Tác động của yếu tố kinh tế vĩ mô và yếu tố nội tại đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại việt nam

Phuong pháp hồi quyGMM cùngdữ liệu bàng động được sử dụng,kết quả nghiêncứu cho thấy tác độngcủa các yếu tốkinh tế vĩmônhu: nợcôngChinhphủ, tỷ lệ thất nghiệpcó tácđộng ngược chiều với nợ

Trang 1

TÁC ĐỘNG CỦA YỂU TÔ KINH TỂ vĩ MÔ VÀ YỂU TÔ NỘI TẠI ĐỂN NỢ

TRẦN TRỆU ANH KHOA1,LÈ NGỌC ÁNH1, TRỊNH TÚ QUYÊN1, TRƯƠNG THỊ THU YẾN1

7 Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chi Minh, trantrieuanhkhoa@iuh.eảu.vn, lengocanh9559@gmail.com, trinhiuquyen9@gmail.com, yen2405102@gmail.com

Tóm tăt B ài nglúêncihi đánhgiá các yến tố nội tại ngân liàng và kinhtế vĩmô tác động đến nợ xấu tại ngân hàng thương mạicổ plrầnViệt Nam Mau nglúêncứu bao gồm dữ liệutài clúnh của 19 ngân liàng thương mạicổ pliần Việt Nam vàcác dữliệukinh tế vĩ mô thu tliậptroỉiggiai đoạn từ 2010 đến 2021 Phuong pháp hồi quyGMM cùngdữ liệu bàng động được sử dụng,kết quả nghiêncứu cho thấy tác động

của các yếu tốkinh tế vĩmônhu: nợcôngChinhphủ, tỷ lệ thất nghiệpcó tácđộng ngược chiều với nợ

xấu; trongklútốc độtăngtrưởng kinh tế tácđộng cùng chiều vớinợ xấu.Bên cạnh đó, cácyếu tốnội tại

như: nănglực quản lý kém, khả năngtlianlr toán, đònbẩy tàiclúnh và hiệu quả hoạt động có tác động ngược clúều với nợ xấu; trong klú quy mô ngân liàng, thu nliập ngoài lãicó tác động cìuigclúều với nợ

xấu Ngân liàng cầnchú trọng vào côngtác thẩm định tín dụng, Nlià nước cần quản lý cliặtchẽ công tác

nợ công vàđảm bảo nền tài clúnh quốc gia an nhủi bền vũng

Từ khóa nợ xấu, yếutố nội tại ngân hàng, yếu tố kinhtế vĩ mô, dữliệu bảng động

MACROECONOMIC AND BANK-SPECIFIC DETERMINANTS OF VIETNAM

COMMERCIAL BANKS’ NON-PERFORMING LOANS Abstract This study aims to analyze the macroeconomic and bank-specific detenninants affecting non-

performing loans (NPLs) at Vietnamese commercial banks The study employs panel data from 19 Vietnamese commercialbanks for the period from 2010 to 2021 GMM estimationwith dynamic panel

data was used The study shows that macroeconomic factors such as government public debt and the unemployment rate have a positive impact on NPLs, wlfile GDP growth and economic growth have a negative impacton NPLs In addition,internalfactors such as inefficiency, solvency ratio, leverage ratio,

and return onequity have a positive impact onNPLs, while banksize andnon-interestincomehave a negative impact on NPLs Banks need to focus on credit appraisal, the state needs to strictly manage public debtand ensure thenational financial secruity andsustainability

Keywords, non-performing loans, bank-specific determinants, macroeconomic determinants, dynamic

panel data

1 GIỚI THIỆU

Tình lùnli nợ xấu tại cácngân hàng thương mại Việt Nam không phải mới phát sinh gần đây màđã hình thànhtừnhiều năm trước Việc lùnlr thành nợ xấu sẽ cản trở sự phát triển của hệ thống ngân liàng,gây

ảnh hưởng tiêucực đến đời sống xãhội vàsự pháttriển của đấtnước, từ đó làm suy thoái nềnkinhtế Để

tim ra các yếutố tác động làm cho tỷ lệ nợxấu tăng cao, nglúên cứu này sẽ tiến hànhtìm lúểu,kiểm nghiệm tính đúng của mô lùnlr, plrârrtíchvà xemxét tác động các yếutố kinh tế vĩ mô và yếutố nội tại

ảnh hưởngnhưthế nào đến nợxấrr tại các ngân hàng TMCPViệt Nam tronggiai đoạn 2010 - 2021 Từ

đó đua ra nhũng kết luận vả hàm ý clúnhsáchcho các nlrà quảntrị ngân hàng, cơ quan chức năngxem

xét vả thamklrảonhằm hạn chếvấn đề nợ xấu

Trang 2

Hội nghị Khoa học trẻ lần 5 năm 2023(YSC2023)-IUH

2 Cơ SỞ LÝ THUYÉT VÀ TỎNG QUAN CÁC NGHIÊN cửu TRƯỚC

2.1 Khái niệm và đo lường nợ xấu

Quỹ tiền tệ thế giới cho lằng các khoản vay được coilả nợ xấu nếu chúng không tạo ra tiền lãi và tiền

gốctrong tối thiểu 90ngày Ngân hàng Nhà nước qưy định Nợ xấu lànợthuộc các nhóm3(Nợdưới tiêu

chuẩn), 4 (Nợ nghi ngờ) và 5 (Nợ có khảnăng mất vốn)

Lý thuyết về nợxấuliên quan đến sự ổn định của các ngân liàngdựa trên ba vấn đề: thông tin bất cân

xứng,lựa chọn bất lợi vàlý thuyết về lủi ro đạo đức Lý thuyết thông tinbất cân xứng (Akerlof, 1970), cho rằng việc phân biệt giữa những người đivaytốt và xấư có thể lất phức tạp và điềư này có thể dẫn

đến các vấnđề về lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức Lý thuyết lựa chọn bất lợi được đềxuấtbởi Akerlof

(1970) và được mở rộngbởiRothscliildvà Stiglitz (1976), mô tả tinh huống trong đó nợxấutăng lên khi lãi suất tăng và chất lượng của người vay xấư đỉ klũ clú plú vaytăng Lýthuyết này được thành lập dựa trên giả đụili rằngcácngân liàng không cliắc cliắn trong việc lựa chọnnhững người vayxứng đáng với tíndựng từ một nhóm những người tìm kiếm khoản vay với các mức độ rủi rotín dụng kliác nliaư từ

trước Musaravà Olawale(2012) cho rang lủi ro đạo đức tồn tại khingườivay có liànli động ảnh hưởng xấư đến lợi nliưận của người cho vay Lý thuyết này dựa trên giả định rằng kliảnăng người đi vaytham

gia vảo các hoạtđộng đảm bảo tra nợ tíndựng khôngthểđượcxác định bởi các ngân liàng

Nguyên nhândẫnđến nợ xấu cao do quy trinh tíndụng yếukém, chuyêngia tíndụng có nănglực tliấp, nguyên tắc tíndụng thấp và tliiếư chính sách giám sát người đivay Handley (2010) nhấnmạnh rằngnợ xấư có thể được sử dụng như một cliỉ số về killing hoảngngânhàng vi nó ảnh hưởng đếntăng trưởng

kinhtế của qưốc gia bằng cách giảm pliáttriển tíndụng (Ivanovic, 2016) Vi vậy, cần xác định các nhân

tố tác động đến nợxấư để giảm mức nợ xấư nhằm ổn định tài chính và mực tiên kinh tế (Stijepovic,

2014)

2.2 Các nhân tố tác động đến nợ xấu

2.2.1 Các yếu tố kinh tế vĩ mô

Các nghiên cứư trong lĩnh vực ngân liàng đã xem xét tác độngcủa môi trường kinhtế vĩ mô đến cliất

lượngdư nợ tại các ngân liàngvàtổchức tín dụngtại Việt Nam Các giả thuyết cho rằnggiai đoạn tăng

trưởng củanền kinhtế có tỷlệ nợ xấư tương đối tliấp,vi cảngười tiêư dùng và doanh nglúệp đền ổn định

về doanh thư và nguồn thu nliập để trảnợ Klú nền kinh tế tăng trưởng nóng và tín dụngđược mở rộng,

tạo điền kiện vay vốn dễ dàng hơn từđó xưất hiện những khoản nợ dưới chuẩn Klú suythoái xảy ra, gây ảnh hưởng xấư đến doanh thư, lợi nliưận của doanhnglúệp và thư nhậpcủa người tiêưdùng klúến cho cácđối tượng vay vốn mất kliả năng clú tra làmcho tỷlệ nợ xấưtăng lên

Các nghiên cứu thực ngliiệm có xu hướngxác nhận mối hên hệ giữa chư kỳ kinh tế và lủi ro vỡ nợ Carey(1998) chorằng tình trạng của nền kinh tế là nhân tố quan trọnggia tăng tỷ lệ tổn thấtđối với các danh mục cho vay đa dạng hóa Trongđiều kiện nền kinhtế ổnđịnh việc đa dạnghóa danhmục cho vay

của các ngân liànggiúptỷ lệ nợ xấugiảm xuống, nhưng trong giai đoạn sưy thoáikinhtế có ảnhhưởng

đến đại bộ phận nền kinh tế tlù việc đa dạng hóa này sẽ có tác động tiên cực làm tỷ lệ nợ xấư tăng lên Salas và Sauiina (2002)xác nhận rằng tác động tiêu cực của tăng trưởng GDPđốivớinợxấu và clú ra

tính chất truyền dẫn nhanhcủa các nhân tố kinh tế vĩ mô đến khả năng trảnợ của cácchủ thể trong nền

kinhtế

Cácyếu tố kinh tế vĩ mô cơbản quyết định nợ xấu có thể được chọn tìr tài liệư lý thuyết về các môhình

tiêu dùng theochu kỳ Lawrence (1995), Rinaldi vàSanchis-Arellano (2006) xem xét và mởrộng các mô

hình trên và đua ra xác suất vỡ nợ một cách rõ làng, những người đivay cóthư nhập thấp tlù tỷlệ vỡ nợ cao hơn do tăng nguy cơ tliất nglúệp, không thể tlianh toán nglũa vụ trả nợ đúng hạn Dụa trêncác tài liệu nói trên, nhóm ngliiêncứu sửdụng tốc độ tăng trưởng GDPvàtỷ lệ tliất nghiệpnhư cácyếu tố kinh

tế vĩ mô clúnliđể quyết định nợ xấu

Mối liên hệ giữa các cuộc killing hoảng nợ công và killing hoảng ngân liàng đã được nhận ra san cưộc killing hoảngtài chínhgần đây và các sir kiện nợ công sauđó Reinhartvà Rogoff (2010) đua ra nhiều

bằng chúngthực nglúệm cho tliấy killing hoảngngân hàng thường xảy ra tiước hoặc trùng với khoản nợ

công và killing hoảng ngân hàng là kết qưảtừ killing hoảngnợcông

Hai kênh truyềntải killing hoảng nợ công sang hệ thống ngân liàng đã được xác định, đần tiênlà tinh trạng sưy thoái tàiclúnh côngđặtra một“mứctrần” trong việc đánhgiá mức độ tín nhiệm cíia thị trường

Trang 3

đối với các ngâii hàng quốc gia, nên các ngân liàng trở nên khó khănvề tlianh khoản (Reinliait và

Rogoíĩ, 2010) Trong bốicành đó, cácngân liàng pliâi cắtgiânr cho vay, do đó người đivay không thể tái cấp vốn chocác khoản nợ của họ Hon nữa, sự gia tăng nợ công có thể dẫn đếncác biện pliáp tài khóa, đặc biệt là cắtgiâm clútiêu xã hội và clú lương trongclú tiêu công củaChính phủ (Perotti 1996) Điều này có thể làm cho một số khoản nợchưa tlianh toán mấtkliảnăngthư hồi vi thư nhập của các hộ

gia đỉnh sẽ bịảnhhưởng xấư, trong klú cáckhoản vay doaiúinglúệpsẽ là nhân tốtiếptheo bị tác động

Do đó, giả thuyết(1) được đề ranhư sau: Giatầng nợ công dẫn đến gia tâng nợ xấu.

2.2.2 Các nhân tổ nội tại của ngân hàng

Các yếu tố quyết định đếnchất lượng dư nợ không chỉ được tìm kiếm trong các biến sốkinhtếvĩmô,

vốn là yếư tố bênngoài đối với ngành ngân hàng Các đặc điểm kliác biệt và cách lựa chọn chínhsách

của mỗi ngân hàng, đặc biệt đối với những phương pliáp nhằm nâng cao lúệưqưả và quản lýrủi rosẽ

ảnh hưởng đến sirpháttriển củanợ xấu BergervàDeyoung (1997) đã điều trasự tồn tại của mối quan

hệ nhân quả giữa chất lượng cho vay, lúệu qưả clú plú và vốn ngânhàng Từnglúên cihi này, nlióm nghiên cứư đã hình thành vảkiểm tra liargiả thuyết sau:

+ Giảthuyết “ Skimping” (đánh đổi): hiệu quả đo lường clú plú cao dẫn đến số lượngnợ xấưngày càng

tăng Các ngân liàngpliải lựa chọn giữaviệc pliânbồnguồn lực để bảo lãnh pliát liànli vàgiám sát các khoản vay hoặc đo lường hiệnqưả clú plú.Nóicách klrác, cácngân hàng sẽ tiếtkiệm clú plú bằng cách

dành ít thời gian để đảm bảo chất lượngkhoản vay cao hơn, nhưng về lâư dài số lượngnợ xấư sẽ tăng lên

Giả thuyết(2) đề ra như sau: Chỉ sochi phi hoạt động trên doanh thu có tương quan ngược chiều đến nợ xấu.

+ Giả thuyết “Moralhazard” (rủi rođạo đức): Ngân liàng có vốn hóatliấp dễ dẫn đến nợ xấu gia tăng Lý

donằm ở động cơ khuyến klúch rủiro đạo đức từ plúa các nlià quản lý ngân hàng, những người làm tăng rủi ro của danh mực chovaybằng cáchcliấp nhận những khoản vay dưới chuẩnklú ngân liàngcó vốn

hóa tliấp

Do đó, giả thuyết(3) được đềranhư sau: Tỷ lệ vốn chù sờ hữu trên tông tài sản có tác động ngược chiều đến nợ xấu.

Cơ hội đa dạng hóa thunliập của các ngân hàng cũng có thể hên quanđếncliất lượng dư nợ Đa dạng

hóa thư nliập và nợxấư có mối quan hệngược clúềưnhan, vi nguồn thu nliập đa dạng hóa sẽ làm giảm

rủi rotín dụng Tuynhiên, các cơ hộiđa dạng hóa cũngđượcthể hiện bằngcách sử dựng thu nhập ngoài

lãi như một phần củatổngthư nhập, từcơ sởtỷ lệ này pliản ánh sự phự thuộc củangân liàng vào các loại

thunlrậpkliác, tiừthu nhập từ việc cho vay dođó làm cho các nguồn thu nhập trở nên đadạng

Do đó, giả thuyết(4) được đề ra nhưsau: Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tông thu nhập có quan hệ ngược chiều với nợ xấu.

Rủi ro đạo đức không chỉ xảy ra đối với cácngân liàng có vốn hóa tliấp mà nó còn xuất hiện trong các ngân liàng quá lớn để pliá sản (TBTF) Cácngân hàng TBTF có thể sửdụng việc chấpnhận rủi ro quá

mức do người gửi tiềnkhông áp đặt kỷ lưật thịtrường, họthườngmongđợi vào sự bảo vệ của Clúnhphủ trong trườnghợp ngân liàng gặp lủi ro (Stem vàFeldman, 2004) Do đó, các ngân hàng lớn có thể tăng

đòn bầy và mở rộng các khoảnvay cho những người đi vay có chất lượng tliấp hơn Tưy nhiên các nghiêncứư thựcnglúệm của Boydvả Gertler (1994), Ennis và Malek (2005) không cruig cấp bằng chứng

rõ ràng vềlúệư sưất thực tế và thái độ rủi ro kliác nliaưcủa các ngân hàng TBTF Dođó nhóm nglúên cứưđưara liai giả thuyếtsau:

Giả thuyết(5) được đềranhưsau: Quỵ mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến nợ xấu.

Giả thuyết(6) được đểranhưsau: Đòn bẩy tài chính có tác động cùng chiều đến nợ xấu.

+ Giả thuyết “Bad management” (Quân lý kém II): hiệuquảhoạt động tốtcó mối quan hệ tiêucực với sự gia tăng nợ xấu trong tương lai Điều này có thể được chứng minhtheo cách tương tự với giả thuyết

“quản lý kém” bằng cách coihiệuquả hoạt động trongquá khứ lúiư một đại diệnchocliất lượng quản lý Giả thuyết(7) được đềra như sau: Lợi nhuận sau time trên vốn chù sờ hữu có moi quan hệ ngược chiều với nợ xấu.

Trang 4

Bảng 1:Các giả thuyếtnghiên cím trongbài

lường

Kỳ vọng dấu

1 Giả tliuyết 1: Giatăng nọcôngdẫn đến giatăngnọxấu DEBT +

2 Giảchiều đến thuyết 2:Chì sốchiphíhoạtđộngti ên doanh thu có tưong quannguọc

-3 Giả thuyết 3:Tỳ lệ vốnchù sởhữu ti ên tổngtài sàn có tác độngnguọc chiều

-4 Già tliuyết4:Tỷ lệ tliu nhậpngoàilãi tiên tổng thunhậpcóquan hệ ngược

-5 Già tliuyết 5: Quymôngânhàng có tác độngcùngchiềuvói nọxấu SIZE +

6 Già thuyết 6: Đònbẩy tàichính có tác độngcùngchiềuđến nọxấu LR +

7 Già thuyết 7: Lọinhuậnsauthuế ti ên vốnchù sởhữu có mối quanhệngược

-Nguồn: Nhóm nghiên círu tông hợp

Bàng 2: Tổnghọp nghiêncứucác yếu tố tác độngđến nọ xấu

STT Tác giả Nội dung nghiên

cúu

Phương pháp nglũên cứu

Kết quả

1 Louzis và cộng sự

(2011)

Kiểm tra các yếu tố quyết định nọ xấu

bong tùng lĩnh vục cho vay cùa các ngân

hàng Hy Lạp giai đoạn 2003-2009 "

Sử dụng các phuong

pháp dũ liệu bảng

động

GDP, hiệu quả hoạt động, múc độ tập tiling quyền sở hữu có tác động ngược chiều với nọ xấu; thấtnghiệp, lãi suất, nọ công, hiệu quàquàn lý chiphí, đòn bẩy tài

chính có tác độngcùngchiều vói nọ xấu

2 AguOkolivà

(2013)

Xác định nguyên

nhân dẫn đến nọ xấu

tại các ngân hàng thương mại Nigeria giaiđoạn 1993-2011

Sử dụng công cụ so

cấp và thú cấp, tù đó phân tích phuong sai

và mô hình tụ hồi

quy

Quàn lý tín dỊing kém hiệu quà, lãi suất liêntục tăng là yếu tố gây ra nọ xấu cao ở

cácngânhàng tliưong mại Nigeria

3 Nguyễn

TuấnKiệt

vàĐinh

HùngPhú

(2016)

Phân tích tác động

của các yếu tố vĩmô

và vi mô đến nọ xấu

cùa hệ thống ngân

hàng Việt Nam

Phuong pháp REM

và FEM bong mô hình tĩnh, kết họp

phưong pháp GMM

bongmôhình động

Tăng birởngkinhtế, nọ xấu kỳ hước, tăng trưởng tín dụng, hiệu quả kinh doanh và hiệu quà quản lý có tác động tích cục làm

giảmnọxấu Nọcông Chính phù, quy mô

tín dỊing tác động tiêucục làmtăng nọxấu

4 MuratbekD(2017) Tìm hiểu về các yếu

tố quyết định nọ xấu trong hệ thống ngân

hàng Kazakhstan

Sử dỊing mô hình dũ

liệu bảng động

Tốc độ tăng trưởng GDP tỷ lệ nghịch vói

nọxấu, lãi suất cho vay cao dẫn đến nọ

xấu cao,ngoài ra các ngân hàng đa dạng hóa vàcóvốn hóacao sẽ có ít nọ xấu hon cácngânhàngcóđònbẩy cao

5 Nguyễn

ThịNhu

Quỳnh và

cộng sụ

(2018)

Phântích các nhântố

tác động đến nọ xấu

của ngân hàng tliuong mại giai đoạn 2006-2016 "

Sử dỊing mô hình FEM kễt họp vói phương pháp bình

phươngtốithiểutổng quát khả thi(FGLS)

Tốc độ tăng trưởng kinh tế, tăng trưởng tín dỊing và tỷ lệ thất nghiệp tác động ngược chiều vói tỷ lệ nọ xấu Tỷ lệ lạm

phátvàtỷ lệ nọxấu nămbưóc có tác động cùngchiều vói tỷlệ nọxấu hiện tại

6 Uinar vàSun

(2018)

Tìm hiểu yếu tố vĩ

mô và yếu tố nội tại tác động đến các

khoản nọ xấu của

ngân hàng Trung

Quốcgiai đoạn

2005-2014."

Sử dụng ba mô hình khác nhau kết họp

vói phương pháp HÓC

lượng GMM

Tốc độtăng trườngGDP, lãi suất cho vay,

tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái, quy mô ngân hàng, hành vi chấp nhận lùi ro, tập trung chủ sở hữu, đòn bẩy tài chính và

chất lượngkhoảnvay là yếu tố quantrọng quyếtđịnh nọ xấu tại cácngân hàng Trung Quốc

Trang 5

Nguồn: Nhóm nghiên cứu tông hợp

7 NgọcĐặng LanThị

(2019)

Kiểmtra mối quanhệ giữa nọ xấu của ngân

hàng và một số chì tiêu kinh tế vĩ mô

quan trọng h ong nền kinhtếquốcgia

Phântíchhồi quy bội

OLS

Tốc độ tăng trường kinh tế và tỷ lệ thất

nghiệp có tác động ngược chiều đến nọ

xấu, chỉ số giá tiêu dùng và chì số phát

triển côngnghiệp có tác động cùng chiều

đếnnọ xấu

8 Islamcộng sựvà

(2019)

Tìm hiểu các yếu tố

vi mô và vĩ mô tác

động đến các khoản

nọ xấucủa ngân hàng

ở các nước Nam Á

giai đoạn 1997

-2012

Sửdụng công cụ ưóc tính GMM để kiểm tia độ child) xác của

các giảthuyết

Quản lý kém, hớt váng, lủi ro đạo đúc, lạm phát có tác động cùng chiều vói sự gia tăng nọ xấu; quy mô ngân hàng, đa dạng hóa thu nhập, múc độ tập tiling cùa ngành và tốc độ tăng trưởng GDP có tác độngngược chiều đối vói nọ xấu

9 Hang và cộng sự

(2020)

Tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng đến nọ xấu cùa các ngân

hàng thương mại

Việt Nam giai đoạn 2012-2018 '

Sừ dỊing phương pháp GMM

Hiệu quả kinh doanh,tăngtrưởng tổng sàn

phẩm quốc nội có tác động tiêu cực đến

nọ xấu; tăng trưởng tín dụng, vốn chù sở hũu và tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đếnnọ xấu

10 Khan M,Siddique

A và

Saiwar z

(2020)

Xem xét các yếu tố quyết định nọ xấu

cùa các ngân hàng tliưong mại Pakistan giaiđoạn 2005-2017

Thục hiện bằng mô hình hồi quy thông qua sử dụng phần mềm STATA

Các chì sốhiệuquà hoạtđộng và khảnăng sinh lời có mối quan hệ ngược chiều vói

nọ xấu Múc an toàn vốn và đa dạng hóa thu nhập có mối quanhệngược chiềuvói

nọxấu

11 Nguyễn Ngọc Tân

vàcộngsự

(2021)

Đánh giá tác động

của một số nhân tố đến nợxấu cùacác tổ chúc tài chính vi mô

Mô hình hồi quy Bayes kết họp chuỗi Markov Monte Carlo

Killnóilỏngcác quy chuẩn cho vay, lừiro

nọxấu tăng lên; quy mô, số lượng người

vay vốn, tổng tài sảnvà tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu có tác động tiêu cực đếnviệc kiểm soát nọ xấu cùatổ chức tài chính vi mô

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN cửu

3.1 Dữ liệu nghiên cửu

Bài nglúên cihi thu nhập các dữliệu vi môtừ báo cáo tài clúuli đã được kiểm toán vàbáo cáo thường

niên của 19 ngân hàng TMCP được niêm yết trên thị trường chứngkhoán Việt Nam(VietstockFinance)

giai đoạn2010-2021 Vì mức độ côngbốthông tin không đầyđủ nên bàinghiên cứu chỉ sửdụng dữ liệu của 19 ngân liàng TMCP Dữliệu vĩmô gồm nợ công Chính phủ, tốc độ tăng trưởng GDP, tỷlệthất nghiệp đượcthuthập từ WorldBank và IMF

3.2 Phương pháp ước lượng (lữ liệu bảng động

Theo tài liệu về nghiên cứu dữ liệu bảng của Salas và Saurina (2002); Merkl và Stolz (2009), nhóm

nghiên crhr đã áp dụng cách tiếp cận động để tính thờigian tồntạitrong cấu trúc nợ xấu Thông số kỹ thuật dữ liệu bângđộngthườngdựa vào:

yÉf - “Jit-I +jSƯ)^it+ ’h < l.í - 1, - 1, Trongđó:

Clú số và t lần lượt biểư thị mặtcắt ngang và thời gian củamẫubảngđiều klúển

yỄflà sự tliay đồi trong nợ xấu

/3(L) là vecto đathức độ trễ X k.

là vecto fc X 1 củacác biếngiảithíchkhác sovới

yit-i-là các hiệu ímg cánhân (ngân hàng cụ thể)không quan sát được

EIflà phần dư

Trang 6

Hội nghị Khoa học trẻ lần 5 năni 2023(YSC2023)-IUH

Nhómnghiên cứu ước tính phương trình trên sửdụng phương pháptổng quát hồiquy ướclượng GMM

do Arellano và Bond đề xuất (1991), được ArellanovàBover (1995),Blundell và Bond (1998) tổng quát hóa

Các điều kiện trực giao được sử dụng lúiam tạora ước lượng tham số nhất quántheogiả định vềphần dư độc lập và phươngsai đồng nhất (theo mặt cắtngang vàthời gian) Công cụ ước lượngGMM, sử dụng

phần dư được ước tínhđể xây dựng mộtmatrận lúệp phương sai - phương sai đồng nliất củacác điều

kiện thời gian, do phụ thuộc vào phần dư ước lượng Điều này có thểdẫn đến suy luận thốngkê tiệm cận

không đáng tin cậy (Bond (2002), BondvàWindmeijer (2002))

Nhóm nghiêncứukiểm tiatính hợp lệ tổng thể của cáccông cụ bằng cách thực lúện kỹ thuật kiểm định Sargan và Hansen, theo giả thuyết HO vềcác điều kiện thời điểm hợplệ, được phân phốitiệm cận dưới dạng clú bình phương (Arellano vàBond (1991); Arellano và Bover (1995); Blundell vàBond(1998))

Hơnnữa, tácgiả kiểm địnhcác giả định cơ bản vềlỗi tương quan nốitiếp, bằng cách kiểm tra giả thuyết không tự tương quan bậc liar

3.3 Mô hình nghiên cứu

Trong mô hình 1, nhóm nghiên crrìi thực hiện kiểm địnhtác động cíia các yếu tố nội tạiđến nợ xấu, phươngtrìnhcódạngsau:

NPLịt = aNPLịt_ỵ-ị- ỊỉỵROEiỊ-ị- /3 3FOLRị t-i- pịỉNEFịt + (3jiNỉỉ lt T fyLRft +

(1)

Trongđó:

+ NPLjf (Non-Performing Loans) là tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thứ năm t,tính bằng tồngnợ xấu nhóm

3,4,5 clúa cho dư nợ tại cùng thờiđiểm của từngngân liàng

+ A'PLjf-ilàtỷlệ nợ xấu củangân liàng thứ cùng kỳ năm t-1

+ ROE it là khả năngsinh lờicủangân hàng thứi năm t, đo bằnglợi nhuận sau thuếtrên vốnchủ sởhữu binh quân

+ SlZE it là quy môcủa ngân hàng thứ nămt, đo bằngtổngtài sản của ngân liàng thứ i năm t cilia cho tổng giá tiị tàisản của 19 ngân hàng cùngkỳtrong mẫu nglúên cứu

+ SOLR it làkliả năng tlianh toán thứ i năm t, tính bằng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản

+ LVEF.f là kliả năng quản lýkém hiệuquả thứ i năm t, tínhbằng clii plú hoạt động kinh doanh trên

doanh thu thuần từ hoạt động kinhdoanh

+ Nĩỉịt là thu nhập ngoàilãitim năm t, tính bằng thu nliập ngoàilãi trên tồng thu nliập

+ LR.f làđònbẩy tài clúnlithứ i năm t,tính bằng nợ phải trảtrên tổng tài sản

+ r/i là số ngân liàng thứ khôngquan sát được

+ £it lả các sai số kháccủa môlùnli: các tác độngcònlại đếnNPL nhưng ảnh hưởng không đáng kể đến

nợ xấu

Tiếptheo, môhình 2 nhóm nglúên crrìi thực hiện kiểm định tác động củacác yếu tố kinhtế vĩmô đến nợ

xấu, phươngtrinh códạng:

NPL it = cnVPLif_1+ PiDEBTt + £2ỉ7jVf + PịGDPị + + eỂt (2)

+ DEBTf là chỉ số nợ công Chính phủ năm t, tính bằng tỷlệ giữa nợ Chính phủ Trung ươngvà GDP danh nghĩa

+ UNt là thay đổi trong tỷlệ thất nghiệpnămt

+ GDP- là tỷlệ tăngtrưởng kinh tếGDP thực nămt

Sốlượngđơn vịpliân tích đặt ranhững hạnchế về sốlượngđược sử dụng trongước tính và sau đó là số

lượng biến ngoại sinh có thể được thêm vàobiểu thức.Do đó, nhóm nghiên cứu thực hiện GMM “hạn chế” (Judson và Owen (1999), tức là nhóm nghiên cứuhạn chếsửdụng các biếnhồi quy trễ làm công

cụ Số lượng biến côngcụ được xác định sao cho tổng số lượng của chúng không vượt quá số lượng ngân hàng

Cuối cùng, mô hình 3 lúióm nghiên cứu thực hiệnkiểm định tác động đồng thời của yếutố nội tại vàvĩ

mô đến nợ xấu, phương trìnhcó dạng:

NPL it — ơiVPL ịc - i + (S 1ROE ií + ^nSIZEjf-t- ft3 S0LR lt + fiịỉì'ỈEFịỊ.+ ^jiVỈĨ;f + ^LR;f +

P-jDEBTf + ]3gỉJiV f + Ị3ẹfGDP t + t]ị + £ị t ,

(3)

Trang 7

Bảng 3:Các biến đưọc sửthingtrongmôhình

(lấn

Tỷlệ nợ xấu (NPLlt) Táng nợ nhóm 3,4,5

Tống dơ nợ

+

Tốc độ tăng trưởng kinh tế

-/+

Tỷlệthất nghiệp (UNt) Thay đổi b ongtỷlệthấtnghiệp

+/-Nọcông (DEBTt) Nợ Chính phủ Trung ương

GDPdanh nghĩa

+

Nănglực quảnlýkém (INEFlt) Chi phíhoạt độngkinh doanh

-Doanh thu thuần tài' hoạt động kinhdoanh

Khả năng thanhtoán (SOLRn) Vonchủ sởhữu

Tống tài sản

-Thu nhậpngoài lãi (NHlt) Thu nhập ngoài lãi

Tóìig thu nhập

Đònbẩy tài chính (LRn) Nợ phảitrà

Tống tài sản

+

Hiệuquảhoạtđộng (ROE,t) Lợi nhuận sau thué

Tổng vốn chù sờ hữu

-Nguồn: Nhóm nghiên cứu tông hợp

4 KÉT QUẢ NGHIÊN cửu

4.1 Thống kê mô tả

Bảng 4: Kếtquà thống kê mô tà

Biến Số quan sát Giá trị trung

binh Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất

NPL 226 0,0196 0,0115 0,0002 0,0881

ROE 227 0,1312 0,0806 0,0002 0,4097

SIZE 227 0,0529 0,0509 0,0051 0,1908

SOLR 227 0,0819 0,0276 0,0010 0,2195

INEF 227 0,2228 0,0700 0,0001 0,5641

NII 227 0,1975 0,1310 -0,1113 0,8102

LR 227 0,9134 0,0667 0,0009 0,9594

DEBT 228 0,3709 0,0373 0,3087 0,4208

Trang 8

Nguồn: Nhóm nghiên cứu tông hợp từ phần mềm STATA 17

Biến Số quan sát Giá trị trung

bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất

UN 228 0,0617 0,3109 -0,3797 0,7586

GDP 228 0,1122 0,0918 0,0249 0,3885

4.2 Kiểm định đa cộng tuyến

Bảng 5: Ma trận hệsốtương quan

ROE 1

SIZE 0.230*** 1

SOLR -0.0523 -0 3">9*** 1

INEF 0.0590 -0.0711 0.175** 1

NII 0.186** 0.120 0.0752 0.399*** 1

LR 0.0549 0.196** -0.216** -0.0368 -0.226*** 1

DEBT -0.0724 -0.00570 -0.181** 0472*** 0.116 0.170* 1

UN -0.144* -0.00627 0.0195 0.162* 0.00295 0.0868 0.179** 1

GDP 0.218*** 0.0141 0.00299 -0.371*** -0.0231 -0.213** -0.622*** -0.525*** 1

Kiểm định đa cộng tuyến

VIF 1.18 1.25 1.32 1.70 1.35 1.22 2.16 1.46 2.51

>< 0,05, < 0,01, m p < 0,001

Ma trậnhệ số tương quan thểhiện hệ số tươngquan giữa các biến trongmô hình hồi quy Có thể tliấy,

cáchệ số tương quan đềunhỏ hơn0,8, điều này thểhiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu khôngđáng quan ngại Quansát đấu của các hệ số tương quancho tliấy clúều tác động củacác biến lên biến phụ thuộc Kết quả ma trận cho tliấy trong giaiđoạn 2010-2021, hiệu quả hoạt động, quy mô

ngân hàng, kliả năngquản lý kém hiệu quả, nợ côngClúnhphủ, tốc độ tăng trưởng kinh tế tỷ lệ nglụch với nợ xấu Kliả năng thanhtoán, thunhập ngoài lãi, đòn bầytàiclúnli và tỷ lệ thất nglúệp có tác động cùng clúều vớinợxấu

Tuy idúên để đảm bảo chất lượng kiểm soát tốt hơn, nhóm nglúêncứu đã kiểm định đa cộng tuyến VIF Kết quả cho thấycácgiá tiị của biến độc lập trong môhình đều nhỏ hơn5 Freundvà Littell(2000)cho

rằng giá tiịVIF lớnhơn 10 hiện tượng đa cộng tuyếnlà đáng kể, vi vậy, ta kết luận đượctrong mô hình

nghiên crht hiện tượngđa cộng tuyếnkhông xuất hiện trong các mô lùnli vàmức độ cíia các hệ số thu

được là đángtincậy

4.3 Ket quả mô hình hồi quy

Kết quả mô hình hồi quy cógiá tiị Arellano-Bond AR(2) lớnhơn0,1 thểhiệnmô hình không bị tự tương quan Với giátiịP-value crìa kiểmđịnh Sargan đềulớn hơn 0,1 cho thấycác biếncông cụ được sử dụng trong bamô hình là hợp lý và khôngcó sự tươngquan sai số Kiểm định Hansen có giá trị P-value đều

lớn hơn 0,1, cho tliấy kiểm định Hansen ở 3 mô lùnli vững

Trang 9

Bảng 6: Kếtquả mô hình hồi quy 1 buócsai phân 1DGMM

Sốbiếncôngcụ/sốnhóm 16/19 13/19 19/19

***J9<Ớ,Ớ7, **J9<ớ,ớ5, * p<0,1

Trang 10

Bảng 7: Kếtquà mô hình hồi quy2buócsai phân2DGMM

***P<QOJ, **p<0,05, *p<o,l

Tiêu đề	Tác Động Của Yếu Tố Kinh Tế Vĩ Mô Và Yếu Tố Nội Tại Đến Nợ Xấu Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
Tác giả	Trần Trịu Anh Khoa, Lê Ngọc Ánh, Trịnh Tú Quyên, Trương Thị Thu Yến
Trường học	Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh
Thể loại	bài nghiên cứu
Năm xuất bản	2023
Thành phố	Thành phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	18
Dung lượng	2,82 MB