GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần đóng vai trò quan trọng trong việc cung ứng vốn, đặc biệt trong bối cảnh hội nhập tài chính quốc tế hiện nay Ngân hàng thương mại không chỉ cung cấp vốn mà còn thực hiện chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước, góp phần điều tiết nền kinh tế Hiệu quả và hiệu suất của lĩnh vực ngân hàng là yếu tố phản ánh sự ổn định, bền vững và phát triển của nền kinh tế quốc gia.
Hoạt động tín dụng là yếu tố then chốt trong việc điều tiết tiền tệ và đóng góp lớn vào doanh thu của các ngân hàng thương mại Việt Nam Theo Zribi (2011), tín dụng là nguồn thu nhập chính của ngân hàng toàn cầu Hiện nay, các ngân hàng thương mại đang tập trung vào cải thiện chất lượng tín dụng để nâng cao hiệu quả hoạt động và thúc đẩy sự phát triển kinh tế Tuy nhiên, nếu không giám sát và đánh giá chất lượng cho vay một cách chặt chẽ, các ngân hàng sẽ phải đối mặt với những hậu quả nghiêm trọng như giảm lợi nhuận, ảnh hưởng xấu đến hoạt động và uy tín, thậm chí có nguy cơ phá sản.
Việc quản lý rủi ro tín dụng là ưu tiên hàng đầu của các ngân hàng, vì đây là yếu tố chính ảnh hưởng đến hoạt động của họ (Ekinci & Poyraz, 2019) Rủi ro này phát sinh khi khách hàng không thể trả nợ theo thỏa thuận Theo Nair & Fissha (2010), sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu là nguyên nhân chính dẫn đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng Trong 5 năm qua, các ngân hàng TMCP Việt Nam duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới 3%, nhưng số liệu năm 2021 cho thấy tỷ lệ nợ xấu nội bảng đã tăng lên 1,9%, tăng 0,21% so với năm trước Nguyên nhân có thể do hạn chế trong quản trị tín dụng, tăng trưởng tín dụng nhanh và các yếu tố môi trường như biến đổi khí hậu và dịch bệnh Nếu rủi ro tín dụng gia tăng, điều này sẽ kéo theo rủi ro lãi suất và thanh khoản, làm giảm khả năng sinh lời của ngân hàng, ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế, gây mất nguồn vốn và gia tăng tỷ lệ thất nghiệp Do đó, nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng là rất cần thiết để ngân hàng có thể đưa ra các giải pháp cải thiện, đặc biệt trong bối cảnh nền kinh tế đang phát triển và phục hồi.
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng tại Việt Nam là rất cần thiết Đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam” được lựa chọn nhằm đưa ra giải pháp và đề xuất hữu ích, giúp hạn chế rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, từ đó thúc đẩy sự tăng trưởng bền vững của nền kinh tế.
MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) Việt Nam là cần thiết để đưa ra giải pháp hiệu quả Việc xác định các yếu tố này sẽ giúp các ngân hàng TMCP giảm thiểu rủi ro tín dụng và cải thiện chất lượng hoạt động kinh doanh Đề xuất các chính sách và kiến nghị phù hợp sẽ hỗ trợ ngân hàng trong việc nâng cao khả năng quản lý rủi ro, từ đó gia tăng hiệu quả hoạt động trong tương lai.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để đạt được mục tiêu tổng quát nêu trên, các mục tiêu cụ thể cần đạt được:
Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam là rất quan trọng Việc đánh giá và đo lường mức độ tác động của từng yếu tố này giúp hiểu rõ hơn về tình hình rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng TMCP Việt Nam.
Dựa trên kết quả nghiên cứu, bài viết đề xuất một số kiến nghị và giải pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam trong thời gian tới Các giải pháp này sẽ giúp nâng cao khả năng quản lý rủi ro, cải thiện quy trình thẩm định tín dụng và tăng cường giám sát hoạt động cho vay, từ đó đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng.
Nhằm đạt các mục đích được nêu trên, đề tài thực hiện để trả lời lần lượt một số câu hỏi sau đây:
Các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD của các ngân hàng TMCP Việt Nam là gì?
Mức độ và chiều hướng tác động của từng nhân tố tới RRTD của các ngân hàng TMCP Việt Nam nhƣ thế nào?
Những giải pháp nào cần đƣợc thực hiện để giảm thiểu và khắc phục RRTD đối với các ngân hàng TMCP Việt Nam?
ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Rủi ro tín dụng và các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam
Về thời gian: Khóa luận nghiên cứu nhóm các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng TMCP Việt Nam trong 11 năm gia đoạn 2011 – 2021
Dữ liệu và số liệu trong bài viết được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán của 25 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, không bao gồm các chi nhánh nước ngoài và ngân hàng liên doanh Khóa luận lựa chọn thời gian và không gian thực hiện để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của thông tin trong giai đoạn này.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu bao gồm các phương pháp sau:
Phương pháp định lượng là phương pháp chính trong khóa luận, áp dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng không đồng nhất (Unbalanced Panel Data) kết hợp các mô hình hồi quy OLS (Pooled Regression), FEM (Fixed Effects Model) và REM (Random Effects Model) Để xác định mô hình phù hợp nhất, các kiểm định F-test, Hausman và Breusch-Pagan Lagrangian được thực hiện Sau khi lựa chọn mô hình, các khuyết tật của mô hình được kiểm tra thông qua kiểm định tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Khi phát hiện khuyết tật, mô hình FGLS được sử dụng để khắc phục.
Phương pháp định tính sẽ tổng hợp lý luận và nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD, từ đó xây dựng cơ sở lý thuyết và khung giả thuyết kiểm định cho nghiên cứu.
Một số phương pháp nghiên cứu bao gồm thống kê, tính toán và phân tích dữ liệu từ báo cáo tài chính hàng năm của 25 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng.
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Khóa luận này mô tả và đánh giá RRTD của ngân hàng dựa trên các mục tiêu đã đề ra, đồng thời phân tích các nhân tố tác động đến RRTD Dữ liệu được thu thập từ 25 ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011 - 2021 và sử dụng kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng để kiểm định các yếu tố ảnh hưởng Nghiên cứu sẽ đánh giá và giải thích các yếu tố tác động đến RRTD, từ đó đưa ra định hướng và đề xuất nhằm nâng cao và phát triển bền vững ngành ngân hàng.
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Các cơ quan quản lý nhà nước và nhà quản trị ngân hàng có thêm tài liệu tham khảo để xây dựng chính sách hiệu quả Điều này giúp các ngân hàng xác định mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng và định hướng phù hợp cho tương lai.
BỐ CỤC BÀI NGHIÊN CỨU
Bài khóa luận bao gồm các phần như mục lục, danh mục bảng và hình, danh mục từ viết tắt, tài liệu tham khảo và phụ lục, với cấu trúc chính được chia thành 5 chương.
Chương 1 Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Bài viết này trình bày tổng quan về đề tài nghiên cứu, bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, các câu hỏi nghiên cứu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu Nội dung nghiên cứu sẽ được phân tích một cách chi tiết, cùng với phương pháp nghiên cứu được áp dụng Cuối cùng, bài viết cũng nêu rõ những đóng góp của đề tài về mặt lý thuyết và thực tiễn, nhằm mang lại giá trị cho lĩnh vực nghiên cứu liên quan.
Chương 2 Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
Rủi ro tín dụng là một yếu tố quan trọng trong lĩnh vực tài chính, ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của người vay Các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng bao gồm tình hình tài chính của người vay, điều kiện kinh tế vĩ mô và chính sách tín dụng của ngân hàng Nghiên cứu thực nghiệm trong nước và quốc tế đã chỉ ra rằng các yếu tố như lịch sử tín dụng, thu nhập và tỷ lệ nợ có ảnh hưởng đáng kể đến mức độ rủi ro tín dụng Những kết quả này sẽ là cơ sở để xác định các biến trong đề tài nghiên cứu.
Chương 3 Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết và dữ liệu từ Chương 2, tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu, trình bày các biến và công thức tính toán liên quan Phương pháp nghiên cứu được áp dụng nhằm đạt được kết quả phù hợp với mục tiêu đề tài.
Chương 4 Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 thực hiện thống kê mô tả, phân tích tương quan, kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình từ đó có kết quả để phân tích mức độ tác động, chiều hướng của biến độc lập lên biến phụ thuộc
Chương 5 Kết luận và khuyến nghị Đƣa ra kết luận, đánh giá về sự tác động của mỗi biến đến RRTD Từ kết quả thu thập đƣợc, tác giả đề xuất một số khuyến nghị, giải pháp nhằm giảm thiểu
RRTD của ngân hàng Bên cạnh đó, nêu ra hạn chế và gợi ý những định hướng phát triển các nghiên cứu trong tương lai
Chương 1 trình bày tổng quát vấn đề nghiên cứu và lý do chọn đề tài nghiên cứu Để đạt được mục tiêu tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD của các ngân hàng, các câu hỏi nghiên cứu đưa ra giúp xác định phạm vi, đối tượng, phương pháp cần để nghiên cứu và ý nghĩa thực tiễn, khoa học của đề tài khóa luận Cuối chương là bố cục tổng quát của khoán luận, làm tiền đề cho việc thực hiện nghiên cứu ở các nội dung tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
RỦI RO TÍN DỤNG
2.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng
Theo Timothy W Koch (1995), RRTD được định nghĩa là sự biến động tiềm ẩn của giá trị vốn và thu nhập, phát sinh từ việc thanh toán nợ vay trễ hạn hoặc không thanh toán cho ngân hàng.
Theo nghiên cứu của Theo Anthony Saunders và Helen Lange (1996), RRTD (Rủi ro tín dụng tiềm tàng) được hiểu là tổn thất tiềm năng mà ngân hàng phải đối mặt khi cấp tín dụng cho khách hàng Điều này có nghĩa là dòng thu nhập dự kiến từ khoản vay không được thực hiện đầy đủ về cả thời gian và số lượng.
Theo Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (2000), RRTD được định nghĩa là khả năng không thực hiện đúng cam kết của khách hàng vay hoặc của bên đối tác ngân hàng đã thỏa thuận.
Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng tại Việt Nam được định nghĩa trong thông tư 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 của Thống đốc NHNN, là khả năng xảy ra tổn thất do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ theo cam kết.
Theo Thalassinos (2018), RRTD (rủi ro tín dụng) là loại rủi ro quan trọng nhất trong ngành tài chính, thể hiện qua việc người vay chậm thanh toán hoặc không trả nợ, dẫn đến thiệt hại cho các ngân hàng.
Theo Vương Quốc Duy (2020), rủi ro tín dụng (RRTD) được định nghĩa là khả năng hoặc sự sẵn sàng của người vay trong việc thực hiện các nghĩa vụ hợp đồng tín dụng không được đảm bảo Điều này có nghĩa là RRTD phản ánh khả năng khách hàng không hoàn thành nghĩa vụ trả nợ, dẫn đến tổn thất tài sản cho các tổ chức tín dụng.
RRTD, hay rủi ro tín dụng, là khả năng xảy ra tổn thất cho ngân hàng khi khách hàng không thực hiện nghĩa vụ trả gốc và lãi theo hợp đồng tín dụng đã thỏa thuận Trong hoạt động kinh doanh, RRTD là một trong những rủi ro quan trọng mà các ngân hàng phải đối mặt khi cấp tín dụng, vì mọi khoản tín dụng đều tiềm ẩn rủi ro Sự tồn tại của RRTD có thể ảnh hưởng tiêu cực đến uy tín và chất lượng tín dụng của ngân hàng trên thị trường.
Khi ngân hàng đối mặt với rủi ro tín dụng, họ không thể thu hồi cả gốc và lãi từ khoản tín dụng đã cấp, nhưng vẫn phải chi trả vốn và lãi cho số tiền huy động từ khách hàng đến hạn Điều này dẫn đến sự mất cân đối trong thu chi, làm giảm vòng quay vốn tín dụng và gây ra hiệu quả kinh doanh kém Hệ quả là ngân hàng sẽ rơi vào tình trạng mất khả năng thanh khoản, ảnh hưởng tiêu cực đến uy tín và chất lượng tín dụng của mình đối với người gửi tiền cũng như trên thị trường.
2.1.2 Nguyên nhân rủi ro tín dụng
2.1.2.1 Nguyên nhân từ môi trường kinh tế, pháp lý
Chu kỳ phát triển kinh tế biến động có thể dẫn đến rủi ro tín dụng, đặc biệt trong môi trường kinh tế không thuận lợi do thay đổi chính sách của chính phủ, đầu tư nước ngoài, lãi suất, và chỉ số cán cân thanh toán Ngoài ra, chu kỳ hoạt động doanh nghiệp cũng bị ảnh hưởng bởi mức độ cạnh tranh, chính sách của chính phủ, và các quy định mới liên quan đến sở hữu và cầm cố tài sản, cũng như sự thay đổi trong sở thích và quan điểm của người tiêu dùng.
Hoạt động tín dụng hiện nay chịu ảnh hưởng lớn từ tình hình kinh tế toàn cầu, bao gồm biến động giá ngoại tệ mạnh, giá vàng và giá cả hàng hóa chủ lực như sắt thép và xăng dầu Những yếu tố này không chỉ tác động trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh mà còn gián tiếp ảnh hưởng đến hoạt động tín dụng Hơn nữa, các ngân hàng trong nước cũng phải đối mặt với sự cạnh tranh ngày càng tăng từ các ngân hàng nước ngoài.
Bên cạnh đó, yếu tố về thiên tai, dịch bệnh, hỏa hoạn ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế khiến rủi ro nợ xấu tăng cao
2.1.2.2 Nguyên nhân từ phía ngân hàng
Quản trị rủi ro ngân hàng là yếu tố quan trọng, với nguồn lực được coi là nguyên nhân chính dẫn đến rủi ro tín dụng Việc không tuân thủ nghiêm ngặt chế độ tín dụng, đánh giá sai tình trạng tín dụng, hoặc tập trung cho vay vào một nhóm khách hàng nhất định có thể gây ra rủi ro Thêm vào đó, việc không đa dạng hóa danh mục cho vay và không phân tán rủi ro, cũng như thiếu kiểm tra và giám sát chặt chẽ các khoản vay, đều góp phần vào tình trạng này Cạnh tranh không lành mạnh giữa các ngân hàng và việc không theo dõi sát sao tình hình sử dụng vốn của khách hàng có thể dẫn đến việc các tổ chức tín dụng không phát hiện kịp thời các vi phạm hợp đồng, từ đó không đưa ra biện pháp xử lý thích hợp.
2.1.2.3 Nguyên nhân từ phía khách hàng vay
Khách hàng thường cung cấp thông tin tài chính giả mạo hoặc sai lệch nhằm chiếm dụng vốn ngân hàng, gây ra sự đánh giá sai về khả năng trả nợ Hành động này dẫn đến việc cấp tín dụng sai lầm và làm gia tăng rủi ro tín dụng cho ngân hàng.
Nhiều khách hàng thiếu thiện chí trong việc trả nợ, dẫn đến tình trạng không thanh toán đúng hạn hoặc vay mượn để tiêu dùng mà không chủ động lên kế hoạch trả nợ Một số cá nhân và doanh nghiệp còn thể hiện sự thiếu ý thức trong việc này, không quan tâm đến nghĩa vụ tài chính của mình mặc dù họ có khả năng chi trả.
Việc khách hàng sử dụng vốn vay không đúng mục đích gây ra hệ lụy nghiêm trọng, khi tiền vay không thúc đẩy hoạt động sản xuất kinh doanh Điều này dẫn đến hiệu quả kinh doanh kém, làm gia tăng nợ phải trả, bao gồm cả nợ vay ngân hàng.
2.1.3 Tiêu chí đo lường rủi ro tín dụng
2.1.3.1 Nợ quá hạn Đƣợc xem là chỉ tiêu cơ bản phản ánh RRTD Nợ quá hạn là khoản nợ mà khách hàng để quá hạn một phần hoặc toàn bộ khoản vay và lãi Ngân hàng có RRTD lớn khi tỷ lệ nợ quá hạn lớn vì khi ngân hàng không thu hồi đƣợc vốn và lãi sẽ trực tiếp tác động đến quá trình sử dụng vốn Với mỗi một khoản tín dụng gặp rủi ro vì nợ quá hạn, ngân hàng sẽ phải chi trả thêm nhiều khoản chi phí nhƣ chi phí pháp lý, chi phí xử lý tài sản đảm bảo, chi phí giám sát khoản tín dụng dẫn đến chi phí thực tế của ngân hàng bị tăng lên Chất lƣợng tín dụng mỗi ngân hàng đƣợc đánh giá thông qua tỷ lệ nợ quá hạn Khi tỷ lệ nợ này thấp thì mức sử dụng quỹ dự phòng rủi ro tín dụng để bù đắp vào các tổn thất của khoản nợ này thấp
CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG
2.2.1 Nhóm yếu tố vi mô
Khả năng sinh lời là chỉ tiêu quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng, phản ánh chất lượng quản lý và khả năng quản lý rủi ro Theo nghiên cứu của Tehulu & Olana (2014), khả năng sinh lời có mối tương quan nghịch biến với rủi ro tín dụng (RRTD) Chaibi & Ftiti (2015) chỉ ra rằng, khi ngân hàng có tỷ suất sinh lời tăng, họ có khả năng giảm thiểu rủi ro tín dụng, cho thấy hiệu suất cao liên quan đến chất lượng quản lý tốt và giảm thiểu khả năng xảy ra RRTD.
Ngân hàng có lợi nhuận cao thường ít có xu hướng đầu tư vào các hoạt động kinh doanh rủi ro so với ngân hàng có lợi nhuận thấp Ngược lại, những ngân hàng hoạt động chưa hiệu quả có xu hướng tăng lợi nhuận thông qua việc cấp tín dụng, mặc dù có thể không đạt tiêu chuẩn, dẫn đến khả năng đối mặt với nợ xấu cao hơn Theo nghiên cứu của Nguyen & Dinh (2016), hoạt động tín dụng là yếu tố chính mang lại lợi nhuận cho ngân hàng Do đó, ngân hàng có khoản vay chất lượng tốt, vốn và lãi được thu hồi đúng hạn sẽ giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Khả năng thanh khoản là yếu tố quan trọng thể hiện khả năng của ngân hàng trong việc quản lý rủi ro tín dụng (RRTD), được đo bằng tỷ lệ giữa tài sản có tính thanh khoản và nợ phải trả Theo Mishkin F.S (2004), thanh khoản cho thấy khả năng cung cấp vốn kịp thời cho các hoạt động ngân hàng như cho vay, giao dịch vốn, và thanh toán Khi thanh khoản tăng, lượng tín dụng cấp ra giảm, dẫn đến xác suất xảy ra rủi ro tín dụng thấp hơn (Tehulu & Olana, 2014) Ngân hàng có nợ không kỳ hạn được tài sản thanh khoản hỗ trợ sẽ có RRTD thấp hơn.
Năng lực thị trường của ngân hàng được xác định qua quy mô, là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến RRTD Khi ngân hàng phát triển mạnh mẽ và có ảnh hưởng đáng kể đến nền kinh tế, chính phủ sẽ cung cấp hỗ trợ để ngăn chặn tác động tiêu cực đến toàn bộ nền kinh tế trong trường hợp ngân hàng lớn gặp nguy cơ phá sản.
Theo nghiên cứu của Zribi & Boujelbène (2011), các ngân hàng lớn có khả năng nắm giữ danh mục đầu tư đa dạng và quản lý rủi ro hiệu quả, giúp họ đánh giá chất lượng khách hàng vay tốt hơn, đặc biệt là những khách hàng có nguy cơ gây ra nợ xấu Ngược lại, ngân hàng nhỏ thường gặp khó khăn trong việc đánh giá chất lượng khách hàng vay do thiếu kinh nghiệm và năng lực Vì vậy, các ngân hàng lớn có thể xử lý rủi ro tín dụng dễ dàng hơn so với ngân hàng nhỏ trong hoạt động cho vay.
Một số ngân hàng lớn ở Việt Nam chủ yếu cấp tín dụng cho các tập đoàn lớn và doanh nghiệp Nhà nước mà không thực hiện đa dạng hóa danh mục cho vay Những doanh nghiệp này thường có quan hệ tín dụng tốt, và các ngân hàng lớn thường dựa vào sự hỗ trợ của chính phủ trong các gói cứu trợ khi gặp rủi ro, dẫn đến quy trình xét duyệt cho vay được đơn giản hóa Điều này làm gia tăng nguy cơ RRTD đối với các khoản vay không đảm bảo Giả định “Too big to fail” cho thấy rằng các ngân hàng lớn có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn, do đó quy mô ngân hàng có mối tương quan tích cực với RRTD.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản là chỉ tiêu quan trọng giúp hạn chế rủi ro ngân hàng, đánh giá khả năng về vốn và sự ổn định của ngân hàng Theo Hiệp định vốn Basel, mỗi ngân hàng cần duy trì tỷ lệ vốn đảm bảo đối với tài sản có rủi ro Trong bối cảnh khủng hoảng tài chính, tỷ lệ vốn trở thành yếu tố then chốt để bù đắp khi lợi nhuận không đủ để đối phó với các khoản vay rủi ro Nguyên tắc chung cho thấy ngân hàng có tỷ lệ vốn cao sẽ vững mạnh hơn, đồng thời phản ánh tỷ suất lợi nhuận cao và giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Hiệu quả hoạt động về chi phí
Chỉ tiêu đo lường năng suất và hiệu quả hoạt động của ngân hàng cho thấy mối quan hệ giữa hiệu quả chi phí và rủi ro tín dụng (RRTD) Nghiên cứu của Berger & DeYoung (1997) chỉ ra rằng ngân hàng có hiệu quả chi phí cao thường ít gặp phải RRTD nhờ vào khả năng giám sát chi phí nội bộ và đánh giá nợ xấu tốt hơn Ngược lại, ngân hàng hoạt động kém hiệu quả có thể phải đối mặt với nợ xấu gia tăng do những vấn đề ngoài tầm kiểm soát Do đó, ngân hàng cần đầu tư nhiều hơn vào việc thu hồi các khoản tín dụng để cải thiện hiệu quả chi phí Hiện tượng này phản ánh sự yếu kém trong quản lý giám sát khoản vay và quản trị nợ của các nhà quản trị ngân hàng.
2.2.2 Nhóm yếu tố vĩ mô
GDP là chỉ số quan trọng để đo lường mức tăng trưởng kinh tế của một quốc gia, phản ánh giá trị thị trường của tổng hàng hóa và dịch vụ sản xuất trong một thời gian nhất định Theo Quý & Toản (2014), sự tăng trưởng kinh tế tạo điều kiện thuận lợi cho người vay, giúp họ có khả năng hoàn trả nợ tốt hơn, từ đó giảm rủi ro tín dụng Ngược lại, trong thời kỳ suy thoái, nền kinh tế quốc gia sẽ chịu tác động tiêu cực như mất giá đồng tiền, thất nghiệp và lạm phát, ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động kinh doanh và lợi nhuận của doanh nghiệp (Paragina & Muchtar, 2021).
Tỷ lệ lạm phát là chỉ số phản ánh sự gia tăng liên tục mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế, do sự mất giá của đồng tiền Nó được tính bằng phần trăm tăng hoặc giảm giá trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm (Poudel, 2018) Tỷ lệ lạm phát đo lường mức giá trung bình của sản phẩm và dịch vụ trong một quốc gia, giúp đánh giá tình hình kinh tế và sức mua của người tiêu dùng.
Tỷ lệ lạm phát có tác động tích cực và tiêu cực đến RRTD Theo Castro (2013), khi tỷ lệ lạm phát tăng, giá trị thực của khoản vay giảm, giúp khách hàng dễ dàng hơn trong việc trả nợ Tuy nhiên, cùng lúc đó, tỷ lệ lạm phát cao cũng làm giảm giá trị thực của thu nhập, ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của người vay.
TỔNG QUAN MỘT SỐ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
2.3.1 Một số nghiên cứu trong nước
Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) đã tiến hành nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập từ 26 ngân hàng thương mại tại Việt Nam Nghiên cứu này nhằm làm rõ mối liên hệ giữa các yếu tố kinh tế và hoạt động ngân hàng với RRTD trong bối cảnh thị trường Việt Nam.
Nghiên cứu từ 2009 đến 2012 sử dụng dữ liệu bảng để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, thể hiện qua mức trích dự phòng nợ khó đòi Phương pháp GMM được áp dụng để khắc phục sai số, tự tương quan và biến nội sinh Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng và tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng, nhưng không có ý nghĩa thống kê rõ ràng Ngược lại, tăng trưởng tín dụng năm trước, tăng trưởng kinh tế (GDP) và tăng trưởng kinh tế năm trước có ý nghĩa thống kê và tương quan ngược chiều với rủi ro tín dụng.
Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015) đã tiến hành nghiên cứu nhằm xác định các nhân tố trong ngân hàng ảnh hưởng đến RRTD (Rủi ro tín dụng) của các ngân hàng Việt Nam Nghiên cứu sử dụng các phương pháp OLS, FEM và REM để phân tích dữ liệu tài chính thu thập từ 32 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2015.
Năm 2013, nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD bao gồm quy mô dư nợ, tỷ lệ chi phí hoạt động so với thu nhập từ hoạt động cho vay, và mức tăng trưởng tín dụng.
Nghiên cứu của Quynh L B Ngo, Trinh H D Vo và Bao H Vo (2017) đã xác định các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng (RRTD) của các ngân hàng thương mại Việt Nam, dựa trên dữ liệu từ báo cáo thường niên và báo cáo tài chính của 43 ngân hàng giai đoạn 2009 – 2014 Phương pháp OLS, FEM và REM được áp dụng, với mô hình FEM được xác định là phù hợp qua kiểm định Hausman Kết quả cho thấy hiệu quả hoạt động và quy mô ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với RRTD, trong khi khả năng sinh lời có tác động tích cực Ngược lại, cấu trúc vốn và thanh khoản không có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng.
Nguyễn Thị Như Quỳnh (2018) đã tiến hành nghiên cứu đánh giá các yếu tố tác động đến RRTD, với biến phụ thuộc là nợ xấu, dựa trên mẫu dữ liệu của 25 ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2006 - 2016 Nghiên cứu sử dụng các mô hình FEM, REM và OLS, trong đó mô hình FEM được chọn là phù hợp nhất Kết quả cho thấy tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều với tăng trưởng GDP, tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ thất nghiệp ở mức thống kê 1% Ngược lại, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu năm trước có mối quan hệ tích cực với RRTD Tuy nhiên, không phát hiện mối liên hệ giữa quy mô ngân hàng và khả năng sinh lời với RRTD.
Nghiên cứu của Vinh Hoang Le và cộng sự (2021) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD trong hoạt động cho vay của các ngân hàng TMCP Việt Nam, dựa trên dữ liệu tài chính của 23 ngân hàng và thông tin kinh tế vĩ mô từ Tổng cục Thống kê Việt Nam trong giai đoạn 2009-2018 Phương pháp GMM được áp dụng để đo lường trong Jupyter Notebook với ngôn ngữ lập trình R Kết quả cho thấy khả năng sinh lời, RRTD năm trước và tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ tích cực với RRTD, trong khi quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn, tăng trưởng GDP và tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động lại có tác động tiêu cực.
Lê Duy Khánh (2022) đã nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam, sử dụng mẫu gồm 16 ngân hàng trong giai đoạn 2009-2019 và phương pháp ước lượng Moment cho dữ liệu bảng Kết quả cho thấy tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro và tỷ lệ nợ xấu năm trước có mối tương quan thuận với tỷ lệ nợ xấu năm nay, trong khi quy mô ngân hàng và thu nhập ngoài lãi lại có mối tương quan ngược chiều Đáng chú ý, các yếu tố như tỷ lệ lạm phát, đòn bẩy nợ và hiệu quả hoạt động không có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu này.
2.3.2 Một số nghiên cứu nước ngoài
Tehulu & Olana (2014) Nghiêm cứu các yếu tố tác động tới RRTD với mẫu dữ liệu thu thập của 10 ngân hàng thương mại ở Ethiopian từ năm 2007 đến năm
Năm 2011, nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố như quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, quyền sở hữu, hiệu quả hoạt động, tỷ lệ vốn và khả năng thanh khoản có ảnh hưởng đến RRTD Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM, đồng thời kiểm tra kết quả qua phương pháp OLS Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng và tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ nghịch chiều với RRTD, trong khi quyền sở hữu và hiệu quả hoạt động kém lại có mối tương quan thuận chiều Hơn nữa, khả năng sinh lời, tỷ lệ an toàn vốn và khả năng thanh khoản của ngân hàng có tác động tiêu cực đến RRTD, nhưng không đạt ý nghĩa thống kê.
Chaibi & Ftiti (2015) đã tiến hành nghiên cứu về các nhân tố tác động đến nợ xấu của ngân hàng thương mại thông qua dữ liệu bảng, thu thập từ hệ thống ngân hàng của Đức và Pháp trong giai đoạn 2005-2011 Nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố quan trọng gây ra rủi ro tín dụng đối với cả hai quốc gia Kết quả cho thấy, ngoài tỷ lệ lạm phát, các biến vĩ mô như lãi suất, tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng GDP và tỷ giá hối đoái đều có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng.
Nghiên cứu của Kasana và Naveed (2016) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của 26 ngân hàng thương mại tại Pakistan trong giai đoạn 2007-2013, sử dụng phương pháp hồi quy OLS, FEM và REM Qua kiểm định Hausman, nghiên cứu chỉ ra rằng dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ vốn, tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động và tăng trưởng kinh tế có mối tương quan tích cực với RRTD Ngược lại, quy mô ngân hàng, khả năng sinh lời trên tài sản và hiệu quả hoạt động lại có ảnh hưởng nghịch chiều đến RRTD của các ngân hàng thương mại Pakistan.
Nghiên cứu của Zheng, C., Sarker, N., & Nahar, S (2018) tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) và hiệu quả hoạt động ngân hàng Dữ liệu được thu thập từ 22 ngân hàng thương mại trong 15 năm (2001-2015) với 322 quan sát Kết quả cho thấy vốn, quy mô ngân hàng và khả năng sinh lời có mối tương quan ngược chiều với RRTD, trong khi biên lãi ròng và hiệu quả hoạt động lại có tác động tích cực Tuy nhiên, nghiên cứu không tìm thấy mối liên hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và RRTD trong mô hình.
Nghiên cứu của Kharabsheh (2019) tập trung vào các yếu tố quyết định ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng (RRTD) của các ngân hàng Jordan trong giai đoạn 2000-2017 Phân tích dựa trên dữ liệu bảng của tất cả các ngân hàng thương mại Jordan, sử dụng các mô hình REM, FEM và OLS Kết quả cho thấy có mối liên hệ tích cực giữa RRTD với tỷ lệ vốn ngân hàng, hoạt động kém hiệu quả, tốc độ tăng trưởng dư nợ, tác động khủng hoảng và tỷ lệ thất nghiệp Ngược lại, tỷ lệ sinh lời trên tổng tài sản và quy mô ngân hàng lại có tương quan nghịch biến với rủi ro tín dụng Đáng lưu ý, tăng trưởng kinh tế, tính thanh khoản và lạm phát ngân hàng không có ý nghĩa thống kê và không ảnh hưởng đến RRTD.
Paragina & Muchtar (2021) Nghiên cứu phân tích và đo lường các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng ngân hàng Mẫu bao gồm 34 ngân hàng niêm yết trên
Nghiên cứu về Sở giao dịch chứng khoán Indonesia trong giai đoạn 2015-2019 đã sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu Các biến độc lập bao gồm quy mô ngân hàng, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động, lãi suất, tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát Kết quả cho thấy rằng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ tiêu cực với tỷ lệ nợ xấu, trong khi tốc độ tăng trưởng GDP lại có mối quan hệ thuận chiều Đáng chú ý, quy mô ngân hàng, tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động và lãi suất không có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu.
Nghiên cứu của Antony & Suresh (2023) đã đo lường các biến khả năng sinh lời và các chỉ số kinh tế vĩ mô, vi mô ảnh hưởng đến RRTD của ngân hàng, dựa trên dữ liệu từ 31 ngân hàng trong giai đoạn 2012-2021 Kết quả cho thấy có mối tương quan nghịch giữa tỷ lệ sinh lời trên VCSH và RRTD, với rủi ro tín dụng được đại diện bởi tỷ lệ nợ xấu Mô hình FEM, REM và OLS cho thấy sự giảm khả năng sinh lời dẫn đến sự gia tăng RRTD (Pvalue < 0.00) Tuổi ngân hàng và loại hình sở hữu có ảnh hưởng tích cực đến RRTD, trong khi hiệu quả hoạt động và quy mô ngân hàng lại có tác động nghịch biến Về các biến số vĩ mô, tăng trưởng GDP có tác động tích cực, trong khi tỷ lệ lạm phát có mối liên hệ ngược chiều với RRTD Nghiên cứu khẳng định rằng cả yếu tố vi mô và vĩ mô đều ảnh hưởng đến RRTD của ngân hàng.
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, nghiên cứu đã áp dụng mô hình hồi quy đa biến để phân tích dữ liệu.
Biến phụ thuộc đại diện cho rủi ro tín dụng, trong khi biến số cho tất cả ngân hàng là không thay đổi theo thời gian Hệ số của từng biến độc lập tương ứng với mức độ rủi ro, và vectơ của mỗi biến độc lập thể hiện các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng Cuối cùng, sai số của mô hình được tính toán để đánh giá độ chính xác của kết quả.
Dựa trên các nghiên cứu của Antony & Suresh (2023), Vinh Hoang Le (2021), Vương Quốc Duy (2020) và những nghiên cứu khác, tác giả đã áp dụng mô hình hồi quy đa biến để đánh giá mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD) tại các ngân hàng TMCP Việt Nam Các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD bao gồm các biến vi mô như tỷ suất sinh lời của tài sản, tỷ lệ vốn, khả năng thanh khoản, quy mô ngân hàng, hiệu quả hoạt động về chi phí, cùng với các biến vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tăng trưởng kinh tế.
Mô hình nghiên cứu đề xuất cụ thể:
Biến phụ thuộc trong nghiên cứu này là tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, đại diện cho RRTD Các biến độc lập bao gồm , , , , , , và được ký hiệu tương ứng với từng ngân hàng và năm Trong đó, là hệ số chặn và là các hệ số góc tương ứng với từng biến độc lập.
Bảng 3.1 Diễn giải các biến của mô hình
STT Ký hiệu Diễn giải biến
1 Rủi ro tín dụng của ngân hàng i năm t
1 Tỷ suất sinh lời của tài sản ngân hàng i năm t
2 Tỷ lệ vốn của ngân hàng i năm t
3 Khả năng thanh khoản của ngân hàng i năm t
4 Hiệu quả hoạt động về chi phí của ngân hàng i năm t
5 Quy mô ngân hàng của ngân hàng i năm t
6 Tăng trưởng kinh tế của năm t
7 Tỷ lệ lạm phát của năm t
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
ĐO LƯỜNG VÀ GIẢ THUYẾT TÁC ĐỘNG CỦA CÁC BIẾN
Rủi ro tín dụng – CR
Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD) được xác định qua các nghiên cứu của Antony & Suresh (2023), Vương Quốc Duy (2020), Tehulu & Olana (2014), và San & Heng (2013) bằng cách tính tỷ số giữa mức dự phòng rủi ro tín dụng và dư nợ tín dụng Chỉ tiêu này phản ánh chính xác tình hình RRTD vì nó được đo lường dựa trên việc trích lập dự phòng cho các tổn thất cụ thể của từng khoản nợ Các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4, 5 được coi là nợ xấu, và theo quy định của Nhà nước, ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro tín dụng đối với nợ từ nhóm 2 trở đi.
Tỷ suất sinh lời của tài sản – ROA
Tỷ suất sinh lời của tài sản, được đo bằng lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản, phản ánh khả năng ngân hàng tối ưu hóa việc sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận Nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ nghịch biến giữa khả năng sinh lời và chất lượng tín dụng, như đã chỉ ra bởi các tác giả như Zheng et al (2018), Kasana & Naveed (2016), và Kharabsheh (2019) Dựa trên những bằng chứng này, nghiên cứu đề xuất giả thuyết H1 về mối tương quan ngược chiều giữa tỷ suất sinh lời của tài sản và RRTD của ngân hàng TMCP.
Giả thuyết 1 (H1): Tỷ suất sinh lời của tài sản tác động ngược chiều tới rủi ro tín dụng của ngân hàng
Tỷ lệ vốn là chỉ số quan trọng phản ánh tình trạng vốn và sự ổn định tài chính của ngân hàng Theo Mismana và cộng sự (2015), tỷ lệ này được tính bằng tỷ lệ giữa tổng vốn chủ sở hữu và tổng tài sản Dữ liệu để tính toán tỷ lệ vốn được thu thập từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng trong phạm vi nghiên cứu.
Nghiên cứu của Kharabsheh (2019) chỉ ra rằng có mối quan hệ thuận chiều giữa tỷ lệ vốn trên tài sản (RRTD) và vốn Ahmad và Ariff (2007) cũng xác định mối liên hệ tích cực đáng kể giữa vốn và RRTD của các ngân hàng tại Nhật Bản, Malaysia và Mexico, cho thấy rằng các ngân hàng cần tăng yêu cầu về vốn để bù đắp tổn thất tiềm tàng nhằm giảm RRTD Vốn chủ sở hữu lớn đóng vai trò là nền tảng tài chính vững chắc cho sự an toàn và ổn định của ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) Ngân hàng có vốn cao thường chấp nhận rủi ro với hy vọng đạt lợi nhuận cao hơn, dẫn đến khả năng xảy ra RRTD tăng lên Từ đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết H2 về mối quan hệ tương quan cùng chiều giữa tỷ lệ vốn và RRTD của ngân hàng TMCP.
Giả thuyết 2 (H2) Tỷ lệ vốn tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng của ngân hàng
Khả năng thanh khoản – LIQ
Khả năng thanh khoản được đo lường qua các chỉ tiêu trong bảng cân đối kế toán, bao gồm tiền mặt, tiền gửi tại NHNN, tiền vàng gửi tại các tổ chức tín dụng và chứng khoán kinh doanh Nghiên cứu của Tehulu (2014) và Vinh Hoang Le cùng cộng sự (2021) chỉ ra rằng khả năng thanh khoản có ảnh hưởng tiêu cực đến RRTD Quynh L B Ngo và cộng sự (2017) cho thấy khi ngân hàng tăng tổng dư nợ cho vay, khả năng thanh khoản sẽ giảm, dẫn đến RRTD gia tăng Do đó, nghiên cứu dự đoán khả năng thanh khoản có mối quan hệ tương quan nghịch biến với RRTD tại các ngân hàng TMCP Việt Nam, từ đó đề xuất giả thuyết H3.
Giả thuyết 3 (H3): Khả năng thanh khoản tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng của ngân hàng
Hiệu quả hoạt động về chi phí – CIR
Hughes & Moon (1995) cho rằng, khi hiệu quả hoạt động chi phí thấp thì RRTD của các ngân hàng tăng tương ứng với các nghiên cứu của Antony & Suresh
Nghiên cứu của Kasana & Naveed (2016) và Hess & cộng sự (2008) cho thấy rằng các ngân hàng có hoạt động chi phí hiệu quả thường đạt mức RRTD cao hơn Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết H4, cho rằng hiệu quả hoạt động về chi phí có mối quan hệ tương quan nghịch biến với RRTD của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.
Giả thuyết 4 (H4): Hiệu quả hoạt động về chi phí tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng của ngân hàng
Quy mô ngân hàng – SIZE
Quy mô ngân hàng thường được xác định qua tổng tài sản, nhưng dữ liệu này có thể gây khó khăn cho việc so sánh với các chỉ số khác Để giải quyết vấn đề này, logarit của tổng tài sản thường được áp dụng nhằm mang lại sự chính xác hơn trong nghiên cứu.
Các nghiên cứu của Vinh Hoang Le (2021), Khánh (2022), Zheng et al
Nghiên cứu của năm 2018 cho thấy có mối tương quan nghịch giữa quy mô ngân hàng và RRTD ngân hàng Ekinci & Poyraz (2019) chỉ ra rằng ngân hàng có quy mô tài sản lớn hơn có khả năng xây dựng danh mục đầu tư đa dạng và quản lý rủi ro hiệu quả hơn, từ đó giảm RRTD và tăng lợi nhuận Do đó, giả thuyết H5 được đề xuất với kỳ vọng mối quan hệ nghịch chiều giữa quy mô ngân hàng và RRTD tại các ngân hàng TMCP Việt Nam.
Giả thuyết 5 (H5): Quy mô ngân hàng tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng của ngân hàng
Tăng trưởng kinh tế - GDP
Tăng trưởng kinh tế (GDP) được đo bằng mức tăng GDP năm sau so với năm trước, thể hiện qua phần trăm Nghiên cứu của Quỳnh et al (2018) và Vinh Hoang Le (2021) chỉ ra rằng tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ nghịch biến với RRTD Khi GDP tăng, thu nhập của mỗi cá nhân cũng tăng, dẫn đến khả năng trả nợ cao hơn, từ đó làm giảm RRTD của ngân hàng (Paragina & Muchtar, 2021) Nghiên cứu kỳ vọng rằng tăng trưởng kinh tế có mối tương quan ngược chiều với RRTD của ngân hàng TMCP Việt Nam và đề xuất giả thuyết H6 như sau:
Giả thuyết 6 (H6): Tăng trưởng kinh tế tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng của ngân hàng
Tỷ lệ lạm phát – INF
Tỷ lệ lạm pháp đƣợc xác định bằng chỉ số giá tiêu dùng hoặc chỉ số giám sát
GDP Chỉ tiêu tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng tích cực đối với RRTD và đã được chứng minh bởi Quỳnh et al (2018), Paragina & Muchtar (2021), Antony & Suresh
Theo nghiên cứu của Paragina và Muchtar (2021), lạm phát kéo dài làm tăng nhu cầu vay vốn của khách hàng để đáp ứng kịp thời nhu cầu tiêu dùng do giá cả hàng hóa và dịch vụ tăng cao Điều này dẫn đến việc các ngân hàng có xu hướng cho vay nhiều hơn, từ đó làm tăng rủi ro tín dụng (RRTD) mà ngân hàng phải chịu Hơn nữa, khi lạm phát gia tăng, khả năng hoạt động hiệu quả của doanh nghiệp giảm sút, dẫn đến thu nhập và nhu cầu tiêu dùng cũng giảm, gây khó khăn trong việc trả nợ và làm gia tăng RRTD Nghiên cứu này kỳ vọng rằng tỷ lệ lạm phát có mối tương quan cùng chiều với RRTD của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.
Giả thuyết 7 (H7): Tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng của ngân hàng
Bảng 3.2 Tổng hợp các biến của mô hình
STT Ký hiệu Tên biến Cách đo lường Nghiên cứu trước
Dấu kỳ vọng Biến phụ thuộc
1 CR Rủi ro tín dụng
Bùi Ngọc Toản (2014), Quynh, Trinh & Bao
Tỷ suất sinh lời của tài sản
Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân
2 CAP Tỷ lệ vốn Vốn chủ sở hữu /
3 LIQ Khả năng thanh khoản
Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản
Hiệu quả hoạt động về chi phí
Tổng chi phí hoạt động / Tổng thu nhập hoạt động
5 SIZE Quy mô ngân hàng Ln (Tổng tài sản)
Vinh Hoang Le (2021), Duy Khánh (2021), Zheng, Sarker &
6 GDP Tăng trưởng kinh tế
Căn cứ vào Tổng cục thống kê về tỷ lệ tăng trưởng GDP
Nguyễn T.N Quỳnh và cộng sự (2018), Vinh Hoang Le (2021), Antony & Suresh
7 INF Tỷ lệ lạm phát
Tỷ lệ lạm phát của Việt Nam do cơ quan Nhà nước công bố
Nguyễn T.N Quỳnh và cộng sự (2018), Paragina & Muchtar
Ghi chú: + là tác động cùng chiều, - là tác động ngược chiều
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
DỮ LIỆU VÀ MẪU NGHIÊN CỨU
Khóa luận sử dụng dữ liệu dưới dạng bảng (Panel data) để nghiên cứu với
Khóa luận nghiên cứu 275 quan sát từ 25 ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 - 2021, với danh sách các ngân hàng được trình bày tại Phụ lục 1 Việc lựa chọn 25 ngân hàng này dựa trên việc họ công bố đầy đủ dữ liệu cần thiết cho nghiên cứu Để hạn chế sai số trong quá trình nghiên cứu, dữ liệu được thu thập từ báo cáo thường niên và báo cáo tài chính đã được kiểm toán, bao gồm bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo lưu chuyển tiền tệ và thuyết minh báo cáo tài chính Các biến vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tăng trưởng GDP được tổng hợp từ Tổng Cục Thống Kê Phần mềm Stata 15.0 và Excel được sử dụng để tính toán dữ liệu, thực hiện và kiểm định mô hình.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp phân tích lý thuyết về RRTD được áp dụng để xem xét và tóm tắt các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD Bằng cách trình bày các dẫn chứng từ các nghiên cứu thực nghiệm, mô hình nghiên cứu được xây dựng cho từng biến tác động đến RRTD Kết quả nghiên cứu được đánh giá và nhận xét, từ đó đưa ra khuyến nghị, giải pháp và hàm ý chính sách nhằm cải thiện RRTD.
Phương pháp định lượng được thể hiện qua đo lường chỉ số bằng các phương pháp hồi quy Quy trình nghiên cứu mô hình nhƣ sau:
Bước 1 Thống kê mô tả dữ liệu
Dữ liệu thu thập trong mô hình được thống kê và mô tả thông qua các giá trị của từng biến, bao gồm số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị tối đa (GTLN) và giá trị tối thiểu (GTNN) Độ lệch chuẩn là yếu tố quan trọng nhất trong thống kê mô tả, vì nó cho thấy mức độ sai lệch giữa số liệu thực và giá trị trung bình Khi độ lệch chuẩn của từng biến thấp, sự sai lệch này sẽ rất nhỏ.
Bước 2 Phân tích tương quan và hiện tượng đa cộng tuyến
Xem xét và đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa các biến trong mô hình là rất quan trọng để đánh giá mức độ tương quan Cần kiểm tra xem các biến có tương quan mạnh hay yếu và xác định xem chúng cùng chiều hay ngược chiều với nhau Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa bất kỳ hai biến độc lập nào lớn hơn 0.8, điều này cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình.
Bước 3 Phân tích hồi quy (OLS, FEM, REM) và kiểm tra lựa chọn mô hình phù hợp nhất
Phương pháp phân tích hồi quy dữ liệu bảng là công cụ hữu hiệu để kiểm định chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến RRTD Phương pháp này cho phép phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc một cách chính xác và chi tiết.
Mô hình ước lượng bình phương bé nhất (OLS) ước lượng các hệ số biến giải thích dựa trên giá trị trung bình của biến phụ thuộc, với nguyên tắc tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư Phần dư của mô hình là sự chênh lệch giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế của biến phụ thuộc Tuy nhiên, OLS có nhược điểm là các đơn vị chéo bị ràng buộc quá chặt chẽ, điều này không phản ánh đúng thực tế Do đó, mô hình FEM và REM được áp dụng trong nghiên cứu để khắc phục nhược điểm này Mô hình hồi quy OLS có dạng:
: Biến phụ thuộc của quan sát i trong khoảng thời gian t α: Hệ số chặn
, , , : Các hệ số hồi quy riêng
, , , : Các biến độc lập của quan sát i trong khoảng thời gian t Sai số
Mô hình tác động cố định (FEM) giúp đo lường ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc, đồng thời xem xét các đặc điểm của biến phụ thuộc Mặc dù các đơn vị chéo có cùng hệ số hồi quy từng phần, nhưng các điểm chặn hồi quy lại khác nhau Mô hình này còn cho phép tách biệt các tác động của các đặc điểm riêng biệt không thay đổi theo thời gian khỏi các biến độc lập, từ đó ước lượng và đánh giá chính xác tác động của từng biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) cho phép tính toán mức độ chặn khác nhau cho mỗi đơn vị chéo của biến độc lập, đồng thời xác định tác động tổng thể từ một điểm chặn chung không thay đổi theo thời gian.
= + sai số chéo và chuỗi thời gian kết hợp sai số chéo theo cá nhân
Lựa chọn phương pháp ước lượng giữa OLS, FEM, REM:
Kiểm định F-test giúp lựa chọn giữa mô hình OLS và FEM
- Nếu Prob > F nhỏ hơn 0.05 (5%) → Chọn FEM
- Nếu Prob > F lớn hơn hoặc bằng 0.05 (5%) → Chọn OLS
Kiểm định Hausman lựa chọn giữa mô hình FEM và REM
- Nếu Prob > Chi2 nhỏ hơn 0.05 (5%) → Chọn FEM
- Nếu Prob > Chi2 lớn hơn hoặc bằng 0.05 (5%) → Chọn REM
Lựa chọn giữa mô hình OLS và REM thông qua kiểm định Breusch &
- Nếu Prob > Chibar2 nhỏ hơn 0.05 (5%) → Chọn REM
- Nếu Prob > Chibar2 lớn hơn hoặc bằng 0.05 (5%) → Chọn OLS
Mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% trong kiểm định t hoặc F được sử dụng để đánh giá tác động của biến phụ thuộc và biến độc lập với độ tin cậy cao Hệ số hồi quy cho thấy chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Bước 4 Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến được thực hiện thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) Nếu VIF nhỏ hơn 10, kết quả hồi quy sẽ không bị ảnh hưởng đáng kể bởi các biến trong mô hình Ngược lại, khi VIF lớn hơn 10, điều này cho thấy có sự ảnh hưởng mạnh mẽ từ các biến, dẫn đến việc cần xem xét lại mô hình hồi quy.
10 thì xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình
Kiểm định phương sai sai số thay đổi có thể được thực hiện thông qua các phương pháp như: Kiểm định Breusch & Pagan Langrangian Multiplier cho mô hình REM, Kiểm định White cho mô hình Pooled OLS, và Kiểm định Modified Wald cho mô hình FEM.
- Nếu kết quả Prob > Chi2 bé hơn mức ý nghĩa 0.05 (5%)
→ Có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
- Nếu kết quả Prob > Chi2 lơn hơn hoặc bằng mức ý nghĩa 0.05 (5%) → Không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Kiểm định tự tương quan thông qua kiểm định Wooldright dùng đánh giá xem chuỗi biến của mô hình có xảy ra hiện tƣợng này hay không
- Nếu Prob > F bé hơn mức ý nghĩa 0.05 (5%)
→ Mô hình có hiện tượng tự tương quan
- Nếu Prob > F lớn hơn hoặc bằng mức ý nghĩa 0.05 (5%)
→ Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
Bước 5 Khắc phục các khuyết tật của mô hình bằng phương pháp ước lƣợng FGLS
Khi phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi hoặc tự tương quan trong mô hình, hoặc khi cả hai hiện tượng xảy ra đồng thời, phương pháp FGLS (ước lượng tác động ngẫu nhiên) được áp dụng để khắc phục những khuyết tật này.
Mô hình nghiên cứu được xây dựng với biến phụ thuộc là tỷ lệ dư nợ rủi ro tín dụng (RRTD) của ngân hàng và 7 biến độc lập: ROA, CAP, CIR, LIQ, SIZE, GDP, INF Nghiên cứu cũng đề xuất các giả thuyết về tác động của từng biến độc lập đến RRTD Dữ liệu chủ yếu được thu thập từ báo cáo thường niên và báo cáo tài chính đã kiểm toán của 25 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong khoảng thời gian 10 năm, từ 2011 đến 2021 Các phương pháp kiểm định và ước lượng hồi quy sẽ được trình bày chi tiết trong chương tiếp theo.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU
Dựa trên số liệu thu thập từ 25 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 2011-2021, tác giả đã tiến hành phân tích thống kê và mô tả các biến nghiên cứu Bảng số liệu trình bày số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của từng biến trong mô hình nghiên cứu.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Biến rủi ro tín dụng (CR) của 25 ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn
Từ năm 2011 đến 2021, tỷ lệ GTTB đạt 1.33%, trong khi độ lệch chuẩn của CR là 0.0045, cho thấy rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam không quá lớn Giá trị tối thiểu của CR ghi nhận là 0.66% tại ngân hàng NAB vào năm 2013, trong khi giá trị tối đa là 2.86% tại ngân hàng ABB vào năm 2011.
Tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA) có giá trị trung bình (GTTB) là 0.81% và độ lệch chuẩn là 0.0077 Trong khi đó, ROA với giá trị tối thiểu (GTNN) của ngân hàng TBP năm 2011 là -5.51%, ngân hàng TCB năm 2021 đạt ROA cao nhất là 3.23% Điều này cho thấy khả năng sinh lời của các ngân hàng đã tăng trưởng qua từng năm, phản ánh hiệu quả hoạt động và cải thiện chất lượng quản lý tài sản của các ngân hàng.
Tỷ lệ vốn (CAP) của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam có giá trị trung bình (GTTB) là 9.21% và độ lệch chuẩn là 0.0380, cho thấy sự biến động đáng kể Tỷ lệ vốn thấp nhất ghi nhận là 4.06% của ngân hàng BID vào năm 2017, trong khi tỷ lệ cao nhất đạt 23.83% của ngân hàng SGB vào năm 2013 Sự chênh lệch này phản ánh sự khác biệt trong tình hình tài chính và quản lý vốn giữa các ngân hàng qua các năm.
Biến khả năng thanh khoản (LIQ) có GTTB là 18.40% và độ lệch chuẩn là
8.41% Ngân hàng STB năm 2017 có tính thanh khoản nhỏ nhất là 4.51% trong khi đó có khoảng chênh lệch lớn với ngân hàng SSB năm 2011 là 61.09%
Tỷ lệ chi phí hoạt động (CIR) của ngân hàng VPB năm 2021 đạt 0.5271 với độ lệch chuẩn 0.1426, trong khi ngân hàng NVB năm 2013 có CIR là 0.9273 Tỷ lệ CIR đã giảm dần qua các năm, đặc biệt trong giai đoạn 2013 – 2021, cho thấy các ngân hàng đang nâng cao hiệu quả hoạt động và tiết kiệm chi phí Điều này được thực hiện thông qua việc thay thế các hoạt động tín dụng tốn kém bằng việc áp dụng công nghệ kỹ thuật số trong quy trình cấp tín dụng.
Quy mô ngân hàng (SIZE) được tính theo logarit của tổng tài sản, với giá trị bình quân là 18.6363 và độ lệch chuẩn là 1.1525 Các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam đang mở rộng phạm vi hoạt động và quy mô, thể hiện rõ qua quy mô của ngân hàng SGB vào năm 2013 đạt 16.5023 và ngân hàng BID vào năm 2021 đạt mức cao nhất là 21.289 Sự gia tăng này cho thấy các ngân hàng đang ngày càng phát triển và mở rộng quy mô hoạt động trên thị trường.
Biến tăng trưởng kinh tế (GDP) ảnh hưởng đến RRTD với chỉ số GTTB là
Tỷ lệ GDP trung bình là 5.65% với độ lệch chuẩn 0.0148 Giá trị GDP thấp nhất ghi nhận là 2.58% vào năm 2021, trong khi giá trị cao nhất đạt 7.08% vào năm 2018 Năm 2021 có sự biến động thấp nhất do ảnh hưởng nặng nề của đại dịch Covid-19 đến nền kinh tế, nhưng vẫn được xem là tăng trưởng khả quan với chỉ số tăng trưởng dương.
Biến tỷ lệ lạm phát (INF) có GTTB là 5.15% với 0.0481 độ lệch chuẩn Năm
Tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam năm 2015 ghi nhận ở mức 0.63%, trong khi năm 2011 là 18.68% Sự giảm dần của tỷ lệ lạm phát qua các năm, đặc biệt trong những năm gần đây, cho thấy một xu hướng tích cực trong nền kinh tế Việt Nam.
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan của các biến trong mô hình
Biến CR ROA CAP LIQ CIR SIZE GDP INF
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Bảng 4.2 cho thấy ma trận tương quan giữa các biến, trong đó khả năng thanh khoản (LIQ), quy mô ngân hàng (SIZE) và tỷ lệ lạm phát (INF) có mối tương quan tuyến tính cùng chiều với RRTD của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu, với các giá trị lần lượt là 0.1196, 0.2231 và 0.1614 Khi LIQ, SIZE và INF tăng lên, CR cũng sẽ tăng tương ứng Ngược lại, tỷ suất sinh lời của tài sản, tỷ lệ vốn, hiệu quả hoạt động về chi phí và tăng trưởng kinh tế có mối tương quan ngược chiều với RRTD, với các giá trị lần lượt là -0.0295 và -0.0574.
- 0.1072 và - 0.1482 Qua đó, khi ROA, CAP, CIR, GDP tăng thì CR sẽ giảm mức tương ứng
Kết quả hệ số tương quan cho thấy các cặp biến trong mô hình có hệ số dao động từ 0.0434 đến 0.4142, đều nhỏ hơn 0.8, điều này cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến không nghiêm trọng Hệ số tương quan thấp giữa các biến độc lập càng chứng tỏ sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, và khi thực hiện hồi quy tương quan, khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến là rất thấp.
KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN
Để ngăn chặn tình trạng đa cộng tuyến trong mô hình, nghiên cứu đã thực hiện kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho từng biến độc lập Theo quy tắc, nếu VIF vượt quá 5, điều này cho thấy có hiện tượng đa cộng tuyến cao, và nếu VIF xấp xỉ 10, hiện tượng đa cộng tuyến được coi là nghiêm trọng.
ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Theo bảng 4.3, chỉ số VIF có giá trị trung bình là 1.92, với các hệ số VIF của các biến dao động từ 1.11 đến 2.98, tất cả đều nhỏ hơn 10 Điều này cho thấy mô hình nghiên cứu không gặp hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, do đó không cần loại bỏ biến nào và các biến vẫn phù hợp để thực hiện mô hình hồi quy.
4.4 ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY
Bảng 4.4 Kết quả ƣớc lƣợng mô hình Pooled OLS
CR Hệ số Độ lệch chuẩn t Sai số
Ghi chú: mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% tương ứng với (*), (**), (***)
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Qua kết quả Bảng 4.4, hệ số của mô hình ở mức 0.1453 cho thấy 100% sự biến động của RRTD (CR) giải thích đƣợc 14.53% kết quả do biến độc lập tác động
Các biến CAP, SIZE, INF có mối quan hệ thuận chiều với CR với mức ý nghĩa 1%, trong khi ROA và GDP lại có mối quan hệ nghịch biến với CR với mức ý nghĩa lần lượt là 1% và 5% Biến CIR và LIQ không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa trên 10%, do đó không phù hợp để đưa vào mô hình nghiên cứu Mô hình Pooles OLS được trình bày như sau: CR = -0.0255 - 0.1354 + 0.0291 + 0.0019 - 0.0392 + 0.0205.
Bảng 4.5 Kết quả ƣớc lƣợng mô hình FEM
CR Hệ số Độ lệch chuẩn t Sai số
Ghi chú: mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% tương ứng với (*), (**), (***)
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Qua kết quả Bảng 4.5, hệ số của mô hình ở mức 0.0881 cho thấy 100% sự biến động của RRTD (CR) giải thích đƣợc 8.81% kết quả do biến độc lập tác động
Mô hình FEM bao gồm 05 biến độc lập với ý nghĩa thống kê Các biến CAP, CIR và INF có mối tương quan tích cực với tỷ lệ rủi ro tín dụng (CR) ở mức ý nghĩa 1%, 10% và 1% tương ứng Ngược lại, ROA và GDP có mối tương quan tiêu cực với CR với mức ý nghĩa 1% Tuy nhiên, các biến LIQ và SIZE không có ý nghĩa thống kê do mức ý nghĩa lớn hơn 10% Mô hình FEM được trình bày như sau:
Bảng 4.6 Kết quả ƣớc lƣợng REM
CR Hệ số Độ lệch chuẩn t Sai số
Ghi chú: mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% tương ứng với (*), (**), (***)
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Kết quả mô hình REM bảng 4.5 có hệ số ở mức 0.1481 cho thấy 100% sự biến động của RRTD (CR) giải thích đƣợc 14.81% kết quả do biến độc lập tác động
Mô hình REM bao gồm 05 biến độc lập có ý nghĩa thống kê Các biến CAP, SIZE và INF có mối quan hệ thuận chiều với CR ở mức ý nghĩa 1%, trong khi đó, CR lại có mối quan hệ nghịch biến với ROA và GDP cũng ở mức 1% ý nghĩa thống kê Biến CIR và LIQ bị loại do mức ý nghĩa lớn hơn 10%.
KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH
4.5.1 Kiểm định lựa chọn Pooled OLS và FEM
Kiểm định F-test lựa chọn mô hình Pooled OLS hay FEM, tác giả tiến hành với giả thuyết kiểm định nhƣ sau:
- : Mô hình OLS là mô hình phù hợp
- : Mô hình FEM là mô hình phù hợp
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định F-test
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Kết quả kiểm định F-test trong Bảng 4.7 cho thấy giá trị thống kê đạt 5.05, với giá trị Prob > F = 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Do đó, giả thuyết không được chấp nhận và giả thuyết thay thế được chấp nhận, chứng minh rằng mô hình FEM là mô hình phù hợp.
4.5.2 Kiểm định lựa chọn FEM và REM Để lựa chọn mô hình FEM và REM, tác giả tiến hành kiểm định Hausman nhƣ sau:
- : Mô hình REM là mô hình phù hợp
- : Mô hình FEM là mô hình phù hợp
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định Hausman
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Bảng 4.8 chỉ ra rằng kiểm định Hausman có giá trị thống kê Chi bình phương là 10.98, với giá trị Prob > chi2 là 0.1396, lớn hơn mức ý nghĩa 5% Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết và chấp nhận lựa chọn mô hình REM là phù hợp.
4.5.3 Kiểm định lựa chọn OLS và REM
Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian đƣợc thực hiện để kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và REM:
- : Mô hình OLS là mô hình phù hợp
- : Mô hình REM là mô hình phù hợp
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Breush & Pagan Lagrangian
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Kết quả kiểm định Breusch & Pagan tại bảng 4.9 cho thấy giá trị Prob > chibar2 = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05, do đó chúng ta bác bỏ giả thuyết không và chấp nhận giả thuyết có Điều này chỉ ra rằng mô hình REM là mô hình phù hợp cho phân tích.
Kết luận: Dựa trên các kiểm định F-test, Hausman và Breusch & Pagan, mô hình REM được xác định là mô hình tối ưu nhất cho nghiên cứu nhằm phân tích tác động của các yếu tố đến RRTD.
KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH
4.6.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian được thực hiện nhằm kiểm tra phương sai thay đổi sau khi lựa chọn mô hình REM cho nghiên cứu Giả thuyết nghiên cứu được đặt ra như sau:
- : Không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi
- : Có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.10 Kiểm định phương sai thay đổi
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Bảng 4.10 cho kết quả thấy Prob > chibar2 = 0.0000 < 0.05 nên bị bác bỏ, chấp nhận giả thuyết Mô hình REM có hiện tượng phương sai thay đổi
4.6.2 Kiểm định tự tương quan
Kiểm định Woolridge được dùng để kiểm định hiện tượng tự tương quan với giả thuyết nhƣ sau:
- : Không xảy ra hiện tượng tự tương quan
- : Có xảy ra hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.11 Kiểm định tự tương quan
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Kết quả kiểm định Wooldridge test từ Bảng 4.11 cho thấy hệ số Prob > F = 0.000, nhỏ hơn 5%, do đó giả thuyết bị bác bỏ và chấp nhận mô hình REM Điều này cho thấy mô hình REM gặp phải hiện tượng tự tương quan.
KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT BẰNG PHƯƠNG PHÁP FGLS
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình REM gặp phải khiếm khuyết Để nâng cao độ chính xác của nghiên cứu và khắc phục những vấn đề này, tác giả đã áp dụng phương pháp ước lượng mô hình FGLS.
Bảng 4.12 Kết quả hồi quy mô hình bằng phương pháp FGLS
Hệ số tương quan Độ lệch chuẩn Thống kê t Sai số
Ghi chú: mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% tương ứng với (*), (**), (***)
(Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata)
Mô hình FGLS xác định 05 biến độc lập có ý nghĩa thống kê liên quan đến rủi ro tín dụng (CR) Cụ thể, các biến CAP, SIZE và INF có mối tương quan thuận với tỷ lệ RRTD ở mức ý nghĩa 1%, 1% và 5% Ngược lại, biến ROA và GDP ảnh hưởng ngược chiều đến CR với mức ý nghĩa 1% Hai biến LIQ và CIR không có ý nghĩa thống kê.
Phương trình của mô hình nghiên cứu như sau:
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA)
Nghiên cứu cho thấy tỷ suất sinh lời của tài sản có tác động nghịch chiều đến rủi ro tín dụng (RRTD) của các ngân hàng, với mức ý nghĩa thống kê 1% và hệ số tương quan là 0.1478 (p-value = 0.000 < 1%) Cụ thể, nếu tỷ suất sinh lời của tài sản tăng 1 đơn vị, RRTD sẽ giảm 0.1478 đơn vị; tức là, tỷ suất sinh lời càng cao thì RRTD càng thấp Kết quả này xác nhận giả định H1 về mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời của tài sản và rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, đồng thời phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm trước đó của Zheng, C., Sarker, N., & Nahar, S (2018); Kasana & Naveed (2016); Kharabsheh (2019) trong bối cảnh Việt Nam.
Từ năm 2011 đến 2021, tỷ suất sinh lời cao cho thấy các nhà quản trị ngân hàng đã thực hiện quản lý chặt chẽ và hiệu quả chất lượng các khoản cho vay Khi lợi nhuận tăng cao, ngân hàng không chịu áp lực gia tăng lợi nhuận và doanh số, dẫn đến việc ít đầu tư mạo hiểm vào các danh mục có tỷ lệ rủi ro tín dụng cao.
Tỷ lệ vốn có mối tương quan tích cực với RRTD ngân hàng, với mức ý nghĩa thống kê 1% và hệ số tương quan đạt 0.0416 (p-value = 0.000 < 1%) Điều này cho thấy khi biến CAP tăng 1 đơn vị, CR sẽ tăng 0.0416 đơn vị, chứng minh rằng tỷ lệ vốn càng cao thì RRTD càng cao Kết quả này nhất quán với các nghiên cứu trước đây của Kharabsheh (2019) và Kasana, S I.
Theo nghiên cứu của Naveed (2016) và Ahmad cùng Ariff (2007), khi tỷ lệ rủi ro tín dụng (RRTD) gia tăng, các ngân hàng cần tăng cường vốn để bù đắp cho các tổn thất tiềm ẩn Việc có vốn chủ sở hữu cao cho phép các ngân hàng thực hiện các khoản cho vay vào các danh mục rủi ro hơn, với hy vọng mang lại lợi nhuận cao hơn, từ đó dẫn đến sự gia tăng rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng.
Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô ngân hàng có mối quan hệ thuận chiều với RRTD ở mức ý nghĩa 1%, với hệ số tương quan là 0.0018 (p-value = 0.000 < 1%), cho thấy khi quy mô ngân hàng tăng 1 đơn vị, RRTD sẽ tăng 0.0018 đơn vị Kết quả này không phù hợp với kỳ vọng ban đầu của giả thuyết H5 và không tương đồng với các nghiên cứu trước của Vinh Hoang Le.
(2021), Duy Khánh (2021), Zheng, Sarker & Nahar, S (2018), Antony & Suresh
Trong bối cảnh năm 2023 tại Việt Nam, nhiều ngân hàng lớn tập trung vào việc tối đa hóa lợi nhuận bằng cách đơn giản hóa quy trình cấp tín dụng cho các tập đoàn lớn và doanh nghiệp Nhà nước, điều này dẫn đến nguy cơ gia tăng rủi ro tín dụng (RRTD) và tăng dự phòng nợ xấu Theo nghiên cứu của Hoàng Trúc (2019), các ngân hàng quy mô lớn thường chấp nhận đầu tư vào những dự án có rủi ro cao, với kỳ vọng lợi nhuận vượt trội Để đảm bảo an toàn tài chính, các ngân hàng buộc phải tăng vốn chủ sở hữu (VCSH).
Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Mối tương quan giữa tăng trưởng kinh tế GDP và rủi ro tín dụng (RRTD) cho thấy sự giảm sút của rủi ro tín dụng khi GDP tăng Cụ thể, với mức ý nghĩa 1% và hệ số 0.0387, khi GDP tăng 1 đơn vị, rủi ro tín dụng giảm 0.0387 đơn vị Điều này chỉ ra rằng sự tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam có thể dẫn đến việc giảm danh mục dư nợ cho vay tại các ngân hàng, phù hợp với giả thuyết H6 và các nghiên cứu của Nguyễn T.N Quỳnh và cộng sự (2018), Vinh Hoàng.
Tăng trưởng kinh tế đóng vai trò quan trọng trong việc tạo điều kiện cho cá nhân và doanh nghiệp gia tăng thu nhập và hiệu quả hoạt động, từ đó giúp khách hàng thanh toán nợ đúng hạn Ngược lại, khi nền kinh tế suy giảm, các tổ chức và cá nhân thường nắm giữ ít tiền mặt hơn, dẫn đến nguy cơ rủi ro tín dụng gia tăng đối với ngân hàng.
Tỷ lệ lạm phát (INF)
Tỷ lệ lạm phát có tác động tích cực đến rủi ro tín dụng, với hệ số hồi quy 0.0114 và mức ý nghĩa thống kê 5% (p-value = 0.0011 < 1%) Kết quả này phù hợp với giả thuyết H7 và nghiên cứu của Nguyễn T.N Quỳnh (2018), Paragina & Muchtar (2021), và Antony & Suresh (2023) trong bối cảnh ngân hàng Việt Nam Khi lạm phát gia tăng, thu nhập thực tế của khách hàng có thể không tăng hoặc thậm chí giảm, trong khi giá cả tăng đáng kể, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ Hơn nữa, khi lạm phát cao, Ngân hàng Nhà Nước sẽ áp dụng chính sách thắt chặt tiền tệ để giảm lạm phát, dẫn đến lượng tiền lưu thông giảm, tăng cường trích lập dự phòng rủi ro và hoạt động tín dụng của ngân hàng.
Bảng 4.13 Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự chấp nhận giả thuyết đối với các biến dấu kỳ vọng âm và dương tại mức ý nghĩa 1%, trong khi một số giả thuyết không có ý nghĩa thống kê Đặc biệt, giả thuyết dương với mức ý nghĩa 5% cũng được chấp nhận, trong khi giả thuyết âm tại mức ý nghĩa 1% được chấp nhận Những phát hiện này cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu.
Ghi chú: + là tác động cùng chiều, - là tác động ngược chiều
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Chương 4 trình bày và thảo luận kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các Ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn 2011 – 2021 Tác giả ƣớc lƣợng các mô hình OLS, FEM, REM và lựa chọn ra mô hình REM là mô hình phù hợp Kiểm tra thấy mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nên khắc phục các khuyết tật bằng phương pháp FGLS Kết quả cho thấy có 05 biến độc lập ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (CR) Các yếu tố CAP, SIZE, INF ảnh hưởng cùng chiều đến CR và ngược lại, các biến ROA và GDP ảnh hưởng ngược chiều đến CR Các biến CIR và LIQ không tìm thấy tác động đến RRTD.