1486 các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các nhtm cp vn 2023

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Lý do chọn đề tài

Đối với nền kinh tế của các nước trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng, hệ thống ngân hàng giữ một vai trò vô cùng quan trọng trong quá trình phát triển của nền kinh tế Bên cạnh đó, Ngân hàng còn được xem là cầu nối luân chuyển vốn từ nơi thừa vốn đến nơi thiếu vốn Vì đóng vai trò như trung gian tài chính nên trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng, cho vay chính là mảng kinh doanh chủ yếu. Thế nhưng hoạt động này tiềm ẩn rất nhiều rủi ro Bởi thế mà rủi ro tín dụng luôn giữ vai trò chi phối “sức khỏe” và hoạt động của ngân hàng Bức tranh nợ xấu của các Ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2012-2021 có nhiều biến động: Điển hình là tỷ lệ nợ xấu vào năm 2012 do NHNN công bố là 8,82%, với thực trạng nợ xấu tăng cao Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định 843/2013/QĐ-TTg ngày 31/5/2013 về phê duyệt Đề án nhằm xử lý tình trạng nợ xấu của các NHTM và thành lập Công ty quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) Kể từ năm

2016 đến năm 2021 tỷ lệ nợ xấu của các NHTM đã được duy trì ổn định ở mức 3% cụ thể: năm 2013: 3%; năm 2014: 3.7%; năm 2015: 2.55%; năm 2016: 2,46%; năm

2017 là 1,99%; năm 2018 là 1,9%; năm 2019 chỉ còn 1,63%; cuối năm 2020 là hơn 2% và vào năm 2021 là 1,9% Có thể thấy tỷ lệ nợ xấu những năm qua đã duy trì ở mức dưới 3% Thế nhưng kinh tế Việt Nam vẫn đang trong quá trình phục hồi sau dịch bệnh Covid 19, đồng thời nền kinh tế đang xảy ra nhiều biến động cũng sẽ ảnh hưởng ít nhiều đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP cũng như tỷ lệ rủi ro tín dụng Vì vậy, làm sao để duy trì tỷ lệ nợ xấu và rủi ro tín dụng ở mức ổn định giữa thị trường kinh tế đang đầy biến động luôn là vấn đề nan giải của các nhà

2 kinh tế Bởi rủi ro lớn nhất mà các Ngân hàng thương mại luôn phải đối mặt khi đặt mục tiêu về tăng trưởng tín dụng là rủi ro tín dụng Nếu như ngân hàng quản trị rủi ro không tốt có thể gây ra tình trạng mất vốn, làm giảm giá trị thị trường vốn của ngân hàng, thậm chí là phá sản.

Vì vậy, nghiên cứu các yếu tố tác động đến RRTD của các NHTMCP tại Việt Nam sẽ làm rõ một số khía cạnh sau:

Về mặt học thuật, nghiên cứu sẽ chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, được đo lường chủ yếu bằng tỷ lệ nợ xấu Đồng thời, nghiên cứu đưa ra kết luận về các nhân tố ảnh hưởng như thế nào đến tỷ lệ rủi ro tín dụng tại các ngân hàng cụ thể và tại các thời điểm cụ thể.

Về mặt thực tiễn, nghiên cứu đưa ra những nhận định chính xác thông qua việc phân tích các chỉ số Từ đó, đưa ra các hàm ý quản trị, các giải pháp cụ thể và khả thi cho từng giai đoạn cụ thể Để khắc phục rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả cho vay của ngân hàng.

Mục tiêu chung

Mục đích của khóa luận là xác định các nhân tố tác động và mức độ tác động của các nhân tố này đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Đồng thời, đề xuất một số hàm ý quản trị cấp bách nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Theo đó, để đạt được mục tiêu nghiên cứu thì bài nghiên cứu cần đạt các mục tiêu cụ thể như sau:

- Xác định các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

- Đo lường mức độ tác động của các yếu tố này đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

- Đề ra một số hàm ý quản trị nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng của các.Ngân.hàng.thương.mại.cổ.phần.tại.Việt.Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam", nghiên cứu sẽ tập trung trả lời các câu hỏi sau:

- Các nhân tố nào ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam?

- Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam như thế nào?

- Ý nghĩa quản trị để giảm thiểu rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam là gì?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối.tượng.nghiên.cứu.của.đề.tài.là.các.nhân tố tác động.đến.rủi ro tín dụng của Ngân hàng thương mại cổ phần.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu được tổng hợp từ báo cáo thường niên và báo cáo tài chính của 27 NHTMCP tại Việt Nam (xem Phụ lục 1) Tuy nhiên, tính đến nay đã có hơn 31 NHTMCP đang hoạt động tại thị trường Việt Nam, vì những hạn chế trong việc thu thập dữ liệu do một số ngân hàng chưa niêm yết và không công khai số liệu Nên tác giả chỉ tập trung phân tích 27 NHTMCP đang được niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán tại Việt Nam là HOSE (Ho Chi Minh Stock

Exchange), HNX (Ha Noi Stock Exchange) và UPCOM (Unlisted Public Company Market) để đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy.

Phạm vi của nghiên cứu từ năm 2012 đến năm 2021.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu thực hiện thống kê mô tả các biến độc lập có xét đến ma trận tương quan, trên cơ sở kế thừa phương pháp của các nghiên cứu trước sử dụng dữ liệu khảo

4 sát 27 Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam từ năm 2012 đến năm 2021. Phân tích hồi quy thừa số với các mô hình OLS, FEM và REM Sau đó, kiểm định F-test, kiểm định Hausman và kiểm định Breusch-Pagan-Lagrange được sử dụng để chọn mô hình phù hợp từ ba mô hình hồi quy hồi quy OLS, FEM và REM Cuối cùng, kiểm định các khiếm khuyết của mô hình bằng cách kiểm định hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và khắc phục các khiếm khuyết của mô hình bằng phương pháp FGLS trên phần mềm Stata 15.0.

1.5.1 Nội dung của nghiên cứu Để đạt được mục tiêu cuối cùng và trả lời các câu hỏi nghiên cứu, nghiên cứu đưa ra hướng giải quyết một số nội dung cụ thể sau:

- Xây dựng khung lý thuyết đề tài và tóm tắt các công trình nghiên cứu trước về các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTMCP tại Việt Nam.

- Xây dựng mô hình, xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

- Dựa trên kết quả nghiên cứu, khóa luận sẽ đưa ra kết luận Đồng thời đề xuất các hàm ý quản trị nhằm hạn chế và cải thiện rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Về mặt khoa học: Nghiên cứu trình bày các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến rủi ro tín dụng Chủ yếu đo lường thông qua tỷ lệ nợ xấu Đồng thời các nghiên cứu sẽ đi đến kết luận, các nhân tố này tác động như thế nào đến tỷ lệ RRTD tại một ngân hàng cụ thể và thời gian cụ thể.

Về mặt thực tiễn: Nghiên cứu sẽ đưa ra những nhận định chính xác thông qua việc phân tích các chỉ số Từ đó đưa ra những nhận định thực tế, những giải pháp cụ thể và thiết thực cho từng giai đoạn cụ thể Nhằm khắc phục rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động cho vay của Ngân hàng.

Kết cấu của luận văn

Ngoài phần tóm tắt, phụ lục và tài liệu tham khảo, khóa luận được chia thành năm chương:

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu Trong chương này, tác giả trình bày những nội dung cốt lõi của đề tài nghiên cứu như: Tại sao tác giả chọn chủ đề này, xây dựng mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu, các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong khóa luận và tầm quan trọng của đề tài.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu Trong chương này, tác giả trình bày chi tiết lý thuyết cơ bản về rủi ro tín dụng trong Ngân hàng thương mại. Ngoài ra, tác giả đã xem xét các nghiên cứu thực nghiệm trước đây để xác định các yếu tố định lượng làm cơ sở đề xuất mô hình nghiên cứu.

Chương 3: Phương pháp và mô hình nghiên cứu Trong Chương 3 này, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu dựa trên lý thuyết, trình bày mô hình nghiên cứu được tiếp thu từ các nghiên cứu trước, đồng thời trình bày các giả thuyết nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và trình tự xử lý dữ liệu của nghiên cứu.

Chương 4: Thảo luận kết quả nghiên cứu Trong chương này, tác giả dựa vào mô hình nghiên cứu đề xuất và dữ liệu thu thập từ 27 NHTMCP tại Việt Nam để tiến hành kiểm định và ước lượng hệ số hồi quy của các biến trong phần mềm Stata 15.0 nhằm xác định các khiếm khuyết của mô hình để kiểm định và đưa ra kết luận.

Chương 5: Kết luận, khuyến nghị và hạn chế Trong chương này, tác giả tóm tắt kết quả thực nghiệm và trình bày một số hàm ý quản trị và khuyến nghị chính sách nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng của các NHTMCP Đồng thời, tác giả cũng nhìn nhận một số hạn chế của khóa luận và hướng nghiên cứu trong tương lai.

Chương này nhằm trình bày tổng quan về chủ đề nghiên cứu, đồng thời cho phép người đọc dễ dàng nắm bắt trọng tâm của khóa luận Tác giả đã lý giải cho việc lựa chọn đề tài và những vấn đề về rủi ro tín dụng đã nảy sinh trước đây trong hệ thốngNgân hàng Việt Nam Ngoài ra, tác giả còn trình bày các vấn đề trọng tâm của như mục tiêu, câu hỏi, đối tượng, phương pháp và nội dung nghiên cứu, ý nghĩa, cuối cùng là cấu trúc của khóa luận.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

2.1.1 Lý thuyết về tín dụng Ngân hàng thương mại.

Ngân hàng thương mại được xem là định chế tài chính trung gian giúp duy trì và tạo mối hệ liên kết giữa các chủ thể trong nền kinh tế Sự hình thành và phát triển của ngân hàng luôn gắn bó chặt chẽ với sự phát triển của nền kinh tế thị trường và đời sống xã hội của người lao động Khi nền kinh tế dần phát triển, mức sống của người lao động tăng lên sẽ làm tăng tỷ lệ tiền gửi ngân hàng, điều này góp phần thúc đẩy sự phát triển trong hệ thống ngân hàng nói chung và các ngân hàng thương mại nói riêng.

Luật các tổ chức tín dụng do Quốc hội Việt Nam ban hành năm 2010 quy định:

"Ngân hàng thương mại là loại hình ngân hàng thực hiện các hoạt động gồm: nhận tiền gửi của tổ chức, cá nhân dưới hình thức tiền gửi có kỳ hạn, tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi tiết kiệm, phát hành chứng chỉ tiền gửi, tín phiếu, các hình thức nhận tiền gửi khác theo nguyên tắc hoàn trả đủ tiền gốc, lãi cho người gửi tiền theo thỏa thuận".

2.1.1.2 Khái niệm về tín dụng Ngân hàng thương mại

Theo Situkh và Zahriga (1975) cho rằng tín dụng là hoạt động mà người cho vay cung cấp cho người đi vay một số tiền nhất định và người đi vay phải có trách nhiệm hoàn trả lại đầy đủ số tiền trên đi kèm với khoản lãi mà cả hai bên đã thống nhất Bên cạnh đó có thể hiểu: Tín dụng ngân hàng là quan hệ tín dụng giữa ngân hàng với các tổ chức kinh tế và khách hàng, được thực hiện dưới dạng một cuộc thỏa thuận có hợp đồng chính thức Trong đó, người đi vay (Cá nhân, doanh nghiệp) nhận được một khoản tiền hoặc tài sản tương đương có giá trị và trả lại người cho vay (Ngân hàng) vào một thời điểm nhất định đồng thời kèm theo lãi suất.

Các sản phẩm của tín dụng ngân hàng Theo Luật Các tổ chức tín dụng năm 2010:

"Cấp tín dụng là việc thỏa thuận để tổ chức, cá nhân sử dụng một khoản tiền hoặc cam kết cho phép sử dụng một khoản tiền theo nguyên tắc có hoàn trả bằng nghiệp vụ cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ cấp tín dụng khác".

- Cho vay là hoạt động sinh lời chính yếu của ngân hàng Bên cạnh đó, cho vay là một hình thức cấp tín dụng, ngân hàng sẽ cung cấp vốn cho khách hàng theo mục đích và thời gian sử dụng Theo đó khách hàng sẽ hoàn trả lại số vốn cho ngân hàng kèm theo lãi đúng như thời gian thỏa thuận Đối với ngân hàng doanh thu từ hoạt động cho vay sẽ được dùng cho việc bù đắp các chi phí như: chi phí tiền gửi, chi phí dự trữ, chi phí kinh doanh và quản lý,…

- Chiết khấu giấy tờ có giá là loại hình cấp tín dụng gián tiếp Nghĩa là, ngân hàng sẽ cấp vốn cho khách hàng bằng cách mua lại các giấy tờ có giá chưa đến hạn thanh toán của khách hàng Tuy nhiên, các giấy tờ có giá được chiết khấu phải do khách hàng sở hữu hợp pháp, vẫn còn hiệu lực, được phép giao dịch và sẽ được thanh toán vốn và lãi theo thõa thuận giữa khách hàng và nhà phát hành.

- Bảo lãnh ngân hàng là hình thức cấp tín dụng, theo đó ngân hàng không cần cấp vốn mà chỉ cần cam kết với bên nhận bão lãnh về việc thực hiện nghĩa vụ tài chính thay cho khách hàng của ngân hàng khi khách hàng không thực hiện đúng nghĩa vụ như cam kết Bên cạnh đó khách hàng phải nhận nợ và hoàn trả lại cho ngân hàng theo thỏa thuận.

- Cho thuê tài chính của ngân hàng thường là hình thức tín dụng trung và dài hạn trên cơ sở hợp đồng cho thuê tài sản, theo đó bên cho thuê mua tài sản theo sự lựa chọn của bên thuê và ký hợp đồng cho bên thuê sử dụng trong một thời gian nhất định Tuy nhiên, sản phẩm này hiện nay không phải ngân hàng trực tiếp cung cấp mà do một tổ chức tín dụng do ngân hàng thành lập cung cấp.

Nhìn chung các sản phẩm của tín dụng nói trên và bản chất tín dụng ngân hàng sẽ mang hai đặc trưng cơ bản sau: Thứ nhất, trong tín dụng ngân hàng tài sản dùng để giao dịch thường khá đa đạng, có thể dưới dạng tiền tệ, tài sản hoặc chữ ký; Thứ hai, sự hoàn trả đầy đủ gốc và lãi là vô điều kiện, khách hàng phải có nghĩa vụ hoàn trả đầy đủ gốc và lãi cho ngân hàng theo thỏa thuận ban đầu.

2.1.1.3 Vai trò cuả tín dụng đối với hoạt động của Ngân hàng thương mại.

Hoạt động tín dụng là một trong những nghiệp vụ chính của hệ thống ngân hàng với nhiệm vụ tạo nên thu nhập cho ngân hàng Vai trò của hoạt động tín dụng được thể hiện cụ thể ở những khía cạnh sau:

- Huy động và cung cấp vốn: Tín dụng ngân hàng đóng vai trò trung gian và điều phối mối quan hệ cung cầu về vốn trong nền kinh tế với hoạt động luân chuyển vốn từ nơi thừa đến nơi thiếu để phân phối lại vốn trên nguyên tắc có hoàn trả. Hoạt động này nhằm cung cấp vốn cho các doanh nghiệp, tổ chức kinh tế, các hộ kinh tế cá thể với nhiều mục đích đa dạng, ví dụ như vay bổ sung vốn lưu động theo thời vụ, vay đầu tư cải tạo, xây dựng nhà xưởng, mua máy móc thiết bị…

- Nâng cao thương hiệu ngân hàng: Khách hàng chính của hoạt động tín dụng ngân hàng là cá nhân và doanh nghiệp, vì vậy những gói tín dụng phù hợp với nhu cầu của khách hàng sẽ là tiền đề xây dựng và nâng cao vị thế, thương hiệu của ngân hàng trên thị trường Ngoài ra, đa dạng hóa các dịch vụ tài chính hay bán chéo sang các sản phẩm bán lẻ sẽ đáp ứng nhu cầu tài chính còn thiếu cho khách hàng, tạo nên lòng tin và uy tín cho các đối tượng cho vay.

- Xây dựng và phát triển kinh tế đối ngoại: Tín dụng ngân hàng được xem là cầu nối kinh tế giữa các quốc gia thông qua hình thức mở rộng tín dụng quốc tế với nhiều đối tượng khác nhau Bên cạnh đó, hiệu quả và thuận lợi về tình hình tài chính quốc gia làm gia tăng tính cạnh tranh giữa các sản phẩm và dịch vụ tài chính với nước ngoài, góp phần hình thành quan hệ kinh tế đối ngoại với các quốc gia trong khu vực.

2.1.2 Lý thuyết về rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại

2.1.2.1 Khái niệm về rủi ro tín dụng

Hoạt động tín dụng ngân hàng là một trong những hoạt động kinh doanh chính của

Ngân hàng cũng như là hoạt động đem đến nguồn thu chủ yếu cho Ngân hàng Tuy nhiên, hoạt động này cũng tiềm ẩn rất nhiều rủi ro Theo ủy ban Basel, "Rủi ro tín dụng là khả năng mà khách hàng vay hoặc là bên đối tác của ngân hàng không thực hiện đúng cam kết đã thỏa thuận" Theo Campell (2007) định nghĩa “Rủi ro tín dụng là rủi ro xảy ra khi khoản vay hoặc bất kỳ hạn mức tín dụng nào khác của một người đi vay cụ thể không được hoàn trả” Theo Anderson (2013) định nghĩa "Rủi ro tín dụng được hiểu là xác suất mà một hợp đồng kinh doanh có hiệu lực pháp luật gần như trở nên vô giá trị (hoặc ít nhất là giảm đáng kể về giá trị) do đối tác vỡ nợ và ngừng kinh doanh" Như vậy, RRTD khiến Ngân hàng mất vốn do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng hoàn thành nghĩa vụ trả nợ và lãi vay theo thỏa thuận Vì thế, nâng cao chất lượng tài chính và giảm thiểu rủi ro tín dụng đóng vai trò vô cùng cần thiết, góp phần không nhỏ đến sự phát triển của mỗi NHTM.

Trong thực tế, nếu phân loại rủi ro căn cứ theo cấu trúc thành phần rủi ro thì rủi ro tín dụng được phân loại thành rủi ro giao dịch và rủi ro danh mục: (i) Rủi ro giao dịch là loại rủi ro có tính kỹ thuật (ii) Rủi ro danh mục phát sinh là do ngân hàng thương mại hoạt động thiếu hiệu quả với một danh mục cho vay.

2.1.2.2 Tác động của rủi ro tín dụng đến hoạt động của Ngân hàng thương mại

Lược khảo các nghiên cứu có liên quan

Vấn đề giảm thiểu rủi ro tín dụng luôn là vấn đề nóng hổi với các nhà quản trị Ngân hàng nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói chung Vì vậy, đã rất nhiều nhà nghiên cứu trong và ngoài nước đã nghiên cứu về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng từ đó đưa ra một kết quả đáng tin cậy.

TrươngaĐôngaLộcavà NguyễnaThịaTuyếta(2011), nghiên cứu các yếu tố tác động đến RRTD, hai tác giả lấy số liệu năm 2009 và thu thập từ lịch sử vay của 438 khách hàng của Vietcombank Nghiên cứu cho thấy vốn của người vay trong dự án càng cao và nhân viên tín dụng càng có nhiều kiến thức chuyên môn thì RRTD tiềm tàng càng thấp.

LêaKhươngaNinhavà LâmaThịaBíchaNgọca(2012), phân tích rủi ro tín dụng của

Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) chi nhánh Đồng bằng Sông Cửu Long giai đoạn trước năm 2012 Hai tác giả kết luận rằng, các nhân tố thuộc về ngân hàng giải thích RRTD bao gồm: sử dụng vốn vay; năng lực tài chính của bên vay; kinh nghiệm của cán bộ tín dụng; lịch sử khoản vay và tài sản đảm bảo; kiểm.tra.và giám.sát.nợ.vay.

Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014), nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2009 đến 2012 với mẫu nghiên cứu là 26 NHTM Kết quả khảo sát cho thấy ba biến: Lịch sử rủi ro tín dụng ngân hàng, tăng trưởng tín dụng và độ trễ một năm trong tăng trưởng GDP đều ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Nghiên cứu cho thấy tăng trưởng GDP chậm lại và tăng trưởng cho vay cùng với các khoản cho vay khó thu hồi vốn trước đó đã làm tăng RRTD cho các NHTM Việt Nam.

Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015), nghiên cứu các nhân tố tác động đến RRTD của các NHTM tại Việt Nam từ 2010 đến 2013, với phạm vi dữ liệu

31 NHTM Kết quả chỉ ra ba biến: Tăng trưởng tín dụng, Quy mô ngân hàng và Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng.

Nguyễn Thị Kim Anh (2018) đã sử dụng dữ liệu từ 15 NHTM nhằm xem xét nguồn vốn của ngân hàng ảnh hưởng như thế nào đến năng lực sinh lời và RRTD của NHTM tại Việt Nam từ năm 2009 đến năm 2016 Kết quả nghiên cứu cho thấy vốn chủ sở hữu có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời và cùng chiều với rủi ro tín dụng, khả năng sinh lời càng cao thì xác suất xảy ra rủi ro tín dụng càng cao và ngược lại càng tăng Ngoài ra, quy mô ngân hàng có mối quan hệ thuận chiều với rủi ro tín dụng và có mối quan hệ ngược chiều với GDP.

Nguyễn Thị Hồng Vinh và Nguyễn Minh Sáng (2018), nghiên cứu trong giai đoạn

2010-2015 và dữ liệu được thu thập từ 204 NHTM ở các nước Đông Nam Á Nghiên cứu chỉ ra rằng nhóm yếu tố đặc thù ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô đóng vai trò quan trọng ảnh hưởng đến tốc độ tăng nợ xấu, dẫn đến tăng RRTD của các ngân hàng Đông Nam Á Từ đó, cho thấy nợ xấu cao trong giai đoạn hiện nay là do nợ xấu trong quá khứ, tỷ suất lợi nhuận thấp, tăng trưởng tín dụng thấp, tỷ lệ an toàn vốn cao và tác động của các ngân hàng lớn.

Ghosh, S B & Kumar Das, A (2007), nghiên cứu các yếu tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng tại Ấn Độ từ năm 1993 đến năm 2005 Kết quả nghiên cứu cho thấy sự tăng trong GDP có ảnh hưởng đến sự sụt giảm của các khoản nợ có vấn đề, bên cạnh đó lãi suất thực không ảnh hưởng đáng kể đến các khoản nợ có vấn đề Ở cấp độ vi mô, tăng trưởng tín dụng với độ trễ một năm có tác động tích cực đến các khoản nợ có vấn đề Các ngân hàng lớn hơn thì sẽ có các khoản nợ có vấn đề cao hơn so với các ngân hàng nhỏ Các biến khác (chiến lược mở rộng chi nhánh, chi phí hoạt động) không tác động đáng kể đến các khoản nợ xấu của ngân hàng.

Pestova và Mamonov (2011), nghiên cứu sự ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô và nhân tố đặc trưng ngân hàng có khả năng làm gia tăng nợ xấu của hệ thống NHTM của Nga giai đoạn 2004- 2011 Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các nhân tố tăng trưởng GDP, tăng trưởng thị trường bất động sản, tỷ giá hối đoái ảnh hưởng ngược chiều lên chất lượng nợ các ngân hàng tại Nga.

Park và Zhang (2012), đã nghiên cứu ảnh hưởng các nhân tố vĩ mô và nhân tố đặc trưng hoạt động ngân hàng đến nợ xấu của ba loại hình cho vay (bất động sản, thương mại và công nghiệp, tiêu dùng) trong các giai đoạn từ năm 2002 đến năm

2006 và từ năm 2007 đến năm 2010) trên cơ sở dữ liệu của 267 ngân hàng tại Mỹ. Nghiên cứu cho thấy rằng, các biến tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ ROE và tỷ lệ ROA tác động ngược chiều đến nợ xấu ngân hàng.

Castro (2013), phân tích mỗi quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô và RRTD với mẫu nghiên cứu là các ngân hàng tại 5 đất nước ở khu vực châu Âu trong giai đoạn 1997-

2011 Nghiên cứu chỉ ra rủi ro tín dụng ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với tăng trưởng GDP, chỉ số giá nhà đất và cổ phiếu, trong khi rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất, tăng trưởng cho vay và tỷ giá hối đoái.

Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015), nghiên cứu các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu

(NPL) của các NHTM tại Pháp và Đức trong giai đoạn 2005- 2011 Hai tác giả kết luận rằng các biến như tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng GDP và tỷ giá hối đoái đều ảnh hưởng mạnh đến tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu cho thấy, đối với các ngân hàng ở Pháp tỷ lệ dự phòng rủi ro và các biến thuộc về đặc điểm của ngân hàng sẽ ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu, trong khi đó tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Đức phụ thuộc vào tỷ lệ đòn bẩy của ngân hàng.

Tổng hợp kết quả

Từ việc tham khảo các nghiên cứu trong và ngoài nước về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại, tác giả tổng hợp các kết quả trong

Bảng 2.1: Tống hợp kết quả

Biến độc lập Nghiên cứu

Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng

Trươnga Đônga Lộca và Nguyễna Thịa Tuyếta(2011) LêaKhươngaNinhavà LâmaThịaBícha Ngọca(2012) Giám sát nợ vay Trươnga Đônga Lộca và Nguyễna Thịa Tuyếta(2011)

Tỷ lệ tăng trưởng GDP Ghosh, S B & Kumar Das, A (2007)

Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng

NguyễnaThịaHồngaVinhavàaNguyễna MinhaSánga(2018)Ghosh, S B & Kumar Das, A (2007)

Quy mô ngân hàng NguyễnaThịaNgọcaDiệpavàaNguyễna MinhaKiềua(2015),

Nguyễn Thị Kim Anh (2018) NguyễnaThịaHồngaVinhavàaNguyễna MinhaSánga(2018) Ghosh, S B & Kumar Das, A (2007)

Vốn chủ sở hữu Nguyễn Thị Kim Anh (2018)

NguyễnaThịaHồngaVinhavàaNguyễna MinhaSánga(2018) Park và Zhang (2012)

Trươnga Đônga Lộca và Nguyễna Thịa Tuyếta(2011)

Khả năng sinh lời Nguyễn Thị Kim Anh (2018)

Tỷ giá hối đoái Pestova và Mamonov (2011)

Castro (2013), Hasna Chaibi và Zied Ftiti(2015) Hazimi và William (2020),

Hazimi và William (2020), Ghosh, S B & Kumar Das, A (2007),

Tỷ lệ thất nghiệp Castro (2013)

Park và Zhang (2012) Hasna Chaibi và Zied Ftiti(2015)

Gía thuê bất động sản Castro (2013)

Chương 2 này trình bày cơ sở lý luận về khái niệm rủi ro tín dụng, các nhân tố dùng để đo lường rủi ro tín dụng, các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong ngân hàng thương mại cũng như tổng quan kết quả nghiên cứu Tác động của các nghiên cứu trước đây về các nhân tố vĩ mô và các nhân tố vi mô tác động đến RRTD ngân hàng Nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong nước và quốc tế đã được trình bày và tóm tắt trong Chương 2 Các nhân tố này làm cơ sở cho việc phân tích và xây dựng mô hình nghiên cứu ở Chương 3.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Thông qua phương pháp thống kê mô tả các biến độc lập, xem xét ma trận tương quan giữa các biến, bên cạnh đó là phân tích hồi quy các yếu tố bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất dữ liệu gộp (PooledOLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) trên phần mềm Stata 15.0.

Quy trình thực hiện nghiên cứu, cụ thể như sau:

Bước 1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình.

Bước 2: Phân tích ma trận hệ số tương quan, đồng thời tác giả cũng kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến.

Bước 3: Phân tích kết quả hồi quy thông qua 3 mô hình: mô hình Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) trên phần mềm Stata.

Bước 4: Lựa.chọn.mô.hình.phù.hợp.từ.các.kết.quả.hồi.quy.

Sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp giữa mô hình FEM và REM Sau đó:

Sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn 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.

Bước 5: Kiểm định hiện tượng tự tương quan để kiểm tra khuyết tật của mô hình, kiểm.định.hiện.tượng.phương.sai.sai.số.thay.đổi.

Bước 6: Xử.lý, khắc.phục.các.khuyết.tật.của.mô.hình.bằng.phương pháp.FGLS.Bước 7: Sau khi thực hiện các kỹ thuật trên Stata nghiêm cứu sẽ phân tích và đánh giá kết quả nghiên cứu Đồng thời đối sánh với kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước Trường hợp nếu có sự bất đồng giữa kỳ vọng ban đầu và kết quả, tác giải sẽ đưa ra phân tích dựa trên cơ sở lý thuyết có liên quan.

Mô hình nghiên cứu

Nhằm xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các NHTMCP tại Việt Nam, khóa luận đưa ra phương pháp nghiên cứu dựa vào mô hình hồi quy tổng quát như sau:

Y it là biến phụ thuộc. β0 là hằng số. β 1 là hệ số của các biến giải thích.

Xit là véc tơ của các biến giải thích. ε i,t là sai số của mô hình

Bên cạnh áp dụng mô hình kinh tế lượng, khóa luận tham khảo các công trình nghiên cứu có liên quan trước đó Tác giả sẽ sử dụng biến Khả năng sinh lời trên tổng tài sản (Nguyễn Thị Hồng Vinh và Nguyễn Minh Sáng, 2018), Quy mô ngân hàng (Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều, 2015), Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (Castro,

2013), Tỷ lệ tăng trưởng GDP (Park và Zhang, 2012), bên cạnh đó tác giả bổ sung thêm biến Hệ số an toàn vốn, Tỷ lệ chi phí trên thu nhập, Tỷ lệ lạm phát Như vậy, sau khi đã phân tích và tổng hợp, tác giả trình bày mô hình hồi quy như sau:

CRI it = P 1 + p 2 CAR it + p 3 COL it + p 4 CIR it + P 5 ROA it + P 6 SIZE it + P 7 GROW it +

COLit: Tài sản đảm bảo của ngân hàng i năm t

CIR it : Tỷ lệ Chi phí trên Thu nhập hoạt động ngân hàng i năm t

ROAit: Khả năng sinh lời trên Tổng tài sản của ngân hàng i năm t

SIZE it : Quy mô của ngân hàng i năm t

INF t : Tỷ lệ lạm phát của năm t

GDPt: Tốcađộatăng trưởngakinhatếacủa năm t β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , β 5 , β 6 , β 7 là độ dốc thể hiện mức độ thay đổi hoạt động của ngân hàng khi biến độc lập thay đổi theo một biến đơn vị.

Giả thuyết nghiên cứu

- Hệ số an toàn vốn của ngân hàng(CAR)

Hệ số an toàn vốn đối với các ngân hàng thương mại là một trong những vấn đề quan trọng được quan tâm rộng rãi trong lĩnh vực tài chính Theo Al-Sabbagh (2004), hệ số an toàn vốn đo lường mức độ rủi ro của ngân hàng Do đó, các ngân hàng thương mại đã sử dụng tỷ lệ an toàn vốn như một thước đo quan trọng để đánh giá sự an toàn đối với các ngân hàng và tổ chức lưu ký vì họ coi vốn như một công cụ để hạn chế thua lỗ (Abdel-Karim, 1964) Hệ số an toàn vốn được thể hiện thông qua công thức sau: ố ủ ở ữ

Hệ số an toàn Vốn (CAR) = à ả ó ủ Poudel (2018), Schilder (2018) cùng với Nabila và Younes (2011) đều có cùng quan điểm rằng Hệ số an toàn vốn (CAR) đều có mối tương quan ngược chiều lên Rủi ro tín dụng Vì thế, giả thuyết nghiên cứu được phát triển dựa trên cơ sở trên như sau:

Giả thuyết H1: Hệ số an toàn vốn (CAR) tác động ngược chiều lên Rủi ro tín dụng

- Tài sản đảm bảo (COL)

Tài sản đảm bảo của ngân hàng là một loại tài sản được người cho vay chấp nhận làm bảo đảm cho khoản vay Việc sử dụng tài sản đảm bảo được xem là hậu quả của vấn đề Rủi ro đạo đức trong giao dịch giữa người đi vay và người cho vay khi người đi vay phải bảo đảm thực hiện nghĩa vụ dân sự đối với người cho vay (Boot và các cộng sự, 1991) đồng thời hình thức vay bằng thế chấp cũng góp phần hạn chế rủi ro về nợ xấu khi người đi vay tạm thời không có đủ năng lực tài chính để trả nợ.

Do đó, việc sử dụng tài sản đảm bảo có thể giúp Ngân hàng phân loại và đánh giá chất lượng hợp đồng tín dụng với người đi vay (Jimenez và các cộng sự, 2004). Tài sản đảm bảo có công thức như sau:

Tài sản đảm bảo (COL) T ổ Ttg t à i s ả n d ù ng để đả m b ả o cho kho ả n vay

Các tác giả nghiên cứu gồm Berger và Udell (1990) cùng với Gestel và Baesens

(2009) đều thể hiện quan điểm Tài sản đảm bảo (COL) tác động ngược chiều đến Rủi ro tín dụng Do đó, giả thuyết nghiên cứu được tác giả xây dựng như sau:

Giả thuyết H2: Tài sản đảm bảo (COL) tác động ngược chiều đến Rủi ro tín dụng.

- Tỷ lệ sinh lời trên tổng tài sản(ROA)

Theo Prastowo (2002), Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) được sử dụng để đo lường hiệu quả của ngân hàng trong việc tạo ra lợi nhuận bằng cách khai thác tài sản của ngân hàng đó ROA càng cao đánh giá việc sự dụng tài sản tạo ra lợi nhuận càng tốt Bên cạnh đó, theo Zribi (2011) cho rằng ngân hàng có tỷ lệ sinh lời tốt thường ít có nhu cầu vay vốn Chỉ số ROA được tính theo công thức sau đây:

Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) o \ s T ổ ng t à i s ả n

Ngoài ra, theo Kolapo và các cộng sự (2012) cùng với Sayedi (2014) đều đưa ra kết quả nghiên cứu rằng ROA tác động ngược chiều đến Rủi ro tín dụng Do đó, tác giả trình bày giải thuyết nghiên cứu:

Giả thuyết H3: KhảanăngasinhalờiatrênaTổngatài sản (ROA) tácađộngangượca chiều đến Rủi ro tín dụng.

- Quy mô ngân hàng (SIZE) Được tính bằng cách lấy logarit của tổng tài sản ngân hàng để đo lường quy mô của ngân hàng từ đó xác định được mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và RRTD Quy mô ngân hàng được hiểu như lợi thế về quy mô, các ngân hàng càng lớn sẽ tạo ra được nhiều lợi nhuận hơn Các ngân hàng có quy mô lớn sẽ có nhiều cơ hội đa dạng hoá đầu tư hơn, có thể duy trì hoặc thậm chí tăng lợi nhuận trong khi giảm thiểu được rủi ro và ngược lại Các nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng tác động tích cực đến khả năng sinh lời như nghiên cứu của Alexiou và Sofoklis (2009), Boahene và cộng sự (2012), Ben Naceur (2003), Athanasoglou và cộng sự (2008), Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020).

Do đó, tác giả kỳ vọng trong nghiên cứu này giữa quy mô ngân hàng và RRTD sẽ xảy ra:

Giả thuyết H4: Quy mô ngân hàng (SIZE) tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng.

- Tỷ a lệ a chi a phí a trên a thu a nhập a hoạt a động a (CIR)

Theo Berger và DeYoung (1997) cho rằng việc quản lý tốt chi phí hoạt động sẽ góp phần làm hạn chế các nguy cơ về Rủi ro tín dụng và họ cũng chỉ ra trong một vài trường hợp nhất định khi một ngân hàng đang gặp phải tình trạng nợ nần chồng chất nằm ngoài kiểm soát thì ngân hàng đó thường có xu hướng gia tăng chi phí hoạt động để trả bớt các khoản nợ, dẫn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh thấp Hiệu quả Chi phí hoạt động được tính toán theo công thức sau:

Hiệu quả chi phí hoạt động (CIR)= í "ạ- độ í h

V \ 7 ổ ngthu nh ậ p ho ạ t độ ng

Bên cạnh đó, theo hai nhà nghiên cứu Podpiera và Weill (2008) đưa ra quan điểm rằng quản lý chi phí hoạt động kém có thể dẫn đến gia tăng Nợ xấu hay nói cách khác, hiệu quả chi phí càng thấp thì nguy cơ Rủi ro tín dụng càng cao Vì thế, tác giả đặt ra giả thuyết dựa vào quan điểm trên như sau:

Giả thuyết H5: Hiệu quả chi phí hoạt động (CIR) tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng.

- Tỷ lệ Tăng trưởng tín dụng của ngân hàng(GROW)

- Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP)

Tăng trưởng tín dụng cho thấy sự thay đổi của dư nợ tín dụng qua các năm Việc tăng trưởng tín dụng quá cao sẽ khiến cho thị trường tín dụng tiềm ẩn nhiều rủi ro và cạnh tranh do phải cung cấp cho từng nhóm khách hàng khác nhau nên tỷ lệ rủi ro sẽ càng gia tăng Tăng trưởng tín dụng được tính toán theo công thức của nhà nghiên cứu Clair (1992) như sau:

Tăng trưởng tín dụng (GROW) ¥ổng dư nợ ngân hàng i năm t – ¥ổng dư nợ ngân hàng i năm (t - 1)

Tổng d ưnợ ng ân àℎà ng i n ăm(t - 1)

Bên cạnh đó, theo Foos (2010) cho rằng nhiều ngân hàng vì muốn cạnh tranh ở khoản mục cho vay đã đầu tư vào mức tăng trưởng tín dụng từ đó làm hạn chế khả năng quản trị rủi ro dẫn đến RRTD tăng cao Vì thế, tác giải đặt ra giải thuyết:

Giả thuyết H6: Tỷ lệ Tăng trưởng tín dụng của ngân hàng (GROW) tác động cùng chiều đến Rủi ro tín dụng.

- Tỷ lệ lạm phát (INF)

Tình trạng lạm phát sẽ làm cho giá cả tăng lên và điều này sẽ làm ảnh hưởng đến sức mua của người dân khiến tỷ lệ tiêu thụ các mặt hàng giảm xuống từ đó gây không ít khó khăn cho các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp buôn bán lẻ thậm chí có thể rơi vào tình trạng phá sản dẫn đến họ không đủ năng lực tài chính để thanh toán nợ Do đó, sẽ góp phần khiến cho mức độ rủi ro tín dụng bao gồm nợ quá hạn và nợ xấu tăng lên Để đo lường tỷ lệ lạm phát, nghiên cứu căn cứ vào giá tiêu dùng của Việt Nam trong giai đoạn 2012-2021 Dựa vào cơ sở của nhà nghiên cứu trên, tác giả xây dựng giả thuyết nghiên cứu:

Giả thuyết H7: Tỷ lệ lạm phát (INF) tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng.

Theo Kosmidou (2008), Laeven và Majnoni (2002) cho rằng GDP có ảnh hưởng tiêu cực đến Rủi ro tín dụng Tuy nhiên, theo Makri và cộng sự (2014) cho rằng, khi nền kinh tế phát triển tốt thì người dân thường ít có nhu cầu vay vốn hơn so với thời kỳ suy thoái đồng thời tăng trưởng nền kinh tế sẽ góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và hoạt động sản xuất kinh doanh của người dân, từ đó cải thiện khả năng thanh toán vay vốn và trả nợ của các khách hàng vay.

Công thức của tăng trưởng GDP được thực hiện qua phép tính sau:

Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết:

H8: Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng.

- Rủi ro tín dụng của ngân hàng (CRI)

Rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro tài chính gây thiệt hại nghiêm trọng đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng Rủi ro tín dụng phát sinh khi khách hàng không trả nợ trong thời gian đã thỏa thuận giữa hai bên của hợp đồng tín dụng (Saunders, 2011; Anderson, 2013) Thêm vào đó, rủi ro tín dụng có khả năng làm suy thoái kinh tế khi các ngân hàng gặp tình trạng mất khả năng thanh toán do rủi ro vỡ nợ từ khách hàng quá cao dẫn đến sự tác động tiêu cực đến nền kinh tế (Reinhart & Rogoff,2008).

Công thức của Rủi ro tín dụng được trình bày theo nghiên cứu của Daniel Foss (2010) cùng với Hess (2009) như sau:

Rủi ro tín dụng (CRI)

Gí a trị trícℎàlập dựp òℎà ng rủ i ro tín dụng n 9 ân àℎà ng i năm t

Tổng d ưnợ ng ân àℎà ng i năm(t-1)

Bảng 3.1: Mô tả biến phụ thuộc, biến độc lập và kỳ vọng dấu

Cách đo lường Kỳ vọng

1 Rủi ro tín dụng (Credit Risk

CRI Giáatrịatríchalậpadựaphòngarủi roatínadụngangânahàngai năm t / Tổngadưanợangânahànga i năm (t-1)

COL Sốatiềnavay/ tổngasốa tàiasảnadùngađểađảma bảoachoakhoảnavaya

3 Tỷasuấtasinhalờia trênaTổngatàiasảna (Return on Assets)

ROA Lợianhuậnasaua thuếa/Tổngatàiasảna bìnhaquâna

5 Tỷalệachiaphíatrênathuanhậpa hoạtađộnga(Cost to Income

CIR Chiaphíahoạta động/Thua nhậpahoạtađộnga -

6 Tăng trưởng tín dụng (Credit

GROW Tổng dư nợ ngân hàng i năm t–

Tổng dư nợ ngân hàng i năm(t-

1) /Tổng dư nợ ngân hàng i năm (t-1)

7 Lạm phát (Inflation) INF Giá tiêu dùng +

GDP Căn cứ vào Tổng cục thống kê về tỷ lệ tăng trưởng GDP trong giai đoạn 2012-2021

Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu được tổng hợp từ báo cáo thường niên và báo cáo tài chính của 27 NHTMCP tại Việt Nam (xem tại Phụ lục 1) Tuy nhiên, tính đến nay đã có hơn 31 NHTMCP đang hoạt động tại thị trường Việt Nam, vì những hạn chế trong việc thu thập dữ liệu do một số ngân hàng chưa niêm yết và không công khai số liệu Vì vậy, tác giả chỉ tập trung phân tích 27 NHTMCP đang được niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán tại Việt Nam là HOSE (Ho Chi Minh Stock Exchange), HNX (Ha Noi Stock Exchange) và UPCOM (Unlisted Public Company Market) để đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy. Trong khi đó, đối với các chỉ số kinh tế vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát thì được thu thập từ các báo cáo của Tổng cục thống kê Việt Nam, World Bank hay IMF.

Từ năm 2012 đến năm 2021, nền kinh tế Việt Nam có nhiều biến động và chịu tác động nặng nề của dịch bệnh, khủng hoảng kinh tế và các vấn đề chính trị toàn cầu Giai đoạn này sẽ tác động mạnh mẽ đến hoạt động của các NHTMCP Việt Nam Việc thực hiện nghiên cứu trong giai đoạn này sẽ giúp phản ánh rõ nét hơn các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD.

Trong Chương 3 này, tác giả đã trình bày cơ sở dữ liệu, phương pháp nghiên cứu, mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu Dữ liệu thu thập được tác giả tiến hành tính toán và xử lý thông qua phần mềm Stata 15.0 Đây là những cơ sở để tác giả tiến hành phân tích các kết quả nghiên cứu trong Chương 4.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tổng quan rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam

Rủi ro tín dụng luôn là mối quan tâm hàng đầu của các nhà quản trị và của cả nền kinh tế. Chỉ tiêu biểu hiện rõ nhất rủi ro tín dụng của NHTMCP trong thực tế đó là nợ xấu Bức tranh nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam trong 10 năm qua đầy những biến động Vào năm 2012, theo số liệu do Ngân hàng nhà nước công bố, tỷ lệ nợ xấu là 8,82% con số này cao hơn số liệu do các NHTM công bố là 4,47% nợ xấu toàn hệ thống là 117.723 tỷ đồng. Nhưng bên cạnh đó Fitch Ratings công bố tỷ lệ nợ xấu vào năm 2012 là 13% trên tổng dư nợ Tỷ lệ nợ xấu này đạt đến hai con số và vượt qua mức quy định của NHNN là duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới mức 3% Nhưng sau khi cơ cấu lại dư nợ tín dụng theo Quyết định số 780/QĐ-NHNN ngày 23/4/2012, tỷ lệ nợ xấu đã được cải thiện và duy trì ổn định ở mức dưới 3% Sau khi Quyết định 780 hết hiệu lực, cơ cấu lại nợ của các ngân hàng được thể hiện trong Thông tư 09 Vào tháng 8/2016 giá trị nợ xấu của hệ thống ngân hàng là 147 nghìn tỷ đồng, con số này chiếm 2.66% tổng dư nợ và đã giảm rất nhiều so với năm 2012. Cho thấy việc cơ cấu lại nợ theo Quyết định số 780/QĐ-NHNN là có hiệu quả.

Trong giai đoạn năm 2016-2019 nhờ vào việc thực hiện thí điểm cơ chế xử lý nợ xấu của các tổ chức tín dụng theo Nghị quyết số 42/2017/QH14 (Nghị quyết 42) của Quốc Hội đã giúp ngành ngân hàng đảm bảo an toàn toàn hệ thống và có những bước tiến tốt Điều này được thể hiện cụ thể là tỷ lệ nợ xấu toàn ngành từ 2.5% (tỷ lệ nợ xấu nội bảng) và 10,1% (nợ xấu gộp) vào năm 2016 đã giảm, đến năm 2019 chỉ còn 1.6% (tỷ lệ nợ xấu nội bảng) và 4.4% (nợ xấu gộp) Được trình bày trong Đồ thị 4.1. Đồ thị 4.1: Tỷ lệ nợ xấu giai đoạn 2016-2021

■ Nợ xấu nội bảng ■ Nợ xấu gộp

(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo Ngân hàng Nhà nước)

Vào năm 2019, với sự bùng phát của đại dịch Covid-19 đã tác động tiêu cực về mặt kinh tế và xã hội Nền kinh tế rơi vào khủng hoảng và trì trệ, hoạt động kinh doanh của các cá nhân và doanh nghiệp bị ảnh hưởng tiêu cực nên chắc chắn không thể tránh khỏi khả năng thanh toán, hoàn trả các khoản tín dụng cho ngân hàng Điều này cũng đã được các nhà quản trị dự báo trước khi có sự xuất hiện của dịch Covid- 19 và được đẩy lên cao khi biến chủng Delta được phát hiện ra trong làn sóng dịch thứ tư vào năm 2021 Hậu quả để lại là sự tổn thất nặng nề trong hoạt động sản xuất của các doanh nghiệp và nguồn thu nhập của người dân. Vào cuối năm 2021 tỷ lệ nợ xấu nội bảng là 1,9% tăng 0,21 % so với cuối năm 2020 và tỷ lệ nợ xấu gộp tăng mạnh từ mức 5,1% cuối năm 2020 đến 7,31% cuối năm 2021.

Ngoài việc nợ xấu gia tăng, một nguyên nhân đáng nói là hoạt động cho vay của các ngân hàng thương mại chưa được quản lý và kiểm soát chặt chẽ, dẫn đến nợ xấu gia tăng, đồng thời lợi nhuận ngân hàng giảm Ngân hàng ngày càng sa sút, thậm chí lỗ vốn Vì vậy, việc nghiên cứu và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của NHTMCP Việt Nam là hết sức cần thiết và cấp bách.

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Tác giả sử dụng phần mềm Stata 15.0 để thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu trên các phương diện: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của biến phụ thuộc Rủi ro tín dụng (CRI) và các biến độc lập bao gồm Hệ số an toàn vốn(CAR), Tài sản đảm bảo (COL), Tỷ lệ chi phí trên thu nhập hoạt động (CIR), Tỷ lệ khả năng sinh lời trên tổng tài sản (ROA), Quy mô ngân hàng (SIZE), Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng(GROW), Tỷ lệ lạm phát (INF) và Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) Kết quả được trình bày trong Bảng 4.1:

Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả các biến

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

Giá trị lớn nhất Đơn vị tính

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA)

Kết quả thống kê mô tả các biến, tất cả các biến trong mô hình nghiên cứu đều là dữ liệu bảng, trong thời gian nghiên cứu giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2021 Bao gồm 270 tổng số quan sát từ 27 NHTMCP được thu thập từ các báo cáo Kết quả kinh doanh và Bảng cân đối kế toán.

4.2.1 Biến đại diện Rủi ro tín dụng (Biến phụ thuộc)

Hệ số rủi ro tín dụng (CRI) của 27 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2012- 2021 trung bình là 0,0156 và độ lệch chuẩn là 0,0055 Theo Bảng 4.1, tỷ lệ rủi ro tín dụng (CRI) với giá trị nhỏ nhất là 0,0074 thuộc về Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) Đây là ngân hàng có tỷ lệ rủi ro thấp nhất từ năm 2012 đến 2021 Tỷ lệ rủi ro tín dụng (CRI) tối đa là 0,0429 và được sở hữu bởi Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn-Hà Nội (SHB) với tỷ lệ 4,29% vào năm2012.

4.2.2 Biến đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến Rủi ro tín dụng (Biến độc lập)

- Hệ số an toàn vốn (CAR)

Hệ số an toàn vốn (CAR) có giá trị trung bình là 13,53% với độ lệch chuẩn là 6,5% Cụ thể, Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt (LBP) có tỷ lệ an toàn vốn thấp nhất với 1,44% năm

2019 Bên cạnh đó hệ số an toàn vốn cao nhất thuộc về Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (STB) vào năm 2021 với 9,87%.

- Hệ số Quy mô Ngân hàng (SIZE)

Giá trị bình quân của hệ số Quy mô ngân hàng trong bảng dữ liệu là 18,73 lần và độ lệch chuẩn là 1,12 lần Tại năm 2013, Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương (SGB) có quy mô ngân hàng nhỏ nhất với 16,5 lần trong khi đó Ngân hàng TMCP Bắc Á (BAB) đạt giá trị lớn nhất là 21,28 lần trong năm 2021, qua đó cho thấy có sự chênh lệch lớn về tổng quy mô giữa các Ngân hàng thương mại với nhau.

- Hệ số Khả năng sinh lời trên Tổng tài sản (ROA)

Hệ số này có giá trị trung bình là 0,83% với độ lệch chuẩn là 0,72%, trong đó ngân hàng có tỷ lệ ROA thấp nhất là Ngân hàng TMCP Quốc dân (NVB) với 0,00% vào năm 2020 và năm 2021 Mặt khác, Ngân hàng có tỷ lệ cao nhất là Ngân hàng TMCP Quân Đội (MBB) với 4,76%.

- Hệ số tài sản đảm bảo (COL)

Hệ số này có mức trung bình khá cao là 57,44% với độ lệch chuẩn là 11,2%, cho thấy mức độ chênh lệch của khoản vay so với tổng tài sản dùng để đảm bảo cho khoản vay trong kỳ khá cao Cụ thể, Ngân hàng TMCP Đông Nam Á (SSB) có tỷ lệ tài sản đảm bảo cho vay thấp nhất năm 2012 là 21,22%, trong khi Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) có tỷ lệ tài sản đảm bảo cho vay năm 2020 cao nhất là 78,88%.

- Hệ số hiệu quả chi phí hoạt động (CIR)

Hệ số này có giá trị trung bình là 53,42% và độ lệch chuẩn là 14,43% trong giai đoạn 2012-

2021 Trong đó, Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt (LBP) có giá trị nhỏ là 6,79% vào năm 2014 và Ngân hàng TMCP Quốc dân (NVB) với 92,74% vào năm 2013.

- Hệ số tăng trưởng tín dụng (GROW)

Hệ số này có giá trị trung bình được tính toán dựa trên 27 Ngân hàng thương mại cổ phần là20,13% với độ lệch chuẩn là 16,79% Ngân hàng có tốc độ tăng trưởng tín dụng chậm nhất trong giai đoạn 2012-2021 là Ngân hàng TMCP Hàng Hải (MSB) với tốc độ gần -23,33% vào năm 2012 Mặt khác, Ngân hàng có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất là Ngân hàng TMCP Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh (HDB) với 107,9% vào năm 2013.

Tỷalệalạmaphátabình quân của Việt Nam từ năm 2012 đến năm 2021 là 3,79% với độ lệch chuẩn là 2,29% Trong giai đoạn 2012-2021, Việt Nam có tỷ lệ lạm phát thấp nhất vào năm

2015 với 0,63% và cao nhất vào năm 2012 với 9,09%.

- Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)

Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân của Việt Nam giai đoạn 2012- 2021 là 5,59% với độ lệch chuẩn là 1,55% Trong giai đoạn 2012-2021, tỷ lệ GDP Việt Nam thấp nhất vào năm

2012 với -23,33% và cao nhất vào năm 2013 với 107,9%.

Phân tích tương quan biến và đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau làm hệ số hồi quy thay đổi dấu, từ đó khiến mô hình nghiên cứu trở nên không hợp lý Để khắc phục hiện tượng trên, một trong những phương án có thể được thực hiện là kiểm tra đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) với quy tắc hệ số VIF nhỏ thì ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và ngược lại TheoGujarati và Porter (2004) cùng với Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng hệ số VIF có giá trị lớn hơn 10 thì biến này chắc chắn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Kết quả được trình bày trong Bảng 4.2:

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến theo hệ số VIF

Kết quả từ bảng trên cho thấy tất cả các hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập đều có giá trị nhỏ hơn 10, vì thế có thể đưa ra kết luận rằng mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng Ngoài ra để xem xét kỹ hơn về vấn đề đa cộng tuyến của các cặp biến này, tác giả còn dựa vào xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập Kết quả được trình bày trong Bảng 4.3:

Bảng 4.3: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình

CRI CAR SIZE ROA COL GROW GDP INF

Theo lý thuyết hồi quy tương quan, tiêu chí so sánh của Farrar & Glauber (1967), hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập lớn hơn 0,8 là tương quan mạnh, trong khoảng 0,4 đến 0,8 là tương quan trung bình và nhỏ hơn 0,4 là tương quan tương quan yếu Từ kết quả ma trận tương quan giữa các biến độc lập của mô hình (Bảng 4.3) cho thấy sự tương quan giữa các biến thấp, cao nhất là -0,6585 nhưng vẫn nhỏ hơn 0,8.

Kết luận: Dựa vào kết quả của ma trận tương quan và nhân tử phóng đại phương sai VIF có thể kết luận rằng mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến và không có biến độc lập nào bị loại khỏi mô hình.

Kết quả phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu

Sau khi phân tích hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF, tác giả tiến hành ước lượng mô hình theo POOLED OLS, FEM và REM nhằm đánh giá tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD của mỗi NHTMCP đồng thời cũng đưa ra những kiểm định phù hợp với ba mô hình trên dựa vào cơ sở so sánh và ước lượng thô Kết quả được trình bày trong Bảng 4.4:

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy với ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM

CRI 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%

- Mô hình Pooled Ordinary Least Square (Pooled OLS)

Qua kết quả hồi quy với mô hình Pooled OLS cho thấy hai biến CAR và ROA có mức ý nghĩa lớn hơn 10%, vì vậy hai biến này không có ý nghĩa thống kê cũng như không đủ bằng chứng để giải thích mối tương quan với biến phụ thuộc CRI Trong khi đó, 3 biến là COL, GROW và INF đều có ý nghĩa thống kê trong mối tương quan với biến phụ thuộc CRI với mức ý nghĩa thống kê rất cao là 1%; biến SIZE và biến CIR có ý nghĩa thống kê trong mối tương quan với biến phụ thuộc CRI với mức ý nghĩa thống kê là 5%; biến GDP có ý nghĩa thống kê trong mối tương quan với biến phụ thuộc CRI với mức ý nghĩa thống kê là 10%.

Bên cạnh đó, kết quả cũng cho thấy các biến SIZE, GROW, SIZE và INF đều có mối tương quan dương với biến phụ thuộc CRI Trong khi đó biến COL, CIR và GDP có tương quan âm với biến phụ thuộc CRI.

Hệ số R 2 = 0,2673 cho thấy các biến độc lập giải thích được 26,73% sự thay đổi của biến phụ thuộc.

- Mô hình Fixed Effects Model (FEM)

Qua kết quả hồi quy với mô hình Pooled OLS cho thấy bốn biến SIZE, ROA, COL và CIR có mức ý nghĩa lớn hơn 10%, vì vậy bốn biến này không có ý nghĩa thống kê cũng như không đủ bằng chứng để giải thích mối tương quan với biến phụ thuộc CRI Trong khi đó,

3 biến là GROW, GDP và INF đều có ý nghĩa thống kê trong mối tương quan với biến phụ thuộc CRI với mức ý nghĩa thống kê rất cao là 1%; biến CAR có ý nghĩa thống kê trong mối tương quan với biến phụ thuộc CRI với mức ý nghĩa thống kê là 10%.

Bên cạnh đó, kết quả cũng cho thấy các biến CAR, GROW và INF đều có mối tương quan dương với biến phụ thuộc CRI Trong khi đó biến GDP có tương quan âm với biến phụ thuộc CRI.

- Mô hình Random Effects Model (REM)

Qua kết quả hồi quy với mô hình Pooled OLS cho thấy bốn biến CAR, SIZE, ROA và CIR có mức ý nghĩa lớn hơn 10%, vì vậy bốn biến này không có ý nghĩa thống kê cũng như

3 7 không đủ bằng chứng để giải thích mối tương quan với biến phụ thuộc CRI Trong khi đó, bốn biến là COL, GROW, GDP và INF đều có ý nghĩa thống kê trong mối tương quan với biến phụ thuộc CRI với mức ý nghĩa thống kê rất cao là 1%. Đồng thời các biến GROW và INF có mối tương quan dương với biến phụ thuộc CRI. Trong khi đó biến COL và GDP có tương quan âm với biến phụ thuộc CRI.

Kiểm định việc lựa chọn mô hình

- Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled và mô hình dữ liệu bảng FEM

Nghiên cứu sử dụng kiểm định lựa chọn mô hình Pooled và mô hình dữ liệu bảng FEM, với giả thuyết:

H0: Mô hình Pooled phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn FEM.

H1: Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn Pooled.

Bảng 4.5: Kết quả lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM

Giá trị thống kê F P- value

Tác giả đã sử dụng kiểm định F-test để thực hiện lựa chọn mô hình phù hợp giữa hai mô hình Pooled OLS và FEM Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Điều này đồng nghĩa với việc mô hình FEM là phù hợp hơn để ước lượng hơn so với mô hình Pooled OLS.

- Kiểm định lựa chọn mô hình dữ liệu bảng FEM và mô hình dữ liệu bảng REM.

- 0: Mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn FEM.

- 1: Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn REM.

Bảng 4.6: Kết quả lựa chọn giữa mô hình FEM và REM

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA) Để tìm ra mô hình phù hợp giữa hai mô hình FEM và REM, tác giả đã tiến hành thực hiện kiểm định Hausman Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Vậy mô hình FEM phù hợp để ước lượng hơn so với mô hình REM.

- Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình dữ liệu bảng REM

H0: Mô hình OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn REM.

H1: Mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn OLS.

Bảng 4.7: Kết quả lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM

Cuối cùng, tác giả thực hiện kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian để đưa ra lựa chọn phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và REM Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value của mô hình nhỏ hơn 0,05, nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Vậy mô hình REM phù hợp để ước lượng hơn mô hình Pooled OLS.

Kết luận: Từ kết quả ba kiểm định trên, cho thấy mô hình FEM là mô hình phù hợp để ước lượng nhất trong ba mô hình hồi quy Vì vậy, tác giả sẽ tiếp tục tiến hành kiểm định các khiếm khuyết (hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi) dựa trên kết quả hồi quy của mô hình FEM.

Kiểm định các khiếm khuyết của mô hình lựa chọn

Tác giả sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra mô hình lựa chọn có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không, với giả thuyết kiểm định như sau:

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Thông qua kết quả kiểm định có thể thấy P-value = 0,000 nhỏ hơn α= 0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0; đồng nghĩa với với việc mô hình hồi quy có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

- Hiện tượng tự tương quan

Tác giả đã tiến hành kiểm định Wooldridge để kiểm tra hiện tượng tự tương quan với giả thuyết như sau:

Giả thuyết H0: Không tồn tại có hiện tượng tự tương quan.

Giả thuyết H1: Tồn tại hiện tượng tự tương quan.

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Giá trị thống kê F Prob > F

Kết quả kiểm định cho thấy Prob > F bằng 0,000 < α= 0,05 do đó, bác bỏ giả thuyết H0 Vì vậy, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy có tồn tại hiện tượng tự tương quan.

Khắc phục các khiếm khuyết của mô hình lựa chọn

Sau khi thực hiện các kiểm định khiếm khuyết của mô hình hồi quy theo phương pháp tác động cố đinh FEM, kết quả cho thấy mô hình hồi quy đang gặp vấn đề về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Do đó, tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy FGLS để tiến hành khắc phục các khiếm khuyết của mô hình Kết quả được thể hiện trong Bảng 4.10:

Bảng 4.10: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

***,** và lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%

Căn cứ vào Bảng 4.10, kết quả hồi quy theo mô hình GLS có 5 biến độc mang ý nghĩa thống kê tác động đến rủi ro tín dụng, trong đó GROW, GDP và INF đều ảnh hưởng đếnRRTD với mức ý nghĩa 1%, tương tự với biến CAR nhưng với mức 5% và biến SIZE có ảnh hưởng đến RRTD với mức ý nghĩa 1% Các biến độc lập còn như ROA, COL,CIR lại không mang ý nghĩa thống kê với ý nghĩa hơn 10% nên không thể đưa vào mô hình.

Bên cạnh đó, kết quả cũng cho thấy các biến CAR, SIZE, GROW và INF đều có tác động cùng chiều với biến CRI Trong khi đó biến GDP tác động ngược chiều với biến phụ thuộc CRI.

Bảng 4.11: Tóm tắt các giả thuyết và kết quả nghiên cứu

CAR COL ROA SIZE CIR GROW INF GDP

** Khônga cóaýa nghĩaa thốnga kêa

Khônga cóaýa nghĩaa thốnga kêa

* Khônga cóaýa nghĩaa thốnga kêa

***,** và * lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%

Như vậy, sau khi tổng hợp kết quả, mô hình nghiên cứu được trình bày:

CRI it = 0,0013CAR it + 0,0005SIZE it + 0,0144GROW it - 0,0393 GDP t +

(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo NHNN)

Thảo luận về kết quả nghiên cứu

- Hệ số an toàn vốn (CAR)

Kết quả hồi qui cho thấy Hệ số an toàn vốn (CAR) có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng (CRI) với β =0,0013 và mức ý nghĩa 5%, nghĩa là với tỷ lệ đảm bảo an toàn vốn càng cao thì xác xuất xảy ra rủi ro tín dụng càng cao Kết quả này không phù hợp với nghiên cứu của Poudel (2018), Schilder (2018) cùng với Nabila và Younes (2011) Kết quả này cùng với các nghiên cứu trước đó là cơ sở để bác bỏ giả thuyết H1: Hệ số an toàn vốn (CAR) tác động ngược chiều đến Rủi ro tín dụng Trong thực tế hệ số an toàn vốn (CAR) trong giai đoạn 2012-2021 có những biến động CAR là chỉ tiêu đo lường có thể phản ánh tỷ lệ vốn tự có của ngân hàng và tài có điều chỉnh của ngân hàng đó Hệ số an toàn vốn tác động trực tiếp đến tỷ lệ RRTD, nợ xấu của các NHTMCP Có thể thấy rõ điều này ở giai đoạn 2019-2021, vào năm 2019 tỷ lệ an toàn vốn ở mức 13.7% tăng 1.72% so với năm 2018 Thế nhưng đến năm 2020 khi dịch bệnh đã hoành hành, trong một năm con số này chỉ còn ở mức 10.98% kéo theo tỷ lệ nợ xấu gộp tăng từ 4.4% vào năm 2019 đến 5.1% vào năm 2020 (xem Đồ thị 4.2) Như vậy có thể nói khi CAR giảm sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến nợ xấu, đe dọa đến sự bảo toàn vốn của ngân hàng nói riêng và của toàn hệ thống nói chung. Đồ thị 4.2: Tỷ lệ an toàn vốn các Ngân hàng thương mại cổ phần giai đoạn

- Quy mô ngân hàng (SIZE).

Kết quả hồi quy cho thấy quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động tích cực đến rủi ro tín dụng của NHTMCP với β =0,0005 và mức ý nghĩa 10% Kết quả nghiên cứu này phù hợp

(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo NHNN) với nghiên cứu của Alexiou và Sofoklis (2009), Boahene và cộng sự (2012), Sufian (2011), Olawale và cộng sự (2015), Safari (2012), Ben Naceur (2003), Athanasoglou và cộng sự

(2008), Awoke (2014), Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020) Kết quả này cùng với các nghiên cứu trước đó là cơ sở để chấp nhận giả thuyết Giả thuyết H4: Quy mô ngân hàng (SIZE) tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng Trong thực tế, quy mô ngân hàng của các NHTMCP tại Việt Nam đang tăng nhanh theo từng năm (xem Đồ thị 4.3), đây là một dấu hiệu đáng mừng cho hệ thống ngân hàng tại Việt Nam họat động ngày càng phát triển Từ năm 2012 đến năm 2021 quy mô của các NHTMCP tại Việt Nam đã tăng từ 18,063 nghìn tỷ đồng vào năm 2012 lên 19,378 nghìn tỷ đồng vào năm 2021 Quy mô ngân hàng có thể tác động tích cực hoặc tiêu cực đến tỷ lệ rủi ro tín dụng Những ngân hàng có quy mô lớn sẽ quản lý tín dụng hiệu quả hơn nhờ vào khả năng đa dạng hóa danh mục đầu tư và cho vay, bên cạnh đó khả năng quản trị và kiểm soát RRTD tốt hơn các ngân hàng có quy mô nhỏ (Das & Saibal, 2007) Tuy nhiên, theo Nguyễn Thùy Dương & Trần Thị Thu Hương, 2017 những ngân hàng có quy mô lớn sẽ chấp nhận với rủi ro cao hơn, cho vay nhiều hơn và dẫn đến kết quả là tỷ lệ rủi ro tín dụng cũng cao hơn. Đồ thị 4.3: Quy mô các NHTMCP giai đoạn 2012-2021 Đơn vị: nghìn tỷ đồng

- Tăng trưởng tín dụng (GROW)

Kết quả hồi qui cho thấy tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (GROW) có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng (CRI)với β =0,0144 và mức ý nghĩa 1% Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Foos và các cộng sự (2010) Đồng thời, kết quả này cùng với các nghiên cứu trước đó là cơ sở để chấp nhận giả thuyết: Giả thuyết H6: Tỷ lệ Tăng trưởng tín dụng của ngân hàng (GROW) tác động cùng chiều đến Rủi ro tín dụng Trong thực tế, tỷ lệ tăng

(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo NHNN) trưởng tín dụng được xem là dấu hiệu cảnh báo với ngân hàng về khả năng rủi ro tín dụng. Trong giai đoạn năm 2019-2021 tốc độ tăng trưởng tín dụng giảm từ 17.41% vào năm 2019 xuống còn 13.99% vào năm 2021 đã tác động tiêu cực đến tỷ lệ RRTD, nợ xấu gộp tăng từ 4.4% vào năm 2019 lên 7.3% vào năm 2021 Như vậy, điều này chứng minh rằng nhiều ngân hàng vì muốn cạnh tranh ở khoản mục cho vay đã đầu tư vào mức tăng trưởng tín dụng từ đó làm hạn chế khả năng quản lý rủi ro dẫn đến Rủi ro tín dụng tăng cao. Đồ thị 4.4: Tốc độ tăng trưởng tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần giai đoạn 2012-2021 Đơn vị tính: %

- Tăng trưởng kinh tế (GDP)

Kết quả hồi qui cho thấy Tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động ngược chiều với RRTD ngân hàng (CRI) với β = -0,0393 và mức ý nghĩa 1% Nghĩa là, tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) càng cao thì rủi ro tín dụng của các NHTMCP tại Việt Nam càng thấp và ngược lại. Kết quả này không phù hợp với nghiên cứu của Makri và cộng sự (2014) nhưng lại cùng kết quả với các nghiên cứu của Kosmidou (2008), Laeven và Majnoni (2002) cùng với Klein (2013) Như vậy, kết quả này cùng với các nghiên cứu trước đó là cơ sở để bác bỏ giả thuyết H8: Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng.

- Tỷ lệ lạm phát (INF)

Kết quả nghiên cứu cho thấy với ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, mối quan hệ giữa lạm phát và rủi ro tín dụng là cùng chiều, tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì tỷ lệ rủi ro tín dụng tăng 0,0381% Như vậy kết quả này là cơ sở để chấp nhận giả thuyết H7: Tỷ lệ lạm phát

(INF) tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng Tỷ lệ lạm phát có tỷ lệ thuận với tỷ lệ rủi ro tín dụng, điều này được giải thích khi nền kinh tế có tỷ lệ lạm phát tăng cao, Ngân hàng Nhà Nước thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ để làm giảm tỷ lệ lạm phát khi đó hoạt động tín dụng của NHTM bị ảnh hưởng.

Trong Chương 4 này, tác giả sử dụng phần mềm Stata 15.0 để thực hiện các kiểm định cần thiết như thống kê mô tả, hệ số tương quan giữa các biến độc lập, đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai thay đổi Ngoài ra, khóa luận cũng trình bày các mô hình hồi quy gộp OLS, FEM, REM và FGLS để có thể lựa chọn một mô hình ước lượng phù hợp Tác giả đã đưa ra kết quả cụ thể về tác động của 8 nhân tố: CAR, SIZE, ROA, COL, CIR, GROW, GDP và INF đến rủi ro tín dụng.

Kết quả ước lượng FGLS cho thấy có 5 biến có ý nghĩa thống kê, trong đó các biến CAR, SIZE, GROW và INF có tác động cùng chiều Mặt khác, biến GDP có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Ngoài ra, kết quả cũng đưa ra mối quan hệ giữa ROA, COL, CIR và rủi ro tín dụng tuy nhiên 3 biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Kết quả của chương này là cơ sở để tác giả đưa ra các khuyến nghị về cách phòng tránh và hạn chế rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong Chương5.

Định dạng
Số trang	80
Dung lượng	183,36 KB