Phân tích tác động của các cú sốc tới giá trị của các ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam: Trường hợp điển hình giai đoạn COVID-19

Phan Ngọc Thùy Như

Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh

Email: nhu.pnt@ou.edu.vn

Dương Đức Thắng

Học viện Tài chính

Tóm tắt

Nghiên cứu này phân tích tác động của các cú sốc tới giá trị của các ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam, nghiên cứu trường hợp cụ thể giai đoạn COVID-19. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng cân bằng với 136 quan sát của 17 ngân hàng thương mại niêm yết liên tục trong 8 năm (2017-2024). Biến đại diện các cú sốc (COVID) được xây dựng cho giai đoạn 2020-2022 nhằm phản ánh thời kỳ chịu ảnh hưởng trực tiếp và kéo dài của đại dịch tại Việt Nam. Trên cơ sở so sánh 2 mô hình FGLS, gồm mô hình không có biến COVID và mô hình có biến COVID, kết quả cho thấy, biến COVID có quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê với giá trị ngân hàng được đo lường bằng giá trị tổng thể doanh nghiệp. Ngoài ra, chi phí lãi và tỷ trọng thu nhập lãi có tác động âm đến giá trị tổng thể doanh nghiệp, trong khi tỷ lệ cho vay so với tiền gửi có tác động dương. Khi đưa biến COVID vào mô hình, tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng GDP chuyển từ không có ý nghĩa thống kê sang có tác động âm đến giá trị tổng thể doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy, việc xem xét yếu tố COVID-19 trong phân tích giá trị ngân hàng là cần thiết, đồng thời gợi mở hàm ý về kiểm soát chi phí vốn, đa dạng hóa nguồn thu, quản trị tăng trưởng tín dụng thận trọng và nâng cao khả năng chống chịu trước các cú sốc vĩ mô.

Từ khóa: COVID-19, giá trị ngân hàng, giá trị tổng thể, ngân hàng thương mại niêm yết

Abstract

This study examines the impact of shocks on the value of listed commercial banks in Viet Nam, with a particular focus on the COVID-19 period. The analysis employs a balanced panel dataset comprising 136 observations from 17 commercial banks continuously listed over the period 2017-2024. A COVID-19 dummy variable is constructed for 2020-2022 to capture the direct and prolonged effects of the pandemic in Viet Nam. By comparing two feasible generalized least squares (FGLS) models, with and without the COVID-19 variable, the results indicate that the COVID-19 shock has a statistically significant negative impact on bank value, measured by enterprise value. In addition, interest expenses and the share of interest income negatively affect enterprise value, whereas the loan-to-deposit ratio positively affects enterprise value. When the COVID-19 variable is incorporated into the model, credit growth and GDP growth become significantly negative determinants of enterprise value. These findings highlight the importance of accounting for the COVID-19 shock in bank valuation analyses and provide policy implications for controlling funding costs, diversifying income sources, adopting prudent credit growth strategies, and strengthening resilience against future macroeconomic shocks.

Keywords: COVID-19, bank value, enterprise value, listed commercial banks

GIỚI THIỆU

Đại dịch COVID-19 là một cú sốc bất thường đối với nền kinh tế toàn cầu, tác động mạnh đến hoạt động sản xuất - kinh doanh, thị trường tài chính và hệ thống ngân hàng. Đối với các ngân hàng thương mại (NHTM) niêm yết, cú sốc này không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng tài sản, tăng trưởng tín dụng, chi phí vốn và khả năng sinh lời mà còn tác động đến giá trị của các ngân hàng trên thị trường chứng khoán. Vì vậy, việc xem xét giá trị của các NHTM niêm yết trong giai đoạn COVID-19 là cần thiết nhằm nhận diện phản ứng của thị trường trước cú sốc bất thường trong nền kinh tế. Nghiên cứu xem giai đoạn 2020-2022 là giai đoạn Việt Nam chịu ảnh hưởng trực tiếp và kéo dài của cú sốc COVID-19, nhằm nhận diện sự khác biệt về giá trị ngân hàng trong giai đoạn đại dịch so với các năm còn lại.

Hoạt động của NHTM đặc thù có mức đòn bẩy tài chính cao, chi phí huy động vốn lớn, thu nhập từ hoạt động tín dụng chiếm tỷ trọng đáng kể và chịu sự điều tiết chặt chẽ của chính sách tiền tệ. Vì vậy, giá trị ngân hàng rất nhạy cảm trước các cú sốc vĩ mô, đặc biệt là những cú sốc làm thay đổi khả năng trả nợ của khách hàng, chi phí huy động vốn, thanh khoản và kỳ vọng của thị trường. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã xem xét mối quan hệ giữa các nhân tố nội tại, vĩ mô và giá trị của ngân hàng. Tuy nhiên, đối với các NHTM niêm yết tại Việt Nam, vai trò riêng của giai đoạn COVID-19 trong mô hình thực nghiệm vẫn cần được làm rõ hơn.

Do đó, nghiên cứu này tập trung phân tích mối quan hệ giữa đại dịch COVID-19 và giá trị của các NHTM niêm yết tại Việt Nam thông qua việc so sánh 2 mô hình hồi quy: mô hình không có biến COVID và mô hình có biến COVID. Qua đó, nghiên cứu bổ sung bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa giai đoạn COVID-19 và giá trị ngân hàng, đồng thời kiểm chứng liệu việc đưa biến giả COVID vào mô hình có làm thay đổi kết quả nghiên cứu về tác động của các nhân tố đến giá trị ngân hàng hay không.

CỞ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Giá trị ngân hàng là biểu hiện cụ thể của giá trị doanh nghiệp (GTDN) trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, phản ánh năng lực tạo ra giá trị, hiệu quả hoạt động và kỳ vọng của thị trường đối với triển vọng phát triển của ngân hàng. Trong tài chính doanh nghiệp, GTDN có thể được tiếp cận theo nhiều phương pháp, trong đó có phương pháp tiếp cận từ góc độ thị trường. Theo Koller và cộng sự (2025), GTDN phản ánh giá trị của toàn bộ hoạt động kinh doanh, trong khi giá trị vốn chủ sở hữu (CSH) chỉ phản ánh phần giá trị thuộc về cổ đông. Damodaran (2012) cho rằng, giá trị tổng thể doanh nghiệp (EV) là thước đo quan trọng để đánh giá năng lực tạo dòng tiền của doanh nghiệp, ít bị giới hạn bởi cấu trúc tài chính. Tương tự, Ross và cộng sự (2022) cho rằng, giá trị tổng thể bao gồm giá trị thị trường của vốn cổ phần cộng với giá trị các khoản nợ, qua đó phản ánh chi phí kinh tế để mua toàn bộ doanh nghiệp.

Về nền tảng lý thuyết, mối quan hệ giữa giai đoạn COVID-19 và giá trị ngân hàng có thể được lý giải thông qua Lý thuyết tín hiệu của Spence (1973) và Lý thuyết các bên liên quan của Freeman (1984). Theo tinh thần của Lý thuyết tín hiệu, trong điều kiện bất cân xứng thông tin, các chỉ tiêu tài chính của ngân hàng như: chi phí huy động vốn, cơ cấu thu nhập, thanh khoản và tăng trưởng tín dụng có thể được thị trường tiếp nhận như những tín hiệu phản ánh sức khỏe tài chính, mức độ rủi ro và triển vọng tạo giá trị của ngân hàng. Trong bối cảnh COVID-19, các tín hiệu này có ý nghĩa đặc biệt quan trọng vì nhà đầu tư có xu hướng đánh giá lại khả năng chống chịu của ngân hàng trước những cú sốc bất thường. Bên cạnh đó, Lý thuyết các bên liên quan cho rằng, GTDN không chỉ gắn với lợi ích của cổ đông, mà còn chịu ảnh hưởng bởi mối quan hệ giữa doanh nghiệp và các nhóm có liên quan. Đối với NHTM, các nhóm này bao gồm cổ đông, chủ nợ, người gửi tiền, khách hàng vay vốn và thị trường tài chính. Cách tiếp cận này phù hợp với việc sử dụng giá trị tổng thể doanh nghiệp trong nghiên cứu, bởi EV không chỉ phản ánh phần giá trị thuộc về cổ đông, mà còn bao hàm phần giá trị gắn với nghĩa vụ nợ. Do đó, trong giai đoạn COVID-19, sự biến động của các chỉ tiêu tài chính có thể được xem là tín hiệu phản ánh áp lực rủi ro, khả năng duy trì thanh khoản và mức độ ổn định tài chính, từ đó ảnh hưởng đến kỳ vọng của thị trường về giá trị của ngân hàng.

Trong nghiên cứu này, giá trị ngân hàng được đo lường bằng chỉ tiêu EV. Việc lựa chọn EV phù hợp với đặc thù của NHTM, bởi đây là định chế tài chính có mức độ đòn bẩy cao, trong đó nguồn vốn huy động và các nghĩa vụ nợ chiếm tỷ trọng lớn trong cấu trúc nguồn vốn. Do đó, nếu chỉ sử dụng giá trị thị trường vốn của CSH, việc đo lường có thể chưa phản ánh đầy đủ quy mô giá trị kinh tế của ngân hàng. Cách tiếp cận này cũng phù hợp với Lý thuyết các bên liên quan, theo đó doanh nghiệp cần tạo ra giá trị không chỉ cho cổ đông mà còn cho các nhóm có liên quan đến hoạt động và sự bền vững của doanh nghiệp (Elisabeth và cộng sự, 2025), cho phép đánh giá giá trị ngân hàng theo góc nhìn tổng thể hơn, bao gồm cả phần giá trị thuộc về cổ đông và phần giá trị gắn với nghĩa vụ nợ, qua đó phù hợp với mục tiêu phân tích mối quan hệ giữa giai đoạn COVID-19 và giá trị của các NHTM niêm yết tại Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng với 136 quan sát từ 17 NHTM niêm yết liên tục tại Việt Nam trong giai đoạn 2017-2024. Dữ liệu tài chính của ngân hàng được thu thập từ báo cáo tài chính đã được công bố. Ngoài ra, dữ liệu vĩ mô được tổng hợp từ các nguồn thống kê chính thức của Cục Thống kê.

Mô hình nghiên cứu được xây dựng nhằm đánh giá mối quan hệ giữa giai đoạn COVID-19 và giá trị của các NHTM niêm yết tại Việt Nam. Biến phụ thuộc là Giá trị tổng thể của ngân hàng (EV). Các biến giải thích bao gồm nhóm nhân tố nội tại của ngân hàng và nhóm nhân tố vĩ mô (Bảng 1). Nhóm nhân tố nội tại gồm: tỷ lệ tiền gửi trên tổng nguồn vốn (C), tỷ lệ an toàn vốn (A), tỷ lệ chi phí lãi so với tiền gửi (M), tỷ lệ thu nhập từ cấp tín dụng (E), tỷ lệ dư nợ so với tiền gửi (L) và tăng trưởng tín dụng (G). Nhóm nhân tố vĩ mô gồm: tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (CPI). Đặc biệt, biến giả COVID được đưa vào mô hình nhằm phản ánh giai đoạn chịu ảnh hưởng trực tiếp của đại dịch tại Việt Nam (năm 2020-2022).

Để đánh giá vai trò của biến COVID, nghiên cứu so sánh 2 mô hình hồi quy.

Mô hình 1 không có biến COVID:

EV(1)__it = α + β₁C__it + β₂A__it + β₃M__it + β₄E__it + β₅L__it

+ β₆G__it + β₇GDP__t + β₈CPI__t + ε__it

Mô hình 2 có biến COVID:

EV(2)__it = α + β₁C__it + β₂A__it + β₃M__it + β₄E__it + β₅L__it

+ β₆G__it + β₇GDP__t + β₈CPI__t + β₉COVID__t + ε__it

Bảng 1: Đo lường biến và giả thuyết nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Nghiên cứu sử dụng hồi quy dữ liệu bảng để đánh giá mối quan hệ giữa giai đoạn COVID-19 và giá trị của các NHTM niêm yết.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Bảng 2: Giá trị EV trung bình của các NHTM niêm yết tại Việt Nam theo giai đoạn

EV trung bình của các NHTM niêm yết trong giai đoạn COVID-19 đạt 483,13 nghìn tỷ đồng, thấp hơn mức trung bình của cả giai đoạn nghiên cứu và thấp hơn đáng kể so với giai đoạn còn lại. Kết quả này cho thấy, việc xem xét yếu tố COVID-19 trong phân tích giá trị ngân hàng có ý nghĩa thực tiễn, bởi giai đoạn chịu ảnh hưởng của đại dịch gắn với sự suy giảm rõ rệt của giá trị tổng thể của ngân hàng. Nghiên cứu tiếp tục kiểm định mối quan hệ giữa giai đoạn COVID-19 và EV thông qua mô hình hồi quy dữ liệu bảng, trong đó, kiểm soát đồng thời các nhân tố nội tại ngân hàng và điều kiện kinh tế vĩ mô.

Bảng 3: Kết quả thống kê các biến nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tính toán dựa trên dữ liệu nghiên cứu

Các chỉ tiêu tài chính của ngân hàng có mức độ phân hóa nhất định trong giai đoạn 2017-2024 (Bảng 3). Tỷ lệ tiền gửi trung bình đạt 65,65%, cho thấy tiền gửi vẫn là nguồn vốn chủ đạo của các NHTM niêm yết. Hệ số an toàn vốn đạt trung bình 11,45%, dao động từ 8,10% đến 17,17%, cho thấy các ngân hàng nhìn chung đã duy trì hệ số an toàn vốn tối thiểu theo quy định. Trong khi đó, tỷ lệ thu nhập lãi trên tổng thu nhập đạt 87,56%, cho thấy hoạt động ngân hàng vẫn phụ thuộc đáng kể vào hoạt động cấp tín dụng. Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi đạt trung bình 79,04%, trong khi tăng trưởng tín dụng có độ biến động lớn (từ -11,32% đến 40,45%), phản ánh sự khác biệt về chiến lược mở rộng tín dụng giữa các ngân hàng và theo từng giai đoạn.

Về điều kiện vĩ mô, tăng trưởng GDP bình quân đạt 5,92% nhưng biến động mạnh trong giai đoạn nghiên cứu, giảm sâu trong 2 năm 2020-2021 do ảnh hưởng của COVID-19, trước khi phục hồi lên 8,02% vào năm 2022. Lạm phát bình quân ở mức 3,16% và được kiểm soát dưới 4% cho thấy giá cả tương đối ổn định trong giai đoạn nghiên cứu.

Nghiên cứu ước lượng 2 mô hình hồi quy dữ liệu bảng: mô hình không có biến COVID và mô hình có biến COVID. Để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp, nghiên cứu lần lượt thực hiện kiểm định F, kiểm định Hausman và các kiểm định chẩn đoán. Kết quả cho thấy, mô hình REM phù hợp hơn Pooled OLS và FEM. Tuy nhiên, các kiểm định phát hiện sự tồn tại của phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và phụ thuộc chéo. Vì vậy, phương pháp FGLS được sử dụng để ước lượng cả 2 mô hình nhằm nâng cao độ tin cậy của kết quả (Wooldridge, 2010).

Bảng 4: Kết quả hồi quy đối với EV

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu

Kết quả ước lượng cho thấy, việc bổ sung biến COVID làm thay đổi đáng kể mức độ tác động và ý nghĩa thống kê của một số nhân tố đối với giá trị tổng thể của ngân hàng. Trong cả 2 mô hình, các biến C, A và CPI đều không có ý nghĩa thống kê; do đó, nghiên cứu chưa có đủ cơ sở để kết luận rằng tỷ lệ tiền gửi trên tổng nguồn vốn, hệ số an toàn vốn và tỷ lệ lạm phát có tác động rõ ràng đến EV của các NHTM niêm yết trong giai đoạn nghiên cứu.

Đối với biến M, hệ số hồi quy mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong cả 2 mô hình. Cụ thể, hệ số của M là -0,176 trong mô hình không có COVID và giảm mạnh xuống -0,248 trong mô hình có COVID. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng lý thuyết, cho thấy chi phí lãi có quan hệ ngược chiều với EV. Nói cách khác, khi chi phí huy động vốn tăng lên, giá trị tổng thể của ngân hàng có xu hướng suy giảm. Việc hệ số âm của M lớn hơn sau khi kiểm soát biến COVID cho thấy tác động bất lợi của chi phí vốn được nhận diện rõ hơn trong mô hình xét đến cú sốc đại dịch. Biến E cũng có hệ số âm trong cả 2 mô hình, lần lượt là -0,0363 và -0,0341. Kết quả này cho thấy, tỷ trọng thu nhập lãi trên tổng thu nhập có quan hệ ngược chiều với EV, trái với kỳ vọng nghiên cứu. Điều này hàm ý rằng, mức độ phụ thuộc cao vào thu nhập tín dụng truyền thống có thể làm gia tăng lo ngại của thị trường về rủi ro tín dụng và khả năng đa dạng hóa nguồn thu của ngân hàng.

Ngược lại, biến L có hệ số dương trong cả 2 mô hình, với hệ số tăng nhẹ từ 0,0508 ở mô hình không có COVID lên 0,0532 ở mô hình có COVID. Kết quả này cho thấy, tỷ lệ cho vay có quan hệ cùng chiều với EV, trái với kỳ vọng ban đầu. Điều này có thể phản ánh việc thị trường đánh giá tích cực khả năng chuyển hóa nguồn vốn huy động thành tài sản sinh lời; đồng thời, khi kiểm soát biến COVID, tác động tích cực của biến L đến EV được nhận diện rõ hơn.

Đáng chú ý, biến G không có ý nghĩa thống kê trong mô hình không có COVID nhưng có hệ số âm (-0,0149) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong mô hình có COVID. Kết quả này cho thấy, khi kiểm soát giai đoạn đại dịch, tăng trưởng tín dụng có quan hệ ngược chiều với EV. Mặc dù trái với kỳ vọng của nghiên cứu, kết quả này gợi ý rằng, trong bối cảnh có cú sốc COVID-19, tăng trưởng tín dụng không nhất thiết được thị trường đánh giá tích cực, đặc biệt nếu đi kèm lo ngại về chất lượng tín dụng.

Tương tự, biến GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình không có COVID nhưng có tác động âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong mô hình có COVID, với hệ số -0,0541. Kết quả này trái với kỳ vọng nghiên cứu, có thể phản ánh đặc thù của giai đoạn 2020-2022, khi quá trình phục hồi kinh tế sau COVID-19 vẫn đi kèm bất định về kỳ vọng thị trường, chất lượng tài sản và rủi ro tín dụng.

Đáng chú ý nhất, biến COVID có hệ số -0,383 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này cho thấy, giai đoạn COVID-19 được xác định cho các năm 2020-2022 có quan hệ ngược chiều rõ rệt với EV của các NHTM niêm yết tại Việt Nam sau khi đã kiểm soát các chỉ tiêu tài chính và điều kiện vĩ mô trong mô hình. Kết quả này phù hợp với diễn biến mô tả tại Bảng 2, trong đó, EV trung bình giai đoạn COVID-19 thấp hơn so với giai đoạn còn lại, qua đó củng cố tính cần thiết của việc đưa biến COVID vào mô hình phân tích giá trị ngân hàng.

Như vậy, kết quả nghiên cứu cho thấy, các nhân tố M, E và L có tác động ổn định đến EV trong cả 2 mô hình (M và E tác động âm, còn L tác động dương). Khi bổ sung biến COVID, các biến G và GDP chuyển từ không có ý nghĩa thống kê sang có ý nghĩa thống kê và đều mang dấu âm. Điều này cho thấy, biến COVID không chỉ có quan hệ trực tiếp với EV, mà còn giúp làm rõ hơn mối quan hệ giữa giá trị ngân hàng với tăng trưởng tín dụng và điều kiện kinh tế vĩ mô trong giai đoạn có cú sốc bất thường.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Nghiên cứu đã phân tích tác động của các cú sốc đến giá trị của các ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2017-2024, trong đó đại diện cho cú sốc là biến COVID trong giai đoạn 2020-2022. Kết quả cho thấy, COVID-19 có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến giá trị tổng thể doanh nghiệp (EV), đồng thời làm thay đổi mức độ tác động của một số nhân tố tài chính và kinh tế vĩ mô. Cụ thể, chi phí lãi và tỷ trọng thu nhập lãi có tác động âm, trong khi tỷ lệ cho vay trên tiền gửi có tác động dương đến EV. Đáng chú ý, khi đưa biến COVID vào mô hình, tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng GDP chuyển từ không có ý nghĩa thống kê sang tác động âm đối với giá trị ngân hàng. Kết quả nghiên cứu khẳng định sự cần thiết của việc xem xét các cú sốc bất thường trong phân tích giá trị ngân hàng, đồng thời gợi ý các ngân hàng cần tăng cường năng lực quản trị rủi ro, đa dạng hóa nguồn thu và nâng cao khả năng chống chịu trước các biến động kinh tế trong tương lai.

Hàm ý quản trị

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm tối đa hóa giá trị ngân hàng như sau.

Thứ nhất, các ngân hàng cần chú trọng kiểm soát chi phí huy động vốn. Kết quả hồi quy cho thấy, chi phí vốn là yếu tố nhạy cảm đối với giá trị ngân hàng, đặc biệt trong giai đoạn có cú sốc bất thường như COVID-19. Do đó, ngân hàng cần tối ưu hóa cơ cấu nguồn vốn, gia tăng tỷ trọng tiền gửi có chi phí thấp, đồng thời hạn chế tư duy cạnh tranh lãi suất huy động bằng mọi giá.

Thứ hai, các ngân hàng cần có lộ trình giảm sự phụ thuộc vào thu nhập từ lãi. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tỷ trọng thu nhập lãi có quan hệ ngược chiều với EV, hàm ý rằng thị trường có thể nhìn nhận mức độ phụ thuộc cao vào tín dụng là tín hiệu về rủi ro chất lượng tài sản và hạn chế trong đa dạng hóa nguồn thu. Do đó, ngân hàng nên tiếp tục phát triển các nguồn thu ngoài lãi nhằm nâng cao tính ổn định của thu nhập và cải thiện kỳ vọng của thị trường về giá trị ngân hàng.

Thứ ba, vì kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ cho vay so với tiền gửi tác động tích cực đến EV, cho thấy thị trường đánh giá cao khả năng khai thác nguồn vốn huy động nên các ngân hàng cần nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn vốn huy động nhưng vẫn bảo đảm an toàn thanh khoản và kiểm soát chất lượng tín dụng trong khuôn khổ giới hạn an toàn thanh khoản.

Thứ tư, các ngân hàng cần thận trọng hơn trong chiến lược tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn đầy bất định. Kết quả hồi quy cho thấy, tăng trưởng tín dụng chỉ có tác động âm và có ý nghĩa thống kê khi mô hình kiểm soát biến COVID, hàm ý rằng trong bối cảnh có cú sốc hệ thống, tăng trưởng tín dụng không nhất thiết được thị trường đánh giá tích cực. Do đó, ngân hàng cần chuyển trọng tâm từ tăng trưởng tín dụng về quy mô sang tăng trưởng tín dụng có chọn lọc, ưu tiên khách hàng có dòng tiền ổn định, ngành nghề ít chịu tác động chu kỳ và các khoản vay có khả năng kiểm soát rủi ro tốt.

Thứ năm, các ngân hàng cần tăng cường năng lực chống chịu trước các cú sốc vĩ mô. Hệ số âm của biến COVID cho thấy giai đoạn đại dịch có quan hệ ngược chiều với giá trị ngân hàng, phản ánh mức độ nhạy cảm của giá trị ngân hàng trước các cú sốc bất thường. Do đó, ngân hàng cần xây dựng khung quản trị rủi ro theo kịch bản, tăng cường dự báo biến động vĩ mô, kiểm soát nợ xấu và duy trì bộ đệm thanh khoản phù hợp. Việc ứng dụng dữ liệu lớn, mô hình cảnh báo sớm cũng cần được đẩy mạnh nhằm giúp ngân hàng phản ứng nhanh hơn trước các tình huống khủng hoảng.

Tóm lại, với mục tiêu nâng cao giá trị ngân hàng, các NHTM niêm yết cần ưu tiên kiểm soát chi phí vốn, đa dạng hóa nguồn thu, sử dụng hiệu quả nguồn vốn huy động, quản trị tăng trưởng tín dụng thận trọng và nâng cao khả năng chống chịu trước các cú sốc vĩ mô nhằm củng cố niềm tin thị trường và gia tăng giá trị tổng thể của ngân hàng trong dài hạn.

Tài liệu tham khảo:

1. Damodaran, A. (2012). Investment valuation: Tools and techniques for determining the value of any asset (3rd ed.). John Wiley & Sons.

2. Elisabeth, D. M., Siahaan, S. B., Silitonga, I. M., Sagala, F., & Simanjuntak, G. Y. (2025). Analysis of the effect of profitability and public ownership on firm value with firm size as a moderating variable in the banking industry listed on the Indonesia Stock Exchange in the period 2019-2022. Jurnal Ilmiah Accusi, 7(1), 84-97. doi:10.36985/38pp9224

3. Freeman, E. R. (1984). Strategic management: A stakeholder approach. Pitman.

4. Hakimi, A., Boussaada, R., & Hamdi, H. (2020). The Interactional Relationships Between Credit Risk, Liquidity Risk and Bank Profitability in MENA Region. Global Business Review, 23(3), 1-23. doi:10.1177/0972150919879304

5. Hoang, L. X., Hoang, P. D., & Dang, D. Q. (2020). Growth of loan distribution and bank valuation: Evidence from Vietnam. Journal of Distribution Science, 18(5), 5-13. doi:10.15722/jds.18.5.202005.5

6. Jagirani, T. S., Chee, L. C., & Kosim, Z. B. (2023). Determinants of the firm value of listed banks in Pakistan: A panel data approach. Asian Economic and Financial Review, 13(4), 256-271. doi:10.55493/5002.v13i4.4764

7. Karakuza, A. (2017). Bank Specific Determinants Of Profitability In Turkish Banks. Master's Theses, 6. doi:10.58809/FBLP3230

8. Koller, T., Goedhart, M., & Wessels, D. (2025). Valuation: Measuring and managing the value of companies. (8th, Ed.) McKinsey & Company.

9. Roman, A., & Sargu, A. C. (2013). Analysing the financial soundness of the commercial banks in Romania: An approach based on the camels framework. Procedia Economics and Finance, 6(2013), 703-712. doi:10.1016/S2212-5671(13)00192-5

10. Ross, S. A., Westerfield, R. W., Jaffe, J., & Jordan, B. D. (2022). Corporate finance. (13th, Ed.) McGraw Hill.

11. Simoens, M., & Vennet, R. (2021). Bank performance in Europe and the US: A divergence in market-to-book ratios. 40(C), Finance Research Letters. doi:10.1016/j.frl.2020.101672

12. Spence, M. (1973). Job market signaling. Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355-374. doi:https://doi.org/10.2307/1882010

13. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross-section and panel data. (2nd, Ed.) MIT Press.