Tác động của chính sách tiền tệ đến mức độ chấp nhận rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam

TÓM TẮT:

Hoạt động ngân hàng luôn song hành với các rủi ro nên việc nhận dạng và có biện pháp ứng phó với các loại rủi ro là vô cùng cần thiết. Mỗi ngân hàng thương mại (NHTM) phải xác định một mức độ chấp nhận rủi ro căn cứ trên đặc điểm cũng như khẩu vị rủi ro của ngân hàng đó để duy trì hoạt động ổn định và hiệu quả. Từ sau khủng hoảng tài chính 2008 đã có nhiều nghiên cứu cả về lý thuyết và thực nghiệm tại một số quốc gia về tác động của chính sách tiền tệ (CSTT) đến mức độ chấp nhận rủi ro của các ngân hàng. Các nghiên cứu này xác nhận rằng lãi suất thấp được duy trì trong thời gian dài thông qua CSTT nới lỏng không những khuyến khích ngân hàng cấp tín dụng cho khách hàng như mô tả trong kênh cấp tín dụng truyền thống, mà còn khuyến khích các ngân hàng chấp nhận mức rủi ro cao hơn.

Bài viết nghiên cứu tác động của CSTT đến mức độ chấp nhận rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam (NHTM VN). Nhóm tác giả sử dụng phương pháp ước lượng hồi quy dữ liệu bảng với mẫu gồm 30 NHTM VN giai đoạn 2007 - 2019. Kết quả cho thấy, có tác động của CSTT đến mức độ châp nhận rủi ro của các NHTM VN.

Từ khóa: chính sách tiền tệ, mức độ chấp nhận rủi ro, ngân hàng thương mại.

1. Đặt vấn đề

Việc đánh giá tác động của các yếu tố vĩ mô đến mức độ chấp nhận rủi ro đã được thực hiện trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm trước đây (Peterson K Ozili, 2018). Tuy nhiên, tác động của chính sách tiền tệ đến mức độ chấp nhận rủi ro của các NHTM chưa được quan tâm đúng mức (Borio và Zhu, 2012). Bằng chứng thực nghiệm tại Brazil thông qua nghiên cứu thực nghiệm của Montes và cộng sự (2014), De Moraes và cộng sự (2016) đã cho thấy các ngân hàng có xu hướng gia tăng mức độ chấp nhận rủi ro và thực hiện nhiều khoản cho vay với rủi ro khi lãi suất thấp được duy trì trong thời gian dài thông qua nới lỏng CSTT. Ngoài công cụ lãi suất, tỷ lệ dự trữ bắt buộc cũng được xem là công cụ hữu hiệu để Ngân hàng Trung ương (NHTW) điều tiết cung tín dụng và mức độ chấp nhận rủi ro của các NHTM. Tăng tỷ lệ dự trữ bắt buộc sẽ buộc các ngân hàng giảm nguồn lực cho vay, từ đó tăng mức độ chấp nhận rủi ro (De Moraes và cộng sự, 2016).

Đặt trong bối cảnh đặc thù của nền kinh tế Việt Nam, các nghiên cứu chưa quan tâm đúng mức về tác động của chính sách tiền tệ đến mức độ chấp nhận rủi ro của các NHTM. Xuất phát từ lý do đó, nhóm tác giả đến với nghiên cứu này: “Tác động của chính sách tiền tệ đến mức độ chấp nhận rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam”.

2. Chính sách tiền tệ và mức độ chấp nhận rủi ro của NHTM 2.1. Chính sách tiền tệ

Khái niệm CSTT: Chính sách tiền tệ là một trong những chính sách kinh tế vĩ mô, mà trong đó NHTW, thông qua các công cụ của mình thực hiện việc kiểm soát và điều tiết khối lượng tiền cung ứng (hoặc lãi suất) căn cứ vào nhu cầu tiền tệ của nền kinh tế, nhằm đạt được các mục tiêu về giá cả, sản lượng và công ăn việc làm.

Mục tiêu của CSTT: NHTW thực thi chính sách tiền tệ để hướng đến ổn định kinh tế, tạo việc làm, ổn định hệ thống tài chính, nhưng ổn định giá cả vẫn luôn là mục tiêu quan trọng nhất (Jean Louis and Balli, 2013).

2.2. Mức độ chấp nhận rủi ro của NHTM

Mức độ chấp nhận rủi ro của tổ chức đóng vai trò nền tảng trong việc ra quyết định và có ảnh hưởng quan trọng đến kết quả kinh doanh cũng như sự sống còn của tổ chức trong dài hạn (Sanders và Hambrick, 2007). Mức độ chấp nhận rủi ro được hiểu là cách xử lý với rủi ro và thường bị chi phối bởi sự đánh đổi giữa lợi ích và rủi ro.

Mức độ chấp nhận rủi ro có thể được định nghĩa trong 2 cách, gồm chấp nhận rủi ro quản lý và chấp nhận rủi ro mang tính tổ chức (Palmer và Wiseman, 1999). Chấp nhận rủi ro quản lý được định nghĩa như là chiến lược chủ động trong quản lý để lựa chọn việc phân bổ nguồn lực. Trong hầu hết các trường hợp, những quyết định này là nguyên nhân thay đổi trong sự tổ chức. Chấp nhận rủi ro mang tính tổ chức được định nghĩa như là sự không chắc chắn về thu nhập của tổ chức (Bromiley, 1991).

Để hoạt động có hiệu quả, năng động, các ngân hàng cần phải đánh giá được mức độ rủi ro của khách hàng và cả tình trạng rủi ro của mình; cân bằng giữa lợi nhuận và rủi ro, giữa tăng trưởng và năng lực quản trị rủi ro. Bởi nếu chấp nhận rủi ro cao, ngân hàng có thể có lợi nhuận cao, nhưng ngân hàng lại rơi vào tình trạng không chắc chắn, kém bền vững và do đó hệ thống sẽ dễ tổn thương, dẫn đến đổ vỡ.

2.3. Tác động CSTT đến mức độ chấp nhận rủi ro của NHTM

Từ sau khủng hoảng tài chính 2008 đã có thêm khá nhiều nghiên cứu cả về lý thuyết và thực nghiệm tại một số quốc gia về tác động của CSTT đến mức độ chấp nhận rủi ro của các tổ chức tín dụng. Các nghiên cứu này cho đến nay đều xác nhận rằng lãi suất thấp được duy trì trong thời gian dài thông qua nới lỏng CSTT không những khuyến khích ngân hàng cấp tín dụng cho khách hàng như mô tả trong kênh cấp tín dụng truyền thống mà còn khuyến khích các ngân hàng chấp nhận mức rủi ro cao hơn (Altunbas và cộng sự, 2010).

Về cơ bản, các nghiên cứu lý thuyết đã cung cấp bốn phương thức chính mà lãi suất thấp có thể khuyến khích việc chấp nhận rủi ro quá mức.

Thứ nhất, lãi suất thấp thúc đẩy việc chấp nhận rủi ro thông qua ảnh hưởng của lãi suất tới định giá, thu nhập và dòng tiền.

Thứ hai, lãi suất thấp tạo ra động lực cho nhà quản lý ngân hàng và doanh nghiệp tìm kiếm lợi nhuận.

Thứ ba, lãi suất thấp làm tăng giá trị vốn chủ sở hữu và khuyến khích tổ chức tài chính chấp nhận rủi ro nhiều hơn.

Thứ tư, mức độ minh bạch thông tin và cam kết chính sách của NHTW tăng lên làm giảm đi sự bất ổn định, khiến các chủ thể tham gia trên thị trường đánh giá thấp rủi ro, từ đó làm tăng mong muốn chấp nhận rủi ro của ngân hàng.

Các nghiên cứu thực nghiệm cũng làm rõ mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và mức độ chấp nhận rủi ro của ngân hàng. Lãi suất thấp thường gắn liền với việc giám sát ít hơn khi các ngân hàng thường giảm bớt các tiêu chuẩn cấp tín dụng trong điều kiện lãi suất thấp (Ziadeh-Mikati, 2013). Lãi suất thấp gắn liền với việc gia tăng rủi ro của ngân hàng và định giá các khoản vay có rủi ro cao hơn thấp hơn tương đối so với các khoản vay có rủi ro thấp hơn (Altunbas và cộng sự, 2009; Gambarcota, 2009). Điều này chứng tỏ rằng trong điều kiện lãi suất thấp, các ngân hàng đánh giá rủi ro thấp hơn nên sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao hơn.

Các nghiên cứu thực nghiệm gợi ý rằng việc tăng lãi suất sẽ giúp kiềm chế tốc độ tăng trưởng tín dụng và hạn chế việc chấp nhận rủi ro quá mức. Nếu NHTW cam kết sẽ tăng lãi suất khi bong bóng tín dụng có khả năng hình thành thì các kỳ vọng trên thị trường sẽ phát huy tác dụng làm CSTT có hiệu quả hơn. Hơn nữa, kỳ vọng lãi suất tăng cùng với mức độ chấp nhận rủi ro tăng sẽ giúp lãi suất không phải tăng quá nhiều để đạt được ảnh hưởng như mong đợi.

3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 3.1. Dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính hàng năm của 30 NHTM VN giai đoạn 2007 - 2019.

3.2. Mô hình nghiên cứu

Mô hình được xây dựng dựa trên nghiên cứu của De Moraes và cộng sự (2016) và Hasni Abdullah (2015) nhằm nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ đến mức độ chấp nhận rùi ro của các NHTM VN, mô hình cụ thể được viết như sau:

Trong đó:

- PROV: Mức độ chấp nhận rủi ro, được đo lường bằng tỷ số dự phòng rủi ro khách hàng với tổng dư nợ cho vay khách hàng (Montes và Peixoto, 2014).

- IR: Lãi suất chính sách, sử dụng lãi suất bình quân liên ngân hàng trong ngắn hạn cụ thể là kỳ hạn 3 và 6 tháng (Altunbas và cộng sự, 2014).

- R_REG: Mức dự trữ bắt buộc, được đo lường bằng mức tiền gửi mà ngân hàng gửi tại Ngân hàng Nhà nước. (Tabak và cộng sự, 2011).

- O_GAP: Khe hở sản lượng, chênh lệch giữa chuỗi GDP và xu hướng dài hạn của GDP. (De Moraes và cộng sự, 2016).

- DEFAULT: Tỷ lệ nợ xấu, được đo bằng tỷ số giữa nợ xấu với dư nợ cho vay khách hàng. (Montes và Peixoto, 2014).

- ROA: Tỷ suất sinh lợi, được đo bằng tỷ số giữa lợi nhuận trước thuế và trích lập dự phòng với tổng tài sản. (Leventis và cộng sự, 2012).

- SIZE: Quy mô ngân hàng, được đo bằng Logarit tự nhiên của tổng tài sản. (Peterson K Ozili, 2018).

3.3. Các bước ước lượng sử dụng trong bài nghiên cứu

Bước 1: Phân tích thực trạng tác động của chính sách tiền tệ đến mức độ chấp nhận rủi ro qua phương pháp biểu đồ xử lý trên Excel.

Bước 2: Thống kê mô tả số liệu nghiên cứu trên STATA. Từ đó, mô tả số liệu từng biến từ 2007 đến 2019 bằng đồ thị xử lý trên Excel.

Bước 3: Phân tích ma trận hệ số tương quan được xử lý trên STATA.

Bước 4: Kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số nhân tử phóng đại VIF.

Bước 5: Thực hiện kiểm định lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp giữa Fixed-Effects, Random-Effects và Pool-ols:

Chạy Hausman test so sánh giữa FEM và REM. Nếu kiểm định này đi đến kết luận FEM và phù hợp, ta có thể khẳng định rằng FEM là công cụ được chọn để sử dụng hồi quy cho phương trình, sau đó ta chuyển sang kiểm định F-test so sánh giữa FEM và Pool-ols. Nếu Hausman test chọn REM, ta chuyển sang kiểm định kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm chứng tính phù hợp giữa REM và Pool-ols.

Bước 6: Hồi quy và tóm tắt kết quả hồi quy với FEM, REM và GLS (xử lý phương sai thay đổi và tự tương quan).

Bước 7: Hồi quy GMM xử lý hiện tượng nội sinh. Đọc kết quả kiểm định với biến công cụ.

4. Kết quả và thảo luận kết quả

Các đường biến động được sử dụng Đồ thị 1 được tính dựa trên giá trị lãi suất liên ngân hàng 3 tháng (IR3), lãi suất liên ngân hàng 6 tháng (IR6) và giá trị trung bình của mức độ chấp nhận rủi ro từng năm giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2019. Lãi suất liên ngân hàng 3 tháng và 6 tháng có sự biến động tương đối giống nhau trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2014. Lãi suất có nhiều thay đổi trong 3 năm (từ năm 2007 đến năm 2019), là giai đoạn xảy ra khủng hoảng tài chính toàn cầu. Đây là giai đoạn nền kinh tế trải qua nhiều khó khăn, các doanh nghiệp Việt Nam chịu ảnh hưởng do khủng hoảng tài chính, sự trì trệ và sụt giảm trong hoạt động sản xuất cũng như tiêu dùng ảnh hưởng đến nguồn tiền huy động của các ngân hàng dẫn đến các ngân hàng bù đắp lượng tiền thiếu hụt thông qua nghiệp vụ vay liên ngân hàng, điều này buộc Ngân hàng Nhà nước tăng lãi suất liên ngân hàng nhằm ổn định hoạt động của NHTM cũng như hạn chế hoạt động vay vốn liên ngân hàng (lãi suất tăng từ xấp xỉ 8% năm 2007 đến 12% kỳ hạn 6 tháng và 13.37% kỳ hạn 3 tháng năm 2008).

Sau giai đoạn bùng nổ thị trường bất động sản và vỡ bong bóng bất động sản cuối năm 2011 và đầu năm 2012 gây ra hệ lụy xấu đến các doanh nghiệp bất động sản cũng như các ngân hàng tham gia tài trợ cho các doanh nghiệp tại thị trường này. Sau giai đoạn này các ngân hàng liên tục tăng huy động vốn tài trợ vào bất động sản khiến cho lãi suất liên ngân hàng tăng liên tục từ xấp xỉ 9% năm 2009 đến gần 11% năm 2010 và đạt đỉnh gần đạt 14% năm 2011, điều này phản ánh sự mất ổn định của hệ thống NHTM do việc sử dụng nguồn vốn huy động một cách thái quá để tài trợ cho thị trường bất động sản. Hành động “Ném trứng vào một rổ” này của nhiều NHTM dẫn đến khủng hoảng nợ xấu 2012 do thị trường bất động sản sụp đổ, đây là hệ lụy tất yếu. Trong giai đoạn từ năm 2014 - 2019, lãi suất liên ngân hàng kỳ hạn 6 tháng có sự ổn định tương đối, trong khi lãi kỳ hạn 3 tháng chỉ dao động trong khoảng biến thiên 4.5% đến 7.5%.

Thông qua sự thay đổi lãi liên ngân hàng (so với lãi suất cơ bản, lãi suất chiết khấu và tái chiết khấu) qua các giai đoạn biến động khác nhau của hệ thống ngân hàng đặt trong các bối cảnh khác nhau của nền kinh tế đã cho thấy phần nào lý do tại sao lãi suất liên ngân hàng là công cụ trong chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước để thực hiện việc điều tiết hoạt động của hệ thống ngân hàng. (Bảng 1)

Bảng 1. Thống kê mô tả của các biến

Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 2. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 2 trình bày hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình. Ma trận hệ số tương quan thể hiện hệ số tương quan đánh giá về mức độ cũng như chiều tương quan giữa các biến. Hệ số tương quan giữa mức độ chấp nhận rủi ro và lãi liên ngân hàng là 0.02 và 0.06 cho thấy mức độ tương giữa Prov và lãi liên ngân hàng kỳ hạn 6 tháng mạnh hơn so với mức tương quan kỳ hạn 3 tháng, dấu dương ở 2 hệ số này hàm ý về tác động cùng chiều giữa lãi IR3 và IR6 với mức độ chấp nhận rủi ro Prov. Theo chiều ngược lại, tỷ lệ dự trữ bắt buộc R_reg và mức độ chấp nhận rủi ro có hệ số tương quan âm, cụ thể là -0.32 phản ánh về một mối quan hệ ngược chiều giữa dự trữ bắt buộc và mức độ chấp nhận rủi ro.

Tỷ lệ nợ xấu tăng có thể tác động làm tăng mức độ chấp nhận rủi ro của các NHTM khi mà hệ số tương quan của Default và Prov là 0.58, tương quan mạnh. Các ngân hàng có tỷ suất sinh lợi cao và quy mô lớn thường có mức độ chấp nhận rủi ro cao hơn thể hiện qua hệ số tương quan giữa dự phòng Prov, tỷ suất sinh lợi ROA, quy mô Size mang dấu dương thuận chiều.

Bảng 3.Tóm tắt kết quả hồi quy FEM, REM, GLS

lãi suất kỳ hạn 3 và 6 tháng

z-statistics in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 4.Tóm tắt kết quả hồi quy OLS, GMM lãi suất

liên ngân hàng 3 và 6 tháng

t-statistics in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 3 và 4 cho thấy:

- Hồi quy GMM cho thấy lãi suất kỳ hạn 3 tháng và 6 tháng có tác động cùng chiều đến mức độ chấp nhận rủi ro tại mức ý nghĩa 1%. Kết quả này là đồng nhất khi hồi quy với các phương pháp khác như FEM, REM, OLS và kể cả với GLS.

- Trong bài nghiên cứu này, phương pháp GMM và kể cả các phương pháp ước lượng khác đều cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa GDP và mức độ chấp nhận rủi ro. Các hệ số hồi quy đều có mức ý nghĩa thống kê lần lượt tại 5% và 1%. Kết quả trên đã mang lại kết luận về tính đồng chu kỳ với tăng trưởng kinh tế thể hiện khi nền kinh tế suy thoái, rủi ro phá sản của các doanh nghiệp cao hơn dẫn tới chất lượng các khoản vay giảm, tỷ lệ nợ xấu tăng và kết quả là mức độ chấp nhận rủi ro cao hơn.

- Tỷ lệ nợ xấu tăng sẽ kéo sự gia tăng của mức độ chấp nhận rủi ro, đây là mối quan hệ đồng biến tất yếu giữa một bên là rủi ro (nợ xấu) và nhận thức rủi ro (mức độ chấp nhận rủi ro). Kết quả hồi quy GMM cũng cho thấy bằng chứng đáng tin cậy về mối quan hệ thuận chiều giữa nợ xấu và mức độ chấp nhận rủi ro, hệ số của Defult mang dấu dương và có ý nghĩa tại mức 1%, hồi quy FEM và REM cũng cho kết quả đồng nhất về dấu.

- Kết quả nghiên cứu của tác giả đạt được khi ước lượng với GMM với mẫu 30 ngân hàng tại Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2019 cũng đưa ra bằng chứng thống kê tương đồng với các nghiên cứu thực nghiệm vừa nêu, hệ số của ROA và Size mang dấu dương ở mức ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức 5% và 1% cho kết luận rằng các ngân hàng có quy mô lớn và tỷ suất sinh lợi cao có xu hướng chấp nhận rủi ro nhiều hơn các ngân hàng nhỏ.

5. Kết luận và hàm ý 5.1. Kết luận

Kết quả cho thấy bằng chứng đáng tin cậy về mối quan hệ thuận chiều giữa lãi suất liên ngân hàng và mức độ chấp nhận rủi ro. Lãi suất kỳ hạn 3 tháng và 6 tháng có tác động cùng chiều đến mức độ chấp nhận rủi ro, dấu thuận chiều đã phản ánh về tình trạng bất cân xứng thông tin cao tại các ngân hàng Việt Nam. Các nghiên cứu của Montes và cộng sự (2014) và De Moraes và cộng sự (2016) cũng cho thấy tình trạng bất cân xứng thông tin trầm trọng tại thị trường Brazil thông quan kết quả biểu thị mối quan hệ đồng biến giữa lãi suất và mức độ chấp nhận rủi ro.

Tỷ lệ nợ xấu, tỷ suất sinh lợi và quy mô ngân hàng cho thấy mối quan hệ thuận chiều với mức độ chấp nhận rủi ro.

5.2. Hàm ý

- NHNN cần mềm mỏng hơn trong việc áp dụng hiệp ước Basel tránh dẫn đến hiện tượng các ngân hàng đối phó trong việc điều tiết hệ số CAR. Điều này đã được Ngân hàng Nhà nước thực hiện khá tốt trong thời gian qua.

- Việc tuân thủ hiệp ược Basel là điều kiện tất yếu giúp các NHTM VN tăng tính ổn định và nhận thức rủi ro hoạt động, tuy nhiên nó cần tinh thần tự nguyện tránh việc đối phó để đáp ứng các quy định của Ngân hàng Nhà nước về Basel. Muốn làm được điều này các ngân hàng cần phân bố danh mục cho vay hợp lý để giảm thiểu tài sản có rủi ro, có lộ trình tăng quy mô vốn cổ phần an toàn và hợp lý.

- Việc cân nhắc tỷ lệ tiền gửi phù hợp để đảm bảo an toàn thanh khoản cũng là điều cần thiết.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

Altunbas, Y., Gambacorta, L., Marqués-Ibánẽz, D. (2014). Does monetary policy affect bank risk? Int. J. Cent. Bank. 10(1), 95-135.
Basel Committee on Banking Supervision (BCBS). (2010). Guidance for national authorities operating the countercyclical capital buffer. Basel Committee on Banking Supervision, Bank for International Settlements.
Borio, C., Zhu, H. (2012). Capital regulation, risk-taking and monetary policy: a missing link in the transmission mechanism? Financ. Stab. 8 (4), 236-251.
De Moraes, C. O., Montes, G. C., & Antunes, J. A. P. (2016). How does capital regulation react to monetary policy? New evidence on the risk taking channel. Economic Modelling, 56, 177-
Gambacorta, L. (2009). Monetary policy and the risk-taking channel. BIS Q. Rev. 4, 43-
Montes, G.C., Peixoto, G. (2014). Risk-taking channel, bank lending channel and the paradox of credibility. Model. 39, 82-94.
Ozili, Peterson K. (2018). Bank Loan Loss Provisions, Investor Protection and the Macroeconomy. Germany: University Library of Munich.
Tabak, B.M., Noronha, A.C.B., Cajueiro, D.O. (2011). Bank capital buffers, lending growth and economic cycle: Empirical evidence for Brazil. Paper Prepared for the 2nd BIS CCA Conference on “Monetary Policy, Financial Stability and the Business Cycle

Monetary policy’s impacts on the risk tolerance of Vietnamese commercial banks

Master. Nguyen Thi Kieu Nga 1

Assoc.Prof.Ph.D Tran Huy Hoang 2

1 Industrial University of Ho Chi Minh City

2 University of Finance – Marketing

ABSTRACT:

Banks always face risks in their operations, hence it is essential for banks to identify and avoid their risks. Each commercial bank has to determine its risk tolerance based on its characteristics and risk appetite to ensure its operations stably and efficiently. Since the 2008 financial crisis, there have been many theoretical and empirical studies about the impact of monetary policy on the risk tolerance of banks. These studies confirm that a long-term low interest rate through loose monetary policies does not only encourage banks to offer more credit to their customers but also motivate banks to accept the higher risk tolerance.

This study examines the impact of monetary policy on the risk tolerance of Vietnamese commercial banks. This study uses the panel data regression estimation method with a sample of 30 Vietnamese commercial banks in the preriod from 2007 to 2019. The study’s results show that the monetary policy affects the risk tolerance of Vietnamese commercial banks.

Keywords: monetary policy, risk tolerance, commercial banking.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 7, tháng 3 năm 2021]