CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC CÓ LIÊN QUAN
C Ơ SỞ LÝ THUYẾT V Ề N Ợ X ẤU C ỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Một tổ chức kinh doanh trong lĩnh vực tài chính, tiền tệ có độ nhạy cảm cao như ngân hàng thì rủi ro trong kinh doanh rất đa dạng Lợi nhuận và rủi ro là hai yếu tố tồn tại song hành, khả năng thu được lợi nhuận cao của một cơ hội kinh doanh luôn tìm ẩn mức độ rủi ro lớn Rủi ro trong kinh doanh ngân hàng được Ủy ban Basel phân thành ba loại: rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động Với rủi ro tín dụng thường do khách hàng chậm trả hoặc không trả nợ theo hợp đồng tín dụng, không thực hiện đúng cam kết đã thỏa thuận Vì hoạt động tín dụng vẫn chiếm một tỷ trọng cao trong tổng tài sản của các ngân hàng, rủi ro tín dụng có thể gây ảnh hưởng lớn gây ra tổn thất tài chính của ngân hàng Để phản ánh chất lượng tín dụng của các NHTM trong nhiều nghiên cứu trước đều lựa chọn yếu tố nợ xấu Yếu tố này đánh giá được mức độ rủi ro tín dụng trong hoạt động của hệ thống NHTM.
Dựa theo khái niệm được đưa ra từ các tác giả, tổ chức nghiên cứu trước trên thế giới thì thuật ngữ nợ xấu: “bad debt”, “non- performing loan”, “doubtful debt” là các khoản cho vay bắt đầu được đưa vào nợ xấu khi đã quá hạn trả nợ gốc và lãi 90 ngày trở lên (Peter Rose 2009).
Theo Advisory Expert Group(AEG): Nợ xấu được xác định dựa trên hai yếu tố: quá hạn trên 90 ngày, khả năng trả nợ bị nghi ngờ Cách định nghĩa này về nợ xấu theo AEG không mang tính chất mô tả mà được sử dụng như một hướng dẫn cho các ngân hàng, cụ thể như sau: “ Một khoản nợ được coi là nợ xấu khi quá hạn trả lãi và/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 không có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ”. Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS): Nợ xấu không được định nghĩa cụ thể theo tổ chức này, nhưng theo thông lệ chung về quản lý rủi ro tín dụng tại nhiều quốc gia BCBS hướng dẫn xác định khoản nợ được xem là không có khả năng hoàn trả là khi một trong hai điều kiện hoặc cả hai điều kiện xảy ra: ngân hàng thấy người vay không có khả năng trả nợ đầy đủ khi ngân hàng chưa thực hiện hành động gì để cố gắng thu hồi và người vay đã quá hạn trả nợ quá 90 ngày Vậy nợ xấu có thể được hiểu là toàn bộ các khoản cho vay đã quá hạn 90 ngày và có dấu hiệu người đi vay không thể trả được nợ Khi khả năng thu hồi của các khoản thanh toán từ khoản vay là không thể sẽ dẫn đến việc các khoản vay bị giảm giá trị Thu nhập của ngân hàng sẽ bị ảnh hưởng bằng việc ghi nhận một khoản dự phòng phản ánh giảm trừ giá trị khoản vay, vậy lãi suất của các khoản vay này không được cộng dồn và chỉ xuất hiện dưới dạng tiền mặt thực tế chưa nhận được.
Quỹ tiền tệ thế giới (IMF) đưa ra định nghĩa về nợ xấu trong đoạn 4.84 và 4.85 của Hướng dẫn để tính toán các chỉ số lành mạnh tài chính tại các quốc gia (FSIs) như sau:
“ một khoản vay được coi là nợ xấu khi quá hạn thanh toán gốc hoặc lãi 90 ngày hoặc hơn; khi các khoản lãi đã quá hạn 90 ngày hoặc hơn đã được vốn hóa, cơ cấu lại, hoặc trì hoãn theo thỏa thuận; khi các khoản thanh toán đến hạn dưới 90 ngày nhưng có thể nhận thấy các dấu hiệu rõ ràng cho thấy người vay sẽ không thể hoàn trả nợ đầy đủ (ví dụ khi người vay phá sản) Sau khi khoản vay được xếp vào danh mục nợ xấu, nó khoặc bất cứ khoản vay thay thế nào cũng nên được xếp vào danh mục nợ xấu cho tới thời điểm phải xóa nợ hoặc thu hồi được lãi và gốc của khoản vay thay thế” (IMF’s Compilation Guide on Financial Soundness Indicators 2004).
Chuẩn mực Kế toán quốc tế (IAS) thường sử dụng thuật ngữ các khoản nợ giảm giá trị thay vì nợ xấu để áp dụng cho ngân hàng Chuẩn mực Kế toán quốc tế IAS 39 cho rằng một khoản vay có dấu hiệu bị giảm giá trị cần có bằng chứng khách quan rõ ràng Tài sản được ghi nhận giảm trong trường hợp nợ bị giảm giá trị Phương pháp phân tích dòng tiền tương lai chiết khấu hoặc xếp hạng khoản vay của khách hàng được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng Khả năng hoàn trả khoản vay được chú trọng trong IAS 39 bất kể thời gian quá hạn chưa đến 90 ngày hoặc chưa quá hạn Qua các khái niệm trên nợ xấu có thể hiểu theo mặt định lượng là khoản nợ gốc hoặc nợ lãi quá hạn trên 90 ngày và theo mặt định tính thì nợ xấu là khoản nợ được đánh giá chắc chắn về khả năng không hoàn trả được nợ của người đi vay.
Phân loại nợ là quá trình xem xét phân loại các danh mục cho vay của ngân hàng, dựa trên mức độ rủi ro và đặc điểm tương đồng Để việc kiểm soát chất lượng các danh mục cho vay và đưa ra các biện pháp cần thiết xử lý các vấn đề phát sinh trong quá trình cho vay Giữa các quốc gia có sự lựa chọn đa dạng và khác nhau đối với hệ thống phân loại và lập dự phòng, gây nhiều khó khăn về lý thuyết và thực tế Hướng tới một tiêu chuẩn chung thống nhất trong phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ở các quốc gia Ủy ban Basel đưa ra các hướng dẫn, nguyên tắc nhưng không đưa ra một hệ thống phân loại nợ cụ thể hay các quy trình được chuẩn hóa để đánh giá rủi ro tín dụng.
Công trình nghiên cứu của (Lastra và các cộng sự 2016) chỉ ra sự khác nhau trong cách phân loại nợ xấu tại các ngân hàng thuộc nhóm G-20 Hầu hết các quốc gia này cho rằng vai trò của ngân hàng hoặc kiểm toán là để đưa ra các ý kiến xem xét tính đầy đủ, phù hợp và thống nhất trong việc phân loại nợ xấu hay chưa nhưng không ràng buộc quản lý chi tiết và phải chịu trách nhiệm trực tiếp về cách phân loại này Các nước Mỹ và Đức sử dụng loại hình tiếp cận phân loại nợ rõ ràng, tuy nhiên tại Anh, Hà Lan thì không cần các ngân hàng sử dụng một loại hình phân loại nợ cụ thể nào, cho phép tự phân loại và được giám sát định kỳ bởi giám sát ngân hàng Pháp và Ý quy định một hệ thống yêu cầu tối thiểu để một khoản vay bị xem là có dấu hiệu xấu đi nhưng không đi sâu vào chi tiết hướng dẫn cụ thể từng trường hợp phân loại Tại Châu Á các nước thường quy định cách phân loại tương đồng về các phân loại các khoản nợ vay nhóm 4 và 5.
Bảng 2 1 Phân loại nợ theo các quốc gia G20
Quốc gia Các nhóm nợ
Argentina Nợ đủ tiêu chuẩn, nợ đặc biệt theo sát, nợ dưới tiêu chuẩn, nợ có rủi ro cao, nợ khó thu hồi, nợ không thể thu hồi. Úc Không căn cứ vào thời gian 90 ngày mà căn cứ vào tình trạng của khoản nợ có bị nghi ngờ về khả năng trả nợ hay không để được xem là một khoản nợ xấu.
Brazil Căn cứ vào mốc thời gian 90 ngày: nợ quá hạn 90 ngày, nợ không quá 90 ngày nhưng xếp loại e, f,g hoặc h nợ tái cơ cấu: phân loại theo 9 nhóm aa, a, b ,c, d, e, f, g và h.
Canada Khoản tiền đặt cọc với tổ chức tài chính hoặc nợ cơ cấu lại vốn
90 ngày theo hợp đồng Khoản thanh toán cho bất kỳ khoản vay khác không bao gồm khoản vay bằng thẻ tín dụng theo hợp đồng 90 ngày trừ khi khoản vay được đảm bảo đầy đủ, việc thu nợ đang được tiến hành không quá 180 ngày Khoản thanh toán cho bất kỳ khoản vay là 180 ngày, bất kỳ khoản vay thẻ tín dụng quá 180 ngày sẽ bị xóa sổ.
Trung Quốc Nợ đủ tiêu chuẩn, nợ cấn chú ý, nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ, nợ mất vốn.
Pháp Quy định một hệ thống các yêu cầu tối thiểu để các khoản vay được phân loại và có dấu hiệu xấu đi nhưng không có chi tiết hướng dẫn cụ thể về phân loại. Đức Cho vay không rủi ro, cho vay có dấu hiệu rủi ro, nợ có dấu hiệu không thu hồi, nợ xấu. Ấn Độ Khoản nợ có lãi xuất hoặc phần gốc vẫn còn quá hạn hơn 90 ngày, khoản nợ không còn đủ khả năng thanh toán, nợ quá hạn hơn 90 ngày trong trường hợp mua hoặc chiết khấu thương phiếu được xem là nợ xấu.
Indonesia Các khoản nợ xấu là các khoản nợ dưới mức tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ có khả năng mất vốn. Ý Nợ xấu, nợ dưới tiêu chuẩn, nợ tái cấu trúc, nợ quá hạn.
Nhật Bản Các khoản vay chi thành 4 loại: bị phá sản hoặc bán phá sản, nợ nghi ngờ, nợ cần chú ý, nợ đủ tiêu chuẩn.
Hàn Quốc Nợ đủ tiêu chuẩn, nợ cần chú ý, nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ, nợ có khả năng mất vốn.
Mexico Dựa theo phân loại: rủi ro quốc gia, rủi ro tài chính, rủi ro ngành, lịch sử thanh toán.
Nga Nợ đủ tiêu chuẩn- không có rủi ro tín dụng, nợ dưới chuẩn- rủi ro trung bình, nợ khó đòi- rủi ro tín dụng đáng kể, nợ có vấn đề- rủi ro tín dụng cao, nợ có khả năng mất vốn- không có khả năng thu hồi nợ.
Saudi Arabia Nợ xấu, nợ không đúng hạn, nợ quá hạn, trợ cấp.
Nam Phi Nợ tiêu chuẩn, nợ được đề cập đặc biệt, nợ không đạt chuẩn, nợ nghi ngờ.
Thổ Nhĩ Kỳ Các nhóm: tiêu chuẩn, đề cập đặc biệt, hạn chế phục hồi, phục hồi đáng ngờ, lỗ.
Anh Chưa ban hành quy trình quản lý rủi ro tín dụng rõ ràng.
C ÁC YẾU T Ố TÁC ĐỘNG ĐẾN N Ợ X ẤU C ỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Để giải thích sự biến động tỷ lệ nợ xấu qua các thời kỳ có 2 nhóm yếu tố chính là yếu tố vĩ mô tập trung về những ảnh hưởng của toàn bộ nền kinh tế, những chính sách điều hành của nhà nước, hệ thống pháp luật và môi trường chính trị; yếu tố vi mô tập trung về ảnh hưởng của khả năng trả nợ của người vay và yếu tố thuộc về ngân hàng ( Nguyễn Thị Hồng Vinh 2017).
Theo các nghiên cứu phân tích các biến kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu của (Le
2016), ( Louzis, Vouldis and Metaxas 2012) chỉ ra rằng không chỉ các yếu tố đặc thù ngân hàng mà các yếu tố vĩ mô và chu kỳ kinh doanh ảnh hưởng đến nợ xấu GDP cao khi thu nhập tăng khả năng trả nợ của người đi vay ở giai đoạn kinh tế tăng trưởng, ngược lại khi kinh tế suy giảm gây thất nghiệp, nợ xấu có xu hướng tăng theo do khách hàng gặp khó khăn trong việc hoàn trả khoản nợ của mình cho ngân hàng Các biến vĩ mô khác gây ảnh hưởng đến nợ xấu khác như tỷ giá, lãi suất, lạm phát hay tình trạng thất nghiệp Ở những nước có lượng cho vay bằng ngoại tệ lớn nhưng người vay không có các biện pháp phòng ngừa rủi ro thì chất lượng tài sản của ngân hàng bị tác động tiêu cực bởi tỷ giá Việc tăng lãi suất ảnh hưởng đến khả năng trả nợ với trường hợp là các khoản vay có suất thả nổi Do đó lãi suất và nợ xấu tác động cùng chiều, khi lãi suất tăng ảnh hưởng đến tiền lãi phải trả tăng dẫn đến nợ xấu sẽ gia tăng vì khả năng trả lãi của khách hàng bị ảnh hưởng ( Bofondi and Ropele 2011).
Yếu tố lạm phát tác động đến nợ xấu một cách chưa rõ ràng vì một món nợ bị giảm giá trị thực khi lạm phát tăng cao giúp cho việc trả nợ của người đi vay dễ dàng hơn, tuy nhiên khi lạm phát tăng dẫn đến việc tiền lương giảm do thu nhập thực tế của khách hàng giảm Ở những nước có lạm phát cao, sử dụng lãi suất cho vay thả nổi có thể làm cho lãi suất cao hơn do nhà nước nơi đó thực hiện chính sách tiền tệ để chống lại lạm phát (Nkusu 2011).
Khi tỷ lệ thất nghiệp tăng ảnh hưởng trực tiếp đến hộ gia đình, cá nhân làm tăng gánh nặng nợ nần, ảnh hưởng đến thu nhập dùng để trả nợ Với doanh nghiệp nó làm ảnh hưởng đến nhu cầu tiêu thụ sản phẩm, doanh thu giảm dẫn đến không trả nợ được cho ngân hàng.
Ngoài các yếu tố vĩ mô, những yếu tố vi mô còn được xem là những yếu tố ngoại sinh ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng, nói cách khác yếu tố vi mô không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ yếu tố nào khác.
Chính sách tín dụng của ngân hàng không phù hợp: mỗi ngân hàng có một chính sách tín dụng khác nhau căn cứ theo mục tiêu kinh doanh và khẩu vị rủi ro của mình Khi các điều kiện cho vay và chế độ tín dụng không được chấp hành nghiêm túc, các thành viên HĐQT và các cổ đông lớn, người thân trong gia đình, người quen được cung cấp tín dụng quá mức là hành vi tiêu cưc vi phạm nguyên tắc của quá trình cho vay Các ngân hàng lớn hoặc nhỏ luôn phải cạnh tranh với nhau gay gắt bằng cách điều chỉnh chính sách tín dụng tồn tại rủi ro lớn nếu không được quản lý tốt.
Thiếu chiến lược kinh doanh hiệu quả và bền vững: nhiều ngân hàng dựa vào lợi ích ngắn hạn cho vay theo tín hiệu thị trường tăng trưởng nóng, cho vay hoạt động kinh doanh bất động sản, chứng khoán Những quyết định như vậy khi môi trường kinh doanh bị thay đổi hoặc biến động tiêu cực sẽ dẫn đến những khoản nợ xấu cho ngân hàng.
Trong những năm qua các ngân hàng mở rộng hoạt động quá nhanh nhưng với năng lực quản trị rủi ro và chính sách cho vay chưa thật sự hiệu quả đó là hệ quả tất yếu của một quá trình tăng trưởng tín dụng quá nóng làm tăng nợ xấu Sự quản lý không hiệu quả làm tăng các khoản nợ xấu trong tương lai, các nhà quản lý nên tập trung vào việc quản lý để cải thiện sự ổn định của hệ thống tài chính, ( Louzis, Vouldis and Metaxas 2012). Chất lượng thẩm định thấp: Công tác thẩm định đối diện với các thông tin thiếu chính xác, không minh bạch rất dễ dẫn đến việc đánh giá sai khả năng trả nợ khách hàng ảnh hưởng đến việc thu hồi nợ sau này, tăng nợ quá hạn mới.
Một số nghiên cứu thực nghiệm các yếu tố quyết định quan trọng đến nợ xấu như quy mô của ngân hàng, hiệu quả, điều khoản tín dụng, sức ảnh hưởng lên thị trường và hồ sơ rủi ro do chúng có thể tạo ra những khoản vay rủi ro mới cho ngân hàng.
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Q UY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Luận văn sử dụng phần mềm Eviews, trong việc phân tích các dữ liệu thu thập từ các nguồn uy tín Quy trình nghiên cứu gồm các bước sau:
Bảng 3 1 Quy trình nghiên cứu
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Bước 2: Tính toán các biến độc lập
Bước 3: Phân tích thống kê mô tả
Bước 4: Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu
Bước 5: Ước lượng và kiểm định các mô hình hồi quy nghiên cứu
Bước 6: So sánh các mô hình Pooled OLS, FEM, REM
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả.
Bước 7: Giải thích, kết luận
X _ các yếu tố tác động đến nợ xấu
Phân tích thống kê mô tả
Sử dụng phần mềm Eviews phân tích dữ liệu đã thu thập, tóm tắt, trình bày, tính toán và mô tả các đặc trưng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu Kết quả tìm được 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) của các biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu
Căn cứ vào kết quả ma trận tương quan của mô hình nghiên cứu, cho thấy mức độ tương quan giữa các biến số trong mô hình Biến độc lập có tác động cùng chiều biến phụ thuộc khi hệ số tương quan giữa hai biến mang giá trị dương và ngược lại Khi giá trị của hệ số tương quan của hai biến độc lập lớn thì mô hình có thể bị hiện tượng đa cộng tuyến. Ước lượng và kiểm định các mô hình hồi quy nghiên cứu
Sau khi tiến hành ước lượng các mô hình Pooled OLS, FEM, REM, tác giả tiến hành kiểm định các hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và đa cộng tuyến Đối với hiện tượng đa cộng tuyến thì căn cứ vào hệ số VIF của mô hình cho thấy thì các giá trị này đều nhỏ hơn 2 nên mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng Với hiện phương sai bị thay đổi thì sử dụng kiểm định White với giả thuyết H0: mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, kết quả cho thấy P-value= 0.000383 nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.5 nên bác bỏ H0, mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Bên cạnh đó căn cứ vào giá trị kiểm định Durbin-Watson để kiểm định mô hình có tự tương quan hay không, kết quả cho thấy giá trị Durbin- Watson= 2.069430 nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên kết luận mô hình hồi quy không có tự tương quan.
So sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM và REM
Tiến hành phân tích hồi quy thông qua phần mềm Eviews lần lượt các mô hình Pooled OLS, FEM và REM So sánh kết quả thống kê Prob F-statistic của Pooled OLS và FEM với 1% nếu Prob F-statistic< 1% thì lựa chọn mô hình FEM Tiếp theo sử dụng kiểm định Hausman, căn sứ vào kết quả Prob với 0.05 nếu Prob> 0.05 thì lựa chọn mô hìnhREM.
P HƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tác giả sử dụng 3 mô hình ước lượng dữ liệu bảng là Pooled OLS, FEM và REM để ước lượng dự mô hình nghiên cứu và sử dụng các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp do dữ liệu trong nghiên cứu vừa theo thời gian vừa theo không gian.
Với mô hình Pooled OLS- mô hình bình phương tối thiểu dạng gộp thì tất cả cá dữ liệu được gộp lại mà không phân biệt đặc tính thay đổi theo thời gian, không kiểm soát được từng đặc điểm riêng các ngân hàng khác nhau.
Mô hình FEM (Fixed Effects Model)- mô hình tác động cố định thì giá trị trung bình của biến phụ thuộc được giả định thay đổi theo đơn vị chéo nhưng không thay đổi theo thời gian, phương pháp này giúp tránh hồi quy với quá nhiều biến giả và ước lượng theo phương pháp chuyển đổi nội tại FEM có thể kiểm soát được từng đặc điểm khác nhau giữa các ngân hàng, phần dư của mô hình và các biến độc lập có sự tương quan.
Cuối cùng là mô hình REM (Random Effects Model)- mô hình tác động ngẫu nhiên có đặc điểm gần giống như mô hình FEM nhưng không có sự tương quan giữa phần dư của mô hình và các biến độc lập.
Khi mô hình không có hiện tượng nội sinh hai mô hình Pooled và REM cho kết quả ước lượng nhất quán Kiểm định F được tác giả sử dụng để lựa chọn giữa hai mô hình Pooled OLS vàFEM, F
