Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở Việt Nam dựa trên Mô hình ARDL

1
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 207- Tháng 8. 2019
Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài 
chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở Việt Nam 
dựa trên Mô hình ARDL
Kiều Hữu Thiện
Giám đốc Trường Đào tạo và Phát triển Nguồn 
nhân lực Vietcombank
Phạm Mạnh Hùng
Viện Nghiên cứu Khoa học Ngân hàng, 
Học viện Ngân hàng
Phạm Đức Anh
Viện Nghiên cứu Khoa học Ngân hàng, 
Học viện Ngân hàng
Ngày nhận: 12/07/2019 Ngày nhận bản sửa: 01/08/2019 Ngày duyệt đăng: 27/08/2019
Nghiên cứu này nhằm mục tiêu đánh giá tác động của sự phát triển các tổ 
chức tài chính phi ngân hàng (NBFIs) tới ổn định tài chính ở Việt Nam. 
Dựa trên việc áp dụng Mô hình ARDL cho chuỗi dữ liệu theo tần suất năm 
(2000- 2018), nghiên cứu khẳng định rằng tác động tổng thể của sự phát 
triển NBFIs tới tình hình ổn định tài chính là tích cực. Theo đó, mặc dù thực 
tiễn hoạt động của một số khu vực NBFIs có thể gây ra rủi ro hoạt động 
tiềm tàng trong một số giai đoạn cụ thể, song rủi ro này dường như chưa 
Assessment of the impact of non-bank financial institutions development on financial stability in 
Vietnam: an ARDL approach
Abstract: This paper seeks to evaluate the impact of non-bank financial institutions (NBFIs) development on 
financial stability in Vietnam. Applying the autoregressive distributed lag (ARDL) model to the annual data 
series between 2000 and 2018, empirical findings confirm the overall impact of the NBFIs development 
on Vietnam’s financial stability is positive. Accordingly, although the business performance of some NBFI 
categories may pose potential operational risks during specific stages, these seem not considerable enough to 
affect Vietnam’s banking system in particular and financial stability as a whole.
Keywords: non-bank financial institution (NBFI); financial stability; autoregressive distributed lag (ARDL) model.
Thien Huu Kieu, Assoc. Prof. PhD.
Email: thienkh@hvnh.edu.vn
Director of Vietcombank School of Human Resource Development and Training
Hung Manh Pham, PhD.
Email: hungpm@hvnh.edu.vn
Research Institute for Banking, Banking Academy of Vietnam
Anh Duc Pham, MEc.
Email: anhpd@hvnh.edu.vn
Research Institute for Banking, Banking Academy of Vietnam
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 20192
Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở 
Việt Nam dựa trên Mô hình ARDL
đủ lớn để có thể ảnh hưởng tới hệ thống ngân hàng nói riêng và ổn định tài 
chính nói chung của Việt Nam.
Từ khóa: tổ chức tài chính phi ngân hàng (NBFI); ổn định tài chính; mô 
hình phân phối trễ tự hồi quy (ARDL)
1. Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên 
cứu 
Trong quá trình phát triển nền kinh tế, 
bên cạnh các tổ chức ngân hàng thì còn có 
một bộ phận không kém phần quan trọng 
trong việc tạo ra dòng luân chuyển vốn 
từ người tiết kiệm- cho vay đến người chi 
tiêu- đi vay, đó là các tổ chức tài chính phi 
ngân hàng (NBFI). Thuật ngữ “tổ chức tài 
chính phi ngân hàng” bắt đầu được đưa 
vào sử dụng phổ biến với việc thông qua 
Đạo luật Chống rửa tiền Annunzio-Wylie 
năm 1992 tại Mỹ, trong đó mở rộng định 
nghĩa nêu trong Đạo luật Bảo mật Ngân 
hàng (BSA) về “tổ chức tài chính” vượt 
ra ngoài phạm vi các tổ chức truyền thống. 
Theo Luật Các tổ chức tín dụng (TCTD) 
năm 2010 của Việt Nam, TCTD phi ngân 
hàng hay rộng hơn là NBFI là loại hình tổ 
chức được thực hiện một hoặc một số hoạt 
động ngân hàng, trừ các hoạt động nhận 
tiền gửi của cá nhân và cung ứng các dịch 
vụ thanh toán qua tài khoản của khách 
hàng. 
Theo quan niệm truyền thống được đề 
cập trong các giáo trình chuyên ngành Tài 
chính- Ngân hàng, ví dụ: Giáo trình Tiền 
tệ- Ngân hàng và Thị trường Tài chính của 
Nguyễn Văn Tiến (2016), các NBFI bao 
gồm: các công ty tài chính, công ty chứng 
khoán, công ty bảo hiểm, công ty cho thuê 
tài chính, quỹ hưu trí, quỹ đầu tư tương 
hỗ Vai trò của các NBFI tập trung vào 
việc (i) gia tăng cơ hội tìm kiếm lợi nhuận 
cho các chủ thể trong nền kinh tế, nguồn 
lợi sẽ mang lại cho cả hai phía nhờ tính 
quy mô, sự phân tán rủi ro và đa dạng hóa 
các danh mục đầu tư; (ii) cung cấp các 
dịch vụ tài chính đa dạng, tăng cường áp 
lực cạnh tranh với các ngân hàng thương 
mại (NHTM), làm cho chất lượng dịch vụ 
phục vụ ngày càng được cải thiện, tạo ra 
nhiều khả năng lựa chọn cho khách hàng; 
(iii) đáp ứng nhu cầu khác của cá nhân, hộ 
gia đình, doanh nghiệp trong lĩnh vực đầu 
tư tài chính, giúp bảo vệ khoản đầu tư và 
phân tán rủi ro cho các nhà đầu tư trong xã 
hội.
Trong những năm gần đây, vai trò của 
ngân hàng như các trung gian tài chính ở 
một số quốc gia phát triển đã giảm đi phần 
nào với sự xuất hiện của các trung gian tài 
chính phi ngân hàng và sự phát triển của 
thị trường nợ, cho phép các doanh nghiệp 
tiếp cận trực tiếp đến các khoản tiết kiệm 
cá nhân. Lịch sử phát triển kinh tế của các 
nước trên thế giới cho thấy sự phát triển 
tài chính của các quốc gia bắt đầu với các 
tổ chức tài chính ngân hàng, và trong giai 
đoạn tiếp theo là các NBFI. Nhưng trong 
giai đoạn sau, sự đóng góp của các NBFI 
trở nên rõ nét hơn so với các ngân hàng. 
Trên thực tế, cả hai loại hình tổ chức là 
cần thiết và cuộc cạnh tranh giữa các ngân 
hàng và NBFI có thể tăng cường phát triển 
kinh tế và nâng cao hiệu quả của chính các 
tổ chức này (Hossain và Shahiduzzaman, 
2005).
Bên cạnh hiệu quả kinh tế đem lại, các 
NBFI cũng là một mắt xích quan trọng 
Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 3
KIỀU HỮU THIỆN - PHẠM MẠNH HÙNG - PHẠM ĐỨC ANH
trong việc gây ra và dẫn truyền rủi ro dẫn 
đến khủng hoảng tài chính. Từ đó, để có 
thể xây dựng các đối sách ứng phó với 
các cuộc khủng hoảng tài chính về sau, 
các nhà hoạch định đã tập trung vào việc 
nghiên cứu, làm rõ bản chất và vai trò 
của NBFIs cũng như nguy cơ tác động từ 
chúng hướng vào sự ổn định của hệ thống 
tài chính. Nhiều tài liệu nghiên cứu trước 
đây cho thấy có ba kênh truyền tải rủi ro 
quan trọng sau:
Thứ nhất, NBFIs tạo ra rủi ro sản phẩm 
thông qua việc sản xuất các sản phẩm có 
cấu trúc, đặc biệt là liên quan đến chứng 
khoán hóa. Cuộc khủng hoảng tài chính 
gần đây đã chỉ ra rõ ràng rằng, do thiếu 
hiểu biết về những rủi ro gắn liền với một 
số tài sản có tính chứng khoán, nhiều ngân 
hàng và NBFIs đã nắm giữ tài sản có nguy 
cơ cao hơn nhiều so với những dự tính ban 
đầu. 
Thứ hai, một số NBFIs liên kết chặt chẽ 
với các ngân hàng và các NBFI khác. Sự 
liên kết này cho thấy sự căng thẳng về 
tài chính ở cấp độ của một NBFI có thể 
chuyển sang các tổ chức tài chính khác 
(ngân hàng và phi ngân hàng) thông qua 
rủi ro của bên đối tác, tạo ra những khó 
khăn ở cấp hệ thống tài chính nói chung.
Thứ ba, một số NBFIs có quy mô rất lớn. 
Bất kỳ sự khó khăn tài chính nào đến từ 
một trong các tổ chức này đều có thể gây 
ra những căng thẳng tài chính cho toàn bộ 
hệ thống tài chính.
Về mặt thực nghiệm, hiện nay đã có một 
số nghiên cứu được thực hiện cho trường 
hợp riêng từng quốc gia hoặc trên diện 
rộng nhằm đánh giá tác động của sự phát 
triển các NBFI đến khía cạnh khác nhau 
của ổn định tài chính.
Islam và Osman (2011) kiểm định mối 
quan hệ dài hạn giữa thu nhập bình quân 
đầu người thực tế và sự phát triển của 
NBFIs ở Malaysia bằng phương pháp 
đường bao ARDL cho giai đoạn 1974- 
2004. Kết quả của nghiên cứu xác nhận 
một quan hệ ổn định dài hạn giữa GDP 
bình quân đầu người và NBFIs, đầu tư, 
lao động và mở cửa thương mại, trong đó 
NBFIs có tác động tích cực đến GDP. Các 
tác giả nhấn mạnh NBFIs là một cấu phần 
quan trọng của khu vực tài chính mà thông 
qua đó, nguồn lực tài chính được truyền 
dẫn hiệu quả từ người tiết kiệm đến người 
sử dụng vốn trong nền kinh tế. 
Ngược lại, kết quả thực nghiệm của Liang 
và Reichert (2012) với dữ liệu chéo của 
các quốc gia phát triển và đang phát triển 
lại cho thấy tác động ngược chiều của khu 
vực NBFIs đối với tăng trưởng kinh tế. 
Hệ quả này là do hoạt động của NBFIs 
(chủ yếu ở các mảng đầu tư và bảo hiểm) 
thường mang tới rủi ro cao cho khu vực tài 
chính và nền kinh tế, đặc biệt thấy rõ trong 
thời kỳ khủng hoảng 2007- 2009. 
Trong khi đó, với việc sử dụng mô hình 
SGMM cho 27 tỉnh thành của Trung Quốc 
giai đoạn 1995- 2003 nhằm xác định sự 
đóng góp của từng cấu phần trong hệ 
thống tài chính vào tăng trưởng kinh tế địa 
phương, Cheng và Degryse (2010) nhận 
thấy khu vực tài chính chính thức (ngân 
hàng) là động lực chính của tăng trưởng 
kinh tế, trong khi những đóng góp đến 
từ NBFIs là hết sức mờ nhạt. Điều này là 
bởi, tại Trung Quốc, kể từ năm 2010 (thời 
điểm khủng hoảng đã đi qua), hệ thống 
ngân hàng đã lớn mạnh nhanh chóng nhờ 
loạt chính sách cải cách, mở cửa và tư 
nhân hóa, đóng góp tích cực vào phát triển 
kinh tế và ổn định vĩ mô; trong khi đó, khu 
vực tài chính phi ngân hàng còn khá nhỏ 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 20194
Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở 
Việt Nam dựa trên Mô hình ARDL
bé và cũng không nhận được hỗ trợ đáng 
kể nào từ chính phủ. 
Ngoài ra, một số nghiên cứu lý thuyết và 
thực nghiệm khác chỉ ra rằng sự phát triển 
của NBFIs có thể tác động tới ổn định thị 
trường tài chính thông qua một số kênh 
chính như tích lũy vốn liên quan đến khối 
lượng đầu tư và năng suất liên quan đến 
hiệu quả đầu tư (ví dụ: Beck và cộng sự, 
2000; Impavido và cộng sự, 2003; Rioja 
và Valev, 2004).
2. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
2.1. Phương pháp nghiên cứu
Để đánh giá tác động của sự phát triển 
các NBFI tới ổn định tài chính, nghiên 
cứu sử dụng mô hình phân phối trễ tự 
hồi quy (ARDL). Được coi là sự kết hợp 
giữa mô hình tự hồi quy vector (VAR) và 
mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất 
(OLS), ARDL cho thấy tính linh hoạt cao 
và dễ dàng sử dụng cho việc phân tích các 
chuỗi thời gian đã biết. Một số ưu điểm 
nổi bật của mô hình ARDL có thể kể đến: 
(i) phù hợp với quy mô mẫu nhỏ; (ii) ước 
lượng cho một phương trình duy nhất thay 
vì hệ phương trình giống như kiểm định 
Engle- Granger và Johansen; (iii) có thể 
thực hiện với các biến có độ trễ khác nhau, 
không phân biệt thứ tự sai phân I(0), I(1), 
hoặc cả hai; (iv) tính toán trong ngắn hạn 
với mô hình ECM bằng biến đổi tuyến 
tính mà không làm mất bậc tự do (Pesaran 
và cộng sự, 2001).
Để đảm bảo tin cậy khi sử dụng mô hình 
ARDL, các biến chuỗi thời gian đòi 
hỏi phải có tính dừng, độ trễ tối ưu xác 
định, và đồng thời, mô hình không có 
hiện tượng tự tương quan, phương sai 
sai số thay đổi và có dạng hàm phù hợp 
(Gurajati, 2003). Các tiêu chuẩn này đều 
sẽ được chúng tôi kiểm định chặt chẽ 
trong quá trình hồi quy mô hình. 
Việc lựa chọn các biến cho mô hình hồi 
quy được nhóm nghiên cứu tham khảo từ 
một số nghiên cứu trước đây, cụ thể: (i) 
nhóm biến số đại diện cho sự phát triển 
của NBFI xuất phát từ nghiên cứu của 
Islam và Osman (2011)1; (ii) nhóm biến 
số về ổn định tài chính xuất phát từ nghiên 
cứu của Ủy ban Châu Âu (2012)2 đối với. 
Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa 
trên năm nhóm phương trình hồi quy sau:
VNI = f(RTAN, RREN) (1a)
ZS = f(RTAN, RREN) (1b)
NPL = f(RTAN, RREN) (1c)
VNI = f(CK) (2a)
ZS = f(CK) (2b)
NPL = f(CK) (2c)
VNI = f(QDT) (3a)
ZS = f(QDT) (3b)
NPL = f(QDT) (3c)
VNI = f(BH) (4a)
ZS = f(BH) (4b)
NPL = f(BH) (4c)
VNI = f(TC) (5a)
ZS = f(TC) (5b)
NPL = f(TC) (5c)
Biến phụ thuộc là một vector Y gồm ba 
biến, phản ánh mức độ ổn định tài chính 
dựa trên các cấu phần của báo cáo hoạt 
động thị trường tài chính của Quĩ Tiền tệ 
Quốc tế (IMF), cụ thể:
- VNI: Biến động của chỉ số VN-INDEX 
theo năm, VNI được đo bằng mức trung 
bình của biến động trong 360 ngày của chỉ 
số thị trường chứng khoán quốc gia. 
1 Nghiên cứu về ảnh hưởng của sự phát triển các NBFI 
tới phát triển kinh tế tại Malaysia. 
2 Nghiên cứu về tác động của NBFI tới ổn định tài chính 
khu vực Châu Âu.
Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 5
KIỀU HỮU THIỆN - PHẠM MẠNH HÙNG - PHẠM ĐỨC ANH
- ZS: Chỉ số Bank Z-score, phản ánh khả 
năng chống đỡ rủi ro của ngân hàng. Giá 
trị Z-score càng lớn đồng nghĩa rằng rủi 
ro phá sản hệ thống ngân hàng càng thấp. 
Công thức tính toán: Bank Z-score= 
[ROA+ (vốn/ tài sản)]/ sd(ROA), trong đó, 
sd(ROA) là độ lệch chuẩn của ROA.
- NPL: Tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân 
hàng, đo bằng quy mô nợ xấu trên tổng dư 
nợ. Tỷ lệ này càng thấp thể hiện hoạt động 
của hệ thống ngân hàng càng an toàn. 
Các biến giải thích trong mô hình phản 
ánh sự phát triển của hệ thống các tổ chức 
NBFI, bao gồm:
- RTAN: Phản ánh sự phát triển quy mô 
tài sản của NBFIs, được đo lường bằng tỷ 
lệ giữa quy mô tài sản của NBFIs và GDP 
của Việt Nam theo từng năm.
- RREN: Phản ánh sự phát triển quy mô 
doanh thu của NBFIs, được đo lường bằng 
tỷ lệ giữa quy mô doanh thu của NBFIs và 
GDP của Việt Nam theo từng năm.
- CK, BH, TC, QDT: Phản ánh sự phát 
triển quy mô tài sản của từng khu vực 
trong nhóm NBFI, bao gồm lần lượt các 
công ty chứng khoán (CK), bảo hiểm 
(BH), tài chính và cho thuê tài chính (TC); 
quỹ đầu tư (QDT). Các biến số này được 
đo lường bằng tỷ lệ tài sản của từng nhóm 
NBFI/GDP của Việt Nam.
Mô hình (1a), (1b), (1c) nhằm mục tiêu 
kiểm tra tác động chung của sự phát triển 
các NBFI (bao gồm: tăng trưởng tổng tài 
sản và doanh thu) tới ổn định tài chính. 
Giả thiết nghiên cứu của chúng tôi cho 
rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa sự 
phát triển của NBFIs tới ổn định hệ thống 
tài chính của Việt Nam. Tiếp theo, các 
nhóm mô hình (2a), (2b), (2c)- (3a), (3b), 
(3c)- (4a), (4b), (4c)- (5a), (5b), (5c) được 
thực nghiệm nhằm đánh giá chi tiết tác 
động của sự phát triển từng cấu phần của 
NBFI (gồm: chứng khoán, bảo hiểm, công 
ty tài chính và cho thuê tài chính, quỹ đầu 
tư) tới ổn định tài chính.
Mô hình ARDL cho các trường hợp trên 
được quy gọn về dạng phương trình sau:
Y(VNI,ZS,NPL)t = α1 + b1iRTANt−i + 
c
1j
RREN
t−j
 + ε
1t
 (1)
Y(VNI,ZS,NPL)t = α1 + b1iCKt−i + ε1t 
(2)
Y(VNI,ZS,NPL)t = α1 + e1lQDTt−l + ε1t 
(3)
Y(VNI,ZS,NPL)t = α1 + c1jBHt−j + ε1t 
(4)
Y(VNI,ZS,NPL)t = α1 + d1kTCt−k + ε1t
(5)
2.2. Dữ liệu
Mô hình định lượng sử dụng dữ liệu thứ 
cấp được thu thập từ các nguồn khác nhau. 
Trước hết, đối với các số liệu phản ảnh 
tình hình ổn định tài chính của Việt Nam: 
biến động của chỉ số thị trường chứng 
khoán (VNI) và Bank Z-score (ZS) được 
tổng hợp từ các cơ sở dữ liệu về hoạt 
động của thị trường tài chính (Financial 
Development Database) của IMF, tỷ lệ nợ 
xấu (NPL) của hệ thống ngân hàng được 
cập nhật từ báo cáo thường niên của Ngân 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 20196
Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở 
Việt Nam dựa trên Mô hình ARDL
hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) kết 
hợp với báo cáo của IMF.
Đối với các biến số phản ánh sự phát triển 
của các NBFI như quy mô tài sản, quy mô 
doanh thu của từng nhóm tổ chức bao gồm 
chứng khoán, bảo hiểm, quỹ đầ ...  hình thành và phát 
triển tại Việt Nam kể từ năm 2000 kéo 
theo sự phát triển mạnh mẽ của các NBFI- 
điển hình là công ty chứng khoán và quỹ 
đầu tư. Đối với công ty bảo hiểm và các 
công ty tài chính và cho thuê tài chính, 
mặc dù đã xuất hiện tại Việt Nam từ trước 
năm 2000, tuy nhiên hoạt động trong giai 
đoạn này còn tương đối khiêm tốn, đồng 
thời các số liệu thống kê về tình hình hoạt 
động trong giai đoạn này khá hạn chế. Do 
đó, nhóm nghiên cứu lựa chọn giai đoạn 
khảo sát định lượng là từ năm 2000- 2018. 
Ngoài ra, việc sử dụng số liệu theo quý 
để tăng số quan sát trong mô hình cũng 
được nhóm nghiên cứu xem xét, tuy nhiên 
việc hạn chế về số liệu công bố theo quý 
đối với các biến số trong mô hình nên bài 
báo đã sử dụng chuỗi số liệu theo năm tài 
chính. 
3. Kết quả và thảo luận
3.1. Kết quả thực nghiệm
Nhóm nghiên cứu tiến hành ước lượng 
mối quan hệ phụ thuộc bằng mô hình 
ARDL theo bốn bước sau: (1) Kiểm tra 
đồng liên kết bằng kiểm định đường bao 
(Bounds test) dựa trên thống kê F; (2) Ước 
lượng ARDL với độ trễ tối ưu lựa chọn 
theo tiêu chuẩn Akaike Info Criterion 
(AIC); (3) Phân tích các tác động dựa 
theo mô hình tối ưu; (4) Kiểm tra tính ổn 
định và khả năng tương thích của mô hình 
thông qua kiểm định phương sai sai số 
thay đổi (ARCH Heteroskedasticity), tự 
tương quan (Breusch-Godfrey LM), biến 
bỏ sót (Ramsey RESET), tổng tích lũy của 
phần dư (CUSUM) và tổng bình phương 
tích lũy của phần dư (CUSUM-SQ) 
Bảng 1. Phân tích thống kê mô tả (số quan sát = 19)
Tiêu chí
Biến phụ thuộc (Yi) Biến độc lập (Xi)
VNI ZS NPL RTAN RREN CK QDT BH TC
Trung bình 24,92 12,31 3,43 0,12 0,02 0,02 0,03 0,04 0,04
Max 85,41 15,35 8,60 0,22 0,04 0,05 0,05 0,07 0,08
Min 11,56 7,09 1,55 0,02 0,01 0,01 0,00 0,01 0,01
Độ lệch chuẩn 16,34 2,84 2,07 0,06 0,01 0,02 0,02 0,01 0,02
Kiểm định ADF I(0) -3,70** -1,59 -2,00 -1,74 -1,93 -1,69 -1,70 -1,30 -1,60
Kiểm định ADF I(1) - -4,37*** -3,25** -3,11** -3,39** -3,37** -4,57*** -2,65* -3,75**
*,**,*** tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả
Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 7
KIỀU HỮU THIỆN - PHẠM MẠNH HÙNG - PHẠM ĐỨC ANH
(Kumar, 2013).
Để tiến hành kiểm định đường bao dựa 
trên giả định các biến dừng I(0) hay có 
sai phân bậc nhất I(1), trước tiên, nhóm 
nghiên cứu thực hiện kiểm định ADF. Kết 
quả cho thấy các biến số trong mô hình 
đều thỏa mãn dừng I(0), hoặc dừng sai 
phân I(1).
Tiếp đó, chúng tôi tiến hành kiểm định 
đường bao và thu được kết quả như ở 
Bảng 2. Giá trị thống kê F lớn hơn giá trị 
giới hạn tại mức ý nghĩa 1%, do đó bác 
bỏ giả thuyết H
0
, chấp nhận giả thuyết H
1
: 
Tồn tại quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa 
các biến số trong mô hình.
Các kiểm định khác về tính ổn định và 
tin cậy của mô hình được trình bày ở Phụ 
lục 1. Kết quả các kiểm định cho thấy 
mô hình ARDL của nhóm nghiên cứu là 
hoàn toàn phù hợp để ước lượng tác động 
của sự phát triển của tổ chức tài chính phi 
ngân hàng tới mức độ ổn định tài chính.
Căn cứ theo hệ số AIC, mô hình ARDL 
với độ trễ tối ưu của từng phương trình 
được lựa chọn cụ thể như trong Bảng 3.
Kết quả ước lượng mô hình ARDL tối ưu 
được trình bày ở Bảng 4.
3.2. Thảo luận kết quả
Căn cứ vào kết quả hồi quy, có thể thấy 
rằng, về cơ bản, sự phát triển của các 
NBFI có tác động tích cực tới ổn định tài 
chính của Việt Nam trong giai đoạn 2000- 
2018. Các kết quả định lượng được phân 
tích cụ thể như sau:
Bảng 2. Kiểm định đường bao
Mô hình F-statistic k Mức ý nghĩa I(0) bound I(1) bound
(1a) 6,33 2 1% 3,17 4,14
(1b) 5,80 2 1% 3,79 4,85
(1c) 6,09 2 1% 3,14 4,67
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 3. Xác định độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình ARDL
Mô hình (1a) (1b) (1c) (2a) (2b) (2c) (3a) (3b) (3c) (4a) (4b) (4c) (5a) (5b) (5c)
Biến 
PT
VNI 1 1 1 1 1
ZS 2 2 2 2 2
NPL 1 1 1 1 1
Biến 
độc 
lập
RTAN 0 0 0
RREN 0 0 0
CK 4 4 4
QDT 1 1 1
BH 0 0 0
TC 4 4 4
Nguồn: Tính toán của tác giả
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 20198
B
ản
g 
4.
 K
ết
 q
uả
 lự
a 
ch
ọn
 m
ô 
hì
nh
 A
R
D
L
 t
ối
 ư
u
M
ô 
hì
nh
(1
a)
(1
b)
(1
c)
(2
a)
(2
b)
(2
c)
(3
a)
(3
b)
(3
c)
(4
a)
(4
b)
(4
c)
(5
a)
(5
b)
(5
c)
B
iế
n 
P
T
V
N
I
ZS
N
P
L
V
N
I
ZS
N
P
L
V
N
I
ZS
N
P
L
V
N
I
ZS
N
P
L
V
N
I
ZS
N
P
L
B
iế
n 
độ
c 
lậ
p
V
N
I (
-1
)
-0
,1
1
0,
55
*
0,
04
-0
,1
2
0,
51
ZS
 (-
1)
0,
48
*
0,
82
**
*
0,
24
0,
71
**
0,
94
**
*
ZS
 (-
2)
0,
10
-0
,2
9
-0
,0
2
0,
02
-0
,3
8*
*
N
P
L 
(-
1)
0,
62
**
*
0,
30
0,
84
**
*
0,
62
**
*
0,
26
R
TA
N
17
0,
55
25
,0
7*
*
3,
47
R
R
EN
-2
22
0,
77
*
-1
18
,6
4
-1
10
,9
4*
C
K
31
3,
89
**
25
,9
5
-3
7,
99
**
C
K
 (-
1)
-1
82
,4
6
-3
6,
77
19
,4
7
C
K
 (-
2)
12
8,
73
35
,1
6
3,
38
C
K
 (-
3)
-1
8,
90
7,
00
9,
50
C
K
 (-
4)
-1
24
,1
0
-2
,2
5
Q
D
T
-1
41
,2
1
42
,1
8
-8
,9
9
Q
D
T 
(-
1)
3,
96
66
,7
4*
15
,3
6
B
H
-6
19
,6
6*
11
,4
2
-4
1,
87
*
TC
20
8,
90
*
14
,2
4
-2
4,
63
**
TC
 (-
1)
-8
5,
20
18
,7
3
9,
34
TC
 (-
2)
-4
3,
08
-4
6,
34
*
16
,2
0*
TC
 (-
3)
48
,2
1
42
,4
5*
2,
91
TC
 (-
4)
-4
8,
45
-0
,5
9
-7
,4
9
C
on
st
60
,3
4*
*
5,
20
**
3,
30
*
6,
65
*
5,
08
**
1,
92
**
27
,2
1*
*
7,
09
**
*
0,
10
53
,5
2*
**
3,
12
*
2,
78
*
7,
48
*
4,
93
**
*
1,
94
**
*,
**
,*
**
 tư
ơn
g 
ứn
g 
vớ
i c
ác
 m
ức
 ý
 n
gh
ĩa
 1
0%
, 5
%
 v
à 
1%
N
gu
ồn
: 
T
ín
h 
to
án
 c
ủa
 tá
c 
gi
ả
Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 9
KIỀU HỮU THIỆN - PHẠM MẠNH HÙNG - PHẠM ĐỨC ANH
Phương trình (1) nhằm đánh giá tác động 
của hai biến số thể hiện sự phát triển của 
các NBFI là RTAN (tổng tài sản của NBFI 
so với GDP) và RREN (tổng doanh thu 
của NBFI so với GDP) tới các chỉ báo của 
ổn định tài chính, bao gồm biến động của 
VNINDEX (VNI), chỉ số Bank Z-score 
(ZS) và tỷ lệ nợ xấu NPL. Kết quả hồi 
quy cho thấy sự phát triển về tài sản của 
các NBFI có ảnh hưởng cùng chiều tới 
Z-score ở mức ý nghĩa 5%, một sự gia 
tăng về tài sản của các NBFI kéo theo rủi 
ro của hệ thống ngân hàng giảm xuống. 
Đối với các biến số VNI hay NPL, tác 
động của RTAN không cho thấy ý nghĩa 
thống kê. Tuy nhiên, đối với VNI và NPL, 
biến số RREN thể hiện sự tăng trưởng 
doanh thu của NBFI lại cho thấy những 
tác động nhất định. RREN ảnh hưởng 
ngược chiều đến của VNI và NPL cho 
thấy sự gia tăng quy mô doanh thu của 
NBFI khiến thị trường chứng khoán ổn 
định hơn và giảm tỷ lệ nợ xấu tại các ngân 
hàng.
Nhóm phương trình (2), (3), (4), (5) kiểm 
tra tác động của từng nhóm tổ chức trong 
NBFI tới tình hình ổn định tài chính. Hệ 
số hồi quy của các biến số CK, BH, TC, 
QDT đều cho thấy ảnh hưởng tích cực 
nhất định của các nhóm tổ chức NBFI tới 
tình hình ổn định tài chính của Việt Nam. 
Nhóm CTCK và CTTC có ảnh hưởng khá 
tương tự nhau đối với tình hình ổn định 
tài chính. Tổng tài sản của các CTCK và 
CTTC có quan hệ cùng chiều với mức độ 
biến động thị trường VNINDEX, nghĩa là 
quy mô tài sản của CTCK và CTTC gia 
tăng mạnh khi thị trường biến động mạnh. 
Tăng trưởng tài sản của CTCK và CTTC 
có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu 
ngân hàng. Sự gia tăng tài sản quản lý của 
các QDT có quan hệ cùng chiều với chỉ 
số Bank Z-score. Trong khi đó sự phát 
triển tài sản của các công ty bảo hiểm có 
tác động hạn chế biến động mạnh của thị 
trường chứng khoán cũng như nợ xấu của 
hệ thống ngân hàng. Điều này là hợp lý 
khi mà thị trường bảo hiểm phát triển cung 
cấp những công cụ phòng hộ rủi ro hữu 
hiệu trên thị trường chứng khoán cũng như 
các sản phẩm bảo hiểm tín dụng để hạn 
chế nợ xấu ngân hàng. 
Các kết quả trên tương đối thống nhất với 
quan điểm của nhiều nghiên cứu trước 
đây, ví dụ: Vittas (1997), Carmichael và 
Pomerleano (2002), Cummins và Weiss 
(2014), Baker (2016) Cụ thể, Vittas 
(1997) cho rằng NBFIs thúc đẩy sự cạnh 
tranh giữa các tổ chức trung gian tài chính, 
hoàn thiện dần bộ máy tổ chức nhằm 
hoạt động một cách có hiệu quả hiệu quả 
hơn và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. 
Bên cạnh đó, tác giả này cũng khẳng 
định rằng sự phát triển của NBFIs giúp 
kích thích phát triển thị trường vốn thông 
qua việc tạo ra nguồn tài chính dài hạn 
dồi dào, đồng thời cũng tạo thêm nguồn 
cung và cầu mới cho thị trường. Về sự 
phát triển của khu vực tài chính phi ngân 
hàng, Carmichael và Pomerleano (2002) 
cho rằng khu vực này được khuyến khích 
phát triển vì các quốc gia sẽ được hưởng 
lợi từ việc tiếp cận rộng hơn các dịch vụ 
tài chính cùng với một hệ thống tài chính 
cạnh tranh hơn, đa dạng hơn, mức độ tổn 
thương thấp hơn. Ở mức độ kinh tế vi mô, 
sự tăng trưởng của NBFIs thúc đẩy cạnh 
tranh trong khu vực tài chính, thách thức 
năng lực và dịch vụ của hệ thống ngân 
hàng, thúc đẩy cải thiện sản phẩm dịch vụ 
đồng thời làm giảm tính dễ bị tổn thương 
của hệ thống ngân hàng (Carmichael 
và Pomerleano, 2002). Nghiên cứu của 
Cummins và Weiss (2014) cho thấy tác 
động tiêu cực không tồn tại hoặc chỉ là 
rất nhỏ của ngành bảo hiểm đối với sự ổn 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 201910
Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở 
Việt Nam dựa trên Mô hình ARDL
định của thị trường tài chính.
4. Kết luận 
Trong những năm gần đây, vai trò của 
ngân hàng như các trung gian tài chính ở 
một số quốc gia phát triển đã giảm đi phần 
nào với sự xuất hiện của các trung gian tài 
chính phi ngân hàng, cho phép các doanh 
nghiệp tiếp cận trực tiếp các khoản tiết 
kiệm cá nhân. Lịch sử phát triển kinh tế 
của các nước trên thế giới cho thấy sự phát 
triển tài chính của các quốc gia bắt đầu với 
các tổ chức tài chính ngân hàng và trong 
giai đoạn tiếp theo là các tổ chức tài chính 
phi ngân hàng. Nằm trong dòng chảy đó, 
vai trò của các tổ chức tài chính phi ngân 
hàng tại Việt Nam ngày càng được gia 
tăng, nhưng đi cùng với đó là những lo 
ngại về rủi ro đó với ổn định của hệ thống 
tài chính.
Thông qua kết quả định lượng của nghiên 
cứu này, có thể khẳng định tác động tổng 
thể của sự phát triển NBFIs tới tình hình 
ổn định tài chính tại Việt Nam trong giai 
đoạn 2000- 2018 mang dấu ấn tích cực 
nhiều hơn tiêu cực. Thực trạng hoạt động 
của một số khu vực NBFIs có thể gây 
ra rủi ro hoạt động tiềm tàng trong một 
số giai đoạn cụ thể, tuy nhiên, rủi ro này 
dường như chưa đủ lớn để có thể ảnh 
hưởng tới hệ thống ngân hàng hay ổn định 
tài chính nói chung của Việt Nam.
Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu 
mong muốn có thể đưa biến số phản ánh 
ổn định tài chính Financial Stability Index 
trở thành biến phụ thuộc trong mô hình, 
khi đó việc đánh giá tác động của sự phát 
triển NBFI tới ổn định tài chính sẽ trở nên 
chặt chẽ hơn. Tuy nhiên, do chuỗi số liệu 
của hệ thống tài chính Việt Nam không 
đủ dài nên nhóm nghiên cứu chỉ xây dựng 
được chỉ số tổng hợp (composite index) 
này cho giai đoạn 2010- 2018. Do chuỗi 
số liệu chưa đủ dài để đưa vào mô hình, 
chúng tôi hi vọng hạn chế này có thể 
được khắc phục trong các nghiên cứu tiếp 
theo.■
Tài liệu tham khảo
1. Baker, S. (2016), Non-banks improve effectiveness of monetary policy on economy, IMF.
2. Beck, T., Levine, R. and Loayza, N. (2000), Finance and the Sources of Growth. Journal of financial economics, 
58(1-2), 261-300.
3. Carmichael, J. and Pomerleano, M. (2002), The development and regulation of Non-bank financial institutions, 
World Bank.
4. Cheng, X. and Degryse, H. (2010), The impact of bank and non-bank financial institutions on local economic 
growth in China, Journal of Financial Services Research, 37(2–3), 179–199.
5. Cummins, J.D. and Weiss, M.A., (2014), Systemic risk and the U.S. insurance sector, Journal of Risk and 
Insurance, 81, 489-528.
6. European Commission, (2012), Non-bank financial institutions: Assessment of their impact on the stability of the 
financial system, Economic Papers 472.
7. Gujarati, D.N. (2003), Basic Econometrics, 4th ed, McGraw-Hill, New York. 
8. Hossain, M. and Shahiduzzaman, M. (2005) “Development of Non Bank Financial Institutions to Strengthen the 
Financial System of Bangladesh”, MPRA Paper 24734.
9. Impavido, G., Musalem, A. R., & Tressel, T. (2003). The impact of contractual savings institutions on securities 
markets. The World Bank.
10. Islam, M.A. and Osman, J.B. (2011), Development Impact of Non-Bank Financial Intermediaries on Economic 
Growth in Malaysia: An Empirical Investigation, International Journal of Business and Social Science, 2(14), 187-198.
11. Kumar, R. R. (2013), Remittances and economic growth: A study of Guyana. Economic Systems, 37(3), 462–472.
12. Liang, H.Y. and Reichert, A.K. (2012), The impact of banks and non-bank financial institutions on economic 
Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 11
KIỀU HỮU THIỆN - PHẠM MẠNH HÙNG - PHẠM ĐỨC ANH
Phụ lục 1: Các kiểm định chuẩn đoán của mô hình ARDL
Kết quả kiểm định mô hình phù hợp với mức ý nghĩa 5% ở Bảng 1a cho thấy giả thuyết H0 đều 
được chấp nhận trong các mô hình: Mô hình có phương sai sai số không đổi, không tồn tại tự 
tương quan bậc 2, mô hình phù hợp và không thừa biến. Kiểm định CUSUM và CUSUM-SQ đều 
nằm trong đoạn tiêu chuẩn ứng với mức ý nghĩa 5% (Hình 1a) cho thấy phần dư của mô hình có 
tính ổn định cao, do đó mô hình ước lượng ổn định.
Hình 1a. Kiểm định tổng tích lũy và tổng bình phương tích lũy của phần dư
growth. The Service Industries Journal, 32(5), 699-717.
13. Nguyễn Văn Tiến (2016), Giáo trình Tiền tệ - Ngân hàng và Thị trường Tài chính, NXB Lao động.
14. Pesaran, M.H., Shin, Y. and Smith, R.J. (2001) “Bounds testing approaches to the analysis of level relationships”, 
Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289–326. 
15. Rioja, F. and Valev, N. (2004), Finance and the sources of growth at various stages of economic development, 
Economic Inquiry, 42(1), 127-140. 
16. Vittas, D. (1997) The Role of Non-Bank Financial Intermediaries in Egypt and other MENA countries, World Bank.
17. Weiss, G. and Muhlnickel, J. (2015), Consolidation and systemic risk in the international insurance industry, 
Journal of Financial Stability, 18, 187-202.
Mô hình (1a)
Mô hình (1b)
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 201912
Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở 
Việt Nam dựa trên Mô hình ARDL
Bảng 1a. Kết quả kiểm định chẩn đoán
Kiểm định chẩn 
đoán
Mô hình (1a) Mô hình (1b) Mô hình (1c)
Trị thống kê P-value Trị thống kê P-value Trị thống kê P-value
Heteroskedasticity 0,480 0,488 0,100 0,750 2,540 0,221
Breusch-Godfrey LM 0,302 0,580 0,301 0,583 1,339 0,247
Ramsey RESET 4,230 0,322 0,070 0,973 0,800 0,519
CUSUM Ổn định Ổn định Ổn định
CUSUM-SQ Ổn định Ổn định Ổn định
Mô hình (1c)