Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.
Tiêu đề
Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.
Title
Factors affecting the growth of personal credit at Asian Commercial oint
Abstract
Credit growth plays an important role for the economy, for businesses and also for commercial banks, the assessment of fluctuations as well as the impact of factors on credit growth of central banks is essential to build a reasonable growth rate, it has an effective impact on the economy as well as the profitability of the central banks Therefore, the research ob ective of the thesis is to analyze credit growth and factors affecting credit growth of ACB – one of the leading commercial banks in Vietnam Since then, it has proposed recommendations and solutions to improve the efficiency of credit growth in the coming time, from some previous studies of Burcu Aydin (2008) the author has built a model to study the factors affecting credit growth of ACB including the following factors: Deposit Growth,Exchange Rate, Economic growth rate, Difference in deposit and loan interest rates,ratio of liabilities, bad debts, profit-to-equity ratio, Size of bank, ratio of cost to income, ratio of marginal interest of banks The results of the study have identified the impact of factors on credit growth of ACB, including 6 factors affecting the same direction and 4 factors in the opposite direction From the results of the study,the author has the basis to give the implications of improving and promoting credit growth at Asia Commercial oint Stock Bank.
Keywords
Credit growth, credit quality, deposit mobilization, profitability.
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
NHTM Ngân hàng thương mại
TMCP Thương mại cổ phần
BCTC Báo cáo tài chính
VCSH Vốn chủ sở hữu
TNHH Trách nhiệm hữu hạn
HQHĐKD Hiệu quả hoạt động kinh doanh
TÓM TẮT LUẬN VĂN iii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT v
DANH MỤC BẢNG BIỂU ix
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1
1.1.Tính cấp thiết của đề tài 1
1.2 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu của đề tài 2
1.3 Phạm vi và đối tượng nghiên cứu 3
1.4 Khái quát phương pháp nghiên cứu 3
1.5 Đóng góp của đề tài 4
1.6 Bố cục của nghiên cứu với vấn đề nêu trên đề tài được cấu trúc như sau 4
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 6
2.1 Cơ sở lý luận về tăng trưởng tín dụng 6
2.2 Các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến tăng.trưởng tín dụng của.Ngân hàng thương mại 7
2.2.1 Các yếu tố nội tại ngân hàng 7
2.2.1.1 Tăng trưởng tiền gửi ( DKKH, DCKH ) 7
2.2.1.2 Khả năng sinh lời ( ROE) 8
2.2.1.5 Quy mô ngân hàng (BS) 9
2.2.1.6 Tỷ lệ dư nợ nhóm khách hàng cá nhân 9
2.2.2 Các yếu tố kinh tế vĩ mô 9
2.2.2.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) 9
2.2.2.3 Tỷ giá hối đoái (ER) 10
2.3 Một số nghiên cứu có liên quan đến đề tài 10
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18
3.2 Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu 18
3.3.1 Ưu điểm phương pháp Bayes 21
3.3.2 Thu thập dữ liệu nghiên cứu 23
3.3.2 Xử lý số liệu nghiên cứu 23
3.3.3 Các kỹ thuật hồi quy mô hình 24
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 27
4.1 Thống kê mô tả các dữ liệu của nghiên cứu 27
4.2 Xây dựng mô phỏng cho các thông tin tiên nghiệm 27
4.3 Phân tích Bayes Factor và Bayes test model thông qua lệnh 34
4.3.2 Phân tích bayes test model 34
4.4 Kiểm định hội tụ theo phương pháp lấy mẫu MCMC 35
4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu 41
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ 45
5.1 Nguyên nhân của hạn chế trong việc tăng trưởng tín dụng tại ACB 45
5.2.1 Đẩy mạnh nguồn vốn huy động 46
5.2.2 Nâng cao chất lượng cấp tín dụng 47
5.2.3 Mở rộng hoạt động tín dụng cả về phạm vi và đối tượng khách hàng 48
5.2.4 Theo dõi sát sao chính sách của NHNN để có kế hoạch thực hiện tăng trưởng tín dụng phù hợp với tình hình hoạt động của ngân hàng và mục tiêu chính sách của NHNN 48
5.3 Khe hỡ nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo 49
5.3.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo 49
Bảng 1: Tóm tắt các nghiên cứu liên quan đến đề tài - 15
Bảng 2: Thang đo các biến 20
Bảng 3: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu 27
Bảng 4: Mô tả biến nghiên cứu 28
Bảng 5: Mô phỏng thông tin tiên nghiệm 28
Bảng 6: Kết quả mô phỏng 1 29
Bảng 7: Kết quả mô phỏng 2 30
Bảng 8: Kết quả mô phỏng 3 31
Bảng 9: Kết quả mô phỏng 4 32
Bảng 10: Kết quả mô phỏng 5 33
Bảng 11: Kết quả phân tích 34
Bảng 12: Kết quả phân tích 34
Bảng 13: Tổng hợp kết quả hồi quy 39
Hình 1: Mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của ACB 4Hình 2: Quy trình nghiên cứu 18 Hình 3: Đồ thị chuẩn đoán hội tụ 36
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết của đề tài
Tín dụng đóng vai trò quan trọng đối với tăng trưởng kinh tế với góc nhìn vĩ mô Theo mô hình tổng cung, tổng cầu tín dụng tác động đến tăng trưởng kinh tế trong ngắn hạn thông qua 3 kênh: tiêu dùng, đầu tư, xuất - nhập khẩu, tức là sản lượng (Y) tăng, nếu tín dụng bị thu hẹp thì 3 kênh này sẽ giảm giá trị dẫn đến tổng cầu giảm (Y giảm) Tuy nhiên tín dụng lại tác động đến tăng sản lượng (Y) trong ngắn hạn, nếu tăng trưởng tín dụng kéo dài nhiều năm sẽ làm tăng lạm phát, mất cân đối kinh tế vĩ mô dẫn đến tăng trưởng kinh tế không tăng hoặc có thể giảm. Tăng trưởng tín dụng là một trong những công cụ của chính sách tiền tệ Tăng tín dụng sẽ có tác động đến cung tiền, qua đó tác động đến lạm phát và tác động đến nhiều mặt của kinh tế xã hội Đối với hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, lãi từ tín dụng là nguồn thu chủ yếu của các NHTM Vì vậy hoạt động tín dụng đóng vai trò hết sức quan trọng đối với ngân hàng Tăng trưởng tín dụng là đề tài vẫn luôn được đẩy mạnh sự quan tâm từ NHTM bởi lẽ tăng trưởng tín dụng một cách hợp lý và chất lượng sẽ tạo ra nguồn thu nhập ổn định, an toàn cho ngân hàng.
Trên thực tế, ACB là một trong những ngân hàng hàng đầu tại Việt Nam với tổng tài sản xấp xỉ 607,875 tỷ VND (Theo BCTC ACB tại thời điểm 31/12/2022). Ngành kinh doanh chính của ACB bao gồm ngân hàng thương mại, kinh doanh ngoại tệ và dịch vụ tài trợ thương mại quốc tế, chứng khoán ACB đứng đầu trong lĩnh vực bán lẻ tại Việt Nam, trong đó ngân hàng chiếm thị phần lớn trong lĩnh vực tín dụng, tài trợ thương mại và thanh toán quốc tế, cũng như cho vay các ngành công nghiệp liên quan đến xuất khẩu Về tăng trưởng dư nợ tín dụng, tính đến thời điểm 31/12/2022, dư nợ cho vay nền kinh tế (bao gồm đầu tư trái phiếu doanh nghiệp) của ACB đã đạt 361,913 tỷ đồng, tăng 15,7% so với năm 2021, cao hơn mức tăng trưởng tín dụng chung của toàn ngành, cao hơn mức kế hoạch 9% đã đề ra từ đầu năm Trong đó, cho vay các tổ chức kinh tế, cá nhân trong nước đạt360,516 tỷ đồng, tăng 16,2% so với năm 2021 cho thấy sự tăng trưởng tốt trong hoạt động tín dụng ngân hàng và mức độ đóng góp của thu nhập lãi từ hoạt động cho vay mang lại là 29,775 tỷ đồng, chiếm tỉ trọng cao hơn 50% trong nguồn thu của ngân hàng Bên cạnh việc tăng trưởng tín dụng thì chất lượng tín dụng của ACB cũng đã được lưu tâm tính đến cuối năm 2022 Tính đến thời điểm hiện tại, nợ xấu.của ACB vẫn là 2,773 tỷ đồng, chiếm tỷ lệ 0,78% trên tổng dư nợ, một con số đáng kì vọng so với mục tiêu kế hoạch đặt ra và mức chung của toàn hệ thống NHTM Như vậy, về mặt lý luận cũng như thực tiễn hoạt động của hệ thống NHTM Việt Nam nói chung và ACB nói riêng đều cho thấy vai trò quan trọng của tăng trưởng tín dụng đối với nền kinh tế, với doanh nghiệp và cũng như đối với các NHTM Việc đánh giá sự biến động cũng như mức độ tác động của các yếu tố đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM là hết sức cần thiết để xây dựng một mức tăng trưởng hợp lý, có tác động đến hiệu quả nền kinh tế cũng như lợi nhuận của các NHTM Các nghiên cứu trước sử dụng phương pháp tần suất nên thông tin tiên nghiệm là không có sẵn, độ tin cậy chưa cao, trong khi phương pháp Bayes với việc kiểm định lại mô hình hội tụ sẽ mang lại kết quả chính xác hơn, có giá trị tham khảo cho các nhà quản trị trong việc đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng TMCP Chính vì vậy, việc nghiên cứu chủ đề lần này theo phướng pháp Bayes khi tôi đang công tác tại ACB sẽ có thêm điều kiện thuận lợi để nghiên cứu, tác giả lựa chọn đề tài: “ Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại ACB” làm đề tài luận văn thạc sĩ của mình.
Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu của đề tài
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là nhằm nhận diện và đánh giá tác động của các yếu tố đến tăng trưởng tín dụng ACB, từ đó đề xuất hàm ý quản trị đối với ngân hàng trong việc duy trì, đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng trong thời gian tới Trên cơ sở 3 mục tiêu này, tác giải đã đặt ra các câu hỏi nghiên cứu tương ứng như sau:
1) Các yếu tố nào tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Á Châu?
2) Mức độ ảnh hưởng và chiều hướng tác động của các yếu tố tăng trưởng tín dụng cá nhân?
3) Hàm ý quản trị đối với Ngân hàng TMCP Á Châu trong công tác duy trì tăng trưởng tín dụng ổn định, an toàn và phát triển bền vững?
Phạm vi và đối tượng nghiên cứu
Phạm vi và đối tượng nghiên cứu của đề tài là các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân của ACB
Dữ liệu nghiên cứu: Từ năm 2010 đến năm 2022
Khái quát phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với các phương pháp sau:
Phương pháp phân tích: Luận văn sẽ phân tích các chỉ tiêu tài chính liên quan đến hoạt động kinh doanh của ACB đặc biệt là hoạt động tín dụng.
Phương pháp vận dụng mô hình: mô hình hồi quy tuyến tính Bayes sẽ được sử dụng để phân tích tác động của các yếu tố tài chính đến tăng trưởng tín dụng cá nhân của ACB.
Phương pháp MCMC để mô phỏng các mô hình Bayes thường đòi hỏi thuật toán lấy mẫu hiệu quả và kiểm định sự hội tụ của chuỗi MCMC đến phân phối hậu nghiệm dừng Phân tích tần suất hoàn toàn dựa trên dữ liệu và phụ thuộc tuyệt đối vào việc dữ liệu được yêu cầu bởi mô hình đáp ứng có hay không Mặt khác, phân tích Bayes cung cấp phương pháp ước lượng vững hơn bằng cách sử dụng không chỉ dữ liệu có sẵn mà còn thông tin hoặc kiến thức hiện có của nhà nghiên cứu về các tham số mô hình Trong thống kê tần suất, các công cụ ước lượng được sử dụng để tính gần đúng các giá trị thực của các tham số chưa biết, trong khi thống kê Bayes cung cấp toàn bộ phân phối của các tham số Suy diễn Bayes dựa trên sự phân phối hậu nghiệm của các tham số và cung cấp bản tóm tắt về phân phối này bao gồm bình quân hậu nghiệm (posterior mean) và các sai số chuẩn MCMC (MCSE) cũng như khoảng tin cậy hậu nghiệm (credible interval) Mặc dù phân phối hậu nghiệm chính xác chỉ được biết trong một số trường hợp, nhìn chung, phân phối có thể được ước lượng thông qua việc lấy mẫu chuỗi Markov Chain Monte Carlo (MCMC) mà không cần đến mẫu lớn.
Mô hình nghiên cứu như sau:
Hình 1: Mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của
Đóng góp của đề tài
Về thực tiễn, đề tài này có ý nghĩa đóng góp cho ACB có cái nhìn tổng quát về các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của ngân hàng, từ đó có những giải pháp cụ thể để xây dựng được hạn mức tăng trưởng tín dụng hợp lý và chất lượng, phù hợp với đặc điểm hoạt động của ngân hàng.
Nhận diện và đánh giá các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng cá nhân bằng phương pháp Bayes tin cậy hơn các phương pháp tần suất truyền thống do kết hợp dữ liệu và thông tin tiên nghiệm Chính vì thế mà kết quả thực nghiệm tin cậy hơn để làm cơ sở vững chắc cho hàm ý chính sách.
Bố cục của nghiên cứu với vấn đề nêu trên đề tài được cấu trúc như sau
Ngoại trừ các danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục, luận văn gồm có 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu
Chương này bao gồm các nội dung chính như lý do nghiên cứu, câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu, pham vị và đối tượng nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm
Tỷ lệ tiền gửi khách Chênh lệch hàng lãi suất huy động và cho vay
Chương này sẽ tổng hợp những lý thuyết cơ bản về hoạt động tín dụng, tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng TMCP và các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của ngân hàng cũng như lý thuyết về mối quan hệ giữa chất lượng tín dụng và tăng trưởng tín dụng Song song đó, chương 2 cũng sẽ khái quát các công trình nghiên cứu trước đây ở trong và ngoài nước về tăng trưởng tín dụng của ngân hàng, từ đó so sánh những điểm khác biệt cơ bản giữa nghiên cứu của tác giả so với các nghiên cứu trước.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và xây dưng mô hình
Từ những đúc kết của những nghiên cứu thực nghiệm, kết hợp các lý thuyết nền tản đã nghiên cứu ở chương 2, chương 3 sẽ xây dựng và lựa chọn các phương pháp nghiên cứu nào là phù hợp, mô tả mẫu nghiên cứu, đưa ra các giả thuyết và từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu.
Chương 4: Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu
Trình bày kết quả nghiên cứu bằng việc thực hiện phần mềm thống kê Stata 15 từ đó chiết xuất ra các kết quả thống kê được như: mô tả mẫu nghiên cứu, phân tích hệ số tương quan của các biến mô hình nghiên cứu Thực hiện hồi quy cho các mô phỏng,tiến hành phân tích nhân tố Bayes (Bayes Factor), kiểm định Bayes hậu nghiệm và kiểm định sự hội tụ của MCMC của các ước tính tham số thông qua chẩn đoán trực quan bằng đồ thị.
Chương 5: Hạn chế trong nghiên cứu và hàm ý quản trị
Bám sát vào kết quả của mô hình nghiên cứu, các lý thuyết nền tảng cũng như tham khảo kết luận của những nghiên cứu trước cùng quan điểm của tác giả từ đó đưa ra những hàm ý chính sách nhằm đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng tại Ngân hàngTMCP Á Châu
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Cơ sở lý luận về tăng trưởng tín dụng
Theo Đặng Minh Châu (2016), thuật ngữ tín dụng xuất phát từ chữ La tinh là Credo: đó là lòng tin tưởng, sự tín nhiệm một người về một vấn đề nào đó, thuật ngữ tín dụng gắn liền với sản xuất và lưu thông hàng hóa (nói khác đi là gắn với hoạt động kinh tế của một quốc gia) và trên mỗi góc độ sẽ có nhận định cụ thể:
Nếu xét trên góc độ chuyển dịch quỹ: là sự chuyển dịch quỹ từ quỹ tiết kiệm sang thiếu hụt nguồn tiết kiệm
Nếu xét trên góc độ sử dụng vốn: Tín dụng là quan hệ chuyển nhượng quyền sử dụng vốn từ ngân hàng cho khách hàng trong một thời hạn nhất định với một khoản chi phí nhất định
Nếu xét trên quan hệ tài chính: Tín dụng là một giao dịch về tài sản trên cơ sở có hoàn trả giữa hai chủ thể.Mmột phạm trù kinh tế phản ánh mối quan hệ kinh tế giữa hai chủ thể còn có thể hiểu tín dụng theo nghĩa đó và một trong số đó, một bên là bên cho vay sẽ chuyển giao một lượng giá trị (nhường quyền sử dụng một lượng tiền hay tài sản) cho bên vay (cá nhân, tổ chức) sử dụng với những ràng buộc nhất định như: thời hạn hoàn trả (cả gốc lẫn lãi), lãi suất, cách thức vay mượn và thu hồi nợ trong trường hợp vi phạm thỏa thuận Tín dụng ngân hàng là quan hệ giữa các NHTM với các công ty, doanh nghiệp và cá nhân được thực hiện dưới hình thức ngân hàng đứng ra huy động vốn bằng tiền và cho vay (cấp tín dụng) đối với những khách hàng nói trên Trong mối quan hệ trên, ngân hàng là trung gian trong việc kết nối từ nguồn thừa tiền đến thiếu tiền, với tư cách vừa là người đi vay, vừa là người cho vay, ngân hàng huy động mọi nguồn tiền nhàn rỗi trong nền kinh tế bằng nhiều hình thức khác nhau.
Theo Nguyễn Văn Tiến (2013), tăng trưởng tín dụng là việc các NHTM sử dụng các chính sách nhằm tăng nguồn vốn huy động, đáp ứng cho việc cấp tín dụng,chiết khấu, đầu tư vào những đối tượng là các tổ chức kinh tế, cá nhân… có nhu cầu vay vốn, từng bước nâng cao lợi nhuận, thị phần và thương hiệu trên thị trường Khi quy mô tài sản tăng, thì tín dụng cũng tăng theo tương ứng Vì tín dụng là bộ phận sinh lời chủ yếu, nên hầu hết các ngân hàng đều đưa ra kế hoạch tăng trưởng tỷ lệ này Một số chỉ tiêu đo lường tăng trưởng tín dụng theo sách- giáo trình tín dụng ngân hàng – GS.Nguyễn Văn Tiến (2013), bao gồm:
Tốc độ tăng dư nợ tín dụng: phản ánh tốc độ tăng dư nợ của NHTM Nếu dư nợ kỳ sau cao hơn kỳ trước, NHTM đã giải quyết nhu cầu vốn cho nền kinh tế, phù hợp với xu hướng tăng trưởng kinh tế và ngược lại.
Tốc độ tăng dư nợ tín dụng =(Dư nợ tín dụng kỳ này–Dư nợ tín dụng kỳ trước)/ Dư nợ tín dụng kỳ trước
Cơ cấu tín dụng: Các ngân hàng đưa ra các chính sách tín dụng phù hợp đối với từng ngành nghề để đảm bảo hiệu quả sử dụng vốn tối đa mà vẫn đạt mức an toàn.
Tỷ lệ cơ cấu tín dụng = (Dư nợ tín dụng theo đối tượng/kì hạn/ngành nghề)/Tổng dư nợ tín dụng
Tăng trưởng huy động vốn và đạt mục tiêu hoàn thành dư nợ cần được kiểm soát vào những thời điểm cụ thể, phù hợp với tình hình kinh tế và chính sách Nhà nước. Việc tăng trưởng nóng sẽ dẫn đến các rủi ro tiềm tàng cho ngân hàng. Đến thời điểm hiện tại, các ngân hàng TMCP vẫn đang trong giai đoạn chạy đua, mở rộng quy mô, phát triển khách hàng thông qua hình thức đẩy mạnh cho vay, thúc đẩy tăng trưởng tín dụng ACB thuộc nhóm top các ngân hàng TMCP có tốc độ tăng trưởng tín dụng cao trong những năm gần đây theo thống kê từ NHNN.
Các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến tăng.trưởng tín dụng của.Ngân hàng thương mại
2.2.1 Các yếu tố nội tại ngân hàng
2.2.1.1.Tăng trưởng tiền gửi ( DKKH, DCKH )
Theo Nguyễn Văn Tiến ( 2013), tiền gửi hay còn gọi là vốn huy động là nguồn tiền mà các NHTM huy động được từ các cá nhân và tổ chức trong nền kinh tế Như đã biết, bản chất của ngân hàng thương mại là huy động vốn để cho vay Vì vậy, vốn huy động là nguồn chính để ngân hàng sử dụng cung cấp tín dụng cho các khách hàng Sử dụng nguồn vốn huy động như thế nào là còn tùy thuộc vào từng ngân hàng nhưng với đặc thù là của các NHTM VN là cấp tín dụng chiếm tỷ trọng lớn trong các hoạt động của NHTM thì việc tiền gửi tăng đồng nghĩa với việc vốn cho hoạt động cấp tín dụng sẽ dồi dào hơn Vì vậy, tăng trưởng tiền gửi thường kéo theo tăng trưởng tín dụng.
2.2.1.2 Khả năng sinh lời ( ROE)
Theo Nguyễn Văn Tiến (2013), ROE là chỉ tiêu đại diện cho khả năng sinh lời của ngân hàng, ROE được tính theo công thức: ROE= Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu ROE tăng cho thấy lợi nhuận của ngân hàng tăng, điều.này có nghĩa ngân hàng có khoản thu nhập để đầu tư kinh doanh hoặc phân chia cổ tức.
Với hoạt động đi vay để cho vay, thì có thể thấy chênh lệch giữa lãi suất đi huy động và lãi suất cho vay chính là thu nhập mà ngân hàng đạt được Nếu biên độ càng lớn thì lợi nhuận nhận được từ hoạt động cấp tín dụng càng lớn và ngược lại. Thu nhập đối với việc cho vay càng tốt, xu hướng của Ngân hàng sẽ càng đẩy mạnh hoạt động này Vì vậy, chênh lệch lãi suất có tác động thuận chiều với tăng trưởng tín dụng.
Theo Điều 10 Thông tư 02/2013/TT-NHNN , sửa đổi bởi Điều 1 Thông tư09/2014/TT-NHNN, nợ xấu (NPL ) tức là nợ thuộc các nhóm 3,4,5 tức là nợ dưới chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ có khả năng mất vốn Nợ xấu tăng đồng nghĩa với việc lãi hoặc nguồn vốn của ngân hàng không thu được, ảnh hưởng trực tiếp đến thu nhập cũng như nguồn vốn của ngân hàng Các khoản trích lập rủi ro dự phòng của ngân hàng cũng tăng, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng Nợ xấu cao còn làm ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của ngân hàng do không thu hồi được vốn và lãi Tất cả những tác động này đều làm ảnh hưởng đến hoạt động cấp tín dụng của ngân hàng do nợ xấu tác động xấu đến nguồn vốn kinh doanh của ngân hàng trong đó có nguồn vốn cho hoạt động cấp tín dụng đồng thời làm mất uy tín của ngân hàng, ảnh hưởng đến công tác huy động vốn Chính vì vậy, nợ xấu có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng.
2.2.1.5 Quy mô ngân hàng (BS)
Theo Nguyễn Văn Tiến (2013), quy mô ngân hàng thể hiện qua tổng tài sản của ngân hàng đó Từ lý thuyết cho đến nghiên cứu thực nghiệm, quy mô gia tăng là một trong những yếu tố quan trọng để ngân hàng phát huy tiềm lực tài chính, năng lực cạnh tranh và nâng cao hiệu quả tài chính Quy mô có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả tài chính, sự gia tăng quy mô dẫn đến sự gia tăng lợi thế ngân hàng (Ahamed, 2017; Isik và cộng sự, 2018) và điều này được giải thích bởi lợi thế kinh tế theo quy mô.
2.2.1.6 Tỷ lệ dư nợ nhóm khách hàng cá nhân
Thống kê tại nhóm ngân hàng thương mại cổ phần cỡ vừa và lớn hiện nay, dư nợ cho vay cá nhân hiện phổ biến chiếm tới 40-50% tổng dư nợ cho vay khách hàng. Thậm chí, tại một số nhà băng, tỷ trọng cho vay cá nhân đã chiếm 60-80% tổng dư nợ Theo một số các nghiên cứu về yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng TMCP ở Việt Nam, đã chỉ ra rằng việc thúc đẩy mở rộng quy mô cho vay đối với nhóm khách hàng cá nhân có tác động tích cực đến quy mô và tốc độ tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng TMCP Dự kiến có mối quan hệ cùng chiều giữa hai biến số này.
2.2.2 Các yếu tố kinh tế vĩ mô
2.2.2.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Theo Nguyễn Văn Tiến (2013), GDP là chỉ tiêu đại diện cho sự phát triển của nền kinh tế Khi GDP tăng cao, đồng nghĩa với việc nền kinh tế phát triển mạnh, thì nhu cầu về tín dụng để đầu tư cũng tăng cao Vì vậy mà tăng trưởng tín dụng của các NHTM cũng tăng cao Ngược lại, khi GDP tăng trưởng thấp đồng nghĩa với việc nền kinh tế rơi vào suy thoái, hoạt động kinh doanh khó khăn khiến nhiều doanh nghiệp rơi vào tình trạng đình trệ hoặc phá sản khiến nợ xấu của ngân hàng tăng cao, ảnh hưởng xấu đến tăng trưởng tín dụng Như vậy, GDP có tác động thuận chiều đến tăng trưởng tín dụng.
Theo Nguyễn Văn Tiến (2013), lạm phát của nền kinh tế thường được đo lường thông qua tốc độ tăng trưởng của chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Trong nghiên cứu này, dựa trên tính khả thi về mặt số liệu, tỷ lệ lạm phát sẽ được đo lường thông qua tốc độ tăng trưởng so với cùng kỳ năm trước của CPI Vì vậy huy động vốn trong thời kỳ lạm phát cao khó khăn hơn nhiều so với thời kỳ lạm phát thấp Vì vậy mà nguồn vốn dành cho hoạt động cấp tín dụng bị hạn chế, lạm phát cao khiến lãi suất huy động tăng cao, sẽ ảnh hưởng đến việc cấp tín dụng của ngân hàng Vì vậy, có thể thấy, CPI có tác động ngược chiều đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM.
2.2.2.3 Tỷ giá hối đoái (ER)
Theo Trần Văn Hòe ( 2023), tỷ giá hối đoái tăng làm giá trị đồng nội tệ giảm, sẽ thúc đẩy hoạt động xuất khẩu và hạn chế hoạt động nhập khẩu, kích thích sản xuất hàng hóa trong nước Chính vì vậy sẽ làm tăng nhu cầu vay vốn để phục vụ hoạt động xuất khẩu của các doanh nghiệp kinh doanh xuất khẩu và hoạt động sản xuất kinh doanh hàng nội của các doanh nghiệp trong nước nhưng lại làm giảm nhu cầu vốn của các doanh nghiệp kinh doanh nhập khẩu Ngoài ra, tỷ giá hối đoái tăng còn làm cho giá trị hàng hóa, nguyên vật liệu đầu vào nhập khẩu tăng cao, từ đó có thể ảnh hưởng làm tăng chỉ số CPI, ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng Như vậy, tỷ giá hối đoái có thể tác động tăng hoặc giảm đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM.
Một số nghiên cứu có liên quan đến đề tài
Burcu Aydin (2008) đã nghiên cứu về cấu trúc hệ thống ngân hàng và một số các yếu tố ảnh hưởng tới tốc độ tăng trưởng tín dụng tại các nước Trung Âu và Đông Âu bao gồm Slovenia, Latvia, Hungary, Poland , Lithuania, Czech Republic , Slovakia, Estonia trong thời gian 18 năm (1988 tới 2005) Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu của ông là mức độ tăng trưởng tín dụng theo các cấp ngân hàng và các yếu tố ảnh hưởng là các biến số kinh tế vĩ mô như sau:
Loan Growth là phần trăm thay đổi trong các khoản vay ròng của ngân hàng
Total Assets over GDP : Tổng tài sản so GDP để đo lường quy mô của ngân hàng
Customer Deposits over Total Assets: Tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản
Interbank Liabilities over Total Assetsis : Nợ phải trả trên tổng tài sản
Return on Equity (ROE) and Return on Assets(ROA): Khả năng sinh lời
Net Interest Margin : lãi biên ròng
Cost to Income Ratio: Chi phí trên thu nhập
Real GDP Growth: Tốc độ tăng trưởng thực của GDP
Chênh lệch lãi suất huy động và cho vay Ông đã sử dụng phương pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) và tác động cố định (FEM) để nghiên cứu vấn đề Kết quả cho thấy các yếu tố có ảnh hưởng chặt chẽ và cùng chiều tới biến phụ thuộc bao gồm tính chất sở hữu của các ngân hàng (sở hữu nhà nước hay các ngân hàng nước ngoài), tỷ lệ sinh lời của ngân hàng ROE và chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất huy động Ở các nước CEE, các ngân hàng đặc biệt là các ngân hàng nước ngoài có được một nguồn tín dụng ổn định để cung cấp cho thị trường Như vậy, nghiên cứu của Burcu Aydin tập trung vào việc phân tích các nguyên nhân ảnh hưởng tới nguồn tăng trưởng tín dụng nhanh chóng ở các nước Trung và Đông Âu (CEE), và xem xét những rủi ro có thể xãy ra Mục đích của ông là xem xét, lý giải ảnh hưởng của các ngân hàng nước ngoài trong mô hình tăng trưởng tín dụng của CEE và đưa ra một vài gợi ý chính sách; và ông đã làm được điều này Hơn nữa nghiên cứu của ông đặt nền móng cho việc tiếp tục có các nghiên cứu sau này phát triển chuyên sâu hơn về lĩnh vực tăng trưởng và bền vững của tín dụng ngân hàng.
P.K.Gupta-Ashima Jain (2010) Mô hình hóa các yếu tố tác động đến vấn đề cho vay của các ngân hàng khu vực tư nhân tại Ấn Độ Tác giả sử dụng mẫu là 24 ngân hàng từ năm 2001 đến 2009 Sử dụng Stata 9.2, tác giả tìm ra các yếu tố tác động như: kích thước của ngân hàng, thành phần danh mục đầu tư, chi phí hoạt động, lợi nhuận thuần, tỷ lệ an toàn vốn, tín dụng nhanh và mở rộng chi nhánh.
Việc chia giai đoạn nghiên cứu xuất phát từ đặc thù của các ngân hàng và bối cảnh kinh tế xã hội lúc đó cần phải xem xét như vậy để có sự so sánh đánh giá.
Sau khi lược khảo các nghiên cứu trước thì tác giả đã lựa chọn mô hình nghiên cứu tổng quát các yếu tố ảnh hưởng tới tăng trưởng tín dụng có dạng như sau:
BankCreditGrowth i tR = f (BankCreditGrowthR i ,t , GDPperCapitaR ,t−1R , GDPgrowth ,t−1R , RIR ,t −1R , ΔRE RE ,t −1R , DistanceToDefault i ,t −1 ,
CostToIncome i ,t −1 , Interest & Margin i ,t −1 , Liquidity i ,t−1 , Size i ,t−1 ,
- i là biểu thị cho ngân hàng thứ i đang được nghiên cứu
- R biểu thị quốc gia được nghiên cứu
- t là chỉ số năm thứ t; t-1 là năm thứ t -1 (lùi một kỳ so với t)
- BankCreditGrowth là tỷ lệ tăng trưởng tín dụng tính theo phần trăm dành cho khu vực tư nhân,
- GDPperCapita: GDP bình quân đầu người
- GDPgrowth : Tỷ lệ tăng trưởng GDP (%)
- DistanceToDefault là phương pháp đo lường độ ổn định, bền vững, lành mạnh của ngân hàng (Danmarks Nationalbank, 2004; và De Nicolo và những người khác,
2005) Nó bắt nguồn từ thực tế có liên quan trực tiếp đến khả năng là xảy ra xác suất mà giá trị tài sản trở nên nhỏ hơn giá trị các khoản nợ, DistanceToDefault = (k + ́) / ó, với K là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản theo phần trăm, μ là lợi nhuận trung bình trên tổng tài sản, và σ là độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên tài sản là lãi suất thực.
- ¤RER là sự thay đổi phần tỷ giá hối đoái thực theo phần trăm hàng năm
- Cost To Income và Interest Margin là tỷ lệ chi phí để có thu nhập và tỷ lệ lãi biên
- Foreign, Public là tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài (bao gồm cả cá nhân và tổ chức) và các nhà đầu tư cá nhân trong nước Nghiên cứu tìm hiểu vấn đề rủi ro và các vấn đề an toàn trong việc tăng trưởng, mở rộng tín dụng nhanh chóng ở miềnTrung và Đông Âu, Tăng trưởng tín dụng được xem xét với tăng trưởng tín dụng của quá khứ và các yếu tố ảnh hưởng của kỳ trước tới hiện tại Kết quả nghiên cứu của hai ông đã không tìm thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê về việc tăng trưởng tín dụng đã làm suy yếu hoạt động, hiệu quả của các ngân hàng Hai ông đã lập luận cho thấy tăng trưởng tín dụng trong hệ thống ngân hàng ở Trung và Đông Âu trong thập kỷ qua chịu ảnh hưởng của các yếu tố tài chính và các yếu tố kinh tế vĩ mô, điển hình là sự phát triển mạnh mẽ kinh tế, lãi suất thực giảm, và tỷ giá hối đoái đánh giá cao; và các yếu tố bên trong ngân hàng như hiệu quả, lợi nhuận, tính đúng đắn, và mức độ sở hữu của cổ đông nhà nước, cổ đông cá nhân, cổ đông ngoại cũng đã ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng Bên cạnh đó việc tìm kiếm và chỉ ra các ngân hàng yếu đã bắt đầu mở rộng tín dụng nhanh hơn so với các ngân hàng khỏe trong những năm gần đây Hơn nữa các ngân hàng có tỷ lệ sở hữu ngước ngoài cao có khả năng chấp nhận rủi ro tín dụng nhiều hơn so các ngân hàng thuộc sở hữu trong nước.Kết luận rằng, nghiên cứu của Natalia T, Tamirisa và Deniz O, Igan đã góp phần củng cố hệ thống lý luận và tăng trưởng tín dụng; cũng như chứng minh được có một số yếu tố ảnh hưởng khá rõ ràng tới tăng trưởng tín dụng như tốc độ tăng trưởng kinh tế thể hiện qua GDP, tính chất sở hữu của ngân hàng (là ngân hàng quốc gia hay không), khả năng thanh khoản của NHTM và chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất tiền gửi, Tuy nhiên việc xem xét đồng thời hệ phương trình giữa tăng trưởng tín dụng và sự ổn định của ngân hàng đã khiến cho việc xử lý dữ liệu trở nên quá phức tạp và có độ sai lệch cao do các biến vừa mang tính nội sinh và ngoại sinh.
Kế thừa nghiên cứu của Burcu Aydin (2008), Natalia T, Tamirisa và Deniz O, Igan
(2007), Guo, Kai và Stepanyan, Vahram (2011) đã tiếp tục phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới tốc độ tăng trưởng tín dụng của các NHTM tại 38 nước có nền kinh tế mới nổi bao gồm: Argentina, Brazil, Bulgaria, Chile, China, Colombia, Costa Rica, Croatia, Czech Republic, Egypt, El Salvador, Estonia, Georgia, Guatemala, Hungary, Indonesia, Israel, amaica, ordan, Korea, Latvia, Lithuania, Malaysia, Mexico, Morocco, Panama, Peru, Philippines, Poland, Romania, Russia, Serbia, South Africa, Thailand, Turkey, Ukraine, Venezuela, and Vietnam trong giai đoạn từ 2001 đến 2010 Các biến nghiên cứu bao gồm: tín dụng ngân hàng (giá trị và %), nợ ngân hàng nước ngoài, tiền gửi ngân hàng, GDP thực tế, lạm phát, lãi suất huy động, tỷ giá hối đoái, lãi suất FED, cung tiền M2 của Mỹ và tỷ lệ nợ xấu đã được Guo, Kai và Stepanyan, Vahram sử dụng trong mô hình nghiên cứu của mình với kỹ thuật phân tích hồi quy dữ liệu bảng và kiểm định các “bệnh” của mô hình nhằm gia tăng độ tin cậy của các kết quả thu được.
Kết quả cho thấy, hai tác giả đã tiến hành kiểm tra những yếu tố ảnh hưởng tới tín dụng ngân hàng trên một phạm vi rộng của nền kinh tế thị trường mới trong suốt thập kỷ qua; trong đó tài trợ trong và ngoài nước đóng góp tích cực với trưởng tín dụng, Tăng trưởng kinh tế cũng có tác động tích cực tới tăng trưởng tín dụng và khiến lạm phát cao hơn; các điều kiện nới lỏng chính sách tiền tệ trên phạm vi toàn cầu (Cung tiền và lãi suất FED) khiến tăng trưởng tín dụng tăng Như vậy Guo, Kai và Stepanyan, Vahram đã góp phần cụ thể hóa các nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới tăng trưởng tín dụng theo cách dễ tiếp cận, và dễ hình dung hơn; và từ đó khiến cho việc đưa ra các gợi ý chính sách hoặc ứng dụng nghiên cứu này vào các quốc gia mới nổi dễ thực hiện hơn.
Lê Tấn Phước (2017), Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến (2011) đã xây dựng mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến TTTD trong từng giai đoạn nền kinh tế khác nhau tại nhiều quốc gia Song, hầu hết đều tập trung vào các nhân tố có ảnh hưởng rõ ràng và ít bị thay đổi qua các giai đoạn như tốc độ tăng trưởng vốn, thanh khoản, lợi nhuận ròng/vốn chủ sở hữu và tỷ lệ thu nhập lãi thuần với các giả thuyết rằng 3 nhân tố đầu tiên đều có sự biến động cùng chiều đối với tốc độ TTTD hàng năm của các NHTM, trong khi đó nhân tố cuối cùng lại có tác động ngược chiều.
Lương Thị Nga và Đào Thị Thu Hiền (2015) nhấn mạnh rằng lạm phát tăng khiến cho lợi nhuận thực của người gửi tiền giảm xuống, từ đó làm cho vốn huy động của ngân hàng giảm xuống do khách hàng chuyển kênh đầu tư, vì vậy khả năng cho vay của các ngân hàng cũng giảm, dẫn đến quy mô TTTD giảm Tuy nhiên, trong dài hạn, nghiên cứu cũng chỉ ra khi người dân, doanh nghiệp và ngân hàng gần như đã thích nghi với lạm phát, cung cầu tín dụng sẽ trở về trạng thái cân bằng.
Ta có thể tóm tắt các nghiên cứu của tác giả về các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng như sau:
Bảng 1: Tóm tắt các nghiên cứu liên quan đến đề tài Nhóm tác giả Tên đề tài Kết quả nghiên cứu
Cấu trúc hệ thống ngân hàng và một số các yếu tố ảnh hưởng tới tốc độ tăng trưởng tín dụng tại các nước Trung Âu và Đông Âu
Tổng tài sản so GDP, Tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản,
Nợ phải trả trên tổng tài sản, Khả năng sinh lời lãi biên ròng,Tỷ lệ sở hữu nước ngoài, trong nước, Chi phí trên thu nhập, sự ổn định lành mạnh, Nợ xấu, Tốc độ tăng trưởng thực của GDP Natalia T,
Các yếu tố ảnh hưởng tới tăng trưởng tín dụng và sự ổn định của NHTM tại một số quốc gia có nền kinh tế mới nổi ở Châu Âu
Lãi suất thực, tỷ giá hối đoái thực, tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tỷ lệ lãi biên, tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài, tỷ lệ sở hữu của các nhà đầu tư cá nhân trong nước, GDP bình quân đầu người, Tỷ lệ tăng trưởng GDP (%), sự ổn định, lành mạnh của NH Tamirisa N, and
Tăng trưởng tín dụng và sự vững chắc của ngân hàng ở các quốc gia thành viên mới
GDP bình quân đầu người, Chi phí trên thu nhập, Khả năng sinh lời lãi biên ròng, Nợ phải trả trên tổng tài sản, lãi suất huy động,
FED, Cung tiền M2 của Mỹ.
Các nhân tố ảnh hưởng tới tốc độ tăng trưởng tín dụng của các NHTM tại
38 nước có nền kinh tế mới nổi
Nợ ngân hàng nước ngoài, tiền gửi ngân hàng, GDP thực tế, lạm phát, lãi suất huy động, tỷ giá hối đoái, lãi suất quy trình kiểm tra,
Lương Thị Nga và Đào Thị Thu
Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng TMCP Việt Nam
Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại Ngân hàng TMCP Vietcombank công tác thu hồi nợ, FED, Cung tiền M2 của Mỹ và tỷ lệ nợ xấu Tốc độ tăng trưởng thực của GDP,Tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài, Tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản
Tỉ lệ nợ 3,4,5 trên tổng dư nợ của ngân hàng, Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, Tỷ lệ thanh khoản, tốc độ gia tăng tiền gửi hàng năm của ngân hàng
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Để giải quyết vấn đề, mục tiêu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã được xác lập tạichương 1 của đề tài; tác giả đã lập kế hoạch và tuân theo quy trình nghiên cứu bao gồm các bước được mô phỏng như sơ đồ bên dưới đây
Hình 2: Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Đề xuất của tác giả
Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
Sau khi nghiên cứu cơ sở lý luận về tăng trưởng tín dụng ngân hàng; xem xét các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan và trên cơ sở tham khảo một cách tuần tự có tính kế thừa theo thời gian và có tính phê phán các nghiên cứu của Burcu Aydin
(2008), Natalia T, Tamirisa và Deniz O, Igan (2007),Guo, Kai và Stepanyan,Vahram (2011) về chủ đề các yếu tố ảnh hưởng tới tăng trưởng tín dụng; tác giả đã quyết định tham khảo và ứng dụng nghiên cứu của Burcu Aydin (2008) vào đề tài của mình, vào việc xem xét các yếu tố ảnh hưởng tới tăng trưởng tín dụng của ACB Lý do của việc tham khảo một cách có chọn lọc các nghiên cứu của Burcu Aydin (2008) cho phù hợp với tình hình thực tiễn triển khai của đề tài là vì:
- Trong khá nhiều nghiên cứu tác giả đã tìm kiếm, xem xét và chọn lọc để ứng dụng cho đề tài của mình theo quy định của Trường và Khoa thì đây là các nghiên cứu có độ tin cậy cao được IMF và Croatian national bank bảo trợ tổ chức triển khai, công bố và sử dụng trong hoạch định chính sách tín dụng của mình
- Đối tượng nghiên cứu của Burcu Aydin (2008) là các quốc gia đang phát triển, mới nổi ở Trung Âu và Tây Âu, do vậy khá tương đồng với tình hình và điều kiện của Việt Nam, Và các ngân hàng nghiên cứu đều có quy mô khá đa dạng, do vậy cũng phù hợp cho việc ứng dụng vào nghiên cứu ACB
- Nghiên cứu đều đề cập tới các yếu tố cả phía cung và cầu của nền kinh tế có ảnh hưởng tới tăng trưởng tín dụng, và đều cho các kết quả khá rõ ràng với phương pháp tiếp cận không gây khó khăn lớn cho việc ứng dụng triển khai nghiên cứu nên phù hợp với việc triển khai của người viết
- Tuy nhiên do các nghiên cứu của Burcu Aydin (2008) còn xem xét cả độ ổn định của tín dụng, và môi trường nghiên cứu các quốc gia có trình độ phát triển hơn Việt Nam… do vậy một số vấn đề, biến, kỹ thuật nghiên cứu của các tác giả sẽ không được người viết ứng dụng vào bài mình nhằm đạt được sự phù hợp trong triển khai.
Cụ thể mô hình nghiên cứu như sau:
- CG: Tăng trưởng tín dụng
- BS : Quy mô ngân hàng
- DCKH: Tỷ lệ tiền gửi khách hàng ( Có kì hạn )
- DKKH: Tỷ lệ tiền gửi khách hàng ( Không kì hạn )
- LOTA: Tỷ lệ nợ phải trả
- ROE : Khả năng sinh lời
- NIM : tỷ lệ lãi biên của ngân hàng
- GDP: Tốc độ tăng trưởng thực của tổng thu nhập quốc gia
- INF: Tỉ lệ lạm phát
Các giả thuyết nghiên cứu được đề cập trong bảng bên dưới đây:
Bảng 2: Thang đo các biến
CÁC NGHIÊN CỨU KÌ VỌNG
Dư nợ tín dụng kỳ này –Dư nợ tín dụng kỳ trước)/
Dư nợ tín dụng kỳ trước
P.K.Gupta-Ashimaain (2010); Crowley (2008) ; Tarimisa và Igan (2007)
Tổng tài sản Guo, Kai và Stepanyan,
Tỉ lệ huy động tiền gửi có kì hạn
Tiền gửi huy động CKH/Tổng tài sản
Goudong Chen và Yi Wu
( 2014); P.K.Gupta-Ashima ain (2010); Tarimisa và Igan (2007)
Tỉ lệ huy động tiền gửi không kì hạn
Tiền gửi huy động KKH/Tổng tài sản
Tỉ lệ nợ xấu Tổng số nợ nhóm
3,4,5/ Tổng dư nợ tín dụng trong kỳ
Olokoyo (2011) và Guo và Stepanyan (2011)
Tốc độ tăng trưởng thực của
Tỉ lệ lạm phát Tổng chi phí /Thu nhập của ngân hàng
Tỷ lệ lãi biên của ngân hàng
Thu nhập lãi thuần / Tài sản sinh lãi
P.K.Gupta-Ashimain (2010); Natalia T Tamirisa and Deniz O Igan (2007)
Tỉ suất sinh lời Thu nhập lãi thuần
Guo, Kai and Stepanyan, Vahram (2011)
Tỉ lệ cho vay Dư nợ cho vay/
Natalia T Tamirisa and Deniz O Igan (2007)
Nguồn: tổng hợp của tác giả
Phương pháp nghiên cứu
3.3.1 Ưu điểm phương pháp Bayes
-Thống kê Bayes là một cách tiếp cận toán học liên quan đến việc áp dụng xác suất (chủ yếu là xác suất có điều kiện) để giải quyết các vấn đề thống kê.Cách tiếp cận này liên quan đến những niềm tin (hoặc xác suất) “có trước” ban đầu về một sự kiện được cập nhật khi bằng chứng mới xuất hiện thông qua việc thu thập dữ liệu Điều này dẫn đến niềm tin 'hậu thế' vốn tạo cơ sở cho các suy luận Bayes Thông thường, mọi người có xu hướng bỏ qua xác suất trước của một sự kiện trong khi xác suất sau luôn được xem xét.
-Phân tích tần suất hoàn toàn dựa trên dữ liệu và phụ thuộc tuyệt đối vào việc dữ liệu được yêu cầu bởi mô hình đáp ứng có hay không Mặt khác, phân tích Bayes cung cấp phương pháp ước lượng vững hơn bằng cách sử dụng không chỉ dữ liệu có sẵn mà còn thông tin hoặc kiến thức hiện có của nhà nghiên cứu về các tham số mô hình Trong thống kê tần suất, các công cụ ước lượng được sử dụng để tính gần đúng các giá trị thực của các tham số chưa biết, trong khi thống kê Bayes cung cấp toàn bộ phân phối của các tham số Suy diễn tần suất dựa trên phân phối mẫu các ước lượng của các tham số và cung cấp ước lượng điểm và sai số chuẩn cũng như khoảng tin cậy (confidence interval) Phân phối mẫu chính xác hiếm khi được biết và thường được xấp xỉ bởi một phân phối chuẩn mẫu lớn Suy diễn Bayes dựa trên sự phân phối hậu nghiệm của các tham số và cung cấp bản tóm tắt về phân phối này bao gồm bình quân hậu nghiệm (posterior mean) và các sai số chuẩn MCMC(MCSE) cũng như khoảng tin cậy hậu nghiệm (credible interval) Mặc dù phân phối hậu nghiệm chính xác chỉ được biết trong một số trường hợp, nhìn chung, phân phối có thể được ước lượng thông qua việc lấy mẫu chuỗi Markov Chain Monte Carlo (MCMC) mà không cần đến mẫu lớn.
-Khoảng tin cậy trong phương pháp tần suất không có cách giải thích xác suất đơn giản như trong phân tích đối với khoảng tin cậy hậu nghiệm Ví dụ, việc giải thích khoảng tin cậy 95% là nếu chúng ta lặp lại nhiều lần cùng một thử nghiệm và tính khoảng tin cậy cho mỗi thử nghiệm, thì 95% các khoảng đó sẽ chứa giá trị đích thực của tham số Đối với bất kỳ khoảng tin cậy cho trước, xác suất mà giá trị thực nằm trong khoảng đó là 0 hoặc 1 và chúng ta không biết giá trị nào Trong khi đó, khoảng tin cậy 95% trong phân tích Bayes cung cấp một phạm vi cho một tham số sao cho xác suất tham số nằm trong phạm vi đó là 95%.
3.3.2 Thu thập dữ liệu nghiên cứu
Tác giả chủ yếu sử dụng các phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp để phục vụ cho quá trình nghiên cứu của mình; các dữ liệu thứ cấp được tác giả thu thập qua các nguồn sau:
Các báo cáo của chính phủ, bộ ngành, số liệu của các cơ quan thống kê về tình hình kinh tế xã hội, ngân sách quốc gia, xuất nhập khẩu, đầu tư nước ngoài, dữ liệu của các công ty về báo cáo kết quả tình hình hoạt động kinh doanh, nghiên cứu thị trường,,,
Các báo cáo nghiên cứu của cơ quan, viện, trường đại học; các báo cáo của các NHTM, định chế tài chính
Các bài viết đăng trên báo hoặc các tạp chí khoa học chuyên ngành và tạp chí mang tính hàn lâm có liên quan; các công trình nghiên cứu của các tác giả đi trước.
Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên ACB giai đoạn từ năm 2010 – 2021
Tài liệu giáo trình hoặc các xuất bản khoa học liên quan đến vấn đề nghiên cứu
Lưu ý: Các yếu tố nghiên cứu xuất phát từ bên trong ACB sẽ được tính toán từ báo cáo tài chính hàng quý của ngân hàng và được lấy thông qua webiste; còn các yếu tố bên ngoài – yếu tố vĩ mô sẽ được thu thập từ các nguồn: (i) website tổng cục thống kê – Gso,gov,vn; (ii) Ngân hàng nhà nước – sbv,gov,vn; (iii) imf,com; (iv) ngoài ra còn khá nhiều các webiste về lĩnh vực ngân hàng tài chính như cafef.vn; vietstock.vn; và các website các công ty chứng khoán.
3.3.2 Xử lý số liệu nghiên cứu
Một cách khái quát tác giả sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu như sau:
Mô phỏng với các thông tin tiên nghiệm
Bắt đầu phân tích Bayes bằng việc xác định một mô hình hậu nghiệm chọn hàm hợp lý và phân phối xác suất của tất cả các tham số
Thực hiện hồi quy tuyến tính cho các mô phỏng
Sử dụng thuật toán lấy mẫu hiệu quả và kiểm định sự hội tụ của chuỗi MCMC đến phân phối hậu nghiệm dừng
3.3.3 Các kỹ thuật hồi quy mô hình
Bên dưới đây, tác giả chỉ tập trung vào trình bày chi tiết về kỹ thuật hồi quy, ước lượng các tham số của mô hình cần nghiên cứu như sau:
Mô hình hồi quy tuyến tính xem xét các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng được xây dựng như sau:
Do các nghiên cứu trước chủ yếu được thực hiện theo phương pháp tần suất do vậy, thông tin tiên nghiệm là không có sẵn Dù vậy, mẫu số liệu trong nghiên cứu này là tương đối lớn, do vậy thông tin tiên nghiệm có tác động không quá đáng kể đến sự chính xác của mô hình Vì lý do này, tác giả sẽ xây dựng năm mô phỏng với các thông tin tiên nghiệm cho mô hình trên.
Sau khi thực hiện hồi quy cho năm mô phỏng trên, nhóm tác giả tiến hành phân tích nhân tố Bayes (Bayes Factor) và kiểm định Bayes hậu nghiệm (Bayes test model) để lựa chọn mô phỏng có thông tin tiên nghiệm tốt nhất Theo phân tích nhân tố Bayes, mô phỏng thông tin tiên nghiệm được lựa chọn sẽ là mô phỏng có trung bình Log BF, Log ML lớn nhất và trung bình DIC nhỏ nhất.
Tiếp đến, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích Bayes xác suất hậu nghiệm, mô phỏng nào có xác suất hậu nghiệm cao hơn sẽ được lựa chọn Để đảm bảo suy luận Bayes dựa trên mẫu MCMC là hợp lý, nhóm tác giả đã kiểm định sự hội tụ của MCMC của các ước tính tham số thông qua chẩn đoán trực quan bằng đồ thị.
Sự khác biệt cơ bản giữa ước lượng Bayes và ước lượng thường xuyên là suy luận thường xuyên cung cấp ước tính điểm tham số và sai số chuẩn của chúng cũng như khoảng tin cậy, trong khi suy luận Bayes tạo ra toàn bộ phân phối sau của các tham số, bao gồm trung bình sau của chúng và sai số chuẩn MCMC (MCSE ) cũng như khoảng thời gian đáng tin cậy Không giống như khung thường xuyên, trong đó các ước lượng điểm nhất thiết phải xấp xỉ bằng phân phối chuẩn mẫu lớn, các phân phối sau trong suy luận Bayes có thể được ước tính thông qua lấy mẫu MonteCarlo chuỗi Markov.
Chương 3 tác giả đã trình bày xong toàn bộ nội dung thiết kế mô hình nghiên cứu phục vụ cho việc bắt tay vào triển khai nghiên cứu đề tài này Các nội dung của chương 3 bao gồm: (1) Thiết kế quy trình nghiên cứu để có được định hướng nghiên cứu; (2) Hình thành mô hình, biến và các giả thuyết nghiên cứu, cũng như các lý giải về mô hình nghiên cứu này; (3) Cách thức thu thập dữ liệu thứ cấp phục vụ cho nghiên cứu; (4) Cuối cùng là các kỹ thuật hồi quy theo phương pháp Bayes được sử dụng trong việc phân tích dữ liệu.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả các dữ liệu của nghiên cứu
Sử dụng phần mềm Stata 16 để thống kê mô tả các biến của các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại Ngân hàng TMCP Á Châu.
Bảng 3: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Variable Obs Mean Std Dev Min Max
Nguồn: kết quả chạy dữ liệu của tác giả bằng STATA
Bảng thống kê mô tả làm khái quát lên các thông số chủ yếu của dữ liệu nghiên cứu Từ đó tác giả thấy rằng có sự phân tán giữa các quan sát trong mẫu nghiên cứu được thể hiện qua giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn Giá trị của các biến phân phối không đều dựa vào độ lệch chuẩn và giá trị trung bình.
Xây dựng mô phỏng cho các thông tin tiên nghiệm
Dựa vào mô hình nghiên cứu có dạng:
Do các nghiên cứu trước chủ yếu được thực hiện theo phương pháp tần suất do vậy, thông tin tiên nghiệm là không có sẵn Dù vậy, mẫu số liệu trong nghiên cứu này là tương đối lớn, do vậy thông tin tiên nghiệm có tác động không quá đáng kể đến sự chính xác của mô hình Vì lý do này, nhóm tác giả sẽ xây dựng năm mô phỏng với các thông tin tiên nghiệm cho mô hình trên.
Bảng 4: Mô tả biến nghiên cứu
HIỆU NGUỒN SỐ LIỆU Phụ thuộc Tăng trưởng tín dụng CG Báo cáo thường niên ACB Độc lập
Tỷ lệ huy động tiền gửi có kì hạn
Tỷ lệ huy động tiền gửi không kì hạn
Tỷ lệ lãi biên của ngân hàng
Quy mô cho vay Tốc độ tăng trưởng GDP
Báo cáo thường niên ACB
Báo cáo thường niên ACB
Báo cáo thường niên ACB Báo cáo thường niên ACB Báo cáo thường niên ACB
Báo cáo thường niên ACB Báo cáo thường niên ACB GSO
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp.
Bảng 5: Mô phỏng thông tin tiên nghiệm
Các mô phỏng trong bảng 2 thể hiện mức độ thông tin tiên nghiệm giảm dần với mô phỏng một có thông tin tiên nghiệm mạnh nhất và mô phỏng năm có thông tin tiên nghiệm thấp nhất
Bước tiếp theo, tác giả sẽ tiến hành hồi quy 5 mô phỏng trên, sau đó tiến hành phân tích nhân tố Bayes kiểm định Bayes hậu nghiệm để lựa chọn mô phỏng có thông tin tiên nghiệm phù hợp nhất
Tác giả sẽ chạy hồi quy 5 lần cho 5 mô phỏng trên sau đó so sánh thông qua Bayes Factor với Bayes test model (nhân tố Bayes kiểm định Bayes hậu nghiệm), Các bước thực hiện:
Code mô phỏng 1 bayesmh CG BS DCKH DKKH LOTA NPL ROE NIM GDP INF , likelihood(normal({var})) prior({ CG :}, normal(0,1)) prior({var}, igamma(0,01,0,01)) block({var},gibbs) block({ CG :},gibbs) blocksummary
Bảng 6: Kết quả mô phỏng 1
BS 0439528 9588367 009309 0388205 -1.804423 1.93103 DCKH -3639837 7599124 007599 -.3742073 -1.80754 1.150581 DKKH 0142683 4208643 004209 0196029 -.8314903 8344893 LOTA 1067655 5115716 005116 1052134 -.8988095 1.120284 NPL -261209 1.003328 010211 -.2522031 -2.214043 1.717108 ROE 7840637 3251462 003251 7931491 1097852 1.411963 NIM -.2867339 9810186 010025 -.2844821 -2.219604 1.608852 GDP -.006843 9948604 009949 -.0085113 -1.919336 1.95309 INF -.0112033 9939102 009939 -.0070809 -1.983959 1.90557 cons 020177 9971944 009972 0110742 -1.914815 1.951083 var 90.84125 55.83378 728883 77.1067 33.75058 231.7744
Code mô phỏng 2 bayesmh CG BS DCKH DKKH LOTA NPL ROE NIM GDP INF , likelihood(normal({var})) prior({ CG :}, normal(0,10)) prior({var}, igamma(0,01,0,01))block({var},gibbs) block({ CG :},gibbs) blocksummary
Bảng 7: Kết quả mô phỏng 2
CG Mean Std MCSE Median [95% Cred.
LOTA 4848589 9554682 5051803 -1.435715 2.324856 009794 NPL -1.976204 2.838412 -2.047402 -7.449589 3.749502 031296 ROE 805807 3742583 8026843 0489611 1.540556 031822 NIM -2.430917 2.748387 -2.508755 -7.583567 3.23597 031444 GDP 0397055 3.181793 0800345 -6.226619 6.333126 031818 INF -.031278 03155 -.0535581 -6.058805 6.155083 3.154994 cons 2534909 031411 2547896 -5.894427 6.377911 3.141141 var 85.05681 1.13619 67.50812 25.4049 243.4023 71.67747
Code mô phỏng 3: bayesmh CG BS DCKH DKKH LOTA NPL ROE NIM GDP INF , likelihood(normal({var})) prior({ CG :}, normal(0,100)) prior({var}, igamma(0,01,0,01))block({var},gibbs) block({ CG :},gibbs) blocksummary
Bảng 8: Kết quả mô phỏng 3
CG Mean Std MCSE Equal-tailed Median [95% Cred.
BS 2.503134 5.550882 056763 2.707763 -8.711055 13.06438 DCKH -1.552243 1.99384 019938 -1.514845 -5.582152 2.444557 DKKH -.0756804 774911 007749 -.0724724 -1.646335 1.483069 LOTA 5593832 1.490872 014909 5443292 -2.367806 3.594911 NPL -7.0279 5.927009 066019 -7.222679 -18.08499 5.092959 ROE 6291567 4297504 004482 6089628 -.1824737 1.529774
NIM -6.107125 4.414983 045649 -6.194859 -14.49299 3.24374 GDP -.0923121 10.05058 100506 -.1875965 -19.94614 19.94688 INF 8160109 9.972402 099724 8181468 -18.65467 20.42082 cons 3.969597 9.838183 107261 4.049952 -15.45388 23.09074 var 71.48275 59.19587 1.05311 55.44915 19.58941 218.5016
Code mô phỏng 4: bayesmh CG BS DCKH DKKH LOTA NPL ROE NIM GDP INF, likelihood(normal({var})) prior({ CG :}, normal(0,1000)) prior({var}, igamma(0,01,0,01))block({var},gibbs) block({ CG :},gibbs) blocksummary
Bảng 9: Kết quả mô phỏng 4
CG Mean Std MCSE Equal-tailed
BS 4.087873 8.092421 082582 4.093024 -12.51966 20.34018 DCKH -.8094524 2.435058 025536 -.7327449 -5.979819 3.829305 DKKH -.0437926 9627252 009627 -.0610031 -1.979511 1.955966 LOTA 166499 1.937922 019705 1730928 -3.698281 4.137747 NPL -10.62543 8.383096 086616 -10.82375 -26.80685 6.980141 ROE 226376 559732 006456 1876071 -.7989579 4.137747 NIM -7.957809 5.208019 05208 -8.136432 -18.02547 3.11399 GDP -2.938263 31.46807 318864 -2.988651 -64.49177 59.49891
Code mô phỏng 5: bayesmh CG BS DCKH DKKH LOTA NPL ROE NIM GDP INF , likelihood(normal({var})) prior({ CG :}, normal(0,10000)) prior({var}, igamma(0,01,0,01)) block({var},gibbs) block({ CG :},gibbs) blocksummary
Bảng 10: Kết quả mô phỏng 5
CG Mean Std MCSE Equal-tailed
BS 4.582369 8.83461 089916 4.708897 -13.55334 21.9965 DCKH -.1989058 2.564884 027181 -.1532813 -5.552356 4.654386 DKKH -.0981429 1.026805 010595 -.0807537 -2.21852 1.95928 LOTA 0969913 1.998229 020743 089885 -3.971935 4.286849 NPL -13.56637 9.344263 098247 -13.93603 -30.95583 6.162234 ROE -.2117741 6667585 006817 -.2469619 -1.464454 1.207284 NIM -10.39643 5.596256 059421 -10.65517 -20.89808 1.56249 GDP -37.35784 100.3509 1.23709 -37.11537 -234.1501 157.5983 INF 61.66726 87.78427 1.12047 64.96831 -116.2876 225.1291 cons 38.3644 36.63827 366383 38.6452 -35.43315 111.4571 var 62.07865 74.91833 1.77187 40.27367 10.01323 248.88
Phân tích Bayes Factor và Bayes test model thông qua lệnh
Bảng 11: Kết quả phân tích
DIC log(ML) log(BF)
Note: Marginal likelihood (ML) is computed using Laplace Metropolis approximation
Trong phân tích Bayes, mô hình được lựa chọn sẽ là mô hình có Log (BF) cao nhất, ngoài ra, có thể xem xét bổ sung Log (ML) và DIC với thứ tự ưu tiên là Log (ML) lớn nhất và DIC nhỏ nhất, Kết quả tại bảng 3 cho thấy mô phỏng 1 Log (ML) và Log (BF) có giá trị lớn nhất, điều này cho thấy mô phỏng 1 là mô phỏng ứng viên có lợi thế nhất trong 3 mô phỏng, tuy nhiên ưu thế của mô hình này chưa phải vượt trội, do giá trị DIC cũng mô phỏng này cũng là lớn nhất nên tác giả sử dụng thêm kiểm định xác suất hậu nghiệm.
4.3.2 Phân tích bayes test model
Bayestest model CG1 CG2 CG3 CG4 CG5
Bảng 12: Kết quả phân tích
Note: Marginal likelihood (ML) is computed using Laplace Metropolis approximation
Kết quả bảng cho thấy mô phỏng 1 có xác suất phân phối hậu nghiệm là 1 cao tuyệt đối so với các mô phỏng còn lại, do đó, mô phỏng 1 có phân phối N(0,1) sẽ được lựa chọn cho các phân phối tiếp theo.
Kiểm định hội tụ theo phương pháp lấy mẫu MCMC
Nhằm đảm bảo suy luận Bayes dựa trên chuỗi MCMC (Markov chain Monte- Carlo) là hợp lý, chúng tôi tiến hành chuẩn đoán hội tụ cho các mô hình. Chẩn đoán này được thực hiện trực quan thông qua biểu đồ vết (trace plot), biểu đồ tự tương quan (autocorrelation plot), biểu đồ (histogram) và ước tính mật độ hạt nhân (kernel density plot), Chuẩn đoán hội tụ cho các biến trong mô hình được thể hiện qua hình như sau:
Hình 3: Đồ thị chuẩn đoán hội tụ
Từ hình 4.4.1, ta có thể thấy tất cả các ước tính tham số trong các biểu đồ là tương đối hợp lý: các biểu đồ dấu vết và biểu đồ tương quan thể hiện mối tự tương quan thấp; hình dạng của biểu đồ là đồng nhất (unimodal) Ngoài ra, cả 11 đồ thị trên đều cho thấy sự pha trộn khá tốt, theo đó hệ số tự tương quan chỉ giao động quanh mức dưới 0,02, nó cho thấy sự phù hợp với mật độ mô phỏng phân phối,Autocorrelation plot phản ánh tất cả các độ trể nằm trong giới hạn hiệu quả, Histogram và Density plots đều cho thấy sự mô phỏng hình dáng của phân phối chuẩn của các tham số, Đồ thị chuỗi MCMC của sai số chuẩn (sigma 2) cũng cho thấy sự hợp lý, hệ số thể hiện mức độ tự tương quan cũng chỉ ở mức dưới 0,02, biểu đồ histogram khớp với hàm mật độ.
Kích cỡ mẫu hiệu quả được xem là một công cụ cần thiết để đánh giá mức độ hội tụ bên cạnh chuẩn đoán hội tụ bằng hình ảnh của chuỗi MCMC, Theo đó,giá trị ESS so với kích cỡ mẫu MCMC lớn hơn 1% là có thể chấp nhận, Trong nghiên cứu này, giá trị ESS gần bằng cỡ mẫu MCMC, tức là 10,000, Vậy kết quả này đạt được giá trị chấp nhận.
Kết quả thu được
Sau khi kiểm định hội tụ, tác giả tiếp tục chạy lại mô phỏng 1 để phân tích hồi quy Ta thu được kết quả như sau:
Bảng 13: Tổng hợp kết quả hồi quy
CG Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Trung vị Khoảng tin cậy
BS 0,0409217 0,9557477 0,009557 0,0319851 -1,810347 1,895129 DCKH -0,3597178 0,7538618 0,007704 -0,3717693 -1,822199 1,128629 DKKH 0,0196489 0,4206987 0,004106 0,0146662 -0,8181656 0,8459236 LOTA 0,1009274 0,5124846 0,005125 0,1035233 -0,9064796 1,087809 NPL -0,2518417 0,9874937 0,009992 -0,2496845 -2,178094 1,656807 ROE ,7825316 0,3220659 0,003221 0,7909811 0,1217664 1,404626 NIM -,2984899 0,9789739 0,010172 -0,2893496 -2,272883 1,60102 GDP -,0029185 1,005324 0,009947 -0,0070804 -1,972559 1,927941 INF 0,0072953 0,9990636 0,009858 0,0094891 -1,966824 2,001574 _cons 0,0390139 0,9991838 0,010106 0,0429954 -1,91161 1,992792 Var 91,65508 56,60843 ,778913 77,72972 33,39657 235,438
Giá trị chấp nhận trung bình
Giá trị hiệu quả nhỏ nhất
Kết quả bảng 4.5.1 cho thấy MCSE của các tham số là các số thập phân bé hơn 1, Bên cạnh đó, kết quả ước lượng cũng cho thấy tỷ lệ chấp nhận của các mô hình đạt giá trị tối đa là 1, Ngoài ra, hiệu quả nhỏ nhất của mô hình là 0,528 lớn hơn mức tối thiểu là 0,01, Do vậy, các mô hình hồi quy trên đều đạt yêu cầu.
Sau khi hồi quy mô hình và kiểm định kết quả hội tụ của các mô hình , ta có mô hình hồi quy phù hợp với kết quả kiểm định giả thiết thống kê như sau:
BIẾN KÌ VỌNG DẤU KẾT QUẢ HỒI QUY
Tỉ lệ huy động tiền gửi có kì hạn ( + ) ( - )
Tỉ lệ huy động tiền gửi không kì hạn
Tốc độ tăng trưởng thực của GDP ( + ) ( - )
Tỷ lệ lãi biên của ngân hàng ( + ) ( - )
Kết quả hồi quy trên cho thấy các yếu tố BS, DKKH, LOTA, ROE, INF tác động tích cực đến CG, trong khi đó các yếu tố DCKH, NPL, NIM, GDP tác động tiêu cực đến CG.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Như vậy kết quả nghiên cứu cho thấy, các yếu tố tỉ lệ tiền gửi không kì hạn ( DKKH ), quy mô ngân hàng ( BS ), tỉ lệ cho vay trên tổng tài sản ( Lota ), tỉ lệ lạm phát ( INF ) , tỉ suất sinh lợi ( ROE ) tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng (CG) Trong khi đó các yếu tố tỉ lệ tiền gửi có kì hạn (DCKH ), tỉ lệ nợ xấu (NPL), tỉ lệ lãi biên của ngân hàng (NIM), Tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) tác động tiêu cực đến CG Trong nhóm nghiên cứu các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng được tác giả đưa vào nghiên cứu, kết quả chỉ có 1yếu tố từ nhóm yếu tố chủ quan, còn lại là 4 yếu tố từ nhóm khách quan có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng tại ACB Điều này cho thấy, các chỉ sổ góp phần thúc đẩy tăng trưởng tín dụng trong tương lai của ACB hoàn toàn có thể cải thiện, phụ thuộc vào nội tại của chính ngân hàng đó.
Tác động từ nợ xấu
Có thể thấy rằng thực tế tại Việt Nam, từ năm 2015 trở lại đây, nợ xấu của ngân hàng được xem là nguyên nhân cơ bản gây tắc nghẽn sự lưu thông lành mạnh của nền kinh tế, gây mất an toàn cho hệ thống ngân hàng và cũng phản ánh tình hình sản 54 xuất kinh doanh ngày càng khó khăn của doanh nghiệp Điển hình vào năm 2015, do bị ảnh hưởng bởi nhiều nguyên nhân nên hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp bị thua lỗ Hệ quả là nợ xấu của các ngân hàng đã không ngừng tăng lên, trở thành điểm nghẽn của nền kinh tế, cản trở sự lưu thông của tăng trưởng tín dụng Nợ xấu chính là lý do khiến các ngân hàng thời gian qua hạn chế cho vay, dù nguồn vốn không thiếu Ngân hàng phải thận trọng hơn với các khoản vay để tránh các khoản nợ xấu tiếp theo, dẫn tới hậu quả là các ngân hàng có tiền mà không cho vay được, còn nền kinh tế thì vẫn tiếp tục khát vốn Như vậy, nợ xấu có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng Kết quả nghiên cứu này ủng hộ kết quả nghiên cứu của một số nghiên cứu đi trước có liên quan đến đề tài về ảnh hưởng của yếu tố này đến tăng trưởng tín dụng như Burcu Aydin (2008), Natalia T Tamirisa và Deniz
O Igan (2007), Guo, Kai và Stepanyan, Vahram (2011).
Tác động từ nguồn vốn huy động
Nguồn vốn các ngân hàng huy động xuất phát từ nhiều nguồn khác nhau, nhưng nguồn vốn huy động chủ yếu là nguồn tiền gửi của khách hàng trong đó đặc biệt là huy động tiền gửi từ khách hàng cá nhân và doanh nghiệp Tiền gửi trong NHTM luôn chiếm tỷ trọng lớn trên tổng nguồn vốn (khoảng 80%) Lượng vốn này chủ yếu được huy động từ nguồn vốn nhàn rỗi trong dân cư Các NHTM hoạt động chủ yếu nhờ vào nguồn vốn tiền gửi bởi tỷ trọng nguồn vốn này khá lớn và đa dạng về kỳ hạn Khi thực hiện thu thập số liệu nghiên cứu, tác giả đã phân nhóm tiền gửi thành 2 hình thức, đó là có kì hạn và không kì hạn Dựa theo kết quả nghiên cứu đã trình bày ở trên, chúng ta có thể thấy rằng cùng là huy động tiền gửi nhưng loại hình không kì hạn lại có tác động tích cực, góp phần thúc đẩy tăng trưởng tín dụng tại ACB, trong khi huy động có kì hạn lại có tác động ngược lại Kết quả này nhìn chung ủng hộ cho kết quả nghiên cứu của Burcu Aydin (2008), tuy nhiên có định hướng rõ rệt trong việc tập trung phát triển nhóm tiền gửi không kì hạn.
Tác động từ tăng trưởng GDP
Theo một số nghiên cứu chỉ ra rằng GDP có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng cá nhân, tuy nhiên theo nghiên cứu lần này đã chỉ ra tác động tiêu cực của GDP đến tăng trưởng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Á Châu Kết quả này khác với kì vọng ban đầu của tác giả Theo xu hướng chung của tình hình kinh tế, GDP là chỉ số thể hiện tổng sản phẩm quốc nội tăng, tín dụng trong nước sẽ tăng trưởng theo do nhu cầu tăng nguồn vốn, tuy nhiên đối với mẫu dữ liệu quan sát lần này là tín dụng cá nhân, có thể lý giải rằng các doanh nghiệp, các quỹ đầu tư sẽ chịu sự tác động chính từ GDP.
Tác động từ quy mô ngân hàng
Tác giả đã tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô ngân hàng và tăng trưởng tín dụng Kết quả này đúng với kỳ vọng ban đầu của tác giả Như vậy các ngân hàng lớn có nhiều cơ hội để đa dạng hơn và với nguồn vốn lớn và khả năng tiếp cận nhiều đến các khách hàng, có thể tập trung phát triển dư nợ tín dụng và tăng trưởng tín dụng cá nhân Kết quả nghiên cứu này ủng hộ kết quả nghiên cứu của một số nghiên cứu đi trước có liên quan đến đề tài về ảnh hưởng của yếu tố này đến tăng trưởng tín dụng như Burcu Aydin (2008), Natalia T Tamirisa và Deniz O. Igan (2007), Guo, Kai và Stepanyan, Vahram (2011).
Tác động từ tỷ lệ lãi biên của ngân hàng
Lãi biên của ngân hàng thể hiện biên lợi nhuận trong hoạt động cho vay đến từ chênh lệch lãi suất huy động vốn từ Ngân hàng Nhà nước và lãi suất cho vay, biên càng cao, lợi nhuận càng nhiều Chính vì thế, kì vọng sự tác động tích cực của yếu tố lãi biên đến tăng trưởng tín dụng là có cơ sở, tuy nhiên thực tế kết quả nghiên cứu lần này đã chỉ ra sự tác động ngược lại Điều này là hợp lý với sự tăng trưởng tín dụng cá nhân tại ACB trong những năm vừa qua khi giảm bớt biên lợi nhuận để thu hút nhiều phân khúc khách hàng trong lĩnh vực hoạt động và mục đích vay vốn.
Tác động từ tỷ lệ lạm phát
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ lạm phát và tăng trưởng dư nợ Kết quả này phù hợp với kỳ vọng của tác giả nhưng lại khác so với các nghiên cứu trước đây như của Sharma và Gounder (2012) khi cho rằng tỷ lệ lạm phát có tác động tiêu cực đến tốc độ tăng trưởng tín dụng Bởi vì sự tăng trưởng trong khối lượng tín dụng có thể là do tỷ lệ lạm phát cao, phản ánh sự suy giảm sức mua trên một đơn vị tiền tệ, khi đó thúc đẩy nhu cầu vay vốn mặc dù lãi suất sẽ chịu ảnh hưởng.
Trong chương 4, đề tài đã tiến hành lựa chọn mô hình phù hợp, tìm hiểu và phân tích những yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của Ngân hàng TMCP ÁChâu Tác giả đã lần lượt phân tích các kết quả của mô hình hồi quy, thông qua dấu của các hệ số hồi quy, tác giả đã có những kết luận về sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc từ đó đưa ra những khuyến nghị và giải pháp trong chương tiếp theo.