TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HCM NGUYỄN THỊ HUYỀN TRANG CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ[.]
GIỚI THIỆU ĐỀTÀI NGHIÊN CỨU
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
Nghiên cứu này thực hiện nhằm xác định các yếu tố tác động và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến rủi ro tín dụng của các NH TMCP Việt Nam, từ đó đưa ra các đề xuất cho các NH TMCP Việt Nam và kiến nghị cho cơ quan nhà nước để làm giảm rủi ro tín dụng tại các NH TMCP Việt Nam, giúp cho hoạt động của các ngân hàng được bền vững.
1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
Từ mục tiêu tổng quát, tác giả xác định các mục tiêu cụ thể của đề tài nghiên cứu như sau:
• Hệ thống hóa cơ sở lý luận về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của NHTM, lựa chọn ra mô hình nghiên cứu phù hợp cho hệ thống các NH TMCP Việt Nam
• Xác định các yếu tố tác động, chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến rủi ro tín dụng của các NH TMCP Việt Nam
• Từ kết quả thực nghiệm thu được, đưa các đề xuất và kiến nghị cho cơ quan nhà nước và hệ thống NH TMCP Việt Nam nhằm giảm rủi ro tín dụng qua đó thúc đẩy hoạt động của các ngân hàng càng ngày trở nên bền vững.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Các mục tiêu nghiên cứu cụ thể nêu trên được chi tiết hóa thành các câu hỏi trọng tâm như sau:
• Cơ sở lý luận về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của NHTM bao gồm những vấn đề gì ?
• Mô hình nào phù hợp khi nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NH TMCP Việt Nam ?
• Các yếu tố tác động tới rủi ro tín dụng tại các NH TMCP Việt Nam ở mức độ nào và theo chiều hướng nào ?
• Dựa vào kết quả nghiên cứu, những đề xuất và kiến nghị nào dành cho cơ quan nhà nước có thẩm quyền và các NH TMCP Việt Nam để làm giảm rủi ro tín dụng cho các NH TMCP tại Việt Nam ?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các yếu tố tác động tới rủi ro tín dụng của NHTM.
Về mặt không gian: Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi các NH TMCP Việt Nam, bao gồm 25 NH TMCP được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam.
Về mặt thời gian: Nghiên cứu được thực hiện cho giai đoạn 2010 – 2021, tính từ giai đoạn nền kinh tế Việt Nam phục hồi sau khủng hoảng tài chính năm 2008 cho đến năm 2021.
PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Phương pháp định tính: tác giả thực hiện các phương pháp tổng hợp, so sánh, phân tích và đánh giá để hệ thống hóa cơ sở lý luận về các yếu tố tác động tới rủi ro tín dụng của NHTM trong Chương 2 Trên cơ sở đó, lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp trong phạm vi các NH TMCP Việt Nam trong chương 3 Phương pháp định tính còn được áp dụng đề thảo luận kết quả nghiên cứu trong chương 4 và đưa ra những đề xuất cho các NH TMCP Việt Nam và các kiến nghị thích hợp cho cơ quan nhà nước từ kết quả nghiên cứu trong chương 5.
Phương pháp định lượng: dựa trên dữ liệu tác giả đã thu thập của 25 NH
TMCP đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả áp dụng phương pháp kinh tế lượng hồi quy đa biến cho dữ liệu bảng (panel data), bao gồm các mô hình: Pooled OLS, mô hình FEM và REM để thực hiện nghiên cứu Ngoài ra tác giả sẽ tiến hành chạy kiểm định và khắc phục các khuyết tật thông qua phương pháp FGLS để tìm kiếm mô hình thích hợp để có thể đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng của các NH TMCP tại Việt Nam.
Dữ liệu được sử dụng trong khóa luận là dữ liệu thứ cấp được tác giả tổng hợp trong giai đoạn 2010 – 2021 Trong đó:
Dữ liệu vi mô: các dữ liệu của các biến số vi mô (gồm: Quy mô ngân hàng;
Khả năng sinh lời; Tốc độ tăng trưởng tín dụng; Tỷ lệ đòn bẩy tài chính) được tác giả sưu tầm và tổng hợp từ các báo cáo tài chính của 25 NHTM được kiểm toán từ 2010- 2021.
Dữ liệu vĩ mô: các dữ liệu của các biến số vĩ mô (gồm: Tốc độ tăng trưởng kinh tế; Tỷ lệ lạm phát; Tỷ lệ thất nghiệp; Biến động tỷ giá ) được tác giả thu thập từ
Số liệu thống kê được công bố định kỳ trên Tổng cục thống kê (Việt Nam).
Ý NGHĨA LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
Về mặt lý thuyết, đề tài góp phần hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM và các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của NHTM.
Về mặt thực tế, đề tài nghiên cứu sẽ bổ xung thêm các minh chứng thực nghiệm cho việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các NH
TMCP Việt Nam, cũng như cho thấy chiều hướng và mức độ tác động của các yếu tố này đến RRTD của các NH TMCP Việt Nam Qua đó, đề tài đưa ra các đề xuất và kiến nghị phù hợp nhằm làm giảm rủi ro tín dụng hệ thống NH TMCP Việt Nam,góp phần giúp cho hoạt động của ngân hàng ngày càng bền vững.
BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI
Bố cục dự kiến của nghiên cứu bao gồm có 5 chương :
Chương 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Chương này sẽ cung cấp một khái quát tổng thể về đề tài nghiên cứu, bao gồm các phần như lý do lựa chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu, phương pháp và dữ liệu được đùng suốt quá trình nghiên cứu, cùng với những đóng góp mà đề tài có thể mang lại và cấu trúc tổng thể của đề tài.
Chương 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN LÝ VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI
RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Chương 2 trình bày nội dung cơ sở lý thuyết về hoạt động tín dụng của ngân hàng, tổng kết các nghiên cứu liên quan trước đây về ảnh hưởng của một số yếu tố vi mô như nợ xấu kỳ trước, quy mô ngân hàng, đòn bẩy tài chính, tăng trưởng lợi nhuận,… và một số yếu tô vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, lạm phát, thất nghiệp tới rủi ro tín dụng của hệ thống các NH TMCP để đặt nền tảng cho việc thiết lập mô hình nghiên cứu trong chương kế tiếp.
Chương 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NHTMCP TẠI VIỆT NAM
Sau khi hoàn thành chương 2, đến với chương 3 tác giả sẽ đề cập về mô hình nghiên cứu, các biến nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, quy trình thực hiện kinh tế lượng đã sử dụng trong khóa luận nhằm thu được kết quả phù hợp.
Chương 4: THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4, kết hợp thực hiện thống kê mô tả với việc tiến hành chạy các kiểm định mô hình đang nghiên cứu, phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình và phân tích các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM, REM về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của hệ thống NH TMCP Từ kết quả đó phát triển mô hình từ ý tưởng ban đầu thành một mô hình hồi quy phù hợp, chương này cũng trao đổi về các kết quả thu được trong khi nghiên cứu.
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT
Trong nội dung của chương 5, tác giả sẽ trình bày kết luận chung về kết quả đầu ra của nghiên cứu Và cùng với đó, chương này cũng đề cập tới một số đề xuất tới các NHTM Việt Nam và kiến nghị tới các cơ quan điều hành của nhà nước nhằm hỗ trợ giảm rủi ro tín dụng cho hoạt động kinh doanh của NH TMCP và trình bày những giới hạn của khóa luận và các kế hoạch cho các hoạt động nghiên cứu sau này trong thời gian tới.
Tác giả đã thực hiện trình bày đầy đủ và tổng quan tới các vấn đề nghiên cứu trong chương 1 Chương này cung cấp cho độc giả cái nhìn tổng quát về các vấn đề cơ bản trong đề tài nghiên cứu, bao gồm: lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đề xuất và chính sách của đề tài, cùng với bố cục tổng quát của khóa luận Chương này là nền tảng quan trọng cho các chương tiếp theo, giúp phát triển hướng nghiên cứu của tác giả một cách hợp lý và cụ thể hơn.
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
2.1.1 Khái niệm ngân hàng thương mại
Sự phát triển của hệ thống ngân hàng thương mại là một trong nhiều minh chứng thể hiện sự phát triển của nền kinh tế đất nước Trong toàn bộ quá trình cải cách cũng như phát triển đất nước, thì hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam đã luôn đổi mới và cải tiến để phù hợp với sự phát triển của nền kinh tế quốc gia cũng như đáp ứng với sự hội nhập của thế giới.
Tại Việt Nam, theo quy định tại điều 4, Luật các Tổ chức tín dụng Số 47/2010/ QH12: “Ngân hàng thương mại là loại hình tổ chức tín dụng được thực hiện toàn bộ hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác theo quy định của Luật này nhằm mục tiêu lợi nhuận” Theo Nguyễn Minh Kiều, Phan Chung Thủy và Nguyễn Thị Thùy Linh (2006), “Ngân hàng thương mại là một tổ chức tài chính hoạt động mạnh nhất và đóng vai trò chủ đạo trong hoạt động kinh doanh tiền tệ ngày nay” Như vậy, ngân hàng thương mại là một tổ chức tài chính trung gian có lĩnh vực kinh doanh nằm trong hoạt động kinh doanh tiền tệ, trong đó hoạt động kinh doanh của NHTM cũng giống với các doanh nghiệp thương mại khác là đều hướng đến mục tiêu cốt lõi tối đa hóa lợi nhuận thu được trong quá trình hoạt động kinh doanh của mình.
2.1.2 Hoạt động của ngân hàng thương mại
Theo Nguyễn Minh Kiều, Phan Chung Thủy và Nguyễn Thị Thùy Linh
(2006), các hoạt động chủ yếu của ngân hàng thương mại bao gồm:
Hoạt động huy động vốn
Ngân hàng thương mại sẽ “nhận tiền gửi của các tổ chức, các cá nhân và các tổ chức tín dụng khác dưới hình thức là tiền gửi không có kỳ hạn, có kỳ hạn và các loại tiền gửi khác” Ngân hàng còn có thể triển khai “phát hành chứng chỉ tiền gửi,trái phiếu, giấy tờ có giá để huy động vốn của các cá nhân tổ chức trong và ngoài nước” Huy động vốn của ngân hàng thương mại còn được thực hiện thông qua hoạt động vay vốn từ ngân hàng quốc gia và các tổ chức tín dụng khác theo quy định của pháp luật.
“Ngân hàng thương mại được cấp tín dụng cho các cá nhân, tổ chức thông qua các hoạt động liên quan đến cho vay, chiết khấu thương phiếu, giấy tờ có giá, bảo lãnh, cho thuê tài chính theo quy định đang được ban hành của ngân hàng trung ương” Với các hoạt động trong phạm vi cho phép thì hoạt động cho vay là lĩnh vực chiếm tỷ trong cao nhất và quan trọng nhất
Hoạt động dịch vụ thanh toán và ngân quỹ Để thực hiện thanh toán giữa các cá nhân, doanh nghiệp thông qua ngân hàng thì “ngân hàng thương mại sẽ được mở tài khoản cho khách hàng của mình trong và ngoài nước” Ngân hàng thương mại cũng được tham gia vào hệ thống thông qua việc
“mở tài khoản tiền gửi tại ngân hàng nhà nước” để có thể tham gia thanh toán giữa các ngân hàng với nhau với NHNN là trung gian Trong đó, hoạt động dịch vụ thanh toán và ngân quỹ của ngân hàng bao gồm các hoạt động sau: “cung cấp các phương tiện thanh toán; thực hiện các dịch vụ thanh toán, thu hộ, chi hộ trong và ngoài nước theo nhu cầu của khách hàng; tổ chức hệ thống thanh toán nội bộ và tham gia vào hệ thống thanh toán liên ngân hàng trong nước và được tham gia vào hệ thống thanh toán quốc tế nếu được ngân hàng nhà nước cho phép”.
Tham gia điều tiết các chính sách tiền tệ của ngân hàng nhà nước
Ngân hàng thương mại luôn hoạt động tích cực trên thị trường tiền tệ mục đích đáp ứng các yêu cầu bắt buộc cũng như đảm bảo cân đối nguồn vốn của các chủ thể tham gia vào hoạt động kinh tế, theo tiêu chuẩn đề ra của ngân hàng nhà nước trong từng thời kỳ Bên cạnh đó, thông qua các hoạt động mua bán các công cụ của thị trường tiền hệ, ngân hàng thương mại hỗ trợ thực hiện các mục tiêu chính sách tiền tệ theo quy định của ngân hàng nhà nước hướng tới duy trì và bảo nền kinh tế phát triển ổn định, bền vững trong dài hạn.
Ngoài các hoạt động đã được kể trên thì ngân hàng thương mại còn điều hành các nghiệp vụ khác như: “góp vốn và mua cổ phần; tham gia vào thị trường tiền tệ; kinh doanh ngoại hối; ủy thác và nhận ủy thác; cung ứng dịch vụ bảo hiểm; tư vấn tài chính; bảo quản vật quý giá”.
2.1.3 Vai trò của NHTM đối với nền kinh tế
Trong bối cảnh hiện thời, ngân hàng thương mại được đánh giá là cánh tay đắc lực của chính phủ trong việc bình ổn thị trường và bảo đảm an sinh xã hội Vai trò đó thể hiện cụ thể ở các phương diện sau:
Thứ nhất, ngân hàng thương mại cung cấp dịch vụ tài chính: Ngân hàng thương mại là nơi tập hợp các khoản tiền nhàn rỗi từ khách hàng và cung ứng các sản phẩm dịch vụ tài chính như cho vay tiền, tài trợ thương mại, thanh toán, chuyển khoản tiền tệ và các dịch vụ tài chính khác Những dịch vụ này giúp cho các cá nhân và doanh nghiệp có thể tiếp cận được với vốn và tài chính để thực hiện các hoạt động sản xuất và kinh doanh.
Thứ hai, ngân hàng thương mại là công cụ để nhà nước điều tiết vĩ mô nền kinh tế, bằng việc tham gia vào triển khai các chỉ đạo theo ngân hàng trung ương về lãi xuất và tỷ giá trên thị trường hướng đến giữ vững sự ổn định lâu dài của thị trường tiền tệ và an toàn hệ thống tín dụng – ngân hàng, để góp phần vào kiểm chế lạm phát và hướng đến ổn định vững chắc kinh tế vĩ mô quốc gia.
Thứ ba, ngân hàng thương mại là cầu nối giữa các chủ thể có vốn nhàn rỗi tới các chủ thể cần vốn trong nền kinh tế Khi các khách hàng gửi tiền vào tài khoản ngân hàng, ngân hàng sẽ dùng số tiền đó để cho khách hàng tiềm năng khác vay hoặc thực tham gia mua bán tài sản tài chính Thông qua đó sẽ tạo ra tiền tệ trong quá trình thực hiện, việc tạo ra tiền tệ giúp tăng cường khả năng thanh toán và giao dịch trong nền kinh tế Nhờ đó, người gửi có thể nhận thêm được lợi ích khi gửi tiền, doanh nghiệp đi vay có thể mở rộng hoạt động và sản xuất ra nhiều sản phẩm hơn. Việc tạo ra tiền tệ đã đem lại lợi ích cho các bên tham gia cũng giúp tăng cường sự linh hoạt và sự tiến bộ của nền kinh tế.
Nhìn chung, với sự phát triển của nền kinh tế, hệ thống ngân hàng và hoạt động của ngân hàng càng tăng trưởng tốt Việc lưu thông dòng tiền trong nền kinh tế tạo động lực thúc đẩy nền kinh tế ngày càng phát triển Tuy nhiên, để tránh tắc nghẽn trong lưu thông tiền tệ, cần một chủ thể có thể hút tiền từ những chủ thể thừa vốn để bơm tiền vào các bộ phận cần vốn và tạo động lực cho sự phát triển bền vững Vì vậy,ngân hàng thương mại đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu vốn, kiểm soát tốc độ lưu thông dòng tiền và hỗ trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh trong nền kinh tế không bị trì trệ hoặc đứt quãng Chính vai trò này giúp tạo đà cho sự tăng trưởng của nền kinh tế quốc gia và cải thiện đời sống xã hội.
TỔNG QUAN VỀ TÍN DỤNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ RỦI RO TÍN DỤNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
2.2.1 Khái niệm về hoạt động tín dụng
Theo Nguyễn Minh Kiều, Phan Chung Thủy và Nguyễn Thị Thùy Linh
(2006), “Tín dụng theo tiếng Anh là Credit có nghĩa là tin tưởng và tín nhiệm, theo ngôn ngữ Việt Nam thì tín dụng lại mang nghĩa là sự vay mượn, xét về mặt tài chính thì tín dụng lại là quan hệ chuyển dụng quyền sử dụng vốn trong một thời gian với một khoản phí nhất định” Theo đó, trong quá trình phát triển của nền kinh tế, với sự luân chuyển dòng vốn giữa một bên đang thừa vốn đến bên đang thiếu vốn đã thúc đẩy sự xuất hiện quan hệ tín dụng giữa các cá nhân, doanh nghiệp, tổ chức trong nền kinh tế.
Theo theo Luật tổ chức tín dụng (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 ”.
Theo Nguyễn Thị Thu Đông (2012), “ tín dụng ngân hàng thương mại là quan hệ vay mượn phát sinh từ việc ngân hàng thương mại sử dụng vốn tự có, vốn huy động để thực hiện hoạt động cho vay đối với các tổ chức kinh tế, cá nhân, dân cư với những điều kiện và nguyên tắc mà hai bên đã thỏa thuận trong một khoảng thời gian nhất định ”.
Từ các khái niệm trên, tín dụng được hiểu là quan hệ vay mượn lẫn nhau để đáp ứng nhu cầu sử dụng giữa các chủ thể trong nền kinh tế với những điều kiện và thời gian nhất định đã được hai bên thỏa thuận.
2.2.2 Khái niệm rủi ro tín dụng
Theo Ngân hàng nhà nước Việt Nam (2021), “ Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng (sau đây gọi tắt là rủi ro) là khả năng xảy ra tổn thất đối với nợ của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài do khách hàng không có khả năng trả được một phần hoặc toàn bộ nợ của mình theo hợp đồng hoặc thỏa thuận (sau đây gọi chung là thỏa thuận) với tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài”.
Theo Ủy ban Basel về Giám sát ngân hàng (2006), “ rủi ro tín dụng là rủi ro xảy ra tổn thất xuất phát từ sự vi phạm bởi người vay hoặc đối tác ” Rủi ro tín dụng sẽ mang đến cho ngân hàng những tổn hại về khía cạnh tài chính cũng như các tổn thất về hiệu quả hoạt động kinh doanh cho cả phía ngân hàng và khách hàng.
Qua đó hiểu được rằng, rủi ro tín dụng chính là các thiệt hại trong hoạt động cấp tín dụng của ngân hàng, và tín dụng không chỉ đơn giản ở việc cho người có nhu cầu vay một khoản tiền nhất định mà còn kèm theo nhiều hoạt động khác như: bảo lãnh, cam kết, tài trợ thương mại, cho vay trên thị trường liên ngân hàng, đồng tài trợ dự án Tổn thất ở đây là ngân hàng không thu được đầy đủ cả gốc lẫn lãi của khoản tín dụng đã cấp hoặc là việc thanh toán nợ gốc và lãi không đúng kỳ hạn, do khách hàng phải đương đầu với những bất lợi có ảnh hưởng tới khả năng thực hiện hoàn trả theo thỏa thuận đã ký kết.
2.2.3 Phân loại rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng bao gồm rủi ro danh mục và rủi ro giao dịch Trong đó:
Rủi ro danh m ục : quản lý danh mục tín dụng của ngân hàng còn nhiều hạn chế và yếu kém, dẫn đến sự suất hiện của rủi ro danh mục Rủi ro này có thể được chia ra làm ba loại: rủi ro nội tại, rủi ro tập trung và rủi ro tác nghiệp: Rủi ro nội tại phát sinh từ các yếu tố mang tính riêng biệt của mỗi chủ thể đi vay hoặc chủ thể trong ngành kinh tế; Rủi ro tập trung là mức dư nợ sẽ cấp được dồn cho một nhóm đối tượng, một số nhóm ngành kinh tế hoặc một số loại sản phẩm hoặc một khu vực địa lý; Rủi ro tác nghiệp: Là nguy cơ tổn thất trực tiếp hoặc gián tiếp do vấn đề đạo đức nghề nghiệp đến từ nhân viên ngân hàng, do quá trình xử lý và hệ thống nội bộ không đầy đủ, hiệu quả hoặc không hoạt động hoặc do các tác nhân từ bên ngoài tác động vào hoạt động kinh doanh.
Rủi ro giao dịch : đánh giá đối tác trong quá trình cấp tín dụng gặp nhiều hạn chế, dẫn đến rủi ro giao dịch Trong đó, rủi ro giao dịch có ba thành phần: Rủi ro lựa chọn là rủi ro có liên quan đến thẩm định và phân tích tín dụng trong quá trình lựa chọn phương án vay vốn có tính tối ưu cao để ra quyết định cho vay; Rủi ro bảo đảm phát sinh từ các tiêu chuẩn đảm bảo trong hợp đồng thỏa thuận giữa hai bên, loại Tài sản đảm bảo, đối tượng đảm bảo, phương thức đảm bảo, hạn mức vay từ Tài sản đảm bảo; Rủi ro nghiệp vụ là rủi ro liên quan tới quản trị trong nghiệp vụ cho vay, sử dụng hệ thống xếp hạng rủi ro và kỹ thuật xử lý các khoản cho vay đang có vấn đề và nguy cơ mang lại rủi ro.
2.2.4 Tác động của rủi ro tín dụng đến hoạt động của NHTM và đối với nền kinh tế Đối với sự vận hành của NHTM
Rủi ro tín dụng sẽ đem lại nhiều thiệt hại cho hoạt động của ngân hàng bởi vì ngân hàng sẽ chịu tổn hại khi mất đi cơ hội nhận lại tiền gốc và thu nhập từ tiền lãi.Tổn thất này sẽ trực tiếp phản ánh lên lợi nhuận và vốn tự có của ngân hàng trong tương lai, vì hoạt động tín dụng là một hoạt động chiếm trọng số cao trong những chỉ tiêu kinh doanh tại ngân hàng và tiền vốn cung cấp cho mảng cấp tín dụng của ngân hàng lại đến từ nguồn vốn huy động tiền gửi Trong trường hợp nợ xấu quá nhiều khiến cho thu nhập của ngân hàng hạ xuống, ngân hàng phải sử dụng chính nguồn vốn của mình để trả gốc và lãi tiền gửi cho các đối tác gửi tiền, khi mà không thể chi trả đúng hạn tiền gốc và lãi cho các khác hàng gửi của mình cũng sẽ khiến khách hàng không còn tín nhiệm để tham gia vào hoạt động đầu tư tiết kiệm lấy lãi tại ngân hàng dẫn đến sự sụt giảm nguồn vốn kinh doanh, làm chậm quá trình nâng cao khả năng cung cấp dịch vụ tài chính, ảnh hưởng tới uy tín và năng lực cạnh tranh của ngân hàng Và khi nguồn vốn của chính ngân hàng được lấy ra để dùng đến một chừng mực nào đấy, thì cân bằng giữa vốn vay và vốn cho vay ngân hàng mất đi,ngân hàng sẽ không có đủ nguồn vốn để trả cho người gửi tiền thì ngân hàng sẽ rơi vào tình trạng vỡ nợ, có thể dẫn đến phá sản.
Ngoài ra, khi ngân hàng đối mặt với rủi ro tín dụng dẫn đến mất đi năng lực thanh toán, ngân hàng sẽ phải đi vay từ nhiều nguồn khác nhau trên thị trường tài chính, danh tiếng trên thị trường tài chính của ngân hàng sẽ bị hạ xuống nghiêm trọng Hơn thế nữa khi một ngân hàng đương đầu với các khoản nợ xấu quá lớn gây mất niềm tin cho khách hàng về khả năng hoàn trả, điều này kéo theo rủi ro khách hàng rút tiền đồng loạt trên thị trường, dẫn đến khủng hoảng tín dụng không thể kiểm soát và khắc phục, từ đó gây ra biến động của hệ thống ngân hàng ở nhiều cấp độ khác nhau, rất bất lợi cho sự mở rộng và nâng cao chất lượng của hệ thống ngân hàng Tóm lại, rủi ro tín dụng có ảnh hưởng rất lớn trong việc huy động, cho vay và quản lý nguồn vốn của ngân hàng. Đối với nền kinh tế
Ngân hàng thương mại được coi là một trung gian tài chính, đưa vốn từ chủ thể thừa đến chủ thể thiếu vốn Khi xảy ra rủi ro tín dụng, ngân hàng không chỉ gánh chịu tổn thất mà còn ảnh hưởng đến quyền lợi của người gửi tiền Bên cạnh đó hoạt động của NHTM mạng tính xã hội hóa cao, bởi vì ngân hàng liên quan đến nhiều lĩnh vực, nhiều chủ thể khác nhau trong nền kinh tế Do vậy, khi một ngân hàng đối mặt với rủi ro tín dụng và dẫn đến bị phá sản nó sẽ gây ảnh hưởng đến các bộ phận còn lại trong xã hội, trước tiên là những ngân hàng khác, bởi có liên đới mật thiết với nhau trong cùng lĩnh vực nên một ngân hàng sụp đổ khả năng gây ra sự hoảng loạn hay sự phá sản của các ngân hàng theo hiệu ứng domino Sự hoảng loạn của các ngân hàng có tác động lớn đến toàn bộ nền kinh tế, gây tăng giá cả, giảm sức mua, gia tăng thất nghiệp và gây mất ổn định xã hội Ngoài ra, rủi ro tín dụng còn ảnh hưởng đến nền kinh tế toàn cầu, vì nền kinh tế của mỗi quốc gia hiện nay đều phụ thuộc vào nền kinh tế khu vực và thế giới.
2.2.5 Các chỉ tiêu đánh giá rủi ro tín dụng các ngân hàng thương mại
Theo Phạm Thái Hà (2017), các chỉ tiêu đánh giá rủi ro tín dụng các ngân hàng thương mại có vai trò đặc biệt quan trọng vì nó sẽ phản ánh rủi ro tín dụng của một ngân hàng Các chỉ tiêu trực tiếp đánh giá rủi ro tín dụng các ngân hàng thương mại bao gồm:
Nợ quá hạn : nợ quá hạn được coi là tiêu chí cơ bản biểu thị rủi ro tín dụng,
“người vay không có khả năng trả được nợ một phần hay toàn bộ khoản vay cho người cho vay” Tùy thuộc vào độ dài của thời gian quá hạn, khoản nợ này có thể được phân loại là “nợ đủ tiêu chuẩn, nợ cần chú ý, nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ, hoặc là nợ có khả năng mất vốn” Theo điều 20 Thông tư 39/2016/TT-NHNN quy định về nợ quá hạn, một khách vay đã tới ngày phải thanh toán hợp đồng, thì nghĩa vụ trả nợ phải được thực hiện xong, trong tình huống khách hàng không có khả năng hoàn trả được tiền lãi và cả gốc thì được xếp vào nhóm nợ quá hạn Cũng theo quy định của thông tư này thì trong trường hợp khoản nợ vay bị chuyển nhóm nợ tới nợ quá hạn, thì khách vay phải đáp ứng nghĩa vụ trả lãi trên dư nợ gốc bị quá hạn tương ứng với thời gian chậm trả, “lãi suất áp dụng không vượt quá 150% lãi suất cho vay trong hạn tại thời điểm chuyển nợ quá hạn”.
Nợ xấu : Trường hợp khách hàng không thể trả nợ vay, khoản không thể trả đó được gọi là "nợ xấu" Đây là một yếu tố quan trọng để đánh giá chất lượng tín dụng của ngân hàng, dựa trên việc đánh giá thời hạn hoàn trả nợ của khách hàng và tiêu chí đánh giá rủi ro của khoản vay Nợ xấu có thể được phân loại là nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ hoặc nợ có khả năng mất vốn Theo Quỹ tiền tệ Quốc tế - IMF (2014), “nợ xấu được định nghĩa là các khoản vay nợ (không sinh ra lãi) đã quá hạn thanh toàn từ
LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
2.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Theo nghiên cứu của Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007), tác giả cho rằng các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng các ngân hàng tại những quốc gia mới nổi được nhiều giới chuyên gia quan tâm, điều này cũng đã thúc đẩy tác giả nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến các khoản vay có vấn đề tại những ngân hàng quốc doanh Ấn Độ từ năm 1994 đến năm 2005 Trong đó, cả hai yếu tố vĩ mô và vi mô ngân hàng đều được tác giả kết luận là có tác động mạnh mẽ đến các khoản vay xấu của ngân hàng Những phát hiện trong kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng quốc gia có sự tăng trưởng bứt phá GDP sẽ sụt giảm mạnh các khoản vay không có chất lượng tốt, việc tăng cường cấp tín dụng quá mức và quá nhanh sẽ khó giám soát nghiêm ngặt các khoản vay làm gia tăng nợ xấu, gia tăng hiệu suất và chi phí của mảng cho vay sẽ giám soát tốt các khoản vay hơn, các ngân hàng quy mô lớn hơn sẽ có nhiều khoản vay có vấn đề hơn
Theo nghiên cứu đã được công bố của Nabila Zribi1 & Younes Boujelbène
(2011) về xác định rủi ro tín dụng các ngân hàng tại Tunisia giai đoạn 1995 - 2008, tác giả cho rằng rủi ro tín dụng nằm trong số những yếu tố chính tác động nghiêm trọng đến khả năng duy trì ổn định của ngân hàng Do đó, bên cạnh các yếu tố vĩ mô được tác giả đưa ra có tác động ngược chiều với rủi ro của ngân hàng, các chỉ tiêu có tính đặc thù của từng ngân hàng cũng là yếu tố quan trọng tác động đến mức độ rủi ro Ví dụ như tỷ suất lợi nhuận trên tài sản có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng và tỷ lệ an toàn vốn có mối tương quan ngược chiều với rủi ro tín dụng Ngoài ra, việc ngân hàng quyết định chấp nhận rủi ro tín dụng, thông qua tiêu chí dự phòng rủi ro cũng phản ánh mức độ rủi ro tín dụng mà ngân hàng đang đối mặt Ngoài ra tác giả cho rằng ngân hàng thuộc Nhà nước nắm quyền kiểm soát sẽ có tác động cùng chiều với rủi ro ngân hàng, bởi vì các ngân hàng được hướng các nguồn lực của họ vào việc cung cấp tài chính cho các hoạt động chính trị và các dự án xã hội, qua đó ảnh hưởng tới sự phát triển kinh tế tại Tunisia.
Với nghiên cứu của Vítor Castro (2013), tác giả nghiên cứu dữ liệu được thu thập của năm đất nước nằm trong khu vực Châu Âu là Hy Lạp, Ireland, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha và Ý giai đoạn 1997 – 2011 Thông qua áp dụng quy trình tiếp cận dữ liệu bảng trong giai đoạn này với phương pháp GMM, mô hình tuyến tính REM, FEM, Pooled OLS và với định hướng nghiên cứu trong giai đoạn mà các ngân hàng đang bị tác động nặng nề bởi các tình hình kinh tế và tài chính không thuận lợi Tác giả nhấn mạnh rằng rủi ro tín dụng của ngân hàng chịu tác động mạnh mẽ từ những yếu tố vĩ mô, trong đó tăng trưởng GDP và tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp tăng trong thời kỳ tín dụng tăng trưởng mạnh mẽ và lãi suất cao sẽ làm tăng rủi ro tín dụng Cùng với đó khi giá cổ phiếu và các chỉ số thị trường có liên quan giảm trong giai đoạn khủng hoảng tăng cũng góp phần làm tăng rủi ro tín dụng ngân hàng.
Trong nghiên cứu của tác giả Nir Klein (2013), mẫu dữ liệu được nghiên cứu bao gồm các quốc gia thuộc các vùng kinh tế Trung Đông và Đông Nam Âu từ năm
1998 đến năm 2011 Mục tiêu của nghiên cứu là xác định yếu tố nào trong số các yếu tố vĩ mô và vi mô sẽ tác động đến tăng rủi ro về hoạt động tín dụng của các ngân hàng Mô hình ước lượng được áp dụng trong nghiên cứu là GMM và FEM Xem xét các số liệu thu được, thì rủi ro tín dụng được tác động song song bởi cả yếu tố vĩ mô và vi mô, khi xét khi xét về yếu tố vĩ mô cho thấy việc tỷ lệ thất nghiệp gia tăng sẽ góp phần gia tăng nợ xấu, nguyên nhân là do mối liên hệ chặt chẽ giữa chu kỳ kinh doanh và hoạt động của ngành ngân hàng, cùng các kết quả thực nghiệm cũng chỉ ra khi lạm phát cao hơn và sự mất giá của tiền tệ gia tăng đều phát hiện làm gia tăng nợ xấu Nếu xét về yếu tố vi mô của ngân hàng, thì khả năng sinh lời và tỷ lệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng cao sẽ làm giảm nợ xấu, từ đó hỗ trợ cho ngân hàng thực hiện việc quản lý và cải thiện hiệu quả sử dụng tài sản Tuy nhiên, nếu tỷ lệ cho vay trên tài sản quá cao, các khoản vay có vấn đề từ quá khứ sẽ dẫn đến tăng nợ xấu trong thời điểm hiện tại.
Công trình của Ahlem Selma Messai & Fathi Jouini (2013) tập trung vào 85 ngân hàng của Ý, Hy Lạp và Tây Ban Nha trong giai đoạn từ 2004 đến 2008, nhằm đánh giá tác động của các yếu tố vĩ mô và vi mô đến nợ xấu của hệ thống ngân hàng này, sau khi cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 xảy ra và mang đến nhiều hệ lụy cho các quốc gia Hai nhà nghiên cứu đã áp dụng mô hình dữ liệu bảng FEM và REM để đo lường ảnh hưởng của từng yếu tố Biến vi mô bao gồm lợi nhuận trên tài sản (ROA), tăng trưởng các khoản vay, tỷ lệ giải ngân những khoản vay, còn về các biến vĩ mô là tăng trưởng GDP, lãi suất và tỷ lệ thất nghiệp Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản tại các ngân hàng sẽ tác động rất lớn đến nợ xấu Trong đó, tăng hoặc giảm lãi suất thị trường và tỷ trọng giải ngân có sự đồng hướng với nợ xấu, trong khi những yếu tố còn lại khác thì có tác động ngược lại.
Trong công trình của Chaibi và Ftiti (2015), tác giả sử dụng cách tiếp cận dữ liệu bảng động để nghiên cứu các yếu tố quyết định nợ xấu (NPL) của các ngân hàng thuộc hai quốc gia là Pháp và Đức, trong giai đoạn 2005–2011 Kết quả thực nghiệm sau khi chạy mô hình dữ liệu bảng đã chỉ ra rằng, trong các biến giải thích được tác giả đưa vào mô hình nghiên cứu bao gồm: Tăng trưởng kinh tế; Tỷ giá hối đoái; Lạm phát; Lãi suất; Tăng trưởng kinh tế; Thất nghiệp, thì chỉ trừ đi yếu tố lạm phát, các yếu tố khác là tăng trưởng kinh tế, thất nghiệp, lãi suất, tỷ giá hối đoái khi tăng lên sẽ gia tăng các khoản nợ xấu của ngân hàng.
Với công trình của Jabra và những người cộng sự (2017), các nhà nghiên cứu này sử dụng mẫu dữ liệu bảng của 26 đất nước thuộc khối Châu Âu thuộc phạm vi từ năm 2005 đến 2015 cho hoạt động nghiên cứu của mình Kết quả ghi nhận của họ chỉ ra các biến tác động nội và ngoại vi của ngân hàng đến khả năng chịu đựng rủi ro dưới dạng tự trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ở từng ngân hàng Trong đó, quy mô ngân hàng lớn sẽ làm giảm thiểu các khoản nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao sẽ gia tăng rủi ro tín dụng của ngân hàng, trong đó không chỉ riêng công trình của các tác giả mà nhiều nghiên cứu đã có cũng áp dụng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản làm đại diện cho mức độ đòn bẩy tài chính của ngân hàng, và khi ngân hàng sử dụng đòn bẩy càng cao thì ngân hàng càng chịu nhiều rủi ro.
2.3.2 Các nghiên cứu tại Việt Nam
Tại Việt Nam công bố khá nhiều nghiên cứu về rủi ro tín dụng và quản trị rủi ro tín dụng cho các NHTM nhằm giảm thiểu rủi ro ngân hàng Theo nghiên cứu đã đươc tiến hành của Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) về “Các yếu tố ảnh hưởng rủi ro tín dụng của hệ thống 26 ngân hàng thương mại” giai đoạn 2009 – 2012, các tác giả sử dụng kết hợp bảng số liệu và phương pháp OLS, GMM với mục đích đo lường mức độ rủi ro tín dụng được thể hiện thông qua chỉ tiêu “nợ xấu và trích lập dự phòng” những khoản vay khó có thể thu hồi của ngân hàng Thông qua mô hình nghiên cứu với các biến giải thích bao gồm: rủi ro tín dụng có độ trễ là một năm và hai năm; đà tăng trưởng các khoản vay đang hiện hành; tỷ lệ tăng trưởng tín dụng có độ trễ một năm và hai năm; quy mô ngân hàng; tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) tại năm t Kết luận của tác giả đã cho thấy, rủi ro tín dụng trong năm t-1 có ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng trong năm t, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng năm t-1; tỷ lệ tăng trưởng kinh tế GDP năm t-1 cũng đem lại kết quả tương tự Ngoài ra kết quả thể hiện rằng mức độ cho sự gia tăng GDP giảm, tăng trưởng tín dụng tăng, kết hợp với những khoản cho vay gặp vẫn đề trước đó đã góp phần làm gia tăng mức độ hiện hữu rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại.
Theo công bố của Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016), tác giả đã đặt ra giả thuyết về các biến liên quan đến những yếu tố bên trong và bên ngoài của ngân hàng bao gồm: tình trạng nợ xấu xuất phát từ kì trước, quy mô ngân hàng đang hoạt động, mức độ gia tăng của tín dụng, hiệu quả kinh doanh và hiệu quả chi phí kết hợp với tăng trưởng kinh tế, lạm phát, nợ công và cung tiền M2 trong nền kinh tế để thực hiện đo lường Sử dụng các kết quả đo lường tác động thông qua phương pháp FEM REM và GMM cho bộ dữ liệu của hệ thống ngân hàng gồm 32 ngân hàng tại Việt Nam trong phạm vi thời gian từ 2007 – 2013, đã chỉ ra rằng: yếu tố tăng trưởng kinh tế đã có ảnh hưởng dương ở việc kiểm soát khoản nợ rủi ro của ngân hàng trong khi nợ công lại có chiều hướng ngược lại; xem xét về các yếu tố vi mô ngân hàng thì khi chỉ tiêu nợ xấu của kỳ cũ giảm, mức tăng trưởng tín dụng ngân hàng giảm, hiệu quả kinh doanh và quản lý tăng sẽ góp phần giảm nợ xấu cho hoạt động của ngân hàng, cùng với đó khi quy mô của ngân hàng tăng lên cũng đồng nghĩa với việc tăng sự rủi ro tín dụng của ngân hàng thông qua chỉ số nợ xấu.
Theo nghiên cứu của Lê Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc, Bùi Thu Giang
(2021), thông qua biến phụ thuộc nợ xấu và mức trích lập dự phòng tại ngân hàng, các tác giả đã mở rộng thêm vào mô hình nghiên cứu ba biến vĩ mô có tác động dương với rủi ro tín dụng của ngân hàng là mức độ gia tăng của thị trường bất động sản, lãi suất thực trên thị trường và sự biến động tăng giảm của tỷ giá và hai biến vi mô ngân hàng là khả năng sinh lời trên tổng tài sản và lãi suất danh nghĩa của ngân hàng Dưới kết quả thu được của 35 ngân hàng tại Việt Nam trong phạm vi từ năm
2012 đến 2020, thì cả ba biến vĩ mô đều có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng của ngân hàng, xét về hai biến vi mô thì khả năng sinh lời trên tổng tài sản (hay lợi suất sinh lời) có ảnh hưởng ngược chiều trong khi lãi suất thực có ảnh hưởng cùng chiều với rủi ro thông qua hai biến phụ thuộc là nợ xấu và mức dự phòng rủi ro của ngân hàng trong giai đoạn 2012-2020.
Theo nghiên cứu của Đặng Văn Dân (2021), tác giả đã chạy bộ dữ liệu được thu thập hậu WTO giai đoạn 2007-2019 kết hợp với phương pháp GMM, pooled
OLS, mô hình hồi quy tuyến tính FEM và REM trong nghiên cứu của mình để đo lường các biến vi mô (gồm: vốn hóa ngân hàng; thanh khoản; thu nhập ngoài lãi; thu nhập nhà nước; quy mô ngân hàng; tỷ trọng cho vay; tỷ trọng tiền gửi; hiệu quả hoạt động và chi phí) và biến vĩ mô (gồm: tăng trưởng kinh tế; chính sách tiền tệ; lạm phát; tỷ giá hối đoái) có tác động như thế nào tới rủi ro tín dụng được thể hiện dưới tỷ lệ dự phòng rủi ro và tỷ lệ nợ xấu Kết luận cho thấy, với các ngân hàng có quy mô vốn lớn kết hợp với huy động được tỷ lệ tiền gửi cao trong bối cảnh lạm phát trong nền kinh tế cao, sẽ chịu rủi ro tín dụng thấp hơn so với các ngân hàng thương mại khác, kèm với đó là các ngân hàng có thu nhập ngoài lãi cao, được sở hữu bởi nhà nước và hoạt động trong thời kỳ có chính sách lãi suất cao sẽ có xu hướng gia tăng rủi ro tín dụng.
Với nghiên cứu của Lê Duy Khánh (2021), thông qua mẫu quan sát của 16 ngân hàng thương mại giai đoạn 2009-2019 và các biến nội tại của ngân hàng gồm: tỷ lệ nợ xấu; trích lập dự phòng; tỷ lệ thu nhập phi lãi; tỷ lệ đòn bẩy của ngân hàng; quy mô hoạt động ngân hàng; hiệu quả hoạt động từ tài sản của ngân hàng và các biến vĩ mô: lạm phát và tăng trưởng GDP giai đoạn 2009-2019 Theo kết quả đạt được, trong các yếu tố vi mô của ngân hàng thì quy mô ngân hàng, thu nhập phi lãi, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro và tỷ lệ ghi nhận nợ xấu năm trước có tác động dương với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng ở thời điểm hiện tại Xét về yếu tố vĩ mô là tăng trưởng kinh tế thì lại có tác động ngược chiều với rủi ro của hoạt động tín dụng, hàm ý rằng trong giai đoạn 2009 – 2019 những năm có tăng trưởng GDP dương thì sẽ khiến cho tỷ lệ nợ xấu giảm và ngược lại.
Theo nghiên cứu của Trần Huy Hoàng và Lê Thị Mỹ Tiên (2022) về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của 24 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI
CƠ SỞ ĐỀ XUẤT LỰA CHỌN MÔ HÌNH
Thứ nhất, trên cơ sở lý luận đã được trình bày và phân tích trong chương 2, cụ thể là từ cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại, từ lược khảo các nghiên cứu liên quan đã công bố và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại đã được rút ra, tác giả quyết đinh lựa chọn mô hình nghiên cứu tổng quát như sau:
Yit là đại diện cho biến phụ thuộc, là rủi ro tín dụng các ngân hàng thương mại tại thời điểm t β 0 là kỳ hạn giả định là không đổi theo thời gian đối với tất cả các ngân hàng β 1 là đại diện cho hệ số của các biến độc lập tương ứng với từng mức độ rủi ro Xit là đại diện cho vectơ của các biến độc lập tương ứng với các yếu tố ảnh hưởng đến Rủi ro tín dụng tại thời điểm t εi,t là phần dư thống kê
Thứ hai, về biến phụ thuộc, từ nhận xét rút ra về các nghiên cứu liên quan trong chương 2, tác giả quyết định sử dụng Tỷ lệ nợ xấu là biến phụ thuộc (biến mục tiêu) đại diện cho rủi ro tín dụng Nguyên nhân để tác giả đưa ra đề xuất này đã được trình bày rõ ràng trong mục 2.3.3, cộng thêm có rất nhiều nghiên cứu đã thể hiện rằng tại thị trường Việt Nam thì yếu tố Tỷ lệ nợ xấu là đại diện phù hợp cho rủi ro tín dụng các ngân hàng Qua yếu tố đó có thể đưa ra những xác định cụ thể và đưa ra cái nhìn khách quan về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Thứ ba, về các biến độc lập trong mô hình, dựa trên những yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng các NHTM đã được trình bày trong chương 2, khóa luận quyết định lựa chọn các yếu tố đã được trình bày làm biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, cụ thể các yếu tố vi mô bao gồm: Quy mô ngân hàng; Khả năng sinh lời; Tốc độ tăng trưởng tín dụng; Tỷ lệ đòn bẩy tài chính và các yếu tố vĩ mô bao gồm: Tốc độ tăng trưởng kinh tế; Tỷ lệ lạm phát; Tỷ lệ thất nghiệp; Biến động tỷ giá.
Thứ tư, về phương pháp kinh tế lượng thực hiện mô hình, từ khảo lược các nghiên cứu liên quan đã công bố cũng như từ nhận xét chung mà tác giả rút ra được thể hiện trong chương 2, tác giả nhận thấy rằng phương pháp hồi quy cho dữ liệu bảng là phương pháp sử dụng phổ biến Vì vậy, khóa luận quyết định cũng sử dụng phương pháp hồi quy cho dữ liệu bảng, bao gồm lựa chọn mô hình phù hợp nhất trong các mô hình Pooled OLS, REM, FEM và thực hiện kiểm định khuyết tật, nếu có sẽ dùng phương pháp FGLS để khắc phục các khiếm khuyết nhằm có được mô hình khả thi có tính chính xác cao.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT
3.2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Dựa vào cơ sở đã nêu trên, tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất như sau:
NPL i,t = β 0 + β 1 SIZE i,t + β 2 ROA i,t + β 3 LGR i,t + β 4 ETA i,t + β 5 GDP t + β 6 INF t + β 7 UERt+ β 8 ERLt+ ε i,t
Trong đó i, t tương ứng với ngân hàng và năm khảo sát, β0 là hệ số chặn, β1 đến β8 là các hệ số góc của các biến độc lập và εi,t là phần dư thống kê.i,t là phần dư thống kê.
Các ký hiệu biến trong mô hình được tác giả giải thích cụ thể về tên biến và cách đo lường trong bảng 3.1 sau:
Bảng 3.1: Bảng mô tả và đo lường các biến
Tên biến Nội dung Cách tính toán
NPL Tỷ lệ nợ xấu Tổng nợ xấu/Tổng dư nợ tín dụng
Các yếu tố vi mô
SIZE Quy mô ngân hàng Logarit ( Tổng tài sản) ROA Khả năng sinh lời Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản
LGR Tốc độ tăng trưởng tín dụng
(Tổng dư nợ năm t - Tổng dư nợ năm t-1)/Tổng dư nợ năm t-1
EAT Hệ số đòn bẩy tài chính
Tổng tài sản bình quân/ Tổng vốn chủ sở hữu bình quân
Các yếu tố vĩ mô
GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP t - GDP t-1)/GDP t-1 INF Tỷ lệ lạm phát (INF t - INF t-1)/INF t-1 UER Tỷ lệ thất nghiệp (UER t - UEF t-1 )/UEF t-1
ERF Biến động tỷ giá
(Tỷ giá USD/VND cuối năm t - Tỷ giá USD/VND cuối năm t-1)/ Tỷ giá USD/VND cuối năm t-1)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.2.2 Mô tả biến và giả thiết nghiên cứu
Dựa vào cơ sở lý thuyết và khảo lược nghiên cứu đã được trình bày trong chương 2, tác giả đưa ra kỳ vọng tác động của các biến độc lập tới biến phụ thuộc được trong bảng 3.2 sau:
Bảng 3.2: Bảng kỳ vọng dấu và các biến trong mô hình
Tên biến Kỳ vọng dấu Nguồn tham khảo các nghiên cứu trước đây có cùng kết quả
Các yếu tố vi mô
SIZE (+) Đinh Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016); Đặng Văn Dân (2021); Trần Huy Hoàng và Lê Thị Mỹ Tiên (2022)
Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013); Nir Klein (2013); Đinh Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016); Đoàn Minh Ngọc, Lê Thanh Tâm và Bùi Thu
Abhiman Das and Saiba Ghosh (2007); Đinh Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016); Trần Huy Hoàng và Lê Thị Mỹ
Abhiman Das and Saiba Ghosh (2007); Nir Klein (2013); Jabra và các cộng sự (2017); Trần Huy Hoàng và Lê Thị Mỹ
Các yếu tố vĩ mô
Abhiman Das and Saiba Ghosh (2007); Nir Klein (2013); Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014); Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016); Lê Duy Khánh (2021); Trần Huy Hoàng và Lê Thị Mỹ
Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013); Vítor Castro (2013); Nir Klein (2013); Chaibi Ftiti (2015); Đoàn Minh Ngọc, Lê Thanh Tâm và Bùi Thu Giang (2021); Đặng Văn Dân (2021)
Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013); Vítor Castro (2013); Nir Klein (2013); Chaibi Ftiti (2015); Đoàn Minh Ngọc, Lê Thanh Tâm và Bùi Thu Giang (2021); Đặng Văn Dân (2021)
Vítor Castro (2013); Nir Klein (2013); Chaibi Ftiti (2015); Đoàn Minh Ngọc, Lê Thanh Tâm và Bùi Thu Giang (2021)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Biến NPL là biến đại diện cho rủi ro tín dụng Trong đó, NPL (Non- performing loans) là các khoản nợ phát sinh khi các cá nhân hoặc tổ chức gặp về đề hoàn trả nợ vay, tức người đi vay không thực hiện nghĩa vụ trả nợ của mình như trên hợp đồng đã ký kết Theo Lê Duy Khánh (2021), “các ngân hàng thương mại là nơi có tỷ lệ các khoản cho vay chiếm tỷ lệ cao trong danh mục tài sản và đây cũng là doanh mục tiềm ẩn nhiều rủi ro nhất”, do vậy việc các tổ chức tín dụng luôn tính toán, ước lượng những khoản nợ xấu trong suốt chu kỳ hoạt động kinh doanh tài chính của mình là rất cần thiết và quan trọng để có có thể tìm cách tối đa hóa tỷ lệ hoàn vốn của các khoản cho vay, hướng đến sự thành công lâu dài của ngân hàng
Biến SIZE là biến đại diện cho quy mô ngân hàng Trong quá trình ngân hàng hoạt động, quy mô ngân hàng là điểm mà ngân hàng có thể dùng để khẳng định vị thế, uy tín cũng như năng lực cạnh tranh trên thị trường của mình Do vậy xu hướng chung của các ngân hàng là khi ngân hàng có một quy mô hoạt động lớn thì họ muốn “gia tăng lợi nhuận kiếm được, các ngân hàng sẽ tích cực hơn trong hoạt động tín dụng vì đây là lĩnh vực chiếm tỷ trọng lớn trong các hoạt động của ngân hàng” Thế nhưng với quy mô hoạt động lớn cũng là con dao hai lưỡi cho việc kiểm soát rủi ro của ngân hàng Việc các ngân hàng chạy theo sự tham vọng về lợi nhuận quá lớn sẽ tạo ra nguy cơ tiềm ẩn của hiệu quả quản trị các khoản vay kém đi, chất lượng tín dụng cũng sẽ kém và hệ lụy là các ngân hàng phải đối mặt với sự gia tăng của rủi ro tín dụng (Đinh Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016); Đặng Văn Dân (2021); Trần Huy Hoàng và Lê Thị Mỹ Tiên (2022)).
“Giả thuyết 1: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng”
Biến ROA là biến đại diện cho khả năng sinh lời trên tổng tài sản Việc sử dụng ROA được cho là thước đo tài chính hiệu quả vì tỷ lệ này sẽ đánh giá tỷ lệ lợi nhuận của ngân hàng mà không bị bóp méo bởi hệ số vốn chủ sở hữu cao Trong thực tế nhiều ngân hàng khi đã có lợi nhuận trên tổng tài sản cao thì họ cận trọng trong các hoạt động, họ sẽ không bị cuốn theo các hoạt động rủi ro như cấp tín dụng cho các khoản vay rủi ro, khi lợi nhuận cao kèm với chất lượng các khoản vay tốt thì lãi và gốc sẽ được ngân hàng thu hồi đủ và đúng thời hạn, do vậy cả thiện được rủi ro tín dụng Thay vào đó, các ngân hàng hoạt động kém hiệu quả buộc phải cấp các khoản tín dụng được coi là rủi ro và sau đó đạt được mức độ cao của các khoản cho vay khó trả, do việc việc nảy sinh các yếu tố liên quan đến nợ xấu sẽ dễ xảy ra hơn (Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013); Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016); Đoàn Minh Ngọc, Lê Thanh Tâm và Bùi Thu Giang (2021); Trần Huy Hoàng và Lê Thị Mỹ Tiên (2022) Tuy vậy nếu như công tác quản lý chất lượng sử dụng tài sản của ngân hàng trong hoạt động cho vay ngày càng kém cũng sẽ kéo theo rủi ro tín dụng có sự gia tăng (Nabila Zribi1 & Younes Boujelbène (2011); Lê Duy Khánh (2021)).
“Giả thuyết 2: Khả năng sinh lợi có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng”
Biến LGR là biến độc lập đại diện cho tăng trưởng tín dụng của ngân hàng với cách tính là lấy chênh lệch tổng dư nợ của năm sau và năm trước chia cho tổng dư nợ của năm trước Theo nghiên cứu của Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014), trong quá trình hội nhập kinh tế, các ngân hàng sẽ phải bước vào các cuộc cạnh tranh vô cùng tàn khốc giành thị phần của mình trong hoạt động cho vay, điều này sẽ kéo theo việc hoạt động tín dụng sẽ được mở rộng một cách nhanh chóng, các ngân hàng sẽ vì kéo được nhiều khách hàng vay mới hơn mà nới lỏng các điều kiện và điều này sẽ kéo theo nhiều khoản vay tiềm ẩn rủi ro cao xuất hiện Và khi nền kinh tế rơi vào suy thoái sẽ kéo theo rất nhiều yếu tố vĩ mô làm cho khách vay gặp vấn đề về khả năng hoàn trả, vì vậy các khoản nợ xấu sẽ gia tăng giá trị đáng kể Tuy nhiên, theo nghiên cứu của Đinh Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016); Trần Huy Hoàng và Lê Thị Mỹ Tiên (2022) thì lại đưa ra nhận định rằng tăng trưởng tín dụng của ngân hàng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng Các tác giả giải thích cho nhận định trên rằng tại Việt Nam những khoản nợ khó đòi được ghi phận phát sinh sang năm kế tiếp, khi đó ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao ở năm t sẽ phải tập trung cho hoạt động sử lý nợ khó đòi ở năm t + 1 và ngân hàng cũng sẽ kiểm soát chặt chẽ hơn các khoản cấp tín dụng mới của mình, do vậy dù có tham gia vào cạnh tranh mở rộng tín dụng thì tỷ lệ nợ xấu hay nợ khó đòi của ngân hàng cũng sẽ được khống chế hỗ trợ làm giảm rủi ro tín dụng của ngân hàng.
“Giả thuyết 3:Tốc độ tăng trưởng tín dụng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng”
Biến EAT là biến đại diện cho hệ số đòn bẩy tài chính của ngân hàng, với cách định lượng bằng việc lấy tổng tài sản bình quân chia cho tổng vốn chủ sở hữu bình quân, để thể hiện mối tương quan giữa nguồn vốn mà ngân hàng có và vốn mà ngân hàng đi vay Có nghiên cứu chỉ ra quan điểm rằng khi ngân hàng sử dụng đòn bẩy tài chính cao đồng nghĩa với việc ngân hàng đang đối mặt với nhiều rủi ro tiềm ẩn hơn, do đó các ngân hàng sẽ thận trọng cũng như khắt khe hơn trong những quyết định cho vay của mình, và khi các ngân hàng khi chưa đủ vốn hóa nhưng lại có sự gia tăng các khoản mục tín dụng sẽ làm phát sinh thêm rủi ro nợ xấu tại ngân hàng (Nir Klein (2013); Trần Huy Hoàng và Lê Thị Mỹ Tiên (2022)) Cũng có nhiều nghiên cứu thể hiện việc ngân hàng sử dụng mức vốn đi vay cao, khi gặp thời kỳ kinh tế khó khăn thì việc tiếp cận các nguồn vốn mới của các doanh nghiệp sẽ gặp nhiều rào cản hơn dẫn đến khả năng thiếu hụt vốn, nguy cơ cao làm cho ngân hàng không thể thu hồi nợ và gia tăng các khoản nợ xấu (Abhiman Das and Saiba Ghosh (2007); Jabra và các cộng sự (2017)).
“Giả thuyết 4: Hệ số đòn bẩy tài chính có quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng”
Biến GDP là biến đại diện cho tốc độ tăng trưởng nền kinh tế Đằng sau mỗi cuộc khủng hoảng tài chính, có các yếu tố vĩ mô đẩy nền kinh tế vào tình trạng suy thoái khiến cho nhu cầu sản xuất và tiêu dùng trong thị trường giảm mạnh mẽ, điều này ảnh hưởng rất lớn đến những khách hàng vay từ doanh nghiệp đến cá nhân tại ngân hàng, ví dụ như hoạt động kinh doanh chậm lại trong bối cảnh doanh nghiệp chịu áp lực dưới nhiều loại chi phí gây ra sự thu hẹp khả năng hoàn trả nợ Việc các bên đi vay gặp vấn đề về năng lực thanh toán làm cho ngân hàng gia tăng các khoản tín dụng có nguy cơ chậm trả toàn bộ hoặc một phần lãi và vốn gốc Nhìn chung khi nền kinh tế tăng trưởng tích cực sẽ thúc đẩy kinh doanh, thúc đẩy thu nhập qua đó nâng cao khả năng thanh toán cho bên đi vay (Abhiman Das and Saiba Ghosh (2007); Nir Klein(2013); Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014); Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú
(2016); Lê Duy Khánh (2021); Trần Huy Hoàng và Lê Thị Mỹ Tiên (2022)) Tuy nhiên cũng có các nghiên cứu chỉ ra sự tương quan nghịch giữa tăng trưởng kinh tế và rủi ro tín dụng, cụ thể họ cho rằng khi nền kinh tế tăng trưởng tốt, ngân hàng sẽ dễ rơi vào trạng thái chủ quan vì tin tưởng rằng khả năng trả nợ của khách được tăng cường, do vậy các quy chuẩn cấp tín dụng sẽ được nới lỏng, làm cho tiềm năng xuất hiện các khoản vay xấu cũng như rủi ro tín dụng tăng thêm ( Vítor Castro (2013); Chaibi Ftiti (2015)).
“Giả thuyết 5:Tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều với với rủi ro tín dụng”
Biến INF đại diện cho biến lạm phát, khi nền kinh tế có tỷ lệ lạm phát quá cao, buộc cho các nhà quản lý phải đưa ra những chính sách để kiểm soát lạm phát, trong đó có gia tăng lãi suất để nguồn tiền trong nền kinh tế bị thu hẹp lại Tuy nhiên việc kiểm soát lạm phát bằng việc nâng lãi suất sẽ tác động đến sự gia tăng chi phí mà các cá nhân, doanh nghiệp phải chịu khi đi vay Khi lạm phát tăng cũng làm cho nhu cầu tiêu dùng trên thị trưởng giảm khiến cho việc sản xuất hàng hóa tiêu dùng cũng giảm theo.
Vì vậy hoạt động kinh doanh của các cá nhân doanh nghiệp cũng đối diện với nhiều thách thức dẫn đến lợi nhuận không thể đạt được như kỳ vọng, điều này sẽ gây trở ngại đến khả năng hoàn trả của bên đi vay và sẽ khiến cho ngân hàng phải ghi nhận nợ xấu tăng lên (Vítor Castro (2013); Nir Klein (2013); Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013); Chaibi và Ftiti (2015); Lê
Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc, Bùi Thu Giang (2021); Đặng Văn Dân (2021); Trần Huy Hoàng và Lê Thị Mỹ Tiên (2022))
“Giả thuyết 6: Tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng”
Biến UER đại diện cho biến thất nghiệp, khi thất nghiệp xảy ra thì thu nhập của các cá nhân sẽ giảm, ngoài ra thất nghiệp thể hiện quy mô của các doanh nghiệp kinh doanh đang bị thu hẹp lại khiến cho lợi nhuận của doanh nghiệp cũng giảm theo Tuy nhiên họ vẫn phải chịu áp lực bởi lãi và các chi phí khác, điều này khiến cho áp lực hoàn trả nợ bị tăng lên qua đó tác động khiến cho rủi ro tín dụng tăng lên (Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013); Vítor Castro (2013); Nir Klein (2013); Chaibi và Ftiti (2015)).
“Giả thuyết 7: Tỷ lệ thất nghiệp có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng”
Biến ERF là biến đại diện cho sự thay đổi về tỷ giá Khi tỷ giá tăng lên sẽ làm cho giá trị đồng nội tệ giảm, việc hàng hóa, nguyên vật liệu nhập khẩu được mua bằng việc nhập khẩu và trả bằng đồng ngoại tệ sẽ trở nên đắt đỏ hơn Ngoài việc doanh nghiệp chịu áp lực về chi phí tăng, doanh nghiệp đi vay bằng đồng ngoại tệ cũng sẽ gặp nhiều bất lợi trong việc hoàn trả các khoản vay bằng ngoại tệ của mình, từ đó rủi ro tín dụng có chiều hướng tăng lên (Vítor Castro (2013); Nir Klein (2013); Chaibi và Ftiti (2015); Lê Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc, Bùi Thu Giang (2021); Trần Huy Hoàng và
“Giả thuyết 8: Biến động tỷ giá có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng”
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Để tiến hành nghiên cứu đề tài này, tác giả đã thực hiện thu thập các dữ liệu vi mô nội tại các ngân hàng và các dữ liệu vĩ mô nền kinh tế như sau:
Về dữ liệu vi mô , dựa vào bảng 3.1: Bảng mô tả và đo lường các biến, xác định các chỉ tiêu bao gồm: Tổng nợ xấu; Tổng tài sản; Tổng vốn chủ sở hữu; Tổng dư nợ tín dụng; Lợi nhuận sau thuế, được tổng hợp từ báo cáo tài chính của 25 ngân hàng TMCP tại Việt Nam đang được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trên website: https:// cafef.vn/ trong giai đoạn từ 2010 đến 2021 (Phụ lục 1.3: Danh sách các ngân hàng TMCP) Sau khi thu thập đầy đủ các chỉ tiêu cần thiết cho hoạt động nghiên cứu, tác giả tiến hành tính toán dữ liệu theo công thức được tác giả đề cập trong bảng: để cho ra bảng dữ liệu cuối cùng được trình bày trong Phụ lục 1.1: Dữ liệu vi mô.
Về dữ liệu vĩ mô , các chỉ tiêu bao gồm: Tốc độ tăng trưởng kinh tế; Tỷ lệ lạm phát; Tỷ lệ thất nghiệp; Biến động tỷ giá, đều được tác giả trích xuất từ dữ liệu thống kê trên website: https://www.gso.gov.vn/so-lieu-thong-ke/ của Tổng cục thống kê ViệtNam trong giai đoạn 2010-2021, mẫu nghiên cứu sau khi được tác giả tổng hợp và xử lý được trình bày trong Phụ lục 1.2: Dữ liệu vĩ mô.
THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
THỐNG KÊ MÔ TẢ
Thống kê mô tả là quá trình mô tả, tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu bằng các số liệu thống kê và biểu đồ Việc thực hiện thống kê mô tả trước khi nghiên cứu có thể giúp cho giúp độc giả có cái nhìn tổng quan về dữ liệu mà nghiên cứu đang xem xét và hiểu rõ hơn về tính chất thuộc về dữ liệu, bao gồm trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, đơn vị cao nhất và thấp nhất, độ lệch, và giá trị ngoại lệ Điều này cũng giúp phát hiện các sai sót trong dữ liệu Thống kê mô tả giúp phát hiện dữ liệu ngoại lệ trong mẫu quan sát, có thể là do lỗi nhập liệu hoặc do các nguyên nhân khác Vì vậy, thực hiện thống kê mô tả trước khi nghiên cứu là một bước cực kỳ quan trọng để có cái nhìn tổng quan về dữ liệu và chuẩn bị cho những tiến trình sau này.
Dựa vào cơ sở dữ liệu đã được tác giả tổng hợp và trích dẫn trong phụ lục 1.1 và phụ lục 1.2, kết quả thống kê mô tả của 25 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam được trình bày chi tiết trong hình 4.1 sau:
Hình 4.1: Bảng thống kê mô tả các biến
sum NPL SIZE ROA LGR EAT GDP INF UER ERF
Variable Obs Mean std Dev Min Max
Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm Stata16 6
Căn cứ vào kết quả thu được thông qua phần mềm Stata, được được trình bày vào hình 4.1 Nhìn chung, ta thấy giá trị của các biến phân phối không đồng đều với nhau và có sự biến động giữa các năm trong khung thời gian quan sát từ năm 2010 đến năm 2021.Mẫu nghiên cứu được tác giả sử dụng trong đề tài của mình bao gồm các dữ liệu vi mô thu thập từ các báo cáo tài chính của 25 Ngân hàng thương mại và các dữ liệu vĩ mô được tổng hợp trên số liệu thống kê với tổng cộng là 300 biến quan sát:
Biến rủi ro tín dụng (NPL): Với số liệu thể hiện trong hình 4.1 ta thấy, rủi ro tín dụng trung bình của 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2010-
2021 là 2.24% Trong đó, vào năm 2021 ngân hàng ACB có tỷ lệ rủi ro tín dụng cao nhất với 23.3%, và ngân hàng TPB có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất vào năm 2010 (0.02%) Ngoài ra , thông số độ lệch chuẩn 1.82% đã phản ánh mức độ phân tán trong tỷ lệ rủi ro tín dụng tại các ngân hàng TMCP Việt Nam ở mức độ vừa phải không quá lớn.
Biến Quy mô ngân hàng (SIZE): Biến quy mô ngân hàng được đo lường bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản ngân hàng và dựa vào hình 4.1 được phân tích từ 25 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2010 –2021 cho thấy, với tổng tài sản là 1.761.696 tỷ đồng vào năm 2021 BIDV là ngân hàng có quy mô tài sản lớn nhất và ngân hàng có giá trị quy mô tài sản thấp nhất là ngân hàng thương mại cổ phần Bản Việt (BVB) với tổng tài sản là 3,329 tỷ đồng vào năm 2010 Giá trị trung bình của biến quy mô ngân hàng trong 300 quan sát là 2.919 và với độ lệch chuẩn của mẫu là 6.31%.
Biến Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA): ROA là biến có giá trị trung bình đạt 0,08%, độ lệch chuẩn đạt 0.07% Ngân hàng có tỷ suất ROA thấp nhất là TP Bank đạt - 5,51% vào năm 2011và tỷ suất ROA cao nhất trong 25 ngân hàng thương mại là 5,54% của ngân hàng Sài Gòn Công Thương (SGB) vào năm 2010.
Biến tăng trưởng tín dụng (LGR): Dựa vào hình 4.1 trên ta nhận thấy giá trị trung bình đạt 20.96 % và độ lệch chuẩn của biến LGR là 20.07 % Trong đó Ngân hàng có tỷ lệ thấp nhất là TPP vào năm 2011 (-29.86%) và tỷ lệ tăng trưởng tín dụng lớn nhất thuộc về ngân hàng SSB với 112,3% vào năm 2014.
Biến hệ số đòn bẩy tài chính (EAT): Biến EAT là biến đại diện diện cho tổng tài sản bình quân trên tổng vốn chủ sở hữu bình quân Giá trị trung bình của biến EAT là 4.38%, độ lệch chuẩn của biến là 4.06%, với giá trị lớn nhất là 20.53% thuộc về ngân hàng KLB vào năm 2010 và giá trị nhỏ nhất là – 1.88% thuộc về ngân hàng BIDV năm 2021.
Biến Tăng trưởng kinh tế (GDP): Giá trị trung bình của tăng trưởng kinh tế GDP là5.7%, độ lệch chuẩn là 1.41 Giá trị lớn nhất là 7.1% vào năm 2018 và là mức tăng cao nhất trong 11 năm trở lại đây, còn giá trị nhỏ nhất là 2.5% vào năm 2020 do ảnh hưởng của đại dịch Covid 19.
Biến Lạm phát (INF): Giá trị trung bình của tỷ lệ lạm phát INF là 5,28% độ lệch chuẩn là 5.09% Giá trị lạm phát của Việt Nam lớn nhất là 18,68% trong năm 2011 và giá trị nhỏ nhất lạm phát của Việt Nam là -13,6% trong năm 2015, đây là con số được công bố ở mức thấp kỷ lục chưa tới 1% - chỉ 0,63% và đã được đánh giá là con số đáng kinh ngạc, một mức lạm phát thấp nhất kể từ khi Việt Nam bắt đầu tính toán mức lạm phát.
Biến Tỷ lệ thất nghiệp (UER): Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của tỷ lệ thất nghiệp UER là 1.66% và 12.98% Giá trị lớn lớn của biến là 29.03% trong năm 2021, khi đó Tỷ lệ thất nghiệp chung của cả nước năm 2021 là 3.2% và năm 2020 là 2.48% (Theo Tổng cục Thống kê, 2021) Giá trị nhỏ nhất của biến là -23.71% vào năm 2011, khi đó Tỷ lệ thất nghiệp chung của cả nước năm 2011 là 2.22% và năm 2010 là 2.91%, (Theo Tổng cục Thống kê, 2012).
Biến Biến động tỷ giá (ERF): Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của biến là 2.75% và 3.38% Trong đó giá trị lớn nhất là 10.26% vào năm 2010, khi đó Theo Ngân hàng nhà nước Việt Nam (2012), tỷ giá áp dụng cho cả nước năm 2009 là 18.932 đồng, và tăng lên 20.803 đồng vào năm 2010 Giá trị nhỏ nhất là - 0.023% vào năm 2020, khi đó Theo Bộ tài chính (2021), Tỷ giá được ghi nhận vào cuối năm 2021 là 23.126 đồng giảm từ 23.181 đồng so với cùng kỳ năm 2020.
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
Phân tích tương quan được biết đến như là một phương pháp thống kê được triển khai để đánh giá mối tương quan giữa hai hoặc nhiều biến số bởi vì nó dựa trên phương pháp hiệp phương sai Phân tích tương quan cho phép xác định mức độ tương quan giữa các biến số, giúp người nghiên cứu hiểu được mối quan hệ giữa các biến cũng như có thể so sánh mức độ tương quan và có thể đưa ra kết luận về mối quan hệ đó.
Do vậy, để xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, tác giả sử dụng pháp phân tích tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc Nếu hệ số tương quan giữa các biến khi thu được kết quả là dương, chứng tỏ mối quan hệ tương quan thuận chiều giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, và ngược lại với kết quả thu được là âm Kết quả phân tích mối tương quan được thực hiện tính toán và trình bày trong hình 4.2 sau:
Hình 4.2: Kết quả phân tích tương quan trong mô hình nghiên cứu pwcorr SIZE ROA LGR EAT GDP INF UER ERF NPL
R EAT GDP INF UER ERF
Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm Stata16Nhìn vào số liệu được trình bày trong hình 4.2 ta thấy, các biến độc lập bao gồm:SIZE, ROA, LGR, UER và ERF có kết quả âm, chứng tỏ mối tương quan giữa các biến giải thích này với biến phụ thuộc NPL là ngược chiều Trong khi đó các
Kết quả mô hình Pooled OLS như sau: biến độc lập bao gồm: EAT, GDP, INF có kết quả dương chứng tỏ mối tương quan giữa các biến này với biến phụ thuộc NPL là cùng chiều.
ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY THEO PHƯƠNG PHÁP POOLED OLS, FEM, REM
Hình 4.3: Kết quả ước lượng mô hình Pooled OLS
reg NPL SIZE ROA LGR EAT GDP INF UER ERF J beta
Sourc e ss df MS Number of obs
Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm Stata16
Theo hình 4.3 ta thấy, các biến ROA, INF, ERF là các biến độc lập có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% Trong đó ROA và ERF là hai biến có ảnh hưởng trái chiều với rủi ro tín dụng, cụ thể khi biến ROA và ERF tăng 1 đơn vị thì biến phụ thuộc NPL giảm lần lượt 0.4251 và 0.2388 đơn vị Biến INF có ảnh hưởng thuận chiều với rủi ro tín dụng, cụ thể khi biến INF tăng 1 đơn vị thì rủi ro tín dụng được đại diện là biến NPL (Nợ xấu) tăng 0.1472 đơn vị.
Kết quả mô hình REM được thể hiện như sau:
Hình 4.4: Kết quả ước lượng mô hình FEM
28564 (fracti on of variance due to u_i)
Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm Stata16
Dựa vào hình 4.4 ta thấy, ngoại trừ biến SIZE và LGR không có ý nghĩa thống kê, các biến còn lại bao gồm: biến ROA, INF, ERF có ý nghĩa thống kê 1%, biến EAT, GDP có ý nghĩa thống kê 5% và UER có ý nghĩa thống kê 10% Trong đó, các biến ROA và ERF có tác động âm với rủi ro tín dụng, các biến còn lại có tác động dương với rủi ro tín dụng.
Dựa vào trên ta thấy, khi các biến ROA và ERF tăng 1 đơn vị thì rủi ro tín dụng (NPL) của ngân hàng thương mại giảm lần lượt 0.578715 và 0.2651368 đơn vị Ngược lại với đó, khi các biến EAT, GDP, INF và UER tăng 1 đơn vị thì rủi ro tín dụng (NPL) của ngân hàng thương mại tăng lần lượt 0.1193633, 0.2374188, 0.1770115 và 1.301737 đơn vị.
Kết quả mô hình REM được thể hiện như sau:
Hình 4.5: Kết quả ước lượng mô hình REM
ROA -.4720104 17135 -2.75 0.006 -.8078502 LGR -.006104 0056131 -1.09 0.277 -.0171056 EAT 0715632 0412434 1.74 0.083 -.0092725 GDP 1687987 0964735 1.75 0.080 -.020286 INF 1499215 0449385 3.34 0.001 0618437 UER 9497733 6937634 1.37 0.171 -.409978 ERF -.2418108 081849 -2.95 0.003 -.4022318 _cons -.0168813 0401033 -0.42 0.674 -.0954823
9992 2.309525 -.0813898 0617198 sigma_u 00550497 sigma_e 01673403 rho 09765249 (fraction of variance due to u_i)
Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm Stata16 Dựa vào hình 4.5 ta thấy, ngoại trừ biến SIZE, LGR và UER không có ý nghĩa thống kê, các biến còn lại bao gồm: biến ROA, INF và ERF có ý nghĩa thống kê 1%, biến EAT và GDP có ý nghĩa thống kê 10% Trong đó, khá tương đồng với mô hình FEM, trong mô hình REM thì các biến ROA và ERF có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng (NPL), còn các biến EAT, GDP, INF thì có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng (NPL).
Với kết quả đó, khi biến ROA và ERF tăng lên một đơn vị thì rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại giảm 0.4720104 và 0.081849 đơn vị Và khi các biến EAT, GDP, INF tăng lên một đơn vị thì rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại sẽ tăng lên lần lượt 0.0715632, 0.1687987 và 0.1499215 đơn vị.
KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH
Dựa vào sự khác biệt về dữ liệu đầu ra trong các mô hình hồi quy cũng như thể hiện hiệu quả phân tích sự tác động của các yếu tố độc lập tới biến phụ thuộc, tác giả tiến
Kết quả mô hình REM được thể hiện như sau: hành chạy kiểm định để chọn lựa ra mô hình thích hợp trong ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM đã được tác giả trình bày ở mục 4.3 Cụ thể các bước của quy trình kiểm định được trình bày như sau:
4.4.1 Lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM
Giả thuyết kiểm định F-Test để đưa ra sự lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM được trình bày như sau: “H0: hệ số tác động cố định khác 0, mô hình Pooled OLS là phù hợp; H1: hệ số tác động cố định bằng 0, mô hình FEM là phù hợp”.
Thông qua kiểm định F lấy từ mô hình FEM, tác giả thu được kết quả thể hiện trong hình 4.6:
Hình 4.6: Kết quả kiểm định F – Test
Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm Stata16 Theo kết quả ta thấy, Prob = 0.0015 < 0.05 tức bác bỏ giả thuyết H0 (hệ số tác động cố định ≠ 0), chấp thuận giả thuyết H1 Vì vậy mô hình FEM là thích hợp.
4.4.2 Lựa chọn giữa mô hình FEM và REM
Sau khi xác định được mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS đề tài tiến hành tiếp kiểm định Hausman để đưa ra sự lựa chọn ra giữa mô hình FEM hay REM mô hình nào phù hợp hơn.
Giả thuyết được đặt ra là: “H0: Mô hình REM là phù hợp; H1: Mô hình FEM là phù hợp” Thông qua kiểm định Hausman, tác giả thu được dữ liệu đầu ra thể hiện trong hình 4.7 như sau:
Hình 4.7: Kết quả kiểm định Hausman hausman fe re
26 0251334 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = ỉnconsistent under Ha, eííỉcient under Ho; obtained from xtreg
Test: Ho: difference in coefficients not systematỉc chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B) A (-l)](b-B) = 5.12 Prob>chi2 = 0.7447
Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm Stata16
Với kết quả thu được, rõ ràng Prob = 0.7447 > 0.05 Do vậy thì tại mức ý nghĩa 5% thì chấp thuận H0 nói một cách rõ ràng hơn là mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM cho biến phụ thuộc NPL đại diện cho rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại.
Như vậy, giữa các mô hình OLS Pooled, FEM, REM thì mô hình REM là phù hợp thể hiện ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH
4.5.1 Kiểm định đa cộng tuyến Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến có xuất hiện trong mô hình nghiên cứu của tác giả đã thực hiện hay không, tác giả tiến hành thực hiện kiểm định chỉ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor –VIF) Dữ liệu đầu ra của kiểm định VIF được thể hiện trong hình 4.8 sau:
Hình 4.8: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến VIF
Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm Stata16 Với kết quả VIF trong hình 4.8, ta thấy các giá trị VIF của các yếu tố đều bé hơn
10, như vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra Dựa vào dữ liệu này, tác giả có thể đưa ra đánh giá rằng mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và cả tám biến của tác giả đề được giữ lại trong mô hình đã được tác giả lựa chọn.
4.5.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi Để kiểm định hiện trượng phương sai thay đổi giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, tác giả đã sử dụng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian với giả thuyết kiểm định được trình bày như sau: “H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi;
H1: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi” Kết quả kiểm định Breusch and
Pagan Lagrangian, được tác giả thực hiện và trích xuất từ phần mềm stata 16 được thể hiện trong hình 4.9 dưới đây:
Dựa vào hình 4.9, ta thấy Prob = 0.0010 < 0.05, như vậy tại ngưỡng ý nghĩa 5% ta bác bỏ H0 và chấp nhận H1 Điều đó cho thấy rằng với ngưỡng ý nghĩa 5% thì mô hình biến phụ thuộc NPL gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Hình 4.9 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random eííects
NPL[name.,t] = Xb + u[name] + e[name.,t]
Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm Stata16
4.5.3 Kiểm định tự tương quan Để kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, tác giả đã sử dụng kiểm định Wooldridge với giả thuyết kiểm định được trình bày như sau:
“H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan; H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan” Kết quả kiểm định được trình bày trong hình 4.10 dưới đây:
Hình 4.10 Kết quả kiểm định tự quan
xtserial NPL SIZE ROA LGR EAT GDP INF UER ERF
Nooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm Stata16
Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 9.52 Prob > chibar2 = 0.0010
Dựa vào hình 4.10 thấy rằng, Prob = 0.0731 > 0.05 chấp nhận H0 Như vậy tại ngưỡng ý nghĩa 5%, mô hình hồi quy có biến phụ thuộc NPL đại điện cho rủi ro tín dụng không có hiện tượng tự tương quan.
KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH
Sau khi lựa chọn được mô hình phù hợp là mô hình REM và tiến hành chạy các kiểm định cho mô hình này, kết quả chỉ ra được khuyết tật của mô hình là mô hình chỉ có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Do vậy, để khắc phục khuyết tật này, tác giả thực hiện phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (Feasible Least Square – FGLS) cho việc sửa chữa khuyết tật này Kết quả cụ thể được thể hiện dưới hình 4.11
Dựa vào hình 4.11 dưới đây, ta thấy rằng ước lượng FGLS đã xử lý được khuyết tật mà mô hình đang mắc phải Mô hình hồi quy được minh hoạ như sau:
NPL = 0.0209496 – 0.0015808*SIZE – 0.3162937*ROA – 0.0049245*LGR + 0.0395965*EAT + 0.1870199*GDP + 0.1391588*INF + 0.8446275*UER –
0.2223275*ERF + μitit Với kết quả trên ta thấy, biến UER là biến tác động mạnh nhất với hệ số là 0.8446275, và biến SIZE là biến có tác động ít nhất với hệ số là 0.0015808.
Hình 4.11: Kết quả phân tích hồi quy FGLS đối với mô hình NPL
9Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm Stata16
