KLTN BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TP HỒ CHÍ MINH NĂM 2022 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ KHÁNH HUYỀN CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠ[.]
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
ĐẶT VẤN ĐỀ VÀ LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Ngân hàng là một trung gian tài chính quan trọng, đóng vai trò huyết mạch trong việc phát triển kinh tế của quốc gia, đặc biệt trong bối cảnh nước ta hội nhập quốc tế. Việc Việt Nam thực hiện ký kết một loạt các hiệp định FTA, CTPPP và trở thành thành viên của WTO, AEC tạo ra không ít những cơ hội và thách thức đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam.
Trong những năm qua, các ngân hàng thương mại Việt Nam đã không ngừng đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ cho khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp, tuy nhiên hoạt động tín dụng vẫn chiếm tỷ trọng lớn nhất trong các nguồn thu nhập từ hoạt động kinh doanh của ngân hàng Vì vậy, việc dự báo và quản trị chất lượng tín dụng trong hoạt động ngân hàng là việc làm cấp bách trong hoạt động của ngân hàng thương mại.
Tồn tại song song với hoạt động ấy là rủi ro mà tất cả các ngân hàng, các quốc gia đều phải đối mặt, đó chính là nợ xấu Hiện nay, vấn đề nợ xấu ngày càng được quan tâm tại nhiều quốc gia vì sự ảnh hưởng rất lớn của nó đến hoạt động của hệ thống ngân hàng và nền kinh tế, thậm chí tỷ lệ nợ xấu cao có thể dẫn đến phá sản theo như Dermirgue-Kunt (1989), Barr và Siems (1994) khi nghiên cứu về nguyên nhân phá sản của một ngân hàng Đối với nền kinh tế, nợ xấu là một trong những nguyên nhân chính gây bất ổn kinh tế vĩ mô, làm đình trệ phát triển kinh tế, thậm chí có thể dẫn đến khủng hoảng kinh tế.
Tại Việt Nam, giai đoạn 2016 - 2021 các ngân hàng thương mại đang phải đối
2 mặt với nợ xấu gia tăng làm ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế của quốc gia.
Hình 1.1 Tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2016-2021
Số liệu từ NHNN cho thấy, cuối năm 2021 tỷ lệ nợ xấu nội bảng là 1,9% (tăng 0,21 điểm % so với cuối năm 2020), nếu tính thêm nợ bán cho VAMC thì con số này là 3,9% Tỷ lệ nợ xấu gộp (bao gồm nợ xấu nội bảng, nợ xấu bán cho VAMC chưa được xử lý và nợ xấu tiềm ẩn từ các khoản cơ cấu lại) tăng mạnh lên mức 7,31% cuối năm
2021 từ mức 5,1% cuối năm 2020 và gần tương đương với con số cuối năm 2017 (7,4%) - cũng là năm mà Nghị quyết 42 bắt đầu có hiệu lực.
Có thể thấy, nợ xấu chưa được xử lý dứt điểm mà còn ngày càng gia tăng, ảnh hưởng lớn đến hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói chung Vì vậy, việc xác định rõ các nhân tố ảnh hưởng đến sự tăng giảm nợ xấu trong hệ thống ngân hàng, đặc biệt là ngân hàng thương mại, là điều hết sức cần thiết.
Xuất phát từ nhiều lý do thực tiễn và nhận thấy được vấn đề cấp bách mà các ngân hàng thương mại đang phải đối mặt, tác giả đã chọn đề tài “Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam” nhằm nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam hiện nay Từ đó có thể xác định được những yếu tố nào đã và đang tác động đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam, đánh giá mức độ tác động của các yếu tố đó và từ đó đưa ra
3 các khuyến nghị giúp giảm nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
Mục tiêu tổng quát của khóa luận là nghiên cứu các nhân tố tác động đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam Dựa trên những cơ sở đó, nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị đối với các nhà hoạch định chính sách và các nhà quản trị ngân hàng nhằm góp phần giảm nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để đạt được mục tiêu tổng quát, bài nghiên cứu cần đạt được mục tiêu cụ thể như sau:
Thứ nhất, Xác định các nhân tố tác động đến nợ xấu của NHTM Việt Nam.
Thứ hai, Đo lường mức độ tác động của các nhân tố tác động đến nợ xấu của
Thứ ba, Đưa ra một số khuyến nghị giúp giảm nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để đạt được những mục tiêu trên, đề tài nghiên cứu sẽ tập trung giải quyết các câu hỏi sau:
Thứ nhất, những nhân tố nào tác động đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam? Thứ hai, mức độ tác động của các nhân tố đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam như thế nào?
Thứ ba, những giải pháp nào làm giảm nợ xấu tại các NHTM Việt Nam?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
4 Đối tượng nghiên cứu của đề tài là những nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại NHTM Việt Nam.
Phạm vi không gian: Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại 25
NHTMCP lớn trên cả nước để làm đại diện cho các NHTM Việt Nam Trên thực tế, theo số liệu thống kê từ NHNN, tổng số NHTM trên cản ước tính đến ngày 31/12/2021 là 31 ngân hàng Tuy nhiên, phạm vi của bài nghiên cứu này chỉ tập trung vào 25 NHTMCP nổi bật nhất trong giai đoạn 2011 –2021, bởi vì các ngân hàng này đều đã đạt được một mức độ tín nhiệm nhất định trong lĩnh tài chính – ngân hàng, đồng thời, đảm bảo được yêu cầu tổn tại và hoạt động liên tục trong suốt khoảng thời gian nghiên cứu với các số liệu cần thiết đều được công khai một cách đầy đủ, rõ ràng.
Phạm vi thời gian: tác giả nghiên cứu và sử dụng dữ liệu trong giai đoạn
2011 - 2021, vì trong thời gian này, dữ liệu mà tác giả thu thập có độ dài phù hợp với phương pháp nghiên cứu, bên cạnh đó dữ liệu tìm kiếm là phù hợp, được cập nhật hiện hành và được công bố đầy đủ.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Để thực hiện các mục tiêu nghiên cứu đã đề cập ở trên, đề tài sử dụng phương pháp và dữ liệu nghiên cứu như sau:
Phương pháp nghiên cứu định tính: Đề tài tổng hợp, phân tích, thống kê các số liệu tài chính của các Ngân hàng thương mại Việt Nam Ngoài ra, đề tài còn thu thập, tổng hợp và so sánh các nghiên cứu của nhiều tác giả trong và ngoài nước để áp dụng, kế thừa những quan điểm về tỷ lệ nợ xấu.
Phương pháp nghiên cứu định lượng: Dựa trên mô hình nghiên cứu đề xuất,lựa chọn các biến độc lập và phụ thuộc và đưa ra các giả thuyết Để ước lượng mô hình, nghiên cứu lần lượt sử dụng 03 mô hình Pooled Ordinary Least Squares(Pooled OLS), Fixed effects model (FEM) và Random effects model (REM) và sử dụng các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp Nghiên cứu cũng kiểm định các
5 khuyết tật của mô hình như hiện tượng tự tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến và hiện tượng phương sai thay đổi Kết quả kiểm định cho thấy mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng, có sự tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai thay đổi Ngoài ra, mô hình nghiên cứu sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc làm biến độc lập nên mô hình nghiên cứu có số liệu dạng bảng động(Dynamic panel data) và với biến trễ của biến phụ thuộc có khả năng là biến nội sinh Vì vậy, nghiên cứu dùng phương pháp thống kê mô men tổng quát (GMM) với phần mềm Stata 11 để đánh giá đánh giá các yếu tố kinh tế vĩ mô và các yếu tố nội tại nào tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
ĐÓNG GÓP ĐỀ TÀI
Việc nhận diện được các nhân tố tác động đến nợ xấu là vấn đề cấp thiết, để từ đó Chính phủ, NHNN và các cơ quan có liên quan sẽ có hướng giải quyết kịp thời và hiệu quả nhằm góp phần ổn định sự phát triển và tăng trưởng kinh tế, thông qua sự ổn định, phát triển lành mạnh của hệ thống ngân hàng Dựa vào những kết quả mà nghiên cứu đạt được, các cơ quan quản lý sẽ cùng với các NHTM chung sức xây dựng những chính sách và cơ chế quản lý tốt hoạt động tín dụng, và kiểm soát cũng như xử lý những khoản nợ xấu kịp thời, nhanh chóng để tránh tình trạng kéo dài và gây hậu quả nghiêm trọng cho hệ thống ngân hàng nói chung.
Hơn nữa, với đề tài liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại cácNHTM Việt Nam, tác giả đã đưa ra nhiều yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu, trong đó có yếu tố vĩ mô và các yếu tố vì giúp các NHTM có thể phân tích, xác định được các yếu tố tác động đến nợ xấu và giải thích chiều hướng tác động của các nhân tố có ảnh hưởng đến nợ xấu Dựa trên những cơ sở đó, các nhà lãnh đạo ngân hàng sẽ có thể định hưởng cho công tác kiểm soát, hạn chế nợ xấu, từ đó làm cơ sở đưa ra các giải pháp phù hợp trong từng giai đoạn kinh tế.
Ý NGHĨA CỦA NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu có ý nghĩa về mặt khoa học và thực tiễn.
Về mặt khoa học, nghiên cứu góp phần hoàn thiện các nghiên cứu về tác
6 động của môi trường vĩ mô và vi mô đến nợ xấu của các NHTM Đề tài đưa ra các bằng chứng thực nghiệm giúp kiểm nghiệm và bổ sung kết quả cho các nghiên cứu trước.
Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu là cơ sở tham khảo cho các nhà quản trị ngân hàng Nghiên cứu đã đưa ra những chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố thuộc môi trường vĩ mô cũng như môi trường nội bộ mà ngân hàng có thể kiểm soát được tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Điều này góp phần cải thiện hiệu quả hoạt động của mỗi ngân hàng nói riêng và toàn bộ hệ thống ngân hàng nói chung trong bối cảnh Việt Nam hội nhập và chịu ảnh hưởng của nền kinh tế toàn cầu hiện nay.
KẾT CẤU ĐỀ TÀI
Đề tài được chia làm 5 chương, cụ thể:
Chương 1 Mở đầu Ở chương này, tác giả trình bày lý do nghiên cứu cũng như mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa và hạn chế của đề tài nghiên cứu.
Chương 2 Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu Ở chương này, tác giả trình bày khung lý thuyết cũng như đưa ra nguyên nhân và giải thích nguyên nhân dẫn đến nợ xấu và các yếu tố tác động đến nợ xấu của các tài liệu trước đây Khung lý thuyết mà tác giả tập trung lý giải cho mối quan hệ giữa các yếu tố tác động đến nợ xấu là lý thuyết về dòng tiền tài chính, kênh cho vay của ngân hàng, tốc độ tăng trưởng kinh tế vĩ mô, tỷ lệ lạm phát và các yếu tố vi mô Bên cạnh đó, tác giả cũng đưa ra các nghiên cứu thực nghiệm trước đây để đưa ra các yếu tố mang tính chất định lượng nhằm xây dựng mô hình thực nghiệm giữa các yếu tố tác động đến nợ xấu của các Ngân hàng thương mại Việt Nam.
Chương 3 Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên khung lý thuyết có được từ chương 2, kế thừa các mô hình nghiên cứu thực nghiệm trước đây, trong chương này, tác giả sẽ xây dựng mô hình nghiên
7 cứu thực nghiệm của mình, bao gồm các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến nợ xấu của Ngân hàng thương mại Việt Nam Điểm nổi bật ở chương này là tác giả sẽ trình bày các bước tiến hành xây dựng và các phương pháp ước lượng nhằm đạt được các mục tiêu nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nghiên mà tác giả để ra Cuối cùng, các nguồn dữ liệu mà tác giả thu thập được để đo lường mức độ tác động cũng được trình bày trong chương này.
Chương 4 Kết quả nghiên cứu
Dựa trên mô hình nghiên cứu thực nghiệm trước đây cùng với các dữ liệu thu thập được từ danh sách 25 NHTMCP Việt Nam, tác giả sẽ sử dụng các phần mềm phân tích là Stata 11 để kiểm định và ước lượng các hệ số hồi quy trong mô hình Từ các kết quả ước lượng có được tác giả sẽ đối chiếu kết quả với các nghiên cứu trước đây nhằm giải thích một cách logic Kết quả đó nhằm minh chúng để đạt được mục tiêu nghiên cứu và trả lời toàn bộ các câu hỏi nghiên cứu được để ra.
Chương 5 Kết luận và khuyến nghị Ở chương này, tác giả tóm lược các kết quả có được từ chương 4 nhằm gắn liền với mục tiêu nghiên cứu Từ đó, tác giả đưa ra một số khuyến nghị của mình và các hàm ý chính sách nhằm giúp kiểm soát nợ xấu thông qua các yếu tố tác động cũng như hạn chế các tác động bất lợi của nợ xấu đến hệ thống Ngân hàng Việt Nam Hơn nữa, các gợi ý mà tác giả nêu lên cũng như là nguồn tài liệu tham khảo cho các nhà hoạch định và phân tích về nợ xấu nhằm đưa ra giải pháp hạn chế nợ xấu cho Ngân hàng Đồng thời ở chương này, tác giả đưa ra chi tiết về hạn chế của đề tài nghiên cứu và đồng thời cũng là mục cuối cùng của chương này.
Chương 1 đã khái quát tình hình nợ xấu tại các NHTM Việt Nam hiện nay Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng cho thấy tác động tiêu cực của vấn đề nợ xấu đến hoạt động tín dụng của ngân hàng và nền kinh tế Qua đó, xây dựng mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu để làm tiền đề cho việc xây dựng cơ sở lý luận và tìm ra các nhân tố có tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng ở các chương tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ NỢ XẤU
2.1.1 Khái niệm về nợ xấu
Có thể nói, nợ xấu là một thuật ngữ được sử dụng phổ biến trên thế giới với các từ như “Nonperforming loans” (NPL), “bad debt”, “doubtful debt” chỉ các khoản nợ khó đòi (Fofack, 2005) hoặc các khoản vay có vấn đề (Berger và De Young,
1997) hoặc khoản nợ không trả được (defaulted loans) mà ngân hàng không thể thu lợi từ nó (Ernst & Young, 2004) hay 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, 2004; Mishkin, 2010). Hiện tại không có một quy tắc hay chuẩn mực thống nhất khi thảo luận về vấn đề nợ xấu.
Theo quan điểm về nợ xấu của NHTW Châu Âu (ECB): “Nợ xấu là những khoản cho vay không có khả năng thu hồi hoặc là những khoản cho vay có thể không thanh toán đầy đủ cho ngân hàng” Như vậy, ECB nhìn nhận nợ xấu dựa trên kết quả trả nợ của khách hàng đối với ngân hàng.
Nhóm chuyên gia tư vấn (AEG) của Liên Hợp Quốc cho rằng định nghĩa về nợ xấu không nên mang tính chất mô tả mà chỉ nên được sử dụng như hướng dẫn cho các ngân hàng (AEG, 2004) AEG thống nhất định nghĩa “Về cơ bản, 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 có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ”.
Nói cách khác, nợ xấu được xác định trên 2 yếu tố là quá hạn trên 90 ngày và khả năng trả nợ bị nghi ngờ.
Tương tự như vậy, trong mục 4.84 của “Bộ chỉ số lành mạnh tài chính” (IMF’s Compilation Guide on Financial Soundness Indicators, 2004) Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) đã nhận định rằng: “Một khoản nợ được coi là nợ xấu khi đã quả hạn thanh toán gốc hoặc lãi 3 tháng (90 ngày) hoặc hơn; khi các khoản lãi quá hạn 3 tháng (90 ngày) hoặc hơn đã được vốn hóa, tái cơ cấu, hoặc hoãn trả nợ theo thỏa thuận Thêm vào đó, nợ xấu còn bao gồm cả các khoản thanh toán quá hạn dưới 90 ngày nhưng có thể nhận thấy những dấu hiệu rõ ràng về việc người vay sẽ không thể hoàn trả đầy đủ, ví dụ như khi người vay phá sản”.
Trong khi đó, Ủy ban Basel về Giám sát ngân hàng (BCBS) không đưa ra định nghĩa cụ thể về nợ xấu Tuy nhiên, trong các hướng dẫn về các thông lệ chung tại nhiều quốc gia về quản lý rủi ro tín dụng BCBS xác định, việc khoản nợ bị coi là không có khả năng hoàn trả (a default) khi một trong hai hoặc cả hai điều kiện sau xảy ra: (i) 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 ví dụ như giải chấp Chứng khoản (nếu đang nắm giữ): (1) người vay đã quá hạn trả nợ quá 90 ngày (BCBC, 2002), BCBS đặc biệt nhấn mạnh tới khái niệm “mất mát có thể xảy ra trong tương lai” (expected loss) khi đánh giá một khoản vay Dựa trên hướng dẫn này, nợ xấu sẽ bao gồm toàn bộ các khoản cho vay đã quá hạn 90 ngày và có dấu hiệu người đi vay không trả được nợ Tuy nhiên, một vài quốc gia báo cáo nợ xấu bao gồm các khoản nợ quá hạn 31 ngày quá hạn, hoặc báo cáo các khoản nợ quá hạn 61 ngày được tính vào danh mục nợ xấu (Adriaan Bloem và Cornelis Gorter, 2004) Chính vì mốc thời gian quá hạn là 90 ngày là một tiêu chí khá phổ biến nhưng không phải thống nhất hoàn toàn, vì vậy việc đánh giá và so sánh số liệu nợ xấu giữa các quốc gia cần phải hết sức thận trọng và được kiểm tra kỹ lưỡng các quy định cụ thể định tính và định lượng ở từng quốc gia.
Tại Việt Nam, theo Quyết định số 22 VBHN-NHNN ngày 04/06/2014 ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng quy định Nợ quá hạn là khoản nợ mà một phần hoặc toàn bộ nợ gốc và hoặc lãi đã quá hạn Nợ xấu là nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn)
Theo David Bholat và ctg (2016), việc phân loại nợ xấu khó có có tiêu chuẩn quốc tế thống nhất Việc phân loại và tiếp cận nợ xấu tùy thuộc vào trách nhiệm của người quản lý hoặc người giám sát hệ thống ngân hàng Bảng 1 trình bày về việc phân loại nợ của một số quốc gia trên thế giới Theo đó, một số nước đã phát triển như Mỹ và Đức đã có cách tiếp cận và phân loại nợ rõ ràng Ở các quốc gia đang phát triển hoặc các quốc gia có hệ thống pháp luật gặp nhiều hạn chế, các nhà quản lý hoặc giám sát ngân hàng thường tự đưa ra trách nhiệm phát triển và phân loại loại nợ xấu theo hình thức nội bộ Tại Anh, các nhà giám sát ngân hàng không yêu cầu các ngân hàng áp dụng loại hình phân loại nợ cụ thể Bên cạnh đó, các nước thuộc khối liên minh châu Âu quy định yêu cầu tối thiểu về một khoản vay được xem là nợ xấu nhưng lại không có chi tiết và hướng dẫn cụ thể Các nước châu Á thường quy định khoản vay được xem là nợ xấu khi khoản vay thuộc nhóm 4 hoặc 5 và có cách phân loại tương đồng giữa các quốc gia.
Bảng 2.1 Phân loại nhóm nợ giữa các quốc gia
Các khoản vay bao gồm: (i) Nợ đủ tiêu chuẩn; (ii) Nợ đặc biệt theo sát; (iii) Nợ dưới tiêu chuẩn; (iv) Nợ có rủi ro cao;
(v) Nợ khó thu hồi; (vi) Nợ không thể thu hồi dựa trên các tiêu chí kỹ thuật.
Banco Central de la República Argentina Úc 5 Khoản nợ được xem là nợ xấu không Australian kể là 90 ngày hay không, mà là khoản nợ bị nghi ngờ khả năng trả nợ, bao gồm lãi và các khoản thu khác Trong hệ thống tài chính của Úc, yêu cầu về xác định đầy đủ mức độ mất mát đặc biệt áp dụng cho phạm vi của các khoản tài trợ linh hoạt, bao gồm khoản cho vay mà trả nợgốc chỉ thanh toán 1 lần khi đến hạn.
Các khoản vay gồm: (i) Khoản nợ quá hạn 90 ngày; (ii) Nợ không quá 90 ngày nhưng được xếp loại E, F, G hoặc
H, theo các quy định phân loại rủi ro;
(iii) nợ tái cơ cấu Phân loại nợ theo 9 nhóm AA, A, B, C, D, E, F, G hoặc H.
Theo các quy tắc giám sát, phân loại nợ bao gồm nợ đủ tiêu chuẩn, nợ cần chú ý, nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ mất vốn.
Office of the Superintendent of Financial Institutions Đức 4
Bao gồm: cho vay không rủi ro, cho vay có dấu hiệu rủi ro, nợ có dấu hiệu không thu hồi, nợ xấu.
Bundesanstalt für Finanzdienstleis- tungsaufsicht (BaFin) Ấn Độ 4
Nợ xấu là khoản nợ mà: (i) Lãi suất và/ hoặc phần gốc vẫn còn quá hạn hơn 90 ngày; (ii) Khoản nợ không có khả năng thanh toán và (iii) Quá hạn hơn 90 ngày trong trường hợp mua hoặc chiết khấu thương phiếu.
Indonesia 5 Nợ xấu là các khoản vay phân loại là nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ có khả năng mất vốn.
Các khoản vay được phân thành bốn loại: (i) Bị phá sản hoặc bán phá sản;
(ii) Nợ nghi ngờ; (iii) Nợ cần chú ý và (iv) Nợ đủ tiêu chuẩn.
Bao gồm: nợ đủ tiêu chuẩn, nợ cần chú ý, nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ có khả năng mất vốn Nợ xấu là khoản nợ phản ánh khả năng trả nợ suy giảm và rủi ro phá sản cao.
Mexico 7 7 nhóm được phân loại dựa trên rủi ro quốc gia, rủi ro tài chính, rủi ro ngành và lịch sử thanh toán.
Các khoản vay bao gồm (i) Nợ đủ tiêu chuẩn – không có rủi ro tín dụng; (ii)
Nợ dưới chuẩn - rủi ro tín dụng trung bình; (iii) Nợ khó đòi - rủi ro tín dụng đáng kể; (4) Nợ có vấn đề - rủi ro tín dụng cao và (5) nợ có khả năng mất vốn - không có khả năng thu hồi nợ.
Central Bank of the Russian Federation
Châu Âu 5 Nợ xấu là khoản nợ quá hạn trên 90 ngày và rủi ro không hoàn trả nợ không có tài sản thế chấp.
Nguyên tắc kế toán chung (GAAP) yêu cầu các chủ nợ đo lường nợ xấu dựa trên giá trị hợp lý của tài sản thế chấp
Ngoài ra, GAAP cho phép chủ nợ đo lường nợ xấu về khả năng hoàn trả các khoản vay dự kiến bởi tài sản thế chấp dựa trên giá trị hợp lý của các tài sản thế chấp.
(Nguồn: David Bholat và ctg (2016))
Ngân hàng thế giới (World Bank) đã tiến hành phân loại nợ như sau:
Bảng 2.2 Phân loại nợ của World Bank
Khoản vay Những đặc thù và thời hạn Đạt tiêu chuẩn
- Không nghi ngờ gì về khả năng trả nợ
- Tài sản được bảo đảm hoàn toàn bằng tiền hoặc tương đương
- Những điểm yếu tiềm tàng có thể ảnh hưởng tới khả năng trả nợ
- Các điều kiện kinh tế hoặc viễn cảnh tài chính khó khăn
- Các nhược điểm rõ rệt về tín dụng có thể ảnh hưởng tới 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 từ180 – 360 ngày Mất vốn - Các khoản vay không thu hồi được - Quá hạn hơn 360 ngày
Tại Việt Nam, Điều 6 của Quyết định 22 VBHN-NHNN phân loại nợ thành 5 nhóm theo phương pháp tiếp cận định lượng và Điều 7 của Quyết định 22 VBHN- NHNN cho phép các tổ chức tín dụng có đủ khả năng và điều kiện được thực hiện phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro theo phương pháp định tính Cho dù phân loại theo phương pháp định lượng hay định tính thì các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5 được xếp vào danh mục nợ xấu của ngân hàng Về cách xếp loại các nhóm nợ cho thấy Việt Nam có sự thống nhất với nhiều quốc gia trên thế giới (Mỹ, Singapore, Trung Quốc, ) Việc chia làm 5 nhóm nợ và giải thích cơ bản từng nhóm là tương đồng mới các nhóm nợ ở nhiều quốc gia trên thế giới.
2.1.3 Những chỉ tiêu cơ bản đo lường nợ xấu
Tỷ lệ nợ quá hạn = (Dư nợ quá hạn/ Tổng dư nợ) x 100%
Chỉ tiêu này cho thấy tình hình nợ quá hạn tại ngân hàng, đồng thời phản ánh khả năng quản lý tín dụng của ngân hàng trong khâu cho vay, đôn đốc thu hồi nợ của ngân hàng đối với các khoản vay Đây là chỉ tiêu được dùng để đánh giá chất lượng tín dụng cũng như rủi ro tín dụng tại ngân hàng Tỷ lệ nợ quá hạn càng cao thể hiện chất lượng tín dụng của ngân hàng càng kém và rủi ro tín dụng cao, và ngược lại.
Tỷ lệ nợ xấu = (Số dư nợ xấu/ Tổng dư nợ) x 100%
CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU
Không nên chỉ xem xét các yếu tố tác động nợ xấu từ các yếu tố vĩ mô, những yếu tố được xem như yếu tố ngoại sinh ảnh hưởng đến ngành công nghiệp ngân hàng Ngược lại, các đặc trưng riêng của ngân hàng và các lựa chọn chính sách của từng ngân hàng cụ thể nhằm đạt hiệu quả tối đa và sự cải tiến trong chính sách quản trị rủi ro của họ sẽ có ảnh hưởng quyết định đến sự gia tăng của nợ xấu Một số nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng các yếu tố cụ thể của ngân hàng như quy mô, hiệu quả, điều khoản tín dụng, sức ảnh hưởng lên thị trường lớn và hồ sơ rủi ro là yếu tố quyết định quan trọng của nợ xấu, bởi vì chúng có thể gây ra các khoản vay rủi ro Các chỉ số kinh tế vĩ mô bao gồm chủ yếu là các biển kiểm soát và do đó được coi là ngoại sinh (Berger và DeYoung năm 1997; Bikker và Hu, 2002; Đau, 2003; Jimenez và Saurina, 2006; Quagliariello, 2007). Đối với các trường hợp của các ngân hàng Tây Ban Nha, Salas và Saurina
(2002) thấy rằng tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, quy mô ngân hàng, và sức ảnh hưởng lên thị trường lớn là những yếu tố giải thích về sự thay đổi của các khoản nợ xấu.
Hu và cộng sự (2004) đã phân tích mối quan hệ giữa cơ cấu sở hữu và khoản vay bị suy giảm khả năng thu hồi của các ngân hàng tại Đài Loan trong giai đoạn 1996-1999 Các tác giả đã chỉ ra rằng quy mô của các ngân hàng là có mối quan hệ chiều với nợ xấu Họ cũng nhận thấy đối với các ngân hàng có vốn nhà nước thì tỷ lệ nợ xấu giảm.
Một số tác giả đã sử dụng lợi nhuận của các ngân hàng để giải thích hành vi của các nhà quản lý rủi ro Sự quản lý yếu kém có thể liên quan đến việc giám sát yếu cho cả chi phí hoạt động và chất lượng của các khoản vay, và điều này được cho là gây ra việc lỗ vốn Việc quản lý không hiệu quả cũng ảnh hưởng cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu Bằng cách phân tích các ngân hàng Cộng hòa Séc trong giai đoạn 1994-
2005, Podpiera và Weill (2008) kết luận rằng sự quản lý không hiệu quả làm tăng các khoản nợ xấu trong tương lai Các tác giả cho rằng nhà quản lý nên tập trung vào việc quản lý để cải thiện sự ổn định của hệ thống tài chính Kết quả tương tự cũng được tìm thấy bởi Louzis và cộng sự (2010) khi nghiên cứu các ngân hàng ở Hy Lạp.
Godlewski (2004) đã sử dụng khả năng sinh lợi và cho thấy rằng tác động của lợi nhuận ngân hàng là tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu Tuy nhiên, bằng cách sử dụng 1 bảng dữ liệu của 129 các ngân hàng ở Tây Ban Nha trong giai đoạn 1993-2000, Garciya-Marco và Robles-Fernandez (2008) chỉ ra rằng khả năng sinh lợi cao được theo sau là một nguy cơ lớn hơn trong tương lai Họ tranh luận là chính sách tối đa hóa lợi nhuận được đi kèm với mức độ rủi ro cao.
Sinkey và Greenwalt (1991) nghiên cứu các khoản lỗ của các ngân hàng tại Hoa Kỳ Họ khẳng định rằng các yếu tố bên trong và bên ngoài giải thích tỷ lệ các khoản lỗ của các ngân hàng này Các tác giả này tìm thấy một mối quan hệ tích cực đáng kể giữa tỷ lệ tổn thất cho vay và các yếu tố nội bộ như cho vay quá nhiều, lãi suất cao Tương tự như vậy, Pesola (2007) cho rằng tổn thất cho vay là một yếu tố quyết định ảnh hưởng đến hoạt động của các tổ chức tín dụng.
Berger và DeYoung (1997) đã nghiên cứu sự mối liên hệ giữa chất lượng tin dụng, hiệu quả chi phí và vốn ngân hàng bằng cách sử dụng một mẫu gồm nhiều ngân hàng thương mại Mỹ giai đoạn 1985-1994 Họ hệ thống hóa và đưa ra bốn giả thuyết cho mối liên hệ giữa các biến:
(i) Giả thuyết “Kém may mắn”: Các yếu tố ngoại sinh tác động đến nợ xấu gia tăng sẽ làm giảm tính hiệu quả của chi phí vì ngân hàng phải mất nhiều chi phí hơn để theo dõi các khoản vay có vấn đề.
(ii) Giả thuyết “Quản lý yếu kém”: Hiệu quả làm gia tăng nợ xấu trong tương lai.
Sự quản lý yếu kém đến từ sự yếu kém trong kỹ năng chấm điểm, xếp hạng tín dụng, thẩm định tài sản thế chấp và giám sát người vay Điều này cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Williams (2004) khi nghiên cứu mối quan hệ giữa chất lượng khoản nợ và hiệu quả ở các ngân hàng châu Âu giai đoạn 1990-1998 Podpiera và Weil (2008) khi phân tích các ngân hàng ở Cộng Hòa Czech trong giai đoạn 1994-2005 và Louzis, Vouldis và Metaxas(2010) khi nghiên cứu yếu tố quyết định của nợ xấu của các ngân hàng ở Hy Lạp, cũng ủng hộ giả thuyết này.
(iii) Giả thuyết “Keo kiệt”: thể hiện mối quan hệ nhân quả giữa tiết kiệm chi phí và nợ xấu Đặc biệt, họ đưa ra giả thuyết là chi phí thấp có thể phản ánh rằng nguồn lực được phân bổ cho việc giám sát các khoản cho vay thấp và do đó nợ xấu sẽ cao hơn trong tương lai Giả thuyết này cũng phù hợp với các phát hiện của Rossi, Schawaiger và Winkler (2005) khi quan sát 278 ngân hàng từ 9 quốc gia trong giai đoạn 1995-2000.
(iv) Giả thuyết “Rủi ro đạo đức”: Tỷ lệ vốn hóa của ngân hàng thấp sẽ dẫn đến sự gia tăng nợ xấu Nguyên nhân được cho là các nhà quản trị ngân hàng chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn trong danh mục cho vay của mình khi tỷ lệ vốn hóa trên tổng tài sản của ngân hàng thấp Keeton và Morris (1987) cũng đã chỉ ra tỷ lệ tổn thất sẽ tăng cao đặc biệt ở các ngân hàng có tỷ lệ vốn hóa trên tổng tài sản thấp hay các ngân hàng có khuynh hướng chấp nhận nhiều rủi ro hơn, bao gồm hình thức cho vay vượt mức cuối cùng nhận tổn thất lớn hơn.
Podpiera và Weill (2008) đã nghiên cứu thực nghiệm mối quan hệ giữa hiệu quả chi phí và nợ xấu trong phạm vi ngành công nghiệp ngân hàng Cộng hòa Séc giai đoạn 1994-2005 Họ có bằng chứng rõ ràng ủng hộ Giả thuyết quản lý yếu kém và đề nghị các cơ quan quản lý trong các nền kinh tế mới nổi nên tập trung vào hiệu suất quản lý nhằm tăng cường sự ổn định của hệ thống tài chính (bằng cách giảm nợ xấu).
Salas và Saurina (2002) kết hợp các biến số kinh tế vĩ mô và vi mô với vai trò là các biến hồi quy giải thích để giải thích nợ xấu trong nghiên cứu các ngân hàng thương mại và tiết kiệm Tây Ban Nha giai đoạn 1985-1997 Họ ước tính tác động trễ của hiệu suất đến nợ xấu (có thể là tác động của sự “quản lý yếu kém” và “keo kiệt”) và của hệ số thanh toan nợ vay đến tỷ lệ nợ xấu mà được xem là phù hợp với giả thuyết rủi ro đạo đức Ngoài ra, họ cũng cho thấy các ngân hàng có quy mô lớn thì có ít nợ xấu hơn Vì vậy, các giả thuyết sau đây cũng có thể được xây dựng.
(v) Giả thuyết “tác động của quy mô”: quy mô của ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu Điều này được giải thích rằng các ngân hàng thực hiện đa dạng hóa danh mục cho vay sẽ có tỷ lệ nợ xấu thấp vì đa dạng hóa giúp giảm rủi ro tín dụng Các ngân hàng có quy mô lớn thường có nhiều cơ hội đa dạng hóa danh mục cho vay và vì vậy có mức nợ xấu thấp Mỗi quan hệ ngược chiều giữa quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Salas và Saurina
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
2.3.1 Các nghiên cứu trong nước Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013) đã phân tích thực tiễn về những yếu tố quyết định đến nợ xấu thông qua 26 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2005 – 2011 Các nhân tố gồm Tài sản có tính thanh khoản cao, Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, Quy mô ngân hàng, Tỷ lệ tiền gửi, Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, Hệ số đòn bẩy và Tỷ lệ cho vay được sử dụng để đưa vào mô hình nghiên cứu Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng Lạm phát và tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu 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
Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toàn (2014) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 –2012 Dữ liệu của bài nghiên cứu gồm 26 NHTM Việt Nam, mẫu nghiên cứu được xử lý theo mô hình GMM Kết quả nghiên cứu cho thấy RRTD tương quan âm với tăng trưởng GDP và tăng trưởng tín dụng, RRTD tương quan dương với RRTD của năm liền trước.
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) đã chỉ ra Các yếu tố tác động đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 –2014 thông qua 22 NHTM Bài nghiên cứu được xử lý, dữ liệu hồi quy theo theo mô hình FEM và GMM Kết quả cho thấy có 4 yếu tố tác động đến hệ số an toàn vốn: Suất sinh lời và tăng trưởng kinh tế là những nhân tố chủ yếu có tác động ngược chiều đến nợ xấu, Nợ xấu trong quá khứ, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều đến nợ xấu.
Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015) đã nghiên cứu nhóm yếu tố ngân hàng ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 –
2013 Bài nghiên cứu đã phân tích ảnh hưởng của yếu tố đặc điểm đến rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam bằng cách sử dụng dữ liệu của 32 NHTM Việt Nam Thông qua mô hình OLS, FEM, REM, nghiên cứu phát hiện ra rằng Tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng và tỷ lệ chi phí hoạt động so với thu nhập hoạt động có ảnh hưởng đến RRTD.
Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015) đã tiến hành phân tích các yếu tố nội tại có ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam giai đoạn 2004 – 2014 thông qua dữ liệu từ 25 NHTM Sau khi được xử lý qua mô hình GMM, kết quả cho thấy Nợ xấu chịu tác động bởi các yếu tố nội tại của ngân hàng như: chất lượng quản trị (-), rủi ro đạo đức (-), ngoài ra tỷ suất sinh lời thấp ở thời điểm trước là một nguyên nhân làm tăng nợ xấu trong tương lai.
2.3.2 Các nghiên cứu nước ngoài
Vasiliki Makr, Athanasios Tsagkanos, Athanasios Bellas (2014) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại hệ thống ngân hàng Châu Âu giai đoạn 2000 –
2008 Bài nghiên cứu sử dụng mô hình dữ liệu bảng, D – GMM với dữ liệu từ 14 quốc gia của Liên minh Châu Âu Kết quả cho thấy Tỷ suất sinh lời trên VCSH, tỷ lệ VCSH trên tổng nguồn vốn, tăng trưởng GDP có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu, Nợ công và tỷ lệ thất nghiệp có quan hệ cùng chiều với nợ xấu.
Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013) phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM trong 3 nước (Ý, Hy Lạp và Tây Ban Nha) giai đoạn 2004 –2008 Nghiên cứu này điều tra dữ liệu từ 85 NHTM trên 3 nước, kết quả nghiên cứu cho thấy tăng trưởng GDP và ROA tác động tiêu cực đến nợ xấu, Tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực tác động tích cực đến nợ xấu.
Nir Klein (2013) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tác các
NHTM tại Trung, Đông và Đông Nam Châu Âu (CESEE) giai đoạn 1998-2011.Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ 10 NHTM trên 10 nước và sử dụng phương pháp
GMM tổng hợp để phân tích dữ liệu Sau khi thực hiện phân tích và phát triển kết quả mô hình kinh tế lượng chỉ ra rằng đối với biến vĩ mô thì mức độ nợ xấu có xu hướng tăng khi tỷ lệ thất nghiệp tăng, tỷ giá hối đoái giảm và lạm phát tăng Đối với biến vi mô thì nợ xấu giảm khi ROE tăng hoặc tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tốc độ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản giảm.
Dimitrios P Louzis, AngelosT Vouldis và Vasilios L Metaxas (2010) nghiên cứu các yếu tố vĩ mô và vi mô có tác động đến chất lượng nợ tại các NHTM
Hy Lạp giai đoạn quý 1/2003 đến quý 3/2009 Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng Biến kinh tế vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP thực, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất cho vay và các biến nội tại như chất lượng quản lý, hiệu quả hoạt động có tác động mạnh đến tỷ lệ nợ xấu tại Hy Lạp.
Sukrishnalall Pasha và Tarron Khemraj (2009) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại NHTM Guyana giai đoạn 1994 –2004 thông qua Mô hình FEM với dữ liệu từ 6 NHTM Guyana Kết quả cho biết Tỷ giá thực có tác động tích cực đến nợ xấu, Tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến nợ xấu, còn Lạm phát không phải là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nợ xấu tại hệ thống NHTM Guyana.
Rajiv Rajan và Sarat Chandra Dhal (2003) phân tích Ba nhóm yếu tố kinh tế và tài chính chủ yếu ảnh hưởng đến nợ xấu tại NHTM Ấn Độ giai đoạn 2003 –
2008 Kết quả cho biết Quy mô ngân hàng tác động ngược chiều đến nợ xấu, Tăng trưỏng GDP tác động cùng chiều đến nợ xấu, Môi trường kinh doanh tốt thì nợ xấu có xu hướng giảm.
Vicente Salas và Jesús Saurina(2002) nghiên cứu các yếu tố vĩ mô và vi mô có ảnh hưởng đến nợ có vấn đề của các ngân hàng Tây Ban Nha giai đoạn 1985 –
1997 Kết quả bài nghiên cứu chỉ ra rằng Quy mô tác động ngược chiều đến nợ xấu,
Tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều đến nợ xấu, Tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến nợ xấu.
Bảng 2.3 Kết quả nghiên cứu từ các lược khảo thực nghiệm trước
Kí hiệu Các nghiên cứu trước Tác động
Nợ xấu kỳ trước NPL t-1 Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013); Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toàn (2014); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Salas và Saurina (2002); Makri, Tsagkanos và Bellas (2014); 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); Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017).
Rajiv Rajan và Sarat Chandra Dhal (2003); Vicente g Salas và Jesús Saurina(2002); Salas và Saurina
(2002), Hu và các cộng sự (2004)
- Khả năng ROA Matteo Cotugno và Valeria Stefanelli (2011) Khôn g sinh lợi Messai và Jouini (2013); Makri, Tsagkanos và
Bellas (2014); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Bùi Duy
Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Williams (2004); Podpiera và Weil (2008); Louzis, Vouldis và Metaxas (2012); Phạm Thị Mỹ Huệ (2016)
VCSH trên tổng tài sản
CAP Nir Klein (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017) -
Tốc độ tăng trưởng tín dụng
LG Salas và Saurina (2002); Bercoff và các cộng sự
Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Salas và Saurina (2002); 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);
Tỷ lệ lạm phát INF
Nkusu (2011); Nir Klein (2013); Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017)
Tốc độ g tăng trưởng tín dụng
LG Salas và Saurina (2002); Bercoff và các cộng sự
Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Salas và Saurina (2002); 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);
Tỷ lệ lạm phát INF
Nkusu (2011); Nir Klein (2013); Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017)
Ghi chú: (+) tương quan dương, (-) tương quan âm g
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Chương 2 đã phân tích được cơ sở lý luận, các khái niệm cơ bản về rủi ro tín dụng và nợ xấu tại Việt Nam cũng như tại một vài quốc gia trên thế giới Tác giả cũng trình bày một số cơ sở lý thuyết liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu. Bên cạnh đó, luận văn đã phân tích được ảnh hưởng tiêu cực của nợ xấu đến nền kinh tế và tập trung chỉ ra các yếu tố có tác động đến nợ xấu ngân hàng bao gồm tỷ lệ nợ xấu năm trước, quy mô ngân hàng, suất sinh lờin trên vốn chủ sở hữu, tốc độ dự phòng rủi ro tín dụng, tốc độ tăng trưởng tín dụng, tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát Dựa trên khảo lược các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước,tác giả làm cơ sở để tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu ở chương tiếp theo.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU DỰ KIẾN
Căn cứ vào các công trình nghiên cứu của Ahlem Selma Messai & Fathi Jouini (2013), Roland Beck & ctg (2013) và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Phạm Dương Phương Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018) nghiên cứu thấy rằng các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu bao gồm tỷ lệ nợ xấu với độ trễ 1 năm, quy mô ngân hàng, khả năng sinh lợi (ROA), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát của quốc gia.Vì vậy, mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:
NPL i,t = β 0 + β 1 NPL i,t-1 + β 2 SIZE i,t + β 3 ROA i,t + β 4 CAP i,t + β 5 LLR i,t + β 6 LG i,t + β 7 GDP t + β 8 INF t + ε i,t
Trong đó: i = 1, N: với N là số NHTM (25 NHTMCP). t = 1, T: với T là giai đoạn nghiên cứu (từ 2011-2021). β 0 : hệ số chặn β 1 , , β 8 : Các hệ số góc của các biến độc lập được nghiên cứu ε i,t : là phần dư thống kê.
Biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu (NPL i,t )
Các biến độc lập bao gồm tỷ lệ nợ xấu với độ trễ 1 năm (NPL i,t-1 ), quy mô ngân hàng (SIZE i,t ), khả năng sinh lợi (ROA i,t ), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP i,t ), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR i,t ), tăng trưởng tín dụng (LG i,t ), tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP t ) và tỷ lệ lạm phát (INF t ).
Biến phụ thuộc là NPLi,t, biến này đại diện cho tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay của ngân hàng i trong năm t Nợ xấu được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm nợ xấu so với tổng dư nợ của từng ngân hàng Theo Quyết định số22/VBHN-NHNN, NPL là các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 quy định tại điều 6 hoặc điều 7 quy định này.
Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ là tỷ lệ đánh giá chất lượng tín dụng của tổ chức tín dụng Công thức tính nợ xấu như sau:
NPL = (Nợ nhóm 3+Nợ nhóm 4+Nợ nhóm 5)/(Tổng dư nợ)
Các khoản mục nợ nhóm 3, 4 và 5 được lấy từ thuyết minh báo cáo tài chính của từng ngân hàng mỗi năm; tổng dư nợ được lấy từ bảng cân đối kế toán.
Nợ xấu kỳ trước (NPLụ.d
Bằng chứng của các nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng nợ xấu trước đây có thể ảnh hưởng đến nợ xấu hiện tại một cách đáng kể Salas & Saurina (2002), Klein
(2013) đã kiểm tra mối quan hệ giữa nợ xấu trong quá khứ với nợ xấu hiện tại, kết quả cho thấy nợ xấu trong quá khứ cao thể hiện khả năng quản trị rủi ro trong cho vay của ngân hàng kémvà tác động cùng chiều với nợ xấu hiện tại Jalan (2001) giải thích vấn đề về nợ xấu có thể phát sinh đáng kể từ sự yếu kém trong quá trình thu hồi nợ hiện có, nguồn dự phòng không tương xứng với các tài sản bị tịch thu, phá sản hay những khó khăn trong việc thi hành quyết định của toà án Hay Roland Beck và cộng sự (2013) và Nguyễn Thị Thùy Dương (2016) cũng tìm thấy tỷ lệ nợ xấu kỳ trước tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu kỳ hiện tại.
Giả thuyết 1 Nợ xấu kỳ trước có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu kỳ này
Quy mô ngân hàng (SIZE)
Size được tính bằng cách lấy log của tổng tài sản (Shrieves &Dahl, 1992). Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy có ý kiến trái chiều về mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và nợ xấu Rajan và Dhal (2003), Salas và Saurina (2002), Hu và cộng sự (2006) cho rằng quy mô ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu,nghĩa là các ngân hàng lớn có chiến lược quản lý rủi ro tốt hơn nhờ đa dạng hóa danh mục cho vay do đó nợ xấu thấp hơn các ngân hàng có quy mô nhỏ Tuy nhiên,các ngân hàng có quy mô lớn dễ rơi vào trạng thái “quá lớn để đổ vỡ” (too big to fail) hay các ngân hàng có quy mô lớn cho rằng chính phủ sẽ sẵn sàng hỗ trợ để họ không sụp đổ khi có bất ổn tài chính nào xảy ra vì kỷ luật thị trường không áp đặt cho các ngân hàng lớn (Stern & Feldman, 2004) Vì vậy mà các ngân hàng có quy mô lớn có mức độ chấp nhận rủi ro cao hơn trong việc lựa chọn khách hàng cho vay để đạt mức lãi suất hay lợi nhuận cao hơn Trong những năm 1980, các ngân hàng lớn ở Mỹ ủng hộ xu hướng có danh mục đầu tư rủi ro cao hơn do chính phủ khuyến khích chính sách “too big to fail”.
SIZE i,t = Ln(Tổng tài sản i,t )
Giả thuyết 2: Quy mô ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu
Khả năng sinh lợi (ROA)
Khả năng sinh lợi, thể hiện chất lượng quản trị của ngân hàng Biến ROA được tính bằng cách lấy lợi nhuận sau thuế chia cho tổng tài sản (Dahl& Shrieve,
1990) Berger và DeYoung (1997) đã xác định quản lý kém hay hiệu quả thấp quan hệ cùng chiều với sự gia tăng nợ xấu trong tương lai Khi nghiên cứu các yếu tố tác động đến nợ xấu Godlewski (2004) đã sử dụng khả năng sinh lợi và cho thấy rằng tác động của lợi nhuận của các ngân hàng là ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu Louzis và cộng sự (2012), Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013) cũng cho rằng chất lượng quản trị có quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
ROA i,t = (Lợi nhuận sau thuế i,t )/(Tổng tài sản i,t )
Giả thuyết 3: Khả năng sinh lợi có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t Berger và DeYoung (1997) cho rằng các nhà quản trị ngân hàng sẽ chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn trong danh mục cho vay của mình khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng thấp hay tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao Keeton và Morris (1987) cũng đã chỉ ra tỷ lệ tổn thất sẽ tăng cao đặc biệt ở các ngân hàng có tỷ lệ vốn hóa trên tổng tài sản thấp haycác ngân hàng có khuynh hướng chấp nhận nhiều rủi ro hơn, bao gồm hình thức cho vay vượt mức cuối cùng nhận tổn thất lớn hơn.
Podpiera và Weill (2008) và Salas và Saurina (2002) cũng xác nhận mối tương quan cùng chiều giữa đòn bẩy tài chính và rủi ro tín dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm của mình.
CAPự= (Vốn chủ sở hữui>t)/(Tổng tài sản i, t)
Giả thuyết 4: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ngân hàng i tại thời điểm t Các ngân hàng dự đoán mức lỗ vốn cao có thể có mức trích lập dự phòng cao hơn để giảm sự biến động của thu nhập hay tỷ lệ dự phòng rủi ro là một trong những cách để các ngân hàng kiểm soát rủi ro Hasan và Wall (2004) khi nghiên cứu 24 quốc gia trong giai đoạn 1993-2000 đã tìm thấy mức độ cao của các khoản nợ xấu có mối quan hệ cùng chiều với mức độ cao của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Nghiên cứu đo lường biến này bằng cách sử dụng tỷ lệ giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng năm t chia cho tổng dư nợ tín dụng năm (t-1) Đây là cách đo lường khác với các nghiên cứu trước (nghiên cứu trước đo lường bằng cách lấy tỷ lệ giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng năm t chia cho tổng dư nợ cho vay năm t) Sở dĩ nghiên cứu đo lường theo cách này vì khách hàng vay thông thường không phát sinh rủi ro tín dụng ngay trong năm vay vốn nên việc trích lập dự phòng là trích lập cho các năm trước Cách đo lường này cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Foos và các tác giả (2010), là một nghiên cứu chuyên sâu về rủi ro tín dụng.
LLRự = (Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng i, t)/(Dư nợ cho vay i, t)
Giả thuyết 5: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu.
Tốc độ tăng trưởng dư nợ (LG)
Biến này được tính bằng sự thay đổi phần trăm hàng năm trong danh mục cho vay của ngân hàng Tăng trưởng tín dụng của các NHTM thường được xác định là một yếu tố quyết định quan trọng của nợ xấu Berger và cộng sự (2004) cho thấy rằng việc tăng trưởng tín dụng nhanh sẽ ảnh hưởng đến khả năng quản trị rủi ro và quản lý thông tin khách hàng của ngân hàng làm cho rủi ro tín dụng có thể gia tăng.Hay tỷ lệ tăng trưởng dư nợ tín dụng cao thể hiện việc chấp nhận rủi ro quá mức góp phần làm cho nợ xấu cao hơn trong giai đoạn tiếp theo (Klein, 2013) Các nghiên cứu thực nghiệm khác cũng ủng hộ giả thuyết tăng trưởng tín dụng nhanh thường gắn liền với tỷ lệ nợ xấu cao (Salas và Saurina, 2002; và Jimenez và Saurina, 2005; Keeton và Morris, 1987; và Sinkey và Greenwalt, 1991; và Keeton, 1999).
LG i,t = (Dư nợ i,t - Dư nợ i,t-1 )/(Dư nợ i,t-1 )
Giả thuyết 6: Tăng trưởng dư nợ cho vay có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu.
Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Mối quan hệ giữa môi trường kinh tế vĩ mô và chất lượng của khoản vay đã được nghiên cứu qua các giai đoạn của chu kỳ kinh tế Ở giai đoạn kinh tế tăng trưởng, GDP cao đồng nghĩa với việc thu nhập tăng giúp cải thiện khả năng trả nợ của người vay, ngược lại khi kinh tế suy giảm thì nợ xấu có xu hướng tăng lên vì thất nghiệp gia tăng và khách hàng vay gặp nhiều khó khăn trong việc hoàn trả khoản nợ của mình (theo Salas và Saurina, 2002; Rajan và Dhal, 2003; Fofack, 2005; và Jimenz và Saurina, 2005).
Giả thuyết 7: Tăng trưởng GDP có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Trong chương 4 sẽ trình bày và diễn giải kết quả nghiên cứu định lượng chính thức qua việc phân tích, xử lý các dữ liệu đã thu thập thông qua phần mềm Stata, bao gồm: Kết quả thống kê mô tả mẫu, phân tích tương quan hồi quy, kiểm định các giả thuyết đã nêu trong chương trước Sau cùng sử dụng phương pháp hồi quy GMM để khắc phục các khuyết tật trong mô hình, từ đó đưa ra lời giải thích về tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Dữ liệu sử dụng trong bài nghiên cứu được thu thập từ 25 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2011-2021, bao gồm 275 quan sát Để có cái nhìn tổng quát hơn về số lượng quan sát và các biến, tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả, sử dụng các chỉ tiêu đo lường: số quan sát, số trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất Kết quả thống kê được thể hiện qua bảng 4.1 dưới đây:
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến Biến Quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả chạy mô hình trích xuất từ phần mềm Stata 11)
Bảng 4.1 cho thấy tỷ lệ nợ xấu trung bình của 25 ngân hàng trong thời gian nghiên cứu là 2.12% trên tổng dư nợ với độ lệch chuẩn là 1.17%, trong đó ngân
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Dữ liệu sử dụng trong bài nghiên cứu được thu thập từ 25 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2011-2021, bao gồm 275 quan sát Để có cái nhìn tổng quát hơn về số lượng quan sát và các biến, tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả, sử dụng các chỉ tiêu đo lường: số quan sát, số trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất Kết quả thống kê được thể hiện qua bảng 4.1 dưới đây:
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến Biến Quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả chạy mô hình trích xuất từ phần mềm Stata 11)
Bảng 4.1 cho thấy tỷ lệ nợ xấu trung bình của 25 ngân hàng trong thời gian nghiên cứu là 2.12% trên tổng dư nợ với độ lệch chuẩn là 1.17%, trong đó ngân hàng SHB có tỷ lệ nợ xấu cao nhất 8.81% sau khi HABUBANK sáp nhập vào năm
2012 và TPBank có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất là 0.35% năm 2013 Trong năm 2021, 3 ngân hàng kiểm soát nợ xấu tốt nhất là Vietcombank, Vietinbank và Techcombank. Hình 4.1 thể hiện xu hướng nợ xấu tăng mạnh và đạt đỉnh trong năm 2012, sau đó có xu hướng giảm dần từ năm 2013.
Hình 4.1 Tỷ lệ nợ xấu 25 NHTMCP Việt Nam 2011-2021
(Nguồn: Kết quả chạy mô hình trích xuất từ phần mềm Stata 11)
Kết quả thống kê mô tả từng biến như sau: Đối với quy mô ngân hàng (SIZE): Quy mô tài sản của ngân hàng có giá trị trung bình 11.73, với giá trị lớn nhất 14.38 thuộc về BIDV và giá trị thấp nhất là 9.59 thuộc về SGB Nhìn chung, quy mô của các ngân hàng tăng trong giai đoạn 2011-
2015 và có xu hướng giảm kể từ năm 2016 Bảng 4.1 cũng cho thấy sự chênh lệch rất lớn về quy mô giữa các NHTM Việt Nam thông qua thông số về độ lệch chuẩn là 9.68 Tính đến cuối năm 2021 BIDV, Vietinbank và Vietcombank là 03 ngân hàng dẫn đầu về quy mô cũng như tốc độ tăng trưởng tổng tài sản.
Hình 4.2 Quy mô 25 NHTMCP Việt Nam 2011-2021 (Nguồn: Kết quả chạy mô hình trích xuất từ phần mềm Stata 11)
Khả năng sinh lời trên tổng tài sản ROA, thể hiện hiệu quả hoạt động của các NHTM, có giá trị trung bình 0,92%, với giá trị nhỏ nhất là -5.99% thuộc về TPBank năm 2011 và Techcombank có ROA cao nhất 3.65% năm 2021 Độ biến thiên ROA trong giai đoạn này khá cao, chứng tỏ khả năng sinh lời hay hiệu quả hoạt động không đồng đều giữa các NHTM khi mà phần lớn thị phần thuộc về các NHTM vốn nhà nước có vốn lớn và năng lực kinh doanh chênh lệch nhiều so với NHTM nhỏ và vừa.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản bình quân 9.22%, cao nhất là 23.84% và thấp nhất là 4,06% Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản trung bình có xu hướng giảm kể từ năm 2012 trở lại đây.
Hình 4.3 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản 25 NHTMCP Việt Nam 2011-
2021 (Nguồn: Kết quả chạy mô hình trích xuất từ phần mềm Stata 11)
Tốc độ tăng trưởng dư nợ có giá trị trung bình 19.65% cho thấy các ngân hàng có tốc độ tăng trưởng tín dụng khá nhanh Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng tín dụng không đồng đều giữa các ngân hàng thể hiện ở giá trị độ lệch chuẩn 18.12%, có những ngân hàng có mức tăng trưởng rất cao 112.4% (SeABank), nhưng cũng có những ngân hàng có mức tăng trưởng thấp, thậm chí là âm 29.86% (TPBank) Điều này một lần nữa thể hiện sự chênh lệch về thị phần giữa các NHTM tại Việt Nam. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng thì tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng bình quân trong giai đoạn 2011-2021 là 1.47% Trong đó,VPBank có tỷ lệ dự phòng thấp nhất, chỉ 0.02% vào năm 2013.
Tỷ lệ lạm phát của Việt Nam qua các năm trong giai đoạn 2010 –2021 có sự thay đổi mạnh mẽ từ lạm phát 2 con số trong năm 2011 xuống lạm phát 1 con số và giữ ổn định ở mức 4% trong giai đoạn 2016 –2021 Năm 2011 có tỷ lệ lạm phát là 17.96%, cao nhất trong giai đoạn 2010 –2021 và cao thứ 2 (sau năm 2008) trong giai đoạn 2000 –2021 Trong giai đoạn từ năm 2016 –2021 tỷ lệ lạm phát của Việt Nam luôn được giữ ổn định ở mức 4%.
Tăng trưởng GDP thực có giá trị bình quân trong giai đoạn nghiên cứu là
5,85% với độ biến thiên nhỏ 0,48% cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế khá ổn định, tuy nhiên tốc độ tăng trưởng GDP sụt giảm đáng kể từ năm 2019, khi đại dịch Covid-
19 bùng nổ trên toàn thế giới.
Bảng 4.2 Tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
(Nguồn: Kết quả chạy mô hình trích xuất từ phần mềm Stata 11)
Trước khi tiến hành ước lượng mô hình hồi quy, tác giả sử dụng ma trận tự tương quan để kiểm tra mối tương quan giữa các cặp biến của mô hình nghiên cứu. Theo kết quả phân tích tương quan từ bảng 4.2, các biến độc lập như SIZE, ROA, LG có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc NPLt Ngược lại, các biến NPLt1, CAP, LLR, GDP và INF có tác động cùng chiều đến biến NPLt Theo đó, mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng hay hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập do các hệ số tương quan có giá trị khá thấp so với chuẩn so sánh của Farrar và Glauber (1967) Kết quả tương quan trên cũng phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước trên thế giới.
4.1.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau Khóa luận hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Theo Kennedy (2008), hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện khi giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan cao hơn 0.9.
Kết quả ghi nhận từ bảng 4.3 cho thấy chỉ số phóng đại phương sai VIF của tất cả các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 10, nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng (Gujrati, 2003).
(Nguồn: Kết quả chạy mô hình trích xuất từ phần mềm Stata 11) 4.1.4 Phân tích hồi quy tổng thể OLS, FEM và REM
4.1.4.1 Hồi quy theo mô hình POOLED OLS Đầu tiên, tác giả sẽ tiến hành sử dụng mô hình hồi quy OLS gộp để kiểm định mô hình Dựa trên kết quả hồi quy kiểm định OLS, ở bảng 8 đã giải thích được 30,65% sự thay đổi của nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam (R bình phương 0,3065) Như kết quả hồi quy cho thấy biến NPLt-1, CAP, INF tác động cùng chiều đến NPL t , có ý nghĩa thống kê, các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.4 Hồi quy theo mô hình POOLED OLS
Nguồn SS Df MS Số quan sát = 275
Biến Hệ số tương quan
Sai số chuẩn t P>t [95% Conf Interval]
(Nguồn: Kết quả chạy mô hình trích xuất từ phần mềm Stata 11)
Vì mô hình hồi quy Pooled OLS là mô hình hồi quy dựa trên điều kiện tất cả các hệ số chặn đều không có sự thay đổi về mặt thời gian và không gian, do đó không có sự khác biệt giữa các yếu tố quan sát giữa các ngân hàng với nhau.
4.1.4.2 So sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM và REM
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Nợ xấu kỳ trước có tác động mạnh nhất và có tương quan dương với nợ xấu kỳ này và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Hệ số này phản ánh các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao ở kỳ trước thì sẽ có tỷ lệ nợ xấu cao ở kỳ này, hay nói cách khác, nợ xấu trong quá khứ cao thể hiện khả năng quản trị rủi ro của các ngân hàng chưa hiệu quả làm cho danh mục tín dụng có xu hướng xấu đi Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Salas và Saurina (2002).
Khả năng sinh lợi (ROA) có tương quan âm với nợ xấu và có ý nghĩa thống kê 5% Hệ số này phản ảnh các ngân hàng có khả năng sinh lợi cao hay hiệu quả quản trị tốt sẽ có tỷ lệ nợ xấu thấp Các ngân hàng có tỷ suất sinh lời cao sẽ có ít động cơ buộc phải tạo ra nhiều lợi nhuận và do đó có thể hạn chế tham gia vào các hoạt động cho vay nhiều rủi ro Thay vào đó, các ngân hàng hoạt động không hiệu quả sẽ phải cấp tín dụng với mức độ rủi ro lớn hơn để tìm kiếm lợi nhuận và vì vậy sẽ gánh chịu tỷ lệ nợ xấu cao.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tương quan dương với nợ xấu và có ý nghĩa thống kê 5% Hệ số này phản ánh các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao sẽ có mức nợ xấu cao hơn, kết quả này trái với kỳ vọng cũng như kết quả của các nghiên cứu trước Nguyên nhân là do ngày 01/03/2012, Thủ tướng Chính phủ ban hành quyết định 254/QĐ-TTg phê duyệt đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng Theo đề án các TCTD phải đảm bảo vốn điều lệ từ 3.000 tỷ đồng và tỷ lệ an toàn vốn từ 9% trở lên Nếu các tổ chức tín dụng thiếu hụt vốn thì phải tăng vốn để đạt mức yêu cầu Bên cạnh đó, các tổ chức tín dụng yếu kém cũng được NHNN khuyến khích sáp nhập, hợp nhất với nhau và sáp nhập, hợp nhất với các tổ chức tín dụng lành mạnh Theo đó, hoạt động mua bán, sáp nhập giữa các tổ chức tín dụng đã diễn rất sôi động Như NHTMCP Phát triển Nhà Đồng bằng sông Cửu Long sáp nhập vào BIDV,
PG Bank sáp nhập vào Vietinbank (ký kết hồ sơ sáp nhập ngày 22/05/2015, nhưng chưa sáp nhập chính thức), NHTMCP
Mekong sáp nhập vào NHTMCP Hàng hải, NHTMCP Phương Nam sáp nhập vàoSacombank và 3 NHTM CP là NHTMCP Xây dựng Việt Nam, NHTMCP Đại Dương,NHTMCP Dầu khí Toàn Cầu được NHNN mua lại với giá 0 đồng để trở thành Ngân hàng TNHH Nhà nước Một thành viên Quá trình mua bán, sáp nhập cũng giúp vốn chủ sở hữu của các ngân hàng trong hệ thống NHTM Việt Nam tăng lên đáng kể Vốn chủ sở hữu tăng buộc các ngân hàng tăng quy mô cho vay Tuy nhiên, thị trường bước vào giai đoạn bão hòa sau thời gian tăng trưởng tín dụng nóng vì vậy để đảm bảo tín dụng tăng trưởng các ngân hàng đã lựa chọn các khách hàng có độ an toàn thấp hơn.Các khách hàng có độ an toàn thấp hơn tương ứng với năng lực tài chính để hoàn trả khoản vay thấp hay rủi ro gia tăng vì vậy nợ xấu gia tăng là điều tất yếu.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tương quan cùng chiều với nợ xấu và có ý nghĩa thống kê 5% Hệ số này phản ánh các ngân hàng có tỷ lệ trích lập dự phòng tín dụng cao sẽ có tỷ lệ nợ xấu cao hơn Các ngân hàng dự đoán mức lỗ vốn cao có thể có mức dự phòng cao hơn để giảm biến động trong thu nhập và tăng cường khả năng thanh toán trung hạn Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Hasan & Wall
(2004), Ahlem Selma Messai & Fathi Jouini (2013).
Tăng trưởng tín dụng có tương quan dương với nợ xấu và có ý nghĩa thống kê 5% Hệ số này phản ánh tốc độ tăng trưởng tín dụng cùng chiều với nợ xấu, Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Sinkey và Greenwalt (1991) và Salas và Saurina
(2002) 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 lợinhuận kỳ vọng từ các dự án đầu tư được cải thiện và do đó lợi nhuận kỳvọng từ tất cả các khoản vay cũng tăng lên, điều này được giải thích bằng việc 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 các tiêu chuẩn, do đó các khoản nợ xấu tăng lên cùng với sự gia tăng tín dụng.
Lạm phát có tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu đúng như kỳ vọng, kết quả này đảm bảo mức ý nghĩa thống kê 5% 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) Khi tỷ lệ lạm phát cao, chính phủ thường áp dụng các chính sách tài khóa và tiền tệ thắt chặt gây khó khăn cho người đi vay làm khả năng trả nợ giảm,do đó làm gia tăng khả năng nợ xấu của các NHTM.
Như vậy, khóa luận đã xác định các yếu tố tác động đến nợ xấu thông qua các số liệu từ 25 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011–2021, trong đó biến tỷ lệ nợ xấu kỳ trước có tác động cùng chiều và mạnh nhất với nợ xấu, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ lạm phát có tương quan dương, còn khả năng sinh lời có tác động ngược chiều đối với tỷ lệ nợ xấu Đối với biến quy mô ngân hàng và tốc độ tăng trưởng GDP dù có chiều như mong muốn của nghiên cứu nhưng chưa đủ tin cậy để thừa nhận Như vậy nguyên nhân tác động đến nợ xấu đã được xác định rõ Trong chương sau tác giả sẽ dựa trên kết quả nghiên cứu và tình hình thực tế tại Việt nam để đưa ra một số góp ý nhằm giúp giảm tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam.
