CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1.1 Khái niệm về ngân hàng thương mại
Cho đếm thời điểm hiện tại, có rất nhiều định nghĩa về NHTM
Tại Hoa Kỳ, NHTM được xem là một công ty kinh doanh tiền tệ, chuyên cung cấp dịch vụ tài chính và hoạt động trong ngành công nghiệp dịch vụ tài chính
Tại Việt Nam, NHTM là ngân hàng được thực hiện toàn bộ hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác có liên quan vì mục tiêu lợi nhuận theo quy định của Luật các Tổ chức tín dụng và các quy định khác của pháp luật (Nghị định số 59/2009/NĐ - CP của chính phủ về tổ chức và hoạt động NHTM)
Luật các tổ chức tín dụng do Quốc hội Việt Nam ban hành năm 2010 quy định:
"Ngân hàng thương mại là loại hình ngân hàng thực hiện các hoạt động gồm: nhận tiền gửi của tổ chức, cá nhân dưới hình thức tiền gửi có kỳ hạn, tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi tiết kiệm, phát hành chứng chỉ tiền gửi, tín phiếu, các hình thức nhận tiền gửi khác theo nguyên tắc hoàn trả đủ tiền gốc, lãi cho người gửi tiền theo thỏa thuận"
Từ những quan điểm nêu trên, có thể thấy NHTM là một tổ chức tài chính hoạt động với mục tiêu tạo lợi nhuận từ các hoạt động giao dịch tiền tệ Các ngân hàng thương mại chủ yếu dựa vào tiền gửi thường xuyên từ khách hàng để cung cấp các dịch vụ tài chính như cấp tín dụng, chiết khấu và thanh toán Những hoạt động này giúp thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế bằng việc sử dụng tiền của người “thừa” để hỗ trờ những người “thiếu”
2.1.2 Các hoạt động của NHTM
Căn cứ tại Điều 98 Luật Các tổ chức tín dụng 2010, quy định về hoạt động ngân hàng thương mại, bao gồm:
- Nhận tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi có kỳ hạn, tiền gửi tiết kiệm và các loại tiền gửi khác
- Phát hành chứng chỉ tiền gửi, kỳ phiếu, tín phiếu, trái phiếu để huy động vốn trong nước và nước ngoài
- Cấp tín dụng dưới các hình thức sau đây:
+ Chiết khấu, tái chiết khấu công cụ chuyển nhượng và giấy tờ có giá khác; + Bảo lãnh ngân hàng;
+ Phát hành thẻ tín dụng;
+ Bao thanh toán trong nước; bao thanh toán quốc tế đối với các ngân hàng được phép thực hiện thanh toán quốc tế;
+ Các hình thức cấp tín dụng khác sau khi được Ngân hàng Nhà nước chấp thuận
- Mở tài khoản thanh toán cho khách hàng
- Cung ứng các phương tiện thanh toán
- Cung ứng các dịch vụ thanh toán sau đây:
+ Thực hiện dịch vụ thanh toán trong nước bao gồm séc, lệnh chi, ủy nhiệm chi, nhờ thu, ủy nhiệm thu, thư tín dụng, thẻ ngân hàng, dịch vụ thu hộ và chi hộ;
+ Thực hiện dịch vụ thanh toán quốc tế và các dịch vụ thanh toán khác sau khi được Ngân hàng Nhà nước chấp thuận
2.1.3 Khái niệm về rủi ro tín dụng của NHTM
Có rất nhiều khái niệm khác nhau về RRTD Theo Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng thì “rủi ro tín dụng là rủi ro xảy ra tổn thất xuất phát từ sự vi phạm bởi người vay hoặc đối tác” (Bank for International Settlements/BIS, 2001) Trong khái niệm này, sự tổn thất bởi rủi ro tín dụng bắt nguồn từ sự vi phạm của người vay hoặc đối tác Theo Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB), nợ xấu của các NHTM được xác định phụ thuộc vào kết quả thu hồi nợ của NH
Theo Theo Thomas P Fitch (1997), là một trong những nguy cơ chính mà các tổ chức tài chính phải đối mặt khi cung cấp các dịch vụ vay Điều này xuất phát từ khả năng của người vay không thực hiện đúng các cam kết trả nợ theo hợp đồng, dẫn đến tình trạng nợ xấu Cùng với rủi ro về biến động lãi suất, rủi ro tín dụng được coi là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến hoạt động cho vay của các tổ chức tài chính, đặc biệt là ngân hàng
Tại Việt Nam, dựa theo khoản 8 điều 3 Thông tư 14/2023/TT-NHNN quy định rủi ro tín dụng như sau: “Rủi ro tín dụng là rủi ro do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng hoặc thỏa thuận với tổ chức tín dụng phi ngân hàng, trừ các trường hợp quy định tại điểm b Khoản này Trong đó, khách hàng (bao gồm cả tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài) có quan hệ với tổ chức tín dụng phi ngân hàng trong việc nhận cấp tín dụng (bao gồm cả nhận cấp tín dụng thông qua ủy thác), nhận tiền gửi, phát hành trái phiếu doanh nghiệp) Bên cạnh đó, theo Thông tư số 02/2013/TT- NHNN ngày 21/01/2013 về “Việc phân loại, trích lập và sử dụng nợ để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của các tổ chức tín dụng” và theo quy định theo khoản 1 Điều 10 của Thông tư số 02/2013/TT-NHNN và Thông tư số 09/2014/TT- NHNN thì “Nợ xấu là những khoản nợ từ nhóm 3, cụ thể: nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn, thời gian quá hạn từ 90 –180 ngày), nhóm 4 (nợ nghi ngờ, thời gian quá hạn từ 181 –
360 ngày) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn, thời gian quá hạn trên 360 ngày”
Từ những quan điểm trên, tác giả đưa ra nhận định rằng RRTD là một loại rủi ro xảy ra trong quá trình NHTM cấp tín dụng cho khách hàng, do khách hàng vay không thực hiện đầy đủ nghĩa vụ trả nợ hoặc không trả nợ đúng theo thời gian đả cam kết trong hợp đồng cấp tín dụng RRTD là một trong những rủi ro thường xảy ra trong hoạt động kinh doanh của NHTM và có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả hoạt động kinh doanh của các NHTM
2.1.4 Nguyên nhân xảy ra rủi ro tín dụng tại các NHTM
Rủi ro tín dụng là một vấn đề phức tạp, có nguồn gốc từ nhiều yếu tố khác nhau Theo Ghosh (2012), rủi ro này có thể phân chia thành hai loại chính: nguyên nhân bên trong và nguyên nhân bên ngoài của ngân hàng Trong số những yếu tố nội tại, có thể kể đến quá trình đánh giá và quyết định về tín dụng không cẩn thận, quản lý tín dụng không hiệu quả, và sự không đoán trước được những biến cố không mong muốn, cũng như ý thức trả nợ của khách hàng Đối diện với những thách thức từ bên ngoài, như sự suy thoái kinh tế hoặc sự thay đổi trong chính sách tài chính và thị trường tài chính, ngân hàng cũng phải đối mặt với những rủi ro tín dụng không ít
Yếu tố nội và ngoại vi có sự ảnh hưởng lẫn nhau đối với rủi ro tín dụng Khi các yếu tố nội tại của ngân hàng được quản lý tốt, rủi ro tín dụng có thể được kiểm soát hiệu quả hơn Trong khi đó, trong một môi trường kinh tế phức tạp, việc hoàn thành nghĩa vụ vay của các doanh nghiệp có thể gặp khó khăn, dẫn đến tăng rủi ro tín dụng đối với các ngân hàng Đánh giá và quyết định cấp tín dụng không cẩn thận
Khi NH ra quyết định cấp tín dụng cho một KH cá nhận hoặc doanh nghiệp, nếu các NH nói chung và các cán bộ thẩm định nói riêng không đánh giá một cách chi tiết, kĩ lưỡng về khả năng trả nợ của KH, kế hoạch sử dụng vốn, tính khả thi của dự án… thì sẽ có thể dẫn đến việc dòng tiền trả nợ không được đảm bảo, khách hàng không thể trả được nợ gốc và lãi vay, từ đó xuất hiện những khoản nợ không thể thanh toán
Quản lý tín không hiệu quả
Việc quản lý kém đã được Berger & Young (1997) nhắc đến trong bài nghiên cứu của họ Cụ thể, trong nền kinh tế luôn biến động và thay đổi phức tạp, chất lượng quản lý của mỗi NHTM đóng vai trỏ quyết định tới khả năng đối phó với các sự thay đổi phúc tạp này Quản lý yếu kém bao gồm không thể đánh giá rủi ro chính xác, quản lý tài sản thiếu hiệu quả… những việc này sẽ dẫn đến hệ quả làm tăng nguy cơ xảy ra rủi ro Ý thức trả nợ của KH
Nên cạnh những yếu tố bên trong, những yếu tố bên ngoài cũng là một trong những thách thức và rủi ro mà các NH khó có thể lường trước và dự trù Bhattarai (2016) cho rằng, KH có thể xuất hiện các hành vi cố tình không tôn trọng các cam kết theo thỏa thuận mặc dù vẫn đủ khả năng thanh toán nghĩa vụ nợ, các hành vi này có tỷ lệ cao gây ra rủi ro cho các NH
Trong bối cảnh thị trường toàn cầu đang trải qua những biến động nhanh chóng, kinh tế nội địa thường phải chịu ảnh hưởng từ sự dao động của kinh tế thế giới Sự thay đổi đột ngột trong chính sách lãi suất và điều hành kinh tế của quốc gia cũng đặt ra nhiều thách thức cho khách hàng vay, đặc biệt là trong việc thiết lập chiến lược kinh doanh Những biến động này có thể làm mất đi sự tự chủ của họ và ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của họ
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Dựa vào những nghiên cứu trước, tác giả đề xuất mô hình như sau:
CRi,t: Rủi ro tín dụng của ngân hàng i năm t
SIZEi,t: Quy mô ngân hàng i năm t
NPLi,t: Nợ xấu của ngân hàng i năm t
GROWi,t: Tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i năm t
ROAi,t: Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản của ngân hàng i năm t
TLAi,t: Tổng tài sản cho vay của ngân hàng i năm t
GDPt: Tốc độ tăng trưởng kinh tế năm t
INFt: Lạm phát năm t β 1 : hệ số chặn β 2 − β 8 : hệ số góc của các biến độc lập ε: sai số của mô hình
GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Rủi ro tín dụng (CR)
Biến phụ thuộc trong bài luận là rủi ro tín dụng, ký hiệu là CR
Tỷ lệ RRTD được xác định bằng cách lấy tổng dự phòng RRTD chia cho tổng dư nợ cho vay trong cùng năm Tỷ lệ RRTD là công dụng dùng để ước tính cho những tổn thất có thể xảy ra ở tương lai trong quá trình các NHTM cấp tín dụng cho KH Dựa vào chỉ số này, các NH có thể đưa ra các chính sách phù hợp nhằm hạn chế tối đa RRTD có thể xảy ra
Quy mô ngân hàng (SIZE)
Nghiên cứu của Jin-Li Hu và cộng sự (2004) đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng ngân hàng, kết quả tương tự cũng được chỉ ra ở các nghiên cứu của Chen và công sự (1998), Cebe-noyan và cộng sự (1999), Megginson (2005) Các ngân hàng có quy mô lớn sẽ có đội ngũ và hệ thống quản lý rủi ro tốt hơn cũng như nắm giữ danh mục rủi ro ít đầu tư hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ và vừa Điều này dẫn đến việc các ngân hàng lớn có khả năng hạn chế rủi ro tín dụng cao hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ và vừa
H 1 : Quy mô ngân hàng tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng
Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Nợ xấu theo quan điểm của NHNN Việt Nam là các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5 gồm nợ dưới tiêu chuẩn (nhóm 3), nợ nghi ngờ (nhóm 4) và nợ có khả năng mất vốn (nhóm 5) Tỷ lệ nợ xấu phản ánh chất lượng của hoạt động tín dụng
Tỷ lệ nợ xấu gia tăng đồng nghĩa với chất lượng tín dụng suy giảm, các NHTM sẽ phải trích lập thêm dự phòng rủi ro tín dụng để giảm thiểu rủi ro, điều này tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của các NHTM
Theo Bholat & cộng sự (2016), bên cạnh việc NH sẽ mất cả tiền gốc và lãi khi
KH không hoàn thành nghĩa vụ trả nợ, sẽ có các khoản chi phí quản lý và thu hồi nợ xấu cũng sẽ ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các NHTM Tỷ lệ nợ xấu cao cũng ảnh hưởng đến khả năng hoạt động của NH Đối với các NH nhỏ và vừa, khi tỷ lệ nợ xấu cao dẫn đến việc lợi nhuận giảm đến mức không thể hoạt động bình thường, các
NH này sẽ phải dùng một phần tài sản để đối phó với nợ xấu, điều này dẫn đến hệ lụy
NH sẽ thiếu vốn và ảnh hưởng lớn đến hoạt động tín dụng cũng như giảm uy tín để có thể huy động vốn
H 2 : Tỷ lệ nợ xấu tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng
Tăng trưởng tín dụng (GROW)
Tăng trưởng tín dụng là tỷ lệ tăng của các sản phẩm tín dụng, đặc biệt là lượng tiền cho vay đối với các cá nhân và tổ chúc trong năm nay so với năm trước Chỉ số này phản ánh quy mô vốn cung cho nền kinh tế Daniel Foos và cộng sự (2010) đã nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại 16.000 ngân hàng trong gian đoạn 1997-2007 tại 16 nước có nền kinh tế lớn hàng đầu thế giới, kết quả cho thấy tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng NH nhưng sẽ có độ trễ từ hai đến ba năm
Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) cho rằng, khi nền kinh tế tăng trưởng, các ngân hàng sẽ phải cạnh tranh với nhau bằng cách giảm lãi suất cho vay hoặc sẽ nới lỏng điều kiện cấp tín dụng như giảm tiêu chuẩn tài sản bảo đảm, chấp nhân các
KH có hồ sơ tín dụng không tốt hoặc có ít chứng cứ về dòng thu nhập Hệ quả là các khoản vay có chất lượng thấp này có nguy cơ trở thành nợ xấu sau một đến hai năm
H 3 : Tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)
ROA là một chỉ số quan trọng phản ánh khả năng sinh lời của các ngân hàng trên mỗi đồng tài sản và phản ánh khả năng quản lý nguồn lực của ngân hàng để tạo ra lợi nhuận
Loizis & cộng sự (2012) đưa ra nhận định rằng có mối quan hệ nghịch biến giữa chi phí dự phỏng RRTD và ROA, nghĩa là chi phí dư phòng rủi ro tăng lên sẽ tác động đến dòng tiền hoạt động kinh doanh của ngân hàng, từ đó làm cho thu nhập cảu ngân hàng giảm xuống Theo Phạm Xuân Quỳnh & Trần Đức Tuấn (2019), khi tình hình kinh tế khó khăn, các khoản vay yếu kém có khả năng cao sẽ không thể trả nợ đúng hạn làm cho các ngân hàng phải trích lập rủi ro tín dụng nhiều hơn, từ đó tỷ lệ thu nhập trên tài sản bị giảm
H 4 : Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng
Tổng tài sản cho vay của NHTM (TLA)
Theo Sadikoglu & Zehir (2010), chỉ số này phản ánh năng lực quản trị của các NHTM Khi quy mô tín dụng của các NH tăng lên đồng nghĩa với việc tỉ lệ xuất hiện RRTD tiềm ẩn cũng sẽ tăng theo Vì tín dụng là hoạt động mang lại nguồi thu nhập chính cho các NTHM nên các NH cần kiềm soát tốt chính sách an toàn tín dụng để có thể tối thiểu hóa rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận
H 5 : Tổng tài sản cho vay của NHTM tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Makri & cộng sự (2014) đã chỉ ra rằng có sự tác động ngược chiều của tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product – GDP) đến rủi ro tín dụng ngân hàng, nghiên cứu của Laeven & Majnoni (2002) đối với các ngân hàng từ
45 quốc gia khác nhau cũng đưa ra kết luận tương tự GDP tăng mang ý nghĩa sức khỏe nền kinh tế của quốc gia đó đang ổn định và các doanh nghiệp đang hoạt động hiệu quả Khi đó hàng hóa và dịch vụ của các doanh nghiệp xuất ra sẽ có thị trường tiêu thụ sẽ thúc đẩy bản thân các doanh nghiệp gia tăng hiệu quả hoạt động, đầu tư cũng như tái sản xuất Từ đó, lợi nhuận của các doanh nghiệp sẽ gia tăng và khả năng trả nợ của các doanh nghiệp được nâng cao dẫn đến tăng khả năng hoàn trả vốn cho ngân hàng, giảm tỷ lệ nợ xấu, ngân hàng cũng có thể giảm tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro để dùng vào các hoạt động khác
Ngược lại khi kinh tế có dấu hiệu suy thoái và biệu hiện qua chỉ số GDP giảm, đây là tín hiệu cho thấy hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trong nền kinh tế đang hoạt động chưa hiệu quả, hàng hóa và dịch vụ chưa được tiêu thụ dẫn đến khó hoàn trả vốn cho ngân hàng đúng hạn, từ đó gây ra nợ xấu
H 6 : Tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng
Tỷ lệ lạm phát cho thấy sự gia tăng mức giá chung trong nền kinh tế, bên cạnh đó còn cho thấy sự mất giá của đồng tiền trên thị trường Các ngân hàng sẽ gặp phỉa nhiều khó khăn trong việc huy động vốn, cấp tín dụng cũng như các hoạt động ngân hàng khi lạm phát tăng cao vì sức mua của đồng tiền giảm Khi NHNN ban hành các chính sách tiền tệ thắt chặt để giảm lương tiền trong lưu thông, các NHTM chỉ có thể giải ngân cho các khoản vay có hiệu quả cao mà rủi ro thấp, từ đó giảm thiểu tỷ lệ rủi ro tín dụng trong các NHTM
H 7 : Lạm phát tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng
Bảng 3.1 Giả thuyết về các biến độc lập trong mô hình
BIẾN TÊN BIẾN DẤU KỲ
VỌNG CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Biến phụ thuộc
CR Rủi ro tín dụng
Biến độc lập: thuộc về ngân hàng
SIZE Quy mô ngân hàng -
Jin-Li Hu và cộng sự (2004) Chen và công sự (1998) Cebe-noyan và cộng sự (1999) Megginson (2005)
NPL Tỷ lệ nợ xấu + Lê Thị Thảo (2023)
GROW Tăng trưởng tín dụng + Daniel Foos và cộng sự (2010)
Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) ROA
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản
Loizis & cộng sự (2012) Phạm Xuân Quỳnh & Trần Đức Tuấn (2019)
Tổng tài sản cho vay của NHTM
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Dựa vào dữ liệu đã tổng hợp từ 25 NHTM Việt Nam giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2022, tác giả phân tích thống kê mô tả các biến, kết quả được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata 17
Thống kê mô tả các biến trong mô hình với 250 quan sát được thu thập trong giai đoạn 2013 – 2022 của 25 NHTM tại Việt Nam được thể hiện trong bảng 4.1 cho thấy:
Biến CR – Rủi ro tín dụng: Là biến phụ thuộc với giá trị trung bình là 0,0162, độ lệch chuẩn là 0,0058 Giá trị nhỏ nhất của biến CR là 0,0080 (thuộc về ngân hàng SGB năm 2020) Giá trị lớn nhất là 0,0385 (thuộc về ngân hàng VPB năm 2022)
Biến SIZE – Quy mô ngân hàng: Là biến độc lập với giá trị trung bình là
18,9730, độ lệch chuẩn là 1,1773 Giá trị nhỏ nhất của biến SIZE là 16,5023 (thuộc về ngân hàng SGB năm 2013) Giá trị lớn nhất là 21,4750 (thuộc về ngân hàng BID năm 2022)
Biến NPL – Tỷ lệ nợ xấu: Là biến độc lập với giá trị trung bình là 0,0206, độ lệch chuẩn là 0,0128 Giá trị nhỏ nhất của biến NPL là 0,0035 (thuộc về ngân hàng TPB năm 2013) Giá trị lớn nhất là 0,1025 (thuộc về ngân hàng SGB năm 2017)
Biến GROW – Tăng trưởng tín dụng: Là biến độc lập với giá trị trung bình là 0,2018, độ lệch chuẩn là 0,2031 Giá trị nhỏ nhất của biến GROW là -0,6724 (thuộc về ngân hàng SGB năm 2017) Giá trị lớn nhất là 2,3300 (thuộc về ngân hàng SGB năm 2018)
Biến ROA – Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản: Là biến độc lập với giá trị trung bình là 0,0091, độ lệch chuẩn là 0,0067 Giá trị nhỏ nhất của biến ROA là 0,0001 (thuộc về ngân hàng BVB năm 2016) Giá trị lớn nhất là 0.0324 (thuộc về ngân hàng TCB năm 2021)
Biến TLA – Tổng tài sản cho vay của NHTM: Là biến độc lập với giá trị trung bình là 0,6099, độ lệch chuẩn là 0,1102 Giá trị nhỏ nhất của biến TLA là 0,1926 (thuộc về ngân hàng SGB năm 2017) Giá trị lớn nhất là 0,8006 (thuộc về ngân hàng BID năm 2020)
Biến GDP – Tốc độ tăng trưởng kinh tế: Là biến độc lập với giá trị trung bình là 0,0587, độ lệch chuẩn là 0,0170 Giá trị nhỏ nhất của biến GDP là 0,0258 thuộc về năm 2021 Đây là năm nền kinh tế gặp nhiều biến động sau đại dịch Covid-
19 Giá trị lớn nhất là 0,0802 thuộc về năm 2022
Biến INF – Lạm phát: Là biến độc lập với giá trị trung bình là 0,0321, độ lệch chuẩn là 0,0147 Giá trị nhỏ nhất của biến INF là 0,0063 thuộc về năm 2015 Giá trị lớn nhất là 0,0659 thuộc về năm 2013
Bảng 4.2 Kết quả phân trích ma trận tương quan
CR SIZE NPL GROW ROA TLA GDP INF
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata 17
Mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi hệ số tương quan giữa các biến lớn hơn 0,8 Bảng 4.2 cho thấy mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình dao động từ -0,2569 đến 0,3847, do đó không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến
Các biến độc lập có mối tương quan dương với biến phụ thuộc rủi ro tín dụng (CR) bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tăng trưởng tín dụng (GROW), tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và lạm phát (INF)
Các biến độc lập tổng tài sản cho vay của NHTM (TLA) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có mối tương quan âm với biến phụ thuộc rủi ro tín dụng (CR)
4.1.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Tác giả thực hiện phương pháp hệ số phóng đại phương sai VIF để chắc chắn rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình Kết quả thu được từ phần mềm Stata 17 như sau:
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata 17
Bảng 4.3 cho thấy, hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 và giá trị trung bình của hệ số là 1,16, có thể kết luận rằng hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến là không nghiêm trọng, mô hình phù hợp để thực hiện nghiên cứu
4.1.4 Ước lượng mô hình hồi quy
Bảng 4.4 Kết quả ước lượng hồi quy theo phương pháp OLS
CR Hệ số Độ lệch chuẩn t P>|t|
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata 17
Với phương pháp OLS, bảng 4.4 cho kết quả: các biến SIZE, NPL, GROW tác động cùng chiều với biến CR với mức ý nghĩa là 1% Biến INF tác động cùng chiều với biến CR với mức ý nghĩa 5% Trong khi đó, biến TLA tác động ngược chiều với biến CR với mức ý nghĩa 1% Các biến còn lại là ROA và GDP không có ý nghĩa thống kê
Kết quả cũng cho thấy, R 2 = 0,4187, điều này có ý nghĩa rằng các biến độc lập trong mô hình sẽ giải thích được 41,87% sự biến động của biến phụ thuộc CR
Bảng 4.5 Kết quả ước lượng hồi quy theo phương pháp FEM
CR Hệ số Độ lệch chuẩn t P>|t|
Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata 17
