1470 các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các nhtm cp vn 2023

GIỚI THIỆU

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Các ngân hàng thương mại (NHTM) đóng một vai trò quan trọng đối với sự phát triển và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở bất kỳ quốc gia nào thông qua vai trò trung gian và các dịch vụ tài chính mà họ cung cấp cho cộng đồng và các quốc gia Một ngân hàng tồn tại không chỉ để nhận tiền gửi mà còn để cấp các khoản tín dụng Các cơ sở tín dụng cung cấp các điều kiện thuận lợi để các cá nhân và tổ chức đầu tư có thể khám phá và mở rộng các khoản đầu tư hiệu quả Theo Antunes và cộng sự (2021) hoạt động tín dụng là hoạt động cơ bản của ngân hàng và đây là nguồn thu chính của các NHTM Có thể thấy rằng hoạt động ngân hàng thu hút rất nhiều sự quan tâm của tất cả các thành phần tham gia vào nền kinh tế, đặc biệt là hiệu quả hoạt động của ngân hàng Hiệu quả hoạt động của một ngân hàng được xác định bởi nhiều yếu tố, bao gồm khả năng sinh lời, vốn, chất lượng dịch vụ, nhưng yếu tố quan trọng nhất là rủi ro tín dụng (RRTD) ngân hàng bởi nó liên quan đến các khoản vay không được hoàn trả.

Rủi ro tín dụng là tổn thất phát sinh từ việc khách hàng không sẵn sàng hoặc không có khả năng thanh toán đầy đủ và đúng hạn các khoản nợ đến hạn (Coyle,

2000) Theo Chen và Pan (2012), rủi ro tín dụng là sự biến động về giá trị của các công cụ nợ và các công cụ phái sinh gây ra bởi sự thay đổi của chất lượng tín dụng cơ bản đối với khách hàng và người cho vay Saeed và Zahid (2016) cho rằng giá trị tín dụng là một thước đo quan trọng để đánh giá sự ổn định và lành mạnh của các ngân hàng Trong khi nghiên cứu của Boujelbene và Zribi (2011) cho thấy rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro nghiêm trọng nhất đối với sự ổn định của ngân hàng Rủi ro tín dụng không chỉ tạo ra những tổn thất về tài chính, làm giảm giá trị thị trường vốn của ngân hàng mà trong những trường hợp nghiêm trọng hơn còn có thể khiến ngân hàng hoạt động không có lãi, thậm chí dẫn đến phá sản Đối với những hệ quả khó lường, khi một vấn đề phát sinh đối với ngân hàng thì việc kiểm soát RRTD trong từng ngân hàng là một mảng quan trọng không kém so với việc kinh doanh tạo ra lợi nhuận Chính vì vậy, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các ngân hàng là thực sự cần thiết Điều này sẽ giúp các nhà quản lý ngân hàng tìm ra giải pháp giúp hạn chế RRTD của các ngân hàng ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam. Ở các nghiên cứu trước đây được thực hiện tại Việt Nam và các quốc gia trên Thế giới đã cho ra nhiều kết quả nghiên cứu trái chiều về mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vi mô và vĩ mô đến RRTD của các NHTM Nguyên nhân của sự khác biệt này xuất phát từ việc các nghiên cứu được thực hiện ở các thời điểm khác nhau, ở các quốc gia khác nhau và sử dụng các phương pháp nghiên cứu khác nhau, cũng như sự khác biệt trong hoạt động kinh doanh của mỗi hệ thống ngân hàng ở mỗi quốc gia nên các yếu tố ảnh hưởng mạnh yếu lên RRTD khác nhau Hầu hết, các nghiên cứu trong quá khứ được thực hiện bởi các tác giả nước ngoài và tập trung chủ yếu vào các ngân hàng thuộc khu vực châu Phi và châu Âu So với các nghiên cứu ở nước ngoài, nghiên cứu về RRTD của các NHTM tại Việt Nam trong những năm gần đây vẫn còn ít, dù đã có một số nghiên cứu được thực hiện nhưng với bộ dữ liệu thời gian còn khá ngắn Trong đó, các nghiên cứu Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015), Nguyễn Văn Thuận và Dương Hồng Ngọc (2015), Lê Hoàng Vinh và cộng sự (2021), Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014), thường chỉ tập trung kiểm chứng sự tác động của các biến yếu tố vi mô đặc thù của ngân hàng Tác giả nhận thấy rằng, hai yếu tố là khả năng thanh khoản và hiệu quả quản lý hoạt động không được đề cập nhiều khi nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTMCP Việt Nam.

Xuất phát từ nhiều lý do thực tiễn và nhận thấy được tầm quan trọng của RRTD tác động đến các NHTM, tác giả quyết định chọn đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng Thương mại cổ phần Việt Nam” để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM tại Việt Nam hiện nay.

Từ đó, có thể xác định được những yếu tố nào đã và đang tác động đến RRTD của các

NHTM, nhằm đưa ra một số gợi ý hàm ý chính sách giúp hạn chế RRTD của cácNHTMCP tại Việt Nam.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu tổng quát của khóa luận là phân tích các yếu tố tác động đến RRTD của các ngân hàng TMCP Việt Nam, dựa trên kết quả nghiên cứu, đề tài đề xuất một số khuyến nghị nhằm giảm thiểu RRTD của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong thời gian tới.

1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để đạt được mục tiêu tổng quát trên, bài nghiên cứu cần đạt được mục tiêu cụ thể như sau:

Thứ nhất, xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD.

Thứ hai, phân tích được mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTMCP Việt Nam.

Thứ ba, đề xuất một số gợi ý hàm ý chính sách liên quan nhằm hạn chế RRTD của các NHTMCP Việt Nam trong thời gian tới.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Để thực hiện các mục tiêu nghiên cứu, đề tài sẽ trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:

Thứ nhất, các yếu tố nào ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM?

Thứ hai, mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTMCP Việt Nam như thế nào?

Thứ ba, những hàm ý chính sách nào nhằm hạn chế RRTD của các NHTMCP tại Việt Nam?

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Khóa luận hướng tới đối tượng nghiên cứu là RRTD và các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTMCP Việt Nam.

Phạm vi thời gian: Đề tài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các Ngân hàng TMCP Việt Nam trong khoảng thời gian 11 năm (từ năm 2011 đến

2021), vì trong thời gian này kinh tế đang hồi phục sau khủng hoảng tài chính năm 2008-2009 và đối mặt với sự bùng phát của đại dịch Covid-19 vào năm 2020.

Phạm vi không gian: Theo số liệu thống kê từ NHNN tính đến ngày

31/12/2022, tổng số NHTM trên cả nước là 31 ngân hàng Tuy nhiên, đề tài chỉ sử dụng dữ liệu thứ cấp thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 25 ngân hàng TMCP tiêu biểu trong giai đoạn 2011-2021 Bởi vì những ngân hàng này đã đạt được mức độ tín nhiệm cao trong ngành tài chính-ngân hàng và đáp ứng các yêu cầu về tồn tại và hoạt động liên tục trong suốt thời gian nghiên cứu Thêm vào đó, các dữ liệu cần thiết được công bố công khai và minh bạch.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đầu tiên, tác giả đã thu thập và xử lý dữ liệu các yếu tố nghiên cứu trong giai đoạn từ 2011 đến 2021 của các NHTM thông qua việc sử dụng phương pháp thống kê mô tả Mẫu nghiên cứu của đề tài bao gồm các báo cáo tài chính và báo cáo thường niên đã được kiểm toán của 25 NHTM tại Việt Nam Ngoài ra, đề tài còn sử dụng các số liệu về tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF) từ website của Ngân hàng Thế giới (World Bank) Tác giả sẽ tiến hành phân tích và so sánh với các nghiên cứu trước đây để chọn lọc và xác định những biến độc lập tác động đến RRTD.

Sau đó, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích hồi quy bằng dữ liệu bảng (panel data) thông qua việc kết hợp sử dụng mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS) Tiếp đến, để xác định xem việc sử dụng FEM hay REM là mô hình phù hợp hơn, nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman Nghiên cứu cũng kiểm định các khuyết tật của mô hình phù hợp như hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi Đối với trường hợp mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay hiện tượng tự tương quan phần dư hoặc xảy ra đồng thời cả 2 hiện tượng trên thì mô hình bình phương nhỏ nhất tổng khả thi (FGLS) được lựa chọn (Wooldridge, 2010) Khóa luận sử dụng dữ liệu bảng và phần mềm Stata 17 để đánh giá các yếu tố kinh tế vĩ mô và các yếu tố nội tại nào tác động đến RRTD của các NHTM Việt Nam.

Ý NGHĨA CỦA NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng cả về mặt lý thuyết và thực tiễn:

Về mặt lý thuyết, nghiên cứu cung cấp thêm bằng chứng cho đề tài các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM Việt Nam Qua đó, kết quả đóng góp thêm vào cơ sở tổng quan về nghiên cứu RRTD tại Việt Nam và giúp các nghiên cứu sau có thể mở rộng, hoàn thiện và khai thác ở các khía cạnh khác về đề tài này.

Về mặt thực tiễn, phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTMViệt Nam giúp các nhà quản lý ngân hàng có một cái nhìn tổng quát về ảnh hưởng của các yếu tố nội tại ngân hàng và các biến môi trường vĩ mô liên quan đến RRTD ngân hàng Từ đó, nghiên cứu đóng góp ý kiến cho việc đưa ra khuyến nghị và các gợi ý hàm ý chính sách hoạch định những chiến lược và kế hoạch trong việc quản lý và giám sát RRTD trong thời gian tới.

KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI

Khóa luận được trình bày theo 5 Chương với những nội dung như sau: CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU.

Chương này sẽ giới thiệu về đề tài nghiên cứu, bao gồm lý do lựa chọn đề tài,mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu cùng với các phương pháp nghiên cứu được sử dụng Đồng thời, chương cũng sẽ đánh giá những đóng góp ý nghĩa của đề tài bao gồm cả mặt lý thuyết và thực tiễn Ngoài ra, tác giả cũng sẽ trình bày về kết cấu và nội dung của từng chương trong đề tài nghiên cứu.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG 7 1 Khái niệm về rủi ro tín dụng

2.1.1 Khái niệm về rủi ro tín dụng

Những nghiên cứu sơ khai về RRTD có nguồn gốc từ Black và Scholes (1973).

Họ đưa ra một cơ bản mô hình cho rủi ro vỡ nợ của công ty, được gọi là mô hình cấu trúc của RRTD (Black và Scholes, 1973) Coyle (2000) định nghĩa RRTD là tổn thất phát sinh từ việc khách hàng không sẵn sàng hoặc không có khả năng thanh toán đầy đủ và đúng hạn các khoản nợ đến hạn Theo Chen và Pan (2012), RRTD là sự biến động về giá trị của các công cụ nợ và các công cụ phái sinh gây ra bởi sự thay đổi của chất lượng tín dụng cơ bản đối với khách hàng và người cho vay.

Thomas P Fitch (2000) trong cuốn “Dictionary of Banking terms” định nghĩa: RRTD là một dạng rủi ro phát sinh khi người vay không thể thanh toán khoản vay theo thỏa thuận trong hợp đồng, dẫn đến việc nghĩa vụ trả nợ bị chậm trễ Rủi ro này cùng với rủi ro lãi suất là hai trong số những rủi ro đáng kể nhất trong hoạt động cho vay của các ngân hàng.

Theo Joel Bessis (2015) RRTD là tổn thất do vỡ nợ hoặc suy giảm tín dụng của người vay Rủi ro vỡ nợ là khả năng người vay không đáp ứng được nghĩa vụ trả nợ, dẫn đến việc người vay mất toàn bộ hoặc một phần số tiền cho vay RRTD cũng bao gồm sự suy giảm chất lượng tín dụng, điều này không biểu thị khả năng vỡ nợ nhưng có liên quan đến khả năng vỡ nợ cao.

Theo thông tư 11/2021/TT-NHNN tại khoản 1 điều 3, RRTD là khả năng tổn thất đối với khoản nợ của TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ trách nhiệm của mình theo thỏa thuận.

Rủi ro tín dụng được coi là rủi ro nghiêm trọng nhất trong tất cả các loại rủi ro của ngân hàng vì nó bắt nguồn từ tầm quan trọng của tín dụng đối với toàn bộ tài sản của ngân hàng (Bùi Diệu Anh, 2016) Theo định nghĩa của Ủy ban Basel về Giám sátNgân hàng (2001), RRTD chỉ đơn giản là khả năng bên đi vay hoặc bên đối tác của ngân hàng sẽ không thực hiện được nghĩa vụ của mình theo các điều khoản đã thỏa thuận.

Theo Trần Huy Hoàng (2011), RRTD là rủi ro mất tài sản có thể xảy ra khi một đối tác của khoản vay không đáp ứng một trong các nghĩa vụ tài chính và/hoặc theo hợp đồng đối với ngân hàng, chẳng hạn như không trả được nợ gốc hoặc lãi khi đến hạn Hiểu một cách khác thì RRTD là rủi ro có nguy cơ không thu được nợ khi đến hạn do người vay đã không thực hiện đúng cam kết vay vốn theo hợp đồng tín dụng, không tuân thủ theo nguyên tắc có hoàn trả khi đáo hạn RRTD là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng và xuất hiện khi khách hàng không trả được nợ hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng, có hai cấp độ:

+ Khách hàng có khả năng trả nợ nhưng tiến độ trả không đúng hạn.

+ Khách hàng không có khả năng trả được nợ cho ngân hàng.

Như vậy, tuy cách hiểu khác nhau song những khái niệm về RRTD được nêu ra vẫn hội tụ chung vào một điểm là RRTD chính là tổn thất mà ngân hàng có thể gặp phải do việc khách hàng không thực hiện đúng các cam kết thanh toán.

2.1.2 Phân loại rủi ro tín dụng

Theo Trần Huy Hoàng (2011), RRTD có thể được chia thành hai loại dựa trên các yếu tố phát sinh là rủi ro giao dịch (Transaction risk) và rủi ro danh mục (Portfolio risk).

(i) Rủi ro giao dịch: là loại rủi ro phát sinh trong quá trình giao dịch, thẩm định tín dụng, đánh giá khách hàng vay, bao gồm 3 loại:

Rủi ro lựa chọn: là loại rủi ro gắn liền với việc thẩm định, đánh giá, phân tích tín dụng của khách hàng nhằm lựa chọn khả năng vay vốn tốt nhất để quyết định cho vay.

Rủi ro bảo đảm: là một dạng rủi ro phát sinh do việc không tuân thủ các quy trình, quy tắc, tiêu chuẩn bảo đảm như thời hạn hợp đồng tín dụng, loại tài sản bảo đảm (TSBĐ), đối tượng và cách thức bảo đảm Khi nhận TSBĐ, TSBĐ và hạn mức cho vay căn cứ vào giá trị TSBĐ.

Rủi ro nghiệp vụ: là một dạng rủi ro liên quan đến hoạt động quản lý khoản vay và cho vay, chẳng hạn như việc sử dụng các hệ thống đánh giá rủi ro và quản lý kỹ thuật đối với các khoản vay có vấn đề.

(ii) Rủi ro danh mục: là một dạng rủi ro gây ra bởi những ràng buộc trong việc quản lý danh mục tín dụng của ngân hàng; bao gồm 2 loại:

Rủi ro nội tại: là một loại rủi ro phát sinh từ các yếu tố và đặc điểm cụ thể của từng người vay cũng như của một ngành kinh tế hoặc doanh nghiệp nhất định Nó xuất phát từ đặc điểm sử dụng vốn của người đi vay.

Rủi ro tập trung: là một loại rủi ro phát sinh khi một ngân hàng tập trung quá nhiều khoản cho vay vào một nhóm khách hàng hoặc doanh nghiệp hoạt động trong cùng ngành, lĩnh vực kinh tế, khu vực địa lý cụ thể hoặc cùng loại khoản cho vay có rủi ro cao của doanh nghiệp.

2.1.3 Các chỉ tiêu đo lường về rủi ro tín dụng

Hiện nay, trên thế giới và tại Việt Nam đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTM Trong đó, các chỉ số phổ biến và sử dụng rộng rãi nhất là tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng RRTD.

CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI Ở các nghiên cứu trước của Ghosh (2012), Manaba và các cộng sự (2015), Zhang và Dickinson (2016) phân tích về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD thì RRTD được phân thành nhóm yếu tố vi mô (bên trong) và nhóm yếu tố vĩ mô (bên ngoài) Cụ thể, nhóm yếu tố vĩ mô chịu sự ảnh hưởng xấu và suy giảm của nền kinh tế vĩ mô trong khi đó nhóm yếu tố vi mô đề cập đến hoạt động nội bộ của các ngân hàng.

Các yếu tố vi mô thuộc đặc thù ngân hàng:

Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng là yếu tố thường được quan tâm và sử dụng trong nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD Size được tính bằng logarit tổng tài sản ngân hàng Toàn bộ tài sản của một ngân hàng được sử dụng để tính quy mô của nó Với quy mô lớn, các ngân hàng thường mong muốn giảm thiểu rủi ro và đa dạng hóa danh mục cho vay để phân tán rủi ro, giữ mức rủi ro ở mức nhỏ nhất Hơn nữa, các ngân hàng lớn cũng thường có hệ thống quản lí rủi ro tốt và có nhiều cơ hội để nắm giữ danh mục cho vay ít rủi ro nhất Nghiên cứu của Thiagarajan và cộng sự (2011) , Salas và Saurina (2002), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Nguyễn Minh Sáng (2018) đều chỉ ra mối tương quan dương giữa quy mô ngân hàng và RRTD Theo Das và Ghosh (2007), quy mô càng lớn thì tâm lý chấp nhận rủi ro càng cao và kết quả xấu cũng cao hơn trong tương lai Nguyên nhân là do các ngân hàng quy mô lớn thường cho các doanh nghiệp lớn có ưu thế vay vốn, dẫn đến các ngân hàng đơn giản hóa thủ tục xét duyệt khoản vay và điều này có nguy cơ tiềm ẩn RRTD đối với các khoản vay đó Ngoài ra, khi quy mô của ngân hàng càng lớn càng có nguy cơ cao về việc xét duyệt tín dụng, do tư tưởng "quá lớn để sụp đổ" đã ảnh hưởng đến các quyết định xét duyệt tín dụng của các ngân hàng có quy mô lớn Kết luận này cũng được kiểm chứng tại các nghiên cứu Chaibi và Ftiti (2015).

Các nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều(2015); Lê Hoàng Vinh và cộng sự (2021); Zribi và Boujelbegrave (2011) đều có những kết quả tương tự về mối tương quan dương giữa quy mô ngân hàng và RRTD của các NHTM Mặt khác, trong kết quả nghiên cứu của Waemustafa và Sukri (2015) lại chứng minh mối tương quan nghịch giữa quy mô ngân hàng và RRTD.

Khả năng sinh lời (ROA)

Khả năng sinh lời được tính theo tỷ lệ giữa lợi nhuận ròng trên tổng tài sản. Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng, hoạt động kinh doanh thuận lợi, khách hàng kinh doanh có lãi, nguồn thu nhập ổn định nên khách hàng có khả năng trả nợ đúng hạn cao, lợi nhuận của ngân hàng có xu hướng tăng lên Theo Hu và cộng sự (2004), bởi vì các ngân hàng này không phải chịu nhiều áp lực để tối đa hóa lợi nhuận, nên khả năng sinh lời càng lớn, họ càng ít có xu hướng chấp nhận các hoạt động kinh doanh rủi ro hơn Ngoài ra, các ngân hàng có lợi nhuận lớn sẽ có cơ hội lựa chọn và tiếp cận các khách hàng triển vọng có tình hình tài chính vững mạnh và ít rủi ro.

Chính vì vậy, khi ngân hàng tăng lợi nhuận thì khả năng các nhà quản trị ngân hàng tham gia vào các dự án đầu tư mạo hiểm sẽ giảm xuống, vì vậy khả năng tỷ lệ nợ ngân hàng trở thành nợ xấu sẽ giảm tương ứng Đối với những ngân hàng làm ăn thua lỗ, các nhà quản lý dưới áp lực tạo ra lợi nhuận ngắn hạn sẽ tham gia vào các hoạt động cho vay rủi ro Khi đó sẽ làm tăng khả năng các khoản cho vay trở thành nợ xấu, từ đó làm tăng tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng Kết quả giống với nghiên cứu Thiagarajan và cộng sự (2011).

Mặt khác, cũng có các nghiên cứu chứng minh rằng các ngân hàng có lợi nhuận cao nhất lại là những ngân hàng có rủi ro nhất Kết quả này phát hiện trong nghiên cứu Zribi và Boujelbene (2011), Tole và cộng sự (2019).

Khả năng thanh khoản (LD)

Theo Ehoh và cộng sự (2014), trong ngành ngân hàng, mọi khoản tín dụng được cấp nhằm thu hút mang lại một khoản sinh lời cho ngân hàng Do đó hoạt động cho vay của ngân hàng mang tính rủi ro nhưng đem lại lợi nhuận rất cao Chính vì vậy,muốn giảm thiểu những rủi ro vốn có trong hoạt động ngân hàng cần có chính sách quản lý thanh khoản và RRTD hiệu quả, từ đó sẽ đẩy nhanh tốc độ của lợi nhuận.Theo Acharya (2011), các công ty tài chính gia tăng các khoản nợ phải luân chuyển liên tục và sử dụng chúng để tài trợ cho tài sản, do đó càng nhiều khoản nợ ngân hàng thì rủi ro ngân hàng càng cao Trong thời kỳ khủng hoảng giá cả tài sản bảo đảm xuống dốc, các ngân hàng sẽ gặp khó khăn hơn trong việc đảo nợ, điều này trở thành vấn đề thanh khoản.

Khả năng thanh khoản được tính bằng tỷ lệ tổng tiền cho vay trên tổng tiền gửi. Đây là một trong những thước đo chủ yếu được sử dụng trong giám sát, quản lý hoạt động ngân hàng nhằm xác định khả năng thanh khoản hay khả năng chi trả của một tổ chức tín dụng LD càng lớn sẽ giúp ngân hàng càng tối ưu hóa trong việc huy động vốn Các nghiên cứu của Louzis và cộng sự (2010), Misra và Sarat Dhal (2010) cho thấy có mối tương quan thuận chiều giữa khả năng thanh khoản và RRTD.

Hiệu quả quản lý hoạt động (MGTEFF)

Berger và DeYoung (1997) đề xuất giả định rủi ro hiệu quả Berger và DeYoung đã phân tích nhiều trường hợp RRTD liên quan đến hiệu quả hoạt động và thấy rằng có mối tương quan nghịch giữa hiệu quả hoạt động của ngân hàng và rủi ro.

Họ đưa ra lập luận rằng các ngân hàng có chi phí cao có thể gặp khó khăn về mặt hiệu suất cho vay do những lý do khác nhau Ngân hàng có thể gặp vấn đề trong việc đánh giá các khoản nợ xấu do thiếu hiệu quả và thiếu kinh nghiệm trong việc giám sát chi phí nội bộ của họ Ngoài ra, nợ xấu có thể phát sinh từ khoản nợ vượt ngoài tầm kiểm soát của ngân hàng Kết quả là các ngân hàng phải dành nhiều nguồn lực hơn để thu hồi các khoản cho vay có vấn đề, dẫn đến chi phí cao và kém hiệu quả. Các tác giả cũng đề xuất một mối quan hệ tiêu cực giữa nợ xấu và chi phí Các ngân hàng quyết định không cam kết đủ nguồn lực để đảm bảo chất lượng cho vay cao hơn sẽ có chi phí thấp hơn, tuy nhiên, mức nợ xấu sẽ cao trong dài hạn Kumar và cộng sự

(2018) ủng hộ quan điểm về tác động tiêu cực giữa chi phí hoạt động và RRTD, các tác giả cho rằng ngân hàng sẽ không chi quá nhiều tiền để đảm bảo chất lượng khoản vay mà sử dụng các phương pháp truyền thống như chấm điểm tín dụng, điều này giúp ngân hàng tiết kiệm nhưng sẽ làm tăng nợ xấu về lâu dài Tương tự với với kết quả của nghiên cứu Al-Wesabi và Ahmad (2013).

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)

Berger và DeYoung (1997) cho rằng khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản hoặc tỷ lệ đòn bẩy của ngân hàng thấp, các nhà quản lý ngân hàng chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn trong danh mục cho vay của họ Keeton và Morris (1987) cũng chỉ ra rằng tỷ lệ tổn thất có thể cao hơn, đặc biệt ở các ngân hàng có tỷ lệ vốn hóa tổng tài sản thấp hơn hoặc các ngân hàng có xu hướng chấp nhận nhiều rủi ro hơn, bao gồm các mô hình cho vay quá mức dẫn đến tổn thất lớn hơn Salas và Saurina (2002) cũng xác nhận mối quan hệ thuận chiều giữa tỷ lệ vốn và RRTD trong nghiên cứu của mình. Trái lại, nghiên cứu của Zribi và Boujelbegrave (2011) chứng minh vốn chủ sở hữu tương quan âm Kết quả này chỉ ra rằng các ngân hàng có vốn hóa quá cao ít chấp nhận rủi ro cao hơn so với các ngân hàng có vốn hóa thấp hơn.

Các yếu tố vĩ mô:

Tăng trưởng kinh tế (GDP)

Tăng trưởng GDP của một quốc gia đóng vai trò là thước đo giá trị thị trường tổng thể của tất cả các sản phẩm và dịch vụ hoàn chỉnh được sản xuất tại đó trong một khoảng thời gian cụ thể Tốc độ tăng trưởng thực tế hàng năm, chênh lệch sản lượng và tăng trưởng thu nhập bình quân của mỗi cá nhân là những yếu tố mà nhiều nghiên cứu xem xét khi thiết lập các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD Tuy nhiên, tăng trưởng kinh tế thực cho đến nay vẫn là biến số và mô hình kinh tế được sử dụng phổ biến nhất Klein (2013), Beck và cộng sự (2013) Điều này có thể xem xét tác động của các chu kỳ khi nền kinh tế gặp RRTD Theo Nkusu (2011), tăng trưởng GDP ở các nền kinh tế đang phát triển nên tương quan nghịch với RRTD Tương tự kết quả trên, nghiên cứu của Fernandez và cộng sự (2000) cũng tìm thấy mối tương quan nghịch đảo giữa sự tăng trưởng kinh tế và nợ xấu.

Tỷ lệ lạm phát (INF)

Lạm phát ảnh hưởng đến ổn định giá cả trong điều tiết vĩ mô INF được tính bằng chỉ số giá tiêu dùng CPI, và tác động của nó đến nợ xấu không được xác định rõ ràng trong các nghiên cứu ở quá khứ Cụ thể, tỷ lệ lạm phát cao hơn sẽ làm cho việc trả nợ dễ dàng hơn bằng cách giảm giá trị thực của khoản vay, tuy nhiên, nó sẽ làm suy yếu khả năng trả nợ của khách hàng bằng cách giảm thu nhập đầu vào thực tế của họ Theo Gunsel (2008) xác nhận có mối quan hệ tích cực giữa lạm phát và nợ xấu ở khu vực đồng tiền chung châu Âu, trong khi các nghiên cứu của Zribi và Boujelbene

(2011), Vogiazas và Nikolaidou (2011) trường hợp của ngành ngân hàng Tunisia vàRomania, cho thấy mối quan hệ âm giữa lạm phát và RRTD Nghiên cứu của NguyễnThị Như Quỳnh và cộng sự (2018) tại Việt Nam lại cho thấy lạm phát có tác động thuận chiều với RRTD.

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

2.3.1 Các nghiên cứu trong nước

Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) đã nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009- 2012 Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 26 NHTM, mẫu nghiên cứu được xử lý theo phương pháp OLS kết hợp phương pháp GMM để giải quyết vấn đề tương quan bậc nhất giữa các sai số và hiện tượng biến nội sinh Kết quả nghiên cứu chứng minh rằng, có mối liên hệ giữa RRTD của ngân hàng trong quá khứ với độ trễ một năm và RRTD của năm hiện tại là dương Ngoài ra, tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ tăng trưởng GDP với độ trễ một năm đều có tương quan âm với RRTD của năm hiện tại.

Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015) đã phân tích những yếu tố của ngân hàng ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 –

2013 Dữ liệu bài nghiên cứu đã được thu thập từ báo cáo tài chính của 32 NHTM Việt Nam và sử dụng dữ liệu bảng với phương pháp hồi quy bình phương bé nhất (OLS). Kết quả nghiên cứu chứng minh rằng tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng và tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động đều có tác động cùng chiều đến RRTD.

Nguyễn Thị Hồng Vinh và Nguyễn Minh Sáng (2018) phân tích về ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô và nội tại đến nợ xấu của RRTD tại các hệ thống NHTM ở khu vực Đông Nam Á giai đoạn 2010- 2015 Dữ liệu bài nghiên cứu được lấy từ 204NHTM trong khu vực, và áp dụng ước lượng GMM sai phân để đo lường và đánh giá tác động của các yếu tố Nghiên cứu đã phát hiện ra rằng cả hai nhóm yếu tố nội tại của ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô đều có vai trò quan trọng trong việc tác động đến nợ xấu và làm tăng RRTD của các NHTM tại khu vực Đông Nam Á Kết quả cũng chứng minh rằng mức tỷ lệ nợ xấu hiện tại phải chịu tác động bởi tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ, tỷ suất lợi nhuận thấp, tăng trưởng tín dụng thấp, vốn tự có cao và quy mô ngân hàng lớn.

Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) đã tiến hành phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2007– 2014 Nghiên cứu sử dụng số liệu của 22 NHTM Việt Nam, được xử lý thông qua ba mô hình ước lượng dữ liệu bảng, bao gồm hiệu ứng cố định FEM, phương pháp Moment tổng quát GMM dạng sai phân và GMM dạng hệ thống Kết quả là khả năng sinh lời và tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều đến nợ xấu, trong khi nợ xấu trong quá khứ, quy mô ngân hàng và tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều đến nợ xấu của hệ thống NHTM tại Việt Nam.

Nguyễn Thị Như Quỳnh và cộng sự (2018) đã phân tích nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của NHTM giai đoạn từ 2006 đến 2016 Mẫu nghiên cứu bao gồm 25

NHTM Việt Nam và các mô hình Pooled OLS, FEM và REM đã được áp dụng để phân tích dữ liệu Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, nghiên cứu đã sử dụng phương pháp hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát khả thi FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi FEM Kết quả chứng minh rằng tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng tín dụng ngân hàng và tăng trưởng kinh tế đều có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu, với mức ý nghĩa thống kê là 1% Ngoài ra, có mối tương quan dương giữa tỷ lệ nợ xấu hiện tại với tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu từ năm trước Tuy nhiên, giữa quy mô ngân hàng với khả năng sinh lời và tỷ lệ nợ xấu không có mối tương quan với nhau.

Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014) đã nghiên cứu các nhân tố tác động đến dự phòng RRTD hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2012. Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu được thu thập từ 23 NHTM, thông qua phân tích mô hình hồi quy Qua kết quả chứng minh rằng dự phòng RRTD có tương quan dương với quy mô ngân hàng và nợ xấu, và tương quan âm với các hệ số rủi ro tài chính.

Nguyễn Văn Thuận và Dương Hồng Ngọc (2015) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến dự phòng RRTD của các NHTM Việt Nam, bao gồm 27 NHTM tại ViệtNam giai đoạn 2008-2013 Kết quả của nghiên cứu cho thấy, tỷ lệ thu nhập lãi ròng cận biên, quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu đều có tác động thuận chiều với dự phòng

RRTD, trong khi đó tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản lại có tác động nghịch đảo.

Võ Minh Long và cộng sự (2020) nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của hệ thống NHTM trong nước giai đoạn 2008 – 2017 Nghiên cứu này đã áp dụng mô hình tác động cố định so với mô hình tác động ngẫu nhiên trên dữ liệu của 20 NHTM Việt Nam Kết quả nghiên cứu chứng minh rằng, nợ xấu bị ảnh hưởng tích cực bởi độ trễ của nó so với năm trước, cơ cấu vốn và lãi suất Ngoài ra, lợi nhuận trên tài sản, tỷ lệ lạm phát và tăng trưởng tín dụng được cho là có tác động tiêu cực đến nợ xấu Tuy nhiên, tác động của quy mô doanh nghiệp và tổng sản phẩm quốc nội không được tìm thấy trong các mô hình.

Lê Hoàng Vinh và cộng sự (2021) đã nghiên cứu tác động phi tuyến của quy mô ngân hàng và tăng trưởng cho vay đến RRTD thông qua dữ liệu thực tiễn tại cácNHTM Việt Nam giai đoạn 2009- 2019 Nghiên cứu sử dụng mẫu gồm 24 NHTM,thông qua ước lượng theo GLS Kết quả chứng minh rằng RRTD có tác động nghịch bởi thanh khoản và hiệu quả quản lý, trong khi RRTD lại tác động cùng chiều bởi vốn chủ sở hữu và thu nhập lãi cho vay Hơn nữa, kết quả cũng chứng minh rằng tác động phi tuyến của tăng trưởng cho vay đối với RRTD với mối quan hệ hình chữ U và tầm quan trọng tương đối của từng biến.

Bảng 2.3 Kết quả nghiên cứu các lược khảo thực nghiệm từ nghiên cứu trước trong nước

Tác giả Chủ đề nghiên cứu Dữ liệu nghiên cứu

Võ Thị Quý và Bùi

Các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của hệ thống NHTM Việt Nam

Sử dụng dữ liệu của

Tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng GDP với độ trễ một năm có tương quan âm với RRTD.

RRTD ngân hàng trong quá khứ với độ trễ một năm tương quan dương đến RRTD năm hiện tại.

Nhóm yếu tố ngân hàng ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTM Việt Nam

Sử dụng dữ liệu thu thập từ số liệu BCTC của 32 NHTM Việt Nam giai đoạn 2010- 2013

Tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng và tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động có tương quan dương đến RRTD.

Vinh và Nguyễn Minh Ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô và yếu tố nội

Sử dụng dữ liệu từ

Cả hai nhóm các yếu tố nội tại ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô đều quan trọng trong

Sáng (2018) tại đến nợ xấu của

RRTD tại hệ thống NHTM ở các quốc gia khu vực Đông Nam Á quốc gia khu vực Đông Nam Á giai đoạn 2010- 2015. việc gia tăng nợ xấu, làm tăng RRTD của các ngân hàng.

Mức nợ xấu cao ở hiện tại chịu ảnh hưởng bởi nợ xấu trong quá khứ, tỷ suất lợi nhuận thấp, tăng trưởng tín dụng thấp, vốn tự có cao và quy mô ngân hàng lớn.

Các yếu tố tác động đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam.

Sử dụng số liệu của

22 NHTM Việt Nam giai đoạn 2007- 2014.

FEM, GMM hệ thống và sai phân.

Khả năng sinh lời và tăng trưởng kinh tế có mối tương quan âm đến nợ xấu.

Nợ xấu trong quá khứ, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng có mối tương quan dương đến nợ xấu của các ngân hàng.

Các nhân tố tác động đến nợ xấu của NHTM Việt Nam.

Sử dụng dữ liệu gồm

25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2006-2016.

Pooled OLS, FEM ,REM và FGLS

Tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng tín dụng ngân hàng và tăng trưởng kinh tế đều có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu

Mối tương quan dương giữa tỷ lệ nợ xấu hiện tại với tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu từ năm trước.

Không có mối tương quan giữa quy mô ngân hàng với khả năng sinh lời và tỷ lệ nợ xấu.

Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn

Các nhân tố tác động đến dự phòng RRTD hệ thống NHTM Việt Nam

Sử dụng dữ liệu thu thập từ 23 NHTM giai đoạn 2008- 2012.

Quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản có mối tương quan dương đến dự phòng RRTD.

Hệ số rủi ro tài chính có mối tương quan âm đến dự phòng RRTD của hệ thống ngân hàng.

Các yếu tố ảnh hưởng đến dự phòng RRTD của các NHTM Việt Nam

27 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008- 2013.

Thu nhập lãi ròng cận biên, tỷ lệ nợ xấu và quy mô ngân hàng có mối tương quan dương với dự phòng RRTD.

Thu nhập trên tổng tài sản thì có mối tương quan âm với dự phòng RRTD của ngân hàng.

Võ Minh Long và cộng sự (2020)

Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam.

Sử dụng dữ liệu của

20 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008

Nợ xấu bị ảnh hưởng tích cực bởi độ trễ của nó so với năm trước, cơ cấu vốn và lãi suất.Lợi nhuận trên tài sản, tỷ lệ lạm phát và tăng

– 2017 trưởng tín dụng được cho là có tác động tiêu cực đến nợ xấu.

Quy mô doanh nghiệp và tổng sản phẩm quốc nội không được tìm thấy.

Lê Hoàng Vinh và cộng sự (2021)

Quy mô ngân hàng, tăng trưởng cho vay và RRTD: Bằng chứng thực nghiệm từ các NHTM ở Việt Nam

RRTD chịu tác động ngược chiều bởi thanh khoản và hiệu quả quản lý.

RRTD chịu ảnh hưởng cùng chiều bởi vốn chủ sở hữu và thu nhập lãi cho vay.

Tác động phi tuyến của tăng trưởng cho vay đối với RRTD với mối quan hệ hình chữ U và tầm quan trọng tương đối của từng biến.

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

2.3.2 Các nghiên cứu ngoài nước

Zribi và Boujelbène (2011) phân tích các nhân tố tác động đến RRTD của các ngân hàng: trường hợp Tunisia trong giai đoạn 1995-2008 Các tác giả đã sử dụng dữ liệu bảng của 10 NHTM Tunisia và áp dụng các mô hình FEM, REM để phân tích dữ liệu Kết quả chứng minh rằng cấu trúc vốn sở hữu, lợi nhuận ngân hàng (ROA) có tác động tích cực đến RRTD và tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái và lãi suất có tác động tiêu cực đến RRTD ở ngân hàng Tunisia.

Chaibi và Ftiti (2015) kiểm tra các yếu tố kinh tế vĩ mô và vi mô ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM tại thị trường Pháp và Đức trong giai đoạn 2005-2011. Bằng cách sử dụng dữ liệu bảng động, nghiên cứu nhằm khảo sát các yếu tố tác động đến chất lượng của các khoản nợ xấu của các NHTM trong môi trường kinh tế dựa trên thị trường (Pháp) và dựa trên ngân hàng (Đức) Kết quả chứng minh rằng các biến số kinh tế vĩ mô và các biến số cụ thể của ngân hàng đều ảnh hưởng đến chất lượng khoản vay và tác động này khác nhau giữa các hệ thống ngân hàng khác nhau. Nghiên cứu cho thấy đối với các biến liên quan đến đặc điểm của ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng ở Pháp được xác định bởi biến dự phòng RRTD và biến không hiệu quả, trong khi đó tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng ở Đức lại phụ thuộc vào tỷ lệ đòn bẩy ngân hàng.

Castro (2013) xem xét mối quan hệ giữa diễn biến kinh tế vĩ mô và RRTD của các ngân hàng trong nhóm các quốc gia GIPSI gồm Hy Lạp, Ireland, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha và Ý giai đoạn 1997-2011 Bằng cách áp dụng các phương pháp ước lượng OLS, REM và FEM Kết quả cho thấy rằng, tại nhóm quốc gia này, tỷ lệ RRTD của các ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất, tăng trưởng tín dụng và sự tăng giá của tỷ giá hối đoái thực và chỉ số giá cổ phiếu lại có mối quan hệ nghịch với RRTD Ngoài ra, RRTD cũng gia tăng đáng kể trong giai đoạn nền kinh tế bị khủng hoảng tài chính.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1.1 Phương pháp xử lý dữ liệu bảng (Panel Data)

Phương pháp xử lý dữ liệu bảng (panel data) là phương pháp phân tích dữ liệu thống kê được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khoa học xã hội như kinh tế học, tài chính, y tế và xã hội học Theo Wooldridge (2010), việc sử dụng panel data phân tích về tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trên thời gian và không gian, từ đó giúp nghiên cứu đưa ra những kết luận chính xác và đáng tin cậy hơn Ngoài ra, việc sử dụng Panel Data cũng xem xét tác động của những biến không quan sát được như giá trị trung bình của các yếu tố không xác định, giúp cải thiện tính chính xác cho mô hình Với những ưu điểm trên, phương pháp xử lý dữ liệu bảng (Panel Data) được xem là công cụ quan trọng trong phân tích dữ liệu và nghiên cứu khoa học xã hội.

Phương pháp xử lý dữ liệu bảng (Panel Data) bao gồm các phương pháp như: Pooled OLS, FEM, REM và FGLS, trong đó FEM và REM là hai phương pháp phổ biến nhất trong xử lý dữ liệu bảng.

3.1.1.1 Mô hình hồi quy bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS)

Mô hình Pooled OLS là cách tiếp cận cơ bản nhất để ước tính các mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS) và không xem xét các đặc điểm không gian và thời gian của dữ liệu bảng Theo Kim et al (2000), mô hình này giả định rằng tác động của các yếu tố đối với biến phụ thuộc là giống nhau ở tất cả các quan sát và không thay đổi theo thời gian Mặc dù, mô hình đơn giản và dễ dàng thực hiện, nhưng giả định được đặt ra trong mô hình rất hạn chế và khó áp dụng vào thực tế, do mỗi ngân hàng có sự khác biệt về phương thức quản trị, triết lý kinh doanh và mức độ ảnh hưởng của những đặc điểm nổi bật này đến RRTD là khác nhau đối với

3.1.1.2 Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM)

Theo Greene (2012) mô hình tác động cố định (FEM) là phương pháp để ước tính mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và các biến độc lập trong một mô hình tuyến tính Phương pháp này giả định rằng mỗi đối tượng trong mẫu có những yếu tố đặc thù không đổi theo thời gian ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Nói cách khác, các biến độc lập có tương quan với thành phần sai số của mỗi đối tượng (chứa các đặc tính riêng của đối tượng) và những đặc tính này chỉ định riêng cho từng đối tượng và không liên quan đến đối tượng khác FEM giúp kiểm soát và tách biệt ảnh hưởng của các đặc tính riêng lẻ đối với các biến độc lập và ước tính ảnh hưởng của các yếu tố trong mô hình lên kết quả Tuy nhiên, phương pháp này có những hạn chế trong việc đánh giá tác động của các yếu tố không đổi theo thời gian, dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến và gây khó khăn trong việc ước tính chính xác.

3.1.1.3 Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM)

Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phương pháp ước tính mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong một mô hình tuyến tính với giả định rằng tính không đồng nhất giữa các đối tượng ngẫu nhiên và không có mối tương quan với các biến độc lập trong mô hình Theo Kline (2015), REM được coi là thành phần sai số của mỗi đối tượng (không tương quan với các biến độc lập) là biến giải thích mới Các thành phần sai số là các biến không quan sát được đại diện cho các yếu tố ảnh hưởng không thể quan sát trực tiếp REM cho phép ước tính cả các tham số cố định và ngẫu nhiên, giúp tách biệt tác động của các biến độc lập và các yếu tố không quan sát được lên kết quả.

3.1.1.4 Mô hình bình phương tổng quát khả thi (Feasible Generalized

Mô hình bình phương tổng quát khả thi (FGLS) là phương pháp ước tính

Theo Greene và Hensher (2010) phương pháp FGLS được sử dụng để ước tính mô hình hồi quy tuyến tính với sự biến động không đồng nhất của phương sai Nghĩa là phương sai của các quan sát không giống nhau, có thể phụ thuộc vào giá trị của các biến độc lập Phương pháp FGLS sử dụng các trọng số được tính toán để ước tính bằng cách gán trọng số lớn hơn cho các quan sát có phương sai nhỏ hơn và ngược lại Điều này giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của ước tính, đặc biệt là khi mô hình có các biến độc lập không đồng nhất.

3.1.2 Các phương pháp kiểm định mô hình

3.1.2.1 Kiểm định lựa chọn mô hình

Kiểm định F-Test: Kiểm định F-test dùng để lựa chọn mô hình phù hợp giữa

2 mô hình Pooled OLS và FEM với giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn Kết quả mô hình thu được nếu giá trị P-value ≤ α (α= 0.05) thì kết luận bác bỏ H0, khi đó sử dụng mô hình tác động FEM và ngược lại khi giá trị lớn hơn 0.05 thì sử dụng mô hình Pooled OLS.

Kiểm định Hausman: Kiểm định này dùng để so sánh giữa hai mô hình FEM và REM với giả thuyết H0: Mô hình REM phù hợp với nghiên cứu Kết quả mô hình: khi giá trị P-value (Hausman) > α (α= 0.05) lựa chọn mô hình REM và ngược lại khi giá trị P-value (Hausman) < α (α= 0.05) kết luận chọn FEM.

Kiểm định Breusch –Pangan: Kiểm định này dùng để so sánh mô hình Pooled OLS và REM với các giả thuyết: H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn Kết quả mô hình: Khi giá trị P-value ≤ α (α= 0.05) chọn REM và ngược lại, khi giá trị P- value > α (α= 0.05) thì chọn mô hình Pooled OLS.

3.1.2.2 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng mối tương quan cao giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy, khiến cho việc ước lượng hệ số của các biến độc lập trở nên khó khăn và không chính xác Để kiểm tra đa cộng tuyến, có thể sử dụng chỉ số phóng đại phương sai (variance inflation factor - VIF) Theo Garson (2016) kết quả của giá biến độc lập này và bất kỳ biến độc lập nào khác.

VIF có giá trị từ 2 - 5 cho thấy rằng có mối tương quan vừa phải, nhưng không đáng kể đến mức phải lo ngại.

VIF lớn hơn 5 đại diện cho mối tương quan cao, hệ số được ước tính kém và các giá trị p-value của biến tương ứng là đáng nghi ngờ.

VIF lớn hơn 10 thì có thể chắc chắn đã có hiện tượng đa cộng tuyến.

3.1.2.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Tự tương quan là khi sai số của một biến tại một thời điểm có mối quan hệ với sai số của biến đó tại một thời điểm trước đó hoặc tại bất kỳ thời điểm nào trong quá khứ Theo (Wooldridge, 2010), phương pháp kiểm định Wooldridge được sử dụng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan ở mô hình hồi quy Tác giả thực hiện theo giả thuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình Nếu giá trị P- value ≤ α (α = 5%), giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ và nghiên cứu sẽ được xác định có hiện tượng tự tương quan trong mô hình Khi xuất hiện hiện tượng tự tương quan có thể gây ra sai lệch trong kết quả nghiên cứu bằng việc tăng giá trị P-value hoặc giảm giá trị P-value so với giá trị nghiên cứu nên có Điều này dẫn đến hệ số hồi quy có thể không có ý nghĩa thống kê.

3.1.2.4 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Theo Trivedi và Zimmer (2007) phương sai sai số thay đổi là hiện tượng mà phương sai của các sai số ước lượng không đồng nhất, đặc biệt thường xảy ra đối với dữ liệu cắt ngang, nó có thể gây ra việc sai lệch trong các ước lượng Các kiểm định phương sai thay đổi được sử dụng để đánh giá tính phù hợp của mô hình và khắc phục hiện tượng này Việc xảy ra hiện tượng này có thể làm cho các ước lượng bình phương bé nhất của các hệ số không hiệu quả, tức là không phải là ước lượng phương sai bé nhất Để khắc phục hiện tượng trên, tác giả sẽ tiến hành kiểm định tương ứng như kiểm định White đối với mô hình Pooled OLS, Modified Wald đối với mô hình FEM và Breusch and Pagan đối với mô hình REM Các kiểm định này nghĩa với việc nghiên cứu có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình.

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Chương 3 của khóa luận sẽ dựa trên cơ sở lý thuyết ở chương 2 để giới thiệu mô hình nghiên cứu, các biến và dữ liệu được sử dụng, và phương pháp nghiên cứu được áp dụng để chọn ra mô hình nghiên cứu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của đề tài.

CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU. Ở chương này, tác giả áp dụng phương pháp thống kê mô tả các biến trong mô hình và thực hiện kiểm định để phân tích mối tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu Qua đó, xác định mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM.

Chương 5 sẽ dựa trên nội dung nghiên cứu của chương 4 để đánh giá kết quả của đề tài Thông qua kết quả nghiên cứu, khóa luận sẽ đưa ra các khuyến nghị và đề xuất hàm ý chính sách nhằm hạn chế RRTD của các NHTMCP tại Việt Nam.

Chương 1 đã khái quát tình hình RRTD tại các NHTMCP Việt Nam hiện nay. Nghiên cứu cũng chỉ ra những hệ quả tiêu cực của RRTD đối với hoạt động tín dụng của các ngân hàng và cả nền kinh tế Từ những phân tích này, tác giả xây dựng mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu để làm tiền đề cho việc xây dựng cơ sở lý thuyết và tìm ra các yếu tố có tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng ở các chương tiếp theo.

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN

Chương này trình bày các cơ sở lý thuyết, các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD.Ngoài ra, để có cơ sở đề xuất mô hình nghiên cứu cho chương 3 Chương 2 thực hiện lược khảo các nghiên cứu trong nước và ngoài nước trước đây về các yếu tố có ảnh hưởng đến RRTD của NHTM tại Việt Nam.

2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG