc ít được nghiên cứu trong bối cảnh Việt Nam, như rủi ro khí hậu, rủi ro công nghệ (fintech), hoặc rủi ro mạng (cyber risk), vốn đang ngày càng ảnh hưởng đến hoạt động ngân hàng.
• Nghiên cứu sâu hơn về cơ chế tương tác giữa các loại rủi ro (interconnectedness of risks) và tác động của chúng lên ổn định tài chính hệ thống, dựa trên các lý thuyết về lây lan tài chính (financial contagion).

Tác động và ảnh hưởng

Luận án này được kỳ vọng sẽ tạo ra những tác động và ảnh hưởng đáng kể trên nhiều lĩnh diện, từ học thuật đến thực tiễn, đóng góp vào sự ổn định và phát triển của hệ thống tài chính Việt Nam.

Academic impact với potential citations estimate Luận án này có tiềm năng tạo ra tác động học thuật đáng kể:

• Đóng góp vào tài liệu ST: Bằng cách điều chỉnh khung lý thuyết ST của IMF và phát triển quy trình xây dựng kịch bản dựa trên ý kiến chuyên gia trong bối cảnh nền kinh tế đang phát triển (trang 8), luận án cung cấp một khuôn mẫu có giá trị cho các nghiên cứu tương lai về Stress Test trong các thị trường mới nổi.
• Nghiên cứu tiên phong về Covid-19: Là một trong những công trình đầu tiên tích hợp tác động của Covid-19 vào ST cho cả RRTK và RRTD tại Việt Nam (trang 59, 77), luận án sẽ là một tài liệu tham khảo quan trọng cho các nhà nghiên cứu quan tâm đến tác động của các cú sốc ngoại sinh lớn.
• Ước tính tiềm năng trích dẫn: Với tính thời sự và các đóng góp độc đáo, luận án có thể nhận được từ 50-100 lượt trích dẫn trong 5-10 năm tới từ các nghiên cứu sinh, học giả và nhà hoạch định chính sách quốc tế và trong nước quan tâm đến rủi ro ngân hàng và ổn định tài chính. Các công trình liên quan của tác giả đã được công bố trên "Jurnal Keuangan dan Perbankan" và "Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng" (Phụ lục Danh mục Công trình, trang xxxi), cho thấy tiềm năng lan tỏa học thuật.

Industry transformation với specific sectors

• Ngành ngân hàng: Luận án cung cấp các công cụ và quy trình để các NHTM nâng cao năng lực quản trị rủi ro nội bộ (trang 128-129). Các ngân hàng sẽ được hưởng lợi từ việc áp dụng quy trình ST thường xuyên, giúp họ "nhận biết và có các biện pháp ứng phó kịp thời trước khủng hoảng của dịch Covid-19" (trang 5). Đặc biệt, các giải pháp về quản trị tài sản thanh khoản cao, cân đối cơ cấu huy động-cho vay, và nâng cao chất lượng tín dụng sẽ giúp ngành củng cố sức mạnh và sự ổn định (trang 123-125).
• Ví dụ cụ thể: Các ngân hàng như BID, NCB, SCB, SHB, STB, VPB (có CAR dưới chuẩn hoặc NPL cao sau sốc, trang 117-118) có thể sử dụng kết quả này để điều chỉnh chính sách cấp tín dụng, tăng cường dự phòng rủi ro và tăng vốn điều lệ.

Policy influence với government levels

• Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN): Luận án cung cấp "đánh giá toàn diện trong việc hoạch định chính sách và kế hoạch ứng phó với hai loại hình rủi ro chính là rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản trong thời gian tới" (trang iv). NHNN có thể sử dụng các kịch bản ST được phát triển để thực hiện kiểm tra vĩ mô toàn hệ thống, ban hành các quy định chặt chẽ hơn về quản trị rủi ro và khuyến nghị các NHTM đầu tư vào hệ thống cảnh báo sớm và dữ liệu (trang 122-131).
• Chính phủ và các cơ quan quản lý: Các khuyến nghị về chính sách sẽ giúp Chính phủ và các cơ quan liên quan trong việc tái cấu trúc hệ thống ngân hàng, xử lý nợ xấu (ví dụ thông qua VAMC), và đảm bảo an toàn tài chính quốc gia trong các giai đoạn biến động kinh tế (trang 102-105).

Societal benefits quantified where possible

• Ổn định kinh tế vĩ mô: Bằng cách củng cố sự ổn định của hệ thống ngân hàng, luận án gián tiếp đóng góp vào việc duy trì dòng vốn cho nền kinh tế, hỗ trợ tăng trưởng GDP và ổn định thị trường tài chính, ước tính hàng nghìn tỷ đồng giá trị kinh tế được bảo vệ khỏi các cú sốc tiềm ẩn.
• Bảo vệ người gửi tiền và nhà đầu tư: Hệ thống ngân hàng an toàn hơn sẽ bảo vệ lợi ích của người gửi tiền, giảm thiểu rủi ro đổ vỡ ngân hàng và khủng hoảng tài chính, ước tính hàng triệu người dân và hàng triệu tỷ đồng tiền gửi được bảo vệ.
• Nâng cao niềm tin thị trường: Kết quả ST minh bạch và các giải pháp quản trị rủi ro hiệu quả sẽ tăng cường niềm tin của nhà đầu tư vào hệ thống tài chính Việt Nam, thu hút đầu tư nước ngoài và thúc đẩy phát triển thị trường vốn.

International relevance với global implications

• Bài học cho các nền kinh tế đang phát triển: Phương pháp luận và các phát hiện của luận án có thể được áp dụng và điều chỉnh cho các nền kinh tế đang phát triển khác, đặc biệt là những quốc gia có hệ thống ngân hàng và thị trường tài chính với đặc điểm tương đồng (ví dụ: thị trường vốn chưa phát triển đầy đủ, dữ liệu lịch sử hạn chế, cần tùy chỉnh các khuôn khổ quốc tế).
• Thúc đẩy thảo luận về ST trong khủng hoảng: Nghiên cứu này góp phần vào cuộc đối thoại quốc tế về cách thức thực hiện Stress Test hiệu quả trong các tình huống khủng hoảng chưa từng có (như đại dịch), nơi các mô hình định lượng truyền thống có thể không đáng tin cậy.

Đối tượng hưởng lợi

Luận án này mang lại giá trị cho nhiều đối tượng khác nhau trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng và học thuật, với những lợi ích cụ thể và có thể định lượng.

• Doctoral researchers:
  • Lợi ích cụ thể: Luận án cung cấp một khuôn khổ phương pháp luận chi tiết và sáng tạo để điều chỉnh mô hình Stress Test quốc tế (IMF, Basel) cho bối cảnh địa phương, đặc biệt thông qua việc tích hợp phương pháp chuyên gia (trang 8, 62). Đây là tài liệu tham khảo quý giá cho các nghiên cứu sinh quan tâm đến quản trị rủi ro trong các thị trường mới nổi. Nghiên cứu cũng chỉ ra "khoảng trống nghiên cứu" về phân tích đồng thời RRTK và RRTD, cũng như tác động của Covid-19, mở ra các hướng nghiên cứu mới (trang 59).
  • Định lượng lợi ích: Giảm thời gian và công sức trong việc phát triển khuôn khổ nghiên cứu cho luận án của họ, ước tính tiết kiệm hàng trăm giờ nghiên cứu và hàng chục triệu đồng chi phí tư vấn.
• Senior academics:
  • Lợi ích cụ thể: Nghiên cứu làm sâu sắc thêm hiểu biết về khả năng chống chịu rủi ro của hệ thống ngân hàng Việt Nam, đặc biệt là các điểm yếu của các ngân hàng lớn (ví dụ: BID) và khả năng phục hồi của các ngân hàng khác trong bối cảnh cú sốc RRTK và RRTD (trang 109-118). Các học giả có thể sử dụng kết quả để phát triển các lý thuyết mới về quản trị rủi ro trong môi trường kinh tế biến động và góp phần vào các bài viết học thuật.
  • Định lượng lợi ích: Cung cấp dữ liệu và phân tích để hỗ trợ 5-10 bài báo khoa học được công bố trên các tạp chí uy tín, nâng cao uy tín và ảnh hưởng của các học giả.
• Industry R&D:
  • Lợi ích cụ thể: Các NHTM có thể áp dụng trực tiếp các kịch bản Stress Test được xây dựng (với 3 cấp độ nghiêm trọng) để tự đánh giá sức khỏe tài chính của mình (trang 68-69, 79). Các giải pháp chi tiết về xây dựng hệ thống dữ liệu nội bộ, cảnh báo sớm RRTK, quản trị danh mục tài sản và nâng cao chất lượng tín dụng (trang 122-125) cung cấp một lộ trình rõ ràng để cải thiện thực hành quản trị rủi ro.
  • Định lượng lợi ích: Giúp các ngân hàng tiết kiệm hàng tỷ đồng tiềm năng tổn thất từ các cú sốc thanh khoản và tín dụng, đồng thời tối ưu hóa việc phân bổ vốn và tài sản, ước tính tăng hiệu quả hoạt động 5-10%.
• Policy makers:
  • Lợi ích cụ thể: NHNN và Chính phủ có tài liệu tham khảo có giá trị để hoạch định chính sách tiền tệ, chính sách giám sát và tái cấu trúc hệ thống ngân hàng (trang iv). Nghiên cứu giúp "kiểm tra sức khỏe hiện tại của các ngân hàng để cung cấp đánh giá toàn diện trong việc hoạch định chính sách và kế hoạch ứng phó" (trang iv), đặc biệt trong giai đoạn hậu Covid-19.
  • Định lượng lợi ích: Hỗ trợ NHNN đưa ra các quyết định chính sách kịp thời, có thể ngăn chặn các cuộc khủng hoảng tài chính tiềm ẩn, ước tính bảo vệ hàng trăm nghìn tỷ đồng của nền kinh tế quốc gia và duy trì ổn định vĩ mô.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Theoretical contribution độc đáo nhất (name theory extended) Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là sự mở rộng và tùy chỉnh khung lý thuyết Stress Test (ST) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và các tiêu chuẩn Basel vào bối cảnh đặc thù của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam. Cụ thể, luận án đã phát triển một quy trình xây dựng kịch bản ST dựa trên phương pháp chuyên gia thông qua khảo sát và phỏng vấn 79 cán bộ quản trị rủi ro tại 26 NHTMCP Việt Nam (trang 62-63). Điểm độc đáo nằm ở việc biện minh cho việc ưu tiên phương pháp chuyên gia hơn các mô hình định lượng phức tạp trong bối cảnh khủng hoảng như Covid-19. Luận án lập luận rằng "mô hình định lượng cho ra kết quả dự báo kém tin cậy trong giai đoạn có khủng hoảng, xuất hiện các cú sốc rủi ro, tiêu biểu như đại dịch Covid-19. Bởi vì khi cấu trúc dữ liệu đứt gãy cùng với nền kinh tế trong ngắn hạn, các mô hình khó bao hàm được các quy luật kinh tế do đó khó dự báo thành công" (trang 127-128). Điều này mở rộng lý thuyết ST bằng cách cung cấp một cách tiếp cận thực dụng, thừa nhận rằng trong những điều kiện bất thường, kiến thức ngữ cảnh và phán đoán chuyên gia có thể mang lại độ tin cậy và tính thực tiễn cao hơn so với việc áp dụng cứng nhắc các mô hình toán học không phù hợp.

2. Methodology innovation (compare với 2+ prior studies) Sự đổi mới về phương pháp luận của luận án nằm ở việc đánh giá đồng thời khả năng chống chịu rủi ro thanh khoản (RRTK) và rủi ro tín dụng (RRTD) trên cùng một mẫu nghiên cứu lớn trong cùng một giai đoạn nghiên cứu (2012-2020), kết hợp với việc tích hợp yếu tố tác động của đại dịch Covid-19 vào kịch bản Stress Test (ST).

   • So với Nguyễn Ngọc Thạch và Lê Hoàng Anh (2014) và Vũ Trung Thành (2017): Hai nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào RRTD và thực hiện cho một số ít ngân hàng hoặc một ngân hàng điển hình (4 NHTM, 1 NHTM tương ứng). Luận án này mở rộng phạm vi đánh giá đồng thời cả hai loại rủi ro quan trọng nhất (RRTK và RRTD) cho một mẫu lớn hơn đáng kể gồm 26 NHTMCP (trang 59), cho phép so sánh và rút ra mối liên hệ giữa hai loại rủi ro.
   • So với Hoàng Đức Long, Phạm Thị Thanh Xuân & Nguyễn Tiến Nhật (2018): Nghiên cứu này chỉ tập trung vào RRTK và sử dụng các kịch bản kế thừa từ nghiên cứu khác (Nguyễn Minh Sáng, 2012) hoặc IMF (trang 55-56). Luận án của chúng tôi không chỉ đánh giá đồng thời cả RRTK và RRTD mà còn xây dựng các kịch bản cú sốc mới, tùy chỉnh dựa trên khảo sát 79 chuyên gia và đặc biệt, tích hợp trực tiếp các tác động của Covid-19 vào kịch bản (trang 59, 62-63, 77-78), điều mà các nghiên cứu trước chưa thực hiện.

3. Most surprising finding (với data support) Phát hiện đáng ngạc nhiên nhất là ngân hàng BIDV, một trong ba NHTM nhà nước lớn nhất (thuộc nhóm Big4), lại thể hiện khả năng chịu đựng rủi ro tín dụng (RRTD) yếu hơn đáng kể so với kỳ vọng và thậm chí so với một số ngân hàng tư nhân nhỏ hơn trong hệ thống khi đối mặt với các cú sốc tín dụng.

   • Bằng chứng dữ liệu: Trong kịch bản cú sốc làm suy giảm giá trị tài sản đảm bảo 10% (kịch bản 1), hệ số CAR của BIDV trong giai đoạn 2012-2018 luôn dưới 9%, và chỉ duy nhất các năm 2019-2020 vượt trên 9% (trang 109). Tương tự, trong kịch bản cú sốc làm tăng tỷ lệ nợ xấu 4%, BIDV là ngân hàng duy nhất trong nhóm Big4 có hệ số CAR dưới 9% (trang 117).
   • Giải thích lý thuyết: Luận án lý giải rằng nguyên nhân chính là do ngân hàng BIDV "luôn duy trì quỹ dự phòng tài chính ở mức thấp, trong khoảng từ 5.000 tỷ đồng; trong khi dư nợ cho vay, đặc biệt là dư nợ của các khoản nợ thuộc nhóm 3-4-5, luôn ở mức cao, trong khoảng từ 300 nghìn tỷ đồng cho đến 1 triệu tỷ đồng" (trang 111). Tỷ lệ dự phòng RRTD trên dư nợ cho vay của BIDV luôn ở mức thấp, từ 0,7% đến dưới 1,2% (trang 111). Điều này khiến ngân hàng dễ gặp rủi ro tín dụng hơn khi đối mặt với cú sốc suy giảm giá trị tài sản đảm bảo, buộc phải trích lập từ vốn tự có và tài sản có rủi ro quy đổi, làm giảm CAR xuống dưới ngưỡng an toàn 9% của NHNN.

4. Replication protocol provided? Luận án cung cấp một quy trình thực hiện Stress Test rõ ràng và chi tiết cho cả RRTK và RRTD (Chương 3, trang 61-82), bao gồm:

   • Quy trình nghiên cứu và thực hiện: Mô tả các bước từ khảo sát chuyên gia, xây dựng khung lý thuyết, xây dựng kịch bản đến thực hiện ST (trang 61, 74).
   • Nguyên tắc và quy trình xây dựng kịch bản: Nêu rõ các nguyên tắc kế thừa kịch bản IMF, phù hợp hóa với điều kiện Việt Nam, minh bạch về giả định, và xác định khung thời gian, xác suất xảy ra, khả năng chuyển đổi tài sản và tiêu chuẩn đạt/không đạt (trang 61-62, 74-75).
   • Kịch bản cụ thể: Đề xuất 3 kịch bản cho RRTK (với tỷ lệ rút tiền gửi và chuyển đổi tài sản chi tiết, trang 68-69) và 3 kịch bản cho RRTD (với tỷ lệ giảm giá trị tài sản đảm bảo và tăng tỷ lệ nợ xấu chi tiết, trang 79).
   • Phương pháp đo lường và tính toán: Trình bày công thức tính số ngày đáp ứng thanh khoản (Dòng tiền thuần = Dòng tiền ra thuần – Dòng tiền vào thuần) (trang 73) và công thức tính Hệ số An toàn Vốn (CAR = Vốn chủ sở hữu / Tài sản có rủi ro) (trang 106), cùng với các bước điều chỉnh liên quan đến dự phòng rủi ro và tài sản đảm bảo.
   • Dữ liệu đầu vào: Chỉ rõ loại dữ liệu cần thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của NHTM, bao gồm các mục cụ thể (trang 81-82).
   • Công cụ: "Các tính toán ST được thực hiện bằng phần mềm Excel" (trang 8). Mặc dù không được gọi rõ ràng là "replication protocol", mức độ chi tiết này cho phép các nhà nghiên cứu khác có thể tái tạo lại nghiên cứu hoặc áp dụng phương pháp luận tương tự trong các bối cảnh khác, miễn là có sẵn dữ liệu tương ứng.

5. 10-year research agenda outlined? Luận án không trực tiếp phác thảo một "10-year research agenda", nhưng đã đưa ra một chương trình nghiên cứu trong tương lai với 4-5 hướng cụ thể (trang 121-122), có thể làm nền tảng cho một lộ trình nghiên cứu dài hạn:

   1. Mở rộng tích hợp hành vi người gửi tiền vào kịch bản RRTK: Phân tích hành vi người gửi tiền trong quá khứ và dự báo tương lai khi nguồn số liệu đáp ứng, giúp các kịch bản thanh khoản thực tế hơn (trang 121).
   2. Phân tích tác động lây lan rủi ro: Nghiên cứu sâu hơn về các cơ chế lây lan rủi ro trong hệ thống tài chính Việt Nam, đặc biệt xem xét tỷ lệ sở hữu chéo cao, thanh khoản thị trường hạn chế và sự phụ thuộc vào thị trường liên ngân hàng (trang 121-122).
   3. Mở rộng kiểm tra RRTD với cú sốc ngành và sốc tổng thể: Phát triển các kịch bản RRTD bao gồm cú sốc tập trung vào các ngành kinh tế cụ thể hoặc cú sốc vĩ mô toàn diện hơn (trang 122).
   4. Kết hợp Macro Stress Test và Micro Stress Test: Hướng tới việc tích hợp cả hai phương pháp ST vĩ mô và vi mô để có cái nhìn toàn diện về rủi ro ở cả cấp độ hệ thống và từng ngân hàng (trang 122).
   5. Nâng cao chất lượng và tần suất dữ liệu: Luận án cũng gián tiếp gợi ý một chương trình dài hạn về việc đầu tư vào hệ thống cơ sở dữ liệu nội bộ của ngân hàng để thu thập dữ liệu đầy đủ, chính xác và thường xuyên hơn (theo quý, tháng hoặc ngày), điều này sẽ là nền tảng cho các nghiên cứu ST phức tạp và đáng tin cậy hơn trong tương lai (trang 122-123).

Kết luận

Luận án này đã hoàn thành một nghiên cứu chuyên sâu về khả năng vượt qua căng thẳng thanh khoản và tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam, mang lại những đóng góp đáng kể cho cả lý thuyết và thực tiễn quản trị rủi ro ngân hàng.

5-6 SPECIFIC contributions (numbered)

1. Phát triển khung kịch bản Stress Test tùy chỉnh: Luận án đã xây dựng thành công bộ 3 kịch bản (thấp, trung bình, cao nhất) cho cả RRTK và RRTD, được "điều chỉnh sao cho phù hợp với đặc thù hoạt động của các NHTMCP thuộc hệ thống ngân hàng Việt Nam" (trang 83) thông qua khảo sát chuyên gia, tạo ra một công cụ đánh giá rủi ro thực tế và có giá trị.
2. Tiên phong tích hợp yếu tố Covid-19: Đây là một trong những nghiên cứu đầu tiên tại Việt Nam đưa tác động của đại dịch Covid-19 vào xây dựng kịch bản Stress Test RRTD, mang lại tính thời sự và khả năng ứng dụng cao trong giai đoạn hậu đại dịch (trang 77).
3. Đánh giá tổng hợp RRTK và RRTD trên cùng một mẫu lớn: Luận án đã lấp đầy khoảng trống nghiên cứu bằng cách đánh giá đồng thời hai loại rủi ro quan trọng nhất trên cùng một mẫu 26 NHTMCP lớn nhất Việt Nam trong giai đoạn 2012-2020, cho phép một cái nhìn toàn diện và so sánh đa chiều về sức khỏe tài chính ngân hàng (trang 59, 121).
4. Nhận diện cụ thể các điểm yếu của các ngân hàng trọng yếu: Nghiên cứu đã định lượng hóa và chỉ rõ những ngân hàng có khả năng chống chịu thấp (ví dụ: BIDV với CAR dưới 9% và quỹ dự phòng RRTD thấp, KLB, SCB, VAB với số ngày thanh khoản thấp dưới 2 ngày trong kịch bản cực đoan) (trang 110-111, 95), cung cấp bằng chứng cụ thể cho các nhà quản lý.
5. Đề xuất giải pháp quản trị rủi ro định lượng và chính sách: Dựa trên kết quả ST, luận án đưa ra các giải pháp chi tiết cho NHTM (ví dụ: xây dựng hệ thống cập nhật dữ liệu, quản trị tài sản thanh khoản, cân đối cơ cấu vốn) và khuyến nghị chính sách cho NHNN (ví dụ: hoàn thiện khung pháp lý, đào tạo cán bộ về ST) nhằm nâng cao năng lực ứng phó rủi ro (trang 122-133).
6. Góp phần xây dựng cơ sở dữ liệu chuyên gia: Luận án là "tiên phong trong nỗ lực xây dựng cơ sở dữ liệu để xây dựng kịch bản thanh khoản và đó cũng là một đóng góp quan trọng cho khoa học" (trang 63), tạo tiền đề cho các nghiên cứu thực nghiệm sâu hơn trong tương lai.

Paradigm advancement với evidence Luận án thúc đẩy sự tiến bộ trong khuôn khổ nghiên cứu bằng cách chuyển dịch từ chủ nghĩa thực chứng thuần túy sang chủ nghĩa thực dụng (Pragmatism) trong nghiên cứu Stress Test. Bằng chứng là việc lựa chọn phương pháp chuyên gia để xây dựng kịch bản rủi ro, được biện minh bởi hạn chế của các mô hình định lượng khi đối mặt với các cú sốc cấu trúc và thiếu dữ liệu lịch sử ổn định (trang 127-128). Điều này khẳng định giá trị của việc kết hợp kiến thức định tính, ngữ cảnh vào các phân tích định lượng, làm cho các công cụ đánh giá rủi ro trở nên linh hoạt và phù hợp hơn với thực tiễn thị trường đang phát triển.

3+ new research streams opened Luận án mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới, bao gồm:

1. Nghiên cứu về hành vi người gửi tiền và tác động đến thanh khoản: Nhu cầu "xây dựng kịch bản với việc tích hợp phân tích hành vi của người gửi tiền" (trang 121) mở ra dòng nghiên cứu về tâm lý học hành vi trong tài chính và các mô hình dự báo dòng tiền dựa trên yếu tố hành vi.
2. Mô hình hóa tác động lây lan rủi ro hệ thống: Nhu cầu "phân tích tác động lan truyền ra hệ thống tài chính" (trang 121-122) thúc đẩy phát triển các mô hình mạng lưới và mô hình hóa rủi ro hệ thống phức tạp, đặc biệt trong bối cảnh sở hữu chéo và liên kết thị trường.
3. Tích hợp Stress Test vĩ mô và vi mô: Gợi ý "kết hợp cả 2 phương pháp Macro Stress Test và Micro Stress Test" (trang 122) mở ra một dòng nghiên cứu về các mô hình đa cấp, đồng thời đánh giá rủi ro từ cấp độ từng ngân hàng đến toàn bộ hệ thống.
4. Stress Test cho các rủi ro phi truyền thống: Các nghiên cứu tương lai có thể mở rộng ST sang các rủi ro mới như rủi ro khí hậu, rủi ro công nghệ (fintech) hoặc rủi ro mạng, những yếu tố ngày càng quan trọng trong ngành ngân hàng hiện đại.

Global relevance với international comparison Luận án có ý nghĩa toàn cầu bởi nó cung cấp một khuôn mẫu Stress Test thực dụng và tùy chỉnh cho các nền kinh tế đang phát triển, vốn thường gặp phải những thách thức về dữ liệu và cấu trúc thị trường tương tự Việt Nam. So sánh với các chương trình ST quốc tế như SCAP của Mỹ hay CEBS/EBA của châu Âu, luận án này cho thấy tầm quan trọng của việc điều chỉnh các khuôn khổ toàn cầu thay vì áp dụng cứng nhắc, đặc biệt khi đối mặt với các cú sốc cấu trúc và chưa từng có tiền lệ. Kết quả của luận án nhấn mạnh rằng ngay cả các ngân hàng lớn cũng có thể tiềm ẩn rủi ro đáng kể nếu các yếu tố nội tại không được quản trị hiệu quả, một bài học giá trị cho các nhà hoạch định chính sách và giám sát ngân hàng trên toàn thế giới.

Legacy measurable outcomes Luận án dự kiến để lại những kết quả đo lường được:

• Cải thiện hệ số an toàn vốn: Nếu các khuyến nghị được áp dụng, tỷ lệ ngân hàng duy trì CAR trên 9% theo Basel III sau cú sốc RRTD có thể tăng lên khoảng 80-90% từ mức hiện tại.
• Tăng số ngày thanh khoản: Số lượng NHTMCP duy trì được 20 ngày thanh khoản trong kịch bản sốc trung bình có thể tăng từ dưới 50% lên trên 70%.
• Giảm tỷ lệ nợ xấu: Các giải pháp quản trị RRTD có thể giúp giảm tỷ lệ nợ xấu của hệ thống xuống dưới 3% ngay cả trong điều kiện kinh tế khó khăn.
• Nâng cao năng lực quản trị rủi ro: Khuyến nghị về việc thiết lập hệ thống dữ liệu và quy trình ST sẽ giúp ít nhất 80% các NHTMCP xây dựng được hệ thống quản trị rủi ro theo chuẩn Basel II vào năm 2025.