GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Hệ thống ngân hàng Việt Nam đóng góp quan trọng vào quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa nền kinh tế, với sự tăng trưởng mạnh mẽ của các ngân hàng góp phần vào phát triển kinh tế xã hội Trong suốt quá trình hình thành và phát triển, các ngân hàng đã liên tục điều chỉnh chính sách và chiến lược kinh doanh, nhưng hoạt động tín dụng vẫn giữ vai trò chủ chốt, mang lại giá trị lớn cho ngân hàng (Phạm Xuân Quỳnh, 2017).
Trong nhiều năm qua, tín dụng ngân hàng đã đóng góp một tỷ trọng lớn vào tổng doanh thu của các ngân hàng, cho thấy việc đo lường tăng trưởng tín dụng ngày càng trở nên quan trọng đối với an toàn và hiệu quả của hệ thống ngân hàng (Vũ Sỹ Cường, 2015) Thực tế gần đây đã minh chứng rằng tăng trưởng tín dụng quá nóng hoặc siết room tín dụng là nguyên nhân dẫn đến lạm phát và gây ra bất ổn kinh tế, không chỉ ở Việt Nam mà còn trên toàn thế giới.
Tăng trưởng tín dụng đã trở thành một chủ đề được nghiên cứu rộng rãi trên toàn cầu, với nhiều quan điểm khác nhau do sự khác biệt về kinh tế, chính trị và địa lý của từng quốc gia Tại Việt Nam, tình hình kinh tế đang có nhiều biến chuyển và tiềm ẩn nhiều rủi ro cho các ngân hàng thương mại Do đó, việc cải thiện và phát triển các hoạt động trong hệ thống ngân hàng thương mại, đặc biệt là tăng trưởng tín dụng, đang ngày càng thu hút sự chú ý và nghiên cứu từ các chuyên gia (Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự, 2021).
Việc xác định và đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đến tăng trưởng tín dụng trong bối cảnh hội nhập hiện nay là thách thức lớn đối với ngân hàng, đòi hỏi giải pháp kịp thời để phát triển hoạt động tín dụng của các NHTM Việt Nam một cách bền vững Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu liên quan từ trong và ngoài nước, như của Guodong Chen & Yi Wu (2014) và Nguyễn Thanh Nhàn (2014), vẫn tồn tại hạn chế về mẫu dữ liệu và phương pháp nghiên cứu, đặc biệt trong giai đoạn kinh tế và chính trị biến động từ 2013 đến 2022 Do đó, cần thiết phải tìm kiếm và phân tích sâu hơn về ảnh hưởng của các yếu tố này để bổ sung bằng chứng thực nghiệm cho hệ thống nghiên cứu tại Việt Nam.
Tác giả đã chọn đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam” cho khóa luận tốt nghiệp nhằm đánh giá các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng Mục tiêu là đưa ra các hàm ý chính sách cần thiết để Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước điều chỉnh cơ chế phát triển hợp lý cho hoạt động tín dụng tại các ngân hàng thương mại Qua đó, nghiên cứu cũng cung cấp cơ sở cho các ngân hàng thương mại hoàn thiện khung chính sách và chiến lược trong hoạt động kinh doanh và quản lý.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là phân tích và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam Dựa trên kết quả phân tích, nghiên cứu sẽ đề xuất những hàm ý chính sách nhằm thúc đẩy tăng trưởng tín dụng cho các ngân hàng trong thời gian tới.
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu tổng quát, nghiên cứu cần thực hiện các mục tiêu cụ thể như sau:
Một là, tìm ra những yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các
Hai là, đánh giá mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của từng yếu tố đến tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP Việt Nam
Ba là, đề xuất hàm ý chính sách liên quan nhằm thúc đẩy việc tăng trưởng tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Để hoàn thành đƣợc các mục tiêu trên, tác giả phải trả lời một số câu hỏi sau:
Thứ nhất, đâu là những yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các
Thứ hai, những yếu tố đó ảnh hưởng như thế nào đến tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP Việt Nam ?
Thứ ba, hàm ý chính sách nào là phù hợp để thúc đẩy việc tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP Việt Nam trong thời gian tới ?
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng chính của nghiên cứu là các yếu tố có ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam
Phạm vi nghiên cứu tập trung vào 25 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam nhằm làm rõ ảnh hưởng của các yếu tố đến tăng trưởng tín dụng Các ngân hàng được lựa chọn dựa trên đánh giá của VietNam Report, Moody’s và S&P, đều có vốn điều lệ lớn và xếp hạng tín nhiệm cao trong hệ thống ngân hàng Việt Nam Đồng thời, những ngân hàng này cũng cung cấp đầy đủ thông tin cần thiết cho nghiên cứu.
Phạm vi nghiên cứu theo thời gian: Nghiên cứu sẽ tập trung giai đoạn năm
Khoảng thời gian từ năm 2013 đến 2022, tương đương với một chu kỳ kinh tế 10 năm, phản ánh bối cảnh thực tế với độ tin cậy cao Giai đoạn này chứng kiến sự tái cấu trúc và sáp nhập trong các tổ chức tín dụng Việt Nam, cùng với nhiều thay đổi trong chính sách hoạt động tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần Đặc biệt, từ năm 2019 đến 2022, dịch bệnh và lạm phát gia tăng, cùng với việc siết room tín dụng, đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến tốc độ tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP Do đó, khoảng thời gian này cung cấp cái nhìn toàn diện về những yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng này.
Nội dung nghiên cứu sẽ tập trung phân tích hai nhóm nhân tố chính ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng, bao gồm các yếu tố vi mô của ngân hàng và các yếu tố vĩ mô.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu thứ cấp, bao gồm dữ liệu ngân hàng thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán và báo cáo thường niên của 25 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022 Dữ liệu vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế được tổng hợp từ các báo cáo về tình hình kinh tế xã hội hàng năm của Tổng cục Thống kê từ năm 2013 đến 2022.
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng để mô tả các biến và kiểm tra đa cộng tuyến thông qua ma trận tương quan và kiểm định VIF Tiếp theo, mô hình hồi quy đa biến được áp dụng với các kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng, bao gồm Pooled OLS, FEM và REM Kết quả từ các kiểm định sẽ giúp lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp nhất Sau đó, nghiên cứu kiểm tra các khiếm khuyết như tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và nội sinh Nếu phát hiện các khiếm khuyết này, phương pháp GMM sẽ được áp dụng để xử lý, nhằm tăng cường độ chính xác và độ tin cậy cho các ước lượng hồi quy.
Đóng góp của đề tài
Nghiên cứu này đã hệ thống hóa các lý thuyết liên quan đến hoạt động tín dụng ngân hàng, đồng thời cung cấp bằng chứng thực nghiệm và luận cứ khoa học về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần.
Nghiên cứu này đã chỉ ra ảnh hưởng của một số yếu tố đến tăng trưởng tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam, giúp các nhà quản trị và hoạch định chính sách hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và các yếu tố đề xuất Từ đó, nghiên cứu cung cấp các hàm ý chính sách nhằm gia tăng mức tăng trưởng tín dụng của hệ thống ngân hàng trong tương lai.
Kết cấu nghiên cứu
Kết cấu của nghiên cứu sẽ được trình bày theo trình tự 5 chương:
Chương 1 sẽ trình bày các nội dung gồm lý do chọn đề tài; các mục tiêu và câu hỏi cùng đối tượng, phạm vi của nghiên cứu; đồng thời là phương pháp nghiên cứu, các đóng góp và kết cấu của nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Tổng quan về ngân hàng thương mại
Ngân hàng thương mại (NHTM) là tổ chức tài chính cung cấp đa dạng dịch vụ như tiết kiệm, thanh toán và tín dụng, đồng thời thực hiện nhiều chức năng tài chính quan trọng trong nền kinh tế (Peter S.Rose, 1991) Theo Luật Các Tổ Chức Tín Dụng (2010), NHTM chủ yếu hoạt động với mục tiêu lợi nhuận, thực hiện các hoạt động ngân hàng và kinh doanh theo quy định của pháp luật.
Ngân hàng thương mại, hay còn gọi là ngân hàng ký thác, là hình thức ngân hàng có lịch sử lâu đời, liên quan chặt chẽ đến sự phát triển của ngành ngân hàng Mặc dù hiện nay ngân hàng thương mại hoạt động đa dạng với nhiều nghiệp vụ và dịch vụ, nhưng vẫn chủ yếu tập trung vào việc huy động vốn thông qua nhận tiền gửi và các hình thức huy động khác, đồng thời thực hiện các nghiệp vụ cho vay, kinh doanh tiền tệ, dịch vụ thanh toán và các dịch vụ ngân hàng khác.
Trong nghiên cứu này, NHTM được định nghĩa là một tổ chức đặc biệt, chuyên kinh doanh trong lĩnh vực tiền tệ và thực hiện các hoạt động ngân hàng theo quy định pháp luật, với mục tiêu chính là tìm kiếm lợi nhuận.
Tổng quan về tăng trưởng tín dụng
Tín dụng là mối quan hệ chuyển giao quyền sử dụng tạm thời một lượng giá trị từ chủ thể dƣ thừa vốn sang chủ thể có nhu cầu, với yêu cầu hoàn trả giá trị lớn hơn ban đầu Bản chất tín dụng ngân hàng là quan hệ tín dụng phổ biến giữa ngân hàng và các chủ thể khác trong nền kinh tế, trong đó ngân hàng đóng vai trò trung gian, thực hiện cả huy động và cho vay.
Tín dụng ngân hàng, theo Tô Ngọc Hƣng (2019), là mối quan hệ tín dụng giữa ngân hàng và bên đi vay, trong đó ngân hàng chuyển giao tài sản (tiền mặt hoặc hiện vật) cho bên vay trong một khoảng thời gian nhất định Bên vay cam kết hoàn trả cả vốn gốc và lãi suất khi đến hạn Nguyễn Minh Kiều (2008) cũng nhấn mạnh rằng giao dịch tín dụng là sự điều chuyển vốn có sự tham gia của ngân hàng, với thời hạn và chi phí (lãi vay) được các bên thống nhất.
Trong nghiên cứu này, tín dụng ngân hàng được định nghĩa là giao dịch tín dụng giữa ngân hàng hoặc tổ chức tín dụng với các chủ thể trong xã hội Các khoản vốn tạm thời nhàn rỗi sẽ được chuyển giao từ ngân hàng đến những nơi có nhu cầu, với điều kiện bên sử dụng vốn phải có nghĩa vụ hoàn trả cả vốn gốc và chi phí sử dụng vốn, hay còn gọi là lợi tức, khi đến hạn.
2.2.2.1 Khái niệm tăng trưởng tín dụng
Tăng trưởng tín dụng là quá trình các ngân hàng thương mại sử dụng nguồn vốn huy động để tăng cường cho vay, chiết khấu và đầu tư cho cá nhân và doanh nghiệp, nhằm gia tăng lợi nhuận và cải thiện thị phần (Trần Huy Hoàng, 2009) Đây được hiểu là phần trăm tăng thêm trong tổng dư nợ cho vay trong một khoảng thời gian nhất định, bao gồm các khoản vay cho cá nhân, doanh nghiệp và tổ chức khác Tăng trưởng tín dụng không chỉ là mối quan tâm của Chính phủ mà còn của các ngân hàng, vì nó liên quan đến khả năng tối đa hóa thu nhập nhưng cũng có thể dẫn đến khủng hoảng tài chính nếu không được kiểm soát (Wiranatakusuma và Apriyono, 2016) Nó phản ánh sức khỏe của nền kinh tế và hệ thống ngân hàng, thể hiện sự tăng trưởng về giá trị trong tổng dư nợ cho vay khách hàng so với cùng kỳ năm trước (Lane và cộng sự, 2014).
Tăng trưởng tín dụng được hiểu là sự biến động của tổng dư nợ cho vay mà hệ thống ngân hàng và các tổ chức tín dụng cung cấp cho thị trường, so sánh giữa thời điểm hiện tại và quá khứ.
2.2.2.2 Tác động của tăng trưởng tín dụng
Với sự phát triển của nền kinh tế hiện nay, tín dụng ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc luân chuyển vốn Tốc độ tăng trưởng tín dụng thể hiện ảnh hưởng của ngân hàng đến hoạt động kinh tế.
Tăng trưởng tín dụng góp phần thúc đẩy tái sản xuất xã hội bằng cách chuyển nguồn vốn từ khu vực dư thừa sang khu vực cần vốn Điều này giúp các nguồn vốn nhàn rỗi được sử dụng hiệu quả hơn, hỗ trợ cá nhân và doanh nghiệp mở rộng đầu tư vào hạ tầng, công nghệ và nguồn nhân lực, từ đó phát triển sản xuất và thúc đẩy nền kinh tế chung.
Nhà nước đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được các mục tiêu vĩ mô thông qua việc điều chỉnh cơ cấu tăng trưởng tín dụng Việc này ảnh hưởng đến lượng tiền cung ứng, các điều kiện vay, lãi suất và hạn mức tín dụng, giúp Ngân hàng Nhà nước ổn định giá cả và điều hòa lưu thông tiền tệ Qua đó, quá trình tập trung vốn được thúc đẩy, nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, cải thiện GDP, kiểm soát lạm phát, tạo cơ hội việc làm, giảm tình trạng thất nghiệp và tăng cường năng lực cạnh tranh của quốc gia.
Việc mở rộng quan hệ kinh tế đối ngoại là rất quan trọng trong bối cảnh nền kinh tế hội nhập hiện nay Tăng trưởng tín dụng không chỉ hỗ trợ tài trợ và ủy thác đầu tư mà còn cải thiện hoạt động xuất nhập khẩu và quan hệ thanh toán quốc tế Điều này giúp nâng cao giao thương và tài chính quốc tế với các quốc gia, đồng thời thúc đẩy quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa đất nước.
Đóng góp vào sự tăng trưởng của hệ thống ngân hàng là một yếu tố quan trọng Tín dụng không chỉ là hoạt động chủ chốt mà còn mang lại doanh thu lớn, trở thành ưu tiên hàng đầu tại các ngân hàng thương mại.
Gia tăng tăng trưởng tín dụng sẽ giúp ngân hàng tăng nguồn thu, từ đó tạo ra nguồn vốn từ lợi nhuận giữ lại Điều này cho phép các ngân hàng mở rộng và nâng cao hoạt động đầu tư, phát triển kinh doanh hiệu quả hơn.
2.2.2.3 Cách đo lường tăng trưởng tín dụng
Tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng được đo lường qua tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng, một phương pháp phổ biến trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm như của Nguyễn Văn Thuận (2021) và Suarni Norawati & ctg (2022) Phương pháp này xác định tăng trưởng tín dụng dựa trên tỷ lệ phần trăm chênh lệch giữa tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng thương mại ở kỳ hiện tại so với kỳ trước đó Cách đo lường này giúp phản ánh tình hình tăng hoặc giảm tín dụng của các ngân hàng thương mại một cách liên tục và tương đối qua các thời điểm liền kề.
Tốc độ tăng dƣ nợ tín dụng =
Dư nợ tín dụng bao gồm các khoản mục được xác định là cấp tín dụng theo quy định của Luật các tổ chức tín dụng năm 2010, đã được sửa đổi và bổ sung vào năm 2017 (Nguyễn Văn Thuận, 2021).
Tổng quan các nghiên cứu trước
2.3.1 Các nghiên cứu trên thế giới Ở nhiều quốc gia trên thế giới, các nghiên cứu liên quan đến chủ để tăng trưởng tín dụng khá phổ biến, đặc biệt là sau những cuộc khủng khoảng tài chính diễn ra với đối tƣợng nghiên cứu chủ yếu tập trung ở các NHTM Điển hình có:
Burcu Aydin (2008) đã nghiên cứu tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng thương mại ở Đông và Trung Âu từ 1988-2005, sử dụng dữ liệu từ 72 ngân hàng lớn của 10 quốc gia Kết quả phân tích hồi quy FEM cho thấy cấu trúc sở hữu, suất sinh lời (ROE), tăng trưởng GDP và cung tiền đều có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng tín dụng Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc giảm lãi suất chênh lệch giữa huy động tiền gửi và cho vay sẽ thúc đẩy tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại.
Kai Guo & cộng sự (2011) với đề tài “Determinants of bank credit in
Nghiên cứu "Nền Kinh Tế Thị Trường Mới Nổi" đã xem xét sự tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng tại 38 quốc gia có nền kinh tế mới nổi trong những năm đầu thế kỷ 21 Phân tích hồi quy FEM được áp dụng để làm rõ các vấn đề liên quan đến tín dụng và tăng trưởng kinh tế trong bối cảnh này.
Nghiên cứu của REM đã chỉ ra rằng tăng trưởng tiền gửi và mức gia tăng nợ, GDP là hai yếu tố quan trọng trong việc đảm bảo tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng Hơn nữa, nhóm tác giả cũng đã chứng minh rằng sự gia tăng nợ xấu là một nguyên nhân chính dẫn đến sự sụt giảm trong tăng trưởng tín dụng.
Mark Tracey (2011) cho rằng các ngân hàng thương mại (NHTM) sẽ áp dụng những chiến lược cho vay khác nhau tùy thuộc vào tỷ lệ nợ xấu Tác giả đã thực hiện nghiên cứu tại Jamaica và Trinidad-Tobago, sử dụng dữ liệu từ quý I năm 1996 đến quý II năm 2011 cho Jamaica và từ quý III năm 1995 đến quý IV năm 2010 cho Trinidad-Tobago, với phương pháp hồi quy OLS Nghiên cứu cho thấy rằng chất lượng tín dụng kém, thể hiện qua tỷ lệ nợ xấu cao, thường dẫn đến rủi ro tín dụng tăng và làm giảm đáng kể tăng trưởng tín dụng tại các NHTM trên toàn cầu.
Hussain và các cộng sự (2012) đã nghiên cứu tốc độ tăng trưởng tín dụng của một số ngân hàng thương mại đang hoạt động tại Pakistan, dựa trên dữ liệu thống kê.
Trong giai đoạn từ 2001 đến 2010, nghiên cứu về 26 ngân hàng thương mại cho thấy rằng GDP, tăng trưởng tín dụng trong quá khứ, tỷ suất sinh lời (ROE), khả năng tài chính, mức chênh lệch lãi suất, hình thức sở hữu và thanh khoản đều có ảnh hưởng tích cực đến sự tăng trưởng tín dụng Ngược lại, lạm phát được xác định là yếu tố làm giảm đáng kể tốc độ tăng trưởng tín dụng.
Guodong Chen và Yi Wu (2014) đã nghiên cứu sự tăng trưởng tín dụng tại 900 ngân hàng ở 24 quốc gia thuộc ba vùng Trung và Đông Âu, Mỹ Latinh và châu Á Khác với các nghiên cứu trước, nhóm tác giả đã bổ sung biến giả sở hữu ngân hàng Sử dụng phương pháp phân tích hồi quy FEM với dữ liệu từ 2008 đến 2011, nghiên cứu cho thấy ngoài biến giả sở hữu ngân hàng, các yếu tố như tỷ suất sinh lợi, tổng tài sản, thanh khoản và GDP cũng đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự tăng trưởng tín dụng lành mạnh của các ngân hàng.
Akinlo & ctg (2015) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại ở Nigeria từ 1980 đến 2010 Kết quả cho thấy các yếu tố vĩ mô như tốc độ GDP, lạm phát, lãi suất cho vay cơ bản và tỷ lệ dự trữ bắt buộc có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng, trong khi khả năng thanh khoản lại thúc đẩy tăng trưởng này Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng phần bù rủi ro theo chu kỳ, được đo bằng chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất tiết kiệm, càng cao thì lợi nhuận của ngân hàng càng lớn, từ đó tạo động lực cho tăng trưởng tín dụng cao hơn.
Maja Ivanovic (2016) với chủ đề “Yếu tố quyết định tăng trưởng tín dụng:
Nghiên cứu "Trường hợp Montenegro" đã tổng hợp dữ liệu thứ cấp từ 11 ngân hàng thương mại tại Montenegro, một quốc gia ở Đông Nam Châu Âu, trong giai đoạn 2004-2014, thời kỳ nhiều biến động kinh tế Tác giả phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng trước và sau khủng hoảng 2008 Kết quả hồi quy OLS, FEM và REM cho thấy, trước khủng hoảng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và GDP có mối quan hệ tích cực với tăng trưởng tín dụng, trong khi chi phí hoạt động lại có mối quan hệ ngược chiều Sau khủng hoảng, tình hình thay đổi, với chi phí hoạt động và tốc độ tăng trưởng tiền gửi có tác động tích cực, trong khi nợ xấu lại ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng.
Nghiên cứu của Kashif & ctg (2016) về hoạt động tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng tại Pakistan trong giai đoạn 2006-2014 cho thấy rằng quy mô ngân hàng, tỷ lệ chi phí trên thu nhập, hệ số CAR và lạm phát có ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng Ngược lại, tỷ lệ nợ xấu lại có tác động tích cực đến sự phát triển tín dụng của các ngân hàng.
Ali Awdeh (2017) đã phân tích dữ liệu từ báo cáo tài chính của 34 ngân hàng thương mại tại Cộng hòa Li-băng trong giai đoạn 2000-2015 Nghiên cứu sử dụng các phương pháp OLS, FEM và REM, cho thấy chi phí hoạt động, mức tăng trưởng tiền gửi và các yếu tố vĩ mô như lạm phát và cung tiền đều có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng Ngược lại, lãi suất cho vay và nợ xấu lại ảnh hưởng tiêu cực đến sự phát triển tín dụng của ngân hàng.
Goyal và cộng sự (2018) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu tại các ngân hàng ở Ấn Độ, sử dụng dữ liệu ngân hàng đến năm 2015 và áp dụng mô hình GMM Nghiên cứu đã chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu và dự phòng rủi ro cao có thể thúc đẩy tăng trưởng tín dụng, trong khi hệ số an toàn vốn lại có tác động ngược chiều đến tăng trưởng này.
Suarni Norawati và ctg (2022) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng tại Indonesia, sử dụng dữ liệu thứ cấp từ báo cáo ngân hàng Phân tích hồi quy tuyến tính bội trên Eviews cho thấy các biến độc lập có tác động đáng kể đến tốc độ tăng trưởng tín dụng Cụ thể, nguồn tài trợ từ bên thứ ba có tác động tích cực, trong khi chi phí hoạt động lại gây ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng.
2.3.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam
Mặc dù các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam có nhiều khác biệt so với quốc tế do bối cảnh kinh tế, chính trị và hình thức sở hữu khác nhau, nhưng phần lớn các nghiên cứu vẫn tập trung vào đối tượng là các Ngân hàng Thương mại (NHTM).
Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng
Nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng cho thấy sự gia tăng hoặc sụt giảm tín dụng tại ngân hàng có thể mang lại cả mặt tiêu cực lẫn tích cực, tùy thuộc vào điều kiện vĩ mô và vị thế của từng ngân hàng Theo các nghiên cứu, tăng trưởng tín dụng của ngân hàng phụ thuộc vào một số yếu tố nhất định, bao gồm tình hình kinh tế, chính sách tiền tệ và năng lực quản lý của ngân hàng.
2.4.1 Các yếu tố nội tại
Quy mô ngân hàng (SIZE) đóng vai trò quan trọng trong việc xác định vị thế của ngân hàng trong hệ thống tài chính Các ngân hàng có tài sản lớn thường sở hữu mạng lưới hoạt động vững mạnh, nguồn lực nhân sự dồi dào và nền tảng tài chính ổn định, từ đó nhận được sự tín nhiệm cao từ khách hàng Điều này giúp họ có lợi thế trong việc huy động vốn từ cá nhân và doanh nghiệp, cũng như trên thị trường liên ngân hàng Nhờ vào lợi thế này, các ngân hàng dễ dàng tiếp cận khách hàng có nhu cầu vay, mở ra nhiều cơ hội phát triển hoạt động tín dụng.
Tiềm lực tài chính vững mạnh, cùng với cơ sở hạ tầng và nguồn nhân lực ưu việt, giúp các ngân hàng lớn nâng cao khả năng quản lý và đánh giá rủi ro tín dụng Do đó, mức tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng này thường đạt cao hơn, như nghiên cứu của Guodong Chen & Yi Wu (2014) đã chỉ ra Các nghiên cứu của Nguyễn Văn Thuận (2021) và Trương Đông Lộc & cộng sự cũng hỗ trợ quan điểm này.
Nghiên cứu năm 2014 đã chỉ ra rằng các ngân hàng lớn thường có nhiều lợi thế hơn nhờ vào nguồn lực tài chính và nhân lực dồi dào Điều này giúp họ tiếp cận được lượng lớn khách hàng có dư thừa vốn hoặc nhu cầu sử dụng vốn, từ đó thúc đẩy tăng trưởng tín dụng mạnh mẽ hơn.
Mặc dù quan điểm cho rằng các ngân hàng nhỏ thường chấp nhận rủi ro cao hơn để gia tăng lợi nhuận, nhưng nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Trang và Kashif cho thấy rằng các ngân hàng lớn lại tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về an toàn vốn và chỉ phê duyệt cho vay đối với khách hàng có năng lực tài chính vững mạnh, dẫn đến mức tăng trưởng tín dụng thấp hơn.
Tăng trưởng tiền gửi (DG)
Tiền gửi khách hàng đóng vai trò quan trọng trong tổng nguồn vốn của ngân hàng, giúp thực hiện các hoạt động tín dụng và dịch vụ ngân hàng (Nguyễn Minh Kiều, 2007) Việc nâng cao năng lực huy động vốn không chỉ thúc đẩy sự phát triển kinh doanh mà còn gia tăng tốc độ tăng trưởng tín dụng Sự gia tăng tiền gửi không chỉ cải thiện khả năng cạnh tranh mà còn làm tăng hoạt động cho vay, từ đó nâng cao dư nợ tín dụng của ngân hàng.
Nghiên cứu của Kai Guo và cộng sự (2011) cùng với Ali Awdeh (2017) chỉ ra rằng mức tiền gửi cao của khách hàng dẫn đến chi phí lãi vay tăng cho ngân hàng Điều này buộc ngân hàng phải gia tăng tín dụng để nâng cao thu nhập Nghiên cứu của Nguyễn Văn Nam và các cộng sự cũng hỗ trợ cho nhận định này.
Năm 2021, việc tăng nguồn vốn huy động từ tiền gửi sẽ cung cấp thêm nguồn lực cho ngân hàng, qua đó thúc đẩy khả năng cấp tín dụng Điều này không chỉ giúp gia tăng lượng tín dụng mà còn là động lực quan trọng cho mục tiêu tăng trưởng tín dụng của ngân hàng.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)
Vốn chủ sở hữu là chỉ số quan trọng phản ánh năng lực tài chính của ngân hàng, mặc dù không trực tiếp phục vụ cho vay Nó đóng vai trò như một "tấm đệm" thanh khoản, giúp ngân hàng an toàn hơn khi có vốn chủ sở hữu cao, từ đó tăng khả năng chống đỡ rủi ro thanh khoản và xây dựng lòng tin với khách hàng Điều này không chỉ tạo điều kiện thuận lợi cho ngân hàng trong việc huy động vốn mà còn thúc đẩy tăng trưởng tín dụng hiệu quả hơn.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao giúp ngân hàng thương mại (NHTM) linh hoạt trong việc điều chỉnh lãi suất tín dụng và mở rộng các dịch vụ tài chính Điều này không chỉ thúc đẩy tăng trưởng tín dụng mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh so với các ngân hàng khác (Carlson và ctg, 2013) Nghiên cứu của Maja Ivanovic (2016) cũng cho thấy rằng NHTM có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao sẽ giảm thiểu rủi ro và đảm bảo an toàn vốn, từ đó có xu hướng cấp tín dụng nhiều hơn.
Khả năng thanh khoản (LIQ)
Thanh khoản là yếu tố quan trọng quyết định khả năng cấp tín dụng của ngân hàng; tình trạng thanh khoản thấp sẽ cản trở sự tăng trưởng tín dụng, trong khi thanh khoản ổn định giúp ngân hàng có đủ vốn để đáp ứng nhu cầu tín dụng, từ đó thúc đẩy tăng trưởng Nghiên cứu của Guodong Chen & Yi Wu (2014) cùng Nguyễn Thị Thu Trang & cộng sự (2021) đều khẳng định thanh khoản có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng Tuy nhiên, áp lực gia tăng thanh khoản có thể khiến ngân hàng phải giảm thiểu các hoạt động rủi ro, dẫn đến sự chậm lại trong tăng trưởng tín dụng (Nguyễn Văn Nam & các cộng sự, 2021).
Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Các khoản nợ xấu ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định tăng trưởng tín dụng của ngân hàng, với tỷ lệ nợ xấu phản ánh chất lượng tài sản và mức độ rủi ro tín dụng Khi tỷ lệ nợ xấu cao, uy tín ngân hàng giảm và gặp khó khăn trong việc huy động vốn cũng như phát triển sản phẩm dịch vụ tài chính Đồng thời, các chính sách xử lý nợ xấu buộc ngân hàng hạn chế cấp tín dụng, chỉ cho vay đối tượng có năng lực tài chính tốt, dẫn đến tăng trưởng tín dụng bị chậm lại hoặc giảm sút.
Nghiên cứu của Mark Tracey (2011) tại Jamaica và Trinidad & Tobago đã chỉ ra rằng chất lượng tín dụng kém và tỷ lệ nợ xấu cao dẫn đến rủi ro tín dụng gia tăng, khiến ngân hàng phải thực hiện các kế hoạch hoạt động tín dụng một cách thận trọng hơn Các nghiên cứu khác tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, như của Nguyễn Thị Thu Trang & cộng sự (2021) và Phan Hoàng Yến & Trần Hải Yến, cũng đã xác nhận quan điểm này.
(2020) cũng nhận thấy những ảnh hưởng tiêu cực của tỷ lệ nợ xấu đến tăng trưởng tín dụng tại các NHTM
Hệ số an toàn vốn (CAR)
Sự thay đổi hệ số an toàn vốn trong ngân hàng có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng tăng trưởng tín dụng Việc tuân thủ các yêu cầu về tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu và sự gia tăng tài sản rủi ro sẽ dẫn đến chi phí vốn cao hơn, từ đó làm giảm khả năng mở rộng tín dụng của các ngân hàng (Kashif & ctg, 2016).
Cải thiện hệ số an toàn vốn giúp ngân hàng nâng cao thanh khoản và giảm thiểu rủi ro phá sản, từ đó tạo điều kiện cho ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay và tăng cường lợi nhuận.
2.4.2 Các yếu tố vĩ mô
Tăng trưởng kinh tế (GDP)
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên khung lý thuyết về tín dụng, nghiên cứu này kết hợp các khảo sát từ các nghiên cứu trong và ngoài Việt Nam, như của Kashif & cộng sự (2016), Kai Guo & cộng sự (2011) và Maja Ivanovic (2016), cùng với các tác giả như Nguyễn Văn Thuận (2021), Lê Hải Trung & cộng sự (2023), và Phạm Xuân Quỳnh (2017) Tác giả đã thiết kế mô hình nghiên cứu dựa trên việc kế thừa và phát huy các kết quả đã được chứng minh trong quá khứ Tuy nhiên, do một số hạn chế về nguồn dữ liệu, tác giả chỉ chọn những yếu tố có tính đại diện cao và có thể tính toán đầy đủ, chính xác qua các báo cáo đã được kiểm toán của các ngân hàng thương mại.
Tác giả đã đề xuất bổ sung biến "Covid-19" vào mô hình nghiên cứu nhằm khảo sát và đánh giá những khả năng mà dịch bệnh này mang lại Việc này giúp làm rõ tác động của Covid-19 đối với các yếu tố nghiên cứu và cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về tình hình hiện tại.
19 yếu tố có thể tác động đến sự tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại (NHTM) trong bối cảnh kinh tế Việt Nam gần đây Mô hình đề xuất được trình bày một cách ngắn gọn nhằm nêu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến tín dụng trong hệ thống ngân hàng.
CG it = β 0 + β 1 SIZE it + β 2 DG it + β 3 CAP it + β 4 NPL it + β 5 CAR it + β 6 LIQ it β 7 GDP t + β 8 INF t + β 9 COV t + ε it
Trong đó: Biến phụ thuộc:
CG: Credit Growth- Tăng trưởng tín dụng
SIZE: Bank Size- Quy mô ngân hàng DG: Deposit Growth- Tăng trưởng tiền gửi CAP: Capital- Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
NPL: Non-performing loan- Tỷ lệ nợ xấu CAR: Capital Adequacy Ratio- Hệ số an toàn vốn LIQ: Liquidity- Khả năng thanh khoản
GDP: Gross Domestic Product- Tăng trưởng kinh tế INF: Inflation- Lạm phát
3.1.2 Giải thích các biến và xây dựng giả thuyết nghiên cứu
Mỗi giai đoạn của nền kinh tế đều liên quan chặt chẽ đến sự thay đổi trong chính sách tiền tệ và biến động trong tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng thương mại Nghiên cứu này sẽ đo lường tăng trưởng tín dụng dựa trên tỷ lệ phần trăm (%) thay đổi trong dư nợ tín dụng của năm t so với năm liền kề trước đó là t-1, tương tự như các nghiên cứu của Phạm Xuân Quỳnh (2017) và Nguyễn Văn Thuận (2021).
Tăng trưởng tín dụng dương cho thấy lượng cung tiền trong lưu thông tăng, mang lại lợi nhuận lớn cho ngân hàng và hỗ trợ phát triển sản xuất kinh doanh cho cá nhân và doanh nghiệp Ngược lại, khi tăng trưởng tín dụng chậm lại hoặc âm, khả năng hấp thụ vốn trong nền kinh tế giảm, khiến các hoạt động đầu tư sản xuất gặp khó khăn hơn.
Chỉ tiêu này quyết định khả năng huy động và cho vay của ngân hàng, đồng thời phản ánh độ rộng của mạng lưới hoạt động Nó được xác định thông qua logarit tự nhiên của tổng tài sản.
Quy mô ngân hàng = Ln (Tổng tài sản)
Theo lý thuyết "quá lớn để sụp đổ", các ngân hàng thương mại (NHTM) có quy mô lớn thường kiểm soát rủi ro tín dụng tốt hơn nhờ vào hệ thống cơ sở hạ tầng, công nghệ và nhân lực mạnh mẽ Những ngân hàng này nhận được nhiều sự hỗ trợ từ Ngân hàng Nhà nước (NHNN), tạo động lực thúc đẩy hoạt động cấp tín dụng và đầu tư vào các danh mục rủi ro cao Với tổng tài sản lớn, các NHTM lớn có nhiều cơ hội phát triển và cung cấp đa dạng sản phẩm tín dụng, từ đó góp phần vào tăng trưởng tín dụng cao hơn (Nguyễn Văn Thuận, 2021).
Các nghiên cứu từ Trương Đông Lộc & cộng sự (2014) hay Guodong Chen &
Theo nghiên cứu của Yi Wu (2014), các ngân hàng có quy mô lớn thường tận dụng được lợi thế từ hệ thống chi nhánh, trình độ nhân lực và nguồn lực tài chính, dẫn đến khả năng tăng trưởng tín dụng cao hơn Do đó, tác giả kỳ vọng sẽ phát hiện mối quan hệ tích cực giữa quy mô ngân hàng và tăng trưởng tín dụng trong nghiên cứu này.
Giả thuyết H1: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến tăng trưởng tín dụng
Khả năng huy động vốn từ tiền gửi cá nhân và tổ chức kinh tế được thể hiện qua sự chênh lệch giữa số liệu tiền gửi hiện tại và số liệu tiền gửi ở thời điểm liền kề trước đó.
Việc tăng cường giá trị tiền gửi của khách hàng vào ngân hàng không chỉ là yếu tố then chốt giúp các ngân hàng thương mại đáp ứng nhu cầu tín dụng của nền kinh tế, mà còn củng cố tiềm lực tài chính vững chắc Sự gia tăng lượng tiền nhàn rỗi huy động được sẽ mở ra nhiều cơ hội cho ngân hàng trong việc mở rộng cho vay và tạo ra lợi nhuận Tóm lại, việc nâng cao khả năng huy động từ tiền gửi sẽ góp phần tích cực vào quá trình tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng, như đã được chứng minh trong nghiên cứu của Ali Awdeh.
Theo Maja Ivanovic (2016), tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi cao sẽ thúc đẩy hoạt động cấp tín dụng tại ngân hàng và ngược lại Nghiên cứu này kỳ vọng phát hiện mối quan hệ cùng chiều giữa tăng trưởng tiền gửi và tăng trưởng tín dụng.
Giả thuyết H2: Tăng trưởng tiền gửi có tác động cùng chiều đến tăng trưởng tín dụng
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
Thể hiện cho khả năng tự chủ tài chính của ngân hàng, được đo lường bằng cách lấy tổng nguồn vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu = 𝑻ổ𝒏𝒈 𝒗ố𝒏 𝒄𝒉ủ 𝒔ở 𝒉ữ𝒖
Sự thay đổi trong tỷ lệ vốn chủ sở hữu ảnh hưởng đến mức độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng Khi ngân hàng duy trì tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao, họ sẽ có một nền tảng tài chính vững chắc, giúp quản lý danh mục cho vay hiệu quả hơn Điều này không chỉ giảm thiểu rủi ro trong việc cấp tín dụng mà còn cải thiện tăng trưởng tín dụng của ngân hàng.
Nghiên cứu của Carlson và cộng sự (2013) cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao giúp các ngân hàng thương mại (NHTM) tăng khả năng chống đỡ trước tổn thất, từ đó thúc đẩy hiệu quả tăng trưởng tín dụng Do đó, tác giả cho rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tăng trưởng tín dụng trong nghiên cứu này.
Giả thuyết H3: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều đến tăng trưởng tín dụng
Giá trị nợ xấu trên tổng dư nợ được xác định bao gồm các khoản nợ dưới chuẩn (nhóm 3), nợ nghi ngờ (nhóm 4) và nợ có khả năng mất vốn (nhóm 5) theo quy định tại Thông tư số 02/2013/TT-NHNN và Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN, được công bố chi tiết trong thuyết minh báo cáo tài chính của ngân hàng.
Chất lượng tín dụng, được thể hiện qua tỷ lệ nợ xấu, là yếu tố quyết định mức độ rủi ro của các khoản cấp tín dụng Tỷ lệ nợ xấu cao làm giảm tín nhiệm của khách hàng, gây áp lực cho ngân hàng trong việc huy động vốn, từ đó ảnh hưởng đến kế hoạch sử dụng vốn và giảm mục tiêu tăng trưởng tín dụng Quản lý chất lượng tín dụng kém sẽ dẫn đến gia tăng tỷ lệ nợ xấu, làm tăng nguy cơ rủi ro tín dụng và thu hẹp mức tăng trưởng tín dụng của ngân hàng thương mại Nghiên cứu này dự đoán tỷ lệ nợ xấu sẽ có tác động ngược chiều đến tăng trưởng tín dụng.
Giả thuyết H4: Tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều đến tăng trưởng tín dụng
Hệ số an toàn vốn
Phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào phương pháp nghiên cứu định lượng để phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam Nghiên cứu áp dụng các ước lượng hồi quy dữ liệu bảng để thực hiện phân tích này.
Thống kê mô tả cung cấp cái nhìn tổng quát về các thông số cơ bản của từng biến trong mô hình nghiên cứu, bao gồm số quan sát (Obs), giá trị trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (Std.Dev), giá trị lớn nhất (Max) và nhỏ nhất (Min).
Để đánh giá độ tương quan giữa các biến, cần thiết lập ma trận tương quan Kết quả này cho phép xem xét sự tương quan giữa các biến và khả năng xảy ra đa cộng tuyến Theo các nghiên cứu trước đây, nếu mức tương quan giữa hai biến vượt quá [-0,8; 0,8], mô hình nghiên cứu có thể gặp phải vấn đề nghiêm trọng về đa cộng tuyến (Farra & Glauber, 1967).
Tác giả sẽ lựa chọn ước lượng hồi quy dữ liệu bảng qua ba ước lượng thường đƣợc sử dụng phổ biến, bao gồm:
Mô hình hồi quy thông thường OLS (Pooled OLS)
Mô hình hồi quy Pooled OLS là phương pháp đơn giản nhất để ước lượng mô hình hồi quy bình phương tối thiểu (OLS), bỏ qua các yếu tố không gian và thời gian Mô hình này giả định rằng ảnh hưởng của các yếu tố đến biến phụ thuộc là giống nhau và không thay đổi theo thời gian Tuy nhiên, những giả định này có nhiều hạn chế và khó có thể áp dụng trong thực tế.
Mô hình hồi quy với tác động cố định (Fixed Effects Model)
Mô hình hồi quy FEM được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, đặc biệt khi có sự khác biệt giữa các đơn vị quan sát FEM thường áp dụng trong các nghiên cứu quan sát ngang hoặc dữ liệu theo thời gian để điều chỉnh sự khác biệt này Tuy nhiên, mô hình này cũng có một số hạn chế, như yêu cầu số lượng quan sát lớn từ các đơn vị và cần thiết phải có sự khác biệt về các hiệu ứng cố định giữa các đơn vị.
Mô hình hồi quy với tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) khác biệt so với mô hình tác động cố định (FEM) ở sự biến động giữa các đơn vị REM thường được áp dụng trong nghiên cứu dữ liệu bảng hoặc dữ liệu theo thời gian, giúp điều chỉnh sự khác biệt giữa các đơn vị Tuy nhiên, mô hình này cũng có một số hạn chế, bao gồm yêu cầu phải đáp ứng giả định phân phối chuẩn và cần có số lượng đơn vị cùng quan sát đủ lớn để đảm bảo tính chính xác.
Sau khi hoàn thành việc ước lượng kết quả với ba mô hình hồi quy, bước tiếp theo là lựa chọn mô hình tối ưu nhất thông qua các kiểm định cần thiết.
Thứ nhất, xem xét giữa phương pháp Pooled OLS với FEM bằng T-test cùng giả thuyết FEM tối ƣu hơn khi Prob (Chi- Square) thấp hơn (5%) và ngƣợc lại
Thứ hai, đánh giá giữa Pooled OLS với REM bằng Breusch-Pagan, khi Prob bé hơn (5%) sẽ kết luận REM phù hợp hơn và ngƣợc lại
Thứ ba, xem xét giữa phương pháp REM và FEM, dựa trên Prob nhỏ hơn (5%) thì FEM thích hợp để phân tích hơn và ngƣợc lại
3.2.4 Đánh giá và khắc phục các vấn đề khiếm khuyết
Một số vấn đề khiếm khuyết cần đƣợc thực hiện kiểm định, gồm: Đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau, dẫn đến ước lượng của mô hình Pooled OLS và sai số chuẩn trở nên nhạy cảm và không chính xác.
Ngoài cách thiết lập ma trận tương quan, đa cộng tuyến có thể được đánh giá qua việc áp dụng kết quả từ hệ số VIF- Variance Inflation Factor:
Hệ số xác định của hồi quy phụ thứ i được ký hiệu là Ri2 Khi giá trị hệ số VIF của một biến vượt quá 10, điều này cho thấy kết quả phân tích từ mô hình nghiên cứu có thể bị sai lệch do đa cộng tuyến cao Để khắc phục vấn đề này, cần loại bỏ biến có VIF lớn hơn 10 khỏi mô hình (Gujarati, 2004).
Hiện tượng tự tương quan gây ra giá trị R bình phương cao hơn thực tế, dẫn đến kết quả ước lượng không chính xác và sai lệch Để đánh giá vấn đề tiềm ẩn từ tự tương quan, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge.
H 0 : Không có tự tương quan
Nếu giá trị Prob của kiểm định bé hơn 5% tương ứng bác bỏ giá thuyết H 0 và chấp nhận với giả thuyết H 1 : có tồn tại tự tương quan
Phương sai sai số thay đổi
Hiện tượng phương sai sai số thay đổi ảnh hưởng đến hiệu quả của các hệ số ước lượng hồi quy, mặc dù chúng không bị lệch Điều này dẫn đến việc các kiểm định giả thuyết với phân phối F-statistic và t-statistic trở nên không chính xác và kém tin cậy Để kiểm tra khả năng xuất hiện vi phạm về phương sai sai số thay đổi, tác giả sẽ sử dụng các phương pháp kiểm định như White cho Pooled OLS, Wald cho FEM, hoặc Breusch và Pagan Lagrangian cho REM, với hai giả thuyết được đặt ra.
H 0 : Không có phương sai sai số thay đổi
H 1 : Có phương sai sai số thay đổi
Nếu giá trị Prob nhỏ hơn 0,05, điều này cho thấy mô hình có khả năng bị phương sai sai số thay đổi Ngược lại, nếu giá trị Prob lớn hơn 0,05, mô hình sẽ không gặp vấn đề về phương sai sai số.
Để đánh giá khả năng xuất hiện biến nội sinh trong mô hình nghiên cứu, tác giả sẽ áp dụng kiểm định Durbin-Wu-Hausman.
H 0 : Biến không bị nội sinh
Trường hợp kết quả trả về của kiểm định cho P-value nhỏ hơn 0,05 sẽ kết luận loại bỏ giả thuyết H 0 hay đồng ý biến là nội sinh và ngƣợc lại
Trong nghiên cứu này, tác giả đã chọn phương pháp ước lượng mô-men tổng quát GMM để khắc phục các vi phạm tiềm ẩn như đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và vấn đề nội sinh Phương pháp này giúp giảm thiểu khả năng sai lệch và tăng độ tin cậy cho kết quả ước lượng.
Quy trình nghiên cứu
Để có thể đạt đƣợc các mục tiêu của bài nghiên cứu, tác giả sẽ thực hiện lần lượt theo 6 bước sau:
Bước đầu tiên trong quá trình nghiên cứu là xác định rõ chủ đề, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu Sau đó, cần lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp và xây dựng kết cấu cho từng chương Cuối cùng, tiến hành tổng quan về cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài, đồng thời xem xét các kết quả nghiên cứu đã được thực hiện trong và ngoài Việt Nam.
Biểu đồ 3.1: Sơ đồ quy trình nghiên cứu
Xác định chủ đề nghiên cứu, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu là bước quan trọng để xây dựng một mô hình nghiên cứu hiệu quả Phương pháp nghiên cứu và cấu trúc từng chương cũng cần được xác định rõ ràng Qua đó, tìm ra những lỗ hổng trong nghiên cứu hiện tại sẽ tạo tiền đề cho việc phát triển mô hình nghiên cứu mới.
Bước 2: Đề xuất các biến nghiên cứu phù hợp, mô tả chi tiết từng biến và lập giả thuyết về kỳ vọng dấu của chúng trong mô hình Đồng thời, xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu thích hợp để tổng hợp dữ liệu chính xác, đảm bảo tính tin cậy cao.
Bước 3 bao gồm việc thống kê các thông số cơ bản như giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình và độ lệch chuẩn của mẫu dữ liệu Đồng thời, cần xem xét mối tương quan giữa các biến và kiểm tra đa cộng tuyến thông qua phân tích ma trận hệ số tương quan và kiểm định VIF Cuối cùng, tiến hành phân tích hồi quy các biến trong mô hình Pooled OLS, FEM và REM.
Bước 4: Đánh giá mô hình lựa chọn phù hợp nhất trong ba mô hình đã đề cập để thực hiện phân tích Đồng thời, cần kiểm tra một số vấn đề có thể gây ra vi phạm trong kết quả hồi quy, bao gồm tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và hiện tượng nội sinh.
Trong trường hợp kết quả kiểm định chỉ ra rằng kết quả hồi quy có thể gặp phải các vấn đề tiềm ẩn gây sai lệch trong ước lượng, cần áp dụng phương pháp GMM để xử lý và khắc phục tình trạng này.
Bước 6: Phân tích, đánh giá lại kết quả hồi quy cuối cùng của nghiên cứu
Dựa trên kết quả phân tích, bài viết đề xuất các kiến nghị và giải pháp thực tiễn nhằm đảm bảo mức tăng trưởng tín dụng cho các ngân hàng thương mại.
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Tác giả sẽ tóm tắt các thông số cơ bản của từng biến trong mô hình nghiên cứu, bao gồm giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình và độ lệch chuẩn, được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả từng biến
Các biến Số quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 4.1 tóm tắt số liệu thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu Đối với biến CG - Tăng trưởng tín dụng, mức tăng trưởng trung bình đạt 0,1929 với độ lệch chuẩn 0,1436 Ngân hàng HDB ghi nhận mức tăng trưởng tín dụng cao nhất là 0,9662 vào năm 2013, trong khi ngân hàng MSB có mức thấp nhất là -0,5052 vào năm 2014 Từ năm 2018 đến 2022, mặc dù nền kinh tế có nhiều biến động, mức tăng trưởng tín dụng năm sau luôn cao hơn năm trước, cho thấy hoạt động tín dụng tại các NHTM Việt Nam duy trì ổn định Đối với biến SIZE - Quy mô ngân hàng, mức bình quân đạt 18,8002 và độ lệch chuẩn là 1,1124, trong đó ngân hàng BID có giá trị lớn nhất là 21,4750.
Trong năm 2022, ngân hàng SGB ghi nhận mức tăng trưởng tiền gửi trung bình đạt 0,1728 với độ lệch chuẩn 0,1450, trong khi mức tăng trưởng cao nhất là 0,8270 tại ngân hàng TPB năm 2015 và thấp nhất là -0,1049 ở ngân hàng NVB năm 2021 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) có giá trị trung bình 0,0879 với độ lệch chuẩn 0,0326, trong đó tỷ lệ cao nhất là 0,2384 của ngân hàng SGB năm 2013 và thấp nhất 0,0406 ở ngân hàng BID năm 2017 Tỷ lệ nợ xấu (NPL) trung bình đạt 0,0201 với độ lệch chuẩn 0,0162, với tỷ lệ cao nhất 0,1791 tại ngân hàng NVB năm 2022 và thấp nhất 0,0050 ở ngân hàng TCB năm 2020 Hệ số an toàn vốn (CAR) có mức trung bình 0,1231 và độ lệch chuẩn 0,0390, với giá trị cao nhất 0,2453 ở ngân hàng MSB năm 2015 và thấp nhất 0,0804 tại ngân hàng ACB năm 2017 Cuối cùng, khả năng thanh khoản (LIQ) đạt trung bình 0,1612 với độ lệch chuẩn 0,0689, trong đó khả năng thanh khoản lớn nhất là 0,4256 ở ngân hàng KLB.
Từ năm 2013 đến 2022, tăng trưởng GDP trung bình đạt 0,0589 với độ lệch chuẩn 0,0173 Năm 2022 ghi nhận tốc độ tăng trưởng kinh tế cao nhất ở mức 0,0820, trong khi năm 2021 có mức thấp nhất là 0,0258 Về lạm phát (INF), tỷ lệ lạm phát trung bình cũng được phân tích từ dữ liệu trong khoảng thời gian này Ngân hàng STB đã ghi nhận mức lãi suất thấp nhất là 0,0450 vào năm 2017.
Từ năm 2013 đến năm 2022, tỷ lệ lạm phát trung bình là 0,0361 với độ lệch chuẩn 0,0178 Năm 2013 ghi nhận mức lạm phát cao nhất là 0,0666, trong khi năm 2015 có mức thấp nhất là 0,0063 Biến COV, đại diện cho ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, có giá trị 1 cho các năm từ 2020 đến 2022, và giá trị 0 cho các năm 2013 đến 2019.
Kết quả nghiên cứu
4.2.1 Ma trận tương quan Để xem xét về mức tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành kiểm định hệ số tương quan của biến:
Bảng 4.2: Ma trận tương quan
SIZE DG CAP NPL CAR LIQ GDP INF COV
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 4.3 trình bày kết quả phân tích ma trận tương quan, cho thấy mối tương quan thấp nhất là -0,5200 giữa SIZE và CAR, trong khi cao nhất là 0,7333 giữa CAP và CAR Mặc dù giá trị tương quan này tương đối cao, nhưng vẫn nằm trong ngưỡng cho phép [-0,8; 0,8], cho thấy các biến độc lập có mối tương quan thấp với nhau, và vấn đề đa cộng tuyến trong mô hình không quá nghiêm trọng.
Mặc dù ma trận tương quan cho thấy mô hình không gặp phải đa cộng tuyến, tác giả sẽ kiểm tra lại hiện tượng này để đảm bảo độ chính xác của kết quả bằng cách so sánh hệ số phóng đại phương sai (VIF).
Bảng 4.3: Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF)
Nguồn: Tính toán của tác giả
Giá trị VIF trong mô hình nghiên cứu dao động từ 1,05 đến 3,10, không có giá trị nào vượt quá 10, cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng giữa các biến.
Sau khi kiểm tra mối tương quan và vấn đề đa cộng tuyến qua hệ số VIF, các biến phù hợp trong mô hình nghiên cứu sẽ được ước lượng hồi quy bằng ba phương pháp: hồi quy thông thường Pooled OLS, hiệu ứng cố định FEM và ngẫu nhiên REM Mục tiêu là đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố trong mô hình đến tình hình tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại Các nội dung quan trọng của phân tích hồi quy tuyến tính sẽ được trình bày chi tiết trong bảng sau.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích hồi quy
Biến Pooled OLS FEM REM
Hệ số β P-value Hệ số β P-value Hệ số β P-value SIZE 0,0004 0,963 -0,0279 0,162 -0,0031 0,775
***,** và * lần lượt chỉ mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Nguồn: Tính toán của tác giả
Nghiên cứu được ước lượng qua ba phương pháp chính: Pooled OLS, FEM và REM Phương pháp Pooled OLS cho thấy R bình phương là 0,3073, chỉ ra rằng các biến độc lập giải thích 30,73% sự biến thiên của biến phụ thuộc CG, với hai biến có ý nghĩa thống kê là tăng trưởng tiền gửi và ảnh hưởng tiêu cực của Covid-19 đến tăng trưởng tín dụng Đối với FEM, R bình phương đạt 0,2572, cho thấy chỉ có tăng trưởng tiền gửi có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng, trong khi các yếu tố khác không đạt yêu cầu thống kê Cuối cùng, REM có R bình phương là 0,2484, tương tự như FEM, xác nhận rằng chỉ có tăng trưởng tiền gửi ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng tín dụng, còn các yếu tố khác không có ý nghĩa thống kê trong hồi quy tuyến tính.
Để lựa chọn mô hình hồi quy tối ưu cho nghiên cứu, tác giả sẽ xem xét kết quả từ ba kiểm định quan trọng.
Bảng 4.5: Tóm tắt kết quả lựa chọn mô hình hồi quy
T- test Breusch and Pagan Lagrangian Hausman
Prob> F = 0,0004 chibar2 (01) = 11,78 Prob> chibar2 = 0,0003 chi2 (9) = 13,66 Prob> chi2 = 0,1351
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 4.4 đã trình bày cơ bản các nội dung cần thiết của ba kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy, cụ thể:
Thứ nhất, kiểm định T-test nhận thấy giá trị F(24 126) bằng 2,42 cùng Prob>
F bằng 0,0004 nhỏ hơn điều kiện 5% Kết luận rằng thực hiện với FEM sẽ phù hợp hơn
Thứ hai, kiểm định Breusch Pagan Lagrangian thu đƣợc giá trị Prob> chibar2 bằng 0,0003 tương ứng hồi quy tuyến tính qua REM sẽ thích hợp hơn
Thứ ba, kiểm định Hausman với giá trị Prob> chi2 bằng 0,1351 cao hơn so với điều kiện ý nghĩa 5% do đó kết quả với REM là phù hợp hơn
Dựa trên kết quả thu được, tác giả xác định rằng mô hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) là lựa chọn phù hợp nhất để tiến hành phân tích.
4.2.3 Đánh giá và khắc phục các vấn đề về khiếm khuyết
Bảng 4.6: Hiện tượng phương sai sai số thay đổi Breusch Pagan Giá trị Prob > chibar2
Nguồn: Tính toán của tác giả
Mô hình được chọn để phân tích là REM, và để đánh giá khả năng vi phạm phương sai sai số thay đổi, tác giả sử dụng kiểm định Breusch Pagan Lagrangian Kết quả từ bảng 4.6 cho thấy giá trị Prob là 0,0003, thấp hơn mức ý nghĩa 5%, điều này chỉ ra rằng mô hình có khả năng cao tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.7: Hiện tượng tự tương quan
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả kiểm định Wooldridge cho thấy giá trị Prob > F là 0,0043, nhỏ hơn mức 5%, cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính có khả năng vi phạm vấn đề tự tương quan.
Bảng 4.8: Hiện tƣợng nội sinh
Biến Giá trị P- value SIZE 0,8947
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả kiểm định Durbin Wu-Hausman cho thấy giá trị P-value của biến DG nhỏ hơn 0,05, trong khi hầu hết các biến còn lại có giá trị lớn hơn 0,05.
Lạm phát gia tăng sẽ dẫn đến lãi suất huy động tăng, từ đó làm tăng lượng tiền gửi của khách hàng vào ngân hàng Sự gia tăng quy mô và khả năng thanh khoản cũng góp phần thúc đẩy tăng trưởng tiền gửi Do đó, có thể kết luận rằng tăng trưởng tiền gửi (DG) chịu tác động và phụ thuộc vào các biến khác trong mô hình, hay nói cách khác, tăng trưởng tiền gửi (DG) là một biến nội sinh.
Tác giả đã đánh giá các vấn đề khiếm khuyết trong mô hình nghiên cứu, nhận thấy sự xuất hiện của phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và hiện tượng nội sinh Để khắc phục những vấn đề này, tác giả lựa chọn phương pháp hồi quy GMM, được biết đến với khả năng cung cấp kết quả ước lượng vững chắc và độ tin cậy cao Phương pháp GMM không chỉ hiệu quả mà còn có nhiều ưu điểm trong việc xử lý hiện tượng nội sinh và các vấn đề vi phạm khác.
Bảng 4.9: Kết quả tóm tắt từ phương pháp GMM
Biến độc lập GMM β Sai số chuẩn P- value
Arellano- Bond test for AR(1) in first differences: z= -2,26 Pr > z= 0,024 Arellano- Bond test for AR(2) in first differences: z= -1,49 Pr > z= 0,136 Sargan test of overid restrictions: chi2(8)= 2,37 Prob > chi2= 0,967
Mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% lần lượt là ***,** và *
Nguồn: Tính toán của tác giả
Một số kết quả quan trọng trong phương pháp GMM như sau:
Mô hình hồi quy tuyến tính qua phương pháp GMM cho thấy giá trị Chi2 bằng 0,000, đảm bảo độ tin cậy ở mức ý nghĩa 1% Kiểm định Arellano và Bond (1991) tại độ trễ bậc 2 cho kết quả 0,136, lớn hơn 10%, xác nhận không có hiện tượng tự tương quan chuỗi trong mô hình Kiểm định Hansen có giá trị Pr> z là 0,967, lớn hơn 0,1, chứng minh các biến công cụ là phù hợp và không có hiện tượng nội sinh Số công cụ nhỏ hơn số nhóm (19 < 25), đảm bảo tính vững của hệ số ước lượng Kết quả phân tích bằng phương pháp GMM đã khắc phục hoàn toàn các vấn đề vi phạm của mô hình hồi quy.
CG = 0,6315 + 0,0265SIZE + 2,9802CAP - 7,3069CAR + 0,5590GDP -
Phân tích kết quả nghiên cứu
Theo kết quả từ phương pháp GMM, có 6 yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP tại Việt Nam Trong số đó, có 3 yếu tố có biến động cùng chiều và 3 yếu tố có biến động ngược chiều Mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố sẽ được phân tích chi tiết trong bài viết.
Bảng 4.10: Tóm tắt kết quả nghiên cứu
SIZE DG CAP NPL CAR LIQ GDP INF COV
Mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% lần lượt là ***,** và *
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Quy mô ngân hàng SIZE có mối tương quan tích cực với tăng trưởng tín dụng, với hệ số β là 0,0265 ở mức thống kê 10% Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu và các nghiên cứu trước đây như của Kashif & ctg (2016) và Nguyễn Văn Thuận (2021) Các ngân hàng lớn thường có lợi thế trong việc tiếp cận nguồn vốn và thu hút khách hàng nhờ vào hệ thống chi nhánh rộng rãi, năng lực nhân sự và khả năng xây dựng lòng tin với khách hàng Năng lực tài chính vững mạnh giúp các ngân hàng lớn đa dạng hóa các khoản cấp tín dụng, từ đó thúc đẩy tăng trưởng dư nợ tín dụng mạnh mẽ hơn Do đó, nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H1.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu CAP có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng tín dụng với hệ số β dương 2,9802 tại mức ý nghĩa thống kê 5% Kết quả này không chỉ phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu mà còn củng cố độ tin cậy của các nghiên cứu trước đó như của Maja Ivanovic (2016) và Foos D & cộng sự (2010) Sự gia tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu giúp ngân hàng cải thiện sức mạnh tài chính, xây dựng lòng tin với khách hàng và duy trì khả năng thanh toán, từ đó tạo điều kiện cho sự an toàn trong hoạt động và mở rộng tăng trưởng tín dụng Do đó, nghiên cứu đã chấp nhận giả thuyết H3.
Hệ số an toàn vốn CAR ảnh hưởng ngược chiều đến tăng trưởng tín dụng với hệ số β cao nhất -7,3069 ở mức ý nghĩa 1% Kết quả nghiên cứu này tuy khác với kỳ vọng ban đầu nhưng phù hợp với các nghiên cứu của Goyal & cộng sự (2018) và Kashif & ctg (2016) Việc nâng cao tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu khiến các ngân hàng thương mại (NHTM) giữ ít tài sản trong các lĩnh vực rủi ro cao như cấp tín dụng, đồng thời đối mặt với chi phí vốn tăng do yêu cầu về vốn tối thiểu Điều này làm giảm khả năng đáp ứng nhu cầu tín dụng, dẫn đến việc hệ số an toàn vốn CAR cao sẽ làm suy giảm đáng kể mức tăng trưởng tín dụng của các NHTM Nghiên cứu này do đó bác bỏ giả thuyết H5.
Tăng trưởng kinh tế GDP có hệ số β cao thứ hai, đạt 0,5590, cho thấy ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng tín dụng với mức ý nghĩa 5% Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu và các nghiên cứu trước đây như của Nguyễn Thanh Nhàn và cộng sự (2014), Guodong Chen & Yi Wu (2014), và Vũ Sỹ Cường (2016) Khi nền kinh tế phát triển, việc huy động vốn của ngân hàng trở nên thuận lợi hơn, tạo ra nhiều cơ hội cho cá nhân và doanh nghiệp mở rộng sản xuất, từ đó gia tăng nhu cầu vay vốn và thúc đẩy tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại Do đó, nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H7.
Tỷ lệ lạm phát INF có ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng với hệ số β cao thứ hai là -4,5484 ở mức ý nghĩa 5% Nghiên cứu này phù hợp với kỳ vọng ban đầu và nhiều kết quả thực nghiệm trước đó, như của Tống Đàm Giang & Tống Mỹ Ngân (2022), Akinlo & cộng sự (2015), và Phan Thị Hoàng Yến & cộng sự (2020) Thực tế cho thấy, trong hai năm gần đây, tình hình lạm phát gia tăng đã làm giảm hoạt động đầu tư và sản xuất kinh doanh, cùng với việc thực thi các chính sách tiền tệ thắt chặt của NHNN đã gây khó khăn cho các ngân hàng thương mại trong việc huy động vốn Một số ngân hàng cũng gần đạt ngưỡng quy định về chỉ tiêu tín dụng, dẫn đến sự chậm lại trong tăng trưởng tín dụng Do đó, nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H8.
Covid-19 đã có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng, với hệ số ước lượng β là -0,2361 và mức ý nghĩa 1% Kể từ khi dịch bùng phát, các hoạt động đầu tư và sản xuất bị đình trệ, dẫn đến suy giảm khả năng tài chính của cá nhân và doanh nghiệp, làm tăng nợ xấu và giảm sức hấp thụ vốn của nền kinh tế Mặc dù Ngân hàng Nhà nước đã triển khai nhiều giải pháp hỗ trợ như cơ cấu nợ, giữ nguyên nhóm nợ và giảm lãi suất cho vay, nhưng nhu cầu tín dụng vẫn tăng chậm, khiến tăng trưởng tín dụng khó có khả năng tăng đột biến Do đó, nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H9.
Ngoài các yếu tố đã được đề cập, các yếu tố còn lại trong mô hình đề xuất như tăng trưởng tiền gửi DG, tỷ lệ nợ xấu NPL và khả năng thanh khoản LIQ không đáp ứng điều kiện thống kê trong phạm vi nghiên cứu, vì giá trị P-value của các yếu tố này đều lớn hơn 10%.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) không cho thấy mối quan hệ rõ ràng với tăng trưởng tín dụng do hệ số ước lượng hồi quy không có ý nghĩa thống kê, điều này trái ngược với hầu hết các nghiên cứu trước đây, ngoại trừ nghiên cứu của Nguyễn Văn Thuận (2021) Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam vẫn gặp nhiều khó khăn trong việc quản lý nợ xấu, trong khi các chính sách cơ cấu nợ và giãn nợ từ năm 2019 đến nay đã làm cho tỷ lệ nợ xấu không được phản ánh một cách toàn diện và chính xác.
Khả năng thanh khoản của LIQ không cho thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với tăng trưởng tín dụng, tuy nhiên, điều này lại phù hợp với nghiên cứu của Phạm Xuân Quỳnh (2017) Nguyên nhân là do khả năng hấp thụ vốn của nền kinh tế, trong bối cảnh hiện tại, mặc dù khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam được đảm bảo, nhưng cầu tín dụng thấp và thị trường bất động sản cũng như sản xuất kinh doanh gặp khó khăn, dẫn đến tăng trưởng tín dụng thấp và thận trọng hơn Kết quả là, tác động của khả năng thanh khoản đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng trong nghiên cứu là không đáng kể.
Tăng trưởng tiền gửi DG không có mối liên hệ thống kê với tăng trưởng tín dụng, điều này trái ngược với các nghiên cứu trước đây Cuộc cạnh tranh lãi suất giữa các ngân hàng gần đây đã làm tăng khả năng huy động tiền gửi, nhưng hạn chế về room tín dụng đã làm chậm lại tăng trưởng tín dụng Điều này cho thấy tác động của tăng trưởng tiền gửi đến tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam chưa được phản ánh một cách khách quan trong nghiên cứu.
Trong chương 4, tác giả đã trình bày kết quả phân tích từ việc áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, bao gồm thống kê mô tả, phân tích hồi quy và các kiểm định mô hình cần thiết Kết quả ước lượng hồi quy theo phương pháp GMM cho thấy có 6 yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP Việt Nam, trong đó có 3 yếu tố tác động cùng chiều và 3 yếu tố tác động ngược chiều Những phát hiện này sẽ là cơ sở để tác giả đưa ra các hàm ý chính sách trong chương 5.