1003 các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống nhtm vn khóa luận tốt nghiệp đại học 2023

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Trong nền kinh tế hiện nay, lĩnh vực ngân hàng đang rất được quan tâm đến vì đây là nơi cung ứng vốn và phân bổ hiệu quả các nguồn lực tài chính đến các đối tượng có nhu cầu Thế nên ngành Ngân hàng ngày nay không ngừng phát triển để chứng minh vai trò quan trọng của mình đối với nền kinh tế Trong đó, ngân hàng thương mại (NHTM) là một bộ phận có hoạt động tương đối rộng lớn, có đối tượng khách hàng đa dạng, cũng vì vậy mà thị trường tín dụng luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro, mặc dù hoạt động tín dụng là hoạt động cơ bản của ngân hàng, đem lại nguồn thu chủ yếu cho các NHTM thì vẫn không tránh được rủi ro tín dụng do chính khách hàng mang lại như là không thu hồi được nợ, không trả đúng hạn, hoặc đến hạn không trả đúng gốc và lãi vay, gây ra những tổn thất về tài chính và khó khăn trong hoạt động kinh doanh của NHTM.

Rủi ro tín dụng được xem là mối nguy hàng đầu đối với cả hệ thống NHTM vì điều này làm phát sinh nhiều vấn đề, như là về chi phí, ảnh hưởng xấu cho doanh thu, uy tín của ngân hàng Một ngân hàng vì tác động của rủi ro tín dụng làm ảnh hưởng tiêu cực cũng sẽ dẫn đến khó khăn hoặc thậm chí là sự sụp đỗ của cả hệ thống ngân hàng Khi đó, đây không còn là vấn đề của hệ thống ngân hàng nói riêng nữa mà là vấn đề ảnh hưởng đến cả nền kinh tế nói chung, bởi ngân hàng chính là trung gian tài chính trung chuyển vốn cho nền kinh tế phát triển.

Chính vì tầm quan trọng của vấn đề trên, tác giả lựa chọn đề tài “ Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam” để nghiên cứu cho thấy những yếu tố đã tác động đến rủi ro tín dụng của các

NHTM, từ đó có những đề xuất hữu ích nhầm giảm thiếu được rủi ro tín dụng cho

MỤC TIÊU ĐỀ TÀI

Mục tiêu chung của nghiên cứu này là nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam.

Các mục tiêu cụ thể của đề tài được triển khai như sau:

> Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam.

> Dựa trên nền tảng lý thuyết và mô hình nghiên cứu trước đó, từ đó xây dựng được mô hình nghiên cứu phù hợp hơn.

> Kiểm chứng, đo lường mức độ tác động và chiều hướng của các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam.

> Đề xuất các giải pháp, kiến nghị cho các NHTM để hạn chế những rủi ro tín dụng không đáng có và nâng cao công tác quản lý rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMViệt Nam.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Để thực hiện được các mục tiêu nghiên cứu, luận văn tập trung trả lời các câu hỏi nghiên cứu chính:

Câu hỏi thứ nhất, các yếu tố nào ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống

Câu hỏi thứ hai, các yếu tố trên đã ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam?

Câu hỏi thứ ba, có những đề xuất, khuyến nghị nào để hạn chế rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam?

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là rủi ro tín dụng, những yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam.

• Về không gian: Đến thời điểm hiện tại thì Việt Nam có hơn 31 NHTM đang hoạt động, tuy nhiên vì lý do công bố thông tin không đầy đủ nên đề tài thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của 27 NHTM Việt Nam.

• Về thời gian: Giai đoạn thực hiện nghiên cứu cho đề tài là các số liệu thu thập từ năm 2012-2021 (10 năm) Tác giả lựa chọn mốc thời gian này là vì đây là giai đoạn nền kinh tế đang dần khôi phục lại sau khủng hoảng, trong giai đoạn đó nền kinh tế có sự thay đổi và biến động rõ rệt và vấn đề về RRTD luôn được quan tâm.Chính vì thế, khóa luận nghiên cứu chọn mốc thời gian từ năm 2012 – 2021 để nghiên cứu và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Với mục tiêu là tìm ra các yếu tố cũng như chiều hướng và mức độ tác động của những yếu tố đó đến rủi ro tín dụng, nên đề tài vận dụng đồng thời cả hai phương pháp nghiên cứu định lượng và phương pháp nghiên cứu định tính Trong đó, phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam, mối tương quan giữa các biến số Phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng để kiểm chứng kết quả phân tích dữ liệu.

• Phương pháp nghiên cứu định lượng: Thu thập mẫu số liệu của 27 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2012 – 2021 Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính theo các phương pháp: bình phương bé nhất (OLS), phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM), phương pháp tác động cố định (FEM), trên phần mềm thống kê Stata 16 Kết quả của mô hình sẽ được kiểm định và so sánh để tìm ra mô hình phù hợp nhất với dữ liệu nghiên cứu Đồng thời, tác giả sẽ tiến hành kiểm định và xử lý nếu mô hình xảy ra khuyết tật như kiểm định đa cộng tuyến, hiện tượng phương sai của sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan thông qua phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi FGLS (Feasible Generalised Least Squares) và kiểm soát hiện tượng nội sinh bằng phương pháp GMM để khắc phục mô hình,đảm bảo kết quả thu được có độ tin cậy cao.

• Phương pháp nghiên cứu định tính: Được sử dụng để so sánh các kết quả từ phân tích thực nghiệm với kết quả từ các nghiên cứu trước để giải thích mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu.

Ý NGHĨA CỦA NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu cung cấp một hệ thống hóa về lý thuyết và các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD Đồng thời, góp phần đưa ra những bằng chứng thực nghiệm về sự tương quan giữa các yếu tố.

Ngoài ra, bài nghiên cứu này có thể được sử dụng với mục đích tham khảo bởi các nhà quản trị, nhà làm chính sách, các học giả nhằm góp phần trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động Ngân hàng, giảm thiểu phần nào rủi ro của hoạt động tín dụng cho hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam.

KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI

Đề tài khóa luận nghiên cứu bao gồm 05 chương với bố cục như sau:

Chương 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Chương này sẽ nói về công trình nghiên cứu bao gồm lý do chọn đề tài, vấn đề nghiên cứu, thông qua đó xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát và cụ thể, theo sau đó xác dịnh các câu hỏi nghiên cứu tương ứng, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa nghiên cứu Đồng thời xác định phương pháp nghiên cứu và bố cục của khóa luận.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

TỔNG QUAN VỀ TÍN DỤNG NGÂN HÀNG

2.1.1 Khái niệm tín dụng ngân hàng

Trong nền kình tế ngày nay, khi nói đến tín dụng thì nó đã trở nên rất phổ biến, nó xuất hiện cùng với sự xuất hiện của tiền tệ và quan hệ trao đổi hàng hóa nhằm đáp ứng nhu cầu điều hòa vốn trong xã hội Tín dụng là việc thể hiện mối quan hệ giữa người cho vay và người đi vay, cụ thể đó là việc chuyển giao vốn trên cơ sở tín nhiệm và theo nguyên tắc hoàn trả Còn ngân hàng là một tổ chức kinh doanh trong lĩnh vực tài chính, tiền tệ.

Theo Bùi Diệu Anh (2020) cho rằng: Tín dụng ngân hàng (TDNH) là môt giao dịch giữa hai chủ thể, trong đó bên cấp tín dụng (ngân hàng/ tổ chức tín dụng khác) chuyển giao một tài sản cho bên nhận tín dụng (doanh nghiệp, cá nhân hoặc các chủ thể khác) sử dụng theo nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi.

2.1.2 Các đặc trưng của tín dụng ngân hàng

Bùi Diệu Anh (2020) đã đưa ra bốn đặc trưng để phần nào hiểu rõ hơn về TDNH như sau:

Thứ nhất, tài sản giao dịch trong tín dụng ngân hàng đa dạng, có thể dưới dạng tiền tệ, tài sản thực hoặc chữ ký Ngân hàng là một tổ chức đặc biệt, không chỉ có chức năng trung gian tín dụng mà còn có chức năng trung gian thanh toán cho nền kinh tế, nên giá trị tiền tệ mà TDNH thường dùng là dưới dạng bút tệ - được hiểu là tiền ghi sổ trên tài khoản nên cũng không nhất thiết phải là tiền mặt.

Thứ hai, rủi ro trong tín dụng ngân hàng có tính tất yếu, không thể loại trừ hoàn toàn Mọi hoạt động, sự việc diễn ra luôn có tồn tại rủi ro, mà rủi ro trong

TDNH là tất yếu không thể loại trừ được Rủi ro tín dụng sẽ xảy ra khi một trong hai yếu tố: khả năng trả nợ và thiện trí trả nợ.

Thứ ba, sự hoàn trả đầy đủ cả gốc và lãi là bản chất của tín dụng nói chung và tín dụng ngân hàng hàng nói riêng Để đảm bảo hoàn trả đầy đủ cả gốc và lãi, trong nghiệp vụ tín dụng ngân hàng phải cân nhắc hai yếu tố căn bản sau: (i) xác định thời hạn và kỳ hạn tín dụng phải hợp lý; (ii) chính sách lãi suất tín dụng cần phải đảm bảo một cách hài hòa giữa mục tiêu lợi nhuận của ngân hàng và được nền kinh tế chấp nhận.

Thứ tư, sự hoàn trả trong tín dụng ngân hàng là vô điều kiện Các chứng từ được hình thành trong quan hệ tín dụng ngân hàng như hợp đồng tín dụng, giấy nhận nợ, khế ước nhận nợ đều thể hiện trên đó nội dung cam kết hoàn trả vô điều kiện cho ngân hàng khi khoản nợ đến hạn Đây chính là những ràng buộc pháp lý mà khách hàng phải tuân thủ trong quá trình sử dụng tín dụng của ngân hàng.

TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM

2.2.1 Khái niệm rủi ro tín dụng

Trong thực tế đã có rất nhiều khái niệm về rủi ro TDNH, cụ thể như sau: Anthony Sauders (2007) định nghĩa: “Rủi ro tín dụng là khoản lỗ tiềm năng khi ngân hàng cấp tín dụng cho một khách hàng, nghĩa là luồng thu nhập dự tính mang lại từ khoản vay của ngân hàng không thể được thực hiện cả về số lượng và thời hạn”.

Theo Timothy W.Koch (2006) thì “Rủi ro tín dụng là sự thay đổi tiềm ẩn của thu nhập thuần và thị giá khi khách hàng không thanh toán hay thanh toán trễ hạn”.

Khoản 24 Điều 2 Thông tư 41/2016/TT-NHNN giải thích: “Rủi ro tín dụng là rủi ro do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng hoặc thỏa thuận với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài”.

Rủi ro trong hoạt động cấp tín dụng có thể hiểu là: những biến cố không chắc chắn, phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng đối với khách hàng, mà hậu quả của những biến cố này mang lại tổn thất về thu nhập, giá trị vốn hoặc tổn hại cho danh tiếng của ngân hàng ( Bùi Diệu Anh 2020)

Tóm lại, từ những khái niệm trên có thể hiểu một cách khái quát rằng: “Rủi ro tín dụng là khi khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ hoàn trả nợ theo cam kết, gây ra tổn thất trong hoạt động của ngân hàng”.

2.2.2 Phân loại rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng là một phạm trù lớn rất đa dạng và phức tạp, nên có thể phân thành nhiều loại theo các đặc điểm khác nhau:

• Căn cứ theo nguyên nhân phát sinh rủi ro, rủi ro tín dụng được chia thành hai loại:

Một là, rủi ro giao dịch: Là một hình thức của rủi ro tín dụng mà nguyên nhân phát sinh là do những hạn chế trong quá trình giao dịch và xét duyệt cho vay, đánh giá khách hàng, đây là loại rủi ro có tính kỹ thuật Rủi ro giao dịch có ba bộ phận: (i) rủi ro lựa chọn (liên quan đến khâu thẩm định và phân tích khách hàng); (ii) rủi ro bảo đảm (xuất phát từ các tiêu chuẩn đảm bảo, hợp đồng vay); (iii) rủi ro nghiệp vụ (liên quan đến công tác quản lý khoản vay và hoạt động cho vay).

Hai là, rủi ro danh mục: Là loại rủi ro gắn liền với danh mục cho vay thiếu hiệu quả của NHTM Rủi ro danh mục bao gồm hai thành phần: (i) rủi ro nội tại xuất phát từ các yếu tố, đặc điểm riêng có, mang tính riêng biệt bên trong của mỗi chủ thể đi vay hoặc ngành, lĩnh vực kinh tế Nó xuất phát từ đặc điểm hoạt động hoặc đặc điểm sử dụng vốn của khách hàng vay; (ii) rủi ro tập trung, theo định nghĩa của Ủy ban Basel “rủi ro tập trung là bất kỳ rủi ro đơn lẻ hoặc nhóm rủi ro nào có khả năng tạo ra tổn thất đủ lớn có liên quan đến mức vốn của ngân hàng, tài sản có của ngân hàng hoặc tổng tổn thất của ngân hàng”.

• Căn cứ vào khả năng trả nợ của khách hàng, rủi ro tín dụng được chia thành ba loại:

Một là, rủi ro không hoàng trả nợ đúng hạn: Là khi khách hàng không thực hiện đúng theo quy ước về thời gian hoàn trả nợ vay và tới hạn mà ngân hàng vẫn chưa thu hồi được nợ.

Hai là, rủi ro mất khả năng chi trả: là rủi ro mà khách hàng không còn khả năng có thể trả được nợ, ngân hàng buộc phải thanh lý tài sản bảo đảm thế chấp của khách hàng.

Ba là, rủi ro không giới hạn ở hoạt động cho vay: Bên cạnh hoạt động cho vay, ngân hàng còn có các hoạt động khác mang tính chất tín dụng cụng có rủi ro không kém như: bảo lãnh, cam kết, tín dụng thuê mua,…

2.2.3 Các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng Đo lường RRTD là đo lường xác suất xảy ra biến cố vỡ nợ (Probability of default – PD) và mức độ tổn thất (Loss given at default – LGD) Muốn dự đoán được rủi ro một cách chính xác nhất ngân hàng phải đo lường được rủi ro Chính vì tầm quan trọng này nên cần có các chỉ tiêu để đo lường RRTD, cụ thể như sau:

❖ Chỉ tiêu tỷ lệ nợ quá hạn Ѕố dư nợ quá һạnố dư nợ quá һạnạn Тỷ lệ nợ quá һạn =ỷ lệ nợ quá һạnạn = × 100%

Nợ quá hạn: Là chỉ tiêu cơ bản phản ánh RRTD Nợ quá hạn sẽ phát sinh khi đến thời hạn trả nợ theo cam kết mà người vay không có khả năng trả được nợ một phần hay toàn bộ khoản vay cho người cho vay Tùy theo thời gian quá hạn, khoản nợ này sẽ được xác định là nợ đủ tiêu chuẩn, nợ cần chú ý, nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ, hoặc là nợ có khả năng mất vốn…

Tỷ lệ nợ quá hạn này cho biết, cứ 100 đồng dư nợ thì có bao nhiêu đồng đã quá hạn trong tổng dư nợ của tín dụng ngân hàng Trong các khoản nợ quá hạn, một số khoản nợ chuyển sang nợ khó đòi và khi đó sẽ làm RRTD càng tăng mạnh hơn Đây cũng là tình trạng phổ biến tại các NHTM Việt Nam hiện nay.

❖ Chỉ tiêu tỷ lệ nợ xấu Νợ хấuợ хấuấu

Nợ xấu: Là các khoản tiền cho khách hàng vay, mà khó hoặc không thể thu hồi được Theo Điều 6 Thông tư 09/2014/TT-NHNN ngày 18/03/2014 của NHNN Danh mục cho vay của NHTM được phân loại thành 5 nhóm, trong đó nợ xấu thuộc nhóm 3, nhóm 4, nhóm 5.

Tỷ lệ nợ xấu phản ánh chất lượng và mức độ rủi ro của hoạt động tín dụng mà ngân hàng có, cứ trong 100 đồng tổng dư nợ thì có bao nhiêu đồng là nợ xấu Do vậy nên đây là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá tình trạng RRTD của NHTM.

❖ Chỉ tiêu tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Мứс dự рһòng rủі ro tín dụngứс dự рһạnòng rủі ro tín dụng

Tỷ lệ dự рһạnòng rủі ro tín dụng = × 100%

MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Dựa trên cơ sở kế thừa các bài nghiên cứu trong và ngoài nước cùng với một số lý thuyết liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, tác giả đưa ra mô hình đề xuất cụ thể như sau:

NPL it = β 0 + β 1 CAP it + β 2 LG it + β 3 LDR it + β 4 SIZE it + β 5 ROA it + β 6 GDP t + β 7 INF t + ε it

CRI it = β 0 + β 1 CAP it + β 2 LG it + β 3 LDR it + β 4 SIZE it + β 5 ROA it + β 6 GDP t + β 7 INF t + ε it

- 0 là hệ số chặn εit là sai số của mô hình

+ NPLit: tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i vào năm t

+ CRIit: rủi ro tín dụng của ngân hàng i vào năm t

+ CAPit: tỷ lệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng i vào năm t

+ LG it : tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i vào năm t

+ LDRit: tỷ lệ dư nợ trên tổng vốn huy động ngân hàng i vào năm t

+ SIZE it : Quy mô của ngân hàng i vào năm t

+ ROAit: khả năng sinh lời trên tổng sài sản của ngân hàng i vào năm t

+ GDP t : tốc độ tăng trưởng kinh tế của ngân hàng vào năm t

+ INFt: tỷ lệ lạm phá của năm t

3.1.2 Các giả thuyết nghiên cứu

> Tỷ lệ Nợ xấu (NPL)

Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng ược dùng để chỉ các khoản nợ khó đòi, nợ quá hạn NPL phản ánh chất lượng và mức độ rủi ro của danh mục cho vay mà ngân hàng có, số lượng đồng nợ xấu trên tổng số 100 đồng cho vay Do đó, nợ xấu tăng sẽ ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng từ đó làm gia tăng nguy cơ RRTD Theo Somanadevi Thiagarajan (2011), NPL có sức ảnh hưởng rất lớn, không chỉ trong ngành Ngân hàng mà còn ảnh hưởng đến cả nền kinh tế.

> Rủi ro tín dụng của Ngân hàng (CRI)

Rủi ro tín dụng là khả năng tổn thất phát sinh do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán gốc và lãi cho khoản vay trong thời gian đã thỏa thuận CRI đã được sử dụng trong hầu hết các nghiên cứu để đo lường lợi nhuận của các ngân hàng Các nghiên cứu trước như Luc Laeven & Giovanni Majnoni (2002), Nabila Zribi & Younes Boujelbène (2011), Daniel Foos & ctg (2010), Hess & ctg (2009), Ong & Heng (2012). Мứс dự рһòng rủі ro tín dụngứс tríсһạn lậр dự рһạnòng Rủі ro tín dụng (CRI) Tổng dư nợ tín dụng

> Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)

Tỷ lệ này được đo lường bằng vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản thể hiện cơ cấu vốn của các ngân hàng, khả năng tự tài trợ bằng nguồn vốn của ngân hàng. Theo nguyên tắc chung, CAP của ngân hàng càng cao thì ngân hàng đó càng vững mạnh.

Tỷ lệ nợ хấuấu (Νợ хấuPL) Tổng nợ хấuấu

Tổng dư nợ tín dụng × 100

Tỷ lệ vốn сһạnủ ѕở һữu (CAP) =ở һạnữu (CAP) Hussain và Hassan (2004), Hussain và

Hassan (2004); Furlong và Keely (1989,1990) và

Dothan và Williams (1980) đã nghiên cứu cho thấy Tỷ lệ vốn có ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro tín dụng Nhưng nghiên cứu của Nor và Mohamed (2007) lại chỉ ra rằng

Tỷ lệ vốn có ảnh hưởng tích cực đến rủi ro tín dụng Do đó, giả thuyết nghiên cứu

H 1 : Tỷ lệ vốn có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng của ngân hàng.

> Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG)

Tốc độ tăng trưởng tín dụng, theo Thiagarajan, S., Ayyappan, S., & Ramachandran, A (2011), được tính bằng tổng dư nợ năm t trừ cho tổng dư nợ năm (t-1) tất cả chia cho tổng dư nợ năm (t-1) LG cho thấy sự thay đổi của dư nợ tín dụng qua các năm Tốc độ tăng trưởng tín dụng mà quá cao sẽ tiềm ẩn nhiều rủi ro và cạnh tranh xảy ra trong thị trường tín dụng.

Tốс độ tăng trưởng tín dụng (LG)

Tổng dư nợ ngân һạnàng і năm t - Tổng dư nợ ngân һạnàng і năm (t - 1)

Tổng dư nợ ngân һạnàng і năm (t - 1) Đồng thời, theo nghiên cứu của Foos và các cộng sự (2010) cho rằng nhiều ngân hàng vì muốn cạnh tranh ở khoản cho vay đã đầu tư vào tốc độ tăng trưởng tín dụng, từ đó làm hạn chế khả năng quản lý rủi ro dẫn đến Nợ xấu tăng cao Vì thế, giả thuyết nghiên cứu được đặt ra nhu sau:

H 2 : Tốc độ tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng của ngân hàng.

> Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR)

Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động được tính bằng tổng dư nợ thời điểm t chia cho tổng tiền thời điểm t Đây là chỉ số quan trọng dùng để đánh giá chỉ tiêu an toàn của ngân hàng.

Vốn сһạnủ ѕở һữu (CAP) =ở һạnữuTổng tàі ѕở һữu (CAP) =ản

Tổng dư nợ tạі tһạnờі đіểm t

Tỷ lệ dư nợ trên vốn һạnuy động (LDR) Tổng vốn һạnuy động tạі tһạnờі đіểm t

LDR là một chỉ số cơ bản thể hiện khả năng thanh khoản của ngân hàng, tỷ lệ này cao phản ánh mức độ tin cậy của ngân hàng lớn Từ đó giảm nguy cơ khách hàng rút tiền đột ngột, ảnh hưởng đến hoạt động của ngân hàng Vì thế, dựa vào quan điểm trên tác giả đặt ra giá thuyết sau:

H 3 : Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng của ngân hàng.

> Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng được tính bằng cách lấy logarit tự nhiên của tổng tài sản ngân hàng để đo lường quy mô của ngân hàng, từ đó tìm được mối liên hệ giữa tổng tài sản đối với RRTD Những ngân hàng có quy mô lớn thì khả năng quản lý tốt hơn, giúp ngân hàng có cơ hội đa dạng hóa danh mục sản phẩm, hạn chế được RRTD.

Quy mô ngân һạnàng (Ѕố dư nợ quá һạnIZE) = Log (Tổng tàі ѕở һữu (CAP) =ản)

Theo kết quả nghiên cứu của Yuga (2016), Kosak và Cok (2008) cùng với Khrawish (2011) đều đưa ra kết luận rằng Quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều đến RRTD và dựa trên cơ sở này, tác giả đặt ra giả thuyết nghiên cứu sau: H 4 : Quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng.

> Khả năng sinh lời (ROA)

Khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu được tính bằng lợi nhuận ròng chia cho tổng tài sản Theo Zribi và cộng sự (2011), một ngân hàng có khả năng sinh lời cao có ít động lực tạo thu nhập hơn, do đó, ít bị ràng buộc hơn khi tham gia vào các hoạt động cho vay có rủi ro.

Lợі nһạnuận ròng (Lợі nһạnuận ѕở һữu (CAP) =au tһạnuế) Κһả năng ѕіnһ lờі (ROA) =һạnả năng ѕở һữu (CAP) =іnһạn lờі (ROA) Tổng tàі ѕở һữu (CAP) =ản Đồng thời, theo Kolapo và các cộng sự (2012) cùng với Sayedi (2014) đều đưa ra kết quả nghiên cứu rằng khả năng sinh lời trên tổng tài sản đều tác động ngược chiều đến RRTD Do đó, giả thuyết nghiên cứu được tác giả đưa ra như sau: H 5 : Khả năng sinh lời có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng của ngân hàng.

> Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)

Tốc độ tăng trưởng kinh tế còn được hiểu là tồng sản phẩm quốc nội được sản xuất trong thời gian nhất định GDP là chỉ số phổ biến được dùng để đánh giá sức khỏe của một nền kinh tế, là yếu tố vĩ mô quan trong có sự ảnh hưởng đến hầu hết các ngành nghề trong xã hội, đặc biệt là lĩnh vực trong tài chính ngân hàng Nền kinh tế tăng trưởng tốt sẽ làm cho thu nhập của các hộ gia đình tăng, ngân hàng sẽ dễ dàng trong việc huy động vốn.

Vì thế, dựa vào quan điểm trên, giả thuyết nghiên cứu được đặt ra là:

H 6 : Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng của ngân hàng.

> Tỷ lệ lạm phát (INF)

Lạm phát xảy ra làm cho giá cả tăng lên nên sẽ ảnh hưởng nhiều đến khả năng trả nợ Và khi lạm phát gia tăng đồng thời dẫn đến lãi suất tăng do chính sách thắt chặt tiền tệ, những doanh nghiệp hoặc cá nhân đi vay sẽ gặp khó khăn cho việc trả nợ Do đó, sẽ góp phần khiến cho mức độ RRTD bao gồm nợ quá hạn và nợ xấu tăng lên (Filip 2015).

Dựa vào cơ sở nghiên cứu trên, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu như sau:

H 7 : Tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng của ngân hàng.

Bảng 3.1: Mô tả các biến trong mô hình

STT TÊN BIẾN CÁCH ĐO LƯỜNG CÁC NGHIÊN CỨU

DẤU KỲ VỌNG Biến phụ thuộc

(NPL) (Tổng nợ xấu/Tổng dư nợ tín dụng) *100

Somanadevi Thiagarajan (2011); Fungáčová và Poghosyan (2011)

2 Rủi ro tín dụng (CRI)

Mức trích lập dự phòng/Tổng dư nợ tín dụng

Luc Laeven & Giovanni Majnoni (2002); Nabila Zribi & Younes Boujelbène (2011); Daniel Foos & ctg (2010); Hess

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu

Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản

Hussain and Hassan (2004); Furlong and Keely (1989,1990) and Dothan and Williams (1980); Nor and Mohamed (2007)

Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG)

Tổng dư nợ năm t- Tổng dư nợ năm (t- 1)/Tổng dư nợ năm

Zribi, Nabila và cộng sự (2011); Castro, Vítor (2013); Somanadevi Thiagarajan & ctg (2011) Hazimi và William (2020)

3 Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR)

Tổng dư nợ thời điểm t/ Tổng vốn huy động thời điểm t

(SIZE) Log (Tổng tài sản)

Yuga (2016), Kosak và Cok (2008) cùng với Khrawish (2011);

Lợi nhuận ròng/Tổng tài sản

Kolapo và các cộng sự

Trần Đức Tuấn (2019), Zribi và cộng sự (2011)

6 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)

Tổng sản phẩm quốc nội được sản xuất trong thời gian nhất định

7 Tỷ lệ lạm phát (INF)

Tỷ lệ lạm phát do cơ quan Nhà nước công bố

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Với mục tiêu là xác định mức độ và chiuề hướng tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD cùa hệ thống NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012 –

2022, cụ thể quy trình nghiên cứu được thực hiện qua các bước sau:

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Tác giả sử dụng dữ liệu thứ cấp thu thập được từ các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, bảng cân đối kế toán và kết quả kinh doanh của 27 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021 để thu thập dữ liệu.

Bước 2: Thông kê mô tả dữ liệu

Các dữ liệu thực hiện trong bài nghiên cứu được trình bày rõ ràng qua phân tích thống kê mô tả bằng phần mềm Stata 16 như: số quan sát, giá trị lớn nhất, nhò nhất, trung vị, sai số chuẩn của các biến trong mô hình nghiên cứu Từ đó, bài nghiên cứu có cái nhìn tổng quát về dữ liệu, quan sát các đặt trưng của các biến để điều chỉnh và sàng lọc lại dữ liệu.

Bước 3: Phân tích tương quan

Hệ số tương quan đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa các biến, nhằm xác định mức độ tương quan mạnh hay yếu, cùng chiều hay ngược chiều giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.

Bước 4: Phân tích hồi quy (OLS, FEM, REM)

Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phân tích hồi quy dữ liệu bảng để kiểm định chiều tác động và mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD của hệ thống NHTM tại Việt Nam Khóa luận nghiên cứu sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất Pooled OLS, mô hình tác động cố định (Fixed effect model – FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random effect model –REM) Sau đó, tiến hành so sánh giữa 02 mô hình OLS và FEM; sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn được mô hình hồi quy phù hợp giữa mô hình FEM và REM.

Bước 5: Kiểm tra lựa chọn mô hình phù hợp

Sau khi thực hiện hồi quy dữ liệu bảng với ba cách tiếp cận, Pooled OLS, FEM và REM, tác giả chạy một loạt các bài kiểm tra, bao gồm bài kiểm tra F, Breusch - Pagan và Hausman, để chọn ra mô hình tốt nhất.

Bước 6: Kiểm tra và xử lý các khuyết tật

Các bài kiểm tra khuyết tật của mô hình được sử dụng để cải thiện độ tin cậy và mức độ phù hợp của các kết quả nghiên cứu Cụ thể, các kiểm định về 03 khuyết tật thường gặp trong nghiên cứu định lượng: Sử dụng hệ số phóng đại phương sai

(VIF) để phát hiện đa cộng tuyến; kiểm định Wald đã sửa đổi để phát hiện phương sai thay đổi và kiểm định Wooldrige để phát hiện hiện tượng tự tương quan Sau đó, tác giả áp dụng phương pháp tiếp cận bình phương nhỏ nhất tổng quát hóa khả thi (FGLS) đối với dữ liệu bảng để giải quyết các vấn đề như phương sai của các lỗi biến và tự tương quan Sau đó, tác giả sử dụng cách tiếp cận bằng phương pháp GMM để giải quyết các vấn đề nội sinh của mô hình.

DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Tác giả sử dụng dữ liệu thứ cấp thu thập được từ các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, bảng cân đối kế toán và kết quả kinh doanh của 27 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021 để thu thập dữ liệu Mẫu nghiên cứu này không bao gồm các ngân hàng có 100% vốn nước ngoài, ngân hàng liên doanh và chi nhanh ngân hàng nước ngoài Các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát thì được lấy từ báo cáo của World Bank, Tổng cục thống kê Việt Nam Tổng số theo dõi của nghiên cứu là 280 quan sát, đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê của các kết quả.

Bảng 3.2: Danh sách 27 NHTM Việt Nam sử dụng trong bài nghiên cứu

TT Tên đầy đủ Mã

1 Ngân hàng TMCP An Bình ABB

2 Ngân hàng TMCP Á Châu ACB

3 Ngân hàng TMCP Bắc Á BAB

4 Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam BID

5 Ngân hàng TMCP Bản Việt BVB

6 Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam CTG

7 Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu EIB

8 Ngân hàng TMCP Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh HDB

9 Ngân hàng TMCP Kiên Long KLB

0 Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt LPB

Ngân hàng TMCP Quân Đội MBB

2 Ngân hàng TMCP Hàng Hải MSB

3 Ngân hàng TMCP Nam Á NAB

Ngân hàng TMCP Quốc dân NVB

5 Ngân hàng TMCP Phương Đông OCB

6 Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex PGB

Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương SGB

8 Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội SHB

Ngân hàng TMCP Đông Nam Á SSB

Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín STB

1 Ngân hàng TMCP Kỹ Thương TCB

2 Ngân hàng TMCP Tiên Phong TPB

Ngân hàng TMCP Việt Á VAB

4 Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam VCB

Ngân hàng TMCP Quốc Tế VIB

Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng VPB

27 Ngân hàng TMCP Bảo Việt BaoVietBank

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Kết quả của thống kê mô tả các biến đo lường trong mô hình hồi quy của khóa luận nghiên cứu được trình bày trong Bảng 4.1 dưới đây:

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

Tên biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuận Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất Biến phụ thuộc

(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 16)

Căn cứ vào Bảng 4.1 kết quả thống kê mô tả các biến, tất cả các biến trong mô hình nghiên cứu là dữ liệu bảng, trong giai đoạn 2012 – 2021 (10 năm) bao gồm 270 quan sát của 27 NHTM tại Việt Nam Kết quả thống kê mô tả cụ thể từng biến như sau:

Rủi ro tín dụng (CRI) trong giai đoạn từ năm 2012 – 2021 có giá trị trung bình là 0.0134, độ lệch chuẩn là 0.0059, giá trị nhỏ nhất thuộc về ngân hàng NAB tại năm 2014 là 0.006 và giá trị lớn nhất thuộc về ngân hàng LPB tại năm 2018 là 0.0773 Qua số liệu trên, có thể thấy sự chênh lệch đáng kể giữa các ngân hàng.

Nợ xấu (NPL) trong giai đoạn từ năm 2012 – 2021 có giá trị trung bình là 0.0224, độ lệch chuẩn là 0.0141, giá trị nhỏ nhất thuộc về ngân hàng KLB vào năm

2021 là 0.0019 và giá trị lớn nhất thuộc về ngân hàng SHB tại năm 2012 là 0.0881 Điều này cho thấy, sự chệnh lệch Nợ xấu giữa các ngân hàng của mẫu quan sát trong bài nghiên là không lớn.

Tương tự, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) trong giai đoạn từ năm

2012 – 2021 có giá trị trung bình là 0.0909, độ lệch chuẩn là 0.0376, giá trị nhỏ nhất thuộc về ngân hàng BID tại năm 2017 là 0.0406 và và giá trị lớn nhất thuộc về ngân hàng SGB tại năm 2013 là 0.2384 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có sự dao động đáng kể giữa các NHTM.

Tăng trưởng tín dụng (LG) trong giai đoạn từ năm 2012 – 2021 có giá trị trung bình là 0.01945, độ lệch chuẩn là 0.1700, giá trị nhỏ nhất thuộc về ngân hàng MSB tại năm 2012 là -0.2460 và và giá trị lớn nhất thuộc về ngân hàng HDB tại năm 2021 là 01,0680 Qua đó, có thể thấy tăng trưởng tín dụng có sự chênh lệch đáng kể giũa các ngân hàng, đặc biệt ngân hàng MSB còn có gí trị tăng trưởng âm.

Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR) trong giai đoạn từ năm 2012 – 2021 có giá trị trung bình là 0.8975, độ lệch chuẩn là 0.4375, giá trị nhỏ nhất thuộc về ngân hàng MSB tại năm 2014 là 0.3719 và và giá trị lớn nhất thuộc về ngân hàng KLB tại năm

2021 là 7.4733 Số liệu này cho thấy rõ LDR chênh lệch rất cao giũa các ngân hàng.

Quy mô ngân hàng (SIZE) trong giai đoạn từ năm 2012 – 2021 có giá trị trung bình là 8.0922, độ lệch chuẩn là 0.4952, giá trị nhỏ nhất thuộc về ngân hàng BaoVietBank tại năm 2012 là 7.1233 và và giá trị lớn nhất thuộc về ngân hàng BID tại năm 2021 là 9.2459.

Khả năng sinh lời (ROA) trong giai đoạn từ năm 2012 – 2021 có giá trị trung bình là 0.0083, độ lệch chuẩn là 0.0067, giá trị nhỏ nhất thuộc về ngân hàng BVB, NVB

3 3 tại các năm 2012, 2016, 2020 và 2021 là 0.0001 và giá trị lớn nhất thuộc về ngân hàng TCB tại năm 2021 là 0.0358.

Tăng trưởng kinh tế (GDP) trong giai đoạn từ năm 2012 – 2021 có giá trị trung bình là 0.0559, độ lệch chuẩn là 0.0155, giá trị nhỏ nhất là 0.0258 thuộc về năm 2021 và giá trị lớn nhất là 0.0708 thuộc về năm 2018 Giải thích cho sự biến động mạnh này năm

2021 là thời gian nền kinh tế bị ảnh hưởng của đại dịch Covid – 2019 Mặc dù tăng trưởng kinh tế chỉ có 2.58% nhưng đây cũng là dấu hiệu rất khả quan khi có nền kinh tế tăng trưởng dương trong giai đoạn dịch bệnh đang hoành hành.

Tỷ lệ lạm phát (INF) trong giai đoạn từ năm 2012 – 2021 có giá trị trung bình là0.0380, độ lệch chuẩn là 0.0230, giá trị nhỏ nhất là 0.0063 thuộc về năm 2015 và giá trị lớn nhất là 0.0921 thuộc về năm 2012 Qua số liệu cho thấy dấu hiệu tích cực cho nền kinh tế Việt Nam khi tỷ lệ lạm phát có xu hướng giảm dần vào những nmă gần đây.

PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN CỦA MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Phân tích tương quan đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến. Theo Kennedy (2008), nếu trong ma trận tương quan giá trị tuyệt đối của các hệ số tương quan nhỏ hơn 0.8 cho thấy các biến độc lập không có tương quan tuyến tính với nhau.

Trong khóa luận này, tác giả phân tích tương quan theo hai mô hình gồm mô hình giữa biến Nợ xấu (NPL) và các biến độc lập của mô hình và mô hình giữa biến Rủi ro tín dụng (CRI) và các biến độc lập cùng với mô hình.

4.2.1 Phân tích tương quan mô hình giữa biến NPL và các biến độc lập

Bảng 4.2: Ma trận tương quan mô hình 1 – NPL

BIẾN NPL CAP LG LDR SIZE ROA GDP INF

Dựa vào Bảng 4.2 về ma trận tương quan giữa các biến của mô hình NPL, có thể thấy hệ số tương quan giữa các biến điều nhỏ hơn 0.8 nên không xảy ra hiện tượng tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập Bên cạnh đó, có thể thấy các biến CAP,

LG, INF có tác động cùng chiều với nợ xấu của ngân hàng (NPL).

Các biến độc lập còn lại như: LDR, SIZE, ROA GDP thì tác động ngược chiều đến nợ xấu của ngân hàng (NPL).

4.2.2 Phân tích tương quan mô hình giữa biến CRI và các biến độc lập

Bảng 4.3: Ma trận tương quan mô hình 2 – CRI

BIẾN CRI CAP LG LDR SIZE ROA GDP INF

Căn cứ vào Bảng 4.3 về ma trận tương quan giữa các biến của mô hình CRI, có thể thấy hệ số tương quan giữa các biến điều nhỏ hơn 0.8 nên không xảy ra hiện tượng tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập Bên cạnh đó, có thể thấy các biến SIZE, ROA, INF có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng (CRI).

Các biến còn lại như: CAP, LG, LDR, GDP thì có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng (CRI).

KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình có tương quan mạnh với nhau Nghiên cứu đã kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) với quy tắc hệ số VIF càng nhỏ thì càng ít có khả năng xãy ra hiện tượng đa cộng tuyến và ngược lại Nếu VIF của một biến lớn hơn 10, khi đó biến ấy được xem là có hiện tượng đa cộng tuyến.

Tác giả thực hiện kiểm định đa cộng tuyến bàng hệ số phóng đại phương saiVIF và có kết quả như sau:

4.4.1 Kết quả mô hình Pooled

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Dựa vào Bảng 4.4 cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong cả 2 mô hình nghiên cứu đều nhỏ hơn 10 Theo Gujarati và Porter (2004), mô hình nghiên cứu này được đánh giá là hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng.

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY BẰNG OLS, FEM VÀ REM

Sau khi thực hiện phân tích hiện tượng tương quan và đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF, tác giả tiến hành thực hiện hồi quy mô hình nghiên cứu lần lượt theo ba phương pháp bao gồm: Pooled OLS, FEM và REM nhằm để đánh giá sự tác động của các yếu tố ảnh hướng đến RRTD của hệ thốngNHTM Việt Nam, đồng thời lựa chọn phương pháp phù hợp với mô hình nghiên cứu.

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy bằng phương pháp OLS của mô hình 1 – NPL

Source SS df MS Number of obs = 270

NPL Coef Std Err t P>t [95% Conf.

(Ghi chú: ***, **, * lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%)

Căn cứ vào kết quả ở Bảng 4.5 có thể thấy được có 04 biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong mô hình 1 – NPL Cụ thể, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có tác động cùng chiều với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 1% Tăng trưởng tín dụng (LG) có tác động cùng chiều với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa

1% Khả năng sinh lời (ROA) có tác động ngược chiều với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 1% Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 1%.

Bên cạnh đó, các biến còn lại như Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR), Quy mô ngân hàng (SIZE), Tăng trưởng kinh tế (GDP) không tìm thấy ý nghĩa thống kê.

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy bằng phương pháp OLS của mô hình 2 – CRI

Source SS df MS Number of obs = 270

CRI Coef Std Err t P>t [95% Conf.

Căn cứ vào kết quả ở Bảng 4.6 có thể thấy được có 02 biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong mô hình 2 – CRI Cụ thể, Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động cùng chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 1% Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều với Rủi to tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 1%.

Bên cạnh đó, các biến còn lại như Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), Tăng trưởng tín dụng (LG), Khả năng sinh lời (ROA), Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR) và Tăng trưởng kinh tế (GDP) không tìm thấy ý nghĩa thống kê.

4.4.1 Kết quả mô hình FEM

Bảng 4.7: Kết quả hòi quy theo phương pháp FEM của mô hình 1 – NPL

NPL Coef Std Err t P>t [95% Conf.

Từ kết quả hồi quy trong Bảng 4.7 theo phương pháp FEM của mô hình 1 – NPL, tác giả đưa ra kết luận rằng có 04 biến độc lập có ý nghĩa thống kê, bao gồm Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có tác động cùng chiều với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 1% Tăng trưởng tín dụng (LG) có tác động cùng chiều với

Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 1% Khả năng sinh lời (ROA) có tác động cùng chiều với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 1% Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 1% Các biến độc lập còn lại không tìm thấy ý nghĩa thống kê.

Bảng 4.8: Kết quả hòi quy theo phương pháp FEM của mô hình 2 – CRI

CRI Coef Std Err t P>t [95% Conf.

Dựa vào kết quả hồi quy trong Bảng 4.8 theo phương pháp FEM của mô hình 2 – CRI, tác giả đưa ra kết luận rằng có 04 biến độc lập có ý nghĩa thống kê, bao gồm Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có tác động cùng chiều với Rủi ro tín dụng(CRI) với mức ý nghĩa 10% Tăng trưởng tín dụng (LG) có tác động

4 1 ngược chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 10% Khả năng sinh lời (ROA) có tác động ngược chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 1% Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 1% Các biến độc lập còn lại không tìm thấy ý nghĩa thống kê.

4.4.2 Kết quả mô hình REM

Bảng 4.9: Kết quả hòi quy theo phương pháp REM của mô hình 1 – NPL

NPL Coef Std Err z P>z [95% Conf.

Căn cứ vào Bảng 4.8 kết quả hồi quy theo phương pháp REM của mô hình 1 –NPL, tác giả đưa ra kết luận rằng có 04 biến độc lập có ý nghĩa thống kê, bao gồm Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có tác động cùng chiều với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 1% Tăng trưởng tín dụng (LG) có tác động cùng chiều Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 1% Khả năng sinh lời (ROA) có tác động ngược chiều

4 2 với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 1% và Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều với Nợ xấu với mức ý nghĩa 1% Các biến độc lập còn lại không tìm thấy ý nghĩa thống kê.

Bảng 4.10: Kết quả hòi quy theo phương pháp REM của mô hình 2 – CRI

NPL Coef Std Err z P>z [95% Conf.

Tiến hành kiểm định hồi quy theo phương pháp REM của mô hình 2 – CRI, thu được kết quả như Bảng 4.10, ta có thể thấy kết quả này cho ra 02 biến độc lập có ý nghĩa thống kê là Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động cùng chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 1% và Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) ở mức ý nghĩa 1% Các biến độc lập còn lại không tìm thấy ý

KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH

4.5.1 Kiểm định lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM

Khóa luận tiến hành so sánh giữa 2 phương pháp Pooled OLS và FEM thông qua kiểm định F-test.

• Khi Prob>F nhỏ hơn 0.05 (tức là 5%) ^ Phương pháp FEM.

• Khi Prob>F lớn hơn hoặc bằng 0.05 (tức là 5%) -> Phương pháp Pooled OLS.

Bảng 4.11: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled OLS và FEM của 2 mô hình

Mô hình 1 – NPL Mô hình 2 – CRI

Kết luận Phương pháp FEM Kết luận Phương pháp FEM

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Stata 16)

Dựa vào kết quả của Bảng 4.11, với mức ý nghĩa 5% cả hai mô hình đều có Prob>F nhỏ hơn 0.05 nên kiểm định cho rằng phương pháp FEM phù hơn phương pháp Pooled OLS.

Sau khi cả hai mô hình đều lựa chọn phương pháp FEM, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa hai phương pháp FEM và REM.

• Khi Prob>Chi2 nhỏ hơn 0.05 (tức là 5%) -> Phương pháp FEM.

• Khi Prob>Chi2 lớn hơn hoặc bằng 0.05 (tức là 5%) -> Phương pháp REM

4.5.2 Kiểm định lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM

Bảng 4.12: Kết quả kiểm định lựa chọn FEM và REM của hai mô hình

Kết luận Phương pháp REM Kết luận Phương pháp FEM

Căn cứ vào Bảng 4.12, kết quả kiểm định Hausman được sử dụng cho hai mô hình, nghiên cứu đưa ra kết quả mô hình 1 – NPL phù hợp với phương pháp REM hơn là phương pháp FEM Mô hình 2 – CRI lại phù hợp với phương pháp FEM hơn là phương pháp REM.

Kết luận: Sau khi tiến hành kiểm định so sanh ba phương pháp trên, khóa luận nghiên cứu lựa chọn phương pháp REM cho mô hình 1 – NPL, chọn phương pháp FEM cho mô hình 2 – CRI để xác định tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam.

KIỂM TRA CÁC KHUYẾT TẬT

4.6.1 Kiểm định tự tương quan

Khóa luận nghiên cứu sử dụng kiểm định Wooldridge để phát hiện hiện tượng tự tương quan như sau:

• Khi Khi Prob>F nhỏ hơn 0.05 (tức là 5%) ^ Hiện tượng tự tương quan.

• Khi Prob>F lớn hơn hoặc bằng 0.05 (tức là 5%) -> Không có hiện tượng tự tương quan.

Bảng 4.13: Kết quả kiểm định tự tương quan của hai mô hình

Wooldridge test for autocorrelation in panel data

Kết luận Có tự tương quan Kết luận Không có tự tương quan

Dựa vào kết quả Bảng 4.13, cho thấy mô hình 1 – NPL có hiện tượng tự tương quan, mô hình 2 – CRI không có hiện tượng tự tương quan.

4.6.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi Ở kiểm định này, đối với mô hình 1 – NPL vì lựa chọn phương pháp REM nên tiến hành kiểm định Breusch – Pagan Lagrangian Multiplier để kiểm tra hiện tượng

4 5 phương sai sai số thay đổi Bên cạnh đó, mô hình 2 - CRI lựa chọn phương pháp FEM nên dùng kiểm định Modified Wald để kiểm tra hiện tương phương sai sai số thay đổi.

Sau đó, dựa vào thông tin dưới đây để phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi:

• Khi Prob>Chi2 nhỏ hơn 0.05 (tức là 5%) ^ Hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

• Khi Prob>Chi2 lớn hơn hoặc bằng 0.05 (tức là 5%) -> Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Bảng 4.14: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của hai mô hình

Multiplier Modified Wald chibar2 (01) 51.41 Chi2 (27) 5835.92

Kết luận Có phương sai sai số thay đổi Kết luận Có phương sai sai số thay đổi

Dựa vào kết quả Bảng 4.14 cho thấy rằng cả hai mô hình nghiên cứu đều có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

KHẮC PHỤC CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH

4.7.1 Phân tích hồi quy theo phương pháp FGLS

Sau khi kiểm định các khuyết tật, khóa luận nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (FGLS) để khắc phục các khuyết tật trên.

Bảng 4.15: Kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS của mô hình 1 – NPL NPL Coef Std Err t P > t

Dựa vào Bảng 4.15 kết quả ước lượng FGLS của mô hình 1 – NPL cho thấy có 3 biến độc lập mang ý nghĩa thống kê tác động đến Nợ xấu (NPL) Cụ thể, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có tác động cùng chiều với Nợ xấu (NPL) ở mức ý nghĩa 1%, Khả năng sinh lời (ROA) có tác động ngược chiều với Nợ xấu (NPL) ở mức ý nghĩa 1% và cuối cùng là Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều với Nợ xấu (NPL) ở mức ý nghĩa 1% Các biến độc lập còn lại không mang ý nghĩa thống kê.

Bảng 4.16: Kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS của mô hình 2 – CRI NPL Coef Std Err t P > t [95% Conf Interval]

Tiến hành kiểm định hồi quy theo phương pháp FGLS của mô hình 2 – CRI,

4 8 thu được kết quả như Bảng 4.16, ta có thể thấy kết quả này cho ra 04 biến độc lập có ý nghĩa thống kê là Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động cùng chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 1%, Khả năng sinh lời (ROA) có tác động ngược chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) ở mức ý nghĩa 5%, Tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động ngược chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) ở mức ý nghĩa 1% và Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) ở mức ý nghĩa 1% Các biến độc lập còn lại không tìm thấy ý nghĩa thống kê.

4.7.2 Phân tích hồi quy theo phương pháp GMM

Sau khi khắc phục mô hình bằng phương pháp FGLS, tác giả tiếp tục tiến hành kiểm định nội sinh bằng phương pháp hồi quy GMM để có kết quả tối ứu nhất.

Bảng 4.17: Kết quả hồi quy theo phương pháp GMM của mô hình 1 – NPL

Dựa vào kết quả hồi quy theo phương pháp GMM của Roodman ở Bảng 4.17 của mô hình 1 – NPL cho thấy tính hợp lệ của mô hình và các biến công cụ thể hiện ở số lượng biến công cụ là 23 thấp hơn số nhóm quan sát là 27, đồng thời, phép thử Arellano – Bond (AR(2)) có giá trị P-value là 0.163 lớn hơn 0.1 cho thấy mô hình 1 không có sự tương quan chuỗi Tiếp theo, kiểm định Sargan và Hansen của mô hình

1 khi các giá trị P-value tiến đến gần 1 cho thấy rằng các biến công cụ được sử dụng là hợp lệ và có độ chính xác cao.

Bảng 4.17 cho thấy các biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong mô hình 1 – NPL Cụ thể, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có tác động ngược chiều với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 10% Tăng trưởng tín dụng (LG) có tác động ngược chiều Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 1% Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động ngược chiều với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 5% và Tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động ngược chiều với Nợ xấu (NPL) với mức ý nghĩa 10% Ngoài ra Rủi ro tín dụng với độ trễ 1 năm còn có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng ở thời điểm hiện tại với mức ý nghĩa 5% Các biến độc lập còn lại không tìm thấy ý nghĩa thống kê.

Bảng 4.18: Kết quả hồi quy theo phương pháp GMM của mô hình 2 – CRI

Dựa vào kết quả hồi quy theo phương pháp GMM của Roodman ở Bảng 4.17 của mô hình 2 – CRI cho thấy tính hợp lệ của mô hình và các biến công cụ thể hiện ở số lượng biến công cụ là 23 thấp hơn số nhóm quan sát là 27, đồng thời, phép thử Arellano – Bond (AR(2)) có giá trị P-value là 0.482 lớn hơn 0.1 cho thấy mô hình 2 không có sự tương quan chuỗi Tiếp theo, kiểm định Sargan và Hansen của mô hình

1 khi các giá trị P-value tiến đến gần 1 cho thấy rằng các biến công cụ được sử dụng là hợp lệ và có độ chính xác cao.

Bảng 4.18 cho thấy các biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong mô hình 2 – CRI bao gồm: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có tác động cùng chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 5% Tăng trưởng tín dụng (LG) có tác động cùng chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 10% Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động cùng chiuề với Rủi ro tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 1% Khả năng sinh lời (ROA) có tác động ngược chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 1% Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều với Rủi ro tín dụng (CRI) với mức ý nghĩa 1% Các biến độc lập còn lại không tìm thấy ý nghĩa thống kê.

Kết luận: Sau khi thực hiện kiểm định tính nội sinh, kết quả thu được là hoàn thiện hơn và độ chính xác cao hơn, vì thế, tác giả đã sử dụng kết quả của mô hình ước lượng theo phương pháp GMM làm kết luận chính cho bài nghiên cứu.

Định dạng
Số trang	99
Dung lượng	304,9 KB