GIỚI THIỆU
Lý do thực hiện đề tài
Ngành ngân hàng được xem là lĩnh vực kinh doanh đặc biệt với đặc thù là kinh doanh tiền tệ, thường được gọi là "ngành kinh doanh rủi ro" Rủi ro trong ngân hàng có thể ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận, khả năng thanh toán và uy tín của ngân hàng, thậm chí dẫn đến nguy cơ phá sản, từ đó tác động đến khách hàng và nền kinh tế Do đó, nghiên cứu về rủi ro và các yếu tố liên quan luôn là mối quan tâm hàng đầu của các nhà kinh tế "Rủi ro tín dụng" là khái niệm quen thuộc, đã được nghiên cứu để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng và cách giảm thiểu rủi ro này Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã làm nổi bật tầm quan trọng của thanh khoản trong các tổ chức tài chính, dẫn đến sự chú ý ngày càng tăng vào rủi ro thanh khoản Hiệp định Basel III được ký kết vào ngày 12/09/2010 tại Thụy Sĩ không chỉ quy định về vốn mà còn đưa ra khung thanh khoản để phân tích xu hướng rủi ro thanh khoản của các ngân hàng.
Nghiên cứu của Bjửrn Imbierowicz và Christian Rauch (2013) đã chỉ ra rằng rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động của ngân hàng và nguy cơ vỡ nợ Mặc dù nhiều nghiên cứu trước đây đã đề cập đến từng loại rủi ro, nhưng mối quan hệ giữa chúng vẫn chưa được khai thác đầy đủ Nghiên cứu này tập trung vào các ngân hàng Mỹ trong giai đoạn 1998-2011, nhằm làm sáng tỏ sự tương tác giữa hai loại rủi ro này.
Năm 2010, nghiên cứu không xác định được mối quan hệ đáng tin cậy giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Tuy nhiên, kết quả cho thấy cả hai loại rủi ro này đều ảnh hưởng đến nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng Hơn nữa, sự tương tác giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có tác động bổ sung làm gia tăng nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng.
Dựa trên nghiên cứu của Bjửrn Imbierowicz và Christian Rauch (2013), luận văn áp dụng mô hình hồi quy để phân tích tác động của rủi ro tín dụng (CR) và rủi ro thanh khoản Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các yếu tố rủi ro trong lĩnh vực tài chính, từ đó giúp cải thiện quản lý rủi ro cho các tổ chức tài chính.
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ báo cáo thường niên của 10 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2017 nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Kết quả nghiên cứu sẽ góp phần đưa ra các ý kiến và kiến nghị nhằm cải thiện quản lý rủi ro hoạt động tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phân tích mối liên hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản trong các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Trên cơ sở mục tiêu chung, mục tiêu cụ thể của bài nghiên cứu:
Bài viết tổng hợp các lý thuyết về rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng, đồng thời trình bày một số nghiên cứu quốc tế về mối quan hệ giữa hai loại rủi ro này Rủi ro thanh khoản liên quan đến khả năng của một tổ chức tài chính trong việc đáp ứng các nghĩa vụ tài chính ngắn hạn, trong khi rủi ro tín dụng đề cập đến khả năng của người vay trong việc thực hiện nghĩa vụ trả nợ Nghiên cứu cho thấy rằng sự tương tác giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có thể ảnh hưởng đến ổn định tài chính toàn cầu, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý hiệu quả cả hai loại rủi ro này trong bối cảnh kinh tế hiện nay.
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích tác động đồng thời và tác động có thời gian trễ của rủi ro tín dụng đối với rủi ro thanh khoản, cũng như ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đến rủi ro tín dụng trong các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Chia các ngân hàng thương mại thành hai nhóm: ngân hàng thương mại lớn và ngân hàng thương mại nhỏ, nhằm nghiên cứu tác động riêng biệt lên từng loại ngân hàng dựa trên quy mô hoạt động của chúng.
Tác giả đề xuất các biện pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản cho các ngân hàng thương mại Việt Nam, tập trung vào những khuyến nghị cụ thể cho các ngân hàng lớn và ngân hàng nhỏ.
Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản
Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá tính công khai của báo cáo tài chính tại Việt Nam, đặc biệt là trong bối cảnh một số ngân hàng không công khai hoặc thiếu minh bạch trong báo cáo tài chính Sau khi phân tích 29 ngân hàng còn hoạt động tính đến cuối năm 2017, tác giả đã xác định được 10 ngân hàng có báo cáo tài chính và thuyết minh báo cáo tài chính đầy đủ nhất.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Phương pháp nghiên cứu
Luận văn áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua hồi quy OLS sử dụng phần mềm Stata, với các biến đại diện là LR và CR Sau đó, các ngân hàng được phân loại theo quy mô và tiến hành hồi quy lần lượt để so sánh ảnh hưởng lẫn nhau giữa LR và CR.
CR theo quy mô của ngân hàng.
Ý nghĩa của đề tài
Hệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế, với sự phá sản của một ngân hàng có thể dẫn đến đổ vỡ toàn bộ hệ thống Rủi ro tín dụng, hay nợ xấu, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng tài sản của ngân hàng và có thể làm tăng nguy cơ vỡ nợ Sau khủng hoảng tài chính 2008, rủi ro thanh khoản đã được xác định là yếu tố quan trọng đối với nguy cơ này Nghiên cứu này kiểm định tác động giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng, góp phần vào quản trị rủi ro tại ngân hàng nhằm ngăn ngừa và hạn chế cả hai loại rủi ro, từ đó giảm thiểu nguy cơ vỡ nợ.
Kết cấu của luận văn
Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận và kiến nghị
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Rủi ro trong ngân hàng
Rủi ro được định nghĩa là những sự kiện không lường trước có thể gây ra thiệt hại cho tài sản và danh tiếng của ngân hàng, dẫn đến lợi nhuận thực tế thấp hơn so với dự kiến, hoặc yêu cầu ngân hàng phải chi thêm tiền để thực hiện nghĩa vụ tài chính nhất định.
Các loại rủi ro trong hoạt động ngân hàng:
- Rủi ro tín dụng là xác suất xảy ra ngân hàng bị tổn thất do khách hàng không hoàn thành nghĩa vụ thanh toán với ngân hàng
Rủi ro lãi suất phát sinh từ sự chênh lệch về kỳ hạn và nguồn vốn Khi lãi suất biến động theo hướng bất lợi, ngân hàng có thể gặp phải tổn thất do rủi ro này.
Rủi ro ngoại hối xảy ra khi tỷ giá hối đoái biến động, gây tổn thất cho ngân hàng Trong thị trường ngoại hối, ngân hàng kiếm lợi nhuận từ phí giao dịch cho khách hàng Nếu ngân hàng hoạt động như nhà tạo lập thị trường, họ có thể thu lợi từ chênh lệch giá mua - bán ngoại tệ Các ngân hàng phải đối mặt với bốn loại rủi ro ngoại hối khác nhau.
+ Rủi ro cho vay bằng ngoại tệ,
+ Rủi ro phát hành trái phiếu bằng ngoại tệ ( nợ ),
+ Rủi ro đầu tư vào trái phiếu bằng ngoại tệ ( tài sản ),
Mua bán ngoại tệ tại ngân hàng có thể mang lại rủi ro, vì ngân hàng thực hiện giao dịch này không chỉ để thanh toán quốc tế mà còn nhằm phòng ngừa rủi ro hoặc đầu cơ khi kỳ vọng giá trị ngoại tệ sẽ tăng trong tương lai.
Rủi ro thanh khoản, trái ngược với rủi ro tín dụng, xảy ra khi ngân hàng không thể thực hiện các nghĩa vụ tài chính của mình.
- Rủi ro hoạt động là rủi ro xảy ra trong hoạt động của ngân hàng như gian lận nội bộ, quy trình quy định còn lỗ hổng,…
Rủi ro thị trường đề cập đến sự không chắc chắn liên quan đến ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô lên thu nhập và giá cổ phiếu của các công ty Những yếu tố này bao gồm sự biến động của lãi suất, thanh khoản và lạm phát, có thể tác động đồng thời đến nhiều doanh nghiệp trên thị trường.
Trong phạm vi nghiên cứu, luận văn tập trung vào 2 loại rủi ro là rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng.
Rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel đề cập đến khả năng người vay không thể hoàn trả khoản vay, dẫn đến việc người cho vay có thể mất cả gốc lẫn lãi suất.
Nghiên cứu của Kolapo T Funso và cộng sự (2012) chỉ ra rằng rủi ro tín dụng có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thông qua tỷ suất lợi nhuận trên tài sản Hơn nữa, hệ số tỷ lệ cho vay (LA) cũng có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận của các ngân hàng.
Nghiên cứu của Idowu Abiola và Awoyemi Samuel Olausi (2014) chỉ ra rằng quản lý rủi ro tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại, với ROE và ROA là các chỉ số đánh giá hiệu suất Mặc dù ngân hàng có thể đạt lợi nhuận cao với tỷ lệ nợ xấu cao, nhưng các ngân hàng có tỷ lệ an toàn vốn (CAR) cao hơn thường cho vay nhiều hơn và giảm thiểu tổn thất, từ đó đạt được lợi nhuận tốt hơn Để cải thiện quản lý rủi ro tín dụng, ủy ban Basel đã đề xuất 17 nguyên tắc nhằm xây dựng môi trường tín dụng hiệu quả, thực hiện cấp tín dụng hợp lý và duy trì quy trình theo dõi, kiểm soát cũng như đo lường tín dụng một cách phù hợp.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Thông tư 13/2018/TT-NHNN tại Việt Nam quy định nghiêm ngặt về quản lý rủi ro tín dụng, bao gồm chiến lược quản lý, hạn mức rủi ro tín dụng, hệ thống xếp hạng nội bộ, theo dõi và kiểm soát rủi ro tín dụng, cũng như quy trình thẩm định và phê duyệt các quyết định liên quan đến rủi ro tín dụng.
Một số chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng:
Chỉ tiêu nợ quá hạn:
Tỷ lệ nợ quá hạn = Dư nợ quá hạn
Dư nợ quá hạn = Nợ nhóm 2 + nhóm 3 + nhóm 4 + nhóm 5
Tại Việt Nam, theo quyết định số 22/VBHN-NHNN ngày 04 tháng 06 năm 2014, quy định về phân loại nợ và xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng được ban hành Cơ sở phân loại nợ bao gồm nhiều nhóm, trong đó Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) là một trong những nhóm quan trọng.
- Các khoản nợ trong hạn và tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng hạn;
Các khoản nợ quá hạn dưới 10 ngày mà tổ chức tín dụng đánh giá có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi sẽ được xem xét khả năng thu hồi đúng hạn cho phần còn lại.
- Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 1 theo quy định tại Khoản 2 Điều này b) Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày;
Các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu yêu cầu tổ chức tín dụng phải có hồ sơ đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, đặc biệt đối với doanh nghiệp và tổ chức Hồ sơ này cần đảm bảo rằng khách hàng có khả năng thanh toán đầy đủ nợ gốc và lãi đúng hạn theo các điều khoản đã được điều chỉnh lần đầu.
- Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 2 theo quy định tại Khoản 3 Điều này c) Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày;
Các khoản nợ được cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu sẽ không bao gồm các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu, và những khoản này sẽ được phân loại vào nhóm 2 theo quy định tại Điểm b Khoản này.
- Các khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng;
- Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 3 theo quy định tại Khoản 3 Điều này d) Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai;
- Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 4 theo quy định tại Khoản 3 Điều này đ) Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần thứ hai;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn;
- Các khoản nợ khoanh, nợ chờ xử lý;
- Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 5 theo quy định tại Khoản 3 Điều này
Tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu là chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng tín dụng của ngân hàng; tỷ lệ này càng cao cho thấy chất lượng tín dụng càng kém, đồng nghĩa với rủi ro tín dụng gia tăng Theo điều 13 khoản 1b của thông tư 19/2017/TT-NHNN, việc quản lý nợ xấu là yếu tố then chốt trong việc duy trì sự ổn định tài chính của ngân hàng.
Tải TIEU LUAN MOI tại địa chỉ skknchat@gmail.com Thông tư 36/2014/TT-NHNN quy định rằng tỷ lệ nợ xấu phải dưới 3%, tuy nhiên đây chỉ là điều kiện để các ngân hàng thương mại thực hiện một số nghiệp vụ khác.
Hệ số rủi ro tín dụng = Dư nợ cho vay khách hàng
Hệ số tín dụng phản ánh tỷ lệ giữa tín dụng và hoạt động ngân hàng, cho thấy mối quan hệ thuận với lợi nhuận Cụ thể, khi hệ số rủi ro tín dụng cao, ngân hàng có khả năng đạt lợi nhuận lớn, nhưng đồng thời cũng tiềm ẩn rủi ro cao Hiện nay, các ngân hàng thương mại tại Việt Nam chủ yếu hoạt động trong lĩnh vực huy động và cho vay.
Tỷ lệ xóa nợ ròng = Dư nợ các khoán vay đã xóa − Giá trị thu hồi được được
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng = Dự phòng rủi ro tín dụng
Rủi ro thanh khoản
Thanh khoản là khả năng mua hoặc bán tài sản nhanh chóng trên thị trường mà không làm thay đổi giá trị của tài sản đó Nó cũng có thể được hiểu là khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt một cách nhanh gọn mà không ảnh hưởng đến giá Đối với các tổ chức tài chính, thanh khoản thể hiện khả năng đáp ứng nhu cầu rút tiền gửi và thực hiện các hợp đồng tín dụng theo đúng cam kết.
Rủi ro thanh khoản xảy ra khi tổ chức tài chính không thể đáp ứng nghĩa vụ nợ ngắn hạn Theo Anthony Saunders và Marcia Millon Cornett (2014), rủi ro này phát sinh từ hai nguyên nhân chính: nợ phải trả và tài sản có Rủi ro từ nợ phải trả xảy ra khi người gửi tiền yêu cầu rút tiền từ tài khoản, buộc ngân hàng phải vay thêm hoặc bán tài sản để đáp ứng Ngân hàng thường giảm nắm giữ tiền mặt và đầu tư vào tài sản có tính thanh khoản thấp, dẫn đến chi phí chuyển đổi cao và đe dọa khả năng thanh toán Nguyên nhân thứ hai là rủi ro thanh khoản từ tài sản có, như cam kết tài trợ cho các khoản vay ngoại bảng; khi người vay rút tiền, ngân hàng phải cho vay trên bảng cân đối kế toán, tạo ra nhu cầu thanh khoản, và có thể phải sử dụng tiền mặt, vay thêm hoặc bán tài sản khác.
Chung Hua Shen và cộng sự (2009) cho rằng rủi ro thanh khoản là yếu tố nội sinh quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng Các nguyên nhân gây ra rủi ro thanh khoản bao gồm tính thanh khoản của tài sản, nguồn vốn bên ngoài, quy định pháp lý và các yếu tố kinh tế vĩ mô Mặc dù rủi ro thanh khoản có thể làm giảm lợi nhuận ngân hàng (ROAA, ROEA), nhưng nó lại có thể tăng lợi nhuận ròng (NIM).
Quy định của Basel III về thanh khoản bao gồm hai tiêu chuẩn cơ bản và quan trọng nhằm đảm bảo tính thanh khoản cho các ngân hàng Ủy ban Basel đã thiết lập những tiêu chí này để tăng cường sự ổn định và an toàn cho hệ thống tài chính toàn cầu.
Tiêu chuẩn thứ nhất về khả năng thanh khoản là tỷ lệ đảm bảo thanh khoản (Liquidity Coverage Ratio - LCR), yêu cầu các tài sản có tính thanh khoản cao phải đủ khả năng đáp ứng nhu cầu vốn trong vòng 30 ngày.
- Tiêu chuẩn thứ 2: Tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng - Net Stable Funding Ratio ( NSFR) :
Nguồn vốn trung và dài hạn, với thời hạn trên 1 năm, cần phải lớn hơn hoặc bằng tài sản kém thanh khoản, bao gồm các khoản vay trung dài hạn Tiêu chuẩn này nhằm ngăn chặn nguy cơ thanh khoản do sự chênh lệch về kỳ hạn.
Thông tư 13/2018/TT-NHNN tại Việt Nam quy định các yêu cầu về quản lý rủi ro thanh khoản, bao gồm chiến lược quản lý, hạn mức rủi ro thanh khoản, cũng như các phương pháp nhận dạng, đo lường, theo dõi và kiểm soát rủi ro thanh khoản.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Một số chỉ tiêu đo lường rủi ro thanh khoản:
Tỷ lệ cho vay khách hàng/ Tiền gửi của khách hàng
Dư nợ cho vay / Tổng tài sản
Tỷ lệ tổng tiền mặt + TGTT tại NHNN + TGKKH tại các TCTD / Tổng tài sản Có.
Mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng
Nghiên cứu của Zhiguo He và Wei Xiong (2012) đã chỉ ra rằng có mối liên hệ chặt chẽ giữa thanh khoản và rủi ro tín dụng trên thị trường nợ Cụ thể, khi thanh khoản giảm, rủi ro tín dụng có khả năng gia tăng, cho thấy tầm quan trọng của việc quản lý thanh khoản trong việc duy trì ổn định tài chính.
Nghiên cứu của Jian Cai và Anjan V Thakor (2008) về rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng trong bối cảnh cạnh tranh liên ngân hàng cho thấy rằng sự cạnh tranh gia tăng giữa các ngân hàng có thể cải thiện tính thanh khoản của khoản vay và đồng thời giảm thiểu các rủi ro, bao gồm rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản Họ cũng chỉ ra rằng trong điều kiện không có cạnh tranh, các khoản vay có rủi ro tín dụng cao hơn có thể dẫn đến rủi ro thanh khoản thấp hơn.
Trong nghiên cứu của Viral Acharya và Hasan Naqvi (2010), các ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản cao có thể đối mặt với danh mục cho vay chứa các khoản nợ xấu, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản.
Nghiên cứu của Bjửrn Imbierowicz và Christian Rauch (2011) chỉ ra mối tương quan yếu nhưng tích cực giữa thanh khoản và rủi ro tín dụng, phụ thuộc vào loại hình và đặc điểm ngân hàng, không bị ảnh hưởng bởi điều kiện kinh tế Khi phân tích các ngân hàng quản lý rủi ro thanh khoản, có mối quan hệ mạnh mẽ giữa thanh khoản và rủi ro tín dụng Nghiên cứu tiếp theo vào năm 2013 khẳng định rằng rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng không có mối quan hệ đồng thời có ý nghĩa, nhưng cả hai đều ảnh hưởng đến nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng Đặc biệt, sự tương tác giữa hai loại rủi ro này có thể làm tăng nguy cơ vỡ nợ cho ngân hàng có nguy cơ vỡ nợ từ 10% - 30%, trong khi lại làm giảm nguy cơ cho ngân hàng có nguy cơ vỡ nợ từ 70% - 90%.
Nghiên cứu của Võ Xuân Vinh và Phạm Hồng Vy (2017) về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2015 cho thấy rằng hai loại rủi ro này không có ý nghĩa đồng thời Tuy nhiên, biến trễ của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng lại có tác động đến chính rủi ro đó trong hiện tại, cho thấy sự ảnh hưởng có độ trễ giữa chúng.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Bảng 2: Tổng hợp các nghiên cứu trước về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng
Tác giả, năm nghiên cứu
Công trình nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
Bài viết "Rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng và cạnh tranh liên ngân hàng" bắt đầu bằng việc sử dụng mô hình lãi suất phi rủi ro làm nền tảng, sau đó áp dụng mô hình rủi ro thanh khoản qua trung gian tài chính với bảo hiểm tiền gửi Các tác giả tiếp tục phân tích ảnh hưởng của cạnh tranh giữa các ngân hàng đến thanh khoản cho vay trong các kịch bản khác nhau Cuối cùng, họ xem xét rủi ro tín dụng thông qua lợi nhuận cho vay và phân tích lãi suất, tập trung vào hai khía cạnh: (1) tác động của thanh khoản đến rủi ro tín dụng và (2) vai trò của cạnh tranh liên ngân hàng trong bối cảnh này.
Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản có mối quan hệ ngược chiều trong trường hợp không có cạnh tranh (-)
“On the Interrelation of Liquidity and Credit Risk”
- Phân tích mối tương quan giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng tại các NHTM của Mỹ giai đoạn 1998-
- Sử dụng phương pháp định lượng, mô hình hồi quy bình phương bé nhất
Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản có mối quan hệ cùng chiều ( + )
“The Seeds of a Crisis A Theory of Bank Liquid”
Các tác giả đã phát triển một lý thuyết về cho vay ngân hàng thông qua các trường hợp nghiên cứu, giải thích cách mà những hạt giống của một cuộc khủng hoảng có thể được gieo trồng khi các ngân hàng sở hữu thanh khoản dồi dào.
Trong bối cảnh khủng hoảng, lượng tiền gửi vào ngân hàng tăng cao, khiến các ngân hàng dễ dàng hơn trong việc cấp phát các khoản vay mới và hiện hữu Điều này cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
The Relationship between Liquidity Risk and Credit Risk in Banks
- Dữ liệu được lấy theo quý của hầu hết các NHTM ở Mỹ từ quý 1 1998 đến quý 3 2010
- Sử dụng phương pháp định lượng, mô hình bình phương bé nhất và mô hình Var
- Kết quả cho thấy rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng không có mối quan hệ đồng thời có ý nghĩa hoặc có thời gian trễ
Sự tương tác giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có thể làm tăng nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng, đặc biệt khi nguy cơ này nằm trong khoảng 10% - 30% Ngược lại, khi nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng tăng lên từ 70% - 90%, thì mối liên hệ này lại có tác dụng giảm thiểu nguy cơ vỡ nợ.
“ Rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng : Trường hợp các ngân hàng thương mại Việt Nam”
- Dữ liệu thu thập từ BCTC của các ngân hàng trong giai đoạn 2007 – 2015
Phương pháp định lượng được áp dụng thông qua mô hình tự hồi quy dạng vectơ, kết hợp với hệ phương trình đồng thời và ước lượng hồi quy bình phương bé nhất để phân tích dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả.
Kết quả của nghiên cứu cho thấy biến trễ của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng lại ảnh hưởng đến chính rủi ro đó ở hiện tại
Chương 2 luận văn làm rõ các khái niệm về rủi ro, các loại rủi ro trong ngân hàng Cách thức đo lường rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản Sau đó lược khảo một số nghiên cứu về rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng cùng một số quan điểm về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản Các nghiên cứu chia thành các quan điểm chính như sau: quan điểm cho rằng rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có mối quan hệ ngược chiều như Viral Acharya và Hasan Naqvi (2012 ) cùng Jian Cai và Anjan V Thakor (2018 ) ; quan điểm cho rằng rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều của Zhiguo He và Wei Xiong ( 2012 ); một quan điểm khỏc của cỏc tỏc giả Bjửrn Imbierowicz and Christian Rauch (2013) và Vừ Xuõn Vinh & Phạm Hồng Vy ( 2017) là rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản không có mối quan hệ đồng thời có ý nghĩa hoặc có thời gian trễ Như vậy có thể tùy vào loại hình ngân hàng, thời điểm nghiên cứu, đặc điểm khu vực mà mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có thể cùng chiều hoặc ngược chiều hay cũng có thể chưa rõ ràng
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Luận văn áp dụng phương pháp phân tích định lượng với phần mềm Stata để thực hiện hồi quy, trong đó CR và LR được xác định là các biến phụ thuộc Nghiên cứu nhằm phân tích tác động của rủi ro thanh khoản đối với rủi ro tín dụng, cũng như mối quan hệ ngược lại giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản.
Các quan sát được thu thập từ báo cáo tài chính và thuyết minh báo cáo tài chính của mẫu 10 ngân hàng được chọn.
Dữ liệu và chọn mẫu
Nghiên cứu vấn đề học viên sử dụng dữ liệu từ 10 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2017, bao gồm CTG, VCB, SHB, ACB, SCB, STB, OCB, EIB, HDB, và VIETABANK Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và thuyết minh báo cáo tài chính công khai của các ngân hàng này.
Dựa trên tổng tài sản được công bố năm 2017 của 29 ngân hàng thương mại Việt Nam, tác giả phân chia các ngân hàng thành hai nhóm: nhóm ngân hàng lớn (Large banks) với tài sản trên 250 nghìn tỷ đồng, bao gồm 6 ngân hàng CTG, VCB, SHB, ACB, SCB, STB; và nhóm ngân hàng nhỏ (Small banks) với tài sản dưới 250 nghìn tỷ đồng, gồm 4 ngân hàng OCB, EIB, HDB, VIETABANK Việc phân nhóm này nhằm so sánh mối quan hệ giữa hai loại ngân hàng.
Các ngân hàng được chọn trong nghiên cứu này đều là những ngân hàng công khai báo cáo tài chính và thuyết minh báo cáo tài chính đầy đủ nhất Mặc dù có một số ngân hàng khác cũng công khai báo cáo tài chính, nhưng chúng đều là ngân hàng lớn Tác động của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản có thể khác nhau theo quy mô, vì vậy tác giả chỉ lựa chọn 6 ngân hàng lớn để giảm thiểu sai lệch trong quá trình hồi quy tổng mẫu.
Riêng các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô như GDP, lãi suất cơ bản IR được tổng hợp từ các trang thông tin điện tử.
Định nghĩa các biến nghiên cứu
Để phân tích ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc, học viên sử dụng biến trễ từ kỳ 1 đến kỳ 4 của hai biến chính là LR và CR Tác giả chọn độ trễ tối đa 4 kỳ dựa trên tiêu chí của Serena Ng và Pierre Perron (2000) cùng với mô hình gốc ban đầu Các biến kiểm soát trong mô hình được xây dựng dựa trên mô hình gốc của Bjørn Imbierowicz và Christian Rauch (2013), bao gồm các biến như LNTTS, ETA, ROAA, OER, LG, SLD, TTA, RTL, ITL, LEV, LGDP và IR.
Mô hình với biến CR là biến phụ thuộc:
Mô hình với biến LR là biến phụ thuộc:
Viết đầy đủ mô hình:
CRi,t = β0 + β1*LRi,t + β2*LRi,t-1 + β3*LR i,t-2 + β4*LR i,t-3 + β5*CR i,t-1 + β6*CR i,t-2
+ β7*CR i,t-3+ β8*CR i,t-4 + γ1*LNTTSi,t+ γ2*ETAi,t + γ3*ROAAi,t + γ4*OERi,t + γ5*LGi,t
+ γ6*SLDi,t + γ7*TTAi,t + γ8*RTLi,t+ γ9*ITLi,t + γ10*LEVt+ γ11*LGDPt + γ12*IRt + φi,t ( 1)
LRi,t = β’0 + β’1*CRi,t + β’2*CRi,t-1 + β’3*CR i,t-2 + β’4*CR i,t-3 + β’5*LR i,t-1 + β’6*LR i,t-2 + β’7*LR i,t-3 + β’8*LR i,t-4+ γ1*LNTTSi,t+ γ2*ETAi,t + γ3*ROAAi,t + γ4*OERi,t + γ5*LGi,t + γ6*SLDi,t + γ7*TTAi,t + γ8*RTLi,t+ γ9*ITLi,t + γ10*LEVt+ γ11*LGDPt + γ12*IRt + φi,t (2)
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
- Rủi ro tín dụng ( CR- Credit risk ) Đầu tiên tác giả tính toán biến rủi ro tín dụng thông qua tỷ lệ nợ xấu NPL ( Non performing Loan ):
Nợ xấu là khoản vay khó thu hồi, được xác định theo quy định 493/2005/QĐ – NHNN, bao gồm các khoản nợ nhóm 3, 4, 5 Việc đánh giá thời gian quá hạn của khoản vay giúp xác định chất lượng tín dụng của ngân hàng; tỷ lệ nợ xấu cao cho thấy chất lượng tín dụng kém và rủi ro tín dụng tăng cao.
- Rủi ro thanh khoản ( LR- Liquidity risk)
LR = Dư nợ cho vay khách hàng
Tiền gửi của khách hàng
Rủi ro thanh khoản được xác định bằng cách chia dư nợ cho vay khách hàng cho tiền gửi của khách hàng trong kỳ, phản ánh tỷ lệ cho vay từ nguồn tiền gửi huy động Tỷ lệ này càng cao cho thấy rủi ro thanh khoản càng lớn, vì ngân hàng có thể không đủ khả năng đáp ứng các yêu cầu tiền mặt đột xuất Ngược lại, tỷ lệ thấp có thể khiến ngân hàng bị đánh giá là sử dụng vốn huy động không hiệu quả Theo thông tư 36/2014/TT-NHNN, tỷ lệ an toàn và hiệu quả nằm trong khoảng 80 – 90%.
- Quy mô ngân hàng LNTTS : được tính bằng Logarit nepe của tổng tài sản với tổng tài sản cuối năm tính bằng đơn vị triệu đồng
- Tỷ lệ vốn ETA : được tính bằng vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản trong cùng năm
ETA = Vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản bình quân (ROAA) được tính bằng lợi nhuận trước thuế chia cho tổng tài sản bình quân trong năm của ngân hàng ROA phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản của ngân hàng, cho thấy mỗi đồng tài sản tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận Tỷ lệ ROA cao chứng tỏ ngân hàng đang sử dụng tài sản một cách hiệu quả.
ROA = Lợi nhuận trước thuế
Tổng tài sản bình quân
Tỷ số hiệu quả hoạt động OER được tính bằng cách chia chi phí hoạt động cho tổng doanh thu hàng năm của ngân hàng, giúp đánh giá hiệu quả hoạt động của tổ chức này Mục tiêu chung của các ngân hàng và doanh nghiệp là giảm chi phí hoạt động đồng thời tăng doanh thu để nâng cao hiệu quả kinh doanh.
OER = chi phí hoạt động
Tốc độ tăng trưởng tín dụng của LG được tính bằng cách lấy dư nợ cho vay khách hàng trong năm t trừ đi dư nợ cho vay khách hàng trong năm t-1, sau đó chia cho dư nợ cho vay trong năm t-1.
LG = Dư nợ cho vay khách hàng năm t −dư nợ cho vay khách hàng năm t−1
Dư nợ cho vay khách hàng năm t−1
Tỷ lệ tiền gửi ngắn hạn so với tiền gửi dài hạn (SLD) được xác định bằng cách lấy tổng số tiền gửi giao dịch và tiền gửi không kỳ hạn chia cho tổng số tiền gửi có kỳ hạn và tiết kiệm trong năm.
SLD = tiền gửi giao dịch + không kỳ hạn tiền gửi có kỳ hạn + tiết kiệm
- Tỷ lệ tài sản giao dịch / tổng tài sản TTA : được tính bằng tài sản giao dịch ( chứng khoán kinh doanh ) chia cho tổng tài sản trong năm
TTA = chứng khoán kinh doanh tổng tài sản
Tỷ lệ cho vay bất động sản trên tổng dư nợ (RTL) được xác định bằng cách lấy tổng số khoản cho vay bất động sản chia cho tổng dư nợ cho vay trong năm.
RTL = cho vay bất động sản tổng dư nợ
Ngành bất động sản được xem là lĩnh vực có rủi ro cao, dẫn đến việc nhiều ngân hàng hạn chế hoặc thậm chí không cho vay trong lĩnh vực này Một số ngân hàng chỉ cung cấp khoản vay với tỷ lệ rất thấp, điều này ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận vốn của các nhà đầu tư bất động sản.
Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, bắt nguồn từ Mỹ, chủ yếu do cho vay dưới chuẩn, đặc biệt là trong lĩnh vực cho vay mua bất động sản Nguyên nhân này đã gây ra những tác động sâu rộng đến nền kinh tế thế giới và ảnh hưởng đến nhiều ngành khác nhau.
- Tỷ lệ cho vay cá nhân / tổng dư nợ ITL : được tính bằng các khoản cho vay cá nhân chia cho tổng dư nợ cho vay trong năm
ITL = cho vay cá nhân tổng dư nợ
Tác giả đã bổ sung một số biến đặc trưng của ngành ngân hàng và kinh tế vĩ mô vào mô hình, bao gồm GDP bình quân năm (được tính theo triệu đồng và sử dụng logarit của GDP), lãi suất cơ bản do Ngân hàng Nhà nước công bố, và đòn bẩy trung bình hàng năm của ngành ngân hàng (LEV), được tính bằng tổng tài sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam chia cho tổng vốn chủ sở hữu của các ngân hàng.
Bảng 3.3.1: Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình
Variable Obs Mean Std.Dev Min Max
Nguồn: tổng hợp BCTC của các ngân hàng và kết quả chạy kiểm định trên stata
Trong giai đoạn 2008 – 2017, qua 80 quan sát từ báo cáo tài chính của các ngân hàng, rủi ro tín dụng bình quân là 0.0236 (2.36%), thấp hơn mức quy định 3% Rủi ro tín dụng thấp nhất ghi nhận là 0.0034 (0.34%) của SCB năm 2015, trong khi cao nhất là 0.114 (11.4%) của SCB năm 2010 Về rủi ro thanh khoản, bình quân đạt 0.9035 (90.35%), gần mức quy định của NHNN, với mức thấp nhất là 0.5297 (52.97%) và mức cao nhất là 1.5977 (159.77%), vượt quá quy định hiện hành.
Xử lý và phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu bảng dài, tác giả sử dụng phần mềm Stata để tiến hành các kiểm định mô hình, trong đó LR và CR được xác định là các biến phụ thuộc.
3.4.1 Mô hình với biến LR là phụ thuộc
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
3.4.2.1 Lựa chọn mô hình Đối với dữ liệu bảng ( panel data ) có 3 mô hình cơ bản để hồi quy là Pooled OLS, fixed effect (FEM) và random effect ( REM ) Đầu tiên tác giả so sánh giữa pooled OLS và Rem, kế tiếp là Pooled OLS và Fem nếu sau 2 so sánh chưa chọn được mô hình phù hợp thì sẽ so sánh tiếp Rem và Fem
- So sánh giữa Pooled OLS và Rem
Bước 1: Chạy mô hình hồi quy ramdom effects
Bước 2: Tiến hành kiểm định xttest0 với giả thuyết Ho là lựa chọn mô hình Rem Nếu P_value < α ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, thì chấp nhận giả thuyết Ho Kết quả hồi quy chi tiết được trình bày trong bảng 3.4.1 Sau khi thực hiện kiểm định xttest0, kết quả thu được như sau:
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects:
LR[donvi,t] = Xb + u[donvi] + e[donvi,t]
Kết quả kiểm định cho thấy P = 1.000, lớn hơn α ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%, do đó bác bỏ giả thuyết Ho Điều này cho thấy rằng giữa Pooled OLS và Rem, mô hình Pooled OLS là lựa chọn phù hợp để ước lượng mô hình với LR là biến phụ thuộc.
- So sánh giữa Pooled OLS và FEM
Bước 1: Chạy mô hình hồi quy fix effects model ( FEM ), với giả thuyết Ho lựa chọn mô hình Pooled OLS;
Bước đầu tiên là xem xét kết quả P_value; nếu P_value nhỏ hơn α, chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết Ho và sử dụng mô hình FEM để tiến hành ước lượng Kết quả hồi quy đầy đủ được trình bày trong bảng 3.4.2.
Với giá trị Prob > F = 0.2262 lớn hơn mức ý nghĩa α 10%, chúng ta chấp nhận giả thuyết không Ho Do đó, giữa hai mô hình pooled OLS và FEM, mô hình Pooled OLS được lựa chọn để ước lượng với biến phụ thuộc là LR.
Sau khi so sánh các mô hình Pooled với Rem và Pooled với Fem, học viên đã chọn mô hình Pooled OLS để ước lượng mô hình với biến LR là biến phụ thuộc.
3.4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với nhau Trên thực tế khi nghiên cứu các vấn đề kinh tế thì đa cộng tuyến là vấn đề dễ xảy ra Để kiểm định đa cộng tuyến tác giả hồi quy mô hình phụ ( chọn 1 biến độc lập bất kỳ làm biến phụ thuộc ) và thực hiện kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF cuối cùng là xem xét hệ số tương quan của các biến trong mô hình Cụ thể như sau:
Bước 1: Hồi quy mô hình phụ với biến TTA làm biến phụ thuộc theo các biến độc lập còn lại ( xem kết quả đầy đủ bảng 3.4.3),
Bước 2: Thực hiện kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF thu được kết quả sau:
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Bảng 3.4.4 Kết quả kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF
Nguồn : tổng hợp BCTC của các ngân hàng và kết quả chạy kiểm định trên stata
Có thể thấy mô hình đang gặp phải đa cộng tuyến với biến LGDP có VIF = 17.420
Đa cộng tuyến là vấn đề thường gặp trong nghiên cứu kinh tế do các nhân tố kinh tế có mối quan hệ chặt chẽ với nhau Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, chúng ta cần xem xét hệ số tương quan của mô hình dưới đây.
Bảng 3.4.5: Xem xét hệ số tương quan của mô hình:
CR CR1 CR2 CR3 LR1 LR2 LR3
LR4 LNTTS RTL ITL SLD LGDP IR
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
ROAA ETA TTA OER LG LEV
Nguồn: tổng hợp BCTC của các ngân hàng và kết quả chạy kiểm định trên stata
Hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình và biến phụ thuộc LR khá thấp, với tất cả các hệ số có giá trị tuyệt đối dưới 0.8 Đối với các biến kinh tế, mức độ này được coi là chấp nhận được.
Như vậy mặc dù mô hình có đa cộng tuyến, tuy nhiên do dữ liệu panel data với t=8
Học viên đã so sánh R-squared của mô hình chính và mô hình phụ, cho thấy R-squared của mô hình chính đạt 0.7343, cao hơn đáng kể so với R-squared của mô hình phụ là 0.3534 Ngoài ra, các hệ số tương quan đều có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 0.8, do đó tác giả khuyến nghị không cần lo lắng về vấn đề đa cộng tuyến.
3.4.2.3 Kiểm định phương sai thay đổi
Bước 1: hồi quy mô hình với biến LR là biến phụ thuộc
Bước 2: thực hiện kiểm định white với giả thuyết Ho mô hình có phương sai không đổi và xem kết quả Prob > chi2
White's test for Ho: against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(79) = 80.00
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Prob > chi2 = 0.4474 > α với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% mô hình không có phương sai thay đổi
Sau khi tiến hành kiểm định lựa chọn mô hình và kiểm tra đa cộng tuyến cũng như phương sai thay đổi, mô hình Pooled OLS được xác định là phù hợp để ước lượng với biến phụ thuộc là CR.
3.4.2 Mô hình với CR là biến phụ thuộc
- So sánh giữa Pooled OLS và REM
Tác giả đã áp dụng mô hình hồi quy random effects với biến LR là biến phụ thuộc, sau đó thực hiện kiểm định xttest0 để kiểm tra giả thuyết Ho về việc lựa chọn mô hình Rem Nếu P_value nhỏ hơn α ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, giả thuyết Ho sẽ được chấp nhận Kết quả hồi quy chi tiết được trình bày trong phụ lục 3.4.6 Kết quả của kiểm định xttest0 cho thấy
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
CR[donvi,t] = Xb + u[donvi] + e[donvi,t]
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com e | 0001818 0134836 u | 0 0
Kết quả kiểm định cho thấy Prob > chibar2 = 1.0000, lớn hơn các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%, do đó chấp nhận giả thuyết Ho và lựa chọn mô hình Pooled OLS Điều này dẫn đến việc sử dụng Pooled OLS để ước lượng mô hình với CR là biến phụ thuộc.
- So sánh giữa Pooled OLS và FEM
Khi so sánh giữa mô hình OLS gộp và mô hình hiệu ứng cố định (FEM), học viên thực hiện hồi quy với giả thuyết Ho cho rằng mô hình OLS gộp là phù hợp Nếu kết quả P_value nhỏ hơn α, giả thuyết Ho sẽ bị bác bỏ, dẫn đến việc sử dụng mô hình FEM để ước lượng Kết quả hồi quy chi tiết được trình bày trong bảng 3.4.7.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thực trạng rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam
Năm 2008, do tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu, lạm phát tại Việt Nam đạt 3.5%, vượt mức chuẩn quốc tế nhưng vẫn nằm trong tỷ lệ cho phép của Ngân hàng Nhà nước vào thời điểm đó.
Năm 2012, tỷ lệ này đã tăng mạnh so với năm 2011, với một số ngân hàng ghi nhận mức tăng đột biến Cụ thể, SHB tăng gần 4 lần từ 2.23% năm 2011 lên 8.83% năm 2012, STB tăng 3.6 lần từ 0.58% năm 2011 lên 2.05% năm 2012, và ACB tăng gần 3 lần từ 0.9% năm 2011.
2011 lên 2.5% năm 2012 và VAB tăng gần gấp đôi từ 2.56% năm 2011 lên 4.65 % năm 2012
Theo Uỷ ban Giám sát Tài chính Quốc gia (NFSC), tỷ lệ nợ xấu của hệ thống TCTD vào cuối năm 2017 đã giảm xuống khoảng 9,5%, so với 11,9% vào cuối năm 2016 Sự giảm này chủ yếu do sự giảm của các khoản nợ xấu tiềm ẩn trong nợ cơ cấu lại, trái phiếu doanh nghiệp và các khoản phải thu bên ngoài khó thu hồi.
Trong những năm gần đây, hoạt động xử lý nợ xấu đã được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đẩy mạnh Theo ông Nguyễn Tiến Dĩnh, chủ tịch hội đồng thành viên VAMC, trong nửa đầu năm 2018, VAMC chưa mua khoản nợ nào từ tổ chức tín dụng Đến hết tháng 6 năm 2018, tỷ lệ nợ xấu của ngành ngân hàng chỉ còn khoảng 6,7%, giảm đáng kể so với năm 2017 Đặc biệt, Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam (TCB) đã tập trung nguồn lực để xử lý nợ xấu, và đến giữa năm 2017, ngân hàng này đã hoàn toàn sạch nợ tại VAMC, đưa tỷ lệ nợ xấu xuống mức thấp 1,6%.
2018 thống đốc NHNN tiếp tục ban hành văn bản đốc thúc các TCTD đẩy mạnh xử
TIEU LUAN MOI có thể tải xuống tại địa chỉ skknchat@gmail.com, liên quan đến vấn đề nợ xấu Một ví dụ điển hình là ngân hàng STB đang rao bán nhiều tài sản bất động sản với tổng giá trị lên tới hàng chục nghìn tỷ đồng để xử lý các khoản nợ xấu.
Biểu đồ 4.2 Tỷ lệ nợ xấu của 10 ngân hàng giai đoạn 2008-2017
Nguồn: Tổng hợp BCTC của các ngân hàng năm 2008-2017
Từ năm 2014, tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng luôn duy trì dưới 3% theo quy định của NHNN, tuy nhiên, ngân hàng STB đã ghi nhận tỷ lệ nợ xấu cao hơn 3% trong các năm 2015, 2016 và 2017 Nguyên nhân chính là do sự sáp nhập với ngân hàng Southernbank vào cuối năm 2015, dẫn đến việc STB không chỉ tăng tổng tài sản mà còn tiếp nhận nợ xấu từ Southernbank Cụ thể, tổng tài sản của STB đã tăng từ 189,8 triệu đồng lên 292 triệu đồng, trong khi dư nợ cũng tăng từ 128 triệu đồng lên 185 triệu đồng Tuy nhiên, nợ xấu đã tăng mạnh từ 1,5 triệu đồng lên 10,8 triệu đồng Để xử lý tình hình này, STB đã phải tăng trích lập dự phòng và nỗ lực giảm nợ xấu, kết quả là đến năm 2017, tỷ lệ nợ xấu đã giảm từ gần 7% năm 2016 xuống còn 4,7%.
Ngoài ra, do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới 2008, giai đoạn
2010 – 2014 là giai đoạn khó khăn với khá nhiều ngân hàng Tiêu biểu như nợ xấu của SCB tăng vọt từ 1.28% năm 2009 lên đến 11.4% năm 2010 hay SHB tăng từ
Từ mức 2.23% năm 2011, tỷ lệ nợ xấu đã tăng lên 8.81% vào năm 2012 Tuy nhiên, nhờ vào sự phục hồi của nền kinh tế và nỗ lực mạnh mẽ trong việc xử lý nợ xấu của hệ thống ngân hàng, đến năm 2017, nợ xấu của hầu hết các ngân hàng đã giảm xuống dưới 3%.
4.1.2 Thực trạng rủi ro thanh khoản
Trong những năm gần đây, các ngân hàng đã kiểm soát và duy trì thanh khoản ở mức ổn định Đến năm 2017 và đầu năm 2018, hệ thống ngân hàng có lượng thanh khoản dồi dào, nhưng hiện tại tình hình thanh khoản không đồng đều Số tiền huy động chủ yếu tập trung vào các ngân hàng lớn có thế mạnh trong việc huy động vốn.
Năm 2017, tiền gửi khách hàng thấp nhất trong 6 ngân hàng lớn là 194,889,770 triệu đồng thuộc về SHB, trong khi ngân hàng nhỏ nhất HDB chỉ có 120,537,469 triệu đồng Các ngân hàng lớn với quy mô tài sản và vốn lớn hơn có lợi thế huy động và danh tiếng, trở thành lựa chọn an toàn cho người gửi tiền Đặc biệt, sau khi luật phá sản ngân hàng có hiệu lực đầu năm 2018, dòng tiền gửi có khả năng chảy về các ngân hàng lớn sẽ gia tăng.
Biểu đồ 4.1 Rủi ro thanh khoản của 10 ngân hàng giai đoạn 2008-2017
Nguồn: tổng hợp từ BCTC của các ngân hàng 2008-2017
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Trong giai đoạn nghiên cứu, rủi ro thanh khoản của các ngân hàng lớn như CTG, VCB, SCB, STB, SHB, ACB không biến động nhiều so với các ngân hàng nhỏ như VAB, HDB, OCB, EIB Năm 2011 là năm có tỷ lệ rủi ro thanh khoản cao nhất, phản ánh khó khăn của hệ thống ngân hàng do vấn đề thanh khoản và nợ xấu Đặc biệt, VAB ghi nhận tỷ lệ lên đến gần 1.6% vào năm 2011, khi hoạt động huy động và cho vay giảm mạnh so với năm 2010, với cho vay giảm 87% và huy động giảm 77% Ngược lại, HDB lại cho thấy sự giảm tỷ lệ rủi ro thanh khoản từ 1.4% xuống 0.87% vào năm 2009, nhờ vào việc huy động tăng hơn 2 lần, trong khi cho vay chỉ tăng 1.33 lần.
4.1.3 Mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản
Trong giai đoạn 2008 – 2017, rủi ro tín dụng trung bình hàng năm của các ngân hàng nhỏ giảm từ 2.82% xuống 2.06%, trong khi rủi ro thanh khoản giảm từ 106.68% xuống 81.34% Ngược lại, các ngân hàng lớn ghi nhận sự gia tăng, với rủi ro tín dụng trung bình tăng từ 1.73% lên gần 1.74% và rủi ro thanh khoản tăng từ 77.7% lên 85.3% So sánh giữa hai loại ngân hàng cho thấy rủi ro tín dụng và thanh khoản trung bình giảm theo quy mô: ngân hàng lớn có rủi ro tín dụng trung bình là 2.24% và rủi ro thanh khoản 86.93%, trong khi ngân hàng nhỏ có các chỉ số lần lượt là 2.28% và 97.14%.
Biểu đồ 4.3 CR và LR của 10 NHTM tại Việt Nam
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nguồn: Tổng hợp từ các BCTC của các NHTM Việt Nam năm 2008-2017
Biểu đồ mô tả LR và CR cho thấy rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có thể thay đổi cùng chiều hoặc ngược chiều trong một khoảng thời gian nhất định Chẳng hạn, tại ACB, từ năm 2014 đến 2017, rủi ro thanh khoản tăng nhẹ trong khi rủi ro tín dụng lại giảm Ngược lại, tại HDB, giai đoạn 2008 cho thấy sự thay đổi cùng chiều giữa hai loại rủi ro này.
Kết quả hồi quy mô hình
Tác giả đã tiến hành hồi quy mô hình với biến phụ thuộc là LR và CR, sau đó phân loại 10 ngân hàng nghiên cứu thành hai nhóm: ngân hàng lớn và ngân hàng nhỏ để thực hiện hồi quy và so sánh Kết quả thu được cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa hai nhóm ngân hàng này.
4.3.1 Mô hình với biến LR là biến phụ thuộc
LR Coef Std Err T P>t [95% Conf.Interval]
Nguồn: tổng hợp BCTC của các ngân hàng và kết quả chạy hồi quy trên stata
Kết quả hồi quy đầy đủ trình bày ở bảng 4.3.1.a,b,c
Kết quả hồi quy mô hình với các mẫu khác nhau đều cho thấy giá trị P-value t [95% Conf.Interval]
Nguồn: tổng hợp BCTC của các ngân hàng và kết quả chạy hồi quy trên stata
Kết quả hồi quy đầy đủ trình bày bảng 4.3.2.a,b,c
Kết quả hồi quy 3 mẫu đều cho thấy giá trị P-value < 0.05 thể hiện sự phù hợp của mô hình
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Kết quả hồi quy từ mẫu 6 ngân hàng lớn chưa xác định được bằng chứng tin cậy về tác động của rủi ro thanh khoản đối với rủi ro tín dụng Tuy nhiên, khi xem xét ở mức ý nghĩa 10%, một số kết quả đã được ghi nhận.
Nghiên cứu trên 10 ngân hàng cho thấy rủi ro thanh khoản có ảnh hưởng trễ ba kỳ đến rủi ro tín dụng, cho thấy mối liên hệ giữa hai loại rủi ro này không chỉ diễn ra ngay lập tức mà còn kéo dài theo thời gian.
Thứ 2, đối với mẫu 4 ngân hàng nhỏ có ảnh hưởng trễ 1 kỳ của rủi ro thanh khoản lên rủi ro tín dụng
Từ 2 kết quả trên có thể thấy rủi ro thanh khoản có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, so với các ngân hàng thì ngân hàng nhỏ có ảnh hưởng sớm hơn Điều này có thể do các ngân hàng nhỏ có quy mô tài sản, vốn chủ sở hữu nhỏ, chính sách quản trị rủi ro chưa hoàn thiện, hoặc cũng có thể do phân khúc thị trường có rủi ro cao hơn, các khoản vay có thanh khoản kém,… thì khi thanh khoản có vấn đề, các ngân hàng nhỏ thưởng khó khăn hơn trong việc đáp ứng nhu cầu thanh khoản nên khi rủi ro thanh khoản xảy ra ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng sớm hơn
Rủi ro thanh khoản có ảnh hưởng khác nhau đến rủi ro tín dụng giữa các ngân hàng lớn và nhỏ; trong khi rủi ro thanh khoản tăng có thể làm giảm rủi ro tín dụng ở các ngân hàng lớn, thì ở các ngân hàng nhỏ, rủi ro này lại tăng theo Thống kê từ giai đoạn 2008 – 2011 cho thấy, rủi ro thanh khoản của các ngân hàng nhỏ cao và biến động mạnh hơn so với ngân hàng lớn, đặc biệt trong bối cảnh khủng hoảng tài chính Lý thuyết cho rằng khi rủi ro thanh khoản tăng, nợ xấu cũng sẽ tăng, nhưng thực tế phụ thuộc vào đặc điểm riêng của từng ngân hàng, như chính sách, quản trị rủi ro và danh mục cho vay Ngân hàng nhỏ thường có hoạt động kinh doanh hạn chế và quản trị rủi ro chưa chặt chẽ, dẫn đến việc rủi ro thanh khoản tăng làm tăng rủi ro tín dụng Ngược lại, các ngân hàng lớn chú trọng đến quản trị rủi ro và áp dụng các khung quản lý như Basel 2, giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng khi rủi ro thanh khoản tăng Kết quả nghiên cứu cho thấy, do mẫu nghiên cứu có nhiều ngân hàng lớn hơn, nên xu hướng chung là rủi ro thanh khoản tăng làm giảm rủi ro tín dụng.
Nghiên cứu cho thấy rằng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản có mối quan hệ trễ với nhau Tuy nhiên, mối quan hệ này có thể cùng chiều hoặc ngược chiều, tùy thuộc vào quy mô của từng ngân hàng.
Chương 4 của luận văn phân tích thực trạng rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng của 10 ngân hàng thương mại được nghiên cứu Kết quả hồi quy cho thấy rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản có mối quan hệ tương hỗ với độ trễ, ảnh hưởng này có thể cùng chiều hoặc ngược chiều, tùy thuộc vào quy mô của từng ngân hàng Từ đó, các nhà quản lý ngân hàng có thể áp dụng vào việc quản trị rủi ro, điều chỉnh chính sách quản lý phù hợp với quy mô, chiến lược và các yếu tố kinh tế bên ngoài của ngân hàng.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
