Luận văn thạc sĩ kinh tế các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại việt nam phùng thùy dung

Xuất phát từ thực tế trên, học viên muốn qua bài nghiên cứu của mình đưa ra những yếu tố tác động đến nợ xấu ngân hàng, mức độ ảnh hưởng để đề ra những phương hướng và biện pháp xử lý nh

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Tính cấp thiết của đề tài

Trong bối cảnh hệ thống ngân hàng thương mại đang trải qua quá trình sáp nhập và tái cơ cấu để xử lý nợ xấu, sự gia tăng nhanh chóng về số lượng ngân hàng trong những năm qua đã dẫn đến sự xuất hiện của các ngân hàng yếu kém Việc mở rộng tín dụng quá mức mà không đảm bảo chất lượng đã tạo ra rủi ro tín dụng đáng kể cho các ngân hàng Lợi nhuận từ hoạt động tín dụng tuy cao nhưng đi kèm với rủi ro, trong đó nợ xấu là biểu hiện rõ ràng nhất Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu rất đa dạng và phức tạp, và sự tồn tại của những khoản nợ này đã ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại.

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt giữa các ngân hàng hiện nay, các ngân hàng thương mại (NHTM) phải tìm ra giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động và xây dựng thương hiệu riêng Chính phủ cũng chú trọng đến tình hình nợ xấu của các tổ chức tín dụng, đặc biệt là NHTM, với Nghị quyết 42/2017/QH14 ngày 21/6/2017 nhằm thí điểm xử lý nợ xấu Công tác xử lý nợ xấu tại các ngân hàng đang được triển khai mạnh mẽ và quyết liệt.

Trong thời gian qua, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đã ghi nhận nhiều thành công trong việc xử lý nợ xấu liên quan đến hoạt động cấp tín dụng Tuy nhiên, trong quá trình kinh doanh tiền tệ, các NHTM vẫn gặp phải một số sai sót nhất định, dẫn đến tình trạng nợ xấu.

Luận văn thạc sĩ Kinh tế

Tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đã có những cải thiện tích cực trong năm 2016, đạt mức 2,46% trên tổng dư nợ cho vay, đáp ứng yêu cầu của Chính phủ Sang năm 2017, nhờ vào những nỗ lực kiểm soát nợ xấu, tỷ lệ này tiếp tục giảm xuống còn 1,99% Thành công này đến từ việc triển khai quyết liệt các giải pháp trong phương án tái cơ cấu gắn với xử lý nợ xấu đến năm 2020, đặc biệt là những biện pháp trong Nghị quyết 42/2017/QH14 Moody's đã có những nhận xét tích cực về việc xử lý nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam, mặc dù theo Ủy ban Giám sát Tài chính Quốc gia, vẫn còn một lượng nợ xấu chờ xử lý và tiềm ẩn trong giai đoạn tái cơ cấu.

Nợ xấu tại các ngân hàng thương mại (NHTM) là vấn đề cấp bách trong những năm gần đây Để giảm tỷ lệ nợ xấu, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa hệ thống NHTM, Ngân hàng Nhà nước (NHNN), cơ quan pháp luật và khách hàng Bài nghiên cứu này nhằm phân tích các yếu tố tác động đến nợ xấu và đề xuất giải pháp phòng ngừa, hạn chế và xử lý nợ xấu hiệu quả cho hệ thống NHTM Việt Nam, từ đó nâng cao tính lành mạnh và hiệu quả của hoạt động ngân hàng tại Việt Nam Chủ đề nghiên cứu được lựa chọn là "Các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam".

Mục tiêu nghiên cứu

Bài viết phân tích thực trạng các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, từ đó đề xuất các chính sách quản trị nhằm kiểm soát và giảm thiểu nợ xấu Mục tiêu chính là nâng cao hiệu quả quản lý nợ xấu, góp phần ổn định và phát triển hệ thống ngân hàng.

- Đánh giá tổng quan về tình hình kinh doanh của NHTM Việt Nam

- Phân tích thực trạng nợ xấu tại các NHTM Việt Nam

- Xác định các yếu tố tác động đến nợ xấu tạị các NHTM Việt Nam

- Xây dựng mô hình kiểm định các yếu tố tác động đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam

- Từ kết quả nghiên cứu, xác định và phân tích mức độ tác động của các yếu tố đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

- Tình hình nợ xấu tại các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007-2017 như thế nào?

- Các nguyên nhân nào gây nên nợ xấu tại các NHTM Việt Nam?

Nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm tình hình kinh tế vĩ mô, chính sách tín dụng, và quản lý rủi ro Tình hình kinh tế yếu kém có thể dẫn đến khả năng trả nợ kém của khách hàng, trong khi các chính sách tín dụng lỏng lẻo có thể làm gia tăng nợ xấu Hơn nữa, việc quản lý rủi ro không hiệu quả cũng góp phần vào sự gia tăng nợ xấu, ảnh hưởng trực tiếp đến sự ổn định tài chính của ngân hàng.

- Ngân hàng thương mại Việt Nam phải làm gì để kiểm soát các yếu tố tác động đến nợ xấu trong thời gian sắp tới?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đề tài luận văn thạc sĩ Kinh tế này nghiên cứu nợ xấu và các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, bao gồm cả các yếu tố nội tại và ngoại tại của ngân hàng.

- Đề tài thực hiện nghiên cứu trên cơ sở dữ liệu của 25 NHTM (Phụ lục đính kèm)

Khi lựa chọn ngân hàng, các tiêu chí quan trọng cần xem xét bao gồm quy mô của ngân hàng, chất lượng tín dụng, uy tín với khách hàng, số lượng chi nhánh và lịch sử hình thành của ngân hàng đó.

Trong nghiên cứu này, dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại, cũng như số liệu từ Tổng cục thống kê Việt Nam và Investing.com, trong khoảng thời gian từ năm 2007 đến năm 2017.

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài sử dụng phối hợp hai phương pháp nghiên cứu, bao gồm: phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng

1.5.1 Phương pháp nghiên cứu định tính

Sau khi thu thập và phân tích dữ liệu tài chính từ 25 ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, bài viết tập trung vào việc tổng hợp và so sánh các số liệu qua các thời kỳ Nghiên cứu này nhằm đưa ra cái nhìn tổng quan về thực trạng nợ xấu tại các NHTM, đồng thời nhấn mạnh các yếu tố tác động đến nợ xấu trong bối cảnh kinh tế hiện nay.

1.5.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng Áp dụng để phân tích các yếu tố tác động đến nợ xấu được thực hiện trên dữ liệu bảng của 25 NHTM và được phân tích thông qua các phương pháp sau: mô hình bình phương bé nhất OLS (Pooled OLS), mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM), mô hình tác động cố định (Fixed Effecs Model – FEM) tìm ra quy luật, mức độ tác động của các yếu tố đến nợ xấu Sau đó tiến hành so sánh giữa các mô hình

Luận văn thạc sĩ Kinh tế nhằm lựa chọn mô hình tối ưu nhất cho việc ra quyết định Nếu mô hình hiện tại còn tồn tại khuyết điểm, cần thực hiện các biện pháp cải tiến để đạt được kết quả tối ưu Bài luận văn được cấu trúc hợp lý để trình bày rõ ràng nội dung nghiên cứu.

Kết cấu của luận văn

Luận văn được kết cấu thành 5 chương bao gồm:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 2: Tổng quan lý thuyết về các yếu tố tác động đến nợ xấu của ngân hàng thương mại

Chương 3: Phương pháp và mô hình nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu về các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách hạn chế và xử lý nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu đã xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến nợ xấu, từ đó xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp với điều kiện hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Nghiên cứu trong luận văn cung cấp bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam Kết quả này giúp nâng cao hiệu quả quản trị và quản lý nợ xấu, đồng thời mang lại cho lãnh đạo NHTM cái nhìn tổng quan và cụ thể về tình hình nợ xấu hiện tại, từ đó hiểu rõ hơn về mức độ tác động của các yếu tố trong mô hình.

Luận văn thạc sĩ Kinh tế tập trung nghiên cứu về nợ xấu, nhằm đề xuất các giải pháp hiệu quả để giảm thiểu tác động tiêu cực của nợ xấu đối với hệ thống ngân hàng và nền kinh tế Việt Nam.

Chương 1 trình bày sơ lược những thông tin cơ bản của đề tài nghiên cứu Trong đó bao gồm: lý do chọn đề tài, tên đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, kết cấu của luận văn, ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn Qua đó giúp cho người đọc có cái nhìn bao quát về đề tài nghiên cứu, đi vào tìm hiểu cụ thể hơn thể hiện ở chương tiếp theo

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

Lý thuyết tổng quan về nợ xấu

Nợ xấu là một khái niệm khá quen thuộc, phổ biến ở nhiều quốc gia trên thế giới, khái niệm này được đề cập từ nhiều phương diện khác nhau:

Theo Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB), nợ xấu được định nghĩa là những khoản cho vay không thể thu hồi hoặc những khoản vay có khả năng không được thanh toán đầy đủ cho ngân hàng.

Theo chỉ dẫn của Quỹ tiền tệ Quốc tế (IMF) trong báo cáo về Các chỉ số Tài chính An toàn (2004), một khoản vay được coi là nợ xấu khi các khoản thanh toán lãi hoặc gốc đã quá hạn từ 90 ngày trở lên Ngoài ra, các khoản thanh toán lãi đã được tái cơ cấu hoặc gia hạn nợ sau 90 ngày cũng được xem là không sinh lời Đối với các khoản thanh toán dưới 90 ngày, nếu có nghi ngờ về khả năng hoàn trả đầy đủ, chúng cũng có thể được coi là nợ xấu.

Theo Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) (2005), nợ xấu được định nghĩa là khoản cho vay không sinh lời khi tiền thanh toán lãi và/hoặc gốc đã quá hạn từ 90 ngày trở lên, hoặc các khoản thanh toán lãi đã được tái cơ cấu hoặc gia hạn nợ sau 90 ngày Bên cạnh đó, nợ xấu cũng có thể được xác định qua các khoản thanh toán dưới 90 ngày nhưng có dấu hiệu nghi ngờ về khả năng trả nợ đầy đủ Do đó, nợ xấu được nhận diện dựa trên hai tiêu chí chính: thời gian quá hạn và khả năng trả nợ đáng nghi ngờ.

Tiêu chuẩn kế toán quốc tế IAS 39 định nghĩa các khoản cho vay bị tổn thất (loans being impaired) thay vì sử dụng thuật ngữ “nợ xấu” (non-performing loans).

Tại Việt Nam, nợ xấu được hiểu một cách cụ thể như sau:

Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 của Thống đốc NHNN quy định về phân loại nợ và xử lý rủi ro tín dụng Theo Điều 2, "nợ xấu" (NPL) được định nghĩa là các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ là chỉ số quan trọng để đánh giá chất lượng tín dụng của tổ chức tín dụng.

Theo Quyết định số 22/VBHN-NHNN ngày 04/6/2014 của NHNN Việt Nam, nợ xấu (NPL) được định nghĩa là nợ thuộc các nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) Quy định này nhằm phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng.

Nợ xấu được hiểu là các khoản nợ mà khách hàng không thanh toán gốc và lãi đúng hạn, gây thiệt hại cho ngân hàng Cụ thể, nợ xấu bao gồm các khoản dư nợ quá hạn từ 91 ngày trở lên, với khả năng trả nợ của khách hàng được đánh giá là nghi ngờ về khả năng thanh toán đầy đủ.

2.1.2 Nguyên nhân phát sinh nợ xấu

Nợ xấu phát sinh từ nhiều nguyên nhân khác nhau trong hoạt động ngân hàng, bao gồm các yếu tố từ phía ngân hàng, khách hàng và tình hình kinh tế chung.

2.1.2.1 Nguyên nhân từ ngân hàng

- Quy trình cấp tín dụng chưa đầy đủ, còn thiếu sót:

Quy trình cấp tín dụng tại một số ngân hàng thương mại vẫn còn lỏng lẻo, tạo điều kiện cho việc lợi dụng từ cả cán bộ ngân hàng lẫn khách hàng, dẫn đến tổn thất tài sản cho ngân hàng Năng lực quản trị rủi ro còn hạn chế, trong khi công tác kiểm soát nội bộ chưa phát huy hiệu quả tối đa Tính tuân thủ các quy trình và quy chế chưa cao, và một số ngân hàng chưa chú trọng đúng mức đến vấn đề đạo đức nghề nghiệp.

Luận văn thạc sĩ Kinh tế cần tập trung vào các rủi ro trong hoạt động cấp tín dụng của ngân hàng, vì những rủi ro này có thể dẫn đến sự gia tăng nợ xấu tại các ngân hàng thương mại.

- Năng lực trình độ chuyên môn chưa cao, đạo đức nghề nghiệp còn kém:

- Nợ xấu tồn đọng của các năm trước chưa thực sự được giải quyết triệt để:

Những khoản nợ xấu tồn đọng từ các năm trước nếu không được xử lý hiệu quả sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng tín dụng và hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng Để giải quyết vấn đề này, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các ngân hàng, cơ quan chức năng và các yếu tố khách quan khác.

- Tình hình tài chính của hệ thống ngân hàng chưa thực sự vững vàng:

Năng lực tài chính của các ngân hàng thương mại, bao gồm cả ngân hàng nhà nước, vẫn còn hạn chế Khi gặp khó khăn, các ngân hàng thường lúng túng và không thể tự quản lý tình hình kinh doanh như bình thường Trong những trường hợp khẩn cấp, Ngân hàng Trung ương sẽ can thiệp để ngăn chặn sự lây lan của khủng hoảng trong hệ thống ngân hàng.

- Công tác kiểm tra, giám sát vốn sau cho vay còn hời hợt, hình thức:

Công tác kiểm tra, giám sát vốn vay tại các NHTM được thực hiện còn hời hợt và chưa thực sự mang lại hiệu quả như mong muốn:

Nhiều ngân hàng chưa thực hiện tốt công tác kiểm tra sau cho vay, với việc cán bộ tín dụng thường yêu cầu khách hàng ký trước các biên bản kiểm tra mà không thực hiện kiểm tra thực tế Điều này dẫn đến tình trạng nhân viên chỉ bổ sung hồ sơ mà không nắm bắt kịp thời tình hình sử dụng vốn vay của khách hàng Hệ quả là khách hàng có thể gặp khó khăn trong kinh doanh, gây ra nợ xấu cho ngân hàng.

- Công tác thanh tra, giám sát của NHTW chưa phát huy tối đa hiệu quả:

PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Đề xuất mô hình nghiên cứu

Bảng 3.1 Tổng hợp các biến độc lập tác động đến nợ xấu của NHTM trong các nghiên cứu trước đây

Tên yếu tố Tên tác giả nghiên cứu Kết quả

Nợ xấu trong quá khứ - Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014)

- Trần Trọng Phong, Trần Văn Bằng, Nguyễn Song Phương (2015)

- Nguyễn Tuấn Kiệt, Đinh Hùng Phú

- Lê Phan Thị Diệu Thảo, Bùi Công Duy

- Phạm Dương Phương Thảo, Nguyễn Linh Đan (2018)

Nợ xấu trong quá khứ tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu hiện tại

Tốc độ tăng trưởng tín dụng

- Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007)

- Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014)

- Nguyễn Tuấn Kiệt, Đinh Hùng Phú

Tốc độ tăng trưởng tín dụng tỷ lệ thuận với rủi ro tín dụng

Tỷ lệ đòn bẩy - Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007)

- Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015)

Tỷ lệ đòn bẩy tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu

Quy mô ngân hàng - Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007)

Quy mô ngân hàng tỷ lệ nghịch với tỷ lệ nợ xấu

Tỷ suất sinh lợi năm trước

- Nabila Zribi và Younes Boujelbène

Tỷ suất sinh lợi năm trước tỷ lệ nghịch với tỷ lệ nợ xấu

Dự phòng rủi ro tín dụng

- Phạm Dương Phương Thảo, Nguyễn Linh Đan (2018)

Dự phòng rủi ro tín dụng càng lớn thể hiện rủi ro tín dụng càng cao

Loại hình sở hữu - Nabila Zribi và Younes Boujelbène

Loại hình sở hữu ngân hàng (Nhà nước hay tư nhân) có ảnh hưởng đến

Luận văn thạc sĩ Kinh tế tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng

Tỷ lệ an toàn vốn - Nabila Zribi và Younes Boujelbène

Tỷ lệ an toàn vốn tỷ lệ nghịch với tỷ lệ nợ xấu

Hiệu quả tài chính - Huỳnh Thị Hương Thảo (2018) Hiệu quả tài chính tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng

GDP - Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007)

- Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014)

Tốc độ tăng trưởng GDP tỷ lệ nghịch với tỷ lệ nợ xấu

GDP - Phạm Dương Phương Thảo, Nguyễn

Tốc độ tăng trưởng GDP tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu

Tỷ lệ lạm phát tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu

Tỷ lệ thất nghiệp - Vítor Castro (2013)

Tỷ lệ thất nghiệp tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu

Lãi suất - Asghar Ali, Kevin Daly (2010)

Lãi suất tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu

Tỷ giá hối đoái - Nkusu (2011)

Tỷ giá hối đoái có thể có tác động cùng chiều hoặc ngược chiều nợ xấu

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ các nghiên cứu thực nghiệm)

Tỷ lệ nợ xấu được sử dụng làm biến đại diện cho nợ xấu của ngân hàng thương mại (NHTM) là một chỉ số quan trọng Chỉ số này đã được nhiều tác giả nghiên cứu, cho thấy tính dễ dàng trong việc tính toán và độ chính xác cao, phù hợp với thực tiễn hoạt động của ngành ngân hàng.

Bảng 3.1 trong luận văn trình bày mô hình nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Mô hình này giúp xác định các yếu tố chính tác động đến tình hình nợ xấu, từ đó đưa ra những giải pháp hiệu quả để cải thiện quản lý rủi ro tín dụng trong ngành ngân hàng.

Bảng 3.2: Bảng tóm tắt các biến trong mô hình nghiên cứu

Ký hiệu Tên biến Cách đo lường Kỳ vọng của biến Biến phụ thuộc

NPL Tỷ lệ nợ xấu Dư nợ xấu/tổng dư nợ tín dụng

Tỷ lệ nợ xấu năm trước

Tổng nợ xấu/tổng dư nợ năm (t-1) +

Dự phòng rủi ro tín dụng

Dự phòng rủi ro tín dụng/tổng tài sản +

LEV Tỷ lệ đòn bẩy Tổng nợ/tổng tài sản +

SIZE Quy mô ngân hàng Logarit tổng tài sản -

Hiệu quả hoạt động năm trước Lợi nhuận/tổng tài sản -

Tốc độ tăng trưởng tín dụng

(Tổng dư nợ năm t-tổng dư nợ năm t-1)/tổng dư nợ năm t-1

INF Lạm phát Tỷ lệ lạm phát (%) +

USD Tỷ giá USD Tỷ giá USD trung bình/năm (Đồng) -

Tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập được thể hiện quan phương trình hồi quy như sau:

NLPi,t = β0 + β1NLPi,t-1 + β2LLPi,t + β3LEVi,t + β4SIZEi,t + β5ROAi,t-1 + β6LGi,t + β7INFt + β8GDPt + β9USDt εi,t

Quy trình thực hiện

Dữ liệu được thu thập của 25 NHTM Việt Nam, giai đoạn nghiên cứu từ 2007-

Năm 2017, dữ liệu từ các báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán bởi các công ty kiểm toán Do Ngân hàng TMCP Tiên Phong thành lập vào năm 2008, dữ liệu được thu thập từ năm 2009 đến 2017 Ngân hàng TMCP Đông Á không có báo cáo tài chính từ năm 2015 do kinh doanh thua lỗ, nên dữ liệu của ngân hàng này được thu thập từ 2007-2015 Các biến vĩ mô như tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ giá USD/VND được thu thập từ nguồn số liệu thống kê hàng năm của Tổng cục thống kê Việt Nam và trang web investing.com trong giai đoạn 2007-2017.

Thống kê mô tả giúp chúng ta hiểu rõ các đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập từ nghiên cứu thực nghiệm Qua việc thực hiện thống kê mô tả, người dùng có thể hình dung tổng quan về bộ dữ liệu, phân tích đặc tính của các biến độc lập và so sánh mối quan hệ giữa chúng Điều này cho phép nhận diện những giá trị không phù hợp trong mẫu quan sát.

Bài viết đề cập đến các giá trị quan trọng trong mô hình nghiên cứu, bao gồm số lượng quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các biến quan sát Nếu phát hiện yếu tố nào không phù hợp, chúng ta sẽ loại bỏ để đảm bảo bộ dữ liệu đạt tiêu chuẩn tối ưu nhất.

3.2.3 Phân tích, lựa chọn mô hình hiệu quả nhất

Các mô hình hồi quy mà học viên áp dụng trong nghiên cứu bao gồm mô hình Pooled OLS, mô hình hiệu ứng tác động cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (REM).

Học viên so sánh ba mô hình: Pooled OLS, FEM và REM để lựa chọn mô hình tối ưu nhất Nếu mô hình được chọn có khuyết điểm, học viên sẽ áp dụng các biện pháp khắc phục nhằm đạt được kết quả tối ưu cho nghiên cứu.

3.2.4 Kiểm tra và xử lý khiếm khuyết của mô hình

Kiểm tra đa cộng tuyến là một bước quan trọng trong phân tích hồi quy, bởi vì đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập không chỉ giải thích biến phụ thuộc mà còn ảnh hưởng lẫn nhau Trong mô hình hồi quy cổ điển, hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo không được chấp nhận Tuy nhiên, nếu xảy ra đa cộng tuyến không hoàn hảo, theo Gujarati & Porter (2009), nó có thể dẫn đến một số hậu quả tiêu cực, ảnh hưởng đến độ chính xác của các ước lượng hồi quy.

Các ước lượng vẫn giữ tính chất hiệu quả (BLUEs), tuy nhiên, sai số chuẩn lớn dẫn đến khoảng tin cậy không còn chính xác Trong một số trường hợp, mặc dù thống kê t không có ý nghĩa, nhưng giá trị R² và F lại rất cao.

Gujarati & Porter (2009), chỉ ra một số dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình như sau:

+ Sử dụng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập

+ Sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF):

Nếu hệ số tương quan có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.8 hoặc hệ số VIF  10 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến

- Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Một trong những giả thuyết quan trọng của mô hình hồi quy cố định là phương sai thuần nhất, nhưng điều này khó xảy ra trong thực tế Sự thay đổi của phương sai có thể dẫn đến nhiều hậu quả đáng kể.

- Các ước lượng thu được vẫn là ước lượng không chệch, vững nhưng không còn tính hiệu quả

- Các thống kê t, F không còn hiệu lực

Có nhiều phương pháp kiểm định cho cặp giả thiết H0: Phương sai thuần nhất và H1: Phương sai thay đổi, bao gồm kiểm định Park, Glejser, Goldfeld-Quandt và Breusch-Pagan Trong luận văn này, chúng tôi sẽ sử dụng kiểm định Breusch-Pagan để phân tích.

Một số cách khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi như:

+ Sử dụng thống kê suy diễn cải thiện bằng cách sử dụng ma trận iệp phương sai cải thiện (HC/robust)

+ Sử dụng một số phép biến đổi: Logarit hóa, biến đổi Box – Cox và Yeo – Johnson,

+ Ước lượng GLS (bình phương nhỏ nhất tổng quát): Ước lượng WLS (bình phương nhỏ nhất có trọng số), ước lượng FGLS (ước lượng GLS khả thi)

+ Sử dụng phương pháp GMM

- Kiểm tra hiện tượng tương quan chuỗi

Sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian Hiện tượng tương quan chuỗi gây ra hậu quả:

+ Các ước lượng OLS không còn BLUEs (không còn tính hiệu quả)

+ Kiểm định t và F không đáng tin cậy Để kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi ta sử dụng thống kê Wooldridge test

Học viên đã đề xuất mô hình và phương pháp nghiên cứu để khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Bài viết lược khảo các nghiên cứu trước đó liên quan đến đề tài này, từ đó đưa ra kết quả mô hình nghiên cứu Chương 4 sẽ thảo luận về kết quả nghiên cứu và phân tích thực trạng các yếu tố tác động đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Thực trạng nợ xấu và các yếu tố tác động đến nợ xấu tại 25 NHTM Việt Nam

4.1.1 Thực trạng nợ xấu tại 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

Trong những năm gần đây, hoạt động tín dụng tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đã gia tăng cả về số lượng lẫn quy mô Tuy nhiên, công tác giám sát chất lượng tín dụng vẫn chưa hiệu quả, và cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu đã tác động tiêu cực đến nền kinh tế Việt Nam Hệ quả là các ngân hàng phải đối mặt với tỷ lệ nợ xấu gia tăng trong hệ thống tín dụng.

Nguồn: Tổng hợp và tính toán của tác giả từ Báo cáo tài chính hợp nhất của 25

Biểu đồ 4.1: Tỷ lệ nợ xấu của 25 NHTM Việt Nam từ năm 2007-2017

Từ năm 2007, các ngân hàng Việt Nam đã tăng trưởng tín dụng nhanh chóng, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu đạt 1,12% Tuy nhiên, vào năm 2008, do hậu quả từ sự tăng trưởng này, tỷ lệ nợ xấu đã tăng lên 2% Đến năm 2009, trước tác động của khủng hoảng kinh tế toàn cầu, các ngân hàng thương mại đã thực hiện kiểm soát chặt chẽ hơn trong việc cấp tín dụng, hạn chế cho vay nhằm giảm thiểu và ngăn ngừa tỷ lệ nợ xấu gia tăng, kết quả là tỷ lệ nợ xấu đã giảm xuống còn 1,77%.

Từ năm 2010 đến 2012, nhu cầu vốn tăng mạnh và chính sách tiền tệ thuận lợi từ NHNN đã thúc đẩy tăng trưởng tín dụng ở các ngân hàng thương mại (NHTM), tuy nhiên, tỷ lệ nợ xấu cũng gia tăng liên tục Đến năm 2013, tỷ lệ nợ xấu đạt mức cao nhất trong lịch sử nghiên cứu với 3,88% Năm 2014, NHNN đã tập trung vào việc giảm tỷ lệ nợ xấu, và từ 2014 đến 2017, các NHTM đã tích cực xử lý nợ xấu thông qua việc bán nợ cho công ty VAMC NHNN cũng đã ban hành đề án “Xử lý nợ xấu của hệ thống các TCTD” kèm theo Quyết định 843, với mục tiêu giảm tỷ lệ nợ xấu xuống dưới 3% vào cuối năm 2015 theo Nghị quyết 01/NQ-.

Vào ngày 03/01/2015, Chính phủ đã ban hành CP nhằm chỉ đạo thực hiện kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội và dự toán ngân sách nhà nước cho năm Các nhiệm vụ và giải pháp chủ yếu được đề ra nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, đảm bảo an sinh xã hội và nâng cao hiệu quả quản lý ngân sách Chính phủ nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phối hợp giữa các bộ, ngành và địa phương trong quá trình triển khai các chính sách phát triển.

2015 Những nỗ lực của Chính phủ, NHNN, VAMC đã mang lại kết quả ấn tượng trong việc giảm tỷ lệ nợ xấu của các NHTM xuống còn 1,76% trong năm 2017

4.1.2 Dự phòng rủi ro tín dụng so với nợ xấu của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam

Nguồn: Tổng hợp và tính toán của học viên từ Báo cáo tài chính hợp nhất của 25

Biểu đồ 4.2 : Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu của

25 NHTM Việt Nam từ năm 2007-2017 Để thực hiện việc khắc phục nhằm làm giảm bớt tỷ lệ nợ xấu của các NHTM,

NHNN đã chú trọng và chỉ đạo chặt chẽ bằng cách ban hành các quy định nhằm hỗ trợ các ngân hàng thương mại (NHTM) giảm thiểu sự gia tăng kỷ lục của nợ xấu.

Nghiên cứu từ 25 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2017 cho thấy tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro có mối tương quan tích cực Sự gia tăng nợ xấu đã dẫn đến tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tăng từ 0,35% vào năm 2007 lên 1% vào năm 2008 Tuy nhiên, vào năm 2009, tỷ lệ này đã giảm xuống.

0,61%, do các ngân hàng thương mại siết chặt tín dụng hơn trước, tỷ lệ trích lập dự phòng

Tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ chi phí trích lập dự phòng rủi ro

Từ năm 2010 đến 2011, tỷ lệ nợ xấu trong lĩnh vực kinh tế lần lượt là 0,63% và 0,67% Đến năm 2012, tỷ lệ nợ xấu đạt mức cao nhất là 3,88%, buộc các ngân hàng phải tăng tỷ lệ trích lập dự phòng lên 0,82% Kể từ năm 2013, các ngân hàng thương mại đã chú trọng hơn đến việc giảm nợ xấu thông qua nhiều biện pháp như bán nợ cho VAMC Ngân hàng Nhà nước cũng đã có sự quan tâm sát sao đến các khoản nợ xấu tại các tổ chức tín dụng, dẫn đến tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro của các ngân hàng thương mại giảm và duy trì ở mức ổn định.

4.1.3 Thực trạng các yếu tố tác động đến nợ xấu của 25 NHTM Việt Nam từ năm 2007-2017

Năm TỔNG TÀI SẢN Tỷ lệ nợ xấu

Biểu đồ 4.3: Tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu của 25 NHTM Việt Nam từ năm 2007-2017

Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) được coi là yếu tố quan trọng trong nghiên cứu này Tỷ lệ ROA cao cho thấy hiệu quả hoạt động ngân hàng tốt, từ đó mang lại lợi nhuận cao cho ngân hàng.

Từ năm 2007-2008, khủng hoảng kinh tế toàn cầu đã gây khó khăn cho hoạt động sản xuất kinh doanh, khiến các ngân hàng Việt Nam phải đối mặt với nợ xấu gia tăng Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam giảm từ 1,32% năm 2007 xuống 1% năm 2008, trong khi tỷ lệ nợ xấu tăng từ 1,12% lên 2% Tuy nhiên, từ năm 2009-2011, các ngân hàng đã hoạt động hiệu quả hơn nhờ vào sự phục hồi dần của nền kinh tế.

Trong những năm gần đây, luận văn thạc sĩ Kinh tế tài sản cho thấy tỷ lệ tăng nhẹ, lần lượt đạt 1,11%, 1,25% và 1,22% Tỷ lệ nợ xấu giữ ổn định, với mức thấp nhất vào năm 2009 là 1,77% Tuy nhiên, từ năm 2012, nền kinh tế trải qua nhiều biến động, dẫn đến việc NHNN ban hành các quy định về an toàn vốn và hạn chế cấp tín dụng tại các ngân hàng thương mại, khiến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản giảm xuống mức thấp nhất là 0,46% vào năm 2016 Đến năm 2017, nhờ vào các biện pháp xử lý nợ xấu như Nghị Quyết 42, tỷ lệ nợ xấu đã giảm xuống còn 1,76%, đồng thời tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tăng nhẹ lên 0,51%.

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản Tỷ lệ nợ xấu

Biểu đồ 4.4: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu của 25 NHTM Việt Nam từ năm 2007-2017 4.1.3.3 Tốc độ tăng trưởng tín dụng

Biểu đồ 4.5: Tỷ lệ nợ xấu và tốc độ tăng trưởng tín dụng của 25 NHTM Việt Nam từ năm 2007 – 2017

Hoạt động tín dụng là nguồn thu chính và chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng thu nhập của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Kể từ năm 2007, tốc độ tăng trưởng tín dụng của các NHTM đã tăng trưởng mạnh mẽ, nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu vào năm 2008 đã gây ra nhiều khó khăn cho nền kinh tế Việt Nam, dẫn đến sự gia tăng tỷ lệ hoạt động tín dụng.

Tỷ lệ nợ xấu Tốc độ tăng trưởng tín dụng

Luận văn thạc sĩ Kinh tế của các NHTM đã giảm đáng kể, chỉ đạt 23% trong năm nay Cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008 đã tác động mạnh mẽ đến thị trường tài chính Việt Nam, buộc Chính phủ phải thay đổi chính sách tiền tệ thông qua gói kích cầu và hỗ trợ lãi suất cho doanh nghiệp Tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh chóng vào năm 2009 đã khiến Ngân hàng Nhà nước phải áp dụng chính sách tiền tệ thận trọng, dẫn đến sự sụt giảm trong tăng trưởng tín dụng vào năm 2010.

Năm 2011, hoạt động tái cơ cấu ngân hàng bắt đầu, NHNN thắt chặt tiền tệ khiến lãi suất tăng cao, ảnh hưởng đến khách hàng vay và làm giảm sâu tăng trưởng tín dụng Để đối phó với nguy cơ nợ xấu tăng cao, các ngân hàng đã siết chặt quy trình cấp tín dụng và hạn chế các khoản vay rủi ro Từ năm 2011 đến 2014, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng giảm dần, đạt mức thấp nhất là 16,24% vào năm 2011 Tuy nhiên, giai đoạn 2014-2017 chứng kiến sự phục hồi của nền kinh tế và môi trường kinh doanh, giúp tăng trưởng tín dụng trở lại quỹ đạo với tỷ lệ nợ xấu giảm xuống dưới 2% Đến năm 2015, các ngân hàng thương mại đã giải quyết các vấn đề trong công tác tín dụng, đưa tốc độ tăng trưởng tín dụng ổn định ở mức 25,06% (2015), 23,04% (2016) và 23,13% (2017).

4.1.3.4 Tốc độ tăng trưởng GDP

Trong giai đoạn từ 2007-2017, GDP Việt Nam ghi nhận mức tăng trưởng cao nhất là 7,13% vào năm 2007, nhưng giảm xuống còn 6% vào năm 2008 Cùng năm, tỷ lệ nợ xấu của 25 ngân hàng thương mại tăng nhẹ lên 2% Từ 2009 đến 2011, kinh tế Việt Nam phục hồi với mức tăng trưởng ổn định, từ 5,4% năm 2009 lên 6,24% năm 2011.

Kết quả mô hình nghiên cứu

Bảng 4.1: Bảng thống kê mô tả các biến Descriptive Statistics

Variable Obs Mean Std.Dev Min Max

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata

Dữ liệu nghiên cứu gồm 272 quan sát cho mỗi biến, kích thước mẫu đạt chuẩn, đáng tin cậy

Kết quả thống kê mô tả cho thấy tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong giai đoạn 2007-2017 trung bình là 2,27%, thấp hơn mức 3% quy định của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Tỷ lệ nợ xấu cao nhất ghi nhận vào năm 2010 tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn, trong khi tỷ lệ thấp nhất thuộc về Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam và Ngân hàng TMCP Bản Việt vào năm 2017 Gần đây, các NHTM đã thực hiện nhiều cải cách tích cực trong quy chế cho vay và quy trình tín dụng, giúp giảm thiểu rủi ro và góp phần giảm tỷ lệ nợ xấu.

4.1.5 Kết quả phân tích hồi quy

* Lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM:

Sử dụng F test dưới giả thiết H0: Tất cả các hệ số vi đều bằng 0

Giá trị P_value = 0.3544 cao (lớn hơn 5%) nên ta chấp nhận H0 Tức là mô hình Pooled OLS thích hợp hơn

* Lựa chọn mô hình FEM VÀ REM:

Một cách chính thức kiểm định Hausman (1978), với cặp giả thiết

Giả thiết H0: Các ước lượng thu được từ hai phương pháp không khác biệt

Giả thiết H1: Các ước lượng thu được từ hai phương pháp là khác biệt

Với giả thiết H0 kiểm định Hausman có phân phối  2 Nếu H0 bị bác bỏ thì mô hình FEM phù hợp hơn Kết quả thu được từ kiểm định Hausman:

Giá trị P_value = 0.002 nhỏ (bé hơn 5%) nên ta bác bỏ H0 Tức là mô hình FEM thích hợp hơn

* Lựa chọn mô hình REM và Pooled OLS

Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (Breusch-Pagan LM Test) cho việc lựa chọn mô hình hình thích hợp giữa REM và Pooled OLS

Giả thiết H0 cho rằng phương sai giữa các đơn vị chéo bằng 0, tức là sự khác biệt giữa các đơn vị chéo không có ý nghĩa thống kê Nếu giá trị P_value nhỏ, mô hình FEM sẽ được chọn làm phù hợp; ngược lại, Pooled OLS sẽ là lựa chọn thích hợp hơn.

Kết quả kiểm định như sau:

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

NPL[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t]

Vì giá trị P_value bằng 1.0000, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, cho thấy không có sự khác biệt giữa các đơn vị chéo Do đó, mô hình Pooled OLS được xem là phù hợp hơn so với mô hình FEM.

Kết quả kiểm định cho thấy mô hình Pooled OLS là lựa chọn phù hợp nhất cho bộ dữ liệu nghiên cứu, so với các mô hình FEM và REM.

4.1.6 Kiểm tra và xử lý khiếm khuyết của mô hình

4.1.6.1 Kiểm tra ma trận hệ số tương quan:

Kết quả tính toán thu được bên dưới:

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan

Các hệ số hệ số tương quan giữa hai biến độc lập thấp nên chưa phát hiện đa cộng tuyến

4.1.6.2 Kiểm tra hệ số phóng đại phương sai:

Kết quả tính thu được như sau:

Bảng 4.3 Kiểm tra hệ số phóng đại phương sai

Sau khi kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng nhân tử phóng đại phương sai (VIF), giá trị trung bình VIF là 1.63, nhỏ hơn 10 Tất cả các giá trị VIF của các biến độc lập trong phương trình đều không vượt quá 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến Do đó, học viên kết luận rằng mô hình nghiên cứu không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.

4.1.6.3 Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi:

Ta sử dụng kiểm định Breusch – Pagan và thu được kết quả như sau:

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity

Variables: fitted values of NPL chi2(1) = 85.16

Giá trị P_value = 0 nên ta bác bỏ giả thiết H0, tức là có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

4.1.6.4 Tương quan chuỗi: Để kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi ta sử dụng thống kê Wooldridge test với giả thiết H0: Không có tự tương quan bậc nhất Kết quả thu được như sau:

Wooldridge test for autocorrelation in panel data

Do P_value = 0.0013 nhỏ nên ta bác bỏ H0, tức là có hiện tượng tương quan chuỗi

Mô hình Pooled OLS gặp hai vấn đề chính là phương sai sai số không đồng nhất và sự tồn tại của tương quan chuỗi Để khắc phục những khiếm khuyết này, phương pháp ước lượng FGLS có lặp được áp dụng, cho kết quả khả quan hơn.

Bảng 4.4: Kết quả ước lượng FGLS Cross-sectional time-series FGLS regression

NPL Coef St.Err t- value p- value

Mean dependent var 2.279 SD dependent var 2.009

Number of obs 272.000 Chi-square 290.210

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Kết quả ước lượng từ FGLS cho thấy hầu hết các biến đều có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ biến LEV, với hệ số rất thấp (-0.005), cho thấy sự tác động của LEV đến biến phụ thuộc NPL là yếu và chưa đủ bằng chứng để khẳng định có tác động.

Hồi quy FGLS có thể khắc phục các khiếm khuyết như phương sai sai số thay đổi và tương quan chuỗi, nhưng vấn đề biến nội sinh trong mô hình bảng động có thể làm cho ước lượng trở nên không vững và bị chệch Để giải quyết vấn đề này, có nhiều phương pháp, trong đó biến công cụ và 2sls, 3sls được sử dụng phổ biến trước đây Một phương pháp hiệu quả là GMM, và đối với dữ liệu bảng với T hữu hạn nhỏ hơn N, ước lượng GMM theo phương pháp Blundell & Bond (1998) ngày càng trở nên phổ biến nhờ tính ưu việt của nó.

Ước lượng tiệm cận hiệu quả và tối thiểu hóa giả thuyết trong mô hình là lý do chính cho việc áp dụng hai phương pháp ước lượng: system GMM (S-GMM) và difference GMM (D-GMM) (twostep) Cả hai phương pháp này đều xem xét biến trễ của biến phụ thuộc và biến GDP, vốn cũng tiềm ẩn tính nội sinh Kết quả ước lượng từ hai phương pháp này đã được trình bày rõ ràng.

Bảng 4.5: Kết quả mô hình D-GMM VÀ S-GMM

Cả 2 phương pháp đều cho ra kết quả ước lượng giống nhau ý nghĩa thống kê của các biến nhưng khác nhau về giá trị của các hệ số Đặc biệt, 2 kết quả này đều cho kết quả tương tự như phương pháp FGLS

Kiểm tra tính "gần" bước ngẫu nhiên, sử dụng ISP test cho dữ liệu bảng không cân bằng Kết quả thu được như sau:

Im-Pesaran-Shin unit-root test for NPL

Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 25

Ha: Some panels are stationary Avg number of periods = 10.88

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T,N ->

ADF regressions: No lags included

Statistic p-value 1% 5% 10% t-bar -2.2113 (Not available) t-tilde-bar -1.7132

* Normality of Z-t-tilde-bar requires at least 10 observations per panel with unbalanced data

Dựa vào Zt-tilde-bar = -2.9317 và pvalue < 5% nên ta bác bỏ H0 Tức là phương pháp S- GMM không giải thích tốt hơn phương pháp D-GMM

Tiếp theo chúng ta xem xét điều kiện phù hợp của các giả thiết mô hình Trước tiên, chúng ta xem kết quả ước lượng S-GMM:

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng S-GMM Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM

Number of obs = 272 Number of groups = 25 Obs per group: min = 9 avg = 10.88 max = 11

Sargan test of overid restrictions: chi2(25) = 41.98 Prob > chi2 = 0.018

(Not robust, but not weakened by many instruments.)

Hansen test of overid restrictions: chi2(25) = 17.20 Prob > chi2 = 0.874

(Robust, but weakened by many instruments.)

Sargan test of overid restrictions: chi2(25) = 41.98 Prob > chi2 = 0.018

Hansen test of overid restrictions: chi2(25) = 17.20 Prob > chi2 = 0.874

Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets:

Hansen test excluding group: chi2(14) = 16.07 Prob > chi2 = 0.309

Difference (null H = exogenous): chi2(11) = 1.13 Prob > chi2 = 1.000 iv(LLP LEV SIZE INF USA)

Hansen test excluding group: chi2(20) = 19.40 Prob > chi2 = 0.496

Difference (null H = exogenous): chi2(5) = -2.20 Prob > chi2 = 1.000

Kết quả từ kiểm định Arellano-Bond cho thấy không có hiện tượng tự tương quan bậc nhất và bậc hai với Pvalue lần lượt là 0.232 và 0.596 Các kiểm định Sargan và Hansen cho thấy mô hình phù hợp, tuy nhiên, số lượng biến công cụ vượt quá số nhóm, và kiểm định Sargan có Pvalue = 0.018, do đó S-GMM không được thỏa mãn.

Tiếp theo ta xét kết quả thu được từ ước lượng D-GMM:

Bảng 4.7: Kết quả ước lượng D-GMM

Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM

Number of obs = 247 Number of groups = 25

Obs per group: min = 8 avg = 9.88 max = 10

Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.19 Pr > z 0.232

Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.53 Pr > z 0.596

Sargan test of overid restrictions: chi2(14) = 22.18 Prob > chi2 0.075

Hansen test of overid restrictions: chi2(14) = 13.34 Prob > chi2 0.500

Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: iv(LLP LEV SIZE INF USA)

Hansen test excluding group: chi2(10) = 9.65 Prob > chi2 Luận văn thạc sĩ Kinh tế

Difference (null H = exogenous): chi2(4) = 3.69 Prob > chi2 0.450

Từ kết quả thu được ta có:

- Số lượng biến công cụ bé hơn số nhóm

- Các giá trị Pvalue của các kiểm định Sargan và Hansen đều lớn nên các biến công cụ được sử dụng là phù hợp

- Kiểm định Arellano-Bond cho AR(1) và AR(2) có giá trị Pvalue lớn nên không có hiện tượng tự tương quan

Từ các kết quả so sánh trên, học viên chọn phương pháp D-GMM với hai lý do cơ bản sau đây:

- Phương pháp D-GMM phù hợp với mô hình thực nghiệm thông qua các kiểm định cơ bản

- Phương pháp S-GMM thật sự không phù hợp do vi phạm giả thiết mô hình

- Các ước lượng thu được từ phương pháp S-GMM không thật sự giải thích tốt hơn so với phương pháp D-GMM

* Thảo luận kết quả nghiên cứu

4.1.7 Các yếu tố thuộc về ngân hàng

4.1.7.1 Nợ xấu ngân hàng trong quá khứ

Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ xấu trong quá khứ có mối tương quan tích cực với nợ xấu hiện tại, với độ trễ 1 năm và đạt mức ý nghĩa 1% Cụ thể, khi tỷ lệ nợ xấu của năm trước tăng 1%, tỷ lệ nợ xấu của năm hiện tại sẽ tăng 0.216% Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Somanadevi Thiagarajan.

Hoạt động tín dụng của ngân hàng, bao gồm các khoản vay ngắn hạn, trung hạn và dài hạn, có ảnh hưởng lớn đến nợ xấu Các khoản vay dài hạn không chỉ tác động đến nợ xấu hiện tại mà còn kéo dài ảnh hưởng trong những năm tiếp theo Điều này chứng minh rằng nếu các khoản nợ xấu phát sinh trong quá khứ không được giải quyết triệt để, chúng sẽ tiếp tục ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng trong tương lai.

4.1.7.2 Các khoản dự phòng rủi ro

Mô hình nghiên cứu cho thấy rằng các khoản dự phòng rủi ro có mối quan hệ tích cực với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng ở mức ý nghĩa 1% Cụ thể, khi ngân hàng tăng 1% tỷ lệ dự phòng, tỷ lệ nợ xấu sẽ tăng 3,378% Kết luận này phù hợp với các nghiên cứu trước đây như của Hasan và Wall (2003), Ahmad và Ariff (2007), và Chaibi và Ftiti (2015) Điều này cho thấy rằng các ngân hàng thường trích lập tỷ lệ dự phòng rủi ro cao khi các khoản cấp tín dụng tiềm ẩn nhiều rủi ro, dẫn đến tổn thất tài sản cho ngân hàng.

Tiêu đề	Các Yếu Tố Tác Động Đến Nợ Xấu Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
Tác giả	Phùng Thùy Dung
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Thanh Phong
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Tp.Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài chính – Ngân hàng
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2019
Thành phố	Tp.Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	122
Dung lượng	2,76 MB