BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH TRẦN NGỌC THÙY DƯƠNG CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN[.]
TÍNH CẤP THIẾT VÀ LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Hệ thống ngân hàng nói chung đóng vai trò đặc biệt đối với sự phát triển kinh tế của một quốc gia, là trung gian luân chuyển vốn từ nơi thừa vốn đến nơi có nhu cầu sử dụng Yếu tố quan trọng và then chốt nhất của nền kinh tế là sự ổn định của ngân hàng. Tuy nhiên, hầu hết các ngân hàng thường phải chịu nhiều rủi ro tiềm ẩn và có thể ảnh hưởng xấu đến khả năng sinh lời theo Alshtti (2015) Đối với những rủi này theo như tác giả Koch và MacDonal (2014) cho rằng những rủi ro trên sẽ phân thành từng nhóm như rủi ro tín dụng , rủi ro thị trường , rủi ro hoạt động , rủi ro thanh khoản , rủi ro pháp lý và rủi ro danh mục đầu tư Nhìn chung, mỗi cá thể trong số chúng sẽ có thể ảnh hưởng khá tiêu cực đến nguồn vốn , giá trị thị trường và hoạt động tài chính của toàn ngân hàng. Một nghiên cứu khác cho thấy rằng, một trong những hoạt động cốt lõi để tạo ra thu nhập cho các ngân hàng chính là hoạt động huy động và cho vay, nhưng đối với hoạt động cho vay lại chính là một trong những rủi ro lớn nhất mà các ngân hàng khác phải đối mặt theo Ekinci và cộng sự (2019).
Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng vay nợ của một khách hàng nhưng không thực hiện được các cam kết đã thỏa thuận từ trước với ngân hàng Theo Boffey và Robson (1995) đưa ra nhận định rằng loại rủi ro nà là rủi ro đáng kể nhất và mức ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng Nhưng nhiên cứu của Fissha (2010) chỉ ra cho thấy tỷ lệ nợ xấu cao trong các NHTM tạo tác động tiêu cực đến ngành ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu cao có khả năng làm giảm hiệu quả tài chính của ngân hàng Đó là lý do mà ngân hàng phải đối mặt với rủi ro tín dụng với tần suất lớn Bên cạnh đó trong thời gian qua, mặc dù các NHTM đã có những nỗ lực lớn trong việc xử lý nợ xấu nhưng
2 tỷ lệ nợ xấu vẫn ở mức cao Do đó điều cần thiết là các ngân hàng áp dụng một cách tiếp cận hiệu quả để quản lý và giả thiểu rủi ro tín dụng mà họ phải chịu
Ngoài ra, theo Nguyễn Thị Thu Hằng & Nguyễn Đức Thành (2011), hoạt động tín dụng nói chung và tăng trưởng tín dụng nói riêng đặc biệt được quan tâ ở Việt Nam trong những năm trở lại đây khi đóng vai trò quan trọng gia tăng lạm phát Việc tác động đến lạm phát, tăng trưởng tín dụng ảnh hưởng trước tiên và mạnh nhất đến hoạt động của chính các ngân hàng Mục tiêu chính của nghiên cứu nà là xác định các yếu tố đặc điểm ngân hàng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam, bằng cách sử dụng dữ liệu bảng với phương pháp hồi qu bình phương bé nhất (OLS) Bài viết đã đưa ra một vài gợi ý đối với nhà đầu tư cá nhân và góp phần giúp các nhà quản lí ngân hàng nhận diện sớm tác động tiêu cực của các yếu tố đặc điểm ngân hàng đến rủi ro tín dụng, giúp kiểm soát tốt các tác động từ việc đẩy mạnh cho vay.
Kết quả nghiên cứu là cơ sở khoa học để các nhà quản trị ngân hàng thương mại Việt Nam đưa ra những quyết định và chính sách hợp lý, nhằm mang lại hiệu quả hoạt động cao cho ngân hàng và thúc đẩy nền kinh tế phát triển Đó là lý do cho việc tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng cũng như phân tích các mức độ tác động của chúng nhằm đưa ra giải pháp để nhằ mục đích hạn chế rủi ro cho hệ thống Ngân hàng thương mại tại Việt Nam Từ những thực tiễn nêu trên , tác giả chọn đề tài “Các nhân yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam".
MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
Mục tiêu tổng quát
Nghiên cứu nà làm rõ sự ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 - 2021 Từ đó , đề xuất khuyến nghị phù hợp nhằm giúp nâng cao chất lượng tín dụng của các NHTM Việt Nam trong thời gian tới
Mục tiêu cụ thể
Để đạt được mục tiêu tổng quát như trên, cần thực hiện các mục tiêu cụ thể như sau:
Thứ nhất , phải xác định được các yếu tố có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam
Thứ hai , đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam
Thứ ba , đề xuất các khuyến nghị nhằm nâng cao chất lượng tín dụng của cácNHTM Việt Nam.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Các yếu tố nào đang ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Na ? Mức độ ản h hưởn g c ủa c ác yế u t ố n ày đ ến r ủi r o tín dụ ng của c ác NH TM Việ t
Khuyến nghị nào phù hợp để giảm thiểu rủi ro và nâng cao chất lượng tí n d ụng của các NH TM V iệt Na m?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Đ ối tư ợng nghi ên c ứu: Đ ề t ài t ập tr ung n ghiên cứ u r ủi r o t ín d ụng v à c ác y ếu t ố ả nh h ưởng đến rủi ro tín dụng của các NHT M tại V iệt N am.
Phạm vi nghiên cứu: Mẫu ngh iên cứ u được s ử dụ ng dựa trên s ố liệ u của 30
Ng ân hàn g thư ơng m ại tại Việ t Na m tro ng thờ i gi an ng hiên cứ u l à 11 nă m giai đoạ n t ừ 2011 đến 2021.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tác giả đã th u th ập dữ liệ u nghiê n cứ u th ông qu a B áo cá o t ài c hính đ ã k iểm to án, B áo cá o thư ờng n iên c ủa các n gân hà ng thư ơng ại Vi ệt N am được công bố theo từng năm v à các tran g tài chí nh nh ư: cafef.vn, vietstock.vn, Bên cạnh đó, các dữ liệu vĩ mô như t ốc đ ộ tă ng trưở ng GDP, t ỷ l ệ lạ m p hát v à tỷ l ệ t hất n ghiệp được t hu th ập
4 t ừ website của D ữ liệ u Ng ân h àng Th ế g iới (The World Bank).
Phươ ng ph áp nghi ên c ứu mà tác giả đư ợc s ử dụ ng tro ng khóa lu ận l à phư ơng ph áp Đị nh lượ ng Thực hiện m ô hì nh h ồi qu y đ a biế n b ằng cách kết hợp c ác phương pháp: phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) đ ể ướ c lư ợng m ô hình hồ i qu y đa biến dạng gộ p (Pooled OLS), mô hình hồi quy ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model
- FEM), mô hình hồi quy ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) Sau đó sử dụng thêm các kiểm định F-test, Hausman để lựa chọn sự phù hợp của mô hình FEM, REM, từ đó chọn ra mô hình phù hợp.
Tác giả sử dụng phần mềm Stata để xử lý các dữ liệu cho mô hình nghiên cứu trên Như vậy, việc kiểm địn h từ c ác giả thuyết này nhằm tìm ra sự ả nh hưở ng củ a cá c y ếu t ố đế n r ủi r o tí n dụ ng đến cá c N HTM V iệt Na m.
TÍNH ĐÓNG GÓP ĐỀ TÀI
Từ góc độ khoa học:
X ác địn h rõ v à lượ ng hóa m ức đ ộ ản h hư ởng củ a yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2021 Bài nghiên cứu chỉ ra sự t ác độn g của môi trường v ĩ m ô và vi mô đến rủi ro tín dụng NHTM Đồng thời đưa ra các bằng chứng giúp cho việc kết luận và bổ sung kết quả cho các nghiên cứu trước.
Từ góc độ thực tiễn:
T ác g iả th u th ập v à s ử d ụng d ữ liệu v ề các yế u t ố ả nh h ưởng đế n r ủi r o t ín d ụng được cập nhật mới nhất tại thời điểm năm 2021, thời gian để thự c hi ện ngh iên c ứu là 11 năm tr ong gi ai đo ạn t 2011 – 2021, v ề ặt th ời gi an cho thấy đ ộ ch ính x ác và tính cập nhật k ết qu ả c ao hơ n đối với những ng hiên c ứu trước Kết quả thực nghiệm nhằm giúp cá c nh à q uản tr ị ngân hàng c ó cá i nh ìn rõ ràng h ơn v ề các y ếu t ố t ác độ ng đ ến rủi ro tín dụng, qua đó đề xuất ý kiến để gia tăng chất lượng tín dụng hơn và mang lại h iệu q uả ho ạt độn g cao cho c ác n gân h àng th ương m ại.
KẾT CẤU ĐỀ TÀI
Đ ề t ài có kết cấu b ao gồm 05 ch ương:
CHƯƠN G 1: GIỚ I TH IỆU ĐỀ TÀI NG HIÊN CỨ U
Chư ơng nà y s ẽ tr ình b ày tổng quan về đề tài nghiên cứu, lần lượt gi ới thi ệu về tín h cấ p th iết c ủa đ ề t ài, đặt ra câu h ỏi và ục tiê u ng hiên cứ u, xác định đ ối tư ợng v à ph ạm v i nghi ên c ứu, dữ liệu và ph ương ph áp nghiên cứ u, đó ng g óp c ủa đ ề t ài nghiên cứu v à trìn h b ày sơ lược cấ u trúc của khóa luận.
CHƯ ƠNG 2: C Ơ S Ở L Ý THUY ẾT V À C ÁC N GHIÊN C ỨU THỰC NGHIỆM Ch ương nà y tá c g iả sẽ trì nh b ày trình bày các c ơ s ở l ý thu yết, các khái niệm v ề v ấn đ ề củ a đề t ài nh ư là: k hái niệ m về tín dụ ng và rủi ro tín d ụng, v ai tr ò và quy trình t ín dụng, tình hình tín dụng thự c t ế t ại V iệt Na m tro ng gia i đoạ n 2011-2021. Đồng thời trình bày các dẫn chứng là k ết qu ả củ a các nghi ên cứ u trư ớc đ ó ba o g ồm các ng hiên cứ u tron g v à ngoà i nư ớc c ó li ên qu an đ ến đ ề t ài các ếu t ố ảnh hưởng đế n rủ i r o tí n dụn g của NHT M Vi ệt Na m.
Chương này bàn luận sâu hơn về về ph ương ph áp ng hiên cứ u đ ề t ài, mô hình nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu, cách thức xây dựng thang đó, phương pháp chọn mẫu, quá trình thu thập thông tin, công cụ xử lý dữ liệu và các kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng trong quá trình nghiên cứu
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Trình bày kết quả của việc phâ n tíc h d ữ li êu bằ ng ph ần m ềm Stata; Thực hiện thốn g k ê mô tả, phân tích đa cộng tuyến, phâ n tíc h mối tư ơng qu an gi ữa cá c b iến tr ong m ô hình , và xử lý c ác d ữ l iệu đã th u th ập th ông qu a phần mền Stata đưa ra ô h ình ngh iên cứ u ph ù hợ p n hất, và m ức đ ộ ả nh hư ởng như thế nào lên hệ số NIM Thông qua đó giải thích nguyên nhân mố i tư ơng qu an giữ a các biế n độ c lậ p và biế n ph ụ thu ộc và về tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc thông qua thực trạng th ực
6 t ế v à c ác ng hiên cứ u c ó li ên qu an tro ng quá khứ.
CHƯƠ NG 5: K ẾT LU ẬN V À KHU YẾN NG HỊ
K ết lu ận, nêu tóm tắt vấ n đ ề nghi ên c ứu v à đ ưa r a k ết luận từ kết qu ả nghi ên cứ u ở Chương 4 Bên cạnh đó, đề xuất khuyến nghị nhằm giả m thiểu tỷ lệ r ủi r o v à n âng c ao ch ất lượ ng t ín d ụng B ên cạn h đó trình bày nh ững hạ n ch ế mà đ ề tài chưa thực hiện được v à hư ớng nghiê n cứ u tiế p the o của đề tài.
TÓM TẮT CHƯƠNG 1: Ở chương 1, tác giả đã giới thiệu về đề tài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP ở Việt Nam” và đưa ra sự cần thiết của bài ngh iên cứ u T ác g iả đ ã x ác đ ịnh đư ợc ục ti êu, đố i tượng v à phư ơng phá p để thực hiện bà i nghiên cứu, v à chương này là cơ sở đóng góp vào sự phát triển ý tưởng cho các chương tiếp theo theo cách trình tự va cụ thể hơn.
CHƯƠNG 2 C Ơ S Ở L Ý THU YẾT V À TỔ NG QU AN NG HIÊN
Tá c g iả sẽ giới thiệu c ác c ơ s ở l ý lu ận có liên quan v ề ngân hàng thương mại, khái niệm về tín dụng ngân hàng và rủi ro tín dụng, tổng quan các công trình nghi ên cứ u có liê n qu an, phân tích và tổ ng h ợp cá c yế u t ố có tác động đế n r ủi r o t ín dụ ng c ủaNHT M.
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG
Tín dụng ngân hàng thương mại
2.1.1.1 Khái niệm tín dụng NHTM
Theo Lê Thị Tuyết Hoa và Đặng Văn Dân (2017) cho rằng: “Tín dụng là hình thức cho vay mà qua đó tổ chức tín dụng cung cấp cho khách hàng một khoản tiền được dành riêng cho mục đích đã giao kết trước đó với nguyên tắc có hoàn trả gốc và lãi Hình thức của quan hệ tín dụng rất khác nhau tùy thuộc vào các yếu tố tham gia vào quan hệ tín dụng như: Tín dụng thương mại, tín dụng ngân hàng và tín dụng nhà nước Điều này cho thấy tín dụng ngân hàng là hình thức cấp tín dụng quan trọng nhất, vì nó đáp ứng hầu hết các nhu cầu tín dụng của các chủ thể kinh tế.” Tín dụng được xem như công cụ cho vay có mối quan hệ chuyển nhượng giá trị (tiền hoặc các hiện vật có giá trị) từ chủ sở hữu sang người cần sử dụng trên cơ sở kỳ vọng có hoàn trả lượng giá trị lớn hơn ban đầu.
Như vậy, tín dụng ngân hàng là quan hệ luân chuyển vốn giữa các ngân hàng với các chủ thể trong nề n ki nh t ế Các ng ân h àng đón g va i t rò vừa l à người cho vay là (cấp tín dụng bằng việc lập hợp đồng tín dụng và khế ước nhận nợ,…) và vừa là người đi vay (trung gian nhận tiền gửi ngân hàng, v.v từ các chủ thể khác và phát hành các chứng chỉ tiền gửi như trái phiếu, kỳ phiếu, v.v).
2.1.1.2 Phân loại tín dụng NHTM
Có nhiều tiêu chuẩn để phân loại tín dụng ngân hàng thương mại, theo Trần MinhQuân (2014), tí n dụn g n gân hà ng thư ơng mại được ph ân loại như sau: a Dựa vào tính chất khoản tín dụng:
Cho vay bất động sản: cho vay liên quan đến việc mua sắm và hình thành bất động sản.
Cho vay phục vụ sản xuất công thương nghiệp: cho vay bổ sung vốn lưu động kịp thời cho các doanh nghiệp công nghiệp, thương mại – dịch vụ.
Cho vay nông nghiệp: cho vay dùng để trang trải các chi phí để đáp ứng nhu cầu sản xuất: phân bón, giống cây trồng, thức ăn gia súc, v.v.
Vay tiêu dùng: là khoản cho vay nhằm đáp ứng các nhu cầu tiêu dùng cá nhân,… Các khoản cho vay khác: cho vay kinh doanh xuất nhập khẩu,… b Căn cứ vào thời hạn tín dụng:
Cho vay ngắn hạn: là các khoản cho vay có thời hạn tối đa 01 năm, được sử dùng để đáp ứng kịp thời nhu cầu bổ sung vốn lưu động và các khoản chi tiêu cá nhân ngắn hạn của doanh nghiệp.
Cho vay trung hạn: là các khoản vay có thời hạn từ trên 01 năm đến 05 năm, dùng để đáp ứng nhu cầu vốn cải tạo nhà xưởng, mở rộng kinh doanh sản xuất.
Cho vay dài hạn: là các khoản vay có thời hạn trên 05 năm, thường được sử dụng để đầu tư cho các dự án mới phát triển mới, cần vốn lớn. c Căn cứ vào phương thức cấp tín dụng:
Theo phương thức cấp tín dụng, việc cấp tín dụng bao gồm:
Cho vay: ngân hàng cấp vốn cho khách hàng và cam kết khách hàng phải hoàn trả gốc và lãi trong một thời hạn xác định.
Chiết khấu: ngân hàng sẽ ứng trước cho khách hàng một số tiền bằng với giá trị của thương phiếu trừ đi phần thu nhập của ngân hàng từ việc sở hữu một thương phiếu chưa đến hạn thanh toán.
Cho thuê tài chính: ngân hàng mua bất động sản và cho khách hàng thuê với những điều khoản nhất định, sau khi hết hợp đồng thuê, khách hàng phải trả lại tiền gốc và lãi cho ngân hàng Hình thức cho thuê tài chính là cấp tín dụng trung dài hạn.
Bảo lãnh: ngân hàng sẽ cam kết thực hiện các nghĩa vụ tài chính đối với khách hàng. d Đối với hình thức bảo lãnh:
Tín dụng đảm bảo bằng tài sản: là loại tín dụng được bên thứ ba đảm bảo hoặc tự hình thành bằng tài sản đảm bảo của khách hàng.
Tín dụng được cấp không dựa trên tài sản: đây là từ các hình thức tín dụng có đảm bảo từ các hình thức tín chấp, các khoản vay theo quyết định của Chính phủ hoặc được bảo lãnh từ các tổ chức khác.
2.1.1.3 Chức năng, vai trò tín dụng NHTM
Tín dụng ngân hàng nhằm đáp ứng nhu cầu tài chính của nền kinh tế, đồng thời làm trung gian cho các luồng luân chuyển vốn trong nền kinh tế, điều tiết dòng vốn đi từ nơi thừa sang nơi thiếu Các NHTM chủ yếu chuyển các khoản tiết kiệm của hộ gia đình thành các khoản vay đối với các tổ chức kinh doanh khác Các NHTM được coi là tổ chức cung cấp tín dụng tiêu dùng chính, đồng thời là tổ chức cung ứng lao động và vốn trong trung và dài hạn (Nguyễn Việt Hùng, 2008).
Tạo vốn để hỗ trợ quá trình sản xuất diễn ra bình thường và liên tục, đẩy nhanh quá trình sản xuất, mở rộng phạm vi sản xuất và phát triển các cơ hội đầu tư Sự ra đời và phát triển của ngành ngân hàng luôn đồng hành với sự phát triển của kinh tế thị trường và đời sống xã hội Đồng thời, cùng với sự phát triển của nền kinh tế, đời sống của người lao động ngày càng được cải thiện, các hoạt động liên quan đến tiền gửi ngân hàng ngày càng gia tăng đã thúc đẩy sự phát triển của hệ thống ngân hàng, đặc biệt là hệ thống ngân hàng thương mại hàng hóa Hiện nay, các ngân hàng thương mại vẫn thực hiện các chức năng quan trọng như trung gian tín dụng, trung gian giao dịch thanh toán và quản lý phương thức thanh toán trong việc cung ứng các dịch vụ n gân hàn g và quan trọng nhất là tạo ra tiền.
Theo Nguyễn Minh Kiều (2014), ho ạt độ ng ngâ n hà ng thư ơng m ại phải ba o gồm các nghiệp vụ cụ thể sau:
Vay tín chấp: Là hình thức cho vay được đảm bảo bằng tài sản thế chấp của khách hàng. Ứng trước tín dụng vào tài khoản: ngân hàng sẽ đồng ý ch o kh ách hà ng s ử dụ ng m ột khoản tín dụ ng nhất định trong một khoảng thời gian nhất định Điều này được thực hiện theo hai cách: bằng cách chuyển tất cả các khoản vay sang tài khoản séc; hoặc bằng cách khách hàng loại bỏ dần các khoản vay bằng cách viết séc, v.v.
Nghiệp vụ tín dụng cho thuê: Là hình thức nghiệp vụ ngân hàng mua lại tài sản và cho họ sử dụng Bên thuê sử dụng tài sản phải trả tiền thuê trong suốt thời gian thuê Khi hết thời hạn thuê, bên thuê có thể gia hạn hợp đồng thuê hoặc mua lại tài sản với giá thỏa thuận với ngân hàng.
Tín dụ ng đầ u tư : Đây là kh oản vay tru ng và dà i h ạn, ngân hàng sẽ cấp vốn cho các doanh nghiệp, dự án mới, m ở rộ ng qu y m ô sả n x uất.
Nghiệp vụ tín dụng tiêu dùng: cho vay tiêu dùng cá nhân.
Rủi ro tín dụng NHTM
2.1.2.1 K hái ni ệm r ủi ro t ín d ụng
Theo Th omas P Fi tch (1997) đưa ra đ ịnh ngh ĩa như sau: “R ủi r o tí n dụ ng là l oại r ủi r o mà ng ười đi va y kh ông trả đ ược n ợ th eo h ợp đ ồng, d ẫn đế n việc chậm thự c hi ện ngh ĩa v ụ t rả n ợ cũng như lã i v a y rủi ro tỷ giá, rủi ro tín dụng là rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng, một trong những rủi ro chính.
Theo Basel I (1988), rủi ro tín dụng là rủi ro do sự không chắc chắn về khả năng hoặc sự sẵn sàng th ực hiệ n cá c ngh ĩa v ụ th eo h ợp đồ ng của đối tác.
Theo Norden và Weber (2010), rủi ro tín dụng l à kh ả nă ng người đi vay đáp ứng hoặc khô ng đá p ứn g đ ược ngh ĩa v ụ t rả n ợ c ủa m ình, do đó gây tổn thất cho các tổ chức tài chính Đây là khả năng khách hàng không trả được nợ gốc và lãi nên tổ chức tín dụng cần làm rõ nguyên nhân càng sớm càng tốt.
Vì vậy, Nghị định 34/2018/NĐ-CP quy định việc phân loại, trích lập và trích lập nợ phải trả để xử lý rủi ro Theo Quyết định số 57/2019/TT-BTC ngày 26/8/2019 củ a Thốn g đ ốc Ng ân hàn g N hà nư ớc, “R ủi r o tín d ụng tr ong ho ạt độn g củ a c ác t ổ c hức t ín dụ ng là kh ả nă ng xả y r a tổ n th ất c ủa t ổ ch ức tí n dụ ng tr ong h oạt đ ộng ki nh doanh n gân hàn g T ín d ụng, do khách hàng không thực hiện hoặc thực hiện không đúng nghĩa vụ đã cam kết.
2.1.2.2 Phân loại các rủi ro tín dụng
Theo Nguyễn Thị Minh Kiều (2014), đã phân loại r ủi ro t ín d ụ ng thà nh h ai lo ại như sau:
Rủi ro gi ao d ịch: Do những hạn chế trong khâu phê duyệt khoản v ay, đán h g iá bên vay, mục tiêu giám sát, quy trình tác nghiệp nên phát sinh rủi ro giao dịch Ba thành phần chính bao gồm:
Rủi ro l ựa ch ọn: Qu á trìn h ra qu yết định của các ngân hàng khi đá nh giá và phân tích tín dụng bị ảnh hưởng bởi rủi ro lựa chọn Rủi ro này đó ng mộ t v ai t rò tr ong vi ệc x ác địn h phương thức vay nào sẽ hiệu quả và cuối cùng dẫn đến các quy ết địn h ch o va y đúng đắn.
Rủi ro b ảo đ ảm ph át sinh: Giá trị của tài sản bảo đảm là yếu tố quyết định trong việc đo lường rủi ro tài sản bảo đảm khi xem xét các điều khoản của hợp đồng vay và tài sản dùng để bảo đảm.
Rủi ro ngh iệp v ụ: Khả năng xử lý các khoản vay có vấn đề, quản lý khoản vay và thực hành cho vay tạo ra rủi ro hoạt động, có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng hệ thống xếp hạng rủi ro.
Rủi ro da nh mục: phát sinh do những hạn chế trong việc quản lý danh mục cho vay của ngân hàng, bao gồm:
Rủi ro n ội tạ i: Những rủi ro cố hữu bắt nguồn từ những đặc điểm khác biệt của từng con nợ hoặc môi trường kinh tế, do tính chất ho ạt đ ộng hoặc mục đích s ử dụ ng khoản vay của khách hàng mang lại.
Rủi ro tậ p trun g: Rủi ro tập trung là khả năng phát sinh khi một ngân hàng chú trọng quá nhiều và o việc cung c ấp c ác kho ản va y cho một thực thể hoặc một ngành hoặc cho nhiều thực thể hoạt động trong một khu vực cụ thể.
2.1.2.3 Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng
Nguyên nhân khách quan của rủi ro tín dụng được chia thành: nguyên nhân khách quan kinh tế và nguyên nhân khách quan phi kinh tế.
Nguyên nhân khách quan kinh tế:
Chu kỳ kinh tế: là một chu kỳ của nền kinh tế luôn có sự tăng trưởng, do đó hoạt động sản xuất kinh doanh của bên vay phần lớn phụ thuộc phần lớn vào biến động thăng trầm của nền kinh tế Trong thời buổi kinh tế phát triển, nhìn chung các ngành nghề đều kinh doanh thuận lợi, tốc độ thu hồi nợ tăng, nợ khó đòi giảm Tuy nhiên, khi rơi vào khủng hoảng của nền kinh tế thì hầu hết các doanh nghiệp cũng sẽ gặp khó khăn, đó là chưa nói đến du lịch, bất động sản, kinh doanh vật liệu xây dựng,… Các khoản vay trung và dài hạn dễ dàng được quyết định trong thời kỳ kinh tế ổn định nhưng sẽ trở thành vấn đề nợ xấu sau một vài năm Đây là lý do tại sao các ngân hàng nên cẩn thận hơn.
Lãi suất, lạm phát, tỷ lệ dự trữ bắt buộc: khi lạm phát hình thành, sự phản ánh của lãi suất cơ bản chính là chính sách mà NHTW muốn can thiệp vào Khi mà lãi suất và dự trữ bắt buộc tăng lên, tín dụng sẽ chịu rủi ro cao hơn do vốn của ngân hàng ngày càng khan hiếm.
Thị trường bất động sản: hầu hết các khoản vay cá nhân hay doanh nghiệp điều được đảm bảo bằng bất động sản và nguồn trả nợ cũng được thu bởi công ty bất động sản Những khoản nợ này đáng lo ngại vì tiềm ẩn vì rủi ro cao do sự biến động của thị trường bất động sản và ảnh hưởng từ Chính sản Nhà nước.
Nguyên nhân khách quan phi kinh tế:
Quá trình sản xuất kinh doanh: ảnh hưởng của thiên là nguyên nhân mà các nhà đầu tư không thể tránh khỏi và cũng làm cho hoạt động sản xuất bị đình trệ.
Rủi ro do chính sách kinh tế vĩ mô của Nhà nước: chính sách tài khóa và các quy định trong sản xuất kinh doanh có nhiều thay đổi đột ngột khiến người đi vay khó tự chủ trong chiến lược kinh doanh Hơn hết, môi trường kinh doanh không ổn định sẽ làm giảm khả năng tài chính của người đi vay Ở hai khía cạnh khác nhau, nếu chính sách đầu tư tích cực để thu hút đầu tư sẽ mang lại cơ hội và ngân hàng sẽ chọn được khách hàng tốt, ngược lại sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động tín dụng của ngân hàng.
Nguyên nhân từ phía ngân hàng:
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
Lược khảo nghiên cứu có liên quan
2.2.1.1 Ngh iên cứ u n ước ng oài
Cebenoyan & cộn g s ự (1999), Megginson (2005) đều tìm thấy mối qu an h ệ ngược ch iều g iữa r ủi r o tí n d ụng v à qu y m ô ng ân h àng Qu y m ô n gân h àng l à m ột y ếu tố nghiên cứu thú vị về t á c độ ng củ a r ủ i r o tí n d ụ ng ở nhiều nơi trên thế giới Về lý thuyết, cá c ngâ n hà ng l ớn luôn kỳ vọng rủ i r o th ấp và có đ ủ kh ả năn g duy trì d anh m ục ch o va y đ a d ạng để giữ rủi ro ở mức thấp Điều này là do cá c ng ân hà ng lớ n thường có h ệ thố ng qu ản l ý r ủi r o t ốt h ơn v à thường có da nh mụ c ch o va y có rủ i r o thấp nhất. Tuy nhiên, các tác giả mong đợi kết quả mâu thuẫn với các nghiên cứu trên Hầu hết các ngân hàng có dư nợ lớn tại Việt Nam đều không dựa vào việc thực hiện chính sách đa dạng hóa danh mục cho vay, mà các ngân hàng này chủ yếu tập trung vào các doanh nghiệp và doanh nghiệp nhà nước.
Tăn g trưở ng t ín dụ ng là sự g ia tăng gi á trị tí n dụ ng theo thời gian Đây là một biến liê n qu an đ ến rủ i r o t ín dụ ng tr ong nhiều nghiên cứu Biến này cũng có nhiều khả năng tính toán khá c nh au de Liz và cộ ng s ự (2000) đã xe m x ét c ác ch u k ỳ phát triển kinh tế và thấy rằng tăng trưởng tín dụng thường đi kèm với các chu kỳ phát triển kinh tế. Tín dụng mở rộng nhanh hơn tăng trưởng GDP khi điều kiện kinh tế tốt và thu hẹp nhanh hơn GDP giảm khi nền kinh tế suy thoái Hiện tượng này có thể giải thích bằng quy luật cung cầu Tỷ lệ cầu phụ thuộc nhiều vào xu hướng đầu tư và tiêu dùng c ủa nề n ki nh t ế, cũng n hư lãi suất ch o va y c ủa n gân h àng Mặt khác, yếu tố nguồn cung chủ yếu phụ thuộc vào chính sách cho vay của các ngân hàng K hi các nề n k inh t ế phát triển và á p lự c c ạnh tr anh gia tăng, cá c ng ân hàn g c ó x u hư ớng n ới lỏ ng các điề u khoản cho vay. Điều này tích lũy rủi ro và dẫn đến suy thoái kinh tế.
Theo Luc Laeven và Giovanni Majnoni (2002), ng hiên c ứu đ ã s ử d ụng dữ li ệu thu thập từ 1419 ng ân hà ng ở 45 qu ốc g ia trong giai đoạn 1988 đến 1999 để ước tính m ối qu an h ệ g iữa tăn g trưở ng G DP và r ủi r o tí n dụ ng ng ân hà ng Cá c yế u t ố k inh tế v ĩ m ô đã được nhiều tác giả đưa vào các mô hình nghiên cứu để xem tác động của chúng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng như thế nào Một nghi ên cứ u của Ga briel Jim enez và Jesus Saur ina (2006) củ a cá c ng ân hà ng T ây Ba n Nh a g iai đoạ n 19 84- 20 02 cho thấy tăng trưởng GDP năm nay và tá c độ ng ngư ợc chi ều c ủa t ỷ l ệ tă ng trư ở ng G DP ở nă m hi ện hà nh v à tỷ lệ tă ng tr ưởng G DP v ới đ ộ tr ễ m ột n ăm đế n rủ i r o t ín dụ ng ng ân hà ng.
Theo Jin-Li Hu và cộng sự (2004), có mối tương quan ngược chiều giữa quy mô ngân hàng và rủ i r o tí n dụ ng Bằng chứng của các tác giả cho thấy rằng các ngân hàng lớn thường có danh mục đầu tư quản lý rủi ro nợ tốt hơn so với các ngân hàng nhỏ hơn, rủi ro thấp, một lý do có tác đ ộng tíc h c ực trong việc h ạn ch ế ch o v ay tiềm ẩn rủi ro. Các tác giả tiếp theo Somana devi Thia garajan và cộ ng sự (2011) đã nghiên cứu rủ i r o t ín dụ ng của các ngân hàng Ấn Độ trong giai đoạn 2001-2010, và Hess và cộ ng sự (2008) đã nghiên cứ u dữ liệ u củ a 3 2 ng ân hà ng Ú c tro ng gi ai đoạ n 198 0-
20 05 Tuy nhiên, cá c nghi ên cứ u của Fernandez de Guevara và cộ ng s ự (2005) và Tabak và cộ ng s ự (2012) đã nghiên cứu m ối tư ơng qua n nghịch g iữa q uy ô ngâ n hà ng và r ủi r o ng ân hà ng Nhưng đố i vớ i nề n ki nh t ế Vi ệt Na m, thường ng ân hà ng lớn hơn sẽ cho doa nh ngh iệp nh à nư ớc, doa nh ngh iệp lớn vay nhưng nhược điểm là quan hệ vay luôn chiếm tỷ trọng lớn nên sẽ đơn giản hơn Đơn giản hóa quy trình phê duyệt khoản vay đối với các khoản vay này Chính vì lý do này mà các tác giả kỳ vọng dấu của biến quy mô sẽ c ùng chiề u v ới r ủi r o t ín dụ ng.
Trong một nền kinh tế mà nợ xấu ngày càng gia tăng, các ngân hàng phải tăng cả chi phí liên quan đến quản lý nợ xấu và hạch toán các tài sản có hệ số rủi ro cao Điều này dẫn đến tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản giảm và dư nợ dự phòng tăng khi nợ xấu tăng Tuy nhiên, m ối qu an h ệ giữ a t ỷ l ệ v ốn ch ủ s ở h ữu tr ên tổ ng tà i s ản v à nợ xấu lại được chứng minh ngược chiều theo nghiên cứu của các tác giả Pestova A., Mamonov M., (2011) được thực hiện trong hệ thống ng ân hà ng ở N ga, t ỷ lệ vố n ch ủ s ở hữ u cao sẽ làm tăng khả năng sinh lời của ngân hàng và có tác dụng gi ảm thi ểu rủ i r o.
Daniel Foos và cộng sự (2010), nghiê n cứ u đã chỉ ra các nhân t ố ản h hưở ng đ ến rủ i r o tí n dụn g c ủa hơn 16.000 ngâ n hà ng tại 16 quốc gia phát triển như Hoa Kỳ,
Canada, Nhật Bản và Hoa Kỳ trong giai đoạn 1997-2007 tại 13 quốc gia Châu Âu Tá c gi ả đ ã s ử dụn g phươn g phá p GMM th ông qu a các mô hình Hồi quy OLS để khắc phục phương sai nội sinh và biến thiên Nghiên cứu cho thấy có ối tươn g qua n thu ận ch iều gi ữa tăn g trư ởng tí n d ụng và rủi ro tín dụng ngân hàng K hi nề n k inh t ế p hát tri ển tốt, việc nân g ca o nă ng l ực cạ nh tra nh củ a cá c n gân h àng là giảm lãi suất cho vay mới và đơn giản hóa các đi ều ki ện t ín d ụng Tuy nhiên, khi các điề u ki ện xé t du ệt tí n dụ ng được nới lỏng như chấp nhận tài sản thế chấp xấu, chấp nhận khách hàng có lịch sử tín dụng xấu, thẩm định hồ sơ tài chính xấu… sẽ tác động xấu đến tình trạng tín dụng. Điều kiện kinh tế khó khăn, tụt hậu và i n ăm Tăn g trư ởng tí n d ụng the o cá ch nà y sẽ là m tă ng r ủi r o t ín dụn g dẫ n đ ến v iệc tr ích lậ p dự phò ng nhi ều hơ n tro ng tươn g la i ch o nhữn g kho ản vay có tiềm ẩn rủi ro cao.
Somanadevi Thiagarajan & cộng sự (2011), bài nghiên cứu thực hiện t ại các ng ân hàn g ở Ấn Độ trong giai đoạn 2001-2010 cũng c hỉ r a mối tương quan của tă ng trưở ng tí n dụ ng c ó tá c độ ng cù ng chi ều đ ến rủi r o tí n dụ ng vớ i đ ộ tr ễ sa u h ai n ăm. Tuy nhiên, tă ng trưở ng tí n dụn g k hông ph ải l úc n ào c ũng tác độ ng cù ng chi ều đ ến rủ i r o tí n dụ ng Robert T Clair (1992) khi nghiên cứu cá c ng ân hàn g ở Te xas tr ong gi ai đ oạn 1976-1990 cho thấy tăn g trư ởng tí n dụ ng l àm gi ảm r ủi r o tí n dụ ng tro ng trườ ng h ợp cá c ngâ n hà ng thườ ng tă ng lã i su ất ch o va y h oặc tă ng tiê u chuẩ n x ét du yệt tí n dụ ng k hi nh u c ầu tín dụng tăng cao, như vậy tăng trưởng tín dụng (năm hiện tại hoặc với độ trễ một năm) có tá c động ng ược c hiều đế n rủi r o tín d ụng nh ư kết qu ả ngh iên c ứu.
Nghiên cứu về các ngân hàng Ấn Độ của Somanadevi Thiagarajan và cộng sự
(2011) trong giai đoạn 2001 – 2010 cũng cho thấy mối tương quan giữa tăng trưởng tín dụng có tác động tích cực đến mối tương quan giữa rủi ro tín dụng và rủi ro tín dụng. muộn hơn hai năm sau Tuy nhiên, không phải lúc nào tăng trưởng tín dụng cũng tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng Robert T Clair (1992), nghi ên cứ u cá c n gân hà ng Tex as gia i đoạ n 1976-1990, cho th ấy t ăng trư ởng tí n dụ ng là m giả m rủ i r o t ín d ụng k hi cá c ng ân h àng thườ ng x uyên tăn g lã i su ất ch o va y ho ặc nâ ng c ao ti êu ch uẩn Ph ê duyệ t cấ p tí n dụn g k hi nh u cầ u tí n dụn g ca o nê n tă ng tr ưởng tí n dụ ng (n ăm na y hoặ c ch ậm lại m ột năm ) theo ngh iên cứ u t ác động ti êu c ực đến rủ i r o tín d ụng Hoạt động tín dụng là nguồn thu nhập chủ yếu của các ngân hàng, chiếm tỷ trọng đáng kể trong tổng doanh thu của ngân hàng Mặc dù dư nợ tín dụng lớn hơn dẫn đến tăng thu nhập lãi và lợi nhuận lớn hơn, nhưng nó cũng làm tăng yếu tố rủi ro, thể hiện qua tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản Các nghiên cứu đã chỉ ra mối tương quan thuận giữa tỷ lệ dư nợ cho vay với tổng tài sản và nợ xấu ở các ngân hàng Nepal
(Poudel R., 2013), cũng như các ngân hàng Mỹ (Park, JH & Zhang, L., 2012).
Theo nghiên cứu năm 2013 của Isaac, rủi ro tín dụng trong các ngân hàng thương mại bị ảnh hưởng nặng nề bởi sự kết hợp giữa GDP, lạm phát, lãi suất, tỷ lệ thất nghiệp, hiệu suất chứng khoán và hiệu quả quản lý Tuy nhiên, khi phân tích riêng lẻ, chỉ quản lý có tác động đáng kể về mặt thống kê đến rủi ro tín dụng Mức ý nghĩa 5% cho thấy các nhân tố còn lại chỉ có mối quan hệ với rủi ro tín dụng nhưng không có ý nghĩa thống kê. Nhữ ng p hát hi ện n ày s ẽ h ỗ t rợ c ác ngâ n hà ng thư ơng ại v à c ơ qu an qu ản l ý, chẳ ng h ạn nh ư ngân hàng trung ương, trong việc thiết lập chính sách tí n dụ ng, dự đoán r ủi r o tí n dụ ng và thực hiện các bước cần thiết để ngăn chặn tác động tiêu cực đến hoạt động của ngân hàng và ngành tài chính K ết lu ận rằ ng r ủi r o t ín dụ ng ng ân hà ng b ị ản h hư ởng đá ng k ể b ởi m ôi trư ờng ki nh t ế v ĩ m ô: r ủi r o tí n dụ ng tă ng lê n kh i tă ng trư ởng
G DP, ch ỉ s ố gi á c ổ phi ếu v à nh à ở gi ảm v à tă ng kh i t ỷ l ệ th ất ngh iệp, l ãi su ất v à tă ng trư ởng t ín dụ ng tă ng.
Trong một nghiên cứu năm 2017, Ameni Ghenimi, Hasna Chaibi và Mohamed Ali Brahim Omri đã khám phá các nguồn ngân hàng chính, phân tích mẫu gồm 49 ngân hàng ở khu vực MENA trong giai đoạn 2006-2013 Các tác giả đã điều tra tác động của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đối với sự ổn định của ngân hàng và nhận thấy rằng chúng không có mối quan hệ đồng thời hoặc trễ thời gian đáng kể Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy rằng cả hai rủi ro đều ảnh hưởng riêng lẻ đến sự ổn định của ngân hàng và khi kết hợp lại, chúng góp phần gây ra sự bất ổn Ngoài ra, nghiên cứu đã xem xét các yếu tố như ROE và NIM trong chính các ngân hàng.
Ramazan Ekinci và Gulden Poyraz (2019) nghiên cứu bài báo này để phân tích tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng Bộ dữ liệu bao gồm
26 ngân hàng thương mại hoạt động tại Thổ Nhĩ Kỳ từ năm 2005 đến 2017 Dữ liệu thứ cấp đến từ các báo cáo thống kê của Hiệp hội Ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ Dữ liệu trong ba bảng lấy ví dụ về các ngân hàng quốc doanh, ngân hàng tư nhân và ngân hàng do nước ngoài tài trợ, đồng thời so sánh các ngân hàng theo cấu trúc cổ phần của họ Lợi nhuận trên tài sản (ROA) và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) được sử dụng làm đại diện cho các chỉ số hiệu quả tài chính, trong khi nợ xấu (NPL) được sử dụng làm chỉ số rủi ro tín dụng .Kết quả ước lượng cho thấy có mối tương quan nghịch giữa rủi ro tín dụng và ROA và giữa rủi ro tín dụng và ROE Kết quả này cho thấy mối tương quan giữa quản lý rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời của các ngân hàng tiền gửi Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn 2005-2017 Theo đó, các ngân hàng nên tập trung hơn vào quản trị rủi ro tín dụng, đặc biệt là kiểm soát và giám sát nợ xấu Ngoài ra, các nhà quản lý nên tập trung hơn vào các kỹ thuật quản lý rủi ro tín dụng hiện đại.
V õ T hị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) xe m xét ch i tiết x u hướn g gia tăn g r ủi r o t ín dụn g tro ng h ệ thố ng ngâ n hà ng thươ ng m ại Việ t Na m Tron g đó, rủ i ro t ín dụng đư ợc đ o lư ờng bằn g tỷ lệ nợ xấ u và/ hoặc dự ph òng nợ x ấu Nghi ên cứ u nà y s ử dụn g d ữ li ệu th ứ cấ p từ 2 6 ng ân hà ng thư ơng m ại và phư ơng phá p ngh iên cứ u đị nh lượn g gi ai đo ạn 2009-2012 Dữ liệu bảng của phương pháp GMM được sử dụng để khắc phục tự tương quan bậc nhất giữa sai số và biến nội sinh để đảm bảo rằng các ước tính thu được là mạnh mẽ và hợp lệ Kết quả nghiên cứu trên cho thấy rủi ro tín dụng ngân hàng có độ trễ năm trước (LLRi,t-1) có tác động tích cực đến rủi ro tín dụng, và tốc độ tăng trưởng tín dụng trong quá khứ với độ trễ một năm (LGRi,t-1) có tác động tích cực đến rủi ro tín dụng tác động tiêu cực đến rủi ro tín dụng , tốc độ tăng trưởng GDP bị trễ trong một năm qua (∆GDPi,t-1) có tác động tiêu cực mạnh đến rủi ro tín dụng Ý nghĩa tín dụng lên đến 5%.
Đánh giá các nghiên cứu
Ở Việt Nam, hầu hết các nghiê n c ứu về rủ i r o t ín dụ ng ng ân h àng thư ơng mạ i đều sử dụng dữ liệu bảng và mô hình, tuy nhiên các nghiên cứu này kh ông k iểm đị nh các vi ph ạm l iên q uan đến hiệ n tư ợng phân tán hay tương quan biến nội sinh mà sử dụng ph ương phá p b ình ph ương tố i thi ểu K ết qu ả h ồi quy bằ ng cách sử dụng (Poodle OLS), sử dụng m ô hìn h FEM hoặc SEM, c ho kết q uả đá ng ti n cậ y.
Mặt khác, hầu hết cá c ng hiên cứ u đề u tậ p tr ung vào việc xe m x ét tá c đ ộng của các biế n số cụ thể và ít xem xét tác động của các biến số vĩ mô đến rủi ro tín dụng Tuy nhiên, các nghiên cứu trên chỉ tập trung vào nân g c ao hi ệu quả hoạt độn g c ủa c ác n gân hà ng thư ơng m ại, còn ít nghiên cứu tích hợp các biến tăng trưởng tín dụng và thất nghiệp và o mô hìn h ng hiên cứ u t ác độ ng đế n rủ i ro.
Bảng 2.1 Tóm tắt những yếu tố dự kiến từ các khảo lược các nghiên cứu liên quan để lập giả thuyết và mô hình nghiên cứu
1 Quy mô ngân hàng (SIZE)
Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014), Nguyễn Thị Kim Anh (2018), Nguyễn Thị Thùy Linh
(2019), Nguyễn Thành Đạt, Lê Hồng Nga, Trần Thị Mỹ Duyên (2021)
Cebenoyan & cộng sự (1999), và Megginson (2005),Jin-Li Hu và cộng sự (2004), Daniel Foos & ctg (2010)Somanadevi Thiagarajan & ctg (2011), Hess và cộng sự (2008), Fernandez de Guevara và cs (2005), Tabak và cs (2012)
Tỷ suất sinh lời trên
Abiola Idowu, Olausi Awoyemi & Samuel Olausi
(2014), Ameni Ghenimi, Hasna Chaibi & Mohamed Ali Brahim Omri (2017), Ramazan Ekinci và Gulden Poyraz
(2019), Nguyễn Thị Thùy Linh (2019), Nguyễn Thành Đạt, Lê Hồng Nga, Trần Thị Mỹ Duyên (2021)
3 Biên độ lãi ròng (NIM)
+ Ameni Ghenimi, Hasna Chaibi & Mohamed Ali Brahim Omri (2017)
- Nguyễn Kim Thu và Đỗ Thị Thanh Huyền (2014)
Nguyễn Thị Kim Anh (2018), Nguyễn Thị Thùy Linh
(2019), Nguyễn Thị Kim Nhung và cộng sự (2019)
- Pestova A., Mamonov M., (2011), Poudel R., (2013), JH& Zhang, L., (2012), Esspinoza R., Prasad A., (2010)
+ Pestova A., Mamonov M., (2011), Esspinoza R., Prasad A., (2010), Poudel R., (2013), JH& Zhang, L., (2012),
- deLiz & cộng sự (2000), Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản
(2014), Nguyễn Thị Ngọc Điệp (2015), Phạm Thế Hiển
(2019), Nguyễn Thị Thùy Linh (2019), Robert T Clair (1992)
+ Daniel Foos & ctg (2010), Somanadevi Thiagarajan & ctg (2011)
+ Isaac (2013), Abhiman Das & Saibal Ghosh (2007)
- Nguyễn Thị Kim Anh (2018), Nguyễn Thị Thùy Linh
(GDP) (2019), Gabriel Jimenez & Jesus Saurina (2006), Luc
Laeven và Giovanni Majnoni (2002), Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014)
8 Tỷ lệ lạm phát (INF)
Isaac (2013), Phạm Thế Hiển (2019), Nguyễn Thị Thùy Linh (2019)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Sơ đồ 3.1 Quy trình nghiên cứu
Bước 1: Thu thập dữ liệu Bước 2: Thống kê mô tả Bước 3: Phân tích ma trận tương quan Bước 4: Phân tích hồi quy theo ph ương pháp Pooled OLS, FEM, REM
Bước 5: Kiểm định F-test, Breusch -Panga và Hausman cho các mô hình
Bước 6 : Kiểm định và xử lý các khuyết tật mô hình
Bước 7: Trình bày kết quả nghiên cứu và từ đó đưa ra một số kiến nghị.
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bước 1: Thu thập dữ liệu: Để có phục vụ cho nghiên cứu, tác giả đã sử dụng phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp bằng cách lấy các số liệu được công bố trong báo cáo thường niên, bảng cân đối kế toán, kết quả hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 –2021 tại website vietstock, cafeF của các báo cáo tài chính đã kiểm toán, sau đó thực hiện tính toán lại theo dữ liệu cần tìm.
Bước 2: Thống kê mô tả:
Tác giả sử dụng phần mềm Stata để thực hiện thống kê mô tả tóm tắt đặc trưng của dữ liệu như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất về biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Bước 3: Phân tích ma trận tương quan giữa các biến:
Một trong những giả thiết của hồi quy tuyến tính là không có hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập Việc phân tích, kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập là hết sức cần thiết thông qua ma trận tương quan, vì khi giả thuyết bị vi phạm sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến Trong trường hợp nếu hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng sẽ không thể ước lượng được mô hình Đây là lý do cho việc phân tích sự tương quan giữa các biến trong mô hình là rất quan trọng.
Bước 4: Phân tích hồi quy theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM
Tác giả chạy mô hình hồi quy lần lượt theo các phương pháp bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mô hình hồi quy theo phương pháp tác động cố định (FEM) và mô hình hồi quy theo phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM).
Bước 5: Kiểm định F-test, Breusch-Pagan và Hausman cho các mô hình OLS, FEM, REM
Sau khi thực hiện ước lượng với 3 phương pháp là Pooled OLS, FEM, REM, tác giả tiến hành thực hiện một số kiểm định bao gồm Kiểm định F-test, Breusch-Pagan và Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp nhất.
Bước 6: Kiểm định và xử lý các khuyết tật mô hình:
Sau khi đã lựa chọn được mô hình phù hợp, nhằm mục đích tăng độ tin cậy và tính phù hợp cho kết quả nghiên cứu, tác giả tiếp tục kiểm định các khuyết tật mô hình Bao gồm các kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi Tiếp theo, tác giả khắc phục bằng dùng phương pháp FGLS để khắc phục những yếu điểm của 3 mô hình OLS, FEM hay REM còn tồn đọng Sau đó tác giả sử dụng phương pháp S-GMM để xử lí các vấn đề nội sinh của mô hình.
Bước 7: Trình bày kết quả nghiên cứu và từ đó đưa ra một số kiến nghị.
Căn cứ vào kết quả hồi quy, đề tài tiến hành thảo luận, rút ra kết luận đồng thời đưa ra gợi ý, khuyến nghị nhằm giải quyết mục tiêu đã đề ra.
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Khóa luận thu thập dữ liệu bảng thông qua mẫu quan sát bao gồm 30 ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong phạm vi thời gian là 11 năm từ 2011 đến 2021 Dữ liệu nghiên cứu được lấy thông qua bảng cân đối kế toán, bảng kết quả hoạt động kinh doanh, thuyết minh báo cáo tài chính và báo cáo thường niên đã được kiểm toán Bên cạnh đó còn thu thập thêm từ các website tài chính và Tổng cục Thống kê,… Nghi ên cứ u đ ược thự c hi ện vớ i 3 0 ng ân hà ng trong 11 năm nên số lượng quan sát là 330 mẫu.
Tuy nhiên do sự hạn chế về công bố thông tin ở Việt Nam nên một số ngân hàng không cung cấp đầy đủ dữ liệu ở một số giai đoạn nên số lượng quan sát rút lại còn 315.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
M ô hìn h khóa luận đưa ra dựa trên nghi ên cứ u củ a Isaac (2013), Hasna Chaibi & Zied Ftiti (2015), Nguyễn Thành Đạt, Lê Hồng Nga, Trần Thị Mỹ Duyên (2021) với những nghiên cứu khác, tác giả đã lựa chọn mô hình hồi quy đa biến để xác định mức đ ộ ả nh hư ởng c ủa d ự phò ng rủi ro tí n dụ ng cũng như các yếu tố khác ảnh hưởng đến rủi r o tí n dụn g c ủa ng ân h àng thư ơng m ại tại V iệt N am C ụ thể n hư sa u:
Mô hình nghiên cứu đề xuất:
CRi,t = β1SIZEi,t + β2ROEi,t + β3NIMi,t + β4CAPi,t + β5LOANi,t + β6LGRi,t + β7GDPi,t + β8INFi,t + β9UNEMi,t + εi,ti,t
Trong đó, các biến được sử dụng với ý nghĩa và công thức như bảng 3.1:
Bảng 3.1 Mô tả chi tiết các biến trong mô hình nghiên cứu
Ký hiệu Diễn giải biến Công thức đo lường
CR Rủi ro tín dụng Dự phòng RRTD
SIZE Quy mô của ngân hàng thứ i trong năm t
SIZEi,t= Ln(Tổng tài sảni,t)
Tỷ suất lợi tức trên vốn chủ sở hữu ngân hàng thứ i trong năm t
Vốn сһủ ѕở һữuủ ѕở һữuở һủ ѕở һữuữu i,t
NIM Biên độ lãi ròng ngân hàng thứ i trong năm t
Thu nhậр lãі - Chі phí lãі NIM i,t Тổng tàі ѕản ѕіnh lãіổng tàі ѕở һữuản ѕở һữuіnh lãі
CAP Tỷ lệ vốn ngân hàng thứ i trong năm t
, Тổng tàі ѕản ѕіnh lãіổng tàі ѕở һữuảni,t
LOAN Tỷ lệ vay ngân hàng thứ i trong năm t
, Тổng tàі ѕản ѕіnh lãіổng tàі ѕở һữuản i,t
LGR Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng T ổng d ưn ợ t - Tổng d ưnợ t-1
GDP Tỷ lệ tăng trưởng GDP của
INF Tỷ lệ lạm phát của Việt
UNEM Tỷ lệ thất nghiệp của Việt
Nam trong năm t s ố ng ười tℎấất ng ℎấiệp ỈỈÌKỈPM — & r i,t = c £ llĂl i ■ 1 A
, ố ng ười trong tuổi lao độ n 9 \
GIẢI THÍCH CÁC BIẾN
Tác giả chọn phương pháp có sử dụng Biến CR để phân tích tác động của rủi ro tín dụng của ngân hàng.
Quy mô ngân hàng – SIZE
Jin-Li Hu và cộng sự (2004), Somanadevi Thiaga-rajan và cộng sự (2011) cho thấy có m ối qu an h ệ ng ược c hiều gi ữa q uy m ô n gân h àng v à r ủi r o tí n dụ ng ng ân hàn g C ác n gân hà ng lớ n h ơn c ó h ệ th ống qu ản l ý r ủi r o tố t h ơn v à n ắm g iữ d anh mụ c c ho v ay có r ủi r o th ấp h ơn, vì vậy họ có t hể h ạn c hế r ủi r o tí n dụ ng s o vớ i c ác n gân h àng nh ỏ hơn Nhưng ở Việt Nam, các ngân hàng lớn có xu hướng chủ yếu cho vay các doanh ng hiệp n hà n ước v à c ác do anh ng hiệp lớ n, có mối liên hệ trong việc cho vay nên các ng ân h àng th ường chỉ đ ơn g iản h óa các th ủ t ục, hồ sơ xé t du yệt ch o v ay Những lý do trên sẽ làm tăn g rủ i r o tí n d ụng của c ác kh oản cho vay này.
H1: Quy mô ngân hàng (SIZE) có quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng
Hiệu quả kinh doanh của ngân hàng – ROE
Louzis và công sự (2010) cho thấy hiệu quả hoạt động kinh doanh có tương quan nghịch với nợ xấu, nợ xấu càng cao thì khả năng sinh lời của NHTM càng thấp Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng càng cao chứng tỏ hoạt động kinh doanh của ngân hàng càng hiệu quả và tỷ lệ nợ xấu càng thấp.
H2: Hiệu quả kinh doanh của ngân hàng (ROE) có quan hệ ngược chiều với rủi ro tín dụng
Biên độ lãi ròng – NIM
Biên lãi ròng là thước đo khả năng sinh lời so sánh thu nhập lãi ròng mà ngân hàng tạo ra từ các hoạt động tín dụng như cho vay hoặc thế chấp với lãi suất mà ngân hàng trả cho khách hàng trên tiền gửi hoặc tài khoản tiết kiệm Tỷ suất lợi nhuận ròng dương có nghĩa là ngân hàngcó lãi, trong khi tỷ suất lợi nhuận ròng âm cho thấy ngân hàng hoạt động không hiệu quả Do đó, theo Pham và Nguyen (2017),Usman,
Lestari và Puspa (2019), NIM dự kiến sẽ có mối quan hệ tích cực với sự ổn định tài chính của ngân hàng.
H3: Biên độ lãi ròng (NIM) có quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng
Tỷ lệ vốn của ngân hàng – CAP
Van và Roy (2003) Khi vốn chủ sở hữu trong tổng tài sản của ngân hàng tăng lên, ngân hàng muốn m ở rộn g q uy m ô ho ạt đ ộng và được ngân hàng sử dụng như một biện pháp phòng ngừa rủi ro, điều này làm tăng dư nợ cho vay tr ên bả ng câ n đ ối k ế t oán c ủa ng ân hàn g T ỷ l ệ vố n c hủ sở h ữu tr ên t ổng tà i sả n cao hơn cho thấy rủi ro cao hơn và phản ánh lợi nhuận cao hơn.
H4: Tỷ lệ vốn của ngân hàng (CAP) có quan hệ c ùng chiề u với rủi ro tín dụng
Tỷ lệ khoản vay của ngân hàng – LOAN
Tỷ lệ cho vay được định nghĩa là dư nợ cho vay theo tỷ lệ phần trăm trên tổng tài sản cho vay và được đưa vào các phương trình như một thước đo rủ i r o tí n d ụng c ủa hoạt động ngân hàng Nợ tốt làm gi ảm r ủi ro tí n dụ ng.
H5: Tỷ lệ khoản vay (LOAN) có quan hệ ngượ c chi ều với rủ i r o t ín dụn g
Tỷ lệ tăn g trư ởng t ín dụ ng – LGR
Tăn g trư ởng tí n d ụng không phải lúc nào cũng tương quan thuận với rủ i r o t ín d ụng Bởi vì cá c n gân hà ng có xu hướng t ăng l ãi suấ t ch o va y hoặc cải thiện các ti êu chu ẩn ph ê du ệt tí n dụ ng k hi nh u c ầu tí n dụn g tă ng l ên, tăng trưởng tín dụng sẽ làm giảm rủi ro tín dụng Tại các NHTM Việt Nam, nợ ngắn hạn chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng dư nợ nên các bi ến tă ng trưở ng tí n dụn g được dự báo sẽ th ấp h ơn s o vớ i cá c nướ c ph át tri ển.
H6: Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LGR) có quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng
Tốc độ tăng trưởng– GDP
Một nền kinh tế thịnh vượng sẽ có lợi cho người đi vay, tạo ra một môi trường hoạt động thuận lợi giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng cho các ngân hàng Theo nghiên cứu của Nir Klein năm 2013, tốc độ tăng trưởng GDP có tác động tiêu cực đến rủi ro tín dụng ngân hàng Tuy nhiên, trong điều kiện kinh tế ổn định, chính phủ áp dụng chính sách tiền tệ nới lỏng, thúc đẩy tăng trưởng ngân hàng thương mại và tăng tín dụng Thật vậy, một nền kinh tế hưng thịnh sẽ tạo ra một môi trường thuận lợi cho những người đi vay, do đó thúc đẩy tăng trưởng tín dụng ngân hàng và nâng cao rủi ro tín dụng.
H7: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có quan hệ ngược chiều với rủi ro tín dụng
Tỷ lệ lạm phát – INF
Lạm phát có tác động nhiều mặt đến khả năng trả nợ của người đi vay và trả lãi tại ngân hàng - một tác động lẫn nhau phức tạp có thể gây bất lợi hoặc có lợi cho các khoản nợ xấu (Pasha et al Khemraj, 2009; Nkusu, 2011) Lạm phát làm giảm khả năng trả nợ và thu nhập thực tế của khách hàng, chủ yếu bằng cách hạn chế khả năng trả nợ của khách hàng khi các ngân hàng điều chỉnh lãi suất cho vay để duy trì lãi suất thực Sự gia tăng nợ xấu này tác động đáng kể đến các ngân hàng và làm tăng khả năng xảy ra rủi ro tín dụng lớn hơn, điều này liên quan trực tiếp đến lạm phát và tỷ lệ nợ xấu.
H8: Tỷ lệ lạm phát (INF) có quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng
Tỷ lệ thất nghiệp – UNEM
Theo định nghĩa của Nguyễn Như Ý et al năm 2013, tỷ lệ thất nghiệp là tỷ lệ người thất nghiệp trong lực lượng lao động - bao gồm những người có việc làm và đang tích cực tìm kiếm việc làm Tỷ lệ thất nghiệp cao có thể tác động tiêu cực đến khả năng kiếm tiền của cá nhân, dẫn đến khó khăn tài chính Người lao động có thể gặp khó khăn trong việc tìm kiếm công việc phù hợp với yêu cầu về kỹ năng và thu nhập của họ Điều này cũng có thể dẫn đến việc không thể trả nợ đúng hạn, hậu quả là làm tăng tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng.
H9: Tỷ lệ thất nghiệp (UNEM) có quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ CÁC KIỂM ĐỊNH
4.1.1 Thống kê mô tả các biến
Số liệu bảng được lấy từ báo cáo tài chính của 30 ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2011 - 2021 Chỉ tính riêng các chỉ số kinh tế vĩ mô do Tổng cục Thống kê thu thập bao gồm: tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ suất lợi nhuận ròng, vốn, vay ngân hàng , Ln (tổng tài sản), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp.
Dữ liệu được trình bày dưới dạng thống kê mô tả, với mỗi biến được mô tả như sau: tên biến, số quan sát, cực tiểu, cực đại, trung bình, độ lệch chuẩn, từ đó phân tích tổng quát nhất các biến đưa vào mô hình.
Bảng 4.1 Bảng thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu
Tên biến Số quan Giá trị lớn Giá trị nhỏ Giá trị trung Độ lệch sát nhất nhất bình chuẩn
Nguồn: Kết quả tác giả tính toán từ STATA 17.0 với dữ liệu của 30 ngân hàng khảo sát
Dựa vào bảng 4.1 kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu dữ liệu bảng trong giai đoạn 2011-2021, có tổng 315 quan sát của mỗi biến từ 30 NHTM Cụ thể sau:
Biến tỷ lệ rủi ro tín dụng (CR): tỷ lệ rủi ro tín dụng trung bình của 30 ngân hàng đạt
1,11% trong giai đoạn 2011-2021 Với ngân hàng có CR cao nhất là VPB năm 2021 với mức 5,6%. Trong đó, độ lệch chuẩn là 0,89% cho thấy mức độ phân tán trong biến này không quá lớn.
Biến quy mô ngân hàng (SIZE): quy mô ngân hàng có giá trị trung bình đạt mức
32,37501, các NHTM đã đi theo đúng xu hướng phát triển ngày càng rộng lớn về quy mô và phạm vi hoạt động, thể hệ qua con số quy mô cao nhất là 35,10505 vào năm 2021 của ngân hàng BIDV và thấp nhất 30,31783 thuộc ngân hàng SGB năm 2013.
Biến tỷ suất sinh lời trên chủ sở hữu (ROE): Quy mô vốn chủ sở hữu được thể hiện qua tỷ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng Tỷ số này có giá trị lớn nhất là 175% (của CTG năm 2019) và giá trị nhỏ nhất là -44% (của TPB năm 2011) Tỷ trọng vốn chủ sở hữu của các NHTMVN trung bình trong giai đoạn nghiên cứu là 9,9% có nghĩa là cứ 100 đồng vốn đưa vào kinh doanh thì trung bình có 9,9 đồng là vốn chủ sở hữu. Độ lệch chuẩn 15,2% là khácao, cho thấy các ngân hàng TMCP tại Việt Nam có sự khác biệt lớn về khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu.
Biến biên độ lãi ròng (NIM): có giá trị trung bình là 0.026 với giá trị lớn nhất là
0.081 của ngân hàng VPB vào năm 2019 Thu nhập từ lãi năm 2019 của VPB tăng ròng gần 6 nghìn tỷ đồng tương đương 24,2% so với năm trước, nhờ vào sự tăng trưởng tín dụng ổn định và lợi suất cho vay tăng cao Giá trị nhỏ nhất là -0.01 của TP bank năm 2011 do chi phí cao hơn khoản thu nhập từ lãi Năm 2011, TP bank là 1 trong 9 ngân hàng mà Nhà nước công bố là ngân hàng yếu kém và bắt buộc phải tái cấu trúc.
Biến tỷ lệ vốn (CAP): với giá trị trung bình là 0,0895, độ lệch chuẩn là 0,0382, giá trị nhỏ nhất là 0,02694 đối với ngân hàng SCB năm 2020 và lớn nhất là 0,2384 ngân hàng TMCP SGB năm 2013.
Biến tỷ lệ vay (LOAN): với giá trị trung bình là 0,5587, độ lệch chuẩn là 0,1187, giá trị nhỏ nhất là 0,1448 đối với ngân hàng TPB năm 2011 và lớn nhất là 0,7881 ngân hàng BIDV năm 2020.
Biến tăng trưởng tín dụng (LGR): có giá trị trung bình là 0,1947, độ lệch chuẩn
0,1743, giá trị nhỏ nhất là -0,301 đối với ngân hàng TPB năm 2011 và lớn nhất là 1,068 ngân hàng HDB năm 2013.
Bên cạnh các yếu tố đặc trưng của ngân hàng thì yếu tố vĩ mô cũng có những ảnh hưởng tác động đến RRTD của hệ thống Ngân hàng Chỉ số GDP đạt mức trung bình 6% trong đó mức thấp nhất là 2,6% (năm 2020 của SCB) và mức cao nhất là 7,5% (năm 2018 của SCB) Tỷ lệ lạm phát có mức trung bình là 5% trong đó giá trị thấp nhất là 0,63% (năm 2015 của PVcombank) và năm giá trị cao nhất là 18.7% (năm 2011 của TPB).
Tỷ lệ thất nghiệp đạt mức trung bình là 1,65% trong đó mức thấp nhất là 1% (năm 2012 củaVAB) và mức cao nhất là 2,4% (của Pvcombank năm 2021).
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN VÀ ĐA CỘNG TUYẾN
Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Tên biến CR SIZE ROE NIM CAP LOAN LG
Nguồn: Kết quả tác giả tính toán từ STATA 17.0
Từ kết quả thu được từ ma trận hệ số tương quan và kiểm định đa cộng tuyến ở bảng 4.2, tác giả đánh giá tổng quan như sau:
Khi tính toán hệ số tương quan của các biến nghiên cứu (bảng 4.2), ma trận hệ số tương quan là một kiểm định nhằm mục đích đo lường độ mạnh của tương quan từng cặp biến độc lập Dữ liệu mô hình tương quan của nghiên cứu, ghi nhận được tất cả các giá trị tuyệt đối trong bảng 4.2 giữa các biến khác nhau hầu hết đều nhỏ hơn 0,8 với giá trị tuyệt đối lớn nhất ghi nhận được là 0,5358 giữa CR và NIM và giá trị nhỏ nhất là 0,0027 giữa LGR và INF Có thể kết luận không có mối tương quan giữa các biến độc lập Vậy dữ liệu có thể sử dụng phân tích hồi quy để giải thích cho biến phụ thuộc của mô hình.
Các hệ số VIF của các biến đều khá nhỏ, thể hiện được cường độ mối quan hệ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc, nếu các chỉ số lớn hơn 5 thì cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến cao Nếu chỉ số VIF gần bằng 10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (Gujarathi, 2004) Độ lớn giá trị VIF cùng chiều với cường độ mạnh của đa cộng tuyến, với giá trị VIF trung bình là 1,81 và biến có chỉ số VIF lớn nhất là UNEM2,98 Có thể kết luận, không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
4.3.1 Lựa chọn mô hình hồi quy tốt nhất đối với biến phụ thuộc CR
Khi nói đến các mô hình hồi quy dữ liệu bảng (panel data), có ba cách tiếp cận thường được sử dụng: Mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model – FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model – REM).
Việc lựa chọn giữa OLS và FEM sẽ căn cứ vào kiểm định F (Cross – section F) - kiểm định sự bằng nhau của các tác động cố định với cặp giả thuyết (Nguyễn Khánh Duy, 2009). Việc lựa chọn giữa REM và FEM sẽ căn cứ vào kiểm định Hausman với cặp giả thuyết (Minh và Dũng, 2015). Đầu tiên, tác giả tiến hành hồi quy ước lượng OLS trên dữ liệu gồm nhiều đối tượng.
Mô hình hồi quy gộp (POOLED) được sử dụng:
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy gộp POOLED OLS
CR Coef Std Err t P > |t| [95% Conf Interval]
Nguồn: Tính toán của tác giả từ STATA 17.0
Dựa vào bảng 4.3, ta thấy được mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS) của CR có ý nghĩa thống kê (Prob > F = 0,0000< 1%) Dựa vào mô hình cho thấy các chỉ số quy mô ngân hàng (SIZE), biên độ lãi ròng (NIM), tỷ lệ vay (LOAN), tăng trưởng tín dụng (LGR), tỷ lệ lạm phát (INF) có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Tỷ suất sinh lời trên VCSH (ROE) có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, và không tìm thấy ý nghĩa thống kê ở các biến còn lại ( P > |t| > 10%).
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định White’s test và đo lường Wooldridge của mô hình Pooles OLS (CR)
Nguồn: Tính toán của tác giả từ STATA 17.0
+Tác giả thực hiện kiểm định White nhằm xác định phương sai đồng nhất của mô hình Pooled OLS với giả thuyết:
H0: Không có hiện tuợng phương sai thay đổi
H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi
Với P-value = 0.0000< 5%, chấp nhận H1, bác bỏ H0 => Kết luận được mô hình có phương sai thay đổi.
+Tác giả thực hiện kiểm định Wooldridge nhằm xác định phương sai đồng nhất của mô hình Pooled OLS với giả thuyết:
H0: Không có hiện tuợng tự tương quan
H1: Có hiện tượng tự tương quan
Với P-value = 0.0000< 5%, chấp nhận H1, bác bỏ H0 => Kết luận mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Tiếp theo, tác giả tiến hành hồi quy với chênh lệch hệ số chặn giữa hàm hồi quy của các đối tượng là xác định Mô hình tác động cố định FEM được sử dụng:
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy cố định FEM
CR Coef Std Err t P > |t| [95% Conf Interval]
Nguồn: Tính toán của tác giả từ STATA 17.0
Hệ số Prob > F = 0,0000< 1%, mô hình FEM có ý nghĩa thống kê Dựa vào mô hình cho thấy các chỉ số biên độ lãi ròng (NIM), tăng trưởng tín dụng (LGR), tỷ lệ lạm phát (INF), tỷ lệ thất nghiệp (UNEM) có mức ý nghĩa thống kê 5% Điều này cho thấy khi các biến NIM và UNEM tăng 1 đơn vị thì tỉ lệ rủi ro tín dụng (CR) tăng lần lượt 0,3181881 và 0,0911189 đơn vị Còn LGR và INF do tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng (CR), nên khi LGR vàINF tăng 1 đơn vị thì tỉ lệ rủi ro tín dụng (CR) giảm lần lượt 0,0055628 và 0,0465353 đơn vị.
Tiếp theo, tiến hành hồi quy với chênh lệch hệ số chặn giữa hàm hồi quy của các đối tượng là ngẫu nhiên Mô hình tác động ngẫu nhiên REM được sử dụng:
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy ngẫu nhiên REM
CR Coef Std Err t P > |z| [95% Conf Interval]
Nguồn: Tính toán của tác giả từ STATA 17.0
Hệ số Prob > F = 0,0000< 1%, mô hình REM có ý nghĩa thống kê Dựa vào mô hình cho thấy các chỉ số biên độ lãi ròng (NIM), tỷ lệ vay (LOAN), tăng trưởng tín dụng (LGR), tỷ lệ lạm phát (INF) có mức ý nghĩa thống kê là 5% Điều này cho thấy khi các biến NIM tăng 1 đơn vị thì tỉ lệ rủi ro tín dụng (CR) tăng 0,3493943 đơn vị Còn LOAN, LGR, INF do tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng (CR), nên khi
LOAN, LGR, INF tăng 1 đơn vị thì tỉ lệ rủi ro tín dụng (CR) giảm lần lượt 0,0123967,0,0050556, 0,0444614 đơn vị.
Từ kết quả của các mô hình nghiên cứu , để xác định tính tối ưu của mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), phương pháp tác động cố định (FEM), và phương pháp tác động ngẫu nhiên REM là lựa chọn không đơn giản (Nguyễn và cộng sự, 2015) Vì vậy ta cần phải thực hiện một số kiểm định giữa các phương pháp với nhau bao gồm kiểu định F-test giữa Pooled OLS và FEM, kiểm định Breusch - Pagan giữa Pooled OLS và REM, và kiểm định Hausman giữa FEM và REM, và cuối cùng lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp.
Bảng 4.7: Ước lượng kết quả bằng OLS, FEM, REM của mô hình
Kiểm định CR Kết quả
Breusch - Pagan Prob > Chi2 = 0.000 < 0.05 REM
Nguồn: Tính toán của tác giả từ STATA 17.0
Dựa vào bảng 4.7, kết quả thu được từ kiểm định F-test giữa hai mô hình OLS và FEM với giá trị Prob > F = 0.000 < 5%, ta tác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 là mô hình FEM là phù hợp Kiểm định Breusch - Pagan nhằm xác định tính phù hợp giữa hai mô hình OLS và REM, với giá trị Prob > F = 0.000 < 5%, ta tác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 là mô hình REM là phù hợp Cuối cùng , tác giả thực hiện so sánh độ phù hợp của hai mô hình FEM và REM qua kiểm định
Hausmen, kết quả Prob > Chi2 = 0.0012 < 0.05, ta tác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 là mô hình FEM là phù hợp.
Tóm lại, thông qua kiểm định F-test, Breusch Pagan, Hausman cho thấy mô hình tác động ngẫu nhiên (FEM) là phù hợp mô hình, chọn mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất.
4.3.2 Kiểm định mô hình hồi quy tốt nhất đối với biến phụ thuộc CR
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định phương sai và tự tương quan của mô hình
Kiểm định Modified Wald Kiểm định Wooldridge
Nguồn: Tính toán của tác giả từ STATA 17.0
Tác giả thực hiện kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald) với giả thuyếtH0: không có hiện tượng phương sai Nhìn vào kết quả Bảng 4.8 cho thấy Prob > chi2 0,0000 < 5% Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Suy ra, mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi Sau khi thực hiện kiểm định tự tương quan (Wooldridge), Bảng4.8 cho thấy hệ số Prob > F = 0,0073 < 0,05, nghiên cứu bác bỏ giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan, nên suy ra mô hình có hiện tượng tự tương quan.
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT TỔNG QUÁT (FGLS)
Sau khi kiểm định thì mô hình bị vi phạm các giả thiết như hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai sai số thay đổi nên các phương pháp này đều không tối ưu mà phải dùng phương pháp khác tốt hơn đó là phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS để khắc phục hiện tượng trên nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
Vì vậy, giả tiến hành hồi quy với chênh lệch hệ số chặn giữa hàm hồi quy của các đối tượng là ngẫu nhiên Mô hình phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS được sử dụng.
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy mô hình theo phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS
CR Coef Std Err t P > |z| [95% Conf Interval]
Nguồn: Tính toán của tác giả từ STATA 17.0
Phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) là công cụ để khắc phụ các vấn đề về hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan (Cater Hills, 2008). Phương pháp này cũng được chính tác giả của kiểm định tự tương quan Wooldridge (2002) đề cập là một phương pháp tối ưu để khắc phục hai vấn phương sai thay đổi và tự tương quan – nguyên nhân gây nên sự kém chính xác của các ước lượng trong các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM Suy ra tác giả tiến hành sử dụng phương pháp này cho mô hình của biến phụ thuộc CR.
Dựa vào bảng kết quả 4.9, tác giả thu được các kết quả sau:
Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kết quả là: P = 0,0000 Vậy, P < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 Như vậy, mô hình khắc phục được hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi.
Về mô hình FGLS của CR, với giá trị Prob> chi2 = 0.0000, mô hình có ý nghĩa thống kê Bên cạnh đó, ghi nhận các biến độc lập có giá trị thống kê gồm SIZE, NIM, GDP, INF,
UNEM Các biến ROE, CAP, LOAN và LGR không có ý nghĩa thông kê.
Do đó, tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy GMM để cải thiện xác suất của các biến.
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY GMM
Nhìn chung thì mô hình FEM và mô hình FGLS đã khắc phục được khuyết điểm là hiện tượng tương quan và phương sai thay đổi với mục đích đem lại kết quả chính xác hơn. Nhưng mô hình vẫn còn tồn đọng khuyết điểm là chưa khắc phục được biến nội sinh xảy, từ đó gây ra trường hợp loại biến, sai biến hay được giải thích đồng thời qua các biến khác Đối với trường hợp này thì mô hình OLS không phù hợp để ước lượng nghiên cứu. Để khắc phục các biến nội sinh và độ trễ tương quan, phương pháp GMM được sử dụng mô hình hồi quy Tác giả nghiên cứu sử dụng ước lượng S-GMM (System General Method of Moments - S-GMM) để đưa ra kết luận Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào các kiểm định Sargan, Hansen (1982) và Arellano-Bond (AR2), vì chúng cung cấp cái nhìn sâu sắc về tính phù hợp của các biến nội sinh trong mô hình S- GMM.
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy mô hình theo phương pháp GMM
Số công cụ ! Số nhóm = 30
CR Coef Std Err t P > |z| [95% Conf Interval]
Nguồn: Tính toán của tác giả từ STATA 17.0
Bảng 4.10 thể hiện kết quả phân tích ước tính dữ liệu bảng động với phương pháp S- GMM với câu lệnh xtabond2 bởi Roodmand giới thiệu Tính hợp lệ của mô hình và các biến công cụ được thể hiện ở số lượng biến công cụ là 21 ít hơn số nhóm quan sát là 30 Mặt khác, Hasen có P = 0,616, đều có P > 0,05, tiến gần đến 1 cũng cho thấy tính hợp lệ của mô hình khi p-value có giá trị tương đối lớn, chấp nhận giả thuyết H0, tức là các biến công cụ sử dụng trong mô hình là phù hợp Và Arellano-Bond AR(2) với Pr > z= 0,796 > 0,05, vậy nên chấp nhận H0: Các phần dư của mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2, nghĩa là mô hình là phù hợp Vì vậy, phương pháp tổng quát của các khoảnh khắc là nhất quán Do đó, các mô hình nghiên cứu được sử dụng trong bài báo này có tính bền vững cao.
Bảng 4.10 hiển thị kết quả hồi quy của mô hình, bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ suất lợi nhuận ròng (NIM), tỷ lệ vốn (CAP), tỷ lệ cho vay (LOAN) và tỷ lệ lạm phát (INF) dưới dạng các biến và ý nghĩa thống kê được ghi nhận là 1% Trong khi tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ thất nghiệp (UNEM) đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5% còn tỷ lệ sinh lời trên vốn (ROE) đạt mức ý nghĩa thống kê ở mức 10% Đáng chú ý, biến tăng trưởng tín dụng (LGR) không có ý nghĩa thống kê, qua đó cho thấy sự không có ý nghĩa của tăng trưởng tín dụng đối với rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
CRI có tương quan nghịch với LOAN, LGR và ROE, theo quan sát của tác giả Mặt khác, một mối tương quan cùng chiều đã được xác định giữa SIZE, NIM, CAP, GDP, INF và UNFEM với CR.
Thảo luận kết quả phân tích mô hình CR:
Sau khi dùng phương pháp GMM khắc phục biến nội sinh và có độ trễ để khắc phục tính tương, ta có kết quả nghiên cứu được thể hiện tại bảng 4.10 Với biến phụ thuộc là rủi ro tín dụng (CR):
Biến quy mô ngân hàng: giá trị P-value của biến SIZE = 0,003 < 1% Do đó, trong mô hình này biến SIZE có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, chiều hướng tác động phù hợp với giả thuyết tác giả kỳ vọng ban đầu Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi quy mô SIZE tăng 1 đơn vị thì biến rủi ro tín dụng CR tăng 0,0041807 đơn vị.
Biến tỷ suất sinh lời trên VCSH: giá trị P-value của biến ROE = 0,007 < 1% Do đó, trong mô hình này biến ROE có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, chiều hướng tác động phù hợp với giả thuyết tác giả kỳ vọng ban đầu Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi quy mô ROE tăng 1 đơn vị thì biến rủi ro tín dụng CR giảm 0,0231842 đơn vị.
Biến biên độ lãi ròng: giá trị P-value của biến NIM = 0,090 < 10% Do đó, trong mô hình này biến NIM có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, chiều hướng tác động phù hợp với giả thuyết tác giả kỳ vọng ban đầu Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi quy mô NIM tăng 1 đơn vị thì biến rủi ro tín dụng CR tăng 0,7434058 đơn vị.
Biến tỷ lệ vốn: giá trị P-value của biến CAP = 0,004 < 1% Do đó, trong mô hình này biến CAP có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, chiều hướng tác động phù hợp với giả thuyết tác giả kỳ vọng ban đầu Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi quy mô CAP tăng 1 đơn vị thì biến rủi ro tín dụng CR giảm 0,1478633 đơn vị.
Biến tỷ lệ vay: giá trị P-value của biến LOAN = 0,000 < 1% Do đó, trong mô hình này biến LOAN có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, chiều hướng tác động phù hợp với giả thuyết tác giả kỳ vọng ban đầu Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi quy mô LOAN tăng
1 đơn vị thì biến rủi ro tín dụng CR giảm 0,0429473 đơn vị.
Biến tăng trưởng tín dụng: giá trị P-value của biến LGR = 0,103 > 10% Do đó trong mô hình này biến LGR không có ý nghĩa thống kê.
Biến tốc độ tăng trưởng kinh tế: giá trị P-value của biến GDP = 0,052 < 10% Do đó, trong mô hình này biến GDP có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, chiều hướng tác động phù hợp với giả thuyết tác giả kỳ vọng ban đầu Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi quy mô GDP tăng 1 đơn vị thì biến rủi ro tín dụng CR tăng 0,0729014 đơn vị.
Biến tỷ lệ lạm phát: giá trị P-value của biến INF = 0,003 < 1% Do đó, trong mô hình này biến INF có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, chiều hướng tác động phù hợp với giả thuyết tác giả kỳ vọng ban đầu Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi quy mô INF tăng 1 đơn vị thì biến rủi ro tín dụng CR tăng 0,5011033 đơn vị.
Biến tỷ lệ thất nghiệp: giá trị P-value của biến UNEM = 0,042 < 5% Do đó, trong mô hình này biến UNEM có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, chiều hướng tác động phù hợp với giả thuyết tác giả kỳ vọng ban đầu Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi quy môUNEM tăng 1 đơn vị thì biến rủi ro tín dụng CR tăng 0,6798548 đơn vị.
