Tài Chính - Ngân Hàng - Kinh tế - Thương mại - Tài chính - Ngân hàng 1 Học viện Ngân hàng ISSN 1859 - 011X Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng Số 194- Tháng 7. 2018 Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt NamCHÍNH SÁCH THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH- TIỀN TỆ Phạm Dương Phương Thảo Nguyễn Linh Đan Ngày nhận: 30032018 Ngày nhận bản sửa: 03052018 Ngày duyệt đăng: 22052018 Bài nghiên cứu này phân tích số liệu của 27 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) đang hoạt động tại Việt Nam từ năm 2005- 2016 để kiểm định tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc điểm ngân hàng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP. Sử dụng phương pháp hồi quy GMM sai phân với ưu điểm có thể khắc phục hiện tượng nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan, bài nghiên cứu phát hiện thấy rằng các đặc điểm ngân hàng có tác động đáng kể. Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng ở năm trước càng cao thì sẽ làm cho tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng hiện tại càng gia tăng. Đồng thời, các ngân hàng càng có chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng càng cao, chi phí hoạt động càng cao, lợi nhuận của ngân hàng càng cao thì sẽ giúp các ngân hàng giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Kết quả của nghiên cứu này cũng cho thấy các biến số kinh tế vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng. Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số ý kiến nhằm cải thiện tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Việt Nam. Từ khóa: Nợ xấu, ngân hàng thương mại cổ phần, đặc điểm ngân hàng, kinh tế vĩ mô, phương pháp hồi qui GMM 1. Giới thiệu ệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng đối với sự phát triển của nền kinh tế, là cầu nối cho vốn được luân chuyển từ nơi thừa vốn đến nơi có nhu cầu sử dụng. Do đó, sự ổn định của ngành ngân hàng được xem là yếu tố then chốt đối với sự phát triển của nền kinh tế. Theo Kwambai và Wandera (2013), các NHTM đóng vai trò quan trọng ở thị trường mới nổi- nơi mà người đi vay khó tiếp cận với thị trường vốn. Các NHTM chính là trung gian tài chính phân bổ vốn giữa người gửi tiền và người đi vay. Tuy nhiên, trong thời gian gần đây, các ngân hàng trở nên thận trọng hơn trong công tác cho vay do vấn đề nợ xấu. Hoạt động cho CHÍNH SÁCH THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ2Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàngSố 194- Tháng 7. 2018 vay mang đến rủi ro tín dụng cho ngân hàng- được xem là rủi ro nghiêm trọng nhất khi mà các khoản nợ xấu trực tiếp làm giảm lợi nhuận của ngân hàng và hiệu quả hoạt động trong dài hạn. Khi nợ xấu gia tăng lên một cách đáng kể trong danh mục cho vay của ngân hàng thì sẽ gây ra các ảnh hưởng nghiêm trọng đối với quá trình hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Một mức nợ xấu càng cao cho thấy sự tồn tại của các hạn chế tài chính và sự ảnh hưởng đến hoạt động quản lý ngân hàng và cơ quan quản lý. Nợ xấu còn ảnh hưởng đáng kể đến các chức năng của ngân hàng thông qua sự suy yếu tài sản ngân hàng và sự suy giảm trong thu nhập khi các khoản nợ không thu hồi được ngày càng lớn. Trong trường hợp xấu nhất, một tỷ lệ nợ xấu cao trong hệ thống ngân hàng có thể cho thấy tồn tại rủi ro hệ thống, từ đó có thể ảnh hưởng đến lượng tiền gửi và hạn chế hoạt động của các trung gian tài chính, kết quả là sẽ có tác động tiêu cực đến sự tăng trưởng đầu tư và kinh tế (Ahmed và các cộng sự, 2006). Chi phí tài chính của các khoản nợ xấu cũng rất đáng kể. Việc giải quyết các khoản nợ xấu thường được xử lý bởi các doanh nghiệp quản lý tài sản được lập ra dưới sự quản lý của nhà nước. Nhiệm vụ chính của các doanh nghiệp này là tiếp nhận và xử lý các khoản nợ xấu của các tổ chức tài chính. Hậu quả là, nguồn thu ngân sách của chính phủ sẽ bị giảm. Theo Galindo và Tamayo (2000), việc xử lý nợ xấu của các ngân hàng sẽ chiếm từ 10 đến 20 tổng GDP của quốc gia. Vì thế nghiên cứu về nợ xấu nhằm giảm thiểu chúng là một vấn đề thu hút được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu lẫn các nhà quản trị ngân hàng và các nhà điều hành chính sách của quốc gia trên thế giới (Boudriga và các cộng sự, 2009). Trong năm 2016 tại Việt Nam, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTM là dưới 3 tổng dư nợ, đã đạt yêu cầu mà Chính phủ đặt ra. Tuy nhiên, việc xử lý nợ xấu chưa có nhiều triển vọng, chỉ giảm nhẹ từ 2,9 năm 2015 xuống 2,8. Dù tiếp tục giảm nhẹ và một lượng lớn nợ được xử lý nhưng Ủy ban Giám sát Tài chính Quốc gia đánh giá, nợ xấu chờ xử lý và nợ xấu tiềm ẩn trong tái cơ cấu vẫn lớn. Sang năm 2017, nợ xấu lại có xu hướng tăng. Xuất phát từ thực tiễn về nợ xấu của ngân hàng Việt Nam và ảnh hưởng của nợ xấu đối với ngành ngân hàng, đối với nền kinh tế, bài nghiên cứu này phân tích tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc điểm ngân hàng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM cổ phần với kỳ vọng từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số ý kiến nhằm cải thiện tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Việt Nam. 2. Cơ sở lý thuyết 2.1. Yếu tố đặc điểm của ngân hàng ảnh hưởng đến nợ xấu 2.1.1. Quy mô ngân hàng Các nghiên cứu trước đây cung cấp bằng chứng cho thấy, tồn tại mối tương quan ngược chiều giữa quy mô ngân hàng và nợ xấu của các ngân hàng (Salas và Saurina, 2002; Hu và các cộng sự, 2004; Cole và các cộng sự, 2004; Micco và các cộng sự, 2007; García-Marco và Robles-Fernández, 2008; Swamy, 2012). Theo Hu và các cộng sự (2004), các ngân hàng có quy mô lớn sẽ có nhiều nguồn lực và kinh nghiệm hơn trong công tác xử lý và phân tích các vấn đề sự lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard). Trong khi đó các ngân hàng có quy mô nhỏ không thể giải quyết tốt vấn đề sự lựa chọn đối nghịch do thiếu năng lực và kinh nghiệm để đánh giá chất lượng tín dụng của người đi vay. Do vậy, các ngân hàng có quy mô nhỏ thường có tỷ lệ nợ xấu cao trong danh mục cho vay hơn so với các ngân hàng có quy mô lớn. 2.1.2. Mức độ sử dụng chi phí hoạt động Trong thực tế, nợ xấu và chi phí hoạt động có tương quan với nhau nhưng mối quan hệ giữa hai biến này vẫn chưa rõ ràng. Do đó, ảnh hưởng của chi phí hoạt động lên tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều. Hughes và Moon (1995) tìm thấy rằng khi hiệu quả của việc sử dụng chi phí thấp thì tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng tăng. CHÍNH SÁCH THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ3Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng Số 194- Tháng 7. 2018 Các nhà nghiên cứu tìm thấy sự thất bại của các ngân hàng dường như có liên quan đến vấn đề quản trị của các ngân hàng (Berger và Humphery, 1992; Barr và Siems, 1994; DeYoung và Whalen, 1994; Wheelock và Wilson, 1994; Berger và DeYoung, 1997), họ cho rằng, có mối tương quan cùng chiều giữa mức độ sử dụng chi phí hoạt động và nợ xấu; quản trị yếu kém thì tốn kém chi phí và nợ xấu tăng. Lập luận cơ bản của các nhà nghiên cứu này là, khi hiệu quả của việc sử dụng chi phí là thấp cho thấy khả năng quản trị của các nhà quản trị ngân hàng yếu kém, do đó có thể tác động lớn đến hành vi cung cấp tín dụng của ngân hàng. Theo đó, các tác giả xác định sự quản trị yếu kém là do: (1) Yếu kém kỹ năng trong việc xếp hạng tín dụng và do đó sẽ có thể quyết định cho vay các khoản vay không sinh lời hoặc thậm chí làm cho ngân hàng mất vốn; (2) không có trình độ thẩm định tài sản đảm bảo của khoản vay đúng; (3) khó kiểm soát và theo dõi mục đích sử dụng vốn của khách hàng sau khi cấp tín dụng cho khách hàng. Mặt khác, hiệu quả chi phí thấp lại có thể tác động ngược chiều đến nợ xấu của các ngân hàng. Berger và DeYoung (1997) cho rằng có sự đánh đổi giữa việc phân bổ các nguồn lực để theo dõi khoản vay và hiệu quả chi phí. Nói cách khác, các ngân hàng ít nỗ lực trong việc đảm bảo chất lượng khoản vay thì dường như sẽ có hiệu quả chi phí tốt hơn, tuy nhiên, trong dài hạn nợ xấu sẽ gia tăng. 2.1.3. Hiệu quả hoạt động Hiệu quả hoạt động của ngân hàng thường có liên quan đến hành vi chấp nhận rủi ro của các nhà quản trị ngân hàng (Hu và các cộng sự, 2004; Jimenez và Saurina, 2006; Boudriga và các cộng sự, 2009; Nikolaidou và Vogiazas, 2011). Theo Hu và các cộng sự (2004), các ngân hàng càng có lợi nhuận cao sẽ ít có động cơ tham gia vào các hoạt động rủi ro bởi vì các ngân hàng này ít bị áp lực bởi việc tạo ra lợi nhuận. Đồng thời các ngân hàng có lợi nhuận càng cao thì sẽ có cơ hội để lựa chọn ra các khách hàng có khả năng tài chính tốt và rủi ro thấp. Do đó, khi lợi nhuận của các ngân hàng gia tăng, xác suất mà các nhà quản trị ngân hàng tham gia vào các dự án đầu tư rủi ro sẽ giảm và do đó xác suất mà các khoản vay của ngân hàng chuyển sang nợ xấu cũng sẽ giảm tương ứng. Ngược lại, các ngân hàng không có lợi nhuận (hoặc hoạt động không hiệu quả) thì sẽ tham gia vào các hoạt động cho vay có rủi ro khi các nhà quản trị bị áp lực về việc tạo ra lợi nhuận trong ngắn hạn. Khi các nhà quản trị tham gia vào các hoạt động rủi ro sẽ làm gia tăng khả năng các khoản vay chuyển sang nợ xấu, và do đó sẽ làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng. 2.1.4. Đa dạng hóa thu nhập Các nhà nghiên cứu trước đây đã ủng hộ lý thuyết đa dạng hóa danh mục đầu tư có thể giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro bởi việc đa dạng hóa danh mục sẽ giúp cho các ngân hàng có thể bù đắp phần tổn thất từ một sản phẩm bởi thu nhập của sản phẩm khác (Winton, 1999; Templeton và Severiens, 1992; Gallo và các cộng sự, 1996). Do đó, những tổn thất tiềm tàng của hoạt động cho vay có thể được bù đắp bởi doanh thu từ các hoạt động kinh doanh phi truyền thống. Mặt khác, các nhà nghiên cứu trước đây như Maksimovic và Philips (2002), DeYoung và Roland (2001) và Stiroh (2006) đã lập luận rằng đa dạng hóa thu nhập không phải là một đảm bảo cho mức độ nợ xấu thấp ở các ngân hàng. Bởi vì quá nhiều hoạt động kinh doanh thì sẽ làm cho các ngân hàng không thể tập trung vào lĩnh vực chuyên môn và do đó làm giảm hiệu quả giám sát của các khoản vay, kết quả là sẽ làm gia tăng khả năng các khoản vay chuyển sang nợ xấu. Do đó, các ngân hàng nên tập trung vào một mảng kinh doanh thì sẽ có thể tận dụng được kinh nghiệm của nhà quản trị trong việc làm giảm xác suất xảy ra nợ xấu. 2.2. Các biến số kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu Bên cạnh các yếu tố gây ra bởi đặc điểm của ngân hàng, các nhà nghiên cứu còn cho rằng nợ xấu và khủng hoảng ngân hàng xảy ra còn do môi trường kinh tế vĩ mô tác động CHÍNH SÁCH THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ4Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàngSố 194- Tháng 7. 2018 (Festic và cộng sự, 2011; Louzisvà cộng sự, 2012; Nkusu, 2011) như kinh tế suy giảm, thất nghiệp gia tăng, lãi suất, lạm phát. Llewellyn (2002) còn quan sát thấy rằng các rắc rối và rủi ro xảy ra cho ngân hàng thường được dẫn dắt bởi sự yếu kém về cấu trúc của nền kinh tế và hệ thống tài chính. Vì vậy, kế thừa từ nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015), nghiên cứu của chúng tôi sẽ kiểm định mức độ tác động của các biến số vĩ mô sau đây lên nợ xấu của các ngân hàng: Tăng trưởng kinh tế: Các nghiên cứu trước đây như Salas và Suarina (2002), Jajan và Dhal (2003), Fofack (2005), Jimenez và Saurina (2005), Pasha và Khemraj (2009), Louzis và các cộng sự (2012) và Saba và các cộng sự (2012) đã cho rằng tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế với mức độ nợ xấu của các NHTM. Các nghiên cứu giải thích cho kết quả này như là sự thay đổi trong chu kỳ kinh doanh có tác động đến khả năng thanh toán lãi vay và nợ của người đi vay. Do đó, tốc độ tăng trưởng kinh tế sẽ có tương quan cùng chiều với thu nhập của các cá nhân lẫn tổ chức trong nền kinh tế, kết quả là sẽ cải thiện khả năng thanh toán lãi vay và nợ của người đi vay, và do đó sẽ làm giảm tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng. Ngược lại, khi nền kinh tế suy thoái (chẳng hạn như tốc độ tăng trưởng kinh tế thấp hoặc âm), các hoạt động kinh tế nhìn chung sẽ suy giảm, lượng tiền mặt được nắm giữ bởi các tổ chức kinh doanh hoặc các hộ gia đình cũng sẽ suy giảm theo. Những yếu tố này sẽ làm giảm khả năng trả nợ của người đi vay, và dẫn đến gia tăng xác suất các khoản vay của ngân hàng thành các khoản nợ xấu. Lạm phát: Lạm phát sẽ có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng thanh toán lãi vay và trả nợ của các khách hàng vay của ngân hàng thông qua nhiều kênh khác nhau, và do đó tác động của lạm phát đến nợ xấu có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều (Fofack, 2005; Pasha và Khemraj, 2009; Nkusu, 2011). Các nghiên cứu giải thích mối quan hệ này như là lạm phát cao có thể làm cải thiện năng lực trả nợ của các khách hàng bởi việc làm giảm giá trị thực của các khoản vay khi lãi suất cho vay là cố định (các ngân hàng không thể điều chỉnh lãi suất nhưng lạm phát lại thay đổi suất sinh lợi thực của khoản vay này). Tuy nhiên, lạm phát cũng có thể làm giảm năng lực trả nợ của các khách hàng bởi việc làm giảm thu nhập thực của các khách hàng. Hơn thế nữa, khi lãi suất cho vay là thả nổi, thì lạm phát sẽ làm giảm năng lực trả nợ của khách hàng khi các ngân hàng điều chỉnh lãi suất cho vay nhằm duy trì lãi suất thực áp dụng cho các khách hàng, kết quả là sẽ làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng. Do đó, mối quan hệ giữa lạm phát và nợ xấu có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều. Tỷ giá hối đoái: Giống như lạm phát, sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng thông qua các kênh khác nhau và do đó tác động của tỷ giá hối đoái đến nợ xấu có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều (Nkusu, 2011). Như đã được đề cập bởi Pasha và Khemraj (2009), tỷ giá hối đoái bị định giá thấp có tác động đáng kể đến khả năng trả nợ của khách hàng. Một mặt, sự định giá thấp này có thể cải thiện năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp có hoạt động xuất khẩu. Bởi khi đó các doanh nghiệp này có thể đẩy mạnh doanh thu nhờ vào chi phí thấp. Do đó, sự định giá thấp của tỷ giá hối đoái có thể cải thiện năng lực trả nợ của các khách hàng có hoạt động xuất khẩu. Mặt khác, tỷ giá hối đoái bị định giá thấp có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp có tham gia vào hoạt động nhập khẩu. 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu Trên cơ sở khung lý thuyết trên, nghiên cứu thu thập số liệu từ các báo cáo tài chính (bảng cân đối kế toán, bảng kết quả hoạt động kinh doanh và thuyết minh báo cáo tài chính) của các NHTMCP đang hoạt động tại Việt Nam từ năm 2005 đến năm 2016. Các báo cáo này được tổng hợp bởi Hệ thống FiinPro. Mẫu nghiên cứu được lựa chọn sau CHÍNH SÁCH THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ5Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng Số 194- Tháng 7. 2018 khi thực hiện (i) loại trừ các NHTMCP không công bố đầy đủ báo cáo tài chính cũng như số liệu về nợ xấu của ngân hàng trong giai đoạn xem xét; (ii) loại trừ các NHTMCP đã được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) mua lại 0 đồng hoặc sáp nhập vào các NHTM khác. Mẫu nghiên cứu cuối cùng bao gồm 27 NHTMCP từ năm 2005- 2016 với tổng số 259 quan sát (Bảng 1). Bên cạnh đó, bài nghiên cứu cũng sử dụng một số biến số đại diện cho các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng. Các chỉ tiêu này được thu thập từ cơ sở dữ liệu World Development Indicators của Ngân hàng Thế giới (WB). 3.2. Mô hình nghiên cứu Bài nghiên cứu phân tích tác động của các yếu tố đặc điểm của ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM cổ phần đang hoạt động tại Việt Nam trong giai đoạn 2005- 2016 chủ yếu dựa vào phương pháp tiếp cận của Chaibi và Ftiti (2015). Cụ thể phương trình nghiên cứu được thể hiện như sau: NPLit = β0 + β1×NPLit-1 + β2×Llpit + β3×Costit + β4×Levit + β5×Nonintit + β6×Sizeit + β7×Profitit + γ×Xit + εit (1) Trong đó: NPLit là nợ xấu của ngân hàng năm t, được tính bởi tỷ lệ nợ xấu (bao gồm nợ nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5) trên tổng dư nợ cho vay của ngân hàng năm t; NPLit-1 là nợ xấu ngân hàng ở thời điểm năm (t-1); Llpit là chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng được tính toán bởi tỷ lệ chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tài sản của ngân hàng năm t; Costit là chi phí hoạt động của ngân hàng được tính toán bởi tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động năm t; Levit là đòn bẩy của ngân hàng được đo lường bởi tỷ lệ nghĩa vụ nợ trên tổng tài sản của ngân hàng năm t; Nonintit là thu nhập phi lãi của ngân hàng được đo lường bởi Bảng 1. Danh sách các ngân hàng thương mại cổ phần trong mẫu nghiên cứu Tên ngân hàng Viết tắt Giai đoạn Số quan sát NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam BID 2005 - 2016 12 NHTMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam EIB 2006 - 2016 11 NHTMCP Phát triển TP. HCM HDB 2007 - 2016 10 NHTMCP Bưu điện Liên Việt LVB 2008 - 2016 9 NHTMCP Hàng hải Việt Nam MSB 2006 - 2016 11 NHTMCP Quân Đội MBB 2006 - 2016 11 Ngân hàng TMCP Á Châu ACB 2005 - 2016 12 NHTMCP An Bình ABB 2010 - 2016 7 NHTMCP Bắc Á NASB 2009 - 2016 8 NHTMCP Bản Việt GDB 2007 - 2016 10 NHTMCP Kiên Long KLB 2005 - 2016 12 NHTMCP Nam Á NAB 2007 - 2016 10 NHTMCP Quốc Dân NVB 2006 - 2016 11 NHTMCP Tiên Phong TPB 2008 - 2016 9 NHTMCP Việt Á VAB 2008 - 2016 9 NHTMCP Phương Đông OCB 2007 - 2016 10 NHTMCP Sài gòn Thương tín STB 2005 - 2016 12 NHTMCP Sài Gòn Công thương SGB 2006 - 2016 11 NHTMCP Đông Nam Á SEAB 2009 - 2016 8 NHTMCP Sài Gòn- Hà Nội SHB 2006 - 2016 11 NHTMCP Kỹ thương Việt Nam TCB 2006 - 2016 11 NHTMCP Quốc tế Việt Nam VIB 2007 - 2016 10 NHTMCP Ngoại thương Việt Nam VCB 2005 - 2016 12 NHTMCP Công thương Việt Nam CTG 2005 - 2016 12 NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng VPB 2007 - 2016 10 Tổng số quan sát 259 CHÍNH SÁCH THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ6Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàngSố 194- Tháng 7. 2018 tỷ lệ thu nhập phi lãi trên tổng thu nhập hoạt động; Sizeit đại diện quy mô của ngân hàng được tính bởi logarithm tự nhiên của tổng tài sản của ngân hàng năm t; Profitit thể hiện lợi nhuận của ngân hàng được tính bởi lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản năm t; Xit là tập hợp các vector biến đại diện cho yếu tố kinh tế vĩ mô bao gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế (Tốc độ tăng trong GDP), lãi suất (Lãi suất tái cấp vốn), lạm phát (Sự thay đổi trong chỉ số giá CPI), tỷ lệ thất nghiệp (Tỷ lệ thất nghiệp) và tỷ giá (Tỷ giá hối đoái) năm t; εit là sai số của mô hình. Theo Chaibi và Ftiti (2015), bài nghiên cứu phân tách phương trình (1) thành hai phương trình. Trong đó một phương trình có đưa thêm biến Longint (lãi suất) vào mô hình nghiên cứu và không đưa biến Nonint (thu nhập ngoài lãi) vào mô hình nghiên cứu, một phương trình khác thì ngược lại. Cụ thể phương trình như sau: NPLit = β0 + β1×NPLit-1 + β2×Llpit + β3×Costit + β4×Levit + β6×Sizeit + β7×Profitit + γ1×Infit + γ2×Gdpgrit + γ3×Longintit + γ4×Unemployit + γ5Exrateit + εit (2) NPLit = β0 + β1×NPLit-1 + β2×Llpit + β3×Costit + β4×Levit + β5×Nonintit + β6×Sizeit + β7×Profitit + γ1×Infit ...
Trang 1Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của
các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam
Phạm Dương Phương Thảo
Nguyễn Linh Đan
Ngày nhận: 30/03/2018 Ngày nhận bản sửa: 03/05/2018 Ngày duyệt đăng: 22/05/2018
Bài nghiên cứu này phân tích số liệu của 27 ngân hàng thương mại
cổ phần (NHTMCP) đang hoạt động tại Việt Nam từ năm 2005- 2016
để kiểm định tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc điểm ngân
hàng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Sử dụng phương pháp hồi
quy GMM sai phân với ưu điểm có thể khắc phục hiện tượng nội
sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan, bài nghiên cứu phát hiện
thấy rằng các đặc điểm ngân hàng có tác động đáng kể Cụ thể, tỷ lệ
nợ xấu của ngân hàng ở năm trước càng cao thì sẽ làm cho tỷ lệ nợ
xấu của ngân hàng hiện tại càng gia tăng Đồng thời, các ngân hàng
càng có chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng càng cao, chi phí
hoạt động càng cao, lợi nhuận của ngân hàng càng cao thì sẽ giúp
các ngân hàng giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng Kết quả của
nghiên cứu này cũng cho thấy các biến số kinh tế vĩ mô như tốc độ
tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của
các ngân hàng Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số ý kiến
nhằm cải thiện tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Việt Nam.
Từ khóa: Nợ xấu, ngân hàng thương mại cổ phần, đặc điểm ngân
hàng, kinh tế vĩ mô, phương pháp hồi qui GMM
1 Giới thiệu
ệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng đối với
sự phát triển của nền kinh tế, là cầu nối
cho vốn được luân chuyển
từ nơi thừa vốn đến nơi có nhu cầu sử dụng Do đó, sự
ổn định của ngành ngân hàng được xem là yếu tố then chốt đối với sự phát triển của nền kinh tế Theo Kwambai và Wandera (2013), các NHTM đóng vai trò quan trọng ở thị trường mới nổi- nơi mà người
đi vay khó tiếp cận với thị trường vốn Các NHTM chính
là trung gian tài chính phân
bổ vốn giữa người gửi tiền
và người đi vay Tuy nhiên, trong thời gian gần đây, các ngân hàng trở nên thận trọng hơn trong công tác cho vay do vấn đề nợ xấu Hoạt động cho
Trang 2vay mang đến rủi ro tín dụng
cho ngân hàng- được xem là
rủi ro nghiêm trọng nhất khi
mà các khoản nợ xấu trực tiếp
làm giảm lợi nhuận của ngân
hàng và hiệu quả hoạt động
trong dài hạn Khi nợ xấu
gia tăng lên một cách đáng
kể trong danh mục cho vay
của ngân hàng thì sẽ gây ra
các ảnh hưởng nghiêm trọng
đối với quá trình hoạt động
kinh doanh của ngân hàng
Một mức nợ xấu càng cao cho
thấy sự tồn tại của các hạn
chế tài chính và sự ảnh hưởng
đến hoạt động quản lý ngân
hàng và cơ quan quản lý Nợ
xấu còn ảnh hưởng đáng kể
đến các chức năng của ngân
hàng thông qua sự suy yếu
tài sản ngân hàng và sự suy
giảm trong thu nhập khi các
khoản nợ không thu hồi được
ngày càng lớn Trong trường
hợp xấu nhất, một tỷ lệ nợ
xấu cao trong hệ thống ngân
hàng có thể cho thấy tồn tại
rủi ro hệ thống, từ đó có thể
ảnh hưởng đến lượng tiền gửi
và hạn chế hoạt động của các
trung gian tài chính, kết quả
là sẽ có tác động tiêu cực đến
sự tăng trưởng đầu tư và kinh
tế (Ahmed và các cộng sự,
2006) Chi phí tài chính của
các khoản nợ xấu cũng rất
đáng kể Việc giải quyết các
khoản nợ xấu thường được
xử lý bởi các doanh nghiệp
quản lý tài sản được lập ra
dưới sự quản lý của nhà nước
Nhiệm vụ chính của các doanh
nghiệp này là tiếp nhận và xử
lý các khoản nợ xấu của các
tổ chức tài chính Hậu quả
là, nguồn thu ngân sách của
chính phủ sẽ bị giảm Theo
Galindo và Tamayo (2000), việc xử lý nợ xấu của các ngân hàng sẽ chiếm từ 10%
đến 20% tổng GDP của quốc gia Vì thế nghiên cứu về nợ xấu nhằm giảm thiểu chúng
là một vấn đề thu hút được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu lẫn các nhà quản trị ngân hàng và các nhà điều hành chính sách của quốc gia trên thế giới (Boudriga và các cộng sự, 2009)
Trong năm 2016 tại Việt Nam,
tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTM là dưới 3% tổng dư
nợ, đã đạt yêu cầu mà Chính phủ đặt ra Tuy nhiên, việc
xử lý nợ xấu chưa có nhiều triển vọng, chỉ giảm nhẹ từ 2,9% năm 2015 xuống 2,8%
Dù tiếp tục giảm nhẹ và một lượng lớn nợ được xử lý nhưng Ủy ban Giám sát Tài chính Quốc gia đánh giá, nợ xấu chờ xử lý và nợ xấu tiềm
ẩn trong tái cơ cấu vẫn lớn
Sang năm 2017, nợ xấu lại có
xu hướng tăng Xuất phát từ thực tiễn về nợ xấu của ngân hàng Việt Nam và ảnh hưởng của nợ xấu đối với ngành ngân hàng, đối với nền kinh tế, bài nghiên cứu này phân tích tác động của các yếu tố kinh
tế vĩ mô và đặc điểm ngân hàng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM cổ phần với kỳ vọng
từ kết quả nghiên cứu, tác giả
đề xuất một số ý kiến nhằm cải thiện tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Việt Nam
2 Cơ sở lý thuyết
2.1 Yếu tố đặc điểm của ngân hàng ảnh hưởng đến
nợ xấu
2.1.1 Quy mô ngân hàng
Các nghiên cứu trước đây cung cấp bằng chứng cho thấy, tồn tại mối tương quan ngược chiều giữa quy mô ngân hàng và nợ xấu của các ngân hàng (Salas và Saurina, 2002; Hu và các cộng sự, 2004; Cole và các cộng sự, 2004; Micco và các cộng
sự, 2007; García-Marco và Robles-Fernández, 2008; Swamy, 2012) Theo Hu
và các cộng sự (2004), các ngân hàng có quy mô lớn sẽ
có nhiều nguồn lực và kinh nghiệm hơn trong công tác xử
lý và phân tích các vấn đề sự lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard) Trong khi đó các ngân hàng có quy mô nhỏ không thể giải quyết tốt vấn
đề sự lựa chọn đối nghịch do thiếu năng lực và kinh nghiệm
để đánh giá chất lượng tín dụng của người đi vay Do vậy, các ngân hàng có quy mô nhỏ thường có tỷ lệ nợ xấu cao trong danh mục cho vay hơn so với các ngân hàng có quy mô lớn
2.1.2 Mức độ sử dụng chi phí hoạt động
Trong thực tế, nợ xấu và chi phí hoạt động có tương quan với nhau nhưng mối quan hệ giữa hai biến này vẫn chưa
rõ ràng Do đó, ảnh hưởng của chi phí hoạt động lên tỷ
lệ nợ xấu của các ngân hàng
có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều Hughes và Moon (1995) tìm thấy rằng khi hiệu quả của việc sử dụng chi phí thấp thì tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng tăng
Trang 3Các nhà nghiên cứu tìm thấy
sự thất bại của các ngân hàng
dường như có liên quan đến
vấn đề quản trị của các ngân
hàng (Berger và Humphery,
1992; Barr và Siems, 1994;
DeYoung và Whalen, 1994;
Wheelock và Wilson, 1994;
Berger và DeYoung, 1997),
họ cho rằng, có mối tương
quan cùng chiều giữa mức
độ sử dụng chi phí hoạt động
và nợ xấu; quản trị yếu kém
thì tốn kém chi phí và nợ xấu
tăng Lập luận cơ bản của các
nhà nghiên cứu này là, khi
hiệu quả của việc sử dụng chi
phí là thấp cho thấy khả năng
quản trị của các nhà quản trị
ngân hàng yếu kém, do đó có
thể tác động lớn đến hành vi
cung cấp tín dụng của ngân
hàng Theo đó, các tác giả
xác định sự quản trị yếu kém
là do: (1) Yếu kém kỹ năng
trong việc xếp hạng tín dụng
và do đó sẽ có thể quyết định
cho vay các khoản vay không
sinh lời hoặc thậm chí làm cho
ngân hàng mất vốn; (2) không
có trình độ thẩm định tài sản
đảm bảo của khoản vay đúng;
(3) khó kiểm soát và theo dõi
mục đích sử dụng vốn của
khách hàng sau khi cấp tín
dụng cho khách hàng Mặt
khác, hiệu quả chi phí thấp lại
có thể tác động ngược chiều
đến nợ xấu của các ngân hàng
Berger và DeYoung (1997)
cho rằng có sự đánh đổi giữa
việc phân bổ các nguồn lực
để theo dõi khoản vay và hiệu
quả chi phí Nói cách khác,
các ngân hàng ít nỗ lực trong
việc đảm bảo chất lượng
khoản vay thì dường như sẽ có
hiệu quả chi phí tốt hơn, tuy
nhiên, trong dài hạn nợ xấu sẽ gia tăng
2.1.3 Hiệu quả hoạt động
Hiệu quả hoạt động của ngân hàng thường có liên quan đến hành vi chấp nhận rủi
ro của các nhà quản trị ngân hàng (Hu và các cộng sự, 2004; Jimenez và Saurina, 2006; Boudriga và các cộng
sự, 2009; Nikolaidou và Vogiazas, 2011) Theo Hu và các cộng sự (2004), các ngân hàng càng có lợi nhuận cao
sẽ ít có động cơ tham gia vào các hoạt động rủi ro bởi vì các ngân hàng này ít bị áp lực bởi việc tạo ra lợi nhuận Đồng thời các ngân hàng có lợi nhuận càng cao thì sẽ có cơ hội để lựa chọn ra các khách hàng có khả năng tài chính tốt và rủi ro thấp Do đó, khi lợi nhuận của các ngân hàng gia tăng, xác suất mà các nhà quản trị ngân hàng tham gia vào các dự án đầu tư rủi ro
sẽ giảm và do đó xác suất mà các khoản vay của ngân hàng chuyển sang nợ xấu cũng sẽ giảm tương ứng Ngược lại, các ngân hàng không có lợi nhuận (hoặc hoạt động không hiệu quả) thì sẽ tham gia vào các hoạt động cho vay có rủi
ro khi các nhà quản trị bị áp lực về việc tạo ra lợi nhuận trong ngắn hạn Khi các nhà quản trị tham gia vào các hoạt động rủi ro sẽ làm gia tăng khả năng các khoản vay chuyển sang nợ xấu, và do đó
sẽ làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng
2.1.4 Đa dạng hóa thu nhập
Các nhà nghiên cứu trước
đây đã ủng hộ lý thuyết đa dạng hóa danh mục đầu tư có thể giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro bởi việc đa dạng hóa danh mục sẽ giúp cho các ngân hàng có thể bù đắp phần tổn thất từ một sản phẩm bởi thu nhập của sản phẩm khác (Winton, 1999; Templeton
và Severiens, 1992; Gallo
và các cộng sự, 1996) Do
đó, những tổn thất tiềm tàng của hoạt động cho vay có thể được bù đắp bởi doanh thu
từ các hoạt động kinh doanh phi truyền thống Mặt khác, các nhà nghiên cứu trước đây như Maksimovic và Philips (2002), DeYoung và Roland (2001) và Stiroh (2006) đã lập luận rằng đa dạng hóa thu nhập không phải là một đảm bảo cho mức độ nợ xấu thấp
ở các ngân hàng Bởi vì quá nhiều hoạt động kinh doanh thì sẽ làm cho các ngân hàng không thể tập trung vào lĩnh vực chuyên môn và do đó làm giảm hiệu quả giám sát của các khoản vay, kết quả là
sẽ làm gia tăng khả năng các khoản vay chuyển sang nợ xấu Do đó, các ngân hàng nên tập trung vào một mảng kinh doanh thì sẽ có thể tận dụng được kinh nghiệm của nhà quản trị trong việc làm giảm xác suất xảy ra nợ xấu
2.2 Các biến số kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu
Bên cạnh các yếu tố gây ra bởi đặc điểm của ngân hàng, các nhà nghiên cứu còn cho rằng nợ xấu và khủng hoảng ngân hàng xảy ra còn do môi trường kinh tế vĩ mô tác động
Trang 4(Festic và cộng sự, 2011;
Louzisvà cộng sự, 2012;
Nkusu, 2011) như kinh tế suy
giảm, thất nghiệp gia tăng,
lãi suất, lạm phát Llewellyn
(2002) còn quan sát thấy rằng
các rắc rối và rủi ro xảy ra cho
ngân hàng thường được dẫn
dắt bởi sự yếu kém về cấu trúc
của nền kinh tế và hệ thống tài
chính
Vì vậy, kế thừa từ nghiên cứu
của Chaibi và Ftiti (2015),
nghiên cứu của chúng tôi sẽ
kiểm định mức độ tác động
của các biến số vĩ mô sau đây
lên nợ xấu của các ngân hàng:
Tăng trưởng kinh tế: Các
nghiên cứu trước đây như
Salas và Suarina (2002),
Jajan và Dhal (2003), Fofack
(2005), Jimenez và Saurina
(2005), Pasha và Khemraj
(2009), Louzis và các cộng sự
(2012) và Saba và các cộng
sự (2012) đã cho rằng tồn
tại mối quan hệ ngược chiều
giữa tốc độ tăng trưởng kinh
tế với mức độ nợ xấu của các
NHTM Các nghiên cứu giải
thích cho kết quả này như là
sự thay đổi trong chu kỳ kinh
doanh có tác động đến khả
năng thanh toán lãi vay và nợ
của người đi vay Do đó, tốc
độ tăng trưởng kinh tế sẽ có
tương quan cùng chiều với
thu nhập của các cá nhân lẫn
tổ chức trong nền kinh tế, kết
quả là sẽ cải thiện khả năng
thanh toán lãi vay và nợ của
người đi vay, và do đó sẽ làm
giảm tỷ lệ nợ xấu của các
ngân hàng Ngược lại, khi nền
kinh tế suy thoái (chẳng hạn
như tốc độ tăng trưởng kinh
tế thấp hoặc âm), các hoạt
động kinh tế nhìn chung sẽ
suy giảm, lượng tiền mặt được nắm giữ bởi các tổ chức kinh doanh hoặc các hộ gia đình cũng sẽ suy giảm theo Những yếu tố này sẽ làm giảm khả năng trả nợ của người đi vay,
và dẫn đến gia tăng xác suất các khoản vay của ngân hàng thành các khoản nợ xấu
Lạm phát: Lạm phát sẽ có ảnh
hưởng đáng kể đến khả năng thanh toán lãi vay và trả nợ của các khách hàng vay của ngân hàng thông qua nhiều kênh khác nhau, và do đó tác động của lạm phát đến nợ xấu có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều (Fofack, 2005;
Pasha và Khemraj, 2009;
Nkusu, 2011) Các nghiên cứu giải thích mối quan hệ này như là lạm phát cao có thể làm cải thiện năng lực trả nợ của các khách hàng bởi việc làm giảm giá trị thực của các khoản vay khi lãi suất cho vay là cố định (các ngân hàng không thể điều chỉnh lãi suất nhưng lạm phát lại thay đổi suất sinh lợi thực của khoản vay này) Tuy nhiên, lạm phát cũng có thể làm giảm năng lực trả nợ của các khách hàng bởi việc làm giảm thu nhập thực của các khách hàng Hơn thế nữa, khi lãi suất cho vay là thả nổi, thì lạm phát sẽ làm giảm năng lực trả nợ của khách hàng khi các ngân hàng điều chỉnh lãi suất cho vay nhằm duy trì lãi suất thực áp dụng cho các khách hàng, kết quả
là sẽ làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Do đó, mối quan hệ giữa lạm phát và
nợ xấu có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều
Tỷ giá hối đoái: Giống như
lạm phát, sự thay đổi trong
tỷ giá hối đoái cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng trả
nợ của các khách hàng thông qua các kênh khác nhau và
do đó tác động của tỷ giá hối đoái đến nợ xấu có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều (Nkusu, 2011) Như đã được
đề cập bởi Pasha và Khemraj (2009), tỷ giá hối đoái bị định giá thấp có tác động đáng
kể đến khả năng trả nợ của khách hàng Một mặt, sự định giá thấp này có thể cải thiện năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp có hoạt động xuất khẩu Bởi khi đó các doanh nghiệp này có thể đẩy mạnh doanh thu nhờ vào chi phí thấp Do đó, sự định giá thấp của tỷ giá hối đoái có thể cải thiện năng lực trả nợ của các khách hàng có hoạt động xuất khẩu Mặt khác, tỷ giá hối đoái bị định giá thấp
có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp có tham gia vào hoạt động nhập khẩu
3 Phương pháp nghiên cứu
3.1 Đặc điểm mẫu nghiên cứu
Trên cơ sở khung lý thuyết trên, nghiên cứu thu thập số liệu từ các báo cáo tài chính (bảng cân đối kế toán, bảng kết quả hoạt động kinh doanh
và thuyết minh báo cáo tài chính) của các NHTMCP đang hoạt động tại Việt Nam từ năm 2005 đến năm 2016 Các báo cáo này được tổng hợp bởi Hệ thống FiinPro Mẫu nghiên cứu được lựa chọn sau
Trang 5khi thực hiện (i) loại trừ các
NHTMCP không công bố đầy
đủ báo cáo tài chính cũng như
số liệu về nợ xấu của ngân
hàng trong giai đoạn xem xét;
(ii) loại trừ các NHTMCP đã
được Ngân hàng Nhà nước
Việt Nam (NHNN) mua lại 0
đồng hoặc sáp nhập vào các
NHTM khác Mẫu nghiên cứu cuối cùng bao gồm 27 NHTMCP từ năm 2005- 2016 với tổng số 259 quan sát (Bảng 1) Bên cạnh đó, bài nghiên cứu cũng sử dụng một
số biến số đại diện cho các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của
các ngân hàng Các chỉ tiêu này được thu thập từ cơ sở
dữ liệu World Development Indicators của Ngân hàng Thế giới (WB)
3.2 Mô hình nghiên cứu
Bài nghiên cứu phân tích tác động của các yếu tố đặc điểm của ngân hàng và yếu tố kinh
tế vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM cổ phần đang hoạt động tại Việt Nam trong giai đoạn 2005- 2016 chủ yếu dựa vào phương pháp tiếp cận của Chaibi và Ftiti (2015) Cụ thể phương trình nghiên cứu được thể hiện như sau:
NPLit = β0 + β1×NPLit-1 +
β2×Llpit + β3×Costit + β4×Levit + β5×Nonintit + β6×Sizeit +
β7×Profitit + γ×Xit + εit (1) Trong đó:
NPLit là nợ xấu của ngân hàng năm t, được tính bởi tỷ lệ nợ xấu (bao gồm nợ nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5) trên tổng
dư nợ cho vay của ngân hàng năm t;
NPLit-1 là nợ xấu ngân hàng ở thời điểm năm (t-1);
Llpit là chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng được tính toán bởi tỷ lệ chi phí trích lập dự phòng rủi
ro tín dụng trên tổng tài sản của ngân hàng năm t;
Costit là chi phí hoạt động của ngân hàng được tính toán bởi
tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động năm t; Levit là đòn bẩy của ngân hàng được đo lường bởi tỷ lệ nghĩa
vụ nợ trên tổng tài sản của ngân hàng năm t;
Nonintit là thu nhập phi lãi của ngân hàng được đo lường bởi
Bảng 1 Danh sách các ngân hàng thương mại cổ phần trong
mẫu nghiên cứu
Tên ngân hàng Viết tắt Giai đoạn quan Số
sát
NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam BID 2005 - 2016 12
NHTMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam EIB 2006 - 2016 11
NHTMCP Phát triển TP HCM HDB 2007 - 2016 10
NHTMCP Bưu điện Liên Việt LVB 2008 - 2016 9
NHTMCP Hàng hải Việt Nam MSB 2006 - 2016 11
Ngân hàng TMCP Á Châu ACB 2005 - 2016 12
NHTMCP Phương Đông OCB 2007 - 2016 10
NHTMCP Sài gòn Thương tín STB 2005 - 2016 12
NHTMCP Sài Gòn Công thương SGB 2006 - 2016 11
NHTMCP Đông Nam Á SEAB 2009 - 2016 8
NHTMCP Sài Gòn- Hà Nội SHB 2006 - 2016 11
NHTMCP Kỹ thương Việt Nam TCB 2006 - 2016 11
NHTMCP Quốc tế Việt Nam VIB 2007 - 2016 10
NHTMCP Ngoại thương Việt Nam VCB 2005 - 2016 12
NHTMCP Công thương Việt Nam CTG 2005 - 2016 12
NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng VPB 2007 - 2016 10
Tổng số quan sát 259
Trang 6tỷ lệ thu nhập phi lãi trên tổng
thu nhập hoạt động;
Sizeit đại diện quy mô của
ngân hàng được tính bởi
logarithm tự nhiên của tổng
tài sản của ngân hàng năm t;
Profitit thể hiện lợi nhuận của
ngân hàng được tính bởi lợi
nhuận sau thuế trên tổng tài
sản năm t;
Xit là tập hợp các vector biến
đại diện cho yếu tố kinh tế
vĩ mô bao gồm tốc độ tăng
trưởng kinh tế (Tốc độ tăng
trong GDP), lãi suất (Lãi suất
tái cấp vốn), lạm phát (Sự
thay đổi trong chỉ số giá CPI),
tỷ lệ thất nghiệp (Tỷ lệ thất
nghiệp) và tỷ giá (Tỷ giá hối
đoái) năm t;
εit là sai số của mô hình
Theo Chaibi và Ftiti (2015),
bài nghiên cứu phân tách
phương trình (1) thành hai
phương trình Trong đó một
phương trình có đưa thêm
biến Longint (lãi suất) vào
mô hình nghiên cứu và không
đưa biến Nonint (thu nhập ngoài lãi) vào mô hình nghiên cứu, một phương trình khác thì ngược lại Cụ thể phương trình như sau:
NPLit = β0 + β1×NPLit-1 +
β2×Llpit + β3×Costit + β4×Levit + β6×Sizeit + β7×Profitit + γ1×Infit + γ2×Gdpgrit +
γ3×Longintit + γ4×Unemployit + γ5Exrateit + εit (2) NPLit = β0 + β1×NPLit-1 +
β2×Llpit + β3×Costit + β4×Levit + β5×Nonintit + β6×Sizeit + β7×Profitit + γ1×Infit +
γ2×Gdpgrit + γ4×Unemployit +
γ5Exrateit + εit (3)
3.3 Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp hồi quy GMM sai phân (difference GMM) Các nghiên cứu trước đây khi sử dụng phương pháp hồi quy GMM đều cho rằng phương pháp hồi quy GMM là
phương pháp hồi quy hiện đại nhất trong thời gian gần đây với các ưu điểm vượt bậc so với các phương pháp hồi quy truyền thống, đó là khắc phục đồng thời được tự tương quan, phương sai thay đổi, nội sinh trong mô hình nghiên cứu
4 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Bảng 2 trình bày thống kê mô
tả các biến trong bài nghiên cứu Nhìn chung, tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP đang hoạt động tại Việt Nam trong giai đoạn 2005- 2016 có giá trị trung bình là 2,21% (nhỏ hơn mức 3% theo quy định của NHNN), với giá trị nhỏ nhất thuộc về NHTMCP Bưu điện Liên Việt năm 2008 (giá trị NPL bằng 0) và giá trị lớn nhất thuộc về NHTMCP Đầu
tư và Phát triển Việt Nam năm
2005 (với giá trị NPL bằng 27,91%) Điều này cho thấy, trong thời gian gần đây các NHTMCP đã có nhiều sự thay đổi trong chính sách cho vay cũng như thẩm định, theo dõi, kiểm soát các khoản vay đã được giải ngân cho các khách hàng nhằm đảm bảo tỷ lệ nợ xấu nhỏ hơn mức 3%
Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu cho thấy, chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, chi phí hoạt động, đòn bẩy, quy mô ngân hàng, lạm phát
và tỷ giá hối đoái có tương quan tuyến tính cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu, nghĩa là chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, chi phí
Bảng 2 Thống kê mô tả các biến
Biến Trung bình Giá trị Độ lệch chuẩn nhỏ nhất Giá trị Trung vị lớn nhất Giá trị Npl 0,0221 0,0209 0,0000 0,0202 0,2791
Llp 0,0049 0,0043 -0,0048 0,0035 0,0232
Cost 0,4967 0,1767 0,0000 0,4758 1,9077
Lev 0,8871 0,0705 0,5374 0,9076 0,9620
Nonint 0,1919 0,1972 -0,7577 0,1869 1,5716
Size 31,651 1,352 26,655 31,787 34,545
Roe 0,0975 0,0645 -0,1288 0,0862 0,3057
Inf 0,0887 0,0617 0,0063 0,0739 0,2312
Gdpgr 0,0610 0,0062 0,0525 0,0621 0,0755
Longint 0,1089 0,0304 0,0173 0,1053 0,1750
Unemploy 2,1973 0,2789 1,8000 2,1780 2,6400
Exrate 9,8649 0,1197 9,6715 9,9287 9,9958
Trang 7hoạt động, đòn bẩy, quy mô
ngân hàng, lạm phát và tỷ giá
hối đoái có xu hướng chuyển
động cùng chiều với tỷ lệ nợ
xấu của các ngân hàng trong
mẫu nghiên cứu Trong khi
đó ma trận giữa các biến cũng
cho thấy rằng thu nhập phi
lãi, lợi nhuận trên vốn chủ
sở hữu, lãi suất, tỷ lệ thất
nghiệp và tỷ giá hối đoái có
xu hướng chuyển động ngược
chiều với tỷ lệ nợ xấu của các
ngân hàng trong mẫu nghiên
cứu Kiểm định VIF đối với
hai phương trình nghiên cứu
thấy rằng các giá trị VIF của
các biến ở hai phương trình
đều nhỏ hơn 10, hiện tượng
đa cộng tuyến không nghiêm
trọng dù biến lạm phát và lãi
suất có tương quan trong mô
hình nghiên cứu
Với phương pháp ước lượng
hồi quy bằng GMM trên dữ
liệu bảng, các vấn đề về nội
sinh, phương sai thay đổi và
tự tương quan đã được khắc
phục Kết quả được thể hiện
trong Bảng 3
Phân tích kết quả cho thấy,
tại Việt Nam, chi phí trích lập
dự phòng rủi ro tín dụng thể
hiện tác động ngược chiều
đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân
hàng trong mẫu nghiên cứu ở
mức ý nghĩa 5%, nghĩa là các
ngân hàng càng trích lập dự
phòng rủi ro tín dụng sẽ càng
giảm thiểu được tỷ lệ nợ xấu
của các ngân hàng Điều này
trái ngược với một số bằng
chứng thực nghiệm trước
đây trên thế giới như Hasan
và Wall (2003), Ahmad và
Ariff (2007), Chaibi và Ftiti
(2015); nhưng lại có thể giải
thích kết quả này như là việc
trích lập chi phí dự phòng rủi
ro tín dụng càng nhiều càng cho thấy ngân hàng đang có chính sách thận trọng đối với các khoản cho vay các khách hàng Từ đó cho thấy, ngân hàng đang có nhiều sự quan tâm vào công tác kiểm soát các khoản vay sau khi giải ngân, từ đó có thể giúp ngân
hàng nhận diện được các khoản vay có vấn đề và có thể thương lượng, đàm phán với khách hàng nhằm mục đích tránh chuyển nhóm nợ Do đó
có thể làm giảm tỷ lệ nợ xấu ở các ngân hàng này
Chi phí hoạt động cũng thể hiện tác động ngược chiều ở mức ý nghĩa 5% Điều này
Bảng 3 Kết quả hồi quy ảnh hưởng các yếu tố đến tỷ lệ nợ
xấu của các NHTMCP Việt Nam
Npl Tên biến Phương trình (1) Phương trình (2) Npl(-1) tỷ lệ nợ xấu năm trước 0.2709***(8.27) 0.1853***(3.27) Llp tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng -0.9472***(-2.58) -0.9787**(-2.03) Cost hiệu quả chi phí -0.0378**(-1.93) -0.0442***(-2.62)
Lev đòn bẩy của ngân hàng -0.0458(-0.71) 0.0368(0.46) Nonint thu nhập phi lãi 0.0085(0.89)
Size quy mô của ngân hàng 0.0040(1.00) -0.0056(1.14) Roe lợi nhuận ngân hàng -0.1472***(-2.87) -0.1869***(-2.92)
Inf lạm phát 0.0280(0.72) 0.0478***(3.64)
Gdpgr tốc độ tăng trưởng kinh tế -0.5337***(-4.09) -0.6452***(-5.21) Longint lãi suất dài hạn 0.0445(0.59)
Unemploy tỷ lệ thất nghiệp -0.0028(-0.73) 0.0036(0.85)
Exrate tỷ giá hối đoái 0.0147(0.72) 0.0694**(2.21)
AR(1) 0.007 0.027
AR(2) 0.774 0.507
Sargan Test 0.19 0.214
Kiểm định AR(1) và AR(2) và bậc 2 với giả thuyết H 0 : không tồn tại hiện tượng tự tương quan Kiểm định Sargan xem xét tính giá trị của các biến công cụ sử dụng trong phương pháp GMM với giả thuyết H 0 : các biến công cụ không tương quan với phần dư của mô hình Giá trị thống kê t được trình bày trong dấu ngoặc đơn () Ngoài ra, *, **, *** lần lượt thể hiện mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.
Trang 8cho thấy rằng các ngân hàng
càng có chi phí hoạt động
càng cao (hiệu quả chi phí
càng thấp) thì sẽ làm giảm
thiểu được tỷ lệ nợ xấu của
các ngân hàng Kết quả này
có phần trái ngược với bằng
chứng thực nghiệm được tìm
thấy bởi Berger và DeYoung
(1997), Louzis và các cộng
sự (2012) và Chaibi và Ftiti
(2015) nhưng kết quả này lại
phù hợp với sự kỳ vọng của
giả thuyết hà tiện (skimping
hypothesis) và phát hiện của
Nguyễn Tuấn Kiệt và Đình
Hưng Phú (2016) Có thể giải
thích rằng có sự đánh đổi
giữa việc phân bổ các nguồn
lực để theo dõi khoản vay và
hiệu quả chi phí Nói cách
khác, các ngân hàng ít nỗ
lực trong việc đảm bảo chất
lượng khoản vay cao thì sẽ
tiết kiệm chi phí, tuy nhiên
trong dài hạn nợ xấu sẽ gia
tăng Do đó các ngân hàng có
đủ nguồn vốn để theo dõi các
khách hàng vay, đánh giá tài
sản đảm bảo và giám sát, kiểm
soát các khách hàng sau khi
vay thì dường như hiệu quả
chi phí sẽ giảm trong ngắn
hạn Tuy nhiên, so với các
ngân hàng không đủ vốn để
đảm bảo chất lượng khoản vay
tốt thì nợ xấu vẫn thấp hơn
Lợi nhuận sau thuế trên vốn
chủ sở hữu cũng cho thấy mối
quan hệ ngược chiều với tỷ
lệ nợ xấu của các ngân hàng
trong mẫu nghiên cứu ở mức
ý nghĩa 1% Kết quả này cho
thấy rằng, khi lợi nhuận của
các ngân hàng càng được cải
thiện thì sẽ giúp cho các ngân
hàng giảm thiểu nợ xấu trong
danh mục dư nợ cho vay của
mình Điều này tương tự với phát hiện của Louzis và các cộng sự (2012), Chaibi và Ftiti (2015) Có thể giải thích kết quà này như là các ngân hàng càng có lợi nhuận càng cao sẽ ít có động cơ tham gia vào các hoạt động rủi ro bởi vì các ngân hàng này ít bị áp lực bởi việc tạo ra lợi nhuận (Hu
và các cộng sự, 2004) Đồng thời các ngân hàng có lợi nhuận càng cao thì sẽ có cơ hội để lựa chọn ra các khách hàng có khả năng tài chính tốt và rủi ro thấp Do đó, khi lợi nhuận của các ngân hàng gia tăng, xác suất mà các nhà quản trị ngân hàng tham gia vào các dự án đầu tư rủi ro
sẽ giảm và do đó xác suất mà các khoản vay của ngân hàng chuyển sang nợ xấu cũng sẽ giảm tương ứng Ngược lại, các ngân hàng không có lợi nhuận (hoặc hoạt động không hiệu quả) thì sẽ tham gia vào các hoạt động cho vay có rủi
ro khi các nhà quản trị bị áp lực về việc tạo ra lợi nhuận trong ngắn hạn Khi các nhà quản trị tham gia vào các hoạt động rủi ro thì sẽ làm gia tăng khả năng mà các khoản vay chuyển sang nợ xấu, và do đó
sẽ làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng
Tốc độ tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ
lệ nợ xấu của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu ở mức ý nghĩa 1% Điều này có nghĩa
là khi nền kinh tế Việt Nam tăng trưởng thì sẽ giúp các NHTM cổ phần giảm thiểu nợ xấu của các ngân hàng trong danh mục dư nợ cho vay Kết quả này tương tự với bằng
chứng thực nghiệm được tìm thấy bởi Salas và Suarina (2002), Jajan và Dhal (2003), Fofack (2005), Jimenez và Saurina (2005), Pasha và Khemraj (2009), Louzis và các cộng sự (2012), Saba và các cộng sự (2012) và Chaibi
và Ftiti (2015) Có thể giải thích kết quả này như là sự thay đổi trong chu kỳ kinh doanh sẽ có tác động đến khả năng thanh toán lãi vay và nợ của người đi vay Do đó, tốc
độ tăng trưởng kinh tế sẽ có tương quan cùng chiều với thu nhập của các cá nhân lẫn
tổ chức trong nền kinh tế, kết quả là sẽ cải thiện khả năng thanh toán lãi vay và nợ của người đi vay, và do đó sẽ làm giảm tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Ngược lại, khi nền kinh tế suy thoái (chẳng hạn như tốc độ tăng trưởng kinh tế thấp hoặc âm), các hoạt động kinh tế nhìn chung
sẽ suy giảm, lượng tiền mặt được nắm giữ bởi các tổ chức kinh doanh hoặc các hộ gia đình cũng sẽ suy giảm theo Những yếu tố này sẽ làm giảm khả năng trả nợ của người đi vay, và dẫn đến gia tăng xác suất các khoản vay của ngân hàng thành các khoản nợ xấu Trong khi đó, các yếu tố kinh
tế vĩ mô khác trong bài nghiên cứu này lại không đạt ý nghĩa thống kê
5 Kết luận và đề xuất
Tóm lại, bằng việc phân tích số liệu của 27 NHTM
CP đang hoạt động tại Việt Nam giai đoạn 2005- 2016 để nghiên cứu tác động của các
Trang 9yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc
điểm ngân hàng đến tỷ lệ nợ
xấu của các NHTMCP, kết
quả nghiên cứu cho thấy, các
NHTMCP Việt Nam trong
mẫu nghiên cứu có tỷ lệ nợ
xấu bình quân không quá cao
(đạt giá trị trung bình 2,21%)
và đã có nhiều nỗ lực duy trì
tỷ lệ nợ xấu nhỏ hơn mức quy
định của NHNN (dưới 3%)
Sử dụng phương pháp hồi quy
GMM sai phân, bài nghiên
cứu phát hiện thấy rằng, các
đặc điểm ngân hàng có tác
động đáng kể đến tỷ lệ nợ
xấu của các ngân hàng trong
mẫu nghiên cứu Cụ thể, tỷ lệ
nợ xấu của ngân hàng ở năm
trước càng cao thì sẽ làm cho
tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng
hiện tại càng gia tăng Đồng
thời, các ngân hàng càng có
chi phí trích lập dự phòng rủi
ro tín dụng càng cao, chi phí
hoạt động càng cao, lợi nhuận
của ngân hàng càng cao thì sẽ
giúp các ngân hàng giảm thiểu
tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng
Trong khi đó, kết quả của
chúng tôi chỉ mới xác nhận
tốc độ tăng trưởng kinh tế ảnh
hưởng ngược chiều đến tỷ
lệ nợ xấu của các ngân hàng
trong mẫu nghiên cứu ở mức
ý nghĩa 1% (tức là độ tin cậy
99%) Điều này cho thấy rằng khi nền kinh tế Việt Nam tăng trưởng thì sẽ giúp các ngân hàng giảm tỷ lệ nợ xấu xuống
Từ kết quả này, chúng tôi đưa ra một đề xuất nhằm tối thiểu tỷ lệ nợ xấu cho các NHTMCP Việt Nam như sau:
- Mặc dù bối cảnh sau khủng hoảng kinh tế thế giới ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh
tế của Việt Nam nhưng việc duy trì tăng trưởng kinh tế bằng các chính sách linh hoạt của Chính phủ là rất cần thiết
Tăng trưởng kinh tế sẽ giúp tạo ra thành quả hoạt động cho doanh nghiệp, tạo ra sinh lợi cho nhà đầu tư và gia tăng thu nhập cá nhân lẫn tổ chức trong nền kinh tế, kết quả là sẽ cải thiện khả năng thanh toán lãi vay và nợ của người đi vay,
và do đó sẽ làm giảm tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Ngược lại, hệ thống ngân hàng giảm tối thiểu được tỷ lệ nợ xấu thì
sẽ giảm bớt rủi ro trong hoạt động; hệ thống hoạt động lành mạnh lại là kênh truyền dẫn vốn thúc đẩy cho tăng trưởng kinh tế
- Bản thân các NHTM phải chú ý cải thiện các tác nhân xuất phát từ đặc điểm hoạt động của chính mình thì mới Tài liệu tham khảo
1 Ahmad, F., & Bashir, T (2013) Explanatory power of bank specific variables as determinants of non-performing loans:
Evidence form Pakistan banking sector World Applied Sciences Journal, 22(9), 1220-1231.
2 Ahmed, A S., Kilic, E., & Lobo, G J (2006) Does recognition versus disclosure matter? Evidence from value-relevance of banks’ recognized and disclosed derivative financial instruments The Accounting Review, 81(3), 567-588.
3 Berger, A N., & DeYoung, R (1997) Problem loans and cost efficiency in commercial banks Journal of Banking & Finance, 21(6), 849-870.
4 Berger, A N., & Humphrey, D B (1992) Measurement and efficiency issues in commercial banking In Output measurement in the service sectors (pp 245-300) University of Chicago Press.
5 Boudriga, A., Taktak, N B., &Jellouli, S (2009) Bank specific, business and institutional environment determinants of nonperforming loans: Evidence from MENA countries Paper for ERF сonference on «Shocks, Vulnerability and Therapy», Cairo, Egypt.
6 Chaibi, H., &Ftiti, Z (2015) Credit risk determinants: Evidence from a cross-country study Research in international business and finance, 33, 1-16.
có thể cải thiện tỷ lệ nợ xấu
và không cho tỷ lệ này gia tăng trong tương lai Đó chính
là phải tăng cường phòng ngừa rủi ro tín dụng, không chỉ bằng cách tăng số tiền vật chất (tăng trích lập dự phòng rủi ro tín dụng) mà còn phải nâng cao ý thức thận trọng đối với các khoản cho vay các khách hàng, thực sự quan tâm vào công tác kiểm soát các khoản vay sau khi giải ngân một cách thiết thực như rà soát và cải tiến các quy trình giám sát chéo trong nội bộ ngân hàng đối với các khoản cho vay, từ đó có thể giúp ngân hàng nhận diện được các khoản vay có vấn đề và có thể thương lượng, đàm phán với khách hàng nhằm mục đích tránh chuyển nhóm nợ, tránh những hoạt động sai trái trục lợi cho chính cán bộ nhân viên cho vay của ngân hàng gây
ra Thậm chí quy trình giám sát này ngày càng phải nâng cao thành giám sát chéo các lãnh đạo cấp cao của từng chi nhánh, từng bộ phận như Tín dụng, Ngân quỹ,… Có như vậy mới giảm thiểu được vấn
đề nợ xấu của ngân hàng ■
Trang 10leverage model Journal of Financial Intermediation, 10(1), 54-84.
8 Fofack, H (2005) Nonperforming loans in Sub-Saharan Africa: causal analysis and macroeconomic implications.
9 Galindo, J., & Tamayo, P (2000) Credit risk assessment using statistical and machine learning: basic methodology and risk modeling applications Computational Economics, 15(1-2), 107-143.
10 Gallo, J G., Apilado, V P., &Kolari, J W (1996) Commercial bank mutual fund activities: Implications for bank risk and profitability Journal of Banking & Finance, 20(10), 1775-1791.
11 García-Marco, T., &Robles-Fernández, M D (2008) Risk-taking behaviour and ownership in the banking industry: The
Spanish evidence Journal of Economics and Business, 60(4), 332-354.
12 HU, J L., Li, Y., & CHIU, Y H (2004) Ownership and nonperforming loans: Evidence from Taiwan’s banks The Developing Economies, 42(3), 405-420.
13 Klein, N (2013) Non-performing loans in CESEE: Determinants and impact on macroeconomic performance (No 13-72) International Monetary Fund.
14 Kwambai, K D., &Wandera, M (2013) Effects of credit information sharing on nonperforming loans: the case of Kenya
commercial bank Kenya European Scientific Journal, ESJ, 9(13).
15 Louzis, D P., Vouldis, A T., &Metaxas, V L (2012) Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios Journal of Banking & Finance, 36(4), 1012-1027.
16 Messai, A S., &Jouini, F (2013) Micro and macro determinants of non-performing loans International journal of economics and financial issues, 3(4), 852.
17 Micco, A., Panizza, U., & Yanez, M (2007) Bank ownership and performance Does politics matter?.Journal of Banking & Finance, 31(1), 219-241.
18 Nikolaidou, E., &Vogiazas, S D (2014) Credit risk determinants for the Bulgarian banking system International Advances in Economic Research, 20(1), 87-102.
19 Nkusu, M M (2011) Nonperforming loans and macrofinancial vulnerabilities in advanced economies (No 11-161)
International Monetary Fund.
20 Saba, I., Kouser, R., &Azeem, M (2012) Determinants of Non Performing Loans: Case of US Banking Sector The Romanian Economic Journal, 44(6), 125-136.
21 Salas, V., &Saurina, J (2002) Credit risk in two institutional regimes: Spanish commercial and savings banks Journal of Financial Services Research, 22(3), 203-224.
22 Swamy, V (2012) Impact of macroeconomic and endogenous factors on non performing bank assets.
23 Wheelock, D C., & Wilson, P W (1994) Can deposit insurance increase the risk of bank failure? Some historical evidence Federal Reserve Bank of St Louis Review, (May), 57-71.
Thông tin tác giả
Phạm Dương Phương Thảo, Thạc sỹ
Khoa Tài chính, Đại học Kinh tế Tp.HCM
Email: pdpthao@ueh.edu.vn
Nguyễn Linh Đan
Khoa Tài chính, Đại học Kinh tế Tp.HCM
Email: nguyenlinhdan06121996@gmail.com
Summary
Determinants of non-performing loans at Vietnamese joint-stock commercial banks
This study analyzes data of 27 joint-stock commercial banks operating in Vietnam from 2005-2016 to examine the effects of macro-economic factors and bank-specific features on their rates of non-performing loans Using difference-GMM method of regression to overcome the endogeneity, heteroskedasticity, and autocorrelation, the research results find that bank-specific variables have significantly effects Specifically, high non-performing loans rates of previous year lead to higher rates in the current year Banks with higher rates of loan-loss provision, higher operation-cost, higher profits will reduce bad debt ratio The results of this study also indicate that macro-economic factors such as GDP growth have positive effects on non-performing rates of commercial banks From the research results, the authors suggest recommendations to improve credit risks and non-performing loans for Vietnamese joint-stock commercial banks.
Keywords: non-performing loans, joint-stock commercial banks, bank-specific, difference-GMM method of regression
Thao Duong Phuong Pham, M.Ec.
Dan Linh Nguyen