Nghiên cứu sinh Đặng Huy Ngân bảo vệ luận án tiến sĩ
NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
Đề tài luận án: 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)
Nghiên cứu sinh: Đặng Huy Ngân
Người hướng dẫn: GS.TS. Nguyễn Quang Dong
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
Những đóng góp mới về mặt học thuật, lý luận
+ Các nghiên cứu trước về vỡ nợ doanh nghiệp, vỡ nợ ngân hàng ở Việt Nam mới được nghiên cứu trong 1 năm chưa được xem xét trong một thời kỳ, tác giả luận án đã thực nghiệm xây dựng mô hình Logit với dữ liệu mảng để cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2010-2015. Tác giả đã xây dựng, lựa chọn 39 chỉ số đưa vào nghiên cứu sâu cảnh báo nguy cơ vỡ nợ NHTMCP. Luận án đã chỉ ra các chỉ tiêu điển hình có ảnh hưởng tới nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP. Các chỉ tiêu gồm: Nợ quá hạn /Tổng nợ phải trả; Lãi cận biên; các khoản cho vay thuần/ tiền gửi của khách hàng. Hơn thế nữa, khác với các nghiên cứu trước ở Việt Nam, tác giả đã minh chứng sự ảnh hưởng ngược chiều, lượng hóa mức độ ảnh hưởng của biến RGDP, biến đại diện cho các yếu tố vĩ mô, tới nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP. Nghiên cứu cũng cho thấy mô hình mạng nơ ron, cây quyết định- hai mô hình thuộc nhánh mô hình sử dụng kỹ thuật thông minh làm tăng hiệu suất phân nhóm, rất hữu ích trong các trường hợp cần thêm thông tin để phân nhóm. Luận án lượng hóa được mức độ khác biệt, tính đặc thù của từng ngân hàng ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ. Đồng thời xác định 4 ngân hàng tiềm ẩn nguy cơ vỡ nợ cao cần xem xét toàn diện.
+ Mô hình Logit với dữ liệu mảng, mô hình mạng nơron, cây quyết định đã được sử dụng trong các nghiên cứu vỡ nợ trên phạm vi thế giới, tuy nhiên việc vận dụng trong nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng tại Việt Nam là một điều mới.
Những đề xuất mới rút ra từ kết quả nghiên cứu
+ Tác giả đề xuất sử dụng mô hình Logit với dữ liệu mảng để cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho các NHTMCP Việt Nam. Trên cơ sở các kết quả của mô hình đã xây dựng, luận án đưa ra một số kiến nghị về mặt chính sách đối với ngân hàng, các cơ quan quản lý để giảm thiểu rủi ro vỡ nợ cho các ngân hàng thương mại, cụ thể: Các ngân hàng cần xem xét cải thiện các nhân tố sau để giảm nguy cơ vỡ nợ: nợ quá hạn/ tổng nợ phải trả; lãi cận biên; các khoản cho vay thuần/tiền gửi của khách hàng. Khi điều kiện kinh tế vĩ mô thể hiện qua tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc dân bị suy giảm thì Chính phủ, các cơ quan quản lý cần chú ý hơn đến sự an toàn của hệ thống ngân hàng vì các ngân hàng sẽ bị tăng nguy cơ vỡ nợ từ sự suy giảm của nền kinh tế. Nghiên cứu cũng đề xuất quy trình cảnh báo vỡ nợ các ngân hàng.
+ Tác giả đề xuất xem xét toàn diện các mặt hoạt động của bốn ngân hàng mà theo kết quả tính toán của nghiên cứu hàm chứa rủi ro cao để từ đó tìm ra các giải pháp cụ thể giúp giảm nguy cơ vỡ nợ.
-----------
NEW FINDINGS OF THE THESIS
Topic: Developing a default warning model for commercial joint stock banks in Vietnam
Major: Economics (Mathematical economics)
Postgraduate student: Dang Huy Ngan
Instructor: Prof. Dr. Nguyen Quang Dong
Training Facility: National Economic University
New contributions in academic and theoretical aspects
+ Previous researches on bankruptcy of businesses and banks in Vietnam were conducted for merely one year without examining data series during a period of time. The author has experimented building the Logistic model with array data for warning of default for joint stock commercial banks in Vietnam during the period 2010 – 2015. An in-depth study has been carried out in examination of 39 selected indicators to predict probability of default for joint stock commercial banks. The thesis has pointed out typical indicators affecting the probability of default of joint stock commercial banks including: Overdue debt/ Debt payable; Marginal profit; Net loan/ Total deposit. Moreover, the research stands apart from previous works by proving the existence of a negative effect and quantifying the effect of RGDP variable, which represents the macroeconomic elements, on the a negative effect of joint stock commercial banks. Additionally, the research has shown the neural network and decision tree, which are two branch models in the intelligence modeling technique to improve the performance of classification, especially when further information is required. The thesis has quantified the differences and the characteristics of different banks affecting their probability of default. Thus, 4 banks are identified with latent risk of default being high and requiring thorough examination.
+ The Logistic model with array data, neural network, and decision tree has been used in studies about default internationally. However, their application in studies about default, especially for banks, in Vietnam is new.
New proposals based on research results
+ The author proposes to use the Logistic model with array data to warn about default probability for joint stock commercial banks in Vietnam. With results from the established model, the thesis proposes several policies for banks and authorized organizations to minimize the bankruptcy risks for joint stock commercial banks including: The banks need to review and improve the following indicators to reduce default risks: overdue debt / debt payable; marginal profit; net loan / total deposit. As the macroeconomic conditions are represented in the decreasing growth of gross domestic product, the Governments and authorized organizations must pay closer attention to the safety of banking system because the banks’ risk of default will increase due to the regression of the economy. The research also proposes the default warning procedure for banks.
+ The author proposes thorough examinination of operations of 4 banks which calculation showed high latent risk of default to figure out specific solutions in order to lower the default probability.
