Luận án: Xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam
Nghiên cứu đề xuất mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, đánh giá rủi ro và nâng cao khả năng quản lý tài chính.
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
163
Thời gian đọc
25 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Tổng quan nghiên cứu vỡ nợ ngân hàng thương mại
- Số trang:
- 163 trang
- Trường:
- Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
- Chuyên ngành:
- Kinh tế học (Toán kinh tế)
- Tác giả:
- Đặng Huy Ngân
- Năm:
- 2018
Tóm tắt nội dung luận án
I.Tổng quan nghiên cứu vỡ nợ ngân hàng thương mại
Phần này tổng quan các nghiên cứu liên quan đến nguy cơ phá sản ngân hàng và các phương pháp dự báo vỡ nợ ngân hàng. Nó đi sâu vào các khái niệm, định nghĩa về vỡ nợ ngân hàng thương mại, cùng với việc phân tích các nghiên cứu tiêu biểu trên thế giới và tại Việt Nam. Mục tiêu là xây dựng một nền tảng lý thuyết vững chắc cho mô hình cảnh báo sớm. Các nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều mô hình dự báo tài chính khác nhau để đánh giá rủi ro tín dụng và các vấn đề tài chính tiềm ẩn. Sự hiểu biết về các hệ thống cảnh báo sớm (EWS) hiện có là cần thiết. Nghiên cứu cũng tập trung vào các tiêu chí được sử dụng để xác định nguy cơ vỡ nợ cao. Việc phân tích các nhân tố và biến số trong các nghiên cứu trước đây giúp định hình khung phân tích cho luận án. Từ đó, một mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ phù hợp với bối cảnh NHTMCP Việt Nam được đề xuất, hỗ trợ quản trị rủi ro ngân hàng hiệu quả.
1.1. Định nghĩa tiêu chí nhận diện nguy cơ vỡ nợ
Khái niệm vỡ nợ ngân hàng được định nghĩa rõ ràng. Vỡ nợ không chỉ giới hạn ở việc phá sản chính thức. Nó bao gồm các tình huống ngân hàng không thể thực hiện nghĩa vụ tài chính, yêu cầu sự can thiệp của cơ quan quản lý. Các tiêu chí nguy cơ phá sản ngân hàng đa dạng trong các nghiên cứu. Một số xem xét thua lỗ kéo dài, tỷ lệ nợ xấu (NPL) cao, hoặc bị đặt vào diện kiểm soát đặc biệt là dấu hiệu của nguy cơ vỡ nợ. Việc xác định ngưỡng cảnh báo sớm rất quan trọng. Các chỉ số tài chính ngân hàng như tỷ lệ an toàn vốn, khả năng thanh khoản ngân hàng, và chất lượng tài sản thường được sử dụng. Hệ thống cảnh báo sớm (EWS) cần tích hợp các tiêu chí này một cách linh hoạt. Mục tiêu là phát hiện sớm các dấu hiệu suy yếu, trước khi ngân hàng rơi vào tình trạng không thể phục hồi. Hiểu rõ các định nghĩa và tiêu chí này là nền tảng để xây dựng một mô hình cảnh báo sớm đáng tin cậy. Nó giúp nhận diện rủi ro tiềm ẩn, từ đó có biện pháp khắc phục kịp thời, giảm thiểu thiệt hại cho hệ thống tài chính.
1.2. Các mô hình dự báo tài chính và yếu tố tác động
Nhiều mô hình dự báo tài chính đã được phát triển để đánh giá nguy cơ vỡ nợ ngân hàng. Các mô hình điển hình bao gồm hồi quy Logit, mô hình phân biệt (Discriminant Analysis), và các phương pháp học máy như mạng nơ-ron. Mô hình CAMELS là một công cụ phổ biến để đánh giá sức khỏe ngân hàng dựa trên các tiêu chí về vốn, chất lượng tài sản, quản lý, thu nhập, thanh khoản ngân hàng và độ nhạy cảm với rủi ro thị trường. Các yếu tố tác động đến nguy cơ vỡ nợ bao gồm cả yếu tố vĩ mô và vi mô. Yếu tố vĩ mô liên quan đến tình hình kinh tế chung: tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất. Yếu tố vi mô tập trung vào hoạt động nội tại của ngân hàng: rủi ro tín dụng, tỷ lệ nợ xấu (NPL), hiệu quả quản trị rủi ro ngân hàng, cơ cấu vốn, và lợi nhuận. Việc lựa chọn các biến số phù hợp là then chốt để xây dựng một mô hình cảnh báo sớm chính xác. Các mô hình này giúp lượng hóa các mối quan hệ giữa các biến số tài chính và khả năng vỡ nợ, hỗ trợ dự báo vỡ nợ ngân hàng một cách khoa học.
II.Thực trạng nguy cơ vỡ nợ NHTMCP Việt Nam
Phần này đánh giá thực trạng hoạt động và nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2009-2015. Bối cảnh kinh tế vĩ mô và các chính sách tiền tệ ảnh hưởng lớn đến ngành ngân hàng. Nghiên cứu phân tích cơ cấu sở hữu, quy mô hoạt động, và mức độ an toàn vốn của các ngân hàng. Các chỉ số tài chính ngân hàng quan trọng như khả năng sinh lời, hiệu quả quản lý tài sản, tăng trưởng huy động, và tín dụng được xem xét kỹ lưỡng. Đặc biệt, chất lượng tài sản và tỷ lệ nợ xấu (NPL) được nhấn mạnh như những yếu tố then chốt. Thanh khoản ngân hàng cũng là một chỉ tiêu quan trọng đánh giá sức khỏe tài chính. Thông qua việc phân tích dữ liệu thực tế, nghiên cứu nhận diện các dấu hiệu nguy cơ phá sản ngân hàng đối với một số NHTMCP điển hình. Thực trạng này cung cấp cơ sở dữ liệu và cái nhìn thực tiễn cho việc xây dựng mô hình cảnh báo sớm và cải thiện quản trị rủi ro ngân hàng trong tương lai.
2.1. Phân tích hoạt động ngành ngân hàng 2009 2015
Giai đoạn 2009-2015 chứng kiến nhiều biến động trong hoạt động của ngành ngân hàng Việt Nam. Các chính sách tiền tệ và tình hình kinh tế vĩ mô có tác động trực tiếp đến sự phát triển của các NHTMCP. Nghiên cứu khảo sát cơ cấu sở hữu, quy mô và phạm vi hoạt động của các ngân hàng. Mức độ an toàn vốn và quy mô tổng tài sản được phân tích để đánh giá khả năng chịu đựng rủi ro. Biến động của lãi suất, lạm phát ảnh hưởng đến chi phí vốn và khả năng sinh lời. Việc quản lý hiệu quả tài sản và nợ là yếu tố quyết định sự ổn định. Các ngân hàng phải đối mặt với áp lực duy trì tăng trưởng tín dụng và huy động vốn. Thanh khoản ngân hàng trở thành mối quan tâm hàng đầu, đặc biệt trong các giai đoạn kinh tế khó khăn. Phân tích này cung cấp cái nhìn tổng quan về môi trường hoạt động và những thách thức mà các NHTMCP phải đối mặt, là nền tảng cho việc nhận diện nguy cơ vỡ nợ.
2.2. Đánh giá chỉ số tài chính và rủi ro tín dụng
Đánh giá các chỉ số tài chính ngân hàng là trọng tâm để nhận diện nguy cơ vỡ nợ. Các chỉ số về khả năng sinh lời (ROA, ROE), hiệu quả quản lý tài sản, và khả năng thanh khoản ngân hàng được phân tích chi tiết. Tăng trưởng huy động và tín dụng cũng phản ánh sức khỏe của ngân hàng. Một trong những thách thức lớn nhất là chất lượng tài sản, đặc biệt là tỷ lệ nợ xấu (NPL). Nợ xấu cao là một dấu hiệu rõ ràng của rủi ro tín dụng và có thể dẫn đến nguy cơ phá sản ngân hàng. Nghiên cứu xem xét mức độ thâm hụt và các chỉ số cảnh báo khác. Các NHTMCP điển hình trong giai đoạn 2009-2015 được phân tích sâu, làm nổi bật các dấu hiệu suy yếu tài chính. Việc thiếu sót trong quản trị rủi ro ngân hàng cũng góp phần vào sự gia tăng của nguy cơ vỡ nợ. Phân tích này cung cấp các dữ liệu quan trọng cho việc xây dựng mô hình cảnh báo sớm và dự báo vỡ nợ ngân hàng chính xác hơn.
III.Xây dựng mô hình cảnh báo vỡ nợ hiệu quả
Phần này trình bày quá trình xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho các NHTMCP Việt Nam. Thiết kế nghiên cứu được mô tả chi tiết, từ việc xác định các NHTMCP có nguy cơ vỡ nợ đến việc xây dựng hệ thống các chỉ tiêu tác động. Nghiên cứu sử dụng phân tích thống kê để lựa chọn các biến số quan trọng. Mục tiêu là phát triển một hệ thống cảnh báo sớm (EWS) mạnh mẽ, có khả năng dự báo vỡ nợ ngân hàng một cách chính xác. Các mô hình dự báo tài chính tiên tiến như mô hình Logit với dữ liệu mảng, mô hình mạng nơ-ron, và mô hình cây quyết định được áp dụng. Mỗi mô hình có ưu điểm riêng trong việc xử lý dữ liệu và nhận diện các mối quan hệ phức tạp giữa các chỉ số tài chính ngân hàng và nguy cơ phá sản ngân hàng. Việc kiểm định và so sánh hiệu quả của các mô hình này là rất quan trọng để đảm bảo tính ứng dụng thực tiễn của mô hình cảnh báo sớm được xây dựng.
3.1. Phương pháp luận và xác định yếu tố nguy cơ
Quá trình xây dựng mô hình cảnh báo sớm bắt đầu bằng thiết kế nghiên cứu chi tiết. Việc xác định rõ nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt Nam là bước đầu tiên. Điều này dựa trên các tiêu chí và định nghĩa đã được thảo luận ở các chương trước. Hệ thống các chỉ tiêu tác động đến nguy cơ vỡ nợ được xây dựng một cách khoa học. Các chỉ tiêu này bao gồm chỉ số tài chính ngân hàng (như tỷ lệ an toàn vốn, ROA, ROE, thanh khoản ngân hàng), rủi ro tín dụng (tỷ lệ nợ xấu (NPL)), và các yếu tố vĩ mô. Phân tích thống kê sơ bộ được thực hiện để đánh giá mối quan hệ giữa các chỉ tiêu này và khả năng vỡ nợ. Việc lựa chọn các biến độc lập có ý nghĩa thống kê là rất quan trọng để đảm bảo độ tin cậy của mô hình dự báo tài chính. Phương pháp luận này cung cấp khung khổ để xác định và lượng hóa các yếu tố nguy cơ, đóng góp vào hiệu quả của hệ thống cảnh báo sớm (EWS).
3.2. Phát triển các mô hình dự báo vỡ nợ ngân hàng
Nghiên cứu áp dụng nhiều mô hình dự báo tài chính để xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ. Mô hình Logit dữ liệu mảng được sử dụng để phân tích dữ liệu theo thời gian và các ngân hàng khác nhau, giúp nắm bắt các biến động chung và riêng. Mô hình mạng nơ-ron, một phương pháp học máy, có khả năng xử lý các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp giữa các chỉ số tài chính ngân hàng và nguy cơ phá sản ngân hàng. Mô hình này học hỏi từ dữ liệu lịch sử để cải thiện khả năng dự báo vỡ nợ ngân hàng. Mô hình cây quyết định cũng được triển khai, cung cấp một cách tiếp cận dễ hiểu và trực quan để phân loại các ngân hàng theo mức độ rủi ro. Sự kết hợp và so sánh các mô hình này giúp xác định phương pháp hiệu quả nhất cho hệ thống cảnh báo sớm (EWS) tại Việt Nam. Việc tối ưu hóa các mô hình đảm bảo tính chính xác và khả năng ứng dụng thực tiễn trong quản trị rủi ro ngân hàng.
IV.Ứng dụng mô hình dự báo vỡ nợ kiến nghị chính sách
Phần cuối cùng này trình bày các kết quả đạt được từ mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ đã xây dựng. Nghiên cứu phân loại các NHTMCP Việt Nam dựa trên nguy cơ phá sản ngân hàng của họ. Các kết quả này cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình hình sức khỏe tài chính của hệ thống ngân hàng. Dựa trên những phát hiện, các kiến nghị và hàm ý chính sách cụ thể được đề xuất. Mục tiêu là tăng cường quản trị rủi ro ngân hàng và ổn định hệ thống tài chính quốc gia. Mô hình dự báo vỡ nợ ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách và cơ quan quản lý. Hệ thống cảnh báo sớm (EWS) giúp phát hiện sớm các dấu hiệu khủng hoảng, cho phép phản ứng kịp thời. Các kiến nghị tập trung vào việc cải thiện khuôn khổ pháp lý, tăng cường giám sát, và nâng cao năng lực nội tại của các ngân hàng trong việc đối phó với rủi ro tín dụng và các vấn đề thanh khoản ngân hàng.
4.1. Kết quả xây dựng hệ thống cảnh báo sớm
Nghiên cứu đã xây dựng thành công một mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ hiệu quả cho các NHTMCP Việt Nam. Các kết quả cho thấy mô hình có khả năng phân loại chính xác các ngân hàng theo mức độ nguy cơ phá sản ngân hàng. Nó giúp nhận diện sớm các tổ chức tín dụng có dấu hiệu suy yếu tài chính. Phân loại này dựa trên các chỉ số tài chính ngân hàng và các biến số kinh tế vĩ mô đã được lựa chọn. Mô hình cảnh báo sớm cung cấp một công cụ hữu ích cho các nhà quản trị rủi ro ngân hàng và cơ quan giám sát. Khả năng dự báo vỡ nợ ngân hàng của mô hình được đánh giá cao, đóng góp vào việc chủ động phòng ngừa khủng hoảng. Kết quả này khẳng định tính khả thi và cần thiết của việc áp dụng hệ thống cảnh báo sớm (EWS) trong bối cảnh thực tiễn của Việt Nam, giúp duy trì sự ổn định của hệ thống tài chính.
4.2. Đề xuất chính sách tăng cường quản trị rủi ro
Từ kết quả của mô hình dự báo vỡ nợ ngân hàng, nhiều kiến nghị chính sách quan trọng được đưa ra. Các đề xuất nhằm tăng cường quản trị rủi ro ngân hàng tại các NHTMCP Việt Nam. Cần có các biện pháp nâng cao chất lượng tài sản, giảm thiểu nợ xấu (NPL). Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước cần tăng cường khung pháp lý và cơ chế giám sát. Điều này bao gồm việc nâng cao yêu cầu về an toàn vốn và thanh khoản ngân hàng. Các ngân hàng nên xây dựng hệ thống cảnh báo sớm (EWS) nội bộ mạnh mẽ hơn. Việc thường xuyên đánh giá các chỉ số tài chính ngân hàng và rủi ro tín dụng là cần thiết. Khuyến nghị cũng tập trung vào việc cải thiện năng lực phân tích mô hình dự báo tài chính và đào tạo nhân sự. Những chính sách này sẽ giúp giảm thiểu nguy cơ phá sản ngân hàng, đảm bảo sự phát triển bền vững của hệ thống tài chính quốc gia. Tăng cường minh bạch và trách nhiệm giải trình cũng là yếu tố then chốt.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (163 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ------- ------ ĐẶNG HUY NGÂN XÂY DỰNG MÔ HÌNH CẢNH BÁO NGUY CƠ VỠ NỢ ĐỐI VỚI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM Chuyên ngành: Kinh tế học (Toán kinh tế) Mã số: 62.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: GS. NGUYỄN QUANG DONG HÀ NỘI - 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này do tôi thực hiện và không vi phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật. Hà Nội, ngày tháng năm 2018 Tác giả luận án Đặng Huy Ngân MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT BẢNG TÊN VIẾT TẮT CỦA MỘT SỐ NGÂN HÀNG DANH MỤC BẢNG BIỂU, BIỂU ĐỒ, HÌNH MỞ ĐẦU.
1 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ VỠ NỢ NGÂN HÀNG. Khái niệm vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng thương mại. Tổng quan các nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng trên thế giới. Tổng quan các mô hình và các nghiên cứu vỡ nợ tiêu biểu.
Tổng quan các tiêu chí được coi là vỡ nợ hoặc nguy cơ vỡ nợ cao trong các nghiên cứu trước. Các nhân tố, biến số trong các nghiên cứu vỡ nợ. Các nghiên cứu về dự báo vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng ở Việt Nam. 25 Kết luận chương 1.
31 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VỠ NỢ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI. Tiêu chí xác định nguy cơ vỡ nợ. Các nhân tố ảnh hưởng tới nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng thương mại. Các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng.
Các nhân tố vi mô ảnh hưởng tới nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng thương mại. Cơ sở lý thuyết một số mô hình áp dụng trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ 48 2. Mô hình Logit, mô hình Logit với số liệu mảng. Cây quyết định.
Phương pháp bao dữ liệu (DEA) đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTMCP57 2. Khung nghiên cứu của luận án. 58 Kết luận chương 2. 60 CHƯƠNG 3 THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG, NGUY CƠ VỠ NỢ CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2009-201561 3.
Tình hình kinh tế vĩ mô giai đoạn 2009-2015. Một số chính sách tiền tệ giai đoạn 2009-2015. Hoạt động ngành ngân hàng. Cơ cấu sở hữu, quy mô và phạm vi hoạt động của các ngân hàng.
Mức độ an toàn vốn và quy mô tổng tài sản của các NHTMCP. Khả năng sinh lời, hiệu quả quản lý tài sản. Tăng trưởng huy động và tín dụng, khả năng thanh khoản. Chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt.
Nguy cơ vỡ nợ của một số NHTMCP điển hình trong giai đoạn 2009-2015 82 Kết luận chương 3. 87 CHƯƠNG 4 XÂY DỰNG MÔ HÌNH CẢNH BÁO NGUY CƠ VỠ NỢ CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM. Thiết kế nghiên cứu. Xác định nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt Nam.
Hệ thống các chỉ tiêu tác động tới nguy cơ vỡ nợ. Phân tích thống kê. Mô hình Logit dữ liệu mảng. Mô hình mạng nơron.
Mô hình cây quyết định. 109 Kết luận chương 4. 114 CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH. Các kết quả đạt được.
Phân loại các ngân hàng thương mại cổ phần. Một số kiến nghị và hàm ý chính sách. 120 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO. 127 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ.
129 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO. 137 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Tên viết tắt Tên tiếng Việt ANN Mạng nơron BCTC Báo cáo tài chính CAMELS Mô hình CAMELS CIC Trung tâm Thông tin tín dụng Ngân hàng Nhà nước CPI Chỉ số giá tiêu dùng DA Phân tích phân biệt DT Cây quyết định DEA Phân tích đường bao dữ liệu (Data envelopment analysis) FE Tác động cố định IMF Quỹ tiền tệ quốc tế LA Hồi quy Logistic Cục Quản lý các tổ hợp tín dụng quốc gia Mỹ (National Credit NCUA Union Administration) NH Ngân hàng NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại NHTMCP Ngân hàng thương mại cổ phần NPL Tỷ lệ nợ xấu NSNN Ngân sách Nhà nước PA Hồi quy Probit RE Tác động ngẫu nhiên ROA Thu nhập ròng/ Tổng tài sản ROE Thu nhập ròng/ Vốn chủ sở hữu STATA Phần mềm thống kê Stata TA Tổng tài sản TCTD Tổ chức tín dụng TR Mô hình phân tích đặc điểm VCSH Vốn chủ sở hữu VNĐ Việt Nam đồng VTC Vốn tự có VAMC Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam XHTD Xếp hạng tín dụng BẢNG TÊN VIẾT TẮT CỦA MỘT SỐ NGÂN HÀNG BIDV Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển GP bank Ngân hàng thương mại cổ phần dầu khí Việt Nam MHB Ngân hàng phát triển nhà đồng bằng sông Cửu Long Oceanbank Ngân hàng thương mại cổ phần Đại Dương SCB Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn SCB Vietcombank Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam Vietinbank Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam Westernbank Ngân hàng thương mại cổ phần Phương Tây DANH MỤC BẢNG BIỂU, BIỂU ĐỒ, HÌNH Bảng biểu: Bảng 1.1: Một số cuộc khủng hoảng ngân hàng điển hình.2: Điểm phân biệt của các biến dự báo trong mô hình Beaver .3: Các biến số dự báo trong mô hình của Ohlson (1980) .4: Tóm tắt một số nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ, vỡ nợ NH trên thế giới.5: Một số định nghĩa sử dụng trong các nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ .6: Bảng tổng hợp một số biến sử dụng trong cảnh báo vỡ nợ .7: Các nhân tố tác động tới nợ xấu .8: Một số nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng ở Việt Nam .1: Các chỉ tiêu trong mô hình CAMEL .1: Hoạt động xuất nhập khẩu hàng hóa (triệu USD) .2: Thu chi và cân đối ngân sách nhà nước (tỷ đồng và %).3: Diễn biến các mức lãi suất điều hành của NHNN giai đoạn 2010-2015 .4: Diễn biến biên độ giao dịch tỷ giá VND/USD .5: Nghiệp vụ thị trường mở giai đoạn 2011-2015.6: Số lượng các ngân hàng thương mại giai đoạn 2009-2015 .7: Quy định về mức vốn pháp định của các ngân hàng .8: Các chỉ tiêu an toàn vốn .9: So sánh tỷ lệ an toàn vốn của các NH Việt Nam và NH một số quốc gia trong khu vực.10: VCSH, TA của một số định chế tài chính lớn trong khu vực Asean năm 2014 .11: Chỉ tiêu ROA, ROE của một số định chế tài chính lớn trong khu vực Asean năm 2012- 2014 .12: Các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời, hiệu quả quản lý.13: Các chỉ tiêu đo lường khả năng thanh khoản .14: Các chỉ tiêu đo lường chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt .15: Tỷ lệ nợ xấu các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 -2015 .16: Tỷ lệ nợ xấu của một số nước trong khu vực.17: Một số ngân hàng yếu kém điển hình .1: Số lượng các ngân hàng trong nghiên cứu.2: Các biến đầu vào /đầu ra lựa chọn .3: Thống kê mô tả của các biến đầu vào/đầu ra mô hình DEA .4: Kết quả ước lượng hiệu quả kĩ thuật (TE) của các NHTMCP giai đoạn 2010-2015 .5: Tiêu chí phân nhóm hiệu quả (HQ) các NHTMCP giai đoạn 2010-2014 .6: Các biến vĩ mô trong nghiên cứu .7: Danh mục các biến dự báo trong luận án .8: Thống kê mô tả các biến vĩ mô trong nghiên cứu .9: Các biến nghiên cứu và hệ số tương quan với biến phụ thuộc .10: Thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu .11: Hệ số tương quan giữa các biến độc lập nhóm 1, nhóm 3 .12: Kết quả kiểm định Hausman .13: Kết quả hồi quy .14: Mã code của chương trình.15: Hệ số chặn của các ngân hàng .16: Hiệu suất phân loại của mô hình LA .17: Phân tích một số quan sát.18: Các thông số của mạng nơ ron .19: Hiệu suất của mạng nơron.20: Hiệu suất phân loại của mô hình ANN .22: Kết quả của cây quyết định .23: Các biến xây dựng cây quyết định .24: Hiệu suất mô hình cây quyết định .1: Tác động biên của các biến đến xác suất vỡ nợ p .2: Tổng hợp các quan sát có kết quả dự báo khác nhau trong các mô hình .3: Hiệu suất của ba mô hình ở mẫu 114 quan sát.4: Hiệu suất các mô hình.5: Xác suất vỡ nợ và các mức XHTD của KMV .6: Tiêu chuẩn xếp loại các NHTMCP .7: Bảng so sánh kết quả xếp loại .1: Tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2009-2015 (%) .2: Tỷ lệ lạm phát thời kỳ 2009-2015 .3: Tăng trưởng GDP, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu .4: Các tỷ lệ nhóm an toàn vốn.5: Các chỉ tiêu nhóm khả năng sinh lời .6: Tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2010-2014 .7: Các chỉ tiêu nhóm khả năng thanh khoản .8: Các chỉ tiêu chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt .9: Tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010-2015 .1: Số lượng ngân hàng có/không có nguy cơ vỡ nợ cao .1: Các mô hình chủ yếu trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ.1: Nơron nhân tạo .2: Sơ đồ cây quyết định dạng đơn giản .3: Đường bao dữ liệu (DEA) .4: Khung nghiên cứu .3: Mạng nơ ron với 10 nút ẩn .4: Cây quyết định. Tính cấp thiết của đề tài Hệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng đối với nền kinh tế, nó được coi là “hệ thống huyết mạch” của cả nền kinh tế. Tuy nhiên hoạt động ngân hàng cũng luôn chứa đựng nhiều rủi ro, rủi ro là một yếu tố không thể tách rời quá trình hoạt động của các ngân hàng thương mại trên thị trường.
Rủi ro vỡ nợ ngân hàng có thể gây ra những tổn thất to lớn cho nền kinh tế hơn bất cứ rủi ro của các loại hình doanh nghiệp nào khác và chi phí cho việc khắc phục hậu quả là rất lớn. Cảnh báo sớm rủi ro vỡ nợ sẽ góp phần quan trọng ngăn chặn nguy cơ đổ vỡ của các ngân hàng, giảm thiểu tổn thất cho người gửi tiền, cho ngân hàng, cho các tổ chức bảo hiểm tiền gửi và nền kinh tế. Khi một ngân hàng yếu kém bị vỡ nợ nó có thể sẽ tạo ra sự đổ vỡ dây truyền trong hệ thống và ảnh hưởng nghiêm trọng đến sự phát triển lành mạnh, bền vững của hệ thống ngân hàng. Do đó việc phát hiện sớm các ngân hàng gặp khó khăn, có nguy cơ vỡ nợ cao cũng có ý nghĩa đặc biệt quan trọng đối với những cơ quan quản lý trong việc ngăn chặn khủng hoảng hệ thống ngân hàng, giữ vững sự ổn định của thị trường tài chính, ổn định kinh tế vĩ mô.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Đặng Huy Ngân (2018). Mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ NHTMCP Việt Nam [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/mo-hinh-canh-bao-nguy-co-vo-no-ngan-hang-thuong-mai-co-phan-viet-nam
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ NHTMCP Việt Nam" nghiên cứu về vấn đề gì?
Nghiên cứu đề xuất mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, đánh giá rủi ro và nâng cao khả năng quản lý tài chính.
Luận án "Mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ NHTMCP Việt Nam" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân. Năm bảo vệ: 2018.
Luận án "Mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ NHTMCP Việt Nam" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ NHTMCP Việt Nam" thuộc chuyên ngành Kinh tế học (Toán kinh tế). Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ NHTMCP Việt Nam" có bao nhiêu trang?
Luận án "Mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ NHTMCP Việt Nam" có 163 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ NHTMCP Việt Nam" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.