Giới thiệu vấn đề nghiên cứu
Trong bối cảnh nền kinh tế hiện nay, Ngân hàng Thương mại (NHTM) đóng vai trò chủ chốt trong hệ thống ngân hàng Việt Nam, với chức năng chính là kinh doanh tiền tệ và tối ưu hóa lợi nhuận Hoạt động tín dụng được xem là hoạt động quan trọng nhất, góp phần mang lại lợi nhuận cao cho các NHTM trong cơ chế hoạt động của hệ thống ngân hàng.
Hoạt động tín dụng hiện nay đang thu hút sự chú ý lớn từ các ngân hàng thương mại (NHTM) do lợi nhuận cao mà nó mang lại Theo Ông Trần Văn Tần, Phó Vụ trưởng Vụ Tín dụng các ngành kinh tế, trong năm 2017, tăng trưởng tín dụng đạt 18,17% so với năm 2016 Tuy nhiên, bên cạnh lợi ích, hoạt động này cũng tiềm ẩn rủi ro, đặc biệt là tình trạng nợ xấu gia tăng khi nhiều khách hàng không có khả năng trả nợ đúng hạn Thuật ngữ “nợ xấu” đã trở nên quen thuộc trong các báo cáo kinh tế, và hậu quả của nó có thể gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động của ngân hàng cũng như toàn bộ nền kinh tế và xã hội.
Theo báo cáo của NHNN, tính đến tháng 9/2017, nợ xấu giảm xuống 2.34% so với 2.46% vào cuối năm 2016, cho thấy tiến bộ trong việc xử lý nợ xấu Tuy nhiên, nếu xem xét một cách thận trọng, bao gồm nợ xấu, nợ tiềm ẩn và các khoản đã bán cho VAMC, tổng nợ xấu tính đến cuối tháng 9/2017 đạt 566,000 tỷ đồng, tương đương 8.61%.
Tình trạng nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam đang ở mức báo động và gây ra nhiều hậu quả nghiêm trọng trong những năm qua Do đó, tôi quyết định thực hiện đề tài “Những yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của NHTM Việt Nam” nhằm xác định các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu Qua những hiểu biết của mình, tôi sẽ đưa ra các đề xuất và biện pháp nhằm giảm tỷ lệ nợ xấu hiện nay tại các ngân hàng thương mại.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại (NHTM) ở Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm giảm thiểu tình trạng nợ xấu trong hệ thống ngân hàng.
Mục tiêu cụ thể
- Tìm những yếu tố vi mô cũng như vĩ mô ảnh hưởng đến tình trạng nợ xấu tại NHTM Việt Nam
- Kiến nghị các giải pháp nhằm giảm thiểu nợ xấu tại các NHTM Việt Nam
Câu hỏi nghiên cứu
- Thực trạng nợ xấu của các NHTM Việt Nam hiện nay như thế nào?
- Các yếu tố vi mô và vĩ mô ành hưởng đến tình hình nợ xấu của các NHTM Việt Nam như thế nào?
- Có những giải pháp nào để giảm thiểu nợ xấu tại các NHTM
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính hợp nhất của 29 ngân hàng trên trang web vietstock.vn, bao gồm các chỉ số như tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ ROE, tăng trưởng quy mô ngân hàng và tăng trưởng tín dụng Ngoài ra, nghiên cứu cũng xem xét các chỉ số kinh tế vĩ mô của Việt Nam từ năm 2008 đến 2017, bao gồm tăng trưởng GDP, chỉ số lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp.
Phương pháp nghiên cứu định lượng là phương pháp chính trong bài luận văn, trong đó tác giả áp dụng kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng để xây dựng mô hình hồi quy Tác giả thực hiện mô hình hồi quy đa biến theo phương pháp OLS, REM và FEM, đồng thời kiểm định các giả thuyết về tác động của từng chỉ số đến nợ xấu của ngân hàng thương mại, xác định sự tác động cùng chiều hoặc ngược chiều.
Bài luận văn của tác giả gồm 5 chương : Chương 1: Giới thiệu về đề tài
Chương 2: Tổng quan về nợ xấu và những yếu tố tác động đến nợ xấu của NHTM Việt Nam
Chương 3: Thực trạng về tình hình nợ xấu và những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam
Chương 4: Mô hình, phương pháp, dữ liệu và kết quả nghiên cứu thực nghiệm những yếu tố tác động đến nợ xấu của NHTM Việt Nam
Chương 5: Kết luận và kiến nghị
Ý nghĩa khoa học của đề tài nghiên cứu
Luận văn của tác giả cung cấp cái nhìn toàn diện và khách quan về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam Bài viết không chỉ đề cập đến các yếu tố nội tại của ngân hàng mà còn xem xét các yếu tố vĩ mô liên quan đến nền kinh tế và xã hội.
Tác giả đã tiến hành nghiên cứu dựa trên dữ liệu thực tế từ báo cáo tài chính hợp nhất của 29 ngân hàng trong 10 năm qua Qua việc phân tích và so sánh với các nghiên cứu trước, tác giả đưa ra những nhận định và kiến nghị nhằm giúp các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam hoạt động hiệu quả hơn, đặc biệt là trong việc giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu.
Tín dụng đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của ngân hàng thương mại Việt Nam, mang lại lợi nhuận cao nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro lớn, đặc biệt là vấn đề nợ xấu.
Nghiên cứu các yếu tố tác động đến nợ xấu là cần thiết để tìm ra giải pháp khắc phục hiệu quả Chương 1 đã cung cấp cái nhìn tổng quan về vấn đề này, đồng thời xác định mục tiêu nghiên cứu, tạo nền tảng cho việc xây dựng tổng quan tài liệu trong chương 2.
TỔNG QUAN VỀ NỢ XẤU VÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA NHTM VIỆT NAM
Tổng quan về nợ xấu của NHTM
Nợ xấu, hay còn gọi là nợ khó đòi (Non-performing loans - NPLs), là những khoản nợ dưới chuẩn, có khả năng quá hạn và nghi ngờ về khả năng trả nợ cũng như khả năng thu hồi vốn của chủ nợ Tình trạng này thường xảy ra khi con nợ tuyên bố phá sản hoặc tẩu tán tài sản Nợ xấu bao gồm các khoản nợ quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên ba tháng, và việc phân loại các khoản vay này dựa vào khả năng trả nợ của khách hàng.
Dưới đây là khái niệm nợ xấu của các tổ chức trên thế giới về nợ xấu:
Nợ xấu, theo Ngân hàng Châu Âu (European Central Bank, 2016), được định nghĩa là các khoản vay ngân hàng mà người vay không thực hiện thanh toán các khoản trả góp hoặc lãi trong vòng 90 ngày theo thỏa thuận đã ký kết.
Nợ xấu, theo Ủy Ban Châu Âu, là các khoản vay mà ngân hàng không thể thu hồi do người vay trả nợ trễ hoặc không trả nợ Tình trạng này đã trở nên nghiêm trọng hơn trong bối cảnh khủng hoảng tài chính và các cuộc suy thoái sau đó, dẫn đến sự gia tăng thiếu khả năng trả nợ của người vay.
Kết quả là, nhiều ngân hàng đã chứng kiến một khoản nợ xấu trong sổ sách của họ Điều này đặc biệt nghiêm trọng ở một số nước EU)
Nợ xấu, theo Quỹ Tiền tệ Thế giới (IMF, 2008), được định nghĩa là các khoản vay có các khoản thanh toán lãi và gốc quá hạn trên 90 ngày, hoặc khi lãi suất quá hạn được vốn hóa, cơ cấu lại hoặc trì hoãn theo thỏa thuận Ngoài ra, nợ xấu còn bao gồm các khoản thanh toán dưới 90 ngày quá hạn nhưng không còn có thể dự đoán được Một định nghĩa khác cho nợ xấu là những khoản vay đã đến hạn nhưng vẫn còn một phần dư nợ Định nghĩa cụ thể về nợ xấu phụ thuộc vào các điều khoản riêng biệt của từng khoản vay.
Nợ xấu, theo Financial Times, được định nghĩa là khoản vay mà bên vay không thực hiện thanh toán lãi hoặc gốc Thời điểm ngân hàng phân loại một khoản vay là không hoạt động và chuyển nó thành nợ xấu phụ thuộc vào quy định địa phương Các ngân hàng thường dành một khoản tiền dự phòng để bù đắp cho các khoản lỗ tiềm ẩn từ cho vay và ghi nhận nợ xấu trong báo cáo tài chính Tại một số quốc gia, ngân hàng tích lũy nợ xấu có thể bán chúng với mức chiết khấu cho các công ty quản lý tài sản (AMCs) nhằm thu hồi một phần số tiền nợ.
2.1.2 Chỉ tiêu đo lường nợ xấu:
Công thức tính: Tỷ lệ nợ xấu (NPL) = Tổng Nợ xấu/Tổng dư nợ
Theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005, các khoản dư nợ tín dụng của ngân hàng được phân loại thành 5 nhóm: Nhóm 1 là nợ đủ tiêu chuẩn, Nhóm 2 là nợ cần chú ý, Nhóm 3 là nợ dưới tiêu chuẩn, Nhóm 4 là nợ nghi ngờ, và Nhóm 5 là nợ có khả năng mất vốn Các khoản nợ từ Nhóm 3 đến Nhóm 5 được coi là nợ xấu.
2.1.3 Tác động của nợ xấu 2.1.3.1 Tác động của nợ xấu đối với NHTM :
Nợ xấu ảnh hưởng nghiêm trọng đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam Hai hoạt động chính của NHTM là huy động tiền gửi từ khách hàng và cho vay tín dụng Mặc dù cho vay tín dụng là nguồn lợi nhuận chủ yếu của ngân hàng, nhưng nó cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng Nếu nợ xấu không được xử lý kịp thời, nó sẽ làm giảm khả năng thanh toán tiền mặt của ngân hàng, ảnh hưởng đến việc trả lãi cho các khoản huy động và các khoản đầu tư sinh lời khác.
Nghiên cứu thực nghiệm của Muriithi (2010) chỉ ra rằng có mối quan hệ trực tiếp và cùng chiều giữa khả năng thanh khoản và tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại.
Kenya Kết quả nghiên cứu của ông cho thầy tỉ lệ nợ xấu càng cao kéo theo rủi ro thanh khoản càng cao
- Nợ xấu có ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của NHTM:
Ngân hàng có tỉ lệ nợ xấu cao sẽ chịu ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời, vì lãi suất của ngân hàng được xác định từ doanh thu trừ chi phí Khi nợ xấu gia tăng, ngân hàng không thu hồi được tiền gốc và lãi từ các khoản vay, dẫn đến doanh thu sụt giảm Đồng thời, chi phí cũng tăng cao do phải chi trả cho việc quản lý và xử lý nợ xấu, cũng như trích lập quỹ dự phòng Sự giảm sút doanh thu kết hợp với chi phí gia tăng sẽ kéo theo lãi suất giảm, làm giảm khả năng sinh lời của ngân hàng.
Nghiên cứu của Baasi (2018) chỉ ra rằng tỉ lệ nợ xấu có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của bốn ngân hàng lớn niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Ghana Tương tự, nghiên cứu thực nghiệm của Phạm Hữu Hồng Thái (2014) cũng khẳng định điều này thông qua việc phân tích dữ liệu của 34 ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2012.
Kết quả chỉ ra rằng, nợ xấu có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lợi của ngân hàng
- Nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM:
Hiệu quả hoạt động là yếu tố quyết định sự sống còn và phát triển của ngân hàng Một ngân hàng thương mại được coi là hoạt động hiệu quả khi hạn chế rủi ro, bảo toàn vốn và đạt được thu nhập cùng lợi nhuận cao từ các hoạt động kinh doanh Tỉ lệ nợ xấu cao sẽ dẫn đến sụt giảm thu nhập và lợi nhuận, làm giảm khả năng bảo toàn vốn, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Theo nghiên cứu thực nghiêm của tác giả Omwenga & Omar (2017) cho thấy tỉ lệ nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM tại Kynia
Nghiên cứu thực nghiệm của nhóm tác giả David, Nemwel và George (2012) chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu cao sẽ dẫn đến hiệu quả hoạt động thấp của ngân hàng thương mại (NHTM).
Theo tác giả Ozurumba đã nghiên cứu NHTM tại Nigeria từ 2000-2013 cho thấy NPLs ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Nợ xấu có tác động nghiêm trọng đến khả năng thanh khoản, khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động của ngân hàng Nếu không được xử lý kịp thời, nợ xấu sẽ làm giảm uy tín và thương hiệu của các ngân hàng thương mại, ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh trong thị trường hội nhập khốc liệt hiện nay, thậm chí có thể dẫn đến tình trạng phá sản.
2.1.3.2 Tác động của nợ xấu đối với Khách hàng:
Trong lĩnh vực dịch vụ, các ngân hàng thương mại (NHTM) cần chú trọng đến việc nâng cao sự hài lòng của khách hàng thông qua chất lượng sản phẩm và dịch vụ Khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao, ngân hàng gặp khó khăn trong việc thu hồi nợ gốc và lãi, dẫn đến việc phải chi tiêu nhiều cho việc xử lý nợ xấu, làm cạn kiệt nguồn vốn Sự thiếu hụt tiền mặt không chỉ ảnh hưởng đến khả năng chi trả lãi suất và các khoản rút tiền đột xuất của khách hàng, mà còn tác động tiêu cực đến cuộc sống của họ trong các lĩnh vực như giáo dục, y tế và nhà ở.
2.1.3.3 Tác động của nợ xấu đối với nền Kinh Tế
Hệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, là cầu nối thu hút và cung cấp vốn cho các tổ chức, doanh nghiệp và cá nhân Do đó, nợ xấu trong ngân hàng có tác động trực tiếp đến sự ổn định và phát triển của nền kinh tế.
Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của NHTM
Nghiên cứu thực nghiệm của Messai & Jouini (2013) trên 85 ngân hàng tại Ý, Hi Lạp và Tây Ban Nha trong giai đoạn 2004-2008 cho thấy tỉ lệ nợ xấu (NPLs) bị ảnh hưởng bởi cả yếu tố vi mô và vĩ mô Cụ thể, trong nhóm vi mô, NPLs có mối quan hệ cùng chiều với tốc độ tăng trưởng tín dụng và dự phòng rủi ro vỡ nợ hiện tại, nhưng ngược chiều với lãi suất thuần trên tổng tài sản năm trước Trong khi đó, ở nhóm vĩ mô, NPLs cùng chiều với lãi suất thực năm hiện hành và ngược chiều với tốc độ tăng trưởng.
Nghiên cứu thực nghiệm của Ekanayake & Azeez (2015) đã phân tích dữ liệu từ 9 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 1999-2012, sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng Kết quả cho thấy tỷ lệ nợ xấu (NPL) bị ảnh hưởng bởi cả yếu tố vi mô và vĩ mô Cụ thể, NPL có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản, nhưng lại ngược chiều với hiệu quả hoạt động ngân hàng, tốc độ tăng trưởng tín dụng và quy mô ngân hàng Về yếu tố vĩ mô, NPL có mối quan hệ ngược chiều với GDP và lạm phát, trong khi lại có mối quan hệ cùng chiều với lãi suất cho vay cơ bản.
Nghiên cứu của İSLAMOĞLU (2015) chỉ ra rằng hai yếu tố vĩ mô chính ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu (NPLs) của 13 ngân hàng trong giai đoạn 2002-2013 là tỷ lệ nợ công trên tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và lãi suất cho vay thương mại Cụ thể, việc giảm lãi suất cho vay thương mại trong dài hạn có thể dẫn đến tình trạng tăng trưởng cho vay quá mức, từ đó làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng Đồng thời, tỷ lệ nợ công trên GDP cao cũng góp phần làm tăng tỷ lệ nợ xấu tại ngân hàng.
Nghiên cứu của Rajha (2016) tại ngân hàng Jordan trong giai đoạn 2008-2012 cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu (NPLs) bị ảnh hưởng bởi hai nhóm yếu tố vi mô và vĩ mô Cụ thể, ở nhóm vi mô, NPLs có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của năm trước (NPLst-1).
Chỉ số nợ trên tổng tài sản (NPLs) có mối quan hệ ngược chiều với tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát, trong khi lại có mối quan hệ cùng chiều với khủng hoảng tài chính toàn cầu.
Nghiên cứu của REHMAN (2017) tại khu vực Nam Á cho thấy tỷ lệ ROE của ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu (NPLs), trong khi tăng trưởng cho vay năm trước cũng có mối quan hệ ngược chiều với NPLs Đối với các yếu tố vĩ mô, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ cùng chiều với NPLs, trong khi tỷ giá hối đoái lại có mối quan hệ ngược chiều.
Trong nghiên cứu của Mataba (2018), tác giả chỉ ra rằng tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) và tỷ lệ cho vay trên tiền gửi có mối quan hệ tích cực với nợ xấu (NPLs), trong khi tỷ lệ vốn lại có tương quan nghịch với NPLs Bên cạnh đó, Tổng sản phẩm nội địa (GDP) cũng cho thấy mối quan hệ cùng chiều với NPLs.
2.2.2 Các nghiên cứu trong nước tác động đến nợ xấu
Theo nghiên cứu của Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013), dữ liệu bảng từ 10 ngân hàng thương mại lớn trong giai đoạn 2005 - 2011 cho thấy các biến vi mô như quy mô ngân hàng, tỷ lệ tín dụng và tăng trưởng tín dụng năm trước có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu (NPLs) Ngược lại, tốc độ tăng trưởng GDP có mối quan hệ ngược chiều với NPLs, trong khi tỷ lệ lạm phát lại có mối quan hệ cùng chiều.
Nghiên cứu của Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toàn (2014) tại 26 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2009-2012 chỉ ra rằng tỷ lệ tăng trưởng tín dụng và quy mô ngân hàng có mối quan hệ tích cực với tỷ lệ nợ xấu (NPLs), trong khi tỷ lệ tăng trưởng GDP năm trước lại có mối quan hệ tiêu cực với NPLs.
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) về các yếu tố nợ xấu trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2007-2014 đã sử dụng ba mô hình ước lượng dữ liệu bảng: hiệu ứng cố định (FE), phương pháp Momen tổng quát GMM dạng sai phân và GMM dạng hệ thống Kết quả cho thấy khả năng sinh lời và tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng ngược chiều đến nợ xấu (NPLs), trong khi các chỉ số nợ xấu trong quá khứ, quy mô ngân hàng và tăng trưởng tín dụng lại tác động cùng chiều lên NPLs.
Qua các nghiên cứu thực nghiệm, tác giả nhận định rằng có hai nhóm yếu tố chính tác động đến nợ xấu: yếu tố nội tại ngân hàng (vi mô) và yếu tố xã hội (vĩ mô) Trong nhóm yếu tố vi mô, tốc độ tăng trưởng được cho là có tác động ngược chiều lên tỷ lệ nợ xấu, điều này được nhiều tác giả như Messai & Jouini đồng thuận.
(2013),Ekanayake & Azeez (2015), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013),
Nghiên cứu của Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toàn (2014) cùng Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng quy mô có tác động tích cực đến tỷ lệ nợ xấu Điều này cũng được khẳng định bởi các tác giả Messai & Jouini (2013) và Ekanayake & Azeez (2015), cũng như Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013).
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính và tỷ lệ nợ xấu Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toàn (2014) cùng Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) cho rằng tỷ lệ ROE có tác động trái chiều lên tỷ lệ nợ xấu Trong khi đó, nhóm tác giả Messai & Jouini (2013) và REHMAN (2017) cũng đồng tình với quan điểm này Ekanayake & Azeez (2015) và Đỗ Quỳnh Anh, Nguyễn Đức Hùng (2013) cho rằng tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản có tác động cùng chiều lên tỷ lệ nợ xấu Rajha (2016) và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) đã chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu năm trước ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu năm hiện hành Thêm vào đó, Rajha (2016) khẳng định chỉ số nợ trên tổng tài sản có tác động cùng chiều, trong khi Rehman (2017) cho rằng tăng trưởng tín dụng năm trước lại có tác động ngược chiều Mataba (2018) cũng nhấn mạnh rằng tỷ lệ thu nhập lãi thuần và tỷ lệ cho vay trên tiền gửi có tác động cùng chiều lên tỷ lệ nợ xấu Tác giả đã tổng hợp các yếu tố vi mô ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng trong bảng 2.1.
Bảng 2.1: Tổng hợp các yếu tố vi mô tác động đến nợ xấu của ngân hàng
Yếu tố thuộc về nội tại ngân hàng ( vi mô ) Tác giả
Tốc độ tăng trưởng tín dụng ( + ) Messai & Jouini (2013),Ekanayake &
Azeez (2015), Đỗ Quỳnh Anh và
Nguyễn Đức Hùng (2013), Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toàn (2014), Nguyễn Thị
Hồng Vinh (2015) ROE ( - ) Messai & Jouini (2013), REHMAN
Tỉ lệ dư nợ trên tổng tài sản ( + ) Ekanayake & Azeez (2015), Đỗ Quỳnh
Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013)
Tỉ lệ nợ xấu năm trước đó NPLst-1 ( + ) Rajha (2016) , Nguyễn Thị Hồng Vinh
Tốc độ tăng trưởng quy mô ngân hàng ( + ) Messai & Jouini (2013),Ekanayake &
Azeez (2015), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013), Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toàn (2014), Nguyễn Thị
Hồng Vinh (2015) Chỉ số nợ trên tổng tài sản ( + ) Rajha (2016) Tăng trưởng tín dụng năm trước(-) REHMAN (2017)
Tỉ lệ thu nhập lãi thuần ( + ) Mataba(2018)
Tỉ lệ cho vay trên tiền gửi ( + ) Mataba(2018)
Ngoài những yếu tố nội tại của ngân hàng dẫn đến nợ xấu, các yếu tố xã hội cũng đóng vai trò quan trọng trong việc gia tăng nợ xấu tại các ngân hàng Nhiều nghiên cứu, như của Messai & Jouini (2013) và Ekanayake & Azeez, đã chỉ ra rằng tác động từ môi trường xã hội có thể ảnh hưởng đáng kể đến tình hình nợ xấu của ngân hàng.
Nhiều nghiên cứu, bao gồm các tác giả như Rajha (2016), Mataba (2018), và Đỗ Quỳnh Anh cùng Nguyễn Đức Hùng (2013), đã chỉ ra rằng sự tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu Đồng thời, yếu tố lãi suất thực trong năm hiện tại cũng được nhiều tác giả, như Messai, đồng tình rằng có ảnh hưởng cùng chiều lên tỷ lệ nợ xấu.
Jouini (2013),Ekanayake & Azeez (2015), İSLAMOĞLU(2015) , Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) Các tác giả Ekanayake & Azeez (2015), Rajha (2016), REHMAN
THỰC TRẠNG NỢ XẤU VÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA CÁC NHTM VIỆT NAM
Thực trạng về hệ thống NHTM Việt Nam
NHTM ở Việt Nam có thể được phân loại theo nhiều tiêu chí khác nhau, bao gồm hình thức sở hữu, tính chất hoạt động và cơ cấu tổ chức Trong bài viết này, tác giả sẽ tập trung vào việc phân loại NHTM theo hình thức sở hữu, chia thành ba loại chính.
- Ngân hàng Liên doanh và nước ngoài
Bảng 3.1: Số lượng ngân hàng từ 2008-2017
NHTM Liên doanh và nước ngoài
Nguồn: Tác giả thống kê theo số liệu của NHNN
3.1.2 Quy mô NHTM Việt Nam:
Quy mô của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam được đánh giá dựa trên ba tiêu chí chính: tổng tài sản, vốn tự có và vốn điều lệ Tác giả đã tiến hành tổng hợp và phân tích các chỉ số này để làm rõ quy mô hoạt động của NHTM Việt Nam.
1 Khối NHTM Nhà nước bao gồm Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam,
Ngân hàng TNHH MTV Dầu khí toàn cầu (GP Bank), Ngân hàng TNHH MTV Đại Dương và Ngân hàng TNHH MTV Xây dựng.
Bảng 3.2: Bảng tổng tài sản có, vốn tự có và vốn điều lệ của các loại hình NHTM:
Tổng tài sản có Vốn tự có Vốn điều lệ
NHTM Nhà nước 4,021,553 16.63 230,499 12.87 157,239 6.39 NHTM Cổ phần 3,422,830 16.89 254,151 7.54 200,855 3.55 Ngân hàng
Liên doanh và nước ngoài 828,322 9.63 130,955 11.77 104,103 10.81
Nguồn: Thống kê theo Báo cáo thường niên của NHNN
Theo số liệu từ NHNN tính đến ngày 31/12/2016, tổng tài sản của hệ thống thương mại đạt 8,272,704 tỷ đồng, với tỷ lệ tăng trưởng 16.15% so với năm trước.
Năm 2016, tổng tài sản của khối ngân hàng thương mại nhà nước đạt 4,021,553 tỷ đồng, dẫn đầu với tốc độ tăng trưởng 16.63% Khối ngân hàng thương mại cổ phần theo sau với tổng tài sản 3,422,830 tỷ đồng và tốc độ tăng trưởng 16.89% Trong khi đó, ngân hàng liên doanh và nước ngoài có tổng tài sản thấp nhất, chỉ đạt 828,322 tỷ đồng với tốc độ tăng trưởng 9.63%.
Vốn tự có của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) đạt 614,605 tỷ đồng, tăng 10.66% so với năm 2016 Trong đó, vốn tự có của khối NHTM nhà nước chiếm 230,499 tỷ đồng với tốc độ tăng trưởng 12.87%, khối NHTM cổ phần đạt 254,151 tỷ đồng, tăng 7.54%, và khối ngân hàng liên doanh cùng nước ngoài có tổng tài sản 130,955 tỷ đồng, với tốc độ tăng trưởng 11.77%.
Vốn điều lệ của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) đạt 462,197 tỷ đồng, tăng trưởng 6.11% so với năm 2016 Trong đó, khối ngân hàng thương mại nhà nước có vốn điều lệ 157,239 tỷ đồng, tăng 6.39%; khối ngân hàng thương mại cổ phần đạt 200,855 tỷ đồng, tăng 3.55%; và khối ngân hàng liên doanh và nước ngoài là 104,103 tỷ đồng, với tốc độ tăng trưởng 10.81%.
3.1.3 Hoạt động huy động vốn của NHTM Việt Nam
Nghiệp vụ huy động vốn là một trong những hoạt động chính của ngân hàng thương mại (NHTM), không trực tiếp tạo ra lợi nhuận nhưng cung cấp nguồn vốn thiết yếu cho các nghiệp vụ khác, đặc biệt là tín dụng Đối với khách hàng, đây là kênh an toàn cho việc tiết kiệm và đầu tư, giúp sinh lời trong tương lai Sự tăng trưởng bền vững của nguồn vốn không chỉ đảm bảo khả năng thanh khoản cho ngân hàng mà còn thúc đẩy tăng trưởng tín dụng và các hoạt động đầu tư khác Hơn nữa, nguồn vốn của NHTM đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo vốn cho các thành phần kinh tế, từ đó hỗ trợ tiêu dùng, mở rộng sản xuất và góp phần vào tăng trưởng kinh tế bền vững, nâng cao đời sống xã hội.
Biểu đồ 3.1: Tốc độ tăng trưởng huy động vốn của NHTM Việt Nam Đơn vị: %
Theo thống kê từ BCTN của NHNN, trong giai đoạn 2008-2017, tốc độ tăng trưởng huy động vốn có xu hướng giảm Agribank hiện là ngân hàng đứng đầu với 866.005 tỷ đồng, tiếp theo là BIDV với 859.786 tỷ đồng, Vietinbank đạt 752.370 tỷ đồng và Vietcombank với 708.506 tỷ đồng Tốc độ tăng trưởng huy động vốn trung bình trong giai đoạn này đạt 22.08%, cho thấy rằng ngân hàng thương mại vẫn là kênh gửi tiền an toàn và đáng tin cậy cho các thành phần kinh tế trong suốt 10 năm qua.
Trong giai đoạn 2008-2011, tốc độ tăng trưởng huy động vốn tại Việt Nam đã tăng từ 25.1% lên 34.7%, tương ứng với mức tăng 9.6% Sự giảm tốc này ban đầu là do tác động của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 Tuy nhiên, sau khủng hoảng, chính phủ Việt Nam đã triển khai các chính sách thắt chặt tiền tệ nhằm kiểm soát lạm phát, từ đó tạo điều kiện cho tăng trưởng huy động vốn ổn định Đồng thời, nhu cầu vốn từ các thành phần kinh tế để khôi phục và mở rộng sản xuất cũng đã thúc đẩy các ngân hàng thương mại tăng cường huy động vốn trong giai đoạn này.
Trong giai đoạn 2012-2015, tốc độ tăng trưởng huy động vốn giảm từ 18.2% xuống 13.6% do nền kinh tế chưa hồi phục hoàn toàn sau các biện pháp khôi phục của Chính phủ Tốc độ tăng trưởng GDP thấp, lạm phát cao và lãi suất huy động thấp cũng là những yếu tố ảnh hưởng đến tình hình này.
2008 2009 2010 2011 Tốc độ tăng trưởng huy …2012 2013 2014 2015 2016 2017 cho kênh ngân hàng không mấy hấp dẫn các thành phần kinh tế so với các kênh đầu tư khác trên thị trường
Trong giai đoạn 2015-2017, tốc độ tăng trưởng huy động vốn tăng nhẹ từ 13.6% lên 14.6% nhờ lạm phát thấp và chênh lệch lãi suất hợp lý giữa VND và ngoại tệ Điều này đã nâng cao giá trị của đồng VND, trong khi các kênh đầu tư như chứng khoán và bất động sản chưa hoàn toàn hồi phục, khiến ngân hàng trở thành kênh đầu tư an toàn và tin cậy cho các thành phần xã hội.
3.1.4 Hoạt động tín dụng của các NHTM Việt Nam:
Hoạt động tín dụng là hoạt động cốt lõi của NHTM nhằm tạo ra lợi nhuận rất lớn
Hoạt động tín dụng là việc sử dụng nguồn vốn từ các chủ thể kinh tế có vốn nhàn rỗi để cho vay các chủ thể thiếu vốn phục vụ tiêu dùng, mở rộng sản xuất và đầu tư Tăng trưởng tín dụng bền vững không chỉ giúp các ngân hàng thương mại gia tăng lợi nhuận mà còn cung cấp đủ vốn cho các doanh nghiệp, từ đó thúc đẩy sản xuất và đầu tư phát triển, góp phần vào tăng trưởng kinh tế và cải thiện đời sống.
Biểu đồ 3.2: Tốc độ tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam Đơn vị: %
Nguồn: Thống kê theo BCTN của NHNN
Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Từ năm 2008 đến 2017, tốc độ tăng trưởng tín dụng giảm từ 22.87% xuống 19.3%, với mức tăng trưởng trung bình đạt 19.57% Sự giảm nhẹ này phản ánh những bất ổn vĩ mô cả trên thế giới và trong nước trong giai đoạn này.
Nhóm ngân hàng dẫn đầu về tốc độ tăng trưởng tín dụng là Agribank, BIDV, Vietcombank và Viettinbank
Trong giai đoạn 2008-2010, tốc độ tăng trưởng tín dụng đã tăng từ 22.87% lên 31.19% Sự tăng trưởng này là hợp lý sau cuộc khủng hoảng tài chính 2008, khi Chính phủ áp dụng các chính sách tiền tệ và tài khóa để ổn định lạm phát và lãi suất cho vay, nhằm kích thích tăng trưởng tín dụng Đồng thời, các chủ thể kinh tế cần vốn để khôi phục và mở rộng sản xuất, điều này đã thúc đẩy các ngân hàng thương mại tăng cường tín dụng để đáp ứng nhu cầu xã hội.
Trong giai đoạn 2010-2012, tốc độ tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam giảm mạnh từ 31,19% xuống chỉ còn 8,85% vào năm 2012, đánh dấu năm này là năm có tốc độ tăng trưởng tín dụng thấp nhất trong vòng 10 năm Nguyên nhân chủ yếu là do tình hình kinh tế thế giới phức tạp, đặc biệt là tác động của khủng hoảng nợ công Châu Âu, khiến nền kinh tế Việt Nam gặp khó khăn Thêm vào đó, lạm phát cao và lãi suất cho vay dao động ở mức 20-25%/năm đã gây áp lực lớn lên ngành ngân hàng.
Thực trạng nợ xấu và những yếu tố ảnh hưởng đến Nợ Xấu của NHTM Việt Nam
3.2.1 Thực trạng nợ xấu của các NHTM Việt Nam 3.2.1.1 Tỷ lệ nợ xấu các NHTM Việt Nam
Nợ xấu được xem như "cục máu đông", cản trở sự phát triển của nền kinh tế Việt Nam Nó không chỉ làm giảm lợi nhuận và uy tín của các ngân hàng thương mại, mà còn ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động kinh doanh và khả năng mở rộng sản xuất của khách hàng Hệ quả là nền kinh tế rơi vào tình trạng trì trệ, tăng trưởng kém và lạm phát gia tăng.
Biểu đồ 3.3: Tốc độ tăng trưởng tỷ lệ nợ xấu của NHTM Việt Nam Đơn vị: %
Trong giai đoạn 2008-2017, tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng có sự biến động không ổn định, với hai xu hướng chính là tăng từ 2008-2012 và giảm từ 2013-2017 Trung bình, tỷ lệ nợ xấu trong giai đoạn này đạt 2.96%, gần bằng ngưỡng an toàn 3% do Ngân hàng Nhà nước quy định Bốn ngân hàng thương mại có tỷ lệ nợ xấu luôn duy trì ở mức thấp bao gồm Viettin Bank, ACB, LienViet và Kien Long.
Năm 2008, tỷ lệ nợ xấu tại Việt Nam đạt 3.5%, vượt ngưỡng an toàn 3%, với khoảng 43,500 tỷ đồng nợ xấu trong tổng dư nợ tín dụng Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu đã tác động tiêu cực đến nền kinh tế Việt Nam, đặc biệt sau khi gia nhập WTO năm 2007, dẫn đến tình hình kinh doanh xấu đi và chính sách vĩ mô thắt chặt Lãi suất tăng cao cùng với khó khăn trong tiêu thụ hàng hóa đã ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu Lĩnh vực bất động sản chịu tác động nặng nề, giá trị giảm từ 30-40%, khiến nhiều công ty bất động sản gặp khó khăn và không thể trả nợ, từ đó tạo ra các khoản nợ xấu cho ngân hàng thương mại.
Năm 2009-2012, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng tăng dần qua các năm từ 2.2% năm
2009 tăng lên 4.08% năm 2012 Tỷ lệ nợ xấu năm 2012 là cao nhất trong giai đoạn 2008-2017 Điều này được phân tích như sau:
Theo số liệu của NHNN, nợ xấu năm 2009 khoảng 45,000 tỷ đồng chiếm khoảng 2,2% tổng dư nợ,giảm 1.3% so với năm 2008 Điều này là do sau khủng hoảng
Năm 2008, NHNN đã thực hiện chính sách tiền tệ nới lỏng thận trọng nhằm hỗ trợ thanh khoản cho các ngân hàng thương mại, giúp mở rộng tín dụng và ổn định kinh tế vĩ mô Chính sách này đã kích cầu đầu tư, tạo điều kiện cho doanh nghiệp cải thiện hoạt động kinh doanh và nâng cao khả năng trả nợ.
Giai đoạn 2010-2012: Tỷ lệ nợ xấu lại tăng dần lên và đỉnh điểm cao nhất là năm
Từ năm 2010 đến 2012, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam đã có sự gia tăng đáng kể Năm 2010, tỷ lệ nợ xấu chỉ ở mức 2,52%, tương đương khoảng 58.000 tỷ đồng, nhưng đã tăng lên 3,07% vào năm 2011 với giá trị nợ xấu đạt 85.000 tỷ đồng, vượt qua ngưỡng an toàn Nguyên nhân chủ yếu là do chính sách tiền tệ thắt chặt, cùng với tình hình doanh nghiệp thua lỗ và nợ xấu tích tụ từ nhiều năm trước Đến năm 2012, tỷ lệ nợ xấu bùng nổ lên 4,08%, chịu ảnh hưởng từ khủng hoảng nợ công châu Âu và lạm phát cao trong nước.
Giai đoạn 2013-2017, tỷ lệ nợ xấu giảm từ 3.61% năm 2013 xuống còn 2.34% năm 2017, cho thấy nợ xấu đã được kiểm soát tốt hơn so với mức cao trong năm 2012-2013 Tình trạng nợ xấu trước đó đã trở thành mối đe dọa nghiêm trọng đối với an ninh hệ thống ngân hàng và ổn định tài chính quốc gia Nhằm khắc phục tình hình này, vào năm 2013, Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước đã thực hiện các biện pháp tích cực, bao gồm việc triển khai đề án 254 sang giai đoạn hai để xử lý nợ xấu hiệu quả.
Công ty quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng VAMC được thành lập theo Nghị định số 53/2013/NĐ-CP ngày 18/05/2013, nhằm nâng cao quản trị rủi ro và hướng tới việc hoàn thiện chuẩn mực Basel II Sự ra đời của nhiều quyết định và thông tư mới đã góp phần quan trọng vào quá trình này.
Tính đến năm 2014, tỷ lệ nợ xấu vẫn vượt mức quy định 3.25% do tình hình kinh tế vĩ mô chưa khả quan và hoạt động sản xuất kinh doanh gặp khó khăn Đến năm 2015, tỷ lệ nợ xấu giảm xuống còn 2.55%, thấp hơn ngưỡng quy định nhờ vào những nỗ lực quyết liệt từ Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước trong việc xử lý nợ xấu Cụ thể, Ngân hàng Nhà nước đã ban hành Chỉ thị 02/CT-NHNN vào ngày 27/01/2015 nhằm tăng cường xử lý nợ xấu, cùng với việc ra đời Nghị định 34/2015/NĐ-CP vào ngày 31/3/2015 để sửa đổi, bổ sung một số điều của Nghị định 53/2013/NĐ-CP.
Tính đến tháng 01/2017, hệ thống ngân hàng thương mại đã xử lý tổng cộng 616,7 nghìn tỷ đồng nợ xấu, trong đó nợ xấu được xử lý qua các năm lần lượt là 74,68 nghìn tỷ đồng (2012), 87,98 nghìn tỷ đồng (2013), 143,55 nghìn tỷ đồng (2014), 186,89 nghìn tỷ đồng (2015), 118,49 nghìn tỷ đồng (2016) và 5,14 nghìn tỷ đồng trong tháng 01/2017 Trong số này, 349,7 nghìn tỷ đồng nợ xấu do các ngân hàng tự xử lý, chiếm 56,7% tổng số nợ xấu được xử lý, trong khi 43,3% còn lại được bán cho các tổ chức và cá nhân khác Vào tháng 6/2017, Quốc hội đã ban hành Nghị quyết số 42 về thí điểm xử lý nợ xấu.
Nợ xấu của các tổ chức tín dụng đã được cải thiện đáng kể nhờ nghị quyết mới, với tỷ lệ nợ xấu giảm xuống còn 2,34% tính đến ngày 31/12/2017 Điều này mang lại hy vọng rằng trong năm 2018, tỷ lệ nợ xấu sẽ tiếp tục được cải thiện hơn nữa.
Tuy nhiên, tổng hợp từ báo cáo thường niên năm 2017, vẫn có hai ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu rất cao là Saccomebank 4.28% và Agribank là 4.23%
3.2.1.2 Nguyên nhân nợ xấu tại các NHTM Việt Nam
Nguyên nhân từ phía Ngân Hàng
Quy trình tín dụng của một số ngân hàng thương mại (NHTM) vẫn chưa đầy đủ và chặt chẽ, tạo ra kẽ hở cho cán bộ ngân hàng và khách hàng lợi dụng Năng lực quản trị rủi ro tại một số NHTM còn hạn chế, trong khi công tác kiểm tra và kiểm soát nội bộ chưa đạt yêu cầu Hơn nữa, tính tuân thủ các quy chế chưa cao và chuẩn mực đạo đức đối với cán bộ cận tín dụng ngân hàng chưa được chú trọng, dẫn đến những rủi ro trong hoạt động cho vay.
- Năng lực tài chính của bản thân các NHTM còn hạn chế, đặc biệt kể cả các NHTM của nhà nước
Áp lực tăng vốn điều lệ lên 3000 tỷ đồng đã khiến các ngân hàng thương mại thực hiện các hoạt động thâu tóm, sát nhập và kêu gọi đầu tư, dẫn đến tình trạng sở hữu chéo và sân sau Hệ quả là dòng tiền và nợ xấu luẩn quẩn giữa các doanh nghiệp và ngân hàng, tạo ra một vòng lặp khó giải quyết do thiếu tính minh bạch và giải trình.
Rủi ro đạo đức trong ngành ngân hàng đang gia tăng khi một số cán bộ lợi dụng chức vụ để làm giả hồ sơ cho vay, vi phạm quy định pháp luật Bên cạnh đó, nhiều cán bộ cho vay thiếu kiến thức chuyên môn và kỹ năng, dẫn đến việc phân tích và thẩm định khách hàng không chính xác, từ đó tạo ra những quyết định cho vay tiềm ẩn rủi ro cao.
Nguyên nhân từ phía khách hàng:
Trong bối cảnh nền kinh tế cạnh tranh và mở cửa, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong hoạt động kinh doanh, dẫn đến tình trạng thua lỗ và phá sản, gây ra nợ xấu cho các ngân hàng thương mại Theo báo cáo của Tổng cục Thống kê, trong 6 tháng đầu năm 2017, số lượng doanh nghiệp phá sản và ngừng hoạt động đã tăng cao kỷ lục, với trung bình hơn 11.100 doanh nghiệp mỗi tháng, tương đương hơn 370 doanh nghiệp mỗi ngày.
Rủi ro đạo đức từ phía khách hàng là vấn đề nghiêm trọng trong lĩnh vực ngân hàng, khi các cá nhân và doanh nghiệp cố ý lừa đảo bằng cách cấu kết với cán bộ tín dụng, hối lộ để tạo ra hồ sơ giả nhằm vay vốn Những hành vi này không chỉ gây thiệt hại cho ngân hàng mà còn dẫn đến tình trạng nợ xấu khi các đối tượng này thường không thực hiện nghĩa vụ trả nợ đúng hạn.
MÔ HÌNH, PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA NHTM VIỆT NAM
Mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu trước đây cho thấy nhiều yếu tố tác động đến nợ xấu, bao gồm cả yếu tố vĩ mô và vi mô Các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu bao gồm tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát Trong khi đó, các yếu tố vi mô như tỷ lệ ROE, tăng trưởng quy mô ngân hàng, tăng trưởng dư nợ tín dụng và tỷ lệ nợ xấu của năm trước cũng đóng vai trò quan trọng Qua việc phân tích thực trạng nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2008 đến 2017, tác giả xác nhận rằng những yếu tố này thực sự có ảnh hưởng đến nợ xấu ở Việt Nam Do đó, tác giả đã lựa chọn hai nhóm yếu tố vĩ mô và vi mô, tổng cộng tám yếu tố nhỏ, để đưa vào mô hình nghiên cứu.
- Nhóm yếu tố vĩ mô : Tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ lạm phát
Nhóm yếu tố vi mô bao gồm tỷ lệ ROE, sự tăng trưởng quy mô ngân hàng, tăng trưởng dư nợ tín dụng và tỷ lệ nợ xấu từ năm trước Những yếu tố này tạo nền tảng cho việc hình thành các giả thuyết tiếp theo.
4.1.1 Các giả thuyết nghiên cứu của mô hình:
GDP là chỉ số quan trọng để đánh giá sự phát triển kinh tế của một quốc gia Tăng trưởng GDP cao cho thấy nền kinh tế đang phát triển mạnh mẽ, tạo điều kiện cho các doanh nghiệp mở rộng sản xuất và nâng cao lợi nhuận, từ đó cải thiện khả năng trả nợ vay từ ngân hàng thương mại, làm giảm tỷ lệ nợ xấu Ngược lại, tăng trưởng GDP thấp dẫn đến tình trạng trì trệ trong sản xuất và kinh doanh, giảm khả năng sinh lời và làm tăng tỷ lệ nợ xấu do khả năng trả nợ bị ảnh hưởng.
Trong giai đoạn 2008-2017, nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP và tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam là nghịch chiều Cụ thể, khi tăng trưởng GDP cao, tỷ lệ nợ xấu giảm và ngược lại, khi tăng trưởng GDP thấp, tỷ lệ nợ xấu tăng.
Từ lý thuyết xem xét và thực trạng tại Việt Nam giai đoạn 2008-2017, tác giả đưa ra giả thuyết như sau:
Giả thuyết H1: Tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều (tương quan âm) đến tỷ lệ nợ xấu
Tỷ lệ thất nghiệp có tác động trực tiếp đến kênh tín dụng vay tiêu dùng cá nhân Theo báo cáo của Ủy ban Giám sát tài chính Quốc gia, vào năm 2017, tín dụng tiêu dùng chiếm 18% tổng dư nợ tín dụng Khi tỷ lệ thất nghiệp gia tăng, số lượng người không có việc làm cũng tăng theo, dẫn đến việc họ không có thu nhập và mất khả năng chi trả các khoản vay tiêu dùng trước đó, từ đó làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại.
Trong chương 3 của bài nghiên cứu, tác giả đã phân tích mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2017 Kết quả cho thấy không có mối quan hệ cùng chiều rõ ràng giữa hai yếu tố này trong khoảng thời gian nghiên cứu.
Năm 2012, mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ nợ xấu là nghịch chiều Mặc dù tỷ lệ thất nghiệp trong giai đoạn này biến động không đáng kể, không thể thấy rõ tác động của nó lên tỷ lệ nợ xấu, nhưng yếu tố này vẫn cần được xem xét và kiểm chứng trong mô hình nghiên cứu, do đó tác giả quyết định đưa vào.
Tác giả đưa ra giả thuyết như sau:
Giả thuyết H2: Tỷ lệ thất nghiệp có tác động cùng chiều (tương quan dương) đến tỷ lệ nợ xấu
Tác động của lạm phát đối với nền kinh tế có cả tác động tích cực và tiêu cực
Lạm phát ở mức vừa đủ có thể thúc đẩy tiêu dùng, đầu tư và mở rộng sản xuất, từ đó góp phần vào tăng trưởng kinh tế Ngược lại, khi lạm phát cao, đặc biệt là lạm phát hai con số, sẽ làm tăng chi phí nguyên vật liệu, gây khó khăn trong sản xuất và giảm lợi nhuận, dẫn đến thu nhập thực giảm Điều này ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của cá nhân và doanh nghiệp đối với ngân hàng thương mại, làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu của tác giả về mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu tại Việt Nam giai đoạn 2008-2017 cho thấy rằng tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ cùng chiều: khi lạm phát tăng, tỷ lệ nợ xấu cũng tăng và ngược lại.
Từ lý thuyết trên và thực trạng phân tích ở chương 3, tác giả đưa ra giả thuyết như sau:
Giả thuyết H3: Tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều (tương quan dương) lên tỷ lệ nợ xấu
Tỷ lệ ROE, là tỷ lệ giữa lợi nhuận thuần trên vốn chủ sở hữu, phản ánh khả năng sử dụng vốn để tạo ra lợi nhuận Một ngân hàng thương mại (NHTM) có tỷ lệ ROE cao cho thấy hiệu quả kinh doanh tốt, lợi nhuận cao và khả năng quản trị nguồn vốn hiệu quả Điều này cũng chỉ ra rằng hoạt động tín dụng của NHTM đang phát triển và được quản lý tốt, với tỷ lệ nợ xấu thấp.
Trong chương 3, tác giả đã phân tích mối quan hệ giữa tỷ lệ ROE và tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2017 Kết quả cho thấy mối quan hệ này mang tính chất ngược chiều: khi tỷ lệ ROE thấp, tỷ lệ nợ xấu sẽ cao, và ngược lại, tỷ lệ ROE cao sẽ dẫn đến tỷ lệ nợ xấu thấp.
Tác giả đã phân tích lý thuyết và thực trạng, từ đó đưa ra giả thuyết H4 rằng tỷ lệ ROE có tác động ngược chiều, tức là tương quan âm, lên tỷ lệ nợ xấu.
4.1.1.5 Tăng trưởng quy mô ngân hàng
Tổng tài sản ngân hàng phản ánh quy mô và sự phát triển của ngân hàng Khi ngân hàng thương mại (NHTM) mở rộng quy mô và tăng vốn chủ sở hữu, hoạt động tín dụng cũng sẽ gia tăng, tạo ra lợi nhuận chính cho ngân hàng Tuy nhiên, việc mở rộng tín dụng đồng nghĩa với việc gia tăng rủi ro cho các khoản vay, dẫn đến khả năng nợ xấu cao Ngược lại, ngân hàng có quy mô lớn thường có uy tín tốt và thu hút khách hàng lớn, giúp giảm thiểu rủi ro nợ xấu Do đó, ảnh hưởng của sự tăng trưởng tài sản đến tỷ lệ nợ xấu phụ thuộc vào khả năng quản trị và chiến lược cơ cấu tài sản của ngân hàng.
Tác giả đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tăng trưởng quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2017 Kết quả cho thấy, chỉ trong giai đoạn 2009-2012, mối quan hệ này có chiều hướng ngược lại, trong khi ở các giai đoạn khác, mối quan hệ trở nên không rõ ràng.
Từ lý thuyết và thực trạng phân tích ở chương 3, tác giả đưa ra giả thuyết sau:
Giả thuyết H5: Tăng trưởng quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều (tương quan âm) đến tỷ lệ nợ xấu
Tín dụng có ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu, theo công thức tỷ lệ nợ xấu được tính bằng nợ xấu chia cho tổng dư nợ tín dụng Khi tổng dư nợ tín dụng gia tăng, tỷ lệ nợ xấu sẽ giảm, do tốc độ gia tăng nợ xấu không theo kịp với tốc độ tăng trưởng của tín dụng.
Tăng trưởng tín dụng cao ở ngân hàng phản ánh cả khía cạnh tích cực lẫn tiêu cực Mặt tích cực cho thấy ngân hàng hoạt động hiệu quả, thu hút nhiều khách hàng vay vốn, từ đó gia tăng lợi nhuận Tuy nhiên, điều này cũng có thể tiềm ẩn rủi ro nếu không được quản lý chặt chẽ.
Phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng ba mô hình chính để phân tích dữ liệu: mô hình ước lượng bình phương bé nhất (Pool OLS), mô hình các ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model - FEM) và mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) Những mô hình này giúp xác định mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu một cách chính xác và hiệu quả.
Mô hình Pooled OLS: Mô hình này không kiểm soát được đặc điểm riêng của từng NH trong nghiên cứu
Mô hình FEM cho phép kiểm soát các đặc điểm riêng biệt của từng ngân hàng, đồng thời xác định mối tương quan giữa phần dư của mô hình và các biến độc lập.
Mô hình REM cho phép kiểm soát các đặc điểm riêng biệt của từng ngân hàng, đồng thời không có sự tương quan giữa phần dư của mô hình và các biến độc lập.
Dữ liệu nghiên cứu
Bộ dữ liệu vĩ mô
Bài nghiên cứu này sử dụng dữ liệu vĩ mô về tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát trong giai đoạn 2008-2017 Dữ liệu được thu thập từ Tổng cục Thống kê, Ủy ban Giám sát Tài chính Quốc gia, cùng với các nguồn chính thức từ Ngân hàng Nhà nước, Ngân hàng Thế giới (WB) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
Khi so sánh dữ liệu từ các nguồn khác nhau, có thể xuất hiện sự khác biệt do phương pháp tính toán và nguồn dữ liệu không đồng nhất Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn sử dụng dữ liệu từ Tổng cục Thống kê Việt Nam để đảm bảo tính nhất quán Dữ liệu vĩ mô được trình bày theo tỷ lệ phần trăm và đã được phân tích trong phần mô tả biến.
Bộ dữ liệu vi mô của NHTM
Dữ liệu vi mô được phân tích bao gồm tỷ lệ ROE, tăng trưởng quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu của 29 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2008-2017 Thông tin này được thu thập từ các báo cáo thường niên, báo cáo tài chính và báo cáo hội đồng cổ đông của các ngân hàng.
Tác giả tính toán tỷ lệ ROE bằng cách lấy lợi nhuận sau thuế chia cho tổng vốn chủ sở hữu, sau đó so sánh với dữ liệu ROE của ngân hàng thương mại đã được công bố trong báo cáo thường niên.
Dữ liệu tăng trưởng quy mô được thu thập từ chỉ tiêu tổng tài sản của các ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2006-2017, dựa trên báo cáo tài chính của các ngân hàng này Tác giả đã áp dụng công thức đã được trình bày trong phần mô tả biến để phân tích và đánh giá sự tăng trưởng của các ngân hàng trong thời gian này.
Tăng trưởng tín dụng được đo bằng tổng dư nợ tín dụng, trong đó tác giả thu thập dữ liệu từ chỉ tiêu “cho vay khách hàng” mà không trừ đi phần “dự phòng rủi ro cho vay khách hàng”.
“ thuộc phần tài sản trong Báo cáo tài chính của NHTM giai đoạn 2006-2017
Dữ liệu tỷ lệ nợ xấu năm hiện hành và năm trước được tính toán bằng cách tổng hợp ba chỉ tiêu: “Nợ dưới tiêu chuẩn”, “Nợ nghi ngờ” và “Nợ có khả năng mất vốn” Tổng dư nợ tín dụng được xác định qua chỉ tiêu “cho vay khách hàng” Thông tin này được thu thập từ phần Thuyết minh báo cáo tài chính trong báo cáo thường niên.
Bộ dữ liệu vi mô không đầy đủ vì một số lý do như sau:
NHTM Bảo Việt, NHTM Tiên Phong và NHTM Liên Việt vì mới thành lập năm
Dữ liệu tài chính của Ngân hàng Thương mại Bắc Á trong các năm 2008, 2009, và 2010 không được công bố, trong khi Ngân hàng Đông Á cũng không có báo cáo tài chính nào từ năm 2015 đến 2017 do gặp khó khăn trong hoạt động.
Tính đến ngày 31/12/2017, hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam bao gồm 35 ngân hàng, trong đó có 04 ngân hàng thuộc khối nhà nước và 31 ngân hàng cổ phần Danh sách chi tiết 35 ngân hàng này được trình bày trong phần phụ lục Tác giả đã lựa chọn bộ dữ liệu từ 29 ngân hàng thương mại, trong khi 06 ngân hàng còn lại không được chọn do một số lý do nhất định.
- NHTHNN MTV dầu khí toàn cầu ( GP Bank), NHTNHH MTV Xây Dựng ( CB) và NHTNHH MTV Đại Dương(Ocean bank): đã được NHNN mua lại với giá
0 đồng vào tháng 12 năm 2015 và không tìm thấy số liệu và báo cáo của ngân hàng
- Ngân hàng Việt Nam thương tín: Không tìm thấy dữ liệu
- Đại chúng Việt Nam ( PV bank ): Mới được thành lập 01/10/2013 nên số liệu không đầy đủ
Vào tháng 8/2018, HDBank dự kiến sẽ hoàn tất việc sáp nhập với PG Bank, tiếp nhận toàn bộ tài sản, quyền và lợi ích hợp pháp của ngân hàng này Do đó, PG Bank sẽ không còn được đưa vào dữ liệu.
Theo tác giả có một số NHTM đã sát nhập vào một NHTM khác thì sẽ không đưa vào dữ liệu
2 Danh sách 35 NHTM được trình bày trong Phụ lục
3 Danh sách 29 NHTM nghiên cứu được trình bày trong phần Phụ lúc
Bộ dữ liệu nghiên cứu 4 bao gồm dữ liệu vĩ mô như tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát, cùng với dữ liệu vi mô gồm tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ ROE, tăng trưởng quy mô và tăng trưởng tín dụng của 29 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2017.
Kiểm định
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:
Câu lệnh để kiểm tra trong stata là “ Vif “ Xem xét Mean VIF
Nếu Mean VIF nhỏ hơn 5, có thể kết luận rằng không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến Khi Mean VIF nằm trong khoảng từ 5 đến 10, có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Ngược lại, nếu Mean VIF lớn hơn 10, điều này cho thấy chắc chắn có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi Modified Wald: Áp dụng cho mô hình ước lượng bằng FEM
Câu lệnh trong Stata là: “ xttest3”, với giả thuyết kiểm định
Ho: Phương sai không thay đổi
Nếu P-Value < 0.05, bác bỏ Ho kết luận phương sai mô hình thay đổi
Kiểm định Hausman: Sử dụng để lựa chọn giữa mô hình FEM hay mô hình REM cái nào phù hợp hơn cho nghiên cứu Các giả thuyết như sau:
Giả thuyết Ho: Có sự khác nhau giữa các hệ số hồi quy không mang tính hệ thống – Ước lượng bằng mô hình REM phù hợp hơn
Giả thuyết H1: Ước lượng bằng mô hình FEM phù hợp hơn
Nếu P-value < 0.05, bác bỏ giả thuyết Ho, kết luận mô hình FEM là phù hợp hơn cho bài nghiên cứu
Cuối cùng để kiểm tra độ bền vững của mô hình, tác giả kiểm định hiện tượng tự tương quan
Kiểm định Wooldridge ( Wooldridge, 2002): Kiểm định hiện tượng tự tương quan hay tương quan chuỗi trong dữ liệu bảng:
Câu lệnh là “ xtserial” với giả thuyết
Ho: Không có hiện tượng tự tương quan
4 Bộ dữ liệu nghiên cứu được trình bày trong phần phụ lục
Nếu P-value < 0.05, bác bỏ Ho tức kết luận mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan (tương quan chuỗi).
Kết quả, giải thích ý Nghĩa của hệ số hồi quy
Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến đại diện Biến Số quan sát
Giá trị trung bình ( %) Độ lệch chuẩn
Nguồn: Kết quả từ STATA
Phân tích kết quả mô tả biến như sau:
Chỉ số NPLt phản ánh tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam, với 282 quan sát cho thấy tỷ lệ nợ xấu trung bình trong giai đoạn 2008-2017 là 2.25%, thấp hơn ngưỡng an toàn 3% theo quy định Tuy nhiên, tình hình nợ xấu lại diễn biến phức tạp, với độ lệch chuẩn cao 1.54 Sự chênh lệch rõ rệt giữa ngân hàng An Bình có tỷ lệ nợ xấu 0.00% năm 2008 và ngân hàng Saccom với tỷ lệ nợ xấu lên đến 11.4% vào năm 2010.
Tăng trưởng GDP thực trong giai đoạn 2008-2017 được thể hiện qua biến GDP với 300 quan sát, đạt mức trung bình 6.1% Năm 2017 ghi nhận mức tăng trưởng cao nhất là 6.81%, trong khi năm 2014 là năm có mức tăng trưởng thấp nhất với 5.25% Độ lệch chuẩn chỉ 0.56 cho thấy sự ổn định và không có biến động lớn trong tăng trưởng GDP qua các năm.
Biến UNL đại diện cho tỷ lệ thất nghiệp với 300 quan sát, tỷ lệ trung bình là 2.35% và độ lệch chuẩn 0.30 Tỷ lệ thất nghiệp thấp nhất ghi nhận là 1.96% vào năm 2012, trong khi tỷ lệ cao nhất là 2.9% vào năm 2009 Điều này cho thấy tỷ lệ thất nghiệp trong giai đoạn 2008-2017 diễn biến ổn định, ít biến động qua các năm.
Biến INF đại diện cho tỷ lệ lạm phát với 300 quan sát, trung bình đạt 8.13% và độ lệch chuẩn là 6.09 Tỷ lệ lạm phát đã có những diễn biến phức tạp trong giai đoạn 2008-2017, với đỉnh điểm siêu lạm phát lên tới 19.9% vào năm 2008, nhưng đã được kiểm soát lại xuống còn 1.84% vào năm 2014.
Tỷ lệ ROE, đại diện cho lợi nhuận dòng trên vốn chủ sở hữu, có 282 quan sát với trung bình 9.30% trong giai đoạn 2008-2017, cho thấy hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) chưa thực sự hiệu quả và có sự biến động lớn, với độ lệch chuẩn 8.09 Tỷ lệ ROE thấp nhất ghi nhận là -56.33% tại TPbank vào năm 2011, trong khi ACB bank đạt tỷ lệ ROE cao nhất 31.53% vào năm 2008, cho thấy sự khác biệt trong hiệu quả hoạt động giữa các NHTM.
- ∆ 𝐒𝐈𝐙𝐄: Biến này thể hiện tăng trưởng quy mô ngân hàng , số quan sát là 282
Tăng trưởng quy mô trung bình đạt 27.46%, nhưng có sự biến động phức tạp với độ lệch chuẩn 36.23 Tăng trưởng quy mô thấp nhất là -39.24% của TPbank trong năm khủng hoảng hệ thống ngân hàng thương mại 2012, trong khi tăng trưởng cao nhất lên tới 343.58% cũng của TPbank vào năm 2009.
- ∆ 𝐋𝐎𝐀𝐍: Biến này thể hiện tăng trưởng tín dụng ngân hàng, só quan sát là 282
Tăng trưởng quy mô trung bình của các ngân hàng đạt 31.495, tuy nhiên có sự biến động lớn với độ lệch chuẩn lên đến 67.20 Tín dụng của ngân hàng SAB ghi nhận mức giảm mạnh nhất vào năm 2008 với -31.13%, trong khi TPbank đạt mức tăng trưởng tín dụng cao nhất lên đến 1058.86% vào năm 2009.
Biến NPLt1 phản ánh tỷ lệ nợ xấu của năm trước tại các ngân hàng thương mại, với 279 quan sát được thực hiện Mặc dù tỷ lệ nợ xấu trung bình đạt 2.25%, thấp hơn ngưỡng an toàn quy định của nhà nước, nhưng biến này cho thấy sự biến động phức tạp, với tỷ lệ nợ xấu thấp nhất ghi nhận là 0% và cao nhất là 14.51%.
4.5.2 Phân tích tương quan Bảng 4.3: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
NPLt NPLt1 ∆ 𝐆𝐃𝐏 UNL INF ROE ∆ 𝐒𝐈𝐙𝐄 ∆ 𝐋𝐎𝐀𝐍
Dựa vào kết quả từ STATA trong bảng 4.3, hệ số tương quan giữa các cặp biến trong mô hình hồi quy cho thấy mức độ thấp, với tất cả các giá trị đều nhỏ hơn 0.8 Điều này cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến là rất thấp Tuy nhiên, để nâng cao độ tin cậy, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF).
4.5.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Bảng 4.4: Kiểm định VIF
Kết quả từ bảng 4.4 cho thấy hệ số VIF của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 5, với giá trị VIF trung bình là 1.57 Điều này chứng tỏ rằng mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến.
4.5.4 Kết quả ước lượng hồi quy mô hình nghiên cứu Bảng 4.5: Tổng hợp kết quả mô hình nghiên cứu POOL OLS, FEM, REM
Biến POOL OSL FEM REM
biểu thị ý nghĩa thống kê tại các mức 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ STATA Dựa vào bảng 4.5, tác giả có nhận xét như sau:
Kết quả phân tích cho thấy R² của ba mô hình OLS, FEM và REM lần lượt là 34.35%, 32.36% và 34.35%, cho thấy các biến độc lập giải thích được sự thay đổi trong tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Sự tương đồng trong giá trị R² cho thấy tính tin cậy của cả ba mô hình Ngoài ra, giá trị P-Value của ba phương pháp đều là 0.0000, nhỏ hơn α = 0.01, chứng tỏ ước lượng của các mô hình này có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.6: Kết quả các kiểm định
Tên Diễn giải Kết quả
HAUSMAN TEST Kiểm định để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM chi2(7) = 30.66 Prob>chi2 = 0.0001
Kiểm định hiện tượng tự tương quan cho mô hình
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi cho mô hình FEM chi2 (30) = 3940.41 Prob>chi2 = 0.0000
Theo kết quả ước lượng mô hình OLS của bảng 4.5, hệ số hồi quy của các biến
Biến ∆GDP có tác động ngược chiều lên tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 5%, trong khi biến INF và NPLt1 có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu ở mức ý nghĩa 1% Các biến UNL, ROE và ∆SIZE tác động ngược chiều nhưng không có ý nghĩa thống kê, trong khi biến ∆LOAN lại có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê.
Kết quả ước lượng từ mô hình OLS không phản ánh đúng tác động riêng biệt của từng ngân hàng, vì vậy tác giả đã sử dụng mô hình FEM và REM để ước lượng, với kết quả trình bày ở bảng 4.5, cột 2 và 3 Hai mô hình này cho thấy biến ∆GDP có tác động ngược chiều lên tỷ lệ nợ xấu, trong khi biến INF và NPLt1 lại tác động cùng chiều và đều có ý nghĩa thống kê Sự khác biệt giữa hai mô hình nằm ở biến UNL; trong mô hình FEM, UNL có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 5% và 10%, trong khi ở mô hình REM, biến này không có ý nghĩa thống kê.
Giữa hai mô hình REM và FEM, tác giả sử dụng kiểm định Hausman, chi tiết của kiềm định Hausman như sau:
Mô hình REM không phù hợp với nghiên cứu này, theo kết quả kiểm định Hausman với P-value = 0.0001, nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết Ho và chấp nhận giả thuyết H1, tức là mô hình FEM là lựa chọn thích hợp hơn Để đảm bảo độ bền vững của mô hình FEM sau khi đã xác định, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi.
