NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ HỒNG LOAN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN T[.]
TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Trong bối cảnh sau đại dịch Covid-19 cũng như tỷ lệ lạm phát gia tăng ở hầu hết tất cả các nước trên thế giới làm ảnh hưởng không chỉ đến tình hình kinh tế thế giới nói chung cũng như Việt Nam nói riêng Từ đó hệ thống ngân hàng bị ảnh hưởng không nhỏ, cụ thể là nợ xấu vẫn là một trong những thách thức lớn của hệ thống Ngân hàng thương mại tại Việt Nam Đại dịch Covid -19 khiến cho hoàng loạt các doanh nghiệp gặp khó khăn và phá sản Từ đó dẫn đến việc gia tăng tín dụng quá cao nhưng không đáp ứng được về chất lượng tín dụng Hoạt động tín dụng là hoạt động chính đóng góp lợi nhuận lớn cho các NHTM Thực tế, lợi nhuận càng cao thì tỷ lệ thuận với việc rủi ro cho các NHTM Từ đó dẫn đến gia tăng rủi ro tín dụng cho các NHTM, cụ thể nhất cho việc này có thể kể đến là nợ xấu Các nguyên nhân dẫn đến nợ xấu trong hoạt động tín dụng của các NHTM rất đa dạng và phức tạp Sự hiện hữu của những khoản nợ xấu sẽ dẫn đến hệ lụy là giảm kết quả kinh doanh của các NHTM. Hiện nay, sự cạnh tranh diễn ra rất khốc liệt giữa các NHTM đó cũng là một thách thức đòi hỏi các NHTM luôn phải tìm ra các giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động, tạo dựng thương hiệu và thế mạnh cũng như đặc trưng riêng của từng ngân hàng. Trong năm 2021 vừa qua trong bối cảnh ảnh hưởng của dịch Covid-19 nền kinh tế gặp nhiều khó khăn, tổng sản phẩm trong nước (GDP) quý IV năm 2021 tăng 5,22% so với 4,61% của cùng kỳ năm trước nhưng thấp hơn tốc độ tăng trưởng của quý IV từ năm 2012-2019 Hoạt động ngành tài chính, ngân hàng và bảo hiểm tăng 9,42% đóng góp 0,52 điểm phần trăm (Theo Tổng cục thống kê 2021), cho thấy rằng ngành ngân hàng vẫn đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế nước nhà.
Tuy nhiên tính đến thời điểm 7/2022 tỷ lệ nợ xấu (gồm VAMC) đã tăng lên 5,41%. Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước từ năm 2012 đến cuối tháng 7/2022, toàn hệ thống các tổ chức tín dụng đã xử lý được khoảng 1.499,8 nghìn tỷ đồng, riêng 7 tháng đầu năm 2022 xử lý được 88,1 nghìn tỷ đồng nợ xấu Trong đó, TCTD tự xử lý ở mức cao (chiếm 82,6% trong tổng nợ xấu được xử lý) Việc tự xử lý nợ xấu chủ
2 yếu thực hiện thông qua hình thức sử dụng dự phòng rủi ro và khách hàng trả nợ. Riêng xử lý nợ xấu theo Nghị quyết 42, lũy kế từ 15/8/2017 đến 31/7/2022, toàn hệ thống các tổ chức tín dụng đã xử lý được 399,7 nghìn tỷ đồng nợ xấu.Đến cuối tháng 7/2022, tỷ lệ nợ xấu nội bảng vẫn ở mức an toàn là 1,7%; tỷ lệ nợ xấu, nợ bán cho VAMC chưa xử lý và các khoản tiềm ẩn trở thành nợ xấu của hệ thống các tổ chức tín dụng là 5,41% (cuối năm 2021 là 6,3%) (Theo báo Dân Việt).
Như vậy vấn đề nợ xấu tại các NHTM vẫn luôn là vấn đề nóng và nan giải đối với các nhà quản lý trong những năm gần đây và cả những năm tiếp theo Nợ xấu ảnh hưởng trực tiếp đến ngân hàng nói riêng và cả nền kinh tế nói chung Việc gia tăng nợ xấu làm tăng khả năng mất vốn gây nguy cơ phá sản, không chỉ vậy nợ xấu còn ảnh hưởng trực tiếp đến người vay khi nguồn vốn vay của ngân hàng bị hạn chế Các biện pháp được đưa ra để góp phần giảm bớt tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM khá cụ thể và thiết thực, tuy nhiên việc thực hiện các biện pháp được đưa ra một các hiệu quả cần có sự phối hợp nhịp nhàng giữa nhiều bên Xuất pháp từ thực tế trên, sinh viên muốn qua bài khóa luận đưa ra những yếu tố tác động, mức độ ảnh hưởng đến nợ xấu để đề xuất các giải pháp và kiến nghị nhằm phòng ngừa, hạn chế và xử lý nợ xấu một cách hữu hiệu cho hệ thống NHTM Việt Nam, góp phần cho hoạt động ngân hàng tại Việt Nam trở nên lành mạnh và hiệu quả hơn Xuất phát từ những lý do trên, sinh viên lựa chọn đề tài “Các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam".
Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu chung của bài nghiên cứu là tìm hiểu và phân tích các yếu tố tác động đến nợ xấu của ngân hàng Thương mại Việt Nam, và dựa vào kết quả nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị nhằm giảm thiểu rủi ro nợ xấu tại các Ngân hàng Thương mại Việt Nam. Đề tài thực hiện các mục tiêu nghiên cứu cụ thể gồm: Xác định các nhân tố đến nợ xấu, xác định mức độ của các yếu tố ảnh hương đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại việt nam và từ kết quả nghiên cứu đưa ra một số gợi ý nhằm hạn chế sự gia tăng nợ xấu tại các NHTM Việt Nam
Câu hỏi nghiên cứu
Để giải quyết được vấn đề nghiên cứu và đạt được mục tiêu nghiên cứu, khóa luận này tập trung trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:
- Yếu tố nào tác động đến nợ xấu tại các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam?
- Mức độ tác động giữa các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam như thế nào?
- Những giải pháp nào cần được thực hiện để giảm thiểu tác động của nợ xấu tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Bài nghiên cứu thực hiện dữ liệu từ báo cáo tài chính của 22 NHTM tại Việt Nam. Để làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam bao gồm cả yếu tố bên trong và bên ngoài ngân hàng trong giai đoạn từ 2012 đến 2021 (Phụ luc 1)
Phạm vi không gian: Đề tài thực hiện nghiên cứu trên cơ sở dữ liệu của 22 NHTM. Các ngân hàng được lựa chọn dựa trên bộ các tiêu chí như quy mô ngân hàng, chất lượng tín dụng, uy tín, số lượng chi nhánh và lịch sử hình thành.
Phạm vi thời gian: Thu thập dữ liệu nghiên cứu từ báo cáo tài chính của các NHTM.
Số liệu của Tổng cục thống kê Việt Nam, Investing com trong giai đoạn từ năm
Phương pháp nghiên cứu
Khóa luận kết hợp giữa phương pháp định lượng và phương pháp định tính, thống kê, so sánh nhằm đánh giá tình hình nợ xấu của các NHTM Việt Nam Phương pháp này được thực hiện theo các trình tự như sau: đầu tiên sẽ tiến hành lược khảo các lý thuyết liên quan đến vấn đề nghiên cứu, sau đó sẽ phân tích mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua thống kê và so sánh số liệu nghiên cứu,
4 cuối cùng các giả thuyết và mô hình nghiên cứu sẽ được trình bày.
Nghiên cứu sử dụng phần mềm STATA để phục vụ cho việc phân tích dữ liệu Tôi sử dụng phương pháp ước lượng là system GMM (S-GMM) và difference GMM (D-GMM) để đánh giá những nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng TMCPViệt Nam Nghiên cứu dựa vào kết quả hồi quy sẽ đưa ra ý kiến thảo luận và đề xuất giải pháp nhằm hạn chế nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
Bố cục của khóa luận
Bố cục của bài khóa luận gồm 5 chương, bao gồm:
Chương 1: Tổng quan về nghiên cứu
Chương 1 giới thiệu tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu cũng như xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và khảo lược nghiên cứu
Nội dung chương 2 nhằm tổng hợp và hệ thống các cơ sở lý thuyết về nợ xấu, đưa ra một số khái niệm và phân loại nợ xấu Đồng thời, đề tài cũng lược khảo những nghiên cứu trước đây trên thế giới và tại Việt Nam nhằm đưa ra mô hình nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam.
Chương 3: Phương pháp và mô hình nghiên cứu
Từ khung lý thuyết chương 2 và kế thừa những mô hình thực nghiệm trong những nghiên cứu trước có liên quan, trình bày phương pháp thu thập số liệu, mô hình nghiên cứu và lựa chọn mô hình phù hợp với dữ liệu của nghiên cứu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu về các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam:
Chương 4, sẽ trình bày kết quả số liệu được thu thập qua STATA, từ đó thảo luận các kết quả nghiên cứu thông qua mô hình hồi quy, đồng thời kiểm định các khuyết tật mô hình và đưa ra kết luận với nghiên cứu giả thuyết.
Trong chương 5 sẽ tóm tắt các kết quả nghiên cứu từ đó để đưa ra một số giải pháp và khuyến nghị phù hợp cho các tổ chức liên quan, đồng thời nêu ra những hạn chế của đề tài nghiên cứu.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của nghiên cứu
Qua kết quả nghiên cứu giúp hệ thống các NHTM tại Việt Nam xác định các yếu tố tác động đến nợ xấu và từ đó đưa ra các bằng chứng thực nghiệm giúp kiểm nghiệm và bổ sung kết quả cho các nghiên cứu trước.
Kết quả nghiên cứu của khóa luận đưa ra được các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam, từ đó đưa ra những đề xuất và các giải pháp phù hợp nhằm hạn chế nợ xuất giúp cho công tác quản trị và quản lý nợ xấu tại các NHTM hiệu quả hơn người lãnh đạo của các NHTM có cái nhìn tổng quan và cụ thể về thực trạng nợ xấu, từ đó hiểu rõ mức độ tác động của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đến nợ xấu.
Chương 1 trình bày tổng quan về khóa luận Nội dung chính bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn và khoa học của đề tài Qua đó giúp cho người đọc có cái nhìn bao quát về đề tài nghiên cứu, chương tiếp theo sẽ cho thấy tổng quan về các nghiên cứu trước về vấn đề trình bày.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ KHẢO LƯỢC NGHIÊN CỨU
Khái niệm chung
Thuật ngữ nợ xấu được sử dụng với các từ khác nhau như “Nonperforming loans”,
“bad debt” chỉ các khoản nợ khó đòi (Fofack, 2005) hoặc các khoản vay có vấn đề ((Berger and DeYoung 1997)) hoặc khoản nợ không trả được mà ngân hàng không thể thu hồi (Ernst & Young, 2004) hay các khoản cho vay được đưa vào nợ xấu khi đã quá hạn trả nợ gốc và lãi 90 ngày trở lên (Rose, 2004) Hiện nay, không có bất kỳ một quy tắc nào hay chuẩn mực nào được thống nhất khi nói về vấn đề nợ xấu.
Tại Châu Âu, Ngân hàng Trung Ương Châu Âu (ECB) cho rằng: “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”.
Theo Quỹ tiền tệ Quốc tế (IMF) nợ xấu là :“Một khoản vay được coi là không sinh lời (nợ xấu) khi quá hạn thanh toán gốc hoặc lãi 90 ngày trở lên; 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 những dấu hiệu rõ ràng cho thấy người vay sẽ không thể hoàn trả nợ đầy đủ (người vay phá sản)”
Theo Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS): Tổ chức này không định nghĩa nợ xấu một cách cụ thể, thay vào đó BCBS chỉ công bố những thông lệ chung về quản lý rủi ro tín dụng tại nhiều quốc gia thuộc BCBS hướng dẫn xác định khoản nợ được xem là không có khả năng hoàn trả 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.
Tại Việt Nam, nợ xấu được định nghĩa cụ thể tại các quy định như sau:
Theo Quyết định số 22/VBHN-NHNN ngày 04/6/2014 của NHNN Việt Nam 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, định nghĩa “Nợ xấu là nợ thuộc các nhóm 3 ( nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ), và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn)”.
Qua những định nghĩa trên, có thể khái quát về định nghĩa nợ xấu là các khoản nợ mà khách hàng không trả cả gốc và lãi đúng hạn hoặc không trả nợ như đã cam kết đẫn đến thiệt hại cho ngân hàng Cũng có thể hiểu một cách bao quát, nợ xấu là các khoản dư nợ đã quá hạn 90 ngày hoặc hơn và khả năng trả nợ của khách hàng được xếp vào loại nghi ngờ về khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ.
Phân loại nợ là quá trình các tổ chức tín dụng căn cứ vào các tiêu chuẩn định tính và định lượng để đánh giá mức độ rủi ro và đặc điểm tương đồng, trên cơ sở đó phân loại các khoản nợ vào các nhóm nợ thích hợp Giữa các quốc gia có sự đa dạng trong việc phân loại và lập dự phòng, gây ra nhiều khó khăn cho việc phân loại nợ cả trên lý thuyết và thực tế Từ đó, Ủy ban Basel hướng tới việc thống nhất chung tiêu chuẩn trong phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro ở các quốc gia đã đưa ra các hướng dẫn và 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.
Theo Lastra và các cộng sự (2016) đã chỉ ra sự khác nhau tại các ngân hàng thuộc nhóm G-20 trong việc phân loại nợ xấu 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
9 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.
Tại Việt Nam, theo khoản 3, Điều 1 Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN sửa đổi, bổ sung Điều 6 Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN về việc phân chia các nhóm nợ, cụ thể là 5 nhóm bao gồm:
Phân loại nợ (Số ngày quá hạn)
Bảng 1 Phân loại nhóm nợ
Theo phương pháp định tính các tổ chức tín dụng sử dụng hệ thống xếp hạng nội bộ, chia nợ thành 5 nhóm, căn cứ vào chính sách dự phòng rủi ro và quản lý rủi ro, mô hình giám sát, phương pháp xác định đo lường rủi ro phù hợp với quy định của pháp luật và sự quản lý của ngân hàng nhà nước.
Dù sử dụng phương pháp phân loại nợ định lượng hay định tính thì các khoản nợ được xắp xếp vào nhóm 3 đến 5 đều xác định là danh mục nợ xấu của ngân hàng,trường hợp có sự khác nhau giữa hai phương pháp thì khoản nợ sẽ được phân vào nhóm có mức độ rủi ro cao hơn.
Chỉ tiêu đo lường nợ xấu
Theo Ngô Thế Chi, Nguyễn Trọng Cơ (2005), Nghiêm Thị Hà (2017), Phan Thị Thu Hà (2002), nợ xấu được đo lường qua 4 chỉ tiêu cơ bản sau:
Tỷ lệ nợ quá hạn = ∗ 100% 100%
Chỉ tiêu nợ quá hạn của ngân hàng phản ánh chất lượng tín dụng của ngân hàng đang diễn ra theo chiều hướng nào thông qua hiệu suất thu hồi nợ đối với các khoản vay. Khi tỷ lệ nợ quá hạn của ngân hàng ở mức cao thì chứng tỏ ngân hàng có nợ xấu cao cũng đồng nghĩa với chất lượng tín dụng tại ngân hàng chưa được tốt và ngược lại.
Tỷ lệ nợ xấu = ∗ 100% 100% rp ổngdưnợ
Chỉ tiêu tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng phản ánh rõ nét chất lượng tín dụng và khả năng quản lý tín dụng của ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu là tỷ trọng giữ dư nợ từ nhóm 3 đến dư nợ nhóm 5 trong 5 nhóm dư nợ theo quy định của Ngân hàng Trung Ương Tỷ trọng này càng cao càng thể hiện chất lượng tín dụng kém của ngân hàng, khả năng ngân hàng bị mất vốn cao dẫn đến giảm hiệu quả hoạt động tín dụng Thông thường những ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao là những ngân hàng có chất lượng tín dụng thấp, không thực hiện đúng quy trình cấp tín dụng theo quy định.
Hệ số rủi ro tín dụng = ∗ 100% 100% ư T ổngtài sản có
Chỉ tiêu hệ số rủi ro tín dụng cho biết tỷ trọng của các khoản mục về tín dụng so với tổng tài sản có của ngân hàng Lợi nhuận có quan hệ cùng chiều với các khoản mục tín dụng, khi lợi nhuận do tín dụng mang lại càng cao cũng đồng nghĩa với sự hao hụt về tín dụng cũng sẽ càng cao.
Dự phòng rủi ro tín dụng = ∗ 100% 100% r ° T ổngdưnợ
Chỉ tiêu dự phòng rủi ro tín dụng là những khoản chi phí dự phòng cho những thất thoát về tài sản của ngân hàng khi khách hàng không hoàn trả nợ vay cho ngân hàng
1 1 như đã cam kết Mức trích lập cụ thể từng khoản vay là bao nhiêu tùy thuộc vào nhóm nợ của khách hàng Nhóm nợ càng cao thể hiện khả năng thu hồi nợ của ngân hàng càng thấp, mức trích lập dự phòng càng cao sẽ tác động làm giảm hiệu quả hoạt động kinh doanh, hay nói cách khác là ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng.
Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu
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).
2.3.1.1 Tỷ lệ nợ xấu năm trước
Theo Salas và Saurina (2002), nợ xấu trong quá khứ có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu hiện tại Trong thực tế, rất khó để giải quyết triệt để các khoản nợ xấu trong quá khứ bởi rất nhiều nguyên nhân khách quan và chủ quan Các NHTM luôn cố gắng giải quyết dứt điểm các khoản nợ xấu nhằm đưa tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng mình về mức thấp nhất có thể đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của đơn vị mình”.
Trong khi đó theo Makri, Tsagkanos, và Bellas (2014), việc thu hồi nợ không hiệu quả là nguyên nhân tăng nợ xấu cũng như những khó khăn gặp phải khi xử lý các khoản nợ xấu Thêm vào đó, các khoản nợ xấu tồn đọng tại các năm trước đến hiện tại chưa được giải quyết triệt để thì sẽ làm tăng nợ xấu trong năm hiện tại
Quy mô thể hiện năng lực thị trường của một ngân hàng Hầu hết kết quả của các đều chỉ ra yếu tố quy mô ngân hàng tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu Có thể như nghiên cứu của Stern và Feldman (2004) chỉ ra rằng quy mô càng lớn thì tỷ lệ nợ xấu của xu hướng càng cao Nguyên nhân được đưa ra để giải thích cho lập luận trên là các ngân hàng có quy mô lớn thì thường sẽ ưu tiên cho các doanh nghiệp có quy mô lớn Những doanh nghiệp lớn thường là các doanh nghiệp, tập đoàn Nhà nước Do vậy khi xảy ra sự cổ bất lợi dẫn đến các khoản nợ xấu khó đòi, thì các khoản nợ này sẽ để lại một tỷ lệ nợ xấu cao cho các ngân hàng có quy mô lớn. Ở một khía cạnh ngược lại, theo Salas và Suarina (2002), Hu và các cộng sự (2004), quy mô ngân hàng có mối tác động ngược chiều so với tỷ lệ nợ xấu Ngân hàng có quy mô càng lớn càng có điều kiện để cải thiện quy trình tín dụng, chất lượng rủi ro cũng như có nguồn lực chất lượng cao Vì vậy khi gặp biến động thì ngân hàng có quy mô lớn sẽ giảm thiểu rủi ro tập trung tín dụng so với các ngân hàng có quy mô nhỏ
Theo Daniel Foos và cộng sự (2010), đã chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Ngân hàng có tốc độ tăng trưởng nhanh, chạy theo số lượng thì nguy cơ dẫn đến nợ xấu cao Ngoài ra các kết quả của các nghiên cứu của Salas và Saurina (2002), Do và Nguyen (2013) và Weingrg (1995) đều đồng quan điểm trên.
Trong khi đó, theo nghiên cứu của Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016) lại cho kết quả ngược lại cho rằng tốc độ tăng trưởng tín dụng có tác động ngược chiều với nợ xấu Theo đó, các khoản tín dụng của các ngân hàng thường sau một năm mới phát sinh nợ xấu, nghĩa là nếu năm hiện tại ngân hàng tăng trưởng tín dụng kém vì năm trước ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao nên ngân hàng bắt buộc Vì vậy nên ngân hàng bắt buộc phải tập trung xử lý nợ xấu kèm theo việc hạn chế tăng trưởng tín dụng do quy định áp đặt của Ngân hàng Nhà nước.
Theo nghiên cứu của Shrieves và Dahl (1992), thông qua dữ liệu của thị trường Mỹ và đạt được kết quả nguồn vốn hoạt động có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu. Tương tự nghiên cứu của Jacques và Nigro (1997) cũng chỉ ra mối quan hệ cùng chiều của 2 yếu tố nguồn vốn hoạt động và nợ xấu, nghĩa là khi nợ xấu gia tăng thì nguồn vốn hoạt động của ngân hàng cũng tăng.
Các ngân hàng cần xác định các đòn bẫy để giảm lãng phí vốn mà không cần thay đổi mô hình kinh doanh, tối ưu hóa các nguồn vốn khan hiếm để đạt được hiệu quả trong
1 3 sử dụng vốn chủ sở hữu.
2.3.1.5 Dự phòng rủi ro tín dụng
Theo nghiên cứu của Hasan and Wall (2003), chi phí cho các khoản dự phòng rủi ro tỷ lệ thuận với nợ xấu cũng có nghĩa là, các khoản chi phí dự phòng rủi ro có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu Theo đó, các ngân hàng càng gặp nhiều bất lợi càng có nhiều khoản vay rủi ro cao thì chi phí dự phòng cho các khoản vay chứa rủi ro này càng lớn.
Theo các nghiên cứu của Filip (2015), Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016) và Skarica (2013) đều chỉ ra rằng tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ chặt chẽ với tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ lạm phát có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều so với tỷ lệ nợ xấu. Thực tế, khi lạm phát tăng người tiêu dùng sẽ giảm nhu cầu chi tiêu khiến cho hàng hóa tiêu thụ chậm, doanh nghiệp gặp khó khăn dẫn đến tình trạng kinh doanh trì trệ, lợi nhuận thấp hơn kỳ vọng thậm chí còn có thể xảy ra tình trạng kinh doanh không có lợi nhuận làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp khiến cho tỷ lệ nợ xấu gia tăng Ngược lại, lạm phát cũng có thể làm giảm giá trị thực của những món vay trước đó của các khách hàng từ đó gia tăng khả năng trả nợ của khách hàng.
2.3.2.2 Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Theo các nghiên cứu trước đây như Salas và Suarina (2002), Filip (2015) và Ghosh
(2015), hầu hết đều đưa ra kết quả tốc độ kinh tế có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là giá trị thị trường tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định (thường là một quốc gia) trong một thời kì nhất định (thường là một năm) Đây là chỉ tiêu tổng hợp,phản ánh toàn bộ kết quả cuối cùng của các hoạt động sản xuất trong 1 năm Nó phản ánh mối quan hệ tương trợ trong quá trình sản xuất, phân phối và sử dụng của sản phẩm cuối cùng của sản phẩm hàng hóa và dịch vụ trong toàn bộ nền kinh tế Chỉ tiêu này tăng thể hiện nền kinh tế đang trong giai đoạn tăng trưởng kéo theo sự mở rộng tín dụng của hệ thống ngân hàng cùng với đó thu nhập của các khách hàng doanh nghiệp và cả cá nhân cũng tăng theo, đáp ứng khả năng chi trả của các khoản vay, ngược lại nếu nền kinh tế trì trệ, kém phát triển, hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng vay von gặp khó khăn, khách hàng không có đủ nguồn thu nhập dễ hoàn trả nợ vay cho ngân hàng, dẫn đến nợ xấu cho các ngân hàng và làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng này
Theo Phùng Thùy Dung (2019), tỷ giá hối đoái có tác động trực tiếp đến nợ xấu, có có mối tương quan ngược chiều hoặc cùng chiều so với tỷ lệ nợ xấu Thực tế, nhiều nguồn nguyên liệu, máy móc sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp cần nhập khẩu của các nước trên toàn thế giới, ngoại tệ thường được sử dụng trong việc thanh toán là USD Vì vậy khi tỷ giá hối đoái tăng thì doanh nghiệp phải chi trả một số tiền nhiều hơn cho việc sản xuất và ngược lại Tuy nhiên, đối với doanh nghiệp xuất khẩu hàng hóa thì tỷ giá hối đoái tăng thì doanh nghiệp sẽ nhận được một số tiền nhiều hơn cho việc bán sản phẩm và ngược lại Do đó, tỷ giá sẽ làm ảnh hưởng trực tiếp đến nguồn vốn phục vụ sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Từ đó, sẽ làm ảnh hưởng đến khả năng chi trả cho các khoản vay của các doanh nghiệp tại các ngân hàng thương mại Nếu doanh nghiệp không thể hoàn trả các khoản vay đúng hạn cam kết sẽ làm tăng nợ xấu tại các ngân hàng thương mại.
Khảo lược nghiên cứu
2.4.1 Các nghiên cứu tại nước ngoài
Salas và Saurina (2002), nghiên cứu về vấn đề nợ xấu tại các ngân hàng Tây Ban Nha giai đoạn 1985-1997 Kết quả cho thấy tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô ngân hàng và nợ xấu, mối quan hệ ngược chiều của quy mô ngân hàng và nợ xấu,mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ tăng trưởng GDP và nợ xấu của các ngân hàng.Bên cạnh đó tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu của ngân hàng Theo đó các ngân hàng có quy mô lớn sẽ có tiềm lực tài chính tốt cũng như có nhiều kinh nghiệm trong việc xử lý các vấn đề bất lợi hạn chế việc rủi ro gây ra nợ xấu cho ngân hàng Ngược lại các ngân hàng nhỏ khi gặp biến động bất lợi sẽ không
1 5 giải quyết tốt do thiếu kinh nghiệm và năng lực tài chính dễ dẫn đến rủi ro nợ xấu cho ngân hàng
Kester Guy and Shane Lowe (2011), nghiên cứu về vấn đề nợ xấu và sự lâu dài của ngân hàng tại Barbados giai đoạn 1996 – 2010 Bằng việc sử dụng mô hình FEM, kết quả cho thấy tỷ lệ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu Lãi suất có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu, nguyên nhân của mối quan hệ này được lý giải là do khi nền kinh tế phát triển, tín dụng ngân hàng tăng cao khi đó lãi suất của hệ thống ngân hàng có xu hướng gia tăng
PhD Candidate, Ali Shingjergji (2013), nghiên cứu tỷ lệ nợ xấu tại hệ thống ngân hàng của Albanian giai đoạn 2005 – 2012 Tôi sử dụng mô hình hồi quy OLS, kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu, sự tăng trưởng của lãi suất cũng như sự gia tăng của GDP có mối quan hệ cùng chiều nợ xấu tại hệ thống ngân hàng của Albanian
Nir Klein (2013) tìm được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô, các yếu tố đặc trưng ngành tác động lên nợ xấu tại khu vực miền Trung, Đông và Đông Nam Châu Âu giai đoạn từ 1998 đến 2011 Kết luận của nghiên cứu cho thất khi tỷ giá hối đoái giảm, lạm phát cao, thất nghiệp tăng thì ảnh hưởng làm cho nợ xấu tăng theo Để làm giảm nợ xấu cần nâng cao chất lượng quản lý ngân hàng bằng chỉ tiêu lợi nhuận kỳ trước Cần lưu ý về nguy cơ rủi ro đạo đức, vốn chủ sở hữu thấp, khả năng chấp nhận rủi ro vượt mức qua các chỉ số tỷ lệ nợ trên tài sản, tỷ lệ tăng trưởng nợ có thể làm gia tăng nợ xấu.
2.4.2 Các nghiên cứu tại Việt Nam
Nguyễn Đức Hùng (2013) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2005-2011 kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát và tăng trưởng GDP có tác động đến nợ xấu, nợ xấu có ảnh hưởng đến nợ xấu năm tiếp theo và quy mô ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu.
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) với nghiên cứu “Yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu các ngân hàng thương mại Việt Nam” phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2014 với ba mô hình ước lượng nhằm kiểm định tác động của các yếu tố đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam: dữ liệu bảng và hiệu ứng cố định FE, phương pháp Momen tổng quát GMM dạng sai phân (D-GMM) và GMM dạng hệ thống (S-GMM) Cho ra kết quả cả hai các yếu tố đặc thù và vĩ mô đều có tác động đến nợ xấu các ngân hàng thương mại Việt nam. Với khả năng sinh lời và tăng trưởng kinh tế tác động ngược chiều nợ xấu Nợ xấu trong quá khứ, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng là các yếu tố ảnh hưởng cùng chiều với nợ xấu Chỉra mối quan hệ ảnh hưởng của vốn chủ sở hữu và lạm phát đến tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại tại Việt Nam thông qua phương phápGMM.
Huỳnh Thị Hương Thảo (2015), nghiên cứu phân tích số liệu của 35 ngân hàng thương mại Việt Nam trong gian từ năm 2008-2017, sử dụng phương pháp định tính qua tính toán các chỉ số cho vay và tài chính của các ngân hàng theo thời gian Từ kết quả phân tích tác giả kết luận rằng nợ xấu gây hao hụt, thất thoát về tài sản cho các ngân hàng, đồng thời nợ xấu cũng tác động làm giảm hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại.
Bùi Thanh Thủy (2019) nghiên cứu: “Các nhân tố tác tại các ngân hàng thương mại Việt Nam” Bằng phương pháp ước lược được sử dụng phổ biến để xử lý dữ liệu bảng trong giai đoạn từ 2008-2017 tại 31 ngân hàng thương mại như FEM, REM, GMN, nghiên cứu đã thu được kết quả cho thấy nợ xấu bị tác động bởi hai nhóm biến vi mô và vĩ mô, cụ thể các biến nợ xấu năm trước, tăng trrưởng tín dụng và quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều với nợ xấu một cách có ý nghĩa thống kê, trong khi đó biến khả năng sinh lời, tăng trưởng kinh tế và vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tác động ngược chiều Bài nghiên cứu cũng chỉ ra rằng nhân tố chính tác động mạnh mẽ đến tỷ lệ nợ xấu là tăng trưởng kinh tế, ngược lại nợ xấu không chịu sự tác động của 2 biến nhân tố lạm phát và dư nợ cho vay.
Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021) nghiên cứu: “Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam” Bằng phương pháp phân tích hồi quy đa biến tuyến tính cho dữ liệu bảng được thu thập trong giai đoạn 2012-2020 cho 22 ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố tác động đến nợ xấu của NHTM Việt Nam bao gồm các yếu tố vi mô, như: tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín.
Nguyễn Đông Duy (2022) nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng của ngân hàng thương mại Việt Nam” bằng phương pháp ước lượng REM cho dữ liệu bảng được thu thập trong giai đoạn 2010-2020 cho 22 ngân hàng thương mại Việt Nam để kiểm định ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô và các yếu tố đến từ nội tại của ngân hàng đối với nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn này Kết quả của nghiên cứu cho thấy các yếu tố vĩ mô và yếu tố nội tại thuộc 17 về ngân hàng ảnh hưởng trực tiếp đến nợ xấu Các yếu tố tăng trưởng dư nợ tín dụng, tỷ lệ nợ xấu năm trước, tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều nợ xấu Trong khi các yếu tố quy mô ngân hàng, suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, tăng trưởng GDP, tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động tác động ngược chiều nợ xấu.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ các nghiên cứu thực nghiệm
Tên yếu tố Tên tác giả nghiên cứu Kết quả
Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016) Skarica (2013)
Kester Guy and Shane Lowe (2011)
Lạm phát có thể có tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu.
Tốc độ tăng trưởng kinh tế Salas và Suarina (2002)
Filip (2015) Ghosh (2015) PhD Candidate, Ali Shingjergji (2013)
Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu.
Tỷ giá hối đoái Phùng Thùy Dung (2019) Tỷ giá hối đoái có thể có tác động cùng chiều hoặc ngược
1 9 chiều nợ xấu Yếu tố vi mô
Tỷ lệ nợ xấu năm trước Salas và Saurina (2002)
Tỷ lệ nợ xấu năm trước có tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu hiện tại.
Quy mô ngân hàng Stern và Feldman (2004),
Hu và các cộng sự (2000),
Quy mô ngân hàng có tỷ lệ nghịch với tỷ lệ nợ xấu.
Tăng trưởng tín dụng Daniel Foos và cộng sự
Do và Nguyen (2013) Weingrg (1995) Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016)
Tăng trưởng tín dụng có tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu. Đòn bẩy tài chính Shrieves và Dahl (1992),
Jacques và Nigro (1997) Đòn bẩy tài chính có có tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu.
Hiệu quả tài chính Huỳnh Thị Hương Thảo
Hiệu quả tài chính có tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng
Dự phòng rủi ro tín dụng Nguyễn Ngọc Hồng Loan
Dự phòng rủi ro tín dụng có tỷ lệ thuận
Hasan and Wall (2003), với tỷ lệ nợ xấu.
Bảng 2.Tổng hợp các biến độc lập tác động đến nợ xấu của NHTM trong các nghiên cứu trước đây
Trong nội dung chương 2, trên lý thuyết cơ sở từ các nghiên cứu trước đây từ các tác giả trong và ngoài nước cung cấp đã làm rõ được các khái niệm về bản chất của nợ xấu Các yếu tố vĩ mô như GDP, lạm phát, tỷ giá hối đoái và các yếu tố vi mô như tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu năm trước, đòn bẩy tài chính là những yếu tố chủ yếu hoạt động đến nợ Căn cứ vào các nghiên cứu trước xây dựng mô hình nghiên cứu về nợ xấu của các ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2012-
2021 Toàn bộ nội dung chương 2 là cơ sở để phân tích chương 3.
PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
3.1.1 Khái quát mô hình nghiên cứu
Từ những mô hình của các công trình nghiên cứu được nêu ở chương 2 như Nir Klein (2013), Kester Guy and Shane Lowe (2011), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Bùi Thanh Thủy (2019), Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021), Nguyễn Đông Duy
(2022), mô hình nghiên cứu đề xuất như sau:
NPL i , t = β0+β1 NPLi,t-1+β2 LLP ,t+β3 LEV ,t+β4SIZEi,t+β5 ROAi,t-1
+β6 LGi,t+β7 INFt+β8GDPt+β9USDt+εi,ti,t
NPLi,t: là biến phụ thuộc đại diện cho nợ xấu của ngân hàng i trong thời gian t.
NPL i,t-1 : Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng tại thời gian t-1.
LLPi,t: Dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng i tại thời gian t.
LEV i,t : Tỷ lệ đòn bẩy của ngân hàng i tại thời gian t.
SIZEi,t: Quy mô ngân hàng i tại thời gian t.
ROA i,t-1 : Hiệu quả hoạt động của ngân hàng i tại thời gian t-1.
LG i,t : Tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i tại thời gian t.
INFt: Tỷ lệ lạm phát tại thời gian t.
GDP t : Tốc độ tăng trưởng kinh tế tại thời gian t.
USDt: Tỷ giá USD tại năm t.
^ i,t : Là sai số ngẫu nhiên.
Dữ liệu nghiên cứu được đưa vào trong mô hình của khóa luận là dữ liệu của 22 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong thời gian từ năm 2012-2021 căn cứ vào báo cáo tài chính đã được kiểm toán Các số liệu vĩ mô kinh tế được tham khảo từ Ngân hàng nhà nước và Tổng cục Thống kê Việt Nam.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL i,t ) là biến đại diện cho tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay của ngân hàng i trong năm t Như đã giới thiệu chương 2, theo quy định trong Thông tư
01/VBHN-NHNN, nợ xấu thuộc vào nhóm nợ 3, 4 và 5 được đo lường bằng công thức như sau:
Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ là tỷ lệ đánh giá chất lượng tín dụng cũng như hiệu quả tín dụng của ngân hàng Khi ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao, nguy cơ không thu hồi được nợ vay dẫn đến khả năng mất vốn là chắc chắn xảy ra, qua đó ảnh hưởng tới khả năng thanh toán và hiệu quả kinh doanh của ngân hàng
Tỷ lệ nợ xấu năm trước (NPLi,t-1): là biến đại diện cho tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của ngân hàng i trong năm t-1 Hai khoản mục của tỷ lệ lấy từ hai khoản mục trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng, được đo lường bằng công thức như sau:
Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP i,t ): là biến đại diện cho tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i tại năm t và được kỳ vọng cùng chiều với nợ xấu Dự phòng rủi ro là khoản tiền được trích lập để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra do khách hàng của tổ chức tín dụng không thực hiện nghĩa vụ theo cam kết Hai khoản mục của tỷ lệ lấy từ hai khoản mục trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng, được đo lường bằng công thức như sau:
Tỷ lệ đòn bẩy (LEV i,t ): là biến độc lập được tính bằng tỷ lệ tổng nợ chia tổng tài sản, cả hai khoản mục này đều được thu thập từ hai mục tại bảng cân đối kế toán của các ngân hàng, với công thức tính nhau sau:
Quy mô ngân hàng (SIZE i,t ): là biến thể hiện năng lực thị trường của ngân hàng đó, được đo lường thông qua chỉ số tổng tài sản ngân hàng trên báo cáo tài chính qua các năm, được đo lường bằng công thức như sau:
Hiệu quả hoạt động năm trước (ROA i,t-1 ): 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:
Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG i,t ): là biến đại diện cho tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng của ngân hàng i trong năm t Nói cách khác, đây được xem là tỷ lệ tăng trưởng dư nợc ho vay của kỳ này so với kỳ trước Hai khoản mục của tỷ lệ được lấy từ hai khoản mục trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng, được đo lường bằng công thức như sau:
Lạm phát (INF t ): là biến độc lập được đo lường bởi chỉ số giá (CPI), bằng tỷ lệ tăng/ giảm chỉ số giá tiêu dùng, dữ liệu thu thập từ tổng cục thống kê Việt Nam:
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDPt): là biến tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội, đại diện cho sự tăng trưởng hàng năm của GDP thực tế tại thời điểm t, được lấy từ báo cáo của tổng cục thống kê và Ngân hàng thế giới:
Tỷ giá USD (USDt): Là biến độc lập đại diện cho sự biến động của tỷ giá của đồng USD tại thời điểm t, dữ liệu thu thập từ Ngân hàng nhà nước Việt Nam:
3.1.3 Các giả thuyết nghiên cứu
(1) Tỷ lệ dư nợ năm trước (NPL t-1 )
Theo Jimenes và Saurina (2006), tỷ lệ nợ xấu năm trước tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu hiện tại Có nghĩa là nợ xấu của năm trước tồn đọng càng nhiều, ngân
2 5 hàng càng thể hiện mặt yếu kém trong khâu quản trị nợ, các ngân hàng gặp khó khăn trong việc xử lý và từ đó gây ảnh hưởng và làm gia tăng nợ xấu năm hiện tại Do đó có giả thuyết sau:
^1 : Tỷ lệ dư nợ năm trước có tác động cùng chiều đến nợ xấu của ngân hàng
(2) Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP)
Quy trình thực hiện
Với mục tiêu tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của 22 ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2012-2021, nghiên cứu được thục hiên theo quy trình 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 trước nhằm xác định khoảng trống nghiên cứu và định hướng thiết kế mô hình nghiên cứu cho đề tài.
Bước 2: Căn cứ cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm, đề tài thiết kế mô hình nghiên cứu, dự kiến phương trình hồi quy, giải thích các biến và xây dựng các giả thiết nghiên cứu.
Bước 3: Xác định nghiên cứu phù hợp mục tiêu nghiên cứu cũng như đối tượng và phạm vi nghiên cứu, từ đó thu nhập và xử lý dữ liệu theo mô hình nghiên cứu tại bước 2.
Bước 4: Xác định phương pháp nghiên cứu với những kỹ thuật phân tích và ước lượng cụ thể: thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo OLS, FEM và REM.
Bước 5: Kiểm định các giải thuyết nghiên cứu có thể sử dụng kiểm định F hoặc kiểm định t với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% nhằm xác định các biến độc lập có ý nghĩa thống kê nhằm giải thích cho biến phụ thuộc; đồng thời so sánh giữa 2 mô hình Pooled OLS và FEM bằng kiểm định F với giả thuyết H 0 : Lựa chọn mô hình Pooled OLS; sử dụng kiểm định Hausman để so sánh giữa hai mô hình FEM và REM với giả thuyết H 0 : Lựa chọn mô hình REM, từ đó đưa ra mô hình phù hợp
Bước 6: Tiến hành kiểm định các khuyết tật mô hình, bao gồm: hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai số thay đổi; nếu không có khuyết tật này thì kết hợp với bước 5 để thực hiện bước 7.
Bước 7: Đây là bước cuối cùng của quy trình kiểm định bằng mô hình kiểm định nội sinh bằng phương pháp S-GMM và D-GMM, căn cứ kết quả hồi quy, đề tài tiến hành thảo luận và đưa ra hàm ý, kết luận.
• Lược khảo cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Sơ đồ 1 Quy trình nghiên cứu
Bước 2 •Xây dựng mô hình nghiên cứu
•Xác định mẫu nghiên cứu và xử lý dữ liệu nghiên cứu
Bươc 4 •Xác định phương pháp nghiên cứu
Kiểm định các giải thuyết nghiên cứu
• Kiểm định các khuyết tật mô hình
• Kiểm định lựa chọn kết quả từ đó thảo luận và đưa ra chính sách hàm ý
Mẫu và dữ liệu nghiên cứu
3.3.1 Mẫu nghiên cứu Đề tài sử dụng dữ liệu của 22 Ngân hàng thương mại tại Việt Nam và dữ liệu được thu thập qua báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán qua các giai đoạn 2012 -2021.
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp để đo lường biến phụ thuộc và biến độc nhóm yếu tố vi mô thuộc về NHTM, được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán từ năm 2012 đến năm 2021 của 22 NHTM tại Việt Nam, đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Đối với các biến vĩ mô là tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ giá đồng USD/VND được thu thập từ nguồn số liệu thống kê hàng năm của Tổng cục thống kê Việt Nam và trên trang web investing.com trong thời gian từ năm 2012- 2021.
3.3.3 Công cụ nghiên cứu Đề tài “ Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các Ngân hàng Thương mại Việt Nam” được xác định dựa trên cơ sở dữ liệu bảng, excel và sự hỗ trợ của phần mềm Stata 14.0.
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất OLS hồi quy dữ liệu bảng bằng cách kết hợp mô hình hồi quy tác động cố định (FEM), mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), phương pháp ước lượng là system GMM (S- GMM) và difference GMM (D-GMM) nhằm xem xét và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các Ngân hàng Thương mại Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng tiếp cận và phân tích những lý luận cơ bản về hiệu quả hoạt động của các NHTM.
Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để xác định kết quả nghiên cứu ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM
Việt Nam, bao gồm các phương pháp kỹ thuật nghiệp vụ cụ thể như sau: thống kê mô tả, phân tích, lựa chọn mô hình hiệu quả nhất và kiểm tra và xử lý khiếm khuyết của mô hình.
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của các dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau Qua kết quả thực hiện phần thống kê mô tả, chúng ta sẽ hình dung sơ bộ về bộ dữ liệu đã thu thập Qua đó sẽ phân tích đặc tính của các biến độc lập Sau đó so sánh thống kê mỗi quan hệ của các biến, thấy được những giá trị chưa phù hợp trong mẫu quan sát. Trong đó bao gồm các giá trị như sau: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất trong tổng các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu Nếu nhận thấy những yếu tố nào không phù hợp ta sẽ loại bỏ để có bộ dữ liệu phù hợp nhất.
3.4.2.2 Phân tích, lựa chọn mô hình hiệu quả nhất
Các mô hình hồi quy sử dụng cho mô hình nghiên cứu của bài khóa luận bao gồm: mô hình Pooled OLS, mô hình hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect model – FEM) và mô hình hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect model – REM). Sau khi có kết quả, thực hiện so sánh giữa các mô hình để có thể lựa chọn mô hình tối ưu nhất trong ba mô hình: Pooled OLS, FEM và REM Nếu mô hình được chọn còn tồn tại khiếm khuyết, tiếp tục sử dụng các biện pháp để khắc phục nhằm đưa ra kết quả tối ưu nhất cho mô hình nghiên cứu.
3.4.2.3 Kiểm tra và xử lý khiếm khuyết của mô hình
- Kiểm tra đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng thay vi các biển độc lập tập trung vào giải thích biến phụ thuộc, mà lại tập trung giải thích cho biển độc lập khác Trong mô hình hồi quy cổ điển, không chấp nhận hiện tượng đa công tuyến hoàn hảo Nhưng nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyển không hoàn hảo, theo Gujarati & Porter (2009) gây ra một số hậu quả : đến các khoảng tin cậy không còn chính xác Đôi khi xảy ra trường hợp một số thống kê t không có ý nghĩa nhưng Rẻ và F rất lớn Gujarati & Porter (2009), chỉ ra một số dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyển trong mô hình như sau:
+ Sử dụng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập.
+ Sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF): Nếu hệ số tương quan có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.8 hoặc hệ số VIF ≥ 10 thì có dấu hiệu đã cộng tuyến.
- Kiểm tra phương sai sai số thay đổi
Một trong những giả thiết quan trọng của mô hình hồi quy cố định là phương sai thuần nhất Rõ ràng giả thiết này rất khó xảy ra trong thực tế Phương sai thay đổi gây ra một số hậu quả:
• Các ước lượng thu được vẫn là ước lượng không chệch, vững nhưng không còn tính hiệu quả.
• Các thống kê t, F không còn hiệu lực.
Có nhiều kiểm định liên quan đến cặp giả thiết: Họ: Phương sai thuần nhất và H Phương sai thay đổi, như kiểm định Park, kiểm định Glejser, kiểm định Goldfeld - Quandt, kiểm định Breusch – Pagan Trong luận văn sử dụng kiểm định Breusch – Pagan.
Một số cách khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi như:
• Sử dụng thống kê suy diễn cải thiện bằng cách sử dụng ma trận iệp phương sai cải thiện (HC/robust).
• Sử dụng một số phép biến đổi: Logarit hóa, biển đổi Box – Cox và Yeo – Johnson, + Ước lượng GLS (bình phương nhỏ nhất tổng quát): Ước lượng WLS (bình phương nhỏ nhất có trọng số), ước lượng FGLS (ước lượng GLS khả thi).
• Sử dụng phương pháp GMM
• Kiểm tra hiện tượng tư tương quan
Sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian Hiện tượng tương quan chuỗi gây ra hậu quả:
• Các ước lượng OLS không còn BLUEs (không còn tính hiệu quả).
• Kiểm định t và F không đáng tin cậy. Để kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi ta sử dụng thống kê Wooldridge test.
Chương 3 xây dựng và trình bày mô hình và phương pháp nghiên cứu, làm rõ quy trình nghiên cứu, các biến phụ thuộc và biến giải thích của mô hình Giới thiệu việc sử dụng bộ dữ liệu từ 22 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2012-2021 thông qua việc tổng hợp số liệu từ các báo cáo tài chính thường niên của các công ty Đưa ra các giả thuyết dựa trên cơ sở lược khảo các nghiên cứu trước làm cơ sở để tiếp tục triển khai các bước phân tích trong chương 4.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM
Thống kê mô tả dữ liệu
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Bảng 4.Bảng thống kê mô tả dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu gồm 220 quan sát cho mỗi biến, kích thước mẫu đạt chuẩn, đáng tin cậy Nhận xét về kết quả của việc thực hiện thống kê mô tả của các biến thuộc mô hình đã đề xuất ở bảng 4.1 Nhìn chung, tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012-2021 có giá trị trung bình là 2,06% nhỏ hơn mức 3% của NHNN quy định Trong đó tỷ lệ nợ xấu thấp nhất thuộc về Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam trong năm 2020 và tỷ lệ nợ xấu cao nhất thuộc về Ngân hàng TMCP Việt Á năm 2012 Trong những năm gần đây, các NHTM đã có những thay đổi tích cực trong việc ban hành và thực hiện quy chế cho vay, quy trình tín dụng nhằm hạn chế đến mức thấp nhất các rủi ro khi cho vay của đơn vị mình Do đó góp phần giảm bớt tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Việt Nam trong các năm trở lại đây.
Kết quả thể hiện mô hình hồi quy mẫu
reg NPL NPLtl LLP LEV SIZE ROAtl LG INF
Sourc e ss df MS Number of obs = 220
L Coeffic ient std err t p>ltl [95% conf interval]
Bảng 5.Bảng kết quả mô hình hồi quy mẫu
Với mức ý nghĩa chọn trước là 5% chúng ta thu thập được kết quả như trên Hàm hồi quy mẫu giải thích được 37,07% sự biến thiên trong NPL.
Kết quả phân tích hồi quy
- Lựa chọn mô hình FEM và REM
Một cách chính thức kiểm định Hausman (1978), với cặp giả thiết
Giả thuyết H 0 : Các ước lượng thu được từ hai phương pháp không khác biệt
Giả thuyết H1: Các ước lượng thu được từ hai phương pháp là khác biệt
Với giải thuyết H 0 kiểm định Hausman có phân phối / 2 Nếu H 0 bị bác bỏ thì mô hìnhFEM phù hợp hơn Kết quả thu được từ kiểm định Hausman:
Bảng 6.Bảng kết quả mô hình FEM và REM
Giá trị p-value = 0.0000 (nhỏ hơn 5%) nên ta bác bỏ H0, nên mô hình FEM phù hợp hơn.
- Lựa chọn mô hình REM và Pooled OLS
Sử dụng kiểm định Hausman cho việc lựa chọn mô hình thích hợp giữa REM và OLS. Giả thuyết H 0 : Phương sai giữa các đơn vị chéo bằng 0 (Khác nhau giữa các đơn vị chéo không có ý nghĩa thống kê) Nếu giá trị p-value nhỏ thì mô hình REM phù hợp, ngược lại thì ta chọn mô hình Pooled OLS.
Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 7.Bảng kết quả mô hình REM và Pooled OLS
Vì p-value = 1.0000 nên ta chấp nhận giả thuyết H 0 , tức là không có sự khác biệt giữa các đơn vị chéo Do đó mô hình Pooled OLS phù hợp hơn mô hình REM.
- Lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM
Sử dụng F test dưới giải thuyết H0: Tất cả các hệ số vi đều bằng 0.
Giá trị p-value = 0.0000 nhỏ (nhỏ hơn 5%) nên ta bác bỏ H0 Tức là mô hình FEM thích hợp hơn.
Từ kết quả kiểm định lựa chọn sự phù hợp giữa các mô hình OLS, FEM và REM theo từng cặp ở phần trên, tôi nhận thấy mô hình FEM là phù hợp nhất cho bộ dữ liệu nghiên cứu này.
Kiểm tra và xử lý khiếm khuyết của mô hình
4.4.1 Kiểm tra ma trận hệ số tương quan
Kết quả tính toán thu được bên dưới:
NPL NPLt-1 LLP LEV SIZE ROAt-1 LG INF GDP USD
7 -0.1034 -0.2205 -0.4430 -0.0681 1.0000 Bảng 8.Ma trận hệ số tương quan
Hiện tượng đa cộng tuyến là vấn đề không thể loại bỏ hoàn toàn trong thống kê, tuy nhiên sự đa cộng tuyến càng ở mức thấp càng tốt Kết quả nghiên cứu từ bảng 8 có thể thấy rằng hệ số tương quan giữa các biến đa phần đều nằm trong khoảng từ - 0.5 đến 0.5, vì vậy có thể dự đoán không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập trong mô hình.
4.4.2 Kiểm tra hệ số phóng đại phương sai
Kết quả tính thu được như sau:
Bảng 9.Hệ số phóng đại phương sai
Sau khi thực hiện kiểm định đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai, kết quả giá trị trung bình VIF là 1.22 (nhỏ hơn 2), tất cả các giá trị VIF của các biến độc lập của phương trình không vượt quá 2 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Do vậy, tôi kết luận mô hình nghiên cứu không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.3 Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Ta sử dụng kiểm định Breusch - Pagan và thu được kết quả như sau:
Breusch-Pagan/Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Variable: Fitted values of NPL
Bảng 10 Kết quả kiểm định Breusch-Pagan
Giá trị p-value = 0.0000 (nhỏ hơn 5%) nên ta chấp nhận giả thuyết H 0 , tức là có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.4.4 Tương quan chuỗi Để kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi ta sử dụng thống kê Wooldridge test với giả thiết H0: Không có tự tương quan bậc nhất Kết quả thu được:
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Bảng 11 Kết quả kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi
Do p-value = 0.0000 (nhỏ hơn 5%) nên ta bác bỏ H0, tức là có hiện tượng tương quan chuỗi.
Như vậy mô hình FEM có hai khiếm khuyết là hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tương quan chuỗi Để khắc phục hiện tượng này tôi sử dụng phương pháp dưới đây:
Vì dữ liệu đơn vị chéo lớn hơn đơn vị thời gian (N>T), ước lược theo phương pháp Blundell & Bond (1998) ngày một trở nên phổ biến hơn do tính ưu việt của nó Lý do chính là ước lượng này tiệm cận hiệu quả (asymtotically efficient) và sử dụng tối thiểu các giả thuyết trong mô hình Trong phần nghiên cứu này, tôi sử dụng 2 phương pháp ước lượng là system GMM (S-GMM) và difference GMM (D-GMM)
(twostep) Kết quả ước lượng của 2 phương pháp thu được như sau:
Bảng 12.Kết quả mô hình S-GMM và D-GMM
Cả 2 phương pháp đều cho ra kết quả ước lượng giống nhau ý nghĩa thống kê của các biến nhưng khác nhau về giá trị của các hệ số.
Tôi sử dụng ISP test để kiểm tra tính "gần" bước ngẫu nhiên cho dữ liệu bảng không cân bằng Kết quả thu được như sau:
Im-Pesaran-Shin unit-root test for NPL
H0: All panels contain unit roots Number of panels = 22
Ha: Some panels are stationary Number of periods = 10
AR parameter: Panel-specific Asymptotics: TjN -> Infinity
ADF regressions: No lags included
Fixed-N exact critical values 1% 5% 10% t-bar -3.5982 -2.010 -1.859 -1.770 t-tilde-bar -1.6959
Bảng 13 Kết quả ISP test
Dựa vào Zt-tilde-bar = -2.7418 và p-value
