Chuyên đề thực tập: Ứng dụng mô hình VECM trong phân tích ảnh hưởng và dự báo nợ xấu Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội MBBank

không thanh toán được món nợ trong khoảng thời gian thoả thuận.- Những khoản nợ mà tài sản thế chấp không đủ dé trả nợ hoặc tài sản thé chấp tạingân hàng không được chấp thuận về mặt phá

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TE QUOC DÂN

KHOA TOÁN KINH TẾ

MAI CO PHAN QUAN DOI MBBANK

Sinh viên thực hiện : Phùng Linh Linh

Mã sinh viên : 11193031

Chuyên ngành : Toán kinh tế

: Toán kinh tế 61

: 61 : Chinh quy

Giảng viên hướng dẫn : TS Phạm Thị Hồng Thắm

Hà Nội, tháng 11 năm 2022

LỜI CAM ĐOAN

Em xin cam đoan bài nghiên cứu: “Ứng dụng mô hình VECM trong phân tích ảnhhưởng và dự báo nợ xấu Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội MBBank” là đề tàinghiên cứu độc lập của riêng em Các số liệu sử dụng trong đề tài có nguồn gốc rõ ràng và

công bố theo đúng quy định Các kết quả nghiên cứu trong dé tài là do em tự tìm hiểu và

phân tích một cách trung thực và chưa được công bồ dưới bất kì hình thức nào trước đây

Nêu có phát hiện bat cứ sự gian lận nào, em xin chịu trách nhiệm hoàn toàn về nội dung luận văn của mình.

LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến cô giáo Phạm Thị Hồng Thắm,người đã tạo điều kiện, hướng dẫn và giúp đỡ để em có thể hoàn thành tốt nhất chuyên đề

thực tập nay của minh.

Em cũng xin chân thành cảm ơn toàn thể các thầy cô giáo Khoa Toán Kinh Tế đã luônnhiệt huyết, tận tình dạy dỗ chúng em suốt gần 4 năm học đại học đề chúng em có nền tảngvững chắc nhất trong công việc trong tương lai

Mặc dù em đã hết sức cố gắng nghiên cứu đề tài này nhưng do hạn chế thời gian, kiến

thức cũng như kinh nghiệm thực tiễn còn chưa nhiều nên chuyên đề thực tập của em khôngthé tránh khỏi những thiếu sót ngoài ý muốn Chính vì vậy, em rất mong nhận được sự đónggóp và nhận xét của thầy cô dé bài chuyên đề của em được hoàn thiện hơn

Em xin chân thành cảm ơn!

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC TU VIET TAT

DANH MUC BANG BIEU

DANH MỤC HÌNH VE

LOT MỞ ĐẦU -5555:-22tthHHHHH HH re |

CHƯƠNG 1 TONG QUAN VE NO XAU NGAN HÀNG -2-55¿ 3

1.1 Téng quan chung về nợ XAU oo ceccecccsscsssessssssessesssessecsesssecsssssecsessuessecsessseesesees 3 1.1.1 Khái niệm về nợ xấu ngân hang ccccsccscsssessssssssssssssssssssssssssssssssscsssssssssesseseeses 3 1.1.2 Phân loại nợ xấu ngân hàng s s-s- << ss s£ ssseEseEsetsetsersersersersevsee 4 1.1.3 Những chỉ tiêu cơ bản phản ánh nợ xấu .s s- se se sesssessessessessessesee 7 1.1.4 Nguyên nhân gây ra nợ xấu ngân hàng e s-sssssessesssesssssesssessessee 8 1.1.5 Tac động của nợ xấu ngân hàng s-s-s-s se scse se sessetseesessessessesscse 11 1.2.Thực trạng nợ xấu tại MBBank 2-2 scs+cxeExeExeEkerkerkerkerkerkervee lãi 1.2.1 Giới thiệu chung về MBBank -s-s-s- se se se se sssssssssesseseesseseesses 11 1.2.2 Tình hình nợ xấu -s- << s- << sSs©S£Es£ se 3£ seEEseEsezesersersese 14 1.3.Téng quan các nghiên cứu về nợ xấu ngân hàng - esses 17 IE6ïNe Tin 6u 171.3.2 Các nghiên cứu trong NUGC o6 5% 9 69 989.99 8 99.999.990.990 9 694096 19

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHAP NGHIÊN CỨU - -:-7cccc:cccxvee2 21

2.2.3 Kiểm định sự ồn định - s-s- << << S2 s2 4 4 9S 4 s29 ssesze 26

2.2.4 Kiểm định tương quan phan dư (Kiểm định Portmanteau) .-s 26

2.2.5 Kiểm định nhân quả GTan8€T s-s-s- se se se se se s£ssssssssssssessessesses 26 2.2.6 Kiém dimh Khac 007 27

2.3.Ước lượng mô hình VECM o cccccccccccccscscscsescsesesescsescsescscscscsescsesescseaeseaes 27

CHƯƠNG 3 UNG DỤNG MÔ HÌNH VECM DE PHAN TÍCH ANH

HUONG VA DỰ BAO NỢ XÁU MBBANK -22-55ccccccrccrrrrrkerree 29

3.1 Dữ liệu nghiên CỨu SG 222 3221131135113 1115111111111 rrke 29 can 293.1.2 MG td a0 055 .).) 30 3.2 Mô hình VECM trong phân tích tác động của các nhân té tới nợ xấu

MBBank 1 4 31

3.2.1 Kiểm định tính dừng của các biẾn e ssssssssseessessesserssesssrssessessee 31

3.2.2 c co 32

3.2.3 Xác định số quan hệ đồng tích hợp .«-ss-sssssssssssesssessessszssessessee 33

3.2.4 Ước lượng mô hình VECMM << «<< << S4 9 99194 9959595958999995989583856506 34

3.2.5 Kiểm định sự phù hợp và lựa chọn mô hình VECM e-s sssse<<es 36

3.3 Phân tích tác động của các nhân tổ và dự báo nợ xấu MBBank 37 3.3.1 Phân tích tác động của các nhân tổ tới nợ xâu MBBank .s «- 37 3.3.2 Dự báo nợ xấu MBBank s-se-s°se+ssvse+xse+seEkeEtserkeetsersertserssrssersee 42 3.4 Kết luận chung 2 2+ E212 E2 1E 12E1E117111117111 111111111 re 43 3.5 66 sẽ 44 3.5.1 Đối với Chính phủ se << << sSs£Ss£SsSs£ s£s£EseEseEse seEsevserserserssesee 44 3.5.2 200/00) 7 44

TÀI LIEU THAM KHẢO - 2-52 2 E+SE‡EE‡EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEerrrrreeg 47PHU LỤC -2222222211111111122222trrrtEEE.2212122100001 co 49

Phụ lục 1: Đồ thi các biến - 2-2 SE E111 111111111111 cree

Phụ lục 2: Kiểm định nghiệm đơn vị ADFE 2-2-5 s2 2+Ee£EeEEzEerxerxzxee

Phu lục 3: Kết quả kiểm định nhân quả Granger 2 52 sz+5e+c+2

DANH MỤC TU VIET TATNHNN Ngân hang Nha nước

NHTM Ngân hang Thuong mại

TMCP Thuong mai cô phan

TNHH MTV Trách nhiệm hữu han một thành viên

MBBank Ngân hang Thương mại Cô phần Quân đội

VECM Vector Error Correction Model

ROA Return on Assets

ROE Return on Equity

DN Doanh nghiép RRTD Rui ro tin dung

DANH MỤC BANG BIEU

Bảng 1.1: Co cầu các nhóm nợ xấu tại MBou eceecsseccssccesscsecssscersecersvsessesssersecersecesseeeeves 15Bang 1.2: Nghĩa vụ nợ tiềm ấn 2-2: 2-5 SS9SE£SE‡2EEEEE2E12E1211221211221717171 711.1 c0 16Bang 3.1: Thống kê mô tả đặc trưng cơ bản của các biến 2-5 2 5 +c+zxczxczzzzez 30Bảng 3.2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các biến và sai phân 31Bảng 3.3 : Kết quả xác định độ trễ của mô hình VECM.Q scccsesssessesssessesssesseessessseeseesseess 32Bảng 3.4 : Kết quả kiểm định Johansen -2- 22 22©++22+2E+2EE+2EE+zExverxrerxrersrees 33

Bảng 3.5: Kết qua ước lượng mô hình VECM -2- 22 2 ©5£+E£+E+EEt£EEvEEtzEErrxerrxeres 35

Bang 3.6: Kết quả kiêm định Portmanteau - + 2 2©5£+S<+EE+EE+EE£EEeEEEEEerEerkerkerreres 36Bang 3.7: Kết quả ước lượng ảnh hưởng ngắn hạn của các biến lên thay đổi ngắn hạn của

00.111 - 38

Bang 3.8: Kết quả kiêm định nhân quả Granger ¿2 2 25s x+£E££E+£Ee£Eezxezxezrecrs 39Bang 3.9: Tác động của cú sốc các biến tới BD _R 2-2 2+cE+E+£E+EEerkerkerrrrreres 39Bang 3.10: Kết quả phân tích phân rã phương sai 2- 2 2 2 E+£E+£E+£Ee£EezEzEzzrzzrs 41Bang 3.11: Kết qua dự báo tỷ lệ nợ xấu của MBBank eeccescesesseeseesesessessesseeseeseeseeseens 43

DANH MỤC HÌNH VE

Hình 1.1: Lợi nhuận trước thuế MB giai đoạn 2017-22 Ì -. +s-+++<xs+sxseerseeeerse 13Hình 3.1: Kết quả kiểm định nghiỆm ƠI VỊ, - 5 + 11x19 9v ng nriệt 36Hình 3.2: Đồ thị phan ứng BD_R đối với cú sốc các biến -2¿©22¿ +2cz+cxczzscres 40Hình 3.3: Đồ thị phân rã phương sai - 2£ £©S£+S£+E£+EE£EE£EE£EEEEEEEEEEEErkerkrkrrrrree 42

hệ thống NHTM Tốc độ tăng trưởng tín dụng trong thời gian qua cũng khiến tỷ lệ nợ xấutại các ngân hàng tăng nhanh Khi nợ xấu gia tăng sẽ ảnh hưởng xấu đến nhiều chủ thétrong nền kinh tế, trước hết là bản thân ngân hàng và khách hàng vay, sau đó ảnh hưởng

đến toàn bộ nền kinh tế.

Rủi ro tín dụng luôn là vấn đề nhức nhối trong ngành ngân hàng trong nhiều năm

qua, khi cho vay khách hàng luôn tiềm 4n những rủi ro đáng kê Đến nay, nợ xấu của các

ngân hàng nước ta đang rơi vào tình trạng báo động và nó đang dần trở thành “cục máu

đông” của nền kinh tế “Cục máu đông” này là nguyên nhân khiến sự phát triển kinh tế của nước ta bị cản trở Chính vì thế, để phát triển an toàn, hiệu quả hoạt động các Ngân hàng

thương mại cần chú trọng: thứ nhất, là chất lượng cấp tín dụng, dịch vụ; thứ hai, là quản lý

nợ xấu Trong đó quan lý nợ xấu là van dé rat quan trọng, vì đây là nguyên nhân có mức

độ ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng, đồng thời làm

ngưng trệ lưu thông nguồn vốn trong nền kinh tế Việt Nam Mục tiêu của quan lý nợ xấutại mỗi ngân hàng và các thời điểm khác nhau là khác nhau Tuy nhiên theo cách chung

nhất thì mục tiêu của quản lý nợ xấu trong bất kỳ hoàn cảnh nào và đối với bất kỳ ngânhàng nào thì đó là việc phải xây dựng và thực thi một hệ thống quản lý, theo dõi, đánh giá

phù hợp với tình hình hoạt động và định hướng của Ngân hàng Nghiên cứu rõ danh mục

nợ xấu và nguyên nhân nợ xấu sẽ giúp ngân hàng có những biện pháp, cách thức xử lý hiệuquả, đồng thời chính sách sàng lọc khách hàng phù hợp với từng thời kỳ sẽ hạn chế đếnmức thấp nhất rủi ro không thé thu hồi được của các khoản cho vay mà không anh hưởng

tới mục tiêu lợi nhuận của ngân hàng.

Sau khi nhận thấy những ảnh hưởng nghiêm trong của tốn thất tín dụng trên phạm

vi toàn cầu và quốc gia, nhiều nghiên cứu liên quan đến vấn đề này đã được tiến hành Cácngân hang có thé đánh giá, do lường và hiểu rõ nợ xấu trước hết là hiểu những yêu tố nào

sẽ ảnh hưởng đến nợ xấu Với mục đích tìm hiểu cũng như đóng góp về mặt lý luận và thực

tiễn, em quyết định chọn đề tài: “Ứng dụng mô hình VECM trong phân tích ảnh hưởng và

dự báo nợ xấu Ngân hàng Thương mại Cô phần Quân đội MBBank”

1 Mục tiêu nghiên cứu

- Tìm ra các nhân tô ảnh hưởng đến tồn thất tin dụng của ngân hang thương mai

Trong các yếu tổ này, yếu tố nào tác động mạnh nhất đến tôn thất tín dụng của các

ngân hàng

- Tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến nợ xấu của MBBank trong ngắn hạn và dai hạn

- Dự báo nợ xấu của MBBank trong thời gian tới

- Dé xuất các giải pháp nhằm hạn chế tốn that tin dụng tại MBBank

2 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp nghiên cứu định tính: Phân tích kinh tế

- Phương pháp nghiên cứu định lượng: Mô hình VECM (Vector Error Correction Model)

- Phần mềm sử dụng: Eviews

3 Dữ liệu nghiên cứu

- Thu thập, tổng hợp số liệu từ báo cáo tài chính theo quý của MBBank giai đoạn2010-2022 (đến nay)

- Dữ liệu được thu thập và tổng hợp từ các nguồn như Vietstock, CafeF, IMF,

Trading Economics.

4 Dự kiến kết qua

- Các yêu tố ảnh hưởng tới nợ xấu MBBank

- Nguyên nhân gây ra nợ xấu MBBank trong ngắn hạn và dài hạn

- Dự báo tình hình tín dụng của MBBank trong thời gian tới

- Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng của MBBank

5 Kết cấu chuyên đề

s* Chương 1: Tổng quan về nợ xấu ngân hàngs* Chương 2: Giới thiệu chung về mô hình VECMs* Chương 3: Ung dụng mô hình VECM dé phân tích ảnh hưởng và dự báo nợ xấu

MBBank

CHƯƠNG 1 TONG QUAN VE NO XAU NGÂN HANG

Trước hết, dé bat đầu chương | ta can phai hiểu “Nợ xấu” là gì? Nợ xấu (NPL —Non-Performing Loan) thường được hiểu là các khoản nợ khó đòi có kha năng bị trễ hạnthanh toán và không chắc chắn được khả năng thanh toán của khách hàng Có nhiều địnhnghĩa khác nhau về nợ xấu trong thế giới ngày nay Quan điểm của các quốc gia và nền kinh

tế khác nhau và trong một nên kinh tế cũng có những quan điểm không đồng nhất Dưới đây

em sẽ trình bày một vài quan điểm về nợ xấu đang được áp dụng trên thế giới và ở Việt Nam

và sau đó là thực trạng nợ xấu tại MBBank và tổng quan về các nghiên cứu về nó

1.1.Tổng quan chung về nợ xấu

1.1.1 Khái niệm về nợ xấu ngân hàng

> Theo quan điểm của Ngân hàng trung ương Châu Au (ECB): nợ xấu được

định nghĩa dựa trên kết quả thu hồi nợ của ngân hàng, bao gồm:

s* Khoản vay không có khả năng được thu hồi, bao gồm những khoản sau:

- Những khoản nợ đã hết hiệu lực hoặc những khoản nợ mà người vay không cócăn cứ dé đòi bồi thường

- Người vay trốn hoặc bị mat tích, không còn tải sản để thanh toán nợ

- Những khoản nợ mà NHTM không thé liên lạc được với người vay hoặc khôngthé tìm được người vay

- Những khoản nợ mà khách hàng đã cham dứt hoạt động kinh doanh, thanh lý tàisản, hoặc kinh doanh bị thua lỗ và tài sản còn lại không đủ dé trả nợ cho ngân hàng

s* Khoản vay đã được thu hồi nhưng giá trị thu hồi không day đủ: đây là nhữngtrường hợp mà khoản nợ không có tài sản thé chấp hoặc tài sản đưa ra dé thế chấp không

đủ dé trả nợ Tức là ngân hàng không thé thu hồi đầy đủ khoản nợ do người vay rất khó cóđược lợi nhuận từ công việc kinh doanh hoặc do người nợ không liên lạc với ngân hàng đểthanh toán hoặc tình hình chỉ rõ ra răng phần lớn khoản nợ sẽ không thê thu hồi được.Những khoản nợ loại này gồm có:

- Những khoản nợ mà người vay đồng ý thanh toán trong quá khứ, nhưng phần cònlại không thé thu hồi được, hoặc những khoản nợ ma tai sản được chuyên giao dé thanhtoán nhưng giá tri còn lại của nó lại không đủ dé thanh toán toàn bộ món nợ

- Những khoản nợ mà người vay khó có thé trả nợ và yêu cau gia hạn tuy nhiên vẫn

3

không thanh toán được món nợ trong khoảng thời gian thoả thuận.

- Những khoản nợ mà tài sản thế chấp không đủ dé trả nợ hoặc tài sản thé chấp tạingân hàng không được chấp thuận về mặt pháp lý dẫn đến người vay không thê trả nợ đầy

Theo định nghĩa trên, nợ xấu bao gồm:

- Khoản vay quá hạn thanh toán gốc hoặc lãi 90 ngày

- Khoản vay quá hạn dưới 90 ngày nhưng người vay có dấu hiệu rõ ràng cho thay

không thể hoàn trả đầy đủ

Trên thé giới hiện nay đang áp dụng phô biến nhất định nghĩa về nợ xấu của IMF

> Theo quan điểm của NHNN Việt Nam (SBV)Theo như Quyết định số 493/2005 ngày 22/4/2005 của thống đốc NHNN về việcphân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng đề xử lý RRTD trong hoạt động ngân hang của

tổ chức tín dụng, nợ xấu được định nghĩa là những khoản nợ được phân loại vao nhóm 3

(nợ dưới tiêu chuân), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn).

1.1.2 Phân loại nợ xấu ngân hàng

Theo Điều 3 phần Phụ lục Nghị quyết số 42/2017/QH14 ngày 21 tháng 6 năm 2017 của

Quoc hội về thí diém xử lý nợ xâu của các tô chức tín dung, nợ xâu được phân loại như sau:

> Nợ dưới tiêu chuẩn (nhóm 3):

- Nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày

- No gia hạn lần đầu

- Nợ được miễn, giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợpđồng tín dụng

- Nợ thuộc một trong các trường hợp sau đây chưa thu hồi được trong thời hạndưới 30 ngày kê từ ngày có quyết định thu hồi:

+ Khoản nợ vi phạm quy định tại các khoản 1, 3, 4, 5 và 6 Điều 126 của Luật Các tô

- Nợ trong thời hạn thu hồi theo kết luận thanh tra của NHNN Việt Nam

- Nợ được tô chức tin dung, chi nhánh ngân hang nước ngoài phân loại lại vào

nhóm 3 theo quy định của NHNN Việt Nam

- Nợ phân loại vào nhóm 3 theo yêu cầu của NHNN Việt Nam

- Nợ phân loại vào nhóm 3 theo thông tin do Trung tâm Thông tin tín dụng Quốcgia cung cấp

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia han nợ) và gift nguyênnhóm nợ lần đầu còn trong hạn theo thời hạn trả nợ đã được cơ cấu lại

- Trái phiếu DN đã quá hạn thanh toán gốc, lãi từ 10 ngày đến 90 ngày

> Nợ nghi ngờ (nhóm 4):

- Nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngảy theo thời hạn trả nợđược cơ cấu lại lần đầu

- No cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai

- Nợ thuộc một trong các trường hợp sau đây chưa thu hồi được trong thời hạn từ

30 ngày đến 60 ngày kể từ ngày có quyết định thu hồi:

+ Khoản nợ vi phạm quy định tại các khoản 1, 3, 4, 5 và 6 Điều 126 của Luật Các tổ

nhóm 4 theo quy định của NHNN Việt Nam

- Nợ phân loại vào nhóm 4 theo yêu cầu của NHNN Việt Nam

- No phân loại vào nhóm 4 theo thông tin do Trung tâm Thông tin tín dụng Quốcgia cung cấp

- No cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia hạn nợ) và giữ nguyênnhóm nợ lần đầu đã quá hạn đến 90 ngay theo thời han trả nợ đã được cơ cấu lại

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia hạn nợ) va gitt nguyênnhóm nợ lần thứ hai còn trong hạn theo thời hạn trả nợ đã được cơ cấu lại

- Trai phiếu DN đã quá hạn thanh toán gốc, lãi từ 91 ngày đến 180 ngày

> Nợ có khả năng mat vốn (nhóm 5):

- Nợ quá hạn trên 360 ngày

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả

nợ được cơ cấu lại lần đầu

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấulại lần thứ hai

- _ Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kế cả chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn

- No thuộc một trong các trường hợp sau đây chưa thu hồi được trong thời hạn trên

60 ngày ké từ ngày có quyết định thu hồi:

+ Khoản nợ vi phạm quy định tại các khoản 1, 3, 4, 5 va 6 Điều 126 của Luật Các

- Nợ được tô chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài phân loại lại vào

nhóm 5 theo quy định của NHNN Việt Nam

- Nợ phân loại vào nhóm 5 theo yêu cầu của NHNN Việt Nam

- Nợ phân loại vào nhóm 5 theo thông tin do Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc

gia cung cap

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh ky hạn trả nợ, gia hạn nợ) và gitr nguyênnhóm nợ lần đầu đã quá hạn từ 91 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ đã được cơ cấu lại

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh ky hạn trả nợ, gia hạn nợ) và gitt nguyênnhóm nợ lần thứ hai quá hạn trả nợ theo thời hạn trả nợ đã được cơ cấu lại lần thứ hai

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia hạn nợ) và giữ nguyênnhóm nợ lần thứ ba trở lên còn trong hạn hoặc đã quá hạn theo thời hạn trả nợ đã được cơcấu lại

- Trai phiếu DN đã quá hạn thanh toán gốc, lãi trên 180 ngày

1.1.3 Những chỉ tiêu cơ bản phản ánh nợ xấu

Có rất nhiều chỉ tiêu phản ánh nợ xấu ngân hang, theo “Nghiên cứu chỉ tiêu đánh

giá rủi ro tín dụng của các NHTM” của tác giả Phạm Thái Hà thông thường người ta thường dùng những chỉ tiêu sau:

> Tống số nợ xấu: Đây là chỉ tiêu phản ánh chung nhất giá trị tuyệt đối của toàn bộkhoản nợ xấu ngân hàng Hạn chế của chỉ tiêu này là chưa cho biết được trong tổng số dư

nợ, nợ không có khả năng thu hồi là bao nhiêu và nợ có khả năng thu hồi là bao nhiêu

> Tỷ lệ nợ xấu: Đây chính là chỉ tiêu dùng dé đo lường mức độ rủi ro tín dụng của

ngân hàng.

A roar 2 TA x Tổng nợ xấu

Công thức tinh: Tỷ lệ nợ xấu = —so Tong du ng

Ty lệ nay phản ánh khi ngân hang cho vay, cứ 100 don vị tiền tệ thi có bao nhiêuđơn vị tiền tệ khó có khả năng thu hồi hoặc không thu hồi được đúng hạn tại thời điểm xácđịnh Tỷ lệ này càng cao đồng nghĩa với khả năng rủi ro tín dụng của ngân hàng càng cao.Tuy nhiên do các con số được sử dụng ở công thức tính chỉ tiêu này được đo lường tại mộtthời điểm nhất định nên nó chưa phản ánh chính xác nhất được chất lượng tín dụng của một

ngân hàng.

> Tỷ lệ nợ khó đòi trên tổng dư nợ và tỷ lệ nợ khó đòi trên nợ xấu: Nợ khó đòi

là một phần vô cùng quan trọng của nợ xấu, những chỉ tiêu này phản ánh một cách khátương đối về nợ khó đòi Nhìn chung, những tỷ lệ này phản ánh khá khách quan và trungthực về thực tế, về an toàn tín dụng của ngân hàng Khi những tỷ lệ này càng lớn thì khảnăng mắt vốn của ngân hàng càng cao, hay rủi ro tín dụng càng cao

Ty lệ này phan ánh khi các khoản nợ xấu chuyên thành nợ mat vốn thì quỹ dựphòng rủi ro có thé bù đắp được bao nhiêu Nếu tỷ lệ này càng cao thì kha năng quỹ dựphòng rủi ro có thé sẽ bù đắp được đủ các thiệt hại có thé xảy ra trong quá trình hoạt độngkinh doanh của ngân hàng và ngược lại, khi tỷ lệ này thấp thì khả năng bù đắp rủi ro của

ngân hàng là ít đi.

1.1.4 Nguyên nhân gây ra nợ xấu ngân hàng

Trên thực tế có rất nhiều nguyên nhân dẫn đến việc gia tăng nợ xấu, bao quát lại

thì nợ xấu bị gây ra bởi 2 nhóm nguyên nhân chính sau:

1.1.4.1 Nguyên nhân khách quan

> Môi trường tự nhiên: đây là nguyên nhân ảnh hưởng lớn đến kết quả của hoạt

động sản xuất kinh doanh của một DN, ví dụ như lũ lụt, động đất, sóng thần, Khi việc

kinh doanh của một DN gặp khó khăn và thua lỗ làm cho DN đó không đủ khả năng trả nợ

cho ngân hàng, khi đó nợ xấu của ngân hàng tăng lên là điều tất yếu

> Môi trường chính trị, kinh tế và xã hội: trong một nền kinh tế nói chung, hệ thống

NHTM có nhiệm vụ là trung gian tài chính, chính vì vậy rủi ro trong hoạt động của các

NHTM chịu ảnh hưởng trực tiếp bởi sự phát triển của nền kinh tế, tình hình chính trị trongnước, các chính sách tài khóa, Khi tình hình chính trị của một quốc gia không ổn định,

hành lang pháp lý chưa phù hợp, hay những từ chính những tác động tiêu cực của cuộc

khủng hoảng kinh tế thế giới đã tác động trực tiếp đến môi trường kinh doanh và hoạt độngcủa hệ thống NHTM Điều này dẫn đến nhiều rủi ro hơn trong tín dụng của ngân hàng, tỷ

lệ nợ xấu gia tăng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng

1.142 Nguyên nhân chủ quan

> Môi trường pháp lý về hoạt động ngân hàng: Trong những năm vừa qua, cácNHTM Việt Nam thực hiện quản lý nợ xấu dựa vào các văn bản và quyết định do NHNNcũng như chính phủ Việt Nam ban hành Tuy nhiên xét trên góc độ thực tế, hệ thống vănbản pháp luật này chưa thực sự đồng bộ, vẫn còn rất nhiều thiếu xót và bất cập Ví dụ khimột DN mat khả năng thanh toán, ngân hàng được phép bán tài sản đảm bảo dé thu hồi nợ,nhưng theo quy định của nhà nước và chính phủ thì khi chủ sở hữu tài sản không đồng ý sẽ

không thể sang tên bất động sản được Nếu mang việc nay ra tòa thì thủ tục của Việt Nam

hiện này còn rất rườm rà, phúc tạp va tốn thời gian, mà dé càng lâu thì càng làm cho tài sảnđảm bảo hư hỏng dẫn đến giá trị thu hồi thấp hơn so với giá trị thế chấp lúc vay Các ngân

hàng cũng đã điều chỉnh và bổ sung một số quy chế theo quy định của pháp luật, tuy nhiên

do môi trường pháp lý còn nhiều thiếu xót và bất cập nên lĩnh vực ngân hàng vẫn còn tiềm

an nhiều rủi ro rat lớn

> Năng lực quản trị rủi ro của các ngân hàng còn yếu kém: Theo như đánh giá củacác chuyên gia về tài chính ngân hàng, hiện nay việc quản trị rủi ro của đa phần các NHTMViệt Nam vẫn ở mức dưới trung bình, thậm chí là dưới trung bình đối với một số ngânhàng Điều này dẫn đến việc đánh giá khả năng xảy ra RRTD thấp hơn so với thực, rủi rothị trường từ đó cũng được đánh giá không chuẩn xác Các ngân hàng chưa thực sự chútrọng vào việc quản trị danh mục cho vay dẫn đến một tỷ trọng lớn cho vay của nhữngdanh mục có rủi ro cao Bên cạnh đó, một số ngân hàng vì mục tiêu lợi nhuận nên chưa chútrọng đến công tác dự báo mà lại tập trung quá nhiều vốn vào các danh mục có rủi ro cao,

ví dụ như cho vay dé đầu tư vào thị trường chứng khoán và bat động sản Chính vì vậy khithị trường bat động sản bat 6n và thị trường chứng khoán sa sút sẽ kéo theo nợ xấu của

ngân hàng tăng nhanh ở lĩnh vực này.

> Trình độ chuyên môn nghiệp vụ yếu kém: Đội ngũ cán bộ của các NHTM cònnhiều hạn chế về năng lực, trình độ chuyên môn nghiệp vụ; các chính sách và quy trình cho

vay của ngân hàng còn chưa chặt chẽ, chưa có quy trình quản trị rủi ro hữu hiệu; chưa chú

trọng đến công tác phân tích khách hàng, xếp loại RRTD để tính toán điều kiện cho vay và

khả năng trả nợ của khách hàng: thiếu kỹ năng nắm bắt và nhạy bén với các diễn biến kinh

tế xã hội chính vì thế việc đưa ra những quyết định cấp tin dụng còn tiềm ân nhiều rủi rocao Mặt khác, khả năng phân tích, dự báo và thầm định tin dụng, phát hiện và xử lý kịpthời các khoản vay có van dé của cán bộ ngân hàng còn yếu, nhất là đối với các ngành nghềđòi hỏi hiểu biết chuyên môn cao dẫn đến sai lầm trong quyết định cho vay Bên cạnh đó,

khi quyết định cho vay có thể là đúng đắn nhưng do thiếu kiểm tra và giám sát sau khi cho vay dẫn đến việc khách hàng sử dụng vốn sai mục đích và ngân hàng khi đó không thể

ngăn chặn kịp thời Bat kì khách hàng nào bị thiếu thông tin cần nghiên cứu chính xác dé

xem xét, phân tích khách hàng này trước khi quyết định có cấp tín dụng hay không Đây

vẫn là điểm mau chốt cho hoạt động quản lý nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam

> Van đề về đạo đức nghề nghiệp của đội ngũ cán bộ ngân hàng: Một trong những

nguyên nhân dẫn đến nợ xấu ngân hàng xuất phát từ chính phẩm chất đạo đức của một số

cán bộ tín dụng ngân hàng đó Một số cán bộ ngân hàng không chấp hành nghiêm túc chế

độ tín dụng về các điều kiện, điều khoản cho vay, đồng thời vẫn tồn tại sự câu kết tiêu cựcgiữa cán bộ tín dụng và khách hàng nhằm che dấu sự thật, có ý làm trái với quy định của

9

NHTM Đây là nguyên nhân hết sức tiêu cực từ chính NHTM cần được phát hiện và xử lýkịp thời dé tránh những rủi ro có thể xảy ra.

> Hoạt động cho vay giữa các ngân hang và các DN có quan hệ với nhau: Khi một

DN đã có quan hệ từ lâu với ngân hàng hay còn gọi bằng một cái tên thân mật khác là

“khách hàng quen thuộc”, các điều kiện đảm bảo dé dàng bị bỏ qua Chính điều này là mộttrong những hoạt động tiềm ấn nhiều nợ xấu bởi khi DN làm ăn thua lỗ hay phá sản thì nợxâu ngân hàng tăng cao là hiển nhiên không thể tránh khỏi

> Việc trích lập dự phòng rủi ro không hợp lý: Khoản dự phòng rủi ro được sử

dụng dé bù đắp lại những tồn thất, những thiệt hại về RRTD Điều 12 của Thông tư02/2013/TT của NHNN có nói về phân loại tài sản hiện có, mức trích lập, phương pháp

trích lập và sử dụng dự phòng rủi ro trong hoạt động tín dụng của ngân hàng Tuy nhiên

hiện nay các ngân hàng vẫn phân loại nợ khách hàng theo chủ quan vì vẫn chưa có quy

định rõ ràng về việc phân loại nợ theo mức độ rủi ro của từng khách hàng Điều này gâynên sự bat cập về thông kê nợ xấu giữa các cơ quan quản lý Một số NHTM muốn thể hiệnngân hàng làm ăn có lãi, họ muốn có một báo cáo tai chính đẹp nên đã điều chỉnh nhóm nợxâu dé trích ít dự phòng rủi ro hơn, do đó vẫn còn tồn đọng bên trong ngân hàng một tỷ lệ

nợ xấu cao mà người ngoài không thê biết được

> Thị trường mua bán nợ chưa phát triển: Theo Nghị quyết 42 của Quốc hội về thí

điểm xử lý nợ xấu của các tổ chức tín dụng, thời gian vừa qua mới chỉ mở đường cho việc

hình thành thị trường mua ban nợ chứ vẫn chưa có quy định cụ thể nào về hoạt động của thị

trường này Hon thé nữa, mặc dù đã được triển khai nhưng thị trường mua bán nợ vẫn cònkhá mới mẻ đối với cả người bán lẫn người mua Trong bối cảnh các khoản nợ xấu tại các

tô chức tin dụng đều gia tăng trong những năm gần đây thì thực tế quy mô của Công ty mua

bán nợ Quốc gia quá nhỏ so với khối lượng nợ xấu, chính vì vậy chưa thể xử lý được “cục

máu đông” này của nền kinh tế

> Nhóm các nhân té từ phía khách hàng: Hoạt động kinh doanh của NHTM bi ảnh

hưởng không nhỏ từ việc làm ăn thua lỗ của các DN Do năng lực điều hành kinh doanh

kém, nhiều DN chưa có năng lực tài chính tốt, nên nguồn vốn hoạt động chủ yếu của DN là

vay ngân hàng Trong khi đó, DN chưa sử dụng vốn đúng cách, ví dụ như các khoản vay

ngắn hạn DN lại dùng dé dau tư dai hạn, hoặc đầu tư ngoài ngành như mua bat động sản,

chứng khoan, Khi môi trường kinh doanh xấu đi, chính sách kinh tế vĩ mô thắt chặt, lãisuất tăng lên thì các DN gặp khó khăn trong việc kinh doanh cũng như khả năng trả nợ cho

ngân hàng.

10

1.1.5 Tac động của nợ xấu ngân hàng

Hậu quả của nợ xâu mang lại vô cùng nan giải, nó tác động tiêu cực đên nên kinh

tế nói chung và hoạt động của các NHTM, khách hàng nói riêng

> Đối với nền kinh tế: Nợ xấu sẽ làm gia tăng sức ép lên tình trạng lạm phát, kìmhãm hoạt động sản xuất, kinh đoanh Nói cách khác thì nợ xấu làm cho nền kinh tế kémhiệu quả đi, năng lực cạnh tranh không cao Nghiêm trọng hơn nữa là nếu nợ xấu với dòngtín dụng lớn thì thì có thé dẫn đến khủng hoảng hệ thống tài chính ngân hàng và toàn bộnền kinh tế

> Đối với hệ thống các NHTM: Một trong những tác động của nợ xấu tới chínhcác NHTM là làm giảm sút lợi nhuận, chính vì nợ xấu mà hệ thống ngân hàng sử dụng vốnkém hiệu quả, chịu nhiều RRTD hơn, từ đó làm giảm khả năng thanh toán cho các khoảnvay của ngân hàng Đặc biệt, nếu tình trạng nợ xấu diễn ra thường xuyên và không được xử

lý kịp thời sẽ khiến các NHTM bị mất uy tín trong hoạt động kinh doanh tín dụng củamình, thậm chí có thé dẫn đến tinh trạng phá sản nếu tỷ lệ nợ xấu quá cao liên tục trong

một thời gian dài.

> Đối với khách hàng: Nợ xấu là nguyên nhân làm tăng chỉ phí hoạt động, tănggánh nặng trả nợ cho ngân hàng của khách hàng, từ đó gây ảnh hưởng trực tiếp đến mối

quan hệ cả hai bên Khi khách hàng không thé trả hoặc không trả hết một khoản vay, uy tín của khách hàng sẽ bị giảm sút khá lớn khiến cho các NHTM không còn niềm tin vào khách

hàng, họ sẽ không cho khách hàng vay ngay cả khi nguồn vốn họ không hề thiếu Bởi khi

đó ngân hàng cần phải thận trọng hơn với các khoản vay để tránh các khoản nợ xấu có thé

tiếp theo Điều này dẫn tới hậu quả là nền kinh tế thì vô cùng khát vốn trong khi các

NHTM có tiền mà không cho khách hàng vay được

1.2 Thực trạng nợ xấu tại MBBank

1.2.1 Giới thiệu chung về MBBank

Ngân hàng Cổ phan Quân đội (Military Commercial Joint Stock Bank) gọi tat là MB

là một ngân hàng thương mại cô phần được thành lập theo giấy phép hoạt động Ngân hàng

số 0054/NH-GP ngày 14 tháng 9 năm 1994, do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cấp Ngân

hàng Cổ phần Quân đội có hoạt động chủ yếu là cung cấp các dịch vụ ngân hàng và cácdịch vụ tài chính theo quy định của ngân hàng Nhà nước Việt Nam Đến nay, MB là mộttập đoàn tài chính đa năng và 296 điểm giao dịch toàn quốc với gần 15.000 CBNV, 03 chi

nhánh tại Lào, Campuchia, 01 văn phòng đại diện tại Cộng hòa Liên bang Nga, cùng 06

11

công ty thành viên hoạt động trong lĩnh vực chứng khoán, bảo hiểm, bất động sản, quan lýquỹ, tài chính tiêu dùng phục vụ đa dạng các phân khúc khách hàng, thành phần kinh té,đóng góp quan trọng cho phát triển kinh tế đất nước.

Trải qua hơn 26 năm xây dựng và trưởng thành, MB ghi dấu ấn trên thị trường tài

chính bằng tốc độ tăng trưởng vững vàng, mạnh mẽ, luôn năm trong Top các ngân hàng

hàng đầu Việt Nam về hiệu quả kinh doanh MB là ngân hàng duy nhất trong số các ngânhàng thương mại cổ phần Việt Nam luôn duy trì được tốc độ tăng trưởng và liên tục có lợinhuận từ khi thành lập đến nay, ké cả trong những giai đoạn nền kinh tế cực kỳ khó khănhay những giai đoạn thị trường quyết liệt tái cơ cấu

Với dịch vụ và sản phẩm đa dạng, MB phát triển mạnh mẽ và nhanh chóng mở rộnghoạt động của mình ra các phân khúc thị trường mới bên cạnh thị trường truyền thống banđầu Trong vòng 6 năm qua, MB liên tục được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam xếp hạng A

- tiêu chuẩn cao nhất do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ban hành và luôn nhận được nhiềugiải thưởng quan trọng trong nước do các cơ quan tổ chức có uy tín trao tặng

Sự kiện niêm yết cổ phiếu MB trên sàn chứng khoán HOSE ngày 01/11/2011 là một

sự kiện lớn, đánh dau một bước phát triển mới thé hiện ý chí, quyết tâm của các cổ đôngđồng thời cũng thé hiện tam nhìn chiến lược dài hạn của Hội đồng Quản trị, ban lãnh đạocủa MB, mở ra triển vọng và cơ hội cho các nhà đầu tư Là một công ty niêm yết, MB tăngcường tính minh bạch không ngừng nâng cao hiệu quả kinh doanh tiếp cận gần hơn vớinhững nguyên tắc và thông lệ tốt nhất trên thé giới về quản trị doanh nghiệp

Các hoạt động kinh doanh chủ yếu của MBBank hiện tại bao gồm: huy động vốnngắn hạn, trung và dài hạn từ các tô chức kinh tế và cá nhân; cho vay vốn ngắn hạn, trung

và đài hạn đối với các tổ chức kinh tế và cá nhân; kinh doanh ngoại hối; chiết khấu thương

phiếu, trái phiếu và các chứng từ có giá khác; cung cấp các dịch vụ giao dịch giữa khách

hàng và dịch vụ ngân hàng khác theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

Tình hình kinh tế thế giới năm 2020 bị ảnh hưởng nặng nề bởi dịch Covid-19 trênmọi lĩnh vực Mặc dù chịu tác động lớn của dịch, nhưng dưới sự lãnh đạo khéo léo và quyết

liệt của Đảng và Nhà nước, kinh tế Việt Nam từng bước phục hồi trong điều kiện bình

thường mới và trở thành điểm sáng khi mức tăng trưởng GDP thuộc nhóm cao nhất thếgiới, hoàn thành mục tiêu kép tăng trưởng kinh tế và kiêm soát dịch bệnh Cụ thé, GDPnăm 2020 tăng 2,91%, trong bối cảnh tăng trưởng GDP toàn cầu 2020 theo World bank dự

báo là 2,5%, CPI giữ én định khoảng 3,23%, vốn đầu tư toàn xã hội đạt 2.164,5 nghìn tỷ

12

đồng, tăng 5,7% so với năm 2019 và tương đương 34,4% GDP Ngân hàng Nhà nước tiếp

tục điều hành chính sách tiền tệ linh hoạt, chặt chẽ trong năm 2020: Tổng phương tiện thanhtoán tăng 12,56%, huy động vốn tăng 12,87%, tăng trưởng tín dụng đạt 10,14%, Ngân hang

Nhà nước 3 lần điều hành giảm lãi suất, tỷ giá duy trì ồn định, nợ xấu được kiểm soát chặt

chẽ.

Kết thúc năm 2020, Tổng tài sản hợp nhất MB đạt 494.982 tỷ đồng; Vốn điều lệ đạt27.988 tỷ đồng; Lợi nhuận trước thuế của Tập đoàn đạt 10.688 tỷ đồng - là năm thứ hai liêntiếp MB nằm trong nhóm các doanh nghiệp có lợi nhuận trên 10 nghìn tỷ đồng tại Việt

Nam Rủi ro được kiểm soát chặt chẽ, tỷ lệ nợ xấu (NPL) Tập đoàn ~ 1,09% (riêng ngân hàng đạt 0,92%), tỷ lệ bao phủ nợ xấu của quỹ dự phòng rủi ro tín dụng đạt 158,9%, các

giới hạn an toàn theo quy định của Ngân hàng Nhà nước được duy trì tuân thủ.

Đáng chú ý, các công ty thành viên mặc dù gặp khó khăn chung do ảnh hưởng của

dai dịch Covid-19, các hoạt động sản xuất thương mai trong và ngoài nước bi ảnh hưởngnghiêm trọng, nhưng MB đã chủ động triển khai nhiều giải pháp kinh doanh, nỗ lực duy trì

vị thế (MBS nằm trong TOP 3 về tư vấn IB, MIC nằm trong TOP 6 thị phần bảo hiểm phinhân thọ) Tổng Lợi nhuận trước thuế của các công ty thành viên năm 2020 đạt ~ 1.418,8

tỷ đồng, tăng 19% so với 2019 và hoàn thành 124% kế hoạch Kết quả hoạt động của cáccông ty thành viên đã đóng góp quan trọng trong kết quả chung của toàn tập đoàn góp phầngiúp toàn tập đoàn đạt TOP 1 về thị phần doanh số bán bảo hiểm qua Ngân hàng (Bancas)

Lợi nhuận trước thuế MB

Đơn vị: Tỷ đồng

| All | | | | | | | | | |

13

(Nguồn số liệu: Cafebiz.vn)

Năm 2021 là năm MB hoàn thành Chiến lược phát triển giai đoạn 2017 - 2021 với

phương châm được đặt ra từ đầu năm ““Tăng tốc số; Đột phá bán lẻ; An toàn - Hiệu quả”,

cùng tầm nhìn “MB là Ngân hàng thuận tiện nhất”, phan đấu “số 1 về Ngân hang số, nằm

trong Top 3 Ngân hàng bán lẻ tại Thị trường Việt Nam” Tổng tài sản Tập đoàn đạt

607.140 tỷ đồng; Vốn điều lệ đạt 37.783 tỷ đồng, đạt lợi nhuận trước thuế hợp nhất

16.527 tỷ đồng, tăng gấp 4,53 lần so với 2016 Theo đó, ngân hàng đã vượt qua mục tiêu

về lợi nhuận, đạt Top 4 toàn ngành ngân hàng trong bối cảnh chỉ tiêu năng suất lao động

tăng 50%, đạt 1,51 tỷ đồng/người

Năm 2021, tỷ lệ nợ xấu hợp nhất là 0,9% (nợ xấu riêng ngân hàng 0,68%) với tỷ lệ

bao phủ nợ xâu toàn tập đoàn 349%, nằm trong Top các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp

nhất và tỷ lệ dự phòng bao phủ nợ xấu cao nhất CIR hợp nhất đạt 33,06%, giảm 5% so

với 2020 MB đã hoàn thành phương án trả cổ tức bằng cô phiếu với tỷ lệ 35% Chuyên

đổi số tiếp tục là điểm sáng khi phát triển 6,3 triệu khách hàng mới trong năm 2021,

tương đương số lượng khách hàng thu hút trong 26 năm trước đó, lũy kế đạt hơn 12,9

19 nặng né hơn, nhưng ty lệ thu hồi dư nợ được cơ cầu cũng đạt tới 90%

Trung tâm Phân tích Chứng khoán SSI - SSI Research có báo cáo cập nhật về Ngânhàng TMCP Quân đội - MB (mã MBB) Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu trước và sau khi thu hồi nợcủa MB là 2,15% và 1,62%, cao nhất từ quý III/2015 Cuối năm 2019, tỷ lệ này lần lượt là1,87% và 1,16% Với ngân hàng mẹ, tỷ lệ nợ xấu trước và sau khi xóa nợ cũng tăng lên1,84% và 1,46%, so với 1,54% và 0,98% vào cuối năm 2019 Nợ xấu phân khúc kháchhàng cá nhân không tăng nhiều

14

Theo quan sát của nhóm phân tích, doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) là nguyên nhân

khiến nợ xấu của MB tăng Tỷ lệ nợ xấu của MB có xu hướng tăng từ cuối 2017 khi ngânhàng tái cơ cau các khoản vay cho khách SME Dé cơ cấu lại một nhóm khách hàng, thờigian thông thường là 3-4 năm Do đó, báo cáo ước tính nợ xấu của nhóm SME được giải

quyết phần lớn vào năm 2019 Tuy nhiên, do đại dịch, ngân hàng có thé cần nhiều thời gian

hơn để giải quyết van đề này Dù vậy, MB cũng đã nỗ lực xử lý nợ xấu Chi phí dự phòng

ở mức 2.000 tỷ đồng, tăng 117% so với quý I⁄2019, trong đó chi phi dự phòng của ngânhàng mẹ là 1.628 tỷ đồng, tăng 126,2%

Đặc biệt, trong 6 tháng đầu năm 2021, MB đã đây mạnh xử lý nợ xấu và tăng caotrích lập dự phòng rủi ro Kết quả đến cuối tháng 6, tỷ lệ nợ xấu của MBGroup chỉ ở mức

0,76%, trong đó riêng ngân hàng là 0,58% - mức thấp kỷ lục của ngân hàng này từ trước

tới nay, cũng là thấp nhất hệ thống Tỷ lệ quỹ dự phòng rủi ro trên nợ xấu đạt 311% ở mứccao hơn gấp đôi so với mức cuối năm 2020, tức là MB có khả năng “phòng thủ” rất cao khimỗi một đồng có rủi ro nợ xấu luôn có ba đồng để xử lý Với kết quả trên về mức độ antoàn về chất lượng tín dụng, MB đã chính thức cùng với Vietcombank trở thành 2 ngânhàng có tỷ lệ dự phòng bao nợ xấu cao nhất toàn ngành ngân hàng

Trong đó, hoạt động kinh doanh của ngân hàng MB trong quý đầu năm khởi sắc hơncùng kỳ năm trước Thu nhập lãi thuần tăng 41%, thu được hơn 8.385 tỷ đồng Trong quý,

MB dành ra 2.126 tỷ đồng dé trích lập chi phí dự phòng rủi ro tín dụng, tăng 17% so vớicùng kỳ Kết quả, Ngân hàng báo lãi trước thuế gần 5.910 tỷ đồng, tăng 29% Nếu so với

kế hoạch 20.300 tỷ đồng lợi nhuận trước thuế đặt ra cho cả năm, ngân hàng MB đã thựchiện được 29% sau quý đầu năm

Tuy nhiên, xét về chất lượng nợ vay lại không mấy khả quan khi tổng nợ xấu tại MBtính đến 31/3/2022 tăng tới 26% so với đầu năm Trong đó, nợ dưới tiêu chuẩn giảm nhẹ8% ghi nhận gần 1.323 tỷ đồng nhưng nợ nghỉ ngờ lại tăng tới 52% lên hơn 1.538 tỷ đồng

và nợ có khả năng mat vốn cũng tăng tới 55% lên gần 1.269 tỷ đồng Do đó, day tỷ lệ nợxấu trên dư nợ vay của MB từ 0,9% hồi đầu năm lên 0,99%,

Bảng 1.1: Cơ cấu các nhóm nợ xấu tại MB

Phân tích chất lượng nợ cho vay: 31/03/2022 31/12/2021

Triệu đồng Triệu đồng

Dư nợ cho vay

15

Chưa kể, nợ cần chú ý với khoản vay quá hạn 10-90 ngày tại ngân hàng MB tăng

24% so với đầu năm, lên hơn 4.859 tỷ đồng Dù chưa bị xếp vào nhóm nợ xấu nhưng tìnhtrạng dư nợ khoản vay quá hạn nhảy vọt bất thường cho thấy nhiều người đi vay không cókhả năng trả nợ đúng hạn đang gia tăng đáng kể

Đáng nói, ngoài khối nợ xấu trên, ngân hàng MB còn đang “sở hữu” hơn 134.761 tỷ

đông nghĩa vụ nợ tiêm ân nam ngoài bảng cân đôi kê toán Trong đó, cam két bảo lãnh vay

vốn ghi nhận hơn 162 tỷ đồng; cam kết trong nghiệp vụ L/C (bảo lãnh qua thư tin dụng)ghi nhận 32.987 tỷ đồng và cam kết trong bảo lãnh khác ghi nhận 101.612 tỷ đồng Cáckhoản nợ này được phát sinh khi ngân hàng và khách hàng ký các cam kết tín dụng, hạnmức thấu chi chưa sử dụng hoặc thư tín dụng

Bảng 1.2: Nghia vụ nợ tiềm ấn

31/03/2022 31/12/2021

(đã kiểm toán) Triệu đồng Triệu đồng Nghia vụ nợ tiêm an

Bảo lãnh vay vốn 162.141 163.039 Cam kết giao dịch hôi đoái 214.794.059 248.479.808 -Cam kết mua ngoại tỆ 1.598.960 1.734.746 -Cam kết bán ngoại tệ 1.534.202 2.196.936 -Cam kết mua giao dịch hoán đổi ngoại tệ 105.877.670 122.347.042

16

-Cam kết bán giao dịch hoán đôi ngoại té 105.783.227 122.201.084

Cam kết trong nghiệp vụ LC 32.987.200 34.857.504

Bảo lãnh khác 101.612.551 102.801.455

Cam kết khác 56.086.475 61.205.263

405.642.426 447.507.069

(Nguồn: BCTC hợp nhất Quý 1/2022)

Theo định nghĩa của Chuẩn mực kế toán, nợ tiềm ấn là nghĩa vụ nợ có khả năng phát

sinh từ các sự kiện đã xảy ra và sự ton tại của nghĩa vụ nợ này sẽ chỉ được xác nhận bởi

khả năng hay xảy ra hoặc không hay xảy ra của một hoặc nhiều sự kiện không chắc chắntrong tương lai mà doanh nghiệp không kiểm soát được Hoặc nghĩa vụ nợ hiện tại phát

sinh từ các sự kiện đã xảy ra nhưng chưa được ghi nhận vì không chắc chắn có sự giảm sút

về lợi ích kinh tế do việc phải thanh toán nghĩa vụ nợ hoặc giá trị của nghĩa vụ nợ đó không

được xác định một cách đáng tin cậy Trừ khi xảy ra giảm sút lợi ích của doanh nghiệp và ngân hàng phải trả thay thì ngân hàng phải trích lập dự phòng cho nghĩa vụ trả thay nói

trên Đồng thời, khoản dự phòng này phải được đưa vào nội bảng do chúng làm sụt giảm

thu nhập ngân hàng.

Nói theo định nghĩa của Chuẩn mực kế toán là như vậy, nhưng chúng ta có thê hiểucác chỉ tiêu ngoại bảng trong báo cáo tài chính của ngân hàng là các cam kết giao dịch hốiđoái và nghĩa vụ nợ tiềm ân Các cam kết giao dịch hồi đoái chủ yếu là các hợp đồng pháisinh nên rủi ro thấp Còn nghĩa vụ nợ tiềm ấn bao gồm cam kết bảo lãnh vay vốn, cam kếttrong nghiệp vụ L/C (bảo lãnh qua thư tín dụng) và cam kết trong bảo lãnh khác Cam kếtbảo lãnh vay vốn thì nhiều rủi ro hơn các nhiệp vụ L/C, nhưng lại thường chiếm tỷ trọngnhỏ, trong khi đó, cam kết trong nghiệp vụ L/C lại có rủi ro thấp nhất và cam kết trong bảolãnh khác nhiều rủi ro hon L/C Vì vậy, dù chỉ năm ở ngoại bảng và chưa được coi là nợxau nhưng rủi ro từ các nghĩa vụ nợ tiềm ân của các ngân hàng luôn hiện hữu, nó như “quảbom’ nồ chậm bắt cứ lúc nao

Thực tế, tỷ lệ nợ xấu chỉ phản ánh phần nợ xấu hiện rõ và được ghi nhận trong

bảng cân đối kế toán Vì vậy, nếu một phần “nợ tiềm ân” được ghi nhận vào nội bảng ít nhiều

tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng MB sẽ có loạt thay đối, ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh.

1.3.Tổng quan các nghiên cứu về nợ xấu ngân hang

1.3.1 Các nghiên cứu quốc tế

17

Nợ xấu ngân hàng luôn là một vấn đề vô cùng cấp bách ở các quốc gia trên toàn thếgiới Chính vì thé đã có rất nhiều nghiên cứu nỗi tiếng và có ý nghĩa lớn đối với ngành ngânhàng toàn cầu Có thé kế đến một vài thành tựu như sau:

> Về các biến kinh tế vĩ mô:

Nghiên cứu cua Shu (2002) đã phát hiện ra CPI, GDP và tốc độ tăng trưởng tải sản

có mối tương quan âm với nợ xấu Kết quả này được khẳng định dựa trên nghiên cứu thị

trường Hồng Kông từ năm 1995 đến 2002

Theo Dash and Kabra, nghiên cứu dựa trên dữ liệu từ năm 1998-2009 của hệ thống

ngân hàng Ấn Độ đã chỉ ra mối tương quan giữa GDP và NPL là ngược chiều và kết luận

tỷ lệ nợ xấu thường cao hơn ở những ngân hàng có lãi suất cao hơn

Trái ngược với quan điểm của Dash and Kabra, năm 2013 Inekwe Murumba với

nghiên cứu “The Relationship between Real GDP and Non — Performing Loans: Evidence

from Nigeria” đã chỉ ra rằng GDP thực tế và nợ xấu là tương quan âm tại ngành Ngân hàng

Nigeria.

Nam 2011, Louzis, Vouldis and Metaxas đã thực hiện nghiên cứu anh hưởng cua

các biến kinh tế vi mô bao gồm GDP, lãi suất thực và tỷ lệ thất nghiệp đến nợ xấu Với dữliệu lịch sử của 9 ngân hàng lớn của Hy Lạp từ 2003 đến 2009, nhóm tác giả đã đưa ra kếtluận: tốc độ tăng trưởng GDP và nợ xấu có mối tương quan ngược chiều, lãi suất thực và

tỷ lệ thất nghiệp lại có quan hệ cùng chiều với nợ xấu

Tăng trưởng tín dụng thể hiện quy mô vốn cung ứng ra nền kinh tế, các nghiên cứuphân tích tác động của tăng trưởng tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu cho các kết quả không thống

nhất Một phần các nghiên cứu trước chỉ ra rằng tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu có liên quan

đến tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh chóng Salas và Saurina (2002) đã nghiên cứu cácngân hàng Tây Ban Nha thấy răng tăng trưởng dư nợ cho vay có liên quan đến khoản vaykhông có khả năng thanh toán Weinberg (1995) đưa ra giả thuyết rủi ro cho vay tăng trongthời kỳ phát triển kinh tế vì lợi nhuận kỳ vọng từ các dự án đầu tư được cải thiện và do đó,

lợi nhuận kỳ vọng từ tất cả các khoản vay đã khiến ngân hàng thường xuyên noi lỏng các

tiêu chuẩn bảo lãnh phát hành, trong khi hoạt động tín dụng cần được thắt chặt các tiêuchuẩn, do đó các khoản nợ xấu tăng lên cùng với sự gia tăng tín dụng Ngoài ra, các kết quảnghiên cứu của Klein (2013), Do và Nguyen (2013) và V T H Nguyen (2015) cũng đồng

quan điêm trên.

18

> Về các biến kinh tế vi mô:

Năm 2004, Hasan and Wall đã có nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu tăng lên có

anh hưởng từ sự tăng lên dự phòng rủi ro khoản vay Kết luận của nhóm tác giả được khang định dựa trên dữ liệu của các ngân hàng thuộc 24 quốc gia giai đoạn từ 1993-2000.

Theo Makri, Tsagkanos, va Bellas (2014), việc thu hồi nợ không hiệu quả là nguyênnhân tăng nợ xấu cũng như những khó khăn gặp phải khi xử lý các khoản nợ xấu Thêmvào đó, các khoản nợ xấu tồn đọng các năm trước đến hiện tại chưa được giải quyết triệt để

thì sẽ làm tăng nợ xâu trong năm hiện tại.

Nghiên cứu của Ahlem Selme Messai năm 2013 khi xem xét các biến vĩ mô và vimô: GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất thực, ROA, tốc độ tăng trưởng khoản cho vay, dự phòngrủi ro khoản cho vay đã đưa ra kết luận sau: GDP, ROA và nợ xấu có mối quan hệ ngượcchiều; trong khi đó tỷ lệ dự phòng rủi ro khoản cho vay, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất thực lại

có môi quan hệ cùng chiêu với nợ xâu.

1.3.2 Các nghién CỨU trong Hước

Việt Nam cũng đã từ sớm nhận biết được các mức độ nghiêm trọng của nợ xấu ngân

hàng Chính vì thế mà từ những năm trước 2000 đã có những nghiên cứu trong nước về cácgiải pháp phòng ngừa rủi ro tín dụng Cụ thể như sau:

Từ năm 1996, luận án của tién sĩ Nguyễn Hữu Thủy đã dé cập đến việc hạn chế rủi

ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.

Đến năm 2007, luận án của Lê Tan Phước về “Dam bao an toàn trong hoạt động tíndụng của các Ngân hàng thương mại cô phan trên địa bàn thành phó Hồ Chí Minh” đã đưa

ra những giải pháp khả thi góp phần đảm bảo an toàn hoạt động tín dụng cho các NHTM

cô phần trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh Hạn chế của đề tài là tác giả vẫn chưa đưa rađược những bat cập trong quản lý rủi ro, vì thực chất vốn được coi là một nhân tố vô cùngquan trọng trong việc đảm bảo an toàn tín dụng cho bất cứ một NHTM nảo

Luận án tiến sĩ năm 2010 của tác giả Lê Thị Huyền Diệu về mô hình quản lý rủi rotín dụng cho hệ thống NHTM Việt Nam đã đúc kết lại những lý thuyết cơ bản về các môhình quản lý rủi ro tín dụng trên thế giới Từ những mô hình quản lý rủi ro này tác giả đã

xây dựng mô hình quản lý rủi ro từ đó phân tích các điều kiện thực tiễn dé áp dung tại các

NHTM Việt Nam.

19

Nghiên cứu của Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016) lại cho rằng tốc độtăng trưởng tín dụng tương quan nghịch chiều với nợ xấu Điều này được lý giải là trong

giai đoạn nghiên cứu ở Việt Nam các khoản tín dụng của các ngân hàng thường sau một

năm mới phát sinh nợ xấu, nghĩa là nếu năm nay ngân hàng tăng trưởng tín dụng thấp vìnăm trước ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao, nên ngân hàng bắt buộc tập trung xử lý nợ xâukèm theo việc hạn chế tăng trưởng tín dụng do áp đặt của NHNN

Nói về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam phải kể đến luận

án thạc sĩ của tác giả Nguyễn Thị Thúy Nga năm 2014 Nghiên cứu dựa trên dir liệu theo

năm từ 17 NHTM cổ phan lớn của Việt Nam giai đoạn 2005 đến 2013 với 7 biến: tỷ lệ nợ

xâu, tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất thực, dự phòng rủi ro cho vay khách

hàng, tốc độ tăng trưởng khoản vay Đề tài đã đưa ra được hai kết luận quan trọng như sau:

tỷ lệ dự phòng cho các khoản vay tương quan dương với nợ xấu, tốc độ tăng trưởng khoản

vay tương quan âm với nợ xấu Bên cạnh đó, tác giả cũng đã đề xuất các giải pháp nhằm

hạn chế nợ xấu ở các NHTM Việt Nam

Tổng kết lại các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu từ các nghiên cứu:

e Chỉ số tăng trưởng GDP

e Chỉ số giá tiêu dung CPI

e Ty lệ lợi nhuận trên tông tài sản ROA

e Lãi suất thực

e Ty lệ thất nghiệp

e Tốc độ tăng trưởng khoản cho vay

e Dự phòng rủi ro khoản cho vay

20

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Trong chương này, chuyên đề tập trung trình bày về mô hình VECM — một dạngcủa mô hình VAR tổng quát, được sử dụng trong trường hợp chuỗi đữ liệu không dừng vàchứa đựng mối quan hệ đồng tích hợp Mô hình này là một sự lựa chọn phù hợp khi có

nhiều chuỗi thời gian khác nhau và cần phải xem xét quan hệ, tác động qua lại giữa

chúng Nhìn chung, trong dé tài nghiên cứu của em, mô hình VECM rat thích hợp trong

việc phân tích và dự báo cũng như đưa ra các khuyến nghị phù hợp

2.1.Mô hình VECM

2.1.1 Mô hình tự hồi quy vector VAR

2.1.1.1 Mô hình VAR tổng quát

Mô hình VAR là mô hình vector các biến số tự hồi quy Mỗi biến số phụ thuộc

tuyên tính vào các giá tri tré của biên sô này và giá tri tré của các biên sô khác.

Cấu trúc của một mô hình VAR gồm nhiều phương trình (mô hình hệ phươngtrình) và có các trễ của các biến số Nó là mô hình động của một số biến thời gian

Mô hình VAR dạng tông quát như sau:

Yì = Ay Yi-4 + Az Y,-2+t +A, Yt-p + St + Ur (1)

Yit Uit

Trong đó: Y, = Yor; uy = Uạt ;

Y3¢ Uzt

A, là ma trận vuông cấp m*m, i = 1,2, ,P 3 Sp = (Sq Sop +++ Smt)’

Y bao gồm m biến ngẫu nhiên dừng ; u vector các nhiễu trang ; s, vector các yêu tố

xác định, có thé bao gồm hăng số, xu thế tuyến tính hoặc da thức.

Mô hình (1) được gọi là mô hình VAR cấp p, ký hiệu VAR(p)

2.1.1.2 Mối quan hệ nhân quả Granger

Granger (1969) đã giới thiệu phương pháp kiểm định nhân quả giữa hai chuỗi thờigian giúp đo lường mỗi quan hệ dạng tuyến tính giữa chúng Kiém định nhân quả Grangergiữa hai chuỗi thời gian X, và Y, bao gồm kiểm định hai chiều : (1) X; tác động Granger

đến Y; và (2) Y, tác động Granger đến X,.

21

Trong kiểm định X, tác động đến Y, thì X, đóng vai trò nguyên nhân (cause) và Y,

đóng vai trò kết qua (effect) Kiểm định tác động của X¿ đến Y, được thực hiện thông quaviệc kiểm định giả thuyết HO: ơ; = = Q, = 0 của phương trình hồi quy :

Y, = + yan By Yj + Xi Oj Xc_j + y (2)

Nếu giả thuyết a, = = a, = 0 bị bác bỏ thì đây là bang chứng thống kê dé chothấy rằng X, có tác động Granger đến Y, Nó có nghĩa rằng các thông tin trong quá khứ

của X; có thể được sử dụng dé dự báo thông tin kỳ hiện tại và tương lai của Y;, kết hợp

với việc kiêm soát đầy đủ các thông tin trong quá khứ của chính Y, Việc kiêm định sự tácđộng của Y, lên X, được thực hiện tương tự như (2) với biến phụ thuộc trong mô hình là

Xụ.

2.1.1.3 Hàm phản ứng

Hàm phản ứng (Impulse Response Function — IRF) biểu diễn ảnh hưởng của bat kỳ biến nào đến các biến khác trong hệ thống Nó là một công cụ hiệu quả trong phân tích nguyên nhân băng thực nghiệm và phân tích hiệu quả của chính sách.

Trong mô hình VAR, một cú sốc đối với biến i — yếu tố ngẫu nhiên ở phương trình đối với biến i— không chỉ ảnh hưởng đến chính nó mà còn lan truyền đến biến nội sinh khác thông qua cấu trúc động của VAR Hàm phan ứng mô tả ảnh hưởng

của một cú sốc tại một thời điểm đến các biến nội sinh ở hiện tại va tương lai.

IRF jp là phan ứng của Y; (biến Y; kỳ t) khi có sốc xảy ra với Y;_ (biến Y;

ky t-p)

i = j : phản ứng với sốc của chính nó

i # j : phan ứng với sốc của biến khác

2.1.1.4 Phân rã phương sai

Phân rã phương sai là một các tiếp cận đề phân tích cau trúc mô hình VAR Phân rãphương sai phân tích sự biến thiên của một biến do tác động bởi cú sốc của chính biến đó

và củ sôc của các biên nội sinh khác.

22

Phương pháp này cung cấp thông tin về mức độ quan trọng của các sai số ngẫu nhiênđến các biến trong mô hình VAR, qua đó cho thấy xu hướng tác động lẫn nhau giữa các

biến Chuyên đề này sử dụng phương pháp phân rã phương sai như một cách tiếp cận của

mô hình VAR nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng đến sự biến thiên của chỉ số BD_R (tỷ lệ

nợ xấu) bởi cú sốc của chính biến đó và các biến vĩ mô khác.

MSE (j,h) : Trung bình bình phương sai số dự báo biến thứ j tính cho h kỳVjin là tỷ lệ (%) MSE của biến ¥; được giải thích bởi sốc của Y;, tính cho h kỳ

» Viin = 100%; VJ,hi

2.1.2 M6 hinh VECM

2.1.2.1 Đồng tích hop

Khi phân tích một chuỗi thời gian, kết quả thường gặp là chuỗi không dừng Trong

trường hợp các biến không dừng, ước lượng bằng phương pháp OLS cho kết quả có thé là

giả mạo Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, mặc dù các biến là không dừng nhưng khithực hiện phép hồi quy hay tổ hợp tuyến tính của các bién này vẫn cho nhiễu trăng Theonghiên cứu nổi tiếng của Engle và Granger (1986), khi xét mô hình có nhiều biến số theo

chuỗi thời gian, cũng có nhiều trường hợp, mặc dù các biến số là không dừng, nhưng khi

thực hiện phép hồi quy hay tô hợp tuyến tính của các biến này vẫn cho nhiễu trắng (đượcmột chuỗi dừng) Trong trường hợp này, mô hình vẫn có thể ước lượng được mà không bị

hiện tượng hồi quy giả mạo và mối quan hệ giữa các biến được gọi là quan hệ đồng tích

hợp (Cointegrating Relationships) Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồngliên kết và được giải thích như mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến

2.1.2.2 Mô hình hiệu chỉnh sai số ECM

Mô hình hiệu chỉnh sai số thuộc một danh mục gồm nhiều mô hình chuỗi thời gianđược sử dụng phổ biến nhất cho dữ liệu trong đó các biến cơ bản có xu hướng ngẫu nhiênchung trong dài hạn, còn được gọi là đồng liên kết ECM là một cách tiếp cận dựa trên lýthuyết hữu ích để ước tính cả tác động ngắn hạn và dài hạn của một chuỗi thời gian này đến

chuỗi thời gian khác.

Thuật ngữ hiệu chỉnh liên quan đến độ lệch của kỳ trước so với trạng thái cânbăng dài hạn, sai sô, ảnh hưởng đên động lực trong ngăn hạn của nó Do đó, các

23

ECM ước tính trực tiếp tốc độ mà một biến phụ thuộc trở lại trạng thai can bằng sau khi các biến khác thay đồi.

Gia sử Y;, Xj, tích hợp cùng bậc, tổ hợp tuyến tính của chúng là đừng

2.1.2.3 Mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM (Vector Error Correction Model)

Xét 1 mô hình VAR(p) có dạng như sau:

Yy = Ay Yp-1 + Az ŸY,_¿+ FAp Y¿_p + tự (3)

Ta biến đổi và viết lại mô hình thành:

AY, = Y, — Y,_¡ = TY; ¡ + CAY, ¡ + C2AY,_;+ +Ứy-1AŸY,_„ + tự (4)

Trong đó: = —(I — Ay — A2- —Ap); Œ¡ = — YA; =i+1 >p);i-1,2, , p-1

7rY,_¡ là phần hiệu chỉnh sai số của mô hình; p là bậc tự do tươngquan (hoặc số trễ)

Mặt khác 7 = ø * 6"

Trong đó: Ma trận @ là ma trận tham số điều chỉnh; Ø là ma trận hệ số đài hạn thể

hiện tối đa (n-1) quan hệ đồng liên kết trong một mô hình n biến nội sinh 6” đảm bảo rang

Y, sẽ hội tụ về cân bằng bền vững trong dài hạn

Mô hình (4) được gọi là mô hình hiệu chỉnh sai SỐ vector (VECM) Theo đó, môhình được phát triển từ mô hình VAR (3) nhưng lại có dạng của một mô hình hiệu chỉnh

sai số (ECM) bao gồm:

- Các quan hệ ngắn hạn giữa AY, và trễ của nó là AY,_ j thé hiện qua các tham số C;

- Quan hệ đài hạn thê hiện qua thành phan hiệu chỉnh sai số 7Y,_¡

Tuy nhiên điều khác biệt giữa VECM va ECM là thành phan hiệu chỉnh sai số củaVECM có dạng một Vector đồng tích hợp thé hiện mối quan hệ đồng tích hợp giữa cácbiến Vector này ràng buộc các hành vi trong dài hạn của biến nội sinh trong khi cho phép

24

sự biến động ở một mức độ nhất định trong ngắn hạn Nhờ có lý thuyết đồng tích hợp giữa

các biến nên VECM có thé ước lượng được với các chuỗi không dừng (I(1)) nhưng có quan

hệ đồng tích hợp mà không bị hồi quy giả mạo Đây là điểm khác biệt so với mô hình VAR,

mô hình chỉ có thể ước lượng được khi tất cả các biến số là dùng (1(0)) Với cấu trúc nhưvậy, mô hình VECM chứa thông tin về điều chỉnh cả ngắn hạn và dài hạn với những thay

đổi trong Y,, thông qua dự báo, ước lượng của C; và 7 tương ứng

2.2 Các kiểm định liên quan

2.2.1 Kiểm định tính dừng

Tính dừng là một trong những điều kiện cần phải có dé đáp ứng các yêu cầu của môhình VAR Đề kiểm định tính dừng của các biến, ta thực hiện kiểm định nghiệm đơn vi

ADF (Augmented Dickey-Fuller) với cặp gia thuyết:

là : p = 1 (Chuỗi là bước ngẫu nhiên)

Điều kiện bác bỏ H0 : Arrace Va Amax Eigen > gid trị tới hạn > Bác bỏ HO.

Hoặc ta sử dụng điều kiện P — value < 5%

2.2.4 Kiểm định tương quan phan dư (Kiểm định Portmanteau)

Nếu các phần dư có tương quan với nhau thì mô hình không phù hợp nên trongchuyên đề này em lựa chọn Kiểm định Portmanteau đề tăng thêm tính chính xác

Cặp giả thuyết:

là phần dư không có tự tương quan đến độ trễ h

H1: phần dư có tự tương quan đến độ trễ h

Điều kiện bác bỏ HO: : P— value < 5%

2.2.5 Kiểm định nhân quả Granger

Điều kiện cần để thực hiện kiểm định nhân quả Granger là:

- Các biến cần kiểm định nhân quả phải là các chỗ dừng hoặc đồng liên kết, tức là

không có tương quan giả.

- Chiều hướng của mối quan hệ nhân qua có thé phụ thuộc vào số biến trong môhình Nói cách khác, kết quả kiểm định Granger nhạy cảm với việc lựa chọn độ trễ của cácbiến Nếu bỏ sót biến do lựa chọn độ trễ nhỏ hơn độ trễ thực sự thì có thé dẫn đến kết quả

bị chệch Nếu lớn hơn thì số biến trễ không thích hợp sẽ làm cho các ước lượng không hiệu

quả.

- Các phần dư không có hiện tượng tự tương quan Nếu có phải chuyền sang dạng

mô hình thích hợp hơn.

Cặp giả thuyết :

là biến độc lập X không là nguyên nhân gây ra biến phụ thuộc Y

H1: biến độc lập X là nguyên nhân gây ra biến phụ thuộc Y

Miền bác bỏ : P— value < 10%

26

2.2.6 Kiểm định khác

Cặp giả thuyết :

» không có ảnh hưởng dài/ngắn hạn của biến trong mô hình lên thay đổi ngắn hạn của BD_R

H1: có ảnh hưởng dài/ngắn hạn của biến trong mô hình lên thay đổi ngắn hạn của BD_R

Bị

Se(B;)

Tiêu chuan kiểm định : Thống kê T =

Điều kiện bác bỏ HO: |tgs| > 1.64 (với a = 10%)

2.3.Ước lượng mô hình VECM

> Bước 1: Xét tính dừng của các biến trong mô hình Nếu chưa dừng thì dùng kỹ

thuật sai phân dé đưa về các chuỗi dừng.

> Bước 2: Lựa chọn khoảng trễ phù hợp

Các cách xác định khoảng trễ phù hợp:

Cách 1: Kiểm định tự tương quan

e Hậu quả của tự tương quan

- Các ước lượng OLS van là ước lượng tuyến tính, không chéch nhưng chúng không

phải ước lượng hiệu quả.

- Phương sai ước lượng của OLS thường chéch Khi tính phương sai và sai số tiêu

chuẩn của các ước lượng OLS thường cho những giá trị thấp hơn các giá trị thực và do đó

làm cho giá trị của t lớn, dẫn đến kết luận sai khi kiểm định.

RSS „ A + ` xe ^ Rous rs

- = aƑ là ước lượng chệch của øZ và trong một số trường hợp chệch về phía dưới

- Giá trị ước lượng R? có thé không tin cậy khi dùng dé thay thé cho giá trị thực

của RẺ.

- Phương sai va sai số tiêu chuẩn của các giá tri dự báo không được tin cậy

e Kiểm định tự tương quan

- Phương pháp đồ thị: Thường dùng đồ thị phần dư theo thời gian, giản đồ tự tương quan, đồ thị tần suất và đồ thị RESID(-1) và RESID theo thời gian.

- Kiểm định LM của Breusch-Godfrey

Bước 1: Ước lượng phương trình và lưu phan dư u,

Bước 2: Ước lượng mô hình hồi quy sau đây với độ trễ p của phan dư u, (thường

27