TRẦN NGUYÊN SA Trang 3 TÓM TẮT Nghiên cứu này nhằm đánh giá tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của 27 Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2022..
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Lý do thực hiện nghiên cứu
Trong bối cảnh những năm gần đây, cùng với sự phát triển của nền kinh tế, ngành ngân hàng Việt Nam đã có những bước phát triển vượt bậc Các Ngân hàng thương mại luôn không ngừng chuyển mình, thực hiện hiện đại hoá để nâng cao năng lực tài chính cũng như mở rộng thị phần và gia tăng lợi nhuận Hầu hết các ngân hàng đều tập trung đẩy mạnh hoạt động tín dụng vì nó mang lại nguồn thu nhập đáng kể cho ngân hàng Tuy nhiên, bên cạnh việc mang lại nguồn thu nhập chủ yếu thì đi kèm với đó là những khoản nợ xấu từ việc cho vay đã tạo rủi ro rất lớn cho các ngân hàng
Gần đây, những vụ phá sản lớn đã xảy ra ở Mỹ cùng với sự thất bại của nhiều ngân hàng trên thế giới đã cho thấy sự cần thiết để quản trị rủi ro trong hoạt động kinh doanh của các tổ chức tài chính trên thế giới nói chung và các ngân hàng thương mại tại Việt Nam nói riêng Theo Khalid và Amjad (2012) cho thấy rằng rủi ro tín dụng là loại rủi ro ngân hàng quan trọng nhất Để giảm thiểu rủi ro khi khách hàng vay, ngân hàng sẽ giữ lại khoản dự phòng rủi ro tín dụng bồi thường thiệt hại do rủi ro tín dụng gây ra ban đầu khi khách hàng có nhu cầu vay vốn Tuy nhiên, gần đây do tình hình dịch bệnh kèm theo đó là nền kinh tế đang gặp những khó khăn làm cho lợi nhuận của nhiều ngân hàng lớn bị ảnh hưởng
Rủi ro tín dụng không thể loại bỏ được mà chỉ có thể hạn chế và giảm thiểu tác động của nó đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng Trên thực tế, sau cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008 xảy ra đã kéo theo nhiều hậu quả, lĩnh vực ngân hàng cũng bị ảnh hưởng đáng kể Khủng hoảng tài chính đã làm cho nhiều công ty phá sản, không còn đủ khả năng trả các khoản vay ngân hàng của những năm trước khiến cho các ngân hàng thương mại tại Việt Nam gặp nhiều khó khăn, tổn thất Khi xảy ra rủi ro tín dụng, hoạt động kinh doanh của ngân hàng chắc chắn sẽ suy yếu Vì vậy, quản lý rủi ro tín dụng và lợi nhuận hoạt động là một yếu tố quan trọng trong hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng
Xuất phát từ những bối cảnh nêu trên, tác giả lựa chọn đề tài “Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam” là đề tài nghiên cứu của mình vì tính thiết thực và cấp bách của nó.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu là đo lường và đánh giá tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn
2010 - 2022 Từ đó, đề xuất ra những khuyến nghị và giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh, gia tăng khả năng sinh lời của các Ngân hàng thương mại Việt Nam
Nghiên cứu này hướng đến các mục tiêu cụ thể như sau:
- Xác định ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đối với hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010 - 2022
- Xác định được tác động và chiều hướng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam
- Đề xuất các khuyến nghị xuất phát từ kết quả nghiên cứu nhằm hạn chế rủi ro tín dụng và gia tăng tỷ suất sinh lời của các Ngân hàng thương mại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Để thực hiện những mục tiêu nghiên cứu để xác định được ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại Việt Nam, tác giả đề xuất các câu hỏi như sau:
- Rủi ro tín dụng có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010 - 2022 không?
- Mức độ tác động và chiều hướng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2010 -
- Dựa trên kết quả nghiên cứu, đề xuất những giải pháp, khuyến nghị nào nhằm hạn chế ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng thương mại Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Khóa luận tập trung nghiên cứu ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại Việt Nam
Về không gian nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu 27 Ngân hàng thương mại niêm yết trên HOSE, HNX, UPCOM Danh sách các Ngân hàng thương mại được mô tả ở phụ lục 4
Về thời gian nghiên cứu: Giai đoạn 2010 - 2022 Chọn giai đoạn này vì tác giả muốn thu thập số liệu được chính xác nhất cho đến thời điểm gần nhất mà tác giả có thể thu thập được Ngoài ra, việc bắt đầu thu thập mẫu quan sát từ năm 2010 cũng giúp nghiên cứu tránh được việc số liệu biến động mạnh do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008.
Phương pháp nghiên cứu
Để thực hiện các mục tiêu nghiên cứu liên quan đến ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng thương mại Việt Nam tác giả đã sử dụng các phương pháp:
Tác giả cũng sử dụng phương pháp nghiên cứu thống kê mô tả giúp mô tả và hiểu được tính chất của bộ dữ liệu nghiên cứu Đồng thời đưa ra các tóm tắt ngắn về mẫu và các thông số của dữ liệu Cùng với đó kết hợp các phương pháp so sánh, hệ thống hoá dữ liệu, phân tích, tổng hợp để làm rõ và đưa ra những nhận định về vấn đề nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng hồi quy dữ liệu bảng (Panel data regression) trong giai đoạn 2010 - 2022 để lượng hoá các tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam tác giả đã sử dụng kết hợp các mô hình hồi quy đa biến (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) Từ đó, thực hiện kiểm định các giả thuyết và xác định mô hình phù hợp với nghiên cứu Tác giả thực hiện chạy mô hình bằng phần mềm Stata 17
Hồi quy phân vị (Quantile regression) : Phương pháp hồi quy phân vị dùng để ước lượng các hệ số hồi quy cho các phân vị khác nhau của biến phụ thuộc, giúp xác định quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc ở các phân vị cụ thể, không chỉ giá trị trung bình.
Đóng góp của nghiên cứu
Nghiên cứu kỳ vọng sẽ làm rõ được ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam Từ đó, nghiên cứu cung cấp thêm nhiều thông tin để các nhà quản trị ngân hàng cũng như các chuyên gia có thể đưa ra những khuyến nghị, đề xuất những giải pháp giảm rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Cấu trúc của bài nghiên cứu
Nội dung của bài nghiên cứu về những vấn đề liên quan tới ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam
Nội dung bố cục khóa luận bao gồm 5 chương
- Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
- Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan
- Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
- Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
- Chương 5: Kết luận và gợi ý giải pháp
Trong chương 1, tác giả đã trình bày sơ lược về các phương pháp sẽ được thực hiện và những đóng góp của đề tài mang lại nhằm thực hiện được mục tiêu đã đề ra, cung cấp thông tin khái quát cấu trúc đề tài gồm 5 chương nội dung, tạo ra một khung khái quát cho toàn bộ bài nghiên cứu
Tiếp theo, chương 2 sẽ tập trung vào cơ sở lý thuyết của nghiên cứu Chương này sẽ giới thiệu các khái niệm, lý thuyết và các nghiên cứu trước đây liên quan đến đề tài Mục đích của chương này là cung cấp một nền tảng lý thuyết cho việc hiểu và phân tích các khía cạnh quan trọng của nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU VỀ RỦI RO TÍN DỤNG
Cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng
2.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng
Có nhiều khái niệm khác nhau về rủi ro tín dụng được các nhà nghiên cứu chỉ ra, tiêu biểu như:
Theo Boyd và Graham (1988) cho rằng rủi ro tín dụng (RRTD) là khả năng khách hàng vay hoặc đối tác của ngân hàng không thực hiện được nghĩa vụ trả nợ theo các điều khoản đã thỏa thuận trước trong hợp đồng với ngân hàng Từ đó, dòng tiền của một số tài sản trong danh mục của ngân hàng sẽ không được thanh toán đầy đủ
Theo Henie và Sonja (1999), RRTD được định nghĩa là nguy cơ mà người đi vay không thể chi trả tiền lãi hoặc hoàn trả vốn gốc so với thời hạn đã ấn định trong hợp đồng tín dụng, đây là thuộc tính vốn có của hoạt động ngân hàng RRTD tức là việc chi trả bị trì hoãn, hoặc tồi tệ hơn là không chi trả được toàn bộ Điều này gây ra sự cố đối với dòng chu chuyển tiền tệ và ảnh hưởng tới khả năng thanh khoản của ngân hàng
Theo Uỷ ban Basel (2006), RRTD là khả năng mà khách hàng vay hoặc bên đối tác không thực hiện được các nghĩa vụ của mình theo những điều khoản đã cam kết Rủi ro thất thoát đối với một ngân hàng là sự vỡ nợ của người giao ước trong hợp đồng, trong đó sự vỡ nợ được xác định là bất kỳ sự vi phạm nghiêm trọng nào đối với nghĩa vụ hợp đồng khi hoàn trả nợ và lãi
Theo Khalid và Amjad (2012), trong số các loại rủi ro, RRTD được tìm thấy là loại rủi ro ngân hàng quan trọng nhất
Tại Việt Nam theo thông tư số 11/2021/TT - NHNN của Ngân hàng nhà nước quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài thì rủi ro tín dụng được định nghĩa: “RRTD trong hoạt động ngân hàng là khả năng xảy ra tổn thất đối với nợ của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài do khách hàng không có khả năng trả được một phần hoặc toàn bộ nợ của mình theo hợp đồng hoặc thỏa thuận với tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài”
2.1.2 Các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng
Chỉ tiêu đo lường RRTD là là bước quan trọng để xác định và đánh giá mức độ rủi ro mà ngân hàng đang đối mặt Hiện nay có rất nhiều chỉ tiêu dùng để đánh giá RRTD, tuy nhiên qua các nghiên cứu của Cheng và Kao (2011), Million, Matewos và Sujata (2015), Tsolas và Charles (2015), Lý Ngọc Dung (2015), tác giả đã tổng hợp được các chỉ tiêu chủ yếu để đo lường RRTD: tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng RRTD
● Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Nợ xấu là là những khoản nợ thuộc nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) (SBV, 2014) Theo ngân hàng thế giới tỷ lệ này ở mức dưới 5% là có thể chấp nhận được, từ 1-3% là tốt (Nguyễn Thị Kim Nhung, 2017)
Chỉ tiêu này khá trực quan và giúp ngân hàng có thể kịp thời đánh giá dược danh mục tín dụng của mình Ngân hàng luôn cố gắng giảm tỷ lệ nợ xấu xuống thấp nhất vì khi tỷ lệ nợ xấu càng thấp thì hiệu quả hoạt động của ngân hàng càng tốt và ngược lại Nhiều nghiên cứu (Angbazo, 1997; Hong Liu & Wilson, 2010; Cheng và
Tỷ lệ nợ xấu Tổng dư nợ xấuTổng dư nợ cho vay x 100%
Kao 2011; Li và Zou, 2014; Million, Matewos vàSujata, 2015; ) đã sử dụng chỉ tiêu nợ xấu để đánh giá RRTD ngân hàng
● Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL)
Theo thông tư số 02/2013/TT-NHNN thì “Dự phòng rủi ro là số tiền được trích lập và hạch toán vào chi phí hoạt động để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài Dự phòng rủi ro gồm dự phòng cụ thể và dự phòng chung”
Có thể hiểu đó là khoản dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra nếu khách hàng không thực hiện nghĩa vụ trả nợ cho ngân hàng như đã cam kết Thước đo này ngày càng được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu liên quan đến RRTD (Tsolas và Charles 2015; Lý Ngọc Dung, 2015) Đây cũng là một trong những chỉ tiêu chính để đo lường RRTD, khi tỷ lệ này tăng lên cho thấy RRTD tăng và ngân hàng cũng đang đối mặt với nguy cơ rủi ro cao.
Hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại
Trong các nghiên cứu đã tiến hành như của Berger và Mester (1997), Nguyễn Việt Hùng (2008), Hong Liu và Wilson (2010), Bùi Diệu Anh (2013), Million, Matewos vàSujata (2015), Tsolas và Charles (2015), Lý Ngọc Dung (2015) về hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại rất đa dạng và tùy theo mục đích nghiên cứu mà quan điểm về hiệu quả hoạt động kinh doanh (HĐKD) được tiếp cận các khía cạnh khác nhau
Theo Berger & Humphrey (1997), hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng và
Tổ chức Tài chính có thể thấy qua mối liên hệ giữa doanh thu đầu ra và chi phí sử dụng các nguồn lực đầu vào Điều này chính là khả năng Ngân hàng thương mại (NHTM) biến các nguồn lực đầu vào thành các đầu ra tốt nhất trong hoạt động kinh
Tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD Dự phòng RRTD được trích lập
Dư nợ cho vay bình quân x 100% doanh Cụ thể, NHTM hiệu quả sẽ tạo ra doanh thu đầu ra lớn nhất trong khi sử dụng ít nguồn lực đầu vào nhất
Theo Nguyễn Việt Hùng (2008), cho rằng hiệu quả HĐKD của NHTM thể hiện trên khả năng biến đổi các đầu vào thành các đầu ra hay được hiểu là khả năng sinh lời hoặc giảm thiểu chi phí để tăng khả năng cạnh tranh với các định chế tài chính khác nhưng vẫn đảm bảo xác suất hoạt động an toàn của ngân hàng
Theo Bùi Diệu Anh (2013), khái niệm hiệu quả HĐKD là một khái niệm kinh tế, cho thấy mối quan hệ giữa các biến số đầu ra thu được và các biến số đầu vào đã được sử dụng để tạo ra những kết quả đầu ra đó Các biến số đầu vào có thể bao gồm vốn, nhân lực, công nghệ, tài nguyên thiên nhiên và các biến số đầu ra là các kết quả kinh tế như sản phẩm, doanh thu, lợi nhuận
Tổng hợp nhiều quan điểm về hiệu quả kinh doanh của NHTM, theo tác giả: Hiệu quả HĐKD của NHTM là thể hiện mối tương quan giữa các yếu tố đầu vào và đầu ra của ngân hàng, giữa kết quả và chi phí của ngân hàng
2.2.2 Chỉ tiêu đo lường hiệu quả HĐKD của NHTM
Có rất nhiều chỉ số để đo lường hiệu quả HĐKD như tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ thu nhập cận biên, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên, tỷ lệ sinh lời hoạt động, tỷ lệ tài sản sinh lời Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng hai chỉ số đó là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) để đo lường hiệu quả HĐKD của NHTM, vì những lý do sau:
(1) Nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng từ hai góc độ quan trọng: sử dụng tài sản và sử dụng vốn sở hữu ROA đo lường khả năng sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận, chỉ số này thường được các nhà quản lý, điều hành tham khảo Trong khi ROE đo lường khả năng sử dụng vốn sở hữu để tạo ra lợi nhuận, các nhà đầu tư thường dựa trên chỉ số này để phân tích so sánh Bằng cách kết hợp cả hai chỉ số này, ta có cái nhìn tổng quan về hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
(2) Nếu chỉ sử dụng chỉ tiêu ROE để đại diện chính, có thể không phản ánh chính xác sự khác biệt trong khả năng sinh lời của mỗi ngân hàng Tương tự, nếu chỉ sử dụng chỉ tiêu ROA làm đại diện chính, theo một số nghiên cứu đã được tác giả khảo sát trước đây (Abiola và Olausi, 2014; Million, Matewos vàSujata, 2015), các biến như tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu, quy mô ngân hàng không có ý nghĩa thống kê đối với chỉ tiêu ROA
Do đó, tác giả chọn việc kết hợp cả hai chỉ tiêu để đại diện và phản ánh một cách chính xác nhất sự tác động của các biến đến hiệu quả HĐKD của các NHTM
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA)
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (Return On Assets - ROA) là chỉ số được sử dụng rộng rãi để đo lường khả năng quản lý, sử dụng các nguồn lực trong quá trình chuyển tài sản của ngân hàng thành thu nhập ròng
ROA là một chỉ số hữu ích giúp các nhà quản trị cũng như các nhà đầu tư hiểu rõ khả năng toàn diện của ngân hàng trong việc tạo ra lợi nhuận từ tài sản ROA giúp ta đánh giá hiệu quả HĐKD của ngân hàng, ROA cao cho thấy ngân hàng hoạt động hiệu quả và thể hiện cơ cấu tài sản hợp lý, đầu tư ít hơn và có tỷ suất sinh lợi cao hơn
Tỷ lệ ROA phản ánh việc sử dụng nguồn lực đầu tư thực tết của ngân hàng nhằm tạo ra lợi nhuận (Wong, Cheing, Chan, Chan, và Leung, 2009)
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (Return On Equity - ROE) là chỉ số đo lường hiệu quả đầu tư của vốn chủ sở hữu Nó đo lường mức độ ban quản lý sử dụng tiền đầu tư của cổ đông để tạo ra lợi nhuận (Athanasoglou, Brissimis, Delis, 2008)
ROE Lợi nhuận sau thuế Tổng vốn chủ sở hữu x 100%
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản x 100% Đây là chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng và mức lợi nhuận tương đối mà các cổ đông nhận được khi đầu tư vào ngân hàng ROE mang giá trị dương thì ngân hàng đang hoạt động có lãi, ngược lại nếu nó mang giá trị âm cho thấy ngân hàng hoạt động kém hiệu quả, không thu hút các nhà đầu tư rót vốn vào ngân hàng Nếu tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của một ngân hàng tương đối thấp so với các ngân hàng khác, nó sẽ làm suy yếu khả năng huy động được nguồn vốn mới cần thiết để mở rộng và duy trì vị thế cạnh tranh trên thị trường.
Cơ sở lý thuyết giải thích ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại
Lý thuyết cấu trúc hiệu quả
Theo Lý thuyết cấu trúc hiệu quả do Demsetz (1973) khởi xướng cho rằng dưới áp lực cạnh tranh, các ngân hàng có khả năng quản lý hoạt động hiệu quả sẽ chiếm ưu thế so với các ngân hàng khác Bằng cách hoạt động hiệu quả và tận dụng lợi thế so sánh trong các sản phẩm của mình, các ngân hàng có thể đạt được thị phần lớn hơn và cắt giảm chi phí Nó cũng cho rằng hiệu quả quản lý không chỉ dẫn đến tăng lợi nhuận mà còn cải thiện thị phần và tập trung thị trường (Athanasoglou, Brissimis và Delis, 2008)
Lý thuyết “kém may mắn” và “quản lý kém”
Berger và Humphrey (1997) đã đưa ra hai giả thuyết để giải thích tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các NHTM Đó là lý thuyết "Kém may mắn" (Bad luck theory) và lý thuyết "Quản lý kém" (Bad management theory)
Theo lý thuyết "Kém may mắn", khi NHTM cấp tín dụng cho khách hàng, nếu rủi ro tín dụng của khách hàng tăng lên, NHTM sẽ phải dành một phần dự phòng để ứng phó với RRTD đó Điều này đồng nghĩa với việc NHTM phải chấp nhận tăng chi phí, bao gồm chi phí giám sát khách hàng và tài sản đảm bảo, chi phí phân tích và đàm phán với khách hàng về các khoản tín dụng có rủi ro, cũng như chi phí gián tiếp như danh tiếng, uy tín và mức độ an toàn của NHTM có thể bị đánh giá thấp bởi thị trường hoặc các cơ quan quản lý RRTD có thể có tác động tiêu cực, làm giảm lợi nhuận của NHTM, thậm chí đẩy NHTM vào tình trạng thua lỗ, làm giảm vốn chủ sở hữu và cuối cùng làm giảm giá trị tài sản của các cổ đông
Theo lý thuyết "Quản lý kém", các NHTM có hiệu quả hoạt động và lợi nhuận cao cho thấy khả năng quản lý rủi ro tín dụng tốt hơn so với các NHTM yếu kém và có lợi nhuận thấp Khả năng quản lý này được coi là một phần năng lực cốt lõi của các NHTM Banker, Chang và Lee (2010) cho rằng khi tầm quan trọng của RRTD chưa rõ ràng, các đơn vị cấp tín dụng, bao gồm cả NHTM, lo sợ rằng họ sẽ gặp những khó khăn Nếu RRTD tăng lên vượt quá dự kiến, nó sẽ có tác động tiêu cực đến lợi nhuận của các đơn vị cấp tín dụng nói chung, và đặc biệt là NHTM
Hiện nay, có nhiều nghiên cứu về tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Mỗi tác giả có quan điểm riêng dựa trên các lý thuyết, chỉ tiêu đánh giá và yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ trình bày ảnh hưởng của RRTD đến hiệu quả HĐKD của NHTM theo hai hướng chính là tiêu cực và tích cực
2.3.1 RRTD ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả HĐNH
Khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao, ngân hàng phải dành nhiều nguồn lực hơn để dự phòng rủi ro Điều này có thể gây áp lực lên lợi nhuận của ngân hàng vì phải cung cấp các khoản dự phòng tài chính để bù đắp các khoản nợ xấu có thể xảy ra trong tương lai Khoản dự phòng này được trích lập từ lợi nhuận hiện tại của ngân hàng, làm giảm lợi nhuận ròng và tiềm năng sinh lời của ngân hàng Berger và DeYoung
(1997) đã chứng minh rằng khi các khoản nợ xấu tăng lên, ngân hàng phải bỏ thêm nhiều chi phí liên quan đến việc giải quyết các khoản nợ xấu này
RRTD cao có thể làm giảm uy tín của ngân hàng trong mắt khách hàng và các bên liên quan khác như nhà đầu tư và cơ quan quản lý Một ngân hàng mà không thể quản lý RRTD một cách hiệu quả có thể gặp khó khăn trong việc thu hút vốn mới và tăng cường hoạt động kinh doanh, điều đó dẫn đến sự suy giảm uy tín của ngân hàng
Ngoài ra, có thể dẫn đến việc suy giảm khả năng vay vốn của ngân hàng Khi ngân hàng gặp RRTD cao, các tổ chức tín dụng khác có thể trở nên kỹ tính hơn trong việc cho vay hoặc yêu cầu mức lãi suất cao hơn để bù đắp rủi ro tiềm tàng Các tổ chức tín dụng sẽ đánh giá mức độ rủi ro của ngân hàng dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm tỷ lệ nợ xấu hiện tại, chất lượng quản lý rủi ro, sức khỏe tài chính, và uy tín của ngân hàng Nếu ngân hàng không được coi là đáng tin cậy hoặc có mức độ RRTD cao, tổ chức tín dụng có thể giới hạn khả năng cho vay hoặc yêu cầu mức lãi suất cao hơn để bảo đảm rằng họ được bù đắp cho rủi ro tiềm tàng
2.3.2 RRTD ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả HĐNH
Khi ngân hàng cho vay một phần danh mục tín dụng với lãi suất cao hơn, lợi nhuận từ hoạt động cho vay có thể tăng lên Điều này đặc biệt đúng khi ngân hàng áp dụng một hệ thống quản lý RRTD hiệu quả và tối ưu hóa việc chọn lọc khách hàng có khả năng trả nợ đáng tin cậy Khi các ngân hàng chấp nhận mức RRTD cao, họ cũng đưa ra mức lãi suất cho vay cao hơn tương ứng để bù đắp cho ngân hàng những rủi ro mà họ có thể gánh chịu, do đó làm tăng lợi nhuận của ngân hàng (Boahene, Dasah và Agyei, 2012) Một số nghiên cứu đã cho ra kết luận rằng RRTD có tác động tích cực lên hiệu quả HĐKD của các NHTM như:
Abiola và Olausi (2014) đã nghiên cứu tác động của quản lý RRTD đến hiệu quả HĐKD của bảy ngân hàng tại Nigeria giai đoạn 2005 – 2011 Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu có tác động tích cực đến hiệu quả HĐKD của các ngân hàng, trong giai đoạn nghiên cứu tình hình kinh doanh của đất nước này cũng gặp nhiều khó khăn do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008, tuy nhiên nhờ vào sự hỗ trợ của ngân hàng cho khách hàng xoay chuyển tình hình hoạt động của các doanh nghiệp đi vay, vì vậy tuy tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng khá cao nhưng hiệu quả HĐKD của các ngân hàng tăng nhờ vào việc cho vay có rủi ro cao
Afriyie và Akotey (2013) nghiên cứu mối quan hệ giữa quản trị RRTD và lợi nhuận của các ngân hàng nông thôn tại vùng Brong Ahafo ở Ghana của 10 ngân hàng trong giai đoạn 2006 – 2010 Kết quả chỉ ra rằng khi tỷ lệ nợ xấu cao thì vẫn có thể đạt được mức lợi nhuận tốt.Hai tác giả cho rằng khi một ngân hàng đối mặt với rủi ro cao, điều đó chứng tỏ họ đang chấp nhận mạo hiểm và nhận thức rằng lợi nhuận cũng tăng theo mức độ rủi ro mà họ đã đảm nhận.
Lược khảo các nghiên cứu về tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh
Nguyễn Việt Hùng (2008) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của 32 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2001 đến năm 2005 Kết quả cho thấy, tỷ lệ thị phần và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản được xác định có tác động cùng chiều đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Điều này có nghĩa là khi tỷ lệ thị phần và tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng lên, hiệu quả kinh doanh của ngân hàng cũng tăng lên Trong khi đó, các yếu tố như tỷ lệ nợ xấu, dư nợ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ tiền gửi trên tổng dư nợ cho vay, tỷ lệ tổng chi phí trên tổng doanh thu, tỷ lệ thu từ lãi trên thu từ hoạt động được xác định có tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng Điều này có nghĩa là khi các yếu tố này tăng lên, hiệu quả kinh doanh của ngân hàng sẽ giảm đi
Afriyie và Akotey (2012) tập trung nghiên cứu vào ảnh hưởng của quản lý RRTD đối với lợi nhuận của các ngân hàng nông thôn và cộng đồng ở Ghana trong giai đoạn 2006-2010 Sử dụng mô hình hồi quy bảng và sử dụng tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ an toàn vốn làm các chỉ số quản lý RRTD, cùng với lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và lợi nhuận trên tài sản (ROA) để đo lường lợi nhuận của ngân hàng Kết quả của nghiên cứu cho thấy sự tồn tại mối quan hệ đáng kể theo chiều dương giữa các khoản nợ xấu và lợi nhuận của ngân hàng Điều đó ngụ ý rằng mặc dù có mức nợ mặc định cao, việc tăng tỷ lệ nợ xấu cùng đi đôi với tăng lợi nhuận Tác giả cũng phát hiện ra sự không hiệu quả trong việc quản lý RRTD giữa các ngân hàng nông thôn và cộng đồng ở Ghana, và báo cáo rằng ngân hàng chuyển chi phí của việc vay mặc định sang các khách hàng khác bằng cách áp dụng lãi suất cao hơn cho các khoản vay
Aremu, Mukaila và Ayanda (2013), nghiên cứu xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng Nigeria trong giai đoạn từ năm 1980 đến năm 2010 Nhóm nghiên cứu sử dụng các chỉ số ROE, ROA và NIM để đo lường hiệu quả kinh doanh, và các biến độc lập bao gồm tỷ lệ dự phòng RRTD, tỷ lệ cho vay/tổng tài sản, tỷ lệ VCSH/ tổng tài sản, quy mô ngân hàng, GDP và lạm phát Tác giả đã tìm thấy mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ dự phòng RRTD, tỷ lệ cho vay/ tổng tài sản và tỷ lệ VCSH/ tổng tài sản với hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Ngoài ra, tác giả cũng chỉ ra mối quan hệ đồng biến giữa quy mô ngân hàng và hiệu quả kinh doanh Tuy nhiên, không tìm thấy ý nghĩa thống kê trong mối quan hệ của GDP và lạm phát với hiệu quả kinh doanh
Hasan Ayaydin (2014) nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến vốn và lợi nhuận của các ngân hàng tại Thổ Nhĩ Kỳ Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ năm
2003 đến năm 2011 Tác giả sử dụng các chỉ số ROE, ROA để đo lường lợi nhuận, và các biến độc lập bao gồm dự phòng RRTD, tỷ lệ vốn, sở hữu nước ngoài, HHI, thanh khoản, lạm phát và GDP Bằng cách sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng và mô hình GMM, tác giả đã đạt được kết quả cho thấy dự phòng RRTD có tác động tiêu cực đến hiệu quả của ngân hàng, được đo lường thông qua các biến ROE và ROA
Lý Ngọc Dung (2015) đã phân tích tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các NHTM cổ phần niêm yết tại Việt Nam Nghiên cứu này sử dụng mẫu dữ liệu từ báo cáo tài chính của 9 NHTM cổ phần niêm yết tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2006 đến năm 2014 Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng RRTD có tác động tiêu cực đến hiệu quả HĐKD của nhóm ngân hàng niêm yết này Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu và dư nợ cho vay trên tổng tài sản đều có tác động tiêu cực đáng kể đến hiệu quả HĐKD Tuy nhiên, các biến số khác không có ý nghĩa thống kê đáng kể trong việc ảnh hưởng đến hiệu quả HĐKD
Kayode, Obamuyi, Owoputi và Adeyefa (2015) tập trung vào việc khám phá tác động của RRTD đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng tại Nigeria Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập từ sáu ngân hàng trong một giai đoạn 14 năm 2000 -
2013 Để ước lượng RRTD, nghiên cứu này sử dụng các chỉ số như tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng RRTD và hệ số RRTD Hiệu quả hoạt động của các ngân hàng được đại diện bởi ROA (Return on Assets) Bằng cách sử dụng mô hình hồi quy với tác động ngẫu nhiên REM (random effects model), nghiên cứu này đã đưa ra các kết quả sau:
Tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng RRTD có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, trong khi hệ số RRTD lại có tác động tích cực
Gizaw,Kebede và Selvaraj (2015) nghiên cứu tác động của RRTD đến hiệu quả hoạt động của 8 NHTM ở Ethiopia giai đoạn 2003 - 2012 Tác giả sử dụng biến phụ thuộc là ROA để đo lường hiệu quả HĐKD và biến độc lập là tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng RRTD, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR), tỷ lệ cho vay/vốn huy động để đo lường RRTD Sử dụng dữ liệu bảng và phân tích hồi quy đa biến, kết quả cho thấy tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng RRTD tác động ngược chiều đến hiệu quả HĐKD, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu có tác động cùng chiều và tỷ lệ cho vay/ vốn huy động không có ý nghĩa thống kê
Saeed MS và Zahid N (2016) nghiên cứu tác động của RRTD đến lợi nhuận của 5 NHTM tại Anh giai đoạn 2007 - 2015 Tác giả sử dụng biến phụ thuộc là ROA
VÀ ROE để đo lường lợi nhuận, biến độc lập đại diện là nợ xấu và tổn thất ròng để đo lường rủi ro tín dụng Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng RRTD có quan hệ cùng chiều đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Ngoài ra, nghiên cứu còn chỉ ra rằng quy mô ngân hàng, đòn bẩy tài chính và khả năng tăng trưởng có tác động cùng chiều đến lợi nhuận của các NHTM
Nguyễn Quốc Anh (2016) sử dụng mô hình hồi quy đa biến với phương pháp Pooled OLS, FEM, REM và FGLS để phân tích tác động của RRTD bao gồm tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng RRTD và hệ số đòn bẩy tài chính) đến khả năng sinh lợi (ROE và ROA) của 26 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2014 Kết quả nghiên cứu cho thấy RRTD có tác động tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn này Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng RRTD có tác động mạnh và ngược chiều đến ROA và ROE, trong khi hệ số đòn bẩy tài chính không có ý nghĩa thống kê Nghiên cứu cũng tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa quy mô ngân hàng, tăng trưởng kinh tế và lãi suất với hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020) đã phân tích tác động của RRTD đối với hiệu quả hoạt động tài chính của các NHTM tại Việt Nam Để làm điều này, họ sử dụng mô hình dữ liệu bảng và dữ liệu bảng từ 31 NHTM cổ phần tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2008 đến năm 2019 Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng ba biến số đo lường RRTD, bao gồm tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng và hệ số dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động ngân hàng Nghiên cứu cũng chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô của ngân hàng và hiệu quả hoạt động
Nhìn chung, có thể thấy rằng đa số các nghiên cứu cả trong và ngoài nước đều sử dụng tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng RRTD để đo lường RRTD, trong khi ROA (Return on Assets) và ROE (Return on Equity) được sử dụng để đo lường hiệu quả HQKD Trong các nghiên cứu trong bảng 2.1 dưới đây thì có 7 nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng Tăng cao tỷ lệ nợ xấu và giảm tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có thể gây ảnh hưởng xấu đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng Tác giả hy vọng rằng nghiên cứu này sẽ đóng góp thêm bằng chứng thực nghiệm để chứng minh ảnh hưởng của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các ngân hàng
Bảng 2 1 Tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước
Tác giả Phạm vi nghiên cứu Biến phụ thuộc
Phương pháp nghiên cứu Kết quả tác động
32 NHTM ở Việt Nam giai đoạn 2001 - 2005 ROE, ROA DEA
Dư nợ/ Tổng tài sản (-)
Tỷ lệ tiền gửi/ tổng dư nợ cho vay (-)
Tỷ lệ tổng chi phí/ Tổng doanh thu (-)
Tỷ lệ thu từ lãi/ thu từ hoạt động (-)
Tỷ lệ thị thần (+) VCSH/TTS (+)
Ngân hàng nông thôn và cộng đồng ở Ghana giai đoạn 2006 - 2010
ROE, ROA FEM, REM Tỷ lệ nợ xấu (+)
Tỷ lệ an toàn vốn (+)
Các ngân hàng ở Nigeria giai đoạn 1980 - 2010
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (-)
Tỷ lệ cho vay/ Tổng tài sản (-)
VCSH/TTS (-) Quy mô ngân hàng (+)
Các ngân hàng Thổ Nhĩ
ROE, ROA Dữ liệu bảng,
9 NHTM niêm yết ở Việt Nam giai đoạn
Dư nợ cho vay/ TTS (-)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (-)
6 ngân hàng ở Nigeria giai đoạn 2000 - 2013 ROA Pooled OLS,
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (-)
Tỷ lệ sử dụng hệ số rủi ro tín dụng (+)
8 NHTM ở Ethiopia giai đoạn 2003 - 2012 ROA Pooled OLS,
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (-)
Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (+)
Tỷ lệ cho vay/ vốn huy động không có ý nghĩa thống kê
5 NHTM lớn tại Anh giai đoạn 2007 - 2015
Tỷ lệ sử dụng chỉ số rủi ro tín dụng (+)
Quy mô ngân hàng (+) Đòn bẩy tài chính (+) Khả năng tăng trưởng (+)
26 NHTM ở Việt Nam giai đoạn 2005 - 2014 ROE, ROA
Pooled OLS, FEM, REM, FGLS
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (-)
Tỷ giá hối đoái (-) Quy mô ngân hàng (+) Tăng trưởng kinh tế (+) Lãi suất (+) Đặng Hoàng Nhật
31 NHTM ở Việt Nam giai đoạn 2008 - 2019
ROE, ROA, NIM FEM, REM
Tỷ lệ dư nợ/ tiền gửi khách hàng (+)
Nợ xấu (+) Quy mô ngân hàng (+) Tăng trưởng kinh tế (-)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Khoảng trống nghiên cứu
Các nghiên cứu về tác động của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các NHTM thường sử dụng các phương pháp hồi quy tuyến tính truyền thống Tuy nhiên, phương pháp này có thể không hiệu quả khi xử lý các biến số có phân phối không đồng nhất hoặc các mối quan hệ phi tuyến Điều này làm giảm khả năng tìm ra tác động phù hợp và chính xác của RRTD lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Vì vậy, để khắc phục hạn chế này, nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy phân vị để xem xét tác động của RRTD lên hiệu quả HĐKD, Phương pháp này cho phép nghiên cứu tập trung vào những phân vị nhỏ hơn, giúp đạt được kết quả đáng tin cậy hơn.
Trong chương này, tác giả đã giới thiệu khái quát về cơ sở lý thuyết về RRTD, hiệu quả hoạt động của các NHTM cũng như là tác động của RRTD và các yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu quả HĐKD Bên cạnh đó, tác giả cũng đề cập đến các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước liên quan đến vấn đề nghiên cứu Đó cũng là cơ sở nền tảng cho việc lựa chọn mô hình nghiên cứu cũng như đưa ra các giả thuyết ở chương 3.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
Phương pháp nghiên cứu
Với phương pháp mô tả này, các đặc điểm của RRTD ảnh hưởng đến hiệu quả HĐKD của các NHTM tại Việt Nam sẽ được thể hiện thông qua các chỉ số như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và số quan sát Thông qua các chỉ số này giúp tác giả có cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu
Phân tích tương quan được sử dụng để xác định mức độ tương quan mạnh hay yếu, cũng như hướng (cùng hoặc ngược chiều) của mối quan hệ giữa các biến độc lập, biến kiểm soát và biến phụ thuộc với nhau trong mô hình nghiên cứu
Trong nghiên cứu về ảnh hưởng của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các NHTM tại Việt Nam, tác giả đã sử dụng các kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng, bao gồm mô hình OLS, FEM và REM Lựa chọn các biến có tác động đến hiệu quả HĐKD và ước lượng mô hình Pooled OLS, mô hình FEM và mô hình REM Kết quả của mỗi mô hình sẽ được xem xét và các kiểm định phù hợp sẽ được sử dụng để lựa chọn mô hình ước lượng tốt nhất
Theo Koenker và Bassett giới thiệu về phương pháp hồi quy phân vị vào năm
1978, thay vì xác định tác động biên của biến độc lập đến giá trị trung bình của biến phụ thuộc, phương pháp hồi quy phân vị cho phép xác định tác động biên của biến độc lập đến biến phụ thuộc trên từng phân vị riêng biệt của biến phụ thuộc đó Hồi quy phân vị cho phép phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trên từng phân vị của biến phụ thuộc một cách chi tiết, không chỉ dựa trên giá trị trung bình như trong hồi quy OLS Trong nghiên cứu này, tác giả thực hiện hồi quy phân vị ứng với trường hợp 𝜏 = 0.25, 𝜏 = 0.5 và 𝜏 = 0.75
Nghiên cứu cũng thực hiện kiểm định tương quan nhằm xác định mức độ tương quan giữa các biến độc lập, biến phụ thuộc và biến kiểm soát Ngoài ra, tác giả còn sử dụng các phương pháp nghiên cứu khác như thống kê mô tả, tổng hợp, so sánh và phân tích Những phương pháp này sẽ giúp tác giả có cái nhìn tổng quan hơn về mục tiêu nghiên cứu
Phần mềm STATA phiên bản 17 được tác giả sử dụng để tính toán số liệu thống kê mô tả (trung bình, độ lệch chuẩn, tối thiểu và tối đa) của biến nghiên cứu và phân tích hồi quy dữ liệu bảng để khám phá mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu suất sinh lời
Các bước thực hiện nghiên cứu:
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bước 1: Xác định các biến và tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu
Bước 3: Thống kê mô tả và đo lường mối quan hệ giữa các biến
Bước 4: Kiểm định và lựa chọn mô hình phù hợp
Bước 5: Đưa ra kết quả nghiên cứu
Hình 3 1 Các bước thực hiện
Bước 2: Thu thập và xử lý số liệu
Mô hình nghiên cứu
Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, bao gồm mô hình của Gizaw Gizaw,Kebede và Selvaraj (2015), Million, Matewos và Sujata (2015), Nguyễn Quốc Anh (2016), tác giả đã xây dựng một mô hình nghiên cứu để khảo sát ảnh hưởng của RRTD đến hiệu quả HĐKD của các NHTM Việt Nam Mô hình sử dụng hồi quy đa biến để phân tích mối quan hệ giữa các biến số Trong mô hình, tác giả sử dụng biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), đại diện cho hiệu quả HĐKD RRTD, được đại diện bằng tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ dự phòng RRTD (LDR), được sử dụng như biến độc lập để đo lường rủi ro và tổn thất trong hoạt động tín dụng của các Ngân hàng
Mô hình thể hiện ảnh hưởng của RRTD đến hiệu quả HĐKD của NHTM tại Việt Nam như sau:
ROE i,t = β 0 + β 1 NPL i,t-1 + β 2 PCL i,t-1 + β 3 SIZE i,t-1 + β 4 ETA i,t-1 + β 5 LDR i,t-1 + β 6 GDP i,t-1 + β 7 INF i,t-1 + ε i,t-1 (1)
ROA i,t = β 0 + β 1 NPL i,t-1 + β 2 PCL i,t-1 + β 3 SIZE i,t-1 + β 4 ETA i,t-1 + β 5 LDR i,t-1 + β 6 GDP i,t-1 + β 7 INF i,t-1 + ε i,t-1 (2)
● β1 và β2 là tác động của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng RRTD đến ROE, ROA
● β3 ,β4 , β5, β6, β7 lần lượt là tác động của quy mô ngân hàng, cấu trúc vốn ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi khách hàng, tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát đến ROE, ROA
● εi,t là phần dư của mô hình
● t và i = [1,2, N] lần lượt là năm và ngân hàng thứ i.
Giải thích các biến trong mô hình
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) được sử dụng để đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM thông qua lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng Đây là một thước đo quan trọng, nó đo lường khả năng tạo ra lợi nhuận từ mức đầu tư của các chủ sở hữu và thể hiện lợi ích mà ngân hàng có thể mang lại cho cổ đông Một số nghiên cứu cũng đã dùng chỉ tiêu ROE để kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và lợi nhuận ngân hàng như Afriyie và Akotey (2012), Oluwafemi (2013) Công thức tính ROE như sau:
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) Đây là chỉ số dùng để đo lường hiệu quả sử dụng tài sản của ngân hàng trong việc tạo ra lợi nhuận ROA cao cho thấy ngân hàng đang sử dụng tài sản của mình một cách hiệu quả để tạo ra lợi nhuận Nó cho thấy khả năng của ngân hàng trong việc tạo ra lợi nhuận từ mỗi đơn vị tài sản được sở hữu ROA cao cũng có thể cho thấy ngân hàng có khả năng quản lý rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận từ các hoạt động kinh doanh
ROA được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu thực nghiệm để kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả của ngân hàng, như đã được nêu trong các nghiên cứu của Bhattarai (2014) và Poudel (2012) Tuy chủ sở hữu thường quan tâm đặc biệt đến tỷ lệ ROE, nhưng tỷ lệ ROA vẫn được sử dụng phổ biến hơn vì nó cung cấp thông tin hữu ích cho nhiều nhóm khác nhau, bao gồm chủ sở hữu, nhà đầu tư và các cơ quan quản lý có nhu cầu xếp hạng và so sánh hiệu suất giữa các ngân hàng
ROE Lợi nhuận sau thuế Tổng vốn chủ sở hữu x 100%
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Tỷ lệ nợ xấu – NPL
Tỷ lệ nợ xấu là một chỉ số quan trọng để đo lường mức độ rủi ro trong hoạt động cho vay của một ngân hàng NPL đo lường tỷ lệ các khoản vay mà người vay không thực hiện đúng các điều khoản vay hoặc không thể hoặc không có khả năng trả nợ đúng hạn Khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao, chất lượng tín dụng của ngân hàng sẽ giảm Điều này đòi hỏi ngân hàng phải dành nhiều nguồn lực hơn cho việc phân bổ RRTD từ lợi nhuận thu được Việc này có thể làm giảm lợi nhuận của ngân hàng Các tác giả Phạm Hữu Hồng Thái (2013), Kayode Kayode, Obamuyi, Owoputi và Adeyefa (2015) và Trujillo-Ponce (2013) cũng đã chứng minh cho quan điểm này
Giả thuyết 1: Tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều đến hiệu quả HĐKD của NHTM Việt Nam
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng – PCL Đây là khoản được trích lập từ lợi nhuận nhằm dự phòng để đối phó với các khoản rủi ro trong hoạt động cho vay Tỷ lệ dự phòng RRTD cao có thể làm giảm lợi nhuận của ngân hàng Các nghiên cứu thực nghiệm của Nguyễn Quốc Anh (2016), Kayode, Obamuyi, Owoputi và Adeyefa (2015) cũng ủng hộ quan điểm này
Giả thuyết 2: Tỷ lệ dự phòng RRTD tác động ngược chiều đến hiệu quả HĐKD của NHTM Việt Nam
NPL Nợ nhóm 3 + 4 + 5 Tổng dư nợ x 100%
PCL Dự phòng rủi ro tín dụng
Quy mô ngân hàng – SIZE
Quy mô ngân hàng được tính bằng Logarit tổng tài sản Ngân hàng lớn có khả năng đa dạng hóa danh mục cho vay hơn, với nhiều khách hàng và ngành nghề khác nhau Các ngân hàng càng lớn sẽ tạo ra lợi nhuận càng nhiều so với ngân hàng có quy mô nhỏ do có nhiều khả năng đầu tư về nguồn nhân lực, hệ thống quản lý rủi ro, quy trình kiểm soát và công nghệ thông tin tiên tiến hơn để giảm thiểu rủi ro tín dụng Anbar và Alper (2011) đã chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô và lợi nhuận ngân hàng
Giả thuyết 3: Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều đến hiệu quả HĐKD của
Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi khách hàng – LDR
Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng phản ánh mối quan hệ theo lý thuyết chức năng trung gian tài chính của ngân hàng Nó thể hiện mức độ sử dụng vốn huy động từ tiền gửi để thực hiện cho vay của ngân hàng thương mại Khi tỷ lệ này cao và gia tăng, đồng nghĩa với việc ngân hàng sử dụng nhiều hơn số tiền gửi của khách hàng để cấp tín dụng thông qua việc cho vay Điều này cho thấy sự hiệu quả của chức năng trung gian tài chính của ngân hàng, tức là ngân hàng đã khai thác tích cực khoản tiền gửi huy động để tạo ra thu nhập và lợi nhuận Các nghiên cứu của Hamadi và Awded (2012), Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020) đã chỉ ra rằng tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng có tác động tích cực đến lợi nhuận của ngân hàng
Giả thuyết 4: Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng tác động cùng chiều đến hiệu quả HĐKD của NHTM Việt Nam
SIZE = Logarit (Tổng tài sản)
LDR Dư nợ cho vay bình quânTổng tiền gửi huy động của khách hàng bình quânx 100%
Cấu trúc vốn ngân hàng - EAT
Khi ngân hàng sử dụng đòn bẩy cao, tức là sử dụng nhiều vốn vay so với vốn sở hữu, mức độ phụ thuộc vào vốn vay tăng Khi ngân hàng đối mặt với thiếu hụt vốn hoặc sự suy giảm giá trị tài sản, tỷ lệ vốn sở hữu cao sẽ giúp ngân hàng duy trì hoạt động và thúc đẩy sự tin tưởng của khách hàng Nghiên cứu của tác giả Lý Ngọc Dung
(2015) tại Việt Nam lại cho rằng tỷ lệ đòn bẩy tài chính có tác động cùng chiều với lợi nhuận của ngân hàng
Giả thuyết 5: Tỷ lệ nợ xấu tác động cùng chiều đến hiệu quả HĐKD của NHTM Việt Nam
Tốc độ tăng trưởng kinh tế - GDP
Trong một môi trường kinh tế đang tăng trưởng, các chủ thể kinh tế có xu hướng đầu tư mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh Điều này dẫn đến tăng cường nhu cầu vay vốn và sử dụng các sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng Tăng trưởng kinh tế cũng tạo điều kiện cho doanh nghiệp bán hàng tốt hơn, tăng lợi nhuận và thu nhập cá nhân, từ đó cải thiện khả năng trả nợ vay và giảm tỷ lệ nợ xấu Tất cả những yếu tố này đóng góp vào việc nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
Có nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng tăng trưởng GDP có sự ảnh hưởng tương đồng đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại (Lee và Hsieh, 2013; Trujillo-Ponce, 2013; Alshatti, 2015)
Giả thuyết 6: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều đến hiệu quả HĐKD của NHTM Việt Nam
Tỷ lệ lạm phát - INF
Khi lạm phát tăng cao, giá trị của tiền tệ giảm Điều này có thể làm giảm giá trị các khoản tiền gửi của khách hàng trong ngân hàng Nó có thể dẫn đến tăng lãi suất và chi phí vay Khi ngân hàng phải trả lãi suất cao hơn để thu hút vốn, chi phí vốn của họ tăng lên Điều này có thể làm giảm lợi nhuận của ngân hàng Một số
ETA = Vốn chủ sở hữu
Tổng nguồn vốn nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra ảnh hưởng của lạm phát đến lợi nhuận của các ngân hàng (Sufian, 2011; Vogiazas and Nikolaidou, 2011; Funda, 2014)
Giả thuyết 6: Tỷ lệ lạm phát có tác động ngược chiều đến hiệu quả HĐKD của NHTM
Bảng 3 1 Mô tả các biến sử dụng trong mô hình
Biến Tên biến Cách đo lường
Tỷ suất sinh lợi trên tổng vốn chủ sở hữu
ROA Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản
NPL Tỷ lệ nợ xấu
PCL Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
SIZE Quy mô ngân hàng Logarit (Tổng tài sản) +
Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi khách hàng
EAT Cấu trúc vốn ngân hàng
GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Tốc độ tăng trưởng GDP thực (%) của Việt Nam +
INF Tỷ lệ lạm phát Tỷ lệ lạm phát (%) của Việt Nam -
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu có liên quan
* Ghi chú: (+): tác động cùng chiều; (-): tác động ngược chiều.
Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu thu thập từ hệ thống Fiinpro tại Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh của 27 NHTM đang hoạt động tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2022 Việc bắt đầu thu thập số liệu từ năm 2010 giúp nghiên cứu tránh được việc số liệu bị ảnh hưởng do giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008
Trong chương này, tác giả đã lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp, trình bày các phương pháp thực hiện Đồng thời, tác giả đã xác định cả biến độc lập và biến phụ thuộc, trình bày công thức, ý nghĩa và bảng kỳ vọng dấu của các biến để làm rõ mô hình Ngoài ra, tác giả đã giới thiệu phương pháp ước lượng mô hình được sử dụng để xác định kết quả cụ thể của mô hình hồi quy
Tiếp theo, chương 4 sẽ phân tích các số liệu dựa trên các mô hình và đưa ra được kết luận cho bài nghiên cứu.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Mẫu dữ liệu được thu thập từ 27 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ 2010 -
2022 Kết quả thống kê mô về số quan sát (Obs), trung bình tổng thể (Mean), độ lệch chuẩn (Std Dev.), giá trị nhỏ nhất (Min), giá trị lớn nhất (Max) của 9 biến trong bài nghiên cứu (2 biến phụ thuộc, 2 biến độc lập và 5 biến kiểm soát) được trình bày tại bảng 4.1
Bảng 4 1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata 17
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) trung bình của các NHTM tại Việt Nam đạt 10.92% với giá trị nhỏ nhất là -56.33% thuộc về ngân hàng Tiên Phong
(2011) và giá trị cao nhất là 30.33% thuộc về ngân hàng VIB (2021) Với mức độ tập trung của ROE xung quanh giá trị trung bình là 8.39% cho thấy hiệu quả HĐKD của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu biến động khá chênh lệch nhau
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) của các ngân hàng có giá trị trung bình là 0.96% với độ lệch chuẩn là 0.84% ROA có giá trị thấp nhất là -5.99% thuộc về ngân hàng Tiên Phong (2011) và giá trị cao nhất là 5.57% thuộc về ngân hàng SGB
Giá trị trung bình của tỷ lệ nợ xấu (NPL) là 2.23%, giá trị này có độ lớn thay đổi từ 0.02% đến 24.4% cho thấy rủi ro tín dụng trong nghiệp vụ cấp tín dụng của các NHTM tại Việt Nam vẫn còn khá cao NPL có độ lệch chuẩn là 2.19%
Tỷ lệ trung bình của dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) là 1.31% với độ lệch chuẩn là 0.47% cho thấy không có sự chênh lệch quá lớn về tỷ lệ nợ xấu giữa các ngân hàng trong mẫu qua các năm Trong đó, giá trị thấp nhất là 0.43% thuộc về ngân hàng VBB (2012) và giá trị cao nhất là 3.21% thuộc về ngân hàng VCB (2010)
Giá trị trung bình của quy mô ngân hàng (SIZE) là 14.07 với độ lệch chuẩn là 0.51 Giá trị nhỏ nhất là 12.92 thuộc về ngân hàng BVB (2010) và giá trị lớn nhất là 15.33 thuộc về ngân hàng BID (2022)
Giá trị trung bình của cấu trúc vốn (ETA) là 9.38% với độ lệch chuẩn là 3.96% ETA có giá trị nhỏ nhất là 4.06% thuộc về ngân hàng BID (2017) và giá trị lớn nhất là 25.64% thuộc về ngân hàng KLB (2010)
Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng (LDR) có giá trị trung bình là 0.9054 và độ lệch chuẩn là 0.1979 LDR có giá trị nhỏ nhất là 0.3719 thuộc về ngân hàng MSB (2014) và giá trị lớn nhất là 1.8050 thuộc về ngân hàng BAB (2011)
Giá trị trung bình của tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) là 6.09% và độ lệch chuẩn là 1.59% GDP có giá trị nhỏ nhất là 2.56% và giá trị lớn nhất là 8.02%
Giá trị trung bình của tỷ lệ lạm phát (INF) là 5.31% và có độ lệch chuẩn là 4.6% INF có giá trị nhỏ nhất là 0.63% và giá trị lớn nhất là 18.68%.
Ma trận tương quan
Phân tích tương quan giữa các biến nhằm xác định hệ mối quan hệ giữa các biến với nhau Kết quả thu được trình bày tại bảng 4.2 có thể là tiền đề và là bước đánh giá ban đầu cho mô hình Theo Kennedy (2008) nếu hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập cao (vượt +/-0.8) thì có khả năng tồn tại đa cộng tuyến
Bảng 4 2 Ma trận tương quan phương trình 1
ROE NPL PCL SIZE ETA LDR GDP
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Kết quả ma trận tương quan tại bảng 4.2 cho thấy mối quan hệ giữa các biến đều ở mức cho phép vì giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan của các biến đều nhỏ hơn 0.8 Các biến NPL, ETA, GDP VÀ INF có mối tương quan ngược chiều với biến phụ thuộc ROE Trong khi các biến còn lại là PCL, SIZE, LDR có mối tương quan cùng chiều với ROE
Bảng 4 3 Ma trận tương quan của phương trình 2
ROA NPL PCL SIZE ETA LDR GDP
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Bảng 4.3 cho thấy quan hệ giữa các biến trong ma trận tương quan đều ở mức cho phép vì giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan của các biến đều nhỏ hơn 0,8 Biến NPL và GDP có tương quan ngược chiều với biến phụ thuộc ROA, trong khi đó các biến còn lại có mối tương quan cùng chiều với ROA.
Phân tích đa cộng tuyến
Nghiên cứu thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến để xem xét các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ tuyến tính với nhau hay không Mô hình nghiên cứu cần đảm bảo không có hiện tượng đa cộng tuyến cao xuất hiện Hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng có thể gây sai số chuẩn, thận chí có thể làm ước lượng bị sai dấu
Bảng 4 4 Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ở bảng 4.4 cho thấy VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 Giá trị VIF trung bình là 1.42 với toàn bộ mẫu của các nhóm NHTM Điều này chứng tỏ mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu của mô hình.
Ước lượng mô hình hồi quy
Bảng 4 5 Kết quả hồi quy OLS, FEM, REM của phương trình 1
Hệ số hồi quy P - value Hệ số hồi quy P - value Hệ số hồi quy P - value
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Kết quả ước lượng hồi quy mô hình Pooled OLS được trình bày ở bảng 4.5 cho thấy biến tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê vì có giá trị P- value lớn hơn 5% Các biến còn lại có ý nghĩa thống kê Hệ số hồi quy cho thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa ROE với biến tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) và có mối quan hệ cùng chiều với các biến còn lại
Qua kết quả ước lượng hồi quy với mô hình FEM ở bảng 4.5 cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê vì có giá trị P – value lớn hơn 5% Hệ số hồi quy cho thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa ROE với biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) và có mối quan hê cùng chiều với các biến còn lại
Dựa vào kết quả ước lượng hồi quy với mô hình REM ở bảng 4.5 cho thấy biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê vì có giá trị P-value lớn hơn 5% Hệ số hồi quy cho thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa ROE với biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) có mối quan hệ nghịch chiều với ROE và các biến còn lại có mối quan hệ cùng chiều với ROE
Bảng 4 6 Kết quả hồi quy OLS, FEM, REM của phương trình 2
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Dựa vào kết quả ước lượng hồi quy mô hình Pooled OLS được trình bày tại bảng 4.6 cho thấy biến tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê vì có giá trị P-value lớn hơn 5% Các biến quy mô ngân hàng (SIZE), cấu trúc vốn ngân hàng (ETA), tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng (LDR) và tỷ lệ lạm phát (INF) có mối quan hệ cùng chiều với biến ROA
Kết quả ước lượng hồi quy mô hình FEM tại bảng 4.6 cho thấy biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê vì có giá trị P-value lớn hơn 5% Hệ số hồi quy cho thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa ROA với biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) và mối quan hệ cùng chiiều giữa ROA và các biến còn lại
Qua kết quả ước lượng hồi quy với mô hình REM ở bảng 4.6 cho thấy rằng biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê vì có giá trị P-value lớn hơn 5% Hệ số hồi quy cho thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa ROA với biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) và mối quan hệ cùng chiiều giữa ROA và các biến còn lại.
Kiểm định lựa chọn mô hình
4.5.1 Kiểm định lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM
H0: Mô hình Pooled OLS thích hợp hơn
H1: Mô hình FEM thích hợp hơn
Bảng 4 7 Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled OLS và FEM
P-value Giá trị thống kê
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Từ kết quả hồi quy mô hình có định FEM trên cho thấy giá trị Prob > F 0.0000 của mô hình nhỏ hơn 5% đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Như vậy, mô hình cố định FEM sẽ là lựa chọn tốt hơn so với mô hình Pooled OLS
4.5.2 Kiểm định lựa chọn mô hình FEM và mô hình REM
H0: Mô hình REM thích hợp hơn
H1: Mô hình FEM thích hợp hơn
Phương trình 1 Phương trình 2 Giá trị thống kê chi2(7) = 19.86 chi2(7) = 17.70
P-value Prob > chi2 = 0.0059 Prob > chi2 = 0.0134
Mô hình FEM là phù hợp
Mô hình REM là phù hợp
Lựa chọn mô hình FEM FEM
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Với ROE là biến phụ thuộc, với kết quả kiểm định Hausman cho thấy Prob > chi2 = 0.0059 < 5% Từ đó suy ra rằng, từ chối H0, chấp nhận H1 Như vậy, mô hình phù hợp với mô hình hồi quy có biến ROE là biến phụ thuộc là mô hình FEM
Với ROA là biến phụ thuộc, với kết quả kiểm định Hausman cho thấy Prob > chi2 = 0.0134 < 5% Từ đó suy ra, từ chối H0, chấp nhận H1 Như vậy, mô hình phù hợp với mô hình hồi quy có biến ROA là biến phụ thuộc là mô hình FEM
Bảng 4 9 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định Chi2 Prob>Chi2 Kết luận
Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Trong mô hình FEM, tác giả áp dụng kiểm định Modified Wald để kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng lệnh xttest3 với giả thuyết:
H0: mô hình không có phương sai sai số thay đổi
H1: mô hình có phương sai sai số thay đổi
Kết quả tại bảng 4.10 cho thấy rằng P-value của hai mô hình có Prob>chi2 0.0000 < 5% Suy ra, bác bỏ H0, chấp nhận H1 tại mức ý nghĩa 5% Cho thấy mô hình FEM có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4 10 Kiểm định tự tương quan chuỗi
Kiểm định Chi2 Prob>Chi2 Kết luận
Mô hình có hiện tượng tự tương quan chuỗi
Mô hình có hiện tượng tự tương quan chuỗi
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Kiểm định hiện tượng tự tương quan chuỗi bằng cách sử dụng kiểm định Wooldridge bằng lệnh xtserial với giả thuyết:
H0: Không có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số
H1: Có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số
Khi ROE là biến phụ thuộc với mô hình phù hợp là mô hình FEM có Prob> chi2=0.0007< 5% Suy ra từ chối H0, chấp nhận H1 Chứng tỏ rằng mô hình FEM có hiện tượng tự tương quan
Khi ROA là biến phụ thuộc với mô hình phù hợp là mô hình FEM có Prob> chi2=0.0000 < 5% Suy ra, từ chối H0, chấp nhận H1 Chứng tỏ rằng mô hình FEM có hiện tượng tự tương quan
4.5.3 Khắc phục khuyết tật bằng phương pháp chạy hồi quy mô hình GLS Để khắc phục các khuyết tật của mô hình, nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS)
Bảng 4 11 Kết quả hồi quy GLS
Hệ số hồi quy P-value Hệ số hồi quy P-value
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Kết quả ước lượng GLS của mô hình 1 tại bảng 4.12 cho thấy biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) và biến tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê vì P-value có giá trị lớn lơn 5% Các biến còn lại có mức ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% Hệ số hồi quy cũng cho thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa biến ROE và biến tỷ lệ nợ xấu (NPL), đồng thời biến ROE cũng có mối quan hệ cùng chiều với các biến còn lại
Kết quả ước lượng GLS của mô hình 2 tại bảng 4.12 cho thấy biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) và biến tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê vì P-value có giá trị lớn lơn 5% Các biến còn lại có mức ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%
Hệ số hồi quy cũng cho thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa biến ROA và biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL), các biến còn lại có mối quan hệ cùng chiều với ROA
Bảng 4 12 Mô hình hồi quy phân vị ở mức 25%
Hệ số hồi quy P-value Hệ số hồi quy P-value
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Kết quả hồi quy phân vị ở mức 25% tại bảng 4.13 cho thấy ở phương trình 1 biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) và biến tăng trưởng kinh tế (GDP) đều không có ý nghĩa ở cả hai phương trình Phương trình 2, biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) có ý nghĩa ở mức 1% và có mối quan hệ nghịch chiều với biến ROA, biến tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê
Bảng 4 13 Mô hình hồi quy phân vị ở mức 50%
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Dựa vào kết quả hồi quy phân vị ở mức 50% tại bảng 4.14 cho thấy ở phương trình 1, biến tỷ lệ dự phòng RRTD (PCL) có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và có mối quan hệ nghịch chiều với biến ROE, biến tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê vì P-value có giá trị lớn lơn 5% Phương trình 2, biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) và biến tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa
Bảng 4 14 Mô hình hồi quy phân vị ở mức 75%
Hệ số hồi quy P-value Hệ số hồi quy P-value
Hệ số hồi quy P-value Hệ số hồi quy P-value
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17 của tác giả
Kết quả hồi quy phân vị ở mức 75% tại bảng 4.15 cho thấy ở phương trình 1, cả biến tỷ lệ dự phòng RRTD (PCL) và biến tăng trưởng kinh tế (GDP) đều không có ý nghĩa thống kê Phương trình 2, biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) và biến tăng trưởng kinh tế (GDP) cũng không có ý nghĩa thống kê.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Sau khi thực hiện các kiểm định và đánh giá mô hình bằng nhiều phương pháp khác nhau và khắc phục các khuyết tật của mô hình,tác giả đã đề xuất mô hình 1 với
5 biến có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc ROE, và mô hình 2 với 5 biến có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc ROA
Dựa vào bảng 4.12 và kết hợp phương pháp hồi quy phân vị thì ta có mô hình hồi quy như sau:
ROE = -1.488 – 0.151NPL – 2.456PCL* + 0.108SIZE + 0.415ETA + 0.0379LDR + 0.141INF
ROA = -0.129 - 0.0548NPL** – 0.0965PCL + 0.00883SIZE + 0.110ETA + 0.00465LDR + 0.0118INF
* Ghi chú: *Chỉ có ý nghĩa ở phân vị mức 50%; ** Chỉ có ý nghĩa ở phân vị mức 25%
Bảng 4 15 Bảng tổng hợp kết quả hồi quy
Biến Tác động dự kiến
Dấu Mức ý nghĩa Dấu Mức ý nghĩa GDP -0.125 0.692 -0.00864 0.719
Không có ý nghĩa thống kê
Không có ý nghĩa thống kê
Không có ý nghĩa thống kê
Không có ý nghĩa thống kê
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Tỷ lệ nợ xấu - NPL
Tỷ lệ nợ xấu có tương quan âm và có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 5%, với biến ROA với mức ý nghĩa 1% Tỷ lê ̣ nợ xấu có mối quan hệ nghi ̣ch chiều với lợi nhuâ ̣n của các NHTM Viê ̣t Nam, tỷ lê ̣ nợ xấu càng cao thì lợi nhuâ ̣n của các ngân hàng càng giảm, kết quả từ mô hình ước lượng phù hợp với giả thuyết được kì vọng ban đầu, đồng thời các nghiên cứu trước đây cũng đã ủng hộ quan điểm này như Samuel H Boahene (2012), Boahene, Dasah và Agyei (2012), Trujillo-Ponce (2013), Kayode, Obamuyi, Owoputi và Adeyefa (2015) Theo đó, khi các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ nợ xấu tăng 1% thì hiệu quả hoạt động theo biến ROE giảm 0 0.151 và ngược lại Khi tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại tăng nhanh, điều này thường đi đôi với việc mở rộng hoạt động tín dụng
Tuy nhiên, việc mở rộng hoạt động tín dụng cũng có thể đối mặt với rủi ro cao và tăng tỷ lệ nợ xấu Để gia tăng lợi nhuận và tăng cường hiệu quả hoạt động, ngân hàng cần tập trung vào việc rà soát, kiểm tra và tìm ra các giải pháp xử lý và thu hồi các khoản nợ xấu một cách chặt chẽ Khi tỷ lệ nợ xấu giảm, điều này đồng nghĩa với việc giảm ảnh hưởng tiêu cực của nó lên hiệu quả hoạt động và tạo điều kiện cho tăng trưởng tốt của ngân hàng
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng - PCL
Có mối tương quan nghịch chiều giữa tỷ lệ dự phòng RRTD và lợi nhuận được đo lường bằng ROE của các NHTM Việt Nam với mức ý nghĩa 5% và biến ROA với mức ý nghĩa 10% Khi tỷ lệ dự phòng RRTD càng cao, lợi nhuận của ngân hàng thu được càng thấp Kết quả này phù hợp với giả thuyết kỳ vọng ban đầu Các nghiên cứu trước đây cũng đã ủng hộ quan điểm này như Jacob A Bikker & Haixia Hu(2001), Nguyễn Quốc Anh (2016), Kayode, Obamuyi, Owoputi và Adeyefa (2015), Gizaw, Kebede vàSelvaraj (2015), Alshatti (2015).Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, khi tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tăng lên 1%, hiệu quả hoạt động dựa trên chỉ số ROA giảm đi 0.0965 với các yếu tố khác không thay đổi
Tỷ lệ dự phòng RRTD là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá rủi ro tín dụng của một ngân hàng, tương tự như tỷ lệ nợ xấu Khi tỷ lệ này càng nhỏ, điều đó cho thấy hiệu quả hoạt động của ngân hàng ở mức cao hơn Vì vậy, các ngân hàng cần chú ý kiểm soát và giảm thiểu tỷ lệ này, nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh và đạt được tăng trưởng tốt hơn
Tuy nhiên, tỷ lệ dự phòng RRTD tăng cao không nhất thiết là một dấu hiệu tiêu cực của ngành ngân hàng Nó có thể giúp ngân hàng tạo dự phòng để phòng ngừa rủi ro và là công cụ hiệu quả để xử lý khi có nợ xấu xảy ra
Quy mô ngân hàng – SIZE
Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng theo biến ROE với mức ý nghĩa thống kê 1% và ROA với mức ý nghĩa thống kê 1% Các nghiên cứu trước đây như Anbar và Alper (2011), Boahene và cộng sự (2012), Li và Zou (2014), Awoke (2014) cũng đưa ra kết luận rằng quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Các ngân hàng có quy mô lớn thường có khả năng đa dạng hóa danh mục sản phẩm và dịch vụ, có thể cung cấp một loạt các sản phẩm và dịch vụ tài chính như cho vay, tiết kiệm, đầu tư, dịch vụ thanh toán và dịch vụ tài chính doanh nghiệp và cá nhân Điều này giúp tăng doanh thu và khả năng tạo ra lợi nhuận Đồng thời, khách hàng cũng có thể tìm thấy tất cả các dịch vụ tài chính của họ tại một địa điểm duy nhất, tạo sự thuận tiện và tin cậy Các ngân hàng có quy mô tài chính lớn giúp họ tiếp cận nguồn vốn rẻ hơn và tăng khả năng cấp tín dụng Việc có nguồn vốn ổn định và đủ lớn giúp ngân hàng thực hiện các hoạt động cho vay và đầu tư một cách hiệu quả hơn, tạo ra lợi nhuận cao hơn
Cấu trúc vốn của ngân hàng - ETA
Kết quả nghiên cứu cho thấy cấu trúc vốn ngân hàng tác động cùng chiều đến ROE với mức độ tác động là 0.415 Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi, mỗi đơn vị tăng của ETA sẽ làm tăng ROE thêm 0.415 đơn vị Tương tự, ETA cũng có tác động cùng chiều đến ROA với mức độ tác động là 0.110 Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi, mỗi đơn vị tăng của ETA sẽ làm tăng ROA thêm 0.110 đơn vị Các nghiên cứu của Athanasoglou, Brissimis và Delis
(2008), Alexiou và Sofoklis (2009) cũng đã chỉ ra mối quan hệ cùng chiều của ETA đến lợi nhuận ngân hàng
Cấu trúc vốn đúng mức và hợp lý giúp ngân hàng tăng cường khả năng sinh lời, quản lý rủi ro và duy trì sự ổn định tài chính Một cấu trúc vốn đáng tin cậy giúp ngân hàng tăng cường khả năng cho vay và đầu tư Khi ngân hàng có mức vốn đủ lớn và ổn định, nó có thể cấp cho vay một lượng lớn khoản vay, tạo ra thu nhập từ lãi suất và phí dịch vụ Đồng thời, mức vốn cao cũng giúp ngân hàng mở rộng hoạt động đầu tư và tận dụng các cơ hội sinh lời trên thị trường tài chính Ngoài ra, cấu trúc vốn tốt còn giúp ngân hàng tăng sự tin cậy từ phía khách hàng và các đối tác kinh doanh Một ngân hàng có cấu trúc vốn mạnh mẽ và ổn định thường thu hút được sự quan tâm từ các nhà đầu tư và các bên liên quan Điều này có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh và tăng khả năng huy động vốn với chi phí thấp hơn
Tỷ lệ dự nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng –LDR
Tỷ lệ nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng ảnh hưởng cùng chiều đến ROE với mức độ tác động là 0.0379 Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi, mỗi đơn vị tăng của LDR sẽ làm tăng ROE thêm 0.0379 đơn vị Tương tự, LDR cũng có tác động cùng chiều đến ROA với mức độ tác động là 0.00465 Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi, mỗi đơn vị tăng của LDR sẽ làm tăng ROA thêm 0.00465 đơn vị Các nghiên cứu của Hamadi và Awded (2012), Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020) đã chỉ ra rằng tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của khách hàng có tác động tích cực đến lợi nhuận của ngân hàng Khi LDR tăng, tức là ngân hàng sử dụng một phần lớn hơn của tiền gửi của khách hàng để cấp cho vay, điều này có thể tạo ra hiệu suất tài chính tốt hơn Ngân hàng có thể tăng thu nhập từ lãi suất và phí dịch vụ từ các khoản cho vay, trong khi vẫn duy trì một mức độ rủi ro hợp lý
LDR cao cũng cho thấy ngân hàng sử dụng vốn của mình một cách hiệu quả và tận dụng được tiềm năng sinh lời từ các hoạt động tín dụng Điều này có thể dẫn đến tăng lợi nhuận trên tài sản (ROA) và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), góp phần nâng cao hiệu suất kinh doanh của ngân hàng
Tỷ lệ lạm phát - INF
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều với ROE với mức tác động là 0.141 và ROA với mức tác động là 0.0118 Kết quả nghiên cứu thu được có sự khác nhau với kết quả mà tác giả đã khảo lược ở các nghiên cứu trước Tỷ lệ lạm phát có tác động tích cực đến lợi nhuận của ngân hàng trong một số trường hợp Nó có thể tạo ra thu nhập lãi suất tăng lên từ hoạt động cho vay và cải thiện lợi nhuận từ hoạt động gửi tiền Ngoài ra, lạm phát cao cũng có thể tăng trưởng tài sản và mang lại lợi nhuận từ hoạt động đầu tư Tuy nhiên, cần đảm bảo rằng lạm phát được kiểm soát và không tăng quá mức để tránh những tác động tiêu cực đến lợi nhuận và sự ổn định của ngân hàng
Trong Chương 4, tác giả đã được thực hiện phân tích các yếu tố đo lường rủi ro tín dụng và tác động của chúng đến lợi nhuận của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2010 đến 2022 Các yếu tố đo lường bao gồm tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ dự phòng RRTD (PCL), quy mô ngân hàng (SIZE), cấu trúc vốn ngân hàng (ETA), tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng (LDR), tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF) Ngoài ra, nghiên cứu cũng đã trình bày và phân tích kết quả thông qua các phương pháp thống kê mô tả, kiểm định hệ số tương quan giữa các biến, phân tích hồi quy, hồi quy phân vị và thực hiện các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp dựa trên việc kiểm định các khuyết tật của các mô hình bằng các kiểm định về phần dư trong dữ liệu Các kiểm định bao gồm: (i) kiểm định Hausman; (ii) kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến; (iii) kiểm định phương sai sai số thay đổi; (iv) kiểm định hiện tượng tự tương quan chuỗi
Dựa vào kết quả của chương này, chương 5 sẽ trình bày kết luận và đề xuất giải pháp, hạn chế cũng như là hướng nghiên cưu tiếp theo của đề tài.