Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại cổ phần việt nam

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Đặt vấn đề

Hệ thống ngân hàng tại Việt Nam đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, với hoạt động tín dụng chiếm tỷ trọng lớn trong nguồn thu hàng năm Tuy nhiên, nghiệp vụ tín dụng cũng chứa đựng nhiều rủi ro nếu không được kiểm soát chặt chẽ Theo Hussain và Al-Ajmi (2012), rủi ro tín dụng là loại rủi ro quan trọng nhất mà các ngân hàng phải đối mặt Do đó, việc kiểm soát chất lượng tín dụng trở thành nhiệm vụ cấp bách trong quản trị tín dụng của các ngân hàng thương mại.

Trong thời gian gần đây, tình hình dịch bệnh và chính trị toàn cầu đã tác động mạnh mẽ đến kinh tế và các ngân hàng thương mại tại Việt Nam Theo nghiên cứu của Waweru & Kalami (2008), RRTD có mối liên hệ chặt chẽ với các cuộc khủng hoảng ngân hàng, vì RRTD có thể gây ra nhiều hệ lụy tiêu cực cho hệ thống ngân hàng Nếu không được kiểm soát hiệu quả, RRTD sẽ làm gia tăng nhanh chóng các khoản nợ xấu, dẫn đến nguy cơ phá sản cho các ngân hàng và ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế Vì vậy, việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến RRTD ngân hàng trở nên cực kỳ quan trọng trong bối cảnh hiện tại.

Trong bối cảnh nền kinh tế và ngành ngân hàng đang gặp nhiều thách thức, việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng (RRTD) trở nên cấp thiết Phân tích mức độ ảnh hưởng của các tác nhân và đề xuất giải pháp nhằm giảm thiểu RRTD cũng như nâng cao chất lượng tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam là nhiệm vụ quan trọng Do đó, tôi quyết định chọn đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng Thương mại”.

Mục tiêu của đề tài

Xác định các yếu tố và mức độ tác động của chúng đến RRTD của các NHTMCP

Nghiên cứu này sẽ đưa ra những đề xuất cho các ngân hàng thương mại Việt Nam và kiến nghị với cơ quan quản lý Nhà nước nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

Căn cứ vào mục tiêu nghiên cứu tổng quát nói trên, khóa luận xác định các mục tiêu nghiên cứu cụ thể nhƣ sau:

Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về RRTD và các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM là cần thiết để lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp cho Việt Nam.

Bài viết này phân tích các yếu tố ảnh hưởng và mức độ tác động của chúng đến chỉ tiêu RRTD tại các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) ở Việt Nam.

Bài viết này trình bày các đề xuất và kiến nghị nhằm hạn chế rủi ro tín dụng (RRTD) cho hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, dựa trên kết quả phân tích chi tiết.

Câu hỏi nghiên cứu

Để làm rõ những mục tiêu nghiên cứu cụ thể nói trên, khóa luận xác định các câu hỏi nghiên cứu liên quan sau:

Cơ sở lý thuyết về RRTD và các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại NHTM bao gồm nhiều vấn đề quan trọng Để nghiên cứu hiệu quả, cần xác định mô hình nghiên cứu phù hợp nhằm phân tích các yếu tố này một cách sâu sắc.

Thứ hai, xác định yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTMCP VN là gì và mức độ ảnh hưởng của chúng ra sao?

Thứ ba, dựa vào kết quả nghiên cứu thì những đề xuất và kiến nghị nào cần đƣợc thực hiện để hạn chế RRTD của hệ thống NHTM VN.

Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

RRTD và các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của NHTM

Nghiên cứu này tập trung vào hệ thống các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam, sử dụng dữ liệu thứ cấp từ 27 NHTMCP Tiêu chí lựa chọn là các ngân hàng hoạt động liên tục trong suốt thời gian nghiên cứu, với các số liệu cần thiết được công khai rõ ràng trong báo cáo tài chính của từng ngân hàng.

Thời gian nghiên cứu kéo dài từ năm 2009 đến 2022, dựa trên số liệu từ các báo cáo tài chính của từng ngân hàng và các chỉ số kinh tế vĩ mô Đây là giai đoạn quan trọng để phân tích sự phát triển của nền kinh tế.

VN bắt đầu phục hồi sau cuộc khủng hoảng kinh tế từ năm 2008 cho đến hiện tại.

Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

Khóa luận sẽ áp dụng đồng thời hai phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng nhằm đạt được các mục tiêu nghiên cứu đã đề ra.

Phương pháp nghiên cứu định tính bao gồm các bước như mô tả, liệt kê, phân tích, so sánh và đánh giá tổng hợp dữ liệu liên quan Mục tiêu là làm rõ các cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD trong chương 2 Trong chương 3, sẽ lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp, tiếp theo là thảo luận kết quả nghiên cứu trong chương 4 và cuối cùng, đưa ra đề xuất và kiến nghị trong chương 5.

Phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng thông qua kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data) để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của NHTMCP VN Mô hình dữ liệu bảng bao gồm ba loại mô hình: hồi quy bình phương bé nhất Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), sử dụng phần mềm Stata 15 Cuối cùng, khóa luận áp dụng các kỹ thuật kiểm định để xác định mô hình phù hợp nhất cho kết quả nghiên cứu.

Dữ liệu đƣợc thu thập cho nghiên cứu là nguồn dữ liệu thứ cấp, bao gồm:

Dữ liệu vi mô được thu thập từ các báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của 27 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam Các báo cáo này đã được kiểm toán và có thời gian từ năm 2009 đến 2022, được cung cấp bởi Fiinpro.

Dữ liệu vĩ mô: đƣợc thu thập từ World Bank tại https://www.worldbank.org/.

Đóng góp của đề tài

Đề tài nghiên cứu này không chỉ làm phong phú thêm hệ thống lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) tại ngân hàng thương mại (NHTM), mà còn cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động của các yếu tố này đến RRTD của các NHTMCP tại Việt Nam Bên cạnh đó, đề tài đưa ra một số đề xuất và kiến nghị nhằm hạn chế RRTD, từ đó mang lại cái nhìn toàn diện hơn về vấn đề nghiên cứu.

Nghiên cứu thực nghiệm tại 27 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2009 – 2022 đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc kiểm soát RRTD, từ đó góp phần cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam trong bối cảnh hiện nay.

Bố cục của đề tài

Khóa luận được chia làm 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương này sẽ giới thiệu về cơ sở lựa chọn đề tài nghiên cứu, xác định mục tiêu nghiên cứu, xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu, trình bày phương pháp và dữ liệu nghiên cứu, cũng như nêu rõ những đóng góp của đề tài và cấu trúc của nó.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của NHTM

Chương này trình bày cơ sở lý thuyết về Rủi ro tín dụng (RRTD) của Ngân hàng Thương mại (NHTM) và phân tích các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến RRTD Đồng thời, chương cũng tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước nhằm tạo nền tảng cho việc lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp.

Chương 3: Mô hình nghiên cứu

Chương này trình bày mô hình nghiên cứu và phương pháp đo lường các biến, đồng thời mô tả quy trình thực hiện nghiên cứu bằng kinh tế lượng để lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận kết quả

Phần này mô tả quy trình tính toán và thực hiện mô hình để kiểm định và lựa chọn mô hình tối ưu nhất Đồng thời, nó cũng diễn giải kết quả đạt được và phân tích mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến RRTD tại các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam, từ đó thảo luận về những phát hiện của nghiên cứu.

Chương 5: Kết luận và đề xuất

Chương này sẽ tổng kết nghiên cứu và đưa ra các đề xuất nhằm hạn chế rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Đồng thời, chương cũng nêu rõ những hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu trong tương lai.

Chương 1 đã trình bày nội dung về vấn đề cũng như tính cấp thiết, lý do chọn đề tài Sau đó xác định các mục tiêu nghiên cứu Bên cạnh đó, trong chương này cũng nêu lên các câu hỏi, phạm vi và đối tượng, nguồn dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Ngoài ra cũng nêu ra ý nghĩa khoa học cũng nhƣ ý nghĩa thực tiễn của đề tài, và trình bày sơ bộ về cấu trúc của đề tài nghiên cứu.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

Rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại

HĐTD là hoạt động kinh doanh chủ yếu và mang lại lợi nhuận cao cho ngân hàng, nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng (RRTD) Ngân hàng cần chú trọng kiểm soát RRTD để đảm bảo sự ổn định và an toàn về mặt tài chính trong hệ thống ngân hàng.

2.1.1 Khái niệm về rủi ro tín dụng

Theo Bessis (2011), RRTD (Rủi ro phát sinh tổn thất do suy giảm uy tín tín dụng) là một loại rủi ro quan trọng và lâu đời nhất mà các ngân hàng phải đối mặt, xuất phát từ việc giảm sút uy tín của các đối tác tín dụng.

Nguyễn Văn Tiến (2012) cho rằng rủi ro tín dụng (RRTD) xuất hiện khi ngân hàng không thu hồi được đầy đủ cả gốc lẫn lãi của khoản vay, hoặc khi việc thanh toán nợ gốc và lãi không diễn ra đúng hạn.

Theo NHNN (2021), rủi ro trong hoạt động ngân hàng (gọi tắt là RRTD) là khả năng xảy ra tổn thất đối với nợ của tổ chức tín dụng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài, do khách hàng không có khả năng trả một phần hoặc toàn bộ nợ theo hợp đồng hoặc thỏa thuận với tổ chức tín dụng.

RRTD (rủi ro tín dụng) là những tổn thất tiềm ẩn trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng, xảy ra khi người đi vay không hoàn trả đầy đủ hoặc không đúng hạn theo cam kết RRTD rất quan trọng vì có thể làm mất cân đối thu chi, khiến ngân hàng không chỉ không thu hồi nợ mà còn phải hoàn trả vốn và lãi cho nguồn tiền huy động Hệ quả là vòng quay vốn tín dụng giảm, dẫn đến tình trạng mất thanh khoản và suy giảm chất lượng tín dụng cũng như uy tín ngân hàng Nếu không được kiểm soát, RRTD sẽ gây ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế trong dài hạn.

2.1.2 Nguyên nhân gây rủi ro

Có 2 nguyên nhân gây ra RRTD bao gồm: nguyên nhân bên trong và nguyên nhân bên ngoài ngân hàng

RRTD xuất phát từ nội bộ ngân hàng, bao gồm chính sách tín dụng, cho vay ồ ạt và quản lý hoạt động yếu kém Theo Berger & DeYoung (1997), RRTD xảy ra do sự yếu kém trong thẩm định tín dụng, dẫn đến việc lựa chọn khách hàng không đạt yêu cầu Ngoài ra, việc nhân viên ngân hàng thiếu trách nhiệm và trình độ chuyên môn kém, cùng với các vi phạm về rủi ro đạo đức, cũng góp phần vào tình trạng này, làm gia tăng hồ sơ tín dụng có vấn đề Thêm vào đó, RRTD còn phát sinh từ việc ngân hàng không đánh giá chính xác giá trị tài sản đảm bảo hoặc khi giá trị tài sản thế chấp giảm sút.

Theo Das & Ghosh (2007), RRTD xảy ra do các ngân hàng không tuân thủ quy định về an toàn vốn Các ngân hàng có mục tiêu lợi nhuận quá cao thường gia tăng cho vay mà không đủ nguồn lực cho thẩm định và giám sát, dẫn đến nguy cơ RRTD cao hơn trong tương lai (Berger & DeYoung, 1997).

RRTD không chỉ bị ảnh hưởng bởi các nguyên nhân nội tại của ngân hàng mà còn chịu tác động từ các yếu tố vĩ mô bên ngoài như sự thay đổi trong chính sách tiền tệ, hệ thống pháp luật và tình hình kinh tế biến động Những yếu tố này khiến người vay gặp khó khăn trong việc thực hiện nghĩa vụ trả nợ, thường xuất hiện đột ngột, khó đoán và khó kiểm soát, gây thiệt hại lớn cho cả khách hàng lẫn ngân hàng.

Thứ nhất là do môi trường kinh tế và pháp lý Dưới sự thay đổi chính sách của

Chính phủ đã điều chỉnh chính sách để phù hợp với tình hình kinh tế trong nước, điều này ảnh hưởng đáng kể đến các ngân hàng thương mại (NHTM) Hoạt động kinh doanh của ngân hàng gắn liền với nhiều lĩnh vực kinh tế và có tính xã hội cao; do đó, một hệ thống pháp luật ổn định và lành mạnh sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của ngân hàng Ngược lại, nếu môi trường pháp luật thiếu đồng bộ và có nhiều lỗ hổng dễ bị lợi dụng, sẽ dẫn đến tình trạng tham ô và chiếm đoạt tài sản, gây ra sự bất ổn trong kinh doanh, khó khăn trong hoạt động và tăng rủi ro vỡ nợ cho người vay, ảnh hưởng trực tiếp đến các ngân hàng (Wang, 2013).

Môi trường tự nhiên và kinh tế - xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành rủi ro tín dụng Thời tiết và khí hậu khó dự đoán có thể gây ảnh hưởng lớn đến sản xuất, đặc biệt trong nông nghiệp, trong khi thiên tai và dịch bệnh tạo ra những tổn thất không lường trước cho ngân hàng và khách hàng Điều này đồng nghĩa với việc ngân hàng chia sẻ rủi ro khi cho vay Hơn nữa, sự biến động trong quan hệ quốc tế và ngoại giao cũng góp phần vào rủi ro tín dụng, do tác động từ nền kinh tế toàn cầu khiến hoạt động kinh doanh tiền tệ trở nên rủi ro hơn so với các lĩnh vực khác (Wang, 2013).

Thị trường yếu kém và khả năng trả nợ của người vay đang gặp khó khăn, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Giá cả nguyên liệu đầu vào như xăng dầu, sắt thép tác động đến hoạt động tín dụng, trong khi biến động phức tạp của thị trường hàng hóa và xuất nhập khẩu tiềm ẩn rủi ro cho hoạt động tín dụng của ngân hàng Theo Wang (2013), sự thất bại trong kinh doanh của khách hàng dẫn đến việc không thể trả nợ, gây ra rủi ro tín dụng cho ngân hàng Thêm vào đó, rủi ro tín dụng còn phụ thuộc vào hành vi đạo đức và ý chí trả nợ của khách hàng (Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan, 2021).

2.1.3 Tác động của rủi ro tín dụng

Tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra lợi nhuận cho ngân hàng và thúc đẩy nền kinh tế Tuy nhiên, nếu không được quản lý chặt chẽ, hoạt động này có thể dẫn đến rủi ro tín dụng (RRTD), gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho cả ngân hàng và nền kinh tế.

2.1.3.1 Đối với ngân hàng Ảnh hưởng của RRTD đến ngân hàng là rất lớn vì nó sẽ làm giảm lợi nhuận, thay đổi cơ cấu vốn và tác động tiêu cực đến uy tín của ngân hàng, cụ thể nhƣ sau:

RRTD ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng bằng cách tăng chi phí và giảm thu nhập Khi ngân hàng đối mặt với nợ xấu, các chi phí như chi phí đi lại, chi phí nhân viên và chi phí xử lý nợ xấu sẽ phát sinh Điều này không chỉ làm tăng chi phí cơ hội cho các khoản cho vay mới mà còn giảm uy tín và làm chậm vòng quay tín dụng, dẫn đến giảm hiệu quả chi phí Nghiên cứu của Petria, Capraru & Ihnatov (2015) và Gizaw, Kebede & Selvaraj (2015) đã chỉ ra rằng RRTD làm giảm khả năng sinh lời của các ngân hàng.

RRTD làm giảm uy tín của ngân hàng và lòng tin của khách hàng, dẫn đến nguy cơ phá sản Khi ngân hàng không có chất lượng tín dụng tốt, việc huy động vốn trở nên khó khăn vì không ai muốn gửi tiền Điều này dẫn đến thiếu hụt vốn để thực hiện các hoạt động ngân hàng, gây thất thoát và ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản Hệ quả là có thể xảy ra khủng hoảng rút tiền hàng loạt, đẩy ngân hàng đến bờ vực phá sản (Worrell, Maechler & Mitra, 2007).

Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại

Dựa trên phân tích lý thuyết về RRTD của ngân hàng thương mại và khảo sát các nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước, tác giả nhận thấy có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của ngân hàng Những yếu tố này bao gồm cả yếu tố vi mô và vĩ mô, được thể hiện rõ ràng trong nghiên cứu.

2.2.1 Các yếu tố vi mô

2.2.1.1 Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản

Công thức dùng ww để đo lường tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản như sau:

Lợi nhuận sau thuế Tổng tài sản

Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản là chỉ số quan trọng phản ánh năng lực tài chính và hiệu quả sử dụng tài sản của ngân hàng Theo nghiên cứu của Berger & DeYoung (1997), hiệu quả hoạt động thấp cho thấy chất lượng quản lý kém, đồng thời áp lực tạo lợi nhuận trong bối cảnh giảm khả năng sinh lời có thể dẫn đến việc các nhà quản trị chấp nhận rủi ro cao hơn, làm gia tăng rủi ro tín dụng Nghiên cứu của Zheng, Sarker & Nahar (2018) chỉ ra rằng các ngân hàng có khả năng sinh lời thấp thường chứa đựng nhiều rủi ro hơn Ngược lại, các ngân hàng có lợi nhuận cao thường ít tham gia vào các dự án rủi ro, từ đó hạn chế tình trạng nợ xấu Nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015) cùng với Nguyễn Thế Hùng và Phùng Thế Đông (2022) cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa rủi ro tín dụng và tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản, cho thấy các ngân hàng có lợi nhuận cao ít bị áp lực tạo lợi nhuận, giúp họ có nhiều cơ hội hơn trong việc lựa chọn khách hàng và nâng cao khả năng quản trị rủi ro tín dụng.

Nghiên cứu của Nabila & Younes (2011) cho thấy có mối quan hệ đồng biến giữa lợi nhuận cao và mức độ rủi ro của các ngân hàng Cụ thể, những ngân hàng có lợi nhuận cao nhất thường cũng là những ngân hàng đối mặt với nhiều rủi ro nhất.

Khi ngân hàng muốn gia tăng lợi nhuận thông qua việc thúc đẩy hoạt động tín dụng, họ sẽ tăng cường dư nợ Tuy nhiên, nếu ngân hàng không chú trọng đến quản lý rủi ro, điều này sẽ dẫn đến việc gia tăng rủi ro tín dụng một cách đáng kể.

2.2.1.2 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản được đo lường bởi công thức sau:

Vốn chủ sở hữu Tổng tài sản

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản được xem là chỉ số quan trọng phản ánh khả năng tài chính và sự ổn định của ngân hàng, đồng thời đóng vai trò như một tấm đệm bảo vệ chống lại rủi ro trong hoạt động kinh doanh Theo nghiên cứu của Nguyễn Thế Hùng và Phùng Thế Đông (2022), việc có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao giúp ngân hàng hoạt động an toàn hơn, nhưng nếu nguồn vốn này không được sử dụng hiệu quả, rủi ro tín dụng (RRTD) có thể phát sinh Nghiên cứu của Keeton & Morris (1987) cho thấy rằng mối quan hệ giữa RRTD và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản là ngược chiều, khi các ngân hàng có vốn thấp thường có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn trong danh mục cho vay, dẫn đến nợ xấu gia tăng trong tương lai.

Nghiên cứu của Ayaydin & Karakaya (2014) chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa rủi ro và cơ cấu sở hữu, nhấn mạnh giả thuyết "quy định" Cụ thể, việc tăng vốn chủ sở hữu trong cơ cấu vốn sẽ dẫn đến việc các ngân hàng gia tăng khẩu vị rủi ro tương ứng Hơn nữa, các nhà quản lý cũng khuyến khích các ngân hàng tăng vốn phù hợp với mức rủi ro đã được chấp nhận.

2.2.1.3 Dư nợ cho vay trên tổng vốn huy động

Dư nợ cho vay trên tổng vốn huy động được đo lường theo công thức như ww sau: ww

Tổng dư nợ cho vay Tổng nguồn vốn huy động

Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng vốn huy động là chỉ số quan trọng phản ánh mức độ tín nhiệm của khách hàng đối với ngân hàng, đồng thời cho thấy tình hình tín dụng và khả năng sinh lời của ngân hàng Tỷ lệ cao cho thấy ngân hàng đang gia tăng hoạt động cho vay, nhưng nếu không được quản lý tốt, có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến tài chính Ngược lại, tỷ lệ thấp cho thấy ngân hàng thận trọng trong việc cho vay, giúp hạn chế rủi ro tín dụng Nghiên cứu của Al-Wesabi & Ahmad (2013) và Kasana & Naveed (2016) chỉ ra mối tương quan tích cực giữa hai biến này.

Nghiên cứu của Hosen, Broni & Uddin (2020) chỉ ra rằng có mối tương quan nghịch giữa tỷ lệ dư nợ tín dụng và tổng vốn huy động Cụ thể, khi ngân hàng giảm tiền huy động từ khách hàng, tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tiền gửi sẽ tăng lên Điều này dẫn đến việc ngân hàng sử dụng vốn tự có để tài trợ cho các khoản vay, từ đó khiến ngân hàng trở nên thận trọng hơn trong việc kiểm duyệt Kết quả là rủi ro tín dụng (RRTD) sẽ giảm và ngược lại.

2.2.1.4 Tốc độ tăng trưởng tín dụng

Tốc độ tăng trưởng tín dụng được đo lường bằng công thức sau:

Dư nợ cho vay năm nay − dư nợ cho vay năm trước

Dư nợ cho vay năm trước

Tốc độ tăng trưởng tín dụng là sự gia tăng giá trị khoản vay qua các năm, cho thấy ngân hàng cho vay nhiều hơn năm trước Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và RRTD, xác định đây là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nợ xấu Tăng trưởng tín dụng thường liên quan đến chu kỳ phát triển kinh tế; khi nền kinh tế ổn định, tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh hơn GDP, và ngược lại trong thời kỳ khủng hoảng, nó giảm nhanh hơn GDP Yếu tố cầu phụ thuộc vào xu hướng đầu tư, tiêu dùng và lãi suất ngân hàng, trong khi yếu tố cung bị ảnh hưởng bởi chính sách tín dụng Trong giai đoạn tăng trưởng, ngân hàng thường nới lỏng điều kiện cho vay, dẫn đến tích lũy rủi ro Tuy nhiên, nghiên cứu của Rachman và các cộng sự chỉ ra rằng khả năng sinh lời và tăng trưởng tín dụng cao có thể giảm RRTD, vì ngân hàng có nguồn lực để quản lý rủi ro và hạn chế nợ xấu thông qua việc tăng tiêu chuẩn xét duyệt.

RRTD có thể giảm nếu tăng trưởng tín dụng chủ yếu xuất phát từ nhu cầu tín dụng hoặc tăng sản lượng sản xuất (Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều, 2015) Do đó, tác động của tăng trưởng tín dụng đến RRTD có thể theo chiều hướng tích cực hoặc tiêu cực, tùy thuộc vào cách thức quản trị của ngân hàng.

2.2.1.5 Hiệu quả chi phí hoạt động

Công thức dùng để đo lường hiệu quả chi phí hoạt động như sau:

Chi phí hoạt động Thu nhập hoạt động

Hiệu quả chi phí hoạt động là chỉ số quan trọng phản ánh hiệu suất quản lý của ngân hàng, với tỷ lệ thấp cho thấy ngân hàng tiết kiệm chi phí khi tạo ra doanh thu Nghiên cứu của Havranek, Irsova & Lesanovska (2016) và Ivanović (2016) chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược giữa tỷ lệ chi phí hoạt động và tăng trưởng tín dụng, cho thấy ngân hàng có chi phí thấp sẽ hoạt động hiệu quả hơn, từ đó giảm lãi suất cho vay Việc giảm chi phí vay có thể kích thích nhu cầu vay của người dân, dẫn đến tăng trưởng tín dụng cao Tuy nhiên, nếu việc đánh giá và giám sát tín dụng không được thực hiện tốt, sẽ xuất hiện nợ xấu, gây ra rủi ro tín dụng (Arega, Hanna & Tadele, 2016).

Nghiên cứu của Abid, Ouertani & Zouari-Ghorbel (2014), Akwaa Sekyi & Moreno Gené (2017) và Nguyễn Quỳnh Hoa (2020) chỉ ra rằng có mối tương quan thuận giữa chi phí hoạt động và rủi ro tín dụng (RRTD) Họ cho rằng hiệu quả quản lý kém sẽ dẫn đến nhiều hạn chế trong công tác quản lý ngân hàng, từ đó làm gia tăng RRTD.

2.2.2 Các yếu tố vĩ mô

2.2.2.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế

Tốc độ tăng trưởng kinh tế thường được ký hiệu bằng GDP và được đo lường bởi công thức nhƣ sau:

Nguồn: Nguyễn Ngọc Thạch và Lý Hoàng Ánh (2014)

GDP là thước đo quan trọng để đánh giá tốc độ tăng trưởng kinh tế của một quốc gia, và thường có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với RRTD Khi GDP tăng trưởng ổn định và lạm phát được kiểm soát, hệ thống ngân hàng và nền kinh tế sẽ được hưởng lợi Ngược lại, suy thoái kinh tế có thể dẫn đến tình trạng vỡ nợ của doanh nghiệp, làm tăng RRTD Nghiên cứu của Zheng, Sarker & Nahar (2018), Chaibi & Ftiti (2015) và Mpofu & Nikolaidou (2018) đã chỉ ra rằng trong giai đoạn tăng trưởng, tỷ lệ nợ xấu thường thấp do thu nhập đủ để trả nợ Tuy nhiên, khi nền kinh tế rơi vào đình trệ, thu nhập giảm sẽ gây khó khăn trong việc thực hiện nghĩa vụ tài chính, làm gia tăng nợ xấu Ngân hàng cũng có xu hướng thắt chặt cho vay, dẫn đến tình trạng thanh khoản khó khăn và kéo dài sự trì trệ của nền kinh tế Trái lại, nghiên cứu của Lê Vân Chi và Hoàng Trung Lai (2015) cho thấy RRTD có thể tăng trong giai đoạn tăng trưởng mạnh do quyết định tín dụng sai lầm và tài sản đảm bảo bị định giá quá cao, dẫn đến nợ xấu khi kinh tế suy thoái.

Tỷ lệ thất nghiệp được xác định bởi cách đo lường sau:

Tổng số người thất nghiệp năm t Tổng số lực lượng lao động năm t

Nguồn: Nguyễn Như Ý và Trần Thị Bích Dung (2011)

Tỷ lệ thất nghiệp là chỉ số vĩ mô quan trọng, phản ánh mối quan hệ chặt chẽ với RRTD Khi tỷ lệ thất nghiệp cao, RRTD thường tăng lên, do đó, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra sự đồng biến giữa hai yếu tố này Đối với người tiêu dùng, thất nghiệp làm giảm khả năng tạo dòng tiền và khả năng trả nợ, trong khi doanh nghiệp đối mặt với sức mua giảm, dẫn đến thu hẹp kinh doanh và cắt giảm nhân lực Sự gia tăng số lượng người thất nghiệp kéo theo thu nhập giảm, làm gia tăng gánh nặng tài chính, khiến khách hàng khó khăn trong việc thanh toán chi phí và khoản vay, dẫn đến tình trạng vỡ nợ và ảnh hưởng tiêu cực đến RRTD tại các ngân hàng (Chaibi & Ftiti, 2015).

Nghiên cứu của Nguyễn Quốc Anh (2016) cho thấy tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ ngược với RRTD Khi tỷ lệ thất nghiệp tăng, doanh nghiệp cắt giảm hoạt động sản xuất, dẫn đến nhu cầu vay vốn giảm Kết quả là các ngân hàng giảm các khoản cho vay, từ đó hạn chế RRTD.

Bảng 2.1 Tóm tắt dấu các nghiên cứu trước

Ký hiệu Ý nghĩa Dấu nghiên cứu Nghiên cứu trước

ROA Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản

Chaibi & Ftiti (2015) Zheng, Sarker & Nahar (2018)

Lê Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc, Bùi Thu Giang (2021)

Nguyễn Thế Hùng & Phùng Thế Đông

CAP Tỷ lệ vốn chủ sở hữu

+ Nguyễn Thế Hùng & Phùng Thế Đông

LDR Tỷ lệ cho vay trên + Al-Wesabi & Ahmad (2013) tổng huy động Kasana & Naveed (2016)

LG Tốc độ tăng trưởng tín dụng

+ Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn

CIR Hiệu quả chi phí hoạt động

Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Minh Kiều (2015)

Chaibi, H., & Ftiti, Z (2015 Zheng, Sarker & Nahar (2018)

GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế

+ Lê Vân Chi và Hoàng Trung Lai (2014)

Hasna Chaibi & Zied Ftiti (2015) Zheng, Sarker & Nahar (2018) Mpofu & Nikolaidou (2018) Nabila Zribi1 & Younes Boujelbène (2011)

UNEM Tỷ lệ thất nghiệp + Hasna Chaibi & Zied Ftiti (2015)

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Xây dựng mô hình nghiên cứu

3.1.1 Cơ sở đề xuất lựa chọn mô hình nghiên cứu

Dựa trên lý thuyết từ chương 2, tác giả đo lường biến phụ thuộc RRTD thông qua tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư của các ngân hàng thương mại (NHTM) Phương pháp đo lường này được hỗ trợ bởi các nghiên cứu trước đây.

Lê ww Thanh ww Tâm, Đoàn ww Minh ww Ngọc ww, Bùi ww Thu ww Giang ww (2021), Lê Vân Chi và Hoàng Trung Lai (2014), Chaibi & Ftiti (2015), Zheng, Sarker & Nahar (2018), cùng Mpofu & Nikolaidou (2018) là những tác giả đã đóng góp quan trọng trong nghiên cứu về lĩnh vực này.

Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng các biến độc lập thường được sử dụng và có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu bao gồm tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng vốn huy động, tốc độ tăng trưởng tín dụng, và hiệu quả chi phí hoạt động Bên cạnh đó, các biến vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ thất nghiệp cũng được xem xét Các tác giả như Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản đã áp dụng những biến này trong các nghiên cứu của họ.

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện trong các năm gần đây, bao gồm các tác giả như Lê Vân Chi và Hoàng Trung Lai (2014), Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015), cũng như Lê Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc và Bùi Thu Giang (2021) Gần đây hơn, Nguyễn Thế Hùng và Phùng Thế Đông (2022) cũng đã đóng góp vào lĩnh vực này Ngoài ra, các nghiên cứu của Thiagarajan, Ayyappan & Ramachandran (2011), Nabila & Younes (2011), Chaibi & Ftiti (2015), và Zheng, Sarker & Nahar (2018) cùng với Mpofu & Nikolaidou (2018) đã làm phong phú thêm kiến thức trong ngành.

Dựa trên các nghiên cứu trước đây, nhiều tác giả trong và ngoài nước đã áp dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng với các phương pháp ước lượng như Pooled OLS, Fixed Effect và Random Effect để kiểm định các biến Trong nghiên cứu này, tác giả chọn phương pháp hồi quy dữ liệu bảng nhằm thực hiện mô hình nghiên cứu Quyết định này được đưa ra sau khi khảo sát các đề tài liên quan đến RRTD của NHTM, trong đó nhiều tác giả quốc tế như Thiagarajan, Ayyappan & Ramachandran (2011), Nabila & Younes (2011), Chaibi & Ftiti (2015), Zheng, Sarker & Nahar (2018), Mpofu & Nikolaidou (2018) và các tác giả trong nước như Lê Vân Chi, Hoàng Trung Lai (2014), Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toản (2014), Lê Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc & Bùi Thu Giang (2021), Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Minh Kiều (2015), Nguyễn Thế Hùng & Phùng Thế Đông (2022) đều sử dụng phương pháp này.

3.1.2 Thiết kế mô hình nghiên cứu

Dựa trên cơ sở đề xuất để lựa chọn mô hình nghiên cứu đã được trình bày trước đó, tác giả đề xuất một mô hình nghiên cứu cụ thể như sau:

CR i,t =  0 +  1 ROA i,t +  2 CAP i,t + 3LDR i,t + 4LG i,t + 5CIR i,t + 6GDP i,t + 7UNEM i,t +  i

CR i,t : RRTD của ngân hàng i, tại năm t;

ROA i,t : Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản của ngân hàng i, tại năm t;

CAP i,t : Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng i, tại năm t;

LDR i,t : Tỷ lệ dƣ nợ cho vay trên tổng vốn huy động của ngân hàng i, tại năm t;

LG i,t : Tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i, tại năm t;

CIR i,t : Hiệu quả chi phí hoạt động của ngân hàng i, tại năm t;

GDP t : Tốc độ tăng trưởng kinh tế năm t;

UNEM t : Tỷ lệ thất nghiệp năm t;

 i là sai số của mô hình;

 0 : là hệ số chặn (hằng số);

 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ,  7 là mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến rủi ro tín dụng.

Giải thích các biến trong mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Biến phụ thuộc là RRTD đƣợc viết tắt là CR RRTD của ngân hàng đƣợc xác định bởi công thức:

CR = Tổng nợ xấu / Tổng dƣ nợ

Nợ xấu bao gồm nợ nhóm 3, 4, 5 và được thể hiện rõ trong các báo cáo thường niên của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Chỉ số CR cao cho thấy rủi ro tín dụng (RRTD) trong ngân hàng tăng, đồng thời phản ánh tình hình tài chính và khả năng quản trị RRTD của ngân hàng không hiệu quả.

3.2.2 Các biến độc lập vi mô

3.2.2.1 Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản (ROA)

Chỉ tiêu này phản ánh hiệu quả kinh doanh trong việc sử dụng tài sản ngân hàng để sinh lời ROA đƣợc tính bởi công thức sau:

ROA = Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản

Tỷ lệ sinh lời cao của ngân hàng cho thấy hoạt động kinh doanh hiệu quả, nâng cao thương hiệu và uy tín Khi ngân hàng đạt lợi nhuận lớn, họ có thêm nguồn lực để quản lý và lựa chọn khách hàng, đồng thời giảm thiểu rủi ro so với những ngân hàng có tỷ suất sinh lời thấp Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối tương quan nghịch giữa tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và rủi ro tín dụng, như các tác giả Zheng, Sarker & Nahar (2018), Lê Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc và Bùi Thu Giang (2021), Chaibi & Ftiti (2015), Nguyễn Thế Hùng và Phùng Thế Đông (2022) Do đó, tác giả kỳ vọng có sự tương quan nghịch giữa hai biến này.

Giả thuyết H1: Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản có ảnh hưởng ngược chiều đến RRTD của các NHTMCP VN

3.2.2.2 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)

Chỉ tiêu này thể hiện tình trạng cơ cấu vốn hóa, sự vững mạnh về tài chính của ngân hàng CAP đƣợc tính bởi công thức sau:

CAP = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản

Nghiên cứu của Ayaydin & Karakaya (2014) cho thấy rằng việc tăng vốn chủ sở hữu của ngân hàng có thể dẫn đến việc tăng mức độ chấp nhận rủi ro, từ đó khuyến khích ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay Tuy nhiên, nếu không có sự kiểm soát chặt chẽ, các khoản tín dụng này có thể tạo ra rủi ro cho ngân hàng Do đó, chỉ tiêu này được kỳ vọng sẽ có tác động tích cực đến rủi ro tín dụng.

Giả thuyết H2: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có ảnh hưởng cùng chiều với RRTD của các NHTMCP VN

3.2.2.3 Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng vốn huy động (LDR)

Chỉ tiêu này đánh giá tín nhiệm của khách hàng, an toàn tài chính và khả năng sinh lời của ngân hàng, được xác định thông qua một công thức cụ thể.

LDR = Tổng dƣ nợ cho vay / Tổng nguồn vốn huy động

Tỷ lệ cho vay trên tổng huy động cao cho thấy ngân hàng có xu hướng cho vay nhiều hơn so với số vốn huy động, tiềm ẩn rủi ro tín dụng (RRTD) Khi khách hàng đồng loạt rút tiền gửi, ngân hàng có thể gặp vấn đề về tính thanh khoản, dẫn đến nguy cơ vỡ nợ nếu không xử lý kịp thời Ngược lại, tỷ lệ cho vay thấp cho thấy ngân hàng thận trọng trong việc cấp tín dụng, giúp hạn chế RRTD Nghiên cứu của Al-esabi & Ahmad (2013) chỉ ra mối quan hệ thuận chiều giữa RRTD và tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng vốn huy động, từ đó đề xuất giả thuyết liên quan.

Giả thuyết H3: Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng vốn huy động có ảnh hưởng cùng chiều đến RRTD của các NHTMCP VN

3.2.2.4 Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG)

Tốc độ tăng trưởng tín dụng là chỉ số quan trọng thể hiện sự phát triển của khoản dư nợ cho vay của ngân hàng qua các năm, đồng thời phản ánh doanh thu, thị phần và thương hiệu của ngân hàng trên thị trường Chỉ số này được tính toán theo một công thức cụ thể, giúp đánh giá hiệu quả hoạt động tín dụng của ngân hàng.

LG = (Dư nợ cho vay năm nay – dư nợ cho vay năm trước) / Dư nợ cho vay năm trước

Tốc độ tăng trưởng tín dụng cao cho thấy nhu cầu vốn trên thị trường lớn và khả năng cung cấp tín dụng của ngân hàng mạnh, có thể dẫn đến tăng trưởng RRTD Ngược lại, tốc độ tăng trưởng tín dụng thấp cho thấy cung tiền trong nền kinh tế hạn chế, ngân hàng cho vay ít hơn, từ đó hạn chế tình trạng RRTD Tuy nhiên, điều này sẽ tác động nhất định đến nền kinh tế, theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều.

(2015) cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và RRTD

Do đó tác giả đề cập giả thuyết:

Giả thuyết H4: Tốc độ tăng trưởng tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều đến RRTD của các NHTMCP VN

3.2.2.5 Hiệu quả chi phí hoạt động (CIR)

Hiệu quả chi phí hoạt động trong ngân hàng được định nghĩa là khả năng quản lý chi phí của các nhà quản trị, và có thể được xác định thông qua một công thức cụ thể.

CIR = Chi phí hoạt động / Thu nhập hoạt động

Tỷ lệ chi phí ngân hàng thấp cho thấy ngân hàng đang kiểm soát chi phí hiệu quả và tạo ra lợi nhuận cao, từ đó khuyến khích ngân hàng cho vay nhiều hơn, dẫn đến RRTD tăng Ngược lại, tỷ lệ chi phí cao cho thấy ngân hàng phải dành nhiều nguồn lực để giảm rủi ro, làm giảm lợi nhuận và ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng, khiến RRTD giảm theo Nghiên cứu của Nguyễn Thế Hùng và Phùng Thế Đông (2022) chỉ ra mối tương quan nghịch giữa hai biến này, cho thấy hiệu quả chi phí hoạt động có mối quan hệ ngược chiều với RRTD.

Giả thuyết H5: Hiệu quả chi phí hoạt động có ảnh hưởng ngược chiều đến RRTD của các NHTMCP VN

3.2.3 Các biến độc lập vĩ mô

3.2.3.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)

Dữ liệu từ WorldBank cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa nền kinh tế của một quốc gia và RRTD qua các thời kỳ.

Một số nghiên cứu trước đây, như của Nabila & Younes (2011) và Zheng, Sarker & Nahar, đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa RRTD và tốc độ tăng trưởng kinh tế.

Trong thời kỳ suy thoái kinh tế, khả năng vỡ nợ của các tổ chức, doanh nghiệp và cá nhân gia tăng, dẫn đến rủi ro tín dụng (RRTD) cao cho ngân hàng Ngược lại, khi nền kinh tế phát triển, hoạt động sản xuất kinh doanh diễn ra thuận lợi, cải thiện thu nhập và khả năng trả nợ của doanh nghiệp và người dân, từ đó thúc đẩy phát triển kinh tế và giảm RRTD Do đó, GDP được kỳ vọng có mối quan hệ nghịch biến với RRTD.

Giả thuyết H6: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều đến RRTD của các NHTMCP VN

3.2.3.2 Tỷ lệ thất nghiệp (UNEM)

Dữ liệu từ WorldBank, được tác giả thu thập, có mối liên hệ chặt chẽ với RRTD, vì nó được sử dụng để đánh giá tình hình kinh tế tổng thể của quốc gia.

UNEM = Tổng số người thất nghiệp năm t / Tổng số lực lượng lao động năm t

Khi tỷ lệ thất nghiệp cao, nền kinh tế gặp khó khăn, làm giảm sức mua của người tiêu dùng Doanh nghiệp thường chiếm tỷ trọng lớn trong các khoản tín dụng ngân hàng, vì vậy suy thoái kinh tế ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng kinh doanh, dẫn đến việc hạn chế sản xuất và giảm nhu cầu vay vốn Các ngân hàng cũng có xu hướng thu hồi nợ, hạn chế cho vay mới, từ đó làm giảm RRTD Nghiên cứu của Nguyễn Quốc Anh (2016) cho thấy tỷ lệ thất nghiệp có tác động ngược đến RRTD.

Giả thuyết H7: Tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng ngược chiều đến RRTD của các NHTMCP VN

Bảng 3.1 Tóm tắt cách đo lường biến giả thuyết nghiên cứu

Tên các biến độc lập Ký hiệu Công thức tính

Giả thuyết nghiên cứu Biến phụ thuộc

RRTD CR Nợ xấu / Tổng dƣ nợ

Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản ROA Lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản -

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản CAP Vốn chủ sở hữu/ tổng tài sản +

Tỷ lệ dƣ nợ cho vay trên tổng vốn huy động LDR Tổng dƣ nợ cho vay/ Tổng nguồn vốn huy động +

Tốc độ tăng trưởng tín dụng LG

(Dƣ nợ cho vay năm nay – dƣ nợ cho vay năm trước) / dư nợ cho vay năm trước

Hiệu quả chi phí hoạt động CIR Chi phí hoạt động / thu nhập hoạt động -

Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP (GDP t – GDP t-1 )/ GDP t-1 -

Tỷ lệ thất nghiệp UNEM

Tổng số người thất nghiệp năm t / Tổng số lực lƣợng lao động năm t

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ 27 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam, với mẫu quan sát được thu thập từ năm 2009 đến 2022 Tác giả lựa chọn giai đoạn này nhằm nghiên cứu tình hình các ngân hàng trong giai đoạn hậu khủng hoảng 2008 cho đến thời điểm gần nhất có thể thu thập dữ liệu.

Dữ liệu về các biến phụ thuộc và độc lập của ngân hàng thương mại (NHTM) bao gồm tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng vốn huy động (LDR), tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG) và hiệu quả chi phí hoạt động (CIR) Những số liệu này được thu thập từ các nguồn dữ liệu thứ cấp, chủ yếu từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán theo chuẩn mực kế toán Việt Nam và được trình bày trên các trang web chính thức của các ngân hàng hoặc hệ thống cơ sở dữ liệu FiinPro tại [http://fiinpro.com/](http://fiinpro.com/).

Dữ liệu về các biến độc lập trong nền kinh tế vĩ mô, bao gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ thất nghiệp (UNEM), được thu thập từ Ngân hàng Thế giới (World Bank) tại trang web https://www.worldbank.org/.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ

Thống kê mô tả

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến số

Trung bình Độ lệch chuẩn

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm Stata 15.0

Bảng 4.1 cung cấp thống kê mô tả các biến số trong mô hình hồi quy, bao gồm giá trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn Dữ liệu được thu thập từ 27 ngân hàng thương mại cổ phần với 378 quan sát trong giai đoạn 2009 – 2022.

Bảng thống kê cho thấy biến CR có giá trị trung bình là 0.0197 và độ lệch chuẩn là 0.0157 Ngân hàng Quốc Dân ghi nhận RRTD cao nhất với 0.1793 vào năm 2022, trong khi BaoVietBank và TPBank có mức thấp nhất là 0.000 vào năm 2009 Nhìn chung, các ngân hàng đã nỗ lực kiểm soát cho vay sau giải ngân để đảm bảo tỷ lệ nợ xấu dưới 3% theo quy định của NHNN.

Biến ROA có giá trị trung bình 0.001 với độ lệch chuẩn 0.008 SaigonBank ghi nhận giá trị cao nhất là 0.0557 vào năm 2010, trong khi TPBank có giá trị thấp nhất -0.0599 vào năm 2011 do lợi nhuận sau thuế âm Cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 và khủng hoảng nợ công ở Châu Âu năm 2012 đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến các ngân hàng Tuy nhiên, từ năm 2016, nhờ sự can thiệp của Nhà nước, chất lượng tín dụng đã dần cải thiện, dẫn đến doanh thu và lợi nhuận tăng lên.

Biến CAP của các ngân hàng dao động từ giá trị thấp nhất 0.046 của BIDV năm 2017 đến giá trị cao nhất 0.4694 của ngân hàng Bản Việt năm 2009, với giá trị trung bình 0.0961 và độ lệch chuẩn 0.0451 Sau khủng hoảng, các ngân hàng đã tăng cường vốn chủ sở hữu để đảm bảo hoạt động ổn định, trong khi Chính phủ nâng tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu lên 9% và áp dụng phương pháp tính toán theo Basel II, dẫn đến việc nhiều ngân hàng từ 2009 – 2015 có tỷ lệ CAP vượt mức quy định Biến LDR ghi nhận từ 0.3719 của MSB năm 2014 đến 1.993 của Bản Việt năm 2009, với giá trị trung bình 0.9054 và độ lệch chuẩn 0.2012 Sau khủng hoảng, tỷ lệ LDR tại nhiều ngân hàng như BacABank, BIDV, VietinBank, Eximbank, OCB vượt ngưỡng 100% Năm 2010, NHNN quy định tỷ lệ cho vay so với nguồn vốn huy động tối đa là 80%, buộc các ngân hàng điều chỉnh và giảm dần tỷ lệ này.

Tốc độ tăng trưởng tín dụng cao nhất của TPBank đạt 10.5186 vào năm 2009, trong khi thấp nhất là -0.301 vào năm 2011, với giá trị trung bình là 0.2687 và độ lệch chuẩn 0.5816 Sự không đồng đều trong tăng trưởng tín dụng giữa các ngân hàng là rõ ràng Gần đây, các ngân hàng đã tập trung vào các khoản cho vay an toàn, hạn chế các khoản vay không minh bạch và tăng cường thu hồi nợ xấu Tuy nhiên, từ khi dịch Covid-19 bùng phát, hoạt động tín dụng đã bị ảnh hưởng nghiêm trọng và hiện đang có dấu hiệu chững lại.

Biến CIR của các ngân hàng có sự dao động lớn, từ 0.2251 tại OCB năm 2020 đến 86.3024 tại TPBank năm 2011, với giá trị trung bình là 0.7301 và độ lệch chuẩn 4.415 Xu hướng chung cho thấy chi phí hoạt động của các ngân hàng đang giảm dần qua các năm, nhờ vào nỗ lực cắt giảm chi phí và nâng cao năng suất lao động Bên cạnh đó, việc áp dụng công nghệ - kỹ thuật số vào quy trình làm việc cũng góp phần làm đơn giản hóa và tiết kiệm chi phí, thay thế dần các hình thức hoạt động truyền thống.

GDP của Việt Nam ghi nhận giá trị trung bình là 5.85% với độ lệch chuẩn 1.46% Năm 2020, tốc độ tăng trưởng kinh tế giảm xuống chỉ còn 2.58% do tác động của dịch Covid-19, dẫn đến suy giảm trong nhiều lĩnh vực Năm 2021 là một thách thức lớn cho nền kinh tế, nhưng Việt Nam đã nỗ lực vượt qua khó khăn và duy trì mức tăng trưởng dương Đến năm 2022, GDP tăng trưởng vượt trội đạt 8.02%, cao hơn mức kỳ vọng, cho thấy nền kinh tế đang phục hồi nhanh chóng và có sự tăng trưởng đột phá.

Biến UNEM có giá trị thấp nhất là 1.96% năm 2012 và giá trị cao nhất là 3.2% năm

Năm 2021, tỷ lệ thất nghiệp trung bình đạt 2.37% với độ lệch chuẩn 0.36%, trong bối cảnh nền kinh tế trải qua nhiều biến động và các ngành nghề bị ảnh hưởng nghiêm trọng Hoạt động sản xuất thu hẹp và cắt giảm lao động diễn ra ở nhiều nơi, dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp cao Tuy nhiên, từ năm 2012, nền kinh tế bắt đầu khởi sắc, các ngành nghề mở rộng quy mô sản xuất, kéo theo tỷ lệ thất nghiệp giảm nhẹ Đến năm 2021, sự tác động mạnh mẽ của dịch bệnh Covid-19 đã khiến nền kinh tế đình trệ, đưa tỷ lệ thất nghiệp lên mức cao nhất trong giai đoạn nghiên cứu.

Phân tích hệ số tương quan

Bảng phân tích hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cho thấy mối quan hệ tuyến tính Khi các hệ số tương quan gần 1, khả năng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến sẽ cao hơn, và ngược lại.

Bảng 4.2 Ma trận tương quan giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập

CR ROA CAP LDR LG CIR GDP UNEM

Ghi chú ***,** và * lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm Stata 15.0

Ma trận tương quan trong bảng 4.2 chỉ ra rằng RRTD (CR) có mối tương quan đồng biến với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), trong khi các biến ROA, LDR, LG, CIR, GDP và UNEM có mối quan hệ nghịch biến với RRTD Cụ thể, ROA có giá trị -0.1288 với mức ý nghĩa 5%, cho thấy tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản cao sẽ làm giảm RRTD Biến LG cũng có tương quan nghịch với CR, với giá trị -0.1037, chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng tín dụng cao sẽ giảm RRTD của ngân hàng Hơn nữa, UNEM có tác động ngược chiều với CR với giá trị -0.1548 và mức ý nghĩa 1%, cho thấy tỷ lệ thất nghiệp cao sẽ làm giảm RRTD của ngân hàng.

Bảng 4.2 thể hiện mối tương quan giữa các biến số theo từng cặp, với hệ số tương quan chủ yếu nằm trong khoảng từ -0.8 đến 0.8 Điều này cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến trong mô hình là không cao.

Thực hiện các mô hình hồi quy dữ liệu bảng

Khóa luận áp dụng ba phương pháp Pooled OLS, FEM và REM để đánh giá tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua các hệ số ước lượng và mức ý nghĩa của chúng Kết quả chi tiết sẽ được tác giả tổng hợp và trình bày trong bảng 4.3.

Bảng 4.3 Kết quả hồi quy mô hình Pooled POOLED OLS, FEM, REM

Mô hình Pooled OLS Mô hình FEM Mô hình REM

Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value

Ghi chú ***,** và * lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm Stata 15.0

Kết quả từ mô hình Pooled OLS cho thấy có bốn biến có ý nghĩa thống kê đối với RRTD (CR) Cụ thể, CAP có mối tương quan thuận chiều với RRTD ở mức ý nghĩa 1%, trong khi đó, các biến ROA, CIR và UNEM có mối tương quan ngược chiều với RRTD, với ROA đạt mức ý nghĩa 1% và CIR, UNEM đạt mức ý nghĩa 5%.

Hệ số R² = 0.0780 cho thấy các biến độc lập chỉ giải thích được 7.8% sự biến động của biến phụ thuộc Ngoài ra, các biến như LDR chưa được chứng minh là hợp lý để đưa vào mô hình.

LG, GDP vì những biến này không có ý nghĩa về mặt thống kê

Mô hình FEM chỉ ra rằng có bốn biến ảnh hưởng đến RRTD ngân hàng Cụ thể, tỷ lệ thất nghiệp (UNEM) có tác động ngược đến RRTD với mức ý nghĩa 1%, trong khi tỷ lệ vốn (CAP) có tác động thuận chiều với mức ý nghĩa 5% Ngoài ra, tỷ lệ chi phí lãi suất (CIR) và GDP cũng cho thấy mối tương quan nghịch biến với RRTD tại mức ý nghĩa 10%.

Hệ số R 2 = 0.0757 cho biết rằng các biến độc lập trong mô hình giải thích đƣợc 7.57% sự thay đối của biến phụ thuộc

Kết quả từ mô hình REM cho thấy tại mức ý nghĩa 1%, CAP có tác động cùng chiều với RRTD và UNEM, trong khi đó lại có tác động ngược chiều với RRTD Ngoài ra, ROA và CIR cũng thể hiện sự tác động ngược chiều với RRTD tại mức ý nghĩa 5%.

Hệ số R 2 = 0.0772 cho biết rằng các biến độc lập trong mô hình giải thích đƣợc 7.72% sự thay đối của biến phụ thuộc.

Lựa chọn mô hình phù hợp

4.4.1 Kiểm định lựa chọn giữa hai mô hình Pooled Pooled OLS và FEM

Bảng 4.4 Kiểm định F-Test để lựa chọn giữa 02 mô hình Pooled OLS và FEM

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm Stata 15.0

Kiểm định F-test được áp dụng để so sánh giữa mô hình Pooled và FEM Kết quả cho thấy giá trị Prob = 0.000, nhỏ hơn 5%, dẫn đến việc chấp nhận giả thuyết H1 (H1: Đặc trưng riêng của từng đối tượng tồn tại) Điều này chỉ ra rằng mô hình FEM là lựa chọn phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS.

4.4.2 Kiểm định lựa chọn giữa hai mô hình FEM và REM

Bảng 4.5 Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa 02 mô hình FEM và REM

Test: H O : difference in coefficients not systematic Chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 1.22 Prob > chi2 = 0.9906

Để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM, tác giả đã sử dụng kiểm định Hausman với kết quả Prob > chi2 của biến phụ thuộc là 0.9906, lớn hơn mức ý nghĩa 5% Do đó, giả thuyết H0 (không tồn tại sự tương quan giữa các biến độc lập và sai số ngẫu nhiên) được chấp nhận, dẫn đến việc mô hình REM được xác định là mô hình phù hợp.

Sau khi so sánh ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM, kết quả chỉ ra rằng mô hình REM là lựa chọn tối ưu nhất để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Kiểm định các khuyết tật của mô hình đƣợc lựa chọn

Sau khi lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp, tác giả tiến hành các kiểm định như kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan để xác định các khuyết tật của mô hình.

4.5.1 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến

Bảng 4.6 Kết quả kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm Stata 15.0

Kết quả phân tích cho thấy các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10, điều này chỉ ra rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình Cả ma trận tương quan và hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều xác nhận rằng mô hình không gặp phải vấn đề đa cộng tuyến.

4.5.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Kiểm định Modified Wald được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các biến trong mô hình nghiên cứu Giả thuyết kiểm định cụ thể được đề ra nhằm đánh giá tính đồng nhất của phương sai.

H 0 : Không tồn tại hiện tương phương sai sai số thay đổi

H 1 : Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi

Kiểm định Wald chibar2(01) Prob > chibar2

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm Stata 15.0

Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi có hệ số Prob > chibar2 là

0.0000 < 5%, có nghĩa chấp nhận giả thuyết H 1 Kết quả là mô hình có hiện tƣợng phương sai sai số thay đổi

4.5.3 Kiểm định tự tương quan

Kiểm định Wooldridge được áp dụng để xác định hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình Giả thuyết kiểm định cụ thể được thiết lập nhằm phân tích mối quan hệ này.

H 0 : Không tồn tại hiện tượng tự tương quan

H 1 : Tồn tại hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Kiểm định Wooldridge Giá trị thống kê F Prob > F

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm Stata 15.0

Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan cho thấy giá trị Prob > F là 0,0010, nhỏ hơn 5%, điều này dẫn đến việc chấp nhận giả thuyết H1 Do đó, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy có hiện tượng tự tương quan.

Khắc phục các khuyết tật của mô hình

Sau khi lựa chọn mô hình REM là mô hình phù hợp, tác giả tiến hành kiểm định khuyết tật để xác minh tính phù hợp của mô hình trong nghiên cứu Kết quả cho thấy mô hình gặp vấn đề về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, do đó, việc áp dụng phương pháp FGLS để khắc phục các khuyết tật của mô hình là cần thiết Kết quả ước lượng được trình bày như sau:

Bảng 4.9 Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

Ghi chú ***,** và * lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm Stata 15.0

Sau khi sử dụng mô hình FGLS để ƣớc lƣợng lại mô hình REM, kết quả cho thấy

CR chịu ảnh hưởng từ ba yếu tố ngân hàng là ROA, CAP và CIR, cùng với hai biến vĩ mô là GDP và UNEM Trong khi đó, LDR và LG không có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu Mô hình cuối cùng được trình bày như sau:

CR = 0.0360 - 0.2495ROA + 0.0419CAP - 0.0004CIR -0.0656GDP -0.4916UNEM

Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Sau khi hoàn tất việc kiểm định và khắc phục các khuyết tật, mô hình này trở thành một lựa chọn đáng tin cậy để sử dụng Tiếp theo, tác giả sẽ tiếp tục kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã được nêu ra trong chương 3.

Bảng 4.10 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Biến Giả thuyết nghiên cứu Kết quả nghiên cứu Kiểm định giả thuyết

ROA Ngƣợc chiều (-) Ngƣợc chiều (-)

Có ý nghĩa thống kê 1% Chấp nhận giả thuyết

CAP Cùng chiều (+) Cùng chiều (+)

Có ý nghĩa thống kê 1% Chấp nhận giả thuyết LDR Ngƣợc chiều (-) Không có ý nghĩa thống kê Bác bỏ giả thuyết

LG Ngƣợc chiều (-) Không có ý nghĩa thống kê Bác bỏ giả thuyết

CIR Ngƣợc chiều (-) Ngƣợc chiều (-)

Có ý nghĩa thống kê 1% Chấp nhận giả thuyết

GDP Ngƣợc chiều (-) Ngƣợc chiều (-)

Có ý nghĩa thống kê 1% Chấp nhận giả thuyết

UNEM Ngƣợc chiều (-) Ngƣợc chiều (-)

Có ý nghĩa thống kê 1% Chấp nhận giả thuyết

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm Stata 15.0