Các yếu tố tác động đến nguy cơ phá sản ngân hàng của các ngân hàng thương mại Việt Nam: Tiếp cận theo hệ thống xếp hạng CAMELS

  • Nguyễn Văn Thép
Từ khóa: Bayesian Model Averaging, CAMELS, ngân hàng thương mại, nguy cơ phá sản ngân hàng, Việt Nam.

Tóm tắt

Mục tiêu chính của nghiên cứu là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ phá sản (NCPS) ngân hàng của các ngân hàng thương mại (NHTM) ở Việt Nam, trong đó NCPS ngân hàng của các NHTM được xác định dựa vào hệ thống xếp hạng CAMELS với cách tiếp cận ở Việt Nam. Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm 37 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2006–2020. Tác giả sử dụng mô hình hồi quy Logit với phương pháp Bayesian Model Averaging (BMA) để lựa chọn mô hình tối ưu. Kết quả nghiên cứu cho thấy, biến tỷ lệ thu nhập phi lãi (NIIR), tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) và tốc độ tăng trưởng tài sản (AG) có mối tương quan nghịch với NCPS ngân hàng, trong khi đó biến tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản (LR) có mối tương quan thuận với NCPS ngân hàng. Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy rằng việc các ngân hàng có nhà nước sở hữu và quy mô của ngân hàng không có ảnh hưởng đến NCPS ngân hàng của các NHTM ở Việt Nam.

điểm /   đánh giá
Phát hành ngày
2023-05-30
Chuyên mục
BÀI VIẾT