Giới thiệu đề tài
Lý do chọn đề tài
Trải qua quá trình hội nhập và phát triển của đất nước, hệ thống NH có thể được xem là nguồn huyết mạch, đóng vai trò chính giúp phân bổ nguồn lực kinh tế, đảm bảo sự tăng trưởng chung của kinh tế Đặc biệt, một nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam thì vai trò trung gian luân chuyển các nguồn lực tài chính thông qua hoạt động cấp tín dụng của NH càng trở nên vô cùng quan trọng Qua đó, có thể thấy TTTD tại ngân hàng đóng một vai trò tiên quyết trong sự phát triển chung của toàn bộ nền kinh tế.
Trong hoạt động của NH tại Việt Nam, hoạt động tín dụng ngày nay vẫn được xem là hoạt động có tỷ lệ đóng góp nguồn lợi nhuận lớn nhất cho các NH Bên cạnh đó dưới một góc nhìn khác từ vĩ mô, hoạt động tín dụng của NH là một trong những kênh có vai trò chu chuyển vốn cực kì quan trọng, là nguồn động lực góp phần thúc đẩy tăng trưởng của kinh tế Việt Nam, song song đó đây cũng là một nhân tố có ảnh hưởng đáng kể trong việc điều hành chính sách tiền tệ của NHNN Ngày nay, hoạt động kinh doanh của NH đã không ngừng đổi mới đa dạng cũng như hiện đại hơn, các sản phẩm, dịch vụ luôn được nâng cấp và thay đổi một cách tích cực để đáp ứng được nhu cầu cao của khách hàng Tuy nhiên, vẫn không phủ định được rằng hoạt động tín dụng, đặc biệt hơn là chỉ tiêu phát triển TTTD luôn đóng một vai trò vô cùng quan trọng đối với việc hiệu quả hoạt động kinh doanh của hệ thống NHTM nói riêng và nền kinh tế Việt Nam nói chung.
Tại các quốc gia trên thế giới và cả tại Việt Nam, TTTD đã trở thành một trong những chủ yếu nghiên cứu quen thuộc của nhiều tác giả như Ivanovic Maja (2016),Ali Awdeh (2017), Trần Hải Yến & Nguyễn Thùy Dương (2011), Phạm
Xuân Quỳnh (2017), Nguyễn Văn Thuận (2021), v.v Theo đó, việc TTTD cũng chịu không ít những tác động từ rất nhiều yếu tố bên trong NH, cụ thể như quy mô NH, nguồn vốn huy động cũng như tỷ lệ nợ xấu, v.v Ngoài ra, những biến động khó lường của các chỉ số kinh tế vĩ mô như lạm phát, tình hình thất nghiệp đồng thời là tốc độ tăng trưởng kinh tế, v.v cũng đã có một số tác động đáng kể đến việc TTTD tại các ngân hàng Những thách thức, khó khăn đó đã đặt ra một bài toán khó cho các NHTM trong việc vừa đảm bảo khả năng duy trì TTTD một cách bền vững, vừa đồng thời hạn chế tối đa những rủi ro có thể phát sinh khi đẩy mạnh TTTD tại các ngân hàng Đặc biệt là trong thời kỳ suy thoái, biến động kinh tế đầy sóng gió như hiện nay, việc TTTD cũng đã và đang chịu không ít áp lực trước những hậu quả còn sót lại của đại dịch Covid- 19, bên cạnh đó là cả sự can thiệp điều tiết các chính sách tín dụng và hỗ trợ các doanh nghiệp của Chính phủ Vì vậy, xuất phát từ những lập luận trên, đề tài “ Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam ” được tác giả quyết định lựa chọn để thực hiện khóa luận tốt nghiệp của mình.
Mục tiêu nghiên cứu
Với nghiên cứu này, mục tiêu tổng quát nhất cần thực hiện là xác định các yếu tố đồng thời xem xét khả năng ảnh hưởng của các yếu tố đó đến TTTD của các NHTM Việt Nam Và từ kết quả nghiên cứu cuối cùng sẽ làm cơ sở đó để tác giả đề xuất, khuyến nghị các hàm ý nhằm quản trị NH đảm bảo TTTD một cách ổn định, hiệu quả cũng như bền vững cho các NHTM Việt Nam trong tương lai gần.
Việc quan trọng trong nghiên cứu là cần thực hiện hoàn chỉnh mục tiêu tổng quát, tuy nhiên nghiên cứu cũng cần thực hiện một số mục tiêu chi tiết như sau:
• Xác định các yếu tố có tác động đến TTTD của các NHTM Việt Nam.
• Đánh giá một số nội dung chính như chiều hướng cũng như mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến TTTD của các NHTM Việt Nam.
• Đề xuất, kiến nghị một số hàm ý nhất định nhằm giúp các cơ quan nhà nước
3 nhà quản trị NH thúc đẩy TTTD cho các NHTM Việt Nam qua kết quả thực nghiệm.
Câu hỏi nghiên cứu
Việc hoàn thành và làm rõ các mục tiêu của nghiên cứu ở trên sẽ dựa trên một số câu hỏi được đặt ra như sau:
• Đâu là yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến tình hình TTTD tại các NHTM Việt Nam ?
• Sự ảnh hưởng của các yếu tố đến TTTD của các NHTM Việt Nam theo chiều hướng và mức độ như thế nào ?
• Đâu sẽ là hàm ý phù hợp nhất góp phần giúp cơ quan nhà nước cũng như nhà quản trị NH cải thiện, thúc đẩy các hoạt động TTTD tại các NHTM Việt Nam thời gian tới ?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng tập trung nghiên cứu của khóa luận là các yếu tố có tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến TTTD của các NHTM Việt Nam.
Phạm vi không gian : Hiện nay, có tổng cộng 31 NHTM đang hoạt động tuy nhiên với yêu cầu về dữ liệu nghiên cứu và do một số hạn chế nhất định trong công việc thu thập, tổng hợp toàn bộ dữ liệu cho nên nghiên cứu sẽ tập trung dữ liệu của
25 NHTMCP tại Việt Nam Các ngân hàng này đều là NH có quy mô tương đối lớn và lịch sử hình thành phát triển lâu dài trên thị trường, đồng thời các thông tin và các BCTC cũng được NH công bố tương đối khá đầy đủ, điều này sẽ có thể giúp tăng mức độ chính xác, tin cậy của bộ dữ liệu nghiên cứu.
Phạm vi thời gian : Mốc thời gian tập trung nghiên cứu sẽ là giai đoạn từ 2012-
2021 Mười năm là một chu kỳ phát triển kinh tế bởi vậy phần nào sẽ phản ánh thực tế với mức độ tin cậy cao hơn cũng như các dự đoán cho tương lai được chính xác hơn Bên cạnh đó, từ năm 2012 cũng là thời điểm các NH tại Việt Nam lựa
4 chọn đẩy mạnh tái cấu trúc hệ thống, sáp nhập, VAMC được thành lập đồng thời đây cũng là giai đoạn tăng trưởng nóng về tín dụng tại các NH Ngoài ra, trong ba năm gần đây (từ năm 2019 đến 2021) thì tình hình TTTD của các NHTM Việt Nam đã phải hứng chịu những ảnh hưởng quá nặng nệ từ dịch bệnh, lạm phát tăng cao Vì vậy, tác giả nhận thấy mốc 10 năm, cụ thể là 2012- 2021 sẽ phản ánh tương đối đầy đủ cũng như chính xác hơn mức độ mà các yếu tố có thể tác động đến TTTD của cácNHTM Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu
Nguồn dữ liệu chính được sử dụng nhiều nhất trong khóa luận là nguồn dữ liệu thứ cấp với dạng bảng (Panel data), cụ thể như sau:
• Các số liệu được tổng hợp từ các BCTC, BCTN từ năm 2012- 2021 được công bố trên hệ thống Website của 25 NHTMCP Việt Nam.
• Các chỉ số vĩ mô trong các báo cáo tình hình kinh tế của Tổng cục thống kê, ngân hàng Thế giới (World Bank), v.v.
Phương pháp phân tích định lượng được xem như phương pháp nghiên cứu chính của khóa luận, theo đó sẽ bao gồm các phân tích chi tiết như sau:
Thống kê mô tả tổng quan các biến trong mô hình, thực hiện phân tích ma trận tương quan.
Phân tích hồi quy: Tập trung vào ba mô hình chính là mô hình Pooled OLS, mô hình FEM- Fixed Effect Model, cuối cùng là mô hình REM- Random Effect Model.
Kế tiếp là kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp nhất Song song với đó, kiểm tra một số vấn đề khiếm khuyết của mô hình như đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Cuối cùng, phương pháp ước lượng FGLS được sử dụng nhằm xử lý xóa bỏ các khiếm khuyết (nếu có).
Nội dung nghiên cứu
Mục tiêu cần thiết là xác định các yếu tố tác động đến TTTD của các NHTMViệt Nam Đồng thời, đánh giá các yếu tố đó có chiều hướng và mức độ ảnh hưởng
5 như thế nào đến TTTD của các NHTM Việt Nam trong bối cảnh thời gian giai đoạn2012- 2021 Cuối cùng từ các kết quả thực nghiệm thu được để rút ra một số hàm ý quản trị, giải pháp thích hợp với điều kiện thực tế nhằm cải thiện tình hình TTTD,đảm bảo cho mục tiêu TTTD một cách bền vững, hiệu quả và an toàn.
Ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu
Nghiên cứu mặc dù không tạo ra bất kì lý thuyết mới nào, tuy nhiên đã góp phần đưa ra cái nhìn tổng quát nhất về mức tăng trưởng trong hoạt động tín dụng tại các NH, đồng thời qua đó có thể xác định cũng như có những đánh giá được rõ nét hơn về tác động của các yếu tố đó đến TTTD của các NHTM Việt Nam từ năm2012- 2021 Từ đó cũng góp phần công bố thêm các bằng chứng thực nghiệm quan trọng giúp các cơ quan nhà nước, các cơ quan quản lý chính sách và nhà quản trịNHTM có thể đưa ra được một số chính sách, giải pháp thật phù hợp nhằm cải thiện,thúc đẩy TTTD một cách hiệu quả góp phần cho sự phát triển chung của nền kinh tếViệt Nam.
Kết cấu của khóa luận
Khóa luận sẽ có nội dung chính được thể hiện chi tiết qua 5 chương và theo trình tự:
Chương 1: Giới thiệu đề tài Đây là chương đầu tiên của khóa luận với các nội dung sơ lược về lý do thực hiện đề tài, làm rõ các mục tiêu nghiên cứu bên cạnh đó là các câu hỏi đặt ra để hoàn thành mục tiêu, cũng như đối tượng nghiên cứu chính và phạm vi mà nghiên cứu sẽ thực hiện, các nội dung nổi bật của nghiên cứu Ngoài ra là các phương pháp nghiên cứu chính, cũng như ý nghĩa nghiên cứu.
Chương 2: Lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm
Nội dung chương 2 được xoay quanh các lý thuyết liên quan đến vấn đề nghiên cứu Song song đó là tóm tắt các kết quả thực nghiệm đã công bố trong và ngoài Việt Nam, đây cũng là nền tảng chính cho việc hình thành mô hình ở chương kế tiếp.
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Mô hình đề xuất sẽ được nêu ra ở chương này, cùng với đó là một số nội dung liên quan đến giả thuyết các biến, phương pháp chính được sử dụng nghiên cứu đồng thời là quy trình xử lý dữ liệu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận Đây là chương thể hiện các nội dung trọng tâm nhất, cụ thể gồm kết quả thống kê tổng quan các biến, ma trận tương quan, cũng như kết quả phân tích hồi quy. Song song đó là các kiểm định cần thiết của mô hình và những thảo luận về các nội dung nghiên cứu đạt được.
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Tóm tắt lại sơ lược nội dung đã thực hiện nghiên cứu, cũng như chỉ ra một số điểm còn hạn chế và đề ra hướng cải thiện trong tương lai Ngoài ra, dựa trên cơ sở các kết quả phân tích để đề xuất các hàm ý cho các cơ quan nhà nước, nhà quản trị
NH có thể đảm bảo hoạt động TTTD phát triển một cách an toàn, hiệu quả và bền vững cho các NH.
TÓM TẮT CHƯƠNG 1 Nội dung chương đầu tiên đã chỉ ra được một số lý do quan trọng cần thực hiện đề tài Cùng với đó, các mục tiêu chính và câu hỏi cần hoàn thành cũng được đưa ra ở chương này TTTD của các NHTM Việt Nam sẽ là đối tượng nghiên cứu, cụ thể là 25 NHTMCP Việt Nam từ 2012- 2021 Những nội dung quan trọng cần chú ý khác của nghiên cứu như phương pháp thực hiện nghiên cứu và ý nghĩa thực tiễn,cuối cùng là trình tự các chương cũng được nêu khái quát ở chương 1.
Lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm
Tổng quan lý thuyết về tăng trưởng tín dụng
Mỗi chu kỳ kinh tế đi qua luôn gắn chặt với những chính sách tiền tệ nới lỏng hay thắt chặt khác nhau, được biểu hiện rõ nét nhất trong biến động về lượng cung tiền và dưới góc độ NH điều này được gọi là tăng trưởng tín dụng Khi tình hình TTTD dương nghĩa là lượng cung tiền trong lưu thông đang tăng lên, điều này sẽ giúp ích rất nhiều cho sự phát triển hoạt động sản xuất, đầu tư của các cá nhân, doanh nghiệp và các tổ chức kinh tế Ngược lại, khi TTTD có dấu hiệu âm thì đồng nghĩa dòng tiền được cung ứng đang bị sụt giảm, điều này biểu hiện tổng cung giảm hay đồng thời là xu hướng thắt chặt hơn của chính sách tiền tệ, chính điều này sẽ dẫn đến thiếu hụt nguồn cung vốn từ đó gây nhiều khó khăn cho các hoạt động sản xuất, đầu tư.
Theo Lane P R, McQuade P (2014) cho rằng tăng trưởng tín dụng như một tăng lên trong dư nợ cho vay tại khu vực tư nhân Nói cách khác là tỷ lệ phần trăm (%) thay đổi lượng cung tiền cho các chủ thể trong nền kinh tế của năm hiện hành so với năm liền trước Ví dụ như dư nợ cho vay của năm trước là 1.000 tỷ đồng, còn năm hiện tại là 1.300 tỷ đồng thì TTTD của năm nay so với năm ngoái là 30%. Tăng trưởng tín dụng là tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay trong một thời kỳ nhất định tại các tổ chức tín dụng TTTD là một mục tiêu quan trọng mà đa số các NHTM đều hướng đến và là chỉ tiêu kinh tế quan trọng giữa vai trò phản ảnh về tình hình sức khỏe của cả hệ thống NH và nền kinh tế (Phạm Xuân Quỳnh, 2017).
Nhìn chung theo quan điểm của tác giả, tăng trưởng tín dụng là biểu hiện cho sự tăng lên của tổng giá trị dư nợ tín dụng của năm hiện tại so với năm liền trước và có thể được xác định qua công thức sau:
Dưnợtín dụngkỳnày-Dưnợtín dụngkỳ trước Tăng trưởng tín dụng =
Dưnợtín dụngkỳ trước 2.2.2 Vai trò
Tăng trưởng tín dụng luôn giữ vai trò quan trọng góp phần giúp vực dậy nền kinh tế Hoạt động tín dụng NHTM Việt Nam vẫn có những điểm tương đồng so với hệ thống NH các nước trong khu vực và thế giới và đóng góp một số vai trò nhất định:
Thứ nhất, đem lại nguồn lợi nhuận cho NH
Các NHTM thường sẽ dùng nghiệp vụ huy động để thu hút nguồn vốn nhàn rỗi và sử dụng chúng để phân bổ lại cho các bộ phận có nhu cầu vốn thông qua hoạt động tín dụng nhằm giúp các chủ thể trong nền kinh tế phát triển sản xuất kinh doanh, tăng cường đầu tư Qua đó, có thể thấy hoạt động tín dụng cũng đem lại nguồn thu rất lớn trong cơ cấu lợi nhuận của hầu hết các NHTM Vì vậy, nếu TTTD càng cao sẽ càng tạo ra thu nhập lớn hơn để các NH có thể duy trì và mở rộng hoạt động đầu tư, kinh doanh.
Thứ hai, tạo điều kiện phục hồi và tăng trưởng kinh tế
Khi tín dụng càng tăng trưởng cũng tức là lượng cung tiền được bơm vào lưu thông cũng càng tăng lên, kéo theo đó là sự thay đổi nhất định ở khả năng tiếp cận nguồn vốn của các chủ thể trong nền kinh tế, đồng thời nguồn tiền bổ sung vốn cho các hoạt động sản xuất kinh doanh, đầu tư, v.v cũng vì thế mà tăng lên Và đây sẽ là kết quả tất yếu kéo theo sự tăng trưởng chung của toàn bộ nền kinh tế.
Thứ ba, giữa vai trò trong điều tiết vĩ mô
Theo đó, các biện pháp điều tiết TTTD gián tiếp hoặc trực tiếp của hệ thống ngân hàng, NHNN có thể dựa vào đó để kiểm soát độ lớn của nguồn cung tiền được bơm ra nền kinh tế Với chính sách tiền tệ nới lỏng, các NH thường tăng cường các hoạt động cho vay với mục đích đồng hành, hỗ trợ cho các cá nhân, doanh nghiệp về nguồn vốn để đẩy mạnh đầu tư, kinh doanh Ngược lại, khi tình hình lạm phát tăng cao, NHNN thường sẽ áp dụng chính sách tiền tệ thắt chặt, hạn chế việc TTTD của các NH nhằm kiểm soát lạm phát, ổn định nền kinh tế.
Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của ngân hàng thương mại 9 1 Các yếu tố nội tại
2.3.1 Các yếu tố nội tại
2.3.1.1 Tỷ lệ thanh khoản (LIQ)
Thanh khoản được cho là một chỉ số có ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động cấp tín dụng của các NH Theo một số quan điểm của Phan Hoàng Yến & Trần Hải Yến
(2020) cho rằng khi NH có tỷ lệ thanh khoản cao sẽ ít tạo áp lực đến hoạt động của
NH từ đó tạo điều kiện cho NH gia tăng TTTD Ngược lại, khi có áp lực về thanh khoản cao NH sẽ thường thận trọng hơn khi hoạt động tín dụng hoặc chỉ cho vay với
KH đảm bảo khả năng tài chính, từ đó làm TTTD bị sụt giảm đáng kể.
Ngoài ra, một số quan điểm khác như Nguyễn Văn Thuận (2021) lại cho rằng vì đặc thù của ngành ngân hàng nên các NHTM luôn phải đảm bảo tỷ lệ thanh khoản cao để đảm bảo phù hợp với các quy định về tỷ lệ an toàn vốn trong hoạt động NH, cũng như nhu cầu tài chính của người gửi tiền, chính điều này làm sụt giảm đáng kể việc TTTD của các NHTM.
2.3.1.2 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
ROE là chỉ tiêu dành để đo lường suất sinh lời có được từ việc bỏ ra một đồng vốn của NH Về mặt lý thuyết, ROE càng tăng thì lợi nhuận từ hoạt động sử dụng vốn của NH sẽ càng tăng lên Mà các NHTM Việt Nam hầu hết tập trung vào các mục tiêu TTTD do đây có thể nói là hoạt động chính mang lại nguồn thu lớn cho ngân hàng, do đó các NH thường có xu hướng đẩy mạnh TTTD Hay nói cách khác, như trong nghiên cứu của Burcu Aydin (2008) thì ROE có mối tương quan cùng chiều đến TTTD của ngân hàng.
2.3.1.3 Quy mô ngân hàng (SIZE)
Trên thị trường tài chính, đa phần các NH có uy tín và thương hiệu trong ngành thường là có quy mô rất lớn, bởi vậy họ cũng có nhiều lợi thế hơn trong việc huy động vốn từ khách hàng, cũng như dễ dàng tiếp cận các nguồn vốn vay trên thị trường liên NH Đồng thời, mạng lưới chi nhánh của những NH đó thường phủ rộng rất nhiều nơi trong và ngoài nước cho nên thuận tiện hơn trong việc tiếp cận các KH có nhu cầu vay vốn, từ đó góp phần gia tăng TTTD.
Mặc dù vậy cũng có không ít quan điểm ngược lại khi nhận định rằng các NH có quy mô lớn thường sẽ đặt ra các điều kiện cho vay rất khắt khe hoặc yêu cầu về khả năng tài chính của khách hàng cao hơn, hoặc cân nhắc kỹ trong quy trình phê duyệt tín dụng do các NH này rất chặt chẽ trong công tác kiểm soát rủi ro tín dụng.Trong khi đó, có thể các NH có quy mô tài sản nhỏ hơn thường ưu tiên đẩy mạnh các chương trình khuyến mãi hấp dẫn về lãi suất, hay nới lỏng các quy định về cho vay nhằm gia tăng hơn nữa lợi nhuận từ việc TTTD.
2.3.1.4 Tốc độ tăng trưởng tiền gửi (DEP)
Giữ vai trò là trung gian luân chuyển vốn, NH không chỉ là nơi tập trung phần lớn vốn từ nền kinh tế mà còn là nơi đưa vốn trở lại lưu thông ở những nơi cần vốn.
Về bản chất, ngân hàng giữ chức năng đi vay để cho vay cho nên với vai trò là đầu vào của hoạt động tín dụng, thì huy động từ tiền gửi khách hàng tăng cũng đồng nghĩa sẽ thúc đẩy khả năng TTTD của NH.
Các nghiên cứu khoa học của Ali Awdeh (2016); Phan Hoàng Yến & Trần Hải Yến (2020); Nguyễn Văn Thuận (2021) cũng đều cho kết luận phù hợp với lập luận trên rằng khi NH càng tích cực huy động tiền gửi nhàn rỗi thì khả năng mở rộng tín dụng càng cao Do đó khi các NH càng đẩy mạnh huy động vốn thì sẽ càng góp phần thúc đẩy hơn nữa việc TTTD của NH.
2.3.1.5 Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Chất lượng tín dụng (hay còn được gọi là nợ xấu) là chỉ tiêu được sử dùng nhằm đo lường những hiệu quả của việc cấp tín dụng Trong hoạt động của NH, mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đối với NH là rất lớn, đặc biệt là phải kể đến hoạt động tín dụng Nợ xấu cao sẽ tạo ra sự nghi ngờ của khách hàng và sẽ gây khó khăn cho NH trong việc huy động vốn cũng như quảng bá các sản phẩm dịch vụ và cả việc duy trì mở rộng quan hệ giữa NH với khách hàng, buộc NH phải thu hẹp các hoạt động Do đó, nợ xấu càng tăng cao sẽ tác động đến thanh khoản NH, làm tăng cả các khoản dự phòng rủi ro của NH, đồng thời buộc các NH phải hạn chế trong việc TTTD trong tương lai.
2.3.2 Các yếu tố vĩ mô
2.3.2.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Dưới góc độ tiêu dùng cá nhân, một nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng ổn định thì các cá nhân hay hộ gia đình sẽ càng cải thiện hơn nữa nguồn thu nhập của mình,kéo theo đó các nhu cầu chi tiêu hàng ngày của họ cũng vì thế mà càng tăng cao Và khuynh hướng của họ sẽ thường tìm đến các nguồn tài trợ vốn cho tiêu dùng, điển hình như tín dụng NH Do đó, từ góc độ này cho thấy GDP sẽ có một mức độ ảnh hưởng đáng kể, cụ thể là tích cực đến TTTD của các NHTM.
Mặt khác, nhìn từ góc độ các doanh nghiệp có thể thấy khi kinh tế có nhiều triển vọng phát triển, tăng trưởng thì càng mở ra nhiều cơ hội hơn nữa cho doanh nghiệp để đầu tư và mở rộng sản xuất kinh doanh Chính điều này cũng là nguồn động lực thúc đẩy nhu cầu tín dụng qua đó kéo theo TTTD của các NHTM ngày càng tăng lên.
Như vậy, cho dù là dưới góc độ nào hay qua các kết quả nghiên cứu trước của Maja Ivanovic (2016); Phạm Xuân Quỳnh (2017); Phan Hoàng Yến & Trần Hải Yến
(2020), thì đều cho thấy TTTD chịu tác động cùng chiều của tăng trưởng kinh tế.
2.3.2.2 Tỷ lệ lạm phát (INF)
Lạm phát là yếu tố vừa tạo ra điểm tích cực lẫn tiêu cực đến TTTD của các NHTM thông qua nhiều kênh khác nhau Cụ thể, tỷ lệ lạm phát thấp sẽ là nguồn động lực góp phần ổn định nền kinh tế, đồng thời giúp các doanh nghiệp hoạt động sản xuất càng đạt hiệu quả cao hơn, từ đó nhu cầu tín dụng, vay vốn của doanh nghiệp cũng vì thế mà tăng lên.
Mặt khác, tình hình lạm phát tăng càng cao sẽ dẫn đến đồng tiền càng bị mất giá, song song đó sẽ buộc NHNN phải áp dụn các chính sách tiền tệ thắt chặt nhằm kiềm soát lạm phát, giảm lượng cung tiền trong lưu thông, từ đó các NH sẽ gặp nhiều trở ngại trong việc huy động vốn kéo theo các hoạt động tín dụng của NH cũng sẽ sụt giảm đáng kể.
Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm
2.4.1 Các nghiên cứu trên thế giới
Hiện nay, các vấn đề tăng trưởng tín dụng cũng được sự quan tâm rất nhiều bởi nhà nghiên cứu trên thế giới Do đó, có thể thấy đề tài về TTTD tại các NHTM cũng không còn quá mới mẻ Một số nghiên cứu nổi bật có thể kể đến như:
Burcu Aydin (2008) với nghiên cứu đánh giá một số yếu tố nội tại và vĩ mô tới TTTD của các NHTM tại một số nước hai khu vực chính là Trung và Đông Âu trong thời gian 18 năm (từ năm 1988- 2005) Thông qua phân tích các dữ liệu nghiên cứu của 72 NHTM lớn nhất tại 10 nước Trung và Đông Âu, tác giả đã thấy rằng tính chất sở hữu, khả năng sinh lời (ROE) có mối tương quan dương đến TTTD Với các biến vĩ mô, kết quả đã chỉ ra tăng trưởng kinh tế và cung tiền đều tạo ra sự ảnh hưởng cùng chiều với TTTD; cuối cùng, mức chênh lệch trong lãi suất huy động tiền gửi và cho vay có mối quan hệ ngược chiều với TTTD.
Kai Guo & Vahram Stepanyan (2011) đã chú ý xem xét đến mức ảnh hưởng của một số yếu tố nổi bật đến TTTD các NHTM ở 38 quốc gia trong khu vực kinh tế mới nổi giai đoạn từ 2000 đến năm 2010 thông qua nghiên cứu dựa trên mô hình Pooled OLS, FEM và REM Trong suốt quả trình nghiên cứu, tác giả đã nhấn mạnh sự ảnh hưởng đáng kể của tốc độ tăng trưởng tiền gửi và tốc độ gia tăng nợ của NH trong việc góp phần gia tăng TTTD tại các NHTM Ngoài ra, qua kết quả thu được cũng chỉ ra tỷ lệ nợ xấu tác động đáng kể, cụ thể là ngược chiều với TTTD.
Laivi Laidroo (2015) đã chú trọng hướng đến tìm hiểu các nhân tố có mức ảnh hưởng trực tiếp đến vấn đề TTTD, đồng thời là sự ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu đến TTTD trong hai thời điểm có & không có khủng hoảng tài chính Cùng dữ liệu của 247 NHTM thuộc khu vực CEE từ năm 2004 đến 2012, và bằng các bước phân tích GMM tác giả nhận thấy TTTD sẽ chịu ảnh hưởng nhất định và cùng chiều thanh khoản; trong khi đó, lại ngược chiều với các nhân tố khác trong mô hình gồm quy mô NH, mức độ rủi ro của tín dụng và lãi suất tiền gửi Đồng thời, tác giả cũng không nhận thấy không xuất hiện sự khác biệt giữa các cấu trúc sở hữu khác nhau của ngân hàng, và cũng như không có sự khác biệt về kết quả nghiên cứu trong hai thời kỳ có & không có sự khủng hoảng tài chính Ngoài ra, nghiên cứu cũng đã chỉ ra một kết quả quan trọng, theo đó tác động của thanh khoản cũng như vốn chủ sở hữu đến TTTD có những khác biệt nhất định giữa các NH nước ngoài và nội địa.
Maja Ivanovic (2016) đã tập trung nghiên cứu xoay quanh các vấn đề về
TTTD của 11 NHTM tại Montenegro từ năm 2004 đến năm 2014 với hai mốc thời gian chính là trước & sau khủng hoảng kinh tế Maja Ivanovic đã áp dụng các phương pháp phân tích hồi quy để tập trung nghiên cứu các yếu tố chính đến tình hình TTTD tại các NHTM Thông qua kết quả hồi quy, nghiên cứu đã chỉ ra một số vấn đề nổi bật trong giai đoạn trước khủng hoảng kinh tế, cụ thể các yếu tố gồm tỷ lệ vốn chủ sở hữu và GDP có ảnh hưởng cùng chiều với TTTD; ngược lại tìm thấy mối tương quan âm giữa TTTD và tỷ lệ chi phí hoạt động Mặt khác, sau khủng hoảng kinh tế kết quả cho thấy tỷ lệ chi phí hoạt động cùng tăng trưởng tiền gửi có tác động cùng chiều với TTTD, trong khi đó mối quan hệ giữa TTTD và tỷ lệ nợ xấu là âm.
Ali Awdeh (2016) đã thực hiện nghiên cứu thực nghiệm với mục tiêu chọn ra được các yếu tố tác động đến TTTD bằng cách khai thác bộ dữ liệu của 34 NHTM Lebanon từ năm 2000 đến năm 2015 Với nghiên cứu này, tác giả nhận thấy một số kết quả như sau các yếu tố có biến động cùng chiều với TTTD sẽ gồm tỷ lệ chi phí hoạt động, mức tăng trưởng tiền gửi, lạm phát và cung tiền Trong khi đó, lãi suất cho vay và nợ xấu của NH lại có tác động âm với việc TTTD.
2.4.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam
Nguyễn Thùy Dương và cộng sự (2011) sử dụng phương pháp định lượng nhằm kiểm tra tác động của các yếu tố cơ bản đến TTTD trong năm 2011 Bằng việc thực hiện ước lượng hệ số hồi quy với mẫu là 84 NHTM tại Việt Nam tại các thời điểm quý I, II và III của năm 2011, một số nội dung kết luận như sau: khi lượng tiền gửi và thanh khoản tăng lên thì các có xu hướng gia tăng TTTD sẽ được thực hiện bởi các NHTM; ngược lại, các vấn đề thay đổi trong chênh lệch giữa lãi suất huy động và cho vay sẽ có những tác động tiêu cực đến TTTD của các NH Ngoài ra, trong năm 2011 các kết quả lại không thể xác định mối tương quan giữa yếu tố nguồn gốc sở hữu NH và tăng trưởng tín dụng.
Nguyễn Thanh Nhàn và các cộng sự (2014) với mục tiêu nhằm tìm hiểu các yếu tố tác động đến TTTD của ngân hàng Mô hình Var, sau đó là kiểm định tính dừng của phần dư và độ trễ tối đa đã được nhóm tác giả lựa chọn là phương pháp nghiên cứu chính với dữ liệu của hệ thống Ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2001 đến
2012, đồng thời là các chỉ số vĩ mô từ báo cáo của Tổng Cục Thống kê (GSO),
Thống kê Tài chính Quốc tế (IFS), Bộ Tài chính (MOF) và NHNN (SBV) Một số kết quả nổi trội được nhóm tác giả đúc kết như sau: tăng trưởng kinh tế, mức cung tiền M2, chênh lệch giữ lãi suất cho vay và huy động là những nhân tố biến động cùng chiều với TTTD của các NH; ngược lại thì lãi suất chiết khấu, nợ xấu, đô la hóa và gia tăng thâm hụt ngân sách lại có mối quan hệ âm với TTTD của các ngân hàng.
Phạm Xuân Quỳnh (2017) giai đoạn từ 2007- 2014 cùng dữ liệu của 25
NHTMCP Việt Nam là những phạm vi nghiên cứu được tác giả lựa chọn Đồng thời, tác giả đã áp dụng mô hình REM và phương pháp GMM để xem xét mức độ tác động của các yếu tố được đề xuất đến TTTD của các NHTM tại Việt Nam Qua quá trình tổng hợp và phân tích, tác giả nhận thấy tình hình TTTD của các ngân hàng không chỉ chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố bên trong mà còn bị tác động bởi các yếu tố vĩ mô Trong đó, các nhân tố được nhắc đến như phần trăm nợ xấu, quy mô NH và lạm phát có tác động âm đến TTTD của các ngân hàng Ngược lại, tăng trưởng vốn huy động và tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ dương với TTTD, hay góp phần thúc đẩy các NHTM Việt Nam tăng trưởng trong hoạt động tín dụng.
Phan Hoàng Yến & Trần Hải Yến (2020) bằng cách thu thập số liệu từ BCTC, BCTN của 19 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2014- 2019, cùng phương pháp nghiên cứu chính OLS, các kết quả thu được như sau: ba yếu tố gồm tăng trưởng tiền gửi, tăng trưởng GDP và thanh khoản ngân hàng đều có tác động cùng chiều đến TTTD của các NH; ngược lại ảnh hưởng tiêu cực đến TTTD gồm tỷ lệ nợ xấu, lạm phát và lãi suất cho vay bình quân Trong khi, các yếu tố còn lại có thể kể đến như khả năng sinh lời ROE, tỷ lệ thu nhập lãi thuận không có bất kỳ ý nghĩa thống kê nào.
Nguyễn Văn Thuận (2021) đã lựa chọn ước lượng với ba mô hình Pooled
OLS, FEM và REM cùng với đó áp dụng FGLS nhằm xử lý khắc phục các vi phạm(nếu có) trong mô hình các BCTC và BCTN của 16 NHTMCP niêm yết tại ViệtNam tương ứng với giai đoạn từ năm 2011 đến 2020 được sử dụng làm dữ liệu nghiên cứu Thực trạng TTTD của các NHTMCP Việt Nam niêm yết cũng được tác giả trình bày một cách tổng quan nhất ở nghiên cứu này Sau khi xác định mô hình gặp phải các vi phạm và xử lý khắc phục bằng FGLS cho thấy dư nợ tín dụng ở quá khứ, tốc độ gia tăng vốn huy động hàng năm, quy mô NH và tỷ suất sinh lời trên tài sản có quan hệ dương đến TTTD Ngược lại, khả năng thanh khoản có biến động ngược chiều với TTTD của các NH Trong khi đó, yếu tố khác như tỷ lệ nợ xấu trong nghiên cứu này lại không xác định được ý nghĩa thống kê.
Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan Ảnh hưởng
Yếu tố Cùng chiều (+) Ngược chiều (-) Không có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ thanh khoản Laivi Laidroo (2015); Nguyễn
Thùy Dương và Trần Hải Yến (2011); Phan Hoàng Yến & cộng sự (2020)
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu
Burcu Aydin (2008) Maja Ivanovic (2016); Phan Hoàng
Quy mô ngân hàng Nguyễn Văn Thuận (2021) Laivi Laidroo (2015); Phạm Xuân
Tốc độ tăng trưởng tiền gửi
Kai Guo & Vahram Stepanyan (2011); Maja Ivanovic (2016); Ali Awdeh (2016); Nguyễn Thùy Dương và cộng sự (2011); Phan Hoàng Yến & cộng sự (2020);
Tỷ lệ nợ xấu Ngô Thị Lệ Diễm (2019) Kai Guo & Vahram Stepanyan
(2011); Maja Ivanovic (2016); Ali Awdeh (2016); Phạm Xuân Quỳnh (2017); Nguyễn Thanh Nhàn & các cộng sự (2014); Phan Hoàng Yến
Tốc độ tăng trưởng kinh tế Burcu Aydin (2008); Maja
Ivanovic (2016); Phạm Xuân Quỳnh (2017); Nguyễn Thanh Nhàn & các cộng sự (2014); Phan Hoàng Yến & cộng sự (2020)
Tỷ lệ lạm phát Ali Awdeh (2016) Phạm Xuân Quỳnh (2017); Phan
Nguồn: Tác giả tổng hợp
2.5 Khoảng trống của vấn đề nghiên cứu
Nhìn chung với các nghiên cứu khoa học đã được kiểm chứng ở nước ngoài, TTTD đã là một trong những đề tài không cón quá mới mẻ, có dữ liệu khá rộng tại tại nhiều quốc gia, vùng lãnh thổ hay nền kinh tế khác nhau Đồng thời, các mô hình cũng được xây dựng từ rất nhiều biến độc lập khác nhau từ cả các nhân tố rất đặc thù của NH như vốn chủ sở hữu, dự phòng rủi ro tín dụng, quy mô,v.v đến các yếu tố vì mô phổ biến như lạm phát, GDP, tỷ lệ thất nghiệp, cung tiền M2, v.v Tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu trên vẫn còn tồn tại mặt hạn chế khi ở mỗi quốc gia, vùng lãnh thổ, bối cảnh kinh tế sẽ tồn tại những quy chuẩn khác nhau về cả mặt quản lý lẫn các chính sách hoặc phạm vi thời gian khác biệt mà các nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến TTTD của các ngân hàng cũng sẽ cho những sự khác nhau về kết quả cuối cùng. Ở Việt Nam mặc dù dữ liệu bảng được sử dụng phù hợp hơn với quy chuẩn của Việt Nam, tuy nhiên đa số vẫn tồn tại rất nhiều mặt hạn chế về mẫu dữ liệu khi chỉ có số liệu nghiên cứu đến năm 2020 mà chưa cập nhật năm 2021 Ngoài ra, một số nghiên cứu vẫn chỉ dừng lại phân tích bằng các phương pháp nghiên cứu khá đơn giản như Pooled OLS, FEM hay REM, mà chưa thể giải quyết được các hạn chế còn tồn đọng của mô hình panel data.
Từ những lí do lập luận đó, tác giả quyết định lựa chọn nghiên cứu với mẫu nghiên cứu lớn hơn cụ thể là 25 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn từ 2012 đến
2021 (tương đương tổng cộng 250 biến quan sát) Mô hình được đề xuất sẽ chi tiết gồm 8 biến độc lập (trong đó sẽ xoay quanh hai nhóm biến chính là các yếu tố nội tại và vĩ mô).
Khoảng trống nghiên cứu và hướng nghiên cứu chính của đề tài
Dựa trên tổng quan các lý thuyết đã trình bày ở chương trước, tác giả sẽ tiến hành đề xuất mô hình, cùng với đó là mô tả các biến Ngoài ra, thông tin khái quát về dữ liệu, phương pháp chính để nghiên cứu và quy trình các bước cũng được tác giả nêu ra trong chương này, đây sẽ là cơ sở cho việc phân tích mô hình nghiên cứu trong chương sau.
3.1.1 Khái quát mô hình nghiên cứu
Từ tham khảo các lý thuyết cùng với các nghiên cứu liên quan ở Việt Nam và trên thế giới đã nêu ở chương 2, có thể nhận thấy cả các yếu tố vĩ mô và yếu tố nội tại của NH đều ảnh hưởng đến TTTD của các NHTM Việt Nam.
Với việc kế thừa các nghiên cứu khoa học đã công bố trên thế giới của Burcu Aydin (2008); Laivi Laidroo (2015); Maja Ivanovic (2016), và các nghiên cứu gần đây ở Việt Nam điển hình như Nguyễn Thùy Dương và cộng sự (2011); Phạm Xuân Quỳnh (2017) và Nguyễn Văn Thuận (2021) Ngoài ra, điểm khác biệt trong nghiên cứu này là tác giả sẽ đề xuất một biến giả nhằm đánh giá ảnh hưởng bởi dịch bệnh Covid-19 đến TTTD tại các NHTM Việt Nam giai đoạn từ 2012- 2021 Cụ thể, mô hình đề xuất gồm 8 biến độc lập như sau:
CG it = β 0 + β 1 LIQ it + β 2 ROE it + β 3 SIZE it + β 4 DEP it + β 5 NPL it + β 6 GDP t + β 7 INF t + β 8 COVID t + ε it
CGit : Tăng trưởng tín dụng của NHTM (i) tại năm (t)
LIQ it : Tỷ lệ thanh khoản của NHTM (i) tại năm (t)
ROEit: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của NHTM (i) tại năm (t)
SIZE it : Quy mô của NHTM (i) tại năm (t)
DEPit: Tốc độ tăng trưởng tiền gửi của NHTM (i) tại năm (t)
NPL it : Tỷ lệ nợ xấu của NHTM (i) tại năm (t)
GDP t : Tốc độ tăng trưởng kinh tế tại năm (t)
Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu
3.1.1 Khái quát mô hình nghiên cứu
Từ tham khảo các lý thuyết cùng với các nghiên cứu liên quan ở Việt Nam và trên thế giới đã nêu ở chương 2, có thể nhận thấy cả các yếu tố vĩ mô và yếu tố nội tại của NH đều ảnh hưởng đến TTTD của các NHTM Việt Nam.
Với việc kế thừa các nghiên cứu khoa học đã công bố trên thế giới của Burcu Aydin (2008); Laivi Laidroo (2015); Maja Ivanovic (2016), và các nghiên cứu gần đây ở Việt Nam điển hình như Nguyễn Thùy Dương và cộng sự (2011); Phạm Xuân Quỳnh (2017) và Nguyễn Văn Thuận (2021) Ngoài ra, điểm khác biệt trong nghiên cứu này là tác giả sẽ đề xuất một biến giả nhằm đánh giá ảnh hưởng bởi dịch bệnh Covid-19 đến TTTD tại các NHTM Việt Nam giai đoạn từ 2012- 2021 Cụ thể, mô hình đề xuất gồm 8 biến độc lập như sau:
CG it = β 0 + β 1 LIQ it + β 2 ROE it + β 3 SIZE it + β 4 DEP it + β 5 NPL it + β 6 GDP t + β 7 INF t + β 8 COVID t + ε it
CGit : Tăng trưởng tín dụng của NHTM (i) tại năm (t)
LIQ it : Tỷ lệ thanh khoản của NHTM (i) tại năm (t)
ROEit: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của NHTM (i) tại năm (t)
SIZE it : Quy mô của NHTM (i) tại năm (t)
DEPit: Tốc độ tăng trưởng tiền gửi của NHTM (i) tại năm (t)
NPL it : Tỷ lệ nợ xấu của NHTM (i) tại năm (t)
GDP t : Tốc độ tăng trưởng kinh tế tại năm (t)
INFt: Tỷ lệ lạm phát tại năm (t)
COVID t : Biến giả Covid- 19 tại năm (t)
❖ Tỷ lệ thanh khoản (LIQ)
Thanh khoản NH là khả năng chuyển đổi nhanh chóng với chi phí hợp lí từ một tài sản bất kỳ sang tiền mặt, hay nói cách khác là khả năng NH có thể đáp ứng các nhu cầu tài chính phát sinh tại mọi thời điểm Tỷ lệ thanh khoản thường được đo lường dựa trên tỷ lệ tổng các tải sản có thanh khoản cao (bao gồm tiền mặt, các khoản tiền và tương đương tiền, chứng khoán kinh doanh và tiền gửi tại các tổ chức tín dụng khác) trên tổng tài sản của NH. ổ à ả ả
❖ Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
ROE là một chỉ tiêu thể hiện mức độ hiệu quả trong việc sử dụng vốn của từng NH, hay phản ảnh mức lợi nhuận trên mỗi đồng vốn chủ sở hữu Và được đo lường theo công thức sau: ợ ậ ế
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu = ổ ố ủ ở ữ ì â
❖ Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô NH thường được xác định qua logarit tự nhiên của tổng tài sản NH Đây là một nhân tố giữ vai trò quan trọng có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng huy động cũng như hoạt động tín dụng của NH Được tính toán qua công thức sau:
Quy mô ngân hàng = Ln (Tổng tài sản)
❖ Tốc độ tăng trưởng tiền gửi (DEP)
Các khoản huy động tiền gửi vào NH là chỉ tiêu quan trọng có mối quan hệ gắn liền với TTTD của các NH Dựa trên các số liệu trong BCTC của các NH hằng năm có thể tính toán được mức tăng trưởng tiền gửi cụ thể thông qua số tiền gửi từ khách hàng ở năm hiện hành so với năm trước đó, theo công thức sau:
Tốc độ tăng trưởng tiền gửi = ề ử ủ ă ề ử ủ ă ( ) ề ử ủ ă
❖ Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Nợ xấu có thể hiểu là khoản tiền mà khách hàng đã vay các tổ chức tín dụng nhưng không thể hoàn trả đúng hạn thanh toán nợ Công thức để đo lường tỷ lệ nợ xấu: ợ ấ
Theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN cũng như Thông tư số 02//2013/TT- NHNN thì nợ xấu được phân loại theo năm nhóm: Nhóm 1- Nợ đủ tiêu chuẩn, Nhóm 2-
Nợ cần chú ý, Nhóm 3- Nợ dưới tiêu chuẩn, Nhóm 4- Nợ nghi ngờ và Nhóm 5- Nợ có khả năng mất vốn Trong đó nợ xấu là các nhóm nợ thuộc từ 3 đến 5.
❖ Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
GDP là thước đo phổ biến để đo lường mức độ tăng trưởng của nền kinh tế, cũng như mức độ hoạt động kinh tế trong một quốc gia GDP là một trong những nhân tố vĩ mô có vai trò quan trọng đến quyết định của hoạt động NH, được tổng hợp các chỉ số từ các báo cáo của Tổng cục Thống kê hay Ngân hàng thế giới và có công thức tính toán sau: ă
Tốc độ tăng trưởng kinh tế = ă
❖ Tỷ lệ lạm phát (INF)
Trong mọi nền kinh tế, lạm phát được coi là một trong những chỉ số quan trọng, phản ảnh các xu hướng trong nền kinh tế và là biểu hiện rõ nét nhất của kết quả đạt được trong việc điều hành chính sách tiền tệ Lạm phát là sự mất giá trị của thị trường hay giảm sức mua của đồng tiền, thường được đo lường dựa trên chỉ số giá tiêu dùng (CPI), và có công thức tính như sau: ă
❖ Biến giả dịch bệnh Covid- 19 (COVID)
Bên cạnh phân tích các yếu tố kể trên, nghiên cứu này xem xét TTTD của các NHTM Việt Nam trong bối cảnh dịch Covid-19 Do đó, khác với các nghiên cứu trước, chúng tôi sử dụng biến giả đại diện cho bối cảnh dịch bệnh để xác định tác động của yếu tố dịch bệnh Covid-19 đến TTTD của ngân hàng.
Biến giả dịch bệnh Covid- 19 sẽ nhận giá trị 1 nếu là năm bị ảnh hưởng bởi dịch Covid-19, và ngược lại nhận giá trị 0 là không ảnh hưởng.
❖ Tỷ lệ thanh khoản (LIQ)
Có nhiều ý kiến khác nhau về mức độ cũng như chiều hướng tác động của tỷ lệ thanh khoản đến TTTD của các ngân hàng Một mặt, các nghiên cứu điển hình như Laivi Laidroo (2015); Nguyễn Thùy Dương & Trần Hải Yến (2011) và Phan Thị Hoàng Yến & Trần Thị Hải Yến (2020) cho thấy tỷ lệ thanh khoản có tác động cùng chiều đến TTTD, hay nói cách khác là các ngân hàng duy trì tỷ lệ thanh khoản cao sẽ giảm được áp lực về cung cầu thanh khoản và điều này giúp các ngân hàng có đủ khả năng đáp ứng các nhu cầu vốn vay của khách hàng kịp thời, tạo điều kiện thuận lợi gia tăng TTTD tại các ngân hàng và ngược lại Mặt khác, nghiên cứu gần đây nhất của Nguyễn Văn Thuận (2021) lại cho thấy tỷ lệ thanh khoản có ảnh hưởng ngược chiều đến TTTD, theo đó các ngân hàng để đảm bảo tỷ lệ thanh khoản ở mức an toàn thì sẽ thường có xu hướng giảm cấp tín dụng, và làm giảm TTTD của các ngân hàng Trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng tìm thấy tác động cùng chiều giữa tỷ lệ thanh khoản và TTTD của các NHTM Việt Nam.
Giả thuyết H1: Tỷ lệ thanh khoản có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam.
❖ Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Dựa theo các nghiên cứu của Burcu Aydin (2008), Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến (2011) đã nhận thấy đa số các nghiên cứu về tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam đều cho rằng tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có mối tương quan dương với TTTD tại các ngân hàng Bởi lẽ, để đảm bảo hoàn thành kế hoạch lợi nhuận như kỳ vòng, thì buộc các ngân hàng phải tăng cường hoạt động kinh doanh để gia tăng thu nhập, mà hoạt động tín dụng lại là nghiệp vụ đem lại nguồn lợi nhuận chủ yếu cho các ngân hàng Do đó, khi tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu càng tăng thì TTTD của các ngân hàng cũng càng tăng lên.
Trên thực tế, trong hệ thống ngân hàng Việt Nam thông thường có lợi nhuận cao đa phần là các ngân hàng lớn, và các ngân hàng này thường tạo được lòng tin đối với khách hàng, hay dễ dàng nhận được sự hỗ trợ của NHNN hơn trong hoạt động huy động vốn, cũng như hoạt động cấp tín dụng Từ những lập luận trên, tác giả kỳ vọng trong nghiên cứu này tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu sẽ tác động cùng chiều đến TTTD của các NHTM Việt Nam.
Giả thuyết H2: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam.
❖ Quy mô ngân hàng (SIZE)
Về mặt lý thuyết, đa phần các ngân hàng có quy mô lớn sẽ có tốc độ tăng trưởng tín dụng cao hơn Bởi lẽ, các ngân hàng này thường đã xây dựng được vị thế và thương hiệu trong ngành ngân hàng, nên có lợi thế lớn trong việc huy động nguồn tiền gửi trong nền kinh tế Đồng thời, các ngân hàng lớn vừa có hệ thống chi nhánh được phủ rộng khắp, vừa có đội ngũ nhân viên kinh nghiệm cao, quy trình nghiệp vụ hoàn thiện, nên họ sẽ dễ dàng tiếp cận được các khách hàng có nhu cầu vốn hơn ( chẳng hạn như các khách hàng vay từ các doanh nghiệp lớn, v.v ) Ngoài ra, họ có đủ hệ thống tiên tiến, xây dựng được các quy định cho vay chặt chẽ để quản lý và đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng vay Điều này làm cho các ngân hàng lớn có thể đạt được mức tăng trưởng tín dụng cao hơn.
Quy trình nghiên cứu
Sau khi đã xác định được vấn đề cần nghiên cứu, cùng với đó trên cơ sở kết quả quả các nghiên cứu trước có liên quan đến yếu tố tác động đến TTTD của các NHTM, kết hợp với mô hình nghiên cứu được đề xuất Đồng thời, dựa trên dữ liệu nghiên cứu đã được tổng hợp của 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012- 2021 và xác định phương pháp nghiên cứu phù hợp, tác giả đã tiến hành phân tích mô hình hồi quy các biến trên phần mềm Stata 15.0 Với quy trình thực hiện nghiên cứu, cụ thể như sau:
Bước 1: Khái quát cơ sở lý thuyết và lược khảo các nghiên cứu trước đây có liên quan tại các quốc gia/ nền kinh tế khác nhau Sau đó, xác định các khoảng trống nghiên cứu và định hướng nghiên cứu chính cho đề tài.
Bước 2: Với cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm đã nêu, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu, cùng với đó giải thích các biến và xây dựng giả thuyết cho nghiên cứu.
Bước 3: Xác định mẫu nghiên cứu, cũng như phương pháp nghiên cứu phù hợp mục tiêu và đối tượng nghiên cứu, từ đó thực hiện tổng hợp và xử lý dữ liệu theo mô hình nghiên cứu đã đề xuất.
Bước 4: Phân tích thống kê mô tả các biến trong mô hình, phân tích ma trận hệ số tương quan và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình hồi quy.
Bước 5: Ước lượng hệ số hồi quy thông qua 3 mô hình phổ biến bao gồm mô hình
Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) trên phần mềm Stata 15.0.
Bước 6: Thực hiện lựa chọn mô hình phù hợp từ các kết quả phân tích hồi quy, cụ thể như sau:
Sử dụng kiểm định F-test trong mô hình Pooled OLS để xác định mô hình phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và FEM.
Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan để lựa chọn mô hình phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và REM.
Sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp giữa mô hình FEM và REM.
Bước 7: Thực hiện kiểm định các khuyết tật của mô hình lựa chọn thông qua kiểm định hiện tượng tự tương quan, kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bước 8: Nếu mô hình hồi quy vi phạm các khuyết tật thì tiến hành xử lý, khắc phục các khuyết tật của mô hình bằng phương pháp FGLS.
Bước 9: Cuối cùng tác giả sẽ căn cứ kết quả hồi quy và so sánh kết quả nghiên cứu với các giả thuyết đã đặt ra Từ đó thảo luận kết quả nghiên cứu nhằm rút ra kết luận phù hợp dựa trên các cơ sở lý thuyết cũng như thực tế, đồng thời đưa ra một số hàm ý quản trị nhằm thúc đẩy tăng trưởng tín dụng cho các NHTM Việt Nam.
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được tác giả sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp được tác giả thu thập từ các BCTC hợp nhất đã kiểm toán, BCTN của 25 NHTMCP Việt Nam Nguồn số liệu tổng hợp vào cuối mỗi năm trong giai đoạn 2012- 2021 cho nên nghiên cứu gồm tổng cộng 250 quan sát. Đối với các chỉ số kinh tế vĩ mô mỗi năm như tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát được thu thập từ các báo cáo của Tổng cục thống kê Việt Nam, World Bank hay IMF Số liệu được thu thập và sắp xếp theo dữ liệu bảng, cấu trúc dữ liệu bảng được kết hợp từ hai thành phần: thành phần dữ liệu chéo và thành phần dữ liệu thời gian.
Ngoài ra, trong nghiên cứu tác giả sử dụng biến giả để đánh giá tác động của dịch bệnh Covid- 19 đến TTTD của các NHTM Việt Nam với giá trị 1 nếu là năm bị ảnh hưởng bởi dịch Covid-19, và ngược lại nhận giá trị 0 là năm không bị ảnh hưởng. Đồng thời, trong nghiên cứu tác giả lựa chọn thời gian nghiên cứu là 10 năm (gồm giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2021) Khoảng thời gian từ năm 2012 đến 2021, nền kinh tế Việt Nam đã phải trải qua nhiều biến động, từ cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu đến các vấn đề chính trị trên thế giới, hay gần đây nhất là những ảnh hưởng nặng nề bởi dịch bệnh, cuộc chiến tranh giữa Nga và Ukraine, v.v Do đó, khoảng thời gian này sẽ có những tác động mạnh mẽ đến hoạt động của các NHTM Việt Nam, đặc biệt là tình hình TTTD Và việc tiến hành nghiên cứu trong giai đoạn này sẽ giúp phản ánh rõ nét hơn mức độ ảnh hưởng những yếu tố ảnh hưởng đến TTTD của các NHTM ViệtNam.
Phương pháp nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu đề ra, tác giả sẽ sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua phân tích hồi quy trên phần mềm Stata 15.0 để kiểm định các giả thuyết đã nêu ở chương 2 và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến TTTD của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012 đến năm 2021.
3.4.1 Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả là phương pháp được thực hiện nhằm đưa ra cái nhìn tổng quan về mẫu nghiên cứu Các chỉ tiêu thống kê mô tả thường bao gồm giá trị trung bình
(Mean), giá trị nhỏ nhất (Min), giá trị lớn nhất (Max), độ lệch chuẩn (Std Dev) cũng như kích mẫu (Obs) của từng biến trong mô hình.
3.4.2 Phân tích ma trận tương quan
Phân tích ma trận tương quan được dùng để xem xét sơ bộ mối tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu Khi phân tích ma trận tương quan, nếu giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa hai biến rất cao, cụ thể là lớn hơn 0,8 (theo chuẩn so sánh của Farra & Glauber, 1967) thì khả năng mô hình tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến cao và có thể tác động đến kết quả nghiên cứu, đồng thời các biến không có ý nghĩa thống kê hay dẫn đến hiện tượng sai lệch về dấu kỳ vọng.
Phân tích hồi quy được dùng để xác định mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình Bên cạnh đó, việc phân tích hồi quy sẽ giúp tác giả có đủ bằng chứng xác thực để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra ở chương 1. Với bài nghiên cứu này, tác giả sẽ thực hiện phân tích hồi quy dữ liệu bảng (Panel data) thông qua 3 mô hình cơ bản nhất gồm mô hình hồi quy bình phương bé nhất dạng gộp Pooled OLS, mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model- FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model- REM).
Tiếp theo để lựa chọn được mô hình phù hợp cho nghiên cứu, tác giả tiến hành các kiểm định, cụ thể như sau:
• Kiểm định F- test để lựa chọn giữa hai mô hình Pooled OLS và FEM, nếu giá trị xác suất Prob (Chi- Square) < α (5%) thì mô hình FEM phù hợp hơn và ngược lại.
• Tuy nhiên, trường hợp mô hình Pooled OLS phù hợp FEM thì việc xác định mô hình phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và REM sẽ thông qua kiểm định Breusch- Pagan, nếu giá trị xác suất Prob < α (5%) thì mô hình phù hợp sẽ là mô hình REM và ngược lại.
• Nếu trường hợp mô hình REM phù hợp Pooled OLS thì ta tiến hành kiểm định Hausman để xác định mô hình phù hợp giữa hai mô hình FEM và REM, theo đó nếu giá trị xác suất Prob < α (5%) thì lựa chọn mô hình FEM và ngược lại.
Cuối cùng, sau khi đã lựa chọn được mô hình hồi quy phù hợp giữa 3 mô hình thì tác giả sẽ thực hiện các bước kiểm định các khiếm khuyết của mô hình hồi quy như hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Nếu mô hình hồi quy bị vi phạm các khiếm khuyết trên thì để kết quả nghiên cứu chính xác và có độ tin cậy cao, tác giả sẽ xử lý triệt để các khuyết tật đó bằng phương pháp ước lượng FGLS (Feasible Generalised Least Squares).
• Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập xảy ra mối tương quan quá cao Sự tồn tại của hiện tượng đa cộng tuyến cao có thể dẫn đến các kết quả ước lượng của mô hình bị sai lệch và các khoảng tin cậy không còn chính xác. Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến có thể thông qua hai cách:
• Phân tích ma trận tương quan giữa các biến Nếu hệ số tương quan giữa các biến lớn hơn 0,8 (theo chuẩn so sánh của Farra & Glauber (1967)) thì khả năng mô hình xuất hiện đa cộng tuyến cao.
• Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) với công thức:
Trong đó, Ri 2 là hệ số xác định của mô hình hồi quy phụ thứ i Nếu hệ số phóng đại phương sai VIF của biến > 10 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến cao, khi đó sẽ tiến hành loại bỏ biến đó ra khỏi mô hình.
❖ Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi có sự tương quan giữa các phần dư Khi mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan sẽ làm cho các ước lượng R- Squared quá cao so với thực tế, cũng như ước lượng của mô hình bị sai lệch, gây ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu Để phát hiện hiện tượng tự tương quan, kiểm định Wooldridge sẽ được tác giả sử dụng với điều kiện nếu Prob < α (5%) thì mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan và ngược lại.
❖ Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nếu mô hình mắc phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi có thể dẫn đến các kết quả kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy, hay các ước lượng thu được là các ước lượng không hiệu quả. Để phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tác giả sẽ thực hiện kiểm định Wald dùng cho FEM hoặc LM- Breusch and Pagan dùng cho REM, theo đó nếu giá trị Prob < α (5%) thì đồng nghĩa mô hình có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và ngược lại.
Nếu kết quả các kiểm định chỉ ra rằng mô hình hồi quy có tồn tại các khiếm khuyết trên thì để khắc phục các khiếm khuyết trong mô hình nhằm đảm bảo kết quả hồi quy được chính xác nhất, tác giả sẽ thực hiện phân tích hồi quy bằng phương pháp ước lượng FGLS (Feasible Generalised Least Squares).
TÓM TẮT CHƯƠNG 3 Trong chương 3 thông qua các nội dung tổng quan về tăng trưởng tín dụng, tác giả đã xây dựng được mô hình nghiên cứu gồm 1 biến phụ thuộc và 8 biến độc lập. Đồng thời, chương 3 cũng đã làm rõ cơ sở dữ liệu của nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và quy trình nghiên cứu Ngoài ra, nội dung giải thích các biến và giả thuyết về kỳ vọng dấu của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu cũng được tác giả thể hiện ở chương này.
Kết quả nghiên cứu và thảoluận
Thống kê mô tả các biến
Trước khi đi vào thực hiện các bước phân tích hồi quy, tác giả thực hiện thống kê mô tả các biến nhằm đưa ra cái nhìn toàn diện về dữ liệu của nghiên cứu Kết quả thống kê mô tả được thể hiện trong bảng 4.1 dưới đây:
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả các biến
Các biến Số quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Kết quả xử lý qua phần mềm Stata 15.0
Bảng kết quả 4.1 cho thấy có tổng cộng 250 biến quan sát từ 25 NHTM Việt Nam trong 10 năm từ 2019 đến 2021, cụ thể như sau:
Biến CG đại diện đo lường tốc độ tăng trưởng tín dụng của 25 NHTMCP Việt
Nam giai đoạn 2012- 2021 có độ lệch chuẩn là 0,1733 và thấp hơn giá trị trung bình(0,2009) cho thấy mức tăng trưởng tín dụng trung bình cùng mức độ phân hóa trong
TTTD của các NHTM Việt Nam khá cao Cụ thể, TTTD cao nhất thuộc về ngân hàng HDB trong năm 2013 là 1,0790; ngược lại, ngân hàng MSB vào năm 2012 là ngân hàng có TTTD thấp nhất với -0,2333 Kết quả này có thể phản ánh trong năm 2012 việc NHNN thực thi chính sách tiền tệ thắt chặt với mục tiêu ổn định kinh tế, kìm hãm lạm phát phát sinh sau giai đoạn khủng hoảng đã phần nào ảnh hưởng xấu đến TTTD của các NHTM; tuy nhiên, sang năm 2013 khi nền kinh tế dần ổn định đã phần nào giúp các NHTM cải thiện tốc độ TTTD.
Biến LIQ thể hiện tỷ lệ thanh khoản của các NHTM, có giá trị trung bình là
0,1581 với độ lệch chuẩn là 0,0794 Trong đó, ngân hàng SSB là ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản cao nhất với 0,5210 vào năm 2012, bên cạnh đó ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản thấp nhất là ngân hàng VCB năm 2018 (với mức giá trị 0,0101).
Biến ROE đại diện cho tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của các NHTM có giá trị trung bình là 0,1033 với độ lệch chuẩn là 0,0773; giá trị cao nhất là 0,3033 thuộc về ngân hàng VIB năm 2021 cùng với đó giá trị ROE thấp nhất là -0,1628 trong năm 2012 của ngân hàng PGB năm 2012.
Biến SIZE (hay quy mô ngân hàng) được tính toán thông qua logarit tự nhiên của tổng tài sản có giá trị trung bình là 18,7122 cùng độ lệch chuẩn là 1,1302 Đối với quy mô thông qua thống kê có thể thấy năm 2021 ngân hàng BID là ngân hàng có quy mô lớn nhất với giá trị 21,2895; trong khi đó quy mô nhỏ nhất là ngân hàng SGB vào năm
Biến DEP (tốc độ tăng trưởng tiền gửi) có giá trị tăng trưởng cao nhất là 0,8937
(ngân hàng STB vào năm 2015); ngược lại ngân hàng EIB là ngân hàng có tốc độ tăng trưởng tiền gửi thấp nhất với 0,4141 trong năm 2012 Bên cạnh đó, mức tăng trưởng tiền gửi trung bình của các NHTM Việt Nam là 0,6758 và có độ lệch chuẩn 0,1042.
Biến NPL được dùng để đo lường tỷ lệ nợ xấu Theo đó, tỷ lệ nợ xấu của các
NHTM Việt Nam đạt giá trị trung bình là 0,0244 và độ lệch chuẩn là 0,0220; trong đó ngân hàng TCB năm 2020 có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất với tỷ lệ là 0,0047; ngược lại có tỷ lệ nợ xấu cao nhất là ngân hàng BVB năm 2019 với mức 0,1968.
Biến GDP thể hiện tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế Giai đoạn 2012- 2021 nền kinh tế Việt Nam có dấu hiệu tích cực khi mức tăng trưởng trung bình là 0,0559, với độ lệch chuẩn là 0,0155 Năm 2018 là năm có tốc độ tăng trưởng kinh tế cao nhất (0,0708), trong khi đó do những ảnh hưởng nặng nề của dịch bệnh Covid- 19 cho nên năm 2021 được ghi nhận là năm có tốc độ tăng trưởng kinh tế thấp nhất trong 10 năm trở lại đây (0,0258).
Biến INF là biến được sử dụng để đo lường tỷ lệ lạm phát Theo kết quả thống kê mô tả, tỷ lệ lạm phát có giá trị trung bình là 0,0380 và độ lệch chuẩn là 0,0230 Trong đó, đạt giá trị lớn nhất là 0,0909 vào năm 2012 và có giá trị nhỏ nhất là 0,0063 vào năm 2015.
Biến COVID là biến giả được tác giả đưa vào mô hình nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của dịch bệnh Covid- 19 đến TTTD của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ 2012-
2021 Theo đó biến COVID đạt giá trị trung bình là 0,3000 với độ lệch chuẩn là 0,4592; cụ thể giá trị 1 đại diện cho các năm chịu sự ảnh hưởng của dịch bệnh Covid- 19 (2019 đến 2021) và các năm còn lại có giá trị 0 (từ năm 2012- 2018).
Phân tích tương quan giữa các biến
Thông qua ma trận tương quan giữa các biến về cơ bản cung cấp thông tin mức độ tương quan giữa các cặp biến, và là cơ sở để xem xét về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình Kết quả phân tích ma trận tương quan được trình bày thông qua bảng 4.2 sau đây:
Bảng 4.2: Kết quả ma trận tương quan giữa các biến
CG LIQ ROE SIZE DEP NPL GDP INF COVID
Nguồn: Kết quả xử lý qua phần mềm Stata 15.0
Theo lý thuyết tương quan và hồi quy, chuẩn so sánh của Farrar & Glauber (1967) thì hệ số tương quan giữa cặp biến nhỏ hơn 0,4 là tương quan yếu, còn khoảng từ 0,4 đến 0,8 là tương quan trung bình và lớn hơn 0,8 là tương quan mạnh. Đồng thời, để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến có thể dựa vào xem xét ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình Theo Wooldrige (2002) nếu hệ số tương quan giữa các biến lớn hơn 0,8 thì mô hình hồi quy sẽ gặp hiện tượng đa cộng tuyến, và làm giảm độ tin cậy của mô hình.
Dựa vào kết quả ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình có thể nhận thấy rằng hệ số tương quan không quá cao, cao nhất là 0,5923 nhưng vẫn nhỏ hơn 0,8 Như vậy, mô hình nghiên cứu không gặp vấn đề đa cộng tuyến, và không có bất kỳ biến nào bị loại khỏi mô hình.
Phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu
Để đánh giá mức độ tác động của các biến độc lập trong mô hình, tác giả tiến hành hồi quy dữ liệu bảng (Panels Data) trên phần mềm Stata 15.0 bằng ba phương pháp ước lượng cơ bản gồm Pooled Ordinary Least Square, Fixed Effects Model, Random EffectsModel với biến phụ thuộc CG (Tăng trưởng tín dụng) và 8 biến độc lập là: LIQ, ROE, SIZE, DEP, NPL, GDP, INF và COVID thông qua các hệ số ước lượng và mức ý nghĩa thống kê của từng hệ số Kết quả cụ thể qua bảng 4.3 sau:
Bảng 4.3: Tóm tắt kết quả hồi quy của các mô hình Pooled OLS, FEM và REM
Biên đôc lân Mô hình Pooled OLS Mô hình FEM Mô hình REM
Hệ số β P-value Hệ số β P-value Hệ số β P-value
***,** và * lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả xử lý qua phần mềm Stata 15.0
❖ Mô hình Pooled Ordinary Least Square (Pooled OLS)
Qua bảng tóm tắt kết quả hồi quy 4.3 với mô hình có Pooled OLS có thể nhận thấy chỉ có 3 biến có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc CG gồm biến ROE, SIZE và COVID Trong đó, biến ROE tác động cùng chiều đến TTTD với mức ý nghĩa thống kê rất cao là 1%, và 2 biến còn lại là SIZE cùng COVID có tác động ngược chiều đến TTTD (cụ thế SIZE có ý nghĩa thống kê là 5%, và COVID có mức ý nghĩa thống kê là 1%) Mặt khác, các biến còn lại trong mô hình bao gồm LIQ, DEP, NPL, GDP và INF đều không có ý nghĩa thống kê và không đủ bằng chứng để giải thích mối quan hệ với biến phụ thuộc CG.
Hệ số R 2 của mô hình Pooled OLS bằng 0,1201 thể hiện rằng các biến độc lập được sử dụng trong mô hình có thể giải thích được 12,01% sự thay đổi trong TTTD của các
❖ Mô hình Fixed Effects Model (FEM)
Kết quả ước lượng với mô hình FEM được tổng hợp qua bảng 4.3 cho thấy sự khác biệt với mô hình Pooled OLS Với mức nghĩa thống kê 1% các biến có ý nghĩa thống kê là ROE, SIZE và INF; trong đó 2 biến SIZE và INF tác động ngược chiều đến TTTD, còn biến ROE tác động cùng chiều với biến phụ thuộc CG Còn 5 biến còn lại bao gồm LIQ, DEP, NPL, GDP và COVID mặc dù có thể thấy được mối quan hệ tuy nhiên lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Đối với mô hình FEM thì hệ số R 2 bằng 0,1389 cho thấy 8 biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được 13,89% sự biến đổi của biến phụ thuộc CG.
❖ Mô hình Random Effects Model (REM)
Bảng 4.3 cũng cho thấy tóm tắt kết quả hồi quy với mô hình REM Cụ thể, biến ROE có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc CG với mức ý nghĩa thống kê rất cao 1%, mặt khác 2 biến là SIZE và COVID đều có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc
CG với mức ý nghĩa 5% Song song đó, các biến còn lại gồm LIQ, DEP, NPL, GDP và COVID đều không tìm thấy ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc vì p-value đều lớn hơn 10%.
Hệ số R 2 từ phân tích hồi quy với mô hình REM bằng = 0,0689, điều này chứng tỏ các biến độc lập có thể giải thích được 6,89% sự thay đổi của biến phụ thuộc CG.
Kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy
Sau khi đã thực hiện phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo 03 phương pháp ước lượng cơ bản (Pooled OLS, FEM và REM) Vấn đề tiếp theo là cần kiểm tra lựa chọn mô hình phù hợp nhất.
❖ So sánh giữa mô hình Pooled OLS và FEM Đầu tiên, tác giả sử dụng kiểm định F- test để xác định mô hình phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và FEM, với giả thuyết được đặt ra như sau:
H 0 : Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn.
H 1 : Mô hình FEM phù hợp hơn.
Bảng 4.4: Kết quả lựa chọn mô hình giữa Pooled OLS và FEM
Giá trị thống kê F P- value Kiểm định F- test
Nguồn: Kết quả xử lý qua phần mềm Stata 15.0
Tương tự như phân tích hồi quy, giá trị P-value cũng được sử dụng trong kiểm định này Theo đó kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value < 0,05 cho nên bác bỏ giả thuyết
H0, cũng như mô hình FEM phù hợp để ước lượng hơn so với Pooled OLS.
❖ So sánh mô hình Pooled OLS và REM Để xác định mô hình nào phù hợp hơn giữa hai mô hình Pooled OLS và REM, tác giả sẽ thực hiện kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian với giả thuyết sau:
H 0 : Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn.
H 1 : Mô hình REM phù hợp hơn.
Bảng 4.5: Kết quả lựa chọn mô hình giữa Pooled OLS và REM
Kiểm định Breusch and Chibar2 P- value
Nguồn: Kết quả xử lý qua phần mềm Stata 15.0
Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian cho ra kết quả được trình bày qua bảng 4.6 có giá trị P- value < 5% hay bác bỏ giả thuyết H0, chứng tỏ mô hình REM là mô hình phù hợp hơn với dữ liệu nghiên cứu.
❖ So sánh giữa mô hình FEM và REM Để so sánh mức độ phù hợp giữa mô hình FEM và REM, tác giả tiến hành kiểm định Hausman với giả thuyết:
H 0 : Mô hình REM phù hợp hơn.
H 1 : Mô hình FEM phù hợp hơn.
Bảng 4.6: Kết quả lựa chọn mô hình giữa FEM và REM
Kiểm định Hausman Chi bình phương P- value
Nguồn: Kết quả xử lý qua phần mềm Stata 15.0
Qua kết quả kiểm định Hausman được tổng hợp trong bảng 4.5 có thể thấy giá trị P- value = 0,0000 < 5% nên tác giả bác bỏ giả thuyết H 0 , tức là mô hình FEM sẽ phù hợp hơn.
Từ kết quả tổng hợp của ba kiểm định trên có thể thấy mô hình phù hợp nhất để ước lượng là mô hình FEM Tiếp theo, tác giả sẽ dựa trên kết quả hồi quy của mô hình FEM để thực hiện kiểm định một số khuyết tật của mô hình hồi quy gồm hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định các khuyết tật của mô hình
❖ Hiện tượng đa cộng tuyến Để xem xét về vấn đề đa cộng tuyến của các biến trong mô hình, tác giả sẽ dựa vào kết quả kiểm tra nhân tử phóng đại phương sai (VIF) trên phần mềm Stata 15.0 Theo quy tắc của Gujarati (2004) đặt ra nếu kết quả VIF lớn hơn 10 thì mô hình có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao và khi đó các hồi quy ước lượng không đảm bảo độ tin cậy. Kết quả được thể hiện cụ thể trong bảng 4.7:
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định VIF Variable COVID ROE SIZE GDP LIQ DEP INF NPL Mean VIF
Nguồn: Kết quả xử lý qua phần mềm Stata 15.0
Theo kết quả của kiểm định được trình bày trong bảng 4.7 nhận thấy hệ số VIF của các biến có giá trị trung bình của VIF là 1,69 và nằm trong khoảng từ 1,15 đến 2,20 đều nhỏ hơn 10 cho nên có thể kết luận rằng hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu là không cao.
❖ Hiện tượng tự tương quan
Hiện tượng tự tương quan là một trong những nguyên nhân làm ảnh hưởng đến tính chính xác cũng như độ tin cậy của các kết quả ước lượng hồi quy Vì vậy, tác giả sẽ sử dụng kết quả của kiểm định Wooldridge để kiểm tra mô hình nghiên cứu có xảy ra hiện tượng tự tương quan hay không với giả thuyết:
H 0 : Không tồn tại hiện tượng tự tương quan.
H 1 : Tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định tự tương quan
Giá trị thống kê F Prob > F Kiểm định Wooldridge
Nguồn: Kết quả xử lý qua phần mềm Stata 15.0
Giá trị Prob của kiểm định bằng 0,0384 nhỏ hơn (< 5%), đồng nghĩa bác bỏ giả thuyết
H 0 Vì vậy, kết quả kiểm định có kết luận rằng mô hình nghiên cứu có xuất hiện hiện tượng tự tương quan.
❖ Hiện tượng phương sai sai số thay đổi Để đảm bảo các giá trị thống kê có các hệ số hồi quy là đáng tin cậy, đồng thời xem xét hiện tượng phương sai sai số thay đổi có tồn tại trong mô hình hay không thì tác giả sẽ sử dụng kiểm định Wald với giả thuyết được đưa ra:
❖ 0 : Không tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
❖ 1 : Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định Wald Chi2 P- value
Nguồn: Kết quả xử lý qua phần mềm Stata 15.0
Qua thực hiện kiểm định Wald trên phần mềm Stata 15.0 cho ra kết quả có giá trị P- value = 0,0000 và nhỏ hơn mức 5%, do đó giả thuyết H 0 bị bác bỏ Hay nói cách khác, mô hình có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Sau khi thực hiện lần lượt các kiểm định trên, kết quả cho thấy mặc dù mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến không quá nghiêm trọng, tuy nhiên lại xuất hiện hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Vì vậy, tác giả sẽ tiến hành hồi quy bằng phương pháp ước lượng FGLS nhằm xử lí, khắc phục các khuyết tật mà mô hình bị vi phạm.
Kết quả hồi quy bằng phương pháp ước lượng FGLS
Căn cứ vào các kiểm định trên, kết quả đã chỉ ra rằng mô hình đang gặp phải hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Vì vậy, tác giả sẽ dùng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi FGLS (Feasible Generalised LeastSquares) nhằm giúp kết quả ước lượng thu được vững và có độ tin cậy cao về mặt ý nghĩa thống kê, cũng như kết quả của mô hình không bị sai lệch khi kết luận và khắc phục được các vấn đề trên Kết quả hồi quy được tóm tắt trong bảng 4.10 dưới đây:
Bảng 4.10: Tóm tắt kết quả ước lượng bằng phương pháp FGLS
Biên đôc lân Mô hình FGLS
Hệ số β Sai số chuẩn P- value
***,** và * lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả xử lý qua phần mềm Stata 15.0
Sau khi thực hiện phương pháp ước lượng FGLS để khắc phục các khuyết tật trên, mô hình có giá trị Chi2= 0,001, tức có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, do đó kết quả ước lượng hồi quy của mô hình là phù hợp và đạt hiệu quả cao.
Và có phương trình hồi quy như sau:
CG = 0,5113 + 0,3747ROE – 0,0124SIZE – 0,1596DEP – 2,6258INF – 0,0525COVID + ε
Trong đó có 3 biến gồm ROE, INF và COVID đều có tác động đến biến phụ thuộc
CG với mức ý nghĩa thống kê 1% (cụ thể biến ROE có tác động cùng chiều, trong khi đó 2 biến còn lại là INF và COVID có tác động ngược chiều đến TTTD) Bên cạnh đó, kết quả cũng chỉ ra rằng biến SIZE và DEP cũng có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc CG nhưng với mức ý nghĩa 10%.
Mặt khác, các biến độc lập còn lại gồm LIQ, NPL và GDP mặc dù có tác động đáng kể đến biến phụ thuộc CG tuy nhiên lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Bảng 4.11: So sánh kết quả với giả thuyết nghiên cứu
LIQ ROE SIZE DEP NPL GDP INF COVID
Không có ý nghĩa thống kê
Không có ý nghĩa thống kê
Không có ý nghĩa thống kê
***,** và * lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Thảo luận kết quả nghiên cứu
❖ Tỷ lệ thanh khoản (LIQ)
Tỷ lệ thanh khoản có tác động cùng chiều chiều đến TTTD của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012 -2021 với mức ý nghĩa 1% Điều này có nghĩa là tỷ lệ thanh khoản càng tăng thì tốc độ TTTD của các ngân hàng cũng càng tăng và ngược lại Kết quả nghiên cứu mặc dù cùng dấu với giả thuyết H1 đã nêu, cũng như các nghiên cứu trước đây của Laivi Laidroo (2015); Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến (2011); Phan Hoàng Yến & Trần Hải Yến
(2020), tuy nhiên trong nghiên cứu này biến LIQ lại không có ý nghĩa thống kê khi P- value > 10% Do tính đặc thù của ngành ngân hàng, cho nên buộc các NHTM luôn phải đảm bảo duy trì lượng tiền mặt tối thiểu để đáp ứng nhu cầu thanh toán tức thời, và chính điều này có thể sẽ hạn chế hoạt động cấp tín dụng, làm giảm TTTD của các ngân hàng Tuy nhiên trên thực tế, các ngân hàng ở Việt Nam có tỷ lệ thanh khoản cao thường không gặp nhiều áp lực về thanh khoản cũng như mức giới hạn tăng trưởng tín dụng càng được mở rộng, cho nên dựa trên cơ sở đó, các NHTM thường cho vay nhiều hơn nhằm mang lại lợi nhuận tối đa Nhìn chung trong phạm vi nghiên cứu thì tác động của tỷ lệ thanh khoản đến TTTD của các NHTM Viêt Nam là chưa rõ ràng.
❖ Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng cùng chiều với TTTD của các NHTMViệt Nam trong điều kiện các yếu tố khác không đổi với mức nghĩa thống kê 1% Kết quả nghiên cứu là phù hợp so với kỳ vọng của tác giả, cũng như kết quả của Burcu Aydin (2008).
Cụ thể, khi tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu tăng 1% thì TTTD của các NHTM sẽ tăng lên 0,3747% Điều này cũng là phù hợp với tình hình thực tế ở Việt Nam, khi hoạt động tín dụng luôn đóng góp một phần lớn vào lợi nhuận lớn của các ngân hàng, do đó lợi nhuận càng tăng cao thì đồng nghĩa tốc độ TTTD cũng tăng lên Hay nói cách khác khi ngân hàng hoạt động hiệu quả, lợi nhuận càng tăng khi đó nguồn vốn của ngân hàng sẽ càng được cải thiện tốt hơn, từ đó giúp các ngân hàng có thêm nguồn vốn để đẩy mạnh hoạt động cấp tín dụng và TTTD.
❖ Quy mô ngân hàng (SIZE)
Kết quả của nghiên cứu không như giả thuyết ban đầu của tác giả, tuy nhiên lại có sự đồng nhất với các kết quả nghiên cứu trước đây của Laivi Laidroo (2015); Phạm Xuân Quỳnh
(2017) Theo đó, quy mô ngân hàng có ảnh hưởng ngược chiều đến TTTD của các NHTM Việt Nam, cụ thể khi quy mô ngân hàng tăng 1 đơn vị thì tốc độ TTTD sẽ giảm đi tương ứng 0,0124 đơn vị và ngược lại Mặc dù các ngân hàng có quy mô lớn thường có nhiều lợi thế trong việc huy động tiền gửi nhàn rỗi, và dễ dàng tiếp cận các nhu cầu vốn vay của khách hàng, tuy nhiên vì để hạn chế tối đa rủi ro tín dụng thì các ngân hàng lớn thường kiểm soát, giám sát chặt chẽ hơn trong quá trình cấp tín dụng, chính điều này phần nào hạn chế, làm sụt giàm TTTD Trong khi đó với mục tiêu lợi nhuận, các ngân hàng có quy mô nhỏ thường có mức chấp nhận rủi ro cao hơn và điều kiện cho vay dễ dàng hơn, dẫn đến TTTD cũng càng tăng lên.
❖ Tốc độ tăng trưởng tiền gửi (DEP)
Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng tiền gửi có tác động ngược chiều đến TTTD của các NHTM Việt Nam Cụ thể, khi tốc độ tăng trưởng tiền gửi tăng lên 1% thì TTTD của các NHTM sẽ sụt giảm đi 0,1596% Kết quả trên là không đồng nhất với giả thuyết kỳ vọng cũng như kết quả nghiên cứu trước đây Điều này có thể được lí giảng là trong thời gian nghiên cứu mặc dù tốc độ huy động vốn của các NHTM Việt Nam vẫn tăng cao, tuy nhiên do những khó khăn của nền kinh tế, các khoản nợ khó đòi hay nợ xấu vẫn chưa có dấu hiệu giảm nên để duy trì thanh khoản, buộc các NHTM phải tăng cường huy động, đồng thời hạn chế cho vay và giảm TTTD.
❖ Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều đến TTTD, với hệ số âm bằng -0,0906 đồng nghĩa khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên 1% thì TTTD giảm xuống 0,0906%; tuy nhiên trong nghiên cứu này biến tỷ lệ nợ xấu lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Điều này cũng là phù hợp với nghiên cứu trước đây của Nguyễn Văn Thuận (2021) Như vậy, có thể khẳng định rằng khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên và không được xử lý, thu hồi kịp thời thì sẽ gây ảnh hưởng tiêu cực đến TTTD của các NHTM Tuy nhiên, trên thực tế tình trạng che giấu nợ xấu, hay tăng cường TTTD để bù đắp các khoản nợ xấu vẫn còn tồn tại ở một số ngân hàng tại Việt Nam, do đó không thể phản ánh chính xác, toàn diện tình hình hoạt động của các ngân hàng, cũng như không phản ánh được tác động của tỷ lệ nợ xấu đến TTTD của các ngân hàng.
❖ Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) có hệ số hồi quy dương với mức ý nghĩa 1% Kết quả nghiên cứu cho thấy GDP có tác động cùng chiều với TTTD của các NHTM, và có sự đồng nhất với kỳ vọng về dấu của tác giả Tuy nhiên, trong nghiên cứu này kết quả hồi quy của biến GDP lại không có ý nghĩa thống kê Điều này có thể được lí giảng rằng trong giai đoạn nghiên cứu mặc dù điều kiện nền kinh tế có ổn định, tăng trưởng, hoạt động sản xuất kinh doanh được mở rộng, xuất hiện nhiều cơ hội đầu tư hơn vì vậy nhu cầu sử dụng vốn càng tăng lên, do đó hoạt động tín dụng của các NHTM sẽ càng được đẩy mạnh hơn Tuy nhiên, những 2019 đến năm
2021 ảnh hưởng tiêu cực của dịch bệnh ở Việt Nam đã phần nào gây khó khăn cho các hoạt động của nền kinh tế, đặc biệt là hoạt động tín dụng của các ngân hàng cũng có dấu hiệu tăng chậm lại dù nhu cầu vốn vẫn rất cao Vì vậy, có thể thấy trong phạm vi của nghiên cứu thì chưa có bằng chứng xác thực rõ ràng tác động của tốc độ tăng trưởng kinh tế đến TTTD của các NHTM Việt Nam.
❖ Tỷ lệ lạm phát (INF)
Theo kết quả nghiên cứu ở bảng 4.10, hệ số ước lượng của tỷ lệ lạm phát INF mang dấu âm thể hiện rằng tỷ lệ lạm phát có tác động ngược chiều đến TTTD của các
NHTM, với giá trị là -0,7902 tức là tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì TTTD của các NHTM sẽ giảm xuống một mức tương đương là 0,7902% và ngược lại Đối với các NHTM, kinh doanh trong lĩnh vực tiền tệ khi lạm phát tăng cao, sức mua của đồng tiền bị giảm xuống sẽ ảnh hưởng xấu đến hoạt động huy động vốn, đầu tư, đồng thời là hoạt động tín dụng của ngân hàng Mặt khác, khi tình hình lạm phát càng tăng thì buộc NHNN phải thực hiện các chính sách tiền tệ thắt chặt, và siết lại room tín dụng đối với một số lĩnh vực như bất động sản, chứng khoán nhằm hạn chế sự tăng trưởng quá mức, đảm bảo mức an toàn vốn cho các NHTM, từ đó làm sụt giảm TTTD của các NHTM Kết quả nghiên cứu cũng phù hợp với giả thuyết kỳ vọng ban đầu, hay các nghiên cứu trước đây của Phạm Xuân Quỳnh (2017) và Phan Hoàng Yến & Trần Hải Yến (2020).
❖ Biến giả dịch bệnh Covid- 19 (COVID)
Từ kết quả nghiên cứu, có thể thấy kết quả đã đạt kỳ vọng về dấu mà tác giả đã đặt ra khi biến giả dịch bệnh Covid- 19 có tác động ngược chiều đến TTTD của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012- 2021, với hệ số ước lượng là -0,0525 Dịch bệnh Covid- 19 đã gây ra không ít những ảnh hưởng nghiêm trọng cho hệ thống NHTMCP Kể từ đợt bùng phát đại dịch vào cuối năm 2019 cho đến nay, đã tạo áp lực nợ xấu rất lớn lên hoạt động tín dụng, chính điều này làm thay đổi xu hướng hoạt động của ngân hàng khi chủ động kiềm chế TTTD và đưa ra các biện pháp nhằm cải thiện chất lượng cho các khoản vay Vì vậy, có thể thấy những tác động của dịch bệnh Covid- 19 đã phần nào hạn chế, làm giảm TTTD của các NHTM Việt Nam.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4 Chương 4, tác giả đã khái quát sơ bộ các thông số cơ bản của dữ liệu nghiên cứu Bên cạnh đó thông qua phương pháp ước lượng GMM, tác giả cũng đã xác định được mức độ cũng như chiều tác động của biến vĩ mô và vi mô đến TTTD của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ 2012 đến 2021. Đa số các biến đều có tác động đáng kể đến TTTD của các NHTM Việt Nam, trong đó các biến SIZE, DEP, INF, COVID đều có tác động ngược chiều; còn biến ROE có tác động cùng chiều đến TTTD Ngoài ra, kết quả cũng chỉ ra mặc dù các biến gồm LIQ, NPL và biến GDP có tác động đáng kể đến TTTD của các NHTM Việt Nam, tuy nhiên trong phạm vi nghiên cứu lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Từ kết quả nghiên cứu trong chương 4 cũng sẽ là cơ sở quan trọng để tác giả có thể đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm đảm bảo TTTD ổn định cho các NHTM Việt Nam trong thời gian sắp tới.
