GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Đặt vấn đề í
Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam ngày càng hội nhập với quốc tế thông qua các hiệp định song phương và đa phương, việc gia tăng khả năng cạnh tranh và thu hút đầu tư trở nên cấp thiết Tuy nhiên, hội nhập cũng đặt ra áp lực lớn đối với thị trường nội địa và ngành ngân hàng Ngân hàng thương mại giữ vai trò quan trọng trong việc luân chuyển tiền tệ và thúc đẩy sự phát triển của thị trường tài chính Do đó, cần thiết phải xây dựng một hệ thống ngân hàng ổn định và hiệu quả, sử dụng các công cụ chính sách phù hợp để đảm bảo lợi nhuận và hạn chế rủi ro tiềm ẩn.
Để tăng cường khả năng cạnh tranh, các ngân hàng thương mại cần mở rộng các hình thức tài chính đa dạng, không chỉ tập trung vào cho vay Tuy nhiên, điều này cũng dẫn đến những rủi ro như giảm uy tín, mất khả năng thanh khoản tạm thời và có thể dẫn đến nguy cơ phá sản Vì vậy, bên cạnh việc đảm bảo lợi nhuận, các ngân hàng cần quản lý và chấp nhận rủi ro ở mức độ vừa phải, đặc biệt là rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản.
Vai trò của quản lý rủi ro là rất quan trọng, nhưng trong nghiên cứu, nhiều tác giả chỉ tập trung vào việc đo lường tác động của từng loại rủi ro mà không xem xét mối liên hệ giữa chúng Điều này dẫn đến câu hỏi liệu có sự liên kết giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam hay không Để tìm hiểu vấn đề này, tôi đã chọn đề tài nghiên cứu: “Mối liên hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam.”
Tính cấp thiết đề tài
Trong hoạt động ngân hàng, rủi ro tiềm ẩn luôn hiện hữu và có thể ảnh hưởng lớn đến sự ổn định của nền kinh tế quốc gia, đặc biệt khi xảy ra các sự kiện kinh tế bất ngờ Cuộc khủng hoảng cho vay thế chấp dưới chuẩn tại Mỹ vào giữa năm 2007 là một ví dụ điển hình, gây tác động nghiêm trọng đến hệ thống tài chính và nền kinh tế thực Tỷ lệ trả chậm đạt kỷ lục 36% vào tháng 8/2007 đã phản ánh rủi ro thanh khoản, trong khi tài sản của nhiều chủ nhà đã chuyển từ tình trạng “thanh toán chậm” sang “tịch thu tài sản” để trả nợ Các khoản vay thế chấp dưới chuẩn chiếm đến 50% các vụ vỡ nợ, cho thấy rõ ràng rủi ro tín dụng trong giai đoạn này.
Theo báo cáo "Material Loss" của FDIC và OCC ban hành ngày 1/1/2010, một trong những nguyên nhân chính dẫn đến sự thất bại của các ngân hàng thương mại là sự kết hợp của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Rủi ro tín dụng có thể làm giảm chất lượng tài sản và tăng chi phí xử lý nợ xấu, từ đó giảm lợi nhuận, trong khi rủi ro thanh khoản ảnh hưởng tiêu cực đến dòng tiền và khả năng thanh toán Imbierowicz & Rauch (2014) chỉ ra rằng nhiều ngân hàng không phân biệt giữa tài sản thanh khoản cao và thấp, dẫn đến việc bỏ sót rủi ro tín dụng tiềm ẩn Điều này cho thấy rằng các thành phần trong nền kinh tế đã có cái nhìn sai lệch về mức độ rủi ro, và khi rủi ro bùng phát thành khủng hoảng, họ không kịp thời phản ứng với sự kết hợp của cả rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản trong quản lý rủi ro.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa các loại rủi ro ngân hàng và các đặc điểm của ngân hàng như quy mô và cấu trúc Đối với rủi ro tín dụng, Salas & Saurina (2002) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro này trong ngân hàng thương mại và ngân hàng tiền gửi Laeven & Levine (2009) nghiên cứu mối liên hệ giữa rủi ro tín dụng, cơ cấu sở hữu và quy định của ngân hàng nhà nước, cùng với các nghiên cứu khác của Houston và cộng sự (2010), Berger và Udell (2004) Về rủi ro thanh khoản, Cifuentes và cộng sự (2005) đã khảo sát rủi ro trong các tổ chức tài chính liên kết chịu sự kiểm soát về thanh khoản và tài sản, trong khi Diamond & Rajan (2001) xem xét khả năng tạo thanh khoản và tính mỏng manh tài chính Các nghiên cứu tương tự cũng được thực hiện bởi Acharya & Viswanathan (2011) và Gorton.
& Metrick (2012) và gần đây Berger & Bouwman (2012).
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng trong ngân hàng đã được đề cập bởi Diamond & Dybig (1983), cho rằng cấu trúc tài sản và nợ của ngân hàng có sự liên kết chặt chẽ, đặc biệt là với các khoản vay không thể hoàn trả và sự rút tiền đột ngột từ khách hàng Mặc dù rủi ro tín dụng luôn hiện hữu trong hoạt động ngân hàng, nhưng rủi ro thanh khoản vẫn chưa được chú trọng đúng mức Các nghiên cứu như Acharya & Mora (2013) đã chỉ ra rằng ngân hàng mất khả năng thanh toán thường xảy ra trước khi vỡ nợ thực sự, đặc biệt trong những giai đoạn khó khăn của nền kinh tế, điều này cũng được xác nhận bởi Brunnermeier & Oehmke.
Nghiên cứu năm 2013 cho thấy qua khảo sát các tổ chức tài chính, tình trạng dễ rơi vào bẫy rủi ro thanh khoản và tín dụng do cấu trúc nợ ngắn hạn dẫn đến tỷ lệ nợ gia tăng theo từng năm Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trước đó của He & Xiong (2012), Cole & White (2012) và Imbierowicz & Rauch (2014).
Mặc dù nhiều nghiên cứu đã phân tích tác động của các rủi ro đến sự ổn định ngân hàng, nhưng tại Việt Nam vẫn thiếu các nghiên cứu về mối tương quan giữa rủi ro tín dụng (RRTK) và rủi ro thị trường (RRTD) Do đó, cần xem xét vấn đề này trong bối cảnh nền kinh tế đang phát triển của Việt Nam, nhằm làm rõ mối quan hệ giữa hai loại rủi ro Từ đó, có thể đưa ra những đề xuất và giải pháp phù hợp để kiểm soát vấn đề mất khả năng thanh khoản và cân bằng giữa rủi ro và lợi nhuận.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản, từ đó đưa ra các khuyến nghị và định hướng phù hợp cho các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong bối cảnh hiện nay.
- Kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng của các
NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009-2018.
- Đưa ra các kiến nghị phù hợp để NHNN và các NHTM Việt Nam có thể điều chỉnh quản lí nhằm hạn chế của cả hai loại rủi ro.
Câu hỏi nghiên cứu
Sau khi xác định được mục tiêu nghiên cứu như đã trình bày ở trên, một số câu hỏi nghiên cứu sau đây được đặt ra:
- Mối quan hệ giữa RRTK và RRTD cùng chiều hay ngược chiều đối với
NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009-2018 ?
- Nhằm hạn chế của cả RRTK và RRTD, NHNN cũng như NHTM cần phải quản lí như thế nào?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.5.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu đề tài là các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2008 đến 2018 dựa trên báo cáo thu nhập thường niên và bảng cân đối kế toán.
- Phạm vi thời gian: 10 năm từ năm 2009 đến 2018
- Phạm vị không gian: 30 ngân hàng thương mại Việt Nam
Kết cấu bài nghiên cứu
NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009-2018.
- Đưa ra các kiến nghị phù hợp để NHNN và các NHTM Việt Nam có thể điều chỉnh quản lí nhằm hạn chế của cả hai loại rủi ro.
Sau khi xác định được mục tiêu nghiên cứu như đã trình bày ở trên, một số câu hỏi nghiên cứu sau đây được đặt ra:
- Mối quan hệ giữa RRTK và RRTD cùng chiều hay ngược chiều đối với
NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009-2018 ?
- Nhằm hạn chế của cả RRTK và RRTD, NHNN cũng như NHTM cần phải quản lí như thế nào?
1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.5.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu đề tài là các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2008 đến 2018 dựa trên báo cáo thu nhập thường niên và bảng cân đối kế toán.
- Phạm vi thời gian: 10 năm từ năm 2009 đến 2018
- Phạm vị không gian: 30 ngân hàng thương mại Việt Nam
Phương pháp nghiên cứu được áp dụng là nghiên cứu định lượng, sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy dữ liệu bảng và phương pháp panel VAR Các giả thuyết được kiểm định thông qua OLS, FEM, REM, kết hợp với phương pháp ước lượng GLS, tất cả đều được thực hiện bằng phần mềm Eview và Stata.
1.7 Ket cấu bài nghiên cứu
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Chương này cung cấp cái nhìn tổng quan về đề tài nghiên cứu, bao gồm lý do thực hiện nghiên cứu, các câu hỏi và mục tiêu cụ thể cần đạt được Ngoài ra, nó cũng xác định phạm vi và đối tượng nghiên cứu, đồng thời trình bày phương pháp nghiên cứu được áp dụng Cuối cùng, chương này nhấn mạnh những đóng góp mới mà nghiên cứu mang lại cho lĩnh vực liên quan.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO THANH KHOẢN VÀ RỦI RO TÍN DỤNG
Khái niệm rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng
2.1.1 Ngân hàng thương mại và rủi ro
Theo Điều 4 Luật Các Tổ Chức Tín Dụng Việt Nam, số 47/2010/QH12, ngân hàng là tổ chức tín dụng thực hiện một hoặc nhiều hoạt động ngân hàng, bao gồm ngân hàng thương mại, ngân hàng chính sách và ngân hàng hợp tác xã Ngân hàng thương mại thực hiện toàn bộ các hoạt động ngân hàng và đóng vai trò quan trọng trong hệ thống tài chính, đặc biệt trong hoạt động cho vay và thanh toán Hệ thống ngân hàng thương mại là duy nhất có khả năng tạo ra lượng bút tệ, ảnh hưởng lớn đến chính sách tiền tệ của ngân hàng trung ương.
Trong lĩnh vực ngân hàng, các nhà quản trị phải cân nhắc giữa việc tối đa hóa lợi nhuận và quản lý rủi ro Theo Phan Thị Cúc (2009), rủi ro ngân hàng là những sự kiện không mong đợi có thể gây tổn thất tài sản, giảm lợi nhuận thực tế hoặc làm tăng chi phí Rủi ro trong hoạt động ngân hàng có thể được phân loại theo nguồn gốc thua lỗ, biến động thị trường hoặc vỡ nợ (Bessis, 2011) Phạm Tiến Đạt (2013) phân chia rủi ro thành hai loại: rủi ro nội tại như rủi ro tín dụng, thanh khoản, lãi suất và vỡ nợ, và rủi ro bên ngoài như lạm phát, tỷ giá hối đoái, chính trị và tội phạm.
Theo thông tư 02/2013/TT-NHNN, rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng được định nghĩa là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài, do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết.
Rủi ro tín dụng đề cập đến khả năng người vay không thể hoàn trả nợ hoặc thực hiện nghĩa vụ hợp đồng, dẫn đến việc ngân hàng không nhận được tiền gốc và lãi còn nợ Điều này không chỉ gia tăng chi phí thu hồi nợ mà còn làm tăng sự thiếu hụt tài chính Rủi ro tín dụng được coi là rủi ro quan trọng nhất trong lĩnh vực ngân hàng, đặc biệt là khi đối tác vi phạm nghĩa vụ trả nợ (Bessis, 2011).
Theo Bùi Diệu Anh và Lê Thị Hiệp Thương (2011), rủi ro tín dụng trong ngân hàng là điều không thể tránh khỏi, xảy ra khi khả năng và thiện chí trả nợ không được đảm bảo Yếu tố thiện chí trả nợ, mặc dù vô hình và mang tính cảm tính, đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành rủi ro tín dụng, cho thấy rằng rủi ro này gắn liền với mối quan hệ tín dụng và không thể hoàn toàn loại bỏ.
2.1.3 Các chỉ số đo lường rủi ro tín dụng
2.1.3.1 Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay
Nợ xấu là chỉ tiêu quan trọng phản ánh chất lượng tín dụng của các ngân hàng thương mại (NHTM) Theo Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), nợ xấu được xác định qua thời gian quá hạn và khả năng trả nợ đáng nghi ngờ Theo văn bản số 22/VBHN-NHNN, các tổ chức tín dụng phân loại nợ thành năm nhóm: Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn), Nhóm 2 (Nợ cần chú ý), Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) Các khoản vay từ nhóm 3 trở lên được coi là nợ xấu, cho thấy nguy cơ rủi ro tín dụng cao.
Nợ xấu Tổng dư nợ cho vay
Chỉ số NPL cao cho thấy chất lượng tín dụng của ngân hàng kém, dẫn đến lợi nhuận giảm do phải tăng trích lập dự phòng rủi ro, từ đó gia tăng rủi ro tín dụng.
2.1.3.2 Tỷ lệ dự phòng rủi ro trên tổng dư nợ cho vay
Dự phòng rủi ro tín dụng được xác định dựa trên dư nợ gốc và hạch toán vào chi phí của các tổ chức tín dụng, phân loại theo 5 nhóm nợ khác nhau dựa trên mức độ tổn thất của từng khoản vay và cam kết ngoại bảng Theo Gizaw & cộng sự (2015), dự phòng rủi ro thường được trích lập từ lợi nhuận của ngân hàng, coi đây là công cụ để điều tiết thu nhập trong quản lý rủi ro Chỉ số này đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu như của Misman & Ahmad (2011) và Karimiyan & cộng sự (2013).
DPRRTD = Dự phòng RR tín dụng
Tỷ lệ DPRRTD đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng của ngân hàng Khi tỷ lệ nợ xấu gia tăng, ngân hàng cần nâng cao tỷ lệ DPRRTD để bù đắp cho những rủi ro tiềm ẩn (Hasan & Wall, 2003) Do đó, các ngân hàng buộc phải trích lập một khoản dự phòng rủi ro nhằm hạn chế nguy cơ phá sản, mặc dù điều này có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận của họ.
2.1.3.3 Tỷ lệ giữa các tổn thất cho vay ròng trên dự phòng rủi ro tín dụng năm trước
Chỉ số DPRR, theo Võ Xuân Vinh và Phạm Hồng Vy (2015), thể hiện tổn thất từ hoạt động tín dụng thông qua cho vay ròng và dự phòng khó đòi trong kỳ trước Dự phòng rủi ro tín dụng từ kỳ trước ảnh hưởng đến tỷ lệ tín dụng hiện tại Nghiên cứu của Mongkonkiattichai (2012) cho thấy rằng tại các ngân hàng châu Á, DPRR có tính kéo dài, với mức trích lập DPRRTD cao trong quá khứ dẫn đến tỷ lệ dự phòng năm hiện tại tăng lên với độ trễ một năm.
LCR= ( n ợ đ ã xử lý - n ợ đ ã X ử lý đ ã th U h 'ô i đượ C )t dự phòng rủi ro tín dụng t-1 vôn tự có
Nếu tỷ lệ LCR lớn hơn 1, điều này cho thấy tổn thất của ngân hàng đã vượt quá mức cho phép, khiến các khoản dự phòng không đủ để bù đắp cho rủi ro tín dụng.
2.1.3.4 Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR)
Hệ số an toàn vốn (CAR) là chỉ số quan trọng thể hiện tỷ lệ giữa vốn tự có và tài sản có điều chỉnh rủi ro của ngân hàng thương mại Qua nhiều lần điều chỉnh, đặc biệt là thông tư 41/2016/TT-NHNN ban hành tháng 12/2016, tỷ lệ an toàn vốn đã được cập nhật để phù hợp với tình hình kinh tế Việt Nam hiện tại.
Hệ số CAR (Capital Adequacy Ratio) theo các tiêu chuẩn Basel có sự khác biệt đáng kể Trong khi tử số vẫn là vốn chủ sở hữu, mẫu số ở Basel I chỉ tính tài sản có điều chỉnh rủi ro liên quan đến rủi ro tín dụng, thì các phiên bản Basel sau đã mở rộng thêm các yếu tố rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường Mặc dù Basel II và Basel III đều duy trì mức chuẩn CAR là 8%, nhưng Basel III yêu cầu tỷ lệ vốn cao hơn và đưa ra các quy định mới nhằm đảm bảo khả năng thanh khoản, yêu cầu các ngân hàng nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao và chất lượng hơn để ứng phó với khủng hoảng.
Cho vay là hoạt động chủ yếu của các ngân hàng thương mại (NHTM), vì vậy việc giảm thiểu rủi ro tín dụng trở thành chiến lược ưu tiên nhằm đảm bảo hệ số CAR an toàn và bền vững.
Rủi ro thanh khoản là nguy cơ mà các tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài phải đối mặt khi không thể thực hiện nghĩa vụ tài chính đúng hạn hoặc phải chịu chi phí cao để đảm bảo khả năng thanh toán (theo thông tư 08/2017/TT-NHNN)
Tổng quan nghiên cứu
2.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Imbierowicz & Rauch (2014) dựa vào NHTM Mỹ trong giai đoạn 1998 đến 2010
Nghiên cứu này phân chia thành hai giai đoạn: trước và sau khủng hoảng, nhằm khám phá mối liên hệ giữa RRTK và RRTD, cũng như ảnh hưởng của chúng đến khả năng vỡ nợ của ngân hàng Sử dụng mô hình hồi quy logistic đa biến, nghiên cứu chỉ ra rằng không có mối quan hệ rõ ràng giữa RRTK và RRTD tại các ngân hàng thương mại ở Mỹ Tuy nhiên, tác giả nhấn mạnh rằng cả hai loại rủi ro này có thể tương tác với nhau, làm tăng hoặc giảm khả năng vỡ nợ của ngân hàng Một hạn chế đáng lưu ý là nghiên cứu chưa xem xét các biến vĩ mô và thiếu cái nhìn tổng quan trong toàn bộ giai đoạn ổn định.
Nghiên cứu của Dermine (1986) đã chỉ ra mối quan hệ giữa lãi suất huy động, lãi suất cho vay và mức tối ưu của vốn ngân hàng qua mô hình Klein Monti Tác giả nhấn mạnh rằng các khoản vay không thể hoàn trả làm giảm dòng tiền và khấu hao, dẫn đến tăng rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản, đặc biệt trong bối cảnh biến động kinh tế khi lợi nhuận thu được thấp hơn chi phí Do đó, có sự tương quan dương giữa rủi ro tín dụng (RRTK) và rủi ro thanh khoản (RRTD).
Iyer & Puri (2008) nghiên cứu hiệu quả của bảo hiểm tiền gửi và vai trò của liên kết xã hội với người gửi tiền trong bối cảnh khủng hoảng, sử dụng mô hình prohit và mô hình cox Dữ liệu từ các giao dịch của người gửi tiền trong giai đoạn 1/2000 đến 1/2002 có thể thiếu thông tin cá nhân, ảnh hưởng đến độ chính xác của nghiên cứu Nghiên cứu chỉ tập trung vào một ngân hàng và không xem xét các chỉ số kinh tế vĩ mô khác Kết quả cho thấy thanh khoản giảm sút liên quan đến tài sản rủi ro như chứng khoán và bất động sản, cùng với nhu cầu thanh khoản không ổn định dẫn đến hành vi rút tiền đột ngột của người gửi tiền Do đó, RRTK và RRTD có mối quan hệ đồng biến, gây mất cân bằng trong hoạt động ngân hàng.
Nghiên cứu của Diamond & Rajan (2001) về rủi ro thanh khoản và khủng hoảng tài chính chỉ ra rằng các ngân hàng thường cho vay đối với những người có khả năng thanh khoản kém để gia tăng dòng tín dụng Mặc dù ngân hàng có khả năng chuyển đổi tài sản thanh khoản thành tiền gửi không kỳ hạn, nhưng không có mối tương quan rõ ràng giữa nhu cầu thanh khoản của người gửi tiền trong thời điểm khủng hoảng và việc phải thanh lý tài sản kém thanh khoản Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng nhu cầu thanh khoản từ người cho vay có thể tạo ra rủi ro thanh khoản cho những người cần sử dụng vốn, đặc biệt nếu họ đột ngột rút tiền cho các mục đích thanh khoản khác.
Nikomaram, Taghavi, và Diman (2013) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa RRTK và RRTD tại các ngân hàng Iran trong giai đoạn 2005-2012, bao gồm cả ngân hàng tư nhân và chính phủ Nghiên cứu chỉ tập trung vào ba biến phụ thuộc và sử dụng mô hình OLS, điều này hạn chế tính thuyết phục của kết quả Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy có mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa giữa RRTK và RRTD, với quy mô ngân hàng cũng ảnh hưởng đến cả hai loại rủi ro Tuy nhiên, nghiên cứu không tìm thấy mối liên hệ giữa sự hỗ loạn tài chính, loại hình sở hữu và các yếu tố rủi ro Điều này cho thấy rằng khi RRTK tăng lên, RRTD cũng sẽ gia tăng mà không bị ảnh hưởng bởi khủng hoảng tài chính hay cấu trúc sở hữu.
Foos và cộng sự (2010) đã nghiên cứu dữ liệu từ hơn 10.000 ngân hàng tư nhân trong giai đoạn 1997-2005 để phân tích ảnh hưởng của tăng trưởng cho vay đến rủi ro ngân hàng thông qua ba giả thuyết liên quan đến tổn thất cho vay, lợi nhuận và khả năng thanh toán Kết quả cho thấy, khi hoạt động cho vay của ngân hàng gia tăng, sẽ dẫn đến thiệt hại tín dụng trong tương lai gần, ảnh hưởng đến thu nhập từ lãi và tỷ lệ vốn Những tổn thất này tích lũy theo thời gian, tạo ra rủi ro, đặc biệt là vấn đề thanh khoản Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ tập trung vào 14 quốc gia lớn và có khả năng phục hồi sau khủng hoảng, do đó không phản ánh toàn diện tình hình kinh tế và thời gian nghiên cứu khá ngắn.
Acharya và cộng sự (2009) nghiên cứu ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính đến quyết định của ngân hàng trong việc nắm giữ tài sản lưu động Khi khủng hoảng xảy ra, nhiều ngân hàng thất bại do nắm giữ tài sản rủi ro với khả năng cầm cố hạn chế, dẫn đến việc phải bán tài sản với giá thấp Ngược lại, các ngân hàng còn tồn tại thường giữ nhiều tiền để tăng khả năng thanh khoản, nhưng lại đầu tư vào các tài sản rủi ro, gây ra sự thiếu hiệu quả trong thị trường tín dụng Điều này cho thấy mối quan hệ trái ngược giữa RRTK và RRTD.
2.2.2 Các nghiên cứu trong nước
Võ Xuân Vinh & Mai Xuân Đức (2017) đã sử dụng các phương pháp hồi quy OLS,
Nghiên cứu sử dụng FEM và REM trên dữ liệu của 35 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009-2015 để phân tích tác động của sở hữu nước ngoài đến rủi ro thanh khoản Mặc dù giai đoạn nghiên cứu ngắn và số liệu có hạn, kết quả cho thấy rủi ro thanh khoản giảm khi tỷ lệ sở hữu nước ngoài tăng Ngoài ra, rủi ro thanh khoản hiện tại có mối quan hệ thuận với rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng của năm trước Trong bối cảnh Việt Nam, hoạt động tín dụng chủ yếu dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao, làm giảm lợi nhuận và khiến các ngân hàng phải giảm tài sản thanh khoản, từ đó gia tăng rủi ro thanh khoản.
Nghiên cứu của Mai Thị Phương Thúy (2019) chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro tín dụng (RRTK) và rủi ro thanh khoản (RRTD) trong việc mất khả năng thanh toán của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, dựa trên dữ liệu thứ cấp từ 9 ngân hàng thương mại lớn trong giai đoạn 2007-2017 Mặc dù nghiên cứu cung cấp thông tin giá trị, nhưng số liệu quan sát còn hạn chế, chủ yếu tập trung vào các ngân hàng lớn và niêm yết, dẫn đến thiếu cái nhìn toàn diện về toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam Tác giả kết luận rằng cả RRTK và RRTD đều có ảnh hưởng tiêu cực đến sự mất cân bằng và khả năng thanh toán của ngân hàng, với những tài sản rủi ro không đảm bảo tính thanh khoản cho nền kinh tế.
Tính mới của đề tài
Hiện tại, nghiên cứu về mối quan hệ giữa RRTK và RRTD trong các NHTM Việt Nam còn hạn chế Tác giả đã cập nhật dữ liệu mới hơn, thu thập từ BCTC trong giai đoạn 2009-2018, khác với các nghiên cứu trước Ngoài ra, tác giả cũng sẽ bổ sung biến đa dạng hóa thu nhập (HHI) để phân tích tác động của việc đa dạng hóa đến mức độ rủi ro, đồng thời phân loại theo quy mô của các NHTM hiện nay tại Việt Nam.
Chương này tập trung vào việc nghiên cứu khung lý thuyết về rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản, nhằm làm rõ mối quan hệ giữa hai loại rủi ro này để hiểu rõ hơn về đề tài nghiên cứu Nội dung chương trình bày các lý thuyết liên quan, bao gồm lý thuyết trung gian cổ điển và các mô hình mở rộng dựa trên tiếp cận tổ chức công nghiệp Ngoài ra, nghiên cứu cũng điểm qua các công trình trước đó để chứng minh sự tồn tại của mối liên hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng.
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nguồn dữ liệu
Nghiên cứu này dựa trên dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán và báo cáo thường niên của 30 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2023.
Năm 2018, công ty đã chính thức niêm yết trên các sàn chứng khoán HOSE, HNX và sàn OTC Tác giả đã thu thập số liệu vĩ mô từ các nguồn đáng tin cậy như website của NHNN, Tổng cục thống kê và Ngân hàng Thế giới.
3.2 Mô hình ước lượng sử dụng Để cung cấp mô tả đầy đủ về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng, bài nghiên cứu này sẽ dựa trên hai phương pháp Trước tiên, tôi sẽ dùng mô hình panel VAR xem xét tác động trễ của hai biến rủi ro này dựa trên kiểm định đồng liên kết (co-intergration test) để kiểm tra mối quan hệ này có biến động cùng nhau trong dài hạn Đặc biệt có kiểm định nhân quả (Causality analysis) được sử dụng để kiểm chứng chiều hướng tác động của các cặp biến và phản ứng đẩy (Impulse response) đánh giá được dao động của từng biến dưới cú sốc của một biến là đặc trưng của mô hình panel VAR.
Để tăng tính thuyết phục cho mối quan hệ giữa hai rủi ro, bài viết áp dụng các phương pháp hồi quy OLS, FEM và REM, phù hợp với mô hình đã đề ra Mô hình này không chỉ sử dụng thêm các biến phụ thuộc để đo lường tác động của biến giải thích mà còn giải quyết vấn đề tự tương quan Mặc dù có một số thách thức, phương pháp này nổi bật với khả năng loại bỏ hiệu quả các yếu tố phương sai thay đổi và dễ dàng xây dựng, kiểm định các vấn đề phức tạp, từ đó khẳng định tính hiệu quả về mặt kỹ thuật của mô hình.
3.2.1 Mô hình tự hồi quy vector bảng (panel VAR)
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp tự hồi quy vector dữ liệu bảng kết hợp với phân tích tương quan nhằm kiểm soát mối quan hệ đồng thời giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng trong ngành ngân hàng, đồng thời xem xét độ trễ của mô hình dựa trên phương pháp của Love & Zicchino.
Mô hình panel VAR, được phát triển vào năm 2006, kết hợp phương pháp VAR truyền thống của Sims (1980), coi tất cả các biến trong hệ thống là nội sinh, với cách tiếp cận dữ liệu bảng cho phép xử lý các biến không quan sát được một cách không đồng nhất.
Yit: Biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t
Y it-1 : Biến nội sinh trễ αit ; hệ số chặn
Trong hệ thống VAR, tất cả các biến đều được coi là biến nội sinh, chỉ xem xét tác động trễ của một biến lên giá trị hiện tại của biến khác mà không tính đến tác động đồng thời Điều này cho phép mỗi phương trình trong mô hình VAR được ước lượng bằng phương pháp OLS mà không cần nhận dạng, do các biến trễ đã được xác định và không tương quan với sai số Tính không đồng nhất của đơn vị chéo trong hệ thống được mô hình hóa thành các tác động cố định cho dữ liệu bảng, khác với mô hình VAR chuỗi thời gian và VAR dữ liệu bảng với hệ số ngẫu nhiên, nơi các tham số được ước tính dựa trên sự phân phối.
3.2.2 Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS)
Mô hình OLS được trình bày như sau:
Y it : Biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t
Xit , 1; X⅛2 ; X⅛k • • •: Biến độc lập của quan sát i trong thời kỳ t α i: hệ số chặn β1 , β2 , β k : là hệ số ước lượng tác động của biến giải thích Xit , k
Mô hình hồi quy gộp Pooled OLS giả định không phân biệt đối tượng nghiên cứu theo thời gian và không gian, nhưng thường gặp vấn đề tự tương quan và ràng buộc phần dư, dẫn đến giá trị Durbin-Watson thấp Hơn nữa, ràng buộc về các đơn vị chéo trong mô hình OLS cũng khó đáp ứng trong thực tế Để khắc phục những nhược điểm này, mô hình FEM và REM được khuyến nghị, vì chúng không bỏ qua các yếu tố thời gian và yếu tố riêng biệt, mang lại sự chính xác hơn cho phân tích.
3.2.3 Mô hình tác động cố định (FEM)
Mô hình ước lượng sử dụng:
Yit = αi + β1X1,it + β2X2,it + + βkXk,it + uit
X i t: Biến độc lập αi (i=1 n): Bao gồm hệ số chặn và biến bị bỏ sót của từng đơn vị chéo βk: Hệ số góc đối với nhân tố X
FEM (Mô hình hiệu ứng cố định) được sử dụng để phân tích mối tương quan giữa phần dư của mỗi đơn vị và các biến giải thích, giúp kiểm soát và tách biệt ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt không thay đổi theo thời gian Phương pháp này cho phép ước lượng chính xác ảnh hưởng thực sự của các biến giải thích lên biến phụ thuộc, từ đó giải quyết vấn đề biến bị bỏ sót Tuy nhiên, một nhược điểm của FEM là làm giảm bậc tự do của mô hình, đặc biệt khi số lượng biến giả lớn.
3.2.4 Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Mô hình REM được trình bày như sau:
Y it = α + β 1 X 1,it + β 2 X 2,it + + β k X k,ιt t + ω1 t; với ω1 t = ε1 + V it
Trong đó: a: Hệ số chặn chung của tất cả đơn vị chéo ωit: Sai số phức hợp εi: Sai số ngẫu nhiên
Vit Tương quan chéo và không tương quan chuỗi trong cùng đối tượng
Mô hình REM nghiên cứu sự khác biệt riêng biệt của các đối tượng qua thời gian và ảnh hưởng chung của các biến giải thích, đồng thời cần giải quyết vấn đề tự tương quan Phương pháp này có ưu điểm trong việc loại bỏ hiệu quả các yếu tố phương sai thay đổi Sự khác biệt giữa FEM và REM nằm ở biến động giữa các đơn vị: FEM cho rằng các đơn vị khác nhau có hệ số chặn cố định và sự biến động này có tương quan với biến độc lập, trong khi REM coi sự biến động giữa các đơn vị là sai số và không tương quan với các biến giải thích.
Nếu sự khác biệt giữa các đơn vị ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, thì mô hình REM (Random Effects Model) sẽ phù hợp hơn so với mô hình FEM (Fixed Effects Model) Trong mô hình này, phần dư của mỗi thực thể, không tương quan với biến giải thích, được coi là một biến giải thích mới.
Mô hình REM (Random Effects Model) được ước lượng bằng phương pháp GLS (Generalized Least Squares) khi có thông tin về cấu trúc của sai số phức hợp Tuy nhiên, do cấu trúc này thường không được biết, nên phương pháp ước lượng bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) thường được áp dụng để ước lượng mô hình REM.
3.2.5 Phương pháp bình phương tối thiểu (GLS - generalized least squares) REM được ước lượng bằng GLS nếu biết được cấu trúc của sai số phức hợp, nhưng vì cấu trúc của sai số phức hợp thường không được biết nên thông thường ta sử dụng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất tổng quát khả thi FGLS (Feasible Generalised Least Squares) để ước lượng mô hình REM.
Cấu trúc của phương sai của sai số thay đổi (o_(i)) vẫn chưa được xác định rõ ràng, điều này gây khó khăn cho việc ước lượng GLS Để thực hiện ước lượng này, cần phải xác định σ thông qua các phương trình hồi quy do các tác giả như Glejser, Breush-Pagan, God Fray và White đề xuất.
Giả định phương sai của phần dư có mối quan hệ luỹ thừa với tổ hợp tuyến tính các biến giải thích sau:
Var (u|x) = σ^2 exp(ỗ_0+ Ỗ_1 xil' -+δk x_ik ), trong đó,k x_ik ), trong đó,
Nhóm Tên gọi Tỉ lệ trích lập
Mô hình 5 Nợ có khả năng mất vốn 100% được biểu diễn bằng công thức h (x) = exp(ỗ_0 + ỗ_1 x_i1 + ỗ_2 x_i2 + + δk x_ik) Nếu mô hình đã chọn xảy ra hiện tượng tự tương quan hoặc phương sai thay đổi qua các biến, tác giả có thể áp dụng mô hình này để khắc phục những vấn đề đó.
Mô hình nghiên cứu
Dựa trên các nghiên cứu trước, tác giả áp dụng mô hình của Imbierowicz & Rauch (2014), trong đó xác định hai biến phụ thuộc là rủi ro thanh khoản (LR) và rủi ro tín dụng (CR), cùng với các biến độc lập được sử dụng trong hai mô hình.
LR i , t = CR it + CR it_ 1 + LR i' t _ 1 + COntTO I vaτiab Iesiab Ies it (1)
CR i , t = L R itt + L R itt _ 1 + CR i 11 _ 1 + C O n tT O I Vaτiab Iesiab Ies it (2) Trong đó:
Rủi ro tín dụng (CR) được đo lường thông qua dự phòng rủi ro tín dụng, phản ánh khả năng kiểm soát tổn thất từ cho vay và bảo hiểm rủi ro (Hammami & Boubaker, 2015) Theo Shen và cộng sự (2009), ngân hàng cần trích lập dự phòng khi dự đoán nguy cơ mất vốn ở các khoản vay cao, với mức độ nợ xấu càng lớn thì tỷ lệ trích lập càng cao Việc tăng tỷ lệ dự phòng RRTD có thể cho thấy ngân hàng đang thực hiện hoạt động cho vay mạnh mẽ để gia tăng lợi nhuận, đồng thời chấp nhận rủi ro cao.
Bảng 3.1 : Tổng hợp các nhóm nợ
Nguồn: Theo Quyết định Số: 493/2005/QĐ-NHNN
Việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng giúp bù đắp phần nào chi phí tín dụng, từ đó hạn chế rủi ro tín dụng Khi khách hàng không thể trả nợ, hoạt động cho vay sẽ làm gia tăng rủi ro tín dụng, buộc ngân hàng phải phát mãi tài sản thế chấp, gây khó khăn trong thanh khoản và làm giảm tỷ lệ thanh khoản, dẫn đến tăng rủi ro kinh doanh.
Rủi ro thanh khoản (LR) trong ngân hàng chủ yếu xuất phát từ hoạt động cho vay, chiếm tỷ trọng lớn trong bảng cân đối kế toán nhưng lại có tính thanh khoản thấp Khi giá trị cho vay tăng cao, ngân hàng sẽ đối mặt với khả năng thanh khoản kém hơn Theo Francis (2013), các khoản vay thường mang lại tỷ suất lợi nhuận cao hơn so với các tài sản an toàn khác, dẫn đến mối tương quan dương với lợi nhuận Tuy nhiên, nếu xảy ra nợ xấu đáng kể do các tín dụng không đủ tiêu chuẩn, ngân hàng sẽ phải gánh chịu chi phí cao, làm gia tăng rủi ro tín dụng và kéo theo rủi ro thanh khoản, từ đó giảm lợi nhuận.
HHI - Mức đô đa dạng hoá thu nhâp : Theo Chronopoulos & cộng sự (2011),
Elyasiani & Wang (2012), Abdul (2015), Chiorazzo & cộng sự (2008), Stiroh & Rumble (2006) thì đa dạng hoá thu nhập của các ngân hàng thương mại được ước lượng theo công thức:
( NON ∖( NON ∖ ∖( NON ∖ 2 / NET ∖( NON ∖ 2 1 _
Chỉ số HHI phản ánh mức độ đa dạng hóa thu nhập của các ngân hàng thương mại, trong đó NET, NON và NETOP đại diện cho thu nhập ròng từ lãi, thu nhập ròng ngoài lãi và tổng thu nhập Cụ thể, tổng thu nhập của ngân hàng thương mại được tính bằng NETOP = NON + NET HHI có giá trị trong khoảng [0].
Chỉ số HHI (Herfindahl-Hirschman Index) là một công cụ quan trọng để đánh giá mức độ đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng Nếu HHI = 0, ngân hàng hoàn toàn phụ thuộc vào một nguồn thu nhập duy nhất, trong khi HHI = 0.5 cho thấy ngân hàng đang đa dạng hóa thu nhập ở mức tối đa (Trịnh Thị Thuý Hồng & cộng sự, 2018) Nghiên cứu cho thấy rằng đa dạng hóa thu nhập giúp giảm rủi ro và tăng cường hiệu quả kinh doanh bằng cách hạn chế rủi ro danh mục Theo Lee và cộng sự (2014), nếu ngân hàng chỉ tập trung vào các hoạt động từ lãi, rủi ro tổng thể và rủi ro đặc thù có thể gia tăng trong thời kỳ kinh tế bất ổn Tuy nhiên, cần lưu ý rằng đa dạng hóa thu nhập cũng có thể dẫn đến việc tăng rủi ro.
Giả thuyết: Đa dạng hoá thu nhập có mối quan hệ ngược chiều với mối quan hệ rủi ro của ngân hàng
Quy mô ngân hàng được xác định bằng logarithm tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t Việc sử dụng dữ liệu dưới dạng logarithm giúp làm nổi bật đặc điểm có xu hướng mạnh, từ đó lấn át các thành phần khác (Phạm Thị Tuyết Trinh, 2016).
Theo lý thuyết kinh tế, ngân hàng có tổng tài sản lớn sẽ có khả năng đối mặt với rủi ro thanh khoản thấp hơn nhờ vào hỗ trợ từ thị trường liên ngân hàng và người vay cuối cùng Vodova (2011) đưa ra giả thuyết "quá lớn để sụp đổ", cho thấy rằng các ngân hàng lớn có thể tạo ra nhiều rủi ro hơn trong khủng hoảng do đòn bẩy cao và tăng trưởng cho vay Tại Việt Nam, các ngân hàng thương mại nhà nước có quy mô lớn hơn ngân hàng thương mại cổ phần, và do đó, họ sẽ nhận được sự bảo vệ từ chính phủ trong trường hợp xảy ra phá sản.
Giả thuyết : Quy mô tổng tài sản của ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với mối quan hệ của hai loại rủi ro
ROA (Return on Assets) là chỉ số phản ánh hiệu quả sinh lời của ngân hàng, thể hiện tỷ lệ lợi nhuận sau thuế so với tổng tài sản Chỉ tiêu này giúp đánh giá khả năng quản lý của ngân hàng, cho thấy liệu ngân hàng có tập trung vào việc cho vay hay không Khi ngân hàng tăng cường cho vay, lợi nhuận có thể tăng, nhưng điều này cũng đồng nghĩa với việc tăng rủi ro tín dụng nếu việc thẩm định hồ sơ không đủ chuẩn ROA cung cấp thông tin quan trọng cho cả chủ sở hữu và nhà đầu tư, giúp họ so sánh hiệu quả hoạt động giữa các ngân hàng khác nhau.
Theo giả thuyết “quản lý tránh rủi ro” của Koutsomanoli và cộng sự (2009), để giảm thiểu nguy cơ đổ vỡ trong hoạt động tín dụng, các nhà quản trị ngân hàng cần tăng cường chi phí cho các hoạt động giám sát và bão lãnh cho vay Đồng thời, nghiên cứu của Berger & DeYoung (1997) cho thấy việc tối đa hóa lợi nhuận dài hạn hiệu quả hơn so với ngắn hạn nhờ vào việc cắt giảm chi phí thông qua việc sử dụng ít nguồn lực cho quản lý cho vay và bảo lãnh, giúp ngân hàng hạn chế rủi ro.
Giả thuyết: Khả năng sinh lời có mối quan hệ cùng chiều với mối quan hệ của RRTD và RRTK.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) được xác định theo Quyết định số 22/VBHN-NHNN, trong đó các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5 được coi là nợ xấu Nhiều chuyên gia đồng thuận rằng tỷ lệ nợ xấu cao sẽ tác động tiêu cực đến chất lượng tài sản trong bảng cân đối kế toán, đồng thời là chỉ số quan trọng để đánh giá chất lượng tín dụng của các tổ chức tín dụng (TCTD).
Tỷ lệ nợ xấu cao phản ánh chất lượng tín dụng kém và gia tăng rủi ro tín dụng, vì ngân hàng khó thu hồi nợ vay Tình trạng này có thể dẫn đến mất thanh khoản, từ đó làm tăng rủi ro thanh khoản cho ngân hàng.
Giả thuyết: Tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ cùng chiều với mối quan hệ của RRTD và RRTK
Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo khả năng trả nợ của ngân hàng, đồng thời là khoản dự phòng trước rủi ro hoạt động Mặc dù chỉ số CAR cung cấp thông tin chính xác hơn về yêu cầu vốn tối thiểu, nhưng công thức vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản lại đơn giản và hiệu quả hơn trong bối cảnh dữ liệu hạn chế Theo nghiên cứu của Diamond & Rajan (2001), ngân hàng có vốn thấp thường gia tăng dự trữ thanh khoản, giúp giảm rủi ro thanh khoản, trong khi tỷ lệ vốn cao có thể dẫn đến tăng rủi ro thanh khoản Ngân hàng với mức vốn thấp cũng phản ánh năng lực tài chính yếu kém, vì vốn chủ sở hữu giúp bảo vệ khỏi sự sụt giảm giá trị tài sản và hạn chế rủi ro tín dụng.
Giả thuyết: Vốn chủ sở hữu có mối quan hệ cùng chiều với mối quan hệ của RRTD và RRTK.
Cấu trúc tài trợ của ngân hàng được đo lường qua tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nợ phải trả, trong đó nguồn vốn từ tiền gửi được xem là ổn định và chi phí thấp hơn so với các nguồn tài trợ khác Tỷ lệ tiền gửi khách hàng cao không chỉ giúp ngân hàng gia tăng khả năng sinh lời mà còn mở rộng khả năng cho vay cho những khách hàng thiếu hụt vốn Tuy nhiên, điều này cũng dẫn đến gia tăng rủi ro tín dụng và nguy cơ mất thanh khoản nếu khách hàng không thể hoàn trả nợ, từ đó làm tăng rủi ro thanh khoản cho ngân hàng.
Giả thuyết: cấu trúc vốn có mối quan hệ cùng chiều với mối quan hệ RRTD và RRTK.
Tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng lớn đến hoạt động của ngân hàng Trong bối cảnh kinh tế bất ổn, ngân hàng thường siết chặt cho vay, giảm lãi suất huy động và tăng dự phòng rủi ro tín dụng, dẫn đến khả năng sinh lời giảm và khó khăn trong thu hồi nợ Ngược lại, khi kinh tế khả quan, thu nhập ổn định giúp tăng khoản tiết kiệm gửi vào ngân hàng, đồng thời doanh nghiệp mở rộng đầu tư và có nhu cầu vay vốn, từ đó cải thiện khả năng sinh lời và khả năng trả nợ của ngân hàng Chu kỳ kinh tế tác động trực tiếp đến biên lợi nhuận thuần và chất lượng danh mục khoản cho vay.
Giả thuyết: Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ ngược chiều với mối quan hệ của RRTD và RRTK.
