1120 các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các nhtm cp tại vn khóa luận tốt nghiệp đại học 2023

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Lý do chọn đề tài

Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) ở Việt Nam được xem là loại hình doanh nghiệp chuyên kinh doanh vốn và các dịch vụ tiền tệ cho các chủ thể trong nền kinh tế Qua nhiều năm hình thành và phát triển, các NHTMCP Việt Nam ngày có sự đổi mới trong chất lượng, tạo ra động lực phát triển kinh tế đất nước Hoạt động tín dụng động vai trò là nguồn thu cốt lõi và chủ yếu của ngân hàng Các ngân hàng được ví như là mạch máu của nền kinh tế, vì vậy nếu ngân hàng gặp sự cố sẽ có tác động không nhỏ đến khả năng luân chuyển tiền của nền kinh tế, dẫn đến khủng hoảng cho toàn hệ thống tài chính.

Do đó, việc kiểm soát rủi ro tín dụng tại các ngân hàng là vô cùng quan trọng song song với hoạt động kinh doanh đem lại lợi nhuận của các ngân hàng Theo Louzis (2012), Nkusu (2011) và Rogoff (2010), nợ xấu là một vấn đề cần được quan tâm trong quản lý rủi ro tín dụng, và được coi như là dấu hiệu cảnh báo cho khủng hoảng tài chính tiềm tàn trong tương lai nếu không được theo dõi và xử lý kịp thời Nhiều nghiên cứu gần đây trên thế giới đã chỉ ra nguyên nhân dẫn đến nợ xấu Để giảm nợ xấu, Tobin (1880) cho rằng các ngân hàng cần quan tâm đến vấn đề thanh khoản nhằm đáp ứng việc người gửi tiền có thể rút tiền bất cứ lúc nào, bên cạnh đó họ phải chuẩn bị để đáp ứng yêu cầu tiền mặt tối thiểu của khách hàng bất cứ lúc nào Do đó, các tổ chức cần chuẩn bị một lượng lớn tài sản có tính thanh khoản cao.

Tại Việt Nam, nợ xấu của các NHTMCP không chỉ mới bắt đầu xuất hiện trong thời gian gần đây mà đúng hơn, điều đó đã diễn ra nhiều năm trước đây Nợ xấu có dấu hiệu tăng từ năm 2007 và bắt đầu được quan tâm đặc biệt từ cuối năm 2011, thời điểm kinh tế vĩ mô có dấu hiệu xấu đi, hoạt động các công ty bị đình trệ Đặc biệt, nợ xấu bắt đầu tăng mạnh trong năm 2011, khiến cho các ngân hàng thương mại gặp vấn đề về tính thanh khoản, ảnh hưởng tới lợi nhuận và kết quả hoạt động kinh doanh Đây là kết quả đến từ chính sách tiền tệ thắt chặt, các công ty có dấu hiệu thua lỗ nhiều hơn và nợ xấu đã tích tụ trong nhiều năm báo cáo thường niên của Ngân hàng Nhà nước cho biết tỷ lệ nợ xấu tăng vọt lên 4.08% vào năm 2012 Số liệu từ Cơ quan Thanh tra, cho biết tỷ lệ nợ xấu cuối tháng 3/2012 là 8.6 % Tuy nhiên, Ngân hàng Thế giới (2014) ước tính tỷ lệ nợ xấu

2 của hệ thống ngân hàng Việt Nam vào cuối năm 2012 là 12%, cao hơn đáng kể so với con số mà Ngân hàng Nhà nước đã công bố Thống kê từ các nguồn đều cho thấy, nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam khá đáng lo ngại dù số liệu có sự chênh lệch do đến từ nhiều nguồn.

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện tại Việt Nam nhằm tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng thương mại cổ phần Nghiên cứu về chính sách tiền tệ và hiệu quả hoạt động của ngân hàng của tác giả Đặng Văn Dân (2022) Các bài báo của các nhà nghiêm cứu Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Đào Lê Kiều Oanh (2020) và Hoàng Thị Thanh Hằng (2020) đã đưa ra rằng nguyên nhân dẫn đến nợ xấu ngân hàng đến từ việc tăng trưởng tín dụng, quy mô và các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế và lạm phát Việc tìm hiểu nguyên nhân cũng như nghiêm cứu, đánh giá tác động của nợ xấu đến hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam là điều cốt lõi để đưa ra phương án tránh sự sụp đổ từ khủng hoảng tài chính ngân hàng trong tương lai Trong những năm gần đây, với sự chỉ đạo kịp thời từ Ngân hàng Nhà nước (NHNN) và các bộ, ngành, tỷ lệ nợ xấu hiện đang ở mức thấp, xu hướng giảm Diễn biến nợ xấu qua các năm thì năm 2016, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng là 2.46%, năm 2017 giảm xuống còn 1.99%, năm 2018 còn 1.91%, đến năm 2019 là 1.63% và tiếp đến năm 2020 là 1.76%, vào năm 2021 là 1.9%, nhưng tỷ lệ này chưa loại trừ nợ có khả năng mất vốn.

Nhiều công cụ, kỹ thuật đánh giá nợ xấu hiện đang được các nhà hoạch định chính sách và cơ quan nhà nước thực thi để xử lý nợ xấu trong ngắn hạn Tuy nhiên, việc tìm hiểu kỹ lưỡng, cũng như có kiến thức đầy đủ về nguyên nhân của nợ xấu vẫn còn hạn chế và việc xác định các yếu tố chính gây ra nợ xấu vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ Thách thức đặt ra là làm thế nào để xử lý kịp thời các khoản nợ xấu, xác định nguyên nhân gốc rễ và đưa ra các giải pháp phù hợp để loại bỏ trở ngại này, hỗ trợ ngành ngân hàng phát triển lành mạnh và góp phần vào tăng trưởng của ngành.

Từ những nguyên nhân trên, tác giả quyết định chọn đề tài “Các yếu tố tác động đến nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam”.

Muc tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của đề tài nghiên cứu là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần ở Việt Nam, từ đó đưa ra một số ý đề xuất cho chính sách nhằm hạn chế nợ xấu của các ngân hàng tại Việt Nam trong thời gian sắp tới.

Mục tiêu cụ thể Đề tài nghiên cứu cần đạt được các mục tiêu cụ thể sau:

- Nhận diện được các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam.

- Xây dựng mô hình nghiên cứu.

- Phân tích và đánh giá các yếu tố tác động lên nợ xấu của các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam.

- Kiểm chứng chiều hướng tác động, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố lên nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu Để giải quyết các mục tiêu nghiên cứu, khóa luận cần phải xác định các câu hỏi nghiên cứu sau:

- Các yếu tố nào tác động đến nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam?

- Dấu hiệu và mức độ tác động của các yếu tố lên nợ xấu của các NHTMCP tạiViệt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại

Cổ phần tại Việt Nam Dữ liệu được niêm yết trên sàn HOSE (Sở Giao dịch Chứng khoánThành phố Hồ Chí Minh), sàn HNX (Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội) và 3

UPCOM (Doanh nghiệp đại chúng chưa niêm yết) Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 25 ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2010 đến năm 2021 vì trong suốt thời gian này, chỉ có 25 ngân hàng thương mại công bố lượng dữ liệu cần thiết nên tác giả không thể tổng hợp đủ tất cả 39 NHTMCP Các ngân hàng được lựa chọn phù hợp với các yêu cầu vẫn tồn tại và hoạt động đến cuối năm 2021 trong khi vẫn duy trì các số liệu thống kê cụ thể trong khoảng thời gian 11 năm Thời gian nghiên cứu từ năm 2010 đến năm 2021 với dữ liệu thu thập từ các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, …

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính và phương pháp định lượng để phân tích các nhân tố tác ảnh hưởng đến nợ xấu các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam.

Phương pháp định tính dùng để phân tích, so sánh và tổng hợp số liệu thống kê kết hợp số liệu vi mô từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán, báo cáo thường niên công bố trên website của các ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2010 – 2021 tại Việt Nam Số liệu vĩ mô được thu thập từ các báo cáo của Ngân hàng Nhà nước, Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Ngân hàng Thế giới (World Bank), các bài báo liên quan đến đề tài nghiên cứu, các trang web, nhằm trả lời câu hỏi yếu tố nào ảnh hưởng đến nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam.

Phương pháp định lượng dùng để nghiên cứu sử dụng hồi quy dữ liệu bảng để phân tích tác động của các nhân tố đến nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam, phương pháp ước lượng bình phương bé nhất OLS được sử dụng thông qua 2 hiệu ứng Fixed Effects và Random Effects Sau đó sử dụng kiểm định Hausman Test để kiếm tra xem mô hình phù hợp với hiệu ứng Fixed Effects hay Random Effects hơn Bên cạnh đó, mô hình nghiên cứu sử dụng biến độ trễ của biến phụ thuộc nên khả năng mô hình là nội sinh Để khắc phục những khiếm khuyết của mô hình, tác giả sử dụng phương pháp thống kê tổng hợp Moment tổng quát (GMM) thông qua phần mềm Stata Nghiên cứu dựa trên kết quả của hồi quy để thảo luận.

Kết quả hồi quy sẽ cho biết chiều hướng tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến nợ

5 xấu Từ đó đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm hạn chế nợ xấu của các Ngân hàngThương mại Cổ phần tại Việt Nam trong thời gian tới.

Đóng góp của nghiên cứu

Nghiên cứu thực hiện việc xây dựng mô hình lý thuyết có độ phù hợp cao với thông tin thị trường và giá trị về mặt khoa học bằng cách thu thập bộ dữ liệu 11 năm của 25NHTMCP, góp phần vào hệ thống nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ khó đòi,làm cơ sở cho việc tham khảo nhằm phục vụ cho các nghiên cứu tiếp theo về cùng chủ để hoặc đóng góp cho các nhánh nghiên cứu khác trong lĩnh vực tài chinh – ngân hàng.Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố góp phần gây ra nợ xấu của các ngân hàng thương mại, trong đó bao gồm các vấn đề nội tại và kinh tế vĩ mô đóng vai trò là nhân tố ảnh hưởng mạnh tới nợ khó đòi Điểm mấu chốt của ngân hàng nói riêng, cũng như tình hình nền kinh tế nói chung, sẽ bị ảnh hưởng bởi khoản nợ xấu vẫn đang nợ Ngoài ra các yếu tố tác động có thể thay đổi theo thời gian và các dữ liệu quá khứ sẽ không còn phù hợp nữa Vì vậy, khóa luận này sẽ kế thừa và mở rộng các nghiên cứu trước nhằm xác định các nhân tố tác động đến nợ xấu của NHTMCP tại Việt Nam Kết quả nghiên cứu đạt được sẽ cung cấp một số ý nghĩa thực tiễn, đưa ra một số kiến nghị về giải pháp đối với các bộ phận quản lý các NHTMCP cũng như Ngân hàng Nhà nước nhằm tìm ra cách khắc phục, hạn chế nợ khó đòi phải trả Nhằm nâng cao hiệu quả trong quá trình hoạt động cho vay, góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngân hàng.

Kết cấu nghiên cứu

Nội dung nghiên cứu bao gồm 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Chương này sẽ nói về công trình nghiên cứu bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, những đóng góp của đề tài và bố cục đề tài.

Chương 2: Lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm

Chương này trình bày nội dung cơ sở lý thuyết về tác động của các yếu tố đến nợ xấu của các NHTM tại Việt Nam Lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu đi trước có liên quan tại Việt Nam và các quốc gia khác để làm cở sở cho việc xây dựng mô hình nghiên cứu ở chương sau.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Dựa trên cở sở lý thuyết chương 2, chương 3 đề cập về mô hình nghiên cứu, các biến nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu đã sử dụng trong khóa luận nhằm thu được kết quả phù hợp với mục tiêu đề ra.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương này thực hiện thống kê mô tả các biến trong mô hình, sử dụng kiểm định mô hình nghiên cứu để đánh giá, phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình và phân tích ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng Từ kết quả đó đưa ra mô hình hồi quy phù hợp thể hiện mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại ngân hàng, yếu tố kinh tế vĩ mô và tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương 5 đánh giá kết quả nghiên cứu của đề tài, những hạn chế và hướng phát triển tiếp theo Từ đó đưa ra những khuyến nghị cho các NHTM tại Việt Nam giảm thiểu nợ xấu và gia tăng hiệu quả kinh doanh.

Sự cần thiết của việc khảo sát các nguyên nhân ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam được nêu rõ trong Chương 1 Chương 1 trình bày 2 mục tiêu nghiên cứu gồm đối tượng và phạm vi nghiên cứu, đối tượng là 25 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong 11 năm, phạm vi từ 2011 đến 2021 Tác giả áp dụng các kỹ thuật nghiên cứu định tính cũng như kỹ thuật nghiên cứu định lượng Phân tích định lượng dựa trên kết quả của nghiên cứu trong quá khứ để theo dõi các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu và chúng có thể thay đổi như thế nào theo thời gian Cuối cùng, chương 1 đưa ra cấu trúc năm chương của khóa luận và nêu rõ những điểm quan trọng của mỗi chương.

LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Khái niệm nợ xấu ngân hàng

Ngân hàng là một thực thể kinh doanh đặc biệt, thực hiện kinh doanh vốn và dịch vụ tiền tệ của các thực thể trong nền kinh tế Hoạt động tín dụng có thể được xem như là nguồn doanh thu chính mang lại lợi nhuận cho ngân hàng Tuy nhiên thì lợi nhuận luôn đi kèm theo rủi ro, càng đặc biệt hơn đối khi đây thuộc về lĩnh vực tiền tệ, được xem như một lĩnh vực có độ nhạy cảm rất cao với nền kinh tế Trong số các yếu tố tác động với rủi ro của tín dụng có thể kể đến nợ xấu Theo Ủy ban Basel (2000), rủi ro tín là khả năng người đi vay hoặc đối tác của ngân hàng không thực hiện các cam kết mà đã thỏa thuận Còn tại Việt Nam, theo văn bản hợp nhất Quyết định số 22/VBHN-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng, ghi rằng rủi ro tín dụng là khả năng tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không thể thực hiện nghĩa vụ theo các cam kết đã đề ra.

Xét về nợ xấu của NHTMCP ở Việt Nam Có rất nhiều quan điểm, góc nhìn và cách tiếp cận khác nhau về khái niệm nợ xấu, dựa trên đặc điểm kinh tế của mỗi quốc gia và quan điểm của các tổ chức là khác nhau Các từ như "non-performing loan (NPL)", "Bad debt" hoặc "Doubtful debt" được gọi là những thuật ngữ chính được sử dụng trong nghiên cứu trước đây dùng để mô tả các khoản nợ khó đòi Fofack (2005) Theo Rose (2009), định nghĩa thuật ngữ "nợ xấu" dùng để chỉ các khoản nợ xấu khi đã quá hạn trả nợ gốc và lãi trên

90 ngày Khi thảo luận về những khó khăn về nợ xấu, sau đây là một số ý tưởng hoặc tiêu chuẩn về nợ xấu thường được sử dụng:

Quan điểm của Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF về nợ xấu của thế liên quan đến 3 yếu tố: (i) nợ gốc và lãi quá hạn 90 ngày; (ii) sự suy giảm khả năng trả nợ của người vay; và (iii) các khoản nợ được phân loại thành ba nhóm chất lượng tín dụng không đạt tiêu chuẩn, đáng ngờ và có khả năng mất vốn (IMF, 2004) So với quan điểm của ECB, nợ xấu được đánh giá là một khoản vay được coi là không sinh lời (nợ khó đòi) khi tiền được trả lãi và/hoặc gốc đã quá hạn 90 ngày trở lên, hoặc các khoản thanh toán lãi cho 90 ngày trở lên đã được cơ cấu lại hoặc gia hạn, hoặc các khoản thanh toán chưa quá 90 ngày nhưng có lý do để nghi ngờ rằng việc hoàn trả sẽ không được thực hiện đầy đủ IMF nhận định nợ xấu ở một góc nhìn khác về thành phần thời gian trễ hạn, bên cạnh kết quả thu hồi nợ của ngân hàng Đây là quan điểm được chấp nhận và thường dùng nhất trên thế giới Tóm lại:

"Về cơ bản, một khoản nợ được coi là nợ xấu khi đến hạn trả lãi hoặc gốc trên 90 ngày, hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thỏa thuận, hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khoản nợ sẽ thanh toán đầy đủ".

Trong khi đó, Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (2002) coi một khoản vay là không thể trả được nếu dính phải một hoặc cả hai điều kiện sau xảy ra: (1) ngân hàng phát hiện ra rằng người đi vay không có khả năng trả nợ đầy đủ sau khi không thực hiện các biện pháp thu hồi nợ như quản lý tài sản thế chấp; (2) người vay đã quá hạn thanh toán trên 90 ngày Theo Chuẩn mực Kế toán Quốc tế (IAS), các ngân hàng thường coi các khoản cho vay là nợ bị suy giảm hơn là các khoản nợ khó đòi Nói chung, IAS đánh giá cao khả năng hoàn trả khoản vay, cho dù khoản nợ đã quá hạn dưới 90 ngày hay không. Đối với quan điểm của NHNN Việt Nam về việc trích lập và sử dụng các khoản dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của TCTD, thì nợ xấu là những khoản nợ được phân loại vào nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm

5 (nợ có khả năng mất vốn) Trong đó phân loại nợ theo Điều 6 chủ yếu dựa trên thời gian quá hạn của các khoản nợ (nhóm 3: thời gian quá hạn từ 90 –180 ngày, nhóm 4: thời gian quá hạn từ 181 –360 ngày, nhóm 5: thời gian quá hạn trên 360 ngày) Theo Điều 7 nợ được phân loại chủ yếu dựa trên khả năng trả nợ của khách hàng (nhóm 3: các khoản nợ được TCTD đánh giá là có khả năng tổn thất một phần nợ gốc và lãi, nhóm 4: các khoản nợ được TCTD đánh giá là khả năng tổn thất cao, nhóm 5: các khoản nợ được TCTD đánh giá là không còn có khả năng thu hồi, chấp nhận mất vốn) Như vậy, phương pháp xác định nợ xấu được cho là toàn diện và tương đồng với quan niệm của các tổ chức trên thế giới cũng như ở Việt Nam, dựa trên hai biến số từ 90 ngày trở lên và khả năng hoàn vốn của khách hàng Từ các khung pháp lý được nghiên cứu theo chủ đề này, có thể xác định được nợ xấu dựa theo hai tiêu chí: (i) thời hạn trả nợ quá hạn trên 90 ngày và (ii) tính nghi ngờ trong khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ của người đi vay.

Ngân hàng thế giới (Word Bank) đã phân loại nợ như sau:

Bảng 1 Phân loại nợ của Ngân hàng thế giới

Khoản vay Đặc điểm Đạt tiêu chuẩn Không nghi ngờ gì về khả năng trả nợ

Tài sản được đảm bảo thanh khoản bằng tiền hoặc tương đương tiền Quá hạn dưới 90 ngày

Cần theo dõi Khả năng trả nợ liên quan đến: Điều kiện kinh tế hay hoàn cảnh tài chính khó khăn Quá hạn dưới

90 ngày Dưới tiêu chuẩn Các đặc điểm xấu về tín dụng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ:

Những khoản nợ đã được thỏa thuận lại Quá hạn từ 90 – 180 ngày Đáng ngờ Không chắc thu hồi được toàn bộ nợ dựa trên các điều kiện hiện tại:

Có khả năng thất thoát Quá hạn từ 180 – 360 ngày.

Mất vốn Các khoản vay không thu hồi được Quá hạn hơn 360 ngày.

Nguồn: (Tác giả tổng hợp từ Word Bank Publications, 2003)

Trong nghiên cứu của Lastra, Markose, Sen và Miglionico (2016) cho thấy sự khác biệt trong phân loại nợ ở một số nước G-20 Ở các nước như Hoa Kỳ và Đức có phân loại rõ ràng trong các nhóm nợ Các ngân hàng ở Vương quốc Anh không bị ràng buộc bởi bất kỳ hướng dẫn phân loại nợ nào, dù vậy các giám sát viên ngân hàng yêu cầu phải có đầy đủ cơ chế quản lý rủi ro tín dụng, bao gồm cả việc xem xét các khoản vay thường xuyên Hà Lan cũng không có quy định về phân loại nợ, các nhà quản lý ngân hàng được phép tự phân loại và có giám sát viên ngân hàng theo dõi định kỳ Hệ thống ở Pháp quy định các điều kiện cho các khoản vay có dấu hiệu xuống cấp, nhưng lại không có tiêu chuẩn rõ ràng nào về cách phân loại chúng Ở Ý, một mô hình tương tự đã phát sinh, với năm loại nợ và chỉ có những hướng dẫn mơ hồ về cách thực hiện phân loại Có thể thấy, hầu hết các quốc gia châu Âu áp đặt một bộ tiêu chuẩn tối thiểu để các khoản vay được xếp vào loại xấu đi,nhưng không có hướng dẫn chính xác về cách thực hiện Trong khi đó, các quốc gia châu Á(như Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc, …) thường chia các khoản vay thành bốn hoặc năm hạng mục và phân loại chúng tương tự nhau (Phụ lục 4).

Theo Viện Tài chính Quốc tế (IIF), việc phân loại nợ dựa trên tình trạng và đặc điểm tài chính của mỗi quốc gia Bao gồm năm nhóm trong mục 15 "Xử lý nợ xấu trong thống kê kinh tế vĩ mô" (2001) Nhóm nợ đủ điều kiện; nợ cần chú ý; nợ xấu thuộc 3 nhóm: nợ dưới chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ mất vốn được giải thích trong nghiên cứu của các tác giả Adriaan

Bảng 2 Cách phân loại nợ

Nợ gốc và lãi trong hạn, không có dấu hiệu khó khăn trong việc thực hiện nghĩa vụ trả nợ và dự báo có thể thanh toán gốc và lãi đúng hạn theo như cam kết

Nợ trong tình trạng nếu không có các biện pháp xử lý thì có thể tăng nguy cơ không thanh toán đầy đủ gốc và lãi

Là khoản nợ nghi ngờ về khả năng thanh toán gốc và lãi không đầy đủ theo như cam kết, hoặc gốc và lãi quá hạn 90 ngày, hoặc tài sản đảm bảo bị giảm giá trị dẫn đến nguy cơ giảm giá trị khoản vay nếu không được xử lý kịp thởi.

Là khoản nợ xác định không thể thu hồi đầy đủ gốc, lãi trong điều kiện hiện hành hoặc lãi hoặc/và gốc quá hạn trên 180 ngày Nợ nhóm này đã bị giảm giá trị nhưng chưa mất vốn hoàn toàn vì còn có các yếu tố được xác định có thể tác động cải thiện chất lượng khoản nợ.

Nợ mất vốn Là nợ được đánh giá không có khả năng thu hồi hoặc gốc hoặc/và lãi quá hạn trên 1 năm.

Nguồn: Tổng hợp từ IIF, 1999

Nợ xấu được quy định cụ thể trong quy chế phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng tại Việt Nam, theo Quyết định số 493/2005 của Thống đốc NHNN ngày 22/4/2000 và theo Điều 6 Quyết định số 22/VBHN-NHNN Nợ được chia thành 5 nhóm theo cách tiếp cận định lượng Các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5 được phân loại là nợ xấu của ngân hàng Về phân loại nhóm nợ,Việt Nam phù hợp với một số quốc gia trên thế giới, bao gồm Hoa Kỳ, Nhật bản, Hàn

Quốc Tính chung của các nhóm nợ là cơ sở để phân loại năm nhóm nợ và giải thích cơ bản của mỗi nhóm ở một số lượng lớn các quốc gia trên khắp thế giới Mẫu nghiên cứu của tác giả là các NHTM tại Việt Nam nên tập trung vào việc phân loại nợ xấu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (Bảng 3) để làm cơ sở tính toán nợ xấu.

Bảng 3 Phân loại nợ tại Việt Nam

Nhóm nợ Phương pháp định lượng Phương pháp định tính

Nợ trong hạn hoặc quá hạn dưới 10 ngày

Có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn

Nợ cần chú ý Quá hạn 10 – 90 ngày, nợ điều chỉnh hạn trả nợ lần đầu

Có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi, nhưng có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ

Quá hạn 91 – 180 ngày, nợ gia hạn lần đầu, miễn hoặc giảm lãi

Không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn, có khả năng tổn thất

Quá hạn 180 – 360 ngày, nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai Có khả năng tổn thất cao

Nợ có khả năng mất vốn

Nợ quá hạn trên 360 ngày, nợ có cơ cấu lại thời hạn trả lần 1, 2 nhưng quá hạn nợ cơ cấu lần thứ 3 trở lên.

Không còn khả năng thu hồi, mất vốn

Nguồn: Trích từ Quyết định về phân loại nợ xấu của ngâ hàng nhà nước

Lý thuyết các nhân tố tác động đến nợ xấu

Lý thuyết thông tin bất cân xứng

Lý thuyết thông tin bất cân xứng đã được George Akerlof đề cập vào những năm

1970 và đã khẳng định vị trí của mình Theo đó, thông tin bất cân xứng xảy ra khi một đối tác nắm giữ thông tin và đối tác kia không biết mức độ thực hư của thông tin Nói cách khác, thông tin bất cân xứng là việc nắm giữ thông tin giữa các bên liên quan đến giao dịch trong điều kiện không cân bằng Sau đó, giá không phải là giá cân bằng của thị trường mà có thể quá thấp hoặc quá cao, dẫn đến thị trường không đạt được kết quả Sự bất cân xứng thông tin dẫn đến hai hậu quả phổ biến: lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức.Trong hoạt động cho vay, thông tin bất cân xứng khiến các ngân hàng dễ rơi vào tình trạng cho vay khách hàng xấu và mất khách hàng tốt vì ngân hàng luôn có ít thông tin về dự án, về mục đích sử dụng tín dụng của khách hàng (Phạm Thị Mỹ Huệ, 2016).

Lý thuyết chu kỳ kinh doanh/kinh tế (Business Cycle Theory)

Chu kỳ kinh doanh là một sự giao động của tổng sản lượng quốc dân (GDP), của thu nhập và việc làm, thường kéo dài trong một giai đoạn từ 2 đến 10 năm, được đánh dấu bằng một sự mở rộng hay thu hẹp trên quy mô lớn trong hầu hết các khu vực của nền kinh tế. Các giai đoạn suy thoái, phục hồi và bùng nổ tạo nên ba giai đoạn của chu kỳ kinh doanh (bùng nổ) Một quan điểm khác cho rằng giai đoạn phục hồi là thứ yếu, vì vậy chu kỳ kinh doanh chỉ bao gồm hai giai đoạn chính là suy thoái và mở rộng Trong đó suy thoái là giai đoạn GDP giảm đi Thời kỳ phục hồi là khi GDP tăng lên đến mức đã xuất hiện ngay trước khi suy thoái Đáy của chu kỳ kinh doanh đánh dấu sự chuyển đổi giữa hai giai đoạn này. Nền kinh tế trải qua một sự bùng nổ khi GDP thực tế mở rộng và bắt đầu vượt qua mức trước suy thoái Và sự kết thúc của giai đoạn hưng thịnh lại tiếp tục một giai đoạn suy thoái mới Đỉnh chu kỳ kinh tế đánh dấu sự chuyển đổi từ kỳ thịnh vượng sang giai đoạn suy thoái tiếp theo Hiện nay, các ngân hàng thường thực hiện chính sách mở rộng cho vay trong thời kỳ phát triển kinh tế và hạn chế tín dụng trong thời kỳ suy thoái Ở giai đoạn tăng trưởng kinh tế, thu nhập của người dân tăng lên làm tăng khả năng trả nợ của họ, giảm đi vấn đề nợ xấu Và ở chiều ngược lại, khi nền kinh tế suy thoái, nợ xấu tăng cao.

Theo lý thuyết lợi thế kinh tế theo quy mô (Economies of scale theory), việc các ngân hàng có quy mô càng lớn tạo điều kiện có nhiều nguồn lực và kinh nghiệm hơn trong việc xử lý và phân tích các vấn đề lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức Ở vị trí ngược lại, các ngân hàng có quy mô nhỏ, dẫn đến vị thiếu đi khả năng đánh giá mức độ tín nhiệm của người nộp đơn, không thể giải quyết hiệu quả vấn đề lựa chọn phản đối Do đó, hầu như các ngân hàng nhỏ nhìn chung đều có tỷ lệ nợ xấu trong danh mục cho vay lớn hơn các ngân hàng lớn Nghiên cứu của Salas và Saurina (2002) lập luận rằng dựa trên giả thuyết “hiệu ứng quy mô” (size effect hypothesis) các ngân hàng quy mô lớn cho phép đa dạng hóa nhiều cơ hội hơn Tuy nhiên, giả thuyết này đi ngược lại giả thuyết “quá lớn để phá sản” (too big to fail hypothesis), các ngân hàng lớn chấp nhận rủi ro quá lớn bằng cách tăng cường sử dụng các nguồn vốn có thể cho vay dẫn đến nợ xấu tăng cao, đến mức nhiều cá nhân mong đợi chính phủ bảo vệ họ trong trường hợp phá sản A Berndt

(2021) Boyd và Gertler (1994) lập luận rằng, các ngân hàng Mỹ trong những năm 1980 có xu hướng chấp nhận các danh mục đầu tư rủi ro hơn do chính phủ Mỹ ủng hộ giả thuyết

“quá lớn để phá sản”.

Sự hiệu quả và chất lượng trong quản trị ngân hàng

Theo giả thuyết “quản lý kém hiệu quả” của Berger và DeYoung (1997), quản lý kém có tác động tương tự như sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu Nguyên nhân chủ yếu là do các ngân hàng trong việc xếp hạng tín dụng, thẩm định tài sản và giám sát quản lý hoạt động của khách hàng vay có phần yếu kém, dẫn đến việc gia tăng số lượng các khoản vay có vấn đề trong tương lai Bên cạnh đó, tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ cũng được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ với nợ xấu hiện tại (Salas và Saurina, 2002), theo nghiên cứu, nợ xấu cao trong quá khứ cho thấy khả năng quản lý rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng còn nhiều bất cập và có tác động đến nợ xấu của hiện tại.

Mối quan hệ cùng chiều về quản lý không hiệu quả và tỷ lệ nợ xấu được chứng minh thông qua các nghiên cứu của Podpiera và Weil (2008), và Louzis, Vouldis và Metaxas

(2012) Kết quả hoạt động, cũng như lợi tức trên tài sản (ROA), có thể được sử dụng để đánh giá chất lượng quản lý Bên cạnh đó, tỷ lệ dự phòng rủi ro đem lại tác động tương tự đến tỷ lệ nợ xấu Vì khi ngân hàng trích lập thêm dự phòng, điều đó chứng tỏ việc quản lý rủi ro tín dụng chưa đầy đủ dẫn đến nợ xấu tăng lên.

Tốc độ tăng trưởng tín dụng

Tốc độ tăng trưởng tín dụng là tốc độ thay đổi theo thời gian về khối lượng tiền mà các NHTMCP cấp tín dụng cho khách hàng Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu có liên quan đến tốc độ tăng trưởng tín dụng Salas và Saurina (2002) cho ra kết luận rằng sự gia tăng các khoản vay tỷ lệ thuận với nợ xấu ngân Theo Keeton

(1999), dựa trên dữ liệu từ các ngân hàng Trung ương Hoa Kỳ từ năm 1982 đến năm 1996, chỉ ra mối liên hệ giữa sự tăng trưởng tín dụng đột biến và tỷ lệ nợ xấu Giả thuyết về rủi ro cho vay tăng lên trong giai đoạn phát triển kinh tế, đến từ việc các ngân hàng dự đoán lợi nhuận từ các dự án đầu tư được cải thiện, dẫn đến lợi nhuận dự kiến từ tất cả các khoản vay cũng tăng lên Điều này giải thích cho hoạt động mở rộng các khoản vay đã khiến ngân hàng thường xuyên nới lỏng các tiêu chuẩn bảo lãnh phát hành, trong khi hoạt động tín dụng cần được thắt chặt theo tiêu chuẩn, vì vậy nợ xấu tăng cùng với sự gia tăng tín dụng.

Hầu hết các nghiên cứu đều cho rằng tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu (Salas và Saurina, 2002; Khemraj và Pasha, 2009; Jimenez và Saurina, 2005; ) Khi nền kinh tế tăng trưởng, các công ty hoạt động tốt hơn, điều này làm tăng thu nhập và thu nhập cá nhân giúp dễ dàng trả các khoản vay hơn Mặt khác, các ngân hàng thấy dễ dàng hơn trong việc gia hạn các khoản vay khi nền kinh tế đang hoạt động tốt. Chiều ngược lại, khi nền kinh tế suy thoái đi vào tình trạng đình trệ, sức mua của người tiêu dùng giảm, doanh thu và thu nhập của công ty giảm Tạo ra tác động đến khả năng thanh toán của người vay, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng lên, gây áp lực ngược lên thanh khoản của các ngân hàng, khiến cho các NHTMCP nảy sinh tâm lý phòng thủ và hạn chế cấp tín dụng cho nền kinh tế Hậu quả là doanh nghiệp và cá nhân khó tiếp cận vốn, sức sản xuất và tiêu dùng bị giảm, nền kinh tế suy giảm và tiếp tục làm nợ xấu gia tăng.

Lạm phát và lãi suất

Trong khi các nghiên cứu của Fofack (2005), Nkusu (2011) tìm thấy mối tương quan tích cực giữa lạm phát và nợ xấu, hoặc như nghiên cứu của Khemraj và Pasha (2009) cho thấy lạm phát không phải là yếu tố quyết định quan trọng của nợ xấu trong hệ thống ngân hàng ở Guyana NHNN đang thắt chặt tiền tệ để giảm lượng tiền lưu thông do lạm phát tăng mạnh, nhưng nhu cầu vay vốn của các doanh nghiệp và cá nhân vẫn ở mức cao và các ngân hàng chỉ có thể đáp ứng một lượng tiền cụ thể một số lượng hạn chế khách hàng với các hợp đồng hoặc dự án khả thi hoặc mức độ rủi ro có thể chấp nhận được Mặt khác, lãi suất cho vay cao do lãi suất huy động cao khiến doanh nghiệp khó vay và trả nợ, dẫn đến nợ xấu tăng Tuy nhiên, nếu NHNN có chiến lược tăng cung tiền để giảm lãi suất, thúc đẩy cho vay, khuyến khích phát triển kinh tế trong giai đoạn lạm phát ngắn hạn thì điều này có thể giúp giảm thiểu nợ xấu Tuy nhiên, việc duy trì lâu dài sẽ khiến lạm phát bùng nổ và kéo dài, dẫn đến nợ xấu gia tăng.

Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm

2.3.1 Nghiên cứu trên thế giới

1 Trên thế giới đã có nhiều công trình nghiên cứu về các yếu tố tác động đến nợ xấu của các NHTMCP Trong số đó, Keeton và Morris (1987) với nghiên cứu “Why do banks

‟loan losses differ?” được xem là một trong những nghiên cứu đầu tiên trong việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu các NHTMCP Tác giả đã thực hiện nghiên cứu trên các ngân hàng bị thua lỗ tại Hoa Kỳ trong giai đoạn 1979 –1985 kết hợp với việc sử dụng tỷ lệ nợ xấu làm thước đo chính cho việc đo lường rủi ro tín dụng tại các ngân hàng này Mô hình kiểm định đã chỉ ra rằng các điều kiện kinh tế riêng biệt địa phương cùng với sự yếu kém trong hoạt động quản lý ngân hàng là các nguyên nhân chính dẫn đến rủi ro tín dụng. Nghiên cứu này cũng cho thấy rằng các NHTMCP có khẩu vị rủi ro cao thường có rủi ro vỡ nợ cao hơn so với các ngân hàng khác.

2 Nghiên cứu Salas và Saurina (2002) đã so sánh các nhân tố tố ảnh hưởng đến nợ xấu gồm yếu tố nội tại và yếu tố vĩ mô của các NHTM và Quỹ tiết kiệm Tây Ban Nha trong giai đoạn 1985-1987 Nghiên cứu đã tính toán ảnh hưởng của hiệu suất đến nợ xấu và đánh giá tác động kém đi của hoạt động đối với nợ xấu, đến từ việc "quản lý kém" hoặc "keo kiệt" Khái niệm "rủi ro đạo đức" được ủng hộ bởi tỷ lệ nợ xấu Hơn nữa, kết quả cho thấy nợ xấu có mối liên hệ ngược chiều với tốc độ tăng trưởng GDP và quy mô ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu và tăng trưởng tín dụng năm ngoái là các yếu tố quan trọng tác động đến tỷ lệ nợ xấu.

3 Nghiên cứu của Marcello Bofondi và Tiziano Ropele (2011) sử dụng mô hình hồi quy chuỗi thời gian đơn để kiểm tra các yếu tố kinh tế vĩ mô quyết định đến chất lượng khoản vay tại các ngân hàng ở Ý trong 20 năm từ 1990 –2010 Để đo lường chất lượng của các khoản vay, các tác giả sử dụng tỷ lệ nợ xấu mới với số dư nợ kỳ trước (tỷ lệ NBL) Tác giả phân tích chất lượng của các khoản vay cho các hộ gia đình và doanh nghiệp trên cơ sở các biến kinh tế vĩ mô một cách riêng biệt vì cho rằng các biến kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến hai nhóm này khác nhau Kết quả nghiên cứu cho thấy chất lượng khoản vay đối với hộ gia đình và các doanh nghiệp có thể được giải thích chỉ bởi một vài biến số kinh tế vĩ mô chủ yếu liên quan đến tình trạng chung của nền kinh tế, chi phí đi vay và gánh nặng nợ Cụ thể, tỷ lệ NBL đối với các khoản vay từ các hộ gia đình tỷ lệ nghịch với tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm trong nước và giá nhà; trong khi thay đổi cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất danh nghĩa ngắn hạn Đối với các doanh nghiệp, tỷ lệ NBL tăng cùng với tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ chi phí lãi ròng trên tổng lợi nhuận hoạt động.

4 Trong khi đó, nghiên cứu của Jin-li Hu, Yang Li và Yung-ho Chiu (2004) đã thiết lập mô hình lý thuyết để dự đoán mối quan hệ giữa tỷ lệ nắm giữ cổ phần của chính phủ trong các NHTM và tỷ lệ NPLs Nhóm tác giả đã thông qua bảng dữ liệu với 40 NHTM tại Đài Loan trong giai đoạn 1996 –1999 Dựa vào kết quả của kiểm định Hausman, mô hình tác động ngẫu nhiên cho ra kết quả tốt hơn so với mô hình tác động cố định Kết quả nghiên cứu cho thấy: (1) tỷ lệ nợ xấu giảm khi cổ phần của chính phủ trong một ngân hàng tăng lên(lên đến 63.51; %), (2) quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu; (3) đa dạng hóa nguồn thu không có tác dụng làm giảm tỷ lệ nợ xấu; (4) Tỷ lệ nợ xấu tăng đều từ năm 1996 đến 1999 và (5) các ngân hàng được thành lập sau khi bãi bỏ quy định có tỷ lệ NPL thấp hơn so với các ngân hàng được thành lập trước khi bãi bỏ quy định.

5 Nghiên cứu của Tarron Khemraj và Sukrishnalall Pasha (2009) đã chỉ ra các yếu tố quyết định nợ xấu trong ngành ngân hàng của người Guyana bằng cách sử dụng dữ liệu bảng và mô hình hiệu ứng tác động cố định (FEM) Kết quả thực nghiệm ủng hộ quan điểm cho rằng các yếu tố vĩ mô chẳng hạn như tỷ giá hối đoái hữu hiệu và tăng trưởng GDP thực có ảnh hưởng lớn đến mức nợ xấu Cụ thể, tỷ giá hối đoái hữu hiệu có sự liên kết chặt chẽ với mức nợ xấu do các NHTMCP báo cáo cho thấy bất cứ khi nào có sự suy giảm năng lực cạnh tranh quốc tế của nền kinh tế đều gây nên nợ xấu cao Bên cạnh đó, các tác giả cũng tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa GDP và nợ xấu Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm cho thấy lạm phát không phải yếu tố quan trọng của NPL trong hệ thống ngân hàng ở Guyana Đối với các biến số ngân hàng cụ thể, tác giả thấy rằng các ngân hàng tính lãi suất thực tế cao và có khuynh hướng chấp nhận rủi ro có xu hướng gặp tình trạng nợ quá hạn. Tuy nhiên, trái với các nghiên cứu trước đó, kết quả cho thấy các ngân hàng lớn không thật sự có hiệu quả trong việc trong việc kiểm tra khách hàng vay vì không có mối quan hệ đáng kể giữa quy mô một tổ chức ngân hàng và mức nợ xấu.

6 Các nghiên cứu ở các hệ thống tài chính khác cũng cho kết quả tương tự như các nghiên cứu ở Mỹ Monicah Wanjiru Muriithi (2013) với nghiên cứu “The causes of non- performing loans in commercial banks in Kenya” đã sử dụng phương pháp thống kê mô tả và áp dụng cả hai mô hình hồi quy đa biến trên dữ liệu thứ cấp để xác định mối quan hệ giữa các nguyên nhân gây ra nợ xấu trong các NHTM ở Kenya Nghiên cứu sử dụng dữ liệu cho giai đoan 2008 –2012 Nghiên cứu kiểm tra tác động của các biến độc lập gồm lãi suất, lạm phát và tăng trưởng của các khoản vay dựa trên mẫu gồm 43 NHTM ở Kenya, sử dụng phần mềm SPSS Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra lạm phát có tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Trong khi đó, lãi suất thực và tăng trưởng của các khoản vay có tương quan âm đối với nợ xấu.

7 Đối với nghiên cứu của Rajiv Ranjan và Sarat Chandra Dhal (2003), tác giả đã cố gắng phân tích thực nghiệm các khoản cho vay không hiệu quả của các ngân hàng ở Ấn Độ và điều tra sự phản ứng của NPL đối với các khoản tín dụng, quy mô ngân hàng và điều kiện kinh tế vĩ mô Phân tích thực nghiệm xác định rằng các biến số tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến các khoản nợ xấu của các ngân hàng khi có sự hiện diện của quy mô ngân hàng và các cú sốc kinh tế vĩ mô Hơn nữa, các biện pháp thay thế quy mô ngân hàng có thể làm tăng tác động khác nhau lên các khoản nợ xấu của ngân hàng Ví dụ, quy mô ngân hàng đo bằng tài sản, có ảnh hưởng tiêu cực đến các NPA, trong khi thước đo về quy mô vốn ngân hàng có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa đến các tổng NPA nhưng không đáng kể lên NPA ròng.

8 Nghiên cứu của Makri, Tsagkanos và Bellas (2014) áp dụng mô hình kinh tế lượng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu trong khu vực đồng Euro, tập trung vào giai đoạn tiền khủng hoảng Sử dụng bảng dữ liệu tổng hợp của 14 quốc gia cho giai đoạn 2000-2008 và áp dụng mô hình GMM khác nhau cho thấy mối tương quan giữa NPL với các yếu tố kinh tế vĩ mô và ngân hàng Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu của năm trước, tỷ lệ vốn và ROE có ảnh hưởng mạnh đến tỷ lệ nợ không hoàn trả Đồng thời, nợ công, GDP và thất nghiệp là ba yếu tố bổ sung ảnh hưởng đến chỉ số NPL Kết quả cho thấy tình trạng kinh tế của các quốc gia khu vực đồng tiền chung châu Âu rõ ràng liên quan đến chất lượng của danh mục cho vay

9 Các hệ thống tài chính khác đã có kết quả tương đương như Hoa Kỳ Monicah Wanjiru Muriithi (2013) đã sử dụng kỹ thuật thống kê mô tả và sử dụng cả hai mô hình hồi quy đa biến cho dữ liệu trong công trình "Nguyên nhân của các khoản nợ xấu trong các ngân hàng thương mại ở Kenya" để tìm ra mối liên hệ giữa các nguồn nợ xấu trong các ngân hàng trung ương Kenya Nghiên cứu xem xét dữ liệu từ năm 2008 đến năm 2012 Sử dụng phần mềm SPSS, các nhà nghiên cứu đã xem xét tác động của các yếu tố độc lập như lãi suất, lạm phát và tăng trưởng khoản vay trên một mẫu gồm 43 ngân hàng trung ương Kenya Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ giống nhau. Trong khi đó, nợ xấu tỷ lệ nghịch với lãi suất thực và tăng trưởng cho vay.

10 Makri, Tsagkanos và Bellas (2014) sử dụng mô hình kinh tế lượng để ước tính các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu trong khu vực đồng euro, trong đó nhấn mạnh đến giai đoạn trước khủng hoảng Sử dụng biểu dữ liệu tổng hợp của 14 quốc gia từ năm 2000 đến năm 2008 và sử dụng một số mô hình GMM Các phát hiện cho thấy mối liên hệ giữa các khoản cho vay kém hiệu quả với các điều kiện kinh tế vĩ mô và ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ vốn và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) của năm trước đều có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ vỡ nợ Đồng thời, nợ công, GDP và thất nghiệp là ba yếu tố khác tác động đến nợ xấu, chứng tỏ rằng điều kiện kinh tế của các quốc gia khu vực đồng euro có liên quan đến chất lượng của danh mục cho vay.

11 Do ba quốc gia này chịu nhiều biến động trong cuộc khủng hoảng 2008, Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013) đã đánh giá các biến vĩ mô và vi mô tác động đến nợ xấu của 85 ngân hàng tại ba quốc gia (Ý, Hy Lạp và Tây Ban Nha) từ năm 2004 đến 2008. Các mô hình dữ liệu bảng, FEM và REM đã được sử dụng để xác định các yếu tố kinh tế vĩ mô, bao gồm cả tốc độ, trong nghiên cứu Các biến vi mô bao gồm lợi nhuận trên tài sản (ROA), thay đổi trong các khoản vay và tỷ lệ cung cấp tín dụng, cũng như tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất cho vay thực tế Kết quả nghiên cứu cho thấy lãi suất cho vay và tỷ lệ cấp tín dụng có ảnh hưởng như nhau đến tỷ lệ nợ xấu, trong khi tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản có tác động ngược lại Ở các quốc gia này, tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) trên nợ xấu là cao.

1 Tại Việt Nam có thể tìm thấy một vài nghiên cứu liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu như như “Phân tích thực tiễn về các yếu tố quyết định đến nợ xấu tại cácNgân hàng thương mại Việt Nam” của Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013) được trình bày tại hội thảo Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách số 07 do Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách (VEPR) tổ chức Bài nghiên cứu đã thực hiện tổng hợp các lý thuyết về nợ xấu bao gồm định nghĩa, cách thức phân loại nợ xấu tại Việt Nam Tác giả phân tích mức độ ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô và các nhân tố đặc thù liên quan đến hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam tác động đến nợ xấu Bài nghiên cứu sử dụng các biến vĩ mô gồm tốc độ tăng trưởng (GDP) và lạm phát và các biến vi mô như tỷ lệ nợ xấu trước đó, sự thiếu hiệu quả, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, kết quả kinh doanh kém và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến đến nợ xấu trong giai đoạn từ 2005 – 2011 Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát và tăng trưởng kinh tế thực sự có ảnh hưởng lên tỷ lệ nợ xấu của các NHTM và sự ảnh hưởng này mang tính tức thời Tỷ lệ nợ xấu năm trước, quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Trong khi đó, tăng trưởng tín dụng không làm tăng nợ xấu ngay lập tức và chỉ ảnh hưởng sau 1 năm Sự thiếu hiệu quả tác động ngược chiều đến nợ xấu nghĩa là có sự đánh đổi giữa sự phân bổ nguồn lực cho bảo hiểm, giám sát các khoản vay với chi phí đo lường hiệu quả hay những ngân hàng dành ít nỗ lực để đảm bảo chất lượng khoản vay sẽ có chi phí hoạt động thấp, đồng thời dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao hơn về dài lâu.

2 Nghiên cứu “Yếu tố tác động đến nợ xấu các Ngân hàng thương mại Việt Nam” của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) phân tích các yếu tố tác động đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2014 Tác giả sử dụng ba mô hình ước lượng dữ liệu bảng là hiệu ứng cố định FE, phương pháp momen tổng quát GMM dạng sai phân và GMM dạng hệ thống được sử dụng để kiểm định ảnh hưởng của các yếu tố đến nợ xấu NHTM Việt Nam Kết quả nghiên cứu phát hiện suất sinh lời và tăng trưởng kinh tế là những nhân tố chính có tác động ngược chiều đến hệ thống NHTM Việt Nam Trong khi đó, nợ xấu trong quá khứ, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều đến nợ xấu Đặc biệt, phương pháp GMN hệ thống cung cấp bằng chứng vốn chủ sở hữu và lạm phát tác động có ý nghĩa đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam Tiếp tục phát triển nghiên cứu trước đó, Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017) với nghiên cứu “Nợ xấu của hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam” đã xác định các yếu tố quyết định đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam bằng cách thực hiện nghiên cứu trên 34 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2005 –2015 Bằng kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng động GMM củaArellano và Bover, nghiên cứu lần đầu tiên kiểm định mối quan hệ giữa 20

2 1 nợ xấu và hiệu quả chi phí của các NHTM Việt Nam Mối quan hệ ngược chiều cho thấy việc kiểm soát chi phí kém hiệu quả là một trong những nguyên nhân quan trọng dẫn đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam Trong khi đó các biến độc lập như nợ xấu trong quá khứ, quy mô ngân hàng, dư nợ trên vốn huy động và tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái, lãi suất và giá bất động sản đều có tác động cùng chiều đến nợ xấu Bên cạnh đó, nghiên cứu chỉ ra quản lý tốt được đo bằng suất sinh lời của giai đoạn trước dẫn đến làm giảm nợ xấu, vốn chủ sở hữu thấp khiến nợ xấu có xu hướng gia tăng Ngoài ra mức độ chịu đựng rủi ro quá mức (được đo bằng tỷ lệ tăng trưởng tín dụng) đã được tìm thấy góp phần khiến tỷ lệ nợ xấu giảm trong giai đoạn tiếp theo.

Các nhân tố ảnh hưởng

Sau đây là tóm tắt cơ sở lý thuyết về các yếu tố vi mô và vĩ mô có thể tác động đến nợ xấu của ngân hàng dựa trên nghiên cứu của tác giả về các tài liệu nghiên cứu trước đây:

Theo quy định của Ngân hàng Nhà nước quy định rằng khi các ngân hàng thương mại phát triển về quy mô thì ngân hàng cũng phải tăng vốn tự có Do đó, khả năng cấp tín dụng của các ngân hàng thương mại sẽ mở rộng khi tổng tài sản tăng lên Tuy nhiên, việc quản lý các tài sản và nợ phải trả này thường tốt hơn so với các ngân hàng thương mại nhỏ, vì sẽ có thủ tục tín dụng và khách hàng thường là các doanh nghiệp lớn, đáng tin cậy và ổn định Do đó, tùy thuộc vào cơ cấu tài sản được lựa chọn và năng lực quản lý tài sản của ngân hàng, quy mô của ngân hàng thương mại có thể có tác động tích cực hoặc tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu Theo giả thuyết nói về hiệu ứng quy mô (size effect hypothesis), Salas và Saurina (2002) cho rằng các ngân hàng quy mô lớn cho phép nhiều hơn cơ hội đa dạng hóa, và tác giả cung cấp hỗ trợ thực nghiệm cho tuyên bố này Tỷ lệ nợ xấu tăng theo quy mô ngân hàng Lý thuyết "quá lớn để thất bại", trong đó nói rằng các ngân hàng chấp nhận rủi ro quá mức bằng cách mở rộng việc sử dụng vốn cho vay, sẽ dẫn đến tăng trưởng nợ xấu, ngược lại với giả thuyết trên Theo Đặng Văn Dân (2020), kết quả từ việc nghiên cứu chỉ ra rằng thông qua việc đa dạng hóa danh mục đầu tư tạo ra hiệu quả trong hoạt động của ngân hàng, từ đó đem lại tác động tích cực và đáng kể đối với tỷ lệ nợ xấu.

Tỷ lệ nợ xấu năm trước

Khi các ngân hàng không thực hiện cho vay đầy đủ, thiếu giám sát khách hàng vay, và thẩm định tài sản đã cho thấy rằng việc sử dụng chi phí không hiệu quả là một dấu hiệu của thực tiễn quản lý kém Berger và Deyoung (1997) Theo Salas và Saurina (2002), có mối tương quan thuận giữa tỷ lệ nợ xấu hiện tại và tỷ lệ nợ xấu trước đây Khả năng quản trị của ngân hàng càng kém thì tỷ lệ nợ xấu trước đây càng lớn.

Một trong những thước đo quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động tài chính của các ngân hàng thương mại là khả năng sinh lời, dựa trên sự kết hợp giữa kết quả hoạt động và sử dụng nguồn lực Nghiên cứu trước đây đã chứng minh rằng ảnh hưởng khiêm tốn này có tác động tiêu cực đến lợi nhuận Ayanda và cộng sự (2013), Osuagwu (2014). Theo nghiên cứu này, tỷ lệ xấu tỷ lệ nghịch với khả năng sinh lời.Tỷ lệ chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tăng lên cho thấy chất lượng tín dụng của các ngân hàng thương mại đang giảm sút và rủi ro tín dụng đang tăng lên Tạo ra tiêu cực trong phương thức kinh doanh của các ngân hàng thương mại.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Các ngân hàng sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng như một cách để bù đắp cho những tổn thất do rủi ro tín dụng gây ra Ngoài ra, chỉ tiêu này cho thấy hiệu quả quản lý tín dụng của ngân hàng và cho biết ngân hàng có thích đầu tư vào các tài sản nguy hiểm hay không (Keeton và Morris, 1987) Do đó, các nhà quản lý buộc phải tăng các khoản phí liên quan để giảm thiểu lo ngại về tính thanh khoản, điều này làm tăng dự phòng rủi ro so với tổng số khoản vay hiện có (Ghosh, 2015; Messai và Jouini, 2013) Điều này dẫn đến tình trạng nợ xấu ngày càng gia tăng.

Tốc độ tăng trưởng tín dụng

Bởi vì các yêu cầu cho vay đã được nới lỏng, việc mở rộng tín dụng nhanh chóng thường đi kèm với chất lượng tín dụng kém Các thể chế cạnh tranh để tăng trưởng tín dụng trên thị trường cho vay, và việc mở rộng tín dụng nhanh chóng thường khiến các ngân hàng có nguy cơ mắc nợ xấu Theo các nghiên cứu trước đó, tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu có mối tương quan với việc mở rộng khoản vay Khái niệm rủi ro cho vay tăng lên trong các giai đoạn phát triển kinh tế được giải thích là do lợi tức kỳ vọng của các dự án đầu tư được cải thiện, và do đó lợi tức kỳ vọng của tất cả các khoản cho vay cũng được cải thiện Do các ngân hàng thường nới lỏng các yêu cầu bảo lãnh phát hành để đáp ứng với việc gia hạn các khoản vay, nhưng hoạt động tín dụng phải được kiểm soát theo các tiêu chuẩn, nên nợ xấu tăng lên cùng với việc mở rộng tín dụng.

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản

Theo lý thuyết rủi ro đạo đức của Keeton và Morris (1987), vốn hóa là rất quan trọng trong việc xác định số nợ xấu Đặc biệt, các ngân hàng có quy mô vốn nhỏ thường23

2 4 có cơ hội đầu tư vào nhiều tài sản nguy hiểm, điều này khiến các ngân hàng gặp vấn đề về thanh khoản Để tăng cường khả năng thanh khoản hiện nay, các ngân hàng buộc phải huy động thêm vốn với lãi suất cao, đồng nghĩa với việc người đi vay sẽ phải trả chi phí lãi vay cao hơn.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế

Trong điều kiện hoàn cảnh kinh tế cụ thể, mối liên hệ giữa GDP và nợ xấu ngân hàng gần như tương xứng Do tăng doanh thu cho các doanh nghiệp và hộ gia đình trong thời kỳ kinh tế tăng trưởng nhanh, tỷ lệ xấu giảm xuống Ngược lại, khi nền kinh tế suy thoái hoặc khủng hoảng, tỷ lệ xấu sẽ nhanh chóng tăng lên Salas và Saurina (2002) và Khemraj và Pasha (2009) chứng minh rằng tăng trưởng GDP có ảnh hưởng tiêu cực đáng kể đến các khoản nợ xấu và cho thấy rằng các biến số kinh tế vĩ mô đang ảnh hưởng nhanh chóng đến khả năng cho vay của các tác nhân kinh tế Các doanh nghiệp trở nên hiệu quả hơn khi nền kinh tế mở rộng, điều này làm tăng thu nhập của doanh nghiệp và thu nhập cá nhân và giúp người đi vay trả nợ dễ dàng hơn.

Nhiều nghiên cứu phát hiện ra, quan hệ giữa lạm phát với nợ xấu phụ thuộc vào chính sách tiền tệ của mỗi quốc gia Pestova và Mamonov (2012), Klein (2013) đã tìm ra tác động tiêu cực của lạm phát đối với nợ xấu nhưng không có mức ý nghĩa thống kê Theo Khemraj và Pasha (2009) lại cho thấy lạm phát không phải là yếu tố quyết định quan trọng tới nợ xấu trong hệ thống ngân hàng ở Guyana Khi lạm phát được kiểm soát bằng tín dụng đồng bộ, hoạt động tốt và các giải pháp tài khóa tiền tệ cũng như cơ chế phối hợp linh hoạt giữa chính sách tài khóa và tiền tệ Lãi suất được điều hành tự do trên thị trường tiền tệ về cơ bản phù hợp với sự thay đổi của tiền tệ và kinh tế vĩ mô, đặc biệt là lạm phát trong từng thời điểm Các biện pháp kinh tế vĩ mô cụ thể đã làm giảm nguy cơ nợ xấu bằng cách ổn định tăng trưởng của nền kinh tế, tạo tiền đề cho các doanh nghiệp thành công và tăng khả năng trả nợ của các ngân hàng thương mại.

Bảng 4 Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố tác động đến nợ xấu của

NHTMCP Ảnh hưởng Không có ý nghĩa thống

Yếu tố Cùng chiều (+) Ngược chiều (-) kê

Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước

Makri, Tsagkanos và Bellas (2014); Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013);

Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2015);

Stern và Feldman, 2004 Boyd và Gertler (1994)

Jin-li Hu, Yang Li và Yung- ho Chiu (2004)

Rajiv Rajan và Chandra Dhal (2003) Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015);

Salas và Saurina (2002); Khemraj và

Makri, Tsagkanos và Bellas (2014); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015);

Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015)

Matteo Cotugno và Valeria Stefanelli (2011)

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Tốc độ tăng trưởng tín dụng

Salas và Saurina (2002), Bercoff và các cộng sự (2002).

Tỷ lệ vốn CSH trên tổng tài sản

Tốc độ tăng trưởng kinh tế Rajan và Dhal (2003)

Khemraj và Pasha (2009); Messai và Jouini (2013); Makri,

Tsagkanos và Bellas (2014); Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015);

Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2015);

Nir Klein (2013); Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Thứ nhất, có nhiều quan điểm khác nhau về mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu với các yếu tố kinh tế vi mô và vĩ mô, theo các nghiên cứu về chủ đề này ở Việt Nam và các nước trên thế giới Các biến số mạnh và yếu dẫn đến nợ xấu ngân hàng biến động ở nhiều thời điểm và ở các quốc gia khác nhau, dẫn đến các hàm ý chính sách không thể mở rộng cho các ngân hàng Việt Nam.

Thứ hai, hầu hết các nghiên cứu của tác giả tại Việt Nam hoàn thành cho đến năm

2017 đều chưa cập nhật dữ liệu từ 2018 đến 2020 khi xem xét ảnh hưởng của các biến tác động đến nợ xấu Hơn nữa, trong khi đại dịch Covid-19 vẫn đang hoành hành, thì vấn đề nợ xấu ngân hàng phải được giải quyết trong khi có nguy cơ về tính thanh khoản kém và lạm phát quá mức.

Những cơ sở lý luận liên quan đến nợ xấu cũng như những nghiên cứu trước đây đã giúp khóa luận có cái nhìn tổng quan hơn về nợ xấu và bản chất của nợ xấu trong các ngân hàng thương mại Việt Nam nhờ việc nghiên cứu cơ sở lý luận.

PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu

3.1.1 Khái quát mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu dựa trên lý thuyết về hai nhóm nhân tố là yếu tố nội tại và kinh tế vĩ mô gây ra nợ xấu theo thời gian Dựa trên các công trình nghiên cứu thực nghiệm trước đây của Salas và Saurina (2002), Klein (2013), Makri, Tsagkanos, Bellas (2014), Phạm Thị Mỹ Huệ (2016) và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017), nghiên cứu thấy rằng các biến tác động tới tỷ lệ nợ xấu với bao gồm tỷ lệ nợ xấu với độ trễ một năm, khả năng sinh lời, quy mô ngân hàng, lãi suất cho vay, tốc độ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế.

Vì vậy, mô hình nghiên cứu có phương trình sau:

NPL i,t = β 0 + β 1 NPL i,t-1 + β 2 SIZE i,t + β 3 ROA i,t + β 4 LLR i,t + β 5 LGR i,t

+ β 6 ETA i,t + β 7 GDP t + β 8 IFL t + ε i, t Trong đó:

Biến phụ thuộc: tỷ lệ nợ xấu (NPL i, t ).

Các biến độc lập: tỷ lệ nợ xấu kỳ trước (NPL i, t-1 ), quy mô ngân hàng (SIZE i, t ), khả năng sinh lợi (ROA i, t ), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR i, t ), tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR i, t ), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA i, t ), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP t ) và tỷ lệ lạm phát (IFL t ).

Với i, t tương ứng với ngân hàng và năm khảo sát, β 0 là hệ số chặn, β 1 đến β 8 là các hệ số góc của các biến độc lập và ε i,t là phần dư thống kê.

3.1.2 Giải thích về kỳ vọng của các biến

Dưới đây tác giả sẽ giải thích các biến cũng như phương pháp xác định biến

Biến phụ thuộc là (NPL i, t ) đại diện cho tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ NPL (Non- performing loans) là nợ xấu hoặc nợ khó đòi (Fofack, 2005) hoặc các khoản vay có vấn đề(Berger và De Young, 1997) hoặc các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 quy định tại Điều

10, 11 thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21 tháng 01 năm 2013 Nhìn chung, nợ được coi là nợ xấu khi xuất hiện 1 hoặc cả hai dấu hiệu như trả nợ gốc và lãi quá hạn hoặc người vay được coi là không có khả năng trả nợ của các tổ chức tín dụng hoặc ngân hàng. Các khoản nợ nhóm 3, 4 và 5 được lấy từ báo cáo tài chính của mỗi ngân hàng mỗi năm; tổng dư nợ được lấy từ bảng cân đối kế toán:

Nợ nhóm 3 + Nợ nhóm 4 + Nợ nhóm 5

Biến độc lập và giả thuyết kiểm định

Thứ nhất, tỷ lệ nợ xấu kỳ trước (NPL i, t-1 ) là biến độc lập được tính bằng tỷ lệ tổng nợ xấu năm trước chia cho tổng dư nợ năm trước Dữ liệu của nợ xấu năm trước được tính tương tự như biến phụ thuộc NPL Các khoản nợ nhóm 3, 4 và 5 được lấy từ báo cáo tài chính mỗi năm; tổng dư nọ được lấy từ bảng cân đối kế toán:

Tổng dư nợ năm trước

Giả thuyết H1: Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu kỳ này Khi ngân hàng quản lý kém hoặc gặp rắc rối trong khâu quản trị nợ dẫn đến tồn đọng nợ khiến tỷ lệ nợ xấu kỳ trước làm tăng tỷ lệ nợ xấu kỳ này.

Các nhà nghiên cứu như Salas và Saurina (2002) và Klein (2013) đã xem xét mối liên hệ giữa tỷ lệ nợ xấu của năm trước và tỷ lệ nợ xấu của năm hiện tại Phân tích thực nghiệm cho thấy nếu quản trị rủi ro của ngân hàng kém, quy trình thu hồi nợ hiện tại kém hiệu quả, nguồn trích lập dự phòng không cân xứng với tài sản thu giữ… có thể dẫn tới sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ và tương quan dương với nợ xấu hiện tại.

Thứ hai, quy mô ngân hàng (SIZE i, t ) là biến độc lập được tính bằng logarit của tổng tài sản bình quân, dữ liệu tổng tài sản bình quân được tính từ số liệu trung bình cộng tổng tài sản đầu năm và cuối năm của ngân hàng, theo công thức:

SIZE i, t = Ln (Tổng tài sản i, t )Giả thuyết H2: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu Theo nguyên tắc "Quá lớn để phá sản", các ngân hàng có quy mô càng lớn thì nợ xấu càng cao.

Các ngân hàng lớn thường chấp nhận rủi ro bằng cách mở rộng sử dụng vốn cho vay, theo nguyên tắc "Quá lớn để phá sản", do đó ngân hàng có quy mô càng lớn, nợ xấu càng cao Bởi vì các ngân hàng quốc doanh ở Việt Nam thường lớn hơn ngân hàng thương mại, các khoản vay rủi ro hơn được chính phủ bảo hiểm trong trường hợp phá sản.

Thứ ba, khả năng sinh lợi (ROA i, t ) là biến độc lập được tính bằng tỷ lệ lợi nhuận sau thuế chia tổng tài sản, khoản mục lợi nhuận sau thuế được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, tổng tài sản được lấy từ bảng cân đối kế toán, công thức tính như sau:

Tổng tài sản bình quân

Giả thuyết H3: Khả năng sinh lợi có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Khả năng sinh lời được sử dụng như một biến số để phản ánh hoạt động của ngân hàng, và kết quả cho thấy khả năng sinh lời có tác động ngược lại đến tỷ lệ nợ xấu.

Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) được tính toán để xem xét việc quản lý của ngân hàng có hiệu quả hay không Các nghiên cứu khác, chẳng hạn như Nguyễn Thị HồngVinh (2015) và Louzis và cộng sự (2012), cũng cho thấy tỷ lệ nợ xấu có mối liên hệ ngược chiều với chất lượng quản trị, được đo lường bằng biến lợi nhuận.

Thứ tư, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR i, t ) là biến độc lập được tính bằng tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng chia tổng dư nợ, số liệu được lấy từ bảng cân đối kế toán, công thức tính như sau:

Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng

H4: Tỷ kệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động cùng chiều nợ xấu.

Trong nghiên cứu của Makri, Tsagkanos, Bellas (2014), và Nguyễn Thị Hồng Vinh

Dữ liệu nghiên cứu

Đề tài sử dụng dữ liệu thứ cấp để đo lường các biến phụ thuộc và độc lập trong nhóm nhân tố vi mô thuộc các ngân hàng thương mại được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, thông qua đó thu thập các báo cáo tài chính đã kiểm toán từ năm 2010 đến năm 2021 của 25 ngân hàng thương mại tại Việt Nam Nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu thứ cấp trong phạm vị này vì trong suốt giai đoạn từ 2010 tới 2021, chỉ có 25 ngân hàng thương mại công bố lượng dữ liệu cần thiết, phù hợp với yêu cầu vẫn tồn tại và hoạt động đến cuối năm 2021 trong khi vẫn duy trì các số liệu thống kê cụ thể trong khoảng thời gian 11 năm; nguồn dữ liệu thứ cấp dùng để đo lường các biến độc lập của nhóm nhân tố vĩ mô, được thu thập từ các tổ chức chính thức có liên quan trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2021 Bộ dữ liệu nghiên cứu của đề tài được trình bày chi tiết tại phụ lục 2.

Trình tự nghiên cứu

Phương pháp phân tích – tổng hợp: nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng.

Cụ thể, sử dụng sự hỗ trợ của hai phần mềm là EXCEL và STATA để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu, từ đó đề xuất mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam giai đoạn 2011-2021.

Ngoài ra, nghiên cứu cũng sử dụng mô hình ước tính là phương pháp GMM để kiểm tra tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của NHTMCP tại Việt Nam, tính vững của mô hình, cũng như lựa chọn mô hình phù hợp cho nghiên cứu.

Nghiên cứu được thực hiện theo quy trình được trình bày như sau:

Bước 1: Lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan tại Việt

Nam và các quốc gia khác, sau đó thảo luận các nghiên cứu trước nhằm tìm ra khoảng trống nghiên cứu Thông qua đó định hướng thiết kế mô hình nghiên cứu cho đề tài.

Bước 2: Xây dựng mô hình phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, dự kiến phương trình hồi quy, thiết kế và sử dụng các biến phù hợp và xây dụng giả thuyết nghiên cứu dựa trên căn cứ cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm.

Bước 3: Chạy dữ liệu và xác định mẫu nghiên cứu phù hợp có với mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, nếu phù hợp thì qua bước 4, không phù hợp thì tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu các biến cho phù hợp với mô hình nghiên cứu tại bước 2.

Bước 4: Phân tích thống kê mô tả Với bộ dữ liệu sau khi thu thập được sẽ chuyển sang phần mềm Stata Sau khi xử lý số liệu bảng, nghiên cứu thực hiện thống kê mô tả. Kết quả được trình bày trên bảng gồm các thông số Obs (Số quan sát), Mean (Giá trị trung bình), Std.Dev (Độ lệch chuẩn), Max (Giá trị lớn nhất) và Min (Giá trị nhỏ nhất).

Kết quả thống kê cho ra các chỉ số lớn nhất, nhỏ nhất và trung bình của các biến nghiên cứu.

Bước 5: Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu Mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu được hiển thị thông qua phân tích tương quan Sau đó điều tra xác định ma trận tương quan giữa các biến Nếu hệ số tương quan của biến độc lập và biến phụ thuộc có giá trị dương thì biến độc lập có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc và ngược lại Khi mô hình phá thiện hệ số tương quan giữa hai biến độc lập lớn thì mô hình có thể bị hiện tượng đa cộng tuyến.

Bước 6: Kiểm định các giả thiết hồi quy mô hình nghiên cứu Trong trường hợp các giả thuyết nêu ra của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển bị vi phạm (phương sai thay đổi, tự tương quan, đa cộng tuyến) Khi đó, các ước lượng từ các biến thu được sẽ bị bóp méo và gây ra kết quả sai lệch, ảnh hưởng tới kết quả phân tích Bên cạnh phương pháp OLS cơ bản, các phương pháp hồi quy theo mô hình các ảnh hưởng cố định (FEM) hoặc ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) để ước lượng các dữ liệu dạng bảng sẽ được sử dụng Các kiểm định như F-test, Hausman, Breusch-Pagan được sử dụng để lựa chọn đâu là mô hình phù hợp nhất cho nghiên cứu và đưa ra kết quả.

Bước 7: Dựa trên mô hình được xác định là phù hợp nhất, tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình như hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi. Nếu có một trong các khuyết tật này, sử dụng phương pháp GMM để khắc phục hiện tượng biến nội sinh phát sinh trong nghiên cứu, đồng thời kiểm định các giả thuyết ở bước

5 và 6 Phương pháp ước lượng GMM được chính thức sử dụng bởi Hansen (1982) và nó đã trở thành phương pháp ước lượng được sử dụng phổ biến cho các bài nghiên cứu khoa học về kinh tế tài chính đến hiện tại Khóa luận sử dụng phương pháp ước lượng momen tổng quát Generalized method of moments (GMM) để khắc phục tính nội sinh khi có mặt các biến công cụ Các kiểm định trong mô hình liên quan đến đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi và các hiện tượng nội sinh Nghiên cứu sẽ thực hiện các bài kiểm tra để đảm bảo mô hình không có sai lệch và ước tính hiệu quả.

Bước 8: Căn cứ kết quả hồi quy, đề nghiên cứu tiến hành thảo luận, đánh giá và đưa ra kết luận, các gợi ý, khuyến nghị có liên quan nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra, giải quyết mục tiêu nghiên cứu đã đề ra.

Kết luận chương 3 Đề tài xây dựng mô hình nghiên cứu với các biến được lựa chọn dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm của Salas và Saurina (2002) và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017) Bao gồm: biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu và các biến độc lập là tỷ lệ nợ xấu trước đó, quy mô ngân hàng, khả năng sinh lợi, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tốc độ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát Sử dụng bộ dữ liệu từ các báo cáo tài chính của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2010 đến năm 2021 và với sự hỗ trợ của phần mềm Stata, Chương 3 đã xác định việc sử dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, so sánh các phương pháp ước lượngPooled OLS, FEM, REM để lựa chọn phương pháp tối ưu nhất, sau đó tiến hành thực hiện kiểm định các khuyết tật của mô hình Bên cạnh đó, dựa trên kết quả kiểm định và đặc điểm của mô hình có biến nội sinh, khóa luận tiến hành sử dụng phương pháp ước lượngGMM để ước lượng các yếu tố tác động đến nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam cũng như mức độ tác động của các yếu tố Sau đó, dựa trên kết quả hồi quy khóa luận đưa ra ý kiến thảo luận.

THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả biến

Kết quả của thống kê mô tả các biến đo lường trong mô hình hồi quy được trình bày trong Bảng 6 dưới đây:

Bảng 7 Thống kê mô tả các biến

Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất

Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTMCP thông qua Stata

Dựa theo Bảng 7, các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu đều là dữ liệu dạng bảng cân bằng, có 300 quan sát từ 25 NHTMCP trong thời gian 12 năm Kết quả mô hình nghiên cứu theo thống kê mô tả từng biến như sau: Đối với nợ xấu (NPL) Bảng 7 chỉ ra kết quả nợ xấu trung bình của 25 NHTMCP

Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu là 2.15% trên tổng dư nợ Ngân hàng NAB giữ tỷ lệ nợ xấu cao nhất với 9.19% vào năm 2021, tỷ lệ nợ xấu thấp nhất thuộc ngân hàng BID năm

2021 với 0.001% Giá trị độ lệch chuẩn 1.39% cho thấy tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam có mức độ phân tán không cao. Đối với quy mô ngân hàng (SIZE) Quy mô ngân hàng có giá trị giao động trong khoảng từ nhỏ nhất là 15.92 tới lớn nhất là 21.28, với giá trị trung bình của biến là 18.56; độ lệch chuẩn của biến là 1.17 Dữ liệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không40

4 1 lớn hơn so với giá trị trung bình Đánh giá chung quy mô của các ngân hàng tăng qua từng năm, với giá trị lớn nhất là 21.28 nghìn tỷ đồng của ngân hàng BIDV năm 2021, giá trị thấp nhất là 15.9 nghìn tỷ đồng của BVB vào năm 2010 Tính đến cuối năm 2021, nhóm ngân hàng BIDV, Vietinbank và Vietcombank, thuộc nhóm đầu ngành khi xét về quy mô cũng như tốc độ tăng trưởng tổng tài sản qua từng năm. Đối với khả năng sinh lợi (ROA) Biến ROA có giá trị trung bình là 0.99%, trong đó ngân hàng SGB vào năm 2021 có ROA cao nhất là 8.14% và ngân hàng NVB vào năm

2020 có tỷ lệ ROA thấp nhất là 0.001% Độ lệch chuẩn của biến ROA là 0.84%, điều này đến từ khả năng sinh lời là không đồng đều giữa các NHTMCP Việt Nam, khi phần lớn thị phần thuộc về các NHTMCP có vốn nhà nước đồng thời đến từ năng lực kinh doanh, tạo ra sự chênh lệch so với NHTMCP nhỏ và vừa. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có giá trị bình quân trong là 4% Giá trị độ lệch chuẩn của biến LRR là khá cao, nằm ở mức 13.8% Trong đó, ngân hàng VAB có tỷ lệ dự phòng thấp nhất, chỉ 0.01% ở năm 2011, tỷ lệ trích lập dự phòng cao nhất thuộc về ngân hàng LPB là 167% ở năm 2011. Đối với tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR) Tốc độ tăng trưởng tín dụng có giá trị bình quân là 20.5% Ngân hàng SEA có tốc độ tăng trưởng cao nhất đạt 112.39% vào năm

2014, tốc độ tăng trưởng âm thuộc về ngân hàng TPB là 29.86% ở năm 2011, độ lệch chuẩn biến động mạnh ở mức 19.99%. Đối với vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có giá trị bình quân là 9.39% Kết quả thống kê mô tả đã cho thấy tỷ lệ này cao nhất ở KLB vào năm 2010 với 25.53%, tỷ lệ ETA thấp nhất là 4.06% thuộc về ngân hàng BID ở năm 2017, độ lệnh chuẩn của biến khá cao vào khoảng 4.04%. Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) Trong giai đoạn 2011-2021, tốc độ tăng trưởng GDP ở Việt Nam có tính ổn định khi có độ lệch chuẩn có giá trị là 1.4% Giá trị trung bình của chỉ số này vào khoảng 5.71%, cao nhất ở năm 2018 với 7.07% và thấp nhất vào năm 2021 với 2.58%. Đối với tỷ lệ lạm phát (IFL) Trong giai đoạn 2011-2021, tỷ lệ lạm phát bình quân tại Việt Nam là 5.4%, với độ lệch chuẩn có sự biến động khá lớn ở mức 4.7% Tỷ lệ lạm phát cao nhất vào năm 2011 với tỷ lệ là 18.68%, thấp nhất vào năm 2015 là 0.63% Nhìn về xu hướng, có thể thấy tỷ lệ lạm phát giảm dần qua các năm.

Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu

Bảng 8 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

NPL SIZE ROA LLR LGR ETA GDP IFL

Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTMCP thông qua Stata

Bảng 8 thể hiện về ma trận hệ số tương quan giữa các biến, các biến độc lập bao gồm: tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ lệ vốn chủ sở hữu (ETA), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (IFL) có tương quan dương đến tỷ lệ nợ xấu (NPL) Ngược lại, các biến độc lập còn lại như: quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR), khả năng sinh lợi (ROA), thể hiện tương quan âm đến tỷ lệ nợ xấu.

Tương quan giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc (NPL)

Biến độc lập ROA có tương quan âm với biến phụ thuộc NPL là -0 0.2149 với hàm ý rằng quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Khi nợ xấu tăng lên 1 đơn vị thì biến ROA giảm đi 0.2149 đơn vị và ở vị trí ngược lại.

Biến độc lập SIZE có tương quan âm với biến phụ thuộc NPL là -0 1873 với hàm ý rằng quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Biến SIZE giảm đi 0.1873 khi nợ xấu tăng lên 1 đơn vị thì đơn vị và ở vị trí ngược lại.

Biến độc lập LGR có tương quan âm với biến phụ thuộc NPL là -0 0592, với hàm ý rằng quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Khi nợ xấu tăng lên 1 đơn vị thì biến LGR lần lượt giảm 0.0592 đơn vị và ở vị trí ngược lại.

Biến độc lập LLR có tương quan dương với biến phụ thuộc NPL là 0.0207, với hàm ý rằng việc gia tăng tỷ lệ nợ xấu khiến cho tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tăng.

Biến độc lập EAT có tương quan dương với biến phụ thuộc NPL là 0.1549, với hàm ý rằng có thể sẽ làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu với các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao.

Biến độc lập GDP có tương quan dương với biến phụ thuộc NPL là 0.0936, với hàm ý rằng khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng cao sẽ làm tăng tỷ lệ nợ xấu ở các ngân hàng.

Biến độc lập IFL có tương quan dương với biến phụ thuộc NPL là 0.1504, với hàm

4 3 ý rằng nếu tỷ lệ lạm phát cao sẽ dẫn tới việc tỷ lệ nợ xấu có thể gia tăng.

Phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu

4.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện khi giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan cao hơn 0.9 Kennedy (2008) Để xác định hiện tượng đa cộng tuyến không tồn tại trong mô hình, bài nghiên cứu tiến hành thực hiện kiểm định chỉ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor).

Kết quả từ Bảng 9 cho thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu đều nhỏ hơn 10, kết luân rằng hiện tượng đa cộng tuyến là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003)

Bảng 9 Kết quả kiểm định chỉ số VIF

Variable VIF 1/VIF ETA 2.28 0.441517 SIZE 2.21 0.452720 ROA 1.52 0.658352 IFL 1.18 0.844033 LGR 1.12 0.891467 GDP 1.11 0.897309 LLR 1.06 0.940932 Mean VIF 1.50

Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTMCP thông qua Stata

4.3.2 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Giả định hiện tượng phương sai sai số thay đổi là một trong những giả định cần có khi thực hiện hồi quy tuyến tính đa biến Kết quả của phương trình hồi quy khi áp dụng phương pháp OLS không còn ý nghĩa nữa nếu hiện tượng phương sai xuất hiện, điều này làm cho chất lượng của phương trình hồi quy có phần kém hơn thực tế Vi vậy để xét xem có tồn tại hay không hiện tượng phương sai sai số thay đồi, tác giả sẽ tiến hành kiểm định Largrange với giả thuyết H0: Phương sai sai số không đổi.

Bảng 10 Kết quả kiểm định Largrange

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 3.67 Prob > chibar2 = 0.0277

Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTMCP thông qua Stata

Với mức ý nghĩa α = 1%, kiểm định Largrange cho kết quả Prob > chibar2 = 0.0277.

Kết luận rằng, Prob > α nên ta chấp nhận giả thuyết H0, mô hình không xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi với mức ý nghĩa là 1%.

4.3.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Trường hợp mô hình xuất hiện hiên tượng phương sai sai số thay đổi, tiếp tục xác định xem có sự xuất hiện của hiện tượng tự tương quan trong một tình huống nhất định hay không, nhằm sửa chữa hoặc tìm kiếm các công cụ ước lượng khác có tính chính xác hơn.

Vì vậy, bài nghiên cứu này sẽ sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định hiện tượng tự tương quan với giả thuyết H0: Không có hiện tượng tự tương quan

Bảng 13 Kết quả kiểm định Wooldridge

Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTMCP thông qua Stata

Với mức ý nghĩa α = 5%, kiểm định Wooldridge cho kết quả Prob > F = 0.0414 < α 0.05 nên chấp nhận H0, hay mô hình không có hiện tượng tự tương quan.

Thông qua các kết quả kiểm định ở trên, có thể thấy mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi nhưng có sự xuất hiện của hiện tượng đa cộng tuyến Dựa trên kết quả đó, tác giả tiếp tục sử dụng ước lượng mô hình theo phương pháp GMM và kiểm định Sargan để xác định sự phù hợp của các biến công cụ.

Ước lượng mô hình theo phương pháp GMM

Dựa vào kết quả kiểm định đã thực hiện, có thể thấy mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến Bên cạnh đó, mô hình nghiên cứu sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc (NPL i' t-1 ) làm biến độc lập Vì vậy, theo Richard Blundell và Stephen Bond (1998), thì mô hình nghiên cứu thuộc dạng mô hình dạng bảng động (Dynamic panel data), với biến trễ của biến phụ thuộc có thể được xem là biến nội sinh.

Việc tiếp cận mô hình theo phương pháp Pooled OLS, FEM hay REM gặp hạn chế rất lớn là bỏ qua vấn đề nội sinh, quyết định tính chất không chệch (unbias) và vững (consistent) của các kết quả Do đó, bắt buộc vấn đề nội sinh phải được kiểm soát để cho ra kết quả tin cậy Theo Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), bài nghiên cứu cần tiến hành sử dụng phương pháp ước lượng momen tổng quát (Generalized Method of Moments - GMM) để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng biến nội sinh, nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.

Bảng 14 Kết quả phân tích hồi quy theo GMM

Arellano-Bond test for AR (1) in first differences: z = -1.83 Pr > z = 0.067

Arellano-Bond test for AR (2) in first differences: z = -0.45 Pr > z = 0.654

Sargan test of overid restrictions: chi2(14) = 3.83 Prob > chi2 = 0.996

Hasen test of overid Restrictions: chi2(15) = 8.81 Prob > chi2 = 0.843

Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTMCP thông qua Stata

Với biến phụ thuộc là NPL i,t , sau khi sử dụng phương pháp GMM để khắc phục hiện tượng nội sinh và hiện tượng tự tương quan, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Chi2 = 0,0000), kết quả mô hình được đánh giá là phù hợp và có thể sử dụng được.

Kiểm định tự tương quan bậc một AR (1) có giả thiết H0: Không có hiện tượng tự tương quan bậc một Kết quả AR (1) có giá trị Pr > z = 0.067 < 10% Cho thấy mô hình GMM là có hiệu lực do có sự xuất hiện tự tương quan bậc một.

Kiểm định tự tương quan bậc một AR (1) Arellano và Bond (1991) có giả thiết H0: Không có hiện tượng tự tương quan và được áp dụng cho số dư sai phân Kết quả AR (2) có mức ý nghĩa là 0.654 > 10% nên không có ý nghĩa thống kê Vì vậy, mô hình không có hiện tượng tự tương quan.

Kiểm định Sargan (kiểm định giới hạn về nội sinh của mô hình) xác định tính chất phù hợp của các biến công cụ trong mô hình GMM, có mức ý nghĩa là 0.996 >10% nên mô hình không có hiện tượng nội sinh.

Kết quả kiểm định cho thấy phương pháp GMM là đáng tin cậy và khóa luận sử dụng phương pháp GMM là kết quả chính cho bài nghiên cứu.

Vậy mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:

NPL i, t = -0.385 - 0.358NPL i,t-1 + 0.021SIZE i,t – 4.957ROA i,t - 0.012LLR i,t - 0.016LGR i,t + 0.726ETA i,t - 0.094GDP t + 0.160IFL t + ε i,t

Bảng 15 Kết quả kiểm định thực nghiệm bằng ước lượng phương pháp GMM

Biến Dấu kỳ vọng Kết quả nghiên cứu

NPL i,t-1 (+) Khác dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%

SIZE i,t (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%

ROA i,t (-) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%

LLR i,t (+) Khác dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%

LGR i,t (+) Khác dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%

ETA i,t (-) Khác dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%

GDP t (-) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%

IFL t (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước NPL i, t-1 : Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu kỳ này và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Trong điều kiện tất cả các yếu tố khác không thay đổi, nếu biến tỷ lệ nợ xấu kỳ trước tăng 1 đơn vị thì biến tỷ lệ nợ xấu kỳ này sẽ giảm 0.385 đơn vị Điều này khác với kỳ vọng ban đầu của tác giả Để giải thích, tác giả đã tìm hiểu và nhận ra rằng nhiều ngân hàng khi có tỷ lệ nợ xấu kỳ trước quá cao sẽ giảm hoạt động kinh doanh của mình lại, tăng cường xử lý nợ xấu cũng như tăng cường thu hồi nợ. Dẫn chứng thực tế cho việc này điển hình nhất là ngân hàng (VCB) trong những giai đoạn năm 2013-2014, 2018-2019 và ngân hàng BIDV năm 2014-2015.

Biến khả năng sinh lợi (ROA) Khả năng sinh lợi có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Trong điều kiện tất cả các yếu tố khác không thay đổi, nếu biến khả năng sinh lợi tăng 1 đơn vị thì biến nợ xấu sẽ giảm 4.957 đơn vị Điều này đúng với giả thuyết “Quản lý kém” Berger và De Young (1997), và phù hợp với các kết quả nghiên cứu khác như Godlewski (2004), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) hayLouzis và cộng sự (2012) Do đó, mặc dù có hoạt động tín dụng yếu hoặc hoạt động cho vay bị hạn chế, các ngân hàng thương mại có khả năng sinh lời cao, khả năng quản trị tốt sẽ ít bị áp lực tăng trưởng tín dụng, hoặc hạn chế bị buộc phải tăng cường mở rộng cho vay Dẫn đến việc giảm đáng kể tỷ lệ nợ xấu Do đó, các NHTMCP phải quan tâm hơn đến quản trị ngân hàng và giữ cho việc kinh doanh được kiểm soát chặt chẽ, nhằm giảm nguy cơ tăng nợ xấu.

Quy mô ngân hàng SIZE Biến quy mô ngân hàng có tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu Khi quy mô ngân hàng tăng lên 1 đơn vị thị nợ xấu tăng lên 2.12 đơn vị Kết quả này phù hợp với giả thuyết "quá lớn để phá sản", tức một ngân hàng càng trở nên lớn mạnh, càng có nhiều rủi ro do sử dụng vốn vay cao hơn và do đó rủi ro nợ càng tăng Các ngân hàng thương mại lớn ở Việt Nam thường có lợi thế là có thể huy động vốn từ công chúng Bên cạnh đó, khi đủ khả năng thanh khoản sẽ đem đi đầu tư theo nhiều hình thức, kể cả ủy thác cho các công ty liên kết đầu tư vào chứng khoán, ngoại tệ, bất động sản và gửi các TCTD khác Khi các khoản đầu tư này bị thua lỗ do hậu quả của những thay đổi trên thị trường như thay đổi lãi suất, giá vàng hoặc thị trường chứng khoán giảm dẫn đến các khoản đầu tư không thể thu hồi được dẫn đến nợ xấu gia tăng.

Biến dự phòng rủi ro tín dụng LLR: Phân tích kết quả cho thấy, tại các NHTMCP

Việt Nam, chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng thể hiện tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu trong mẫu nghiên cứu ở mức ý nghĩa 1%.Khi các yếu tố khác không đổi, LLR tăng 1 đơn vị sẽ làm NPL giảm 0.012 đơn vị Theo quan điểm của Ozili (2017), việc chủ động trích lập dự phòng hợp lý và phù hợp sẽ cho phép các ngân hàng tránh được những trường hợp không lường trước được đồng thời hỗ trợ các ngân hàng giảm thiểu rủi ro tín dụng Ở nghiên cứu của Ristolainen (2018), một số ngân hàng kém thanh khoản có xu hướng hoạt động tín dụng ít hơn khoản dự phòng rủi ro tín dụng của họ Điều này cũng chỉ ra rằng ngân hàng dành sự quan tâm vào các hoạt động cho vay và kiểm soát rủi ro đến từ việc thương lượng khách hàng để trách việc nợ xấu bị dịch chuyển, làm giảm đi các khoản nợ khó đòi.

Biến tốc độ tăng trưởng tín dụng LGR: Kết quả cho thấy LGR có tương quan âm khác với kỳ vọng của nghiên cứu với mức ý nghĩa 1% Khi các yếu tố khác không đổi,LGR tăng 1 đơn vị sẽ làm NPL giảm 0.016 đơn vị Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Salas và Saurina (2002) Việc có sự tác động hai chiều giữa hai biến không quá lớn nhưng vẫn có ý nghĩa thống kê, để giải thích cho việc này chúng ta có thể thấy rằng trong giai đoạn 2011 - 2016 tại Việt Nam vẫn bị ảnh hưởng từ khủng hoảng kinh tế thế 49

5 0 giới năm 2008 và chỉ phục hồi những năm sau đó Quan hệ ngược chiều này phù hợp với chiều phục hồi của nền kinh tế sau khủng hoảng Khi môi trường vĩ mô ổn định hơn, nợ xấu sẽ giảm dần khiến tăng trưởng tín dụng tăng lên Điều này cũng phù hợp với giả thuyết “rủi ro tín dụng có tính chu kỳ” Theo đó, khi cho vay tăng trong thời kỳ phát triển kinh tế vì lợi nhuận kỳ vọng từ các dự án đầu tư được cải thiện và do đó lợi nhuận kỳ vọng từ tất cả các khoản vay cũng tăng lên, điều này được giải thích bằng việc mở rộng hoạt động kinh doanh đã khiến ngân hàng thường xuyên nới lỏng các tiêu chuẩn bảo lãnh phát hành, trong khi hoạt động tín dụng cần được thắt chặt các tiêu chuẩn, do đó các khoản nợ xấu tăng lên cùng với sự gia tăng tín dụng.

Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ETA: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tương quan dương một cách mạnh mẽ lên tỷ lệ nợ xấu Khi tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản lên 1 đơn vị thì nợ xấu sẽ tăng thêm 0.726 đơn vị Mặc dù kết quả trái ngược với lý thuyết ban đầu là khi vốn chủ sở hữu tăng lên, các ngân hàng sẽ trở nên cẩn thận hơn trong việc cho vay, dẫn đến ít nợ xấu hơn Tuy nhiên, các nghiên cứu khác như Curak và cộng sự (2013) và Ozcan (2016) cho thấy rằng thực tế có liên quan đến việc thiếu năng lực ở các nhà quản lý do chưa bắt kịp được tốc độ tăng trưởng khi các ngân hàng tăng trưởng về quy mô và vốn chủ sở hữu Bên cạnh đấy là áp lực từ Nghị định 141/2006 NĐ-CP quy định các ngân hàng thương mại cổ phần tăng vốn pháp định, cụ thể cuối năm 2018 tối thiểu là 1.000 tỷ đồng và 3.000 tỷ đồng ở cuối năm 2010 Quyết định

254 / QĐ-TTg phê duyệt Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng khiến các ngân hàng phải tăng vốn điều lệ của mình và những ngân hàng có hoạt động yếu kém được khuyến khích sáp nhập Lúc này vốn chủ sở hữu của ngân hàng đã tăng lên đáng kể khiến ngân hàng cần tăng cường cho vay và tìm đến các khách hàng có độ rủi ro cao hơn và từ đấy cũng khiến nợ xấu gia tăng.

Biến tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu, ở mức ý nghĩa thống kê 1% Tất cả các yếu tố khác không đổi, nếu biến tăng trưởng kinh tế tăng 1 đơn vị thì biến NPL giảm 0.094 đơn vị Kết quả diễn ra đúng theo giả thuyết, một môi trường tăng trưởng kinh tế thuận lợi sẽ cho phép các cá nhân, gia đình và doanh nghiệp hoạt động hiệu quả và mang lại doanh thu hoặc lợi nhuận. Nhờ đó, khách hàng có được khả năng trả nợ đúng hạn, hạn chế được rủi ro về nợ xấu của các NHTMCP Ngược lại, nếu nền kinh tế suy thoái, người tiêu dùng và các công ty sẽ có ít sức chi hơn, làm giảm mong muốn thanh toán của người đi vay, dẫn đến tỷ lệ

5 1 nợ xấu tăng lên Kết quả trên cũng phù hợp với giả thuyết “kém may mắn” của Berger và DeYoung (1997), và các nghiên cứu của Salas và Saurina (2002) và Khemraj và Pasha (2009).

Biến tỷ lệ lạm phát IFL Lạm phát có tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu Khi các yếu tố khác không đổi, IFL tăng 1 đơn vị sẽ làm NPL tăng 0.16 đơn vị Khi lạm phát cao,chính phủ thường xuyên thực hiện các chính sách tài khóa và tiền tệ thắt chặt, gây khó khăn cho người vay và làm tăng khả năng tạo ra các khoản nợ khó đòi của các NHTMCP.Điều này phù hợp với kỳ vọng của nghiên cứu cũng như tương đồng với các nghiên cứu trước đây của Fofack (2005), Nkusu (2011).

Khóa luận đã xác định các yếu tố tác động đến nợ xấu thông qua các số liệu từ 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010 –2021 Bằng phương pháp ước lượng Momen tổng quát GMM, nghiên cứu đã kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại trong ngân hàng và các yếu tố vĩ mô đối với nợ xấu hiện tại Trong đó nợ xấu so với cùng kỳ năm trước, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản của ngân hàng, tốc độ tăng trưởng tín dụng ngân hàng và tốc độ tăng trưởng GDP có mối liên hệ ngược chiều với nợ xấu thì ngược lại quy mô ngân hàng, tỷ lệ lạm phát, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng và dự phòng rủi ro tín dụng ngân hàng có mối tương quan dương với nợ xấu Như vậy, nguyên nhân tác động đến nợ xấu đã được xác định rõ Chương tiếp theo, nghiên cứu sẽ thảo luận những giải pháp nhằm quản lý nợ xấu tốt hơn thông qua việc kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng đã được kiểm định ở chương này đồng thời dựa vào tình hình thực tế tại Việt Nam để đưa ra một số góp ý nhằm giúp giảm tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTMCP tại ViệtNam.