TỔNG QUAN BÀI NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Mặc dù là một hoạt động rủi ro nhưng thu nhập từ hoạt động tín dụng vẫn chiếm từ 70% đến 80% tổng thu nhập của các ngân hàng Khó khăn đối với ngân hàng trong việc thu hồi vốn cho vay khi rủi ro tín dụng xuất hiện Tuy nhiên, các thỏa thuận tiền gửi có kỳ hạn cho phép ngân hàng huy động vốn từ người tiêu dùng và thực hiện các hoạt động cho vay trong nền kinh tế Các ngân hàng phải tìm các nguồn tài trợ thay thế, chẳng hạn như các khoản vay liên ngân hàng hoặc các khoản đóng góp của cổ đông, để trả lãi suất cho người gửi tiền khi đến hạn, điều này giúp nâng cao uy tín của họ Rủi ro phá sản ngân hàng tăng lên khi hoạt động tín dụng của ngân hàng bị thu hẹp và rủi ro mất khả năng thanh toán của ngân hàng tăng lên
Mỗi ngân hàng được ví như mạch máu của nền kinh tế, có mối quan hệ chặt chẽ với toàn bộ hệ thống ngân hàng, cũng như với các tổ chức xã hội, doanh nghiệp và các thành viên cá nhân trong dân cư Do đó, sẽ có những hiệu ứng tác động trực tiếp đến hệ thống tài chính và tổn hại cho nền kinh tế nếu ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao làm tăng nguy cơ mất vốn
Mất khả năng thu hồi đối với toàn bộ nhóm khách hàng: Khi một khách hàng trong nhóm liên quan (quan hệ dây chuyền, cùng nguồn hoàn trả nợ, quan hệ cá nhân, v.v.) có dấu hiệu gặp khó khăn hoặc phá sản, nó sẽ có tác động đến các khách hàng khác Tại thời điểm này, toàn bộ nhóm khách hàng sẽ không thể trả nợ ngân hàng, bất kể khách hàng khác hoặc thậm chí xảy ra sự kiện sụp đổ dây chuyền Khách hàng thường xuyên kết hợp, thay đổi thành viên, người điều hành, người đại diện,… đặc biệt là các nhóm khách hàng có quan hệ sở hữu Trong trường hợp này, các giám đốc điều hành và đại diện mới của công ty mới thành lập thường có xu hướng từ chối, yêu cầu thanh toán hoặc không tuân thủ việc thanh toán các khoản tín dụng đã được công ty hoặc người đại diện cũ ký
Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007-2009 đã đặt ra yêu cầu phải có những cách tiếp cận tốt hơn trong tất cả các hệ thống để có một nền kinh tế hiệu quả, đồng thời quan tõm đến hệ thống ngành ngõn hàng (ệtkerRobe & Podpiera, 2010) Nú tiết lộ tầm quan trọng của việc duy trì sự ổn định tài chính và cách tất cả các rủi ro đan xen với nhau Rủi ro tín dụng tiếp tục là một vấn đề trong hệ thống ngân hàng Việt Nam Quản lý rủi ro tín dụng hợp lý được khám phá trong nghiên cứu này để giải quyết các vấn đề rủi ro tín dụng khiến hoạt động cho vay trở nên phức tạp, đòi hỏi khắt khe và không sinh lời (Kolapo, Ayeni, & OKE, 2012) Môi trường chính trị và kinh tế toàn cầu đầy biến động đòi hỏi sự nhạy bén trong quản lý trong môi trường tín dụng để đóng góp vào hiệu quả tài chính của các ngân hàng Quản lý rủi ro là trung tâm của hoạt động giám sát khu vực tài chính nhằm cải thiện hoạt động tài chính của các ngân hàng và ngăn chặn chúng khỏi đổ vỡ (Mikes & Kaplan, 2013)
Trong quá trình cung cấp dịch vụ cho khách hàng, các ngân hàng phải đối mặt với nhiều loại rủi ro như rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, rủi ro hoạt động và rủi ro thanh khoản (Ali và cộng sự, 2011) Hiệp định Basel đã tập trung vào các vấn đề liên quan đến việc thiếu mô hình rủi ro tín dụng cụ thể để giải thích cho các danh mục cho vay cá nhân (Malik và Thomas, 2010) Về mặt lý thuyết, khi số lượng khoản vay cá nhân được cấp cho khách hàng tăng lên, rủi ro đối với số tiền cho vay bị vỡ nợ cũng tăng lên (Wachira,
2017) Đây là lý do tại sao sự sẵn lòng và khả năng đáp ứng nghĩa vụ trả nợ của người vay là một phần thiết yếu trong việc đánh giá điểm tín dụng của người vay (Chapman,
1940 và Stepanova và Thomas, 2002) Theo (Waemustafa và Sukri, 2015), lạm phát đóng một vai trò quan trọng trong rủi ro tín dụng của ngân hàng thông thường Họ mô tả thêm rằng, khi lạm phát tăng, rủi ro tín dụng giảm cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa lạm phát và rủi ro tín dụng Tuy nhiên, đáng ngạc nhiên là ở các Ngân hàng Hồi giáo có mối quan hệ tiêu cực không đáng kể giữa lạm phát và rủi ro tín dụng Những phát hiện về sự kết hợp giữa hai loại ngân hàng này đã kích hoạt sự quan tâm của nghiên cứu này để xem xét thêm tác động của lạm phát đối với rủi ro tín dụng Bên cạnh đó, tỷ lệ lạm phát cao khiến người vay trì hoãn việc trả nợ để đáp ứng nhu cầu cơ bản của hàng hóa và dịch vụ vốn đắt hơn nhiều khi lạm phát cao (Mkukwana, 2013) Ngoài ra, theo đề xuất của (Castro, 2013) lạm phát cao có thể làm giảm giá trị thực của dư nợ Các nghiên cứu trước đã cho thấy có nhiều yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng Tuy nhiên, cho vay khách hàng liên quan thì chưa tìm thấy nghiên cứu nào đề cập
Trong những năm vừa qua đã xảy ra nhiều rủi ro tín dụng dẫn đến thất thoát hàng nghìn tỷ đồng cho nhiều TCTD, trong đó các đối tượng dùng thủ đoạn: góp vốn để thành lập nhiều doanh nghiệp cùng lúc, mua bán lòng vòng hàng hóa của nhau để nhằm hợp lý hóa hồ sơ vay vốn ngân hàng Năm 2012, vụ việc điển hình về rủi ro tín dụng của các
NHTM với nhóm KH có liên quan là vụ án chủ tịch hội đồng quản trị kiêm tổng giám đốc công ty Thái Sơn là ông Phạm Văn Thụ gây thiệt hại gần 565 tỷ đồng cho các TCTD Trong vụ việc này, ông Thụ đã lập nên 13 công ty, các công ty này đều có biên bản họp hội đồng thành viên thậm chí là đại hội cổ đông hoành tráng nhưng kì thực cũng chỉ là một vài người với nhau, mua bán lòng vòng để làm hồ sơ rút vốn ngân hàng Đầu năm
2018, vụ án Huỳnh Công Thiện cùng 6 đồng phạm đã lập 3 công ty, lập hợp đồng mua bán khống, xuất hóa đơn giá trị gia tăng khống giữa các công ty với nhau… Sau khi ngân hàng giải ngân tiền đến các công ty bán hàng, tiền được đưa về cho Thiện sử dụng Hành vi này kéo dài từ năm 2007 đến 2018, số tiền vay nhiều ngân hàng lên đến 218 tỷ đồng và 1.162 triệu USD Những vụ việc liên tục xảy ra trong thời gian dài, gây thất thoát lớn cho các NHTM, cho thấy sự cần thiết phải đẩy mạnh hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng trước khi rủi ro thực sự xảy ra, đặc biệt đối với khách hàng và người có liên quan Đề tài nghiên cứu “Cho vay nhóm khách hàng liên quan và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam” được tác giả lựa chọn dựa trên những phân tích trên Để nhận thấy các dấu hiệu cảnh báo tiềm ẩn, nghiên cứu nhằm mục đích khám phá các yếu tố nội bộ ngân hàng có liên quan đến rủi ro tín dụng và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu chung
Hệ thống lại một số vấn đề cơ bản về hoạt động của ngân hàng thương mại và cơ sở lý luận về quản trị rủi ro cho vay của ngân hàng trong giai đoạn hội nhập quốc tế Mục tiêu cụ thể
Mục tiêu nghiên cứu này là xem xét mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam Đưa ra một số khuyến nghị nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng tại các ngân hàng TMCP Việt Nam dựa trên kết quả nghiên cứu.
Câu hỏi nghiên cứu
Bài nghiên cứu cần làm rõ vấn đề sau để giải quyết các mục tiêu nghiên cứu: Cho vay nhóm khách hàng liên quan có tác động đển rủi ro tín dụng của các Ngân hàng TMCP Việt Nam hay không?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố thuộc đặc điểm ngân hàng tác động đến rủi ro tín dụng các ngân hàng TMCP Việt Nam
Không gian nghiên cứu: Các ngân hàng TMCP Việt Nam
Thời gian nghiên cứu: Thời gian khảo sát và thu thập dữ liệu kéo dài từ năm 2010 đến năm 2021 Đây là khoản thời gian mà Nhà nước phải tích cực tham gia vào việc mua lại các ngân hàng yếu kém cũng như buộc phải sáp nhập các ngân hàng yếu kém về quản lý có nguy cơ sụp đổ trong giai đoạn hệ thống ngân hàng Việt Nam tăng trưởng nhanh, những thay đổi đáng kể và rủi ro hệ thống Thị trường bất động sản tan băng nhanh chóng, bắt đầu bùng nổ tối đa và thời kỳ mở rộng nóng của ngành ngân hàng, bao gồm cả việc mở thêm chi nhánh ngân hàng, tăng trưởng tín dụng cao và nợ xấu tăng vọt đều diễn ra trong thời gian này Những đặc điểm trong giai đoạn này làm cho việc lựa chọn bộ dữ liệu nghiên cứu trở nên thích hợp.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng Tác giả đã sử dụng các kỹ thuật nghiên cứu định lượng dựa trên phân tích tương quan, phân tích hồi quy và thống kê mô tả để đáp ứng các mục tiêu của nghiên cứu Sử dụng thống kê mô tả có thể xem xét các đặc điểm của mẫu dữ liệu Để xem xét mức độ tương quan của các biến trong mô hình của mình, trước tiên nghiên cứu tiến hành phân tích tương quan Phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tính bằng cách áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất Bao gồm nhiều biến cùng một lúc trong mô hình, sau đó sử dụng các tiêu chí loại trừ trong phân tích hồi quy để loại bỏ chúng nhằm trích xuất tập hợp các biến quan trọng nhất xác định rủi ro tín dụng
Sử dụng kỹ thuật hồi quy bình phương nhỏ nhất, kỹ thuật hiệu ứng cố định FEM (Mô hình hiệu ứng cố định), kỹ thuật hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên REM (Random Effect Model) Cuối cùng nghiên cứu sử dụng kỹ thuật hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng quát GLS (Generalized Least Square) để xử lý tự tương quan và phương sai thay đổi.
Ý nghĩa lý luận và thực tiễn
Ý nghĩa về mặt lý luận
Nghiên cứu giúp tổng hợp các nghiên cứu liên quan và xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam Ý nghĩa về mặt thực tiễn Đưa ra những cảnh báo sớm đối với các yếu tố tác động đến rủi ro hoạt động tín dụng của các ngân hang, phòng ngừa rủi ro trong quản trị ngân hang.
Kết cấu bài nghiên cứu
Bài nghiên cứu gồm có 05 chương:
Chương 1: Tổng quan bài nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
CÁC ĐỊNH NGHĨA
2.1.1 Khái niệm tín dụng ngân hàng
Từ tiếng Latinh "Credere- Creditium," có nghĩa là "tin tưởng, tin cậy và tín nhiệm, là nguồn gốc bắt nguồn cho từ "tín dụng" Hay nói một cách khác, “Tín dụng là một phạm trù chỉ sự vận động đơn phương của giá trị từ người sở hữu sang người sử dụng trong một khung thời gian cụ thể, trên cơ sở hứa hẹn hoàn trả bằng một lượng tiền cụ thể lớn hơn số tiền ban đầu” Tín dụng là kết quả của sự chuyển giao giá trị có điều kiện, trong đó người cung cấp là chủ nợ và người nhận là con nợ (Mishkin Frederic, 2007)
“Tín dụng chính là quan hệ vay mượn, sử dụng vốn lẫn nhau giữa người có vốn và người cần vốn dựa trên nguyên tắc hoàn trả Quan hệ giữa hai bên trong hoạt động tín dụng bị ràng buộc bởi cơ chế tín dụng, đó là thỏa thuận thời gian cho vay, lãi suất phải trả, các cam kết có điều kiện khác, ” (Nguyễn Quốc Khánh và Nguyễn Thị Mỹ Dung,
Các ngân hàng và các thành phần kinh tế khác tham gia vào mối quan hệ luân chuyển tài sản vốn được gọi là “tín dụng ngân hàng”, trong đó ngân hàng đồng thời vừa là người đi vay (huy động tiền từ công chúng để đầu tư vào nền kinh tế) vừa là người cho vay (sử dụng vốn huy động được để cho vay, cho người dân, dẫn vốn vào nền kinh tế) Đây là hình thức kết nối tín dụng gián tiếp, nơi người tiết kiệm đầu tư vào những việc mà nền kinh tế cần vốn thông qua chức năng trung gian của ngân hàng
Từ nghiên cứu trên, ta thấy rõ: Tín dụng ngân hàng là việc ngân hàng thoả thuận cho phép người tiêu dùng sử dụng một tài sản (bằng tiền, bất động sản, danh tiếng) với nguyên tắc hoàn vốn thông qua các nghiệp vụ cho vay, chiết khấu và cho vay, cho thuê tài chính, bảo lãnh ngân hàng và các hoạt động tín dụng khác, bao gồm cả chiết khấu (tái chiết khấu) Do đó, nội dung tín dụng được mở rộng hơn nội dung cho vay; Tuy nhiên, trong hoạt động tín dụng, nó cho phép hoạt động quan trọng nhất và chiếm tỷ lệ cao nhất tại các ngân hàng thương mại là đi vay (tín dụng tiền mặt) Do đó, các cụm từ
"cho vay" và "tín dụng" đôi khi được sử dụng thay thế cho nhau
2.1.2 Khái niệm rủi ro tín dụng
Mặc dù rủi ro tín dụng có nhiều định nghĩa khác nhau nhưng trong nghiên cứu này, có thể định nghĩa nó là rủi ro mất mát tài chính (phát sinh trực tiếp hoặc gián tiếp từ việc Bên đi vay mất khả năng thanh toán hoặc không trả được nợ đúng hạn theo thỏa thuận Điều này có nghĩa là có rủi ro tín dụng nếu ngân hàng không thể thu được toàn bộ số tiền gốc, toàn bộ tiền lãi hoặc cả hai, hoặc nếu người vay không thanh toán khoản vay đúng hạn
Rủi ro tín dụng được định nghĩa là rủi ro người vay không trả được lãi, không trả được nợ gốc trong thời hạn quy định trong hợp đồng tín dụng Do đó, có các vấn đề về dòng tiền và khả năng thanh khoản của ngân hàng (Nguyễn Văn Tiến và Phạm Hữu Hồng Thái, 2014)
Rủi ro tín dụng là khả năng người đi vay không thể trả lãi hoặc hoàn trả nguyên tắc trước hạn theo hợp đồng cho vay Điều này ảnh hưởng đến tính thanh khoản của ngân hàng và tạo ra các vấn đề về dòng tiền (Nguyễn Văn Tiến, 2010)
Theo Timothy W Koch (1988), rủi ro tín dụng phát sinh khi khách hàng không thực hiện được, tức là khi khách hàng không trả gốc và lãi Rủi ro tín dụng là khả năng khách hàng không trả được nợ hoặc vỡ nợ có thể gây ra sự thay đổi trong thu nhập ròng và vốn hóa thị trường
Rủi ro tín dụng được Saunders và Lange (1999) định nghĩa là tổn thất có thể xảy ra khi ngân hàng mở rộng tín dụng cho khách hàng, hoặc khả năng xảy ra các dòng thu nhập được dự đoán không thể hoàn trả cả về số lượng và thời gian
Theo đề án tái cơ cấu tổ chức tín dụng giai đoạn 2011-2015 theo Quyết định số 254/QĐ-TTG ngày 01/03/2012 của Thủ tướng Chính phủ có hiệu lực, rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam đã trở thành vấn đề đặc biệt được quan tâm trong xã hội
Theo Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (2007), việc người đi vay không thanh toán khoản vay kịp thời là rủi ro tín dụng Tổn thất dự kiến đo lường rủi ro tín dụng và tạo nền tảng cho việc trích lập dự phòng (Basel của Ủy ban Giám sát Ngân hàng 2004)
Theo Laeven Majnoni (2002), rủi ro tín dụng là tỷ lệ dự phòng rủi ro cho một khoản vay chia cho tổng tài sản của ngân hàng Hiện tại không có sự thống nhất giữa các học giả về cách tính toán rủi ro tín dụng Ông cho rằng phần lớn tổng tài sản bao gồm số dư cho vay, do đó rủi ro có thể được xác định trực tiếp từ tổng giá trị tài sản Ông cho rằng, thay vì chỉ số tiền vay, toàn bộ tài sản của ngân hàng phải chịu tổn thất khi rủi ro tín dụng phát sinh Trong một nghiên cứu khác của Jemenez và Saurian (2006), nhà nghiên cứu phải thu thập đủ dữ liệu để sử dụng phương pháp chia tỷ lệ nợ xấu cho toàn bộ dư nợ để xác định rủi ro tín dụng Các kết quả nghiên cứu đáng tin cậy đã được thực hiện kiểm định nợ xấu của các ngân hàng mới nổi Hai phương pháp đề cập ở trên đã được tích hợp trong nghiên cứu của Hess và cộng sự (2008) để xác định rủi ro tín dụng
Những người đi vay thông thường không gặp rủi ro tín dụng trong năm đầu tiên đi vay, nhưng các khoản dự phòng được trích lập cho các khoản vay rủi ro từ những năm trước đó Do đó, việc so sánh các khoản dự phòng với dư nợ cùng năm để đánh giá rủi ro là không phù hợp Vì vậy trong bài nghiên cứu này rủi ro tín dụng được xác định bằng cách chia số dư tín dụng từ năm t-1 cho số khoản dự phòng trong năm t Tiêu chí đánh giá này xét đến vấn đề trích lập dự phòng rủi ro có thể xảy ra đối với từng dư nợ cho vay riêng lẻ, phản ánh rủi ro tín dụng một cách chính xác hơn Nó cũng là một phương pháp rất thích hợp cho đo lường rủi ro tín dụng thông tin thu thập trong các ngân hàng Việt Nam
Chính sách của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam phân loại dư nợ thành 5 nhóm Mặc dù các khoản vay từ nhóm 2 đến nhóm 5 phải được trích lập, nhưng định nghĩa nợ xấu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2013) đã phân loại các khoản nợ này thuộc nhóm 3, 4 và 5 Phòng ngừa Do đó, đối với vấn đề này, tác giả lựa chọn phương pháp đo lường rủi ro tín dụng được khuyến nghị bởi Daniel Foos và cộng sự (2010)
2.1.3 Phân loại rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng được chia thành hai loại dựa trên bản chất của nó: rủi ro giao dịch và rủi ro danh mục đầu tư:
Một loại rủi ro tín dụng được gọi là rủi ro giao dịch chủ yếu do các hạn chế trong quá trình giao dịch và thẩm định của khách hàng để phê duyệt khoản vay Ba thành phần cơ bản của rủi ro giao dịch như sau:
Rủi ro lựa chọn liên quan đến việc phân tích và đánh giá các khoản vay mà khách hàng đề ra
CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Nataraga và cộng sự (2018) đã thực hiện một nghiên cứu về 3 ngân hàng lớn của khu vực tư nhân được niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Quốc gia (NSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Bombay (BSE) Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), hệ số Tobin’s Q và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) là ba chỉ số được sử dụng để đo lường hiệu quả tài chính của các ngân hàng được chọn Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu dao động từ năm 2006 đến năm 2007 và nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng, quản lý tài sản, hiệu quả hoạt động và tỷ lệ nợ có ảnh hưởng đến hoạt động tài chính của các ngân hàng thương mại tư nhân
Antwi (2019) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa an toàn vốn, tỷ lệ chi phí trên thu nhập và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng ở Ghana trong giai đoạn 2013 đến 2018 và một trong những phát hiện chính là tỷ lệ chi phí trên thu nhập có tương quan âm mối quan hệ đáng kể với ROA và ROE Trong một nghiên cứu khác về các ngân hàng ở Ghana, Nyarko
(2018) đã thực hiện một nghiên cứu về mối quan hệ giữa các khoản nợ xấu và khả năng sinh lời của bốn ngân hàng lớn trong nước Các phát hiện chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời
Abduh và Alias (2014) đã thực hiện một nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động ngân hàng Hồi giáo ở Malaysia trong giai đoạn 2006 đến 2010 Các biến độc lập được sử dụng là dự phòng rủi ro cho vay đối với tổng tài sản, các khoản cho vay ròng trên tổng tài sản, tổng chi phí trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng GDP và lạm phát Sử dụng Pooled OLS, nghiên cứu cho thấy dự phòng rủi ro cho vay đối với tổng tài sản, tổng chi phí trên tổng tài sản và lạm phát là những biến số quan trọng ảnh hưởng đến hoạt động của ngân hàng Hồi giáo Malaysia trong giai đoạn nghiên cứu
Tác động của rủi ro tín dụng đối với hoạt động tài chính của 18 ngân hàng Nam Phi trong giai đoạn 2008 đến 2018 đã được nghiên cứu bởi Munangi và Sibindi (2020), và một số phát hiện chính của họ là rủi ro tín dụng có liên quan tiêu cực đến hiệu quả tài chính và mức độ an toàn vốn có liên quan rõ ràng đến hoạt động tài chính Thêm vào đó, họ phát hiện ra rằng đòn bẩy ngân hàng và hiệu quả tài chính có mối quan hệ ngược chiều với nhau Kablay và Gumbo (2021) đã nghiên cứu các nguyên nhân dẫn đến nguy cơ ngân hàng ở Botswana trong giai đoạn 2015-2019 và họ phát hiện ra rằng ROE và tỷ lệ nợ xấu là những yếu tố dự báo tốt nhất cho tình trạng kiệt quệ của ngân hàng Hơn nữa, trong nghiên cứu của mình, họ đã xác định rằng ROE có tác động tiêu cực và đáng kể đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các ngân hàng ở Botswana
Trong các nghiên cứu thực nghiệm của Bourke (1989) đã xác định các yếu tố quyết định khả năng sinh lời của ngân hàng trong đó các biến bên trong có liên quan đến quản trị ngân hàng Mamatzakis và cộng sự (2007) cũng chỉ ra rằng các yếu tố bên trong được gọi là các yếu tố quyết định vi mô hoặc cụ thể đối với hiệu quả hoạt động tài chính Theo mục đích của từng nghiên cứu, các nhà nghiên cứu sẽ lựa chọn các yếu tố quyết định bên trong, có một số tỷ lệ tài chính cụ thể của ngân hàng thể hiện quy mô vốn, quy mô tài sản, vốn vay, chi phí, các khoản nợ, khả năng thanh khoản Guru và cộng sự (1999) nghiên cứu trên một mẫu gồm mười bảy ngân hàng thương mại của Malaysia từ năm 1986 đến năm 1995 Nghiên cứu này chỉ ra rằng tỷ lệ quản lý chi phí là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng và tỷ lệ lãi suất cao có liên quan đến khả năng sinh lời của ngân hàng
Nghiên cứu ở Pakistan, Javaid và cộng sự (2011) nhận thấy rằng tổng tài sản cao hơn không dẫn đến lợi nhuận cao hơn do quy mô nhỏ và các khoản cho vay cao hơn góp phần tạo ra lợi nhuận nhưng tác động của chúng không đáng kể Ngoài ra, kết quả cũng cho thấy vốn tự có và tiền gửi có tác động đáng kể đến khả năng sinh lời Hơn nữa, trong nghiên cứu của Molyneux và cộng sự (1992) đã kiểm tra các yếu tố quyết định hiệu quả hoạt động tài chính của ngân hàng đối với một số nước Châu Âu Người ta thấy rằng các ngân hàng có vốn hóa tốt có chi phí phá sản dự kiến thấp hơn và khả năng sinh lời tốt hơn Trong nhiều nghiên cứu ở Thổ Nhĩ Kỳ, Ramlall (2009) đã chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản, vốn vay và khả năng thanh khoản ảnh hưởng tích cực đến ROA Bên cạnh đó, tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản và nợ xấu ảnh hưởng ngược chiều đến ROA Trong nghiên cứu của Atasoy
(2007) đã kiểm tra mối quan hệ giữa các yếu tố quyết định khả năng sinh lời và cơ cấu chi phí - thu nhập Kết quả cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tổng tài sản ảnh hưởng tích cực đến ROA và tỷ lệ tài sản cố định và chi phí trên tổng tài sản ảnh hưởng tiêu cực đến ROA
Các nghiên cứu trước đây về hoạt động tài chính của ngân hàng có số lượng tương đối lớn Tuy nhiên, các nghiên cứu thường được thực hiện ở các thị trường phát triển hơn là ở các nước đang phát triển (Ayanda và cộng sự, 2013) Tổng hợp lại, hai nhóm yếu tố phổ biến trong các nghiên cứu khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại là (i) các yếu tố đặc thù của ngân hàng và (ii) các yếu tố bên ngoài Điển hình là một số nghiên cứu như nghiên cứu của Erina và Lace’s (2013) cho rằng các chỉ số sinh lời ngân hàng thương mại của các ngân hàng Latvia trong giai đoạn 2006-2011 bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như (i) hiệu quả hoạt động, (ii) cơ cấu danh mục tài sản; trong khi đó, hai yếu tố: (i) vốn và (ii) rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến ROA Nếu khả năng sinh lời được đo lường bằng ROE, thì mối quan hệ tuyến tính là cùng chiều với vốn, trong khi mối quan hệ ngược chiều với (i) hiệu quả hoạt động và (ii) rủi ro tín dụng được ghi lại dựa trên bằng chứng thực nghiệm Các yếu tố bên ngoài trong mô hình nghiên cứu là tốc độ tăng trưởng GDP có mối quan hệ thuận chiều với khả năng sinh lời
Ngoài ra, Menicucci và Paolucci (2016) đã đánh giá hiệu quả hoạt động tài chính và các yếu tố nội sinh của 28 ngân hàng lớn nhất ở các nước thuộc Liên minh Châu Âu từ năm 2006 đến năm 2015 Kết quả thực nghiệm cho thấy mối quan hệ tích cực giữa khả năng sinh lời và (i) tỷ lệ an toàn vốn, (ii) quy mô ngân hàng và (iii) tỷ lệ tiền gửi Trong khi đó, chất lượng tài sản có ảnh hưởng ngược chiều đến hiệu quả hoạt động tài chính Dựa trên kết quả hồi quy, nghiên cứu cũng đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm tăng cường sự vững mạnh và ổn định của khu vực ngân hàng châu Âu
Bên cạnh đó, Abel và Le Roux (2016) đã nghiên cứu thực nghiệm ngành ngân hàng của Zimbabwe từ năm 2009 đến năm 2014 bằng cách sử dụng các mô hình hồi quy bảng hiệu ứng cố định Các tác giả đã chỉ ra rằng hiệu quả hoạt động tài chính của các ngân hàng nước này phần lớn được quyết định bởi các yếu tố đặc thù của ngân shàng Tuyên bố này khẳng định vai trò của các nhà lãnh đạo ngân hàng trong việc cải thiện lợi nhuận của chính ngân hàng của họ Các yếu tố như quy mô tài sản lưu động, quy mô vốn, chất lượng tài sản và hiệu quả chi phí được hỗ trợ bởi bằng chứng thực nghiệm rằng chúng có liên quan tích cực với khả năng sinh lời Dựa trên điều này, nghiên cứu khuyến nghị rằng các ngân hàng ở Zimbabwe có thể cải thiện chất lượng tài sản, quản lý chi phí và quản lý thanh khoản để đạt được hiệu quả tài chính tốt hơn
Trong khi đó, theo nghiên cứu của Ozgur và Gorus (2016) về khả năng sinh lời của ngân hàng ở Thổ Nhĩ Kỳ, hai nhóm yếu tố kinh tế vĩ mô và cụ thể của từng ngân hàng được phân tích định lượng (bằng phương pháp OLS) để đánh giá mức độ tác động đến khả năng sinh lời qua Giai đoạn 10 năm từ 2006 đến 2016 Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng sinh lời của ngân hàng bị ảnh hưởng bởi: (i) quy mô vốn, (ii) chất lượng tài sản, (iii) tỷ lệ thu nhập lãi trên tổng tài sản và (iv) lãi suất ngân hàng trung ương Trong khi đó, bốn yếu tố sau không có mối quan hệ tuyến tính đáng kể với hiệu quả hoạt động tài chính: (i) tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản, (ii) thị phần, (iii) tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản và (iv) tỷ giá hối đoái Nghiên cứu cũng chứng minh tác động tiêu cực của cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 đối với lợi nhuận của các ngân hàng ở Thổ Nhĩ Kỳ
Mehta và Bhavani (2017) đã đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của 19 ngân hàng thương mại ở UAE từ năm 2006 đến 2013 bằng cách sử dụng phân tích hồi quy dữ liệu bảng Sức mạnh giải thích của mô hình là khá mạnh với khả năng giải thích cho hơn 75% sự thay đổi trong tổng phương sai của lợi nhuận Kết quả nghiên cứu thực nghiệm đã xác định ba yếu tố có tác động tích cực đáng kể đến lợi nhuận của ngân hàng, bao gồm: (i) hiệu quả chi phí, (ii) tỷ lệ an toàn vốn và (iii) chất lượng tài sản
Khi phân tích các yếu tố quyết định hiệu quả hoạt động tài chính ngân hàng, một số yếu tố nổi bật Các ngân hàng cụ thể và trong phạm vi của các ngân hàng để ảnh hưởng đến việc sử dụng các chính sách và quyết định Các yếu tố này sẽ khác nhau giữa các ngân hàng và do đó thích hợp khi thực hiện một nghiên cứu so sánh về các ngân hàng thương mại khác nhau về hiệu quả hoạt động tài chính Chúng bao gồm tỷ lệ an toàn vốn, chất lượng tài sản, hiệu quả quản lý, thu nhập và thanh khoản Hệ thống xếp hạng CAMEL được sử dụng rộng rãi, đặc biệt là bởi các cơ quan quản lý trong việc đánh giá và xếp hạng mức độ an toàn và lành mạnh của ngân hàng (Altan và cộng sự, 2014) Nó liên quan đến việc xem xét các lĩnh vực khác nhau của ngân hàng dựa trên nhiều nguồn thông tin khác nhau bao gồm báo cáo tài chính, ngân sách, nguồn tài trợ và những nguồn khác CAMEL là từ viết tắt của năm yếu tố cụ thể của ngân hàng có tên ở trên sẽ được phân tích chi tiết liên quan đến hoạt động ngân hàng (Nimalathasan, 2008) Theo Buerger (2011) xếp hạng CAMEL là con số quan trọng nhất đối với một ngân hàng, về mặt quy định Bà nói rằng “tất cả các giám đốc ngân hàng nên hiểu rõ về ý nghĩa của xếp hạng CAMELS và tác động sâu sắc của những xếp hạng này đối với ngân hàng
Vốn là lượng vốn riêng mà ngân hàng có để tài trợ cho các hoạt động của mình và có thể được sử dụng như một biện pháp bảo vệ trong trường hợp môi trường có những thay đổi bất lợi (Athanasoglou và cộng sự, 2008) Ongore và Kusa (2013) giải thích rằng đủ vốn là cần thiết cho mục đích thanh khoản vì tiền gửi ngân hàng có thể dễ bị ngân hàng chạy Do đó, an toàn vốn là một dấu hiệu cho thấy sức mạnh vốn của ngân hàng trong điều kiện rủi ro mất khả năng thanh toán Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) thường được biểu thị bằng tổng Vốn cấp I và Vốn cấp II theo tỷ lệ phần trăm của tài sản có trọng số rủi ro của ngân hàng (Swarnapali, 2014) Vốn hóa là một chỉ số khác về mức độ an toàn vốn được đo lường bằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu của cổ đông trên tổng tài sản của một ngân hàng (Onuonga, 2014) Điều này cho thấy mức độ tài sản của ngân hàng được tài trợ bởi quỹ của chủ sở hữu (Obamuyi, 2013)
Khoản trống nghiên cứu
Nhiều nghiên cứu đã làm sáng tỏ những nguyên nhân chính của các rủi ro tín dụng nhằm ngăn chặn chúng tái diễn trong tương lai và đảm bảo một ngành ngân hàng lành mạnh
Về vấn đề này, các nghiên cứu trước chỉ ra rằng rủi ro tín dụng chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố hệ thống (yếu tố kinh tế vĩ mô) và yếu tố đặc thù (yếu tố bên trong ngân hàng) để giải thích sự biến động của rủi ro tín dụng(Keeton & Morris, 1987; Louzis, Vouldis, & Metaxas, 2012; Quagliariello, 2007; Salas & Saurina, 2002; Us, 2017) Các nghiên cứu khác nhấn mạnh tác động đáng kể của các yếu tố quyết định liên quan đến ngành như mức độ tập trung của thị trường (Beck, Jakubik, & Piloiu, 2015; Boyd & Nicolo, 2005) Tuy nhiên, chưa tìm thấy bằng chứng nghiên cứu về cho vay nhóm khách hàng liên quan với rủi ro tín dụng nhất là các ngân hàng thương mại ở Việt Nam Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam ngày càng hội nhập kinh tế quốc tế sâu rộng, môi trường kinh doanh có nhiều thay đổi căn bản và toàn diện, bên cạnh những cơ hội mới thì các ngân hàng thương mại Việt Nam phải đối diện với nhiều rủi ro tín dụng phức tạp, đặc biệt là vấn đề rủi ro khi cấp tín dụng cho khách hàng và người có liên quan (nhóm khách hàng) Ở Việt Nam chỉ tìm thấy nghiên cứu Đỗ Thị Hà
(2019) về cảnh báo sớm rủi ro đối với việc cấp tín dụng cho khách hàng và người có liên quan của các ngân hàng thương mại Việt Nam Tuy nhiên, chưa tìm thấy bằng chứng nghiên cứu định lượng nào thực hiện ở chủ đề này
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
giả thuyết nghiên cứu
Trong bối cảnh Việt Nam, tác động của cho vay khách hàngg liên quan có vẻ nghiêm trọng khi các ngân hàng cho vay các đối tượng có mối quan hệ chéo Các nghiên cứu trước đây (La Porta và cộng sự 2002; Sapienza 2006) nhấn mạnh điểm này và chỉ ra rằng ảnh khách hàng liên quan đến rủi ro tín dụng
Trong bối cảnh của Việt Nam, hoạt động của các đối tượng khách hàng liên quan KH sử dụng nguồn tiền được ngân hàng tài trợ hoặc nguồn tiền về từ phương án kinh doanh để cho vay lại trong nhóm, lúc này ngân hàng phải đối mặt với rủi ro không kiểm soát được dòng tiền giải ngân và dòng tiền từ phương án tài trợ để thu hồi nợ (Oliver và cộng sự, 2014; Dong và cộng sự, 2014) Nghiên cứu đặt ra giả thuyết sau:
H: Cho vay khách hàng liên quan làm tăng rủi ro tín dụng.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Dựa trên nghiên cứu Naili và Lahrichi (2022) đồng thời bổ sung thêm biến tỷ lệ cho vay nhóm khách hàng liên quan Mô hình nghiên cứu được trình bày như sau:
LLR i,t = α + β1 LR i,t + β2 LG i,t + β3SIZE i,t + β4CIR i,t + β5EBP i,t + β6 DIV it + β7CAR i,t + β8GDP i,t + ε Trong đó
LLRi,t: Rủi ro tín dụng ngân hàng
LRi,t: Tỷ lệ cho vay nhóm khách hàng liên quan/tổng dư nợ
LGi,t: Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng
SIZEi,t: Quy mô ngân hàng
CIRi,t: Hiệu quả ngân hàng
EBPi,t: Dự phòng rủi ro tín dụng
DIVi,t: Đa dạng hoá ngân hàng
CARi,t: Tỷ lệ an toàn vốn
GDP: Tăng trưởng kinh tế
Rủi ro tín dụng (LLR): Dựa trên lý thuyết về nợ xấu và mô hình nghiên cứu thực nghiệm của (Ngoc Nguyen, 2019; Naili và Lahrichi, 2022), tác giả đã kế thừa phương trình cho phù hợp với thực tế tình hình hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam và đề xuất mô hình nghiên cứu tổng thể kiểm định tác động của các nhân tố đến nợ xấu với biến phụ thuộc là LLR
Tỷ lệ cho vay nhóm khách hàng liên quan (LR):
Phần lớn các ngân hàng lớn ở Việt Nam thường có khách hàng là doanh nghiệp nhà nước, tổ chức đa quốc gia hoặc doanh nghiệp có quan hệ sở hữu thuộc danh mục ngân hàng (Campello và Gao, 2017) Doanh nghiệp này thường xuyên được hưởng lợi từ việc kết nối vốn vay khiến các ngân hàng phải đẩy nhanh thủ tục duyệt vay nhằm lôi kéo người tiêu dùng Do xu hướng che giấu thông tin bất lợi của các công ty, các ngân hàng phải đối mặt với rủi ro tín dụng do hiện tượng này
Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LG)
Các tài liệu trước đây cho rằng tăng trưởng tín dụng có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng ngân hàng (Boudriga và cộng sự, 2010; Foos và cộng sự, 2010; Keeton và Morris, 1987) Trên thực tế, tăng trưởng tín dụng là một trong những nguyên nhân chính gây ra cuộc khủng hoảng tài chính gần đây (Naili và Lahrichi, 2020) Một trong những nghiên cứu sớm nhất xem xét mối liên hệ giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu, cho rằng tăng trưởng cho vay nhanh dẫn đến tổn thất cho vay cao hơn (Keeton và Morris, 1987) Các tác giả cho rằng khi các ngân hàng tăng cường cho vay, việc sàng lọc khoản vay và các tiêu chuẩn tín dụng sẽ xấu đi Các ngân hàng có nhiều khả năng sẽ nới lỏng các tiêu chuẩn tín dụng để đạt được mức tăng trưởng cho vay mục tiêu, do đó dẫn đến thiệt hại nặng nề trong tương lai (Foos và cộng sự, 2010) Mối liên hệ tích cực giữa tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng cũng được hỗ trợ bởi Salas và Saurina (2002) và Alhassan và cộng sự (2014) Tăng trưởng tín dụng tính bằng tổng dư nợ cho vay của năm hiện tại so với năm trước (Shehzad và cộng sự, 2010; Naili và Lahrichi, 2022)
Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô của ngân hàng thể hiện qua tổng tài sản Ngân hàng thương mại bắt buộc phải tăng vốn chủ sở hữu bất cứ khi nào quy mô của ngân hàng đó tăng lên, theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Do đó, khi tổng tài sản được cải thiện, các ngân hàng thương mại sẽ có khả năng cấp tín dụng tốt hơn Việc quản lý các tài sản và nợ phải trả này thường tốt hơn ngân hàng vì các ngân hàng thương mại lớn sẽ có quy trình cấp tín dụng chặt chẽ và khách hàng thường là các doanh nghiệp lớn, có uy tín và ổn định ít thương mại Do đó, tùy thuộc vào cơ cấu tài sản được lựa chọn và năng lực quản lý tài sản của ngân hàng, quy mô của ngân hàng thương mại có thể có tác động tích cực hoặc tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu Salas và Saurina (2002) cho rằng lý thuyết "hiệu ứng quy mô" cho rằng ngân hàng càng có nhiều cơ hội đa dạng hóa thì tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng càng lớn Tác giả cung cấp hỗ trợ thực nghiệm cho tuyên bố này Ngược lại với tiền đề đã đề cập ở trên, giả thuyết "quá lớn để thất bại" cho rằng do các ngân hàng lớn sử dụng các khoản vay thường xuyên hơn, họ chịu rủi ro quá mức và tích lũy một số lượng lớn nợ xấu Theo Misra và Dhal (2010), quy mô của ngân hàng có tác động thuận lợi đến nợ xấu Thực tế là các ngân hàng nhỏ có hiệu quả quản lý vượt trội, dẫn đến việc phê duyệt khoản vay và quản lý khoản vay tốt hơn, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu thấp hơn, cũng giải thích mối liên quan tương đương này
Quy mô ngân hàng (SIZE): Lôgarit tự nhiên của tổng tài sản ngân hàng được sử dụng để ước tính quy mô ngân hàng (Khemraj và Pasha, 2009; Mensah và Adjei, 2014; Naili và Lahrichi, 2022)
Size=ln(Tổng tài sản) Hiệu quả ngân hàng
Berger và Deyoung (1997) cho rằng do trình độ quản lý của các nhà quản lý ngân hàng kém, các ngân hàng hiệu quả với chi phí thấp phải chịu mức nợ xấu cao, thông qua việc đánh giá tài sản thế chấp không đầy đủ, cho điểm tín dụng kém và giám sát người vay thấp Podpiera và Weill (2008) cho rằng mối liên hệ giữa hoạt động kém hiệu quả của ngân hàng và nợ xấu được giải thích thêm bởi giả thuyết sự không may mắn, cho thấy rằng các sự kiện không được dự đoán như suy thoái kinh tế dẫn đến sự gia tăng trong nợ xấu Trong các cuộc khủng hoảng kinh tế này, các nỗ lực của nhà quản lý tăng gấp đôi dẫn đến chi phí hoạt động tăng thêm, do đó, tác động đến hiệu quả chi phí của các ngân hàng (Berger và Deyoung, 1997)
Mặt khác, một số nghiên cứu ủng hộ giả thuyết mối liên hệ tiêu cực giữa hoạt động kém hiệu quả của ngân hàng và nợ xấu Điều này ám chỉ rằng các ngân hàng tiết kiệm chi phí không dành đủ nguồn lực cho việc bảo lãnh phát hành tín dụng và chất lượng khoản vay cho các chi phí dành cho việc bảo lãnh phát hành và đánh giá của khách hàng (Louzis và cộng sự, 2012; Rossi và cộng sự, 2009) Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tỷ suất lợi nhuận hoạt động được sử dụng để đo lường mức độ kém hiệu quả của ngân hàng (Shehzad và cộng sự, 2010; Naili và Lahrichi, 2022)
Dự phòng rủi ro tín dụng (EBP)
Các ngân hàng cũng có thể sử dụng các khoản dự phòng rủi ro cho vay để truyền đạt thông tin cá nhân về hiệu suất trong tương lai cho các bên liên quan bên ngoài (Curcio và Hasan 2015) Cho rằng các khoản dự phòng rủi ro cho vay sẽ phản ánh các khoản lỗ tín dụng trong tương lai, chúng có thể có mối liên hệ tích cực với lợi nhuận thị trường (Liu và Ryan 1995; Kanagaretnam, Krishnan và Lobo 2009) Từ quan điểm của những người tham gia thị trường, việc tăng dự phòng rủi ro cho vay không nhất thiết phản ánh triển vọng tài chính tiêu cực với các khoản lỗ dự kiến Thay vào đó, mức dự phòng rủi ro cho vay được báo cáo cao hơn có thể được hiểu là tin tốt, ngụ ý rằng các ngân hàng đã trích lập đủ dự phòng để trang trải các khoản lỗ cho vay trong tương lai (Wahlen 1994; Curcio và Hasan 2015) Vì vậy, các khoản dự phòng có tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng
EBP= ậ ò ạ độ í ự ò ổ ư ợ Đa dạng hoá ngân hàng (DIV) Đa dạng hóa (DIV): Đa dạng hóa ngân hàng sẽ được thúc đẩy bởi tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập (Naili và Lahrichi, 2020; Naili và Lahrichi, 2022)
Tỷ lệ an toàn vốn (CAR)
Tỷ lệ an toàn vốn (CAR): Tỷ lệ này đề cập đến mức vốn mà một ngân hàng nên dành ra như một tỷ lệ tài sản rủi ro của mình Các ngân hàng nắm giữ một lượng vốn lớn như một tỷ lệ tài sản có trọng số rủi ro của họ sẽ bị tổn thất các khoản vay thấp hơn (Shrieves và Dahl, 1992) Lý do đằng sau mối liên hệ tiêu cực này là các ngân hàng có mức an toàn vốn cao có nhiều khả năng tham gia vào hoạt động cho vay chu đáo để duy trì nguồn vốn dành ra (Shrieves và Dahl, 1992) Mối quan hệ này đã được giải thích thêm bằng giả thuyết rủi ro đạo đức, ám chỉ rằng các ngân hàng có vốn hóa mỏng sẽ có nhiều khả năng chấp nhận rủi ro quá mức do tổn thất hạn chế mà họ có thể phải gánh chịu trong một sự cố tiềm ẩn (Berger và Deyoung, 1997; Keeton và Morris, 1987)
Ngược lại, một số trường phái khác ghi nhận mối liên hệ tiêu cực liên quan đến mối quan hệ CAR-NPL (Ghosh, 2017; Koehn và Santomero, 1980; Rime, 2001) Ghosh
(2017) chứng minh rằng các khoản lỗ cho vay thường trùng hợp với mức an toàn vốn cao Điều này dẫn đến việc các ngân hàng tham gia vào hoạt động cho vay rủi ro hơn với việc đánh giá và đánh giá rủi ro không đầy đủ (Ghosh, 2017) Tỷ lệ an toàn vốn được đo lường bằng tổng vốn trên tổng tài sản có trọng số rủi ro (Naili và Lahrichi, 2020; Salas và Saurina, 2002; Naili và Lahrichi, 2022)
Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Trong điều kiện hoàn cảnh kinh tế cụ thể, mối quan hệ giữa GDP và nợ xấu ngân hàng được xem xét Theo Louis và cộng sự (2011), khủng hoảng kinh tế khiến các doanh nghiệp, hộ kinh doanh, cá nhân khó quản lý tài chính khiến tỷ lệ nợ xấu tăng cao Ngược lại, khi nền kinh tế đang mở rộng nhanh chóng, tỷ lệ nợ xấu giảm xuống khi doanh thu tiêu dùng và doanh nghiệp tăng lên Salas và Saurina (2002) chứng minh tác động bất lợi mạnh mẽ của tăng trưởng GDP đối với nợ xấu và cho rằng các vấn đề kinh tế vĩ mô đang lan rộng nhanh chóng và tác động đến khả năng cho vay của các tác nhân kinh tế
Sự thay đổi hàng năm trong logarit tự nhiên của GDP được gọi là tăng trưởng GDP (Louzis và cộng sự, 2012; Naili và Lahrichi, 2020; Naili và Lahrichi, 2022)
GDP=Tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam
Bảng 0.1: Tổng hợp các biến trong mô hình
TÊN BIẾN KÝ HIỆU BIẾN CÔNG THỨC TÍNH
SỬ DỤNG BIẾN PHỤ THUỘC
Rủi ro tín dụng LLR NPL= ỷ ệ ợ ấ ổ ư ợ
Naili và Lahrichi (2022); Naili và Lahrichi (2022) BIẾN ĐỘC LẬP
Chi vay nhóm khách hàng liên quan
Quy mô ngân hàng SIZE Size=ln(Tổng tài sản) Naili và Lahrichi
Hiệu quả ngân hàng CIR
Ngoc Nguyen (2019); Naili và Lahrichi (2022)
Tăng trưởng tín dụng LG 𝐷ư 𝑛ợ − 𝐷ư 𝑛ợ
Ngoc Nguyen (2019); Naili và Lahrichi (2022)
Dự phòng rủi ro tín dụng EBP EBP= ậ ò ạ độ í ự ò ổ ư ợ
(2022 Đa dạng hoá ngân hàng DIV 𝑇ℎ𝑢 𝑛ℎậ𝑝 𝑛𝑔𝑜à𝑖 𝑙ã𝑖
Tỷ lệ an toàn vốn CAR 𝑉ố𝑛 𝑐ấ𝑝 1 + 𝑉ố𝑛 𝑐ấ𝑝 2
(2022) Tốc độ tăng trưởng GDP GDP Tốc độ tăng trưởng GDP Naili và Lahrichi
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Để nghiên cứu “Cho vay nhóm khách hàng liên quan và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam”, tác giả sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và các tài liệu liên quan của 25 NHTM Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2010 đến 2021 (12 năm) Đây cũng là khoảng thời gian mà thông tin của các ngân hàng thương mại cổ phần được công bố một cách minh bạch và đầy đủ nhất Các số liệu vĩ mô như tăng trưởng GDP được thu thập từ nguồn dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (Worldbank) Mẫu nghiên cứu này được hình thành từ cơ sở dữ liệu của 21 NHTM Việt Nam
Việt Nam có 31 ngân hàng thương mại cổ phần vào cuối năm 2021 Dữ liệu từ các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam đáp ứng các yêu cầu sau sẽ được sử dụng cho nghiên cứu: dữ liệu công khai, bộ dữ liệu hoàn chỉnh, các ngân hàng đã mở liên tục trong thời gian nghiên cứu từ năm 2010 đến năm 2021 Từ đó, trong tổng số 31 ngân hàng, tác giả lựa chọn 21 Ngân hàng TMCP có số liệu tương đối rõ rang (6 ngân hàng TMCP còn lại có quy mô nhỏ, ước tính chỉ chiếm một tỷ lệ nhỏ trong tổng tài sản của toàn ngân hàng và không được công bố công khai) Do đó, quá trình chọn mẫu mô tả ở trên đã đảm bảo tính đại diện của mẫu nghiên cứu Hơn nữa, theo Tabachnick và Fidell (2007), kích thước quan sát tối thiểu nên được tính theo công thức: n ≥ 50 + 8m, trong đó m là số biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, để kiểm tra hồi quy của nghiên cứu một cách hiệu quả nhất Theo Tabachnick và Fidell (2007), có tối thiểu 146 quan sát trong đề tài nghiên cứu của tác giả do có 7 biến độc lập trong mô hình nghiên cứu Mẫu dữ liệu có
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng Việc sử dụng bộ dữ liệu bảng sẽ hỗ trợ trong việc kiểm soát và loại bỏ những khác biệt không thể quan sát được giữa các công ty Ngoài ra, Baltagi (2008) đã xác định sáu lợi ích của dữ liệu bảng: (1) Dữ liệu bảng là sự kết hợp của dữ liệu chéo và chuỗi thời gian, hay nói cách khác một chuỗi thời gian của các quan sát chéo biểu thị nhiều thông tin hơn, tăng tính biến thiên, giảm sự xuất hiện của các vấn đề đa cộng tuyến và cải thiện hiệu quả bằng cách có nhiều bậc tự do hơn (2) Vì dữ liệu bảng đại diện cho các công ty trong suốt thời gian, nên sẽ có sự khác biệt giữa chúng Sự biến đổi này được xem xét bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu bảng (bao gồm cả các ước tính riêng biệt của các công ty) (3) Dữ liệu bảng hữu ích để kiểm tra sự phát triển của dữ liệu cắt ngang lặp lại theo thời gian (4)
Dữ liệu bảng cho phép phát hiện và đo lường chính xác hơn các phần không nhìn thấy trong chuỗi thời gian và dữ liệu chéo (5) Dữ liệu bảng hỗ trợ trong việc phân tích các mô hình phức tạp (6) Khi tất cả các công ty được coi là chung, dữ liệu của bảng làm giảm sự chênh lệch
Mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất dạng gộp (Pooled OLS) sẽ giúp xử lí được bộ dữ liệu bảng (kết hợp dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian) của các công ty và được xem như thể rằng chỉ có cùng một thời gian duy nhất Mô hình hồi quy sẽ thực hiện gộp tất cả các quan sát vào trong phương trình hồi quy OLS cùng với giả định các hệ số hồi quy ước lượng ứng với các biến số (bao gồm cả hệ số chặn) giữa các đơn vị chéo là như nhau Đồng thời, bỏ qua mọi khác biệt tồn tại giữa các công ty cũng như những tác động động biến đổi theo thời gian Điều này cũng ngầm giả định rằng mối quan hệ giữa các biến đối với tất cả các quan sát có trong bộ dữ liệu là không đổi
Nhược điểm của mô hình ước lượng Pooled OLS là các biến độc lập phải là biến ngoại sinh hay nói cách khác là phải thỏa mãn giả định rằng không có hiện tượng nội sinh thì ước lượng mới không chệch và nhất quán Việc bỏ qua mọi khác biệt và xử lí dữ liệu của các công ty như nhau trong khi các yếu tố tác động có thể xuất phát từ yếu tố nội tại của từng công ty riêng lẻ, có thể làm phát sinh ra vấn đề sai lệch và ước lượng trở nên không còn hiệu quả
Song song bên cạnh phương pháp ước lượng Pooled OLS, còn tồn tại hai phương pháp khác là phương pháp ước lượng dựa trên hiệu ứng cố định (Fixed Effects) và dựa trên hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effects)
Các mô hình được thực hiện ở trên đã được hồi quy bằng cách sử dụng phương pháp dữ liệu bảng do các ưu điểm của phương pháp ước lượng này Thứ nhất, nó giúp kiểm soát sự không đồng nhất không thể quan sát được (Hsiao, 2003; Klevmarken, 1989; Moulton, 1986, 1987) Thứ hai, nó cung cấp nhiều thông tin hơn, tạo ra nhiều biến đổi hơn, hiệu quả hơn và ít cộng đồng hơn giữa các biến (Hsiao, 2003) Cuối cùng, nó giúp mô hình hóa hiệu quả kỹ thuật theo cách tốt hơn bằng cách cho phép xây dựng các mô hình phức tạp (Koop và Steel, 2001)
Ngoài ra, phân tích đã được thực hiện trong STATA 16
Vì không có quy trình bài bản để lựa chọn bộ dụng cụ tối ưu, việc sử dụng một cách theo kinh nghiệm các dụng cụ có thể dẫn đến vấn đề của nhiều dụng cụ, tức là số lượng dụng cụ nhiều hơn số lượng quan sát Vấn đề này sẽ có tính thực tế hơn nếu cỡ mẫu tương đối nhỏ.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả biến
Để hiểu sâu hơn về các yếu tố tác động rủi ro tín dụng được sử dụng trong mẫu, thống kê mô tả của từng yếu tố được thể hiện trong bảng 4.1
Bảng 0.1: Thống kê mô tả biến
Variable n Mean S.D Min 0.25 Mdn 0.75 Max
LG 231 0,1670 0,1429 -0,2532 0,0894 0,1473 0,2236 1,0682 EBP 231 0,0772 0,0272 0,0364 0,0559 0,0724 0,0967 0,1598 DIV 231 0,0768 0,0449 0,0098 0,0432 0,0689 0,1025 0,2583 GDP 231 0,0585 0,0156 0,0259 0,0550 0,0642 0,0699 0,0720 CAR 231 0,1124 0,0673 -0,0288 0,0560 0,1114 0,1460 0,3440
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Rủi ro tín dụng trung bình các ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam là 0,0187 Giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của LLR là 0,0025 và 0,0618
Tỷ lệ cho vay nhóm khách hàng liên quan của các ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam là 0,0463, giá trị nhỏ nhất là 0,0027 và giá trị lớn nhất là 0,0940 Quy mô ngân hàng có giá trị trung bình là 32,4178 Ngân hàng có quy mô nhỏ nhất là 30,3178 và quy mô lớn nhất là 35,1051 Hiệu quả ngân hàng có giá trị trung bình là 0,5114, giá trị nhỏ nhất là 0,2420 và giá trị lớn nhất là 0,8806 Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng trung bình là 0,1670 Dự phòng rủi ro tín dụng có giá trị trung bình là 0,0772 Đa dạng hoá ngân hàng thể hiện qua biến DIV có giá trị trung bình là 0,0768 DIV có giá trị nhỏ nhất là 0,0098 và giá trị lớn nhất là 0,2583 Tỷ lệ an toàn vốn trung bình là 0.1124 Tăng trưởng kinh tế Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu có giá trị trung bình là 0.0585.
Ma trận hệ số tương quan
Ma trận hệ số tương quan (Correlation) trong Bảng 4.2 thể hiện hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình hồi quy Hệ số tương quan nhỏ hơn 0,8 nên mô hình nghiên cứu không có hiện tượng đa tuyến
Bảng 0.2: Ma trận hệ số tương quan
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata Giá trị trong ngoặc là Pvalue
Kết quả ma trận hệ số tương quan cho thấy cho vay nhóm khách hàng liên quan có tương quan cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại
4.3 KẾT QUẢ HỒI QUY TÁC ĐỘNG CỦA CHO VAY NHÓM KHÁCH HÀNG LIÊN QUAN VÀ CÁC YẾU TỐ KHÁC ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG BẰNG POOLED OLS, FEM, REM Để nghiên cứu mô hình hồi quy này, nghiên cứu này sẽ tập trung vào ba cách tiếp cận chính: mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS)
Bảng 0.3: Kết quả hồi tác động của cho vay nhóm khách hàng liên quan đến rủi ro tín dụng bằng Pooled OLS
LLR Coef St.Err t- value p- value [95%
Mean dependent var 0,019 SD dependent var 0,011
Akaike crit (AIC) -1575,960 Bayesian crit, (BIC) -1544,979
***, **, * tương ứng ý nghĩa 1%, 5% và 10% Giá trị trong dấu ngoặc thể hiện sai số chuẩn
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kết quả hồi quy bằng phương pháp Pooled OLS cho thấy cho vay nhóm khách hàng liên quan có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 1% Quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa thống kê 1%
Tỷ lệ an toàn vốn có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa 1% Đa dạng hoá thu nhập có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 1% Tiếp theo, nghiên cứu tiến hành hồi quy bằng phương pháp FEM
Bảng 0.4: Kết quả hồi tác động của cho vay nhóm khách hàng liên quan đến rủi ro tín dụng bằng phương pháp FEM
LLR Coef St.Err t- value p- value [95%
Mean dependent var 0.019 SD dependent var 0.011
Akaike crit (AIC) -1623.422 Bayesian crit (BIC) -1592.440
***, **, * tương ứng ý nghĩa 1%, 5% và 10% Giá trị trong dấu ngoặc thể hiện sai số chuẩn
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kết quả hồi quy bằng phương pháp FEM cho thấy cho vay nhóm khách hàng liên quan có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa thống kê 1% Quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 1% Tỷ lệ an toàn vốn có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa 1% Tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 1%
Bảng 0.5: Kết quả hồi tác động của ho vay nhóm khách hàng liên quan đến rủi ro tín dụng bằng phương pháp REM
LLR Coef St.Err t- value p- value [95%
Mean dependent var 0.019 SD dependent var 0.011
Overall r-squared 0.489 Number of obs 231
***, **, * tương ứng ý nghĩa 1%, 5% và 10% Giá trị trong dấu ngoặc thể hiện sai số chuẩn
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kết quả hồi quy bằng phương pháp REM cho thấy cho vay nhóm khách hàng liên quan có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa 1% Quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng Đa dạng hoá thu nhập có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng với mức ý nghĩa 10% Tỷ lệ an toàn vốn có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng với mức ý nghĩa 1% Tiếp theo, nghiên cứu tiến hành kiểm định lựa chọn mô hình
4.4 KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH
Nghiên cứu tiến hành kiểm định lựa chọn hồi quy Pooled OLS, FEM và REM thể hiện qua bảng 4.6 bên dưới
Bảng 0.6: Kiểm định lựa chọn mô hình
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata Kết quả kiểm định lựa chọn hồi quy cho thấy phương pháp FEM được lựa chọn
4.5 KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH
4.5.1 Kiểm định đa cộng tuyến Để đánh giá thêm liệu mẫu có bị đa cộng tuyến hay không, hệ số lạm phát phương sai (VIF) đã được sử dụng Theo Bảng 4.7, các giá trị VIF của tất cả các biến giải thích tương đối rất nhỏ và nằm trong phạm vi cho phép vì không có giá trị nào vượt quá 3 Do đó, có thể kết luận sự vắng mặt của đa cộng tuyến trong tập dữ liệu của nghiên cứu, điều này phù hợp phân tích dựa trên ma trận tương quan
Bảng 0.7: Kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Hệ số VIF bé hơn 2 nên không xảy ra đa cộng tuyến trong mô hình
4.5.2 Kiểm định tự tương quan
Nghiên cứu tiến hành kiểm định tự tương quan thông qua kiểm định
Bảng 0.8: Kiểm định tự tương quan
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình không xảy ra tự tương quan
4.5.3 Kiểm định phương sai thay đổi
Nghiên cứu tiến hành kiểm định phương sai thay đổi thông qua kiểm định Modified Wald test
Bảng 0.9: Kiểm định phương sai thay đổi
Kiểm định Chi2 Pvalue chi2 (21) = 105.22 0.0000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata Kết quả kiểm định cho thấy mô hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi
4.6 KẾT QUẢ HỒI QUY FGLS Để xử lý hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS
Bảng 0.10: Hồi quy FGLS llr Coef St.Err t- value p- value
Mean dependent var 0.019 SD dependent var 0.011
Number of obs 231 Chi-square 286.690
***, **, * tương ứng ý nghĩa 1%, 5% và 10% Giá trị trong dấu ngoặc thể hiện sai số chuẩn
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kết quả hồi quy cho thấy cho vay nhóm khách hàng liên quan có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa thống kê 1% Quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa thống kê 1% Tỷ lệ chi phí hoạt động trên doanh thu có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa thống kê 1% Đa dạng hoá thu nhập có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa thống kê 5% Tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa thống kê 5% Tỷ lệ an toàn vốn có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 1%
Cho vay nhóm khách hàng liên quan có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng Ngoài các rủi ro tín dụng có thể gặp phải như cho vay đối với một khách hàng thông thường, ngân hàng còn phải đối mặt với các rủi ro khi cấp tín dụng đối với một nhóm khách hàng liên quan như sau: Khách hàng liên quan sử dụng tiền lòng vòng Khách hàng sử dụng nguồn tiền được ngân hàng tài trợ hoặc nguồn tiền về từ phương án kinh doanh để cho vay lại trong nhóm, lúc này ngân hàng phải đối mặt với rủi ro không kiểm soát được dòng tiền giải ngân và dòng tiền từ phương án tài trợ để thu hồi nợ Các công ty trong nhóm tự thỏa thuận để chuyển tiền về tài khoản của nhau tại ngân hàng khác hay thanh toán trực tiếp cho nhau bằng tiền mặt để sử dụng vào mục đích khác (trả nợ ngân hàng khác hoặc doanh nghiệp/cá nhân khác, đầu tư bất động sản…), dẫn đến tình trạng nhóm khách hàng liên quan không có/không đủ nguồn trả nợ ngân hàng khi đến hạn Có khả năng mất vốn cao: Các công ty trong nhóm khách hàng bán hàng lòng vòng cho nhau, tạo hồ sơ hàng hóa “ảo”, sau đó sử dụng hồ sơ này làm tài sản thế chấp vay vốn các ngân hàng Hoặc, nhóm khách hàng cấu kết, ký biên bản khống xác nhận công nợ/ khai tăng giá trị khoản thu so với thực tế tài sản bảo đảm thế chấp tại các ngân hàng Khi rủi ro phát sinh ngân hàng không có tài sản bảo đảm để xử lý hoặc giá trị xử lý tài sản bảo đảm không đủ để thu hồi nợ Mất thời gian xử lý các tranh chấp phát sinh: Người đại diện theo pháp luật của các khách hàng liên quan thường kiêm nhiệm và sở hữu chéo giữa các công ty trong nhóm, nên nhóm khách hàng liên quan có thể lợi dụng điều này để sử dụng các biên bản họp hội đồng không đầy đủ tính pháp lý/giấy ủy quyền cho người đại diện không đủ thẩm quyền (theo qui định nội bộ của khách hàng) để ký kết vay vốn, dẫn đến tình trạng ngân hàng không đủ cơ sở pháp lý để xử lý nợ khi rủi ro phát sinh.
Kiểm định lựa chọn mô hình
Nghiên cứu tiến hành kiểm định lựa chọn hồi quy Pooled OLS, FEM và REM thể hiện qua bảng 4.6 bên dưới
Bảng 0.6: Kiểm định lựa chọn mô hình
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata Kết quả kiểm định lựa chọn hồi quy cho thấy phương pháp FEM được lựa chọn.
Kiểm định khuyết tật mô hình
4.5.1 Kiểm định đa cộng tuyến Để đánh giá thêm liệu mẫu có bị đa cộng tuyến hay không, hệ số lạm phát phương sai (VIF) đã được sử dụng Theo Bảng 4.7, các giá trị VIF của tất cả các biến giải thích tương đối rất nhỏ và nằm trong phạm vi cho phép vì không có giá trị nào vượt quá 3 Do đó, có thể kết luận sự vắng mặt của đa cộng tuyến trong tập dữ liệu của nghiên cứu, điều này phù hợp phân tích dựa trên ma trận tương quan
Bảng 0.7: Kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Hệ số VIF bé hơn 2 nên không xảy ra đa cộng tuyến trong mô hình
4.5.2 Kiểm định tự tương quan
Nghiên cứu tiến hành kiểm định tự tương quan thông qua kiểm định
Bảng 0.8: Kiểm định tự tương quan
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình không xảy ra tự tương quan
4.5.3 Kiểm định phương sai thay đổi
Nghiên cứu tiến hành kiểm định phương sai thay đổi thông qua kiểm định Modified Wald test
Bảng 0.9: Kiểm định phương sai thay đổi
Kiểm định Chi2 Pvalue chi2 (21) = 105.22 0.0000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata Kết quả kiểm định cho thấy mô hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
Kết quả hồi quy FGLS
Để xử lý hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS
Bảng 0.10: Hồi quy FGLS llr Coef St.Err t- value p- value
Mean dependent var 0.019 SD dependent var 0.011
Number of obs 231 Chi-square 286.690
***, **, * tương ứng ý nghĩa 1%, 5% và 10% Giá trị trong dấu ngoặc thể hiện sai số chuẩn
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kết quả hồi quy cho thấy cho vay nhóm khách hàng liên quan có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa thống kê 1% Quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa thống kê 1% Tỷ lệ chi phí hoạt động trên doanh thu có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa thống kê 1% Đa dạng hoá thu nhập có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa thống kê 5% Tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa thống kê 5% Tỷ lệ an toàn vốn có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 1%.
Thảo luận kết quả
Cho vay nhóm khách hàng liên quan có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng Ngoài các rủi ro tín dụng có thể gặp phải như cho vay đối với một khách hàng thông thường, ngân hàng còn phải đối mặt với các rủi ro khi cấp tín dụng đối với một nhóm khách hàng liên quan như sau: Khách hàng liên quan sử dụng tiền lòng vòng Khách hàng sử dụng nguồn tiền được ngân hàng tài trợ hoặc nguồn tiền về từ phương án kinh doanh để cho vay lại trong nhóm, lúc này ngân hàng phải đối mặt với rủi ro không kiểm soát được dòng tiền giải ngân và dòng tiền từ phương án tài trợ để thu hồi nợ Các công ty trong nhóm tự thỏa thuận để chuyển tiền về tài khoản của nhau tại ngân hàng khác hay thanh toán trực tiếp cho nhau bằng tiền mặt để sử dụng vào mục đích khác (trả nợ ngân hàng khác hoặc doanh nghiệp/cá nhân khác, đầu tư bất động sản…), dẫn đến tình trạng nhóm khách hàng liên quan không có/không đủ nguồn trả nợ ngân hàng khi đến hạn Có khả năng mất vốn cao: Các công ty trong nhóm khách hàng bán hàng lòng vòng cho nhau, tạo hồ sơ hàng hóa “ảo”, sau đó sử dụng hồ sơ này làm tài sản thế chấp vay vốn các ngân hàng Hoặc, nhóm khách hàng cấu kết, ký biên bản khống xác nhận công nợ/ khai tăng giá trị khoản thu so với thực tế tài sản bảo đảm thế chấp tại các ngân hàng Khi rủi ro phát sinh ngân hàng không có tài sản bảo đảm để xử lý hoặc giá trị xử lý tài sản bảo đảm không đủ để thu hồi nợ Mất thời gian xử lý các tranh chấp phát sinh: Người đại diện theo pháp luật của các khách hàng liên quan thường kiêm nhiệm và sở hữu chéo giữa các công ty trong nhóm, nên nhóm khách hàng liên quan có thể lợi dụng điều này để sử dụng các biên bản họp hội đồng không đầy đủ tính pháp lý/giấy ủy quyền cho người đại diện không đủ thẩm quyền (theo qui định nội bộ của khách hàng) để ký kết vay vốn, dẫn đến tình trạng ngân hàng không đủ cơ sở pháp lý để xử lý nợ khi rủi ro phát sinh.