BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Thành Phố Hồ Chí Minh Năm 2022 NGUYỄN THỊ THU HẬU NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA HỆ THỐNG NGÂN H[.]
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Lý do chọn đề tài
Ngân hàng là trung gian tài chính-huy động vốn từ các chủ thể có vốn tạm thời nhàn rỗi và cung cấp vốn cho các chủ thể cần vốn; thông qua đó là sự an toàn trong hoạt động của ngân hàng tác động tích cực đến phát triển của nền kinh tế Các khoản vay ngân hàng cung cấp cho khách hàng cũng đóng góp một phần lợi nhuận không nhỏ cho các Ngân hàng thương mại ngày nay, tuy nhiên đây cũng chính là nguyên nhân chính tạo nên nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam.
Chủ a đề a nợ a xấu a đã a thu a hút a được a nhiều a sự a chú a ý a hơn a trong a những a thập a kỷ a gần a đây a Một a số a nghiên a cứu a sử a dụng a dữ a liệu từ các NHTM ở Mỹ năm 1982 đến năm 1996, tác giả Keeton (1999) nghiên cứu về mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu, cho người đọc thấy được mối quan hệ chặt chẽ giữa các khoản nợ xấu và tăng trưởng tín dụng Đặc biệt, Keeton cho rằng tăng trưởng tín dụng nhanh nhưng tiêu chuẩn tín dụng thấp sẽ góp phần làm a tăng a nợ a xấu a ở a một a số a bang a ở a Hoa a Kỳ a Tỷ a lệ a nợ a xấu a là a một a trong a những a nguyên a nhân a chính a của a vấn a đề a trì a trệ a kinh a tế a Mỗi a một a khoản a nợ a xấu a trong a lĩnh a vực a tài a chính a làm a tăng a khả a năng a dẫn a đến a ngân a hàng a gặp a khó a khăn a và a không a có a lợi a nhuận. Với a mục a tiêu a đảm a bảo a cho a hoạt a động a tín a dụng a được a an a toàn, a hiệu a quả a và a một a điều a kiện a tiên a quyết a để a cải a thiện a tăng a trưởng a kinh a tế, a việc a giảm a thiểu tỷ lệ nợ xấu là một thành phần không thể thiếu trong hoạt động tín dụng ngân hàng Tỷ lệ a nợ a xấu a cao a sẽ a ảnh a hưởng a đến a các a nguồn a lực, a kèm a theo a đó a là a việc a kinh a doanh a thua a lỗ a của a các a NHTM a Như a vậy, a tỷ a lệ a nợ a xấu a có a khả a năng a cản a trở a tăng a trưởng a kinh a tế a và a làm a giảm a hiệu a quả a kinh a tế a (Hou, a 2007) a Một a nghiên a cứu a thực a nghiệm a đã a tìm a thấy a một a sự a kết a hợp a ngược a chiều a giữa a nợ a xấu a và a tăng a trưởng a GDP a thực a tế a (Salas a và a Saurina, 2002; Fofack, 2005; Jimenez và Saurina, 2006; Khemraj và Pasha, 2009; Dash và Kabra, 2010) Sự chứng minh được cung cấp trong nghiên cứu thực a nghiệm a của a hiệp a hội a này a là a mức a độ a ảnh a hưởng a cùng a chiều a cao a hơn a tăng a trưởng a GDP a thực a tế a có a thói a quen a đòi a hỏi a một a mức a thu a nhập a cao a hơn a Điều a này a cải a thiện a khả a năng a khách a hàng a vay a để a trả a nợ a và a góp a phần a giảm a nợ a xấu.
Xuất phát từ thực tế đầu năm 2020 đến nay nợ xấu tiềm ẩn đã và đang tăng lên.Vào cuối năm 2019, tỷ lệ nợ xấu nội bảng ở mức 1,63% và đến 31/09/2020 là 1,96% và đến hết năm 2020 tăng lên trên 2%, nguyên nhân chính là do đại dịch Covid-19 đã tác
2 động tiêu cực đến năng lực trả nợ của doanh nghiệp và hộ gia đình vay vốn Ảnh hưởng của dịch bệnh khiến cho doanh nghiệp khó khăn trong việc trả nợ TCTD nên nợ xấu thời gian tới sẽ tăng lên và ngành ngân hàng cần có giải pháp ứng phó với tình hình nợ xấu hậu Covid-19 Hơn nữa những khó khăn a trong a lĩnh a vực a tài a chính a thể a hiện a ở a thực a tế a thời a gian a gần a đây a sự a sáp a nhập, a hợp a nhất a và a mua a lại a với a giá a 0 a đồng a đã a diễn a ra a ở a một a số a ngân a hàng a thương a mại a Việt a Nam a Một a trong a những a nguyên a nhân a dẫn a đến a tình a trạng a trên a xuất a phát a từ a hậu a quả a của a hoạt a động a tín a dụng, việc quản a lý a và a kiểm a soát a hoạt a động a tín a dụng a không a tốt a đã a làm a cho a nợ a xấu a tăng a lên, a kéo a theo a sự a suy a giảm a lợi a nhuận a của a các a ngân a hàng, a thậm a chí a là a mất a vốn a Nợ a xấu a tại a các a NHTM a Việt a Nam a không a phải a mới a phát a sinh a trong a những a năm a gần a đây a mà a thực a chất a đã a tích a tụ a từ rất nhiều năm trước, với những biến động xấu của kinh tế vĩ mô, hoạt động sản xuất kinh doanh trì trệ làm giảm khả năng trả nợ của người đi vay thì nợ xấu càng trở a thành a vấn a đề a nóng a bỏng a của a nền a kinh a tế a Để a tạo a nền a tảng a tài a chính a cho a các a ngân a hàng a dần a lành a mạnh a và a phục a hồi a ổn a định a thì a việc a xem a xét a và a phân a tích a các a yếu a tố a tác động đến a nợ a xấu a của a ngân a hàng a trở a thành a nhiệm a vụ a quan a trọng a và a cấp a thiết a Chúng a không chỉ làm tắc nghẽn dòng tín dụng trong nền kinh tế mà ảnh hưởng không nhỏ đến uy tín, chất lượng cũng như hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM Xuất a phát a từ a thực a tiễn a nêu a trên, a tác a giả a quyết a định a chọn a đề a tài a
“Những a yếu a tố a tác động đến a nợ a xấu a của a hệ a thống a ngân a hàng a thương a mại a Việt a Nam” a để a làm a đề a tài a nghiên a cứu a nhằm a phân a tích, a đánh a giá a thực a trạng a nợ a xấu a và a tìm a ra a các a yếu a tố a ảnh a hưởng, tác động đến a nợ a xấu a tại a các a NHTM a Việt a Nam a giai a đoạn a 2012 a – a 2020.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu a này a được a thực a hiện a nhằm a xác a định a các a yếu a tố a và a mức a độ a ảnh a hưởng a của a chúng a đến a nợ a xấu a tại a các NHTM Việt Nam Từ kết quả nghiên cứu tác giả sẽ đề xuất một số hàm ý chính sách và khuyến nghị nhằm hạn chế nợ xấu tại hệ thống NHTM Việt Nam.
Từ mục tiêu nghiên cứu tổng quát, tác giả xác định các mục tiêu cụ thể như sau.
Thứ nhất , xác định a các a yếu a tố a tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
Thứ hai , đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu a tố a tác a động a đến a nợ a xấu a tại a các a
Thứ ba , đề xuất những hàm ý chính sách để hạn a chế a nợ a xấu a tại a các a NHTM a Việt a Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Thứ nhất , các yếu tố nào a tác động đến a nợ a xấu a tại a các a NHTM a Việt a Nam a ?
Thứ a hai , a mức a độ a ảnh a hưởng của a các a yếu a tố a tác a động a đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam như thế nào ?
Thứ ba , những hàm ý chính sách nào được đưa ra để hạn chế a nợ a xấu a tại a các a NHTM a Việt a Nam a ?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Nợ xấu và những yếu tố tác động đện đến nợ xấu tại hệ thống NHTM Việt Nam.
Không gian nghiên cứu: Bao gồm 19 NHTMCP niêm yết Việt Nam (trong tổng số 31 NHTM Việt Nam) Nguyên nhân tác giả lựa chọn số NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam là do các ngân hàng này có số liệu trên các báo cáo đầy đủ qua các năm từ 2012 - 2020 thuận lợi cho việc thu thập các dữ liệu thứ cấp của nguồn Workbank và cục Thống kê a
Thời gian nghiên cứu: Thời a gian a thu a thập a dữ a liệu từ năm 2011 đến 2020 Tác giả lựa chọn khoảng thời gian này là vì giai đoạn sau khủng hoảng tài chính năm 2008, nền kinh tế các quốc gia, trong đó a có a Việt a Nam a đang a bắt a đầu a khôi a phục a lại a do a đó a các a điều a kiện a và a bối a cảnh a kinh a tế a vĩ a mô a sau a khủng a hoảng a sẽ a có a tác a động a nhất a định a đến a nợ a xấu a tại a NHTM a Việt a Nam a Mặt a khác, a vào a năm a 2020 là thời điểm nổ ra đại dịch Covid 19 nên ngành ngân hàng Việt Nam cũng có bị những tác động nhất định bởi đại dịch này.
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả sử dụng a phương a pháp a phân a tích, a đánh a giá a dựa a vào a tài a liệu a và a các a nghiên a cứu a trước a về a nợ a xấu a tại a các a NHTM a nhằm a đề a xuất a mô a hình a nghiên a cứu a các a yếu a tố a tác động đến a nợ a xấu a tại a các a NHTM a Việt Nam.
Bên cạnh đó nghiên cứu này sử dụng a phương a pháp a nghiên a cứu a định a lượng a phân a tích a hồi a quy a đa a biến a trên a cơ a sở a dữ a liệu a bảng a cân a đối a để a đánh a giá a mức a độ a ảnh a hưởng a của a
4 các a yếu a tố a tác động đến a nợ a xấu a tại a các a NHTM a Việt Nam Để phân tích dữ liệu bảng, khóa luận sử dụng ba phương pháp ước lượng khác nhau a bao a gồm: a mô a hình a bình a phương a bé a nhất a Pooled a OLS, a mô a hình a tác a động a cố a định a FEM a (Fix a Effects a Model) a và a mô a hình a tác a động a ngẫu a nhiên a REM a (Rvàom a Effects a Model) a Để a lựa a chọn a phương a pháp a hồi a quy a nào a nào a phù a hợp a nhất a trong a ba a phương a pháp a nêu a trên a là a kiểm a định a F-test a và a kiểm a định a Breusch-Pagan a lagrangian a (Breuch a và a Pagan, 1979) Kiểm định F-test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM Kiểm a định a Breusch-Pagan a lagrangian a để a lựa a chọn a mô a hình a Pooled a OLS a và a mô a hình a REM a Để a lựa a chọn a mô a hình a FEM a hay a REM a sử a dụng a kiểm a định a Hausman.
Sau a khi a lựa a chọn a mô a hình a phù a hợp, a sẽ a tiến a hành a kiểm a định a hiện a tượng a tự a tương a quan a và a hiện a tượng a phương a sai a của a sai a số a thay a đổi, a nếu a có a hiện a tượng a tượng a tự a tương a quan a và/hoặc a hiện a tượng a phương a sai a của a sai a số a thay a đổi a thì a nghiên a cứu a sẽ a sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized LeastSquares - FGLS) a để a khắc a phục a hiện a tượng a tượng a tự a tương a quan a và/hoặc a hiện a tượng a phương a sai a của a sai a số a thay a đổi a và a so a sánh a các a kết a quả a từ a các a mô a hình.
Đóng góp của nghiên cứu
Về mặt lý luận: Nghiên a cứu a góp a phần a xác a định a các a yếu a tố a tác động đến a nợ a xấu a tại a các a NHTM a Việt a Nam a Dựa a trên a cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan, tác giả kế thừa và điều chỉnh mô hình nghiên a cứu a ảnh a hưởng, tác động a của a các a yếu a tố a nội a tại a và a các a yếu a tố a vĩ a mô a đến a nợ a xấu a của a các a NHTM a Việt a Nam a Mặt a khác, a kết a quả a của a nghiên a cứu a này a là a cơ a sở a tiếp a nối a cho a các a nghiên cứu tiếp theo có liên quan đến nợ xấu tại các NHTM trong thời gian sắp tới.
Về mặt thực tiễn: Kết quả nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực a nghiệm a giúp a các a NHTM a Việt a Nam a có a thể a lựa a chọn a các a giải a pháp a thích a hợp a để a hạn a chế a nợ a xấu, a đồng a thời a kiến a nghị a với a các a cơ a quan a Nhà a nước a các a chính a sách a nhằm a kiểm a soát rủi ro nợ xấu và đảm bảo sự an toàn trong quá trình hoạt động của các ngân hàng.
Kết cấu luận văn
Luận văn có kết cấu 5 chương và nội dung chính của mỗi chương như sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài
Trong chương này, tác giả sẽ tiến hành giới thiệu nêu tính cấp thiết của đề tài; đặt
5 ra mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên a cứu a và a xác a định a phương a pháp a nghiên a cứu; a đồng a thời a xác a định a được a ý a nghĩa a của a đề a tài a mình a thực a hiện a
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Tổng quan về nợ xấu tại các ngân hàng thương mại
Nợ xấu đang là vấn đề quan tâm hàng đầu của các nhà quản trị, quản lý tại ngân hàng, cũng như các a nhà a làm a chính a sách, a nhà a khoa a học a tại a các a quốc a gia a trên a thế a giới a Thuật a ngữ a “nợ a xấu” a (Non-Performing a loans) có thể được thay thế bằng nợ khó đòi theo như Fofack (2005), hoặc các khoản vay có a vấn a đề a (Berger a và a De a Young, a 1997) a Nợ a xấu a cũng a có a thể a được a định a nghĩa a là a các a khoản a nợ a không a trả a được a (defaulted a loans) a mà a ngân a hàng a không a thể a thu a lợi a từ a khoản a vay a đó. Định a nghĩa a của a Quỹ a tiền a tệ a quốc a tế a (IMF) a và a Liên a hợp a quốc a (Nhóm a chuyên a gia a tư a vấn a – a AEG) a cho a rằng a “ a một a khoản a nợ a được a coi a là a nợ a xấu a khi a quá a hạn a trả a lãi a và/hoặc a gốc a trên a 90 a ngày a hoặc a các a khoản a lãi a chưa a trả a từ a 90 a ngày a trở a lên a đã a được a nhập a gốc, a tái a cấp a vốn a hoặc a chậm a trả a theo a thỏa a thuận; a hoặc a các a khoản a phải a thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ” Một số quốc gia trên thế giới (trong a đó a có a Trung a Quốc) a áp a dung a định a nghĩa a này a của a IMF.
Thực a tế, a khái a niệm a nợ a xấu a không a hoàn a toàn a đồng a nhất a ở a các a quốc a gia a khác a nhau a Hiện a nay, a ngoài a quan a niệm a nợ a xấu a của a các a quốc a gia, a một a số a tổ a chức a quốc a tế a cũng a đã a đề a cập a đến a khái a niệm a này a Nợ a xấu a theo a quan a điểm a của a IMF a được a định a nghĩa a dựa a trên a hai a yếu a tố: a (i): a quá a hạn a trên a 90 a ngày, a hoặc a (ii): a khả a năng a trả a nợ a bị a nghi a ngờ a Với a quan a điểm a này, a nợ a xấu a được a tiếp a cận a dựa a trên a thời a gian a quá a hạn a trả a nợ và khả năng trả nợ của khách hàng Khả năng trả nợ ở đây có thể là khách hàng hoàn toàn không trả được nợ, hoặc việc trả nợ của khách hàng là không đầy đủ Như vậy, quan điểm về nợ xấu của IMF dựa trên kết quả thu a hồi a nợ a của a ngân a hàng, a nhưng a có a bổ a sung a thêm a yếu a tố a về a thời a gian a quá a hạn a trả a nợ a Đây a cũng a được a xem a là a định a nghĩa a phổ a biến a trên a thế a giới.
Chuẩn a mực a Kế a toán a quốc a tế a (IAS) a về a ngân a hàng a thường a đề a cập a các a khoản a nợ a bị a giảm a giá a trị a (Impaired) a thay a vì a sử a dụng a thuật a ngữ a nợ a xấu a (nonperforming) Chuẩn mực kế toán IAS 39 được khuyến cáo áp dụng ở một số nước phát triển vào đầu năm 2005 chỉ ra rằng cần có bằng chứng a khách a quan a (objective a evidence) a để a xếp a một a khoản a vay a có a dấu a hiệu a bị a giảm a giá a trị a Trong a trường a hợp a nợ a bị a giảm a giá a trị a thì a tài a sản a được a ghi a nhận a sẽ a bị a giảm a xuống a vì a những a tổn a thất a do a chất a lượng a nợ a xấu a gây a ra a Về a cơ a bản a IAS a 39 a chú a trọng a khả a năng a hoàn a trả a của a khoản a vay a bất a luận a thời a gian a quá a hạn a chưa a tới a 90 a ngày a hoặc a chưa a quá a hạn a Phương a pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng thường là phương pháp phân tích dòng tiền tương lai chiết khấu hoặc xếp hạng khoản vay của khách hàng.
Hệ thống này a được a coi a là a chính a xác a về a mặt a lý a thuyết, a nhưng a việc a áp a dụng a thực a tế a gặp a nhiều a khó a khăn.
Tại a Việt a Nam, a theo a thông a tư a 02/2013/TT-NHNN a ngày a 21/01/2013 a quy a định a về a phân a loại a tài a sản a có, a mức a trích, a phương a pháp a trích a lập a dự a phòng a rủi a ro a về a việc a sử a dụng a dự a phòng a để a xử a lý a rủi a ro a trong a hoạt a động a của a tổ a chức a tín a dụng, a chi a nhánh a ngân a hàng a nước a ngoài a quy a định a khoản a nợ a quá a hạn a là a khoản a nợ a mà a một a phần a hoặc a toàn a bộ a nợ a gốc a và/hoặc a lãi a đã a quá a hạn a Nợ a xấu a (NPL) a là a nợ a thuộc a các a nhóm a 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ), nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) Nợ xấu được định nghĩa của thông tư cũng được xác định a dựa a trên a 2 a yếu a tố a là a nợ a đã a quá a hạn a trên a 90 a ngày a và a khả a năng a trả a nợ a đáng a lo a ngại a của a người a vay.
Nguyễn a Kim a Quốc a Trung a và a Nguyễn a Thị a Phương a Dung a (2018) a cho a rằng a phân a loại a nợ a được a hiểu a là a quá a trình a các a ngân a hàng a xem a xét a các a danh a mục a cho a vay a của a từng a ngân a hàng a và a đưa a khoản a vay a vào a các a nhóm a khác a nhau a dựa a trên a rủi a ro a và a điểm a tương a đồng a giữa a các a khoản a vay a Việc a này a giúp a cho a ngân a hàng a có a thể a kiểm a soát a chất a lượng a danh a mục a cho a vay a và a trong a trường a hợp a cần a thiết a sẽ a có a biện pháp xử lý các vấn đề phát sinh trong chất lượng tín dụng các danh mục cho vay Việc phân loại và lập dự phòng gây nhiều khó khăn cả về mặt lý thuyết và thực tế, hiện nay các quốc gia trên thế giới rất đa dạng về hệ thống phân loại và lập dự phòng Nhằm mục tiêu hướng tới sự thống nhất trong phân a loại a các a khoản a nợ a và a trích a lập a dự a phòng a rủi a ro a tín a dụng a ở a các a quốc a gia, a ủy a ban a Basel a đưa a ra a những a hướng a dẫn, a nguyên a tắc a quan a trọng a nhưng a không a đưa a ra a một a hệ a thống a phân a loại a nợ a thống a nhất a hay a các a quy a trình a chuẩn a hóa a để a đánh a giá a rủi a ro a tín a dụng.
Tại a Việt a Nam a ,quy a định a về a phân a loại a nợ a và a trích a lập a dự a phòng a được a thực a hiện a theo thông tư 02/2013/TT-NHNN a ngày a 21/01/2013 a và a thông a tư a số a 09/2014/TT- NHNN a ngày a 18/03/2014 a sửa a đổi a bổ a sung a 02/2013/TT-NHNN Từ năm 2021, theo thông tư 11/2021/TT-NHNN a ngày a 30/07/2021 thì a đối a với a doanh a nghiệp a có a từ a hai a khoản a nợ a tại a các a TCTD, a nếu a có a một a khoản a nợ a nào a bị a phân a loại a vào a nhóm a có a mức a độ a rui a ro a cao a hơn a các a khoản a nợ a thì a các a khoản a nợ a còn a lại a ở a các a TCTD a phải a phân a loại a vào a nhóm a có a rủi a ro a cao a nhất.
Bảng 2.1: Phân loại nhóm nợ theo phương pháp định lượng
Nhóm nợ Phân loại nợ theo phương pháp định lượng (số ngày quá hạn)
5 Trên 360 ngày Đối với phương pháp phân loại nợ định lượng thì các tổ chức tín dụng phân loại nợ dựa trên tiêu chí thời a gian a quá a hạn a trả a nợ a của a các a khoản a nợ, a theo a đó a được a phân a thành a
05 a nhóm a 1, a 2, a 3, a 4 a và a 5 a Trong a đó a khoản a nợ a quá a hạn a là a khoản a nợ a mà a một a phần a hoặc a toàn a bộ a nợ a gốc a và/hoặc a lãi a đã a quá a hạn; a nợ a xấu a là a nợ a thuộc a các a nhóm a 3, a 4 a và a 5 a Tuy a nhiên, a tổ a chức a tín a dụng a vẫn a có a quyền chủ động phân loại nợ vào nhóm nợ có rủi ro cao hơn nếu đánh giá khả năng trả nợ của khách a hàng a bị a suy a giảm a Đối a với a phương a pháp a phân a loại a nợ a định a tính a thì a các a tổ a chức a tín a dụng a vẫn a phân a loại a nợ a thành a 5 a nhóm a dựa a trên a kết a quả a xếp a hạng a tín a dụng a nội a bộ, a chính a sách a dự a phòng a rủi a ro a và a chính a sách a quản a lý a rủi a ro a tín a dụng, a mô a hình a giám a sát a rủi a ro a tín a dụng, a phương a pháp a xác a định, a đo a lường a rủi a ro a tín a dụng a và a quản a lý a nợ a được a NHNN a chấp nhận Hàng năm, tổ chức tín dụng phải đánh giá lại hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, chính sách dự phòng rủi ro, chính sách quản lý rủi ro tín dụng phù hợp với tình hình thực tế và quy định pháp a luật a Trường a hợp a kết a quả a phân a loại a đối a với a một a khoản a nợ a theo a phương a pháp a định a tính a và a định a lượng a khác a nhau a thì a khoản a nợ a được a phân a loại a và a nhóm a có a mức a độ a rủi a ro a cao a hơn a Như a vậy a cho a dù a phân a loại a nợ a theo a phương a pháp a định a lượng a hay a định a tính a thì a các a khoản a nợ a từ a nhóm a 3 a tới a nhóm a 5 a được a xếp a vào a danh a mục a nợ a xấu a của a ngân a hàng a Về a cách a xếp loại các nhóm nợ cho thấy Việt nam có sự thống nhất với nhiều quốc gia trên thế giới a như a
Mỹ, a Nhật, a Singapore, a Hồng a Kong, a Trung a Quốc a Việc a chia a làm a 5 a nhóm a và a giải a thích a cơ a bản a từng a nhóm a là a tương a đồng a với a các a nhóm a nợ a ở a nhiều a quốc a gia a trên a thế a giới.
2.1.3 Lý thuyết liên quan đến nợ xấu tại các NHTM
Lý thuyết về thông tin a bất a cân a xứng: a Lý a thuyết a thông a tin a bất a cân a xứng a (information a ansymmetry) a lần a đầu a tiên a được a đề a cập a bởi a Akerlof a (1970) a Theo a đó, a thông a tin a bất a cân a xứng a xảy a ra a khi a các a thành a phần a của a thị a trường a không a nắm a giữ a cùng a một a lượng a thông a tin a Dẫn a đến a một a bên a tham a gia a giao a dịch a sẽ a chiếm a được a lợi a thế a do a có a nhiều a thông a tin a hơn a các a bên a còn a lại a Bất a cân a xứng a thông a tin a sẽ a dẫn a đến a hai a hệ a quả a phổ a biến a nhất, a đó a là a sự a lựa a chọn a nghịch a (adverse a selection) a và a rủi a ro a đạo a đức a (moral a hazard) a Lựa a chọn a nghịch a là a hành a động a xảy a ra trước khi ký kết hợp đồng của bên có nhiều thông tin có thể gây tổn hại cho bên ít thông tin hơn Rủi ro đạo đức là hành động của bên có nhiều thông tin hơn thực hiện a sau a khi a ký a kết a hợp a đồng a có a thể a gây a tổn a hại a cho a bên a có a ít a thông a tin a hơn a Trong a hoạt a động a cho a vay, a tình a trạng a thông a tin a bất a cân a xứng a khiến a các a ngân a hàng a dễ a rơi a vào a tình a trạng a cho a vay a các a khách a hàng a xấu a và a mất a đi a các a khách a hàng a tốt a vì a ngân a hàng a là a tổ a chức a có a ít a thông a tin về dự án, về mục đích sử dụng khoản tín dụng được cấp hơn khách hàng.
Lý thuyết chu kỳ kinh doanh: Sherman (2014) cho rằng chu kỳ kinh doanh là một dao động của a tổng a sản a lượng a quốc a dân, a của a thu a nhập a và a việc a làm, a thường a kéo a dài a trong a một a giai a đoạn a từ a 2 a đến a 10 a năm, a được a đánh a dấu a bằng a sự a mở a rộng a hay a thu a hẹp a trên a quy a mô a lớn a trong a hầu a hết a các a khu a vực a của a nền a kinh a tế a Chu a kỳ a kinh a doanh a có a 2 a giai a đoạn a chính a là a suy a thoái và mở rộng Các đỉnh và đáy là những điểm chuyển hướng của chu kỳ Một chu kỳ thường a trải a qua a các a giai a đoạn a là a thu a hẹp a sản a lượng, a suy a thoái, a phục a hồi a và a hưng a thịnh a Thông a thường, a chu a kỳ a kinh a doanh a được a đo a lường a bằng a cách a xem a xét a sự a biến a động của tăng trưởng GDP thực ( hay còn gọi là tăng trưởng kinh tế ) xoay quanh xu hướng dài hạn của chính nó Các ngân hàng thường theo đuổi một chính sách tín dụng mở rộng trong a giai a đoạn a kinh a tế a tăng a trưởng a và a một a chính a sách a thu a hẹp a tín a dụng a trong a giai a đoạn a kinh a tế a suy a thoái a Ở a giai a đoạn a kinh a tế a tăng a trưởng a GDP a đồng a nghĩa a với a thu a nhập a của a người a dân a tăng a lên, a làm a tăng a khả a năng a thanh a toán a nợ a vay a nên a nợ a xấu a giảm a và a ngược a lại a khi a kinh tế suy giảm thì nợ xấu gia tăng.
2.1.4 Nguyên nhân gây ra nợ xấu
Theo Trầm Thị Xuân Hương (2013) thì nợ xấu tại các NHTM bao gồm các nhóm yếu tố sau:
2.1.4.1 Các yếu tố vĩ mô
Biến động của môi a trường a tự a nhiên : a Những a thay a đổi a lớn a trong a môi a trường a tự a nhiên a như a thiên a tai, a hạn a hán, a lũ a lụt a có a ảnh a hưởng a lớn a đến a hoạt a động a kinh a doanh a của a người a đi a vay, a đặc a biệt a đối a với a lĩnh a vực a nông a nghiệp, a một a trong a những a lĩnh a vực a chiếm a tỷ a trọng a cao a trong a nền a kinh a tế Việt Nam Khó khăn, thu lỗ trong kinh doanh làm cho các doanh nghiệp không có khả năng trả nợ cho ngân hàng, dẫn đến sự gia tăng nợ xấu.
Môi a trường a kinh a tế, a chính a trị, a xã a hội : a Ngân a hàng a là a trung a gian a tài a chính, a cũng a là a ngành a nhạy a cảm, a chịu a ảnh a hưởng a mạnh a mẽ a bởi a sự a phát a triển a của a nền a kinh a tế, a tình a hình a chính a trị a trong a nước,… a Khi a tình a hình a kinh a tế a không a ổn a định, a bất a ổn a xã a hội, a hay a những a tác a động a khủng a hoảng a kinh a tế a thế a giới a đều a tác a động a trực tiếp đến hoạt động kinh doanh của ngân a hàng, a đặc a biệt a môi a trường a kinh a doanh a gặp a nhiều a khó a khăn, a tình a hình a kinh a doanh a và a tài a chính a của a doanh a nghiệp a suy a giảm, a ảnh a hưởng a đặc a biệt a đến a lĩnh a vực a tín a dụng a của a ngân a hàng, a nợ a xấu a tăng a cao.
Môi a trường a pháp a lý a về a hoạt a động a ngân a hàng : a Hệ a thống a văn a bản a pháp a lý a chưa a đồng a bộ, a chưa a hoàn a thiện a đã a cản a trở a nhiều a hoạt a động, a gây a ra a rủi a ro a tiềm a ẩn a ngành a ngân a hàng a
Sự a bất a cập a và a chồng a chéo a của a các a văn a bản a luật a sẽ a khiến a ngân a hàng a gặp a khó a khăn a trong a quá a trình a xử a lý a và a thu a hồi a nợ, đặc biệt đối với tài sản đảm bảo bất động sản, theo quy định hiện hành thì không thể đổi tên bất động a sản a nếu a chủ a sở a hữu a chưa a đồng a ý, a nếu a mang a ra a tòa a thì a thủ a tục a rườm a rà, a phức a tạp, a thời a gian a kéo a dài,… a ảnh a hưởng a đến a chất a lượng a và a giá a trị a của a tài a sản a đảm a bảo a Các a quy a định a về a kiểm a toán a chưa a đủ a sức a mạnh a thực a hiện a khiến a số a liệu a không a đảm a bảo a đển a thẩm a định a cho a vay.
2.1.4.2 Các yếu tố thuộc về ngân hàng
Tổng quan nghiên cứu liên quan
2.2.1 Nghiên cứu trên thế giới
Dimitrios và cộng a sự a (2010), a sử a dụng a dữ a liệu a 9 a ngân a hàng a thương a mại a Hy a Lạp a trong a giai a đoạn a quý a 1/2003 a đến a quý a 3/2009 a Nghiên a cứu a sử a dụng a mô a hình a phân a tích a động a dữ a liệu a bảng a để a giải a thích a các a yếu a tố a tác a động a đến a nợ a xấu a các a ngân a hàng a Hy a Lạp a bằng a cách a tách a biệt a 3 a loại a tín a dụng: a thế a chấp, a kinh a doanh a và a tiêu a dùng a Nghiên a cứu a sử a dụng a kỹ a thuật a thống a kê a mô a men tổng quát (GMM) được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991) và được nhân rộng bởi Arellano và Bover (1995); Blundell và Bond (1998) Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng biến kinh tế vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP thực tác động tiêu cực đến nợ xuất, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất cho vay lại tác động tích cực đến nợ xấu Trong đó, các biến nội tại ngân hàng như chất lượng quản trị và hiệu quả hoạt động có tác động tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu và ảnh hưởng này khác biệt giữa ba danh mục cho vay khác nhau.
Dimitrios và cộng sự (2012), sử dụng số liệu của các NHTM tại Ai Cập trong giai đoạn từ 2003 đến năm 2009 Nghiên cứu này đã sử dụng mô hình hồi quy ước lượng GMM để đo lường tác động của quy mô ngân hàng, tỷ suất lợi nhuận (ROE), tỷ lệ dự phòng rủi ro, tốc độ tăng trưởng kinh a tế a và a tốc a độ a tăng a trưởng a tín a dụng a tác a động a đến a nợ a xấu a của a ngân a hàng a Trong a đó a quy a mô a ngân a hàng, a tỷ a lệ a dự a phòng a rủi a ro, a tỷ a suất a sinh a lời a có a tương a quan a dương a đến a nợ a xấu a của a ngân a hàng a còn a các a yếu a tố a còn a lại a có a tương a quan a âm a
Klein a (2013) a thông a qua a sử a dụng a mô a hình a dữ a liệu a bảng a và a 03 a phương a pháp a Fixed a Effects, a Difference a GMM a và a System a GMM a để a xử a lý a dữ a liệu a bảng a của a 10 a ngân a hàng a lớn a nhất a (thương a mại, a tiết a kiệm, a hợp a tác, a bất a động a sản và thế chấp) từ 16 quốc gia để nghiên cứu các yếu tố tác động đến nợ xấu tại khu vực Trung, Đông và Đông Nam châu Âu trong khoảng thời gian từ 1998 đến 2011 Kết quả khẳng định mức nợ xấu có xu hướng gia tăng khi thất nghiệp a tăng a cao, a tỷ a giá a hối a đoái a mất a giá, a lạm a phát a cao a Ngoài a các a yếu a tố a tác a động a cụ a thể a của a từng a quốc a gia, a các a yếu a tố a như a tốc a độ a tăng a trưởng a GDP a khu a vực a đồng a Euro a và a chỉ a số a cổ a phiếu a có a tác a động a trực a tiếp a đến a chất a lượng a tài a sản a của a ngân a hàng a Đối a với a các a biến a vi a mô a như a ROE, a vốn a chủ a sở a hữu a trên a tổng a tài a sản a có a tác a động a ngược a chiều a đến a nợ a xấu a Trong a khi a vốn a chủ a sở a hữu a thấp, a tốc a độ a tăng a trưởng a tín a dụng a và a tỷ a lệ a dư a nợ trên tổng tài sản giảm có xu hướng làm trầm trọng thêm nợ xấu.
Ahlem và cộng sự (2013) đã sử dụng dữ liệu của a 85 a ngân a hàng a trong a ba a nước a (Ý, a
Hy a Lạp a và a Tây a Ban a Nha) a trong a giai a đoạn a 2004-2008 a đề a nghiên a cứu a các a yếu a tố a vĩ a mô a và a vi a mô a tác a động a đến a nợ a xấu a Ba a nước a Ý, a Hy a Lạp, a Tây a Ban a Nha a đại a diện a cho a các a nước a gặp a nhiều a bất a ổn a sau a khủng a hoảng a 2008 a Các a ngân a hàng được lựa chọn là các ngân hàng lớn và có số lượng nợ xấu lớn Các biến kinh tế a vĩ a mô a bao a gồm a các a tỷ a lệ a tăng a trưởng a GDP, a tỷ a lệ a thất a nghiệp a và a tỷ a lệ a lãi a suất a cho a vay a thực a và a các a biến a vi a mô a bao a gồm a tỷ a suất a sinh a lời a trên a tổng a tài a sản a (ROA), a sự a thay a đổi a trong a các a khoản a vay a và a tỷ a lệ a dự a phòng a rủi a ro a Kết a quả a nghiên a cứu a cho a thấy a rằng a lãi a suất a cho a vay, a tỷ a lệ a dự a phòng a rủi a ro a tín a dụng a tác a động a cùng a chiều a đến a tỷ a lệ a nợ a xấu a Bên a cạnh a đó a nghiên a cứu a cũng a tìm a thấy a tác a động a ngược a chiều a của a tỷ a lệ a tăng a trưởng a kinh tế, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) đến tỷ lệ nợ xấu tại các nước này.
Johannes (2015) đăng trên (IRREM) năm 2015 Nghiên cứu tác động của các yếu tố vĩ mô đến nợ xấu ở Namibia a bao a gồm a GDP, a tỷ a giá a hối a đoái, a lãi a suất a và a tỷ a lệ a lạm a phát a Nghiên a cứu a sử a dụng a kỹ a thuật a phân a tích a nghiệm a đơn a vị a (unit a root), a đồng a tích a hợp a (cointegration), a kiểm a định a nhân a quả a Granger, a hàm a phản a ứng a đẩy, a phân a rã a phương a sai a dự a báo a Kết a quả a phân a tích a đồng a tích a hợp a tìm a thấy a một a mối a quan a hệ a lâu a dài a giữa a nợ a xấu a và a tốc a độ a tăng a trưởng a GDP, lãi suất và tỷ lệ lạm phát Kết quả kiểm định nhân quả tìm thấy tác động một chiều từ lãi suất đến a nợ a xấu a về a lâu a dài a Kết a quả a ước a lượng a hàm a phản a ứng a đẩy a cho a thấy a các a yếu a tố a quan a trọng a của a kinh a tế a vĩ a mô a như a GDP a và a tỷ a giá a hối a đoái a có a tác a động a đến a nợ a xấu a trong a ngắn a hạn.
Amit a (2015) a nghiên a cứu a xem a xét a các a yếu a tố a quyết a định a kinh a tế a cấp a tiểu a bang a đối a với a các a khoản a nợ a xấu a đối a với a tất a cả a các a NHTM a và a tổ a chức a tiết a kiệm a trên a 50 a tiểu a bang a Hoa a Kỳ a và a Quận a Columbia a trong a giai a đoạn a 1984 a đến a 2013 a Sử dụng phương pháp FEM và D- GMM nghiên cứu thấy rằng, quy mô ngân hàng càng lớn, rủi ro thanh khoản, chất lượng tín dụng kém, chi phí kém hiệu quả cũng làm tăng tỷ lệ nợ xấu đáng kể, trong khi lợi nhuận ngân hàng lớn hơn làm giảm nợ xấu Hơn nữa, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ tăng trưởng thu nhập cá nhân thực tế cao làm giảm nợ xấu, trong khi lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp có tác động cùng chiều với nợ xấu.
2.2.2 Các nghiên cứu trong nước Đỗ a Quỳnh a Anh a và a Nguyễn a Đức a Hùng a (2013) a nghiên a cứu a các a yếu a tổ a ảnh a hưởng a đến a nợ a xấu a của a các a NHTM a Việt a Nam a giai a đoạn a 2007-2011, a kết a quả a nghiên a cứu a cho a thấy a cả a yếu a tố a đặc a thù và vĩ mô đều tác động đến nợ xấu hệ thống NHTMVN Trong đó khả năng sinh lời và tăng trưởng kinh tế là những yếu tố chính tác động ngược chiều đến nợ xấu, nợ xấu trong quá khứ, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều với nợ xấu Bài viết cũng chỉ ra bằng chứng vốn chủ sở hữu và lạm phát tác động có ý nghĩa đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam.
Tại Việt Nam có thể tìm thấy a các a nghiên a cứu a như a nghiên a cứu a “ a Yếu a tố a tác a động a đến a nợ a xấu a các a ngân a hàng a thương a mại a Việt a Nam” a của a Nguyễn a Thị a Hồng a Vinh a (2015) a trong a giai a đoạn a 2007-2014 a với a bộ a dữ a liệu a của a 22 a NHTM a Việt a Nam a Tác a giả a sử a dụng a ba a mô a hình a ước a lượng a dữ a liệu a bảng a là a hiệu a ứng a cố định, phương pháp Mômen tổng quát dạng sai phân (Difference Generalized Method of Moments- DGMM) a của a Arellano a và a Bond a
(1991) a và a phương a pháp a Mômen a tổng a quát a dạng a hệ a thống a (System a Generalized a Method a of a Moments-SGMM) a của a Arellano a và a Bover a (1995), a Blundell a và a Bond a (1998) a để a kiểm a định a ảnh a hưởng a của a các a yếu a tố a đến a nợ a xấu a
NHTM a Việt a Nam a Kết a quả a nghiên a cứu a cho a thẩy a cả a yếu a tố a đặc a thù a và a vĩ a mô a đều a có a tác a động a quan a trọng đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam Những yếu tố chính có tác động ngược chiều đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt a Nam a bao a gồm a khả a năng a sinh a lời a và a tăng a trưởng a kinh a tế a Nợ a xấu a với a độ a trễ a 1 a năm, a quy a mô a ngân a hàng, a tăng a trưởng a tín a dụng a tác a động a cùng a chiều a đến a nợ a xấu a Ngoài a ra, a nghiên a cứu a cũng a cung a cấp a bằng a chứng a vốn a chủ a sở a hữu a và a lạm a phát a có a tác a động a đến a tỷ a lệ a nợ a xấu a của a các a NHTM a Việt a Nam.
Nguyễn Kim Quốc Trung và Nguyễn Thị a Phương a Dung a (2018) a đã a mô a hình a hóa a các a yếu a tố a bên a trong a ngân a hàng a ảnh a hưởng a đến a nợ a xấu a (NPL) a phát a sinh a trong a hoạt a động a cho a vay a tại a các a ngân a hàng a thương a mại a cổ a phần a Việt a Nam a trong a giai a đoạn a từ a 2010 a đến a 2017 a Nghiên a cứu a sử a dụng a các a phương a pháp a hồi a quy a định a lượng a như hồi quy tuyến tính gộp, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để xây dựng mô hình Kết quả cho thấy lợi nhuận a trên a vốn a chủ a sở a hữu a (ROE) a có a ý a nghĩa a thống a kê a ở a mức a độ a tin a cậy a 95% a vì a giá a trị a p a nhỏ a hơn a 5% a và a biến a này a cũng a có a tác a động a tiêu a cực a đến a NPL a Mặc a dù a tỷ a lệ a an a toàn a vốn a tối a thiểu a thay a đổi a (CAR) a không a có a ý a nghĩa a thống a kê, a nhưng a chỉ a tiêu a CAR a cũng a ảnh a hưởng a ngược a chiều a đến a NPL a Ngoài a ra, a Nguyễn a Kim a Quốc a Trung a (2019) a đã a nghiên a cứu a về a các a yếu a tố a tác a động a đến a nợ a xấu a của a các a NHTM a Việt a Nam, a trong a giai a đoạn a 2009-2017 với việc xem xét các biến vi mô và vĩ mô Nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM để kiểm tra và ước lượng sự tác động của các yếu tố vi a mô a và a vĩ a mô a đến a NPL a ở a mức a ý a nghĩa a thống a kê a 5%, a bao a gồm a tăng a trưởng a GDP, a tỷ a lệ a dự a phòng a (LLP), a tỷ a lệ a chi a phí a trên a thu a nhập, a ROE, a ROA a và a độ a trễ a một a năm a của a biến a nợ a xấu.
Bảng 2.2: Tóm tắt các nghiên cứu liên quan Nhóm tác giả Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng sử dụng mô hình hồi quy OLS, FEM, REM khắc phục các khuyết tật mô hình và tính vững của các loại mô hình để kết luận.
Tỷ lệ thất nghiệp tác động tích cực (+) đến nợ xấu.
GDP thực, lãi suất cho vay, chất lượng quản trị và hiệu quả quản động tác động tiêu cực (-) đến nợ xầu.
Nghiên cứu định lượng thông qua mô hình hồi quy ước lượng GMM
Quy mô ngân hàng, tỷ lệ dự phòng rủi ro, tỷ suất sinh lời có tương quan dương (+) đến nợ xấu.
Tốc độ tăng trưởng kinh tế và tốc độ tăng trưởng tín dụng có tương quan âm (-) đến nợ xấu.
Klein (2013) Mô hình dữ liệu bảng, D-
Tỷ lệ thất nghiệp; Lạm phát; Tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều (+) đến nợ xấu
Tỷ giá hối đoái; ROE; VCSH/TS có tác động ngược chiều (-) đến nợ xấu
Fathi (2013) Đây là nghiên cứu định lượng kết quả nghiên cứu được rút ra từ sự so sánh tính vững của ba mô hình OLS, FEM, REM.
Lãi suất cho vay, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tác động cùng chiều (+) đến tỷ lệ nợ xấu
Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) tác động ngược chiều (-) đến tỷ lệ nợ xấu.
(2015) Đây là nghiên cứu định lượng ứng dụng chuỗi thời gian, ứng dụng độ trễ và hệ số sai phân
Tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái có tác động cùng chiều (+) đến nợ xấu.GDP và lãi suất có tác động ngược chiếu (-) đến nợ xấu.
Nhóm tác giả Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
Amit (2015) Đây là nghiên cứu định lượng kết quả nghiên cứu được rút ra từ sự so sánh tính vững của ba mô hình OLS, FEM, D-GMM.
Quy mô ngân hàng, rủi ro thanh khoản, chất lượng tín dụng kém, chi phí kém hiệu quả tác động cùng chiều (+) đến nợ xấu.
ROE tác động nược chiều (-) đến nợ xấu. Đỗ Quỳnh
Hùng (2013) Đây là nghiên cứu định lượng kết quả nghiên cứu được rút ra từ sự so sánh tính vững của ba mô hình OLS, FEM, REM.
ROE và tăng trưởng kinh tế tác động ngược chiều (-) đến nợ xấu.
Quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều (+) với nợ xấu
Mô hình ước lượng dữ liệu bảng là hiệu ứng cố định, phương pháp Mômen tổng quát dạng sai phân DGMM và phương pháp Mômen tổng quát SGMM.
Quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều (+) đến nợ xấu.
Khả năng sinh lời và tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều (-) đến nợ xấu.
Nghiên cứu sử dụng các phương pháp hồi quy định lượng như hồi quy tuyến tính gộp, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để xây dựng mô hình
ROE tác động tiêu cực (-) đến nợ xấu.
Tỷ lệ dự phòng, tỷ lệ chi phí trên thu nhập, độ trễ của nợ xấu có tác động tích cực (+) đến nợ xấu.
Tăng trưởng GDP, ROA, ROE tác động tiêu cực (-) đến nợ xấu.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả 2.2.3 Khoảng trống nghiên cứu
Dựa trên việc lược khảo các nghiên cứu tác giả nhận thấy các khoảng trống nghiên cứu như sau:
Thứ nhất, tính đến thời điểm hiện nay thì các nghiên cứu vẫn chỉ đang cập nhật số liệu trước năm 2020 do đó chưa có sự cập nhật số liệu thứ cấp vì trong giai đoạn này có đại dịch Covid – 19 sẽ tác động rất lớn đến nền kinh tế Việt Nam.
Thứ hai, các nghiên cứu tại Việt Nam đa phần không tập trung vào tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Đây được xem là tỷ lệ cảnh báo đặc thù cho tình hình chất lượng tín dụng của ngân hàng thương mại Việt Nam Hay nói cách khác tỷ lệ dự phòng rủi ro tin dụng có mối quan hệ mật thiết với tỷ lệ nợ xấu (Dimitrios và cộng sự, 2012) Ahlem vàFathi (2013) cho rằng tỷ lệ dự phòng là cơ sở để ngân hàng thương mại điều chỉnh tình hình nợ xấu của mình vào các kỳ sau đó.
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
3.1.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Thông qua việc khảo lược a các a công a trình a nghiên a cứu a trước a đây a về a vấn a đến a liên a quan a đến a nợ a xấu a và a khung a lý a thuyết a liên a quan a đến a nợ a xấu a thì a tác a giả a tổng a hợp a các a yếu a tố a sau a ảnh a hưởng, tác động a đến a nợ a xấu a và a cũng a là a các a yếu a tố a mà a tác a giả a sẽ a dự a kiến a đưa a vào a mô a hình a nghiên a cứu a đề a xuất a của a mình Trong đó tác giả lựa chọn mô hình của tác giả Ghosh (2015) do mô hình này tác giả sử dụng các a biến a nghiên a cứu a có a nét a tương a đồng a với a hoàn a cảnh a kinh a tế a Việt a Nam a phù a hợp a để a điều a chỉnh a và a có a thể a nghiên a cứu a được a tại a Việt a Nam a Tuy a nhiên a tại a Việt a Nam a thì a yếu a tố a lạm a phát a ảnh a hưởng a đến a nền a kinh a tế a rất a nhiều a do a ảnh a hưởng a tới a vật a giá a sẽ a kéo a theo a các a ảnh a hưởng a đến a chi a phí a sản a xuất a nên a cũng a ảnh a hưởng a đến a số a tiền a vay của các doanh nghiệp và tiêu thụ hàng hóa trong nên kinh tế tác giả nhận thấy nghiên cứu Klein (2013) lại có nghiên cứu đến biến lạm phát bổ sung vào nghiên cứu a của a tác a giả a Amit a (2015) a nhưng a nghiên a cứu a của a Nir a Klein a (2013) a lại a chủ a yếu a tập a trung a vào a các a yếu a tố a vĩ a mô a hơn a là a các a yếu a tố a nội a tại a của a ngân a hàng a để a nghiên a cứu a tác a động a của a chúng a đến a nợ a xấu a của a NHTM a Việt a Nam a a
Vì a vậy a tác a giả a quyết a định a chọn a bù a đắp a khe a hở a của a hai a nghiên a cứu a này a để a ra a mô a hình a nghiên a cứu a cho a đề a tài a này:
Trong đó quy mô ngân hàng thể hiện tham vọng mở rộng thế lực và thị phần do đó sẽ tăng cường cho vay và tạo ra tiềm ẩn rủi ro nợ xấu của ngân hàng Tuy nhiên, tỷ suất sinh lời sẽ có tác động ngược lại với nợ xấu vì thể hiện tình hình làm ăn khả quan của ngân hàng.Nhưng tỷ lệ dự phòng rủi ro lại phản ảnh tình trạng nợ không thu hồi được và tốc độ tăng trưởng tín dụng nhưng không thắt chặt các công cụ quản lý sẽ làm gia tăng nợ xấu Ngoài yếu tố nội tại thì GDP tăng trưởng kinh tế làm cho môi trường làm ăn thuận lợi giúp ngân hàng thu hồi nợ nhanh giảm nợ xấu Nhưng lạm phát nhiều thì tình hình làm ăn sẽ chậm trễ thì ngân hàng khó khăn trong việc đòi nợ gây ra tiềm ẩn nợ quá hạn hay nợ xấu.
Bảng 3.1: Tổng hợp các yếu tố tác động đến nợ xấu của NHTM Việt Nam
STT Tên biến Mô tả Nguồn Kỳ vọng tương quan Biến độc lập: Các yếu tố nội tại của ngân hàng
1 SIZE Quy mô ngân hàng
Louzis và cộng sự (2012); Salas và Suarina (2002); Amit (2015);
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013)
2 ROE Tỷ suất sinh lời
Klein (2013); Messai và Jouini (2013); Louzis và cộng sự (2012);
Nguyễn Kim Phước và cộng sự (2017). Âm (-)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Salas và Suarina (2002); Amit Ghosh (2015); Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018); Nguyễn Kim Phước và cộng sự (2017)
Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Klein (2013); Messai và Jouini (2013); Salas và Suarina (2002);
Amit Ghosh (2015); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013);
Nguyễn Kim Phước và cộng sự (2017)
STT Tên biến Mô tả Nguồn Kỳ vọng tương quan Biến độc lập: Các yếu tố liên quan đến kinh tế vĩ mô
Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Messai và Jouini (2013); Louzis và cộng sự (2012); Salas và Suarina (2002); Amit (2015); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) Âm (-)
6 INF Lạm phát Klein (2013) Dương (+)
Biến phụ thuộc: Nợ xấu
7 NPL Nợ xấu Klein (2013); Amit (2015)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Từ việc tổng hợp các biến dự kiến đưa vào mô hình nghiên cứu tác giả lập mô hình nghiên cứu như sau:
NPL = pQ + Pl *SIZEit + Pz *ROEit + /?3 *LLRit + p4 * GROWit + p^ *GDPt + Pó *INFt + εitit
3.1.2 Phương pháp đo lường các biến
3.1.2.1 Nợ xấu của NHTM (NPL)
Tỷ lệ nợ xấu cho biết chất a lượng a và a rủi a ro a của a danh a mục a cho a vay a của a ngân a hàng a Tỷ a lệ a này a cho a biết a trong a 100 a đồng a cho a vay a ra a nền a kinh a tế, a thì a có a bao a nhiêu a đồng a nợ a xấu a xảy a ra a đối a với a ngân a hàng a Khi a tỷ a lệ a này a gia a tăng, a ngân a hàng a có a dấu a hiệu a gặp a khó a khăn a trong a hoạt a động a kinh a doanh, a nhất a là trong hoạt động a tín a dụng a và a cũng a như a hoạt a động a quản a lý a chất a lượng a các a khoản a cho a vay a Ngược a lại, a tỷ a lệ nợ xấu thấp cho thấy chất lượng tín dụng được cải thiện.
■ ■ Tong dư nợ cho vay
3.1.2.2 Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô, cơ cấu, chất lượng tài sản có sẽ quyết định đến sự tồn tại và phát triển của NHTM Trong đó: Tài sản nợ a của a ngân a hàng a phản a ánh a toàn a bộ a giá a trị a tiền a tệ a của a ngân a hàng a do a huy a động, a vốn a vay a các a tổ a chức a tín a dụng a khác, a vốn a của a NHTM a Tài a sản a có a của a ngân a hàng a là a toàn a bộ a tài a sản a có a giá a trị a mà a ngân a hàng a hiện a có a quyền a sở a hữu a hoặc a có a quyền a chiếm a hữu, a sử a dụng, a định a đoạt a một cách hợp pháp Được hình thành trong quá trình sử dụng nguồn vốn. Tài sản có bao gồm tài sản có sinh lời và tài sản có không sinh lời.
SIZE = Log(Tổng tài sản)
3.1.2.3 Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Là chỉ số lợi nhuận đo lường khả năng a sinh a lời a trên a mỗi a đồng a vốn, a ROE a cao a chứng a tỏ a rằng a ngân a hàng a sử a dụng a hiệu a quả, a cân a đối a hài a hòa a giữa a vốn a của a cổ a đông a và a vốn a vay a đề a khai a thác a lợi a thế a cạnh a tranh a của a mình a trong a quá a trình a huy a động a vốn, a mở a rông a quy a mô.
R0E =^drSEũ^iz* looo/o Võn chú sớ hữu bình quan
3.1.2.4 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Căn cứ điều 3 thông tư 02/2013/NHNN về “Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài”, các khoản dự phòng và nợ xấu được hiểu: Dự phòng rủi ro a là a số a tiền a được a trích a lập a và a hạch a toán a vào a chi a phí a hoạt a động a để a dự a phòng a cho a những a tổn a thất a có a thể a xảy a ra a đối a với a nợ a của a tổ a chức a tín a dụng, a chi a nhánh a ngân a hàng a nước a ngoài Dự phòng rủi ro gồm dự phòng cụ thể và dự phòng chung Dự phòng cụ thể là số tiền được trích lập để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra đối với từng khoản nợ a cụ a thể a
• Dự a phòng a chung a là a số a tiền a được a trích a lập a để a dự a phòng a cho a những a tổn a thất a có a thể a xảy a ra a nhưng a chưa a xác a định a được a khi a trích a lập a dự a phòng a cụ a thể a Nợ a xấu a (NPL) a là a nợ a thuộc a nhóm a 3,4 a và a 5
• Mức trích lập dự phòng đối tới từng nhóm nợ theo điều a 12, a thông a tư a 02/2013/TT- NHNN: a Dưới a 10 a ngày a là a 0%; a từ a 10 a đến a 90 a ngày a 5%; a từ a 91 ngày đến 180 ngày là 20%; từ 181 ngày đến 360 ngày là 50% và trên 361 ngày là 100%.
X 7 , Dự phòng rủi ro tín dụng
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng =— - J r & & ——7— : —*ÍOO°/o
Tông dư nợ tín dụng
3.1.2.5 Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Chỉ tiêu này dùng a để a so a sánh a tốc a độ a tăng a trưởng a dư a nợ a tín a dụng a qua a các a năm, a để a đánh a giá a tình a hình a cho a vay a của a ngân a hàng a Sự a cạnh a tranh a trong a thị a phần a cho a vay a khiến a các a ngân a hàng a chạy a đua mức tăng trưởng a tín a dụng, a tăng a trưởng a tín a dụng a cao a thường a hệ a lụy a kéo a theo a khi a nền a kinh a tế a khủng a hoảng, các ngân hàng có nguy cơ gặp phải những khoản vay kém chất lượng dẫn đến nợ xấu trong tương lai.
TỐC độ tăng trưởng tín dụng = - -*100%
■ 0 0 ■ 0 Dư nợ tm dụng năm trước
Tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ làm phát lấy từ số liệu nền kinh tế theo các năm cụ thể
Theo Salas và Suarina a (2002); a Amit a (2015) a quy a mô a ngân a hàng a càng a lớn a ngân a hàng a càng a có a nhiều a cơ a hội a gia a tăng a thêm a các a khoản a mục a kinh a doanh a bên a cạnh a hoạt a động a tín a dụng a nhằm a đa a dạng a hóa a nguồn a thu a nhập a tăng a thêm a lợi a nhuận a cho a ngân a hàng, a hạn a chế a rủi a ro a khi a tác a động a từ a nên a kinh a tế a Nếu a ngân a hàng a có a đặc a điểm a có a thể a dùng a đòn a bẩy a tài a chính a quá a mức a để a gia a tăng a các a khoản a vay a có a chất a lượng a thấp a sẽ a tạo a nên a nhiều a rủi a ro a cho a ngân a hàng a Vì a vậy a tác a giả a đề a nghị:
Giả thuyết H1: Quy mô ngân hàng có tương quan dương với nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
Theo Klein (2013); Messai và Jouini (2013) a thì a ROE a được a cấu a thành a từ a ba a yếu a tố: a Thứ a nhất a là a tỷ a suất a lợi a nhuận a trên a doanh a thu, a yếu a tố a này a phản a ánh a trình a độ a quản a lý a doanh a thu a và a chi a phí a của a doanh a nghiệp a Thứ a hai a là a vòng a quay toàn bộ vốn, yếu tố này phản ánh trình độ khai thác và sử dụng tài sản của doanh nghiệp a Thứ a ba a là a hệ a số a vốn/ a vốn a chủ a sở a hữu, a đây a là a yếu a tố a phản a ánh a trình a độ a quản a lý a tổ a chức a nguồn a vốn a cho a hoạt a động a của a ngân a hàng a Do a đó, a ROE a tăng a xuất a phát a từ a việc a gia a tăng a tỷ a suất a sinh a lợi a trên a doanh a thu a hoặc a vòng a quay a tổng a tài a sản a hoặc a vòng a quay a tổng a tài a sàn a thì a đây a là a dấu a hiệu a tích a cực a trong a dấu a hiệu a kinh a doanh a của a NH a Trong a nghiên a cứu tác giả sử dụng ROE năm t-1 để xác định a ảnh a hưởng a của a lợi a nhuận a ròng a trên a vốn a chủ a sở a hữu a đối a với a tỷ a lệ a nợ a xấu a năm a t a Vì a vậy, a tác a giả a sẽ a đề a xuất:
Giả a thuyết a H2: a Tỷ a suất a lợi a nhuận a trên a vốn a chủ a sở a hữu a có a tương a quan a âm a với a nợ a xấu a tại a các a NHTM a Việt a Nam.
Theo a Amit a (2015); a Phạm a Dương a Phương a Thảo a và a Nguyễn a Linh a Đan a (2018) a việc a trích a lập a dự a phòng a ảnh a hưởng a lớn a đến a lợi a nhuận a của a ngân a hàng a nên a đây a được a xem a là a nguyên a nhân a khiến a các a ngân a hàng a trích a không a đúng a và đủ dự phòng theo quy định Áp lực kinh doanh, sức ép từ phía cổ đông, uy tín, thương hiệu khiến các ngân hàng giấu những khoản nợ đáng lẽ phải trích dự phòng a Những a ngân a hàng a dự a đoán a trước a mức a độ a cao a trong a sự a tổn a thất a về a vốn a có a thể a tạo a ra a mức a dự a phòng a cao a hơn a để a giảm a những a biến a động a trong a lợi a nhuận a Dự a phòng a rủi a ro a tín a dụng a thể a hiện a thái a độ a về a quản a trị a rủi a ro a của a ngân a hàng a Quản a trị a tốt a là a yếu a tố a góp a phần a giảm a tỷ a lệ a nợ a xấu a NHTM a Việt a Nam a Vì a vậy a tác a giả a đề a xuất: a
Giả a thuyết a H3: a Tỷ a lệ a trích a lập a dự a phòng a rủi a ro a tín a dụng a có a tương quan dương với nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
Theo Amit (2015); Nguyễn Thị Hồng a Vinh a (2015) a thì a chỉ a tiêu a này a dùng a để a so a sánh a tốc a độ a tăng a trưởng a dư a nợ a tín a dụng a qua a các a năm, a để a đánh a giá a tình a hình a cho a vay a của a ngân a hàng a Sự a cạnh a tranh a trong a thị a phần a cho a vay a khiến a các a ngân a hàng a chạy a đua a mức a tăng a trưởng a tín a dụng, a tăng a trưởng a tín a dụng a cao a thường a hệ a lụy a kéo a theo a khi a nền a kinh a tế a khủng a hoảng, a các a ngân a hàng a có a nguy a cơ gặp phải những khoản vay kém chất lượng dẫn đến nợ xấu trong tương lai Vì vậy tác giả đề xuất:
Giả thuyết H4: Tốc độ tăng trưởng tín dụng có tương quan dương với nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
Theo Salas và Suarina (2002); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) thì tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là giá trị thị a trường a tất a cả a hàng a hóa a và a dịch a vụ a cuối a cùng a sản a xuất a ra a trong a phạm a vi a một a lãnh a thổ a nhất a định a (thường a là một quốc gia) trong một thời kì nhất định (thường là một năm) Đây là chỉ tiêu tổng hợp, phản ánh a toàn a bộ a kết a quả a cuối a cùng a của a các a hoạt a động a sản a xuất a Nó a phản a ánh a mối a quan a hệ a tương a hỗ a trong a quá a trình a sản a xuất, a phân a phối a và a sử a dụng a của a sản a phẩm a cuối a cùng a của a sản a phẩm a hàng a hóa a và a dịch a vụ a trong a toàn a nền a kinh a tế a Chỉ a tiêu a này a tăng a thể a hiện a nền a kinh a tế a đang a trong a giai a đoạn a tăng a trưởng a kéo a theo a sự a mở a rộng a tín a dụng a của a hệ a thống a ngân a hàng a cùng a với a đó a thu a nhập a của a các a khách a hàng a doanh a nghiệp a và a cả cá nhân cũng tăng theo, đáp ứng khả năng chi trả của các khoản vay, tuy nhiên khi a nền a kinh a tế a đi a xuống a ảnh a hưởng a đến a nguồn a thu a của a khách a hàng a dẫn a đến a tăng a tỷ a lệ a nợ a xấu a vì a vậy, a tốc a độ a tăng a trưởng a GDP a có a tính a độ a trễ a theo a thời a gian a Vì a vậy a tác a giả a đề a xuất: a
Giả a thuyết a H5: a Tốc a độ a tăng a trưởng a tổng a sản a phẩm a quốc a nội a có a tương a quan âm với nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
Theo Klein (2013) thì lạm phát làm mức giá chung của nền kinh tế tăng theo thời gian, lạm phát làm a mất a giá a trị a thị a trường a của a đồng a tiển a hay a giảm a sức a mua a của a đồng a tiền a Về a cơ a bản a lạm a phát a làm a giảm a giá a trị a của a của a các a khoản a vay a nên a khả a năng a trả a nợ a của a khách a hàng a sẽ a thuận a lợi a hơn, a nhưng a bên a cạnh a đó a lạm a phát a cũng a ảnh a hưởng a đến a thực a nhập a thực a của a khách a hàng, làm cho thu nhập thực của khách hàng giảm, tiền lương có tốc độ tăng chậm hơn thì lạm phát a sẽ a làm a tăng a tỷ a lệ a nợ a xấu a Trong a trường a hợp a áp a dụng a lãi a suất a thả a nổi a cho a khoản a vay a thì a lạm a phát a tăng a cao a dẫn a đến a lãi a suất a trong a hợp a đồng a tín a dụng a tăng a cao, a khi a lạm a phát a tăng a cao a chính a sách a tiền a tệ a thắt a chặt a để a chống a lại a lạm a phát a cũng a làm a ảnh a hưởng a đến a quá a trình a sản a xuất a kinh a doanh, a tăng a nguy a cơ a không a trả a được a nợ a của a khách a hàng a Tóm a lại a việc a gia a tăng a lãi a suất a làm a gia a tăng a gánh a nặng a nợ, a làm a suy a yếu a khả a năng a trả nợ của khách hàng vay Vì vậy, tác giả đề xuất:
Giả thuyết H6: Tỷ lệ lạm phát có tương quan dương với nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu và xem xét sự tương quan của các biến độc lập
4.1.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu Tên a biến Giá a trị a trung a bình Độ a lệch a chuẩn
Nguồn: a Trích a xuất a từ a phần a mềm a STATA
NPL có giá trị trung bình là 3.67%, độ lệch chuẩn 3.61% đối với độ lệch chuẩn này thì giá trị giao động của NPL là không có thay đổi nhiều qua các năm tại giai đoạn này Giá trị nhỏ nhất là 0.3% a (Ngân a hàng a HDB a năm a 2018), a giá a trị a lớn a nhất a là a 15.92% a (Ngân a hàng a VPB a năm a 2020) a Theo a kết a quả a thu a thập a được a thì a giá a trị a NPL a qua a các a năm a của a ngân a hàng a không a có a giá trị đột biến do đây là tỷ lệ mà các ngân hàng luôn cố gắng giữ ở mức độ ổn định và thấp nhất có thể.
SIZE có giá trị trung bình là 8.4067, a độ a lệch a chuẩn a 59.59% a đối a với a độ a lệch a chuẩn a này a thì a quy a mô a ngân a hàng a có a mức a độ a biến a động a lớn a qua a các a năm a tại a mỗi a ngân a hàng a và a khoảng a cách a quy a mô a của a các a ngân hàng ngày càng được nới rộng Giá trị nhỏ nhất là 7.0367 (Ngân hàng KLB năm 2017), giá trị lớn nhất là 9.2599 (Ngân hàng VPB năm 2020) Vào thời điểm những năm gần đây a các a hàng a ra a sức a gia a tăng a quy a mô a của a mình a để a tạo a được a thương a hiệu a và a dành a lại a thị a phần a cho a mình a trong a hệ a thống a ngân a hàng a
ROE a có a giá a trị a trung a bình a là a 12.46%, a độ a lệch a chuẩn a là a a 7.31% a đối a với a độ a lệch a chuẩn a này a thì a mức a độ a chênh a lệch a qua a các a năm a tại a mỗi a ngân a hàng a khá a lớn a Giá a trị a nhỏ a nhất a là a 0.2% a (Ngân a hàng a SHB a năm a 2013), a giá a trị a lớn a nhất a là a 27.99% a (Ngân a hàng a VPB a năm a 2020) a Khoảng a cách a về a ROE a của a các a ngân a hàng a trong a giai a đoạn a này a rất a cao, a nó a thấy a được a sự a cách a biệt a của a các a ngân a hàng a lớn a và ngân hàng nhỏ trong hệ thống ngân hàng qua quá trình thu lợi nhuận của mình Cụ thể các ngân hàng lớn như VCB, BID, CTG vẫn giữ được ROE của mình với mức tăng trưởng đều đặn.
LLR a có a giá a trị a trung a bình a là a 1.57%, a độ a lệch a chuẩn a là a 0.73% a với a mức a độ a lệch a chuẩn a này a ta a có a thể a thấy a các a ngân a hàng a không a có a sự a thay a đổi a về a tỷ a lệ a dự a phòng a rủi a ro a qua a các a năm a quá a nhiều a vì a đây a là a tỷ a lệ a mà a các a ngân a hàng a luôn a muốn a duy a trì a ở a mức a thấp a nhất a có a thể a Giá a trị a nhỏ a nhất a là a 0 a (Ngân a hàng a TPB a năm a 2012 a và a PVB a năm a 2013), a giá a trị a lớn a nhất a là a 3.81% a (Ngân a hàng a VPB a năm a 2020) a
GROW a có a giá a trị a trung a bình a là a 8.98%, a độ a lệch a chuẩn a là a 3.89% a giá a trị a nhỏ a nhất a là a 3.26% a (Ngân a hàng a SCB a năm a 2018), a giá a trị a lớn a nhất a là a 23.74% a (Ngân a hàng a BVB a năm a 2013) a
GDP a có a giá a trị a trung a bình a là a 5.99%, a độ a lệch a chuẩn a là a 1.27% a giá a trị a nhỏ a nhất a là a 2.91% a vào a năm a 2020 a đối a sánh a với a tình a hình a thực a tế a Việt a Nam a đây a là năm xảy ra đại dịch Covid 19 làm cho tình hình kinh tế cả nước tuột dốc, sản xuất và tiêu thu hàng hóa đình trệ làm cho GDP năm nay thấp nhất lịch a sử a trong a giai a đoạn a 10 a năm a gần a đây a và a giá a trị a lớn a nhất a là a 7.31% a vào a năm a 2014 a
INF a có a giá a trị a trung a bình a là a 3.68%, a độ a lệch a chuẩn a là a 1.84% a đối a với a tỷ a lệ a lạm a phát a độ a lệch a chuẩn a thấp a vì a chính a phủ a luôn a cố a gắng a duy a trì a làm a phát a ổn a định a để a ổn a định a tình a hình a tiêu a thụ a và a giá a sản a phẩm a lưu a thông a Giá a trị a nhỏ a nhất a là a 0.6% a vào a năm a 2012 a và a giá a trị a lớn a nhất a là a 6.81% a vào a năm a 2020 a Trong a giai a đoạn a này a thì a năm a 2020 a với a ảnh a hưởng a của a đại a dịch a Covid a 19 a đã a ảnh a hưởng a rất a nhiều đến tình hình kinh doanh trong nước đã làm cho tỷ lệ lạm phát tăng rất nhanh, tình hình hàng hóa không được sản xuất ổ ạt, tiêu thu chậm nên giá cả hàng hóa leo thang.
4.1.2 Sự tương quan của các biến độc lập
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan của các biến độc lập trong mô hình
SIZE ROE LLR GROW GDP INF
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm STATA
Theo bảng 4.2 (xem phụ lục 03) Ma trận tương quan nhằm xác định sự tác động cũng như mức độ tác động của các biến độc lập theo từng cặp Điều này giúp ta thấy được các cặp biến độc lập a nào a có a tương a quan a với a nhau, a tức a là a ảnh a hưởng a đến a nhau a trong a mô a hình a hệ a số a tương a quan a giữa a các a biến a có a giá a trị a không a cao, a cao a nhất a là a 0.6739 a chuẩn a so a sánh a theo a Farrar a và a Glauber a (1967) là 0.8 vì vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Kết quả mô hình hồi quy
Tác giả đã tiến hành hồi quy dữ liệu bảng được thu thập với ba phương pháp ước lượng đó là Pooled a OLS, a mô a hình a tác aa a động aa a cố aa a định aa a (FEM) aa a và aa a mô aa a hình aa a tác aa a động aa a ngẫu aa a nhiên aa a (REM) aa a để aa a xác aa a định aa a mức aa a độ aa a ảnh aa a hưởng aa a của aa a các aa a biến aa a độc aa a lập aa a đến aa a biến aa a phụ aa a thuộc aa a thông aa a qua aa a các aa a hệ aa a số aa a ước aa a lượng aa a Kết aa a quả aa a chi aa a tiết aa a của aa a việc aa a phân aa a tích aa a hồi aa a được aa a trình aa a bày aa a trong aa a Phụ aa a lục aa a 2 aa a Kết aa a quả aa a hồi aa a quy aa a được aa a tác a giả a tổng a hợp a vào a bảng a 4.3 a cụ a thể a như a sau:
Bảng a 4.3: a Tổng a hợp a kết a quả a hồi a quy a Pooled a OLS, a FEM a và a REM
Các aa a yếu aa a tố aa a ảnh aa a hưởng
Pooled aa a OLS Mô aa a hình aa a FEM Mô aa a hình aa a
***,** aa a và aa a * aa a lần aa a lượt aa a chỉ aa a ý aa a nghĩa aa a thống aa a kê aa a ở aa a mức aa a 1%, aa a 5% aa a và aa a
Nguồn: a Kết a quả a chạy a từ a phần a mềm a STATA
Kết a quả a hồi a quy a của a ba a mô a hình aa a thì aa a mức aa a độ aa a phù aa a hợp aa a của aa a ba aa a mô aa a hình aa a đều aa a cao aa a trên aa a 70%, aa a dấu aa a tương aa a quan aa a của aa a các aa a biến aa a độc aa a lập aa a đến aa a nợ aa a xấu aa a của aa a cả aa a ba aa a mô aa a hình aa a đều aa a giống aa a nhau aa a điều aa a này aa a chứng aa a minh aa a sự aa a phù aa a hợp aa a của aa a số aa a liệu aa a nghiên aa a cứu a Mặt a khác a tại a kết a quả a của a ba a mô a hình a thì a biến a GDP a không a có a ý a nghĩa a thống a kê a hay a không a có a tác a động aa a đến aa a nợ aa a xấu aa a Vì aa a vậy aa a tiến aa a hành aa a kiểm aa a định aa a mô aa a hình a phù a hợp a cuối a cùng a để a có a kết quả nghiên cứu chính thức.
4.2.1 So sánh sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Để lựa chọn mô hình thích hợp để nghiên cứu hơn giữa mô hình tác động cố định(FEM) và mô hình tác động ngẫu a nhiên a (REM), a tác a giả a sử a dụng a kiểm a định a Hausman a Giả a thuyết a kiểm a định:
Giả a thuyết a H0: a Không a có a tương a quan a giữa a các a biến a độc a lập a và a phần a dư a (mô a hình a REM a phù a hợp)
Giả a thuyết a H1: a Có a tương a quan a giữa a các a biến a các a biến a độc lập và phần dư (mô hình FEM phù hợp)
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình FEM và REM
Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) a a a a a a a = a (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) a a a a a a a a a a a a a = a a a a a a a 34.76
Prob>chi2 a = a a a a a a 0.3861 a a a a a a a a a a Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Theo kết quả kiểm định Hausman, giá trị P-value = 0.3861 lớn hơn 0.05 vì vậy chấp nhận giả thuyết giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết a H1 a đồng a nghĩa a sẽ a là a mô a hình a tác a động a ngẫu a nhiên a REM a là a mô a hình a phù a hợp a nghiên a cứu a hơn a Vì a vậy, a kết a quả a kiểm a định a Hausman a ủng a hộ a cho a việc a chọn a mô a hình a REM a là a mô a hình a phù a hợp a nhất a để a phân a tích a các a kết a quả a tiếp a theo a của a nghiên a cứu a
4.2.2 Kiểm định các khuyết tật mô hình tác động ngẫu nhiên REM
4.2.2.1 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình tác động ngẫu nhiên REM H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (22) = 2.94
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Giả thuyết của kiểm định:
H0: Không có hiện tượng phương sai sai a số a thay a đổi a trong a mô a hình a REM
H1: a có a hiện a tượng a phương a sai a sai a số a thay a đổi a trong a mô a hình a REM
Kết a quả a của a kiểm a định a Prob>chi2 a = a 0.0431 a thấp a hơn a 0.05 a vì a vậy a ta a bác a bỏ a H0 a chấp a nhận a H1 a hay a đã a có a xảy a ra a hiện a tượng a phương a sai a thay a đổi a trong a mô a hình a REM.
4.2.2.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan Wooldridge a test a for a autocorrelation a in a panel a data
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
H0: Không có hiện tượng a tự a tương a quan a trong a mô a hình a REM
H1: a có a hiện a tượng a tự a tương a quan a trong a mô a hình a REM
Kết a quả a kiểm a định a hiện a tượng a tự a tương a quan a cho a thấy a hệ a số a Prob a > a F a = a 0.0000 a thấp a hơn a 0.05 a vì a vậy a bác a bỏ a giả a thuyết a H0, a chấp a nhận a giả a thuyết a H1 a nên a có a hiện a tượng a tự a tương a quan a trong a mô a hình a REM.
4.2.2.3 Khắc phục các khuyết tật trong mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Bảng 4.7: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS
Hệ a số a hồi a quy Sai a số a chuẩn Giá a trị a P-value
***,** a và a * a lần a lượt a chỉ a ý a nghĩa a thống a kê a ở a mức a 1%, a 5% a và a 10%
Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA
Với biến phụ thuộc là NPL sau a khi a sử a dụng a FGLS a để a khắc a phục a hiện a tượng a tự a tương a quan a và a phương a sai a sai a số a thay a đổi, a mô a hình a có a ý a nghĩa a ở a mức a ý a nghĩa a 1% a (do a
Prob a =0.0000) a nên a mô a hình a hồi a quy a được a xây dựng là phù hợp.
