TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022 NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH ĐINH THỊ KIM NGÂN CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ LỆ NỢ XẤU CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ P[.]
GIỚI THIỆU
LÝ DO LỰA CHỌN ĐỀ TÀI
Sau quá trình hình thành và phát triển, hệ thống ngân hàng đã và đang làm tốt vai trò là trung gian tài chính, giúp huy động nguồn vốn từ các chủ thể có vốn nhàn rỗi và cung cấp vốn cho các chủ thể có nhu cầu cần vốn; góp phần tác động tích cực đến sự phát triển của nền kinh tế Tuy nhiên, các nghiệp vụ ngân hàng liên quan trực tiếp đến tiền và tín dụng Vì vậy, hoạt động ngân hàng luôn đi kèm với rủi ro mà các ngân hàng khó có thể tránh khỏi, đó chính là nợ xấu Nợ xấu là dấu hiệu của chất lượng cho vay kém, hiệu quả hoạt động tín dụng thấp, đe dọa khả năng thanh khoản, hạn chế phát triển hoạt động tín dụng, làm giảm uy tín của ngân hàng Nếu nợ xấu của một ngân hàng phát triển theo chiều hướng xấu, không được giải quyết kịp thời, ngân hàng đó sẽ dần thua lỗ, phá sản và có nguy cơ dẫn đến hiệu ứng dây chuyền đối với toàn hệ thống ngân hàng, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến nền kinh tế quốc gia.
Hình 1.1 Tỷ lệ nợ xấu của hệ thống Ngân hàng tại Việt Nam giai đoạn 2010 –
Nguồn: Tổng hợp từ Báo cáo thường niên của NHNN Việt Nam
Theo báo cáo thường niên của Ngân hàng Nhà nước (xem hình 1.1), trong 11
2 năm qua, tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng có nhiều biến động Đặc biệt, vào giai đoạn khủng hoảng kinh tế năm 2012, tỷ lệ nợ xấu tại Việt Nam tăng cao bất thường ở mức 4,08%/năm so với mức 2,86% ở năm 2011 và 2,04% ở năm 2010 Những năm sau, tỷ lệ này có chiều hướng giảm và dần ổn định Tính đến nay, tình hình nền kinh tế Việt Nam và thế giới sau đại dịch Covid-19 có nhiều bất ổn: nhiều hoạt động kinh doanh bị đình trệ, tốc độ tăng trưởng kinh tế chậm, giá vàng, giá thị trường bất động sản có nhiều biến động, gây ảnh hưởng xấu đến chất lượng tín dụng tại các NHTM. Thể hiện qua việc, tỷ lệ nợ xấu năm 2020, bắt đầu tăng ở mức 1,69% so với mức 1,63% ở năm 2019 Vì vậy, trong bối cảnh kinh tế hiện nay, vấn đề nợ xấu ngày càng được Chính phủ, các nhà quản trị ngân hàng quan tâm vì sự ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động của toàn hệ thống ngân hàng và nền kinh tế quốc gia Như vậy, việc nghiên cứu, phân tích nguyên nhân gây ra vấn đề nợ xấu của hệ thống ngân hàng là hoàn toàn cần thiết.
Bên cạnh đó, trong nước và trên thế giới đã có nhiều bài nghiên cứu được xây dựng nhằm tìm hiểu và phân tích các yếu tố có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng như Messai & Jouini (2013), Vatansever & Hepsen (2015), Phạm Thị Mỹ Huệ (2016), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017), Phạm Thị Trang (2018), Tuy nhiên, các bài nghiên cứu trên còn có nhiều sự khác biệt về kết quả ảnh hưởng của các biến vĩ mô, vi mô đến nợ xấu và chưa có tính cập nhật trong giai đoạn đại dịch Covid-19.
Chính vì vậy, tác giả lựa chọn đề tài " Các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam" để làm đề tài khóa luận của mình Thông qua đó, tác giả tiến hành xác định các yếu tố có tác động đến nợ xấu và mức độ tác động của chúng, từ đó đưa ra một số khuyến nghị và đề xuất một số giải pháp nhằm cải thiện khả năng quản trị rủi ro tín dụng và giúp các NHTMCP tại ViệtNam hạn chế vấn đề nợ xấu trong tương lai.
TÍNH MỚI CỦA KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
Các nghiên cứu trước đã phân tích được nhiều nguyên nhân gây ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM, trong đó bao gồm các yếu tố kinh tế vĩ mô và vi mô
3 của ngân hàng Tuy nhiên, các bài nghiên cứu trước chưa có tính cập nhật sau thời gian nền kinh tế thế giới bị chịu ảnh hưởng nặng nề của đại dịch Covid-19 Vì vậy, trong bài khóa luận này, tác giả thực hiện nghiên cứu trong 12 năm kéo dài từ năm
2010 đến năm 2021 Từ đó, tìm ra các nhân tố có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng trong giai đoạn hiện nay Đồng thời, tác giả khuyến nghị một vài giải pháp giúp hệ thống ngân hàng hoàn thiện các chính sách quản lý và hạn chế nợ xấu, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động tín dụng của các NHTMCP Việt Nam.
MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Khóa luận đặt ra mục tiêu chính là nghiên cứu các yếu tố có tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam Từ đó, đưa ra các đánh giá và khuyến nghị giúp hạn chế nợ xấu trong tương lai.
1.3.2 Mục tiêu cụ thể Để đạt được mục tiêu tổng quát trên, bài nghiên cứu cần đạt được các mục tiêu cụ thể như sau:
(1) Nghiên cứu các yếu tố vĩ mô và nội tại có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu thông qua các lý thuyết cơ bản và khảo lược các nghiên cứu trước;
(2) Xác định chiều hướng tác động của các yếu tố đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng và đánh giá nguyên nhân của sự tác động;
(3) Đề xuất một số khuyến nghị giúp hạn chế tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam.
Khóa luận tập trung tìm câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu sau:
(1) Các yếu tố nào (nội tại và vĩ mô) có tác động đến tỷ lệ nợ xấu của NHTMCP tại Việt Nam?
(2) Các yếu tố này tác động như thế nào đến tỷ lệ nợ xấu của NHTMCP tạiViệt Nam?
(3) Những khuyến nghị nào giúp hạn chế tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP tạiViệt Nam?
ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu là nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam, các yếu tố vi mô của ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến nợ xấu.
PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Tác giả tiến hành nghiên cứu về nợ xấu của các ngân hàng trong 12 năm từ năm 2010 đến năm 2021 Đây là khoảng thời gian đủ dài để thể hiện được sự thay đổi về nợ xấu của các ngân hàng qua các năm Trong đó, khoảng thời gian này nền kinh tế phải chịu nhiều biến động và khủng hoảng lớn như lạm phát, giá dầu, giá vàng có xu hướng tăng mạnh vào năm 2011 - 2012 và đại dịch Covid-19 vào năm
Tại thời điểm thực hiện bài nghiên cứu, NHNN công bố có tổng cộng 31NHTMCP tại Việt Nam Tuy nhiên trong quá trình nghiên cứu, do các NHTM không công bố đầy đủ số liệu trên hệ thống cũng như do gặp khó khăn trong quá trình tiếp cận thông tin Nên tác giả chỉ tập trung nghiên cứu trong phạm vi 27NHTMCP tại Việt Nam có công khai đầy đủ số liệu trong giai đoan 2010 – 2021.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊNCỨU
Bài nghiên cứu kế thừa các lý thuyết cơ bản về nợ xấu và các biến nhân tố có tác động đến nợ xấu của ngân hàng thông qua khảo lược các nghiên cứu trước ở trong nước và trên thế giới của các tác giả Messai & Jouini (2013), Vatansever & Hepsen (2015), Phạm Thị Mỹ Huệ (2016), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017), Phạm Thị Trang (2018).
Tác giả tiếp cận được các nhân tố có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng như sau tỷ lệ nợ xấu năm trước, quy mô ngân hàng, suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tốc độ tăng trưởng tín dụng, tốc độ tăng
5 trưởng kinh tế, lạm phát, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp.
1.6.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Các yếu tố vi mô của ngân hàng được tác giả thu thập thông qua báo cáo tài chính và báo cáo thường niên các năm được ngân hàng công bố chính thức Các số liệu vĩ mô như GDP, lạm phát, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp được thu thập từ nguồn dữ liệu của Ngân hàng thế giới (WorldBank).
1.6.3 Phương pháp xử lý số liệu Để tổng hợp số liệu tác giả đã thông qua phần mềm Excel và sử dụng phần mềm Stata 16.0 để thực hiện phân tích số liệu bằng nhiều phương pháp Dựa trên các nghiên cứu trước, tác giả ước lượng hồi quy theo mô hình ước lượng bình phương bé nhất dữ liệu gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và sử dụng kiểm định Hausman để chọn ra mô hình phù hợp Nghiên cứu cũng thực hiện kiểm định các khuyết tật của mô hình bao gồm kiểm định tự tương quan, đa cộng tuyến và phương sai sai số thay đổi Bên cạnh đó, bài nghiên cứu có sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc làm biến độc lập nên mô hình nghiên cứu có khả năng có hiện tượng biến nội sinh Vì vậy, tác giả đã ước lượng mô hình hồi quy theo phương pháp ước lượng tổng quát momen (GMM) và sử dụng kết quả này để đánh giá các yếu tố kinh tế vĩ mô và vi mô có tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam.
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Nghiên cứu tổng hợp một số cơ sở lý thuyết về nợ xấu và đánh giá tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng giai đoạn 2010 - 2021 Tiến hành tìm ra các nhân tố vi mô và vĩ mô có tác động đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam.
Kết quả nghiên cứu cũng giúp đưa ra một số khuyến nghị cho NHNN và cácNHTMCP Việt Nam để quản lý tốt tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng, thúc đẩy ngành ngân hàng phát triển bền vững.
BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI
Ngoài phần mục lục, danh sách các hình và bảng, tài liệu tham khảo được trình bày và trích dẫn theo tiêu chuẩn APA, đề tài được trình bày theo kết cấu 5 chương:
Trong chương 1, tác giả trình bày các nội dung, bao gồm (1) lý do lựa chọn đề tài, (2) tính mới của khóa luận, (3) mục tiêu nghiên cứu, (4) đối tượng nghiên cứu, (5) phạm vi nghiên cứu, (6) phương pháp nghiên cứu, (7) đóng góp của đề tài,
(8) bố cục của đề tài.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
KHÁI NIỆM NỢ XẤU
Nợ xấu chính là một khía cạnh của rủi ro tín dụng Trên thực tế, có nhiều khái niệm, định nghĩa, quan điểm khác nhau về nợ xấu Tại Việt Nam, theo thông tư 11/2021/TT-NHNN của NHNN được ban hành ngày 30 tháng 7 năm 2021, nợ quá hạn là khoản nợ mà một phần hoặc toàn bộ nợ gốc và/hoặc lãi đã quá hạn, nợ xấu là những khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 (bao gồm nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ bị mất vốn và nợ có khả năng bị mất vốn) Nợ xấu được định nghĩa theo thông tư này được xác định dựa trên 2 yếu tố là nợ đã quá hạn trên 90 ngày và khách hàng có khả năng trả nợ thấp Theo định nghĩa của Quỹ tiền tệ Quốc tế (IMF), nợ xấu hay nợ không sinh lời là khi tiền gốc và lãi của khoản vay đó đã quá hạn từ 90 ngày trở lên, hoặc các khoản thanh toán lãi đến 90 ngày hoặc hơn đã được tái cơ cấu hay gia hạn nợ, hoặc các khoản vay dưới 90 ngày nhưng bị nghi ngờ không thể thực hiện hoàn trả đầy đủ Theo định nghĩa của Ủy ban Basel, nợ xấu có thể là khoản nợ quá hạn một khoảng thời gian cụ thể tùy thuộc vào từng quốc gia (có thể là 30 - 89 ngày, 90 - 179 ngày, trên 180 ngày) và người vay bị nghi ngờ không có khả năng hoàn trả đầy đủ khoản nợ cho ngân hàng.Theo quan điểm trên, khoảng thời gian nợ quá hạn thông thường là 90 ngày nhưng tại các quốc gia có thể khác nhau khoảng thời gian này có thể khác nhau, vì vậy quá trình xác định, đánh giá khoản nợ xấu tại các quốc gia cần được thực hiện một các nghiêm ngặt và đảm bảo chính xác Chuẩn mực kế toán quốc tế (IAS), cũng không quá chú trọng vào thời gian quá hạn để định nghĩa nợ xấu Thay vào đó, tổ chức này quan tâm hơn đến khả năng hoàn trả của một khoản vay và phương pháp để đánh giá khả năng này là phân tích dòng tiền ở tương lai và xếp hạng khoản vay.
Như vậy, khái niệm nợ xấu đã được các tổ chức khác nhau thể hiện khác nhau.Một đặc điểm chung là nợ xấu được định nghĩa dựa trên 2 ý chính (1) khoản nợ gốc và lãi đã quá thời hạn thanh toán một thời gian nhất định ở tùy quốc gia, thường là trên 90 ngày; (2) khoản nợ bị nghi ngờ không có khả năng hoàn trả đầy đủ Những khoản nợ xấu không những không đem lại nguồn thu cho ngân hàng mà còn làm mất cân đối thu chi khi ngân hàng vẫn phải bỏ ra một khoản tiền để trả lãi cho việc huy động vốn.Caprio và Klingebiel (1999) đã mô tả nợ xấu là các khoản cho vay không thể tạo ra thu nhập cho ngân hàng trong một khoản thời gian duy trì ít nhất là ba tháng.
PHÂN LOẠI NỢ XẤU
Tại Việt Nam, theo Quyết định số 493/2005/NHNN và Thông tư số 11/2021/NHNN, các tổ chức tín dụng được phân các nhóm nợ thành 5 nhóm như sau:
(1) Nhóm 1: Nợ đủ tiêu chuẩn (Các khoản nợ còn thời hạn, có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng thời hạn); (2) Nhóm 2: Nợ cần chú ý (Các khoản nợ quá hạn dưới
90 ngày, các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn và trả nợ trong hạn theo thời hạn nợ đã cơ cấu lại); (3) Nhóm 3: Nợ dưới tiêu chuẩn (Các khoản nợ quá hạn từ 90 đến 180 ngày, các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn đã cơ cấu lại); (4) Nhóm 4: Nợ nghi ngờ (Các khoản nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày; các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ quá hạn từ 90 ngày đến 180 ngày theo thời hạn đã cơ cấu lại); (5) Nhóm 5: Nợ có khả năng mất vốn (Các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày; các khoản nợ khoanh chờ Chính phủ xử lý, các khoản nợ đã cơ cấu lại thời hạn trả nợ quá hạn trên 180 ngày theo thời hạn đã được cơ cấu lại) Từ đó, nợ xấu là khoản nợ bao gồm nợ nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn).
Tuy nhiên trên thế giới, việc phân loại nợ lại có nhiều sự khác biệt giữa các quốc gia Bholat và cộng sự (2016) đã nghiên cứu và phân tích sự khác biệt về phân loại nợ của các nước Cụ thể, tại Úc, Pháp và Liên minh Châu Âu, không có phân loại rõ ràng các nhóm nợ và nợ xấu Thay vào đó, nợ xấu được coi là các khoản nợ bị nghi ngờ khả năng hoàn trả và quá thời hạn thanh toán trên 90 ngày Còn ở các quốc gia khác như Argentina, Trung Quốc, Nhật , các khoản nợ được phân loại thành từ 3 đến 6 nhóm và có nét khá tương đồng (Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.1) Như vậy có thể thấy, Việt Nam có cách phân loại nợ khá tương đồng với nhiều đất nước khác trên thế giới, việc này giúp các tổ chức tín dụng dễ dàng quản lý nợ và đưa ra mức dự phòng rủi ro tín dụng phù hợp Từ đó, giúp các ngân hàng hạn chế các rủi ro và tổn thất phải chịu.
Bảng 2.1 Phân loại nợ tại các quốc gia trên thế giới
QUỐC GIA CÁC NHÓM NỢ
(1) Nợ đạt tiêu chuẩn; (2) Nợ cần theo dõi; (3) Nợ không đạt
Argentina chuẩn; (4) Nợ có rủi ro cao; (5) Nợ khó thu hồi; (6) Nợ không thể thu hồi.
Nợ xấu là khoản nợ không thể thanh toán được toàn bộ khoản Úc vay khi đến hạn, bao gồm cả gốc và lãi mà không bất kể thời gian quá hạn phải là 90 ngày.
Các khoản vay được phân loại thành: (1) Nợ quá hạn hơn 90
Brazil ngày; (2) Nợ chưa quá hạn 90 ngày nhưng được phân loại E, F,
G hoặc H bởi ngân hàng cho vay theo quy định; (3) Nợ tái cơ cấu, phân loại nợ vay theo thang đo 9 cấp (AA, A, B, C, D, E,
F, G hoặc H) Trong đó, a) Từ 15 đến 30 ngày: ít nhất là rủi ro B; b) Từ 31 đến 60 ngày: ít nhất là rủi ro C; c) Từ 61 đến 90 ngày: ít nhất là rủi ro D; d) Từ 91 đến 120 ngày: ít nhất là mức độ rủi ro E; e) Từ 121 đến 150 ngày: ít nhất là rủi ro mức F; f)
Từ 151 đến 180 ngày: ít nhất là rủi ro G; g) Hơn 180 ngày: Rủi ro H.
Các khoản nợ được phân thành: (1) nợ đạt tiêu chuẩn; (2) nợ
Trung Quốc cần chú ý; (3) nợ không đạt tiêu chuẩn; (4) nợ nghi ngờ; (5) nợ mất vốn.
Pháp Khoản nợ vay nghi ngờ là khi người vay không có khả năng thanh toán hoặc khi số tiền đến hạn trên 90 ngày.
Indonesia (1) Nợ không đạt tiêu chuẩn; (2) Nợ nghi ngờ; (3) Nợ mất vốn.
(1) Nợ xấu do đối tác không có khả năng thanh toán (ngay cả khi mất khả năng thanh toán không được xác định về mặt pháp lý; (2) Nợ không đạt tiêu chuẩn do đối tác đối mặt với các khó Ý khăn tạm thời (được xác định trên cơ sở các yếu tố khách quan, dự kiến sẽ được khắc phục trong tương lai); (3) Nợ tái cấu trúc do sự suy giảm về tình hình tài chính của người vay, được đồng ý thay đổi các điều kiện ban đầu như thời gian, lãi suất ;
(4) Nợ do quá hạn hơn 90 ngày liên tục.
Nợ vay được phân thành các loại sau: (1) Nợ do bị phá sản
Nhật Bản hoặc bán phá sản; (2) Nợ nghi ngờ, (3) Nợ cần chú ý đặc biệt và (4) Nợ đạt tiêu chuẩn.
Theo quy tắc phân loại tài sản, có năm phân loại áp dụng cho
Hàn Quốc khoản vay: (1) Nợ đạt tiêu chuẩn; (2) Nợ cần chú ý; (3) Nợ không đạt tiêu chuẩn; (4) Nợ nghi ngờ và (5) Nợ bị mất vốn.
Các khoản nợ được chia thành: (1) Các khoản vay tiêu chuẩn - không có rủi ro tín dụng; (2) Các khoản vay không chuẩn - rủi ro vừa phải; (3) Các khoản vay bị nghi ngờ - rủi ro đáng kể; (4)
Nga Khoản vay có vấn đề - rủi ro cao; và (5) Khoản vay thua lỗ - không có khả năng trả nợ cho vay do người vay hoặc từ chối đáp ứng các cam kết cho vay, điều này quy định mức độ suy giảm hoàn thành (100%) khoản vay.
Nợ xấu bao gồm các phân loại khoản vay sau: (1) Các khoản Ả Rập vay bị suy yếu; (2) Cho vay mặc định; (3) Các khoản vay quá hạn (dưới 90 ngày, 90-100 ngày, 180-360 ngày, hơn 360 ngày); và (4) phụ cấp (phụ cấp cụ thể và phụ cấp chung).
Nợ xấu theo các ngân hàng Nam Phi được phân loại là (1) Nợ
Nam Phi tiêu chuẩn; (2) Nợ đề cập đặc biệt; (3) Nợ không đạt tiêu chuẩn;
(4) Nợ nghi ngờ hoặc mất vốn.
Các ngân hàng phân loại các khoản vay và khoản phải thu dưới
5 nhóm Nhóm 1 - Nợ tiêu chuẩn Nhóm 2 - Nợ đặc biệt chú ý. Nhóm 3 - Nợ phục hồi hạn chế: do 91- 180 ngày hoặc kỳ vọng thu hồi hạn chế do vấn đề tài chính và thanh khoản của con nợ.
Nhóm 4 - Nợ phục hồi đáng ngờ (nghi ngờ): do 181-365 ngày
Thổ Nhĩ Kỳ hoặc suy giảm đáng kể trong quá trình tín dụng của con nợ nhưng không được coi là mất mát vì kỳ vọng phục hồi một phần Nhóm 5 - Nợ bị mất vốn: do hơn 365 ngày hoặc không có kỳ vọng phục hồi do sự suy giảm đáng kể trong quá trình tín dụng của con nợ.
Liên minh Châu Khoản nợ được coi là nợ xấu khi quá hạn trên 90 ngày và có Âu khả năng không thể hoàn trả.
Nguồn: Bholat và cộng sự (2016)
CÁC LÝ THUYẾT LIÊN QUAN ĐẾN NỢ XẤU
2.3.1 Lý thuyết thông tin bất cân xứng
Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information) lần đầu tiên xuất hiện vào những năm 1970 bởi các tác giả Akerlof (1970), Michael Spence (1973) và Joseph Stigliz (1975) Bất cân xứng thông tin hiện diện trong nhiều lĩnh vực khác nhau như ngân hàng, bất động sản, bảo hiểm, thị trường lao động, thị trường hàng hóa… Điều này xảy ra khi một trong các bên giao dịch không có đầy đủ và chính xác những thông tin cần biết về bên kia để đưa ra quyết định đúng đắn trong giao dịch Nói cách khác, thông tin bất cân xứng có ba đặc điểm cơ bản sau: (1) Có sự thiếu cân bằng về thông tin giữa các bên giao dịch; (2) Có nhiều khó khăn khi chuyển tiếp thông tin giữa các bên; (3) Sẽ có một bên có thông tin chính xác hơn bên còn lại Sự xuất hiện của thông tin bất cân xứng gây ra nhiều hạn chế trong giao dịch.
Thông tin bất cân xứng là nguyên nhân gây ra hai loại rủi ro chính: chọn lựa đối nghịch và rủi ro đạo đức Chọn lựa đối nghịch được tạo ra khi xảy ra cuộc giao dịch. Thông tin bất cân xứng càng lớn dẫn đến lựa chọn đối nghịch càng cao Trong hoạt động tín dụng, chọn lựa đối nghịch xảy ra khi người đi vay có rủi ro không trả được nợ cao nhưng lại thường xuyên đi vay nhất và cũng có nhiều khả năng được các tổ chức tín dụng lựa chọn để cho vay nhất Đối với rủi ro đạo đức lại có những đặc điểm chính sau: Có sự xuất hiện của những hoạt động không tích cực (thiếu đạo đức); Các hoạt động trên làm tăng xác suất xảy ra hậu quả xấu Trong hoạt động tín dụng, thông tin bất cân xứng thường gặp khi các khách hàng che giấu thông tin mục đích vay vốn và khả năng thanh toán của bản thân, khiến các ngân hàng tiếp cận sai đối tượng, không đánh giá đúng khả năng tài chính của khách hàng và đầu tư vào tài sản rủi ro cao.
2.3.2 Lý thuyết chu kỳ kinh doanh
Chu kì kinh doanh còn được gọi là chu kì kinh tế, là một loại dao động được nhận thấy trong những hoạt động kinh tế tổng hợp của một hay nhiều quốc gia, được đo bằng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) thực tế Một chu kì kinh tế bao gồm các quá trình mở rộng sản xuất diễn ra gần như đồng thời trong rất nhiều các hoạt động kinh tế, tiếp theo là các giai đoạn giảm sút, thu hẹp và phục hồi, gắn với chu kì mở rộng tiếp theo Quá trình này diễn ra liên tiếp nhưng với độ dài ngắn khác nhau từ một năm tới 10 hay 12 năm Chu kì kinh doanh có thể được xem xét ở phạm vi cụ thể hơn như chu kì kinh doanh của sản phẩm, chu kì kinh doanh của doanh nghiệp Mỗi doanh nghiệp đều có vòng đời riêng của nó và có tính chu kì, trong mỗi giai đoạn doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với những thách thức khác nhau Đối với hoạt động ngân hàng,các NHTM thường có các chính sách mở rộng tín dụng trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng và có chính sách thu hẹp tín dụng trong giai đoạn nền kinh tế bị suy thoái Ở giai đoạn kinh tế tăng trưởng đồng nghĩa với thu nhập của người dân tăng lên, làm tăng khả năng thanh toán nợ vay nên nợ xấu giảm và ngược lại khi kinh tế suy giảm thì nợ xấu gia tăng.
CÁC TÁC ĐỘNG CỦA NỢ XẤU ĐẾN KINH TẾ
Nhìn chung, nợ xấu của các ngân hàng luôn là một vấn đề nghiêm trọng cần được quan tâm vì nợ xấu sẽ có tác động tiêu cực đến rất nhiều chủ thể trong đó có hệ thống ngân hàng và cả nền kinh tế.
2.4.1 Tác động của nợ xấu đến kinh tế vĩ mô
Các tổ chức tín dụng như ngân hàng luôn có mối liên hệ chặt chẽ với nền kinh tế, là nơi thu hút nguồn vốn nhàn rỗi và phân bổ nguồn tiền cho các tổ chức, cá nhân có nhu cầu, từ đó, ổn định nền kinh tế Vì vậy, vấn đề nợ xấu của ngân hàng không chỉ ảnh hưởng đến cá nhân ngân hàng đó, mà còn gây ra các hậu quả nghiêm trọng đến nền kinh tế quốc gia. Đầu tiên, khi nợ xấu tăng, các ngân hàng phải trích lập thêm chi phí để dự phòng rủi ro tín dụng và bù đắp cho chi phí sử dụng vốn, dẫn đến sự gia tăng lãi suất cho vay Ngoài ra, ngân hàng cũng đề phòng và hạn chế hơn việc giải ngân cho vay để đảm bảo vấn đề thanh khoản, giảm khả năng tiếp cận nguồn vốn, giảm cơ hội mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh và tăng tiêu dùng của khách hàng, các doanh nghiệp thiếu vốn nên hoạt động kinh doanh khó tăng trưởng hoặc tiêu cực hơn là đi tới tình trạng phá sản, kìm hãm sự phát triển của nền kinh tế Điều này còn dẫn đến những hậu quả tiêu cực khác trong nền kinh tế như giảm nhu cầu việc làm, tăng tỷ lệ thất nghiệp, an sinh xã hội thấp, Tiếp theo, đối với các khoản vay thế chấp tài sản đảm bảo, có thể nhìn thấy rõ nhất là sự suy giảm giá trị, tài sản đảm bảo bị hao mòn, hư hỏng theo thời gian Cuối cùng, nghiêm trọng hơn, nếu một ngân hàng bị thua lỗ, thiếu thanh khoản và phá sản sẽ có nguy cơ tạo ra hiệu ứng dây chuyền cho toàn bộ hệ thống ngân hàng Điều này, dẫn đến khủng hoảng nghiêm trọng cho cả nền kinh tế, ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống xã hội của người dân và sự tăng trưởng kinh tế của quốc gia.
2.4.2 Tác động của nợ xấu đến hoạt động ngân hàng
Một trong những ảnh hưởng lớn của nợ xấu đến ngân hàng là giảm lợi nhuận của ngân hàng Việc không thu hồi được nợ gốc sẽ làm thất thoát nguồn vốn của các NHTM, trong khi đó, các ngân hàng vẫn phải tốn chi phí để chi trả tiền lãi cho nguồn vốn huy động, gia tăng trích lập dự phòng các chi phí liên quan, làm cho lợi nhuận bị sụt giảm, thiếu thanh khoản, hiệu quả hoạt động thấp Điều này có thể làm ảnh hưởng đến toàn bộ hoạt động của các NHTM Không những vậy, một ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao còn bị mất uy tín, giảm tỷ lệ cạnh tranh so với các đối thủ trên thị trường Từ đó, giảm khả năng huy động vốn của ngân hàng, dẫn đến thiếu thanh khoản, ngân hàng có nguy cơ bị phá sản và đe dọa đến toàn bộ hệ thống ngân hàng.
CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU
Có hai nhóm yếu tố chính tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM bao gồm nhóm yếu tố vi mô và nhóm yếu tố kinh tế vĩ mô.
2.5.1 Các yếu tố vĩ mô
2.5.1.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Theo nhiều nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia là nhân tố vĩ mô quan trọng có ảnh hưởng đến tình hình nợ xấu của các quốc gia (Salas và Saurina, 2002; Louzis và cộng sự, 2011) Ở giai đoạn nền kinh tế phát triển mạnh mẽ, hoạt động sản xuất, kinh doanh sẽ được thúc đẩy thuận lợi, giúp lợi nhuận của các tổ chức và thu nhập của cá nhân gia tăng từ đó góp phần nâng cao khả năng hoàn trả các khoản vay Ngược lại, khi nền kinh tế gặp bất ổn, làm thu nhập của cá nhân, hộ gia đình và lợi nhuận của doanh nghiệp giảm Điều này ảnh hưởng đến khả năng chi trả khoản nợ của người vay, khiến tỷ lệ nợ xấu tăng cao Trên thế giới, có nhiều tác giả đã tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến các khoản nợ xấu của các NHTM Cụ thể, Fofack (2005) sử dụng mô hình ước lượng hồi quy tổng quát momen GMM để tìm hiểu các tác nhân gây ra nợ xấu ở các nước Sahara Kết quả nghiên cứu cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối tương quan ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Tại Việt Nam, Phạm Thị Mỹ Huệ (2016), Nguyễn Dương Diệu My (2015) đã phân tích các yếu tố tác động với khoản nợ xấu của các NHTM Việt Nam Kết quả nghiên cứu cũng cho rằng, tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối tương quan với nợ xấu.
Tỷ lệ lạm phát cũng có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng Khi lạm phát tăng, người dân thường có xu hướng thắt chặt chi tiêu, khiến hàng hóa bị tiêu thụ chậm, sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp, tổ chức trở nên trì trệ, dẫn đến lợi nhuận giảm, thậm chí có thể gây ra tình trạng thua lỗ làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, điều này khiến cho nợ xấu của các ngân hàng tăng lên Trong khi các nghiên cứu của Fofack (2005), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) phát hiện rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ lạm phát và nợ xấu thì nghiên cứu của Ekanayake
& Azeez (2015) lại kết luận có mối tương quan âm Tác giả giải thích mối tương quan âm là do lạm phát cao có thể làm cải thiện khả năng trả nợ của khách hàng vì lạm phát làm giảm giá trị thực của các khoản vay khi lãi suất cho vay là cố định Có thể thấy, mối tương quan giữa tỷ lệ lạm phát và nợ xấu chưa được kết luận đồng nhất giữa các nghiên cứu, điều này còn tùy thuộc vào chính sách khác nhau của từng quốc gia.
Sự thay đổi về tỷ giá hối đoái cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng Vì vậy, tỷ giá hối đoái sẽ có mối quan hệ cùng chiều hoặc ngược chiều với tỷ lệ nợ (Nkusu, 2011) Một mặt, khi tỷ giá tăng sẽ có thể cải thiện năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp xuất khẩu Bởi khi đó, các doanh nghiệp có thể đẩy mạnh doanh thu nhờ vào chi phí thấp Mặt khác, tỷ giá hối đoái tăng sẽ gây bất lợi đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp có hoạt động nhập khẩu Trong nghiên cứu của Khemraj và Pasha (2009), tác giả kết luận tỷ giá hối đoái thực sự có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ nợ xấu, điều đó có nghĩa khi giá trị nội tệ tăng cao, danh mục đầu tư của các ngân hàng có thể cao hơn.
2.5.2 Các yếu tố vi mô
Ngoài các yếu tố vĩ mô trên, các yếu tố vi mô cũng được coi là các yếu tố chính có mối tương quan trực tiếp và làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu hằng năm.
2.5.2.1 Tỷ lệ nợ xấu năm trước
Một số nghiên cứu thực nghiệm cho thấy, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng năm trước có tác động tích cực đến tỷ lệ nợ xấu năm sau (Makri và cộng sự, 2014; Nguyễn Dương Diệu My, 2015; Phạm Thị Trang, 2018) Tỷ lệ nợ xấu cao cho thấy ngân hàng chưa có các chính sách quản trị rủi ro hiệu quả, quy trình tín dụng có nhiều bất cập. Các tác giả cho rằng nếu trong năm tài chính hiện tại, vấn đề nợ xấu không được giải quyết tốt sẽ gia tăng gánh nặng về tỷ lệ nợ xấu ở các năm sau Đồng quan điểm trên, Salas và Saurina (2002), Klein (2013) cũng đưa ra bằng chứng thực nghiệm về mối tương quan dương giữa tỷ lệ nợ xấu ở hiện tại và trong quá khứ.
Hu và cộng sự (2004) đã xây dựng bộ dữ liệu gồm 40 ngân hàng tại Đài Loan từ năm 1996 đến năm 1999 để tìm hiểu các yếu tố có tác động đến nợ xấu Các tác giả đã chỉ ra rằng kích thước ngân hàng có liên quan tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu Tác giả đã giải thích kết quả trên là bởi vì các ngân hàng có quy mô lớn thường có nhiều nguồn lực và kinh nghiệm trong quá trình nâng cao chất lượng khoản vay, xây dựng tốt hệ thống kiểm soát rủi ro, đánh giá đúng khả năng tài chính của khách hàng Từ đó, giảm tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng hằng năm Bên cạnh đó, quy mô ngân hàng lớn cũng giúp xây dựng niềm tin của khách hàng và tăng khả năng huy động vốn từ khách hàng Huy động vốn dễ dàng khiến ngân hàng ít tốn nhiều chi phí huy động, chi phí cấp tín dụng cũng thấp hơn, tiếp cận được nhiều khách hàng tốt, giảm nguy cơ đối diện với tình trạng nợ xấu.
2.5.2.3 Suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Trong một vài nghiên cứu trước đây, chỉ số ROE được sử dụng để đại diện cho chỉ tiêu lợi nhuận của ngân hàng và có mối tương quan đến nợ xấu của ngân hàng đó. Theo nghiên cứu của Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021), nhóm tác giả cho rằng chỉ số suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có mối quan hệ tích cực đến nợ xấu Cụ thể, một ngân hàng có khả năng sinh lời và lợi nhuận cao cho thấy ngân hàng đó đang hoạt động kinh doanh hiệu quả, có khả năng quản trị rủi ro tốt, chất lượng các khoản vay được kiểm soát và thu hồi đầy đủ, nhờ đó nợ xấu của ngân hàng giảm Ngoài ra, các ngân hàng có khả năng sinh lời cao ít có động cơ đầu tư vào các khoản vay kém chất lượng, nhiều rủi ro Ngược lại, các ngân hàng có khả năng sinh lời thấp lại có xu hướng đầu tư vào các khoản tín dụng rủi ro để nhanh chóng nâng cao lợi nhuận, cải thiện tình hình kinh doanh Tuy nhiên, việc này dễ dẫn đến nhiều hậu quả tiêu cực về vấn đề nợ xấu cho ngân hàng.
2.5.2.4 Dự phòng rủi ro tín dụng Để ngăn ngừa rủi ro trong các hoạt động tín dụng, nhà quản trị ngân hàng phải thực hiện gia tăng các chi phí liên quan đến việc quản lý các khoản nợ xấu Messai và Jouini (2013) đã kết luận rằng các khoản nợ xấu có ảnh hưởng tích cực với việc dự phòng rủi ro tín dụng Phạm Thị Mỹ Huệ (2016) cũng cho rằng, các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao có thể có mức dự phòng rủi ro cao hơn để giảm sự chênh lệch trong thu nhập Mặt khác, nghiên cứu của Makri và cộng sự (2014) về các nhân tố có ảnh hưởng đến các khoản nợ xấu của 17 quốc gia tại châu Âu trong khoảng thời gian 2000 - 2008, lại cho thấy việc dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến nợ xấu.
2.5.2.5 Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng tín dụng có liên quan đến tỷ lệ nợ xấu Keeton (1999) sử dụng dữ liệu từ các NHTM ở Mỹ từ năm 1982 đến
1996 và đưa ra kết luận có tác động mạnh mẽ giữa tăng trưởng tín dụng và các khoản vay không thể hoàn trả Cụ thể, Keeton nói rằng tăng trưởng tín dụng nhanh chóng nhưng các tiêu chuẩn tín dụng thấp sẽ dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao hơn ở một số bang ởHoa Kỳ Ngược lại, nghiên cứu của Khemraj và Pasha (2009), lại tìm thấy mối tương quan ngược chiều giữa hai yếu tố này Điều này được tác giả giải thích rằng, việc ngân hàng mở rộng hoạt động tín dụng giúp thu hút các khoản nợ tốt, hoạt động kinh doanh của cá nhân, doanh nghiệp tốt, dễ dàng thúc đẩy khả năng trả nợ Ekanayake (2015) cũng cho rằng tăng trưởng tín dụng cao có tác động tiêu cực với nợ xấu.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Quá trình nghiên cứu của khóa luận gồm 8 bước và được trình bày theo sơ đồ sau:
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp của tác giả.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Dựa trên các nghiên cứu trong nước và trên thế giới trước đây của Messai &Jouini (2013), Vatansever & Hepsen (2015), Fofack (2005), Ekanayake & Azeez
(2015), Phạm Thị Mỹ Huệ (2016), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017), Nguyễn Dương Diệu My (2015) và Phạm Thị Trang (2018), tác giả nhận thấy các yếu tố vĩ mô và vi mô có tương quan đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP bao gồm: tỷ lệ nợ xấu năm trước, quy mô ngân hàng, suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay, tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái và tỷ lệ thất nghiệp Như vậy, mô hình nghiên cứu được tác giả xây dựng như sau: (3.1)
NPLt = Pữ + P I NPL^ + 0 2 SIZE + P3ROE + p 4 LLR + p 5 LGR + P 6 GDP +
Trong đó, biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu (NPL t ) Các biến độc lập bao gồm tỷ lệ nợ xấu năm trước (NPL t-1 ), quy mô ngân hàng (SIZE), suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR),tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF), tỷ giá hối đoái (EXI) và tỷ lệ thất nghiệp (UNL) β là hệ số của các biến độc lập s là các sai số.
CÁC BIẾN NGHIÊN CỨU
Biến phụ thuộc của bài nghiên cứu là tỷ lệ nợ xấu (NPL t ) của các NHTMCP ở các năm Tỷ lệ nợ xấu được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm của nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay của ngân hàng Trong đó, theo quy định của NHNN, nợ xấu bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 Các khoản nợ này được thu thập từ thuyết minh báo cáo tài chính và tổng dư nợ cho vay được thu thập từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng trong giai đoạn 2010 – 2021.
3.3.2.1 Tỷ lệ nợ xấu năm trước
Tỷ lệ nợ xấu năm trước cũng được tính toán dựa trên nợ xấu so với tổng dư nợ cho vay của ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ thể hiện mức độ quản trị rủi ro yếu kém và sẽ làm gia tăng áp lực cũng như khả năng quản trị nợ xấu ở năm tiếp theo của ngân hàng Vì vậy, nợ xấu năm trước được kỳ vọng có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu hiện tại.
Giả thuyết 1: Tỷ lệ nợ xấu năm trước tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu năm hiện tại.
3.3.2.2 Quy mô của ngân hàng
SIZE = Ln (Tổng tài sản) (3.3) Quy mô ngân hàng được thể hiện thông qua tổng tài sản Tuy nhiên, do đây là số có giá trị lớn, nên tác giả sử dụng công thức logarit của tổng tài sản để thể hiện quy mô ngân hàng Thông thường, các ngân hàng có quy mô lớn sẽ gia tăng danh mục cho vay, kiểm soát tốt hoạt động cho vay và giảm tỷ lệ nợ xấu hằng năm Điều đó có nghĩa, quy mô ngân hàng được kỳ vọng sẽ có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết 2: Quy mô ngân hàng tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
3.3.2.3 Suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu thể hiện được khả năng sinh lời của ngân hàng trên một đồng vốn đầu tư được bỏ ra Một ngân hàng có khả năng sinh lời cao, lợi nhuận tốt, giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng, từ đó, giảm tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng Vì vậy, tác giả kỳ vọng suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết 3: Suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
3.3.2.4 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
- D _ Chi ph í d ự ph ò ng r ủ i ro t í n d ụ ng =
Dự phòng rủi ro tín dụng được tính toán dựa trên tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng và dư nợ cho vay Khi các NHTM phải chịu các khoản nợ xấu, để đảm bảo an toàn trong các hoạt động tín dụng, các nhà quản trị phải chi thêm các khoản chi phí dự phòng rủi ro tín dụng Tỷ lệ này càng cao thể hiện được xu hướng đầu tư vào tài sản rủi ro cao của ngân hàng Tác giả kỳ vọng mối quan hệ cùng chiều giữa dự phòng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết 4: Dự phòng rủi ro tín dụng tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.
3.3.2.5 Tốc độ tăng trưởng tín dụng r D ư n ợ n ă m hi ệ n t ạ i- D ư n ợ n ă m tr ướ c
Tốc độ tăng trưởng tín dụng được dùng để đánh giá tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay của ngân hàng Tăng trưởng tín dụng là mục tiêu của hầu hết các NHTMCP, tuy nhiên tăng trưởng tín dụng một cách nhanh chóng và thiếu kiểm soát sẽ gây ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng quản lý chất lượng rủi ro, từ đó gia tăng nợ xấu của ngân hàng Vì vậy, việc tăng trưởng tín dụng thường đi kèm với tăng tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết 5: Tốc độ tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.
3.3.2.6 Tốc độ tăng trưởng GDP
Tốc độ tăng trưởng GDP là chỉ tiêu vĩ mô phổ biến để đánh giá tổng quan về tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế Khi nền kinh tế gặp khủng hoảng, tình hình tài chính của cá nhân, doanh nghiệp của quốc gia cũng gặp nhiều khó khăn, giảm khả năng thanh toán nợ đúng hạn, do đó làm tăng tỷ lệ nợ xấu Ngược lại, khi nền kinh tế tăng trưởng mạnh và bền vững, tỷ lệ nợ xấu bị giảm do thu nhập của hộ gia đình và doanh nghiệp được cải thiện, tạo điều kiện để hoàn trả nợ Như vậy, tốc độ tăng trưởng GDP được kỳ vọng tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết 6: Tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
Tỷ lệ lạm phát là yếu tố tác động trực tiếp đến giá cả hàng hóa thị trường Khi nền kinh tế có tỷ lệ lạm phát cao sẽ tạo ra nhiều biến động về giá cả, ảnh hưởng đến mọi hoạt động của nền kinh tế, trong đó có hoạt động tín dụng của ngân hàng Lạm phát tăng cao dẫn đến lãi suất huy động và lãi suất cho vay tăng, làm giảm khả năng trả nợ của cá nhân và tổ chức Vì vậy, lạm phát được kỳ vọng có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết 7: Tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.
EXI = Ln (Tỷ giá USD/VND trung bình hằng năm) (3.7)
Tác giả sử dụng tỷ giá USD/VND trung bình hằng năm để đại diện cho biến tỷ giá hối đoái Tuy nhiên, tỷ giá trung bình là số có giá trị lớn nên tác giả sử dụng công thức logarit để tính toán cho chỉ tiêu này Tỷ giá giảm, nghĩa là đồng nội tệ tăng giá, thể hiện các doanh nghiệp xuất khẩu phải tốn nhiều chi phí để mua nguyên liệu đầu vào, vì vậy giảm doanh thu và giảm khả năng trả nợ Ngược lại, tỷ giá tăng, nghĩa là đồng nội tệ giảm giá, giá sản phẩm quốc tế trên thị trường nội địa tăng, sẽ ảnh hưởng đến các doanh nghiệp nhập khẩu Do vậy, tỷ giá hối đoái cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng Tác giả kỳ vọng tỷ giá hối đoái sẽ có tác động dương đến tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết 8: Tỷ giá hối đoái tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.
Tỷ lệ thất nghiệp là chỉ tiêu thể hiện tỷ lệ người thất nghiệp so với lực lượng lao động của quốc gia Vì vậy tỷ lệ thất nghiệp cao đồng nghĩa các hộ gia đình không có đủ thu nhập để chi trả các khoản nợ, dẫn đến gia tăng tỷ lệ nợ xấu Tác giả kỳ vọng tỷ lệ thất nghiệp sẽ có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng.
Giả thuyết 9: Tỷ lệ thất nghiệp tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.
Từ các giả thuyết trên, tác giả tổng hợp sơ bộ các biến có tác động đến tỷ lệ nợ xấu và kỳ vọng dấu như sau:
Bảng 3.1 Tóm tắt các biến và kỳ vọng dấu của biến
Biến Đo lường Dấu kỳ vọng
NPL t Nợnℎóóm3+Nợnℎóóm4+Nợnℎóóm5
NPL t-1 Nợnℎóóm3+Nợnℎóóm4+Nợnℎóóm5
SIZE SIZE = Ln (Tổng tài sản) -
ROE Lợi nℎóuận sau tℎóuế
LLR LLR - c ℎói p íℎó dựp òℎó ng rủ i ro tín dụ ng Dưnợcℎó0 vay +
LGR Dưnợnămℎóiện tại-Dưnợnăm trước 1 (in — '■ ■ +
GDP Tốc độ tăng trưởng GDP thực -
INF Chỉ số giá tiêu dùng +
EXI EXI = Ln (Tỷ giá USD/VND trung bình hằng năm) +
UNL UNL - T ỷlệ ng ườ i tℎóấ t ng ℎóiệp Lực lượng lao động +
Nguồn: Tổng hợp của tác giả.
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Các nhân tố vi mô của ngân hàng được thu thập từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên trong giai đoạn 2010 – 2021 Tuy nhiên, trong quá trình thu thập dữ liệu, do một vài ngân hàng không cung cấp công khai đầy đủ số liệu Vì vậy, tác giả chỉ thu thập dữ liệu của 27 NHTMCP để thực hiện nghiên cứu (chi tiết tại Phụ lục) Các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái và tỷ lệ thất nghiệp được thu thập từ số liệu thống kê của Ngân hàng thế giới(World Bank).
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ
Dữ liệu sử dụng trong bài nghiên cứu được thu thập từ 27 NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2021, bao gồm 316 quan sát Để có cái nhìn tổng quát hơn về số lượng quan sát và các biến, tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả, sử dụng các chỉ tiêu đo lường: số quan sát, số trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất Kết quả thống kê được thể hiện như sau:
Bảng 4.1 Thống kê mô tả
Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 16.0
Bảng 4.1 cho thấy tỷ lệ nợ xấu (NPL t ) trung bình của 27 NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2021 là 2,1% trên tổng dư nợ, trong đó nợ xấu cao nhất là ngân hàng Sài Gòn – Hà Nội (SHB) năm 2012 với 8,8% và thấp nhất thuộc về ngân hàng Á Châu (ACB) với tỷ lệ nợ xấu năm 2010 là 0,3% Bên cạnh đó, giá trị độ lệch chuẩn là 1,3% thể hiện được mức độ phân tán khá lớn của tỷ lệ nợ xấu các NHTMCP Trong năm 2021, 3 ngân hàng kiểm soát tỷ lệ nợ xấu tốt nhất là Vietcombank, Techcombank và ACB.
Về các biến độc lập, tỷ lệ nợ xấu năm trước (NPL t-1 ) của các ngân hàng có giá trị trung bình là 2,1%, trong đó, giá trị thấp nhất là 0,2% và giá trị cao nhất là 8,8%, có sự biến động cao với độ lệch chuẩn là 1,3%.
Biến độc lập SIZE được dùng để thể hiện quy mô tài sản của ngân hàng, có giá trị trung bình là 11,696 Tuy nhiên có sự biến động lớn giữa các ngân hàng thể hiện qua độ lệch chuẩn là 1,158 Giá trị lớn nhất thuộc về ngân hàng BIDV năm 2021 với 1.761.696 tỷ đồng và giá trị nhỏ nhất là 8.225 tỷ đồng của ngân hàng Bản Việt năm
2010 Nhìn chung, quy mô của các ngân hàng tăng qua các năm Trong năm 2021, 3 ngân hàng dẫn đầu về quy mô tài sản tại Việt Nam lần lượt là BIDV, VietinBank và VietcomBank.
Về suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), có giá trị trung bình là 9,6%, có biến động lớn với độ lệch chuẩn là 6,7% Trong đó, tỷ lệ ROE lớn nhất là 27.1% của ngân hàng ACB vào năm 2011 và nhỏ nhất là 0,02% của ngân hàng Quốc Dân (NCB) vào năm 2021 Trong năm 2021, các ngân hàng có suất sinh lời cao nhất là VIB, ACB và MBB.
Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) trung bình của các ngân hàng là
1,1% Tỷ lệ này cao nhất ở năm 2014 của ngân hàng Hàng Hải với 10,9% Ngược lại, do ngân hàng Việt Á vào năm 2011 không trích lập chi phí dự phòng rủi ro tín dụng nên tỷ lệ này là 0%.
Về tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR), ngân hàng Sài Gòn – Hà Nội có tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh nhất trong năm 2012, với tỷ lệ tăng 1089,7%, trong khi đó, dư nợ tín dụng ở năm 2013 của ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng (VPB) giảm so với năm 2012 nên tỷ lệ LGR của ngân hàng này đạt mức – 40,7%. Đối với các biến vĩ mô, tốc độ tăng trưởng GDP trung bình trong giai đoạn
2010 – 2021 là 5,7%, tốc độ tăng trưởng lớn nhất là 7,1% ở năm 2018 và nhỏ nhất là 2,6% ở năm 2021 do nền kinh tế bị ảnh hưởng nặng nề bởi đại dịch Covid-19 Tỷ lệ lạm phát (INF) trung bình trong 12 năm qua là 5,3%, năm 2011 diễn ra khủng khoảng tài chính toàn thế giới nên tỷ lệ này đạt giá trị cao nhất là 18,7% nhưng các năm sau đó tỷ lệ này giảm dần với giá trị thấp nhất ở năm 2015 là 0,6%.“Tỷ giá hối đoái (EXI) trung bình là 9,984, độ lệch chuẩn là 0,058 cho thấy có sự biến động tỷ giá ít giữa các năm, tỷ giá thấp nhất là 18.613 USD/VND ở năm 2010 và tỷ giá cao nhất là 23.208 USD/VND ở năm 2020 Tỷ lệ thất nghiệp (UNL) trung bình là 1,6%, trong đó giá trị thấp nhất là 1% ở năm 2011 và giá trị cao nhất là 2,4% ở năm 2020 do sự tác động của dịch bệnh đến xã hội.
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Bảng 4.2 Ma trận tự tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
1 SIZE ROE LLR LGR GDP
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 16.0
Trước khi ước lượng mô hình hồi quy, tác giả sử dụng ma trận tự tương quan để kiểm tra mối tương quan giữa các cặp biến của mô hình nghiên cứu Bảng 4.2 cho thấy các giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan cặp giữa các biến đều khá thấp so với chuẩn so sánh của Farrar và Glauber (1967) là 0,8 Trong khi đó, giá trị cao nhất chỉ là 0,75 Vì vậy mô hình không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập và không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN
Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình, tác giả sử dụng chỉ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor).
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 16.0
Kết quả kiểm định cho thấy, giá trị VIF trung bình bằng 1,82 và hệ số phóng đại VIF của các biến độc lập đều bé hơn 10 nên kết luận mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY
Kết quả nghiên cứu bằng mô hình Pooled OLS và REM cho thấy, tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê đối với mô hình Đối với mô hình FEM, trừ biến
SIZE và EXI, các biến còn lại đều có tác động đến mô hình Trong đó, trong cả 3 mô hình nghiên cứu, các biến NPL t-1 , LLR, LGR, INF, EXI đều có mối quan hệ cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu và các biến SIZE, ROE, GDP, UNL có tác động ngược chiều.
Kết quả ước lượng hồi quy theo mô hình Pooled OLS, FEM và REM được trình bày như sau:
Bảng 4.4 Kết quả ước lượng mô hình hồi quy theo Pooled OLS, FEM và REM
Hệ số Sai số chuẩn Hệ số Sai số chuẩn Hệ số Sai số chuẩn
Nguồ 92 n: Trích xuất từ phần mềm Stata Ghi chú: Ký hiệu *,**,*** có ý nghĩa thống kê lần lượt là 10%, 5%, 1%.16.0
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 16.0
KIỂM ĐỊNH HAUSMAN
Tuy nhiên, việc ước lượng mô hình theo phương pháp Pooled OLS không phản ánh được tác động riêng biệt, mang tính đặc thù của từng ngân hàng Vì vậy, để khắc phục hạn chế tác giả lựa chọn việc sử dụng giữa mô hình FEM và REM bằng cách thực hiện kiểm định Hausman để chọn ra mô hình phù hợp và hiệu quả hơn Giả thuyết của kiểm định như sau:
Giả thuyết H0: mô hình REM là mô hình phù hợp
Giả thuyết H 1 : mô hình FEM là mô hình phù hợp
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định Hausman
Test: H0: Difference in coefficients not systematic
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 16.0
Kết quả kiểm định của bảng 4.5 cho thấy giá trị p-value = 0,0018 nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Như vây, mô hìnhFEM là mô hình phù hợp với bài nghiên cứu.
KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI
Sau khi chọn ra mô hình phù hợp, tác giả tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi của mô hình bằng kiểm định Wald Test.
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity
In fixed effect regression model
Với kết quả p-value = 0,0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên bác bỏ giả
4 3 thuyết H0: phương sai sai số đồng nhất, chấp nhận giả thuyết H1: phương sai sai số thay đổi Như vậy, mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN
Tác giả tiếp tục kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình bằng cách kiểm định Wooldridge Test.
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 16.0
Theo kết quả kiểm định bảng 4.7, giá trị p-value = 0,0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0: mô hình không có hiện tượng tự tương quan, chấp nhận giả thuyết H 1 : mô hình có hiện tượng tự tương quan Như vậy, mô hình có xảy ra hiện tượng tự tương quan.
ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY THEO PHƯƠNG PHÁP GMM
Căn cứ vào kết quả kiểm định khuyết tật, mô hình có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan giữa các biến số Bên cạnh đó, mô hình nghiên cứu có sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc (NPL t-1 ) làm biến độc lập cho mô hình Nên mô hình có khả năng cao bị hiện tượng nội sinh theo Richard Blundell và Stephen Bond (1998) Vì vậy, để khắc phục các hiện tượng khuyết tật mô hình trên, tác giả quyết định sử dụng phương pháp ước lượng GMM, từ đó thu được kết quả nghiên cứu phù hợp và có độ tin cậy cao.
Từ bảng kết quả 4.8, có thể thấy giá trị Prob>Chi2 = 0,000 nhỏ hơn mức α 0,01 Vì vậy, kết quả ước lượng mô hình hồi quy GMM có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% Bên cạnh đó, số lượng biến công cụ (Number of instruments) của mô hình bé hơn số lượng nhóm (Number of group) (21 z = 0,01 Arellano- Bond test for AR(2) in first differences: z = -0,43 Pr > z = 0,67 Sargan test of overid Restrictions: chi2(11) = 4,06 Prob > chi2 = 0,97
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 16.0
Như vậy, phương pháp ước lượng hồi quy GMM khắc phục được các khuyết tật của mô hình và có ý nghĩa thống kê nên tác giả sử dụng kết quả nghiên cứu của phương pháp này làm kết quả cuối cùng.
Mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:
NPL t = - 0,28 + 0,79*NPL t-1 – 0,01*SIZE – 0,03*ROE + 0,33*LLR + 0,01*LGR – 0,09*GDP + 0,06*INF + 0,30*EXI + E
Theo mô hình, các biến độc lập NPL t-1 , SIZE, ROE, LLR, LGR, GDP, INF, EXI đều có tác động đến NPL t với mức ý nghĩa thống kê 1% Trong đó, các biến tỷ lệ nợ xấu năm trước (NPL t-1 ), suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR), tỷ lệ lạm phát (INF) và tỷ giá hối đoái (EXI) có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Ngược lại, biến quy mô ngân hàng(SIZE) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) lại có tác động ngược chiều đến nợ xấu ngân hàng.
HÀM Ý CHÍNH SÁCH
KẾT LUẬN
Thông qua quá trình nghiên cứu, luận văn đã trả lời được các câu hỏi nghiên cứu đề ra Tác giả đã tìm ra các yếu tố vi mô và vĩ mô có tác động đến tỷ lệ nợ xấu của 27 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2021 Từ phương pháp ước lượng GMM, tác giả kết luận được các biến tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ, suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng, tỷ lệ lạm phát và tỷ giá hối đoái có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Ngược lại, quy mô ngân hàng và tốc độ phát triển kinh tế GDP lại có mối tương quan ngược chiều Tuy nhiên, so với kỳ vọng ban đầu của tác giả, biến tỷ lệ thất nghiệp lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu.
HÀM Ý CHÍNH SÁCH
Từ kết luận trên, tác giả tiếp tục đề xuất một vài khuyến nghị để hạn chế tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP như sau:
5.2.1 Các giải pháp liên quan đến các yếu tố vi mô
5.2.1.1 Tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ
Kết quả nghiên cứu cho thấy, nợ xấu trong quá khứ có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu hiện tại Vì vậy, các nhà quản trị ngân hàng cần tăng cường các biện pháp để giảm sát, đảm bảo quy trình tín dụng được thực hiện đúng quy trình, tài sản đảm bảo đúng quy định, phân loại nợ định kỳ để phát hiện nợ xấu kịp thời Bên cạnh đó, cần thực hiện việc đánh giá nguyên nhân gốc rễ phát sinh ra nợ xấu để từ đó, có các giải pháp xử lý nợ phù hợp, lâu dài, tăng hiệu quả cao Các NHTM có thể tiếp thu từ các ngân hàng nước ngoài để quy trình xử lý tài sản đảm bảo diễn ra nhanh chóng, tích cực thu hồi nợ từ khách hàng, gia hạn nợ, cơ cấu nợ, bán nợ cho các công ty mua bán nợ và tăng trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.
Quy mô ngân hàng có tương quan âm đến tỷ lệ nợ xấu Vì vậy, các ngân hàng cần cẩn trọng trong các khoản cho vay, không nên tập trung khoản vay lớn vào một ngành nghề hay đối tượng nhất định Các ngân hàng cần đa dạng hóa các khoản vay, ngành nghề, khu vực, đối tượng cho vay để phân tán rủi ro khi thị trường gặp biến động và tránh bị động khi nhà nước thay đổi chính sách đối với ngành nghề hay đối tượng đó Ngoài ra, cần hạn chế tăng trưởng tín dụng nóng, chấp nhận mạo hiểm và rủi ro quá mức để gia tăng lợi nhuận, quy mô ngân hàng Điều này sẽ tiềm ẩn rủi ro tín dụng và dẫn đến nợ xấu tăng cao.
5.2.1.3 Suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu
Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có tác động tích cực đến tỷ lệ nợ xấu Để tăng suất sinh lời một cách bền vững, các ngân hàng cần có các chính sách tăng trưởng ổn định, tránh đầu tư vào các khoản tín dụng nóng Đa dạng hóa các kênh đầu tư để tăng doanh thu của ngân hàng Cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ, đa dạng các sản phẩm với các tính năng hiện đại để thu hút khách hàng, cải thiện quy trình dịch vụ, giảm chi phí và rút ngắn thời gian thẩm định, cung cấp sản phẩm cho khách hàng nhưng vẫn đảm bảo quy trình và quy định. Bên cạnh đó, gắn liền với tăng trưởng hoạt động tín dụng cần có các chính sách, công cụ phòng ngừa, giải quyết rủi ro, giảm chi phí hoạt động.
5.2.1.4 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cũng có tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu. Điều đó có nghĩa, càng gia tăng trích lập dự phòng, nợ xấu càng gia tăng Do đó, các NHTMCP Việt Nam cần có chính sách trích lập dự phòng hợp lý, xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng theo chuẩn nhà nước và quốc tế Nâng cao chất lượng tín dụng, thường xuyên giám sát, đánh giá tình hình nợ xấu để có biện pháp xử lý kịp thời và phù hợp, tránh trường hợp trích lập dự phòng không cần thiết Đối với các khoản nợ tồn đọng đã được xử lý bằng dự phòng, cần tích cực tìm nhiều biện pháp khác để thu hồi.
5.2.1.5 Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Tốc độ tăng trưởng tín dụng cũng là một yếu tố có tác động tích cực đến tỷ lệ nợ xấu Vì vậy, các NHTM cần xem xét tăng trưởng tín dụng một cách cẩn thận và kết hợp bền vững với việc cải thiện chất lượng tín dụng, tăng tỷ lệ các khoản vay được đảm bảo Đặc biệt, các khoản nợ chưa thanh toán đã được xử lý bởi các dự phòng rủi ro, cần phải tích cực tìm kiếm tất cả các biện pháp để thu hồi Cải thiện danh mục đầu tư, ưu tiên mở rộng cho vay sang các doanh nghiệp vừa và nhỏ, giảm tỷ lệ các khoản vay cho các doanh nghiệp đang hoạt động kém Tiếp tục đa dạng hóa các thành phần khách hàng theo hướng tăng tỷ lệ khách hàng với tài sản thế chấp.
Mở cửa cho các khách hàng đang kinh doanh trong các lĩnh vực kinh tế quan trọng, giao dịch hàng hóa với thị trường tiêu dùng ổn định.
5.2.2 Các giải pháp liên quan đến các yếu tố vĩ mô
5.2.2.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Nghiên cứu cũng cho thấy yếu tố tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối tương quan ngược chiều với nợ xấu của các ngân hàng Một nền kinh tế phát triển ổn định bền vững sẽ tạo tiền đề giúp các cá nhân, hộ gia đình, doanh nghiệp hoạt động sản xuất kinh doanh hiệu quả, gia tăng thu nhập, hạn chế các khoản nợ xấu Do vậy, đối với yếu tố này cần có sự quản lý chặt chẽ các chính sách tiền tệ của nhà nước Đồng thời, cần có các chính sách kích cầu kinh tế, hỗ trợ tín dụng, giảm lãi suất để loại bỏ khó khăn cho sản xuất và kinh doanh, phát triển thị trường, tăng sức mua, thúc đẩy tiêu thụ hàng hóa, đặc biệt là trong giai đoạn sau đại dịch Covid-19.
5.2.2.2 Tỷ lệ lạm phát Đối với lạm phát, tỷ lệ này có tác động tích cực đến tỷ lệ nợ xấu Do vậy,trong giai đoạn có nền kinh tế lạm phát cao, các ngân hàng không nên mở rộng hoạt động tín dụng, cần cẩn trọng trong việc lựa chọn khách hàng và các khoản vay để tránh các rủi ro tín dụng về sau Bên cạnh đó, nhà nước cũng cần phải thực hiện kiểm soát tốt lạm phát bằng nhiều biện pháp như giảm tỷ lệ tăng trưởng tín dụng để vừa ổn định nền kinh tế nhưng vẫn đảm bảo hoạt động sản xuất kinh doanh hiệu quả.
HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
Luận văn đã đạt được các mục tiêu nghiên cứu và trả lời được các câu hỏi nghiên cứu đề ra Tuy nhiên, đề tài không tránh khỏi một vài hạn chế như sau:
Dữ liệu nghiên cứu của đề tài chưa đầy đủ 31 NHTMCP tại Việt Nam và thời gian nghiên cứu chỉ kéo dài trong 12 năm do các lý do: (1) có sự sáp nhập, mua bán giữa các ngân hàng; (2) dữ liệu của các ngân hàng chưa được công bố đầy đủ trên báo cáo tài chính.
Tác giả chỉ thu thập các dữ liệu dựa trên báo cáo tài chính của các NHTM, mà chưa có sự tham khảo dữ liệu từ các cơ quan giám sát khác Vì vậy, dữ liệu có thể bị thiếu tính trung thực và chính xác, gây ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.
Bên cạnh đó, do hạn chế về thời gian, còn nhiều các yếu tố khác chưa được tác giả thực hiện nghiên cứu.
HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
Vì những hạn chế trên, tác giả đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo như sau:
(1) Mở rộng phạm vị nghiên cứu với đầy đủ các NHTMCP tại Việt Nam, đồng thời có thể thực hiện so sánh, đánh giá với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam và ngân hàng của các quốc gia khác trong khu vực; (2) Tham khảo nguồn dữ liệu của các cơ quan giám sát khác để nâng cao độ tin cậy của dữ liệu nghiên cứu;
(3) Nghiên cứu thêm các yếu tố khác liên quan đến nguồn nhân lực, nhóm khách hàng, quy trình cấp tín dụng để làm rõ thêm các nguyên nhân gây ra vấn đề nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam.
Trong chương 5, dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đã đề xuất một số khuyến nghị cho các NHTMCP dựa trên các yếu tố vĩ mô và vi mô có tác động đến tỷ lệ nợ xấu Ngoài ra, tác giả cũng đưa ra một vài khuyến nghị đối với chính phủ trong việc ổn định nền kinh tế, cải cách chính sách quản lý Từ đó, góp phần giúp các ngân hàng quản lý rủi ro hiệu quả, giảm nợ xấu hằng năm và thúc đẩy hoạt động tín dụng phát triển hiệu quả và bền vững Đồng thời, tác giả cũng chỉ ra một vài hạn chế và cách khắc phục cho các nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.
