GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết của đề tài
Việt Nam đang hướng tới phát triển nền kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa, với mục tiêu trở thành nước công nghiệp hiện đại vào năm 2020 Sự gia tăng số lượng và quy mô doanh nghiệp đòi hỏi nguồn vốn lớn, nhưng thị trường vốn hiện tại không hiệu quả trong việc huy động vốn Do đó, các ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò trung gian tài chính quan trọng, tích tụ và phân phối lại nguồn vốn, giúp cung cấp tín dụng cần thiết cho nền kinh tế.
Hoạt động tín dụng là một phần quan trọng trong ngân hàng, đóng góp lớn vào lợi nhuận nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro Ngoài rủi ro tín dụng, ngân hàng còn phải đối mặt với rủi ro thanh khoản và rủi ro tác nghiệp, ảnh hưởng đến hiệu quả và an toàn của cả ngân hàng và hệ thống ngân hàng quốc gia Rủi ro tín dụng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm cả yếu tố vi mô và vĩ mô.
Các yếu tố vi mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng bao gồm quy mô ngân hàng, lợi nhuận, tốc độ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ đòn bẩy và các quy định về bảo đảm an toàn Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định khả năng quản lý rủi ro tín dụng của ngân hàng và ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính.
- Yếu tố vĩ mô tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng như tốc độ tăng trưởng GDP, lãi suất, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá hối đoái, v.v
Rủi ro trong hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, đặc biệt là rủi ro tín dụng, đã trở thành một vấn đề nóng kể từ năm 2011 Tỷ lệ nợ xấu của các NHTM đã tăng nhanh chóng, với tốc độ tăng trưởng nợ xấu đạt 51% trong giai đoạn 2006-2011, trong khi tốc độ tăng trưởng tín dụng chỉ đạt 29,85% Đến cuối năm 2011, tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống ngân hàng lên tới 3,07% trên tổng dư nợ, cho thấy sự cần thiết phải nghiên cứu và quản lý rủi ro tín dụng một cách hiệu quả hơn.
85.000 tỷ đồng Điều này đặt ra nhiều câu hỏi trong vấn đề quản trị rủi ro của các
NHTM và chính sách điều hành hệ thống ngân hàng của NHNN đang đối mặt với thách thức lớn, buộc NHNN phải thực hiện các biện pháp nhằm giảm tỷ lệ nợ xấu và nâng cao tính an toàn cho hệ thống Để đạt được mục tiêu này, NHNN đã tăng cường công tác thanh tra, giám sát hoạt động tín dụng và hoàn thiện khung pháp lý liên quan đến mua, bán và xử lý nợ xấu Đặc biệt, sự ra đời của Công ty quản lý tài sản của các TCTD Việt Nam là một bước tiến quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng.
VAMC được thành lập vào năm 2013 với vốn điều lệ 500 tỷ đồng, đã tích cực triển khai nhiều biện pháp để giảm tỷ lệ nợ xấu Các ngân hàng thương mại thực hiện xử lý tài sản bảo đảm, thu hồi nợ, và sử dụng dự phòng rủi ro, đồng thời bán nợ bằng trái phiếu đặc biệt của VAMC Sau năm năm hoạt động, tỷ lệ nợ xấu đã giảm từ 4,93% vào tháng 9 năm 2012 xuống 2,46% vào tháng 12 năm 2016, cho thấy sự cải thiện đáng kể trong chất lượng tín dụng và tính minh bạch của các khoản nợ xấu.
Vào quý 1 năm 2017, tỷ lệ nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Việt Nam đã tăng lên 2,55%, nhưng sau đó đã giảm trở lại vào quý 3 năm 2017.
Tỷ lệ tăng trưởng năm 2017 đạt 2,34%, nhưng tính ổn định và hiệu quả của các giải pháp hiện tại vẫn chưa được xác định rõ ràng Điều này càng trở nên quan trọng trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam và thế giới đang trải qua nhiều biến động.
Rủi ro tín dụng ngân hàng là một vấn đề quan trọng cần được nghiên cứu, đặc biệt là các yếu tố tác động đến nó Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng, quy luật và mức độ tác động sẽ giúp đề xuất các phương hướng và biện pháp hiệu quả nhằm nâng cao an toàn và hiệu quả cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
Nam Đó là lý do tôi chọn đề tài “Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài này là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
- Đánh giá thực trạng hoạt động tín dụng và rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam
- Phân tích thực trạng các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam
- Lựa chọn, đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố và mức độ tác động của chúng đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam
- Từ kết quả nghiên cứu, xác định và phân tích mức độ tác động của các yếu tố đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam
- Từ kết quả nghiên cứu, đề xuất các biện pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
- Các nguyên nhân nào gây nên rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam?
- Thực trạng tình hình rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam như thế nào?
Rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố như tình hình kinh tế, chính sách tín dụng, khả năng quản lý rủi ro của ngân hàng và tình hình tài chính của khách hàng Những yếu tố này có thể làm gia tăng khả năng không thanh toán nợ, dẫn đến tổn thất cho ngân hàng Đặc biệt, sự biến động của nền kinh tế và các chính sách vĩ mô có thể tạo ra áp lực lên hoạt động kinh doanh của khách hàng, từ đó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ Việc quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả là rất cần thiết để giảm thiểu những tác động tiêu cực này và bảo vệ lợi ích của các NHTM.
- Các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu trong đề tài này là rủi ro tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Nghiên cứu xem xét cả yếu tố vi mô như rủi ro tín dụng trong quá khứ, dự phòng rủi ro tín dụng, đòn bẩy tài chính, quy mô ngân hàng, khả năng sinh lời, và tốc độ tăng trưởng tín dụng, cũng như các yếu tố vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế.
- Phạm vi về không gian: Bài nghiên cứu được tiến hành dựa trên dữ liệu của
Tác giả đã lựa chọn 25 trong số 35 ngân hàng thương mại Việt Nam để nghiên cứu, dựa trên tiêu chí quy mô vốn điều lệ, với 25 ngân hàng này chiếm 80% tổng vốn điều lệ của toàn ngành.
Ngân hàng thương mại nhà nước (NHTM) tại Việt Nam chiếm 91% tổng vốn điều lệ của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP), bao gồm cả những ngân hàng có vốn điều lệ lớn và nhỏ Đồng thời, NHTM cũng chiếm 56% tổng số chi nhánh của các NHTM Việt Nam và 90% tổng số chi nhánh của NHTMCP, từ những ngân hàng có số lượng chi nhánh nhiều nhất đến những ngân hàng có số lượng chi nhánh ít.
- Phạm vi về thời gian: Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của các NHTM từ năm 2007 đến năm 2016.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng phối hợp hai phương pháp nghiên cứu bao gồm: phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng
1.5.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Bài viết dựa trên số liệu từ báo cáo tài chính của 25 ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam Phương pháp thống kê và so sánh được áp dụng để đánh giá thực trạng rủi ro tín dụng tại các NHTM, cũng như xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng.
1.5.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Để xác định các yếu tố và mức độ tác động của chúng đến rủi ro tín dụng, tác giả đã áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua các mô hình hồi quy sử dụng dữ liệu bảng với phương pháp bình phương bé nhất OLS Để khắc phục những hạn chế của mô hình này, tác giả đã chuyển sang sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM) nhằm lựa chọn mô hình phù hợp nhất Trong trường hợp mô hình có khiếm khuyết, tác giả sẽ thực hiện hồi quy theo mô hình GMM để đảm bảo độ tin cậy cao cho kết quả thu được.
Kết cấu luận văn
Luận văn được kết cấu thành 5 chương như sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu Chương 2: Tổng quan về rủi ro tín dụng và các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của NHTM
Chương 3: Thực trạng rủi ro tín dụng và các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam
Chương 4: Mô hình nghiên cứu và kiểm định các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam
Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách nhằm hạn chế rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của nghiên cứu
Nghiên cứu này hệ thống hoá lý luận về rủi ro tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Đồng thời, bài viết đề xuất một mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng, phù hợp với thực tiễn của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Mục tiêu là giúp các nhà quản lý có cái nhìn tổng quát và chính xác về thực trạng rủi ro tín dụng, đồng thời nhận diện xu hướng và mức độ tác động của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đến rủi ro tín dụng.
Các nhà quản lý cần xác định các giải pháp hiệu quả để giảm thiểu tác động tiêu cực của rủi ro tín dụng đối với ngân hàng và nền kinh tế.
TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Tổng quan về rủi ro tín dụng của NHTM
2.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng
Trên thế giới có rất nhiều khái niệm về rủi ro tín dụng được tiếp cận từ nhiều khía cạnh khác nhau:
Rủi ro tín dụng, theo Timothy W Koch (1995), là nguy cơ ảnh hưởng đến thu nhập thuần và giá trị của vốn tín dụng, phát sinh từ việc khách hàng không thực hiện thanh toán hoặc thanh toán trễ hạn.
Rủi ro tín dụng, theo Thomas P Fitch (1997), là nguy cơ xảy ra khi người vay không thể thực hiện nghĩa vụ thanh toán nợ theo thỏa thuận, dẫn đến việc không hoàn thành nghĩa vụ trả nợ Đây là một trong những rủi ro chính trong hoạt động cho vay của ngân hàng, bên cạnh rủi ro lãi suất.
Rủi ro tín dụng, theo định nghĩa của Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (2001), được hiểu là khả năng mất mát một phần hoặc toàn bộ khoản cho vay do những sự kiện liên quan đến tín dụng, chẳng hạn như rủi ro vỡ nợ.
Rủi ro tín dụng, theo định nghĩa của Ngân hàng Thế giới, là khả năng mà người vay không thể thực hiện nghĩa vụ thanh toán lãi suất hoặc hoàn trả vốn gốc đúng hạn theo hợp đồng tín dụng đã ký kết.
Tại Việt Nam, NHNN đã ban hành các Quyết định, Thông tư trong đó có các khái niệm về rủi ro tín dụng cụ thể như sau:
Theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005, rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng (TCTD) do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ theo cam kết.
Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của NHNN Việt Nam, rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng được định nghĩa là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng (TCTD) và chi nhánh ngân hàng nước ngoài, do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết Thông tư này cũng quy định về phân loại tài sản có, mức trích và phương pháp trích lập dự phòng rủi ro, cũng như việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của các tổ chức này.
Rủi ro tín dụng là tổn thất tài chính mà ngân hàng có thể gặp phải khi khách hàng không thực hiện hoặc không đủ khả năng thanh toán nợ và lãi vay theo cam kết Điều này xảy ra khi luồng thu nhập từ các tài sản sinh lời của ngân hàng không được hoàn trả đầy đủ về số lượng và thời gian, ảnh hưởng nghiêm trọng đến lợi nhuận và nguồn vốn của ngân hàng.
2.1.2 Nguyên nhân của rủi ro tín dụng
Hoạt động tín dụng là một lĩnh vực đặc thù của ngân hàng, do đó rủi ro tín dụng cũng mang tính chất riêng biệt Các nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng khác biệt so với các loại rủi ro khác, bao gồm yếu tố từ phía khách hàng vay vốn, từ nội bộ ngân hàng, và các yếu tố khách quan liên quan đến môi trường, chính sách và nền kinh tế.
2.1.2.1 Nguyên nhân từ phía khách hàng vay
Chính khách hàng đi vay là người mang lại rủi ro cho ngân hàng, xuất phát từ các nguyên nhân cụ thể sau:
Việc khách hàng sử dụng vốn vay sai mục đích là một vấn đề quan trọng mà ngân hàng cần xem xét khi cấp tín dụng Ngân hàng chỉ cấp tín dụng cho các mục đích hợp pháp, phù hợp với ngành nghề kinh doanh và có khả năng tạo ra lợi nhuận để trả nợ Khách hàng cam kết sử dụng vốn vay đúng mục đích đã được phê duyệt và cần cung cấp chứng từ chứng minh việc sử dụng vốn vay Tuy nhiên, thực tế cho thấy không phải khách hàng nào cũng tuân thủ cam kết này, dẫn đến rủi ro khi vốn vay được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau Ví dụ, khách hàng có thể vay để bổ sung vốn lưu động cho sản xuất hàng tiêu dùng, một ngành nghề có tiềm năng lợi nhuận cao, nhưng lại không đảm bảo sử dụng đúng mục đích đã thỏa thuận.
Thay vì đầu tư vào hàng tiêu dùng, nhiều khách hàng đã sử dụng tiền vay để mua bất động sản hoặc chứng khoán với hy vọng giá trị sẽ tăng cao và mang lại lợi nhuận lớn hơn Tuy nhiên, khi thị trường bất động sản đóng băng và chứng khoán sụt giảm, thu nhập của họ cũng giảm theo, trong khi vẫn phải trả lãi vay hàng tháng Áp lực này có thể dẫn đến nguy cơ vỡ nợ, ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh chính của họ, đồng thời khiến ngân hàng đối mặt với rủi ro không thu hồi được nợ, làm tăng tỷ lệ nợ xấu Việc sử dụng vốn không đúng mục đích đã tạo ra rủi ro tín dụng cho ngân hàng.
Khách hàng gian lận và cố tình lừa đảo ngân hàng, không có thiện chí trả nợ, là một trong những nguyên nhân phổ biến gây ra rủi ro tín dụng cho các ngân hàng.
Khách hàng sử dụng nhiều thủ đoạn tinh vi để lừa đảo ngân hàng, lập hồ sơ vay giả và chiếm đoạt tiền Việc phát hiện các hành vi gian lận này trở nên khó khăn, đặc biệt đối với các ngân hàng nhỏ, do hệ thống pháp lý chưa hoàn thiện và trình độ của cán bộ thẩm định còn hạn chế.
- Khách hàng kinh doanh không hiệu quả, năng lực kinh doanh kém:
Năng lực kinh doanh là yếu tố quan trọng mà ngân hàng xem xét khi cấp tín dụng cho khách hàng Những cá nhân và doanh nghiệp có thâm niên và thành công trong ngành sẽ được ưu tiên hơn so với những người mới bắt đầu, vì họ thường gặp nhiều khó khăn hơn Chỉ những nhà lãnh đạo có kinh nghiệm và năng lực kinh doanh xuất sắc mới có thể vượt qua những thách thức này Ngân hàng sẽ gặp rủi ro khi cho vay cho những khách hàng thiếu năng lực, vì họ có thể sử dụng vốn không hiệu quả, dẫn đến việc không thu hồi được tiền vay và gia tăng tỷ lệ nợ quá hạn.
2.1.2.2 Nguyên nhân từ phía ngân hàng
Chính sách tín dụng của ngân hàng thường không đồng nhất, phụ thuộc vào mục tiêu kinh doanh và khẩu vị rủi ro của từng ngân hàng Các ngân hàng lớn thường chỉ cho vay khi có khả năng kiểm soát rủi ro, trong khi một số ngân hàng thương mại cổ phần quy mô nhỏ hơn lại áp dụng chiến lược phân loại khách hàng để đưa ra quyết định cho vay.
Trong ngành ngân hàng hiện nay, có hai nhóm khách hàng chính: nhóm đạt tiêu chuẩn để phát triển và nhóm dưới tiêu chuẩn nhằm tối đa hóa thu nhập từ lãi vay và phí Nhóm khách hàng không đủ điều kiện vay tại ngân hàng lớn thường tìm đến ngân hàng nhỏ hơn để được chấp nhận Trước áp lực cạnh tranh gay gắt, các ngân hàng cần điều chỉnh chính sách tín dụng một cách cẩn thận, nếu không sẽ gặp rủi ro do chính sách không phù hợp, dẫn đến rủi ro tín dụng cao hơn.
Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng
2.2.1 Các yếu tố vi mô (thuộc về ngân hàng) 2.2.1.1 Rủi ro tín dụng ngân hàng trong quá khứ
Nhiều nghiên cứu, như của Daniel Foos và cộng sự (2010) cùng Somanadevi Thiagarajan và cộng sự (2011), chỉ ra rằng rủi ro tín dụng hiện tại bị ảnh hưởng bởi rủi ro tín dụng trong quá khứ với độ trễ một năm, và tác động này là cùng chiều Điều này xảy ra vì rủi ro tín dụng trong quá khứ không thể hoàn toàn bị loại bỏ, mà có thể kéo dài và ảnh hưởng đến năm tiếp theo Sự tồn tại của rủi ro tín dụng dài hạn trong hoạt động của ngân hàng giải thích cho hiện tượng này.
Việt Nam đang trải qua giai đoạn tăng trưởng tín dụng nóng, chủ yếu tập trung vào các khoản vay bất động sản và chứng khoán Khi nền kinh tế gặp khủng hoảng, thị trường bất động sản bị đóng băng và thị trường chứng khoán sụt giảm, dẫn đến việc rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng Việt Nam gia tăng Tuy nhiên, các ngân hàng thương mại (NHTM) vẫn phải đối mặt với những thách thức đặc thù trong bối cảnh này.
Việt Nam có tỷ lệ khoản vay ngắn hạn cao, dẫn đến rủi ro tín dụng có thể ảnh hưởng nhanh chóng hơn so với các quốc gia phát triển.
2.2.1.2 Các khoản dự phòng rủi ro
Các khoản dự phòng rủi ro đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát nợ có nguy cơ tổn thất và bảo vệ ngân hàng trước các khoản tổn thất tín dụng Khi ngân hàng dự đoán rủi ro cao, họ sẽ xây dựng mức dự phòng cao hơn để giảm thiểu biến động thu nhập Điều này cho thấy rằng dự phòng rủi ro tín dụng cao phản ánh mức nợ xấu gia tăng.
Cấu trúc vốn của ngân hàng ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro tín dụng Tỷ lệ đòn bẩy cao có thể làm gia tăng rủi ro, do ngân hàng phải đạt được lợi nhuận lớn hơn trong khi duy trì mức vốn thấp.
Các ngân hàng lớn thường có rủi ro tín dụng thấp hơn do khả năng đa dạng hóa cao hơn về khách hàng, ngành nghề cho vay, tài sản đảm bảo và thời hạn cho vay Theo lý thuyết về sự đa dạng hóa theo quy mô, quy mô lớn giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro Hơn nữa, các ngân hàng lớn thường sở hữu hệ thống quản lý rủi ro tốt hơn, cho phép họ ứng phó hiệu quả hơn với những người vay có tín dụng kém.
Một quan điểm cho rằng quy mô ngân hàng lớn có thể gia tăng rủi ro tín dụng, đặc biệt khi khách hàng chủ yếu là các doanh nghiệp lớn có sức mạnh trong vay mượn Tư tưởng “quá lớn nên khó sụp đổ” dẫn đến việc ngân hàng đơn giản hóa quy trình xét duyệt tín dụng và tăng cường cho vay, từ đó tiềm ẩn nhiều rủi ro Điều này đặc biệt đúng ở Việt Nam, nơi các ngân hàng lớn thường tập trung vào các doanh nghiệp Nhà nước và tập đoàn, tạo ra nguy cơ rủi ro tín dụng cao.
Khả năng sinh lời là yếu tố quan trọng phản ánh hiệu quả hoạt động của ngân hàng Việc giảm thiểu rủi ro tín dụng không chỉ nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn tăng cường lợi nhuận cho ngân hàng Tuy nhiên, khả năng sinh lời cũng có thể ảnh hưởng ngược lại đến rủi ro tín dụng.
Sự tác động giữa lợi nhuận và rủi ro tín dụng của ngân hàng phụ thuộc vào mục tiêu mà ngân hàng theo đuổi Ngân hàng có mục tiêu lợi nhuận thường chấp nhận rủi ro tín dụng cao để đạt được lợi nhuận lớn, trong khi ngân hàng ưu tiên giảm thiểu rủi ro sẽ áp dụng các quy định và điều kiện cấp tín dụng nghiêm ngặt, dẫn đến lợi nhuận không cao Tuy nhiên, khả năng sinh lời không chỉ ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hiện tại mà còn tác động đến tương lai Khi ngân hàng hoạt động hiệu quả với quản lý tốt và kiểm soát rủi ro cao, tỷ lệ nợ xấu sẽ thấp, cho thấy khả năng sinh lời có thể có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng trong tương lai.
2.2.1.6 Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Tốc độ tăng trưởng tín dụng có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến rủi ro tín dụng Khi nền kinh tế phát triển, các ngân hàng thường giảm lãi suất và nới lỏng điều kiện cho vay, dẫn đến việc tích lũy rủi ro Sự nới lỏng này về tài sản đảm bảo và chất lượng tín dụng có thể gây ra rủi ro khi nền kinh tế suy thoái Tác động của tăng trưởng tín dụng đối với rủi ro tín dụng thường xảy ra với độ trễ từ hai đến ba năm.
Khi ngân hàng tăng lãi suất cho vay hoặc thắt chặt các tiêu chí xét duyệt tín dụng trong bối cảnh nhu cầu tín dụng gia tăng, điều này sẽ dẫn đến tác động ngược lại đối với rủi ro tín dụng.
2.2.2 Các yếu tố vĩ mô (bên ngoài ngân hàng) 2.2.2.1 Tỷ lệ lạm phát
Lạm phát có những tác động khác nhau đến rủi ro tín dụng của ngân hàng
Lạm phát có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng theo hai chiều hướng Một mặt, nó làm giảm giá trị thực của các khoản vay chưa trả, từ đó tăng khả năng trả nợ Mặt khác, lạm phát có thể làm giảm thu nhập thực tế của người đi vay, dẫn đến rủi ro tín dụng cao hơn Thêm vào đó, chính sách tiền tệ thắt chặt nhằm kiểm soát lạm phát có thể tăng lãi suất, gây khó khăn cho khả năng trả nợ của khách hàng.
2.2.2.2 Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Tốc độ tăng trưởng kinh tế phản ánh chu kỳ kinh tế của một quốc gia, với sự tăng trưởng mạnh mẽ tạo điều kiện thuận lợi cho các đối tượng vay vốn hoạt động hiệu quả, từ đó nâng cao khả năng hoàn vốn cho ngân hàng và giảm rủi ro tín dụng Ngược lại, trong giai đoạn suy thoái, các ngân hàng có xu hướng mở rộng tín dụng cho những đối tượng có chất lượng thấp, dẫn đến khả năng trả nợ kém và gia tăng nợ xấu.
Tỷ lệ thất nghiệp là chỉ số quan trọng phản ánh sức khoẻ của nền kinh tế Sự gia tăng tỷ lệ này không chỉ làm tăng rủi ro tín dụng cho ngân hàng mà còn ảnh hưởng tiêu cực đến dòng tiền của các hộ gia đình Đối với các công ty, tỷ lệ thất nghiệp cao có thể dẫn đến giảm sản lượng do nhu cầu sụt giảm, từ đó gia tăng rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại.
Lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm về rủi ro tín dụng của
2.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007), nghiên cứu trên 27 NHNN, 40 ngân hàng tư nhân, 33 ngân hàng nước ngoài ở Ấn Độ trong khoảng thời gian từ 1993-
Năm 2005, tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy OLS và mô hình GMM để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) Kết quả cho thấy, ở cấp độ vĩ mô, tăng trưởng GDP và ở cấp độ vi mô, tăng trưởng tín dụng năm trước, cấu trúc nợ và quy mô ngân hàng đều có tác động đáng kể Tác giả đã chỉ ra các yếu tố vi mô và vĩ mô, bao gồm cả biến hiện tại và biến trễ, cùng mức độ ảnh hưởng của chúng đến RRTD Ngoài ra, nghiên cứu cũng phát hiện mối quan hệ giữa cơ cấu sở hữu và RRTD.
Nhược điểm:Mô hình này không phù hợp với những quốc gia chỉ có 01 NHNN như Việt Nam
Nghiên cứu của Asghar Ali và Kevin Daly (2010) phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô đến rủi ro tín dụng tại các quốc gia phát triển như Mỹ và Australia Tác giả đã sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian, được thu thập theo quý từ quý 1 năm 1995 đến quý 2 năm 2010.
Năm 2009, các yếu tố tác động được ước lượng và kết quả đã được kiểm định thông qua các phương pháp như kiểm định Dickey-Fuller, kiểm định Breusch–Pagan và kiểm định Breusch–Godfrey.
Kết quả GDP, lãi suất ngắn hạn và tổng nợ giúp giải thích rủi ro vỡ nợ của Mỹ và Australia Tác giả đã chỉ ra sự khác biệt trong tác động của các yếu tố vĩ mô đến rủi ro vỡ nợ tín dụng (RRTD) ở hai quốc gia này, từ đó đề xuất các công cụ điều tiết vĩ mô phù hợp cho từng thị trường.
Nhược điểm của bài viết là tác giả chỉ tập trung phân tích các tác động của yếu tố vĩ mô đến RRTD, trong khi không đề cập đến những yếu tố vi mô có ảnh hưởng đến RRTD.
Nabila Zribi và Younes Boujelbène (2011), với dữ liệu được thu thập từ năm
1995 đến 2008 đã thực hiện nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của
Nghiên cứu về 10 ngân hàng thương mại (NHTM) ở Tunisia đã áp dụng mô hình hồi quy OLS, FEM và REM, cùng với các kiểm định Breusch-Pagan và Wooldridge để phân tích phương sai và sự tự tương quan Kết quả cho thấy rằng loại hình sở hữu vốn (Nhà nước hay tư nhân), tỷ suất sinh lời trên tài sản và tỷ lệ an toàn vốn đều ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng Bài nghiên cứu đã chỉ ra rõ ràng các yếu tố vi mô và mức độ tác động của chúng đến rủi ro tín dụng, mang lại những hiểu biết quý giá cho lĩnh vực này.
Nhược điểm của bài nghiên cứu là việc thu thập dữ liệu diễn ra trong giai đoạn mà quốc gia đang bắt đầu quá trình toàn cầu hóa, dẫn đến sự không phù hợp với bối cảnh của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2007 đến 2016.
Nghiên cứu của Vítor Castro (2013) về tác động của các yếu tố vĩ mô đến rủi ro tín dụng của ngân hàng ở năm quốc gia châu Âu (Hy Lạp, Ailen, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha và Ý) trong giai đoạn 1997-2011 cho thấy rằng rủi ro tín dụng ngân hàng bị ảnh hưởng đáng kể bởi môi trường kinh doanh Cụ thể, rủi ro tín dụng tăng lên khi tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất và tăng trưởng tín dụng gia tăng, trong khi giảm khi tăng trưởng GDP, chỉ số giá nhà và cổ phiếu giảm Tác giả đã áp dụng các mô hình hồi quy OLS, FEM, REM và GMM để xác định các yếu tố vĩ mô này, chứng minh tính hợp lý của nghiên cứu.
Nhược điểm: Tác giả chỉ phân tích yếu tố vĩ mô, không đề cập đến các yếu tố vi mô có thể tác động đến RRTD của ngân hàng
Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của 147 ngân hàng Pháp và 133 ngân hàng Đức trong giai đoạn 2005-2011 Kết quả từ mô hình GMM chỉ ra rằng các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng bao gồm quy mô ngân hàng, lợi nhuận, tỷ lệ đòn bẩy, dự phòng rủi ro tín dụng, tốc độ tăng trưởng GDP, lãi suất, tỷ giá và tỷ lệ thất nghiệp Ưu điểm của nghiên cứu là việc tác giả đã chọn mô hình phù hợp và xem xét cả các yếu tố vi mô lẫn vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng.
Nhược điểm: phạm vi nghiên cứu về thời gian của mẫu ngắn, từ năm 2005 đến năm 2011 là 7 năm
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước
Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) đã tiến hành nghiên cứu trên 26 ngân hàng thương mại từ năm 2009 đến 2012, tập trung vào các biến rủi ro tín dụng năm trước, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng và tốc độ tăng trưởng Sử dụng phương pháp hồi quy OLS kết hợp với các kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan, tác giả đã áp dụng mô hình GMM để phân tích dữ liệu Kết quả cho thấy có mối liên hệ thuận chiều giữa rủi ro tín dụng trong quá khứ với rủi ro tín dụng hiện tại, và mối liên hệ ngược chiều giữa tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ tăng trưởng GDP với rủi ro tín dụng khi có độ trễ một năm Nghiên cứu đã chỉ ra ảnh hưởng của các yếu tố vi mô và vĩ mô đến rủi ro tín dụng ngân hàng, bao gồm cả yếu tố hiện tại và quá khứ.
Nhược điểm: Tác giả không có cơ sở để đề xuất các biện pháp vụ thể để cải thiện hình hình RRTD của ngân hàng
Trần Trọng Phong, Trần Văn Bằng và Nguyễn Song Phương (2015) đã tiến hành nghiên cứu trên 15 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2014, cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu kỳ trước, kết quả kinh doanh trước đó, sự kém hiệu quả, quy mô ngân hàng và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản đều có tác động tích cực đến nợ xấu Ngược lại, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản lại ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu đã chỉ ra rõ ràng các yếu tố vi mô tác động đến rủi ro tín dụng, cùng với hướng tác động của chúng, bao gồm cả các biến hiện tại và quá khứ.
Nhược điểm: Tác giả chỉ nghiên cứu yếu tố vi mô, không nghiên cứu yếu tố vĩ mô cũng có tác động đến RRTD ngân hàng
Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2015) đã nghiên cứu dữ liệu từ 32 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2013, sử dụng các phương pháp mô hình REM, FEM và GMM Nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế có tác động tích cực, trong khi nợ công lại ảnh hưởng tiêu cực đến nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam Bên cạnh đó, các yếu tố vi mô như nợ xấu kỳ trước, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, hiệu quả kinh doanh và hiệu quả quản lý cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tác động đến nợ xấu Tác giả đã làm rõ các yếu tố vi mô và vĩ mô cũng như mức độ ảnh hưởng của chúng đến rủi ro tín dụng ngân hàng.
Nhược điểm của nghiên cứu này là thời gian thực hiện ngắn, chỉ kéo dài từ năm 2007 đến 2013, tức là 7 năm Thêm vào đó, phần lớn thời gian này diễn ra trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế, do đó, nghiên cứu sẽ chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ các yếu tố thị trường.
Bảng 2.1: Tóm tắt lược khảo các nghiên cứu về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng
Tên yếu tố Tên tác giả nghiên cứu Kết quả
Rủi ro tín dụng năm trước
- Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014)
- Trần Trọng Phong, Trần Văn Bằng, Nguyễn Song Phương (2015)
- Nguyễn Tuấn Kiệt, Đinh Hùng Phú (2015)
Rủi ro tín dụng với độ trễ 1 năm có tác động thuận chiều với rủi ro tín dụng
Tốc độ tăng trưởng tín dụng
- Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007)
- Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014)
- Nguyễn Tuấn Kiệt, Đinh Hùng Phú (2015)
Tốc độ tăng trưởng có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng
- Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007)
- Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015)
Tỷ lệ đòn bẩy càng cao thì rủi ro tín dụng càng cao
- Trần Trọng Phong, Trần Văn Bằng, Nguyễn Song Phương (2015)
- Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007)
- Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015)
- Trần Trọng Phong, Trần Văn Bằng, Nguyễn Song Phương (2015)
- Nguyễn Tuấn Kiệt, Đinh Hùng Phú (2015)
Quy mô ngân hàng càng lớn thì rủi ro tín dụng càng giảm
Tỷ suất sinh lợi năm trước
- Nabila Zribi và Younes Boujelbène (2011)
- Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015)
- Trần Trọng Phong, Trần Văn Bằng, Nguyễn Song Phương (2015)
- Nguyễn Tuấn Kiệt, Đinh Hùng Phú (2015)
Tỷ suất sinh lợi năm trước tác động đến rủi ro tín dụng theo chiều hướng ngược chiều
Dự phòng rủi ro tín dụng
- Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015) Dự phòng rủi ro tín dụng càng lớn thể hiện rủi ro tín dụng càng cao
- Nabila Zribi và Younes Boujelbène (2011) Loại hình sở hữu ngân hàng (Nhà nước hay tư nhân) có tác động đến rủi ro tín dụng của ngân hàng
Tỷ lệ an toàn vốn
- Nabila Zribi và Younes Boujelbène (2011)
- Trần Trọng Phong, Trần Văn Bằng, Nguyễn Song Phương (2015)
Tỷ lệ an toàn vốn có tác động ngược chiều đối với rủi ro tín dụng
GDP - Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007) Tốc độ tăng trưởng
- Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015)
- Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014)
- Nguyễn Tuấn Kiệt, Đinh Hùng Phú (2015)
GDP có tác động ngược chiếu đối với rủi ro tín dụng
- Trần Trọng Phong, Trần Văn Bằng, Nguyễn Song Phương (2015)
Lạm phát nền kinh tế càng cao có thể tác động làm gia tăng rủi ro tín dụng
- Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015)
Tỷ lệ thất nghiệp có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng Lãi suất - Asghar Ali, Kevin Daly (2010)
- Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015)
Lãi suất thị trường càng cao sẽ tác động làm tăng rủi ro tín dụng
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Chương 2 trình bày nền tảng lý thuyết về khái niệm rủi ro tín dụng, các phương pháp đo lường rủi ro tín dụng, nguyên nhân và hậu quả của rủi ro tín dụng đến hoạt động kinh doanh của NHTM cũng như toàn bộ nền kinh tế, đồng thời phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của NHTM Tiếp đến, tác giả thực hiện lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM trong và ngoài nước để làm cơ sở cho việc đề xuất mô hình nghiên cứu bao gồm các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam.
THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG VÀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Giới thiệu khái quát về NHTM Việt Nam
Ngân hàng thương mại (NHTM) đã hình thành và phát triển hàng trăm năm, gắn liền với sự phát triển của kinh tế hàng hóa Sự phát triển của hệ thống NHTM có vai trò quan trọng đối với nền kinh tế hàng hóa, và khi nền kinh tế hàng hóa phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là trong giai đoạn nền kinh tế thị trường, NHTM càng được hoàn thiện và trở thành những định chế tài chính thiết yếu.
Trước năm 1990, hệ thống ngân hàng Việt Nam hoạt động theo mô hình một cấp, với Ngân hàng Nhà nước (NHNN) vừa là ngân hàng trung ương vừa là ngân hàng thương mại, không có sự phân tách giữa chức năng quản lý và kinh doanh Tuy nhiên, từ năm 1990, sau khi có pháp lệnh NHNN và pháp lệnh về ngân hàng hợp tác xã tín dụng, hệ thống ngân hàng đã chuyển đổi sang mô hình hai cấp, trong đó NHNN đảm nhiệm chức năng quản lý nhà nước về tiền tệ và các ngân hàng thương mại thực hiện chức năng kinh doanh Đến năm 1997, luật ngân hàng Nhà nước và luật các tổ chức tín dụng đã công nhận nhiều hình thức sở hữu ngân hàng, chia hệ thống ngân hàng thương mại thành năm nhóm: ngân hàng nhà nước, ngân hàng cổ phần, ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài và chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam Gần đây, quá trình cổ phần hóa các doanh nghiệp nhà nước đã dẫn đến việc chuyển đổi các ngân hàng thương mại nhà nước thành ngân hàng cổ phần.
Bảng 3.1: Số lượng ngân hàng tại Việt Nam (2016-2018)
Ngân hàng 100% vốn nước ngoài 8 9 9
Chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam 51 49 48
Theo thống kê của NHNN Việt Nam đến quý 02/2018, khu vực NHTM Nhà nước chiếm 45,05% tổng tài sản toàn hệ thống với 4.654.144 tỷ đồng Tuy nhiên, trong bối cảnh thị trường và hội nhập kinh tế toàn cầu, các NHTM cổ phần đang phát triển mạnh mẽ và khẳng định vị trí quan trọng trong hệ thống ngân hàng Việt Nam.
Số tiền 4.196.607 tỷ đồng chiếm 40,63% tổng tài sản của toàn hệ thống, đồng thời là tỷ trọng cao nhất trong tổng vốn tự có và vốn điều lệ của hệ thống, với tỷ lệ lần lượt là.
Thực trạng về rủi ro tín dụng và các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam
3.2.1 Thực trạng rủi ro tín dụng 3.2.1.1 Thực trạng về nợ xấu
Trong thời gian qua, hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam đã gia tăng về quy mô và tốc độ tăng trưởng dư nợ Tuy nhiên, sự thiếu kiểm soát chặt chẽ về chất lượng tín dụng, kết hợp với ảnh hưởng từ cuộc suy thoái kinh tế toàn cầu, đã gây ra những tác động tiêu cực đến nền kinh tế Việt Nam Điều này khiến các ngân hàng phải đối mặt với rủi ro tín dụng cao.
Nguồn: Báo cáo thường niên NHNN
Biểu đồ 3.1: Tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam (2007-2016)
Năm 2007, nền kinh tế Việt Nam trải qua giai đoạn phát triển nóng với tốc độ tăng trưởng tín dụng cao kỷ lục 53,89% và tỷ lệ nợ xấu chỉ 1,5% Tuy nhiên, từ năm 2008 đến 2013, khủng hoảng tài chính toàn cầu đã tác động tiêu cực đến nền kinh tế, làm giảm mạnh tốc độ tăng trưởng tín dụng và đẩy tỷ lệ nợ xấu lên mức cao nhất vào năm 2012 (4,08%) Các ngân hàng thương mại đã cho vay mà không thực hiện kiểm soát chặt chẽ, dẫn đến nhiều khoản nợ không thu hồi được, làm cho doanh nghiệp gặp khó khăn và nhiều doanh nghiệp phải phá sản, không còn khả năng thanh toán nợ Thêm vào đó, sự suy yếu của thị trường bất động sản và chứng khoán cũng góp phần gia tăng tỷ lệ nợ xấu trong giai đoạn 2010 - 2012.
Kể từ năm 2013, nền kinh tế Việt Nam đã có dấu hiệu phục hồi với tín dụng tăng trưởng trung bình 15,55% mỗi năm Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã nỗ lực kiềm chế nợ xấu bằng cách tái cơ cấu các khoản nợ và thực hiện bán nợ.
Từ năm 2007 đến 2017, các ngân hàng đã áp dụng các chuẩn mực phân loại nợ chặt chẽ hơn theo Thông tư 09/2014/TT-NHNN, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu trong hệ thống ngân hàng giảm dần Tỷ lệ nợ xấu đã đạt mức cho phép dưới 3% vào năm 2015, duy trì ổn định ở mức 2,46% trong năm 2016 và tiếp tục giảm xuống còn 1,99% vào năm 2017 trên tổng dư nợ.
Nguồn: Tổng hợp và tính toán của tác giả từ Báo cáo tài chính hợp nhất của
Biểu đồ 3.2: Tỷ lệ nợ xấu của 25 NHTM Việt Nam (2007-2016)
Dựa trên số liệu từ nghiên cứu 25 ngân hàng thương mại Việt Nam, tỷ lệ nợ xấu đang có xu hướng biến động tương tự như tỷ lệ nợ xấu của toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
Trong giai đoạn 2007-2008, nền kinh tế Việt Nam phát triển nóng dẫn đến gia tăng tỷ lệ nợ xấu do các ngân hàng thương mại mở rộng tín dụng Tuy nhiên, từ năm 2009, khủng hoảng tài chính toàn cầu đã tác động tiêu cực, buộc các ngân hàng phải siết chặt điều kiện cho vay và giám sát chặt chẽ các khoản vay, góp phần làm giảm tỷ lệ nợ xấu Từ 2010 đến 2013, nền kinh tế quốc gia gặp nhiều khó khăn, Chính phủ đã ban hành nhiều quy định nhằm ngăn chặn suy giảm kinh tế và duy trì sự phát triển.
NHNN cũng đã ban hành nhiều quy định mở rộng chính sách tiền tệ Điều này thúc
Từ năm 2007 đến 2013, hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại (NHTM) gia tăng, đồng thời rủi ro tín dụng cũng tăng cao, đạt mức 3,39% vào năm 2013 Để đối phó với tình trạng nợ xấu gia tăng có thể ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã ban hành nhiều quy định thắt chặt điều kiện cho vay và tăng cường giám sát hoạt động tín dụng Một cơ chế mới được tạo ra là bán các khoản nợ xấu cho Công ty Quản lý tài sản (VAMC), giúp các NHTM giải quyết nợ xấu Nhờ vào những nỗ lực chủ động trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng, tỷ lệ nợ xấu của các NHTM đã giảm xuống dưới 2% và duy trì ổn định từ năm 2014 đến 2016.
3.2.1.2 Dự phòng rủi ro tín dụng
Tình hình nợ xấu trong hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đang ở mức báo động, khiến rủi ro tín dụng trở thành mối quan tâm hàng đầu trong hoạt động kinh doanh của các NHTM Dư nợ chủ yếu tập trung vào cho vay đầu tư bất động sản và các tập đoàn Nhà nước Để đối phó với vấn đề này, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã ban hành các quy định và biện pháp nhằm giảm thiểu tình trạng nợ xấu, bao gồm việc xác định hạn mức tín dụng dựa trên mức độ rủi ro của từng khách hàng, xây dựng quy trình kiểm soát chất lượng tín dụng chặt chẽ, và trích lập dự phòng rủi ro theo tỷ lệ quy định cho từng nhóm nợ xấu.
Từ số liệu thống kê của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam, tỷ lệ nợ xấu đã có xu hướng tăng từ năm 2007, buộc các ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro tín dụng nhiều hơn, đạt đỉnh 1,04% vào năm 2008 Tuy nhiên, từ năm 2009 đến 2011, tỷ lệ dự phòng lại giảm, trái ngược với sự gia tăng nợ xấu trong hệ thống Đến năm 2012, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tăng lên 0,88%, do nợ xấu đạt mức cao nhất trong năm này Kể từ năm 2013, tình hình nợ xấu đã cải thiện đáng kể nhờ sự kiểm soát chặt chẽ từ Ngân hàng Nhà nước, dẫn đến việc giảm tỷ lệ nợ xấu và giảm trích lập dự phòng rủi ro, khi các ngân hàng đẩy mạnh bán nợ xấu cho VAMC để xử lý.
Nguồn: Tổng hợp và tính toán của tác giả từ Báo cáo tài chính hợp nhất của
Biểu đồ 3.3: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu của
25 NHTM Việt Nam (2007-2016) 3.2.2 Thực trạng các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng 3.2.2.1 Quy mô ngân hàng
Ngân hàng là tổ chức kinh doanh tiền tệ, với quy mô được thể hiện qua tổng giá trị tài sản Điều này không chỉ khẳng định vị thế của ngân hàng mà còn phản ánh hiệu quả hoạt động của nó trong ngành.
Tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Nguồn: Tổng hợp và tính toán của tác giả từ Báo cáo tài chính hợp nhất của 25
Biểu đồ 3.4: Tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu của 25 NHTM Việt Nam (2007-2016)
Quy mô tổng tài sản của 25 NHTM Việt Nam được tiến hành khảo sát từ năm
Từ năm 2007 đến 2016, tổng tài sản của các ngân hàng tăng trưởng mạnh mẽ với tốc độ trung bình 21% mỗi năm, mặc dù không đồng đều giữa các năm Đặc biệt, giai đoạn 2008-2010 chứng kiến sự gia tăng quy mô ngân hàng với tốc độ cao, trung bình 34% mỗi năm, nhờ vào sự phát triển mạnh mẽ của nền kinh tế và nhu cầu vốn cao Các ngân hàng hoạt động hiệu quả, góp phần vào sự gia tăng tổng tài sản trong giai đoạn này.
Năm 2012, thị trường bất động sản gặp nhiều khó khăn do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính và kinh tế toàn cầu, dẫn đến hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) trở nên trì trệ Điều này được thể hiện rõ qua sự giảm mạnh tốc độ tăng trưởng tổng tài sản ngân hàng, đạt mức thấp nhất trong năm.
2012 chỉ còn 2% và đó cũng là năm hệ thống NHTM đạt mức tỷ lệ nợ xấu cao nhất
Từ năm 2012, nền kinh tế Việt Nam bắt đầu hồi phục và phát triển bền vững, góp phần vào sự phục hồi của hệ thống ngân hàng Tăng trưởng tổng tài sản của các ngân hàng đạt trung bình 15% mỗi năm, đi kèm với việc nâng cao hiệu quả và chất lượng hoạt động, đặc biệt là trong lĩnh vực tín dụng, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Tổng tài sản (tỷ đồng) Tỷ lệ nợ xấu
Khả năng sinh lời của ngân hàng được đo lường qua tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) Tỷ lệ ROA cao không chỉ cho thấy hiệu quả hoạt động mà còn phản ánh chất lượng quản lý tốt của ngân hàng.
Giai đoạn 2007 – 2008, cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động của các ngân hàng, khiến tỷ suất sinh lợi giảm từ 1,16% xuống 1,09% và tỷ lệ nợ xấu tăng từ 2,08% lên 2,60% Tuy nhiên, từ 2009 đến 2011, các ngân hàng thương mại Việt Nam đã phục hồi, với tỷ suất sinh lợi trung bình trên 1%/năm và tỷ lệ nợ xấu giảm xuống mức thấp nhất 1,75% vào năm 2009 Bắt đầu từ năm 2012, nền kinh tế suy thoái đã làm giảm khả năng sinh lời của các ngân hàng, đạt mức thấp 0,6% vào năm 2015, trong khi tỷ lệ nợ xấu cũng giảm từ 3,39% năm 2012 xuống còn 1,96% năm 2016.
Nguồn: Tổng hợp và tính toán của tác giả từ Báo cáo tài chính hợp nhất của
Biểu đồ 3.5: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ cấu
ROA Tỷ lệ nợ xấu
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ KIỂM ĐỊNH CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Phương pháp nghiên cứu
Rủi ro tín dụng có thể được đo lường bằng nhiều phương pháp khác nhau, tuy nhiên, trong mô hình này, tác giả chọn sử dụng tỷ lệ nợ xấu (Nợ xấu/Tổng dư nợ) làm đại diện Chỉ số này được ưa chuộng vì dễ tính toán và cho phép đo lường một cách chính xác.
Bài luận văn dựa trên nghiên cứu của Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2014), cùng với Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014), cùng các phát hiện từ các nghiên cứu trước đó đã được đề cập trong chương 2 Tác giả đề xuất một mô hình nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại.
NLP i,t = β 0 + β 1 NLP i,t-1 + β 2 LLP i,t + β 3 LEV i,t + β 4 SIZE i,t + β 5 ROA i,t-1 + β 6 LG i,t
NLP i,t : Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i tại thời điểm t
NLP i,t-1 : Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i tại thời điểm t-1
LLP i,t : Dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t LEV i,t : Tỷ lệ đòn bẩy của ngân hàng i tại thời điểm t
SIZE i,t : Quy mô của ngân hàng i tại thời điểm t
ROA i,t-1 : Khả năng sinh lời của ngân hàng i tại thời điểm t-1
LG i,t : Tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t INF t : Lạm phát của nền kinh tế tại thời điểm t
GDP t : Tỷ lệ tăng trưởng GDP của nền kinh tế tại thời điểm t
Bảng 4.1: Mô tả biến và kỳ vọng tương quan quan hệ của các biến trong mô hình nghiên cứu
STT MÃ BIẾN TÊN GỌI BIẾN CÁCH ĐO LƯỜNG KỲ
NPL Tỷ lệ nợ xấu Dư nợ xấu/tổng dư nợ tín dụng
1 NPL t-1 Tỷ lệ nợ xấu năm trước Tổng nợ xấu/tổng dư nợ năm (t-1) +
Dự phòng rủi ro tín dụng
Dự phòng rủi ro tín dụng/tổng tài sản +
3 LEV Tỷ lệ đòn bẩy Tổng nợ/tổng tài sản +
4 SIZE Quy mô ngân hàng Logarit tổng tài sản -
Hiệu quả hoạt động năm trước Lợi nhuận/tổng tài sản -
Tốc độ tăng trưởng tín dụng
(Tổng dư nợ năm t-tổng dưnợ năm t-1)/tổng dư nợ năm t-1
7 INF Lạm phát Tỷ lệ lạm phát (%) +
Tốc độ tăng trưởng GDP
4.1.2 Quy trình thực hiện 4.1.2.1 Thu thập dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 25 ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2016 Tác giả đã tiến hành tính toán các biến phụ thuộc dựa trên dữ liệu đã thu thập Lưu ý rằng dữ liệu nghiên cứu là không cân bằng do sự ra đời của ngân hàng TMCP Tiên Phong.
05/05/2008 nên số liệu đối với ngân hàng được thu thập từ năm 2009 đến năm
2016 Đối với các biến vĩ mô, dữ liệu được thu thấp từ nguồn số liệu thống kê hàng năm của Tổng cục thống kê Việt Nam
Thống kê mô tả là nền tảng của phân tích định lượng, giúp mô tả các đặc tính cơ bản của biến dựa trên dữ liệu thu thập Việc thực hiện thống kê mô tả mang lại cái nhìn tổng quát về dữ liệu, giúp phát hiện các quan sát sai biệt và yếu tố bất thường trong mô hình Kết quả từ thống kê mô tả cho phép tác giả đánh giá mức độ thay đổi và độ đồng đều của dữ liệu, đồng thời phát hiện các giá trị dao động sai lệch trong mẫu quan sát.
Kết quả thống kê mô tả cung cấp thông tin về số lượng quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của các biến Những chỉ số này cho thấy mức độ đồng đều trong bộ dữ liệu Nếu bộ dữ liệu phù hợp và không có yếu tố bất thường, nó có thể được sử dụng cho nghiên cứu Ngược lại, nếu phát hiện yếu tố bất thường, cần loại bỏ hoặc tìm hiểu nguyên nhân để giải thích sự bất hợp lý đó.
4.1.2.3 Phân tích hệ số tương quan
Hệ số tương quan là công cụ đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến mà không phân biệt biến độc lập hay biến phụ thuộc Qua ma trận hệ số tương quan, chúng ta có thể phân tích mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng như giữa các biến phụ thuộc với nhau Hệ số tương quan lớn cho thấy mức độ tương quan cao, điều này có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu.
4.1.2.4 Kiểm tra đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số Nói một cách khác là hai biến độc lập có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, thực chất là một biến nhưng trong mô hình lại tách ra thành hai biến Hiện tượng đa cộng tuyến vi phạm những giả định của mô hình tuyến tính cổ điển là các biến độc lập không có mối quan hệ với nhau Nếu các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tín với nhau sẽ dẫn đến các hậu quả như: sai số chuẩn của các hệ số ước lượng lớn dẫn đến khoảng tin cậy lớn, thống kê T ít có ý nghĩa, dấu của các ước lượng của các hệ số hồi quy có thể bị sai lệch,v.v Để kiểm định có hay không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, ngoài sử dụng ma trận hệ số tương quan, tác giả còn sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF)
Khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả sẽ khắc phục bằng cách loại bỏ các biến có đa cộng tuyến hoặc tăng kích thước mẫu.
4.1.2.5 Phân tích hồi quy và lựa chọn mô hình phù hợp
Trong bài luận này, tác giả áp dụng ba mô hình hồi quy dữ liệu bảng, bao gồm mô hình Pooled OLS, mô hình hiệu ứng tác động cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (REM).
Sau khi thực hiện hồi quy với các mô hình Pooled OLS, FEM và REM, tác giả tiến hành các kiểm định để xác định mô hình phù hợp nhất.
4.1.2.6 Kiểm tra và xử lý khiếm khuyết của mô hình
Kiểm định các khiếm khuyết của mô hình
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư trên dữ liệu bảng
Phương sai thay đổi là hiện tượng khi phương sai của các phần dư không đồng nhất, dẫn đến sự khác biệt về phương sai giữa các quan sát Hiện tượng này vi phạm một trong những giả thiết quan trọng của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển.
Hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình ước lượng có thể gây ra nhiều hệ quả tiêu cực, bao gồm việc ước lượng OLS vẫn giữ tính không chệch nhưng trở nên kém hiệu quả Điều này dẫn đến việc ước lượng phương sai bị sai lệch, làm mất hiệu lực trong việc kiểm định hệ số hồi quy Để xác định sự tồn tại của hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả sẽ áp dụng kiểm định Wald trên dữ liệu bảng thu thập.
Xử lý các khiếm khuyết của mô hình
Sau khi kiểm tra các khiếm khuyết của mô hình bằng kiểm định Wald, đã phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi mà các mô hình hồi quy như Pooled OLS, FEM và REM không thể kiểm soát Do đó, tác giả sẽ áp dụng phương pháp GMM để xử lý vấn đề này.
Phương pháp GMM là phương pháp tổng quát của rất nhiều phương pháp ước lượng phổ biến như OLS, FEM, REM, GLS, 2SLS,v.v… Phương pháp ước lượng
GMM là phương pháp tối ưu giúp giải quyết các vấn đề như tự tương quan, phương sai thay đổi và nội sinh Việc áp dụng GMM mang lại các hệ số ước lượng vững, không chệch và hiệu quả, nhờ vào kiểm định thống kê chính xác.
Arellano-Bond và Sargan test đã chứng minh được sự hợp lý của các biến công cụ được sử dụng trong phương pháp GMM.
Kết quả nghiên cứu
4.2.1 Kết quả phân tích thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến đo lường
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Sau khi thực hiện thống kê mô tả cho các biến trong mô hình, kết quả cho thấy dữ liệu có sự dao động ổn định Đa phần các giá trị có độ lệch chuẩn nhỏ hơn giá trị trung bình Tuy nhiên, biến LG ghi nhận sự dao động mạnh do các NHTM Việt Nam đang trong giai đoạn phát triển nóng, dẫn đến tốc độ tăng trưởng tín dụng biến động mạnh khi gặp khủng hoảng tài chính.
Nghiên cứu dựa trên 248 quan sát cho mỗi biến, với dữ liệu thu thập từ NHTMCP Tiên Phong trong giai đoạn 2009 đến 2016 Kích thước mẫu này đảm bảo độ tin cậy thống kê cho kết quả hồi quy trong phân tích hồi quy tuyến tính đa biến.
Như vậy, dữ liệu đầu vào là hợp lệ để thực hiện hồi quy và các kiểm định thống kê
4.2.2 Kết quả phân tích hệ số tương quan
Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan
Tên biến NLP i,t NPL i,t-1 LLP i,t LEV i,t SIZE i,t ROA i,t-1 LG i,t INF t GDP t NLP i,t 1.00
Kết quả phân tích từ phần mềm Stata cho thấy mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình được đo lường bằng hệ số tương quan Pearson Bảng 4.3 trình bày ma trận hệ số tương quan, cho thấy tất cả các hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.8, điều này khẳng định rằng mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
4.2.3 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng với nhân tử phóg đại phương sai
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến cho thấy giá trị VIF trung bình là 1.41, nhỏ hơn 10, và tất cả các giá trị VIF của các biến độc lập đều không vượt quá 10 Do đó, mô hình nghiên cứu không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng theo tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF.
4.2.4 Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS – FEM – REM
Tác giả thực hiện hồi quy dữ liệu bảng theo ba mô hình là Pooled OLS – FEM – REM, thu được kết quả hồi quy sau:
Bảng 4.5: Kết quả phân tích hồi quy mô hình Pooled OLS – FEM – REM
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Sau khi thực hiện hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định để lựa chọn mô hình hồi quy tốt nhất
Khi lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM, tác giả thực hiện kiểm định dựa trên các giả thuyết đã đề ra.
+ Giả thuyết H 0 : Mô hình Pooled OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn
+ Giả thuyết H 1 : Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình FEM Kiểm định F với tất cả giá trị u_i=0: F(24, 215) = 1.57 P-value > F = 0.0497
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata (phụ lục 5) cho giá trị p-value 0.0497 < α = 0.05 Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H 0 với mức ý nghĩa 5%
Kết luận: Mô hình FEM sẽ phù hợp hơn mô hình Pooled OLS
Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình REM
Tác giả thực hiện kiểm định Breusch, T S và A R Pagan (1980) để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình dữ liệu bảng REM với giả thuyết như sau:
+ Giả thuyết H 0 : Mô hình Pooled OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn
+ Giả thuyết H 1 : Mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM
Phương sai Độ lệch chuẩn
Kết quả kiểm định: Var(u) = 0 chibar2(01) = 0.00 P-value > chibar2 = 1.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata (phụ lục 5) cho giá trị p-value 1.0000 > α = 0.05 Suy ra, chấp nhận giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%
Kết luận: Mô hình hồi quy Pooled OLS sẽ phù hợp hơn REM
Lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình REM
Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa hai mô hình FEM và REM với giả thuyết như sau:
+ Giả thuyết H 0 : Không có sự khác biệt giữa mô hình FEM và REM
+ Giả thuyết H 1 : Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM
Chi bình phương ( 2 ) = 57.51 P-value> Chi bình phương ( 2 ) = 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata (Phụ lục 5) cho giá trị p-value 0.0000 < α = 0.05 Suy ra, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%
Kết luận: Mô hình hồi quy FEM sẽ phù hợp hơn mô hình REM
4.2.5 Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Hiện tượng phương sai thay đổi có thể làm giảm hiệu quả của ước lượng mô hình và ảnh hưởng đến độ tin cậy của kiểm định hệ số Để kiểm tra phương sai sai số thay đổi, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Wald với các giả thuyết kiểm định cụ thể.
+ Giả thuyết H 0 : Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi
+ Giả thuyết H 1 : Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Kết quả kiểm định Wald bằng phần mềm Stata (phụ lục 6) cho thấy kết quả với giá trị p-value=0.0000
