Tỷ lệ nợ xấu ngân hàng được đo lường bằng tổng nợ nhóm 3, 4, 5 trên tổng dư nợ với các biến độc lập: Quy mô ngân hàng SIZE, khả năng sinh lời ROE, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng LLR, tăn
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Lý do chọn đề tài
Ngân hàng là trung gian tài chính, huy động vốn từ các chủ thể có vốn tạm thời nhàn rỗi và cung cấp vốn cho các chủ thể cần vốn; thông qua đó sự phát triển trong các hoạt động của ngân hàng tác động tích cực đến phát triển của nền kinh tế Các khoản cho vay khách hàng của ngân hàng cũng đóng góp một phần lớn vào lợi nhuận của các ngân hàng thương mại hiện nay, nhưng nó cũng là nguyên nhân chính gây ra nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Việt Nam
Nợ xấu luôn được chú trọng trong công quản lý họat động ngân hàng và ngày càng được quan tâm đặc biệt trong những năm gần đây Trong giai đoạn từ năm
1982 – 1996 đã có nhiều nghiên cứu dùng dữ liệu của các ngân hàng tại Mỹ, trong đó có tác giả Keeton (1999) khám phá sự tác động qua lại giữa nợ xấu và tăng trưởng tín dụng, cũng như sự liên kết gắn bó giữa chúng Đặc biệt, Keaton tin rằng các tiêu chuẩn tín dụng thấp, mặc dù đạt tỉ lệ tăng trưởng tín dụng cao, sẽ đóng góp cho sự tăng trưởng mạnh của các khoản nợ xấu ở các bang tại Hoa Kỳ Tỷ lệ nợ xấu là một yếu tố quan trọng gây ra tình trạng trì trệ của nền kinh tế Các ngân hàng có quá nhiều nợ xấu sẽ có nguy cơ mất vốn và gây thiệt hại cho nền kinh tế chung Giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu là một nội dung tất yếu trong hoạt động cho vay của các ngân hàng, nhằm củng cố hoạt động cho vay tiêu chuẩn, đạt hiệu quả và là tiền đề đẩy mạnh phát triển kinh tế Tỷ lệ nợ xấu cao sẽ tác động đến khả năng cho vay, dẫn đến các thiệt hại cho các ngân hàng thương mại Vì vậy, tỷ lệ nợ xấu có thể làm chậm sự tăng trưởng gây giảm lợi ích kinh tế (Hou, 2007) Nhiều công trình thực nghiệm đã tìm ra sự ảnh hưởng nghịch giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu, trong đó gồm có công trình của các nhóm tác giả Khemraj and Pasha, 2009; Fofack, 2005; Salas and Saurina, 2002; Dash and Kabra, 2010; Jimenez and Saurina, 2006 Các nghiên cứu đã chỉ ra và chứng minh rằng nhu cầu về thu nhập cao càng lớn khi tăng trưởng GDP ít hơn mức độ ảnh hưởng cùng chiều Khi đó khách hàng vay sẽ trả được nợ và giảm thiểu nợ xấu xảy ra
Thị trường đã xuất hiện nhiều nợ xấu tiềm ẩn trong thực tế, chỉ tính từ năm
2020 đến nay Từ cuối năm 2019, tỷ lệ nợ xấu đạt mức 1,63% và khi 30/09/2020 đã lên tới 1,96%, cuối năm 2020 đã tăng hơn 2% Đại dịch Covid-19 là nguyên nhân chủ yếu gây ra tác động xấu đến sức khỏe tài chính của các chủ thể đi vay Dịch bệnh kéo dài gây khó khăn cho các doanh nghiệp trong sản xuất kinh doanh, mất khả năng chi trả nợ dẫn đến nợ xấu sắp tới sẽ tăng cao và hệ thông ngân hàng cần có các biện pháp phòng ngừa các thiệt hại do Covid-19 gây ra
Ngoài ra, khó khăn của ngành tài chính còn thể hiện ở việc nhiều sự kiện mua bán, sáp nhập các ngân hàng thương mại Việt Nam với giá 0 đồng Cho vay dưới chuẩn đóng góp phần lớn vào nguyên nhân gây nên tình trạng đó Các nhà quản lý ngân hàng lơ là, thiếu nhận thức về những rủi ro khi cho vay dưới tiêu chuẩn ảnh hưởng xấu đến nợ xấu, lợi nhuận và có khả năng gây mất vốn của ngân hàng Nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam không phát sinh trong thời gian qua mà thực chất được tích lũy qua các năm khi kinh tế vĩ mô có những biến động xấu, sự gián đoạn trong hoạt động sản xuất kinh doanh làm tăng số lượng nợ xấu cùng với tình hình tài chính của các chủ thể vay vốn bị kém đi Việc kiểm tra, phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng đã trở thành một nhiệm vụ quan trọng và cấp thiết nhằm tìm ra giải pháp tài chính để cải thiện từng bước và ổn định nền kinh tế vĩ mô Vấn đề này không những cản trở sự phát triển tín dụng đóng góp vào nền kinh tế mà còn tác động đến danh tiếng, tiềm năng và lợi nhuận các ngân hàng Từ những điều đã được nêu trên đây, tác giả lựa chọn chủ đề “Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại NHTM Việt Nam” để làm đề tài nghiên cứu nhằm tìm hiểu, xem xét tình hình nợ xấu và tìm ra các yếu tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại giai đoạn 2012-2020
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu, xem xét, đánh giá mức độ các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM ở Việt Nam, từ đó trình bày một số ý kiến về chính sách để quản trị và giải pháp giảm thiểu nợ xấu tại các NHTM ở Việt Nam
Từ mục tiêu tổng quát trên, tác giả nghiên cứu các mục tiêu cụ thể là:
Thứ nhất , tìm ra các nhân tố gây ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM Việt
Thứ hai , xem xét sự ảnh hưởng của các yếu tố đó đối với nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Thứ ba , nêu ý kiến đóng góp về chính sách và những biện pháp để giảm thiểu nợ xấu để tăng cường nội lực hệ thống ngân hàng thương mại ở Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Thứ nhất , các nhân tố nào ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam ? Thứ hai , mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các
NHTM hoạt động tại Việt Nam ra sao?
Thứ ba , những quan điểm chính sách nào và những khuyến nghị nào được đưa ra để hạn chế nợ xấu tại các NHTM Việt Nam ?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM Việt
Phạm vi nghiên cứu về không gian: Bao gồm dữ liệu từ báo cáo thường niên và báo cáo tài chính đã qua kiểm toán của 22 NHTM tại Việt Nam Vấp phải sự thiếu hụt về thông tin và thời gian thực hiện, bài nghiên cứu chỉ bao gồm 22 ngân hàng nhưng vẫn đảm bảo tính đại diện vì dữ liệu các ngân hàng trong mẫu đều là các ngân hàng sở hữu tổng tài sản lớn trong cả hệ thống NHTM, chiếm thị phần lớn về mặt huy động và tín dụng trên thị trường nên mẫu này có thể đại diện cho cả hệ thống NHTM Việt Nam Các dữ liệu vĩ mô bao gồm tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát được tác giả thu thập từ Worldbank, IMF, Tổng cục Thống kê
Phạm vi nghiên cứu về thời gian: Thời gian thu thập dữ liệu từ năm 2012 đến 2020 Tác giả lựa chọn khoản thời gian này là vì giai đoạn sau khủng hoảng kinh tế thế giới, tăng trưởng kinh tế của Việt Nam và thế giới đang bắt đầu khôi phục lại do đó các điều kiện và bối cảnh kinh tế vĩ mô sau khủng hoảng sẽ có ảnh hưởng rõ ràng đến các vần đề nợ xấu bên trong các NHTM Việt Nam.
Phương pháp thực hiện nghiên cứu
Phương pháp phân tích được tác giả sử dụng để đánh giá và dựa vào các công trình trước và tìm hiểu về nợ xấu tại các ngân hàng thương mại nhằm tìm ra khả năng ảnh hưởng của các yếu tố đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam
Bên cạnh đó luận văn này tiến hành kỹ thuật định lượng phân tích hồi quy trên bộ dữ liệu về bảng cân đối để xem xét mức sự ảnh hưởng của các yếu tố đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam Tác giả tiến hành ba phương pháp ước lượng để xem xét những dữ liệu trong đó gồm: mô hình gộp Pooled OLS, mô hình tác động cố định FEM (Fix Effects Model) và ước lượng tác động ngẫu nhiên của mô hình REM (Random Effects Model) Để tìm ra hồi quy nào thích hợp nhất, ta sử dụng kiểm định F-test cùng với Breusch-Pagan Lagrange, theo nhóm tác giả Breuch và Pagan
(1979) Để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM tác giả sử dụng kiểm định F-test Để lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM, tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Kiểm định Hausman dùng để so sánh mô hình FEM và REM
Kiểm định các khuyết tật của các mô hình hồi quy sẽ tiến hành sau khi tìm ra mô hình thích hợp Nếu mô hình có các hiện tượng trên, sẽ tiến hành kỹ thuật bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares được viết tắt là FGLS) để tối ưu mô hình và đánh giá các kết quả đạt được.
Ý nghĩa của đề tài
Về mặt lý luận: đề tài đóng góp thêm vào các nghiên cứu đã có về những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Tiếp nối các lý luận về khái niệm và các công trình thực nghiệm đã có, tác giả tiếp tục điều chỉnh xem xét đóng góp thêm vào các công trình chứng minh sự ảnh hưởng của các nhân tố bên trong và những ảnh hưởng của nhân tố bên ngoài đến nợ xấu của các NHTM tại Việt Nam
Về mặt thực tế: Công trình nêu ra các chứng cứ thực tiễn giúp các NHTM có thể lựa chọn các phương pháp hợp lý để hạn chế ảnh hưởng của yếu tố gây ra nợ xấu ở các ngân hàng, sau đó rút ra những bài học hay ý kiến để hạn chế phát sinh nợ xấu và đảm bảo sự an toàn trong quá trình hoạt động của các ngân hàng.
Kết cấu của luận văn
Chương 1: Giới thiệu đề tài
Giới thiệu đối tượng nghiên cứu, tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu tổng quát và cụ thể của công trình, tìm ra câu hỏi để nghiên cứu, xác định ra chủ thể và khuôn khổ công trình nghiên cứu, cách thức tiến hành nghiên cứu và cách trình bày của khóa luận
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Trình bày khái niệm nợ xấu và quy định về phân loại nợ xấu ở Việt Nam và các nước khác Giới thiệu các nhân tố nghi ngờ gây ra nợ xấu dựa và các công trình thực tiễn đã được nghiên cứu trong và ngoài nước về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của hệ thống ngân hàng tại Việt Nam
Chương 3: Phương pháp tiến hành nghiên cứu Đề xuất mô hình đùng để nghiên cứu dựa trên các công trình thực nghiệm và đưa ra các giả thuyết cùng các phân tích về ảnh hưởng của các biến tác động nợ xấu tại các ngân hàng ở Việt Nam
Chương 4: Kết quả sau nghiên cứu và thảo luận
Qua các mô hình nghiên cứu từ chương trước, tác giả thống kê diễn giải các biến trong mô hình, sau đó chỉ ra mối quan hệ giữa các mô hình, đồng thời xem xét các giả thuyết hồi quy, kiểm tra bằng cá kiểm định để tìm ra mô hình thích hợp Các thảo luận sẽ được đưa ra, từ đó mô hình xác định và đánh giá mức độ tác động của các nhân tố đến nợ xấu
Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách
Các hàm ý chính sách cùng với ý kiến khuyến nghị của tác giả sau khi tiến hành nghiên cứu mô hình Những hạn chế phát sinh sau nghiên cứu mô hình và tìm kiếm hướng nghiên cứu tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ NỢ XẤU 7 2.1 LÝ THUYẾT VỀ NỢ XẤU
Định nghĩa nợ xấu
Vấn đề nợ xấu luôn là vần đề đau đầu của các quốc gia nhất là đối với giới điều hành ngân hàng, các nhà làm luật và giới học thuật trên toàn thế giới Non- Performing loans, hay gọi là “nợ xấu” có thể định nghĩa bằng nợ khó đòi (Fofack,
2005), hoặc các khoản tín dụng có vấn đề (Berger và De Young, 1997) Các khoản nợ không có khả năng trả (trong tiếng anh là defaulted loans) cũng có thể được định nghĩa là nợ xấu, ngân hàng không thể thu được lợi nhuận từ các khoản cho vay này Định nghĩa của AEG (2014) cùng với Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) và Liên hợp quốc cho rằng “ một khoản nợ được coi là nợ xấu khi quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thỏa thuận; hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ” Trung Quốc và các quốc gia khác đều áp dụng định nghĩa này của IMF Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (BCBS) định nghĩa về nợ xấu không đề cập đến thời gian chậm trả nợ, ở một số quốc gia áp dụng thời gian từ 30-89 ngày, 90-179 ngày hoặc trên 180 ngày Thay vào đó là định nghĩa “khoản nợ đã quá hạn và ngân hàng thấy người vay không có khả năng trả nợ đầy đủ khi ngân hàng chưa thực hiện hành động gì để cố gắng thu hồi”
Trên thế giới, nhiều quốc gia có khái niệm nợ xấu không hoàn toàn thống nhất Hiện nay, có nhiều quan điểm về khái niệm này của các tổ chức bên cạnh quan niệm của riêng các nước IMF (2014) quan niệm về nợ xấu được theo tiêu chí đó là thời gian quá hạn hơn 90 ngày hoặc khả năng trả nợ kém, nghĩa là nợ xấu được tính theo thời gian chậm trả và tiềm lực thanh toán của khách hàng suy giảm Khách hàng không trả đủ hoặc hoàn toàn không trả được nợ cũng được định nghĩa như trên Như vậy, IMF nêu quan điểm về nợ xấu dựa trên thời gian chậm trả cùng với hiệu quả thu nợ của ngân hàng Trên thế giới, đây cũng được cho rằng là định nghĩa phổ biến nhất
Theo Chuẩn mực Kế toán quốc tế (IAS), nợ xấu định nghĩa là các khoản nợ bị giảm giá trị (impaired), thay vì sử dụng thuật ngữ nợ xấu (non-performing) Quy định kế toán IAS 39 được sử dụng ở các nước có nền kinh tế lớn từ 2005, cho rằng phải có dấu hiệu rõ ràng để có thể nói rằng giá trị một khoản tín dụng bị giảm Khi giá trị một khoản tín dụng bị suy giảm, thì cũng bị giảm giá trị tài sản do chất lượng bị thiệt hại của khoản vay đó Nhìn chung, chuẩn IAS tập trung vào khả năng có thể trả nợ của các khoản tín dụng, chứ không cần chúng phải quá hạn hơn 90 ngày hay chưa bị quá hạn Để biết được khả năng trả nợ của khách hàng phải xem xét dòng tiền lưu động hoặc đánh giá theo xếp hạng tín dụng của khách hàng Kỹ thuật này về mặt lý thuyết được coi là chính xác, nhưng vấp phải nhiều khó khăn khi đưa vào áp dụng thực tế
Thông tư 02/2013/TT-NHNN do Ngân hàng nhà nước ban hành ngày 21/01/2013 có các quy định chi tiết quy định trích lập dự phòng rủi ro, mức trích, phân loại tài sản và dùng khoản dự phòng để xử lý các khoản rủi ro quy định các khoản nợ mà một phần hoặc toàn bộ nợ gốc và/hoặc lãi đã quá hạn được gọi là các khoản nợ quá hạn Theo thông tư trên, các khoản vay được chia làm 5 nhóm nợ, trong đó nợ nhóm 3 (còn gọi là nợ dưới tiêu chuẩn) gọi là nợ xấu (NPL), nhóm 4 gọi là là nợ nghi ngờ, nhóm 5 được gọi là nợ có khả năng mất vốn Thông tư 02 định nghĩa nợ xấu theo 2 ý là nợ bị chậm trả trên 90 ngày và khả năng tài chính của chủ thể vay vốn
Chỉ tiêu đo lường nợ xấu thông dụng của một NHTM là tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ Vì vậy, nghiên cứu này sử dụng khái niệm nợ xấu của Việt Nam và giá trị nợ xấu, cũng như tổng dư nợ trong các báo cáo chính thức của các NHTM để tính tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ trong việc thực hiện nghiên cứu định lượng.
Phân loại các nhóm nợ
Các ngân hàng có những quy định riêng về phân loại nợ Đó là quá trình ngân hàng xem xét các khoản tín dụng và xếp chúng vào các danh mục khác nhau, nhóm khác nhau nhưng có chung dạng rủi ro và tương thích với nhau Điều này cho phép các ngân hàng quản lý chất lượng danh mục cho vay của họ và, nếu cần, thực hiện các bước để xử lý các vấn đề xảy ra khi chất lượng các khoản vay sụt giảm Trong thực tế có nhiều bất cập xảy ra khi tiến hành phân loại nên hiện nay các nước trên thế giới sở hữu nhiều cách phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro Để thống nhất về cách phân loại và trích dự phòng giữa các quốc gia, Ủy ban Basel đưa ra các hướng dẫn và nguyên tắc quan trọng, nhưng không phải là một hệ thống phân loại hoặc một phương pháp tiêu chuẩn hóa để đánh giá nợ hoặc rủi ro tín dụng
Các quốc gia khác nhau có tiêu chí phân loại nợ khác nhau Để so sánh các quốc gia phát triển, tác giả đã thu thập các quy định phân loại nợ của từng nước Một số nước như Đức, Hoa Kỳ có cách phân loại nợ rõ ràng, Nếu các quốc gia không có sự quản lý chi tiết, sẽ lập ra các cơ quan giám sát ngân hàng để tạo ra chuẩn mực quy tắt cho toàn hệ thống khi phân loại nợ Ở Anh và Hà Lan, không có quy định phân loại nợ cụ thể nào, các ngân hàng tự xây dựng quy định quản trị rủi ro, và tự cải thiện bộ tiêu chí xếp hạng tín dụng Các cơ quan kiểm toán có trách nhiệm giám sát quá trình phân loại nợ của các ngân hàng và can thiệp kịp thời khi phát hiện có dấu hiệu rủi ro Đối với Pháp và cả Ý đã xây dựng hệ thống quy định chung để phân loại các khoản nợ nguy cơ trở xấu, nhưng nhìn chung vẫn chưa có chi tiết về phân loại nợ cụ thể
Bảng 2.1 Quy định về phân loại nợ và tỷ lệ trích lập dự phòng ở các nước
Quốc gia Số nhóm nợ Quy định dự phòng Chi tiết Đức 4 Dự phòng chi tiết333333333333333
Gồm có bốn nhóm: nợ xấu, cho vay không có rủi ro, nợ đã có dấu hiệu không thu hồi, cho vay có dấu hiệu rủi ro Ý 5 Không ban hành qui định chi tiết về trích lập dự phòng Nhật Bản 5 Dự phòng chi tiết
Chỉ trích lập tỷ lệ dự phòng cho 3 nhóm cuối với tỷ lệ: 15%, 70%, 100%
Brazin 9 Dự phòng chi tiết
Xây dựng 9 nhóm nợ và tỉ lệ dự phòng tương ứng, gồm: AA (0%),
Chỉ có quy định chung, không có quy định cụ thể về trích lập dự phòng
Achentina 5 Dự phòng tổng quát và dự phòng chi tiết
Xây dựng 5 nhóm nợ và tỉ lệ dự phòng tương ứng, gồm là 1%, 3%, 12%, 25%, 50%
Chỉ có quy định chung, không có quy định cụ thể về trích lập dự phòng
Trung Quốc 5 Dự phòng tổng quát và dự phòng chi tiết
Xây dựng 5 nhóm nợ và tỉ lệ dự phòng tương ứng, gồm là 1%, 3%, 25%, 75%, 100% Ấn Độ 4 Dự phòng tổng quát và dự phòng chi tiết
Xây dựng 2 loại gồm có bảo đảm hoặc không có bảo đảm với các yêu cầu dự trữ linh hoạt khác nhau
Xây dựng 7 nhóm theo mức độ rủi ro của ngành và quá trình thanh toán, rủi ro tài chính, rủi ro quốc gia Chia làm 7 nhóm A-1 (0,5%); A-2 (0,99%), B (1-20%); C-1 (20%-40%), C-2 (40%-60%);
D (60-90%); và nhóm E (100%) Singapo 5 Dự phòng chi tiết
Quy định tỷ lệ dự phòng cho các hạng thấp nhất là 10%, 50%, 100%
Nga 4 Dự phòng tổng quát và dự phòng cụ thể
Quy định tỷ lệ dự phòng cho các hạng thấp nhất là 20%, 50%, 100% Trong đó nhóm 1 là 1%
Nha 6 Dự phòng tổng quát và dự phòng chi tiết
Xây dựng tỉ lệ dự phòng chung là 0,51%, các nhóm hạng thấp là 10%, từ 25%-100%, 100%
Nguồn: trích từ số liệu của Laurin và cộng sự (2002)
Tại Việt Nam, NHNN đã xây dựng nhiều quy định chi tiết về phân loại nợ như theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngân hàng nhà nước ban hành ngày 22/04/2005; Quyết định số 18/2007/QĐ-NHNN ngân hàng nhà nước ban hành ngày 25/04/2007 thay đổi bổ sung một số điều của Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN Đến năm 2013, NHNN ban hành thông tư 02/2013/TT-NHNN ngân hàng nhà nước ban hành ngày 21/01/2013 và thông tư số 09/2014/TT-NHNN ngân hàng nhà nước ban hành ngày 18/03/2014 sửa đổi bổ sung một số điều 02/2013/TT-NHNN, tiếp nối sau này là thông tư số 11/2021/TT-NHNN do ngân hàng nhà nước ban hành ngày 30/07/2021 thì đối với doanh nghiệp có từ hai khoản nợ trở lên tại các TCTD, các khoản nợ còn lại ở các TCTD khác phải xếp vào nhóm nợ cao nhất nếu có một khoản nợ nào bị phân vào nhóm có mức độ rủi ro cao hơn các khoản nợ khác
Bảng 2.2 Nhóm nợ phân loại theo định lượng
Nhóm nợ Phân loại nợ theo số ngày chậm trả
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Tại Việt Nam, theo Khoản 1, Điều 10, Thông tư 11/2021/TT-NHNN, các ngân hàng dựa trên chỉ tiêu thời gian quá hạn của khoản vay mà chia thành các nhóm từ 1 đến 5 Nhóm 1 goi là nợ đủ tiêu chuẩn, khi nợ còn trong hạn hoặc quá hạn dưới 10 ngày Nhóm 2 gọi là nợ cần chú ý khi có nợ gốc và lãi quá hạn từ 10 đến 90 ngày Nợ xấu được xác định là nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5 với thời hạn quá hạn nối tiếp nhau Tuy nhiên, các ngân hàng có quyền quyết định phân loại nợ thành các nhóm cao hơn khi việc xem xét khả năng thanh toán nợ của khách hàng có chiều hướng giảm
Các ngân hàng còn phân loại nợ theo định tính, sở hữu các bộ tiêu chuẩn riêng trong hệ thống xếp hạng tín dụng của mình nhưng phải đáp ứng chính sách về quy định tỷ lệ dự phòng và các kỹ thuật xác minh rủi ro, quy chuẩn rủi ro theo các quy định của ngân hàng nhà nước Hằng năm các ngân hàng phải cập nhật các chính sách quản trị rủi ro, cải thiện bộ chỉ tiêu xếp hạng tín dụng và quy định tỉ lệ dự phòng phù hợp tình hình kinh doanh và chất lượng các khoản cho vay, đảm bảo dự báo kịp thời nhanh chóng về rủi ro tín dụng của mình Phân loại nợ cần kết hợp cả định lượng lẫn định tính, nếu có tiềm ẩn rủi ro sẽ có kết quả phân loại vào nhóm nợ cao hơn Các nhóm nợ xấu (từ nhóm 3-5) sẽ cố định dù có kết quả phân loại theo định tính hay định lượng Cùng với các quốc qia trên thế giới, Việt Nam cũng thống nhất với quy định chung về phân loại nợ thành 5 nhóm Sự tương đồng trong quy định về phân loại nợ giúp các nước có cái nhìn chung về rủi ro tín dụng, góp phần dự báo và xác định các nguyên nhân gây nợ xấu xảy ra.
Nguyên nhân gây ra nợ xấu tại các NHTM
2.1.3.1 Theo góc độ về lý thuyết
Khái niệm về thông tin bất cân xứng: khái niệm thông tin bất cân xứng
“Information ansymmetry” (Geogre Akerlof, 1970) nêu rằng: “Khi các bên có liên quan của thị trường không có cùng lượng thông tin giống nhau thì thông tin bất cân xứng sẽ xảy ra” Bên nào có thông tin nhiều hơn sẽ có lợi thế hơn bên có ít thông tin hơn Lý thuyết này tạo ra 2 hệ quả rủi ro phổ biến là rủi ro về mặt đạo đức
“moral hazard” và sự lựa chọn nghịch “adverse selection” Khi bên có nhiều thông tin hơn có những hành động có thể gây tổn hại cho bên có ít thông tin hơn sau khi ký kết hợp đồng, gọi là rủi ro đạo đức Ngược lại, bên có nhiều thông tin hơn có những hành động có thể gây tổn hại cho bên có ít thông tin hơn trước khi ký kết hợp đồng, ta gọi là lựa chọn nghịch Thông tin bất cân xứng trong hoạt động cho vay dẫn đến thiệt hại cho ngân hàng khi mất đi các khách hàng tốt mà lại cho vay các khách hàng xấu, vì lúc nào phía khách hàng dùng vốn vay với các mục đích khác nhau và có thông tin về dự án thực hiện nhiều hơn ngân hàng
Khái niệm về chu kỳ kinh doanh: Tổng sản lượng quốc dân cùng thu nhập quốc dân và việc làm có sự tăng giảm theo chu kỳ được gọi là chu kỳ kinh doanh, thường diễn ra trong khoảng thời gian từ 2 - 10 năm, thể hiện khi chủ thể của nền kinh tế có sự thu hẹp hoặc mở rộng trên quy mô lớn Hai giai đoạn chính của lý thuyết chu kỳ kinh doanh là mở rộng và suy thoái Điểm chuyển hướng của chu kỳ được thể hiện qua các đỉnh và đáy Các giai đoạn thường trải qua của một chu kỳ theo thứ tự là thu hẹp sản xuất, suy thoái, cải thiện và phát triển Trong thực tế, để đo lường chu kỳ kinh doanh, cách nghiên cứu tót nhất là sự thay đổi của nền kinh tế trong dài hạn Khi kinh tế phát triển trong thời gian dài và ổ định, các ngân hàng thường mở rộng chính sách cho vay và thu hẹp khi nền kinh tế bị khủng hoảng Kinh tế tăng trưởng làm cho người dân giàu hơn, nợ xấu giảm do khả năng trả nợ của người dân tăng lên và ngược lại nợ xấu tăng khi nền kinh tế trải qua giai đoạn suy thoái
2.1.3.2 Theo góc độ khách quan và chủ quan
Những thay đổi về môi trường tự nhiên : Theo Phan Thị Thu Hà (2013) thì một trong những lĩnh vực kinh tế quan trọng là kinh tế nông nghiệp của Việt Nam chịu nhiều sự ảnh hưởng của thiên tai, lũ lụt, mưa bão, hạn hán, nhiễm mặn làm thiệt hại không nhỏ đến tình hình sản xuất kinh doanh của bên vay Đa phần cá nhân làm nông nghiệp ở Việt Nam là nhỏ lẻ và rất dễ bị tổn thương do diều kiện tự nhiên bên ngoài Mất mùa, dịch bệnh gây mất khả năng chi trả được nợ của khách hàng, dẫn đến hình thành nợ xấu ở lĩnh vực này
Những thay đổi trong nền chính trị, xã hội và kinh tế : theo Phan Thị Thu Hà
(2013) thì ngân hàng là là một ngành nhạy cảm, đóng vai trò quan trọng trong điều tiết nền kinh tế Vì vậy ngành này rất dễ bị ảnh hưởng khi quốc gia không ổn định về kinh tế hay chính trị, nội bộ Việc ấy sẽ kéo theo các chủ thể trong nền kinh tế bị tác động mạnh, kinh doanh mất ổn định khi xã hội bất ổn, chính trị rối ren, các chính sách nhập nhằng khiến các nhà đầu tư rời bỏ Từ đó trực tiếp ảnh hưởng đến tình hình kinh doanh của ngành ngân hàng, đặc biệt là mảng tín dụng, làm gia tăng nợ xấu
Chính sách, văn bản pháp lý của hoạt động ngân hàng : Theo Trầm Thị
Xuân Hương (2016) thì “hệ thống văn bản quy phạm pháp luật chưa thống nhất, chưa hoàn thiện đã cản trở các hoạt động và gây tiềm ẩn rủi ro cho ngành ngân hàng” Các văn bản luật chồng chéo, bất cập sẽ gây khó cho ngân hàng xử lý, thu hồi khoản vay, đặc biệt là khi xử lý tài sản thế chấp là bất động sản, vướng các thủ tục phức tạp, rườm rà, mất nhiều thời gian khi khởi kiện ra tòa, làm suy giảm giá trị và hiện trạng các tài sản Ngoài ra các quy định về kiểm toán còn sơ sài, làm cho dữ liệu trở nên không tin cậy trong quá trình thẩm định trước cho vay
Yếu kém của các ngân hàng trong khả năng quản trị rủi ro : Theo Trầm Thị
Xuân Hương (2016), việc xếp hạng khách hàng còn mang tính chất chủ quan, chưa bám sát thực tế trong quy trình xếp hạng khách hàng của các tổ chức tín dụng Các ngân hàng còn hạn chế trong các biện pháp lượng hóa rủi ro làm sai lệch trong thẩm định khách hàng khi cho vay ban đầu cùng với sự thiếu phòng ngừa rủi ro thị trường khi xảy ra Ngoài ra, đối tượng cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ thường có báo cáo tài chính ngắn gọn và ít khi được kiểm toán, ngân hàng yếu kém về năng lực thẩm định dễ dẫn đến việc ngân hàng cho vay rủi ro
Yếu kém trong chuyên môn nghiệp vụ của các cán bộ : Theo Trầm Thị Xuân
Hương (2016) thì tín dụng là lĩnh vực đòi hỏi đội ngũ nhân sự không chỉ giỏi bán hàng mà còn nắm chắc chuyên môn, nghien cứu kĩ quy định cho vay và nhảy cảm với tình tình kinh tế cũng như tình trạng khách hàng Các cán bộ có khả năng phán đoán, phân tích, đánh giá tín dụng, phát hiện và quản lý khách hàng có nguy cơ hoặc đã là nợ xấu còn yếu hoặc thiếu kinh nghiệm dẫn đến việc phát sinh những rủi ro gây thiệt hại cho ngân hàng
Cán bộ ngân hàng thiếu đạo đức, trách nhiệm : Theo Trầm Thị Xuân Hương
(2016), việc chạy theo thành tích, doanh số, và đủ các loại chỉ tiêu kinh doanh cùng với sự xuống cấp về đạo đức của một số cán bộ tín dụng đã gây ra nhiều thiệt hại cho ngân hàng khi có rủi ro xảy ra Thực tế đã có nhiều vụ án mà đa số các bị can là các cán bộ ngân hàng, gây mất uy tín và phát sinh thiệt hại nghiêm trọng cho ngân hàng Rất nhiều cán bộ không thực hiện nghiêm chỉnh quy định cấp tín dụng và các điều kiện vay vốn, một mặt là do áp lực doanh số gắt gao của cấp trên, ngoài ra còn thông đồng với khách hàng thu lợi riêng, làm sai quy định cho vay cũng góp phần tạo nên tỉ lệ nợ xấu khó phục hồi cho ngân hàng
Thị trường kinh doanh nợ còn mới mẻ : Theo Trầm Thị Xuân Hương (2016), mặc dù đã xuất hiện thời gian qua nhưng ở Việt Nam thị trường mua bán nợ còn mới mẻ, chưa phát triển Việt Nam chưa hoàn thiện các thông tư hướng dẫn về thị trường mới mẻ này cũng như chưa có quy định cụ thể về vai trò và quyền hạn của các công ty trên thị trường nợ, nhất là mảng công ty tư nhân nên vẫn chưa xử lý dứt điểm nợ xấu
Nguyên nhân chủ quan của khách hàng : Theo Trầm Thị Xuân Hương
(2016), khách hàng khi sử dụng vốn khác với mục đích đã nêu trong hợp đồng, nhất là khách hàng nhỏ lẻ, thường không theo kế hoạch vay vốn như ban đầu dẫn đến kinh doanh thua lỗ và mất khả năng chi trả Ngoài ra, chính năng lực và trình độ quản lý của khách hàng yếu kém khiến công ty phá sản, ngân hàng mất vốn Một trong những yếu tố quan trọng nhất đó là thiện chí trả nợ của bản thân khách hàng là cơ sở để ngân hàng có thể thu hồi nợ, nếu khách hàng không có thiện chí trả nợ từ ban đầu thì cho dù mọi yếu tố khác của khách hàng đều tốt thì ngân hàng vẫn có nguy cơ mất vốn lớn.
Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM
2.1.4.1 Các yếu tố nội tại của NHTM
Quy mô thể hiện năng lực thị trường của ngân hàng đó Hầu hết các kết quả nghiên cứu theo nhóm tác giả thống kê thì yếu tố quy mô ngân hàng tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu Cụ thể, có thể kể đến nghiên cứu của Rajan và Dhal (2003), Ghosh (2015) Trong khi đó, tương quan nghịch chiều giữa quy mô và nợ xấu cũng được tìm thấy trong nghiên cứu khác Quy mô ngân hàng lớn cho phép các NHTM có điều kiện để đầu tư cải thiện quy trình tín dụng, chất lượng quản trị rủi ro cũng như nguồn nhân lực chất lượng cao Mặt khác, quy mô lớn cùng với thị phần cao cho phép các NHTM có thể đa dạng hóa hoạt động tín dụng của mình, từ đó giúp giảm thiểu rủi ro tập trung tín dụng (Louzis, Vouldis, & Metaxas, 2010)
Ngân hàng có quy mô lớn phản ánh ngân hàng có sức mạnh lớn, ngân hàng cho vay ở nhóm phân khúc khách hàng tiềm năng và có khả năng trả nợ tốt do đó tỷ lệ nợ xấu sẽ thấp Tuy nhiên ở một góc độ khác, các ngân hàng lớn thường xu hướng chấp nhận mức rủi ro cao, các ngân hàng tăng tỷ lệ đòn bẩy và tối đa hóa lợi nhuận bằng cách cho vay khách hàng dưới chuẩn, nới lỏng các điều kiện cấp tín dụng, đầu tư vào danh mục rủi ro cao, tăng nguy cơ rủi ro tín dụng và do đó nguy cơ nợ xấu sẽ tăng cao
Tỷ suất sinh lời là chỉ tiêu phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng, tỷ suất sinh lời được đo lường dựa trên tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) Ngân hàng có tỷ suất sinh lời ổn định sẽ kiểm soát tốt được rủi ro hoạt động, giảm thiểu được nợ xấu
Nhiều nghiên cứu chứng minh mối quan hệ ngược chiều giữa khả năng sinh lời và nợ xấu Dimitrios và cộng sự (2010) cho rằng quản lý kém liên quan đến các kỹ năng kém trong chấm điểm tín dụng, thẩm định tài sản bảo đảm và cam kết giám sát khách hàng vay nợ Trong khi đó, Zribi và cộng sự (2011) cho rằng, một ngân hàng có khả năng sinh lời cao có ít động lực tạo thu nhập hơn, do đó, ít bị ràng buộc hơn khi tham gia vào các hoạt động cho vay có rủi ro
❖ Tỷ lệ dự phòng rủi ro
Dự phòng rủi ro là số tiền được trích lập và hạch toán vào chi phí hoạt động để dự phòng cho các tổn thất có thể sẽ xảy ra cho các ngân hàng Dự phòng gia tăng làm tăng dự trữ cho ngân hàng để hạn chế nợ xấu Một số nghiên cứu cũng chỉ ra mối quan hệ nghịch biến giữa dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu Để đảm bảo an toàn trong hoạt động tín dụng của ngân hàng thương mại, chuẩn mực kế toán quốc tế quy định các chỉ tiêu đo lường cụ thể sau: Tỷ lệ dự phòng rủi ro/tổng nợ Khi ngân hàng thương mại phát sinh nợ xấu, để đảm bảo an toàn trong hoạt động tín dụng, nhà quản lý phải tăng chi phí liên quan đến quản lý nợ xấu đồng thời hạch toán các tài sản có rủi ro cao Điều này làm cho tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro trên tổng dư nợ tăng khi nợ xấu tăng Messai và Jouini (2013) báo cáo rằng các khoản nợ xấu (NPL) có tác động tích cực đến việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng Tuy nhiên, ở chiều ngược lại, qua nghiên cứu thực nghiệm các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của 17 quốc gia châu Âu giai đoạn 2000-2008, Makri và Bellas (2014) cho thấy trích lập dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến nợ xấu
Tốc độ tăng trưởng tín dụng được xem như một trong những yếu tố ảnh hưởng và cảnh báo sớm tới RRTD trong hoạt động kinh doanh ngân hàng Khi nền kinh tế tăng trưởng, trước áp lực cạnh tranh để phát triển, các ngân hàng có thể nới lỏng điều kiện xét duyệt tín dụng Điều này sẽ tích lũy rủi ro và bộc phát vào giai đoạn kinh tế suy thoái Nghiên cứu của Salas & Saurina (2002) cho thấy tác động này có thể với độ trễ từ 1 đến 4 năm
NHTM thường áp dụng chính sách tín dụng mở rộng trong thời kỳ tăng trưởng kinh tế và các tiêu chuẩn cấp tín dụng thường được nới lỏng, từ đó dễ dẫn đến nợ xấu gia tăng, và ngược lại, các NHTM áp dụng chính sách tăng trưởng tín dụng thắt chặt trong giai đoạn kinh tế suy giảm Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ này không thống nhất với nhau: Trong khi mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu được tìm thấy trong các nghiên cứu của Louzis và cộng sự (2010), Jimenez và Saurina (2006) thì các nghiên cứu
Nguyễn Thị Hồng Vinh & Nguyễn Minh Sáng lại cho thấy tăng trưởng cho vay có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu Một số nghiên cứu thực nghiệm cho rằng các ngân hàng mở rộng hoạt động tín dụng sẽ giúp người cần vốn dễ dàng tiếp cận khoản vay hơn, đẩy mạnh hoạt động sản xuất kinh doanh, góp phần tăng trưởng kinh tế và nợ xấu sẽ giảm xuống Tuy nhiên cũng có nghiên cứu chỉ ra rằng khi tăng trưởng tín dụng quá nóng và tập trung cho vay vào các đối tượng không đủ chuẩn sẽ không đảm bảo khả năng trả nợ, làm tăng nợ xấu
2.1.4.2 Các nhân tố môi trường vĩ mô
❖ Tăng trưởng kinh tế GDP
Các nghiên cứu khi xem xét tác động của các nhân tố vĩ mô đến nợ xấu đều khẳng định ảnh hưởng của tăng trưởng kinh tế đến chất lượng khoản vay Các nghiên cứu trước đây hầu hết đều cho kết quả ngược chiều trong mối quan hệ này như Salas và Suarina (2002), Ghosh (2015), … Nền kinh tế tăng trưởng tốt sẽ thúc đẩy hoạt động sản xuất, kinh doanh được thuận lợi, từ đó nâng cao khả năng thanh toán các khoản vay của người đi vay theo nghiên cứu của Makri và Bellas (2014) Khi khủng hoảng kinh tế xảy ra, tình hình tài chính của các công ty, doanh nghiệp kinh tế hộ gia đình, cá nhân khó khăn nên tỷ lệ nợ xấu ngày càng tăng Ngược lại, khi nền kinh tế tăng trưởng mạnh, tỷ lệ nợ xấu giảm do thu nhập được cải thiện công ty và hộ gia đình Salas và Saurina (2002) cho thấy tác động tiêu cực đáng kể của tăng trưởng GDP đối với nợ xấu và suy ra sự lan truyền nhanh chóng của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến khả năng cho vay của các tác nhân kinh tế GDP tăng trưởng có mối quan hệ tiêu cực đáng kể với các khoản nợ xấu khi tăng trưởng GDP đòi hỏi một mức thunhập cao hơn, do đó giúp cải thiện khả năng trả nợ của người đi vay làm cho nợ xấu giảm xuống Ngược lại, khi có sự suy thoái trong nền kinh tế, khả năng trả nợ của người đi vay có vấn đề, làm nợ xấu sẽ tăng lên
Lạm phát làm giảm giá trị khoản vay nên làm thuận lợi hơn về khả năng trả nợ, tuy nhiên lạm phát tăng cũng làm giảm thu nhập thực của khách hàng, một khi tiền lương tăng chậm hơn lạm phát thì sẽ dẫn đến rủi ro nợ xấu cho các khoản vay của khách hàng tại ngân hàng
Khi lạm phát tăng, người tiêu dùng giảm nhu cầu chi tiêu khiến hàng hóa tiêu thụ thấp, doanh nghiệp gặp khó khăn do hoạt động kinh doanh trì trệ, dẫn đến lợi nhuận thấp hơn kỳ vọng, thậm chí có thể xảy ra tình trạng thua lỗ làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, điều này khiến cho nợ xấu NHTM tăng lên.
Chỉ tiêu dùng để tính toán nợ xấu tại các NHTM
Tỷ lệ nợ xấu = Nợ xấu
Tổng dư nợ cho vay∗ 100% Để biết những danh mục cho vay của ngân hàng có chất lượng và rủi ro như thế nào, theo Phan Thị Thu Hà (2013), thường được biểu hiện qua tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ này cho biết tổng dư nợ cho vay của một ngân hàng thì có bao nhiêu phần trăm là nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu cao là biểu hiện của chất lượng cho vay kém hiệu quả Hoạt động tín dụng kém hiệu quả, ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản, gây mất vốn, tổn hại đến uy tín của ngân hàng, giảm khả năng cạnh tranh của ngân hàng TCTD có sự quản trị tín dụng và quan điểm rủi ro chặt chẽ sẽ hạn chế tỉ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay
2.1.5.2 Tỷ lệ nợ quá hạn
Tỷ lệ nợ quá hạn = Nợ quá hạn
Tổng dư nợ cho vay∗ 100%
Nợ quá hạn được hiểu là khoản nợ phát sinh khi khoản vay đến hạn mà khách hàng không hoàn trả được toàn bộ hay một phần tiền gốc hoặc lãi vay Bị xếp vào các nhóm nợ khác nhau phụ thuộc vào thời gian chậm trễ trả nợ của khách hàng Việc chậm thanh toán thường là dấu hiệu khách hàng bị suy giảm tài chính và là dấu hiệu nguy cơ phát sinh nợ xấu Vấn đề này ảnh hưởng xấu đến ngân hàng cũng như tình hình sức khỏe tài chính của các khách hàng vay
Các ngân hàng trong mục tiêu tăng trưởng không thể tránh khỏi việc phát sinh nợ quá hạn, nhưng nếu vượt quá tỷ lệ cho phép sẽ dẫn đến ngân hàng mất khả năng thanh toán, thể hiện sự yếu kém trong việc quản trị tín dụng của ngân hàng lẫn hoạt động thu nợ mảng tín dụng Tỷ lệ này cũng nằm trong mục tiêu cần theo dõi sát sao, tránh nợ xấu phát sinh do nợ quá hạn chuyển nhóm Tỉ lệ nợ xấu phải nhỏ hơn 3% theo quy định của NHNN Việt Nam (Trầm Thị Xuân Hương, 2016)
Trong hoạt động cho vay phân thành 2 loại nợ:
Nợ thế chấp quá hạn khi khách hàng có tài sản dùng để thế chấp vay vốn nhưng không chi trả được nợ Ngân hàng vẫn có thể thu hồi lại vốn nhờ có các tài sản bảo đảm cho khoản vay
Nợ tín chấp quá hạn khi khách hàng không có tài sản dùng để thế chấp vay vốn nhưng không chi trả được nợ Ngân hàng có rủi ro mất vốn do không có các tài sản bảo đảm cho khoản vay
2.1.5.3 Hệ số rủi ro tín dụng
Hệ số rủi ro tín dụng =Tổng dư nợ cho vay
Theo Phan Thị Thu Hà (2013) thì hệ số này thể hiện phần trăm của yếu tố tín dụng trong hoạt động của ngân hàng Ngân hàng có nhiều thu nhập từ các nguôn khác nhau nhưng chủ yếu đến từ mảng tín dụng Khi dư nợ tín dụng chiếm phần lớn trong tổng tài sản thì mang lại lợi nhuận cao Ở chiều hướng ngược lại, ngân hàng cũng phải chịu rủi ro cao hơn vì mảng tín dụng rất dễ phát sinh các thiệt hại do nợ Có 3 nhóm tín dụng được phân loại như sau :
• Các khoản vay có chất lượng thấp Lợi nhuận từ nhóm này mang lại rất cao so với các nhóm khác trong hoat động tín dụng của các ngân hàng, tuy nhiên rủi ro xảy ra cũng rất cao Các khoản vay thuộc nhóm này thường chiếm tỉ lệ nhỏ trong cơ cấu các nhóm tín dụng
• Các khoản vay có chất lượng trung bình: Lợi nhuận từ nhóm này mang lại vừa phải so với các nhóm khác trong họat động tín dụng của các ngân hàng, rủi ro ở mức trung bình Các TCTD chú trọng phát triển nhóm chất lượng trung bình này vì cân bằng được yếu tố rủi ro và lợi nhuận Vì vậy các khoản vay thuộc nhóm này thường chiếm tỉ lệ cao trong cơ cấu các nhóm tín dụng
• Các khoản vay có chất lượng cao Lợi nhuận từ nhóm này mang lại hạn chế so với các nhóm khác trong hoat động tín dụng của các ngân hàng, tuy nhiên rủi ro xảy ra rất thấp Các khoản vay thuộc nhóm này thường chiếm tỉ lệ nhỏ trong cơ cấu các nhóm tín dụng
2.1.5.4 Dự phòng rủi ro tín dụng Định nghĩa dự phòng rủi ro tín dụng trong Quyết định số 493/2005/QĐ- NHNN như sau: “ Dự phòng rủi ro là khoản tiền được trích lập để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra do khách hàng của tổ chức tín dụng không thực hiện nghĩa vụ theo cam kết Dự phòng rủi ro được tính theo dư nợ gốc và hạch toán vào chi phí hoạt động của tổ chức tín dụng Dự phòng rủi ro bao gồm: Dự phòng cụ thể và dự phòng chung ” Chi tiết như sau:
• Dự phòng cụ thể là khoản tiền dự phòng được trích ra cụ thể phụ thuộc vào phân loại các nhóm nợ, để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra
• Dự phòng chung là khoản tiền dự phòng được trích ra để bù đắp tổn thất chưa xác định trong trong tương lai, bằng cách trích lập dự phòng cụ thể trong trường hợp TCTD gặp khó khăn về tài chính khi chất lượng khoản nợ xấu đi
Tỷ lệ trích lập dự phòng đối với 5 nhóm nợ cụ thể như sau: nhóm 1: 0%; nhóm 2: 5%; nhóm 3: 20%; nhóm 4: 50%; nhóm 5: 100%
Riêng dự phòng cụ thể đối với các khoản nợ khoanh Chính phủ chưa xử lý thì được tổ chức tín dụng trích lập theo khả năng tài chính Công thức tính số tiền cụ thể phải trích dự phòng được tính như sau:
R: số tiền cụ thể phải trích dự phòng;
A: dư nợ gốc của khoản nợ phải trích dự phòng;
C: giá trị tài sản bảo đảm được khấu trừ; r: tỷ lệ lập dự phòng cụ thể; dùng để bù đắp tổn thất cho ngân hàng khi có các khoản nợ xấu.
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ NỢ XẤU TẠI CÁC NHTM
Theo nghiên cứu của Salas và Suarina (2002) với dữ liệu bảng, so sánh các yếu tố bên ngoài và yếu tố bên trong trong giai đoạn 1985-1987 ở Quỹ tiết kiệm Tây Ban Nha và các ngân hàng thương mại khác Nhóm tác giả tiến hành nghiên cứu tìm ra mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình OLS, REM, FEM kết hợp các kiểm định F, LM và Hausman Nghiên cứu cho thấy, GDP tỷ lệ nghịch với nợ xấu, quan hệ trái ngược nhau Với quy mô ngân hàng thì kết quả ngược lại, quy mô tăng lên thì nợ xấu cũng tăng theo Nhân tố tăng trưởng tín dụng cũng góp phần quan trọng ảnh hưởng tỉ lệ nợ xấu Đối với nghiên cứu của Jin và cộng sự (2004) khi nghiên cứu các ngân hàng tại Đài Loan gồm 40 NHTM trong những năm 1996 đến 1999 Nhóm tác giả chia các ngân hàng thành 3 nhóm với tỉ lệ sở hữu vốn nhà nước khác nhau Các ngân hàng có 100% vốn nhà nước, có từ 1% đến 99% vốn nhà nước và các ngân hàng sở hữu tư nhân (0% vốn nhà nước) Nhóm tác giả tiến hành nghiên cứu tìm ra mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình OLS, REM, FEM kết hợp các kiểm định F, LM và Hausman Tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại là biến phụ thuộc Công trình có thêm biến giả không đổi D1991 khi ngân hàng được thành lập trước hoặc sau 1991 Vào năm này, chính phủ Đài Loan ra quyết định cho phép thành lập các ngân hàng thương mại với các tiêu chí dễ dàng hơn Nhóm rút ra được kết luận: (1) sở hữu của nhà nước càng tăng thì tỉ lệ nợ xấu giảm theo, nhưng giới hạn là 63,51% sau đó nợ xấu cũng tăng lên; (2) khi quy mô ngân hàng tăng lên thì nợ xấu giảm xuống; (3) tỷ lệ nợ xấu không giảm khi đa dạng hóa nguồn doanh thu; (4) từ 1996 -
1999 tỷ lệ nợ xấu tăng đều; và (5) ngân hàng thành lập trước 1991 có tỉ lệ nợ xấu cao hơn các ngân hàng thành lập sau 1991 Tác giả đưa ra các kiến nghị: (1) khi ngân hàng tư nhân không hoàn thiện, việc được nhà nước sở hữu giúp ngân hàng hoát động tốt hơn; và (2) sở hữu tư nhân hay nhà nước sẽ có tác động đến hiệu quả hoạt động ngân hàng Đây là lý do chứng tỏ ngân hàng thuộc sở hữư của cả nhà nước và tư nhân mang lại hiệu quả cao hơn và ổn định hơn
Dimitrios và cộng sự (2010), có công trình nghiên cứu các ngân hàng ở Hy Lạp để tìm ra các nguyên nhân tác động đến nợ xấu, trong đó dùng các dữ liệu bảng để phân tích Các tác giả tách biệt 9 bộ dữ liệu của các ngân hàng từ quý 1/2003 đến quý 3/2009 thành 3 nhóm tín dụng là vay thế chấp, vay để tiêu dùng và vay kinh doanh và dùng các kỹ thuật thống kê mô men tổng quát (GMM) của tác giả Arellano và Bond vào năm 1991, phát triển bởi Arellano và Bover vào năm 1995 và Blundell và Bond vào năm 1998 Công trình cho thấy sự tác động khác nhau đến các nhóm vay khác nhau của các biến vĩ mô như GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất cùng với biến nội tại như khả năng quản trị, hiệu quả kinh doanh
Dimitrios và cộng sự (2012), dùng các bộ dữ liệu của các NHTM tại Ai Cập trong thời gian 2003 đến 2009, với các biến như quy mô, tỷ lệ dự phòng, ROE, tăng trưởng kinh tế, tăng trưởng tín dụng cùng với mô hình hồi quy GMM kỹ thuật thống kê mô men tổng quát đã tìm ra tác động của các nhân tố đến nợ xấu Công trình cho thấy tác động mạnh của các nhân tố như quy mô, tỷ lệ dự phòng, ROE đối với tỉ lệ nợ xấu Các nhân tố còn lại gồm tăng trưởng kinh tế, tăng trưởng tín dụng lại có xu hướng ngược chiều, khi tăng lên sẽ làm giảm tỉ lệ nợ xấu trong ngân hàng Ahlem và Fathi (2013) trong nghiên cứu các yếu tố vĩ mô và vi mô gây ra đến nợ xấu đã dùng dữ liệu của 85 ngân hàng tại ba nước Italia, Tây Ban Nha và Hy Lạp trong thời kỳ 2004 - 2008 Sau khủng hoảng kinh tế thế giới 2008, ba nước này gặp nhiều bất ổn nổi bật nhất trong các nước bị ảnh hưởng Công trình lựa chọn các ngân hàng có quy mô lớn cùng với tỉ lệ nợ xấu lớn Biến vĩ mô được lựa chọn gồm có tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng GDP và lãi suất cho vay Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ lệ dự phòng rủi ro và sự thay đổi trong các khoản vay là các biến vi mô Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng nợ xấu tỷ lệ thuận với tác động của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và lãi suất cho vay Bên cạnh đó, tại các nước này, nghiên cứu cũng tìm ra tỷ lệ tăng trưởng kinh tế, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu
Công trình của Johannes trên IRREM năm 2015 dùng các kỹ thuật phân tích nghiệm đơn vị (unit root), kỹ thuật đồng tích hợp (cointegration) cùng với kiểm định nhân quả Granger, hàm phản ứng đẩy, phân rã phương sai dự báo, lựa chọn các yếu tố như tỷ lệ lạm phát, tỷ giá, tăng trưởng kinh tế và lãi suất để tìm ra tác động của chúng đối với các ngân hàng ở Namibia Qua kỹ thuật đồng tích hợp, tác giả cho rằng tăng trưởng kinh tế cùng lãi suất và lạm phát có sự liên quan mật thiết đến tỉ lệ nợ xấu Bài nghiên cứu cũng chỉ ra tác động của lãi suất đến nợ xấu lâu dài qua kiểm định nhân quả Ngoài ra qua hàm phản ứng đẩy cho thấy tăng trưởng GDP, tỷ qiá tác động ngắn hạn đến nợ
Amit (2015) nghiên cứu tất cả các NHTM và tổ chức tiết kiệm giai đoạn 1984 đến 2013, trên 50 tiểu bang Hoa Kỳ và Quận Columbia, xem xét các yếu tố quyết định kinh tế cấp tiểu bang đối với các khoản nợ xấu Tác gỉa dùng kỹ thuật FEM và D-GMM kết quả cho thấy yếu tố tăng tỷ lệ nợ xấu đáng kể bao gồm: quy mô ngân hàng lớn, rủi ro thanh khoản cao, chất lượng tín dụng kém, kém hiệu quả về chi phí, trong khi nợ xấu giảm khi lợi nhuận ngân hàng càng lớn Hơn nữa, nợ xấu giảm còn do tỷ lệ tăng trưởng cao của nền kinh tế và tỷ lệ tăng trưởng cao của thu nhập cá nhân thực tế Các nhân tố tác động tiêu cực đến nợ xấu có thể kể đến là lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp
2.2.2 Các công trình trong nước
“Các yếu tổ ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam” (Nguyễn Đức Hùng và Đỗ Quỳnh Anh, 2013) được nhóm tác giả nghiên cứu trong giai đoạn
2007 – 2011 Phân tích cho thấy nợ xấu bị tác động bởi lạm phát và tăng trưởng GDP, nợ xấu cũng có tác động đến nợ xấu năm kế tiếp cũng như quy mô ngân hàng tỷ lệ thuận với nợ xấu Nghiên cứu còn chỉ ra nợ xấu bị tác động ngược chiều bởi những yếu tố chính như tăng trưởng kinh tế và khả năng sinh lời Nợ xấu trong quá khứ có xu hướng cùng chiều với nợ xấu hiện tại Cùng với các yếu tố như tăng trưởng tín dụng cao, hay mở rộng quy mô ngân hàng, tỉ lệ nợ xâú cũng có xu hướng tăng lên, theo các nhân tố vĩ mô và các nhân tố có tính đặc thù Tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam còn bị tác động bởi vốn chủ sở hữu và lạm phát như trong bài viết đã chỉ ra
Nhiều công trình nghiên cứu Tại Việt Nam có thể tìm thấy như nghiên cứu “ Yếu tố tác động đến nợ xấu các ngân hàng thương mại Việt Nam” (Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2015) trong giai đoạn 2007 - 2014 với bộ dữ liệu của 22 NHTM Việt Nam Tác giả sử dụng các mô hình ước lượng là phương pháp momen tổng quát dạng sai phân (Difference Generalized Method of Moments - DGMM) của Arellano và Bond (1991), phương pháp Mômen tổng quát dạng hệ thống (System Generalized Method of Moments - SGMM) của Arellano và Bover (1995), Blundell và Bond (1998) cùng với hiệu ứng cố định đã được tác giả sử dụng để kiểm định ảnh hưởng của các yếu tố đến nợ xấu NHTM Việt Nam Cũng như các công trình đã nêu trên, yếu tố đặc thù và vĩ mô từ kết quả nghiên cứu chỉ ra mức ảnh hưởng vượt bậc đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam Biến độc lập tăng trưởng kinh tế cùng với suất sinh lời qua bài nghiên cứu cho thấy sự nghịch chiều với nợ xấu Nợ xấu với độ trễ 1 năm, cùng các biến độc lập như tăng trưởng tín dụng và biến quy mô tác động cùng chiều đến nợ xấu Bài viết đã chứng minh thêm rằng vốn chủ sở hữu cũng có tác động đến nợ xấu và ngay cả tỉ lệ lạm phát
Công trình của Nguyễn Kim Quốc Trung và Nguyễn Thị Phương Dung
(2018) đã tìm ra các biến có thể ảnh hưởng đến nợ xấu và mô hình chúng, xem xét các ảnh hưởng đến nợ xấu (NPL) xả ra trong quá trình hoat động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam thơi gian từ 2010 đến 2017 Công trình tiến hành các kỹ thuật hồi quy định lượng như hồi quy tuyến tính gộp, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để xây dựng mô hình Kết quả cho thấy lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có ý nghĩa thống kê ở mức độ tin cậy 95% vì giá trị p nhỏ hơn 5% và biến này cũng có tác động tiêu cực đến NPL Mặc dù tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu thay đổi (CAR) không có dùng để thống kê, nhưng chỉ tiêu CAR cũng ảnh hưởng ngược chiều đến NPL
Ngoài ra, Nguyễn Kim Quốc Trung (2019) nghiên cứu về các yếu tố tác động đến nợ xấu của các NHTM tại Việt Nam trong thời gian 2009 - 2017 với việc xem xét các biến vi mô và vĩ mô Nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM để kiểm tra và ước lượng sự tác động của các yếu tố vi mô và vĩ mô đến NPL ở mức 5% thống kê có ý nghĩa, trong đó mức độ tăng trưởng kinh tế, cùng với các yếu tố tỷ lệ dự phòng (LLP), tỷ lệ chi phí trên thu nhập, ROE, ROA và độ trễ một năm của biến nợ xấu
Bảng 2.3 Tóm tắt công trình đã được nghiên cứu
Các biến nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu Phương pháp Khoảng trống nghiên cứu
Quy mô NH (-); GDP (-); Dự phòng rủi ro (+); Tăng trưởng tín dụng (+)
Giai đoạn 1985-1987 ở Quỹ tiết kiệm Tây Ban Nha và các ngân hàng thương mại khác Áp dụng mô hình hồi quy OLS, FEM, REM để nghiên cứu định lượng
Trong nghiên cứu ngày thì nhóm tác giả vẫn chưa đo lường đến tác động của hiệu quả kinh doanh của ngân hàng và dự phòng rủi ro tín dụng
Kết luận: (1) sở hữu của nhà nước càng tăng thì tỉ lệ nợ xấu giảm theo, nhưng giới hạn là 63,51% sau đó nợ xấu cũng tăng lên; (2) khi quy mô ngân hàng tăng lên thì nợ xấu giảm xuống; (3) tỷ lệ nợ xấu không giảm khi đa dạng hóa nguồn doanh thu; (4) từ 1996 - 1999 tỷ lệ nợ xấu tăng đều; và (5) ngân hàng thành lập trước
1991 có tỉ lệ nợ xấu cao hơn các ngân hàng thành lập sau
Sử dụng mô hình hồi quy OLS, FEM, REM để nghiên cứu định lượng, khắc phục các khuyết tật mô hình để kết luận
Tuy nhiên trong nghiên cứu này tác giả vẫn chưa đề cập đến ảnh hưởng của dự phòng rủi ro tín dụng, hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng và tốc độ gia tăng cho vay của ngân hàng
Các biến nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu Phương pháp Khoảng trống nghiên cứu
40 ngân hàng tại Đài Loan trong những năm 1996 đến
Công trình cho thấy sự tác động khác nhau đến các nhóm vay khác nhau của các biến vĩ mô như GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất cùng với biến nội tại như khả năng quản trị, hiệu quả kinh doanh
Các ngân hàng ở Hy Lạp
Nghiên cứu định lượng thông qua mô hình hồi quy
Tập trung nghiên cứu các tác động thế nào đến nợ xấu của các biến vĩ mô, không chú trọng đến các biến nội tại như tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro, quy mô ngân hàng
Dimitrios cùng các cộng sự
Quy mô ngân hàng (+); dự phòng rủi ro (+); ROE (+);
Các NHTM tại Ai Cập 2003 -
Nghiên cứu định lượng thông qua mô hình hồi quy ước lượng GMM
Nghiên cứu này nhóm tác giả chưa nghiên cứu tác động đến lạm phát có tác động đến nợ xấu của ngân hàng
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 32 3.1 MÔ HÌNH ĐƯỢC LỰA CHỌN ĐỂ NGHIÊN CỨU CÁC NGUYÊN NHÂN ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Đề xuất mô hình nghiên cứu
Từ các công trình nghiên cứu thực tiễn trên đây cùng các quan điểm nợ xấu trên thế giới, tác giả đề xuất những nhân tố được tác giả đánh giá sẽ có ảnh hưởng đến nợ xấu và áp dụng vào mô hình để nghiên cứu dưới đây Qua xem xét thấy rằng mô hình nghiên cứu của nhóm tác giả Salas và Suarina tiến hành vào năm
2002 có sự tương thích và phù hợp với hệ thống ngân hàng tại Việt Nam, có thể điều chỉnh thích hợp và có khả năng nghiên cứu được trong nước Tuy nhiên từ mô hình của Salas và Suarina (2002) nghiên cứu này sẽ bổ sung thêm biến hiệu quả kinh doanh và dự phòng rủi ro tín dụng đã được Nguyễn Đức Hùng và Đỗ Quỳnh Anh đưa ra vào năm 2013 vì nhận thấy các biến này hoàn toàn phù hợp với kinh tế Việt Nam và có tính khả thi khi thu thấp số liệu để phân tích nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu đề xuất như sau:
NPLi,t = β𝟎 + β𝟏*SIZEi,t + β𝟐*ROEi,t + β𝟑*LLRi,t + β𝟒* GROWi,t + β𝟓*GDPt + β𝟔*INFt + εi,t
Trong đó: i và t = [1,2, , N], với i là số NHTM (22 NHTM) và t là số năm nghiên cứu
(9 năm); 𝛽0 = hệ số chặn; εi,t = sai số
Biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu NPLi,t được xác định bằng tổng tỷ lệ nợ xấu ngân hàng thứ i trong năm t trên dư nợ cho vay
Các biến độc lập bao gồm quy mô ngân hàng (SIZEi,t), tỷ suất sinh lời (ROEi,t), tốc độ tăng trưởng tín dụng (GROWi,t), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLRi,t), tốc độ tăng trưởng (GDPi,t) và tỷ lệ lạm phát (INFi,t)
Bảng 3.1 Tổng hợp các nhân tố tác động đến nợ xấu của NHTM Việt Nam
STT Tên biến Mô tả Nguồn
Kỳ vọng tương quan Lựa chọn biến độc lập gồm các yếu tố bên trong của ngân hàng
1 SIZE Quy mô ngân hàng
Salas và Suarina (2002); Jin và các cộng sự năm 2004; Ahlem cùng Fathi năm 2013; Nguyễn Thị Hồng Vinh năm 2015; Nguyễn Đức Hùng và Đỗ Quỳnh Anh năm 2013; Nguyễn Kim Quốc Trung và Nguyễn Thị Phương Dung
Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu bình quân
Nguyễn Đức Hùng và Đỗ Quỳnh Anh (2013); Nguyễn Kim Quốc Trung (2019) Âm (-)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Jin và cộng sự (2004); Ahlem và Fathi (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015);
Nguyễn Đức Hùng và Đỗ Quỳnh Anh (2013); Nguyễn Kim Quốc Trung (2019)
Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Salas và Suarina (2002); Jin và cộng sự (2004); Johannes (2015); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Nguyễn Đức Hùng và Đỗ Quỳnh Anh (2013); Nguyễn Kim Quốc Trung (2019)
Lựa chọn biến độc lập gồm các yếu tố vĩ mô có liên quan đến kinh tế
5 GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Salas và Suarina (2002); Jin và các cộng sự năm 2004; Ahlem cùng Fathi năm 2013; Nguyễn Thị Hồng Vinh năm 2015; Nguyễn Đức Hùng và Đỗ Quỳnh Anh năm 2013; Nguyễn Kim Quốc Trung và Nguyễn Thị Phương Dung
Salas và Suarina (2002); Jin và các cộng sự năm 2004; Ahlem cùng Fathi năm 2013; Nguyễn Thị Hồng Vinh năm
2015; Nguyễn Đức Hùng và Đỗ Quỳnh Anh năm 2013; Nguyễn Kim Quốc Trung và Nguyễn Thị Phương Dung
Biến phụ thuộc: Nợ xấu
7 NPL Nợ xấu Salas và Suarina (2002); Nguyễn Đức
Hùng và Đỗ Quỳnh Anh (2013)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Phương pháp đo lường các biến
❖ Nợ xấu của NHTM (NPL)
Tỷ lệ nợ xấu = Nợ xấu
Tổng dư nợ cho vay∗ 100% Để biết những danh mục cho vay của ngân hàng có chất lượng và rủi ro như thế nào, theo Phan Thị Thu Hà (2013), thường được biểu hiện qua tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ này cho biết tổng dư nợ cho vay của một ngân hàng thì có bao nhiêu phần trăm là nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu cao là biểu hiện của chất lượng cho vay kém hiệu quả Hoạt động tín dụng kém hiệu quả, ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản, gây mất vốn, tổn hại đến uy tín của ngân hàng, giảm khả năng cạnh tranh của ngân hàng TCTD có sự quản trị tín dụng và quan điểm rủi ro chặt chẽ sẽ hạn chế tỉ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay
❖ Quy mô ngân hàng (SIZE)
Sự tồn tại và phát triển của NHTM phụ thuộc phần lớn vào quy mô, cơ cấu, chất lượng tài sản có Bao gồm:
Các tài sản từ huy động vốn, vốn được cho vay từ các ngân hàng khác và vốn của NHTM gọi chung là tài sản có
Theo Salas và Suarina (2002): “Toàn bộ tài sản có giá trị, được hình thành trong quá trình sử dụng nguồn vốn, mà ngân hàng hiện có quyền sở hữu hoặc có quyền định đoạt một cách hợp pháp gọi là tài sản có của ngân hàng” Tài sản có sinh lời và tài sản có không sinh lời gọi chung là tài sản có
SIZE = Log(Tổng tài sản)
❖ Tỷ suất lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Thể hiện khả năng sinh lời của ngân hàng khi dùng vốn chủ sở hữu Tỉ lệ càng cao chứng tỏ ngân hàng sử dụng tốt khoản vốn CSH của mình Khả năng sinh lời của ngân hàng hài hòa giữa vốn tự có và vốn vay của ngân hàng khác để tạo khả năng cạnh tranh của bản thân trong quá trình tăng quy mô, tăng huy động vốn
ROE = Lợi nhuận sau thuế
Vốn chủ sở hữu bình quân∗ 100%
❖ Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Như trên điều 3 thuộc thông tư 02/2013/NHNN về “Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài”, dự phòng nợ xấu định nghĩa như sau: là số tiền được trích lập và tính toán vào chi phí hoạt động để phòng ngừa cho những thiệt hại có thể xảy ra đối với các khoản cho vay của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài gọi là dự phòng rủi ro Trong dự phòng rủi ro bao gồm dự phòng cụ thể và dự phòng chung
- Dự phòng cụ thể là khoản tiền dự phòng được trích ra cụ thể phụ thuộc vào phân loại các nhóm nợ, để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra
- Dự phòng chung là khoản tiền dự phòng được trích ra để bù đắp tổn thất chưa xác định trong trong tương lai, bằng cách trích lập dự phòng cụ thể trong trường hợp TCTD gặp khó khăn về tài chính khi chất lượng khoản nợ xấu đi
Theo điều 12, thông tư 02/2013/TT-NHNN tỷ lệ trích lập dự phòng đối với 5 nhóm nợ cụ thể như sau: nhóm 1 dưới 10 ngày: 0%; nhóm 2 từ 10 đến 90 ngày: 5%; nhóm 3 từ 91 ngày đến 180 ngày: 20%; nhóm 4 từ 181 ngày đến 360 ngày: 50%; nhóm 5 trên 361 ngày: 100%
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng = Dự phòng rủi ro tín dụng
Tổng dư nợ tín dụng ∗ 100%
❖ Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Phản ánh mức tăng trưởng tín dụng của ngân hàng theo từng thời điểm, cho thấy tính hình tín dụng của ngân hàng là khả quan Dưới sự cạnh tranh gắt gao giữa các ngân hàng trên thị trường, mỗi ngân hàng đều chạy theo doanh số tăng trưởng tín dụng, do đó thường dẫn đến hệ lụy mắc phải các khoản cho vay kém chất lượng dẫn đến nợ xấu phát sinh trong tương lai khi nền kinh tế gặp khủng hoảng
Tốc độ tăng trưởng tín dụng =Dư nợ tín dụng năm này−Dư nợ tín dụng năm trước
Dư nợ tín dụng năm trước ∗ 100%
Dữ liệu về tăng trưởng GDP và tỷ lệ làm phát được lấy từ các số liệu cụ thể từng năm của nên kinh tế
Yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến chất lượng các khoản cho vay của các ngân hàng đã được các nhà nghiên cứu nói đến rất nhiều trong hai thập kỷ qua Trong đó, tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product – GDP) là một trong những chỉ tiêu chủ yếu để đo lường sức khỏe của nền kinh tế một quốc gia GDP là giá trị tính bằng tiền của tất cả sản phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi lãnh thổ trong một khoảng thời gian nhất định (thường là một năm) GDP thực tế đo lường các giá trị này theo giá của một năm gốc Tăng trưởng GDP là mức tăng GDP năm sau so với năm trước và được thể hiện bằng đơn vị phần trăm
Công thức xác định GDP:
Công thức xác định GDP = GDP t − GDP t − 1
Các ngân hàng gặp nhiều khó khăn trong việc huy động vốn, cho vay và thực hiện các hoạt động dịch vụ ngân hàng khi lạm phát tăng cao vì sức mua của đồng Việt Nam giảm Để kiềm chế lạm phát NHNN phải thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt để giảm lượng tiền trong lưu thông, chính điều này buộc các ngân hàng chỉ có thể đáp ứng nhu cầu vay vốn cho những hợp đồng đã được ký kết từ trước hoặc những dự án thực sự đem lại hiệu quả cao mà rủi ro thấp Lạm phát tăng khiến các ngân hàng gặp nhiều khó khăn trong huy động vốn, cho vay khi đó sẽ giảm mức độ nợ xấu trong lĩnh vực ngân hàng đồng nghĩa với việc trích lập dự phòng giảm
Tỷ lệ lạm phát là tốc độ tăng mặt bằng giá cả của nền kinh tế, tỷ lệ lạm phát được đánh giá thông qua chỉ số giá tiêu dùng (CPI)
Công thức xác định tỉ lệ lạm phát:
Công thức xác định tỉ lệ lạm phát = CPI t − CPI t − 1
Giả thuyết nghiên cứu
Theo Salas và Suarina (2002); Nguyễn Đức Hùng và Đỗ Quỳnh Anh (2013) ngân hàng có nhiều lựa chọn để phát triển các hoạt động ngoài hoạt động tín dụng khi quy mô của ngân hàng lớn mạnh, mục đích để đa dạng hóa nguồn thu, giảm thiểu tác động của các nhân tố bên ngoài, gia tăng lợi nhuận của ngân hàng Nhiều rủi ro cho ngân hàng sẽ phát sinh nếu ngân hàng sử dụng đòn bẩy tài chính vượt mức để đẩy mạnh các khoản cho vay có chất lượng thấp Vì vậy tác giả nêu giả thuyết:
H1: Quy mô ngân hàng ảnh hưởng cùng chiều với nợ xấu tại các NHTM Việt Nam
Theo Ahlem và Fathi (2013); Johannes (2015), Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu bao gồm các yếu tố cấu thành là lợi nhuận trên tổng thu nhập ngân hàng, vòng quay các khoản vốn, tỉ lệ vốn tự có Trong đó lợi nhuận trên thu nhập càng cao thì ngân hàng có trình độ quản lý thu chi rất tốt Vòng quay vốn thể tiềm lực khai phá tài sản tạo ra lợi nhuận của ngân hàng Tỷ lệ vốn tự có thể hiện trình dộ sử dụng vốn tự có tạo ra lợi nhuận cho ngân hàng Vì vậy, ROE tăng do lợi suất thu nhập hay vòng quay tổng tài sản tăng, là một tín hiệu đáng mừng trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng Tác giả sử dụng ROE năm trước để tìm ra tác động của tỷ suất lợi nhuận có ảnh hưởng thế nào đối với tỷ lệ nợ xấu năm nghiên cứu và phát biểu giả thuyết:
H2: Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng ngược chiều với nợ xấu tại các NHTM Việt Nam
Theo Jin và cộng sự (2004); Ahlemi và Fathi (2013) ngân hàng thường né các quy định dự phòng bằng cách giảm trích lập hoặc không trích lập dự phòng, đó là vì trích lập dự phòng sẽ gây giảm lợi nhuận của ngân hàng Các ngân hàng thường lờ đi những khoản nợ xấu mà theo quy định phải trích lập dự phòng nhằm bảo vệ uy tín, thương hiệu từ các cấp quản lý đối mặt với phía cổ đông và môi trường kinh doanh Những phán đoán dự báo về sự mất vốn giúp các ngân hàng trích lập dự phòng cao hơn để chuẩn bị cho các biến đổi trong lợi nhuận Thái độ của nhà quản trị với các rủi ro thể hiện qua việc họ hoạch định mức trích lập dự phòng như thế nào Để giảm tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM, quản trị tốt là yếu tố chủ quan tiên quyết để có thể phòng ngừa Giả thuyết được nêu ra:
H3: Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều với nợ xấu tại các NHTM Việt Nam
Theo Jin và cộng sự (2004); Johannes (2015) thì chỉ tiêu này dùng để đánh giá tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng hằng năm, qua đó đánh giá tình hình tín dụng của ngân hàng Dưới sự cạnh tranh gắt gao giữa các ngân hàng trên thị trường, mỗi ngân hàng đều chạy theo doanh số tăng trưởng tín dụng, do đó thường dẫn đến hệ lụy mắc phải các khoản cho vay kém chất lượng dẫn đến nợ xấu phát sinh trong tương lai khi nền kinh tế gặp khủng hoảng Vì vậy tác giả nêu giả thuyết:
H4: Tốc độ tăng trưởng tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều với nợ xấu tại các NHTM Việt Nam
Theo Salas và Suarina nghiên cứu năm 2002; Nguyễn Thị Hồng Vinh nghiên cứu năm 2015 thì tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là giá trị của toàn bộ hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất trong một quốc gia (lãnh thổ) và trong một giai đoạn thời gian nhất định Các hoạt động sản xuất trong một nước hoặc lãnh thổ cuối cùng sẽ được tính ra thành GDP của mỗi nước Nền kinh tế tăng trưởng sẽ kéo theo hoạt động tín dụng ngân hàng được mở rộng, ngoài ra thu nhập của các chủ thể trong nề kinh tế cũng tăng theo, các khoản vay được đảm bảo khả năng chi trả đầy đủ Một mặt khi GDP giảm, thu nhập khách hàng bị ảnh hưởng dẫn đến việc kém khả năng trả nợ làm cho nợ xấu phát sinh Vì vậy giả thuyết được nêu ra:
H5: Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội có ảnh hưởng ngược chiều với nợ xấu tại các NHTM Việt Nam
Theo Salas và Suarina nghiên cứu năm 2002; Nguyễn Thị Hồng Vinh nghiên cứu năm 2015 thì lạm phát ảnh hưởng đến mức giá chung của nền kinh tế, làm mất giá đồng tiền so với hàng hóa và ngoại tệ và làm cho sức mua của đồng tiền giảm xuống Tuy lạm phát ảnh hưởng đến sự giảm giá trị của khoản vay nhưng lạm phát cũng làm cho thu nhập thực của khách hàng giảm Nếu thu nhập không gia tăng theo tốc độ của lạm phát thì khả năng trả nợ của khách hàng suy giảm, gây ra nợ xấu Khi lạm phát tăng cao, lãi suất các khoản vay, đặc biệt khi áp dụng lãi suất thả nổi, sẽ tăng lên, lãi suất áp dụng cho khách hàng sẽ tăng tương ứng Hơn nữa, khi đó nhà nước sẽ dùng chính sách tiền tệ thắt chặt để giảm lạm phát, tác động đến tình hình kinh doanh của khách hàng, làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng Vì thế, lạm phát gia tăng kéo theo việc tăng lãi suất của các ngân hàng, gia tăng áp lực trả nợ cho các chủ thể vay vốn và cũng làm cho giảm đi sức khỏe tài chính của khách hàng Do đó, giả thuyết được đề xuất:
H6: Tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng cùng chiều với nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2.1 Chọn mẫu và thu thập dữ liệu
Nguồn dữ liệu: Tác giả tiến hành thu thập số liệu về tình hình hoạt động kinh doanh trên Bảng cân đối kế toán và Bảng kết quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam
Thời gian thu thập: Trong thời gian 9 năm, từ năm 2012 – 2020
3.2.2 Phương pháp xử lý số liệu
Tác giả dùng phần mềm Stata, sử dụng phương pháp định lượng, hồi quy để đánh giá các giả thuyết trên 6 biến độc lập và một biến phụ thuộc được áp dụng vào mô hình hồi quy Các dữ liệu được sử dụng thuộc nhiều ngân hàng nổi bật trong các năm từ 2012 - 2020 Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến tác giả dùng
Hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) Các mô hình hồi quy được dùng cho kiểm định dữ liệu bao gồm mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình các tác động ngẫu nhiên (Random effect model - REM) và mô hình ảnh hưởng cố định (Fix effect model - FEM) Để tìm ra hồi quy nào thích hợp nhất, ta sử dụng kiểm định F-test cùng với Breusch-Pagan Lagrange, theo nhóm tác giả Breuch và Pagan (1979) Để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM tác giả sử dụng kiểm định F-test Để lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM, tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Kiểm định Hausman dùng để so sánh mô hình FEM và REM
Kiểm định các khuyết tật của mô hình sẽ được tiến hành sau khi tìm ra mô hình phù hợp nhất, khi phát sinh các khuyết tật thì phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) sẽ được sử dụng Từ kết quả cho ra, tác giả sẽ so sánh, đánh giá từng nhân tố ảnh hưởng Tóm tắt các bước thực hiện:
- Bước 1: Tìm ra các nhân tố bên trong cũng như nhân tố vĩ mô có ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng
- Bước 2: Nghiên cứu và định danh các biến
- Bước 3: Xử lý dữ liệu thô
- Bước 4: Phân tích trình bày dữ liệu
- Bước 5: Dùng phương pháp hồi quy theo mô hình Pooled OLS
- Bước 6: Tính toán mô hình REM và FEM
- Bước 7: Kiểm tra mô hình thích hợp
+ Dùng các kiểm định như F-test, Breusch-Pagan Lagrange, Hausman để tìm ra mô hình phù hợp nhất
- Bước 8: Khi xảy ra trường hợp mô hình có các hiện tượng như đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan, ta dùng phương pháp FGLS kiểm định và khắc phục các khuyết tật mô hình.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỰC TRẠNG NỢ XẤU CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TỪ 2012 – 2020
Bảng 4.1 Tỷ lệ nợ xấu của NHTM Việt Nam từ 2012 – 2020
Nguồn: Tác giả tính toán
Theo thống kê của bảng 4.1 ta có thể chia tỷ lệ nợ xấu thành hai giai đoạn Giai đoạn thứ nhất là từ năm 2012 đến năm 2018 Ta có thể thấy rằng từ năm 2012 qua đến năm 2013 thì tỷ lệ nợ xấu có dấu hiệu tăng 1,209% tương ứng với tốc độ tăng là 48,45% so với năm 2012 Tuy nhiên từ năm 2013 đến năm 2018 thì tỷ lệ nợ xấu giảm đều qua các năm cụ thể đến năm 2018 tỷ lệ nợ xấu giảm còn 1,518% giảm so với năm 2013 là 2,186% tương ứng tốc độ giảm là 87,619% so với năm
2013 Chứng tỏ trong thời gian này là giai đoạn mà các NHTM làm ăn thuận lợi các khoản nợ vay của khách hàng được duy trì lịch trả nợ đều đặn, các khoản nợ quá hạn dường như được NHTM kiểm soát tốt dẫn đến nợ xấu được duy trì ở tỷ lệ thấp Giai đoạn thứ hai là từ năm 2018 đến năm 2020 Ta có thể thấy trong giai đoạn này là giai đoạn mà tỷ lệ nợ xấu có dấu hiệu tăng trở lại và tốc độ tăng rất nhanh Trong năm 2019 tỷ lệ nợ xấu là 5,406% tăng hơn so với năm 2018 là 3,89% Năm 2020 tỷ lệ nợ xấu là 6,051% tăng hơn so với năm 2019 là 0,645% Điều này có thể được lý giải do tình hình kinh tế Việt Nam trong năm 2020 chịu
Tỷ lệ nợ xấu của NHTM Việt Nam từ 2012 - 2020 ảnh hưởng nặng bởi đại dịch Covid 19 đã làm cho sụt giảm tăng trưởng kinh tế, hàng hóa lưu thông chậm chạp làm cho luân chuyển tiền trong nền kinh tế có bước bế tắc và suy thoái Điều này dẫn đến việc các khoản nợ vay tại ngân hàng của các khách hàng cũng được chi trả một cách khó khăn thậm chí mất khả năng chi trả vì vậy kéo theo tình trạng ngân hàng cũng chịu tình trạng tỷ lệ nợ xấu gia tăng.
PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MẪU DỮ LIỆU VÀ KIỂM TRA SỰ TƯƠNG QUAN CỦA CÁC BIẾN ĐỘC LẬP
4.2.1 Phân tích thống kê mẫu dữ liệu
Bảng 4.2 Kết quả phân tích thống kê mẫu dữ liệu
Tên biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tính toán từ phần mềm STATA
NPL - tỉ lệ nợ xấu có giá trị trung bình 3,72%, độ lệch chuẩn là 3,68%, có giá trị nhỏ nhất bằng 0 (dữ liệu của ngân hàng Việt Á năm 2018) và giá trị lớn nhất là 15,93% (thuộc về ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng vào năm 2020)
SIZE - quy mô ngân hàng giá trị trung bình 327,812 tỷ đồng, có độ lệch chuẩn tương đương 61,52%, giá trị nhỏ nhất là 10,214 tỷ đồng(của ngân hàng Kiên Long tại năm 2017), có giá trị lớn nhất 418,892 tỷ đồng (thuộc về ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng vào năm 2020)
ROE - tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có giá trị trung bình tương đương 11,65%, có độ lệch chuẩn 7,78%, trị nhỏ nhất là 0% (thuộc ngân hàng SCB vàonăm
2012) và lớn nhất là 27 ,99% (ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng trong năm 2020)
LLR - tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng giá trị trung bình tương đương 2,89%, độ lệch chuẩn 3,59%, giá trị nhỏ nhất bằng 0 (thuộc các ngân hàng Đại Chúng năm
2012, 2013; ngân hàng Tiên Phong vào năm 2012), đạt giá trị lớn nhất 3,88% (ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng trong năm 2020)
GROW - tốc độ tăng trưởng tín dụng có giá trị trung bình tương đương 9,07% cùng độ lệch chuẩn 3,98%, giá trị nhỏ nhất l3,23% (ngân hàng TMCP Sài Gòn năm
2018), đạt giá trị lớn nhất 23,7% (ngân hàng Bản Việt trong năm 2013)
GDP - tốc độ tăng trưởng kinh tế đạt giá trị trung bình tương đương 5,99%, có độ lệch chuẩn 1,27%, năm 2020 có giá trị nhỏ nhất 2,91% và năm 2019 đạt giá trị lớn nhất 7.31%
INF- tỉ lệ lạm phát đạt giá trị trung bình 3,68%, có độ lệch chuẩn 1,84%, năm
2015 đạt nhỏ nhất 0,6% và năm 2012 tỉ lệ 6,81% có giá trị lớn nhất
4.2.2 Kiểm tra sự tương quan của các biến
Bảng 4.3 Thống kê hệ số tương quan của các biến
Nguồn: Tính toán từ phần mềm STATA
Thống kê cho thấy sự ảnh hưởng cũng như mức ảnh hưởng của các biến độc lập với nhau Ma trận này thể hiện được các biến nào có sự tương quan với nhau và chỉ số dao động trong khoản -1 đến 1 Ta có thể thấy các chỉ số không thấp hơn - 0,8 và không cao hơn 0,8 vì vậy dữ liệu không xuất hiện đa cộng tuyến lớn
| NPL SIZE ROE LLR GROW GDP INF -+ - NPL | 1.0000
KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY
Thực hiện hồi quy dữ liệu bảng thu thập được, tác giả dùng các mô hình hồi quy Pooled OLS, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình tác động cố định (FEM) để tìm ra các hệ số ước lượng phản ánh mức độ ảnh hưởng biến phụ thuộc của các biến độc lập Các chi tiết về việc hồi quy các mô hình được nêu rõ trong Phụ lục ở cuối luận văn Kết quả quá trình hồi quy như sau:
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy tổng hợp theo ba phương pháp Pooled OLS, FEM và REM
Các yếu tố ảnh hưởng
Mô hình Pooled OLS Mô hình FEM Mô hình REM
(1%), (5%) và (10%) thể hiện mức ý nghĩa thống kê
Nguồn: Tính toán từ phần mềm STATA
Kết quả hồi quy của 3 mô hình hồi quy Pooled OLS, tác động cố định FEM và tác động ngẫu nhiên REM đều cho kết quả chung đó chính là tỷ suất sinh lời (ROE) không có ý nghĩa thống kê và không tác động đến nợ xấu của ngân hàng Đồng thời các hệ số β của các biến giữa ba mô hình đều giống nhau vì vậy mô hình này là phù hợp để phân tích tiếp theo Mặt khác hệ số xác định của từng mô hình lần lượt là 78,77%; 83,46%; 83,02% vì vậy cần dựa vào kiểm định tính vững để lựa chọn mô hình phù hợp
4.3.1 Kiểm định sự phù hợp trong mô hình FEM và mô hình REM
Kiểm định Hausman dùng để so sánh xem mô hình FEM hay mô hình REM thích hợp hơn
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định Hausman
Nguồn: Tính toán từ phần mềm STATA
H0: Phần dư và các biến độc lập không phát hiện sự tương quan (REM là mô hình được lựa chọn)
H1: Phần dư và các biến độc lập phát hiện có sự tương quan (FEM là mô hình được lựa chọn)
Ta thấy Prob>chi2 = 0,0000 bé hơn 0,05
=> bác bỏ H0, chấp nhận H1, có nghĩa rằng mô hình FEM là mô hình phù hợp nghiên cứu hơn
Mặt khác, chúng ta có thể thấy rằng tính vững của mô hình FEM, REM có tính vững hơn mô hình Pooled OLS nên ta chọn mô hình tác động cố định (FEM) làm mô hình cuối cùng để tiến hành phân tích
4.3.2 Kiểm định sự tự tương quan và phương sai thay đổi của mô hình
4.3.2.1 Kiểm định phương sai thay đổi
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe2 re2 Difference S.E
- b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
Bảng 4.6 Kiểm định phương sai thay đổi
Nguồn: Tính toán từ phần mềm STATA
Tác giả đặt giả thuyết rằng:
H0: mô hình FEM không xuất hiện phương sai thay đổi
H1: mô hình FEM xuất hiện phương sai thay đổi
Ta thấy giá trị Prob>chi2 = 0,0000 bé hơn 0,05
=> bác bỏ H0, chấp nhận H1, tức là mô hình FEM đã có xuất hiện phương sai sai số thay đổi
4.3.2.2 Kiểm định sự tự tương quan
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định sự tự tương quan
Nguồn: Tính toán từ phần mềm STATA
H0: mô hình FEM không có sự tự tương quan
H1: mô hình FEM xảy ra sự tự tương quan
Ta thấy giá trị Prob>chi2 = 0,0000 bé hơn 0,05
=> bác bỏ H0, chấp nhận H1, nghĩa là mô hình FEM xuất hiện hiện tượng tự tương quan
4.3.2.3 Khắc phục sự tự tương quan và phương sai thay đổi bằng phương pháp FGLS
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (22) = 7128.94
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Bảng 4.8 Khắc phục khuyết tật mô hình bằng phương pháp FGLS
Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị P-value
(1%), (5%) và (10%) thể hiện mức ý nghĩa thống kê
Nguồn: Tính toán từ phần mềm STATA
Với mức ý nghĩa là 1% (Prob =0,0000) của mô hình sau khi sử dụng FGLS khắc phục các khuyết tật với biến phụ thuộc là NPL, ta thấy sự phù hợp của việc xây dựng mô hình hồi quy.