1366 Tác Động Của Rủi Ro Tín Dụng Đến Hiệu Quả Kinh Doanh Tại Các Nhtm Vn 2023.Docx

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGỌC TRÂM TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN HIỆU QUẢ KINH DOANH TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM K[.]

GIỚI THIỆU

Tính cấp thiết của đề tài

Ngân hàng thương mại là định chế tài chính trung gian có vai trò quan trọng đối với nền kinh tế Trong đó, tín dụng là hoạt động chủ lực của ngân hàng thương mại và gắn liền với quá trình chu chuyển vốn của nền kinh tế Tuy nhiên, trong thực tiễn hoạt động tín dụng luôn tiềm ẩn khả năng phát sinh rủi ro làm ảnh hưởng đến thu nhập và nguồn vốn của ngân hàng thương mại Vì vậy, vấn đề quản trị rủi ro, nhất là quản trị rủi ro tín dụng luôn được các ngân hàng thương mại đặc biệt chú trọng.

Về mặt lý luận , ở các nghiên cứu nước ngoài, Yuga Raj Bhattarai (2016) đã phân tích ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đối với hoạt động của các ngân hàng thương mại Nepal Hầu hết các ngân hàng thương mại Nepal được phát hiện phê duyệt các khoản vay không tốt đã thông qua kiểm tra Trong những năm qua với vô số nguyên nhân chính của các vấn đề liên quan trực tiếp đến các tiêu chuẩn tín dụng nới lỏng cho người đi vay và đối tác, rủi ro danh mục đầu tư kém Điều này, có thể dẫn đến gia tăng các khoản nợ không trả được và nợ xấu Do đó, nghiên cứu này nhằm điều tra tác động của các chỉ số rủi ro tín dụng đối với hoạt động tài chính của ngân hàng ở Nepal Indiael Kaaya and Dickson Pastory (2013) tìm ra mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả hoạt động của ngân hàng được đo lường bằng tỷ suất sinh lợi trên tài sản Các kết luận chính được rút ra từ trường hợp Tanzania, một mặt, ngân hàng nên tăng cường dự trữ vốn để bảo vệ ngân hàng trước những tổn thất trong tương lai và tăng cường các kỹ thuật quản lý rủi ro tín dụng của ngân hàng Mặt khác, chứng kiến rằng sự gia tăng rủi ro tín dụng có xu hướng làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng, qua các chỉ báo cho thấy rủi ro tín dụng có hệ số âm có xu hướng làm giảm mức lợi nhuận. Ở các nghiên cứu trong nước, Nguyễn Kim Quốc Trung (2017) nghiên cứu về tác động của quản trị rủi ro lên lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần có vốn nhà nước ở Việt Nam Qua kết phân tích tác động của việc quản trị rủi ro tín dụng đến lợi nhuận trên tổng tài sản của 6 ngân hàng thương mại cổ phần có vốn nhà nước ở Việt Nam, cho thấy việc quản trị rủi ro tín dụng là một yếu tố dự báo quan trọng

2 của hoạt động kinh doanh ngân hàng và như vậy sự thành công của hoạt động ngân hàng phụ thuộc vào quản trị rủi ro, đặc biệt quản trị rủi ro tín dụng Nguyễn Quốc

Anh (2016) tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại, kết quả nghiên cứu đã tìm thấy mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ nợ xấu và lợi nhuận, rủi ro tín dụng càng tăng thì khả năng sinh lời của ngân hàng càng giảm.

Về mặt thực tiễn , ở nước ta, giai đoạn 2013-2016 theo báo cáo của ngân hàng nhà nước (NHNN), tỷ lệ nợ xấu của toàn bộ hệ thống ngân hàng các năm 2013,

2014, 2015 và 2016 lần lượt là 3,79%, 3,7%, 2,55% và 2,46% Đây thực sự là dấu hiệu không mấy khả quan khi tỷ lệ nợ xấu có những năm tăng hơn 3% và làm tổn hại đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói chung.

Tỷ lệ nợ xấu nội bảng của hệ thống tổ chức tín dụng trong giai đoạn 2016-2020 đã được kiểm soát, duy trì ở mức dưới 3% và giảm liên tục qua các năm: cuối năm

2016 đạt 2,46%; tháng 8/2017 đạt 2,45%; cuối năm 2017 đạt 1,99%; cuối năm 2018 đạt 1,9%; cuối năm 2019 đạt 1,63% theo Quyết định số 1058/QĐ-TTg do Thủ tướng Chính phủ ban hành và hơn 4 năm thực hiện Nghị quyết số 42/2017/QH14 của Quốc hội về thí điểm xử lý nợ xấu của các tổ chức tín dụng Tuy nhiên, trước những diễn biến phức tạp của dịch COVID-19 trong năm 2020 thì tỷ lệ nợ xấu nội bảng ước tính đến cuối năm 2020 ở mức 2,41% (tăng 0,78 điểm % so với cuối năm 2019) Ngân hàng Nhà nước đánh giá, chất lượng tín dụng toàn ngành có xu hướng suy giảm, nợ xấu đang gia tăng nhanh trong 5 tháng đầu năm 2020.

Như vậy, các nghiên cứu lý luận về rủi ro tín dụng và tác động của rủi ro tín dụng đối với ngân hàng đã được thực hiện đa dạng, phong phú trong nhiều năm qua.Việc nhận thức được tầm quan trọng tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh tại các NHTM Việt Nam và qua đó tìm kiếm được những giải pháp phù hợp nhằm hạn chế tác động tiêu cực của rủi ro tín dụng, nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh cho các NHTM Việt Nam là điều cần thiết tại bất kỳ thời điểm nào Hơn nữa, hiện nay xu thế hội nhập ngày càng sâu rộng vào nền kinh tế thế giới đã mở ra nhiều cơ hội cho các NHTM Việt Nam, nhưng song song đó cũng tiềm ẩn không ít rủi ro và thách thức, đòi hỏi các NHTM Việt Nam phải không ngừng đổi mới, nâng cao

3 năng lực quản trị để không chỉ đứng vững mà còn khẳng định vị trí của mình trong khu vực và quốc tế, tiến đến một hệ thống ngân hàng phát triển ổn định và bền vững.

Vì vậy, tác giả đã chọn đề tài Tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh tại các ngân hàng thương mại Việt Nam làm đề tài nghiên cứu.

Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát

Xác định và đo lường mức độ tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2010-2020 và kiến nghị một số chính sách, hàm ý quản trị liên quan tới rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.

1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

- Xác định xu hướng tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam.

- Xác định mức độ tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam.

- Đề xuất các giải pháp dựa trên kết quả của mô hình nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Câu hỏi nghiên cứu

Câu hỏi 1: Rủi ro tín dụng có xu hướng tác động như thế nào đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam?

Câu hỏi 2: Rủi ro tín dụng có mức độ tác động như thế nào đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam?

Câu hỏi 3: Từ kết quả nghiên cứu, các nhà quản trị cần có những chính sách,hàm ý quản trị như thế nào về rủi ro tín dụng để nâng cao hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của các Ngân hàng TMCP tại Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu về không gian: Nghiên cứu số liệu được thực hiện trên 25 ngân hàng TMCP Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu về thời gian: Trong nghiên cứu có sử dụng các số liệu thu thập từ năm 2011 -2020.

Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

1.5.1 Phương pháp thu thập dữ liệu

Tác giả sử dụng nguồn dữ liệu chính thống của Việt Nam như thông tin từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 25 NHTMCP đang hoạt động Dữ liệu được chọn từ ngày 01/12/2011 đến ngày 31/12/2020 (10 năm) Các kênh thông tin lấy dữ liệu: thu thập từ các Website chính thức của các ngân hàng, dữ liệu từ WorldBank và các trang báo kinh tế điện từ uy tín như Cafef, Vietstock

Bảng 1.1 Danh sách các ngân hàng thương mại cổ phần

STT TÊN NGÂN HÀNG Ký hiệu STT TÊN NGÂN HÀNG ký hiệu

Bình ABB 14 Ngân hàng TMCP Quốc dân NVB

Châu ACB 15 Ngân hàng TMCP

3 Ngân hàng TMCP Bắc Á BAB 16 Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex PGB

4 Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam BID 17 Ngân hàng TMCP Đông

Việt BVB 18 Ngân hàng TMCP Sài

6 Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam CTG 19 Ngân hàng TMCP Sài

Nhập Khẩu EIB 20 Ngân hàng TMCP Sài

Ngân hàng TMCP Phát triển Thành phố Hồ Chí

Minh HDB 21 Ngân hàng TMCP Kỹ

Long KLB 22 Ngân hàng TMCP Tiên

10 Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt LPB 23 Ngân hàng TMCP Ngoại

11 Ngân hàng TMCP Quân Đội MBB 24 Ngân hàng TMCP Quốc

Hải MSB 25 Ngân hàng TMCP Việt

13 Ngân hàng TMCP Nam Á NAB Tổn g 25

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Thống kê mô tả: mô tả đặc tính cơ bản của bộ dữ liệu thu thập nhằm có cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu Thống kê các biến giải thích và biến phụ thuộc của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn năm 2011 đến 2020 qua đó thấy được giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của từng biến trong mô hình cũng như kích thước mẫu.

Phương pháp định lượng: áp dụng mô hình hồi quy bình phương bé nhất dạng gộp Pooled OLS để hồi quy dữ liệu bảng bằng các kết hợp mô hình hồi quy tác động cố định (FEM), mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) để xem xét, phân tích các yếu tố Để lựa chọn được mô hình tối ưu, ta tiến hành kiểm định F để lựa chọn giữa hai mô hình OLS và FEM, nếu giá trị xác suất Prob (Chi-square) nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thì mô hình FEM tối ưu hơn, tiếp theo đó tiến hành kiểm định Hausman

6 để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM, nếu giá trị xác suất Prob (Random) nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thì mô hình FEM được lựa chọn Cuối cùng sử dụng kiểm định Breusch & Pagan để lựa chọn OLS và REM (Nếu p-value của kiểm định Breusch & Pagan có giá trị nhỏ hơn 5%) thì lựa chọn mô hình REM.

Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, nếu mô hình REM được lựa chọn, ta dựa vào mô hình REM đế phân tích kết quả, nếu FEM được lựa chọn thì nghiên cứu tiếp tục thực hiện các kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan Nếu mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, phương pháp FGLS (FeasibleGeneralized Least Square) được sử dụng trong mô hình này có thể kiểm soát được hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi Ngoài ra, bài nghiên cứu sử dụngSGMM để giải quyết vấn đề nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan nhằm so sánh kết quả để mô hình nghiên cứu về tác động của rủi ro tín dụng đến hiêu quả kinh doanh vững chắc hơn.

Đóng góp của đề tài

1.6.1 Tính mới của đề tài

Dữ liệu mang tính cập nhật: đề tài thực hiện nghiên cứu mối quan hệ tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh tại Việt Nam trong giai đoạn 2011-2020, do vậy dữ liệu nghiên cứu sẽ đảm bảo được tính cập nhật.

1.6.2 Ý nghĩa khoa học và lợi ích của đề tài

Các kết quả thu được thông qua đề tài là một tham khảo có cơ sở khoa học và đáng tin cậy Nó cung cấp thông tin giúp các nhà điều hành chính sách, chuyên gia kinh tế và đặc biệt là các nhà quản trị ngân hàng có một cái nhìn chân thật hơn về tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Từ đó tìm những giải pháp phù hợp giúp hạn chế tác động tiêu cực của rủi ro tín dụng, nhằm góp phần nâng cao và ổn định hiệu quả kinh doanh cho ngân hàng.

Bố cục của luận văn

Bài luận văn gồm có 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu.

Chương 2: Cơ sở lý luận

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

7Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

CƠ SỞ LÝ LUẬN

Rủi Ro Tín Dụng

Rủi ro tín dụng là sự xuất hiện của các biến cố không bình thường xảy ra trong quan hệ tín dụng, rủi ro này xuất phát từ việc không thu hồi được nợ hoặc thu hồi nhưng không đầy đủ khi nợ đến hạn.

Và cho đến nay, đã có nhiều cách tiếp cận về khái niệm rủi ro tín dụng.

Theo Anthony Saunders và Helen Lange, (2015) thì: “Rủi ro tín dụng là khoản lỗ tiềm tàng khi ngân hàng cấp tín dụng cho một khách hàng, nghĩa là khả năng các nguồn thu nhập dự tính mang lại từ khoản cho vay của ngân hàng không thể được thực hiện đầy đủ về số lượng và thời hạn”

Theo hai nhà kinh tế Henie và Sonja (1999) thì: “Rủi ro tín dụng được định nghĩa là nguy cơ mà người đi vay không thể chi trả tiền lãi hoặc hoàn trả vốn gốc so với thời hạn đã ấn định trong hợp đồng tín dụng, đây là thuộc tính vốn có của hoạt động ngân hàng RRTD tức là việc chi trả bị trì hoãn, hoặc tồi tệ hơn là không chi trả được toàn bộ Điều này gây ra sự cố đối với dòng chu chuyển tiền tệ và ảnh hưởng tới khả năng thanh khoản của ngân hàng”.

Trong khi đó, các nghiên cứu ở Việt Nam cũng cho thấy rủi ro tín dụng là những khả năng mà theo đó, tổ chức tín dụng sẽ không thể thu hồi đầy đủ và đúng hạn các khoản tín dụng đã cấp Nói cách khác, rủi ro tín dụng là việc khách hàng không trả đầy đủ những khoản nợ cho tổ chức tín dụng theo đúng cam kết, dù với bất kì lí do gì (Trần Vũ Hải, 2008) Theo Nguyễn Thị Kim Nhung và các cộng sự

(2017), rủi ro tín dụng là rủi ro phát sinh do khách hàng vay không thực hiện đúng các điều khoản của hợp đồng tín dụng, với biểu hiện cụ thể là khách hàng chậm trả nợ, trả nợ không đầy đủ hoặc không trả nợ khi đến hạn các khoản gốc và lãi vay, gây ra những tổn thất về tài chính và khó khăn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại Phòng ngừa, hạn chế rủi ro tín dụng là vấn đề khó khăn, phức tạp. Rủi ro tín dụng thường khó kiểm soát và dẫn đến những thiệt hại, thất thoát về vốn và thu nhập của ngân hàng (Đỗ Đoan Trang, 2019).

Tại Việt Nam theo quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 và thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 giải thích rằng rủi ro tín dụng là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết.

Như vậy, có thể định nghĩa rằng rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấp trình cấp tín dụng khi mà khách hàng không thực hiện hoặc thực hiện không đầy đủ nghĩa vụ đã cam kết Đây là rủi ro chủ yếu trong hoạt động kinh doanh ngân hàng nên mọi hoại động tín dụng và rủi ro tín dụng đều ảnh hưởng đến lợi nhuận và hiệu quả của các ngân hàng thương mại.

2.1.2 Các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng

Theo Phạm Thu Thủy và Đỗ Thị Thu Hà (2013), cách tiếp cận đo lường rủi ro tín dụng được thực hiện thông qua các chỉ tiêu như hệ số nợ quá hạn, hệ số nợ xấu, hệ số rủi ro mất vốn, hệ số khả năng bù đắp rủi ro, Trong các chỉ tiêu này, nợ xấu là chỉ tiêu phổ biến nhất để đo lường rủi ro tín dụng.

Trong các lý thuyết cũng như các nghiên cứu trên thế giới, có nhiều cách định nghĩa về nợ xấu Nợ xấu là các khoản vay mà ngân hàng không thể thu lợi từ khoản vay đó (Patersson & Wadman, 2004), hay nợ xấu là các khoản vay không hoàn trả được (Mohd Yaziz Bin Mohd Isa, 2011).

Tại Việt Nam, theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005, cùng Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 được sửa đổi bổ sung bởi thông tư 09/2014/TT-NHNN ngày 18/03/2014 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam thì nợ xấu được hiểu là những khoản nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5 Nhóm 3 là các khoản nợ dưới tiêu chuẩn, các khoản nợ đã quá hạn từ từ 90 đến 180 ngày Nhóm 4 gồm các khoản nợ ghi ngờ, với thời gian quá hạn từ 181 đến 360 ngày Trong khi đó, nợ có khả năng mất vốn là các khoản nợ trong nhóm 5, đã quá hạn trên 360 ngày.

Tỷ lệ nợ xấu được xác định theo công thức sau:

Tỷ lệ này càng cao phản ánh chất lượng tín dụng càng thấp và cũng đồng nghĩa là rủi ro tín dụng càng cao Nguy cơ khách hàng không trả nợ cho ngân hàng càng lớn, từ đó làm suy giảm doanh thu và lợi nhuận của ngân hàng Ngược lại, tỷ lệ này thấp so với các năm trước cho thấy chất lượng các khoản tín dụng được cải thiện, hoặc cũng có thể ngân hàng có chính sách xóa các khoản nợ xấu hay thay đổi cách phân loại nợ.

2.1.2.2 Chỉ tiêu tỷ lệ trích lập dự phòng

Ngoài phương pháp đo lường truyền thống là đo lường trên tỷ lệ nợ xấu, rủi ro tín dụng còn được đo lường bằng chỉ tiêu dự phòng rủi ro tín dụng Dự phòng rủi ro tín dụng là khoản chi phí dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra do khách hàng không thực hiện nghĩa vụ trả nợ ngân hàng như đã cam kết Dự phòng rủi ro tín dụng được hạch toán vào cho phí hoạt động của ngân hàng và trực tiếp ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng Trích lập dự phòng là phương thức kiểm soát tổn thất tín dụng, bù đắp rủi ro tín dụng.

Theo Ashour M.O (2011), dự phòng rủi ro tín dụng là các khoản chi phí trích trước tính vào chi phí hoạt động của ngân hàng nhằm bù đắp tổn thất phát sinh từ các khoản vay không thu hồi được Các khoản dự phòng rủi ro tín dụng là các khoản chi phí trích trước chính của ngân hàng (Laeven, L and Majnoni, 2003).

Chính vì số liệu dự phòng rủi ro tín dụng dễ dàng thu thập nên tác giả Knaup và Wagner (2012) cho rằng sử dụng chi phí dự phòng RRTD để đo lường RRTD và kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ dự phòng có tác động đáng kể hơn cả đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng so với các chỉ tiêu đo lường còn lại của rủi ro tín dụng. Trong đó, tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD được đo lường như sau:

Dự phòng rủi ro tín dụng

Tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD = x 100%

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng càng cao thì khả năng dự phòng rủi ro sẽ càng cao để đủ bù đắp thiệt hại có thể xảy ra trong quá trình hoạt động kinh doanh của ngân hàng.

Hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại

Trong hoạt động kinh doanh của các NHTM, hiệu quả hoạt động là khái niệm phản ánh trình độ sử dụng các nguồn lực đã có để đạt được kết quả cao nhất với mức chi phí thấp nhất, tức là tối thiểu hóa chi phí Ngoài ra, đây còn là yếu tố quyết định trực tiếp đến vấn đề tồn tại và phát triển của mỗi ngân hàng Bởi khi ngân hàng thương mại hoạt động hiệu quả thì mới có thể tạo ra nhiều lợi nhuận từ đó nâng cao chất lượng, thu hút khách hàng Vì vậy các ngân hàng thương mại luôn coi hiệu quả hoạt động kinh doanh là mục tiêu quan trọng hàng đầu.

Hai tiêu chí đánh giá HQKD của một doanh nghiệp đó là hiệu quả tuyệt đối và hiệu quả tương đối.

Hiệu quả tuyệt đối: được đo lường bằng kết quả kinh doanh trừ đi chi phí bỏ ra để đạt được kết quả Chỉ tiêu này phản ánh quy mô, khối lượng, lợi nhuận đạt được trong điều kiện, thời gian và địa điểm cụ thể Tuy nhiên, trong một số trường hợp, chỉ tiêu này khó có thể so sánh được với các doanh nghiệp có thể cùng quy mô với chiến lược kinh doanh theo hướng dài hạn, chưa thể hiện tuyệt đối trình độ sử dụng các nguồn lực trong mối quan hệ so sánh hoạt động kinh doanh giữa các tổ chức.

Hiệu quả tương đối: do lường dựa vào tỷ lệ so sánh giữa các yếu tố đầu ra và đầu vào Hiệu quả kinh doanh tương đối được xác định như sau: Efficiency = output/ input hoặc Efficiency = input/ output Cách đánh giá này rất thuận tiện khi so sánh giữa các tổ chức có quy mô, phạm vi không gian và thời gian khác nhau.

Nguyễn Việt Hùng (2008) cho rằng hiệu quả kinh doanh của ngân hàng phản ánh trình độ sử dụng các nguồn lực để đạt được mục tiêu, khả năng các yếu tố đầu vào biến đổi thành yếu tố đầu ra để tăng khả năng sinh lời đem lại hiệu quả đặt ra cũng như thiểu chi phí để có thể cạnh tranh với các định chế tài chính khác.

Hiệu quả kinh doanh thể hiện ở mối quan hệ giữa doanh thu và chi phí sử dụng các nguồn lực hay là khả năng biến các nguồn lực đầu vào thành các đầu ra tốt nhất trong hoạt động kinh doanh Nếu một ngân hàng đạt đến mức tối đa về kết quả đầu ra trong điều kiện sử dụng tối ưu các yếu tố đầu vào cho trước thì được coi là hoạt động hiệu quả (Berger và Mester (1997)).

Như vậy, có nhiều quan điểm khác nhau hiệu quả kinh doanh của NHTM. Trong luận văn này, hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM sẽ được tác giả nghiên cứu dưới khía cạnh lợi nhuận hay khả năng sinh lời được tạo ra bởi các ngân hàng này.

2.2.2 Các chỉ tiêu phản ánh kết quả kinh doanh

Các chỉ tiêu quan trọng thường được sử dụng để đo lường hiệu quả HĐKD của ngân hàng là: tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE).

2.2.2.1 Lợi nhuận trên tổng tài sản

Lợi nhuận trên tổng tài sản (Return on Assets - ROA) là chỉ số đo lường khả năng các NHTM quản lý, sử dụng các nguồn lực tài chính để tạo ra lợi nhuận ROA được tính theo công thức:

Lợi nhuận sau thuế ROA = x 100%

Tổng tài sản ROA được sử dụng rộng rãi trong phân tích hiệu quả hoạt động và đánh giá tình hình tài chính của ngân hàng, ROA cao cho thấy ngân hàng hoạt động hiệu quả cũng như thể hiện ngân hàng có cơ cấu tài sản hợp lý, sự điều động linh hoạt giữa các hạng mục trên tài sản trước những biến động của nền kinh tế Ngược lại, ROA thấp có thể là kết quả của một chính sách đầu tư, cho vay không năng động hoặc do chi phí hoạt động của ngân hàng quá cao Nói cách khác, đây là chỉ tiêu cho biết bao nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế được tạo ra từ một đồng tài sản Theo thông lệ quốc tế, chỉ tiêuROA ≥ 1% thể hiện ngân hàng đạt hiệu quả cao trong việc sử dụng tổng tài sản(Trần Thọ Đạt và Lê Thanh Tâm, 2016) Theo CAMEL, ngân hàng đạt hiệu quả nhất khi tỷ lệ ROA ≥ 1.5% (Rozzani và Rahman, 2013).

2.2.2.2 Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu

Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (Return on Equity - ROE) là chỉ số phản ánh hiệu quả của vốn chủ sở hữu Nói cách khác, tỷ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu là chỉ số đo lường hiệu quả đầu tư của vốn chủ sở hữu Bản chất chỉ số này phản ánh được khả năng tạo ra lợi nhuận từ một đồng vốn mà nhà đầu tư đầu tư vào ngân hàng cho nên luôn nhận được sự quan tâm rất lớn từ các nhà đầu tư ROE được tính theo công thức:

Lợi nhuận sau thuế ROE = x 100%

Chỉ số này cho biết cứ một đồng vốn chủ sở hữu tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận Tỷ số này cho thấy hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng và mức doanh thu từ lợi nhuận tương đối mà các cổ đông được hưởng khi đầu tư vào doanh nghiệp Nếu tỷ số này mang giá trị dương, ngân hàng kinh doanh hoạt động có lãi. Nếu mang giá trị âm là ngân hàng kinh doanh thua lỗ Đồng thời, ROE càng cao chứng tỏ ngân hàng cân đối trong việc sử dụng vốn cổ đông so với đồng vốn đi vay của mình một cách hiệu quả để tạo ra lợi nhuận trong quá trình hoạt động ROE cho thấy hiệu quả quản lý của các ngân hàng trong việc sử dụng vốn cổ đông.

Theo thông lệ quốc tế (Dịch vụ nhà đầu tư của Moody: MIS-39 Moody’s Investors Service), ROE ≥ 12% -15% được coi là tốt Tại Việt Nam: ROE được xem là tốt nếu nằm trong khoảng từ 14% - 17% (Trần Thọ Đạt và Lê Thanh Tâm, 2016).Theo tiêu chuẩn của CAMEL, ngân hàng đạt hiệu quả nhất khi chỉ tiêu ROE ≥ 22%(Rozzani và Rahman, 2013) Chỉ tiêu ROE càng cao phản ánh lợi nhuận ròng các cổ đông của ngân hàng nhận được càng cao.

2.2.2.3 Các chỉ tiêu đo lường khác

Ngoài hai chỉ tiêu ROA và ROE được sử dụng phổ biến trong phân tích hiệu quả HĐKD như đã đề cập ở trên thì khi đánh giá hiệu quả HĐKD của ngân hàng, người ta còn dùng các chỉ tiêu sau:

Tỷ lệ thu nhập cận biên dùng để đo lường khả năng sinh lời và hiệu quả của ngân hàng, bao gồm các chỉ tiêu như:

2.3 Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM –Net Interest Margin):

NIM = Thu nhập lãi-Chi phí lãi x 100%

Tổng tài sản có sinh lời bình quân

Tỷ lệ này được các ngân hàng quan tâm vì có thể giúp ngân hàng dự báo khả năng sinh lãi thông qua việc kiểm soát chặt chẽ tài sản có khả năng sinh lời và tìm kiếm nguồn vốn có chi phí thấp Tỷ lệ NIM cao là một dấu hiệu quan trọng cho thấy ngân hàng đang thành công trong việc quản lý tài sản và nợ Ngược lại, NIM thấp sẽ cho thấy ngân hàng gặp khó khăn trong việc tạo lợi nhuận.

- Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên (NM –Non Interest Margin):

Thu nhập ngoài lãi-Chi phí ngoài lãi Tổng tài sản có sinh lời bình quân

Tỷ lệ NM càng lớn thể hiện mức độ đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ khác ngoài tín dụng cũng như hiệu quả của các sản phẩm dịch vụ này càng cao và ngược lại.

- Tỷ lệ sinh lời hoạt động (NPM –Net Profit Margin):

Thu nhập sau thuế Tổng thu từ hoạt động

Tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại

2.3.1 Giảm lợi nhuận của ngân hàng

Rủi ro và lợi nhuận là hai yếu tố luôn song hành cùng nhau Khi thực hiện nghiệp vụ cho vay, NHTM luôn phải đối mặt với một số rủi ro, trong đó có rủi ro tín dụng RRTD có khả năng tác động đến lợi nhuận của ngân hàng, nếu như một ngân hàng có RRTD cao thì ngân hàng đó phải đối mặt với nguy cơ giảm lợi nhuận là đều tất yếu cũng như không thu hồi được vốn gốc và lãi vay từ khách hàng. Đến nay, mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh đã được quan tâm nghiên cứu nhiều trên thế giới Cụ thể, khi nghiên cứu về rủi ro tín dụng càng tăng cao thì buộc ngân hàng trích lập chi phí dự phòng rủi ro tín dụng càng cao. Chính những khoản chi phí dự phòng rủi ro này làm tăng chi phí của ngân hàng Do vậy, làm tổn thất lợi nhuận ngân hàng (Athanasoglou và cộng sự, 2008).

Kết quả này được giải thích là khi ngân hàng cho vay những khách hàng, hay những dự án có RRTD cao hơn đồng nghĩa với việc ngân hàng đang tích tụ những khoản vay có khả năng không thu hồi được, hay mức độ tổn thất đối với những khoản vay này là rất lớn, điều này làm giảm lợi nhuận ngân hàng.

Bên cạnh đó, nhiều nghiên cứu khác được tiến hành ở nhiều quốc gia cũng cho thấy, rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến lợi nhuận của ngân hàng như: Berger và DeYoung (1997), Hosna và cộng sự (2009), Alexiou và Sofoklis (2009), Samuel Hymore Boahene và cộng sự (2012).

Tại Việt Nam, Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam từ 2005-

2012 tại 39 NHTM, thông qua mô hình hồi quy Tobit Kết quả cho thấy, RRTD càng cao thì tỷ suất lợi nhuận ngân hàng càng giảm Tác giả kết luận: khi nợ xấu tăng cao đồng nghĩa với RRTD tăng, khả năng không thu hồi vốn và lãi từ khách hàng là rất cao, chi phí giám sát và mức độ tổn thất từ những khoản tín dụng này là rất lớn, do đó làm giảm lợi nhuận ngân hàng. Ở một khía cạnh khác, các chi phí tăng lên cũng làm giảm lợi nhuận ngân hàng như các chi phí gồm: chi phí để tăng cường giám sát những khách hàng vay quá hạn và các tài sản thế chấp của họ, chi phí duy trì và xử lý tài sản đảm bảo, chi phí liên quan đến việc bảo vệ danh tiếng và sự an toàn của ngân hàng đối với các cơ quan quản lý và thị trường tài chính, chi phí tăng thêm để đảm bảo chất lượng của các khoản cho vay khác Việc gia tăng các chi phí này khiến cho lợi nhuận của ngân hàng sụt giảm, từ đó làm suy giảm hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

2.3.2 Giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng

Rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng đều có ảnh hưởng lớn đến sự mất khả năng thanh toán và ổn định của ngân hàng Ngân hàng thường lập kế hoạch cân đối dòng tiền ra (trả lãi và gốc tiền gửi, cho vay, đầu tư mới, ) và dòng tiền vào (tiền nhận gửi, tiền thu nợ gốc và lãi cho vay, ) tại các thời điểm trong tương lai Khi các hợp đồng vay không được thanh toán đầy đủ và đúng hạn sẽ dẫn đến sự không cân đối giữa hai dòng tiền Do đó, khi không thu hồi được vốn và lãi đầy đủ, đúng hạn trong khi ngân hàng vẫn phải thanh toán cho các khoản tiền gửi nên ngân hàng sẽ phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt thanh khoản, nghiêm trọng hơn là mất khả năng thanh toán và dẫn đến nguy cơ phá sản.

Kết quả của những nghiên cứu về rủi ro mất khả năng thanh khoản và nguy cơ vỡ nợ trong ngân hàng như, nghiên cứu của Acharya và Mora (2013) cho thấy sự thất bại của những ngân hàng trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế và bị thiệt hại do sự mất khả năng thanh toán từ giai đoạn trước khi vỡ nợ thực sự xảy ra Tương đồng với kết quả nghiên cứu của Imbierowicz và Rauch (2014) cũng chỉ ra rằng, tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản của ngân hàng trong suốt thời kỳ kinh tế ổn định cũng như thời kỳ khủng hoảng.

Như vậy, để hoạt động ổn định và an toàn đòi hỏi các ngân hàng phải có sự quản lý chặt chẽ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng để tránh nguy cơ mất khả năng thanh toán và vỡ nợ Tín dụng là hoạt động kinh doanh tuy mang lại nhiều lợi nhuận nhưng cũng gặp nhiều thách thức như tình hình căng thẳng về thanh khoản của những ngân hàng hiện nay, buộc các NHTM phải tìm nguồn tài trợ khi sự cạnh tranh giữa các ngân hàng ngày càng khốc liệt hơn.

2.3.3 Giảm uy tín của ngân hàng

Rủi ro làm suy giảm uy tín của ngân hàng, một ngân hàng có rủi ro lớn là một ngân hàng hoạt động kém hiệu quả, khi những thông tin về RRTD của ngân hàng bị tiết lộ ra công chúng Đây là cơ hội tốt cho các đối thủ cạnh tranh giành giật lấy thị trường và khách hàng.

Tỷ lệ nợ quá hạn cao làm cho uy tín, niềm tin vào tiềm lực tài chính của ngân hàng bị suy giảm, dẫn đến làm giảm khả năng huy động vốn của ngân hàng, đẩy ngân hàng đến bờ vực phá sản và đe dọa sự ổn định của toàn bộ các ngân hàng Tình hình đó sẽ được báo chí nêu làm cho dân chúng thiếu lòng tin và như vậy khó lòng có thể huy động được nguồn vốn dồi dào Các ngân hàng vì thế mà lánh xa, không cấp các hạn mức tín dụng, không mở quan hệ đại lý Như vậy, làm mất đi nhiều cơ hội và khả năng tích luỹ vốn, làm giảm sức mạnh của ngân hàng.

Nếu doanh nghiệp vay vốn ngân hàng khó khăn trong việc hoàn trả, nhất là những khoản vay lớn thì có thể dẫn đến khủng hoảng trong hoạt động của chính ngân hàng Khi ngân hàng không chuẩn bị trước các phương án dự phòng, không đủ khả năng đáp ứng được nhu cầu rút vốn quá lớn, sẽ nhanh chóng mất khả năng thanh toán, dẫn đến sự sụp đổ của ngân hàng Như vậy, khi RRTD xảy ra sẽ dẫn đến các rủi ro khác từ đó ảnh hưởng rất lớn đến sự ổn định của các NHTM, cũng như HQKD của NHTM.

Qua các nghiên cứu có nhiều quan điểm về khả năng phá sản NHTM, Logan

(2001) và Shelagh Heffernan (2005) cho rằng, khi mất khả năng thanh khoản, ngân hàng bị sáp nhập hoặc bị mua lại bởi một ngân hàng lớn, có sự kiểm soát của Chính phủ hoặc phải nhận sự cứu trợ từ ngân hàng trung ương.

2.4 Những nghiên cứu có liên quan về tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng.

2.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài

Kayode và cộng sự (2015) tìm hiểu Tác động của rủi ro tín dụng lên hiệu quả hoạt động của các ngân hàng ở Nigeria Dữ liệu bảng hồi quy được thu thập từ 6 ngân hàng trong 14 năm từ 2000 đến 2013 Nghiên cứu này cũng sử dụng tỷ lệ nợ xấu , tỷ lệ dự phòng RRTD và hệ số RRTD để ước lượng cho rủi ro tín dụng Hiệu quả HĐKD thì được đại diện bởi ROA Thông qua mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên REM cho ra kết quả: Tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có tác động tiêu cực và hệ số rủi ro tín dụng có tác động tích cực lên hiệu quả hoạt động của các ngân hàng tại Nigeria.

Zou và cộng sự (2014) xem xét mối quan hệ giữa Rủi ro tín dụng và lợi nhuận của các ngân hàng thương mại ở châu Âu Sử dụng ROE và ROA đại diện cho lợi nhuận, trong khi tỷ lệ nợ xấu (NPL), hệ số CAR được đại diện cho rủi ro tín dụng và quy mô ngân hàng được sử dụng như là một biến kiểm soát Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ 47 NHTM ở châu Âu trong giai đoạn 2007-2012 Bằng phương pháp Pooled OLS, nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động đáng kể đến ROE và ROA theo chiều hướng tiêu cực, đồng thời tồn tại mối tương quan cùng chiều giữa quy mô ngân hàng với ROE và ROA, trong khi CAR lại chưa tìm được ý nghĩa thống kê.

Petria (2013), nghiên cứu Các yếu tố tác động đến hiệu quả hiệu quả kinh doanh ngân hàng của 27 nước Liên minh châu Âu từ năm 2004 -2011 Trong đó sử dụng ROE ROA làm biến phụ thuộc và các biến độc lập là rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản(LIQ), hiệu quả quản lý chi phí (EFF), quy mô ngân hàng (SIZE), chỉ số tập trung thị trường (HHI), GDP và lạm phát Với phương pháp dữ liệu bảng, kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, hiệu quả quản lý chi phí có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng, quy mô ngân hàng và GDP có tác động tích cực, trong khi chỉ số HHI và lạm phát không có ý nghĩa thống kê.

Hasan Ayaydin (2014), nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến vốn và lợi nhuận của các ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ từ năm 2003-2011 Sử dụng tỷ số ROE là biến phụ thuộc đại diện cho HQKD của ngân hàng Dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tài sản thanh khoản là một trong số các biến độc lập được đưa vào nghiên cứu nhằm tìm sự tác động của các biến này đến HQKD của ngân hàng. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng biến dự phòng RRTD có tác động tiêu cực đến HQKD ngân hàng.

Alshatti (2015), kiểm tra tác động của việc quản lý Rủi ro tín dụng đến hiệu quả tài chính của các NHTM Jordan trong giai đoạn 2005-2013 Đo bằng chỉ số

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu đề tài được thực hiện qua 6 bước, cụ thể như sau:

Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu Tại bước này, tác giả lựa chọn và xác định vấn đề nghiên cứu là rủi ro tín dụng, dựa trên sự cần thiết nghiên cứu về mặt lý luận và tính cấp thiết về mặt thực tiễn Cụ thể, tác giả đã khoanh vùng những nghiên cứu có liên quan trực tiếp đến vấn đề rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh, tìm kiếm khoảng trống để làm rõ vấn đề cần nghiên cứu. Trên cơ sở đó, tác giả xác lập mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu và lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp.

Bước 2: Lược khảo nghiên cứu Tác giả đã lược khảo các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan trực tiếp và gián tiếp đến vấn đề tác động rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh Qua đó, định hướng thiết kế mô hình nghiên cứu cho đề tài.

Bước 3: Thu thập dữ liệu Xác định mẫu nghiên cứu phù hợp với mục tiêu nghên cứu, từ đó thu thập và sử dụng nguồn thông tin chính thống của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Báo cáo tài chính của các ngân hàng…theo mô hình nghiên cứu.

Bước 4: Phân tích dữ liệu Tác giả sử dụng phương pháp thống kê, phân tích tương quan và đa cộng tuyến.

Bước 5: Trình bày kết quả Sử dụng kiểm định F, kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp trong 3 loại: Pooled OLS, FEM và REM Sau đó tìm ra kết quả hồi quy cuối cùng.

Bước 6: Kết luận và kiến nghị Căn cứ vào kết quả hồi quy, tác giả trình bày những kết luận chính của đề tài, đề xuất các kiến nghị và nêu ra những hạn chế của đề tài.

(Nguồn: tác giả tổng hợp)

Giả thiết nghiên cứu

Có rất nhiều nghiên cứu trước đây trên thế giới về tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, chỉ tiêu tỷ lệ nợ xấu (NPL) thường được dùng để đại diện cho rủi ro tín dụng Chẳng hạn như Aduda và Gitonga (2011) khi nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hoạt động kinh doanh của các NHTM tại Kenya giai đoạn 2000-2009, Li và Zou (2014) khi nghiên cứu tác động của quản trị rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại tại Châu Âu Ngoài ra, Gizaw và cộng sự (2015) khi nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại tại Ethiopia.

Kết quả từ các nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu (NPL) tác động ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại Với tỷ lệ nợ xấu là chỉ số phổ biến khi thực hiện nghiên cứu của tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh, luận văn đưa ra giả thuyết sau:

Gỉả thuyết H 1 : Tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

Ngoài tỷ lệ nợ xấu (NPL), thì tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) cũng được các nghiên cứu truớc đây sử dụng để đại diện cho rủi ro tín dụng Tỷ lệ này được xác định là cũng có tác động nghịch chiều với hiệu quả hoạt động của ngân hàng theo nghiên cứu của Zou và cộng sự ( 2014), Gizaw và cộng sự (2015) trong một nghiên cứu về kiểm tra tác động của RRTD đến hiệu quả hoạt động tài chính của các NHTM Jordan (2005 -2013) củng kết luận tương tự Tại Việt Nam, các nghiên cứu của Nguyễn Việt Hùng (2008), Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013) đều có cùng một kết luận rằng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam Do đó, tác giả thực hiện xây dựng giả thuyết sau:

Gỉả thuyết H 2 : Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

Những ngân hàng có quy mô tài sản lớn sẽ có kinh nghiệm quản lý khoản vay, điều kiện vay vốn thắt chặt nên các khoản vay lành mạnh tăng và danh mục cho vay có cơ hội đa dạng hóa nên hạn chế rủi ro tín dụng gia tăng làm hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo xu hướng đi lên Đã có nhiều các nghiên cứu về ảnh hưởng của lợi thế kinh tế theo quy mô đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng và ủng hộ lập luận này, điển hình là Samuel (2012), Tehulu và cộng sự (2014) Tại Việt Nam, Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013) đã nghiên cứu được rằng quy mô ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng và hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng.

Giả thuyết H 3 : Quy mô của ngân hàng tác động cùng chiều đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

Qua thực tiễn hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, một chỉ tiêu luôn được các ngân hàng quan tâm và được Ngân hàng Nhà nước kiểm soát hàng năm đó chính là tỷ lệ tăng trưởng tín dụng Chỉ tiêu này được Ngân hàng Nhà nước quy định cho từng ngân hàng thương mại cổ phần khi thực hiện kinh doanh trong năm kế tiếp Cụ thể, nghiên cứu Võ Xuân Vinh

& Trần Thị Phương Mai tìm thấy rằng tốc độ tăng trường có quan hệ cùng chiều với hiệu quả kinh doanh Ngân hàng với tốc độ tăng trường cao dễ dàng mang lại hiệu quả kinh doanh Chính vì thế, bài nghiên cứu đưa ra giả thuyết:

Giả thuyết H 4 : Tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều với hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

Khi vốn càng cao thì quyền lợi cổ đông càng lớn nhưng phần lớn cổ đông sợ rủi ro nên có tâm lý đầu tư thận trọng, từ đó cổ đông sẽ tác động cấp quản lý điều hành thực thi chính sách tín dụng thận trọng Đồng thời với tỷ lệ nắm giữ vốn chủ sở hữu cao cũng tạo điều kiện ngân hàng có khả năng tiếp cận với nguồn vốn giá rẻ hơn, và ngân hàng cũng sẽ chủ động hơn trong việc nắm bắt các cơ hội kinh doanh mang lại lợi nhuận cao hơn cho ngân hàng Các ngân hàng có tỷ lệ vốn sở hữu so tổng tài sản tương đối thấp có thể dễ dàng đáp ứng tư tưởng mạo hiểm bằng cách tăng mức độ rủi ro của danh mục cho vay và đầu tư của mình, và kết quả nợ xấu cao hơn trung bình trong tương lai (Berger và De Young, 1997) Mặt khác, nếu rủi ro xảy ra thì ngân hàng nào có tiềm lực mạnh về vốn sẽ có ưu thế trong việc xử lý rủi ro và vượt qua khó khăn Cụ thể, có nhiều nghiên cứu cho thấy mối quan hệ tích cực với hiệu quả kinh doanh Alexiou và Sofoklis (2009), Garcia-Herrero và cộng sự (2009) Trên cơ sở lý thuyết, giả thuyết được đưa ra trong bài nghiên cứu:

Giả thuyết H 5 : Tỷ lệ cấu trúc vốn tác động cùng chiều với hiệu quả kinh doanh ngân hàng

Athanasolou và cộng sự (2006), Vania Andriani và Sudarso Kaderi Wiryono (2015) đã phát triển các giả thuyết về hiệu quả Họ phân tích nhiều tình huống trong đó RRTD liên quan đến hiệu quả, và có một mối quan hệ ngược chiều giữa hiệu quả và tính ổn định của NHTM, nhưng RRTD cùng chiều với chi phí hoạt động Họ cho rằng các ngân hàng quản lý chi phí không hiệu quả có thể có xu hướng gặp vấn đề về cho vay đối với một số lý do Bên cạnh đó, các ngân hàng cho vay không hiệu quả, gặp vấn đề giám sát chi phí nội bộ và có thể đánh giá các khoản vay xấu Do đó, việc quản lý kém chi phí có liên quan với sự gia tăng nợ xấu trong tương lai Ở Việt Nam, theo nghiên cứu của Nguyễn Việt Hùng (2008) cũng đưa ra kết luận tương đồng với các nghiên cứu trên thế giới đã nêu trên, đây cũng là kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015), luận văn thực hiện xây dựng giả thuyết H6 như sau:

Gỉả thuyết H 6 : Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động tác động ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

Sự phát triển kinh tế góp phần thúc đẩy hoạt động kinh doanh ngân hàng,đời sống người dân ngày càng được nâng cao, nguồn thu nhập ổn định giúp cho ngân hàng dễ thu hồi nợ Mặc khác, trong thời kỳ tăng trưởng kinh tế thì nhu cầu đi vay của người dân cao do lãi suất ngân hàng có xu hướng giảm nên nguồn phí thu từ các dịch vụ gia tăng Theo nghiên cứu của Meslier và cộng sự

(2014), Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2017), tăng trưởng GDP có mối quan hệ cùng chiều với hiệu quả kinh doanh ngân hàng Một số nghiên cứu như Sufian và Chong (2008), Anbar và Alper (2011), Poposka và Trpkoski (2013) không có mối quan hệ giữ tăng trưởng kinh kế và hiệu quả kinh doanh ngân hàng Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước, bài nghiên cứu đưa ra giả thuyết:

H 7 : Tốc độ tăng trưởng tác động cùng chiều với hiệu quả kinh doanh ngân hàng.

Mô hình nghiên cứu

Dựa vào nghiên cứu thực nghiệm đã được đề cập trong nghiên cứu của Hasan Ayaydin (2014) về rủi ro tín dụng và sự phù hợp về vốn lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng Một mô hình của Nguyễn Quốc Anh (2016) cho rằng về tác động của quản trị rủi ro lên lợi nhuận của các NHTM Việt Nam đã phân tích nhiều khía cạnh tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận cũng như hiệu quả kinh doanh của NHTM.

Qua đó, tác giả kế thừa từ các nghiên cứu trên và xây dựng mô hình nghiên cứu tác động của RRTD đến HQKD ngân hàng Sử dụng biến ROE và ROA làm biến phụ thuộc, RRTD được đại diện bằng biến tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, các biến kiểm soát khác cũng được đưa vào mô hình.

Mô hình hồi quy đa biến sử dụng cụ thể như sau:

HQKD i,t = 0 O + & NPL i,t + 0 2 LLR i,t + 0 3 SIZE i,t +0 4 ETA i,t + /? 5 GLOAN i,t +

$ 6 GDP i,t + 0 7 EFF i,t + ũ i,t Được viết lại :

ROA i,t = 0 O + 0 1 NPL i,t + 0 2 LLR i,t + 0 3 SIZE i,t +0 4 ETA i,t + 0 5 GLOAN i,t + 0 6 GDP i,t + 0 7 EFF i,t + ũ i,t

ROE i,t = 0 O + 0 1 NPL i,t + 0 2 LLR i,t + 0 3 SIZE i,t +0 4 ETA i,t + 0 5 GLOAN i,t + 0 6 GDP i,t + 0 7 EFF i,t + ũ i,t

Trong đó: β0 là hệ số chặn; β1 đến β7 là hệ số góc, biểu thị sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc: HQKDit là biến phụ thuộc, đại diện hiệu quả kinh của ngân hàng, được đo lường bởi chỉ số tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).

Biến độc lập: o NPL: Tỷ lệ nợ xấu o LLR: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng o ETA: Tỷ lệ cấu trúc vốn o GLOAN : Tăng trưởng tín dụng o SIZE: Quy mô ngân hàng o GDP: Tốc độ tăng trưởng o EFF: Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động o it : phần dư của mô hình o và i = [1,2, N] lần lượt là năm t và ngân hàng thứ i

Mô tả các biến được sử dụng trongmô hình

Các nghiên cứu trước đã sử dụng nhiều phương pháp tiếp cận liên quan đến việc đo lường hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Hai chỉ số thường được sử dụng để đo lường HQKD của các NHTM là ROA và ROE. Điểm mạnh của ROA chính là thể hiện được tính hiệu quả của quá trình tổ chức, quản lý hoạt động kinh doanh của ngân hàng, cho biết bình quân cứ một đồng tài sản được sử dụng trong hoạt động kinh doanh thì tạo ra được bao nhiêu đồng lợi nhuận Trong khi đó, ROE lại là chỉ tiêu quan trọng nhất đối với các cổ đông, đo lường khả năng sinh lời trên mỗi đồng vốn của chủ sở hữu, nó thể hiện thu nhập mà các cổ đông nhận được từ việc đầu tư vào ngân hàng vì thế thường được các nhà đầu tư phân tích so sánh để ra quyết định đầu tư Cụ thể, tác giả Gizaw và cộng sự (2014), Alshatti (2015) cũng đã dùng này ROE và ROA để nghiên cứu và đánh giá được hiệu quả hoạt động có thực sự đạt hiệu quả qua từng năm Và trong nghiên cứu này, tác giả quyết định chọn chỉ tiêu ROE và ROA làm đại diện đo lường hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam.

Công thức tính ROE phổ biến như sau:

Vốn chủ sở hữu Ý nghĩa: một đồng vốn chủ sở hữu tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận Tỷ số này cho thấy hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng và mức doanh lợi tương đối mà các cổ đông được hưởng khi đầu tư vào doanh nghiệp (Lưu Thị Hương, 2014).

Công thức tính ROA phổ biến như sau:

Tổng tài sản Ý nghĩa: đo lường khả năng sinh lời trên một đồng tài sản có Tỷ số này phản ánh lợi nhuận của ngân hàng được sinh ra từ tổng tài sản và thể hiện tính hiệu quả quản lý, khả năng quản trị trong quá trình chuyển tài sản của ngân hàng thành thu nhập ròng Tỷ số trên càng lớn thì ngân hàng hoạt động càng hiệu quả (Gizaw và cộng sự, 2015).

3.4.2 Biến đo lường rủi ro tín dụng

- Tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Tỷ lệ nợ xấu là tỷ số cho thấy chất lượng và rủi ro xảy ra đối với các khoản cho vay Bên cạnh đó, tỷ lệ nợ xấu một trong những chỉ tiêu quan trọng để xem xét mức độ rủi ro tín dụng, và là một chỉ báo cho thấy cách mà các ngân hàng quản lý rủi ro tín dụng của họ Vì vậy, trong các nghiên cứu trước đây của Josiah-James (2011), Li và Zou (2014), Gizaw và cộng sự (2015), Olawale và cộng sự (2015).

Chỉ tiêu này được đo lường bằng cách lấy tổng nợ xấu (nhóm nợ từ 3 đến

5 theo tiêu chuẩn phân loại của Ngân hàng Nhà Nước) chia cho tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng, theo số liệu báo cáo tài chính qua các năm của các ngân hàng thương mại cổ phần.

Tỷ lệ nợ xấu được xác định theo công thức sau:

- Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)

Biến tỷ lệ dự phòng RRTD được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm giữa mức dự phòng RRTD so với tổng dư nợ của từng ngân hàng Trong đó, mức dự phòng RRTD được trích lập gồm dự phòng chung và dự phòng cụ thể được lấy từ thuyết minh báo cáo tài chính, tổng dư nợ được thu thập từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng hàng năm.

Khi khách hàng phát sinh nợ quá hạn, ngân hàng buộc phải trích lập dự phòng, phát sinh chi phí dự phòng cho vay khách hàng, điều này làm giảm hiệu quả HĐKD của ngân hàng Các bằng chứng nghiên cứu là Gizaw và cộng sự

(2015), Kayode và cộng sự (2015), Ayandavà cộng sự (2013), Nguyễn Quốc Anh (2016).

Tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD được đo lường như sau:

Dự phòng rủi ro tín dụng

Tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD = x 100%

3.4.3 Các biến kiểm soát trong mô hình

Quy mô ngân hàng (SIZE)

Biến SIZE được đo lường bằng Logartit tự nhiên của tổng tài sản Biến SIZE được sử dụng để nghiên cứu sự ảnh hưởng của quy mô ngân hàng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Quy mô ngân hàng càng lớn thể hiện ngân hàng càng có nhiều khả năng đầu tư về vốn, công nghệ, nhân lực và quản lý Thêm vào đó, với lợi thế của một ngân hàng lớn có nhiều hệ thống các chi nhánh có thể thu hút khách hàng tốt hơn đồng thời tạo ra nhiều sản phẩm khác biệt và quan trọng là có thể đảm bảo được các khoản tài trợ cho quá trình hoạt động ở mức chi phí thấp hơn so với các ngân hàng nhỏ, góp phần làm gia tăng HQKD của ngân hàng Như vậy, có nhiều nghiên cứu thực nghiệm như: Kosmidou (2008), Flamini và cộng sự (2009), Ayanda và cộng sự (2013). Quy mô ngân hàng được xác định theo công thức:

SIZE = Logarit (Tổng tài sản)

Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động (EFF)

Chi phí hoạt động của ngân hàng được xem là một yếu tố quan trọng và đồng thời cũng là điều kiện giúp cho việc gia tăng hiệu quả hoạt động của NHTM Một ngân hàng nếu muốn gia tăng lợi nhuận thì trước hết cần phải giảm đi sự kém hiệu quả chi phí hoạt động trong ngân hàng (Athanasolou và cộng sự, 2006).

Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động được đo lường bằng chi phí hoạt động trên cho thu nhập hoạt động thể hiện rằng các ngân hàng quản lý chi phí không hiệu quả có thể có xu hướng gặp vấn đề về cho vay đối với một số lý do như vấn đề giám sát chi phí nội bộ, và chi phí phát sinh chung trong nền kinh tế Ngoài ra còn rất nhiều chi phí khác như chi nộp thuế và các khoản phí, lệ phí, chi phí cho nhân viên, chi phí cho hoạt động quản lý, chi về tài sản, chi phí bảo hiểm tiền gửi khách hàng, chi phí dự phòng giảm giá đầu tư dài hạn.

Theo như các nghiên cứu của các tác giả Athanasolou và cộng sự (2006), Alshatti (2015), Salas và Saurina (2002) đều có kết luận biến có tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động tác động với hiệu quả hoạt động của NH Tại Việt Nam, nghiên cứu của các tác giả Nguyễn Việt Hùng(2008) cho ra kết quả rằng tỷ lệ này có ý nghĩa đối với biến rủi ro tín dụng.

Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động được xác định theo công thức sau:

Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (GLOAN)

Tăng trưởng tín dụng là sự gia tăng giá trị khoản cho vay qua các năm,

Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động

Chi phí hoạt độngThu nhập hoạt động x 100% cùng với đó là sự biến động của nền kinh tế qua từng năm và cho thấy tăng trưởng tín dụng đi cùng với RRTD Nếu ngân hàng tăng trưởng bằng những khoản cho vay tốt thì rủi ro tín dụng có khuynh hướng giảm và như thế ngân hàng kinh doanh hiệu quả Cụ thể, nghiên cứu của Kurawa and Garba (2014) là kỳ vọng tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều hiệu quả kinh doanh ngân hàng Tại Việt Nam, mỗi năm Ngân hàng Nhà nước đều quy định một mức tăng trưởng tín dụng đối với mỗi ngân hàng thương mại cổ phần, để kiểm soát quy mô vốn và hạn chế mức tăng trưởng tín dụng quá nóng có thể ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng Đồng thời biến này cũng được đưa vào mô hình như một tính mới do giai đoạn nghiên cứu có tính tổng quát hơn ở giai đoạn 2011-2020.

Tăng trưởng tín dụng được xác định theo công thức sau:

Tổng dự nợ năm sau – Tổng dư nợ năm trước

Tổng dư nợ năm trước

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)

Sự phát triển của nền kinh tế ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động củangân hàng Bất cứ một ngân hàng nào cũng chịu sự chi phối của các chu kỳ kinh tế Tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm là một yếu tố quyết định kinh tế vĩ mô và có tác động đến lợi nhuận các NHTM Khi nền kinh tế tăng trưởng tốt, các chủ thể kinh tế sẽ đầu tư mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh, nhu cầu cấp tín dụng nói riêng và sử dụng đa dạng các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng nói chung đều tăng lên, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng Cụ thể, có một số nghiên cứu của tác giả cùng quan điểm như Athanasolou và cộng sự (2006), Nicolae Petria (2013), Hasan Ayaydin (2014), Alshatti (2015) cho thấy hiệu quả hoạt động của ngân hàng cùng chiều với sự tăng trưởng của nền kinh tế và rủi ro tín dụng có kết quả ngược chiều với sự tăng trưởng kinh tế.

Tăng trưởng kinh tế được đại diện với chỉ số tăng trưởng tổng thu nhập quốc nội (GDP) hàng năm Chỉ số này được thập theo số liệu thống kê của ngân hàng thế giới, được đưa vào mô hình để kiểm soát tác động của biến độc lập trong từng giai đoạn có sự điều chỉnh của tăng trưởng kinh tế (Liu và Wilson, 2010).

Tỷ lệ cấu trúc vốn (ETA)

Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của 25 NHTM Việt Nam từ năm 2011 đến năm 2020 Tác giả sử dụng số liệu của 25 NHTM Việt Nam hiện nay đủ đảm bảo tính đại diện cho các NHTM Việt Nam Do hiện nay chưa có hệ thống tổng hợp các dữ liệu chính thức, vì vậy tác giả thu thập báo cáo tài chính, báo cáo thường niên từ các website chính thống của các ngân hàng: http://vietsock.vn/, http://cafef.vn/ Riêng tỷ lệ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát được lấy theo số liệu thống kê của Ngân hàng Thế giới

Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu là loại dữ liệu bảng, tương tự các bài nghiên cứu trước đây, luận văn thực hiện phân tích hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng qua ba mô hình: Pooled Regression -OLS, Fixed effects model -FEM và Random effects model -REM

Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS thích hợp nếu không có yếu tố riêng biệt (từng ngân hàng) và yếu tố về thời gian Phương pháp ước lượng tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) không bỏ qua các yếu tố thời gian và yếu tố riêng biệt nên nó sẽ thích hợp để hồi quy Để xem xét mô hình hồi quy phù hợp nhất trong ba mô hình trên, các kiểm định được sử dụng: đầu tiên, kiểm định F để lựa chọn mô hình Pool OLS hoặc FEM (Nếu giá trị p-value mô hình FEM nhỏ hơn 5% thì mô hình FEM được lựa chọn), tiếp đến là kiểm định Hausman được thực hiện để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM (nếu giá trị p-value của kiểm định Hausman nhỏ hơn 5% thì lựa chọn mô hình FEM, ngược lại p-value có giá trị lớn hơn 5% thì REM được lựa chọn) cuối cùng sử dụng kiểm định Breusch & Pagan để lựa chọn OLS và REM (Nếu p-value của kiểm định Breusch & Pagan có giá trị nhỏ hơn 5% thì lựa chọn mô hình REM).

Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, nếu mô hình REM được lựa chọn, ta dựa vào mô hình REM đế phân tích kết quả, nếu FEM được lựa chọn thì nghiên cứu tiếp tục thực hiện các kiểm định phương sai thay đổi (sử dụng kiểm định Modified Ward) và tự tương quan (sử dụng kiểm định Wooldridge). Trong mô hình FEM kiểm định Modified Ward dùng để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi với giả thuyết H 0 : mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi (Nếu giá trị p-value của kiểm định Modified Ward nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H 0, tức là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi) Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình FEM là kiểm định Wooldridge với giả thuyết H 0 : mô hình không có hiện tượng tự tương quan (Nếu giá trị p- value của kiểm định Wooldridge có nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H 0 tức là mô hình có hiện tượng tự tương quan) Nếu mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, mô hình FGLS (Feasible Generalized Least Square) được sử dụng bởi mô hình này có thể kiểm soát được hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi.

Biến độc lập (tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro) và biến phụ thuộc (hiệu quả kinh doanh ngân hàng) có quan hệ đồng thời nên mô hình có thể xuất hiện vấn đề nội sinh Nội sinh có thể gây ra ước tính sai lệch trong phân tích Do đó,bài nghiên cứu sử dụng SGMM để giải quyết vấn đề nội sinh và tự tương quan đồng thời qua đó có thể so sánh kết quả với FGLS để mô hình nghiên cứu vững chắc về tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng.

SGMM được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh của một số biến giải thích thông qua biến công cụ Kiểm định Sargan hoặc kiểm định Hansen đối với tính chất xác định quá mức (over-identifying) cho phép kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ Trong nghiên cứu tác giả sử dụng Kiểm định Hansen được sử dụng để kiểm định tính over-identifying của các biến công cụ Kiểm định này xác định liệu có sự tương quan giữa biến công cụ và phần dư trong mô hình hay không thông qua kiểm tra giả thuyết H 0 : các biến công cụ là phù hợp (thỏa tính over- identifying) Khi chấp nhận giả thuyết H 0 (p-value > 10%) nghĩa là các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là phù hợp.

Bên cạnh đó, khi sử dụng mô hình SGMM nghiên cứu sử dụng kiểm định tự tương quan bậc 2 (AR2) để kiểm định sự tương quan bậc 2 của phần dư trong mô hình, với giả thuyết H 0 : không có sự tương quan bậc 2 của phần dư. Khi p-value lớn hơn 10%, ta chấp nhận H 0 : phần dư của mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2, nghĩa là mô hình đạt yêu cầu.

Nội dung chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu của khóa luận, phương pháp được dùng để thực hiện nghiên cứu, mô tả dữ liệu, đưa ra các giả thuyết nghiên cứu để có cơ sở thiết lập mô hình nghiên cứu như sau:

Yỉ = £ 0 + £ 1 NPL i,t + & LLR i,t + & SIZE i,t +£ 4 LEV i,t + £ 5 GLOAN i,t + Z? 6 GDP i,t + £ 7 INF i,t + ũ i,t

Trong đó, biến phụ thuộc Y đo hiệu quả kinh doanh là ROA và ROETác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và các kỹ thuật phân tích, so sánh, thống kê mô tả Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua việc xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và phân tích hồi quy theo các phương pháp OLS, FEM, REM, FGLS, SGMM để lựa chọn mô hình phù hợp, đảm bảo tính vững nhằm đánh giá tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam Trong chương 3, tác giả cũng đặt dấu kì vọng cho rủi ro tín dụng cũng như các biến tác động đến hiệu quả kinh doanh và kết quả đạt được sẽ trình bày trong phần nội dung của chương 4.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

4.1.1 Kết quả thống kê mô tả

Bảng 4.1 Thống kê mô tả biến

Obs (Số lượng quan sát)

Mean (Trung bình cộng) Std Dev (Độ lệch chuẩn) Min Max

(Nguồn: kết quả từ phần mềm Stata)

Dựa vào bảng thống kê mô tả 4.1, ta thấy ROA của các NHTM trong giai đoạn 2011-2020 là 0.84%, giá trị lớn nhất của ROA là 3.05% thuộc về năm

2020 của ngân hàng Kỹ Thương (Teachcombank), trong khi đó giá trị nhỏ nhất là -5.99% thuộc về năm 2011 của ngân hàng Tiên Phong (TPB) Độ lệch chuẩn của ROA là 0.0078 Điều này cho thấy mức độ chênh lệch ROA giữa các ngân hàng nghiên cứu trong mẫu nghiên cứu là không nhiều ROE trong giai đoạn này thì khá cao với giá trị trung bình 11.77%, dao động từ -5.99% đến 81.79% với độ lệch chuẩn 0.1235 Mức độ chênh lệch giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu là tương đối khá lớn Có thể nói trong số năm nghiên cứu, giai đoạn khó khăn nhất của các ngân hàng rơi vào các năm từ 2012 đến 2015 Giai đoạn này giá trị ROE và ROA đa số thấp hơn giá trị trung bình, đặc biệt là các ngân hàng NVB, TPB, SCB Còn những năm gần đây, cụ thể là năm 2019 và 2020, ROA và ROE của các NHTM được cải thiện rõ rệt, các số đều tăng lên đáng kể so với các năm trước đó Tóm lại ta có thể thấy rằng, đầu năm 2020 hoạt động kinh doanh của các ngân hàng gặp rất nhiều khó khăn, tuy nhiên sự cố gắng vực dậy của các ngân hàng cũng không hề nhỏ.

4.1.2 Phân tích thống kê mô tả

Biến đo lường hiệu quả kinh doanh

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) 25 NHTM từ 2011 đến 2020 đạt giá trị trung bình 0.84% trong đó NHTMCP Tiên Phong (TPB) có tỷ suất sinh lời thấp nhất là -5.99% năm 2011 nhưng thay vào đó ngân hàng có tỷ suất sinh lời lớn nhất là NHTMCP Kỹ Thương (Teachcombank) với giá trị 3.05% năm 2020.

Hình 4.1: Biến động của ROA giai đoạn 2011 - 2020

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Giai đoạn 2011 đến 2015, ROA trung bình có xu hướng giảm sau đó ngày càng tăng dần trong giai đoạn 2016 đến 2020, cao nhất vào năm 2020 tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản trung bình là 2.073 Giai đoạn 2016 đến 2020 ROA trung bình giai đoạn cuối có xu hướng tăng dần nhưng đến năm 2020 Tuy rằng, năm 2020 bị ảnh hưởng nền kinh tế nói chung nhưng vẫn thấy rằng các NNHTM đang dần dần sử dụng tài sản có hiệu quả hơn nên khả năng sinh lời nâng cao từ đó.

Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu trung bình đạt giá trị 11.78% với độ lệch chuẩn 0.1235 trong đó giá trị cao nhất là 81,79% thuộc về NHTMCP Ngoại Thương Việt Nam-Vietcombank(VCB) năm 2020 và thấp nhất là -56.33% thuộc về NHTMCP Tiên Phong (TPB) năm 2011 Điều đó cho thấy hiểu quả kinh doanh của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu biến động khá chênh lệch nhau giữa ngân hàng có ROE cao nhất và ngân hàng có ROE thấp nhất.

Hình 4.2: Biến động của ROE giai đoạn 2011 - 2020

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Tương tự ROA, ROE trung bình có xu hướng giảm sau đó ngày càng tăng dần trong giai đoạn 2016 đến 2020, cao nhất vào năm 2020 tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản trung bình là 0.1459 Giai đoạn 2015 đến 2020 ROA trung bình giai đoạn cuối có xu hướng tăng mạnh nhưng đến năm 2019 tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu trung bình vẫn thấp hơn tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu trung bình năm 2020 là 3.57%.

Tuy nhiên có thể thấy rằng các NHTM đang dần dần sử dụng nguồn vốn chủ sở hữu hiệu quả hơn nên tăng khả năng sinh lời từ đó hiệu quả kinh doanh của ngân hàng đang dần dần cải thiện, nâng cao hơn.

Biến đo lường rủi ro tín dụng

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có giá trị dao động của NPLR trong khoảng từ 0,35% năm 2013 của ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB) đến 8,83% thuộc về năm 2012 của ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội (SHB) Dựa vào số liệu thống kê được, tác giả nhận thấy giai đoạn có tỷ lệ nợ xấu cao nhất rơi khoảng vào năm 2011-2013.

Hình 4.3: Biến động của NPL giai đoạn 2011 - 2020

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Dựa vào biểu đồ 4.3, có thể thấy được rằng trong những năm gần đây, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng tăng hơn so với tỷ lệ nợ xấu của năm 2014, 2015 Cụ thể, năm 2014, 2015 nợ xấu trung bình của các ngân hàng lần lượt ở mức 5.198, 5.185 giảm hơn so với năm 2019, 2020 lần lượt là 5.224, 5.235 Nguyên nhân của việc giảm này có thể vì sau giai đoạn khủng hoảng kinh tế tỷ lệ nợ xấu tăng qua cao làm ảnh hưởng mạnh đến hiệu quả hoạt động nên đa phần các ngân hàng đã nỗ lực quản lý nợ xấu thật chặc chẽ không để tỷ lệ này quá cao nữa nhằm kéo tình hình hoạt động kinh doanh của mình tăng lên sau một giai đoạn 2011-

2013 tình hình kinh doanh của ngân hàng bị giảm Thời điểm đó, Chính phủ thành lập tổ chức và hoạt động của Công ty Quản lý tài sản của các TCTD Việt

Nam (VAMC) vào ngày 18/05/2013 Tính từ cuối 2012

(Nguồn: Tác giả tổng hợp) đến 31/8/2016, toàn hệ thống các TCTD đã xử lý được 548,5 nghìn tỷ đồng nợ xấu Chính sự chuyển biến này đã làm cho an toàn hệ thống các TCTD được cải thiện rõ rệt, tăng khả năng thanh khoản và cải thiện công tác quản trị rủi ro, đặc biệt là RRTD tại các NHTM Như vậy, giai đoạn 2013-2016 tỷ lệ nợ xấu đã giảm đáng kể.

Bên cạnh đó, nếu quan sát chi tiết theo từng năm thì so với con số 5,209 của năm 2018, nợ xấu của năm 2019 và 2020 vẫn cao hơn 0,011 và 0,026 Có thể lý giải việc tăng nợ xấu trở lại sau 2016 vì trong giai đoạn 2017 và 2020, các NHTM có xu hướng đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng thật nhanh sau một giai đoạn thắt chặt để giảm tỷ lệ nợ xấu Tóm lại, nhìn chung thì các NHTM cũng đã nỗ lực rất nhiều trong việc quản lý nợ xấu, nhất là trong những năm gần đây dù tỷ lệ có cao hơn so với năm 2015 Bởi vì, từ năm 2020 ngân hàng đã bị ảnh hưởng từ dịch Covid-19 nên nền kinh tế ảnh hưởng chung và nợ xấu có dấu hiệu tăng nhanh ở giai đoạn này.

Cũng như tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR) có giá trị trung bình là 0.014 Mức dao động từ giá trị nhỏ nhất là 0.0076 năm 2020 của Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương (SGB) và giá trị lớn nhất là 0.075 năm 2011 của ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB) Một số ngân hàng có giá trị lớn hơn 0,014 điển hình như, MBB, MSB, PG Bank, NAB, SHB, VIB.

Hình 4.4: Biến động của LLR giai đoạn 2011 – 2020

Dựa vào biểu đồ 4.4, tỷ lệ dự phòng RRTD cũng có xu hướng ổn định và tăng dần so với những năm 2014 -2016 Cụ thể, năm 2019 và 2020 lần lượt ở mức 3.385 và 3.388 tăng so với 2014, 2015, 2016 lần lượt ở mức 3.380, 3.377, 3.379 Tuy rằng, giai đoạn năm 2011 -2013 có tỷ lệ dự phòng RRTD trung bình cao nhưng sau đó con số này lại giảm đáng kể bởi vì cũng như tỷ lệ nợ xấu, các ngân hàng nhận thấy rằng sau khủng hoảng kinh tế tỷ lệ này quá cao đã ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt của các ngân hàng nên các ngân không ngừng tập trung đẩy mạnh cải thiện tỷ lệ này nhằm kéo hiệu quả kinh doanh của ngân hàng tăng lên trong những năm sau này Nhìn chung, thì các NHTM củng đã nỗ lực rất nhiều trong việc quản lý tỷ lệ dự phòng RRTD, nhất là trong những năm gần đây Nhưng năm 2020-2023, thì tỷ lệ này sẽ tiếp tục tăng nhanh để dự phòng được rủi ro mà ngân hàng phải đối mặt khi nền kinh tế bị ảnh hưởng từ dịch covid-19 từ đầu năm 2020.

Quy mô ngân hàng của các ngân hàng TMCP Việt Nam từ năm 2011 đến năm 2020 đạt giá trị trung bình là 8.068 và trong những năm qua các ngân hàng đều ra sức mở rộng quy mô Trong tất cả 25 ngân hàng đang nghiên cứu thì quy mô của ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển (BIDV) đạt giá trị lớn nhất là 9.181 trong năm 2020 Ngân hàng có quy mô nhỏ nhất là 7.167 vào năm

2013 là ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương (SGB).

Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động (EFF) có giá trị trung bình bằng 0.878 Mức dao động từ giá trị nhỏ nhất là 0.287 thuộc về năm 2017 của Ngân hàng TMCP Kỹ Thương (TCB) đến giá trị lớn nhất là86.30 thuộc về năm 2011 của Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB) Các Ngân hàng có giá trị thấp hơn giá trị trung bình như VPB, EIB, BIBV, MBB, TCB,VCB Điểm chung của các Ngân hàng này đều là những ngân hàng có quy mô lớn và vừa tại Việt Nam, điều đó cho thấy công tác quản lý chi phí cũng như thu nhập hoạt động của các ngân hàng này là khá hiệu quả.

Phân tích hệ số tương quan

Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình

ROA ROE LLR NPL SIZE GLOA

(Nguồn: Kết quả thống kê từ phần mềm Stata)

Trước hết, xem xét hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập được trình bày ở ( Bảng 4.2) Theo Gujarati (2004) nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập vượt quá 0.8 thì có khả năng dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến cao trong mô hình Khi đó dấu của hệ số hồi quy trong mô hình có thể bị thay đổi, dẫn đến kết quả nghiên cứu bị sai lệch Bảng 4.6 mô tả ma trận hệ số tương quan giữa biến độc lập trong mô hình, cho thấy hệ số tương quan của các biến độc lập trong khoảng từ -0.5675 đến 0.479 Mối tương quan giữa tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động (EFF) bằng - 0.5675 Mối tương quan của tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và quy mô ngân hàng (SIZE) bằng 0.479, cho thấy các cặp biến này có tương quan, có nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình. Việc xử lý đa cộng tuyến không phụ thuộc vào hệ số tương quan cao hay thấp mà phụ thuộc vào hậu quả của đa cộng tuyến làm cho hệ số hồi quy thay đổi dấu Tác giả tiến hành kiểm định lại hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF.

Bảng 4.3: Kiểm định đa cộng tuyến

(Nguồn: kết quả từ Stata)

(Nguồn: Kết quả thống kê từ phần mềm Stata)

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF, nếu hệ số VIF nhỏ, khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thấp và ngược lại Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), qui tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến Ủng hộ quan điểm này, theo tác giả Nguyễn Đình Thọ (2011), nếu hệ số VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này được coi là có đa cộng tuyến cao Theo kết quả hệ số phóng đại phương sai VIF có giá trị trung bình 1.53, giá trị VIF dao động từ 1.03 đến 1.91, các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10, nên mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4.4: Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (mô hình 1)

White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(35) = 86.01

Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test

Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi (Bảng 4.4) cho thấy giá 0 trị p-value = 0.0000 nhỏ hơn 5% nên giả thuyết H 0 bị bác bỏ, dẫn đến mô hình tồn

5 6 tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Bảng 4.5: Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (mô hình 2)

White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(35) = 110.82

Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test

(Nguồn: kết quả từ Stata)

Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Bảng 4.5) cho thấy giá trị p-value = 0.0009 nhỏ hơn 5% nên giả thuyết H 0 bị bác bỏ, dẫn đến mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Kiểm định hồi quy tổng thể Pooled OLS, FEM, REM

Tác giả sẽ thực hiện tuần tự các phương pháp hồi quy OLS, FEM và REM, cùng các kiểm định tương ứng như F-test, Hausman test và Breusch and Pagan test để lựa chọn giữa các cặp mô hình OLS-FEM, FEM-REM, OLS-REM.

Bảng 4.6: Tổng hợp kết quả của 3 phương pháp (mô hình 1)

Mô hình OLS FEM REM

LLR -0.0829 [-1.28] -0.0891 [-1.22] -0.109* [-1.67] NPL -0.0636** [-2.16] -0.0494* [-1.71] -0.0569** [-2.02] SIZE 0.00863*** [9.29] 0.0131*** [7.02] 0.0103*** [8.23] GLOAN 0.00895*** [4.63] 0.00363* [1.82] 0.00499*** [2.63] GDP -0.0263 [-0.93] -0.00939 [-0.39] -0.0186 [-0.77]

Kiểm định F Hausman Test Breusch and Pagan test

Lựa chọn OLS & FEM FEM & REM OLS & REM

Không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau

Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích

Sai số của ước lượng không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng

F(7, 242) = 47.67 chi2(7) = 38.05 chibar2(01) = 66.77 p-value Prob > F = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > chibar2 0.0000

Kết luận Bác bỏ H 0 Bác bỏ H 0 Bác bỏ H 0

Kết luận lựa chọn mô hình: mô hình FEM là mô hình phù hợp

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

(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)

Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả của 3 phương pháp (mô hình 2)

Mô hình OLS FEM REM

LLR -1.507 [-1.45] -1.212 [-1.02] -2.293** [-2.14] NPL -1.663*** [-3.51] -1.212** [-2.58] -1.464*** [-3.12] SIZE 0.139*** [9.28] 0.289*** [9.46] 0.176*** [9.12] GLOAN 0.102*** [3.28] 0.0462 [1.42] 0.0599* [1.91] GDP -4.179*** [-9.22] -3.771*** [-9.59] -4.079*** [-9.99] EFF -0.00527*** [-4.03] -0.00551*** [-4.56] -0.00513*** [-4.16] ETA 0.760*** [4.10] 1.170*** [5.47] 0.905*** [4.54]

Kiểm định F Hausman Test Breusch and Pagan test

Lựa chọn OLS & FEM FEM & REM OLS & REM

Không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau

Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích

Sai số của ước lượng không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng

Giá trị thống kê F(7, 24) = 43.80 chi2(7) = 32.16 chibar2(01) = 32.94 p-value Prob > F = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > chibar2 0.0000

Kết luận Bác bỏ H 0 Bác bỏ H 0 Bác bỏ H 0

Kết luận lựa chọn mô hình: mô hình FEM là mô hình phù hợp

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

(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)

Trước hết, cả 7 ước lượng của 2 mô hình với biến phụ thuộc lần lượt ROA và ROE đều có ý nghĩa thống kê vì các giá trị p-value (Prob > F) của mô hình đều rất nhỏ (Prob > F = 0.0000) (Bảng 4.6 và 4.7), nghĩa là có thể sử dụng các ước lượng trên để phân tích tác động rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng.

Từ bảng kết quả hồi quy của 3 mô hình Pool OLS, FEM, REM với biến phụ thuộc ROA và ROE ta so sánh và lựa chọn các mô hình như sau:

Kiểm định F test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM

Giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS thích hợp hơn

H1: Mô hình FEM thích hợp hơn

Từ kết quả hồi quy mô hình cố định và sử dụng kiểm định F test trên ta thấy P- value có giá trị 0.000 chi2 = 0.0000) nhỏ hơn 0.05 (Bảng 4.6 và 4.7) do đó có cơ sở để bác bỏ H 0 điều này cho thấy mô hình FEM phù hợp cả 2 mô hình.

Kiểm định Breusch and Pagan Lagrange Multiplier Test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM

Giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS thích hợp hơn

H1: Mô hình REM thích hợp hơn Kiểm định cho kết quả cả hai p-value (Prob > chibar2) đều nhỏ hơn 0.05 , do đó có cơ sở bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thuyết H1 tại mức ý nghĩa 5% Như vậy, kiểm định này cho thấy mô hình REM là phù hợp hơn mô hình Pooled OLS.

Kết luận : Thông qua kiểm định F, Hausman và Breusch and Pagan cho thấy mô hình tác động cố định FEM là phù hợp cho mô hình 1 và cho mô hình 2.

Kiểm định các khuyết tật của mô hình và kết quả hồi quy

4.4.1.1 Kiểm định các khuyết tật

Kết quả so sánh 3 mô hình OLS, FEM và REM vừa tìm được ở phần trên thì mô hình FEM là mô hình phù hợp đối với là mô hình 1 Do đó cần phải kiểm tra sức khỏe của mô hình, tìm ra các khuyết tật của mô hình nếu có để khắc phục khuyết tật cho mô hình và đưa ra kết quả phù hợp nhất.

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định khuyết tật của mô hình 1 với biến phụ thuộc

Mô hình 1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

H 0 : Mô hình không có phương sai thay đổi

H 1 : Mô hình có phương sai thay đổi

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model

H 0 : sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (25) = 1121.80

P – value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H 0 và chấp nhận H 1 nghĩa là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%.

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

H 0 : Mô hình không có tự tương quan bậc nhất

H 1 : Mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất

Wooldridge test for autocorrelation in panel data

P – value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H 0 và chấp nhận H 1 nghĩa là mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất với mức ý nghĩa 5%.

(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)

4.4.1.2 Kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS

Kết quả kiểm định cho thấy mô hình 1 với biến phụ thuộc ROA tồn tại hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi nên bài nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS để xử lý khuyết tật của mô hình 1.

Bảng 4.9: Kết quả hồi quy tác động rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng ROA

Model OLS FEM REM FGLS

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

(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)

Kết quả hồi quy mô hình theo phương pháp FGLS cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (GLOAN), tỷ lệ cấu trúc vốn (ETA), kém hiệu quả chi phí hoạt động (EFF) có ý nghĩa và tác động đáng kể đến hiệu quả kinh doanh đo lường bằng chỉ số ROA. Tuy nhiên, sau khi hồi quy theo phương pháp FGLS thì tốc độ tăng trưởng (GDP) không có ý nghĩa thống kê Mô hình nghiên cứu sau khi khi hồi quy theo mô hình FGLS để khắc phục khuyết tật thì mô hình có được trình bày như sau:

ROA it = –0.0627 – 0.0883LLR it – 0.0598NPL it + 0.0076SIZE it + 0.0032GLOAN it + 0.107ETA it – 0.0006EFF it + ȗ it

4.4.2.1 Kiểm định các khuyết tật

Bảng 4.10: Kết quả kiểm định khuyết tật của mô hình 2 với biến phụ thuộc

Mô hình 2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

H 0 : Mô hình không có phương sai thay đổi

H 1 : Mô hình có phương sai thay đổi

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model

H 0 : sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (25) = 798.29

P – value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H 0 và chấp nhận H 1 nghĩa là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%.

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

H 0 : Mô hình không có tự tương quan bậc nhất

H 1 : Mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất

Wooldridge test for autocorrelation in panel data

P – value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H 0 và chấp nhận H 1 nghĩa là mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất với mức ý nghĩa 5%.

(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)

4.4.2.2 Kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS

Kết quả kiểm định cho thấy mô hình 2 với biến phụ thuộc ROE tồn tại hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi nên bài nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS để xử lý khuyết tật của mô hình 2.

Bảng 4.11: Kết quả hồi quy tác động rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng ROE

Model OLS FEM REM FGLS

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

(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata)

Kết quả hồi quy mô hình theo phương pháp FGLS cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng (GDP), tỷ lệ cấu trúc vốn (ETA), kém hiệu quả chi phí hoạt động (EFF) có ý nghĩa và tác động đáng kể đến hiệu quả kinh doanh đo lường bằng chỉ số ROE Tuy nhiên, sau khi hồi quy theo phương pháp FGLS thì tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (GLOAN) không có ý nghĩa thống kê Mô hình nghiên cứu sau khi khi hồi quy theo mô hình FGLS để khắc phục khuyết tật thì mô hình có được trình bày như sau:

ROE it = –1.133 – 1.487LLR it – 1.154NPL it + 0.171SIZE it – 2.864GDP it +

1.009ETA it – 0.00525EFF it + ȗ it

Thảo luận về kết quả nghiên cứu

Bảng 4.12: Tổng hợp kết quả nghiên cứu

Dấu kỳ vọng Kết quả Mức ý nghĩa

(Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata)

Kết quả mô hình hồi quy trên, ta có thể thấy được 2 biến độc lập đều có tác động đến hai biến phụ thuộc ROE, ROA đại điện hiệu quả kinh doanh và đều có ý nghĩa thống kê Cụ thể, biến NPL và LLR đều có tác động ngược chiều đến ROE và ROA Đối với các biến kiểm soát có biến tác động cùng chiều và có biến tác động ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh Cụ thể:

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động ngược chiều và ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng theo biến phụ thuộc ROA và ROE với mức ý nghĩa thống kê 1% Kết quả này giống với giả thuyết H 1 đặt ra ban đầu: tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều (-) với hiệu quả kinh doanh tại các ngân hàng Như vậy, kết quả ước lượng này hoàn toàn giống với các nghiên cứu của các tác giả như: Zou và cộng sự ( 2014), Gizaw và cộng sự (2015), Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang

(2013) Theo đó, khi các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ nợ xấu tăng 1% thì hiệu quả hoạt động theo biến ROE giảm 1.154 % và ngược lại Trong trường hợp với hiệu quả hoạt động được đại điện bằng biến ROA, khi tỷ lệ nợ xấu tăng 1% thì hiệu quả hoạt động theo biến ROA giảm 0.0598% và ngược lại Tỷ lệ nợ xấu tác động tiêu cực đến cả ROA và ROE được lý giải là do khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên, ngân hàng phải bỏ thêm nhiều khoản chi phí liên quan đến việc giải quyết các khoản nợ xấu này, từ đó làm giảm khả năng lợi nhuận kinh doanh của ngân hàng.Và ngược lại, khi ngân hàng cho vay với chất lượng tín dụng tốt, tỷ lệ nợ xấu thấp thì khả năng hiệu quả kinh doanh sẽ cao.

Khi tỷ lệ này giảm đi đồng nghĩa với việc ảnh hưởng tiêu cực của nó lên hiệu quả kinh doanh cũng sẽ giảm đi Dựa vào số liệu nghiên cứu thống kê được, trong giai đoạn 2011-2020 mà tác giả nghiên cứu cho thấy nợ xấu của các ngân hàng nhìn chung có xu hướng dao động và tăng đáng kể, đặc biệt là vào năm 2014, 2015 nợ xấu thấp nhiều so với những năm 2011, 2012 Hiệu quả hoạt động ngân hàng thì lại tăng lên đáng kể, đặc biệt là vào các năm 2018, 2019 so với những năm từ 2011 đến

2013 Năm 2020, có nhiều biến động trong nền kinh tế nói chung và có dấu hiệu bất ổn, lạm phát tăng cao, hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp gặp khó khăn thì tỷ lệ nợ xấu đã tăng nhanh so với năm 2019 Như vậy, có thể kết luận rằng tỷ lệ nợ xấu có tác động tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Điều này hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả và kết quả nghiên cứu của Gizaw và cộng sự (2015), Kayode và cộng sự (2015), Petriavà cộng sự (2013), Zou và cộng sự (2014), Phạm Hữu Hồng Thái (2013), Lý Ngọc Dung (2015) và Nguyễn Quốc Anh (2016).

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) tác động ngược chiều với ROE và cả

ROA với mức ý nghĩa thống kê là 10% ở cả hai mô hình Kết quả này giống với giả thuyết H 2 đặt ra ban đầu: tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều (-) với hiệu quả kinh doanh tại các ngân hàng Cũng như tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng

RRTD cũng là chỉ tiêu quan trọng để đo lường rủi ro tín dụng của một ngân hàng.

Tỷ lệ này càng nhỏ thì càng cho thấy hiệu quả kinh doanh của ngân hàng ở mức càng cao, do đó các ngân hàng các hàng cần chú ý kiểm soát và giảm thiểu tỷ lệ này để hiệu quả kinh doanh của ngân hàng tăng trưởng tốt hơn Khi nguồn trích lập dự phòng từ nguồn lợi nhuận từ hoạt động Vì vậy, nợ xấu không tạo ra doanh thu nhưng ngân hàng vẫn phải thực hiện chi trả chi phí, đồng thời phải trích lợi nhuận để trích dự phòng mất vốn Có thể nói kết quả nghiên cứu thu được rất trùng với các nghiên cứu mà tác giả đã khảo lượt trên cả thế giới và tại Việt Nam như nghiên cứu của tác giả Zou và cộng sự ( 2014), Gizaw và cộng sự (2015) hay Alshatti (2015), Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013), Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015).

Khi dựa vào số liệu nghiên cứu thống kê được, trong giai đoạn từ 2011 đến

2019, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của các ngân hàng nhìn chung cũng có xu hướng giảm mạnh trong 2 năm ở giai đoạn nghiên cứu là 2015 và 2016 Dự phòng rủi ro tín dụng trong 2 năm này thấp hơn nhiều so với nhưng năm 2011, 2012 Cũng trong những năm sau, hiệu quả hoạt động ngân hàng thì lại tăng lên, đặc biệt là vào các năm 2018, 2019 Có thể nói, chỉ dựa vào kết quả thống kê trên cũng đã thấy được rằng giả thuyết nghiên cứu và kết quả thu được của tác giả về sự tác động ngược chiều của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tới hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại củng là hoàn toàn chính xác như tỷ lệ nợ xấu Nếu như những năm nào có tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cao thì hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng đều giảm xuồng và ngược lại Cụ thể, có thể nói năm 2020 thì do sự ảnh hưởng từ dịch covid- 19 nên ngân hàng nhà nước đã yêu cầu trích lập dự phòng cao cũng như các ngân hàng chủ động thực hiện tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD theo quy định Như vậy, có thể kết luận rằng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các NHTM cùng với các nghiên cứu trên thế giới Felix và Claudine

(2008), Mileris (2012), Athanasoglou và cộng sự (2008), Trujillo-Ponce (2013).Bên cạnh các biến độc lập tác giả cũng xem xét thêm các biến kiểm soát, mặc dù các biến kiểm soát tác giả đưa vào mô hình nghiên cứu chỉ nhằm giúp mô hình thêm chính xác chứ không phải là đối tượng nghiên cứu chính của đề tài, nhưng để thấy rõ hơn còn những yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM như thế nào, tác giả cũng phân tích thêm về tác động của các biến kiểm soát khác nhau đến ROE và ROA.Tác giả sẽ đi sâu vào trình bày và giải thích về kết quả tác động của biến kiểm soát trong mô hình dưới đây:

Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động tích cực đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng đo bằng chỉ tiêu ROA và ROE với mức ý nghĩa 1% Kết quả này giống với giả thuyết H 3 đặt ra ban đầu: quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều với hiệu quả kinh doanh tại các ngân hàng Cho thấy khi quy mô càng lớn, ngân hàng càng mở rộng hoạt động kinh doanh thì khả năng đầu tư phát triển, công nghệ được sử dụng hiện đại nên chất lượng dịch vụ kết hợp công tác quản lý được nâng cao Cụ thể, khi các yếu tố khác không đổi, nếu biến quy mô ngân hàng tăng 1% thì giá trị trung bình của ROE cũng sẽ tăng 1.71%, và ngược lại Khi các yếu tố khác không đổi, nếu biến quy mô ngân hàng tăng 1% thì giá trị trung bình của ROA cũng sẽ tăng 0.076% Kết quả phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả và kết quả nghiên cứu của Petria và cộng sự (2013), Ayanda và cộng sự (2013), Zou và cộng sự (2014), Phạm Hữu Hồng Thái (2013) và Nguyễn Quốc Anh (2016) Như vậy, hiệu quả kinh doanh gia tăng đối với các ngân hàng có quy mô lớn do đó khi NHTM Việt Nam tăng quy mô thì hiệu quả kinh doanh càng lớn.

Tăng trưởng tín dụng (GLOAN) có mối quan hệ cùng chiều với biến ROA với mức ý nghĩa 5% và không có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc ROE Kết quả này giống với giả thuyết H 4 đặt ra ban đầu đối với biến phụ thuộc ROA Khi tăng trưởng tín dụng tăng (giảm) 1% và các yếu tố khác không đổi thì hiệu quả kinh doanh của NHTM tăng (giảm) 0,0032%, tăng trưởng tín dụng tốt sẽ cải thiện khả năng sinh lời và ngược lại Kết quả thực nghiệm đạt được phù hợp với nghiên cứu của Kurawa and Garba (2014), Dessie (2016), Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) Tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn 2011-2014 Trong giai đoạn này, các ngân hàng

TMCP Việt Nam có những chính sách, quy định kiểm soát chặt chẽ việc cho vay giúp cho hiệu quả cho vay được tăng cao và góp phần làm hạn chế xảy ra nợ xấu. Đặc biệt, năm 2013 Ngân hàng Nhà nước đã ra Thông tư 02/2013/TT-NHNN với các quy định liên quan đến dự phòng rủi ro tín dụng, mức trích lập dự phòng, … để có thể xử lý rủi ro trong hoạt động kinh doanh ngâng hàng Nhưng giai đoạn 2016-

2020 tăng trưởng tín dụng nhanh chóng và góp phần nâng cao hiệu quả kinh doanh dưới công tác quản lý rủi ro xảy ra.

Tỷ lệ cấu trúc vốn (ETA) có tác động cùng chiều với ROA và ROE với mức ý nghĩa thống kê là 1% Kết quả nghiên cứu phù hợp với kỳ vọng và giả thuyết H 5 ban đầu Vì khi các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sỡ hữu so với tổng tài sản thấp thì có xu hướng mạo hiểm bằng cách tăng mức độ rủi ro của danh mục cho vay và kết quả là nợ xấu tăng làm cho HQKD suy giảm Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Alkassim (2005), Husni Khrawish và cộng sự (2008), Syafri (2012), Kiều Khanh và Phạm Thị Bích Duyên (2018) Bên cạnh đó, có thể được lý giải rằng khi các ngân hàng có quy mô vốn chủ sở hữu càng lớn thì phát ra tín hiệu tốt cho người gửi tiền bởi vì mức độ an toàn của ngân hàng này sẽ cao hơn so với những ngân hàng có quy mô vốn chủ sở hữu thấp hơn, do đó mà ngân hàng có thể huy động vốn dễ dàng và ổn định hơn với lãi suất huy động thấp hơn, từ đó làm tăng lợi nhuận các ngân hàng (Bourke,1989; Trần Việt Dũng, 2014).

Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động (EFF) có tác động ngược chiều đến biến ROE và ROA với mức ý nghĩa thống kê trong mô hình là 1% Có thể nói kết quả nghiên cứu thu được phù hợp với giả thuyết H6 ban đầu với các nghiên cứu mà tác giả đã khảo lượt trên cả thế giới của tác giả Zou và cộng sự (2014), Gizaw và cộng sự (2015) hay Alshatti (2015) Kết quả này tương đồng với kết quả của 2 mô hình và ủng hộ mạnh mẽ giả thuyết cho rằng việc quản lý chi phí hoạt động tốt hơn sẽ mang lại thu nhập cao hơn cho ngân hàng, làm tăng lợi nhuận kinh doanh ngân hàng và ngược lại nếu quản lý chi phí không tốt, sẽ khiến ngân hàng đạt được lợi nhuận kinh doanh ít hơn do phần bù đắp trong chi phí quá nhiều.

Tỷ lệ tăng trưởng (GDP) có tác động ngược chiều đến biến ROE với mức ý nghĩa 1%, và không có ý nghĩa thống kê đối với biến ROA.Có thể nói kết quả nghiên cứu thu được có sự khác nhau với kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu mà tác giả đã khảo lượt trên cả thế giới của tác giả Demirguc-Kunt & Huizinga (1999), Hassan và Bashir (2003), Sufian (2009) Tuy nhiên có thể lý giải sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu này chính là do tác giả chỉ sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp được công bố công khai nên số liệu thực tế tại Việt Nam sẽ có thể bị tác động ít nhiều và còn nhiều sai sót trong công tác thống kê Bên cạnh đó, sự khác nhau về khu vực nghiên cứu trên các nước khác nhau ảnh hưởng ít nhiều đến kết quả nghiên cứu tại từng khu vực khác nhau.

Phân tích hồi quy theo phương pháp SGMM

Mô hình nghiên cứu có thể xảy ra hiện tượng nội sinh, ngoại sinh ngoài ra một số nghiên cứu sử dụng GMM để đo lưòng hiệu quả kinh doanh ngân hàng hay lợi nhuận như Võ Xuân Vinh & Trần Thị Phương Mai (2015), Guzbuz và cộng sự

(2013), Moudud-Ul- Hud (2018) do đó tác giả nhằm tạo ra kết luận chính xác và khắc phục được tình trạng nội sinh để đưa ra kết quả đúng nhất, vững hơn tác giả sử dụng phương pháp GMM để hồi quy về tác động của rủi ro tín dụng đến ROA, ROE.

Kiểm định Hansen Test để kiểm định tính over-identifying của các biến công cụ Kết quả cho thấy hệ số p-value đều lớn hơn 10%, kết luận biến công cụ được sử dụng trong mô hình SGMM thỏa mãn tính over-identifying Ngoài ra, kiểm định tự tương quan bậc hai (AR2) cho kết quả p-value đều lớn hơn 0.05, kết luận phần dư của mô hình SGMM không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc hai Biến công cụ được sử dụng trong mô hình đều thõa mãn hai kiểm định đề ra Ngoài ra số công cụ nhỏ hơn số nhóm Như vậy, sử dụng mô hình SGMM với biến trễ của phụ thuộc làm biến công cụ đã giải quyết được hiện tượng nội sinh trong mô hình Các kết quả tìm thấy được trong mô hình là vững và đạt yêu cầu hoàn toàn có thể phân tích được (Bảng 4.13).

Bảng 4.13: Tổng hợp kết quả hồi quy theo phương pháp SGMM

Model FGLS SGMM FGLS SGMM

Hansen test Prob > chi2 = 0.857 Prob > chi2 = 0.677

Sargan test Prob > chi2 = 0.613 Prob > chi2 = 0.723

Arellano- Bond test cho (AR2)

(Nguồn: kết quả từ stata)

Kết quả hồi quy bằng phương pháp FGLS và SGMM được tổng hợp ở bảng 4.13. Đối với hiệu quả kinh doanh đo bằng chỉ tiêu ROA, ở mức ý nghĩa thống kê 1%, cả hai mô hình đề có chung 2 biến mang ý nghĩa thống kê gồm SIZE, EFF và chiều hướng tác động của 2 biến đúng chiều so với giả thuyết đặt ra Bên cạnh đó, biến tác động tới ROA có ý nghĩa thông kê với mức ý nghĩa 5% với các biến NPL, LLR, GLOAN, GDP Ngoài ra, các biến trễ và trong quá trình khắc phục hiện tượng nội sinh thì không tìm thấy ý nghĩa thống kê với biến ETA. Đối với hiệu quả kinh doanh đo bằng chỉ tiêu ROE, 2 mô hình có chung 4 biến mang ý nghĩa thống kê gồm NPL, ETA, EFF, GDP ở mức ý nghĩa thống kê 1% và SIZE có ý nghĩa thông kê với mức 10% tuy nhiên chiều hướng tác động của GDP và GLOAN thay đổi tác động đến với ROE giống với kỳ vọng đặt ra và biến trễ của SIZE, GLOAN, ETA, LLR, trong quá trình kiểm định đã không có ý nghĩa thống kê.

Cuối cùng quan trọng nhất, đối với biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) kết quả kiểm định ở phương pháp GMM vẫn không thay đổi chiều hướng tác động ngược chiều với ROA và ROE với mức ý nghĩa 1% và 5%. Điều đó cho thấy, rủi ro tín dụng có mối quan hệ vô cùng mạnh mẽ đối với hiệu quả kinh doanh ngân hàng và cần được quản lý và kiểm soát để gia tăng hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Kiểm định và kết quả nghiên cứu của mô hình với mẫu nghiên cứu trong thời gian 2011 - 2020 Mô hình sử dụng các phương pháp Pooled OLS, FEM, REM, FGLS, GMM để thực hiện chạy và kiểm định mô hình Dùng kiểm định F để so sánh mô hình Pooled OLS và FEM, dùng kiểm định Hausman để so sánh FEM và REM, dùng kiểm định Breusch and Pagan Lagrange Multiplier Test để so sánh mô hình Pooled OLS và REM.

Nghiên cứu về tác động của rủi ro tín dụng ngân hàng từ việc lựa chọn mô hình phù hợp là FEM cho mô hình với biến phù thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE Tiếp đến dùng kiểm định FGLS và SGMM với trường hợp có hiện thượng nội sinh để khắc phục các khuyết tật xảy ra trong mô hình như hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi, nội sinh cho thấy rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng tìm thấy một số các yếu tố khác cũng có tác động đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam như: tăng trưởng tín dụng (GLOAN), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ cấu trúc vốn (ETA), kém hiệu quả chi phí hoạt động (EFF) Bên cạnh đó, nhằm gia tăng sự chắc chắc, mức độ vững của nghiên cứu, nghiên cứu này sử dụng phương pháp ước lượng SGMM để kiểm lại các biến tác động có ý nghĩa với ROA, ROE cũng như các biến không có ý nghĩa thống kê khi sử dụng ước lượng SGMM để khắc phục các khuyết tật hay các biến trở nên có ý nghĩa thống kê với kỳ vọng đặt ra theo giả thuyết khi FGLS chưa mang ý nghĩa thống kê.