Số 239 | Tháng 02/2026
Cấu trúc sở hữu, bất định vĩ mô và ổn định ngân hàng: Phân tích bằng mô hình ngưỡng và học máy
Phạm Thuỷ Tú
Tóm tắt:
Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu phân tích tác động của cấu trúc sở hữu (CTSH) đến ổn định tài chính (OĐTC) của 28 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010–2024, đồng thời xem xét vai trò điều tiết của bất định vĩ mô (BĐVM).
Thiết kế nghiên cứu/phương pháp/tiếp cận: Mô hình ngưỡng được kết hợp với Causal Forest và Double Machine Learning nhằm phát hiện ngưỡng nội sinh và đo lường tác động có điều kiện. BĐVM được lượng hóa bằng chỉ số bất định vĩ mô tổng hợp (CMUI), xây dựng qua PCA từ các biến EPU, GPR, WUI, WSI và ESGUI.
Kết quả nghiên cứu chính: Kết quả cho thấy mối quan hệ phi tuyến giữa CTSH và OĐTC. Sở hữu Nhà nước chỉ có lợi ở mức hợp lý, nhưng vượt ngưỡng dẫn đến ràng buộc ngân sách mềm. Sở hữu nước ngoài có tác động ngược chiều, bất lợi tăng khi tỷ lệ cao. Sở hữu tư nhân phân tán làm suy yếu ổn định, trong khi tập trung lại tăng cường giám sát. BĐVM vừa có ảnh hưởng trực tiếp, vừa điều chỉnh hướng và cường độ tác động của các loại sở hữu.
Giá trị đóng góp mới: Nghiên cứu mở rộng lý thuyết Chi phí đại diện, ràng buộc ngân sách mềm và mong manh tài chính; đồng thời đề xuất khung phân tích kết hợp mô hình ngưỡng và học máy nhân quả, bổ sung bằng chứng từ Việt Nam và đưa ra gợi ý chính sách tối ưu hóa cơ cấu sở hữu ngân hàng trong bối cảnh BĐVM.
Tài liệu tham khảo:
- Ahir, H., Bloom, N., & Furceri, D. (2022). The World Uncertainty Index.
- Athey, S., Tibshirani, J., & Wager, S. (2019). Generalized random forests. The Annals of Statistics, 47(2). https://doi.org/10.1214/18-AOS1709.
- Baker, S. R., Bloom, N., & Davis, S. J. (2016). Measuring Economic Policy Uncertainty*. The Quarterly Journal of Economics, 131(4), 1593-1636. https://doi.org/10.1093/qje/qjw024.
- Biswas, S., & Kumar, R. (2022). Bank board network and financial stability in emerging markets. Emerging Markets Review, 51, 100884. https://doi.org/10.1016/j.ememar.2022.100884.
- Bueff, A. C., Cytryński, M., Calabrese, R., Jones, M., Roberts, J., Moore, J., & Brown, I. (2022). Machine learning interpretability for a stress scenario generation in credit scoring based on counterfactuals. Expert Systems with Applications, 202, 117271. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117271.
- Caldara, D., & Iacoviello, M. (2022). Measuring Geopolitical Risk. American Economic Review, 112(4), 1194-1225. https://doi.org/10.1257/aer.20191823.
- Chen, Y., Calabrese, R., & Martin-Barragan, B. (2024). Interpretable machine learning for imbalanced credit scoring datasets. European Journal of Operational Research, 312(1), 357-372. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.06.036.
- Chernozhukov, V., Chetverikov, D., Demirer, M., Duflo, E., Hansen, C., Newey, W., & Robins, J. (2018). Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters. The Econometrics Journal, 21(1), C1-C68. https://doi.org/10.1111/ectj.12097.
- Danisman, G. O., & Tarazi, A. (2024). Economic policy uncertainty and bank stability: Size, capital, and liquidity matter. The Quarterly Review of Economics and Finance, 93, 102-118. https://doi.org/10.1016/j.qref.2023.11.008.
- Elfeituri, H. (2022). Banking stability, institutional quality, market concentration, competition and political conflict in MENA. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 76, 101476. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2021.101476.
- Hansen, B. E. (1999). Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference. Journal of Econometrics, 93(2), 345-368. https://doi.org/10.1016/S0304-4076(99)00025-1.
- Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics, 3(4), 305-360. https://doi.org/10.1016/0304-405X(76)90026-X.
- Karim, M. R., Shetu, S. A., & Razia, S. (2021). COVID-19, liquidity and financial health: Empirical evidence from South Asian economy. Asian Journal of Economics and Banking, 5(3), 307–323. https://doi.org/10.1108/AJEB-03-2021-0033.
- Lê Hà Diễm Chi. (2024). Đặc điểm hội đồng quản trị và rủi ro phá sản: Sự khác biệt trong cấu trúc sở hữu của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp Chí Kinh Tế và Ngân Hàng Châu Á, 218, 62-75. https://doi.org/10.63065/ajeb.vn.2024.218.96628.
- Minsky, H. P. (2008). Stabilizing an Unstable Economy (1st ed.). McGraw Hill.
- Nguyễn Văn Đán, Nguyễn Minh Nhật, & Đào Lê Kiều Oanh. (2025). Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam: Vai trò điều tiết của quy mô ngân hàng. Tạp Chí Kinh Tế và Ngân Hàng Châu Á, 228, 55-70. https://doi.org/10.63065/ajeb.vn.2025.228.111628.
- Olalere, O. E., & Mukuddem-Petersen, J. (2024). Geopolitical risk, economic policy uncertainty, and bank stability in BRICS countries. Cogent Economics & Finance, 12(1). https://doi.org/10.1080/23322039.2023.2290368.
- Ongan, S., Gocer, I., & Işık, C. (2025). Introducing the New ESG‐Based Sustainability Uncertainty Index ESGUI. Sustainable Development, 33(3), 4457-4467. https://doi.org/10.1002/sd.3351.
- Ozili, P. K. (2022). Economic policy uncertainty, bank nonperforming loans and loan loss provisions: Are they correlated? Asian Journal of Economics and Banking, 6(2), 221–235. https://doi.org/10.1108/AJEB-10-2021-0119.
- Panizza, U. (2024). Bank ownership around the world. Journal of Banking & Finance, 166, 107255. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2024.107255.
- Pham, T. T., Dao, L. K. O., & Nguyen, V. C. (2021). The determinants of bank’s stability: a system GMM panel analysis. Cogent Business & Management, 8(1). https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1963390.
- Phan, D. H. B., Tran, V. T., & Iyke, B. N. (2022). Geopolitical risk and bank stability. Finance Research Letters, 46, 102453. https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102453.
- Shabir, M., Jiang, P., Shahab, Y., & Wang, P. (2023). Geopolitical, economic uncertainty and bank risk: Do CEO power and board strength matter? International Review of Financial Analysis, 87, 102603. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2023.102603.
- Shleifer, A., & Vishny, R. W. (1997). A Survey of Corporate Governance. The Journal of Finance, 52(2), 737-783. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1997.tb04820.x.
- Trinh, H. H., & Tran, T. P. (2024). Global banking systems, financial stability, and uncertainty: How have countries coped with geopolitical risks? International Review of Economics & Finance, 96, 103647. https://doi.org/10.1016/j.iref.2024.103647.
- Tu, P. T., Oanh, D. L. K., & Trang, D. D. (2025). Machine Learning and Parameter Optimization for Banking Stability Prediction and Determinants Identification in ASEAN. Emerging Science Journal, 9(3), 1189-1208. https://doi.org/10.28991/ESJ-2025-09-03-04.
- Vuong, G. T. H., Nguyen, Y. D. H., Nguyen, M. H., & Wong, W.-K. (2024). Assessing the impact of macroeconomic uncertainties on bank stability: Insights from ASEAN-8 countries. Heliyon, 10(11), e31711. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e31711.
- Yuan, L., Zhong, Y., & Lu, Z. (2022). Foreign strategic investors and bank credit risk in China: Disclosure, finance or management effects? Pacific-Basin Finance Journal, 73, 101762. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2022.101762.
Ownership Structure, Macroeconomic Uncertainty, and Bank Stability: Analysis Using Threshold Models and Machine Learning
Abstract:
Purpose: This study investigates the impact of ownership structure on the financial stability of 28 Vietnamese commercial banks during 2010–2024, while examining the moderating role of macroeconomic uncertainty.
Design/methodology/approach: A panel threshold model is combined with causal machine learning techniques, including Causal Forest and Double Machine Learning, to identify endogenous thresholds and measure conditional effects. Macroeconomic uncertainty is quantified through the Composite Macroeconomic Uncertainty Index (CMUI), constructed via principal component analysis (PCA) from EPU, GPR, WUI, WSI, and ESGUI indicators.
Findings: Results reveal a nonlinear relationship between ownership structure and financial stability. State ownership enhances stability only at moderate levels, but excessive concentration leads to soft budget constraints. Foreign ownership exerts negative effects, with adverse impacts rising at higher shares. Dispersed private ownership undermines stability, whereas concentrated private ownership strengthens monitoring. Moreover, macroeconomic uncertainty exerts direct effects and moderates both the direction and intensity of ownership impacts.
Originality/Value: The study advances theories of agency costs, soft budget constraints, and financial fragility by providing new insights into how ownership interacts with macroeconomic uncertainty. It introduces an integrated framework combining threshold modeling and causal machine learning to assess conditional effects. Empirical evidence from Vietnam enriches the literature on emerging markets and offers policy implications for optimizing bank ownership structures under uncertain macroeconomic environments.