BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TP Hồ Chí Minh, tháng 4 năm 2022 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH ĐỖ NGUYỄN SINH HÙNG NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG M[.]
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Lý do nghiên cứu
Ngân hàng thương mại là một doanh nghiệp chuyên kinh doanh vốn và dịch vụ tiền tệ cho các doanh nghiệp Trải qua quá trình tồn tại và phát triển, các ngân hàng thương mại Việt Nam ngày càng đổi mới về chất lượng, góp phần vào sự phát triển kinh tế đất nước Hoạt động tín dụng là nguồn thu cốt lõi và chủ yếu của ngân hàng Bởi vì các ngân hàng là mạch máu của nền kinh tế, sự thất bại của chúng sẽ có tác động đáng kể đến khả năng luân chuyển tiền của nền kinh tế, có thể dẫn đến một thảm họa toàn hệ thống tài chính Vì vậy, việc kiểm soát rủi ro tín dụng tại các ngân hàng là vô cùng quan trọng song song với việc kinh doanh có lãi của các ngân hàng Nợ xấu là một vấn đề cần được quan tâm trong quản lý rủi ro tín dụng Theo Klein
(2013), Louzis (2012), Nkusu (2011) và Rogoff (2010), nợ xấu được coi là dấu hiệu cảnh báo khủng hoảng tài chính trong tương lai nếu không được theo dõi và xử lý kịp thời Nhiều nghiên cứu gần đây trên thế giới đã chỉ ra nguyên nhân dẫn đến nợ xấu Theo Sinkey, J.F và Greenwalt, M.B (1991) đã nghiên cứu các ngân hàng thương mại ở Mỹ, xác định nguyên nhân dẫn đến thất bại tín dụng xuất phát từ các yếu tố bên trong và bên ngoài, các yếu tố bên trong như lãi suất cao có mối quan hệ với nhau, cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Nhiều nghiên cứu gần đây trên thế giới đã chỉ ra những tác động của nợ xấu đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng Nghiên cứu tác động của nợ xấu đối với hiệu quả hoạt động Ngân hàng thì các nhà kinh tế Berger và Humphery (1992), Barr và Siems (1994), Wheelock và Wilson (1994) cho rằng các ngân hàng phá sản có xu hướng nằm xa so với đường biên hiệu quả Để giảm nợ xấu, Tobin (1880) cho rằng ngân hàng cần quan tâm đến tính thanh khoản để người gửi tiền có thể rút tiền bất cứ lúc nào Ngoài ra, họ phải chuẩn bị để đáp ứng yêu cầu tiền mặt tối thiểu của khách hàng bất cứ lúc nào Do đó, các tổ chức cần chuẩn bị một lượng lớn tài sản có tính thanh khoản cao.
Nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam không chỉ mới bắt đầu xuất hiện trong thời gian gần đây mà đúng hơn, họ đã như vậy nhiều năm trước đây Nợ xấu bắt đầu tăng từ năm 2007 và bắt đầu được quan tâm đặc biệt từ cuối năm 2011 Khi tình hình kinh tế vĩ mô xấu đi, hoạt động sản xuất và kinh doanh của công ty bị đình trệ Đặc biệt, năm 2011 Nợ xấu bắt đầu tăng giá trị lên 85 nghìn tỷ đồng, chiếm 3,0% tổng dư nợ hiện 1
2 có, khiến các ngân hàng thương mại gặp vấn đề về thanh khoản, giảm lợi nhuận và kết quả kinh doanh ế ẩm Đây là kết quả tự nhiên của chính sách tiền tệ thắt chặt hơn, cũng như việc các công ty làm ăn thua lỗ bắt đầu phổ biến hơn và nợ xấu đã tích tụ trong nhiều năm Số liệu từ nhiều nguồn có sự chênh lệch, tuy nhiên Báo cáo thường niên của Ngân hàng Nhà nước cho biết tỷ lệ nợ xấu tăng vọt lên 4,08% vào năm 2012 Đặc biệt, Cơ quan Thanh tra, giám sát cho biết tỷ lệ nợ xấu cuối tháng 3/2012 là 8,6 % Tuy nhiên, Ngân hàng Thế giới (2014) ước tính tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam vào cuối năm 2012 là 12%, cao hơn đáng kể so với con số mà Ngân hàng Nhà nước đã công bố Thống kê từ các nguồn đều cho thấy, nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam khá đáng lo ngại. Ở Việt Nam, đã có nhiều nghiên cứu tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Đào Lê Kiều Oanh (2020) và Hoàng Thị Thanh Hằng (2020) đã chỉ ra rằng nguyên nhân dẫn đến nợ xấu ngân hàng liên quan đến tăng trưởng tín dụng, quy mô và các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế và lạm phát Việc tìm hiểu nguyên nhân cũng như phân tích tác động của nợ xấu đến hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam là vô cùng quan trọng và cấp thiết để có phương án tránh khủng hoảng tài chính ngân hàng hàng hóa trong tương lai Trong suốt 10 năm kể từ năm 2010 - 2021, tỷ lệ nợ xấu liên tục biến động, với sự nỗ lực của các ngân hàng thương mại cũng như sự chỉ đạo kịp thời từ Ngân hàng Nhà nước (NHNN) và các bộ, ngành, tỷ lệ nợ xấu hiện đang ở mức thấp, xu hướng giảm Diễn biến nợ xấu qua các năm thì năm
2016, tỷ lệ nợ xấu nội bảng của toàn hệ thống ngân hàng là 2,46%, năm 2017 là là 2,4% Giảm còn 1,99%, năm 2018 là 1,91%, năm 2019 là 1,63%, năm 2020 là 1,76% và năm 2021 là 1,9%, loại trừ nợ có khả năng mất vốn.
Nhiều kỹ thuật đánh giá nợ xấu hiện đang được các nhà hoạch định chính sách và cơ quan nhà nước sử dụng để xử lý nợ xấu trong ngắn hạn Tuy nhiên, kiến thức đầy đủ về nguyên nhân của nợ xấu vẫn còn thiếu và việc xác định các yếu tố chính gây ra nợ xấu vẫn chưa được nghiên cứu kỹ lưỡng Thách thức cơ bản là làm thế nào để xử lý kịp thời các khoản nợ xấu, xác định nguyên nhân gốc rễ và xây dựng các giải pháp phù hợp để loại bỏ trở ngại này, hỗ trợ ngành ngân hàng phát triển lành mạnh và góp phần vào tăng trưởng của ngành Từ những nguyên nhân trên, tác giả quyết định chọn đề tài “ Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng thương mại việt nam ”.
Muc tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chung của nghiên cứu là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam, từ đó đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm hạn chế nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong thời gian sắp tới.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Đề tài nghiên cứu cần đạt được các mục tiêu cụ thể sau:
- Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam.
- Xem xét tác động của các yếu tố đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
- Góp ý các giải pháp hạn chế nợ xấu cho các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Để giải quyết các mục tiêu nghiên cứu, khóa luận xác định các câu hỏi nghiên cứu sau:
- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam?
- Ảnh hưởng của các yếu tố này đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng và phạm vi của khóa luận là yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu các ngân hàng thương mại tại Việt Nam niêm yết trên sàn HOSE (Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh), HNX (Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội) và UPCOM (Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh) doanh nghiệp đại chúng chưa niêm yết) Nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu từ 25 ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2010 đến năm 2021 vì trong suốt thời gian này, chỉ có 25 ngân hàng thương mại công bố lượng dữ liệu cần thiết nên tác giả không thể tổng hợp đủ tất cả 39 NHTM Các ngân hàng được lựa chọn phù hợp với các yêu cầu vẫn tồn tại và hoạt động đến cuối năm 2021 trong khi vẫn duy trì các số liệu thống kê cụ thể trong khoảng thời gian 11 năm Thời gian nghiên cứu từ năm 2010 đến năm 2021 với dữ liệu thu thập từ các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và các dữ liệu vĩ mô như GDP, INF,
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp định lượng để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Phương pháp định tính dùng để phân tích, so sánh, tổng hợp số liệu thống kê với số liệu vi mô thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán và báo cáo thường niên công bố trên website của các ngân hàng thương mại, cổ phiếu tại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2021 Số liệu vĩ mô được thu thập từ các báo cáo của Ngân hàng Nhà nước, Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Ngân hàng Thế giới (World Bank), các bài báo liên quan đến đề tài nghiên cứu, các trang web, Phương pháp này nhằm trả lời câu hỏi yếu tố nào ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam.
Phương pháp định lượng dùng để nghiên cứu sử dụng hồi quy dữ liệu bảng để phân tích tác động của các nhân tố đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, mô hình nghiên cứu sử dụng biến độ trễ của biến phụ thuộc nên khả năng mô hình là nội sinh Để khắc phục những khiếm khuyết của mô hình, tác giả sử dụng phương pháp thống kê tổng hợp mô men (GMM) thông qua phần mềm Stata 15.1 Nghiên cứu dựa trên kết quả của hồi quy để thảo luận.
Kết quả hồi quy sẽ cho biết chiều hướng tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu Từ đó đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm hạn chế nợ xấu của các NHTM Việt Nam trong thời gian tới.
Đóng góp của nghiên cứu
Xây dựng mô hình lý thuyết có độ phù hợp cao với thông tin thị trường và giá trị khoa học bằng cách thu thập bộ dữ liệu 11 năm của 25 ngân hàng thương mại, đóng góp vào hệ thống nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu và làm cơ sở tham khảo cho các nghiên cứu tiếp theo theo hay các hướng nghiên cứu khác Nhiều nghiên đã chứng minh rằng nhiều nguyên nhân góp phần gây ra nợ xấu của các ngân hàng thương mại, trong đó các vấn đề nội tại và kinh tế vĩ mô là hai yếu tố làm trầm trọng thêm Điểm mấu chốt của ngân hàng nói riêng, cũng như tình hình nền kinh tế nói chung, sẽ bị ảnh hưởng bởi khoản nợ xấu vẫn đang nợ Ngoài ra, các chủ trương quản lý của Nhà nước còn lỏng lẻo, trong thời đại công nghệ thông tin ngày càng xuất hiện nhiều lỗ hổng, dẫn đến việc hạn chế nợ xấu ngày càng trở nên khó xác định được coi là một vấn đề cấp bách vào lúc này Kết quả nghiên cứu cũng đưa ra một số ý nghĩa thực tiễn và đưa ra một số khuyến nghị đối với các đối tượng là bộ phận quản lý các Ngân hàng Thương mại cũng như Ngân hàng Nhà nước nhằm khắc phục và hạn chế nợ khó đòi phải trả, góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngân hàng Đồng thời, kiến nghị các giải pháp để hoàn thiện các chính sách tối ưu cho các NHTM và NHNN Việt Nam nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động cho vay.
Kết cấu nghiên cứu
Nội dung nghiên cứu bao gồm 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương này sẽ nói về công trình nghiên cứu bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, những đóng góp của đề tài và bố cục đề tài.
Chương 2: Lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm
Chương này trình bày nội dung cơ sở lý thuyết về tác động của các yếu tố đến nợ xấu của các NHTM tại Việt Nam Chương tổng kết các mô hình nghiên cứu trước đây về ảnh hưởng của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng để làm cở sở cho việc xây dựng mô hình nghiên cứu ở chương sau.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên cở sở lý thuyết chương 2, chương 3 đề cập về mô hình nghiên cứu, các biến nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu đã sử dụng trong khóa luận nhằm thu được kết quả phù hợp với mục tiêu đề ra.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương này thực hiện thống kê mô tả các biến trong mô hình, thực hiện các kiểm định mô hình nghiên cứu, phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình và phân tích tác động của các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng Từ kết quả đó đưa ra mô hình hồi quy phù hợp thể hiện mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại ngân hàng, yếu tố kinh tế vĩ mô và tăng trưởng tín dụng của các NHTM.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Chương 5 đánh giá kết quả nghiên cứu của đề tài, những hạn chế và hướng phát triển tiếp theo Từ đó đưa ra những khuyến nghị cho các NHTM tại Việt Nam giảm thiểu nợ xấu và gia tăng hiệu quả kinh doanh.
Sự cần thiết và cấp bách của việc khảo sát các nguyên nhân ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam được nêu rõ trong Chương 1 Khoá luận trình bày các mục tiêu nghiên cứu cụ thể dựa trên mục đích nghiên cứu tổng quát Mục đích và phạm vi nghiên cứu của dự án sau đó được trình bày trong Chương 1 là 25 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong 11 năm, từ 2011 đến 2021 Tác giả sử dụng các kỹ thuật nghiên cứu định tính cũng như kỹ thuật nghiên cứu định lượng Phân tích định lượng dựa trên kết quả của nghiên cứu trong quá khứ để theo dõi các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu và chúng có thể thay đổi như thế nào theo thời gian Cuối cùng, chương 1 đưa ra cấu trúc năm chương của khóa luận và nêu rõ những điểm quan trọng của mỗi chương.
LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Khái niệm nợ xấu ngân hàng
Có nhiều quan điểm và ý kiến khác nhau về khái niệm nợ xấu, dựa trên đặc điểm kinh tế của mỗi quốc gia và thái độ của các tổ chức khác nhau "Non-performing loan (NPL)", "Bad debt" hoặc "Doubtful debt" là những thuật ngữ chính được sử dụng trong nghiên cứu trước đây để mô tả các khoản nợ khó đòi Fofack (2005) và Klingebiel (1999), thuật ngữ "nợ khó đòi" dùng để chỉ các khoản cho vay không sinh lời trong thời gian dài hoặc các khoản nợ đã quá hạn trên 90 ngày và không được hoàn trả đầy đủ Khi thảo luận về những khó khăn về nợ xấu, sau đây là một số ý tưởng hoặc tiêu chuẩn về nợ xấu thường được sử dụng:
Nợ khó đòi, theo Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB-European Central Bank), là những khoản cho vay không trả được (những khoản nợ đã đến hạn trả hoặc không có căn cứ để đòi người dân bồi thường) Hoặc con nợ đã đi hoặc đang lẩn trốn, không có tài sản để trả nghĩa vụ và không trả lại hết nợ cho ngân hàng (là khoản nợ không có tài sản đảm bảo hoặc không có tài sản để thanh toán đủ để trả khoản vay) Theo quan điểm này, nợ xấu được xác định bởi hai yếu tố: (1) là khoản vay không có khả năng hoàn trả và (2) khoản vay không được thu hồi hoàn toàn Do đó, việc giải thích nợ xấu của ECB phụ thuộc vào kết quả thu hồi nợ của ngân hàng.
Hơn nữa, Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF có quan điểm về nợ xấu là một khoản vay được coi là không sinh lời (nợ khó đòi) khi tiền được trả lãi và/hoặc gốc đã quá hạn 90 ngày trở lên, hoặc các khoản thanh toán lãi cho 90 ngày trở lên đã được cơ cấu lại hoặc gia hạn, hoặc các khoản thanh toán chưa quá 90 ngày nhưng có lý do để nghi ngờ rằng việc hoàn trả sẽ không được thực hiện đầy đủ Nợ xấu được xác định bởi hai yếu tố, theo IMF: (1) Đã quá hạn thanh toán trên 90 ngày và (2) khả năng trả nợ bị nghi ngờ So với quan điểm của ECB, quan điểm của IMF về nợ xấu đưa ra một góc nhìn khác về thành phần thời gian trễ hạn, bên cạnh kết quả thu hồi nợ của ngân hàng Đây là quan điểm được chấp nhận và thường dùng nhất trên thế giới "Về cơ bản, một khoản nợ được coi là nợ xấu khi đến hạn trả lãi hoặc gốc trên 90 ngày, hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thỏa thuận, hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khoản nợ sẽ thanh toán đầy đủ".
Trong khi đó, Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (2002) không định nghĩa cụ thể nợ xấu mà coi một khoản vay là không thể trả được nếu đáp ứng một hoặc cả hai yêu cầu sau xảy ra: (1) ngân hàng phát hiện ra rằng người đi vay không có khả năng trả nợ đầy đủ sau khi không thực hiện các biện pháp thu hồi nợ như quản lý tài sản thế chấp; (2) người vay đã quá hạn thanh toán trên 90 ngày Theo Chuẩn mực Kế toán Quốc tế (IAS), các ngân hàng thường coi các khoản cho vay là nợ bị suy giảm hơn là các khoản nợ khó đòi Nói chung, IAS đánh giá cao khả năng hoàn trả khoản vay, cho dù khoản nợ đã quá hạn dưới 90 ngày hay không Đối với quan điểm của NHNN Việt Nam về trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của TCTD thì nợ xấu là những khoản nợ được phân loại vào nhóm
3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn), trong đó phân loại nợ theo Điều 6 chủ yếu dựa trên thời gian quá hạn của các khoản nợ (nhóm 3: thời gian quá hạn từ 90 –180 ngày, nhóm 4: thời gian quá hạn từ 181 –360 ngày, nhóm 5: thời gian quá hạn trên 360 ngày) và phân loại nợ theo Điều 7 lại chủ yếu dựa trên khả năng trả nợ của khách hàng (nhóm 3: các khoản nợ được TCTD đánh giá là có khả năng tổn thất một phần nợ gốc và lãi, nhóm 4: các khoản nợ được TCTD đánh giá là khả năng tổn thất cao, nhóm 5: các khoản nợ được TCTD đánh giá là không còn có khả năng thu hồi, chấp nhận mất vốn) Như vậy, phương pháp xác định nợ xấu được cho là toàn diện và tương đồng với quan niệm của các tổ chức trên thế giới cũng như ở Việt Nam, dựa trên hai biến số từ 90 ngày trở lên và khả năng hoàn vốn của khách hàng.
Lý thuyết các nhân tố tác động đến nợ xấu
Lý thuyết chu kỳ kinh doanh/kinh tế (Business Cycle Theory) Chu kỳ kinh doanh là một sự giao động của tổng sản lượng quốc dân, của thu nhập và việc làm, thường kéo dài trong một giai đoạn từ2 đến 10 năm, được đánh dấu bằng một sự mở rộng hay thu hẹp trên quy mô lớn trong hầu hết các khu vực của nền kinh tế (Samuelson và Nordhaus, 1948) Các giai đoạn suy thoái, phục hồi và bùng nổ tạo nên ba giai đoạn của chu kỳ kinh doanh (bùng nổ) Một quan điểm khác cho rằng giai đoạn phục hồi là ngẫu nhiên để lại hai giai đoạn chính của chu kỳ kinh doanh là suy thoái và mở rộng Trong đó suy thoái là giai đoạn GDP giảm đi Suy thoái được định nghĩa là giai đoạn tăng trưởng GDP âm trong hai quý liên tiếp ở Hoa Kỳ và Nhật Bản Thời kỳ phục hồi là khi GDP tăng lên đến mức đã xuất hiện một thời gian ngắn trước khi suy thoái Đáy của chu kỳ kinh doanh đánh dấu sự chuyển đổi giữa hai giai đoạn này Nền kinh tế đang trải qua một sự bùng nổ khi GDP thực tế mở rộng và bắt đầu vượt qua mức trước suy thoái Một giai đoạn suy thoái mới bắt đầu khi kỷ nguyên bùng nổ kết thúc Đỉnh chu kỳ kinh tế đánh dấu sự chuyển đổi từ kỳ thịnh vượng sang giai đoạn suy thoái tiếp theo Hiện nay, các ngân hàng thường thực hiện chính sách mở rộng cho vay trong thời kỳ phát triển kinh tế và hạn chế tín dụng trong thời kỳ suy thoái GDP đồng nghĩa khi nền kinh tế đang phát triển, thu nhập của người dân tăng lên làm tăng khả năng trả nợ của họ Ngược lại, khi nền kinh tế suy thoái, nợ xấu tăng cao.
Theo lý thuyết lợi thế kinh tế vì quy mô (Economies of scale theory), quy mô ngân hàng càng lớn thì các ngân hàng sẽ càng có nhiều nguồn lực và kinh nghiệm trong việc xử lý và phân tích các vấn đề lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức Trong khi đó, do thiếu năng lực và kinh nghiệm đánh giá mức độ tín nhiệm của người nộp đơn, các ngân hàng quy mô nhỏ không thể giải quyết hiệu quả vấn đề lựa chọn phản đối Do đó, các ngân hàng nhỏ nhìn chung có tỷ lệ nợ xấu trong danh mục cho vay lớn hơn các ngân hàng lớn Nghiên cứu của Rajan và Dhal (2003); Hu và cộng sự (2004); Salas và Saurina (2002) lập luận rằng dựa trên giả thuyết “hiệu ứng quy mô” (size effect hypothesis) các ngân hàng quy mô lớn cho phép đa dạng hóa nhiều cơ hội hơn Tuy nhiên, giả thuyết này đi ngược lại giả thuyết “quá lớn để phá sản” (too big to fail hypothesis) Theo lý thuyết này, các ngân hàng lớn chấp nhận rủi ro quá lớn bằng cách tăng cường sử dụng các nguồn vốn có thể cho vay dẫn đến nợ xấu tăng cao, đến mức nhiều cá nhân mong đợi chính phủ bảo vệ họ trong trường hợp phá sản (Stern và Feldman, 2004) Boyd và Gertler (1994) lập luận rằng, do chính phủ Mỹ ủng hộ học thuyết "quá lớn để phá sản" trong những năm 1980, các ngân hàng Mỹ có xu hướng chấp nhận các danh mục đầu tư rủi ro hơn.
Theo giả thuyết “quản lý kém hiệu quả” của Berger và DeYoung (1997) quản lý kém có tác động tương tự như sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu Quản lý kém có tác động tương tự như sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu Nguyên nhân chủ yếu là do các ngân hàng xếp hạng tín dụng kém, đánh giá tài sản và giám sát quản lý hoạt động của khách hàng vay Việc quản lý kém có khả năng làm tăng số lượng các khoản vay có vấn đề trong tương lai Bên cạnh đó, tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ cũng được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ với nợ xấu hiện tại (Salas và Saurina, 2002), theo nghiên cứu, nợ xấu cao trong quá khứ cho thấy việc quản lý rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng còn nhiều bất cập và có tác động tương tự như nợ xấu hiện nay Theo giả thuyết “tiết kiệm” (skimping hypothesis) của Berger và DeYoung
(1997), tối đa hóa lợi nhuận ngân hàng trong dài hạn hiệu quả hơn trong ngắn hạn, ngụ ý rằng tối đa hóa lợi nhuận ngân hàng trong dài hạn hiệu quả hơn trong ngắn hạn Mối quan hệ cùng chiều về quản lý không hiệu quả và tỷ lệ nợ xấu được chứng minh thông qua các nghiên cứu của Williams (2004), Podpiera và Weil (2008), và Louzis, Vouldis và Metaxas (2012) Kết quả hoạt động, cũng như lợi tức trên tài sản (ROA), có thể được sử dụng để đánh giá chất lượng quản lý Ngoài ra, tỷ lệ cung cấp tín dụng ảnh hưởng tương tự đến tỷ lệ nợ xấu Khi ngân hàng trích lập thêm dự phòng chứng tỏ việc quản lý rủi ro tín dụng chưa đầy đủ dẫn đến nợ xấu tăng lên.
Hầu hết các nghiên cứu đều cho rằng tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu (Salas và Saurina, 2002; Khemraj và Pasha, 2009; Jimenez và Saurina, 2005; ). Khi nền kinh tế cải thiện, các công ty bán được nhiều sản phẩm hơn, điều này làm tăng thu nhập và thu nhập cá nhân, giúp dễ dàng trả các khoản vay hơn Mặt khác, các ngân hàng thấy dễ dàng hơn trong việc gia hạn các khoản vay khi nền kinh tế đang hoạt động tốt Lúc đó, ngân hàng dễ bị tổn thương bởi lựa chọn bất lợi của người đi vay Bên cạnh đấy, khi nền kinh tế suy thoái đi vào tình trạng đình trệ, sức mua của người tiêu dùng giảm, doanh thu và thu nhập của công ty giảm Điều này có tác động đến mong muốn thanh toán của người vay, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng lên Điều này gây áp lực lên thanh khoản, các NHTM nảy sinh tâm lý phòng thủ và hạn chế cấp tín dụng cho nền kinh tế Hậu quả là doanh nghiệp và cá nhân khó tiếp cận vốn, sức sản xuất và tiêu dùng bị giảm, nền kinh tế suy giảm và tiếp tục làm nợ xấu gia tăng.
Trong khi các nghiên cứu của Fofack (2005), Nkusu (2011) tìm thấy mối tương quan tích cực giữa lạm phát và nợ xấu, nghiên cứu của Washington (2014) cho thấy mối tương quan ngược lại, hoặc như nghiên cứu của Khemraj và Pasha (2009) cho thấy lạm phát không phải là yếu tố quyết định quan trọng của nợ xấu trong hệ thống ngân hàng ở Guyana NHNN đang thắt chặt tiền tệ để giảm lượng tiền lưu thông do lạm phát tăng mạnh, nhưng nhu cầu vay vốn của các doanh nghiệp và cá nhân vẫn ở mức cao và các ngân hàng chỉ có thể đáp ứng một lượng tiền cụ thể một số lượng hạn chế khách hàng với các hợp đồng hoặc dự án khả thi hoặc mức độ rủi ro có thể chấp nhận được Mặt khác, lãi suất cho vay cao do lãi suất huy động cao khiến doanh nghiệp khó vay và trả nợ, dẫn đến nợ xấu tăng. Tuy nhiên, nếu NHNN có chiến lược tăng cung tiền để giảm lãi suất, thúc đẩy cho vay, khuyến khích phát triển kinh tế trong giai đoạn lạm phát ngắn hạn thì điều này có thể giúp giảm thiểu nợ xấu Tuy nhiên, công việc duy trì lâu dài sẽ phát nổ và kéo dài, dẫn đến nợ xấu gia tăng Schechtman và Gaglianone (2010) Tuy nhiên, việc duy trì lâu dài sẽ khiến lạm phát bùng nổ và kéo dài, dẫn đến nợ xấu gia tăng Schechtman và Gaglianone (2010).
Giả thuyết “Kém may mắn” (Bad Luck) đưa ra bằng chứng rằng nợ xấu tăng lên do tốc độ tăng trưởng kinh tế giảm, tỷ lệ thất nghiệp tăng và lãi suất tăng, đòi hỏi các ngân hàng phải trả chi phí cao hơn để giám sát và quản lý các khoản vay phát hành Các nghiên cứu củaKhemraj và Pasha (2009), Salas và Sarina (2002), Bernanke và Gertler (1989) đã làm rõ thêm kết quả này Kết luận, chất lượng tài sản của ngân hàng và ảnh hưởng của các biến số bên ngoài cũ đều có tác động đáng kể đến nợ xấu Các tổ chức tín dụng sử dụng các tiêu chí định tính và định lượng để đánh giá mức độ rủi ro của các khoản cho vay và nghĩa vụ ngoại bảng,sau đó phân loại nợ thành các nhóm phù hợp trên cơ sở thông tin đó Phân loại nợ là quá trình ngân hàng xem xét danh mục cho vay của mình và chia các khoản cho vay thành các loại tùy thuộc vào rủi ro và đặc điểm của chúng.
Ngân hàng thế giới (Word Bank) đã phân loại nợ như sau:
Bảng 1 Phân loại nợ của Ngân hàng thế giới
Khoản vay Đặc điểm Đạt tiêu chuẩn Không nghi ngờ gì về khả năng trả nợ
Tài sản được đảm bảo thanh khoản bằng tiền hoặc tương đương tiền Quá hạn dưới 90 ngày
Cần theo dõi Khả năng trả nợ liên quan đến: Điều kiện kinh tế hay hoàn cảnh tài chính khó khăn Quá hạn dưới
90 ngày Dưới tiêu chuẩn Các đặc điểm xấu về tín dụng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ:
Những khoản nợ đã được thỏa thuận lại Quá hạn từ 90 – 180 ngày Đáng ngờ Không chắc thu hồi được toàn bộ nợ dựa trên các điều kiện hiện tại:
Có khả năng thất thoát Quá hạn từ 180 – 360 ngày.
Mất vốn Các khoản vay không thu hồi được Quá hạn hơn 360 ngày.
Nguồn: (Tác giả tổng hợp từ Word Bank Publications, 2003)
Theo Laurin và cộng sự (2002), rất khó để có một chuẩn mực kế toán quốc tế thống nhất để đánh giá và tiến hành phân loại nợ Theo nghiên cứu của Lastra, Bholat, Markose, Sen và Miglionico (2016) cho thấy sự khác biệt trong phân loại nợ ở một số nước G-20 Bảng 2 2 chỉ ra rằng Hoa Kỳ và Đức có phân loại rõ ràng trong các nhóm nợ Các ngân hàng ở Vương quốc Anh không bị ràng buộc bởi bất kỳ hướng dẫn phân loại nợ nào Mặt khác, các giám sát viên ngân hàng yêu cầu các ngân hàng phải có đầy đủ cơ chế quản lý rủi ro tín dụng, bao gồm cả việc xem xét các khoản vay thường xuyên Không có quy định phân loại nợ ở Vương quốcAnh hoặc Hà Lan, cho phép các nhà quản lý ngân hàng tự phân loại và yêu cầu giám sát ngân hàng xem xét thường xuyên Có những điều kiện tiên quyết cơ bản để các khoản vay được phân loại là có dấu hiệu xuống cấp ở Pháp, nhưng không có tiêu chuẩn rõ ràng nào về cách phân loại chúng Ở Ý, một mô hình tương tự đã phát sinh, với năm loại nợ và chỉ có những hướng dẫn mơ hồ về 13
1 4 cách thực hiện phân loại Có thể thấy, hầu hết các quốc gia châu Âu áp đặt một bộ tiêu chuẩn tối thiểu để các khoản vay được xếp vào loại xấu đi, nhưng không có hướng dẫn chính xác về cách thực hiện Trong khi đó, các quốc gia châu Á thường chia các khoản vay thành bốn hoặc năm hạng mục và phân loại chúng tương tự nhau (Phụ lục 4).
Theo Viện Tài chính Quốc tế (IIF), việc phân loại nợ dựa trên tình trạng và đặc điểm tài chính của mỗi quốc gia Các tác giả Adriaan M Bloem và Cornelis N Gorter đã giải thích cách phân loại nợ của IIF bao gồm năm loại trong phần 15 "Xử lý nợ xấu trong thống kê kinh tế vĩ mô" (2001) Nhóm nợ đủ điều kiện, nợ cần chú ý, nợ xấu thuộc 3 nhóm: nợ dưới chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ mất vốn.
Bảng 2 Cách phân loại nợ
Nợ gốc và lãi trong hạn, không có dấu hiệu khó khăn trong việc thực hiện nghĩa vụ trả nợ và dự báo có thể thanh toán gốc và lãi đúng hạn theo như cam kết
Nợ trong tình trạng nếu không có các biện pháp xử lý thì có thể tăng nguy cơ không thanh toán đầy đủ gốc và lãi
Là khoản nợ nghi ngờ về khả năng thanh toán gốc và lãi không đầy đủ theo như cam kết, hoặc gốc và lãi quá hạn 90 ngày, hoặc tài sản đảm bảo bị giảm giá trị dẫn đến nguy cơ giảm giá trị khoản vay nếu không được xử lý kịp thởi.
Là khoản nợ xác định không thể thu hồi đầy đủ gốc, lãi trong điều kiện hiện hành hoặc lãi hoặc/và gốc quá hạn trên 180 ngày Nợ nhóm này đã bị giảm giá trị nhưng chưa mất vốn hoàn toàn vì còn có những yếu tố được xác định có thể tác động cải thiện chất lượng khoản nợ.
Là nợ được đánh giá không có khả năng thu hồi hoặc gốc hoặc/và lãi quá hạn trên 1 năm.
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ IIF, 1999
Nợ xấu được quy định cụ thể trong quy chế phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng tại Việt Nam, theo Quyết định
1 5 số 493/2005 của Thống đốc NHNN ngày 22/4/2000 và theo Điều 6 Quyết định số 22/VBHN- NHNN Nợ được chia thành 5 nhóm theo cách tiếp cận định lượng Các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5 được phân loại là nợ xấu của ngân hàng Về phân loại nhóm nợ, Việt Nam phù hợp với một số quốc gia trên thế giới, bao gồm Hoa Kỳ, Singapore, Trung Quốc Tính chung của các nhóm nợ là cơ sở để phân loại năm nhóm nợ và giải thích cơ bản của mỗi nhóm ở một số lượng lớn các quốc gia trên khắp thế giới Mẫu nghiên cứu của tác giả là các NHTM tại Việt Nam nên tập trung vào việc phân loại nợ xấu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (Bảng 4) để làm cơ sở tính toán nợ xấu.
Bảng 3 Phân loại nợ tại Việt Nam
Nhóm nợ Phương pháp định lượng Phương pháp định tính
Nợ trong hạn hoặc quá hạn dưới 10 ngày
Có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn
Nợ cần chú ý Quá hạn 10 – 90 ngày, nợ điều chỉnh hạn trả nợ lần đầu
Có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi, nhưng có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ
Quá hạn 91 – 180 ngày, nợ gia hạn lần đầu, miễn hoặc giảm lãi
Không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn, có khả năng tổn thất
Quá hạn 180 – 360 ngày, nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai Có khả năng tổn thất cao
Nợ có khả năng mất vốn
Nợ quá hạn trên 360 ngày, nợ có cơ cấu lại thời hạn trả lần 1, 2 nhưng quá hạn nợ cơ cấu lần thứ 3 trở lên.
Không còn khả năng thu hồi, mất vốn
Nguồn: Tác giả trích từ Quyết định về phân loại nợ xấu của ngâ hàng nhà nước )
Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm
2.3.1 Nghiên cứu trên thế giới
Trên thế giới, đã có nhiều nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM Với nghiên cứu Why do banks và Loan losses differ (Keeton và Morris 1987) là một trong những nghiên cứu đầu tiên trong việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng trung ương Nợ xấu được sử dụng như một thước đo rủi ro tín dụng trong một số NHTM Hoa Kỳ từ năm 1979 đến năm 1985 Do đó, rủi ro tín dụng trong các ngân hàng chủ yếu được xác định bởi sự yếu kém của quản lý và điều kiện kinh tế địa phương Theo báo cáo, cho thấy các NHTM có khoản vay rủi ro cao có nguy cơ vỡ nợ cao.
Nghiên cứu Salas và Saurina (2002) đã so sánh các nhân tố tố ảnh hưởng đến nợ xấu gồm yếu tố nội tại và yếu tố vĩ mô của các NHTM và Quỹ tiết kiệm Tây Ban Nha trong giai đoạn 1985-1987 Nghiên cứu đã tính toán ảnh hưởng của hiệu suất đến nợ xấu và đánh giá tác động kém đi của hoạt động đối với nợ xấu, nguyên nhân có thể là do "quản lý kém" hoặc "keo kiệt" Khái niệm "rủi ro đạo đức" được ủng hộ bởi tỷ lệ nợ xấu Hơn nữa, kết quả cho thấy nợ xấu có mối liên hệ ngược chiều với tốc độ tăng trưởng GDP và quy mô ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu và tăng trưởng tín dụng năm ngoái là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ nợ xấu.
Nghiên cứu của Marcello Bofondi và Tiziano Ropele (2011) sử dụng mô hình hồi quy chuỗi thời gian đơn để kiểm tra các yếu tố kinh tế vĩ mô xác định chất lượng khoản vay tại các ngân hàng ở Ý trong 20 năm từ 1990 đến 2010 Các tác giả sử dụng tỷ lệ nợ xấu mới với số dư nợ giai đoạn trước (tỷ lệ NBL) Do các biến kinh tế vĩ mô tác động đến hai nhóm này được cho là khác biệt nên tác giả đánh giá chất lượng cho vay đối với gia đình và doanh nghiệp bằng cách sử dụng các biến kinh tế vĩ mô độc lập Kết quả cho thấy rằng chỉ một số biến số kinh tế vĩ mô, chủ yếu liên quan đến tình trạng chung của nền kinh tế, chi phí và gánh nặng đi vay và nợ quá mức là có thể dự đoán chất lượng cho vay đối với người dân và doanh nghiệp Đặc biệt, tỷ lệ NBL cho vay hộ gia đình có quan hệ nghịch biến với tăng trưởng GDP và giá trị căn nhà, đồng thời dao động cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất danh nghĩa ngắn hạn Tỷ lệ NBL tăng cùng với tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ chi tiêu lãi ròng trên tổng lợi nhuận hoạt động của các doanh nghiệp.
Trong khi đó, nghiên cứu của Jin-li Hu, Yang Li và Yung-ho Chiu (2004) đã thiết lập mô hình lý thuyết để dự đoán mối quan hệ giữa cổ phần của chính phủ tại các NHTM và tỷ lệ NPLs Bảng dữ liệu đã được các tác giả phê duyệt với 40 ngân hàng thương mại ở Đài Loan từ năm 1996 đến 1999 Theo kết quả của kiểm định Hausman, mô hình tác động ngẫu nhiên tốt hơn mô hình tác động cố định Kết quả nghiên cứu cho thấy: (1) tỷ lệ 16
1 7 nợ xấu giảm khi cổ phần của chính phủ trong một ngân hàng tăng lên (lên đến 63.51; %),
(2) quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu; (3) đa dạng hóa nguồn thu không có tác dụng làm giảm tỷ lệ nợ xấu; (4) Tỷ lệ nợ xấu tăng đều đặn từ năm 1996 đến năm 1999 và (5) các ngân hàng được thành lập sau khi bãi bỏ quy định có tỷ lệ NPL thấp hơn so với các ngân hàng được thành lập trước khi bãi bỏ quy định.
Rajiv Rajan và Chandra Dhal (2003) đã nghiên cứu ba nhóm yếu tố kinh tế và tài chính chủ yếu ảnh hưởng đến nợ xấu tại NHTM Ấn Độ giai đoạn 2003 –2008, gồm quy mô ngân hàng, tăng trưởng kinh tế và môi trường kinh doanh Các mô hình dữ liệu bảng, FEM và REM đã được sử dụng trong nghiên cứu này Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng và môi trường kinh doanh có tác động tiêu cực đến nợ xấu, mặc dù thành phần tăng trưởng GDP có tác động có lợi.
Sử dụng dữ liệu bảng và mô hình hiệu ứng cố định, Khemraj và Pasha (2009) đã tìm ra nguyên nhân của nợ xấu trong ngành ngân hàng ở Guyana (FEM) Các phát hiện thực nghiệm xác nhận giả thuyết rằng các yếu tố kinh tế vĩ mô như tỷ giá hối đoái hiệu quả và tăng trưởng GDP thực tế có tác động đáng kể đến mức nợ xấu Cụ thể, tỷ giá hối đoái thực tế có mối quan hệ chặt chẽ với số nợ xấu được ghi nhận bởi các ngân hàng thương mại, cho thấy rằng khi khả năng cạnh tranh quốc tế của nền kinh tế suy giảm, dẫn đến nợ xấu đáng kể Hơn nữa, các tác giả đã phát hiện ra mối liên hệ tiêu cực giữa GDP và nợ xấu. Tuy nhiên, các phát hiện thực nghiệm chứng minh rằng lạm phát không ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu trong lĩnh vực ngân hàng của Guyana Khi nói đến các đặc điểm cụ thể của ngân hàng, chúng tôi thấy rằng các ngân hàng tính lãi suất thực tế cao và chịu rủi ro cao hơn có nhiều khả năng nợ quá hạn Tuy nhiên, kết quả cho thấy, trái với nghiên cứu trước đây, các ngân hàng lớn không hiệu quả trong việc đánh giá khách hàng vay vì không có mối liên hệ đáng kể giữa quy mô của một tổ chức ngân hàng và mức độ nợ xấu. Đối với nghiên cứu "Quy mô ngân hàng, khoảng cách chức năng và tổn thất do tỷ lệ vỡ nợ của các khoản vay ngân hàng" của Matteo Cotugno và Valeria Stefanelli (2011), các tác giả đã sử dụng 2697 quan sát dựa trên hệ thống ngân hàng Ý từ năm 2005 đến 2008. Theo nghiên cứu, các ngân hàng lớn hơn, được cho là có đặc điểm tổ chức phức tạp hơn, có tỷ lệ mất mát cao hơn (LGDR) Trong khi đó, tỷ lệ thu hồi nợ dường như không bị ảnh hưởng bởi khả năng sinh lời của ngân hàng (ROA).
Nghiên cứu của Keeton (1999) đã sử dụng dữ liệu từ năm 1982 đến năm 1996 và mô hình vector tự hồi quy, để phân tích tác động của tốc độ tăng trưởng tín dụng, quy trình tín dụng,… với hành vi trốn nợ của khách hàng ở Mỹ Nghiên cứu chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng và suy giảm tài sản cho vay có mối quan hệ chặt chẽ và cùng chiều
Các hệ thống tài chính khác đã có kết quả tương đương như Hoa Kỳ Bercoff và cộng sự (2002) đã tiến hành nghiên cứu vấn đề nợ xấu trong hệ thống ngân hàng trung ương Argentina từ năm 1993 đến năm 1996 và phát hiện ra rằng nợ xấu bị tác động bởi cả nội bộ ngân hàng và các biến số kinh tế vĩ mô Monicah Wanjiru Muriithi (2013) đã sử dụng kỹ thuật thống kê mô tả và sử dụng cả hai mô hình hồi quy đa biến cho dữ liệu trong công trình "Nguyên nhân của các khoản nợ xấu trong các ngân hàng thương mại ở Kenya" để tìm ra mối liên hệ giữa các nguồn nợ xấu trong các ngân hàng trung ương Kenya. Nghiên cứu xem xét dữ liệu từ năm 2008 đến năm 2012 Sử dụng phần mềm SPSS, các nhà nghiên cứu đã xem xét tác động của các yếu tố độc lập như lãi suất, lạm phát và tăng trưởng khoản vay trên một mẫu gồm 43 ngân hàng trung ương Kenya Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ giống nhau Trong khi đó, nợ xấu tỷ lệ nghịch với lãi suất thực và tăng trưởng cho vay.
Makri, Tsagkanos và Bellas (2014) sử dụng mô hình kinh tế lượng để ước tính các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu trong khu vực đồng euro, trong đó nhấn mạnh đến giai đoạn trước khủng hoảng Sử dụng biểu dữ liệu tổng hợp của 14 quốc gia từ năm 2000 đến năm 2008 và sử dụng một số mô hình GMM Các phát hiện cho thấy mối liên hệ giữa các khoản cho vay kém hiệu quả với các điều kiện kinh tế vĩ mô và ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ vốn và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) của năm trước đều có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ vỡ nợ Đồng thời, nợ công, GDP và thất nghiệp là ba yếu tố khác tác động đến nợ xấu, chứng tỏ rằng điều kiện kinh tế của các quốc gia khu vực đồng euro có liên quan đến chất lượng của danh mục cho vay.
Do ba quốc gia này chịu nhiều biến động trong cuộc khủng hoảng 2008, Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013) đã đánh giá các biến vĩ mô và vi mô tác động đến nợ xấu của 85 ngân hàng tại ba quốc gia (Ý, Hy Lạp và Tây Ban Nha) từ năm 2004 đến
2008 Các mô hình dữ liệu bảng, FEM và REM đã được sử dụng để xác định các yếu tố kinh tế vĩ mô, bao gồm cả tốc độ, trong nghiên cứu Các biến vi mô bao gồm lợi nhuận trên tài sản (ROA), thay đổi trong các khoản vay và tỷ lệ cung cấp tín dụng, cũng như 18
1 9 tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất cho vay thực tế Kết quả nghiên cứu cho thấy lãi suất cho vay và tỷ lệ cấp tín dụng có ảnh hưởng như nhau đến tỷ lệ nợ xấu, trong khi tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản có tác động ngược lại Ở các quốc gia này, tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) trên nợ xấu là cao.
Từ năm 1998 đến năm 2011, Nir Klein (2013) đã điều tra nợ xấu ở Trung Âu, Đông Âu và Đông Nam Âu Tác giả sử dụng các phương pháp ước lượng như FE, DGMM và SGMM Khi các hoàn cảnh kinh tế vĩ mô thay đổi, chẳng hạn như tỷ lệ thất nghiệp tăng, tỷ giá hối đoái giảm và lạm phát tăng, bằng chứng thực nghiệm cho thấy tỷ lệ nợ xấu tăng lên Các yếu tố đặc thù của ngành ngân hàng cũng có tác động đáng kể đến nợ xấu Nợ xấu càng ít thì các nhà quản lý ngân hàng và vốn chủ sở hữu càng nhiều.
Một vài nghiên cứu ở Việt Nam đã xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu như Phân tích thực tế về các yếu tố quyết định nợ xấu tại các Ngân hàng Thương mại Việt Nam của Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013), được trình bày tại Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế và Hội nghị Nghiên cứu Chính sách số 07 Tổ chức này biên soạn các ý tưởng và định nghĩa về nợ xấu, cũng như các quy luật thực tế đi kèm với nợ xấu tại các ngân hàng trong và ngoài nước, cũng như ảnh hưởng của các biến vĩ mô và đặc điểm ngân hàng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam từ năm 2005 đến năm
2011, dữ liệu được thu thập từ mười ngân hàng thương mại Việt Nam.
Các nhân tố ảnh hưởng
Sau đây là tóm tắt cơ sở lý thuyết về các yếu tố vi mô và vĩ mô có thể tác động đến nợ xấu của ngân hàng dựa trên nghiên cứu của tác giả về các tài liệu nghiên cứu trước đây:
Theo quy định của Ngân hàng Nhà nước quy định rằng khi các ngân hàng thương mại phát triển về quy mô thì ngân hàng cũng phải tăng vốn tự có Do đó, khả năng cấp tín dụng của các ngân hàng thương mại sẽ mở rộng khi tổng tài sản tăng lên Tuy nhiên, việc quản lý các tài sản và nợ phải trả này thường tốt hơn so với các ngân hàng thương mại nhỏ, vì sẽ có thủ tục tín dụng và khách hàng thường là các doanh nghiệp lớn, đáng tin cậy và ổn định Do đó, tùy thuộc vào cơ cấu tài sản được lựa chọn và năng lực quản lý tài sản của ngân hàng, quy mô của ngân hàng thương mại có thể có tác động tích cực hoặc tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu Theo giả thuyết nói về hiệu ứng quy mô (size effect hypothesis), Salas và Saurina (2002) cho rằng các ngân hàng quy mô lớn cho phép nhiều hơn cơ hội đa dạng hóa, và tác giả cung cấp hỗ trợ thực nghiệm cho tuyên bố này Tỷ lệ nợ xấu tăng theo quy mô ngân hàng Lý thuyết "quá lớn để thất bại", trong đó nói rằng các ngân hàng chấp nhận rủi ro quá mức bằng cách mở rộng việc sử dụng vốn cho vay, sẽ dẫn đến tăng trưởng nợ xấu, ngược lại với giả thuyết trên.
Tỷ lệ nợ xấu năm trước
Khi các ngân hàng không thực hiện cho vay đầy đủ, thiếu giám sát khách hàng vay, và thẩm định tài sản đã cho thấy rằng việc sử dụng chi phí không hiệu quả là một dấu hiệu của thực tiễn quản lý kém Berger và Deyoung (1997) Theo Klein (2013), người có cùng quan điểm với Salas và Saurina (2002), có mối tương quan thuận giữa tỷ lệ nợ xấu hiện tại và tỷ lệ nợ xấu trước đây Khả năng quản trị của ngân hàng càng kém thì tỷ lệ nợ xấu trước đây càng lớn.
Một trong những thước đo quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động tài chính của các ngân hàng thương mại là khả năng sinh lời, dựa trên sự kết hợp giữa kết quả hoạt động và sử dụng nguồn lực Nghiên cứu trước đây đã chứng minh rằng ảnh hưởng khiêm tốn này có tác động tiêu cực đến lợi nhuận Ayanda và cộng sự (2013), Osuagwu (2014).Theo nghiên cứu này, tỷ lệ xấu tỷ lệ nghịch với khả năng sinh lời Theo Duy Trung 22
(2020), tỷ lệ chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tăng lên cho thấy chất lượng tín dụng của các ngân hàng thương mại đang giảm sút và rủi ro tín dụng đang tăng lên Làm thay đổi tiêu cực phương thức kinh doanh của các ngân hàng thương mại.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Các ngân hàng sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng như một cách để bù đắp cho những tổn thất do rủi ro tín dụng gây ra Ngoài ra, chỉ tiêu này cho thấy hiệu quả quản lý tín dụng của ngân hàng và cho biết ngân hàng có thích đầu tư vào các tài sản nguy hiểm hay không (Keeton và Morris, 1987) Do đó, các nhà quản lý buộc phải tăng các khoản phí liên quan để giảm thiểu lo ngại về tính thanh khoản, điều này làm tăng dự phòng rủi ro so với tổng số khoản vay hiện có (Ghosh, 2015; Messai và Jouini, 2013) Điều này dẫn đến tình trạng nợ xấu ngày càng gia tăng.
Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Bởi vì các yêu cầu cho vay đã được nới lỏng, việc mở rộng tín dụng nhanh chóng thường đi kèm với chất lượng tín dụng kém Các thể chế cạnh tranh để tăng trưởng tín dụng trên thị trường cho vay, và việc mở rộng tín dụng nhanh chóng thường khiến các ngân hàng có nguy cơ mắc nợ xấu Theo các nghiên cứu trước đó, tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu có mối tương quan với việc mở rộng khoản vay Khái niệm rủi ro cho vay tăng lên trong các giai đoạn phát triển kinh tế được giải thích là do lợi tức kỳ vọng của các dự án đầu tư được cải thiện, và do đó lợi tức kỳ vọng của tất cả các khoản cho vay cũng được cải thiện Do các ngân hàng thường nới lỏng các yêu cầu bảo lãnh phát hành để đáp ứng với việc gia hạn các khoản vay, nhưng hoạt động tín dụng phải được kiểm soát theo các tiêu chuẩn, nên nợ xấu tăng lên cùng với việc mở rộng tín dụng (Weinberg, 1995).
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
Theo lý thuyết rủi ro đạo đức của Keeton và Morris (1987), vốn hóa là rất quan trọng trong việc xác định số nợ xấu Đặc biệt, các ngân hàng có quy mô vốn nhỏ thường có cơ hội đầu tư vào nhiều tài sản nguy hiểm, điều này khiến các ngân hàng gặp vấn đề về thanh khoản Để tăng cường khả năng thanh khoản hiện nay, các ngân hàng buộc phải huy động thêm vốn với lãi suất cao, đồng nghĩa với việc người đi vay sẽ phải trả chi phí lãi vay cao hơn.
Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Trong điều kiện hoàn cảnh kinh tế cụ thể, mối liên hệ giữa GDP và nợ xấu ngân hàng gần như tương xứng Do tăng doanh thu cho các doanh nghiệp và hộ gia đình trong thời kỳ
2 4 kinh tế tăng trưởng nhanh, tỷ lệ xấu giảm xuống Ngược lại, khi nền kinh tế suy thoái hoặc khủng hoảng, tỷ lệ xấu sẽ nhanh chóng tăng lên Salas và Saurina (2002) và Khemraj và Pasha (2009) chứng minh rằng tăng trưởng GDP có ảnh hưởng tiêu cực đáng kể đến các khoản nợ xấu và cho thấy rằng các biến số kinh tế vĩ mô đang ảnh hưởng nhanh chóng đến khả năng cho vay của các tác nhân kinh tế Các doanh nghiệp trở nên hiệu quả hơn khi nền kinh tế mở rộng, điều này làm tăng thu nhập của doanh nghiệp và thu nhập cá nhân và giúp người đi vay trả nợ dễ dàng hơn.
Nhiều nghiên cứu phát hiện ra, quan hệ giữa lạm phát với nợ xấu phụ thuộc vào chính sách tiền tệ của mỗi quốc gia Makri và cộng sự (2012), Pestova và Mamonov (2012), Klein (2013) đã tìm ra tác động tiêu cực của lạm phát đối với nợ xấu nhưng không có mức ý nghĩa thống kê Theo Khemraj và Pasha (2009) lại cho thấy lạm phát không phải là yếu tố quyết định quan trọng tới nợ xấu trong hệ thống ngân hàng ở Guyana Khi lạm phát được kiểm soát bằng tín dụng đồng bộ, hoạt động tốt và các giải pháp tài khóa tiền tệ cũng như cơ chế phối hợp linh hoạt giữa chính sách tài khóa và tiền tệ Lãi suất được điều hành tự do trên thị trường tiền tệ về cơ bản phù hợp với sự thay đổi của tiền tệ và kinh tế vĩ mô, đặc biệt là lạm phát trong từng thời điểm Các biện pháp kinh tế vĩ mô cụ thể đã làm giảm nguy cơ nợ xấu bằng cách ổn định tăng trưởng của nền kinh tế, tạo tiền đề cho các doanh nghiệp thành công và tăng khả năng trả nợ của các ngân hàng thương mại.
Bảng 4 Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố tác động đến nợ xấu của
Không có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước Salas và Saurina (2002);
Makri, Tsagkanos và Bellas (2014); Đỗ Quỳnh
Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015);
Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2015);
Stern và Feldman, 2004 Boyd và Gertler (1994)
Jin-li Hu, Yang Li và Yung-ho Chiu (2004)
Rajiv Rajan và Chandra Dhal (2003) Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017)
Hu và các cộng sự (2004)
Makri, Tsagkanos và Bellas (2014); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015)
Matteo Cotugno và Valeria Stefanelli (2011)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Williams (2004), Podpiera và Weil (2008) và Louzis, Vouldis và Metaxas (2012) Phạm Thị Mỹ Huệ (2016)
Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Salas và Saurina (2002), Bercoff và các cộng sự (2002).
Tỷ lệ vốn CSH trên tổng tài sản
Nir Klein (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017)
Tốc độ tăng trưởng kinh tế Rajan và Dhal (2003)
Makri, Tsagkanos và Bellas (2014); Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013);
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2015);
Nir Klein (2013); Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013);
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Thứ nhất, có nhiều quan điểm khác nhau về mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu với các yếu tố kinh tế vi mô và vĩ mô, theo các nghiên cứu về chủ đề này ở Việt Nam và các nước trên thế giới Các biến số mạnh và yếu dẫn đến nợ xấu ngân hàng biến động ở nhiều thời điểm và ở các quốc gia khác nhau, dẫn đến các hàm ý chính sách không thể mở rộng cho các ngân hàng Việt Nam.
Thứ hai, hầu hết các nghiên cứu của tác giả tại Việt Nam hoàn thành cho đến năm
2017 đều chưa cập nhật dữ liệu từ 2018 đến 2020 khi xem xét ảnh hưởng của các biến tác động đến nợ xấu Hơn nữa, trong khi đại dịch Covid-19 vẫn đang hoành hành, thì vấn đề nợ xấu ngân hàng phải được giải quyết trong khi có nguy cơ về tính thanh khoản kém và lạm phát quá mức.
Những cơ sở lý luận liên quan đến nợ xấu cũng như những nghiên cứu trước đây đã giúp khóa luận có cái nhìn tổng quan hơn về nợ xấu và bản chất của nợ xấu trong các ngân hàng thương mại Việt Nam nhờ việc nghiên cứu cơ sở lý luận.
PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Giả thuyết nghiên cứu
Chương 3 sẽ xây dựng mô hình nghiên cứu, khóa luận sẽ trình bày dữ liệu nghiên cứu và phân tích các phương pháp nghiên cứu nhằm tiến hành xác định sự ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến nợ xấu của NHTM Việt Nam.
Sau khi tổng hợp từ các bài báo nghiên cứu trước đó đã thảo luận trong chương 2 cho thấy rằng một loạt các biến số có thể làm tăng tỷ lệ nợ xấu Sau khi xem xét thực trạng nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, tác giả kết luận rằng có hai loại biến chính có tác động đáng kể đến nợ xấu: các nhân tố vĩ mô gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP và tỷ lệ lạm phát; các nhân tố vi mô gồm tỷ lệ nợ xấu năm trước, quy mô ngân hàng, khả năng sinh lời, dự phòng rủi ro tín dụng, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và tốc độ tăng trưởng tín dụng.
H1: Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu kỳ này Khi ngân hàng quản lý kém hoặc gặp rắc rối trong khâu quản trị nợ dẫn đến tồn đọng nợ khiến tỷ lệ nợ xấu kỳ trước làm tăng tỷ lệ nợ xấu kỳ này.
H2: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu Các ngân hàng lớn thường chấp nhận rủi ro bằng cách mở rộng sử dụng vốn cho vay, theo nguyên tắc "Quá lớn để phá sản", do đó ngân hàng có quy mô càng lớn thì nợ xấu càng cao
H3: Khả năng sinh lợi có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Khả năng sinh lời được sử dụng như một biến số trong nghiên cứu của Godlewski (2004) để phản ánh hoạt động của ngân hàng, và kết quả cho thấy khả năng sinh lời có tác động ngược lại đến tỷ lệ nợ xấu.
H4: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động cùng chiều với nợ xấu Theo nghiên cứu của Makri, Tsagkanos, Bellas (2014), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều đến nợ xấu.
H5: Tốc độ tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu Khi nghiên cứu các ngân hàng ở Hoa Kỳ vào năm 1999, Berger và cộng sự (2004) chỉ ra rằng việc mở rộng tín dụng nhanh chóng ảnh hưởng đến khả năng quản lý rủi ro dẫn đến khả năng làm tăng rủi ro tín dụng.
H6: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có quan hệ ngược chiều với nợ xấu Trích theo một nghiên cứu, "Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có mối liên hệ cao với tỷ lệ nợ khó đòi" Keeton và Morris (1987) đánh giá lý thuyết "Rủi ro đạo đức" Kết quả cuối cùng của nghiên cứu cho thấy rằng, các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản thấp sẽ có tỷ lệ nợ xấu cao hơn.
H7: Tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Salas và Saurina (2002), Jimenez và Saurina (2006), Khemraj và Pasha (2007) đều nhận thấy rằng sự phát triển kinh tế làm giảm tỷ lệ nợ xấu (2009) Theo các nghiên cứu này, sự phát triển kinh tế tích cực sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho khách hàng đã vay vốn ngân hàng để đầu tư, sản xuất, cho phép họ trả nợ đúng hạn và đúng hạn Rủi ro về nợ xấu của các ngân hàng được giảm bớt.
H8: Tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu của Fofack
(2005) và Nkusu (2011) đã làm rõ mối liên hệ cùng chiều giữa lạm phát và nợ xấu Khi lạm phát tăng cao, các ngân hàng buộc phải thắt chặt tiền tệ để hạn chế lượng tiền lưu thông, lạm phát gia tăng sẽ làm tăng lãi suất, làm giảm khả năng trả nợ của người đi vay và làm tăng nguy cơ nợ xấu trong tương lai.
Mô hình nghiên cứu
Dựa trên giả thuyết về hai nhóm nguyên nhân sinh ra nợ xấu theo thời gian là kinh tế vĩ mô và yếu tố nội tại Tiếp đó Salas và Saurina (2002), Klein (2013), Makri, Tsagkanos, Bellas (2014), Phạm Thị Mỹ Huệ (2016), và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017) đã tiến hành điều tra thực nghiệm trước và nghiên cứu đã phát hiện ra là các biến tỷ lệ nợ xấu với độ trễ một năm, khả năng sinh lời, quy mô ngân hàng, lãi suất cho vay, tốc độ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế đều là những biến số tác động đến tỷ lệ nợ xấu.
Vì vậy, mô hình nghiên cứu có phương trình sau:
NPL i,t = β 0 + β 1 NPL i,t-1 + β 2 SIZE i,t + β 3 ROA i,t + β 4 LLR i,t + β 5 LGR i,t + β 6 ETA i,t
Tỷ lệ nợ xấu (NPL i ,t )
Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước (NPL i,t-1 )
Quy mô ngân hàng (SIZE i ,t )
Khả năng sinh lợi (ROA i ,t )
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR i,t )
Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR i,t )
Tỷ lệ vốn sở hữu trên tổng tài sản (EAT i ,t )
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP t )
Tỷ lệ lạm phát (INF t )
Với i, t tương ứng với ngân hàng và năm khảo sát, β 0 là hệ số chặn, β 1 đến β 8 là các hệ số góc của các biến độc lập và ε i,t là phần dư thống kê.
Dưới đây tác giả sẽ giải thích các biến cũng như phương pháp xác định biến
Biến phụ thuộc là NPL i, t, đại diện cho tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ NPL (Non- performing loans) là nợ xấu hoặc nợ khó đòi (Fofack, 2005) hoặc các khoản vay có vấn đề (Berger và De Young, 1997) hoặc các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 quy định tại Điều
10, 11 thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21 tháng 01 năm 2013 Nhìn chung, nợ được coi là nợ xấu khi xuất hiện 1 hoặc cả hai dấu hiệu như trả nợ gốc và lãi quá hạn hoặc người vay được coi là không có khả năng trả nợ của các tổ chức tín dụng hoặc ngân hàng. Các khoản nợ nhóm 3, 4 và 5 được lấy từ báo cáo tài chính của mỗi ngân hàng mỗi năm; tổng dư nợ được lấy từ bảng cân đối kế toán. Νợ nhóm 3+Νợ nhóm 4+Νợ nhóm 5 =ợ nhóm 3+Νợ nhóm 3+Νợ nhóm 4+Νợ nhóm 5 =ợ nhóm 4+Νợ nhóm 3+Νợ nhóm 4+Νợ nhóm 5 =ợ nhóm 5 Тổng dư nợổng dư nợ
Giả thuyết 1: Nợ xấu kỳ trước có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu kỳ này Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước (NPL ) là biến độc lập được tính bằng tỷ lệ tổng nợ xấu năm trước chia cho tổng dư nợ năm trước Tương tự biến phụ thuộc NPL , nợ xấu năm trước cũng gồm các khoản nợ nhóm 3, 4 và 5 được lấy từ thuyết minh báo cáo tài chính mỗi năm và tổng dư nợ được lấy từ bảng cân đối kế toán, công thức tính như sau: Νợ nhóm 3+Νợ nhóm 4+Νợ nhóm 5 =ợ хấu năm trướсấu năm trướс
, Тổng dư nợổng dư nợ năm trướс
Các tác giả Salas và Saurina (2002) và Klein (2013) đã xem xét mối liên hệ giữa tỷ lệ nợ xấu của năm trước và tỷ lệ nợ xấu của năm hiện tại Phân tích thực nghiệm cho thấy nếu quản trị rủi ro của ngân hàng kém, quy trình thu hồi nợ hiện tại kém hiệu quả, nguồn trích lập dự phòng không cân xứng với tài sản thu giữ… có thể đã dẫn tới sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ và tương quan dương với nợ xấu hiện tại Theo Jimenes và Saurina
(2006), tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ có tác động tương tự như tỷ lệ nợ xấu hiện nay.
Giả thuyết 2: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu Quy mô ngân hàng (SIZE ) là biến độc lập được tính bằng logarit của tổng tài sản bình quân, dữ liệu tổng tài sản bình quân được tính từ số liệu trung bình cộng của tổng tài sản đầu năm và cuối năm của ngân hàng, theo công thức:
SIZE i,t = Ln (Tổng tài sản i,t )
Các ngân hàng lớn thường chấp nhận rủi ro bằng cách mở rộng sử dụng vốn cho vay, theo nguyên tắc "Quá lớn để phá sản", do đó ngân hàng có quy mô càng lớn thì nợ xấu càng cao Bởi vì các ngân hàng quốc doanh ở Việt Nam thường lớn hơn ngân hàng thương mại, các khoản vay rủi ro hơn được chính phủ bảo hiểm trong trường hợp phá sản.
Giả thuyết 3: Khả năng sinh lợi có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Khả năng sinh lợi (ROA ) là biến độc lập được tính bằng tỷ lệ lợi nhuận sau thuế chia tổng tài sản, khoản mục lợi nhuận sau thuế được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, tổng tài sản được lấy từ bảng cân đối kế toán, công thức tính như sau:
, , Тổng dư nợổng tài ѕản bình quânản bình quân
Khả năng sinh lời được sử dụng như một biến số trong nghiên cứu của Godlewski
(2004) để phản ánh hoạt động của ngân hàng, và kết quả cho thấy khả năng sinh lời có tác động ngược lại đến tỷ lệ nợ xấu Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) được tính toán để xem xét việc quản lý của ngân hàng có hiệu quả hay không Nghiên cứu khác, chẳng hạn như Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) và Louzis và cộng sự (2012), cũng cho thấy tỷ lệ nợ xấu có mối liên hệ ngược chiều với chất lượng quản trị, được đo lường bằng biến lợi nhuận.
Giả thuyết 4: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động cùng chiều với nợ xấu Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR i,t ) là biến độc lập được tính bằng tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng chia tổng dư nợ, số liệu được lấy từ bảng cân đối kế toán, công thức tính như sau:
Chi phí dự phòng rủі ro tín dụng
Theo nghiên cứu của Makri, Tsagkanos, Bellas (2014), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều đến nợ xấu Nghiên cứu này cho thấy việc trích lập dự phòng có tác động trực tiếp đến khoản mục dự phòng rủi ro cho các khoản vay, tức là quyết định tăng mức trích lập dự phòng cho các khoản cho vay tại ngân hàng có tác động trực tiếp ảnh hưởng đến chi phí hoạt động của ngân hàng.
Giả thuyết 5: Tốc độ tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu.
Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR i,t ) là biến độc lập đại diện cho tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng của ngân hàng i trong năm t Đây được xem là tỷ lệ tăng trưởng dư nợ cho vay của kỳ này so với kỳ trước và được tính bằng với công thức tính như sau:
, Dư nợ( i,t-1)Salas và Saurina (2002) chứng minh mối liên hệ cùng chiều giữa tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu bằng cách sử dụng khái niệm "Rủi ro tín dụng có tính chu kỳ", có thể so sánh quan điểm này với quan điểm của Keeton Khi nghiên cứu các ngân hàng ở Hoa
Kỳ vào năm 1999, Berger cộng sự (2004) chỉ ra rằng việc mở rộng tín dụng nhanh chóng ảnh hưởng đến khả năng quản lý rủi ro dẫn đến khả năng làm tăng rủi ro tín dụng Theo nghiên cứu của Klein (2013), tốc độ tăng trưởng tín dụng cao cho thấy việc chấp nhận rủi ro quá mức góp phần làm cho nợ xấu tăng cao hơn sau này.
Dữ liệu nghiên cứu
Đề tài sử dụng dữ liệu thứ cấp để đo lường các biến phụ thuộc và độc lập trong nhóm nhân tố vi mô thuộc các ngân hàng thương mại, được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán từ năm 2010 đến năm 2021 của 25 ngân hàng thương mại tại Việt Nam được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam; và dữ liệu thứ cấp để đo lường các biến độc lập của nhóm nhân tố vĩ mô, được thu thập từ các tổ chức chính thức có liên quan trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2021 Nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu từ 25 ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2010 đến năm 2021 vì trong suốt thời gian này, chỉ có
25 ngân hàng thương mại công bố lượng dữ liệu cần thiết Các ngân hàng được lựa chọn phù hợp với các yêu cầu vẫn tồn tại và hoạt động đến cuối năm 2021 trong khi vẫn duy trì các số liệu thống kê cụ thể trong khoảng thời gian 11 năm Bộ dữ liệu nghiên cứu của đề tài được trình bày chi tiết tại phụ lục 2.
Trình tự nghiên cứu
Với mục tiêu tìm ra chiều hướng tác động và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến nợ xấu của 25 NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2010-2020, nghiên cứu phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm Stata Do một số lợi ích đặc biệt của phần mềm, nó hiện được coi là công cụ phân tích và xử lý dữ liệu định lượng được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới và ở Việt Nam Chính vì vậy, khóa luận quyết định khảo sát và đánh giá mô hình nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata phiên bản 15.1 Nghiên cứu được tổ chức như sau:
Bước 1: Lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan tại Việt
Nam và các quốc gia khác, sau đó thảo luận các nghiên cứu trước nhằm xác định khoảng trống nghiên cứu và định hướng thiết kế mô hình nghiên cứu cho đề tài.
Bước 2: Căn cứ cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm, đề tài thiết kế mô hình nghiên cứu, dự kiến phương trình hồi quy, giải thích các biến và xây dựng các giả thiết nghiên cứu.
Bước 3: Phân tích thống kê mô tả Với bộ dữ liệu sau khi thu thập được sẽ chuyển sang phần mềm Stata Sau khi xử lý số liệu bảng, nghiên cứu thực hiện thống kê mô tả. Kết quả được trình bày trên bảng gồm các thông số Obs (Số quan sát), Mean (Giá trị trung bình), Std.Dev (Độ lệch chuẩn), Max (Giá trị lớn nhất) và Min (Giá trị nhỏ nhất) Kết quả thống kê cho ra các chỉ số lớn nhất, nhỏ nhất và trung bình của các biến nghiên cứu.
Bước 4: Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu Mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu được hiển thị thông qua phân tích tương quan Sau đó điều tra xác định ma trận tương quan giữa các biến Nếu hệ số tương quan của biến độc lập và biến phụ thuộc có giá trị dương thì biến độc lập có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc và ngược lại Khi mô hình phá thiện hệ số tương quan giữa hai biến độc lập lớn thì mô hình có thể bị hiện tượng đa cộng tuyến.
Bước 5: Kiểm định các giả thiết hồi quy mô hình nghiên cứu Để kiểm định các khuyết tật của mô hình, đầu tiên nghiên cứu kiểm định sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình (hay hiện tượng đa cộng tuyến) Kết quả cho thấy VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng Tiếp theo, nghiên cứu thực hiện kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định Largrange với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, kết quả cho thấy Prob = 0.0019 nên bác bỏ giả thuyết H0, mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Bên cạnh đó, nghiên cứu còn kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng cách dùng kiểm định Wooldrige với giả thuyết H0: không có sự tự tương quan, kết quả kiểm định cho thấy Prob = 0.0353 < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 hay mô hình bị hiện tượng tự tương quan giữa các sai số Như vậy, kết quả kiểm định mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng Tuy nhiên mô hình có hiện tượng tựt ương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bước 6: Uớc lượng mô hình theo phương pháp GMM Phương pháp ước lượng
GMM được chính thức sử dụng bởi Hansen (1982) và nó đã trở thành phương pháp ước lượng được sử dụng phổ biến cho các bài nghiên cứu khoa học về kinh tế tài chính đến hiện tại Khóa luận sử dụng phương pháp ước lượng momen tổng quát Generalized method of moments (GMM) để khắc phục tính nội sinh khi có mặt các biến công cụ Các36
3 7 kiểm định trong mô hình liên quan đến đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi và các hiện tượng nội sinh Nghiên cứu sẽ thực hiện các bài kiểm tra để đảm bảo mô hình không có sai lệch và ước tính hiệu quả.
Bước 7: Đây là bước cuối cùng của quy trình, căn cứ kết quả hồi quy, đề tài tiến hành thảo luận, đúc rút kết luận và đưa ra các gợi ý, khuyến nghị có liên quan nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu cũng như giải quyết mục tiêu nghiên cứu đã đề ra.
Kết luận chương 3 Đề tài xây dựng mô hình nghiên cứu với các biến được lựa chọn dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm của Salas và Saurina (2002) và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017) Bao gồm: biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu và các biến độc lập là tỷ lệ nợ xấu trước đó, quy mô ngân hàng, khả năng sinh lợi, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tốc độ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát Sử dụng bộ dữ liệu từ các báo cáo tài chính của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2010 đến năm 2021 và với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 15.1, Chương 3 đã xác định việc sử dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, so sánh các phương pháp ước lượngPooled OLS, FEM, REM để lựa chọn phương pháp tối ưu nhất, sau đó tiến hành thực hiện kiểm định các khuyết tật của mô hình Bên cạnh đó, dựa trên kết quả kiểm định và đặc điểm của mô hình có biến nội sinh, khóa luận tiến hành sử dụng phương pháp ước lượngGMM để ước lượng các yếu tố tác động đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam cũng như mức độ tác động của các yếu tố Sau đó, dựa trên kết quả hồi quy khóa luận đưa ra ý kiến thảo luận.
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả biến
Kết quả của thống kê mô tả các biến đo lường trong mô hình hồi quy được trình bày trong Bảng 6 dưới đây:
Bảng 6 Thống kê mô tả các biến
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTM thông qua Stata 15.1
Căn cứ vào Bảng 6, tất cả các biến trong mô hình nghiên cứu đều là dữ liệu dạng bảng cân bằng, có 300 quan sát từ 25 NHTM trong thời gian 11 năm Kết quả thống kê mô tả từng biến như sau: Đối với nợ xấu (NPL) Bảng 6 cho thấy nợ xấu trung bình của 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu là 2.21% trên tổng dư nợ Trong đó, ngân hàng NAB có tỷ lệ nợ xấu cao nhất với 9.19% vào năm 2021 và tỷ lệ nợ xấu thấp nhất là ngân hàng BID năm
2021 với 0.01% Bên cạnh đó, giá trị độ lệch chuẩn 1.33% thể hiện tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam có mức độ phân tán khá lớn. Đối với quy mô ngân hàng (SIZE) Quy mô ngân hàng có độ biến động trong khoảng từ giá trị 15.9 tới giá trị 21.2, với giá trị trung bình của cỡ mẫu 18.5; ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 1.17 Dữ liệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình Nhìn chung quy mô của các ngân hàng tăng qua các 39
4 0 năm, với giá trị lớn nhất là hơn 21.2 nghìn tỷ đồng thuộc về ngân hàng BIDV vào năm
2020 và giá trị thấp nhất là hơn 15.9 nghìn tỷ đồng thuộc về BVB vào năm 2010 Tính đến cuối năm 2021, BIDV, Vietcombank và Vietinbank là 03 ngân hàng dẫn đầu về quy mô cũng như tốc độ tăng trưởng tổng tài sản. Đối với khả năng sinh lợi (ROA) Biến ROA có giá trị trung bình là 0.9%, trong đó ngân hàng SGB vào năm 2010 có ROA cao nhất là 5.5% và ngân hàng NVB vào năm
2020 có tỷ lệ ROA thấp nhất là 0.001% Mặt khác, chỉ số ROA trong giai đoạn này có độ lệch chuẩn 0.8%, do khả năng sinh lời không đồng đều giữa các NHTM Việt Nam khi mà phần lớn thị phần thuộc về các NHTM vốn nhà nước có vốn lớn và năng lực kinh doanh chênh lệch nhiều so với NHTM nhỏ và vừa. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng bình quân trong giai đoạn 2010-2021 là 4% Trong đó, VAB có tỷ lệ dự phòng thấp nhất, chỉ 0.01% vào năm 2011 Ngoài ra, giá trị độ lệch chuẩn của biến LRR là khá cao, nằm ở mức 13.8%. Đối với tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR) Tỷ lệ bình quân trong giai đoạn 2010
– 2021 là 20.5% Ngân hàng SEA có tốc độ tăng trưởng cao nhất đạt 112.3% vào năm
2014, ngân hàng TPB có tốc độ tăng trưởng âm 29.9% vào năm 2011, độ lệch chuẩn dao động mạnh với tốc độ tăng trưởng tín dụng 19.9%. Đối với vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản bình quân là 9.39% Kết quả thống kê mô tả đã cho thấy tỷ lệ này cao nhất ở SGB vào năm 2013 với 23.8%, và tỷ lệ ETA thấp nhất là 4.06% của BID năm 2017, độ lệnh chuẩn khá cao khoảng 4.04% Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) Tốc độ tăng trưởng GDP ở Việt Nam trong giai đoạn 2011-2021 khá ổn định khi có độ lệch chuẩn 1.4% Giá trị trung bình của chỉ số này là khoảng 5.7%, cao nhất vào năm 2018 với 7.08% và thấp nhất vào năm 2021 với 2.58%. Đối với tỷ lệ lạm phát (INF) Có thể thấy được tỷ lệ lạm phát bình quân tại Việt
Nam trong giai đoạn 2011-2021 là 5.4%, có sự biến động khá lớn với độ lệch chuẩn 4.7%.
Tỷ lệ lạm phát cao nhất vào năm 2011 với 18.68% và thấp nhất vào năm 2015 với 0.63%.Nhìn chung, tỷ lệ lạm phát có xu hướng giảm dần qua các năm.
Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu
Bảng 7 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
NPL SIZE ROA LLR LGR ETA GDP INF
Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTM thông qua Stata 15.1
Dựa vào Bảng 7 về ma trận tương quan giữa các biến, có thể thấy các biến độc lập bao gồm: tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ lệ vốn chủ sở hữu (ETA), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu (NPL). Ngược lại, các biến độc lập còn lại như: quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR), khả năng sinh lợi (ROA), có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu.
Tương quan giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc (NPL)
Biến độc lập ROA, SIZE, LGR, có tương quan âm với biến phụ thuộc NPL lần lượt là -0.2293, -0.1956, -0.046 hàm ý rằng, cho thấy quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Khi nợ xấu tăng lên 1 đơn vị thì các biến số ROA, SIZE, LGR, lần lượt giảm 0.2293, 0.1956, 0.046 đơn vị và ngược lại.
Biến độc lập LLR có tương quan dương với biến phụ thuộc NPL là 0.0254, cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Hàm ý rằng ngân hàng có tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cao có thể sẽ làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu.
Biến độc lập EAT có tương quan dương với biến phụ thuộc NPL là 0.18334, cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Hàm ý rằng ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao có thể sẽ làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu.
Biến độc lập GDP có tương quan dương với biến phụ thuộc NPL là 0.1427, cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Điều này đồng nghĩa khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng cao sẽ làm các ngân hàng tăng tỷ lệ nợ xấu.
Biến độc lập INF có tương quan dương với biến phụ thuộc NPL là 0.1729, cho thấy tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu, đồng nghĩa với việc nếu tỷ lệ lạm phát cao thì tỷ lệ nợ xấu có thể sẽ gia tăng.
Phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu
4.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Kennedy (2008) chỉ ra rằng hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện khi giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan cao hơn 0.9 Để chắc chắn rằng hiện tượng đa cộng tuyến không xuất hiện trong mô hình, nghiên cứu tiến hành thực hiện kiểm định chỉ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor).
Kết quả từ Bảng 9 cho thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của tất cả các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 10, nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003)
Bảng 8 Kết quả kiểm định chỉ số VIF
Variable VIF 1/VIF ETA 2.27 0.440785 SIZE 2.21 0.451860 ROA 1.52 0.658537 INF 1.18 0.843973 LGR 1.12 0.891405 GDP 1.11 0.897318 LLR 1.06 0.940954 Mean VIF 1.50
Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTM thông qua Stata 15.1
4.3.2 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Giả định phương sai của sai số là không đổi là một trong những giả định quan trọng khi thực hiện hồi quy tuyến tính đa biến (hay còn gọi là phương sai đồng nhất) Nếu hiện tượng phương sai phát sinh, kết quả của phương trình hồi quy được tạo ra trong khi sử dụng phương pháp OLS không còn đúng nữa, điều này có tác dụng làm cho chất lượng của phương trình hồi quy có phần kém hơn thực tế Như vậy, để xét xem có tồn tại hay không hiện tượng phương sai sai số thay đồi, tác giả sẽ tiến hành kiểm định Largrange với giả thuyết H0: Phương sai sai số không đổi
Bảng 9 Kết quả kiểm định Largrange
Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 8.40 Prob > chibar2 = 0.0019
Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTM thông qua Stata 15.1
Với mức ý nghĩa α = 1%, kiểm định Largrange cho kết quả Prob > chibar2 = 0.0019 Như vậy, Prob < α nên bác bỏ giả thuyết H0, hay mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi với mức ý nghĩa 1%.
4.3.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Trong trương hợp mô hình có phương sai thay đổi, chúng ta cần xác định xem có hiện tượng tự tương quan trong một tình huống nhất định hay không và sau đó sửa chữa hoặc tìm kiếm các công cụ ước lượng tuyến tính khác chính xác hơn Do đó, bài nghiên cứu này sẽ sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình với giả thuyết H0: Không có hiện tượng tự tương quan
Bảng 10 Kết quả kiểm định Wooldridge
Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTM thông qua Stata 15.1
Với mức ý nghĩa α = 5%, kiểm định Wooldridge cho kết quả Prob > F = 0.0353 < α
= 0.05 nên bác bỏ H0, hay mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Thông qua các kết quả kiểm định ở trên, có thể thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Do vậy tác giả tiếp tục sử dụng ước lượng mô hình theo phương pháp GMM và kiểm định Sargan để xác định sự phù hợp của các biến công cụ.
Ước lượng mô hình theo phương pháp GMM
Căn cứ vào kết quả kiểm định ở trên, có thể thấy mô hình có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số Ngoài ra, mô hình nghiên cứu sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc (NPL i,t-i ) làm biến độc lập Vì vậy, theo Richard Blundell và Stephen Bond (1998), thì mô hình nghiên cứu thuộc dạng mô hình với số liệu dạng bảng động (Dynamic panel data) và với biến trễ của biến phụ thuộc (NPL i , t-1 ) có khả năng là biến nội sinh.
Như vậy, hiện tượng nội sinh sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng các phương pháp thông thường như OLS, FEM, REM, không đạt hiệu quả cao và các kết quả hồi quy cũng không còn đáng tin cậy.
Do đó, theo Richard Blundell và Stephen Bond (1998) và Nguyễn Thị Hồng Vinh
(2015), khóa luận tiến hành sử dụng phương pháp ước lượng momen tổng quát
(Generalized Method of Moments - GMM) theo đề xuất của Arellano và Bover (1995),Blundell và Bond (1998) để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng biến nội sinh, nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
Bảng 11 Kết quả phân tích hồi quy theo GMM
Arellano-Bond test for AR (1) in first differences: z = -1.83 Pr > z = 0.067
Arellano-Bond test for AR (2) in first differences: z = -0.45 Pr > z = 0.656
Sargan test of overid restrictions: chi2(14) = 3.83 Prob > chi2 = 0.996
Nguồn: Xử lý từ BCTC của các NHTM thông qua Stata 15.1
Với biến phụ thuộc là NPL i,t , sau khi sử dụng phương pháp GMM để khắc phục hiện tượng nội sinh và hiện tượng tự tương quan, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Chi2 = 0,0000) nên kết quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng được.
Kiểm định Arellano và Bond (1991) có giả thiết H0: Không có hiện tượng tự tương quan và được áp dụng cho số dư sai phân Kết quả AR (2) có mức ý nghĩa là 0.656 > 10% nên không có ý nghĩa thống kê Vì vậy, mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định Sargan (kiểm định giới hạn về nội sinh của mô hình) xác định tính chất phù hợp của các biến công cụ trong mô hình GMM, có mức ý nghĩa là 0.996 >10% nên mô hình không có hiện tượng nội sinh.
Kết quả kiểm định cho thấy phương pháp GMM là đáng tin cậy và khóa luận sử dụng phương pháp GMM là kết quả chính cho bài nghiên cứu.
Vậy mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:
NPL i,t = -0.385 + 0.358NPL i,t-1 + 0.021SIZE i,t – 4.959ROA i,t + 0.012LLR i,t -
Bảng 12 Kết quả kiểm định thực nghiệm bằng ước lượng phương pháp GMM
Biến Dấu kỳ vọng Kết quả nghiên cứu
NPL i,t-1 (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
SIZE i,t (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
ROA i,t (-) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
LLR i,t (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
LGR i,t (+) Khác dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
ETA i,t (-) Khác dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
GDP t (-) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
INF t (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê mức 1%
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước NPL i,t-1 : Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu kỳ này và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Trong điều kiện tất cả các yếu tố khác không thay đổi, nếu biến tỷ lệ nợ xấu kỳ trước tăng 1 đơn vị thì biến tỷ lệ nợ xấu kỳ này sẽ giảm 0.358 đơn vị Kết quả này khác với kỳ vọng ban đầu của tác giả, để giải thích điều này tác giả đã tìm hiểu và nhận thấy rằng nhiều ngân hàng khi có tỷ lệ nợ xấu kỳ 46 trước quá cao thì họ sẽ giảm hoạt động kinh doanh của mình lại và tăng cường xử lý nợ xấu cũng như tăng cường thu hồi nợ Dẫn chứng thực tế cho việc này điển hình nhất là ngân hàng (VCB) trong những giai đoạn năm 2013-2014, 2018-2019 và ngân hàng BIDV năm 2014-2015.
Quy mô ngân hàng SIZE Biến quy mô ngân hàng có tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu Khi quy mô ngân hàng tăng lên 1 đơn vị thị nợ xấu tăng lên 0.021 đơn vị, một tác động không quá lớn Phát hiện này phù hợp với giả thuyết "quá lớn để phá sản", trong đó nói rằng một ngân hàng càng trở nên lớn mạnh, nguy cơ thất bại càng lớn do sử dụng vốn vay cao hơn và do đó rủi ro nợ càng tăng Các ngân hàng thương mại lớn ở Việt Nam thường có lợi thế là có thể huy động vốn từ công chúng Các ngân hàng thương mại lớn khi đủ thanh khoản sẽ đầu tư theo nhiều hình thức, kể cả ủy thác cho các công ty liên kết đầu tư vào chứng khoán, ngoại tệ, bất động sản và gửi các TCTD khác Khi các khoản đầu tư này bị thua lỗ do hậu quả của những thay đổi trên thị trường như thay đổi lãi suất, giá vàng hoặc thị trường chứng khoán giảm dẫn đến các khoản đầu tư không thể thu hồi được dẫn đến nợ xấu gia tăng.
Biến khả năng sinh lợi (ROA) Khả năng sinh lợi có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Trong điều kiện tất cả các yếu tố khác không thay đổi, nếu biến khả năng sinh lợi tăng 1 đơn vị thì biến nợ xấu sẽ giảm 4.959 đơn vị Điều này đúng với giả thuyết “Quản lý kém” Berger và De Young (1997), và phù hợp với các kết quả nghiên cứu khác như Godlewski (2004), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) hay Louzis và cộng sự (2012) Do đó, mặc dù có hoạt động tín dụng yếu hoặc hoạt động cho vay bị hạn chế, các ngân hàng thương mại có khả năng sinh lời cao và hiệu quả và quản trị vượt trội sẽ hạn chế bị buộc phải tăng cường mở rộng cho vay Tất cả đều dẫn đến việc giảm đáng kể tỷ lệ nợ xấu Do đó, các NHTM phải quan tâm hơn đến quản trị ngân hàng và giữ cho việc kinh doanh được kiểm soát chặt chẽ để giảm nguy cơ tăng nợ xấu.
Biến tốc độ tăng trưởng tín dụng LGR: Kết quả cho thấy LGR có tương quan âm khác với kỳ vọng của nghiên cứu với mức ý nghĩa 1% Khi các yếu tố khác không đổi,LGR tăng 1 đơn vị sẽ làm NPL giảm 0.016 đơn vị Sự tác động hai chiều giữa hai biến không quá lớn nhưng vẫn có ý nghĩa thống kê, để giải thích cho việc này chúng ta có thể thấy rằng trong giai đoạn 2011 - 2016 tại Việt Nam vẫn bị ảnh hưởng từ khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2008 và chỉ phục hồi những năm sau đó Quan hệ ngược chiều này 47
4 8 phù hợp với chiều phục hồi của nền kinh tế sau khủng hoảng Khi môi trường vĩ mô ổn định hơn, nợ xấu sẽ giảm dần khiến tăng trưởng tín dụng tăng lên Điều này thể hiện sự náo nhiệt hơn về nhu cầu vay vốn để kinh doanh của các cá nhân và doanh nghiệp Bên cạnh đấy, ta có thể thấy rằng các khoản nợ xấu thường phát sinh sau một năm kể từ khi khách hàng vay vốn dẫn đến đến việc nếu khoản nợ xấu này quá lớn thì ngân hàng sẽ phải tập trung xử lý khoản nợ này và hạn chế tăng trưởng tín dụng, việc này cũng là việc mà NHNN áp đặt.
Biến dự phòng rủi ro tín dụng LLR: Phân tích kết quả cho thấy, tại các NHTM
Việt Nam, chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng thể hiện tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu trong mẫu nghiên cứu ở mức ý nghĩa 1% Điều này đúng với một số bằng chứng thực nghiệm trước đây như các nghiên cứu của Williams (2004), Podpiera và Weil (2008) và Louzis, Vouldis và Metaxas (2012), Phạm Thị Mỹ Huệ (2016) Các ngân hàng lớn ngày nay thường có xu hướng giảm dần sự lệ thuộc vào “công cụ” chống đỡ rủi ro này, thay vào đấy các ngân hàng sẽ dùng khoản giảm dự phòng rủi ro để tăng cường kinh doanh, cũng nhờ vậy mà ngân hàng Vietcombank có lợi nhuận tăng vọt, mà khoản lợi nhuận này giúp ngân hàng có thể chủ động linh hoạt hơn trong việc bù đắp những khoản nợ cũng như tăng tỷ lệ bao phủ nợ xấu.
Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ETA: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tương quan dương lên tỷ lệ nợ xấu Khi tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản lên 1 đơn vị thì nợ xấu sẽ tăng thêm 0.726 đơn vị Mặc dù kết quả trái ngược với lý thuyết ban đầu là khi vốn chủ sở hữu tăng lên, các ngân hàng sẽ trở nên cẩn thận hơn trong việc cho vay, dẫn đến ít nợ xấu hơn Tuy nhiên, các nghiên cứu khác như Curak và cộng sự
(2013), Gosh (2015) và Ozcan (2016) cho thấy rằng thực tế có liên quan đến việc thiếu năng lực vì khi các ngân hàng tăng trưởng về quy mô và vốn chủ sở hữu mà trình độ các nhà quản lý chưa bắt kịp được tốc độ tăng trưởng Bên cạnh đấy là áp lực từ nghị định 141/2006 NĐ-CP quy định các ngân hàng thương mại cổ phần tăng vốn pháp định và Quyết định 254 / QĐ-TTg phê duyệt Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng khiến các ngân hàng phải tăng vốn điều lệ của mình và những ngân hàng có hoạt động yếu kém được khuyến khích sáp nhập Lúc này vốn chủ sở hữu của ngân hàng đã tăng lên đáng kể khiến ngân hàng cần tăng cường cho vay và tìm đến các khách hàng có độ rủi ro cao hơn và từ đấy cũng khiến nợ xấu gia tăng.
Biến tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tương quan
4 9 âm với tỷ lệ nợ xấu, ở mức ý nghĩa thống kê 1% Tất cả các yếu tố khác không đổi, nếu biến tăng trưởng kinh tế tăng 1 đơn vị thì biến NPL giảm 0.094 đơn vị Đúng theo giả thuyết, một môi trường tăng trưởng kinh tế thuận lợi sẽ cho phép các cá nhân, gia đình và doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn dẫn đến tăng doanh thu hoặc lợi nhuận Nhờ đó, khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng được cải thiện, rủi ro về nợ xấu của các ngân hàng thương mại được giảm thiểu Nếu nền kinh tế suy thoái, người tiêu dùng và các công ty sẽ có ít sức mua hơn, điều này làm giảm mong muốn thanh toán của người đi vay, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng lên Kết quả trên cũng phù hợp với giả thuyết “kém may mắn” của Berger và DeYoung (1997), và các nghiên cứu của Salas và Saurina (2002), Jimenez và Saurina (2006) và Khemraj và Pasha (2009).
Biến tỷ lệ lạm phát INF Lạm phát có tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu đúng như kỳ vọng với hệ số hồi quy 0.16, kết quả này đảm bảo mức ý nghĩa thống kê 1% Khi các yếu tố khác không đổi, INF tăng 1 đơn vị sẽ làm NPL tăng 0.16 đơn vị Khi lạm phát tăng mạnh, chính phủ thường xuyên thực hiện các chính sách tài khóa và tiền tệ thắt chặt,gây khó khăn cho người vay và làm tăng nguy cơ phát sinh nợ xấu của các ngân hàng thương mại Điều này phù hợp với kỳ vọng của nghiên cứu cũng như tương đồng với các nghiên cứu trước đây của Fofack (2005), Nkusu (2011).
Khóa luận đã xác định các yếu tố tác động đến nợ xấu thông qua các số liệu từ 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010 –2021 Bằng phương pháp ước lượng Momen tổng quát GMM, nghiên cứu đã kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại trong ngân hàng và các yếu tố vĩ mô đối với nợ xấu hiện tại Trong đó Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản của ngân hàng, Tốc độ tăng trưởng tín dụng ngân hàng và Tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối liên hệ ngược chiều với nợ xấu thì ngược lại Quy mô ngân hàng, Tỷ lệ lạm phát,Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng và Dự phòng rủi ro tín dụng ngân hàng có mối tương quan dương với nợ xấu Như vậy, nguyên nhân tác động đến nợ xấu đã được xác định rõ Chương tiếp theo, nghiên cứu sẽ thảo luận những giải pháp nhằm quản lý nợ xấu tốt hơn thông qua việc kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng đã được kiểm định ở chương này đồng thời dựa vào tình hình thực tế tại Việt Nam để đưa ra một số góp ý nhằm giúp giảm tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam.
