GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Hoạt động tín dụng là hoạt động cốt lõi của ngành NH, chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng tài sản và nguồn thu nhập của các NHTMCP Trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thì hoạt động tín dụng giữ vai trò quan trọng, góp phần tạo việc làm, nâng cao thu nhập cho người dân và các tổ chức Theo Báo Cáo Ngành Ngân Hàng (2022) tăng trưởng về tín dụng trong toàn hệ thống NH duy trì ở mức tích cực từ năm
2011 đến 2021, với tốc độ tăng trưởng tín dụng liên tục duy trì ở mức 14-15% kể từ năm 2019 Điều này xảy ra trong bối cảnh tỷ lệ tín dụng/GDP của Việt Nam đứng ở mức khá cao so với các nước khác trong khu vực Cũng theo báo cáo này, tỷ lệ nợ xấu và nợ nhóm 2 đang có xu hướng tăng trở lại do tình hình kinh tế cũng như diễn biến phức tạp của dịch bệnh từ năm 2020 đến năm 2022 Theo số liệu của NHNN, tỷ lệ nợ xấu xấp xỉ 5% tổng dư nợ năm 2012; năm 2022 tỷ lệ nợ xấu nội bảng là 1,9% Trong những năm gần đây, RRTD của các NHTMCP Việt Nam có xu hướng tăng cao, đặc biệt là trong giai đoạn 2020-2022 Nguyên nhân là vì trong giai đoạn này là đại dịch COVID-19 bùng phát, khiến cho nền kinh tế thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng gặp phải khó khăn liên tục, các doanh nghiệp và cá nhân cũng bị ảnh hưởng Dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng lên và khả năng thanh toán của khách hàng giảm xuống Điều này đã làm các NH phải đối mặt với tình trạng gia tăng RRTD Có thể thấy rằng RRTD vẫn là rủi ro lớn nhất đối với các NHTMCP Việt Nam
RRTD có thể là nguyên nhân dẫn đến khả năng phá sản của các NHTMCP (Njanike, 2009), gián tiếp gây ra những tác động nghiêm trọng cho nền kinh tế Theo Nguyễn Trần Thái Hà & Nguyễn Vĩnh Khương (2022), RRTD sẽ làm giảm khả năng sinh lời của NH, gây mất vốn và ảnh hưởng tiêu cực tới thanh khoản của NHTM Điều này có thể gây ra việc quy mô hoạt động của NHTM phải thu hẹp, khả năng cung cấp vốn cho nền kinh tế giảm xuống Việc lợi nhuận suy giảm dẫn tới thiếu hụt nguồn vốn có thể khiến NHTM gặp nguy cơ phá sản Khi một NHTM gặp nguy cơ này cũng khiến thị trường tài chính gặp hoảng loạn , làm tăng rủi ro tài chính cho toàn bộ nền kinh tế Ngoài ra, RRTD cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng hoạt động của các NHTM Việc quản lý RRTD của các NHTM càng trở nên quan trọng và cấp thiết, đặc biệt là trong thời kỳ kinh tế gặp nhiều khủng hoảng như hiện nay,
Các nghiên cứu về ổn định của NH đã chỉ ra rằng các yếu tố vĩ mô, các yếu tố đặc trưng NH và các loại rủi ro đều có tác động đến ổn định tài chính của NH, như (Pham et al., 2021), (Gwachha, 2023) Hay những bài nghiên cứu về tác động của các loại rủi ro đến tính ổn định NH (chỉ số Z score) thông qua tiến hành nghiên cứu thực nghiệm về tác động của RRTD đến khả năng phá sản: Foos et al (2010), Nguyễn Thanh Phong (2019) Có nhiều nghiên cứu đã sử dụng chỉ số Z- score để đánh giá tác động rủi ro thanh khoản, RRTD đến ổn định tài chính NH Các nghiên cứu như: Nguyễn Thị Hồng Ánh & Lê Thành Trung (2020), (Dương Nguyễn Thanh Phương, 2021), Nguyễn Thị Minh Ngọc & Nguyễn Thị Minh Thảo (2022), Ghenimi et al., (2017), Amara & Mabrouki (2019), Setiawan & Widiastuti (2021), Saputra et al., (2020) đã chỉ ra rằng RRTD có ảnh hưởng đến ổn định tài chính của NHTM, cụ thể là tỷ lệ nợ xấu và khả năng phá sản của NH có quan hệ cùng chiều
Theo tác giả, nghiên cứu tác động của RRTD đến ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam là cần thiết vì theo thời gian các điều kiện vĩ mô và các yếu tố rủi ro sẽ luôn thay đổi Do đó việc nghiên cứu thực nghiệm để đưa ra các khuyến nghị có cơ sở vẫn có giá trị Vì vậy, tác giả chọn đề tài "Tác độ ng c ủ a r ủ i ro tín d ụ ng đế n ổn đị nh tài chính c ủ a các Ngân hàng T hương mạ i C ổ ph ầ n Vi ệ t Nam" để thực hiện khóa luận tốt nghiệp của mình.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Mục tiêu tổng quát của đề tài là đánh giá mức độ tác động của RRTD đến ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2012 - 2022 Từ đó, đưa ra các hàm ý chính sách để hạn chế RRTD nhằm nâng cao ổn định tài chính cho các NHTMCP Việt Nam
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để đạt được mục tiêu tổng quát, khóa luận tập trung vào các mục tiêu cụ thể như sau:
Nghiên cứu xác định chiều hướng và mức độ tác động của RRTD đến ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam
Từ kết quả nghiên cứu, hàm ý chính sách về RRTD nhằm nâng cao ổn định tài chính cho các NHTMCP Việt Nam.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để đạt được mục tiêu cụ thể cần trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:
Chiều hướng và mức độ tác động của RRTD đối với ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam ra sao?
Cần có hàm ý chính sách nào để nâng cao ổn định tài chính và kiểm soát RRTD của các NHTMCP Việt Nam?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Đối tượng tập trung nghiên cứu là yếu tố RRTD, ổn định tài chính, tác động của RRTD đến ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam
Phạm vi không gian: Tác giả chọn 27 NHTMCP trong tổng số 31 NHTMCP trong nước Lựa chọn này nhằm đảm bảo tính đại diện và giảm sự biến động đáng kể giữa các NHTMCP Việt Nam Sự chọn lựa dựa trên các tiêu chí là loại trừ các NH bị mua lại, sát nhập và có vốn hoàn toàn là vốn nước ngoài Đồng thời, việc chọn các
NHTMCP Việt Nam có đầy đủ số liệu BCTC làm cơ sở để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu nghiên cứu
Phạm vi thời gian: Được xác định trong giai đoạn năm 2012 -2022 Giai đoạn này đặt trong bối cảnh một thập kỷ phát triển kinh tế quan trọng và đầy biến động, thích hợp việc nghiên cứu chi tiết về tác động của RRTD đến ổn định tài chính Năm
2012 được chọn là điểm xuất phát quan trọng, đồng thời là thời kỳ các NHTMCP Việt Nam mạnh mẽ thực hiện tái cấu trúc hệ thống và quá trình sáp nhập, cùng với sự thành lập Vietnam Asset Management Company (VAMC) Ngoài ra, từ năm 2019 đến 2022 là giai đoạn gần đây, đưa ra cơ hội để đánh giá tình hình ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam trong bối cảnh hiện đại và thách thức từ môi trường kinh tế biến động.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Để thực hiện đề tài, tác giả sử dụng phương pháp tổng hợp tài liệu và các nghiên cứu trước Lược khảo tài liệu có liên quan đến cơ sở lý thuyết về ổn định tài chính NH, RRTD và các yếu tố ảnh hưởng đến ổn định tài chính của NHTMCP
Nghiên cứu thu thập mẫu dữ liệu từ các BCTC đã được kiểm toán của 27 NHTMCP Việt Nam Để đảm bảo dữ liệu chính xác, tác giả trong quá trinh thu thập đã tiến hành loại bỏ một số NHTMCP không đủ dữ liệu liên tục từ năm 2012 đến
2022 Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để xây dựng mô hình hồi quy đa biến và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, tác giả tiến hành thực hiện đánh giá dữ liệu thông qua phân tích thống kê mô tả, và phân tích ma trận tương quan để có cái nhìn tổng quát về dữ liệu nghiên cứu Để phân tích hồi quy, nghiên cứu sử dụng ba loại mô hình khác nhau là : mô hình hồi quy gộp OLS, mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) Để lựa chọn mô hình phù hợp nhất, nghiên cứu tiến hành thực hiện các kiểm định F-test, kiểm định Hausman và kiểm định Breusch-Pargan Sau đó tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình như đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan Nếu mô hình gặp phải những vấn đề này, tác giả thông qua mô hình ước lượng FGLS để có thể khắc phục các khuyết tật Ngoài ra, tác giả kiểm định hiện tượng nội sinh và để kết quả cuối cùng đảm bảo độ tin cậy, mô hình hồi quy tổng quát GMM được tiến hành Việc sử dụng cả năm mô hình ước lượng Pooled OLS, FEM, REM, FGLS và GMM sẽ giúp tác giả có cái nhìn tổng quan hơn về tác động của RRTD đến ổn định tài chính của các NHTMCP tại Việt Nam
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Vì nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian gần nhất với hiện tại là từ 2012 đến 2022 Nên kết quả nghiên cứu sẽ làm rõ các bằng chứng thực nghiệm về tác động của RRTD đến ổn định tài chính của các NHTMCP Phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp được sử dụng trong nghiên cứu giúp đưa ra những kết quả cụ thể về tác động của RRTD đến ổn định tài chính của các NHTMCP Bên cạnh đó còn mở rộng phạm vi hiểu biết về cách đánh giá và ứng phó với rủi ro này Điều này giúp nhà quản trị NH đưa ra các biện pháp giảm thiểu RRTD, duy trì ổn định tài chính và các quyết định chính sách trong việc phát triển chiến lược an toàn và bền vững.
KẾT CẤU CỦA KHÓA LUẬN
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI
Nội dung chương đầu tiên trình bày bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, nội dung nghiên cứu, đóng góp của đề tài, bố cục của đề tài.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
2.1.1 Khải niệm về rủi ro tín dụng của Ngân hàng Thương mại
Hoạt động tín dụng là hoạt động chiếm phần lớn nguồn thu và lợi nhuận của
NH Tuy nhiên, hoạt động này cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng (RRTD) RRTD là mối quan tâm hàng đầu của các NH, ảnh hưởng trực tiếp đến sự ổn định và phát triển bền vững của hệ thống tài chính
Theo Graham & Coyle (2000), RRTD được định nghĩa là tổn thất do khách hàng từ chối hoặc không có khả năng thanh toán kịp thời và đầy đủ số nợ
Theo Phan Ngọc Hà (2021) định nghĩa RRTD “là các tổn thất phát sinh từ việc khách hàng không trả được đầy đủ, đúng hạn các khoản nợ hoặc khách hàng không thực hiện đầy đủ, đúng hạn các nghĩa vụ mà NHTM đã bảo lãnh và NHTM phải thực hiện thay các nghĩa vụ này” Ủy ban Basel (BCBS) trong báo cáo của họ vào năm 2000 đã chỉ ra rằng các khoản vay là nguồn gây ra RRTD lớn nhất và rõ ràng nhất đối với các tổ chức tài chính như NH (Basel Committee on Banking Supervision (2000)
Hassan et al (2021) cho rằng RRTD là "khả năng người vay không thực hiện nghĩa vụ hoặc khả năng thực hiện nghĩa vụ của họ bị suy giảm, dẫn đến tổn thất kinh tế cho ngân hàng"
Theo Nguyễn Thanh Phong (2020), RRTD phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của NH, xuất phát từ việc khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán khoản vay theo cam kết Tác giả này cũng nêu ra hai cách tiếp cận của RRTD là: việc khách hàng trả nợ không đúng hạn và việc khách hàng không thể trả nợ cho NH
Như vậy, từ những khái niệm trên cách tiếp cận RRTD trong bài như sau: RRTD là khả năng tổn thất xảy ra khi người đi vay không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện các nghĩa vụ thanh toán gốc và lãi trong hợp đồng tín dụng Rủi ro này khổng chỉ giới hạn ở hoạt động cho vay mà còn bao gồm các hoạt động khác như bão lãnh, cam kết,v.v Đây là rủi ro gắn liền với hoạt động tín dụng, sẽ dẫn đến tổn thất tài chính như giảm thu thập ròng và tiềm năng gây ra những tổn thất lớn mà sẽ đe dọa hoạt động cốt lõi của một NH
2.1.2 Đo lường rủi ro tín dụng của Ngân hàng Thương mại
Có nhiều phương pháp khác nhau để đo lường rủi ro tín dụng của NHTM Trong số đó, đánh giá RRTD thông qua tỷ lệ nợ xấu là một trong những phương pháp đơn giản và dễ hiểu nhất Tỷ lệ nợ xấu là tỷ số giữa tổng giá trị nợ quá hạn trên 90 ngày trên tổng giá trị cho vay Tỷ lệ nợ xấu là một chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng danh mục cho vay của NH và khả năng quản lý rủi ro tín dụng của NH
Theo Barth et al (2004), việc quản lý RRTD, trong đó tỷ lệ nợ xấu (NPL) đóng vai trò quan trọng, là một yếu tố không thể bỏ qua NPL cao có thể được coi là một dấu hiệu cho thấy RRTD của các NHTM đang tăng lên, như đã chỉ ra bởi Djebali
& Zaghdoudi (2020) Nghiên cứu của Foos et al (2010) cũng chỉ ra rằng RRTD có thể tăng lên do NH tham gia vào hoạt động cho vay với rủi ro cao Theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Việt Nam được tính theo công thức
Tỷ lệ nợ xấu = Nợ nhóm 3+Nợ nhóm 4+Nợ nhóm 5
Nợ nhóm 3: Khoản nợ dưới tiêu chuẩn
Nợ nhóm 4: Khoản nợ nghi ngờ
Nợ nhóm 5: Khoản nợ có khả năng mất vốn
Công thức 3.1 đo lường tỷ lệ nợ xấu bằng cách lấy tổng dư nợ từ nhóm 3 đến
4 trên tổng dư nợ cho vay Tỷ lệ nợ xấu phản ánh chất lượng hoạt động tín dụng của NHTMCP Tỷ lệ nợ xấu gia tăng hoặc cao hơn mức trung bình ngành là dấu hiệu cho thấy ngân hàng gặp khó khăn trong việc quản lý khoản vay Các NHTMCP cần tuân thủ quy định của NHNN về việc duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới 3% Ở bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng tỷ lệ nợ xấu, được tính toán từ BCTC thường niên, như một chỉ số đại diện cho RRTD của NHTM.
ỔN ĐỊNH TÀI CHÍNH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
2.2.1 Khái niệm ổn định tài chính của Ngân hàng Thương mại
Hệ thống NH đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, đảm nhận chức năng điều tiết nguồn vốn, trung gian thanh toán, và nhiều chức năng khác Ổn định tài chính NHTMCP là yếu tố then chốt giúp hệ thống tài chính đảm bảo sự an toàn và phát triển bền vững, đóng góp vào sự phát triển chung của nền kinh tế Mặc dù đã được nghiên cứu rộng rãi, khái niệm "ổn định tài chính của ngân hàng" vẫn chưa có định nghĩa thống nhất Các nghiên cứu thường đánh giá mức độ ổn định tài chính của
NH dựa trên "ổn định tài chính" trong lĩnh vực NH
Schinasi (2009) định nghĩa ổn định tài chính là khả năng hệ thống tài chính hoạt động hiệu quả, thúc đẩy kinh tế, quản lý rủi ro và phục hồi trước biến động, đảm bảo sự ổn định cho nền kinh tế Ổn định tài chính được định nghĩa là "tình trạng hệ thống tài chính hoạt động trơn tru, đảm bảo các trung gian (NH, công ty chứng khoán) và thị trường tài chính vận hành hiệu quả" (Crockett ,1996)
Theo Hoelscher & Quintyn (2003), ổn định tài chính NHTM được định nghĩa là "trạng thái ổn định" mà NH thực hiện hiệu quả các chức năng kinh tế cốt lõi (bao gồm phân bổ nguồn lực, phân tán rủi ro và thanh toán)
Sự ổn định tài chính của các NHTM được hiểu là “trạng thái hoạt động hiệu quả, an toàn, không bị tác động bởi yếu tố bất lợi hiện tại hay tương lai, đồng thời giữ vững trước cú sốc kinh tế." (Nguyễn Thị Kiều Nga & Trần Huy Hoàng, 2020)
Như vậy, ở bài nghiên cứu này tác giả định nghĩa ổn định tài chính của NHTM là trạng thái mà NH duy trì hoạt động an toàn, hiệu quả Hoàn thành tốt vai trò và các chức năng của NH như trung gian thanh toán và tin dụng Đồng thời sỡ hữu nền tảng tài chính vững mạnh, có thể thích ứng và phục hồi nhanh chóng trước mọi biến động kinh tế Đồng thời, NH cũng không gây ra các cú sốc ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế Ổn định tài chính NH đóng vai trò quan trọng cho hệ thống tài chính và nền kinh tế
2.2.2 Đo lường ổn định tài chính của Ngân hàng Thương mại Đánh giá mức độ ổn định tài chính của NHTM là một vấn đề quan trọng, và đã được tiếp cận bằng các phương pháp khác nhau Trong số các phương pháp, chỉ số Z-Score là một công cụ phổ biến được sử dụng rộng rãi bởi các nhà nghiên cứu và tổ chức uy tín trong lĩnh vực tài chính Z-score là một chỉ tiêu phổ biến về mức độ an toàn của NH, được xây dựng trên mối quan hệ của VCSH, lợi nhuận và biến động do bất ổn hay rủi ro (được đo bằng độ lệch chuẩn của lợi nhuận ngân hàng) (Cihak & Hesse, 2010)
Chỉ số Z-Score được phát triển ban đầu bởi Altman (1968) nhằm dự đoán khả năng phá sản của các doanh nghiệp dựa trên các yếu tố tài chính Mô hình Z-Score ban đầu bao gồm 5 biến và sau này đã được rút gọn thành 4 biến vào năm 1995 Boyd
& Runkle (1993) đã áp dụng mô hình này vào đánh giá ổn định tài chính NHTM với công thức tính toán như sau:
ROA: Tỷ suất sinh lời trên TTS bình quân, thể hiện hiệu quả hoạt động của
E/A: Tỷ lệ VCSH trên TTS σ(ROA): Độ lệch chuẩn của ROA
Từ công thức 2.2, có thể thấy Zscore thể hiện ba góc độ đánh giá ổn định của NHTM, bao gồm hiệu quả hoạt động của NH (ROA), mức độ an toàn tài chính (E/A) và mức độ biến động của lợi nhuận (độ lệch chuẩn của ROA) Thông qua chỉ số này, cú thể tớnh toỏn được mức độ chấp nhận rủi ro của cỏc NH Theo Kửhler (2015), Z- score được xem như một chỉ tiêu quan trọng đo lường ổn định và rủi ro của NHTM
Mặc dù Z-Score có ưu điểm về tính linh hoạt, dễ tính toán và hiệu quả, nhưng cũng cần lưu ý Z-Score cũng dễ bị ảnh hưởng bởi dữ liệu tài chính và không tính đến rủi ro hệ thống Việc Z-score càng cao, mức độ rủi ro thấp chứng tỏ sự ổn định tài chính NH sẽ tăng lên Ngược lại khi Z-score càng thấp thì NH đang gặp khó khăn tài chính, từ đó xác suất vỡ nợ của NH đó sẽ lớn hơn.
TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN ỔN ĐỊNH TÀI CHÍNH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Rủi ro tín dụng (RRTD) là một trong những rủi ro quan trọng nhất mà NH phải đối mặt Tác động của RRTD đến ổn định tài chính của NHTMCP được nhiều nghiên cứu thể hiện:
Theo nghiên cứu của DeYoung & Whalen (1998), nguyên nhân chính dẫn đến phá sản của NHTM không phải do hiệu quả hoạt động kém, mà là do lượng nợ xấu tăng cao Điều này cho thấy RRTD đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sự ổn định của NHTM Nghiên cứu của Mamman & Oluyemi (1994) cũng củng cố quan điểm này khi cho rằng RRTD cao dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao và dẫn đến tổn thất tài chính và ảnh hưởng đến khả năng hoạt động của NHTM
Những tác động này đã được nghiên cứu và đề cập trong các tài liệu của Anh
& Phuong (2021), Gizaw et al (2015), Sabeza et al (2015), Ghenimi et al (2017),
Djebali & Zaghdoudi (2020), Louhichi et al (2019), Nguyễn Thị Hồng Ánh & Lê Thành Trung (2020), tác giả xác định RRTD (tỷ lệ nợ xấu) ảnh hưởng tiêu cực đến ổn định tài chính NH theo theo khía cạnh sau:
Thứ nhất, RRTD ảnh hưởng uy tín và hoạt động kinh doanh của NH Tỷ lệ nợ xấu cao làm suy giảm uy tín, niềm tin từ khách hàng và đối tác của NH, hạn chế khả năng huy động vốn và mở rộng thị phần
Thứ hai, khả năng thanh toán của NH bị ảnh hưởng tiêu cực bởi RRTD cao Các khoản tín dụng đã cấp không thể thu hồi đúng hạn sẽ ảnh hưởng đến việc thanh toán Hậu quả là việc rút tiền hàng loạt, khiến NH gặp khó khăn trong thanh toán, kéo theo tình trạng mất ổn định tài chính của NHTM Từ đó dẫn đến khó khăn trong việc đảm bảo khả năng thanh toán cho các nghĩa vụ đến hạn như tiền gửi của khách hàng, tiền lương nhân viên, lãi suất vay,v.v Ngoài ra, RRTD còn làm giảm giá trị tài sản của NH Một số NH có thể đầu tư một phần tài sản vào các khoản vay, trái phiếu hoặc chứng khoán có rủi ro tín dụng cao Khi RRTD xảy ra, giá trị của những khoản đầu tư này sẽ giảm, dẫn đến việc NH phải chịu lỗ thêm
Thứ ba, RRTD gây mất cân bằng tài chính Nợ xấu gia tăng gây mất cân bằng thanh khoản, tức khối lượng tiền mặt của NH không đủ để bù đắp cho các nghĩa vụ ngắn hạn Khi đó, NH có thể đối mặt với "cuộc khủng hoảng thanh khoản" như tại cuộc khủng hoảng Tiết kiệm và Vay năm 1980 tại Hoa Kỳ hoặc cuộc khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997-1998
Thứ tư, RRTD khiến cho thu nhập bị suy giảm, NH có thể gặp khó khăn về vốn Tín dụng là hoạt động chính đem lại nguồn thu cho NH RRTD là rủi ro không thể nào tránh của hoạt động tín dụng Nguồn vốn của NH bị ảnh hưởng nặng nề nếu các khoản phải thu bao gồm gốc, lãi và các khoản phí không được thu hồi Điều này làm cho lợi nhuận bị giảm xuống, quy mô NH sẽ bị ảnh hưởng nếu NH sử dụng chính vốn tự có để bù đắp thiệt hại
Thứ năm, RRTD làm cho chi phí quản lý tăng lên NH phải dành nhiều nguồn lực cho công tác xử lý nợ xấu, như thu hồi nợ, tái cấu trúc khoản vay, dẫn đến tăng chi phí hoạt động và làm suy yếu biên lợi nhuận Khi nợ xấu tăng, thu nhập từ lãi vay bị mất đi, thậm chí còn phải trích lập dự phòng rủi ro, gây ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận và khả năng tăng vốn Hơn nữa, NH phải dành thêm vốn dự phòng để bù đắp cho các khoản lỗ tiềm năng trên các khoản vay mà không được trả, như đã được ghi nhận bởi Liang et al (2017) quản lý NPLs tạo ra chi phí vận hành đáng kể cho NH
NH phải dành tài nguyên cho các nỗ lực thu hồi cứng nhắc, bao gồm thuê các công ty thu nợ và theo đuổi hành động pháp lý để thu hồi các khoản nợ chưa thanh toán Ngoài ra, họ có thể cố gắng tái cấu trúc các khoản vay gặp khó khăn thông qua đàm phán với người vay, làm tăng thêm gánh nặng hành chính Những chi phí liên quan đến quản lý NPLs (Demirguc-Kunt & Huizinga, 2004) làm suy giảm hiệu quả vận hành và lợi nhuận của NH, tạo ra một chu kỳ ác ôn nơi lợi nhuận suy giảm dẫn đến ít tài nguyên hơn cho giải quyết hiệu quả NPL
Cuối cùng, RRTD gây mất lòng tin khách hàng Khi khách hàng nhận thấy NH có tỷ lệ nợ xấu cao, họ trở nên mất niềm tin, e dè khi gửi tiền hoặc vay vốn, hạn chế khả năng huy động vốn của NH Khi khách hàng nhận thấy một ngân hàng có nguy cơ cao mặc dù vẫn còn nợ chưa trả với tỷ lệ NPLs ngày càng tăng, họ trở nên e dè khi gửi tiền hoặc tìm kiếm vay vốn từ tổ chức đó Sự mất lòng tin này đáng kể làm hạn chế khả năng của NH huy động vốn, là máu chảy của các hoạt động kinh doanh cốt lõi của họ.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Để thực hiện khóa luận, tác giả xây dựng quy trình nghiên cứu như sau:
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Phân tích kết quả nghiên cứu và đề xuất hàm ý quản trị Kiểm định các giả thuyết và lựa chọn mô hình phù hợp Thực hiện và phân tích hồi quy (OLS, FEM, REM, FGLS, GMM)
Thống kê mô tả Thu thập dữ liệu thứ cấp và xử lý dữ liệu nghiên cứu Xây dựng mô hình và phương pháp nghiên cứu Lược khảo các khái niệm,cơ sở lý thuyết, tổng quan các nghiên cứu có liên quan Đặt vấn đề và xác định mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Khóa luận nghiên cứu tác động của RRTD đến ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam, mô hình nghiên cứu đề xuất dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm trước đây của nhiều tác giả trong và ngoài nước trong nhiều thời kỳ và giai đoạn khác nhau Trên cơ sở nghiên cứu Ghenimi et al (2017), mô hình được tác giả đề xuất như sau:
Trong đó: β0: Hệ số chặn β1, β2, , β10: Hệ số hồi quy của các biến độc lập, đại diện cho tác động ước tính của mỗi biến đối với biến phụ thuộc là chỉ số Z-score uit: phần dư
Z-scoreit: Giá trị Z-score của ngân hàng i trong năm t, là thước đo ổn định tài chính và khả năng vỡ nợ Tỷ số cao hơn cho thấy nguy cơ phá sản thấp hơn
NPLit: Tỷ lệ nợ xấu của NH i trong năm t
EATit: Tỷ lệ VCSH trên TTS của NH i trong năm t
LTAit: Tỷ lệ dư nợ cho vay trên TTS của NH i trong năm t
LGit: Tăng trưởng tín dụng của NH i trong năm t
CIRit: Hiệu quả hoạt động của NH i trong năm t
ROEit: Tỷ lệ lợi nhuận ròng trên VCSH của NH i trong năm t
NIMit: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần NH i trong năm t
SIZEit: Quy mô của NH i, được đo bằng TTS trong năm t
GDP: Tăng trưởng kinh tế trong năm t
INF: Tỷ lệ lạm phát của nền kinh tế trong năm t i = {1…27}; t = {2012…2022}
3.2.2 Giải thích các biến của mô hình nghiên cứu
❖ Ổn định tài chính (Zscore)
Tác giả sử dụng chỉ số Z-score là biến phụ thuộc đo lường sự định tài chính của hệ thống NH Chỉ số này được EdWard Laltman đưa ra để dự đoán khả năng phá sản, khả năng vỡ nợ của tổ chức hoạt động vào năm 1968 Theo các bài nghiên cứu của Boyd & Runkle (1993), Čihák & Hesse (2010), Laeven et al (2014) tác giả xác định công thức tính Z-score như sau:
Z-score it =Ln(ROA it + E A⁄ it σ(ROA it ) ) (3.2)
Z-scoreit: là giá trị Z-score của NH i ở năm thứ t
ROAit: là tỷ suất sinh lời trên TTS bình quân của NH i ở năm thứ t
E/Ait: vốn chủ sở hữu/TTS của NH i ở năm thứ t σ(ROAit): độ lệch chuẩn của giá trị ROA của NH i ở năm thứ t
Khóa luận dựa trên nghiên cứu của Abuzayed et al (2018) để tính độ lệch chuẩn của ROA Chỉ số tính toán dựa trên dữ liệu kế toán trong 3 năm, năm nay và hai năm trước đó Khóa luận tính toán Z-score dưới dạng logarit tự nhiên để tăng tính chính xác và hiệu quả dựa trên nghiên cứu của Laeven & Levine (2009), để giảm biến động và sự khác biệt dữ liệu giữa các NH tại Việt Nam
❖ Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Tỷ lệ nợ xấu là chỉ số quan trọng đo lường mức độ RRTD của NH Nó biểu thị phần trăm nợ mà khách hàng không thể trả đúng hạn, tăng cường đánh giá về chất lượng của danh mục cho vay Công thức tính tỷ lệ nợ xấu là tỷ lệ giữa nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5 với tổng các khoản nợ từ nhóm 1 đến nhóm 5 Tác giả tính toán tỷ lệ nợ xấu dựa vào nghiên cứu của Ferhi (2018), Kiemo et al (2019) theo công thức sau:
NPL = Nợ nhóm 3+Nợ nhóm 4+Nợ nhóm 5
❖ Tỷ lệ VCSH trên TTS (ETA)
Tỷ lệ VCSH trên TTS (ETA) là một chỉ số giúp đánh giá khả năng của NH đáp ứng các nghĩa vụ tài chính và chỉ ra tỷ lệ vốn an toàn của NH đối với RRTD Giúp đánh giá khả năng của NH tự mình trải qua các biến động tài chính và giảm thiểu rủi ro phá sản Dựa vào nghiên cứu của Amara & Mabrouki (2019) và Setiawan
& Widiastuti (2021), tác giả tính toán ETA theo công thức sau:
ETA = Tổng vốn chủ sở hữu
❖ Tỷ lệ dư nợ cho vay trên TTS (LTA)
Tỷ lệ dư nợ cho vay trên TTS (LTA) là một chỉ số quan trọng đo lường mức độ tài sản của NH được sử dụng để hỗ trợ việc cho vay Thông qua việc chia tỷ lệ nợ vay cho TTS, LTA cung cấp cái nhìn về mức độ rủi ro và ổn định của NH trong quá trình cung cấp các khoản vay Dựa vào nghiên cứu của Abuzayed et al (2018) và Kabir et al (2015), Ghenimi et al (2017), tác giả đã tính toán LTA theo công thức như sau:
❖ Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LG)
Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LG) là tỷ số thể hiện mức độ tăng trưởng hàng năm của dư nợ cho vay của NH Về cách đo lường tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, thường được tính bằng cách chia chênh lệch giữa dư nợ cho vay tại thời điểm cuối kỳ và dư nợ cho vay tại thời điểm đầu kỳ cho dư nợ cho vay tại thời điểm đầu kỳ Dựa trên nghiên cứu của Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toản (2014), tỷ lệ tăng trường tín dụng có thể được tính bằng công thức sau đây:
LG = (Dư nợ cho vay i -Dư nợ cho vay i-1
❖ Hiệu quả hoạt động (CIR)
Hiệu quả hoạt động (CIR) là thước đo đánh giá hiệu quả hoạt động khi quản lý tốt chi phí Biến được đo lường thông qua tỷ lệ chi phí so với tổng thu nhập của
NH trong một khoảng thời gian cụ thể Chỉ số cung cấp cái nhìn về mối quan hệ giữa hiệu suất quản lý chi phí và khả năng sinh lợi của NH Tác giả tính toán CIR dựa trên công thức từ bài nghiên cứu của Sang Tang My (2020):
CIR= Chi phí hoạt động
❖ Tỷ lệ lợi nhuận ròng trên VCSH (ROE)
Tỷ lệ lợi nhuận ròng trên VCSH (ROE) là một biến quan trọng, đại diện cho khả năng sinh lời của NH Chỉ số này phản ánh hiệu quả của VCSH bằng cách đo lường mức lợi nhuận mà NH tạo ra từ mỗi đồng VCSH đầu tư Nghiên cứu của Ghenimi et al (2017) và Amara & Mabrouki (2019) là cơ sở để tác giả tính toán ROE, công thức như sau:
❖ Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM)
Chỉ số NIM (Net Interest Margin) đo lường hiệu quả hoạt động của NH thông qua việc đánh giá sự chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi Biến này được tính bằng chênh lệch giữa thu nhập lãi và chỉ phí lãi chia cho TTS sinh lợi bình quân TTS sinh lợi bao gồm các khoản tiền gửi tại NH, tiền gửi tại các tổ chức tín dụng khác, cũng như các khoản đầu tư và cho vay khách hàng từ bảng cân đối kế toán Tỷ lệ này là biểu hiện khả năng duy trì sự tăng trưởng thu nhập từ hoạt động cho vay so với chi phí huy động nguồn tiền gửi Nghiên cứu của Misman et al (2015) và Chand et al (2021) là cơ sở để tác giả tính toán NIM theo công thức như sau:
NIM= Thu nhập lãi thuần
❖ Quy mô của Ngân hàng (SIZE)
Quy mô NH (SIZE) là chỉ số đo lường kích thước của một NH, thường được biểu diễn qua TTS của NH Các NH có quy mô lớn thường thể hiện sự ổn định trong thời gian dài và khả năng đa dạng hóa dịch vụ và sản phẩm tài chính Quy mô NH thường được hiểu đúng thông qua TTS, bao gồm các giá trị tài sản như tiền mặt, cho vay, đầu tư, tài sản cố định và các tài sản khác của NH Dựa vào nghiên cứu của Amara & Mabrouki (2019) và Adusei (2015), tác giả đo lường biến quy mô NH theo công thức sau:
❖ Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Tăng trưởng kinh tế (GDP) là chỉ số quan trọng đo lường giá trị toàn bộ hàng hóa và dịch vụ được sản xuất trong một quốc gia trong khoảng thời gian nhất định Chỉ số này cung cấp cái nhìn về sự phát triển và hoạt động kinh tế, đồng thời ảnh hưởng đến quyết định và hiệu suất của các NH GDP được tổng hợp từ các báo cáo của các tổ chức như Tổng cục Thống kê hoặc Ngân hàng Thế giới
❖ Tỷ lệ lạm phát (INF)
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 27 NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2022, tổng số quan sát là 297 (danh sách 27 NHTMCP được trình bày tại phụ lục 1) Để khóa luận có thể đảm bảo tính chính xác và khách quan, dữ liệu liên quan đến báo cáo được lấy từ nhiều nguồn uy tín như: BCTC hợp nhất và BCTC riêng của các NHTMCP, đã được kiểm toán và công bố hàng năm trên các website chính thức và các trang thông tin như vietstock.vn Các chỉ số kinh tế vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng GDP được được lấy từ báo cáo của Tổng cục Thống kê Việt Nam, World Bank và IMF Phần mềm Excel được sử dụng để tính toán các giá trị cần thiết cho mô hình nghiên cứu và tổ chức thành dữ liệu bảng (panel data), bao gồm thông tin của 27 NHTMCP trong giai đoạn 2012 - 2022 Bảng tính Excel sau đó sẽ được nhập vào phần mềm STATA để thực hiện các phân tích và kiểm định mô hình nghiên cứu Việc sử dụng phần mềm chuyên dụng như STATA 17 giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác của phân tích dữ liệu Nhờ vậy, nghiên cứu sẽ cung cấp cho người đọc những kết quả chính xác và tin cậy.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ
Kết quả thống kê mô tả các biến cho thấy có tất cả 297 quan sát trong giải đoạn
2012 đến 2022, được trình bày như sau:
Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Stata 17
Thông qua bảng 4.1, tác giả thấy rằng có tất cả 297 quan sát của 27 NHTMCP Việt Nam Chỉ số đại diện cho ổn định tài chính là LnZscore có giả trị trung bình là 4.0158 cùng với độ lệch chuẩn là 1.0543 Trong tổng số 27 NHTMCP, ngân hàng TPB có giá trị LnZscore nhỏ nhất là 1.1588 vào năm 2013, giả trị lớn nhất là 9.4898 thuộc về ngân hàng BAB năm 2018
Trong giai đoạn 2012 – 2022, RRTD thể hiện là tỷ lệ nợ xấu (NPL) có giá trị nhỏ nhất là 0.0047 thuộc về ngân hàng BAB năm 2018, và giá trị cao nhất là 0.0883 của ngân hàng NAB năm 2018 Tỷ lệ nợ xấu của một số ngân hàng cao hơn mức trung bình NHTMCP nhưng giá trị trung bình là 0.0220, vẫn nằm trong mức kiểm soát là dưới 3%
Tỷ lệ VCSH trên TTS (ETA) có giá trị trung bình là 0.0952 và độ lệch chuẩn là 0.0746 Thấp nhất là của ngân hàng BID năm 2021 với 0.0049 và cao nhất là của ngân hàng LPB năm 2012 với 1.1051
Tỷ lệ dư nợ cho vay trên TTS (LTA) có giá trị trung bình đạt mức 0.5843, với độ biến động khá cao, được đo bằng độ lệch chuẩn là 0.1165 Sự biến động này cho thấy rằng có sự khác biệt đáng kể về mức độ nợ của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu Tỷ lệ nợ thấp nhất là 0.2253 thuộc về ngân hàng MSB năm 2014 và cao nhất là 1.1240 của ngân hàng SGB năm 2012
Trong thời kỳ nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG) của các ngân hàng đạt mức trung bình là 0.1978, với sự biến động lớn được thể hiện qua độ lệch chuẩn là 0.1790 Có sự chênh lệch lớn giữa tốc độ tăng trưởng của các ngân hàng, từ -0.6316 đến 1.0790 Giá trị nhỏ nhất là của ngân hàng SSB năm 2013, giá trị cao nhất là ngân hang HDB năm 2013
Hiệu quả hoạt động của các ngân hàng được đánh giá qua tỷ lệ chi phí trên tổng thu nhập (CIR), với giá trị trung bình là 0.51335 và độ biến động cao (độ lệch chuẩn là 0.1465) Giá trị nhỏ nhất thuộc về ngân hàng KLB năm 2012 với mức 0.0512 và giá trị lớn nhất khoảng 1.0150 của ngân hàng STB năm 2017
Tỷ lệ lợi nhuận ròng trên VCSH (ROE) đạt mức trung bình 0.0998, với sự biến động đáng kể (độ lệch chuẩn là 0.0950) Sự biến động này có thể phản ánh sự ảnh hưởng của các yếu tố nội tại và bên ngoài đối với khả năng sinh lời của ngân hàng
Tỷ lệ lợi nhuận ròng thấp nhất là 0.0000014 của ngân hàng NVB năm 2022 và cao nhất là 1.2501 của ngân hàng BID 2021
Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) với giá trị trung bình là 0.0296 và độ biến động là 0.0127 Sự ổn định này có thể phản ánh mức độ đồng nhất trong cách ngân hàng sinh lời từ hoạt động kinh doanh chính Ngân hàng có giá trị NIM cao nhất (0.0884) là VPB năm 2019, giả trị NIM thấp nhất là 0.0044 của ngân hàng HDB năm 2013
Quy mô của ngân hàng (SIZE) trong mẫu nghiên cứu có sự biến động lớn, với kích thước trung bình đạt mức 18.6996 và độ lệch chuẩn là 1.1519 Ngân hàng BID ở năm 2012 với giá trị SIZE là 21.4750 là ngân hàng có quy mô lớn nhất, với giá trị SIZE là 16.4020, BaoVietBank là ngân hàng có quy mô nhỏ nhất mẫu năm 2012
Tăng trưởng kinh tế (GDP): Tăng trưởng kinh tế trong thời kỳ nghiên cứu đạt mức trung bình là 0.0578, với sự biến động là 0.016311, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là 0.0802 năm 2022 và 0.0258 năm 2021
Tỷ lệ lạm phát (INF): Tỷ lệ lạm phát trung bình trong thời kỳ nghiên cứu là 0.0362, với độ biến động là 0.022248 Tỷ lệ lạm phát cao nhất và thấp nhất 0.0921 năm 2012 và 0.0063 năm 2015.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2.1 Phân tích hệ số tương quan
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan
LnZscore NPL ETA LTA LG CIR ROE NIM SIZE GDP INF
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Stata 17
Ma trận tương quan ở Bảng 4.2 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình không quá mạnh, với hệ số tương quan dưới 0.8 Các biến NPL, LTA, LG, ROE, NIM, SIZE và INF có mối tương quan nghịch với ổn định tài chính đo lường bằng chỉ số LnZscore, trong khi LLR, ETA, CIR và GDP có mối tương quan thuận Đặc biệt, mối quan hệ giữa SIZE và ROE là mạnh nhất (0.5536) Tiếp theo, tác giả sử dụng các kiểm định để chọn ra mô hình phù hợp nhất
4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Kết quả phân tích tương quan cho thấy không có biến nào tương quan đáng kể Nhưng để đảm bảo kết quả không bị sai lệch, tác giả tiến hành kiểm định đa cộng tuyến như sau:
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Kết quả kiểm định dựa trên bảng 4.3 thể hiện rằng tất cả các biến độc lập trong mô hình (biến độc lập chính là NPL) các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10, đồng thời trung bình của chúng cũng là 1.42 Điều này cho thấy mô hình không gặp vấn đề đa cộng tuyến, vì các biến độc lập không có sự phụ thuộc tuyến tính mạnh lẫn nhau
4.2.3 Kết quả hồi quy bằng ba mô hình OLS, FEM và REM
Tác giả thực hiện ước lượng ba mô hình hồi quy để lựa chọn mô hình phù hợp, bao gồm Pooled OLS, Fixed Effects Model (FEM), và Random Effects Model (REM) Kết quả được trình bày như sau:
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy OLS, FEM, REM
LG -0.63602 0.017 -0.33636 0.266 -0.53409 0.049 CIR -0.43124 0.311 -0.74673 0.130 -0.69391 0.122 ROE -2.81866 0.000 -3.05868 0.000 -2.86406 0.000 NIM -5.23105 0.254 -10.3072 0.145 -8.95422 0.102 SIZE 0.08776 0.110 0.36194 0.003 0.13996 0.051 GDP 9.13198 0.005 8.14455 0.009 8.63012 0.005 INF -18.7975 0.000 -16.2957 0.000 -17.49335 0.000 Hằng số 3.66562 0.001 -1.61388 0.483 2.58973 0.069
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17
Bảng 4.4 tổng hợp kết quả từ ba mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM Biến đại diện cho rủi ro tín dụng (RRTD) được thể hiện qua biến NPL và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong cả ba mô hình, ảnh hưởng ngược chiều đến biến phụ thuộc (LnZscore) Các biến LTA, CIR và NIM không có mối quan hệ thống kê với LnZscore trong ba mô hình Biến LG có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trong mô hình OLS và REM, nhưng không đạt ý nghĩa thống kê trong mô hình FEM Hai biến ETA và SIZE có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và tác động tích cực đến biến phụ thuộc Các biến khác như ROE, GDP và INF đều có ý nghĩa thống kê ở mức độ 99% trong cả ba mô hình Trong đó, ROE và INF có tương quan âm với ổn định tài chính, trong khi GDP có tương quan dương Đối với mô hình OLS, khoảng 44.67% của sự biến thiên của Z-score có thể được giải thích bằng các biến độc lập Trong khi đó, R-squared của mô hình FEM và REM lần lượt là 41.22% và 39.93%, vẫn có ý nghĩa trong việc giải thích Z-score
Sau khi chạy ba mô hình hồi quy, để đánh giá chính xác tác động của RRTD đến ổn định tài chính của NHTMCP thì tác giả sẽ sử dụng các kiểm định F-test, Hausman test và Breusch-Pargan test Kết quả của các kiểm định sẽ giúp tác giả lựa chọn mô hình phù hợp nhất, được trình bày như sau:
Bảng 4.5 Kiểm định lựa chọn mô hình
Kiểm định Pooled OLS và
FEM FEM và REM Pooled OLS và
Pargan test chibar2(01) = 17.78 Prob > chibar2 0.0000 Prob > F = 0.0000
Kết luận Chọn FEM Chọn REM Chọn REM
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17
Theo bảng 4.5, kết quả lựa chọn mô hình được trình bày như sau:
Kết quả cho thấy p – value của kiểm định F-test là 0.0000 nhỏ hơn 0.05, bác bỏ giả thuyết H0: Mô hình OLS là mô hình phù hợp, do đó tác giá sử dụng mô hình FEM để thực hiện kiểm định tiếp theo
Khóa luận tiếp tục sử dụng Hausman test để so sánh hiệu quả giữa mô hình FEM và REM Kiểm định với mức ý nghĩa (Prob > chi2 = 0.5769) lớn hơn 0.05 Do đó, chưa đủ cơ sở bác bỏ H0: Mô hình REM là mô hình phù hợp
Do mô hình REM là mô hình được lựa chọn, tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pargan để đưa ra kết luận REM là mô hình phù hợp hơn OLS Kiểm định này cũng phát hiện mô hình có bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi đối với mô hình REM, kết quả cho thấy p- value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0, chấp nhân H1: Mô hình gặp hiện tượng phương sai số thay đổi REM là mô hình đáng tin cậy nhất và tất cả các mô hình đều có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Tiếp theo, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge với biến phụ thuộc để kiểm tra xem mô hình có bị hiện tượng tự tương quan hay không
Bảng 4.6 Kiểm định tự tương quan
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17
Kết quả của bảng 4.6 cho thấy Prob > F = 0.0000 nhỏ mức ý nghĩa 5%, bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1 là mô hình nghiên cứu xảy ra hiện tượng tự tương quan
4.2.5 Kết quả ước lượng mô hình FGLS
Từ kết quả kiểm định khuyết tật mô hình ở bảng 4.6, mô hình REM có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan Tiếp theo, khóa luận sử dụng mô hình FGLS để khắc phục hai khuyết tật trên Kết quả của mô hình FGLS được trình bày như sau:
Bảng 4.7 Kết quả hồi quy FGLS Biến độc lập Hệ số hồi quy Giá trị p-value
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17
Kết quả hồi mô hình FGLS được thể hiện ở bảng 4.7 có p-value = 0.0000 < 0.05, kết luận mô hình có ý nghĩa thống kê Có 8 biến có mối quan hệ thống kê với biến phụ thuộc: NPL, ETA, LG, ROE, GDP, INF, LLR, SIZE, NIM với mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5%, 10% Hai biến không có ý nghĩa thống kê lần lượt là CIR và NIM
4.2.6 Kết quả ước lượng mô hình GMM
Tác giả thực hiện kiểm định nội sinh bằng phương pháp Durbin Wu-Hausman để xác định xem mô hình REM có bị nội sinh không Giả thuyết của kiểm định được phát biểu như sau: H0: Không có hiện tượng nội sinh đáng kể trong mô hình REM, H1: Có hiện tượng nội sinh trong mô hình REM Kết quả kiểm định được thể hiện dưới đây:
Bảng 4.8 Kiểm định nội sinh Biến Durbin (score) chi2(1) Wu-Hausman F(1,258)
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17
Bảng 4.8 chỉ ra kết quả của kiểm định nội sinh Durbin Wu-Hausman cho thấy giá trị Wu-Hausman F(1,258) của 4 biến lần lượt là NPL, LG, GDP, INF nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó bác bỏ H0 và chấp nhận H1, tức là mô hình có hiện tượng nội sinh
Tác giả tiến hành kiểm soát hiện tượng nội sinh bằng mô hình GMM Và kết quả từ phương trình hồi quy GMM được trình bày trong bảng 4.9 Bảng này trình bày kết quả của GMM theo cách tiếp cận được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991)
Bảng 4.9 Kết quả hồi quy bằng GMM
Biến độc lập Hệ số hồi quy Giá trị p-value
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17 Để kiểm tra kết quả đầu ra có phù hợp và chính xác hay không, tác giả sử dụng hai kiểm định AR và Sargan/Hansen test để đưa ra kết luận về tương quan chuỗi và hiện tượng biến nội sinh có trong mô hình
Bảng 4.10 Kiểm định AR và Sargan/Hansen test
Kiểm định Hệ số p-value
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17
