HỒ CHÍ MINH TỪ THỊ THU HẰNG CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 Tr
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết của đề tài
Ngành ngân hàng là một trong những trụ cột quan trọng của hệ thống tài chính toàn cầu và có ảnh hưởng đến mọi khía cạnh của nền kinh tế RRTD đối với ngân hàng là một vấn đề cực kỳ quan trọng và có khả năng lan tỏa sang toàn bộ hệ thống tài chính và kinh tế như là: Ổn định tài chính toàn cầu: Ngân hàng thương mại là những cơ sở tài chính lớn và quan trọng, và việc kiểm soát RRTD đối với họ có tác động trực tiếp đến sự ổn định của hệ thống tài chính toàn cầu Sự sụp đổ của một ngân hàng lớn có thể gây ra các cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, như trong cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008
Bảo vệ tiền gửi của người dân: Người dân đặt tiền gửi của họ trong ngân hàng với hi vọng rằng tiền của họ sẽ được bảo vệ và tăng lên Nếu ngân hàng gặp RRTD và sụp đổ, tiền gửi của họ có thể bị mất, gây lo ngại và bất ổn trong xã hội Đảm bảo tín dụng cho doanh nghiệp và cá nhân: RRTD ảnh hưởng đến khả năng của ngân hàng cung cấp tín dụng cho doanh nghiệp và cá nhân Nếu RRTD không được quản lý tốt, ngân hàng có thể giảm cấp tín dụng, gây khó khăn trong việc đầu tư và phát triển kinh tế
Luân phiên tiền tệ và tài chính: RRTD có thể dẫn đến sự dao động của thị trường tiền tệ và tài chính, làm suy yếu giá trị tiền tệ, tạo ra biến động trong thị trường chứng khoán và gây ảnh hưởng đến sự ổn định kinh tế tổng thể
Quản lý rủi ro và quy định tài chính: Để đảm bảo tính bền vững của hệ thống tài chính, ngân hàng thương mại phải có quy tắc và quy định cụ thể về quản lý RRTD Đề tài này là một phần quan trọng của quá trình này, giúp ngân hàng xác định, đánh giá và quản lý rủi ro một cách hiệu quả RRTD gây hậu quả cho các ngân hàng thương mại, và nếu không được kiểm soát kịp thời, có thể tạo ra một loạt các tác động tiêu cực Những hậu quả thường bao gồm việc ngân hàng mất tiền khi cho vay, tăng chi phí hoạt động, giảm lợi nhuận, và giảm giá trị tài sản Ngoài ra, RRTD còn có thể
2 làm giảm uy tín của ngân hàng, tạo sự không tin tưởng từ phía khách hàng, và tiềm ẩn nguy cơ mất uy tín của ngân hàng Trong trường hợp một ngân hàng liên tục ghi nhận lỗ và không thể đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán, có thể dẫn đến tình trạng khủng hoảng, khi người gửi tiền hàng loạt rút tiền và ngân hàng có thể phải đối mặt với nguy cơ phá sản khó khăn tránh khỏi
Tóm lại, việc nghiên cứu và hiểu các yếu tố tác động đến RRTD của ngân hàng thương mại không chỉ là vấn đề quan trọng mà còn là cần thiết để đảm bảo sự ổn định của hệ thống tài chính, bảo vệ tiền gửi của người dân, và đảm bảo cung cấp tín dụng cho kinh tế Đây là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng có tác động Và có ý nghĩa lớn đến cuộc sống và góp phần phát triển kinh tế của mọi người một cách gián tiếp
Do đó, đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các Ngân hàng thương mại Việt Nam” được thực hiện nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của ngân hàng thương mại, trên cơ sở đó đề xuất một số khuyến nghị nhằm hạn chế RRTD đối với các ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của đề tài là tìm hiểu các yếu tố tác động đến RRTD của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2013 - 2022, dựa trên các bằng chứng thực nghiệm để từ đó đưa ra các khuyến nghị nhằm giúp hạn chế RRTD cho các NHTM Việt Nam
Mục tiêu cụ thể của đề tài là:
+ Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2013-2022
+ Đo lường mức độ tác động, chiều hướng tác động của các yếu tố đến RRTD + Đưa ra một số khuyến nghị nhằm hạn chế RRTD đối với các NHTM Việt Nam
1.2.3 Câu hỏi nghiên cứu Để đạt được các mục tiêu nêu trên, đề tài được thực hiện nhằm trả lời một số câu hỏi như sau:
+ Các yếu tố nào ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022?
+ Thực trạng RRTD của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2013-2022 diễn ra như thế nào?
+ Các khuyến nghị nhằm hạn chế RRTD đối với các NHTM Việt Nam là gì?
Các câu hỏi nghiên cứu này cung cấp một khung làm việc cụ thể để tập trung vào việc nghiên cứu các nhân tố tác động đến RRTD của các ngân hàng thương mại và từ đó đưa ra các đề xuất, biện pháp quản lý và phòng ngừa RRTD.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Bài nghiên cứu tập trung vào việc tìm ra tác động đến RRTD tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam
+ Phạm vi nghiên cứu: Mẫu nghiên cứu được phân tích dựa trên 24 ngân hàng thương mại Việt Nam không bao gồm các chi nhánh ngân hàng nước ngoài và ngân hàng liên doanh Danh sách các ngân hàng thương mại được mô tả ở phụ lục 1 Ngân hàng thương mại Việt Nam được chọn dựa trên mức độ phổ biến và được công khai Báo cáo tài chính đều đặn qua các năm
+ Phạm vi thời gian: bài nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn 2013-2022.
Phương pháp nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã dựa trên các bài nghiên cứu trước, từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu, sau đó tiến hành thu thập dữ liệu các biến nghiên cứu trong giai đoạn 2013-2022, dữ liệu trong nghiên cứu được trích xuất từ FINPRO Đề tài đã sử dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu, bao gồm:
Phương pháp nghiên cứu định tính: Nhằm thống kê và mô tả những đặc tính cơ bản nhất của dữ liệu thu thập, trình bày dưới dạng bảng biểu để có cái nhìn tổng quát về vấn đề nghiên cứu, làm nền tảng cho các bước phân tích định lượng sau này Phương pháp nghiên cứu định lượng: Dựa trên phương pháp định tính và các bài nghiên cứu trước, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu và các biến nghiên cứu Các biến được tính toán từ công thức của các nghiên cứu trước và từ số liệu thu thập được liên quan đến vấn đề nghiên cứu
+ Phương pháp phân tích - tổng hợp: sử dụng hỗ trợ của 2 phần mềm là EXCEL và STATA 17.0 để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD
+ Phương pháp phân tích và xử lý số liệu: nghiên cứu thực trạng RRTD của
24 NHTM Việt Nam từ năm 2013 đến năm 2022, phương pháp này phản ánh tình hình RRTD của 24 ngân hàng từ năm 2013 đến năm 2022
+ Ngoài ra, mô hình còn sử dụng phương pháp mô hình hồi quy OLS, mô hình tác động cố định (FEM -Fixed effects model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM -Random effects model), để kiểm định sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD từ đó có thể lựa chọn mô hình phù hợp Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình (nếu có) như đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan của các biến trong mô hình và các vấn đề khác ( nếu có) của mô hình.
Ý nghĩa của đề tài
1.5.1 Ý nghĩa khoa học Đóng góp kiến thức trong lĩnh vực tài chính: Nghiên cứu về các nhân tố tác động đến RRTD của ngân hàng thương mại đóng góp vào việc mở rộng kiến thức về tài chính Nó giúp người đọc hiểu rõ hơn về cách các yếu tố nội và ngoại tác động đến RRTD
Về mặt thực tiễn, việc phân tích các nhân tố tác động đến RRTD tại các ngân hàng TMCP Việt Nam cung cấp cho các ngân hàng cái nhìn tổng thể về tác động của các nhân tố nội tại và kinh tế vĩ mô tác động đến RRTD ngân hàng thông qua các số liệu mới nhất Từ đó, các ngân hàng có thể đưa ra một số khuyến nghị và đề xuất nhằm giúp các nhà quản lý ngân hàng xây dựng chiến lược và kế hoạch quản lý và kiểm soát RRTD có hiệu quả trong thời gian sắp tới.
Kết cấu đề tài
Chương 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Chương này nhằm giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu, làm rõ đối tượng nghiên cứu, phạm vi, mục tiêu, và phương pháp nghiên cứu Đồng thời, chương này sẽ xây dựng các câu hỏi nghiên cứu để điền vào những khoảng trống trong hiện tại, tạo sự đóng góp của đề tài từ lý thuyết đến thực tế
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Chương này tập trung vào việc trình bày lý thuyết tổng quan về RRTD và các tiêu chí phân loại RRTD, nhằm phân loại các nhân tố tác động đến RRTD tại các ngân hàng Từ đó, chương sẽ giới thiệu những nghiên cứu quốc tế và trong nước liên quan đến các yếu tố tác động đến RRTD Các thông tin này sẽ hình thành giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu, cũng như dự đoán hướng đi của nghiên cứu
Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương này sẽ tận dụng lý thuyết từ Chương 1 và mô hình từ Chương 2 để trình bày về việc thu thập, tính toán, và phân tích dữ liệu Ngoài ra, chương này cũng sẽ mô tả các phương pháp nghiên cứu được sử dụng để xác định mức độ tác động của các yếu tố đối với RRTD tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần (TMCP)
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Chương này sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để mô tả các biến trong mô hình và kiểm định mô hình nghiên cứu Từ kết quả thu được, chương sẽ phân tích mối tương quan giữa các biến trong mô hình và đánh giá sự tác động của các nhân tố đến RRTD tại các ngân hàng
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
Chương này sẽ tổng kết các kết quả chính và sẽ chỉ ra tác động của từng biến đối với mô hình Ngoài ra, chương này sẽ đưa ra các khuyến nghị chính sách để giảm thiểu RRTD tại các ngân hàng Việt Nam, dựa trên kết quả của nghiên cứu trong Chương 4 Chương cũng sẽ nêu ra các hạn chế của nghiên cứu
Chương này nhấn mạnh về tầm quan trọng của ngành ngân hàng và cung cấp lý do tại sao việc nghiên cứu về RRTD (RRTD) trong 24 ngân hàng thương mại cổ
6 phần Việt Nam hiện nay lại là vấn đề mang tính cấp thiết Nó phân tích các tác động tiêu cực của RRTD lên hệ thống ngân hàng Đồng thời, để đạt được mục tiêu tổng quan của nghiên cứu, các câu hỏi nghiên cứu đã được xây dựng để tìm hiểu các yếu tố tác động đến RRTD của các ngân hàng Các câu hỏi này bao gồm cả yếu tố khách quan và chủ quan, giúp tập trung vào nội dung trọng tâm, xác định đối tượng và phạm vi của nghiên cứu
Chương cũng xác định mục tiêu của nghiên cứu và giải pháp phù hợp để đảm bảo sự theo dõi hiệu quả trong quá trình thực hiện dự án Cụ thể, chương trình bày về đối tượng và phạm vi của nghiên cứu, cùng với việc sử dụng cả phương pháp định tính và định lượng, được dựa trên các công trình nghiên cứu có sẵn Cuối cùng, chương này bổ sung ý nghĩa của đề tài và về mặt thực tiễn khoa học, đồng thời xác định cấu trúc của đề tài, gồm 5 chương và tóm tắt nội dung chính của từng chương
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Khái niệm rủi ro tín dụng
Hoạt động tín dụng đóng vai trò cốt lõi trong hoạt động của các ngân hàng, cung cấp nguồn thu chính cho các ngân hàng thương mại Mặc dù quan trọng, nhưng ngày nay, ngân hàng thương mại đối diện với một thách thức đáng kể, đó là RRTD RRTD có khả năng gây ra tổn thất tài chính đáng kể, đồng thời có thể dẫn đến sự suy giảm giá trị vốn của ngân hàng trên thị trường Trong tình huống nghiêm trọng hơn, RRTD có thể đặt ngân hàng vào tình thế thua lỗ và thậm chí đối diện nguy cơ phá sản Việc xem xét các biện pháp phòng ngừa và kiểm soát RRTD là một vấn đề quan trọng, và cần phải được nghiên cứu và áp dụng dựa trên đặc điểm cụ thể của hoạt động kinh doanh của từng ngân hàng Về khái niệm RRTD có nhiều cách tiếp cận khác nhau, theo như tác giả tìm hiểu như sau: Định nghĩa ở các nghiên cứu nước ngoài
Thomas P Fitch (1997) định nghĩa như sau: “RRTD là loại rủi ro xảy ra khi người vay không thanh toán được nợ theo thỏa thuận hợp đồng dẫn đến sai hẹn trong nghĩa vụ trả nợ Cùng với rủi ro lãi suất, RRTD là một trong những rủi ro chủ yếu trong hoạt động cho vay của ngân hàng” Theo Horcher (2005), RRTD là một trong những rủi ro phổ biến nhất của tài chính và kinh doanh (đặc biệt là ngân hàng) RRTD là mối quan tâm khi một tổ chức bị nợ tiền hoặc phải dựa vào một tổ chức khác để thanh toán cho tổ chức đó hoặc thay mặt tổ chức đó Sự thất bại của một bên đối tác là vấn đề khi tổ chức không nợ tiền trên cơ sở ròng, mặc dù nó phụ thuộc vào một mức độ nhất định vào môi trường pháp lý và liệu khoản tiền được nợ trên cơ sở ròng hay tổng hợp trên các hợp đồng cá nhân Sự suy giảm chất lượng tín dụng, chẳng hạn như chất lượng tín dụng của một tổ chức phát hành chứng khoán, cũng là một nguồn rủi ro thông qua việc giảm giá trị thị trường của chứng khoán mà một tổ chức có thể sở hữu Theo Timothy W.Koch (2006) thì RRTD là sự thay đổi tiềm ẩn của
8 thu nhập thuần và thị giá khi khách hàng không thanh toán hay thanh toán trễ hạn Anthony Saunders (2007) định nghĩa: RRTD là khoản lỗ tiềm năng khi ngân hàng cấp tín dụng cho một khách hàng, nghĩa là luồng thu nhập dự tính mang lại từ khoản vay của ngân hàng không thể được thực hiện cả về số lượng và thời hạn Theo Anderson (2013) định nghĩa RRTD được hiểu là xác suất mà một hợp đồng kinh doanh có hiệu lực pháp luật gần như trở nên vô giá trị (hoặc ít nhất là giảm đáng kể về giá trị) do đối tác vỡ nợ và ngừng kinh doanh Theo Yurdakul (2014) đưa ra khái niệm về RRTD là khả năng xảy ra tổn thất của ngân hàng khi khách hàng đi vay không có khả năng trả nợ đúng hạn hoặc không hoàn thành nghĩa vụ hợp đồng với ngân hàng
Còn tại Việt Nam theo một nghiên cứu của tác giả Nguyễn Văn Tiến (2010) đã chỉ ra rằng “Tín dụng ngân hàng là việc ngân hàng thỏa thuận để khách hàng sử dụng một tài sản (bằng tiền, tài sản thực hay uy tín) với nguyên tắc có hoàn trả bằng các nghiệp vụ cho vay, chiết khấu (tái chiết khấu), cho thuê tài chính, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ khác”
Theo Điều khoản 24 Điều 2 Thông tư 41/2016/TT- NHNN giải thích “RRTD là rủi ro do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng hoặc thỏa thuận với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài”
Tóm lại, RRTD (Credit Risk) là khả năng một người vay hoặc một tổ chức vay không thể hoặc không muốn trả nợ theo cam kết tài chính, gây thất thoát tài chính cho các tổ chức cho vay hoặc những người đầu tư Điều này có thể xảy ra do nhiều nguyên nhân, bao gồm tình trạng tài chính kém, không đủ khả năng để trả nợ, hay thậm chí là sự phá sản.
Đặc điểm của rủi ro tín dụng ngân hàng
Tính tất yếu: Như đã bàn tại phần trước, RRTD là một thành phần không thể thiếu trong hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại Mọi ngân hàng hoạt động trong lĩnh vực tài chính tín dụng đều phải đối mặt với sự đan xen giữa lợi nhuận và rủi ro Vì vậy, các ngân hàng thương mại phải thực hiện một sự đánh giá kỹ lưỡng
Các yếu tố gây ra rủi ro tín dụng
về tính khả thi của các kế hoạch kinh doanh dựa trên quan hệ phức tạp giữa lợi nhuận và rủi ro Nhiệm vụ của họ là tìm ra những cơ hội có khả năng mang lại lợi ích phù hợp với mức rủi ro mà họ có thể chấp nhận Sự thành công của ngân hàng sẽ phụ thuộc vào việc họ có thể duy trì mức rủi ro hợp lý, quản lý được nó, và đảm bảo rằng nó nằm trong khả năng tài chính và khả năng tín dụng của ngân hàng
Tính đa dạng và phức tạp của nguồn gốc RRTD xuất phát từ một loạt các yếu tố khác nhau, bao gồm đa dạng về sản phẩm tín dụng, quy định pháp luật phức tạp, biến động trong tình hình kinh tế và nhiều yếu tố khác góp phần tạo nên tình hình RRTD
Tính gián tiếp và tính bị động của RRTD có nguồn gốc trong việc ngân hàng cung cấp vốn tín dụng cho khách hàng và rủi ro chỉ trở nên rõ ràng sau khi vốn đã được cấp và được sử dụng bởi khách hàng Do đó, thông tin về chất lượng và hiệu suất của khoản vay tín dụng chỉ có sẵn cho khách hàng, trong khi ngân hàng thường chỉ biết thông tin sau và có thể thu thập thông tin không chính xác về những khó khăn hoặc thất bại của khách hàng Điều này tạo ra sự thiếu cân xứng thông tin và đặt ngân hàng vào tình thế bị động, thường cần thời gian để thực hiện các biện pháp ứng phó
2.3 Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng
Nguyên nhân từ phía môi trường pháp lý: Theo một nghiên cứu được thực hiện bởi Wang vào năm 2013, nguyên nhân dẫn đến sự nợ nần của khách hàng khi họ vay tiền có thể bắt nguồn từ sự không đồng bộ trong các chính sách pháp luật và hoạt động kinh doanh không hiệu quả Sự không đồng bộ này tạo nên một tình huống RRTD cho các ngân hàng Các hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại liên quan đến nhiều khía cạnh của nền kinh tế Khi hệ thống pháp luật ổn định và công bằng, môi trường kinh doanh của các ngân hàng thương mại trở nên thuận lợi hơn Ngược lại, khi môi trường pháp lý không đồng nhất và tồn tại nhiều lỗ hổng, có nguy cơ xảy ra tình trạng tham ô và lạm dụng tài sản Khi môi trường kinh tế xã hội không ổn định, ngân hàng có thể đối mặt với nhiều khó khăn, và khi khách hàng
10 không thể hoàn trả khoản vay, tình huống này có thể lan rộng và gây ảnh hưởng tiêu cực đối với cả ngân hàng và các khách hàng khác
Môi trường tự nhiên cũng có thể gây ra RRTD Khi có sự bất lợi lớn từ môi trường tự nhiên hay thời tiết dẫn kéo theo hàng loạt các hoạt động sản xuất và kinh doanh nói chung và sản xuất nông nghiệp nói riêng bị ảnh hưởng và do tính chất khả biến và không thể dự đoán được một cách chính xác do đó, khi có thiên tai hoặc tình hình tự nhiên khắc nghiệt, cả khách hàng và ngân hàng cho vay có nguy cơ gánh chịu tổn thất lớn, ảnh hưởng đến kế hoạch kinh doanh và doanh thu, khách hàng dễ rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán và dẫn đến vỡ nợ
Môi trường kinh tế xã hội trong một quốc gia có thể biến động do tác động kéo theo từ các tác tác động bất lợi của nền kinh tế thế giới, và đây có thể là nguyên nhân gây ra rủi ro trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng Thay đổi trong các quan hệ quốc tế và ngoại giao chính phủ cũng có thể mang lại những rủi ro lớn đối với hoạt động kinh doanh của các ngân hàng nói chung và việc cho vay của họ nói riêng Tính không đáng tin cậy của người vay trong hoạt động kinh doanh và hành vi không đạo đức của họ, ví dụ như hành vi gian lận hoặc vi phạm luật pháp, cũng có thể tạo ra rủi ro cho ngân hàng Khi những dấu hiệu này được phát hiện sớm bởi ngân hàng, có thể thực hiện biện pháp để ngăn chặn rủi ro Điều này được thể hiện trong nghiên cứu của Wang vào năm 2013, trong nghiên cứu này ông đã chỉ ra rằng việc kinh doanh không hiệu quả của khách hàng có thể dẫn đến tình trạng khách hàng không thể trả nợ cho ngân hàng và gây ra RRTD
Về phía khách hàng: Theo một nghiên cứu của Berger & DeYoung (1997),
“nợ xấu ngày càng gia tăng ở các ngân hàng thương mại nguyên nhân chủ yếu xuất phát từ quá trình đánh giá tín dụng không hiệu quả trước, trong và sau quá trình cho vay, dẫn đến việc ngân hàng chọn sai khách hàng cho vay, những người không đủ điều kiện để nhận vốn vay” Thêm vào đó, RRTD cũng có thể bắt nguồn từ kỹ năng chuyên môn hoặc đạo đức của nhân viên ngân hàng không đủ trong việc thẩm định và định giá tài sản đảm bảo hoặc những biến động tiêu cực của ngoại cảnh đã làm giá trị của tài sản thế chấp có biến động theo hướng tiêu cực
Tóm lại, nếu những nguyên nhân nêu trên không được dự đoán và có biện pháp đề phòng kịp thời, chúng có thể gây ra tác động tiêu cực đối với môi trường kinh doanh và điều kiện kinh doanh của cả ngân hàng cho vay lẫn khách hàng vay vốn Tác động này có thể lan rộng ra toàn bộ thị trường, dẫn đến tình trạng ngân hàng không thể thu hồi được khoản nợ do khách hàng mất khả năng trả nợ (Giesecke & Kim, 2011); (Nijskens & Wagner, 2011)
2.3.2 Nguyên nhân bên trong ngân hàng
Ngoài những yếu tố từ môi trường kinh tế vĩ mô bên ngoài, có các yếu tố bên trong ngân hàng ảnh hưởng đến RRTD Một trong những yếu tố quan trọng là tăng trưởng tín dụng Ngân hàng thường muốn tăng trưởng tín dụng, nhưng điều này có thể dẫn đến đánh giá tín dụng không chính xác, nới lỏng chính sách cho vay và tạo điều kiện cho nợ xấu tăng lên
Yếu tố quy mô tổng tài sản của ngân hàng (SIZE) cũng ảnh hưởng đến RRTD và thường được đo bằng tổng tài sản của ngân hàng đó Trong giai đoạn mở rộng của chu kỳ kinh doanh, thường có sự tăng trưởng về tổng tài sản của ngân hàng thương mại, và ngược lại trong khi trong giai đoạn thu hẹp, tổng tài sản của các ngân hàng thương mại sẽ có xu hướng giảm Sự biến đổi này có ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng, bao gồm việc huy động vốn và khả năng cho vay cho khách hàng Theo nghiên cứu của Kosak và Cok (2008), các ngân hàng có quy mô lớn thường có lượng khách hàng đông đảo Họ có thể tận dụng uy tín và thương hiệu của mình để mở rộng thị trường cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tài chính Ngoài ra, Khrawish (2011) cũng đã kết luận rằng kích thước của ngân hàng thường tương quan với khả năng sinh lời, giúp tăng lợi nhuận và giảm RRTD Khi quy mô ngân hàng tăng, tổng tài sản tăng, đồng nghĩa với việc mở rộng hoạt động tín dụng và tăng cấp tín dụng Điều này có thể dẫn đến sự xuất hiện nhiều khoản nợ xấu hơn Do đó, ngân hàng cần tăng các dự trữ dự phòng RRTD để giảm thiểu tổn thất khi không thu hồi được khoản vay Quy mô tài sản của các ngân hàng thường được
12 biểu thị dưới dạng logarit tự nhiên (Ln) trong nghiên cứu để tránh biến động mạnh của số liệu, ảnh hưởng đến kết quả hồi quy
Khả năng sinh lời trên Tổng tài sản (ROA) đo lường hiệu suất của ngân hàng trong việc tạo ra lợi nhuận bằng cách sử dụng tài sản của họ (Prastowo, 2002)
Nó có ảnh hưởng đến RRTD, với khả năng sinh lời tốt có thể hạn chế RRTD và làm giảm nợ xấu (Godlewski, 2004) Ngược lại, khi lợi nhuận tăng cao do khả năng sinh lời tốt, thường có thể gây hạn chế tham gia vào các hoạt động kinh doanh có rủi ro (Ghosh, 2017) Nghiên cứu của Felix và Claudine (2008) cũng cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa hiệu suất hoạt động của ngân hàng và RRTD
Khả năng thanh khoản (Liquidity) đo lường tỷ lệ phần trăm của tài sản lưu động trên các khoản nợ phải trả Tỷ lệ thanh khoản cao hơn so với mức trung bình của ngành thường phản ánh sự kém hiệu quả của tổ chức ngân hàng (Elsiefy, 2013) Mustafa và Bassam (2013) đã kết luận rằng ngân hàng với tính thanh khoản cao có thể có lợi nhuận thấp, gây tăng RRTD và nguy cơ tiềm ẩn RRTD
Vốn chủ sở hữu của ngân hàng thương mại là nguồn tiền thuộc sở hữu hợp pháp của chủ ngân hàng trong một thời gian dài, chủ yếu bao gồm các khoản vốn ngân hàng được cấp, hoặc được đóng góp bởi những người chủ ngân hàng khi mới thành lập, cộng với những khoản được trích lập, giữ lại từ lợi nhuận hoạt động Về cơ bản, cũng như các loại hình doanh nghiệp khác, vốn chủ sở hữu của ngân hàng thương mại không phải hoàn trả, chủ ngân hàng có thể tăng, giảm (với sự đồng ý của cơ quan chức năng), thay đổi cơ cấu của vốn chủ sở hữu của ngân hàng thương mại, hoặc quyết định các chính sách phân phối lợi nhuận vốn dĩ có ảnh hưởng trực tiếp đến nguồn vốn nà Chỉ tiêu vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản được xem là chỉ tiêu đánh giá khả năng tự chủ về tài chính của ngân hàng
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao cho thấy ngân hàng càng tự chủ về tài chính và giảm thiểu nguồn vốn huy động Điều này được chứng minh bởi nghiên cứu của (Amidu & Hinson, 2006) khi nghiên cứu cấu trúc vốn và quyết định cho vay ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các NHTM ở Ghana Bên cạnh đó, nghiên cứu của (Zribi & Boujelbène, 2011) cũng cho ra kết quả tương tự
Tác động của rủi ro tín dụng
2.4.1 Đối với ngân hàng Đối với lĩnh vực ngân hàng thì hoạt động tín dụng đóng một vai trò Hoạt động hiệu quả của các ngân hàng đóng góp đáng kể cho sự phát triển kinh tế của đất nước Tuy nhiên, sự gia tăng của RRTD trong các Ngân hàng Thương mại có thể dẫn đến
14 những tác động nghiêm trọng đối với sự phát triển của nền kinh tế quốc gia, đặc biệt trong bối cảnh hội nhập kinh tế
Một số tác động của RRTD trong ngân hàng bao gồm: Ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của ngân hàng: Khi ngân hàng phát sinh nợ xấu dẫn đến tình trạng là các khoản vay không thể thu hồi đúng hạn hay người đi vay mất khả năng thanh toán, quá trình thu hồi vốn trở nên kéo dài Trong khi đó, ngân hàng vẫn phải đáp ứng nghĩa vụ thanh toán nợ đúng hạn và các khoản tiền gửi của khách hàng Điều này tạo ra nguy cơ mất khả năng thanh khoản cho ngân hàng Ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng: Nghiên cứu của Karim và đồng nghiệp (2010) cho thấy sự gia tăng nợ xấu dẫn đến hiệu quả hoạt động kém hơn của ngân hàng Điều này đặc biệt đúng trong việc xem xét tỷ lệ nợ xấu tác động đến hiệu suất của các ngân hàng tại Singapore và Malaysia Ảnh hưởng đến tài sản của ngân hàng: RRTD cao có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến tài sản của ngân hàng Nếu tỷ lệ nợ xấu ở mức cao, nó có thể gây ra những tác động tiêu cực, làm giảm uy tín của ngân hàng và lòng tin của khách hàng Khách hàng sẽ có khuynh hướng muốn gửi tiền vào một ngân hàng mà họ cho rằng ở đó có chất lượng tín dụng cao, việc này đồng nghĩa những ngân hàng có chất lượng tín dụng thấp sẽ có khả năng không thu hút được khách hàng ở khoản tín dụng dẫn đến có thể gây lỗ cho ngân hàng Một chuỗi lỗ liên tiếp, sự không đủ khả năng thanh khoản thường dẫn đến cuộc khủng hoảng về tiền tệ, khiến ngân hàng đối mặt với nguy cơ phá sản (Swinburne và đồng nghiệp, 2007)
2.4.2 Đối với nền kinh tế Ảnh hưởng đến nền kinh tế: RRTD không chỉ ảnh hưởng đến hoạt động của NHTM mà còn tác động đến nền kinh tế Hệ thống ngân hàng đóng vai trò cầu nối cung cấp vốn cho các tổ chức, doanh nghiệp và cá nhân trong nền kinh tế Một ngân hàng sụt giảm có thể kéo theo sụt giảm của các ngân hàng khác, tạo ra sự bất ổn cho hệ thống ngân hàng và gây ảnh hưởng lớn đến hệ thống tài chính quốc gia Sự cản trở trong việc cho vay của các NHTM sẽ ảnh hưởng đến sản xuất và gây thất nghiệp, ảnh hưởng nghiêm trọng đến tốc độ tăng trưởng kinh tế
Tác động qua mô hình cho vay: không những gây ra những tổn thất cho ngân hàng chịu RRTD mà nó còn có thể gây ra tổn thất gián tiếp cho các ngân hàng khác Ngân hàng được xem là một thành phần quan trọng và nắm vai trò chủ chốt trong hệ thống tài chính nói riêng và kinh tế thị trường nói chung Nó có liên quan mật thiết đến mọi lĩnh vực kinh tế và là nguồn cung cấp vốn quan trọng cho kinh tế Vì thế, các quyết định trong hoạt động tín dụng của một ngân hàng có thể tạo ra tác động lan tỏa rộng lớn, ảnh hưởng đến chính sách tiền tệ và cơ cấu kinh tế của quốc gia Một sự thất thoát xảy ra trong hoạt động tín dụng, ngay cả ở một ngân hàng cụ thể, nếu không khắc phục kịp thời, có thể tạo ra một "hiệu ứng lan truyền" đe dọa đến sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng, gây ra hậu quả lớn đối với sự phát triển của nền kinh tế Điều này đã được nghiên cứu và khẳng định bởi (Giesecke & Kim, 2011) và (Nijskens
Tác động tới tính bền vững của hệ thống tài chính công cộng: Tác động của RRTD không chỉ dừng lại ở mức ngân hàng mà còn có thể làm gia tăng lo ngại về tài chính công, bao gồm cả khả năng xảy ra tình trạng rút tiền hàng loạt ("bank runs") Ngày nay, hoạt động của các ngân hàng có mức độ xã hội hóa cao, do đó, mọi RRTD trong ngân hàng có thể tạo ra tác động mạnh mẽ đến nền kinh tế và xã hội Nếu có sự thất thoát trong hoạt động tín dụng, thậm chí chỉ ở một ngân hàng mà không được khắc phục kịp thời, có thể tạo ra một dạng "chuỗi phản ứng" đe dọa tính an toàn và ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng
Vậy nên, quản lý RRTD trở nên cực kỳ quan trọng để duy trì tính ổn định và hiệu quả của hệ thống ngân hàng, đồng thời góp phần vào sự phát triển bền vững của nền kinh tế tổng thể để giảm thiểu RRTD, quản lý chặt chẽ trong các hoạt động ngân hàng và thiết lập các biện pháp phù hợp là cần thiết để duy trì sự ổn định và hiệu quả của hệ thống ngân hàng, đồng thời đóng góp tích cực vào sự phát triển kinh tế quốc gia.
Tiêu chí đo lường rủi ro tín dụng
Nợ xấu được hiểu là các khoản nợ khó đòi khi người vay không thể trả nợ khi đến hạn phải thanh toán như đã cam kết trong hợp đồng tín dụng
𝑻ổ𝒏𝒈 𝒅ư 𝒏ợ 𝒕í𝒏 𝒅ụ𝒏𝒈 𝒙 𝟏𝟎𝟎 Chỉ tiêu này dùng để đo lường chất lượng cho vay của ngân hàng Nếu chỉ số này cao, có nghĩa là ngân hàng có uy tín tín dụng kém và đang gặp khó khăn trong việc kiểm soát chất lượng các khoản cho vay của mình Ngược lại, tỷ lệ này thấp hơn năm trước cho thấy chất lượng tín dụng có thể đã được cải thiện, các ngân hàng có thể đang theo đuổi chính sách xóa nợ xấu, hoặc có thể họ đang thay đổi cách phân loại nợ để tăng lên Theo quy định của ngân hàng nhà nước, chỉ số này phải dưới 5% Theo Điều 10 Thông tư 11/2021/TT-NHNN, nợ xấu là các khoản nợ thuộc các nhóm
3, 4, 5 bao gồm nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ, nợ có khả năng mất vốn Các tổ chức tín dụng được yêu cầu phân loại nợtheo phương pháp định lượng, trong đó các khoản nợxấu nhóm 3, nhóm 4, nhóm 5 là các khoản nợ quá hạn từ 90 ngày trở lên; các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu; các khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng Nợ xấu ngoài làm hao hụt một khoản vốn không nhỏ, nợ xấu còn làm tăng chi phí hoạt động của các ngân hàng, bao gồm làm tăng các chi phí dự phòng rủi ro, chi phí để thu hồi nợ xấu như: xiết nợ, thanh lý tài sản bảo đảm, khởi kiện, bán đấu giá tài sản, Khi nợ xấu xảy ra, bản thân NHTM phải dành một nguồn lực không nhỏ để tiến hành các biện pháp để thu hồi được khoản nợ Thay vì có thể dùng nguồn lực đó để mở rộng tín dụng cho thị trường, từ đó dẫn tới lợi nhuận ngân hàng giảm.
Tổng quan các nghiên cứu có liên quan đến rủi ro tín dụng ngân hàng
2.6.1 Các nghiên cứu trong nước
Theo Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014), nghiên cứu tập trung vào việc xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Mẫu nghiên cứu thu thập dữ liệu từ năm 2009 đến năm 2012, và phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu từ 26 ngân hàng thương mại
Phương pháp nghiên cứu dựa trên mô hình OLS để đánh giá mức độ ảnh hưởng đến RRTD Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng trong quá khứ, RRTD của ngân hàng với độ trễ một năm, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng với độ trễ một năm, và tỷ lệ tăng trưởng
GDP với độ trễ một năm đều có ảnh hưởng đến RRTD của hệ thống ngân hàng thương mại
Theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Bích Phượng và Nguyễn Văn Thép (2016) về mối quan hệ giữa tăng trưởng và RRTD trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam, họ tiến hành một nghiên cứu trong khoảng thời gian từ 2007 đến 2014 và sử dụng dữ liệu thu thập từ 29 ngân hàng thương mại Trong nghiên cứu này, hai tác giả đã áp dụng mô hình hồi quy cố định (Fixed Effects Model - FEM) và mô hình hồi quy ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) để xác định mối quan hệ giữa tăng trưởng và RRTD
Kết quả nghiên cứu đã cho thấy rằng có một số yếu tố ảnh hưởng đến RRTD
Cụ thể, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tốc độ tăng trưởng vốn huy động và tỷ lệ chi phí hoạt động so với tổng doanh thu đều có ảnh hưởng đồng chiều đến RRTD Điều này có nghĩa rằng khi những biến số này tăng lên, thì khả năng xảy ra RRTD cũng tăng theo Ngoài ra, quy mô thanh khoản và hệ số thanh khoản lại có ảnh hưởng ngược chiều đến RRTD Điều này cho biết rằng quy mô lớn và hệ số thanh khoản cao sẽ giúp giảm thiểu nguy cơ trong hoạt động cho vay tài chính
Trong một nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Minh Thư (2017), tập trung vào việc điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình RRTD của các Ngân hàng Thương mại (NHTM) tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008 đến 2016 Nghiên cứu này dựa trên cơ sở lý thuyết về RRTD và tổng hợp kết quả từ các nghiên cứu trước đó Luận văn tiến hành phân tích một loạt các yếu tố có tiềm năng gây ra tác động lên tình hình RRTD, thể hiện qua chỉ số nợ xấu so với tổng dư nợ của các NHTM tại Việt Nam
Các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đáng kể đến RRTD bao gồm tốc độ tăng trưởng của GDP, lãi suất thực và tỷ giá hối đoái Ngoài ra, những yếu tố nội tại của ngân hàng như ROE (Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu), hiệu quả chi phí hoạt động và thu nhập ngoài lãi cũng đóng góp vào sự biến đổi của tỷ lệ nợ xấu của các NHTM tại Việt Nam
Kết quả của nghiên cứu đã cung cấp cơ sở cho việc đưa ra một số giải pháp và đề xuất nhằm tăng cường hiệu quả trong quản lý RRTD, nhằm hạn chế sự gia tăng của nợ xấu trong tương lai và góp phần vào sự ổn định của tình hình kinh tế vĩ mô
Theo nghiên cứu của Nguyễn Thành Đạt (2019), tập trung vào việc đánh giá tác động của nguồn vốn ngân hàng đối với khả năng sinh lời và RRTD của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam Dữ liệu cho nghiên cứu được thu thập trong khoảng thời gian từ 2009 đến 2018 từ 19 ngân hàng thương mại cổ phần hoạt động tại Việt Nam Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy và kiểm định Hausman để đánh giá tác động của nguồn vốn ngân hàng và một số biến điều khiển đến lợi nhuận và rủi ro
Theo nghiên cứu của Lê Thanh Tâm & cộng sự (2021) đã thực hiện nghiên cứu về những yếu tố ảnh hưởng đến RRTD (Risk-Return Trade-off) của các Ngân hàng Thương mại tại Việt Nam Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ 35 Ngân hàng Thương mại cổ phần trong giai đoạn từ 2012 đến 2020 Hai mô hình hồi quy, FEM và REM, được sử dụng sau khi tiến hành kiểm định tính phù hợp của chúng Các kết quả quan trọng của nghiên cứu bao gồm:
Có sự tương quan cùng chiều giữa RRTD và mức độ tăng trưởng thị trường bất động sản (BĐS), lãi suất thực và biến động tỷ giá, các yếu tố vĩ mô
Tuy nhiên, khả năng sinh lời trên tài sản, một yếu tố vi mô, lại có tương quan ngược chiều đối với RRTD
Dựa trên các phát hiện này, nghiên cứu đã đề xuất một số giải pháp quản lý tốt hơn RRTD, bao gồm: Chặt chẽ kiểm soát tín dụng liên quan đến thị trường BĐS; Mở rộng dịch vụ ngân hàng ngoài các hoạt động đầu tư và tín dụng; Quản lý chi phí kinh doanh một cách hiệu quả; Thận trọng trong việc cấp tín dụng cho các đối tượng và lĩnh vực có mức lãi suất cao dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam
Kết quả của nghiên cứu cho thấy tồn tại mối quan hệ nghịch đảo giữa nguồn vốn ngân hàng và khả năng sinh lời, và mối quan hệ cùng chiều với RRTD Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các yếu tố có tác động đến khả năng sinh lời và RRTD
19 của ngân hàng bao gồm tốc độ tăng trưởng tín dụng, quy mô của ngân hàng, GDP và tỷ lệ lạm phát Hơn nữa, nghiên cứu cũng đưa ra một số giải pháp nhằm giúp hạn chế tác động của vốn chủ sở hữu đối với khả năng sinh lời và RRTD của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam
Somanadevi Thiagarajan và đồng nghiên cứu (2011) tiến hành một nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại các ngân hàng Ấn Độ trong giai đoạn từ năm
2001 đến năm 2010 Kết quả của nghiên cứu đã rõ ràng chỉ ra một số điểm quan trọng RRTD với độ trễ một năm có khả năng gây tác động tích cực đến RRTD hiện tại, bởi vì các vấn đề về cho vay thường không bị xóa bỏ hoàn toàn và có thể gây ra tác động chuyển tiếp Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng với độ trễ hai năm cũng có thể tạo tác động tích cực đến RRTD Tỷ lệ giữa chi phí hoạt động và thu nhập hoạt động có tác động tích cực đến RRTD Quy mô của ngân hàng và RRTD có mối quan hệ nghịch Nghiên cứu cũng xác nhận mối tương quan nghịch giữa GDP và RRTD Ngoài ra, lạm phát có tác động tích cực đối với các khoản vay có vấn đề, như dự kiến, vì giá cả hàng hóa và dịch vụ thường tăng trong giai đoạn lạm phát cao, ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của người vay
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
Dựa vào các giả thuyết nghiên cứu đã được phát biểu ở trên, mô hình nghiên cứu được đề xuất như sau được xây dựng dựa trên nghiên cứu của (Das & Ghosh,
2007), mô hình nghiên cứu đề xuất như sau:
Bảng 3.1 Giả thuyết nghiên cứu
Tên các biến Cách đo lường Các tác giả đưa ra biến
Dấu kỳ vọng Biến phụ thuộc
1 𝐶𝑅𝑅 !" RRTD Tỷ lệ nợ xấu/Tổng dư nợ cho vay
Hess và cộng sự (2009); Daniel Foos và cộng sự (2010);
Ong và Heng (2012) Biến độc lập
2 𝐿𝐼𝑄 !" Khả năng thanh khoản của ngân hàng i trong thời gian t
Tiền và các khoản tương đương tiền/Tổng tài sản
Norlida Abdul Manab và ctg (2015); Waemustafa
Log tự nhiên của tổng tài sản ngân hàng i trong thời gian t
(2010), Jin-Li Hu & ctg (2004), Somanadevi Thiagarajan & ctg
4 𝑅𝑂𝐴 !" Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản của ngân
5 𝐶𝐴𝑃 !" Vốn chủ sở hữu của ngân hàng i trong thời gian t
Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản
6 𝐷𝐸𝐵𝑇 !" Dư nợ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng i trong thời gian t
Các khoản cho vay khách hàng/Tổng tài sản
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Dữ liệu nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã dựa trên các bài nghiên cứu trước, từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu, sau đó tiến hành thu thập dữ liệu các biến nghiên cứu trong giai đoạn 2013-2022, từ nguồn dữ liệu đáng tin cậy FINPRO Nghiên cứu được thực hiện với 24 ngân hàng trong 10 năm nên số lượng quan sát là
Phương pháp ước lượng
3.2.1 Bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS)
Mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (mô hình ước lượng OLS) là mô hình ước lượng các hệ số biến giải thích trên giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên nguyên tắc tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư của mô hình Trong đó, phần dư là chênh lệch giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc như một hàm của các yếu tố giải thích Mô hình hồi quy được dưới dạng:
𝑌 !" : Biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t
𝑋 !" : Biến độc lập của quan sát i trong thời kỳ t
Với mỗi đơn vị chéo, εi là yếu tố không quan sát được và không thay đổi theo thời gian, nó đặc trưng cho mỗi đơn vị chéo Nếu εi tương quan với bất kỳ biến Xt nào thì ước lượng hồi quy từ hồi quy Y theo Xt sẽ bị ảnh hưởng chéo bởi những nhân tố không đồng nhất không quan sát được Thậm chí, nếu εi không tương quan với bất kỳ một biến giải thích nào thì sự có mặt của nó cũng làm cho cho các ước lượng OLS không hiệu quả và sai số tiêu chuẩn không có hiệu lực Mô hình này có một số nhược điểm, đó là nhận diện sai thể hiện ở Durbin –Watson (DW) và ràng buộc quá chặt về các đơn vị chéo, điều này khó xảy ra so với thực tế Vì thế, để khắc phục các nhược điểm trên, mô hình FEM và REM được sử dụng
3.2.2 Mô hình tác động cố định (FEM)
Mô hình tác động cố định (FEM) là mô hình rất phổ biến trong việc sử dụng dữ liệu bảng được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu,được dùng phản ánh ảnh hưởng của biến giải thích lên biến phụ thuộc đồng thời tính đến các đặc điểm riêng của biến phụ thuộc
Khi các đơn vị giao nhau quan sát được không đồng nhất, mô hình hiệu ứng cố định (FEM) được sử dụng để phản ánh ảnh hưởng của biến giải thích lên biến phụ thuộc trong khi đưa vào tính các đặc điểm riêng của biến phụ thuộc Đặc trưng của mô hình này là theo đơn vị chéo và thời gian nghĩa là tham số ước lượng rất lớn k+N+T Ngoài ra, mô hình FEM sẽ giải thích được vấn đề bỏ sót biến thông qua tham số βo, bên cạnh đó đơn vị chéo khác nhau ở hệ số chặn cố định
3.2.3 Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là mô hình tính toán các mức chặn khác nhau cho mỗi đơn vị chéo, ảnh hưởng tổng thể của các biến giải thích Trong đó mỗi đơn vị được bắt nguồn từ một điểm chặn chung không đổi theo thời gian, chủ đề và một biến ngẫu nhiên chính là thành phần lỗi
28 Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới So với phương pháp FEM, phương pháp REM có thể khắc phục toàn bộ nhược điểm của phương pháp FEM nhưng REM coi mỗi đặc điểm riêng của các đơn vị không tương quan với các biến độc lập Do đó nếu xảy ra hiện tượng này thì REM ước lượng không còn chính xác.
Các kiểm định trong mô hình
3.3.1 Kiểm định lựa chọn mô hình
Kiểm định 1: Kiểm định F-Test: Kiểm định này dùng để so sánh mô hình OLS và FEM
Với các giả thuyết: Sử dụng phép toán và các câu lệnh trong phần mềm STATA 17.0 thực hiện phân tích phương pháp hồi quy Pooled OLS và FEM, sau đó so sánh kết quả để lựa chọn 1 một mô hình phù hợp nhất trong 2 mô hình này Với giả thuyết:
H0: Không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau H1: Có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau à Nếu kết quả kiểm định cho ra giá trị của P -value > α (α= 0.05) thì chấp nhận giả thuyết H0 là mô hình không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau khi đó thì sử dụng mô hình OLS, ngược lại khi kết quả kiểm định cho ra giá trị của P -value ≤α (α= 0.05) bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 là có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau khi này thì nên sử dụng mô hình FEM
Kiểm định 2: Kiểm định Hausman: Kiểm định này dùng để so sánh mô hình FEM và REM
H0: Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích
H1: Có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải à Nếu kết quả kiểm định cho ra giá trị của P -value > α (α= 0.05) thì chấp nhận giả thuyết H0 là mô hình không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích thì nên sử dụng REM, ngược lại khi kết quả kiểm định cho ra giá trị của P -value ≤α (α= 0.05) bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 là có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải khi này thì nên sử dụng mô hình FEM
3.3.2 Kiểm định các giả thuyết hồi quy tuyến tính
Kiểm định 1: Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R2 không dùng được Bởi vì phương sai của sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ước lượng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định White với giả thuyết
H0: Phương sai sai số là bằng nhau
H1: Phương sai sai số thay đổi à Nếu kết quả kiểm định cho ra giá trị của P-value > α (α= 0.05) thì chấp nhận giả thuyết H0 là phương sai sai số là bằng nhau và bác bỏ giả thuyết H1 là phương sai sai số thay đổi, ngược lại nếu kết quả kiểm định cho ra giá trị P-value ≤α (α= 0.05) thì chấp nhận giả thuyết H1 là phương sai sai số thay đổi và bác bỏ giả thuyết H0
Kiểm định 2: Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số
30 hồi quy không còn đáng tin cậy Điều này dẫn đến việc kết quả nghiên cứu có thể thiếu chính xác bằng cách kết luận một yếu tố nào đó của mô hình có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc của mô hình, nhưng thực ra điều này bị gây ra bởi hiện tượng tự tương quan Với giả thuyết:
H0: Không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình
H1:Có hiện tượng tự tương quan trong mô hình à Nếu kết quả kiểm định cho ra giá trị của P -value > α (α= 0.05) thì chấp nhận giả thuyết H0 là không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình và bác bỏ giả thuyết H1 là có hiện tượng tự tương quan trong mô hình, ngược lại nếu kết quả kiểm định cho ra giá trị P-value ≤α (α= 0.05) thì chấp nhận giả thuyết H1 là Có hiện tượng tự tương quan trong mô hình và bác bỏ giả thuyết H0
Kiểm định 3: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF Kết quả của các giá trị VIF mang ý nghĩa như sau:VIF trong khoảng từ 1-2 chỉ ra rằng không có mối tương quan giữa biến độc lập này và bất kỳ biến nào khác.VIF có giá trị từ 2 đến 5 cho thấy rằng có một mối tương quan vừa phải, nhưng nó không đủ nghiêm trọng để người nghiên cứu phải tìm biện pháp khắc phục.VIF lớn hơn 5 đại diện cho mối tương quan cao, hệ số được ước tính kém và các giá trị p -values là đáng nghi ngờ VIF lớn hơn 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến
Trong Chương 3, tác giả đã trình bày quy trình nghiên cứu của luận văn, phương pháp thực hiện đề tài, mô tả dữ liệu, và xác định các giả thuyết nghiên cứu để xây dựng mô hình Tác giả đã kết hợp phương pháp nghiên cứu định lượng với các phương pháp so sánh, phân tích, và thống kê mô tả Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua việc xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và phân tích hồi quy bằng các phương pháp như OLS, FEM, REM để lựa chọn mô hình phù hợp nhằm đánh giá tác động của các yếu tố đến RRTD của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam Ở chương tiếp theo, khóa luận sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thông qua các kiểm định và ước lượng đã được nêu ở Chương 3, đồng thời thảo luận các kết quả nghiên cứu
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thực trạng về rủi ro tín dụng tại Việt Nam giai đoạn 2013-2022
Hình 4.1 Tăng trưởng tín dụng trung bình của 24 NHTM Việt Nam giai đoạn 2013-2022 Đơn vị: %
Nguồn: Xử lý bộ dữ liệu từ FINPRO của các Ngân hàng TMCP Việt Nam
Nhìn vào hình 4.1 ta có thể thấy tăng trưởng tín dụng của NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022 có sự biến động liên tục Trong đó giai đoạn 2013-2014 khi kinh tế nước ta bắt đầu đối mặt với khó khăn khi có xu hướng chậm lại đi cùng với các rủi ro của hệ thống ngân hàng, doanh nghiệp tái cấu trúc giảm đòn bẩy nợ khiến tín dụng của các NHTM trong giai đoạn này giảm bình quân 22.22% năm Theo
33 đó giai đoạn từ 2015-2018 là giai đoạn mà tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam có xu hướng giảm từ 25.68% năm 2015 xuống còn 14.87% năm 2018 bình quân đạt 20.27% năm Sang đến năm 2019 nhờ triển khai có hiệu quả Nghị quyết 01/NQ-
CP ngày 01/01/2019 của Chính phủ, trong năm 2019, Ngân hàng Nhà nước sẽ tiếp tục tập trung thực hiện các giải pháp điều hành tín dụng trọng tâm như: điều hành tín dụng nhằm kiểm soát quy mô tín dụng phù hợp với chỉ tiêu định hướng đi đôi với nâng cao chất lượng tín dụng, mở rộng tín dụng tập trung vào lĩnh vực ưu tiên, lĩnh vực sản xuất kinh doanh, hỗ trợ tăng trưởng kinh tế theo mục tiêu Chính phủ đề ra và kiểm soát chặt chẽ tín dụng vào các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro như bất động sản, chứng khoán…; tăng cường quản lý rủi ro đối với các dự án BOT, BT giao thông, tín dụng tiêu dùng cùng với việc triển khai Nghị quyết số 42/2017/QH14 về xử lý nợ xấu đã đạt được một số kết quả tích cực kết quả được biểu hiện qua tăng trưởng tín dụng tăng từ 14.87% năm 2018 tăng lên 17.69% ở năm 2019 Từ giai đoạn 2019-2022 do những tác động của đại dịch Covid-19 Việt Nam đã và sẽ phải đối diện với nhiều khó khăn thử thách cả bên trong lẫn bên ngoài Nhu cầu hàng hoá dịch vụ đang sụt giảm, tiêu dùng dân cư chậm lại, kinh doanh khó hồi phục nhanh vì lãi suất tăng cao còn thị trường trái phiếu doanh nghiệp, một kênh huy động vốn quan trọng bị đình đốn và sẽ còn những biến động bất thường Một vài tổ chức tín dụng yếu kém đã kinh doanh thua lỗ, thanh khoản thiếu hụt, đã và sẽ làm cho cả kể hệ thống ngân hàng phải chịu những tác động tiêu cực kéo dài do vậy, tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn này bình quân chỉ đạt 15.27% giảm gần 8.77% so với thời điểm bắt đầu nghiên cứu (2013)
Bảng 4.1 Dự phòng rủi ro tín dụng của NHTM Việt Nam giai đoạn 2013 –2022 Đơn vị: Triệu VND
Nguồn: Xử lý bộ dữ liệu từ FINPRO của các Ngân hàng TMCP Việt Nam
Hình 4.2 DPRRTD và tỷ lệ tín dụng trung bình của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2013-2022
Nguồn: Xử lý bộ dữ liệu từ FINPRO của các Ngân hàng TMCP Việt Nam
Mục tiêu tăng trưởng tín dụng là một trong những ưu tiên hàng đầu của chính phủ và ngành ngân hàng nhằm góp phần hỗ trợ doanh nghiệp và phát triển kinh tế trong giai đoạn hiện nay Có thể thấy, dư nợ tín dụng năm 2022 đã tăng hơn 4.8 lần so với năm 2013 Tương ứng với sự phát triển và mở rộng của hoạt động tín dụng,
35 chi phí dự phòng RRTD cũng có xu hướng tăng lên qua các năm Đến cuối giai đoạn nghiên cứu (2022), tổng chi phí dự phòng RRTD của 24 ngân hàng TMCP trong nghiên cứu đạt 516,282,873 tỷ đồng
Hình 4.3 Tỷ lệ nợ xấu trung bình của các NH TMCP Việt Nam giai đoạn 2013-
Nguồn: Xử lý bộ dữ liệu từ FINPRO của các Ngân hàng TMCP Việt Nam
Theo hình 4.3, nhìn chung, nợ xấu ở các ngân hàng thương mại có xu hướng tăng liên tục qua các năm , nợ xấu của Ngân hàng TMCP năm 2022 đã tăng gấp 2.84 lần so với năm 2013, cho thấy nhiều rủi ro tiềm tàng trong việc quản lý và xử lý nợ xấu của các Ngân hàng TMCPViệt Nam Năm 2020 do những tác động tiêu cực của đại dịch nền kinh tế toàn cầu cũng như đa số các khu vực và các quốc gia đều rơi vào một cuộc khủng hoảng và suy thoái chưa từng có từ cuối năm 2019 đến hết năm 2020 vẫn diễn biến phức tạp khó lường, chuỗi cung ứng sản xuất bị đứt gãy, hoạt động giao thông vận tải, du lịch, thương mại, dịch vụ,… quốc tế cũng như trong nước bị gián đoạn tình trạng thất nghiệp thiếu việc làm giảm suốt thu nhập khiến cho hàng triệu người phải gia nhập tầng lớp nghèo đói kể cả ở những nước kinh tế phát triển khiến cho tỷ lệ nợ xấu tăng cao và chạm đỉnh
Phân tích và thảo luận kết quả từ các mô hình
4.2.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4.2 Trị số thống kê biến trong mẫu Đơn vị tính: %
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất
Giá trị lớn nhất CRR 240 0.0208024 0.0152546 0.0047043 0.1829659 SIZE 240 15.00033 3.611008 13.16687 32.49968 LIQ 240 0.0087892 0.0041343 0.0025955 0.0262042
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 17.0)
Căn cứ vào bảng thống kê mô tả 4.2 cho thấy:
Bảng 4.2 cho thấy RRTD trung bình của 24 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022 là 2.08% Bên cạnh đó, thông số độ lệch chuẩn 1.52% phản ánh mức độ phân tán trong RRTD tại các ngân hàng TMCP Việt Nam không quá lớn Trong đó ngân hàng Vietcombank có rủi ro tín dụng ổn định và giảm dần qua các năm
Hình 4.4 Biến động của Quy mô Tổng tài sản của các Ngân hàng thương mại giai đoạn 2013-2022
Nguồn: Xử lý bộ dữ liệu từ FINPRO của các Ngân hàng TMCP Việt Nam
Dựa vào hình 4.4 trên cho biết quy mô Tổng tài sản bình quân của các ngân hàng thương mại từ năm 2013 đến năm 2022 có xu hướng tăng dần và ổn định qua các năm với tốc độ tăng trưởng trung bình trong giai đoạn này là 1.004%/năm Tổng tài sản của toàn ngành ngân hàng trong thời gian qua có sự thay đổi rõ rệt Năm 2013, Tổng tài sản ngành ngân hàng đạt khoảng 142,135,340,610,024 đồng Đến thời điểm năm 2022, con số này đã tăng lên gấp 3.6 lần, đạt 516,282,873,679,566 đồng
Quy mô Tổng tài sản gia tăng qua các năm cho thấy các Ngân hàng đang ngày càng nâng cao uy tín trên thị trường và có xu hướng tối ưu hóa chi phí dựa vào công nghệ kỹ thuật để mở rộng doanh thu số đồng thời cũng hạn chế lệ thuộc vào các hoạt động tín dụng truyền thống và mang tính chủ quan, từ đó các Ngân hàng có thể tận dụng các loại chi phí không tăng trưởng theo quy mô, góp phần gia tăng lợi nhuận (theo Hughes và Mester,2013)
Biến tỷ số lợi nhuận ròng trên tài sản (ROA) của các ngân hàng thương mại
Hệ số này có giá trị trung bình là 0.91% với độ lệch chuẩn là 0.71%, trong đó ngân hàng có tỷ lệ ROA thấp nhất là Ngân hàng TMCP Quốc Dân (MVB) với 0.00% trong giai đoạn 2020-2022 Mặt khác, Ngân hàng có tỷ lệ cao nhất là Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam với 3.18% Hệ số này có sự biến động qua các năm được thể hiện qua biểu đồ dưới đây:
Hình 4.5 Biến động của Lợi nhuận sau thuế trên Tổng tài sản (ROA) của các Ngân hàng thương mại giai đoạn 2013-2022 Đơn vị: %
Nguồn: Xử lý bộ dữ liệu từ FINPRO của các Ngân hàng TMCP Việt Nam
Nhìn chung, sự biến động của Lợi nhuận sau thuế trên Tổng tài sản của hệ thống Ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2013-2022 có xu hướng giảm dần từ năm 2013 đến năm 2015 giảm từ 0.67% giảm còn 0.51%, nhưng sau đó tăng dần trong giai đoạn từ năm 2016 trở đi, với năm 2022 có tỷ lệ ROA cao nhất với gần 1.55% Dựa vào biểu đồ trên cho thấy trong giai đoạn 2013- 2015, Ngân hàng thương mại phải chịu nhiều ảnh hưởng từ nhiều cuộc khủng hoảng kinh tế tại thời điểm đó (tiêu biểu là khủng hoảng nợ công Châu Âu năm 2012 và hậu quả từ khủng hoảng tài
39 chính toàn cầu năm 2008) khiến khả năng sinh lời của ngân hàng gặp nhiều khó khăn Tuy nhiên, kể từ năm 2016 trở đi, các Ngân hàng thương mại dần quản lý tài sản có hiệu quả hơn nhờ vào áp dụng chính sách tiền tệ của Nhà nước và cải thiện chất lượng tín dụng, từ đó nâng cao khả năng tạo lợi nhuận và hoạt động kinh doanh của Ngân hàng
Biến dư nợ cho vay trên tổng tài sản ( DEB) của ngân hàng thương mại
Việt Nam giai đoạn 2013-2022: Dựa trên biến động của Dư nợ cho vay trên tổng tài sản, chúng ta có thể rút ra các nhận định sau:
Nếu Dư nợ cho vay tăng nhanh hơn tổng tài sản, có thể ngụ ý rằng ngân hàng đang tăng cường hoạt động cho vay, điều này có thể là một dấu hiệu về tính thanh khoản của ngân hàng Tuy nhiên, việc gia tăng quá mức có thể tạo ra nguy cơ cho ngân hàng nếu khách hàng không trả nợ đúng hạn
Nếu Dư nợ cho vay tăng nhanh, điều này có thể ám chỉ rằng ngân hàng đang chấp nhận nhiều khoản vay và có thể đối mặt với tăng RRTD Nếu không kiểm soát kỹ càng, tăng RRTD có thể dẫn đến việc không trả nợ đúng hạn và thất thoát tài sản
Hình 4.6 Biến động của Dư nợ cho vay trên tổng tài sản của các Ngân hàng thương mại giai đoạn 2013-2022 Đơn vị: %
Nguồn: Xử lý bộ dữ liệu từ FINPRO của các Ngân hàng TMCP Việt Nam
Nhìn vào hình 4.6 về dư nợ cho vay trên tổng tài sản của các NHTM ta có thể thấy biến số này biến động liên tục qua các năm và có xu hướng tăng điều này có thể là dấu hiệu cho thấy các ngân hàng đang tập trung vào việc mở rộng hoạt động cho vay Điều này có thể bao gồm việc cung cấp nhiều hơn các khoản vay cá nhân hoặc doanh nghiệp, điều này có thể kích thích sự phát triển kinh tế và đầu tư Trong giai đoạn 2013-2019 là giai đoạn dư nợ cho vay trên tổng tài sản tăng nhanh vay có thể phản ánh bởi chính sách tiền tệ lỏng lẻo từ phía ngân hàng trung ương Năm 2013, NHNN ban hành Quyết định 643-NHNN quyết định giảm các lãi suất trên lần lượt xuống 8%, 6% và 9% Đến năm 2017, NHNN ban hành Quyết định 1424/QĐ-NHNN, lãi suất giảm lần lượt xuống 6.25%; 4.25% và 7.25% Đến năm 2019, với Quyết định số 1870/QĐ-NHNN, lãi suất giảm lần lượt xuống 6%; 4% và 7% Từ năm 2013 đến nay, lãi suất thị trường có xu hướng giảm rõ rệt Nhưng điều này cũng có thể tạo ra những bất lợi cho ngân hàng nếu các ngân hàng không kiểm soát cẩn thận việc cho vay và quản lý rủi ro, có thể xảy ra tình trạng không trả nợ đúng hạn, gây hậu quả đối với tài chính của họ
Phân tích đa cộng tuyến
Tác giả thực hiện việc kiểm định đa cộng tuyến bằng chỉ số phóng sai VIF và đưa ra kết quả như sau:
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến theo hệ số VIF
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 17.0)
Dựa vào bảng 4.3 và các giả thuyết đã được đề cập về kiểm định giả thuyết hồi quy Kết quả của các giá trị VIF trong khoảng 1-2 chỉ ra rằng không có mối tương quan giữa các phụ thuộc (CRR) và bất kỳ biến nào khác (SIZE, CAP, DEB, ROA, LIQ) Vì vậy, khi các biến đưa vào mô hình được coi là phù hợp, có thể sử dụng các biến này tiến hành phân tích hồi quy nghiên cứu
Phân tích tự tương quan
Bảng 4.4 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
CRR SIZE LIQ ROA CAP DEB
Nguồn: Tính toán từ Stata 17.0
Biến độc lập Khả năng sinh lời trên Tổng tài sản (ROA) tác động ngược chiều với RRTD (CRR) có giá trị là - 0.2168 Do đó, nếu ROA và CRR tác động ngược chiều với nhau, điều này có thể ám chỉ rằng khi tổ chức có khả năng sinh lời cao (ROA tăng), họ thường có xu hướng quản lý RRTD tốt hơn (CRR giảm) hoặc ngược lại, khi họ đối mặt với nhiều RRTD (CRR tăng), khả năng sinh lời thường giảm xuống (ROA giảm) Điều này có thể thể hiện mối quan hệ phức tạp giữa khả năng sinh lời và quản lý rủi ro trong hoạt động tài chính của tổ chức
Biến độc lập khả năng thanh khoản (LIQ) tác động ngược chiều với RRTD (CRR) có giá trị là -0.015 Khi LIQ tác động ngược chiều với CRR, điều này có thể ám chỉ rằng các ngân hàng hoặc tổ chức tài chính có khả năng thanh khoản cao (LIQ tăng) thường có khả năng quản lý RRTD tốt hơn và ít có khả năng gặp khó khăn trong việc thanh toán nợ hoặc đối phó với RRTD Trong trường hợp này, khả năng thanh khoản cao có thể giúp giảm RRTD, bởi vì tổ chức có thể dễ dàng tiếp cận tiền mặt hoặc tài sản thanh toán để đối phó với các tình huống RRTD
Biến độc lập Dư nợ cho vay trên tổng tài sản (DEB) tác động ngược chiều với RRTD (CRR) có giá trị là -0.2212 Khi DEB và CRR tác động ngược chiều với nhau, điều này có thể ám chỉ rằng ngân hàng hoặc tổ chức tài chính có xu hướng sử dụng một phần lớn tài sản của họ để cho vay (DEB cao), nhưng đồng thời họ cũng quản lý tốt RRTD (CRR thấp) Điều này có thể cho thấy rằng mặc dù họ cho vay nhiều, nhưng họ đối mặt với ít RRTD hơn hoặc có các biện pháp quản lý rủi ro tốt để đối phó với nó, đảm bảo rằng các khoản vay được quản lý một cách an toàn và hiệu quả
Biến độc lập quy mô ngân hàng (SIZE) tác động cùng chiều với RRTD (CRR) có giá trị là 0.1257 Khi SIZE và CRR tác động cùng chiều, điều này có thể ám chỉ rằng các ngân hàng có quy mô lớn hơn thường đối mặt với nhiều RRTD hơn Có thể có nhiều nguyên nhân dẫn đến điều này Ví dụ, các ngân hàng lớn có thể có nhiều khách hàng và hoạt động tín dụng phức tạp hơn, dẫn đến tăng RRTD Tuy nhiên, điều này không phải lúc nào cũng đúng và cần xem xét thêm các yếu tố và mối quan hệ cụ thể trong nghiên cứu cụ thể
Biến độc lập vốn chủ sở hữu của ngân hàng (CAP) tác động cùng chiều với RRTD (CRR) có giá trị là 0.1036 Khi CAP và CRR tác động cùng chiều với nhau, điều này có thể ám chỉ rằng ngân hàng hoặc tổ chức tài chính có nhiều vốn (CAP cao) để đối phó với RRTD (CRR cao) Họ có khả năng tài chính mạnh mẽ để bảo vệ tài sản và đảm bảo rằng các khoản vay được quản lý an toàn và hiệu quả Tăng vốn chủ sở hữu có thể giúp giảm RRTD và tạo sự an tâm cho ngân hàng trong việc gặp phải khó khăn tài chính