Sự biến động của dòng vốn quốc tế luôn dành được sự quan tâm của các cơ quan quản lý. Bài viết này nhằm đánh giá tác động của các loại hình dòng vốn quốc tế đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam. Dựa trên dữ liệu của 26 NHTM trong nước từ năm 2006 - 2019, bằng chứng thực nghiệm cho thấy ảnh hưởng tiêu cực đáng kể của dòng vốn gián tiếp đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng. Trong khi đó, tác động của dòng vốn trực tiếp tương đối hỗn hợp (làm giảm tỷ lệ nợ xấu và dự phòng nhưng làm tăng chỉ số rủi ro thanh toán). Ảnh hưởng của dòng vốn khác là khá mờ nhạt. Chúng tôi tin rằng, nghiên cứu là hữu ích cho cả các nhà quản trị lẫn cơ quan quản lý trong việc điều hành cũng như định hướng chính sách phát triển trong thời gian tới.
The volatility of the international capital flows always attracts the attention of regulatory agencies. This paper aims to assess the impacts of different types of the international capital flows on the stability of Vietnamese banking system. Based on data of 26 domestic commercial banks from 2006-2019, the empirical evidence shows a significant negative influence of the indirect capital flow on bank stability. Meanwhile, the impact of the direct capital flow is rather mixed (reducing non-performance loan and loan loss reserve ratios but increasing insolvency risk). The influence of the other capital flow is relatively mild. We believe that the study is useful for managers, regulators and policy makers.
1. Giới thiệu
Ngày nay, các yếu tố kinh tế toàn cầu có tác động mạnh mẽ đến nền kinh tế các quốc gia thông qua thương mại quốc tế và hệ thống tài chính. Theo đó, các dòng vốn quốc tế đã và đang đóng vai trò quan trọng và tác động đến sự phát triển kinh tế cũng như sự ổn định hệ thống ngân hàng ở các nước. Các bài học từ cuộc khủng hoảng trong quá khứ mà nhất là cuộc khủng hoảng tài chính khu vực Đông Nam Á năm 1997 - 1998 đã cho thấy, dòng vốn quốc tế, nhất là dòng vốn gián tiếp quốc tế là một yếu tố góp phần đáng kể lan truyền khủng hoảng và ảnh hưởng đến chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa của các quốc gia bao gồm cả nền kinh tế phát triển và nền kinh tế mới nổi.
Nghiên cứu này nhằm điều tra thực nghiệm về tác động của các loại hình dòng vốn quốc tế đến sự ổn định hệ thống ngân hàng Việt Nam. Dựa trên bộ dữ liệu của 26 NHTM giai đoạn 2006 - 2019, kết quả hồi quy cho thấy mối quan hệ tiêu cực đáng kể giữa dòng vốn gián tiếp và sự ổn định ngân hàng. Kết quả này vẫn đứng vững qua các kiểm định độ bền vững của mô hình.
Thông qua nghiên cứu, chúng tôi hy vọng đóng góp thêm vào nghiên cứu ảnh hưởng của dòng vốn quốc tế và sự ổn định hệ thống ngân hàng. Trước hết, đây là nghiên cứu điều tra thực nghiệm về mối quan hệ giữa các loại hình dòng vốn quốc tế khác nhau đến sự ổn định của ngân hàng tại Việt Nam. Bên cạnh đó, nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn kéo dài từ trước, trong và sau khủng hoảng tài chính toàn cầu và do vậy sẽ cung cấp một bức tranh tổng thể nhất về tác động của dòng vốn quốc tế tại Việt Nam. Thứ hai, chúng tôi tin rằng nghiên cứu là thật sự hữu ích đối với các nhà điều hành ngân hàng cũng như cơ quan quản lý trong việc kiểm soát biến động của dòng vốn quốc tế, đặc biệt là dòng vốn gián tiếp, trong bối cảnh gia tăng đầu tư ngước ngoài tại các NHTM trong nước cũng như làn sóng dịch chuyển dòng vốn đầu tư theo sau các quy định siết chặt của Trung Quốc.
2. Tổng quan nghiên cứu
Đã có những nỗ lực từ rất sớm trong việc phân tích tác động của từng loại hình dòng vốn quốc tế khác nhau, đặc biệt là tại thị trường các nước mới nổi. Tuy vậy, kết quả là tương đối hỗn hợp. Một mặt, phần lớn các nghiên cứu cho thấy tầm quan trọng của đầu tư trực tiếp đến tăng trưởng của nền kinh tế và ủng hộ quan điểm về sự dịch chuyển tự do của dòng vốn quốc tế. Chẳng hạn, kết quả nghiên cứu của Alfaro et al. (2010) đều nhận thấy rằng dòng vốn trực tiếp đóng góp đáng kể vào tăng trưởng kinh tế khi nước tiếp nhận đầu tư đáp ứng một ngưỡng nhất định về phát triển nguồn nhân lực cũng như tiềm lực tài chính. Mặt khác, các nghiên cứu khác cũng thể hiện lợi ích gián tiếp từ dòng vốn quốc tế. Nghiên cứu của Levine (2001) khẳng định rằng, tự do hóa dòng vốn đầu tư gián tiếp làm tăng tính thanh khoản của thị trường chứng khoán, từ đó, thúc đẩy năng suất và tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, tác giả còn phát hiện rằng sự hiện diện nhiều hơn của các ngân hàng nước ngoài sẽ kích thích tính hiệu quả của hệ thống ngân hàng trong nước và do vậy, góp phần phát triển kinh tế.
Trong khi đó, một số bằng chứng thực nghiệm lại cho thấy dòng vốn gián tiếp mà đặc biệt là từ vay nợ là yếu tố dự báo mạnh mẽ về khả năng xảy ra các cuộc khủng hoảng so với nguồn đầu tư trực tiếp đối với các nước đang phát triển (Ghosh et al., 2015). Nghiên cứu của Bruno & Shin (2014) đã chỉ ra rằng, dòng vốn có xu hướng liên quan đến sự tích tụ đòn bẩy trong lĩnh vực ngân hàng và do vậy, có thể gây nên rủi ro về sự ổn định tài chính. Một phần lý do đến từ khả năng thúc đẩy tăng trưởng tín dụng trong nước. Ngoài ra, chính sự dễ dàng tiếp cận với nguồn vốn sẵn có từ bên ngoài này sẽ khiến các ngân hàng trong nước nới lỏng các tiêu chuẩn cho vay, làm giảm chất lượng khoản vay, thúc đẩy nhanh sự tăng giá tài sản và sau cùng là đối mặt với nguy cơ tăng trưởng không bền vững. Một khi sự gia tăng cho vay bằng ngoại tệ đối với những người đi vay thuộc khu vực tư nhân là đáng kể, việc đảo chiều đột ngột của dòng vốn có thể gây nên sự bất ổn đối với hệ thống tài chính (Dell’Ariccia et al., 2012). Kết quả từ mô hình thực nghiệm của Ghosh (2016) đã phần nào làm sáng tỏ những vấn đề trên. Dựa trên bộ mẫu của 53 quốc gia thuộc thị trường mới nổi giai đoạn 1980 - 2013, phát hiện của tác giả đã cho thấy: (i) Về mặt tổng thể, dòng vốn quốc tế nói chung dẫn đến mất cân đối kinh tế vĩ mô và gây nên bất ổn tài chính cũng như khả năng xảy ra khủng hoảng ngân hàng và tiền tệ; (ii) Trong các loại dòng vốn quốc tế, dòng vốn gián tiếp và dòng vốn khác tạo nên nguy cơ rủi ro hơn dòng vốn trực tiếp; (iii) Việc định giá tiền tệ quá cao và mở rộng tín dụng trong nước là hai kênh chính yếu mà thông qua đó các dòng vốn bên ngoài có thể kích hoạt một cuộc khủng hoảng tài chính.
Ở các phần tiếp theo, chúng tôi sẽ làm sáng tỏ vấn đề tác động này bằng cách cung cấp bằng chứng thực nghiệm tại thị trường ngân hàng Việt Nam.
3. Dữ liệu và các biến
Đối với dữ liệu vĩ mô, nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy như: Ngân hàng Thế giới (WB) và Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF) giai đoạn 2006 - 2019. Bên cạnh đó, liên quan đến các chỉ số tài chính của các ngân hàng, chúng tôi thu thập và tính toán từ báo cáo tài chính được kiểm toán (BCTC) của 26 NHTM tại Việt Nam trong cùng khoảng thời gian nêu trên. Sau cùng, số liệu được làm sạch ở mức 1% và 99% để xử lý các quan sát ngoại lai.
Đối với biến phụ thuộc, theo Laeven & Levine (2009); Phan et al. (2021), chúng tôi sử dụng logarit tự nhiên của Z-score đại diện cho sự ổn định của hệ thống ngân hàng được xem như một chỉ số đặc biệt thể hiện rủi ro mất khả năng thanh toán (insolvency risk - IRISK). Bên cạnh đó, nhóm tác giả sử dụng tỷ lệ nợ xấu (NPL) và dự phòng rủi ro (LLR) như là các phương pháp đo lường thay thế biến phụ thuộc.
Đối với biến giải thích chính, để đo lường các dòng vốn quốc tế, chúng tôi thu thập dữ liệu tỷ lệ giữa dòng vốn quốc tế bao gồm: Gián tiếp, trực tiếp và dòng vốn khác so với GDP qua các năm từ IMF. Ngoài ra, nhóm tác giả sử dụng logarit tự nhiên của tổng từng loại dòng vốn quốc tế để làm phương pháp đo lường thay thế (xem: Baum et al., 2017; Ghosh, 2016).
Tác giả cũng tiến hành kiểm soát các biến vĩ mô (Macro) bao gồm: Tăng trưởng GDP hàng năm, tỷ lệ lạm phát hàng năm (INF), logarit tự nhiên của GDP đầu người qua các năm (GDPP) và các biến kiểm soát ngân hàng như: Tổng tài sản (ASSET, biến này được thể hiện dưới dạng logarit), tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), tỷ lệ giữa tổng tiền gửi so với tài sản (DEPOSIT), tỷ lệ giữa tổng cho vay so với tài sản (LOAN). Đây là các chỉ số được sử dụng khá rộng rãi trong các nghiên cứu liên quan (xem: Perrin & Weill, 2021; D. V. Tran & Lu, 2021). Tác giả xác lập mô hình hồi quy đa biến như sau:
IRISKit = α + β1FIit + β2Macroit + β3Bankit + ε(i,t)
Trong đó i và t lần lượt là ngân hàng và năm. IRISKit là biến phụ thuộc (logarit tự nhiên của Z-score). FIit là tập hợp các biến {PINVESTR, DINVESTR, OTHER}. Macroit là tập hợp các biến kiểm soát vĩ mô {GDP, INF, GDPP}. Bankit là tập hợp các biến kiểm soát đặc tính ngân hàng {ASSET, CAP, DEPOSIT, LOAN}. Chi tiết diễn giải các biến được thể hiện ở Bảng 1. Bảng 2 trình bày thống kê mô tả các biến và Bảng 3 thể hiện ma trận tương quan giữa các biến. Tất cả các biến được làm sạch ở mức ý nghĩa 1% và 99%.
Bảng 1: Diễn giải các biến sử dụng
Bảng 2: Thống kê mô tả
Bảng 3: Ma trận tương quan giữa các biến
Chúng tôi cũng thực hiện một số kiểm định về độ bền vững của mô hình, thông qua: (i) Sử dụng các mẫu phụ (sub-samples); (ii) Tiếp cận phương pháp hồi quy khác; (iii) Sử dụng phương pháp đo lường thay thế biến phụ thuộc cũng như biến giải thích chính.
4. Kết quả hồi quy
Bảng 4 trình bày kết quả hồi quy chính của nghiên cứu. Đầu tiên, chúng tôi thực hiện mô hình cơ sở ở Mô hình (1) với chỉ số Z-score là biến phụ thuộc. Kết quả cho thấy dòng vốn gián tiếp tác động tiêu cực đáng kể đến chỉ số này và ở mức ý nghĩa thống kê 5%. Đối với hai dòng vốn còn lại, dòng vốn trực tiếp cho thấy kết quả tương đồng với dòng vốn gián tiếp, tuy nhiên, chỉ ở mức ý nghĩa 10% bên cạnh dòng vốn khác cũng thể hiện tương tự và không có ý nghĩa thống kê. Ở mô hình kế tiếp, nhằm đo lường ảnh hưởng của việc sở hữu bởi Nhà nước tại các NHTM trong nước, tác giả tạo biến giả STATE có giá trị bằng 1 đối với các NHTM thuộc sở hữu Nhà nước và bằng 0 đối với các ngân hàng còn lại. Kết quả gần như không đổi, trong đó hệ số của biến STATE là dương nhưng không có ý nghĩa thống kê.
Ở hai mô hình tiếp theo, chúng tôi tiếp tục tiến hành lại mô hình cơ sở theo quy mô ngân hàng khác nhau để ước tính những ảnh hưởng có thể có của chúng đối với những phát hiện ở trên. Do vậy, theo Uddin et al. (2020), chúng tôi chia mẫu nghiên cứu thành hai nhóm: Ngân hàng lớn và ngân hàng nhỏ dựa trên giá trị trung bình của tổng tài sản toàn bộ mẫu. Theo đó, các ngân hàng lớn và nhỏ (large banks & small banks) là những ngân hàng có tổng tài sản trên và dưới giá trị trung bình tương ứng. Đối với nhóm các ngân hàng lớn, dòng vốn gián tiếp góp phần làm giảm đáng kể chỉ số Z-score và ở mức ý nghĩa thống kê. Tuy vậy, ở nhóm ngân hàng nhỏ, hệ số của dòng vốn này cho kết quả âm nhưng không có ý nghĩa thống kê. Hệ số của các loại dòng vốn còn lại đều không có ý nghĩa về mặt thống kê ở cả hai nhóm ngân hàng.
Để tiến hành kiểm tra hơn nữa về tính bền vững của mô hình cơ sở, chúng tôi tiến hành tiếp cận theo phương pháp hồi quy Fixed-effects ở Mô hình (5). Việc sử dụng phương pháp ước lượng hồi quy này không chỉ giúp giảm thiểu các đặc điểm ngân hàng không quan sát được mà còn phù hợp với yếu tố ảnh hưởng cố định thời gian không phải là ngẫu nhiên. Mô hình (5) chỉ ra rằng, kết quả đối với mối quan hệ giữa dòng vốn gián tiếp và chỉ số Z-score một lần nữa là không thay đổi. (Bảng 4)
Bảng 4: Kết quả hồi quy chính
Để củng cố hơn nữa phát hiện ở trên, chúng tôi ước tính lại mô hình cơ sở với các thước đo thay thế đối với cả biến phụ thuộc lẫn các loại hình dòng vốn quốc tế (giá trị tuyệt đối). Kết quả được trình bày ở Bảng 5.
Bảng 5: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc và độc lập được thay thế
Theo đó, từ Mô hình (1) đến (3) biến phụ thuộc lần lượt là Z-score, LLR và NPL và tương tự cho Mô hình (4) đến (6). Ở ba mô hình đầu, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy OLS và ba mô hình sau là phương pháp hồi quy Fixed-effects.
Kết quả cho thấy, mối quan hệ tiêu cực giữa dòng vốn gián tiếp và Z-score một lần nữa là không đổi. Bên cạnh đó, dòng vốn này có tác động cùng chiều đến cả chỉ số LLR lẫn NPL. Trong khi đó, dòng vốn trực tiếp góp phần giảm đáng kể chỉ số LLR và NPL (Mô hình (2) và (3); Mô hình (5) và (6). Đối với dòng vốn khác, chỉ có hệ số ở Mô hình (5) với LLR là biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và thể hiện âm.
Như vậy, có thể thấy rằng, trong ba loại hình dòng vốn quốc tế, dòng vốn gián tiếp ảnh hưởng tiêu cực rõ nét nhất đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng Việt Nam và kết quả thực nghiệm là tương đối nhất quán qua các mô hình. Bên cạnh đó, dòng vốn trực tiếp cho kết quả hỗn hợp hơn. Một mặt dòng vốn này làm gia tăng rủi ro thanh toán của ngân hàng nhưng mặt khác lại làm giảm tỷ lệ nợ xấu và dự phòng.
5. Thảo luận kết quả
Kết quả thực nghiệm của chúng tôi nêu bật được một số vấn đề chính sau: (i) Mối liên quan giữa dòng vốn gián tiếp với sự bất ổn ngân hàng là khá đáng kể tại Việt Nam; (ii) Xét một cách tương đối, dòng vốn trực tiếp cho kết quả khá hỗn hợp; (iii) Tác động của dòng vốn khác ít rõ nét hơn. Kết quả trên một lần nữa xác nhận về tính dễ tổn thương của hệ thống ngân hàng nói riêng và hệ thống tài chính nói chung một khi có sự biến động của dòng vốn quốc tế gây nên, đặc biệt là dòng vốn gián tiếp với đặc thù dễ biến động hơn của chúng. Qua đây, chúng tôi cũng đề xuất một số khuyến nghị cụ thể như sau:
Đối với các NHTM: Trong xu hướng các nhà đầu tư nước ngoài gia tăng sở hữu cổ phần tại các NHTM trong nước, việc minh bạch hóa thông tin và kỷ luật thị trường sẽ cho thấy tầm quan trọng đáng kể trong việc duy trì sự ổn định không chỉ cho chính các NHTM mà còn là của cả hệ thống. Do vậy, để giảm thiểu vấn đề bất cân xứng thông tin, việc các NHTM và nhà đầu tư công bố thông tin một cách đầy đủ nhất sẽ góp phần giảm thiểu vấn đề này. Điều này không chỉ góp phần cải thiện hình ảnh Việt Nam trong mắt nhà đầu tư mà còn thúc đẩy sự giám sát của các chủ thể tham gia trên thị trường. Đây cũng là điều kiện phù hợp với lộ trình áp dụng và triển khai các tiêu chuẩn Basel II đã và đang được NHNN thực hiện cũng như tiến tới tiêu chuẩn Basel III. Hơn nữa, NHTM cần thiết thành lập các bộ phận với đội ngũ nhân sự chuyên môn chất lượng cao nhằm phân tích và đánh giá tình hình biến động kinh tế không chỉ trong nước mà còn ở cả bình diện khu vực và thế giới để có những biện pháp ứng phó kịp thời vì tính dễ thương tổn của dòng vốn quốc tế (nhất là dòng vốn gián tiếp) một khi nền kinh tế có dấu hiệu xấu đi (mô hình thực nghiệm của chúng tôi cho thấy tăng trưởng GDP ảnh hưởng tích cực đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng thông qua hệ số GDP dương đối với chỉ số Z-score và âm đối với hai chỉ số còn lại là NPL và LLR).
Đối với cơ quan quản lý: Cần đánh giá thường xuyên, định kỳ về sự biến động của dòng vốn quốc tế để có những kịch bản ứng phó kịp thời nhằm chuẩn bị cho các kịch bản xấu nhất có thể xảy ra. Bởi lẽ, trong môi trường toàn cầu hóa với sự gắn kết chặt chẽ hiện nay, bất kỳ điều bất ổn nào cũng có khả năng lan rộng ra phạm vi toàn cầu mà cuộc xung đột Nga - Ukraine là ví dụ điển hình. Mặt khác, thiết nghĩ cần có chế tài thật sự “nghiêm khắc” đối với những địa phương thu hút các dự án đầu tư thiếu thẩm định kỹ hoặc quá dễ dãi, chạy theo số liệu báo cáo thành tích. Điều này, đến lượt nó, sẽ tạo nên tính răn đe từ chính quyền trung ương tới các địa phương và hướng đến lợi ích dài hạn từ đầu tư nước ngoài với việc tham gia vào chuỗi cung ứng toàn cầu ở cấp độ cao hơn, chuyển biến từ “lượng” sang “chất”. Hơn nữa, cần nghiên cứu và đưa vào các điều kiện về “tài chính xanh” đối với các nhà đầu tư nước ngoài, đây là một trong những xu hướng ở các nước trên thế giới và đã được đề cập nhiều lần trong các báo cáo khuyến nghị của các tổ chức quốc tế như WB, IMF thời gian gần đây.
Tài liệu tham khảo:
1. Alfaro, L., Chanda, A., Kalemli-Ozcan, S., & Sayek, S. (2010). Does foreign direct investment promote growth? Exploring the role of financial markets on linkages. Journal of Development Economics, 91(2), 242 – 256. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2009.09.004
2. Baum, C. F., Pundit, M., & Ramayandi, A. (2017). Capital Flows and Financial Stability in Emerging Economies (SSRN Scholarly Paper ID 3187832). Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.3187832
3. Broner, F., Didier, T., Erce, A., & Schmukler, S. L. (2013). Gross capital flows: Dynamics and crises. Journal of Monetary Economics, 60(1), 113 - 133.
4. Bruno, V., & Shin, H. S. (2014). Assessing Macroprudential Policies: Case of South Korea*. The Scandinavian Journal of Economics, 116(1),128 - 157. https://doi.org/10.1111/sjoe.12037
5. Dell’Ariccia, G., Igan, D. O., Laeven, L., Tong, H., Bakker, B. B., Vandenbussche, J., & Blanchard, O. J. (2012). Policies for Macrofinancial Stability: How to Deal with Credit Booms. Staff Discussion Notes, 2012(006). https://doi.org/10.5089/9781475504743.006.A001
6. Elekdag, S., & Wu, Y. (2013). Rapid Credit Growth in Emerging Markets: Boon or Boom-Bust? Emerging Markets Finance and Trade, 49(5), 45 - 62. https://doi.org/10.2753/REE1540-496X490503
7. Ghosh, A. R. (2016). Capital Inflow Surges and Consequences. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.2838069
8. Ghosh, A. R., Ostry, J. D., & Qureshi, M. S. (2015). Exchange Rate Management and Crisis Susceptibility: A Reassessment. IMF Economic Review, 63(1), 238 - 276. https://doi.org/10.1057 imfer.2014.29
9. Gourinchas, P.-O., & Obstfeld, M. (2012). Stories of the Twentieth Century for the Twenty-First. American Economic Journal: Macroeconomics, 4(1), 226–265. https://doi.org/10.1257/mac.4.1.226
10. Hannan, M. S. A., & Pagliari, M. S. (2017). The Volatility of Capital Flows in Emerging Markets: Measures and Determinants. In IMF Working Papers (No. 2017/041; IMF Working Papers). International Monetary Fund. https://ideas.repec.org/p/imf/imfwpa/2017-041.html
11. Houston, J. F., Lin, C., Lin, P., & Ma, Y. (2010). Creditor rights, information sharing, and bank risk taking. Journal of Financial Economics, 96(3), 485 – 512.
12. Laeven, L., & Levine, R. (2009). Bank governance, regulation and risk taking. Journal of Financial Economics, 93(2), 259 – 275. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2008.09.003
13. Levine, R. (2001). International Financial Liberalization and Economic Growth. Review of International Economics, 9(4), 688–702. https://doi.org/10.1111/1467-9396.00307
14. Perrin, C., & Weill, L. (2021). No Men, No Cry? How Gender Equality in Access to Credit Enhances Financial Stability. In Working Papers of LaRGE Research Center (No. 2021–02; Working Papers of LaRGE Research Center). Laboratoire de Recherche en Gestion et Economie (LaRGE), Université de Strasbourg. https://ideas.repec.org/p/lar/wpaper/2021-02.html
15. Phan, D. H. B., Iyke, B. N., Sharma, S. S., & Affandi, Y. (2021). Economic policy uncertainty and financial stability–Is there a relation? Economic Modelling, 94, 1018–1029. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.02.042
16. Tran, D. V., & Lu, C. H. (2021). Market Discipline in the Interbank Market: Evidence from an Emerging Country. WSEAS TRANSACTIONS ON BUSINESS AND ECONOMICS, 18, 1028–1037. https://doi.org/10.37394/23207.2021.18.97
17. Uddin, M. H., Mollah, S., & Ali, M. H. (2020). Does cyber tech spending matter for bank stability? International Review of Financial Analysis, 72, 101587. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101587
ThS. Lương Thị Thu Thủy
Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh